第六章 线性空间分析

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高等数学(高教版)第六章线性空间第五节课件

高等数学(高教版)第六章线性空间第五节课件

W1
(x,
y, z)R3
|
x 2
y4 1
z 1
3
;
W2 {(x, y, z) R3 | x y 0 且 x y z 0}.
解 先来判断 W1 . 设 = ( x1 , y1 , z1 ) W1 , 则有 x1 y1 4 z1 1 . 又设 k R , 因为
2 1 3
kx1 ky1 4 kz1 1 ,
不难看出 3, 4 两个条件是多余的,它们已经包 含在条件 1 中,作为 k = 0 与 -1 这两个特殊情形. 因此,我们得到
定理 3 如果线性空间 V 的非空子集合 W 对
于 V 的数量乘法和加法两种运算是封闭的,那么W
就是一个子空间.
既然线性子空间本身也是一个线性空间,上面
我们引入的概念,如维数、基、坐标等,当然也可
任一极大分无必关要组条都件是是由这它两生个成向的量子组空等间价.
本若请本若请本若请节想本若单请节想本若单请节想本若单内请结节想击本若单内请结节想击本 本若 若单内请 请结节想击本 本容若 若单束内请 请结返节想击本 本容若 若单束内请 请结返节 节想 想击本 本容若 若单 单束内请 请结返节 节已想想本击本容若单单束回内请结返节 节已想想本击本容若单单束回内 内请结 结返节 节已想 想本击 击本容若单 单束回内 内结请结结返堂节已想本击击按本容若单束回内 内结请结结堂返节已想本击击按本容 容若单束 束回内 内结请结 结堂返 返节已想本击 击按容 容束单束束课回内结结堂返返钮节已想本击按容 容束束单束课回内结结堂返返钮节已 已想本 本击按容 容束单束 束课回 回内结结堂返 返钮已 已本本击按,容束束课回回.内结结堂!返钮已 已本本击按,容束束课回回.内结 结结堂 堂!返钮已 已本 本击按 按,容束束课回 回.结 结堂堂!返钮已本按按,容束束课回.结 结堂堂返!钮已本按按,容束 束束课 课回.结 结堂 堂返!钮 钮已本按 按,束 束课课回.结堂!钮钮已本按,束束课课回.结堂!钮钮已本按,,束束课课回..结堂!!钮钮按,,束课..结堂!!钮按,,束课..结堂!!钮按,,束课..!!钮,束课.!钮,束课.!钮,.!,.!,.!

第六章 线性空间与线性变换

第六章 线性空间与线性变换
(7) (k + l)α=kα+lα , k,l ∈ F ; (8) k(lα )=(kl)α ,
其中α, β ,γ 是V 中的任意元素, k,l 是数域 F 中任意数.V 中适合(3)的元素 0 称为零元
素;适合(4)的元素 β 称为α 的负元素,记为 − α .
下面我们列举几个线性空间的例子.
例1 数域 F 上的所有 n 维列向量集 F n 算规则,它是数域 F 上的一个线性空间.特别 地,当 F=R 时,R n 称为 n 维实向量空间;当 F=C 时,C n 称为 n 维复向量
设α = x1ε1 + x2ε 2 + L+ xnε n = y1η1 + y2η2 + L+ ynηn ,则
⎜⎛ x1 ⎟⎞ ⎜⎛ y1 ⎟⎞
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
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第六章 线性空间与线性变换
二、同构关系
1.映射
设 M,N 是两个集合.如果给定一个法则ϕ ,使 M 中的每个元素 a 都有 N 中的一
个唯一确定的元素 a' 与之对应,则称ϕ 是集合 M 到集合 N 的一个映射. a' ∈ N 称为 a 在
映射ϕ 下的像,而 a 称为 a' 在映射ϕ 下的原像.记作ϕ(a) = a' . M 中元素在ϕ 下像的全
2) 把(1)式形式地写为
⎜⎛ x1 ⎟⎞
α
=
(ε1,ε
2
,L,
ε
n
)
⎜ ⎜ ⎜⎜⎝
x2 M xn
⎟ ⎟ ⎟⎟⎠

(η1,η2 ,L,ηn ) = (ε1,ε 2 ,L,ε n )A.
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第六章 线性空间与线性变换

线性代数第六章第一节——线性空间的定义与性质

线性代数第六章第一节——线性空间的定义与性质
0 c

解 (1)不构成子空间. 因为对
1
A B
0
2
有 A B
0
0 0
W1
0 0
0 0
W1 ,
0 0
线性代数
即 W1对矩阵加法不封闭,不构成子空间.
0 0 0
W2 , 即W2非 空.
( 2) 因
0 0 0
对任意
a1 b1 0
定义1 设 V是一个非空集合,R为实数域.如果
对于任意两个元素 , V,总有唯一的一个元
素 V 与之对应,称为 与 的和,记作

若对于任一数 R 与任一元素 V ,总有唯
一的一个元素 V 与之对应,称为 与 的积,记作

( 3) 在V中存在零元素0, 对任何 V , 都有有零元素
0 ;
(4)对任何 V , 都有的负元素 V , 使 有负元素
0;
(5) 1 ;
(6) ; 对数乘运算的结合律和分配律
(7) ;
数 乘 : k (a , b) (lg a , bk ), k R
V是不是向量空间
? 为 什 么?
线性代数

V不是向量空间
.
显 然,V对 加 法 封 闭,因 为 两 个 正 实 数 的 和 与

还 是 正 实 数.
但V对乘法不封闭
.
比如V中的元素(1, b), 对任意实数k ,
k (1, b) (lg 1, bk ) (0, bk ) V .
1 ; 0 0.
4.如果 0 ,则 0 或 0 .

高等代数第六章

高等代数第六章

数域P上的线性空间.
例5 全体正实数R+,
1) 加法与数量乘法定义为: a, b R , k R

a b log
b a
k a ak
a , b R , k R 2) 加法与数量乘法定义为:
a b ab
k aa
k
判断 R+是否构成实数域 R上的线性空间 .
为数域 P上的次数小于 n 的多项式的全体,再添上 零多项式作成的集合,按多项式的加法和数量乘法
构成数域 P上的一个线性空间。
例3 线性空间 P mn
数域 P上 m n矩阵的全体作成的集合,按矩阵的乘法 和数量乘法,构成数域 P上的一个线性空间。
例4 任一数域 P 按照本身的加法与乘法构成一个
3)如果 σ 、τ都是双射,那么 g 也是双射,并且
g 1 ( ) 1 1 1
§2.线性空间的定义和简单性质
线性空间的定义 线性空间的简单性质
引例1 对于数域P上的n维向量空间Pn,定义了两个向 量的加法和数量乘法: (a1 , a2 , , an ) (b1 , b2 , , bn ) (a1 b1 , a2 b2 , , an bn )
定义:集合是一些事物汇集到一起组成的一个整
体;组成集合的这些事物称为集合的元素。
集合用大写字母A、B、C 等表示; 集合的元素用小写字母a、b、c 等表示.
Note “集合”概念没有一个严谨的数学定义,只是有一个 描述性的说明. 集合论的创始人--19世纪中期德国数学家康托尔 (Cantor)把集合描述为:所谓集合是指我们直觉 中或思维中确定的,彼此有明确区别的那些事物作为 一个整体来考虑的结果. 集合中的元素具有:确定性、互异性、无序性.

