线性代数二次型
线性代数 第六章二次型
第六章 二次型1、二次型基本概念1º二次型：n 个变量n x x ,,1 的二次齐次多项式n n n x x a x x a x a x x f 11211221111),,(+++=n n x x a x x a 222112++++…+211n nn n n x a x x a ++⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n x x x x 21 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=nn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211 ∴A A Axx x f T T ==且)( 例如：3221232221453x x x x x x x f -+++=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=52102132022A 结论：二次型与对称矩阵一一对应，称对称矩阵的秩为对应二次型的秩. 2º标准二次型：22111),(n n n y d y d y y f ++=3º规范二次型：2212211)(q P P p q p z z z z z z f +++-+=++4º秩与惯性指数惯性指数：在标准型或规范型中，正平方项的个数称为正惯性；负平方项的个数称为负惯性指数，且正负惯性指数之和为二次型的秩，正负惯性指数之差称为符号差。
化标准形式规范型：①配方；②合同变换二次型的矩阵的秩，正负惯性指数等相关题目思路：1）Ax x x x x f T n =),,(21 将，则秩f =秩A2）将),,(21n x x x f 用合同变换式配方法化为标准型221121),,(n n n y d y d x x x f ++= 负项的个数＝负惯性指数，秩f ＝平方项个数或化为规范型2221v p z z z f --++= 将 秩v f =正惯性指数为P ，负惯性指数为P v -例1. 1）二次型323121321224),,(x x x x x x x x x f ++-=的矩阵是 ，二次型的秩为 3 .2）实二次型2322213213),,(x x x x x x f +-=的秩为 ，正、负惯性指数分别为 例2.设)1()()()()(),,(212222121>++-+++=n x x nx nx nx x x x f n n n则f 的正负惯性指数之和为解：n n n x x x x x n x n f 1212221222)1()1(-----++-=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------→⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------=11111111111111122222222n n n n n n n n n n n A⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛→⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------→22220000111111111111n n n n2、将二次型化为标准形式已知标准形来求参数标准化方法1º配方法原理：配完全平方情形1：有平方项21⨯n a步骤：对所有含1x 的项配方，使得配方后余下的项不含1x ，如此继续，直至每一项均包含在平方项中。
线性代数：第五章二次型
线性代数：第五章⼆次型第五章⼆次型§1 ⼆次型及其矩阵表⽰⼀、⼆次型及其矩阵表⽰设是⼀个数域,⼀个系数在数域中的的⼆次齐次多项式称为数域上的⼀个元⼆次型，简称⼆次型.定义1 设是两组⽂字，系数在数域P中的⼀组关系式(2)称为由到的⼀个线性替换，或简称线性替换.如果系数⾏列式,那么线性替换(2)就称为⾮退化的.线性替换把⼆次型变成⼆次型.令由于所以⼆次型(1)可写成把(3)的系数排成⼀个矩阵(4)它称为⼆次型(3)的矩阵.因为所以把这样的矩阵称为对称矩阵，因此，⼆次型的矩阵都是对称的.令或应该看到⼆次型(1)的矩阵A的元素,当时正是它的项的系数的⼀半,⽽是项的系数，因此⼆次型和它的矩阵是相互唯⼀决定的.由此可得,若⼆次型且,则.令,于是线性替换（4）可以写成或者经过⼀个⾮退化的线性替换，⼆次型还是变成⼆次型，替换后的⼆次型与原来的⼆次型之间有什么关系，即找出替换后的⼆次型的矩阵与原⼆次型的矩阵之间的关系.设(7)是⼀个⼆次型，作⾮退化线性替换(8)得到⼀个的⼆次型，⼆、矩阵的合同关系现在来看矩阵与的关系.把（8）代⼊（7），有易看出，矩阵也是对称的，由此即得.这是前后两个⼆次型的矩阵的关系。
定义2 数域P上两个阶矩阵，称为合同的，如果有数域P上可逆的矩阵,使得.合同是矩阵之间的⼀个关系，具有以下性质:1) ⾃反性:任意矩阵都与⾃⾝合同.2) 对称性:如果与合同,那么与合同.3) 传递性:如果与合同,与合同,那么与合同.因此，经过⾮退化的线性替换，新⼆次型的矩阵与原来⼆次型的矩阵是合同的。
