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\documentclass[a4paper,10pt]{scrartcl}
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\usepackage{amssymb, amsmath} % needed for math
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\usepackage{} % needed for math
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\usepackage[utf8]{inputenc} % this is needed for umlauts
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\usepackage[ngerman]{babel} % this is needed for umlauts
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\usepackage[T1]{fontenc} % this is needed for correct output of umlauts in pdf
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\usepackage[margin=2.5cm]{geometry} %layout
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\usepackage{hyperref} % links im text
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\usepackage{color}
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\usepackage{framed}
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\usepackage{enumerate} % for advanced numbering of lists
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\clubpenalty = 10000 % Schusterjungen verhindern
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\widowpenalty = 10000 % Hurenkinder verhindern
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\hypersetup{
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pdfauthor = {Martin Thoma},
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pdfkeywords = {Lineare Algebra},
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pdftitle = {Lineare Algebra - Definitionen}
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}
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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% Custom definition style, by %
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% http://mathoverflow.net/questions/46583/what-is-a-satisfactory-way-to-format-definitions-in-latex/58164#58164
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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\makeatletter
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\newdimen\errorsize \errorsize=0.2pt
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% Frame with a label at top
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\newcommand\LabFrame[2]{%
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\fboxrule=\FrameRule
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\fboxsep=-\errorsize
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\textcolor{FrameColor}{%
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\fbox{%
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\vbox{\nobreak
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\advance\FrameSep\errorsize
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\begingroup
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\advance\baselineskip\FrameSep
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\hrule height \baselineskip
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\nobreak
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\vskip-\baselineskip
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\endgroup
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\vskip 0.5\FrameSep
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\hbox{\hskip\FrameSep \strut
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\textcolor{TitleColor}{\textbf{#1}}}%
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\nobreak \nointerlineskip
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\vskip 1.3\FrameSep
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\hbox{\hskip\FrameSep
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{\normalcolor#2}%
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\hskip\FrameSep}%
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\vskip\FrameSep
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}}%
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}}
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\definecolor{FrameColor}{rgb}{0.25,0.25,1.0}
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\definecolor{TitleColor}{rgb}{1.0,1.0,1.0}
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\newenvironment{contlabelframe}[2][\Frame@Lab\ (cont.)]{%
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% Optional continuation label defaults to the first label plus
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\def\Frame@Lab{#2}%
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\def\FrameCommand{\LabFrame{#2}}%
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\def\FirstFrameCommand{\LabFrame{#2}}%
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\def\MidFrameCommand{\LabFrame{#1}}%
|
|
\def\LastFrameCommand{\LabFrame{#1}}%
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\MakeFramed{\advance\hsize-\width \FrameRestore}
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}{\endMakeFramed}
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\newcounter{definition}
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\newenvironment{definition}[1]{%
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\par
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\refstepcounter{definition}%
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\begin{contlabelframe}{Definition \thedefinition:\quad #1}
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\noindent\ignorespaces}
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{\end{contlabelframe}}
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|
\makeatother
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
|
|
% Custom satz style
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
|
|
\makeatletter
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|
\newcounter{satz}
|
|
\newenvironment{satz}[1]{%
|
|
\par
|
|
\refstepcounter{satz}%
|
|
\begin{contlabelframe}{Satz \thedefinition:\quad #1}
|
|
\noindent\ignorespaces}
|
|
{\end{contlabelframe}}
|
|
\makeatother
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|
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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|
% Begin document %
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
|
|
\begin{document}
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\section{Lineare Algebra I}
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\begin{definition}{injektiv, surjektiv und bijektiv}
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Sei $f: A \rightarrow B$ eine Abbildung.
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\begin{enumerate}[(a)]
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|
\item $f$ heißt \textbf{surjektiv} $:\Leftrightarrow f(A) = B$
|
|
\item $f$ heißt \textbf{injektiv} $:\Leftrightarrow \forall x_1, x_2 \in A: x_1 \neq x_2 \Rightarrow f(x_1) \neq f(x_2)$
|
|
\item $f$ heißt \textbf{bijektiv} $:\Leftrightarrow f$ ist surjektiv und injektiv
|
|
\end{enumerate}
|
|
\end{definition}
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|
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|
\begin{definition}{Relation}
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|
Seien A und B Mengen. $R \subseteq A \times B$ heißt \textbf{Relation}.
