1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

Podobne dokumenty
Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

1 Podobieństwo macierzy

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Zadania egzaminacyjne

Zadania przygotowawcze, 3 kolokwium

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30

Wektory i wartości własne

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

Wektory i wartości własne

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Endomorfizmy liniowe

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =

Formy kwadratowe. Rozdział 10

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Algebra liniowa z geometrią

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

Rozwiązania zadań z listy T.Koźniewskiego

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

Rozdzia l 10. Formy dwuliniowe i kwadratowe Formy dwuliniowe Definicja i przyk lady

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0

Algebra liniowa. 1. Macierze.

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Postać Jordana macierzy

1 Macierze i wyznaczniki

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1

Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

1 Działania na zbiorach

Układy równań liniowych

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

1 Pochodne wyższych rzędów

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

1. Zbadać liniową niezależność funkcji x, 1, x, x 2 w przestrzeni liniowej funkcji ciągłych na przedziale [ 1, ).

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

Wyk lad 13 Funkcjona ly dwuliniowe

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Rozwiązania, seria 5.

1 Zbiory i działania na zbiorach.

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

Wstęp do komputerów kwantowych

Przestrzenie wektorowe

Układy równań i równania wyższych rzędów

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Zaawansowane metody numeryczne

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

9 Przekształcenia liniowe

Przekształcenia liniowe

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów

1 Endomorfizmy przestrzeni liniowych i ich macierze.

Kombinacje liniowe wektorów.

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Twierdzenie spektralne

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

ALGEBRA LINIOWA 2. Lista zadań 2003/2004. Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz, dr Zbigniew Skoczylas

Informacja o przestrzeniach Hilberta

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19

Zaawansowane metody numeryczne

Praca domowa - seria 6

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Całki powierzchniowe w R n

Zaawansowane metody numeryczne

Iloczyn skalarny, wektorowy, mieszany. Ortogonalność wektorów. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta. Małgorzata Kowaluk semestr X

13 Układy równań liniowych

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Analiza funkcjonalna 1.

Transkrypt:

GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy formą hermitowską na X, jeżeli (i) dla dowolnych x, y 1, y 2 X oraz α 1, α 2 K (ii) dla dowolnych x, y X φ(x, α 1 y 1 + α 2 y 2 ) = α 1 φ(x, y 1 ) + α 2 φ(x, y 2 ), φ(x, y) = φ(y, x). Uwaga 1. Widzimy, że forma hermitowska to taki iloczyn skalarny bez warunku dodatniej określoności, czyli nie żądamy, aby φ(x, x) > 0 dla x 0. Zauważamy jednak, że, analogicznie jak w przypadku iloczynu skalarnego: dla dowolnych x 1,, x 2, y X oraz α 1, α 2 K φ(α 1 x 1 + α 2 x 2, y) = ᾱ 1 φ(x 1, y) + ᾱ 2 φ(x 2, y); jeżeli K = R, to forma φ jest liniowa względem obu argumentów i symetryczna (φ(x, y) = φ(y, x)). Takie funkcje są nazywane formami dwuliniowymi symetrycznymi. Dla uproszczenie, tutaj będziemy posługiwać się terminem forma hermitowska także w przypadku K = R; z warunku (ii) definicji wynika, że φ(x, x) R dla każdego x X. Przykład 1. Każdy iloczyn skalarny na przestrzeni liniowej X jest formą hermitowską. Przykład 2. Dla x, y C 3 niech φ( x, y) = x 1 y 2 + x 2 y 1 i x 2 y 3 + i x 3 y 2. Funkcja φ : C 3 C 3 C jest formą hermitowską. Przykład 3. Dla x, y R 4 niech To jest forma hermitowska na R 4. φ( x, y) = x 1 y 1 2x 2 y 2 + 3x 3 y 3 4x 4 y 4. 1

