向量的内积、长度及正交性
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施瓦茨(Schwarz)不等式:
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- 若
维向量
是一组两两正交的非零向量,则
线性无关.
设
维向量
是向量空间
的一个基,如果
两两正交,且都是单位向量,则称
是
的一个标准正交基。
用施密特(Schmidt)正交化办法把标准正交化:
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如果
阶矩阵
满足
(即
),那么称
为正交矩阵,简称正交阵.
方阵
为正交矩阵的充分必要条件是
的列向量都是单位向量,且两两正交。
- 若
为正交矩阵,则
也是正交矩阵,
=1 或(-1)
- 若
和
都是正交矩阵,则
也是正交矩阵
若
为正交矩阵,则线性变换
称为正交变换
- 正交变换线段长度保持不变(从而三角形的形状保持不变),这是正交变换的优
良特性.
方阵的特征值与特征向量
设
是
阶矩阵,如果数
和
维非零列向量
使关系式:
成立,那么,这样的数
称为矩阵
的特征值,非零向量
称为
的对应于特征值
的特征向量.
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- 设
是方阵
的
个特征值,
依次是与之对应的特征向量,如果
各不相等,则
线性无关.
设
和
是方阵
的两不同特征值,
和
分别是对应于
和
的线性无关的特征向量,则
线性无关
相 似 矩 阵
设
都是
阶矩阵,若有可逆矩阵
,使
,则称
是
的相似矩阵,或说矩阵
与
相似.对 A 进行运算
称为对
进行相似变换,可逆矩阵
称为把
变成
的相似变换矩阵.
- 若
阶矩阵
与
相似,则
与
的特征多项式相同,从而
与
的特征值亦相同.
若
阶矩阵
与对角矩阵:
相似,则
即是
的
个特征值
-
阶矩阵
与对角矩阵相似(即
能对角化)的充分必要条件是
有
个线性无关的特征向量.
如果
阶矩阵
的
个特征值互不相等,则
与对角矩阵相似。
对称矩阵的对角化
- 对称矩阵的特征值为实数.
- 设
是对称矩阵
的两个特征值,
是对应的特征向量.若
,则
与
正交.
- 设
为
阶对称矩阵,则必有正交矩阵
,使
,其中
是以
的
个特征值为对角元的对角矩阵.
设
为
阶对称矩阵,
是
的特征方程的
重根,则矩阵
的秩
=
,从而对应特征值
恰有
个线性无关的特征向量.
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二次型及其标准形
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只含平方项的二次型,称为二次型的标准形(或法式):
如果标准形的系数只在1,-1,0三个数中取值,则称为二次型的规范形
当为复数时,
称为复二次型;当
为实数时,
称为实二次型
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设
和
是
阶矩阵,若有可逆矩阵
,使
,则称矩阵
与
合同.
- 任给二次型,总有正交变换
,使
化为标准形:
,其中
是
的矩阵
的特征值
任给
元二次 型
,总有可逆变换
,使
为规范形
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用配方法化二次型成标准形
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正定二次型
设二次型 的秩为
,且有两个可逆变换:
及
使
及
,则
中正数的个数与
中正数的个数相等
二次型的标准形中正系数的个数称为二次型的正惯性指数,负系数的个数称为负惯性指数
设二次 型
,如果对任何
,都有
显然
,则称
为正定二次型,并称对称矩阵
是正定的;如果对任何
都有
,则称
为负定二次型,并称对称矩阵A 是负定的.
-
元二次型
为正定的充分必要条件是:它的标准形的
个系数全为正,即它的规范形的
个系数全为 1,亦即它的正惯性指数等于
对称矩阵
为正定的充分必要条件是:
的特征值全为正
- 对称矩阵
为正定的充分必要条件是:
的各阶主子式都为正
- 对称矩阵
为负定的充分必要条件是:奇数阶主子式为负,而偶数阶主子式为正
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