线性代数讲义

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自考04184线性代数(经管类)讲义

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高数线性代数第一章行列式线性代数学的核心内容是:研究线性方程组的解的存在条件、解的结构以及解的求法。

所用的基本工具是矩阵,而行列式是研究矩阵的很有效的工具之一。

行列式作为一种数学工具不但在本课程中极其重要,而且在其他数学学科、乃至在其他许多学科(例如计算机科学、经济学、管理学等)都是必不可少的。

1.1行列式的定义(一)一阶、二阶、三阶行列式的定义)定义:符号叫一阶行列式,它是一个数,其大小规定为:。

注意:在线性代数中,符号不是绝对值。

例如,且;)定义:符号叫二阶行列所以二阶行列式的值等于两个例如)符号叫三阶行列式,它也例如=0三阶行列式的计算比较复杂,为了帮助大家掌握三阶行列式的计算公式,我们可以采用下面的对角线法记忆方法是:在已给行列式右边添加已给行列式的第一列、第二列。

我们把行列式左上角到右下角的对角线叫主对角线,把右上角到左下角的对角线叫次对角线,这时,三阶行列式的值等于主对角线的三个数的积与和主对角线平行的线上的三个数的积之和减去次对角线三个数的积与次对角线的平行线上数的积之和。

例如:(1)=1×5×9+2×6×7+3×4×8-3×5×7-1×6×8-2×4×9 =0(2)(3)(2)和(3)叫三角形行列式,其中(2)叫上三角形行列式,(3)叫下三角形行列式,由(2)(3)可见,在三阶行列式中,三角形行列式的值为主对角线的三个数之积,其余五项都是0,例如例1a为何值时,解因为所以8-3a=0,时例2当x取何值时,解:解得0<x<9所以当0<x<9时,所给行列式大于0。

(二)n阶行列式符号:它由n行、n列元素(共个元素)组成,称之为n阶行列式。

其中,每一个数称为行列式的一个元素,它的前一个下标i称为行标,它表示这个数在第i行上;后一个下标j 称为列标,它表示这个数在第j列上。

《线性代数讲义》课件

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在工程学中,性变换也得到了广泛的应用。例如,在图像处理中,可
以通过线性变换对图像进行缩放、旋转等操作;在线性控制系统分析中
,可以通过线性变换对系统进行建模和分析。
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特征向量的性质
特征向量与特征值一一对应,不同的 特征值对应的特征向量线性无关。
特征值与特征向量的计算方法
01
定义法
根据特征值的定义,通过解方程 组Av=λv来计算特征值和特征向 量。
02
03
公式法
幂法
对于某些特殊的矩阵,可以利用 公式直接计算特征值和特征向量 。
通过迭代的方式,不断计算矩阵 的幂,最终得到特征值和特征向 量。
矩阵表示线性变换的方法
矩阵的定义与性质
矩阵是线性代数中一个基本概念,它可以表示线性变 换。矩阵具有一些重要的性质,如矩阵的加法、标量 乘法、乘法等都是封闭的。
矩阵表示线性变换的方法
通过将线性变换表示为矩阵,可以更方便地研究线性 变换的性质和计算。具体来说,如果一个矩阵A表示 一个线性变换L,那么对于任意向量x,有L(x)=Ax。
特征值与特征向量的应用
数值分析
在求解微分方程、积分方程等数值问题时, 可以利用特征值和特征向量的性质进行求解 。
信号处理
在信号处理中,可以利用特征值和特征向量的性质 进行信号的滤波、降噪等处理。
图像处理
在图像处理中,可以利用特征值和特征向量 的性质进行图像的压缩、识别等处理。
05
二次型与矩阵的相似性
矩阵的定义与性质
数学工具
矩阵是一个由数字组成的矩形阵列,表示为二维数组。矩阵具有行数和列数。矩阵可以进行加法、数 乘、乘法等运算,并具有相应的性质和定理。矩阵是线性代数中重要的数学工具,用于表示线性变换 、线性方程组等。

