主要内容\(\newcommand{\N}{\mathbb N}
\newcommand{\Z}{\mathbb Z}
\newcommand{\Q}{\mathbb Q}
\newcommand{\R}{\mathbb R}
\newcommand{\myunit}{1 cm}
\newcommand{\alert}[1]{{\color{red}#1}}
\newcommand{\blue}[1]{{\color{blue}#1}}
\tikzset{
node style sp/.style={draw,circle,minimum size=\myunit},
node style ge/.style={circle,minimum size=\myunit},
arrow style mul/.style={draw,sloped,midway,fill=white},
arrow style plus/.style={midway,sloped,fill=white},
}
\newcommand{\lt}{<}
\newcommand{\gt}{>}
\newcommand{\amp}{&}
\definecolor{fillinmathshade}{gray}{0.9}
\newcommand{\fillinmath}[1]{\mathchoice{\colorbox{fillinmathshade}{$\displaystyle \phantom{\,#1\,}$}}{\colorbox{fillinmathshade}{$\textstyle \phantom{\,#1\,}$}}{\colorbox{fillinmathshade}{$\scriptstyle \phantom{\,#1\,}$}}{\colorbox{fillinmathshade}{$\scriptscriptstyle\phantom{\,#1\,}$}}}
\)
节 9.1 二次型和矩阵的合同
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。
为了计算和讨论的方便,定义中\(x_ix_j(i<j)\)的系数写成\(2a_{ij}\)。
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*}
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。
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\(y_1,y_2,\cdots,y_n\)的线性替换。
记
\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*}
当\(C\)可逆矩阵时,线性替换称为可逆线性替换或非退化线性替换。
当\(C\)正交矩阵时,线性替换称为正交线性替换。
定理 9.1.4.
设\(A,B\)均为\(n\)阶对称方阵。则二次型
\begin{equation*}
f(x_1,x_2,\cdots,x_n)=X^TAX
\end{equation*}
经过可逆线性替换\(X=CY\)化为
\begin{equation*}
g(y_1,y_2,\cdots,y_n)=Y^TBY
\end{equation*}
的充分必要条件是存在可逆矩阵\(C\),使得
\begin{equation*}
C^TAC=B.
\end{equation*}
定义 9.1.5.
\(A,B\in \mathbb{F}^{n\times n}\),\(B\)与\(A\)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*}
\(\mathbb{F}\)上\(n\)阶方阵的合同关系是等价关系。
若\(A\)与\(B\)合同,则\(A\)与\(B\)相抵。
若\(A\)与\(B\)合同,则\(A\)与\(B\)的秩相同。
若\(A\)与\(B\)合同且\(A^T= A\),则\(B^T=B\)。
若\(A\)与\(B\)合同且\(A^T= -A\),则\(B^T=-B\)。
若\(A\)与\(B\)正交相似,则\(A\)与\(B\)相似且\(A\)与\(B\)合同。
设对称矩阵\(A\)与矩阵\(B\)合同,即存在可逆矩阵\(C\),使得\(B=C^TAC\)。
若\(C=Q_1Q_2\cdots Q_s\),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\(A\)作\(s\)次合同变换化为\(B\)。
定理 9.1.6.
设\(A\)是\(\mathbb{F}\)上秩为\(r\)的\(n\)阶对称矩阵,则存在\(\mathbb{F}\)上可逆矩阵\(C\),使得\(C^TAC\)为对角矩阵
\begin{equation*}
C^TAC=\begin{pmatrix}
d_1 &&&&&\\ &\ddots&&&&\\&&d_r&&&\\&&&0&&\\&&&&\ddots&\\&&&&&0
\end{pmatrix}
\end{equation*}
用二次型语言来说就是: 对\(\mathbb{F}\)上秩为\(r\)的\(n\)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。
定理 9.1.7.
对\(\mathbb{R}\)上\(n\)元二次型,总可以经过正交线性替换\(X=QY\)化为
\begin{equation*}
f(x_1,x_2,\ldots,x_n)=\lambda_1y_1^2+\lambda_2y_2^2+\cdots+\lambda_ny_n^2
\end{equation*}
其中\(\lambda_1,\lambda_2,\ldots,\lambda_n\)是实对称矩阵\(A\)的所有特征值。
练习 9.1.2 练习
1.
设\(f(x_1,x_2,x_3)=\begin{pmatrix}
x_1&x_2&x_3
\end{pmatrix} \begin{pmatrix}
2&-1&3\\
1&-1&7\\
-1&1&3
\end{pmatrix}\begin{pmatrix}
x_1\\x_2\\x_3
\end{pmatrix}\),求该二次型的矩阵。
2.
设\(f(x_1,x_2,x_3)=x_1^2+4x_2^2+4x_3^2-4x_1x_2+2ax_1x_3+2bx_2x_3\)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.
设\(V\)是\(n\)维欧氏空间,\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_n\)是\(V\)的一个基,\(A=\left((\alpha_i,\alpha_j)\right)_{n\times n}\)称为基\(\alpha_1,\alpha_2,\cdots ,\alpha_n\)的度量矩阵。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.
设\(A\)是\(n\)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\(aX^TX\leq X^TAX\leq bX^TX\)。