高等代数线性空间的同构

线性代数超强的总结(不看你会后悔的)

线性代数超强总结 ()0A r A n A Ax A A οο??

√ 行列式的计算： ① 若A B 与都是方阵（不必同阶）,则 (1)mn A A A A B B B B A A B B οο οοο * = = =* *=- ②上三角、下三角行列式等于主对角线上元素的乘积. ③关于副对角线： (1)2 1121 21 1211 1 (1) n n n n n n n n n n n a a a a a a a a a ο οο ---* = =-K N N √ 逆矩阵的求法: ①1 A A A * -= ②1()()A E E A -????→M M 初等行变换 ③11a b d b c d c a ad bc --???? =????--???? T T T T T A B A C C D B D ?? ??=???????? ④1 2 11 11 2 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ???? ??? ?? ? O O 2 1 1 1 12 1 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ?????????? N N

线性代数总结归纳

行列式 1.为何要学习《线性代数》？学习《线性代数》的重要性和意义。 答：《线性代数》是理、工、医各专业的基础课程，它是初等代数理论的继续和发展， 它的理论和方法在各个学科中得到了广泛的应用。 2.《线性代数》的前导课程。 答：初等代数。 3.《线性代数》的后继课程。 答：高等代数，线性规划，运筹学，经济学等。 4.如何学习《线性代数》？ 答：掌握各章节的基本概念和解决问题的基本方法，多多体会例子的方法和技巧，多做 练习，在练习中要紧扣问题涉及的概念，不要随意扩大概念的范围，练习要自己做才能理解所学的知识。在学完一章后自己要做一个小结，理清该章内容及前后概念之间的联 系。在学完本课程后，将各章的内容做一个总结，想想各章内容之间的联系，易混淆的 概念要着重加深理解及区分它们之间的差异。 第一章行列式 5.什么是一个n阶全排列？【知识点】：n阶全排列。 答：由n个数1,2,…，n组成的一个有序数组。 6.什么是标准排列？【知识点】：n阶全排列。 答：按数字由小到大的自然顺序排列的n阶排列123, n。 7.什么是n阶全排列的逆序？【知识点】：n阶全排列的逆序。 答：在一个n阶排列中，若某个较大的数排在某个较小的数前面，则称这两个数构成一个逆序。例如：排列45312中，数4与3 ,数4与1,数4与2 ,数5与3,数5与1 ,数5与2, 数3与1,数3与2都构成逆序。数4与5,数1与2不构成逆序。 & 什么是n阶排列的逆序数？【知识点】：n阶排列的逆序数。 答：在一个n阶排列中，所有逆序的总数就是排列的逆序数。例如：上问中的排列45312 的逆序数为8。 9.什么是奇排列和偶排列？【知识点】：排列的奇偶性。

线性代数考点总结和解题方式

线性代数考点总结和解题方法】来源：金鑫松的日志 第一部分：计算问题 四阶行列式的计算； n阶特殊行列式的计算（如：有行和、列和相等）；矩阵的运算（包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算）； 求矩阵的秩、逆矩阵（两种方法）；解矩阵方程；含参数的线性方程组解的情况的讨论； 齐次、非齐次线性方程组的求解（包括唯一、无穷多解）； 讨论一个向量能否用和向量组线性表示； 讨论或证明向量组的相关性； 求向量组的极大无关组，并将多余向量用极大无关组线性表示； 将无关组正交化、单位化； 求方阵的特征值和特征向量； 讨论方阵能否对角化，如能，要能写出相似变换的矩阵及对角阵； 通过正交相似变换（正交矩阵）将对称矩阵对角化；写出二次型的矩阵，并将二次型标准化，写出变换矩阵；

判定二次型或对称矩阵的正定性。 第二部分：概念问题 一、行列式 1．行列式的定义 用n方个元素A ij组成的记号称为n阶行列式。 （1）它表示所有可能的取自不同行不同列的n个元素乘积的代数和； （2）展开式共有n!项，其中符号正负各半； 2．行列式的计算 （1）常见类型： 一阶|α|=α行列式，二、三阶行列式有对角线法则；n阶（n>=3）行列式的计算：降阶法 定理：n阶行列式的值等于它的任意一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。 方法：选取比较简单的一行（列），保保留一个非零元素，其余元素化为0，利用定理展开降阶。 特殊情况： 上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积； （2）行列式值为0的几种情况： Ⅰ行列式某行（列）元素全为0；

Ⅱ行列式某行（列）的对应元素相同； Ⅲ行列式某行（列）的元素对应成比例； Ⅳ奇数阶的反对称行列式。 二．矩阵 1．矩阵的基本概念（表示符号、一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角、对称矩阵等）； 2．矩阵的运算 （1）加减、数乘、乘法运算的条件、结果； （2）关于乘法的几个结论： ①矩阵乘法一般不满足交换律（若AB＝BA，称A、B 是可交换矩阵）； ②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在； ③若A、B为同阶方阵，则|AB|=|A|*|B|； ④|kA|=k^n|A| 3．矩阵的秩 （1）定义：非零子式的最大阶数称为矩阵的秩；（2）秩的求法：一般不用定义求，而用下面结论：矩阵的初等变换不改变矩阵的秩；阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数（每行的第一个非零元所在列，从此元开始往下全为0的矩阵称为行阶梯阵）。 求秩：利用初等变换将矩阵化为阶梯阵得秩。 4．逆矩阵

