代数

平移、投影与Cauchy:一类二次型不等式的处理方法

正文文字 2747 字公式 277 处

许多加权二次型不等式虽然具有较复杂的系数形式,其主要结构通常由

∑_(𝑖)𝑥2𝑖,(∑_(𝑖)𝑥_(𝑖))^(2),(∑_(𝑖)𝑎_(𝑖)𝑥_(𝑖))^(2)

等少数几个量决定.处理此类问题的关键,在于识别待证式所依赖的方向,并对常数方向与权方向作适当的正交分解. 当权 𝑎_(𝑖)构成等差数列,或关于中点具有成对对称性时,权的中心化会自然引出∑(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))^(2);若相应二次型在某一方向上具有平移不变性,还可进一步施加适当的归一化条件. 经过这些处理,原问题常可化为一次 Cauchy 不等式或低维二次型的非负性问题.

本文按照“中心化 →平移归一化 →正交投影”的顺序展开. 首先建立中心化 Cauchy 不等式,并给出共同平移下施加 ∑𝑥_(𝑖)=0归一化条件的严格前提; 随后讨论沿任意方向的平移不变性,并借助二阶、三阶 Gram 行列式说明其投影结构. 最后通过三道例题分别讨论整体平移不变、沿常数方向完成平方以及投影后处理最优参数三类情形.

除特别说明外,本文中的变量均为实数.

中心化 Cauchy 与常数方向的正交分解

设

𝑥^(–)=(1)/(𝑚)∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖),𝑎^(–)=(1)/(𝑚)∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑎_(𝑖).

则

∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑥_(𝑖)−𝑥^(–))^(2)=∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥2𝑖−(1)/(𝑚)(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖))^(2),

且由于 ∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))=0,有

∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))𝑥_(𝑖)=∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))(𝑥_(𝑖)−𝑥^(–)).

对两个中心化后的向量应用 Cauchy,即得下述结论.

性质 1(中心化 Cauchy).若 𝑎_(1),…,𝑎_(𝑚)不全相等,则对任意 𝑥_(1),…,𝑥_(𝑚),

∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥2𝑖≥(1)/(𝑚)(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖))^(2)+([∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))𝑥_(𝑖)]^(2))/(∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))^(2)).

等号成立当且仅当存在实数 𝛼,𝛽,使

𝑥_(𝑖)=𝛼+𝛽𝑎_(𝑖)(1≤𝑖≤𝑚).

证明.由 Cauchy,

[∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))𝑥_(𝑖)]^(2) =[∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))(𝑥_(𝑖)−𝑥^(–))]^(2); ≤[∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–))^(2)][∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑥_(𝑖)−𝑥^(–))^(2)].;

代入前面的恒等式即可.

Cauchy 取等的条件为

𝑥_(𝑖)−𝑥^(–)=𝛽(𝑎_(𝑖)−𝑎^(–)),

即 𝑥_(𝑖)=𝛼+𝛽𝑎_(𝑖).

评注.若记

𝒆=(1,…,1),𝒂_(0)=(𝑎_(1)−𝑎^(–),…,𝑎_(𝑚)−𝑎^(–)),

则 𝒆⊥𝒂_(0),而性质 1 可写成

∥𝒙∥^(2)≥((𝒙⋅𝒆)^(2))/(∥𝒆∥^(2))+((𝒙⋅𝒂_(0))^(2))/(∥𝒂_(0)∥^(2)).

因此,权的中心化等价于将常数向量与权向量正交化.

共同平移与归一化条件

把所有变量同时加上同一个实数 𝑡:

𝑥_(𝑖)⟼𝑥_(𝑖)+𝑡(1≤𝑖≤𝑚).

由

∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥2𝑖−(1)/(𝑚)(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖))^(2)=∑_(𝑖=1)^(𝑚)(𝑥_(𝑖)−𝑥^(–))^(2)

可见,这个方差型二次式在共同平移下保持不变.若 ∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑐_(𝑖)=0,则

∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑐_(𝑖)(𝑥_(𝑖)+𝑡)=∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑐_(𝑖)𝑥_(𝑖)

也保持不变.因此,若待证式由这类平移不变量组成,整个待证式就在共同平移下不变.

