Duale Basis

Die duale Basis ist ein Begriff aus der linearen Algebra, der in zwei unterschiedlichen Bedeutungen auftritt:

• Zu einer gegebenen Basis eines endlichdimensionalen Vektorraums $V$ wird eine zugehörige duale Basis des Dualraums $V^{*}$ konstruiert.
• Zu einer gegebenen Basis eines euklidischen Vektorraums $V$ wird eine weitere, zur ersten duale Basis von $V$ konstruiert, die auch reziproke Basis genannt wird.

Letzteres ist der in Naturwissenschaft und Technik häufig auftretende Spezialfall $V\stackrel{Id}{=}{V}^{*}$ des ersten Falls, und wird hier vorangestellt. Die Einführung von zwei reziproken Basissystemen erlaubt erweiterte algebraische Möglichkeiten sowie kompakte oder symmetrische und daher auch elegante Formulierungen vieler Beziehungen.Vorlage:Rp

Der zweite Abschnitt #Duale Basis im Dualraum V* behandelt den mathematisch aufwändigeren allgemeinen Fall.

Duale Basis im euklidischen Vektorraum V

Die duale Basis wird auch reziproke Basis genannt, denn Vorlage:Zitat

Mathematisch ausgedrückt mit Basisvektoren $\{{\overrightarrow{g}}_1,{\overrightarrow{g}}_2,\dots ,{\overrightarrow{g}}_n\}$ und reziproker Basis $\{{\overrightarrow{g}}^1,{\overrightarrow{g}}^2,\dots ,{\overrightarrow{g}}^n\}$ eines n-dimensionalen euklidischen Vektorraums V bedeutet das:

${\overrightarrow{g}}_i\cdot {\overrightarrow{g}}^j={\delta }_i^j:=\{\begin{array}{cc}1& \text{falls}i=j\\ 0& \text{sonst}\end{array}$

mit dem Skalarprodukt „·“ des Vektorraums und dem Kronecker-Delta $\delta$. Dies ist die Übertragung der definierenden Eigenschaften einer Orthonormalbasis auf eine schiefwinklige Basis. Bei einer Orthonormalbasis ist die reziproke Basis identisch zur gegebenen Basis.

Komponenten von Vektoren

Die reziproke Basis wird vor allem dazu verwendet, die Koeffizienten und Komponenten von Vektoren und Tensoren zu berechnen, beispielsweise

$\overrightarrow{v}=\sum _{i=1}^n{v}^i{\overrightarrow{g}}_i\to \overrightarrow{v}\cdot {\overrightarrow{g}}^i=\left(\sum _{j=1}^n{v}^j{\overrightarrow{g}}_j\right)\cdot {\overrightarrow{g}}^i=\sum _{j=1}^n{v}^j{\delta }_j^i=v^i\to \overrightarrow{v}=\sum _{i=1}^n(\overrightarrow{v}\cdot {\overrightarrow{g}}^i){\overrightarrow{g}}_i$

$\overrightarrow{v}=\sum _{i=1}^n{v}_i{\overrightarrow{g}}^i\to \overrightarrow{v}\cdot {\overrightarrow{g}}_i=\left(\sum _{j=1}^n{v}_j{\overrightarrow{g}}^j\right)\cdot {\overrightarrow{g}}_i=\sum _{j=1}^n{v}_j{\delta }_i^j=v_i\to \overrightarrow{v}=\sum _{i=1}^n(\overrightarrow{v}\cdot {\overrightarrow{g}}_i){\overrightarrow{g}}^i$

Insbesondere für die Basisvektoren ergibt sichVorlage:Rp

${\overrightarrow{g}}_i=\sum _{j=1}^n({\overrightarrow{g}}_i\cdot {\overrightarrow{g}}_j){\overrightarrow{g}}^j,{\overrightarrow{g}}^i=\sum _{j=1}^n({\overrightarrow{g}}^i\cdot {\overrightarrow{g}}^j){\overrightarrow{g}}_j$