§4.4-5 线性空间的同构

§4.4 线性空间的同构 下面讨论同构的概念在线性空间中的应用，以便将两个线性空间进行比较。设V 与V '都 是数域P 上的线性空间，在V 与V '上各有加法和数量乘法运算，并且都用普通的加法和乘法符号表示。 定义4.4.1 设V 与V '都是数域P 上的线性空间，如果存在V 到V '上的双映射σ满足 （1） )()()(βσασβασ+=+； （2） )()(ασασk k =， 其中βα,是V 中任意向量，k 是数域P 中任意数，则称σ为V 到V '的同构映射，并且称V 与V '是同构的。 同构的线性空间具有如下性质。 定理4.4.1 设V 与V '是数域P 上的同构线性空间，σ为V 到V '的同构映射，则 （1） )0(σ=0； （2） 对任意V ∈α，)()(ασασ-=-； （3） 如果m αα,,1 是V 的一个向量组，∈m k k ,,1 P ，则 )()()(1111m m m m k k k k ασασαασ++=++ ； （4） V 中向量组m αα,,1 线性相关当且仅当它们的像)(1ασ,)(,m ασ 是V '中线性相关的向量组； （5） 如果V 是n 维的，n εε,,1 是V 的一组基，则V '也是n 维的，并且 )(,),(1n εσεσ 是V '的一组基。 证明 （1）－(3) 由定义4.4.1即得。 （4） 如果向量组m αα,,1 线性相关，则存在不全为零的数∈m k k ,,1 P 使得 011=++m m k k αα 由（1）和（3）得 0)()(11'=++m m k k ασασ 所以)(1ασ,)(,m ασ 线性相关。 反过来，如果)(1ασ,)(,m ασ 线性相关，则存在不全为零的数∈m k k ,,1 P ，使得 0)()(11=++m m k k ασασ 即

线性代数总结归纳

行列式 1．为何要学习《线性代数》？学习《线性代数》的重要性和意义。 答：《线性代数》是理、工、医各专业的基础课程，它是初等代数理论的继续和发展，它的理论和方法在各个学科中得到了广泛的应用。 2．《线性代数》的前导课程。 答：初等代数。 3．《线性代数》的后继课程。 答：高等代数，线性规划，运筹学，经济学等。 4．如何学习《线性代数》？ 答：掌握各章节的基本概念和解决问题的基本方法，多多体会例子的方法和技巧，多做练习，在练习中要紧扣问题涉及的概念，不要随意扩大概念的范围，练习要自己做才能理解所学的知识。在学完一章后自己要做一个小结，理清该章内容及前后概念之间的联系。在学完本课程后，将各章的内容做一个总结，想想各章内容之间的联系，易混淆的概念要着重加深理解及区分它们之间的差异。 第一章行列式 5．什么是一个n阶全排列？【知识点】：n阶全排列。 答：由n个数1,2,… ,n 组成的一个有序数组。 6．什么是标准排列？【知识点】：n阶全排列。 答：按数字由小到大的自然顺序排列的n阶排列123…n。 7．什么是n阶全排列的逆序？【知识点】：n阶全排列的逆序。 答：在一个n阶排列中，若某个较大的数排在某个较小的数前面，则称这两个数构成一个逆序。例如：排列45312中，数4与3，数4与1，数4与2，数5与3，数5与1，数5与2，数3与1，数3与2都构成逆序。数4与5，数1与2不构成逆序。 8．什么是n阶排列的逆序数？【知识点】：n阶排列的逆序数。 答：在一个n阶排列中，所有逆序的总数就是排列的逆序数。例如：上问中的排列45312的逆序数为8。 9．什么是奇排列和偶排列？【知识点】：排列的奇偶性。 答：逆序数为奇数的排列叫奇排列；逆序数为偶数的排列叫偶排列。例如：排列45312为偶排列。 10．对换一个排列中的任意两个数，该排列的奇偶性有什么变化？【知识点】：排列的对换对排列的奇偶性的影响。 答：对换一个排列中的任意两个数，奇排列就变成偶排列，偶排列就变成奇排列。例如：偶排列45312对换4与3，则变成排列35412，它的逆序数为7，排列35412是奇排列。 11．任一个n阶排列与标准排列可以互变吗？【知识点】：n阶排列与标准排列的关系。 答：可经过一系列对换互变。且所做对换的次数与排列具有相同的奇偶性。例如：排列32541的逆序数是6，因而是偶排列，它经过2次对换：3与1对换后变为12543，再对换5

线性代数知识点归纳,超详细

线性代数复习要点 第一部分行列式 1. 排列的逆序数 2. 行列式按行（列）展开法则 3. 行列式的性质及行列式的计算 行列式的定义 1.行列式的计算： ①(定义法) ②（降阶法）行列式按行（列）展开定理： 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的乘积之和. 推论：行列式某一行（列）的元素与另一行（列）的对应元素的代数余子式乘积之和等于零.

