最新对称矩阵的性质及应用
对称矩阵和反对称矩阵
对称矩阵和反对称矩阵本文主要介绍对称矩阵和反对称矩阵的定义、性质和应用。
1.定义对称矩阵是指矩阵的元素在镜像中心线两侧相等，即矩阵的转置等于它本身。
定义如下：设A为n阶矩阵，如果A的转置矩阵AT等于A本身，则称A为对称矩阵。
反对称矩阵是指矩阵的元素在镜像中心线两侧相反，满足A=-AT。
定义如下：设A为n阶矩阵，如果A的转置矩阵AT等于-A本身，则称A为反对称矩阵。
反对称矩阵中对角线元素都为0。
只有当n为奇数时，才有可能构造出反对称矩阵。
2.性质对称矩阵和反对称矩阵都是特殊的方阵，它们有以下性质：1）对称矩阵的特征值都是实数。
2）对称矩阵可以通过正交相似变换对角化。
3）对称矩阵的每个子矩阵都是对称矩阵。
4）反对称矩阵的行列式都是偶数次幂。
5）反对称矩阵的秩为偶数。
6）反对称矩阵的特征值都是纯虚数或0。
3.应用对称矩阵和反对称矩阵在物理学、工程、数学等领域都有广泛应用。
下面介绍其中一些应用。
3.1 对称矩阵对称矩阵与二次型有密切关系。
二次型是由一个n维向量x和一个n阶矩阵A的乘积xTAx表示的。
如果A是对称矩阵，则称该二次型为正定二次型。
正定二次型的特征值都是正数，表现出对向量的正面影响，常用于优化问题中。
在物理学中，对称矩阵常用于表示物理系统的对称性，如空间对称性和内禀对称性。
此外，在计算机科学领域中，对称矩阵可以用于计算图像处理中的中值滤波和边缘检测。
3.2 反对称矩阵反对称矩阵在物理学中也很有用，可以表示无旋场，如电磁场和磁场等。
在机器学习算法中，反对称矩阵可以用于求解矩阵奇异值、特征值和特征向量等问题，具有很高的计算效率。
同时，反对称矩阵也能表示多种对称性和不变性，例如动量和角动量的守恒，以及物理系统中的对称映射。
此外，反对称矩阵还被广泛应用于控制论和自动化领域。
4.总结对称矩阵和反对称矩阵分别具有不同的特性和应用。
由于其广泛的应用性和重要性，对称矩阵和反对称矩阵成为数学、物理学、工程学等领域中不可或缺的基本工具。
对称矩阵的例子
对称矩阵的例子在线性代数中，矩阵是一种非常重要的数学工具，用于描述线性变换、方程组、向量空间等概念。
其中，对称矩阵是一种特殊的矩阵，它具有一些独特的性质和应用。
本文将介绍对称矩阵的定义、性质、常见例子以及应用。
一、对称矩阵的定义对称矩阵是指一个方阵，它的转置矩阵等于它本身，即A=A^T。
其中，A是一个n阶方阵，A^T是A的转置矩阵。
对称矩阵可以看作是某种对称性的体现，它的对角线上的元素是对称轴上的元素，而非对角线上的元素则是关于对称轴对称的。
二、对称矩阵的性质对称矩阵具有以下性质：1.对称矩阵的特征值都是实数。
这是因为对称矩阵的转置矩阵和自身相等，所以它的特征多项式的系数都是实数，从而特征值也都是实数。
2.对称矩阵的特征向量可以正交归一化。
这是因为对称矩阵的特征向量对应不同的特征值，而且它们之间是正交的，即内积为0。
由于特征向量可以线性组合得到矩阵的任意向量，所以可以将它们正交归一化，得到一组标准正交基。
3.对称矩阵是可对角化的。
这是因为对称矩阵的特征向量可以正交归一化，从而可以构成一个正交矩阵P，使得P^-1AP=D，其中D是对角矩阵，其对角线上的元素是A的特征值。
这种对称矩阵的对角化方法称为谱分解。
4.对称矩阵的所有特征值都是非负的。
这是因为对称矩阵可以写成A=PDP^-1的形式，其中D是对角矩阵，其对角线上的元素是A的特征值。
由于P和P^-1都是正交矩阵，所以D=D^T，即对角线上的元素是对称的。
因此，对称矩阵的特征值要么是0，要么是正数。
5.对称矩阵的逆矩阵也是对称矩阵。
这是因为对称矩阵可以写成A=PDP^-1的形式，所以A的逆矩阵可以写成A^-1=(PDP^-1)^-1=PD^-1P^-1。
由于D是对角矩阵，所以D^-1也是对角矩阵，从而A^-1也是对称矩阵。
三、对称矩阵的例子对称矩阵是一种常见的矩阵类型，下面列举几个常见的对称矩阵例子。
1.单位矩阵。
单位矩阵是一种特殊的对称矩阵，它的对角线上的元素都是1，其它元素都是0。
高考数学中的线性代数中的对称矩阵
高考数学中的线性代数中的对称矩阵高考较为重视数学的考察，而线性代数是其中的一个重要组成部分。
在线性代数中，对称矩阵是一个关键的概念。
本篇文章将着重探讨高考数学中的线性代数中的对称矩阵。
一、对称矩阵的定义在线性代数中，矩阵是一种非常重要的工具。
而矩阵的对称性则是其中的一个重要概念。
对称矩阵是指一个矩阵满足它的转置矩阵等于它本身，即A = A^T。
其中A^T表示矩阵A的转置矩阵。
对称矩阵的一个典型例子是单位矩阵：[1 0 0][0 1 0][0 0 1]它是一个对称矩阵，因为它等于它的转置矩阵：[1 0 0][0 1 0][0 0 1]对称矩阵在线性代数中有重要的应用，因为它与一些重要的性质相关。
二、对称矩阵的性质1. 对称矩阵可以对角化一个矩阵可以对角化，意味着可以做出一个相似变换将其变为形如对角矩阵的形式。
而对于对称矩阵，它可以被对角化。
也就是说，对于任意的对称矩阵A，都存在一个可逆矩阵P，使得P^-1 * A * P = D，其中D是一个对角矩阵。
2. 对称矩阵的特征值均为实数在线性代数中，矩阵的特征值是一个非常重要的概念。
而对于对称矩阵，它的特征值都是实数。
这是因为对于一个实对称矩阵，它的特征多项式一定是实系数的。
对于实系数的多项式，它的根必须是实数或者共轭复数对。
3. 对称矩阵的特征向量可以相互正交一个非零向量集合中的向量时相互正交的，意味着它们之间的内积为0。
而对于对称矩阵，它的特征向量可以相互正交。
也就是说，对于一个对称矩阵A，如果它的一个特征值λ有k个不同的线性无关特征向量，那么它们就可以相互正交。
三、对称矩阵在高考数学中的应用1. 对称矩阵的求解在高考数学中，对称矩阵可以用于求解线性方程组。
由于对称矩阵的特征值都是实数，可以通过求解对称矩阵的特征值及其对应的特征向量来求解线性方程组。
这是很多高考数学题目经常涉及的部分。
2. 向量的内积对称矩阵与向量相乘可以得到一个结果向量，结果向量的每个元素表示对应维度上的内积。
对称矩阵的技巧
对称矩阵的技巧对称矩阵是线性代数中的重要概念，常用于描述镜像对称性和旋转对称性等。
在实际应用中，对称矩阵具有许多优良性质，例如它可以被对角化为对角矩阵，可以保证所有的特征值都是实数，从而使得许多问题的求解变得更加简单。
在本篇文章中，我们将从多个方面来介绍对称矩阵的技巧和应用。
一、对称矩阵的定义和性质对称矩阵是一个正方形矩阵，它的转置矩阵等于它本身，即A^T = A。
具有以下几个性质：1、对于任意向量x和y，都有x^T A y = y^T A x。
2、对称矩阵的特征值一定是实数，且特征向量可以选取为正交的。
3、对称矩阵可以被对角化，即存在一个正交矩阵Q，使得Q^T A Q = D，其中D是对角矩阵，它的对角线上是A的特征值。
4、如果一个矩阵是对称的，那么它一定是可对角化的。
二、求解对称矩阵的特征值和特征向量对称矩阵具有非常重要的性质，即它的特征值和特征向量可以被较为容易地求解出来，因为对称矩阵的特征向量可以选取为相互正交的。
我们可以采用以下两种方法来求解：1、Jacobi方法Jacobi方法是一种迭代法，通过不断地施加正交变换，使得对称矩阵在对角线上逐步收敛为特征值，同时还可以得到对应的特征向量。
具体步骤如下：1) 初始化Q = I, 将对称矩阵A赋值给B = A。
2) 找到B中绝对值最大的非对角线元素B[i,j]。
3) 构造一个Givens变换矩阵G，使得G^T B G的[i,j]位置为0。
4) 更新矩阵B = G^T B G，更新Q = QG。
5) 重复步骤2~4，直到矩阵B在对角线上收敛。
Jacobi方法的时间复杂度为O(n^3)，并且它的精度受到迭代次数的影响，如果迭代次数不够多，可能会无法收敛到期望值。
2、QR方法QR方法是一种基于正交变换的迭代法，通过不断地相似变换，将矩阵A逐步变换为Hessenberg矩阵，再利用隐式QL算法求解特征值和特征向量。
具体步骤如下：1) 初始化Ak = A, Qk = I。
线性代数中的对称矩阵与正交矩阵
线性代数中的对称矩阵与正交矩阵线性代数是数学中的一个重要分支，研究了向量空间、线性变换和矩阵等概念和性质。
在线性代数的学习过程中，对称矩阵和正交矩阵是两个重要的概念。
本文将深入探讨对称矩阵和正交矩阵的定义、性质以及它们在实际问题中的应用。
一、对称矩阵的定义和性质对称矩阵是一个n阶方阵，其主对角线上的元素对称分布。
即对于一个n阶方阵A，如果对于所有的i和j，都有A(i,j) = A(j,i)，那么A 就是一个对称矩阵。
对称矩阵的重要性质包括：1. 对称矩阵的特征值都是实数：对于一个对称矩阵A，其特征值都是实数，这使得对称矩阵在实际问题中的应用更为广泛。
例如，在物理学中，对称矩阵可以表示刚体的惯性矩阵，而其实数特征值可以表示刚体的转动惯量。
