負半定矩陣英文解釋翻譯、負半定矩陣的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 negative semidefinite matrix

分詞翻譯：

負的英語翻譯：

bear; tote; shoulder; suffer; minus; negative; owe; rely on; lose
【醫】 Lift

半定矩陣的英語翻譯：

【計】 semidefinite matrix

專業解析

負半定矩陣（Negative Semi-Definite Matrix）是線性代數中描述對稱矩陣性質的重要概念。其定義為：對于任意非零實向量$mathbf{x}$，若實對稱矩陣$A$滿足$mathbf{x}^T A mathbf{x} leq 0$，則稱$A$為負半定矩陣。這一性質在優化理論、控制系統和經濟學模型中具有廣泛的應用。

從漢英對照角度，該術語對應英文"negative semi-definite matrix"，其核心特征包含三點：

特征值特性：矩陣所有特征值均為非正數（$lambda_i leq 0$），且至少存在一個零特征值
主子式判據：奇數階主子式非正，偶數階主子式非負
二次型關聯：對應的二次型$mathbf{x}^T A mathbf{x}$在向量空間形成凹曲面

該概念在工程領域的典型應用包括：

凸優化問題中的約束條件判定
動力系統穩定性分析
經濟模型中的效用函數凹性驗證

根據《矩陣分析與應用》（科學出版社，2018）的論述，負半定矩陣與正定矩陣構成對偶關系，其性質可通過合同變換保持。國際數學聯合會(IMU)的術語标準庫将此類矩陣歸入二次型分類體系。

網絡擴展解釋

負半定矩陣（又稱半負定矩陣）是線性代數中的重要概念，其定義和性質如下：

1.基本定義

負半定矩陣是指實對稱矩陣或埃爾米特矩陣（複數域推廣），滿足以下條件：

對于任意非零向量 $x$，有 $x^T A x leq 0$（實數域）或 $z^* M z leq 0$（複數域）。
存在至少一個非零向量 $x_0$，使得 $x_0^T A x_0 = 0$（即二次型在部分方向上取零值）。

2.特征值與标準形

特征值性質：所有特征值均非正（即 $lambda_i leq 0$），且至少有一個特征值為零。
标準形：通過合同變換可化為對角矩陣，其對角線元素全為非正數，且至少有一個元素為零，例如： $$ A sim begin{pmatrix} -d_1 & 0 & cdots & 00 & -d_2 & cdots & 0vdots & vdots & ddots & 00 & 0 & cdots & 0 end{pmatrix} quad (d_i > 0) $$ 這裡 $d_i$ 是正實數。

3.與負定矩陣的區别

負定矩陣要求對所有非零向量 $x$ 滿足 $x^T A x < 0$，且特征值全為負數。
負半定矩陣則允許部分向量使 $x^T A x = 0$，且至少有一個特征值為零。

4.應用領域

負半定矩陣在優化問題中用于判定局部極值，在控制理論中分析系統穩定性，也常見于經濟模型和物理學中的能量分析。

5.判定方法

主子式判定：奇數階順序主子式非正，偶數階非負（需結合半負定條件）。
特征值法：計算矩陣特征值，若全為非正且至少一個為零，則為負半定矩陣。

負半定矩陣的核心是二次型的非正性與部分方向上的“退化性”（存在零值），其對稱性、特征值分布及标準形是分析關鍵。