R
,
使
A
=
R
'
R
根据正定矩阵的定义及性质,
判别对称矩阵A的正定性有两种方法
:
-
求出A的所有特征值。若A的特征值均为正数,则A是正定的;若A的特征值均为负数,则A为负定的。
-
计算A的各阶顺序主子式。若A的各阶顺序主子式均大于零,则A是正定的;若A的各阶顺序主子式中,奇数阶主子式为负,偶数阶为正,则A为负定的。
例: 判断矩阵是否正定
Q
=
⎧
⎩
⎨
⎪
⎪
6
−
3
1
−
3
2
0
1
0
4
⎫
⎭
⎬
⎪
⎪
解:对称矩阵Q的三个顺序主子式依次为
是实对称矩阵。如果对任意的实非零列向量
x
有
x
T
A
x
≥
0
,就称A为半正定矩阵。
对于半正定矩阵来说,相应的条件应改为所有的主子式非负。
顺序主子式非负并不能推出矩阵是半正定的
。
性质:
-
半正定矩阵的行列式是非负的;
-
两个半正定矩阵的和是半正定的;
-
非负实数与半正定矩阵的数乘矩阵是半正定的。
等价条件:
是半正定的;
-
A
的所有主子式均为非负的;
-
的特征值均为非负的;
-
存在n阶实矩阵
C
,
使
A
=
C
'
C
;
-
存在秩为r的r×n实矩阵
,使
A
=
B
'
B
。
直观理解正定、半正定矩阵:
X
T
M
X
≥
0
X
T
Y
≥
0
(
Y
=
M
X
)
c
o
s
(
θ
)
=
X
T
Y
|
|
X
|
|
∗
|
|
Y
|
|
≥
0
||X||, ||Y||代表向量 X,Y的长度,\theta是他们之间的夹角。正定、半正定矩阵的直觉代表一个向量经过它的变化后的向量与其本身的夹角小于等于90度。
正定矩阵在线性代数里,正定矩阵 (positive definite matrix) 有时会简称为正定阵。 定义:AA是n阶方阵,如果对任何非零向量xx,都有xTAx>0x^TAx> 0,其中xTx^T 表示xx的转置,就称AA正定矩阵。性质:正定矩阵的行列式恒为正;实对称矩阵AA正定当且仅当AA与单位矩阵合同;两个正定矩阵的和是正定矩阵;正实数与正定矩阵的乘积是正定矩阵。
正定矩阵
、
半正定矩阵
1.
正定矩阵
、
半正定矩阵
1.1
正定矩阵
1.1.1 判断
正定矩阵
1.2
半正定矩阵
1.2.1 判定
半正定矩阵
1.3 椭圆 ax2+2bxy+cy2=1ax^2+2bxy+cy^2=1ax2+2bxy+cy2=11.3.1 与对称
矩阵
SSS有关的椭圆1.3.2 与特征值
矩阵
Λ\LambdaΛ有关的椭圆1.4 重要应用:检验最小值
1.
正定矩阵
、
半正定矩阵
1.1
正定矩阵
1.1.1 判断
正定矩阵
1.
矩阵
的所有特征值都为正数
下面以对称
矩阵
为例,对称
矩阵
的特征值为正数,所以对称
矩阵
是
这个工具可以保存你的协方差
矩阵
,把它们变成真正具有你需要的属性的东西。 也就是说,当您尝试在 mvnrnd 之类的工具中使用协方差
矩阵
时,如果您的
矩阵
不是
正定矩阵
,则毫无意义。 所以 mvnrnd 在这种情况下会失败。
但有时,似乎用户最终得到的
矩阵
不是对称的和正定的(通常缩写为 SPD),他们仍然希望使用它们来生成随机数,通常是在 mvnrnd 之类的工具中。 一种解决方案是找到具有所需特性的 SPD 的 NEAREST
矩阵
(最小化差异的 Frobenius 范数)。
我看到问题每隔一段时间就会出现,所以我查看了文件交换,看看那里有什么。 我发现的只是nearest_posdef。 虽然这通常几乎有效,但它可能会更好。 它实际上在我的大多数测试用例中完全失败,并且使用优化并没有我想要的那么快。 事实上,在对nearest_posdef 的评论中,提出了一个合乎逻辑的替代方案。 该
设M是n阶实系数对称
矩阵
,
如果对任何一非零实向量X,都使二次型f(X)= X′MX>0,则称f(X)为正定二次型,f(X)的
矩阵
M称为
正定矩阵
(Positive
Definite)。
正定矩阵
在相合变换下可化为标准型, 即单位
矩阵
。所有特征值大于零的对称
矩阵
(或厄米特
矩阵
)也是
正定矩阵
。
另一种
定义
:一种实对称
矩阵
.正定二次型f(x1,x2,…
1.【
定义
】给定一个大小为nnnxnnn的实对称
矩阵
A,若对于任意长度为nnn的向量xxx,有xTAx≥0x^{T}Ax \geq 0xTAx≥0恒成立,则
矩阵
A是一个
半正定矩阵
。
半正定矩阵
包含
正定矩阵
(
正定矩阵
是xTAx>0x^{T}Ax > 0xTAx>0)
2.【几何解释】若给定一个
正定矩阵
A∈RnxnR^{nxn}Rnxn和一个非零向量xxx∈RnR^{n}Rn,则两者相乘得到的向量y=Axy=Axy=Ax∈RnR^{n}Rn与向量的夹角恒小于或等于π2\frac{\pi}{2}
矩阵
是否正定/负定、半正定/半负定的判断
一、常用
定义
正定矩阵
:一个n阶的实对称
矩阵
M是正定的的条件是当且仅当对于所有的非零实系数向量z,都有z’Mz>0,其中z’表示z的转置;
负定
矩阵
:一个n阶的实对称
矩阵
M是正定的的条件是当且仅当对于所有的非零实系数向量z,都有z’Mz>0,其中z’表示z的转置;
半正定矩阵
:一个n阶的实对称
矩阵
M是正定的的条件是当且仅当对于所有的非零实系数向量z,都有z’Mz≥0,其中z’表示z的转置;
半负定
矩阵
:一个n阶的实对称
矩阵
M是正定的的条件是当且仅当对于所
其中,变量 `n` 表示
矩阵
X 的维度。代码中的 `symmetric` 表示
矩阵
X 是对称
矩阵
,`semidefinite(n)` 表示
矩阵
X 是
半正定矩阵
。
定义
好
半正定矩阵
X 后,可以在 CVX 中使用该
矩阵
进行优化问题的求解。