Процессом ортогонализации системы векторов [latex]a_{1}, a_{2}, …, a_{s}[/latex] называется переход от данной системы к системе [latex]b_{1}, b_{2}, …, b_{s}[/latex], построенной следующим образом: [latex]b_{1}=a_{1}[/latex]; [latex]b_{k}=a_{k}-\sum\limits_{i=1}^{k-1}c_{i}b_{i} (k=2, 3, …, s)[/latex], где [latex]c_{i}=\frac{(a_{k}, b_{i})}{(b_{i}, b_{i})}[/latex].
Система векторов евклидового пространства называется ортогональной, если все векторы этой системы попарно ортогональны между собой.
Всякая ортогональная система ненулевых векторов линейно независима. Если ортогональная система состоит из ненулевых векторов, то её можно нормировать. Нормированная ортогональная система называется ортонормированной.
Процесс ортогонализации Грама Шмидта :
Данный алгоритм позволяет из множества ЛНЗ (линейно независимых) векторов [latex]m_{1}, …, m_{n}[/latex] построить множество ортогональных векторов [latex]t_{1}, …, t_{n} [/latex]или ортонормированных векторов [latex]k_{1}, …, k_{n}[/latex], однако при условии, что выполняется данное условие: каждый вектор [latex]t_{j}[/latex] либо же [latex]k_{j}[/latex] выражается линейной комбинацией векторов [latex]m_{1}, …, m_{j}[/latex].
Оператором проекции является выражение: [latex]pro j_{t}m=\frac{(m, t)}{(t, t)}t[/latex], где [latex](m, t)[/latex] — скалярное произведение вектора [latex]m[/latex] и [latex]t[/latex].
Процесс Грама Шмидта:
[latex]\begin{matrix}t_{1} =m_{1} &(1) \\ t_{2} =m_{2}-proj_{t_{1}}m_{2} &(2) \\ t_{3} =m_{3}-proj_{t_{1}}m_{3}-proj_{t_{2}}m_{3} &(3) \\ t_{4} =m_{4}proj_{t_{1}}m_{4}-proj_{t_{2}}m_{4}-proj_{t_{3}}m_{4} & (4)\\ . & & \\ .& & \\ .& & \\t_{n}=m_{n}-\sum\limits_{j=1}^{n-1}proj_{t_{j}}m_{n} & (n) \\ \end{matrix}[/latex]
Элемент [latex]k_{j}[/latex] выражается так: [latex]k_{j}=\frac{t_{j}}{\left \| t_{j} \right \|}[/latex]. Результатом данных преобразований может быть либо система ортогональных векторов [latex]t_{1}, …, t_{n}[/latex], либо ортонормированных векторов [latex]k_{1}, …, k_{n}[/latex]. (База евклидового пространства называется ортонормированной, если она ортогональна, а все её векторы нормированы. Вектор называется нормированным,если его скалярный квадрат равен единице.)
Пример:
Для того, чтобы построить ортогональный базис подпространства, натянутого на данную систему векторов, нужно применить процесс ортогонализации:
[latex]\begin{matrix}(1, 2, 2, -1 )\\ (1, 1, -5, 3)\\ (3, 2, 8, -7)\end{matrix}[/latex]
Решение:
Дано: [latex]m_{1}=(1, 2, 2, -1 ), m_{2}=(1, 1, -5, 3), m_{3}=(3, 2, 8, -7)[/latex]. Вычислить: [latex]\begin{Vmatrix}m_{1}\end{Vmatrix}=\sqrt{(m_{1}, m_{1})}=\sqrt{1+4+4+1}=\sqrt{10}[/latex]. Возьмём такое [latex]t_{1}=m_{1};t_{1}=(1, 2, 2,-1)[/latex]. Далее высчитаем: [latex](t_{1}, t_{1})=1+4+4+1=10[/latex]. Далее положим такое [latex]t_{2}=m_{2}-\frac{(m_{2},m_{1})}{(t_{1},t_{1})}t_{1}=(1, 1, -5, 3)-\frac{(1+2-10-3)}{10}(1, 2, 2, -1)=(1, 1,-5, 3)+\frac{10}{10}(1, 2 , 2, -1)=(2, 3, -3, 2)=1\cdot 1+1\cdot 2-5\cdot 2+3\cdot (-1)=10.[/latex]Аналогично, [latex]t_{3}=m_{3}-\frac{(m_{3},t_{2})}{(t_{2},t_{2})}t_{2}-\frac{(m_{3},t_{1})}{(t_{1},t_{1})}t_{1}=(3, 2, 8, -7)+(2, 3, -3, 2)-(3, 6, 6, -3)=[/latex]
[latex](2, -1, -1,-2)[/latex], где [latex](m_{3},t_{2})=6+6-24-14=-26, [/latex]
[latex](t_{2},t_{2})=4+9+9+4=26[/latex] и [latex](m_{3}, t_{1})=3+4+16+7=30[/latex].
Ответ: (1, 2, 2, -1 ), (2, 3, -3, 2), (2, -1, -1,-2).
[latex]t_{n}=m_{n}-\sum\limits_{i=1}^{n-1}\frac{(m_{n}, t_{i})}{(t_{i},t_{i})}t_{i}[/latex],
[latex](t_{1},…,t_{n})[/latex] — ортогональный базис;
[latex]\begin{Bmatrix}\frac{t_{1}}{\begin{Vmatrix}t_{1}\end{Vmatrix}},…,\frac{t_{n}}{\begin{Vmatrix}t_{n}\end{Vmatrix}}\end{Bmatrix} [/latex] — ортонормированный базис.
Список использованной литературы:
- Курош А. Г. Курс высшей алгебры — К. : Лань, 2004. — 431 с.(с.211-213)
- Проскуряков И. В. Сборник задач по линейной алгебре — К. : НАУКА, 1978. -384 с. (с. 177)
Подведем итоги.
