向量的内积与欧氏空间
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欧氏空间(Euler space )一、 内积与欧氏空间1.设V 是实数域R 上的线性空间,在V 上定义一个二元实函数,称为内积,记为),(βα,它具有以下性质: )3(,)2(),,(),)(1( αββα= 这样的线性空间V 称为欧几里的空间,简称欧氏空间.2.设V 是数域P 上的线性空间,如果V 中的任意两个向量βα,都按某一法则对应P 内唯一确定的数,记为),(βαf ,且),(),(),(,,,,)1(221122112121βαβαβααβααk f k k k f V P k k +=+∈∈∀有;),(),(),(,,,,)2(221122112121βαβαββαββαl f l l l f V P l l +=+∈∈∀有 则称),(βαf 是V 上的一个双线性函数.3.内积是双线性函数.4.设V 是n 维欧氏空间,n e e e ,,,21 为V 的一组基,V ∈βα,,若n n e x e x e x +++= 2211α; n n e y e y e y +++= 2211β则j i n j ni j i j i n j n i j i y x a y x e e ∑∑∑∑====∆=1111),(),(βα,5.称 )),(()(j i ij e e a A ==为基n e e e ,,,21 的度量矩阵.6. 设n e e e ,,,21 是n 维欧氏空间V 的一组基,,A 是基n e e e ,,,21 下的度量矩阵,则任意V ∈βα,,有AY X '=),(βα.7.度量矩阵必为正定矩阵,且不同基下的度量矩阵是合同的.二、 长度与夹角1。
欧氏空间V 中向量长度 ),(||ααα=;单位化:当||0||0αααα=≠时, 2.欧氏空间中的重要不等式:① Cauchy-Буняковский不等式:对任意向量V ∈βα,有线性相关时等式成立。
,当且仅当βαβαβα|,||||),(|≤。
欧式空间————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:第八章 欧氏空间向量空间可以看成是通常几何空间概念的推广,然而几何空间里有向量的长度和夹角的概念,而一般的向量空间里却没有得到反映。
这一章我们将在实数域上的向量空间里引入欧氏内积的概念,从而可以合理的定义有向量的长度和夹角,这样的向量空间称为欧氏空间,在许多领域里有广泛的应用。
学习中还要注意学习具体到抽象,再从抽象到具体的辩证的思想方法。
§1 定义和性质几何空间3V 里向量的内积是通过向量的长度和夹角来定义的,即||||cos ξηξηθ⋅=⋅,||ξ表示ξ的长度,θ表示ξ与η的夹角。
我们不能直接按上面方式定义内积,因为还没有定义长度和夹角。
我们要根据几何内积所满足的性质来定义,回想到在第四章第8节在n R 定义内积就是根据几何内积所满足的性质来定义的。
所以在抽象的讨论中,我们取内积作为基本的概念。
定义1 设V 是实数域R 上的一个向量空间,有一个V V ⨯到R 的二元实函数,记作(,)αβ,具有以卡性质:,,V αβγ∀∈,k R ∀∈1) (,)(,)αββα=;2) (,)(,)(,)αβγαβαγ+=+; 3) (,)(,)k k αβαβ=;4) (,)0αα≥, 等号成立当且仅当0α=(,)αβ叫做向量α与β的内积,V 叫做对这个内积来说的欧氏空间。
在需要和其它的内积区别的时候,我们也把满足这4条性质的内积叫做欧氏内积。
在欧氏空间的定义中,对向量空间的维数并无要求,可以是有限维的,也可以是无限维的。
几何空闻中向量的内积显然适合定义中列举的性质,所以几何空间中向置的全体构成一个欧氏空间。
例1 1212(,,,)',(,,,)'n n n a a a b b b R αβ∀==∈,规定α与β的内积为1122(,)'n n a b a b a b αβαβ=+++=,则n R 作成一个欧氏空间。
平面向量的欧氏距离和内积空间欧氏距离和内积空间是平面向量的重要概念,它们在数学和物理学中有着广泛的应用。
本文将通过对欧氏距离和内积空间的介绍和讨论,帮助读者更好地理解和应用这两个概念。
一、欧氏距离的定义和性质欧氏距离是平面上两个向量之间的距离度量,它可以用来衡量向量之间的差异程度。
假设平面上给定两个向量u和v,它们的欧氏距离记为||u-v||,其中"|| ||"表示向量的范数或长度。
欧氏距离的定义如下:||u-v|| = sqrt((u1-v1)^2 + (u2-v2)^2)其中,u1、u2分别表示向量u的两个分量,v1、v2分别表示向量v的两个分量。
欧氏距离具有以下性质:1. 非负性:欧氏距离始终为非负数,即||u-v|| >= 0。
2. 同一性:若两个向量相等,则它们的欧氏距离为零,即||u-v|| = 0当且仅当u = v。
3. 对称性:欧氏距离满足对称性,即||u-v|| = ||v-u||。
4. 三角不等式:对于任意的向量u、v和w,欧氏距离满足三角不等式,即||u-v|| <= ||u-w|| + ||w-v||。
二、内积空间的定义和性质内积空间是一个线性空间,其中定义了一个内积运算符,可以用来计算两个向量之间的内积。
在平面向量中,内积可以表示为两个向量的点积。
假设给定两个向量u和v,它们的点积表示为u·v。
内积的定义如下:u·v = u1*v1 + u2*v2其中,u1、u2分别表示向量u的两个分量,v1、v2分别表示向量v的两个分量。
内积空间具有以下性质:1. 非负性:内积的结果始终为非负数,即u·v >= 0。
2. 零向量:若向量u和v的内积为零,即u·v = 0,则u和v称为正交向量或垂直向量。
3. 对称性:内积满足对称性,即u·v = v·u。
4. 线性性质:对于任意标量a和向量u、v、w,内积具有线性性质,即(a*u)·v = a*(u·v),(u+v)·w = u·w + v·w。
欧氏空间在线性空间中,向量之间的运算只有加法和数乘这两种基本运算,而向量的度量性质,如长度、夹角、距离等,在线性空间中没有得到反映。
因此有必要在线性空间中引入度量的概念。
而在解析几何中我们看到,向量的长度与夹角等度量性质都可以通过向量的内积表示,所以我们选取内积作为基本概念。
在线性空间中引入内积以后就成为欧氏空间。
一、定义与基本性质【定义1】设V 是实数域R 上的一个线性空间,如果在V 上定义一个二元实函数,记作()βα,,称为内积。
如果它有以下性质:1. ()()αββα,,=2. ()()βαβα,,k k =3. ()()()γβγαγβα,,,+=+4. ()0,≥αα,当且仅当0=α时,()0,=αα这里γβα,,是V 中任意向量,k 是任意实数,就称线性空间V 对内积()βα,构成一个欧几里得空间,简称欧氏空间。
注:1. 二元函数意为对V 中任意向量βα,,有唯一的实数对应 2. 内积的定义方法不唯一,不同的内积构成的欧氏空间不同 例:设V 是一个n 维实线性空间,在V 中取定一组基。
设A 是一个正定矩阵,定义V 的内积如下:()()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n n n y y y x x x21212121εεεβεεεα ()()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n n y y y A x x x2121,βα由于A 为正定矩阵,显然这样定义的内积符合定义中所列条件。
因此,V 对内积()βα,构成一个欧氏空间。
3. 定义中的性质1.说明内积是对称的。
因此,与性质2.及3.相对应的有:.2'()()βαβα,,k k = .3'()()()γαβαγβα,,,+=+进一步的,在欧氏空间V 中,对任意向量s 21,,,ααα ;t21,,,βββ 及任意实数s 21,,,k k k ;t 21,,,l l l ,都有()∑∑∑∑=====⎪⎪⎭⎫⎝⎛s i tj jiji tj jj si i i l k l k 1111,,βαβα【定义2】由()0,≥αα,设α是欧氏空间中的一个向量,非负实数()αα,称为向量α的长度,记为α。