第六章 线性空间

第六章 线性空间

n 唯一确定的, 这组数就称为 在基 1 , 2 , … , n 下的坐标,记为 ( a1, a2 , … , an ) .
(2) 维与基的关系
如果在线性空间 V 中有 n 个线性无关的向
量 1, 2 , …, n ,且 V 中任一向量都可以
用它们线性表出,那么 V 是 n 维的,而 1, 2 , …
线性表出,则称r为这个向量组的秩,又称i1 , i2 , …,
ir是这个向量组的一个极大线性无关组.
(2) 秩与极大线性无关组有以下一些结论 1) 每一个不全由零向量组成的向量组都有极大线性
无关组;
2) 向量组与它的任一极大线性无关组等价;一个
向量组的任意两个极大线性无关组等价;
3) 如果向量组可由线性表出,则前一向量组的秩
3) 如果向量组1 , 2 , …, r 线性无关,但向量 组 1 , 2 , …, r , 线性相关,那么 可以被 1 ,
2 , …, r 线性表出,而且表法是唯一的.
5 秩与极大线性无关组
(1) 设V是数域P上的线性空间,1 , 2 , …, s是V中 一组向量, 如果该向量组中有r个向量i1 , i2 , …, ir 线性无关,且每个j (j=1,2,...,s)都可由i1 , i2 , …, ir
向量的加法和数乘构成的数域P上的线性空间. 2) Pm×n:数域P上m×n矩阵的全体,按通常矩阵的 加法和数乘构成的数域P上的线性空间. 3) P[x]: 数域P上一元多项式的全体,按通常的多 项式的加法和数乘构成的数域P上的线性空间.
4) P[x]n: 数域P上次数小于n的一元多项式的全体, 再添上零多项式,按通常的多项式的加法和数乘构成的 数域P上的线性空间. 5) 数域P按数的加法与乘法构成数域P上的线性空 间. 复数域C按数的加法与乘法构成数域R上的线性空 间,也构成复数域C上的线性空间.

高等代数考研复习[线性空间]

高等代数考研复习[线性空间]

1.2 常用线性空间
n P (1)n维向量空间: {(a1, a2,
, an ) | ai , P}
Pn 空间的基 1, 2 , , n 其中 i (0
n dim P n. 空间维数 P
1
i
0)
n
nm P (2)矩阵空间: Anm | A (aij ), aij P.
3 1 1 3 3 0 1 1 F1 , F2 , F3 , F4 . 1 1 1 1 2 1 0 2
(1)求由 F1, F2 , F3 , F4到 E11, E12 , E21, E22 的过渡矩阵.
1 线性空间概念、基维数与坐标
1.1
线性空间的定义: 设V是一个非空集合,P是一个数域.在V的元 素之间定义了两种运算:加法与数乘,并且 两种运算满足8条性质.则称集合V是数域P上 的线性空间. 简单地说:带有线性运算的集合,同时运算 满足8条性质的集合称为线性空间. 线性空间中的元素称为向量,线性空间也称 为向量空间.
y1 y 2 A . yn
(1 , 2 ,
y1 y , n ) 2 , yn
那么,
x1 x 2 xn
题型分析:1)确定空间的基与维数
nn V { A | A A , A P }, 求V的基与维数. 例1 设
过渡矩阵都是可逆的!并且由 1, 2 , , n 到
1 坐标变换:设 1, 2 , , n 与 1, 2 , , n 都是
n维空间V的基,对V中任一向量,有
x1 x , n ) 2 ( 1 , 2 , xn

线性代数_第六章

线性代数_第六章
a x1a1 + x2a2 + … + xnan
成立, 则称这组有序数x1, x2, …, xn 为元素a 在 基a1, a2, …, an下的坐标,记作(x1, x2, …, xn )T , 称
为坐标向量.
例4 求四维线性空间R2╳2中矩阵a在基{E11,
E12, E21, E22}下的坐标。
试求P[x]2中向量在这两个基下的坐标变换公式。
§6.3 欧氏空间
线性空间中,只定义了加法与数乘两种 运算;
在线性空间中引入度量的概念后,成为 欧几里德空间;
6.3.1 内积的概念与性质
定义1 设V是实数域R上的线性空间,若在V上定义了一个二元
实函数(a, b),它满足以下条件: 1)对称性 (a, b) (b, a) 2)齐次性 (ka, b) k(a, b) 3)可加性 (ab,g)(a, b)(a, g) 4)非负性 (a, a)≥0, 当且仅当a0时(a, a)0 其中, a,b,g为V中任意元素,则称此二元实函数(a, b)为元素a与 b的内积;定义了内积的线性空间称为内积空间.
例7 齐次线性方程组
AX=0 的全部解向量构成线性空间Rn的一个子 空间,称为(1)的解空间.
例8 设C[a,b]是闭区间[a,b]上所有连续实函 数组成的线性空间,P[x][a,b]是 [a,b]上所有的 实系数多项式集合;
则C[a,b]中的定义加法与数乘, P[x][a,b]构成 C[a,b]的一个子空间.
R, R2, Rn 都是有限维线性空间; P[x]是无限维线性空间;
例1 求齐次线性方程组的解空间N(A)的维数.
x1 x1
2x2 3x2
3x3 x4 10x3 5x4
0