这样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，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.§2 标准形⼀、⼆次型的标准型⼆次型中最简单的⼀种是只包含平⽅项的⼆次型. （1）定理1 数域上任意⼀个⼆次型都可以经过⾮化线性替换变成平⽅和（1）的形式.易知，⼆次型（1）的矩阵是对⾓矩阵，反过来，矩阵为对⾓形的⼆次型就只包含平⽅项.按上⼀节的讨论，经过⾮退化的线性替换，⼆次型的矩阵变到⼀个合同的矩阵，因此⽤矩阵的语⾔，定理1可以叙述为：定理2 在数域上，任意⼀个对称矩阵都合同于⼀对⾓矩阵.定理2也就是说，对于任意⼀个对称矩阵都可以找到⼀个可逆矩阵使成对⾓矩阵.⼆次型经过⾮退化线性替换所变成的平⽅和称为的标准形.例化⼆次型为标准形.⼆、配⽅法1.这时的变量替换为令,则上述变量替换相应于合同变换为计算，可令.于是和可写成分块矩阵,这⾥为的转置，为级单位矩阵.这样矩阵是⼀个对称矩阵，由归纳法假定，有可逆矩阵使为对⾓形，令,于是,这是⼀个对⾓矩阵，我们所要的可逆矩阵就是.2. 但只有⼀个.这时，只要把的第⼀⾏与第⾏互换，再把第⼀列与第列互换，就归结成上⾯的情形，根据初等矩阵与初等变换的关系，取⾏显然.矩阵就是把的第⼀⾏与第⾏互换，再把第⼀列与第列互换.因此，左上⾓第⼀个元素就是，这样就归结到第⼀种情形.3. 但有⼀与上⼀情形类似，作合同变换可以把搬到第⼀⾏第⼆列的位置，这样就变成了配⽅法中的第⼆种情形.与那⾥的变量替换相对应，取,于是的左上⾓就是,也就归结到第⼀种情形.4.由对称性，也全为零.于是,是级对称矩阵.由归纳法假定，有可逆矩阵使成对⾓形.取，就成对⾓形.例化⼆次型成标准形.§3 唯⼀性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.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(2)(1)就变成(3)(3)就称为复⼆次型的规范形.显然，规范形完全被原⼆次型矩阵的秩所决定，因此有定理3 任意⼀个复系数的⼆次型经过⼀适当的⾮退化线性替换可以变成规范形，且规范形是唯⼀的.定理3 换个说法就是，任⼀复数的对称矩阵合同于⼀个形式为的对⾓矩阵.从⽽有两个复数对称矩阵合同的充要条件是它们的秩相等.设是⼀实系数的⼆次型.由本章定理1，经过某⼀个⾮退化线性替换，再适当排列⽂字的次序，可使变成标准形(4)其中是的矩阵的秩.因为在实数域中，正实数总可以开平⽅，所以再作⼀⾮退化线性替换(5)(4) 就变成(6)(6)就称为实⼆次型的规范形.显然规范形完全被这两个数所决定.定理4 任意⼀个实数域上的⼆次型，经过⼀适当的⾮退化线性替换可以变成规范形，且规范形是唯⼀的.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.定理5 （1）任⼀复对称矩阵都合同于⼀个下述形式的对⾓矩阵：.其中对⾓线上1 的个数等于的秩.（2）任⼀实对称矩阵都合同于⼀个下述形式的对⾓矩阵：,其中对⾓线上1的个数及-1的个数（等于的秩）都是唯⼀确定的，分别称为的正、负惯性指数，它们的差称为的符号差..§4 正定⼆次型⼀、正定⼆次型定义4 实⼆次型称为正定的，如果对于任意⼀组不全为零的实数都有.实⼆次型是正定的当且仅当.设实⼆次型(1)是正定的，经过⾮退化实线性替换(2)变成⼆次型(3)则的⼆次型也是正定的，或者说，对于任意⼀组不全为零的实数都有.因为⼆次型（3）也可以经⾮退化实线性替换变到⼆次型（1），所以按同样理由，当（3）正定时（1）也正定.这就是说，⾮退化实线性替换保持正定性不变.⼆、正定⼆次型的判别定理6 实数域上⼆次型是正定的它的正惯性指数等于.定理6说明，正定⼆次型的规范形为(5)定义5 实对称矩阵A称为正定的，如果⼆次型正定.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 ⼦式称为矩阵的顺序主⼦式.定理7 实⼆次型是正定的矩阵的顺序主⼦式全⼤于零.例判定⼆次型是否正定.定义7 设是⼀实⼆次型，如果对于任意⼀组不全为零的实数都有,那么称为负定的；如果都有，那么称为半正定的；如果都有，那么称为半负定的；如果它既不是半正定⼜不是半负定，那么就称为不定的.由定理7不难看出负定⼆次型的判别条件.这是因为当是负定时，就是正定的.定理8 对于实⼆次型，其中是实对称的，下列条件等价：（1）是半正定的；（2）它的正惯性指数与秩相等；（3）有可逆实矩阵，使其中；（4）有实矩阵使.（5）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.⽐如就是⼀个反例.证明 Th8,设的主⼦式全⼤于或等于零，是的级顺序主⼦式，是对应的矩阵其中是中⼀切级主⼦式之和，由题设，故当时，，是正定矩阵.若不是半正定矩阵，则存在⼀个⾮零向量，使令与时是正定矩阵⽭盾，故是半正定矩阵.Th8记的⾏指标和列指标为的级主⼦式为，对应矩阵是，对任意，有,其中⼜是半正定矩阵,从⽽.若，则P234,12T，存在使与⽭盾，所以.◇设为级实矩阵，且，则都是正定矩阵.◇设为实矩阵，则都是半正定矩阵.证明是实对称矩阵，令，则是维实向量是半正定矩阵，同理可证是半正定矩阵.◇设是级正定矩阵，则时，都是正定矩阵.