线性代数上25规范形与正定性
大学课程大一数学线性代数上册28.二次型的规范形与实二次型的正定性课件
这就是说任何一个二次型的矩阵的秩在二次型化成标准
形的过程中是一个不变量. 我们称二次型的矩阵的秩为
二次型的秩. 于是二次型的秩是个不变量.
对于一个复系数的二次型Q(), 若它的秩为 r, 那么经过
适当的可逆线性替换, 化成标准形:
d1 y12 d2 y22 L dr yr2
(1)
其中 di C,di 0, i 1, 2,L , r.
线性代数(1)
第二十八讲 清华大学数学科学系
1
第二十八讲 二次型的规范形与实二次型的正定性
一、二次型惯性定理与规范形
二次型的标准形不唯一.
同一个二次型的不同的标准形之间有什么关系?
二次型的标准形中有哪些是反映二次型的本质的不变量?
一个二次型经过可逆线性替换化做另一个二次型时, 这
两个二次型的矩阵的秩是相同的.
例1 实对称矩阵满足 A2-3A+2I = 0, 证明 A 是正定矩阵.
证明 设 是 A 的任意一个特征值, X 是 所属的特征向 量, 则 AX = X, 所以 A2X = A(X) = AX = 2X, 利用已知条件 A2-3A+2I = 0, 可知 (2-3+2)X = 0, 因为 X 为特征向量,所以 X 0, 故 2-3+2 = 0, 所以 = 2, 或 = 1. 由正定矩阵的性质2可知 A 是正定矩阵. 例2 设 A 是正定矩阵, 则存在正定阵 B 满足 B2 = A. 证明 由书上第222页定理6.14可知存在正交阵 Q 使得 A = QTDQ, 其中 D 是对角线元素为 A 的所有特征值的对 角矩阵, 由正定矩阵的性质2可知 D 的对角线上的所有 数为正数, 所以存在对角线上数均为正数的对角矩阵 F 使得 F2 = D, 所以 A = QTDQ = QTFQQTFQ = B2, 这里 B = QTFQ 为正定矩阵.
线性代数重要知识点及典型例题答案
线性代数知识点总结第一章行列式二三阶行列式N阶行列式:行列式中所有不同行、不同列的n个元素的乘积的和a j n=迟(-1)"" "a ij i a2j2...a nj n j l j2 j n(奇偶)排列、逆序数、对换行列式的性质:①行列式行列互换,其值不变。
(转置行列式D=D T)②行列式中某两行(列)互换,行列式变号。
推论:若行列式中某两行(列)对应元素相等,则行列式等于零。
③常数k乘以行列式的某一行(列),等于k乘以此行列式。
推论:若行列式中两行(列)成比例,则行列式值为零;推论:行列式中某一行(列)元素全为零,行列式为零。
④行列式具有分行(列)可加性⑤将行列式某一行(列)的 k倍加到另一行(列)上,值不变行列式依行(列)展开:余子式皿厂代数余子式A j =(-1)厲皿耳定理:行列式中某一行的元素与另一行元素对应余子式乘积之和为零。
克莱姆法则:D j非齐次线性方程组:当系数行列式D式0时,有唯一解:X j =—=1、2……n)D齐次线性方程组:当系数行列式D=1^0时,则只有零解逆否:若方程组存在非零解,则D等于零特殊行列式:a ii a i2 a i3 a ii a2i a3i①转置行列式:a2i a 22 a23 T a i2 a22 a32a3i a 32 a 33 a i3 a23 a33②对称行列式:a j = a j i③反对称行列式:a j = -a ji奇数阶的反对称行列式值为零⑤上(下)三角形行列式: 行列式运算常用方法(主要)行列式定义法(二三阶或零元素多的) 化零法(比例)化三角形行列式法、降阶法、升阶法、归纳法、lA* B = ( a ik )m*l * (b kj )l*n 二(•— a ik b kj ) m*n乘法1注意什么时候有意义般AB=BA ,不满足消去律;由 AB=0,不能得 A=0或B=0方幕:A kl A k ^ A k1 k2(A kl )k2 = A kl k2对角矩阵:若 AB 都是 N 阶对角阵,k 是数,则 kA 、A+B 、数量矩阵:相当于一个数(若……) 单位矩阵、上 (下)三角形矩阵(若……) 对称矩阵 反对称矩阵阶梯型矩阵:每一非零行左数第一个非零元素所在列的下方是0a 11 a 12 a 13④三线性行列式:a 21 a 22a 31a 33方法:用k022把a 2i 化为零,。
线代总结
线性代数知识点总结第一章 行列式1一个排列中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性. 2奇排列调成标准排列的对换次数为奇数, 偶排列调成标准排列的对换次数为偶数3定理2 阶行列式也可定义为 其中 t 为行标排列p1p2…pn 的逆序数4推论 如果行列式有两行(列)完全相同,则此行列式为零.5性质3 行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同一数 ,等于用数 乘此行列式. 6推论 行列式的某一行(列)中所有元素的公因子可以提到行列式符号的外面 7性质4 行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式为零. 8性质5 若行列式的某一列(行)的元素都是两数之和.9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.10 叫做元素aij 的代数余子式。
