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Stefan Kebekus 2025-05-21 11:02:50 +02:00
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@ -51,3 +51,8 @@ Cauchy-Schwarzsche
Cauchy
Sceaux
Amandus
Orthonormalität
Identifikationen
semi-linear
Quotientenräume
Rückzugsabbildung

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@ -41,3 +41,12 @@
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QDann ergibt sich \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q, womit der Beweis der Cauchy-Schwarzschen Ungleichung beendet ist.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Positive Definitheit] Für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt: \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q\\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q-Matrizen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Bilinearformen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Damit beweisen Sie unter anderem Folgendes: Gegeben Zahlen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q, dann gibt es genau eine Bilinearform \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q, sodass für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt, dass \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q ist.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QWir hatten in Kapitel 12 der Vorlesung „Lineare Algebra I“ bereits einen Begriff von „orthogonalen Unterraum“.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QWir werden in Abschnitt sec:dual sehen, wie die Begriffe zusammenhängen.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QVorlesung 12Einer der beliebtesten Begriffe der Vorlesung „Lineare Algebra I“ ist der des “Dualraum”.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QVorlesung 12Einer der beliebtesten Begriffe der Vorlesung „Lineare Algebra I“ ist der des „Dualraum“.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QIn Bemerkung \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q hatte ich schon versprochen, den Zusammenhang zwischen den „orthogonalen Unterräumen“ aus der Vorlesung „Lineare Algebra I“ und dem “orthogonalen Komplement” aus Definition \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q zu klären.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QIn Bemerkung \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q hatte ich schon versprochen, den Zusammenhang zwischen den „orthogonalen Unterräumen“ aus der Vorlesung „Lineare Algebra I“ und dem „orthogonalen Komplement“ aus Definition \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q zu klären.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QWir hatten in letzten Abschnitt das orthogonale Komplement eines Untervektorraumes \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q in kanonischer Weise mit dem Raum \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q identifiziert, der uns aus der Vorlesung „Lineare Algebra I“ vertraut war.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QZu jeder linearen Abbildung \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q haben wir in der Vorlesung „Lineare Algebra I“ eine „Rückzugsabbildung“ zwischen den Dualräumen definiert, nämlich \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QBetrachte das folgende Diagramm: \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q, isomorph \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q, isomorph \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q, Rückzugsabbildung \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Beim Betrachten des Diagramms \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q fällt auf, dass die Abbildungen \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q von der Wahl der Skalarprodukte abhängen.\\E$"}

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@ -78,16 +78,6 @@ unmittelbar aus der Definition folgen.
Also ist $\| \vec{x} \|0$ für alle $\vec{x} ∈ V$.
\end{bemerkung}
\begin{bemerkung}[Satz des Pythagoras]
\index{Pythagoras!für Euklidische und unitäre Vektorräume}In der Situation von
Definition~\ref{def:norm} gilt der Satz des Pythagoras: gegeben Vektoren
$\vec{x}$ und $\vec{y}$ aus $V$, dann gilt
\[
\| \vec{x} + \vec{y} \|² = \| \vec{x} \|² + 2·Re\langle
\vec{x}, \vec{y} \rangle + \| \vec{y} \|².
\]
\end{bemerkung}
\subsection{Beispiele: Normen, die von Skalarprodukten kommen}
@ -176,6 +166,16 @@ sie vielleicht aus der Vorlesung „Analysis“ schon kennen.
Satz~\ref{satz:sin} bewiesen.
\end{proof}
\begin{bemerkung}[Satz des Pythagoras]
\index{Pythagoras!für Euklidische und unitäre Vektorräume}In der Situation von
Satz~\ref{satz:sin} gilt der Satz des Pythagoras: gegeben Vektoren $\vec{x}$
und $\vec{y}$ aus $V$, dann gilt
\[
\| \vec{x} + \vec{y} \|² = \| \vec{x} \|² + 2·Re\langle
\vec{x}, \vec{y} \rangle + \| \vec{y} \|².
\]
\end{bemerkung}
\subsection{Beispiele: Normen, die von Normen kommen}

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@ -3,36 +3,34 @@
\chapter{Orthogonale Projektion}
In diesem Kapitel sei $\bigl( V, \langle•,•\rangle\bigr)$ stets ein
euklidischer oder unitärer Vektorraum. Wenn keine Verwechselungsgefahr besteht,
werden wir die durch das Skalarprodukt induzierte Norm einfach mit $\|\|$
bezeichnen.
In diesem Kapitel sei $\bigl( V, \langle•,•\rangle\bigr)$ stets ein euklidischer
oder unitärer Vektorraum. Wenn keine Verwechslungsgefahr besteht, werden wir
die durch das Skalarprodukt induzierte Norm einfach mit $\|\|$ bezeichnen.