2 Macierz formy hermitowskiej Definicja 2. Macierz formy hermitowskiej φ : X X K w bazie x 1, x 2,..., x n przestrzeni X jest zdefiniowana jako M = [φ(x i, x j )] n i,j=1. Przykład 4. Macierz formy φ( x, y) = x 1 y 2 + x 2 y 1 i x 2 y 3 + i x 3 y 2 na C 3 w bazie e 1, e 2, e 3 to 0 1 0 1 0 i 0 i 0 Macierz formy φ( x, y) = x 1 y 1 2x 2 y 2 + 3x 3 y 3 4x 4 y 4 na R 4 w bazie standardowej to diag(1, 2, 3, 4). Uwaga 2. Z warunku (ii) w definicji formy hermitowskiej wynika, że macierz M jest hermitowska, czyli M H = M (lub symetryczna w przypadku rzeczywistym) Stwierdzenie 1. M jest macierzą formy hermitowskiej φ : X X R w bazie x 1,..., x n wtedy i tylko wtedy, gdy dla dowolnych x, y X, n x = α i x i, n y = β n x n, i=1 j=1 gdzie α = [α 1,..., α n ] T, β = [β 1,..., β n ] T, zachodzi φ(x, y) = α H M β. (1) Dowód. Załóżmy, że M jest macierzą formy φ. Obliczamy φ(x, y) = φ ( α i x i, i j ) β j x j = ᾱ i β j φ(x i, x j ) = α H Mβ. Z drugiej strony, jeżeli zachodzi (1), to φ(x i, x j ) = e H i M e j jest to element w i-tym wierszu i j-tej kolumnie macierzy M. Stwierdzenie 2. Jeżeli M jest macierzą formy hermitowskiej φ : X X R w bazie x 1,..., x n, natomiast y 1,..., y n jest inną bazą przestrzeni X, to macierz formy φ w tej bazie jest równa C H MC, gdzie C to macierz zmiany bazy z y 1,..., y n na x 1,..., x n i,j Dowód. Jeżeli x = n i=1 ξ i y i, y = n j=1 η i y i, to x = n i=1 α i x i, y = n j=1 β n x n dla α = C ξ, β = C η oraz φ(x, y) = α H M β = (C ξ) H M(C η) = ξ H (C H MC) η. 2

Przykład 5. Jeżeli A = A H K n,n, to φ( x, y) = x H A y jest formą hermitowską na K n. Zarazem A to macierz formy φ w bazie standardowej. Aby powiedzieć później coś więcej o formach, zbadamy teraz własności macierzy hermitowskich. Twierdzenie 3. Dla dowolnej macierz hermitowskiej A = A H K n,n istnieje macierz ortogonalna/unitarna C K n,n oraz macierz diagonalna D R n,n taka, że A = C H DC. Uwaga 3. Inaczej mówiąc, macierz A jest podobna do macierzy diagonalnej, a macierz podobieństwa jest ortogonalna/unitarna. Możemy też powidzieć, że macierz Jordana macierzy A jest rzeczywistą macierzą diagonalną i istnieje ortonormalna baza Jordana, złożona z wektorów własnych macierzy A. Dowód. Macierz A traktujemy jako element C n,n. Niech x, y = x H y oznacza standardowy iloczyn skalarny na C n. Rozważamy endomorfizm F L(C n ) dany wzorem F ( x) = A x. Zauważmy, że 1. Dla dowolnych wektorów x, y X zachodzi równość F ( x), y = x, F ( y). Uzasadnienie: F ( x), y = (A x) H y = x H A y = x, F ( y). 2. Jeżeli λ 1 jest wartością własną przekształcenia F, to λ 1 R. Uzasadnienie: Niech x 1 K n będzie takim wektorem, że x 1 = 1 i F ( x 1 ) = λ 1 x 1. Wtedy λ 1 = λ 1 x 1, x 1 = x 1, λ 1 x 1 = x 1, F ( x 1 ) czyli λ 1 R. = F ( x 1 ), x 1 = λ 1 x 1, x 1 = λ 1 x 1, x 1 = λ 1, 3. Jeżeli λ 1 i λ 2 to dwie różne wartości własne przekształcenia F, to odpowiadające im podprzestrzenie własne V λ1 i V λ2 są ortogonalne, czyli dla v 1 V λ1, v 2 V λ2 mamy v 1, v 2 = 0. Uzasadnienie: Możemy założyć, że λ 1 0. Mamy, Wobec punktów 1 i 2 v 1, v 2 = 1 λ 1 λ 1 v 1, v 2 = 1 λ 1 F ( v 1 ), v 2 = 1 λ 1 v 1, F ( v 2 ) = 1 λ 1 v 1, λ 2 v 2 = λ 2 λ 1 v 1, v 2. Zatem ( 1 λ 2 λ 1 ) v1, v 2 = 0. Ponieważ λ 1 λ 2, więc v 1, v 2 = 0. 3

