高二数学矩阵的概念
各种矩阵的概念
各种矩阵的概念矩阵是现代数学的一个基本概念，广泛应用于线性代数、微积分、概率论、统计学等领域。
它是由若干行和列组成的一个矩形阵列。
在这篇文章中，我将介绍矩阵的基本概念和一些常见的矩阵类型。
一、基本概念1.1 元素：矩阵中每个所在行列交叉点上的数称为元素。
常用小写字母表示，如a_ij表示第i行第j列的元素。
1.2 阶数：矩阵的行数和列数称为矩阵的阶数。
如果一个矩阵有m行n列，记作m×n的矩阵，其中m和n分别表示矩阵的行数和列数。
1.3 主对角线：一个方阵从左上角到右下角的斜线称为主对角线。
1.4 零矩阵：所有元素都为零的矩阵称为零矩阵，用0表示。
二、特殊类矩阵2.1 方阵：行数和列数相同的矩阵称为方阵。
它可以表示线性变换、线性方程组等。
2.2 对称矩阵：主对角线两侧的元素相等的方阵称为对称矩阵。
如果一个矩阵A 满足A_ij=A_ji，其中A_ij表示第i行第j列的元素，A_ji表示第j行第i列的元素，则称矩阵A为对称矩阵。
2.3 反对称矩阵：主对角线上的元素为零，且A_ij=-A_ji的方阵称为反对称矩阵。
2.4 单位矩阵：主对角线上的元素为1，其余元素为零的方阵称为单位矩阵，用I表示。
例如，3×3的单位矩阵是[[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]。
2.5 对角矩阵：主对角线以外的元素全部为零的方阵称为对角矩阵。
例如，一个对角矩阵可以表示特定向量的缩放因子。
2.6 上三角矩阵：主对角线以下的元素全部为零的方阵称为上三角矩阵。
例如，一个上三角矩阵的所有元素在主对角线和主对角线上方。
2.7 下三角矩阵：主对角线以上的元素全部为零的方阵称为下三角矩阵。
例如，一个下三角矩阵的所有元素在主对角线和主对角线下方。
三、矩阵运算3.1 矩阵的加法：相同阶数的两个矩阵相加，只需将对应位置上的元素相加。
3.2 矩阵的数乘：一个矩阵中的每个元素都乘以一个常数，结果仍然是一个矩阵。
矩阵的基本概念和运算
矩阵的基本概念和运算矩阵是线性代数中的基本概念之一，广泛应用于数学、工程学、计算机科学和物理学等领域。
它是一个由数字排列成的矩形阵列，其中的数字称为矩阵的元素。
本文将详细介绍矩阵的基本概念和运算。
一、矩阵的基本概念矩阵由m行n列的数字排列组成，可以表示为一个m×n的矩阵。
其中，m为矩阵的行数，n为矩阵的列数。
每个元素可以用下标表示，例如矩阵A的第i行第j列的元素可以用A(i,j)表示。
二、矩阵的表示和分类矩阵可以用方括号表示，例如A = [aij]，其中aij表示矩阵A的第i 行第j列的元素。
矩阵还可以分为不同的类型，如行矩阵、列矩阵、方阵等。
行矩阵是只有一行的矩阵，可以表示为A = [a1, a2, ..., an]，其中ai 为矩阵A的第i个元素。
列矩阵是只有一列的矩阵，可以表示为A = [a1; a2; ...; an]，其中ai 为矩阵A的第i个元素。
方阵是行数和列数相等的矩阵，可以表示为A = [aij]，其中i和j都从1到n。
三、矩阵的运算1. 矩阵的加法对于两个相同大小的矩阵A和B，它们的加法可以定义为A + B = [aij+ bij]，其中aij和bij分别为矩阵A和B的对应元素。
2. 矩阵的减法对于两个相同大小的矩阵A和B，它们的减法可以定义为A - B = [aij- bij]，其中aij和bij分别为矩阵A和B的对应元素。
3. 矩阵的数乘对于一个矩阵A和一个实数k，它们的数乘可以定义为kA = [kaij]，其中aij为矩阵A的元素。
4. 矩阵的乘法对于两个矩阵A和B，它们的乘法可以定义为C = AB，其中C的第i行第j列的元素可以表示为C(i,j) = ∑(ai,k * bk,j)，其中k从1到n，n为矩阵A和B的列数。
四、矩阵的转置矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。
例如，若A = [aij]为一个m×n的矩阵，它的转置矩阵记作AT，即AT = [aji]，其中a ji为矩阵A的第j行第i列的元素。
矩阵的标准形式是什么
矩阵的标准形式是什么矩阵是线性代数中的重要概念，它在数学和工程领域中有着广泛的应用。
在研究矩阵的性质和特征时，我们常常需要将矩阵转化为其标准形式。
那么，矩阵的标准形式究竟是什么呢？本文将对此进行详细的介绍和解释。
首先，让我们来了解一下矩阵的基本概念。
矩阵是由 m 行 n 列元素组成的一个数表，通常记作 A=(aij)m×n。
其中，aij 表示矩阵 A 中第 i 行第 j 列的元素。
矩阵可以进行加法、数乘和乘法等运算，具有很强的代数性质。
接下来，我们来介绍矩阵的标准形式。
在线性代数中，矩阵的标准形式通常指的是特殊的形式，通过一系列的变换，可以将任意的矩阵转化为标准形式，从而更好地研究其性质和特征。
常见的矩阵标准形式包括行阶梯形、列阶梯形、对角形和标准型等。
首先，我们来介绍行阶梯形。
