18.701 Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu



Benzer belgeler
Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri

Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

İleri Diferansiyel Denklemler

Özdeğer ve Özvektörler

Lineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim

. [ ] vektörünü S deki vektörlerin bir lineer

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

İleri Diferansiyel Denklemler

Ders: MAT261 Konu: Matrisler, Denklem Sistemleri matrisi bulunuz. olmak üzere X = AX + B olacak şekilde bir X 1.

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

KUADRATİK FORM. Tanım: Kuadratik Form. Bir q(x 1,x 2,,x n ) fonksiyonu

İleri Diferansiyel Denklemler

6. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 16, 2016

1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/

13. Karakteristik kökler ve özvektörler

7. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 17, 2016

LİNEER CEBİR ve MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI (MEH111) Dersi Final Sınavı 1.Ö

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

İleri Diferansiyel Denklemler

3. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 11, Önceki Dersteki Sorular ile İlgili Açıklamalar

İleri Diferansiyel Denklemler

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite

3. BÖLÜM MATRİSLER 1

LİNEER CEBİR. Ders Sorumlusu: Doç.Dr.Kemal HACIEFENDİOĞLU. Ders Notu: Prof. Dr. Şaban EREN

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

ÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri

GEO182 Lineer Cebir. Matrisler. Matrisler. Dersi Veren: Dr. İlke Deniz Derse Devam: %70. Vize Sayısı: 1

Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Ders 7: Konikler - Tanım

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

x 0 = A(t)x + B(t) (2.1.2)

x 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1

30 NİSAN-14 MAYIS ZEYNEP KAYAR. 1) L : R 3 R 2, L(x 1, x 2, x 3 ) = ( 3x 1 + 2x 3 4x 2, 2x 1 + x 2 3x 3 )

Tanım 2.1. Bir kare matrisin determinantı, o matrisi bir sayıya eşleyen fonksiyondur.

9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

1. GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G (e ye birim eleman denir) vardır.

Önsöz. Mustafa Özdemir Antalya 2016

Bu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.

olsun. Bu halde g g1 g1 g e ve g g2 g2 g e eşitlikleri olur. b G için a b b a değişme özelliği sağlanıyorsa

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.

9. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 19, 2016

1.GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G. vardır. 3) a G için denir) vardır.

(14) (19.43) de v yi sağlayan fonksiyona karşılık gelen u = F v fonksiyonunun ikinci türevi sürekli, R de 2π periodik ve

sonlu altörtüsü varsa bu topolojik uzaya tıkız diyoruz.

Nazım K. Ekinci Matematiksel İktisat Notları ax 1 + bx 2 = α cx 1 + dx 2 =

Lecture 2. Mahir Bilen Can. Mayıs 10, 2016

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı

Ders 9: Bézout teoremi

FİNAL SORULARI GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Hamel Taban ve Boyut Teoremi

Bölüm 3: Vektörler. Kavrama Soruları. Konu İçeriği. Sunuş. 3-1 Koordinat Sistemleri

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Çarpanlar ve Katlar

2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama

Kuantum Grupları. Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara. Münevver Çelik. Feza Gürsey Enstitüsü, İstanbul 10 Şubat, 2010

DERS NOTLARI. Yrd. Doç. Dr. Hüseyin BİLGİÇ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü Ağustos 2015

Ders 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve

PERGEL YAYINLARI LYS 1 DENEME-6 KONU ANALİZİ SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ KAZANIM NO KAZANIMLAR

Matematikte karşılaştığınız güçlükler için endişe etmeyin. Emin olun benim karşılaştıklarım sizinkilerden daha büyüktür.

KUVVET, MOMENT ve DENGE

Fizik Dr. Murat Aydemir

Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur.

Viyana İmam Hatip Lisesi Öğrenci Seçme Sınavı - Matematik

İleri Diferansiyel Denklemler

Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Noktasal Cismin Dengesi

1. BÖLÜM VEKTÖRLER 1

Düzlemde Dönüşümler: Öteleme, Dönme ve Simetri. Not 1: Buradaki A noktasına dönme merkezi denir.

Minör nedir? Genel olarak, n. mertebeden bir kare matris olan A matrisinin, a ij öğesinin minörünü şöyle gösterebiliriz:

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Cebir II 2008 Bahar

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu;

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

Ç NDEK LER II. C LT KONULAR Sayfa Öz De er Öz Vektör.. 2. Lineer Cebir ve Sistem Analizi...

A COMMUTATIVE MULTIPLICATION OF DUAL NUMBER TRIPLETS

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Lineer Denklem Sistemleri

4. BÖLÜM DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ

Manyetik Alanlar. Benzer bir durum hareketli yükler içinde geçerli olup bu yüklerin etrafını elektrik alana ek olarak bir manyetik alan sarmaktadır.

