Система векторов e1, e2, …, en евклидова пространства называется ортонормированной, если векторы системы попарно ортогональны и имеют единичную длину. Пример: a1=(0,1), a2=(1,0)
В ортонормиров. сист. векторы ортогональны по определению. Докажем, что они ЛНЗ. Предположим противное, тогда , где не все «лямбда» равны 0. Пусть Умножим рав-во по правилу скалярного произв-ия на а1. Т.к. векторы взаимно ортогональны, т.е. (ai,aj)=0 и т.к. (0,а1)=0, мы получим: , то (a1,a1)=0, и, следовательно, a1 =0, что противоречит условию (векторы ненулевые).
Итак, 3 вектора пространства ЛНЗ, следовательно, они являются базисом.
Формула для вычисления координат вектора в ортогональном базисе.
Если и взаимно перпендикулярны и их модули равны единице, то базис называется ортонормированным, и мы получим известную нам прямоугольную декартову систему координат на плоскости.
Итак, пусть – произвольный базис, и – любые два вектора. Рассмотрим скалярное произведение этих векторов и преобразуем его, используя ранее доказанные свойства:
Таким образом, для вычисления скалярного произведения двух векторов в произвольном базисе, кроме их координат, надо знать модули базисных векторов и угол между ними. Очевидно, что если базис ортонормирован, то и мы получим известную формулу для скалярного произведения в ортогональной декартовой системе координат.
Невырожденность ортогональной матрицы
Матрица А порядка n*n называется невырожденной, если ее строки линейно независимы, в противном случае – вырожденная.
Теорема: квадратная матрица А невырождена тогда и только тогда, когда ее определитель |А| не равен нулю.
Квадратная матрица A называется ортогональной, если соответствующая ей система векторов столбцов является ортонормированной.
(ai,aj)=∑k=1nakiakj= δij
Пусть A - ортогональная матрица.
AT=A-1 –необходимое и достаточное условие ортогональности матрицы A.
ATA=E (по определению), A-1A=E.
А т.к. обратная матрица существует, если А невырожденная, то ортогональная матрица является невырожденной.
Изменение матрицы линейного преобразования при замене базиса.
Пусть -- линейное преобразование пространства , и -- матрицы этого преобразования в старом и новом базисе соответственно. Тогда
Доказательство. Пусть -- произвольный вектор пространства , -- его образ, то есть . Пусть и -- координатные столбцы векторов и в старом базисе, а , -- в новом. Тогда в силу формулы . Имеем , . Подставим эти выражения в предыдущую формулу, получаем . Откуда . С другой стороны, в силу формулы в новом базисе . Сравнивая это равенство с предыдущим, получаем .