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线性代数
引言 线性代数的意义
线性空间与酉空间
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2025-03-12 10:03
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线性空间与酉空间
## 线性空间 在上面 [近世代数对数学的整体思考](https://kb.kmath.cn/kbase/detail.aspx?id=2602) 介绍了线性空间,如下 参考下图:一个个数字或者物体被称作**元素**,元素放在一起组成了**集合**(这个高中就学过),集合排在一起组成了**空间**,如果空间满足八大性质(交换律、结合律等)则被定义为**线性空间**。空间里元素的距离称为**度量空间**。我们需要一个尺子作为度量的基准,这个尺子被称为**范数**,含有范数的空间称为**线性赋范空间**,具备完备后称为**巴拿赫空间**。  但是上面这些定义都是在实数范围内,如果扩展到复数范围,就是酉空间。 ## 酉空间 参考上图欧几里得空间(欧氏空间)是专对实数域上线性空间而讨论的.酉空间实际就是复数域上的欧氏空间。 **定义** 设 $V$ 是复数域上的线性空间,在 $V$ 上定义了一个二元复函数,称为内积,记作 $( \alpha , \beta )$ ,它具有以下性质: 1)$( \alpha , \beta )=\overline{( \beta , \alpha )}$ ,这里 $\overline{( \beta , \alpha )}$ 是 $( \beta , \alpha )$ 的共轭复数; 2)$(k \alpha , \beta )=k( \alpha , \beta )$ ; 3)$( \alpha + \beta , \gamma )=( \alpha , \gamma )+( \beta , \gamma )$ ; 4)$( \alpha , \alpha )$ 是非负实数,且 $( \alpha , \alpha )=0$ 当且仅当 $\alpha =0$ , 其中 $\alpha , \beta , \gamma$ 是 $V$ 中任意的向量,$k$ 为任意复数,这样的线性空间称为**酉空间**. 例 在线性空间 $C ^n$ 中,对向量 $$ \alpha =\left(a_1, a_2, \cdots, a_n\right), \quad \beta =\left(b_1, b_2, \cdots, b_n\right) $$ 定义内积为 $$ ( \alpha , \beta )=a_1 \bar{b}_1+a_2 \bar{b}_2+\cdots+a_n \bar{b}_n $$ 显然,内积(1)满足定义 中的条件.这样, $C ^n$ 就成为一个西空间. ## 酉矩阵 对 $n$ 阶复矩阵 $A$ ,用 $\overline{ A }$ 表示以 $A$ 的元素的共轭复数作元素的矩阵.如 $A$ 满足 $\bar{A}^{ T } A=A \bar{A}^{ T }=E$ ,就叫做**酉矩阵**.它的行列式的绝对值等于 1 ## 酉变换 酉空间 $V$ 的线性变换 $A$ ,如果满足 $$ ( A \alpha , A \beta )=( \alpha , \beta ), $$ 就称为 $V$ 的一个酉变换.酉变换在标准正交基下的矩阵是酉矩阵. 如矩阵 $A$ 满足 $$ \bar{A}^{T}=A, $$ 则叫埃尔米特矩阵.在酉空间 $C ^n$ 中令 $$ A \left(\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right)=A\left(\begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array}\right) $$ 则 $$ ( A \alpha , \beta )=( \alpha , A \beta ) $$ $A$ 也是对称变换..
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近世代数对数学的整体思考(线性空间、欧氏空间、酉空间、巴拿赫空间)
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