第六章线性空间

第六章线性空间

第六章线性空间[教学目标]1理解集合与映射的概念和运算,掌握单射、满射和可逆映射的条件与判别。

2深刻理解线性空间的定义,掌握线性空间的性质。

3理解线性组合、向量组的等价、线性相关、线性无关、基、维数和坐标的定义,掌握线性相(无)关和基的性质,会求向量关于给定基的坐标。

4理解过渡矩阵的概念和性质,掌握向量在不同基下的坐标公式。

5理解子空间、生成子空间和线性方程组的解空间的概念,掌握子空间和生成子空间的性质。

6理解和子空间的和概念,掌握维数定理。

7了解直和的概念和充要条件。

8理解同构和同构映射的概念,掌握同构的充要条件。

[教学重难点]线性空间的定义,线性相(无)关和基的性质,过渡矩阵和向量关于给定基的坐标的求法,线性方程组的解空间,子空间的交、和与直和的概念。

[教学方法]讲授[教学时间]22学时。

[教学内容]集合与映射,线性空间的定义和简单性质,维数、基与坐标,基变换与坐标变换,线性子空间,子空间的交与和,子空间的直和,线性空间的同构[考核目标]会判断一个集合是否为线性空间。

会求向量关于给定基的坐标和两组基的过渡距阵。

会判断和证明向量组线性相(无)关或是基。

教学过程:§1 集合·映射一集合的相关概念1、集合:若干个固定事物的全体,简称集。

一般用大写拉丁字母A,,表示。

把不包含任何元素的集合叫空集,记为BC∅。

2、元素:集合中的每一个事物,简称元。

一般用小写拉丁字母a,,表示。

bc二者关系:元素属于或不属于某个集合。

记为a∈A,a∉A.3、子集、真子集及其表示方法。

(集合与集合之间是包含或不包含的关系),.⊂⊆A B A B4、集合相等:BA=等价于A与B互相包含。

5、交集{}B=∈A∈xxBAorx6、并集{}B∈=,A∈xAxxB7、性质A 的子集。

A 是A、B的子集,A与B是BB二映射1、定义:B A ,是两个集合,σ是A 到B 的对应法则,如果A a ∈∀,按照这个对应法则,在B 中存在唯一的元素B b ∈与之对应,我们称σ是A 到B 的映射,记为:A B σ→, b 叫a 在σ下的象,a 叫b 在σ下的一个原象。

高等代数第六章 线性空间

高等代数第六章 线性空间

线性空间的维数
定义7 如果在线性空间V中有n个线性无关 的向量,但是没有更多数目的线性无关的向 量,那么V就称为n维的;如果在V中可以找 到任意多个线性无关的向量,那么V就称为 无限维的。
按照这个定义,几何空间中向量所成的 线性空间是三维的;n元数组所成的空间是n 维的;
由所有实系数多项式所成的线性空间是 无限维的,因为对于任意的N,都有N个线
线性空间的元素也称为向量. 当然,这里 所谓向量比几何中所谓向量的涵义要广泛得 多。线性空间有时也称为向量空间。以下我 们经常是用小写的希腊字母 , , ,代表线 性空间V中的元素,用小写的拉丁字母 k,l, p, 代表数域F中的数
线性空间的性质
1.零元素是唯一的。 假设01,02是线性空间V中的两个元素。
(1,0,,0),
显然
2 (0,1,,0),
n (0,0,,1)
是一组基。对每一个向量 (a1, a2,, an ) ,
都有 a11 a22 ann
所以
(a , 1
a 2
,,
a n
)
就是向量
在这组基下的坐
标。不难证明,
1 ' (1,1,,1), 2 '(0,1,,1), n ' (0,0,,1)
2.如果向量组
线性无关,而且
可以被
线1,性2 ,表出,,r 那么

, ,,
1
2
s
rs
由此推出,两个等价的线性无关的向量
组,必定含有相同个数的向量。
3.如果向量组
1
,
2
,,
r
线性无关,但向
量组
1
,
2
,,
r

第六章 线性空间

第六章 线性空间

第六章 线性空间一.内容概述(一) 基本概念⒈线性空间的定义-----两个集合要明确。

两种运算要封闭,八条公理要齐备。

V ,数域F V ∙V →V V ∈∀βα、 使V ∈+βα。

V F ⨯→V ∀k V ∈使k V ∈α。

满足下述八条公理:⑴αββα+=+; ⑵)()(γβαγβα++=++; ⑶对于,V ∈α都有αα=+0,零元素;⑷对于V ∈α,都有0=+βα,称β为α的负元素,记为α-; ⑸βαβαk k k +=+)(;⑹αααl k l k +=+)(;⑺)()(ααl k kl =; ⑻αα=1。

常用的线性空间介绍如下:(ⅰ)2V 、3V 分别表示二维,三维几何空间。

(ⅱ)nF 或nP 表示数域)(P F 上的n 维列向量构成的线性空间。

(ⅲ)[]x F 表示数域上全体多项式组成的线性空间。

[]x F n 表示数域F 上次数不大于n 的多项式集合添上零多项式构成的线性空间。

(ⅳ)()F M n m ⨯表示数域F 上n m ⨯矩阵的集合构成的线性空间。

当n m =时,记为()F M n m ⨯。

(ⅴ)[]b a R ,表示在实闭区间[]b a ,上连续函数的集合组成的线性空间。

⒉基,维数和坐标------刻画线性空间的三个要素。

⑴基 线性空间()F V 的一个基指的是V 中一组向量{}n ααα,,21 满足(ⅰ)n ααα,,21 线性无关;(ⅱ)V 中每一向量都可由n ααα,,21 线性表出。

