Chương 7 Không Gian Euclid - Tài Liệu, Ebook, Giáo Trình, Hướng Dẫn

Có thể bạn quan tâm

Đăng ký
Đăng nhập
Liên hệ

TimTaiLieu.vn - Tài liệu, ebook, giáo trình, đồ án, luận văn

TimTaiLieu.vn - Thư viện tài liệu, ebook, đồ án, luận văn, tiểu luận, giáo trình, hướng dẫn tự học

Trang Chủ
Tài Liệu
Upload

Chương 7 Không gian euclid

Chương 7 KHÔNG GIAN EUCLID Trong chương này ngoại trừ những trường hợp riêng sẽ được nói rõ, ta chỉ xét các không gian vectơ trên trường số thực R. 7.1. Tích vô hướng và không gian Euclid Trong các chương trước chúng ta đã khảo sát các không gian vectơ tổng quát. Tuy nhiên, khái niệm không gian vectơ chưa mở rộng một cách đầy đủ các không gian 2 hoặc 3 chiều của hình học giải tích. Chẳng hạn, cho đến nay chúng ta vẫn chưa đề cập đến tích vô hướng, độ dài vectơ hay góc giữa hai vectơ,. và vì vậy chúng ta chưa phát triển được lý thuyết hình học metric phong phú đã biết trong trường hợp 2 hoặc 3 chiều. Trong chương này chúng ta sẽ bổ sung cho những khiếm khuyết đó.

32 trang | Chia sẻ: nguyenlinh90 | Lượt xem: 1621 | Lượt tải: 1

Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Chương 7 Không gian euclid, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trênMục lục Chương 7. KHÔNG GIAN EUCLID 3 7.1. Tích vô hướng và không gian Euclid . . . . . . . . 3 7.2. Sự trực giao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 7.3. Cơ sở trực giao và cơ sở trực chuẩn. Quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt . . . . . . . . . . 12 7.4. Khoảng cách trong không gian Euclid . . . . . . . 18 7.5. Ma trận biểu diễn của tích vô hướng . . . . . . . . 19 7.6. Toán tử đối xứng . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 7.7. Toán tử trực giao . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Bài tập . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1 2 Chương 7 KHÔNG GIAN EUCLID Trong chương này ngoại trừ những trường hợp riêng sẽ được nói rõ, ta chỉ xét các không gian vectơ trên trường số thực R. 7.1. Tích vô hướng và không gian Euclid Trong các chương trước chúng ta đã khảo sát các không gian vectơ tổng quát. Tuy nhiên, khái niệm không gian vectơ chưa mở rộng một cách đầy đủ các không gian 2 hoặc 3 chiều của hình học giải tích. Chẳng hạn, cho đến nay chúng ta vẫn chưa đề cập đến tích vô hướng, độ dài vectơ hay góc giữa hai vectơ,... và vì vậy chúng ta chưa phát triển được lý thuyết hình học metric phong phú đã biết trong trường hợp 2 hoặc 3 chiều. Trong chương này chúng ta sẽ bổ sung cho những khiếm khuyết đó. Định nghĩa 7.1.1. Cho V