Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Podobné dokumenty
Vlastní čísla a vlastní vektory

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

15 Maticový a vektorový počet II

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

AVDAT Vektory a matice

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

Definice : Definice :

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Vlastní čísla a vlastní vektory

1 Řešení soustav lineárních rovnic

Vlastní číslo, vektor

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

2 Vektorové normy. Základy numerické matematiky - NMNM201. Definice 1 (Norma). Norma je funkcionál splňující pro libovolné vektory x a y a pro

Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Úlohy nejmenších čtverců

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Linearní algebra příklady

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16

Symetrické a kvadratické formy

Podobnostní transformace

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Matematika B101MA1, B101MA2

9 Kolmost vektorových podprostorů

Soustavy linea rnı ch rovnic

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

Michal Zamboj. December 23, 2016

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

(2) [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus.

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

SVD rozklad a pseudoinverse

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Michal Zamboj. January 4, 2018

1.13 Klasifikace kvadrik

1 Soustavy lineárních rovnic

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

1 Vektorové prostory.

Lineární (ne)závislost

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vlastní čísla a vlastní vektory

19. Druhý rozklad lineární transformace

Kapitola 5. Symetrické matice

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

Podrobnější výklad tématu naleznete ve studijním textu, na který je odkaz v Moodle. Tam je téma

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

Několik aplikací. Kapitola 12

Program SMP pro kombinované studium

0.1 Úvod do lineární algebry

8 Matice a determinanty

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

7. Lineární vektorové prostory

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

0.1 Úvod do lineární algebry

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Vlastní čísla a vlastní vektory

1 Determinanty a inverzní matice

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

Operace s maticemi

CHARAKTERISTICKÉ VEKTORY

Singulární rozklad. Petr Tichý. 31. října 2013

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

9.1 Definice a rovnice kuželoseček

Lineární algebra : Metrická geometrie

1. Jordanův kanonický tvar

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

Operace s maticemi. 19. února 2018

1 Polynomiální interpolace

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

Kapitola 11: Vektory a matice:

Transformace souřadnic

Cvičení z Lineární algebry 1

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

Matice lineárních zobrazení

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

Základy matematiky pro FEK

2. kapitola: Euklidovské prostory

Transkript:

Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s koeficienty z tělesa T, jehož všechny monočleny jsou stupně 2. Například polynom f(x 1, x 2 ) = 13x 2 1 + 10x 1 x 2 + 13x 2 2 je kvadratická forma ve dvou proměnných. Je-li charakteristika tělesa T různá od 2, můžeme kvadratickou formu vyjádřit pomocí násobení matic. Označíme x = (x 1, x 2,..., x n ) T vektor proměnných a B = (b ij ) čtvercovou matici řádu n, kde b ii = a ii pro i = 1,..., n a b ij = a ij /2 pro dvojice i < j {1, 2,..., n} a b ji = a ij /2 pro dvojice i < j {1, 2,..., n}. Potom součin x T Bx je kvadratická forma v n proměnných. Koeficient u x 2 i se rovná b ii = a ii pro i = 1, 2,... n. Koeficient u x i x j pro i < j se rovná b ij + b ji = a ij. Platí proto x T Bx = a ij x i x j = f(x 1,..., x n ). j=i Matici B nazýváme matice kvadratické formy f(x 1,..., x n ). Tato matice je symetrická. Kvadratická forma f(x 1, x 2 ) = 13x 2 1 + 10x 1x 2 + 13x 2 2 má tedy matici ( ) 13 5 B =. 5 13 1

