Luận Văn: Phép Biến Đổi Tuyến Tính Đặc Biệt trong Không Gian Euclide & Unita

Khám phá Phép Biến Đổi Tuyến Tính trong Không Gian Euclide và Không Gian Unita. Tìm hiểu sâu về các khái niệm toán học quan trọng.

Chuyên ngành

Toán - Tin học

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn tốt nghiệp

1998-2002

44
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Lời nói đầu

1. CHƯƠNG I: PHÉP BIẾN ĐỔI TRỰC GIAO

1.1. Phần 1: Một số kiến thức chuẩn bị

1.2. Phần 2: Định lý về các điều kiện tương đương của phép biến đổi trực giao

2. CHƯƠNG II: PHÉP BIẾN ĐỔI TUYẾN TÍNH UNITA

2.1. Phần 1: Một số kiến thức chuẩn bị

2.2. Phần 2: Định lý về các điều kiện tương đương của phép biến đổi unita

3. CHƯƠNG III: PHÉP BIẾN ĐỔI CHUẨN TẮC

Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Khám phá Phép Biến Đổi Tuyến Tính Nền tảng cốt lõi

Phép biến đổi tuyến tính là một khái niệm trung tâm của đại số tuyến tính, đóng vai trò là cầu nối giữa các không gian vector. Về bản chất, đây là một ánh xạ tuyến tính đặc biệt, bảo toàn cấu trúc của không gian, cụ thể là phép cộng vector và phép nhân với vô hướng. Hiểu rõ bản chất của Phép Biến Đổi Tuyến Tính là bước đầu tiên để làm chủ các cấu trúc hình học phức tạp hơn như không gian Euclidekhông gian Unita. Các không gian này được trang bị thêm một công cụ mạnh mẽ là tích vô hướng, cho phép xác định các khái niệm hình học như độ dài (chuẩn) và góc giữa các vector. Bài viết này sẽ đi sâu vào việc phân tích các loại biến đổi tuyến tính đặc biệt trong hai không gian quan trọng này, làm rõ các tính chất và điều kiện tương đương của chúng.

1.1. Định nghĩa không gian Euclide và không gian Unita

Một không gian vector V trên trường số thực R, được trang bị một tích vô hướng, được gọi là không gian Euclide. Tích vô hướng này cho phép đo lường độ dài (hay chuẩn của vector) và góc, nền tảng của hình học Euclide. Ví dụ kinh điển là không gian R^n với tích vô hướng thông thường. Tương tự, một không gian vector V trên trường số phức C, được trang bị một tích vô hướng (Hermitian), được gọi là không gian Unita. Sự khác biệt cơ bản nằm ở trường vô hướng (thực so với phức) và định nghĩa của tích vô hướng, dẫn đến những tính chất riêng biệt cho các toán tử tuyến tính hoạt động trên chúng. Việc phân biệt rõ ràng hai không gian này là điều kiện tiên quyết để nghiên cứu các phép biến đổi tương ứng.

1.2. Hạt nhân và ảnh của một phép biến đổi tuyến tính

Hai không gian con cực kỳ quan trọng liên quan đến một phép biến đổi tuyến tính f là hạt nhân (kernel) và ảnh (image). Hạt nhân và ảnh của phép biến đổi cung cấp thông tin sâu sắc về cấu trúc của nó. Hạt nhân, ký hiệu là Ker(f), là tập hợp tất cả các vector trong không gian nguồn bị biến đổi thành vector không. Nó cho biết mức độ 'co lại' của không gian. Ảnh, ký hiệu là Im(f), là tập hợp tất cả các vector trong không gian đích có thể đạt được thông qua phép biến đổi. Số chiều của hai không gian con này liên kết với nhau qua định lý về số chiều, một công cụ cơ bản trong đại số tuyến tính để phân tích cấu trúc và tính chất của ánh xạ.