4. Jeżeli V jest podprzestrzenią niezmiennniczą dls F (czyli F (V ) V ), to V też jest podprzestrzenią niezmienniczą dla F Uzasadnienie: Niech v V, w V. Mamy 0 = v, w = F ( v), w = v, F ( w), czyli F ( w) V. Niech λ 1,..., λ k to wszystkie wartości własne F, a V λ1,... V λk to odpowiadające im podprzestrzenie własne. Z punktu 3. wynika, że możemy rozpatrywać ich sumę prostą V = V λ1 V λ2... V λk K n. Pokażemy, że V = K n. Podprzestrzeń V jest niezmiennicza dla F i K n = V V. Z punktu 4, V też jest podprzestrzenią niezmienniczą dla F, więc f = F V L(V ). Wielomian charakterystyczny przekształcenia f jest dzielnikiem wielomianu charakterystycznego F 1, więc każda wartość własna f jest też wartością własną F i każdy wektor własny f jest wektorem własnym F, a więc należy do jednej z przestrzeni V λj. To jest możliwe tylko wtedy, gdy V = {0}. Zatem V = K n, czyli K n = V λ1 V λ2... V λk. Niech teraz x 1,..., x n będzie bazą ortonormalna K n, otrzymaną z baz ortonormalnych wszystkich podprzestrzeni V λj. Niech C oznacza macierz zmiany bazy z e 1,..., e n na x 1,... x n. C jest macierzą ortogonalną (lub unitarną), jako macierz zmiany bazy ortonormalnej na bazę ortonormalną, i C 1 = C H = [ x 1,..., x n ]. Określmy λ 1 I r1 D = λ 2 I r2... λkirk, r j = dim V λj. D to macierz przekształcenia F w bazie x 1,..., x n. Zatem A = C 1 DC = C H DC. Na koniec zauważmy, że skoro wszystkie wartości własne F są rzeczywiste, to, gdy K = R, możemy znaleźć bazy odpowiednich podprzestrzeni własnych złożone również z wektorów rzeczywistych, więc gdy A = A T R n, to znajdziemy macierz ortogonalną C. Wniosek 4. Jeżeli φ : X X K jest formą hermitowską na X, to istnieje baza x 1,..., x n przestrzeni X, w której macierz formy φ jest diagonalna i rzeczywista. Dowód. Niech A to macierz formy φ w pewnej bazie y 1,..., y n. Wtedy A = C H DC, gdzie D jest diagonalna i rzeczywista, natomiast C to macierz zmiany bazy z y 1,..., y n na x 1,..., x n. 1 zob. stw. 7. w wykładzie o zagadnieniu własnym 4

3 Określoność form hermitowskich Definicja 3. Powiemy, że forma hermitowska φ : X X K jest (i) dodatnio określona, jeżeli φ(x, x) > 0 dla każdego x X \ {0}, (ii) ujemnie określona, jeżeli φ(x, x) < 0 dla każdego x X \ {0}, (iii) nieokreślona, jeżeli φ(x, x) > 0 dla pewnego x X oraz φ(y, y) < 0 dla pewnego y X. Uwaga 4. Każda dodatnio określona forma hermitowska φ : X X K jest iloczynem skalarnym na X. Przykład 6. Na R 2 forma φ( x, y) = αx 1 y 1 + βx 2 y 2 jest dodatnio określona dla α, β > 0, ujemnie określona dla α, β < 0, nieokreślona dla α > 0 i β < 0. Natomiast gdy α = 0 lub β = 0, to forma φ nie jest ani dodatnio, ani ujemnie określona, i również nie jest nieokreślona. Uwaga 5. Jeżeli φ jest formą hermitowską na X, to funkcja f(x) = φ(x, x) jest nazywana formą kwadratową na X. Można więc równoważnie mówić o dodatnio określonych / ujemnie określonych / nieokreślonych formach kwadratowych. Definicja 4. Macierz hermitowska A = A H K n,n jest dodatnio (ujemnie) określona jeżeli forma hermitowska φ( x, y) = x H A y jest dodatnio (ujemnie) określona. Uwaga 6. Forma hermitowska φ jest dodatnio (ujemnie) określona wtedy i tylko wtedy, gdy jej macierz w pewnej (każdej) bazie jest dodatnio (ujemnie) określona. Stwierdzenie 5. Jeżeli macierz A = A H K n,n jest dodatnio określona, to det n A > 0. Dowód. Niech φ( x, y) = x H A y. Forma φ jest dodtanio określona. Istnieje baza ortonormalna x 1,..., x n, w której macierz φ jest diagonalna i rzeczywista: D = diag(λ 1,..., λ n ). Mamy λ j = φ( x j, x j ) > 0. Dla C = [ x 1,... x n ] mamy A = C H DC i det A = det(c H DC) = det(c H ) det C det D = det C det C det D = det C 2 det D = det C 2 λ 1... λ n > 0. Twierdzenie 6 (Kryterium Sylvestera). Załóżmy, że φ : X X K jest formą hermitowską na przestrzeni liniowej X, x 1,..., x n to baza X i A k = [φ(x i, x j )] k i,j=1 dla k = 1,..., n. Wówczas forma φ jest (a) dodatnio określona wtedy i tylko wtedy, gdy det k A k > 0 dla k = 1,..., n, (b) ujemnie określona wtedy i tylko wtedy, gdy ( 1) k det k A k > 0 dla k = 1,..., n. 5