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 2 Pokud je kvadratická forma navíc reálná, je její matice B podle Cvičení 11.3 normální a podle Věty 11.21 je unitárně diagonalizovatelná. Existují tedy ortogonální matice P a diagonální matice D = (d ij ), pro které platí B = PDP T. Jsou-li všechna vlastní čísla λ i σ(b) (tj. všechny prvky na hlavní diagonále matice D) nezáporná, můžeme je odmocnit a definovat matici D jako matici, která má na místě (i, i) prvek d ii. Potom platí B = PDP T = P D DP T = C T C, kde C = DP T. Jsou-li navíc všechna vlastní čísla matice B kladná, pak je matice C regulární. Jestliže naopak můžeme reálnou symetrickou matici B vyjádřit ve tvaru B = C T C, pak pro každé vlastní číslo λ matice B a jemu odpovídající vlastní vektor x 0 platí λ = xt Bx x T x = xt C T Cx x T x = Cx 2 x 2 0. Je-li navíc matice C (a tedy i B) regulární, pak N (B) = {0}, tj. B(x) 0 a λ > 0. Dokázali jsme tak následující tvrzení. Tvrzení 13.2 Reálná symetrická matice B má všechna vlastní čísla nezáporná právě když ji lze vyjádřit ve tvaru součinu B = C T C, kde C je také čtvercová matice řádu n. Reálná symetrická matice B má všechna vlastní čísla kladná, právě když ve vyjádření B = C T C je matice C regulární. Definice 13.3 Reálná kvadratická forma f(x 1,..., x n ) = x T Bx se nazývá pozitivně semidefinitní, jestliže f(x 1,..., x n ) 0 pro libovolná reálná čísla x 1,..., x n R. Pozitivně semidefinitní forma se nazývá pozitivně definitní pokud platí f(x 1,..., x n ) = x T Bx = 0 právě když x = 0. Tvrzení 13.4 Je-li f(x 1,..., x n ) reálná kvadratická forma v n proměnných a B = (b ij ) její matice, která má hodnost r, pak je ekvivalentní 1. f(x 1,..., x n ) je pozitivně semidefinitní, 2. všechny vlastní hodnoty matice B jsou nezáporné, 3. B = C T C pro nějakou matici C hodnosti r.

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 3 Pro komplexní kvadratické formy platí stejné tvrzení, pouze transponovanou matici C T je nutné nahradit komplexně transponovanou maticí C. Důkaz. 1 2. Z vlastnosti 1. plyne x T Bx 0 pro každý vektor x R n 1. Speciálně to platí pro vlastní vektor x matice B odpovídající vlastnímu číslu λ σ(b). Pro tento vlastní vektor platí λ = xt Bx x T x = Cx 2 x 2 0. 2 3. Protože matice B je symetrická, tedy normální, proto unitárně ortogonalizovatelná, existují ortogonální matice P a diagonální matice D, pro které platí B = PDP T. Na hlavní diagonále matice D jsou vlastní čísla λ i, i = 1, 2,..., n, matice B, která jsou podle podmínky 2. nezáporná. Podobně jako v úvodu této kapitoly označíme F = D matici, která má na hlavní diagonále čísla λ i. Potom B = PDP T = PFFP T = (FP T )(FP T ) = C T C, kde C = FP T. Protože r(b) = r, je také r(d) = r. Proto má D na hlavní diagonále právě r nenulových prvků. Proto také F = D má na hlavní diagonále právě r nenulových prvků, tj. r(f) = r. Odtud vyplývá rovněž r(c) = r, neboť součin nějaké matice s regulární maticí nemění hodnost této matice. 3 1. Jestliže B = C T C pro nějakou matici C, pak pro každý vektor x R n 1 platí x T Bx = x T C T Cx = (Cx) T (Cx) = Cx 2 0. Diagonalizace kvadratické formy O kvadratické formě f(x 1,..., x n ) = x T Dx říkáme, že je v diagonálním tvaru, pokud je D = (d ij ) diagonální matice. V tom případě f(x 1,..., x n ) = x T Dx = d ii x 2 i. Je-li nyní f(x 1,..., x n ) = x T Bx libovolná reálná kvadratická forma v n proměnných, pak je matice B reálná symetrická matice. Najdeme ortogonální matici P a diagonální matici D, pro které platí B = PDP T. Označíme y = P T x, tj. x = Py. Potom platí f(x 1,..., x n ) = x T Bx = x T PDP T x = y T Dy = d ii yi 2.

