Файл: Лекции по алгебре.Баскаков.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 07.04.2021

Просмотров: 3584

Скачиваний: 14

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
background image

132

Глава 3. Линейная алгебра

13. Какие из следующих множеств линейных операторов из

L

(

X, Y

)

явля-

ются подпространствами

1) множество всех операторов ранга 1;

2) множество всех операторов ранга

k

(

k

1);

3) множество всех операторов, ядра которых содержат некоторое фик-

сированное подпространство;

4) множество всех инъективных операторов;

5) множество всех сюръективных операторов;

6) множество всех операторов, множество значений которых лежит в

заданном подпространстве из

Y

?

14. Докажите, что

n

линейных функционалов

f

i

:

X

K,

1

i

n,

где

X

- линейное пространство размерности

n

, линейно независимы тогда и

только тогда, когда пересечение их ядер есть нулевое подпространство.

§

20. Линейные операторы и матрицы. Алгебры

линейных операторов и алгебры матриц

Всюду в этом параграфе

X, Y

– два конечномерных линейных простран-

ства (над полем

K

) с базисами

e

1

, . . . , e

n

и

f

1

, . . . , f

m

соответственно. Изла-

гаемые здесь результаты относятся к изучению взаимосвязи линейных опе-
раторов и их матриц (пространств

L

(

X, Y

)

и

M atr

m,n

(

K

)

).

Т е о р е м а 1.

Линейное пространство

L

(

X, Y

)

изоморфно линейному

пространству матриц

M atr

m,n

(

K

)

. Изоморфизм

M

:

L

(

X, Y

)

M atr

m,n

(

K

)

можно определить формулой

M

(

A

) =

A

,

(1)

где

A

= (

a

ij

)

M atr

m,n

(

K

)

– матрица оператора

A

(относительно заданных

в

X

и

Y

базисов).

Доказательство.

По доказанному ранее,

dim L

(

X, Y

) =

dim M atr

m,n

(

K

) =

mn

и, следовательно, пространства

L

(

X, Y

)

и

M atr

m,n

(

K

)

изоморфны. Изомор-

физм пространств одинаковой размерности был установлен в теореме 4 из

§

19 и строился он так: базисные векторы одного пространства переводились
в базисные векторы другого пространства. На том же принципе основано и
построение изоморфизма

M

, определенного формулой (1).


background image

§

20. Линейные операторы и матрицы линейных операторов

133

Напомним обозначения

I

ij

, E

ij

,

1

i

m,

1

j

n

для элементов

базисов в

L

(

X, Y

)

и

M atr

m,n

(

K

)

соответственно, используемые в

§

18 и

примере 5 из

§

15. Поскольку

E

ij

– матрица элементарного оператора

I

ij

,

то

M

(

I

ij

) =

E

ij

, т.е.

M

:

L

(

X, Y

)

M atr

m,n

(

K

)

– изоморфизм согласно

теореме 4 из

§

19. Теорема доказана.

Наряду с пространствами

X

и

Y

рассмотрим еще одно конечномерное

линейное пространство

Z

. Пусть

A

L

(

Y, Z

)

и

B

L

(

X, Y

)

– два линейных

оператора. Тогда естественным образом определена их суперпозиция (см.

§

3

)

A

B

:

X

Z,

которая задается формулой

(

A

B

)(

x

) =

A

(

Bx

)

, x

X,

Лемма 1.

Суперпозиция

A

B

:

X

Z

является линейным оператором.

Доказательство.

Для любой пары векторов

x

1

, x

2

X

и любой пары

чисел

α

1

, α

2

K

имеют место равенства

(

A

B

)(

α

1

x

1

+

α

2

x

2

) =

A

(

B

(

α

1

x

1

+

α

2

x

2

)) =

A

(

α

1

Bx

1

+

α

2

Bx

2

) =

α

1

(

A

B

)

x

1

+

α

2

(

A

B

)

x

2

.

Замечание 1.

Суперпозиция

A

B

линейных операторов далее назы-

вается

произведением

операторов и обозначается символом

AB

.