II. Thách thức Phân tích điều kiện tương đương biến đổi tuyến tính

Một trong những thách thức lớn trong nghiên cứu đại số tuyến tính là xác định và chứng minh các điều kiện tương đương cho các loại Phép Biến Đổi Tuyến Tính đặc biệt. Một phép biến đổi có thể được định nghĩa qua nhiều góc nhìn khác nhau: bảo toàn cấu trúc hình học (độ dài, góc), thông qua ma trận biểu diễn, hoặc qua mối liên hệ với các vector riêng. Tài liệu nghiên cứu của Trương Thị Minh Tâm (2002) nhấn mạnh mục đích là "chứng minh sự tương đương giữa các điều kiện này một cách trực tiếp". Việc này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về mối liên hệ giữa tích vô hướng, cơ sở trực chuẩn, ma trận của phép biến đổi tuyến tính, và các khái niệm về giá trị riêng, vector riêng. Vượt qua thách thức này giúp đơn giản hóa việc nhận dạng và làm việc với các phép biến đổi phức tạp.

2.1. Vai trò của cơ sở trực giao và cơ sở trực chuẩn

Trong không gian có tích vô hướng, cơ sở trực giao và đặc biệt là cơ sở trực chuẩn có vai trò cực kỳ quan trọng. Một cơ sở được gọi là trực giao nếu các vector trong nó đôi một vuông góc. Nó được gọi là trực chuẩn nếu thêm điều kiện mỗi vector có độ dài bằng 1. Sự tồn tại của cơ sở như vậy được đảm bảo bởi quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt. Luận văn gốc khẳng định: "Trong không gian vectơ Euclide, luôn tồn tại cơ sở trực chuẩn". Khi làm việc với cơ sở trực chuẩn, việc tính toán tọa độ, tích vô hướng và ma trận của phép biến đổi trở nên đơn giản hơn rất nhiều. Ma trận biểu diễn một phép biến đổi tuyến tính trong một cơ sở trực chuẩn sẽ phản ánh rõ nét nhất các tính chất hình học của phép biến đổi đó.

2.2. Tìm ma trận của phép biến đổi tuyến tính trong cơ sở

Việc tìm ma trận của phép biến đổi tuyến tính là một kỹ thuật nền tảng. Cho một phép biến đổi f và một cơ sở {e₁, e₂, ..., eₙ}, ma trận A của f trong cơ sở này được xây dựng bằng cách lấy ảnh của các vector cơ sở f(eⱼ) và biểu diễn chúng dưới dạng tổ hợp tuyến tính của chính cơ sở đó. Các hệ số của tổ hợp tuyến tính này sẽ tạo thành cột thứ j của ma trận A. Khi cơ sở là trực chuẩn, ma trận này có những tính chất đặc biệt. Ví dụ, ma trận chuyển đổi giữa hai cơ sở trực chuẩn luôn là một ma trận trực giao (trong không gian Euclide) hoặc ma trận unita (trong không gian Unita), một kết quả quan trọng được chứng minh trong tài liệu tham khảo.

III. Giải mã Phép Biến Đổi Trực Giao trong không gian Euclide R^n

Phép biến đổi trực giao là một dạng Phép Biến Đổi Tuyến Tính đặc biệt trên không gian Euclide, có vai trò cốt lõi trong hình học và cơ học. Nó là những phép biến đổi bảo toàn cấu trúc hình học nguyên thủy của không gian: độ dài của vector và góc giữa chúng. Các phép biến đổi quen thuộc như phép quay (rotation)phép đối xứng (reflection) đều là các ví dụ điển hình của phép biến đổi trực giao. Định nghĩa chính thức của nó, theo tài liệu gốc, là: "Phép biến đổi tuyến tính A của không gian Euclide E được gọi là trực giao nếu ∀x, y ∈ E, (x, y) = (A(x), A(y))". Định nghĩa này cho thấy phép biến đổi bảo toàn tích vô hướng. Phần này sẽ phân tích các điều kiện tương đương để nhận diện một phép biến đổi trực giao một cách hiệu quả.

