高等代数【北大版】1.10

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高等代数北大版第章习题参考答案精修订

高等代数北大版第章习题参考答案精修订

高等代数北大版第章习题参考答案SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#第七章 线性变换1. 判别下面所定义的变换那些是线性的,那些不是:1) 在线性空间V 中,A αξξ+=,其中∈αV 是一固定的向量; 2) 在线性空间V 中,A αξ=其中∈αV 是一固定的向量;3) 在P 3中,A),,(),,(233221321x x x x x x x +=; 4) 在P 3中,A ),,2(),,(13221321x x x x x x x x +-=;5) 在P[x ]中,A )1()(+=x f x f ;6) 在P[x ]中,A ),()(0x f x f =其中0x ∈P 是一固定的数; 7) 把复数域上看作复数域上的线性空间, A ξξ=。

8) 在P nn ⨯中,A X=BXC 其中B,C ∈P nn ⨯是两个固定的矩阵. 解 1)当0=α时,是;当0≠α时,不是。

2)当0=α时,是;当0≠α时,不是。

3)不是.例如当)0,0,1(=α,2=k 时,k A )0,0,2()(=α, A )0,0,4()(=αk , A ≠)(αk k A()α。

4)是.因取),,(),,,(321321y y y x x x ==βα,有 A )(βα+= A ),,(332211y x y x y x +++=),,22(1133222211y x y x y x y x y x ++++--+ =),,2(),,2(1322113221y y y y y x x x x x +-++- = A α+ A β, A =)(αk A ),,(321kx kx kx),,2(),,2(1322113221kx kx kx kx kx kx kx kx kx kx +-=+-== k A )(α,故A 是P 3上的线性变换。

5) 是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈,并令 )()()(x g x f x u +=则A ))()((x g x f += A )(x u =)1(+x u =)1()1(+++x g x f =A )(x f + A ))((x g , 再令)()(x kf x v =则A =))((x kf A k x kf x v x v =+=+=)1()1())((A ))((x f , 故A 为][x P 上的线性变换。

高等代数【北大版】课件

高等代数【北大版】课件
线性规划问题
线性方程组是求解线性规划问题的常用工具 。
物理问题建模
在物理问题中,线性方程组可以用来描述各 种现象,如振动、波动等。
投入产出分析
通过线性方程组分析经济系统中各部门之间 的相互关系。
控制系统分析
在控制系统分析中,线性方程组用于描述系 统的动态行为。
PART 03
向量与矩阵
REPORTING
高等代数【北大版】 课件
REPORTING
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与矩阵 • 多项式 • 特征值与特征向量 • 二次型与矩阵的相似对角化
目录
PART 01
绪论
REPORTING
高等代数的应用
在数学其他分支的应用
高等代数是数学的基础学科,为其他分支提供了理论基础,如几 何学、分析学等。
PART 04
多项式
REPORTING
一元多项式的定义与运算
总结词
一元多项式的定义、运算性质和运算方法。
详细描述
一元多项式是由整数系数和变量组成的数学对象,具有加法、减法、乘法和除法等运算性质和运算方法。一元多 项式可以表示为$a_0 + a_1x + a_2x^2 + ldots + a_nx^n$的形式,其中$a_0, a_1, ldots, a_n$是整数,$x$是 变量。
矩阵的相似对角化
总结词
矩阵的相似对角化是将矩阵转换为对角矩阵 的过程,有助于简化矩阵运算和分析。
详细描述
矩阵的相似对角化是通过一系列的线性变换 ,将一个矩阵转换为对角矩阵。对角矩阵是 一种特殊的矩阵,其非主对角线上的元素都 为零,主对角线上的元素为特征值。通过相 似对角化,可以简化矩阵运算,并更好地理 解矩阵的性质和特征。

高等代数课件北大版第三章线性方程组

高等代数课件北大版第三章线性方程组

定义:将线性方程 组中的每一行进行 加减、倍乘等操作, 使得方程组简化
作用:将增广矩阵 化为阶梯形矩阵, 便于求解线性方程 组
步骤:对增广矩阵 进行初等行变换, 得到阶梯形矩阵
注意事项:变换过 程中需保持矩阵的 行列式不变,避免 出现错误结果
矩阵的逆法
定义:如果矩阵A存在逆矩阵,则称A为可逆矩阵 性质:可逆矩阵的行列式不为0 计算方法:通过行初等变换将矩阵变为单位矩阵,得到逆矩阵 应用:解线性方程组的重要工具之一
束优化问题等。
线性方程组在其他领域的应用
物理学中的应用:描述物理现象和规律,如牛顿第二定律、万有引力定律等。 经济学中的应用:分析经济问题,如供需关系、生产成本等。 计算机科学中的应用:解决优化问题、机器学习算法等。 统计学中的应用:处理数据分析和预测问题,如回归分析、主成分分析等。
线性方程组的扩展知识
添加标题
逆矩阵的计算方法:通过高斯消元法或拉普拉斯展开式等方法计算行列式|A|,然后通过|A|*|A^(1)|=1计算逆矩阵A^(-1)。
添加标题
逆矩阵的应用:在解线性方程组、求矩阵的秩、计算行列式、求向量空间的一组基等方面都有应用。
线性方程组的通解与特解的关系
通解与特解的定义
通解与特解的关系
通解与特解的求解方法
线性方程组在计算机科学中的应用
线性方程组在计算机图形学中 的应用:用于计算光照、纹理 映射和渲染等。

