- •Линейная алгебра
- •З.И.Андреева линейная алгебра
- •Введение
- •I.Системы линейных уравнений. Метод гаусса
- •II. Определители
- •2.1. Определители второго и третьего порядков
- •2.2. Перестановки и подстановки
- •2.3. Определители n-го порядка
- •III. Матрицы
- •3.1. Сложение матриц. Умножение матрицы на действительное (комплексное) число
- •3.2. Простые и двойные суммы
- •3.3 Умножение матриц
- •3.4. Умножение квадратных матриц одного порядка.
- •3.5. Решение матричных уравнений
- •IV. Линейные пространства
- •4.1. Алгебраические операции
- •4.2. Определение и примеры линейных пространств
- •4.3. Линейная зависимость и независимость векторов
- •4.4. Базис векторного пространства. Координаты вектора
- •4.5. Матрица перехода. Связь координат вектора в разных базисах
- •4.6. Подпространства линейных пространств
- •4.7. Изоморфизм линейных пространств
- •V. Ранг матрицы. Системы линейных уравнений
- •5.1. Ранг матрицы
- •5.2. Решение системы линейных уравнений с помощью ранга матрицы
- •5.3. Пространство решений системы линейных однородных уравнений
- •5.4. Связь решений однородной и неоднородной систем линейных уравнений
- •5.5. Задание подпространств конечномерного линейного пространства с помощью систем линейных уравнений
- •VI. Линейные операторы
- •6.1. Определение, примеры и свойства линейных операторов
- •6.2. Область значений и ядро линейного оператора
- •6.3. Матрица линейного оператора. Связь координат вектора и его образа
- •6.4. Связь матриц линейного оператора в разных парах базисов
- •6.5. Линейные преобразования линейного пространства
- •6.6. Невырожденные линейные преобразования
- •6.7. Собственные векторы и собственные значения линейного преобразования
- •6.8. Линейные преобразования в базисе из собственных векторов. Линейные преобразования с простым спектром
- •VII. Евклидовы пространства
- •7.1. Скалярное произведение векторов, его свойства. Определение и примеры евклидовых и унитарных пространств
- •7.2. Матрица Грама в евклидовом пространстве
- •7.3. Введение метрики в евклидовом пространстве
- •7.4. Ортонормированные базисы в евклидовом пространстве
- •7.5. Изоморфизм евклидовых пространств
- •VIII. Некоторые виды линейных преобразований евклидовых пространств
- •8.1. Ортогональные линейные преобразования
- •8.2. Сопряженные линейные преобразования
- •8.3. Самосопряженные (симметрические) линейные преобразования
- •IX. Билинейные и квадратичные формы
- •9.1. Линейные формы
- •9.2. Билинейные формы
- •9.3. Квадратичные формы
- •9.4. Закон инерции квадратичных форм
- •9.5. Положительно определённые квадратичные формы
- •9.6. Распадающиеся квадратичные формы
- •Вопросы для подготовки к коллоквиуму «Определители. Матрицы. Линейные пространства»
- •Вопросы для подготовки к экзамену
- •Литература
9.4. Закон инерции квадратичных форм
Квадратичную форму можно приводить к нормальному виду различными невырожденными линейными преобразованиями (преобразованиями координат). Возникает вопрос: как связаны между собой различные нормальные виды одной и той же квадратичной формы.
Пусть Ln – n-мерное линейное пространство над полем Р и пусть на нём задана квадратичная форма (а). Пусть в Ln задан базис е = (е1, е2, … , еn) и пусть А – матрица данной формы в этом базисе. Пусть е1 = (е11, е21, … , еn1) – один из базисов, в котором (а) имеет канонический вид, и Т матрица перехода от базиса е к базису е1. В базисе е1 форма (а) имеет диагональную матрицу А1. По формуле (56) А1 = ТТАТ. Матрицы Т и ТТ невырожденные. Умножение матрицы А на невырожденную матрицу не меняет ранга матрицы А, следовательно, rang A = rang A1, т.е. в любом базисе матрица квадратичной формы имеет один и тот же ранг.
Определение 63. Рангом квадратичной формы, заданной на линейном пространстве Ln называется ранг её матрицы в любом базисе этого пространства.
Так как ранг диагональной матрицы равен числу отличных от нуля диагональных элементов, то любой канонический вид данной квадратичной формы содержит одно и тоже число квадратов переменных с ненулевыми коэффициентами. Это число равно рангу формы. Следовательно, доказано утверждение :
Теорема 66. Комплексная квадратичная форма любым невырожденным линейным преобразованием приводится к одному и тому же нормальному виду, состоящему из r квадратов переменных с единичными коэффициентами, т.е. = х12 + х22 + … + хr2.
Если поле Р есть поле действительных чисел, то нормальный вид квадратичной формы будет (а) = х12 + х22 + … + хк2 – хк+12 – … – хr2.
Определение 64. Число квадратов переменных, входящих с коэффициентом (+1) в нормальный вид действительной квадратичной формы, называется положительным индексом инерции этой формы. Число квадратов с коэффициентом (–1) называется отрицательным индексом инерции, разность между числом переменных и рангом квадратичной формы (т.е. n – r) называется её дефектом.
Теорема 67 (закон инерции квадратичных форм). Число положительных и число отрицательных квадратов в нормальном виде, к которому приводится квадратичная форма с действительными коэффициентами действительным невырожденным линейным преобразованием, не зависит от выбора этого преобразования.
Доказательство. Пусть (а) – квадратичная форма, заданная в базисе е = (е1, е2, … , еn) линейного пространства Ln над полем R, а = х1е1 + х2е2 + … + хnеn. Пусть эта форма приведена двумя способами к двум нормальным видам. Согласно предыдущим результатам оба этих нормальных вида содержат одинаковое число квадратов переменных с ненулевыми коэффициентами. Пусть
= у12 + у22 + … + ук2 – ук+12 – … – уr2 =
= z12 + z22 + … + zр2 – zр+12 – … – zr2. ()
Пусть уі = , і = 1, 2, … , n (), и zј = , ј = 1, 2, … , n ().
Так как эти формулы задают невырожденные преобразования, то их определители отличны от нуля. Достаточно доказать, что к = р. Предположим, что к р. Не нарушая общности, можно считать, что к р. Составим систему уравнений у1 = у2 = … = ук = zр+1 = … = zr = zr+1 = … = zn = 0. Это система n – р + к линейных однородных уравнений от n неизвестных. Так как число уравнений меньше числа неизвестных, то она имеет ненулевые решения. Пусть (х10, х20, … , хn 0 ) – одно из них. Подставив это решение в формулы () и (), вычислим все уі и zј и подставим их в равенство (). Получим –(ук+10)2 – … – (уr0)2 = (z10)2 + (z20)2 + … + (zр0)2. Это равенство возможно тогда и только тогда, когда ук+10 = … = уr0 = z10 = z20 = … = zр0 = 0. Получили, что система z1 = z2 = … = zр = zр+1 = … = zr = zr+1 = … = zn = 0 имеет ненулевое решение (х10, х20, … , хn 0 ), что невозможно, т.к. ранг этой системы равен n. Итак, наше предположение не верно. Следовательно, к = р.