高等代数理论基础74:辛子空间

辛子空间

辛子空间

定义:(V,f)为辛空间,W为V的子空间,若W\subset W^{\perp},则称W为(V,f)的迷向子空间,若W=W^{\perp},即W是极大的(按包含关系)迷向子空间,也称为拉格朗日子空间,若W\cap W^{\perp}=\{0\},则称W为(V,f)的辛子空间

例:设\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,\varepsilon_{-1},\varepsilon_{-2},\cdots,\varepsilon_{-k}(V,f)的辛正交基,则L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_k)是迷向子空间,L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n)是极大迷向子空间,即拉格朗日子空间,L(\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,\varepsilon_{-1},\varepsilon_{-2},\cdots,\varepsilon_{-k})是辛子空间

性质:

对辛空间(V,f)的子空间U,W

1.(W^{\perp})^{\perp}=W

2.U\subset W\Rightarrow W^{\perp}\subset U^{\perp}

3.若U是辛子空间,则V=U\oplus U^{\perp}

4.若U是迷向子空间,则dim(U)\le {1\over 2}dim(V)

5.若U是拉格朗日子空间,则dim(U)={1\over 2}dim (V)

定理:设L是辛空间(V,f)的拉格朗日子空间,\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n是L的基,则它可扩充为(V,f)的辛正交基

证明:

dim(V)=2n

用L_i表示n-1维子空间L(\varepsilon_1,\cdots,\varepsilon_{i-1},\varepsilon_{i+1},\cdots,\varepsilon_n)

\because L_i\subset L

\therefore L_i^{\perp}\supset L^{\perp}=L

又L_1^{\perp}是n+1维子空间

\therefore L_1^{\perp}中有向量\varepsilon_{-1}不在L中

即f(\varepsilon_1,\varepsilon_{-1})\neq 0

不妨设f(\varepsilon_1,\varepsilon_{-1})=1

\because \varepsilon_{-1}\in L_1^{\perp}

\therefore f(\varepsilon_j,\varepsilon_{-1})=0,j=2,3,\cdots,n

在L_2^{\perp}中取一向量\varepsilon_{-2}'不在L中,使f(\varepsilon_2,\varepsilon_{-2}')=1

设f(\varepsilon_{-1},\varepsilon_{-2}')=a

作\varepsilon_{-2}=a\varepsilon_1+\varepsilon_{-2}'

则f(\varepsilon_2,\varepsilon_{-2})=1及f(\varepsilon_{-1},\varepsilon_{-2})=-a+a=0

且显然有f(\varepsilon_i,\varepsilon_{-2})=0,i=1,3,\cdots,n

如此继续下去得到(V,f)的基

\{\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,\varepsilon_{-1},\varepsilon_{-2},\cdots,\varepsilon_{-n}\}是(V,f)的辛正交基\qquad\mathcal{Q.E.D}

推论:设W是(V,f)的迷向子空间,\{\varepsilon_1,\cdots,\varepsilon_k\}是W的基,则它可扩充成(V,f)的辛正交基

证明:

设L是包含W的极大迷向子空间

则L是拉格朗日子空间

可先将W的基扩充成L的基

再扩充成(V,f)的辛正交基\qquad\mathcal{Q.E.D}

注:对于辛子空间U,f|U也是非退化的,同样f|U^{\perp}也非退化

定理:辛空间(V,f)的辛子空间(U,f|U)的一组辛正交基可扩充成(V,f)的辛正交基

证明:

(U^{\perp},f|U^{\perp})的任一组辛正交基

与(U,f|U)的任一组辛正交基

合起来即(V,f)的辛正交基\qquad\mathcal{Q.E.D}

定理:令(V,f)为辛空间,U和W是两个拉格朗日子空间或两个同维数的辛子空间,则有(V,f)的辛变换把U变成W

证明:

\because 将辛正交基变成辛正交基的线性变换是辛变换

又U的及W的基可扩充成(V,f)的辛正交基

易证定理成立\qquad\mathcal{Q.E.D}

辛空间(V,f)的两个子空间U及W之间的(线性)同构\mathscr{K}若满足

f(u,v)=f(\mathscr{K}u,\mathscr{K}v),\forall u\in W,v\in V,则称\mathscr{K}为V与W间的等距

Witt定理

定理:辛空间(V,f)的两个子空间V,W之间若有等距,则此等距可扩充成(V,f)的一个辛变换

辛变换的特征值

1.\mathscr{K}是辛空间(V,f)上的辛变换,\mathscr{K}的行列式为1

2.取定(V,f)的辛正交基\varepsilon_1,\varepsilon_2,\cdots,\varepsilon_n,\varepsilon_{-1},\varepsilon_{-2},\cdots,\varepsilon_{-n},设\mathscr{K}在该基下矩阵为K,此时有K'JK=J

定理:设\mathscr{K}是2n维辛空间中的辛变换,K\mathscr{K}在某辛正交基下矩阵,则它的特征多项式f(\lambda)=|\lambda E-K|满足f(\lambda)=\lambda^{2n}f({1\over \lambda})

若设f(\lambda)=a_0\lambda^{2n}+a_1\lambda^{2n-1}+\cdots+a_{2n-1}\lambda+a_{2n},则a_i=a_{2n-i},i=0,1,\cdots,n

证明:

易知|K|=|J|=1

J^2=-E,K=-J(K^{-1})'J

\therefore f(\lambda)=|\lambda E-K|=|\lambda E+J(K^{-1})'J|

=|\lambda JEJ-J(K^{-1})'J|=|J||\lambda E-(K^{-1})'||K'|

=|\lambda K'-E|=|E-\lambda E|

=\lambda^{2n}|{1\over \lambda}E-K|=\lambda^{2n}f({1\over \lambda})\qquad \mathcal{Q.E.D}

注:定理说明,辛变换\mathscr{K}的特征多项式f(\lambda)的(复)根\lambda{1\over \lambda}同时出现,且具有相同的重数

在P中的特征值也是一样

又|K|等于f(\lambda)的所有(复)根的积,|K|=1,故特征值-1的重数维偶数

又不等于\pm 1的复根的重数的和及空间的维数都是偶数,故特征值为+1的重数也是偶数

定理:设\lambda_i,\lambda_j是数域P上辛空间(V,f)上辛变换\mathscr{K}在P中的特征值,且\lambda_i\lambda_j\neq 1,设V_{\lambda_i},V_{\lambda_j}是V中对应于特征值\lambda_i\lambda_j的特征子空间,则\forall u\in V_{\lambda_i},v\in V_{\lambda_j},有f(u,v)=0,即V_{\lambda_i}V_{\lambda_j}是辛正交的

特别当\lambda=\pm 1时,V_{\lambda_i}是迷向子空间

证明:

\mathscr{K}u=\lambda_iu,\mathscr{K}v=\lambda_jv

\because f(u,v)=f(\mathscr{K}u,\mathscr{K}v)=\lambda_i\lambda_jf(u,v)

\therefore (\lambda_i\lambda_j-1)f(u,v)=0

\therefore f(u,v)=0\qquad\mathcal{Q.E.D}

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