Как настроить смартфоны и ПК. Информационный портал
  • Главная
  • Вконтакте
  • Найти сопряженный оператор пример. Собственные значения и собственные элементы

Найти сопряженный оператор пример. Собственные значения и собственные элементы

Пусть X – банахово пространство и А – ограниченный линейный оператор, определенные на Х, с областью значений в банаховом пространстве Y. Пусть х ÎХ и f ÎY*. Тогда определено значение f(Ax), при этом выполняются неравенства | f(Ax)| £ ||f ||?||Ax|| £ ||f ||?||A||?||x||.

Эти неравенства показывают, что линейный функционал j(х), определенный равенством j(х) = f(Ax), является ограниченным функционалом. Таким образом, каждому линейному ограниченному функционалу f ÎY с помощью оператора А ставится в соответствие линейный непрерывный функционал j ÎХ*. Меняя элемент f мы будем получать, вообще говоря, разные элементы j; тем самым мы получаем оператор

определенный на Y*, с областью значений в пространстве X*. Этот оператор A* связан с оператором А равенством (A*f)(x) = f(Ax). Если применить введенное в п. 2 обозначение для линейного функционала f(x) = (x, f), то связь операторов будет выглядеть симметрично:

(Ax, f)=(x, A*f). (1)

Оператор A* однозначно определяется формулой (1) и называется оператором, сопряженным с оператором А.

Действительно, если для всех x и y имеют место равенства

(Ax, y) = (x, A*y) = (x, A 1 *y),

то отсюда по следствию 4 из теоремы Хана-Банаха следует, что A 1 *y= A*y для всех y, а это означает, что A*=A 1 *.

Теорема 11. Сопряженный оператор A* – линейный и .

Доказательство. Докажем аддитивность оператора A*. Действительно, если y, z ÎY*, то из рассуждений выше вытекает существование единственного элемент (y + z)* ÎX, что (Ax, y + z)=(x, (y + z)*) при всех x ÎX.

С другой стороны, с помощью формулы (1) имеем

(Ax, y + z) = (Ax, y) + (Ax, z) = (x, A*y) + (x, A*z) = (x, A*y + A*z) = (x, (y+z)*),

т.е. (y+z)* = A*x + A*y, откуда A*(y+z)=A*y+A*z. Это доказывает аддитивность оператора А*. Однородность также легко проверяется.

Для вычисления нормы оператора А* проведем оценки

Отсюда следует, что оператор A* – ограниченный и .

У оператора A*, в свою очередь, есть сопряженный – A**, определяемый равенством, аналогичным (1)

(A*y, x) = (y, A**x) (2).

Но, так как из (2) A**x определяется однозначно для каждого xÎХ, то из сопоставления равенств (1) и (2) следует, что

(Ax, y) = (A**x, y) "хÎХ, "yÎY.

В силу следствия 4 из теоремы Хана-Банаха последнее означает, что A**x=Ax для всех xÎX, т.е. A**= A на пространстве Х. Применяя доказанное неравенство для нормы сопряженного оператора к A* и A**, имеем , что и дает требуемое равенство: . Теорема доказана.

Теорема. 12. Если А и В линейные ограниченные операторы из банахова пространства Х в банахово пространство Y, то

1. (А+В)*=А*+В*

2. (λА)*= λА*

3. В предположении Х = Y, справедливо равенство (АВ)*=В*А*.

Доказательство. Вышеуказанные свойства вытекают из следующих соотношений:

1. ((A+B)x, y) = (Ax, y) + (Bx, y) =(x, A*y) + (x, B*y) = (x, (A* + B*)y);

2. ((λA)x ,y) = λ(Ax ,y) = λ(x, A*y) = (x, (λA*y));

3. ((AB)x, y) = (A(Bx), y) = (Bx, A*y) = (x, B*(A*y)) = (x, (B*A*)y).

Теорема доказана.

Пример 8. В пространстве L 2 рассмотрим интегральный оператор Фредгольма

с ядром, имеющим интегрируемый квадрат. Имеем, используя теорему Фубини,

, где

.

Таким образом, переход к сопряженному оператору заключается в том, что интегрирование ведется по первой переменной. Тогда как в исходном операторе оно ведется по второй.