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 4 Poslední výpočet ukazuje, že pokud nahradíme souřadnice (x 1,..., x n ) každého vektoru (x 1,..., x n ) T R n 1, které jsou souřadnicemi vzhledem ke standardní bázi, jeho souřadnicemi (y 1,..., y n ) vzhledem k bázi P 1,..., P n, pak je kvadratická forma f(y 1,..., y n ) v diagonálním tvaru. Tato diagonalizace rovněž ukazuje, že vlastnosti kvadratické formy f(x 1,..., x n ) = x T Bx závisí pouze na vlastních číslech matice B reálné symetrické matice této formy. Příklad 13.5 Najděte bázi prostoru R 2, vzhledem ke které je kvadratická forma f(x 1, x 2 ) = 13x 2 1 + 10x 1 x 2 + 13x 2 2 v diagonálním tvaru. Řešení. Matice kvadratické formy f(x 1, x 2 ) = 13x 2 1 + 10x 1x 2 + 13x 2 2 se rovná ( ) 13 5 B =. 5 13 Charakteristická rovnice této matice (13 λ)(13 λ) 25 = (13 λ 5)(13 λ + 5) = (8 λ)(18 λ) = 0 má tedy kořeny λ 1 = 8 a λ 2 = 18. Vlastní vektory příslušné vlastnímu číslu λ 1 = 8 jsou řešením homogenní soustavy rovnic s maticí ( 13 λ1 5 5 13 λ 1 ) = ( 5 5 5 5 Její řešení jsou tvaru (a, a) pro a R, zvolíme vlastní vektor, který má délku 1, například ( 2/2, 2/2). Vlastní vektory příslušné vlastnímu číslu λ 2 = 18 najdeme jako řešení homogenní soustavy rovnic s maticí ( 13 λ2 5 5 13 λ 2 ) = ) ( 5 5 5 5 Řešením této soustavy jsou všechny vektory tvaru (a, a) pro a R. Zvolíme vlastní vektor, který má délku 1, např. ( 2/2, 2/2). Pro matici ( ) 2/2 2/2 P = 2/2 2/2. ).

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 5 potom platí P T BP = ( 8 0 0 18 ). Hledanou bází prostoru R 2 je proto báze ( 2/2, 2/2) T, ( 2/2, 2/2) T. Má-li vektor x = (x 1, x 2 ) T R 2 vzhledem k této bázi souřadnice (y 1, y 2 ), pak f(y 1, y 2 ) = 8y 2 1 + 18y 2 2. Cvičení 13.1 Převeďte několik kvadratických forem ve dvou nebo ve třech proměnných do diagonálního tvaru. Najděte příslušné báze prostorů R 2 a R 3. Rovnice elipsy a hyperboly v rovině mají tvar kde a R. Například je rovnice elipsy, zatímco f(x 1, x 2 ) = c, x 2 1 a 2 + x2 2 b 2 = 1 x 2 1 a 2 x2 2 b 2 = 1 je rovnice hyperboly. Tyto rovnice odpovídají situaci, kdy souřadné osy v rovině jsou ve směru hlavní a vedlejší poloosy příslušné elipsy nebo hyperboly. Tak například kvadratická forma f(x 1, x 2 ) = 13x 2 1 + 10x 1x 2 + 13x 2 2, kterou jsme se několikrát zabývali v této kapitole, určuje elipsu nebo hyperbolu, pokud ji položíme rovnou nějakému reálnému číslu, například 13x 2 1 + 10x 1 x 2 + 13x 2 2 = 72. Vzhledem k bázi ( 2/2, 2/2) T, ( 2/2, 2/2) T forma vyjádření 8y1 2 + 18y2 2 = 72, tj. y 2 1 má stejná kvadratická 9 + y2 2 4 = 1. Jde tedy o rovnici elipsy, hlavní poloosa má délku 3 je ve směru vektoru ( 2/2, 2/2) T, zatímco vedlejší poloosa má délku 2 a je ve směru vektoru ( 2/2, 2/2) T.