\section{Orthogonalität und Orthonormalität}
Der zentrale Begriff in diesem Kapitel ist ``orthogonal'', also
``steht senkrecht aufeinander''. Wir definieren ``orthogonal'' mit Hilfe des
Skalarproduktes.
Der zentrale Begriff in diesem Kapitel ist „orthogonal“, also „steht senkrecht
aufeinander“. Wir definieren „orthogonal“ mithilfe des Skalarproduktes.
\begin{defn}[Orthogonal]\label{def:orth}
\begin{defn}[Orthogonal]\label{def:orth}%
Es sei $\bigl( V, \langle•,•\rangle\bigr)$ ein Euklidischer oder unitärer
Vektorraum.
\begin{enumerate}
\item Es seien $\vec{x}$, $\vec{y} ∈ V$ zwei Vektoren. Man sagt,
\emph{$\vec{x}$ und $\vec{y}$ sind orthogonal
zueinander}\index{orthogonal!Vektoren} (oder \emph{$x$ steht senkrecht auf
$y$})\index{senkrecht}, falls $\langle \vec{x}, \vec{y} \rangle = 0$ gilt.
zueinander}\index{orthogonal!Vektoren} (oder \emph{$x$ steht senkrecht auf
$y$})\index{senkrecht}, falls $\langle \vec{x}, \vec{y} \rangle = 0$ gilt.
Als Kurzschreibweise: $\vec{x} \perp \vec{y}$.
\item Es seien $U$, $W ⊂ V$ Untervektorräume. Dann heißen $U$ und $W$
\emph{orthogonal zueinander}\index{orthogonal!Untervektorräume}, falls für
alle $\vec{u} ∈ U$ und alle $\vec{w} ∈ W$ die Gleichung
$\langle \vec{u}, \vec{w} \rangle = 0$ gilt.
alle $\vec{u} ∈ U$ und alle $\vec{w} ∈ W$ die Gleichung $\langle \vec{u},
\vec{w} \rangle = 0$ gilt.
\item\label{il:8-1-1-3} Es sei $U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann
definieren wir das \emph{orthogonale Komplement von $U$}\index{orthogonales
Komplement} als
\item\label{il:8-1-1-3} Es sei $U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann definieren
wir das \emph{orthogonale Komplement von $U$}\index{orthogonales Komplement}
als
\[
U^\perp := \{ \vec{v} ∈ V : \vec{v} \perp \vec{u} \text{ für alle }
\vec{u} ∈ U \}.
@ -45,10 +43,10 @@ Skalarproduktes.
\langle \vec{v}_i, \vec{v}_j \rangle = 0.
\]
Eine orthogonale Familie heißt \emph{orthonormal}\index{orthonormale Familie
von Vektoren}, falls zusätzlich für alle Indizes $i ∈ I$ die Gleichung
$\| \vec{v}_i \| = 1$ gilt. Eine orthonormale Familie heißt
\emph{Orthonormalbasis}\index{Orthonormalbasis} (kurz: ``ONB''), falls sie
zusätzlich eine Basis ist.
von Vektoren}, falls zusätzlich für alle Indizes $i ∈ I$ die Gleichung $\|
\vec{v}_i \| = 1$ gilt. Falls eine orthonormale Familie zusätzlich eine
Basis ist, dann nenne die Familie
\emph{Orthonormalbasis}\index{Orthonormalbasis} und schreibe kurz: „ONB“.
\end{enumerate}
\end{defn}
@ -60,15 +58,15 @@ Skalarproduktes.
\begin{beobachtung}
In der Situation von Definition~\ref{def:orth}, Punkt~\ref{il:8-1-1-3} gilt
folgendes: Wenn $(u_i)_{i ∈ I}$ eine Basis von $U$ ist und $\vec{v} ∈ V$
irgendein Vektor, dann ist $\vec{v} ∈ U^\perp$ genau dann, wenn
$\vec{v} \perp \vec{u}_i$ ist für alle Indizes $i ∈ I$.
irgendein Vektor, dann ist $\vec{v} ∈ U^\perp$ genau dann, wenn $\vec{v} \perp
\vec{u}_i$ ist für alle Indizes $i ∈ I$.
