本文是对“Cournot 古诺模型”、“Stackelberg模型”、“Hotelling模型”的补充,旨在详细解释正定/负定/不定矩阵的概念及其在求解博弈论模型中的应用。在分析利润函数时,我们通常会对变量进行一阶导数和二阶导数求解,以找到极值。然而,仅找到导数等于零的点不足以确定是否为极值点,还需考虑海塞矩阵的性质。海塞矩阵由函数的二阶导数构成,是判断极值点性质的关键。对于一元函数,正定或负定的条件可以通过二次项系数判断。对于多元函数,通过顺序主子式值的正负判断矩阵的性质。顺序主子式是指由矩阵前k行和前k列元素组成的方阵的行列式值,如果矩阵是正定的,则所有顺序主子式值都大于零;如果是负定的,则偶数阶顺序主子式大于零,奇数阶顺序主子式小于零。在分析模型时,正定矩阵对应的函数图像具有极小值,而负定矩阵对应的函数图像具有极大值。海塞矩阵的正定或负定性是判断极值点性质的依据,正确使用可确保模型分析的准确性。本文提供了一种直观的方法来判断海塞矩阵的性质,并展示了如何使用Matlab绘制三维图像来直观理解不同矩阵性质对应的函数图像。通过具体案例的分析和代码示例,读者可以更好地理解和应用正定/负定/不定矩阵的概念。总结,本文通过详细的解释和实际案例,强调了在求解博弈论模型时,正确使用海塞矩阵判断极值点性质的重要性。提供了一套易于理解的步骤和工具,帮助读者在学术研究中更加准确地应用相关知识。