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高等代数教学辅导

9.1 二次型和矩阵的合同

建设中!

子节 9.1.1 主要知识点

定义 9.1.1.

数域\(\mathbb{F}\)上的\(n\)元二次齐次多项式
\begin{equation*} \begin{array}{rcl} f(x_1,x_2,\cdots,x_n) & = & a_{11}x_1^2+2a_{12}x_1x_2+\cdots+2a_{1n}x_1x_n\\ & & +a_{22}x_2^2+\cdots+2a_{2n}x_2x_n\\ & & +\cdots+ a_{nn}x^2_n \end{array} \end{equation*}
称为\(\mathbb{F}\)上的\(n\)元二次型,简称二次型
特别地,实数域上的二次型称为实二次型;复数域上的二次型称为复二次型。
  1. 为了计算和讨论的方便,定义中\(x_ix_j(i<j)\)的系数写成\(2a_{ij}\)
  2. 定义中的公式也可写成
    \begin{equation*} f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=\sum_{i=1}^n a_{ii}x_i^2+2\sum_{1\le i< j\le n} a_{ij}x_ix_j \end{equation*}
  3. 约定\(a_{ij}=a_{ji}, i<j\),于是公式可改写为
    \begin{equation*} \begin{array}{rcl} f(x_1,x_2,\cdots,x_n) & = & a_{11}x_1^2+ a_{12}x_1x_2+\cdots+a_{1n}x_1x_n\\ & & +a_{21}x_2x_1+a_{22}x_2^2+\cdots+a_{2n}x_2x_n\\ & & +\hfill\cdots\hfill +\hfill\cdots\\ & & +a_{n1}x_nx_1+a_{n2}x_nx_2+\cdots+a_{nn}x_n^2\\ & = & {\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n a_{ij}x_ix_j} \end{array} \end{equation*}

定义 9.1.2.

改写二次型为
\begin{equation*} \begin{array}{rcl} f(x_1,x_2,\cdots,x_n)& = &(x_1,x_2,\cdots,x_n)\begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \ddots & \vdots\\ \vdots & \ddots & \ddots & a_{n_1,n-1}\\ a_{n1} & \cdots a_{n,n-1} & & a_{nn} \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x_1\\ x_2\\ \vdots\\ x_n \end{pmatrix}\\ & = & X^TAX\end{array} \end{equation*}
这里\(A^T=A\in\mathbb{F}^{n\times n}\)\(X\in \mathbb{F}^n\)\(A\)称为二次型\(f\)的矩阵,\(f\)称为对称矩阵\(A\)的二次型。
  • 矩阵\(A\)的秩也称为是二次型\(f\)的秩。
  • 二次型的矩阵总是对称矩阵,即\(A^T=A\)
  • 二次型的矩阵\(A\)中,\(a_{ii}\)\(x_i^2\)的系数,\(a_{ij}(i\ne j)\)\(x_ix_j\)系数的一半。
  • 二次型与它的矩阵相互唯一确定,即设\(A^T=A\)\(B^T=B\),则\(X^TAX=X^TBX\)的充要条件是\(A=B\)

定义 9.1.3.

关系式
\begin{equation} \left\{\begin{array}{c} x_1=c_{11}y_1+c_{12}y_2+\cdots+c_{1n}y_n\\ x_2=c_{21}y_1+c_{22}y_2+\cdots+c_{2n}y_n\\ \vdots\qquad \vdots\qquad\vdots\\\ x_n=c_{n1}y_1+c_{n2}y_2+\cdots+c_{nn}y_n \end{array}\right.\tag{9.1} \end{equation}
称为由变量\(x_1,x_2,\cdots,x_n\)到变量\(y_1,y_2,\cdots,y_n\)线性替换
\begin{equation*} C=\begin{pmatrix} c_{11} & c_{12} & \cdots & c_{1n}\\ c_{21} & c_{22} & \cdots & c_{2n}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ c_{n1} & c_{n2} & \cdots & c_{nn} \end{pmatrix},\quad X= \begin{pmatrix} x_1\\x_2\\\vdots\\x_n \end{pmatrix},\quad Y=\begin{pmatrix} y_1\\y_2\\\vdots\\y_n \end{pmatrix} \end{equation*}
(9.1)可以表示为\(X=CY\)
\(C\)可逆矩阵时,线性替换称为可逆线性替换非退化线性替换
\(C\)正交矩阵时,线性替换称为正交线性替换

定义 9.1.5.