2. 对称矩阵的特征向量正交：对于一个对称矩阵A，若v是其非零特征值λ对应的特征向量，那么与v对应的特征值也是λ的特征向量与v正交。
这一属性使得对称矩阵在正交变换和对角化等方面具有重要的应用。
二、正交矩阵的定义和性质正交矩阵是一个n阶方阵，其列向量两两正交且模长为1。
换句话说，对于一个n阶方阵Q，如果满足Q^TQ = QQ^T = I，其中Q^T是Q的转置矩阵，I是单位矩阵，那么Q就是一个正交矩阵。
正交矩阵的重要性质包括：1. 正交矩阵的行和列都是单位向量：正交矩阵的行和列向量都是单位向量，这意味着正交矩阵保持了向量的模长不变，并保持了向量之间的正交性。
2. 正交矩阵的逆等于其转置：对于一个正交矩阵Q，Q的逆矩阵等于其转置矩阵。
即Q^(-1) = Q^T。
这一属性使得正交矩阵在求逆和解线性方程组等方面具有重要的应用。
三、对称矩阵与正交矩阵的关系对称矩阵与正交矩阵之间存在着一定的关系。
具体来说，如果A是一个n阶对称矩阵，那么必存在一个正交矩阵Q，使得Q^TAQ = D，其中D是一个对角矩阵。
这个对角矩阵的对角线上的元素就是A的特征值。
这个关系被称为对称矩阵的正交对角化定理，它表明对称矩阵可以通过正交相似变换对角化。
对称矩阵的性质及应用
对称矩阵的性质及应用班级：数学1403班学号：20142681 姓名：张庭奥内容摘要：本文主要描述对称矩阵的定义，研究对称矩阵的性质及应用.包括对称矩阵的基本性质，对称矩阵的对角化，对称矩阵的正定性以及对称矩阵在二次型，线性变换和欧式空间问题中的应用等。
关键词：对称矩阵；对角化；正定性；应用1.导言矩阵是高等数学中一个极其重要的应用广泛的概念，如线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上，并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程，二次型的正定性与它的矩阵的正定性相对应，甚至有些性质完全不同的表面上完全没有联系的问题，归结成矩阵问题后却是相同的。
这就使矩阵成为代数特别是线性代数的一个主要研究对象。
作为矩阵的一种特殊类型，对称矩阵有很多特殊性质，是研究二次型，线性空间和线性变换问题的有利工具，对称矩阵的对角化，正定性的判别等是高等数学中的重难点。
本文就此浅谈一下对称矩阵的各种性质和应用。
2.具体内容部分2.1对称矩阵的基本性质在学习中我们发现，对称矩阵中的特殊类型如：对角阵，实对称矩阵以及反对称矩阵经常出现，以下首先介绍一些基本概念。
2.1.1 对称矩阵的定义定义1 设矩阵()ij s n A a ⨯=，记()T ji n s A a ⨯=为矩阵的转置.若矩阵A 满足条件T A A =，则称A 为对称矩阵.由定义知：（1）对称矩阵一定是方阵（2）位于主对角线对称位置上的元素必对应相等。
即ij ji a a =，对任意i 、j 都成立。
对称矩阵一定形如111211222212n n nnnn a a a aa a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭定义2 形式为12000000l a a a ⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭的矩阵，其中i a 是数(1,2,,)i l =，通常称为对角矩阵定义3 若对称矩阵A 的每一个元素都是实数，则称A 为实对称矩阵。
定义4 若矩阵A 满足T A A =-，则称A 为反对称矩阵。
对称矩阵定义
对称矩阵定义矩阵是线性代数中的重要概念，它是由数学元素构成的矩形阵列。
对称矩阵是一种特殊的矩阵，它在对角线两侧的元素相等，即$a_{ij}=a_{ji}$。
在本文中，我们将探讨对称矩阵的定义、性质以及应用。
一、对称矩阵的定义对称矩阵是指矩阵$A$满足$A=A^T$，其中$A^T$表示$A$的转置矩阵。
对称矩阵的元素$a_{ij}$和$a_{ji}$相等，即$a_{ij}=a_{ji}$，因此对称矩阵是关于其对角线对称的。
二、对称矩阵的性质1. 对称矩阵的特征值是实数对称矩阵的特征值是指矩阵$A$满足$Ax=lambda x$的解$lambda$。
对称矩阵的特征值是实数，这是因为对称矩阵可以通过正交相似变换转化为对角矩阵，而对角矩阵的特征值是实数。
2. 对称矩阵的特征向量可以正交化对称矩阵的特征向量可以通过Gram-Schmidt正交化得到一组正交的特征向量。
这是因为对称矩阵的特征向量对应不同的特征值，而不同特征值的特征向量是线性无关的，因此可以通过Gram-Schmidt正交化得到一组正交的特征向量。
3. 对称矩阵是半正定的对称矩阵是半正定的，当且仅当其所有特征值都非负。
这是因为对称矩阵可以通过正交相似变换转化为对角矩阵，而对角矩阵每个元素都非负。
4. 对称矩阵的逆矩阵也是对称矩阵对称矩阵的逆矩阵也是对称矩阵。
这是因为对称矩阵可以通过正交相似变换转化为对角矩阵，而对角矩阵的逆矩阵也是对角矩阵。
三、对称矩阵的应用对称矩阵在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 物理学对称矩阵在物理学中有许多应用，例如在量子力学中，哈密顿矩阵是对称矩阵，它的特征值和特征向量描述了量子系统的能量和波函数。
2. 图像处理对称矩阵在图像处理中有许多应用，例如在图像压缩中，可以通过对称矩阵的特征值和特征向量进行特征提取，从而实现图像压缩。
3. 机器学习对称矩阵在机器学习中有许多应用，例如在核方法中，可以通过对称矩阵的特征值和特征向量进行核函数的构造，从而实现非线性分类。
对称矩阵和复矩阵合同3篇
对称矩阵和复矩阵合同3篇篇1对称矩阵和复矩阵合同是线性代数中重要的概念之一，它们在矩阵理论和应用中有着广泛的应用。
本文将详细介绍对称矩阵和复矩阵合同的概念、性质和应用。
首先，我们先来了解一下对称矩阵的定义。
对称矩阵是指矩阵A 的转置矩阵等于它本身，即A的转置矩阵为A，即A^T=A。
对称矩阵在实数域和复数域中都有重要的应用，它具有许多独特的性质，例如对称矩阵的特征值都是实数，对称矩阵可以被对角化等。
复矩阵合同是一种抽象的矩阵关系，它描述了两个复矩阵之间的关系。
两个复矩阵A和B称为合同的，如果存在一个非奇异的复矩阵P 使得A=P^(-1)BP。
合同关系是一种等价关系，即自反性、对称性和传递性都成立。
复矩阵合同在矩阵的相似性和规范形研究中有着重要的作用。
对称矩阵和复矩阵合同之间有着密切的联系。
在实数域中，一个对称矩阵与一个实数矩阵合同当且仅当它们的规范形相同。
在复数域中，一个对称矩阵与一个复数矩阵合同当且仅当它们的规范形相同。
这种联系揭示了对称矩阵和复矩阵合同之间深层次的数学内涵。
对称矩阵和复矩阵合同在矩阵理论、谱理论和数值计算等领域有着广泛的应用。
在数值计算中，对称矩阵是一类特殊的矩阵，它们具有较好的性质和结构，可以利用这些性质设计高效的算法，加速数值计算的过程。
复矩阵合同在矩阵的相似性和规范形研究中有着重要的应用，它可以帮助我们研究矩阵的结构和性质，揭示矩阵之间的内在联系。
总之，对称矩阵和复矩阵合同是线性代数中重要的概念，它们在矩阵理论和应用中有着广泛的应用。
深入理解对称矩阵和复矩阵合同的性质和应用，对于提高我们的数学建模和问题求解能力具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解对称矩阵和复矩阵合同，进一步深化对线性代数的理解和应用。
篇2对称矩阵和复矩阵合同是线性代数中重要的概念，它们在矩阵理论和应用中都有着重要的作用。
在本文中，我们将分别介绍对称矩阵和复矩阵的定义、性质以及它们之间的合同关系。
对称矩阵的性质及其应用【开题报告】
开题报告数学与应用数学对称矩阵的性质及其应用一、选题的意义矩阵理论是高等代数中的核心内容,矩阵理论中的许多思想和方法极大地丰富了数学的代数理论。
对称矩阵是矩阵中一类重要特殊矩阵。
实对称矩阵在数学分析多元函数研究，解析几何中二次曲线、二次曲面分类及性质的研究，数学规划问题，微分方程组的求解都以对称矩阵为基础。
对称矩阵在高等代数的学习中也是一个基本的工具。
二次型的研究，欧氏空间的研究都以对称矩阵为基础。
对于对称矩阵这个应用广泛的基本矩阵，掌握它的性质以及基本应用能帮助我们更好得学习其他相关内容。
本课题的研究通过对对称矩阵的概念以及性质的引入，根据性质研究其在多方面的运用。
使得在今后的学习中，在解决对称矩阵的相关问题上我们能够灵活变通。
对称矩阵的性质及其应用是矩阵理论的重要组成部分，它在高等代数和其他科技领域中占有重要的位置。
同时，它又贯穿了高等代数的许多重要方面。
对此课题的研究加深了我们对高等代数各个部分的认识，从而使我们更深刻地了解高等代数的相关理论。
本人选取对称矩阵的性质及其应用作为毕业论文写作课题。
二、研究的主要内容，拟解决的主要问题（阐述的主要观点）拟研究的主要内容是对于与对称矩阵的基本性质，及其应用。
拟解决的主要问题：（一）由矩阵的概念出发，对对称矩阵作一个简单的介绍，让人们了解对称矩阵的概念。