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\end{definition}
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\begin{definition}{Ordnungsrelation}
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Eine Relation $\leq$ heißt Ordnungsrelation in A und $(A, \leq)$ heißt
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(partiell) geordnete Menge, wenn für alle $a, b, c \in A$ gilt:
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\begin{description}
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\item[O1] $a \leq a$ (reflexiv)
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|
\item[O2] $a \leq b \land b \leq a \Rightarrow a = b$ (antisymmetrisch)
|
|
\item[O3] $a \leq b \land b \leq c \Rightarrow a \leq c$ (transitiv)
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|
\end{description}
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|
|
|
\noindent $(A, \leq)$ heißt total geordnet $:\Leftrightarrow \forall a, b, \in A: a \leq b \lor b \leq a$
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\end{definition}
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\begin{definition}{Äquivalenzrelation}
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|
Sei $R \subseteq A \times A$ eine Relation.
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|
R heißt Äquivalenzrelation, wenn für alle $a, b, c \in A$ gilt:
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|
\begin{description}
|
|
\item[Ä1] $a R a$ (reflexiv)
|
|
\item[Ä2] $a R b \Rightarrow b R a$ (symmetrisch)
|
|
\item[Ä3] $a R b \land b R c \Rightarrow a R c$ (transitiv)
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|
\end{description}
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|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{Assoziativität}
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|
Sei A eine Menge und $*$ eine Verknüpfung auf A.\\
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|
A heißt \textbf{assoziativ} $:\Leftrightarrow \forall a, b, c \in A: (a * b) * c = a * (b*c)$
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|
\end{definition}
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\begin{definition}{Gruppe}
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|
Sei G eine Menge und $*$ eine Verknüpfung auf G.\\
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|
$(G, *)$ heißt \textbf{Gruppe} $: \Leftrightarrow$
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|
\begin{description}
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|
\item[G1] $\forall a, b, c \in G: (a * b)*c=a*(b*c)$ (assoziativ)
|
|
\item[G2] $\exists e \in G \forall a \in G: e * a = a = a * e$ (neutrales Element)
|
|
\item[G3] $\forall a \in G \exists a^{-1} \in G: a^{-1}*a=e=a*a^{-1}$ (inverses Element)
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|
\end{description}
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|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{abelsche Gruppe}
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|
Sei $(G, *)$ eine Gruppe.
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|
$(G, *)$ heißt \textbf{abelsche Gruppe} $: \Leftrightarrow$
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|
\begin{description}
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|
\item[G4] $\forall a, b \in G: a * b = b * a$ (kommutativ)
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|
\end{description}
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\end{definition}
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\begin{definition}{Ring}
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|
Sei R eine Menge und $+$ sowie $cdot$ Verknüpfungen auf R.\\
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|
$(R, +, \cdot)$ heißt \textbf{Ring} $: \Leftrightarrow$
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|
\begin{description}
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|
\item[R1] $(R, +)$ ist abelsche Gruppe
|
|
\item[R2] $\cdot$ ist assoziativ
|
|
\item[R3] Distributivgesetze: $\forall a, b, c \in R: a \cdot (b+c) = a \cdot b + a \cdot c$ und $(b+c)\cdot a = b \cdot a + c \cdot a$
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|
\end{description}
|
|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{Nullteiler}
|
|
Sei $(R, +, \cdot)$ ein Ring.\\
|
|
$a \in R$ heißt (linker) \textbf{Nullteiler} $:\Leftrightarrow a \neq 0 \land \exists b: a \cdot b = 0$
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|
\end{definition}
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\begin{definition}{Ringhomomorphismus}
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|
Seien $(R_1, +, \cdot)$ und $(R_2, +, \cdot)$ Ringe und $\Phi:R_1 \rightarrow R_2$ eine Abbildung.\\
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|
$\Phi$ heißt \textbf{Ringhomomorphismus} $:\Leftrightarrow \forall x,y \in R_1: \Phi(x+y) = \Phi(x) + \Phi(y)$ und $\Phi(x \cdot y) = \Phi(x) \cdot \Phi(y)$
|
|
\end{definition}
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|
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|
\begin{definition}{Körper}
|
|
Sei $(\mathbb{K}, +, \cdot)$ ein Ring.\\
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|
$(\mathbb{K}, +, \cdot)$ heißt \textbf{Körper} $:\Leftrightarrow (\mathbb{K} \setminus \{0\}, \cdot)$ ist eine abelsche Gruppe.
