线性代数-基础篇笔记(第五、第六章)

文章目录

  • 第五章
    • 特征值和特征向量
    • 相似矩阵
      • 可相似对角化
      • 可相似对角化的充分条件
      • 可相似对角化的充分必要条件
    • 实对称矩阵
      • 施密特正交化
  • 第六章
    • 什么是二次型其标准形
      • 二次型的标准形和规范形
      • 二次型的秩
      • 合同
        • 正交变换法
        • 配方法
        • 惯性定理
    • 二次型(合同)例题
    • 正定二次型
      • 可逆线性变换不改变二次型的正定性
      • 正定的充分必要条件
      • 正定的必要条件
    • 正定二次型例题


第五章

特征值和特征向量的概念和性质; 相似的概念和性质;可相似对角化的充分必要条件;什么是相似对角矩阵;什么是实对称矩阵;实对称矩阵的特征值、特征向量及其相似对角矩阵。


特征值和特征向量

Aa=λa,λ为特征值,a为特征向量
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求法,(λE-A)x = 0要有非零解,那么行列式| λE - A | = 0 ,求出λ,(λiE-A)x=0求处基础解系
在这里插入图片描述


性质:
a,b,c,…是A关于λ的特征向量,那么k1a+k2b+k3c+…也是A关于λ的特征向量

λ1,λ2,λ3,…是A不同的特征值,A关于λi的特征向量是ai,那么ai间线性无关

∑λi = 迹之和
行列式A = λ1 × λ2 × …λn


例题
线性代数-基础篇笔记(第五、第六章)_第2张图片
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相似矩阵

相似定义
在这里插入图片描述


性质
秩相同,特征值相同
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A~B,k1A+k2E ~ k1B+k2E,An ~Bn


可相似对角化

在这里插入图片描述

可相似对角化的充分条件

若A是实对称矩阵 => 可相似对角化,所以A是实对称矩阵是充分条件

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可相似对角化的充分必要条件

A的每个特征值中,线性无关的特征向量的个数等于该特征值的重数


求相似对角矩阵步骤:
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相似对角矩阵其实就是diag特征值


实对称矩阵

aij = aji


在这里插入图片描述
不同特征值对应的特征向量相互正交(可相似对角化中是线性无关的)

定理8其实就是相似对角阵的求法的hint

这个正交阵其实就是求特征值和特征向量,特征向量在施密特正交化
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重要例题:
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线性代数-基础篇笔记(第五、第六章)_第10张图片


施密特正交化

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


第六章

二次型及其矩阵表示;合同变换;合同矩阵;二次型的秩;惯性定理;二次型的标准形和规范形;正交变换和配方法化二次型为标准形;二次型及其矩阵的正定性


什么是二次型其标准形

二次型总的来说是二次多项式,将这个多项式的系数写成矩阵就称为二次型的矩阵,根据乘法的交换性可以得出二次型对应矩阵一定是一个对称矩阵
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二次型的标准形和规范形

标准型:没有混合项
规范形:在标准形的基础上,系数只能是-1,0,1
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二次型的秩

就是二次型对应矩阵的秩

合同

就4个点,什么是合同,正交变换(QTAQ,Q是正交阵)法,配方法,惯性定理

线性代数-基础篇笔记(第五、第六章)_第13张图片
在这里插入图片描述


定理1,对任意一个二次型,存在一个坐标变换x=Qy,其中Q是正交阵(两两向量互相正交),将二次型xTAx化成标准形yTBy(B是对角阵),其中标准形矩阵的元素是A的特征值,这也叫

正交变换法

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定理2

配方法

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惯性定理

在这里插入图片描述

二次型(合同)例题

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正定二次型

定义,f(x1,x2,…,xn)恒>0,其二次型称为正定二次型,对应的系数矩阵称为正定矩阵
在这里插入图片描述


可逆线性变换不改变二次型的正定性

在这里插入图片描述
用到了惯性定理

正定的充分必要条件

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正定的必要条件

在这里插入图片描述

正定二次型例题

就是用几个充要条件做题


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