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正定矩阵660题目汇总摘要：一、正定矩阵的概念及性质1.正定矩阵的定义2.正定矩阵的性质二、正定矩阵的判定方法1.实对称矩阵的性质2.二次型对应的矩阵为正定矩阵的条件3.谱聚类算法中的正定矩阵应用三、正定矩阵在实际问题中的应用1.机器学习中的正定矩阵2.信号处理中的正定矩阵3.图像处理中的正定矩阵四、正定矩阵的求解方法1.求解正定矩阵的特征值和特征向量2.求解正定矩阵的平方根五、正定矩阵的扩展概念1.半正定矩阵2.负定矩阵3.行列式为正的矩阵六、正定矩阵与其他矩阵之间的关系1.单位矩阵与正定矩阵的关系2.正规矩阵与正定矩阵的关系正文：一、正定矩阵的概念及性质1.正定矩阵的定义：一个n阶实对称矩阵A满足对于任意非零向量x，都有x^T * A * x > 0，那么这个矩阵A被称为正定矩阵。
2.正定矩阵的性质：正定矩阵具有以下几个性质：(1) 对称性：正定矩阵是实对称矩阵，即满足A = A^T。
(2) 行列式大于0：正定矩阵的行列式始终大于0。
(3) 特征值大于0：正定矩阵的各个特征值都大于0。
(4) 二次型大于0：正定矩阵对应的二次型（即Ax^2）始终大于0。
二、正定矩阵的判定方法1.实对称矩阵的性质：一个实对称矩阵A是正定的，当且仅当它的所有特征值都大于0。
2.二次型对应的矩阵为正定矩阵的条件：一个n阶矩阵A对应的二次型为正定矩阵，当且仅当A的n个特征值都大于0。
3.谱聚类算法中的正定矩阵应用：在谱聚类算法中，通过计算相似度矩阵的特征值和特征向量，可以得到正定矩阵，从而实现聚类任务。
三、正定矩阵在实际问题中的应用1.机器学习中的正定矩阵：在机器学习中，正定矩阵常用于核函数的计算，如支持向量机（SVM）中的核矩阵。
2.信号处理中的正定矩阵：在信号处理中，正定矩阵可以用于滤波器的设计，如无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。
3.图像处理中的正定矩阵：在图像处理中，正定矩阵可以用于图像的降噪和增强，如基于正定矩阵的图像滤波方法。
正定矩阵和实对称矩阵正定矩阵是线性代数中一个很重要的概念，与之相关的概念还有实对称矩阵。
本文将详细介绍正定矩阵和实对称矩阵的定义、性质以及它们之间的关系。
1.正定矩阵的定义在矩阵理论中，正定矩阵是一种特殊的方阵，具有一些重要的性质。
对于一个n阶矩阵A，如果对于任意非零向量x，都有x^T*A* x>0，那么矩阵A就被称为正定矩阵。
其中，x^T表示向量x的转置，"*"表示矩阵的乘法。
2.正定矩阵的性质正定矩阵具有以下重要性质：-正定矩阵的特征值都是正数。
这是正定矩阵的一个重要性质，可以通过特征值分解来证明。
-正定矩阵的行列式大于0。
正定矩阵的行列式可以看作是矩阵的所有特征值的乘积，由于特征值都是正数，所以行列式也必然大于0。
-正定矩阵的逆矩阵也是正定矩阵。
逆矩阵的定义与正定矩阵的性质相呼应，两者之间存在密切的关联。
3.实对称矩阵的定义实对称矩阵是指对于一个矩阵A，它的转置矩阵等于它本身，即A^T=A。
实对称矩阵在应用中具有很多重要的特性和性质。
4.实对称矩阵与正定矩阵的关系实对称矩阵和正定矩阵之间存在着紧密的关系。
事实上，一个实对称矩阵是正定矩阵的充分条件是它的所有特征值都是正数。
这可以通过特征值分解和正定矩阵的定义进行证明。
5.应用领域正定矩阵和实对称矩阵在数学和工程领域中都有广泛的应用。
