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高等代数理论基础36:正定二次型

高等代数理论基础36:正定二次型

作者: 溺于恐 | 来源:发表于2019-02-02 10:04 被阅读28次

正定二次型

二次型正定

定义:给定实二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​,若对任意一组不全为零的实数c_1,c_2,\cdots,c_n​都有f(c_1,c_2,\cdots,c_n)\gt 0​,则称f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​是正定的

例:二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2是正定的

注:

1.实二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=d_1x_1^2+d_2x_2^2+\cdots+d_nx_n^2是正定的\Leftrightarrow d_i\gt 0,i=1,2,\cdots,n

2.设实二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^na_{ij}x_ix_j,a_{ij}=a_{ji}是正定的,经过非退化线性替换X=CY变成二次型g(y_1,y_2,\cdots,y_n)=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^nb_{ij}y_iy_j,b_{ij}=b_{ji},则g(y_1,y_2,\cdots,y_n)也是正定的

即对任意一组不全为零的实数k_1,k_2,\cdots,k_n​,有g(k_1,k_2,\cdots,k_n)\gt 0​

y_1=k_1,y_2=k_2,\cdots,y_n=k_n,可得x_1,x_2,\cdots,x_n对应的一组值,设为c_1,c_2,\cdots,c_n

\begin{pmatrix}c_1\\c_2\\\vdots\\c_n\end{pmatrix}=C\begin{pmatrix}k_1\\k_2\\\vdots\\k_n\end{pmatrix}​

C可逆,因而\begin{pmatrix}k_1\\k_2\\\vdots\\k_n\end{pmatrix}=C^{-1}\begin{pmatrix}c_1\\c_2\\\vdots\\c_n\end{pmatrix}

故当k_1,k_2,\cdots,k_n不全为零时,c_1,c_2,\cdots,c_n也不全为零

显然g(k_1,k_2,\cdots,k_n)=f(c_1,c_2,\cdots,c_n)\gt 0

3.非退化线性替换保持正定性不变

定理

定理:n元实二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)是正定的\Leftrightarrow它的正惯性指数等于n

证明:

设二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)经过非退化线性替换变成标准形

d_1y_1^2+d_2y_2^2+\cdots+d_ny_n^2

则f(x_1,x_2,\cdots,x_n)正定\Leftrightarrow标准形正定

标准形正定\Leftrightarrow d_i\gt 0,i=1,2,\cdots,n

即正惯性指数为n\qquad\mathcal{Q.E.D}

注:正定二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)的规范形为y_1^2+y_2^2+\cdots+y_n^2

矩阵正定

定义:对实对称矩阵A,若二次型X'AX正定,则称A正定

注:一个实对称矩阵是正定的\Leftrightarrow它与单位矩阵合同

推论:正定矩阵的行列式大于零

证明:

设A为一正定矩阵

\because A与单位矩阵合同

\therefore 有可逆矩阵C,使得

A=C'EC=C'C

两边取行列式可得

|A|=|C'||C|=|C|^2\gt 0\qquad\mathcal{Q.E.D}

顺序主子式

定义:子式H_i=\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1i}\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2i}\\ \vdots&\vdots& &\vdots\\ a_{i1}&a_{i2}&\cdots&a_{ii}\end{vmatrix}

i=1,2,\cdots,n称为矩阵A=(a_{ij})_{nn}的顺序主子式

定理:实二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)正定\Leftrightarrow矩阵A的顺序主子式全大于零

证明:

必要性

设二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^na_{ij}x_ix_j正定

\forall k,1\le k\le n

令f_k(x_1,x_2,\cdots,x_k)=\sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{j=1}^ka_{ij}x_ix_j​

下证f_k为k元正定二次型​

对任一组不全为零的实数c_1,c_2,\cdots,c_k​

f_k(c_1,\cdots,c_k)=\sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{j=1}^ka_{ij}c_ic_j

=f(c_1,\cdots,c_k,0,\cdots,0)\gt 0

\therefore f_k(x_1,\cdots,x_k)正定

\therefore f_k的矩阵行列式

\begin{vmatrix}a_{11}&\cdots&a_{1k}\\ \vdots& &\vdots\\ a_{k1}&\cdots&a_{kk}\end{vmatrix}\gt 0,k=1,2,\cdots,n