性质 2(共同平移下的归一化).设要证明的命题等价于

𝐹(𝑥_(1),…,𝑥_(𝑚))≥0,

并且

𝐹(𝑥_(1)+𝑡,…,𝑥_(𝑚)+𝑡)=𝐹(𝑥_(1),…,𝑥_(𝑚))(∀𝑡∈ℝ).

若变量的定义域在共同平移下也保持不变,则可在证明中施加归一化条件

∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖)=0.

证明.取

𝑡=−𝑥^(–)=−(1)/(𝑚)∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖).

平移后的变量仍在定义域内,且变量和为 0;由平移不变性,待证式的值没有改变.

评注.上述归一化须同时满足两个前提:整个待证式在共同平移下保持不变,且变量的定义域在该平移下保持封闭. 例如,当题目要求 𝑥_(𝑖)>0时,将平均值平移至 0后一般不能保证各变量仍为正数,因此不能据此施加 ∑𝑥_(𝑖)=0的归一化条件.

从向量角度看,

∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥2𝑖−(1)/(𝑚)(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑥_(𝑖))^(2)=∥𝑃_(𝒆^(⊥))𝒙∥^(2).

共同平移不改变该量,其原因在于该量仅由 𝒙在 𝒆^(⊥)上的正交投影决定. 归一化条件 ∑𝑥_(𝑖)=0在几何上相当于沿 𝒆方向将 𝒙平移至 𝒆^(⊥).

任意方向的平移不变性与正交投影

共同平移是沿 𝒆=(1,…,1)方向移动.更一般地,固定非零向量 𝒗,定义

𝑄_(𝒗)(𝒙)=∥𝒗∥^(2)∥𝒙∥^(2)−(𝒙⋅𝒗)^(2).

直接展开可得

𝑄_(𝒗)(𝒙+𝑡𝒗)=𝑄_(𝒗)(𝒙)(∀𝑡∈ℝ).

另一方面,

𝑄_(𝒗)(𝒙)=∥𝒗∥^(2)∥𝒙−(𝒙⋅𝒗)/(∥𝒗∥^(2))𝒗∥^(2)=∥𝒗∥^(2)∥𝑃_(𝒗^(⊥))𝒙∥^(2).

因此 𝑄_(𝒗)只由 𝒙在 𝒗^(⊥)上的投影决定.

若整个待证式在

𝒙⟼𝒙+𝑡𝒗

下不变,变量的定义域也沿该方向保持不变,且需要将线性量 𝒙⋅𝒖化为 0,只要 𝒖⋅𝒗≠0,就可取

𝑡=−(𝒙⋅𝒖)/(𝒗⋅𝒖).

共同平移对应于 𝒗=𝒆的特殊情形.

评注.若仅有待证式中的某一部分(例如 𝑄_(𝒗))在 𝒗方向的平移下保持不变, 则该局部不变性不足以支持对整个命题施加归一化条件.此时仍可作换元 𝒙=𝒚+𝑡𝒗以化简 𝑄_(𝒗),同时须对其余各项作相应改写. 例 3 属于此类情形.

投影 Cauchy 与 Gram 行列式

先回顾二阶情形.若

𝒂=(𝑎_(1),…,𝑎_(𝑚)),𝒃=(𝑏_(1),…,𝑏_(𝑚)),

则 Lagrange 恒等式给出

(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑎2𝑖)(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑏2𝑖)−(∑_(𝑖=1)^(𝑚)𝑎_(𝑖)𝑏_(𝑖))^(2)=∑_(1≤𝑖<𝑗≤𝑚)(𝑎_(𝑖)𝑏_(𝑗)−𝑎_(𝑗)𝑏_(𝑖))^(2).