（二）介绍对称矩阵的一些性质，并举例加以说明应用。
三、研究（工作）步骤、方法及措施（思路）步骤：1．确定论文的题目，研究方向；（2011年1月20日-2月21）2．上网查阅、收集相关的文献资料及准备二篇外文翻译；（2011年2月22日-3月6日）3．阅读并整理收集相关文献资料，撰写开题报告及文献综述；（2011年3月7日-3月17日）4．完成外文翻译初定论文初稿；（2011年3月18日-4月8日）5．论文的修改；（2011年4月9日-4月21日）6．论文的定稿；（2011年4月22 日-4月28日）方法：1.文献资料法：利用网络、书籍，杂志等渠道收集与对称矩阵的一些性质相关的信息资料, 然后对资料加以整理分类，筛选出有用的信息。
对称矩阵与正交矩阵
对称矩阵与正交矩阵在线性代数中，矩阵是一种十分重要的数学工具，广泛应用于各个领域。
其中，对称矩阵和正交矩阵是两个常见的矩阵类型。
本文将介绍对称矩阵和正交矩阵的定义、性质以及它们在数学和实际应用中的重要性。
一、对称矩阵对称矩阵是指一个方阵，其转置矩阵等于其本身。
换句话说，设A是一个n×n矩阵，如果对于任意的i,j(1≤i,j≤n)，都有A(i,j)=A(j,i)，那么A就是一个对称矩阵。
对称矩阵的一些性质如下：1. 对称矩阵的特征值都是实数：由于对称矩阵是一个实数矩阵，它的特征方程也是一个实系数的多项式，所以它的特征根（特征值）一定是实数。
2. 对称矩阵可以对角化：对于任意一个对称矩阵A，存在一个正交矩阵P和一个对角矩阵D，使得P^TAP=D，其中D的对角元素是A的特征值。
这意味着对称矩阵可以由正交矩阵对角化，简化了对称矩阵的运算。
3. 对称矩阵的特征向量正交：对于一个对称矩阵A，如果x和y是A的两个特征向量，对应于不同的特征值λ和μ，那么x和y是正交的，即x·y=0。
对称矩阵在实际应用中有广泛的应用，例如在物理学、金融学、图像处理等领域，对称矩阵的性质使其能够简化计算过程，提高计算效率。
二、正交矩阵正交矩阵是指一个方阵，其转置矩阵等于其逆矩阵，即A^T·A=AA^T=I，其中I是单位矩阵。
正交矩阵的一些性质如下：1. 正交矩阵的行（列）向量是单位向量且两两正交：设A是一个n×n的正交矩阵，其中的每个列向量都是单位向量（长度为1），则任意两个不同的列向量都是正交的。
2. 正交矩阵保持向量长度不变：设A是一个正交矩阵，x是任意一个列向量，则有||Ax||_2=||x||_2，其中||x||_2表示向量x的二范数（Euclidean距离）。
3. 正交矩阵的行（列）向量构成标准正交基：设A是一个n×n的正交矩阵，其中的每个列向量都是单位向量，那么这些列向量就构成了n 维欧几里得空间（实数域下）中的一个标准正交基。
对称矩阵与对称变换的性质与应用
对称矩阵与对称变换的性质与应用对称矩阵是线性代数中的一个重要概念，它具有一些独特的性质和广泛的应用。
本文将深入探讨对称矩阵的性质以及对称变换的应用。
一、对称矩阵的定义和基本性质对称矩阵是一种特殊的方阵，它满足矩阵的主对角线元素对称，并且对称位置上的元素相等。
设A=(aij)是一个n阶矩阵，若对任意i与j都有aij=aji，则A为对称矩阵。
对称矩阵具有以下基本性质：1. 对称矩阵的主对角线元素一定是实数。
2. 若A和B都是对称矩阵，则A+B和kA(k为常数)也是对称矩阵。
3. 对称矩阵的转置仍为对称矩阵。
4. 对称矩阵一定是方阵。
二、对称矩阵的特征与特征向量对称矩阵的特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念。
对于任意一个n阶对称矩阵A，都存在n个实数特征值和n个线性无关的实特征向量。
对称矩阵的特性可用于解决许多实际问题。
例如，在电力系统中，可以使用对称矩阵的特征值和特征向量来分析系统的稳定性和动态响应。
三、对称变换的定义和性质对称变换是指对向量空间中的向量进行一种操作，使其经过变换后，保持与原来的向量之间的某种关系。
对称变换具有保持长度不变和保持角度不变的性质。
设T为一个线性变换，对于向量V，若T(V)=V，则称T为对称变换。
对于平面上的向量，对称变换通常是针对某个中心进行的轴对称变换。
四、对称变换的应用对称变换在几何学和物理学中有广泛的应用。
1. 几何学中的对称变换：对称变换可以用于描述图形的对称性质。
例如，平移、旋转和镜像等都是对称变换的特例，这些变换被广泛应用于艺术、建筑设计等领域。
2. 物理学中的对称性：对称变换在现代物理学中具有重要的地位。
例如，守恒定律即是由对称性所决定的，粒子物理学中的对称性研究对于揭示基本粒子的性质具有重要作用。
总结：对称矩阵和对称变换是线性代数中的重要概念，它们具有独特的性质和广泛的应用。
通过对对称矩阵的研究，我们可以深入理解矩阵的运算规律和特征性质；而对称变换则能够帮助我们研究和描述几何图形的对称性质以及物理系统的对称性。
对称矩阵的性质及应用
科技视界Science&Technology VisionScience&Technology Vision科技视界1对称矩阵的性质定义1设A为n阶方阵,如果满足A T=A,即a ij=a ji(i,j=1,2,…,n),那么A称为对称矩阵,简称对称阵。
对称阵的特点是:它的元素以对角线为对称轴对应相等。
规定:本文中的矩阵都为实矩阵。
性质1同阶对称矩阵的和、差、数乘运算得到的矩阵仍为对称矩阵。
性质2设A为n阶方阵,则A T A,A+A T,AA T为对称阵。
性质3设A为n阶对称阵,若A可逆,则A-1,A*为对称阵。
证明:因为A为对称阵,所以A T=A,又因为A可逆,所以(A T)-1=A-1,(A-1)T=A-1,所以A-1为对称阵。
因为A*=A A-1,且A可逆,所以A≠0,由性质1可知A*为对称阵。
性质4实对称矩阵得特征值为实数。
性质5设λ1,λ2是实对称矩阵A的两个特征值,p1,p2是对应的特征向量。
若λ1≠λ2,则p1与p2正交[1]。
证明:λ1p1=Ap1,λ2p2=Ap2,λ1≠λ2。
因A对称,故λ1p1T=(λ1p1)T=(Ap1)T=p1T A T=p1T A,于是λ1p1T p2=p1T Ap2=p1Tλ2p2=λ2p1T p2,即(λ1-λ2)p1T p2=0,但λ1≠λ2,故p1T p2=0,即p1与p2正交。
性质5的推广设λ1,λ2,…,λp(p≥2)是实对称矩阵A的p个特征值,p1,p2,…,p n是对应的特征向量,若λ1≠λ2≠…≠λp,则p1,p2,…,p n两两正交。
性质6设A为n阶实对称矩阵,λ是A的特征方程的r重根,则矩阵A-λE的秩r(A-λE)=n-r,从而对应于特征值λ恰有r个线性无关的特征向量[2]。
性质7设A为n阶实对称矩阵,则必有正交矩阵P,使P-1AP=Λ,其中Λ是以A的n个特征值为对角元素的对角矩阵。
性质8设A,B为对称矩阵,存在正交矩阵P使P T AP=B的充分必要条件是A,B的特征值全部相同。
对称矩阵的例子
对称矩阵的例子对称矩阵是线性代数中一个非常重要的概念，它在各种数学、物理、工程等领域中都有广泛的应用。
本文将介绍对称矩阵的定义、性质以及一些常见的例子，并探讨它们在实际问题中的应用。
一、对称矩阵的定义对称矩阵是指一个方阵A，满足A的转置矩阵等于它本身，即A 的每一个元素a(i,j)都等于a(j,i)，即：A = A^T其中，A^T表示A的转置矩阵，即把A的行列交换得到的矩阵。
例如，对于一个3x3的矩阵A，它的转置矩阵A^T为：A^T = [ a(1,1) a(2,1) a(3,1)a(1,2) a(2,2) a(3,2)a(1,3) a(2,3) a(3,3) ]对称矩阵的定义可以用几何意义来解释，它表示一个矩阵在某个坐标系下关于某个轴对称。
例如，一个二阶对称矩阵可以表示一个二维平面上的图形关于某条对称轴对称，而一个三阶对称矩阵可以表示一个三维空间中的图形关于某个平面对称。
二、对称矩阵的性质对称矩阵有许多重要的性质，下面列举一些常见的性质：1. 对称矩阵的特征值都是实数对于一个对称矩阵A，它的特征值λ和特征向量v满足：Av = λv因此，我们可以得到：(Av)^T = (λv)^T即：v^T A^T = v^T λ^T由于A是对称矩阵，所以A^T = A，因此：v^T A = v^T λ两边同时乘以v，得到：v^T A v = λ v^T v由于v是非零向量，所以v^T v > 0，因此λ必须是实数。
2. 对称矩阵的特征向量可以正交归一化对于一个对称矩阵A，它的特征向量v1和v2对应不同的特征值λ1和λ2，如果它们满足：Av1 = λ1v1Av2 = λ2v2那么它们是正交的，即：v1^T v2 = 0如果我们将它们归一化，使得：||v1|| = ||v2|| = 1那么它们就是正交归一化的，即：v1^T v2 = δ1,2其中δ1,2是Kronecker delta符号，当i=j时为1，否则为0。
对称矩阵的性质(2021年整理)
对称矩阵的性质（2021年整理）
