Лінійна форма , лінійний функціонал , 1-форма , коваріантний вектор або ковектор (англ. linear form, linear functional, one-form, covector ) в лінійній алгебрі — лінійне відображення заданого векторного простору в поле скалярів, над яким визначено даний простір. Також поняття можна ввести для модулів над кільцями.
У
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
, якщо вектори представлені у вигляді вектор-стовпців , то лінійні функціонали представляються у вигляді вектор-рядків , а їх дія над векторами задається добутком матриці на вектор-рядок зліва та на вектор-стовпець справа. У загальному випадку, якщо
V
{\displaystyle V}
є векторним простором над полем
k
{\displaystyle k}
, то лінійний функціонал
f
{\displaystyle f}
є функцією з простору
V
{\displaystyle V}
в поле
k
{\displaystyle k}
, яка є лінійною:
f
(
v
→
+
w
→
)
=
f
(
v
→
)
+
f
(
w
→
)
{\displaystyle f({\vec {v}}+{\vec {w}})=f({\vec {v}})+f({\vec {w}})}
для всіх
v
→
,
w
→
∈
V
,
{\displaystyle {\vec {v}},{\vec {w}}\in V,}
f
(
a
v
→
)
=
a
f
(
v
→
)
{\displaystyle f(a{\vec {v}})=af({\vec {v}})}
для всіх
v
→
∈
V
,
{\displaystyle {\vec {v}}\in V,}
a
∈
k
.
{\displaystyle a\in k.}
Сукупність усіх лінійних функціоналів з простору
V
{\displaystyle V}
в поле
k
{\displaystyle k}
(позначається як
H
o
m
k
(
V
,
k
)
{\displaystyle {\rm {Hom}}_{k}(V,k)}
) утворює векторний простір над полем
k
{\displaystyle k}
з операціями додавання та скалярного множення, що визначені поточково . Цей простір називають спряженим простором простору
V
{\displaystyle V}
, або іноді алгебраїчним спряженим простором , щоб відрізнити його від неперервного спряженого простору . Часто його позначають як
V
∗
{\displaystyle V^{*}}
,
V
′
{\displaystyle V'}
або
V
∨
{\displaystyle V^{\vee }}
, якщо поле
k
{\displaystyle k}
зафіксовано.
Нехай
V
{\displaystyle V}
— векторний простір над полем
k
{\displaystyle k}
. Відображення
φ
:
V
→
K
{\displaystyle \varphi \colon V\to K}
називається лінійною формою або лінійним функціоналом якщо воно є
∀
c
∈
k
∀
x
∈
V
φ
(
c
x
)
=
c
φ
(
x
)
,
{\displaystyle \forall c\in k\quad \forall \mathbf {x} \in V\quad \varphi (c\mathbf {x} )=c\varphi (\mathbf {x} ),}
∀
x
,
y
∈
V
φ
(
x
+
y
)
=
φ
(
x
)
+
φ
(
y
)
.
{\displaystyle \forall \mathbf {x} ,\mathbf {y} \in V\quad \varphi (\mathbf {x} +\mathbf {y} )=\varphi (\mathbf {x} )+\varphi (\mathbf {y} ).}
Еквівалентною умовою є виконання рівності
∀
c
,
d
∈
k
∀
x
,
y
∈
V
φ
(
c
x
+
d
y
)
=
c
φ
(
x
)
+
d
φ
(
y
)
.
{\displaystyle \forall c,d\in k\quad \forall \mathbf {x} ,\mathbf {y} \in V\quad \varphi (c\mathbf {x} +d\mathbf {y} )=c\varphi (\mathbf {x} )+d\varphi (\mathbf {y} ).}
Якщо
V
{\displaystyle V}
— топологічний векторний простір , то простір неперервних лінійних функціоналів (неперервних спряжених ) часто просто називають спряженим простором. Якщо
V
{\displaystyle V}
— банахів простір , то таким є і його (неперервно) спряжений. Щоб відрізнити звичайний спряжений простір від неперервного спряженого простору, перший іноді називають алгебраїчним спряженим простором . Для скінченних розмірностей кожен лінійний функціонал є неперервним, тому неперервно спряжений збігається з алгебраїчно спряженим, але у нескінченних розмірностях неперервно спряжений є відповідним підпростором алгебраїчно спряженого.
f
:
R
3
→
R
{\displaystyle f\colon \mathbb {R} ^{3}\to \mathbb {R} }
, що рівна
f
(
x
,
y
,
z
)
=
x
+
2
y
+
3
z
.