Еще по теме 6. Сопряженный оператор. Условия существования сопряженного оператора. Замкнутость сопряженного оператора. Сопряженный оператор к ограниченному оператору и его норма.:

  1. 2. Теорема Шаудера о полной непрерывности сопряженного оператора. Уравнения первого и второго рода с вполне непрерывными операторами. Теорема о замкнутости области значений оператора
  2. 1. Линейные операторы в линейных нормированных пространствах. Равносильность непрерывности и ограниченности линейного оператора. Понятие нормы ограниченного оператора. Различные формулы для вычисления норм. Примеры линейных ограниченных операторов.
  3. 4. Ядро оператора. Критерий ограниченности обратного оператора. Теоремы об обратном операторе
  4. 2. Пространство линейных непрерывных операторов и его полнота относительно равномерной сходимости операторов
  5. 5. Примеры обратных операторов. Обратимость операторов вида (I - A) и (A - C).
  6. 1. Вполне непрерывные операторы и их свойства. Операторы Фредгольма и Гильберта-Шмидта
  7. 6. График оператора и замкнутые операторы. Критерий замкнутости. Теорема Банаха о замкнутом графике. Теорема об открытом отображении

Изучим дополнительные свойства линейных операторов, связанные с понятием ортогональности в евклидовом пространстве. Вначале докажем следующее свойство: если A и B – линейные операторы, действующие в n -мерном евклидовом пространстве V , и (x , Ay ) = (x , By ), x , y V , то A = B .

В самом деле, положив в равенстве (x , Ay ) = (x , By ) Û (x , (A B )y ) = 0 вектор x = (A B )y , получим ((A B )y , (A B )y ) = ||(A B )y || 2 = 0, y V , что равносильно равенству (A B )y = 0 , y V , т. е. A B = O , или A = B .

Определение 11.1. Линейный оператор A * называется сопряженным оператору A , если

(Ax , y ) = (x , A * y ), x , y V . (11.1)

Естественно возникает вопрос: существует ли для заданного оператора A сопряженный?

Теоремa 11.1. Каждый линейный оператор A имеет единственный сопряженный оператор A * .

Доказательство. Выберем в пространстве V ортонормированный базис u 1 , u 2 ,…, u n . Каждому линейному оператору A : V ®V в этом базисе отвечает матрица А = , i , j = 1, 2,..., n . Пусть – матрица, полученная из матрицы А транспонированием. Ей соответствует линейный оператор B . Тогда

(Au j , u i ) = (а 1 j u 1 + а 2 j u 2 +…+ а nj u n , u i ) = а ij ;

(u j , Bu i ) = (u j , а i 1 u 1 + а i 2 u 2 +…+ а in u n ) = а ij .

(Au j , u i ) = (u j , Bu i ), i , j = 1, 2,..., n . (11.2)

Пусть далее x = x 1 u 1 + x 2 u 2 +…+ x n u n и y = у 1 u 1 + у 2 u 2 +…+ у n u n – любые два вектора из V . Рассмотрим скалярные произведения (Ax , y ) и (x , By ):

(Ax , y ) = (Au j , u i ),

(x , By ) = (u j , Bu i ).

Сравнивая эти выражения с учетом равенства (11.2) и отмеченного выше свойства, получаем равенство (Ax , y ) = (x , By ), x , y V , т. е. B = A * .

Таким образом, доказано, что для каждого линейного оператора A в конечномерном евклидовом пространстве существует сопряженный ему оператор A * , матрица которого в любом ортонормированном базисе является транспонированной по отношению к матрице оператора A . Единственность оператора A * следует из определения сопряженного оператора и доказанного выше свойства.¨

Легко убедиться в том, что оператор A * , сопряженный линейному оператору A , является линейным.

Итак, оператор A * линеен и ему соответствует матрица A * . Поэтому соответствующее формуле (11.1) матричное соотношение имеет вид

(А x , y ) = (x , A * y ), x , y V .

Сопряженные операторы обладают следующими свойствами:

1°. Е * = Е .

2°. (A *) * = A .

3°. (A + B ) * = A * + B * .

4°. (А ) * = A * , R .

5°. (AB ) * = B * A * .

6°. (A –1) * = (A *) –1 .

Справедливость свойств 1°–5° вытекает из свойств транспонирования матриц.

