线代复习 概念篇

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线性代数复习要点

线性代数复习要点

线性代数复习要点线性代数是数学中的一个分支,其研究对象包括向量空间、线性变换、矩阵、线性方程组等。

线性代数广泛应用于各个领域,如物理学、计算机科学、工程学等。

下面是线性代数复习的要点:1.向量和向量空间-向量是指具有大小和方向的量,用箭头表示。

-向量空间是指由一组向量生成的集合,满足加法和数乘运算的封闭性。

-基是一个向量空间中独立且能够生成该向量空间的向量组。

-向量组的线性组合是指对向量组中的向量进行加法和数乘运算的结果。

-向量组的生成子空间是指向量组的所有线性组合所形成的空间。

2.矩阵和线性变换-矩阵是一个按照矩形排列的数。

矩阵的大小由行数和列数确定。

-矩阵的加法和数乘运算定义为对应元素的运算。

-矩阵的转置是指行变为列,列变为行的操作。

-矩阵的乘法是指矩阵的行与列的对应元素相乘后求和的运算。

-线性变换是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的变换,保持线性关系。

3.行列式和特征值特征向量-行列式是一个与矩阵相关的数,用于描述矩阵的性质。

-二阶和三阶矩阵的行列式可以通过对应元素相乘后求和的方式计算。

-行列式的值为0表示矩阵不可逆,即不存在逆矩阵。

-特征值是指矩阵对一些向量进行线性变换后,仍然与原向量方向相同的结果。

-特征向量是指通过线性变换后,与其特征值对应的向量。

4.线性方程组的求解-线性方程组是一组线性方程的集合,其中未知量的次数等于方程的个数。

-列向量和矩阵可以表示线性方程组的系数和常数项。

-线性方程组的解可以通过高斯消元法、矩阵的逆等方法进行求解。

-高斯消元法是将方程组化为行阶梯形式,再通过回代求解。

-线性方程组的解可以有唯一解、无解或者无穷多解。

5.特殊矩阵和矩阵的分解-单位矩阵是指主对角线上的元素为1,其余元素为0的矩阵。

-零矩阵是指所有元素均为0的矩阵。

-对角矩阵是指主对角线以外的元素均为0的矩阵。

-逆矩阵是指一个矩阵与其逆矩阵相乘得到单位矩阵。

-矩阵的分解包括LU分解、QR分解、特征值分解等。

线性代数的基本概念总结

线性代数的基本概念总结

线性代数的基本概念总结线性代数是数学的一个分支,主要研究向量空间和线性映射之间的关系。

以下是线性代数的一些基本概念总结:向量* 向量是指具有大小和方向的量。

在线性代数中,向量通常用列向量表示。

例如,一个二维向量可以表示为![Vector](vector.png)向量空间* 向量空间是指一组向量的集合,满足一定的条件。

这些条件包括向量的闭合性、向量的加法和标量乘法等。

向量空间可以用来描述多种多样的现象,如几何空间、向量函数等。

线性独立性和生成子空间* 一组向量中的向量被称为线性相关,如果其中至少存在一个向量可以表示成其他向量的线性组合。

相反,如果一组向量中的向量没有任何一个向量可以表示成其他向量的线性组合,那么这组向量被称为线性无关。

* 对于给定的一组向量,它们的所有线性组合所组成的集合被称为生成子空间。

生成子空间包含原始向量中所有可能的线性组合。

矩阵与线性映射* 矩阵是一个由数值排列成的矩形阵列。

在线性代数中,矩阵用来表示线性映射。

线性映射是一种将一个向量空间映射到另一个向量空间的方式。

矩阵乘法是线性代数中的基本运算,它可以表示不同向量空间之间的映射关系。

特征值与特征向量* 对于一个线性映射,如果存在一个非零向量使得被映射后的向量仅仅是原始向量的标量倍数,那么这个向量被称为特征向量,而对应的标量倍数被称为特征值。

内积与正交性* 内积是指两个向量之间的乘积。

在欧几里德空间中,两个向量的内积可以表示为它们对应坐标分量的乘积之和。

正交性是指两个向量的内积为零,即两个向量垂直于彼此。

以上是线性代数的一些基本概念总结。

线性代数是数学中非常重要的一门学科,广泛应用于计算机科学、物理学、经济学等领域。

对于深入理解这些概念,还需进一步学习和实践。

江苏省考研数学复习资料线性代数重点概念归纳

江苏省考研数学复习资料线性代数重点概念归纳

江苏省考研数学复习资料线性代数重点概念归纳线性代数是数学中非常重要的一个分支,它是研究向量空间以及线性映射的学科。

在江苏省考研数学复习中,线性代数也是一个非常重要的部分。

本文将对线性代数的重点概念进行归纳总结,帮助考生更好地复习和准备。

1. 向量空间向量空间是线性代数中最基本的概念之一,它是一组向量的集合,满足以下条件:(1)对于任意向量a和b,a + b也在这个向量空间中;(2)对于任意向量a和标量c,ca也在这个向量空间中;(3)存在一个零向量0,使得0 + a = a。

2. 子空间子空间是指向量空间中的一个子集,同时也是一个向量空间。

子空间的定义和向量空间类似,满足向量的封闭性、零向量和标量乘法。

3. 线性无关和线性相关若一组向量中不存在任何一个向量可以由其他向量线性表示,则称这组向量是线性无关的;反之,如果存在某个向量可以由其他向量线性表示,则称这组向量是线性相关的。

4. 矩阵和行列式矩阵是线性代数中另一个重要的概念,它是由若干数按照矩形排列所组成的一个矩形阵列。

矩阵的运算包括矩阵的加法、减法、标量乘法和矩阵乘法。

矩阵乘法中的行列式也是一个重要的概念,它用于表示矩阵的性质和运算。

5. 线性变换线性变换是指在向量空间中进行的一种特殊的变换,满足以下性质:(1)对于任意向量a和b,变换后的结果T(a + b) = T(a) + T(b);(2)对于任意向量a和标量c,变换后的结果T(ca) = cT(a)。

6. 特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵和线性变换中的重要概念。

对于一个线性变换T,在向量空间中存在非零向量x和标量λ,使得T(x) = λx,这里的λ就是特征值,x就是对应的特征向量。

7. 对角化和相似矩阵对角化是指将一个矩阵通过相似变换转化为对角矩阵的过程。

相似矩阵是指两个矩阵之间存在一种关系,它们可以通过相似变换得到。

对角化和相似矩阵是线性代数中一个非常重要的概念,可以简化矩阵计算和求解特征值等问题。

线性代数知识点

线性代数知识点

线性代数知识点线性代数是一门研究向量空间和线性映射的数学分支。

它是现代数学的基础,广泛应用于物理、工程、计算机科学、经济学等领域。

在这篇文章中,我将重点介绍线性代数的一些核心概念和应用。

1. 向量和向量空间向量是线性代数中最基本的概念之一。

它是具有大小和方向的量,可以用有序数字集合表示。

例如,在二维平面上,一个向量可以表示为(x, y)。

向量空间是由一组向量构成的集合,其中向量之间可以进行加法和数乘运算。

向量空间具有几个重要的性质,如封闭性、加法结合律和数乘结合律。

2. 矩阵和矩阵运算矩阵是由若干行和列组成的矩形数组。

它是线性代数中另一个重要的概念。

矩阵可以表示线性方程组,并且可以进行加法、数乘和乘法等运算。

矩阵乘法是线性代数中最重要的运算之一。

通过矩阵乘法,我们可以将线性方程组的求解问题转化为矩阵的乘法运算。

3. 线性映射和线性变换线性映射是指保持向量空间加法和数乘运算的映射。

线性映射也可以称为线性变换。

线性映射在图形变换、傅里叶变换等领域有广泛的应用。

线性映射可以用矩阵表示,其中矩阵的列向量是映射前后的基向量的线性组合。

4. 特征值和特征向量特征值和特征向量是线性代数中的另一个重要概念。

对于一个线性映射,特征值是表示映射的特性的数值,特征向量是矩阵乘法后仍然在同一方向上的向量。

特征值和特征向量可以帮助我们理解线性映射的性质和行为。

5. 奇异值分解奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)是线性代数中的重要技术之一。

它将一个矩阵分解为三个部分:左奇异向量、奇异值和右奇异向量。

SVD在数据处理、图像处理和机器学习等领域有广泛的应用,可以帮助我们降低数据的维度、提取数据的主要特征等。

6. 线性代数的应用线性代数在科学和工程中有广泛的应用。

在物理学中,线性代数用于描述和解决力学、电磁学等问题。

在工程学中,线性代数可以应用于控制系统、电路分析等。

在计算机科学中,线性代数用于图形学、机器学习、数据处理等。

考研数学线性代数重点整理

考研数学线性代数重点整理

考研数学线性代数重点整理一、矢量空间矢量空间是线性代数的基础概念,它描述了一组对象(称为矢量)的性质及其之间的运算规则。

以下是矢量空间的一些重要性质和定义:1. 定义:矢量空间是满足以下8个条件的集合V,其中两个运算(加法和乘法)满足特定的性质。

2. 加法:对于任意的矢量u和v,它们的和u+v也是V中的一个矢量。

3. 加法交换律:对于任意的矢量u和v,有u+v = v+u。

4. 加法结合律:对于任意的矢量u、v和w,有(u+v)+w = u+(v+w)。

5. 加法单位元:存在一个称为零矢量的特殊矢量0,对于任意的矢量v,有v+0 = 0+v = v。

6. 加法逆元:对于任意的矢量v,存在一个称为负矢量的特殊矢量-u,使得v+(-u) = (-u)+v = 0。

7. 乘法定义:对于任意的矢量v和实数c,cv也是V中的一个矢量。

8. 乘法分配律:对于任意的矢量v和实数c和d,有c(dv) = (cd)v。

9. 乘法单位元:对于任意的矢量v,有1v = v。

二、矩阵与线性方程组矩阵是线性代数中另一个重要的概念,它可以用来表示线性方程组和线性变换。

以下是与矩阵和线性方程组相关的一些重要内容:1. 矩阵定义:将数按矩形排列成的矩形数表称为矩阵,其中行数和列数分别称为矩阵的行数和列数。

2. 矩阵运算:矩阵之间可以进行加法和乘法的运算,具体规则如下:- 矩阵加法:对应位置元素相加。

- 矩阵乘法:设A是一个m×n矩阵,B是一个n×p矩阵,那么它们的乘积AB是一个m×p矩阵,乘法规则为A的行乘以B的列。

3. 线性方程组:线性方程组是一组线性方程的集合,矩阵可以用来表示和求解线性方程组。

对于一个m×n矩阵A、一个n×1矩阵X和一个m×1矩阵B,线性方程组可以表示为AX=B。

4. 线性方程组的解:根据矩阵的性质,可以通过高斯消元法、矩阵求逆等方法求解线性方程组。

线代知识点概念总结

线代知识点概念总结

线代知识点概念总结1.向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一,它是一个集合,其中的元素称为向量,同时该集合还具有向量加法和数量乘法的结构。