{\displaystyle f(x,y,z)=x+2y+3z.}
I
:
C
[
a
,
b
]
→
R
{\displaystyle I\colon C[a,b]\to \mathbb {R} }
, що рівна
I
(
f
)
=
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
.
{\displaystyle I(f)=\int \limits _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x.}
Множина
H
o
m
k
(
V
,
k
)
{\displaystyle {\rm {Hom}}_{k}(V,k)}
всіх лінійних форм
V
→
K
{\displaystyle V\rightarrow K}
утворює векторний простір з операціями додавання лінійних форм
φ
+
ψ
{\displaystyle \varphi +\psi }
, і множення на скаляр
c
φ
{\displaystyle c\varphi }
, що визначені поточково, тобто
(
φ
+
ψ
)
(
x
)
=
φ
(
x
)
+
ψ
(
x
)
{\displaystyle (\varphi +\psi )(\mathbf {x} )=\varphi (\mathbf {x} )+\psi (\mathbf {x} )}
і
(
c
φ
)
(
x
)
=
c
φ
(
x
)
.
{\displaystyle (c\varphi )(\mathbf {x} )=c\varphi (\mathbf {x} ).}
Даний простір називається спряженим (або двоїстим ) до простору
V
{\displaystyle V}
і позначається
V
⋆
.
{\displaystyle V^{\star }.}
Лінійні функціонали в
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
[ ред. | ред. код ]
Нехай вектори дійсного простору
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
представлені у вигляді вектор-стовпців
x
→
=
[
x
1
⋮
x
n
]
.
{\displaystyle {\vec {x}}={\begin{bmatrix}x_{1}\\\vdots \\x_{n}\end{bmatrix}}.}
Для будь-якого вектор-рядка
[
a
1
…
a
n
]
{\displaystyle [a_{1}\dots a_{n}]}
існує лінійний функціонал
f
{\displaystyle f}
, визначений наступним чином:
f
(
x
→
)
=
a
1
x
1
+
⋯
+
a
n
x
n
,
{\displaystyle f({\vec {x}})=a_{1}x_{1}+\cdots +a_{n}x_{n},}
і будь-який лінійний функціонал може бути представлений у такій формі.
Це можна проінтерпретувати або як матричний, або скалярний добуток, вектора-рядка
[
a
1
…
a
n
]
{\displaystyle [a_{1}\dots a_{n}]}
і вектора-стовпця
x
→
{\displaystyle {\vec {x}}}
f
(
x
→
)
=
[
a
1
…
a
n
]
[
x
1
⋮
x
n
]
.
{\displaystyle f({\vec {x}})=\left[a_{1}\dots a_{n}\right]{\begin{bmatrix}x_{1}\\\vdots \\x_{n}\end{bmatrix}}.}
Лінійні функціонали вперше з'явилися у функціональному аналізі , при вивченні векторних просторів функцій .
Типовим прикладом лінійного функціоналу є інтегрування : лінійне перетворення, визначене інтегралом Рімана ,
I
(
f
)
=
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
{\displaystyle I(f)=\int _{a}^{b}f(x)\,dx}
є лінійним функціоналом з векторного простору
C
[
a
,
b
]
{\displaystyle C[a,b]}
неперервних на відрізку
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
функцій у простір дійсних чисел. Лінійність
I
{\displaystyle I}
випливає із стандартних властивостей інтегралу:
I
(
f
+
g
)
=
∫
a
b
[
f
(
x
)
+
g
(
x
)
]
d
x
=
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
+
∫
a
b
g
(
x
)
d
x
=
I
(
f
)
+
I
(
g
)
,
I
(
α
f
)
=
∫
a
b
α
f
(
x
)
d
x
=
α
∫
a
b
f
(
x
)
d
x
=
α
I
(
f
)
.
{\displaystyle {\begin{aligned}I(f+g)&=\int _{a}^{b}[f(x)+g(x)]\,{\rm {d}}x=\int _{a}^{b}f(x)\,{\rm {d}}x+\int _{a}^{b}g(x)\,{\rm {d}}x=I(f)+I(g),\\I(\alpha f)&=\int _{a}^{b}\alpha f(x)\,{\rm {d}}x=\alpha \int _{a}^{b}f(x)\,{\rm {d}}x=\alpha I(f).\end{aligned}}}
Нехай
P
n
{\displaystyle P_{n}}
— векторний простір дійснозначних поліноміальних функцій степеня
≤
n
{\displaystyle \leq n}
визначених на відрізку
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
. Якщо
c
∈
[
a
,
b
]
{\displaystyle c\in [a,b]}
, тоді відображення
ev
c
:
P
n
→
R
{\displaystyle \operatorname {ev} _{c}\colon P_{n}\rightarrow \mathbb {R} }
називається функціоналом оцінки
ev
c
f
=
f
(
c
)
.