即A的顺序主子式全大于零

充分性

n=1时,f(x_1)=a_{11}x_1^2

由条件a_{11}\gt 0,显然f(x_1)正定

假设对n-1元二次型结论成立

下证n元二次型结论成立

令A_1=\begin{pmatrix}a_{11}&\cdots&a_{1,n-1}\\ \vdots& &\vdots\\ a_{n-1,1}&\cdots&a_{n-1,n-1}\end{pmatrix}

\alpha=\begin{pmatrix}a_{1n}\\\vdots\\a_{n-1,n}\end{pmatrix}

则A=\begin{pmatrix}A_1&\alpha\\\alpha'&a_{nn}\end{pmatrix}​

A的顺序主子式全大于零

则A_1的顺序主子式也全大于零

由归纳假设

A_1为正定矩阵

即有可逆n-1级矩阵G使

G'A_1G=E_{n-1}

令C_1=\begin{pmatrix}G&O\\O&1\end{pmatrix}​

则C_1'AC_1=\begin{pmatrix}G'&O\\O&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}A_1&\alpha\\\alpha'&a_{nn}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}G&O\\O&1\end{pmatrix}​

=\begin{pmatrix}G'A_1&G'\alpha\\\alpha'&a_{nn}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}G&O\\O&1\end{pmatrix}

=\begin{pmatrix}E_{n-1}&G'\alpha\\\alpha'G&a_{nn}\end{pmatrix}​

令C_2=\begin{pmatrix}E_{n-1}&-G'\alpha\\O&1\end{pmatrix}

则C_2'C_1'AC_1C_2=\begin{pmatrix}E_{n-1}&O\\-\alpha' G&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}E_{n-1}&G'\alpha\\\alpha'G&a_{nn}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}E_{n-1}&-G'\alpha\\O&1\end{pmatrix}

=\begin{pmatrix}E_{n-1}&G'\alpha\\O&-\alpha' GG'\alpha+a_{nn}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}E_{n-1}&-G'\alpha\\O&1\end{pmatrix}

=\begin{pmatrix}E_{n-1}&O\\O&a_{nn}-\alpha'GG'\alpha\end{pmatrix}

令C=C_1C_2,a_{nn}-\alpha'GG'\alpha=a

则C'AC=\begin{pmatrix}1\\ &\ddots\\ & &1\\ & & &a\end{pmatrix}

两边取行列式

|C|^2|A|=a

\because |A|\gt 0

\therefore a\gt 0

\begin{pmatrix}1\\ &\ddots\\ & &1\\ & & &a\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}1\\ &\ddots\\ & &1\\ & & &\sqrt{a}\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1\\ &\ddots\\ & &1\\ & & &1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1\\ &\ddots\\ & &1\\ & & &\sqrt{a}\end{pmatrix}

即矩阵A与单位矩阵合同

\therefore A为正定矩阵

即二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)正定\qquad\mathcal{Q.E.D}

负定

定义:设实二次型f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​,对任一组不全为零的实数c_1,c_2,\cdots,c_n​,若f(c_1,c_2,\cdots,c_n)\lt 0​,则称f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​负定,若f(c_1,c_2,\cdots,c_n)\ge 0​,则称f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​半正定,若f(x_1,x_2,\cdots,x_n)\le 0​,则称f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​半负定,若f(x_1,x_2,\cdots,x_n)​既不是半正定,又不是半负定,则称为不定的

注:f(x_1,x_2,\cdots,x_n)是负定时,-f(x_1,x_2,\cdots,x_n)为正定的

定理:对实二次型f(x_1,\cdots,x_n)=X'AX,其中A为实对称的,则

(1)f(x_1,x_2,\cdots,x_n)半正定

\Leftrightarrow(2)f(x_1,x_2,\cdots,x_n)正惯性指数与秩相等

\Leftrightarrow(3)有可逆矩阵C使得

C'AC=\begin{pmatrix}d_1\\ &d_1\\ & &\ddots\\ & & &d_n\end{pmatrix}

其中d_i\ge 0,i=1,2,\cdots,n

\Leftrightarrow (4)有实矩阵C使A=C'C

\Leftrightarrow (5)A的所有主子式(行指标与列指标相同的子式)全大于或等于零

注:仅顺序主子式大于或等于零不能保证半正定性

例:f(x_1,x_2)=-x_2^2

=(x_1,x_2)\begin{pmatrix}0&0\\0&-1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}x_1\\x_2\end{pmatrix}

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