向量空间具有多种性质,例如:对于任意的向量a,b和c,满足加法交换律、结合律、零元素和负元素等。

2.线性方程组线性方程组是由一系列线性方程组成的方程组,例如:a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b是一个线性方程,它可用矩阵表示。

解线性方程组是线性代数中的一个重要内容,可以用高斯消元法、矩阵求逆、克拉默法则等方法来求解。

3.矩阵矩阵是线性代数中的重要工具,它由一组按照矩形排列的数所组成的,其中每一个数称为一个元素。

矩阵可以进行加法、数乘和矩阵乘法等运算。

矩阵的性质和运算规则很多,例如:矩阵的转置、逆矩阵、矩阵的秩等。

4.线性变换线性变换是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的变换,同时满足线性函数的性质。

线性变换具有很多性质和运算规则,例如:线性变换的复合、线性变换的逆等。

5.特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵的一个重要性质,它们可以描述矩阵在某种变换下的特定性质。

特征值和特征向量在许多领域有广泛的应用,例如:物理学、工程学和计算机科学等。

6.内积空间内积空间是线性代数的一个重要分支,它是一个向量空间,并且在其上定义了一个内积运算。

内积空间具有很多性质和运算规则,例如:内积的线性性、正定性等。

7.正交、标准正交正交和标准正交是内积空间中的重要概念,它们描述了向量空间中向量之间的关系,具有很多性质和运算规则,例如:正交矩阵、标准正交基等。

8.奇异值分解奇异值分解是矩阵分解的一种重要方法,它可以将一个任意的矩阵分解为奇异值矩阵、左奇异向量和右奇异向量的乘积,具有重要的应用价值。

9.特征值分解特征值分解是一种重要的矩阵分解方法,它可以将一个对称矩阵分解为特征向量和对角元素的乘积,具有很多应用。

10.广义逆矩阵广义逆矩阵是线性代数中的一个重要概念,它是对非方正矩阵的逆矩阵的推广,具有很多应用。

线性代数概念

线性代数概念

第一讲 基本概念1.线性方程组的基本概念 线性方程组的一般形式为:其中未知数的个数n 和方程式的个数m 不必相等.线性方程组的解是一个n 维向量()n k k k ,,21 〔称为解向量〕,它满足:当每个方程中的未知数i x 都用i k 替代时都成为等式.线性方程组的解的情况有三种:无解,唯一解,无穷多解. 对线性方程组讨论的主要问题有两个:〔1〕判断解的情况.〔2〕求解,特别是在有无穷多解时求通解.021====m b b b 的线性方程组称为齐次线性方程组.n 维零向量总是齐次线性方程组的解,称为零解.因此齐次线性方程组解的情况只有两种:唯一解〔即只要零解〕和无穷多解〔即有非零解〕.把一个非齐次线性方程组的每个方程的常数项都换成0,所得到的齐次线性方程组称为原方程组的导出齐次线性方程组,简称导出组. 2.矩阵和向量 〔1〕基本概念矩阵和向量都是描写事物形态的数量形式的发展.由n m ⨯个数排列成的一个m 行n 列的表格,两边界以圆括号或方括号,就成为一个n m ⨯型矩阵.例如是一个54⨯矩阵,对于上面的线性方程组,称矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A212222111211 和()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=m mn m m n n b b b a a a a a a a a a A 21212222111211|β 为其系数矩阵和增广矩阵.增广矩阵体现了方程组的全部信息,而齐次方程组只用系数矩阵就体现其全部信息.一个矩阵中的数称为它的元素,位于第i 行第j 列的数称为()j i ,位元素.元素全为0的矩阵称为零矩阵,通常就记作0.两个矩阵A 和B 相等〔记作B A =〕,是指它的行数相等,列数也相等〔即它们的类型相同〕,并且对应的元素都相等.由n 个数构成的有序数组称为一个n 维向量,称这些数为它的分量.书写中可用矩阵的形式来表示向量,例如分量依次是n a a a ,,,21 的向量可表示成()n a a a ,,,21 或⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n a a a 21,请注意,作为向量它们并没有区别,但是作为矩阵,它们不一样〔左边是n ⨯1矩阵,右边是1⨯n 矩阵〕.习惯上把它们分别称为行向量和列向量.〔请注意与下面规定的矩阵的行向量和列向量概念的区别.〕一个n m ⨯的矩阵的每一行是一个n 维向量,称为它的行向量;每一列是一个m 维向量,称为它的列向量.常常用矩阵的列向量组来写出矩阵,例如当矩阵A 的列向量组为n ααα,,,21 时〔它们都是表示为列的形式!〕可记()n A ααα,,,21 =.矩阵的许多概念也可对向量来规定,如元素全为0的向量称为零向量,通常也记作0.两个向量α和β相等〔记作βα=〕,是指它的维数相等,并且对应的分量都相等. 〔2〕线性运算和转置线性运算是矩阵和向量所共有的,下面以矩阵为例来说明.加〔减〕法:两个n m ⨯的矩阵A 和B 可以相加〔减〕,得到的和〔差〕仍是n m ⨯矩阵,记作()B A B A -+,法则为对应元素相加〔减〕.数乘:一个n m ⨯的矩阵A 与一个数c 可以相乘,乘积仍为n m ⨯的矩阵,记作cA ,法则为A 的每个元素乘c .这两种运算统称为线性运算,它们满足以下规律:① 加法交换律:A B B A +=+. ② 加法结合律:()()C B A C B A ++=++. ③ 加乘分配律:()cB cA B A c +=+.()dA cA A d c +=+. ④ 数乘结合律:()()A cd A d c =. ⑤00=⇔=c cA 或0=A .转置:把一个n m ⨯的矩阵A 行和列互换,得到的m n ⨯的矩阵称为A 的转置,记作TA 〔或A '〕. 有以下规律:①()A A TT=. ②()T T TB A B A +=+. ③()T TcA cA =.转置是矩阵所特有的运算,如把转置的符号用在向量上,就意味着把这个向量看作矩阵了.当α是列向量时,Tα表示行向量,当α是行向量时,Tα表示列向量.向量组的线性组合:设s ααα,,,21 是一组n 维向量,s c c c ,,,21 是一组数,则称s s c c c ααα+++ 2211为s ααα,,,21 的〔以s c c c ,,,21 为系数的〕线性组合.n 维向量组的线性组合也是n 维向量. 〔3〕n 阶矩阵与几个特殊矩阵行数和列数相等的矩阵称为方阵,行列数都为n 的矩阵也常常叫做n 阶矩阵.把n 阶矩阵的从左上到右下的对角线称为它对角线.〔其上的元素行号与列号相等.〕 下面列出几类常用的n 阶矩阵,它们都是考试大纲中要求掌握的. 对角矩阵:对角线外的元素都为0的n 阶矩阵.单位矩阵:对角线上的元素都为1的对角矩阵,记作E 〔或I 〕.数量矩阵:对角线上的元素都等于一个常数c 的对角矩阵,它就是cE . 上三角矩阵:对角线下的元素都为0的n 阶矩阵. 下三角矩阵:对角线上的元素都为0的n 阶矩阵.对称矩阵:满足A A T =矩阵.也就是对任何()j i j i ,,,位的元素和()i j ,位的元素总是相等的n 阶矩阵.〔反对称矩阵:满足A A T -=矩阵.也就是对任何()j i j i ,,,位的元素和()i j ,位的元素之和总等于0的n 阶矩阵.反对称矩阵对角线上的元素一定都是0.〕 3.矩阵的初等变换和阶梯形矩阵 矩阵有以下三种初等行变换: ①交换两行的位置.②用一个非0的常数乘某一行的各元素.③把某一行的倍数加到另一行上.<称这类变换为倍加变换>类似地,矩阵还有三种初等列变换,大家可以模仿着写出它们,这里省略了.初等行变换与初等列变换统称初等变换.阶梯形矩阵:一个矩阵称为阶梯形矩阵,如果满足: ①如果它有零行,则都出现在下面.②如果它有非零行,则每个非零行的第一个非0元素所在的列号自上而下严格单调递增. 把阶梯形矩阵的每个非零行的第一个非0元素所在的位置称为台角. 简单阶梯形矩阵:是特殊的阶梯形矩阵,特点为: ③台角位置的元素为1.④并且其正上方的元素都为0.每个矩阵都可以用初等行变换化为阶梯形矩阵和简单阶梯形矩阵.这种运算是在线性代数的各类计算题中频繁运用的基本运算,必须十分熟练.请注意:1.一个矩阵用初等行变换化得的阶梯形矩阵并不是唯一的,但是其非零行数和台角位置是确定的.2.一个矩阵用初等行变换化得的简单阶梯形矩阵是唯一的. 4.线性方程组的矩阵消元法线性方程组的基本方法即中学课程中的消元法:用同解变换把方程组化为阶梯形方程组〔即增广矩阵为阶梯形矩阵的方程组〕. 线性方程组的同解变换有三种: ①交换两个方程的上下位置. ②用一个非0的常数乘某个方程.③把某个方程的倍数加到另一个方程上.以上变换反映在增广矩阵上就是三种初等行变换.线性方程组求解的基本方法是消元法,用增广矩阵或系数矩阵来进行,称为矩阵消元法. 对非齐次线性方程组步骤如下:〔1〕写出方程组的增广矩阵()β|A ,用初等行变换把它化为阶梯形矩阵()γ|B . 〔2〕用()γ|B 判别解的情况:如果最下面的非零行为()d |0,,0,0 ,则无解,否则有解.