{\displaystyle \operatorname {ev} _{c}f=f(c).}
Відображення
f
→
f
(
c
)
{\displaystyle f\rightarrow f(c)}
лінійне, оскільки
(
f
+
g
)
(
c
)
=
f
(
c
)
+
g
(
c
)
,
(
α
f
)
(
c
)
=
α
f
(
c
)
.
{\displaystyle {\begin{aligned}(f+g)(c)&=f(c)+g(c),\\(\alpha f)(c)&=\alpha f(c).\end{aligned}}}
Якщо
x
0
,
…
,
x
n
{\displaystyle x_{0},\dots ,x_{n}}
—
n
+
1
{\displaystyle n+1}
різних точок відрізку
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
, то функціонали оцінки
ev
x
i
,
i
=
0
,
1
,
…
,
n
{\displaystyle \operatorname {ev} _{x_{i}},i=0,1,\dots ,n}
, утворюють базис спряженого до
P
n
{\displaystyle P_{n}}
простору (Лакс, (1996) доводить це, використовуючи інтерполяцію Лагранжа ).
Функціонал
I
{\displaystyle I}
визначений вище визначає лінійний функціонал на підпросторі
P
n
{\displaystyle P_{n}}
многочленів степеня
≤
n
{\displaystyle \leq n}
. Якщо
x
0
,
…
,
x
n
{\displaystyle x_{0},\dots ,x_{n}}
— це
n
+
1
{\displaystyle n+1}
різних точок у
[
a
,
b
]
{\displaystyle [a,b]}
, тоді є коефіцієнти
a
0
,
…
,
a
n
{\displaystyle a_{0},\dots ,a_{n}}
для яких
I
(
f
)
=
a
0
f
(
x
0
)
+
a
1
f
(
x
1
)
+
⋯
+
a
n
f
(
x
n
)
,
{\displaystyle I(f)=a_{0}f(x_{0})+a_{1}f(x_{1})+\dots +a_{n}f(x_{n}),}
для всіх
f
∈
P
n
{\displaystyle f\in P_{n}}
. Це складає основу теорії чисельного інтегрування .
Це випливає з того, що визначені вище лінійні функціонали
ev
x
i
:
f
→
f
(
x
i
)
{\displaystyle \operatorname {ev} _{x_{i}}\colon f\rightarrow f(x_{i})}
утворюють базис спряженого до
P
n
{\displaystyle P_{n}}
простору.[ 1]
Лінійні функціонали особливо важливі в квантовій механіці . Квантові механічні системи представлені просторами Гільберта , які є антиізоморфними їх власним спряженим просторам. Стан квантової механічної системи можна ототожнити з лінійним функціоналом. Для отримання додаткової інформації див. бра-кет позначення .
У теорії узагальнених функцій деякі види узагальнених функцій, які називаються розподілами , можна представити у вигляді лінійних функціоналів на просторах тестових функцій .
Будь-який лінійний функціонал
L
{\displaystyle L}
є або тривіальним (всюди дорівнює 0) або сюр'єктивним над скалярним полем. Дійсно, це випливає з того, що образ векторного підпростору при лінійному перетворенні є підпростором, тому і образ
V
{\displaystyle V}
при відображені
L
{\displaystyle L}
теж буде підпростором.
Лінійний функціонал є неперервним лише тоді, коли його ядро є замкненим.[ 2]
Лінійні функціонали з однаковими ядрами є пропорційними.
Абсолютне значення будь-якого лінійного функціоналу є напівнормою на його векторному просторі.
Геометрична інтерпретація 1-форми
α
{\displaystyle \alpha }
як стек гіперплощин постійного значення, кожна з яких відповідає тим векторам, які
α
{\displaystyle \alpha }
відображає у задане скалярне значення, показане поруч із нею у порядку "збільшення" значень. Нульова площина проходить через початок координат.
У скінчених розмірностях лінійний функціонал можна візуалізувати у термінах множин рівнів , множина векторів, які відображаються у задане значення. Для розмірності три множини рівнів лінійного функціоналу — це сімейство взаємно паралельних площин; для вищих розмірностей вони є паралельними гіперплощинами . Цей метод візуалізації лінійних функціоналів іноді використовується в текстах у загальній теорії відносності, наприклад, Гравітація by Misner, Thorne та Wheeler, (1973) .
