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二次型

二次型、标准形和规范形

nn 个变量的一个二次齐次多项式为

f(x1,x2,,xn)=a11x12+2a12x1x2+2a13x1x3+2a1nx1xn+a22x22+2a23x2x3++2a2nx2xn+annxn2\begin{align*} f(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})=a_{11}x_{1}^{2}+2a_{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}\\ \vdots \\ +a_{nn}x_{n}^{2} \end{align*}

若令 aij=aji,i<ja_{ij}=a_{ji},i<j,则 2aijxixj=aixi+ajxj2a_{ij}x_{i}x_{j}=a_{i}x_{i}+a_{j}x_{j},上式可以写为矩阵的形式

f(x1,x2,,xn)=ininaijxij=[x1,x2,,xn][a11a12a1na21a22a2nan1an2ann][x1x2xn]=xTAx\begin{align*} f(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})&=\sum_{i}^n\sum_{i}^na_{ij}x_{ij} \\ \\ &=[x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}]\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12}& \cdots & a_{{1n}} \\ a_{21}& a_{22} &\cdots &a_{2n} \\ \vdots& \vdots& \ddots&\vdots\\a_{n1} &a_{n_{2}}& \cdots &a_{nn} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_{1} \\ x_{2} \\ \vdots \\x_{n}\end{bmatrix} \\ &=x^TAx \end{align*}

其中 AA 为对称矩阵,成为二次型 ff 的对应矩阵。

note

AA 是对称阵时,二次型 f=xTAxf=x^TAxAA 一一对应。

info

若二次型只有平方项,没有混合项,则称其为 标准形 此时 AA 为对角阵。称 标准形 当中的正平方项的个数 pp正惯性指数,负平方项的个数 qq负惯性指数

标准形 中,若平方项系数只有 1,1,01,-1,0,则称其为 规范形

合同

caution

要求两方阵。

若存在 可逆矩阵 CC,使得 CTAC=BC^TAC=B,则称 AA 合同于 BB,记作 ABA \simeq B.

info

合同矩阵具有反身性、对称性和传递性,同秩。

tip

AA 是对称矩阵,BT=(CTAC)T=CTATC=BB^T=(C^TAC)T=C^TA^TC=B,则 BB 也是对称矩阵。

tip

合同矩阵的几何意义就是对二次型进行了线性可逆的 坐标变换,常用于标准化二次型;对于一个函数,其坐标变换后的图像会发生变化,但是其类型不会变,如双曲线还是双曲线,只是发生了拉伸;那么有没有不改变图像的坐标变换呢?当过渡矩阵是一个 正交矩阵 即可。

如对于三元二次型 f(x1,x2,x3)=xTAxf(x_{1},x_{2},x_{3})=x^TAx,若

{x1=c11y1+c12y2+c13y3x2=c21y1+c22y2+c23y3x3=c31y1+c32y2+c33y3(1)\begin{cases} x_{1}=c_{11}y_{1}+c_{12}y_{2}+c_{13}y_{3} \\ x_{2}=c_{21}y_{1}+c_{22}y_{2}+c_{23}y_{3} \\ x_{3}=c_{31}y_{1}+c_{32}y_{2}+c_{33}y_{3} \\ \end{cases} \tag1

满足

C=[c11c12c13c21c22c23c31c32c33]0|C| = \begin{bmatrix} c_{11} &c_{12}&c_{13} \\ c_{21} &c_{22}&c_{23} \\ c_{31} &c_{32}&c_{33} \\ \end{bmatrix} \neq 0

则称 (1)(1) 是由 x=(x1,x2,x3)Tx=(x_{1},x_{2},x_{3})^Ty=(y1,y2,y3)Ty=(y_{1},y_{2},y_{3})^T坐标变换 ,即 x=Cyx=Cy.

caution

xTAxx^TAx 经过 x=Cy,r(C)=nx=Cy,r(C)=n 变换后满足 yTByy^TBy,其中 B=CTACB=C^TAC,即经过坐标变换后二次型矩阵 A,BA,B 是合同的。

正交变换法

对于任意一个 nn 元二次型 f=xTAxf=x^TAx,必定存在正交变换 x=Qyx=QyQQ 为正交阵,化二次型为标准型,即

f=xTAx    yTQTAQy=λ1y12+λ2y22++λnyn2f=x^TAx\implies y^TQ^TAQy=\lambda_{1} y_{1}^{2}+\lambda_{2}y_{2}^{2}+\cdots+\lambda_{n}y_{n}^{2}

λi\lambda_{i} 为其特征值。

info

以矩阵的语言描述,即对于任意一个实对称矩阵 AA,必定存在正交阵 QQ,使得 Q1AQ=QTAQ=ΛQ ^{-1}AQ=Q^TAQ=\Lambda (实对称矩阵的性质),其中 Λ\Lambda 为特征值组成的对角矩阵, AA 即相似又合同于对角阵。

正交阵的求法实际上就是对实对称矩阵 AA 进行相似对角化的过程,先求其特征值和特征向量,再进行正交化和单位化即可得到正交矩阵 QQ.

