在欧式空间Rn中,若与a1,a2,....,am均正交-搜答案-神马作文网

两个正交矩阵的乘积仍是正交矩阵,正交矩阵的逆仍是正交矩阵.一个n阶矩阵的A行（列）向量可以构成Rn的标准正交基的充要条件是A是正交矩阵.具体的说明,你自己补全下.

⑴T(x)=x-2(x,a)aT²﹙x﹚＝T﹙T﹙x﹚﹚＝x-2(x,a)a-2﹙[x-2(x,a)a],a﹚a＝x-2(x,a)a-2﹛﹙x,a﹚a-2[(x,a)a,a﹚]a﹜＝x-2(

因为a1,a2,a3三个向量都有四个分量,所以每个向量都是4维的,这和我们常见的2维,3维向量是不同的,因为这个,可能你理解上去有点抽象.事实上,我们完全可以用三维欧式空间中的向量来类比.在三维欧式空

再答：从命题2开始看～

记Q＝【a1,a2,...,an】是正交阵,其中am+1,am+2,...,an和a1,...,am组成V的正交基,因此有Q^Ta模长的平方＝a^TQQ^Ta=a^Ta=a的模长的平方.注意到要证不等

感觉题目有点问题,最后应该是证明：V可分解为两个正交的二维A不变子空间的直和,否则A作为一个变换怎么分解为直和?我得想法：V是4维空间,则A的特征多项式为4次,又没有实特征值,从而特征多项式一定是两个

（a,ai）=0故(a1T,a2T…anT)Ta=0a1,a2…an为Rn的基故a1T,a2T,…anT线性无关,a=0

证:设k1Aa1+k2Aa2+...+knAan=0则A(k1a1+k2a2+...+knan)=0因为A可逆,等式两边左乘A^-1得--这一步是关键k1a1+k2a2+...+knan=0又由已知a

将a1,a2...am扩充为V的标准正交基a1,a2...am,...,an任一向量a可表示为a=k1a1+k2a2+...+kmam+...+knan(a,ai)=ki||a||^2=(a,a)=(

用反证法吧.假设a1…an+2(下标,后同）两两互为钝角n维空间任意n+1个向量线性相关,即存在不全为0的数k1….kn+1使得k1a1+…+kn+1an+1=0两边跟an+2内积,k1＜a1,an+

只要证明两两正交的非零向量线性无关即可,用线性无关的定义去证明.再问：我要解答过程再答：我只给提示

欧式空间V有有限的标准正交基,个数为dimV ,设dimV=n,任何n维欧氏空间都与R^n同构正交阵行向量或列向量是单位向量.即元素的平方和为1,n*(1/4)^2=1 所以n=1

RN=RegisteredidentificationNumber.由美国FederalTradeCommission(商务部?)颁发给在美国本土从事(纺织,羊毛和皮毛)制造,进口,批发和销售的公司.

设V是一个非空集合,P是一个数域,在集合V的元素之间定义一种代数运算,叫做加法；这就是说,给出了一个法则,对于V中任意两个元素＠和＃,在V中都有唯一的一个元素＄与他们对应,称为＠与＃的和,记为＄＝＠＋

a2=（1,0,-1）,a3=（-1,0,1）

解:(1)因为==+2+=1-2*1+2=1所以γ是一个单位向量.(2)因为β与γ正交,所以=0.而==+=1+k=1+k(+)=1+k(2-1)=1+k所以k=-1.

ρ是关于Rn内两点的函数.就是对Rn中每两点赋予一个实数值R1是实数R1代表实数集ρ：Rn×Rn→R1ρ是从Rn×Rn到实数集的一个映射.就是对Rn中任意两点赋予一个距离.要形成度量空间的话还有别的条

==+2+=2+2*(-1)+2=2所以||t||=√2.

这个不对吧,肯定是完备的啊数列{xn}是Hilbert空间里的数列,并且存在x,使得d(xn,y)=0当n趋于无穷,显然对于任意一个整数i,有|xni-yi|

在欧式空间Rn中,若 与a1,a2,....,am均正交