《线性代数》课件5-5

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《线性代数讲义》课件

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在工程学中,性变换也得到了广泛的应用。例如,在图像处理中,可
以通过线性变换对图像进行缩放、旋转等操作;在线性控制系统分析中
,可以通过线性变换对系统进行建模和分析。
THANKS
感谢观看
特征向量的性质
特征向量与特征值一一对应,不同的 特征值对应的特征向量线性无关。
特征值与特征向量的计算方法
01
定义法
根据特征值的定义,通过解方程 组Av=λv来计算特征值和特征向 量。
02
03
公式法
幂法
对于某些特殊的矩阵,可以利用 公式直接计算特征值和特征向量 。
通过迭代的方式,不断计算矩阵 的幂,最终得到特征值和特征向 量。
矩阵表示线性变换的方法
矩阵的定义与性质
矩阵是线性代数中一个基本概念,它可以表示线性变 换。矩阵具有一些重要的性质,如矩阵的加法、标量 乘法、乘法等都是封闭的。
矩阵表示线性变换的方法
通过将线性变换表示为矩阵,可以更方便地研究线性 变换的性质和计算。具体来说,如果一个矩阵A表示 一个线性变换L,那么对于任意向量x,有L(x)=Ax。
特征值与特征向量的应用
数值分析
在求解微分方程、积分方程等数值问题时, 可以利用特征值和特征向量的性质进行求解 。
信号处理
在信号处理中,可以利用特征值和特征向量的性质 进行信号的滤波、降噪等处理。
图像处理
在图像处理中,可以利用特征值和特征向量 的性质进行图像的压缩、识别等处理。
05
二次型与矩阵的相似性
矩阵的定义与性质
数学工具
矩阵是一个由数字组成的矩形阵列,表示为二维数组。矩阵具有行数和列数。矩阵可以进行加法、数 乘、乘法等运算,并具有相应的性质和定理。矩阵是线性代数中重要的数学工具,用于表示线性变换 、线性方程组等。

线性代数课件

线性代数课件

的一个基, 线性无关. 解 要证 a1 , a 2 , a 3 是 R3 的一个基, 只须证 a1 , a 2 , a 3 线性无关 即只须证 A ~ E.
2 − 1 1 4 r1 ↔ r3 2 ( A | B ) = 2 − 1 2 0 3 r2 + 2r1 −1 2 2 − 4 2 r3 + 2r1
9
线性代数 第四章 向量组的线性相关性
(b1 ,b2 ,b3 ) = (a1 ,a2 ,a3 )P
基变换公式
P=A-1B 称为从旧基 到新基 的过渡矩阵。 称为从旧基A到新基 的过渡矩阵。 到新基B的过渡矩阵 z1 y1 x = (b1 ,b2 ,b3 ) z2 x = (a1 ,a2 ,a3 ) y2 设 z y 3 3 z1 y1 故 −1 坐标变换公式 z2 = B A y2 y z 3 3
T
{
}
是否是一个向量空间? 由于 a = (1, a1 ,L , a n )T ∈ V , 而 2a = (2,2a1 ,L ,2a n )T ∉ V , 所以该集合不是向量空间.
2
线性代数 第四章 向量组的线性相关性
维向量, 例22 . 设 a,b 为两个已知的 n 维向量,证明集合
V = {x = λa + µb | λ , µ ∈ R}
V = { x = λ1a1 + λ 2 a 2 + L + λ m a m | λ1 , λ 2 ,,L, a m 等价, 所以向量组 a1 , a 2 ,L, a m 的一个最大 等价, 无关组就是 V 的一个基, 向量组的秩就是 V 的维数. 的一个基, 的维数 (3)若向量空间 V ⊂ Rn , 则 V 的维数不会超过 n,并且,当 ) ,并且, V 的维数为 n 时,V = Rn. 的一个基 (4)若向量组 a1 , a 2 ,L , a r 是向量空间 V 的一个基, 则 V 可以表 ) 示为

