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Determinar si un cuadrático es siempre positivo

¿Existe un método rápido y sistemático para averiguar si una ecuación cuadrática es siempre positiva o puede tener valores positivos y negativos o siempre negativos para todos los valores de sus variables?

Digamos que para una ecuación cuadrática: $3x^{2}+8xy+5xz+2yz+7y^{2}+2z^{2}>0$ , sin dibujar un gráfico para ver su forma, ¿cómo puedo averiguar si esta ecuación es siempre más que cero o si tiene resultados negativos o si siempre es negativa para todos los valores no cero de las variables?

Intenté sustituir los valores de las variables al azar pero nunca puedo estar seguro de haber cubierto todos los casos.

Gracias por cualquier ayuda.

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Si se trata de una tarea, ¿no se han tratado ya estos métodos en clase? (Diagonalización o completar los cuadrados, por ejemplo).

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Chris Benard Puntos 1430

Esto es lo que El criterio de Sylvester es para. Escribe tu cuadrática como $v^T A v$ donde $v$ es un vector de variables $(x_1\ x_2\ \cdots\ x_n)$ y $A$ es una matriz de constantes. Por ejemplo, en tu caso, te interesa $$\begin{pmatrix} x & y & z \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 3 & 4 & 5/2 \\ 4 & 7 & 1 \\ 5/2 & 1 & 2 \end{pmatrix}\begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix}$$ Observa que las entradas fuera de la diagonal son la mitad de los coeficientes de la cuadrática.

La terminología estándar es que $A$ es "positivamente definida" si esta cantidad es positiva para todo lo que no es cero $v$ . El criterio de Sylvester dice que $A$ es positiva definida si y sólo si los determinantes de la parte superior izquierda $k \times k$ submatriz son positivos para $k=1$ , $2$ , ..., $n$ . En nuestro caso, necesitamos probar $$\det \begin{pmatrix} 3 \end{pmatrix} =3 \quad \det \begin{pmatrix}3 & 4 \\ 4 & 7\end{pmatrix} = 5 \quad \det \begin{pmatrix} 3 & 4 & 5/2 \\ 4 & 7 & 1 \\ 5/2 & 1 & 2 \end{pmatrix} = -67/4.$$ Como la última cantidad es negativa, el criterio de Sylvester nos dice que esta cuadrática NO es positiva definida.

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Sólo una observación de improviso: desde el punto de vista computacional, probablemente no se quiera utilizar el criterio de Sylvester, suponiendo que cada determinante se calcule en $O(n^3)$ operaciones, esto implica hacer $O(n^4)$ operaciones en total. No estoy seguro al cien por cien de cuál es el mejor algoritmo -quizá alguien con más conocimientos pueda intervenir- pero supongo que es la descomposición de Cholesky, que puede realizarse en $O(n^3)$ operaciones totales mediante una variante de la eliminación gaussiana.

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Buen punto. Yo tampoco lo sé. Supongo que la mejor idea sería modificar ligeramente la descomposición de Cholesky para obtener una descomposición de la forma $M D M^*$ donde $M$ es triangular inferior con unos en la diagonal, y $D$ es diagonal. Esto evitará tener que calcular raíces cuadradas. En particular, si tu entrada es un número entero como el anterior, entonces no tendrás que ir a punto flotante. Pero una de las cosas más importantes que he aprendido hablando con analistas numéricos es que no deberías intentar adivinar cuál será un buen algoritmo; necesitas probar realmente tus ideas con datos.

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@alex da en el clavo; Cholesky es una forma muy eficiente desde el punto de vista computacional para comprobar la definición positiva. El $M D M^*$ (más convencionalmente denotado como $LDL^T$ ) mencionada por David tiene la ventaja de no necesitar raíces cuadradas y ser capaz de dar información sobre la inercia . Por otro lado, hay matrices simétricas que no tienen un $LDL^T$ descomposición, y puede ser necesario pivotar... (por supuesto, ¡aún así he dado un +1!)