配方法

任意 nn 元二次型 f=xTAxf=x^TAx,都可以通过(配方法)可逆线性变换 x=Cyx=Cy,其中 CC 是可逆矩阵,化为标准型,即

f=xTAx    yTCTACy=d1y12+d2y22++dnyn2f=x^TAx\implies y^TC^TACy=d_{1} y_{1}^{2}+d_{2}y_{2}^{2}+\cdots+d_{n}y_{n}^{2}
info

配方法即将关于 x 的多项式化为 x 的多项式的平方之和,再进行代换,思路为 x1,xnx_{1},\cdots x_{n} 逐个吸收,得到 {yn}\{y_{n}\}{xn}\{x_{n}\} 的过渡矩阵,再求逆即可。

以矩阵的语言描述,即对于任意一个实对称矩阵 AA,必定存在可逆阵 CC,使得 CTAC=ΛC^TAC=\Lambda ,其中 Λ\Lambda 为二次项系数组成的对角矩阵。

惯性定理

对于一个二次型 xTAxx^TAx 经过坐标变换化为标准型,其正/负惯性指数都是唯一确定的;这是因为经过可逆线性变换,图像类型不发生改变,则平方项的符号也不变化。

可以得到二次型的秩是正负惯性指数之和。

正定二次型

对于任意的非零列向量 xx ,恒有

f=i=1nj=1naijxixj=xTAx>0f=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^na_{ij}x_{i}x_{j}=x^TAx>0

则称二次型 ff正定二次型 ,对应矩阵为 正定矩阵 .

info

可逆线性变换不改变二次型的正定性,一般来说,对二次型设法做可逆变换化为标准形/规范形,通过 Λ\Lambda 判断正定性。

ff 正定的充要条件

  1. AA 的正惯性指数 p=np=n
  2. AEA \simeq E,即存在可逆矩阵使得 CTAC=EC^TAC=E
  3. A=DTDA=D^TD,其中 DD 可逆;
  4. AA 的全部特征值大于 0;
  5. AA 的全部顺序主子式大于 0.
tip

顺序主子式是从矩阵左上角开始,从尺寸 1 开始取得的子矩阵的行列式,如

C=[c11c12c13c21c22c23c31c32c33]C= \begin{bmatrix} c_{11} &c_{12}&c_{13} \\ c_{21} &c_{22}&c_{23} \\ c_{31} &c_{32}&c_{33} \\ \end{bmatrix}

则顺序主子式有

c11 c11c12c21c22c11c12c13c21c22c23c31c32c33\begin{align} &c_{11} \\ \\ &\begin{vmatrix} \ c_{11} & c_{12} \\ c_{21} & c_{22} \end{vmatrix} \\ \\ &\begin{vmatrix} c_{11} &c_{12}&c_{13} \\ c_{21} &c_{22}&c_{23} \\ c_{31} &c_{32}&c_{33} \\ \end{vmatrix} \end{align}

ff 正定的必要条件

  1. AA 的主对角元素都大于 0;
  2. AA 的行列式大于 0.

伴随矩阵的正定性

AA 正定,则其必定可逆且对称,AT=AA^T=A(A)T=(AT)=A(A ^{*})^T=(A^T)^{*}=A ^{*}AA ^{*} 为对称矩阵。

方法一

AA 可逆

xTAx    (Ay)TA(Ay)=yTAAy=AyTAyx^TA ^{*}x\implies(Ay)^TA ^{*} (Ay)=y^TA ^{*}Ay=|A|y^TAy

AA 正定,则其也正定。

方法二

可得 AA ^{*} 的特征值为 Aλ\frac{|A|}{\lambda},因为 AA 正定,则 A>0,λ>0|A|>0,\lambda>0,则 Aλ>0\frac{|A|}{\lambda}>0.