負矩陣怎麼算

負定矩陣的定義是設A是實對稱矩陣。如果對任意的實非零列矩陣X有XTAX<0，就稱A為負定矩陣，A∈MnK是負定矩陣的充要條件是-A是正定矩陣，A∈MnK是負定矩陣的充要條件是A-1是負定矩陣，A∈MnK是負定矩陣的充要條件是A的所有奇數階順序主子式小於零，所有偶數階順序主子式大於零。

2、半負定是指半負定矩陣，其定義如下是如果對任何非零向量x，都有x'Ax≥0或x’Ax≤0成立，且有非零向量x0，使x0'Ax0=0，則矩陣A稱為半負定矩陣，半負定二次型矩陣負定的充分必要條件是所有的奇數階主子式為負且所有的偶數階主子式為正。

3、設A是向量空間的一個線性變換，如果空間中某一非零向量通過變換A後所得到的A和僅差一個常數因子，即A=k則稱k為A的特徵值，稱為屬於特徵值k的A之特徵向量或特徵向量，也就是一個向量或函數被矩陣相乘，表示對這個向量做了一個線性變換。如果變換後還是這個向量本身乘以一個常數，這個常數就叫特徵值。

E是同階的單位陣， 接下來你就先算出A-2E， 再求出A-2E的逆矩陣， 最後再根據矩陣的乘法，計算這個逆矩陣與B的乘積. 沒有簡單方法，只有按上面方法一步一步計算的.