线性代数总复习讲义

线性代数总复习讲义
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线性代数总复习
r(A) r(A,b)无解
r(A)=r(A,b)=n 有唯一解
克拉默法则, xj
Dj D
Ax=b
b=0 b≠0
d1 d 2 d n T 初等变换,
齐次方程的基础解系
r(A)=r(A,b)<n 有无穷多解
非齐次方程的一个特解
非齐次方程的通解
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0 1 1
1 1 0 0 0 0
r3 r2 r4 3r1

0 1 1 2 r4 r3 0 0 0 0 2 4 2 2
0 1 1
1 ( 1) ( 2) ( 2) 4
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线性代数总复习
(2) 利用行列式展开计算
定理 行列式等于它的任一行(列)的各元素 与其对应的代数余子式乘积之和,即
r2 5r3
32 2 1 0 10 1 3 r2 ( 2) 3 5 3 5 1 A 1 3 3 . 0 0 2 2 2 r3 ( 1) 2 11 1 0 0 11 1
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线性代数总复习
r1 r2
r3 r2
r1 2r3
1 0 2 1 1 0 r 2r 3 1 0 2 5 2 1 0 0 0 1 1 1 1 r2 5r3 1 0 0 1 3 2 r 2 ( 2) 0 2 0 3 6 5 ( 1) 0 0 1 1 1 1 r3
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2、n阶行列式的计算 (1) 利用行列式的性质计算 (化为三角形) 性质1 行列式与它的转置行列式相等.