③(化为三角型行列式)上三角、下三角、主对角行列式等于主对角线上元素的乘积. ④若都是方阵（不必同阶）,则 ⑤关于副对角线： ⑥范德蒙德行列式： 证明用从第n行开始，自下而上依次的由下一行减去它上一行的倍，按第一列展开，重复上述操作即可。 ⑦型公式： ⑧(升阶法)在原行列式中增加一行一列，保持原行列式不变的方法. ⑨(递推公式法) 对阶行列式找出与或,之间的一种关系——称为递推公式，其中 ,,等结构相同，再由递推公式求出的方法称为递推公式法. (拆分法) 把某一行（或列）的元素写成两数和的形式，再利用行列式的性质将原行列式写成两行列式之和，使问题简化以例计算. ⑩(数学归纳法) 2. 对于阶行列式，恒有：，其中为阶主子式；

3. 证明的方法： ①、； ②、反证法； ③、构造齐次方程组，证明其有非零解； ④、利用秩，证明； ⑤、证明0是其特征值. 4. 代数余子式和余子式的关系： 第二部分矩阵 1.矩阵的运算性质 2.矩阵求逆 3.矩阵的秩的性质 4.矩阵方程的求解 1.矩阵的定义由个数排成的行列的表称为矩阵. 记作：或 ①同型矩阵：两个矩阵的行数相等、列数也相等. ②矩阵相等: 两个矩阵同型，且对应元素相等. ③矩阵运算 a. 矩阵加（减）法：两个同型矩阵，对应元素相加（减）. b. 数与矩阵相乘：数与矩阵的乘积记作或，规定为. c. 矩阵与矩阵相乘：设, ,则， 其中 注：矩阵乘法不满足：交换律、消去律, 即公式不成立.

线性代数总结归纳

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行列式 1．为何要学习《线性代数》 学习《线性代数》的重要性和意义。 答：《线性代数》是理、工、医各专业的基础课程，它是初等代数理论的继续和发展，它的理论和方法在各个学科中得到了广泛的应用。 2．《线性代数》的前导课程。 答：初等代数。 3．《线性代数》的后继课程。 答：高等代数，线性规划，运筹学，经济学等。 4．如何学习《线性代数》 答：掌握各章节的基本概念和解决问题的基本方法，多多体会例子的方法和技巧，多做练习，在练习中要紧扣问题涉及的概念，不要随意扩大概念的范围，练习要自己做才能理解所学的知识。在学完一章后自己要做一个小结，理清该章内容及前后概念之间的联系。在学完本课程后，将各章的内容做一个总结，想想各章内容之间的联系，易混淆的概念要着重加深理解及区分它们之间的差异。 第一章行列式 5．什么是一个n阶全排列【 知识点】：n阶全排列。 答：由n个数1,2,… ,n 组成的一个有序数组。 6．什么是标准排列【 知识点】：n阶全排列。 答：按数字由小到大的自然顺序排列的n阶排列123…n。 7．什么是n阶全排列的逆序【 知识点】：n阶全排列的逆序。 答：在一个n阶排列中，若某个较大的数排在某个较小的数前面，则称这两个数构成一个逆序。例如：排列45312中，数4与3，数4与1，数4与2，数5与3，数5与1，数5与2，数3与1，数3与2都构成逆序。数4与5，数1与2不构成逆序。 8．什么是n阶排列的逆序数【 知识点】：n阶排列的逆序数。 答：在一个n阶排列中，所有逆序的总数就是排列的逆序数。例如：上问中的排列45312的逆序数为8。 9．什么是奇排列和偶排列【

第六章 线性空间分析

第六章线性空间§1基本知识 §1. 1 基本概念 1、集合的相关概念： 2、映射： 3、单射： 4、满射： 5、双射（一一映射）： 6、可逆映射及其逆映射： 7、线性空间： 8、向量的线性组合： 9、向量组的等价： 10、向量的线性相关与无关： 11、线性空间的维数（有限维与无限维线性空间）： 12、线性空间的基与坐标： 13、过渡矩阵： 14、线性空间的子空间： 15、生成子空间： 16、子空间的和： 17、两个子空间的直和：

18、有限个子空间的直和： 19、线性空间的同构： §1. 2 基本定理 1、基与维数的判定定理：设n ααα,,,21 是线性空间V 上n 个线性无关的向量，如果V 上任何一个向量都可以由它线性表出，那么V 是n 维的，n ααα,,,21 是它的一组基. 2、子空间的判定定理：设W 是线性空间V 的一个非空子集，如果W 关于V 的两种运算是封闭的，那么W 是V 的一个子空间. 3、生成子空间的相等与维数的判定定理： （1）两个向量组生成相同的子空间的充分必要条件是这两个向量组等价； （2）),,,(),,,(dim 2121r r R L αααααα =. 4、基的扩充定理：设m ααα,,,21 是n 维线性空间V 上任意m 个线性无关的向量，如果n m <，那么在V 上必定可以找到m n -个向量n m m ααα,,,211 ++，使得 n ααα,,,21 是V 的一组基. 5、子空间的交的性质定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么21V V ?也是V 的子空间. 6、子空间的和的性质定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么21V V +也是 V 的子空间. 7、维数定理：设21,V V 都是线性空间V 的子空间，那么 )dim(dim dim )dim(212121V V V V V V ?-+=+.