线性代数ppt 第五章 二次型

线性代数ppt 第五章 二次型

a11 a 21 a n1
a12 a 22 an2
a1n a2n , a nn
x =
x1 x2 , xn
则 二 次 型 可 记 作 f = xT Ax, 其 中 A为 对 称 矩 阵 .
(3)
此时A 此时A称为二次型 f 的矩阵, f 称为对称矩阵A 的矩阵, 称为对称矩阵A 对应的二次型. 对应的二次型. 对矩阵A的秩叫做二次型 的秩 二次型f的秩 二次型 的秩. f(x1,x2)=3x12+3x22+2x1x2 )=3x +3x +2x
k1 0 TAP = P … 0
0 k2 … 0
… … … …
0 0 … kn
第五章 二次型
§5.1 二次型及其矩阵表示
三. 矩阵的合同 可逆矩阵P, 使得PTAP = B. 记为: A B. 可逆矩阵 使得P 矩阵P 记为: 矩阵间的合同关系也是一种等价关系. 矩阵间的合同关系也是一种等价关系. An与Bn合同(congruent): 合同(congruent):
(1) 反身性: A A; 反身性: A; (2) 对称性: A B B A; 对称性: (3) 传递性: A B, B C A C. 传递性:
定理5.1. 实对称矩阵与对角矩阵合同. 定理5.1. 实对称矩阵与对角矩阵合同.
作业 P151 1. (B) 1(1), (3); 2
本章主要内容 (1) 二次型矩阵表示 (2) 标准二次型,规范二次型 标准二次型, 二次型 (3) 将二次型化为标准形 (4)二次型的正定型的判定—主要是利用顺序 (4)二次型的正定型的判定 主要是利用顺序 二次型的正定型的判定— 主子式判定 主子式判定 作业: 作业: P152 7(1); 20(1)

线性代数课件 第一章 行列式5

线性代数课件 第一章 行列式5

性质1 行列式与它的转置行列式相等 .
2020/7/15
课件
4
证明
? ? 记 D ? det aij 的转置行列式
b11 b12 ? b1n DT ? b21 b22 ? b2n ,
???????
bn1 bn2 ? bnn
即 bij ? aij ?i, j ? 1,2,? , n?, 按定义
? ? ? ? ? ? DT ?
则D等于下列两个行列式之和:
a11 ? a1i ? a1n a11 ?
D?
a21 ?
? ?
a2i ? a2n ? a21 ?
??
??
a1?i ? a1n a?2i ? a2n ??
an1 ? ani ? ann an1 ? a?ni ? ann
2020/7/15
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11
性质6 把行列式的某一列(行)的各元素乘以
? 1 tb1 p1b2 p2 ? bnpn ?
? 1 t a p11a p2 2 ? a pnn .
又因为行列式 D可表示为
? ?? D ?
? 1 t a p11a p2 2 ? a pnn .
2020/7/15
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5
故 D ? DT .
证毕
说明 行列式中行与列具有同等的地位 ,因此行列 式的性质完全相同,则 此行列式为零 .
证明 互换相同的两行,有 D ? ? D, ? D ? 0.
2020/7/15
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8
性质3 行列式的某一行(列)中所有的元素都
乘以同一数 k ,等于用数 k 乘此行列式 .
a11 a12 ? a1n ???????
a11 a12 ? a1n ???????

