欧氏空间
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第二节 欧式空间的基本概念
α1 = (1 , 1 , 1)T , α2 = (1 , 0 , -1)T , α3 = (1 , -2 , 1)T ,
是一个正交向量组 ,请将该向量组化为正交单位向量组 .
解
ao = 1 a
|| a ||
1
=
1
|| 1
||1
=
1 (1,1,1)T = ( 1 ,
3
3
1, 3
1 )T . 3
2
=
1
证毕
, .
(3)三角不等式 ||α+β||||α||+||β||.
3 、向量的夹角
定义非零向量a与b的夹角φ为
= arccos a,b ,
|| a || || b ||
(0 )
规定: 零向量与任意向量成任意角.
• 若<a,b>=0, 则称向量a与b正交.
• 范数为 1 的向量称单位向量.
α = 0.
其中α,β和γ是V中任意向量, k是任意实数, 则称实数 <α,β>为α和β的内积, 称定义了内积的实线性空间V为 实内积空间或欧几里得空间, 简称为欧氏空间.
❖ 关于欧氏空间的两点说明
① 欧氏空间定义中的条件(1)-(4)称为内积公理,
其中的(2), (3)统称为内积的线性性质, 且可以写成
(1)与(2)的证明板书推导. 下面证明(3).
三角不等式的证明
|| ||2 = , =|| ||2 2 , || ||2
|| ||2 2 || || || || || ||2 = (|| || || ||)2
两边同时开方可得
||α+β||||α||+||β||, 故三角不等式成立.
欧氏空间
1 0
5 3 1 0 15
《线性代数与解析几何》 第四章 n维向量
第十七讲
4.5 欧氏空间
(几何空间的推广)
本节在实数域内讨论问题
16
本节主要内容
1. 欧氏空间的概念 2. 规范正交基 3.Schmidt正交化 4. 正交矩阵
17
引言
空间的推广： 几何空间R3 n维实向量空间Rn
度量性质的推广: R3中: 长度夹角内积 Rn中: 内积长度夹角
( )2
+ .
24
3.夹角: 设 ∈, Rn 0, 0
称 arc cos ( , ) , 0
为 与 的夹角. 4.正交: 当(,)=0 时,称 与 正交.
记为⊥ .
因为零向量与任何向量的内积为零.
规定: ∈Rn,必有 0⊥ .
25
4.5.2 规范正交基(自然基的推广)
1.正交向量组:两两正交的非零实向量构 成的向量组称为正交向量组.
正交向量组有一个非常重要的性质.
26
2.正交向量组 线性无关
证 设,2,,m是正交向量组, 若 k1+k22++kmm= 0 两边同i 作内积 (k1++kmm , i ) = 0 即 k1(,i )+k2(2, i )++km(m, i ) = 0 当ij 时(i ,j ) = , 有 ki (i ,i ) = 0 又i 0, 则(i ,i ),从而ki , i =1,2,,m 故 ,2,,m 线性无关.
(, ) a12 a22 L an2
单位向量:长度为1的向量.
20
要推广几何空间中向量夹角的概念, 必须先证明下面著名的不等式.
欧氏空间
6．为了便于学生记忆,可将欧氏空间的基础性质作如下整理：设v是一个欧氏空间,α、β、γ∈V,k∈R,有：把"内积"的性质及向量的长度、夹角、距离得到的有关性质总结一起.
二． 内容及要求
1、 内容：内积、欧氏空间、向量的长度、向量间的夹角、距离的概念、性质.
2、 重点：内积、欧氏空间的定义.
2．正交基（或标准正交基）的求法的基础是建立在"任一线性无关组可得一正交组（从而得一标准正交组）"之上的,上述证明思想的分析过程可从含两个向量的向量组出发,一般地用归纳法,这样易于接受,从而自然得正交基（标准正交基）的求法.这是本节的难点及重点.施密特正交化公式麻烦.
3．子空间的正交补是子空间的一类特殊的余子空间,其结论上不同于一般向量空间的有限维子空间的余子空间存在不唯一；而正交补存在且唯一.而求正交补的思想同求余子空间类似,不同的在于选标准正交基.
