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线性代数笔记(6):内积空间(下)

九、几个重要子空间之间的关系下面这张图更加全面的表征了几个重要子空间之间的关系:我们选择性地证明其中之一,其他结论都很容易证明。十、Normal矩阵与Normal算子定义:如果有AA*A*A,则称矩

九、几个重要子空间之间的关系


下面这张图更加全面的表征了几个重要子空间之间的关系:


我们选择性地证明其中之一,其他结论都很容易证明。


十、Normal矩阵与Normal算子


定义:如果有AA*=A*A,则称矩阵A是normal的。

更重要的是,A=Mn×n(C),A是normal的 ⇔ A 可以对角化。






定义:如果有TT*=T*T,则称算子T是normal的。


Normal算子的一些性质由Thm 6.15给出。



十一、Normal是可对角线化的充要条件





十二、埃尔米特算子与矩阵


从下面定义中可以看出,如果T(或A)是self-adjoint的,那么它也一定是normal的。


之前的介绍表明当Field是C时,Normal就是可对角线化的充要条件。现在我们想知道如果Field是R时,是否还能找到一个用于判定矩阵(或算子)是否可对角化的简单标准。下面这个定理就告诉我们,当Field是R时,self-adjoint 就是可对角线化的充要条件。



十三、投影与正交投影



例如,在下图中,x = u + v, 在T的作用下,x沿着W2的方向投影到W1上即得到u。



更进一步地,还可以定义正交投影的概念(如果用图示来表示就是上图中的W1W2彼此垂直)。


下面定理给出了判断一个算子T是正交投影的充要条件。



十四、酉矩阵与正交矩阵


Definitions: A ∈ Mn×n(C), A*A = AA* = I, then A is unitary; A ∈ Mn×n(R), ATA = AAT = I, then A is orthogonal。

回忆前面给出的Thm 6.17,它表明T是self-adjoint ∃β = {v1, v2, ... , vn},β is an orthonormal basis for V, vi is 特征向量。下面这个推论告诉我们,如果T同时是orthogonal的,那么相应地就会得出|λi|=1。


注意上述推论中F=R,如果令F=C,则有如下推论(此时T仅是unitary):



(本文完)


本文主要根据台湾交通大学开放课程线性代数(莊重 特聘教授主讲)之授课内容整理,并参考以下书籍:

【1】S.H. Friedberg, A.J. Insel, L.E Spence, 4th edition, Linear Algebra, Prentice-Hall, 2003

【2】David C. Lay. 刘深泉,等译. 线性代数及其应用(原书第3版),机械工业出版社,2005

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159dzhqian449_734
这个家伙很懒,什么也没留下!
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