线性代数2.2-2.3

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线性代数中的数列

线性代数中的数列在线性代数中，数列是一种非常重要的概念。

数列是由一系列按照一定规律排列的数所组成的序列。

如果这些数满足某种特定的规律，我们就可以用线性代数中的方法去分析这些数列，进而理解和解决一些实际问题。

一、数列的基本概念我们首先来了解一下数列的一些基本概念。

一个数列可以用下标的形式表示，例如：$a_1, a_2, a_3, ..., a_n (n\in N^*)$其中，$a_i$ 表示数列中的第 $i$ 个数，$n$ 表示数列的长度，也就是数列中元素的个数。

$N^*$ 表示正整数集合。

数列中有许多重要的概念，例如，数列的项、公差、等差数列、公比等等。

数列的项指数列中的每一个数，例如上面的 $a_1, a_2, ...,a_n$都是数列的项。

公差是等差数列中相邻两项之差的公共值。

例如，1，4，7，10，13...是一个等差数列，其公差为3。

等差数列中，每一项都比前一项增加相同的数值，因此前后两项之差也应该相同。

公差就是等差数列中相邻两项之差的公共值。

公比是等比数列中相邻两项之比的公共值。

例如，1，2，4，8，16...是一个等比数列，其公比为2。

等比数列中，每一项都是前一项乘以一个相同的数值，因此前后两项之比也应该相同。

公比就是等比数列中相邻两项之比的公共值。

二、数列的应用数列在线性代数中有着广泛的应用。

以下列举了数列应用的几个例子：2.1 等差数列的求和公式等差数列的求和公式可以用线性代数中的知识得出：对于等差数列$a_n=a_1+(n-1)d(n\in N)$，其前$n$个数之和可表示为：$ S_n=\dfrac{n}{2}(a_1+a_n)=\dfrac{n}{2}(2a_1+(n-1)d)$在这个公式中，$a_1$ 表示数列中的第一项，$d$ 表示公差，$S_n$ 表示数列前 n 项的和。

2.2 斐波那契数列的应用斐波那契数列是一种非常有趣的数列，它的定义如下：$F_1=1,\ F_2=1,\ F_n=F_{n-1}+F_{n-2}(n\ge 3,n\in N)$斐波那契数列中的每一个数都是前两项之和，这个数列出现在众多自然界现象中，例如：植物叶子数目、蜂窝数目、鸟类喙长、臂长等，具有极为广泛的应用。

大学数学课程目录

大学数学课程目录一、基础数学课程1. 高等数学1.1 微积分1.2 数列与级数1.3 多元函数微积分2. 线性代数2.1 矩阵与向量2.2 行列式与矩阵的逆2.3 线性方程组与解空间二、概率与统计1. 概率论与数理统计1.1 概率空间与事件1.2 随机变量与概率分布1.3 参数估计与假设检验三、离散数学1. 图论1.1 图的基本概念1.2 最短路径与最小生成树1.3 匹配与网络流四、数值计算方法1. 数值计算方法1.1 插值与逼近1.2 数值积分与数值解微分方程1.3 线性方程组的数值解法五、数学分析1. 实分析1.1 极限与连续1.2 一元函数微积分1.3 常微分方程六、复变函数1. 复变函数1.1 复变函数与解析函数1.2 留数与积分变换1.3 应用：调和函数与辐角原理七、偏微分方程1. 偏微分方程1.1 一阶与二阶偏微分方程1.2 分离变量法与叠加原理1.3 积分变换法与解析解八、拓扑学1. 拓扑学1.1 拓扑空间与连续映射1.2 连通性与紧致性1.3 定向和同伦等价九、几何学1. 解析几何1.1 空间点、直线与平面1.2 圆锥曲线与二次曲面1.3 空间位置关系与投影几何以上为大学数学课程目录的一个简要概述。

大学数学课程的目标是培养学生的数学思维能力和问题解决能力。

不同课程之间存在一定的联系和依赖，学生可以按照自己的兴趣和发展方向选择适合的课程进行学习。

这些数学课程将为学生日后的学术研究、工程技术和各类应用领域提供坚实的数学基础。

通过大学数学课程的学习，学生将掌握数学的基本概念、方法和技巧，培养逻辑思维和分析问题的能力，为未来的发展打下坚实的基础。

自考复习专题：线性代数第2章

第二部分矩阵本章概述矩阵是线性代数的重要内容，也是研究线性方程组和其它各章的主要工具。

主要讨论矩阵的各种运算的概念和性质。

在自学考试中，所占比例是各章之最。

按考试大纲的规定，第二章占26分左右。

而由于第三，四，五，六各章的讨论中都必须以矩阵作为主要工具，故加上试题中必须应用矩阵运算解决的题目的比例就要占到50分以上了。

以改版后的三次考试为例，看下表按考试大纲所占分数07.4 07.7 07.10 直接考矩阵这一章的26分左右31分34分38分加上其它章中必须用矩阵运算的所占分数51分53分67分由此矩阵这一章的重要性可见一般。

2.1 线性方程组和矩阵的定义2.1.1 线性方程组n元线性方程组的一般形式为特别若，称这样的方程组为齐次方程组。

称数表为该线性方程组的系数矩阵；称数表为该线性方程组的增广矩阵。

事实上，给定了线性方程组，就惟一地确定了它的增广矩阵；反过来，只要给定一个m×(n+1)阶矩阵，就能惟一地确定一个以它为增广矩阵的n个未知数，m个方程的线性方程组。

