【VIP专享】第十九次课 正定二次型9
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正定二次型一、定义正定二次型是线性代数中一个重要的概念。
在矩阵理论中,正定二次型是正定矩阵基于向量内积的一种自然推广。
正定二次型在数学分析、优化问题以及统计学中有着广泛的应用。
设A是一个n阶方阵,A是一个n维列向量,则称二次型A(A)=AAAA为矩阵A的对应二次型。
如果对于任意的非零向量A,都有A(A)>0,则称二次型A(A)为正定二次型。
二、性质正定二次型具有以下性质:1. 正定二次型的矩阵A一定是对称矩阵。
这是因为对称矩阵的转置等于自身,所以对任意的A,都有AAAA=AA(AAA)=AAAA。
2. 正定二次型的特征值全为正数。
设A是正定二次型的矩阵,对于A 的任意一个特征向量A,我们有AA=AA。
由于正定二次型对于任意非零向量A的取值都大于零,所以对于特征向量A,有AAAA>0,这等价于AA(AA)>0,即A>0。
因此,正定二次型的特征值全为正数。
3. 正定二次型的标准型为A₁²+A₂²+⋯+AA²。
正定二次型可以通过配方法化简为标准型。
化简的过程就是通过正交变换将原二次型变为标准型。
正交变换保持向量的长度不变,所以正定二次型的标准型为A₁²+A₂²+⋯+AA²。
4. 正定二次型的零空间只包含零向量。
设二次型A(A)=AAAA是正定二次型,如果A(A)=0,那么由于A≠0,所以AAAA=0,根据正定二次型的定义,A=0。
三、应用正定二次型在数学的许多领域有着广泛的应用。
1. 凸优化凸优化是数学中的一个重要分支,而正定二次型在凸优化问题中扮演着重要的角色。
对于一个凸优化问题,如果目标函数是一个正定二次型,那么这个优化问题就是一个凸优化问题。
通过对正定二次型进行分析,我们可以得到其极小点,并进一步解决凸优化问题。
2. 统计学在统计学中,正定二次型常常出现在协方差矩阵、精确度矩阵等概念中。
协方差矩阵描述了多个变量之间的关系,而正定二次型可以通过协方差矩阵定义一个正态分布的概率密度函数。
§4 正定二次型一、正定二次型定义 设有实二次型f (n x x x ,,,21 ),如果对于任意一组不全为零的实数n c c c ,,,21 都有f (n c c c ,,,21 )>0.则称 f 为正定二次型。
如,二次型f (n x x x ,,,21 )=22221n x x x +++ 是正定的,因为只有在c 1=c 2=…=c n =0时,22221nc c c +++ 才为零. 正定性的判定 1.实二次型f (n x x x ,,,21 )= d 1x 12+d 2x 22+…+d n x n 2 是正定的当且仅当d i >0 ,i=1,2,…,n . .2.非退化线性替换不改变二次型的正定性 证明:设实二次型 f (n x x x ,,,21 )=∑∑==nj j i ijni x x a11 ,a ij =a ji , (1)是正定的,经过非退化实线性替换X =CY (2)变成二次型g (n y y y ,,,21 )=∑∑==nj j i ijni y y b11 , b ij =b ji (3)则n y y y ,,,21 的二次型g (n y y y ,,,21 )也是正定的,事实上,令y 1=k 1,y 2=k 2,…,y n =k n代入⑵的右端,就得n x x x ,,,21 对应的一组值.譬如说,是n c c c ,,,21 这就是说⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n c c c 21=C ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n k k k 21因为C 可逆,就有⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n k k k 21=C -1⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡n c c c 21所以当n k k k ,,,21 是一组不全为零的实数时,n c c c ,,,21 也是一组不全为零的实数.显然g (n k k k ,,,21 )= f (n c c c ,,,21 )>0因为二次型⑶也可以经非退化实线性替换X C Y 1-=变到二次型⑴,所以按同样理由,当⑶正定时⑴也正定.这就是说,非退化实线性替换保持正定性不变。