对称矩阵是指一个矩阵的转置矩阵等于该矩阵本身，也就是说，矩阵中每个元素关于主对角线对称。
下面是对称矩阵的一些性质：
1.对称矩阵的主对角线上的元素必须是实数。
3.对称矩阵的每个特征值（即特征方程的根）都是实数。
4.对称矩阵的特征向量可以相互正交。
5.对称矩阵可以被对角化为一个对角矩阵，其对角线上的元素即为它的特征值。
6.对称矩阵的正交补可以由它自己和它的特征向量张成，且正交补的维数等于矩阵的秩。
7.若对称矩阵A的特征值不同，则其特征向量必然线性无关。
8.可以利用对称矩阵的特殊性质，如Cholesky分解、广义逆矩阵等方法，加快算法的收敛速度。
9.对称矩阵在物理学、工程学、经济学等领域应用广泛，如刚体力学中的惯量矩阵、线性规划中的二次规划、回归分析中的杠杆效应等等。
10.对称矩阵的各种性质深受数学家们的研究，如对称矩阵的特征值分布、对称矩阵的最大和最小特征值、对称矩阵的谱聚类等等。
总之，对称矩阵是一类非常特殊和重要的矩阵，它具有许多独特的性质和应用，对于理解线性代数、数学物理等领域有着重要的作用。
对称矩阵的技巧
对称矩阵的技巧对称矩阵是指矩阵的主对角线两侧的元素都是对称的，即如果矩阵的第i行j列元素等于第j行i列元素，则称该矩阵是对称矩阵。
对称矩阵在许多数学和科学问题中都有着重要的应用，因此掌握一些对称矩阵的技巧对于解决问题非常有帮助。
一、对称矩阵的性质：1. 对称矩阵的主对角线上的元素一定是实数。
因为对称矩阵的主对角线上的元素是矩阵的自己与自己的转置的元素，所以它们必然相等。
2. 对称矩阵的特征值一定是实数。
这是因为对称矩阵与它的转置具有相同的特征多项式，而特征多项式的根就是特征值，所以对称矩阵的特征值必然是实数。
3. 对称矩阵一定可以对角化。
对称矩阵的对角化是将其转化为对角矩阵的过程，对角矩阵的非对角元素都是零，而对角矩阵的特征值就是对称矩阵的特征值。
因此，对称矩阵一定可以通过特征值分解的方式对角化。
4. 对称矩阵的特征向量对应于不同特征值的特征向量是正交的。
这意味着对称矩阵的特征向量可以构成一个正交基。
二、对称矩阵的运算技巧：1. 利用特征值分解对对称矩阵进行对角化。
通过求解对称矩阵的特征值和特征向量，可以将对称矩阵转换为对角矩阵，这样可以简化计算和分析的复杂度。
特征值分解的公式为：A = PDP^(-1)，其中A为对称矩阵，P为特征向量构成的正交矩阵，D为对角矩阵。
2. 对称矩阵的逆矩阵也是对称矩阵。
由于对称矩阵的转置仍然是对称矩阵，所以对称矩阵的逆矩阵也是对称矩阵。
3. 对称矩阵的特征值和特征向量是相同的。
对称矩阵的特征值和特征向量是成对出现的，即特征值与对应的特征向量构成一个特征对。
特征值是对称矩阵的一个特征对角阵，而特征向量是对应于特征值的单位化的列向量。
4. 如果一个对称矩阵的特征值都是正的，那么该矩阵是正定矩阵。
正定矩阵的特征值都大于零，它在优化问题、信号处理等领域都有广泛的应用。
三、对称矩阵的应用：1. 矩阵的乘法：对称矩阵与向量的乘积可以转化为对角矩阵与向量的乘积，加速计算。
2. 矩阵的特征值分解：对称矩阵的特征值分解可以用于降维、聚类、信号处理等领域，是一种常用的数据压缩方法。
对称矩阵的相关概念有哪些
对称矩阵的相关概念有哪些对称矩阵是线性代数中的重要概念，其具有许多特殊性质和应用。
下面将详细介绍对称矩阵的定义、性质和应用。
1. 定义：对称矩阵是指其转置矩阵等于自身的方阵。
即如果矩阵A是n阶方阵，则当且仅当A的转置矩阵等于自身时，A称为对称矩阵。
对称矩阵可以用以下的形式表示：A = [a_ij]，其中a_ij = a_ji，i和j分别表示矩阵A的行和列的索引。
2. 性质：对称矩阵具有许多重要性质：a) 对称矩阵的对角线元素一定是实数。
b) 对称矩阵的特征值一定是实数。
c) 对称矩阵的特征向量（对应于不同特征值的）是正交的，即它们的内积为零。
d) 对称矩阵的特征向量构成的特征向量矩阵是正交矩阵。
e) 对称矩阵的秩等于其非零特征值的个数。
f) 对称矩阵可以通过正交矩阵对角化，即可以表示为正交矩阵和对角矩阵的乘积。
3. 谱定理：谱定理是对称矩阵的一个重要结果，它揭示了对称矩阵与其特征值、特征向量之间的关系。
谱定理表明，对称矩阵可以通过正交相似变换对角化，并且可以将其特征值排列为非递增的顺序。
也就是说，任意一个对称矩阵都可以表示为A = PDP^T的形式，其中P是正交矩阵，D是对角矩阵，其对角线元素是矩阵A的特征值。
4. 应用：对称矩阵在实际应用中具有广泛的应用，特别是在数学、物理和工程领域中。
a) 物理系统的动能矩阵和势能矩阵往往是对称矩阵，例如刚体力学中的惯性矩阵和量子力学中哈密顿矩阵。
b) 对称矩阵在机器学习和数据分析中扮演重要的角色，例如协方差矩阵和相关矩阵。
c) 对称正定矩阵在优化问题和数值方法中广泛应用，例如最小二乘法和最小化函数的二次型。
d) 对称矩阵在图论中经常出现，例如邻接矩阵和拉普拉斯矩阵。
e) 对称矩阵在信号处理和图像处理中有广泛应用，例如卷积矩阵和滤波器矩阵。
总结：对称矩阵是线性代数中重要的矩阵类型，其特点是转置等于自身。
对称矩阵具有许多特殊性质，如对角线元素为实数、特征值为实数、特征向量正交等。
对称矩阵例子
对称矩阵例子对称矩阵是线性代数中一种非常重要的概念，它的主要特征之一是在矩阵的主对角线以上和下面的元素是对称的。
为了更好地理解对称矩阵，我们可以通过以下例子来演示，本文将对对称矩阵的定义、性质和实际应用进行介绍。
一、对称矩阵的定义简单地说，对称矩阵就是满足以下条件的方阵：这个矩阵的主对角线上的元素是实数，而它在主对角线以上和下方的元素是关于主对角线对称的。
也就是说，假设 A 是一个n × n 的矩阵，那么只有当 A[i,j] = A[j,i] 时，A 才是对称矩阵。
举个例子，下面是一个3 × 3 的对称矩阵：A = [1 3 5][3 7 9][5 9 11]由于这个矩阵在主对角线以上和下方对称，因此它是一个对称矩阵。
二、对称矩阵的性质对称矩阵有许多重要的性质，这里介绍其中一些：（1）对称矩阵的特征值必须是实数。
（2）对称矩阵可以分解成一个正交矩阵和一个对角矩阵的乘积，称为谱分解。
（3）对称矩阵的正整数次幂仍然是对称矩阵。
（4）对称矩阵是半正定的。
（5）对称矩阵的秩等于它的非零特征值的个数。
三、对称矩阵的实际应用对称矩阵在许多领域有着广泛的应用，如以下几点：（1）物理学：对称矩阵被用于描述物理系统的能级和对称性。
（2）机器学习：在机器学习中，对称矩阵被用来表示协方差矩阵，以描述不同变量之间的相关性。
（3）图像处理：对称矩阵被用来进行图像处理，如在图像压缩中使用 Karhunen-Loève 变换（KLT）。
（4）传递网络：对称矩阵被用于传递网络，其中每个节点和边都可以看作为一个对称矩阵。
结语：总之，对称矩阵是线性代数中一个重要的概念。
它在数学和物理学中有广泛的应用，并被广泛地使用于各种机器学习算法、图像处理和传递网络中。
对于对称矩阵的理解，我们可以通过许多例子来加深对它的认识和掌握。
对称矩阵的技巧
对称矩阵的技巧
当我们需要判断一个矩阵是否对称，或者需要在计算中利用对称性的性质，可以使用以下技巧：
1. 对称矩阵的定义：一个矩阵A是对称矩阵，当且仅当它的转置矩阵和自身相等，即A = A^T。
因此，我们可以通过检查矩阵A和它的转置A^T是否相等来判断是否对称。
2. 对称矩阵的性质：对称矩阵的特点是关于其主对角线对称，即第i行第j列元素等于第j行第i列元素，即A(i,j) = A(j,i)。
利用这个性质可以简化计算。
3. 利用对称矩阵的性质简化计算：由于对称矩阵的性质，一些计算中可以减少计算量。
例如，在矩阵乘法中，如果两个矩阵都是对称矩阵，我们可以只计算其中一个三角部分的元素，然后对称复制得到整个矩阵。
4. 利用对称矩阵的性质提高效率：在一些算法中，如果问题可以表示为对称矩阵的计算，那么可以利用对称矩阵的性质来提高计算效率。
例如，对称矩阵的特征值都是实数，并且对称矩阵可以通过正交相似变换对角化，这使得对称矩阵的特征值分解变得高效。
总结起来，对称矩阵的技巧主要包括检查对称性、利用对称性简化计算和提高计算效率。
这些技巧可以帮助我们在处理对称矩阵时更加高效地进行操作。
对称矩阵例子
对称矩阵例子一、什么是对称矩阵对称矩阵是一种特殊的方阵，它满足矩阵的转置等于它本身。
特别地，如果一个矩阵的元素在主对角线上对称（左上到右下），那么这个矩阵就是对称矩阵。
一个n阶矩阵A是对称矩阵，当且仅当A的转置等于A，即A^T = A。
对称矩阵在许多领域中都有应用，例如线性代数、图论和物理学等。
二、对称矩阵的性质对称矩阵有一些独特的性质，下面我们逐一介绍。
1. 对称矩阵的主对角线元素对称矩阵的主对角线元素是矩阵从左上到右下的元素，即A[1,1], A[2,2], …, A[n,n]。
由对称矩阵的定义可知，这些元素一定存在且相等。
2. 对称矩阵的非主对角线元素对称矩阵的非主对角线元素是除了主对角线上的元素以外的其他元素。
