Изменение матрицы линейного преобразования при изменении базиса В предыдущем разделе мы установили, что как только в линейном пространстве выбран базис, то каждому линейному преобразованию соответствует матрица этого преобразования. Однако если выбрать в пространстве другой базис, то матрица преобразования, как правило, станет другой. Выясним, как эти матрицы связаны между собой. Пусть -- -мерное линейное пространство, и -- два базиса в этом пространстве. Первый из них назовем "старым", а второй -- "новым". Пусть -- матрица перехода 19.1.4 а от старого базиса к новому. Предложение 19.1 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 (19.3) . По предложению 18.5 имеем , . Подставим эти выражения в предыдущую формулу, получаем . Откуда . С другой стороны, в силу формулы (19.3) в новом базисе . Сравнивая это равенство с предыдущим, получаем . Определение 19.2 Две квадратных матрицы и одного порядка называются подобными, если существует такая невырожденная матрица , что . Следствие 19.1 Матрицы одного линейного преобразования, соответствующие разным базисам, подобны друг другу, и наоборот, если матрицы подобны, то они являются матрицами одного и того же преобразования в разных базисах. Напомним, что в евклидовом пространстве определено скалярное произведение векторов  Определение. Если существует такой оператор B, что для любых и из евклидова пространства E справедливо , то оператор B называется сопряженным оператором к оператору A и обозначается A*:  Теорема. Если A — линейный оператор в евклидовом пространстве E и A — его матрица в некотором ортонормированном базисе в E, то у оператора есть единственный сопряженный оператор, причем матрица сопряженного оператора в том же базисе — это матрица AT. Теорема доказана на лекции. Пример. Рассмотрим оператор Uj поворота пространства R2 на угол j относительно начала координат против часовой стрелки:   Т.е. оператор, сопряженный оператору поворота пространства R2 на угол j относительно начала координат против часовой стрелки — оператор поворота пространства R2 на угол - j относительно начала координат против часовой стрелки. Матрицы операторов поворота на угол j и угол - j имеют, соответственно, вид: Видно, что  Нетрудно доказать (на лекции доказано) следующие свойства сопряженного оператора: · что сопряженный к линейному оператру — линейный оператор; ·  ·  ·  · характеристические многочлены операторов и  совпадают. 5.3.2. Самосопряженный оператор Определение. Если линейный оператор A, действующий в евклидовом пространсте E, таков, что для любых и из E справедливо , то оператор A называется самосопряженным оператором. Пример. Оператор P2 — оператор проектирования пространства R3 на подпространство R2 параллельно вектору : . Как показано выше, матрица оператора P2 в естественном ортонормированном базисе  Имеет вид  Тогда т.е. — оператор P2 — самосопряженный оператор. Видно, что матрица P2 оператора P2 — симметричная матрица. Нетрудно доказать следующие свойства самосопряженного оператора: · сумма самосопряженных операторов — самосопряженный оператор; · если оператор A самосопряженный оператор, то оператор — тоже самосопряженный оператор ( — действительное число). 31. Собственные значения и собственные векторы самосопряженного оператора Можно показать (на лекции не доказывается), что у самосопряженного оператора существует собственный ортонормированный базис. Поскольку A=A*, то матрица самосопряженного оператора — симметричная матрица. Справедлива следующая теорема. Теорема. Матрица самосопряженного оператора в собственном базисе имеет диагональную форму. Ясно, что для того чтобы привести матрицу самосопряженного оператор к диагональному виду нужно найти собственные значения оператора и диагональную матрицу, на диагонали которой расположены собственные значения матрицы. Если нужно записать выражение для приведения матрицы к этой диагональной форме, то нужно еще найти собственные векторы матрицы, записать матрицу C перехода к собственному базису (матрицу, столбцами которой являются координаты собственных векторов оператора), найти обратную к ней матрицу С-1 и тогда — равенство, связывающее диагональну форму матрицы оператора в собственном базисе с матрицей A оператора в заданном базисе. 32 Характеристический многочлен линейного оператора Рассмотрим конечномерное векторное пространство над полем . Зафиксируем на нем линейный оператор . Через будем обозначать матрицу оператора в некотором заранее выбранном базисе. Инвариантные подпространства Определение 1. Подпространство называется инвариантным1) относительно линейного оператора , если . Теорема 1. Пространство является прямой суммой двух подпространств и , инвариантных относительно линейного оператора , тогда и только тогда, когда в некотором базисе матрица оператора имеет клеточно-диагональный вид: |