一 教学思考
1．在欧氏空间中讨论线性变换,最主要的是讨论那些与内积有关的线性变换,以后两节即讨论这样两类线性变换.
2．从内容上看本节给出了正交变换的定义及等价叙述（分一般欧空上及有限欧空）,以及中正交变换的类型.从中建立了n 维欧氏空间中正交变换与n 阶正交矩阵的一一对应,此二者是同一事物的两种形式,可以相互借助一方讨论另一方,中的正交变换的形式及相应的矩阵的形式.另外n 维欧氏空间的正交变换是v的自同构映射,等结论.本节易理解不麻烦.
3．为更好的认识正交变换,可总结正交矩阵的若干性质.
Ⅱ）反过来：有了"内积"后,可用此表示行来年感的长度与夹角：.
③ 上述关系启发我们可以先定义"内积",然后利用"内积"定义向量的有关度量问题.
二． 内容及要求
1、 内容：内积、欧氏空间、向量的长度、向量间的夹角、距离的概念、性质.
2、 重点：内积、欧氏空间的定义.
2．正交基（或标准正交基）的求法的基础是建立在"任一线性无关组可得一正交组（从而得一标准正交组）"之上的,上述证明思想的分析过程可从含两个向量的向量组出发,一般地用归纳法,这样易于接受,从而自然得正交基（标准正交基）的求法.这是本节的难点及重点.施密特正交化公式麻烦.
3．子空间的正交补是子空间的一类特殊的余子空间,其结论上不同于一般向量空间的有限维子空间的余子空间存在不唯一；而正交补存在且唯一.而求正交补的思想同求余子空间类似,不同的在于选标准正交基.
一 教学思考
1．在欧氏空间中讨论线性变换,最主要的是讨论那些与内积有关的线性变换,以后两节即讨论这样两类线性变换.
2．从内容上看本节给出了正交变换的定义及等价叙述（分一般欧空上及有限欧空）,以及中正交变换的类型.从中建立了n 维欧氏空间中正交变换与n 阶正交矩阵的一一对应,此二者是同一事物的两种形式,可以相互借助一方讨论另一方,中的正交变换的形式及相应的矩阵的形式.另外n 维欧氏空间的正交变换是v的自同构映射,等结论.本节易理解不麻烦.
3．为更好的认识正交变换,可总结正交矩阵的若干性质.
Ⅱ）反过来：有了"内积"后,可用此表示行来年感的长度与夹角：.
③ 上述关系启发我们可以先定义"内积",然后利用"内积"定义向量的有关度量问题.
第八章 欧氏空间
例3 在R3中，向量 (1, 0, 0), (1, 1, 0) 求 , 的夹角。
欧氏空间
§1 欧氏空间的定义和性质
三、向量的正交
定义4 对欧氏空间V中的两个向量 , , 若内积 ( , ) 0, 则称
与 正交或垂直，记为：
注意： 零向量与任一向量正交。 例4 在R4中求一单位与下面三个向量
例1 设 (1 , 2 ), (1 , 2 ) 为二维实空间R2中的任意两个 向量，问：R2对以下规定的内积是否构成欧氏空间？
(1) ( , ) 1 2 2 1
(2) ( , ) (1 2 )1 (1 2 2 ) 2
正交向量组。
如果一个正交组的每一个向量都是单位向量，则这样的向 量组称为标准正交向量组。 性质1 欧氏空间V中的正交向量组必定线性无关。 注： (1) 单个非零向量也称为一个正交向量组。 (2) 线性无关的向量组不一定是正交向量组。
欧氏空间
§2 标准正交基
定义2 在n维欧氏空间中，由n个向量组成的正交向量组称为 正交基，由n个标准正交向量组成的正交基称为标准正交基。 性质2 设 1 , 2 , , n 是n维欧氏空间V中的一组标准正交基，则
(3) ( , ) ( , ) ( , ) (4) ( , ) 0,当且仅当 0 时有 ( , ) 0 这里 , , 是V中任意的向量，k为实数，这样的线性空间V
称为欧几里得空间，简称为欧氏空间。
欧氏空间
§1 欧氏空间的定义和性质
i 1 i 1 i 1 i 1n n n
n
(4) 一组基为标准正交基的充要条件是它的度量矩阵为 单位矩阵。
欧氏空间
图形学欧氏空间具体概念
2. n 维欧氏空间 中的线性变换 σ 是正交变换 维欧氏空间V中的线性变换 交矩阵． 交矩阵．
(α , β ) ≤ α β
三、欧氏空间中向量的夹角（续） 欧氏空间中向量的夹角（
〈α , β 〉 = arc cos (α , β )
α β
( 0 ≤ 〈α , β 〉 ≤ π )
(α , β ) = 0
定义： 为欧氏空间中两个向量， 定义：设 α、β为欧氏空间中两个向量，若内积
正交或互相垂直， 则称 α 与 β 正交或互相垂直，记作 α ⊥ β . 注： ① 零向量与任意向量正交 零向量与任意向量正交.