3-1 Koordinat Sistemleri Bir cismin konumunu tanımlamak için bir yönteme gereksinim duyarız. Bu konum tanımlaması koordinat kullanımı ile sağlanır.

İÇİNDEKİLER. Bölüm 2 CEBİR 43

7.1 Karmaşık Sayılar. x 2 = 1. denkleminin çözümü olarak +i ve i sayıları tanımlanır. Tanım 7.1.

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

İleri Diferansiyel Denklemler

Şekil 23.1: Düzlemsel bölgenin alanı

TUNCELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ LİNEER CEBİR DERSİ 2012 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜTÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR.

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

Transkript:

MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 18.701 Cebir 1 2007 Güz Bu malzemeden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr sitesini ziyaret ediniz.

Dönmeler ve İzometriler Bu ders notu boyunca ele alacağımız vektör uzaylarının skalerler cismi gerçel sayılardır ve V = R n sütun vektörleri uzayını göstermektedir. 1 Skaler çarpım İki x = (x 1,..., x n ) t ve y = (y 1,..., y n ) t sütun vektörünün skaler (nokta) çarpımı şöyle tanımlanır: (1.1) (x y) = x 1 y 1 + + x n y n. Skaler çarpımı matris çarpımı şeklinde de yazabiliriz: (1.2) (x y) = x t y Skaler çarpımın esas özellikleri şunlardır: (1.3) x 2 = x t x, ve (1.4) x y (x ve y ortogonaldir) x t y = 0. Aslında bunlar x vektörünün x uzunluğunun ve iki vektörün ortogonalliğinin tanımıdır, bu kavramların anlamlı başka bir tanımı yoktur. Hem (1.3) hem de (1.4) formülünü içeren daha genel bir formül vardır: Eğer θ ile x ve y arasında gerilen açıyı gösterirsek, (1.5) x t y = x y cos θ. Bu formül açı kavramının anlaşılmasını gerektirir ve bunu yapmak için şimdi zamanımız olmayacak. Teorem 1.6 (Pisagor) Eğer x y ve z = x + y ise, z 2 = x 2 + y 2. Bunu z t z ifadesini açarak gösterebiliriz: z t z = (x + y) t (x + y) = x t x + x t y + y t x + y t y = x t x + y t y. Benzer şekilde eğer v 1,..., v n ortogonal vektörlerse ve w = v 1 + + v k ise, (1.7) w 2 = v 1 2 + + v k 2 eşitliği geçerlidir. Lemma 1.8 Her v 1,..., v n ortogonal vektör kümesi doğrusal bağımsızdır. Sayfa 1/7

Kanıt. Bir w = c 1 v 1 + + c n v n doğrusal bileşimi olsun, c i lerin tümü sıfırlanmasın. c i = 0 terimlerini atalım. Kalan c i v i katları sıfırlanmayan ortogonal vektörlerdir, dolayısıyla v i vektörü yerine c i v i alabiliriz. Yine kalan vektörlerin bileşenlerini yeniden adlandırırarak l 1 olmak üzere w = v 1 + + v l elde ederiz. Pisagor dan w 2 = v 1 2 + v l 2 > 0, yani w 0 olur. Ortogonal birim vektörlerden (birim uzunluktaki vektörlerden) oluşan B = (v 1,..., v n ) tabana V nin bir ortonormal taban adı verilir. Kronecker deltası δ ij kullanarak ortogonal olma şartı şöyle yazılır: (1.9) v t iv j = δ i,j. (Kronecker deltası δ ij, eğer i = j ise 1, değilse 0 değerini alır. Aynı zamanda birim matrisin i, j girdisidir.) 2 Ortogonal matrisler ve ortogonal operatörler Bir n n gerçel matris, eğer (2.1) A t A = I şartını sağlıyorsa, ortogonaldir denir. Bir başka deyişle A tersinirdir ve tersi A t matrisidir. Lemma 2.2 Bir n n matrisin ortogonal olması için sütun vektörlerinin bir ortonormal taban oluşturması gerekir ve yeter. Kanıt. A nın i sütunu v i olsun. O halde vi t vektörü At matrisinin i satırı olur. Yani A t A matrisinin i, j girdisi vi tv j eder. O halde A t A = I olması için vi tv j = δ i,j gerekir ve yeter. Ortogonal matrislerin şu özellikleri kolayca çıkarılabilir: (2.3) Ortogonal matrisler GL n nin Ortogonal grup O n adı verilen bir altgrubunu verir. Yani ortogonal bir matrisin devriği ve iki ortogonal matrisin çarpımı da ortogonaldir. (2.4) Ortogonal bir matrisin determinantı ±1 dir. Determinantı 1 olan ortogonal matrisler O n içinde indeksi iki olan bir altgrup verir, bu gruba özel ortogonal grup SO n adı verilir. Doğrusal bir T : V V operatörü skaler çarpımı koruyorsa, yani her x, y V için (2.3) (T x T y) = (x y) sağlanıyorsa, T ye ortogonal operatör denir. Lemma 2.4 Bir doğrusal operatörün ortogonal olması için matrisinin ortogonal olması gerekir ve yeter. (R n üzerindeki bir doğrusal operatörün matrisinden bahsederken, aksi belirtilmedikçe tabanın (e 1,..., e n ) standart tabanı olduğu varsayılır.) Sayfa 2/7

