๐๏ธ
ฮ
ฯ
ฯต
ฮท
ฮ
ฮฑ
ฯ
ฯ
๐ง (under construction)
~
/
algebra
/
linear
/
vector_spaces
Linear Transformation
A linear transformation from
V
to
W
is a function
T
:
V
โ
W
with the following properties for any
u
,
v
โ
V
and
c
โ
F
T
(
u
+
v
)
=
T
(
u
)
+
T
(
v
)
T
(
c
u
)
=
c
T
(
u
)
Inner Product
An inner product is a function
โจ
ยท
,
ยท
โฉ
:
V
ร
V
โ
F
where
V
is a
vector space
over the field
F
, it assigns to each pair
๐ฏ
,
๐ฐ
โ
V
a real number
โจ
๐ฏ
,
๐ฐ
โฉ
such that, for all
๐ฎ
,
๐ฏ
,
๐ฐ
โ
V
and
ฮฑ
โ
๐
and satisfies:
โจ
๐ฏ
,
๐ฏ
โฉ
โฅ
0
, with equality if and only if
๐ฏ
=
0
.
โจ
๐ฏ
,
๐ฐ
โฉ
=
โจ
๐ฐ
,
๐ฏ
โฉ
.
โจ
๐ฎ
+
๐ฏ
,
๐ฐ
โฉ
=
โจ
๐ฎ
,
๐ฐ
โฉ
+
โจ
๐ฏ
,
๐ฐ
โฉ
,
โจ
ฮฑ
๐ฏ
,
๐ฐ
โฉ
=
ฮฑ
โจ
๐ฏ
,
๐ฐ
โฉ
.
Inner Product Space
An inner product space is a
vector space
V
over the field
F
together with an
inner product
The Dot Product in Rn Forms an Inner Product
The
dot product
in
R
n
forms an inner product
show proof
Schwarz Inequality
For all
x
,
y
โ
R
n
we have
|
โจ
x
,
y
โฉ
|
โค
โ
x
โ
โ
y
โ
and
|
โจ
x
,
y
โฉ
|
=
โ
x
โ
โ
y
โ
if and only if
x
,
y
are
collinear
show proof
The Norm Satisfies the Triangle Inequality
For any
x
,
y
โ
R
n
we have
โ
x
+
y
โ
โค
โ
x
โ
+
โ
y
โ
show proof