⑵维数 一个基所含向量的个数,称为维数。

记为V dim 。

⑶坐标 设n ααα,,21 为()F V n 的一个基。

()F V n ∈∀α有n n a a a αααα+++= 2211则称有序数组n a a a ,,21 为α关于基n ααα,,21 的坐标。

记为(n a a a ,,21 )。

⑷过渡矩阵 设()F V n 的二个基n ααα,,21 (ⅰ)n βββ ,,21(ⅱ)且∑==ni iij j a 1αβn j 2,1=则称n 阶矩阵。

第六章第二节线性空间的简单性质及定义

第六章第二节线性空间的简单性质及定义

例3,按通常多 项按通常多 数乘运乘运算, 1)数域 P上的一元多 项的一 P[x ] 即数域 P上一元多 项一元多项式 2)数域 P上次数等于定数 n( n ≥ 1)的 多项式 全体所成的集合; 的集合是否 购集合是 P上的线的线性空
3)数域 P上次数低于定数n的多项多项式全体, 上0所成的集合P 上0所成的集合 解: 1) 构成线线性空间,可以验这两种运算满足线性空间 的8条运运算律 2)不是 线不是线性空间,因为它不含零多项不含零多零元素 (即使添上零也 构即使线性空间,因为两个n次多项多项式的 一定是n次多项多项。
由于该于该空间只有一 素, 而该 空间间中有必须 零元素 素 ,所以 a就是 V的零元素 。 这种由一个零元素组成 的 线性空间 称为 零 空间 。
5*线性空间的元素也称为向量(未必是 有序数组)。
线性空间有时也称为向量空间空间, 这里所谓的向量,笔记和中的向量涵义中的向的多。 以后用小写希腊后用αβγ ... ...代..代表线 V中的元素; 用小写拉丁字母kl数域P中的数。 V的零元素也称零向量,
2) 因为两个n阶可逆方阵的和未必是可逆的, 10 - 10 00 A = , B = 01 0 - 1 ∈ G L2 (P), 但A + B = 00 ∉ G L2 (P); 所以n阶方阵的加法不是G L2 (P)的一个代数运一个 G L2 (P)关于所给的运算不构成P上线线性空间
[x]
n
4)数域 P上次数不低于定数n的多项多项式全体
(3)P
[x] 构成线性空间。因为任给两个次数低于n的
n
多项式f ( x) g ( x)的和f ( x) + g ( x)及kf ( x)的次数 低于n多项式0。且多项式的运算显然符合线性空间的规律。 (4)不构成线性空间。因为两个次数不低于n的 多项式的和可能低于n.

第六章线性空间(DOC)

第六章线性空间(DOC)

第六章 线性空间向量空间又称线性空间,是线性代数中一个基本概念。

在第三章中,我们把有序数组叫做向量,并介绍过向量空间的概念。

在这一章中,我们要把这些概念推广,使向量及向量空间的概念更具一般性。

当然,推广后的向量概念也更抽象化了.§1 线性空间的定义与性质定义6.1 设V 是一个非空集合,P 为数域。

如果对于V 中任意两个元素α,β,总有唯一的一个元素V ∈γ与之对应,称为元素βα,的和,记作βαγ+=;又对于任一数∈k P ,与任一元素V ∈α,总有唯一的一个元素V ∈δ与之对应,称为α与k 的积。

记作αδk =;并且这两种运算满足以下八条运算规律(设,,,V ∈γβα∈l k ,P ): αββα+=+)(i ;)())((γβαγβα++=++ii ;)(iii 集合V 中存在零元素0,使对V 中任何元素α,均有αα=+0;)(iv 对于集合V 中任何元素α,V 中均存在其负元素α-,使α+(α-)=0;αα=⋅1)(v ;αα)()()(kl l k vi =;βαβαk k k vii +=+)()(;αααl k l k viii +=+))((。

那末,V 称为数域P 上的向量空间(或线性空间),V 中的元素不论其本来的性质如何,统称为向量。

简言之,凡满足八条规律的加法及乘法运算,就称为线性运算;凡定义了线性运算的集合,就称向量空间。

例6.1 数域P 上一元多项式环][x P ,按通常的多项式加法和数与多项式的乘法,构成一个数域P 上的线性空间.如果只考虑其中次数小于n 的多项式,再添上零多项式也构成数域P 上的一个线性空间,用n x P ][表示.例6.2 实数域上全体m ⨯n 矩阵,对于通常定义的加法和数与矩阵的乘法,即若A =()n m ij a ⨯, B =()n m ij b ⨯,R ∈λ, A+B =()n m ij ij b a ⨯+,λA =()n m ij a ⨯λ。