第九章 欧几里得空间§1定义与基本性质一、向量的内积定义 1 设V 是实数域R 上一个向量空间,在V 上定义了一个二元实函数,称为内积,记作),(βα,它具有以下性质:1)),(),(αββα=;2) ),(),(βαβαk k =;3) ),(),(),(γβγαγβα+=+;4) 0),(≥αα,当且仅当0=α时, 0),(=αα 这里γβα,,是V 任意的向量,k 是任意实数,这样的线性空间V 称为欧几里得空间.例1 在线性空间n R 中,对于向量 ),,,(,),,,(2121n n b b b a a a ==βα, 定义内积.),(2211n n b a b a b a +++= βα (1)则内积(1)适合定义中的条件,这样nR 就成为一个欧几里得空间.仍用n R 来表示这个欧几里得空间.在3=n 时,(1)式就是几何空间中的向量的内积在直角坐标系中的坐标表达式.例2 在n R 里, 对于向量 ),,,(,),,,(2121n n b b b a a a ==βα,定义内积.2),(2211n n b na b a b a +++= βα则内积(1)适合定义中的条件,这样n R 就也成为一个欧几里得空间.仍n R 用来表示这个欧几里得空间。
对同一个线性空间可以引入不同的内积,使得它作成欧几里德空间,但应该认为它们是不同的欧几里德空间.例 3 在闭区间],[b a 上的所有实连续函数所成的空间),(b a C 中,对于函数)(),(x g x f 定义内积 ⎰=ba dx x g x f x g x f )()())(),(( (2)对于内积(2),),(b a C 构成一个欧几里得空间. 同样地,线性空间n x R x R ][],[对于内积(2)也构成欧几里得空间.例4 令H 是一切平方和收敛的实数列:+∞<=∑∞=1221),,,,(n nn x x x x ξ所成的集合,则H 是一个欧几里得空间,通常称为希尔伯特(Hilbert)空间(内积定义类似于例1,这是无穷维空间).二、欧几里得空间的基本性质1)定义中条件1)表明内积是对称的.),(),(),(),()2αββααββαk k k k ==='.),(),(),(),(),(),()3γαβααγαβαγβγβα+=+=+=+'定义2 非负实数),(αα称为向量α的长度,记为α.显然,向量的长度一般是正数,只有零向量的长度才是零,这样定义的长度符合熟知的性质: αα||k k = (3)这里V R k ∈∈α,.长度为1的向量叫做单位向量.如果,0≠α由(3)式,向量αα1就是一个单位向量.用向量α的长度去除向量α,得到一个与α成比例的单位向量,通常称为把α单位化.柯西-布涅柯夫斯基不等式:即对于任意的向量βα,有βαβα≤),( (5)当且仅当βα,线性相关时,等式才成立.证明:由0),(≥++βαβαt t 对于任意实数t 成立,给出简单证明。
欧氏空间的知识点总结一、欧氏空间的基本概念1. 欧氏空间的定义欧氏空间是指具有度量的线性空间,它可以是具有内积的实数线性空间或者复数线性空间。
在欧氏空间中有一种特殊的度量,即欧氏距离。
欧氏距离是指在n维空间中,两点之间的距离d(x, y)定义为:d(x, y) = √((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)其中x=(x1, x2, ..., xn)和y=(y1, y2, ..., yn)分别是空间中的两个点。
2. 欧氏空间的维度欧氏空间的维度是指空间中的向量所属的维度数,通常用n表示。
在n维欧氏空间中,一个向量可以用n个实数或复数表示。
例如,在二维欧氏空间中,一个向量可以表示为(x, y)。
在三维空间中,一个向量可以表示为(x, y, z)。
3. 欧氏空间的内积在n维欧氏空间中,可以定义内积的概念。
内积是指两个向量之间的数量积,通常用"a·b"表示。
在欧氏空间中,两个向量a和b的内积定义为:a·b = a1b1 + a2b2 + ... + anbn内积满足交换律、线性性和正定性等性质。
内积可以用来定义向量的长度、夹角和投影等概念,是欧氏空间中重要的工具。