3) 非零向量 α 的单位化： α α . 的单位化：
1
三、欧氏空间中向量的夹角
1. 柯西－布涅柯夫斯基不等式 柯西－ 对欧氏空间V中任意两个向量 α、β 对欧氏空间V
线性相关时等号成立. 当且仅当 α、β 线性相关时等号成立. 2. 欧氏空间中两非零向量的夹角 定义: 为欧氏空间， 中任意两非零向量， 夹角定义为 α 定义: 设V为欧氏空间， 、β 为V中任意两非零向量，α、β 的夹角定义为 ，有
π α ⊥ β ⇔ 〈α , β 〉 = 即 cos〈α , β 〉 .= 0 , ② 2
3. 勾股定理 为欧氏空间， 设V为欧氏空间，∀α , β ∈ V , α ⊥ β ⇔ α + β 2 = α 2 + β 为欧氏空间 推广：若欧氏空间V中向量 两两正交， 推广：若欧氏空间 中向量 α 1 ,α 2 ,⋯ ,α m 两两正交， 即 (α i ,α j ) = 0, i ≠ j , i , j = 1, 2,⋯ , m 2 2 2 2 α1 + α 2 + ⋯ + α m = α1 + α 2 + ⋯ + α m . 则
(α , β ) ≤ α β
三、欧氏空间中向量的夹角（续） 欧氏空间中向量的夹角（
〈α , β 〉 = arc cos (α , β )
α β
( 0 ≤ 〈α , β 〉 ≤ π )
(α , β ) = 0
定义： 为欧氏空间中两个向量， 定义：设 α、β为欧氏空间中两个向量，若内积
正交或互相垂直， 则称 α 与 β 正交或互相垂直，记作 α ⊥ β . 注： ① 零向量与任意向量正交 零向量与任意向量正交.
