高等代数第五章

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高等代数第五章知识点总结

高等代数第五章知识点总结

高等代数第五章知识点总结高等代数是数学中的一个重要分支,主要研究代数结构、线性代数、群论等数学领域。

第五章主要涉及线性方程组、矩阵、向量空间、线性变换等知识点。

以下是对这些知识点的总结:1. 线性方程组:线性方程组是一组线性方程的集合,其中每个方程都是一次多项式。

线性方程组的解称为线性方程组的解,可以用矩阵和向量来表示。

2. 矩阵:矩阵是一种特殊的数组,可以表示线性方程组、线性变换和向量空间等数学对象。

矩阵的加法、数乘等运算符合矩阵的定义,并且矩阵具有一些特殊的性质,如行列式、秩等。

3. 向量空间:向量空间是一个线性空间,其中添加了一个标量值域。

向量空间的元素称为向量,向量空间的基和维数是重要概念。

向量空间的加法、数乘等运算符合向量空间的定义。

4. 线性变换:线性变换是一个将一个线性空间映射到另一个线性空间的函数。

线性变换的特征是保持向量空间的加法和数乘运算。

线性变换的矩阵表示是一个方阵,其中每行每列都是一个向量。

5. 特征值和特征向量:特征值和特征向量是两个重要的概念,用于描述矩阵的性质。

矩阵的特征值是指矩阵在乘以某个向量后得到的值,而特征向量是指与特征值相关的向量。

6. 相似矩阵:相似矩阵是指具有相同特征值的矩阵。

相似矩阵之间具有一些相似性质,如行列式、秩等。

相似矩阵可以用来表示线性变换的缩放比例和旋转角度。

7. 克莱默法则:克莱默法则是一个用于求解线性方程组的公式,可以将线性方程组的系数矩阵转换为阶梯形矩阵或行最简矩阵,从而求解线性方程组的解。

8. 特征值分解:特征值分解是将矩阵分解成一组特征向量的乘积,从而求解矩阵的特征值和特征向量。

特征值分解在矩阵的分解和求解中发挥着重要作用。

9. 二次型:二次型是一种特殊的矩阵,其元素是二次多项式。

二次型可以用来表示线性变换的对称矩阵和非对称矩阵,并且具有一些重要的性质,如行列式、秩等。

以上是第五章的主要知识点总结,这些知识点是高等代数中的重要基础,对于理解代数结构、线性代数和群论等数学领域具有重要意义。

高等代数北大版教案-第5章二次型

高等代数北大版教案-第5章二次型

高等代数北大版教案-第5章二次型-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN48第五章 二次型§1 二次型的矩阵表示一 授课内容:§1 二次型的矩阵表示二 教学目的:通过本节的学习,掌握二次型的定义,矩阵表示,线性替换和矩阵的合同.三 教学重点:矩阵表示二次型四 教学难点:二次型在非退化下的线性替换下的变化情况. 五 教学过程:定义:设P 是一数域,一个系数在数域P 中的n x x x ,,,21 的二次齐次多项式++++=n n n x x a x x a x a x x x f 11211221112122),,,(+++n n x x a x a 2222222 (2)n nn x a + (3)称为数域P 上的一个n 元二次型,或者,简称为二次型.例如:2332223121213423x x x x x x x x x +++++ 就是有理数域上的一个3元二次型.定义1 设n x x x ,,,21 ,n y y y ,,,21 是两组文字,系数在数域P 中的一组关系式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+++=+++=+++=n nn n n n nn nn y c y c y c x y c y c y c x y c y c y c x 22112222121212121111 (4)称为n x x x ,,,21 到n y y y ,,,21 的一个线性替换,或则,简称为线性替换.如果系数行列式 0≠ij c ,那么线性替换(4)就称为非退化的.二次型的矩阵表示:49令 ji ij a a = ,j i < 由于 i j j i x x x x =,那么二次型(3)就可以写为++++=n n n x x a x x a x a x x x f 112112211121),,,(++++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 +++∑∑===n i nj j i ij x x a 11(5)把(5)的系数排成一个n n ⨯矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211它称为二次型(5)的矩阵.因为ji ij a a =,n j i ,,2,1, =,所以A A ='.我们把这样的矩阵称为对称矩阵,因此,二次型(5)的矩阵都是对称的.令⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n x x x X 21,于是,二次型可以用矩阵的乘积表示出来,()n x x x AX X 21='⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛nn n n n n a a a a a a a a a 212222111211⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛n x x x 21()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛+++++++++=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∑∑===ni nj j i ij x x a 11.50故 AX X x x x f n '=),,,(21 .显然,二次型和它的矩阵是相互唯一决定的.由此还能得到,若二次型BX X AX X x x x f n '='=),,,(21且 B B A A ='=',,则,B A = 线性替换的矩阵表示令⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n c c cc c cc c c C 212222111211,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n y y y Y 21,那么,线性替换(4)可以写成, ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n x x x 21⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n n n n c c cc c c c c c212222111211⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛n y y y 21 或者CY X =.显然,一个非退化的线性替换把二次型还是变成二次型,现在就来看一下替换后的二次型与原二次型之间有什么关系.设 AX X x x x f n '=),,,(21 ,A A =', (7) 是一个二次型,作非退化的线性替换CY X = (8) 得到一个n y y y ,,,21 的二次型BY Y '.现在来看矩阵B 与矩阵A 的关系 把(8)代入(7)有AX X x x x f n '=),,,(21 ACY C Y CY A CY ''='=)()(BY Y Y AC C Y '=''=)(.51容易看出,矩阵AC C '也是对称的,事实上,AC C C A C AC C '=''''='')(.由此,即得AC C B '=.定义2 数域P 上n n ⨯矩阵B A ,称为合同的,如果有数域P 上可逆的n n ⨯矩阵C ,使AC C B '=.合同是矩阵之间的一个关系,不难看出,合同关系具有 (1)反身性 AE E A '=.(2)对称性 由 AC C B '=,即得)()(11--'=C B C A .(3)传递性 由111AC C A '=,2122C A C A '=,即得)()(21212C C A C C A '=.因之,经过非退化的线性替换,替换后的二次型的矩阵与原二次型矩阵是合同的.§2 标准形一 授课内容:§2 标准形二 教学目的:通过定理的证明掌握二次型化为标准形的配方法. 三 教学重点:化普通的二次型为标准形.四 教学难点:化普通的二次形为标准形的相应矩阵表示.52五 教学过程:I 导入可以认为,在二次型中最简单的一种是只含有平方项的二次型2222211n n x d x d x d +++ (1)II 讲授新课定理1 二次型都可以经过非退化的线性替换变为平方和(1)的形式. 不难看出,二次型(1)的.2222211n n x d x d x d +++ =()n x x x 21⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛n d d d00000021⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛n x x x 21. 反过来,矩阵是对角形的二次型就只含有平方项.定理2 在数域P 上,任意一个对称矩阵都合同于一对角矩阵. 定义 二次型),,,(21n x x x f 经过非退化的线性替换所变成的平方和称为),,,(21n x x x f 的一个标准形.例 化二次型313221321262),,(x x x x x x x x x f +-=为标准形.解:作非退化的线性替换⎪⎩⎪⎨⎧=-=+=33212211yx y y x y y x53则3213212121321)(2)(6))((2),,(y y y y y y y y y y x x x f ++---+=323122218422y y y y y y +--=322223231822)(2y y y y y y +---=再令 ⎪⎩⎪⎨⎧==-=3322311y z y z y y z 或⎪⎩⎪⎨⎧==+=3322311zy z y z z y则),,(321x x x f 233222212822z z z z z -+-=23232216)2(22z z z z +--=.最后令 ⎪⎩⎪⎨⎧=-==33322112z w z z w z w 或⎪⎩⎪⎨⎧=+==33322112wz w w z w z则 ),,(321x x x f 232221622w w w +-=是平方和,而这几次线性替换的结果相当于作一个总的线性替换,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100011011321x x x ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321100210001100010101w w w ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=100110311⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321w w w . 用矩阵的方法来解 例 化二次型313221321262),,(x x x x x x x x x f +-=为标准形.解:),,(321x x x f 的矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=031301110A .取⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=1000110111C ,则111AC C A '=54⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=100011011⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--031301110⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-100011011⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=042420202. 再取⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1000101012C ,则2122C A C A '=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=101010001⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---042420202⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100010101⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=240420002. 再取⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1002100013C ,则3233C A C A '=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=120010001⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--240420002⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100210001 3A 是对角矩阵,因此令321C C C C =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=100011011⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100010101⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100210001⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=100111311,就有AC C '⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=600020002.作非退化的线性替换CY X =即得),,(321x x x f 232221622y y y +-=.55§3 唯一性一 授课内容:§3 唯一性二 教学目的: 通过本节的学习,让学生掌握复二次型,实二次型的规范形,正(负)惯性指数,符号差.三 教学重点:复二次型,实二次型的规范形的区别及唯一性的区别. 四 教学难点:实二次型的唯一性 五 教学过程:在一个二次型的标准形中,系数不为零的平方项个数是唯一确定的,与所作的非退化的线性替换无关.二次型的矩阵的秩有时候就称为二次型的秩.至于标准形的系数就不是唯一的.例 二次型313221321262),,(x x x x x x x x x f +-=经过非退化的线性替换⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321x x x ⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=100110311⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321w w w 得到标准形232221622w w w +-.而经过非退化的线性替换56⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321x x x ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=3100312111211⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321y y y 就得到另一个标准形23222132212y y y +-. 这就说明,在一般的数域内,二次型的标准形不是唯一的,而与所作的非退化的线性替换有关.下面只就复数域与实数域的情形来进一步讨论唯一性的问题. 对于复数域的情形设),,,(21n x x x f 是一个复系数的二次型,则经过一个适当的非退化的线性替换后,),,,(21n x x x f 变为标准形,不妨设标准形为2222211r r y d y d y d +++ ,0≠i d ,r i ,,2,1 = (1)易知,r 就是),,,(21n x x x f 的矩阵的秩.因为复数总可以开平方,我们再作一非退化的线性替换⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧====++nn r r rrr z y z y z d y z d y 1111111 (2) (1)就变为22221r z z z +++ (3) (3)称为复二次型),,,(21n x x x f 的规范形.显然,规范形完全被原二次型的矩阵的秩所决定.定理3 任意一个复系数的二次型,经过一个适当的非退化的线性替换可以变为规范形,规范形是唯一的.定理3换个说法就是,任意一个复的对称矩阵合同于一个形式为⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛0011的对角矩阵.从而有,两个复对称矩阵合同的充分必要条件是它们的秩相等.对于实数域的情形设),,,(21n x x x f 是一个实系数的二次型,则经过一个适当的非退化的线性替换,再适当排列文字的次序,可使),,,(21n x x x f 变为标准形,2211p p y d y d ++ 2211r r p p y d y d ---++ (4)0>i d r i ,,2,1 = ,r 就是),,,(21n x x x f 的矩阵的秩.因为在实数域中,正实数总可以开平方,所以,再作一非退化的线性替换⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧====++n n r r rrr z y z y z d y z d y 1111111 (5) (4)就变为221p z z ++ 221r p z z ---+ (6)(6)称为实二次型),,,(21n x x x f 的规范形.显然,规范形完全被p r ,这两个数所决定.定理4(惯性定理) 任意一个实数域上的二次型,经过一个适当的非退化的线性替换可以变为规范形,规范形是唯一的.定义3 在实二次型),,,(21n x x x f 的规范形中,正平方项的个数p 称为),,,(21n x x x f 的正惯性指数,负平方项的个数p r -称为),,,(21n x x x f 的负惯性指数,它们的差r p p r p -=--2)(称为),,,(21n x x x f 的符号差.惯性定理也可以叙述为,实二次型的标准形中系数为正的平方项个数是唯一的,它等于正惯性指数,而系数为负的平方项个数也是唯一的,它等于负惯性指数.§4 正定二次型一 授课内容:§4 正定二次型二 教学目的:通过本节的学习,让学生掌握正定(负定,半正定,半负定,不定)二次型或矩阵.(顺序)主子式的定义,掌握各种类型的判别法.三 教学重点:正定二次型. 四 教学难点:判别方法 五 教学过程:定义4 实二次型),,,(21n x x x f 称为正定的,如果对于任意一组不全为零的实数n c c c ,,,21 都有0),,,(21>n c c c f .显然,二次型),,,(21n x x x f 221n x x ++=是正定的,因为只有在021====n c c c 时,221n c c ++ 才为零.一般的,实二次型),,,(21n x x x f 2222211n n x d x d x d +++=是正定的,当且仅当0>i d n i ,,2,1 =.可以证明,非退化的实线性替换保持正定性不变.定理5 n 元实二次型),,,(21n x x x f 是正定的充分必要条件是它的正惯性指数等于n .定理5说明,正定二次型),,,(21n x x x f 的规范形为221n y y ++ (5)定义5 实对称矩阵A 称为正定的,如果二次型AX X '正定. 因为二次型(5)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合同.推论 正定矩阵的行列式大于零. 定义6 子式iii i iii a a a a a a a a a P 212222111211=),,2,1(n i =称为矩阵nn ij a A )(=的顺序主子式.定理6 实二次型),,,(21n x x x f ∑∑===ni nj j i ij x x a 11AX X '=是正定的充分必要条件为矩阵A 的顺序主子式全大于零.例 判断二次型3231212322213214845),,(x x x x x x x x x x x x f +-+++=是否正定.解:),,(321x x x f 的矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----524212425它的顺序主子式05> ,01225> , 0524212425>---- 因之,),,(321x x x f 正定. 与正定性平行,还有下面的概念.定义7 设),,,(21n x x x f 是一实二次型,对于任意一组不全为零的实数n c c c ,,,21 ,如果都有0),,,(21<n c c c f ,那么),,,(21n x x x f 称为负定的;如果都有0),,,(21≥n c c c f ,那么),,,(21n x x x f 称为半正定的;如果都有0),,,(21≤n c c c f ,那么),,,(21n x x x f 称为半负定的;如果它既不是半正定又不是半负定,那么),,,(21n x x x f 就称为不定的.对于半正定,我们有定理7 对于实二次型),,,(21n x x x f AX X '=,其中A 是实对称的,下面条件等价:(1)),,,(21n x x x f 是半正定的. (2)它的正惯性指数与秩相等. (3)有可逆实矩阵C ,使⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛='n d d d AC C21,其中,0≥i d n i ,,2,1 =. (4)有实矩阵C 使C C A '=.(5)A 的所有主子式皆大于或等于零.注意:在(5)中,仅有顺序主子式大于或等于零是不能保证半正定性的.比如,()⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-=212122211000),(x x x x x x x f 就是一个反例.。