|
|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{Charakteristik}
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|
Sei $(\mathbb{K}, +, \cdot)$ ein Körper.\\
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|
Falls es ein $m \in N^+$ gibt, sodass
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|
\[ \underbrace{1+1+ \dots + 1}_{m \text{ mal}} = 0 \]
|
|
gilt, so heißt die kleinste solche Zahl $p$ die Charakteristik ($\text{char } \mathbb{K}$) von $\mathbb{K}$.
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|
Gibt es kein solches $m$, so habe $\mathbb{K}$ die Charaktersitik 0.
|
|
\end{definition}
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\begin{definition}{Vektorraum}
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|
Sei $(\mathbb{K}, +, \cdot)$ ein Körper und $V$ eine Menge mit einer Addition
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|
\[ +: V \times V \rightarrow V, (x,y) \mapsto x + y \]
|
|
und einer skalaren Multiplikation
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|
\[ \cdot: \mathbb{K} \times V \rightarrow V, (\lambda, x) \mapsto \lambda \times x \]
|
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|
|
heißt $\mathbb{K}$-Vektorraum, falls gilt:
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|
\begin{description}
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|
\item[V1] $(V, +)$ ist abelsche Gruppe
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|
\item[V2] für alle $\lambda, \mu \in \mathbb{K}$ und alle $x, y \in V$ gilt:
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|
\begin{enumerate}[(a)]
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|
\item $1 \cdot x = x$
|
|
\item $\lambda \cdot (\mu \cdot x) = (\lambda \cdot \mu) \cdot x$
|
|
\item $(\lambda + \mu) \cdot x = \lambda \cdot x + \mu \cdot x$
|
|
\item $\lambda \cdot (x+y) = \lambda \cdot x + \lambda \cdot y$
|
|
\end{enumerate}
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|
\end{description}
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|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{Lineare Unabhängigkeit}
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Sei V ein $\mathbb{K}$-Vektorraum. Endlich viele Vektoren $v_1, \dots, v_k \in V$
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|
heißen \textbf{linear unabhängig}, wenn gilt:
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|
\[ \displaystyle \sum_{i=1}^{k} \lambda_i v_i = 0 \Rightarrow \lambda_1 = \lambda_2 = \dots = \lambda_k = 0 \]
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|
\end{definition}
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|
|
\clearpage
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|
\section{Lineare Algebra II}
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|
\begin{definition}{Bilinearform}
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Sei V ein reeler Vektorraum. Eine \textbf{Bilinearform} auf V ist eine
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|
Abbildung
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\[ F: V \times V \rightarrow \mathbb{R}, ~~~ (a,b) \mapsto F(a,b), \]
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|
die in jedem Argument linear ist, d.h. für alle $a, a_1, a_2, b, b_1, b2 \in V$
|
|
und alle $\lambda_1, \lambda_2, \mu_1, \mu_2 \in \mathbb{R}$ gilt:
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|
\begin{align*}
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|
F(\lambda_1 \cdot a_1 + \lambda_2 \cdot a_2, b) &= \lambda_1 \cdot F(a_1, b) + \lambda_2 \cdot F(a_2, b)\\
|
|
F(a, \mu_1 \cdot b_1 + \mu_2 \cdot b_2) &= \mu_1 \cdot F(a, b_1) + \mu_2 \cdot F(a, b_2)
|
|
\end{align*}
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{symmetrische Bilinearform}
|
|
Sei F eine Bilinearform.\\
|
|
F heißt \textbf{symmetrisch} $:\Leftrightarrow F(a,b) = F(b,a)$.
|
|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{positiv definite Bilinearform}
|
|
Sei F eine Bilinearform.\\
|
|
F heißt \textbf{positiv definit} $:\Leftrightarrow \forall a \in V: F(a,a) \geq 0 \land ( F(a,a) = 0 \Leftrightarrow a = 0)$.