Вычислим матрицу оператора

AB

:

X

Z,

если известны матрицы

A

= (

a

ik

)

M atr

p,m

(

K

)

,

B

= (

b

kj

)

M atr

m,n

(

K

)

операторов

A

:

Y

Z

и

B

:

X

Y

соответственно относительно базисов

e

1

, . . . , e

n

в

X

,

f

1

, . . . , f

m

в

Y

и

g

1

, . . . , g

p

в

Z

. Имеют место равенства

(

AB

)

e

j

=

A

(

Be

j

) =

A

(

m

P

k

=1

b

kj

f

k

) =

=

m

P

k

=1

b

kj

Af

k

=

m

P

k

=1

b

kj

(

p

P

i

=1

a

ik

g

i

) =

p

P

i

=1

(

m

P

k

=1

a

ik

b

kj

)

g

i

.

Из этих равенств получаем, что имеет место

Лемма 2.

Матрица

(

c

ij

)

M atr

p,n

(

K

)

оператора

C

=

AB

определяется

равенствами

c

ij

=

m

X

k

=1

a

ik

b

kj

, i

= 1

, . . . , p, j

= 1

, . . . , n.

(2)


background image

134

Глава 3. Линейная алгебра

Учитывая результат леммы 2, естественно определить произведение двух

матриц следующим образом.

Определение 1.

Матрицу

(

c

ij

)

M atr

p,n

(

K

)

, определенную равенства-

ми (2), называют

произведением матриц

A

=

(

a

ik

)

M atr

p,m

(

K

)

,

B

= (

b

kj

)

M atr

m,n

(

K

)

и обозначают символом

AB

.

Замечание 2.

Обратим внимание, что произведение

AB

двух матриц

A

и

B

имеет смысл только в случае, если число столбцов матрицы

A

равно

числу строк матрицы

B

. Тогда матрица

AB

будет иметь то же число строк

, что и сомножитель

A

и то же число столбцов, что и сомножитель

B

.

Замечание 3.

Пусть

A

L

(

K

n

, K

m

)

и

(

a

ij

)

M atr

m,n

(

K

)

– его матри-

ца относительно стандартных базисов в

K

n

и

K

m

. Тогда оператор

A

задается

с помощью матрицы

(

a

ij

)

в виде формулы (2) из

§

18

.

Эту формулу удобно,

используя понятие произведения матриц, записывать в виде произведения

Ax

=




a

11

a

12

. . .

a

1

n

a

21

a

22

. . .

a

2

n

...

...

...

...

a

m

1

a

m

2

. . . a

mn







x

1

x

2

...

x

n




=






n

P

j

=1

a

1

j

x

j

...

n

P

j

=1

a

mj

x

j






=

AX

(3)

матрицы

A

= (

a

ij

)

на матрицу

X

из

M atr

n,

1

(

K

)

, полученную с помощью

записи вектора

x

= (

x

1

, . . . , x

n

) (вектор-строки из

M atr

1

,n

(

K

)

)в качестве

вектора-столбца

X

, рассматриваемого в качестве элемента из

M atr

n,

1

(

K

)

.

Такой подход позволяет, в частности, записать значение любого линей-

ного функционала

f

:

K

n

K

на каждом векторе

x

= (

x

1

, . . . , x

n

)

K

n

в

виде произведения

f

(

x

) = (

f

1

, . . . , f

n

)

x

1

...

x

n

=

n

X

j

=1

f

j

x

j

матрицы

(

f

1

, . . . , f

n

)

M atr

1

,n

(

K

)

на матрицу

x

1

...

x

n

M atr

n,

1

(

K

)

,

где

f

k

=

f

(

e

k

)

,

1

k

n, e

1

= (1

,

0

, . . . ,

0)

, . . . , e

n

= (0

,

0

, . . . ,

1)

K

n

.


background image

§

20. Линейные операторы и матрицы линейных операторов

135

Т

е

о

р

е

м

а

2.

Суперпозиция

AB

двух изоморфизмов

A

:

Y

X, B

:

X

Z

является изоморфизмом и

(

AB

)

1

=

B

1

A

1

.

(4)

Доказательство.

Суперпозиция

AB

двух биективных отображений

A

и

B

есть биективное отображение и имеет место формула (4) (см. теорему 3

из

§

3

). Поскольку

AB

и

(

AB

)

1

– линейные операторы (см. теорему 5 из

§

19

и лемму 1), то

AB

– изоморфизм. Теорема доказана.