恒等式右端为平方和,故其非负性即给出 Cauchy;左端同时等于二阶 Gram 行列式

det(∥𝒂∥^(2) 𝒂⋅𝒃;𝒂⋅𝒃 ∥𝒃∥^(2);),

因此,Lagrange 恒等式、二阶 Gram 行列式的非负性与 Cauchy 不等式分别给出了同一非负结构的平方和表示、行列式表示与不等式表示.

以下固定非零向量 𝒗,把 𝒙,𝒖都投影到 𝒗^(⊥):

𝒙_(0)=𝒙−(𝒙⋅𝒗)/(∥𝒗∥^(2))𝒗,𝒖_(0)=𝒖−(𝒖⋅𝒗)/(∥𝒗∥^(2))𝒗.

对 𝒙_(0),𝒖_(0)应用 Cauchy,可得如下投影形式.

性质 3(投影 Cauchy).对任意向量 𝒙,𝒖与非零向量 𝒗,

[∥𝒗∥^(2)∥𝒙∥^(2)−(𝒙⋅𝒗)^(2)][∥𝒗∥^(2)∥𝒖∥^(2)−(𝒖⋅𝒗)^(2)]; ≥[∥𝒗∥^(2)(𝒙⋅𝒖)−(𝒙⋅𝒗)(𝒖⋅𝒗)]^(2).;

等号成立当且仅当 𝒙,𝒖,𝒗线性相关.

证明.由投影公式,

∥𝒗∥^(2)∥𝒙_(0)∥^(2) =∥𝒗∥^(2)∥𝒙∥^(2)−(𝒙⋅𝒗)^(2),;∥𝒗∥^(2)∥𝒖_(0)∥^(2) =∥𝒗∥^(2)∥𝒖∥^(2)−(𝒖⋅𝒗)^(2),;∥𝒗∥^(2)(𝒙_(0)⋅𝒖_(0)) =∥𝒗∥^(2)(𝒙⋅𝒖)−(𝒙⋅𝒗)(𝒖⋅𝒗).;

将这三式代入 ∥𝒙_(0)∥^(2)∥𝒖_(0)∥^(2)≥(𝒙_(0)⋅𝒖_(0))^(2)即得结论. 取等时 𝒙_(0),𝒖_(0)线性相关,这等价于 𝒙,𝒖,𝒗线性相关.

评注.若记三阶 Gram 行列式

𝐷=det⎛⎝⎜∥𝒙∥^(2) 𝒙⋅𝒖 𝒙⋅𝒗;𝒙⋅𝒖 ∥𝒖∥^(2) 𝒖⋅𝒗;𝒙⋅𝒗 𝒖⋅𝒗 ∥𝒗∥^(2);⎞⎠⎟,

则把前两行、列中沿 𝒗的分量消去,可得

𝐷=∥𝒗∥^(2)[∥𝒙_(0)∥^(2)∥𝒖_(0)∥^(2)−(𝒙_(0)⋅𝒖_(0))^(2)]≥0.

性质 3 两端之差等于 ∥𝒗∥^(2)𝐷.若把三个向量写成 ℝ^(𝑚)中的坐标,Cauchy–Binet 公式还给出

$$D= \sum\limits_{1\le i<j<k\le m}="" \begin{vmatrix}="" x_i&x_j&x_k\\="" u_i&u_j&u_k\\="" v_i&v_j&v_k="" \end{vmatrix}^{\!2},="" $$="" 其中 𝑚<3时右边为空和 0.因此,二阶与三阶 Gram 行列式均可表示为相应子式的平方和;在本文所涉及的情形中,其不等式内容可统一归结为对正交投影应用 Cauchy.


对 𝑛≥2,取

𝒗=(1,2,…,𝑛),𝒖=(1,1,…,1),

并记

𝑆=∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖),𝑇=∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖).

利用

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖=(𝑛(𝑛+1))/(2),∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖^(2)=(𝑛(𝑛+1)(2𝑛+1))/(6),

性质 3 化为

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖^(2)∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖−𝑇^(2)≥(𝑛+1)/(3(𝑛−1))⋅[(2𝑛+1)𝑆−3𝑇]^(2)

此时 𝒖,𝒗线性无关,故等号成立当且仅当

𝑥_(𝑖)=𝛼+𝛽𝑖.