线性代数全套课件

线性代数全套课件
a 21 D ai 1 a i1 a n1 a 22 a2n ai 2 a a in a i2 in an 2 a nn
则行列式D等于下列两个行列式之和:
a11 a 21 D ai 1 a n1 a12 a 22 ai 2 an 2 a1n a11 a 2 n a 21 a in a i1 a nn a n1 a12 a1n a 22 a 2 n a a i2 in a n 2 a nn
i j r[ j i ( k )] a j 2 a jn (a j 1 ka i 1 ) (a j 2 ka i 2 ) (a jn ka in ) an 2 a nn a n1 an 2 a nn
例 计算四阶行列式
1 1
M 11 a11 A11
an 3 ann
对一般情形,只要适当交换D的行与列的位置, 即可得到结论。
定理3 行列式等于它的任一行(列)的各元素与其 对应的代数余子式乘积之和,即
D ai 1 Ai 1 ai 2 Ai 2 ain Ain ( i 1,2, , n) 或 D a1 j A1 j a2 j A2 j anj Anj
a11 a12 a13 a 23 0 0 a 21 a 22 D a 31 a 32 a41 0
n n 1 2
a1na2,n1 an1, 2an1
a14 0 a14a 23a 32a41 0 0
§3 对 换
定义5 排列中,将某两个数对调,其余的数不动, 这种对排列的变换叫对换,将相邻两数对换,叫做 相邻对换(邻换)。 定理1 一个排列中的任意两数对换, 排列改变奇偶性。

线性代数第五章第一节29页PPT

线性代数第五章第一节29页PPT

3. 向量的夹角 向量的内积满足施瓦茨不等式
[ x, y ]2 ≤ [ x, x ][ y, y ] , 由此可得
[ x,y ] 1 (当 || x || || y || 0 时), xy
于是有下面的定义:
定义 当 || x || 0, || y || 0 时,
arccos[x,y]
xy 称为 n 维向量 x 与 y 的夹角.
(3) [x + y, z] = [x, z] + [y, z]; (4) [x, x] ≥ 0, 且当 x 0 时有 [x, x] > 0.
在解析几何中,我们曾引进向量的数量积
x ·y = |x| |y| cos ,
且在直角坐标系中,有 ( x1, x2, x3 ) ·(y1, y2 , y3 ) = x1y1 + x2y2 + x3y3 .
间V( V Rn ) 的一个基, 如果 e1 , ···, er 两两正交,
且都是单位向量, 则称 e1, ···, er 是 V 的一个规范 正交基.
例例 22 设设
11
11
55
11
aa11 323211,,aa22 110011,,aa33 101044,,aa44 1132324 4
11442 2 101044 ,, ee44
11 22 22101110334 4
是是 RR 4 的的 一一 个个 规规 范范 正正 交交基基 , 试试 用用 e11, e22 , e33 , e4 表表 示示
aa((11,,11,,11,,11))TT.. 解 由 公 式 ki = eiT a = [a, ei] , 得
是是 例例 11 中中 所所 求求 正正交交向向量量组组, 试试求求 RR 44 的的 一一个个规规范范正正

线性代数 第5章方程组52PPT课件

线性代数 第5章方程组52PPT课件

100,
, 100.
分别代入上述方程组依次得:
x x x1 2 r b b b 12 r111, b b b 1 r2222, b b b1 2 r,,,n n n rrr.
从而求得原方程组的 n–r个解向量:
1
b
b b
11 21
r1
,
1
0
0
2
b
b b
12 224 30 0来自0031 ~ 0001
0 1 0 0
2 1
0 0
1 3 0 0
0021
得xx21
2x3 4x4 2x5 x3 3x4 x5
,令
x x
3 4
x5
1 0 0
,
0 1 0
,
0 0 1
.
所以原方程组的一个基础解系为:
1
1 1 0
2
,
2
0 1
A
~
10 00
0 1
0 0
b11 br1
0 0
b1,nr
br ,nr
0 0
则Ax = 0 x1 b11x r1 b1,n rxn. xr br1xr1br,nrxn
现对( xr+1, ···, xn )T 取下列 n–r 组数(向量):
xxxrrn12100,
1 3
,
3
2 1 0 0
.
0
0
1
故原方程组的通解为:
x = k11 + k22 + k33 , 其中k1, k2, k3 R.
例3: 设AmnBnl = Oml , 证明R(A)+R(B) n. 证明: 设B =(b1, b2, ···, bl ), 则