习题与复习题详解(线性空间)----高等代数

习题5. 1 1． 判断全体n 阶实对称矩阵按矩阵的加法与数乘是否构成实数域上的线性空间． 答 是． 因为是通常意义的矩阵加法与数乘, 所以只需检验集合对加法与数乘运算的封闭性. 由n 阶实对称矩阵的性质知，n 阶实对称矩阵加n 阶实对称矩阵仍然是n 阶实对称矩阵，数乘n 阶实对称矩阵仍然是n 阶实对称矩阵, 所以集合对矩阵加法与数乘运算封闭, 构成实数域上的线性空间. 2．全体正实数R +, 其加法与数乘定义为 ,,k a b ab k a a a b R k R +⊕==∈∈o 其中 判断R +按上面定义的加法与数乘是否构成实数域上的线性空间. 答 是. 设,R λμ∈. 因为,a b R a b ab R + + ?∈?⊕=∈, ,R a R a a R λλλ++?∈∈?=∈o , 所以R + 对定义的加法与数乘运算封闭. 下面一一验证八条线性运算规律 (1) a b ab ba b a ⊕===⊕; (2) ()()()()()a b c ab c ab c abc a bc a b c ⊕⊕=⊕====⊕⊕; (3) R +中存在零元素1, ?a R +∈, 有11a a a ⊕=?=; (4) 对R +中任一元素a ，存在负元素1n a R -∈, 使111a a aa --⊕==; (5)11a a a ==o ; (6)()()a a a a a λ μμλμλμλλμ??==== ??? o o o o ; (7) ()a a a a a a a a λμμμλλλμλμ++===⊕=⊕o o o ; 所以R +对定义的加法与数乘构成实数域上的线性空间. 3. 全体实n 阶矩阵，其加法定义为 按上述加法与通常矩阵的数乘是否构成实数域上的线性空间. 答 否. A B B A ∴⊕⊕与不一定相等. 故定义的加法不满足加法的交换律即运算规则（１）, 全体实n 阶矩阵按定义的加法与数乘不构成实数域上的线性空间. 4．在22P ?中，{}2222/0,,W A A A P W P ??==∈判断是否是的子空间.

线性空间的同构

§8 线性空间的同构 一、数域 P 上的 n 维线性空间 n P 二、数域 P 上的一般的n 维线性空间 V 例如：[]n P x 等 设n εεε,,,21 是线性空间V 的一组基，在这组基下，V 中每个向量都有确定的坐标， 而向量的坐标可以看成n P 元素，因此向量与它的坐标之间的对应实质上就是V 到n P 的 一个映射.显然这个映射是单射与满射，换句话说，坐标给出了线性空间V 与n P 的 一个双射. 这个对应的重要性表现在它与运算的关系上.设 n n a a a εεεα+++= 2211, n n b b b εεεβ+++= 2211 而向量,,βα的坐标分别是),,,(21n a a a ,),,,(21n b b b ，那么 n n n b a b a b a εεεβα)()()(222111++++++=+ ; n n ka ka ka k εεεα+++= 2211. 于是向量,βα+αk 的坐标分别是 ),,,(),,,(),,,(21212211n n n n b b b a a a b a b a b a +=+++, ),,,(),,,(2121n n a a a k ka ka ka =. 以上的式子说明在向量用坐标表示之后，它们的运算就可以归结为它们坐标的运算. 因而线性空间V 的讨论也就可以归结为n P 的讨论. 三、线性空间同构 1．定义11 数域P 上两个线性空间V 与V '称为同构的，如果由V 到V '有一个双射σ，

具有以下性质： 1）)()()(βσασβασ+=+; 2) ).()(ασασk k = 其中βα,是V 中任意向量，k 是P 中任意数.这样的映射σ称为同构映射. 前面的讨论说明在n 维线性空间V 中取定一组基后，向量与它的坐标之间的对应 就是V 到n P 的一个同构映射.因而，数域P 上任一个n 维线性空间都与n P 同构. 2．同构映射具有下列性质 由定义可以看出，同构映射具有下列性质： (1). )()(,0)0(ασασσ-=-=. (2). )()()()(22112211r r r r k k k k k k ασασασααασ+++=+++ . (3).V 中向量组r ααα,,,21 线性相关?它们的象)(,),(),(21r ασασασ 线性相关. 因为维数就是空间中线性无关向量的最大个数，所以由同构映射的性质可以推知， 同构的线性空间有相同的维数. (4). 如果1V 是V 的一个线性子空间，那么，1V 在σ下的象集合 {}11|)()(V V ∈=αασσ 是)(V σ的子空间，并且1V 与)(1V σ维数相同. (5). 同构映射的逆映射以及两个同构映射的乘积还是同构映射. 同构作为线性空间之间的一种关系，具有反身性、对称性与传递性. 既然数域P 上任意一个n 维线性空间都与n P 同构，由同构的对称性与传递性即得， 数域P 上任意两个n 维线性空间都同构. 3. 定理12 数域P 上两个有限维线性空间同构的充要条件是它们有相同的维数. 由线性空间的抽象讨论中，并没有考虑线性空间的元素是什么，也没有考虑其中运算 是怎样定义的，而只涉及线性空间在所定义的运算下的代数性质.从这个观点看来， 同构的线性空间是可以不加区别的.因之，定理12说明了，维数是有限维线性空间的 唯一的本质特征.