là không gian vectơ. Ánh xạ 〈, 〉 : V × V −→ R (x, y) 7−→ 〈x, y〉 được gọi là một tích vô hướng trong V nếu ∀x, y, z ∈ V, ∀α, β ∈ R, 3 ta có (i) 〈αx+ βy, z〉 = α〈x, z〉+ β〈y, z〉; (ii) 〈x, αy + βz〉 = α〈x, y〉+ β〈x, z〉; (iii) 〈x, y〉 = 〈y, x〉; (iv) 〈x, x〉 ≥ 0, trong đó 〈x, x〉 = 0 nếu và chỉ nếu x = 0. Định nghĩa 7.1.2. Ta gọi một không gian vectơ hữu hạn chiều với tích vô hướng là một không gian Euclid. Sau đây là một số ví dụ về các không gian Euclid. Ví dụ 7.1.3. Tập hợp tất cả các vectơ tự do trong không gian thực 3 chiều với tích vô hướng quen thuộc đã được định nghĩa trong các sách giáo khoa về toán sơ cấp là một không gian Euclid. Ví dụ 7.1.4. Cho không gian vectơ V = Rn, với x = (x1, . . . , xn) và y = (y1, . . . , yn) ta định nghĩa 〈x, y〉 := x1y1 + . . .+ xnyn. Khi đó V là không gian Euclid. Tích vô hướng vừa định nghĩa được gọi là tích vô hướng chính tắc trong Rn. Ví dụ 7.1.5. Với x = (x1, x2, x3), y = (y1, y2, y3) ∈ R3 định nghĩa 〈x, y〉 := x1y1 + 2x2y2 + 3x3y3 + x1y2 + x2y1. Dễ dàng thấy rằng các tính chất (i)-(iii) trong Định nghĩa 7.1.1 được thỏa mãn. Hơn nữa, những tính toán dưới đây cho thấy tính chất (iv) cũng được thỏa mãn. 〈x, x〉 = x21 + 2x22 + 3x23 + 2x1x2 = x21 + 2x1x2 + x 2 2 + x 2 2 + 3x 2 3 = (x1 + x2)2 + x22 + 3x 2 3 ≥ 0. Từ đó suy ra 〈x, x〉 = 0 ⇐⇒ x1 + x2 = x2 = x3 = 0 ⇐⇒ x1 = x2 = x3 = 0. 4 Ví dụ 7.1.6. Xét không gian vectơ M2(R) gồm các ma trận vuông cấp 2 trên trường số thực R. Ánh xạ 〈A,B〉 := Tr(A>B) là một tích vô hướng trong M2(R). Ví dụ 7.1.7. Với các đa thức P,Q ∈ R[x], định nghĩa 〈P,Q〉 := ∫ 1 0 P (x)Q(x)dx. Hiển nhiên các tính chất (i)-(iii) trong Định nghĩa 7.1.1 được thỏa mãn. Ta se chứng tỏ tính chất (iv) cũng được thỏa mãn. Thật vậy, ta có 〈P, P 〉 = ∫ 10 P (x)2dx ≥ 0. Giả sử 〈P, P 〉 = 0. Vì P (x) là một hàm liên tục và P (x)2 ≥ 0 nên từ điều kiện ∫ 10 P (x)2dx = 0 suy ra P (x)|[0,1] = 0. Do đa thức P (x) chỉ có thể có một số hữu hạn nghiệm nên từ đó suy ra P (x) ≡ 0. Ví dụ 7.1.8. Cho W là một không gian con của không gian véc tơ V . Giả sử trong V có tích vô hướng 〈, 〉V . Với mọi x, y ∈ W , định nghĩa 〈x, y〉W := 〈x, y〉V . Dễõ thấy đây là một tích vô hướng trong W . Định nghĩa 7.1.9. Xét không gian Euclid V . Ta nói chuẩn hay độ dài của vectơ u, ký hiệu ||u||, là số thực√〈u, u〉, nghĩa là ||u|| =√〈u, u〉. Nếu một vectơ có độ dài bằng 1 thì ta sẽ nói nó là một vectơ đơn vị. Từ định nghĩa tích vô hướng ta thấy ngay rằng chuẩn của một vectơ luôn là một số thực không âm. Hơn nữa, chỉ có vectơ không là có chuẩn bằng 0. Ví dụ 7.1.10. (a) Trong không gian Euclid ở Ví dụ 7.1.3, độ dài của các vectơ xác định như trong Định nghĩa 7.1.9 chính là độ dài quen thuộc mà ta đã biết trong Hình học sơ cấp. 5 (b) Độ dài của vectơ x = (x1, . . . , xn) trong không gian ở Ví dụ 7.1.4 được xác định như sau: ||u|| = √ |x1|2 + . . .