一个矩阵被称为行阶梯形，如果满足以下条件，首先，非零行（如果存在）在零行的上面；其次，每个非零行的首个非零元素为1；最后，每个非零行的首个非零元素所在的列，除了该元素外，其余元素都为0。
行阶梯形的矩阵可以帮助我们更好地理解矩阵的线性相关性和线性无关性。
其次，是列阶梯形。
一个矩阵被称为列阶梯形，如果其转置矩阵为行阶梯形。
列阶梯形的矩阵同样具有重要的性质，可以帮助我们进行矩阵的分解和求解。
接着，是对角形。
一个矩阵被称为对角形，如果除了对角线上的元素外，其余元素都为0。
对角形的矩阵在矩阵的对角化和特征值分解中有着重要的应用。
最后，是标准型。
一个矩阵被称为标准型，如果它是行阶梯形并且满足一定的特定条件。
标准型的矩阵可以帮助我们更好地理解矩阵的相似性和等价性。
总的来说，矩阵的标准形式是通过一系列的变换，将矩阵转化为特定的形式，以便更好地研究其性质和特征。
不同的标准形式在不同的领域和问题中有着重要的应用，对于深入理解矩阵的性质和特征具有重要的意义。
在实际应用中，我们常常需要将矩阵转化为其标准形式，以便进行进一步的分析和计算。
矩阵知识点完整归纳
矩阵知识点完整归纳矩阵是大学数学中比较重要和基础的概念之一，具有广泛的应用领域，例如线性代数、微积分、计算机科学等。
本文将全面归纳和总结矩阵的基本概念、性质以及相关应用，旨在帮助读者更好地理解和掌握矩阵知识。
一、基本概念1.矩阵的定义矩阵是由一个$m\times n$ 的矩形阵列（数组）表示的数表，其中$m$ 表示矩阵的行数，$n$ 表示矩阵的列数。
如下所示：$$A = \begin{bmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\\a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}\end{bmatrix}$$其中，$a_{ij}$ 表示矩阵的第$i$ 行、第$j$ 列元素。
2.矩阵的分类矩阵根据其元素的性质可以分为不同类型，主要有以下几种：（1）行矩阵（行向量）：只有一行的矩阵，例如$[a_1,a_2,\cdots,a_n]$。
（2）列矩阵（列向量）：只有一列的矩阵，例如$\begin{bmatrix}a_1\\\ a_2\\\ \vdots\\\ a_m\end{bmatrix}$。
（3）方阵：行数等于列数的矩阵，例如$A=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3\\\ 4 & 5 & 6\\\ 7 & 8 & 9\end{bmatrix}$。
（4）零矩阵：所有元素都为$0$ 的矩阵，例如$\begin{bmatrix}0 & 0 & 0\\\ 0 & 0 & 0\\\ 0 & 0 & 0\end{bmatrix}$。
矩阵知识知识点总结手写
矩阵知识知识点总结手写一、矩阵的基本概念1. 定义：矩阵是由m行n列的数按矩形排列所得到的数表。
一般用大写字母A、B、C...表示矩阵，元素用小写字母aij，bij，cij...表示。
2. 矩阵的阶：矩阵A中有m行n列，就称A是一个m×n（读作“m行n列”）的矩阵，m、n分别称为矩阵的行数和列数，记作A[m×n]。
3. 矩阵的元素：A[m×n]＝[aij]，其中i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n，称aij为矩阵A的第i行第j 列元素。
4. 矩阵的相等：两个矩阵A，B的阶都相同时，如果相应元素都相等，则称矩阵A，B相等，记作A＝B。
5. 矩阵的转置：将矩阵A的行、列互换得到的矩阵称为矩阵A的转置矩阵，记作AT。
6. 方阵：行数等于列数的矩阵称为方阵。
7. 零矩阵：所有元素均为零的矩阵称为零矩阵，记作O。
8. 单位矩阵：主对角线上元素全为1，其它元素均为0的矩阵称为单位矩阵，记作E或In。
二、矩阵的运算1. 矩阵的加法：设A[m×n]＝[aij]，B[m×n]＝[bij]，则矩阵C=A＋B的第i行第j列元素为：cij=aij+bij，即C[m×n]＝[aij+bij]。
2. 矩阵的数乘：数k与矩阵A[m×n]相乘的结果记作kA，即kA[m×n]＝[kaij]。
3. 矩阵的乘法：设A[m×n]，B[n×p]，那么它们的乘积C=A×B[m×p]的第i行第j列元素为：C[i][j]=a[i][1]×b[1][j]+a[i][2]×b[2][j]+…+a[i][n]×b[n][j]。
4. 矩阵的转置：若A[m×n]，则A的转置矩阵是AT[n×m]，其中a[i][j]=a[j][i]。
5. 矩阵的逆：若方阵A的行列式不为零，那么A存在逆矩阵A-1，使得A×A-1=A-1×A=I。
沪教版(上海)高二上学期数学 9.1-9.2矩阵的概念 矩阵的运算 课件(共38张ppt)
１ 矩阵的定义
由 个数 排成的 行 列的数表
称为一个 行 列矩阵或
矩阵. 记为 或
称为矩阵的第i行j列的元素.
