<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Quadratic Forms on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/quadratic-forms/</link><description>Recent content in Quadratic Forms on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Wed, 19 Feb 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/quadratic-forms/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>线性代数（八）：对称矩阵与二次型</title><link>https://www.chenk.top/zh/linear-algebra/08-%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B8%8E%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%9E%8B/</link><pubDate>Wed, 19 Feb 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/linear-algebra/08-%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B8%8E%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%9E%8B/</guid><description>&lt;h2 id="为什么对称矩阵是最理想的矩阵" class="heading-anchor">为什么对称矩阵是“最理想的矩阵”&lt;a href="#%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e5%af%b9%e7%a7%b0%e7%9f%a9%e9%98%b5%e6%98%af%e6%9c%80%e7%90%86%e6%83%b3%e7%9a%84%e7%9f%a9%e9%98%b5" class="heading-link" aria-label="Permalink to this section" title="Copy link to this section">#&lt;/a>
&lt;/h2>&lt;p>在所有你可能遇到的矩阵中，&lt;strong>对称矩阵&lt;/strong>无疑是最“乖巧”的。它们拥有三大超能力：&lt;/p>
&lt;p>&lt;figure class="article-figure">
 &lt;img src="https://blog-pic-ck.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/posts/zh/linear-algebra/08-%e5%af%b9%e7%a7%b0%e7%9f%a9%e9%98%b5%e4%b8%8e%e4%ba%8c%e6%ac%a1%e5%9e%8b/illustration_1.png" alt="线性代数（八）：对称矩阵与二次型 —— 最棒的矩阵来了 —— visual" loading="lazy" decoding="async" class="content-image">
 
&lt;/figure>
&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>特征值全是&lt;strong>实数&lt;/strong>；&lt;/li>
&lt;li>拥有一组&lt;strong>完全正交&lt;/strong>的特征向量；&lt;/li>
&lt;li>可以轻松实现&lt;strong>完美对角化&lt;/strong> &lt;span class="math-inline">$A = Q \Lambda Q^T$&lt;/span>
，求逆或计算幂次几乎不费力气。&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>这绝非偶然。实际上，在物理、优化、统计和机器学习中，几乎所有真正重要的矩阵本质上都是对称的：&lt;/p></description></item></channel></rss>