+ |xn|2. (c) Độ dài của vectơ P (t) trong không gian ở Ví dụ 7.1.7 là ||P (t)|| = √∫ b a |P (t)|2dt. Bổ đề 7.1.11. (Bất đẳng thức Cauchy-Schwarz) Với mọi x, y ∈ V ta có 〈x, y〉2 ≤ ||x||2.||y||2. Hơn nữa, dấu = xảy ra khi và chỉ khi x và y phụ thuộc tuyến tính. Chứng minh. Nếu ||x|| = ||y|| = 0 thì x = y = 0 và bất đẳng thức hiển nhiên được thỏa mãn. Giả sử ||y|| 6= 0 và λ ∈ R là một số thực bất kỳ. Ta có ||x+ λy||2 ≥ 0 =⇒ ||x||2+ ||λy||2+ 2〈x, λy〉 ≥ 0 =⇒ λ2.||y||2+ 2λ〈x, y〉+ ||x||2 ≥ 0. Vế trái của bất đẳng thức sau cùng là một tam thức bậc hai theo λ. Để tam thức này luôn nhận giá trị không âm đối với mọi λ ∈ R thì điều kiện cần và đủ là biệt số ∆′ ≤ 0, nghĩa là 〈x, y〉2− ||x|2||y||2 ≤ 0 hay 〈x, y〉2 ≤ ||x|2||y||. 6 Bây giờ, giả sử dấu = xảy ra, nghĩa là 〈x, y〉2 = ||x|2||y||2. Khi đó tam thức bậc hai nói trên có nghiệm kép, nghĩa là tồn tại λ ∈ R sao cho λ2.||y||2+ 2λ〈x, y〉+ ||x||2 hay ||x+λy||2 = 0. Từ đó suy ra x+ λy = 0 hay x và y là các vectơ phụ thuộc tuyến tính. Mệnh đề 7.1.12. Ánh xạ || || : V −→ R+ xác định bởi ||x|| =√〈x, x〉 thỏa mãn các tính chất sau đây: (i) ||λx|| = |λ|.||x||,∀x ∈ V, ∀λ ∈ R. (ii) ||x|| = 0⇐⇒ x = 0. (iii) ||x+ y|| ≤ ||x||+ ||y||, ∀x, y ∈ V (bất đẳng thức tam giác). Hơn nữa, dấu = xảy ra khi và chỉ khi tồn tại λ ≥ 0 sao cho y = λx hoặc x = λy. Chứng minh. Ta có ||x+ y||2 = ||x||2 + ||y||2+ 2〈x, y〉 ≤ ||x||2 + ||y||2+ 2|〈x, y〉| ≤ (bất đẳng thức C-S) ||x||2 + ||y||2+ 2||x||.||y||= (||x||+ ||y||)2. Suy ra ||x+ y|| ≤ ||x||+ ||y||. Nếu y = λx, với λ ≥ 0 thì ta có ||x+ y|| = ||x+ λx|| = ||(1 + λx)x|| = (1 + λ)||x|| = ||x||+ λ.||x|| = ||x||+ ||λx||= ||x||+ ||y||. Ngược lại, giả sử ||x+ y|| = ||x||+ ||y||. Khi đó 7 ||x+ y||2 = ||x||2 + ||y||2+ 2〈x, y〉 = ||x||2+ ||y||2+ 2||x||.||y||. Từ đó suy ra 〈x, y〉 = ||x||.||y||, kéo theo 〈x, y〉2 = ||x||2||y||2. Theo Bổ đề 7.1.11, x và y phụ thuộc tuyến tính. Giả sử, chẳng hạn x 6= 0 và y = λx. Khi đó từ bất đẳng thức C-S ta còn có |〈x, y〉| = ||x||.||y||, suy ra 〈x, y〉 = |〈x, y〉|. Thay y = λx vào đẳng thức cuối cùng, nhận được λ.||x|| = |λ|.||x||. Từ đó suy ra λ ≥ 0. Giả sử x và y là hai vectơ khác không của V . Áp dụng bất đẳng thức C-S, ta có |〈x, y〉| ||x||.||y|| ≤ 1. Từ đó suy ra tồn tại duy nhất một góc θ ∈ [0, pi] sao cho cos θ = 〈x, y〉 ||x||.