元素为实数的称为实矩阵, 元素为复数的称为复矩阵.
2. 几种特殊矩阵
零矩阵: 元素全为零的 矩阵，记为:O或 行矩阵: 只有一行的矩阵。
列矩阵: 只有一列的矩阵。
方阵: 行数列数皆相等的矩阵。 上三角方阵:
非零元素只可能在主对角线及其上方。
下三角方阵: 非零元素只可能在主对角线及其下方. 对角方阵:
数量矩阵: 单位方阵: 主对角线上全为1的对角方阵.
3. 矩阵的运算
同型矩阵: 行数和列数均相等的矩阵.
矩阵相等: 如果两个矩阵 阵,且各对应元素也相同,即
是同型矩
三. 矩阵方程及其求解方法
矩阵方程
解
例8
注：此题若不先化简给出的矩阵方程，而直接求
以及 及
，再求
及
就麻烦多了. 因此，在求解矩阵方程时，一定要注
意先化简方程.
例9
回章目录
第二章 自测题
一、填空题(8分/题)
1) 为3阶方阵,已知
则
.
3) 已知 则
二. 证明题 (26分)
自测题答案
一. 1) 3, 1/3, 9, 3) 0;
一个
矩阵，称为 的转置矩阵，记作
转置矩阵的运算性质
对称阵: 设 为 阶方阵，如果满足
，即.
则 称为对称阵.
反对称阵: 伴随方阵: 设 是行列式
中元素 的代数
余子式,称方阵 为方阵 的伴随方阵.
4. 方阵的行列式
由 阶方阵 的各元素按原位置排列构成的 行列式，叫做方阵 的行列式，记作 或 运算性质
矩阵知识点归纳总结
矩阵知识点归纳总结一、矩阵的表示1. 矩阵的定义矩阵是由m行n列数字构成的矩形数组，通常用大写字母表示，如A、B、C等。
矩阵的元素用小写字母表示，如a_ij表示第i行第j列的元素。
2. 矩阵的大小矩阵的大小由其行数和列数确定，通常用m×n表示。
例如一个3×2的矩阵表示有3行2列的矩阵。
3. 矩阵的类型根据矩阵的大小和元素的性质，可以分为方阵、对角阵、零矩阵等。
方阵是行数等于列数的矩阵，对角阵是只有主对角线上有非零元素的矩阵，零矩阵则所有元素均为零。
二、矩阵的运算1. 矩阵的加法如果两个矩阵A和B的大小相同，即都是m×n的矩阵，那么它们的和C=A+B也是一个m×n的矩阵，其中C的第i行第j列的元素等于A的第i行第j列的元素加上B的第i行第j列的元素。
2. 矩阵的数乘如果一个矩阵A的大小为m×n，那么它的数乘kA也是一个m×n的矩阵，其中k是一个常数，且kA的每个元素等于A相应位置的元素乘以k。
3. 矩阵的乘法矩阵的乘法是一种较为复杂的运算，如果矩阵A的大小为m×n，矩阵B的大小为n×p，那么它们的乘积C=AB是一个m×p的矩阵，其中C的第i行第j列的元素等于A的第i行和B的第j列对应元素的乘积之和。
4. 矩阵的转置矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵，它通常用A^T表示。
例如，如果A 是一个m×n的矩阵，那么它的转置A^T就是一个n×m的矩阵，其中A^T的第i行第j列的元素等于A的第j行第i列的元素。
5. 矩阵的逆如果一个方阵A存在逆矩阵A^-1，那么称A是可逆的。
A的逆矩阵满足AA^-1 = A^-1A = I，其中I是单位矩阵。
逆矩阵A^-1可以用来求解线性方程组和矩阵方程。
三、矩阵的特征1. 矩阵的秩矩阵的秩是指矩阵中非零行列式的个数，它也等于矩阵的列空间维数和行空间维数的最小值。
矩阵知识点完整归纳
矩阵知识点完整归纳矩阵是线性代数中的重要概念，在数学、物理学、计算机科学等众多领域都有着广泛的应用。
下面让我们来对矩阵的相关知识点进行一个完整的归纳。
首先，我们来了解一下矩阵的定义。
矩阵是一个按照矩形排列的数字或者符号的数组。
比如说，一个 m 行 n 列的矩阵，我们就称之为m×n 矩阵。
矩阵有着不同的类型。
比如零矩阵，就是所有元素都为零的矩阵；单位矩阵，是主对角线上元素都为 1，其余元素都为 0 的矩阵；还有对称矩阵，其特点是矩阵关于主对角线对称，即 Aij ＝ Aji 。
矩阵的运算也是重要的知识点。
矩阵的加法，要求两个矩阵必须具有相同的行数和列数，对应位置的元素相加。
矩阵的数乘，就是用一个数乘以矩阵中的每一个元素。
矩阵的乘法相对复杂一些。