\end{beobachtung}
\begin{rem}[Orthogonale Unterräume in LA1 - Dualraum]\label{rem:8-1-4}
Wir hatten in Kapitel 12 der Vorlesung ``Lineare Algebra I'' bereits einen
Begriff von ``orthogonalen Unterraum''. Die Situation war die, dass es einen
$k$-Vektorraum $V$ gab und einen Untervektorraum $W ⊆ V$. In dieser
Situation war der ``orthogonale Unterraum'' der Raum
\begin{rem}[Orthogonale Unterräume in LA1 - Dualraum]\label{rem:8-1-4}%
Wir hatten in Kapitel 12 der Vorlesung „Lineare Algebra I“ bereits einen
Begriff von „orthogonalen Unterraum“. Die Situation war die, dass es einen
$k$-Vektorraum $V$ gab und einen Untervektorraum $W ⊆ V$. In dieser Situation
war der „orthogonale Unterraum“ der Raum
\[
W⁰ := \{ f ∈ V^* \::\: W ⊆ \ker (f) \}.
\]
@ -78,11 +76,10 @@ Skalarproduktes.
\begin{bsp}[Der Standardraum $^n$]
Betrachten den Vektorraum $^n$ mit dem Standardskalarprodukt. Dann ist die
Die Standardbasis eine Orthonormalbasis. Die Untervektorräume
$\langle \vec{e}_1, \vec{e}_2 \rangle$ und
$\langle \vec{e}_3, \vec{e}_4 \rangle$ sind orthogonal. Das orthogonale
Komplement des Unterraumes $\langle \vec{e}_1, \vec{e}_2 \rangle$ ist
$\langle \vec{e}_3, …, \vec{e}_n \rangle$.
Standardbasis eine Orthonormalbasis. Die Untervektorräume $\langle \vec{e}_1,
\vec{e}_2 \rangle$ und $\langle \vec{e}_3, \vec{e}_4 \rangle$ sind orthogonal.
Das orthogonale Komplement des Unterraumes $\langle \vec{e}_1, \vec{e}_2
\rangle$ ist $\langle \vec{e}_3, …, \vec{e}_n \rangle$.
\end{bsp}
@ -100,19 +97,18 @@ kann. Dieses Beispiel ist für den ganzen Abschnitt zentral.
\rangle}{\langle \vec{v}_1, \vec{v}_1 \rangle}·\vec{v}_1.
\]
Dann gilt $\vec{v}_1 \perp \vec{v}\,'_2$. Zusätzlich gilt: wenn die Menge
$\{\vec{v}_1, \vec{v}_2\}$ linear unabhängig ist, dann auch
$\{\vec{v}_1, \vec{v}\,'_2\}$.
$\{\vec{v}_1, \vec{v}_2\}$ linear unabhängig ist, dann auch $\{\vec{v}_1,
\vec{v}\,'_2\}$.
\end{bsp}
Wir bauen das ``Rezept, um Vektoren orthogonal machen'' ein wenig aus und
erhalten einen ``Basisergänzungssatz für Orthonormalbasen''.
Wir bauen das „Rezept, um Vektoren orthogonal machen“ ein wenig aus und erhalten
einen „Basisergänzungssatz für Orthonormalbasen“.
\begin{satz}[Basisergänzungssatz für Orthonormalbasen]\label{satz:8-2-2}
Sei $V$ ein endlich-dimensionaler euklidischer oder unitärer Vektorraum und sei
$U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann lässt sich jede Orthonormalbasis
\begin{satz}[Basisergänzungssatz für Orthonormalbasen]\label{satz:8-2-2}%
Sei $V$ ein endlich-dimensionaler euklidischer oder unitärer Vektorraum und
sei $U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann lässt sich jede Orthonormalbasis
$\{\vec{u}_1,…,\vec{u}_m\}$ von $U$ zu einer Orthonormalbasis
$\{\vec{u}_1,…,\vec{u}_m,\vec{u}_{m+1},…,\vec{u}_n\}$ von $V$
ergänzen.
$\{\vec{u}_1,…,\vec{u}_m,\vec{u}_{m+1},…,\vec{u}_n\}$ von $V$ ergänzen.
\end{satz}
\begin{proof}
\video{11-1}
@ -126,38 +122,35 @@ erhalten einen ``Basisergänzungssatz für Orthonormalbasen''.
\begin{beobachtung}[Gram-Schmidt Verfahren]
Sei $V$ ein endlich-dimensionaler euklidischer oder unitärer Vektorraum. Der
Beweis des Basisergänzungssatzes~\ref{satz:8-2-2} für Orthonormalbasen liefert
ein effektives, induktives Verfahren um aus einer gegebenen Basis
$\{ \vec{v}_1, …, \vec{v}_n \}$ von $V$ eine ONB
$\{ \vec{u}_1, …, \vec{u}_n \}$ zu konstruieren. Man startet so:
ein effektives, induktives Verfahren um aus einer gegebenen Basis $\{
\vec{v}_1, …, \vec{v}_n \}$ von $V$ eine ONB $\{ \vec{u}_1, …, \vec{u}_n \}$
zu konstruieren. Man startet so:
\begin{itemize}
\item Normiere. $\vec{u}_1 := \frac{1}{\| \vec{v}_1 \|}·\vec{v}_1$.
