线性代数结课论文
线性代数论文
关于矩阵和行列式线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是:行列式 矩阵 空间向量和线性方程组。
矩阵和行列式是两个完全不同的概念,行列式代表着一个数,而矩阵仅仅是一些数的有顺序的摆法。
利用矩阵这个工具,可以把线性方程组中的系数组成向量空间中的向量;这样对于一个多元线性方程组的解的情况,以及不同解之间的关系等等一系列理论上的问题,就都可以得到彻底的解决。
矩阵的应用是多方面的,不仅在数学领域里,而且在力学、物理、科技等方面都十分广泛的应用。
行列式与矩阵的本质区别在于它们的定义。
行列式是一种特殊的算式,它是根据求解方程组个数和未知量个数相同的一次方程组的需要而定义的,经计算能算出其数值,而矩阵只是一个数表,无法通过计算求得其值;而且两者的表示方法也不同。
如下例:4321表示的是一个2阶行列式;而⎪⎪⎭⎫⎝⎛4321则表示是一个2×2的矩阵。
而且4321可以通过计算求得其值为-2;而⎪⎪⎭⎫⎝⎛4321只能表示一个数表,不能求出值。
行列式的行数和列数必须是相等的;而矩阵的行数和列数可以相等也可以不相等。
由n 2个数组成的n 行n 列行列式为n 阶行列式;由m 行n 列组成的数表为m ×n 矩阵。
只有行数和列数相等的矩阵即方阵才能计算其行列式。
如:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛620816732531 是一个3×4的矩阵;而620816732531这样的行列式是不存在的,因此⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛620816732531无法求其行列式。
而且行列式和矩阵的性质和运算法则也不同。
如下:(1)记D=nnn n nn a a a a a a a a a ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯212222111211,D T =nnn nn n a a a a a a a a a ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯212221212111,则称D T 为D 的转置行列式,并有D= D T ,行列式中行与列具有同等的地位,因此,行列式的性质凡是对行成立的对列也同样成立;同样的矩阵A 的转置矩阵A T 是指把矩阵A 的行换成同序数的列得到的新矩阵,即记A=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯nn n n n n a a a a a a a a a 212222111211,则A T =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯nn n n n a a a a a a a a a 2n 12221212111,但有(A T )T=A 。
线性代数论文
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以下是文档介绍:1线性代数论文题目: 行列式的解法技巧及应用学院:资源与环境学院专业:土木工程(岩土及地下建筑方向)姓名:学号:201100611指导教师:华北水利水电大学2012 年10 月20 日2目录1 行列式的定义和性质.............................................31.1 行列式的定义...............................................41.2 行列式的性质...............................................42 求解行列式的技巧.............................................62.1 定义法.....................................................62.2 化三角形法.................................................72.3 析因法....................................................82.4 连加法....................................................102.5 按行按列展开(降阶法)....................................112.6 递推法....................................................122.7 数学归纳法................................................132.8 加边法(升阶法)..........................................142.9 拆项法....................................................162.10拉普拉斯法................................................182.11利用范德蒙行列式法........................................193 行列式的应用................................................203.1 行列式在线性方程组中的应用................................213.2 行列式在初等代数中的应用..................................223.2.1 用行列式分解因式......................................223.2.2 用行列式证明不等式和恒等式............................234 参考文献....................................................245 致谢........................................................25摘要:行列式是线性代数课程里基本而重要的内容之一,在数学中有着广泛的应用,懂得如何计算行列式显得尤为重要。
数学与应用数学线性代数大学期末论文
数学与应用数学线性代数大学期末论文摘要:线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于各个领域。