11引理 一个n 阶行列式,如果其中第i 行所有元素除a(ij)外都为零,那么这个行列式等于a(ij)与它的代数余子式的乘积,即D=a(ij)*A(ij) . 12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 13推论 行列式任一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零,即14关于代数余子式的重要性质15克拉默法则 重要定理定理1 如果线性方程组 1 的系数行列式 D ≠0 则 1 一定有解,且解是唯一的 . 定理2 如果线性方程组 1 无解或有两个不同的解,则它的系数行列式必为零.定理3 如果齐次线性方程组 的系数行列式D ≠0 则齐次线性方程组 没有非零解. 定理4 如果齐次线性方程有非零解,则它的系数行列式必为零.既D=0第二章 矩阵1矩阵加法的运算规律 2、数乘矩阵的运算规律 3矩阵与矩阵相乘 并把此乘积记作 4矩阵乘法的运算规律 ()np p p t n a a a D 21211∑-=(),记ijj i ij M A +-=1inin i i i i A a A a A a D +++= 2211in in i i i i Aa A a A a D +++= 2211()n i ,,2,1 =.,02211j i A a A a A a jn in j i j i ≠=+++ ⎩⎨⎧≠===∑=;,0,,1j i j i D D A a ij nk kj ki 当当δ⎩⎨⎧≠==.,0,1j i j i ij 当,当其中δ();1A B B A +=+()()().2C B A C B A ++=++()()();1A A μλλμ=()();2A A A μλμλ+=+()().3B A B A λλλ+=+∑==+++=s k kjik sj is j i j i ij b a b a b a b a c 12211 (),,,2,1;,2,1n j m i ==.AB C =()()();1BC A C AB =()(),2AC AB C B A +=+();CA BA A C B +=+5若A 是n 阶矩阵,则kA 为A 的k 次幂,即个k kA A A A =并且,k m k m A A A +=()mk kmA A =(m,k 为正整数)。
线性代数—二次型的标准形和规范形PPT课件
解 二次型的矩阵
0 1 1 1
A
1 1 1
0 1 1
1 0 1
1
1 0
1 1 1
1 1 1 1
1 E A
1 1
1 1 ( 1)1
1
11
1 1
1
1 1 1
1 1 1
15
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1 1 1 1 1 11 1 1 1 1
(
1 1)
E
1 A
11
1,2 ,,n , 记C (1,2 ,,n ) ;
5. 作 正 交 变 换X CY , 则 得 f 的 标 准 形
f 1 y12 n yn2 .
10
第10页/共33页
例3
用正交变换将二次型
f 17x12 14x22 14x32 4x1 x2 4x1x3 8x2 x3
化为标准形,并求所作的正交变换。
再配方,得
f 2( y1 y3 )2 2( y2 2 y3 )2 6 y32 ,
令
z1 z2
y1 y2
y3 2 y3
z3 y3
y1 y2
z1 z2
z3 2z3
,
y3 z3
即
y1 1 0 1 z1 y2 0 1 2 z2
y3
0
0
1
z3
,
1
1
1
2
1
00
,3
0
1 0
, 4
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17
1
1
1
2
1 0 0
,
3
0 1 0
,
4
0 0 1
,
正交化,
1 1 1
线性代数—4.4 正定性
dimV dimV2 = dim(V V2 ) n 即得 dim V p, 从而 p( f ) p, 结合(3)得 p = p( f ).
❖ 正定二次型与正定矩阵 设 f (x) = xTAx 为 n 元二次型, 若 x 0 时, 恒有 f (x)>0
那么称 f (x) 为正定二次型, 称 A 为正定矩阵. • n 元二次型 f (x) = xTAx 为正定的充分必要条件是
akk
其中 | Ak | 称为 A 的 k 阶顺序主子式.
• 充分性的证明
对于一阶矩阵, 充分性显然成立. 假定对 n 1 阶矩阵
充分性也成立, 则 An 1 为正定矩阵. 从而 Rn 1 为 An 1 的 正定空间. 令 Vn = { x Rn | xn = 0},对 x = ( x1,L , xn1,0)T, 记 y = ( x1,L , xn1)T , 由 xT Ax = yT An1 y, 可知 Vn 为 A 的 一个 n 1 维正定空间, 从而 p(A) n 1. 由 det A > 0, 可知
那么称 f (x) 为负定二次型, 称 A 为负定矩阵.
