Xem mã nguồn của Phép chuyển cơ sở

{{distinguish|Chuyển đổi cơ số}}{{more citations needed|date=11/2017}}<!-- need multiple textbook references -->{{multiple image
| align = right
| direction = vertical
| footer = 
| width1 = 290
| image1 = 3d basis transformation.svg
| caption1 = [[Tổ hợp tuyến tính]] của một hệ các vectơ cơ sở (màu tím) cho ra các vectơ mới (màu đỏ). Nếu các vectơ này là [[độc lập tuyến tính]], chúng tạo ra một cơ sở mới. Các tổ hợp tuyến tính liên hệ cơ sở đầu tiên với cơ sở kia được triển khai thành một [[biến đổi tuyến tính]], gọi là phép chuyển cơ sở.
| width2 = 190
| image2 = 3d two bases same vector.svg
| caption2 = Một vectơ không đổi được biểu diễn bởi hai cơ sở khác nhau (thể hiện bởi các mũi tên tím và đỏ).
| width = 
}}
Trong toán học, một [[Cơ sở (đại số tuyến tính)|cơ sở có thứ tự]] của một [[không gian vectơ]] hữu hạn [[Số chiều (đại số tuyến tính)|chiều]] {{mvar|n}} cho phép biểu diễn duy nhất một phần tử bất kỳ trong không gian vectơ bởi một [[vectơ tọa độ]], tức là một [[Dãy hữu hạn|dãy]] có thứ tự gồm {{mvar|n}} [[Scalar (toán học)|vô hướng]] xác định gọi là các [[Hệ tọa độ|tọa độ]]. Nếu phải xét hai cơ sở khác nhau, tọa độ biểu diễn cho một vectơ {{mvar|v}} trong một cơ sở nói chung là khác với tọa độ biểu diễn cho cùng vectơ {{mvar|v}} đó trong cơ sở kia. Một '''phép chuyển cơ sở''' là sự chuyển đổi mỗi một khẳng định được diễn đạt qua các tọa độ đối với một cơ sở thành một khẳng định được diễn đạt qua các tọa độ đối với cơ sở kia.<ref>{{harvtxt|Anton|1987|pp=221–237}}</ref><ref>{{harvtxt|Beauregard|Fraleigh|1973|pp=240–243}}</ref><ref>{{harvtxt|Nering|1970|pp=50–52}}</ref>

Một sự chuyển đổi như vậy là kết quả của việc áp dụng ''công thức chuyển cơ sở'', tức là công thức biểu diễn tọa độ đối với một cơ sở theo các tọa độ đối với cơ sở kia. Sử dụng [[ma trận]], công thức này có thể được viết như sau

: <math>\mathbf x_\text{cũ} = A \,\mathbf x_\text{mới},</math>

trong đó các từ "cũ" và "mới" tương ứng chỉ cơ sở được xác định ban đầu và cơ sở kia, <math>\mathbf x_\text{cũ}</math> và <math>\mathbf x_\text{mới}</math> là các [[vectơ cột]] biểu diễn tọa độ của cùng một vectơ {{mvar|v}} trong hai cơ sở, và <math>A</math> được gọi là '''ma trận chuyển cơ sở''' (còn gọi là '''ma trận chuyển tiếp'''), là ma trận mà các cột của nó là các vectơ tọa độ của các [[Cơ sở (đại số tuyến tính)|vectơ cơ sở]] mới trong cơ sở cũ.

Bài viết này chủ yếu xét các không gian vectơ hữu hạn chiều. Tuy nhiên, nhiều kết quả dưới đây vẫn đúng với các không gian vectơ vô hạn chiều.

== Công thức chuyển cơ sở ==
Cho <math>B_\text {cũ}=(v_1, \ldots, v_n)</math> là một cơ sở của không gian vectơ hữu hạn chiều {{mvar|V}} trên [[Trường (đại số)|trường]] {{mvar|F}}.{{efn|Mặc dù một cơ sở chính là một [[tập hợp (toán học)|tập hợp]] các vectơ, ký hiệu dưới dạng bộ số là thuận tiện hơn ở đây, bởi việc gán với các chỉ số là các số nguyên dương đầu tiên khiến cơ sở trở thành một [[cơ sở (đại số tuyến tính)|cơ sở có thứ tự]].}}

Với mỗi  {{math|1=''j'' = 1, ..., ''n''}}, ta có thể xác định một vectơ {{math|''w''{{sub|''j''}}}} bất kỳ bởi các tọa độ của nó <math>a_{i,j}</math> đối với cơ sở <math>B_\text {cũ}\colon</math>

: <math>w_j=\sum_{i=1}^n a_{i,j}v_i.</math>

Cho

: <math>A=\left(a_{i,j}\right)_{i,j}</math>

là ma trận mà cột thứ {{mvar|j}} là vectơ tọa độ của {{math|''w''{{sub|''j''}}}}. (Từ đây về sau, chỉ số {{mvar|i}} luôn để chỉ các hàng của {{mvar|A}} và các vectơ <math>v_i,</math> còn chỉ số  {{mvar|j}} để chỉ các cột của của {{mvar|A}} và <math>w_j;</math> quy ước này nhằm tránh nhầm lẫn trong tính toán tường minh.)