有解时看非零行数r 〔r 不会大于未知数个数n 〕,n r =时唯一解;n r <时无穷多解. 〔推论:当方程的个数n m <时,不可能唯一解.〕 〔3〕有唯一解时求解的初等变换法:去掉()γ|B 的零行,得到一个()1+⨯n n 矩阵()00|γB ,并用初等行变换把它化为简单阶梯形矩阵()η|E ,则η就是解.对齐次线性方程组:〔1〕写出方程组的系数矩阵A ,用初等行变换把它化为阶梯形矩阵B .〔2〕用B 判别解的情况:非零行数n r =时只有零解:n r <时有非零解〔求解方法在第五章讲〕.〔推论:当方程的个数n m <时,有非零解.〕 讨论题1.设A 是n 阶矩阵,则〔A 〕A 是上三角矩阵⇒A 是阶梯形矩阵. 〔B 〕A 是上三角矩阵⇐A 是阶梯形矩阵. 〔C 〕A 是上三角矩阵⇔A 是阶梯形矩阵.〔D 〕A 是上三角矩阵与A 是阶梯形矩阵没有直接的因果关系. 2.下列命题中哪几个成立?〔1〕如果A 是阶梯形矩阵,则A 去掉任何一行还是阶梯形矩阵. 〔2〕如果A 是阶梯形矩阵,则A 去掉任何一列还是阶梯形矩阵. 〔3〕如果()B A |是阶梯形矩阵,则A 也是阶梯形矩阵. 〔4〕如果()B A |是阶梯形矩阵,则B 也是阶梯形矩阵. 〔5〕如果⎪⎪⎭⎫⎝⎛B A 是阶梯形矩阵,则A 和B 都是阶梯形矩阵.第二讲 行列式一.概念复习 1.形式和意义形式:用2n 个数排列成的一个n 行n 列的表格,两边界以竖线,就成为一个n 阶行列式: 如果行列式的列向量组为n ααα,,,21 ,则此行列式可表示为n ααα,,,21 .意义:是一个算式,把这2n 个元素按照一定的法则进行运算,得到的数值称为这个行列式的值.请注意行列式和矩阵在形式上和意义上的区别.当两个行列式的值相等时,就可以在它们之间写等号!〔不必形式一样,甚至阶数可不同.〕 每个n 阶矩阵A 对应一个n 阶行列式,记作A .行列式这一讲的核心问题是值的计算,以与判断一个行列式的值是否为0.2.定义〔完全展开式〕2阶和3阶行列式的计算公式: 2112221122211211a a a a a a a a -=.一般地,一个n 阶行列式的值是许多项的代数和,每一项都是取自不同行,不同列的n 个元素的乘积,其一般形式为:nnj j j ααα 2121,这里把相乘的n 个元素按照行标的大小顺序排列,它们的列标n j j j 21构成n ,,2,1 的一个全排列〔称为一个n 元排列〕,共有!n 个n 元排列,每个n 元排列对应一项,因此共有!n 个项. 所谓代数和是在求总和时每项先要乘1+或1-.规定()n j j j 21τ为全排列n j j j 21的逆序数〔意义见下面〕,则项n nj j j a 2121αα所乘的是()()n j j j 211τ-.全排列的逆序数即小数排列在大数右面的现象出现的个数.逆序数可如下计算:标出每个数右面比它小的数的个数,它们的和就是逆序数.例如求436512的逆序数:()10002323436512,215634002323=+++++=τ.至此我们可以写出n 阶行列式的值:()()∑-=nnn j j j nj j j j j j nnn n nna a a a a a a a a a a 212121212122221112111ατ.这里∑nj j j 21表示对所有n 元排列求和,称此式为n 阶行列式的完全展开式.用完全展开式求行列式的值一般来说工作量很大.只在有大量元素为0,使得只有少数项不为0时,才可能用它作行列式的计算.例如对角行列式,上〔下〕三角行列式的值就等于主对角线上的元素的乘积,因为其它项都为0. 3.化零降阶法把n 阶行列式的第i 行和第j 列划去后所得到的1-n 阶行列式称为()j i ,位元素ij a 的余子式,记作ij M .称()ij ji ij M A +-=1为元素ij a 的代数余子式.定理〔对某一行或列的展开〕行列式的值等于该行〔列〕的各元素与其代数余子式乘积之和.命题第三类初等变换〔倍加变换〕不改变行列式的值.化零降阶法 用命题把行列式的某一行或列化到只有一个元素不为0,再用定理,于是化为计算一个低1阶的行列式.化零降阶法是实际计算行列式的主要方法,因此应该熟练掌握. 4.其它性质行列式还有以下性质:① 把行列式转置值不变,即A A T =.② 某一行〔列〕的公因子可提出.于是,A c cA n =. ③ 对一行或一列可分解,即如果某个行〔列〕向量γβα+=,则原行列式等于两个行列式之和,这两个行列式分别是把原行列式的该行〔列〕向量α换为β或γ所得到的行列式.例如γβαγβαγββα,,,,,,2121+=+.④ 把两个行〔列〕向量交换,行列式的值变号.⑤ 如果一个行〔列〕向量是另一个行〔列〕向量的倍数,则行列式的值为0. ⑥某一行〔列〕的各元素与另一行〔列〕的对应元素的代数余子式乘积之和0=. ⑦如果A 与B 都是方阵〔不必同阶〕,则B A A A B*0 B0* ==.X 德蒙行列式:形如 in ni n i n i n n na a a a a a a a a a a a ----32122322213211111 的行列式〔或其转置〕.它由n a a a a ,,,,321 所决定,它的值等于()∏-ji i jαα.因此X 德蒙行列式不等于n a a a a ,,,,0321 ⇔两两不同.对于元素有规律的行列式〔包括n 阶行列式〕,常常可利用性质简化计算,例如直接化为三角行列式等. 5.克莱姆法则克莱姆法则 应用在线性方程组的方程个数等于未知数个数n 〔即系数矩阵为n 阶矩阵〕的情形.此时,如果它的系数矩阵的行列式的值不等于0,则方程组有唯一解,这个解为()D D D D D D n / , ,/ ,/21 ,这里D 是系数行列式的值,i D 是把系数行列式的第i 个列向量换成常数列向量所得到的行列式的值.说明与改进:按法则给的公式求解计算量太大,没有实用价值.因此法则的主要意义在理论上,用在对解的唯一性的判断,而在这方面法则不够.法则的改进:系数行列式不等于0是唯一解的充分必要条件.实际上求解可用初等变换法:对增广矩阵()β|A 作初等行变换,使得A 变为单位矩阵:()()ηβ||E A →,η就是解.用在齐次方程组上:如果齐次方程组的系数矩阵A 是方阵,则它只有零解的充分必要条件是0≠A .第三讲 矩阵一.概念复习1.矩阵乘法的定义和性质定义2.1 当矩阵A 的列数和B 的行数相等时,和A 和B 可以相乘,乘积记作AB .AB 的行数和A 相等,列数和B 相等.AB 的()j i ,位元素等于A 的第i 个行向量和B 的第j 个列向量〔维数相同〕对应分量乘积之和. 设⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A 212222111211,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=ns n n s s b b b b b b b b b B 212222111211,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==ms m m s s c c c c c c c c c AB C 212222111211,则nj in j i j i ij b a b a b a c +++= 2211.矩阵的乘法在规则上与数的乘法有不同:① 矩阵乘法有条件. ② 矩阵乘法无交换律.③ 矩阵乘法无消去律,即一般地由0=AB 推不出0=A 或0=B .由AC AB =和0≠A 推不出C B =.〔无左消去律〕 由CA BA =和0≠A 推不出C B =.〔无右消去律〕请注意不要犯一种常见的错误:把数的乘法的性质简单地搬用到矩阵乘法中来. 矩阵乘法适合以下法则:① 加乘分配律 ()AC AB C B A +=+,()BC AC C B A +=+. ② 数乘性质()()AB c B cA =.③ 结合律 ()()BC A C AB =.④()TT TA B AB =.2.n 阶矩阵的方幂和多项式任何两个n 阶矩阵A 和B 都可以相乘,乘积AB 仍是n 阶矩阵.并且有行列式性质:B A AB =.如果BA AB =,则说A 和B 可交换.方幂 设k 是正整数,n 阶矩阵A 的k 次方幂kA 即k 个A 的连乘积.规定E A =0.显然A 的任何两个方幂都是可交换的,并且方幂运算符合指数法则:①h k h k A A A +=.②()kh hkA A =. 但是一般地()kAB 和k k B A 不一定相等!n 阶矩阵的多项式设()0111a x a xa x a x f m m m m ++++=-- ,对n 阶矩阵A 规定 ()E a A a A a A a A f m m m m 0111++++=-- .称为A 的一个多项式.请特别注意在常数项上加单位矩阵E .乘法公式 一般地,由于交换性的障碍,小代数中的数的因式分解和乘法公式对于n 阶矩阵的不再成立.但是如果公式中所出现的n 阶矩阵互相都是乘法交换的,则乘法公式成立.例如当A 和B 可交换时,有:()2222B AB A B A +±=±;()()()()B A B A B A B A B A -+=-+=-22.二项展开式成立:()∑=-=+mi i i m i mmB A CB A 1等等.前面两式成立还是A 和B 可交换的充分必要条件.