\item Definiere.
$\vec{u}\,'_2 := \vec{v}_2 - \langle \vec{v}_2, \vec{u}_1 \rangle·
\vec{u}_1$.
\item Definiere. $\vec{u}\,'_2 := \vec{v}_2 - \langle \vec{v}_2, \vec{u}_1
\rangle· \vec{u}_1$.
\item Normiere. $\vec{u}_2 := \frac{1}{\| \vec{u}\,'_2 \|}·\vec{u}\,'_2$.
\end{itemize}
Falls uns $\vec{u}_1, …, \vec{u}_k$ schon gegeben sind, gehe induktiv wie
folgt vor:
\begin{itemize}
\item Definiere.
$\vec{u}\,'_{k+1} := \vec{v}_{k+1} - \sum_{j=1}^{k} \langle \vec{v}_{k+1},
\vec{u}_j \rangle·\vec{u}_j$.
\item Definiere. $\vec{u}\,'_{k+1} := \vec{v}_{k+1} - \sum_{j=1}^{k} \langle
\vec{v}_{k+1}, \vec{u}_j \rangle·\vec{u}_j$.
\item Normiere.
$\vec{u}_{k+1} := \frac{1}{\| \vec{u}\,'_{k+1} \|}·\vec{u}\,'_{k+1}$.
\end{itemize}
Am Ende ist $\{\vec{u}_1, …, \vec{u}_n\}$ eine ONB. Zusätzlich gilt für
alle Indizes $i=1, …, n$ die Gleichheit von Untervektorräumen
$\langle \vec{u}_1, …, \vec{u}_i \rangle = \langle \vec{v}_1, …,
\vec{v}_i \rangle$.
Am Ende ist $\{\vec{u}_1, …, \vec{u}_n\}$ eine ONB. Zusätzlich gilt für alle
Indizes $i=1, …, n$ die Gleichheit von Untervektorräumen $\langle \vec{u}_1,
…, \vec{u}_i \rangle = \langle \vec{v}_1, …, \vec{v}_i \rangle$.
\end{beobachtung}
\begin{satz}[Orthogonale Zerlegung]\label{satz:8-2-5}
\begin{satz}[Orthogonale Zerlegung]\label{satz:8-2-5}%
Es sei $V$ ein endlich-dimensionale euklidischer oder unitärer Vektorraum.
Weiter sei $U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann lässt sich jeder Vektor
$\vec{v} ∈ V$ eindeutig schreiben als
Weiter sei $U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann lässt sich jeder Vektor $\vec{v}
∈ V$ eindeutig schreiben als
\[
\vec{v} = p(\vec{v}) + r(\vec{v}),
\]
@ -169,24 +162,24 @@ erhalten einen ``Basisergänzungssatz für Orthonormalbasen''.
Der Beweis von Satz~\ref{satz:8-2-5} liefert noch eine ganze Reihe von
Zusatzinformationen, die wir hier festhalten. Das allerwichtigste ist die
Einsicht, dass $p$ eine lineare Abbildung liefert, die wir als ``orthogonale
Projektion'' bezeichnen.
Einsicht, dass $p$ eine lineare Abbildung liefert, die wir als orthogonale
Projektion bezeichnen.
\begin{beobachtung}[Orthogonale Projektion]
In der Situation von Satz~\ref{satz:8-2-5} können wir die $p(\vec{v})$ wie
folgt ausrechnen. Wenn eine ONB $(\vec{u}_i)_i$ von $U$ gegeben ist, dann ist
\[
p(\vec{v}) = \sum_i \langle \vec{v}, \vec{u}_i \rangle·\vec{u}_i
p(\vec{v}) = \sum_i \langle \vec{v}, \vec{u}_i \rangle·\vec{u}_i.
\]
Insbesondere ist $p : V → U$ eine lineare Abbildung und es ist
$\ker p = U^\perp$. Man nennt $p$ die \emph{orthogonale Projektion auf den
Unterraum $U$}\index{orthogonale Projektion}.
Insbesondere ist $p : V → U$ eine lineare Abbildung und es ist $\ker p =
U^\perp$. Man nennt $p$ die \emph{orthogonale Projektion auf den Unterraum
$U$}\index{orthogonale Projektion}.
