高等代数理论基础61:欧几里得空间

欧几里得空间

欧几里得空间

定义:设V是实数域R上一线性空间,在V上定义一个二元实函数,称为内积,记作(\alpha,\beta),具有以下性质:

1.(\alpha,\beta)=(\beta,\alpha)

2.(k\alpha,\beta)=k(\alpha,\beta)

3.(\alpha+\beta,\gamma)=(\alpha,\gamma)+(\beta,\gamma)

4.(\alpha,\alpha)\ge 0\Leftrightarrow \alpha=0时(\alpha,\alpha)=0

其中\alpha,\beta,\gamma是V中任意向量,k为任意实数,这样的线性空间V称为欧几里得空间

注:

1.欧几里得空间可以是有限维的,也可以是无限维的

2.几何空间中向量的全体构成一个欧几里得空间

例:

1.线性空间R^n中,对向量\alpha=(a_1,a_2,\cdots,a_n),\beta=(b_1,b_2,\cdots,b_n),定义内积(\alpha,\beta)=a_1b_1+a_2b_2+\cdots+a_nb_n

R^n构成一个欧几里得空间

2.在闭区间[a,b]上的所有实连续函数所成的空间C(a,b)中,对函数f(x),g(x)定义内积(f,g)=\int_a^bf(x)g(x)dx

C(a,b)构成欧几里得空间

性质

1.内积是对称的

2.(\alpha,k\beta)=(k\beta,\alpha)=k(\beta,\alpha)=k(\alpha,\beta)

3.(\alpha,\beta+\gamma)=(\beta+\gamma,\alpha)=(\beta,\alpha)+(\gamma,\alpha)

=(\alpha,\beta)+(\alpha,\gamma)

向量长度

定义:非负实数\sqrt{(\alpha,\alpha)}称为向量\alpha的长度,记作|\alpha|

性质:|k\alpha|=|k||\alpha|,其中k\in R,\alpha\in V

|k\alpha|=\sqrt{(k\alpha,k\alpha)}=\sqrt{k^2(\alpha,\alpha)}=|k||\alpha|

单位向量

长度为1的向量称为单位向量

\alpha\neq 0,用向量\alpha的长度除向量\alpha,得{1\over |\alpha|}\alpha,为一个与\alpha成比例的单位向量,称为把\alpha单位化

向量夹角

柯西-布涅柯夫斯基不等式

\forall \alpha,\beta,|(\alpha,\beta)\le |\alpha||\beta|

证明:

当\beta=0时,显然成立

\beta\neq 0时,令t\in R

作向量\gamma=\alpha+t\beta

\forall t\in R,(\gamma,\gamma)=(\alpha+t\beta,\alpha+t\beta)\ge 0

即(\alpha,\alpha)+2(\alpha,\beta)t+(\beta,\beta)t^2\ge 0

取t=-{(\alpha,\beta)\over (\beta,\beta)}

则(\alpha,\alpha)-{(\alpha,\beta)^2\over (\beta,\beta)}\ge 0

即(\alpha,\beta)^2\le (\alpha,\alpha)(\beta,\beta)

|(\alpha,\beta)\le |\alpha||\beta|

当\alpha,\beta线性相关时,等号显然成立

反之,若等号成立

显然\beta=0或\alpha-{(\alpha,\beta)\over(\beta,\beta)}\beta=0

即\alpha,\beta线性相关\qquad\mathcal{Q.E.D}

例:

1.对R^n

|a_1b_1+a_2b_2+\cdots+a_nb_n|\le \sqrt{a_1^2+a_2^2+\cdots+a_n^2}\sqrt{b_1^2+b_2^2+\cdots+b_n^2}

2.对C(a,b)

|\int_a^bf(x)g(x)dx|\le (\int_a^bf^2(x)dx)^{1\over 2}(\int_a^bg^2(x)dx)^{1\over 2}

三角形不等式

|\alpha+\beta|\le |\alpha|+|\beta|

|\alpha+\beta|^2=(\alpha+\beta,\alpha+\beta)

=(\alpha,\alpha)+2(\alpha,\beta)+(\beta,\beta)

\le |\alpha|^2+2|\alpha||\beta|+|\beta|^2

=(|\alpha|+|\beta|)^2

|\alpha+\beta|\le |\alpha|+|\beta|

向量夹角

定义:非零向量\alpha,\beta的夹角<\alpha,\beta>=arccos{(\alpha,\beta)\over|\alpha||\beta|},0\le <\alpha,\beta>\le \pi

正交

定义:若向量\alpha,\beta的内积为零,即(\alpha,\beta)=0,则称\alpha,\beta正交,或互相垂直,记作\alpha\perp\beta

注:

1.两个非零向量正交的充要条件为它们的夹角为{\pi\over 2}

2.只有零向量才与自己正交

勾股定理

\alpha,\beta正交时,|\alpha+\beta|^2=|\alpha|^2+|\beta|^2

|\alpha+\beta|^2=(\alpha+\beta,\alpha+\beta)=(\alpha,\alpha)+(\beta,\beta)=|\alpha|^2+|\beta|^2

推广:

\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_m两两正交,则\alpha_1+\alpha_2+\cdots+\alpha_m|^2=|\alpha_1|^2+|\alpha_2|^2+\cdots+|\alpha_m|^2

度量矩阵

V是一个n维欧几里得空间,在V中取一组基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,\forall \alpha,\beta\in V

\alpha=x_1\varepsilon_1+x_2\varepsilon_2+\cdots+x_n\varepsilon_n

\beta=y_1\varepsilon_1+x_2\varepsilon_2+\cdots+y_n\varepsilon_n

(\alpha,\beta)=(x_1\varepsilon_1+x_2\varepsilon_2+\cdots+x_n\varepsilon_n,y_1\varepsilon_1+y_2\varepsilon_2+\cdots+y_n\varepsilon_n)

=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^n(\varepsilon_i,\varepsilon_j)x_iy_j

a_{ij}=(\varepsilon_i,\varepsilon_j)(i,j=1,2,\cdots,n)

显然,a_{ij}=a_{ji}

(\alpha,\beta)=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^na_{ij}x_iy_j

(\alpha,\beta)=X'AY

其中X=\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\\vdots\\x_n\end{pmatrix},Y=\begin{pmatrix}y_1\\y_2\\\vdots\\y_n\end{pmatrix}分别为\alpha,\beta的坐标

矩阵A=(a_{ij})_{nn}​称为基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n​的度量矩阵

注:

1.度量矩阵完全确定内积

2.不同基的度量矩阵是合同的

\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n是空间V的另外一组基,由\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n的过渡矩阵为C,即

(\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n)=(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n)C

\eta_1,\eta_2,\cdots,\eta_n的度量矩阵B=(b_{ij})=(\eta_i,\eta_j)=C'AC

3.度量矩阵是正定的

\alpha\neq 0,即X\neq\begin{pmatrix}0\\0\\\vdots\\0\end{pmatrix}

(\alpha,\alpha)=X'AX\gt 0

反之,给定一个n级正定矩阵A及n维实线性空间V的一组基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,可规定V上内积,使它成为欧几里得空间,且基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n的度量矩阵为A

注:欧几里得空间的子空间在所定义的内积之下也是一个欧几里得空间

欧几里得空间简称欧氏空间

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