在最优化问题中，正定矩阵是一类重要的关键性质，它们被广泛应用于凸优化、线性规划等领域。
实对称矩阵在物理学、力学、信号处理等领域中也有重要的应用。
本文介绍了正定矩阵和实对称矩阵的定义、性质以及它们之间的关系。
正定矩阵具有特征值全为正数、逆矩阵也是正定矩阵等重要性质；实对称矩阵是指转置矩阵等于本身的矩阵。
实对称矩阵的所有特征值为正则可以称之为正定矩阵。
正定矩阵和实对称矩阵在数学和工程领域中有广泛的应用，对于最优化问题、物理学、力学等领域具有重要意义。
正定矩阵条件正定矩阵是线性代数中一个重要的概念，它在许多领域中都有广泛的应用。
本文将从几个不同的角度来解释正定矩阵的概念和条件。
我们来看正定矩阵的定义。
一个n阶实对称矩阵A称为正定矩阵，如果对于任意非零向量x，都有x^T * A * x > 0，其中x^T表示x 的转置。
这个定义可以用来判断一个矩阵是否为正定矩阵。
为了更好地理解正定矩阵的条件，我们可以从它的几何意义入手。
正定矩阵定义了一个二次型，即x^T * A * x，它表示了一个向量x 经过矩阵A的变换后的平方和。
当这个平方和大于零时，我们可以说矩阵A是正定的。
换句话说，正定矩阵定义了一个椭球体，所有的非零向量都位于这个椭球体内部。
正定矩阵的条件有很多种形式。
其中一种常见的条件是所有的特征值都大于零。
特征值是矩阵A的一个重要性质，它可以看作是矩阵A对应的线性变换在某个方向上的缩放比例。
如果矩阵A的所有特征值都大于零，那么它就是正定矩阵。
另一个条件是矩阵的所有主子式都大于零。
主子式是矩阵A的一个重要概念，它是通过去掉矩阵的某些行和列后得到的子矩阵的行列式。
如果矩阵A的所有主子式都大于零，那么它也是正定矩阵。
除了以上两个条件，正定矩阵还有其他等价的条件。
例如，矩阵A 可以被分解为A = LL^T的形式，其中L是一个下三角矩阵。
这个分解被称为Cholesky分解，它可以将正定矩阵表示为一个下三角矩阵的平方。
通过Cholesky分解，我们可以很容易地判断一个矩阵是否为正定矩阵。
正定矩阵在许多领域中都有广泛的应用。
在优化问题中，正定矩阵是一个非常重要的概念。
许多优化算法都依赖于正定矩阵的性质，例如共轭梯度法和牛顿法。
在机器学习中，正定矩阵用于定义二次型的正则化项，以及计算协方差矩阵和相关矩阵。
总结起来，正定矩阵是一个重要的概念，它定义了一个二次型，描述了一个向量经过矩阵变换后的平方和。
正定矩阵的条件有很多种形式，包括所有的特征值都大于零，所有的主子式都大于零等等。
二次型函数正定矩阵二次型函数是数学中的一个重要概念，它在很多领域都有广泛的应用，特别是在线性代数和数学分析中。
而正定矩阵则是与二次型函数密切相关的矩阵特性之一。
本文将介绍二次型函数正定矩阵的定义、性质及其在实际问题中的应用。
一、定义在了解二次型函数正定矩阵之前，我们需要先了解二次型函数和矩阵的概念。
二次型函数是指一个关于n个变量的二次齐次多项式，可以用矩阵的形式表示。
设x为n维列向量，A为n阶实对称矩阵，那么二次型函数可以表示为Q(x)=x^T * A * x，其中x^T表示x的转置。
而正定矩阵，简而言之，就是一个特殊的n阶实对称矩阵，它与二次型函数的性质紧密相关。
对于任意一个非零向量x，如果其对应的二次型函数Q(x)都大于0，那么我们称矩阵A为正定矩阵。
二、性质正定矩阵具有以下几个重要的性质：1. 正定矩阵的所有特征值都大于0。
2. 正定矩阵的对角元素都大于0。