第六章线性空间

第六章线性空间

第六章线性空间§ 1集合•映射一、集合集合是数学中最基本的概念之一,所谓集合就是指作为整体看的一堆东西• 组成集合的东西称为这个集合的元素•用a M表示a是集合M的元素,读为:a属于M .用a F M表示a不是集合M的元素,读为:a不属于M .所谓给出一个集合就是规定这个集合是由哪些元素组成的•因此给出一个集合的方式不外两种,一种是列举法:列举出它全部的元素,一种是描述法:给出这个集合的元素所具有的特征性质.设M是具有某些性质的全部元素所成的集合,就可写成M = "a |a具有的性质—不包含任何元素的集合称为空集,记作'.如果两个集合M与N含有完全相同的元素,即a M当且仅当a N,那么它们就称为相等,记为M二N .如果集合M的元素全是集合N的元素,即由a • M可以推出a • N,那么M 就称为N的子集合,记为M N或N二M .两个集合M和N如果同时满足M N和N二M .,则M和N相等.设M和N是两个集合,既属于M又属于N的全体元素所成的集合称为M 与N 的交,记为M N .属于集合M或者属于集合N的全体元素所成的集合称为M与N的并,记为M N .二、映射设M和M •是两个集合,所谓集合M到集合M的一个映射就是指一个法则,它使M中每一个元素a都有M •中一个确定的元素a •与之对应.如果映射二使元素a > M与元素a • M对应,那么就记为a ■就为a在映射二下的像,而a称为a ■在映射二下的一个原像.M到M自身的映射,有时也称为M到自身的变换.关于M到M •的映射匚应注意:1)M与M •可以相同,也可以不同;2)对于M中每个元素a,需要有M •中一个唯一确定的元素a •与它对应;3)—般,M •中元素不一定都是M中元素的像;4)M中不相同元素的像可能相同;5)两个集合之间可以建立多个映射.集合M到集合M ■的两个映射二及.,若对M的每个元素a都有二(a)二.(a)则称它们相等,记作二二...例1 M是全体整数的集合,M •是全体偶数的集合,定义-(n) = 2n, n M ,这是M到M •的一个映射.例2 M是数域P上全体n级矩阵的集合,定义5(A) A|,A M .这是M到P的一个映射.例3 M是数域P上全体n级矩阵的集合,定义二2(a)二aE , a P .E是n级单位矩阵,这是P到M的一个映射.例4对于f(x) P[x],定义r f(X))= f (x)这是P[X]到自身的一个映射.例5设M,M是两个非空的集合,a0是M中一个固定的元素,定义「(a)二a0,a M .这是M到M •的一个映射.例6设M 是- -个集合,定义二(a)二 a ,a M .即二把M的每个元素都映到它自身,称为集合M的恒等映射或单位映射,记为1 M .例7任意一个定义在全体实数上的函数y 二f(x)都是实数集合到自身的映射,因此函数可以认为是映射的一个特殊情形.对于映射可以定义乘法,设匚及.分别是集合M到M,M ■到M “的映射,乘积.二定义为(.;「)(a) = (;「(a)) ,a M ,即相继施行;「和.的结果,.;「是M到M ”的一个映射.对于集合集合M到M的任何一个映射匚显然都有1M一"M .映射的乘法适合结合律.设匚,•「分别是集合M到M,M ■到M ,M “到M托勺映射,映射乘法的结合律就是(-);「- (;「).设二是集合M到M •的一个映射,用;「(M )代表M在映射二下像的全体,称为M在映射二下的像集合.显然;「(M ) M .如果二(M )二M •,映射二称为映上的或满射.如果在映射二下,M中不同元素的像也一定不同,即由a^ - a2一定有二(耳)=二(a?),那么映射二就称为1-1的或单射.一个映射如果既是单射又是满射就称1-1对应或双射.对于M到M •的双射二可以自然地定义它的逆映射,记为匚* .因为二为满射,所以M •中每个元素都有原像,又因为二是单射,所以每个元素只有一个原像,定义二'(a)二a,当二(a) = a .显然,二」是M ■到M的一个双射,并且'■- '■- = = 1 M '.不难证明,如果匚,.分别是M到M , M ■到M ”的双射,那么乘积v就是M到M “的一个双射.§ 2线性空间的定义与简单性质一、线性空间的定义.例1 在解析几何里,讨论过三维空间中的向量.向量的基本属性是可以按平行四边形规律相加,也可以与实数作数量算法•不少几何和力学对象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的.10按平行四边形法则所定义的向量的加法是V3的一个运算;2°解析几何中规定的实数与向量的乘法是R X V3到V3的一个运算.30由知道,空间上向量的上述两种运算满足八条运算规律.例2.数域P上一切矩阵所成的集合对于矩阵的加法和数与矩阵的乘法满足上述规律.定义1令V是一个非空集合,P是一个数域.在集合V的元素之间定义了一种代数运算,叫做加法;这就是说给出了一个法则,.对于V中任意两个向量〉与,在V中都有唯一的一个元素与它们对应,称为〉与]的和,记为 =:'■.在数域P与集合V的元素之间还定义了一种运算,叫做数量乘法;这就是说,对于数域P中任一个数k与V中任一个元素—在V中都有唯一的一个元素:与它们对应,称为k与〉的数量乘积,记为:二k〉.如果加法与数量乘法满足下述规则,那么V称为数域P上的线性空间.加法满足下面四条规则::1) :- - - = ■ ■ :■;2)(、£);3)在V中有一个元素0^ V ,都有: (具有这个性质的元素0称为V的零元素);4) -• V , 「V , st 〉• 1 = 0 ( 1 称为〉的负元素).数量乘法满足下面两条规则:5) 1——:;6)k(l:)=(kl):;数量乘法与加法满足下面两条规则:7)(k 亠丨):-k::亠丨、;;8)k (;*_亠 | ;)= k 很亠k |;在以上规则中,k,l等表示数域P中任意数;:•「,等表示集合V中任意元素.例3数域P上一元多项式环P[x],按通常的多项式加法和数与多项式的乘法,构成一个数域P上的线性空间.如果只考虑其中次数小于n的多项式,再添上零多项式也构成数域P上的一个线性空间,用P[x]n表示.例4元素属于数域P的m n矩阵,按矩阵的加法和数与矩阵的数量乘法,构成数域P上的一个线性空间,用P mn表示•例5全体实函数,按函数加法和数与函数的数量乘法,构成一个实数域上的线性空间.例6数域P按照本身的加法与乘法,即构成一个自身上的线性空间.例7以下集合对于所指定的运算是否作成实数域R上的线性空间:1)平面上全体向量所作成的集合V ,对于通常向量的加法和如下定义的纯量乘法:a :二0,a R^ - V .2)R上n次多项式的全体所作成的集合W对于多项式的加法和数与多项式的乘法•例8设V是正实数集,R为实数域.规定,二---■(即〉与]的积),a O :■ —a(即〉的a次幕),其中〉J • V,a・R.则V对于加法①和数乘。

6线性空间

6线性空间
x 例,方程 2 a
5
2
b2 1
y2
的全部点的集合 M 记为
x2 y2 M ( x, y ) | 2 2 1 . a b
3. 空集合 不包含任何元素的集合称为空集合,记为 . 例,一个无解的线性方程组的解集合是空集合. 4. 两个集合之间的关系
1) 相等 若集合 M 与 N 含有完全相同的元素,
线性空间是线性代数最基本的概念之一.
在引入定义之前,先看几个熟知的例子.
例1
解析几何中,讨论了三维空间中的向量.
向量的基本属性是可以按平行四边形规律相加, 也可以与实数作数量乘法. 我们知道,几何和力学对象的性质可以通过 向量的这两种运算来描述的.
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ29
例 2 为了解线性方程组,我们讨论过以 n 元有序 数组 ( a1 , a2 , … , an ) 作为元素的 n 维向量空间. 对于 n 维向量,也有加法和数量乘法,即 ( a 1 , a2 , … , an ) + ( b1 , b 2 , … , bn ) = ( a 1 + b1 , a2 + b2 , … , an + bn ) , k ( a1 , a2 , … , an ) = (k a1 , k a2 , … , k an ) . 例3 对于函数,也可以定义加法和函数与实数
第 六 章
线 性 空 间
§1 集合 映射 §2 线性空间的定义与性质 §3 §4 §5 §6 §7
1
维数 基与坐标 基变换与坐标变换 线性子空间 子空间的交与和 子空间的直和
§8 线性空间的同构
§1
一、集合
1. 集合的定义 集合
集合 映射
集合是数学中最基本的概念之一.

第六章 2第二节 线性空间的定义与简单性质 太原理工大学

第六章 2第二节 线性空间的定义与简单性质 太原理工大学

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定义1 是一个非空集合, 是一个数域 是一个数域. 定义 令V是一个非空集合,P是一个数域 在集 是一个非空集合 加法; 合V的元素之间定义了一种代数运算,叫做加法; 的元素之间定义了一种代数运算,叫做加法 这就是说给出了一个法则 对于V中任意两个向 法则, 这就是说给出了一个法则,对于 中任意两个向 中都有唯一的一个 量 α与β,在V中都有唯一的一个元素 γ 与它们对 与 , 中都有唯一的一个元素 称为α与 的 记为γ 应,称为 与β的和,记为 =α+β. 在数域 P 与集 的元素之间还定义了一种运算 合V的元素之间还定义了一种运算,叫做数量乘 的元素之间还定义了一种运算,叫做数量乘 这就是说,对于数域P中任一个数 中任一个数k与 中任 法;这就是说,对于数域 中任一个数 与V中任 一个元素α, 中都有唯一的一个元素δ与它们 一个元素 ,在V中都有唯一的一个元素 与它们 中都有唯一的一个元素 对应,称为k与α的数量乘积,记为δ=kα. 如果加 对应,称为 与 的数量乘积,记为 法与数量乘法满足下述规则 满足下述规则, 法与数量乘法满足下述规则,那么 V称为数域 P 称为数域 上的线性空间 这两种运算封闭) 线性空间. 上的线性空间 (这两种运算封闭)
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一、线性空间的定义 解析几何里 我们讨论过三维空间 三维空间R 例1 在解析几何里,我们讨论过三维空间 3中 的向量.向量的基本属性是可以按平行四边形规律 的向量.向量的基本属性是可以按平行四边形规律 基本属性是可以按平行四边形 相加,也可以与实数作数量乘法 相加,也可以与实数作数量乘法. 不少几何和力学对 实数 象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的. 象的性质是可以通过向量的这两种运算来描述的 向量的这两种运算来描述的 我们知道解析几何中向量的这两种运算满足 我们知道解析几何中向量的这两种运算满足 解析几何 下面的性质. 下面的性质. 10 按平行四边形法则所定义的向量的加法 按平行四边形法则所定义的向量的加法 的一个运算 运算; 是R3的一个运算;