Лінійні функціонали (1-форми)
α
{\displaystyle \alpha }
,
β
{\displaystyle \beta }
та їх сума
σ
{\displaystyle \sigma }
та вектори
u
{\displaystyle u}
,
v
{\displaystyle v}
,
w
{\displaystyle w}
, в 3-вимірному евклідовому просторі . Кількість (1-форми) гіперплощин, що перетинаються вектором, дорівнює скалярному добутку.
Кожна невироджена білінійна форма у скінченно-вимірному векторному просторі
V
{\displaystyle V}
породжує ізоморфізм
V
→
V
∗
{\displaystyle V\rightarrow V^{*}}
:
v
↣
v
∗
{\displaystyle v\rightarrowtail v^{*}}
такий, що
v
∗
(
w
)
:=
⟨
v
,
w
⟩
∀
w
∈
V
,
{\displaystyle \displaystyle v^{*}(w):=\langle v,w\rangle \quad \forall \,w\in V,}
де білінійна форма на
V
{\displaystyle V}
позначається як
⟨
,
⟩
{\displaystyle \langle \,,\,\rangle }
(наприклад, в евклідовому просторі
⟨
v
,
w
⟩
=
v
⋅
w
{\displaystyle \langle v,w\rangle =v\cdot w}
— скалярний добуток
v
{\displaystyle v}
і
w
{\displaystyle w}
).
Оберненим ізоморфізмом є
V
∗
→
V
:
v
∗
↣
v
{\displaystyle V^{*}\rightarrow V\colon v^{*}\rightarrowtail v}
, де
v
{\displaystyle v}
єдиний елемент
V
{\displaystyle V}
такий, що
⟨
v
,
w
⟩
=
v
∗
(
w
)
∀
w
∈
V
.
{\displaystyle \langle v,w\rangle =v^{*}(w)\quad \forall \,w\in V.}
Базис спряженого простору в скінченних розмірностях[ ред. | ред. код ]
Нехай векторний простір
V
{\displaystyle V}
має базис
e
→
1
,
e
→
2
,
…
,
e
→
n
{\displaystyle {\vec {e}}_{1},{\vec {e}}_{2},\dots ,{\vec {e}}_{n}}
, необов'язково ортогональний . Тоді спряжений простір
V
∗
{\displaystyle V^{*}}
має базис
ω
~
1
,
ω
~
2
,
…
,
ω
~
n
{\displaystyle {\tilde {\omega }}^{1},{\tilde {\omega }}^{2},\dots ,{\tilde {\omega }}^{n}}
, який називається спряженим базисом , визначеним спеціальною властивістю:
ω
~
i
(
e
→
j
)
=
{
1
якщо
i
=
j
,
0
якщо
i
≠
j
.
{\displaystyle {\tilde {\omega }}^{i}({\vec {e}}_{j})=\left\{{\begin{matrix}1&\mathrm {\text{якщо}} \ i=j,\\0&\mathrm {\text{якщо}} \ i\not =j.\end{matrix}}\right.}
Або, більш коротко,
ω
~
i
(
e
→
j
)
=
δ
j
i
,
{\displaystyle {\tilde {\omega }}^{i}({\vec {e}}_{j})=\delta _{j}^{i},}
де
δ
{\displaystyle \delta }
— символ Кронекера . Тут верхні індекси базисних функціоналів не степені, а контраваріантні індекси.
Лінійний функціонал
u
~
{\displaystyle {\tilde {u}}}
, що належить спряженому простору
V
~
{\displaystyle {\tilde {V}}}
, можна представити у вигляді лінійної комбінації базисних функціоналів з коефіцієнтами (компонентами )
u
i
{\displaystyle u_{i}}
,
u
~
=
∑
i
=
1
n
u
i
ω
~
i
.