根据对称矩阵的定义，对称矩阵的非主对角线元素必须满足A[i,j] = A[j,i]，也就是说关于主对角线对称。
3. 对称矩阵的性质对称矩阵具有以下性质： - 每一个对称矩阵都是方阵。
- 对称矩阵与实对称矩阵的概念是等价的，即每一个实对称矩阵都是对称矩阵，反之亦然。
- 对称矩阵的特征值（即矩阵A满足A x = λx的解）一定是实数。
同时，对称矩阵的特征向量也一定是实向量。
- 对称矩阵可以通过正交对角化（即将矩阵对角化，并且对角线元素是实数）的方法进行分解。
三、对称矩阵的例子下面介绍一些对称矩阵的例子，以更直观地理解对称矩阵。
1. 对角矩阵对角矩阵是一种特殊的对称矩阵，它的非主对角线元素全为0。
例如，下面是一个3阶的对角矩阵：A = [[2, 0, 0],[0, 3, 0],[0, 0, 5]]可以看到，该矩阵满足A^T = A，且非主对角线元素均为0。
2. 单位矩阵单位矩阵是一种特殊的对称矩阵，它的主对角线元素全为1，非主对角线元素全为0。
例如，下面是一个4阶的单位矩阵：I = [[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0],[0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 1]]可以看到，该矩阵满足I^T = I，且非主对角线元素均为0。
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对称矩阵的性质及应用目 录The Properties and Applications of Symmetry Matrix ...................................................................... 3 1.1 对称矩阵的定义 ......................................................................................................................... 4 1.2 对称矩阵的基本性质及简单证明 ............................................................................................. 4 2.对称矩阵的对角化 ........................................................................................................................ 5 2.1 对称矩阵可对角化的相关理论证明 ......................................................................................... 5 2.2 对称矩阵对角化的具体方法及应用举例 ................................................................................. 7 3.1正定矩阵的定义 ......................................................................................................................... 9 定理 1 n 元实二次型()12,,,T n f x x x X AX =是正定的充分必要条件是它的正惯性指数等于n . .............................................................................................................................................. 9 证 设二次型()12,,,n f x x x 经过非退化实线性替换变成标准形2221122n nd y d y d y +++（1）.上面的讨论表明，()12,,,n f x x x 正定当且仅当（1）是正定的，而我们知道，二次型（1）是正定的当且仅当0,1,2,,i d i n >=，即正惯性指数为n . (9)由定理1可以得到下列推论： (10)1. 实对角阵12n d d d ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭正定的充要条件是0,1,2,,id i n >=. (10)2. 实对称矩阵A 正定的充要条件是()12,,,T n f x x x X AX =的秩与正惯性指数都等于n ......................................................................................................................................................... 10 3. 实对称矩阵A 正定的充要条件是A 的特征值全为正.事实上，由第二部分对称矩阵对角化的讨论可知，A 可对角化为12n λλλ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭，,1,2,,ii n λ=是A 的特征值，A 正定即二次型()12,,,T n f x x x X AX =正定，而()12,,,n f x x x 的标准形为2221122n n x x x λλλ+++，非退化的线性替换保持正定性不变，所以有0,1,2,,i i n λ>=，A 的特征值全为正. (10)定理2 实对称矩阵是正定的当且仅当它与单位矩阵合同. (10)证 由定理1可知，正定二次型()12,,,n f x x x 的规范形为22212n y y y +++，而规范型的矩阵是单位矩阵E ，所以一个实对称矩阵是正定的当且仅当它与单位矩阵E 合同. (10)由此得：......................................................................................................................................... 10 1. 正定矩阵的行列式大于零.由于正定矩阵A 与单位矩阵E 合同，所以有可逆矩阵C 使T T A C EC C C ==，两边取行列式，就有20T A C C C ==>. (10)2. 正定矩阵A 的逆仍是正定矩阵.首先正定矩阵A 的逆仍是对称矩阵，又A 与单位矩阵合同，则存在可逆矩阵P 使T A P EP =，两边取逆()()111TA PE P ---=，令()1TQ P-=，则1T AQ EQ -=，所以1A -也与单位矩阵合同. (10)有时我们可以通过矩阵的行列式来判别对称矩阵或相应的二次型是否正定，为此，引入： (10)定义3 子式()1112121222121,2,,i i i i i iia a a a a a P i n a a a ==称为矩阵()ij n n A a ⨯=的顺序主子式. .. 11定理3 实二次型()12,,,T n f x x x X AX =或矩阵A 是正定的充分必要条件为矩阵A 的顺序主子式全大于零. ........................................................................................................................ 11 证 必要性：设二次型()1211,,,n nn ij i j i j f x x x a x x ===∑∑是正定的.对于每个k ，1k n ≤≤，令()1211,,,kkk k ij i j i j f x x x a x x ===∑∑.我们来证k f 是一个k 元的正定二次型.对于任意一组不全为零的实数1,,k c c ，有 (11)()()1111,,,,,0,,00kkk k ij i j k i j f c c a c c f c c ====>∑∑.因此()12,,,k n f x x x 是正定的.由上面的推论，k f 的矩阵的行列式11110kk kka a a a >，1,,k n =.这就证明了矩阵A 的顺序主子式全大于零. (11)充分性：对作数学归纳法，当1n =时，()21111f x a x =，由条件110a >显然有()1f x 是正定的. ............................................................................................................................................... 