3.1. Điều kiện 1 Bảo toàn độ dài và cơ sở trực chuẩn

Một mệnh đề tương đương quan trọng là một phép biến đổi tuyến tính là trực giao khi và chỉ khi nó bảo toàn độ dài (chuẩn) của mọi vector. Tức là, ||A(x)|| = ||x|| với mọi vector x. Từ việc bảo toàn độ dài, có thể suy ra nó cũng bảo toàn tích vô hướng. Một hệ quả trực tiếp và hữu ích là phép biến đổi trực giao sẽ biến một cơ sở trực chuẩn thành một cơ sở trực chuẩn khác. Đây là một công cụ kiểm tra mạnh mẽ, bởi chỉ cần xác minh tính chất này trên các vector cơ sở là có thể kết luận cho toàn bộ không gian. Luận văn gốc đã chứng minh rõ ràng các chiều tương đương: (1) A là trực giao ⇔ (2) A bảo toàn độ dài ⇔ (3) A biến cơ sở trực chuẩn thành cơ sở trực chuẩn.

3.2. Điều kiện 2 Đặc trưng của ma trận trực giao

Khi biểu diễn một phép biến đổi tuyến tính trong một cơ sở trực chuẩn, tính chất trực giao của nó được thể hiện qua ma trận. Một phép biến đổi là trực giao khi và chỉ khi ma trận A biểu diễn nó là một ma trận trực giao. Một ma trận vuông A được gọi là trực giao nếu ma trận chuyển vị của nó cũng là ma trận nghịch đảo, tức là AᵀA = I. Điều này có nghĩa là các vector cột (hoặc hàng) của ma trận A tạo thành một cơ sở trực chuẩn của không gian R^n. Mối liên hệ chặt chẽ này cho phép chuyển các bài toán hình học về dạng đại số tuyến tính với ma trận, giúp việc tính toán và chứng minh trở nên thuận tiện.

IV. Hướng dẫn Phép Biến Đổi Tuyến Tính Unita và Ma trận Unita

Chuyển sang không gian Unita, một không gian vector trên trường số phức, khái niệm tương đương với phép biến đổi trực giao là phép biến đổi unita. Giống như người anh em của nó trong không gian thực, phép biến đổi unita bảo toàn cấu trúc hình học của không gian phức, tức là bảo toàn tích vô hướng Hermite. Định nghĩa của nó là: "Phép biến đổi tuyến tính A của không gian unita U được gọi là unita nếu ∀x, y ∈ U, (x, y) = (A(x), A(y))". Những phép biến đổi này có vai trò cực kỳ quan trọng trong cơ học lượng tử, nơi các trạng thái của hệ thống được mô tả bằng các vector trong không gian Unita. Sự tiến hóa của hệ thống theo thời gian thường được mô tả bởi một toán tử unita.

4.1. Ma trận Unita và phép biến đổi tự liên hợp self adjoint

Tương tự như trường hợp không gian Euclide, một phép biến đổi tuyến tính trên không gian Unita là unita khi và chỉ khi ma trận biểu diễn nó trong một cơ sở trực chuẩn là một ma trận unita. Một ma trận vuông A được gọi là unita nếu ma trận chuyển vị liên hợp của nó (A*) cũng là ma trận nghịch đảo, tức AA = I. Khái niệm liên quan mật thiết là phép biến đổi tự liên hợp (hay Hermitian), là những phép biến đổi A thỏa mãn A = A. Mặc dù khác nhau, cả hai loại biến đổi này đều có thể được chéo hóa ma trận trong một cơ sở trực chuẩn và có các giá trị riêng là số thực, một tính chất nền tảng được mô tả bởi định lý phổ (spectral theorem).

4.2. Mối liên hệ với giá trị riêng và vector riêng

Một tính chất đặc trưng của phép biến đổi unita liên quan đến giá trị riêng của nó. Tất cả các giá trị riêng của một phép biến đổi unita đều là các số phức có mô-đun bằng 1. Điều này có ý nghĩa hình học sâu sắc: phép biến đổi unita thực chất là một phép "quay" trong không gian phức. Khi tác động lên vector riêng, nó chỉ làm thay đổi 'pha' của vector (nhân với một số phức có mô-đun 1) mà không làm thay đổi độ dài. Luận văn gốc chỉ ra rằng, một phép biến đổi là unita khi và chỉ khi nó là chuẩn tắc và mọi trị riêng của nó có mô-đun bằng đơn vị. Đây là một trong những điều kiện tương đương mạnh mẽ nhất để nhận diện loại biến đổi này.