证明由于正定，存在可逆矩阵，使,,从⽽为正定矩阵.正定⼜正定， ,正定,正定.对称当时，,从⽽正定.当时,所以与合同，因⽽正定.第五章⼆次型(⼩结)⼀、⼆次型与矩阵1. 基本概念⼆次型;⼆次型的矩阵和秩;⾮退化线性替换;矩阵的合同.2. 基本结论(1) ⾮退化线性替换把⼆次型变为⼆次型.(2) ⼆次型可经⾮退化的线性替换化为⼆次型.(3) 矩阵的合同关系满⾜反⾝性、对称性和传递性.⼆、标准形1. 基本概念⼆次型的标准形;配⽅法.2. 基本定理(1) 数域上任意⼀个⼆次型都可经过⾮退化的线性替换化为标准形式.(2) 在数域上，任意⼀个对称矩阵都合同于⼀对⾓矩阵.三、唯⼀性1. 基本概念复⼆次型的规范形;实⼆次型的规范形,正惯性指数、负惯性指数、符号差.2. 基本定理(1) 任⼀复⼆次型都可经过⾮退化的线性替换化为唯⼀的规范形式的秩.因⽽有:两个复对称矩阵合同它们的秩相等.(2) 惯性定律:任⼀实⼆次型都可经过⾮退化线性替换化为唯⼀的规范形式的秩,为的惯性指数.因⽽两个元实⼆次型可经过⾮退化线性替换互化它们分别有相同的秩和惯性指数.(4) 实⼆次型的标准形式中系数为正的平⽅项的个数是唯⼀确定的,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.四、正定⼆次型1. 基本概念正定⼆次型，正定矩阵;顺序主⼦式，负定⼆次型，半正定⼆次型，半负定⼆次型，不定⼆次型.2. 基本结论(1) ⾮退化线性替换保持实⼆次型的正定性不变.(2) 实⼆次型正定①与单位矩阵合同,即存在可逆矩阵,使得;②的顺序主⼦式都⼤于零.③的正惯性指数等于.。
6考研基础复习(线性代数)二次型
一、二次型的基本内容
3、用正交变换法化二次型为标准形
二 次 型 f ( x1 ,, xn ) xT Ax 经 过 正 交 变换 x Py （ P 为正交阵）化为：
r
f xT Ax yT (P T AP ) y
di
y
2 i
，
i 1
称为化二次型为标准形的正交变换法.
3、用正交变换法化二次型为标准形
对于任意一组不全为零的实数 x ( x1 ,, xn )T ，都有
f ( x1 ,, xn ) xT Ax 0 ( 0) ，
则称该二次型为正（负）定二次型，正（负） 定二次型的矩阵 A 称为正（负）定矩阵.
4、二次型和矩阵的正定性及其判别
如果实二次型 f ( x1 ,, xn ) xT Ax ， 对于任意一组不全为零的实数 x ( x1 ,, xn )T ，都有
i 的单位正交特征向量；
3、用正交变换法化二次型为标准形
（4）以 1 , 2 , , t 的单位正交特 征向量为列向量，可构造出正交矩阵 P ，
， P ( p11 , p12 , , pt1 , , ptnt )
P 就是所求的正交变换矩阵，使：
P 1 AP PT AP
为对角阵，其中： diag{1 , , 2 , , , t }.
相似于对角阵 ，即：
PT AP P 1 AP diag{1 , 2 , , n } ， 其中： i 0(i 1,2,n) .
4、二次型和矩阵的正定性及其判别
③ A 负定； 特征值全负；
一切奇数阶主子式全 0 ， 且一切偶数阶主子式全 0；
一切奇数阶顺序主子式全 0 ， 且一切偶数阶顺序主子式全 0；
z
柱面方程 2 4 2 4 ，求 a, b 的值和正 交矩阵 P .
二次型定理
二次型定理二次型定理是线性代数中的重要定理之一，它将二次型与矩阵的特征值联系起来，通过特征值的求解，可以确定二次型的性质。
本文将详细介绍二次型定理的概念、证明过程及其应用。
一、二次型的定义在线性代数中，二次型是指由多个变量的平方和线性组合而成的函数。
设有n个实数变量x_1,x_2,...,x_n，记作x=(x_1,x_2,...,x_n)^T。
二次型可以表示为：f(x) = x^TAx其中，A是一个n\times n的实对称矩阵。
二、二次型的矩阵表示设A是一个n\times n的实对称矩阵，x=(x_1,x_2,...,x_n)^T，则f(x)=x^TAx可以写成矩阵形式：f(x)=\begin{pmatrix}x_1 & x_2 & \cdots & x_n\end{pmatrix}\begin{pmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}x_1 \\x_2 \\\vdots \\x_n\end{pmatrix}整理得：f(x)=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^na_{ij}x_ix_j将此式称为二次型的矩阵表示。
三、二次型定理二次型定理表明，任何一个二次型都可以通过正交变换转化为标准型。
具体来说，对于一个n\times n的实对称矩阵A，必存在一个正交矩阵P，使得：P^TAP = D其中，D是一个对角矩阵，其对角线上的元素称为二次型的主元或特征值。
进一步推广，在主元前面引入主元系数q_i，则有：P^TAP = q_1\lambda_1 + q_2\lambda_2 + ... + q_n\lambda_n其中，\lambda_1, \lambda_2, ..., \lambda_n是A的特征值，q_1, q_2, ..., q_n 是相应的特征向量。
线性代数 第四章 二次型
∴ B = C T AC
