线性代数工程版同济大学第六版 ppt课件
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工程数学线性代数第六版课件
行列式的定义与性质
总结词
行列式是矩阵的一个重要数值指标, 表示由矩阵构成的平行多面体的体积 ,具有独特的性质和计算规则。
详细描述
行列式是由矩阵的元素按照一定规则计算 得出的一个数值,用符号D表示。行列式 D与矩阵A的行和列具有相同的秩,即D的 行和列向量构成的子空间与A的行和列向 量构成的子空间是相同的。
空间具有平移不变性、旋转不变性和对称性 等性质。
向量空间的概念与性质
向量空间定义
向量空间是指由向量构成的集合,其中向量 之间可以进行加法、减法和数乘等运算,且 满足一定的封闭性和结合律。
向量空间的性质
向量空间具有向量的加法、数乘和标量乘积 等运算性质,同时也有零向量、负向量的概
念。
向量空间的基与维数
详细描述
线性规划问题通常可以表示为在一组线性约束条件下 ,最大化或最小化一个线性目标函数。通过使用线性 代数的方法,可以求解线性规划问题,并得到最优解 。
应用案例二:投入产出分析
总结词
投入产出分析是一种分析经济活动中各部门之间相互 关系的方法。
详细描述
投入产出分析通常通过构建一个投入产出表来描述各部 门之间的相互关系。这个表是一个方阵,其中的元素表 示各个部门之间的投入产出关系。通过求解线性方程组 ,可以得出各个部门的总投入和总产出。
线性代数具有抽象性和严谨性,对于解决实际问题中涉及到的线性问题具 有很高的实用价值。
线性代数在数学和其他学科中都有广泛的应用,如物理学、经济学、计算 机科学等。
线性代数的应用领域
01
在物理学中,线性代数被广泛应用于量子力学、线 性动力学等领域的计算和解析。
02
在经济学中,线性代数可以用于统计分析、计量经 济学、投入产出分析等方面的计算和建模。
同济大学线性代数__第一章PPT课件
20
例2: 计算四阶行列式
a0 0 b 0cd 0 D 0e f 0 g0 0 h
D = acfh + bdeg – adeh– bcfg
2021/3/21
21
重要结论:
(1) 上三角形行列式
a11 a12 a1n
0 D
a22
a2n
a a11 22 ann
0 0 ann
2021/3/21
第一章 行列式
2021/3/21
1
§1 二阶与三阶行列式
1. 二阶行列式 二元线性方程组
aa2111
x1 x1Leabharlann a12 x2 a22 x2
b1 b2
(1) (2)
2021/3/21
2
用消元法 (1) a22 (2) a12 得
(a11a2a2 21xa112aa2122)xx12
b1a22 b2
为三阶行列式, 记作
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
2021/3/21
9
对角线法则:
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a11a23a32 a12a21a33 a13a22a31
22
(2) 下三角形行列式
a11 0 0
D
a21
a22
0
a a11 22 ann
an1 an2 ann
2021/3/21
23
(3) 对角行列式
a 11
D
a22
a a11 22 ann
ann
2021/3/21
《高等数学》第六版上册同济大学出版社课件PPT
1 x
0
1
1
1 t4
1 t2
d
t
t 2 0 1t4
d
t
ห้องสมุดไป่ตู้
0
1
d
x x4
1 2
0 1
d
x x4
x2
0 1 x4
d
x
1
2
1 01
x2 x4
d
x
17
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1
2
0
1 x2
1
1 x2
二无界函数的反常积分第四节常义积分积分限有限被积函数有界推广一无穷限的反常积分反常积分广义积分反常积分第五章1一无穷限的反常积分引例
第四节 反常积分
第五章
积分限有限 常义积分 被积函数有界
推广
反常积分 (广义积分)
一、无穷限的反常积分
二、无界函数的反常积分
1
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一、无穷限的反常积分
F (b)
F(c )
F(c ) F(a)
可相消吗?
12
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例4. 计算反常积分
解: 显然瑕点为 a , 所以
原式
arcsin x a
a 0
arcsin1
π 2
例5. 讨论反常积分
的收敛性 .
解所下:以述1反1解dx常x2法积是分0否1dx1x正x2 确11:0发1dxx散21.11x2 ,0∴1 积 分 1x收敛01
x2
线性代数_同济版 课件
将相邻两个元素对换,叫做相邻对换.
a1 al a b b1 bm a1 al b a b1 bm
a1 al a b1 bmb c1 cn a1 al b b1 bma c1 cn
备注 1. 相邻对换是对换的特殊情形.