本文将从矩阵运算、线性方程组和特征值与特征向量等角度,对线性代数的基本概念和应用进行探讨,并结合具体实例,展示线性代数在科学、工程和计算机等领域的重要性。
1. 矩阵运算矩阵是线性代数重要的基本工具,它由数个数构成的一个矩形阵列。
矩阵运算包括矩阵的加法、减法、乘法和转置等。
加法和减法是对应位置的元素进行运算,而矩阵乘法是对矩阵的行和列进行组合运算。
矩阵乘法特点之一是不满足交换律,即AB≠BA。
这一性质使得矩阵乘法在解决线性方程组方面具有独特的优势。
通过矩阵乘法,可以将线性方程组转化为矩阵形式,从而利用矩阵运算的特性来求解。
2. 线性方程组线性方程组是线性代数的重要应用之一,广泛应用于经济学、物理学等领域。
线性方程组的解可以通过矩阵运算得到,其中最常用的方法是高斯消元法和矩阵的逆。
高斯消元法通过不断变换线性方程组的形式,将其转化为简化的行阶梯形式,从而求解方程组的解。
而矩阵的逆则是通过对矩阵的行列式和伴随矩阵进行计算,得到矩阵的逆矩阵。
对于可逆矩阵,利用逆矩阵可以直接求解线性方程组,简化了计算过程。
3. 特征值与特征向量特征值与特征向量是线性代数中的重要概念,对矩阵的性质和变换具有深刻的影响。
特征值是矩阵的一个特征,用于描述矩阵在特定方向上的变换比例。
特征向量则是对应于特征值的向量。
通过求解特征值和特征向量,可以衡量矩阵的稳定性、变换性质以及与其他矩阵的关系。
在实际应用中,特征值与特征向量在图像处理、数据压缩等方面有着广泛的应用。
4. 应用案例线性代数作为一门工具性学科,有着广泛的应用。
本文将结合科学、工程和计算机等领域,展示线性代数在实际问题中的重要性。
以图像压缩为例,通过矩阵运算和特征值与特征向量的计算,可以将高维图像通过降维的方式减少数据量,并保持图像质量的基本特征。
该方法在数据存储和传输方面具有重要意义。
大学线性代数论文
线性代数论文 线性代数课程是高等学校理工科各专业学生的一门必修的重要基础理论课,它广泛应用于科学技术的各个领域。
尤其是计算机日益发展和普及的今天,使线性代数成为工科学生所必备的基础理论知识和重要的数学工具。
线性代数是讨论矩阵理论、与矩阵结合的有限维向量空间及其线性变换理论的一门学科。
主要理论成熟于十九世纪,主要理论成熟于十九世纪,而第一块基石而第一块基石而第一块基石(二、(二、三元线性方程组的解法)三元线性方程组的解法)则早在两千年则早在两千年前出现(见于我国古代数学名著《九章算术》)。
①线性代数在数学、力学、物理学和技术学科中有各种重要应用,因而它在各种代数分支中占居首要地位; ②在计算机广泛应用的今天,计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分; ③该学科所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的; ④ 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,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,线性代数正是解决这些问题的有力工具。
行列式的计算方法.定义法在引进行列式的定义之前,,为了更加容易的理解行列式的定义,首先介绍排列和逆序的概念.(1) n级排列:由1,2.3…n组成的一个有序数组称为一个n级排列.(2) 在一个排列中,如果一对数的前后位置与大小顺序相反,即:前面的数大于后面的数,那么它们就称为一个逆序,一个排列中逆序的总数称为这个排列的逆序数.(3) 逆序数为偶数的排列称为偶排列,逆序数为奇数的排列称为奇排列.在做好这些工作之后,来引入行列式的定义:定义:n 阶行列式<I>等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积. a1j 1a2j 2a3j 3………anj n <Ⅱ>的代数和,这里j 1,j 2,j 3,……j n 为1,2,3,……,n 的一个排列,每一项<Ⅱ>都按下列规则带有符号,当j 1,j 2,j 3,……j n 是偶排列时, <Ⅱ>带有正号,当j1,j2,j3,……j n是奇排列时,<Ⅱ>带有负号. 即:例1:计算行列式:解:由行列式的定义知:=(-1)t(123)5×1×4+(-1)t(132)5×2×6+(-1)t(213)2×4×4+(-1)t(231)2×2×3+(-1)t(312)3×4×6+(-1)t(321)3×1×3=20-60-32+12+72-9=3例2计算解:由行列式的定义知:=(-1) t(j1j2…jn)1×2×3……×n=(-1)0n!=n!.由以上两个例子可以看出,若计算阶数较低(不超过三阶)的行列式及上三角(下三角)行列式运用定义法较为简单,但若是高阶非上(下)三角型的行列式按定义法计算比较繁琐因此,我们必须寻求其它的,让计算变得简洁的计算方法.按照行列式的性质将行列式化成上三角(下三角或反三角)法.运用行列式的性质是计算行列式的一个重要途径,大多数行列式的计算都依赖于行列式的性质,将行列式化成上三角(下三角或反三角)的形式,再根据行列式的定义来计算行列式. (行列式的性质见参考文献).行列式的性质告诉了我们该如何求行列式,而一切的行列式都可以根据以上性质来进行初等行变换(列变换),变成阶梯形(上三角)的行列式,再根据定义计算即可.其计算步骤可归纳如下:(ⅰ)看行列式的行和(列和),如果行列和相等,则均加到某一列(行)【直观上加到第一列 (行)】.(ⅱ)有公因子的提出公因子(ⅲ)进行初等行变换(列变换)化成上三角(下三角或反三角)的行列式.(ⅳ)由行列式的定义进行计算.由以上四步,计算一般行列式都简洁多了.。
大一线性代数论文
中国矿业大学银川学院机电动力与信息工程线性代数论文(2012-2013)专业:电气及其自动化班级:11级电气(2)班姓名:***学号:************任课老师:马延福日期:2012. 6.19摘要 随着我国经济建设与科学技术的迅速发展,高等教育已进入了一个飞速发展的时期,并且突破了以前的精英式教育模式,发展成为一种在终身学习的大背景下极具创造性和再创性的基础学科教育。
高等学校教育教学观念不断更新,教学改革不断深入,办学规模不断扩大,数学课程开设的专业覆盖面不断增大。
越来越需要一本高质量的高等学校非教学类专业的教材———《线性代数》。
为适应教学课程开设的专业覆盖面,逐渐引入了以求适应的知识点。
n 阶行列式、矩阵、n 维向量与向量空间,应用数学模型等慢慢走进了专业覆盖面。
在实际问题中,我们经常会碰到超过3个元素的数组,例如确定飞机的状态,需要以下几个参数:机身的仰角、机翼的转角、机身的水平转角、飞机重心在空间的位置参数等。
因此,需要引入n 维向量的概念。
n 个数组成的有序数组(a a a n ,,,21 )或 aaan21 称为一个 n 维向量,简称向量。