线性空间

线性空间

第六章 线性空间主要内容一、线性空间 1. 线性空间定义设V 是一个非空集合,P 为一个数域。

在V 中定义一种运算叫加法,即给出一个法则,对于V 中任意两个元素βα,,在V 中都有惟一的一个元素γ与它们对应,称为元素α与β的和,记为βαγ+=。

在集合P 与V 之间定义另一种运算称之为数量乘法(简称数乘),即给出一个法则,对于P 中任一数k 与V 中任一元素α,在V 中都有惟一的一个元素δ与它们对应,称为元素k 与α的数量乘积,记为αδk =。

如果加法与数量乘法满足: (1)αββα+=+,(交换律)(2))()(γβαγβα++=++,(结合律)(3)V V ∈∀=+∈∃ααα,使0,0,(零元)(4)0=-+∈-∃∈∀)(,使)(,ααααV V ,(负元)(5)αα=⋅1(6)αα)()(kl l k = (7)αααl k l k +=+)( (8)βαβαk k k +=+)( 其中P l k V ∈∀∈,,,,γβα,则称V 为数域P 上的线性空间(或向量空间)。

2. 维数、基与坐标(1) 如果线性空间V 中有且仅有n 个线性无关的向量,则V 称为n 维线性空间。

若在V 中可以找到任意多个线性无关的向量,则V 就为无限维的线性空间。

(2) 在n 维线性空间V 中,n 个线性无关向量n εεε ,,21称为V 的一组基。

(3) 在n 维线性空间V 中,任意一个向量ξ可以由基n εεε,,,21 线性表出,即有关系式n n x x x εεεξ+++= 2211其中系数是唯一确定的,它们就是ξ在这组基下的坐标,记为),,,(21n x x x 。

3. 基变换与坐标变换设n εεε,,,21 和''2'1,,,n εεε 是n 维线性空间V 中的两组基,故''2'1,,n εεε 可由n εεε ,,21线性表出,设)1....(..........2211'2222112'21221111'1⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+++=+++=+++=n nn n n nnn nn a a a a a a a a a εεεεεεεεεεεε 而)(V ∈ξξ在这两组基下的坐标分别为),,,(21n x x x ,),,,(''2'1n x x x 即'''2'2'2'12211nn n n x x x x x x ξξξξξξξ+++=+++= 。

