大学数学线性代数第一节课件
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线性代数课件 第一章
0 0 0 0 0 0 ≠ ( 0 0 0 0) . 0 0 0
1 0 (5)单位矩阵 单位矩阵 0 1 E = En = L L O 0 0
称为单位矩阵( 单位阵) 称为单位矩阵(或单位阵). 单位矩阵
L 0 O L 0 L L L 1
a11 a 21 A= L a m1
简记为
a12 a 22 L am1
L a1 n L a2n L L L a mn
矩阵A的 (m, n)元
A = Am×n = (aij )m×n = (aij ).
这m × n个数称为 A的元素 ,简称为元 . 简称为元
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLLLLL am1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm
, , 系数 aij ( i =1,2,L m, j =1,2,L n) , 常数项 bi (i = 1,2,L,n)
全为1 全为
(6)方阵 方阵 主对角线
a11 a12 a21 a22 A= L L 副对角线 an1 an1
简记为
L a1n L a2 n L L L ann
n× n
矩 A 阵 的
( n, n) 元
A = An× n = ( aij )
.
矩阵的转置
a11 a 21 A= L a m1
定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B 定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B, 就称矩阵A与矩阵B等价, 就称矩阵A与矩阵B等价,记作 A ~ B . 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 例如 用矩阵的初等行变换 解线性方程组
1 0 (5)单位矩阵 单位矩阵 0 1 E = En = L L O 0 0
称为单位矩阵( 单位阵) 称为单位矩阵(或单位阵). 单位矩阵
L 0 O L 0 L L L 1
a11 a 21 A= L a m1
简记为
a12 a 22 L am1
L a1 n L a2n L L L a mn
矩阵A的 (m, n)元
A = Am×n = (aij )m×n = (aij ).
这m × n个数称为 A的元素 ,简称为元 . 简称为元
a11 x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1 a x + a x +L + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 LLLLLLLLLLLL am1 x1 + am 2 x2 + L + amn xn = bm
, , 系数 aij ( i =1,2,L m, j =1,2,L n) , 常数项 bi (i = 1,2,L,n)
全为1 全为
(6)方阵 方阵 主对角线
a11 a12 a21 a22 A= L L 副对角线 an1 an1
简记为
L a1n L a2 n L L L ann
n× n
矩 A 阵 的
( n, n) 元
A = An× n = ( aij )
.
矩阵的转置
a11 a 21 A= L a m1
定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B 定义3 如果矩阵A经过有限次的初等变换变成B, 就称矩阵A与矩阵B等价, 就称矩阵A与矩阵B等价,记作 A ~ B . 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 矩阵之间的等价具有自反性、对称性和传递性. 例如 用矩阵的初等行变换 解线性方程组
线性代数课件_第一章_行列式——4-PPT精选文档20页
9
课件
19
END
D 1 ta p 1 q 1 a p 2 q 2 a p n q n
01.12.2019
课件
16
其中 p 1p 2 p n,q 1 q 2 q n 是两个 n级排列,t为行
标排列逆序数与列标排列逆序数的和.
01.12.2019
课件
17
思考题
证明 在全部 n阶排列中n2,奇偶排列各占
t 4 3 0 1 1 2 2 2 0 1 6 65
所以 a1a 42a 33a 1 4a 2 5a 6 65 是六阶行列式中的项.
01.12.2019
课件
10
a 3a 2 4a 3 1a 4 5a 1 2a 5 66 下标的逆序数为
t4523 816
所以 a 3a 2 4a 3 1a 4 5a 1 2a 5 6不6是六阶行列式中的项.
t 1 0 2 2 1 0 6,
所以 a2a 33a 14a 25a 61a 46前5 边应带正号.
01.12.2019
课件
12
(2 )a 3a 2 4a 1 3a 4 5a 1 6a 6 25 行标排列341562的逆序数为
t 0 0 2 0 0 4 6 列标排列234165的逆序数为
01.12.2019
课件
4
二、对换与排列的奇偶性的关系
定理1 一个排列中的任意两个元素对换,排列 改变奇偶性. 证明 设排列为
a 1 ala abb b 1 b m 对换a与b a 1 albbab a 1 b m
除a,b 外,其它元素的逆序数不改变.
01.12.2019
课件
课件
19
END
D 1 ta p 1 q 1 a p 2 q 2 a p n q n
01.12.2019
课件
16
其中 p 1p 2 p n,q 1 q 2 q n 是两个 n级排列,t为行
标排列逆序数与列标排列逆序数的和.
01.12.2019
课件
17
思考题
证明 在全部 n阶排列中n2,奇偶排列各占
t 4 3 0 1 1 2 2 2 0 1 6 65
所以 a1a 42a 33a 1 4a 2 5a 6 65 是六阶行列式中的项.
01.12.2019
课件
10
a 3a 2 4a 3 1a 4 5a 1 2a 5 66 下标的逆序数为
t4523 816
所以 a 3a 2 4a 3 1a 4 5a 1 2a 5 6不6是六阶行列式中的项.
t 1 0 2 2 1 0 6,
所以 a2a 33a 14a 25a 61a 46前5 边应带正号.