例1 写出下面线性方程组的系数矩阵和增广矩阵【答疑编号12020101】例2 写出以下面矩阵为增广矩阵的线性方程组【答疑编号12020102】2.1.2 矩阵的概念一、矩阵的定义定义2.1.1 我们称由mn个数排成的m行n列的数表为m×n阶矩阵，也可记为为矩阵A第i行，第j列的元素。

注意:矩阵和行列式的区别。

二、几类特殊的矩阵1.所有元素都为零的矩阵称为零矩阵，记为O。

例如都是零矩阵。

2.若A的行数m=1，则称为行矩阵，也称为n维行向量。

若A的列数n=1，则称为列矩阵，也称为m维列向量。

3.若矩阵A的行数=列数=n，则称矩阵A为n阶方阵，或简称A为n阶阵。

如n个未知数，n个方程的线性方程组的系数矩阵。

4.称n阶方阵为n阶对角阵。

特别若上述对角阵中，，称矩阵为数量矩阵，如果其中λ=1，上述数量阵为，称为n阶单位阵。

5.上(下)三角阵称形如的矩阵为上(下)三角矩阵。

线性代数讲解习题课

place定理 place定理是一个n阶行列式中取某K行或列或列), 是一个阶行列式，中取某定义设D是一个阶行列式，在D中取某行(或列则含于此k阶行或列)中的所以阶行(或列中的所以k阶子式与其代数余子则含于此阶行或列中的所以阶子式与其代数余子式的乘积之和恰好等于D.即式的乘积之和恰好等于即
设排列该排列中在 ai右边比 (i=1,2,---,n). 于是
ai小的数有 ai −1− ki个
τ (anan−1 ⋯a2a1 ) = (a1 −1− k1 ) + (a2 −1− k2 ) +⋯+ (an −1− kn )
= (a1 + a2 +⋯+ an ) − n − (k1 + k2 +⋯+ kn )
1 对、角行式列 λ1 D= λ2 ⋱ λn
λ1 D= λn λ2 ⋰ = (−1)
n(n−1) 2
= λ1λ2 ⋯λn ;
λ1λ2 ⋯λn.
2、上、下三角行列式。 a11 a12 ⋯ a1n 0 a22 ⋯ a2n ⋮ 0 ⋮ 0 ⋱ ⋮ ⋯ ann a11 0 ⋯ a21 a22 ⋯ 0 0
D = N 1 A1 + N 2 A2 + ⋯ + N t At
其中 N1 , N 2 ,⋯ N t是D的被选定的k行(或列)所含的K阶的被选定的k 或列)所含的K 子式, 子式, A1 , A2 ,⋯ At 分别是它们的代数余子式. t = C k 分别是它们的代数余子式.
n
二.几个重要的公式
3.设 3.设A是m阶方阵，B是n阶方阵，则阶方阵，阶方阵，
a11 ⋯ a1m ⋮ ⋮ am1 ⋯ amm D= c11 ⋯ c1m ⋮ ⋮ cn1 ⋯ cnm 0 ⋮ ⋯ 0 ⋮

线性代数学习计划

线性代数学习计划一、引言线性代数是数学中的一门重要学科，广泛应用于自然科学、社会科学以及工程技术等领域。

掌握线性代数的基础知识和技能，对于深入理解和应用相关领域的理论与方法具有重要意义。

本文将介绍一个完整的线性代数学习计划，旨在帮助读者系统地学习和掌握线性代数。

二、学习目标1. 熟悉线性代数的基本概念和基本操作；2. 掌握矩阵运算和矩阵变换的基本方法；3. 理解线性方程组、矩阵的行列式和特征值特征向量的概念与性质；4. 学会应用线性代数解决实际问题；5. 培养一定的证明能力，提高数学思维和抽象思维能力。

三、学习内容1. 线性代数的基本概念与运算1.1 向量的定义与运算1.2 矩阵的定义与运算1.3 线性方程组的表示与解法1.4 矩阵的逆与转置2. 线性相关与线性无关2.1 向量组的线性组合与线性相关性2.2 极大线性无关组与秩2.3 线性方程组的解的结构3. 矩阵的行列式与特征值特征向量3.1 矩阵的行列式的定义与性质3.2 特征向量与特征值的定义与性质3.3 对角化与相似矩阵4. 线性变换与线性空间4.1 线性变换的定义与性质4.2 线性空间的定义与性质4.3 基与坐标系4.4 正交变换与相似矩阵四、学习方法1. 阅读教材：选择一本系统、详细的线性代数教材，通读每章内容，并理解概念与定义。

2. 做习题：教材或习题集中的习题是巩固所学知识的重要方法，多做一些基础习题和应用习题。

3. 深入理解：通过查阅相关资料、观看教学视频等方式，深入理解线性代数的各个概念和性质，尝试自己推导证明。

4. 进行实践：将线性代数应用于实际问题中，例如计算机图形学、数据分析等领域，提高线性代数的实际应用能力。

五、学习计划1. 确定学习时间：每周安排固定时间进行学习，保证持续性和有效性。

2. 制定学习目标：每周制定学习目标，按照学习内容的难易程度和时间安排合理的学习任务。

3. 合理安排学习顺序：按照线性代数的逻辑顺序，由易到难、由基础到高级的顺序进行学习。

《线性代数》教案

《线性代数》教案一、前言1. 教学目标：使学生理解线性代数的基本概念、理论和方法，培养学生运用线性代数解决实际问题的能力。

2. 适用对象：本教案适用于大学本科生线性代数课程的教学。

3. 教学方式：采用讲授、讨论、练习相结合的方式进行教学。

二、教学内容1. 第一章：线性代数基本概念1.1 向量及其运算1.2 线性方程组1.3 矩阵及其运算1.4 行列式2. 第二章：线性空间与线性变换2.1 线性空间2.2 线性变换2.3 矩阵与线性变换2.4 特征值与特征向量3. 第三章：特征值与特征向量3.1 特征值与特征向量的定义3.2 矩阵的特征值与特征向量3.3 矩阵的对角化3.4 二次型4. 第四章：线性方程组的求解方法4.1 高斯消元法4.2 克莱姆法则4.3 矩阵的逆4.4 最小二乘法5. 第五章：线性代数在实际应用中的案例分析5.1 线性规划5.2 最小二乘法在数据分析中的应用5.3 线性代数在工程中的应用5.4 线性代数在计算机科学中的应用三、教学方法1. 讲授：通过讲解线性代数的基本概念、理论和方法，使学生掌握线性代数的基础知识。

