矩阵的镇定往往是由矩阵对应的特征值决定的，如果所有的特征值都大于零，那么说明矩阵是正定，如果所有的特征值都小于零，那么矩阵是负定。这里通过一个简单的例子，怎样判断矩阵正定负定。工具/原料more矩阵草稿纸方法/步骤1/6分步阅读

为了让讲解更加简单一点，列举一个二维矩阵即可，对于其他的多维矩阵，可以用类似的方法。

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根据矩阵列出矩阵对应的特征表达式，然后求出特征值。

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根据特征值的大小判断，特征值的正负符号，这里两个特征值，一个大于零，一个小于零。

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当所有的特征值都大于零的时候，说明了矩阵正定，当所有的特征值都小于零的时候，说明矩阵是负定。

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在做一些选择，或者是判断题的时候，如果能够将矩阵对应的行列式的结果算出来，是小于零就能直接得出这个矩阵，既不是正定，也不是负定。

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对于矩阵对应的行列式值，如果是大于零的话，就不能够得出上述结论。

注意事项

当一个矩阵是对角阵的时候，那么对角阵上的各个元素就是矩阵的特征值。

一般对矩阵讨论正定还是负定的时候，往往是n×n的矩阵。

正定矩阵负定矩阵