当矩阵A 的列数等于矩阵B 的行数时，两个矩阵才能相乘。
其计算规则是，矩阵 A 的第 i 行元素与矩阵 B 的第 j 列元素对应相乘再相加，得到乘积矩阵中的第 i 行第 j 列元素。
矩阵乘法有着一些重要的性质。
比如，一般情况下矩阵乘法不满足交换律，即 AB 不一定等于 BA ；但满足结合律和分配律。
接下来谈谈矩阵的转置。
将矩阵的行和列互换得到的矩阵就是原矩阵的转置矩阵。
转置矩阵有着一些有用的性质，比如（A ＋ B)＾T ＝A^T ＋ B^T 。
逆矩阵是另一个关键概念。
对于一个 n 阶方阵 A，如果存在另一个n 阶方阵 B ，使得 AB ＝ BA ＝ I （其中 I 是单位矩阵），那么矩阵 A可逆，矩阵 B 就是矩阵 A 的逆矩阵。
逆矩阵具有唯一性。
判断一个矩阵是否可逆，通常通过计算矩阵的行列式。
若矩阵的行列式不为零，则矩阵可逆；若行列式为零，则矩阵不可逆。
矩阵的秩也是一个重要的概念。
矩阵的秩是矩阵中线性无关的行向量或者列向量的最大个数。
通过初等变换可以求矩阵的秩。
在实际应用中，矩阵可以用来表示线性方程组。
通过对增广矩阵进行初等行变换，可以求解线性方程组的解。
关于矩阵最通俗的解释超级经典zz
关于矩阵最通俗的解释超级经典zz 矩阵是数学中非常重要的概念之一，广泛应用于许多领域，如线性代数、计算机科学和物理学等。
本文旨在对矩阵进行通俗的解释，并介绍其基本概念、性质以及在实际应用中的重要性。
一、矩阵的基本概念矩阵可以被理解为一个由数值按照规则排列而成的矩形阵列。
矩阵由若干行和若干列组成，其中每个元素都可以通过行和列的指标来唯一确定。
以小写字母表示矩阵，例如A，它的元素可以用大写字母加上行列指标来表示，例如Aij表示矩阵A中第i行第j列的元素。
二、矩阵的性质1. 矩阵的大小：矩阵的大小由它的行数和列数确定。
一个m×n的矩阵有m行n列。
2. 矩阵的相等：当且仅当两个矩阵的大小相等，并且对应位置的元素相等时，这两个矩阵才相等。
3. 矩阵的加法：对于两个大小相同的矩阵A和B，它们的和记作A + B，即将对应位置的元素相加得到新的矩阵。
4. 矩阵的数乘：对于一个矩阵A和一个实数k，它们的乘积记作kA，即将矩阵A的每个元素都乘以k得到新的矩阵。
5. 矩阵的乘法：对于一个m×n的矩阵A和一个n×p的矩阵B，它们的乘积记作AB，即将矩阵A的每一行与矩阵B的每一列进行内积得到新的矩阵。
三、矩阵的实际应用矩阵在现实生活中有许多重要应用。
以下列举了几个常见的应用领域：1. 线性代数：矩阵作为线性代数的基础工具，广泛应用于代数方程组的求解、向量空间的研究以及线性变换的描述等方面。
2. 计算机图形学：利用矩阵可以对二维和三维的图像进行变换和处理，例如平移、旋转和缩放等操作。
3. 信号处理：矩阵在信号处理中被广泛应用于滤波、数据压缩和频谱分析等方面。
4. 物理学：矩阵在量子力学中起到关键作用，用于描述量子态的演化和测量等过程。
5. 统计学：矩阵可以用于表示数据集，通过矩阵的运算可以进行数据的降维、特征提取和分类等工作。
总结：矩阵作为数学中重要的概念，具有丰富的理论基础和广泛的应用领域。
高考数学矩阵知识点
高考数学矩阵知识点在高考数学中，矩阵是一个重要的概念，它在代数、几何、线性方程等多个领域中都有广泛应用。
本文将详细介绍高考数学中的矩阵知识点，包括定义、运算、特殊矩阵等内容。
一、矩阵的定义矩阵是一个按照矩形排列的数的集合，通常用大写字母表示。
一个矩阵可以用行数和列数来描述，表示为m×n的矩阵，其中m表示行数，n表示列数。
矩阵中的每个数称为矩阵的元素，可以记作a_ij，其中i表示行号，j表示列号。
二、矩阵的运算1. 矩阵的加法两个相同维数的矩阵相加，就是将对应位置的元素相加得到一个新的矩阵。
2. 矩阵的乘法（1）数乘：将一个矩阵的每一个元素都乘以一个常数。
（2）矩阵乘法：设A为m×n的矩阵，B为n×p的矩阵，则A与B的乘积C为m×p的矩阵。
C的第i行第j列的元素可以通过A的第i行与B的第j列做内积求得。
即C的第i行第j列的元素为A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。