其中只有一行的称为行向量,只有一列的称为列向量。
数a a a n ,,,21 称为这个向量的分量,a i 称为这个向量的第i 个分量或坐标。
分量都是实数的向量称为实向量,分量都是负数的向量称为负向量。
实际上,n 维行向量可以看成行矩阵,n 维列向量可以看成列矩阵。
如果两实向量相等,即称两个向量相等。
对于两个分量的各分量的和所组成的向量,称为两个向量的和。
一个数与向量的各分量相乘所组成的向量,称为向量e 与k 的数量乘积,简称数乘,记为k e 。
分量全为零的向量(000 )称为零向量,记为0。
α与-1的数乘(-1)α称为α的负向量,记为-α。
向量的加法与数乘具有下列性质:(1) a +b =b +a ; (交换律)(2) (a +b )+c =a +(b +c ); (结合律) (3) a +0=a ;(4) a +(-a )=0; (5) k (a +b )=k a +k b ; (6) (k+i)a = k a +i a ; (7) k(i a )=(ki)a ; (8) i a = a ; (9) 0a =0; (10) k 0=0在数学中,满足(1)~(8)的运算称为线性运算。
线性代数论文《矩阵在实际中的应用》
######学院矩阵的实际应用课程题目:线性代数专业班级:成员组成:联系方式:2012年11月1 日矩阵的实际应用摘要:从数学的发展来看,它来源于生活实际,在科技日新月异的今天,数学越来越多地被应用于我们的生活,可以说数学与生活实际息息相关。
我们在学习数学知识的同时,不能忘记把数学知识应用于生活。
在学习线性代数的过程中,我们发现代数在生活实践中有着不可或缺的位置。
在本文中,我们对代数中的矩阵在成本计算、人口流动、加密解密、计算机图形变换等方面的应用进行了探究。
关键词:线性代数矩阵实际应用Abstract: From the development of mathematics, we can see that it comes from our life. With the development of science and technology, the math is more and more being used in our lives, it can be said that mathematics and real life are closely related. While learning math knowledge we can not forget to apply mathematical knowledge to our life. In the process of learning linear algebra, we found that algebra has an indispensable position in life practice. In this article, we explore the application of the matrix in the costing, population mobility, encryption and decryption, computer graphics transform.Keywords: linear algebra matrix practical application正文:1、引言数学作为一门相当重要的学科,在人类发展历史中一直扮演着必不可少的角色,它凝聚了每一代聪明智慧的人们的结晶。
线性代数期末总结小论文
线性代数期末总结小论文在本学期的学习中,我系统地学习了线性代数的基本概念、基础理论和常见应用。
通过课堂的学习和教材的阅读,我对线性代数有了更深入的了解,掌握了一些基本的技巧和方法。
下面我将对我本学期所学的内容进行总结和回顾。
一、向量和矩阵向量是线性代数的基础概念之一,它是有方向和大小的量。
向量的加法、减法和数量乘法在几何上对应于向量的平移和伸缩。
我学习了向量的表示方法、向量的运算法则和向量方程的解法。
矩阵是一个二维数组,它是向量的推广。
矩阵的运算包括加法、减法、数量乘法和矩阵乘法等。
矩阵乘法的定义非常重要,它将两个矩阵的行与列进行乘积累加得到新的矩阵。
我还学习了矩阵的转置、逆矩阵、行列式等概念和计算方法。
二、线性变换和特征值特征向量线性变换是线性代数的核心概念之一,它是一个函数,将一个向量空间中的向量映射到另一个向量空间中的向量。
学习了线性变换的概念后,我学习了线性变换的表示方法和矩阵表示,矩阵表示能够简化线性变换的计算。
特征值和特征向量是线性变换非常重要的概念,它们描述了线性变换对应的一些特殊性质。
特征值是一个标量,特征向量是线性变换不变的非零向量。
我还学习了如何计算特征值和特征向量,以及它们在实际问题中的应用。
三、最小二乘法和奇异值分解通过学习最小二乘法,我了解到对于一组方程组,如果求解方程组的解是不可能的,或者解是存在但不唯一的,那么我们可以使用最小二乘法来求解一个最接近方程组的解。
最小二乘法在数据拟合、数据建模等领域有着广泛的应用。
奇异值分解是矩阵分解的一种方法,它将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,将原始矩阵转化为一个对角矩阵的形式,方便求解和分析。
奇异值分解在图像处理、数据压缩等领域有着重要的应用。
四、特征向量和特征值的应用特征向量和特征值在许多实际问题中都有广泛的应用。
在图像处理方面,特征向量和特征值可以用于图像的压缩和降噪;在自然语言处理中,特征向量和特征值可以用于文本的分类和聚类;在电路网络中,特征向量和特征值可以用于电路的分析和设计。
关于线性代数的论文
《关于线性代数的论文》姓名:白月东学号:201212103030班级:2012级网络普高院系:计算机科学与技术学院指导教师:包志华分块矩阵的应用摘要:矩阵论是代数学中一个重要组成部分和主要研究对象,在线性代数中占有非常重要的地位。
分块矩阵可以用来降低较高级数的矩阵级数,使矩阵的结构更清晰明朗,从而使矩阵的相关计算简单化,而且还可以用于证明一些与矩阵有关的问题。
本文将分块矩阵运用于行列式运算、解线性方程组、求逆矩阵的问题以及特征值的问题的求解,还包括有关矩阵秩的证明和矩阵相似问题。
关键词:分块矩阵;行列式;矩阵的秩;逆矩阵;特征值.绪论:在已有的相关文献中,分块矩阵的一些应用如下:(1)从行列式的性质出发,推导出分块矩阵的若干性质,并举例说明这些性质在行列式计算和证明中的应用。
(2)借助分块矩阵的初等变换可以发现分块矩阵在计算行列式、求逆矩阵及矩阵的秩方面的应用。
(3)利用分块矩阵求高阶行列式。
如设A 、C 都是n 阶矩阵,其中0A ≠,并且AC CA =,则可求得A B AD BC CD=-。
(4)利用分块矩阵求解线性方程组。