01.12.2019
课件
12
(2 )a 3a 2 4a 1 3a 4 5a 1 6a 6 25 行标排列341562的逆序数为
t 0 0 2 0 0 4 6 列标排列234165的逆序数为
01.12.2019
课件
4
二、对换与排列的奇偶性的关系
定理1 一个排列中的任意两个元素对换,排列 改变奇偶性. 证明 设排列为
a 1 ala abb b 1 b m 对换a与b a 1 albbab a 1 b m
除a,b 外,其它元素的逆序数不改变.
01.12.2019
课件
线性代数课件第一章第一节PPT课件
第7页/共51页
应用三、电网 工程师利用仿真软件设计电路以及包含 百万晶体管的微芯片.这类软件离不开线性 代数方法和线性代数方程.
第8页/共51页
应用四、经济学和工程学中的线性模型
列昂惕夫 美籍俄裔著名经济学家,1906 年8月日生于俄国彼得堡,1925年毕业于列 宁格勒大学经济系。1928年获德国柏林大 学哲学博士学位。
第9页/共51页
但是,当时MarkⅡ还不能处理500个未知量、 500个方程组的方程组.所以他把这个问题提炼成 42个未知量、42个方程的方程组.
最后,经过56小时的持续运转, MarkⅡ终于求出了一个解.
列昂惕夫开启了通往经济学数学 模型一个新时代的大门,并于1973年 荣获诺贝尔奖.从那时起,其他领域 的研究者也开始使用计算机分析数学 模型. 常用的数学软件有Matlab、Maple、 Mathematica、SAS、Mathcad.
1 2 3
D 0 1 1 2 3 3 2
13 0
4 2 3
D1 3 1 1 8 27 12 12 11
4 3 0
第37页/共51页
14 3
D2 0 3 1 4 9 4 1
1 4 0
1 2 4
D3 0 1 3 4 6 4 9 7
1 3 4
于是,方程组的解为:
11 22 44
例2 计算三阶行列式 D 2 2 1
解二: 利用展开法
3 4 2
D 1 2 1 2 2 1 (4) 2 2
4 2 3 2
3 4
8 27 4(2)
8 14 8
14
第29页/共51页
例3 求解方程
解 方程左端
11 23 49
1 x 0 x2
应用三、电网 工程师利用仿真软件设计电路以及包含 百万晶体管的微芯片.这类软件离不开线性 代数方法和线性代数方程.
第8页/共51页
应用四、经济学和工程学中的线性模型
列昂惕夫 美籍俄裔著名经济学家,1906 年8月日生于俄国彼得堡,1925年毕业于列 宁格勒大学经济系。1928年获德国柏林大 学哲学博士学位。
第9页/共51页
但是,当时MarkⅡ还不能处理500个未知量、 500个方程组的方程组.所以他把这个问题提炼成 42个未知量、42个方程的方程组.
最后,经过56小时的持续运转, MarkⅡ终于求出了一个解.
列昂惕夫开启了通往经济学数学 模型一个新时代的大门,并于1973年 荣获诺贝尔奖.从那时起,其他领域 的研究者也开始使用计算机分析数学 模型. 常用的数学软件有Matlab、Maple、 Mathematica、SAS、Mathcad.
1 2 3
D 0 1 1 2 3 3 2
13 0
4 2 3
D1 3 1 1 8 27 12 12 11
4 3 0
第37页/共51页
14 3
D2 0 3 1 4 9 4 1
1 4 0
1 2 4
D3 0 1 3 4 6 4 9 7
1 3 4
于是,方程组的解为:
11 22 44
例2 计算三阶行列式 D 2 2 1
解二: 利用展开法
3 4 2
D 1 2 1 2 2 1 (4) 2 2
4 2 3 2
3 4
8 27 4(2)
8 14 8
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例3 求解方程
解 方程左端
11 23 49
1 x 0 x2
线性代数课件第1章行列式
? ? ?
a11 x1 a 21 x1
? ?
a12 x2 a22 x2
? ?
b1, b2,
(1.2.1)
引入符号
D ? a11 a21
a12 a22
? a11a22 ? a12a21
称 D 为二阶行列式(( 1.2.1)的系数行列式),它代
表一个数,简记为 D ? det( aij ),其中数 aij (i ? 1, 2; j ? 1, 2)
数是,全体元素的逆序数的总和就是此排列 的逆序数,即
?( p1p 2
pn ) ? t1 ? t2 ?
n
? ? tn ? ti i?1
.
课件
4
? 例1 求下列排列的逆序数:
? (1) 436251 ; (2) nn( ? 1) 21 .
? ? 解 (436251)= 0+ 1+ 0+ 3+ 1+ 5= 10 此排列为偶排列. ? (2)同理可得
求解三元一次方程组
? ? ?
a11 x1 a 21 x1
? ?
a12 x2 a22 x2
? ?
a13 x3 a23 x3
? ?
b1, b2,
?? a31x1 ? a32 x2 ? a33x3 ? b2,
引入符号
a11 a12 a13
D ? a21 a22 a23
a31 a32 a33
(1.2.2)
称为三阶行列式((1.2.2)的系数行列式).