• 二次型 f (x) = xTAx 为负定, 也即对称阵 (A) 为正定矩阵, 也即 f (x) 的负惯性指数等于变元个数.
p(A) = p( f ) = n.
❖ 定理1 n 元二次型 f (x) = xTAx 为正定的充分必要条件是对称
阵 A 的特征值全为正数, 也即 f (x) 的正惯性指数等于 n .
推论 若对称阵 A 为正定, 则 | A | > 0.
❖ 霍尔维茨(Hurwitz)定理
n 阶对称阵 A = (aij) 为正定的充分必要条件是
,
0T
《线性代数教学PPT》二次型的正定型
P2
5 2
2 26 0,
6
P3 | A | 80 0,
f 负定.
数
即 (-1)k Pk > 0 (k = 1, 2, 3) = =
基本要求
线
(1)理解二次型的概念,掌握二次型的矩阵表示, 性 了解二次型的秩、合同矩阵与合同变换、惯
性定理等概念.
代
(2)掌握用正交变换化二次型为标准形的方法,
线
若f (x) xT Ax正定,即x Rn , x 0, 恒有xT Ax 0,
性
于是y Rn , y 0,有Cy 0(否则Cy 0,则C 1Cy 0,
即y 0,这与y 0矛盾),因此y Rn , y 0,有
代
yT (CT AC) y (Cy)T A(Cy) 0
线
解
A t 4 0
需
1 0 2
性
P1 1 0,
P2
1
t
t 4 t 2 0,
4
P3 | A | 4 2t 2 0,
代
4 2t2 0
4
t2
0
数
=
2t 2
所以,当 2 t 2 时f 为正定次型
所以,二次型yT (CT AC) y正定.同理可证,当
数
yT (CT AC) y正定时, 有xT Ax正定.
命题1亦表明A与CT AC有相同的正定性.即合同的
=
矩阵有相同的正定性.
=
例 设A, B 都是n 阶正定矩阵. 证明:kA + lB
也是正定矩阵 (k > 0, l > 0).
线性代数 6-3二次型的正定性
结束
4. 定理:An×n实对称,则 (X TAX正定)
A 正定
惯性指数p=n,即 A ≃ E. 的正惯性指数 ⇔ A的正 ⇔ 存在可逆阵P,使A(=P EP)= P P . 全为正数. ⇔ A的特征值 λ , λ ,⋯, λ 全为正数 . 个顺序主子式均为正值. ⇔ A的n个顺序主子式均为正值
T T
1 2
n
: A=(aij)n×n正定 推论 推论:
) (其逆否命题可判非正定 其逆否命题可判非正定)
⇒ (1) a
ii >0
(aii = ε iT Aε i )
(2) A > 0 ( A = λ1λ2 ⋯ λn )
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定理(4)的证明
T f ( x , x , … , x ) = a x x = X AX 正定 实二次型 ∑∑ ij i j 1 2 n i =1 j =1 n n
2 2 2 f ( x , x , … , x ) = d y + d y + ⋯ + d y 变成标准形: 1 2 n 1 1 2 2 n n
由于 f 正定 ⇔ di > 0, i = 1,2,⋯, n 即,f 的正惯性指数p=n=秩 f .
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3、顺序主子式、主子式 设矩阵 A = (aij ) ∈ R
⎛ 1 −1 0 ⎞ ⎜ ⎟ A = ⎜ −1 2 −1 ⎟ ⎜ 0 −1 3 ⎟ ⎝ ⎠
x1 = x2 = x3 = 0
故 f 正定.
λ1 = 2, λ2 = 2 + 3, λ3 = 2 − 3
,故 f 正定 . 特征值均大于零 特征值均大于零, 正定.
