Base ortonormale: differenze tra le versioni
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In [[matematica]], e più precisamente in [[algebra lineare]], una '''base ortonormale''' di uno [[spazio vettoriale]] munito di [[prodotto scalare]] definito positivo è una [[base (algebra lineare)|base]] composta da vettori di [[norma (matematica)|norma]] unitaria e ortogonali tra loro, ossia una base ortogonale di vettori di norma uno.
Una '''base ortogonale''' è una base di vettori ortogonali (ossia il cui prodotto scalare è nullo) rispetto al prodotto scalare definito sullo spazio vettoriale, non necessariamente definito positivo. Si tratta di una condizione meno restrittiva rispetto a quella di ortonormalizzazione, e solitamente si costruiscono basi ortonormali a partire da basi ortogonali.
I concetti di base ortonormale e ortogonale generalizzano la nozione di [[sistema di riferimento]] nel [[piano cartesiano]], e rendono possibile definire degli assi perpendicolari, e quindi un sistema di riferimento che assegna ad ogni punto delle coordinate su uno spazio vettoriale con dimensione arbitraria.
== Definizione ==
Sia <math> V </math> uno [[spazio vettoriale]] di [[dimensione (spazio vettoriale)|dimensione]] finita sul campo
:<math> \langle \mathbf v_i , \mathbf v_j \rangle = 0, \quad i \ne j.</math>
Si ponga il prodotto scalare definito positivo. Una base ortonormale è una base ortogonale in cui ogni vettore ha [[norma (matematica)|norma]] uno, cioè tale che:<ref>{{Cita|
:<math> \langle \mathbf v_i , \mathbf v_j \rangle = \delta_{ij},</math>
dove <math>\delta_{ij}</math> indica il [[delta di Kronecker]].
Questa nozione si generalizza ad uno [[spazio di Hilbert]] <math> V </math> (che può essere [[spazio vettoriale reale|reale]] o [[spazio vettoriale complesso|complesso]], e con dimensione finita o infinita) nel modo seguente: una base ortonormale è un insieme di vettori [[indipendenza lineare|indipendenti]], ortogonali e di norma 1, che [[span lineare|generano]] un sottospazio [[insieme denso|denso]] in <math> V </math>. Una tale base è spesso detta [[base hilbertiana]].▼
▲Questa nozione si generalizza ad uno [[spazio di Hilbert]] <math> V </math> (che può essere [[spazio vettoriale reale|reale]] o [[spazio vettoriale complesso|complesso]], e con dimensione finita o infinita) nel modo seguente: una base ortonormale è un insieme di vettori [[indipendenza lineare|indipendenti]], ortogonali e di norma 1, che [[span lineare|generano]] un sottospazio [[insieme denso|denso]] in <math> V </math>. Una tale base è spesso detta
Se ''B'' è una base ortogonale di <math> V </math>, ogni elemento '''x''' di <math> V </math> può essere scritto in maniera unica come:▼
▲Se
:<math>\mathbf x=\sum_{\mathbf v_i \in B}{\langle \mathbf x, \mathbf v_i \rangle\over\lVert \mathbf v_i \rVert^2} \mathbf v_i</math>
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:<math>c = {\langle \mathbf x, \mathbf v_i \rangle\over\lVert \mathbf v_i \rVert^2 }</math>
è detto ''coefficiente di
Se
:<math>\mathbf x=\sum_{\mathbf v_i \in B}\langle \mathbf x, \mathbf v_i \rangle \mathbf v_i.</math>
La [[norma (matematica)|norma]] di
:<math>\|\mathbf x\|^2=\sum_{\mathbf v_i \in B}|\langle \mathbf x, \mathbf v_i \rangle
Se
:<math>\langle\Phi(\mathbf x),\Phi(\mathbf y)\rangle=\langle \mathbf x,\mathbf y\rangle,</math>
per ogni coppia di vettori
Se la base di vettori ortonormali <math>\mathbf v_1 \cdots \mathbf v_n</math> considerata non è contenuta in alcun altro sistema ortonormale, allora si ha un sistema ortonormale completo.
==Proprietà==
▲*Una [[matrice di cambiamento di base]] fra basi ortonormali è una [[matrice ortogonale]].
▲* Se ''B'' è una base ortonormale di uno spazio di Hilbert ''V'', ogni elemento ''v'' di ''V'' si scrive in modo unico come
:<math>\mathbf v=\sum_{\mathbf b\in B}\langle \mathbf v, \mathbf b \rangle \mathbf b</math>
e la [[norma (geometria)|norma]] di
Inoltre il prodotto scalare fra due vettori è dato da▼
:<math>\
Queste espressioni hanno senso anche se ''B'' è [[insieme non numerabile|non numerabile]]: in questo caso solo un insieme numerabile di addendi è non-nullo. Le [[serie di Fourier]] sono un esempio.▼
▲Inoltre il prodotto scalare fra due vettori è dato da:
:<math>\langle \mathbf x,\mathbf y \rangle = \sum_{\mathbf b\in B} \langle \mathbf x,\mathbf b \rangle \langle \mathbf b,\mathbf y \rangle.</math>
▲Queste espressioni hanno senso anche se
==Esempi==
* L'insieme <math>\{(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)\}</math> costituisce una base ortonormale (dunque anche ortogonale) di <math>\mathbb R^3</math> rispetto al [[prodotto scalare standard]]; in generale, le [[Base canonica|basi canoniche]] di <math>\mathbb R^n</math> sono basi ortonormali.
* L'insieme <math>\{f_n : n \in \Z \}</math> con <math>f_n(x) = e^{2\pi inx}</math> costituisce una base ortonormale dello spazio complesso <math>L^2([0,1])</math>. Ciò è di fondamentale importanza nello studio delle [[Serie di Fourier]].
* L'insieme <math>\{e_b : b \in B \}</math> con <math>e_b(c) = 1</math> se <math>b=c</math> e <math>e_b(c) = 0</math> altrimenti costituisce una base ortonormale di [[Spazio l2|<math>l^2(B)</math>]].
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==Bibliografia==
* {{cita libro
* {{Cita libro|autore=David C. Lay|titolo=Linear Algebra and Its Applications|url=https://archive.org/details/studyguidetoline0000layd|editore=Addison–Wesley|anno=2006|edizione=3|isbn=0-321-28713-4|lingua=en}}
* {{Cita libro|autore=Gilbert Strang|titolo=Linear Algebra and Its Applications|editore=Brooks Cole|anno=2006|edizione=4|isbn=0-03-010567-6|lingua=en}}
* {{Cita libro|autore=Sheldon Axler|titolo=Linear Algebra Done Right|editore=Springer|anno=2002|edizione=2|isbn=0-387-98258-2|lingua=en}}
== Voci correlate ==
* [[Base (algebra lineare)]]
* [[Identità di Parseval]]
* [[Norma (matematica)]]
* [[Ortogonalizzazione di Gram-Schmidt]]
* [[Prodotto scalare]]
▲* [[Forma hermitiana]]
* [[Spazio di Hilbert]]
* [[
* [[Teorema di Sylvester]]
{{algebra lineare}}
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[[Categoria:Algebra lineare]]
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