Die auftretenden Skalarprodukte $g_{ij}:={\overrightarrow{g}}_i\cdot {\overrightarrow{g}}_j$ und $g^{ij}:={\overrightarrow{g}}^i\cdot {\overrightarrow{g}}^j$ sind die Metrikkoeffizienten des Vektorraums. Sie haben ihren Namen daher, dass mit ihrer Hilfe geometrische Eigenschaften wie Länge, Abstand und Winkel gemessen werden können, beispielsweise:

$|{\overrightarrow{g}}_j|=\sqrt{g_{jj}},\cos ({\overrightarrow{g}}_i,{\overrightarrow{g}}_j)=\frac{g_{ij}}{\sqrt{g_{ii}{g}_{jj}}}$

wo cos(a,b) den Cosinus des Winkels zwischen den Vektoren a und b ausgibt. Durch eine Abstandsdefinition, wie z. B. den euklidischen Abstand, wird die Metrik des Raumes bestimmt.Vorlage:Rp Siehe auch #Tensor-Schreibweise und Krummlinige Koordinaten.

Berechnung der reziproken Basis

Werden die Basisvektoren spaltenweise in eine Matrix eingelagert, $A=\left(\begin{array}{cccc}{\overrightarrow{g}}_1& {\overrightarrow{g}}_2& \dots & {\overrightarrow{g}}_n\end{array}\right)$, dann finden sich die reziproken Basisvektoren in den Zeilen der Inversen $A^{-1}$ oder den Spalten der transponiert inversen Matrix $A^{\mathrm{\top }-1}=\left(\begin{array}{cccc}{\overrightarrow{g}}^1& {\overrightarrow{g}}^2& \dots & {\overrightarrow{g}}^n\end{array}\right)$. Mit der Standardbasis ê_1,2,…,n und dem dyadischen Produkt „⊗“ schreibt sich das:

$A=\sum _{j=1}^n{\overrightarrow{g}}_j\otimes {\hat{e}}_j,A^{-1}=\sum _{i=1}^n{\hat{e}}_i\otimes {\overrightarrow{g}}^i,A^{\mathrm{\top }-1}=\sum _{i=1}^n{\overrightarrow{g}}^i\otimes {\hat{e}}_i$

denn

$A^{-1}A=(\sum _{i=1}^n{\hat{e}}_i\otimes {\overrightarrow{g}}^i)(\sum _{j=1}^n{\overrightarrow{g}}_j\otimes {\hat{e}}_j)=\sum _{i,j=1}^n{\hat{e}}_i\otimes {\delta }_j^i{\hat{e}}_j=\sum _{i=1}^n{\hat{e}}_i\otimes {\hat{e}}_i=E_n$

wo $E_n$ für die Einheitsmatrix steht. Bemerkenswert ist

$\begin{array}{ccc}{E}_n& =A{A}^{-1}& =(\sum _{j=1}^n{\overrightarrow{g}}_j\otimes {\hat{e}}_j)(\sum _{i=1}^n{\hat{e}}_i\otimes {\overrightarrow{g}}^i)=\sum _{i,j=1}^n{\overrightarrow{g}}_j\otimes {\delta }_{ji}{\overrightarrow{g}}^i=\sum _{i=1}^n{\overrightarrow{g}}_i\otimes {\overrightarrow{g}}^i\\ & =E_n^{\mathrm{\top }}& =\sum _{i=1}^n{\overrightarrow{g}}^i\otimes {\overrightarrow{g}}_i\end{array}$

Spezialfall R³

Im Vektorraum ${ℝ}^3$ mit Standardskalarprodukt "·" und Kreuzprodukt "×" findet sich mit obiger Gleichung und der Formel für Matrizeninversion:

$\begin{array}{cc}{\overrightarrow{g}}^1=& \frac{{\overrightarrow{g}}_2\times {\overrightarrow{g}}_3}{{\overrightarrow{g}}_1\cdot ({\overrightarrow{g}}_2\times {\overrightarrow{g}}_3)}=\frac{{\overrightarrow{g}}_2\times {\overrightarrow{g}}_3}{\left|\begin{array}{ccc}{\overrightarrow{g}}_1& {\overrightarrow{g}}_2& {\overrightarrow{g}}_3\end{array}\right|}\\ {\overrightarrow{g}}^2=& \frac{{\overrightarrow{g}}_3\times {\overrightarrow{g}}_1}{{\overrightarrow{g}}_2\cdot ({\overrightarrow{g}}_3\times {\overrightarrow{g}}_1)}=\frac{{\overrightarrow{g}}_3\times {\overrightarrow{g}}_1}{\left|\begin{array}{ccc}{\overrightarrow{g}}_1& {\overrightarrow{g}}_2& {\overrightarrow{g}}_3\end{array}\right|}\\ {\overrightarrow{g}}^3=& \frac{{\overrightarrow{g}}_1\times {\overrightarrow{g}}_2}{{\overrightarrow{g}}_3\cdot ({\overrightarrow{g}}_1\times {\overrightarrow{g}}_2)}=\frac{{\overrightarrow{g}}_1\times {\overrightarrow{g}}_2}{\left|\begin{array}{ccc}{\overrightarrow{g}}_1& {\overrightarrow{g}}_2& {\overrightarrow{g}}_3\end{array}\right|}\end{array}$

Im Nenner der Brüche steht das mit den Basisvektoren gebildete Spatprodukt, das invariant gegenüber einer zyklischen Vertauschung seiner Argumente ist, und das gleich der Determinante der Matrix ist, die aus den Basisvektoren gebildet wird. Die definierende Eigenschaft ist hier sofort ersichtlich.

Anwendung aus der Kristallographie

Die Bestimmung dieser dualen Basis im ${ℝ}^3$ ist bei der Beschreibung von Kristallgittern wichtig. Dort bilden die primitiven Gittervektoren $\{{\overrightarrow{a}}_1,{\overrightarrow{a}}_2,{\overrightarrow{a}}_3\}$ eine (i. A. nicht orthonormale) Basis des ${ℝ}^3$. Das Skalarprodukt zwischen Basisvektoren der reziproken Basis ${\overrightarrow{b}}_i$ und primitiven Gittervektoren ${\overrightarrow{a}}_j$ ist in der kristallographischen Konvention:

${\overrightarrow{b}}_i\cdot {\overrightarrow{a}}_j={\delta }_{ij}$,

$\{{\overrightarrow{b}}_1,{\overrightarrow{b}}_2,{\overrightarrow{b}}_3\}$ ist also die zu $\{{\overrightarrow{a}}_1,{\overrightarrow{a}}_2,{\overrightarrow{a}}_3\}$ duale Basis im ${ℝ}^3$.

Beispiel: Die primitiven Gittervektoren des kubisch-flächenzentrierten (fcc) Gitters lauten:

${\overrightarrow{a}}_1=\frac{a}{2}({\hat{e}}_y+{\hat{e}}_z)$

${\overrightarrow{a}}_2=\frac{a}{2}({\hat{e}}_x+{\hat{e}}_z)$

${\overrightarrow{a}}_3=\frac{a}{2}({\hat{e}}_x+{\hat{e}}_y)$

Obige Gleichungen für den ${ℝ}^3$ ergeben:

${\overrightarrow{b}}_1=\frac{1}{a}(-{\hat{e}}_x+{\hat{e}}_y+{\hat{e}}_z)$

${\overrightarrow{b}}_2=\frac{1}{a}({\hat{e}}_x-{\hat{e}}_y+{\hat{e}}_z)$

${\overrightarrow{b}}_3=\frac{1}{a}({\hat{e}}_x+{\hat{e}}_y-{\hat{e}}_z)$

Diese bilden ein kubisch-raumzentriertes (bcc) Gitter.

Formale Definition und Berechnung

Sei $\{{\overrightarrow{a}}_1,\dots ,{\overrightarrow{a}}_n\}$ eine beliebige Basis eines euklidischen Vektorraums $V$. Die dazu duale Basis $\{{\overrightarrow{a}}_1^{*},\dots ,{\overrightarrow{a}}_n^{*}\}$ in $V$ ist definiert durch die Eigenschaft

${\overrightarrow{a}}_i^{*}\cdot {\overrightarrow{a}}_j={\delta }_{ij}$,

Hierbei bezeichnet $\cdot$ das Skalarprodukt.