V. Top ứng dụng của Phép Biến Đổi Tuyến Tính đặc biệt

Lý thuyết về Phép Biến Đổi Tuyến Tính trong không gian EuclideUnita không chỉ là một lĩnh vực toán học trừu tượng. Chúng là công cụ nền tảng cho vô số ứng dụng trong khoa học và kỹ thuật. Từ việc tái tạo hình ảnh 3D trong đồ họa máy tính đến việc mô tả các hệ thống lượng tử, các phép biến đổi này cung cấp ngôn ngữ và công cụ tính toán để giải quyết các vấn đề phức tạp. Sự hiểu biết về các tính chất như bảo toàn độ dài, chéo hóa ma trận, hay ý nghĩa của các giá trị riêng cho phép các nhà khoa học và kỹ sư xây dựng các mô hình chính xác và hiệu quả. Phần này sẽ điểm qua một số ứng dụng nổi bật nhất, cho thấy sức mạnh của đại số tuyến tính trong thế giới thực.

5.1. Ứng dụng trong đồ họa máy tính và xử lý ảnh

Trong đồ họa máy tính, các đối tượng 3D được biểu diễn bằng tọa độ các đỉnh. Mọi thao tác như xoay, di chuyển, thay đổi tỷ lệ đều được thực hiện thông qua Phép Biến Đổi Tuyến Tính (và biến đổi affine). Cụ thể, các phép quay (rotation)phép đối xứng (reflection) là các phép biến đổi trực giao, chúng bảo toàn hình dạng và kích thước của vật thể. Việc biểu diễn các phép biến đổi này bằng ma trận cho phép thực hiện các chuỗi thao tác phức tạp bằng cách nhân ma trận, một quy trình cực kỳ hiệu quả cho phần cứng máy tính. Trong xử lý ảnh, các kỹ thuật như Phân tích thành phần chính (PCA), sử dụng chéo hóa ma trận đối xứng, giúp giảm chiều dữ liệu và nén ảnh hiệu quả.

5.2. Vai trò trong cơ học lượng tử và phân tích dữ liệu

Cơ học lượng tử được xây dựng trên nền tảng của không gian Unita. Trạng thái của một hệ lượng tử được biểu diễn bằng một vector trong không gian này, và các đại lượng vật lý có thể đo được (như năng lượng, động lượng) tương ứng với các toán tử Hermite (tự liên hợp). Sự tiến hóa của trạng thái theo thời gian được mô tả bởi một phép biến đổi unita, đảm bảo rằng tổng xác suất tìm thấy hạt luôn bằng 1. Trong phân tích dữ liệu, định lý phổ (spectral theorem) cho phép phân tích các ma trận hiệp phương sai (là ma trận đối xứng thực), từ đó tìm ra các 'thành phần chính' (principal components) là các vector riêng quan trọng nhất, giúp khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu lớn.

VI. Tổng kết Hướng đi cho Phép Biến Đổi Tuyến Tính Chuẩn Tắc

Bài viết đã hệ thống hóa các khái niệm và tính chất cốt lõi của Phép Biến Đổi Tuyến Tính trong không gian Euclidekhông gian Unita. Chúng ta đã thấy rằng các phép biến đổi trực giao và unita, dù hoạt động trên các trường số khác nhau, đều chia sẻ một bản chất chung là bảo toàn cấu trúc hình học thông qua tích vô hướng. Việc chứng minh các điều kiện tương đương của chúng không chỉ là một bài tập lý thuyết mà còn cung cấp các công cụ thực tiễn để nhận diện và áp dụng chúng. Một hướng phát triển tự nhiên là nghiên cứu một lớp phép biến đổi tổng quát hơn, bao gồm cả trực giao và unita, đó là phép biến đổi chuẩn tắc. Đây là một khái niệm quan trọng, mở ra nhiều hướng nghiên cứu sâu hơn trong giải tích hàm và vật lý lý thuyết.