Убедимся в справедливости свойства 6°. Пусть A –1 существует. Тогда из равенств AA –1 = A –1 A = Е и свойств 1°, 5° вытекает, что (AA –1) * = (A –1 A ) * = Е * = = Е и (AA –1) * = (A –1) * A * , (A –1 A ) * = A * (A –1) * , т. е. что (A –1) * = (A *) –1 . Отсюда получаем еще одно важное свойство транспонирования матриц:


(A –1) * = (A *) –1 .

Пример 1. Пусть A – поворот евклидовой плоскости R 2 на угол j с матрицей

в ортонормированном базисе i , j . Тогда матрицей сопряженного оператора в этом базисе является

= .

Следовательно, A * – поворот плоскости на угол j в противоположном направлении.·

Ненулевой элемент х G V называется собственным элементом линейного оператора А: V V, если найдется такое число Л - собственное значение линейного оператора А, что Пример 1. Всякий многочлен нулевой степени является собственным элементом оператора дифференцирования соответствующее собственное значение равно нулю: Пример 2. Оператор дифференцирования Собственные значения и собственные элементы. Сопряженный оператор. собственных элементов не имеет. Пусть некоторый тригонометрический многочлен a cos t + 0 sin t после дифференцирования переходит в пропорциональный: Это означает, что или, что то же, Последнее равенство выполняется в том и только в том случае, если откуда вытекает, что a = р = 0 и, значит, многочлен может быть только нулевым. Теорема 6. Вещественное число А является собственным значением линейного оператора А в том и только в том случае, когда это число - корень его характеристического многочлена: х(А) = 0. Неоходимость. Пусть А - собственное значение оператора А. Тогда найдется ненулевой элемент х, для которого Ах = Ах. Пусть - базис пространства. Тогда последнее равенство можно переписать в эквивалентном матричном виде или, что то же, И этого, что х - собственный элемент, вытекает, что его координатный столбец х(с) ненулевой. Это означает, что линейная система (1) имеет ненулевое решение. Последнее возможно лишь при условии, что или, что то же, Достаточность. Способ построения собственного элемента. Пусть А - корень многочлена Рассмотрим однородную линейную систему с матрицей А(с) - АI: В силу условия (2) эта система имеет ненулевое решение,. Построим элемент х по правилу Координатный столбец х(с) этого элемента удовлетворяет условию или, что тоже, Последнее эквивалентно тому, что или, подробнее, Следовательно, х - собственный элементлинейного оператора Л, а А - соответствующее ему собственное значение. Замечание. Для нахождения всех собственных элементов, отвечающих заданному собственному значению А, необходимо построить ФСР системы (3). Пример 1. Найти собственные векторы линейного оператора действующего по правилу (оператор проектирования) (рис.6). М Рассмотрим действия линейного оператора Р на базисные векторы. Имеем Запишем матрицу оператора: Собственные значения и собственные элементы. Сопряженный оператор. построим характеристический многочлен и найдем его корни. Имеем Построим однородные линейные системы с матрицами: Получим соответственно: Найдем фундаментальные системы решений для каждой из этих систем. Имеем 1 Таким образом, собственными векторами этого оператора проектирования являются: вектор к с собственным значением 0 и любой вектор с собственным значением Пример 2. Найти собственные элементы линейного оператора дифференцирования V, действующего в пространстве Afj многочленов степени не выше двух: Матрица D заданного оператора в базисе I, t, О имеет вид характеристический многочлен -А3 имеет ровно один корень А = 0. Решением системы является набор 1,0,0, которому соответствует многочлен нулевой степени. §5. Сопряженный оператор В евклидовом пространстве над линейными операторами можноввестиешеоднодей-ствие - операцию сопряжения. Пусть V - n-мерное евклидово пространство. С каждым линейным оператором действующим в этом пространстве; естественно связан другой линейный оператор, сопряженный данному. Определение. Линейный оператор (читается: «а со звездой») называется сопряженным линейному оператору А: V -* V, если для любых элементов х и у из пространства V выполняется равенство Линейный оператор А*, сопряженный данному оператору А, всегда существует. Пусть с = (et,..., en) - ортобазис пространства V и А = А(с) = (о^) - матрица линейного оператора А в этом базисе, т. е. Непосредственными вычислениями можно убедиться в том, что для линейного оператора А": V -» V, определяемого по правилу равенство (1) выполненоприлюбыхх и у. Напомним,чтосогласнотеореме 1, для того, чтобы построить линейный оператор, достаточно задать его действие на базисные элементы. Пример. Введем в линейном пространстве М\ многочленов с вещественными коэффициентами степени не выше первой операцию скалярного умножения по следующему правилу. Пусть Положим Тем самым, М\ - двумерное евклидово пространство. Пусть V: М\ - М\ - оператор дифференцирования: V(a + d»f) = Ь. Построим сопряженный оператор. Матрица оператора V в этом базисе имеет вид. Тогда - матрица сопряженного оператора V, действующего по правилу: Для произвольного многочлена получаем Свойства операции сопряжения 1. Укаждоголинейногооператорасуществуетровноодинсопряженныйемуоператор. Пусть В и С - операторы, сопряженные заданном уоператору А. Это означает, что для любых элементов х и у из пространства V выполняются равенства Отсюда вытекает, что Собственные значения и собственные элементы. Сопряженный оператор. и, далее, В силу произвольности выбора элемента х заключаем, что элемент Ву-Су ортогонален любому элементу пространства V и, в частности, себе самому. Последнее возможно лишь в случае, когда By - Су = 0 и, значит, By = С у. Вследствие того, что у - произвольный элемент, получаем В ~ С. 2. (а.4)* = аЛ*, где а - произвольное вещественное число. Пусть A:V -+ V и B:V -+ V - линейные операторы. Тогда Свойства 2-5 легко вытекают из единственности сопряженного оператора. 6. Пусть с - ортобазис пространства V. Для того, чтобы операторы А: V V и В: V -» V были взаимносопряженными, т.е. выполнялись равенства В = А", А = В*, необходимо и достаточно, чтобы их матрицы А = А(с) и В = В(с) получались одна из другой транспонированием. Замечание. Подчеркнем, что свойство 6 справедливо только для матрии, построенных в ортонормнро-ванном базисе. Для произвольного базиса оно неверно. 7. Если линейный оператор А невырожден, то сопряженный ему оператор А* также невырожден и выполняется равенство