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 6 Cvičení 13.2 Položte několik reálných kvadratických forem o dvou proměnných rovných nějaké konstantě a zjistěte, zdali příslušná rovnice vyjadřuje elipsu, hyperbolu nebo je množina řešení prázdná. Pokud jde o elipsu nebo hyperbolu, určete směr hlavních poloos a jejich délky. Ke zjištění, zdali z dané kvadratické formy dostaneme rovnici elipsy nebo hyperboly, nemusíme hledat vlastní vektory matice B této formy. Nejdříve si vyjasníme, jak se změní matice kvadratické formy v n proměnných, pokud změníme bázi v prostoru R n 1. Tvrzení 13.6 Předpokládáme, že f(x 1,..., x n ) je reálná kvadratická forma v n proměnných a B její matice. Je-li P regulární matice řádu n a x = Py pro libovolný vektor y = (y 1,..., y n ) T R n 1, pak matice téže kvadratické formy f vzhledem k bázi P 1,..., P n se rovná P T BP. Důkaz. Platí f(x 1,..., x n ) = x T Bx = y T P T BPy, matice formy f(x 1,..., x n ) vzhledem k bázi P 1,..., P n se proto rovná P T BP. Všimněte si, že matice P = (a ij ) je matice přechodu od standardní báze e 1,..., e n k bázi P 1,..., P n. Skutečně, P j = (a 1j, a 2j,..., a nj ) T = a ij e i, matice P je tak maticí identického zobrazení na prostoru R n 1 vzhledem k bázím P 1,..., P n a standardní bázi e 1,..., e n. Tuto matici podle Definice 7.12 nazýváme matice přechodu od báze e 1,..., e n k bázi P 1,..., P n. Poslední tvrzení tak říká, jak dostat postupně matici kvadratické formy vzhledem k jiným bázím, pokud nepožadujeme, aby nová báze byla ortonormální. Regulární matici P vyjádříme jako součin elementárních matic P = E 1 E 2 E k. Potom P T BP = E T k E T 2 E T 1 BE 1 E 2 E k. Součin E T BE, kde E je nějaká elementární matice, dostaneme z matice B tak, že provedeme stejnou elementární řádkovou a sloupcovou úpravu matice B. Hledáme-li vyjádření kvadratické formy v diagonálním tvaru, můžeme proto postupovat tak, že postupně děláme stejné elementární řádkové a sloupcové úpravy matice příslušné kvadratické formy.

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 7 Protože pro každou kvadratickou formu f(x 1,..., x n ) s maticí B existuje ortogonální (a tedy nutně regulární) matice P, pro kterou platí P 1 BP = P T BP, platí následující tvrzení. Tvrzení 13.7 Pro každou reálnou kvadratickou formnu f(x 1,..., x n ) v n proměnných s maticí B existuje báze u 1,..., u n prostoru R n 1, vzhledem ke které má kvadratická forma f(x 1,..., x n ) diagonální matici D = (d ij ), tj. platí f(x 1,..., x n ) = d ii yi 2, kde (y 1,..., y n ) jsou souřadnice vektoru (x 1,..., x n ) T vzhledem k nové bázi u 1,..., u n. Protože při diagonalizaci popsané v předchozím tvrzení, můžeme používat libovolné regulární matice, můžeme dokázat následující důsledek. Důsledek 13.8 Pro každou reálnou kvadratickou formnu f(x 1,..., x n ) v n proměnných s maticí B existuje báze u 1,..., u n prostoru R n 1, vzhledem ke které má kvadratická forma f(x 1,..., x n ) diagonální matici E = (e ij ), kde e ii = ±1 nebo e ii = 0 pro libovolné i = 1,..., n. Důkaz. Pokud je C = (c ij ) regulární diagonální matice a D = (d ij ) je diagonální matice ze znění Tvrzení 13.7, pak platí, že prvek na místě (i, i) v součinu C T DC se rovná c 2 ii d ii. Stačí proto zvolit pokud d ii 0 a c ii = 1 dii, c ii = 1, pokud d ii = 0. Potom matice E = C T DC má požadované vlastnosti. V Tvrzení 13.7 a Důsledku 13.8 používáme k diagonalizaci (symetrické) matice B kvadratické formy obecné regulární matice, nikoliv pouze ortogonální matice, jako ve Větě 11.21. V případě unitární diagonalizace jsou prvky na hlavní diagonále diagonální matice D vlastní čísla matice B a jsou tedy jednoznačně určené (až na pořadí) maticí B. Tvrzení 13.7 a Důsledek 13.8 naopak ukazují, že při doagonalizaci matic kvadratických forem nejsou prvky na hlavní diagonále určené jednoznačně. Následující Věta o setrvačnosti kvadratických forem dokazuje, že pokud požadujeme, aby na hlavní diagonále diagonální matice kvadratické formy ležely pouze čísla 0, 1 a 1, jsou tyto prvky určené, až na pořadí, jednoznačně.