分块矩阵有非常广泛的应用,本文将通过对分块矩阵性质的研究,比较系统的总结讨论分块矩阵在计算和证明方面的应用,从而确认分块矩阵为处理很多代数问题带来很大的便利。
1.分块矩阵的定义及相关运算性质1.1分块矩阵的定义矩阵分块,就是把一个大矩阵看成是由一些小矩阵组成的。
就如矩阵的元素(数) 一样,特别是在运算中,把这些小矩阵当作数一样来处理。
把矩阵分块运算有许多方便之处。
定义1 设A 是一个m n ⨯矩阵,若用若干横线条将它分成r 块,再用若干纵线条将他分成s 块,于是有rs 块的分块矩阵,1111...............s r rs A A A A A ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,其中ij A 表示的是一个矩阵。
1.2分块矩阵的相关运算性质1.2.1加法设()ijm nA a ⨯=,()ijm nB b ⨯=,用同样的方法对B A,进行分块()ij r sA A ⨯=,()ijr sB B ⨯=,其中ij A ,ij B 的级数相同,则()ij ijr sA B A B ⨯+=+。
线性代数小论文
线性代数小论文在学习了线性代数两个多月后,也算是对它有了一些了解。
在此,我就从老师教学和我自身的学习方面谈谈我的体会,对教学改革提一些自己的意见。
首先,我想说明的是,大学里的学习是不能靠其他任何人的,只能靠自己,老师只是起到一个引导作用。
所以教材是我们最重要的学习资源,如果没有书本,就是天才也不可能学好。
我使用的线性代数教材是科学出版社出版李小刚主编的《线性代数及其应用》。
我比较了一下这本书和其他线代教材的区别,它有个很大的特点就是,别的教材第一章讲的是行列式,而它却直接通过介绍高斯消元法引入了矩阵的概念,在学习了矩阵后才介绍行列式的计算。
这是这本教材的优越之处,它包含了一个循序渐进的过程。
但是,它也有许多的不足之处,就个人在看这本教材时,觉得它举得实例太少了,并且例子不太全面,本来线性代数是一门比较抽象的学科,加上计算量大,学时少,所以要学好它,就只有靠自己在课余时间多加练习,慢慢领悟那些概念性的东西。
然后对于教材内容的侧重点,我觉得应该放在线性方程组这一块,因为它是其他问题的引出点,不管是矩阵,行列式,还是矩阵的秩和向量空间,都是为线性方程组服务的。
我们对向量组的线性相关性的讨论,还有对矩阵的秩,向量组的秩的计算,都是为了了解线性方程组的解的情况。
在线性方程组的求解过程中,我们运用了矩阵的行变换来求基础解系,当然这就相当于求极大无关组。
还有对线性相关和线性无关的讨论,这也关系到线性方程组的解。
所以在改革中,应该拿线性方程组为应用的实例,来一步一步的解剖概念和定理。
当然一些好的、典型的解题方法,也应该用具体的例子来讲解,这是一本教材必须具备的。
其次,老师在教学中,也应该以一些具体的实例入手来教学,就像开尔文说的,数学只不过是常识的升华而已,所以如果脱离了实际应用,只是讲抽象的概念和式子,是很难明白的,并且有实例的对照,可以加深记忆理论知识。
然后要注重易混淆概念的区别,必要时应该拿出来单独讲讲,比如矩阵和行列式的区别,矩阵只是为了计算线性方程而列的一个数据单而已,并无实际意义。
线性代数论文(矩阵在自己专业中的应用及举例)
矩阵在自己专业中的应用及举例摘要:I、矩阵是线性代数的基本概念,它在线性代数与数学的许多分支中都有重要的应用,许多实际问题可以用矩阵表达并用相关的理论得到解决。
II、文中介绍了矩阵的概念、基本运算、可逆矩阵、矩阵的秩等内容。
III、矩阵在地理信息系统中也有许多的应用,比如文中重点体现的在计算机图形学中应用。
关键词:矩阵可逆矩阵图形学图形变换正文:第一部分引言在线性代数中,我们主要学习了关于行列式、矩阵、方程、向量等相关性比较强的内容,而这些内容在我们专业的其他一些学科中应用也是比较广泛的,是其它一些学科的很好的辅助学科之一。
因此,能够将我们所学的东西融会贯通是一件非常有意义的事,而且对我们的学习只会有更好的促进作用。
在计算机图形学中矩阵有一些最基本的应有,但是概念已经与线性代数中的有一些不同的意义。
在计算机图形学中,矩阵可以是一个新的额坐标系,也可以是对一些测量点的坐标变换,例如:平移、错切等等。
在后面的文章中,我通过查询一些相关的资料,对其中一些内容作了比较详细的介绍,希望对以后的学习能够有一定的指导作用。
在线性代数中,矩阵也占据着一定的重要地位,与行列式、方程、向量、二次型等内容有着密切的联系,在解决一些问题的思想上是相同的。
尤其他们在作为处理一些实际问题的工具上的时候。
图形变换是计算机图形学领域内的主要内容之一,为方便用户在图形交互式处理过程中度图形进行各种观察,需要对图形实施一系列的变换,计算机图形学主要有以下几种变换:几何变换、坐标变换和观察变换等。
这些变换有着不同的作用,却又紧密联系在一起。
第二部分 研究问题及成果1. 矩阵的概念定义:由n m ⨯个数排列成的m 行n 列的矩阵数表⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡ann an an n a a a n a a a 212222111211 称为一个n m ⨯矩阵,其中an 表示位于数表中第i 行第j 列的数,i=1,2,3,…n ,又称为矩阵的元素。
线性代数 论文
线性代数考试题一、 简述行列式和矩阵的区别1、本质不同:数域P 中,n 阶行列式D=111212122212n n n n nna a a a a a a a a 是 n 2 个数 aij ( i = 1, 2…n ;j = 1, 2…n ) 按一定顺序排列的n 行n 列元素(数),按照某一个特定的规则确定的 n !项的代数和,归根结底是一个数。
数域 P 中, Am×n 矩阵是 m × n 个数 aij ( i = 1, 2, ..n ; j = 1, 2, …, n) 按一定的方式排列的m 行n 列数表,归根结底是一个数表。
2、相等方面不同:行列式是有它的定义最后所确定的数来判断它是否相等,因此两个表面上看完全不同的行列式有可能是相等。
3、行列式计算的结果是一个数,而矩阵的结果仅仅是一个数表4、行列式的转置与原行列式相等。
即D=DT 。
这里转置行列式是指,把行列式D 的行与列互换,不改变它们前后的顺序得到的新行列式称为 D 的转置行列式。
矩阵中,只有对称矩阵才等于它的转置。
一般地矩阵就等于它的转置的转置A′是它的转置,则 A = ( A′)′,如果A 是一般地矩阵,则A=(A′)′。