Đặt <math>B_\text {mới}=(w_1, \ldots, w_n),</math> ta có <math>B_\text {mới}</math> là cơ sở của {{mvar|V}} khi và chỉ khi ma trận {{mvar|A}} là [[Ma trận khả nghịch|khả nghịch]], hay nói một cách tương đương là nó có [[định thức]] khác 0. Trong trường hợp này, {{mvar|A}} được gọi là ''ma trận chuyển cơ sở'', từ cơ sở <math>B_\text {cũ}</math> đến cơ sở <math>B_\text {mới}</math>.

Cho trước một vectơ <math>z\in V,</math> ta có <math>(x_1, \ldots, x_n) </math> là tọa độ của nó đổi với <math>B_\text {cũ}</math>, và <math>(y_1, \ldots, y_n) </math> là tọa độ của nó đối với <math>B_\text {mới}</math>; tức là:

: <math>z=\sum_{i=1}^nx_iv_i = \sum_{j=1}^ny_jw_j.</math>

(Ta có thể chọn biến chỉ số lấy tổng giống nhau ở cả hai tổng trên, nhưng việc chọn hai biến chỉ số phân biệt: {{mvar|i}} cho cơ sở cũ, và {{mvar|j}} cho cơ sở mới, nhằm làm rõ ràng hơn các công thức suy ra từ đó, và để tránh nhầm lẫn trong chứng minh và tính toán.)

''Công thức chuyển cơ sở'' liên hệ tọa độ đối với cơ sở cũ với tọa độ đối với cơ sở mới. Với cách ký hiệu như trên, nó là

: <math>x_i = \sum_{j=1}^n a_{i,j}y_j\qquad\text{với } i=1, \ldots, n.</math>

Dưới dạng ma trận, công thức chuyển đổi cơ sở có thể viết là

: <math>\mathbf x = A\,\mathbf y,</math>

trong đó <math>\mathbf x</math> và <math>\mathbf y</math> là các [[Vectơ hàng và cột|ma trận cột]] gồm các tọa độ của {{mvar|z}} trong các cơ sở tương ứng <math>B_\text {cũ}\colon</math> và <math>B_\text {mới}.</math>

''Chứng minh:'' Sử dụng định nghĩa trên của ma trận chuyển cơ sở, ta có

: <math>\begin{align}
z&=\sum_{j=1}^n y_jw_j\\
 &=\sum_{j=1}^n \left(y_j\sum_{i=1}^n a_{i,j}v_i\right)\\
 &=\sum_{i=1}^n \left(\sum_{j=1}^n a_{i,j} y_j \right) v_i.
\end{align}</math>

Bởi <math>z=\textstyle \sum_{i=1}^n x_iv_i,</math> công thức chuyển cơ sở là kết quả của sự phân tích duy nhất một vectơ trên một cơ sở.

Phép chuyển cơ sở cũng là một [[biến đổi tuyến tính]], biểu diễn bởi ma trận chuyển cơ sở.

== Ví dụ ==
Xét [[Không gian Euclid|không gian vectơ Euclid]] <math>\mathbb R^2.</math> [[Cơ sở chính tắc]] của không gian này bao gồm hai vectơ <math>v_1= (1,0)</math> và <math>v_2= (0,1).</math> Nếu ta quay hai vectơ này một góc {{mvar|t}}, ta có ''cơ sở mới'' gồm các vectơ <math>w_1=(\cos t, \sin t)</math> và <math>w_2=(-\sin t, \cos t).</math>

Vì vậy, ma trận chuyển cơ sở là <math>\begin{bmatrix}
\cos t& -\sin t\\
\sin t& \cos t
\end{bmatrix}.</math>

Công thức chuyển cơ sở khẳng định rằng, nếu <math>y_1, y_2</math> là các tọa độ mới của một vectơ <math>(x_1, x_2),</math> thì ta có

: <math>\begin{bmatrix}x_1\\x_2\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}
\cos t& -\sin t\\
\sin t& \cos t
\end{bmatrix}\,\begin{bmatrix}y_1\\y_2\end{bmatrix}.</math>