\end{beobachtung}
\begin{beobachtung}[Orthogonale Projektion minimiert Abstand zu Untervektorraum]
In der Situation von Satz~\ref{satz:8-2-5} ist $p(\vec{v})$ genau derjenige
Punkt aus $U$, der den kleinsten Abstand zu $\vec{v}$ hat. Denn: Für
$\vec{w} ∈ U$, $\vec{w}0$ gilt mit Pythagoras die folgende Ungleichung
Punkt aus $U$, der den kleinsten Abstand zu $\vec{v}$ hat. Denn: Für $\vec{w}
∈ U$, $\vec{w} ≠ 0$ gilt mit Pythagoras die folgende Ungleichung
\begin{align*}
\| (p(\vec{v}) + \vec{w}) - \vec{v} \|² & = \| p(\vec{v})-\vec{v} \|² + \| \vec{w} \|² + \underbrace{\langle p(\vec{v})-\vec{v}, \vec{w} \rangle}_{=0} + \underbrace{\langle \vec{w}, p(\vec{v})-\vec{v} \rangle}_{=0} \\
&\| p(\vec{v})-\vec{v} \|².
@ -199,13 +192,13 @@ Projektion'' bezeichnen.
\subsection{Der Dualraum}
\label{sec:dual}
\sideremark{Vorlesung 12}Einer der beliebtesten Begriffe der Vorlesung ``Lineare
Algebra I'' ist der des ``Dualraum''. Alle Studenten lieben das. Ich erinnere:
\sideremark{Vorlesung 12}Einer der beliebtesten Begriffe der Vorlesung Lineare
Algebra I“ ist der des „Dualraum“. Alle Studenten lieben das. Ich erinnere:
wenn $k$ ein Körper ist und $V$ ein $k$-Vektorraum, dann ist der Dualraum $V^*$
genau der Vektorraum der linearen Abbildungen von $V$ nach $k$. In Symbolen:
$V^* := \Hom(V,k)$. Falls $V$ endlich-dimensional ist, haben wir bewiesen, dass
$V$ und $V^*$ isomorph zueinander sind. Um einen konkreten Isomorphismus zu
finden wählte man erst einmal eine Basis $B = \{\vec{v}_1, …, \vec{v}_n\}$ und
finden, wählte man erst einmal eine Basis $B = \{\vec{v}_1, …, \vec{v}_n\}$ und
betrachtet dann die duale Basis $B^* = \{\vec{v}^{\:*}_1, …, \vec{v}^{\:*}_n\}$
von $V^*$. Dabei waren die $\vec{v}^{\:*}_i : V → k$ diejenigen linearen
Abbildungen, die die Gleichungen
@ -228,9 +221,9 @@ war. Die zentrale Einsicht in dieser Vorlesung folgende: wenn ich auf $V$ ein
Skalarprodukt festlege, dann gibt es eine kanonische Identifikation von $V$ und
$V^*$.
\begin{satz}\label{satz:8-3-1}
Es sei $\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$ ein
endlich-dimensionaler euklidischer Vektorraum. Dann ist die Abbildung
\begin{satz}\label{satz:8-3-1}%
Es sei $\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$ ein endlich-dimensionaler
euklidischer Vektorraum. Dann ist die Abbildung
\[
s: V → V^*, \quad \vec{v}\langle • ,\vec{v} \rangle
\]
@ -244,20 +237,20 @@ $V^*$.
\end{proof}
In Bemerkung~\ref{rem:8-1-4} hatte ich schon versprochen, den Zusammenhang
zwischen den ``orthogonalen Unterräumen'' aus der Vorlesung ``Lineare Algebra
I'' und dem ``orthogonalen Komplement'' aus Definition~\ref{def:orth} zu klären.
Der folgende Satz löst dieses Versprechen ein.
zwischen den „orthogonalen Unterräumen“ aus der Vorlesung „Lineare Algebra I“
und dem „orthogonalen Komplement“ aus Definition~\ref{def:orth} zu klären. Der
folgende Satz löst dieses Versprechen ein.
\begin{satz}[Orthogonales Komplement und orthogonale Unterräume]\label{satz:8-3-3}
Es sei $\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$ ein
endlich-dimensionaler euklidischer Vektorraum und es sei $U ⊂ V$ ein
\begin{satz}[Orthogonales Komplement und orthogonale
Unterräume]\label{satz:8-3-3} Es sei $\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$
ein endlich-dimensionaler euklidischer Vektorraum und es sei $U ⊂ V$ ein
Untervektorraum. Weiter sei $s : V → V^*$ der kanonische Isomorphismus aus
Satz~\ref{satz:8-3-1}. Dann gilt folgendes.