||y|| ≤ 1. Ta gọi θ là góc (không định hướng) giữa các véc tơ x và y. Góc giữa vectơ 0 và một vectơ x bất kỳ được xem là tùy ý. Cuối cùng, để kết thúc tiết này, lưu ý rằng tích vô hướng có thể được biểu diễn qua chuẩn bởi công thức dưới đây: 〈x, y〉 = 1 2 (||x+ y||2 − ||x||2− ||y||2). 8 7.2. Sự trực giao Định nghĩa 7.2.1. Cho V là một không gian Euclid với tích vô hướng 〈, 〉. (a) Ta nói các vectơ x, y ∈ V trực giao với nhau và viết x ⊥ y, nếu 〈x, y〉 = 0. (b) Nếu A ⊆ V là một tập con khác ∅ của V thì ta đặt A⊥ := {x ∈ V |〈x, a〉 = 0, ∀a ∈ A}. Khi đó A⊥ là một không gian con của V và ta gọi A⊥ là không gian con trực giao với A. Dễ dàng nhận thấy 0⊥ = V và V ⊥ = 0. Bây giờ giả sử V là không gian vectơ trên trường K và V ∗ là không gian đối ngẫu của nó. Nếu W là không gian con của V thì đặt W 0 := {f ∈ V ∗|f(v) = 0, ∀v ∈ W}. Dễ thấy W 0 là không gian con của V ∗ và ta gọi nó là linh hóa tử của W . Hiển nhiên, nếu {v1, . . . , vp} là một cơ sở của W thì W 0 = {f ∈ V ∗|f(v1) = . . . = f(vp) = 0}. Mệnh đề 7.2.2. Nếu V là không gian vectơ hữu hạn chiều trên K và W là không gian con của V thì dimV = dimW + dimW 0. Chứng minh. Giả sử dimV = n và {v1, . . . , vp} là một cơ sở của W . Bổ túc thêm các vectơ của V vào tập hợp nói trên để nhận được một cơ sở của V : B = {v1, . . . , vp, vp+1, . . . , vn}. 9 Gọi B∗ = {ρ1, . . . , ρp, ρp+1, . . . , ρn} là cơ sở đối ngẫu của B. Ta sẽ chứng minh {ρp+1, . . . , ρn} là cơ sở của W 0. ∀k ∈ p+ 1, n ta có ρk(v1) = . . .ρk(vp) = 0, suy ra ρk ∈W 0. Do ρp+1, . . . , ρn} là các vectơ độc lập tuyến tính nên ta chỉ cần chứng minh chúng sinh ra W 0 là đủ. Vậy, xét ∀f ∈ W 0 và ∀x ∈ V . Ta có x = x1v1 + . . .+ xpvp + xp+1vp+1 + . . .+ xnvn. Khi đó f(x) = xp+1f(vp+1)+. . .+xnf(vn). Đặt λk = f(vk), ∀k ∈ p+ 1, n, ta có f(x) = λp+1ρp+1(x) + . . .+ λnρn(x). Từ đó suy ra f = λp+1ρ1 + . . .+ λnρn. Trở lại với không gian Euclid n chiều V . Như trên đã nhận xét, V ∗ ' V . Dưới đây ta sẽ xây dựng một đẳng cấu tự nhiên giữa V và V ∗. Mệnh đề 7.2.3. Cho V là không gian Euclid với tích vô hướng 〈, 〉. Ánh xạ σ : V −→ V ∗ y 7−→ σ(y), trong đó σ(y) : V −→ R∗ x 7−→ 〈x, y〉 là một đẳng cấu giữa V và V ∗. Hơn nữa, nếu W là một không gian con của V thì σ(W⊥) = W 0. Chứng minh. Dễ dàng kiểm tra σ là một ánh xạ tuyến tính. Do dim(V ) = dim(V ∗) nên để chứng minh σ là đẳng cấu ta chỉ cần chứng minh σ là đơn cấu là đủ. Vậy, giả sử y ∈ V sao cho σ(y) = 0. 