3. 正定矩阵的所有主子式都大于0。
这些性质使得正定矩阵在实际问题中具有重要的应用价值。
例如，在优化问题中，正定矩阵可以用来判断一个极值点是极小值还是极大值。
在机器学习中，正定矩阵可以用来定义核函数，从而实现非线性的分类和回归任务。
三、应用正定矩阵在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 优化问题：正定矩阵可以用来判断一个极值点是极小值还是极大值。
2. 机器学习：正定矩阵可以用来定义核函数，从而实现非线性的分类和回归任务。
3. 数值计算：正定矩阵在数值计算中有广泛的应用，例如求解线性方程组、最小二乘问题等。
4. 物理学：正定矩阵在物理学中有重要的应用，例如描述能量、势能等。
5. 金融领域：正定矩阵在金融领域中常被用于风险管理和投资组合优化等问题。
总结本文介绍了二次型函数正定矩阵的定义、性质及其在实际问题中的应用。
正定矩阵在数学和应用领域中具有重要的地位，对于理解和解决实际问题具有重要意义。
希望通过本文的介绍，读者对二次型函数正定矩阵有进一步的了解和认识，为深入学习和应用相关知识奠定基础。
正定矩阵知识点总结1. 正定矩阵的定义在线性代数中，一个矩阵被称为正定矩阵，如果它是一个对称矩阵，并且对于任意非零向量x，都有x^T * A * x > 0，其中A是这个矩阵。
这个定义可以进一步推广到Hermitian矩阵（对于复数域）和实对称矩阵（对于实数域）上，即一个Hermitian矩阵或者实对称矩阵被称为正定矩阵，如果对于任意非零复数向量x，都有x^H * A * x > 0或者对于任意非零实数向量x，都有x^T * A * x > 0。
2. 正定矩阵的性质正定矩阵具有许多重要的性质，其中一些是：（1）正定矩阵是非奇异（即可逆）的，因为它的特征值都是正数。
（2）正定矩阵的所有主子式都是正数。
（3）正定矩阵的逆矩阵也是正定矩阵。
（4）对称矩阵A是正定的当且仅当它的所有特征值都是正数。
（5）正定矩阵的行列式是正数。
3. 判断一个矩阵是否为正定矩阵判断一个矩阵是否为正定矩阵有多种方法，以下是其中一些常用的方法：（1）特征值判据：判断一个对称矩阵A是否为正定矩阵可以通过它的特征值来判断，如果A的所有特征值都是正数，则A是正定的。
（2）Sylvester判据：判断一个实对称矩阵A是否为正定矩阵可以使用Sylvester判据，即判断A的所有主子式都是正数。
（3）正定矩阵的定义：直接使用正定矩阵的定义来判断一个矩阵是否为正定矩阵，即对于任意非零向量x，都有x^T * A * x > 0。
4. 正定矩阵的应用正定矩阵在许多数学和工程领域都有广泛的应用，以下是一些重要的应用：（1）在优化理论中，正定矩阵被广泛应用于二次优化问题的求解。
（2）在信号处理领域，正定矩阵被用于设计滤波器和信号处理算法。
（3）在机器学习和统计学中，正定矩阵被用于协方差矩阵的估计和模型参数的拟合。
（4）在工程领域，正定矩阵被用于结构分析和控制系统设计。
5. 结论正定矩阵是线性代数中的重要概念，它具有许多重要的性质和应用。
正定矩阵的性质研究正定矩阵是矩阵理论中一种重要的特殊矩阵，具有许多独特的性质和应用。
本文将介绍正定矩阵的定义、性质、判断方法以及相关应用，并对其进行研究和讨论。
1.正定矩阵的定义正定矩阵是指所有特征值均为正实数的矩阵。
对于n阶实方阵A，若对于任意非零n维实向量x，都有x^T*A*x>0成立，则称A为正定矩阵。