线性方程组在计算机视觉中的 应用:用于图像处理、特征提
取和目标检测等。
线性方程组在机器学习中的应 用:用于训练和优化模型,如 线性回归和逻辑回归。
线性方程组在人工智能领域的 应用:用于优化算法、求解约
通解与特解的应用
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高等代数北大版习题参考答案

高等代数北大版习题参考答案

第九章 欧氏空间1.设()ij a =A 是一个n 阶正定矩阵,而),,,(21n x x x =α, ),,,(21n y y y =β,在n R 中定义内积βαβα'A =),(,1) 证明在这个定义之下, n R 成一欧氏空间;2) 求单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵;3) 具体写出这个空间中的柯西—布湿柯夫斯基不等式。

解 1)易见βαβα'A =),(是n R 上的一个二元实函数,且(1) ),()(),(αβαβαββαβαβα='A ='A '=''A ='A =,(2) ),()()(),(αβαββαβαk k k k ='A ='A =,(3) ),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+='A '+'A ='A +=+,(4) ∑='A =ji j i ij y x a ,),(αααα,由于A 是正定矩阵,因此∑ji j i ij y x a ,是正定而次型,从而0),(≥αα,且仅当0=α时有0),(=αα。

2)设单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵为)(ij b B =,则)0,1,,0(),()( i j i ij b ==εε⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛nn n n n n a a a a a aa a a212222211211)(010j ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ =ij a ,),,2,1,(n j i =, 因此有B A =。

4) 由定义,知∑=ji ji ij y x a ,),(βα,α==β==故柯西—布湿柯夫斯基不等式为2.在4R 中,求βα,之间><βα,(内积按通常定义),设:1) )2,3,1,2(=α, )1,2,2,1(-=β,2) )3,2,2,1(=α, )1,5,1,3(-=β,3) )2,1,1,1(=α, )0,1,2,3(-=β。

高等代数北大第三版

高等代数北大第三版
由定理10, g1( x)h1( x)本原, 从而有 a rs,
即 rs Z . f ( x) rsg1( x) h1( x). 得证.
推论 设 f ( x), g( x) 是整系数多项式,且 g( x)是本原
旳,若 f ( x) g( x)h( x), h( x) Q[ x], 则 h( x) 必为整系数多项式.
f ( x) (bl xl bl1 xl1 b0 )(cm xm cm1 xm1 c0 ) bi ,c j Z , l, m n, l m n
an blcm , a0 b0c0 . p | a0 , p | b0 或 p | c0 ,
又 p2 | a0 , p 不能同步整除 b0 , c0 . 不妨设 p | b0 但 p | c0 .
对a,b Q ( a 0), 多项式 g( x) f (ax b) 在有理数域上不可约.
例5 证明:f ( x) x2 1 在 Q上不可约. 证: 作变换 x y 1, 则
f ( x) y2 2 y 2, 取 p 2, 由Eisenstein鉴别法知, y2 2 y 2 在Q上不可约, 所以 f ( x) 在Q上不可约.
bi Z , i 0,1, 2, , n. 若 bn ,bn1, ,b1,b0 没有 异于 1 旳公因子,即 bn ,bn1, ,b1,b0 是互素旳, 则称 g( x)为本原多项式.
有关性质
1.f ( x) Q[ x], r Q, 使 f ( x) rg( x), 其中 g( x)为本原多项式. (除了相差一种正负号外,这种表达法是唯一旳).
在 R 上,不可约多项式只有一次多项式与某些 二次多项式;
但在 Q上有任意次数旳不可约多项式.如
xn 2, n Z . 怎样判断 Q上多项式旳不可约性呢?