高等代数课件(北大版)第五章二次型§5.4

高等代数课件(北大版)第五章二次型§5.4

从而 A CC C 2 0.
注意
反之不然. 即实对称矩阵A,且 A 0, A未必正定.

A
1 0
0 1
,
A 10
但X AX x12 x22不是正定二次型.
2020/9/20§5. 4 正定二次型
4、顺序主子式、主子式 、
设矩阵 A (aij ) Rnn
a11 1) A(1,2, ,k)
因此有 X (kA)X kX AX 0. 故,kA正定.
2020/9/20§5. 4 正定二次型
(3)A正定,则存在可逆矩阵C,使 A CC ,于是 A CC C 2 0
又A* A A,1 由(1)(2)即得 A* 正定.
(4)由于 A 正定,知 Am为 n 阶可逆对称矩阵 , 当 m=2k 时, Am A2k Ak Ak ( Ak )EAk , 即,Am 与单位矩阵E合同,所以 Am正定.
一组不全为零的实数 c1,c2 , ,cn 都有
f (c1,c2 , ,cn ) 0
则称f 为正定二次型.
n
如,二次型 f ( x1, x2, , xn ) xi2 是正定的;
i 1 n1
f ( x1, x2, , xn ) xi2
i 1
2020/9/20§5. 4 正定二次型
2、正定性的判定
2 1
解: f ( x1, x2 ,
, xn )的矩阵
A
2
1
2
1
1
1
2 2
A的第k阶顺序主子式Pk
2020/9/20§5. 4 正定二次型
11
1
11 1
2 1 Pk 2 1
2 1 2
1 k1 2
2

高等代数课件 第五章

高等代数课件 第五章

Pij 1 Pij
Di
(k )1
Di
(1) k
Tij (k)1 Tij (k)
引理5.2.1 A 行 A ,则 A可逆 A可逆 .
(初等变换不改变可逆性).
定理5.2.1 任一m×n矩阵A总可以通过初等变
换化为
A
Ir Omr
,r
Or ,n r Omr ,n r
证 由定理4.1.2,A可通过行及列变换化为
a11 a12
A
a21
a22
am1 am2
a1n
a2n
amn
b11 b12
B
b21
b22
bm1 bm2
b1n
b2
n
bmn
A 和B 加法定义为:
a11 b11
A
B
a21
b21
am1 bm1
a12 b12 a22 b22
am2 bm2
a1n b1n
a2n
b2n
amn bmn

AA1 A由1 A I
有 (A1)A A(A.1) I
二 矩阵可逆的判别
定义2 由单位矩阵经过一次初等变换所得的矩阵
称为初等矩阵.
n=4
0 0 0 1
P14
0
0 1
1 0 0
0 1 0
0 00
1 0 0 0
D3
(k
)
0 0 0
1 0 0
0 k 0
0
0 1
1 0 0 0
T24
(k
矩阵和定义在矩阵上的运算满足如下运算规律(其
中A,B,C 均为F上的矩阵,k,l为数域F中的数)
(1) 加法交换律 A B B A

高等代数教案 北大版 第五章

高等代数教案 北大版 第五章
教学方法与手段
讲授法 启发式




经过非退化线性替换,二次型的矩阵变成一个与之合同的矩阵.由第四章§4定理4,合同的矩阵有相同的秩,这就是说,经过非退化线性替换后,二次型矩阵的秩是不变的.标准形的矩阵是对角矩阵,而对角矩阵的秩就等于它对角线上不为零的平方项的个数.因之,在一个二次型的标准形中,系数不为零的平方项的个数是唯一确定的,与所作的非退化线性替换无关,二次型矩阵的秩有时就称为二次型的秩.
这个定理通常称为惯性定理.
定义3在实二次型 的规范形中,正平方项的个数 称为 的正惯性指数;负平方项的个数 称为 的负惯性指数;它们的差 称为 的符号差.
应该指出,虽然实二次型的标准形不是唯一的,但是由上面化成规范形的过程可以看出,标准形中系数为正的平方项的个数与规范形中正平方项的个数是一致的,因此,惯性定理也可以叙述为:实二次型的标准形中系数为正的平方项的个数是唯一的,它等于正惯性指数,而系数为负的平方项的个数就等于负惯性指数.
至于标准形中的系数,就不是唯一确定的.在一般数域内,二次型的标准形不是唯一的,而与所作的非退化线性替换有关.
下面只就复数域与实数域的情形来进一步讨论唯一性的问题.
设 是一个复系数的二次型,由本章定理1,经过一适当的非退化线性替换后, 变成标准形,不妨假定化的标准形是
.(1)
易知 就是 的矩阵的秩.因为复数总可以开平方,再作一非退化线性替换
是非退化时,由上面的关系即得
.
这也是一个线性替换,它把所得的二次型还原.这样就使我们从所得二次型的性质可以推知原来二次型的一些性质.
讨论、练习与作业
课后反思
授课内容
第二讲标准形
教学时数
2
授课类型
讲授