Altlemma 2.5 M bir n n matris olsun. Eğer her x, y sütun vektörü için x t My = x t y sağlanıyorsa M = I olur. Kanıt. e t i Me j ifadesini heaplayalım. Bu M nin i, j girdisidir. Dahası, e t i e j = e t i Ie j birim matrisin i, j girdisidir. Yani her x, y için x t My = x t y sağlanıyorsa M ve I matrislerinin girdileri eşittir. Lemma 2.6 nın kanıtı. Eğer T operatörünün standart tabana göre matrisi A ise, T x = Ax olur ve (T x T y) = (Ax) t (Ay) = x t A t Ay. Operatörün ortogonal olması için eşitliğin sağ tarafı her x, y için x t y = (x y) değerini almalıdır. Altlemma bunun eğer ve ancak A ortogonalse gerçekleştiğini söyler. 3 Ortogonal 2 2 matrisler R 2 düzleminin θ açılık bir dönmesinin, c = cos θ ve s = sin θ olmak üzere matrisi ( ) c s (3.1) R = s c olan bir doğrusal operatör olduğunu derste gördük. Özdeğerleri +1, 1 olan iki v 1, v 2 özvektörü bulunan T : R 2 R 2 doğrusal operatörlerine yansıma denir. Böyle bir operatör düzlemi v 1 vektörünün gerdiği bir-boyutlu altuzay boyunca yansıtır ve ortogonal bir operatördür. Standart yansıma, matrisi ( ) 1 0 (3.2) R = 0 1 ile verilen e 1 -ekseni boyunca yansımadır. Teorem 3.2 (i) Determinantı 1 olan 2 2 ortogonal matrisler (3.1) ile verilen dönme matrisleridir. (ii) Determinantı 1 olan 2 2 ortogonal matrisler, bir θ için c = cos θ ve s = sin θ olmak üzere ( ) c s (3.3) S = s c matrisleridir. 1 Teorem 3.4 (3.3) matrisiyle çarpma, düzlemi 2 yansıtır. eğimli 1-boyutlu altuzay boyunca Teorem 3.2 nin kanıtı. Ortogonal bir matrisi ( ) c r A = s t biçiminde yazalım. A ortogonal olduğundan sütunları birim vektörlerdir. Yani (c, s) t noktası birim çember üzerinde yer alır ve bir θ açısı için c = cos θ ve s = sin θ olur. Sayfa 3/7

A nın R ve S matrislerinden biri olduğunu göstermek istiyoruz. Bu çok zor bir hesap olmasa da, biraz basitleştirmek için bir yöntem var: P = R 1 A çarpımına bakalım. Eğer A = R ise P birim matris olmalıdır. P nin ilk sütununu hesaplarsak, bir u, v için P = R t A = ( ) 1 u 0 v bulunur. Lemma 2.2 den ortogonal P matrisinin ikinci sütununun birinci sütuna dik bir birim vektör olması gerekir. Öyleyse ( ) 1 0 P = 0 ±1 bulunur. A = RP olduğundan, deta = 1 ise A = R; deta = 1 ise A = S elde ederiz. Teorem 3.4 ün kanıtı. S matrisinin karakteristik polinomu t 2 1 olduğundan özdeğerleri +1 ve 1 eder. v 1, v 2 bu özdeğerli özvektörler olsun. O halde S ortogonal bir matris olduğu için, (v 1 v 2 ) = (Sv 1 Sv 2 ) = (v 1 v 2 ) = (v 1 v 2 ), yani (v 1 v 2 ) = 0 elde ederiz. Bu da özvektörlerin ortogonalliğini gösterir. Yansıma doğrusunu bulmak için c = cos α, s = sin α ve v 1 = (c, s ) t diyelim. O halde Sv 1 vektörünün girdileri cc + ss = cos(θ α) ve sc cs = sin(θ α) eder. Yani α = 1 2 θ ise v 1 özdeğeri 1 olan özvektördür. 4 R 3 uzayında dönmeler Üç boyutta dönmeler daha karışıktır. Şu özelliklere sahip bir ρ doğrusal operatörüne R 3 uzayının bir dönmesi denir: (4.1) ρ operatörü, dönme ekseni denen 1-boyutlu W 1 altuzayı üzerinde birim operatördür ve W 1 altuzayına ortogonal W 2 altuzayı üzerinde bir dönmedir. Örneğin, eğer W 1 altuzayı e 1 ile geriliyorsa W 2 o zaman e 2, e 3 ile gerilir ve ρ nun matrisi şu biçimi alır: 1 0 0 (4.1) P = 0 c s, 0 s c burada sağ alttaki 2 2 matris minörü (3.1) dönme matrisidir. Gelişigüzel bir eksen etrafında dönmeyi tanımak bu kadar kolay olmaz. Teorem 4.2 (Euler teoremi) R 3 uzayındaki dönmeleri temsil eden matrisler birim determinantlı ortogonal matrislerdir. Sayfa 4/7

