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गणित · शब्दावली

सहसंलग्न; सममित अंतःरूपांतरण क्या है?

अन्य नाम: सहसंलग्न · सममित अंतःरूपांतरण

परिभाषा 12.11 विश्वविद्यालय गणित — स्नातक वर्ष 2 · अध्याय 12 — द्विघात रूप

uL(E)u \in \mathcal{L}(E) के लिए सहसंलग्न uu^* वह अद्वितीय अंतःरूपांतरण है जिसके लिए

u(x),y=x,u(y)(x,yE);\langle u(x), y\rangle = \langle x, u^*(y)\rangle \qquad (x, y \in E);

और किसी प्रसामान्य लांबिक आधार में Mat(u)=Mat(u)T\operatorname{Mat}(u^*) = \operatorname{Mat}(u)^{\mathsf T}uu सममित (स्वसंलग्न) कहलाता है जब u=uu^* = u — समतुल्य रूप से, जब किसी प्रसामान्य लांबिक आधार में उसका आव्यूह सममित हो।

उदाहरण

उदाहरण 12.12 (सहसंलग्न अंतर्गुणन पर निर्भर करता है)

R2\R^2 पर भारित अंतर्गुणन x,yD=x1y1+2x2y2\langle x, y\rangle_D = x_1y_1 + 2x_2y_2 (आव्यूह D=diag(1,2)D = \operatorname{diag}(1,2)) लीजिए और विहित आधार में आव्यूह A=(0100)A = \begin{pmatrix} 0 & 1\\ 0 & 0\end{pmatrix} वाला uuu(x),yD=(Ax)TDy=xT(ATD)y\langle u(x), y\rangle_D = (Ax)^{\mathsf T}Dy = x^{\mathsf T}(A^{\mathsf T}D)y तथा x,u(y)D=xT(DA)y\langle x, u^*(y)\rangle_D = x^{\mathsf T}(DA^*)y से सहसंलग्न का आव्यूह

A=D1ATD=(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} .

है। x=(1,0)x = (1,0), y=(0,1)y = (0,1) पर तर्कसंगति की जाँच:

u(x),yD=(0,0),yD=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 ;

और x=(0,1)x = (0,1), y=(1,0)y = (1,0) पर:

u(x),yD=(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 .

समापन दृष्टि: “Mat(u)=Mat(u)T\operatorname{Mat}(u^*) = \operatorname{Mat}(u)^{\mathsf T}” केवल प्रसामान्य लांबिक आधारों के बारे में कथन है; सामान्यतः मापक DD बीच में आ जाता है, ठीक वैसे ही जैसे सप्ताहांत समस्या के युगपत समानयन में।

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