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{Skalarprodukt}
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|
Für reele Vektorräume gilt:\\
|
|
Eine symmetrische, positiv definite Bilinearform heißt \textbf{Skalarprodukt}.
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|
\end{definition}
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\begin{definition}{euklidischer Vektorraum}
|
|
Sei V ein reeler Vektorraum und F ein Skalarprodukt auf V. Dann
|
|
heißt (V, F) ein \textbf{euklidischer Vektorraum}.
|
|
\end{definition}
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|
|
\begin{definition}{Hermitesche Form}
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|
Sei V ein komplexer Vektorraum. Eine Abbildung
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|
\[ F:V \times V \rightarrow \mathbb{C}, ~~~ (a,b) \mapsto F(a,b) \]
|
|
heißt \textbf{hermitesche Form} auf V, falls für alle $a, a_1, a_2, b$
|
|
und alle $\lambda_1, \lambda_2 \in \mathbb{C}$ gilt:
|
|
\begin{align*}
|
|
F(\lambda_1 \cdot a_1 + \lambda_2 \cdot a_2, b) &= \lambda_1 \cdot F(a_1, b) + \lambda_2 \cdot F(a_2, b)\\
|
|
F(b, a) &= \overline{F(a, b)}
|
|
\end{align*}
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{Skalarprodukt}
|
|
Für komplexe Vektorräume gilt:\\
|
|
Eine symmetrische, positiv definite Hermitesche Form heißt \textbf{Skalarprodukt}.
|
|
\end{definition}
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|
\begin{definition}{unitärer Vektorraum}
|
|
Sei V ein komplexer Vektorraum und F ein Skalarprodukt auf V. Dann
|
|
heißt (V, F) ein \textbf{unitärer Vektorraum}.
|
|
\end{definition}
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|
|
\begin{definition}{hermitesche Matrix}
|
|
Sei $A \in \mathbb{C}^{n \times n}$ eine Matrix.\\
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|
$A$ heiß hermitesch $: \Leftrightarrow \overline{A}^T = A$
|
|
\end{definition}
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\begin{definition}{positiv definite Matrix}
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|
Sei A eine symmetrische (bzw. hermitesche) Matrix. \\
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|
A heißt \textbf{positiv definit} $: \Leftrightarrow x^T G x > 0 $
|
|
für alle $x \in \mathbb{R}^n, x \neq 0$ bzw. $z^T G \overline z > 0$ für
|
|
alle $x \in \mathbb{C}^n, z \neq 0 $.
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{satz}{Cauchy-Schwarz Ungleichung}
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|
In einem euklidischen oder unitären Vektorraum $V, \langle, \rangle$ gilt für alle $a, b \in V$
|
|
\[ |\langle a, b \rangle |^2 \leq \langle a, a \rangle \langle b, b \rangle \]
|
|
Gleichheit gilt genau dann, wenn a und b linear abhängig sind.
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|
\end{satz}
|
|
|
|
\begin{definition}{Norm}
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|
Sei V ein reeler oder komplexer Vektorraum. Eine \textbf{Norm} auf V
|
|
ist eine Funktion
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\[ \| \| : V\to{\mathbb R}, ~~~ x \mapsto \| x \| \]
|
|
mit folgenden Eigenschaften:\\
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Für alle $\lambda \in \mathbb{R}$ (oder $\mathbb{C}$) und alle $a, b \in V $ gilt:\\
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|
\begin{enumerate}[(i)]
|
|
\item $\| \lambda a\| = | \lambda | \cdot \|a \|$ (homogen)
|
|
\item $\| a+b \| \leq \| a \| + \| b \|$ (Dreiecks-Ungleichung)
|
|
\item $\| a \| \geq 0 \land \| a \| = 0 \Leftrightarrow a = 0$ (positiv definit)
|
|
\end{enumerate}
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{satz}{induzierte Norm}
|
|
Es sei $V, \langle, \rangle$ ein euklidischer oder unitärer Vektorraum.
