线代笔记 P06:二次型
1 二次型的定义与矩阵表示
定义
\(n\)个变量的一个二次元齐次多项式
\(\begin{aligned} f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = a_{11} x_1^2 + 2 a_{12} x_1 x_2 + 2a_{13} x_1 x_3 + \cdots + 2a_{1n} x_1 x_n \\+ a_{22} x_2^2 + 2a_{23} x_2 x_3 + \cdots + 2a_{2n} x_2 x_n \\ + \cdots \cdots \cdots \cdots \\ + a_{nn} x_n^2 \\ \end{aligned}\)
称为\(n\)个变量的二次型,系数均为实数时,称为\(n\)元实二次型。
注意:\(a_{ij}\)是系数的一半。
矩阵表示
\(f(x_1, x_2, \cdots x_n) = [x_1, x_2, \cdots, x_n] \left[ \begin{matrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \\ \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{matrix} \right] = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax}\)
其中\(\boldsymbol A^T = \boldsymbol A\)称为二次型\(f\)的对应矩阵。
- \(r(\boldsymbol A) = r \iff r(f) = r\)
- \(\boldsymbol A\)正定\(\iff f\)正定
- 若\(\boldsymbol A, \boldsymbol B\)是两个\(n\)阶对称阵,\(f = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax}, g = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax}\)
- \(\boldsymbol A = \boldsymbol B \iff f = g\)
- \(\boldsymbol A \simeq \boldsymbol B \iff f \simeq g\),合同关系\(\simeq\)见下。
合同矩阵
若存在可逆矩阵\(\boldsymbol C\)使得\(\boldsymbol C^T \boldsymbol {AC} = \boldsymbol B\),则称\(\boldsymbol A\)合同于\(\boldsymbol B\),记为\(\boldsymbol A \simeq \boldsymbol B\)。
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\(\boldsymbol A \simeq \boldsymbol A\)
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\(\boldsymbol A \simeq \boldsymbol B \iff \boldsymbol B \simeq \boldsymbol A\)
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\(\boldsymbol A \simeq \boldsymbol B, \boldsymbol B \simeq \boldsymbol C \implies \boldsymbol A \simeq \boldsymbol C\)
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\(f(x,_1, x_2, \cdots, x_n) = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax} = (\boldsymbol {Cy})^T \boldsymbol{ACy = \boldsymbol y^T \boldsymbol C^T \boldsymbol {ACy} \\= \boldsymbol y^T \boldsymbol {By}} = g(y_1, y_2, \cdots, y_n)\),
其中\(\boldsymbol x = \boldsymbol {Cy}, \boldsymbol B = \boldsymbol C^T \boldsymbol {AC}\)。此时\(\boldsymbol A, \boldsymbol B\)为合同矩阵,\(f,g\)为合同二次型。
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合同矩阵、合同二次型都有相同的秩。
2 化二次型为标准型、规范型
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若二次型只有平方项,没有混合项,则称为二次型的标准型。
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在二次型的标准型中,若平方项的系数只有 1、-1、0,则称为二次型的规范型
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化二次型为标准型:
- 配方法:对任意\(n\)阶实对称矩阵\(\boldsymbol A\),必存在可逆矩阵\(\boldsymbol C\),使得\(\boldsymbol C^T \boldsymbol {AC} = \boldsymbol \Lambda\)。因此,令\(\boldsymbol x = \boldsymbol {Cy}\),将二次型化成标准型\(f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax} = \boldsymbol y^T \boldsymbol C^T \boldsymbol {ACy} = d_1 y_1^2 + d_2 y_2^2 + \cdots + d_n y_n^2\) 。
- 正交变换法:对任意\(n\)阶实对称矩阵\(\boldsymbol A\),必存在正交矩阵\(\boldsymbol Q\),使得\(\boldsymbol Q^{-1} \boldsymbol {AQ} = \boldsymbol Q^T \boldsymbol {AQ} = \boldsymbol \Lambda\)。因此,令\(\boldsymbol x = \boldsymbol {Qy}\),将二次型化成标准型\(f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax} = \boldsymbol y^T \boldsymbol Q^T \boldsymbol {AQy} = \lambda_1 y_1^2 + \lambda_2 y_2^2 + \cdots + \lambda_n y_n^2\) ,其中\(\lambda_1, \lambda_2, \cdots, \lambda_n\)是\(\boldsymbol A\)的\(n\)个特征值。
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对于一个二次型,化成的标准型或者规范性不唯一,但是标准型中的正平方项的项数\(p\)、负平方项的项数\(q\)都是二次型唯一确定的。\(p\)称为正惯性系数,\(q\)称为负惯性系数,二次型的秩\(r = p + q\)。
\(\boldsymbol A \simeq \boldsymbol B \iff \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax}, \boldsymbol x^T \boldsymbol {Bx}\)有相同的正、负惯性系数。
3 正定二次型
定义
若对于任意的非零向量\(\boldsymbol x = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T\),恒有\(f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = \displaystyle \sum_{i = 1}^n \sum_{j = 1}^n a_{ij} x_i x_j = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax} \gt 0\),则称二次型\(f\)为正定二次型,对应矩阵称为正定矩阵。
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\(f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = d_1 x_1^2 + d_2 x_2^2 + \cdots + d_n x_n^2\)正定\(\iff d_i \gt 0, i = 1, 2, \cdots, n\),也即正惯性系数\(p = n = r\)。
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可逆线性变换不改变二次型的正定性,因此若要判断一个二次型是否是正定,应先将其化成标准型。
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\(f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax}\)正定
\(\iff \boldsymbol A\)的正惯性指数\(p = r = n \iff \boldsymbol A \simeq \boldsymbol E\)
\(\iff \boldsymbol A = \boldsymbol D^T \boldsymbol D\),其中\(\boldsymbol D\)是可逆矩阵
\(\iff \boldsymbol A\)的特征值全部大于零\(\iff \boldsymbol A\)的全部顺序主子式大于零。
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\(f(x_1, x_2, \cdots, x_n) = \boldsymbol x^T \boldsymbol {Ax}\)正定
\(\implies \boldsymbol A\)的主对角元素\(a_{ii} \gt 0\)
\(\implies \boldsymbol A\)的行列式\(|\boldsymbol A| \gt 0\)
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\(\boldsymbol A\)正定时,与其相关的\(k \boldsymbol A, \boldsymbol A^T, \boldsymbol A^{-1}, \boldsymbol A^k, \boldsymbol A^*, f(\boldsymbol A) \ (f(x) = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 + \cdots + a_n x^n)\)均为正定矩阵。