Tức là,

: <math>x_1=y_1\cos t - y_2\sin t \qquad\text{và}\qquad x_2=y_1\sin t + y_2\cos t.</math>

Có thể kiểm tra điều này bằng cách viết lại

: <math>\begin{align}
x_1v_1+x_2v_2 &= (y_1\cos t - y_2\sin t) v_1  + (y_1\sin t + y_2\cos t) v_2\\
    &= y_1 (\cos (t) v_1 + \sin(t)v_2) + y_2 (-\sin(t) v_1 +\cos(t) v_2)\\
    &=y_1w_1+y_2w_2.
\end{align}</math>

== Biến đổi tuyến tính ==
Xét [[biến đổi tuyến tính]] {{math|''T'': ''W'' → ''V''}} từ một [[không gian vectơ]] {{mvar|W}} có số chiều {{mvar|n}} vào một không gian vectơ {{mvar|V}} có số chiều {{mvar|m}}. Ma trận biểu diễn cho biến đổi này đối với các cơ sở "cũ" của {{mvar|V}} và {{mvar|W}} là một ma trận {{mvar|M}} cỡ {{math|''m''×''n''}}. Phép chuyển cơ sở trong không gian {{mvar|V}} được xác định bởi ma trận chuyển cơ sở {{mvar|P}} cỡ {{math|''m''×''m''}}, và trong không gian {{mvar|W}} thì ma trận chuyển cơ sở là {{mvar|Q}} cỡ {{math|''n''×''n''}}.

Đối với các cơ sở "mới", ma trận của biến đổi {{mvar|T}} là

: <math>P^{-1}MQ.</math>

Đây là một hệ quả đơn giản của công thức chuyển cơ sở.

== Tự đồng cấu ==
[[Tự đồng cấu|Tự đồng cấu tuyến tính]] là các biến đổi tuyến tính từ một không gian vectơ {{mvar|V}} vào chính nó. Đối với phép chuyển cơ sở với tự đồng cấu, công thức ở mục trước vẫn được áp dụng, nhưng ở trường hợp này ma trận chuyển cơ sở là giống nhau. Tức là, nếu {{mvar|M}} là một [[ma trận vuông]] biểu diễn cho một tự đồng cấu trên {{mvar|V}} đối với một cơ sở "cũ", còn {{mvar|P}} là ma trận chuyển cơ sở, thì ma trận của tự đồng cấu đối với cơ sở "mới" là

: <math>P^{-1}MP.</math>

Bởi vì mọi [[ma trận khả nghịch]] đều có thể được dùng làm ma trận chuyển cơ sở, từ điều này suy ra hai ma trận là [[Ma trận đồng dạng|đồng dạng]] khi và chỉ khi chúng biểu diễn cho cùng một tự đồng cấu đối với hai cơ sở khác nhau.

== Dạng song tuyến tính ==
Một ''[[dạng song tuyến tính]]'' trên một không gian vectơ ''V'' trên một [[Trường (đại số)|trường]] {{mvar|F}} là một hàm {{math|''V'' × ''V'' → F}} mà nó tuyến tính đối với cả hai đối số. Tức là {{math|''B'' : ''V'' × ''V'' → F}} là song tuyến tính nếu các ánh xạ <math>v \mapsto B(v, w)</math> và <math>v \mapsto B(w, v)</math> là tuyến tính với <math>w\in V</math> được giữ cố định.

Ma trận {{math|'''B'''}} của dạng song tuyến tính {{mvar|B}} trên một cơ sở <math>(v_1, \ldots, v_n) </math> (gọi là cơ sở "cũ") là ma trận mà phần tử ở hàng {{mvar|i}} và cột {{mvar|j}} là {{math|''B''(''i'', ''j'')}}. Điều này suy ra rằng nếu {{math|'''v'''}} và {{math|'''w'''}} là các [[ma trận cột]] gồm tọa độ của hai vectơ {{mvar|v}} và {{mvar|w}}, ta có

: <math>B(v, w)=\mathbf v^{\mathsf T}\mathbf B\mathbf w,</math>

trong đó <math>\mathbf v^{\mathsf T}</math>ký hiệu [[Ma trận chuyển vị|chuyển vị]] của ma trận {{math|'''v'''}}.