2. 一般的对换可以通过一系列的相邻对换来实现.
3. 如果连续施行两次相同的对换,那么排列就还原了.
a22 a32
0 a33
0 0
a41 a42 a43 a44
解:
a11 0 0 0
0 D1 0
a22 0 0 a33
0 0 a11a22a33a44
0 0 0 a44
0 0 0 a14
0 D2 0
0 a23 a32 0
0 0 (1)t(4321) a14a23a33a41 a14a23a33a41
§1 二阶与三阶行列式
我们从最简单的二元线性方程组出发,探 求其求解公式,并设法化简此公式.
一、二元线性方程组与二阶行列式
二元线性方程组
a11 a21
x1 x1
a12 x2 a22 x2
b1 b2
由消元法,得
(a a a a )x b a a b
11 22
12 21 1
1 22
12 2
x1
b1a22 a11a22
a12b2 a12a21
D1 D
x2
a11b2 a11a22
b1a21 a12a21
D2 D
例1
求解二元线性方程组
3 x1 2 2 x1
x2 x2
12 1
3 2
解 因为 D
3 (4) 7 0
21
12 2
D1 1
12 (2) 14 1
a1 al a b b1 bm a1 al b a b1 bm
a1 al a b1 bmb c1 cn a1 al b b1 bma c1 cn
备注 1. 相邻对换是对换的特殊情形.
2. 一般的对换可以通过一系列的相邻对换来实现.
3. 如果连续施行两次相同的对换,那么排列就还原了.
a22 a32
0 a33
0 0
a41 a42 a43 a44
解:
a11 0 0 0
0 D1 0
a22 0 0 a33
0 0 a11a22a33a44
0 0 0 a44
0 0 0 a14
0 D2 0
0 a23 a32 0
0 0 (1)t(4321) a14a23a33a41 a14a23a33a41
§1 二阶与三阶行列式
我们从最简单的二元线性方程组出发,探 求其求解公式,并设法化简此公式.
一、二元线性方程组与二阶行列式
二元线性方程组
a11 a21
x1 x1
a12 x2 a22 x2
b1 b2
由消元法,得
(a a a a )x b a a b
11 22
12 21 1
1 22
12 2
x1
b1a22 a11a22
a12b2 a12a21
D1 D
x2
a11b2 a11a22
b1a21 a12a21
D2 D
例1
求解二元线性方程组
3 x1 2 2 x1
x2 x2
12 1
3 2
解 因为 D
3 (4) 7 0
21
12 2
D1 1
12 (2) 14 1
线性代数同济六版共五章全课件-PPT
b11 b12 b1n
D1
b21
b22
b2 n
,
bn1 bn2 bnn
其中,当 k≠ i , j 时, bkp = akp ;当 k = i , j 时,bip = ajp,, bjp = aip ,
于是
D (1) 1
t(
pppp )
1
i
j
n
b1
p1
bipi
bjpj
bnpn
(1)
t(
经对换1与4 得排列 53412
求这两个排列的逆序数. 解 t(5314 2) = 0+1+2+1+3=7
t(53412) = 0+1+1+3+3=8
练习
1. 选择 i 与 k 使 (1)2 5 i 1 k 成偶排列; (2)2 5 i 1 k 成奇排列.
2. a14a21a33a44和a12a43a31a24是否为四阶行列式中项 的,
易知,向量组与它的最4大无关组是等价的.
m×s s×n m×n
例 7 向量组
例5 n 阶行列式 我们也可以证明,如果把矩阵 A 的第 j 行的 k 倍加到第 i 行
为矩阵 A 的秩,矩阵 A 的秩记成 R(A).
假设 r > s, 看齐次线性方程组
一般来说,向量组的最大无关组不是唯一的.