6.1. Phép biến đổi chuẩn tắc Một sự tổng quát hóa

Một toán tử tuyến tính A trên không gian Unita được gọi là chuẩn tắc nếu nó giao hoán với toán tử liên hợp của nó, tức là AA = AA. Lớp các phép biến đổi chuẩn tắc rất rộng, bao gồm cả các phép biến đổi tự liên hợp (A* = A) và các phép biến đổi unita (A* = A⁻¹). Điểm chung quan trọng nhất của chúng là chúng đều có thể được chéo hóa trong một cơ sở trực chuẩn gồm các vector riêng. Điều này được phát biểu trong định lý phổ, một trong những kết quả đẹp và mạnh mẽ nhất của đại số tuyến tính. Nghiên cứu phép biến đổi chuẩn tắc giúp thống nhất lý thuyết cho nhiều loại biến đổi quan trọng.

6.2. Tương lai nghiên cứu và các vấn đề mở

Lý thuyết về các Phép Biến Đổi Tuyến Tính đặc biệt vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu sôi động, đặc biệt khi mở rộng ra các không gian vô hạn chiều (không gian Hilbert), nền tảng của nhiều lý thuyết vật lý hiện đại. Các vấn đề như phân loại các lớp toán tử, nghiên cứu phổ của chúng, và ứng dụng trong các phương trình vi phân đạo hàm riêng vẫn còn nhiều thách thức. Hơn nữa, sự phát triển của khoa học máy tính và học máy đã tạo ra nhu cầu về các thuật toán đại số tuyến tính số hiệu quả để xử lý các ma trận khổng lồ, thúc đẩy việc nghiên cứu các phương pháp chéo hóa ma trận và phân rã ma trận tiên tiến hơn.

11/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương I: Phép biến đổi trực giao Chương II: Phép biến đổi unita Chương II: Phép biến đổi chuẩn tắc Tài liệu tham khảo LỜI NÓI ĐẦU Luận văn này là một bài tập lớn trong đại số tuyến tính: xác định điêu kiện tương đương của một số phép biến đổi tuyến tính đặc biệt trong không gian Euclide va Unita. Chứng minh sự tương đương giữa các diéu kiện này một cách trực tiếp là mục đích của luận văn này. Luận văn gồm 3 chương: ChươngI: Phép biến đổi trực giao. Trình bày một số kiến thức chuẩn bị.

Định lý về các điểu kiện tương đương của phép biến đổi trực giao và các chứng minh trực tiếp sự tương đương giữa các mệnh để trong định lý. Chương II: Phép biến đổi unita. Một số kiến thức chuẩn bi. Định lý về các điểu kiện tương đương của phép biến đổi unita và các chứng minh trực tiếp sự tương đương giữa các mệnh để trong định lý.

Chương HI: Phép biến đổi tuyến tính chuẩn tắc. Mot số bổ để sử dụng trong chứng minh. Định lý về các điểu kiện tương đương của phép biến đổi tuyến tính chuẩn tắc và những chứng minh (trong phan này hiện chỉ chứng minh các điểu kiện tương đương với một điều kiện chọn sn). Luận văn này không chỉ đánh giá được công sức của em trong suốt quá trình rẻn luyện học tập tại trường Đại Học Sư Phạm mà nó còn nói lên sự tận tâm, giúp đỡ chỉ bảo tận tình, việc dạy dỗ của quí Thay, Cô của trường Đại Học Sư Phạm.

Mức hiểu biết, tiến bộ của em có được ngày hôm nay không thể không nói đến nhiệt tình giúp đỡ, hướng dẫn của Thay Nguyễn Đình Lân. Trong quá trình học tập và viết luận văn Thầy Nguyễn Đình Lân đã chỉ ra cho em những yếu kém, những sai sót, những hiểu biết nông cạn mà em vấp phải. Em xin chân thành tri ân Thầy Nguyễn Đình Lân. Một số phép biến đổi đặc biệt trong không gian veetd Euclide và Unite ChươngI PHÉP BIẾN ĐỔI TRỰC GIAO Phẩn !: Một số kiến thức chuẩn bị.„(Ñ) là tập hợp các ma trận vuông cấp nxn.