在上式中，矩阵B仍为对称矩阵， 是以B为矩阵的二次型， 在上式中，矩阵B仍为对称矩阵，Y是以B为矩阵的二次型， 两个二次型的秩相等。 之间的关系是什么呢？ 两个二次型的秩相等。A和B之间的关系是什么呢？
定义4.3 A,B是两个 阶矩阵, 如果存在n 是两个n 定义4.3 设A,B是两个n 阶矩阵, 如果存在n 阶 可逆矩阵C, 成立,则称矩阵A 合同, 可逆矩阵C,使得 CTAC=B 成立,则称矩阵A与B合同, 矩阵 记为 A — B 经过非退化线性替换, 定理 经过非退化线性替换, 原二次型的矩阵与新二次型 矩阵合同。 的矩阵合同。 合同, A与B合同,记为A — B
yr +1 M yn y1 y2 M yr
d1 y1 d 2 y2 M d = ( y1 , y2 ,..., yr ,... yn ) r yr 0 M 0
只含平方项, 只含平方项,不含交叉项 每一对角矩阵对应一个标准形. 每一对角矩阵对应一个标准形. 每一个标准形对应的矩阵是对角矩阵
2 x c c ... c y =b11 y1 +2b12 y1 y2+ 2b13 y1 y3+ ... +2b1n y1 yn 2n 2 2 2 = 21 22 + b22 y2 + 2b23 y2 y3 + ... + 2b2 n y2 yn M M M M M 2 + b33 y3 + ... + 2b3 n y3 yn c c ... c y nn n + ............. xn n1 n2 T 2 则B = C AC x =Cy + bnn yn [ f ( x ) = x T Ax = (Cy )TA (Cy ) =y T C T AC] y = yT B y 证:
二次型代数
二次型代数二次型代数是线性代数中的一个重要概念，它在许多领域中都有广泛的应用。
本文将介绍二次型代数的基本概念、性质和应用，并通过实例来说明其实际应用。
一、二次型代数的基本概念二次型代数是指由n个变量的二次齐次多项式所组成的代数系统。
其中，多项式的每一项都是关于变量的二次幂。
二次型代数的一般形式可以表示为：Q(x) = x^T A x其中，Q(x)为二次型，x为n维列向量，A为n×n的对称矩阵。
1. 对称性：二次型代数的矩阵A是对称矩阵，即A = A^T。
2. 正定性：若对于任意非零向量x，都有x^T A x > 0，则二次型代数为正定二次型。
3. 半正定性：若对于任意非零向量x，都有x^T A x ≥ 0，则二次型代数为半正定二次型。
4. 负定性：若对于任意非零向量x，都有x^T A x < 0，则二次型代数为负定二次型。
5. 半负定性：若对于任意非零向量x，都有x^T A x ≤ 0，则二次型代数为半负定二次型。
6. 不定性：若既存在使得x^T A x > 0的非零向量x，也存在使得x^T A x < 0的非零向量x，则二次型代数为不定二次型。
7. 正交变换：对于二次型的矩阵A，若存在一个可逆矩阵P，使得P^T A P = D，其中D为对角矩阵，则称P为正交变换矩阵，D为A的标准型。
8. 主轴定理：对于任意实对称矩阵A，存在一个正交变换矩阵P，使得P^T A P = D，其中D为对角矩阵，D的对角线上的元素称为A的特征值。
三、二次型代数的应用1. 物理学中的能量函数：二次型代数可以用于描述物理系统的能量函数，通过对二次型的矩阵进行特征值分解，可以得到系统的能量分布情况。
2. 金融学中的投资组合优化：二次型代数可以用于构建投资组合的风险模型，通过最小化二次型的值，可以得到最优的投资组合方案。
3. 机器学习中的特征选择：二次型代数可以用于评估特征的重要性，通过最大化或最小化二次型的值，可以选择出最具有代表性的特征。
线性代数第六章 二次型
令 aji = aij
(i < j)
2 a11x1 + a12x1x2 +L+ a1nx1xn 2 + a21x2x1 + a22x2 +L+ a2n x2 xn
f (x1, x2 ,L xn ) = ,
+L L
2 + an1xn x1 + an2xn x2 +L+ annxn
= ∑∑aij xi xj
a11 a12 L a1n x1 a x a22 L a2n 21 2 f ( x1 , x2 ,L, xn ) = (x1, x2,L, xn ) M M M M an1 an2 L ann xn = XT AX 二次型的矩阵表达式:f (x1, x2 ,L, xn ) = X T AX
第二节 标准形
只含有平方项的二次型称为二次型的标准形.
2 2 如:f ( x1 , x2 , x3 ) = 3x12 2 x2 + 6 x3
一般,f ( X ) = X AX = ∑∑ aij xi x j
T i =1 j =1
n
n
若 i ≠ j时,aij = 0,则f ( X )是标准形. a1 0 此时,A = M 0 0 a22 0 0 L 0 是对角矩阵. O M L ann L
所以,B是对称矩阵,Y BY 是二次型.
T
f = X T AX = Y T BY
(其中,B = C T AC)
定义2 若n阶方阵A, B存在可逆矩阵C , 使得 C T AC = B, 称矩阵A与B合同.
性质: (1) A与A合同. (2) 若A与B合同,则B与A合同. (3) 若A与B合同,B与C 合同,则A与C 合同.