线性代数
牛莉 等编著
课件
1
第1章 行列式
1.1 全排列及其逆序数
课件
2
? 1.1.1 排列与逆序
《线性代数第1讲》课件
03
线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于 科学、工程和经济学等领域。
线性代数的基本性质
线性代数的运算具有结合律和交换律,例如矩阵乘法满足结合律和交换律 。
线性代数中的向量和矩阵具有加法、数乘和矩阵乘法的封闭性,即这些运 算的结果仍属于向量空间或矩阵集合。
线性代数中的一些基本概念,如向量空间的基底、向量的维数、矩阵的秩 等,具有明确的数学定义和性质。
04
线性变换在几何、物理和工程等领域有广泛应性方程组的解法
1 2
3
高斯-约当消元法
通过行变换将系数矩阵化为行最简形式,从而求解线性方程 组。
克拉默法则
适用于线性方程组系数行列式不为0的情况,通过求解方程 组得到未知数的值。
矩阵分解法
将系数矩阵分解为几个简单的矩阵,简化计算过程,如LU分 解、QR分解等。
THANKS
特征值与特征向量的应用
判断矩阵的稳定性
通过计算矩阵的特征值,可以判 断矩阵的稳定性,从而了解系统 的动态行为。
信号处理
在信号处理中,可以通过特征值 和特征向量的方法进行信号的滤 波、降噪等处理。
数据压缩
在数据压缩中,可以使用特征值 和特征向量的方法进行数据的压 缩和重构,提高数据的存储和传 输效率。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01
基础定义
03
向量具有加法、数乘和向量的模等基本性质。
02
向量是有大小和方向的量,通常用实数和字母 表示。
04
向量的模是衡量其大小的标准,计算公式为 $sqrt{a^2 + b^2}$。
向量空间的概念
01
抽象空间
02
向量空间是一个由向量构成的集合,满足加法和数乘封闭性、
线性代数第一章行列式课件
a11
a12
a1n
a11 a12
a1n a11 a12
a1n
ai1 bi1 ai2 bi2
ain bin ai1 ai2
ain bi1 bi2
bin
an1
an2
ann
an1 an2
ann an1 an2
ann
性质5 将行列式的某一行(列)的所有元素同乘以 一个数 k 加到另外一行(列)上,行列式不变,即
a1,n1 a2,n1
a1n a2n
a11 a21
a12 a22
a1,n1 a2,n1
an1,1 0
an1,2 0
an1,n1 0
an1,n 1
a a n1,1
n1,2
an1,n1
其中等号左端的行列式是一个 n 阶行列式;等号右端
的行列式是左端 n 阶行列式的前 n-1 行前 n-1 列的元
素所组成的 n-1 阶行列式,即左端行列式第 n 行第 n
j 1, 2, , n
ann
a1n
(1)i j aij
ai 1,1 ai1,1
ai1, j1 ai1, j1
ai1, j1 ai1, j1
ai1,n ai1,n
an1
an, j1
an, j1
ann
定理4 设
a11 a12
a1n
D a21 a22
a2n
an1 an2
ann
是一个 n 阶行列式, Aij 为 D 的第 i 行第 j 列元素 aij 的代数余子式,则有
1
2
n ( n 1)
(1) 2 12 n
n
二、行列式的基本性质
定义6 设
大学线性代数课件 第一章 第1节
四、n阶行列式的定义
三阶行列式
a11 D = a 21 a 31
说明
a12 a 22 a 32
a13 = a11a22a33 + a12a23a31 + a13a21a32 a 23 a13a22a31 a11a23a32 a12a21a33 a 33
(1)三阶行列式共有 6 项,即 3! 项. ) (2)每项都是位于不同行不同列的三个元素的 ) 乘积. 乘积.
τ
对于D中任意一项 对于 中任意一项
( 1)τ a1 p a2 p
1
2
anpn ,
总有且仅有 D1 中的某一项 ( 1) aq1 1aq2 2 aqnn ,
s
与之对应并相等; 反之, 与之对应并相等 反之 对于 D1 中任意一项
( 1) a p 1a p 2 a p n ,
τ
1 2 n
也总有且仅有D中的某一项 也总有且仅有 中的某一项 从而 D = D1 .
a11a23 a32 a12 a21a33 a13 a22 a31
为一个三阶行列式。 可用下面的对角线法则记忆
a11 a21 a31
a12 a22 a32
a13 a23 a33
= a11a22a33 + a12a23a31 + a13a21a32 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32.