同一个n 阶矩阵的两个多项式总是可交换的.一个n 阶矩阵的多项式可以因式分解. 3.分块法则矩阵乘法的分块法则是简化矩阵乘法的一种方法.对两个可以相乘的矩阵A 和B ,可以先用纵横线把它们切割成小矩阵〔一切A 的纵向切割和B 的横向切割一致!〕,再用它们来作乘法.〔1〕两种常见的矩阵乘法的分块法则〔2〕⎪⎪⎭⎫⎝⎛++++=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛222212212122112122121211211211112221121122211211B A B A B A B A B A B A B A B A B B B B A AA A要求ij A 的列数jk B 和的行数相等. 准对角矩阵的乘法:形如的矩阵称为准对角矩阵,其中k A A A ,,,21 都是方阵. 两个准对角矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k A A A A00000021, ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k B B B B00000021如果类型相同,即i A 和i B 阶数相等,则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k k B A B A B A AB000002211. 〔2〕乘积矩阵的列向量组和行向量组设A 是n m ⨯矩阵B 是s n ⨯矩阵.A 的列向量组为n ααα,,,21 ,B 的列向量组为s βββ,,,21 ,AB 的列向量组为s γγγ,,,21 ,则根据矩阵乘法的定义容易看出〔也是分块法则的特殊情形〕:①AB 的每个列向量为:i i A βγ=,s i ,,2,1 =. 即()()s s A A A A ββββββ,,,,,,2121 =. ②()Tn b b b ,,,21 =β,则n n b b b A αααβ+++= 2211.应用这两个性质可以得到:如果()Tni i i i b b b ,,,21 =β,则n ni i i i b b b A αααβγ+++== 22111.类似地,乘积矩阵AB 的第i 个行向量是B 的行向量组的线性组合,组合系数就是A 的第i 个行向量的各分量.以上规律在一般教材都没有强调,但只要对矩阵乘法稍加分析就不难得出.它们无论在理论上和计算中都是很有用的. 〔1〕当两个矩阵中,有一个的数字很简单时,直接利用以上规律写出乘积矩阵的各个列向量或行向量,从而提高了计算的速度.〔2〕利用以上规律容易得到下面几个简单推论:用对角矩阵Λ从左侧乘一个矩阵,相当于用Λ的对角线上的各元素依次乘此矩阵的各行向量;用对角矩阵Λ从右侧乘一个矩阵,相当于用Λ的对角线上的各元素依次乘此矩阵的各列向量.数量矩阵kE 乘一个矩阵相当于用k 乘此矩阵;单位矩阵乘一个矩阵仍等于该矩阵. 两个同阶对角矩阵的相乘只用把对角线上的对应元素相乘. 求对角矩阵的方幂只需把对角线上的每个元素作同次方幂.〔3〕矩阵分解:当一个矩阵C 的每个列向量都是另一个A 的列向量组的线性组合时,可以构造一个矩阵B ,使得AB C =.例如设()γβα,,=A ,()γαγβαγβα2,3,2++--+=C ,令⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=211012131B ,则AB C =.〔4〕初等矩阵与其在乘法中的作用对单位矩阵E 作一次初等〔行或列〕交换,所得到的矩阵称为初等矩阵. 有三类初等矩阵: ()j i E ,:交换E 的i ,j 两行〔或列〕所得到的矩阵.()()c i E :用非0数c 乘E 的第i 行〔或列〕所得到的矩阵,也就是把E 的对角线上的第i 个元素改为c .()()c j i E ,()j i ≠:把E 的第j 行的c 倍加到第i 行上〔或把第i 列的c 倍加到第j 列上〕所得到的矩阵,也就是把E 的()j i ,位的元素改为c .命题 对矩阵作一次初等行〔列〕变换相当于用一个相应的初等矩阵从左〔右〕乘它. 4.矩阵方程和可逆矩阵〔伴随矩阵〕 〔1〕矩阵方程矩阵不能规定除法,乘法的逆运算是解下面两种基本形式的矩阵方程: 〔I 〕B AX =. 〔II 〕B XA =.这里假定A 是行列式不为0的n 阶矩阵,在此条件下,这两个方程的解都是存在并且唯一的.〔否则解的情况比较复杂.〕当B 只有一列时,〔I 〕就是一个线性方程组.由克莱姆法则知它有唯一解.如果B 有s 列,设()s B βββ,,,21 =,则X 也应该有s 列,记()s X X X X ,,,21 =,则有i i AX β=,s i ,,2,1 =,这是s 个线性方程组.由克莱姆法则,它们都有唯一解,从而BAX =有唯一解.这些方程组系数矩阵都是A ,可同时求解,即得 〔I 〕的解法:将A 和B 并列作矩阵)B A ,对它作初等行变换,使得A 变为单位矩阵,此时B 变为解X .〔II 〕的解法:对两边转置化为〔I 〕的形式:B X A =.再用解〔I 〕的方法求出T X ,转置得X .矩阵方程是历年考题中常见的题型,但是考试真题往往并不直接写成〔I 〕或〔II 〕的形式,要用恒等变形简化为以上基本形式再求解. 〔2〕可逆矩阵的定义与意义定义设A 是n 阶矩阵,如果存在n 阶矩阵B ,使得E AB =,E BA =,则称A 为可逆矩阵.此时B 是唯一的,称为A 的逆矩阵,通常记作1-A . 如果A 可逆,则A 在乘法中有消去律:00=⇒=B AB ;C B AC AB =⇒=.〔左消去律〕;00=⇒=B BA ;C B CA BA =⇒=.〔右消去律〕如果A 可逆,则A 在乘法中可移动〔化为逆矩阵移到等号另一边〕:C A B C AB 1-=⇔=.1-=⇔=CA B C BA .由此得到基本矩阵方程的逆矩阵解法:〔I 〕B AX =的解B A X 1-=. 〔II 〕B XA =的解1-=BA X .这种解法想法自然,好记忆,但是计算量比初等变换法大〔多了一次矩阵乘积运算〕.〔3〕矩阵可逆性的判别与性质定理 n 阶矩阵A 可逆0≠⇔A .证明 "⇒〞对E AA =-1两边取行列式,得11=-A A ,从而0≠A .〔并且11--=A A .〕"⇐〞因为0≠A ,矩阵方程E AX =和E XA =都有唯一解.设B ,C 分别是它们的解,即E AB =,E CA =.事实上()C CE CAB EB B C B =====,于是从定义得到A 可逆. 推论如果A 和B 都是n 阶矩阵,则E BA E AB =⇔=.于是只要E AB =〔或E BA =〕一式成立,则A 和B 都可逆并且互为逆矩阵. 可逆矩阵有以下性质:①如果A 可逆,则1-A 也可逆,并且()A A =--11.T A 也可逆,并且()()T T A A 11--=.0≠c 时,cA 也可逆,并且()111---=A c cA .对任何正整数k ,k A 也可逆,并且()()k k A A 11--=.〔规定可逆矩阵A 的负整数次方幂()()k k k A A A 11---==.〕②如果A 和B 可逆,则AB 也可逆,并且()111---=A B AB .〔请自己推广到多个可逆矩阵乘积的情形.〕初等矩阵都是可逆矩阵,并且()()j i E j i E ,,1=-,()()()()11--=c i E c i E ,()()()()c j i E c j i E -=-,,1. 〔4〕逆矩阵的计算和伴随矩阵①计算逆矩阵的初等变换法当A 可逆时,1-A 是矩阵方程E AX =的解,于是可用初等行变换求1-A :这个方法称为求逆矩阵的初等变换法.它比下面介绍的伴随矩阵法简单得多. ②伴随矩阵若A 是n 阶矩阵,记ij A 是A 的()j i ,位元素的代数余子式,规定A 的伴随矩阵为()T ij mn n nn n A A A A A A A A A A A =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= 212221212111*. 请注意,规定n 阶矩阵A 的伴随矩阵并没有要求A 可逆,但是在A 可逆时,*A 和1-A 有密切关系. 基本公式:E A A A AA ==**.于是对于可逆矩阵A ,有A A A /*1=-,即1*-A A A .因此可通过求*A 来计算1-A .这就是求逆矩阵的伴随矩阵法.和初等变换法比较,伴随矩阵法的计算量要大得多,除非2=n ,一般不用它来求逆矩阵.对于2阶矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛a c b d d c b a *, 因此当0≠-bc ad 时,()bc ad a c b d d c b a -⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-1.伴随矩阵的其它性质:①如果A 是可逆矩阵,则*A 也可逆,并且()()*/*11--==A A A A . ②1*-=n A A .③()()T T A A **=. ④()**1A c cA n -=.⑤()***A B AB =;()()k k A A **=.⑥当2>n 时,()A A A n 2**-=;2=n 时,()A A =**.。

