Из доказательства теоремы о существовании ортонормированного базиса

Алгоритм ортогонализации Грама–Шмидта

Есть базис векторов . Чтобы его ортонормировать нужно:

  1. Записать первый вектор:

  2. Построить второй вектор:

  3. Для общего шага выполнить:

  4. 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

  1. Ортонормируем многочлены и в евклидовом пространстве со скалярным произведением Таким образом,
    Для нормирования нужно определить векторы и

  2. В пространстве матриц зададим скалярное произведение как сумму произведений одноимённых элементов матриц.
    Ортогонализируем матрицы и

евклидовопространство