3) 非零向量 α 的单位化： α α . 的单位化：
1
三、欧氏空间中向量的夹角
1. 柯西－布涅柯夫斯基不等式 柯西－ 对欧氏空间V中任意两个向量 α、β 对欧氏空间V
线性相关时等号成立. 当且仅当 α、β 线性相关时等号成立. 2. 欧氏空间中两非零向量的夹角 定义: 为欧氏空间， 中任意两非零向量， 夹角定义为 α 定义: 设V为欧氏空间， 、β 为V中任意两非零向量，α、β 的夹角定义为 ，有
π α ⊥ β ⇔ 〈α , β 〉 = 即 cos〈α , β 〉 .= 0 , ② 2
3. 勾股定理 为欧氏空间， 设V为欧氏空间，∀α , β ∈ V , α ⊥ β ⇔ α + β 2 = α 2 + β 为欧氏空间 推广：若欧氏空间V中向量 两两正交， 推广：若欧氏空间 中向量 α 1 ,α 2 ,⋯ ,α m 两两正交， 即 (α i ,α j ) = 0, i ≠ j , i , j = 1, 2,⋯ , m 2 2 2 2 α1 + α 2 + ⋯ + α m = α1 + α 2 + ⋯ + α m . 则
欧氏空间简介
批第八章欧氏空间本节恒设为实数域。
定义1 设是上的向量空间。
如果有一个规则，使得对于中任意向量都对应中唯一确定的数，将其记为，并且下述条件成立。
1234 若则称为向量与的内积。
而称为欧几里德空间，简称欧氏空间。
第五章所讨论的向量空间便是一个欧氏空间，因为那里的内积定义满足定义1中的所有条件，这是欧氏空间的一个典型代表。
又如，设是定义在闭区间上的所有连续函数所构成的上的向量空间，规定中任意二向量，对应则便成为一个欧氏空间。
这是因为对任意及实数，均有同时，若不是零函数，则故规定的对应是与的内积。
命题1 设为欧氏空间，则对任意及任意，恒有：(1)(2)(3)证明由定义1知而由知。
证毕。
由命题1，利用数学归纳法不难证明：对任意都有现在，再把第五章中的向量长度的概念推广为定义2 非负实数称为向量长度，记为。
由定义1中的条件4知非零向量的长度恒为正实数。
而由命题1的（3）知零向量的长度为0。
除此之外，还有命题2 对任意实数及，有其中表的绝对值。
由此即知。
定理1 对欧氏空间中的任意二向量恒有而等号成立的充分必要条件是线性无关。
证明当线性相关时，其中一个向量必可由另一个向量线性表示，不防设，于是由知当线性无关时，对任意负数均有，从而并即因此必有这也就是，所以这样，便证明了定理的前一结论，又因上面的两种情况分别说明了后一结论的充分性与必要性成立，故知定理得证。
定理2（三角不等式）对于欧氏空间中的任意向量均有证明由定理1得故把定理1 用于前面的具体例子，即可得到关于定积的一个重要的不等式由定理1知，在一般的欧氏空间中，对于任意非零向量，恒有因此有意义，而亦称为与的夹角。
特别地，当时，就是说正交。
显然，按此规定，零向量与任意向量均正交。
由此易知有下述二命题成立。
命题3 设是欧氏空间的一个向量，那么中所有与正交的向量构成的一个子空间。
称之为的正交子空间。
记为。
命题4 设是欧氏空间的一个子空间，那么，中所有与中每个向量均正交的向量构成的一个子空间。
欧式空间
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|,||||),(|≤。
欧氏空间
2
≤ α + 2 α ⋅ β + β = ( α + β )2
2 2
由于 α + β 与 α + β 此即三角不等式。
都是非负实数，故有
α+β ≤ α + β
第九章 欧几里得空间
(α , β ) 由于 ≤ 1, α⋅β
(α , β ) 有意义。 故 cos θ = α⋅β
定义3 设 α 与β 是欧氏空间V的两个非零向量，α 与β 的夹 (α , β ) , 0≤θ ≤π θ = arc cos 角规定为： α⋅β 例9.1.8 在欧氏空间 R 3 中，取向量 α = (1, 0, 0), β = (1,1, 0), 求 α 与β 的夹角。 解： 于是
(γ , γ ) = (α + t β , α + t β ) = (α , α ) + 2(α , β )t + ( β , β )t 2 ≥ 0 （9.1.4）
这是关于t的一个二次三项式，又 ( β , β ) > 0, 故 ∆ ≤ 0, 4(α , β )2 − 4(α , α )( β , β ) ≤ 0 (α , β )2 ≤ (α , α )( β , β ), 故有 (α , β ) ≤ α ⋅ β 因此 即