{\displaystyle {\tilde {u}}=\sum _{i=1}^{n}u_{i}{\tilde {\omega }}^{i}.}
Тоді, застосувавши функціонал
u
~
{\displaystyle {\tilde {u}}}
до базисного вектора
e
j
{\displaystyle e_{j}}
, отримаємо
u
~
(
e
→
j
)
=
∑
i
=
1
n
(
u
i
ω
~
i
)
e
→
j
=
∑
i
u
i
[
ω
~
i
(
e
→
j
)
]
{\displaystyle {\tilde {u}}({\vec {e}}_{j})=\sum _{i=1}^{n}\left(u_{i}\,{\tilde {\omega }}^{i}\right){\vec {e}}_{j}=\sum _{i}u_{i}\left[{\tilde {\omega }}^{i}\left({\vec {e}}_{j}\right)\right]}
завдяки лінійності скалярних множників функціоналів і точкової лінійності сум функціоналів. Тоді
u
~
(
e
→
j
)
=
∑
i
u
i
[
ω
~
i
(
e
→
j
)
]
=
∑
i
u
i
δ
i
j
=
u
j
.
{\displaystyle {\tilde {u}}({\vec {e}}_{j})=\sum _{i}u_{i}\left[{\tilde {\omega }}^{i}\left({\vec {e}}_{j}\right)\right]=\sum _{i}u_{i}{\delta ^{i}}_{j}=u_{j}.}
Отже, кожну компоненту лінійного функціоналу можна отримати, застосувавши функціонал до відповідного базисного вектора.
Якщо у просторі
V
{\displaystyle V}
визначено скалярний добуток [en] , то можна у явному вигляді написати формулу для спряженого базису через заданий базис. Нехай
e
→
1
,
…
,
e
→
n
{\displaystyle {\vec {e}}_{1},\dots ,{\vec {e}}_{n}}
— базис простору
V
{\displaystyle V}
(необов'язково ортогональний). Для розмірності три
(
n
=
3
)
{\displaystyle (n=3)}
спряжений базис можна записати у явному вигляді:
ω
~
i
(
v
→
)
=
1
2
⟨
∑
j
=
1
3
∑
k
=
1
3
ε
i
j
k
(
e
→
j
×
e
→
k
)
e
→
1
⋅
e
→
2
×
e
→
3
,
v
→
⟩
,
{\displaystyle {\tilde {\omega }}^{i}({\vec {v}})={1 \over 2}\left\langle {\sum \limits _{j=1}^{3}\sum \limits _{k=1}^{3}\varepsilon ^{ijk}({\vec {e}}_{j}\times {\vec {e}}_{k}) \over {\vec {e}}_{1}\cdot {\vec {e}}_{2}\times {\vec {e}}_{3}},{\vec {v}}\right\rangle ,}
для
i
=
1
,
2
,
3
{\displaystyle i=1,2,3}
, де
ε
{\displaystyle \varepsilon }
— символ Леві-Чівіта і
⟨
,
⟩
{\displaystyle \langle \,,\,\rangle }
— скалярний добуток у просторі
V
{\displaystyle V}
.
Для вищих розмірностей це узагальнюється наступним чином:
ω
~
i
(
v
→
)
=
⟨
∑
1
≤
i
2
<
i
3
<
⋯
<
i
n
≤
n
ε
i
i
2
…
i
n
(
⋆
e
→
i
2
∧
⋯
∧
e
→
i
n
)
⋆
(
e
→
1
∧
⋯
∧
e
→
n
)
,
v
→
⟩
,
{\displaystyle \displaystyle {\tilde {\omega }}^{i}({\vec {v}})=\left\langle {\frac {{\underset {{}^{1\leq i_{2}<i_{3}<\dots <i_{n}\leq n}}{\sum }}\varepsilon ^{ii_{2}\dots i_{n}}(\star {\vec {e}}_{i_{2}}\wedge \dots \wedge {\vec {e}}_{i_{n}})}{\star ({\vec {e}}_{1}\wedge \dots \wedge {\vec {e}}_{n})}},{\vec {v}}\right\rangle ,}
де
⋆
{\displaystyle \star }
— оператор зірки Ходжа .
Bishop, Richard; Goldberg, Samuel (1980), Chapter 4, Tensor Analysis on Manifolds , Dover Publications, ISBN 0-486-64039-6
Halmos, Paul (1974), Finite dimensional vector spaces , Springer, ISBN 0-387-90093-4
Lax, Peter (1996), Linear algebra , Wiley-Interscience, ISBN 978-0-471-11111-5
Misner, Charles W.; Thorne, Kip. S.; Wheeler, John A. (1973), Gravitation , W. H. Freeman, ISBN 0-7167-0344-0
Rudin, Walter (1991), Functional Analysis , McGraw-Hill Science/Engineering/Math, ISBN 978-0-07-054236-5
Schutz, Bernard (1985), Chapter 3, A first course in general relativity , Cambridge, UK: Cambridge University Press, ISBN 0-521-27703-5