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Reescribe tu expresión como una forma bilineal con una matriz simétrica en medio. Esto siempre se puede hacer. Por ejemplo, en tu caso, tu expresión es $$3x^{2}+8xy+5xz+2yz+7y^{2}+2z^{2} = \begin{pmatrix} x & y & z \end{pmatrix} \begin{pmatrix} 3 & 4 & 5/2 \\ 4 & 7 & 1 \\ 5/2 & 1 & 2 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix}$$ Ahora sólo hay que comprobar que la matriz es definida positiva. Una buena propiedad de la matriz definida positiva es que cada submatriz diagonal debe ser definida positiva. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la matriz $$\begin{pmatrix} 3 & 5/2 \\ 5/2 & 2 \end{pmatrix}$$ no es positiva definida. Por lo tanto, no es posible que $$3x^{2}+8xy+5xz+2yz+7y^{2}+2z^{2}$$ es siempre positivo $\forall x,y,z \in \mathbb{R}$

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Gracias. Pero, ¿cómo era la matriz $\begin{pmatrix} 3 & 5/2 \\ 5/2 & 2 \end{pmatrix}$ ¿derivada? Por submatriz diagonal, pensé que se refería a la submatriz de la esquina superior izquierda de la matriz principal? Pero $\begin{pmatrix} 3 & 5/2 \\ 5/2 & 2 \end{pmatrix}$ no se ve así.

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@xEnOn: Por submatriz diagonal me refiero a $A(n1,n2,\ldots,nk;n1,n2,\ldots,nk)$ donde $n1,n2,\ldots,nk \in \{1,2,\ldots,n\}$ o se puede pensar en una permutación simétrica, es decir, en este caso se intercambian las filas 2 y 3 y las columnas 2 y 3 y luego se mira la submatriz superior izquierda

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Grant Puntos 116

Uno de los métodos cuando no se conoce la condición necesaria y suficiente para el mínimo de la función de varias variables - considerar otras como parámetros. Usted sabe que para una función $$ a_1x^2+b_1(y,z)x+c(y,z) $$ el mínimo se alcanza en $\frac{-b_1(y,z)}{2a_1}$ para $a_1>0$ y cualquier $y,z$ . Entonces, sólo tienes que sustituir esto en tu ecuación y resolver el problema mínimo con respecto a. $y$ y luego, en el tercer paso, para $z$ .

En su caso: $a_1 = 3, b_1 = 8y+5z$ , por lo que se pone $$ x = -\frac{1}{6}(8y+5z) $$ y obtener una función $$ \frac{1}{12}(20 y^2-56 y z-z^2) $$ que ciertamente puede ser inferior a cero debido a la negatividad del coeficiente con $z^2$ .

Finalmente, la desigualdad estricta nunca se cumple, ya que cualquier función cuadrática es igual a cero en el origen.

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En el punto posterior a la obtención de la función $\frac{1}{12}(20 y^2-56 y z-z^2)$ , puedo sólo a través de la observación en la cantidad cuadrada de $y^2$ y $z^2$ para ver si pueden superar el término medio $56yz$ para saber si es positivo? Gracias.

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@xEnOn: claro, puedes tomar $y=0$ . Así que en general se toma $y=0,z=1$ y $x = -5/6$ para obtener $-1/12$ como valor.

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Entonces, ¿la única manera es a través de la observación y no hay formas formales de "sacar un valor" que pueda determinar si la ecuación es siempre positiva o negativa?

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Stephan Aßmus Puntos 16

La matriz $H$ es la matriz hessiana de segundas derivadas parciales. Encontramos a partir de la "diagonalización de la congruencia" que los valores propios de $H$ son $++- \; \; .$ Por supuesto, las entradas diagonales de $D$ no son los propios valores propios. Se trata de Ley de inercia de Sylvester .