(α , β + γ ) = (α , β ) + (α , γ ) 。 (α , k β ) = k (α , β ) 。
∀α 1 , α 2 , k1 , k2 ,
n m
,α n , β1 , β 2 , , kn , l1 , l2 ,
n m
, β n ∈V
, ln ∈ R,
则有
( ∑ kiα i , ∑ li β i ) = ∑ ∑ ki li (α i , β j ) 。
≤ α + 2 α ⋅ β + β = ( α + β )2
2 2
由于 α + β 与 α + β 此即三角不等式。
都是非负实数，故有
α+β ≤ α + β
第九章 欧几里得空间
(α , β ) 由于 ≤ 1, α⋅β
(α , β ) 有意义。 故 cos θ = α⋅β
定义3 设 α 与β 是欧氏空间V的两个非零向量，α 与β 的夹 (α , β ) , 0≤θ ≤π θ = arc cos 角规定为： α⋅β 例9.1.8 在欧氏空间 R 3 中，取向量 α = (1, 0, 0), β = (1,1, 0), 求 α 与β 的夹角。 解： 于是
(γ , γ ) = (α + t β , α + t β ) = (α , α ) + 2(α , β )t + ( β , β )t 2 ≥ 0 （9.1.4）
这是关于t的一个二次三项式，又 ( β , β ) > 0, 故 ∆ ≤ 0, 4(α , β )2 − 4(α , α )( β , β ) ≤ 0 (α , β )2 ≤ (α , α )( β , β ), 故有 (α , β ) ≤ α ⋅ β 因此 即
(α , β + γ ) = (α , β ) + (α , γ ) 。 (α , k β ) = k (α , β ) 。
∀α 1 , α 2 , k1 , k2 ,
n m
,α n , β1 , β 2 , , kn , l1 , l2 ,
n m
, β n ∈V
, ln ∈ R,
则有
( ∑ kiα i , ∑ li β i ) = ∑ ∑ ki li (α i , β j ) 。
高等代数 第7章欧式空间 7.1 欧氏空间的定义及性质
称为n维向量x与y的夹角 .
x, y
x y
例 求向量 1,2,2,3与 3,1,5,1的夹角.
18 2 解 cos 3 261. 非负性 当 x 0时, x 0;当 x 0时, x 0; 2. 齐次性 x x ; 3. 三角不等式 x y x y .
单位向量及n维向量间的夹角
1 当 x 1时, 称 x 为单位向量 .
2 当 x 0, y 0时, arccos
(4)[ x , x ] 0, 且当x 0时有[ x , x ] 0.
则称V（R）关于这个数积构成一个欧氏空间。这里 x,y为任意向量，k为任意实数。
数积的性质： （1）（x ,ky)=k(x , y) (2) (x , y+z )=(x , y)+( x , z ) (3) (x , )=0
欧氏空间的定义及性质
定义：设V（R）是实数域R上的线性空间，
在V（R）中定义了一个叫做数积的运算，即 有一定的法则，按照这个法则，对V（R）中 的任意两个向量x,y,都能确定R中唯一一个实 数，称之为x与y的数积，记作（x,y),如果这个 运算具有性质：
(1) ( 2) ( 3)
x, y y, x ; x, y x, y; x y, z x, z y, z ;
n (4) k i i 1
, l
i j 1 i
n
n,m ki l j ( i i 1, j 1
,
i
j
)
向量的长度及性质
定义2 令
x
x, x
2 2 2 x1 x2 xn ,
称 x 为n 维向量 x的长度 或 范数 .
x, y
x y
例 求向量 1,2,2,3与 3,1,5,1的夹角.
18 2 解 cos 3 261. 非负性 当 x 0时, x 0;当 x 0时, x 0; 2. 齐次性 x x ; 3. 三角不等式 x y x y .
单位向量及n维向量间的夹角
1 当 x 1时, 称 x 为单位向量 .
2 当 x 0, y 0时, arccos
(4)[ x , x ] 0, 且当x 0时有[ x , x ] 0.