2. 讨论：组织学生就线性代数中的重点、难点问题进行讨论，提高学生的思维能力和解决问题的能力。

3. 练习：布置适量的练习题，让学生通过自主练习巩固所学知识，提高解题能力。

四、教学评价1. 平时成绩：考察学生的出勤、作业、课堂表现等方面，占总评的30%。

2. 期中考试：考察学生对线性代数知识的掌握程度，占总评的40%。

3. 期末考试：全面测试学生的线性代数知识水平和应用能力，占总评的30%。

五、教学资源1. 教材：推荐使用《线性代数》（高等教育出版社，同济大学数学系编）。

2. 辅助教材：可参考《线性代数教程》（清华大学出版社，谢乃明编著）。

3. 网络资源：推荐学生浏览线性代数相关网站、论坛，拓展知识面。

4. 软件工具：推荐使用MATLAB、Mathematica等数学软件，辅助学习线性代数。

高等数学线性代数教材目录

高等数学线性代数教材目录第一章行列式1.1 行列式的引入1.2 二阶和三阶行列式的计算1.3 行列式的性质和性质的应用1.4 行列式的性质证明第二章矩阵和向量2.1 矩阵的概念和基本运算2.2 矩阵的转置和逆2.3 向量的线性相关性和线性无关性2.4 向量组的秩和极大线性无关组第三章矩阵的运算3.1 矩阵的加法和减法3.2 矩阵的数乘3.3 矩阵的乘法3.4 矩阵的特殊类型第四章线性方程组4.1 线性方程组的概念和解的分类4.2 齐次线性方程组和非齐次线性方程组的解 4.3 线性方程组的向量表示第五章向量空间5.1 向量空间的定义和例子5.2 向量子空间和子空间的概念5.3 向量空间的线性组合和生成子空间5.4 基和维数第六章矩阵的特征值和特征向量6.1 特征值和对角化6.2 特征多项式和特征方程6.3 相似矩阵和相似对角矩阵6.4 实对称矩阵的对角化第七章线性变换7.1 线性变换的概念和性质7.2 线性变换的矩阵表示7.3 线性变换的特征值和特征向量7.4 线性变换的相似、迹和行列式第八章内积空间8.1 内积的定义和性质8.2 欧几里得空间和具有内积的实向量空间8.3 向量的正交性和正交子空间8.4 施密特正交化方法第九章广义特征值问题9.1 广义特征值问题的引入9.2 广义特征值的计算9.3 广义特征值与相似变换9.4 对称矩阵的广义特征值问题与对角化第十章特殊矩阵的标准形式10.1 对称矩阵的对角化10.2 正定矩阵和正定二次型10.3 实对称矩阵的正交对角化10.4 复数矩阵的标准型这是《高等数学线性代数》教材的目录, 包含了十个章节，每个章节中有相应的小节来详细介绍相关内容。

这本教材综合了高等数学和线性代数的知识，旨在帮助读者掌握线性代数的基本概念、理论和方法，以及应用于实际问题的能力。

希望读者通过学习这本教材，能够系统地理解和应用线性代数的知识，为今后的学习和研究打下坚实的基础。

线性代数课程大纲

线性代数课程大纲一、课程简介本课程旨在介绍线性代数的基本概念、原理和应用。

学生将通过深入学习线性代数的理论和技巧，培养解决线性方程组、矩阵运算、向量空间和特征值等问题的能力。

课程还将涵盖线性代数在科学、工程和经济学等领域的应用。

二、课程目标1. 理解线性代数的基础概念和理论；2. 掌握线性方程组的求解方法；3. 熟悉矩阵运算的规则和性质；4. 理解向量空间的概念和性质；5. 学习矩阵的特征值和特征向量的计算方法；6. 掌握线性代数在实际问题中的应用。

三、课程内容1. 向量和矩阵1.1 向量的定义和运算1.2 向量空间的概念1.3 矩阵的定义和性质1.4 矩阵运算的规则2. 线性方程组2.1 线性方程组的基本概念2.2 线性方程组的解集和解的判定 2.3 高斯消元法和矩阵消元法2.4 线性方程组的应用3. 矩阵的特征值和特征向量3.1 特征值和特征向量的定义3.2 特征值和特征向量的计算方法 3.3 对角化和相似矩阵3.4 特征值和特征向量的应用4. 向量空间和线性变换4.1 向量空间的性质和子空间4.2 线性相关性和线性无关性4.3 线性变换的定义和性质4.4 线性变换的矩阵表示5. 内积空间5.1 内积的定义和性质5.2 正交性和正交基5.3 格拉姆-施密特正交化方法5.4 最小二乘解和投影6. 应用案例分析6.1 线性代数在图像处理中的应用6.2 线性代数在数据分析中的应用6.3 线性代数在物理学中的应用6.4 线性代数在经济学中的应用四、教学方法1. 理论课讲授：通过教师的讲解和演示，引导学生掌握线性代数的基本概念和理论。