(3)当每一项行指标排列均为123时,这一项的正负 当每一项行指标排列均为123时 123 号取决于列指标排列的奇偶性,偶排列带正号, 号取决于列指标排列的奇偶性,偶排列带正号,奇排 列带负号。 列带负号。
例如
a13a21a32
列标排列的逆序数为 偶排列
+ 正号
线性代数第一章ppt
线性代数第一章
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。
高等数学线性代数课件-第一章
2020/9/18
11
§2 全排列与逆序数
定义1:把 n 个不同的元素排成的一列, 称为这 n 个元素的一个全排列, 简称排列。
把 n 个不同的元素排成一列, 共有 Pn个排列。 P3 = 3×2×1 = 6
2020/9/18
12
例如:1, 2, 3 的全排列 123,231,312,132,213,321 共有3×2×1 = 6种,即 P3 = 3×2×1 = 6
26
§5 行列式的性质
a11 a12 a1n
a11 a21 an1
设
D
a21
a22
a2n
则
DT
a12
a22
an2
an1 an2 ann
所确定。
2020/9/18
18
定义1: n! 项(1)t a1 p1 a2 p2 anpn的和
(1)t a1 p1 a2 p2 anpn
称为 n 阶行列式 (n≥1),记作
a11 a12 a1n a21 a22 a2n
an1 an2 ann
2020/9/18
19
例1:写出四阶行列式中含有因子 a11a23 的项。
a 1n
D
a2,n1
n( n1)
(1)
2
a a a 1n 2,n1
n1
an1
2020/9/18
25
行列式的等价定义
a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
(1)t a1 j1 a2 j2 anj n
an1 an2 ann
(1)t a a i11 i2 2 ainn
2020/9/18
D2 2
21 1
线性代数第一章、矩阵PPT课件
矩阵的秩的计算方法
可以通过初等行变换或初等列变换将矩阵转化为行阶梯形或列阶梯形,然后数非零行的个数即为矩阵的秩。
矩阵的秩的定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量组的一个极大线性无关组中向量的个数。
矩阵的秩
通过初等行变换将增广矩阵化为行阶梯形,然后回代求解。
高斯消元法
克拉默法则
迭代法
适用于线性方程组系数行列式不为0的情况,通过解方程组求出方程的解。
n阶方阵A的行列式记为det(A),是一个n阶的方阵,其值是一个实数。
行列式与转置矩阵的行列式相等,即det(A^T) = det(A);行列式的乘法性质,即det(kA) = k^n * det(A);行列式的初等变换性质,即行列式在初等变换下保持不变。
行列式的定义与性质
行列式的性质
行列式的定义
线性代数第一章、矩阵ppt课件
目录
CONTENTS
矩阵的定义与性质 矩阵的逆与行列式 矩阵的秩与线性方程组 矩阵的特征值与特征向量 矩阵的分解与正交矩阵 矩阵在实际问题中的应用
01
矩阵的定义与性质
CHAPTER
矩阵的定义与性质
about the subject matter here refers to the subject matter here.
相似法
如果存在可逆矩阵P,使得P^(-1)AP=B,则矩阵A的特征值和特征向量可以通过矩阵B的特征值和特征向量来求解。
特征值与特征向量的计算方法
如果矩阵A的所有特征值都是实数且没有重复,则矩阵A可以对角化。
判断矩阵是否可对角化
求解线性方程组
判断矩阵是否相似
优化问题
通过将线性方程组Ax=b转化为特征值问题,可以求解线性方程组。
可以通过初等行变换或初等列变换将矩阵转化为行阶梯形或列阶梯形,然后数非零行的个数即为矩阵的秩。
矩阵的秩的定义
矩阵的秩是其行向量组或列向量组的一个极大线性无关组中向量的个数。
矩阵的秩
通过初等行变换将增广矩阵化为行阶梯形,然后回代求解。
高斯消元法
克拉默法则
迭代法
适用于线性方程组系数行列式不为0的情况,通过解方程组求出方程的解。
n阶方阵A的行列式记为det(A),是一个n阶的方阵,其值是一个实数。
行列式与转置矩阵的行列式相等,即det(A^T) = det(A);行列式的乘法性质,即det(kA) = k^n * det(A);行列式的初等变换性质,即行列式在初等变换下保持不变。
行列式的定义与性质
行列式的性质
行列式的定义
线性代数第一章、矩阵ppt课件
目录
CONTENTS
矩阵的定义与性质 矩阵的逆与行列式 矩阵的秩与线性方程组 矩阵的特征值与特征向量 矩阵的分解与正交矩阵 矩阵在实际问题中的应用
01
矩阵的定义与性质
CHAPTER
矩阵的定义与性质
about the subject matter here refers to the subject matter here.
相似法
如果存在可逆矩阵P,使得P^(-1)AP=B,则矩阵A的特征值和特征向量可以通过矩阵B的特征值和特征向量来求解。
特征值与特征向量的计算方法
如果矩阵A的所有特征值都是实数且没有重复,则矩阵A可以对角化。
判断矩阵是否可对角化
求解线性方程组
判断矩阵是否相似
优化问题
通过将线性方程组Ax=b转化为特征值问题,可以求解线性方程组。
《课件:线性代数第一章》课件
基与维数
探讨基底的概念、线性无关性和向量空间的维数。
矩阵的逆和行列式
1
逆矩阵
讲解矩阵的逆的定义、求解方法和逆矩阵的性质。
2
行列式
详细介绍行列式的概念、计算方法和行列式的的推导过程和应用场景。
特征值和特征向量
特征值和特征向量
讲解特征值和特征向量的定义、 性质和应用。
矩阵的基本概念与运算
矩阵加法
介绍矩阵间的加法运算,解释其 定义和性质。
矩阵乘法
探讨矩阵乘法的定义、性质和运 算规则。
矩阵转置
讲解矩阵转置的概念和计算法则, 展示其应用。
向量空间的概念和性质
线性组合
解释向量的线性组合概念,并讨论线性组合的性质和应用。
子空间
介绍子空间的定义、特点和在线性代数中的重要性。
矩阵对角化
详细介绍矩阵对角化的概念、方 法和应用场景。
特征值的应用
展示特征值在实际问题中的应用 案例和意义。
本章内容总结与复习建议
本章总结了线性代数的关键概念和应用,提供了复习建议和习题,以帮助学 生巩固知识并提高应用能力。
线性代数第一章:定义、 作用与应用
本课件将探讨线性代数的定义、作用以及在不同领域中的应用,帮助学生理 解其重要性和实际意义。
线性方程组解法
1
消元法
通过高斯消元法解线性方程组,找到唯一解或多个解。
2
矩阵求逆
使用矩阵的逆求解线性方程组,可得到唯一解。
3
行列式