则称V（R）关于这个数积构成一个欧氏空间。这里 x,y为任意向量，k为任意实数。
数积的性质： （1）（x ,ky)=k(x , y) (2) (x , y+z )=(x , y)+( x , z ) (3) (x , )=0
欧氏空间的定义及性质
定义：设V（R）是实数域R上的线性空间，
在V（R）中定义了一个叫做数积的运算，即 有一定的法则，按照这个法则，对V（R）中 的任意两个向量x,y,都能确定R中唯一一个实 数，称之为x与y的数积，记作（x,y),如果这个 运算具有性质：
(1) ( 2) ( 3)
x, y y, x ; x, y x, y; x y, z x, z y, z ;
n (4) k i i 1
, l
i j 1 i
n
n,m ki l j ( i i 1, j 1
,
i
j
)
向量的长度及性质
定义2 令
x
x, x
2 2 2 x1 x2 xn ,
称 x 为n 维向量 x的长度 或 范数 .
定义与基本性质欧氏空间
欧氏空间的性质
完备性
在欧氏空间中，任意柯西序列都收敛，即任意两点之间的距离可 以由有限步的有限位移得到。
有限维性
欧氏空间是有限维的，其维度等于空间中独立坐标的个数。
连通性
欧氏空间是连通的，即任意两点之间都存在一条连续的路径。
欧氏空间的维度
一维欧氏空间
只有一条坐标轴。
二维欧氏空间
有两条相互垂直的坐标轴。
向量的模
欧氏空间中向量的模定义为向量长度或大小，表 示为$| vec{v} |$，计算公式为$sqrt{v_1^2 + v_2^2 + cdots + v_n^2}$。
向量的内积
欧氏空间中向量的内积定义为两个向量的点积， 表示为$vec{v} cdot vec{w}$，计算公式为 $v_1w_1 + v_2w_2 + cdots + v_nw_n$。
连续性的几何意义
在欧氏空间中，连续性意味着函数图像的每一点附近都有其他点，这些点与图像 上对应的点足够接近。
03
欧氏空间的应用
解析几何中的欧氏空间
解析几何是数学的一个重要分支，它使用代数方法研究几何对象。在解析几何中 ，欧氏空间是一个基本的、重要的概念，用于描述平面和三维空间中的点、线、 面等几何元素。
长度和半径
欧氏空间中，线段的长度和圆的 半径可以通过度量性质进行计算 。
欧氏空间的平行性
平行直线
在欧氏空间中，两条直线平行当且仅当它们的方向向量成比 例。
平行平面
在欧氏空间中，两个平面平行当且仅当它们的法向量共线。
欧氏空间的连续性
连续性定义
在欧氏空间中，如果对于任意给定的正数$epsilon$，都存在一个正数$delta$，使 得对于空间中的任意两点$P$和$Q$，只要$d(P, Q) < delta$，就有$d(f(P), f(Q)) < epsilon$，则称函数$f$在欧氏空间中是连续的。
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第八章 欧式空间基础训练题1. 证明，在一个欧氏空间里，对任意的向量α，β，以下等式成立： (1) 222222βαβαβα＋＝－＋＋；(2) 〈α，β 〉＝224141βαβα－－＋.[提示：根据向量内积的定义及向量模的定义易证.]2. 在欧氏空间R 4中，求一个单位向量与 α1＝(1, 1, 0, 0)，α2＝(1, 1, －1, －1)，α3＝(1, －1, 1, －1)都正交.解:ε=⎪⎭⎫ ⎝⎛21,21,21,21－－.3. 设a 1, a 2, …, a n 是n 个实数，证明: )(222211n n i i a a a n a ＋＋＋ ≤∑=.证明: 令α=(1,1, …,1), β=(|a 1|,|a 2|,…, |a n |)〈α , β〉=∑=ni i a 1≤|α|·|β |=)(22221n a a a n +++ . 4. 试证，欧氏空间中两个向量α, β正交的充分必要条件是：对任意的实数t ，都有|α＋t β| ≥ |α|.证明: 〈α +t β,α +t β〉=〈α , α〉+2t 〈α , β〉+t 2〈β , β〉必要性: 设α与β正交, 对任意的实数t ,则〈α +t β,α +t β〉=〈α , α〉+t 2〈β , β〉≥〈α , α〉所以 |α＋t β| ≥ |α|.充分性: 当β=0时,结论成立.当β≠0时,取t 0=2,ββα〉〈-,则〈α +t 0β,α +t 0β〉=〈α , α〉22,ββα〉〈-. 由已知〈α +t 0β,α +t 0β〉≥〈α , α〉故 22,ββα〉〈=0, 所以〈α , β〉= 0. 即α , β正交.5. 在欧氏空间R 4中，求基{α1, α2, α3, α4}的度量矩阵，其中α1＝(1, 1, 1, 1), α2＝(1, 1, 1, 0), α3＝(1, 1, 0, 0), α4＝(1, 0, 0, 0) .