Ортогональная система функций

система функций {(φ n (x )}, n = 1, 2,..., ортогональных с весом ρ (х ) на отрезке [а , b ], т. е. таких, что

Примеры. Тригонометрическая система 1, cos nx , sin nx ; n = 1, 2,..., - О. с. ф. с весом 1 на отрезке [-π, π]. Бесселя функции n = 1, 2,..., J ν (x ), образуют для каждого ν > - 1 / 2 О. с. ф. с весом х на отрезке .

Если каждая функция φ (х ) из О. с. ф. такова, что х) на число

Систематическое изучение О. с. ф. было начато в связи с методом Фурье решения краевых задач уравнений математической физики. Этот метод приводит, например, к разысканию решений Штурма - Лиувилля задачи (См. Штурма - Лиувилля задача) для уравнения [ρ(х ) у" ]" + q (x ) y = λу , удовлетворяющих граничным условиям у (а ) + hy" (a ) = 0, y (b ) + Hy" (b ) = 0, где h и Н - постоянные. Эти решения - т. н. собственные функции задачи - образуют О. с. ф. с весом ρ (х ) на отрезке [a , b ].

Чрезвычайно важный класс О. с. ф. - Ортогональные многочлены - был открыт П. Л. Чебышев ым в его исследованиях по интерполированию способом наименьших квадратов и проблеме моментов. В 20 в. исследования по О. с. ф. проводятся в основном на базе теории интеграла и меры Лебега. Это способствовало выделению этих исследований в самостоятельный раздел математики. Одна из основных задач теории О. с. ф.- задача о разложении функции f (x ) в ряд вида п (х )} - О. с. ф. Если положить формально п (х )} - нормированная О. с. ф., и допустить возможность почленного интегрирования, то, умножая этот ряд на φ п (х ) ρ(х ) и интегрируя от а до b , получим:

Коэффициенты С п , называемые коэффициентами Фурье функции относительно системы {φ n (x )}, обладают следующим экстремальным свойством: линейная форма х):

имеет наименьшее значение по сравнению с ошибками, даваемыми при том же n другими линейными выражениями вида

Ряд ∑ ∞ n=1 C n φ n (x) с коэффициентами С п , вычисленными по формуле (*), называется рядом Фурье функции f (x ) по нормированной О. с. ф. {φ n (x )}. Для приложений первостепенную важность имеет вопрос, определяется ли однозначно функция f (x ) своими коэффициентами Фурье. О. с. ф., для которых это имеет место, называется полными, или замкнутыми. Условия замкнутости О. с. ф. могут быть даны в нескольких эквивалентных формах. 1) Любая непрерывная функция f (x ) может быть с любой степенью точности приближена в среднем линейными комбинациями функций φ k (x ), то есть C n φ n (x) сходится в среднем к функции f (x )]. 2) Для всякой функции f (x ), квадрат которой интегрируем относительно веса ρ(х ), выполняется условие замкнутости Ляпунова - Стеклова:

3) Не существует отличной от нуля функции с интегрируемым на отрезке [a , b ] квадратом, ортогональной ко всем функциям φ n (x ), n = 1, 2,....

Если рассматривать функции с интегрируемым квадратом как элементы гильбертова пространства (См. Гильбертово пространство), то нормированные О. с. ф. будут системами координатных ортов этого пространства, а разложение в ряд по нормированным О. с. ф. - разложением вектора по ортам. При этом подходе многие понятия теории нормированных О. с. ф. приобретают наглядный геометрический смысл. Например, формула (*) означает, что проекция вектора на орт равна скалярному произведению вектора и орта; равенство Ляпунова - Стеклова может быть истолковано как теорема Пифагора для бесконечномерного пространства: квадрат длины вектора равен сумме квадратов его проекций на оси координат; замкнутость О. с. ф. означает, что наименьшее замкнутое подпространство, содержащее все векторы этой системы, совпадает со всем пространством и т.д.

Лит.: Толстов Г. П., Ряды Фурье, 2 изд., М., 1960; Натансон И. П., Конструктивная теория функций, М. - Л., 1949; его же, Теория функций вещественной переменной, 2 изд., М., 1957; Джексон Д., Ряды Фурье и ортогональные полиномы, пер. с англ., М., 1948; Качмаж С., Штейнгауз Г., Теория ортогональных рядов, пер. с нем., М., 1958.