《线性代数》说课ppt课件

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1.教学内容 2.教学重、难 点 3.教学设计 4.学法设计
22
说课结束,欢迎大家批评指正,谢谢!
2011年5月
23
6
1.3课程目标
本着“基础理论以应用为目的,以必需够用
为度”的指导思想,一方面通过线性代数的教学,不
仅使学生掌握线性代数的相关的基础知识、基本理
课 论,有较熟练的运算技能一方面使学生获得该课程的

基本概念、基本理论和基本运算技能,为学习有关 专业课程和扩大数学知识面提供必要的数学基础,
目 另一方面通过各个教学环节,逐步培养学生的抽象
段学习成绩差,学习态度学不端法
正,有的甚至自暴自弃。
学习态度不端正 水平参差不齐
符合学生实际情况
教学方法
16
3.2制订大纲
学情分析
学法
必须
够用
实用
教学大纲
17
3.3教学手段
目前来说,线性代 数的教学方式还是以黑 板加粉笔为主,在今后 的教学中要逐步加入多 媒体教学、网上共享教 学资源或线上教学,这 是教学发展的一个趋势, 但是也要注意网络化教 学手段与传统教学的衔 接过度,以达到最佳教 学效果为依据进行改革 创新。
线上教学
教学资源上网
多媒体教学 黑板加粉笔
18
3.4教学过程实施
12
3
4
5
6


概例





念题





介讲





绍解



19
3.4.6布置作业
作业是课堂教学中不可缺少的环节

线性代数总复习讲义PPT课件

线性代数总复习讲义PPT课件
在金融学中,线性代数用于描述资产价格和风险等经济量,以及计算收益 率和波动率等金融指标。
在计算机科学中的应用
01
Байду номын сангаас
02
03
04
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
100%
相似变换法
通过相似变换将矩阵对角化,从 而得到其特征值和特征向量。
80%
数值计算法
对于一些大型稀疏矩阵,可以使 用数值计算方法来计算其特征值 和特征向量。
特征值与特征向量的应用
01
在物理、工程等领域中,特征值和特征向量被广泛 应用于求解振动、波动等问题。
02
在图像处理中,特征值和特征向量被用于图像压缩 和图像识别。
二次型的应用与优化问题
总结词
了解二次型在解决优化问题中的应用
详细描述
二次型的一个重要应用是在解决优化问题中, 特别是在求解二次规划问题时。通过将问题 转化为二次型的形式,可以方便地应用各种 优化算法进行求解,如梯度下降法、牛顿法 等。此外,二次型在统计分析、机器学习等 领域也有着广泛的应用。
06
矩阵的逆与行列式的值
要点一
总结词
矩阵的逆和行列式的值是线性代数中的重要概念,它们在 解决线性方程组、向量空间和特征值等问题中有着广泛的 应用。
要点二
详细描述
矩阵的逆是矩阵运算的一个重要概念,它表示一个矩阵的 逆矩阵与其原矩阵相乘为单位矩阵。逆矩阵的存在条件是 矩阵的行列式值不为零。行列式的值是一个由n阶方阵构 成的代数式,表示n个未知数的n阶线性方程组的解的系数 。行列式的值可以用来判断线性方程组是否有解以及解的 个数。同时,行列式的值也与特征值和特征向量等问题密 切相关。

