第三节 正定二次型和正定矩阵
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正定二次型正定二次型是线性代数中一种重要的二次型形式,它在数学和工程领域都有广泛的应用。
本文将介绍正定二次型的定义、性质以及一些应用。
1. 定义对于一个n维向量x=(x1,x2,...,x n)T,其中x i表示向量x的第i个分量。
正定二次型是指具有如下形式的二次型:Q(x)=x T Ax其中A是一个$n \\times n$的对称矩阵,x T表示向量x的转置。
如果对于任意的非零向量x,都有Q(x)>0,则称二次型Q(x)为正定二次型。
2. 性质正定二次型具有一些重要的性质,下面将介绍其中几个性质。
2.1 对称性正定二次型的矩阵A是一个对称矩阵,即A=A T。
这是因为对于任意的向量x,都有x T Ax=x T(A T x)=(x T Ax)T=x T A T x。
因此,正定二次型的矩阵A是对称的。
2.2 正定性与正定矩阵的关系正定二次型与正定矩阵之间有着紧密的联系。
一个$n \\times n$的对称矩阵A 是正定矩阵,当且仅当对于任意的非零向量x,都有x T Ax>0。
而正定二次型Q(x)是由矩阵A定义的,因此正定矩阵与正定二次型是等价的概念。
2.3 正定矩阵的特征值对于一个正定矩阵A,它的特征值都大于零。
这是因为如果A的一个特征值为$\\lambda$,对应的特征向量为x,那么有$Ax = \\lambda x$。
进而,我们可以得到$x^T A x = x^T (\\lambda x) = \\lambda (x^T x) > 0$。
由于x是非零向量,x T x> 0,因此必有$\\lambda > 0$。
2.4 正定矩阵的行列式对于一个正定矩阵A,它的行列式大于零。
这是因为正定矩阵的特征值都大于零,而行列式是特征值的乘积,因此正定矩阵的行列式也大于零。
3. 应用正定二次型在数学和工程领域有着广泛的应用。
下面将介绍两个典型的应用。
3.1 正定二次型在优化问题中的应用正定二次型经常出现在优化问题的目标函数中。
正定二次型(李治飞)●教学目标与要求通过本节的学习,使学生正确掌握正定二次型与正定矩阵的概念,了解惯性定理,学会如何判断一个二次型为正定的二次型,一个实对称矩阵为正定矩阵.●教学重点与难点教学重点:正定二次型与正定矩阵的定义. 教学难点:如何判断正定二次型及正定矩阵。
●教学方法与建议通过简单的例子使学生能直观地看到: 二次型的标准型不是唯一的,从而引入惯性定理.对标准形各种情况的讨论使学生易于理解正(负)定二次型、 正(负)定矩阵及半正(负)定二次型、半正(负)定矩阵等基本概念,进而给出正定二次型、正定矩阵等概念的定义以及正定二次型、正定矩阵的判别法。
●教学过程设计1. 问题的提出: 二次型的标准型是否唯一呢?(1)举例:将二次型: 22312x x x f += 化为标准型解一: 通过正交变换:⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321x x x =⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-2102101021021⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321y y y可得标准型 232221y y y f ++-= (见前节例)解二: 通过可逆变换::⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321x x x =⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-101010101⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321y y y可得标准型23222122y y y f -+=( 由此知:通过不同可逆变换而得到的二次型的标准型可能是不同的,那么不同的标准型之间有怎样的相同性呢?)(2)惯性定理定理:设实二次型 ƒ = xTAx 的秩为r , 有两个实可逆变换: x=cy 及x=py使 ƒ = k 1y 21 + k 2y 22 + … +k r y 2r (k i ≠0, i=1, …,r)及 ƒ = 1λy 21 + 2λy 22+ … +r λy 2r (i λ ≠0, i=1, …,r)则: k 1, k 2,…, k r 与 1λ, 2λ, … ,r λ中所含正数的个数相等。
( 注:证明略。
仅由前面的实例加以说明。
)(3)二次型 ƒ = x TAx 其标准型可分以下几种情形。