高等代数-第5章习题及解答

高等代数-第5章习题及解答

习题 5.1解答A ⊆B A B =A A B =B 1. 设,证明:,.ααααααα∀∈A ⊆B ∈B ∴∈A B⊆A BAB ⊆AB =A∀∈A B ∈∈B A ⊆B ∈BA B ⊆B B ⊆A BAB =B证 A ,由,得 即得证A 又A 故 ,则A 或 但,因此无论那一种情形都有 此即,但 所以(B C C 2. :1)A =A B A 证明 )()();(((((((x x x x x x x x x x x x x x ∀∈∈∈∈∈∈∈⊆∈∈∈∈∈∈∈证 A (B C ),则A 且(B C )在后一情形,B 或C, 于是AB 或AC 所以AB)AC )由此得A (B C )A B)AC )反之,若A B)A C ),则AB 或AC在前一情形,A,B,因此B C 故A B C )在后一情(((((((x x x x ∈∈∈∈⊆形,A,C, 因此BC也得A BC ) 故A B)AC )AB C ) 于是AB C )=AB)AC )C C 2A B =A B A .)()()()x x x x x x x x x x x ∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈∈∴⊆⊆ 证 若A (B C ),则A 或者BC在前一情形AB 且A C因而(A B )(AC )在后一情形B ,C ,因而AB 且AC即(A B )(A C ) A (B C )(A B )(A C )同理可证(A B )(AC )A (BC )故A (BC )=(AB )(AC )3:|,:|a b a b b f a bc d c d a ⨯⎛⎫⎛⎫→→+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭22 、问:法则g 是否为Q 到Q 的映射?单射还是双射?22(((a f f Q g g g ⨯⎛⎫⎛⎫∀∈∈⇒ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫≠ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭∴解 当取0时在中没有象,所以不是映射;a 0a 0 a Q,有)=a,但000012121212)=3=),而00420042g 是满射不是单射.2()(),:()|()[]f x f x f x f x Q x φϕ'→→4. 问:满足:|是否为的变换?单射还是双射?φφφ'∈∴∀∈Φ解 (f(x))=f (x)Q[x] 是变换;又f(x)Q[x],有((x))=f(x),而22(())()(())(())()()f x f x f x f x f x f x φφφϕϕϕϕϕΦ∈'≠∴∀∈=∈∴∀∈=-=-≠∴⎰x(x)=f(x)dx Q[x],又 (f(x))=(f(x)+1)=f (x),而f(x)f(x)+1是满射不是单射.又f(x)Q[x],Q[x]是变换,又f(x)Q[x],但f(x)并且-f(x)没有原象,既不是单射又不是满射.{}|01y y y A B ≤<5. 设是一切非负实数构成的集合,又=是实数且:|1x f x x→A B + 证明: 是到的一个双射.()(),1,,1,111a ba b f a f b a ba b f yy y yyy fy y y f f ∀∈=+∴=∴∀∈≤≤∴≥-⎛⎫∴∈= ⎪--⎝⎭∴ 证 A,==1+ 是A 到B 的一个单射. B 00,A,且使得 是A 到B 的满射.综上所述得,是A 到B 的一个双射.{},:11,21,32,42;1223,4,1f g A →→→→→→→→6. 设=1,2,3,4规定 :,34.,f g fg gf fg gf A 1) 说明都是的变换;2) 求和,问和是否相等?(),():11,22,32,41:12,22,33,43.f x Ag x Af g fg gf g gf ∀∈∈∈∴→→→→→→→→≠证明 (1)x A,与都是由A 到A 的映射, 从而都是A 的变换. (2)所以f,,:::A B C f A B g B C gf A C g →→→7.证明是三个非空集合,是满射,,但是单射,证明是单射.1212121212,(),()()()()()f a a f a f a f a f a f a a f a f a ∈∴∃∈==⇒=⇒==∴12121212证明:设b ,b B,且g(b )=g(b )因是满射,A,使得b b 即有g()=g()g 是单射 即b b g 是单射习题 5.2解答1. 检验以下集合对所规定的代数运算是否作成数域上F 的线性空间.{}{}{}{}()|,()|,()|0,()|0n n n ij n ij i j a i j a 1) S=A M F A =A T=A M F A =-A U=A M F 时 L=A M F 时'∈'∈∈>=∈<=∴解S ,T ,U ,L 分别对称矩阵、反对称矩阵、上三角矩阵和下三角矩阵,所以S 、T 、U 、L 都非空,又根据其相应性质知,S 、T 、U 、L 中的元素关于矩阵的加法与F 中的数与矩阵的乘法都封闭,S 、T 、U 、L 都作成数域F 上的线性空间。

高等代数 第五章 多项式

高等代数 第五章   多项式

充分性:由 ,而 ,知 是 的一重根。又由于 ,知 是 的二重根,依此类推,可知 是 的 重根。
23.举例说明段语“ 是 的 重根,那么 是 的 重根”是不对的。
解例如,设
那么 以0为 重根,但0不是 的根。
24.证明:如果 ,那么 。
证要证明 ,就是要证明 (这是因为我们可以把 看作为一个变量)。
再令 得 。
因此
原式
5)因为
原式=
由于
所以
原式
6)因为
原式
其中
所以
原式
30.用初等对称多项式表出下列n元对称多项式:
1)
2)
3)
4)
( 表示所有由 经过对换得到的项的和。)
解1)因为多项式的首项为 ,所以
指数组
对应 的方幂乘积
4000…0
3100…0
2200…0
2110…0
1111..0

原式

得 。
所以
2)类似可得
3)因为
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
所以
5.求 与 的最大公因式:
1)
2)
3)
解1)
2)
3)
6.求 使
1)
2)
3)
解1)因为
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
所以
再由
解得
于是
2)仿上面方法,可得

3)由 可得
7.设 与 的最大公因式是一个二次多项式,求 的值。
解令 ,则
显然当 时,只有当 才有三重根。
下设 ,且 为 的重根,那么 也为 与 的根,即
由(1)可得 ,再由(2)有 。所以

