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¿Por qué el producto matricial de 2 matrices ortogonales también es una matriz ortogonal?

He visto la afirmación "El producto matricial de dos matrices ortogonales es otra matriz ortogonal." en el sitio web de Wolfram, pero no he visto ninguna prueba en línea de por qué esto es cierto. Por matriz ortogonal, me refiero a una matriz de $n \times n$ con columnas ortonormales. Estaba trabajando en un problema para demostrar si $Q^3$ es una matriz ortogonal (donde $Q$ es una matriz ortogonal), pero creo que entender este caso general probablemente resolvería eso.

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Nitin Puntos 3837

Si $$Q^TQ = I$$ $$R^TR = I,$$ entonces $$(QR)^T(QR) = (R^TQ^T)(QR) = R^T(Q^TQ)R = R^TR = I.$$ Por supuesto, esto se puede extender a $n$ muchas matrices de forma inductiva.

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Respuesta muy concisa, gracias. Pero utilizaste la propiedad conmutativa en la prueba, y en general las matrices no cumplen con la conmutatividad multiplicativa. ¿Podrías por favor elaborar sobre eso?

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@YasirSadiq hm? En ningún lugar utilicé la conmutatividad. Sí utilicé la asociatividad y el hecho de que $(AB)^T = B^TA^T$ - agregué una expresión adicional para aclarar. Tanto la asociatividad como la propiedad de que la transpuesta del producto es el producto inverso de las transpuestas pueden ser verificadas escribiendo los elementos de las matrices.

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@YasirSadiq Deberías aprender cuál es la propiedad conmutativa antes de llenar todos las respuestas con la misma creencia errónea.

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Lars Truijens Puntos 24005

Como alternativa a las otras respuestas, aquí hay un punto de vista más geométrico:

Las matrices ortogonales corresponden a transformaciones lineales que preservan la longitud de los vectores (isometrías). Y la composición de dos isometrías $F$ y $G$ es obviamente también una isometría.

(Demostración: Para todos los vectores $x$, el vector $F(x)$ tiene la misma longitud que $x$ ya que $F$ es una isometría, y $G(F(x))$ tiene la misma longitud que $F(x)$ ya que $G$ es una isometría; por lo tanto $G(F(x))$ tiene la misma longitud que $x.)

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Intuitivamente, lo pienso como una "rotación hiperdimensional". ¿Es esta aproximadamente una expresión adecuada?

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@MackTuesday Con una condición; No solo la rotación sino también la reflexión pueden preservar las longitudes de vectores. Prefiero la noción intuitiva presentada por esta respuesta: No hay forma, usando solo rotación y reflexión, de cambiar la longitud de un vector. Si tomo un palo y lo giro o lo miro en un espejo (plano), sin importar lo que haga, el palo permanece del mismo tamaño.

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Alias User Puntos 172

Que las matrices ortogonales sean conocidas como $M$ y $N$. Por la definición de matrices ortogonales, $M \cdot N$ debe ser ortogonal, como

$$(M \cdot N)^T \cdot (M\cdot N) = N^T \cdot M^T \cdot M \cdot N = N^T \cdot N = I $$ $$(M \cdot N) \cdot (M\cdot N)^T = M \cdot N \cdot N^T \cdot M^T = M \cdot M^T = I $$

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Buena respuesta. Pero utilizaste la propiedad conmutativa en la demostración, y en general las matrices no cumplen con la conmutatividad multiplicativa. ¿Podrías elaborar sobre eso?

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@YasirSadiq Esto no usa realmente la conmutatividad. Una propiedad de tomar la traspuesta de un producto de matrices es que el orden de esos factores de matriz se invierte, además de que se transponen individualmente. Por ejemplo, (A * B)^T = B^T * A^T. Esta respuesta simplemente aprovecha esa propiedad.

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Jesse Puntos 2103

Sean $A$ y $B$ dos matrices ortogonales. Tenemos que $$AA^T = A^TA = I$$ y $$BB^T = B^TB = I.$$

Por lo tanto, tenemos $$(AB)^T(AB) = B^TA^TAB = I.$$

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+1 pero usaste la propiedad conmutativa en la prueba, y en general las matrices no cumplen con la conmutatividad multiplicativa. ¿Podrías elaborar más sobre eso?

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@YasirSadiq (copiado de mi otro comentario) En realidad, esto no utiliza la propiedad de la conmutatividad. Una propiedad de tomar la transpuesta de un producto de matrices es que el orden de esos factores de las matrices se invierte, además de que individualmente se transponen. Por ejemplo, (A * B)^T = B^T * A^T. Esta respuesta simplemente aprovecha esa propiedad.

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orangeskid Puntos 13528

Una pista, y el enfoque no es tan directo, pero puede dar una perspectiva diferente:

Verifica que el mapa de un grupo de matrices cuadradas invertibles a sí mismo es un automorfismo

$$g \mapsto (g^{t})^{-1}$$

(de hecho, una involución).

Ahora, para cada endomorfismo de un grupo, el conjunto de puntos fijos forma un subgrupo. En nuestro caso, el subgrupo es $O(n, \mathbb{R})$ (caso real), o $U(n)$ (en el caso complejo). También hay que tener en cuenta que tenemos un automorfismo de un grupo de Lie, y el automorfismo correspondiente de las álgebras de Lie es $X \mapsto -X^t$.

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