10 Điều này có nghĩa là 〈x, y〉 = 0, ∀x ∈ V . Nói riêng, lấy x = y ta có 〈y, y〉 = 0, kéo theo y = 0. Vậy σ là đơn cấu, kéo theo σ là đẳng cấu. Tiếp theo ta có σ−1(W 0) = {y ∈ V | σ(y) ∈ W 0} = {y ∈ V | σ(y)(x) = 0, ∀x ∈ W} = {y ∈ V | 〈x, y〉 = 0, ∀x ∈ W} = W⊥. Do σ là đẳng cấu nên từ đó suy ra σ(W⊥) = W 0. Hệ quả 7.2.4. Nếu W là không gian con của không gian Euclid V thì dim(W⊥) = dim(V )− dim(W ). Mệnh đề 7.2.5. Nếu W là không gian con của không gian Euclid V thì (i) V = W ⊕W⊥. (ii) W⊥⊥ := (W⊥)⊥ = W. Chứng minh. (i) Từ nhận xét rằng W ∩W⊥ = 0 và từ Hệ quả 7.2.4 suy ra ngay V = W ⊕W⊥. (ii) ∀x ∈ W, ∀y ∈ W⊥ ta có 〈x, y〉 = 0, suy ra x ∈ W⊥⊥ . Vậy W ⊆ W⊥⊥. Áp dụng Hệ quả 7.2.4, ta có dim(W⊥⊥) = dim(V )− dim(W⊥) = dim(V )− (dim(V )− dim)(W ) = dim(W ). Từ đó suy ra dim(W⊥⊥) = dim(W ), kéo theo W⊥⊥ = W. 11 7.3. Cơ sở trực giao và cơ sở trực chuẩn. Quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt Định nghĩa 7.3.1. Cho V là không gian Euclid n chiều và B = (e1, . . . , en) là một cơ sở của V . (i) Ta nói B là cơ sở trực giao nếu 〈ei, ej〉 = 0, ∀i 6= j. (ii) Ta nói B là cơ sở trực chuẩn nếu 〈ei, ej〉 = δij , trong đó δij là ký hiệu Kronecker. Hiển nhiên nếu (e1, . . . , en) là cơ sở trực giao thì ( e1||e1|| , . . . , en ||en||) là cơ sở trực chuẩn. Định lý 7.3.2. Trong một không gian Euclid bất kỳ luôn tồn tại các cơ sở trực chuẩn. Chứng minh. Do nhận xét phía trên nên ta chỉ cần chứng minh sự tồn tại cơ sở trực giao là đủ. Điều này sẽ được chứng minh bằng qui nạp theo n. Nếu n = 1 thì không có điều gì để chứng minh. Giả sử điều khẳng định là đúng cho những không gian số chiều bé thua n. Xét một vectơ 0 6= v ∈ V và đặt W = 〈v〉⊥. Khi đó V = 〈v〉 ⊕W và dim(W ) = n− 1. Theo giả thiết qui nạp trong W ta tìm được cơ sở trực giao, chẳng hạn (u1, . . . , un−1). Đặt un = v, hiển nhiên ta có một cơ sở trực giao của V là (u1, . . . , un−1, un). Giả sử B = (e1, . . . , en) là cơ sở trực chuẩn của V . Với mọi cặp vectơ x = ∑n i=1 xiei và y = ∑n i=1 yiei của V ta có 〈x, y〉 = 〈 n∑ i=1 xiei, n∑ i=1 yiei〉 = n∑ i,j=1 xiyj〈ei, ej〉 = n∑ i=1 xiyi. 12 Từ đó suy ra hệ quả sau đây của Định lý 7.3.2. Hệ quả 7.3.3. Cho B = (e1, . . . , en) là cơ sở trực chuẩn trong không gian Euclid V . Khi đó ta có phép đẳng cấu sau đây giữa V và không gian Euclid Rn với tích vô hướng chính tắc: ϕB : V −→ Rn x = ∑n i=1 xiei 7−→ (x1, . . . , xn). Nếu B = (e1, . . . , en) là một cơ sở được sắp của không gian Euclid V và x ∈ V thì ta ký hiệu X =  x1... xn  là tọa độ của x trong cơ sở B. Định lý dưới đây cho ta một điều kiện cần và đủ để một cơ sở là trực chuẩn. Định lý 7.3.4. Cho B = (e1, . . . , en) là một cơ sở được sắp của không gian Euclid V . Khi đó, B là cơ sở trực chuẩn nếu và chỉ nếu đối với mọi vectơ x, y của V ta có 〈x, y〉 = x1y1 + . . .