Birim determinantlı ortogonal matrisler bir grup teşkil ettiğinden Euler in teoreminin geometrik ve cebirsel olarak bariz olmayan şöyle bir kaydadeğer sonucu vardır: Netice 4.3 İki gelişigüzel eksen etrafındaki dönmenin bileşimi bir başka eksen etrafında bir dönmedir. Lemma 4.4 Ortogonal, birim determinantlı ve 3 3 boyutlu bir A matrisi olsun. O halde 1 sayısı A nın bir özdeğeridir. Kanıt. det(a I) = 0 olduğunu göstermeliyiz. deta t = 1 eşitliğini kullanarak det(a I) = det(a t (A I)) = det(i A) t = det(i A) = det(a I) buluruz (eğer B bir n n matrisse, det( B) = ( 1) n det(b) olur.) det(a I) = det(a I) bağıntısından det(a I) = 0 çıkar. Euler teoreminin kanıtı. Ortogonal, birim determinantlı ve 3 3 boyutlu bir A matrisi olsun, A ile çarpmayla tanımlanan doğrusal operatör T olsun. Lemma 4.5 bize T nin birim özdeğerli bir v 1 özvektörü bulunduğunu söylüyor. Bu özvektörü birim uzunlukta seçelim. v 1 in gerdiği W 1 altuzayı A nın dönme ekseni olacak. (v 1 ) vektörünü R 3 ün bir ortonormal B = (v 1, v 2, v 3 ) tabanına genişletelim. (v 2, v 3 ) tarafından gerilen W 2 uzayı W e ortogonal olan uzaydır. T nin bu yeni tabandaki matrisi A 1 = P 1 AP ile verilir; burada P = [B] sütunları v 1, v 2, v 3 olan matrisi göstermektedir. Lemma 2.2 ye göre P bir ortogonal matristir, dolayısıyla A 1 = P 1 AP de bir ortogonal matristir. Üstelik A 1 in determinantı birdir. v 1 birim özdeğerli bir özvektör olduğundan, A 1 in ilk sütunu (1, 0, 0) t olur. O halde v 1 vektörü aynı zamanda P 1 = P t matrisinin de bir özvektörüdür ve A 1 in üst satırı (1, 0, 0) vektörüdür ve A 1 şu biçimi alır: 1 0 0 A 1 = 0 a b. 0 c d Bu matrisin biçiminden T operatörünün W 2 altuzayını kendine gönderdiği görülüyor. T operatörünün W 2 altuzayına kısıtlanmasını T ile gösterelim. T operatörünün (v 2, v 3 ) tabanına göre matrisi A 1 matrisinin sağ alt 2 2 minörüdür. Bu matrise R diyelim. A 1 ortogonal ve birim determinantlı olduğundan, R ortogonal ve birim determinantlı bir 2 2-matris olmalıdır, dolayısıyla (3.1) deki dönme matrislerinden biri olmalıdır. Bu A 1 matrisinin, dolayısıyla T operatörünün, W 2 üzerinde dönmeyle etkidiğini gösterir. Böylece T operatörünün W 1 ekseni etrafında bir dönme olduğu görülür. 5 Izometriler R n uzayının bir izometrisi, uzaklık-koruyan bir φ : R n R n gönderimidir, yani her R n uzayındaki her u ve v vektörü için (5.1) φ(u) φ(v) = u v Sayfa 5/7