Обратный оператор

Пусть V -линейное пространство над полем Р, А - оператор (не обязательно линейный), действующий в V.

Определение. Оператор А называется обратимым, если существует такой оператор В, действующий в V, что ВА = АВ = I.

Определение. Оператор В, удовлетворяющий условию ВА = АВ = I, называется обратным к А и обозначается.

Таким образом, оператор, обратный к оператору А, удовлетворяет условию А=А = I. Для обратимого оператора А равенства Ах = y и у = х равносильны. Действительно, пусть Ах = у, тогда у =(Ах) = (А)х = Ix = х.

Если у = х, то

Ах = А(у) = (А)у = Iу = у.

Теорема. Если линейный оператор обратим, то обратный к нему оператор также является линейным.

Доказательство. Пусть А - обратимый линейный оператор, действующий в линейном пространстве V над полем Р, - оператор, обратный к А. Возьмем произвольные векторы и числа Положим, . Тогда А=, А=. В силу линейности оператора А

Отсюда получаем:

= = ,

То есть оператор является линейным.

Сопряженный линейный оператор

Пусть заданы два унитарных пространства X, Y.

Определение. Оператор А*, действующий из Y в X, называется сопряженным по отношению к оператору А, действующему из X в Y, если для любых векторов хХ, yY выполняется равенство

(Ах, у) = (х, А*у). (1)

Теорема. Для любого линейного оператора А существует сопряженный оператор А*, и притом только один.

Доказательство. Выберем в X какой-либо ортонормированный базис Для любого вектора хХ имеет место разложение

Если оператор А* существует, то, согласно этой формуле, для любого вектора yY имеем

Или по определению

Но это означает, что если оператор А* существует, то он единственный.

Построенный таким образом оператор А* является линейным. Он удовлетворяет и равенству (Ах, у) = (х, А*у). Действительно, учитывая ортонормированность системы и принимая во внимание (1), (2), получаем для любых векторов хХ, yY

(Ах, у) = (А) =,

(х, А*у) = (А) =

Теорема доказана.

Сопряженный оператор А* связан с оператором А определенными соотношениями. Отметим некоторые из них:

Доказательство. Рассмотрим произвольный оператор А и сопряженный к нему оператор А*. В свою очередь для оператора А* сопряженным будет оператор (А*)*. Теперь для любых хХ, yY имеем

(у, (А*)*х) = (А*у,х) == = (у,Ах).

Лучшие статьи по теме