顺序主子式法 法3. 3.顺序主子式法
线性代数知识点总结
线性代数知识点总结线性代数知识点总结篇1第一章行列式知识点1:行列式、逆序数知识点2:余子式、代数余子式知识点3:行列式的性质知识点4:行列式按一行(列)展开公式知识点5:计算行列式的方法知识点6:克拉默法则第二章矩阵知识点7:矩阵的概念、线性运算及运算律知识点8:矩阵的乘法运算及运算律知识点9:计算方阵的幂知识点10:转置矩阵及运算律知识点11:伴随矩阵及其性质知识点12:逆矩阵及运算律知识点13:矩阵可逆的判断知识点14:方阵的行列式运算及特殊类型的矩阵的运算知识点15:矩阵方程的求解知识点16:初等变换的概念及其应用知识点17:初等方阵的概念知识点18:初等变换与初等方阵的关系知识点19:等价矩阵的概念与判断知识点20:矩阵的子式与最高阶非零子式知识点21:矩阵的秩的概念与判断知识点22:矩阵的秩的性质与定理知识点23:分块矩阵的概念与运算、特殊分块阵的运算知识点24:矩阵分块在解题中的技巧举例第三章向量知识点25:向量的概念及运算知识点26:向量的线性组合与线性表示知识点27:向量组之间的线性表示及等价知识点28:向量组线性相关与线性无关的概念知识点29:线性表示与线性相关性的关系知识点30:线性相关性的判别法知识点31:向量组的最大线性无关组和向量组的秩的概念知识点32:矩阵的秩与向量组的秩的关系知识点33:求向量组的最大无关组知识点34:有关向量组的定理的综合运用知识点35:内积的概念及性质知识点36:正交向量组、正交阵及其性质知识点37:向量组的正交规范化、施密特正交化方法知识点38:向量空间(数一)知识点39:基变换与过渡矩阵(数一)知识点40:基变换下的坐标变换(数一)第四章线性方程组知识点41:齐次线性方程组解的性质与结构知识点42:非齐次方程组解的性质及结构知识点43:非齐次线性线性方程组解的各种情形知识点44:用初等行变换求解线性方程组知识点45:线性方程组的公共解、同解知识点46:方程组、矩阵方程与矩阵的乘法运算的关系知识点47:方程组、矩阵与向量之间的联系及其解题技巧举例第五章矩阵的特征值与特征向量知识点48:特征值与特征向量的概念与性质知识点49:特征值和特征向量的求解知识点50:相似矩阵的概念及性质知识点51:矩阵的相似对角化知识点52:实对称矩阵的相似对角化.知识点53:利用相似对角化求矩阵和矩阵的幂第六章二次型知识点54:二次型及其矩阵表示知识点55:矩阵的合同知识点56 : 矩阵的等价、相似与合同的关系知识点57:二次型的标准形知识点58:用正交变换化二次型为标准形知识点59:用配方法化二次型为标准形知识点60:正定二次型的概念及判断线性代数知识点总结篇2行列式一、行列式概念和性质1、逆序数:所有的逆序的总数2、行列式定义:不同行不同列元素乘积代数和3、行列式性质:(用于化简行列式)(1)行列互换(转置),行列式的值不变(2)两行(列)互换,行列式变号(3)提公因式:行列式的某一行(列)的所有元素都乘以同一数k,等于用数k乘此行列式(4)拆列分配:行列式中如果某一行(列)的元素都是两组数之和,那么这个行列式就等于两个行列式之和。
线性代数二次型及标准形
1 0 1
2
1 0
,
3
0 1
,
2
11,
0
1
1
3.将特征向量正交化单位化
1 2
0
1 2
单位化即得
p2
1
0 0
2
,
p3
1 1
0
2 2
,
p4
1 2 12 1 2
于是正交变换为
x1 1 2
x2
x3 x4
1 2 1 2 12
12 12
0 0
x1( x1 x2 ) x2 ( x1 x2 )
x1
x1
x2
x1 x1
x2 x2
x
2
1 1
11
x1 x2
令
x
x1 x2
则 f x1 , x2 xT Ax
其中 A 11 11
f x1, x2 , x3 2x12 4x22 5x32 4x1x3
f x1, x2 , x3 x1 x2 x1 x3 x2 x3
对称矩阵A叫做二次型 f 的矩阵;
f 叫做对称矩阵A的二次型;
对称矩阵A的秩叫做二次型 f 的秩.
例1 写出二次型
f x12 2 x22 3 x32 4 x1 x2 6 x2 x3 的矩阵.
解 a11 1, a22 2, a33 3, a12 a21 2, a13 a31 0, a23 a32 3.
1 1 1 1 1 1 1 1
(
A
E
)
1 1 1
1 1 1
1 1 1
1 11
0 0 0
00 00 00
0
0 0
1 1 1 1 1 1 1 1
线性代数课件456二次型与标准形xg
2
解之 x1 2x2 2x3 其基础解系 1 1
0
先将1,2 正交化。
2
2 0
1
1 1,
2
2
2 , 1,
1 1
1
2 0 1
4 5
2 1 0
1 5
2 4 5
1 5
2
单位化
p1
1
2 1 ,
5 0
2
p2
1 35
4, 5
24
当 1 7 时解 7E AX 0
为标准形, 并求出所作的可逆线性变换.