《线性代数》教学课件—第5章 二次型 第五节 二次型及其标准型

《线性代数》教学课件—第5章 二次型 第五节 二次型及其标准型
解 设 f = xTAx , 则
A 12
12
,
x
x y
.
显然,二次型的秩为 R( A) 2.
例 23 已知二次型
f (x1,x2,x3,x4 ) x12 3x22 x32 4x42 2x1x2 4x1x3 6x1x4 8x2 x3 4x2 x4,
写出二次型的矩阵 A ,并求出二次型的秩.
aijபைடு நூலகம்xi x j xT Ax,
i1 j1
其中 AT = A 为实对称矩阵, 称 A 为二次型的矩
阵. 称矩阵 A 的秩 R(A) 为二次型的秩. 这样,
实二次型与实对称矩阵之间就建立起一一对应的
关系.
例 22 已知二次型 f (x,y) x2 4xy y2 ,
写出二次型的矩阵 A , 并求出二次型的秩.
(2) f (x1,x2,x3) x12 4x22 x32 4x1x2 8x1x3 4x2x3 .
(1) 解 二次型 f 的矩阵 A 为 (2) 解 0二1次型1 f 的矩阵 A 为
本若请本若请本若请节想本单若请节想本单若请节想本单若内请结节击想本 本单若 若内请 请结节击想本 本单若 若内请 请结节击想本 本容单若 若束内请 请返结节节击想 想本 本容单单若 若束内请 请返结节节击想 想本 本 本容单 单若 若 若束内请 请 请返结节 节已想击想本本 本容单单若 若回束内内请 请返结 结节 节已击想击想本本容单单若回束内内请返结 结节 节 节已击 击想 想想本本容单 单 单若回束内 内结请返结结堂节节已击想 想击按本本容容单 单若回束 束内 内结请返返结结堂节已击击想按本本容容单若回束 束内 内 内结请返 返结 结结堂节已击 击 击想按本本容 容束单若回束束课内内结请返返结 结钮堂节已已击 击想按本 本本容 容束单若回回束束课内结请返返结钮堂节已已击想按本 本容 容 容束单回 回束束 束课内结返 返 返结钮堂节已 已击想按本本,容容束单回回束 束课.内结结!返 返结钮堂 堂节已 已击想按按本本,容束单回回束课.内结结!返结钮堂 堂已 已 已击按 按本 本本,容束回 回 回束课.内结 结!返结钮堂堂已已击按按本 本,容束束回 回束课 课.内结 结!返结钮钮堂堂已击按按本,容束束回束课 课.结 结 结!返钮 钮堂堂 堂已按 按 按本,容束 束回束课课.结结!返钮钮堂 堂已按 按本,,容束束回束课课..结!!返钮钮堂已按本,,束束束回课 课课..结!!钮 钮 钮堂已按本,,束束回课 课..结!!钮 钮堂已按本,,束回课..结!!钮堂按,,,束课...结!!!钮堂按,,束课..结!!钮堂按,束课.!钮,束课.!钮,束课.!钮,.!,.!,.!

线性代数第5章课件资料

线性代数第5章课件资料
第五章
特征值与二次型
第五章主要内容
第一节 向量的内积 第二节 方阵的特征值与特征向量 第三节 相似矩阵 第四节 化二次型为标准型 第五节 正定二次型
第一节 向量的内积
定义1 设有n 维向量
x1
y1
x = x2 , y = y2
....
xn
yn
令 [x,y] = x1 y1+ x2 y2 +…+ xn yn, 则 [x,y] 称为向量x与 y 的 内积
(2) [x, y] = (-2) 3 1(-6) 0 8 3 4 = 0
若x, y, z为n维实向量, 为实数,内积的性质为:
(i) [ x, y] = [ y, x],
(ii) [ x, y] = [ x, y],
(iii) [ x y, z] = [x, z] [ y, z]. (iiii) [ x, x] 0,当且仅当x = 0时, [ x, x] = 0.
(1)式也可写成 (A- E) x = 0 (2)
a11 - a12
a1n
行列式 f ( ) = A - E = a21 a22 -
a2n
an1
an2
称为方阵 A 的特征多项式.
ann -
方程 f ( ) = A - E = 0是以为未知数的一元
n次方程,称为n 阶矩阵A的特征方程。
显然, A 的特征值就是特征方程的解.特征方程在复 数范围内恒有解,其个数为方程的次数(重根按重数计算), 因此,n 阶方阵有 n 个特征值.
1
1
正交,试求一个非零向量a3,使a1, a2 , a3两两正交。
解记
A=
α1' a2'
=

线性代数相关知识培训教程PPT课件( 93页)

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那末 A称为对称阵.
例如A162
6 8
1 0
为对称. 阵
1 0 6
说明 对称阵的元素以主对角线为对称轴对应相
等.
同型矩阵与矩阵相等
1)两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同型矩阵.
例如
1 5
2 6