2. 实践练习：课堂上提供典型例题和习题，帮助学生巩固所学知识并培养解决实际问题的能力。

3. 课题研究：指导学生选择一些与线性代数相关的课题进行深入研究，锻炼科研能力和创新精神。

五、考核方式1. 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况和实验报告等。

2. 期中考试：对课程前半部分内容进行综合测试。

introduction to linear algebra 每章开头方框-概述说明以及解释

introduction to linear algebra 每章开头方框-概述说明以及解释1.引言1.1 概述线性代数是数学中的一个重要分支，主要研究向量空间和线性变换的性质及其应用。

它作为一门基础学科，在多个领域如物理学、计算机科学以及工程学等都有广泛的应用。

线性代数的研究对象包括向量、向量空间、矩阵、线性方程组等，通过对其性质和运算法则的研究，可以解决诸如解线性方程组、求特征值与特征向量等问题。

线性代数的基本概念包括向量、向量空间和线性变换。

向量是指在空间中具有大小和方向的量，可以表示为一组有序的实数或复数。

向量空间是一组满足一定条件的向量的集合，对于向量空间中的任意向量，我们可以进行加法和数乘运算，得到的结果仍然属于该向量空间。

线性变换是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的运算。

线性方程组与矩阵是线性代数中的重要内容。

在实际问题中，常常需要解决多个线性方程组，而矩阵的运算和性质可以帮助我们有效地解决这些问题。

通过将线性方程组转化为矩阵形式，可以利用矩阵的特殊性质进行求解。

线性方程组的解可以具有唯一解、无解或者有无穷多解等情况，而矩阵的行列式和秩等性质能够帮助我们判断线性方程组的解的情况。

向量空间与线性变换是线性代数的核心内容。

向量空间的性质研究可以帮助我们理解向量的运算和性质，以及解释向量空间的几何意义。

线性变换是一种将一个向量空间映射到另一个向量空间的运算，通过线性变换可以将复杂的向量运算问题转化为简单的矩阵运算问题。

在线性变换中，我们需要关注其核、像以及变换的特征等性质，这些性质可以帮助我们理解线性变换的本质和作用。

综上所述，本章节将逐步介绍线性代数的基本概念、线性方程组与矩阵、向量空间与线性变换的相关内容。

通过深入学习和理解这些内容，我们能够掌握线性代数的基本原理和应用，为进一步研究更高级的线性代数问题打下坚实的基础。

1.2文章结构在文章结构部分，我们将介绍本文的组织结构和各章节的内容概述。

线性代数复习提纲

1.1二阶、三阶行列式了解二阶、三阶行列式的概念;熟练掌握其计算方法..1.2排列了解排列、正逆序数、奇偶排列、对换的概念;熟练掌握逆序数的计算方法、3个定理1.3n阶行列式了解n阶行列式的定义和由二阶、三阶行列式展开式的特点导出的一般规律；;掌握用定义计算特殊n阶行列式的方法;熟记三角形行列式的计算结果..1.4行列式的性质熟练掌握行列式的运算性质;并应用它们进行行列式的运算..转置行列式的概念；行列式的5个性质和两个推论1.5行列式按行列展开掌握余子式和代数余子式的概念;熟练掌握行列式按行列展开的方法..三阶行列式按行列展开式；余子式和代数余子式的概念；行列式按行列展开定理;范德蒙行列式1.6克拉默法则掌握线性方程组解的克拉默运算法则;掌握用克拉默法则判断齐次线性方程组仅有零解和有非零解的方法..1.7数域掌握数域的定义..2.1消元法了解线性方程组的消元解法;熟练掌握矩阵的初等变换方法;熟练掌握用矩阵的初等变换法解线性方程组以及判断方程组无解、有解唯一解、无穷多解的方法..2.2n维向量空间了解向量的定义;掌握向量的运算;熟悉线性方程组的向量表达形式..向量的有关概念；向量的运算法则；n维向量空间的概念；线性方程组的向量表达形式2.3向量间的线性关系掌握向量的线性组合概念;熟练掌握一个向量可由其它向量线性表示的方法;熟练掌握向量组线性相关和线性无关的概念、理论和方法..向量的线性组合概念；判断一个向量可由其它向量线性表示的方法；向量组线性相关和线性无关的概念；判断向量组线性相关和线性无关的方法；判断向量组线性相关和线性无关的一些结论；5个定理2.4向量组的秩了解向量组极大无关组的概念;掌握等价向量组的概念和性质;掌握向量组秩的概念与相关结论..2.5矩阵的秩了解矩阵的秩的概念;熟练掌握求向量组极大无关组的方法;熟练掌握求向量组秩和矩阵秩的方法..矩阵的行秩与列秩的概念；矩阵子式的概念；矩阵秩的概念；求向量组极大无关组、向量组秩、矩阵秩的方法；2.6线性方程组解的判定掌握非齐次线性方程组有无解、有唯一解、无穷多解的判定方法;熟练掌握齐次线性方程组有非零解解、只有零解判定方法..非齐次线性方程组有无解判定方法定理1；非齐次线性方程组有唯一解、无穷多解的判定方法定理2；齐次线性方程组有非零解解、只有零解判定方法推论1、22.7线性方程组解的结构熟练掌握基础解系的概念;熟练掌握用基础解系表示方程组解的方法..齐次线性方程组解的两个性质；齐次线性方程组基础解系的概念;特别强调基础解系中含解向量个数与未知量个数和系数矩阵秩间的关系；齐次线性方程组解的基础解系表示法；非齐次线性方程组与齐次线性方程组解间的关系；非齐次线性方程组解的基础解系表示法；3.1-3.2矩阵的概念与运算了解矩阵的概念;熟练掌握矩阵的加法、数与矩阵的乘法、乘法、转置、行列式的运算法则和相应的性质..矩阵的定义以及几种特殊矩阵；矩阵的加法法则和对应的性质；数与矩阵的乘法法则和对应的性质；矩阵的乘法法则和对应的性质；矩阵的转置概念和对应的性质；矩阵行列式概念和对应的性质3.3可逆矩阵理解可逆矩阵的概念;了解伴随矩阵的概念;熟练掌握用伴随矩阵求可逆矩阵的逆矩阵的方法..3.4矩阵的分块了解分块矩阵的概念以及矩阵分块的原则;熟练掌握分块矩阵的运算法则..3.5初等矩阵理解三种初等矩阵的概念;掌握初等矩阵在矩阵乘法运算中的作用;熟练掌握利用初等变换求可逆矩阵的方法..三种初等矩阵的概念和它们在矩阵乘法运算中的作用；任意矩阵经过有限次初等变换化成的标准型；可逆矩阵与初等矩阵间的关系定理；利用初等变换求可逆矩阵的方法3.6常见的特殊矩阵了解对角矩阵、准对角矩阵、三角形矩阵、对称矩阵、反对称矩阵的概念和运算性质..4.1向量空间了解向量空间的概念和性质;了解向量空间基以及向量在基下坐标的概念..4.2向量的内积了解内积的概念;掌握内积的性质;熟练掌握n维向量空间两向量内积的坐标表示法;会求向量长度和向量单位化;了解正交向量组的概念;理解标准正交基的概念;熟练掌握向量组的施密特正交化过程..向量内积的概念和性质；n维向量空间两向量内积的坐标表示法；单位向量的概念和向量单位化；正交向量组的概念；正交基、标准正交基的概念；向量组的施密特正交化过程4.3正交矩阵了解正交矩阵的概念;熟练掌握其性质..5.1矩阵的特征值与特征向量了解矩阵特征值与特征向量的概念;熟练掌握求矩阵特征值与特征向量的方法;熟练掌握特征值与特征向量的性质；了解矩阵迹的概念与性质..矩阵特征值与特征向量的概念；求矩阵特征值与特征向量的方法；矩阵特征值与特征向量的性质；矩阵迹的概念与性质；5.2相似矩阵和矩阵对角化的条件了解相似矩阵的概念;掌握相似矩阵的性质;熟练掌握矩阵对角化的条件和对角化的方法.. 5.3实对称矩阵的对角化了解实对称矩阵特征值与特征向量的性质;熟练掌握实对称矩阵对角化的方法..。

