Утверждение 2. Если подпространство инвариантно относительно , ортогональное к нему дополнение инвариантно относительно
Доказательство:
инвариантно относительно
Пусть . ■
Утверждение 3.Характеристический многочлен сопряженного преобразования совпадает с характеристическим многочленом самого линейного преобразования.
Доказательство:
, т.к.
2º. Самосопряженные преобразования.
Определение 2. Линейное преобразование евклидова пространства называется самосопряженным или симметрическим, если
Утверждение 4. Преобразование является самосопряженным его матрица в любом ортонормированном базисе симметрическая (т.е. удовлетворяет условию ).
Теорема 1. Характеристические числа самосопряженного линейного оператора вещественны.
Доказательство:
Пусть – собственное значение самосопряженного линейного оператора , т.е. . Для вещественной матрицы имеет наряду с корень . Покажем, что – соответствующий собственный вектор. Действительно, . Покажем далее, что
Имеем выполняя транспонирование
(*)
(**)
Вычитая (*)–(**), имеем:. Т.к. – вещественное число ■
Следствие. Если – симметричная матрица, то все корни уравнения – вещественные.
Теорема 2. Собственные векторы самосопряженного преобразования , принадлежащие различным собственным значениям, ортогональны.
Доказательство:
Пусть и Тогда и ■
Теорема 3. Если – инвариантное подпространство относительно самосопряженного преобразования , то его ортогональное дополнение – тоже инвариантное подпространство.
Доказательство:
Пусть , т.е. . Пусть , т.е. . ■
Теорема 4. Пусть – самосопряженное линейное преобразование в . Тогда в существует ортонормированный базис из собственных векторов.
Доказательство:
Методом математической индукции по числу измерений . Очевидно, т.к. – собственный для искомый базис – вектор длины 1.
Пусть для верно. Докажем для . По теореме 1 хотя бы одно собственное значение хотя бы одно одномерное инвариантное подпространство . Пусть – единичный вектор в нем. По теореме 3 ортогональное дополнение – инвариантное подпространство размерности .
Пусть – сужение на ( = ). Тогда – самосопряженный на , т.к. выполнено для . Более того, если – собственный вектор для , то он собственный для .
По предположению индукции в – мерный ортонормированный базис из собственных векторов для – ортонормированный базис из E ( вектору , а они ортогональны по предположению индукции). ■
Следствие. Если – симметрическая матрица, то ортогональная матрица – диагональная матрица.
Доказательство:
Следует из того, что в базисе собственных векторов матрица принимает диагональный вид. ■
Для построения такого базиса находят собственные вектора. Если собственные вектора принадлежат разным собственным значениям, то по теореме 2 они ортогональны, если – кратный корень, то полученные собственные вектора нужно ортогонализовать и нормировать.