线性代数与工程管理

工程管理与线性代数的“线性相关” 我所学的专业是工程管理，由于学校为工科类石油特色高校，所以我所读的工管与在财经综合类学校的同学不同，他们学习的是经管类工程管理，而本校则为理工类工程管理专业，所以他们的高数为经管类高数且不学习线性代数。但作为以技术为导向的专业，线性代数与本专业可谓息息相关。首先说下线性代数所涉及的领域，线性代数理论有着悠久的历史和丰富的内容。随着科学技术的发展，特别是以矩阵运算为基础的电子计算机使用的日益普遍，作为重要的数学工具之一，线性代数的应用已经深入到了自然科学，社会科学，工程技术，经济，管理等各个领域。我所说的自然是线性代数在工程技术及管理学中的应用。 一，工程管理的基本介绍； 现代社会的发展趋势是社会分工越来越明确，社会生产越来越精细，专业管理越来越明显，各行如隔山的情形越来越普遍；而另一方面，现代社会生产却越来越要求复合型的人才，即常说的T型人才。单纯的具有管理技能，或者是单纯的具有工程技术的人才，已经不能适应社会的发展。工程管理专业出来的我们，正是T型人才的典范，懂技术，又懂得管理，恰好适合社会所需。 有不少人认为工程管理就是一种单纯的管理学科，这是不正确的。工程管理需要学习的不仅仅是一种管理的思想，同时还要求有一定的工程背景和数学知识。在这门专业的学习中，应明白一个基本的等式就是“工程管理=工程技术+经济管理”， 工程管理的服务领域涵盖工程项目管理、房地产管理经营、工程投资与造价管理、国际工程承包。而随着房地产、高铁等众多工程项目的发展，工程管理也越来越关注工程管理信息化的发展。 二，线性代数的内容； 线性代数是为培养我国社会主义现代化建设所需要的高质量人才服务的。通过本课程的学习，线性代数大致可分为两部分，其一是一算法为主的行列式，线性方程及矩阵的理论，其二是空间论，主要包括线性空间，线性变换，标准型，欧几里得空间，以及与现代计算机技术结合的MATLAB(矩阵工厂)实验等。 工程管理领域中复杂线性方程组的数值求解是经常遇见的问题，而工程管理中的一些多解问题，则可以应用矩阵图法进行求解。如当生产工序中存在多种不良现象，且它们具有若干个共同的原因时，搞清这些不良现象及产生原因的相互关系，进而把这些不良现象一举消除，助于研制新产品改进老产品的切入点，保证产品的质量特性并提高生产效率等。 又比如在工程技术中，大名鼎鼎的最小二乘算法广泛应用在各个工程领域里被用来把实验中得到的大量测量数据来拟合到一个理想的直线或曲线上，最小二乘拟合算法实质就是超定线性方程组的求解。 在管理中，运筹学的一个重要议题是线性规划，许多重要的管理决策是在线性规划模型的基础上做出的。而线性规划则要用到大量的线性代数的知识进行处理。如果掌握了线性代数及线性规划的相关知识，那么就可以将实际生活中的大量问题抽象为线性规划问题，从而得到最优解。比如，航空运输业就使用线性规划来调度航班，监视飞行及机场的维护运作等；如果作为一个商场的管理者，线性规划可以帮助合理安排各种商品的进货，以达到最大的利润。 从上述可知工程管理专业与线性代数的应用密不可分，线性代数这门课程对提高学生的素养，练习与提高学生的抽象思维能力与逻辑推理能力都有重要

高等代数北大版教案-第6章线性空间

第六章 线性空间 §1 集合映射 一 授课内容:§1 集合映射 二 教学目的:通过本节的学习,掌握集合映射的有关定义、运算,求和号 与乘积号的定义. 三 教学重点:集合映射的有关定义. 四 教学难点:集合映射的有关定义. 五 教学过程: 1.集合的运算,集合的映射(像与原像、单射、满射、双射)的概念 定义:(集合的交、并、差) 设S 是集合,A 与B 的公共元素所组成的集合成为A 与B 的交集,记作B A ?；把A 和B 中的元素合并在一起组成的集合成为A 与B 的并集,记做B A ?；从集合A 中去掉属于B 的那些元素之后剩下的元素组成的集合成为A 与B 的差集,记做B A \. 定义:(集合的映射) 设A 、B 为集合.如果存在法则f ,使得A 中任意元素a 在法则f 下对应B 中唯一确定的元素(记做)(a f ),则称f 是A 到B 的一个映射,记为 ).(,:a f a B A f → 如果B b a f ∈=)(,则b 称为a 在f 下的像,a 称为b 在f 下的原像.A 的所有元素在f 下的像构成的B 的子集称为A 在f 下的像,记做)(A f ,即 {}A a a f A f ∈=|)()(. 若,'A a a ∈≠?都有),'()(a f a f ≠ 则称f 为单射.若 ,B b ∈?都存在 A a ∈,使得b a f =)(,则称f 为满射.如果f 既是单射又是满射,则称f 为 双射,或称一一对应. 2.求和号与求积号 (1)求和号与乘积号的定义 为了把加法和乘法表达得更简练,我们引进求和号和乘积号. 设给定某个数域K 上n 个数n a a a ,,,21 ,我们使用如下记号:

高中数学线性代数考点总结和解题方法

高中数学线性代数考点总结和解题方法 第一部分：计算问题 四阶行列式的计算；n 阶特殊行列式的计算（如：有行和、列和相等）；矩阵的运算（包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算）；求矩阵的秩、逆矩阵（两种方法）；解矩阵方程；含参数的线性方程组解的情况的讨论；齐次、非齐次线性方程组的求解（包括唯一、无穷多解）；讨论一个向量能否用和向量组线性表示； 讨论或证明向量组的相关性；求向量组的极大无关组，并将多余向量用极大无关组线性表示；将无关组正交化、单位化； 求方阵的特征值和特征向量；讨论方阵能否对角化，如能，要能写出相似变换的矩阵及对角阵；通过正交相似变换（正交矩阵）将对称矩阵对角化；写出二次型的矩阵，并将二次型标准化，写出变换矩阵；判定二次型或对称矩阵的正定性。 第二部分：概念问题 一、行列式 1．行列式的定义用n 方个元素Aij 组成的记号称为n 阶行列式。 （1）它表示所有可能的取自不同行不同列的n 个元素乘积的代数和； （2）展开式共有n! 项，其中符号正负各半； 2．行列式的计算 （1）常见类型：一阶| α|= α行列式，二、三阶行列式有对角线法则；n 阶（n>=3）行列式的计算：降阶法定理：n 阶行列式的值等于它的任意一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。方法：选取比较简单的一行（列），保保留一个非零元素，其余元素化为0，利用定理展开 降阶。 特殊情况：上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积； （2）行列式值为0 的几种情况：Ⅰ 行列式某行（列）元素全为0 ；Ⅱ 行列式某行（列）的对应元素相同；Ⅲ 行列式某行（列）的元素对应成比例；Ⅳ 奇数阶的反对称行列式。 二．矩阵1．矩阵的基本概念（表示符号、一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角、对称矩阵等）；2．矩阵的运算 （1）加减、数乘、乘法运算的条件、结果； （2）关于乘法的几个结论： ①矩阵乘法一般不满足交换律(若AB＝BA，称A、B是可交换矩阵)；②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在； ③若A、B 为同阶方阵，则|AB|=|A|*|B| ； ④|kA|=k^n|A| 3．矩阵的秩 (1)定义：非零子式的最大阶数称为矩阵的秩； (2)秩的求法：一般不用定义求，而用下面结论：矩阵的初等变换不改变矩阵的秩；阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数(每行的第一个非零元所在列，从此元开始往下全为0 的矩阵称为行阶梯阵)。 求秩：利用初等变换将矩阵化为阶梯阵得秩。 4．逆矩阵 (1)定义：A、B为n阶方阵，若AB＝BA＝I ，称A可逆，B是A的逆矩阵(满足半边也成立) ； (2)性质：(AB)^-1=(B^-1)*(A^-1) ，(A')^-1=(A^-1)' ；(A B 的逆矩阵) (注意顺序) (3)可逆的条件： ① |A| ≠ 0；②r(A)=n; ③A->I;

线性代数---特殊行列式及行列式计算方法总结

特殊行列式及行列式计算方法总结 一、 几类特殊行列式 1. 上（下）三角行列式、对角行列式（教材P7例5、例6） 2. 以副对角线为标准的行列式 11112112,1221222,1 1,21,1 1,11 2 ,1 (1)2 12,11 000000 00 000 0000 (1) n n n n n n n n n n n nn n n n n n nn n n n n n a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---------== =- 3. 分块行列式（教材P14例10） 一般化结果： 00n n m n n m n m m n m m n m A C A A B B C B ????==? 0(1)0n m n n m n mn n m m m n m m n A C A A B B C B ????==-? 4. 范德蒙行列式（教材P18例12） 注：4种特殊行列式的结果需牢记！ 以下几种行列式的特殊解法必须熟练掌握！！！ 二、 低阶行列式计算 二阶、三阶行列式——对角线法则 （教材P2、P3） 三、 高阶行列式的计算 【五种解题方法】 1) 利用行列式定义直接计算特殊行列式； 2) 利用行列式的性质将高阶行列式化成已知结果的特殊行列式； 3) 利用行列式的行（列）扩展定理以及行列式的性质，将行列式降阶进行计算 ——适用于行列式的某一行或某一列中有很多零元素，并且非零元素的代数余子式很容易计算； 4) 递推法或数学归纳法； 5) 升阶法（又称加边法）

【常见的化简行列式的方法】 1. 利用行列式定义直接计算特殊行列式 例1 （2001年考研题） 00010002000199900 02000000 002001 D = 分析：该行列式的特点是每行每列只有一个元素，因此很容易联想到直接利用行列式定义进行计算。 解法一：定义法 (1,2,...,2,1,)012...19990(1)2001!(1)2001!2001!n n n D τ--+++++=-=-= 解法二：行列式性质法 利用行列式性质2把最后一行依次与第n -1,n -2,…,2,1行交换（这里n =2001），即进行2000次换行以后，变成副对角行列式。 2001(20011) 20011 20011 2 000020010 001000200(1) (1) (1)2001!2001!0199900 02000 000D ?---=-=--= 解法三：分块法 00010002000199900 02000000 002001 D = 利用分块行列式的结果可以得到