解 x1 y1 y2
令
x2 y1 y2
x3
y3
f (x1, x2, x3) 2 y12 2 y22 4 y1y3 4 y2 y3
2( y12 2y1y3 y32 ) 2y22 4y2 y3 2y32
2( y1 y3)2 2( y2 y3)2
2 1
0 2
0 2 0
(2) 求出A 的全部特征值及其对应的标准正交的
特征向量。
2 2 0
E A 2 1 2 2 1 4
0 2
1 2 2 1 3 4
17
而它们所对应的标准正交的特征向量为
2
1
P1
3
1 2
2
1
P2
3
2 1
1
P3
1 3
2 2
(3) 写出正交变换
为 x1, x2,, xn 的标准二次型(二次型的标准形)
可见 f 为对角形。
注:由(1)可见,每一项中变量的方次之和均为2。
如:
f
x12
x1x2
3x2 3
线性代数--第六节和第七节配方法和正定二次型
第五章小结
本章通过向量的内积,从而给n维向量建立了度 量的概念,结合方阵的特征值理论,给出了判定矩 阵是否可以对角化的判定方法;通过对实对称矩阵 所具有的特点,说明实对称矩阵不仅可以相似对角 化,而且可以正交对角化;从而为二次型化标准型 提供了一种重要方法:正交变换法。由二次型与实 对称矩阵的一一对应关系,将二次型的讨论转化为 矩阵的讨论,并讨论了正定二次型。
称为负惯性指数
T 定义 设有实二次型 f x Ax , 如果对于任何
x ≠ 0 , 都有 f(x) > 0,(显然 f(0) = 0 ),则称 f 为正定 二次型,并称对称阵 A 是正定的。记作 A > 0 ;如果
对任何 x ≠ 0 , 都有 f(x) < 0 , 则称 f 为负定二次型, 并称对称阵 A 是负定的 ,记作 A < 0 。 T 定理 实二次型 f x Ax 为正定的充分 必要条件是:它的标准形的 n 个系数全为正。 证 设可逆变换 x Cy使
2 2
2 3
令
x1 2 x2 2 x3 y1 , x 2 x 3 y2 , 即 x3 y3 .
2 1 2 2 2 3
x1 y1 2 y2 , x2 y2 y3 , x y . 3 3
得f y 2 y y .
2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 3
( x1 2 x2 2 x3 ) 2( x 2 x2 x3 x ) x 2 ( x1 2 x2 2 x3 )2 2( x2 x3 )2 x3
2 2 2 2 3
2 3 2 3
( x1 2 x2 2 x3 ) 2( x2 x3 ) x
【VIP专享】线性代数 5-5二次型的正定性9
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3. 定理:An×n实对称,则
(X TAX正定)
A 正定
A的正惯性指数p=n,即 A ; E.
存在可逆阵P,使A(=PTEP)= PTP
A的特征值1, 2 ,L全, 为n 正数.
A的n个顺序主子式均为正值.
推论: A=(aij)n×n正定
(1) aii >0
a11 K a1k (2) Pk det A(1, 2,L , k) M O M
ak1 L akk
称为A的第k 阶顺序主子式.
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(3) k 级行列式
a a L i1i1
i1i2
Qk
ai2i1 L
ai2i2 L
L L
a a L iki1 iki2
ai1ik ai2ik L
2. n元实二次型 f ( x1, x2 ,K , xn ) 正定 秩 f =n= p( f 的正惯性指数).
证:设 f ( x1, x2 ,K , xn )经非退化线性替换 X CY 变成标准形:f ( x1, x2 ,K , xn ) d1 y12 d2 y22 L dn yn2
由于 f正定 di 0,i 1, 2,L , n 即,f 的正惯性指数p=n=秩 f .
f ( x1 , x2 , x3 , x4 ) x12 2 x22 3 x32 为半正定二次型
而 f ( x1 , x2 , x3 ) x12 x22 x32 为不定二次型.
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注:正定二次型 f ( x1, x2 ,K , xn )的标准形为:
d1 y12 d2 y22 L dn yn2 , di 0, i 1, 2,L ,n
第27讲.二次型的规范形与实二次型的正定性
(7) (8)
我们要证明 p = q. 用反证法, 不妨设 p < q. 分析: 如果能 选择 X 0, 使得 z1 =…= zp= 0, uq+1 = …= un = 0, 就可以 推出矛盾. 注意到 X = PZ = TU Z = P-1X, U = T-1X. 只 要令 z1 =…= zp= 0, uq+1 = …= un= 0, 就可以得到关于 X 的 4
2
对于一个实系数的二次型 Q() 若它的秩为 r,
那么经
过适当的可逆线性替换, 化成类似(1)那样的标准形, 区 别在于系数 di 是实数. 由于负实数的平方根不再是实数, 为了表达方便, 不妨设标准形如下:
2 2 2 2 d1 y1 d 2 y2 d p y2 d y d y p p 1 p 1 r r
8
例4 n 元实二次型 2 2 2 Q ( x1 , , xn ) x1 a1 x2 x2 a2 x3 xn an x1 当 a1, a2 an 满足什么条件时是正定的. y1 x1 a1 x2 y x a x 2 2 2 3 解 令 则 Q ( x1 , , xn ) y12 y2 2 yn 2 y1 x1 a1 x2 yn xn an x1 y x a x 2 2 2 3 n +1 是可逆的线 若 (-1) a1a2an +1 0, 则 性替换, 故 Q(X) 是正定的. yn xn an x1 x1 a1 x2 0 x a x 0 2 2 3 n +1 若 (-1) a1a2an +1 = 0, 则 有非零解, 故 xn an x1 0 9 Q(X) 此时是半正定的, 但不是正定的.