3. 矩阵的转置将矩阵的行与列互换得到的新矩阵称为原矩阵的转置。
4. 矩阵的逆如果一个矩阵A存在一个矩阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵，则称矩阵A为可逆矩阵，矩阵B为矩阵A的逆矩阵。
三、矩阵的特殊类型1. 零矩阵所有元素都为0的矩阵称为零矩阵，记作O。
2. 设单位矩阵对角线元素为1，其它元素都为0的方阵称为单位矩阵，记作I。
3. 对称矩阵如果矩阵A的转置等于它本身，即A^T=A，那么矩阵A称为对称矩阵。
4. 反对称矩阵如果矩阵A的转置等于它的相反数，即A^T=-A，那么矩阵A称为反对称矩阵。
四、矩阵的应用1. 矩阵在线性方程组中的应用通过构建系数矩阵和常数矩阵，可以使用矩阵运算求解线性方程组，得到方程组的解。
2. 矩阵在几何中的应用矩阵可以表示平移、旋转、缩放等几何变换，并且可以通过矩阵运算进行组合和求逆，实现复杂的几何变换。
3. 矩阵在代数中的应用矩阵可以用来表示线性映射，例如将一个向量通过矩阵乘法映射到另一个向量空间中。
矩阵的总结知识点
矩阵的总结知识点一、矩阵的基本概念1. 矩阵的定义矩阵是一个按照矩形排列的数学对象。
矩阵的概念最早出现在线性代数理论中，它是由m行n列的数字排成的矩形阵列。
通常表示为一个大写字母，比如A，而矩阵中的元素通常用小写字母表示，比如a_ij，表示在第i行第j列的元素。
2. 矩阵的类型根据矩阵的形状和性质不同，可以将矩阵分为多种类型，比如方阵、对称矩阵、对角矩阵、三角矩阵等。
方阵是指行数和列数相等的矩阵，对称矩阵是指矩阵关于主对角线对称，对角矩阵是指除了主对角线上的元素外，其他元素都为零，而三角矩阵是指上三角或下三角矩阵。
3. 矩阵的运算矩阵的运算包括矩阵的加法、减法、数乘、矩阵的乘法等。
其中，矩阵的加法和减法要求相加的矩阵具有相同的形状，即行数和列数相同；而矩阵的数乘是指矩阵中的每个元素都乘以一个标量；矩阵的乘法是指矩阵A的列数等于矩阵B的行数时，可以进行矩阵乘法运算。
4. 矩阵的转置和逆矩阵矩阵的转置是指将矩阵的行和列对调得到一个新的矩阵，记作A^T。
而逆矩阵是指如果一个矩阵A存在逆矩阵A^(-1)，使得A*A^(-1)=I，其中I是单位矩阵，则称矩阵A可逆，否则称矩阵A为奇异矩阵。
二、矩阵的应用1. 线性方程组的求解矩阵可以用来表示和求解线性方程组，线性方程组可以表示成AX=B的形式，其中A是系数矩阵，X是未知数矩阵，B是常数矩阵。
通过矩阵的基本变换和行列式的计算，可以求解线性方程组的解。
2. 数据处理和分析在数据处理和分析领域，矩阵可以用来表示和处理大规模的数据集。
比如，在机器学习算法中，可以通过矩阵的运算和矩阵分解来进行数据的降维和特征的提取。
3. 控制理论在控制理论中，矩阵可以用来描述线性系统的状态方程和控制方程，通过对状态矩阵和控制矩阵的计算和分析，可以得到系统的稳定性和控制性能。
4. 计算机图形学在计算机图形学中，矩阵可以用来描述和处理图形的旋转、平移、缩放等变换，通过矩阵的运算和矩阵乘法，可以实现图形的变换和动画效果。
高二数学矩阵的概念(与“矩阵”相关文档)共19张PPT
3
1
2
7
记为A34
5
2
2
15
第6页，共19页。
3阶单位矩阵:
1 0 0
0 1 0
0
0
1
一般地，由mn个数aijR(i=1,2,…,m，j=1,2,…,n) 排成的m行n列矩阵的形式：
a11 a21
a12 a 22
a1n a2n
叫做mn阶矩阵，记做Amn，
a
m
1
am2
2 x y 2 把一行的倍数加到另一行上
解：方程组变为 思考题：在网上查阅数学符号的发展史，谈谈你
x 3 y 8 它是2行3列的矩阵，记做A2 3 . 试写出其对应的线性方程组。
第2步，逐步变化矩阵，把增广矩阵变成
第1步，把二元一次方程组的系数和常数
1 3 8 试写出其对应的线性方程组。 方程组 试写出其对应的线性方程组。 2 1 2 解：满互足换条件矩的阵线性方程组为：
上海八中 许颖 刘艳娥
年12月8日
第1页，共19页。
用加减消元法解下列二元一次方程组：3xx2
y y
5, 8.