浙江省考研数学复习线性代数基本概念总结

浙江省考研数学复习线性代数基本概念总结

浙江省考研数学复习线性代数基本概念总结在浙江省考研数学复习过程中,线性代数是一个重要的考试内容。

作为数学的一个分支,线性代数的基本概念是理解和掌握线性代数知识的基础。

本文将对线性代数的基本概念进行总结和回顾,帮助考生在备考过程中更好地理解和掌握这些基础知识。

1. 向量与矩阵向量是线性代数中的基本概念,它表示具有大小和方向的量。

向量可以表示为一维数组或列矩阵。

线性代数中的另一个基本概念是矩阵,它是有序数的矩形表格。

矩阵由行和列组成,并用方括号表示。

在矩阵运算中,加法、减法和乘法是基本操作。

2. 线性相关与线性无关线性相关和线性无关是研究向量组内向量之间的关系的概念。

当向量组中的向量可以通过线性组合表示为零向量时,这个向量组是线性相关的;当向量组中的向量无法通过线性组合表示为零向量时,这个向量组是线性无关的。

3. 向量空间和子空间向量空间指由一组向量线性组合得到的集合。

向量空间具有加法和数乘运算,并满足相应的性质。

向量空间的一个子集,如果仍然是向量空间,并且包含于原向量空间,称为子空间。

4. 线性映射和线性变换线性映射是指满足加法和数乘的分配律的映射。

线性映射常用矩阵表示。

线性变换是一种特殊的线性映射,它将一个向量空间映射到另一个向量空间。

5. 特征值和特征向量特征值和特征向量是线性代数中重要的概念。

对于一个线性变换,特征向量是指变换后的向量与原向量在方向上平行。

特征值是对应于特征向量的标量,表示在特征向量方向上的伸缩比例。

6. 矩阵的特征值与特征向量矩阵的特征值与特征向量与线性变换的特征值与特征向量类似。

对于一个矩阵,特征向量是指满足矩阵乘法方程的非零解向量。

特征值是对应于特征向量的标量,也是使得矩阵减去特征值乘以单位矩阵的行列式为零的值。

7. 矩阵的对角化和相似矩阵对于一个方阵,如果存在一个可逆矩阵P,使得P的逆矩阵存在且矩阵相似于一个对角矩阵,那么这个方阵可以对角化。

对角化的方阵通常更容易进行计算和分析。

线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳线性代数是数学的一个分支,研究向量空间、线性变换、矩阵、行列式等问题。

它是数学的基础,也是应用数学、工程和计算机科学的基础之一、下面将对线性代数的一些重要概念和知识点进行归纳。

1.向量和向量空间:向量是线性代数的基本对象之一,可以表示为一列有序的数或者一个坐标点。

向量可以进行加法和数乘操作。

向量空间是由一组向量构成的集合,满足加法和数乘的封闭性、结合律、交换律、恒等元素等性质。

2.矩阵和矩阵运算:矩阵是由数构成的矩形数组,用于表示线性变换、线性方程组等。

矩阵的加法、数乘、乘法等运算可以定义。

矩阵乘法满足结合律,但不满足交换律。

3.行列式:行列式是一个方阵所对应的一个标量值,可以用来判断方阵的可逆性。

行列式的值为0时,方阵不可逆;不为0时,可逆。

4.线性方程组:线性方程组由一组线性方程组成,每个线性方程中的未知数的次数都是1,并且每个未知数的最高项的次数为1、线性方程组的解可以通过高斯消元法等方法求解。

5.特征值和特征向量:对于一个线性变换,如果存在一个非零向量在变换后与原向量方向相同或相反,那么这个向量称为该线性变换的特征向量,相应的特征向量对应的标量值称为特征值。