线性代数—二次型的标准形和规范形课件
已知二次型$f(x_1, x_2, x_3) = x_1^2 + 4x_2^2 + 4x_3^2 + 4x_1x_2 - 4x_1x_3$，求其标准形。
解答部分
答案3：略
答案2：略
答案1：略
01
03 02
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详细描述
二次型可以用矩阵表示，通过将二次型中的系数排列成一个矩阵，可以方便地 研究二次型的性质和变化。这种矩阵称为二次型的矩阵表示。通过矩阵运算， 可以方便地计算二次型的值、求导数、求解方程等。
二次型的性质
总结词
二次型具有一些重要的性质，如对称性、正定性、负定性等，这些性质决定了二次型在数学和工程领域的应用价 值。
二次型用于描述物理系统的能量关系，如弹簧振荡器、谐振腔等系统的能 量形式。
二次型在物理学中用于建立数学模型，如线性方程组、微分方程等，以解 决实际问题。
二次型在经济学中的应用
01
二次型在经济学中常用于描述成本、收益和利润等 经济量之间的关系。
02
二次型用于描述经济系统的最优化问题，如生产、 消费和投资的最优配置问题。
特征值与特征向量
总结词
特征值和特征向量是二次型的重要属性 ，它们可以通过线性变换来获得。
VS
详细描述
特征值是二次型在某个特定变换下的不变 值，而特征向量则是与该特征值对应的向 量。通过特征值和特征向量，可以进一步 了解二次型的性质和结构。例如，特征值 可以用于判断二次型的正定性、负定性或 零定性，而特征向量可以用于构建二次型 的标准形。
详细描述
二次型具有对称性，即对于任意实数$x, y$，都有$f(x, y) = f(y, x)$。此外，二次型还具有正定性、负定性等性 质，这些性质决定了二次型在数学和工程领域的应用价值。例如，在物理学中，二次型用于描述物体的运动状态 和受力情况；在经济学中，二次型用于描述成本和收益的关系等。
线性代数二次型
线性代数二次型线性代数中的二次型描述的是多元函数的形式，是一个关于多元变量的最高次平方项的函数。
当我们只考虑第二次有关变量的函数时，称为二次函数，可以表示为：f(x,y)=a_{00}+a_{10}x+a_{01}y+a_{11}xy+a_{20}x^2+a_{02}y^2其中，a_{ij}为常数系数。
当变量个数为二时，a_{ij}一共有6个：a_{00},a_{01},a_{02},a_{10},a_{11},a_{20}，其中a_{20}和a_{02}分别描述了x和y各自本身的作用。
它们两个变量将产生函数f(x,y)的极值，即满足极值条件的函数点以及其附近的极大值点的方向向量。
由f(x,y)的定义可以发现，其图形是一条抛物线；若a_{20}<0，a_{02}<0，则函数的上拱与下凹形成一个凹型；若a_{20}>0，a_{02}>0，则函数的上拱与下凹形成一个凸型；若a_{20}>0，a_{02}<0，则函数形成一个锥形。
二次型在线性代数、优化理论、公众经济学等多个方面都具有重要意义。
在线性代数里，二次型是证明方程组有解最重要的准则之一；在优化理论里，二次型是求极值最为常见的一类问题；在公众经济学里，二次型有着应用广泛的基本模型，研究双位置不确定性下的物价水平和量的曲线就是一个运用二次型的典型的例子。
在运筹学应用上，常常使用二次型表示变量与变量之间的关系，对其解析或者可以利用数学优化算法求解它所代表的最优化问题。
几何上，二次型可以用来表示抛物线，平面曲线，曲面等。
它们也被广泛运用到电子技术、信息科学、控制理论等多个领域中。
从上面的描述可以看出，二次型在线性代数、优化理论、公众经济学等多个学科中都非常重要，可以说是当今学科发展的重要内容。
线性代数-二次型
在物理中的应用
在经典力学中，二次型常常用来描述物体的运动轨迹。例如，行星的运动轨迹可 以用一个二次型来表示，通过求解这个二次型的根，可以得到行星的运动轨迹。
在量子力学中，二次型也用于描述粒子的波函数。例如，一个自由粒子的波函数 可以用一个二次型来表示，通过求解这个二次型的根，可以得到粒子的能级和波 函数。
02
矩阵$A$的元素由二次型中各项的系数决定，即$A =
(a_{ij})$，其中$a_{ij} = frac{1}{2}(b_{ij} + b_{ ji})$。
03
矩阵表示的二次型可以方便地进行代数运算和变换，
例如求导数、求极值等。
二次型的几何意义
二次型在几何上表示一个二次 曲面或曲线，其形状由矩阵 $A$决定。
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在经济学中的应用
二次型在经济学中也有广泛的应用。 例如，在微观经济学中，二次型可以 用来描述消费者的效用函数，通过求 解这个二次型的最大值，可以得到消 费者的最优消费决策。
VS
在宏观经济学中，二次型可以用来描 述一个国家的生产函数，通过求解这 个二次型的最大值，可以得到一个国 家最优的产出水平。此外，二次型也 用于描述成本函数、需求函数等。
正定二次型
01
正定性
对于正定二次型，其矩阵的所有主子式都大于0，且没有实数根。
02
特征
正定二次型的特征值都大于0。
03
实例
对于二次型 $f(x,y,z)=x^2+y^2+z^2$，它是一个正定二次型，因为其
矩阵的所有主子式都大于0，且没有实数根。
线性代数二次型与二次型矩阵
线性代数二次型与二次型矩阵二次型在线性代数中扮演了重要的角色，它是数学中一种重要的函数形式。
本文将介绍线性代数中的二次型以及与之相关的二次型矩阵。
1. 二次型的定义在线性代数中，二次型是指一个二次齐次多项式，它的形式可以表示为：$$Q(x_1, x_2, \ldots, x_n) = a_{11}x_1^2 + a_{22}x_2^2 + \ldots +a_{nn}x_n^2 + 2a_{12}x_1x_2 + 2a_{13}x_1x_3 + \ldots + 2a_{n-1,n}x_{n-1}x_n$$其中，$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是 $n$ 个实数变量，$a_{ij}$ 是实数系数。
2. 二次型矩阵对于一个二次型 $Q(x_1, x_2, \ldots, x_n)$，可以将其对应的系数矩阵标记为 $A$。
矩阵 $A$ 的元素 $a_{ij}$ 即为二次型中 $x_i$ 和$x_j$ 的系数。
例如，$a_{11}$ 对应的是 $x_1^2$ 的系数。
对应于上述的二次型，我们可以将其系数矩阵表示为：$$A = \begin{bmatrix}a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2n} \\\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nn} \\\end{bmatrix}$$其中，$A$ 是一个 $n \times n$ 的矩阵。