Cho không gian Euclide E. /{E) là không gian các phép biến đổi tuyến tính của Ƒ. Không gian vectơ V trên trường số thực R có trang bị tích vô hướng (.) được gọi là không gian vectd Euclide.2: Một ma trận vuông A không suy biến gọi là trực giao nếu A! = A°.3: Phép biến đổi tuyến tinh = của không gian vectơ Euclide F được gọi là phép biến đổi trực giao nếu: WxyeE (xy)=((x),<12)) Cho họ vectơ độc lập tuyến tính aj, q;.4„ (m >2) trong không gian vectz Euclide E. Khi đó trong E tồn tại họ vectơ độc lập tuyến tính bị, b¿.b„ thỏa 3 điêu sau: ¿ bọ a¿, d,.4„ biểu thị tuyến tính qua bị, bạ,.

họ bạ, bạ,.b„ biểu thị tuyển tính qua a), đạ,.b„ là họ trực giao. Chứng mình: Chứng minh qui nạp theo m. m = 2: Chọn bị = a¡, hiển nhiên b, #0. Chọn 6; dưới dạng: 6; = dạ + 1,1 € R.

Một số phép biến đổi đặc biệt trong không gian vectd Euclide và Unite Ta thấy: © b›#0 (nếu không thì a;,a> phụ thuộc tuyến tính). Ngoai ra: b, Lb, <> (bb) =0 ©(a,,b,)+t(b,,b,)=0 c>í(=~ (a;, 8,) 0.) Vậy chọn r như trên thì b, ba là họ độc lập tuyến tính thỏa ¡. Giả sử định lý đúng với m = &. Xét họ độc lập tuyến tính a), đ+,.

Theo giả thiết qui nạp, trong £ có họ độc lập tuyến tính by, ba,., ứng với ho aj, 4a,. Nếu ta tìm vectơ #¿„¡ dưới dang: bạụ¿¡ = duại + dy + tabs + .+ tiÐy thì họ vectơ Ðị, ba„. De, bya; thỏa i. Mat khác ta thấy: b,.

trực giao ©(b,„„b,)=0 Vi=LÈ ©t,(b,b,)=—(œ„b,) Vi<k+l ,b eo = ick +] ha) Do đó chọn 0„.¿ như trên thì b;, bạ. by, bess thỏa ¡., ii, iii, Ngoài ra, nếu b;„¡ =0 thì z¿„¡ biểu thị tuyến tính qua ở, b;„., dy và do đó qua ay„. Suy ra bị, bạ,. by, Des) độc lập tuyến tính.

Cl Mệnh dé IJ: Trong không gian vectơ Euclide, luôn tôn tại cơ sở trực chuẩn. Chứng mình: Nếu øy, ø3.đ„ là một cơ sở của không gian vectơ Euclide £ thì theo định lý trực giao hóa Schmid ta tìm được cơ sở trực giao bj, ba,.,é„ là một cơ sở trực chuẩn của F.0 ta được Đặt c,. ¡=], bị ˆ —————————————————————— za Một số phép biến đổi đặc biệt troae không gian vectơ Euclide và Unita Mệnh để [.2: Nếu T là ma trận chuyển cơ sở giữa hai cơ sở trực chuẩn của không gian vectơ Euclide E thì T' = T° (T° là ma trận chuyển vị của T) tức T là ma trận trực giao. Chúng minh: Giả sử 7 là ma trận chuyển từ cơ sở trực chuẩn a¡.4„ sang cơ sở trực chuẩn b),.,b, trong không gian vectơ Euclide E.