La ley de inercia de Sylvester es un teorema del álgebra matricial sobre ciertas propiedades de la matriz de coeficientes de una forma cuadrática real que permanecen invariantes bajo un cambio de base. En concreto, si $A$ es la matriz simétrica que define la forma cuadrática, y $S$ es cualquier matriz invertible tal que $D = SAS^T$ es diagonal, entonces el número de elementos negativos en la diagonal de $D$ es siempre la misma, ya que todos esos $S \; ; \; $ y lo mismo ocurre con el número de elementos positivos elementos positivos.

Si tuviera la energía para encontrar los vectores propios, podría escribir $O^T H O = D_0$ con la ortogonal $O$ y la diagonal $D_0,$ en cuyo momento las entradas diagonales de $D_0$ serían los valores propios. Sylvester dice que mi $ P^T H P = D $ da el mismo número de entradas diagonales positivas y el mismo número de negativas, también el mismo número de entradas nulas. Para este ejemplo, dos valores propios positivos y uno negativo.

$$ P^T H P = D $$ $$\left( \begin{array}{rrr} 1 & 0 & 0 \\ - \frac{ 4 }{ 3 } & 1 & 0 \\ - \frac{ 27 }{ 10 } & \frac{ 7 }{ 5 } & 1 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{rrr} 6 & 8 & 5 \\ 8 & 14 & 2 \\ 5 & 2 & 4 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{rrr} 1 & - \frac{ 4 }{ 3 } & - \frac{ 27 }{ 10 } \\ 0 & 1 & \frac{ 7 }{ 5 } \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{ 10 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 0 & - \frac{ 67 }{ 10 } \\ \end{array} \right) $$

$$ E_j^T D_{j-1} E_j = D_j $$ $$ P_{j-1} E_j = P_j $$ $$ E_j^{-1} Q_{j-1} = Q_j $$ $$ P_j Q_j = I $$ $$ P_j^T H P_j = D_j $$ $$ Q_j^T D_j Q_j = H $$

$$ H = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 8 & 5 \\ 8 & 14 & 2 \\ 5 & 2 & 4 \\ \end{array} \right) $$

\==============================================

$$ E_{1} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & - \frac{ 4 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) $$ $$ P_{1} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & - \frac{ 4 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) , \; \; \; Q_{1} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & \frac{ 4 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) , \; \; \; D_{1} = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 0 & 5 \\ 0 & \frac{ 10 }{ 3 } & - \frac{ 14 }{ 3 } \\ 5 & - \frac{ 14 }{ 3 } & 4 \\ \end{array} \right) $$

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$$ E_{2} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & 0 & - \frac{ 5 }{ 6 } \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) $$ $$ P_{2} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & - \frac{ 4 }{ 3 } & - \frac{ 5 }{ 6 } \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) , \; \; \; Q_{2} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & \frac{ 4 }{ 3 } & \frac{ 5 }{ 6 } \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) , \; \; \; D_{2} = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{ 10 }{ 3 } & - \frac{ 14 }{ 3 } \\ 0 & - \frac{ 14 }{ 3 } & - \frac{ 1 }{ 6 } \\ \end{array} \right) $$

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$$ E_{3} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & \frac{ 7 }{ 5 } \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) $$ $$ P_{3} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & - \frac{ 4 }{ 3 } & - \frac{ 27 }{ 10 } \\ 0 & 1 & \frac{ 7 }{ 5 } \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) , \; \; \; Q_{3} = \left( \begin{array}{rrr} 1 & \frac{ 4 }{ 3 } & \frac{ 5 }{ 6 } \\ 0 & 1 & - \frac{ 7 }{ 5 } \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) , \; \; \; D_{3} = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{ 10 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 0 & - \frac{ 67 }{ 10 } \\ \end{array} \right) $$

