Из доказательства теоремы о существовании ортонормированного базиса
Алгоритм ортогонализации Грама–Шмидта
Есть базис векторов . Чтобы его ортонормировать нужно:
Записать первый вектор:
Построить второй вектор:
Для общего шага выполнить:
Нормировка всех векторов:
\hat e_{i} = \frac{e_{i}}{|e_{i}|},\quad i=1,\dots,m.
**Результат**: векторы $\hat e_{1},\dots,\hat e_{m}$ образуют [[Ортогональный и ортонормированный базисы#^b58d53|ортонормированный базис пространства]] $\langle f_{1},\dots,f_{n} \rangle\,$ >[!warning] Замечание > > В нашем случае все вектора [[Линейная зависимость и независимость векторов|линейно независимы]], но алгоритм Грама—Шмидта может применяться к [[Линейная зависимость и независимость векторов|линейно зависимым векторам]]. Если на каком-то шаге $e_{k}=0$, исходные $f_{1},\dots,f_{k}$ зависимы. Для сохранения ортогональности выходных векторов и для предотвращения деления на ноль при ортогонализации алгоритм должен отбрасывать нулевые векторы. Количество векторов будет равно количеству [[Линейная зависимость и независимость векторов|линейно независимых векторов]], которые можно выделить среди исходных векторов.
Примеры
Ортонормируем многочлены и в евклидовом пространстве со скалярным произведением Таким образом,
Для нормирования нужно определить векторы иВ пространстве матриц зададим скалярное произведение как сумму произведений одноимённых элементов матриц.
Ортогонализируем матрицы и