Satz~\ref{satz:8-3-1}. Dann gilt Folgendes.
\begin{enumerate}
\item\label{il:8-3-1-1} Es ist $s(U^\perp) = U⁰$. Insbesondere liefert die
Einschränkung $s|_{U^\perp} : U^\perp → U⁰$ einen Isomorphismus zwischen
den Vektorräumen $U^\perp$ und $U⁰$ und insbesondere ist
$\dim U^\perp = \dim U⁰$ (…nämlich gleich $\dim V - \dim U$).
Einschränkung $s|_{U^\perp} : U^\perp → U⁰$ einen Isomorphismus zwischen den
Vektorräumen $U^\perp$ und $U⁰$ und insbesondere ist $\dim U^\perp = \dim
U⁰$ (…nämlich gleich $\dim V - \dim U$).
\item\label{il:8-3-1-2} Es existiert eine Zerlegung von $V$ in eine direkte
Summe $V = U ⊕ U^\perp$.
@ -267,19 +260,19 @@ Der folgende Satz löst dieses Versprechen ein.
\video{12-3}
\end{proof}
\begin{kor}\label{kro:8-3-3}
In der Situation von Satz~\ref{satz:8-3-1} gilt die Gleichheit
$\bigl( U^\perp \bigr)^\perp = U$.
\begin{kor}\label{kro:8-3-3}%
In der Situation von Satz~\ref{satz:8-3-1} gilt die Gleichheit $\bigl( U^\perp
\bigr)^\perp = U$.
\end{kor}
\begin{proof}
Es genügt, die Inklusion $U ⊂ \bigl( U^\perp \bigr)^\perp$ zu zeigen; die
Gleichheit folgt mit Hilfe der Dimensionsformel~\ref{il:8-3-1-2} dann aus der
Gleichheit folgt mithilfe der Dimensionsformel~\ref{il:8-3-1-2} dann aus der
Gleichheit der Dimensionen. Dazu verwende ich wieder meinen Textbaustein: Sei
ein beliebiger Vektor $\vec{u} ∈ U$ gegeben. Die Aussage
``$\vec{u}\bigl( U^\perp \bigr)^\perp$ ist dann per Definition äquivalent
dazu, ist zu zeigen, dass gilt:
ein beliebiger Vektor $\vec{u} ∈ U$ gegeben. Die Aussage$\vec{u}\bigl(
U^\perp \bigr)^\perp$“ ist dann per Definition äquivalent dazu, ist zu zeigen,
dass gilt:
\[
s(\vec{u}, \vec{v}) = 0, \quad \text{für alle }\vec{v} ∈ U^\perp
s(\vec{u}, \vec{v}) = 0, \quad \text{für alle }\vec{v} ∈ U^\perp.
\]
Das ist aber klar nach Definition von $U^\perp$.
\end{proof}
@ -293,15 +286,14 @@ Der folgende Satz löst dieses Versprechen ein.
\subsubsection{Unitäre Vektorräume}
Die Aussage von Satz~\ref{satz:8-3-1} gilt in leicht abgewandelter Form auch für
den Fall von unitären Vektorräumen. Falls
$\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$ ein endlich-dimensionaler
unitärer Vektorraum ist, dann ist die Abbildung $s$ bijektiv und
\emph{semi-linear}\index{semi-lineare Abbildung}. Dabei bedeutet
``semi-linear'', dass für alle Vektoren $\vec{x}$ und $\vec{y} ∈ V$ und alle
Skalare $λ ∈ $ die Gleichungen
den Fall von unitären Vektorräumen. Falls $\bigl(V, \langle •, • \rangle
\bigr)$ ein endlich-dimensionaler unitärer Vektorraum ist, dann ist die
Abbildung $s$ bijektiv und \emph{semi-linear}\index{semi-lineare Abbildung}.
Dabei bedeutet „semi-linear“, dass für alle Vektoren $\vec{x}$ und $\vec{y} ∈ V$
und alle Skalare $λ ∈ $ die Gleichungen
\[
f(\vec{x}+\vec{y}) = f(\vec{x}) + f(\vec{y}) \quad\text{und}\quad
f(λ·\vec{x}) = \overline{λ}·f(\vec{x}).
f(λ·\vec{x}) = \overline{λ}·f(\vec{x})
\]
gelten.
@ -326,17 +318,16 @@ gelten.
\subsection{Quotientenräume}
Wir hatten in letzten Abschnitt das orthogonale Komplement eines
Untervektorraumes $U ⊂ V$ in kanonischer Weise mit dem Raum $U⁰$
identifiziert, der uns aus der Vorlesung ``Lineare Algebra I'' vertraut war. Es
gibt noch eine andere kanonische Identifikation des orthogonale Komplements mit
einem bekannten Vektorraum.