Большая советская энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия . 1969-1978 .

Смотреть что такое "Ортогональная система функций" в других словарях:

- (отгреч. orthogonios прямоугольный) конечная или счётная система ф ций, принадлежащих (сепара бельному) гильбертову пространству L2(a,b)(квадратично интегрируемых ф ций) и удовлетворяющих условиям Ф ция g(x)наз. весом О. с. ф.,* означает… … Физическая энциклопедия

Система функций??n(х)?, n=1, 2,..., заданных на отрезке ОРТОГОНАЛЬНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ линейное преобразование евклидова векторного пространства, сохраняющее неизменными длины или (что эквивалентно этому) скалярные произведения векторов … Большой Энциклопедический словарь

Система функций {φn(х)}, n = 1, 2, ..., заданных на отрезке [а, b] и удовлетворяющих следующему условию ортогональности: при k≠l, где ρ(х) некоторая функция, называемая весом. Например, тригонометрическая система 1, sin х, cos х, sin 2х,… … Энциклопедический словарь

Система ф ций {(фn(х)}, п=1, 2, ..., заданных на отрезке [а, b] и удовлетворяющих след, условию ортогональности при k не равно l, где р(х) нек рая ф ция, наз. весом. Напр., тригонометрич. система 1, sin х, cosх, sin 2х, cos 2x,... О.с.ф. с весом… … Естествознание. Энциклопедический словарь

См. в ст. Ортогональная система функций. Физическая энциклопедия. В 5 ти томах. М.: Советская энциклопедия. Главный редактор А. М. Прохоров. 1988 … Физическая энциклопедия

1) О. с. векторов множество ненулевых векторов евклидова (гильбертова) пространства со скалярным произведением (. , .) такое, что при (ортогональность) и (нормируемость). М. И. Войцеховский. 2) О. с. ф у н к ц и и система функций пространства… … Математическая энциклопедия

Построение для заданной системы функций {fn (х)}, интегрируемых с квадратом на отрезке [ а, Ъ]функций ортогональной системы {jn(x)} путем применения нек рого процесса ортогонализации или же путем продолжения функций fn(x).на более длинный… … Математическая энциклопедия

Определение 1. } называется ортогональной, если все ее элементы попарно ортогональны:

Теорема 1. Ортогональная система неравных нулю векторов линейно независима.

{Предположим, система линейно зависима: и, для определенности, Умножим скалярно равенство на . Учитывая ортогональность системы, получим: }

Определение 2. Система векторов евклидова пространства { } называется ортонормированной, если она ортогональна и норма каждого элемента равна единице.

Из теоремы 1 сразу следует, что ортонормированная система элементов всегда линейно независима. Отсюда, в свою очередь, следует, что в n – мерном евклидовом пространстве ортонормированная система из n векторов образует базис (например, {i , j , k } в 3 х – мерном пространстве).Такаясистема называется ортонормированным базисом, а ее векторы – базисными ортами.

Координаты вектора в ортонормированном базисе можно легко вычислить с помощью скалярного произведения: если Действительно, умножая равенство на , получаем указанную формулу.

Вообще, все основные величины: скалярное произведение векторов, длина вектора, косинус угла между векторами и т.д. имеют наиболее простой вид в ортонормированном базисе. Рассмотрим скалярное произведение: , так как

А все остальные слагаемые равны нулю. Отсюда сразу получаем: ,

* Рассмотрим произвольный базис . Скалярное произведение в этом базисе будет равно:

(Здесь α i и β j – координаты векторов в базисе {f }, а – скалярные произведения базисных векторов).

Величины γ ij образуют матрицу G , называемую матрицей Грама. Скалярное произведение в матричной форме будет иметь вид: *

Теорема 2. В любом n – мерном евклидовом пространстве существует ортонормированный базис. Доказательство теоремы носит конструктивный характер и носит название

9. Процесс ортогонализации Грама – Шмидта.

Пусть {a 1 ,...,a n } − произвольный базис n – мерного евклидова пространства (существование такого базиса обусловлено n – мерностью пространства). Алгоритм построения по данному базису ортонормированного заключается в следующем:

1. b 1 =a 1 , e 1 = b 1 /| b 1 |, | e 1 |= 1.

