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【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型

时间:2023-01-24 11:01:43浏览次数:57  
标签:系数 21 二次 定理 Machine 正定 主子 Learning 负定


目录

  • ​​前言​​
  • ​​往期文章​​
  • ​​5.7 正定二次型​​
  • ​​定理9:惯性定理​​
  • ​​定义10​​
  • ​​定理10​​
  • ​​推论​​
  • ​​定理11:赫尔维茨定理​​
  • ​​举例​​
  • ​​例17​​
  • ​​结语​​

前言

Hello!小伙伴!
非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~
 
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昵称:海轰
标签:程序猿|C++选手|学生
简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖、省奖…已保研。目前正在学习C++/Linux/Python
学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!
 
机器学习小白阶段
文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习
知其然 知其所以然!


5.7 正定二次型

二次型的标准型不是惟一的,只是标准形中所含的项数是确定的(即二次型的秩)

定理9:惯性定理

设有二次型【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数,它的秩为【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_02,有两个可逆变换

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数_03

使

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数_04

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_05

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_06中正数的个数与【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_07中正数的个数相等


二次型的标准型中正系数的个数称为二次型的正惯性系数,负系数的个数称为负惯性系数

若二次型【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_08的正惯性系数指数为【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_09,秩为【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_02,则【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_08的规范形可确定为

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_12

定义10

设有二次型【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_13

  • 如果对任何【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_14,都有【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_15,则称【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_16正定二次型,并称对称阵A是正定的
  • 如果对任何【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_14,都有【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_18,则称【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_16负定二次型,并称对称阵【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_20是负定的

定理10

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_21元二次型【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数为正定的充分必要条件是:它的标准型的【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_21个系数全为正,即它的规范形的【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_21个系数全为1,亦即它的正惯性指数等于【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_21

推论

对称阵【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_26为正定的充分必要条件是:【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_26的特征值全为正

定理11:赫尔维茨定理

对称阵【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_26正定的充分必要条件是:A的各阶主子式都为正,即

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_python_29


对称正【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_26负定的充分必要条件是:奇数阶主子式为负,而偶数阶主子式为正,即

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_31

举例

例17

判定二次型【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数_32的正定性

解答:

二次型【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_08的矩阵【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_26

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_35

一阶主子式

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_Machine_36

二阶主子式

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_37

三阶主子式

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数_38

发现一阶、三阶都为负,二阶为正

根据定理11:赫尔维茨定理,得到

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_机器学习_08是负定二次型

结语

说明:

  • 参考于 课本《线性代数》第五版 同济大学数学系编
  • 配合书中概念讲解 结合了自己的一些理解及思考

文章仅作为学习笔记,记录从0到1的一个过程

希望对您有所帮助,如有错误欢迎小伙伴指正~

我是 海轰ଘ(੭ˊᵕˋ)੭


【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(21):正定二次型_线性代数_40


标签:系数,21,二次,定理,Machine,正定,主子,Learning,负定
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