高等代数教案 北大版 第十章

高等代数教案 北大版 第十章
.
称为 与 的和.
还可以定义数量乘法.设 是 上线性函数,对于 中任意数 ,定义函数 如下:
,
称为 与 的数量乘积,易证 也是线性函数.
容易检验,在这样定义的加法和数量乘法下, 成为数域 上的线性空间.
取定 的一组基 ,作 上 个线性函数 ,使得
(1)
因为 在基 上的值已确定,这样的线性函数是存在且唯一的.对 中向量 ,有

定理3设 及 是线性空间 的两组基,它们的对偶基分别为 及 .如果由 到 的过渡矩阵为 ,那么由 到 的过渡矩阵为 .
设 是 上一个线性空间, 是其对偶空间,取定 中一个向量 ,定义 的一个函数 如下:
.
根据线性函数的定义,容易检验 是 上的一个线性函数,因此是 的对偶空间 中的一个元素.
定理4 是一个线性空间, 是 的对偶空间的对偶空间. 到 的映射
, (2)
即 是 的第 个坐标的值.
引理对 中任意向量 ,有
, (3)
而对 中任意向量 ,有
. (4)
定理2 的维数等于 的维数,而且 是 的一组基.
定义2 称为 的对偶空间.由(1)决定 的的基,称为 的对偶基.
以后简单地把 的对偶空间记作 .
例考虑实数域 上的 维线性空间 ,对任意取定的 个不同实数 ,根据拉格朗日插值公式,得到 个多项式
例如,设 是 的辛正交基,则 是迷向子空间. 是极大迷向子空间,即拉格朗日子空间 是辛子空间.
对辛空间 的子空间 .通过验证,并利用定理7,可得下列性质:
(1) ,
(2) ,
(3)若 是辛子空间,则
(4)若 是迷向子空间,则
(5)若 是拉格朗日子空间,则
定理8设 是辛空间 的拉格朗日子空间, 是 的基,则它可扩充为 的辛正交基.

0701205_高等代数 北大版 课后习题答案

0701205_高等代数 北大版 课后习题答案

39
26 2 x;
99
2)同理可得 q( x) x2 x 1, r ( x) 5x 7 。
2. m, p, q 适合什么条件时,有
1) x2 mx 1 | x3 px q ,
2) x2 mx 1 | x 4 px2 q 。
解 1)由假设,所得余式为 0,即 ( p 1 m2 ) x (q m) 0 ,
g( x) q2( x)r1(x) r2 ( x)
解得 r2 ( x) g( x) q2( x)r1(x) g( x) q2( x)[ f ( x) q1( x) g( x)] , [ q2( x)] f ( x) [1 q1(x)q2 ( x)] g( x)
u( x)
于是
q2( x)
x1

v( x) 1 q1(x)q2 ( x) 1 1 ( x 1) x 2
9.证明: ( f (x)h( x), g(x)h( x)) ( f (x), g (x)) h( x) , (h( x) 的首系数为1) 。
证 因为存在多项式 u( x), v( x) 使 ( f (x), g (x)) u(x) f ( x) v( x)g( x) ,
式,求 t, u 的值。

f (x)
因为
q1(x)g( x)
r1( x)
( x3
tx2
u)
( x2
2x u)

g( x) q2 ( x)r1( x) r2 (x)
(x (t 2))( x2 2x u) (u 2t 4)x u(3 t ) ,
且由题设知最大公因式是二次多项式,所以余得 ( f (x), g( x)) x 1,且 u(x)
11
22 2

高等代数 北大 课件

高等代数 北大 课件

拉普拉斯定理与因式分解
总结词
拉普拉斯定理的表述、应用和因式分解的方法。
详细描述
拉普拉斯定理是行列式计算中的重要定理,它提供了计算行列式的一种有效方法。因式分解是将多项式分解为若 干个因子的过程,是解决代数问题的重要手段之一。
CHAPTER 04
矩阵的分解与二次型
矩阵的分解
01
02
03
矩阵的三角分解
矩阵的乘法
矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不一定满足 交换律。
பைடு நூலகம்
矩阵的逆与行列式
矩阵的逆
对于一个非奇异矩阵,存在一个逆矩阵,使得原矩阵 与逆矩阵相乘等于单位矩阵。
行列式的定义
行列式是一个由矩阵元素构成的数学量,可以用于描 述矩阵的某些性质。
行列式的性质
行列式具有一些重要的性质,如交换律、结合律、分 配律等。
将一个矩阵分解为一个下 三角矩阵和一个上三角矩 阵之积。
矩阵的QR分解
将一个矩阵分解为一个正 交矩阵和一个上三角矩阵 之积。
矩阵的奇异值分解
将一个矩阵分解为若干个 奇异值和若干个奇异向量 的组合。
二次型及其标准型
二次型的定义
一个多项式函数,可以表示为$f(x_1, x_2, ..., x_n) = sum_{i=1}^{n} sum_{ j=1}^{n} a_{ij} x_i x_j$,其中 $a_{ij}$是常数。
VS
二次型的标准型
通过线性变换,将一个二次型转化为其标 准形式,即一个平方项之和减去另一个平 方项之和。
正定二次型与正定矩阵
正定二次型的定义
对于一个二次型,如果对于所有 的非零向量$x$,都有$f(x) > 0$ ,则称该二次型为正定二次型。