Следствие 1.

Если линейное пространство

X

изоморфно линейному

пространству

Y

, а

Y

изоморфному линейному пространству

Z

, то

X

и

Z

изоморфные линейные пространства.

Теперь

рассмотрим

линейное

пространство

линейных

операторов

L

(

X

) =

L

(

X, X

)

,

где

X

- конечномерное линейное пространство линейных

операторов.

Нами была введена операция умножения линейных операторов. В дан-

ном случае она задает внутренний закон композиции

(

AB

L

(

X

)

A, B

L

(

X

))

.

Т е о р е м а 3.

L

(

X

)

- алгебра с единицей.

Доказательство.

Итак, в

L

(

X

)

введены два внутренних закона ком-

позиции (сложение и умножение операторов) и внешний закон композиции

(умножение на числа из поля

K

). Проверим выполнение равенств 1)-5) из

определения 9,

§

7

.

Предварительно отметим, что тождественный оператор

I

L

(

X

)

играет

роль единицы, так как

IA

=

AI

=

A

A

L

(

X

)

, т.е. выполнено свойство

5).

Свойства 1), 2) и 4) следуют из соответствующих свойств линейных

операторов. Докажем выполнение равенства

α

(

AB

) = (

αA

)

B

α

K,

A, B

L

(

X

)

.

Действительно, для любого вектора

x

X

(

α

(

AB

))

x

=

α

(

AB

)

x

=

α

(

A

(

Bx

)) = (

αA

)(

Bx

) = ((

αA

)

B

)

x.


background image

136

Глава 3. Линейная алгебра

Свойство ассоциативности операции умножения было ранее установлено

для общих отображений (§ 3).

Осталось проверить, что

A

является кольцом, т.е. выполнены условия

1) - 3) из определения 1,

§

7

.

Свойства 1) и 3) выполнены. Поэтому проверке

подлежит выполнение равенств из свойства 2). Докажем только первое из

них (второе устанавливается аналогично). Пусть

x

X

. Тогда для любых

трех операторов

A, B, C

L

(

X

)

имеют место равенства

((

A

+

B

)

C

)

x

= (

A

+

B

)(

Cx

) =

A

(

Cx

) +

B

(

Cx

) =

= (

AC

)

x

+ (

BC

)

x

= (

AC

+

BC

)

x.

Теорема доказана.

Т е о р е м а 4.

Пусть

dim X

2

.

Тогда

L

(

X

)

- некоммутативная

алгебра, не являющаяся полем.

Доказательство.

Так как

dim X

2

,

то

dim L

(

X

)

(

dim X

)

2

4

.

Пусть

I

ij

,

1

i, j

n

- обычный базис в

L

(

X

)

. Тогда

I

12

I

21

=

I

11

6

=

I

21

I

12

=

=

I

22

,

т.е.

L

(

X

)

- некоммутативная алгебра.

Поскольку

Rang I

ij

= 1

i, j

= 1

, . . . , n,

то

Im

(

I

(

ij

)

)

6

=

X

и поэтому все

операторы

I

ij

,

1

i, j

n

необратимы. Теорема доказана.

Замечание 4.

Если

dim X

= 1

,

то алгебра

L

(

X

)

изоморфна полю

K

,

так как любой оператор

A

L

(

X

)

имеет вид

Ax

=

αx, x

X,

где

α

K.

Теперь

рассмотрим

линейное

пространство

квадратных

матриц

M atr

n

(

K

) =

M atr

n,n

(

K

)

.

Нами было определено произведение матриц. В

случае квадратных матриц

A

= (

a

ij

)

,

B

= (

b

ij

)

из

M atr

n

(

K

)

их произведе-

ние

AB

есть матрица

(

c

ij

)

из

M atr

n

(

K

)

,

которая определяется равенствами

(см. равенства (2))

c

ij

=

n

X

k

=1

a

ik

b

kj

,

1

i, j

n

(5)

Непосредственно из теоремы 1 следует, что линейные пространства

L

(

X

)

и

M atr

n

(

K

) (

n

=

dim X

)

изоморфны и изоморфизм задается линейным опе-

ратором

M

:

L

(

X

)

M atr

n

(

K

)

,

определенным формулой (1) (при

X

=

Y

)

.