线性代数2a

设 A aij
mn
b1 x1 ，X ， x b n m
则 AX
a11 x1 a1n xn b1 表示线性方程组 am1 x1 amn xn bm
线性代数
n
阶方阵， k 为数，则
（1） AT A
（2） kA k n A （3） AB A B
A 2 ，求 2 A 例6 设 A 为3阶矩阵，
例7 设 A, B 同为 n 阶方阵，如果 AB O ，证明: A 0 或 B 0
2.3
方阵的逆矩阵
一、可逆矩阵和逆矩阵的概念
定义1 设 A 为 n 阶矩阵，若存在 n 阶矩阵B ，使得
a11 a12 a21 a22 A a m1 a m 2
a1n a2 n amn
a11 a 12 T A a1n
a21 am1 a22 am 2 a2 n amn
（5）若 A可逆，则 A1 A
1
例2 A 为 n 阶可逆矩阵，A 为 A 的伴随矩阵，证明：
A A
*
n 1
A 可逆，例3 设 n 阶矩阵A 满足A2 3 A I 0 ，试证：
并求 A1 。若条件改为 A2 3 A 2I 0 ，结论是否成立？
A I 可逆，并求 A I 。又已知条件不变，试证：
k 个A
并且有： Ak Al Ak l
A
k
l
Akl
但是，若 A 、 B 均为 n 阶方阵：
AB
k
Ak B k
定义6 设变量 x 的 m次多项式为

线性代数各章知识点荟萃

线性代数各章知识点荟萃线性代数各章知识点荟萃线性代数之所以难复习，是因为线性代数这门学科不仅知识点多、概念多、定理多、符号多、运算规律多，而且各章节的内容也是相互纵横交错的，知识点之间的联系非常紧密。

因此，在复习线性代数的时候应该将重点放在对基本概念的理解上，做到掌握基本定理的条件、结论及其应用、各种运算规律及基本题型的计算方法等。

多注重知识点之间的衔接与转换，注重理解，多思考多总结，使知识成网状，努力提高自己综合分析问题的能力。

为了让大家在复习中能将线性代数提高到一个新的层次，在此分析一下历年考研重点及其复习思路，以使大家做到有的放矢决胜千里!考研线性代数总共涉及到六章的内容，接下来我们针对各章节进行考点的总结，并给出复习重难点。

第一章行列式本章的重点是行列式的计算，主要有两种类型的题目：数值型行列式的计算和抽象型行列式的计算。

数值型行列式的计算不会以单独题目的形式考查，但是在解决线性方程组求解问题以及特征值与特征向量的问题时均涉及到数值型行列式的'计算；而抽象型行列式的计算问题会以填空题的形式展现，在历年考研真题中可以找到有关抽象型行列式的计算问题。