3. 二次型矩阵的性质二次型矩阵具有一些重要的性质，下面列举其中几个：- 如果矩阵 $A$ 是一个对称矩阵，即 $A = A^T$，那么对应的二次型就是轴对称的。
- 二次型矩阵 $A$ 的秩等于二次型的秩，即 $rank(A) = rank(Q)$。
线性代数的二次型
线性代数的二次型二次型作为线性代数中的一个重要概念，在各个领域有着广泛的应用。
本文将从基本概念、矩阵表示、规范形以及二次型的几何意义等方面进行论述，帮助读者更好地理解和应用线性代数中的二次型。
一、基本概念在线性代数中，二次型是一种特殊的多项式形式，它包含了二次项和线性项，不包含常数项。
通常表示为：$$Q(x_1,x_2,\cdots,x_n)=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_{ij}x_ix_j$$其中，$x_1,x_2,\cdots,x_n$是$n$个实数变量，$a_{ij}$是$n\timesn$阶实对称矩阵的元素。
二、矩阵表示二次型可以通过矩阵和向量的乘法来表示。
假设$A$是一个$n\times n$阶实对称矩阵，$x$是一个$n$维列向量，则二次型$Q(x_1,x_2,\cdots,x_n)=x^TAx$。
这样的表示方式更加简洁和便于计算。
三、规范形在研究二次型时，我们常常希望将其化为规范形，以便更好地理解和研究其性质。
规范形指的是将二次型化为一种特定形式的简化表示。
1. 实对称矩阵的对角化实对称矩阵可以对角化为对角阵，即$A=P\Lambda P^T$，其中$P$是正交矩阵，$\Lambda$是对角矩阵。
由于正交矩阵的转置等于其逆矩阵，所以对于二次型$Q(x)=x^TAx$，我们有$Q(x)=x^TP\LambdaP^Tx$。
2. 规范形当实对称矩阵的对角元素为1或-1，其余元素均为0时，二次型称为规范二次型。
规范二次型具有简洁的特点，形式为$Q(x)=\pmx_1^2\pm x_2^2\pm \cdots \pm x_r^2$，其中$r$是规范二次型中非零对角元素的个数。
四、二次型的几何意义二次型可以与几何图形相联系，使得我们能够通过计算二次型的特征值和特征向量来获得图形的有关信息。
1. 特征值与特征向量对于二次型$Q(x)=x^TAx$，如果存在非零向量$x$和实数$\lambda$，满足$Ax=\lambda x$，则称$\lambda$是$A$的一个特征值，$x$是相应的特征向量。
线性代数4.4 二次型
例
解
求下列平面图形所围图形的面积：
3x 2 xy 3 y 1 f ( x, y) 3x2 2xy 3 y 2
2 2
3 1 A I 2 6 8 ( 2)( 4) 1 3
A 的特征值为
3 1 A 1 3
可顺次求得单位特征向量
0.6 0.6 0.8 e1 令 P 0.8 e2 0.6 0.8 则经正交变换 x Py，可得标准形
0.8 0.6
f 10 y 15 y
2 1
2 2
例、试用正交变换化二次型
解:
3 2 x1 求二次型 f ( x1 , x2 ) x1 x2 x 经过线性变换 2 6 2 x1 2 y1 y2 之后的表达式。 x2 y1 2 y2 2 1 T T 令 x x1 x2 , y y1 y2 , 有 x y, 则 1 2 3 2 x1 f x1 x2 x 2 6 2 2 1 3 2 2 1 y1 y1 y2 y 1 2 2 6 1 2 2 10 0 y1 y1 y2 10 y12 35 y22 0 35 y2
换x=Hy变成y的二次型
2 2 f (Hy) d1 y12 d2 y2 dn yn
就称此二次型为原来二次型的标准形。
如例4.17
f ( x1 , x2 ) x1
3 2 x1 x2 2 6 x2
x1 2 y1 y2 2 f 10 y12 35 y2 经线性变换 化得标准形 x2 y1 2 y2
线性代数中的二次型矩阵表示
线性代数中的二次型矩阵表示在线性代数中，二次型是一种重要的概念，它与矩阵表示有着密切的联系。
本文将介绍二次型的定义及其矩阵表示的相关知识，帮助读者更好地理解和应用线性代数中的二次型。
一、二次型的定义二次型是指一个关于n个变量的二次齐次多项式，其一般形式可以表示为：Q(x_1, x_2, ..., x_n) = \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_{ij}x_ix_j其中，x_1, x_2, ..., x_n为变量，a_{ij}为系数。
二次型可以用矩阵来表示，即二次型矩阵。
二、二次型矩阵的构造将二次型中的系数构成一个矩阵A = [a_{ij}]_{n\times n}，则矩阵A 为二次型的矩阵表示。
其中，a_{ij}为二次型中的系数。
例如，对于一个二次型Q(x_1, x_2, x_3) = 2x_1^2 + 3x_1x_2 +4x_2x_3，其矩阵表示为：A = \begin{bmatrix} 2 & \frac{3}{2} & 0\\ \frac{3}{2} & 0 & 2 \\ 0 &2 & 0 \end{bmatrix}三、二次型矩阵的性质1. 对称性：二次型矩阵A是对称矩阵，即A^T = A，其中A^T为A 的转置矩阵。
2. 正定性：若对于任意非零向量x，都有x^TAx > 0，则称二次型矩阵A为正定矩阵。
3. 半正定性：若对于任意非零向量x，都有x^TAx \geq 0，则称二次型矩阵A为半正定矩阵。
4. 负定性和半负定性的定义与正定性和半负定性类似，只是不等式的方向相反。
四、二次型矩阵的特征值与特征向量对于二次型矩阵A，存在n个实数\lambda_1, \lambda_2, ...,\lambda_n，使得存在非零向量x_1, x_2, ..., x_n，满足Ax_i =\lambda_ix_i，其中i = 1, 2, ..., n。
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第五章 1二次型与对称矩阵一、 二次型及其矩阵1 定义：含有n 个变量的二次齐次函数：22212111222(,,,)n nn nf x x x a x a x a x =+++12121313(1)1222n n n n a x x a x x a x x --++++称为二次型。
