矩阵的对称正定性判决(复习)

文章目录

本科学的数学知识忘的太快了

如何判断一个实矩阵是否是对称正定

在线性代数中,一个实对称矩阵是否为正定可以通过以下方法判断:

  1. 对称性: 首先,确认矩阵是否对称,即矩阵的转置是否等于其本身。

  2. 特征值检查: 对称矩阵的特征值都是实数,可以通过计算所有的特征值来检查矩阵的正定性。如果所有特征值都大于零,则矩阵是正定的;如果所有特征值都小于零,则矩阵是负定的;如果特征值有正有负,则矩阵不是正定的。

  3. 主子式检查: 对于一个实对称矩阵,可以通过检查所有的主子式(矩阵的各阶行列式)来判断其正定性。如果所有主子式的值都大于零,则矩阵是正定的。

  4. 正定性定理: Sylvester定理指出,对于一个n阶实对称矩阵A,当且仅当A的所有n阶主子式大于零时,A是正定的。

  5. Cholesky分解: 正定矩阵可以通过Cholesky分解分解为下三角矩阵乘以其转置的形式。因此,如果一个矩阵可以进行Cholesky分解,且分解后的下三角矩阵的对角线上的元素都大于零,则该矩阵是正定的。

以上方法中,特征值检查和主子式检查是最常用的方法之一,尤其是在实际计算中。Cholesky分解则在解线性方程组等问题中更为实用。

相关推荐
AI大模型学徒5 小时前
NLP基础(八)_马尔可夫模型
算法·机器学习·自然语言处理·nlp·概率论·马尔可夫模型
前端小L5 小时前
图论专题(十七):从“判定”到“构造”——生成一份完美的「课程表 II」
算法·矩阵·深度优先·图论·宽度优先
limenga1025 小时前
奇异值分解(SVD):深度理解神经网络的内在结构
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
秋邱5 小时前
【机器学习】深入解析线性回归模型
人工智能·机器学习·线性回归
●VON6 小时前
人工智能、机器学习与深度学习:从概念到实践
人工智能·深度学习·机器学习
学习中的数据喵6 小时前
机器学习之逻辑回归
人工智能·机器学习·逻辑回归
LO嘉嘉VE8 小时前
学习笔记十五:连续与缺失值
机器学习
墨绿色的摆渡人9 小时前
零碎的知识点(二十):3D 高斯为什么是椭球
决策树·机器学习·3d
冰西瓜6009 小时前
模与内积(五)矩阵分析与应用 国科大
线性代数·算法·矩阵