Nếu: b,==0 và a= SAM el inl JjJ=lLn j=ln Q@, BA - A, By Broo By Qy Fz s+ Be By, 8.„ Nhưng ta có: Ví, /e{I,.n} (e„s)~(Š Aub) = 3 (st) =, va @G„8)=(s„Š s2 )~Š 4, (a,,a,) =a, suy ra B, =a, Vi, j =l,n, đo đó 7"! =7°.3: VA © Mat,„(&), X là ma trận dòng n cột, Ÿ là ma trận cột n dòng. Nế tau có XA=Y XY thì A = I. Ta có: XAY =XY (*) VA = [a/]x„.„(Ñ), X là ma trận dòng n cột, Y là ma trận cột n dòng. Vì X, Y là tùy ý nên ta có thể chon các ma trận X.Y nhưsau: biến đổi t vectơ Euclide và Unita 0 X, =[0 - 010 0] 0 + cột thứ i 0 0 Vij=lạn Vậy (*) => XAY) = XY; ay = X.Y; Nếu i z/ thì ta có X,Y, = 0 vay ay = 0.

Nếu i = j thì ta có X)Y; = 1 vậyay = 1. Một số phép biến đổi đặc biệt trong không gian vecte Euclide và Unita Phẩn2: Định lý về các điều kiện tương đương của phép biến đổi trực giao. Trong phần này chúng tôi sẽ trình bày một số điều kiện cân và đủ để phép biến đổi tuyến tính là trực giao và chứng mình sự tương đương giữa chúng một cách trực tiếp (không theo sơ đồ vòng). Cho of là phép biến đổi tuyến tính của không gian vecto Euclide E.

Khi đó các mệnh đê sau là tưởng đương: 1) Af là phép biến đổi trực giao. 2) A bảo toàn độ dai của các vectd. 3) AH biến cơ sở trực chuẩn thành cơ sở trực chuẩn. 4) Đối với cơ sở trực chuẩn, ma trận của 4 là ma trận trực giao.

Chitng minh: b=2) Vxe€ E Ta có: kz+z)|= (A.A) = Vs) = Bh hay <# bảo toàn độ dai của các vectd, 1U >3) Giả sử a),. d„ là cơ sở trực chuẩn của không gian vectơ Z. 4 là phép biến đổi trực giao. Vie / ta có(<#(a,),Z#(a,)) = (a,„a,)=0 |2) =(4(a,), 4(a,)) = (a„,a,)=1=||Z(a)Ÿ= 1 Suy ra <#{a;), A(a2) on =#(a„) là cơ sở trực chuẩn.

Vậy =f biến cơ sở trực chuẩn thành cơ sở trực chuẩn. 1) => 4) Trong không gian vectơ Euclide £, xét cơ sở trực chuẩn a¡. Goi A là ma trận của phép biến đổi tuyến tính <# đối với cơ sở (*). Khi đó: Wx = Xi + X;đ) + — + X„đ„, Y = Vi + Y‡đ¿ +.

Đật: x, y X=| : | và Y=| : | Vì <# là phép biến đổi trực giao nên: x, y, (x,y)=(<#(x),<#(y)) © X*Y =( AX) (AY) © X*Y = X°A AY theo mệnh để L3 = A°4=i. Vậy A là ma trận trực giao đối với cơ sở trực chuẩn (*).y)=(c#z),<#@w)) Yx,uyeE Vậy <# là phép biến đổi trực giao. 2 =3) Giả sử ay„.4„ là cơ sở trực chuẩn của £. Viej tacóa,La,— k.

Hag) là một cơ sở trực chuẩn. Vậy ~# biến cơ sở trực chuẩn thành cơ sở trực chuẩn. Một số phép biến đổi đặc biệt trong không gian vectơ Euclide và Unita 2) =4) Giả sử ay,.4„ là cơ sở trực chuẩn của không gian vectơ Euclide E. A=Mat(<4,(a;)) VxuyeE |x+»Ÿ =|Z#«+»ƒ ©(xty,x+y)=(ct(x+ y),<1(x+ y) c©(x,y)+(y,y)+(y)+(y,x) =(c#(x),<4(x))+(=#œ),<t0)) +(<1(x),=#))+(=#),<#(x)) (DD Mà ~#‡ bảo toàn độ đài của mọi vectơ nên lúc đó (1) thành: (x,y)+(y,x)=(=1),<=#(y))+(=#0),=#z)) œ 2(x, y) =2(<#(x),=#(y)) © (x,y) = (A(x), Fy) (®) Wx = Xiđi + X;đ2 +.