二、 总结线性方程组的解法,并针对每种解法举一个实例用克莱姆法则解线性方程123412423412342583692254760x x x x x x x x x x x x x x +-+=⎧⎪--=⎪⎨-+=-⎪⎪+-+=⎩ 解: 法一: 计算系数行列式21422131r -2233-34215127517-5-17-5-1130610001(-1)2-1-2--1290021202127-7-25-6014761772-129-(-1)(-1)=2705-6r c c c c r r D -+-----−−−−−→−−−→=⨯←−−−−−←−−−------−−−−−→≠←−−−−−按第行展开按第列展开及181********52120476D ---==---,22851190610805121076D --==----,32181139********46D --==-- 4215813092702151470D --==--- 由克莱姆法则得方程组的唯一解为312412343,4,1,1D D D Dx x x x D D D D====-==-== 补充:定理若齐次方程组的系数行列式0ijnD a ≠,则此齐次线性方程组只有零解.推论 如果齐次线性方程组有非零解, 则系数行列式0ij nD a =法二:高斯消元法例(1)解线性方程组1234124123412342352432328529521x x x x x x x x x x x x x x x +++=⎧⎪+-=-⎪⎨+--=-⎪⎪+--=-⎩解 对方程组的增广矩阵进行初等变换21323142411231512315123152240130063130063132123280063130000012952100662600000r r r r A r r r r r r ⎛⎫⎛⎫⎛⎫- ⎪ ⎪⎪---------⎪⎪ ⎪=- ⎪⎪ ⎪-------- ⎪⎪⎪------⎝⎭⎝⎭⎝⎭还原成方程组的形式,1234342356313x x x x x x +++=⎧⎨--=-⎩我们把最后一个方程组中每一个方程的第一个系数不为零的未知量保留在方程的左端,其余未知量移到右端,得124341322211326x x x x x ⎧=-+-⎪⎪⎨⎪=-+⎪⎩例(2)解方程组123123121323234248529x x x x x x x x x x -+=⎧⎪+-=⎪⎨+=⎪⎪+=⎩解 对方程组的增广矩阵做初等变换2132313442411123112311231123223420584058405844410805840000000255029058400020000r r r r A r r r r r r r r ----⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫-⎪ ⎪ ⎪ ⎪--------⎪ ⎪ ⎪ ⎪=-- ⎪⎪ ⎪ ⎪-----⎪ ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭还原成方程组的形式,得123232358402x x x x x -+=⎧⎪-=-⎨⎪=-⎩这里略去了最后一个方程0=0.显然,这里矛盾方程组,因此原方程组无解。
线性代数结业论文优秀版(1)
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一、引言
线性代数作为数学基础课程中的重要组成部分,是理工科各类学科中
的必修课程之一。
本文旨在总结线性代数的基本概念和相关知识,结
合其在实际应用中的意义分析,以此体现线性代数的重要作用。
二、基本概念
线性代数的基本概念包括线性方程组、向量、矩阵、行列式等。
其中,线性方程组为线性代数的核心内容,其求解过程是通向后续知识的重
要桥梁。
向量在线性代数中具有举足轻重的地位,作为线性代数的基
本工具之一,可以使用向量进行模型建立、计算和求解。
矩阵则是上
述两者的应用,其具有高效性和便捷性,广泛应用于实际问题中。
行
列式则为线性代数的基础知识,是矩阵求逆和计算特征值等过程不可
或缺的工具。
三、实际应用
线性代数在实际应用中的意义十分重要。
例如,在图像处理领域中,
可以利用线性代数中矩阵的运算和变换理论实现图像的快速变换和处理;在机器学习和数据分析中,线性代数也有着广泛的应用,如求解
最小二乘问题和主成分分析等。
在物理学和工程学中,线性代数作为
嵌入高级数学和计算机科学的基础知识,被应用于矩阵力学和控制论
等领域。
四、总结
线性代数作为基础数学课程,它的应用涉及到各个领域,具有很高的
实际意义。
但同时,线性代数也是数学难度较高的课程之一,对于大
多数学生来说,需要付出极高的努力才能掌握其核心知识,在现代的数学研究中也仍是重要的一部分。
在今后的学习和工作过程中,我们也应该认真学习和应用线性代数的知识,提高自己的数学素质和综合能力。
线性代数在中学数学中的应用 毕业论文
线性代数在中学数学中的应用毕业论文摘要:本文主要探讨了线性代数在中学数学中的应用。
我们首先介绍了线性代数的基本概念,如向量、矩阵、行列式等,然后讨论了这些概念在中学数学中的应用。
我们从三个方面进行了探讨:几何应用、代数应用和概率统计应用。
在几何应用方面,我们讨论了向量的坐标表示、向量的加减法和求模长、向量的点乘和叉乘等。
在代数应用方面,我们以解线性方程组为例,探讨了矩阵的应用。
在概率统计应用方面,我们以数据处理为例,介绍了矩阵在数据处理中的应用。
关键词:线性代数;中学数学;向量;矩阵;行列式Abstract:This paper discusses the application of linear algebra in high school mathematics. We first introduce the basic concepts of linear algebra, such as vectors, matrices, determinants, etc., and then discuss their applications in high schoolmathematics. We explore three aspects: geometric applications, algebraic applications, and probability and statistics applications. In terms of geometric applications, we discuss the coordinate representation of vectors, vector addition and subtraction, modulus length of vectors, and dot and cross products of vectors. In terms of algebraic applications, we use solving linear equations as an example to discuss the application of matrices. In terms of probability and statistics applications, we use data processing as an example to introduce the application of matrices in data processing.Keywords: linear algebra; high school mathematics; vectors; matrices; determinants1、引言线性代数是高等数学的一门基础课程,但它的应用不仅限于高等教育。