2.正定矩阵的性质(1)正定矩阵是对称矩阵，即A=A^T。
(2)正定矩阵的特征值都大于0。
(3)正定矩阵的主子矩阵也是正定的。
(4)正定矩阵的行列式大于0。
(5)正定矩阵是非奇异的，其逆矩阵也是正定的。
(6)正定矩阵与正交矩阵的乘积仍为正定矩阵。
3.正定矩阵的判断方法(1)对称矩阵的主子式全为正。
(2)所有特征值均大于0。
(3)利用矩阵的行列式、特征值等性质进行判断。
4.正定矩阵的应用(1)优化问题：正定矩阵在最优化问题中有广泛应用，如线性规划、二次规划等。
正定矩阵可以保证目标函数存在唯一的最小值。
(2)特征值问题：正定矩阵对应的特征值都大于0，可用于求解特征值和特征向量的问题。
(3)插值问题：在插值问题中，正定矩阵可用于构造插值函数，使得插值结果具有平滑性和稳定性。
(4) 矩阵分解：正定矩阵可进行Cholesky分解，用于求解线性方程组、正态分布等问题。
5.正定矩阵的研究和讨论(1)构造和求解算法：研究正定矩阵构造和求解算法，在数值计算、优化问题等领域具有广泛应用。
(2)正定矩阵的判定：对于大规模矩阵，判定其是否为正定矩阵是一个重要课题，需要设计高效的算法和方法。
(3)正定矩阵的扩展：研究正定矩阵概念的扩展，如半正定矩阵、严格正定矩阵等，进一步拓宽正定矩阵的应用范围和理论研究。
总之，正定矩阵在数学和工程中具有重要的地位和应用价值。
对正定矩阵的性质研究和应用展开讨论，可以促进矩阵理论的发展和应用的深入研究，并为解决相关问题提供有力的数学工具。
正定矩阵通俗解释正定矩阵是一个非常重要的概念，它在很多领域中都有应用，比如优化、机器学习、信号处理等。
但是，对于很多人来说，正定矩阵的概念并不容易理解。
那么，什么是正定矩阵呢？首先，我们需要了解什么是矩阵。
矩阵是一个由数值排成的矩形阵列，通常用大写字母表示，比如 A、B、C 等。
矩阵有多种运算，比如加减乘除等。
在本文中，我们主要关注矩阵的一种性质——正定性。
正定矩阵是指一个 n×n 的实对称矩阵 A，满足对于任意非零向量 x，都有 x^T A x>0。
其中，x^T 表示 x 的转置矩阵，即将向量 x 转置为行向量。
这个定义可能有些抽象，不容易理解。
我们可以换一种方式来理解正定矩阵。
正定矩阵可以看做是一个定义在向量空间里的“长度函数”。
对于一个向量 x，我们可以通过计算 x^T A x 来得到它的长度。
如果结果为正数，则表示向量 x 的“长度”是正的，如果结果为零，则表示向量 x 的“长度”为零，即向量 x 是零向量。
如果结果为负数，则表示向量 x 的“长度”是负的，这是不符合实际的。
正定矩阵的一个重要性质是它的所有特征值都是正数。
这个性质也可以用“长度函数”的形式来解释。
对于矩阵 A，我们可以将它看做是定义在向量空间里的“长度函数”，对于一个向量 x，我们可以通过计算 Ax 的长度来得到它的“长度”。
如果 A 的所有特征值都是正数，那么对于所有的非零向量 x，Ax 的长度都是正的，这意味着矩阵 A 定义的“长度函数”是正的。
如果存在一个特征值为 0，那么意味着存在一个非零向量 x，使得 Ax 的长度为零，这是不符合正定矩阵的定义的。
正定矩阵在很多领域中都有应用。
比如在优化中，我们通常希望找到一个使目标函数最小的向量。
如果目标函数是一个凸函数，那么可以使用梯度下降等优化算法来求解。
但是如果目标函数是一个非凸函数，那么需要使用二次规划等方法来求解。
在这种情况下，正定矩阵可以用来判断一个二次函数是否是凸函数，从而判断二次规划问题是否有解。