步骤 方程组
矩形数表
x 2 y 5,
1
3 x y 8.
x 2y 5
2
7 y 7
x 2 y 5,
3
y
1.
4
x 3,
y
1.
1 3
2 1
5 8
1 0
2 7
57
1 0
小李 45
37
70
小王 50
48
66
小张 77
60
88
小陈 28
29
50
矩阵的定义及其运算规则-矩阵的定义
矩阵的定义及其运算规则1、矩阵的定义一般而言，所谓矩阵就是由一组数的全体，在括号（）内排列成m行n 列（横的称行，纵的称列）的一个数表，并称它为m×n阵。
矩阵通常是用大写字母 A 、B …来表示。
例如一个m 行n 列的矩阵可以简记为：，或。
即：（2-3）我们称（2-3）式中的为矩阵A的元素，a的第一个注脚字母，表示矩阵的行数，第二个注脚字母j（j＝1，2，…，n）表示矩阵的列数。
当m＝n时，则称为n阶方阵，并用表示。
当矩阵（a ij）的元素仅有一行或一列时，则称它为行矩阵或列矩阵。
设两个矩阵，有相同的行数和相同的列数，而且它们的对应元素一一相等，即，则称该两矩阵相等，记为A＝B。
2、三角形矩阵由i＝j的元素组成的对角线为主对角线，构成这个主对角线的元素称为主对角线元素。
如果在方阵中主对角线一侧的元素全为零，而另外一侧的元素不为零或不全为零，则该矩阵叫做三角形矩阵。
例如，以下矩阵都是三角形矩阵：，，，。
3、单位矩阵与零矩阵在方阵中，如果只有的元素不等于零，而其他元素全为零，如：则称为对角矩阵，可记为。
如果在对角矩阵中所有的彼此都相等且均为1，如：，则称为单位矩阵。
单位矩阵常用E来表示，即：当矩阵中所有的元素都等于零时，叫做零矩阵，并用符号“0”来表示。
4、矩阵的加法矩阵A＝（a ij）m×n和B＝（b ij）m×n相加时，必须要有相同的行数和列数。
如以C＝（c ij）m ×n表示矩阵A及B的和，则有：式中：。
即矩阵C的元素等于矩阵A和B的对应元素之和。
由上述定义可知，矩阵的加法具有下列性质（设A、B、C都是m×n矩阵）：（1）交换律：A＋B＝B＋A（2）结合律：（A＋B）＋C＝A＋（B＋C）5、数与矩阵的乘法我们定义用k右乘矩阵A或左乘矩阵A，其积均等于矩阵中的所有元素都乘上k之后所得的矩阵。
如：由上述定义可知，数与矩阵相乘具有下列性质：设A、B都是m×n矩阵，k、h为任意常数，则：（1） k（A＋B）＝kA＋kB（2）（k＋h）A＝kA＋hA（3） k（hA）＝khA6、矩阵的乘法若矩阵乘矩阵，则只有在前者的列数等于后者的行数时才有意义。
矩阵知识点归纳
矩阵知识点归纳矩阵，作为数学中一个重要的概念，在多个领域都有着广泛的应用。
接下来，咱们就一起来好好梳理一下矩阵的相关知识点。
首先，咱们来聊聊矩阵的定义。
简单来说，矩阵就是一个按照矩形排列的数字或者符号的阵列。
比如说，一个 m 行 n 列的矩阵，就可以写成 A ＝ aij，其中 i 表示行，j 表示列，aij 就是第 i 行第 j 列的元素。
矩阵有很多类型，比如零矩阵，就是所有元素都为零的矩阵；单位矩阵，主对角线元素都为 1，其余元素都为 0 的矩阵；还有对称矩阵，满足 A ＝ A^T（A^T 表示 A 的转置矩阵）。
接下来谈谈矩阵的运算。
矩阵的加法和减法，要求两个矩阵的行数和列数都相同，然后对应位置的元素相加或相减。
矩阵的乘法就有点特别啦。
一般来说，只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时，它们才能相乘。
比如说，一个 m×n 的矩阵 A和一个 n×p 的矩阵 B 相乘，得到的矩阵 C 是 m×p 的，其中 C 的元素Cij 是 A 的第 i 行与 B 的第 j 列对应元素乘积的和。
矩阵的转置也很重要。
把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵，就叫做 A 的转置矩阵，记作 A^T 。
再来说说逆矩阵。
对于一个 n 阶方阵 A，如果存在另一个 n 阶方阵B，使得 AB ＝ BA ＝ I（I 是单位矩阵），那么 B 就是 A 的逆矩阵，记作 A^（－1) 。
不是所有的矩阵都有逆矩阵哦，只有行列式不为零的矩阵才有逆矩阵。
矩阵的秩也是一个关键概念。
矩阵 A 的秩就是 A 中线性无关的行向量或者列向量的最大个数。
在实际应用中，矩阵有着非常重要的作用。
比如说在图像处理中，图像可以用矩阵来表示，通过对矩阵的运算和变换，可以实现图像的旋转、缩放、平移等操作。
