Выберем базис в пространстве \(\mathfrak{L}\), вектора \(\{e_1,\,e_2,\,...,e_n\}\) и разложим вектора \(x,y\) по этому базису, \[ x=\sum_{k=1}^nx_ke_k, \quad y=\sum_{k=1}^ny_ke_k. \] Тогда, используя билинейность формы, получаем: \[ A(x,y)=A(\sum_{k=1}^nx_ke_k,\sum_{m=1}^ny_me_m)=\sum _{k,m=1}^nx_ky_mA(e_k,e_m)=\sum _{k,m=1}^n\alpha_{km}x_ky_m, \] где матрица \(\alpha_{km}\) определяется соотношением \(\alpha_{km}=A(e_k,e_m)\). Разумеется, она зависит от выбора базиса.
Подставляя \(y=x\), получим: \[ A(x,x)=\sum _{k,m=1}^n\alpha_{km}x_kx_m. \quad \quad(67) \] Это соотношение приводит к эквивалентному определению квадратичной формы.
Почему предположение о симметричности матрицы \(\alpha_{km}\) не уменьшает общности рассмотрений?
Потому что в сумме есть 2 слагаемых \( a_{km} x_k x_m + a_{mk} x_m x_k = x_m x_k (a_{km} + a_{mk}) \), сумма которых симметрична по k; m. Таким образом, квадратичная форма зависит только от "симметричной" части порождающей ее билинейной формы.
Введем вектор-столбец \(X=(x_1,x_2,...,x_n)^T\). Тогда можно записать \( f(x_1,x_2,...,x_n)\) в более сжатом виде \(f(x_1,x_2,...,x_n)=X^T\alpha X\), имея в виду обычные обозначения для матричного умножения.
Итак, по билинейной форме можно построить квадратичную форму. В обратную сторону это соответствие обращается не совсем точно - по квадратичной форме можно восстановить "симметричную" часть билинейной формы ( или саму билинейную форму, если она была симметричной, т.е. выполнялось равенство \(A(x,y)=A(y,x)\) для всех \(x,y \in \mathfrak{L}\)). Это обращение реализуется с помощью формулы: \[ B(x,y)=\left [ A(x+y,x+y)-A(x,x)-A(y,y)\right]/2=\left [ A(x,y)+A(y,x)\right]/2, \] так что если \(A(x,y)\) была симметричной, мы имеем: \(A(x,y)=B(x,y)\).
Предыдущий раздел | Далее |