线性代数的应用论文
线性代数的应用论文引言线性代数是一门基础且重要的数学学科,它研究的是向量空间和线性变换。
线性代数在许多领域都有着广泛的应用,如物理学、工程学、计算机科学等。
本文将重点介绍线性代数在计算机科学中的应用。
矩阵在图形学中的应用图形学是计算机科学中的一个重要分支,它研究的是如何生成、操作和显示图形。
矩阵在图形学中起着关键作用,例如,矩阵可以用来表示变换矩阵,帮助我们实现图像的平移、旋转和缩放等操作。
此外,矩阵还可以用来表示图像的像素值,从而实现图像的处理和渲染。
线性方程组的求解线性方程组是线性代数的一个重要内容,它可以描述许多实际问题,如电路分析、机器学习等。
线性代数提供了求解线性方程组的方法,如高斯消元法、LU分解等。
这些方法可以有效地解决大规模线性方程组的求解问题,从而在实际应用中发挥着重要作用。
特征值与特征向量的应用特征值与特征向量是线性代数中的重要概念,它们可以帮助我们理解矩阵的性质和变换过程。
在图像处理中,特征值与特征向量可以用来实现图像的降噪和特征提取。
此外,在机器学习中,特征值与特征向量可以用来进行数据降维和特征选择,从而提高模型的性能和效果。
线性代数在机器学习中的应用机器学习是人工智能的一个重要领域,它研究的是如何使用数据和算法来构建模型并进行预测和决策。
线性代数在机器学习中起着关键作用,例如,线性回归模型和逻辑回归模型都是基于线性代数的理论和方法构建的。
此外,矩阵分解和特征值分解等线性代数的技术也被广泛应用于机器学习的算法中。
结论线性代数作为一门基础学科,其在计算机科学领域的应用非常重要。
本文简要介绍了线性代数在图形学、线性方程组求解、特征值与特征向量以及机器学习中的应用。
随着计算机科学的发展,线性代数的应用领域也将不断扩大,带来更多的创新和发展机会。
希望本文对读者了解线性代数在计算机科学中的应用有所帮助,并激发更多的兴趣和思考。
感谢阅读!参考文献•Strang, G. (2009). Introduction to Linear Algebra.Wellesley-Cambridge Press.•Lay, D.C., Lay, S.R., & McDonald, J.J. (2016). Linear Algebra and Its Applications. Pearson.。
高等数学线性代数与解析几何期末结课论文
高等数学线性代数与解析几何期末结课论文在现代科学技术中,数学是一门重要的科学学科。
高等数学线性代数与解析几何是数学学科的必修课程,它是数学的重要分支。
本文将介绍线性代数与解析几何的基本概念、定义和定理,并探讨它们在实际应用中的重要性。
一、线性代数基本概念线性代数是数学中的一个分支学科,它主要研究向量、矩阵与线性方程组等相关问题。
在学习线性代数的过程中,我们需要学习一些基本概念和知识,例如向量、向量空间、线性变换等。
向量是指有大小和方向的量,用向量可以表示很多物理量,例如速度、力、加速度等。
向量的标志通常用小写字母,例如a、b、c等表示。
在线性代数中,向量可以定义为一个有限维度的实数或复数的数组。
向量空间是由一组向量组成的集合,这些向量必须满足一些基本的性质,例如零向量、加法、标量乘法、线性组合等。
向量空间的性质在数学和应用领域中都有广泛的应用。
线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,它需要遵循线性变换的基本性质,例如保持加法和标量乘法不变,保持零向量不变等。
线性变换在数学、物理、经济等领域中都有广泛的应用。
二、解析几何基本概念解析几何是一门研究平面、直线、圆、曲线等几何图形的数学学科。
在学习解析几何的过程中,我们需要学习一些基本概念和知识,例如二维平面直角坐标系、三维直角坐标系、二次曲线等。
二维平面直角坐标系是由两条互相垂直的直线组成的坐标系,用于描述平面上的点和图形。
通常,x轴代表水平方向,y轴代表垂直方向。
三维直角坐标系是由三条互相垂直的直线组成的坐标系,用于描述空间中的点和图形。
通常,x轴、y轴、z轴分别代表三个不同的方向。
二次曲线是解析几何中的一种常见图形,包括椭圆、双曲线、抛物线等。
其方程通常为二次函数形式,可以通过解析方法求出其基本性质和特征,例如焦点、离心率等。
三、线性代数与解析几何的应用线性代数与解析几何在实际应用中有广泛的应用。
例如,在计算机图形学中,我们可以使用线性代数和解析几何的知识来描述和渲染三维图形、创建动画和特效等。
线性代数期末总结作文
线性代数期末总结作文首先,线性代数的核心概念是向量空间。
向量空间是用向量来描述某种属性的数学结构。
在向量空间中,我们学习了向量的运算法则,包括加法和数乘。
向量的加法满足交换律和结合律,数乘则满足分配律和结合律。
通过对向量空间的研究,我们深刻理解了向量的几何意义和代数特点。
线性代数中的许多问题都可以用向量空间的方法进行描述、分析和解决,使我们认识到向量的重要性和广泛应用。
其次,线性方程组是线性代数的重要内容。
线性方程组是一组线性方程的集合,通过求解线性方程组,我们可以得到未知数的解。
在学习线性方程组的求解方法中,我们掌握了高斯消元法、矩阵的行变换和列变换以及矩阵的逆等方法。
通过这些方法的应用,我们可以有效地求解各种形式的线性方程组,并得到它们的解集或特解。
线性方程组的求解是线性代数的重要应用之一,它在实际问题的建模和求解中具有广泛的应用。
然后,矩阵是线性代数的重要工具。
矩阵是一个由数的矩形排列组成的方阵,它是向量空间的重要表示形式。
在线性代数中,我们学习了矩阵的运算法则,包括加法、数乘和乘法。
矩阵乘法是矩阵运算中最重要的一种运算,它对应于线性变换的复合。
通过矩阵的运算,我们可以简化向量空间中的运算和求解问题,更好地描述、分析和求解实际问题。
此外,特征值与特征向量是线性代数中的重要概念。
特征值是线性变换的一个重要性质,它表示变换后的向量在原方向上的比例。
特征向量则是与特征值相对应的向量,通过特征向量可以确定特征值的大小。
通过研究特征值和特征向量,我们可以进一步了解线性变换的性质和规律。
特征值与特征向量的应用不仅在数学领域中,还广泛应用于物理、工程和计算机等不同领域。
最后,内积空间和正交变换是线性代数的重要内容。