通过行列式的计算确定线性方程组的解的存在性与唯一性。
探讨基底的概念、线性无关性和向量空间的维数。
矩阵的逆和行列式
1
逆矩阵
讲解矩阵的逆的定义、求解方法和逆矩阵的性质。
2
行列式
详细介绍行列式的概念、计算方法和行列式的的推导过程和应用场景。
特征值和特征向量
特征值和特征向量
讲解特征值和特征向量的定义、 性质和应用。
矩阵的基本概念与运算
矩阵加法
介绍矩阵间的加法运算,解释其 定义和性质。
矩阵乘法
探讨矩阵乘法的定义、性质和运 算规则。
矩阵转置
讲解矩阵转置的概念和计算法则, 展示其应用。
向量空间的概念和性质
线性组合
解释向量的线性组合概念,并讨论线性组合的性质和应用。
子空间
介绍子空间的定义、特点和在线性代数中的重要性。
矩阵对角化
详细介绍矩阵对角化的概念、方 法和应用场景。
特征值的应用
展示特征值在实际问题中的应用 案例和意义。
本章内容总结与复习建议
本章总结了线性代数的关键概念和应用,提供了复习建议和习题,以帮助学 生巩固知识并提高应用能力。
线性代数第一章:定义、 作用与应用
本课件将探讨线性代数的定义、作用以及在不同领域中的应用,帮助学生理 解其重要性和实际意义。
线性方程组解法
1
消元法
通过高斯消元法解线性方程组,找到唯一解或多个解。
2
矩阵求逆
使用矩阵的逆求解线性方程组,可得到唯一解。
3
行列式
通过行列式的计算确定线性方程组的解的存在性与唯一性。
《线性代数》课件第1章
则规定它们的加法与减法为(当m ≤ n时 ) f (x) ± g(x) = (a0 ± b0 ) + (am ± bm )x + + (am ± bm )xm ± bm+1xm+1 ± ± bn xn;
它们的乘法为
f (x)g (x) = c0 + c0 x + + cm+n x m+n ,
其中
ck
定义1.3:如果多项式 f (x) 和 g(x) 的同次项系数全 相等,则称 f (x)和 g(x)相等,记为 f (x) = g(x).
和 初 等 代 数 一 样 , 我 们 可 以 定 义 Ω 上 的 一 元 多 项 式 的 运 算.设 f ( x ) = a0 + a1 x + + am x m , g ( x ) = b0 + b1 x + + bn x n ,
若f = 0或deg f < n,则取q = 0, r = f 即可.若f 不等于0,且次数 ≥ n,
则用g去消f 的首项,可得“商”q1
=
a b
xm−n及“余”f1
=
f
− q1g,
从而
f = q1g + f1, 若f1 = 0或deg f1 ≤ n,则取q = q1, r = f1即可.若f1不等于0,且其次数 ≥ n, 则再用g去消f1的首项,并设所得的“商”和“余”分别为q2, f2,则有
标准分解定理 Ω上的次数大于0的多项式 f (x)均有如下分解 : f (x) = ap1(x)k1 p2 (x)k2 pt (x)kt ,
其中a为Ω中的非零常数, p1(x),…, pt (x)为互异的首项系数为1的 即约多项式, k1,…, kt为自然数,它们都是由唯一确定的.
(完整版)《大学线性代数》PPT课件
下特页点
结束
a11 a12 … a1n
a21
…
a22 … a2n … ……
=
(-1) N ( j1 j2 jn ) a1 j1 a2 j2 anjn 。
an1 an2 … ann
n阶行列式共有n!项,且冠以正号的项和冠以负号的 项各占一半。
在行列式中,a1 j1 a2 j2 anjn 是取自不同行不同列
结束
例2.计算 n 阶下三角形行列式D的值: a11 0 0 … 0 a21 a22 0 … 0
D = a31 a32 a33 … 0 … … … …… an1 an2 an3 … ann
其中aii0(i=1, 2, , n)。
解:为使取自不同行不同列的元素的乘积不为零,
第一行只能取a11,第二行只能取a22,第三行只能取a33, , 第 n 行只能取ann。 这样不为零的乘积项只有
结束
对换:
在一个排列i1isitin中,将两个数码 is与it对调, 就得到另一个排列 i1 it is in ,这样的变换称为一个 对换,记为对换(is , it)。
例如,排列 21354 经对换(1, 4),得到排列24351。 提问:
排列 21354 经对换 (1, 4),得到的排列是 24351, 排列的奇偶性有无变化? 提示:
的 n 个元素的乘积。
a1 j1 a2 j2 anjn 之前的符号是 (-1) N(j1 j2 jn) 。
行列式有时简记为| a ij |。一阶行列式|a|就是a。
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四阶行列式
a11 a12 a13 a14 a21 a22 a23 a24 a31 a32 a33 a34 a41 a42 a43 a44
线性代数第一章第一节PPT课件
01递Biblioteka 公式法02递推公式法是根据行列式的性质和结构特点,利用递推公式来
计算行列式的方法。
递推公式法可以大大简化高阶行列式的计算过程,提高计算效
03
率。
行列式的计算方法
分块法
1
2
分块法是将高阶行列式分成若干个小块,然后利 用小块来计算整个行列式的方法。
3
分块法可以简化高阶行列式的计算过程,特别是 当行列式具有特定的结构特点时,分块法可以大 大提高计算效率。
01
向量空间
02
向量空间是线性代数中的一个重要概念,而行列式在向量 空间的定义和性质中也有着重要的应用。例如,通过行列 式可以判断一个向量集合是否构成向量空间,以及向量空 间的一些基本性质。
03
行列式在向量空间中的应用可以帮助我们更好地理解线性 代数的本质和结构特点。
05
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
转置等特殊运算。
向量与矩阵的关系
关联性
04
向量可以用矩阵来表示,矩 阵中的每一行可以看作是一 个向量。
01 03
•·
02
向量和矩阵在数学中是密切 相关的概念,矩阵可以看作 是向量的扩展。
04
行列式
行列式的定义与性质
基本概念
行列式是由数字组成的方阵,按照一定的规则计 算出的一个数。
行列式具有一些基本的性质,如交换律、结合律、 分配律等。
向量可以用有向线段、坐 标系中的点或有序数对来 表示。
向量有大小和方向两个基 本属性,大小表示向量的 长度,方向表示向量的指 向。
矩阵的定义与运算
•·
02
基础运算
01
03
矩阵是一个由数字组成的矩 形阵列,表示二维数组。
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1 0 0 0 1 0 0 0 1
若线性变换为
称之为恒等变换.