高等代数北大版101

高等代数北大版101

? f?g
§10.1 线性函数
是 P n?n到 P 的一个线性函数 .
§10.1 线性函数
例3.设 V 是数域 P上的线性空间,?1,?2 ,L ,?n 为V 的 一组基,f 是 V上的一个线性函数,已知
f (?1 ? ?3 ) ? 1, f (?2 ? 2?3 ) ? ? 1, f (?1 ? ?2 ) ? ? 3 求 f ( x1?1 ? x2?2 ? x3?3 ).
i?1
则 f :V ? P 为线性函数,且
f (?i ) ? ai ,i ? 1,2,L , n
§10.1 线性函数
例1. 设 a1,a2 ,L ,an ? P, ? ? ( x1, x2,L , xn ) ? P n
n

f (? ) ? ? ai
i?1
是 Pn 到 P的一个线性函数 .
n
? 例2. 设 A ? (aij ) ? P n?n ,则 f ( A) ? traceA ? aii i?1
? k1a1 ? k2a2 ? L ? knan
§10.1 线性函数
即 f 可由 V 的基的角确定 .
反之,设 a1,a2,L ,an 是P中任意 n 个确定的数,
而?1,?2 ,L ,?n为发V的一组基.
? ? ? V ,? ? k1?1 ? k2?2 ? L ? kn?n
n

? f (? ) ? kiai ,
则称 f 为V上的一个线性函数 .
§10.1 线性函数
二、线性函数的基本性质
1. f (0) ? 0, f (?? ) ? ? f (? ) 2. 若 ? ? k1? 1 ? k2? 2 ? L ? ks? s , 则
f (? ) ? k1 f (? 1) ? k2 f (? 2 ) ? L ? ks f (? s )

高等代数北大版习题参考答案

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高等代数北大版习题参考答案CKBOOD was revised in the early morning of December 17, 2020.第七章 线性变换1. 判别下面所定义的变换那些是线性的,那些不是:1) 在线性空间V 中,A αξξ+=,其中∈αV 是一固定的向量;2) 在线性空间V 中,A αξ=其中∈αV 是一固定的向量;3) 在P 3中,A),,(),,(233221321x x x x x x x +=; 4) 在P 3中,A ),,2(),,(13221321x x x x x x x x +-=; 5) 在P[x ]中,A )1()(+=x f x f ;6) 在P[x ]中,A ),()(0x f x f =其中0x ∈P 是一固定的数; 7) 把复数域上看作复数域上的线性空间, A ξξ=。

8) 在P n n ⨯中,A X=BXC 其中B,C ∈P nn ⨯是两个固定的矩阵. 解 1)当0=α时,是;当0≠α时,不是。

2)当0=α时,是;当0≠α时,不是。

3)不是.例如当)0,0,1(=α,2=k 时,k A )0,0,2()(=α, A )0,0,4()(=αk , A ≠)(αk k A()α。

4)是.因取),,(),,,(321321y y y x x x ==βα,有 A )(βα+= A ),,(332211y x y x y x +++=),,22(1133222211y x y x y x y x y x ++++--+ =),,2(),,2(1322113221y y y y y x x x x x +-++- = A α+ A β,A =)(αk A ),,(321kx kx kx),,2(),,2(1322113221kx kx kx kx kx kx kx kx kx kx +-=+-== k A )(α,故A 是P 3上的线性变换。

5) 是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈,并令 )()()(x g x f x u +=则A ))()((x g x f += A )(x u =)1(+x u =)1()1(+++x g x f =A )(x f + A ))((x g , 再令)()(x kf x v =则A =))((x kf A k x kf x v x v =+=+=)1()1())((A ))((x f , 故A 为][x P 上的线性变换。

高等代数【北大版】

高等代数【北大版】
证: f(a,k81+k,82)=fi(a)f3(k81+KB2)
f(k1a1+k2a2β)=f1(k1a1+k2a2)f2(6)
例3.设 是数域 上的 维线性空间,



为 上的一个双线性函数.



事实上 ,①或②是数域 上任意上的 维线性
空间 上双线性函数
的一般形式.

