给定一个线性空间和其上一组基{v1,…,vN},f为上一个线性变换。那么,对于任意x∈,x=∑kivi,在f的作用下得到的f(x)在基{v1,…,vN}下的坐标是多少呢?下面我们来解决这个问题。
首先,前面我们已经讲过如何求一个向量在一组基下的坐标了,我们只需要按部就班的应用即可。我们还假设线性空间里元素间定义了某个内积<,>,令
再假设,
则
K'=A-1Y
看起来,Y可以进一步展开。那我们就把Y展开看看有什么发现:
从而f(x)的坐标进一步可以写成
K'=A-1BK
注意到,A-1和B都和x具体为哪个向量无关,从而它们对于任何向量x建立了线性变换前后在同一组基下的坐标之间的关系。换句话说,这个时候线性变换f最开始定义的样子已经不重要了,不管你怎么定义,它总是可以借助于一个内积、一组基和一个对应矩阵A-1B来刻画。可以看到,矩阵这一形式是十分有用的。
定义A-14(正交变换)在线性空间上的线性变换f,若对其上定义的内积<,>满足:对任意的x和y,
<x,y>=<f(x),f(y)>(A-25)
那么,称f为正交变换。
假设{v1,v2,…,vN}是线性空间上一组标准正交基,且(www.daowen.com)
x=∑xivi,y=∑yivi
则,
<x,y>=∑xiyi=[x1,…,xN][y1,…,yN]T
而根据上面的讨论知,f(x)和f(y)在该组基下的坐标为
[f(x)]i=A-1B[x1,…,xN]T,[f(y)]i=A-1B[y1,…,yN]T(A-26)
注意,因为这里是标准正交基,从而A=I单位阵。进而
再根据f是正交变换的定义,知
<f(x),f(y)>=<x,y>
从而,必然有
BTB=I
定义A-15(正交矩阵,酉阵)实数域上的矩阵B若满足BTB=I,则称为正交矩阵;复数域上的矩阵B若满足BHB=I则称为酉阵,其中BH表示B的共轭转置。那么上面的讨论即是说,一个正交变换在给定一组正交基的情况下,其效果对应于一个正交矩阵;当然,如果在复数域上考虑,对应于一个酉阵。
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