14 8
3 4
为同型矩阵.
3 7 3 9
Aij (1)i j Mij, Aij叫做元素 aij的代数余子.式
A a i1 A i1 a i2 A i2 a iA n in ( i 1 ,2 , ,n ) A a i1 A j1 a i2 A j2 a iA n jn ( i j)
例1 3 1 1 2 5 1 3 4
p1p2pn
列取 . 和
N阶行列式是一个数,该数是n!项的代数和, 每项为取自表中不同行不同列n个元素的乘 积,符号由这n个元素列标排列的逆序数决定 (行标按自然顺序排列),奇排列带负号,偶排 列带正号.
2. 行列式的性质
1)行列式与它的转置行式列相等,即D DT. 2)互换行列式的两行 (列),行列式变号. 3)如果行列式有两行 (列)完全相同,则此行列式 等于零. 4)行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同 一数k,等于用数k 乘此行列式.
6)逆矩阵
伴随矩阵定义
行列式 A 的各个元素的代数余子式A ij 所
构成的如下矩阵
A11
A


A12
A1n
A21 An1 A22 An2 A2n Ann
称为矩阵 A 的伴随矩阵.
伴随矩阵性质
AA A AA E .
逆矩阵定义

线性代数课件_第一章_行列式——5

线性代数课件_第一章_行列式——5

an1 ani ann an1 an i ann
2019/11/22
课件
11
性质6 把行列式的某一列(行)的各元素乘以
同一数然后加到另一列(行)对应的元素上去,行 列式不变.
例如
a11 a1i
a21 a2i


a1j k a2j

a1n a2j

an1 ani anj anj a11 (a1i ka1j) a1j a1n
课件
23
三、小结
行列式的6个性质 (行列式中行与列具有同 等的地位,行列式的性质凡是对行成立的对列也 同样成立).
计算行列式常用方法:(1)利用定义;(2)利用 性质把行列式化为上三角形行列式,从而算得行 列式的值.
2019/11/22
课件
24
思考题
计算4阶行列式
a2

1 a2
a
1 a
1
D

b2
4 4 10 10 2
2019/11/22
课件
14
1 1 2 3 1 2
0 0 1 0 2
r2 3r1 2 0 4 2 1 3 5 7 14 6
4 4 10 10 2
4 1 1 2 3 1 3
0 0 1 0 2
r22r1 0 2 0
ri kjra21
(a2i ka2j)
a2j
a2j
2019/11/22
an1 (anikanj) anj anj
课件
12
二、应用举例
计算行列式常用方法:利用运算 ri krj把行列式 化为上三角形行列式,从而算得行列式的值.