Weiter sei $\{{\hat{e}}_1,\dots ,{\hat{e}}_n\}$ eine Orthonormalbasis in $V$,   ${\overrightarrow{a}}_j=\sum _k{A}_{kj}{\hat{e}}_k$ beschreibe den Basiswechsel mit der invertierbaren Matrix $A$. Durch Vergleichen von

$\left(\sum _k{A}_{ik}^{-1}{\hat{e}}_k\right)\cdot {\overrightarrow{a}}_j=\sum _k{A}_{ik}^{-1}{A}_{kj}={\delta }_{ij}$

mit ${\overrightarrow{a}}_i^{*}\cdot {\overrightarrow{a}}_j={\delta }_{ij}$ ergibt sich

${\overrightarrow{a}}_i^{*}=\sum _k{A}_{ik}^{-1}{\hat{e}}_k$.

Mit dem dyadischen Produkt $\otimes$ schreibt sich das wie eingangs angegeben.

Verallgemeinerung auf pseudo-riemannsche Metrik

Im endlichdimensionalen Vektorraum $V$ mit pseudo-riemannscher Metrik $g$ und einer Basis $\{{\overrightarrow{e}}_1,\dots ,{\overrightarrow{e}}_n\}$ betrachte den Dualvektor ${\alpha }_i$ definiert durch

${\alpha }_i(\overrightarrow{v}):=e_1^{*}\wedge e_2^{*}\wedge \dots \wedge e_n^{*}({\overrightarrow{e}}_1,{\overrightarrow{e}}_2,\dots ,{\overrightarrow{e}}_{i-1},\overrightarrow{v},{\overrightarrow{e}}_{i+1},\dots ,{\overrightarrow{e}}_n)$.

Dann gilt

$g({\overrightarrow{e}}_i^{*},{\overrightarrow{e}}_j)={\delta }_{ij}$   mit ${\overrightarrow{e}}_i^{*}:=\mathrm{♯}{\alpha }_i$.

Dabei ist $e_i^{*}$ der duale Vektor im Dualraum aus der ersten Bedeutung, $\wedge$ das äußere Produkt und $\mathrm{♯}$ der durch die pseudo-riemannsche Metrik induzierte Isomorphismus zwischen $V^{*}$ und $V$.

Duale Basis im Dualraum V*

Definition

Es sei $V$ ein $n$-dimensionaler Vektorraum über einem Körper $K$. (In Anwendungen ist der Körper oft $ℝ$ oder $ℂ$.) Weiter sei $\{e_1,\dots ,e_n\}$ eine Basis von $V$.

Dann gibt es zu jedem $i\in \{1,\dots ,n\}$ genau eine lineare Abbildung $e_i^{*}:V\to K$ mit $e_i^{*}(e_i)=1$ und $e_i^{*}(e_j)=0$ für $j\ne i$, denn eine lineare Abbildung ist durch die Bilder auf einer Basis eindeutig bestimmt. Die so definierten $e_i^{*}$ bilden eine Basis $\{e_1^{*},\dots ,e_n^{*}\}$ des Dualraums $V^{*}$, welche zur Basis von $V$ dual ist. Mit der Kronecker-Delta-Schreibweise, ist also die definierende Eigenschaft der dualen Basis $e_i^{*}(e_j)={\delta }_{ij}$.

Beispiel

Sei $\{e_1,e_2,e_3\}=\{1,x,x^2\}$ die Monombasis des Vektorraums $V={\mathbb{P}}_2$ der Polynome mit maximalem Grad 2. Wir definieren den Dualraum bezüglich des Skalarprodukts $⟨\cdot ,\cdot ⟩=⟨\cdot ,\cdot {⟩}_{L^2(-1,1)}$. Dann bilden die linearen Abbildungen $\{e_1^{*},e_2^{*},e_3^{*}\}=\{⟨\cdot ,-\frac{15}{8}{x}^2+\frac{9}{8}⟩,⟨\cdot ,\frac{3}{2}x⟩,⟨\cdot ,\frac{45}{8}{x}^2+\frac{-15}{8}⟩\}$ die duale Basis des $V^{*}$.

