资源描述
单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,基和正交基,特征值和特征向量,友 情 提 示,本次课讲第五章第一、二节,向量组的内积与正交,特征值概念,下次课讲第五章第二三节,特征值,相似矩阵与对角化,下次上课时,交作业,P41,42,2,一、向量空间的最大无关组,基的概念,1.,基的定义,设,V,为向量空间,如果,r,个向量 ,V,满足,(,i),线性无关,;,(,ii,),V,中,任 一,向量都由 线性表示,,那么,向量组 称为,向量空间,V,的一个基,r,称为向量空间,V,的,维数,,,并称,V,为,r,维向量空间,.,特别地:,如果向量空间,V,没有基,则,V,的维数为0。,0 维向量空间只含一个零向量 0.,2.,结论,1,:,任何,n,个线性无关的,n,维向量都是向量空间,R,n,的一个基,由此可知,R,n,的维数为,n,.,分析:因为任意,n,1,个,n,维向量线性相关,所以按照线性相关的线性表示定理,任意一个无关向量以外的,n,维向量都能由这,n,个线性无关的,n,维向量线性表示。显然,,n,个无关向量可自身表示,故以上结论成立。,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,3,4.,向量由基线性表示的系数,坐标,3.,过渡矩阵概念:,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,4,例,4:,设,验证 是,R,3,的一个基,并求,在这个基中的坐标.,解,因,R(A)=3,,,故 为,R,3,的一个基,,第十二讲:方程组解的解构与向量空间,5,且,第十二讲:方程组解的解构与向量空间,6,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,7,二、向量的内积与长度,1.,内积的定义,定义1,设有,n,维向量,2.,内积的性质,设,x,y,z,为,n,维向量,,为实数.,(,i),性质,(,ii),(,iii),(,iv),且当 时有,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,8,对于施瓦茨不等式,我们证明,2,维向量的情形,(,V,)施瓦茨不等式,3.,向量的度量:(长度的概念及其性质,),定义2,令,称为,n,维向量,x,的,长度,(或,范数,).,向量的长度(范数)有下列,性质:,1.非负性,当 时,,当 时,,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,9,2.齐次性,3.三角不等式,当 时,,称 为,单位向量,.,证,:,用施瓦茨不等式来解析,x,y,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,10,1.,正交向量组的概念的引入:,由此可得:,向量的内积满足施瓦茨不等式:,当 时,,称为,n,维向量 与 的,夹角,.,特殊地:零向量与任何向量都正交.,(,2,)正交向量组定义:,如果向量组向量两两正交,则称为正交向量组,三、向量的正交与正交基,称 与,正交,.,当 时,,(,1,)正交定义:,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,11,2.,正交向量组的性质(无关性),证,设有 使,以 左乘上式的两端,得,定理1,若,n,维向量 是一组,两两正交,的非零向量,线性无关.,则,因 ,,所以,从而必有 ,,即,同理可得:,因此向量组 线性无关.,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,12,3.,如何求与已知向量组正交的向量(组):,4.,正交基,(,1,)正交基的定义:,用,正交向量组,作向量空间的,基,,称为向量空间的,正交基,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,13,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,(,2,)规范正交基的定义,设,n,维向量 是向量空间,V,(,V,R,n,),的一个基,如果,两两正交,,且都是,单位向量,,则称,为,V,的一个,规范正交基,.,例1,已知 3 维向量空间,R,3,中两个向量,正交,试求一个非零向量 ,使 两两正交.,解:记,应满足齐次线性方程 ,即,14,由,得,得基础解系,令 ,,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,15,首先把 正交化:,取,5.,求正交基,将基正交化的施密特方法,正交化方法:,设 是向量空间,V,的一个基,,要求,V,的一个规范正,交基,,也就是要找一组两两正交的单位向量 ,,使,与,等价。,这样一个问题,称为,把,这个基规范正交化,.,步骤如下:,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,16,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,而且,由正交化过程,显然,A,、,B,两组向量可互相线性表示,17,再把 单位化:,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,18,例,2,已知 求一组非零向量 使 两两正交.,解,都应满足方程,,,即,得基础解系:,取,及,及,把基础解系正交化:,取,即为所求.,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,19,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,20,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,21,3.,正交矩阵与正交变换的概念,定义4,如果,n,阶矩阵,A,满足,(即 ),,那么称,A,为,正交矩阵,.,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,22,亦即,(6),性质:正交变换不改变向量的长度,设 为正交变换,,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,23,正交矩阵的性质,第十二 讲:基与正交基,特征值与特征向量,24,四、特征值与特征向量的概念,1.,定义,:,设,A,是,n,阶矩阵,如果,和,n,维,非零,列向量,x,使关系式:,(1),成立,那么称数,为方阵,A,的,特征值,,,非零向量,x,称为,A,对应于特征值,的,特征向量,.,注意:定义的几个要点,(,1,),A,是,n,阶矩阵,即方阵,(,2,)特征值,是数,,(,3,)特征向量,x,是非零向量,2.,如何求特征值与特征向量,(,1,)特征值的求法,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,25,由定义(1)式也可写成:,即,(2),由于特征向量,x,非零,所以方程(,2,)有非零解的充要条件是,(3),(,3,)式是以,为未知数的一元,n,次方程,称为,A,的,特征方程,在方程(,3,)或(,3*,)中,A,的特征值,就是特征方程的根.,因此,n,阶矩阵,A,有,n,个特征值(重根按重数计算).,所以,求特征值就是解特征方程求出,n,个根的过程,即,(3*),称为方阵,A,的,特征多项式.,经常地,记,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,26,(,2,)特征向量的求法:,设 为方阵,A,的一个,特征值,,,则由方程,可求得,非零解,,,便是,A,的对应于特征值 的,特征向量,.,第十二讲:基与正交基,特征值与特征向量,27,
展开阅读全文