\(A,B\in \mathbb{F}^{n\times n}\)\(B\)\(A\)称为合同的,如果存在\(n\)阶可逆矩阵\(C\),使得
\begin{equation*} B=C^TAC. \end{equation*}
  • \(\mathbb{F}\)\(n\)阶方阵的合同关系是等价关系。
  • \(A\)\(B\)合同,则\(A\)\(B\)相抵。
  • \(A\)\(B\)合同,则\(A\)\(B\)的秩相同。
  • \(A\)\(B\)合同且\(A^T= A\),则\(B^T=B\)
  • \(A\)\(B\)合同且\(A^T= -A\),则\(B^T=-B\)
  • \(A\)\(B\)正交相似,则\(A\)\(B\)相似且\(A\)\(B\)合同。
  • 设对称矩阵\(A\)与矩阵\(B\)合同,即存在可逆矩阵\(C\),使得\(B=C^TAC\)
  • \(C=Q_1Q_2\cdots Q_s\),其中\(Q_i\)为初等矩阵,则
    \begin{align*} C^TAC & = & Q_s^T\cdots Q_2^TQ_1^TAQ_1Q_2\cdots Q_s\\ & = & Q_s^T(\cdots(Q_2^T(Q_1^TAQ_1)Q_2 )\cdots)Q_s \end{align*}
    就相当于对\(A\)\(s\)次合同变换化为\(B\)
  • 用二次型语言来说就是: 对\(\mathbb{F}\)上秩为\(r\)\(n\)元二次型\(f (x_1,\cdots,x_n)= X^TAX\),总可以经过可逆线性替换 \(X=CY\)化为
    \begin{equation*} f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=d_1 y_1^2+d_2y_2^2+\cdots+d_ry_r^2 \end{equation*}
    上式称为二次型的标准形

练习 9.1.2 练习

1.

\(f(x_1,x_2,x_3)=\begin{pmatrix} x_1&x_2&x_3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 2&-1&3\\ 1&-1&7\\ -1&1&3 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} x_1\\x_2\\x_3 \end{pmatrix}\),求该二次型的矩阵。

2.

\(f(x_1,x_2,x_3)=x_1^2+4x_2^2+4x_3^2-4x_1x_2+2ax_1x_3+2bx_2x_3\)的秩为\(1\),求\(a,b\)的值。

3.

设实二次型\(f(x_1,x_2,\cdots ,x_n)=\sum\limits_{i=1}^n (a_{i1}x_1+a_{i2}x_2+\cdots a_{in}x_n)^2\),证明:\(f\)的秩等于矩阵\(A\)的秩,其中\(A=\begin{pmatrix} a_{ij} \end{pmatrix}_{n\times n}\)

4.

求二次型\(f(x_1,x_2,x_3)=(ax_1+bx_2+cx_3)^2\)的矩阵和秩。

5.

\(V\)\(n\)维欧氏空间,\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_n\)\(V\)的一个基,\(A=\left((\alpha_i,\alpha_j)\right)_{n\times n}\)称为基\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_n\)度量矩阵。证明:\(n\)维欧氏空间\(V\)的不同基下的度量矩阵是合同的。

6.

用矩阵初等变换的方法求二次型
\begin{equation*} f(x_1,x_2,x_3)=x_1^2+x_2^2+x_3^2-2x_1x_2+2x_1x_3+6x_2x_3 \end{equation*}
的标准形,并写出所作的非退化线性替换。

7.

用配方法将二次型\(f(x_1,x_2,x_3)=-4x_1x_2+2x_1x_3+2x_2x_3\)化为标准形,并写出所作的非退化线性替换。

8.

用正交线性替换的方法将二次型
\begin{equation*} f(x_1,x_2,x_3)=x_1^2+4x_2^2+x_3^2-4x_1x_2-8x_1x_3-4x_2x_3 \end{equation*}
化为标准形,并写出所作的正交线性替换。

9.

证明:秩为\(r\)的对称矩阵可以表成\(r\)个秩为\(1\)的对称矩阵之和。

10.

\(A\)\(n\)阶实对称矩阵,证明:存在\(a,b\in\mathbb{R}\),使得对任意\(X\in\mathbb{R}^n\),均有\(aX^TX\leq X^TAX\leq bX^TX\)