y1 x1 , y2 x2 , yn xn
对应
单位阵.
例
设
1 A 3 2 1 3 , 2 1 B y x 1 3 , z
(2) 特殊矩阵
方阵
m n ;
1 1 00 0 0
行矩阵与列矩阵; 单位矩阵;
对角矩阵;
零矩阵.
a1 ,a2 a , A a1 , a2 , , n B 0 0 0 0 a 1 0 0n 2 . 0 n 1 0
x1 , x 2 , L , x n
通过关系式
a1 2 x 2 L a1 n x n a 22 x 2 L a 2 n x n L L L L L L L am 2 x2 L amn xn
(1)
y1 , y 2 , L , y m 这样的变换称为 得到另一自变量 从变量 x1 , x 2 , L , x n 到变量 y1 , y 2 , L , y m 的线性变换.其中 a ij ( i 1, 2, L , m ; j 1, 2, L , n )
注意 例如
不同阶数的零矩阵是不相等的.
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0
0
0 .
(5)方阵
0 1 1 0 E En O 0 0
0 O 0 1
称为m行n列矩阵.简称 m n 矩阵.
记作
简记为
A m n 或 a ij
mn
.
其 中 a ij 称 为 A的 第 i 行 第 j 列 元 素 .
元素全是实数的矩阵称为实矩阵, 元素全是复数的矩阵称为复矩阵.
例如
1 9
0 6
3 4
5 3
行
列
是一个 2 4 实矩阵,
为了便于计算,把表中的 0,就得到一个数表:
A A
B
C
D
B
C
D
0
1
0 0
1 1
0 0
0 0
1 1
0
1
0
1
这个数表反映了四城市间交通联接情况.
一般地,若一组变量
y 1 a 1 1 x1 y 2 a 2 1 x1 L L L L L y a x m1 1 m
思考题
矩阵与行列式的有何区别?
思考题解答
矩阵与行列式有本质的区别,行列式是一个 算式,一个数字行列式经过计算可求得其值,而 矩阵仅仅是一个数表,它的行数和列数可以不同.
的解取决于
系数
a ij i , j 1 , 2 , , n ,
常数项 b i i 1 ,2 , , n
线性方程组的系数与常数项按原位置可排为
a11 a 21 a n1 a12 a 22 an 2 a1 n a2n a nn b1 b2 bn
对线性方程组的 研究可转化为对 这张表的研究.
B
3. 某航空公司在A,B,C,D四 城市之间开辟了若干航线 , 如图所示表示了四城市间的 航班图,如果从A到B有航班, 则用带箭头的线连接 A 与B.
A
C
D
四城市间的航班图情况常用表格来表示: 到站
A A
B
C
D
发站
B
C
D
其中
表示有航班. 改成1,空白地方填上
农机产 品开发
种子生 产经营
a1 1
a1 2
a1 3
a 23
a1 4
a 24
a 21
a 31
a 22
a 32
a 33
a 34
则2003年的产品收入可用数表简洁的表示为
a1 1 a 21 a 31 a1 2 a 22 a 32 a1 3 a 23 a 33 a1 4 a 24 a 34
已知
A B ,求 x , y, z.
A B, x 2, y 3, z 2.
解
三、小结
(1)矩阵的概念
a 11 a 21 A am1 a 12 a 22 am1
m行n列的一个数表
a1n a 2n a mn
a1 1 a 21 B M a n1
0 a 22 M an2 L a nn
称为上(下)三角矩阵.