判断正定矩阵的方法正定矩阵，顾名思义，是指矩阵的性质满足“正定”的条件。
在线性代数中，正定矩阵是非常重要的概念。
正定矩阵是一种定义良好的矩阵，它的主要性质有：所有特征值为正数，行列式为正数，且所有主子矩阵的行列式都为正数。
在实际应用中，正定矩阵常常用在优化问题、最小二乘问题、信号处理、加密等领域。
在进行正定矩阵的判断时，我们通常有以下几种方法，分别从不同的角度出发进行判断。
方法一：主元素主子式判定法主元素主子式判定法(Leading Principal Minor Test)是最常用和最简单的方法之一。
正定矩阵要求每个n个阶层次的主子式大于0，即主子矩阵行列式大于0。
如果所有的主子式都大于0，则该矩阵为正定矩阵。
证明：假设矩阵A为n阶正定矩阵，根据特征值定理，A的所有特征值必须为正数。
因此，其所有的主元素主子矩阵行列式均为正数。
反之，如果所有的主元素主子式都大于0，则矩阵A的所有特征值均大于0，从而A为正定矩阵。
举例：设矩阵A = [1 2; 2 5]，则一、二阶主子式分别为1，(1×5-2×2) = 1，因为所有的主子式均大于0，所以矩阵A是正定矩阵。
方法二：特征值判定法特征值判定法(Eigenvalue Test)是另一种常用的方法。
如果一个n阶的矩阵A有n个线性无关的特征向量，且这些特征值都为正数，则矩阵A为正定矩阵。
证明：根据特征值定理，如果A为n阶的对称矩阵，则A可以分解为A = VλV’，其中V是n阶正交矩阵，λ是n阶对角矩阵，对角线上的元素就是A的特征值。
如果A为正定矩阵，则λ的对角线上所有元素都为正数。
因为V为正交矩阵，所以V的所有列向量线性无关。
因此，矩阵A有n个线性无关的特征向量，其中每个特征值都大于0。
反之，如果A有n个线性无关的特征向量，且所有特征值都大于0，则A为正定矩阵。
方法三：Sylvester判定法Sylvester判定法(Sylvester Criterion)是一种基于奇异值分解的方法。
最小二乘法和正定矩阵最小二乘法和正定矩阵是数学和统计学中的两个重要概念，它们在各个领域都有广泛的应用。
最小二乘法是一种用来拟合数据和估计未知参数的常用方法，而正定矩阵则是线性代数中的一个重要概念，具有很多重要的性质和应用。
最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。
在现实生活中，许多问题都可以用线性模型来描述，但是由于各种不确定因素的存在，观测数据常常包含一些随机误差。
最小二乘法通过寻找使得误差平方和最小的参数值，来找到一个最佳的拟合曲线或平面。
这个方法被广泛应用在统计学、经济学、工程学等领域中，例如回归分析、时间序列分析等。
最小二乘法的核心思想是通过最小化误差平方和来找到最佳的拟合曲线或平面。
具体而言，对于给定的一组数据点，我们可以假设它们之间存在一个线性关系，即y = ax + b。
我们的目标是找到最佳的参数a和b，使得所有数据点到拟合曲线的距离的平方和最小。
为了实现这一目标，我们可以使用最小二乘法的公式来计算参数的估计值。
这个公式是通过求解一个方程组得到的，其中包含了观测数据和未知参数之间的关系。
正定矩阵是线性代数中的一个重要概念。
矩阵是由一组数按照一定规律排列而成的一个矩形阵列。
正定矩阵是指对于任意非零向量x，x的转置乘以矩阵A再乘以x的结果大于零。
换句话说，正定矩阵的特征值都是正数。
正定矩阵具有许多重要的性质和应用，例如在优化问题中的应用、线性方程组的求解等。