+ xnyn, trong đó X =  x1... xn  và Y =  y1... yn  là tọa độ của các vectơ x, y trong cơ sở B. Chứng minh. Giả sử B là cơ sở trực chuẩn và x, y ∈ V . Ta có 〈x, y〉 = 〈 n∑ i=1 xi, n∑ j=1 yj〉 = n∑ i=1 n∑ j=1 xiyj〈ei, ej〉 = n∑ i=1 xiyi. 13 Điều ngược lại là hiển nhiên. Từ định lý vừa chứng minh ta suy ra ngay hệ quả sau: Hệ quả 7.3.5. Cho B = (e1, . . . , en) là một cơ sở trực chuẩn và x là một vectơ bất kỳ của không gian Euclid V . Khi đó ta có x = 〈x, e1〉e1 + . . .+ 〈x, en〉en. Từ công thức V = W ⊕ W⊥ trong Mệnh đề 7.2.5 suy ra mỗi vectơ x ∈ V đều viết được một cách duy nhất dưới dạng x = x0+ y, trong đó x0 ∈ W và y ∈ W⊥. Ta gọi x0 là hình chiếu trực giao của x lên W và ký hiệu là x0 = prW (x). Mệnh đề sau đây cho ta một cách tính hình chiếu trực giao của một vectơ x lên không gian con W của V . Mệnh đề 7.3.6. Cho V là không gian Euclid và W là một không gian con của V . Giả sử (e1, . . . , em) là một cơ sở trực chuẩn của W và x là một vectơ bất kỳ của V . Khi đó ta có công thức prW (x) = 〈x, e1〉e1 + . . .+ 〈x, em〉em. Chứng minh. Gọi (em+1, . . . , en) là một cơ sở của phần bù trực giao W⊥. Khi đó, theo Mệnh đề 7.2.5 ta có (e1, . . . , em, em+1, . . . , en) là một cơ sở của V . Áp dụng Hệ quả 7.3.5, nhận được x = (〈x, e1〉e1+ . . .+〈x, em〉em)+(〈x, em+1〉em+1+ . . .+〈x, en〉en). Lưu ý rằng 〈x, e1〉e1+ . . .+ 〈x, em〉em) ∈ W và 〈x, em+1〉em+1+ . . .+ 〈x, en〉en ∈ W⊥. Do đó áp dụng Mệnh đề 7.2.5, suy ra prW (x) = 〈x, e1〉e1 + . . .+ 〈x, em〉em. 14 Quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt Qua Hệ quả 7.3.3 ta thấy rằng có thể đồng nhất một không gian Euclid n chiều V với không gian Rn cùng tích vô hướng chính tắc. Tuy nhiên khi đó cần phải xây dựng được trong V một cơ sở trực chuẩn. Dưới đây ta sẽ mô tả một thuật toán cho phép nhận được một cơ sở trực giao từ một cơ sở bất kỳ của V (như đã nói phía trên, từ một cơ sở trực giao ta dễ dàng nhận được cơ sở trực chuẩn). Một thuật toán như vậy thường được gọi là quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt. Định lý 7.3.6. Cho (v1, . . . , vp) là một họ các vectơ độc lập tuyến tính của không gian Euclid V và W = 〈v1, . . . , vp〉 là không gian con của V sinh bởi các vectơ nói trên. Khi đó, từ các vectơ v1, . . . , vp ta có thể xây dựng một cơ sở trực chuẩn cho W . Nói riêng, từ một cơ sở bất kỳ của V ta có thể xây dựng được một cơ sở trực chuẩn của V . Chứng minh. Như đã nhận xét ở trên, ta chỉ cần xây dựng một cơ sở trực giao (u1, . . . , up) cho W là đủ. Đặt u1 := v1 u2 := v2 + λu1, với λ ∈ R sao cho u2 ⊥ u1. Với điều kiện này ta có 0 = 〈u2, u1〉 = 〈v2 + u1, u1〉 = 〈v2, u1〉+ λ〈u1, u1〉. Do u1 6= 0 nên từ đó suy ra λ = −〈v2, u1〉||u1||2 . Tiếp theo, tìm u3 dưới dạng u3 = v3 + λu1 + µu2, với λ, µ ∈ R sao cho u3 ⊥ u1 và u3 ⊥ u2. 