内积空间是向量空间的一种扩展,它引入了内积的概念,使得我们可以定义向量之间的夹角和长度。
通过学习内积空间的相关理论和性质,我们可以进一步研究向量的正交性、投影性质以及最小二乘的应用等。
在正交变换中,我们学习了正交矩阵和正交变换的基本概念和性质。
论线性代数在现实生活中的应用(结课论文)
论线性代数在实际生活的应用【摘要】我们对线性代数的了解大概是,线性代数理论有着悠久的历史和丰富的内容,其理论应用,是研究现代科学技术的重要方法,在众多的科学技术领域中应用都十分广泛。
可我们仅从课本上学到的东西都是经许多先辈们的梳理总结出来的精华。
在此我希望通过讲解线性代数的定义,线性代数的发展历史及其突出贡献,在现实生活的实际应用给我们带来的便捷性阐述我们为什么要学习线性代数,线性代数的学科性质给人来发展做出了怎样的贡献。
【关键词】线性代数;实际生活;应用实例一、什么是线性代数二、为什么要学习线性代数以上这就是数学家给出线性代数的定义,可线线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成的困难,而且很大部分把学生(特别是偏向文科类的高校大学生)认为,高数无用论,线性代数是高数的重要分支,自然成了首要被攻击的对象。
我身边的一位人文社会科学系专业的学生小朱这样说道:“人文社会科学专业注重的应该是学生抽象思维的培养,一味地强调全面发展有时反而会起到负面作用。
文科生学高数,学线性代数,有什么用处呢?就算有用,也往往是在用之前,就被遗忘和荒废了。
”而更有专家指出“就自己的经历来讲,她认为文科生开设高数课毫无益处,尤其是中文系,开设纯理论的数学实在是很荒谬”。
她认为,说要培养数字概念和数学思维,高中学的知识已经足够了,没有必要再在大学开设线性代数这门学科。
我相信大部分人都跟我一样,特别是偏向文科学科的同学都会有这样的疑问——到底有没有必要学习线性代数?到底线性代数在我们现实生活中又有什么意义?对我们人类的发展进步何帮助?让我们带着这样的疑问一起看看下面内容,我相信大家会有一个答案。
三、线性代数的发展历史线性代数的发展历史。
线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。
在这里,一个向量是一个有方向的线段,由长度和方向同时表示。
这样向量可以用来表示物理量。
现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。
一个维数为 n 的向量空间叫做 n 维空间。
线性代数结课论文
华北水利水电大学线性代数发展简史课程名称:线性代数专业班级:成员组成:姓名学号联系方式:年月日摘要:一次方程也叫线性方程,讨论线性方程及线性运算的代数就是线性代数,它是高等代数的一大分支,同时也是大学数学教育中一门主要基础课程。
线性代数的主要内容有行列式、矩阵、向量、线性方程组、线性空间、线性变换、欧式空间和二次型等。
关键词:线性代数行列式矩阵向量线性方程组二次型群论正文:1.引言:线性代数是大学数学教育中一门主要基础课程,对于培养面向21世纪人才起着重要作用。
通过了解线性代数的发展简史可以让我们更好地理解数学,从而更好地学习并应用它。
2.1 行列式我们知道,在线性代数中最重要的内容之一就是行列式,它不仅是一种语言和速记,而且他的大多数生动的概念能对新的思想领域提供钥匙,同时人们已经证明了这个概念是数学、物理中非常有用的工具。
行列式出现于线性方程组的求解,它的概念最早是由十七世纪日本数学家关孝和在其著作《解伏题之法》中提出的。
他于1683年写了这本书,书里对行列式的概念和它的算法进行了清除的叙述。
同时代的德国数学家莱布尼茨是欧洲提出行列式的第一人,也是微积分学的奠基人之一,他于1693年4月在写给洛比达的一封信中使用并给出了行列式,而且给出方程组的系数行列式为零的条件。
1750年,瑞士数学家克莱姆在其著作《线性带分析导引》中,比较完整、明确地阐述了行列式的定义与展开法,并且发表了求解线性系统方程的重要公式,即我们现在所称的解线性方程组的克莱姆法则。
1764年,数学家贝祖将确定行列式每一项符号的方法进行了系统化,利用系数行列式等于零这一条件判断对给定了含n个未知量的n 个齐次线性方程是否有非零解。
尽管上述几位数学家对行列式的提出与应用做出了很大的贡献,但仍在很长一段时间内,行列式只是作为解线性方程组的一种工具使用,并没有人意识到它可以独立于线性方程组之外,单独形成一门理论加以研究。
可喜的是,法国数学家范德蒙给出了一条法则,用二阶余子式和它们的余子式来展开行列式,从而把行列式理论与线性方程组求解相分离,他也因此成为了第一个对行列式理论做出连贯的系统的阐述的人。
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华北水利水电大学
线性代数发展简史
课程名称:线性代数
专业班级:
成员组成:姓名
学号
联系方式:
年月日
摘要:一次方程也叫线性方程,讨论线性方程及线性运算的代数就是线性代数,它是高等代数的一大分支,同时也是大学数学教育中一门主要基础课程。
线性代数的主要内容有行列式、矩阵、向量、线性方程组、线性空间、线性变换、欧式空间和二次型等。
关键词:线性代数行列式矩阵向量线性方程组二次型群论
正文:
1.引言:线性代数是大学数学教育中一门主要基础课程,对于培养面向21世纪人才起着重要作用。
通过了解线性代数的发展简史可以让我们更好地理解数学,从而更好地学习并应用它。
2.1 行列式
我们知道,在线性代数中最重要的内容之一就是行列式,它不仅是一种语言和速记,而且他的大多数生动的概念能对新的思想领域提供钥匙,同时人们已经证明了这个概念是数学、物理中非常有用的工具。
行列式出现于线性方程组的求解,它的概念最早是由十七世纪日本数学家关孝和在其著作《解伏题之法》中提出的。
他于1683年写
了这本书,书里对行列式的概念和它的算法进行了清除的叙述。
同时代的德国数学家莱布尼茨是欧洲提出行列式的第一人,也是微积分学的奠基人之一,他于1693年4月在写给洛比达的一封信中使用并给出了行列式,而且给出方程组的系数行列式为零的条件。
1750年,瑞士数学家克莱姆在其著作《线性带分析导引》中,比较完整、明确地阐述了行列式的定义与展开法,并且发表了求解线性系统方程的重要公式,即我们现在所称的解线性方程组的克莱姆法则。
1764年,数学家贝祖将确定行列式每一项符号的方法进行了系统化,利用系数行列式等于零这一条件判断对给定了含n个未知量的n 个齐次线性方程是否有非零解。
尽管上述几位数学家对行列式的提出与应用做出了很大的贡献,但仍在很长一段时间内,行列式只是作为解线性方程组的一种工具使用,并没有人意识到它可以独立于线性方程组之外,单独形成一门理论加以研究。