线性代数讲义03线性方程组

线性代数讲义03线性方程组

第三章 线性方程组第一节 线性方程组与矩阵的行等价一 线性方程组以前学过求解二元一次方程组与三元一次方程组的方法. 这里研究一般的一次方程组.定义3.1 多元一次方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++mn mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111称为线性方程组. 方程组有m 个方程, n 个未知数i x (1,2,,i n =), 而ij a (1,2,,i n =;m j ,,2,1 =)是未知数的系数, j b (m j ,,2,1 =)是常数项.如果0=j b (m j ,,2,1 =), 则称为齐次线性方程组, 否则称为非齐次线性方程组.数组n c c c ,,,21 是方程组的一个解, 如果用它们分别代替方程组中的未知数n x x x ,,,21 , 可以使方程组变成等式组. 方程组的全部解的集合称为方程组的通解. 相对于通解, 称方程组的一个解为特解.定义3.2 如果两个线性方程组有相同的通解, 则称它们同解.按照定义, 两个方程组同解是指它们的解的集合相等. 集合相等是一种等价关系, 因此方程组同解也是一种等价关系. 特别, 方程组同解具有传递性.通过消元, 可将线性方程组变成比较简单的同解方程组, 从而得到原方程组的解.例3.1 解线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=+-52452132321321321x x x x x x x x x .解 从上向下消元, 得同解方程组1232332312243x x x x x x -+=⎧⎪-=⎨⎪-=-⎩. 这种方程组称为阶梯形方程组. 从下向上消元, 得同解方程组⎪⎩⎪⎨⎧-=-=-=310232321x x x .再除以第一个未知数的系数, 得线性方程组的解2/31-=x , 52=x , 33=x .解线性方程组的基本方法是加减消元法. 求解过程中常用三种运算.定义3.3 下列三种运算称为方程组的初等变换.(1) 交换两个方程的位置;(2) 用一个非零常数乘以一个方程;(3) 将一个方程的k 倍加到另一个方程上去.注意 如果用一种初等变换将一个线性方程组变成另一个线性方程组, 则也可以用初等变换将后者变成前者. 即初等变换的过程是可逆的.定理3.1 用初等变换得到的新的线性方程组与原方程组同解.证 先证明只进行一次初等变换.首先如果一组数是原方程组的解, 则它满足方程组中的每一个方程. 此后, 无论进行的是哪种初等变换, 这组数也满足新方程组的每个方程, 因此是新方程组的解. 反之, 由于初等变换的可逆性, 新方程组的解也是原方程组的解. 因此, 两个方程组同解.最后, 由于方程组同解的传递性, 进行任意多次初等变换所得方程组与原方程组同解.二 矩阵的行等价用矩阵乘法, 可以将线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++mn mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111写作 11121121222212n n m m mn n a a a x a a a x a a a x ⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=m b b b 21, 称为线性方程组的矩阵表示. 其中n m ⨯矩阵)(ij a A =称为方程组的系数矩阵, 1⨯n 列矩阵),,,(21'=n x x x x 称为未知数(矩阵), 1⨯m 列矩阵),,,(21'=m b b b b 称为常数(矩阵). 此时, 线性方程组可以简写作b Ax =.如果数组n c c c ,,,21 是线性方程组b Ax =的解, 令列矩阵12(,,,)n c c c ξ'=, 则有矩阵等式A b ξ=. 列矩阵12(,,,)n c c c ξ'=是方程组的解的矩阵表示.将常数矩阵添加到系数矩阵上作为最后一列, 得到分块矩阵),(b A A =, 称为线性方程组的增广矩阵.线性方程组与其增广矩阵是互相唯一确定的. 因此, 可以将方程组的语言翻译成矩阵的语言. 从线性方程组的初等变换, 产生矩阵的行初等变换的概念.定义3.4 设A 是矩阵, 则下列三种运算称为对矩阵A 的行初等变换.(1) 交换A 的两行;(2) 用非零常数k 乘以A 的一行;(3) 将A 的一行的k 倍加到另一行上去.定义 3.5 如果通过行初等变换, 可以将矩阵A 变成矩阵B , 则称矩阵A 与B 行等价. 记作B A r−→−. 仿照定理3.1的证明, 可以得到下面的结果.性质3.1 行等价是一种等价关系, 即具有下述性质.(1) 反身性: A A r −→−; (2) 对称性: 如果B A r −→−, 则A B r −→−; (3) 传递性: 如果B A r −→−,C B r −→−, 则C A r −→−. 当一类对象具有多种不同的等价关系时,要用不同的符号予以区别. 矩阵的相等是一种等价关系, 已经用等号表示为B A =. 作为矩阵的另一种等价关系, 行等价使用符号B A r −→−. 用矩阵的行等价的概念, 可以将定理3.1写作:定理3.2 如果两个线性方程组的增广矩阵行等价,则这两个线性方程组同解.通过初等变换, 可以从线性方程组产生一个阶梯形方程组. 换成矩阵的语言, 通过行初等变换, 可以从矩阵产生下面的具有特殊结构的矩阵.如果矩阵中某行中所有元素都是0, 则称为零行, 否则称为非零行.定义3.6 具有下面的性质的矩阵称为行阶梯形阵.(1) 非零行在上, 零行在下;(2) 每个非零行的第一个非零元素(首元素)在上面的非零行的首元素的右下方.例3.2 用行初等变换化简矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=521451121312A .