|
|
Dann ist die Funktion
|
|
\[ \| \| : V \rightarrow \mathbb{R} \text{ definiert durch } \|a\| := \sqrt{\langle a, a \rangle}\]
|
|
eine Norm.
|
|
\end{satz}
|
|
|
|
\begin{satz}{Parallelogramm-Identität}
|
|
\begin{enumerate}[(a)]
|
|
\item Sei $(V, \langle, \rangle)$ ein euklidischer oder unitärer
|
|
Vektorraum mit zugehöriger Norm $\|\|$. Dann gilt die
|
|
\textbf{Parallelogramm-Identität}, d.h. für alle $a, b \in V$ ist
|
|
\[ \| a+ b \|^2 + \| a - b \|^2 = 2 \| a \|^2 + 2 \| b \|^2 \]
|
|
\item Ist umgekehrt $\|\|$ eine Norm auf einem reelen Vektorraum V,
|
|
die die Parallelogramm-Identität erfüllt, so existiert ein
|
|
Skalarprodukt $\langle, \rangle$ auf V mit $\|a\| = \sqrt{\langle a, a \rangle}$
|
|
für alle $a \in V$.
|
|
\end{enumerate}
|
|
\end{satz}
|
|
|
|
\begin{definition}{Metrik}
|
|
Für eine beliebige Menge M heißt eine Funktion $d:M \times M \rightarrow \mathbb{R}$
|
|
eine \textbf{Metrik}, wenn d die folgenden Eigenschaften erfüllt:
|
|
\begin{enumerate}[(i)]
|
|
\item $\forall p, q \in M: d(p, q) = d(q, p)$ (symmetrie)
|
|
\item $\forall p, q, r \in M: d(p, r) \leq d(p, q) + d(q,r)$ (Dreiecks-Ungleichung)
|
|
\item $\forall p, q \in M: d(p, q) \geq 0$ und
|
|
$d(p,q) = 0 \Leftrightarrow p = q$ (positiv definit)
|
|
\end{enumerate}
|
|
|
|
Das Paar $(M, d)$ heißt dann \textbf{metrischer Raum}.
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{diskrete Metrik}
|
|
Sei M eine Menge. Dann ist die diskrete Metrik definiert durch:
|
|
\[ d(p,q) =
|
|
\left\{
|
|
\begin{array}{ll}
|
|
0 & \mbox{falls } p = q \\
|
|
1 & \mbox{falls } p \neq q
|
|
\end{array}
|
|
\right.\]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{satz}{Norm induziert Metrik}
|
|
Ein normierter Vektorraum ist ein metrischer Vektorraum.
|
|
\end{satz}
|
|
|
|
\begin{definition}{Cosinus}
|
|
\[ \cos \omega(a,b) = \frac{\langle a, b \rangle}{\|a\| \cdot \|b \|} \]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{orthogonalität von Vektoren}
|
|
Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum und $a, b \in V$.\\
|
|
\[ a \perp b :\Leftrightarrow \langle a, b \rangle = 0 \]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{Pythagoras}
|
|
Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum. Dann gilt in V:
|
|
\[ a \perp b \Rightarrow \|a\| + \|b\| = \|a+b\|^2\]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{Orthogonalkomplement}
|
|
Die Menge $U^\perp := \{x \in V | \langle x, u \rangle = 0~~\forall u \in U\}$
|
|
heißt \textbf{Orthogonalkomplement} von U in V.