Verhalten bei Basiswechsel

Sei $\{e_1,\dots ,e_n\}$ eine Basis von $V$ und $\{e_1^{*},\dots ,e_n^{*}\}$ die zugehörige duale Basis. Weiter sei $\{a_1,\dots ,a_n\}$ eine zweite Basis von $V$ mit $a_j=\sum _k{A}_{kj}{e}_k$.

Als Matrix eines Basiswechsels ist $A$ invertierbar. Die Komponenten der Inversen $A^{-1}$ seien mit $A_{ik}^{-1}$ bezeichnet. Ein Vergleich von

$\sum _k{A}_{ik}^{-1}{e}_k^{*}(a_j)=\sum _k{A}_{ik}^{-1}{A}_{kj}={\delta }_{ij}$

mit der definierenden Eigenschaft $a_i^{*}(a_j)={\delta }_{ij}$ ergibt sofort das Transformationsverhalten der dualen Basis:

$a_i^{*}=\sum _k{A}_{ik}^{-1}{e}_k^{*}$.

Berechnung bezüglich einer festen Basis

Ein endlichdimensionaler Vektorraum der Dimension $n$ über dem Körper $K$ ist stets isomorph zum Koordinatenraum $K^n$ der Spalten-Vektoren mit Einträgen aus $K$. Wählt man als Isomorphismus

$e_1\mapsto \left(\begin{array}{c}1\\ 0\\ 0\\ ⋮\end{array}\right)$, $e_1^{*}\mapsto (1,0,0,\dots )$ usw.,

wird $a_i^{*}$ gemäß obigem abgebildet auf die i-te Zeile von $A^{-1}$.

Tensor-Schreibweise

Im Tensor-Formalismus der Relativitätstheorie schreibt man die Basis eines Vektorraumes (wie etwa eines Tangentialraums) mit oberen Indizes, $(e^i{)}_i$, nennt diese Vektoren kontravariant und versteht diese als Spalten-Vektoren. Die zugehörige kovariante Basis ist dann genau die oben vorgestellte duale Basis in Form von Zeilen-Vektoren. Diese schreibt man dann mit unteren Indizes, $(e_i{)}_i$. Die definierende Bedingung lautet dann $e^j{e}_i={\delta }_i^j$.

Der Grund für diese Schreibweise ist das unterschiedliche Transformationsverhalten der Vektoren bei Basiswechsel. Ist $L$ die lineare Transformation, die eine Basis $(e^i{)}_i$ auf eine andere $(e{\text{'}}^i{)}_i$ abbildet, so gilt:

${\delta }_i^j=e^j{e}_i=e^j{L}^{-1}L{e}_i=e^j{L}^{-1}e{\text{'}}^i$

und man liest ab, dass sich die duale Basis mittels $L^{-1}$ transformiert. Betrachtet man Koordinaten bezüglich der Basen, so findet man ähnliche Verhältnisse. Ist etwa $L=(l_j^i)$ und ist $L^{-1}=({\tilde{l}}_j^i)$, so gilt bei Beachtung der Einsteinschen Summenkonvention für einen Vektor $v={\lambda }_i{e}^i$:

$v={\lambda }_i{e}^i={\lambda }_i{\delta }_j^i{e}^j={\lambda }_i{\tilde{l}}_k^i{l}_j^k{e}^j={\lambda }_i{\tilde{l}}_k^{i}e{\text{'}}^k$.

Der Koeffizient von $v$ zum Basisvektor $e{\text{'}}^k$ ist also ${\lambda }_i{\tilde{l}}_k^i$, das heißt die Koeffizienten transformieren sich ebenfalls mittels der inversen Transformationsmatrix. Generell schreibt man alle (kontravarianten) Größen, die sich mittels $L$ transformieren, mit oberen Indizes und alle (kovarianten) Größen, die sich gegenläufig, also mittels $L^{-1}$ transformieren, mit unteren Indizes.

Siehe auch

• Dualraum

Quellen

• Vorlage:Literatur
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