若 x1 = c1 , x2 = c2 , ……, xn = cn 是 ⑴ 的解,记1
一元一次方程 ax = b
一元二次方程 二元 、三元线性方程组
行列式 矩阵及其运算 矩阵的初等变换与线性方程组 向量组的线性相关性 矩阵的特征值和特征向量
第一章 行列式
《线性代数》(同济第六版)演示精品PPT课件
11 2
1
b
21
a
xba
=
2 a11a22 a12a21
原则:横行竖列
我们引进新的符号来表示“四个 数分成两对相乘再相减”.
a11 a12 数表 a21 a22
a11 a12 记号 a21 a22
表达式 a11a22 a12a21 称为由该
数表所确定的二阶行列式,即
a11 a12 D=
a21 a22
=
a11b 2
ba 1
21
2 a11a22 a12a21
�分母相同,由方程组的四个系数确定. �分子、分母都是四个数分成两对相乘再
相减而得.
7
二元线性方程组
a11x1 +a12x2 = b1 21 1 x +a22 x2 = b2 a
其求解公式为
b1a22 a12b2
x1 = a11a22 a12a21
= a11a22a33 +a12a23a31 +a13a21a32 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
注意:对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
13
1 2 -4
例2 计算行列式 D = -2 2 1
-3 4 -2
解 按对角线法则,有
D = 1×2×( 2)+ 2×1×( 3)+ ( 4)×( 2)×4 1×1×4 2×( 2)×( 2) ( 4)×2×( 3)
副对角线 a31 a32 a33
a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
称为三阶行列式.
二阶行列式的对角线法则
并不适用!
12
三阶行列式的计算 ——对角线法则
线性代数(第六版)课件:线性方程组
《线性代数》
(第六版)
1
线性方程组
2
本章讨论关于线性方程组的两个问题: 一、探讨 n 个未知数 m 个方程的线性方程组的解法 (即下面介绍的高斯消元法)。 二、从理论上探讨线性方程组解的情况:何时有解, 何时无解。若有解,则有多少组解;若有无穷多解, 如何表示。
运用 n 维向量的理论可全面地解决第二个方面的 问题。
3
第一节 线性方程组的消元解法
例 用高斯消元法解线性方程组
2 x1 x2 x3 x4 2
1
4x1x1x62
2x3 x2 2
x3
x4
4 2 x4
4
2 3
(1)
3x1 6 x2 9 x3 7 x4 9 4
解
x1 x2 2 x3 x4 4
1
(1)
12 3 2
2 2
x1 x1
a11 x1 a12 x2 a1n xn 0 ,
a21
x1
a22 x2
a2n xn
0,
am1 x1 am2 x2 amn xn 0 .
显然零向量必为它的解,称为零解。
定理 若 r( A) n ,则齐次线性方程组只有零解;
若 r(A) n ,则齐次线性方程组有非零解. 推论 若 m n ,则齐次线性方程组必有非零解。
0
b
1 0
1
,
ba2 x1 a 1 ,
x2
a
2b a1
3
,
b1 x3 a 1 ,
x4 0 ;
当 a 1 , b 1 时, r( A) 2 r( A) 3 ,方程组无解;
当 a 1 , b 1 时, r( A) r( A) 2 4 ,方程组有无穷多组解,
(第六版)
1
线性方程组
2
本章讨论关于线性方程组的两个问题: 一、探讨 n 个未知数 m 个方程的线性方程组的解法 (即下面介绍的高斯消元法)。 二、从理论上探讨线性方程组解的情况:何时有解, 何时无解。若有解,则有多少组解;若有无穷多解, 如何表示。
运用 n 维向量的理论可全面地解决第二个方面的 问题。
3
第一节 线性方程组的消元解法
例 用高斯消元法解线性方程组
2 x1 x2 x3 x4 2
1
4x1x1x62
2x3 x2 2
x3
x4
4 2 x4
4
2 3
(1)
3x1 6 x2 9 x3 7 x4 9 4
解
x1 x2 2 x3 x4 4
1
(1)
12 3 2
2 2
x1 x1
a11 x1 a12 x2 a1n xn 0 ,
a21
x1
a22 x2
a2n xn
0,
am1 x1 am2 x2 amn xn 0 .