2. b 2 ^e 1 , т.к.(e 1 , a 2 )- проекция a 2 на e 1 , b 2 = a 2 - (e 1 , a 2 )e 1 , e 2 = b 2 /| b 2 |, | e 2 |= 1.

3. b 3 ^a 1 , b 3 ^a 2 , b 3 = a 3 - (e 1 , a 3 )e 1 - (e 2 , a 3 )e 2 , e 3 = b 3 /| b 3 |, | e 3 |= 1.

.........................................................................................................

k. b k ^a 1 ,..., b k ^a k-1 , b k = a k - S i=1 k (e i , a k )e i , e k = b k /| b k |, | e k |= 1.

Продолжая процесс, получаем ортонормированный базис {e 1 ,...,e n }.

Замечание 1 . С помощью рассмотренного алгоритма можно построить ортонормированный базис любой линейной оболочки, например, ортонормированный базис линейной оболочки системы, имеющей ранг равный трем и состоящей из пятимерных векторов.

Пример. x =(3,4,0,1,2), y =(3,0,4,1,2), z =(0,4,3,1,2)

Замечание 2. Особые случаи

Процесс Грама - Шмидта может применяться также к бесконечной последовательности линейно независимых векторов.

Кроме того, процесс Грама - Шмидта может применяться к линейно зависимым векторам. В этом случае он выдаёт 0 (нулевой вектор) на шаге j , если a j является линейной комбинацией векторов a 1 ,...,a j -1 . Если это может случиться, то для сохранения ортогональности выходных векторов и для предотвращения деления на ноль при ортонормировании алгоритм должен делать проверку на нулевые векторы и отбрасывать их. Количество векторов, выдаваемых алгоритмом, будет равно размерности подпространства, порождённого векторами (т.е. количеству линейно независимых векторов, которые можно выделить среди исходных векторов).

10. Геометрические векторные пространства R 1 , R 2 , R 3 .

Подчеркнем, что непосредственный геометрический смысл имеют лишь пространства

R 1 , R 2 , R 3 . Пространство R n при n > 3 – абстрактный чисто математический объект.

1) Пусть дана система из двух векторов a и b . Если система линейно зависима, то один из векторов, допустим a , линейно выражается через другой:

a = kb.

Два вектора, связанные такой зависимостью, как уже сказано, называются коллинеарными. Итак, система из двух векторов линейно зависима тогда и только

тогда, когда эти векторы коллинеарны. Заметим, что такое заключение относится не только к R 3 , но и к любому линейному пространству.

2) Пусть система в R3 состоит из трех векторов a, b, c . Линейная зависимость означает, что один из векторов, скажем a , линейно выражается через остальные:

а = kb+ lc . (*)

Определение. Три вектора a, b, с в R 3 , лежащие в одной плоскости или параллельные одной плоскости, называются компланарными

(на рис. слева указаны векторы a, b, с из одной плоскости, а справа те же векторы отложены от разных начал и лишь параллельны одной плоскости).

Итак, если три вектора в R3 линейно зависимы, то они компланарны. Справедливо и обратное: если векторы a, b, с из R3 компланарны, то они линейно зависимы.

Векторным произведением вектора a, на вектор b в пространстве называется вектор c , удовлетворяющий следующим требованиям:

Обозначение:

Рассмотрим упорядоченную тройку некомпланарных векторов a, b, c в трёхмерном пространстве. Совместим начала этих векторов в точке А (то есть выберем произвольно в пространстве точку А и параллельно перенесём каждый вектор так, чтобы его начало совпало с точкой А ). Концы векторов, совмещённых началами в точке А , не лежат на одной прямой, так как векторы некомпланарны.

Упорядоченная тройка некомпланарных векторов a, b, c в трёхмерном пространстве называется правой , если с конца вектора c кратчайший поворот от вектора a к вектору b виден наблюдателю против часовой стрелки. И наоборот, если кратчайший поворот виден по часовой стрелке, то тройка называется левой .

Другое определение связано с правой рукой человека (см. рисунок), откуда и берётся название.

Все правые между собой (и левые между собой) тройки векторов называются одинаково ориентированными.

Определение . Векторы a и b называются ортогональными (перпендикулярными) друг другу, если их скалярное произведение равно нулю, т.е. a × b = 0.

