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DETERMINARE IL CONIUGATO DI UN SOTTOINSIEME
Sia φ un prodotto interno su V.
Sia G la matrice di gram relativa ad una base β di V.
Sia S un sottoinsieme di V; fissiamo una base ϑ=( ) di Span(S)
1 2 n
∥ ∥ ∥
Span(S) ={c1, c2, ..., cn}
Cioè il vettore v appartiene al sottospazio di se e solo se è coniugato di eS 1 2 n
questo avviene se e solo se:
(∀)( ) =0
Φ c1, c2, ..., cn i=1,2 , n
O equivalentemente:
T[c1, c2, ..., cn] =0
× G ×[v1, v2, ..., vn] β β T T T[c1, c2, ..., cn] ]
Indicando con C la matrice le cui righe sono nell’ordine le condizioni,
[ c1, c2, ..., cn]
[c1, c2, ..., cn]
equivalgono a:
C ×G ×[v1, v2, ..., vn] β ⏊
Il vettore v appartiene al sottospazio se e solo se la n-pla delle coordinate di v rispetto aSβ è soluzione del sistema omogeneo
C ×G × X=0
RADICALE DI UN PRODOTTO INTERNO
Sia V uno spazio vettoriale sul campo K.
Sia φ un prodotto interno su V.
Si definisce radicale di φ il sottospazio di V
così definito( )⏊( ) ( )∈ ∀=V ={v ∨Φ =0 }Rad Φ V u ; v u∈ VDETERNINARE UN RADICALESia V uno spazio vettoriale sul campo K.Sia φ un prodotto interno su V.( )β= b , b , bSia una base di V.1 2 nSia G la matrice di gram relativa la base β.)Rad(ΦIl vettore v appartiene a se e solo se la n-pla delle coordinate di v rispetto a β èsoluzione del sistema omogeneo=0G× XPRODOTTI INTERNI NON DEGENERII prodotti interni per i quali il radicale si riduce al sottospazio nullo, vengono detti nondegeneri ( )( ) ∀ ∈ ⇒=0Φ u ; v u V v=0( ) =0=0 G× XRad ΦQuindi se e solo se il sistema omogeneo ammette solo la soluzionebanale.Ciò avviene se la matrice G è non singolare, ovvero con determinante diverso da 0.DIMENSIONE DEL CONIUGATO DI UN SOTTOSPAZIOSia φ un prodotto interno non degenere sullo spazio vettoriale V.Per ogni sottospazio U di V, si ha:⏊+dim =dimVdimU UBisogna prestare attenzione,
in quanto in generale con questa formula non si può dedurre che UV sia somma dei sottospazi e .
UORTOGONALIZZAZIONEBASI CONIUGATE
Sia V uno spazio vettoriale sul campo K.
Sia φ un prodotto interno su V.
( )β= b , b , b
Una base si dice coniugata rispetto il prodotto interno φ se i suoi vettori sono a1 2 ndue a due coniugati
( )⇒ =0i≠ j Φ b ; bi j
β è una base coniugata rispetto al prodotto interno φ se e solo se la matrice di gram di φrispetto a β è diagonale.
Sia K un campo con caratteristica diversa da 2, e sia V uno spazio vettoriale su K.
Per ogni prodotto interno φ su V esiste una base di V coniugata rispetto a φ.
VETTORI ISOTROPI
Sia V uno spazio vettoriale sul campo K.
Sia φ un prodotto interno su V.
( )( ) =0Φ v ; v
Un vettore non nullo di V si dice isotropo rispetto a φ se è coniugato di se stesso
Un prodotto interno degenere è sempre dotato di vettori isotropi.
Ed i vettori del radicale
sono coniugati di ogni altro vettore, quindi in particolare di se stessi.BASI ORTOGONALI
Sia φ un prodotto interno sullo spazio vettoriale V.
( )β= b , b , b
Una base si dice ortogonale rispetto al prodotto interno φ se soddisfa le
1 2 n
condizioni seguenti:
( )( )
∀ =0
h≠ k Φ b ; b
h k ( ) )≠Φ( b ; b 0
∀ h=1,2 , n
h h
Ossia si tratta di una base coniugata costituita però da vettori non isotropi.
Quindi se un prodotto φ è privo di vettori isotropi, ogni base coniugata è anche ortogonale.
Per assicurare l’esistenza di una base ortogonale è sufficiente richiedere che essa sia nondegenere, in questo caso la matrice di Gram del prodotto interno ha rango massimo
Sia K un campo con caratteristica diversa da 2, e sia V uno spazio vettoriale su �.
Per ogni prodotto interno non degenere φ su V esiste una base ortogonale rispetto a φ.
BASE ORTONORMALE
Sia φ un prodotto interno sullo spazio vettoriale V.
( )β=, , Una base si dice ortonormale rispetto al prodotto interno φ se soddisfa le1 2 ncondizioni seguenti:()()∀ =0h≠ k Φ b ; b h k () )≠Φ( b ; b 1∀ h=1,2 , n h hIn altri termini la base β è ortonormale se e solo se la matrice di gram del prodotto internorispetto la base β è la matrice identica.DETERMINARE UN PRODOTTO INTERNO, RISPETTO AL QUALE LA BASE RISULTAORTONormaleϑ ϑ ϑT β( )=M (id ) (Φ)× (id )G Φ × G Mϑ β β ββ I(Φ)Sapendo che la matrice deve essere uguale alla matrice , la formula diventaG nβϑ ϑ ϑT( )=M (id ) (id )G Φ × Mϑ β βCOMPLEMENTO ORTOGONALESia φ un prodotto interno privo di vettori isotropi sullo spazio vettoriale V; per ognisottospazio U di V abbiamo:⊥⨁=UV UViceversa se φ è un prodotto interno sullo spazio vettoriale V tale che, per ognirispetto a v.
rispetto a v. Abbiamo allora: +(u-kv)u=kv
Cioè il vettore u si decompone in modo unico nella somma di due vettori, il primo dei quali è multiplo di v secondo il coefficiente di Fourier di u rispetto a v, e l'altro è coniugato di v.(u)
Il vettore kv è detto PROIEZIONE ORTOGONALE di u lungo v, sarà indicato con <u,v>
Il vettore u-kv è detto PERPENDICOLARE di u a v.
PROIEZIONE DI UN VETTORE SU UN SOTTOSPAZIO
Sia φ un prodotto interno primo di vettori isotropi sullo spazio vettoriale V.
U ≠ 0
Sia un sottospazio di V. (β= b1, b2, ..., bn)
Come sappiamo esiste una base di U, {b1, b2, ..., bn}, ortogonale rispetto a φ.
1 ≤ i ≤ n, ∈ V, ∈ v, w ∈ U
Sia vogliamo determinare se esiste un vettore w tale che (v-w) ∈ U
Equivalente cioè: (∀Φ v-w) ∈ U
⏊(v-w) ∈ U
Dal momento che n∑w= k bi j
j=1, n∑(∀Φ v-w) (b1, b2, ..., bn)
(∀Φ v-w) (b1, b2, ..., bn) = 0
(∀Φ v-w) (b1, b2, ..., bn) = k (∀Φ v) (b1, b2, ..., bn)
(∀Φ v) (b1, b2, ..., bn) = k (∀Φ b1) (b1, b2, ..., bn)
(∀Φ b1) (b1, b2, ..., bn) = k (∀Φ b1) (b1, b2, ..., bn)
j i i i ij=1Da cui (Φ) )Φ( v ; b i=k i ( )(Φ) b ; bi iQuindi in definitiva( )(Φ) v ; bn∑ i( ) =P v bU i( ) )Φ( b ; bi=1 i iDunque, il vettore v si decompone in modo unico nella somma di due vettori, uno dei quali,(v )P , appartiene al sottospazio U (ed è detto proiezione ortogonale di v su U), e l'altroU(che è detto perpendicolare di v ad U) al suo complemento ortogonale.
PROCESSO DI ORTOGONALIZZAZIONE DI GRAM-SCHMIDTSia φ un prodotto interno privo di vettori isotropi sullo spazio V.( )β= b , b , bSia una base di V.1 2 n c ; c ; … ; cA partire da β vogliamo costruire una base di V, ϑ=( ) che sia ortogonale rispetto1 2 na φ.Una base cosi fatta si può ottenere attraverso il processo di ortogonalizzazione di Gram-Schmidt: =bc ;1 1 { }( )=b -P (b )c =SpanU c ;;2 2 U 2 1 11 { }( )=b -P (b )c =SpanU c , c ;;3 3 U 3 2 1 22… … { }( )=b -P (b )c =SpanU c ; c ; … ; c ;;n n U
n n−1 1 2 n−1n−1 ⊥ck ≥ 2E’ immediato verificare che per ogni il vettore appartiene al sottospazio ,UK k−1{ }c ; c ; … ; cinoltre l’insieme è linearmente indipendente.1 2 nc ; c ; … ; cQuesto garantisce che ϑ=( ) è una base coniugata rispetto a φ.1 2 nDato che poi il prodotto interno è privo di vettori isotropi, ϑ è anche una base ortogonale.⊥ck ≥ 2Grazie al fatto che per ogni il vettore appartiene al sottospazio , la k-pla (UK k−1c ; c ; … ; c U) è una base coniugata del sottospazio di conseguenza i vettori di ϑ si1 2 k kpossono calcolare:=bc ;1 1 ( )( )Φ b ; c2 1=b −c c ;2 2 1( ) )Φ( c ; c1 1( ) ( )) )Φ( b ; c Φ( b ; c3 1 3 2=b − −c c c ;3 3 1 2( ) ( )) ( )Φ( c ; c Φ c ; c1 1 2 2… … ( )( )Φ b ; cn−1∑ n i=b −c c .n n i( )( )Φ c ; ci=1 i i }U ≠{0Sia φ un
prodotto interno privo di vettori isotropi sullo spazio vettoriale V, e sia un sottospazio di U. Ogni base ortogonale di U può essere completata in una base ortogonale dello spazio V. FORME QUADRATICHE FORME LINEARI E FORME QUADRATICHE Sia V uno spazio vettoriale di dimensione n sul campo K. f : V → K. Ricordiamo che una forma lineare è una trasformazione.