সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — Español সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Matemáticas · পরিভাষা

Adjunto; endomorfismos simétricos কী?

অন্য নাম: adjunto · endomorfismo simétrico

Definición 12.11 Matemáticas universitarias — Grado 2 · অধ্যায় 12 — Formas cuadráticas

Para u∈L(E)u \in \mathcal{L}(E), el adjunto u∗u^* es el único endomorfismo con

⟨u(x),y⟩=⟨x,u∗(y)⟩(x,y∈E);\langle u(x), y\rangle = \langle x, u^*(y)\rangle \qquad (x, y \in E);

en una base ortonormal, Mat⁡(u∗)=Mat⁡(u)T\operatorname{Mat}(u^*) = \operatorname{Mat}(u)^{\mathsf T}. uu es simétrico (autoadjunto) cuando u∗=uu^* = u; equivalentemente, cuando su matriz en una base ortonormal es simétrica.

উদাহরণ

Ejemplo 12.12 (El adjunto depende del producto escalar)

Sobre R2\R^2, tomemos el producto escalar con pesos ⟨x,y⟩D=x1y1+2x2y2\langle x, y\rangle_D = x_1y_1 + 2x_2y_2 (de matriz D=diag⁡(1,2)D = \operatorname{diag}(1,2)) y uu de matriz A=(0100)A = \begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0\end{pmatrix} en la base canónica. De ⟨u(x),y⟩D=(Ax)TDy=xT(ATD)y\langle u(x), y\rangle_D = (Ax)^{\mathsf T}Dy = x^{\mathsf T}(A^{\mathsf T}D)y y ⟨x,u∗(y)⟩D=xT(DA∗)y\langle x, u^*(y)\rangle_D = x^{\mathsf T}(DA^*)y, la matriz del adjunto es

A∗=D−1ATD=(10012)(0010)(1002)=(00120)≠AT.A^* = D^{-1}A^{\mathsf T}D = \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 0 & \tfrac12\end{pmatrix} \begin{pmatrix} 0 & 0\\ 1 & 0\end{pmatrix} \begin{pmatrix} 1 & 0\\ 0 & 2\end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 0 & 0\\ \tfrac12 & 0\end{pmatrix} \neq A^{\mathsf T} .

Comprobación de sensatez en x=(1,0)x = (1,0), y=(0,1)y = (0,1):

⟨u(x),y⟩D=⟨(0,0),y⟩D=0,⟨x,u∗(y)⟩D=⟨(1,0),(0,12)⟩D=0;\langle u(x), y\rangle_D = \langle (0,0), y\rangle_D = 0, \quad \langle x, u^*(y)\rangle_D = \langle(1,0), (0,\tfrac12)\rangle_D = 0 ;

y en x=(0,1)x = (0,1), y=(1,0)y = (1,0):

⟨u(x),y⟩D=⟨(1,0),(1,0)⟩D=1,⟨x,u∗(y)⟩D=⟨(0,1),(0,12)⟩D=1.\langle u(x), y\rangle_D = \langle(1,0),(1,0)\rangle_D = 1, \quad \langle x, u^*(y)\rangle_D = \langle(0,1),(0,\tfrac12)\rangle_D = 1 .

Moraleja: “Mat⁡(u∗)=Mat⁡(u)T\operatorname{Mat}(u^*) = \operatorname{Mat}(u)^{\mathsf T}” es un enunciado sobre bases ortonormales únicamente; en general interviene la métrica DD, exactamente como en la reducción simultánea del problema de fin de semana.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →