二次型在数学很多分支里都频繁出现,而且在其他学科也到处可见。比如实二次型4c似乎在非常多的应用中都出现过,比如优化、概率图论、统计、机器学习、信号处理等等。那么,二次型在你所学的领域有什么应用呢?।希望大家能列出二次型在自己领域内对应的具体问题,是如何求解的等等。当然,也包括在数学分支内的应用。

通过矩阵来研究二次函数(方程) ,这就是线性代数中二次型的重点。

,给它增加一次项不会改变形状:

增加常数项就更不用说了,更不会改变形状。

下面是一个二元二次方程:

·给它增加一次项也不会改变形状,只是看上去有些伸缩:

对于二次函数或者二次方程,二次部分是主要部分,往往研究二次这部分就够了。

       因为二次函数(方程)的二次部分最重要,为了方便研究,我们把含有n个变量的二次齐次函数:

f(21, 2, n)=a112 + a22+ +an2 + 2012:122 + 2413123+ ..+ 2a-1,n-1    称为二次型。

实际上我们可以通过矩阵来表示二次型:

更一般的：

可以写成更线代的形式：

所以有下面一一对应关系：

在线代里面,就是通过一个对称矩阵,去研究某个二次型。

我们来看下,这是一个圆:

我们来看看改变一下二次型矩阵：

哈,原来椭圆和圆之间是线性关系呐(通过矩阵变换就可以从圆变为椭园)继续：

咦,双曲线和圆之间也是线性关系。其实圆、椭圆、双曲线之间关系很紧密的,统称为圆锥曲线,都是圆锥体和平面的交线:

        从上面动图可看出,一个平面在圆锥体上运动,可以得到圆、椭园、双曲线,这也是它们之间具有线性关系的来源(平面的运动实际上是线性的)。

再改变下矩阵:

 这个椭园看起来有点歪,不太好处理,我们来把它扶正,这就叫做规范化。

如果我们对矩阵有更深刻的认识,那么要把它扶正很简单。

往下读之前,请先参看我在如何理解特征值下的回答。

首先,矩阵代表了运动,包含:

旋转

拉伸

投影

对于方阵,因为没有维度的改变,所以就没有投影这个运动了,只有:

旋转

拉伸

具体到上面的矩阵:

我把这个矩阵进行特征值分解：

注意我上面提到的正交很重要,为什么重要,可以参看我在如何理解特征值。

对于二次型矩阵,都是对称矩阵,所以特征值分解总可以得到正交矩阵与对角矩阵。特征值分解实际上就是把运动分解了

那么我们只需要保留拉伸部分,就相当于把矩阵扶正(图中把各自图形的二次型矩阵标注出来了) :

所以,用二次型矩阵进行规范化是非常轻松的事情。

正定是对二次函数有效的一个定义,对方程无效。对于二次型函数, f(xz) =aAc

以上皆不是，就叫做不定从图像上看,这是正定:

半定义：

不定义：

既然二次型用矩阵来表示了,那么我们能否通过矩阵来判断是否正定呢?

下面我分别给出了二次型的图形,以及对应的特征值矩阵的图形,你可以自己动手试试(3D窗口可以通过鼠标旋转,方便观察),得出自己的结论:

起码,我们可以观察出这个结论,特征值都大于0,则为正定矩阵。

在很多学科里,二次型都是主要研究对象,很多问题都可以转为二次型。线代作为一门数学工具,在二次型的研究中也发挥了很好的作用。