因此，在复习期间行列式这块要做到利用行列式的性质及展开定理熟练的、准确的计算出数值型行列式的值，不论是高阶的还是低阶的都要会计算。

另外还要会综合后面的知识会计算简单的抽象行列式的值。

第二章矩阵本章需要重点掌握的基本概念有可逆矩阵、伴随矩阵、分块矩阵和初等矩阵，可逆阵与伴随矩阵的相关性质也很重要，也是需要掌握的。

除了这些就是矩阵的基本运算，可以将矩阵的运算分为两个层次：1、矩阵的符号运算2、具体矩阵的数值运算矩阵的符号运算就是利用相关矩阵的性质对给出的矩阵等式进行化简，而具体矩阵的数值运算主要指矩阵的乘法运算、求逆运算等。

第三章向量本章的重点有：1、向量组的线性相关性证明、线性表出等问题，解决此类问题的关键在于深刻理解向量组的线性相关性概念，掌握线性相关性的几个相关定理，另外还要注意推证过程中逻辑的正确性，还要善于使用反证法。

线性代数重要公式定理大全

线性代数重要公式定理大全线性代数是数学中的一个重要分支，它研究矩阵、向量、线性方程组等基本概念和性质，并运用线性代数的理论和方法解决实际问题。

在学习线性代数时，了解一些重要的公式和定理，不仅可以帮助我们更好地理解和应用线性代数的知识，还能为进一步学习和研究提供基础。

在线性代数中，有许多公式和定理与行列式、矩阵、向量、线性变换和特征值等相关。

下面我将介绍一些重要的公式和定理，希望对你的学习有所帮助。

一、行列式的公式和定理1. 行列式的定义：设有n阶方阵A，它的行列式记作，A，或det(A)，定义为：A，=a₁₁A₁₁-a₁₂A₁₂+...+(-1)^(1+n)a₁ₙA₁其中，a₁₁，a₁₂，...，a₁ₙ分别是矩阵第一行元素，A₁₁，A₁₂，...，A₁ₙ是矩阵去掉第一行和第一列的余子式。

2.行列式的性质：（1）行互换改变行列式的符号，列互换改变行列式的符号。

（2）行列式相邻行（列）对换，行列式的值不变。

（3）行列式其中一行（列）中的各项都乘以同一个数k，行列式的值也乘以k。

（4）互换行列式的两行（列），行列式的值不变。

（5）若行列式的行（列）的元素都是0，那么行列式的值为0。

（6）行列式的其中一行（列）的元素都是两数之和，那么行列式的值等于两个行列式的值之和。

3.行列式的计算：（1）按第一行展开计算行列式：将行列式的第一行元素与其所对应的代数余子式相乘，然后加上符号，得到行列式的值。

（2）按第一列展开计算行列式：将行列式的第一列元素与其所对应的代数余子式相乘，然后加上符号，得到行列式的值。

4.行列式的性质定理：（1）拉普拉斯定理：行列式等于它的每一行（列）的元素与其所对应的代数余子式的乘积之和。

（2）行（列）对阵定理：行列式的值等于它的转置矩阵的值。

（3）行列式的转置等于行列式的值不变。

二、矩阵的公式和定理1.矩阵的定义：将一个复数域上的m行n列数排成一个长方形，并按照一定的顺序进行排列，这个排列称为一个m×n矩阵，其中m是矩阵的行数，n是矩阵的列数。

大一线性代数知识点总结

大一线性代数知识点总结一、向量与矩阵1.1 向量的概念与性质向量是线性代数中的基本概念，它是指具有大小和方向的量。

在数学中，向量通常用箭头表示，并且可以表示为n维空间中的有序数组。

向量的加法与数乘定义为：- 两个向量的加法：设有两个向量a=(a1, a2, ..., an)和b=(b1, b2, ..., bn)，则它们的和定义为：a + b = (a1+b1, a2+b2, ..., an+bn)。

- 数乘：设有一个向量a=(a1, a2, ..., an)，一个标量k，那么k乘以a定义为：ka = (ka1, ka2, ..., kan)。

1.2 矩阵的概念与基本运算矩阵是由m行n列元素组成的长方形阵列，它的基本形式可以表示为：A= ( a11 a12 ... a1n )( a21 a22 ... a2n )( ... ... ... ... )( am1 am2 ... amn )其中，aij表示第i行第j列的元素。

矩阵的加法与数乘定义为：- 矩阵的加法：设有两个矩阵A与B，它们是同型矩阵，其相应元素相加即得到矩阵的和：A+B。

- 数乘：设有一个数k，以及一个矩阵A，那么可以通过数量k乘以矩阵A的每一个元素得到新的矩阵kA。

1.3 零向量与单位矩阵零向量是指所有分量都为零的向量，通常用0表示，对于n维空间而言，它的零向量可以表示为(0, 0, ..., 0)。

单位矩阵是指在主对角线上的元素都为1，其余元素都为0的方阵，通常用I表示。

对于n×n的单位矩阵可以表示为：I = ( 1 0 ... 0 )( 0 1 ... 0 )( ... ... ... )( 0 0 ... 1 )1.4 范数与内积向量的范数是指向量的长度，通常可以表示为||v||。

对于n维向量v=(v1, v2, ..., vn)，它的范数定义为：||v|| = √(v1^2 + v2^2 + ... + vn^2)。

线性代数知识点总结-最新

线性代数⼀、⾏列式1. ⼆阶与三阶⾏列式对⼆元线性⽅程组有⼆阶段⾏列式若记则对个数组成的⾏列的数表有三阶⾏列式2.全排列和对换排列全排列：把个不同的元素排成⼀列，叫做这个元素的全排列排列。