浅谈线性代数在生活中的应用

浅谈线性代数在生活中的应用 线性代数是代数的一个重要学科，那么什么是代数呢？代数英文是Algebra,源于阿拉伯语。其本意是“结合在一起”。也就是说代数的功能是把许多看似不相关的事物“结合在一起”，也就是进行抽象。抽象的目的不是为了显示某些人智商高，而是为了解决问题的方便！为了提高效率。把一些看似不相关的问题化归为一类问题。线性代数中的一个重要概念是线性空间（对所谓的“加法”和“数乘”满足8条公理的集合），而其元素被称为向量。也就是说，只要满足那么几条公理，我们就可以对一个集合进行线性化处理。可以把一个不太明白的结构用已经熟知的线性代数理论来处理，如果我们可以知道所研究的对象的维数(比如说是n)，我们就可以把它等同为R^n，量决定了质！多么深刻而美妙的结论！上面我说的是代数的一个抽象特性。这个对我们的影响是思想性的！如果我们能够把他用在生活中，那么我们的生活将是高效率的。 下面简要谈一下线性代数的具体应用。线性代数研究最多的就是矩阵了。矩阵又是什么呢？矩阵就是一个数表，而这个数表可以进行变换，以形成新的数表。也就是说如果你抽象出某种变化的规律，你就可以用代数的理论对你研究的数表进行变换，并得出你想要的一些结论。 另外，进一步的学科有运筹学。运筹学的一个重要议题是线性规划，而线性规划要用到大量的线性代数的处理。如果掌握的线性代数及线性规划，那么你就可以讲实际生活中的大量问题抽象为线性规划问题。以得到最优解：比如你是一家小商店的老板，你可以合理的安排各种商品的进货，以达到最大利润。如果你是一个大家庭中的一员，你又可以用规划的办法来使你们的家庭预算达到最小。这些都是实际的应用啊！ 总之，线性代数历经如此长的时间而生命力旺盛，可见它的应用之广！ 线性代数是高等代数的一大分支。我们知道一次方程叫做线性方程，讨论线性方程及线性运算的代数就叫做线性代数。在线性代数中最重要的内容就是行列式和矩阵。行列式和矩阵在十九世纪受到很大的注意, 而且写了成千篇关于这两个课题的文章。向量的概念, 从数学的观点来看不过是有序三元数组的一个集合, 然而它以力或速度作为直接的物理意义, 并且数学上用它能立刻写出 物理上所说的事情。向量用于梯度, 散度, 旋度就更有说服力。同样, 行列式和矩阵如导数一样（虽然dy/dx 在数学上不过是一个符号, 表示包括△y/△x 的极限的长式子, 但导数本身是一个强有力的概念, 能使我们直接而创造性地想象物理上发生的事情）。因此，虽然表面上看，行列式和矩阵不过是一种语言或速记，但它的大多数生动的概念能对新的思想领域提供钥匙。然而已经证明这两个概念是数学物理上高度有用的工具。 线性代数学科和矩阵理论是伴随着线性系统方程系数研究而引入和发展的。行列式的概念最早是由十七世纪日本数学家关孝和提出来的，他在1683 年写了一部叫做《解伏题之法》的著作，意思是“ 解行列式问题的方法” ，书里对行列式的概念和它的展开已经有了清楚的叙述。Vandermonde 是第一个对行列式理论进行系统的阐述( 即把行列' 式理论与线性方程组求解相分离) 的人。并且给出了一条法则，用二阶子式和它们的余子式来展开行列式。就对行列式本身进行研究这一点而言，他是这门理论的奠基人。Laplace 在1772 年的论文《对积分和世界体系的探讨》中, 证明了Vandermonde 的一些规则, 并推广了他的展开行列式的方法, 用r 行中所含的子式和它们的余子式的集合来展 开行列式，这个方法现在仍然以他的名字命名。德国数学家雅可比（Jacobi ）

线性代数技巧分析

行列式 主要有以下3种： 具体行列式的计算 抽象型行列式的的计算 行列式值的判定 1）一般的行列式常用变换技巧 把每一行（列）都加到第一行（列） 3 4753445 3542333322212223 212 )(---------------= x x x x x x x x x x x x x x x x x f 把第一行（列）的k 倍加到其他行（列）上 x x x x x x a a a x a ---+0 00004321 把第一行（列）的k 倍加到第二行（列）上，再将新的第二行（列）加到第三行（列）上，依次进行此项操作...... x a x a x a a 0 10010014 321---

2）爪形行列式 通过将中间的那个爪子上的数字乘以相应的倍数然后加到某一边的爪子上以实现到上下三角行列式的变化 4 001030100211111 3)直接展开型（公式法） 如何判断是按行展开还是按列展开呢 答：按两头不为零中间都是零的格式展开。 1 10000010000100001121 n n a a a a 4）三对角线行列式 数学归纳法(主要就是降阶) 410034100 3410 034 = 41 034 100341300 034 = 4 1 031340 000 341300034 = 40 1210 3134000034130 0034 =

12140 12113404134=??? 如果上面各步反过来就可以将分数约去 5）证明 ??? ? ??? ?? ???????????=a a a a a a a a a A 2121212122 22 2 ，证n a n A )1(+= 行列式的值：n n a n D )1(+= 证明方法：数学归纳法 第一归纳法： 1>验证n=1时命题正确 2>设n=k 时命题正确 3>证明n=k+1时命题也正确 第二归纳法： 1>验证n=1和n=2时命题都正确 2>设n

线性代数在生活中的应用

线性代数在生活中的运用 线性代数的研究对象就是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换与有限维的线性方程组。随着科学的发展,我们不仅要研究单个变量之间的关系,还要进一步研究多个变量之间的关系,既求解有限维的线性方程组,使各种实际问题在大多数情况下可以线性化,而由于计算机的发展,线性化了的问题又可以计算出来,解线性方程组正就是解决这些问题的有力工具。本文由用初等数学解线性方程组的例子,引用线性代数中的一些基本概念,论述了线性代数与线性方程组的内在联系。 线性方程组就是各个方程关于未知量均为一次的方程组 x ｊ表示未知量,ai ｊ为系数,bi 为常数项。则有 ???????=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a L L L L 22112222212111212111 若x1=c1,x2＝ｃ2,…,xn ＝cn 代入所给方程各式均成立,则称(ｃ1,c ２,…,cn)为一个解。若c1,c2,…,ｃｎ不全为0,则称(c1,c2,…,cn)为非零解。若常数项均为0,则称为齐次线性方程组,它总有零解(0,0,…,0)。两个方程组,若它们的未知量个数相同且解集相等,则称为同解方程组。 线性方程组主要讨论的问题就是:①一个方程组何时有解。②有解方程组解的个数。③对有解方程组求解,并决定解的结构。 当非齐次线性方程组有解时,解唯一的充要条件就是对应的齐次线性方程组只有零解;解无穷多的充要条件就是对应齐次线性方程组有非零解。但反之当非齐次线性方程组的导出组仅有零解与有非零解时,不一定原方程组有唯一解或无穷解,事实上,此时方程组不一定有解。 克莱姆法则给出了一类特殊线性方程组解的公式。n 个未知量的任一齐次方程组的解集均构成ｎ维空间的一个子空间。 线性方程组有广泛应用,熟知的线性规划问题即讨论对解有一定约束条件的线性方程组问题。请瞧下面一个例子。