为数域 上线性空间V的一组基,
第十章 双线性函数
§10. 1 线性函数 §10.2 对偶空间 §10.3 双线性函数 §10.4 对称双线性函数
§10.3 双线性函数
、 双线性函数 二 、度量矩阵 三 、非退化双线性函数
一 、双线性函数
定义 设 是数域 上的 维线性空间 , 映射
为 上的二元函数. 即对
根据 唯一地对应于 中一个数
如果
具有性质 :
(2)f(k1α1+k2a2β)=k1f(a1β)+k2f(α2β)
其中

称为 上的一个双线性函数.

对于线性空间V上的一个双线性函数 当固定一个向量 (或 )不变时 ,可以得出一 个双线性函数.
例1.线性空间 上的内积即为一个双线性函数.
例2. 上两个线性函数 定义
证明 : f是V上的一个双线性函数.
同构.

是V上的一个双线性函数.
为满射.
若双线性函数

则设
为单射.

易证
仍为V上双线性函数.
并且
f+g→A+B=(f(6))+(s6))
命题2 维线性空间V上同一双线性函数,
在V 的不同基下的矩阵是合同的.

高等代数【北大版】课件

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多项式的因式分解与根的性质
总结词
多项式的因式分解、根的性质和求解方 法
VS
详细描述
多项式的因式分解是将多项式表示为若干 个线性因子乘积的过程。通过因式分解, 可以更好地理解多项式的结构,简化计算 和证明。此外,多项式的根是指满足多项 式等于0的数。根的性质包括根的和与积、 重根的性质等。求解多项式的根的方法有 多种,如求根公式、因式分解法等。
性方
02
线性方程组的解法
高斯消元法 通过行变换将增广矩阵化为阶梯形矩 阵,从而求解线性方程组。
选主元高斯消元法
选择主元以避免出现除数为0的情况, 提高算法的稳定性。
追赶法
适用于系数矩阵为三对角线矩阵的情 况,通过逐步消去法求解。
迭代法
通过迭代逐步逼近方程组的解,常用 的方法有雅可比迭代法和SOR方法。
向量空间的子空间与基底
总结词
子空间与基底
详细描述
子空间是向量空间的一个非空子集,它也满足向量空间的定义和性质。基底是 向量空间中一个线性独立的集合,它可以用来表示向量空间中的任意元素。基 底中的向量个数称为向量空间的维数。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
向量空间的维数与基底的关系
总结词
维数与基底的关系
详细描述
向量空间的维数与基底密切相关。一个向量空间的维数等于其基底的向量个数。 如果一个向量空间有n个基底,则它的维数为n。同时,如果一个向量空间有有限 个基底,则它的维数是有限的。
行列式
06
行列式的定义与性质
总结词
行列式的定义和性质是高等代数中的 基础概念,包括代数余子式、余子式、 转置行列式等。
详细描述
行列式是由n阶方阵的n!项组成的代数 式,按照一定规则排列,具有一些重 要的性质,如交换律、结合律、代数 余子式等。这些性质在后续章节中有 着广泛的应用。

高等代数北大版课后答案完整版

高等代数北大版课后答案完整版

高等代数(北大高等代数(北大**第三版)答案第一章多项式1.用)(x g 除)(x f ,求商)(x q 与余式)(x r :1)123)(,13)(223+−=−−−=x x x g x x x x f ;2)2)(,52)(24+−=+−=x x x g x x x f 。

解1)由带余除法,可得92926)(,9731)(−−=−=x x r x x q ;2)同理可得75)(,1)(2+−=−+=x x r x x x q 。

2.q p m ,,适合什么条件时,有1)q px x mx x ++−+32|1,2)q px x mx x ++++242|1。

解1)由假设,所得余式为0,即0)()1(2=−+++m q x m p ,所以当⎩⎨⎧=−=++012m q m p 时有q px x mx x ++−+32|1。

2)类似可得⎩⎨⎧=−−+=−−010)2(22m p q m p m ,于是当0=m 时,代入(2)可得1+=q p ;而当022=−−m p 时,代入(2)可得1=q 。

综上所诉,当⎩⎨⎧+==1q p m 或⎩⎨⎧=+=212m p q 时,皆有q px x mx x ++++242|1。

3.求()g x 除()f x 的商()q x 与余式:1)53()258,()3f x x x x g x x =−−=+;2)32(),()12f x x x x g x x i =−−=−+。

解1)432()261339109()327q x x x x x r x =−+−+=−;2)2()2(52)()98q x x ix i r x i=−−+=−+。

4.把()f x 表示成0x x −的方幂和,即表成2010200()()...()n n c c x x c x x c x x +−+−++−+⋯的形式:1)50(),1f x x x ==;2)420()23,2f x x x x =−+=−;3)4320()2(1)37,f x x ix i x x i x i =+−+−++=−。

