对称1-对称双线性型 - 图1是有限维实线性空间。一个定义在对称1-对称双线性型 - 图2上的对称双线性型是满足下面条件的函数

    对称1-对称双线性型 - 图3%3A%20V%20%5Ctimes%20V%20%5Cto%20%5Cmathbb%7BR%7D%2C%0A#card=math&code=B%28~%2C~%29%3A%20V%20%5Ctimes%20V%20%5Cto%20%5Cmathbb%7BR%7D%2C%0A)

    (i) 对称性 对称1-对称双线性型 - 图4%3DB(w%2C%20v)%2C%20%5C%3B%20%5Cforall%20v%2C%20w%20%5Cin%20V#card=math&code=B%28v%2C%20w%29%3DB%28w%2C%20v%29%2C%20%5C%3B%20%5Cforall%20v%2C%20w%20%5Cin%20V);

    (ii) 双线性 对称1-对称双线性型 - 图5%3Dc_1%20B(v_1%2C%20w)%20%2B%20c_2%20B(v_2%2C%20w)%2C%20%5C%3B%20%5Cforall%20c_1%2C%20c_2%20%5Cin%20%5Cmathbb%7BR%7D%2C%20%5Cforall%20v%2C%20w%20%5Cin%20W#card=math&code=B%28c_1%20v_1%20%2B%20c_2%20v_2%2C%20w%29%3Dc_1%20B%28v_1%2C%20w%29%20%2B%20c_2%20B%28v_2%2C%20w%29%2C%20%5C%3B%20%5Cforall%20c_1%2C%20c_2%20%5Cin%20%5Cmathbb%7BR%7D%2C%20%5Cforall%20v%2C%20w%20%5Cin%20W).

    典型的对称双线性函数是对称1-对称双线性型 - 图6上的内积。内积除了有对称性与双线性,还有正定性,

    (iii) 正定性 对称1-对称双线性型 - 图7%5Cgeq%200#card=math&code=B%28v%2C%20v%29%5Cgeq%200), 而且等号成立当且仅当对称1-对称双线性型 - 图8.

    对称双线性型有以下概念值得介绍:

    定义1:双线性型对称1-对称双线性型 - 图9的根 (radical) 定义为对称1-对称双线性型 - 图10%3D%5C%7Bw%20%5Cin%20V%20%5Cmid%20B(v%2C%20w)%3D0%2C%20%5Cforall%20v%20%5Cin%20V%5C%7D#card=math&code=%5Cmathrm%7Brad%7D%28B%29%3D%5C%7Bw%20%5Cin%20V%20%5Cmid%20B%28v%2C%20w%29%3D0%2C%20%5Cforall%20v%20%5Cin%20V%5C%7D). 如果rad对称1-对称双线性型 - 图11%3D%5C%7B%5Cmathbf%7B0%7D%5C%7D#card=math&code=%28B%29%3D%5C%7B%5Cmathbf%7B0%7D%5C%7D), 我们说对称1-对称双线性型 - 图12是非退化的(nondegenrate).

    定义2:设有向量对称1-对称双线性型 - 图13, 矩阵对称1-对称双线性型 - 图14%20%5Cbig)#card=math&code=G%3D%20%5Cbig%28%20B%28v_i%2C%20v_j%29%20%5Cbig%29)称为这些向量的Gram矩阵。如果对称1-对称双线性型 - 图15, 且这些向量的Gram矩阵是单位矩阵,我们称对称1-对称双线性型 - 图16对称1-对称双线性型 - 图17#card=math&code=%28V%2C%20B%29)的一个标准正交基。

    注意:如果对称1-对称双线性型 - 图18对称1-对称双线性型 - 图19的一个基,则对称1-对称双线性型 - 图20是对称的当且仅当Gram矩阵是对称的。

    定义3:向量对称1-对称双线性型 - 图21称为关于对称1-对称双线性型 - 图22正交的,如果对称1-对称双线性型 - 图23%3D0#card=math&code=B%28v%2C%20w%29%3D0). 如果对称1-对称双线性型 - 图24是子空间,则

    对称1-对称双线性型 - 图25%20%3D%200%2C%20%5Cforall%20w%20%5Cin%20W%5C%7D%0A#card=math&code=W%5E%5Cperp%20%3D%20%5C%7Bv%20%5Cmid%20B%28v%2C%20w%29%20%3D%200%2C%20%5Cforall%20w%20%5Cin%20W%5C%7D%0A)

    称为对称1-对称双线性型 - 图26关于对称1-对称双线性型 - 图27的正交补子空间。


    如果对称1-对称双线性型 - 图28%2C%20(w_j)#card=math&code=%28v_i%29%2C%20%28w_j%29)都是对称1-对称双线性型 - 图29 的基,过度矩阵为对称1-对称双线性型 - 图30,即对称1-对称双线性型 - 图31%20%3D%20(v_1%2C%20%5Cldots%2C%20v_m)%20T#card=math&code=%28w_1%2C%20%5Cldots%2C%20w_m%29%20%3D%20%28v_1%2C%20%5Cldots%2C%20v_m%29%20T), 那么两个基的Gram矩阵会有如下的关系

    对称1-对称双线性型 - 图32%20%3D%20T%5E%5Ctop%20G_v%20T.%20%0A#card=math&code=G_w%20%3D%20%5Cbig%28v_iT%2C%20v_jT%5Cbig%29%20%3D%20T%5E%5Ctop%20G_v%20T.%20%0A)

    一般地,如果对称1-对称双线性型 - 图33 是可逆矩阵,而且有对称1-对称双线性型 - 图34, 我们称对称1-对称双线性型 - 图35是合同(congruent)的。我们把合同的实对称双线性型看成是同一类。在合同的意义下分类对称双线性型,早在1850年代就有Sylvester用他的惯性定理(law of inertia)给出答案。惯性定理说,对任意实对称矩阵对称1-对称双线性型 - 图36,都能找到一个正交矩阵对称1-对称双线性型 - 图37,使得对称1-对称双线性型 - 图38 是对角矩阵,而且对称1-对称双线性型 - 图39 的对角元中,正数,负数与0的数目,由对称1-对称双线性型 - 图40唯一确定。其中正数与负数的数目,被称为对称1-对称双线性型 - 图41 的正、负惯性指数,通常被表示为对称1-对称双线性型 - 图42对称1-对称双线性型 - 图43. 于是0的数目等于对称1-对称双线性型 - 图44, 其中对称1-对称双线性型 - 图45对称1-对称双线性型 - 图46的阶。当对称1-对称双线性型 - 图47时,对称1-对称双线性型 - 图48被称为非退化的。两个对称1-对称双线性型 - 图49阶实对称矩阵对称1-对称双线性型 - 图50是合同的,当且仅当它们的正、负惯性指数都相等。