解 做行初等变换, 得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=521451121312A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---−→−343042201312r ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----−→−310042201312r . 经过消元, 得到的已经是行阶梯形阵. 继续消元, 得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----−→−310042201312r A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----−→−3100100208012r ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---−→−3100100203002r .最后, 每行除以其首元素, 得⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---−→−3100100203002r A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-−→−310050102/3001r .定义3.7 具有下列性质的行阶梯形阵称为行最简阵.(1) 每个非零行的首元素等于1;(2) 包含首元素的列的其它元素都是0.在例3.2中, 最后得到的是行最简阵. 由以上的讨论, 可得下面的定理.定理3.3 对于任意矩阵A , 存在一个行最简阵R , 使得A 与R 行等价.如果矩阵A 与行阶梯形阵R 行等价,则称R 是A 的行阶梯形阵. 如果A 与行最简阵R 行等价, 则称R 为矩阵A 的行等价标准形.其实, 例3.2中的矩阵就是例3.1中线性方程组的增广矩阵. 而矩阵的行初等变换的过程与线性方程组的初等变换的过程完全一样. 唯一的区别在于这里只有系数和常数, 没有未知数和等号. 由于增广矩阵与线性方程组可以互相唯一确定, 缺少未知数和等号完全不影响问题的解决.习题3-11. 写出线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++-=----=+-+=+++01123253224254321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x 的系数矩阵与增广矩阵, 并用消元法求解.2. 设线性方程组的增广矩阵为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------1681355422351312, 写出该线性方程组, 并用消元法求解.3. 求下列矩阵的行等价标准形.(1)102120313043-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭; (2) 023*********-⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪--⎝⎭; (3) 11343335412232033421--⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪---⎝⎭; (4) 23137120243283023743--⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭. 4. 求t 的值, 使得矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----t 22122351311321的行等价标准形恰有两个非零行.第二节 矩阵的秩一 矩阵的秩的定义定义 3.8 设矩阵n m ij a A ⨯=)(, 从A 中任意选取k 行,k 列(},min{n m k ≤), 位于这些行与列的交叉点上的2k 个元素按照原来的相对位置构成的k 阶行列式称为A 的一个k 阶子式. 例如, 位于矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=312097102431A 的第一,三行, 第二,四列的二阶子式为133223-=-. 一个n m ⨯矩阵有kn k m C C 个k 阶子式. 矩阵的每个元素都是它的一个一阶子式. 而n 阶方阵的行列式是它的唯一的n 阶子式.定义3.9 如果矩阵n m ij a A ⨯=)(中有一个r 阶子式不等于零, 而所有1+r 阶子式都等于零, 则称矩阵A 的秩等于r . 记作r A =)rank(.如果矩阵的所有1+r 阶子式都等于零, 根据行列式按照一行展开, 可以证明所有更高阶的子式也都等于零. 因此, 矩阵的秩等于它的不等于零的子式的最高阶数.约定 对于零矩阵O , 约定0)rank(=O .由矩阵的秩的定义, 可以得到下面简单事实:(1) 设A 是非零矩阵, 则1)rank(≥A ;(2) 设A 是n m ⨯矩阵, 则},min{)rank(n m A ≤;(3) n 阶方阵A 可逆的充分必要条件为n A =)rank(. 于是, 可逆阵又称为满秩阵.例3.3 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=064212100321A , 求它的秩.解 左上角的二阶子式不等于零. 而所有四个三阶子式都等于零. 于是, 2)rank(=A . 例3.4 求对角阵),,,diag(21n a a a A =的秩.解 由不等于0的主对角元素所在的行与列确定的子式不等于0. 而阶数高于这个子式的子式必然有零行. 因此对角阵的秩等于其不等于0的主对角线元素的个数.例3.5 设矩阵A 的秩等于0>r , 从A 删除一行得到矩阵B , 问B 的秩可能取哪些值? 如果给A 添加一行呢?