高等代数.第五章.二次型.课堂笔记

高等代数.第五章.二次型.课堂笔记

������1 ������2 ,取X = ( ⋮ ,, ������������ (5)
则(4)可表示为矩阵形式: ������(������1 , ������2 , ⋯ , ������������ ) = X′AX 称(5)中的矩阵Α为二次型f(������1 , ������2 , ⋯ , ������������ )的矩阵. 由定义:A = A′,这样的矩阵称为对称矩阵. 例 1.求下列二次型的矩阵: 2 2 2 2 (1) ������(������1 , ������2 , ⋯ , ������������ ) = ������1 + 2������2 + 3������3 + 4������4 + ������1 ������3 + ������2 ������4 ������1 1 0 ������2 ′ (2) ������(������1 , ������2 , ⋯ , ������������ ) = X BX,X = (������ ),其中B = (0 2 0 0 3 ������4 0 0
2 ������(������1 , ������2 , ⋯ , ������������ ) = ������11 ������1 + 2������12 ������1 ������2 + ⋯ + 2������1������ ������1 ������������ 2 +������22 ������2 + 2������23 ������2 ������3 + ⋯ + 2������2������ ������2 ������������ 2 + ⋯ + ������������������ ������������ 称(3)为一个 n 元二次型. 令������������������ = ������������������ (������ ≤ ������ ≠ ������ ≤ ������),(3)可表示为以下对称形式 : .... 2 ������(������1 , ������2 , ⋯ , ������������ ) = ������11 ������1 + ������12 ������1 ������2 + ������13 ������1 ������3 + ⋯ + ������1������ ������1 ������������ 2 +������21 ������2 ������1 + ������22 ������2 + ������23 ������2 ������3 + ⋯ + ������2������ ������2 ������������ 2 +������31 ������3 ������1 + ������32 ������3 ������2 + ������33 ������3 + ⋯ + ������3������ ������3 ������������ ⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 2 +������������1 ������������ ������1 + ������������2 ������������ ������2 + ������������3 ������������ ������3 + ⋯ + ������������������ ������������

高等代数讲义

高等代数讲义
Fn [x]中任意多项式f (x), g(x), h (x)及F中任意数a, b,有 1) f (x)+g(x)=g(x)+f (x);
2) [f (x)+g(x)]+h(x)=f (x)+[g(x)+h(x)];
3) 0+f (x)=f (x), 0是Fn [x]中的零多项式;
4) 对任意f (x) Fn [x],存在g(x),使f (x)+g(x)=0;
(1, 2,…, n)A=(1, 2,…, m)
其中:
n
n
j jaij aij j a1 j1 a2 j2 anjn ,
i1
i1
可以证明: (1, 2,…, n)(AB)=((1, 2,…, n)A)B.
1 j m.
ir
表示.
推论5.2.8 两个等价的向量组极大无关组含有相同个数的向量. 特别地, 一个向量组的任意两个极大无关组含有相同个数的向量.
5.2 向量的线性相关性
定义1 设1, 2,…, r是向量空间V中的r个向量, 对于数域F中的 任意r个数a1, a2,…, ar, 我们把a11+a22+…+ arr称为1, 2,…, r的 一个线性组合. 如果向量等于向量1, 2,…, r的某个线性组合, 则 称可以由1, 2,…, r线性表示.
例8 任意数域F总可以看成它自身上的向量空间.
例9 实数域中所有收敛于0的无穷序列构成实数域上 的一个向量空间. 二. 性质
命题5.1.1 在一个向量空间V中, 零向量是唯一的; 对 于V中的每一向量, 的负向量是由唯一确定的. 的负 向量记作 .
命题5.1.2 对于任意向量和任意数a都有: 0=0, a0=0.

山东大学数学专题高等代数部分第五章第一讲PPT

山东大学数学专题高等代数部分第五章第一讲PPT

(因
V
)本题结论成立.
jr
3. 设 A1,A2 ,L ,Am是线性空间V的m个异于零的线性变换,证明:V中存在一组基x1 L xn使
Ai(xj)≠ 0,i = 1,L ,m j = 1,L ,n
ห้องสมุดไป่ตู้
证明:令Vi Ai1(0),Ai 0,则Vi是V的真子空间.故存在向量x1 V 使x1 Vi ,1 i m,
2. 设V1,L ,Vm是n维线性空间V的真子空间.证明:V中必有向量u不在所有这m个子空间中, (即 V1∪V2∪L ∪Vm ≠ V) 证明: 对m用归纳法证明本题.
m 1显然成立,设m 1时结论成立,证明m时结论也成立,存在 V1,L ,Vm1,若 Vm得证. 否则 Vm,必存在 Vm,我们证明存在正整数k使k Vi , 对所有的i 1,L , m成立. 首先注意k Vm ,否则得 Vm矛盾,要证明此断言成立,只要证明存在正整数k使
易证AW是V的子空间.AW=L( A1, A2,L , A1L , As ) Ai 0,
故 AW=L( A1L , As ),只要证明A1L , As线性无关即可.
s
s
s
s
s
设 ki Ai 0,即 A kii 0,于是 kii A1(0), 又 kii W , 故 kii W0,
dimV dimV1 dimV2 特别若1L r ,r+1L n是V的一组基,V1=L(1L r ),V2 L(r+1L n ), 则 V V1 V2 (以上条件可推广到多个子空间的直和)
2. 线性变换及其子空间
(1) 线性变换A满足A( ) A A,A(k ) kA,A的定义域和值域都是V

高等代数讲义ppt第五章二次型

高等代数讲义ppt第五章二次型
顺序主子式全大于零。
二次型
§4 正定二次型
例题 1、 判别二次型
f (x1, x2 , x3 ) 5x12 x22 5x32 4x1x2 8x1x3 4x2 x3
是否正定。
2、 当 t 取什么值时,二次型
f (x1, x2 , x3 ) x12 x22 5x32 2t x1x2 2x1x3 4x2 x3
z12 z22 zr2
而且这个规范型是唯一的。
二次型
推论:任意一个复对称矩阵 A 都合同于对角矩阵:
1
1
0
0
其中对角线上 1 的个数 r 等于矩阵 A 的秩。
§3 唯一性
推论:两个复对称矩阵合同的充要条件是它们的秩相等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ次型
§3 唯一性
实数域上的二次型
定理:任意一个秩为 r 的实系数的 n 元二次型,可经过适当的非退化线性
行列式
§1 n阶行列式的定义
例题 1、 化下列二次型为标准型
(1) f (x1, x2 , x3 ) x12 2x1x2 2x1x3 2x22 8x2 x3 5x32 (2) f (x1, x2 , x3 ) 2x1x2 6x2 x3 2x1x3
2、 化二次型
n
f (x1, x2 ,, xn ) xi2 xi x j
1
1
1
1
0
0
其中对角线上 1 和 -1 的个数都是唯一确定的,且其和 r 等于矩阵 A 的秩。
问题:试给出两个实对称矩阵合同的充要条件。
二次型
§4 正定二次型
§4 正定二次型
正定二次型的定义和判定
定义:实二次型 f (x1, x2 ,, xn ) 是正定的,如果对任意一组不全为零的 的实数 c1, c2 ,, cn 都有 f (c1, c2 ,, cn ) 0 。 定理:实二次型 f (x1, x2 ,, xn ) d1x12 d2 x22 dn xn2 是正定二次型 的充要条件是 di 0, i 1, 2,, n 。

