Bilinearform/Typ/Sylvester/Einführung/Textabschnitt
Eine Bilinearform auf kann man auf einen Untervektorraum einschränken, wodurch sich eine Bilinearform auf ergibt. Wenn die ursprüngliche Form positiv definit ist, so überträgt sich dies auf die Einschränkung. Allerdings kann eine indefinite Form eingeschränkt auf gewisse Unterräume positiv definit werden und auf andere negativ definit. Dies führt zu folgender Definition.
Es sei ein endlichdimensionaler reeller Vektorraum mit einer symmetrischen Bilinearform . Man sagt, dass eine solche Bilinearform den Typ
besitzt, wobei
und
ist.
Es seien natürliche Zahlen mit . Wir betrachten auf dem die Bilinearform , die durch
gegeben ist. Sie hat den Typ , und zwar ist die Einschränkung auf den Unterraum positiv definit und die Einschränkung auf den Unterraum negativ definit.
Bei einem Skalarprodukt auf einem -dimensionalen reellen Vektorraum ist der Typ . Wie für Skalarprodukte nennt man Vektoren orthogonal bezüglich einer Bilinearform, wenn ist, und ähnlich wie im Fall eines Skalarproduktes kann man zeigen, dass es Orthogonalbasen gibt.
Die folgende Aussage nennt man den Trägheitssatz von Sylvester.
Es sei ein endlichdimensionaler reeller Vektorraum mit einer symmetrischen Bilinearform vom Typ .
Dann ist die Gramsche Matrix von bezüglich einer jeden Orthogonalbasis eine Diagonalmatrix mit positiven und negativen Einträgen.
Bezüglich einer Orthogonalbasis von (die es nach Fakt gibt) hat die Gramsche Matrix natürlich Diagonalgestalt. Es sei die Anzahl der positiven Diagonaleinträge und die Anzahl der negativen Diagonaleinträge. Die Basis sei so geordnet, dass die ersten Diagonaleinträge positiv, die folgenden Diagonaleinträge negativ und die übrigen seien. Auf dem -dimensionalen Unterraum ist die eingeschränkte Bilinearform positiv definit, sodass gilt. Sei , auf diesem Unterraum ist die Bilinearform negativ semidefinit. Dabei ist , und diese beiden Räume sind orthogonal zueinander.
Angenommen, es gebe einen Unterraum , auf dem die Bilinearform positiv definit ist, und dessen Dimension größer als ist. Die Dimension von ist und daher ist nach Fakt.
Für einen Vektor , , ergibt sich aber direkt der Widerspruch und .