Линейные операторы - определения, теоремы и свойства

Descripción

(5. Линейные операторы) Линейная алгебра Fichas sobre Линейные операторы - определения, теоремы и свойства, creado por Sergei Fomin el 04/02/2017.
Sergei Fomin
Fichas por Sergei Fomin, actualizado hace más de 1 año
Sergei Fomin
Creado por Sergei Fomin hace casi 8 años
53
0

Resumen del Recurso

Pregunta Respuesta
Определение оператора, линейного оператора Оператор - отображение мн-ва элементов л.п. V на мн-во элементов л.п. W, где размерности V и W в общем случае не равны. Оператор называется линейным, если для любых двух элементов x1 и x2 из V выполняются условия: A(x1+x2) = A(x1) + A(x2) A(l*x1) = l*A(x1), где l - произвольное число
Линейное преобразование. Линейный функционал (линейная форма) Если W = V, то A называют линейным преобразованием. Если W - комплексная плоскость, то A называют линейным функционалом (или линейной формой).
Действия над л.о., пространство л.о. Определим операцию сложения двух л.о. как: (A+B)x = Ax + Bx Умножение на число: (l*A)x = l*(Ax) Определим также нулевой и противоположный операторы. Тогда множество L(V,W), состоящее из всех л.о., действующих из V в W, является линейным пространством.
Множество L(V,V): тождественный оператор, произведение операторов Назовем тождественным оператор I из L(V,V), т.ч. Ix = x. Произведением операторов A и B, принадлежащих L(V,V), назовем оператор (AB)x = A(Bx)
Свойства операторов из L(V,V) k(AB) = (kA)B (A+B)C = AC + BC A(B+C) = AB + AC (AB)C = A(BC)
Определение обратного оператора Говорят, что л.о. B из L(V,V) является обратным для оператора A из L(V,V), если выполняется соотношение: AB = BA = I
Свойство Ax = 0 при существовании обратного оператора к A Если у A существует обратный оператор, то из Ax = 0 автоматически следует, что x = 0.
Взаимно однозначный оператор: определение и прямое следствие Оператор A из L(V,V) называется взаимно однозначным, если для различных x1 и x2 из V будут также различными Ax1 и Ax2. Тогда каждому y из V будет соответствовать ровно один x из V, такой что Ax = y.
Связь обратимости оператора и его однозначности. Для того, чтобы оператор A из L(V,V) имел обратный, необходимо и достаточно, чтобы оператор A действовал взаимно однозначно.
Ядро и образ линейного оператора Ядром л.о. называется множество элементов, которые отображаются данным оператором в нулевой элемент. Образом л.о. называется множество элементов y, т.ч. существует x т.ч. Ax = y. Ядро и образ л.о. являются линейными подпространствами V.
Связь размерности ядра и образа л.о. и его обратимости Для того, чтобы оператор A из L(V,V) имел обратный, необходимо и достаточно, чтобы ядро A содержало лишь нулевой элемент (эквивалентно: чтобы образ A был равен V)
Теорема о сумме размерностей ядра и образа линейного оператора Пусть dim V = n, A - линейный оператор из L(V,V). Тогда: dim (ker A) + dim(im A) = n
Теорема о разложении л.п. на прямую сумму ядра и образа некоторого л.о. Пусть V1 и V2 - два таких подпространства V, что dim V = dim V1 + dim V2. Тогда существует такой л.о. A из L(V,V), что ker A = V1 и im A = V2.
Ранг линейного оператора. Необходимое и достаточное условие обратимости л.о. через его ранг. rang A = dim(im A) Для того, чтобы у л.о. A из L(V,V) существовал обратный, необходимо и достаточно, чтобы rang A = dim V
Две теоремы о ранге произведения двух л.о. Следствие Пусть A и B - л.о. из L(V,V). Тогда: rang AB <= rang A rang AB <= rang B rang AB >= rang A + rang B - n Если rang A = dim V, то rang AB = rang B
Матричная запись линейного оператора. Количество матриц данного л.о. в заданном базисе. Матрицей линейного оператора в заданном базисе называется такая матрица, у которой i-й столбец представляет собой координаты Aei в этом базисе, где ei - элемент базиса. У каждого л.о. существует ровно одна матрица в заданном базисе.
Теорема о связи ранга линейного оператора и ранга его матрицы Ранг л.о. равен рангу матрицы этого л.о. в любом базисе.
Преобразование матрицы л.о. при переходе к новому базису Пусть A - матрица л.о. в старом базисе, A' - в новом, U - матрица перехода от старого базиса к новому (записанная по столбцам), U^-1 - обратная ей матрица. Тогда: A = UA'(U^-1) A' = (U^-1)AU