在解线性方程组的时候，也会用到矩阵。
可以把线性方程组写成矩阵形式 Ax ＝ b，然后通过矩阵的运算来求解。
在经济学中，投入产出模型就用到了矩阵，能够帮助分析经济系统中各个部门之间的相互关系。
数学中的矩阵是什么意思，有什么用？
数学中的矩阵是什么意思，有什么用？在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。
这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。
作为解决线性方程的工具，矩阵也有不短的历史。
其实除了解决线性方程，矩阵还有很多其他用途。
比如电影特效的制作就用到了矩阵的变换，电影《侏罗纪公园》中逼真的光影效果其实就是通过矩阵变换实现的。
总的来说，矩阵主要有以下几个应用方面:图像处理在图像处理中图像的仿射变换一般可以表示为一个仿射矩阵和一张原始图像相乘的形式。
线性变换及对称线性变换及其所对应的对称，在现代物理学中有着重要的角色。
例如，在量子场论中，基本粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示，具体来说，即它们在旋量群下的表现。
内含泡利矩阵及更通用的狄拉克矩阵的具体表示，在费米子的物理描述中，是一项不可或缺的构成部分，而费米子的表现可以用旋量来表述。
描述最轻的三种夸克时，需要用到一种内含特殊酉群SU(3)的群论表示；物理学家在计算时会用一种更简便的矩阵表示，叫盖尔曼矩阵，这种矩阵也被用作SU(3)规范群，而强核力的现代描述──量子色动力学的基础正是SU(3)。
还有卡比博-小林-益川矩阵（CKM矩阵）：在弱相互作用中重要的基本夸克态，与指定粒子间不同质量的夸克态不一样，但两者却是成线性关系，而CKM矩阵所表达的就是这一点。
量子态的线性组合1925年海森堡提出第一个量子力学模型时，使用了无限维矩阵来表示理论中作用在量子态上的算子。
这种做法在矩阵力学中也能见到。
例如密度矩阵就是用来刻画量子系统中“纯”量子态的线性组合表示的“混合”量子态。
另一种矩阵是用来描述构成实验粒子物理基石的散射实验的重要工具。
当粒子在加速器中发生碰撞，原本没有相互作用的粒子在高速运动中进入其它粒子的作用区，动量改变，形成一系列新的粒子。
这种碰撞可以解释为结果粒子状态和入射粒子状态线性组合的标量积。
其中的线性组合可以表达为一个矩阵，称为S矩阵，其中记录了所有可能的粒子间相互作用。
矩阵知识点归纳范文
矩阵知识点归纳范文矩阵是线性代数中一个重要的概念，具有广泛的应用。
矩阵可以表示一个线性方程组的系数矩阵，也可以用于描述图像处理、网络分析等领域。
以下是矩阵的基础知识点的归纳：1.矩阵的定义与表示：矩阵是一个有序的数表，通常用大写字母表示。
矩阵的元素可以是实数或复数。
矩阵通常用方括号[]或圆括号(表示，不同的元素用逗号或空格隔开。
矩阵的行数与列数分别称为矩阵的阶。
2.矩阵的运算：-矩阵的加法：两个相同阶的矩阵相加，即对应位置的元素相加。
-矩阵的乘法：两个矩阵相乘，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。
结果矩阵的行数等于第一个矩阵的行数，列数等于第二个矩阵的列数。
矩阵乘法可以表示为A*B=C。
3.矩阵的转置：矩阵的转置是将原矩阵的行变为列，列变为行。
转置后的矩阵记作A^T。
转置满足以下性质：-(A^T)^T=A-(A+B)^T=A^T+B^T-(k*A)^T=k*A^T4.矩阵的逆：对于一个n阶方阵A，如果存在一个n阶方阵B，使得A*B=B*A=I，其中I是单位矩阵，则称A可逆，B称为A的逆矩阵，记作A^(-1)。
要求A可逆的一个必要条件是A的行列式不等于零。
逆矩阵满足以下性质：-(A^(-1))^(-1)=A-(A*B)^(-1)=B^(-1)*A^(-1)-(k*A)^(-1)=(1/k)*A^(-1)5.矩阵的行列式：矩阵 A 的行列式用 det(A) 表示，是一个数值，用于判断矩阵是否可逆。
行列式满足以下性质：- 如果 A 的其中一行（列）为 0，或者 A 的两行（列）相同，则det(A)=0。
-交换A的两行（列），行列式的值取负。
-如果A的其中一行（列）的元素全部乘以一个非零常数k，行列式的值乘以k。
-将A的其中一行（列）的元素与另一行（列）对应位置的元素相加乘以一个常数k，行列式的值不变。
6.矩阵的秩：矩阵的秩是指矩阵行（列）的最大线性无关组中的向量个数。
