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2018-10-13

2018-10-13

作者: KD垃圾的进阶之路 | 来源:发表于2018-10-13 20:31 被阅读0次

    线性代数Review

    多元函数极值

    • 运筹学正好遇到,各阶偏导为0之后还要看泰勒展开的高阶项,(当首个非零为 奇数/偶数 阶)

    二次型

    • 二次型的定义(只有二阶的项)
    • V(任意域F上的线性空间)与F^n(n维向量空间)之间由一组基建立 同构映射
    • 两组基之间的 过度矩阵P: (新基=旧基 * P, 新基表示为旧的的线性组合,右边乘是因为是列变换(列的线性组合,这里基是列向量) )
      (\beta_1,...,\beta_2) = (\alpha_1,...,\alpha_2)P
      两组基下的 坐标变换公式 :(旧的坐标=P * 新的坐标[unknow],(这里坐标都是列向量,**左边乘是行变换,行的线性组合) )
      X = P Y
    • 二次型的标准型 (变量的平方和形式,有加有减)
    • 定理: 任何二次型可以配方法化为标准型,通过一可逆线性变换
    • 配方法在没有平方项时要先代换出平方项
    • 二次型的规范型(加减平方项的系数都是1)
    • 二次型的几何
    • 一个对称方阵就对应一个二次型 !!!

    对称方阵的相合

    • 定义 :二次型的矩阵(对称阵)
    • 定义: 对于n阶方阵A,B, 存在n阶可逆方阵P, 使得 B= P^T AP,则A,B相合
    • 相合可以传递
    • 对称方阵相合的仍然是对称方阵,反对称类似
    • 有限维度线性空间上的一个二次型两个不同基下的矩阵是相合的.
      二次型里面的x_i ,y_i ,z_i之类的,就是代表在一组基里面各个基元的系数值,即 xyz变量代表某组基下的坐标变量
      可以认为是一个n维几何图形在该基下的方程的系数
    • 对称方阵的相合对角化算法A= (S , I),行变化,列变换 最终 I => P
    • 对任何n阶对称方阵,存在n阶可逆方阵P,使 为对角阵,且对角元可以按任意顺序排列!
    • 对于实数域上的任意n阶对称方阵S,存在n阶实可逆方阵P:
      P^T SP = diag(I_{(p)},-I_{(q)},O_{(n-p-q)}) 其中p+q = rank(S)
      上面式子称为 实对称阵相合规范型

    未完待续#

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