正定矩阵不仅在理论研究中有重要地位，而且在实际问题中也有广泛的应用。
正定矩阵在优化问题中的应用是最为重要的。
在优化问题中，我们通常需要寻找一个向量x，使得目标函数达到最大或最小值。
正定矩阵可以帮助我们判断一个点是否为极小值点或者极大值点。
具体而言，如果一个矩阵A是正定的，那么目标函数的二阶导数矩阵也是正定的，这意味着目标函数在这个点附近是凸函数或者凹函数。
这个性质可以帮助我们确定一个点是否为极小值点或者极大值点，并且可以帮助我们设计一些高效的优化算法。
一、正定矩阵的定义正定矩阵是指一个n×n的实对称矩阵A，对于任意非零向量x，都有x^T*A*x > 0，其中x^T表示x的转置。
正定矩阵A对于所有非零向量x，都满足x^T*A*x大于零，即x^T*A*x是一个正数。
正定矩阵的重要性在于它在数学和应用中有着广泛的应用，特别是在优化问题和线性代数中。
二、正定矩阵的和是正定矩阵的证明假设A和B是两个n×n的实对称正定矩阵，我们需要证明A+B也是一个正定矩阵。
1. 首先证明A+B是一个对称矩阵由于A和B都是对称矩阵，那么A+B的转置就是(A+B)^T = A^T + B^T = A + B，即A+B是一个对称矩阵。
2. 其次证明A+B是半正定矩阵对于任意非零向量x，我们有x^T*(A+B)*x = x^T*A*x + x^T*B*x。
由于A和B都是正定矩阵，所以x^T*A*x和x^T*B*x都大于零，因此x^T*(A+B)*x也大于零，即A+B是半正定矩阵。
3. 最后证明A+B是一个正定矩阵我们已经证明了A+B是一个对称矩阵且是半正定矩阵，现在我们需要证明A+B对于所有非零向量x都满足x^T*(A+B)*x大于零。
我们可以通过正定矩阵的定义来证明这一点。
对于任意非零向量x，我们有x^T*A*x > 0和x^T*B*x > 0，那么x^T*(A+B)*x = x^T*A*x +x^T*B*x大于零。
A+B也是一个正定矩阵。
我们证明了如果A和B都是对称正定矩阵，那么它们的和A+B也是一个正定矩阵。
这个结论上线性代数和优化问题中具有重要的意义，并且在实际应用中有着广泛的用途。
总结：正定矩阵的性质是线性代数中非常重要的内容，正定矩阵的和是正定矩阵的证明也为我们理解正定矩阵的性质提供了重要的理论基础。
在实际应用中，正定矩阵的性质和结论为我们解决实际问题提供了有效的工具和方法。
希望本文对您对正定矩阵有更深入的理解有所帮助。
正定矩阵及其性质在数学和应用中具有重要的意义，特别是在优化问题和线性代数中经常被应用。
. . 本科毕业论文(设计) 正定矩阵及其应用 学生： 学 号： 专 业： 指导老师： 答辩时间： 装订时间： .
. A Graduation Thesis (Project) Submitted to School of Science， Hubei University for Nationalities In Partial Fulfillment of the Requiring for BS Degree In the Year of 2016
Positive definite matrices and their applications Student Name: Student No.: Specialty:s Supervisor: Date of Thesis Defense: Date of Bookbinding: .
. .