解 因为矩阵B 的子式也是矩阵A 的子式, 所以B 的秩不大于A 的秩.已知r A =)r a n k (, 不妨设A 的r 阶子式D 不等于0. 如果D 也是B 的子式, 则r B =)rank(. 否则, 根据行列式按照一行展开, 在D 的未被删除的1-r 行中, 至少有一个1-r 阶子式不等于0. 于是1)rank(-≥r B .仿照上面的证明, 添加一行所得矩阵的秩等于r , 或者1+r .性质3.2 设A 是矩阵, k 是数, 则(1) 转置: )rank()rank(A A =';(2) 数乘: 如果0≠k , 则)rank()rank(A kA =.证 只证(2).考虑矩阵A 的一个s 阶子式s D , 根据矩阵的性质2.6, 矩阵kA 的相应的子式等于s s D k .已知0≠k , 因此0=s s D k 的充分必要条件为0=s D .设r A =)rank(, 则A 有一个r 阶子式不等于0, 而所有1+r 阶子式都等于0. 根据前面的分析, 矩阵kA 具有相同的性质. 因此, r kA =)rank(.二 行初等变换用定义计算矩阵的秩时, 需要计算许多个行列式. 计算量非常大.定理3.4 设矩阵A 与B 行等价, 则rank()rank()A B =.证 设一次行初等变换将矩阵A 变成矩阵B ,且r A =)r a n k (, 则A 的所有1+r 阶子式都等于0. 下面对于三种行初等变换证明矩阵B 的所有1+r 阶子式也都等于0.(1) 矩阵A 的一行乘以非零常数k . 此时B 的一个1+r 阶子式或者就是A 的相同位置的1+r 阶子式, 或者是A 的相同位置的1+r 阶子式的一行乘以非零常数k . 于是, B 的所有1+r 阶子式都等于0.(2) 交换矩阵A 的两行. 考虑B 的一个1+r 阶子式D , 则A 有一个1+r 阶子式与D 的差别至多是行的顺序不同. 于是, B 的所有1+r 阶子式都等于0.(3) 将A 的第j 行的k 倍加到第i 行. 如果B 的一个1+r 阶子式不包含A 的第i 行, 它就是A 的相同位置的1+r 子式. 如果B 的一个1+r 阶子式D 包含A 的第i 行, 用行列式的性质, 这个子式可以分解为21kD D +, 其中1D 就是A 的相同位置的1+r 子式. 如果D 不包含A 的第j 行, 则2D 可以由A 的某个1+r 阶子式经交换行得到. 如果D 包含A 的第j 行, 则2D 有两个相同的行. 于是, B 的所有1+r 阶子式都等于0.总之, )rank()rank(A r B =≤.另一方面, 由矩阵的行等价的对称性, 也可以用行初等变换将矩阵B 变成矩阵A . 从而还有)rank()rank(B A ≤. 于是, 无论做哪种行初等变换, 都有rank()rank()A B =.最后, 由矩阵的行等价的传递性, 进行多次行初等变换也不改变矩阵的秩.推论 3.1 矩阵的秩等于它的行阶梯形阵中非零行的个数, 也就是行等价标准形中非零行的个数.证 设矩阵A 的行等价标准形R 中恰有r 个非零行, 则所有1+r 阶子式都等于0. 另一方面, 它的非零行的首元素所在的列的前r 行构成r 阶单位阵. 于是r R =)rank(. 根据定理 3.4, 有r A =)rank(.例3.6 求矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----=7931181332111511A 的秩. 解 用行初等变换, 得⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----=7931181332111511A −→−r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----81440472047201511−→−r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---0000000047201511. 矩阵A 的行阶梯形阵有两个非零行, 因此, 2)rank(=A .例3.7 设分块矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C O O B A , 求证: )rank()rank()rank(C B A +=. 证 设矩阵C B ,的行等价标准形分别为R 和S , 分别对B 和C 所在的行做行初等变换, 得⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C O O B A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛−→−S O O R r , 其中R 和S 分别是B 和C 的行等价标准形. 将R 所在的行中的零行移动到矩阵的最下方, 而不改变非零行的上下顺序, 可得到一个行最简阵. 而且, 这就是A 的行等价标准形. 于是, A 的行等价标准形中非零行的个数恰等于B 与C 的行等价标准形中非零行的个数之和.用这个方法可以证明: 准对角阵的秩等于各对角块的秩的和.习题3-21. 设矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=75211111A ,按照从小到大的顺序排列它的所有二阶子式. 2. 设n m ⨯矩阵A 的秩等于r , 任取A 的s 行构成矩阵B , 求证: m s r B -+≥)rank(. *3. 设A 是n m ⨯矩阵,求证:1)rank(=A 的充分必要条件为: 存在1⨯m 非零矩阵B 与n ⨯1非零矩阵C ,使得BC A =.4. 用行初等变换求下列矩阵的秩.(1) 123235471⎛⎫ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭; (2) 321322131345561---⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪--⎝⎭; (3) 1010011000011000011001011⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭; (4) 132541413514243273613-⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭. 