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文档简介

1、第十章 双线性型,对偶空间1,定义:设V是数域K上n维线性空间,线性空间 V*=线性映射f :V K 称为V的对偶空间. 命题:设e1, , en是数域K上n 维线性空间V的一组基,定义线性映射fi :V K, ej ij,则f1, , fn是V*的一组基,称为e1, , en的对偶基. 推论:dimV* = dimV.,对偶空间2,设映射: V*V K, = f (x), 则: (1). = 0, 对任意的 xV f = 0. (2). = 0, 对任意的 fV* x = 0. 固定f V*,则是V上的线性函数. 固定xV,则 是V*上的线性函数. 命题:设:V (V*)*, x , 则是线

2、性空间同构, 即V (V*)*.,对偶空间3,定义:设U, V是数域K上有限维线性空间, : UV 是线性映射, 定义 *: V*U*, f f , 则 *是线性映射, 称为的对偶映射.,对偶空间4,定理:设U, V, W是数域K上有限维线性空间, : U V, : V W是线性映射, 则 (1). = , 对 xV, fV*. 若线性映射 : V* U*满足 = , 则 (2). (3). 若U = V, Iv为恒等映射, 则I* = Iv*为恒等映射. (4). 单映射 满映射. (5). 满映射 单映射. (6). 同构 同构. (7). .,双线性型1,定义:设U,V是数域K上有限维线

3、性空间, 若映射 g: UV K 满足以下条件: (1). 对任意 x, y U, z V, k K, g( x + y, z ) = g( x, z ) + g( y , z ), g( kx, z ) = kg( x, z ). (2). 对任意 x U, y, z V, k K, g( x, y + z ) = g( x, y ) + g( x, z ), g( x, ky ) = kg( x, y ). 则称g是U与V上双线性函数,也称双线性型. 注1:V*V K 是双线性型. 注2:设g是双线性型,固定z V, 则g( , z)是U上线性函数. 固定 x U, 则 g( x, )是V

4、上线性函数.,双线性型2,设U,V分别是数域K上m维和n维线性空间, e1,em与v1,vn分别是U与V的基, g: UV K是双线性型. 令A=(g(ei,vj)mn 若xU, yV, 设 则 注:取定U,V的基条件下, U与V的双线性型 Kmn.,双线性型3,设g: UV K 是双线性型, e1, , em与e1, , em是U的基, v1, , vn与v1, , vn是V的基, 且 (e1, , em) =(e1, , em) C (v1, , vn) = (v1, , vn) D 设g在基e1, , em与v1, , vn 下矩阵为A, 在基e1, , em与v1, , vn下矩阵为B

5、, 则B = CAD. 因此,g在不同基下的表示矩阵是相抵的.矩阵A的秩称为g的秩. 定理:设 g: UV K 是双线性型, 则存在U的基e1, , em与V的基v1, , vn,使得 g( ei, vj ) = ij 1i, jr g( ei, vj ) = 0 其它 其中r = 秩(g).,非退化双线性型1,定义设g: UV K 是双线性型,令 L = uU | g( u, y ) = 0, 对任意yV, R = vV | g( x, v ) = 0, 对任意xU. 则L, R分别是U, V的子空间, 分别称为g的左子空间和右子空间. 注:若dimU = m, dimV = n, 秩(g)

6、 = r, 则 dimL = m r, dimR = n r.,非退化双线性型2,定义:双线性型 g:UV K 称为非退化的, 如果g的左子空间和右子空间均为零. 定理:双线性型 g:UV K 为非退化的 dimU = dimV = 秩(g) 推论:双线性型g:UV K为非退化的 g在U与V的任意基下的矩阵均是可逆阵.,非退化双线性型3,设g:UV K 是非退化双线性型. 固定xU, g(x, -)是V上线性函数, 作映射:U V*, x g(x, -), 则是线性空间的同构. 若将x与g(x, -)等同起来, 则U成为V*, 这时有 = g(x, y). 类似地, 将V与U*等同起来, 即存在线性空间同构 : V U*, 使 = g(x, y). 定理:设gi: UV K , i=1,2, 是非退化双线性型, 则存在U的可逆线性变换与V上可逆线性变换, 使对所有xU, yV, 有 g2(x), y ) = g1(x, y), g2(x, (y) = g1(x, y).,非退化双线性型4,定义:设gi: UV K, i=1,2, 是非退化双线性型, 是V的线性变换, 如果存在U上的线性变换 *, 使对任意xU, yV, 有

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