同型矩阵与矩阵相等的概念
1.两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同 型矩阵. 例如
2 14 3 为同型矩阵. 6 与 8 4 7 3 9 2.两个矩阵 A a ij 与 B b ij 为同型矩阵,并且
利用这种数表,可以很方便的求解线性方程组。
二、矩阵的定义
由 m n 个数 a ij i 1 , 2 , , m ; j 1 , 2 , , n 按照一定的次序排成的 m 行 n 列的数表
a1 1 a 21 M a m1 a1 2 a 22 M am 2 L L L a2n M amn a1 n
a 11 a 21 A am1
a 12 a 22 am1
a1n a 2n 系数矩阵 关系.
y1 x1 , y2 x2 , yn xn
a ij b ij i 1 , 2 , , m ; j 1 , 2 , , n ,
1 5 3
对应元素相等,即
则称矩阵 A与B相等,记作 A B .
例1 n 个变量 x 1 , x 2 , , x n 与 m 个变量 y 1 , y 2 , , y m 之 间的关系式
(2)
方程组未知数的系数组成了一个m行n列数表
a11 a 21 L am1 a12 a22 L an 2 L L L L a1n a2 n L amn
而方程组的未知数的系数与常数项合在一起, 又可以组成m行n+1列的数表
a11 a 21 M am1 a12 a22 M an 2 L L M L a1n a2 n M amn b1 b2 M bm
a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n b 2 2. 线性方程组 a n 1 x 1 a n 2 x 2 a nn x n b n
y 1 a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n , y 2 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n , y m a m 1 x 1 a m 2 x 2 a mn x n .
为常数.
线性变换(1)的系数排成了一个m行n列的数表
a11 a 21 L am1 a12 a22 L an 2 L L L L a1n a2 n L amn
显然,线性变换(1)由系数数表完全确定. 由n个未知数m个方程组所组成的n元线 性方程组
a 1 1 x1 a 1 2 x 2 L a 2 1 x1 a 2 2 x 2 L L L L L L L L a x a x L n2 2 m1 1 a1 n x n b1 a 2 n x n b2 L L L L L a m n x n bm
1 2 4
13 2 2
6 2 2
2i 是一个 3 3 复矩阵, 2 2
5 9
是一个 3 1 矩阵,
2
3
4
是一个 1 4 矩阵,
是一个 1 1 矩阵.
几种特殊矩阵 (1) 矩阵行数与列数相等,即m=n时,称为n阶 矩阵或n阶方阵.特别的,一阶方阵(a)=a
称为列矩阵(或列向量). 不全为0
0 O 0 n
(3)形如
0 1 2 0 O 0 0
的方阵,称为n阶对角 矩阵(或对角阵).
记作
diag 1 , 2 ,L , n .
m (4)元素全为零的矩阵称为零矩阵, n 零 矩阵记作 o m n 或 o .
第二章 矩 阵
第一节 矩阵的概念 一、矩阵概念的引入 二、矩阵的定义 三、小结 思考题
一、矩阵概念的引入
产品收入
• 1.某地区三个现代化农业 企业 企业2003年在农作物种植、 农副产品加工、农业机械 甲 产品开发销售及种子生产 乙 经营等四个方面的收入情 丙 况如右图:
农作物 种植
农副产 品加工
表示一个从变量 x 1 , x 2 , , x n 到变量 y1 , y 2 , , y m的
线性变换.
其中 a ij 为常数 .
y 1 a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n , y 2 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n , y m a m 1 x 1 a m 2 x 2 a mn x n .
例如
13 2 2
6 2 2
2i 2 2
是一个3 阶方阵.
主对角线
(2)只有一行的矩阵 A a 1 , a 2 , , a n ,
称为行矩阵(或行向量).
只有一列的矩阵
若线性变换为
称之为恒等变换.
y1 x1 , y2 x2 , yn xn
对应
单位阵.
例
设
1 A 3 2 1 3 , 2 1 B y x 1 3 , z
(2) 特殊矩阵
方阵
m n ;
1 1 00 0 0
行矩阵与列矩阵; 单位矩阵;
对角矩阵;
零矩阵.
a1 ,a2 a , A a1 , a2 , , n B 0 0 0 0 a 1 0 0n 2 . 0 n 1 0
x1 , x 2 , L , x n
通过关系式
a1 2 x 2 L a1 n x n a 22 x 2 L a 2 n x n L L L L L L L am 2 x2 L amn xn
(1)
y1 , y 2 , L , y m 这样的变换称为 得到另一自变量 从变量 x1 , x 2 , L , x n 到变量 y1 , y 2 , L , y m 的线性变换.其中 a ij ( i 1, 2, L , m ; j 1, 2, L , n )
注意 例如
不同阶数的零矩阵是不相等的.
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0
0
0 .
(5)方阵
0 1 1 0 E En O 0 0
0 O 0 1
称为m行n列矩阵.简称 m n 矩阵.
记作
简记为
A m n 或 a ij
mn
.
其 中 a ij 称 为 A的 第 i 行 第 j 列 元 素 .
元素全是实数的矩阵称为实矩阵, 元素全是复数的矩阵称为复矩阵.
例如
1 9
0 6
3 4
5 3
行
列
是一个 2 4 实矩阵,
为了便于计算,把表中的 0,就得到一个数表:
A A
B
C
D
B
C
D
0
1
0 0
1 1
0 0
0 0
1 1
0
1
0
1
这个数表反映了四城市间交通联接情况.
一般地,若一组变量
y 1 a 1 1 x1 y 2 a 2 1 x1 L L L L L y a x m1 1 m
思考题
矩阵与行列式的有何区别?
