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