sağlanır. Gösterimi sadeleştirmek için φ(u) vektörünü u ile temsil edeceğiz. Bu kabulle φ nin uzaklık-koruma özelliği şöyle yazılır: u v = u v u, v R n, veya (5.2) (u v u v ) = (u v u v) v, w R n. Ortogonal operatörler birer izometridir. Bir a vektörü ile öteleme (5.3) t a (x) = x + a ile tanımlanır ve bir izometridir. İki izometrinin bileşimi yine bir izometridir. Teorem 5.4 R n uzayının orijini sabitleyen (φ(0) = 0) izometrisi bir ortogonal doğrusal operatördür. Teorem 5.5 R n uzayının her izometrisi bir ortogonal doğrusal operatör ve ötelemenin bileşimidir: eğer φ(0) = a ise p ortogonal bir operatör olmak üzere φ = t a p biçiminde yazılır. Teorem 5.4 ün çok temiz kanıtı birkaç sene önce bir 18.701 öğrencisiyken Sharon Hollander tarafından bulunmuştur. Lemma 5.6 R n uzayında x ve y be vektörleri verilsin. Eğer (x x), (x y), (y y) skaler çarpımları eşitse x = y olur. Kanıt. (x x) = (x y) = (y y) varsayalım. x = y eşitliğini göstermek için x y vektörünün sıfır uzunlukta olduğunu göstermek yeterlidir. Bunu x y 2 ifadesini açarak görebiliriz: ((x y) (x y)) = (x x) 2(x y) + (y y) = 0. Lemma 5.7 Orijini sabitleyen her φ izometrisi skaler çarpımı korur, bir başka deyişle her u, v R n için şu eşitlik sağlanır: (u v ) = (u v). Kanıt. φ izometrisinin orijini sabitlemesi bizim gösterimimizde 0 = 0 şeklinde yazılır. (5.2) de v = 0 koyarak (u v ) = (u v) elde edilir. Benzer şekilde (v v ) = (v v) bulunur. Kanıtı tamamlamak için (5.2) ifadesi açılıp (u u) ve (v v) çarpımları her iki taraftan da silinir. Teorem 5.4 ün kanıtı. Doğrusal olduğunu gösterince m dönüşümünün ortogonal olduğu Lemma 2 den çıkacak. Öyleyse her u, v sütun vektörü ve c gerçel sayısı için φ(u + v) = φ(u) + φ(v) ve φ(cv) = cφ(v) olduğunu göstereliyiz. Önce φ(u + v) = φ(u) + φ(v) eşitliğini ispatlayalım. w ile u + v toplamını gösterelim. Üslü gösterimimizi de kullanırsak kanıtlamak istediğimiz bağıntı w = u + v haline gelir. Sayfa 6/7

Lemma 5.6 yı x = w ve y = u + v için uygulayalım. w = u + v eşitliğini göstermek için (w w ) = (w (u + v )) = ((u + v ) (u + v )) eşitliklerini, veya (w w ) = (w u ) + (w v ) = (u u ) + 2(u v ) + (v v ) eşitliklerini göstermek yeterlidir. Lemma 5.7 bu skaler çarpımlardan üsleri kaldırmamıza izin verir. Dolayısıyla (w w) = (w u) + (w v) = (u u) + 2(u v) + (v v) eşitliklerini göstermek yeterlidir. w = u +v eşitliğini kanıtlamak istiyoruz, öte yandan w = u + v eşitliği tanım itibarıyle doğrudur. Yani (5.8) eşitliği w yerine u + v koyarak çıkar. φ operatörünün doğrusallığını göstermek için her v R n vektörü ve her c skaleri için φ(cv) = cφ(v) eşitliğini de göstermek gerekir. Bunun kanıtı da benzer: cv yerine w yazarsak, w = cv eşitliğini göstermemiz gerekiyor. Bunun için (w w ) = (w cv ) = (cv cv ) eşitliklerini, veya (w w ) = c(w v ) = c 2 (v v ) eşitliklerini göstermek yeterlidir. Lemma 5.7 bu skaler çarpımlardan üsleri kaldırmamıza izin verir, elde edilen eşitlikler w = cv olduğu için doğrudur. Teorem 5.5 in kanıtı. φ bir izometri ve a = φ(0) olsun. Bir p ortogonal operatörü için φ = t a p eşitliğini göstermek istiyoruz. Bu formül t a φ = p formülüne denktir ve bu sonuncusu p yi belirler. Yani t a φ nin bir ortogonal doğrusal operatör olduğunu göstermeliyiz. İki izometrinin bileşimi olduğundan, t aφ de bir izometridir ve orijini sabitler. Theorem 5.4 ile kanıt tamamlanır. Sayfa 7/7