Nếu {{mvar|P}} là ma trận chuyển cơ sở, thì ma trận của dạng song tuyến tính đối với cơ sở mới là

: <math>P^{\mathsf T}\mathbf B P.</math>

Một [[dạng song tuyến tính đối xứng]] là dạng song tuyến tính {{mvar|B}} sao cho <math>B(v,w)=B(w,v)</math> đối với mọi vectơ {{mvar|v}} và {{mvar|w}} trong {{mvar|V}}. Theo đó ta có ma trận của {{mvar|B}} là [[ma trận đối xứng]] đối với mọi cơ sở. Có thể suy ra từ đây rằng thuộc tính đối xứng của ma trận phải được bảo toàn bởi phép chuyển cơ sở. Ta có thể tính toán để kiểm chứng điều này, nhớ rằng chuyển vị của tích ma trận bằng tích các chuyển vị theo thứ tự ngược lại, cụ thể:

: <math>(P^{\mathsf T}\mathbf B P)^{\mathsf T} = P^{\mathsf T}\mathbf B^{\mathsf T} P,</math>

và hai vế của phương trình này đều bằng <math>P^{\mathsf T} \mathbf B P</math> nếu ma trận {{math|'''B'''}} là đối xứng.

Nếu [[đặc số]] của trường nền {{mvar|F}} không phải là 2, thì đối với mỗi dạng song tuyến tính đối xứng tồn tại một cơ sở mà ở đó ma trận của nó là [[ma trận đường chéo]]. Hơn nữa, các phần tử khác 0 trên đường chéo được xác định bởi phép nhân với ma trận vuông. Vì thế nếu trường nền là [[trường số thực]] <math>\mathbb R</math>, các phần tử khác 0 này có thể được chọn là {{math|1}} hoặc {{math|–1}}. [[Định lý quán tính Sylvester]] khẳng định rằng số các số {{math|1}} và {{math|–1}} chỉ phụ thuộc vào dạng song tuyến tính và không phụ thuộc chuyển cơ sở.

Dạng song tuyến tính đối xứng trên các số thực thường gặp trong [[hình học]] và [[vật lý]], cụ thể là trong nghiên cứu về các [[mặt bậc hai]] và [[quán tính]] của một [[vật rắn]]. Trong các trường hợp này, sử dụng [[cơ sở trực chuẩn]] là hữu ích; điều này có nghĩa là ta thường muốn giới hạn thực hiện các phép chuyển cơ sở có ma trận chuyển cơ sở là [[Trực giao#Ma trận trực giao|trực giao]], tức là ma trận sao cho <math>P^{\mathsf T}=P^{-1}.</math> Các ma trận như vậy có tính chất cơ bản là các công thức chuyển cơ sở là giống nhau đối với một dạng song tuyến tính đối xứng và tự đồng cấu được biểu diễn bởi cùng một ma trận đối xứng. [[Định lý phổ]] khẳng định rằng, cho một ma trận đối xứng như vậy, tồn tại một phép chuyển cơ sở trực giao sao cho ma trận kết quả (của cả dạng song tuyến tính và tự đồng cấu) là một ma trận đường chéo với các [[giá trị riêng]] của ma trận ban đầu nằm trên đường chéo. Một hệ quả là trên trường số thực, nếu ma trận của một tự đồng cấu là đối xứng thì nó là [[Ma trận chéo hóa được|chéo hóa được]].

== Xem thêm ==

* [[Biến đổi tích phân]]
*[[Ma trận chéo hóa được]]

== Chú thích ==
{{notelist}}

== Tham khảo ==
{{tham khảo}}

== Tham khảo sách ==

* {{citation|last1=Anton|first1=Howard|year=1987|isbn=0-471-84819-0|title=Elementary Linear Algebra|edition=5th|publisher=[[John Wiley & Sons|Wiley]]|location=New York}}
* {{citation|last1=Beauregard|first1=Raymond A.|last2=Fraleigh|first2=John B.|title=A First Course In Linear Algebra: with Optional Introduction to Groups, Rings, and Fields|location=Boston|publisher=[[Houghton Mifflin Company]]|year=1973|isbn=0-395-14017-X|url=https://archive.org/details/firstcourseinlin0000beau}}
* {{citation|last1=Nering|first1=Evar D.|title=Linear Algebra and Matrix Theory|edition=2nd|location=New York|publisher=[[John Wiley & Sons|Wiley]]|year=1970|lccn=76091646}}

== Liên kết ngoài ==

* [http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/video-lectures/lecture-31-change-of-basis-image-compression/ MIT Linear Algebra Lecture on Change of Basis], from MIT OpenCourseWare
* [https://www.youtube.com/watch?v=1j5WnqwMdCk Khan Academy Lecture on Change of Basis], from Khan Academy
{{Sơ khai toán học}}{{Đại số tuyến tính}}

[[Thể loại:Đại số tuyến tính]]
[[Thể loại:Ma trận]]