特征值和特征向量可以用于解析几何、物理中的力、振动等问题。

6.线性变换:线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,满足线性性质。

线性变换保持加法和数乘的运算。

7.正交性:在向量空间中,两个向量的内积为0时,称这两个向量正交。

正交的向量空间在许多应用中非常有用,例如正交矩阵在旋转变换中用到。

8.基和维度:向量空间中的一个线性无关的向量组称为基。

向量空间中最大线性无关向量组的向量个数称为维数,也就是向量空间的维度。

9.矩阵的转置、迹和逆:矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。

矩阵的迹是指主对角线上元素的和。

可逆矩阵的逆矩阵是指与原矩阵相乘等于单位矩阵的矩阵。

10.最小二乘法:最小二乘法是一种通过最小化误差的平方和来求解线性方程组的方法,适用于实际应用中存在误差的情况。

线代概念知识点总结

线代概念知识点总结

线代概念知识点总结1. 向量空间向量空间是线性代数中最基本的概念之一。

它是一个集合,其中的元素称为向量,满足一定的运算规则和数学性质。

具体来说,一个向量空间需要满足以下条件:•对于任意两个向量u和v,它们的和u+v也在向量空间中。

•对于任意一个向量u和任意一个标量k,它们的数乘ku也在向量空间中。

•向量空间中存在一个零向量。

向量空间的例子包括实数集合R^n、复数集合C^n、函数空间、多项式空间等。

向量空间的维数是指最小生成向量空间的向量个数,它反映了向量空间的维度。

2. 线性映射线性映射是向量空间之间的一种特殊的映射关系。

它满足以下条件:•对于任意两个向量u和v以及标量k,有f(u+v)=f(u)+f(v)和f(ku)=kf(u)。

线性映射在线性代数中有重要应用,它可以用来描述向量空间之间的映射关系,例如线性变换、投影变换等。

线性映射的核与像是线性代数中的重要概念,它们分别表示线性映射的零空间和值域空间。

3. 矩阵矩阵是线性代数中的另一个重要概念,它是一个按照长方形排列的数的集合,通常用大写字母表示。

矩阵可以用来表示某一线性变换所对应的变换矩阵,从而简化线性变换的计算。

矩阵的加法和数乘运算定义为两个相同维度矩阵的对应元素之和,以及矩阵中的每个元素乘以一个标量。

矩阵的乘法是线性代数中的一个重要操作,也是应用最为广泛的代数运算之一。

两个矩阵A和B的乘积C的定义是C=AB,其中C中的元素c(i,j)等于矩阵A的第i行与矩阵B的第j列的内积。

4. 线性方程组线性代数中研究线性方程组的性质和解的存在唯一性等问题。

线性方程组是指形如a1x1+a2x2+…+anxn=b的方程组,其中a1、a2、…、an为系数,x1、x2、…、xn为未知数,b为常数。

线性方程组的解通常是指求得一组满足方程组所有方程同时成立的未知数值。

线性方程组的解可以分为唯一解、无解和有无穷多解三种情况。

线性代数的基本理论可以用来讨论线性方程组解的存在唯一性的条件,例如矩阵的秩、行列式的值等。

江苏省考研数学复习资料线性代数重点概念整理

江苏省考研数学复习资料线性代数重点概念整理

江苏省考研数学复习资料线性代数重点概念整理在江苏省考研数学中,线性代数是一个非常重要的考点。

掌握线性代数的核心概念对于成功通过考试至关重要。

本文将对江苏省考研数学线性代数的重点概念进行整理,帮助考生更好地复习和准备考试。

一、向量空间与线性方程组1. 向量空间的定义与性质向量空间是一个满足特定条件的集合,任意两个向量在该空间中的线性组合仍然属于该空间。

向量空间具有封闭性、零元素、负元素等基本性质。

2. 线性方程组与增广矩阵线性方程组是一组线性等式的集合。

而增广矩阵是线性方程组系数矩阵与常数向量按照一定顺序排列形成的矩阵。

通过增广矩阵的行变换可以得到方程组的等价方程组。

3. 矩阵的秩与非齐次线性方程组的解矩阵的秩是指矩阵中的线性无关的行或列的最大个数。

非齐次线性方程组的解可以通过高斯消元法求解,其中关键的一步是化简矩阵,确定系数矩阵的秩。

二、矩阵与线性映射1. 线性映射的定义与性质线性映射是一种保持向量加法和数量乘法运算的映射。

线性映射具有线性性质、保持零元素和负元素等特点。

2. 矩阵与线性映射的关系矩阵可以用来表示线性映射,在给定基下,矩阵的每一列可以看作线性映射作用在基向量上的结果。

3. 线性映射的特征值与特征向量特征值和特征向量是线性映射在某个向量上的重要属性。

通过求解特征值和特征向量,可以得到线性映射的特征矩阵,从而进一步研究线性映射的性质。

三、内积空间与正交性1. 内积空间的定义与性质内积空间是一个满足一定条件的向量空间。

内积空间要求具备对称性、正定性、线性性质等。

2. 内积空间中的正交与正交补正交是指两个向量的内积为零,正交补是指对于一个子空间,与该子空间中的向量正交的所有向量构成的空间。

3. 标准正交基与正交矩阵标准正交基是一个向量组,其中的向量两两正交且长度为1。

正交矩阵是指满足转置矩阵乘以自身等于单位矩阵的矩阵。

四、特征值与奇异值1. 特征值与特征向量的相关性特征值与特征向量是线性映射的重要属性,通过求解特征值和特征向量,可以得到线性映射的全貌。

线代知识点总结归纳

线代知识点总结归纳

线代知识点总结归纳1. 基本概念线性代数的基本概念包括向量、矩阵、线性方程组、行列式等。

向量是线性代数中的基本概念,它是一个有向量在空间中的表示。

通常用n维实数或复数坐标表示一个n维向量,例如,一个三维向量可以表示为(x,y,z)。

矩阵是由若干个数排成若干行和若干列组成的数表,通常用大写字母表示,例如,矩阵A。

线性方程组是由一组线性方程组成的方程组,通常用矩阵形式表示,例如,Ax=b。

行列式是一个数学概念,用来判断矩阵是否可逆,是一个非零数值。

2. 矩阵运算矩阵运算包括矩阵加法、矩阵数量乘法、矩阵乘法等。

矩阵加法是将两个相同维度的矩阵进行对应元素的相加,例如,矩阵A和矩阵B相加得到矩阵C。

矩阵数量乘法是将一个数与一个矩阵的每一个元素相乘,例如,数k与矩阵A相乘。

矩阵乘法是将一个m×n的矩阵与一个n×p的矩阵相乘得到一个m×p的矩阵,例如,矩阵A与矩阵B相乘得到矩阵C。

3. 向量空间向量空间是一个由向量构成的集合,并且满足一定的线性运算和封闭性质。

向量空间包括零向量、线性组合、线性相关与线性无关等概念。

零向量是所有元素都为零的向量,通常用0表示。

线性组合是将向量乘以一个标量再相加得到一个新的向量,例如,向量u和向量v的线性组合是ku+lv。

线性相关是指向量集合中存在非零标量使得它们的线性组合为零向量,线性无关是指向量集合中不存在非零标量使得它们的线性组合为零向量。

4. 特征值与特征向量矩阵的特征值和特征向量是线性代数中的重要概念。

特征值是一个数,特征向量是一个非零向量,使得矩阵与特征向量的乘积等于特征值与特征向量的乘积,即Ax=λx。

通过求解矩阵的特征值和特征向量,可以得到矩阵的对角化与相似对角化等结果,进而解决一些重要的问题,例如,求解线性方程组、奇异值分解等。

综上所述,线性代数是数学中的一个重要分支,它研究向量空间、矩阵、线性变换等代数结构,并且在科学与工程领域广泛应用。

线性代数知识点全面总结

线性代数知识点全面总结

线性代数知识点全面总结线性代数是数学的重要分支,广泛应用于各个领域,如物理学、计算机科学、经济学等。

本文将全面总结线性代数的知识点,帮助读者系统地了解和掌握该学科。

1. 线性代数的基本概念1.1 向量及其表示:向量是线性代数的基本概念,可以用有序数对、矩阵或列向量表示,具有方向和大小。

1.2 矩阵及其运算:矩阵是由数字排列成的矩形数组,可以进行加法、乘法、转置等运算。

1.3 线性方程组:线性方程组是由一组线性方程组成的方程组,可以用矩阵和向量的表示形式来求解。

2. 向量空间2.1 向量空间的定义:向量空间是由一组满足一定条件的向量构成的集合,满足加法和数乘运算的封闭性。

2.2 子空间:子空间是向量空间的子集,也是向量空间,满足加法和数乘运算的封闭性。

2.3 线性无关与生成子空间:线性无关是指向量组中的向量之间不存在线性关系,生成子空间是指向量组中所有向量的线性组合的集合。

3. 线性映射3.1 线性映射的定义:线性映射是一个将一个向量空间映射到另一个向量空间的映射,保持加法和数乘运算的性质。

3.2 线性映射的矩阵表示:线性映射可以用矩阵表示,将一个向量空间的向量转化为另一个向量空间的向量。

3.3 核与像:核是线性映射中被映射为零向量的向量集合,像是线性映射中所有被映射到的向量组成的集合。

4. 矩阵的特征值与特征向量4.1 特征值和特征向量的定义:特征值是一个矩阵对应的线性变换中不改变方向的标量因子,特征向量是在特征值下发生伸缩的向量。

4.2 特征值与特征向量的计算:特征值与特征向量可以通过求解特征方程来计算。

4.3 对角化与相似矩阵:若一个矩阵相似于一个对角矩阵,则称其可对角化,对角矩阵是一个形式为对角线非零、其余元素均为零的矩阵。

5. 线性代数的应用5.1 物理学中的应用:线性代数在量子力学、力学等物理学领域有广泛应用,如描述粒子的状态和变换等。

5.2 计算机科学中的应用:线性代数在计算机图形学、机器学习等领域起到重要作用,如图像处理、数据分析等。

【线性代数重要概念】大学线代 考研线代概念总结2

【线性代数重要概念】大学线代 考研线代概念总结2

线性组合若,其中是数量,就是说向量是向量的线性组合,也说可经性表出。

性质1)可以表为其中叫做n维单位向量。

2)若可经线性表出,而又可经线性表出,则可经线性表出。

特征值和特征向量若则叫做A的特征值,叫做A的属于的特征向量。

A的特征值与其矩阵A的特征值一致,是的根。

设是A的属于的特征向量,则为齐次线性方程组的非零解。

性质1) 相似矩阵有相同的特征值。

2) 对角矩阵的特征值为对角线上各元素。

3) 实对称矩阵的特征值为实数。

4) 对角分块矩阵的全部特征值为其对角线上各子块的所有特征值。

5) 属于不同特征值的特征向量线性无关。

6) 分别属于不同特征值的各线性无关特征向量组所合成的向量仍然线性无关。

矩阵的对角形若,则A与T相似的充要条件为:1)存在P使(P为满秩)。

2)A有n个线性无关的特征向量(P取之为n个列向量)。

3)的初等因子(见(10))全为一次。

性质1)(实)对称矩阵相似于(实)对角矩阵。

2)A为实对称矩阵,,P的列向量为A的n个线性无关的特征向量,则由P可求得正交矩阵Q,使二次型齐次的多元二次多项式叫做二次型。

n个变量的二次型的一般形式为如果令,则可将f写成对称形式:或写成矩阵形式:f=X T AX,式中A= 是对称矩阵;矩阵A叫做二次型f的矩阵;A的秩r(A)叫做f的秩。

如果A的元素都是实数,f就叫做实二次型。

性变换设和是两组变量,则叫做由到的一个线性变换。

矩阵P=叫做线性变换的矩阵。

当P是满(降)秩矩阵时,线性变换叫做满(降)秩线性变换。

P的元素都是实数时,线性变换叫做实线性变换。

线性变换的矩阵形式为X=PY,式中性质1) 二次型经过满秩线性变换后,其秩不变。

2) 若满秩线性变换X=PY将二次型f=X T AX化为f=Y T BY,则B=P T AP仍是对称矩阵。

对角型只含变数的平方项的二次型,叫做对角型。

1)二次型f=X T AX经过适当的满秩线性变换X=PY后。

可以化成对角型:f=Y T BY= ,其中都不为零,r是二次型f的秩。

线性代数知识点全面总结

线性代数知识点全面总结

线性代数知识点全面总结线性代数是一门重要的数学学科,它研究的是向量空间、线性映射和线性方程组等基本概念及其相互关系。

线性代数在数学、物理、计算机科学、经济学等各个领域都有广泛的应用。

下面是线性代数的一些重要知识点的全面总结:1. 向量空间(Vector Space)向量空间由一组满足一些性质的向量组成。

向量空间的定义要求满足加法和数量乘法封闭性、零向量存在性、加法逆元存在性等性质。

在向量空间中,还可以定义线性组合、线性相关性、线性无关性等概念。

2. 矩阵(Matrix)矩阵是由一组数按照一个确定的规律排列成的矩形阵列。

矩阵的加法、数量乘法等运算满足线性运算的性质。

矩阵可以表示线性方程组、线性映射等。

3. 线性映射(Linear Mapping)线性映射是指将一个向量空间的元素映射到另一个向量空间的元素,并保持向量空间的加法和数量乘法运算。

线性映射可以用矩阵表示,并且具有一些重要的性质,比如保持零向量、保持加法和数量乘法等。

4. 线性方程组(Linear System)线性方程组是一组线性方程的集合。

线性方程组可以用矩阵和向量表示,形式为Ax=b,其中A是系数矩阵,x是未知向量,b是常数向量。

线性方程组的求解可以使用消元法、矩阵求逆等方法。

5. 特征值和特征向量(Eigenvalues and Eigenvectors)特征值和特征向量是线性映射中的重要概念。

对于一个线性映射,如果存在一个非零向量x,使得线性映射作用于x的结果等于x乘以一个常数λ(即f(x)=λx),那么λ就是这个线性映射的特征值,x就是对应的特征向量。

6. 内积空间(Inner Product Space)内积空间是向量空间中引入内积运算的概念。

内积可以用来度量向量的夹角和长度,并且可以定义向量的正交性、正交投影等概念。

内积空间可以是实数域或复数域上的。

7. 正交性和正交基(Orthogonality and Orthogonal Basis)正交性是指向量之间的夹角为直角。

线性代数知识点汇总

线性代数知识点汇总

线性代数知识点汇总线性代数是数学中的一个分支,研究向量空间及其上的线性变换。

它是现代数学中的一个重要基础学科,广泛应用于各个领域,如物理学、计算机科学、经济学等。

下面是线性代数的主要知识点的汇总。

1.向量空间:向量空间是线性代数的基本概念,它是一个集合,其中的元素称为向量,满足一定的运算规则,如加法和数乘。

向量空间具有加法和数乘封闭性、结合律、分配律等性质。

2.线性变换:线性变换是向量空间之间的一种映射,它保持向量空间中的加法和数乘运算。

线性变换可以用矩阵表示,矩阵的乘法运算对应于线性变换的复合运算。

3.矩阵:矩阵是线性代数中的一种重要工具,它是一个由数构成的矩形阵列。

矩阵可以表示向量空间中的线性变换,也可以用于解线性方程组、计算行列式、求逆矩阵等。

4.行列式:行列式是一个标量值,它是一个方阵的特征量。

行列式的值可以用于判断矩阵的可逆性、计算矩阵的逆、求解线性方程组等。

5.矩阵的逆:对于一个可逆矩阵,存在一个矩阵使得两者的乘积等于单位矩阵。

这个矩阵称为原矩阵的逆矩阵,它具有一些重要的性质,如对角矩阵的逆矩阵等。

6.线性方程组:线性方程组是线性代数中的一种基本问题,它由一组线性方程组成。

线性方程组的解可以通过矩阵的运算(如高斯消元法、矩阵的逆等)来求解。

7.特征值和特征向量:对于一个线性变换,存在一些特殊的向量,使得它们在变换后只改变了大小而没有改变方向。

这些向量称为特征向量,对应的大小称为特征值。

特征值和特征向量可以用于矩阵的对角化、求解差分方程等。

8.内积空间:内积空间是一种向量空间,它定义了一种内积运算。

内积运算满足对称性、线性性、正定性等性质,它可以用于定义向量的长度、角度、正交性等。

9.正交性:在内积空间中,两个非零向量的内积为零时称为正交。

正交性是线性代数中的一个重要概念,它可以用于构造正交基、正交投影、最小二乘法等。

10.最小二乘法:最小二乘法是一种用于拟合数据的方法,它通过最小化残差平方和来确定最优解。

最完整的线代基础知识点

最完整的线代基础知识点

最完整的线代基础知识点第1章行列式1.1 n阶行列式1.1.1 二阶、三阶行列式起源:发现规律了,继续~从上述推倒可以看出,行列式说白了就是对方程求解的简化过程。