11 假设充分性的论断对于1n -元二次型已经成立，现在来证n 元的情形.令111,111,11,1n n n n a a A a a ----⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭，11,n n n a a α-⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭，于是矩阵A 可以分块写成1T nn A A a αα⎛⎫= ⎪⎝⎭.既然A 的顺序主子式全大于零，当然1A 的顺序主子式也全大于零.由归纳法假定，1A 是正定矩阵，换句话说，有可逆的1n -级矩阵G 使11Tn G A G E -=，这里1n E -代 (11)表1n -级单位矩阵.令1001G C ⎛⎫=⎪⎝⎭，于是 (11)111000101T TT n T T nn nn A G E G G C AC a G a αααα-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. ................................................... 12 再令1201T n E G C α-⎛⎫-= ⎪⎝⎭，有 (12)11112112000101T T n n TT n n T TT T nn nn E E E G E G C C AC C a GG G G a αααααα----⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎛⎫== ⎪⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 12 令12C C C =，T T nn a GG a αα==，就有11TC AC a ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭.两边取行列式，2C A a =.由条件，0A >，因此0a >.显然 (12)111111111a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎝⎭⎝⎭⎝⎝. (12)这就是说，矩阵A 与单位矩阵合同，因之，A 是正定矩阵，或者说，二次型()12,,,n f x x x 是正定的.根据归纳法原理，充分性得证. (12)应用定理3完成下题. .................................................................................................................... 12 例 3 若二次型()2221231231223,,2422f x x x x x x x x tx x =++++正定，则t 的取值范围是什么？ (12)解 设f 对应的矩阵为A ，则2101104A t t ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，它的三个顺序主子式为 (12)12∆=，221111∆==，2342A t ∆==-. (12)所以当2420t ->时，即t <<f 为正定二次型. (12)参考文献 ................................................................................... Error! Bookmark not defined.对称矩阵的性质及应用摘 要：本文主要描述对称矩阵的定义，研究对称矩阵的性质及应用.包括对称矩阵的基本性质，对称矩阵的对角化，对称矩阵的正定性以及对称矩阵在二次型，线性变换和欧式空间问题中的应用等. 关键词：对称矩阵；对角化；正定性；应用The Properties and Applications of Symmetry MatrixAbstract: The article mainly elaborates the definitions of symmetry matrix and discusses properties and applications of it, including the basic properties of symmetry matrices, diagonalization of symmetry matrices, positive definiteness of symmetry matrices and applications in quadratic form, linear transformations and Euclidean space problems etc.Keywords: symmetry matrix; diagonalization; positive definiteness; application前言矩阵是高等数学中一个极其重要的应用广泛的概念，如线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上，并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程，二次型的正定性与它的矩阵的正定性相对应，甚至有些性质完全不同的表面上完全没有联系的问题，归结成矩阵问题后却是相同的.这就使矩阵成为代数特别是线性代数的一个主要研究对象.作为矩阵的一种特殊类型，对称矩阵有很多特殊性质，是研究二次型，线性空间和线性变换问题的有利工具，对称矩阵的对角化，正定性的判别等是高等数学中的重难点.本文就此浅谈一下对称矩阵的各种性质和应用.1.对称矩阵的基本性质在学习中我们发现，对称矩阵中的特殊类型如：对角阵，实对称矩阵以及反对称矩阵经常出现，以下首先介绍一些基本概念. 1.1 对称矩阵的定义定义1 设矩阵()ij s n A a ⨯=，记()T ji n s A a ⨯=为矩阵的转置.若矩阵A 满足条件T A A =，则称A 为对称矩阵.由定义知：1.对称矩阵一定是方阵.2.位于主对角线对称位置上的元素必对应相等.即ij ji a a =，对任意i 、j 都成立.对称矩阵一定形如111211222212n n nnnn a a a aa a a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭. 定义2 形式为12000000l a a a ⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎝⎭的矩阵，其中i a 是数(1,2,,)i l =，通常称为对角矩阵.定义3 若对称矩阵A 的每一个元素都是实数，则称A 为实对称矩阵. 定义4 若矩阵A 满足T A A =-，则称A 为反对称矩阵.由定义知： 1.反对称矩阵一定是方阵.2.反对称矩阵的元素满足ij ji a a =-，当i j =时，ii ii a a =-，对角线上的元素都为零.反对称矩阵一定形如12112212000n n nna a aa a a ⎛⎫ ⎪- ⎪⎪ ⎪--⎝⎭. 下面就对称矩阵的一些基本性质展开讨论. 1.2 对称矩阵的基本性质及简单证明性质1 同阶对称矩阵的和、差、数乘还是对称矩阵. 证 设A 、B 是n 阶对称矩阵，即T A A =,T B B =.则：()TT T A B A B A B +=+=+，()()T TT T T A B A B A B A B -=+-=-=-，(),TT k C kA kA kA ∀∈==.性质2 设A 为n 阶方阵，则T A A +，T AA ，T A A 是对称矩阵. 证 因为()()TTT TT T A AA AA A +=+=+，则T A A +是对称矩阵.因为()()TT T T T T AA A A AA ==，则T AA 是对称矩阵，同理可证T A A 也是对称矩阵.性质3 设A 为n 阶对称矩阵（反对称矩阵），若A 可逆，则1A -是对称矩阵（反对陈矩阵）.证 （1）因为A 可逆，T A A =，()()111TT A A A ---==，所以1A -是对称矩阵.（2）因为A 可逆，T A A =-，1111()()()T T A A A A ----==-=-，则1A -是对称矩阵.性质4 任一n n ⨯矩阵都可表为一对称矩阵与一反对称矩阵之和. 证 设A 为n n ⨯矩阵，()()1122T T A A A A A =++-，由性质2易证()12T A A +是对称矩阵，()()()111222TT T T A A A A A A -=-=--，则()12T A A -是反对称矩阵.性质5 设A 为对称矩阵，X 与A 是同阶矩阵，则T X AX 是对称矩阵. 