显然零向量必为它的解,称为零解。
定理 若 r( A) n ,则齐次线性方程组只有零解;
若 r(A) n ,则齐次线性方程组有非零解. 推论 若 m n ,则齐次线性方程组必有非零解。
0
b
1 0
1
,
ba2 x1 a 1 ,
x2
a
2b a1
3
,
b1 x3 a 1 ,
x4 0 ;
当 a 1 , b 1 时, r( A) 2 r( A) 3 ,方程组无解;
当 a 1 , b 1 时, r( A) r( A) 2 4 ,方程组有无穷多组解,
高等数学第六版上下册(同济大学出版社)课件
具有重要的作用。
不定积分的几何意义
不定积分表示的是一种曲线族 ,每一条曲线都有一个与之对
应的方程。
积分的应用场景
01
物理应用
积分在物理中有广泛的应用,例 如计算物体的质量、重心、转动 惯量等。
工程应用
02
03
经济应用
积分在工程中有广泛的应用,例 如计算曲线的长度、面积、体积 等。
积分在经济中有广泛的应用,例 如计算总成本、总收益、总利润 等。
05
多重积分与向量分析
二重积分的概念与性质
二重积分的定义
二重积分是定积分在二维平面上的推广,表示一个二元函数在某个区域上的累积值。
二重积分的性质
二重积分具有可加性、可减性、可交换性等性质,这些性质使得二重积分在解决实际问题中具有广泛的应用。
三重积分的概念与性质
三重积分的定义
三重积分是定积分在三维空间上的推广 ,表示一个三元函数在某个区域上的累 积值。
03
导数与微分
导数的概念与性质
导数的定义
导数描述了函数在某一点附近的变化率,是函数局部 性质的一种体现。
导数的几何意义
导数在几何上表示函数图像在某一点的切线的斜率。
导数的性质
导数具有一些基本的性质,如线性性质、乘积法则、 商的导数法则等。
微分的概念与性质
微分的定义
01
微分是函数在某一点附近的小变化量,用于近似计算函数的值
求函数的最值
导数可以用于求函数在一定区间内的最大值和最小值,这在优化问题中具有广泛的应用。
04
积分
定积分的概念与性质
01
定积分的定义
定积分是积分的一种,是函数在区间上与区间的乘积在区间的两个端点
不定积分的几何意义
不定积分表示的是一种曲线族 ,每一条曲线都有一个与之对
应的方程。
积分的应用场景
01
物理应用
积分在物理中有广泛的应用,例 如计算物体的质量、重心、转动 惯量等。
工程应用
02
03
经济应用
积分在工程中有广泛的应用,例 如计算曲线的长度、面积、体积 等。
积分在经济中有广泛的应用,例 如计算总成本、总收益、总利润 等。
05
多重积分与向量分析
二重积分的概念与性质
二重积分的定义
二重积分是定积分在二维平面上的推广,表示一个二元函数在某个区域上的累积值。
二重积分的性质
二重积分具有可加性、可减性、可交换性等性质,这些性质使得二重积分在解决实际问题中具有广泛的应用。
三重积分的概念与性质
三重积分的定义
三重积分是定积分在三维空间上的推广 ,表示一个三元函数在某个区域上的累 积值。
03
导数与微分
导数的概念与性质
导数的定义
导数描述了函数在某一点附近的变化率,是函数局部 性质的一种体现。
导数的几何意义
导数在几何上表示函数图像在某一点的切线的斜率。
导数的性质
导数具有一些基本的性质,如线性性质、乘积法则、 商的导数法则等。
微分的概念与性质
微分的定义
01
微分是函数在某一点附近的小变化量,用于近似计算函数的值
求函数的最值
导数可以用于求函数在一定区间内的最大值和最小值,这在优化问题中具有广泛的应用。
04
积分
定积分的概念与性质
01
定积分的定义
定积分是积分的一种,是函数在区间上与区间的乘积在区间的两个端点
工程数学线性代数(同济大学第六版)课后习题答案精品.ppt
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14.
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1 3 3
(4)
AXB
C,
其中A
2 5
1 4
,
B
11
4 3
3 4
,
C
1 1
0 2
01.
7 3 3
A1
1Hale Waihona Puke 34 512
,
B1
1 1
1 0
0 1
7 3 3
X
A1CB 1
1 4
3
5
11 0
线性代数(同济六版)
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1
第一章
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2
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(4) 1 1 1
abc bc ca ab
1
1
1
r3 r2 a
b
c
abc cab abc
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6 证明:
(1) a2 ab b2 2a a b 2b (a-b)3; 111
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(5) 1 a1 a1 L a1
线性代数-工程版(同济大学第六版)ppt课件
2
二、历史与发展
线性代数作为一个独立的分支在20世纪才 形成,而它的历史却非常久远。“鸡兔同笼” 问题就是一个简单的线性方程组求解的问题。 最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中 国古代东汉年初成书的数学著作《九章算术·方 程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所 述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩 阵的行施行初等变换,消去未知量的方法。
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31a12a21a33 a11a23a32
注意:对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
27
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a31 a32 a33 a13a22a31a12a21a33 a11a23a32
a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
称为三阶行列式.