. 摘 要 矩阵是高等代数里的一个基本概念，是代数知识的基础，是矩阵代数的一个主要研究对象. 它不仅是数学的一个重要分支，而且已经成为现在科技领域处理有限维空间形式与数量关系的强有力的工具. 而正定矩阵是从矩阵延伸出来的具有特殊性质的矩阵，是研究二次型的基础，在函数、不等式中都有应用，因此正定矩阵的特殊性质和广泛应用得到了许多学者关注，进而对此进行了大量的研究. 本文从矩阵最基本的概念和性质出发，由浅入深，层层递进. 从矩阵的性质出发，给出了正定矩阵定义及其等价定义，归纳整理了正定矩阵的性质及其部分证明，总结了正定矩阵的判定定理，最后研究正定矩阵在理论证明和在函数极值中的应用.
关键词：矩阵 正定二次型 正定矩阵 极值 .
. Abstract The matrix is very important in advanced algebra. It is not only an important branch, but also have become a powerful tool for studying finite dimensional space and quantity r- elationship in the real of modern science and technology. However , extending from the m- atrices, the positive definite matrix is a special matrix, which is a foundation for studying quadratic form and apply properly to both functions and inequality. Thus, its special prop- erty and wide applications have drawn scholars' attention, and a lot of research have been done. This paper begins with the matrix' primary concept and properties, going from the e- asy to the difficult. We define the positive definite matrix and its equivalent one, the sum up its properties and partial evidence, and summarize the determined theorems. At last, we study its application in theory and the solution of the function extremum.
Keywords: matrix， positive definite quadratic， positive definite matrix，
extremum .
. 目录
摘 要 .................................................................................................................................................... I Abstract ................................................................................................................................................... II 1绪论 ....................................................................................................................................................... 1 1.1 课题背景 ................................................................................................................................ 1 1.2 课题研究的目的和意义 ..................................................................................................... 1 1.3 国外研究概况 ....................................................................................................................... 2 2 预备知识 ............................................................................................................................................ 3 2.1 矩阵 ......................................................................................................................................... 3 2.2二次型 ...................................................................................................................................... 5 3正定矩阵 .............................................................................................................................................. 8 3.1正定二次型 ............................................................................................................................. 8 3.2正定矩阵的判定定理 .......................................................................................................... 9 4正定矩阵的应用 ............................................................................................................................. 13 4.1正定矩阵的相关命题 ....................................................................................................... 13 4.2正定矩阵在函数极值中的应用 ..................................................................................... 14 总结与展望 .......................................................................................................................................... 18 致 ....................................................................................................................................................... 19 .
. 1绪论 我们知道矩阵是高等代数中非常重要的容之一. 在学习高等代数时，矩阵方面的知识也经常被用到. 而正定矩阵又是矩阵中的重点，它不单单用来解决数学中的问题，还应用于许多的科学领域. 本课题阐述了正定矩阵研究背景、正定矩阵的研究的目的和意义、正定矩阵的现状以及发展方向，明确指出了研究正定矩阵应用所面临的问题.
1.1 课题背景 正定矩阵作为一类常用矩阵，对它的研究最早出现在二次型中. 它也是从正定二次型中抽象出来的一个概念，有了正定矩阵的概念后，解决二次型的问题就变得简单方便. 不仅在代数学中应用广泛，在函数学、几何学、图像处理学、概率统计和物理学等学科中都得到了广泛的应用. 因此它的性质、定理以及应用问题一直备受学者关注. 而在实际生活问题中也经常出现一些相关数学问题，而用正定矩阵解决问题可能会更方便简洁一点. 这就需要我们研究正定矩阵的应用，如正定矩阵在四则运算、在函数极值、在不等式中的应用. 因此可以使得我们可以更好地使用正定矩阵这一重要工具. 本文通过对正定矩阵的理解和掌握，查阅各种相关资料，对正定矩阵及其相关知识点进行归纳总结，并且由此给出了正定矩阵在四则运算和函数极值及中的应用.根据课题研究容和手中相关文献资料，了解课题研究现状，学习掌握相关理论基础知识，并进行初步研究，撰写开题报告.