解: 度量矩阵为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1111122212331234. 6. 在欧氏空间R 3中，已知基α1＝(1, 1, 1), α2＝(1, 1, 0), α3＝(1, 0, 0)的度量矩阵为B ＝⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--321210102求基ε1＝(1, 0, 0), ε2＝(0, 1, 0), ε3＝(0, 0, 1)的度量矩阵.解: 度量矩阵为 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----343485353.7. 证明α1＝⎪⎭⎫ ⎝⎛21,21,21,21， α2＝⎪⎭⎫ ⎝⎛21,21,21,21－－α3＝⎪⎭⎫ ⎝⎛21,21,21,21－－，α4＝⎪⎭⎫ ⎝⎛-21,21,21,21－ 是欧氏空间R 4的一个规范正交基.[提示:令u =(α1, α2, α3, α4),计算uu T 即可.]8. 设{ε1, ε2, ε3}是欧氏空间V 的一个基, α1＝ε1＋ε2, 且基{ε1, ε2, ε3}的度量矩阵是A ＝⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----612121211.（1）证明α1是一个单位向量；（2）求k ,使α1与β1＝ε1＋ε2＋k ε3正交.证明: (1) 〈ε1 , ε1〉=1, 〈ε1 , ε2〉=1-, 〈ε2 , ε2〉=2〈α1 , α1〉=〈ε1 , ε1〉+2〈ε1 , ε2〉+〈ε2 , ε2〉=1所以α1一个单位向量.（2）k =1-.9. 证明，如果{ε1, ε2,…,εn }是欧氏空间V 的一个规范正交基，n 阶实方阵A ＝(a ij )是正交矩阵，令(η1, η2,…,ηn )＝(ε1, ε2,…,εn )A ,那么{η1, η2,…,ηn }是V 的规范正交基.证明: 〈 ηi ,ηj 〉=kj nk ki a a ∑=1=⎩⎨⎧≠=时当时当j i j i ,0,1 . 10. 设A 是n 阶正交矩阵，证明：（1）若det A ＝1，则－1是的一个特征根；（2）若n 是奇数，且det A ＝1，则1是A 的一个特征根.证明:（1）det(－I －A ) = det(－A A T －A )= det A ·det(－A T －A )= det A ·det(－I －A )=－det(－I －A )所以det(－I －A )=0,即－1是的一个特征根.（2）= det(A A T －A )= det A ·det(A T －A )= det A ·(-1)n·det(I －A ) =－det(I －A )所以det(I －A )=0, 即1是A 的一个特征根.10. 证明，n 维欧氏空间V 的两个正交变换的乘积是一个正交变换；一个正交变换的逆变换还是一个正交变换.[提示: 根据正交矩阵的乘积是正交矩阵, 正交矩阵的逆矩阵是正交矩阵,结论易证.]11. 证明，两个对称变换的和还是对称变换. 两个对称变换的乘积是不是对称变换？找出两个对称变换的乘积是对称变换的一个充要条件.证明: 两个对称变换的和还是对称变换易证. 两个对称变换的乘积不一定是.例如:令ε1 , ε2是R 2的一个规范正交基,分别取R 2 的两个对称线性变换τσ,,使得),(21εεσ＝（ε1 , ε2）⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0001 ， ),(21εετ＝（ε1 , ε2）⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0110 ， 可以验证στ不是对称变换.两个对称变换的乘积是对称变换的一个充要条件是它们可换.12. 设是n 维欧氏空间V 的一个线性变换，证明，如果σ满足下列三个条件中的任意两个，那么它必然满足第三个：（1）σ是正交变换；（2）σ是变换；（3）σ2＝ι（ι是恒等变换）.[提示:根据σ是正交变换当且仅当σ在一个规范正交基下的矩阵是正交矩阵, σ是对称变换当且仅当σ在一个规范正交基下的矩阵是对称矩阵, 结论易证.]13. 设σ是n 维欧氏空间V 的线性变换，若对于任意α, β∈V , 有〈σ(α), β〉＝－〈α, σ(β)〉，则说σ是斜对称的. 证明(1) 斜对称变换关于V 的任意规范正交基的矩阵都是斜对称实矩阵；(2) 若线性变换σ关于V 的某一规范正交基的矩阵是斜对称的，则σ是斜对称线性变换.