可喜的是,法国数学家范德蒙给出了一条法则,用二阶余子式和它们的余子式来展开行列式,从而把行列式理论与线性方程组求解相分离,他也因此成为了第一个对行列式理论做出连贯的系统的阐述的人。
范德蒙自幼在父亲的指导下学习音乐,但他对数学却有浓厚的兴趣,后来终于成为了法兰西科学院院士,就对行列式本身这一点来说,他是这门理论的奠基人。
1772年,拉普拉斯在论文《对积分和世界体系的探讨》中证明了范德蒙的一些规则,并推广了他的展开行列式的方法。
1815年法国最伟大数学家柯西在一篇论文中给出了行列式的一个系统的,几乎是近代的处理。
在行列式的记号中,他第一个把元素排成方阵并采用了双足标记法,引进了行列式特征方程的术语,给出了相似行列式的概念。
特别的他发现了行列式的乘法定理,改进并证明了拉普拉斯的展开定理。
继柯西之后,德国数学家雅可比也是在行列式理论方面最多产的人,他于1841年在发表的著名论文《论行列式的形成与性质》中总结并提出了行列式的系统理论,引进了函数行列式,即“雅克布行列式”,指出函数行列式在多重积分的变量替换中的作用,给出了函数行列式的导数公式。
由于行列式在数学分析、几何学线性方程组理论、二次型理论等多方面的应用,促使行列式理论自身在19世纪也得到了很大发展。
2.2 矩阵
可与行列式在线性代数中相提并论的当属矩阵了,它是数学中一个重要的基本概念,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具,它的现代概念在19世纪逐渐形成。
1801年,德国数学家高斯把一个线性变换的全部系数作为一个整体。
1844年,德国数学家爱森斯坦讨论了“变换”极其乘积。
1848年,英格兰的西尔维斯特首先提出了“矩阵”这个词,它来源于拉丁语,代表一排数,西尔维斯特是为了将数字的矩形阵列区别
于行列式而发明了这个术语。
1854年,约当研究了矩阵化为标准型的问题。
1855年,矩阵代数得到了英国数学家凯莱的工作培育,他一般被公认为是矩阵论的创立者,因为他首先把矩阵作为一个独立的数学概念提出来,并首次发表了关于这个题目的一系列文章。
他同研究线性变换下的不变量相结合,首先引进矩阵以简化记号。
1855年,法国数学家埃米特证明了别的数学家发现的一些矩阵类的特征根的特殊性质,如现在称为埃米特矩阵的特征性质等,但它的正式定义直到1878年才由德国数学家费罗贝尼乌斯发表。
1858年,凯莱又发表了关于这一课题的第一篇论文《矩阵论的研究报告》,系统地阐述了关于矩阵的理论。
文中他定义了矩阵的相等、矩阵的运算法则、矩阵的转置及矩阵的逆等一系列基本概念,指出了矩阵加法的可交换性与可结合性。
另外,凯莱还给出了矩阵的特征方程和特征根以及有关矩阵的一些基本结果。
1879年,费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。
1892年,梅茨勒引进了矩阵的超越函数概念并将其写成矩阵的幂级数的形式。
傅里叶、西尔和庞加莱的著作中还讨论了无限阶矩阵问题,这主要是适用方程发展的需要而开始的。
矩阵本身所具有的性质依赖于元素的性质,矩阵由最初作为一种工具经过两个多世纪的发展,现在已成为一门独立的数学分支——矩阵论。
矩阵及其理论现已广泛的应用与现代科技的各个领域。
2.3 线性方程组
线性方程组的解法,早在中国古代的数学著作《九章算术方程》章中已作了比较完整的论述。
在西方,线性方程组的研究是在17世纪后期有莱布尼茨开创的,他曾研究含两个未知量的三个线性方程组组成的方程组。
麦克劳林在18世纪上半叶研究了具有二、三、四个未知量的线性方程组,得到了现在称为克莱姆法则的结果。
18世纪下半叶,法国数学家贝祖对线性方程组理论进行了一系列研究。
19世纪,英国数学家史密斯和道奇森继续研究线性方程组理论,前者引进了方程组的增广矩阵和非增广矩阵的概念,后者证明了个未知数个方程组相容的充要条件是系数矩阵和增广矩阵的秩相同,这正是现代方程组理论中的重要结果之一。
大量的科学技术问题,最中往往归结为解线性方程组。
现今,线性方程组的数值解法在计算数学中占有重要地位。
2.4 向量
“向量”一词来自力学,解析几何中的有向线段,从数学发展史来看,历史上很长一段时间,空间的向量结构并未被数学家们所认识,直到19世纪末20世纪初,人们才把空间的性质与向量运算联系起来,使向量成为具有一套优良运算通行的数学体系。
18世纪末期,挪威测量学家维塞尔首次利用坐标平面上的点表示复数a+bi,并利用具有几何意义的复数运算来定义向量的运算。
19世纪中期,英国数学家哈密尔顿发明了四元数,以代表空间的向量。
三维向量分析的开创,以及同四元数的正式分裂,是英国的居伯斯和海维塞德于19世纪80年代各自独立完成的。
他们引进了两种类型的乘法,即数量积和向量积,并把向量代数推广到变相量的向量微积分。
从此,向量的方法被引进到分析和解析几何中来,并逐步完善,成为了一套优良的数学工具。
2.5 二次型
二次型也称为“二次形式”,它的系统研究是从18世纪开始的,其起源于对二次曲线和二次曲面的分类问题额的讨论。
柯西在其著作中给出结论:当方程式标准形时,二次曲面用二次像的符号来进行分类。
然而,那时并不太清楚,在花城标准形式,为何总是得到同样数目的正项与负项。
西尔维斯特回答了这个问题,他给出了变数的二次型的惯性定律,但没有证明。
这个定律后背雅克比重新发现和证明。
1801年,高斯在《算术研究》中引进了二次型的正定、负定、半正定和半负定等术语。
1851年,西尔维斯特在研究二次曲线和二次曲面的切触和相交时需要考虑这种二次曲线和二次曲面束的分类。
1851年,维尔斯特拉斯对同时化两个二次型成平方和给出了一个一般的方法,并证明,如果二次型之一是正定的,那么即使某些特征根相等,这个化简也是可能的。
他比较系统的完成了二次型的理论并将其推广到双线性型。
2.6 线性代数的扩展——从解方程到群论
求根问题是方程理论的一个中心课题,从16复杂世纪开始,人们就开始围绕这一课题研究并解决了一些简单问题,但对于更复杂的问题就显得有些吃力,耗费了大量时间和精力。
之后随着拉格朗日、阿贝尔、伽罗瓦等不懈努力,最终总结出了置换群的概念和结论。
置换群和有限群及无线变换群和其他类型的无限群的结合,最终在数学家们的钻研下,建立了抽闲群的定义,到了19世纪80年代,数学家们终于成功地概括出抽象群论的公里体系。
20世纪80年代,群的概念已经普遍的被认为是数学及其许多应用中最基本的概念之一。
3.结束语:线性方程组问题大都是来源于生活实践,这些实际问题刺激了线性代数这一学科的诞生与发展,也符合科学源头上由需求与认识论驱动的历史潮流,同时近现代数学分析与几何学等数学分支的要求也促使了线性代数的进一步发展,使得线性代数在生活的许多领域中也得到了相应的应用,尽管它在现今依然有许多难题待解决。
参考文献:【1】马忠林1911 《数学教育史简编》[M]
广西教育出版社
【2】张红《数学简史》[J]。