二次型的正定性如何证明?
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首先f≥0,若f=0有非零解就和题意矛盾了,也不符合正定f>0的定义,所以f=0只有零解。
按照正定的概念,对于任意不为零的向量X都有f(X)>0,由于原表达式已经是平方和的形式,所以肯定大于等于零,于是你只需要再证明当X不为零时,f(X)不等于零。
题中只有零解的意思是,只有当X=0时f(X)才会等于零,言下之意,X不为零时f(X)就不会等于零,又因为前面说了它大于等于零,所以就只有大于零了。
二次型的系统研究是从18世纪开始的,它起源于对二次曲线和二次曲面的分类问题的讨论,将二次曲线和二次曲面的方程变形,选有主轴方向的轴作为坐标轴以简化方程的形状,这个问题是在18世纪引进的。
柯西在其著作中给出结论:当方程是标准型时,二次曲面用二次型的符号来进行分类。然而,那时并不太清楚,在化简成标准型时,为何总是得到同样数目的正项和负项。西尔维斯特回答了这个问题,他给出了n个变数的二次型的惯性定律,但没有证明。这个定律后被雅克比重新发现和证明。1801年,高斯在《算术研究》中引进了二次型的正定、负定、半正定和半负定等术语。
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二次型的正定性是指一个二次型形如 $x^TAx$(其中 $A$ 是一个 $n$ 维对称矩阵)对所有非零向量 $x$ 都大于等于 0。
要证明二次型的正定性,我们可以使用下面的公式:
如果 $A$ 是正定矩阵,则二次型 $x^TAx$ 始终大于等于 0。
如果 $A$ 是半正定矩阵,则二次型 $x^TAx$ 始终大于等于 0,除非 $x=0$。
如果 $A$ 是负定矩阵,则二次型 $x^TAx$ 始终小于等于 0。
因此,我们可以通过判断矩阵 $A$ 的特征值来证明二次型的正定性。如果矩阵 $A$ 的所有特征值都大于等于 0,则 $A$ 是正定矩阵,二次型 $x^TAx$ 也是正定的。如果矩阵 $A$ 的所有特征值都大于等于 0,但存在 0 特征值,则 $A$ 是半正定矩阵,二次型 $x^TAx$ 也是半正定的。如果矩阵 $A$ 存在负特征值,则 $A$ 是负定矩阵,二次型 $x^TAx$ 也是负定的。
举个例子,如果矩阵 $A$ 的特征值分别为 3、2、1 和 0,则 $A$ 是半正定矩阵,因此二次型 $x^TAx$ 是半正定的。如果矩阵 $A$ 的特征值分别为 3、2 和 -1,则 $A$ 是负定矩阵,因此二次型 $x^TAx$ 是负定的。
要证明二次型的正定性,我们可以使用下面的公式:
如果 $A$ 是正定矩阵,则二次型 $x^TAx$ 始终大于等于 0。
如果 $A$ 是半正定矩阵,则二次型 $x^TAx$ 始终大于等于 0,除非 $x=0$。
如果 $A$ 是负定矩阵,则二次型 $x^TAx$ 始终小于等于 0。
因此,我们可以通过判断矩阵 $A$ 的特征值来证明二次型的正定性。如果矩阵 $A$ 的所有特征值都大于等于 0,则 $A$ 是正定矩阵,二次型 $x^TAx$ 也是正定的。如果矩阵 $A$ 的所有特征值都大于等于 0,但存在 0 特征值,则 $A$ 是半正定矩阵,二次型 $x^TAx$ 也是半正定的。如果矩阵 $A$ 存在负特征值,则 $A$ 是负定矩阵,二次型 $x^TAx$ 也是负定的。
举个例子,如果矩阵 $A$ 的特征值分别为 3、2、1 和 0,则 $A$ 是半正定矩阵,因此二次型 $x^TAx$ 是半正定的。如果矩阵 $A$ 的特征值分别为 3、2 和 -1,则 $A$ 是负定矩阵,因此二次型 $x^TAx$ 是负定的。
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