[提示:证明过程与第八章第三节定理8.3.2(p.349)的证明过程完全类似.]14. 设σ是欧氏空间V 到V '的一个同构映射，证明，如果{ε1, ε2, …, εn }是V 的一个规范正交基，则{σ(ε1), σ(ε2), …, σ(εn )}是V '的一个规范正交基.证明:由(p.253) 定理5.5.3可知, {σ(ε1), σ(ε2), …, σ(εn )}是V '的一个基. 由欧氏空间同构映射的定义可知,〈σ(εi ), σ(εj )〉= 〈εi , εj 〉=⎩⎨⎧≠=时当时当j i j i ,0,1 , 所以结论成立.15. 设σ是n 维欧氏空间V 的一个正交变换. 证明，如果V 的一个子空间W 在σ之下不变，那么W 的正交补⊥W 也在σ之下不变.证明:因为正交变换是可逆线性变换,由(p.331)习题七的第13题的结论得: V = )()(⊥⊕w w σσ.因为⊥⊥w w ,且σ是正交变换,所以)()(⊥⊥w w σσ.由已知条件知,)(w σw ⊆,且σ可逆,因而)(w σw =从而 )(⊥⊥w w σ,即)(⊥w σ⊆⊥w .16. 设{ε1,ε2,ε3,ε4}是欧氏空间V 的一个规范正交基，W ＝L (α1, α2),其中α1＝ε1＋ε3，α2＝2ε1－ε2＋ε4.（1）求W 的一个规范正交基；（2）求W ⊥的一个规范正交基.解:取α3=ε2, α4=ε3,将α1, α2,α3,α4先正交化,然后规范化后得V 的一个规范正交基:β1＝312121εε+ β2＝432121212121εεεε+-- β3＝4321321321323321εεεε+-+β4＝431366161εεε++- 则{β1,β2}和{β3,β4}分别是W 与W ⊥的一个规范正交基.17. 求齐次线性方程组⎩⎨⎧0023214321＝－＋＝＋－＋x x x x x x x . 的解空间W 的一个规范正交基，并求W ⊥.解: 经计算,得空间W 的一个基础解系为α1=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-1011,α2=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-1101 将α1, α2扩充为R 4的一个基α1, α2, α3=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0100,α4=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1000 将α1, α2,. α3, α4规范正交化后得W 的一个规范正交基β1 =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-3103131, β2 =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-151153152151, β3=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--101102102101, β4 =⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-210021 那么{β1,β2}和{β3,β4}分别是W 与W ⊥的一个规范正交基且W ⊥=￡(β3,β4).18. 已知R 4的子空间W 的一个基α1＝(1, －1, 1, －1)，α2＝(0, 1, 1, 0)求向量α＝(1, －3, 1, －3)在W 上的内射影.解:易求得W ⊥的一个基α3=(1,0,0,1), α4=(－2, －1,1,0)则α1, α2, α3, α4是R 4的一个基.α＝(2α1－α2) +(－3α3+0α4)所以α在W 上的内射映为2α1－α2 .19. 对于下列对称矩阵A ，各求出一个正交矩阵U ，使得U T AU 是对角形式：(1) A ＝⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--510810228211，(2) A ＝⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----114441784817.解:（1）⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=9189,323231323132313232AU U U T (2)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=2799,31184032181213218121AU U U T。