二、欧氏空间的性质和定理1. 欧氏空间的性质欧氏空间具有许多重要的性质,例如:- 距离的非负性:两点之间的距离永远是非负的。
- 距离的对称性:两点之间的距离与它们的顺序无关。
- 三角不等式:两点之间的最短距离加起来不大于第三个点所在的线段的长度。
- 同伦性:欧氏空间是同伦的,即两个点之间总可以找到一条连续的路径相连接。
2. 欧氏空间的定理在欧氏空间中,有许多重要的定理,例如:- 柯西-施瓦茨不等式:对于欧氏空间中的任意两个向量a和b,它们的内积满足|a·b| ≤ ||a|| * ||b||,其中||a||和||b||分别是向量a和b的长度。
- 皮亚诺定理:在欧氏空间中,任意有界闭集都是紧的。
向量的内积与欧氏空间
一、与欧氏空间
几何空间是抽象线性空间的一个最基本的模型,向量的度量性质是几何空间中最基本的研究对象。
在§ 11 研究空间向量的数量积、向量积和混合积的基础上,我们要把空间向量的数量积概念推广到一般的线性空间上,进而研究线性空间的度量性质。
在这一节里,我们总假设 V 是实数域R 上的线性空间。
定义21.1 在V 上定义代数运算,记为(,):V ×V →R , 即对任意的
V , R, 并且对任意的V 及k R 满足下述条件:
(1 )对称性()=( );
(2 )线性性 ( ) =( ) +( ) , (k )= k( );
(3 )正定性( ) ≥0 ,等号成立当且仅当.=0
那么代数运算(,)称为上一个内积, V 称为欧氏空间 .
定义21.2 设α是欧氏空间 V 中任意的向量,非负实
数称为向量α的长度,记为 || α
|| ,特别,把长度为 1 的的向量称为单位向量。
与§11 一样可以证明下面的定理。
定理21.1 设V 是一个欧氏空间,对任意的∈ V 及k ∈ R , 那么
(1) || || ≥0 ,等号成立当且仅当=0 ;
(2 ) ||k || = k || || ;
(3) |( ) | ≤ || || || , 等号成立当且仅当与线性相关(称为柯西-- 布涅雅科夫斯基不等式);
(4) || || ≤ || || + || || (称为三角不等式) .
定义21.3 在欧氏空间V 中, 如果两个向量与,的内积( , ) =0, 那么称与正交, 记为⊥ .
显然, 只有零向量才于它自身正交 , 它也与中任意一个向量正交 .
二、标准正交基与正交阵
定义 21.4 欧氏空间V中一个两两正交的非零向量组称为正交向量组 .
我们规定由单个非零向量组成的向量组是个正交向量组 .
定理 21.2 设是欧氏空间V的一个正交向量组,那么线性无关.
证明设有实数使
两边分别与 (i=1,2, ……,r) 作内积,并利用内积的线性,得
但是是两两正交的非零向量组,上述等式可写
成且,因此
=0 这表明线性无关。
注意到n 维线性空间V 中至多只有个 n 线性无关的向量,所以在 n 维欧氏空间中,任意一个正交向量组至多只有 n 个两两正交的非零向量,因此任意 n 个向量构成一个正交向量组时,它们一定成为 V 的一组基,通常称为 V 的一个正交基。
定义 21. 5 在n 维欧氏空间V 中, 如果正交基中的每个向量都是单位向量,那么称 V 的这个基为标准正交基。
定理 21. 3 (Gram -Schmidt 正交化过程)设 V 是欧氏空间,是一组线性无关的向量,那么取
β1 = α 1
β2=α 2 - β1
............
β r = α r - β1 -....... - βr-1
得到的向量是一个正交的向量组,并且与向量组等价。
定义 21.6 如果实数域 R 上n 阶矩阵A 满足
A T A=E ( 即A-1=A T )
那么A 称为正交阵。
显然,正交阵的行列式只能是 1 或-1 ,并且A 是正交阵当且仅当 A 的列向量组成 R n 的一个标准正交基。
设A 是n 阶正交矩阵,对任意的R n,A ,A R n并且有
(Aα,Aβ)=(Aα)T(Aβ)=.......=(α,β) ,
||Aα|| = = =||α||
因此由正交阵 A 定义的R n上线性变换,它保持了 R n中向量的内积不变,从而保持 R n中向量的长度不变,我们称这样的线性变换为正交变换。