逆序：对于个不同的元素先规定⼀个元素之间的标准次序在这个元素的任⼀排列中当某⼀对元素的先后顺序与标准次序不同时就说它构成⼀个逆序。

逆序数：⼀个排列中所有逆序的总数。

奇排列：逆序数为技术的排列偶排列：逆序数为偶数的排列排列的逆序数：对换：将排列中的任意两个元素对调，其余的元素不动的过程。

相邻对换：将相邻两个元素进⾏的对换。

定理：⼀个排列中的任意两个元素对换，排列改变奇偶性。

推论奇排列对换成标准排列的对换次数为奇数，偶数列对换成标准数列的对换次数为偶数。

3.n阶⾏列式对个数组成的⾏列的数表有阶⾏列式，记作4.⾏列式的性质⾏列⾏列式称为的转置⾏列式性质：⾏列式与它的转置⾏列式相等性质：对换⾏列式的两⾏列，⾏列式变号推论：如果⾏列式有两⾏列完全相同，则此⾏列式等于零性质：⾏列式的某⼀⾏列中所有的元素都乘同⼀数，等于⽤数乘此⾏列式性质：⾏列式中如果有两⾏（列）元素成⽐例，则此⾏列式等于零性质：若⾏列式的某⼀⾏的元素都是两数之和，则⾏列式可拆分为两个⾏列式相加性质：把⾏列式的某⼀⾏的个元素乘同义数然后加到另⼀⾏列对应的元素上去，⾏列式不变。

5.⾏列式按⾏(列)展开在阶⾏列式中把元所在的第⾏和第列划去后在阶⾏列式中把元所在的第⾏和第列划去后留下来的阶⾏列式叫做元的余⼦式记作记叫做元的代数余⼦式引理⼀个阶⾏列式如果其中第⾏所有元素除元外都为零那么这⾏列式等于与它的代数余⼦式的乘积即定理按⾏列展开法则⾏列式等于它的任⼀⾏列的各元素与其对应的代数余⼦式乘积之和即或例如四阶⾏列式中元的余⼦式和代数余⼦式分别为⼆、矩阵2.1 线性⽅程组、矩阵、矩阵的运算当常数项不全为零时有元⾮齐次线性⽅程组含有个末知数个⽅程的元⾮齐次线性⽅程组：其中是第个⽅程的第个末知数的系数是第个⽅程的常数项当全为零时有元齐次线性⽅程组：元齐次线性⽅程组⼀定有零解不⼀定有⾮零解即⼀组不全为零的解2.1.1 矩阵1、矩阵介绍对由个数排成的⾏列的数表称为⾏列矩阵矩阵：数位于矩阵的第⾏第列称为矩阵的元2、矩阵的种类矩阵的种类：其中称为系数矩阵称为末知数矩阵称为常数项矩阵称为增⼴矩阵⾏矩阵⾏向量：列矩阵列向量：实矩阵元素是实数的矩阵复矩阵元素是复数的矩阵除特别说明外都指实矩阵阶矩阵阶⽅阵：⾏数与列数都等于的矩阵同型矩阵⾏数、列数都相等的两个矩阵相等矩阵如果与是同型矩阵并且它们的对应元素相等即那么就称矩阵与矩阵相等记作零矩阵元素都是零的矩阵注意不同型的零矩阵是不同的对⾓矩阵对⾓阵：从左上⾓到右下⾓的直线叫做对⾓线以外的元素都是的阶⽅阵：特别当有阶单位矩阵单位阵：单位阵的元为：当当2.1.2 矩阵的运算1、矩阵的加法矩阵的加法：设有两个矩阵和那么矩阵与的和记作规定为只有当两个矩阵是同型矩阵时才能进⾏加法运算矩阵加法满⾜下列运算规律设都是矩阵设矩阵记称为矩阵的负矩阵由此规定矩阵的减法为2、矩阵数乘数与矩阵的乘积记作或规定为：数乘矩阵满⾜下列运算规律设、为矩阵、为数3、矩阵相乘矩阵相乘：对矩阵矩阵有矩阵记为其中按此定义⼀个⾏矩阵与⼀个列矩阵的乘积是⼀个阶⽅阵也就是⼀个数由此表明乘积矩阵的元就是的第⾏与的第列的乘积如：4、转置矩阵矩阵称为的转置矩阵：例如转置矩阵的运算规律：对称矩阵对称阵：元素以对⾓线为对称轴对应相等的阶矩阵如果阶⽅阵满⾜：即则为对称矩阵⽅阵的⾏列式：⽅阵的⾏列式或：由阶⽅阵的元素所构成的⾏列式各元素的位置不变伴随矩阵：⾏列式的各个元素的代数余⼦式所构成的矩阵称为矩阵的伴随矩阵有：注：2.2 逆矩阵、克拉默法则、矩阵分块法2.2.1 逆矩阵1、逆矩阵的定义、性质和求法：逆矩阵的定义、性质和求法：逆矩阵的定义、性质和求法：对于阶矩阵如果有⼀个阶矩阵使则矩阵是可逆的的逆矩阵逆阵在矩阵的乘法中的作⽤与数类似如果矩阵是可逆的那么的逆矩阵是惟⼀的这是因为若、都是的逆矩阵则有所以的逆矩阵是惟⼀的定理若矩阵可逆，则定理若则矩阵可逆且其中为矩阵的伴随矩阵推论：若或，则故逆矩阵满⾜下述运算规律若可逆则亦可逆且若可逆数则可逆且若、为同阶矩阵且均可逆则亦可逆且2、逆矩阵的初步应⽤：逆矩阵的初步应⽤：设求矩阵使其满⾜解：若存在则⽤左乘上式右乘上式有即若⽽故知、都可逆且于是2.2.2 克拉默法则克拉默法则：含有个末知数的个线性⽅程的⽅程组：①它的解可以⽤阶⾏列式表⽰即有克拉默法则：如果线性⽅程组①的系数矩阵的⾏列式不等于零即：那么⽅程组①有惟⼀解其中是把系数矩阵中第列的元素⽤⽅程组右端的常数项代替后所得到的阶矩阵即2.2.3 分块矩阵1、分块矩阵分块矩阵：以⼦块为元素的形式上的矩阵将矩阵⽤若⼲条纵线和横线分成许多个⼩矩阵每⼀个⼩矩阵称为的⼦块例如将矩阵分成⼦块的分法很多下⾯举出三种分块形式，，分法可记为其中即为的⼦块⽽形式上成为以这些⼦块为元的分块矩阵2、分块矩阵的运算分块矩阵的运算与普通矩阵的运算相类似：分块矩阵的运算与普通矩阵的运算相类似：设矩阵与的⾏数相同、列数相同采⽤相同的分块法有：其中与的⾏数相同、列数相同那么：设为数那么：设为矩阵为矩阵分块成：其中的列数分别等于的⾏数那么：其中设则设为阶⽅阵若的分块矩阵只有在对⾓线上有⾮零⼦块其余⼦块都为零矩阵且在对⾓线上的⼦块都是⽅阵即其中都是⽅阵那么称为分块对⾓矩阵分块对⾓矩阵的⾏列式满⾜：由此性质可知若则并有：补充：。