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。
lec25-二次型的标准形和规范形
第六章 二次型与二次曲面
§6.1 二次型
解: 先配x1. 令x1 = y1 + y2, x2 = y1 – y2, x3 = y3. 先配x =2y +8y 则f =2y12 – 2y22 – 4y1y3+8y2y3. 配方得f 2( +8y 配方得f = 2(y1 – y3)2 – 2y32 – 2y22 +8y2y3 = 2(y1 – y3)2 – 2(y2 – 2y3)2 +6y32. 2( 2(y +6y 令z1 = y1 – y3, z2 = y2 –2y3, z3 = y3, 2z +6z 则f = 2z12 – 2z22 +6z32. 1 0 −1 1 1 0 可逆线性变换 x = 1 −1 0 y=P1y, z = 0 1 −2 y=P2y. 0 0 1 0 0 1 1 1 3
实二次型可逆线性变换 标准形 用正交变换法化实二次型为标准形,无 正交变换法化实二次型为标准形, 论在理论上还是在实际应用中都是很 重要的一种方法. 重要的一种方法. 如果不要求给出变换 只想得到标准形, 不要求给出变换, 如果不要求给出变换,只想得到标准形, 用这种方法特别方便. 用这种方法特别方便. 如果要得到变换公式利用这种方法计算 起来就比较繁,而且只适应于实二次型. 起来就比较繁,而且只适应于实二次型. 下面介绍更加简便且对所有二次型 更加简便且对所有二次型都适 下面介绍更加简便且对所有二次型都适 用的配方法 配方法. 用的配方法.
§6.1 二次型
实二次型 f(x) =
[全]线性代数之正定二次型和正定矩阵的判定方法总结[下载全]
线性代数之正定二次型和正定矩阵的判定方法总结
正定二次型和正定矩阵的知识点:
正定二次型的定义:
正定二次型的定义
正定二次型的判定方法:
正定二次型的判定方法
题型一:正定型的判别
例1:
解法一:写出二次型对应矩阵A,并用A的全部顺序主子式大于0判别。
利用顺序主子式大于0进行判别
解法二:二次型为正定二次型当且仅当A的全部特征值大于零。
利用矩阵的特征值大于零进行判别
题型二:已知二次型为正定二次型,求参数的取值范围。
解题思路:二次型为正定二次型当且仅当矩阵A对应的顺序主子式全大于零。
解:
题型三:正定二次型的证明
例3:已知n阶矩阵A是正定矩阵,证明A的伴随矩阵也是正定矩阵。
总结:n阶矩阵A正定时,与A有关的如下矩阵也是正定矩阵:。
[经济学]线性代数 zx5
将1 9代入I Ax 0, 得基础解系
1 (1 2,1,1)T .
将2 3 18代入I Ax 0, 得基础解系
2 ( 2,1,0)T , 3 ( 2,0,1)T .
3.将特征向量正交化 2 , 3 取 1 1, 2 2 , 3 3 2, 2 , 2 得正交向量组
10
2.
非退化线性变换(可逆线性变换)
x1 c11 y1 c12 y2 c1 n yn x c y c y c y 2 21 1 22 2 2n n xn cn1 y1 cn 2 y2 cnn yn
c11 系数 c21 矩阵 C c n1
a11 a 21 , xn ) a n1 a12 a22 an 2
a1n xn a2 n xn ann xn
a1n x1 a2 n x2 ann xn
( x1 , x2 ,
复二次型: a ij 为复数。
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
定理2 任给二次型 f a ij x i x j a ij a ji , 总有
n i , j 1
正交变换x Py , 使 f 化为标准形
f y 2 y n y ,
2 1 1 2 2 2 n
其中1 , 2 ,, n是 f 的矩阵A aij 的特征值 .
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正定矩阵的性质 1. 可逆线性替换不改变二次型的正定性. 2. 实对称阵 A 正定 ⇔ A 的特征值都大于0. 3. n 元实二次型正定 ⇔ 正惯性指数 p = n. 4. 实对称阵 A 正定 ⇔ A 与 I 相合. 5. 实对称阵 A 正定 ⇔ A = CTC, 其中 C 可逆. 6. 正定矩阵的行列式大于零. 反之不一定成立.
P T AP = diag ( I p , − I r − p , 0).
5
二、实二次型的正定性 正定二次型的定义 定义1 设 Q(α) = XTAX 是实二次型, 若对任何非零向量 α 都有 Q(α) > 0, 则称这个实二次型 Q(α) 为正定二次型. 正定二次型的矩阵称为正定矩阵.
