Ортонормированный базис

Ортонормированный базис

Ортогональный (ортонормированный) базис — ортогональная (ортонормированная) система элементов линейного пространства со скалярным произведением, обладающая свойством полноты.

Конечномерный случай

Ортогональный базис — базис, составленный из попарно ортогональных векторов.

Ортонормированный базис удовлетворяет еще и условию единичности нормы всех его элементов. То есть это ортогональный базис с нормированными элементами.

Последнее удобно записывается при помощи дельта-символа Кронекера:

 ( e_i,e_j ) = \delta_{ij}\

то есть скалярное произведение каждой пары базисных векторов равно нулю, когда они не совпадают (i\ne j), и равно единице при совпадающем индексе, то есть когда берется скалярное произведение любого базисного вектора с самим собой.

Очень многое записывается в ортонормированном базисе гораздо проще, чем в произвольном, поэтому очень часто стараются использовать именно такие базисы, если только это возможно или использование какого-то специального неортогонального базиса не дает особых специальных удобств. Или если не отказываются от него в пользу базиса общего вида из соображений общности.

Ортонормированный базис является самодуальным (дуальный ему базис совпадает с ним самим). Поэтому в нем можно не делать различия между верхними и нижними индексами, и пользоваться, скажем, только нижними (как обычно и принято, если конечно при этом используются только ортонормированные базисы).

Линейная независимость следует из ортогональности, то есть достигается для ортогональной системы векторов автоматически.

Разложение вектора по ортонормированному базису:

\ \mathbf{a} = a_1 \mathbf{e_1} + a_2 \mathbf{e_2} + ... + a_n \mathbf{e_n}

можно найти так:

\ a_i = (\mathbf{a},\mathbf{e_i})

то есть каждый коэффициент разложения (координата) любого вектора в ортонормированном базисе равна просто скалярному произведению этого вектора на соответствующий базисный вектор.

Полнота ортонормированной системы векторов эквивалентна равенству Парсеваля: для любого вектора \mathbf{a}

(\mathbf{a},\mathbf{a}) = \sum_i (\mathbf{a},\mathbf{e_i})^2,

то есть квадрат нормы вектора равен сумме квадратов коэффициентов его разложения по базису.

Аналогичные соотношения имеют место и для бесконечномерного случая (см. ниже).

Бесконечномерный случай

Ортогональный базис — система попарно ортогональных элементов e1,e2,...,en,... гильбертова пространства X такая, что любой элемент x\in X однозначно представим в виде сходящегося по норме ряда

x=\sum_{n=1}^\infty a_ne_n ,

называемого рядом Фурье элемента x по системе {en}.

Обычно базис {en} выбирается так, что | en | = 1, и тогда он называется ортонормированным базисом. В этом случае числа an, называются коэффициентами Фурье элемента x по ортонормированному базису {en}, имеют вид

an = (x,en).

Необходимым и достаточным условием того, чтобы ортонормированная система {en} была базисом, является равенство Парсеваля

Гильбертово пространство, имеющее ортонормированный базис, является сепарабельным, и обратно, во всяком сепарабельном гильбертовом пространстве существует ортонормированный базис.

Если задана произвольная система чисел {an} такая, что \sum_{n=1}^\infty a_n^2<\infty, то в случае гильбертова пространства с ортонормированным базисом {en} ряд \sum_{n=1}^\infty a_ne_n — сходится по норме к некоторому элементу x\in X. Этим устанавливается изоморфизм любого сепарабельного гильбертова пространства пространству l2 (теорема Рисса — Фишера).

См. также



Wikimedia Foundation. 2010.

См. также в других словарях:

  • БАЗИС — множества X минимальное порождающее его подмножество В. Порождение означает, что применением операций нек рого класса к элементам получается любой элемент Это понятие связано с понятием зависимости: элементы Xпосредством операций из ставятся в… …   Математическая энциклопедия

  • Ортогональный базис — Ортогональный (ортонормированный) базис  ортогональная (ортонормированная) система элементов линейного пространства со скалярным произведением, обладающая свойством полноты. Содержание 1 Конечномерный случай 2 …   Википедия

  • ОРТОГОНАЛЬНЫЙ БАЗИС — система попарно ортогональных элементов е 1, е 2, ..., е п, ... гильбертова пространства Xтакая, что любой элемент однозначно представим в виде сходящегося по норме ряда наз. рядом Фурье элемента хпо системе {е i}. Обычно базис { е i} выбирается… …   Математическая энциклопедия

  • Метод главных компонент — (англ. Principal component analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих областях,… …   Википедия

  • Истинное ортогональное разложение — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… …   Википедия

  • Метод Главных Компонент — (англ. Principal components analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих областях, таких как… …   Википедия

  • Преобразование Карунена-Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… …   Википедия

  • Преобразование Кархунена-Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… …   Википедия

  • Преобразование Карунена - Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… …   Википедия

  • Преобразование Кархунена - Лоэва — Метод Главных Компонент (англ. Principal components analysis, PCA)  один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Изобретен К. Пирсоном (англ. Karl Pearson) в 1901 г. Применяется во многих… …   Википедия

Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»