思考题解答
矩阵与行列式有本质的区别,行列式是一个 算式,一个数字行列式经过计算可求得其值,而 矩阵仅仅是一个数表,它的行数和列数可以不同.
的解取决于
系数
a ij i , j 1 , 2 , , n ,
常数项 b i i 1 ,2 , , n
线性方程组的系数与常数项按原位置可排为
a11 a 21 a n1 a12 a 22 an 2 a1 n a2n a nn b1 b2 bn
对线性方程组的 研究可转化为对 这张表的研究.
B
3. 某航空公司在A,B,C,D四 城市之间开辟了若干航线 , 如图所示表示了四城市间的 航班图,如果从A到B有航班, 则用带箭头的线连接 A 与B.
A
C
D
四城市间的航班图情况常用表格来表示: 到站
A A
B
C
D
发站
B
C
D
其中
表示有航班. 改成1,空白地方填上
农机产 品开发
种子生 产经营
a1 1
a1 2
a1 3
a 23
a1 4
a 24
a 21
a 31
a 22
a 32
a 33
a 34
则2003年的产品收入可用数表简洁的表示为
a1 1 a 21 a 31 a1 2 a 22 a 32 a1 3 a 23 a 33 a1 4 a 24 a 34
已知
A B ,求 x , y, z.
A B, x 2, y 3, z 2.
解
三、小结
(1)矩阵的概念
a 11 a 21 A am1 a 12 a 22 am1
m行n列的一个数表
a1n a 2n a mn
a1 1 a 21 B M a n1
0 a 22 M an2 L a nn
称为上(下)三角矩阵.
同型矩阵与矩阵相等的概念
1.两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同 型矩阵. 例如
2 14 3 为同型矩阵. 6 与 8 4 7 3 9 2.两个矩阵 A a ij 与 B b ij 为同型矩阵,并且
利用这种数表,可以很方便的求解线性方程组。
二、矩阵的定义
由 m n 个数 a ij i 1 , 2 , , m ; j 1 , 2 , , n 按照一定的次序排成的 m 行 n 列的数表
a1 1 a 21 M a m1 a1 2 a 22 M am 2 L L L a2n M amn a1 n
a 11 a 21 A am1
a 12 a 22 am1
a1n a 2n 系数矩阵 关系.
y1 x1 , y2 x2 , yn xn
a ij b ij i 1 , 2 , , m ; j 1 , 2 , , n ,
1 5 3
对应元素相等,即
则称矩阵 A与B相等,记作 A B .
例1 n 个变量 x 1 , x 2 , , x n 与 m 个变量 y 1 , y 2 , , y m 之 间的关系式
(2)
方程组未知数的系数组成了一个m行n列数表
a11 a 21 L am1 a12 a22 L an 2 L L L L a1n a2 n L amn
而方程组的未知数的系数与常数项合在一起, 又可以组成m行n+1列的数表
a11 a 21 M am1 a12 a22 M an 2 L L M L a1n a2 n M amn b1 b2 M bm
a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n b 2 2. 线性方程组 a n 1 x 1 a n 2 x 2 a nn x n b n
y 1 a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n , y 2 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n , y m a m 1 x 1 a m 2 x 2 a mn x n .
为常数.
线性变换(1)的系数排成了一个m行n列的数表
a11 a 21 L am1 a12 a22 L an 2 L L L L a1n a2 n L amn
显然,线性变换(1)由系数数表完全确定. 由n个未知数m个方程组所组成的n元线 性方程组
a 1 1 x1 a 1 2 x 2 L a 2 1 x1 a 2 2 x 2 L L L L L L L L a x a x L n2 2 m1 1 a1 n x n b1 a 2 n x n b2 L L L L L a m n x n bm
1 2 4
13 2 2
6 2 2
2i 是一个 3 3 复矩阵, 2 2
5 9
是一个 3 1 矩阵,
2
3
4
是一个 1 4 矩阵,
是一个 1 1 矩阵.
几种特殊矩阵 (1) 矩阵行数与列数相等,即m=n时,称为n阶 矩阵或n阶方阵.特别的,一阶方阵(a)=a
称为列矩阵(或列向量). 不全为0
0 O 0 n
(3)形如
0 1 2 0 O 0 0
的方阵,称为n阶对角 矩阵(或对角阵).
记作
diag 1 , 2 ,L , n .
m (4)元素全为零的矩阵称为零矩阵, n 零 矩阵记作 o m n 或 o .
第二章 矩 阵
第一节 矩阵的概念 一、矩阵概念的引入 二、矩阵的定义 三、小结 思考题
一、矩阵概念的引入
产品收入
• 1.某地区三个现代化农业 企业 企业2003年在农作物种植、 农副产品加工、农业机械 甲 产品开发销售及种子生产 乙 经营等四个方面的收入情 丙 况如右图:
农作物 种植
农副产 品加工
表示一个从变量 x 1 , x 2 , , x n 到变量 y1 , y 2 , , y m的
线性变换.
其中 a ij 为常数 .
y 1 a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n , y 2 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n , y m a m 1 x 1 a m 2 x 2 a mn x n .
例如
13 2 2
6 2 2
2i 2 2
是一个3 阶方阵.
主对角线
(2)只有一行的矩阵 A a 1 , a 2 , , a n ,
称为行矩阵(或行向量).
只有一列的矩阵