Определитель л.о. Из прошлой теоремы следует, что определитель матрицы заданного л.о. в любом базисе будет одинаков. Тогда говорить об определителе л.о. как определителе матрицы этого л.о. в любом базисе.
Характеристический многочлен и характеристическое уравнение оператора. Пусть A - произвольный л.о., I - тождественный оператор. Тогда характеристическим многочленом называют следующее выражение: det (A - v*I), где v - некий скаляр. Характеристическое уравнение: det (A - v*l) = 0
Инвариантное подпространство Подпространство V1 пространства V называется инвариантным подпространством оператора A, если для любого x из V1 вектор Ax также принадлежит V1.
Собственное значение и собственные векторы Число v называется собственным значением оператора v, если существует ненулевой вектор x, такой что: Ax = v*x При этом вектор x называется собственным вектором, соответствующим собственному значению.
Необходимое и достаточное условие того, чтобы число v являлось собственным числом заданного л.о. Следствие: у каждого ли л.о. есть собственное значение? Число v должно быть корнем характеристического уравнения оператора A. Отсюда следует, что у каждого л.о. есть собственное значение, т.к. у каждого многочлена есть корень.
Теорема о необходимом и достаточном условии диагональности матрицы л.о. Для того, чтобы матрица оператора A в заданном базисе была диагональной, необходимо и достаточно, чтобы базисные векторы были собственными векторами A.
Теорема о достаточном условии линейной независимости собственных векторов. Пусть собственные значения v1, ..., vn л.о. A различны. Тогда отвечающие им собственные векторы линейно независимы.
Лемма об эквивалентности линейной формы скалярному произведению в евклидовом пространстве. Пусть f - линейная форма из L(V,C). Тогда существует единственный элемент h из V, такой что f(x) = (x,h)
Сопряженный оператор. Количество сопряженных к данному операторов. Пусть A - л.о. из L(V, V). Тогда A* называется сопряженным оператором к A, если для любых x и y из V выполняется равенство: (Ax, y) = (x, A*y) У каждого линейного оператора существует ровно один сопряженный.
Свойства сопряженных операторов (5 штук) I* = I (A+B)* = A* + B* (v*A)* = ~v*A* A** = A (AB)* = B*A*
Самосопряженный оператор Л. о. называется самосопряженным, если: A* = A
Необходимое и достаточное условие самосопряженности произведения самосопряженных операторов AB Для самосопряженности произведения л.о. A и B, которые уже самосопряженные, необходимо и достаточно, чтобы AB = BA
Проекторы на одномерные пространства, порожденное векторами базиса Пусть в е.п. V имеется ортонормированный базис {e_k}, состоящий из собственных векторов л.о. A. Проектором P_k на одномерное пространство, порождаемое вектором e_k, называется л. о., определяемый как: P_k x = (x,e_k)e_k
Свойства проекторов: возведение в степень и произведение проекторов 1) (P_k)^2 = P_k 2) P_k P_j = 0 при k != j
Спектральное разложение самосопряженного линейного оператора A = sum [ l_k * P_k ], где А - сапосопряженный л.о., l_k - собственное значение А, P_k - проектор на одномерное пространство, порожденное соответствующим собственным вектором.
Теорема Гамильтона-Кэли Пусть p(l) - характеристический многочлен самосопряженного линейного оператора A. Тогда p(A) = 0
Аннулирующий многочлен. Следствие из теоремы Гамильтона-Кэли о количестве а.м. для самосопряженного л.о. А. м. - такой многочлен, значение которого от данного линейного оператора равно нулю. Согласно теореме Гамильтона-Кэли, у каждого самосопряженного л.о. существует как минимум один аннулирующий многочлен.
Минимальный многочлен М. м. - многочлен минимальной степени, аннулирующий данный линейный оператор А.
Mostrar resumen completo Ocultar resumen completo

Similar

Матрицы и определители - определения, теоремы и свойства
Sergei Fomin
Билинейные и квадратичные формы - перевод
Sergei Fomin
Линейные операторы - перевод
Sergei Fomin
Линейные пространства - перевод терминов
Sergei Fomin
Билинейные и квадратичные формы - определения, теоремы и свойства
Sergei Fomin
Линейные пространства - определения, теоремы и свойства
Sergei Fomin
Матрицы и определители - перевод терминов
Sergei Fomin
Матрицы и определители - доказательства
Sergei Fomin
Системы линейных уравнений - определения, теоремы и свойства
Sergei Fomin
Mejores Sistemas Educativos del Mundo
Diego Santos
ERLIJIOAK Prueba
Txemi López