Base ortonormale: differenze tra le versioni

Contenuto cancellato Contenuto aggiunto
Nessun oggetto della modifica
fix minori+ aggiungo specifica
 
(27 versioni intermedie di 18 utenti non mostrate)
Riga 1:
{{Avvisounicode}}
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>K'''</math>, nel quale sia definito un [[prodotto scalare]]. Una base ortogonale per <math> V </math> è una [[base (algebra lineare)|base]] composta da vettori <math>\mathbf v_1 \cdots \mathbf v_n</math> a due a due ortogonali, cioè tali che:<ref>{{Cita|S. Lang|Pagpag. 151|lang}}.</ref>
 
:<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|S. Lang|Pagpag. 155|lang}}.</ref>
 
:<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 [[''base hilbertiana'', ed è [[insieme numerabile|numerabile]] se e solo se lo spazio è [[spazio separabile|separabile]].
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>B''</math> è una base ortogonale di <math> V </math>, ogni elemento '''<math>\mathbf x'''</math> di <math> V </math> può essere scritto in maniera unica come:
 
:<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>
Riga 25 ⟶ 26:
:<math>c = {\langle \mathbf x, \mathbf v_i \rangle\over\lVert \mathbf v_i \rVert^2 }</math>
 
è detto ''coefficiente di fourierFourier'' di '''<math>\mathbf x'''</math> rispetto al vettore di base '''v'''<submath>i\mathbf v_i</submath>.<ref>{{Cita|S. Lang|Pagpag. 152|lang}}.</ref>
 
Se ''<math>B''</math> è una base ortonormale si ha:
 
:<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'''</math> è quindi data da:<ref>{{Cita|S. Lang|Pagpag. 154|lang}}.</ref>
 
:<math>\|\mathbf x\|^2=\sum_{\mathbf v_i \in B}|\langle \mathbf x, \mathbf v_i \rangle |^2.</math>
 
Se ''<math>B''</math> è una base ortonormale di <math> V </math>, allora <math> V </math> è isomorfo a ''ℓ''<supmath>&nbsp;\ell^2</sup>(''B'')</math> nel senso che esiste una mappa lineare e biunivoca Φ : ''H'' <tt>-></ttmath>\Phi\colon ''ℓ''<sup>&nbsp;V \to \ell^2</sup>(''B'')</math> tale che:
 
:<math>\langle\Phi(\mathbf x),\Phi(\mathbf y)\rangle=\langle \mathbf x,\mathbf y\rangle,</math>
 
per ogni coppia di vettori '''<math>\mathbf x'''</math> e '''<math>\mathbf y'''</math> di <math> V </math>.
 
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==
* Ogni spazio vettoriale di dimensione finita, dotato di un prodotto scalare, possiede basi ortogonali grazie al [[teorema di Sylvester]]. In particolare, ogni [[spazio euclideo]] possiede basi ortonormali che si possono ottenere grazie all'algoritmo di [[ortogonalizzazione di Gram-Schmidt]]. Da ogni base ortogonale si può infatti ottenere una base ortonormale normalizzando (dividendo) i componenti della base per la loro [[norma (geometria)|norma]]. Ad esempio, se la base <math> \{ \mathbf v_1, \mathbf v_2 \} </math> è ortogonale la base <math>\{ \mathbf v_1 / | \mathbf v_1 | , \mathbf v_2 / | \mathbf v_2 | \}</math> è ortonormale.
 
* Da ogni base ortogonale si può ottenere una base ortonormale normalizzando (dividendo) i componenti della base per la loro [[norma (geometria)|norma]]. Ad esempio, da <math> \{ v_1, v_2 \} </math> che già sappiamo ortogonale, abbiamo
*Una [[matrice di cambiamento di base]] fra basi ortonormali è una [[matrice ortogonale]].
:<math>\{\frac{v_1}{\|v_1\|}, \frac{v_2}{\|v_2\|}\}</math>.
 
* Ogni [[spazio euclideo]] possiede basi ortonormali, grazie all'algoritmo di [[ortogonalizzazione di Gram-Schmidt]].
* Se ''<math>B''</math> è una base ortonormale di uno spazio di Hilbert ''<math>V''</math>, ogni elemento ''<math>\mathbf v''</math> di ''<math>V''</math> si scrive in modo unico come:
*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 ''<math>v''</math> è data dall'[[identità di Parseval]]:
:<math>\|v\|^2=\sum_{b\in B}|\langle v,b\rangle |^2.</math>
 
Inoltre il prodotto scalare fra due vettori è dato da
:<math>\langle| x,y\mathbf v\rangle |^2= \sum_{\mathbf b\in B} |\langle x,b \ranglemathbf \langle bv,y \mathbf b\rangle |^2.</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:
* Una base hilbertiana è [[insieme numerabile|numerabile]] se e solo se lo spazio è [[spazio separabile|separabile]]
 
:<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 ''<math>B''</math> 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.
 
==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>]].
Riga 65 ⟶ 72:
 
==Bibliografia==
* {{cita libro | cognome= Lang| nome= Serge | titolo= Algebra lineare| editore= Bollati Boringhieri| città= Torino| anno= 1992|idisbn=ISBN 88-339-5035-2|cid =langLang}}
* {{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]]
* [[Forma hermitianasesquilineare]]
* [[Norma (matematica)]]
* [[Ortogonalizzazione di Gram-Schmidt]]
* [[Prodotto scalare]]
* [[Forma hermitiana]]
* [[Spazio di Hilbert]]
* [[IdentitàSpazio di Parsevalvettoriale]]
* [[Teorema di Sylvester]]
 
{{algebra lineare}}
Riga 77 ⟶ 92:
 
[[Categoria:Algebra lineare]]
 
[[de:Orthonormalbasis]]
[[en:Orthonormal basis]]
[[es:Base ortonormal]]
[[fr:Base de Hilbert]]
[[he:מערכת אורתונורמלית שלמה]]
[[nl:Orthonormale basis]]
[[pl:Baza ortonormalna]]
[[pt:Base ortonormal]]
[[ru:Ортогональный базис]]
[[sr:Ортонормирана база]]
[[sv:Ortonormerad bas]]
[[uk:Ортонормований базис]]