北大版高等代数零度

北大版高等代数零度

北大版高等代数零度北大版高等代数是一门重要的数学课程,对于理工科学生来说,它是他们学习数学的基石之一。

高等代数主要研究线性代数的理论和方法,涉及到向量空间、线性变换、特征值与特征向量等概念。

在高等代数中,零度是一个非常重要的概念。

它指的是一个向量空间中的零向量,即所有分量都为零的向量。

零度在向量空间的运算中起着重要的作用,它是线性变换的基础。

在高等代数中,零度具有以下几个重要的性质。

首先,零度是唯一的,任何一个向量空间中都只存在一个零向量。

其次,零度是一个特殊的向量,它不参与向量空间的运算,并且与其他向量的加法和数乘运算具有特殊的关系。

例如,任何一个向量与零度相加,结果仍然是该向量本身。

另外,任何一个向量与零度进行数乘运算,结果都是零度。

零度在高等代数中的应用非常广泛。

首先,在线性方程组的求解中,零度往往作为特解的一部分存在。

通过找到线性方程组的零度,可以进一步求得线性方程组的通解。

其次,在矩阵的运算中,零度也扮演着重要的角色。

矩阵的零度可以用来判断矩阵的秩,从而进一步分析矩阵的性质。

此外,零度还可以用来描述向量空间的维数和基空间等概念。

高等代数中的零度还与特征值和特征向量有着密切的关系。

特征值和特征向量是线性变换中的重要概念,它们描述了线性变换对向量的作用。

特征向量是指在线性变换下,仅仅发生了伸缩而没有发生方向改变的向量。

特征值是对应于特征向量的伸缩比例。

在特征值问题中,零度往往是一个重要的解,它对应于特征值为零的特征向量。

除了在理论研究中的应用,高等代数中的零度在实际问题中也有着广泛的应用。

例如,在工程学中,零度可以用来描述力的平衡状态。

在物理学中,零度可以用来描述粒子的无运动状态。

在计算机科学中,零度可以用来描述空向量或空矩阵。

零度是高等代数中一个重要的概念,它在向量空间的运算、线性方程组的求解、矩阵的运算、特征值与特征向量等方面都具有重要的作用。

通过对零度的研究和应用,我们可以更好地理解和掌握高等代数的理论和方法。

高等代数北大版习题参考答案

高等代数北大版习题参考答案

第九章 欧氏空间1.设()ij a =A 是一个n 阶正定矩阵,而),,,(21n x x x =α, ),,,(21n y y y =β,在nR 中定义内积βαβα'A =),(,1) 证明在这个定义之下, n R 成一欧氏空间;2) 求单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵;3) 具体写出这个空间中的柯西—布湿柯夫斯基不等式。

解 1)易见βαβα'A =),(是n R 上的一个二元实函数,且 (1) ),()(),(αβαβαββαβαβα='A ='A '=''A ='A =,(2) ),()()(),(αβαββαβαk k k k ='A ='A =,(3) ),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+='A '+'A ='A +=+, (4)∑='A =ji j i ij y x a ,),(αααα,由于A 是正定矩阵,因此∑ji j i ij y x a ,是正定而次型,从而0),(≥αα,且仅当0=α时有0),(=αα。

2)设单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵为)(ij b B =,则)0,1,,0(),()( i j i ij b ==εε⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛nn n n n n a a a a a a a a a212222211211)(010j ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ =ij a ,),,2,1,(n j i =, 因此有B A =。

4) 由定义,知∑=ji ji ij y x a ,),(βα,α==β==故柯西—布湿柯夫斯基不等式为2.在4R 中,求βα,之间><βα,(内积按通常定义),设: 1) )2,3,1,2(=α, )1,2,2,1(-=β, 2) )3,2,2,1(=α, )1,5,1,3(-=β, 3))2,1,1,1(=α, )0,1,2,3(-=β。