高等代数第六章线性空间小结太原理工大学

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本章的重点是线性空间的概念,子空间的和, 基与维数;
难点是线性空间定义的抽象性,线性相关和子 空间的直和.
本章的基本题型主要有:线性空间,子空间的 判定或证明,线性相关与无关的判定或证明,基与 维数的确定,过渡矩阵和坐标的求法,直和及同构 的判内容及其内在联系可用下图来说明: 线性空间
④ dim(W)=∑dim(Vi) .
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3. 同构映射的基本性质:
(1) 线性空间的同构映射保持零元,负元,线性组 合,线性相关性;
(2) 同构映射把子空间映成子空间; (3) 线性空间的同构关系具有反身性,对称性和传 递性;
(4) 数域P上两个有限维线性空间同构<=>它们有相 同的维数,因而,数域P上的每一个n维线性空间都 与n元数组所成的线性空间Pn同构.
线性空间 小结
线性空间是线性代数的中心内容,是几何空 间的抽象和推广,线性空间的概念具体展示了代 数理论的抽象性和应用的广泛性.
一、线性空间 1. 线性空间的概念 2. 线性空间的性质 (1) 线性空间的零元,每个元素的负元都是唯一的;
(2) (–1)α=-α,kα=0<=>k=0,或α=0
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(3) 若在线性空间 V 中有 n 个线性无关的向量
α1,α2,…,αn,且V 中任意向量都可由它线性表示, 则V是n维的,而α1,α2,…,αn就是V的一个基.
(4) 设α1,α2,…,αn和β1,β2,…,βn是n维线性空间V的两 个基,A是由基α1,α2,…,αn到基β1,β2,…,βn的过渡矩 阵,(x1,x2,…,xn)和(y1,y2,…,yn)分别是向量α在这两 个基下的坐标,则A是可逆的,且坐标关系为.
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第六章线性空间§1基本知识§1. 1 基本概念1、集合的相关概念:2、映射:3、单射:4、满射:5、双射(一一映射):6、可逆映射及其逆映射:7、线性空间:8、向量的线性组合:9、向量组的等价:10、向量的线性相关与无关:11、线性空间的维数(有限维与无限维线性空间):12、线性空间的基与坐标:13、过渡矩阵:14、线性空间的子空间:15、生成子空间:16、子空间的和:17、两个子空间的直和:18、有限个子空间的直和:19、线性空间的同构:§1. 2 基本定理1、基与维数的判定定理:设n ααα,,,21 是线性空间V 上n 个线性无关的向量,如果V 上任何一个向量都可以由它线性表出,那么V 是n 维的,n ααα,,,21 是它的一组基.2、子空间的判定定理:设W 是线性空间V 的一个非空子集,如果W 关于V 的两种运算是封闭的,那么W 是V 的一个子空间.3、生成子空间的相等与维数的判定定理:(1)两个向量组生成相同的子空间的充分必要条件是这两个向量组等价;(2)),,,(),,,(dim 2121r r R L αααααα =.4、基的扩充定理:设m ααα,,,21 是n 维线性空间V 上任意m 个线性无关的向量,如果n m <,那么在V 上必定可以找到m n -个向量n m m ααα,,,211 ++,使得n ααα,,,21 是V 的一组基.5、子空间的交的性质定理:设21,V V 都是线性空间V 的子空间,那么21V V ⋂也是V 的子空间.6、子空间的和的性质定理:设21,V V 都是线性空间V 的子空间,那么21V V +也是V 的子空间.7、维数定理:设21,V V 都是线性空间V 的子空间,那么)dim(dim dim )dim(212121V V V V V V ⋂-+=+.推论:设21,V V 都是线性空间V 的子空间,如果2121dim dim )dim(V V V V +<+,那么{}021≠⋂V V .8、直和的判定定理:设21,V V 都是线性空间V 的子空间,那么如下条件是等价的(1)21V V +是直和;(2)若221121,,0V V ∈∈=+αααα,则021==αα;(3){}021=⋂V V ;(4)2121dim dim )dim(V V V V +=+9、直和的判定定理续:设m V V V ,,,21 都是线性空间V 的子空间,那么如下条件是等价的(1)m V V V +++ 21是直和;(2)若m i V i i m ,,2,1,,021 =∈=+++αααα,则021====m ααα ;(3){}m i V V ij ji ,,2,1,0 ==⋂∑≠; (4)∑==++mi i m V V V V 121dim )dim(10、直和的存在性定理:设W 是线性空间V 的任何一个子空间,那么一定存在V 的一个子空间U ,使得W U V ⊕=.11、有限维线性空间同构的判定定理:(1)数域P 任何一个n 维线性空间都同构于n P ;(2)有限维线性空间同构的充分必要条件是,它们的维数相等.§1. 3 基本性质1、线性空间的性质:(1)零元素是唯一的;(2)负元素是唯一的;(3)ααα-=-==)1(;00;00k ;(4)000==⇔=αα或k k .2、过渡矩阵的性质:(1)过渡矩阵都是可逆矩阵;(2)设基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ,则基n βββ,,,21 到基n ααα,,,21 的过渡矩阵是1-A ;(3)设基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ,n βββ,,,21 到基n γγγ,,,21 的过渡矩阵是B ,则基n ααα,,,21 到基n γγγ,,,21 的过渡矩阵是AB .(4)设基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ,向量α在基n ααα,,,21 和n βββ,,,21 下的坐标分别是),,,(21n x x x 和),,,(21n y y y ,则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n n y y y A x x x 2121. 3、子空间的交与和的性质:设21,V V 都是线性空间V 的子空间,则如下条件等价(1)21V V ⊂; (2)121V V V =⋂; (3)221V V V =+;4、同构映射的性质:设τ是线性空间V 到线性空间W 的同构映射,则(1)0)0(=τ;)()(ατατ-=-;(2))()()()(22112211m m m m k k k k k k ατατατααατ+++=+++ ;(3)⇔线性相关m ααα,,,21 )(,),(),(21m ατατατ 线性相关;(4)同构映射的逆映射1-τ是线性空间W 到线性空间V 的同构映射;(5)若ρ是线性空间W 到线性空间U 的同构映射,则ρτ是线性空间V 到线性空间U 的同构映射.§2 基本题型及其常用解题方法§2. 1 线性空间的判定与证明1、利用定义例6.1(北大教材,P267,3)2、利用子空间的判定定理例6.2(北大教材,P267,3)§2.2 基、维数的计算、判定与证明1、利用定义例6.3(北大教材,P268,8)2、利用定理:设n ααα,,,21 是线性空间V 上的n 个线性无关的向量,若V 上任意一个向量可以由n ααα,,,21 线性表出,那么V 是n 维线性空间且n ααα,,,21 是它的一个基。

例6.4(北大教材,P270,14)3、利用向量组的秩与极大无关组),,,(),,,(dim 2121s s R L αααααα =,s ααα,,,21 的一个极大无关组就是生成子空间),,,(21s L ααα 的一个基。

例6.5 (北大教材,P270,16)例6.6(北大教材,P270,18)§2.3 求过渡矩阵1、利用定义例6.7(北大教材,P269,9)2、利用过渡矩阵的性质:若基n ααα,,,21 到基n βββ,,,21 的过渡矩阵是A ,n βββ,,,21 到基n γγγ,,,21 的过渡矩阵是B ,则n ααα,,,21 到基n γγγ,,,21 的过渡矩阵是B A 1-,)|(B A 经过行初等变换 )|(1B A E -。

例6.8(北大教材,P269,9)§2.4 求坐标1、利用定义例6.9(北大教材,P268,7)2、利用坐标变换公式例6.10(北大教材,P269,9)§2.5 直和的判定与证明1、利用定义例6.11(北大教材,P271,20)2、利用定理:21V V +是直和,当且仅当这个和中的每一个向量α都可以唯一的表示为221121,,V V ∈∈+=ααααα例6.12(北大教材,P271,20)3、利用定理:21V V +是直和,当且仅当}0{21=⋂V V例6.12(北大教材,P270,19)4、利用维数公式6.12(北大教材,P271,21)§2.6 子空间例6.13设21,V V 是线性空间V 的子空间,证明:21V V ⋃是子空间的充分必要条件是21V V ⊂或12V V ⊂。

例6.14(北大教材,P272,补充题,4)例6.15(北大教材,P272,补充题,5)§2.7 同构的判定与证明1、利用定义例6.16(北大教材,P269,10)2、利用有限维向量空间同构的充要条件例6.17设数域P 上的矩阵A 的秩为r ,则齐次线性方程组0=Ax 的解空间同构于][x P r n -。

§3 例题选讲§3.1线性空间的判定与证明的例题例6.18(1)设C 是数域K 上所有n 级矩阵组成的集合,对任意正整数m ,求mC ;(2)用)(K M n 表示数域K 上的所有n 级矩阵关于矩阵的加法和数量乘法构成的线性空间,数域K 上的n 级矩阵1321121a a a a a a a a a A n n n-=称为循环矩阵,用U 表示表示数域K 上的所有n 级循环矩阵组成的集合。

证明:U 是)(K M n 的一个子空间,并求它的一个基和维数。

例6.19 设B A ,分别为数域P 上的n m ⨯与s n ⨯矩阵,又{}1,0|⨯∈==s P AB B W ααα,证明:W 是1⨯n P 的子空间,且)()()(AB r B r W diw -=.§3.2基、维数的计算、判定与证明的例题例6.20 用)(K M n 表示数域K 上的所有n 级矩阵关于矩阵的加法和数量乘法构成的线性空间,与)(K M n 中所有矩阵可交换的矩阵全体构成)(K M n 的一个子空间,称为)(K M n 的中心,求它的维数和一个基。

例6.21 设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=000100010A ,求与矩阵A 可交换的3阶实方阵全体组成的线性空间的一组基和维数。