2 2 2 例如 Q( x1 , x 2 ,L , x n ) = x1 + x 2 + L + x n 是正定二次型. 2 Q( x1 ,L , x n ) = x1 + L + x r2 , r < n, 不是正定二次型.
例5 设 A∈Mm,n(R), 且 A 的秩为 n, 证明 ATA 正定. 证明 由 (ATA)T = ATA 知 ATA 是 n 阶实对称阵, 以 ATA 为矩阵构造二次型 XTATAX, 因为 XTATAX = (AX)TAX ≥ 0, 且 (AX)TAX = 0 ⇔ AX = 0. 由 r(A) = n 知齐次线性方程组 AX = 0 只有零解. 从而有 AX = 0 ⇔ X = 0, 即 (AX)TAX = 0 ⇔ X = 0. 故 XTATAX 为正定二次型, ATA为正定矩阵.
(2)
(3)
形如(3)式的二次型称为复系数二次型的规范形. 显然 复系数二次型的规范形是唯一的, 其中 r 由二次型的 秩唯一确定, 因此有定理1. 定理1 任意一个复系数的二次型, 总可经过一个适当的 可逆线性替换, 化成规范形, 规范形是唯一的. 复二次型的规范形中非零项的个数 r 是一个不变量, 称为二次型的秩. ⎡ I r 0⎤ 推论 任意一个复对称矩阵相合于 ⎢ ⎥ , 其中 r 是对 ⎣ 0 0⎦ 称阵的秩.
8
例4 n 元实二次型 2 2 2 Q ( x1 ,L , xn ) = ( x1 + a1 x2 ) + ( x2 + a2 x3 ) + L + ( xn + an x1 ) 当 a1, a2,…, an 满足什么条件时是正定的. ⎧ y1 = x1 + a1 x2 ⎪y = x +a x ⎪ 2 2 2 3 2 2 2 解 令⎨ 则 Q ( x1 ,L , xn ) = y1 + y2 + L + yn M ⎪ ⎧ y1 = x1 + a1 x2 ⎪ yn = xn + an x1 ⎩ ⎪y = x +a x ⎪ 2 2 2 3 n+1a a …a +1 ≠ 0, 则 是可逆的线 若 (-1) ⎨ 1 2 n M ⎪ 性替换, 故 Q(X) 是正定的. ⎪ y = x + a x n n 1 ⎩ n
a12 L a1i a 22 L a 2 i , i = 1,2, L , n. M M M a i 2 L a ii
称为矩阵 A 的第 i 阶顺序主子式. ⎡ 2 − 1 0⎤ ⎢ ⎥ 例如三阶矩阵 A = ⎢ − 1 2 1⎥ 的各阶顺序主子式为 ⎢0 1 1⎥ ⎣ ⎦ 2 −1 P1 = 2, P2 = = 3, P3 = A = 1. −1 2
(4)
其中 di∈R, 且 di > 0, i = 1, 2,…, n. 于是, 作类似(2)式 的可逆线性替换, 令
1 ⎧ yi = zi , i = 1, 2,L , r , ⎪ di ⎨ ⎪y = z , i = r + 1,L , n, i ⎩ i (5)
得到
2 2 z1 + z2 + L + z 2 − z 2 + 1 − L − zr2 p p
第二十七讲 二次型的规范形与实二次型的正定性 一、二次型惯性定理与规范形 二次型的标准形不唯一. 同一个二次型的不同的标准形之间有什么关系? 二次型的标准形中有哪些是反映二次型的本质的不变量? 一个二次型经过可逆线性替换化做另一个二次型时, 这 两个二次型的矩阵的秩是相同的. 这就是说任何一个二次型的矩阵的秩在二次型化成标准 形的过程中是一个不变量. 我们称二次型的矩阵的秩为 二次型的秩. 于是二次型的秩是个不变量. 对于一个复系数的二次型Q(α), 若它的秩为 r, 那么经过 适当的可逆线性替换, 化成标准形:
2 d1 y12 + d 2 y2 + L + d r yr2
(1)
1
其中
d i ∈ C , d i ≠ 0, i = 1, 2,L , r .
由于 di 是非零复数, 再作如下可逆线性替换把系数 di 化作1. 令 ⎧ y = 1 z , i = 1, 2,L , r ,
i ⎪ i di ⎨ ⎪y =z, i = r + 1,L , n, i ⎩ i 2 2 z1 + z2 + L + zr2 于是式(1)化作
这正好得到由度量矩阵A所构成的正定二次型. 也说明 度量矩阵一定是正定矩阵. 可证明任何正定矩阵都可以10 成为度量矩阵.