后续的所有变换也都是基于此的。

了解到根源了,就不难理解了。

知识点:(所有的知识其实都是不成体系的,体系都是人为归纳的,其实知识就是一个一个的点而已)1.对角线法则这个法则只能用在二阶和三阶,高阶有另外的算法,后面会介绍到,耐心往下看吧。

以后看到二三阶可以直接用这个算哦。

2.行列式应用(克莱姆法则)法则啥的就是别人先发现了,就是一个规律。

不用理解,直接记住。

(因为本来就是一个现象)小技巧:再算d1d2d3的时候默念一下d1换1(列)d2换2(列)d3换3(列)。

1.1.2 排列既逆序数起源:逆序数为奇数,为奇排列,偶数为偶排列。

知识点:1.任一排列经过对换后,必改变其奇偶性。

2.所有n阶排列中,奇排列与偶排列个数相同,各有n!/2个。

1.1.3 n阶行列式知识点:1.计算方法前面说了,n阶有其他方法,这个就是其中之一不过比较笨重难算一点。

只要看懂这个式子,这节就ok啦,看不懂的可以评论问我。

2.对角行列式对角行列式等于其对角元素的连乘,再加上一个逆序数。

因为除了去取对角之外但凡取到其他位置上的0,就会让这项变成0。

上三角行列式和下三角行列式与对角行列式类似,不能取0。

好题:1.对行列式中数字的选取规则理解如果不用分块矩阵的话,直接从定义出发,三行用两个书,必有一行选不到非零数。

1.2 行列式的性质知识点:1.行列式与它的转置行列式相同,即行与列为完全等价的。

2.互换行列式的两行或两列,行列式值变号3.若行列式有两行或两列元素相同则其行列式的值为04.行列式的某一行中所有元素都乘以k,等于用k数乘行列式5.如果行列式中某一行的元素都为0,则其值为06.若行列式有两列或两行元素成比例,则其为07.若两个行列式除了一行外相同,则可以相合。

相同的行不变,不同的行相加。

线性代数各章复习重点汇总

线性代数各章复习重点汇总

线性代数各章复习重点汇总线性代数是数学的一个重要分支,研究向量空间、线性变换、线性方程组等概念和性质。

下面是线性代数各章的复习重点汇总。

1.线性方程组:-线性方程组的基本概念和性质,包括齐次线性方程组、非齐次线性方程组等。

-线性方程组的解的存在性与唯一性,以及求解线性方程组的方法(高斯消元法、矩阵求逆法、克拉默法则等)。

-线性方程组的等价关系与等价变换。

2.矩阵与行列式:-矩阵的基本概念和性质,如矩阵的加法、减法、乘法等运算。

-方阵的特殊性质,如对称矩阵、反对称矩阵、单位矩阵等。

-行列式的定义和性质,包括行列式的展开定理、行列式的性质推导等。

3.向量空间:-向量空间的定义和性质,如线性相关性、线性无关性、基、维数等。

-子空间的概念和性质,包括子空间的交、和、直和等操作。

-线性组合、张成空间、极大线性无关组等概念。

4.线性变换与矩阵:-线性变换的定义和性质,包括线性变换的特征值、特征向量等。

-线性变换的矩阵表示,以及矩阵与线性变换之间的转换关系。

-线性变换的合成、逆变换等操作,以及线性变换的标准形式(例如,矩阵的对角化)。

5.特征值与特征向量:-特征值与特征向量的定义和性质,包括特征值的重数、特征向量的线性无关性等。

-特征值与特征向量的计算方法,如特征方程的求解、特征值的代入等。

-特征值与特征向量的应用,如对角化矩阵、相似矩阵等。

6.正交性与标准正交基:-向量的正交性和标准正交性的概念和性质,包括向量的点积、向量的夹角等。

-标准正交基的定义和求解方法,如施密特正交化过程等。

-正交矩阵的定义和性质,以及正交矩阵与标准正交基之间的关系。

以上是线性代数各章的复习重点汇总,希望能够帮助你理清知识重点,并提高复习效率。

祝你取得好成绩!。

线代知识点

线代知识点

线代知识点
线性代数是高等数学的一个分支,主要研究向量、矩阵以及它们
的运算规律及其在各个领域的应用。

线性代数涉及的知识点比较多,
以下列举其中的一些:
1.向量:向量是线性代数中的基本概念。

向量有大小和方向,通
常用箭头表示。

2.矩阵:矩阵是由数个数排成的矩形阵列。

矩阵可以进行加法、
减法和乘法运算,是线性代数中的另一个重要概念。

3.行列式:行列式是一个方阵的一个标量值。

行列式有多种计算
方法,它在线性代数中占有重要地位,经常出现在高等数学中的各种
计算中。

4.线性方程组:线性方程组是由若干个线性方程组成的方程组。

求解线性方程组是线性代数中一个重要的问题,通常采用高斯消元法
等方法进行求解。

5.向量空间:向量空间是由一组向量组成的集合。

向量空间具有
加法和数乘运算,并满足一些性质,是线性代数中的另一个重要概念。

6.线性变换:线性变换是指一个向量空间内的运算,它满足一些
特定的线性性质。

线性变换也是线性代数中的一个重要概念。

7.特征值与特征向量:特征值与特征向量是矩阵理论中的重要概念。

它们的研究与矩阵的对角化有密切关系。

8.正交性与内积:正交性与内积是线性代数中的重要概念。

正交
性指两个向量之间的夹角为90度,内积是向量乘积的一种运算。

以上是线性代数中的一些主要知识点,它们在工程、物理等领域
的应用非常广泛。

考研线代概念总结

考研线代概念总结

考研线代概念总结线性代数是数学中的一个重要分支,它主要研究向量空间及其上的线性变换。

在考研中,线性代数是一个必考科目,对于理工科的学生来说尤为重要。

本文将对考研线性代数的一些重要概念进行总结,希望能够帮助大家更好地理解和掌握这门学科。

一、向量空间向量空间是线性代数的基础概念,它是由一组向量构成的集合,并满足一定的运算规则。

向量空间中的向量可以进行加法和数乘运算,同时满足加法和数乘运算的封闭性、结合律、交换律、零向量存在性、相反元存在性等性质。

二、线性变换线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,它保持向量空间中的向量之间的线性关系。

线性变换可以用矩阵表示,通过矩阵乘法的方式实现向量的转换。

线性变换具有保持加法和数乘运算的性质。

三、矩阵与行列式矩阵是线性代数中的另一个重要概念,它是由一组数按照一定规则排列成的矩形阵列。

矩阵可以表示线性方程组、线性变换等。

行列式是矩阵的一个特征值,它可以用来判断矩阵是否可逆、计算矩阵的秩等。

四、特征值与特征向量特征值与特征向量是矩阵的另外两个重要概念。

对于一个给定的矩阵,如果存在一个非零向量使得矩阵与该向量的乘积等于该向量与一个标量的乘积,那么该标量就是矩阵的特征值,而对应的非零向量就是特征向量。

五、内积空间与正交性内积空间是指一个向量空间中定义了一个内积运算的空间。

内积运算可以用来计算向量之间的夹角、长度等。

正交性是内积空间中的一个重要概念,指的是两个向量之间的夹角为90度。

六、最小二乘法与正交变换最小二乘法是一种常用的拟合方法,它通过最小化数据点与拟合曲线之间的误差来确定拟合曲线的参数。

正交变换是一种特殊的线性变换,它将原始向量空间中的向量转换为正交的新向量空间中的向量。

七、特征分解与奇异值分解特征分解是将一个矩阵分解为特征值和特征向量的乘积的过程。

奇异值分解是将一个矩阵分解为三个矩阵相乘的形式,其中包括一个正交矩阵和两个对角矩阵。

以上就是考研线性代数的一些重要概念总结。

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《线性代数》复习学习目标:1. 对全学期课程作一个框架式总结;2. .概述主要的基本概念、理论要点和算法要求; 学习要求:“融会贯通”“融会”—---设法找到不同知识点之间的内在相通之处; “贯通”—----掌握前后知识点之间的顺承关系。

✧ §1 整体框架:五个模块――“三大工具、两大问题”。

“三大工具”:行列式(运算工具)、矩阵(运算工具)、向量空间(思维工具); “两大问题”:多元一次问题模块结构图及主要内容关系框图大致如下:✧ §2.两个阶段:第一阶段:行列式(Ch.1)→ 矩阵(一)(运算、初等变换、秩)(Ch.2& Ch.3)→ 向量空间(-)(线性相关性、秩)(Ch.)→ 线性方程组(Ch .3&Ch.4);解决一次问题;第二阶段:向量空间(二)(空间结构(基,维)、基本度量、正交阵)(Ch.4&Ch.5)→ 矩阵(二(特征值、矩 阵变换、对角化)(Ch.5)→ 二次型(Ch.5);解决二次问题。