15 Tìm λ như sau: 0 = 〈u3, u1〉 = 〈v3 + λu1 + µu2, u1〉 = 〈v3, u1〉+ λ||u1||2 (do 〈u2, u1〉 = 0). Từ đó suy ra λ = − 〈v3,u1〉||u1||2 . Hoàn toàn tương tự, nhận được µ = − 〈v3 ,u2〉||u2 ||2 . Giả sử đã tìm được các vectơ trực giao u1, . . . , up−1. Ta sẽ tìm vectơ up dưới dạng sau up = vp + λ1u1 + . . .+ λp−1up−1. Từ điều kiện up = ui ta tìm được λi = − 〈vp ,ui〉||ui||2 . Như vậy ta đã xây dựng được một họ các vectơ trực giao (u− 1, . . . , up). Bây giờ ta chỉ cần chứng minh 〈u1, . . . , up〉 = 〈v1, . . . , vp〉. Ta có 〈u1〉 = 〈v1〉. Giả sử 1 < i ≤ p − 1 và 〈u1, . . . , ui〉 = 〈v1, . . . , vi〉. Khi đó mỗi một vectơ uk(1 ≤ k ≤ i) đều là tổ hợp tuyến tính của các vectơ v1, . . . , vi. Theo cách xây dựng thì ui+1 là tổ hợp tuyến tính của các vectơ vi+1, u1, . . . , ui, do đó ui+1 cũng là tổ hợp tuyến tính của các vectơ vi+1, v1, . . . , vi. Ta đã chứng minh 〈u1, . . . , ui+1〉 ⊆ 〈v1, . . . , vi+1〉. Hoàn toàn tương tự ta cũng có 〈v1, . . . , vi+1〉 ⊆ 〈u1, . . . , ui+1〉. 16 Ví dụ 7.3.5. Trong không gian Euclid R4 với tích vô hướng chính tắc cho vectơ x = (1, 2, 0, 3) và cho không gian con W được sinh ra bởi các vectơ v1 = (1, 1, 0, 0), v2 = (1, 0,−1, 1), v3 = (0, 1, 1, 1). Ta sẽ tìm hình chiếu trực giao của x lên W . Trước hết ta sẽ dùng quá trình trực giao hóa Gram-Schmidt để xây dựng một cơ sở trực chuẩn cho W , sau đó áp dụng công thức trong Mệnh đề 7.3.6 để tính hình chiếu trực giao của x lên W . Nhận xét rằng các vectơ v1, v2, v3 độc lập tuyến tính nên chúng tạo thành một cơ sở của W . Đặt u1 := v1 u2 := v2 + λu1, với λ = − 〈v2 ,u1〉||u1 ||2 = − 1 2 . Từ đó u2 = (1, 0,−1, 1)+ (−12)(1, 1, 0, 0) = 12(1,−1,−2, 2). Nhận xét rằng nếu ta thay u2 bởi u′2 = αu2, α ∈ R thì các vectơ u1 và u′2 vẫn trực giao với nhau. Do đó ta có thể lấy u2 = (1,−1,−2, 2). Bây giờ tìm u3 dưới dạng u3 = v3 + λu1 + µu2, với λ = − 〈v2 ,u1〉||u1 ||2 = − 1 2 và µ = − 〈v3,u2〉||u2||2 = − 1 10 . Do đó u3 = 2 5(−1, 1, 2, 3). Tuy nhiên ta có thể lấy u3 = (−1, 1, 2, 3). Trực chuẩn hóa cơ sở (u1, u2, u3) ta nhận được cơ sở trực chuẩn sau của W : (e1 = 1√ 2 (1, 1, 0, 0), e2 = 1√ 10 (1,−1,−2, 2), e3 = 1√ 15 (−1, 1, 2, 3)). Ta có 17 〈x, e1〉e1 = 1√2(1, 2, 0, 0) 1√ 2 (1, 1, 0, 0) = 12(1, 2, 0, 0), 〈x, e2〉e2 = 1√10(1,−2, 0, 6) 1√ 10 (1,−1,−2, 2) = 110(1, 2, 0, 12), 〈x, e2〉e2 = 1√15(−1, 2, 0, 9) 1√ 15 (−1, 1, 2, 3) = 115(1, 2, 0, 27). Vậy hình chiếu trực giao của x lên W là prW (x) = 〈x, e1〉e1 + 〈x, e2〉e2 + 〈x, e3〉e3 = 130(20, 40, 0, 90). 7.4. Khoảng cách trong không gian Euclid Định nghĩa 7.4.1. Cho x và y là hai vectơ trong không gian Euclid V . Số thực không âm ||x − y|| được gọi là khoảng cách giữa các vectơ x và y và được ký hiệu là d(x, y). Vậy d(x, y) = ||x− y||. Bổ đề 7.4.2. Đối với mọi vectơ x, y trong không gian Euclid V ta có những khẳng định sau đây: (i) d(x, y) = 0 khi và chỉ khi x = y. (ii) d(x, y) = d(y, x). (iii) d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z). Chứng minh. (i) và (ii) được suy ra ngay từ định nghĩa khoảng cách và chuẩn. (iii) Áp dụng bất đẳng thức tam giác ta có ||x− z|| = ||(x− y) + (y − z)|| ≤ ||x− y||+ ||y − z||. Từ đó suy ra điều cần chứng minh. 18 Định nghĩa 7.4.2. Cho W là một không gian con của không gian Euclid V và x là một vectơ của V . Ta gọi khoảng cách giữa x và hình chiếu trực giao của nó lên W là khoảng cách từ x đến W và ký hiệu là d(x,W ). Vậy d(x,W ) = ||x− prW (x)||. Mệnh đề 7.4.3. Khoảng cách từ một vectơ đến một không gian con là khoảng cách ngắn nhất (nhỏ nhất) từ vectơ ấy đến các vectơ của không gian con đã cho. Chứng minh. Giả sử x là một vectơ và W là một không gian con của không gian Euclid V . Đặt w = prW (x), ta cần chứng minh ||x− y|| ≥ ||x− w||, ∀y ∈ W. Ta có ||x− y|| ≥ ||x− w|| ⇐⇒ ||x− y||2 ≥ ||x− w||2 ⇐⇒ ||x||2+ ||y||2− 2〈x, y〉 ≥ ||x||2 + ||w||2− 2〈x, w〉 ⇐⇒ ||y||2− 2〈w, y〉 Tài liệu liên quan

Bài giảng Toán cao cấp 1 - Chương 5a: Ma trận hệ phương trình tuyến tính - Nguyễn Văn Tiến
17 trang | Lượt xem: 322 | Lượt tải: 0
Bồi dưỡng năng lực tư duy phân tích thông qua dạy học bất đẳng thức AM-GM cho học sinh trung học
7 trang | Lượt xem: 490 | Lượt tải: 0
Bài giảng Phương trình vi phân - Nguyễn Xuân Thảo
24 trang | Lượt xem: 2947 | Lượt tải: 1
Building the teaching activities statistical charts in mathematics secondary education curriculum 2018 for junior high school
10 trang | Lượt xem: 328 | Lượt tải: 0
Bài giảng Lý thuyết xác suất và thống kê toán - Chương 4.4: Ước lượng khoảng cho tỉ lệ tổng thể
27 trang | Lượt xem: 1262 | Lượt tải: 0
Bài giảng Lý thuyết đồ thị - Bài 4: Cây (Tree)
32 trang | Lượt xem: 387 | Lượt tải: 0
Bài giảng Sự giao thoa ánh sáng
31 trang | Lượt xem: 3676 | Lượt tải: 4
From metaphysics to deconstruction
12 trang | Lượt xem: 311 | Lượt tải: 0
Bài giảng Lý thuyết đồ thị - Bài 3: Đường đi, chu trình Hamilton
34 trang | Lượt xem: 604 | Lượt tải: 0
Bài giảng Toán cao cấp (A1) - Vũ Gia Tê
227 trang | Lượt xem: 296 | Lượt tải: 0