如何判定实二次型的正定性? 正定性的判定方法 A 的行列式大于零只是 A 正定的必要条件, 那么满足 什么条件 A 才正定呢?
a11 a 21 定义2 设 A∈Mn, 子式 Pi = M ai1
11
定理3 实二次型 Q(α) = XTAX 正定的充分必要条件是 A 的各阶顺序主子式 Pi > 0, i = 1, 2,…, n. 证明 必要性 实 n 元实二次型正定, 如果令 Xi = (x1,…, xi, 0,…, 0)T, 则 XiTAXi 相当于一个 i 元正定二 次型, 其矩阵的行列式正好是 Pi, 由正定二次型性质知道 Pi > 0, i = 1, 2,…, n. 充分性 A 的一阶顺序主子式即为 A 的第一行第一列元素 a11 不为零(大于零), 对 A 施行一系列消法行变换和相应的 列变换, 把 A 的第一行和第一列元素除 a11 之外全化为零, 由行列式的性质可知 A 的右下角的 n–1 阶方阵化为一个 各阶顺序主子式大于0的矩阵, 余此类推可知 A 相合于一 个对角矩阵, 这个对角矩阵的对角线元素均大于零(它们是 否是 A 的特征值? ), 由正定矩阵的性质可知 A 是一个正 12 定矩阵, Q(α) 是一个正定二次型.
(6)
形如(6)式的二次型称为实二次型的规范形. 于是有如下惯性定理.
3
定理2 任意一个实系数的二次型, 总可以经过一个适当 的可逆线性替换, 化成规范形, 规范形是唯一的. 即: 规 范形(6)中的参数 r, p 是唯一确定的. 规范形中的 p 称为正惯性指数, r-p 为负惯性指数; p-(r-p) = 2p-r 符号差. 证明 实二次型 Q(α) = XTAX 规范形的存在性可由标准型 存在性得到. 下证唯一性. 设 Q(α) = XTAX 经过可逆线性 替换 X = PZ 和 X = TU 分别把 Q(α) 化为如下规范形:
一个齐次方程组, 证明其有非零解就行了. 令 B 是由 P-1 的前 p 行和 T-1 的后 n-q 行组成的矩阵, 则 z1 =…= zp= 0, uq+1 = …= un= 0 即 BX = 0. 如果 p < q, 则 BX = 0 含有 p+n-q 个方程, 而 p+n-q < n. 所以 BX = 0 有非零解 X0. 由(7)(8)可知 X0TAX0 既 ≤ 0 又 > 0, 矛盾! ⎡I p ⎤ ⎥, 推论 任意实对称矩阵相合于对角阵 ⎢ − Ir− p ⎢ ⎥ ⎢ 0⎥ ⎣ ⎦ 或者说 ∀A∈Mn(R), 若 AT = A, 则存在一个可逆矩阵 P∈Mn(R) 使得
2
对于一个实系数的二次型 Q(α) 若它的秩为 r, 那么经 过适当的可逆线性替换, 化成类似(1)那样的标准形, 区 别在于系数 di 是实数. 由于负实数的平方根不再是实数, 为了表达方便, 不妨设标准形如下:
2 d1 y12 + d 2 y2 + L + d p y 2 − d p + 1 y 2 + 1 − L − d r yr2 p p
7
例3 设 A 是 n 阶正定矩阵, B 是 n 阶实对称矩阵, 则存 在可逆矩阵 P 使得 PTAP = I, PTBP 为对角阵. 证明 由正定矩阵的性质可知存在可逆矩阵 C, 使得 CTAC = I, D = CTBC 仍为实对称矩阵, 由书上P.222定理 6.14可知存在正交阵 Q 使得 QTDQ = diag{λ1, λ2,…, λn}, 这里 λ1, λ2,…, λn 是 D 的所有特征值. 记 P = CQ, 则 P 是可逆矩阵 P, 且 PTAP = I, PTBP = diag{λ1, λ2,…, λn},
6
例1 实对称矩阵满足 A2-3A+2I = 0, 证明 A 是正定矩阵. 证明 设 λ 是 A 的任意一个特征值, X 是 λ 所属的特征向 量, 则 AX = λX, 所以 A2X = A(λX) = λAX = λ2X, 利用已知条件 A2-3A+2I = 0, 可知 (λ2-3λ+2)X = 0, 因为 X 为特征向量,所以 X ≠ 0, 故 λ2-3λ+2 = 0, 所以 λ = 2, 或 λ = 1. 由正定矩阵的性质可知 A 是正定矩阵. 例2 设 A 是正定矩阵, 则存在正定阵 B 满足 B2 = A. 证明 由书上第222页定理6.14可知存在正交阵 Q 使得 A = QTDQ, 其中 D 是对角线元素为 A 的所有特征值的对 角矩阵, 由正定矩阵的性质2可知 D 的对角线上的所有 数为正数, 所以存在对角线上数均为正数的对角矩阵 F 使得 F2 = D, 所以 A = QTDQ = QTFQQTFQ = B2, 这里 B = QTFQ 为正定矩阵.