✧ §3 一条主线:矩阵就期末考试而言,应抓住矩阵作为主线,把握主要的概念、理论和算法;空间为体,矩阵为用, 一、 矩阵的基本算法:1. 代数运算:六种代数运算(加法、数乘、乘法、求逆、转置、行列式)必须熟练掌握(可运算的条件、运算法则、运算律、一些须注意之 点);2. 分块:一些常用分块法、分块形式下的运算;3. 初等变换:一定要学会化行阶梯形、最简形;会用来解方程组;4. 特征值和特征向量,也应熟练掌握其完整的算法二、矩阵的秩:先用“回溯法”把主要概念串起来:矩阵的秩← 向量组的秩← 最大无关组← 线性相关与线性无关← 线性组合与线性表示←向量及其线性运算,这是一条逻辑主线,然后在各部分挂上主要的定理和方法,整个第四章的内容就基本囊括了,且能使众多概念、定理、算法井然有序;三、矩阵变换:第二阶段,在初等变换的基础上再前进一步:1. 相似变换与对角化:主要性质、可对角化的条件、实施过程(算法)、应用(矩阵的高次幂);2. 合同变换:要求相对低一些,知道概念和性质即可,算法不要求;3. 正交变换:(1)先用回溯法理顺概念:正交变换←正交阵←正交(规范)基← 正交(规范)组←正交、规范← 夹角、范数←内积;(2)再回顾正交阵的主要性质,特别是A−1 = AΤ,便可与相似变换、合同变换挂钩;(3)应用:实对称阵的对角化(→二次型的标准化)。

注意:比较不同变换的条件、性质、变换过程(算法)、应用范畴、相互关系,在比较中把握。

§4 等价描述与联系:(阶段一:矩阵、行列式、向量与方程组)向量与线性方程组是整个线性代数部分的核心内容。

相比之下,行列式和矩阵可视作是为了讨论向量和线性方程组部分的问题而做铺垫的基础性章节;后两章特征值、特征向量、二次型的内容则相对独立,可以看作是对核心内容的扩展。

向量与线性方程组的内容联系很密切,很多知识点相互之间都有或明或暗的相关性。

复习这两部分内容最有效的方法就是彻底理顺诸多知识点之间的内在联系,因为这样做首先能够保证做到真正意义上的理解,同时也是熟练掌握和灵活运用的前提。

(1)几个等价描述1.方程组的定义:由n个未知数m个方程的方程组构成n元线性方程:①、11112211211222221122n nn nm m nm n na x a x a x ba x a x a x ba x a x a x b+++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩的两种定义形式,矩阵形式②和向量形式③:②、1112111212222212⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪=⇔=⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭nnm m mn n na a a x ba a a x bAx ba a a x b(A为m n⨯矩阵,m个方程,n个未知数)③、baxaxaxnn=+⋅⋅⋅++2211,其中⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅=niiiiaaaa21ni⋅⋅⋅=2,1即列向量形式2.秩的定义①矩阵秩的定义:矩阵中最高阶非零子式.......的阶数=阶梯型非零行的行数=阶梯型主元列的列数②向量组秩定义:向量组的最大线性无关组.......中所含的向量个数=阶梯型主元列的列数=矩阵的秩3.线性方程组与线性表示、相关、无关、最大无关组、秩的联系 ①12,,,s ααα 线性相关⇔存在一组不全为0的数12,,,s k k k ,使得11220s s k k k ααα+++= 成立;(定义,向量形式)⇔1212(,,,)0ss x x x ααα⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭有非零解,即0Ax =有非零解;(矩阵方程组形式) ⇔12(,,,)s R s ααα< ,系数矩阵的秩小于未知数(向量)的个数;(矩阵形式) ⇔A =0(12(,,,)= s A ααα , 行列式形式)②12,,,s ααα 线性无关⇔当且仅当全为0的数12,,,s k k k ,使得11220s s k k k ααα+++= 成立;(定义,向量形式))⇔1212(,,,)0s s x x x ααα⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭有唯一零解,即0Ax =有唯一零解;(矩阵方程组形式) ⇔12(,,,)=s R s ααα ,系数矩阵的秩等于未知数(向量)的个数;(矩阵形式) ⇔≠A (12(,,,)= s A ααα , 行列式形式)非齐次线性方程与组线性表出的联系向量b 是否可由A 的列向量组n a a a ,,,21 线性表示,即使等式b a a a =+++n n x x x 2211成立的一组数n k k k ,,,21 (定义,向量形式))⇔非齐次线性方程组b Ax =有解。

(矩阵方程组形式)⇔(A,)(A)R b R = (矩阵形式)当 (A,)(A)R b R n =<时,有无穷多个解,线性表出形式不唯一若n a a a ,,,21 线性无关,而b a a a ,,,,21n 线性相关,则向量b 可由向量组n a a a ,,,21 线性表示,且表示方法唯一⇔非齐次线性方程组b Ax =有唯一解。

(矩阵方程组形式)⇔(A,)(A)R b R n == (矩阵形式)⇔0≠A (12(,,,)= sA ααα , 行列式形式)④方阵A 可逆性的判定 方阵A 可逆⇔0≠A ⇔A 的行阶梯形有n 个非零行,n 个主元列⇔(A)R n =⇔A 的行(列)向量组均线性无关⇔(A)R n =⇔b Ax =可由克莱姆法则判断有唯一解,而0=Ax 仅有零解 ⇔A E (A 与E 等价)⇔A 可表示成若干个初等矩阵的乘积⇔A 的特征值全不为0;()A R A n A A A Ax A ολ<=⇔==不可逆 0的列(行)向量线性相关 0是的特征值 有非零解,其基础解系即为关于0的⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩特征向量(2)几个概念的联系线性方程组的解:1) 非齐次线性方程组b Ax =有唯一解则对应齐次方程组0=Ax 仅有零解;2)若b Ax =有无穷多解则0=Ax 有非零解; 3)若b Ax =有两个不同的解则0=Ax 有非零解;4)若A 是n m ⨯矩阵而m r =)(A 则b Ax =一定有解,而且当n m =时有唯一解,当n m <时有无穷多解;5)若n r =)(A 则b Ax =没有解或有唯一解。

矩阵的相似、等价与合同:矩阵A 与矩阵B 等价(A B )的定义式是B PAQ =,其中P 、Q 为可逆矩阵,此时矩阵A 可通过初等变换化为矩阵B ,并有()()R A R B =注:①向量组A 与B 的等价定义式:A 与B 相互线性表示AX B BX A ⇔==,有解=()()(,)R A R B R A B ⇔=②,r A B 若则A 与B 行向量组等价;C,A B 若则A 与B 列向量组等价 ③矩阵行等价:~rA B PA B ⇔=(左乘,P 可逆)0Ax ⇔=与0Bx =同解④矩阵列等价:~cA B AQ B ⇔=(右乘,Q 可逆); ⑤若A 与B 行等价,则A 与B 的行秩相等;⑥若A 与B 行等价,则0Ax =与0Bx =同解,且A 与B 的任何对应的列向量组具有相同的线性相关性;⑦若m s s n m n A B C ⨯⨯⨯=,则:C 的列向量组能由A 的列向量组线性表示,B 为系数矩阵; C 的行向量组能由B 的行向量组线性表示,T A 为系数矩阵;(转置)矩阵相似(B A ≈)的定义式,即有AP P B 1-=,此时满足()()R A R B =、||||B A =、||||A E B E λλ-=-,并且A 、B 有相同的特征值。

迹相等。

矩阵合同的定义是B AP P T=,其中P 为可逆矩阵。

可看出等价、合同、相似三者之间的关系:若A 与B 合同或相似则A 与B 必等价,反之不成立;合同与相似之间没有必然联系。

§5 5大分支行列式行列式的核心内容是:求行列式,包括具:体行列式的计算和抽象行列式的计算,其中具体行列式的计算又有低阶和n 阶两种类型;主要方法是应用行列式的性质及按行\列展开定理化为上下三角行列式求解。

对于抽象行列式的求值,考点不在求行列式,而在于TA、*A 、1-A等的相关性质:TA A =,11AA--=1n A A-*=,kkA A =,nkA kA =,AB A B =及性质n λλλ 21=A (其中i λ为矩阵A 的特征值)。

要求掌握二阶、三阶行列式的计算的对角线法则,克莱姆法则,齐次线性方程组有非零解的条件,逆序数的计算;知道四阶及以上行列式不可用对角线法则........。

行列式的求法法一利用展开定理计算: 在一行(列)造 0,再展开降阶(若能在降阶中找出高阶与低阶的关系,则可进行递推或数学归纳。

)(课本 :P5 -P6例1.3 ,1.4; P17例1.9(n 阶递推)) 法二化为三角型行列式:(课本 :P12例7,8,9)法三直接用性质、定义和常用结果(课本 :P6,例1.5,P19例1.11);代数余子式的性质:①、ij A 与ij a 的大小无关,只与在行列式中所处的位置有关; ②、某行(列)的元素乘以其它行(列)元素的代数余子式为0; ③、某行(列)的元素乘以该行(列)元素的代数余子式为A④、代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i ji j ij ijij ij M A A M ++=-=-行列式的重要公式:①主对角行列式:主对角元素的乘积; ②副对角行列式:副对角元素的乘积(1)2(1)n n -⨯ -; ③上下三角行列式( = ◥◣):主对角元素的乘积 ④ ◤和 ◢:副对角元素的乘积(1)2(1)n n -⨯ -;⑤A O A C AB CB OB==;(1)m n C AO A A B B OB C==- ⑥范德蒙行列式:大指标减小指标的连乘积;矩阵矩阵部分出题很灵活,频繁考察知识点:包括矩阵运算的运算规律、T A ,*A ,1-A 的性质、1-A 判定条件及求法、矩阵秩的定义、性质及求法、分块矩阵的计算方法(特别是分块对角阵)、求解矩阵方程、初等矩阵的性质等,所以复习本章的难度主要在于如何保证复习的全面细致。

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