+ WnGn 6€ E x 3 Đặt X= > | va Y=| : | Lúc đó (*) thanh: x: Ys (x, ¥) =(c#(x), #(y)) > X*Y =(AX (AY) © X*Y = X'A4'AY theo mệnh để L3 = A°A=/. Vậy A là ma trận trực giao. 3)=1Đ Giả sử ay„.4„ là cơ sở trực chuẩn của không gian Euclide E. Theo giả thiết 3) ta có : =#(4¡), c#(a;).

=#(a„) cũng là cơ sở trực chuẩn. Vx = XQ) + Xạđ¿ +. + Y„2„ EE Ta có: (x,y) = (Ÿxs. Hy) = yay) + yzc#(4;)+.

Vậy =4 là phép biến đổi trực giao. 3) => 2) Giả sử ay.z„ là cơ sở trực chuẩn của không gian Euclide Z. Theo giả thiết ta có : <#(¡), <#(43). =#(a„) cũng là cơ sở trực chuẩn.

Wx = Xiđi + Xsda+. + x,0, € E, la cÓ: vt rt pol el Do tính tuyến tính của <4 nên: <2(x) =x,c#(4¡) + Xx ap) + .A@))=Se @ ol ol Từ(1) va (2) ta có: Vrek I† =|+œŸ' => lrl=|+zœ1 hay # bảo toàn độ dài của các vectơ. 3ì = 4) Nếu A là ma trận của <# đối với cơ sở trực chuẩn a¡„.4„ thì theo định nghĩa A chính là ma trận chuyển từ cơ sở trực chuẩn a¡,.4„ sang cơ sở trực chuẩn Alas),. Ala,) ( giả thiết 3), và do đó theo mệnh để I.2 thì ma trận A là ma wan trực giao.

4) = 1) Trong E xét cơ sở trực chuẩn a;,. Gọi A là ma trận của <# đổi với cơ sở trực chuẩn aj. ¿„„ theo giả thiết A là ma trận trực giao nên A’ = A°. Khi đó: Vx = XQ) + Xad: +.

+ Xud,, Y = Yay + Yad2 +. + Nya, € E, Một số phép biến đổi đặc biệt trong không gian vectơ Euclide và Unita x, % ta có: ĐặXt=| “2 | và y=|7?| th ì x, | Va (x,y) =X*Y = X°A'AY = X*A*AY =(AXY AY =(<4(x), <4(y)) Vậy ta có <# là phép biến đổi trực giao. 4) ©2) Giả sử ay,. đ„ là cơ sở trực chuẩn của không gian vectơ Euclide E.

Ta đặt: x, X=|: | wcé: x, xf =(x,x) = X°X = XSLN = X*A'AX = X*A'XA =( AX) AX = (<4(x),<4(x)) =k-4()Ÿ'. hay <# bảo toàn độ dài của các vectơ. 4) ©3) Giả sử ay,. a, (*) là cơ sở trực chuẩn của không gian vectơ Euclide E.

0 0 Đặt 4 =| | | — dòng thứi là ma trận cột toa độ của vectơ a, đối với (*) ‘0 lo Một số phép biến đổi đặc biệt trong không gian vectd Euclide và Unite Vij ta có (c#(4,).<#(a,))=(AA,) (AA,)= A ASAA, = AA AA, =A A, =(a,,a,) Nếu / # / thì (4(a,),4(a,))=(a,,a,)=0 Nếu ¡= / thì ||z#(2,)Ï =(<#(4,),#(4,)) =(a,,a,)=1 =||z#(a ){= Suy ra 4(a)), (a2), Alay) là cơ sở trực chuẩn.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