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 8 Věta 13.9 Předpokládáme, že kvadratická forma f(x 1,..., x n ) v n proměnných má matici B hodnosti r. Pokud má vhledem k bázi u 1,..., u n diagonální tvar kde f(x 1,..., x n ) = a 2 1 + a 2 2 + + a 2 p a 2 p+1 a 2 p+q, x i e i = x = a i u i, a vzhledem k bázi v 1,..., v n diagonální tvar f(x 1,..., x n ) = b 2 1 + b 2 2 + + b 2 s b 2 s+1 b 2 s+t, kde pak p = s a q = t. x i e i = x = b i v i, Důkaz. Především platí, že p + q = r(b) = s + t. Předpokládejme, že r > s. Podprostor (lineární obal) má dimenzi p a podprostor P = L(veu 1,..., u p ) Q = L(vev s+1,..., v n ) má dimenzi n s. Protože p + n s > n, platí podle Tvrzení 6.22 dim(p Q) = dim P + dim Q dim(p + Q) = p + (n s) n > 0. Existuje tedy vektor x P Q. Pro tento vektor máme trojí vyjádření p x = a i u i = b j v j = x i e i. j=s+1 Potom platí, že a současně p f(x 1,..., x n ) = a 2 i > 0 f(x 1,..., x n ) = b 2 j 0. j=s+1

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 9 Tento spor ukazuje, že ve skutečnosti musí platit p s. Zaměníme-li báze u 1,..., u n a v 1,..., v n, dostaneme také opačnou nerovnost s p. Proto p = s a tedy také q = t. Geometrický význam singulárních hodnot Ukážeme si také slíbený geometrický význam singulárních hodnot reálné čtvercové matice A řádu n. Připomeňme si, že singulární hodnoty takové matice A jsou hodnoty na hlavní diagonále regulární matice C v rozkladu ( ) Dr r 0 A = U V T, 0 0 kde U a V jsou ortogonální matice řádu n a D r r je čvercová regulární matice řádu r = r(a). Viz Věta 11.25. Protože je bloková matice v tomto rozkladu rovněž čtvercová, můžeme rozklad psát prostě A = UDV T, kde D je čtvercová diagonální matice řádu n. Budeme pro jednoduchost navíc předpokládat, že matice A má plnou hodnost, tj. že r(a) = n. V tom případě jsou všechny prvky na hlavní diagonále matice D kladná reálná čísla, označovali jsme je σ i, i = 1, 2,..., n. Z rovnosti A = UDV T vyplývá rovněž A 1 = VD 1 U T. Můžeme také předpokládat, že σ 1 σ 2 σ n > 0. Podíváme se, jak matice A zobrazí jednotkovou sféru v prostoru R n 1, tj. množinu S = {x R n 1 : x = 1}. V jejím obrazu leží vektory tvaru y = Ax pro x S. Označíme si w = U T y. Potom platí 1 = x 2 = A 1 Ax 2 = A 1 y 2 = VD 1 U T y 2 = D 1 U T y 2 = = D 1 w 2 = w2 1 σ 2 1 + w2 2 σ 2 2 + + w2 n σn 2. V tomto výpočtu w = (w 1,..., w n ) T jsou souřadnice vektoru w vzhledem ke standardní bázi. Vektory w = (w 1,..., w n ) T, které vyhovují rovnici 1 = w2 1 σ 2 1 + w2 2 σ 2 2 + + w2 n σn 2,

KAPITOLA 13. KVADRATICKÉ FORMY 10 tvoří zobecněný elipsoid. Poslední výpočet tak říká, že množina všech vektorů U T A(S) = {U T Ax : x = 1} tvoří zobecněný elipsoid, jehož k-tá poloosa je ve směru vektoru e k standardní báze a má délku σ k. Protože U je ortogonální matice, součin s U T nemění délku vektorů Ax, pouze jejich orientaci. To znamená, že také množina bodů A(S) = {Ax : x = 1} je rovněž zobecněný elipsoid, jehož k-tá poloosa má délku σ k. Protože zobrazení určené maticí U zobrazuje zobecněný elipsoid U T A(S) do zobecněného elipsoidu A(S) a zachovává délky vektorů, jsou hlavní polosy elipsoidu A(S) ve směru vektorů Ue k = U k. Sloupce matice U jsou tak směry poloos elipsoidu A(S). Kromě toho platí AV = UD, tj. AV k = σ k U k. To znamená, že sloupce matice V určují body na jednotkové sféře S, které se zobrazují do koncových bodů poloos zobecněného elipsoidu A(S).