Untervektorraumes $U ⊂ V$ in kanonischer Weise mit dem Raum $U⁰$ identifiziert,
der uns aus der Vorlesung „Lineare Algebra I“ vertraut war. Es gibt noch eine
andere kanonische Identifikation des orthogonalen Komplements mit einem
bekannten Vektorraum.
\begin{satz}\label{satz:8-3-6}
Es sei $\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$ ein
endlich-dimensionaler euklidischer Vektorraum und es sei $U ⊂ V$ ein
Untervektorraum. Dann gibt es einen kanonischen Isomorphismus zwischen dem
Vektorraumquotienten $\factor{V}{U}$ und dem orthogonalen Komplement
$U^\perp$.
\begin{satz}\label{satz:8-3-6}%
Es sei $\bigl(V, \langle •, • \rangle \bigr)$ ein endlich-dimensionaler
euklidischer Vektorraum und es sei $U ⊂ V$ ein Untervektorraum. Dann gibt es
einen kanonischen Isomorphismus zwischen dem Vektorraumquotienten
$\factor{V}{U}$ und dem orthogonalen Komplement $U^\perp$.
\end{satz}
\begin{proof}
\video{12-4}
@ -355,34 +346,33 @@ einem bekannten Vektorraum.
Wir betrachten in diesem Abschnitt Abbildungen von euklidischen Vektorräumen und
schauen, wie sich die kanonischen Identifikationen aus dem letzten Abschnitt
unter Abbildungen verhalten --- das wird später noch sehr wichtig werden, wenn
wir ``selbstadjungierte Abbildungen'' diskutieren. Zuallererst legen wir die
wir „selbstadjungierte Abbildungen“ diskutieren. Zuallererst legen wir die
Situation fest, die wir in diesem Abschnitt genau betrachten.
\begin{situation}[Mehrere euklidische Vektorräume]\label{sit:8-5-1}
Es seien $\bigl(V, \langle •, • \rangle_V \bigr)$ und
$\bigl(W, \langle •, • \rangle_W \bigr)$ zwei endlich-dimensional
euklidische Vektorräume. Die kanonischen Identifikationen der Räume mit ihren
Dualräumen bezeichnen wir mit
\begin{situation}[Mehrere euklidische Vektorräume]\label{sit:8-5-1}%
Es seien $\bigl(V, \langle •, • \rangle_V \bigr)$ und $\bigl(W, \langle •, •
\rangle_W \bigr)$ zwei endlich-dimensional euklidische Vektorräume. Die
kanonischen Identifikationen der Räume mit ihren Dualräumen bezeichnen wir mit
\[
s_V: V → V^* \quad\text{und}\quad s_W: W → W^*.
\]
\end{situation}
\begin{erinnerung}
Zu jeder linearen Abbildung $f: V → W$ haben wir in der Vorlesung ``Lineare
Algebra I'' eine ``Rückzugsabbildung'' zwischen den Dualräumen definiert, nämlich
Zu jeder linearen Abbildung $f: V → W$ haben wir in der Vorlesung Lineare
Algebra I“ eine „Rückzugsabbildung“ zwischen den Dualräumen definiert, nämlich
\[
f^* : W^* → V^*, \quad φ ↦ φ◦f.
\]
\end{erinnerung}
\begin{beobachtung}[Kanonische Identifikationen und Rückzugsabbildung]\label{beob:8-5-3}
\begin{beobachtung}[Kanonische Identifikationen und Rückzugsabbildung]\label{beob:8-5-3}%
In Situation~\ref{sit:8-5-1} sei eine lineare Abbildung $f: V → W$ gegeben.
Betrachte das folgende Diagramm:
\begin{equation}\label{eq:8-5-3-1}
\begin{tikzcd}[column sep=3cm]
V \arrow[r, "f"] \arrow[d, "s_V\text{, isomorph}"'] & W \arrow[d, "s_W\text{, isomorph}"]\\
V^* & W^* \arrow[l, "f^*\text{, Rückzugsabbildung}"]
V^* & W^*. \arrow[l, "f^*\text{, Rückzugsabbildung}"]
\end{tikzcd}
\end{equation}
Beim Betrachten des Diagramms~\eqref{eq:8-5-3-1} fällt auf, dass die
@ -390,26 +380,26 @@ Situation fest, die wir in diesem Abschnitt genau betrachten.
Abbildungen $f$ und $f^*$ hängen nicht von der Wahl der Skalarprodukte ab.