丘维声高等代数第五章1

丘维声高等代数第五章1

=
⎛ ⎜ ⎝
I3 0
0⎞
0
⎟ ⎠

⎜ ⎝
0
0
0
0ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0
⎟ ⎠
定理 同型矩阵 A 与 B 相抵的充分必要条件是 rank(A) = rank(B)
8
注 (1)作为 K m×n上的等价关系,相抵把 K m×n分成 了若干个相抵等价类; (2)同一相抵类中的矩阵有相同的秩; (3)相抵标准形恰是各相抵类中形式最简单的 矩阵; (4)矩阵的秩是相抵关系下的完全不变量。
第五章 矩阵的相抵与相似
§5.1 等价关系与集合的划分
定义 设 S, M 是两个集合,称下述集合
{ 〈a, b〉 | a ∈ S, b ∈ M }
是 S 与 M 的 Descartes 积(或有序积),记为 S×M。 Descartes 积中的元素〈a, b〉称为序偶(或有序
对)。对任意两个序偶 〈a, b〉, 〈c, d〉 ,有 〈a,b〉 = 〈c,d〉 ⇔ a = c, b = d
S (n) = {0, 1, 2, , n − 1 }
4
§5.2 矩阵的相抵
定义 设 A 和 B 是两个同型矩阵。若 A 可通过 有限次初等变换化为 B,则称 A 相抵于 B,记为
相抵
A~ B 或 A≅B
定理 设 A 与 B 是两个 m×n 矩阵,则 A 相抵于 B 的充分必要条件是:存在 m 级可逆矩阵 P 与 n 级 可逆矩阵 Q,使 PAQ = B。
1 2
1⎞

2
⎟ ⎟
⎜0 0 0 0 0 ⎟
⎜ ⎝
0
0
0 −4
4
⎟ ⎠
⎛1 1 2 1 1 ⎞

《高等代数》第五章 矩 阵

《高等代数》第五章  矩 阵

因此,经过非退化的线性替换,新二次型的矩
阵与原二次型的矩阵是合同的. 这样,我们就把二 次型的变换通过矩阵表示出来,为以下的讨论提供
了有力的工具.
最后指出,在变换二次型时,我们总是要求所 作的线性替换是非退化的. 从几何上看,这一点是 自然的,因为坐标变换一定是非退化的. 一般地, 当线性替换
X = CY an1x1
a22 x2
an2 x2
a2n xn
ann xn
nn

aij xi x j .
i1 j 1
所以二次型可表示成
f (x1 , x2 , … , xn ) = XTAX . 这即为二次型的矩阵表示形式.
x1 c11y1 c12 y2 c1n yn ,

x2

c21y1 c22 y2

c2n yn
,
(4)
xn cn1 y1 cn2 y2 cnn yn
称为由 x1 , x2 , … , xn 到 y1 , y2 , … , yn 的一个线性
aij xi x j .
i1 j 1
把上式的系数排成一个 n n 矩阵
a11 a12
A


a21 an1
a22 an2

a1n
a2n ann
,
它就称为二次型的矩阵. 因为 aij = aji , i , j = 1, 2,
…, n , 所以


c21 cn1
c22 cn2

c1n y1
c2n cnn

y2 yn
,
或者

扬大高等代数北大三版-第五章二次型

扬大高等代数北大三版-第五章二次型
扬大高等代数北大三 版-第五章二次型
目录
CONTENTS
• 引言 • 二次型的定义与性质 • 二次型的分类与判别式 • 二次型与矩阵的等价关系 • 二次型与线性变换的关系 • 特殊二次型与正定二次型
01
引言
背景介绍
二次型是代数学的一个重要分支,它在几何、物理和工程等领域有广泛的应用。
二次型的研究起源于二次方程的求解问题,后来逐渐发展成为一个独立的数学领域。
正定二次型的定义与性质
正定二次型的定义
正定二次型是指对于任意非零向量x,都有f(x)>0的二次型,其中f(x)是x的二次齐次函 数。
正定二次型的性质
正定二次型具有一些重要的性质,如正定性、对称性、可微性等,这些性质在解决数学 问题时具有重要的作用。
正定二次型的应用
在数学物理中的应用
正定二次型在数学物理中有广泛的应用 ,如在量子力学、统计力学等领域中, 正定二次型可以用来描述粒子的能量和 动量等物理量。
线性变换与二次型的关系
二次型:一个多项式函数,可以表示为向量空间中向量的内积的线性组合, 其中每个内积项都是两个向量的二次方。
二次型可以通过线性变换转换为标准形式,即一个只包含平方项的多项式。
线性变换可以将二次型转换为标准形式,从而简化二次型的计算和分析。
线性变换的应用
01
02
03
在几何学中,线性变换可以用来 研究几何图形的形状和大小的变 化。
实对称矩阵是满足$A^T = A$的矩阵,其中 $A^T$是矩阵A的转置。
二次型可以通过线性变换转换为矩 阵形式,即$f(x_1, x_2, ..., x_n) = X^T A X$,其中$X$是列向量, $A$是实对称矩阵。
03

高等代数-多项式

高等代数-多项式
注 deg f (x)g(x)=0 f (x) = a0≠0且g(x) = b0≠0 命题 f (x), g(x)∈K[x]. f (x)≠0, g(x)≠0,则
f (x)g(x)≠0. 推论 若 f (x) ≠0, f (x) g(x) = f (x) h(x),则 g(x) = h(x).
称为K上关于x 的一元多项式. aixi: 称为第i 次项, ai: 第i 次项系数.
n 次多项式: 当an ≠0时, 次数记为deg f (x)=n. anxn:首项, an:首项系数. a0:常数项.
K上一元多项式全体记为K[x]
K[ x] {an xn an1 xn1 L a0 | n Z0 , ai K,0 i n}
即满足(1) ~ (4)且满足如下性质
(5) c( f ( x) g( x)) cf ( x) cg( x) (6) (c d ) f ( x) cf ( x) df ( x) (7) (cd ) f ( x) c(df ( x)) (8) 1 f ( x) f ( x)
多项式的运算_乘法
定理设f (x), g (x)∈K[x] , 则存在d(x)∈ K[x] , 使得 (f (x), g(x)) = d(x) , 且存在u(x), v(x)∈ K[x], 使 d(x) = u(x) f (x) + v(x) g(x).
证明用Euclidean辗转相除法.
最大公因式_存在性
注1 证明方法即是计算方法. 注2 最大公因式与数域扩大无关. 注3 设f (x), g (x), d(x) ∈ K[x] , 且 d(x) 的首
注2:因为(1) ~ (4), (9) ~ (11), (13), K[x]对加法和乘法 构成有单位元的结合交换环.

