实对称矩阵的性质及其二次型

§1. 什么是实对称矩阵？

要定义实对称矩阵，我们首先需要知道什么是对称矩阵——

设 $\boldsymbol{A} = \left( a_{ij} \right)_{n \times n}$ 是一个 $n$ 阶方阵，如果矩阵 $\boldsymbol{A}$ 满足 $\boldsymbol{A}^{\top} = \boldsymbol{A}$, 那么就称 $\boldsymbol{A}$ 是对称矩阵.

也就是说，一个对称矩阵，指的就是关于主对角线对称，主对角线两边对应位置的元素相等的矩阵：

$$
\boldsymbol{A}^{\top} = \boldsymbol{A} \iff a_{ij} = a_{ji} \quad \left( \forall i, j \right)
$$

例如，下面的矩阵就是一个对称矩阵：

$$
\boldsymbol{A} = \left( \begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 5 \\ 3 & 5 & 6 \end{matrix} \right)
$$

因为 $a_{12} = a_{21} = 2$, $a_{13} = a_{31} = 3$, $a_{23} = a_{32} = 5$.

基于上面的定义，我们就可以定义什么是实对称矩阵——

如果一个对称矩阵的所有元素都是实数，就称它为实对称矩阵.

考研数学中的对称矩阵，一般就是实对称矩阵.

§2. 实对称矩阵的重要性质

1. 实对称矩阵的特征值都是实数

需要注意的是，实对称矩阵主对角线上的元素不一定是其特征值，或者说，实对称矩阵主对角线上的元素与实对称矩阵的特征值之间没有必然的关系.

2. 实对称矩阵不同特征值对应的特征向量正交

若特征值 $\lambda_{1} \neq \lambda_{2}$, 且这两个特征值对应的征向量分别为 $\boldsymbol{\alpha}, \boldsymbol{\beta}$，则：

$$
\boldsymbol{\alpha}^{\top} \boldsymbol{\beta} = 0
$$

3. 实对称矩阵一定可以正交对角化

若 $\boldsymbol{A}$ 是实对称矩阵，则存在正交矩阵 $\boldsymbol{Q}$, 使得：

$$
\boldsymbol{Q}^{\top} \boldsymbol{A} \boldsymbol{Q} = \boldsymbol{\Lambda}
$$

其中 $\boldsymbol{\Lambda}$ 是对角矩阵，即：

$$
\boldsymbol{\Lambda} = \mathrm{diag} \left( \lambda_{1}, \lambda_{2}, \dots, \lambda_{n} \right)
$$

§3. 实对称矩阵与二次型的关系

若 $n$ 阶矩阵 $\boldsymbol{A}$ 是对称矩阵，则其对应的二次型为：

$$
f \left( \boldsymbol{x} \right) = \sum_{i=1}^{n} a_{ii} x_{i}^{2} + 2 \sum_{1 \le i < j \le n} a_{ij} x_{i} x_{j}
$$

注意：交叉项 $a_{ij} x_{i} x_{j}$ 前面的系数之所以是 $2$, 是因为 $a_{ij} x_{i} x_{j}$ 和 $a_{ji} x_{j} x_{i}$ 合并了，且 $a_{ij} = a_{ji}$.

例如，对于一个 $3$ 阶的实对称矩阵：

$$
\boldsymbol{A} = \left( \begin{matrix} a & d & e \\ d & b & f \\ e & f & c \end{matrix} \right)
$$

其对应二次型为：

$$
f \left( x_{1}, x_{2}, x_{3} \right) = a x_{1}^{2} + b x_{2}^{2} + c x_{3}^{2} + 2 d x_{1} x_{2} + 2 e x_{1} x_{3} + 2 f x_{2} x_{3}
$$

如果要进一步求解实对称矩阵对应的二次型的标准型，也就是将二次型转换为只含平方项、不含交叉项的形式，则需要求解出实对称矩阵的特征值 $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \dots, \lambda_{n}$, 此时，该实对称矩阵的二次型的标准型就是：

$$
f = \lambda_{1} y_{1}^{2} + \lambda_{2} y_{2}^{2} + \dots + \lambda_{n} y_{n}^{2}
$$

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