秩可以用来判断矩阵的行（列）是否线性相关。
高二数学第二学期 矩阵的概念
高二数学第二学期 矩阵的概念教学目标：1.了解矩阵的产生背景,并会用矩阵形式表示一些实际问题。
2．了解矩阵的相关知识,如行、列、元素、零矩阵的意义和表示。
教学重点：矩阵的概念。
教学过程：一、问题情境问题1：已知向量OP ，O(0,0),P(1,3).因此把)3,1(=，如果把OP 的坐标排成一列，可简记为⎥⎦⎤⎢⎣⎡31 问题2：某电视台举办歌唱比赛，甲乙两名选手初、复赛成绩如下表，并简记为⎥⎦⎤⎢⎣⎡85609080问题3：将方程组⎩⎨⎧=+-=++2423132z y x mz y x 中未知数z y x ,,的系数按原来的次序排列，并简记为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-42332m 二、建构数学1. 矩阵:我们把形如⎥⎦⎤⎢⎣⎡31，⎥⎦⎤⎢⎣⎡85609080，⎥⎦⎤⎢⎣⎡-42332m 这样的矩形数字阵列称为矩阵。
用大写黑体拉丁字母A,B,…来表示矩阵2. 矩阵的行：3. 矩阵的列：4. 矩阵的元素：5. 零矩阵：6. 行矩阵，列矩阵：三、数学应用1．例题例1:用矩阵表示下图中的ABC ∆，其中A(-1,0),B(0,2),C(2,0)例2: 某种水果的产地为21,A A ,销地为21,B B ，请用矩阵表示产地i A 运到销地j B 水果数量)(ij a ，其中,2,1,2,1==j i例3: 已知⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=243x A ,⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=21z y B ，若A=B ，试求z y x ,,2．课堂练习P10 1,2四、回顾小结1. 矩阵的概念及表示方法2. 矩阵相等的条件五、课外作业同步导学。
矩阵-高中数学知识点讲解
矩阵
1．矩阵
【知识点的知识】
1、矩阵
由m×n 个数a ij（i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n）排成的m 行n 列的数表称为m 行
n 列矩阵，简称m×n 矩阵．为表示这个数是一个整体，总是加一个括弧，并用大写黑体字母表示它，记作
这m×n 个数称为矩阵A 的元素，简称为元，数a ij 位于矩阵的第i 行第j 列，称
为矩阵的（i，j）元．以数a ij 为（i，j）元的矩阵可简记作（a ij）或（a ij）m×n．矩阵A 也记作A m×n．
注意：
①矩阵的记号是在数表外加上括弧，与行列式的记号（在数表外加上双竖线）是不同的，这是两个不同的概念．
②矩阵的行数和列数不一定相等．
2．二阶矩阵
由四个数a，b，c，d 排成的正方形数表称为二阶矩阵，其中称为矩阵的元素，矩阵通常用大写字母A，B，C，…或（a ij）表示（其中i，j 分别为元素a ij 所在的行和列）．
2．矩阵的乘法
1/ 2
行矩阵[a11a12]与列矩阵的乘法规则为，二阶矩阵与列矩阵的乘法规则为＝．矩阵乘法满足结合律，不满足交换律和消去律．
2/ 2。
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矩阵的概念
时间
教学目的
学习矩阵相关的概念
重点难点
1．矩阵概念；2特殊矩阵
时间
分配
教学过程
教学方法
教学手段
30ˊ
一、导言
矩阵是从实际问题的计算中抽象出来的一个数学概念，是数学研究中常用的工具，它不仅在数学中的地位十分重要，而且在工程技术各领域中也有着广泛的应用。
二、新授
1．矩阵定义：由 个 数排成的 行 列的表
称为 行 列矩阵（matrix）,简称 矩阵。
2．特殊形式矩阵：
（1）n阶方阵：在矩阵 中，当 时， 称为 阶方阵
（2）行矩 阵：只有一行的矩阵 叫做行矩阵
列矩阵：只有一列的矩阵
叫做列矩阵
（3）零矩阵：元素都是 零的矩阵称作零矩阵
3．相等矩阵：对应位置上的元素相等的矩阵称作零矩阵
4． 常用特殊矩阵：
（1）对角矩阵：
（2）数量矩阵：
讲授法
板演
时间
分配
教 学过程
教学方法
教学手段
（3）单位矩 阵：
（4）三角矩阵：
称作上三角矩阵（
称作下三角矩阵。
四、小结：本节主要介绍 敌阵概念和矩阵的特殊形式和特殊矩阵 ，要求掌握这些内容。
课后记事
注意矩阵 与行列式从形式上的区别。