了解了关于二次型的基本概念以及梳理了矩阵三大关系后,我们继续往后学习二次型的内容。
定理 1 —— (标准型定理)任何二次型 X T A X \pmb{X}^T\pmb{AX} XTAX 总可以经过可逆的线性变换 X = P Y \pmb{X=PY} X=PY ,即 P \pmb{P} P 为可逆矩阵,把二次型 f ( X ) f(\pmb{X}) f(X) 化为标准型,即 f ( X ) = Y T ( P T A P ) Y = l 1 y 1 2 + l 2 y 2 2 + ⋯ + l m y m 2 , f(\pmb{X})=\pmb{Y}^T(\pmb{P}^T\pmb{AP})\pmb{Y}=l_1y_1^2+l_2y_2^2+\cdots+l_my_m^2, f(X)=YT(PTAP)Y=l1y12+l2y22+⋯+lmym2, 其中 m m m 为标准型中非零系数的个数。
定理 2 —— (惯性定理)二次型的标准型的系数中,正、负系数的个数保持不变,分别称为二次型的正、负惯性指数。
定理 3 —— (矩阵合同定理)设 A , B \pmb{A,B} A,B 为 n n n 阶实对称矩阵,则 A ≃ B \pmb{A\simeq B} A≃B 的充分必要条件是 A , B \pmb{A,B} A,B 的特征值中正、负及零的个数相同。
从这个角度也可以理解昨天那篇文章中,为什么实对称矩阵相似一定合同。因为相似的话特征值都一样了,自然正、负及零的个数相同;反之,合同的话,只是个数相同,不能推出特征值相同。
定理 4 —— 对二次型 f ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) = X T A X ( A T = A ) f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=\pmb{X^TAX(A^T=A)} f(x1,x2,⋯,xn)=XTAX(AT=A) ,一定存在正交矩阵 Q \pmb{Q} Q ,使得经可逆线性变换 X = Q Y \pmb{X=QY} X=QY 后,有 X T A X = Y T ( Q T A Q ) Y = λ 1 y 1 2 + λ 2 y 2 2 + ⋯ + λ n y n 2 , \pmb{X^TAX=Y^T(Q^TAQ)Y}=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\cdots+\lambda_ny_n^2, XTAX=YT(QTAQ)Y=λ1y12+λ2y22+⋯+λnyn2, 其中, λ 1 , λ 2 , ⋯ , λ n \lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n λ1,λ2,⋯,λn 为矩阵 A \pmb{A} A 的特征值。
即通过配方的方法,把二次型化为若干部分的平方和与差,然后进行变换的方法。
如:设
f
(
x
1
,
x
2
,
x
3
)
=
x
1
2
+
2
x
2
2
−
5
x
3
2
−
2
x
1
x
2
+
2
x
2
x
3
=
X
T
A
X
f(x_1,x_2,x_3)=x_1^2+2x_2^2-5x_3^2-2x_1x_2+2x_2x_3=\pmb{X^TAX}
f(x1,x2,x3)=x12+2x22−5x32−2x1x2+2x2x3=XTAX ,其中
A
=
[
1
−
1
0
−
1
2
1
0
1
−
5
]
,
X
=
[
x
1
x
2
x
3
]
\pmb{A}=[1−10−12101−5]
即利用定理 4 ,把二次型标准化。其基本步骤如下:
(1)由特征方程 ∣ λ E − A ∣ = 0 |\lambda \pmb{E-A}|=0 ∣λE−A∣=0 ,求出矩阵 A \pmb{A} A 的特征值 λ 1 , λ 2 , ⋯ , λ n \lambda_1,\lambda_2,\cdots,\lambda_n λ1,λ2,⋯,λn ;
(2)求出方程组 ( λ i E − A ) X = 0 ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) (\lambda_i\pmb{E-A})\pmb{X}=\pmb{0}(i=1,2,\cdots,n) (λiE−A)X=0(i=1,2,⋯,n)(重特征值只代一次)的基础解系,从而获得矩阵 A \pmb{A} A 的线性无关的特征向量 ξ 1 , ξ 2 , ⋯ , ξ n \pmb{\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n} ξ1,ξ2,⋯,ξn ;
(3)将 ξ 1 , ξ 2 , ⋯ , ξ n \pmb{\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_n} ξ1,ξ2,⋯,ξn 进行施密特正交化(只在重特征值对应的线性无关的特征向量内部进行)和规范化,得到矩阵 A \pmb{A} A 的两两正交规范的特征向量 γ 1 , γ 2 , ⋯ , γ n \pmb{\gamma_1,\gamma_2,\cdots,\gamma_n} γ1,γ2,⋯,γn ;
(4)令
Q
=
(
γ
1
,
γ
2
,
⋯
,
γ
n
)
\pmb{Q}=(\pmb{\gamma_1,\gamma_2,\cdots,\gamma_n})
Q=(γ1,γ2,⋯,γn) ,则
Q
\pmb{Q}
Q 为正交矩阵,且
Q
T
A
Q
=
[
λ
1
⋱
λ
n
]
\pmb{Q^TAQ}=[λ1⋱λn]
(5)作正交变换 X = Q Y \pmb{X=QY} X=QY ,则 f ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) = X T A X ⟹ Y T ( Q T A Q ) Y = λ 1 y 1 2 + λ 2 y 2 2 + ⋯ + λ n y n 2 f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=\pmb{X^TAX\Longrightarrow Y^T(Q^TAQ)Y}=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\cdots+\lambda_ny_n^2 f(x1,x2,⋯,xn)=XTAX⟹YT(QTAQ)Y=λ1y12+λ2y22+⋯+λnyn2
1,采用正交变换法化标准型时,标准型的系数一定为矩阵 A \pmb{A} A 的特征值。配方法则不一定,但是系数中正、负系数的个数是唯一的。
2,二次型的规范型是唯一的。
3,正交变换不改变向量的长度,即 Q \pmb{Q} Q 为正交矩阵,且向量 X , Y \pmb{X,Y} X,Y 满足 X = Q Y \pmb{X=QY} X=QY ,则有 ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |\pmb{X}|=|\pmb{Y}| ∣X∣=∣Y∣ 。因为 ∣ X ∣ 2 = X T X = ( Q Y ) T Q Y = Y T ( Q Q ) Y = Y T Y = ∣ Y ∣ 2 |\pmb{X}|^2=\pmb{X}^T\pmb{X}=(\pmb{QY})^T\pmb{QY}=\pmb{Y}^T(\pmb{Q}\pmb{Q)\pmb{Y}}=\pmb{Y}^T\pmb{Y}=|\pmb{Y}|^2 ∣X∣2=XTX=(QY)TQY=YT(QQ)Y=YTY=∣Y∣2 , ∣ X ∣ , ∣ Y ∣ > 0 \pmb{|X|,|Y|}>0 ∣X∣,∣Y∣>0 ,故 ∣ X ∣ = ∣ Y ∣ |\pmb{X}|=|\pmb{Y}| ∣X∣=∣Y∣ 。
先到这吧,慢慢来,做点题目巩固下。下一篇文章我们来学习关于正定矩阵的内容。