经济数学线性代数第二版课后练习题含答案

经济数学线性代数第二版课后练习题含答案1. 课后练习题简介本文为《经济数学线性代数》第二版的课后练习题及其答案的汇总。

该练习题共包含28个章节，每章包含6-10个小节，共计371道习题。

这些习题均与经济学和管理学相关，旨在帮助读者更好地掌握线性代数的相关知识并初步了解其在经济和管理领域的应用。

2. 练习题目录以下是本文所包含的练习题目录：•第一章矩阵和线性方程组–1.1 线性方程组及其解法–1.2 向量–1.3 矩阵–1.4 矩阵运算与初等矩阵–1.5 矩阵的秩–1.6 线性方程组的求解•第二章行列式–2.1 行列式的定义及其性质–2.2 并排法与简化的行列式求值法–2.3 行列式按行（列）展开的定义–2.4 行列式的初等变换及其意义–2.5 行列式的应用•第三章向量空间–3.1 向量空间的定义及其基本性质–3.2 向量空间的子空间–3.3 向量的线性相关性和张成–3.4 线性变换及其矩阵–3.5 线性空间的同构•第四章特征值和特征向量–4.1 特征值和特征向量的定义–4.2 特征值和特征向量的计算–4.3 特征值和特征向量的性质与应用•第五章矩阵的分解–5.1 矩阵的LU分解–5.2 矩阵分解及其应用•第六章二次型–6.1 二次型的基本定义和性质–6.2 定性讨论–6.3 将二次型化为标准型–6.4 规范形和正定性–6.5 二次型的矩阵表示及其变换•第七章一些应用–7.1 直线拟合–7.2 最小二乘法及其应用–7.3 矩阵的特征值和特征向量在统计中的应用–7.4 矩阵分析的应用3. 练习题答案练习题的答案分别附在每道习题的后面，供读者参考和自测。

答案做得详细、完整，方便读者直观地了解每道题的解法和思路。

所有的答案均由资深教师和相关专业人员校对和审核，保证了答案的正确性和可靠性。

4. 总结本文为经济数学和线性代数的学习提供了一份有用的工具，简明清晰地给出了《经济数学线性代数》第二版的课后练习题及其答案。

《线性代数》课程教学大纲

《线性代数》课程教学大纲课程名称：线性代数课程代码：课程性质: 必修总学分：2 总学时： 32* 其中理论教学学时：32*适用专业和对象：理（非数学类专业）、工、经、管各专业**使用教材：注：（1）大部分高校开设本课程的教学学时数约为32—48学时，为兼顾少学时高校开展教学工作，本大纲以最低学时数32学时（约2学分）进行教学安排，有多余学时的学校或专业可对需要加强的内容适当拓展教学学时。

（2）对线性代数课程而言，理工类与经管类专业的教学基本要求几乎一致，所以这里所列教学内容及要求对这两类专业均适合。

一、课程简介《线性代数》是高等学校理（非数学类专业）、工、经、管各专业的一门公共基础课，其研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。

该课程具有理论上的抽象性、逻辑推理的严密性和工程应用的广泛性。

主要内容是学习科学技术中常用的矩阵方法、线性方程组及其有关的基本计算方法，使学生具有熟练的矩阵运算能力并能用矩阵方法解决一些实际问题。

通过本课程的学习，使学生理解和掌握行列式、矩阵的基本概念、主要性质和基本运算，理解向量空间的概念、向量的线性关系、线性变换、了解欧氏空间的线性结构，掌握线性方程组的求解方法和理论，掌握二次型的标准化和正定性判定。

线性代数的数学思想和数学方法深刻地体现辩证唯物主义的世界观和方法论，线性代数的发展历史也充分展示数学家们开拓创新、追求真理的科学精神，展现古今中外数学家们忠诚爱国、献身事业的高尚情怀。

思想政治教育元素融入线性代数的教学实践之中，可以培养学生用哲学思辨立场、观点和方法分析解决问题，能够提高学生的创新能力和应用意识，培养学生的爱国主义情怀、爱岗敬业精神和开拓创新精神，帮助学生在人生道路上形成良好的人格，树立正确的世界观、人生观、价值观。

线性代数理论不仅渗透到了数学的许多分支中，而且在物理、化学、生物、航天、经济、工程等领域中都有着广泛的应用。

同时，线性代数课程注重培养学生逻辑思维和抽象思维能力、空间直观和想象能力，提高学生分析问题解决问题的能力。