11.2. Квадратичные формы
Пусть A(x, y) – симметрическая билинейная форма, заданная на векторном пространстве V.
Определение 11.6. Квадратичной формой называется числовая функция одного векторного аргумента x, которая получается из билинейной формы A(x, y) при x = y.
Определение 11.7. Симметрическая билинейная форма A(x, y) называется полярной квадратичной форме A(x, x).
Пусть дана билинейная форма A(x, y) = , положим в ней xi = yj, тогда мы получим представление квадратичной формы A(x, x) в конечномерном векторном пространстве V с заданным базисом {e}:
A(x, x) = . (2)
Определение 11.8. Матрица (aij) называется матрицей квадратичной формы A(x, x) в заданном базисе {e}.
При переходе к новому базису матрица квадратичной формы преобразуется по формуле A(f) = CtA(e)C и ранг этой матрицы не меняется при переходе к новому базису.
Определение 11.9. Ранг матрицы квадратичной формы A(x, x) называется рангом квадратичной формы.
Определение 11.10. Квадратичная форма называется невырожденной, если ее ранг равен размерности пространства V и вырожденной, если ее ранг меньше размерности пространства V.
Определение 11.11. Квадратичная форма A(x, x) называется
Положительно определенной, если для любого ненулевого вектора x выполняется неравенство A(x, x) > 0.
Отрицательно определенной, если для любого ненулевого вектора x выполняется неравенство A(x, x) < 0.
Знакопеременной, если существуют такие x и y, что A(x, x) > 0 и A(y, y) < 0.
Квазизнакоопределенной, если для всех x, A(x, x) ≥ 0 (или A(x, x) ≤ 0) и имеется вектор x ≠ 0, для которого A(x, x) = 0.
Замечание. Если A(x, y) – билинейная форма, полярная положительно определенной квадратичной форме A(x, x), то A(x, y) удовлетворяет аксиомам скалярного произведения векторов в евклидовом пространстве:
A(x, y) = A(y, x) – в силу симметричности A(x, x).
A(x + y, z) = A(x, z) + A(y, z) – в силу определения билинейной формы.
A(λx, y) = λA(x, y) – в силу определения билинейной формы.
A(x, x) ≥ 0 и A(x, x) > 0 при х ≠ 0, т. к. A(x, x) положительно определена.
Вывод. Скалярное произведение в векторных пространствах может быть задано с помощью билинейной формы:
(x, y) = = A(x, y).
- Т. Н. Матыцина е. К. Коржевина линейная алгебра
- Оглавление
- Введение
- 1. Множества
- 1.1. Множества и их элементы. Способы задания множеств
- 1.2. Подмножества. Диаграммы Эйлера – Венна
- 1.3. Операции над множествами и их свойства
- 1. Объединение (или сумма).
- 2. Пересечение (или произведение).
- 3. Разность.
- 4. Декартовое произведение (или прямое произведение).
- Свойства операций над множествами
- 1.4. Метод математической индукции
- 1.5. Комплексные числа
- Операции над комплексными числами
- Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- Тригонометрическая форма комплексного числа
- Действия над комплексными числами в тригонометрической форме
- 3. Возведение в степень.
- 4. Извлечение корня n-ой степени.
- Показательная форма комплексного числа
- 2. Бинарные отношения
- 2.1. Понятие отношения
- Способы задания бинарных отношений
- Операции над бинарными отношениями
- 2.2. Свойства бинарных отношений
- 2.3. Отношение эквивалентности
- 2.4. Функции
- 3. Матрицы и действия над ними
- 3.1. Общие понятия
- 3.2. Основные операции над матрицами и их свойства
- 3.2.1. Сложение однотипных матриц
- 3.2.2. Умножение матрицы на число
- 3.2.3. Умножение матриц
- 3.3. Транспонирование матриц
- 4. Определители квадратных матриц
- 4.1. Определители матриц второго и третьего порядка
- 4.2. Определитель матрицы n-го порядка
- 4.3. Свойства определителей
- 4.4. Практическое вычисление определителей
- 5. Ранг матрицы. Обратная матрица
- 5.1. Понятие ранга матрицы
- 5.2. Нахождение ранга матрицы методом окаймления миноров
- 5.3. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований
- 5.4. Понятие обратной матрицы и способы ее нахождения
- Алгоритм нахождения обратной матрицы
- Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразований
- 6. Системы линейных уравнений
- 6.1. Основные понятия и определения
- 6.2. Методы решения систем линейных уравнений
- 6.2.1. Метод Крамера
- 6.2.2. Метод обратной матрицы
- 6.2.3. Метод Гаусса
- Описание метода Гаусса
- 6.3. Исследование системы линейных уравнений
- 6.4. Однородные системы линейных уравнений
- Свойства решений однородной системы линейных уравнений
- Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений
- 7. Арифметическое n-мерное векторное пространство
- 7.1. Основные понятия
- 7.2. Линейная зависимость и независимость системы векторов
- Свойства линейной зависимости системы векторов
- Единичная система векторов
- Две теоремы о линейной зависимости
- 7.3. Базис и ранг системы векторов
- Базис пространства Rn
- Ранг системы векторов
- 8. Векторные (линейные) пространства
- 8.1. Определение векторного пространства над произвольным полем.
- Простейшие свойства векторных пространств
- Линейная зависимость и независимость системы векторов
- 8.2. Подпространства. Линейные многообразия
- Пересечение и сумма подпространств
- Линейные многообразия
- 8.3. Базис и размерность векторного пространства
- 8.3.1. Конечномерные векторные пространства
- Базис конечномерного векторного пространства
- 8.3.2. Базисы и размерности подпространств
- 8.3.3. Координаты вектора относительно данного базиса
- 8.3.4. Координаты вектора в различных базисах
- 8.4 Евклидовы векторные пространства
- Скалярное произведение в координатах
- Метрические понятия
- Процесс ортогонализации
- Скалярное произведение в ортонормированном базисе
- Ортогональное дополнение подпространства
- 9. Линейные операторы
- 9.1. Основные понятия и способы задания линейных операторов
- Способы задания линейных операторов
- 9.2. Матрица линейного оператора Связь между координатами вектора и координатами его образа
- Матрицы линейного оператора в различных базисах
- 9.3. Подобные матрицы
- Свойства отношения подобия матриц
- 9.4. Действия над линейными операторами
- 1. Сложение линейных операторов.
- Свойства сложения линейных операторов
- 9.5. Ядро и образ линейного оператора
- 9.6. Обратимые линейные операторы
- 9.7. Собственные векторы линейного оператора
- 9.7.1. Свойства собственных векторов
- 9.7.2. Характеристический многочлен матрицы
- 9.7.3. Нахождение собственных векторов линейного оператора
- 9.7.4. Алгоритм нахождения собственных векторов линейного оператора
- 9.7.5.Условия, при которых матрица подобна диагональной матрице
- 10. Жорданова нормальная форма матрицы линейного оператора
- 10.1. Понятие λ-матрицы
- Свойства λ-матрицы
- 10.2. Жорданова нормальная форма
- 10.3.Приведение матрицы к жордановой (нормальной) форме
- Алгоритм приведения матрицы a к жордановой форме
- 11. Билинейные и квадратичные формы
- 11.1. Билинейные формы
- Свойства билинейных форм
- Преобразование матрицы билинейной формы при переходе к новому базису. Ранг билинейной формы
- 11.2. Квадратичные формы
- Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- Закон инерции квадратичных форм
- Классификация квадратичных форм
- Необходимое и достаточное условие знакоопределенности квадратичной формы
- Необходимое и достаточное условие знакопеременности квадратичной формы
- Необходимое и достаточное условие квазизнакопеременности квадратичной формы
- Критерий Сильвестра знакоопределенности квадратичной формы
- Заключение
- Библиографический список
- Линейная алгебра
- 156961, Г. Кострома, ул. 1 Мая, 14