二次型作为线性代数(就是大学版本)的最后一章,可谓是集所有的知识于一体,上接几何下连代数,把人搞的摸不着头脑。

我倒是不记得以前的高等代数里面有没有这段。但是没关系,这里可以终结它。

二次型就像是一个多维的弹簧系统,它可以用来描述多个变量之间的复杂关系,当你拉伸或压缩弹簧时,它会产生一个力来恢复原状。这个力的大小与弹簧的形变程度有关,而这个关系可以用一个数学式子来描述,这个式子就是二次型。通过研究二次型,我们可以更好地理解和分析这些复杂系统。

我们都知道,弹簧的弹力跟它被拉伸或压缩的程度有关。这个程度可以用一个数值来表示,这个数值越大,弹力就越大。

现在,我们把这个弹簧换成一个更复杂的系统,比如一个弹簧床。弹簧床上的每个弹簧都会对你的身体产生弹力,而这些弹力合起来就形成了一个复杂的力系统。

二次型就是用来描述这种复杂力系统的数学工具。

弹簧床上有两个弹簧,分别对应两个坐标轴x和y。当你躺在弹簧床上时,你的身体对这两个弹簧产生了形变,从而产生了两个弹力。这两个弹力的大小和方向不仅跟x方向的形变有关,也跟y方向的形变有关,甚至还跟x和y的共同作用有关。

f(x, y) = ax^2 + 2bxy + cy^2
  • x和y代表弹簧的形变程度。

  • a, b, c是常数,代表弹簧的刚度等性质。

  • 弹簧的总弹力不仅跟x的平方和y的平方有关,还跟x和y的乘积有关。

  • 系数a, b, c决定了弹簧的刚度以及弹簧之间的相互作用。

  • 因为式子中每一项的次数都是2,所以称为二次型。

但是它还是很复杂的,我们就研究一些通用的出来,这里要给它分类,使用惯性指数。

惯性指数就像是描述一个二次型的“性格”的数字。它告诉我们,这个二次型代表的“弹簧系统”有多“硬”或多“软”。

  • 正惯性指数: 表示这个方向上弹簧比较“硬”,也就是需要更大的力才能产生形变。

  • 负惯性指数: 表示这个方向上弹簧比较“软”,也就是需要较小的力就能产生较大的形变。

  • 零惯性指数: 表示这个方向上没有弹簧,或者弹簧的刚度为零。

想象一个椭圆。我们可以把椭圆看作是一个二维的“弹簧床”。在这个弹簧床上,沿着长轴方向的弹簧比较“软”,而沿着短轴方向的弹簧比较“硬”。所以,沿着长轴方向的惯性指数会比较小,而沿着短轴方向的惯性指数会比较大。

在二维空间中,二次型可以表示圆锥曲线,如圆、椭圆、双曲线和抛物线。在三维空间中,二次型可以表示圆锥曲面,如椭圆锥面、双曲锥面等。

通过对坐标系进行适当的变换,我们可以将一个二次型化为标准形式。这个标准形式与特定的圆锥曲面或圆锥曲面相对应。

  • 正定二次型:对应椭球面。

  • 负定二次型:对应椭球面(但朝向与正定椭球面相反)。

  • 不定二次型:对应双曲面或双曲抛物面。

里面还有一堆概念,烦死了。

对称矩阵是指转置矩阵和自身相等的方形矩阵。也就是说,一个矩阵A是对称矩阵,当且仅当A的转置矩阵A^T等于A本身:

A = A^
  • 元素对称性: 对称矩阵的元素关于主对角线对称。

  • 特征值: 实对称矩阵的特征值都是实数。

  • 特征向量: 实对称矩阵的不同特征值对应的特征向量是正交的。

  • 对角化: 实对称矩阵可以被正交矩阵对角化。

  • 二次型: 对称矩阵与二次型密切相关。任何一个二次型都可以表示为一个向量x乘以一个对称矩阵A再乘以向量x的转置的形式:x^T * A * x。

  • 正定矩阵: 如果一个对称矩阵的所有特征值都大于零,那么这个矩阵就是正定的。

  • 唯一对应: 每个二次型都对应一个对称矩阵,反之亦然。

  • 矩阵的特征值与二次型的性质密切相关: 二次型的正定性、负定性等性质与矩阵A的特征值有直接关系。

但是用的是惯性指数

对称就是对称,

A是个n阶的对称矩阵

就像这样

二次型是数学中一个重要的概念,它表示n个变量的二次齐次多项式。也就是说,二次型中每一项的次数都是2。

一个n元二次型可以表示为:

f(x1, x2, ..., xn) = x^T * A * x

其中:

  • x 是一个n维列向量,表示变量。

  • A 是一个n阶对称矩阵,称为二次型的矩阵。

  • T 表示转置。

一个简单的二元二次型可以表示为:

f(x, y) = ax^2 + 2bxy + cy^2

对应的矩阵A为:

A = | a  b |    | b  c |

通过适当的线性变换,可以将任何一个二次型化为标准形,即:

f(y1, y2, ..., yn) = λ1y1^2 + λ2y2^2 + ... + λnyn^2

其中,λ1, λ2, …, λn是矩阵A的特征值。

惯性指数就是用来描述二次型性质的一个指标。当我们将一个二次型通过线性变换化为标准形(即只有平方项的和)时,正的平方项的个数称为正惯性指数,负的平方项的个数称为负惯性指数

作用是:

  • 反映二次型的本质性质: 惯性指数是二次型的一个内在属性,它不随坐标变换而改变。无论我们如何变换坐标系,一个二次型的正惯性指数和负惯性指数始终是不变的。

  • 用于分类二次型: 根据正负惯性指数的不同,我们可以将二次型分为正定、负定、不定等类型。

  • 与矩阵的特征值有关: 二次型的正惯性指数等于对应矩阵的正特征值的个数,负惯性指数等于负特征值的个数。

怎么算?

  • 化为标准形: 将二次型化为标准形,直接数出正负平方项的个数。

  • 计算矩阵的特征值: 求出对应二次型的矩阵的特征值,正特征值的个数为正惯性指数,负特征值的个数为负惯性指数。