为便于用矩阵讨论二次型，令ij ji a a =，则二次型为：212111121211(,,,)n n n f x x x a x a x x a x x =+++ 2212122222n n a x x a x a x x +++++21122n n n n nn na x x a x x a x ++++ ,1nij i j i j a x x ==∑令111212122212n n n n nn a a a aa a A a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦， 12n x x x x ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭，则 12(,,,)T n f x x x x Ax =，且A 为对称矩阵。
由于对称矩阵A 与二次型f 是一一对应关系，故称对称矩阵A 为二次型f 的矩阵，也称二次型f 为对称矩阵A 的二次型，()R A 也称为二次型f 的秩。
例1 设31322123222132197532),,(x x x x x x x x x x x x f +++++=.试求二次型矩阵A .解 111=a , 222=a , 333=a , 252112==a a , 273223==a a , 293113==a a .于是得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=327292722529251A ，1123235912257(,,)22297322x f x x x x x ⎛⎫⎪⎛⎫⎪ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭ ⎪ ⎪⎝⎭例2 已知三阶矩阵A 和向量X ,其中⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=233110321A , ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=321x x x X .求二次型AX X T 的矩阵.解 由于A 不是对称矩阵,故A 不是二次型AX X T 的矩阵.因为⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=T321321233110321),,(x x x x x x AX X3231212322214622x x x x x x x x x -++++=, 故此二次型的矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--223211311.二、线性变换1 标准形定义：形如2222211n n x d x d x d +++ 的二次型称为二次型的标准形。
显然：其矩阵为对角阵。
2 线性变换.定义： 关系式11111221221122221122n n n n n n n nn nx c y c y c y x c y c y c y x c y c y c y =+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩称为由变量12,,,n x x x 到变量12,,,n y y y 的一个线性变量替换，简称线性变换。
矩阵111212122212n n n n nn c c c cc c C c c c ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦称为线性变换的矩阵。
记 12n x x x x ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，12n y yy y ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，则线性变换可用矩阵形式表示为：x Cy =若0C ≠，称线性变换为满秩（线性）变换（或非退化变换），否则，称为降秩（线性）变换（或退化变换）。
12(,,,)()()T T T T T n Cy A Cy y C f x x AC x y y x Ax By====，其中T B C AC =，而()T T T T B C AC C AC B ===若线性变换是非退化的，便有：1y C x -=三、矩阵的合同1定义：设A ，B 为n 阶方阵，如果存在n 阶可逆矩阵C ，使得T C AC B =，则称矩阵A 与B 合同。
容易知道：二次型()T f x x Ax =的矩阵A 与经过非退化线性变换x Cy =得到的矩阵T C AC 是合同的。
2 合同的性质.反身性：任一方阵A 都与它自己合同② 对称性：如果方阵A 与B 合同，那么B 也与A 合同③ 传递性：如果方阵A 与B 合同，B 与C 合同，那么A 与C 合同 3 定理：若矩阵A 与B 合同，则A 与B 等价，且()()R A R B =。
4 定理：任何一个实对称矩阵A 都合同于一个对角阵Λ（Λ是以A 的n 个特征根为对角元的对角阵）。
即存在可逆矩阵C ，使得T C AC =Λ。
化二次型为标准形一、正交变换法定理：任给二次型12(,,,)T n f x x x x Ax =，总有正交变换x Cy =使f 化为标准形：2221122n nf x x x λλλ=+++（其中12,,,n λλλ是对称矩阵A 的特征根）例：求一个正交变换x Py =，化二次型22212312132322448f x x x x x x x x x =---++为标准形。
解：二次型的矩阵为：122224242A -⎛⎫⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭.由0A E λ-=，求得A 的特征根为：17λ=-，232λλ==，特征根17λ=-对应的特征向量为：1122ξ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭； 特征根232λλ==对应的特征向量为：23221,001ξξ-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭显然1ξ与23,ξξ都正交，但23ξξ与不正交。
正交化：取22210βξ-⎛⎫⎪== ⎪ ⎪⎝⎭， 2322(,)332(,)25451βξβββξβ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪=-= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭再将123,,ξββ单位化，得12312212,1,43205p p p -⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪⎪=== ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪-⎝⎭⎭⎭.于是正交线性变换为：111322232333x y x y x y ⎡⎛⎫⎛⎫⎢ ⎪ ⎪⎢= ⎪ ⎪⎢ ⎪ ⎪-⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦使原二次型化为： 222123722f y y y =-++注意：二次型的标准形并不唯一，这与施行的正交线性变换有关。
