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Spazi scalari e ortogonalità

Proprietà

Prop: V(K) spz. vet. con prodotto scalare.

A ≤ V(K), A ≠ φ allora:

  1. A⊥ ≤ V(K)
  2. A⊥ = [L(A)]⊥

Oss: V(K) spz. vet. finito dim. generato con prodotto scalare.

A ≤ V(K), A ≠ φ

B = base di L(A) => L(B) = L(A)

A⊥ = [L(A)]⊥ = [L(B)]⊥ = B⊥

=> dato A ≤ V(K) per trovare A⊥, determino una base B di L(A) e calcolo B⊥

Proiezione e vettore ritoto

Prop: V(K) spz. vet. con prodotto scalare "=" U, U' ≤ V(K) con w · w ≠ 0

In Rn con presi (3, 4, 5w) · (3, 4, 5i2) = 0

Allora è sempre possibile scrivere U = U1 + U2 dove

U1 = vettore proiezza W

U2 = vettore ritoto A W

U1 = ((v · w) / (w · w)) w

U2 = U - U1 = U - ((v · w) / (w · w)) w

=> coeff. proiezza di v lungo w

=> proiez. di v lungo w

Propr. scalare e ortogonalità

Proprietà con V(0n)

Prop: V(0n) spz vett con prodotto scalare

A < V(0n), A != # allora:

  1. A+ < V(U)
  2. A+ = [L(s(A))]A

Oss. V(0n) spz vett finit. generato con prodotto scalare.

A < V(0n), A != ∅

B = base di s(A) => s(B) = s(A)

A+ = [L(s(A))]+ = [L(s(B))]+ = B+

=> dato A < V(0n) per trovare A+, determino una base B di s(A) e calcolo B+

Proiezione con u e w

Prop: V(0n) spz vett con prodotto scalare " " u, w e V(0n) con w · w != 0

[u in Rn con es: (3,4,5<?) · (3,4,5<?) = 6?]

Allora è sempre possibile scrivere V = V1 + V2 dove

V1 = vettore proiez. a w

V2 = vettore riflzo. a w

V1 = (u · w / w · w) w

V2 = V - V1 = V - (u · w / w · w) w

=> coeffe frequenza di u lungo w

=> proiez. di u lungo w

Proprietà della norma

  1. ||v|| > 0    v < v > (R)
  2. ||v|| = 0 <=> v = 0
  3. ||u . v|| = ||u|| ||v||
  4. |u . v| <= ||u|| . ||v||    disuguaglianza di Cauchy - Schwartz
  5. ||u + v|| >= ||u|| + ||v||    disuguaglianza triangolare

Teorema

B = (e1, e2, ... , em) una base di V0m (R)

La sequenza e' = (e'1, e'2, ... , e'm) cosi definita:

e'1 = e1

e'2 = e2 - e2 . e'1/e'1 . e'1 e'1

Prof

B = (e1, ... , em) base ortogonale di V0m (R) un i-esimo componente rispetto a B di un vettore v è il coeff. di Fourier di v lungo ei

v = a1e1 + ... + amem    ai = v . ei/ei . ei = 1   b c d.3 ortogonali => ai = v . ei

Teorema

A ⊆ V0n (R), A != 0 -> V0n (R) = S(A) ⊕ A⊥

-> m = dim S(A) + dim A⊥

A < V0n (R) -> V0n (R) = A ⊕ A⊥

Dim A

Dim A m x m => le equazione di A sono vettori di Rn e L(12) ≤ Rn generato dalla righe di A, dim S(12) = S(A)

Rm è dotato del prodotto scalare euclideo (cosi), quindi la sistema Ax=0 puo essere

{ b1x1 + a1x2 + ... + a1mxm = 0

{ a2x1 + a2x2 + ...

l'insieme S vale S(Ax) = [R(12)]+

Matrici di forme bilineari

Teorema

Teorema: Una forma bilineare e simmetrica se la matrice associata e simmetrica

Dim: * e simmetrica <=> ei * ej = ej * ei <=> A = AT <=> A simmetrica

Prop

Prop B = base di un (V) e sia * una forma bilineare

V * W = ?

x = (x1, ... , xm)

y = (y1, ... , ym)

Le matrici colonna delle componenti in B dei vettori v e w

V * W = xT x AB x y

Matrici ortogonali

Prop A = matrice ortogonale => det A = +1

Dim 1 + det Im = det(A . A-1) = det(A . AT) = det A . det

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Scienze matematiche e informatiche MAT/02 Algebra

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Andrea1023 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Algebra e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Brescia o del prof Pasotti Anita.

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