(完整版)高等代数(北大版)第10章习题参考答案.doc

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第十章双线性函数与辛空间1、 设 V 是数域 P 上的一个三维线性空间,1,2 ,3 是它的一组基, f 是 V 上的一个线性函数,已知f ( 1+3 )=1,f ( 2 -23 )=-1,f (1+2 )=-3求 f (X 1 1+X 2 2 +X3 3 ).解 因为 f 是 V 上线性函数,所以有f ( 1)+ f ( 3 )=1f ( 2 )-2 f ( 3 )=-1f (1)+f (2 )=-3解此方程组可得f (1)= 4, f (2 )=- 7, f (3 )=- 3于是f (X 11+X2 2+X33 ).= X 1 f ( 1)+ X 2 f (2 )+X3 f (3 )=4 X 1 - 7 X 2 - 3 X 32、 设 V 及1,2,3 同上题,试找出一个线性函数f ,使f ( 1+ 3 )= f ( 2 -2 3 )=0, f (1+2 )=1解设 f 为所求 V 上的线性函数,则由题设有f ( 1)+ f ( 3 )=0f ( 2 )-2 f ( 3 )=0f (1)+f (2 )=1解此方程组可得f (1) =- 1, f ( 2 )= 2, f ( 3 )= 1于是a V,当 a 在 V 的给定基 1,2,3 下的坐标表示为a= X 11+X 22+X33 时,就有f (a)=f (X 11+X 22 +X 33 )= X 1 f ( 1) + X 2 f (2 )+ X3 f (3)=-X 1 +2 X 2 + X 33、1,2,3 是 性空 V 的一 基, f1,f2,f3是它的 偶基,令1= 1-3 , 2=1+2-3 , 3=2+3: 1,2,3 是 V 的一 基,并求它的 偶基。

:(1,2, 3)=(1,2,3 )A由已知,得11 0 A = 01 11 1 1因 A ≠0,所以 1, 2, 3 是 V 的一 基。

g1,g2,g3 是 1,2,3 得 偶基,( g1,g2,g3)=( f1,f2,f3 )( A ) 11 1 =( f1,f2,f3 ) 11 2 111因此g1=f2-f3 g2=f1-f2+f3 g3=-f1+2f2-f34. V 是一个 性空 , f1,f2 , ⋯ fs 是 V * 中非零向量, :∈ V ,使fi() ≠ 0 (i=1,2 ⋯ ,s) : s 采用数学 法。

高等代数ppt课件北大版第一章多项式.ppt

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q1( x) c1 p1( x), c1 0 (1)两边消去 q1( x), 即得
p2( x) ps ( x) c11q2( x) qt ( x)
由归纳假设有 s 1 t 1, s t.
§1.5 2024/9/27 因式分解定理
数学与计算科学学院
2. 标准分解式: 对 f ( x) P[x], f ( x) 1,
实际上,对于一般的情形普通可行的分解多项 式的方法是不存在的.而且在有理数域上,多项 式的可约性的判定都是非常复杂的.
§1.5 2024/9/27 因式分解定理
数学与计算科学学院
2 设对次数低于n的多项式结论成立.
下证 f ( x) n 的情形.
若 f ( x)是不可约多项式. 结论显然成立.
若 f ( x)不是不可约多项式,则存在 f1( x), f2( x),
且 ( fi ( x)) n, i 1,2 使 f ( x) f1( x) f2( x)
由归纳假设 f1( x), f2( x)皆可分解成不可约多项式的积.
例如,若 f ( x), g( x)的标准分解式分别为
f
(
x
)
ap1r1
(
x)
p r2 2
(
x
)
g(
x
)
bp1l1
(
x)
p l2 2
(
x)
psrs ( x), ri 0 psls ( x), li 0
则有
f ( x), g( x) p11 ( x) p22 ( x) pss ( x),
i min ri ,li , i 1,2, , s
f ( x) 总可表成
f
(
x)
cp1r1
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任取n元多项式 任取 元多项式
f ( x1 , x2 , , xn ) =
中的两个单项式

k1 k2 kn
ak1k2kn x1k1 x2 k2 xn kn
(1) )
a x1 x2 xn ,
若有某个 1 ≤ i ≤ n, 使
k1
k2
kn
b x1 x2 x1 = k2 l2 = = ki 1 li 1 = 0, ki li > 0
加法 减法 乘法
3.n元多项式的相等 . 元多项式的相等 4.n元多项式环 4. 元多项式环
数域 P 上关于文字 x1 , x2 , , xn 的全体 n元多项式 元多项式环, 的集合称为数域 P 上的 n 元多项式环,记作
P[ x1 , x2 , , xn ].
§1.10 多元多项式
5.n元多项式的字典排列法 . 元多项式的字典排列法
一,n 元多项式概念
1.n元多项式 1. 元多项式
x 为一个数域, 个文字, 设 P 为一个数域, 1 , x2 , , xn是 n 个文字 形式
ax1k1 x2 k2 xn kn , a ∈ P , ki ∈ Z + , i = 1,2, , n,
上的一个单项式 单项式; 称为数域 P 上的一个单项式;
f1 f 2 f m 的首项等于 f1 , f 2 , , f m 的首项的积. 的首项的积.
推论2 推论 若 f ( x1 , , xn ) ≠ 0,
g ( x1 , , xn ) ≠ 0, 则
f ( x1 , , xn ) g ( x1 , , xn ) ≠ 0.
§1.10 多元多项式
三,齐次多项式
i =1
m
次齐次多项式, 其中 f i ( x1 , , xn )是 i 次齐次多项式,称之为
f ( x1 , , xn ) 的 i 次齐次成分. 次齐次成分.
§1.10 多元多项式
3 .设 f ( x1 , , xn ) = ∑ f i ( x1 , , xn ) ,
m
g ( x1 , , xn ) = ∑ gi ( x1 , , xn ) ,
第一章 多项式
§1 数域 §2 一元多项式 §3 整除的概念 §4 最大公因式 §5 因式分解 §6 重因式 §7 多项式函数 §8 复,实系数多项式 的因式分解 §9 有理系数多项式 §10 多元多项式 §11 对称多项式
一,n 元多项式的概念 二,有关性质 三,齐次多项式 四,n 元多项式函数