一线性空间的同构(基本概念)

?? ???↓ 映射集合线性空间的同构 直和和并子空间与子空间的运算与坐标变换过度矩阵线性空间的基变换坐标基线性空间的维数→→→→,,:)(, ,, 同构映射、同构映射的六个性质，两个线性空间同构 二．习题举例 例1：求线性空间的维数 1）数域P 上所有反对称矩阵组成的线性空间。 2 ) 1(-n n 2）数域P 上所有上三角形矩阵组成的线性空间。2 ) 1(+n n 例2：证明：P n 的任意一个真子空间都是若干个n-1维子空间的交。 证明：设V 是P n 的任意一个真子空间，不仿设 V=L(r ααα ,,21)， )(n r < 它是线性方程组?? ? ??? ?=++=+++=+++--,0,0, 0)(11)(22221211212111n n r n r n n n n n x b x b x b x b x b x b x b x b 的解空间， 记k W 为线性方程组02211=+++n kn k k x b x b x b ，k=1,2,…,n -r 的解向量空间,显然是P n 的n-1维子空间，且V 恰好是这n-r 个n-1维子空间的交。

例3设n ααα ,,21是n 维线性空间V 中的n 个向量，V 中的每个向量都可以由它们线性给出，求证：n ααα ,,21是V 的一组基。 证明：只须证明n ααα ,,21线性无关，事实上，如果rk r r ααα ,,21是 n ααα ,,21的一个极大线性无关组，则rk r r ααα ,,21是V 的一组基，所 以n k =，向量组rk r r ααα ,,21就是向量组n ααα ,,21，是线性无关。 例4：在5R 中求齐次线性方程组 ??? ??=-+-+=+-+-=+-+-0 220322402254321 5432154321x x x x x x x x x x x x x x x ， 的解空间的维数与一组基。 解：????? ??------=211213224111122A ??? ? ? ??------→533605336021121????? ? ??----→00 000351 12021 121 ??????? ? ? ?? ---→0000035 1120310001；解空间的维数是3，一组基是 ) 6,0,0,5,2()0,2,0,1,0(), 0,0,2,1,0(321=-==βββ 例5：设??? ? ??-=0110A ，证明：实数域上矩阵 A 的全体实系数多项式)(A f 组成的空间? ?? ? ?? ???? ??-==0110|)(A A f V 与 复数域C 作为实数域R 上的线性空间},|{R b a bi a V ∈+='同构。

【强烈推荐】线性代数各章知识点及脉络图(含例题)-预习必备

一、行列式 知识结构网络图 概念 性质 展开式 计算 证明 0A = 应用 经转置行列式的值不变； 某行有公因数k ，可把k 提到行列式外； 某行所有元素都是两个数的和，则可写成两个行列式之和； 两行互换行列式变号； 某行的k 倍加至另一行．行列式的值不变； 不同行、不同列的n 个元素之积的代数和 1n n ik ik k D a A ==∑（按i 行展开） 1 n n kj kj k D a A ==∑（按j 行展开） 余子式、代数余子式 给定（i ,j ）元的值 未给定（i ,j ）元的值 化三角形－加边法、爪型行列式； 公式法－特殊行列式、范德蒙德行列式； 递推、数学归纳法；等 用行列式性质计算； 用矩阵性质计算； 用方阵的特征值；等 克拉默法则； 判断方阵的可逆，利用伴随几种求逆矩阵； 线性相关性的判定； 求矩阵的秩，并判断线性方程组的解存在情况； 求方阵的特征值。 ()n n R n ?

行列式是线性代数中的重要工具，在求解线性方程组、求逆矩阵、判断向量组的线性相关性、求矩阵的特征值、判断二次型的正定性等方面都要用到．本章的重点是应用行列式的性质和展开定理计算行列式．行列式的计算除了利用性质及展开定理外，还有三角化法、升阶法、递推法和数学归纳法等，计算方法多，技巧性强，这是难点所在．要掌握好这些方法，首先必须具体分析所求行列式元素分布的规律，针对其特点采取适当的方法；其次是要注意总结、积累经验，不断提高运算能力． 行列式的性质 【例】：已知531，252，234都是9的倍数，利用行列式的性质（而不是展开），证明522 353124 也是 9的倍数。 解答：522 3 53124231321010r r ,r r ++522 35353125223413 9r 522 9353582726 【例】：如果除最后一行外，从每一行减去后面的一行，而从最后一行减去原先的第一行，问行列式值如何变化？ 解答：设原行列式为 ???? ? ??=n A αα 1det ，则新的行列式为??? ???? ? ??----=-113 221det ααααααααn n n B ， ()00,,3,2det 11321113221=??????? ? ??---=+???????? ??----=--ααααααααααααααn n n i n n n n i r r B 特殊行列式 1、（主）对角行列式、上（下）三角行列式 11 11 11111122 112222 111 11 11 n ii i nn nn nn a a a a a a a a a a a a a a a a === =∏ 2、（次）对角行列式、上（下）三角行列式 () ()12 1111 1121221 2121 1 1 1 1 1 1n n n n n n n ,n ,n ,n ,n ii i n n,n nn n n a a a a a a a a a a a a a a a a ----=-===-∏ 3、分块三角行列式 形式简记为： *= =?* A O A A B B O B ， () 1k n ?*= =-?* O A A A B B B O