Пусть дано множество ; его элементы будут обозначаться малыми латинскими буквами:
Пусть, далее, в множестве
определены операция сложения, ставящая в соответствие всякой паре элементов
из
однозначно определенный элемент
из
, называемый их суммой, и операция умножения на действительное число, причем произведение
элемента
на число
, однозначно определено и принадлежит к
.
Элементы множества будут называться векторами, а само
действительным линейным (или векторным, или аффинным) пространством, если указанные операции обладают свойствами
из §2.1. Так, арифметическое
мерное векторное пространство является примером линейного пространства.
Два линейных пространства и
называются изоморфными, если существует биективное отображение
, ставящее в соответствие каждому вектору
пространства
вектор
пространства
, такое что:
Пусть базис
и
. Так как
система порождающих, то найдутся числа
такие, что
. Если также
, то имеем
. Но
линейно независимая система, откуда
. Значит
. Итак, представление вектора
в виде линейной комбинации базисных векторов возможно и единственно. Набор (
) называется координатами вектора х в базисе
.
Отображение называется линейным оператором, если выполнены условия: для всех
и числа
:
(а)
(б) ,
которые можно заменить одним: для всех и чисел
верно
. Отсюда следует равенство
,
широко используемое в дальнейшем.
Справедлива следующая
ТЕОРЕМА (о существовании и единственности ). Пусть
базис
и
произвольные векторы из
. Тогда существует единственный линейный оператор
такой, что
.
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Если , то зададим
так:
. Проверим, что
линейный оператор. Если
и
произвольные числа, то
Предположим, что также линейный оператор
, причем
.
Имеем . Итак
для любого
. Значит
. □
Доказанная теорема показывает, что линейный оператор однозначно определяется в данном базисе своими значениями
. Приходим к определению: матрицей линейного оператора
в базисе
называется такая матрица
, у которой
столбец есть координаты вектора
в базисе
. Т. е.,
.
Обозначим через столбец из координат вектора
в базисе
, т.е.
. В частности,
столбец из координат вектора
в этом же базисе.
Имеет место следующее равенство
(1)
Действительно,
Но в последней сумме коэффициенты при как раз есть координаты вектора
в базисе
. Из правила умножения матрицы
на столбец
получаем искомое равенство (1). □
Пусть другой базис L. Матрицей перехода от одного базиса
к другому
называется такая матрица
, у которой i -ый столбец есть координаты вектора
в базисе
, т. е.
Фактически матрица есть матрица линейного оператора, переводящего векторы
в
.
Пусть столбец из координат вектора х в базисе
Тогда имеет место следующее равенство
(2)
Действительно, имеем
Но откуда
Но в последней сумме коэффициенты при как раз и есть координаты вектора х в базисе
. Из правила умножения матрицы
на столбец
получаем (2).
По следствию 2 из теоремы о ранге матриц невырожденная матрица, т.к. её столбцы, будучи координатами базисных векторов линейно независимы. Поэтому Т имеет обратную матрицу
. Умножая обе части равенства (2) слева на
, получаем
Пример 1.
Векторы заданы своими координатами в некотором базисе
. Показать, что векторы
сами образуют базис, и найти координаты вектора x в этом базисе.
Решение. Составим матрицу перехода от базиса к системе векторов
:
,
она невырожденная, значит векторы линейно независимы и могут образовывать базис трёхмерного пространства. Тогда
Найдём координаты вектора в базисе
Следующая теорема устанавливает связь между матрицами одного и того же линейного оператора, заданными в разных базисах.
ТЕОРЕМА (о связи матриц линейного оператора). Пусть и
– матрицы линейного оператора
в базисах
и
соответственно и
матрица перехода о первого базиса ко второму. Тогда
(матрицы
и
называются подобными).
ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Если , то обозначим через
и
столбцы из координат вектора
в первом и во втором базисах, а через
и
координаты образа этого вектора в первом и во втором базисах.. Из равенства (2) имеем
Из равенства (1) получаем
и
.
Из этих трех равенств заключаем, что
.
Но откуда
.
Домножая обе части этого равенства на слева, получаем равенство
Которое имеет место при любом векторе . Это означает равенство матриц
и
. □
В доказательстве теоремы молчаливо использовался тот факт, что если для любого вектора х выполнено , то
. Предлагается его доказать читателю.
Пример 2. Линейный оператор в базисе
имеет матрицу
. Найти его матрицу
в базисе
Решение. Составим матрицу перехода от базиса к базису
:
Найдём обратную матрицу для :
.
Тогда