线性代数中的合同关系、正定矩阵.doc

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时间:2020-06-05

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1、什么是线性代数中的合同?惯性定律?“合同”是矩阵之间的一种关系。两个n阶方阵A与B叫做合同的,是说存在一个满秩n阶方阵P,使得P′AP=B.“合同”这种关系,是一种“等价关系”。按照它可以对n阶方阵的全体进行分类。对于n阶实对称矩阵而言,线性代数中有两个结果。①每个n阶实对称矩阵,都一定与实对角矩阵合同,并且此时P也是实的。②对于一个n阶实对称矩阵A,与它合同的实对角矩阵当然不只一个,(相应的P也变化)。但是这些实对角矩阵的对角元中,正数的个数是一定的(叫A的正惯性指数),负数的个数也是一定的(叫A的负惯性指数)。结果②就是“惯性定理”。一个矩

2、阵是正定矩阵的充要条件是:矩阵的主对角线元素全大于0.这个命题是否正确?不对,反例:1221只有主对角矩阵才能说对角元素全大与0就正定设M是n阶实系数对称矩阵,如果对任何非零向量X=(x_1,...x_n)都有XMX′>0,就称M正定(PositiveDefinite)。正定矩阵在相合变换下可化为标准型,即单位矩阵。所有特征值大于零的对称矩阵(或厄米矩阵)也是正定矩阵。另一种定义:一种实对称矩阵.正定二次型f(x1,x2,…,xn)=X′AX的矩阵A(A′)称为正定矩阵.正定矩阵的一些判别方法由正定矩阵的概念可知,判别正定矩阵有如下方法:1.n

3、阶对称矩阵A正定的充分必要条件是A的n个特征值全是正数。证明:若,则有∴λ>0反之,必存在U使即:A正定由上面的判别正定性的方法,不难得到A为半正定矩阵的充要条件是:A的特征值全部非负。特征值都在主对角线上运算你知道的吧。行列式小结一、行列式定义   行列式归根结底就是一个数值,只不过它是由一大堆数字经过一种特殊运算规则而得出的数而已。当然这堆数排列成相当规范的n行n列的数表形式了。所以我们可以把行列式当成一个数值来进行加减乘除等运算。   举个例子:比如说电视机(看做一个行列式),是由很多个小的元件(行列式中的元素)构成的,经过元件的相互作用

4、、联系最终成为一台电视机(行列式)。   那么这n*n个数字是按照什么规则进行运算的呢?    行列式是不同行、不同列的所有可能元素乘积的代数和(共有n!项)。(这里面的代数和,表示每个乘积项是带有正负号的,而正负号的确定要根据行列标的逆序数来判断!)   对于行列式的这个概念,仅仅是给出了行列式的一种通用定义,它能用来求特殊行列式(比如三角行列式、对角行列式等)的值和做一些证明,而真正要来求行列式的值,需要依据行列式的性质和展开法则。 二、行列式性质     行列式的那几条性质其实也很容易记忆。   1、行列式转置值不变。这条性质说明行列式行

5、、列等价,凡是对行成立的,对列也成立。   2、互换两行(列),行列式变号。   3、两行(列)相等,则行列式为0。   4、数乘行列式等于该数与行列式某一行(列)所有元素相乘!   5、两行(列)成比例,则行列式为0。   6、行列式加法运算:某一行(列)每个元素都可以看成两项的和的话,可以将行列式展开成两个同阶行列式的和。   7、某行(列)同乘一个数加到另外一行(列)上,行列式值不变。   这7条性质往往组合使用来求行列式的值。尤其第7条性质,一定要会熟练运用来将一个行列式化为三角行列式(既要会对行使用,也要会对列使用),最好能自己多做点

6、练习。 三、行列式行(列)展开法则     行列式的行(列)展开法则其实是一种降阶求行列式值的方法。 行列式的行(列)展开法则一定注意一点,即一定是某行(列)每个元素同乘以自己对应的代数余子式。(即我一直强调的:要配套。)    如果是某行(列)每个元素同乘以另外一行(列)对应位置的代数余子式则值为零。(即:不配套。)矩阵小结初等矩阵的概念是随着矩阵初等变换的定义而来的。初等变换有三类: 1、位置变换:矩阵的两行(列)位置交换; 2、数乘变换:数k乘以矩阵某行(列)的每个元素; 3、消元变换:矩阵的某行(列)元素同乘以数k,然后加到另外一行(列

7、)上。初等矩阵:由单位矩阵经过一次初等变换后所得的矩阵。则根据三类初等变换,可以得到三种不同的初等矩阵。 1、交换阵E(i,j):单位矩阵第i行与第j行位置交换而得; 2、数乘阵E(i(k)):数k乘以单位矩阵第i行的每个元素(其实就是主对角线的1变成k); 3、消元阵E(ij(k)):单位矩阵的第i行元素乘以数k,然后加到第j行上。其上的三种初等矩阵均可看成是单位矩阵的列经过初等变换而得。初等矩阵的模样其实我们可以尝试写一个3阶或者4阶的单位矩阵,然后进行初等变换来加深一下印象。 首先:初等矩阵都可逆,其次,初等矩阵的逆矩阵其实是一个同类型的

8、初等矩阵(可看作逆变换)。最关键的问题是:初等矩阵能用来做什么?当我们用初等矩阵左乘一个矩阵A的时候,我们发现矩阵A发生变化而成为矩阵B,而这种变化恰

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