证 因为()()TTTTTT T T T X AX X AX X A X X AX ===,所以T X AX 是对称矩阵.性质6 设A 、B 都是n 阶对称矩阵，证明：AB 也对称当且仅当A 、B 可交换.证 必要性：若AB 为对称矩阵，则()TAB AB =，又()TT T AB B A BA ==，AB BA =，因此，A 、B 可交换.充分性：若AB BA =，则()TT T AB B A BA AB ===，AB 为对称矩阵.2.对称矩阵的对角化任意一个n 阶矩阵A 可对角化的充要条件是A 有n 个线性无关的特征向量，那么对称矩阵的对角化需要什么条件，怎样进行对角化，对称矩阵的正定性又如何判别呢？下面的讨论将给出答案. 2.1 对称矩阵可对角化的相关理论证明定理1 实对称矩阵的特征值都是实数.证 设A 是n 阶实对称阵，λ是的特征值，()12,,,Tn X x x x =是属于λ的特征向量，于是有AX X λ=.令12n x x X x ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，其中i x 是i x 的共轭复数，则________AX X λ=，考察等式____________()()()TTTTT X AX X A X AX X AX X ===，其左边为____TX X λ，右边为____TX X λ.故____TX X λ=____TX X λ，又因X 是非零量，____11220Tn n X X x x x x x x =+++≠故λλ=，即λ是一个实数.注意，由于实对称矩阵A 的特征值i λ为实数，所以齐次线性方程组()0i A E x λ-=为实系数方程组，由0i A Eλ-=知必有实的基础解系，从而对应的特征向量可以取实向量.此定理的逆命题不成立.例如，124003001A -⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，1,21λ=，30λ=均为实数，而A 不是对称的.定理2 设A 是实对称矩，定义线性变换A ,1122n n x x x x A x x ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪A = ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭......(1)，则对任意向量,n R αβ∈，有()(),,αβαβA =A 或()T T βααβA =A .证 只证明后一等式即可.()()()TT T T T A βαβαβααβA ==A =A .定理3 设A 是实对称矩阵，则n R 中属于A 的不同特征值的特征向量必正交. 证 设12,λλ是A 的两个不同的特征值，12,X X 分别是属于12,λλ的特征向量：111AX X λ=,222AX X λ=.定义线性变换A 如定理2中的（1），于是111X X λA =，222X X λA =.由()()1212,,X X X X A =A ，有()()112212,,X X X X λλ=.因为12λλ≠，所以()12,0X X =.即12,X X 正交.定理4 对任意一个n 级实对称矩阵A ，都存在一个n 级正交矩阵P ，使1T P AP P AP -=成为对角形且对角线上的元素为A 的特征值.证 设A 的互不相等的特征值为12,,,s λλλ()s n ≤，它们的重数依次为12,,,s r r r ()12s r r r n +++=.则对应特征值i λ(1,2,,)i s =，恰有i r 个线性无关的实特征向量，把它们正交化并单位化，即得i r 个单位正交的特征向量，由12s r r r n +++=知，这样的特征向量共可得n 个.由定理3知对应于不同特征值的特征向量正交，故这n 个单位特征向量两两正交.以它们为列向量作成正交矩阵P ，则1T P AP P AP -==Λ，其对角矩阵Λ中的对角元素含1r 个1λ，…,s r 个s λ，恰是A 的n 个特征值.2.2 对称矩阵对角化的具体方法及应用举例定理4说明，对任何一个实对称矩阵总有正交矩阵存在，使它化为对角形.定理4的证明过程也给出了将实对称矩阵A 对角化找出正交阵P 的方法，具体步骤如下：1.求出实对称矩阵的A 全部特征值12,,,s λλλ.2.对每个i λ(1,2,,)i s =，由()0i E A X λ-=求出的特征向量.3.用施密特正交法，将特征向量正交化，单位化，得到一组正交的单位向量组.4.以这组向量为列，作一个正交矩阵P ，它就是所要求的正交阵. 根据上述讨论，下面举例说明.例1 求一正交矩阵P ，将实对称矩阵400031013A ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭化为对角阵.解 由于2400031(2)(4)013A E λλλλλλ--=-=---，A 的特征值为12λ=，234λλ==.对12λ=，由()20A E x -=得基础解系1011ξ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭，对234λλ==，由()40A E x -=得基础解系2100ξ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，3011ξ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，2ξ与3ξ恰好正交，所以1ξ，2ξ，3ξ两两正交.再将1ξ，2ξ，3ξ单位化，令()1,2,3i i ii ξηξ==，得10η⎛⎫ ⎪= ⎪ -⎝，2100η⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，30η⎛⎫ = ⎝，于是得正交阵()123010,,00P ηηη⎛⎫ == -⎝，则1200040004P AP -⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭.例2 设2112A -⎛⎫= ⎪-⎝⎭，求nA .解 （1）先将A 对角化求出正交阵P .21(1)(3)012A E λλλλλ---==--=--，121,3λλ==.由()0A E x -=，()30A E x -=分别得基础解系111ξ⎛⎫= ⎪⎝⎭，211ξ⎛⎫= ⎪-⎝⎭.则()1211,11P ξξ⎛⎫== ⎪-⎝⎭，1111112P -⎛⎫= ⎪-⎝⎭，则11003P AP -⎛⎫Λ== ⎪⎝⎭.（2）利用1n n P A P -Λ=求n A .1111011131311110311221313n n nnn n n A P P -⎛⎫+-⎛⎫⎛⎫⎛⎫=Λ=⋅⋅=⎪ ⎪ ⎪ ⎪---+⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 3.对称矩阵的正定性二次型的矩阵都是对称矩阵，二次型和它的系数矩阵是相互唯一决定的，因此二次型正定与它的对称矩阵正定等价.以下将具体讨论对称矩阵正定性的含义以及判别正定性的条件和方法. 3.1正定矩阵的定义定义1 实二次型()12,,,T n f x x x X AX =称为正定的，如果对于任意一组不全为零的实数12,,,n c c c 都有()12,,,0n f c c c >.定义2 实对称矩阵A 称为正定的，如果二次型T X AX 正定. 由定义可知： 1. 二次型()2221212,,,n nf x x x x x x =+++是正定的，因为只有在120n c c c ====时，22212n c c c +++才为零.一般地，不难验证，实二次型()222121122,,,n n nf x x x d x d x d x =+++是正定的当且仅当0,1,2,,i d i n >=.非退化的线性替换保持正定性不变.2. 任意n 阶实对称矩阵A 正定就是指，对于任意n 维非零列向量X ，都有0T X AX >.3. 复正定矩阵的正定性与实对称矩阵类似，只要放到复数域上考虑即可.4. 正定矩阵是对称矩阵，具有对称矩阵的所有性质，此外，同阶正定矩阵的和仍是正定矩阵.事实上，设A 、B 都是n 阶正定矩阵，则对于任意非零列向量()12,,,Tn X x x x =，有0T X AX >，0T X BX >，那么，()0T T T X A B X X AX X BX +=+>，所以A B +仍是正定矩阵. 3.2对称矩阵正定性的判别 定理1 n 元实二次型()12,,,T n f x x x X AX =是正定的充分必要条件是它的正惯性指数等于n .证 设二次型()12,,,n f x x x 经过非退化实线性替换变成标准形2221122n n d y d y d y +++（1）.上面的讨论表明，()12,,,n f x x x 正定当且仅当（1）是正定的，而我们知道，二次型（1）是正定的当且仅当0,1,2,,i d i n >=，即正惯性指数为n .