二阶行列式的对角线法则 并不适用!
26
2. 三阶行列式的计算 ——对角线法则/三角形法则
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
实线上的三个元素的乘积冠正号, 虚线上的三个元素的乘积冠负号.
D1 D
x2
a11b2 a11a22
b1a21 a12a21
D2 D
24
例1
求解二元线性方程组
3 x1 2 2 x1
x2 x2
12 1
3 2
解 因为 D
3 (4) 7 0
21
12 2
D
12 (2) 14
11 1
3 12
D
3 24 21
2 21
所以
x1
二、历史与发展
线性代数作为一个独立的分支在20世纪才 形成,而它的历史却非常久远。“鸡兔同笼” 问题就是一个简单的线性方程组求解的问题。 最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中 国古代东汉年初成书的数学著作《九章算术·方 程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所 述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩 阵的行施行初等变换,消去未知量的方法。
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31a12a21a33 a11a23a32
注意:对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
27
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a31 a32 a33 a13a22a31a12a21a33 a11a23a32
a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
称为三阶行列式.
二阶行列式的对角线法则 并不适用!
26
2. 三阶行列式的计算 ——对角线法则/三角形法则
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
实线上的三个元素的乘积冠正号, 虚线上的三个元素的乘积冠负号.
D1 D
x2
a11b2 a11a22
b1a21 a12a21
D2 D
24
例1
求解二元线性方程组
3 x1 2 2 x1
x2 x2
12 1
3 2
解 因为 D
3 (4) 7 0
21
12 2
D
12 (2) 14
11 1
3 12
D
3 24 21
2 21
所以
x1
同济大学出版社 线性代数课件完整版)
a1n D a n1 a2,n 1
其中 a为行列式 D的(i, j)元 ij
1. n 阶行列式共有 n! 项. 2. 每一项都是位于不同行不同列的 n 个元素的乘积. 3. 每一项可以写成 a1 p1 a2 p2 (正负号除外),其中 anpn 是1, 2, …, n 的某个排列. 4. 当 p1 p2 是偶排列时,对应的项取正号; pn
定义 设有9个数排成3行3列的数表
引进记号 主对角线 副对角线
a11 a12 a13 a21 a22 a23 原则:横行竖列 二、三阶行列式 a a32 a33 31
a11 a21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a33 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
线性代数
主 讲: 韩 信 专 业:运筹学与控制论
1.用消元法解二元线性方程组 (1) a11 x1 a12 x2 b1 , (2) a21 x1 a22 x2 b2 .
1 a22 : 2 a12 :
a11a22 x1 a12a22 x2 b1a22 , a12a21 x1 a12a22 x2 b2a12 ,
0 D2 0 0 a41
0 0 a32 0
0 a23 0 0
a14 0 0 0
(1)t (4321) a14a23a33a41 a14a23a33a41
3 4 6. 其中 t (4321) 0 1 2 3 2
a11 D3 0 0 0
a12 a22 0 0
规律:
一、概念的引入
1. 三阶行列式共有6项,即3!项. 2. 每一项都是位于不同行不同列的三个元素的乘积.
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§4 行列式的性质 §5 行列式按行(列)展开
行列式的性质及计算.
§1 二阶与三阶行列式 ( Determinent of order two or three)
我们从最简单的二元线性方程组出发,探 求其求解公式,并设法化简此公式.
一、二元线性方程组与二阶行列式
1. 二阶行列式的定义
二元线性方程组
由于法国数学家费马(1601-1665)和笛 卡儿(1596-1650)的工作,现代意义的线性 代数基本上出现于十七世纪。直到十八世纪末, 线性代数的领域还只限于平面与空间。十九世 纪上半叶才完成了到n维线性空间的过渡。
随着研究线性方程组和变量的线性变换问 题的深入,在18~19世纪期间先后产生行列式 和矩阵的概念,为处理线性问题提供了有力的 工具,从而推动了线性代数的发展。
什么是线性关系?