二、配方法对任意一个二次型12(,,,)T n f x x x x Ax =，也可用配方法找到满秩变换x Cy =，化二次型f 为标准形。
1 二次型中含有平方项例：化二次型222123123121323(,,)23444f x x x x x x x x x x x x =+-+--为标准形，并求出所用的变换矩阵。
解22212312312323(,,)4()4()4()f x x x x x x x x x x x =+-+---222223332(2)5x x x x x +-+- 222212323233(22)4()2()5x x x x x x x x =+---+-- 222123233(22)2()5x x x x x x =+----令 11232233322y x x x y x x y x =+-⎧⎪=-⎨⎪=⎩，即112233122011001y x y x y x -⎛⎫⎛⎫⎡⎤ ⎪ ⎪⎢⎥=- ⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭.令1122011001C --⎡⎤⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦，则120011001C -⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，所求的满秩变换为x Cy =，即112233120011001x y x y x y -⎛⎫⎛⎫⎡⎤ ⎪ ⎪⎢⎥= ⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭，则原二次型Tf x Ax =化为标准形： 22212325f y y y =--2 二次型中不含平方项例：用配方法化二次型123121323(,,)f x x x x x x x x x =++为标准形，并求出所用的满秩线性变换。
解：令11221233x y y x y y x y =+⎧⎪=-⎨⎪=⎩，则原二次型化为：2212132f y y y y =-+再按前例的方法有：2212132f y y y y =-+22221133322y y y y y y =++-- 2221323()y y y y =+--令1132233z y y z y z y =+⎧⎪=⎨⎪=⎩， 则原二次型化为：222123f z z z =--其中的满秩变换为两变换的合成，即：.由第一次变换11221233x y y x y y x y =+⎧⎪=-⎨⎪=⎩得： 112233*********x y x y x y ⎛⎫⎛⎫⎡⎤ ⎪ ⎪⎢⎥=- ⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭由第二次变换1132233z y y z y z y =+⎧⎪=⎨⎪=⎩得：112233*********y z y z y z -⎛⎫⎛⎫⎡⎤ ⎪ ⎪⎢⎥= ⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭ 所以有合成的满秩变换为：111222333110110101110110010001001001x y z x y z x y z -⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎡⎤⎡⎤⎡⎤ ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-=- ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎢⎥⎢⎥ ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎝⎭⎝⎭⎝⎭即 112233*********x z x z x z -⎛⎫⎛⎫⎡⎤ ⎪ ⎪⎢⎥=-- ⎪ ⎪⎢⎥ ⎪ ⎪⎢⎥⎣⎦⎝⎭⎝⎭三、初等变换法由于任一二次型()T T f x Ax A A ==都可以找到满秩线性变换x Cy =将其化为标准形，即存在可逆矩阵C ，使T C AC 为对角阵；由于C 可逆，可以写成一系列初等矩阵的乘积，即存在初等矩阵12,,,s P P P ，使12s C P P P =。
则21T TT Ts C P P P =，所以 2112T TT T s s C AC P P P APP P = ①.1212s s C P P P EP P P == ②表示对实对称矩阵A 施行初等列变换，同时也施行同种的初等行变换，将A 化为对角阵，②表示单位矩阵在相同的初等列变换下就化为C例：用初等变换法化二次型22212312132322448f x x x x x x x x x =---++为标准形，并求出相应的满秩线性变换。
解：二次型f 的矩阵：122224242A -⎛⎫ ⎪=-- ⎪ ⎪-⎝⎭232312212224042242222100100010010001011r r c c A E ++-⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎛⎫=−−−→⎢⎥⎢⎥ ⎪⎝⎭⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦323131321()(2)21(2)()210010004004200702610210210101020111012r r r r c c c c +-⨯+-⨯+-+-⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎢⎥−−−−→−−−−−→⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦， 所以10210121012C ⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，原二次型化为22212347f y y y =+-.惯性定理和二次型的正定性一、惯性定理和规范形在二次型的标准形中，将带正号的项与带负号的项相对集中，使标准形为如下形式：22222112211p p p p r rf d x d x d x d x d x ++=+++---再令线性变换：(1,2,,)(1,2,,)i ij jx y i r x y j r r n ⎧==⎪⎨==++⎪⎩，则原二次型化为：22222121p p rf y y y y y +=+++--- 定义：形如上式的标准形称为二次型的规范形。