Для ненулевых векторов a и b равенство нулю скалярного произведения означает, что cosj = 0, т.е. . Нулевой вектор ортогонален любому вектору, т.к. a ×0 = 0.

Упражнение. Пусть и – ортогональные векторы. Тогда естественно считать диагональю прямоугольника со сторонами и . Докажите, что

,

т.е. квадрат длины диагонали прямоугольника равен сумме квадратов длин двух его непараллельных сторон (теорема Пифагора).

Определение. Система векторов a 1 ,…, a m называется ортогональной, если ортогональны любые два вектора этой системы .

Таким образом, для ортогональной системы векторов a 1 ,…,a m справедливо равенство:a i ×a j = 0 при i ¹ j , i = 1,…, m ; j = 1,…,m .

Теорема 1.5 . Ортогональная система, состоящая из ненулевых векторов, линейно независима. .

□ Доказательство проведем от противного. Предположим, что ортогональная система ненулевых векторов a 1 , …, a m линейно зависима. Тогда

l 1 a 1 + …+ l m a m = 0 , при этом . (1.15)

Пусть, например, l 1 ¹ 0. Домножим на a 1 обе части равенства (1.15):

l 1 a 1 ×a 1 + …+ l m a m ×a 1 = 0.

Все слагаемые, кроме первого, равны нулю в силу ортогональности системы a 1 , …, a m . Тогда l 1 a 1 ×a 1 =0, откуда следует a 1 = 0 , что противоречит условию. Наше предположение оказалось неверным. Значит, ортогональная система ненулевых векторов линейно независима. ■

Имеет место следующая теорема.

Теорема 1.6 . В пространстве R n всегда существует базис, состоящий из ортогональных векторов (ортогональный базис)
(без доказательства).

Ортогональные базисы удобны прежде всего тем, что коэффициенты разложения произвольного вектора по таким базисам определяются просто.

Пусть требуется найти разложение произвольного вектора b по ортогональному базису е 1 ,…,е n . Составим разложение этого вектора с неизвестными пока коэффициентами разложения по данному базису:

Умножим обе части этого равенства скалярно на вектор e 1 . В силу аксиом 2° и 3° скалярного произведения векторов получим

Так как векторы базиса е 1 ,…,е n взаимно ортогональны, то все скалярные произведения векторов базиса, за исключением первого, равны нулю, т.е. коэффициент определяется по формуле

.

Умножая поочередно равенство (1.16) на другие базисные векторы, мы получим простые формулы для вычисления коэффициентов разложения вектора b :

. (1.17)

Формулы (1.17) имеют смысл, поскольку .

Определение . Вектор a называется нормированным (или единичным), если его длина равна 1, т.е. (a , a )= 1.

Любой ненулевой вектор можно нормировать. Пусть a ¹ 0 . Тогда , и вектор есть нормированный вектор.

Определение . Система векторов е 1 ,…,е n называется ортонормированной, если она ортогональна и длина каждого вектора системы равна 1, т.е.

(1.18)

Так как в пространстве R n всегда существует ортогональный базис и векторы этого базиса можно нормировать, то в R n всегда существует ортонормированный базис.

Примером ортонормированного базиса пространства R n может служить система векторов е 1 ,=(1,0,…,0),…, е n =(0,0,…,1) со скалярным произведением, определенным равенством (1.9). В ортонормированном базисе е 1 ,=(1,0,…,0),…, е n =(0,0,…,1) формулы (1.17) для определения координат разложения вектора b имеют наиболее простой вид:

Пусть a и b – два произвольных вектора пространства R n с ортонормированным базисом е 1 ,=(1,0,…,0),…, е n =(0,0,…,1). Обозначим координаты векторов a и b в базисе е 1 ,…,е n соответственно через a 1 ,…,a n и b 1 ,…, b n и найдем выражение скалярного произведения этих векторов через их координаты в данном базисе, т.е. предположим, что

, .

Из последнего равенства в силу аксиом скалярного произведения и соотношений (1.18) получим

Окончательно имеем

. (1.19)

Таким образом, в ортонормированном базисе скалярное произведение двух любых векторов равно сумме произведений соответствующих координат этих векторов .

Рассмотрим теперь в n-мерном евклидовом пространстве R n совершенно произвольный (вообще говоря, не ортонормированный) базис и найдем выражение скалярного произведения двух произвольных векторов a и b через координаты этих векторов в указанном базисе.