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走马

陈粒

Lecture 22:化二次型为标准型与规范型

553 字
3 分钟
Lecture 22:化二次型为标准型与规范型

22.1 惯性定理#

概念:惯性定理

  • 无论选取什么样的可逆线性变换,将二次型化成标准形或规范形,其正项个数 p,负项个数 q 都是不变的;
  • 其中 p 称之为正惯性指数;
  • 其中 q 称之为负惯性指数;
  • 且:若二次型的秩为r,则r=p+g,可逆线性变换不改变正、负惯性指数若二次型的秩为r,则r=p+g,可逆线性变换不改变正、负惯性指数

概念:两个二次型 (或实对称矩阵)合同的充要条件

  • 概念:
    • 两个二次型 (或实对称矩阵)合同的充要条件是有相同的正、负惯性指数, 或有相同的秩及正 (或负)惯性指数,或有相同的正、负特征值个数
  • 正交矩阵下:
    • 两个矩阵有相同的正、负特征值的个数;

22.1 两种二次型方法区别#

总结:两种方法的区别

  • 对于函数 f=xTAxf=x^TAx 有两种变换:
  • (1)配方法;
    • 可逆线性变换:x=Cyx=Cy
    • 对 C 的唯一要求,就是 C 可逆;
    • 通过 x=Cyx=Cy ,得到合同对角阵;
  • (2)正交变换法
    • 也是要求可逆;
    • 这里面也是设置 x=Qyx=Qy,但 Q 不仅仅可逆,而且 Q 的逆还等 Q 转置;
    • 所以:ff 通过 x=Qyx=Qy 得到的结果是 QTAQ=Q1AQ=ΛQ^TAQ=Q^{-1}AQ=\Lambda
  • 区别:相似和合同
    • A 是对称阵时;
    • 配方和正交都是可逆的;
    • 但配方法不一定满足逆等于转置;
    • 所以 x=Cyx=Cy 里面的 C 不一定是特征向量;
    • 正交配方法下更特殊,C 里面都是特征向量,Λ\Lambda 里面都是特征值;
  • 注意:相同点
    • 它们的正负关系指数是相同的 -> 无论用哪种方法,得到的系数的正负的个数都是一样的;

概念:合同矩阵与正负关系指数

  • 概念:
    • 并且合同变换当中,不变量也是正负关系指数;
    • 所以 A 合同于 B 的充要条件,就是 pA=pBp_A=p_BqA=qBq_A=q_B
  • 对称:
    • 并且对称的条件下,一定合同;
    • 因为两个矩阵对称下,相似时特征值完全一样 -> 完全一样的正负关系指数;
    • 反过来,合同不一定相似
  • 结论:
      1. 相似一定合同;
      1. 合同不一定相似;

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Lecture 22:化二次型为标准型与规范型
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作者
穆哈麦提
发布于
2026-07-09
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0
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穆哈麦提
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