例 1:共同平移的应用

题目.(1999 年 CTST) 设 𝑛为正整数,𝑥_(0),𝑥_(1),…,𝑥_(2𝑛)是实数.证明

∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑥2𝑖≥(1)/(2𝑛+1)(∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑥_(𝑖))^(2)+(3)/(𝑛(𝑛+1)(2𝑛+1))(∑_(𝑖=0)^(2𝑛)(𝑖−𝑛)𝑥_(𝑖))^(2).

解.令

𝑥^(–)=(1)/(2𝑛+1)∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑥_(𝑖),𝑦_(𝑖)=𝑥_(𝑖)−𝑥^(–).

作上述共同平移后,有

∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑦_(𝑖)=0,∑_(𝑖=0)^(2𝑛)(𝑖−𝑛)𝑦_(𝑖)=∑_(𝑖=0)^(2𝑛)(𝑖−𝑛)𝑥_(𝑖),

因为 ∑_(2𝑛)^(𝑖=0)(𝑖−𝑛)=0.同时

∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑦2𝑖=∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑥2𝑖−(1)/(2𝑛+1)(∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑥_(𝑖))^(2).

再由

∑_(𝑖=0)^(2𝑛)(𝑖−𝑛)^(2)=(𝑛(𝑛+1)(2𝑛+1))/(3)

和 Cauchy,

[∑_(𝑖=0)^(2𝑛)(𝑖−𝑛)𝑦_(𝑖)]^(2)≤(𝑛(𝑛+1)(2𝑛+1))/(3)∑_(𝑖=0)^(2𝑛)𝑦2𝑖,

整理即得所证不等式.

等号成立当且仅当 𝑦_(𝑖)=𝛽(𝑖−𝑛),因此全部等号情形为

𝑥_(𝑖)=𝛼+𝛽(𝑖−𝑛).

评注.该证明体现了性质 2 的基本用法:先沿常数方向选取满足变量和为 0的代表元,再应用 Cauchy. 从中心化的角度看,也可直接将性质 1 应用于权 𝑎_(𝑖)=𝑖.

延伸:2003 年 IMO 第 5 题.为避免与本例的参数 𝑛混淆, 把该题中的项数记为 𝑚.题目为:设整数 𝑚>2,且

𝑦_(1)≤𝑦_(2)≤⋯≤𝑦_(𝑚),

证明

(∑_(𝑖=1)^(𝑚)∑_(𝑗=1)^(𝑚)|𝑦_(𝑖)−𝑦_(𝑗)|)^(2)≤(2(𝑚^(2)−1))/(3)∑_(𝑖=1)^(𝑚)∑_(𝑗=1)^(𝑚)(𝑦_(𝑖)−𝑦_(𝑗))^(2),

并证明等号成立的充要条件是 𝑦_(1),…,𝑦_(𝑚)成等差数列.

由于数列已按不减次序排列,

∑_(𝑖=1)^(𝑚)∑_(𝑗=1)^(𝑚)|𝑦_(𝑖)−𝑦_(𝑗)|=2∑_(𝑘=1)^(𝑚)(2𝑘−𝑚−1)𝑦_(𝑘),

而

∑_(𝑖=1)^(𝑚)∑_(𝑗=1)^(𝑚)(𝑦_(𝑖)−𝑦_(𝑗))^(2)=2𝑚∑_(𝑘=1)^(𝑚)𝑦2𝑘−2(∑_(𝑘=1)^(𝑚)𝑦_(𝑘))^(2).

权 2𝑘−𝑚−1的和为 0,且

∑_(𝑘=1)^(𝑚)(2𝑘−𝑚−1)^(2)=(𝑚(𝑚^(2)−1))/(3).

