线性代数学习笔记之二次型

速通二次型、二次型标准型、二次型规范型 把系数换为1或-1(符号依赖于原先是否为正负,即原先为正那么最后系数为1,原先为负,那么最后系数为-1)。OK,再从二次型的标准型的多项式入手,如下,可以看出,标准型就是把未知数都变成平方的样子。(2)特征根法,|λE - A| = 0得二次型标准型。显然,在系数都为实数的情况下,二次型矩阵即为一个。篇幅限制,关于二次型矩阵合同与秩的性质待描述。(1)知二次型,设二次型对称矩阵A,求A。如下,假设λ1为负数,其他λ都为正数。其实就是在二次型的标准型基础上,做。所求的特征根就是对角元素值。 阅读详情
AI摘要

本文围绕二次型展开,介绍了其基本概念,包括定义、矩阵形式、秩、标准形、惯性指数和规范形等。阐述了二次型的线性变换,以及矩阵合同的定义和性质。还讲解了化二次型为标准形和规范形的配方法、初等变换法和正交变换法,最后探讨了二次型的有定性及判别方法。

1.  二次型的基本概念


(1)二次型的定义:含有n个变量x_{1},x_{2},...x_{n}的二次齐次函数,即:

                                  f(x_{1},x_{2},...x_{n}) = a_{11}x_{1}^{2}+...+a_{nn}x_{n}^{2}+2a_{12}x_{1}x_{2}+...+2a_{n-1,n}x_{n-1}x_{n},

                                  称为二次型,简记 f(x_{1},x_{2},...x_{n})或 f。

备注:

①:若f(x_{1},x_{2},...x_{n})为二次型,当包含n个变量时,则称f(x_{1},x_{2},...x_{n})为n元二次型。

②:二次型可以只有平方项,也可以只有交叉项,也可以既有平方项又有交叉项。

③:此篇幅所说的对称矩阵皆为实对称矩阵。

(2) 二次型的矩阵形式:

    对二次型原型进行处理,可得:

    f(x_{1},x_{2},...,x_{n})=(x_{1},x_{2},...,x_{n})\begin{pmatrix} a_{11} &a_{12} &... &a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} &... &a_{2n} \\ ...& ...& ... &... \\ a_{n1} &a_{n2} &... & a_{nn} \end{pmatrix}\begin{pmatrix} x_{1}\\ x_{2}\\ ...\\ x_{n} \end{pmatrix}.

    简记:f(x_{1},x_{2},...x_{n})=x^{T}Ax. \Leftarrow 二次型的矩阵形式,其中:x是列向量,矩阵A是对称矩阵(A^{T} = A)。

    简要:任给一个二次型,就唯一确定一个对称矩阵;任给一个对称矩阵,就唯一确定一个二次型。

               \Rightarrow 二次型与对称矩阵之间存在一一对应关系。

               \Rightarrow 对称矩阵A就叫做二次型f的矩阵,二次型f就叫做对称矩阵A的二次型。

备注:

例1:已知二次型f(x_{1},x_{2},...x_{n}),求解对称矩阵A。

  ①:平方项的系数作为对称矩阵A的主对角线元素。kx_{i}^{2} \rightarrow k= a_{ii}。

  ②:交叉项的系数除以2,放在变量角标的对应位置上。kx_{i}x_{j} \rightarrow \frac{k}{2}=a_{ij}。 

  ③:利用对称矩阵的对称性,进行填充其余位置。 

例2:已知对称矩阵A,求解二次型f(x_{1},x_{2},...x_{n})。

  ①:对称矩阵A的主对角线元素作为平方项的系数。a_{ii} \rightarrow a_{ii}x_{i}^{2}。

  ②:主对角线右上角的各元素乘以2,作为交叉项的系数。a_{ij} \rightarrow 2a_{ij}x_{i}x_{j}。

  ③:只取主对角线右上角或左下角的元素,不能上下都取。

列3:已知给定的函数f(x_{1},x_{2},...x_{n})=x^{T}Ax,求解函数展开式形式。

  ①:若矩阵A不是对称矩阵,则采用对称化的方法先将矩阵A变为对称矩阵,然后再展开。

  ②:对称化方法:以主对角线为轴,轴线两侧相对应的元素,先做和,再除以2,得到对称矩阵。

例4:如何证明一个矩阵是二次型矩阵。

  ①:首先证明矩阵A是否可以写成二次型的矩阵形式x^{T}Ax。

  ②:然后证明矩阵A是否是对称矩阵,即:A^{T}=A。

(3)二次型的秩:

         二次型的秩就是对称矩阵A的秩,即r(f) = r(A)。

(4)二次型的标准形的定义:若二次型中只含平方项(系数为任意实数),不含交叉项,

                                                 即:f(y_{1},y_{2},...y_{n}) = d_{1}y_{1}^{2}+d_{2}y_{2}^{2}+...+d_{n}y_{n}^{2},

                                                 把它称为二次型的一个标准形。

备注:

①:二次型的标准形的对称矩阵是对角矩阵,对角矩阵主对角线元素为各个平方项的系数。

②:二次型的标准形不唯一。

(5)二次型的惯性指数和符号差:

    1)正惯性指数:在标准形中,正系数平方项的个数p,称为正惯性指数。

    2)负惯性指数:在标准形中,负系数平方项的个数q,称为负惯性指数。

    3)符号差:在标准形中,正惯性指数与负惯性指数的差p - q,称为符号差。

备注:

①:二次型的标准形中,二次型的秩就是非零系数平方项的个数,也是正惯性指数与负惯性指数的和p + q。

②:二次型的标准形中,二次型的矩阵A的正特征值个数与正惯性指数相等,负特征值个数与负惯性指数相等。

(6)二次型的规范形的定义:若二次型的标准形的平方项系数只能是1,-1,0这三个数,

                                                 即:f(y_{1},y_{2},...y_{n}) = y_{1}^{2}+...+y_{p}^{2}- y_{p+1}^{2}-...-y_{p+q}^{2} +0y_{p+q+1}^{2}+...+0y_{n}^{2}

                                                 则称为二

线性代数(六)——二次型 文章目录前言一、二次型是什么?二次型的表示合同矩阵与合同二次型 前言 一直对二次型和线性代数的关系不解,导致一系列的知识点因为没有理解而常常忘记。 在这里对二次型进行梳理,希望可以加深对二次型的印象。 一、二次型是什么? 二次型的目的,是利用矩阵来研究二次方程。 所以它和线性代数本质的关系不大,可以看作是线性代数的一种应用。 二次型:n个变量的一个二次齐次多项式称为n个变量的二次型。 所以我们很自然的想到既然利用矩阵来研究二次方程,那么二次型肯定要用矩阵表示吧。 矩阵表示: 注意:因为x1x2= 阅读详情

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