行列式计算论文答辩问题

一、答辩陈述：

在答辩的陈述中，我从四个方面介绍了我的论文：

1、文章中需要用到的有关二次型、正定二次型等概念；

2、正定二次型的性质及判定方法；

3、半正定二次型的性质及判定方法；

二、答辩分析：

第一部分主要介绍了论文中需要用到的有关二次型、正定二次型等概念。

第二部分介绍了正定二次型的4中判定方法。

第三部分是文章的重点部分，我通过查找资料以及与正定二次型性质判定方法作对比，从而总结了4中主要的判定方法。

最后一部分根据正定二次型的性质判定方法归纳了其9方面的应用。

三、答辩中提出的问题及回答要点：

1、正定二次型的矩阵的行列式值有什么特点？

答：正定二次型的矩阵为正定矩阵，它的行列式值大于零。

四、判断方法：

主要介绍了4种判定方法，分别为：

1、二次型半正定的充分必要条件是它的标准型的所有系数都是非负的；

2、二次型半正定的充分必要条件是它的正惯性指数与秩相等；

3、二次型半正定的充分必要条件是它的矩阵的特征值均为非负数；

4、二次型半正定的充分必要条件是它的矩阵的各阶主子式均为非负数。其次，还可以用半正定二次型的定义进行判定。

五、论文虽未论及，较密切相关的问题：

1、本文主要介绍了正定、半正定二次型的性质及判定方法，然而在实际应用中，更多的会用到正定矩阵相关概念。

2、如（正定二次型在线性最小二乘法问题的解中的应用），对于此部分知识文中没有论及。因此，需要进一步归纳总结正定矩阵的性质，并将其与本文内容相结合，使本部分内容系统化。

一个n维行向量乘以一个n维列向量是一个数，或者可以看成一个1*1的矩阵。一个n维列向量乘以一个n维行向量得到一个n*n的矩阵，这个矩阵的秩是1（若行向量和列向量都不为零向量）。因为假设a为一个n维列向量，b=[b1,b2,...,bn] 为一个n维行向量，则a*b=a*[b1,b2,...,bn]=[a*b1,a*b2,...,a*bn]，可以看出各列之间是线性相关的（都是a乘以一个数），所以若a和b都不为0向量时，a*b是一个秩为1的n*n的矩阵。所以当然不是所有的行列式都可以表示成一个行向量和一个列向量的乘积的形式。但是，任意非零矩阵都可以表示成若干个秩1矩阵的和，而秩1矩阵都可以表示为一个列向量乘以一个行向量，所以可以表示为sum_{i=0}^m a_i*b_i 的形式，其中a_i为列向量，b_i为行向量。

A的伴随矩阵