因此,该题可直接化为性质 1.若 𝑚=2𝑛+1且令 𝑖=𝑘−1,则

2𝑘−𝑚−1=2(𝑖−𝑛),

与例 1 的权 𝑖−𝑛相差常数因子 2.因此,两题所对应的中心化 Cauchy 具有相同的权结构.

例 2:沿常数方向的完成平方

题目.(2018 Balkan MO Shortlist A6) 设 𝑛为正整数,𝑥_(1),𝑥_(2),…,𝑥_(𝑛)为实数.证明

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖 ≥(1)/(𝑛+1)(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖))^(2); +(12)/(𝑛(𝑛+1)(𝑛+2)(3𝑛+1))(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖))^(2).;

分析.原不等式不具有共同平移不变性,因此不能据此施加 ∑𝑥_(𝑖)=0的归一化条件. 本题中的平移参数由关于该参数的二次式取极小值确定,其依据为完成平方. 对任意实数 𝑐,

𝑐^(2)+∑_(𝑖=1)^(𝑛)(𝑥_(𝑖)−𝑐)^(2)=∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖−2𝑐∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖)+(𝑛+1)𝑐^(2).

右端关于 𝑐的二次式在

𝑐=(1)/(𝑛+1)∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖)

处取得最小值.

解.取上述 𝑐,令 𝑦_(𝑖)=𝑥_(𝑖)−𝑐.则

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑦_(𝑖)=𝑐,

并且

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖−(1)/(𝑛+1)(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖))^(2)=𝑐^(2)+∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑦2𝑖.

又有

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖^(2)+(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖)^(2)=(𝑛(𝑛+1)(𝑛+2)(3𝑛+1))/(12),

以及

∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖)=𝑐∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖+∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑦_(𝑖).

因此原不等式等价于

(𝑐^(2)+∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑦2𝑖)⎡⎣(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖)^(2)+∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖^(2)⎤⎦≥(𝑐∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖+∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑦_(𝑖))^(2),

所得不等式即为向量

(𝑐,𝑦_(1),…,𝑦_(𝑛))与(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖,1,2,…,𝑛)

之间的 Cauchy 不等式.

等号成立时两向量成比例,因此

𝑥_(𝑖)=𝑡((𝑛(𝑛+1))/(2)+𝑖)(1≤𝑖≤𝑛),

其中 𝑡∈ℝ.

评注.上述换元沿 (1,…,1)方向进行,其依据与性质 2 不同. 原命题在该方向上不具平移不变性;参数 𝑐由二次式的极小值条件确定,并使 ∑𝑥2𝑖−(1)/(𝑛+1)(∑𝑥_(𝑖))^(2)化为适于应用 Cauchy 的平方和.

例 3:投影 Cauchy 与判别式

题目.(数之谜原创代数 238) 给定整数 𝑛≥2.求最小的实数 𝜆,使对任意 𝑥_(1),…,𝑥_(𝑛)都有

(𝑛(𝑛+1)(2𝑛+1))/(6)∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖+𝜆(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖))^(2)≥(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖))^(2)+(𝑛(𝑛+1))/(𝑛−1)(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖))(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖)).

解.记

𝑆=∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥_(𝑖),𝑇=∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖).

由性质 3 的特殊形式,

(𝑛(𝑛+1)(2𝑛+1))/(6)∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖−𝑇^(2)≥(𝑛+1)/(3(𝑛−1))[(2𝑛+1)𝑆−3𝑇]^(2).

因此,若

(𝑛+1)/(3(𝑛−1))[(2𝑛+1)𝑆−3𝑇]^(2)+𝜆𝑆^(2)−(𝑛(𝑛+1))/(𝑛−1)𝑆𝑇≥0

对任意实数 𝑆,𝑇成立,则原不等式成立.

将左端展开,并视为关于 𝑇的二次式:

(3(𝑛+1))/(𝑛−1)𝑇^(2)−((𝑛+1)(5𝑛+2))/(𝑛−1)𝑆𝑇+[𝜆+((𝑛+1)(2𝑛+1)^(2))/(3(𝑛−1))]𝑆^(2).