高等代数课件(北大版)第五章二次型§54

高等代数课件(北大版)第五章二次型§54
2019/9/16§5. 4 正定二次型 数学与计算科学学院
3、正定矩阵的必要条件
1)实对称矩阵 A (aij )nn 正定 aii 0, i 1, 2, , n.
证:若A正定 ,则二次型 f ( x1, x2 , , xn ) XAX
正定.

Xi (0,
,0, 1 ,0, 第i个
ai1i1 Qk ai2i1
ai1i2 ai2i2
a a iki1 iki2
ai1ik ai2ik
aik ik
称为A的一个k 阶主子式.
即行指标与 列指标相同 的k阶子式
2019/9/16§5. 4 正定二次型 数学与计算科学学院
5、(定理6)
nn
实二次型 f ( x1, x2, , xn )

d1
d2
dn
即,D与E合同.
2019/9/16§5. 4 正定二次型 数学与计算科学学院
例1、设 A 为 n 阶正定矩阵,证明
(1) A1是正定矩阵; (2) kA(k 0)是正定矩阵; (3)A*是正定矩阵; (4) Am 是正定矩阵(m为任意整数); (5)若 B 亦是正定矩阵,则 A+B 也是正定矩阵;
即,A1与单位矩阵E合同. 故,A1正定. (2)由于A 正定,对 X Rn , X 0, 都有 X AX 0,
因此有 X (kA)X kX AX 0. 故,kA正定.
2019/9/16§5. 4 正定二次型 数学与计算科学学院
(3)A正定,则存在可逆矩阵C,使 A CC ,于是 A CC C 2 0
5)正定二次型 f ( x1, x2 , , xn ) 的标准形为

高等代数 讲义 第五章

高等代数 讲义 第五章


称为由 x1, x2 ,L, xn到y1, y2 ,L, yn 的一个线性替换;
若系数行列式|cij|≠0,则称③为非退化线性替换.
§5.1 二次型的矩阵表示
例2 解析几何中的坐标轴按逆时针方向旋转解角度 θ
y
.
y′
x′
θ
0
x
即变换
⎧x =
⎨ ⎩
y
=
x′ cosθ − y′ sinθ x′ sinθ + y′ cosθ
aij xi x j
i =1
1≤i< j≤n
§5.1 二次型的矩阵表示
2、二次型的矩阵表示
1) 约定①中aij=aji,i<j ,由 xixj=xjxi,有 f ( x1, x2 ,L, xn ) = a11 x12 + a12 x1 x2 + LL + a1n x1 xn
+ a21 x2 x1 + a22 x22 + L + a2n x2 xn
⇒ B′ = (C′AC )′ = C′A′C = C′AC = B
2、经过非退化线性替换,新二次型矩阵与
原二次型矩阵是合同的.
进而,有: 若A′ = A, B′ = B,
二次型X´AX可经非退化线性替换化为二次型Y´BY
⇔ A与B合同.
§5.1 二次型的矩阵表示
例2 证明:矩阵A与B合同,其中
⎛ λ1
f = ax2 + 2bxy + cy2
选择适当角度 θ,逆时针旋转 坐标轴
{x = x′cosθ − y′sinθ y = x′cosθ + y′sinθ
f = a′x′2 + c′y′2

高等代数(北大版)第5章习题参考答案

高等代数(北大版)第5章习题参考答案

第五章 二次型1.用非退化线性替换化下列二次型为标准形,并利用矩阵验算所得结果。

1)323121224x x x x x x ++-;2)23322221214422x x x x x x x ++++; 3)32312122216223x x x x x x x x -+--;4)423243418228x x x x x x x x +++; 5)434232413121x x x x x x x x x x x x +++++;6)4342324131212422212222442x x x x x x x x x x x x x x x ++++++++; 7)43322124232221222x x x x x x x x x x ++++++。

解 1)已知 ()323121321224,,x x x x x x x x x f ++-=, 先作非退化线性替换⎪⎩⎪⎨⎧=-=+=33212211yx y y x y y x (1)则()312221321444,,y y y y x x x f ++-=2223233121444y y y y y y ++-+-=()222333142y y y y ++--=, 再作非退化线性替换⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==+=33223112121zy z y z z y (2)则原二次型的标准形为()2322213214,,z z z x x x f ++-=,最后将(2)代入(1),可得非退化线性替换为⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=+-=++=333212321121212121z x z z z x z z z x (3)于是相应的替换矩阵为⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=100211212102110001021021100011011T , 且有⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-='100040001AT T 。

2)已知()=321,,x x x f 23322221214422x x x x x x x ++++,由配方法可得()()()233222222121321442,,x x x x x x x x x x x f +++++=()()2322212x x x x +++=,于是可令⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=333222112xy x x y x x y ,则原二次型的标准形为()2221321,,y y x x x f +=,且非退化线性替换为⎪⎩⎪⎨⎧=-=+-=33322321122yx y y x y y y x ,相应的替换矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=100210211T ,且有⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--='000010001100210211420221011122011001AT T 。

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3
问题的引入:
解析几何中 中心与坐标原点重合的有心二次曲线
f ax 2bxy cy
2 2
2
选择适当角度 θ ,逆时针旋转 坐标轴

x x cos y sin y x cos y sin
x 2 cy 2 f a
(标准方程)
4
代数观点下
二次齐次多项式
2 22 2
an1 xn x1 an 2 xn x2 an3 xn x3 a x
2 nn n
9
f ( x1 , x2 , , xn ) a11 x12 a12 x1 x2 a13 x1 x3 a1n x1 xn
2 a21 x2 x1 a22 x2 a23 x2 x3 a2 n x2 xn
7
二、二次型的表示方法
1.用和号表示 对二次型 2 2 2 f x1 , x 2 ,, x n a11 x1 a 22 x 2 a nn x n
2a12 x1 x 2 2a13 x1 x 3 2a n1,n x n1 x n
取 a ji aij , 则2 aij xi x j aij xi x j a ji x j xi ,于是 2 f a11 x1 a12 x1 x 2 a1n x1 x n 2 a 21 x 2 x1 a 22 x 2 a 2 n x 2 x n 2 a n1 x n x1 a n 2 x n x 2 a nn x n
事实上,
f ( x1 , x2 ,..., xn ) X AX
Y (C AC )Y
a33 x3 2a3 n x3 xn
2