[新版]线性代数(第五版) .ppt

[新版]线性代数(第五版) .ppt
精品13例2 计算行列式
1 2 -4 D -2 2 1
-3 4 -2
解 按对角线法则,有
D 1 2 (2) 2 1 (3) (4) (2) 4 11 4 2 (2) (2) (4) 2 (3)
4 6 321 1
D1
b1 b2
a12 a22
D2
a11 a21
b1 b2
则上述二元线性方程组的解可表示为
x1
b1a22 a11a22
a12b2 a12a21
D1 D
x2
a11b2 a11a22
求解二元线性方程组
3 x1 2 2 x1
x2 x2
12
三阶行列式的计算 ——对角线法则
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
实线上的三个元素的乘积冠正号, 虚线上的三个元素的乘积冠负号.
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31a12a21a33 a11a23a32
注意:对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
a31 a32 a33
原则:横行竖列
主对角线 a11 a12 a13
a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32
副对角线 a31 a32 a33
a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
称为三阶行列式.
二阶行列式的22
表达式 a11a22 称a12为a2由1 该
数表所确定的二阶行列式,即
D a11 a21
a12 a22
a11a22 a12a21
其中,aij (i 1, 2; j 1, 2) 称为元素.
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一、二次型及其标准形的概念()n n n n nnn n x x a x x a x x a x a x a x a x x x f 1,13113211222222211121222 ,,,−−+++++++=⋯⋯⋯称为二次型称为二次型..的二次齐次函数个变量含有定义n x x x n ,,, 121⋯; ,称为是复数时当f a ij 复二次型. ,称为是实数时当f a ij 实二次型只含有平方项的二次型2222211nn y k y k y k f +++=⋯称为二次型的标准形(或法式).例如()312322213214542,,x x x x x x x x f −++=都为二次型;()23222132144,,x x x x x x f ++=为二次型的标准形.()323121321,,x x x x x x x x x f ++=1.用和号表示()n n n n n nn n x x a x x a x x a x a x a x a x x x f 1,13113211222222211121222 ,,,−−+++++++=⋯⋯⋯对二次型,a a ij ji =取,2x x a x x a x x a i j ji j i ij j i ij +=则于是n n x x a x x a x a f 1121122111+++=⋯.1,x x a j i n j i ij ∑==n n x x a x a x x a 2222221221++++⋯⋯+22211n nn n n n n x a x x a x x a ++++⋯二、二次型的表示方法2.用矩阵表示n n x x a x x a x a f 1121122111+++=⋯n n x x a x a x x a 2222221221++++⋯⋯+22211nnn n n n n x a x x a x x a ++++⋯)()()(22112222121212121111n nn n n n n n n n x a x a x a x x a x a x a x x a x a x a x ++++++++++++=⋯⋯⋯⋯⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛+++++++++=n nn n n n n n n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a x x x ⋯⋮⋯⋯⋯22112222121121211121),,,(., 为对称矩阵其中则二次型可记作A Ax x f T =,,21212222111211⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=n nn n n n n x x x x a a a a a a a a a A ⋮⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯记()⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=n nn n n n n n x x x a a a a a a a a a x x x ⋮⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2121222211121121,,,三、二次型的矩阵及秩 在二次型的矩阵表示中,任给一个二次型,就唯一地确定一个对称矩阵;反之,任给一个对称矩阵,也可唯一地确定一个二次型.这样,二次型与对称矩阵之间存在一一对应的关系.;的矩阵叫做二次型对称矩阵f A ;的二次型叫做对称矩阵A f .的秩的秩叫做二次型对称矩阵f A解,a ,a ,a 321332211−===,a a 22112==,a a 03113==.a a 33223−==.330322021⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−−=∴A .6432 3221232221的矩阵写出二次型x x x x x x x f −+−+=例1⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+++=+++=+++=nnn n n n n n n n y c y c y c x y c y c y c x y c y c y c x ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22112222121212121111,,设四、化二次型为标准形 对于二次型,我们讨论的主要问题是:寻求可逆的线性变换,将二次型化为标准形.),(c C ij =记记作则上述可逆线性变换可 Cyx =Ax x f T =证明于是即有为对称矩阵,,T A A A =()T T T AC C B =有将其代入, Ax x f T =().y AC C y T T =()()Cy A Cy T =()().,,,, 1A R B R B A AC C B C T ==且也为对称矩阵则矩阵为对称如果令任给可逆矩阵定理C A C T T =,B AC C T ==,AC C B T =∵()()(),A R AC R B R ≤≤∴(), 11−−=BC C A T ∵又()()().1B R BC R A R ≤≤∴−()().B R A R =∴即为对称矩阵.B说明2222211nn TT y k y k y k ACy C y +++=⋯就是要使变成标准形经可逆变换要使二次型, 2 Cy x f . =,),,,(212121⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=y y y k k k y y y n n n ⋮⋱⋯.