Daher können wir im Allgemeinen \emph{nicht} erwarten, dass das
Diagramm~\eqref{eq:8-5-3-1} kommutiert. Mit anderen Worten, wir können im
Allgemeinen \emph{nicht} erwarten, dass die Abbildungen $s_V$ und
$f^*◦ s_W ◦ f$ besteht. Wir interessieren uns aber für Bedingungen,
die Gleichheit der Abbildungen sicherstellen! Dazu beobachten wir, dass die
Abbildungen $s_V$ und $f^*◦ s_W ◦ f$ gleich sind, falls für alle
$\vec{v} ∈ V$ die folgende Gleichheit von Elementen im Dualraum $V^*$ gilt,
Allgemeinen \emph{nicht} erwarten, dass die Abbildungen $s_V$ und $f^*◦ s_W ◦
f$ besteht. Wir interessieren uns aber für Bedingungen, die Gleichheit der
Abbildungen sicherstellen! Dazu beobachten wir, dass die Abbildungen $s_V$
und $f^*◦ s_W ◦ f$ gleich sind, falls für alle $\vec{v} ∈ V$ die folgende
Gleichheit von Elementen im Dualraum $V^*$ gilt,
\begin{equation}\label{eq:8-5-3-2}
s_V(\vec{v}) = \bigl(f^*◦ s_W ◦ f\bigr)(\vec{v})
s_V(\vec{v}) = \bigl(f^*◦ s_W ◦ f\bigr)(\vec{v}).
\end{equation}
Das lässt sich expliziter hinschreiben, indem ich die Definitionen von $s_V$,
$s_W$ und $f^*$ einsetze. Dann erhalte ich: die Abbildungen $s_V$ und
$f^*◦ s_W ◦ f$ sind gleich, falls für alle $\vec{v} ∈ V$ die
folgende Gleichheit von Elementen im Dualraum $V^*$ gilt,
Das lässt sich explizit hinschreiben, indem ich die Definitionen von $s_V$,
$s_W$ und $f^*$ einsetze. Dann erhalte ich: Die Abbildungen $s_V$ und $f^*
s_W ◦ f$ sind gleich, falls für alle $\vec{v} ∈ V$ die folgende Gleichheit von
Elementen im Dualraum $V^*$ gilt,
\begin{align*}
\langle •, \vec{v} \rangle_V %
= f^* ◦ \bigl\langle •, f(\vec{v}) \bigr\rangle_W %
= \bigl\langle f(•), f(\vec{v}) \bigr\rangle_W.
\end{align*}
Das lässt sich noch einfacher formulieren: die Abbildungen $s_V$ und
$f^*◦ s_W ◦ f$ sind gleich, falls für alle
$\vec{v}_1, \vec{v}_2 ∈ V$ die folgende Gleichheit von Skalaren gilt,
Das lässt sich noch einfacher formulieren: Die Abbildungen $s_V$ und $f^*◦ s_W
◦ f$ sind gleich, falls für alle $\vec{v}_1, \vec{v}_2 ∈ V$ die folgende
Gleichheit von Skalaren gilt,
\begin{align*}
\langle \vec{v}_1, \vec{v}_2 \rangle_V %
= \bigl\langle f(\vec{v}_1), f(\vec{v}_2) \bigr\rangle_W.
@ -431,9 +421,9 @@ Die folgende Definition hilft, Beobachtung~\ref{beob:8-5-3} zu formalisieren.
wird mit dem Symbol $f^{\ad}$ bezeichnet.
\end{defn}
\begin{satz}[Einfache Eigenschaften der adjungierten Abbildung]\label{satz:8-4-5}
\begin{satz}[Einfache Eigenschaften der adjungierten Abbildung]\label{satz:8-4-5}%
In Situation~\ref{sit:8-5-1} sei eine lineare Abbildung $f: V → W$ gegeben.
Dann gilt folgendes.
Dann gilt Folgendes.
\begin{enumerate}
\item Die Abbildung $f^{\ad} : W → V$ ist linear.
@ -449,7 +439,7 @@ Die folgende Definition hilft, Beobachtung~\ref{beob:8-5-3} zu formalisieren.
\sideremark{Vorlesung 13}\video{13-1}
\end{proof}
\begin{prop}\label{prop:8-4-6}
\begin{prop}\label{prop:8-4-6}%
In der Situation~\ref{sit:8-5-1} sei eine lineare Abbildung $f: V → W$
gegeben. Dann ist $f^{\ad} : W → V$ die einzige lineare Abbildung $W → V$,
die Eigenschaft~\ref{il:8-5-4-2} erfüllt.
@ -473,7 +463,7 @@ Die Aussagen dieses Abschnittes gelten in leicht abgewandelter Form auch für
unitäre Vektorräume.
\begin{aufgabe}[Adjungierte Abbildung für unitäre Vektorräume]
Finden sie heraus, welche Aussagen genau gelten und schreiben Sie
Finden Sie heraus, welche Aussagen genau gelten und schreiben Sie
schulbuchmäßige Beweise dieser Aussagen auf.
\end{aufgabe}