例6.22 (北大教材,P269,13)§3.3求过渡矩阵的例题例6.23 (北大教材,P271,1)例6.24(05,4分)设A 是(2)n n ≥阶可逆矩阵,交换A 的第1行与第二行得矩阵B ,,A B ** 分别是,A B 的伴随矩阵,则(A )交换A *的第1列与第2列得矩阵B *. (B )交换A *的第1行与第2行得矩阵B *.(C )交换A *的第1列与第2列得矩阵B *-. (D )交换A *的第1行与第2行得矩阵B *-.§3.4求坐标的例题例6.25 设有方程01=+-+-Q P B PBR PA P A T T ,其中)1(,10,0010=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=R B A , ),0(001>⎥⎦⎤⎢⎣⎡=a a Q 求⎥⎦⎤⎢⎣⎡=22211211b b b b P ,使得0||,011>>P b . §3.5直和的判定与证明的例题例6.26例6.27例6.28§3.6子空间的例题例6.29例6.30§3.7同构的判定与证明的例题例6.31例6.32§4 练习题§4.1 北大教材题目P197-P203,习题1、2、3、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、19、20、21、23、24、25、286、259、30、P203-P204,习题1、8、 9、§4.2 补充习题1、(88,1分)设矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001001001001000A ,则逆矩阵=-1A 2、(91,3分)设4阶方阵520021000012011A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥-⎢⎥⎣⎦,则A 的逆矩阵1A -= 3、(94,3分)设⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=-00000000000121nn a a a a A ,其中),,2,1(0n i a i =≠,则1A -= 4、(95,3分)设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=543022001A ,*A 是A 的伴随矩阵,则=-*1)(A5、(95,3分)设3阶方阵A B 、满足关系式16A BA A BA -=+,其中10031041007A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦则B = .6、(99,3分)已知A B AB =-,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=200010021B ,则=A 7、(01,3分)设矩阵A 满足240A A E +-=,其中E 是单位矩阵,则1()A E --=8、(02,3分)设矩阵E A A B A 23,32112+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=,则=-1B 9、(03,4分)设B A ,均为三阶矩阵,E 是三阶单位矩阵,已知,2B A AB +=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=202040202B ,则1()A E --=10、(03,4分)设n 维向量E a a a T ,0,),0,,0,(<= α是n 阶单位矩阵.,T E A αα-=T aE B αα1+=,其中A 的逆矩阵为B ,则=a .6、(06,4分)设矩阵E A ,2112⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=是二阶单位矩阵,矩阵B 满足E B BA 2+=,则=B .12、(91,3分)设n 阶方阵A B C 、、满足关系式ABC E =,其中E 是n 阶单位矩阵,则必有(A )ACB E = (B) CBA E = (C) BAC E = (D) BCA E = 13、(92,3分)设11,,,--++B A B A B A 均为n 阶可逆矩阵,则111)(---+B A 等于 (A )11--+B A (B)B A + (C) B B A A 1)(-+ (D) 1)(-+B A 14、(96,3分)设n 阶矩阵A 非奇异*≥A n ),2(是A 的伴随矩阵,则 (A )A A A n 1||)(-**= (B) A A A n 1||)(+**= (C) A A A n 2||)(-**= (D) A A A n 2||)(+**=15、(05,4分)设C B A ,,均为n 阶矩阵,E 是n 阶单位矩阵,若CA A C AB E B +++=,,则C B -为(A )E (B)E - (C)A (D) A -16、(87,7分)设矩阵A 和B 满足关系式2AB A B =+,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=321011324A ,求矩阵.B17、(88,6分)已知n 阶方阵A 满足方程0232=--E A A ,其中A 给定,而E 是单位矩阵,证明A 可逆,并求出1-A .18、(88,6分)已知AP PB =,其中100100000,210001211B P ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦,求A 及5.A19、(89,5分)已知B AX X +=,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=350211,101111010B A ,求矩阵X . 20、(90,6分)设4阶矩阵1100213401100213,0011002100010002B C -⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,且矩阵A 满足关系式E C B C E A T T =--)(1,其中E 是4阶单位矩阵,1C -表示C 的逆矩阵,TC 表示C 的转置,将上述关系式化简并求矩阵.A21、(91,5分)设n 阶矩阵B A ,满足条件AB B A =+. (1)证明:E A -为可逆矩阵,其中E 是n 阶单位矩阵;(2)已知⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=200012031B ,求矩阵A . 22、(92,5分)设矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=101020101A ,矩阵X 满足X A I AX +=+2,其中I 是3阶单位矩阵,试求出矩阵X .23、(93,8分)已知三阶矩阵A 的逆矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-3111211111A ,试求伴随矩阵*A 的逆矩阵.24、(95,8分)设三阶矩阵A 满足)3,2,1(==i i A i i αα,其中列向量T T )2,1,2(,)1,2,2(),2,2,1(321--=-==ααα试求矩阵A .25、(96,6分)设T A I ξξ=-,其中I 是n 阶单位矩阵,ξ是n 维非零列向量,T ξ是ξ的转置,证明:(1)2A A =的充要条件是1T ξξ=; (2)当1T ξξ=时,A 是不可逆矩阵.26、(95,3分)设n 维向量),0,,0,(2121 =α,矩阵ααααT T I B I A 2,+=-=,其中I 是n 阶单位矩阵,则AB 等于(A )0 (B) I - (C)I (D) ααTI +27、(96,3分)设111213212223212223111213313233311132123313,a a a a a a A a a a B a a a a a a a a a a a a ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥+++⎣⎦⎣⎦12010100100,010001101P P ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦则必有(A )12APP B = (B) 21AP P B = (C) 12PP A B = (D) 21P PA B = 28、(02,3分)设B A ,为n 阶可逆矩阵,**B A ,分别为B A ,对应的伴随矩阵,分块矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=B A C 00,则C 的伴随矩阵*C 为(A )⎥⎦⎤⎢⎣⎡**B B A A ||00|| (B) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡**A A B B ||00|| (C) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡**A B B A ||00|| (D) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡**B A A B ||00|| 29、(94,6分)设A 为n 阶非零实方阵,A *是A 的伴随矩阵,TA 是A 的转置矩阵,当T A A *=时,证明||0.A ≠30、(01,8分)已知3阶矩阵A 与3维列向量x ,使得向量组2,,x Ax A x 线性无关,且满足3232.A x Ax A x =-(1)记2(,,)P x Ax A x =,求3阶矩阵B ,使1A PBP -=; (2)计算行列式||.A E +。

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