Dowód. (a): Niech V k = span(x 1,..., x k ) Jeżeli forma φ jest dodatnio określona, to każda z form φ k = φ Vk V k, k = 1,..., n jest dodatnio określona, natomiast A k to macierz formy φ k w bazie x 1,..., x k. Ze stw. 5 wynika, że det k A k > 0. Załóżmy teraz, że det k A k > 0 dla k = 1,..., n. Stosujemy indukcję po n = dim X. Dla n = 1 mamy det 1 A 1 = φ(x 1, x 1 ) > 0, co oznacza dodatnią określoność formy φ na X = span(x 1 ). Załóżmy teraz, że dowodzona implikacja zachodzi dla dowolnej przestrzeni wymiaru n 1. Skonstrujemy w X bazę y 1,..., y n, w której macierz φ jest diagonalna, z dodatnimi wyrazami na przekątnej. Niech V n 1 = span(x 1,..., x n 1 ). A n 1 to macierz formy φ w bazie x 1,..., x n. Na mocy założenia indukcyjnego forma φ n 1 = φ Vn 1 V n 1 jest dodatnio określona, czyli zadaje ona iloczyn skalarny u, v = φ(u, v) na podprzestrzeni V n 1. Niech y 1,... y n 1 to dowolna baza ortonormalna podprzestrzeni V n 1 (np. otrzymana z bazy x 1,... x n 1 przez ortogonalizację Grama-Schmidta). Macierz formy φ n 1 w bazie y 1,..., y n 1 to I n 1. Niech y n = x n n 1 j=1 φ(y j, x n )y j. Zauważmy, że y n X \V n 1, wiec układ y 1,..., y n 1, y n jest bazą przestrzeni X. Ponadto, dla j = 1,..., n 1, z ortogonalności układu y 1,..., y n 1 φ(y j, y n ) = φ ( φ j, x n = φ(y j, x n ) n 1 i=1 n 1 i=1 = φ(y j, x n ) φ(y j, x n ) = 0, Zatem macierz formy φ w bazie y 1,..., y n to φ(y)i, x n )y j ) φ(y j, x n )φ(y i, y j ) D = [φ(y 1, y j )] n i,j=1 = diag(1,..., 1, φ(y n, y n )). Ponieważ A n to macierz φ w bazie x 1,..., x n, więc A n = C H DC, gdzie C jest macierzą zmiany bazy z x 1,..., x n na y 1,..., y n. Ponadto 0 < det A n = det(c H DC) = det(c H ) det C det D = det C det C det D = det C 2 φ(y n, y n ), więc φ(y n, y n ) > 0, czyli wszystkie wyrazy na przekątnej macierzy D są dodatnie. (b): Jeżeli forma φ jest ujemnie określona, to forma ψ(x, y) = φ(x, y) jest dodatnio określona; jeżeli forma φ ma macierz A, to forma ψ ma macierz A. Teraz stosujemy punkt (a) do formy ψ i korzystamy z własności wyznacznika. 6