由定理1可以得到下列推论：1. 实对角阵12n d d d ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭正定的充要条件是0,1,2,,id i n >=.2. 实对称矩阵A 正定的充要条件是()12,,,T n f x x x X AX =的秩与正惯性指数都等于n .3. 实对称矩阵A 正定的充要条件是A 的特征值全为正.事实上，由第二部分对称矩阵对角化的讨论可知，A 可对角化为12n λλλ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭，,1,2,,ii nλ=是A 的特征值，A 正定即二次型()12,,,T n f x x x X AX =正定，而()12,,,n f x x x 的标准形为2221122n n x x x λλλ+++，非退化的线性替换保持正定性不变，所以有0,1,2,,i i n λ>=，A 的特征值全为正.定理2 实对称矩阵是正定的当且仅当它与单位矩阵合同. 证 由定理1可知，正定二次型()12,,,n f x x x 的规范形为22212n y y y +++，而规范型的矩阵是单位矩阵E ，所以一个实对称矩阵是正定的当且仅当它与单位矩阵E 合同.由此得：1. 正定矩阵的行列式大于零.由于正定矩阵A 与单位矩阵E 合同，所以有可逆矩阵C 使T T A C EC C C ==，两边取行列式，就有20T A C C C ==>.2. 正定矩阵A 的逆仍是正定矩阵.首先正定矩阵A 的逆仍是对称矩阵，又A 与单位矩阵合同，则存在可逆矩阵P 使T A P EP =，两边取逆()()111TA P E P ---=，令()1TQ P -=，则1T A Q EQ -=，所以1A -也与单位矩阵合同.有时我们可以通过矩阵的行列式来判别对称矩阵或相应的二次型是否正定，为此，引入：定义3 子式()1112121222121,2,,i i i i i iia a a a a a P i n a a a ==称为矩阵()ij n n A a ⨯=的顺序主子式.定理3 实二次型()12,,,T n f x x x X AX =或矩阵A 是正定的充分必要条件为矩阵A 的顺序主子式全大于零.证 必要性：设二次型()1211,,,nnn ij i j i j f x x x a x x ===∑∑是正定的.对于每个k ，1k n ≤≤，令()1211,,,k kk k ij i j i j f x x x a x x ===∑∑.我们来证k f 是一个k 元的正定二次型.对于任意一组不全为零的实数1,,k c c ，有()()1111,,,,,0,,00kkk k ij i j k i j f c c a c c f c c ====>∑∑.因此()12,,,k n f x x x 是正定的.由上面的推论，k f 的矩阵的行列式11110kk kka a a a >，1,,k n =.这就证明了矩阵A 的顺序主子式全大于零.充分性：对作数学归纳法，当1n =时，()21111f x a x =，由条件110a >显然有()1f x 是正定的.假设充分性的论断对于1n -元二次型已经成立，现在来证n 元的情形.令111,111,11,1n n n n a a A a a ----⎛⎫⎪=⎪ ⎪⎝⎭，11,n n n a a α-⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，于是矩阵A 可以分块写成1T nn A A a αα⎛⎫= ⎪⎝⎭.既然A 的顺序主子式全大于零，当然1A 的顺序主子式也全大于零.由归纳法假定，1A 是正定矩阵，换句话说，有可逆的1n -级矩阵G 使11T n G A G E -=，这里1n E -代表1n -级单位矩阵.令1001G C ⎛⎫= ⎪⎝⎭，于是111000101T TT n T T nn nn A G E G G C AC a G a αααα-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 再令1201T n E G C α-⎛⎫-= ⎪⎝⎭，有11112112000101T T n n TT n n T TT T nn nn E E E G E G C C AC C a GG G G a αααααα----⎛⎫⎛⎫-⎛⎫⎛⎫== ⎪⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. 令12C C C =，T T nn a GG a αα==，就有11T C AC a ⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭.两边取行列式，2C A a =.由条件，0A >，因此0a >.显然111111111a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎝⎭⎝⎭⎝⎝. 这就是说，矩阵A 与单位矩阵合同，因之，A 是正定矩阵，或者说，二次型()12,,,n f x x x 是正定的.根据归纳法原理，充分性得证.应用定理3完成下题.例3 若二次型()2221231231223,,2422f x x x x x x x x tx x =++++正定，则t 的取值范围是什么？解 设f 对应的矩阵为A ，则2101104A t t ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，它的三个顺序主子式为12∆=，221111∆==，2342A t ∆==-.所以当2420t ->时，即t <<f 为正定二次型.4.应用举例例4 设,A B 均为实对称矩阵，证明：存在正交矩阵P 使T P AP B =的充要条件是的,A B 特征多项式的根全部相同.证 必要性：由条件可知,A B 相似，相似矩阵有相同的特征多项式，得证. 充分性：设,A B 的特征多项式的根全部相同，记它们为12,,,n λλλ，则存正交阵12,P P 使111Tn P AP λλ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭，122Tn P BP λλ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，那么1122T T P AP P BP =，所以()()112112P P A PP B --=，取112P PP -=为正交阵，则有T P AP B =.例5 欧式空间V 中的线性变换:V V A →称为反对称变换，若()(),,,,V αβαβαβ∀∈A =-A .证明：A 反对称当且仅当A 在一组标准正交基的矩阵是反对称矩阵.证 充分性：设()ij n n A a ⨯=是线性变换A 在标准正交基12,,,n εεε下的矩阵，且A 反对称，即T A A =-，任给,V αβ∈，记()()11,,,,,n n X Y αεεβεε==，则有()()11,,,,,n n AX AY αεεβεεA =A =，那么()()(),,TT T T AX Y X A Y X AY αβαβA ===-=-A ，所以A 为反对称变换.必要性：设是A 反对称变换，且()()1212,,,,,,n n A εεεεεεA =，其中矩阵()ij n n A a ⨯=，12,,,n εεε为V 的标准正交基，那么，()11,,ni i ni a a εεε⎛⎫ ⎪A = ⎪ ⎪⎝⎭，()11,,nj j nj a a εεε⎛⎫ ⎪A = ⎪ ⎪⎝⎭. 因此()(),,,i j ji i j ij a a εεεεA =A =，所以()(),,ij i j i j ji a a εεεε=A =-A =-.即知A 为反对称矩阵.例6 设:A n 阶正定阵，:B n 阶实对称阵.证明：AB 的特征值为实数. 证 设AB ξλξ=，其中0ξ≠，由于A 正定，则1A -存在且正定，则11,T T B A B A ξλξξλξ--==，那么11,T T T T B A B A ξξλξξξξλξξ--==.因此11T T A A λξξλξξ--=，则()10T A λλξξ--=.又1A -也正定，且0ξ≠，则10T A ξξ-≠，则()0λλ-=，即λ为实数.总结本文从基础理论和实际应用方面讨论了对称矩阵的基本性质，给出对称矩阵可对角化的理论证明以及对角化的方法，并阐述了对称矩阵正定性的判别等.其中对称矩阵的对角化和正定阵的综合应用是重难点，对此我们要仔细琢磨和思考，努力掌握好对称矩阵的相关问题.参考文献：[1] 北京大学数学系.高等代数[M]. 北京: 高等教育出版社,2003. 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