成为对角矩阵也就是要使AC C T;,,1 AC C B A f Cy x . T==变为的矩阵由但其秩不变后二次型经可逆变换有型把此结论应用于二次即使总有正交矩阵阵由于对任意的实对称矩,.,,,1Λ=Λ=−AP P AP P P A T()化为标准形使正交变换总有任给二次型定理f Py x a a x x a f ji ij nj i j i ij ,, 21,==∑==,2222211nn y y y f λλλ+++=⋯().,,,21的特征值的矩阵是其中ij n a A f =λλλ⋯用正交变换化二次型为标准形的具体步骤;,.1A Ax x f T求出将二次型表成矩阵形式= ;,,,.221n A λλλ⋯的所有特征值求出 ;,,,.321n ξξξ⋯征向量求出对应于特征值的特 ();,,,,,,,,,,,,.4212121n n n C ηηηηηηξξξ⋯⋯⋯=记得单位化正交化将特征向量 .,.52211nn y y f f Cy x λλ++==⋯的标准形则得作正交变换解1.写出对应的二次型矩阵,并求其特征值⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−−−−−=144241422217A ⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−−−−−−−−=−λλλλ144241422217E A ()()9182−−=λλ.,844141417 323121232221化成标准形通过正交变换将二次型Py x x x x x x x x x x f =−−−++=例2从而得特征值.18,9321===λλλ()得基础解系代入将,091=−=x E A λλ2.求特征向量()得基础解系代入将,01832=−==x E A λλλ,)0,1,2(2−=T ξ.)1,0,2(3−=Tξ3.将特征向量正交化,11ξα= 取.)1,1,21(1T=ξ,22ξα=[][],,,2223233αααξαξα−=得正交向量组.)1,54,52(3−−=Tα,)0,1,2(2−=Tα,)1,1,21(1T =α(),3,2,1,==i i ii ααη令得,051522⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−=η,3232311⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛=η.4554544523⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−=η.45503245451324525231⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−−=P 所以4.将正交向量组单位化,得正交矩阵P于是所求正交变换为,45503245451324525231321321⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−−=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛y y y x x x .18189232221y y y f ++=且有解例3.22 2222 ,434232413121化为标准形把二次型求一个正交变换x x x x x x x x x x x x f Py x ++−−+==二次型的矩阵为,0111101111011110⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−−−=A 它的特征多项式为.111111111111λλλλλ−−−−−−−−=−E A 有四列都加到第一列上三把二计算特征多项式,,,:,1111111111111)1(λλλλλ−−−−−−+−=−E A 有四行分别减去第一行三把二,,,1000212022101111)1(+−−−−−−−−+−=−λλλλλE A 1221)1(2−−−−−−+−=λλλ.)1()3()32()1(322−+=−++−=λλλλλ.1,34321===−=λλλλ的特征值为于是A ,0)3(,31=+−=x E A 解方程时当λ,11111⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−=ξ得基础解系.1111211⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−=p 单位化即得,0)(,1432=−===x E A 解方程时当λλλ,1111,1100,0011232⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−=⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=ξξξ 可得正交的基础解系单位化即得⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−=⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=21212121,212100,002121432p p p 于是正交变换为⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−−−=⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛y y y y x x x x 432143212121021212102121021212102121.324232221y y y y f +++−= 且有五、小结 1. 实二次型的化简问题,在理论和实际中经常遇到,通过在二次型和对称矩阵之间建立一一对应的关系,将二次型的化简转化为将对称矩阵化为对角矩阵,而这是已经解决了的问题,请同学们注意这种研究问题的思想方法. 2. 实二次型的化简,并不局限于使用正交矩阵,根据二次型本身的特点,可以找到某种运算更快的可逆变换.下一节,我们将介绍另一种方法——拉格朗日配方法.化为标准型,并指出表示何种二次()1,,321=x x x f 曲面.()323121232221321662355,,x x x x x x x x x x x x f −+−++= 求一正交变换,将二次型思考题思考题解答,333351315 ⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−−−=A 二次型的矩阵为解),9)(4()det(−−−=−λλλλE A 可求得,9,4,0321===λλλ的特征值为于是A .111,011,211 321⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−=p p p 对应特征向量为将其单位化得,626161 111⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−==p p q ,02121222⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛==p p q .313131 333⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−==p p q故正交变换为,31062312161312161 321321⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛y y y x x x .94 2322y y f +=化二次型为.1),,(321表示椭圆柱面可知=x x x f。

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