\==============================================

$$ P^T H P = D $$ $$\left( \begin{array}{rrr} 1 & 0 & 0 \\ - \frac{ 4 }{ 3 } & 1 & 0 \\ - \frac{ 27 }{ 10 } & \frac{ 7 }{ 5 } & 1 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{rrr} 6 & 8 & 5 \\ 8 & 14 & 2 \\ 5 & 2 & 4 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{rrr} 1 & - \frac{ 4 }{ 3 } & - \frac{ 27 }{ 10 } \\ 0 & 1 & \frac{ 7 }{ 5 } \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{ 10 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 0 & - \frac{ 67 }{ 10 } \\ \end{array} \right) $$ $$ Q^T D Q = H $$ $$\left( \begin{array}{rrr} 1 & 0 & 0 \\ \frac{ 4 }{ 3 } & 1 & 0 \\ \frac{ 5 }{ 6 } & - \frac{ 7 }{ 5 } & 1 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{rrr} 6 & 0 & 0 \\ 0 & \frac{ 10 }{ 3 } & 0 \\ 0 & 0 & - \frac{ 67 }{ 10 } \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{rrr} 1 & \frac{ 4 }{ 3 } & \frac{ 5 }{ 6 } \\ 0 & 1 & - \frac{ 7 }{ 5 } \\ 0 & 0 & 1 \\ \end{array} \right) = \left( \begin{array}{rrr} 6 & 8 & 5 \\ 8 & 14 & 2 \\ 5 & 2 & 4 \\ \end{array} \right) $$

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Beni Bogosel Puntos 15173

Mi enfoque de esto es así:

Para una cuadrática regular de una variable, $ax^2+bx+c$ puedes encontrar su signo así: resolver $ax^2+bx+c=0$ y después

  • entre las raíces (si las hay) el signo es opuesto al signo de $a$

  • fuera de las raíces el signo es el signo de $a$ .

En tu caso quieres ver si una cuadrática es positiva todo el tiempo, y esto significa que no tiene raíces, es decir, el determinante $\Delta=b^2-4ac<0$ .

Ahora puedes resolver tu problema: considera la ecuación como una cuadrática en $x$ y supongamos que la condición $\Delta_x<0$ es cierto. Ahora se llega a una cuadrática en $y,z$ que debería ser negativo todo el tiempo. Consideremos esta segunda cuadrática como una cuadrática de una variable en $y$ y supongamos que la condición $\Delta_y<0$ es de nuevo cierto. A continuación se llega a una cuadrática en $z$ y si $\Delta_z<0$ todo el tiempo que se hace.

El otro método, tal y como decía la respuesta anterior, es formar cuadrados. Esto siempre es posible, y si los signos de los tres cuadrados formados no son todos positivos, entonces la cuadrática no es siempre positiva.

El tercer método utiliza el álgebra lineal, y puede buscar la definición positiva de la matriz de su cuadrática. Esto se puede hacer bastante rápido, pero utiliza determinantes. Si te interesa, te presentaré este método.

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Gracias. Aunque el determinante $b^{2}-4ac<0$ no tiene raíces reales, ¿podría la gráfica estar totalmente por encima o por debajo del eje? ¿Tengo que sustituir entonces cualquier número aleatorio en la ecuación para saber si está por encima (siempre positivo) o por debajo (siempre negativo) del eje? Si hay más de 1 variable como en el ejemplo que escribí, todavía no estoy seguro de cómo podría meterlo en $\Delta$ . Para $\Delta_x$ , lo agrupo en $3x^{2}+[8y]x+[5z]x+2yz+7y^{2}+2z^{2}>0$ y así $a=3$ , $b=8y$ & $c=2yz+5z+y^{2}$ , luego los pongo en $\Delta_x=(8y)^{2}-4(3)(2yz+5z+y^{2})$ ¿es esto correcto? Pero todos son variables solamente.

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En realidad, llegué a esta pregunta porque estaba pensando en una de las propiedades de o prueba de positivo definitivo con $x^{T}Ax>0$ . Pero al mismo tiempo, me preguntaba cómo podría averiguar si la ecuación cuadrática es siempre positiva, negativa o ambas cuando el número de variables aumenta.

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