k1k2 kn
ak1k2kn x1 x2 xn
k1
k2
kn
元多项式; 称为数域 P 上的一个 n 元多项式; n元多项式中系数不为零的单项式的最高次数称 元多项式中系数不为零 元多项式中系数不为 为这个多项式的次数. 为这个多项式的次数. 次数
§1.10 多元多项式
2.n元多项式的运算 . 元多项式的运算
定义
若多项式
f ( x1 , x2 , , xn ) =

k1 k2 kn
ak1k2kn x1k1 x2 k2 xn kn
中每个单项式全是m次的, 中每个单项式全是 次的,则称 f ( x1 , x2 , , xn ) 次的 次齐次多项式. 为m次齐次多项式. 次齐次多项式
§1.10 多元多项式
a ≠ 0 时,称此单项式中各文字的指数之和
k1 + k2 + + kn 为这个单项式的次数; 为这个单项式的次数 次数;
§1.10 多元多项式
如果两单项式中相同文字的指数对应相等, 如果两单项式中相同文字的指数对应相等,则称 它们为同类项; 它们为同类项; 同类项 有限个单项式的和
f ( x1 , x2 , , xn ) =
性质
1.两个齐次多项式的积仍然是齐次多项式; .两个齐次多项式的积仍然是齐次多项式; 积的次数等于这两个齐次多项式的次数之和. 积的次数等于这两个齐次多项式的次数之和. 2.任一 m 次多项式 f ( x1 , , xn ) 都可唯一地表成 .
f ( x1 , , xn ) = ∑ f i ( x1 , , xn ),
这种先后次序排列的方法称为字典排列法. 这种先后次序排列的方法称为字典排列法. 字典排列法 当n=1时,字典排列法即为降幂排列法. = 时 字典排列法即为降幂排列法. 按字典排列法写出的第一个系数不为零的单项式 称为多项式的首项. 称为多项式的首项. 首项
§1.10 多元多项式
l1
l2
ln
注意: 注意: 多元多项式的首项未是最高次项. 多元多项式的首项未是最高次项. 例如, 例如, f ( x1 , x2 , x3 ) = 2 x1 x2 2 x3 2 + x12 x2 + x13
则积 h( x1 , , xn ) = f ( x1 , , xn ) g ( x1 ,, xn ) 的 k 次齐次成分为
i =1
i =1 l
hk ( x1 , , xn ) =
∑k f i ( x1 ,, xn ) g j ( x1 ,, xn ) i+ j=
特别地, 特别地,hm + l ( x1 , , xn ) = f m ( x1 , , xn ) gl ( x1 , , xn ). 4 .积的次数=因子的次数之和. 积的次数=因子的次数之和.
§1.10 多元多项式
(此时也称数组 ( k1 , k2 , , kn ) 先于( l1 , l2 , , ln ), 记作
( k1 , k2 , , kn ) > ( l1 , l2 , , ln ).
)
k1 k2 kn
则在多项式( ) 则在多项式(1)中,把单项式 ax1 x2 xn 写在
bx1 x2 xn 的前面.将n元多项式中各单项式按 的前面. 元多项式中各单项式按
§1.10 多元多项式
四,n 元多项式函数
与一元多项式一样我们可以定义n元多项式函数, 与一元多项式一样我们可以定义 元多项式函数, 元多项式函数 函数值等概念. 函数值等概念.
§1.10 多元多项式

= x13 + x12 x2 + 2 x1 x2 2 x3 2 ,
f 的次数为 , 首项为 x13 . 的次数为5,
§1.10 多元多项式
二,有关性质
定理14 当 f ( x1 , , xn ) ≠ 0, 定理
g ( x1 , , xn ) ≠ 0 时,
积 f ( x1 , , xn ) g ( x1 , , xn )的首项等于 f ( x1 , , xn ) 的首项的积. 的首项与 g ( x1 , , xn ) 的首项的积. 推论1 推论 若 f i ( x1 , , xn ) ≠ 0, i = 1, 2, , m , 则积
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