线性(linear)指量与量之间按比例、成直 线的关系,在数学上可以理解为一阶导数为常数 的函数。
非线性(non-linear)则指不按比例、不成 直线的关系,一阶导数不为常数。
线性代数
研究对象: 线性空间、线性变换和有限维的线性方程组。
研究工具: 行列式、矩阵与向量。
线性代数(第六版)
三、有重要贡献的数学家
• 17世纪,德国数学家-莱布尼兹 ——历史上最早使用行列式概念。
• 1750年,瑞士数学家-克莱姆(克莱姆法则) ——用行列式解线性方程组的重要方法。
• 1772年,法国数学家-范德蒙 ——对行列式做出连贯的逻辑阐述,行列
式的理论脱离开线性方程组。
• 1841年,法国数学家-柯西 ——首先创立了现代的行列式概念和符号。
第一章 行列式 第二章 矩阵及其运算 第三章 矩阵的初等变换与线性方程组 第四章 向量组的线性相关性 第五章 相似矩阵及二次型 第六章 线性空间与线性变换(选学)
在以往的学习中,我们接触过二 元、三元等简单的线性方程组.
但是,从许多实践或理论问题里 导出的线性方程组常常含有相当 多的未知量,并且未知量的个数 与方程的个数也不一定相等.
德国数学家--高斯(1777-1855) ——提出行列式的某些思想和方法
英国数学家--西勒维斯特(1814-1897) ——首次提出矩阵的概念(矩型阵式)
英国数学家--凯莱(1821-1895) ——矩阵论的创立
向量概念的引入,形成了向量空间的概念。 凡是线性问题都可以用向量空间的观点加以讨 论。因此,向量空间及其线性变换,以及与此 相联的矩阵理论,构成了线性代数的中心内容。
学术地位及应用
线性代数在数学、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。 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。线性代数所体现 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。
我们先讨论未知量的个数与方程 的个数相等的特殊情形.
在讨论这一类线性方程组时,我 们引入行列式这个计算工具.
第一章 行列式(Det•数行e的r列一m式种是in工线a具性n!代t)
•学习行列式主要
内容提要
就是要能计算行列 式的值.
§1 二阶与三阶行列式
§2 全排列与对换
行列式的概念.
§3 n 阶行列式的定义
二、历史与发展
线性代数作为一个独立的分支在20世纪才 形成,而它的历史却非常久远。“鸡兔同笼” 问题就是一个简单的线性方程组求解的问题。 最古老的线性问题是线性方程组的解法,在中 国古代东汉年初成书的数学著作《九章算术·方 程》章中,已经作了比较完整的叙述,其中所 述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩 阵的行施行初等变换,消去未知量的方法。
在十九世纪下半叶,因若当的工作而达 到了它的顶点。1888年,意大利数学家皮亚 诺(1858-1932)以公理的方式定义了有限 维或无限维线性空间。托普利茨将线性代数 的主要定理推广到任意体(domain)上的最 一般的向量空间中。
“代数”这个词在中文中出现较晚,在清代 时才传入中国,当时被人们译成“阿尔热巴 拉”,直到1859年,清代著名的数学家、翻译 家李善兰( 1811-1882 )才将它翻译成为“代 数学”,之后一直沿用。
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。
线性代数的含义随数学的发展而不断扩 大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学 的许多分支,同时也是理论物理和理论化学 所不可缺少的代数基础知识。
“以直代曲”是人们处理很多数学问题 时一个很自然的思想。很多实际问题的处理, 通常把非线性模型近似为线性模型,最后往 往归结为线性问题,它比较容易处理。因此, 线性代数在工程技术、科学研究以及经济、 管理等许多领域都有着广泛的应用,是一门 基本的和重要的学科。线性代数的计算方法 是计算数学里一个很重要的内容。
a11x1 a12x2 b1 a21x1 a22x2 b2
由消元法,得
( a 1 a 2 1 2 a 1 a 2 2 ) x 1 1 b 1 a 2 2 a 1 b 2 2
( a 1 a 2 1 2 a 1 a 2 2 ) x 1 2 a 1 b 2 1 b 1 a 21
线性代数 Linear Algebra
基础介绍
一、研究对象 线性代数是代数学的一个分支,主要处理
线性关系问题,即线性空间、线性变换和有限 维的线性方程组。线性关系意即数学对象之间 的关系是以一次形式来表达的。例如,在解析 几何里,平面上直线的方程是二元一次方程; 空间平面的方程是三元一次方程,而空间直线 视为两个平面相交,由两个三元一次方程所组 成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方 程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为 线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线 性方程组的问题是最简单的线性问题。