由于关于 𝑇的二次项系数为正,该二次式恒非负的充要条件为判别式不大于 0.计算得

Δ=((𝑛+1)𝑆^(2))/((𝑛−1)^(2))[𝑛(𝑛+1)(9𝑛+4)−12(𝑛−1)𝜆].

因此

𝜆≥𝜆_(0):=(𝑛(𝑛+1)(9𝑛+4))/(12(𝑛−1))

时,原不等式恒成立.

为验证该下界的最优性,取

𝑥_(𝑖)=𝑖−(𝑛(𝑛+1))/(2(2𝑛−1)).

因为 𝑥_(𝑖)是 𝑖的一次函数,性质 3 取等;并且

𝑆=(𝑛(𝑛^(2)−1))/(2(2𝑛−1))≠0,𝑇=(5𝑛+2)/(6)𝑆.

将这组 𝑆,𝑇代入上述二次式,所得值为

(𝜆−𝜆_(0))𝑆^(2).

当 𝜆<𝜆_(0)时,该值为负,故原不等式不能对任意实数组成立.由此可知

𝜆_(min)=(𝑛(𝑛+1)(9𝑛+4))/(12(𝑛−1)).

评注.本题中的二次型

(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖^(2))∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑥2𝑖−(∑_(𝑖=1)^(𝑛)𝑖𝑥_(𝑖))^(2)

该二次型沿 𝒗=(1,2,…,𝑛)方向平移不变. 原不等式整体不具此性质,故不能由此归一化为 ∑𝑥_(𝑖)=0. 性质 3 的证明先消去有关向量在 𝒗方向上的分量,再应用 Cauchy.

方法辨析与应用步骤

上述例题均涉及沿某一方向改变变量.根据所依据的不变性或极值结构,可区分为以下三类:

  1. 整个待证式具有平移不变性.若定义域在该平移下亦保持不变,则可沿该方向选取满足附加线性条件的代表元.例 1 中的 ∑𝑥_(𝑖)=0即为此类归一化.

  2. 只有某个二次型沿特定方向不变.此时平移仅作为变量替换使用,待证式中的其余项须同步改写;例 3 属于此类情形.

  3. 待证式不具平移不变性,但可借助平移参数完成平方.例 2 中的参数 𝑐由二次式的极小值条件确定,用于将相关二次型表示为平方和.

从向量角度看,中心化

𝒂=𝑎^(–)𝒆+(𝒂−𝑎^(–)𝒆),𝒂−𝑎^(–)𝒆⊥𝒆,

可视为对 𝒆,𝒂进行一次 Gram–Schmidt 正交化.因此,权的中心化等价于消去权向量在常数方向上的分量.

此外,还可得到如下常用的降维原则.若不等式可写成

𝑐∥𝒙∥^(2)≥Φ(𝒙⋅𝒆,𝒙⋅𝒂),𝑐>0,

若右端仅依赖这两个线性量,则将 𝒙分解到 span{𝒆,𝒂}及其正交补后, 正交补分量只会增加左端的 ∥𝒙∥^(2),而不改变右端.因此,在求最优常数或讨论等号条件时,可将考察范围限制为

𝒙∈span{𝒆,𝒂},即𝑥_(𝑖)=𝛼+𝛽𝑎_(𝑖).

由此也可解释中心化 Cauchy 与投影 Cauchy 的等号条件为何具有一次函数形式.

对于同时含有

∑_(𝑖)𝑥2𝑖,∑_(𝑖)𝑥_(𝑖),∑_(𝑖)𝑎_(𝑖)𝑥_(𝑖)

的二次型不等式,可依次进行如下处理:首先将权中心化;其次检验整个命题是否具有可利用的平移不变性; 若出现 𝑄_(𝒗)型二次式,则识别其正交投影结构;最后将问题限制在由相关方向张成的一维或二维子空间中.

综上,本文所讨论的方法可概括为:识别相关方向,实施正交分解,并在降维后应用 Cauchy.

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