2 ann xn
称为数域P上的一个n元二次型.
6
例如: f ( x, y ) x 2 4 xy 5 y 2
都是二次型。 f ( x, y, z ) 2 x 2 y 2 xz yz f ( x1 , x2 , x3 , x4 ) x1 x2 x2 x3 x2 x4
10
a11 x1 a12 x 2 a1n x n a 21 x1 a 22 x 2 a 2 n x n ( x1 , x 2 ,, x n ) a x a x a x n2 2 nn n n1 1
a12 a 22 an2
a1n x1 a2n x2 , x x a nn n
这里A为对称矩阵
则二次型可表示为
f xAx
12
注意: 1)二次型的矩阵总是对称矩阵,即 A A.
2)二次型与它的矩阵相互唯一确定,即 若 X AX X BX 且 A A, B B ,则
2 f ( y1, y2 , y3 ) y2 4 y32 (2)
因r(A)=3, 故二次型的秩等于3.
0 0 0 系数矩阵为 B 0 1 0 , (2)二次型 f ( y1 , y2 , y3 ) 0 0 4
因r(B)=2, 故二次型的秩等于2.
18
二、非退化线性替换
问: 在二次型 f x T Ax 中,如不限制 A对称, A唯一吗?
14
例 写出下列二次型的矩阵表达式
2 2 2 f ( x1 , x2 , x3 ) x1 2 x2 4 x3 2 x1 x2 x1 x3 6 x2 x 3

按 a ij a ji 的要求不改变完全平方项,把
2 则二次型为 f ( x1 , x2 , x3 ) x2 2 x1 x3
16
例1
f ax 2 2bxy cy 2 1)实数域R上的2元二次型
2) 实数域R上的3元二次型
2 2 2 f ( x1 , x2 , x3 ) 2 x1 4 x1 x2 6 x1 x3 5 x2 3 x2 x3 7 x3
f ( x1 , x2 ,, xn )
作适当的 非退化线 性替换
x1 c11 y1 c12 y 2 c1n y n x c y c y c y 2 21 1 22 2 2n n xn cn1 y1 cn 2 y 2 cnn y n
a ij
i 1 j 1 n n
xx
i
j
.
8
2、二次型的矩阵表示
f ( x1 , x2 , , xn ) a11 x12 2a12 x1 x2 2a13 x1 x3 2a1n x1 xn
2 a22 x2 2a23 x2 x3 2a2 n x2 xn
(标准形)
5
只含平方项的多项式
一、n元二次型
1、定义:设P为数域,aij P , i , j 1,2, , n,
n个文字 x1 , x2 , , xn的二次齐次多项式
2 f ( x1 , x2 , , xn ) a11 x1 2a12 x1 x2 2a1 n x1 x n 2 a22 x2 2a2 n x2 xn

2 an1 xn x1 an 2 xn x2 an3 xn x3 ann xn
f ( x1 , x2 ,, xn ) x1 (a11 x1 a12 x2 a13 x3 a1n xn ) x2 (a21 x1 a22 x2 a23 x3 a2 n xn ) xn (an1 x1 an 2 x2 an3 x3 ann xn )
交叉乘积项的系数取半得:
f ( x1 , x2 , x3 )
1 1 2 2 x x1 x2 x1 x3 x2 x1 2 x2 3 x2 x 3 x3 x1 3 x 3 x2 4 x3 2 2 1 1 1 / 2 x1 x1 , x2 , x3 1 2 3 x 2 1 / 2 3 4 x 3
则③可表示为X=CY
... ... ...
c1n c2 n cnn

若|C| ≠0,则④为非退化线性替换.
注 1)③或④为非退化的 C = cij

nn
为可逆矩阵 .
2)若X=CY为非退化线性替换,则有非退化 线性替换 Y C 1 X .
21
3、二次型经过非退化线性替换仍为二次型
2 1
注意 仅当A 满足 AT A 时,为二次型的矩阵表示式
15
二次型 f ( x1 , x2 , x3 )
2 2 2 3 x1 x2 x3 2 x1 x2 x1 x3 4 x2 x 3
1 1 3 2 的矩阵为: 1 1 2 1 2 1 2 0 0 1 以 0 1 0 为矩阵的二次型 1 0 0

称为由 x1 , x2 ,, xn到y1 , y2 ,, yn 的一个线性替换; 若系数行列式|cij|≠0,则称③为非退化线性替换.
19
例2 解析几何中的坐标轴按逆时针方向旋转解角度
y
.

y
x
0
x
x x cos y sin 即变换 y x sin y cos

令 aij a ji (i. j 1,2,...,n) 得
2 11 1
2 ann xn
f ( x1 , x2 ,, xn ) a x a12 x1 x2 a13 x1 x3 a1n x1 xn a21 x2 x1 a x a23 x2 x3 a2 n x2 xn
A B.
(这表明在选定文字 x1 , x2 ,..., xn下,二次型
f ( x1 , x2 ,..., xn ) X AX 完全由对称矩阵A决定.)
正因为如此,讨论二次型时 矩阵是一个有力的工具.
13
二次型 f
1-1对应
对称矩阵A
称为二次型f 的矩阵
称为矩阵A的二次型
对称矩阵A的秩称为二次型f 的秩。
i
3 i
5 0
2 2
3 i
0
2
0 0
0 . 0 0
3 2
17
例2. 写出下列二次型的矩阵形式并求该二次型的秩. 2 2 2 (1) f ( x1, x2 , x3 ) 3x1 6x2 3x3 4x1x2 8x1x3 4x2 x3
3 2 4 解: (1)二次型 f ( x1 , x2 , x3 ) 系数矩阵为 A 2 6 2 , 4 2 3
3)复数域C上的4元二次型
f ( x1 , x2 , x3 , x4 ) ix1 x2 3 x1 x4 5 x (3 i ) x2 x3
2 2
它们的矩阵分别是:

a b , b c
2 2 3 2 5 32 , 3 3 7 2
0 i2 0 3 2
1、定义: x1 , x2 ,, xn ; y1 , y2 ,, yn 是两组文字,
cij P , i , j 1,2,...n ,关系式 x1 c11 y1 c12 y 2 c1n y n x c y c y c y 2 21 1 22 2 2n n xn cn1 y1 cn 2 y 2 cnn y n
a11 a 21 ( x1 , x 2 ,, x n ) a n1 a12 a 22 an2 a1n x1 a2n x2 a nn x n
11

a11 a 21 A a n1
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