线性代数二次型及其标准形
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二次型的规范形与标准形在线性代数中,二次型是由一组变量的二次多项式构成的一类函数。
它在数学和应用领域都有广泛的应用。
对于任意二次型,可以通过适当的线性变换将其化为规范形或标准形。
本文将介绍二次型的规范形和标准形,并探讨它们的性质和应用。
1. 二次型的定义和性质二次型是由变量x1,x2,...,xn 的二次多项式构成的函数。
通常表示为Q(x) = x^T A x,其中x = (x1, x2, ..., xn)^T 是变量向量,A 是实对称矩阵。
二次型具有以下性质:- 对称性:Q(x) = Q(x^T)- 齐次性:Q(kx) = k^2 Q(x),对任意实数k- 加性:Q(x + y) = Q(x) + Q(y),对任意向量x,y2. 二次型的规范形对于任意二次型Q(x),可以通过合适的变量变换将其化为规范形。
规范形是一种特殊的形式,使得无法再通过线性变换进一步简化。
规范形的形式如下:Q(x) = λ1 y1^2 + λ2 y2^2 + ... + λn yn^2其中,λ1,λ2,...,λn 是实数,y1,y2,...,yn 是规范变量。
通过矩阵的特征值分解,可以得到二次型的规范形。
具体步骤如下:- 求出二次型Q(x)对应的对称矩阵A的特征值λ1,λ2,...,λn- 对应每个特征值λi,求出对应的特征向量yi- 将特征向量yi按列排列得到矩阵P = (y1, y2, ..., yn)- 规范形为Q(x) = P^T Δ P,其中,Δ = diag(λ1, λ2, ..., λn) 是特征值对角矩阵3. 二次型的标准形二次型的标准形是规范形的一种特殊情况,对应于所有特征值都是1或-1的情况。
标准形的形式如下:Q(x) = y1^2 + y2^2 + ... + yn^2对于特征值λi = 1,取对应的特征向量yi作为标准变量;对于特征值λi = -1,取对应的特征向量yi的相反数作为标准变量。
相比规范形,标准形更加简洁,且易于分析和计算。
线性代数知识点总结(第6章)(一)二次型及其标准形1、二次型:(1)一般形式(2)矩阵形式(常用)2、标准形:如果二次型只含平方项,即f(x1,x2,…,x n)=d1x12+d2x22+…+d n x n2这样的二次型称为标准形(对角线)3、二次型化为标准形的方法:(1)配方法:通过可逆线性变换x=Cy(C可逆),将二次型化为标准形。
其中,可逆线性变换及标准形通过先配方再换元得到。
★(2)正交变换法:通过正交变换x=Qy,将二次型化为标准形λ1y12+λ2y22+…+λn y n2其中,λ1,λ2,…,λn是A的n个特征值,Q为A的正交矩阵注:正交矩阵Q不唯一,γi与λi对应即可。
(二)惯性定理及规范形4、定义:正惯性指数:标准形中正平方项的个数称为正惯性指数,记为p;负惯性指数:标准形中负平方项的个数称为负惯性指数,记为q;规范形:f=z12+…z p2-z p+12-…-z p+q2称为二次型的规范形。
5、惯性定理:二次型无论选取怎样的可逆线性变换为标准形,其正负惯性指数不变。
注:(1)由于正负惯性指数不变,所以规范形唯一。
(2)p=正特征值的个数,q=负特征值的个数,p+q=非零特征值的个数=r(A)(三)合同矩阵6、定义:A、B均为n阶实对称矩阵,若存在可逆矩阵C,使得B=C T AC,称A与B合同△7、总结:n阶实对称矩阵A、B的关系(1)A、B相似(B=P-1AP)←→相同的特征值(2)A、B合同(B=C T AC)←→相同的正负惯性指数←→相同的正负特征值的个数(3)A、B等价(B=PAQ)←→r(A)=r(B)注:实对称矩阵相似必合同,合同必等价(四)正定二次型与正定矩阵8、正定的定义二次型x T Ax,如果任意x≠0,恒有x T Ax>0,则称二次型正定,并称实对称矩阵A是正定矩阵。
9、n元二次型x T Ax正定充要条件:(1)A的正惯性指数为n(2)A与E合同,即存在可逆矩阵C,使得A=C T C或C T AC=E(3)A的特征值均大于0(4)A的顺序主子式均大于0(k阶顺序主子式为前k行前k列的行列式)10、n元二次型x T Ax正定必要条件:(1)a ii>0(2)|A|>011、总结:二次型x T Ax正定判定(大题)(1)A为数字:顺序主子式均大于0(2)A为抽象:①证A为实对称矩阵:A T=A;②再由定义或特征值判定12、重要结论:(1)若A是正定矩阵,则kA(k>0),A k,A T,A-1,A*正定(2)若A、B均为正定矩阵,则A+B正定。