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{Orthogonalprojektion}
|
|
Die \textbf{Orthogonalprojektion} von V auf U (in Richtung $U^\perp$)
|
|
ist die Abbildung
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|
\[\pi_U : V \rightarrow U \subseteq V, ~~~ v = u + u^\perp \mapsto u.\]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{satz}{Eigenschaften der Orthogonalprojektion}
|
|
Für die Orthogonalprojektion $\pi_U$ eines Vektorraumes V auf einen
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|
Unterraum U gilt:
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|
\begin{enumerate}
|
|
\item $\pi_U$ ist linear und $\pi_U^2 = \pi_U \circ \pi_U = \pi_U$.
|
|
\item Bild $\pi_U = U$, Kern $\pi_U = U^\perp$.
|
|
\item $\pi_U$ verkürzt Abstände: Für alle $v, w \in V$ gilt:\\
|
|
$d(\pi_U(v), \pi_U(w)) = \| \pi_U(v) - \pi_U(w) \| \leq \| v- w \| = d(v,w)$
|
|
\end{enumerate}
|
|
\end{satz}
|
|
|
|
\begin{definition}{Abstand}
|
|
Seien $(M, d)$ ein metrischer Raum und $A, B \subseteq M$ zwei Teilmengen.
|
|
Der \textbf{Abstand} von A und B ist definiert durch
|
|
\[d(A, B) := \inf\{d(a,b) | a \in A, b \in B\}\]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{definition}{orthogonale und unitäre Matrizen}
|
|
Eine reele bzw. komplexe $n \times n$-Matrix A heißt
|
|
\textbf{orthogonal} bzw. \textbf{unitär}, falls gilt
|
|
\[A^T A = E_n ~~~ \text{ bzw. } ~~~ A^T \overline A = E_n\]
|
|
\end{definition}
|
|
|
|
\begin{satz}{Charakterisierung von orthogonalen Matrizen}
|
|
Sei $A \in \mathbb{R}^{n \times n}$. Folgende Aussagen sind äquivalent:
|
|
\begin{enumerate}[(a)]
|
|
\item A ist eine orthogonale Matrix.
|
|
\item A ist regulär und $A^{-1} = A^T$.
|
|
\item Die Spaltenvektoren (bzw. die Zeilenvektoren) von A bilden eine
|
|
Orthonormalbasis von $\mathbb{R}^n$ bzgl. des Standardskalarproduktes
|
|
\end{enumerate}
|
|
|
|
Analog für unitäre Matrizen.
|
|
\end{satz}
|
|
|
|
\begin{satz}{Folgerungen}
|
|
\begin{enumerate}[(a)]
|
|
\item Für eine orthogonale Matrix A gilt: $\det A = \pm 1$.
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\item Für eine unitäre Matrix gilt: $| \det A | = 1$.
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\end{enumerate}
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\end{satz}
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\begin{definition}{Adjungierte lineare Abbildung}
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Es seien $(V, \langle, \rangle_V)$ und $(W, \langle, \rangle_W)$
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zwei Vektorräume mit Skalarprodukt und $\Phi: V \rightarrow W$ eine
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lineare Abbildung. Eine lineare Abbildung $\Phi^*: W \rightarrow V$
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heißt zu $\Phi$ \textbf{adjungierte lineare Abbildung}, falls für
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alle $x \in V$ und alle $y \in W$ gilt:
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\[\langle \Phi(x), y \rangle_W = \langle x, \Phi^*(y) \rangle_V\]
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\end{definition}
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\begin{satz}{Spektralsatz}
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Es sei V ein n-dimensionaler Vektorraum mit Skalarprodukt und
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$\Phi: V \rightarrow V$ ein selbstadjungierter Endomorphismus. Dann
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ist $\Phi$ diagonalisierbar.
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Genauer: Es exisitiert eine Orthonormalbasis B von V, die aus
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Eigenvektoren von $\Phi$ besteht und die Abbildung von $\Phi$ bzgl.
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dieser Orthonormalbasis hat Diagonalform
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\[M_B^B(\Phi) = \begin{pmatrix}
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\lambda_1 & & 0\\
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& \ddots & \\
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0 & & \lambda_n
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\end{pmatrix}\]
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wobei $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ die $n$ (reelen) Eigenwerte von
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$\Phi$ sind.
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\end{satz}
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\begin{satz}{Kriterium für "positiv definit"}
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Sei A eine reele, symmetrische Matrix.\\
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A ist positiv definit $\Leftrightarrow$ alle Eigenwerte von A sind positiv.
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\end{satz}
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\end{document}
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