5. 求t 的值, 使得方阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=t A 23312231的秩等于2.第三节 齐次线性方程组的基础解系齐次线性方程组的矩阵表示为0=Ax . 此时方程组与其系数矩阵A 互相唯一确定.齐次线性方程组0=Ax 总有零解. 于是, 解齐次线性方程组的基本问题是:(1) 对给定的齐次线性方程组,判定是否有非零解;(2) 如果有非零解, 求出所有的解(通解). 性质 3.3 如果列矩阵1ξ与2ξ是齐次线性方程组0=Ax 的两个特解, 则对于任意的数k h ,, 列矩阵21ξξk h +也是方程组的解.证 将21ξξk h +代入方程组, 得)(21ξξk h A +00021=+=+=ξξkA hA . 由定理3.2与定理3.3可得解齐次线性方程组的基本路线. 下面通过例题予以说明.例1求齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+++=-+++=-----=+++0434503223006225432154321543215432x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 的通解. 解 首先写出方程组的系数矩阵.⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------=14345321231111162210A . 然后做行初等变换, 由矩阵A 产生行阶梯形阵. ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------14345321236221011111⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----−→−00000010006221011111r . 继续做行初等变换, 得到矩阵A 的行等价标准形.⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-00000010006021050101⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--−→−00000010006021050101r . 从行等价标准形得到同解方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===++=--000062054532531x x x x x x x .将行等价标准形的非零行中的首元素对应的未知数留在方程组的左边, 将其余未知数移到方程组的右边, 得到⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==--=+=0006254532531x x x x x x x . 任意取定右边未知数(自由未知数)的值, 则左边未知数(约束未知数)的值也随之确定, 由此产生方程组的一个解.实际上,由此可以得到方程组的全部解. 设),,,,(54321'd d d d d 是方程组的任意的特解, 上面求解时3x 与5x 可以任意取值, 自然包含取值33d x =与55d x =. 由于),,,,(54321'd d d d d 是方程组的解, 必须满足方程组.因此5315d d d +=,53262d d d --=,04=d . 于是, 这个特解可以由上面的方法产生.令h x =3,k x =5, 得到齐次线性方程组的通解k h x 51+=,k h x 622--=,h x =3, 04=x , k x =5, 其中k h ,是任意常数.在通解中令1=h ,0=k , 得到齐次线性方程组的一个特解1(1,2,1,0,0)ξ'=-. 反之, 令0=h ,1=k , 得到另一个特解2(5,6,0,0,1)ξ'=-. 从而得到齐次线性方程组的通解的矩阵表示: 12x h k ξξ=+, 其中k h ,是任意常数. 为了得到方程组的通解, 只须求得特解1ξ与2ξ, 因此, 称12,ξξ为齐次线性方程组的基础解系.注意 将一个自由未知数取1, 其他自由未知数取0, 得到齐次线性方程组的一个特解. 这些特解的集合就是基础解系. 因此, 如果有s 个自由未知数, 则方程组的基础解系包含s 个特解.定理 3.5 设A 是n m ⨯矩阵, 则齐次线性方程组0=Ax 的基础解系中所包含的特解的个数等于)rank(A n -.证 根据推论 3.1, 系数矩阵A 的秩等于行等价标准形R 中非零行的个数, 也就是约束未知数的个数. 于是, 未知数的个数n 与系数矩阵的秩)rank(A 的差等于自由未知数的个数, 也就是基础解系中所包含的特解的个数.推论 3.2 齐次线性方程组只有零解的充分必要条件为: 系数矩阵的秩等于它的列数.证 根据定理 3.5, 此时没有自由未知数, 于是只有一个零解.推论3.3 设A 是n 阶方阵,求证:齐次线性方程组0=Ax 只有零解的充分必要条件为: 行列式0||≠A .证 根据推论3.2, 齐次线性方程组0=Ax 只有零解的充分必要条件为n A =)rank(. 由矩阵的秩的定义, n A =)rank(的充分必要条件为0||≠A .例 3.9 设A 是n 阶方阵, 且n r A <=)rank(, 求证: 存在n 阶方阵B , 满足O AB =, 且r n B -=)rank(.证 考虑齐次线性方程组0=Ax , 根据定理3.5, 它的r n -个特解12,,,n r ξξξ-组成基础解系. 即有0i A ξ=, r n i -=,,2,1 .构造分块n 阶方阵12(,,,,0,,0)n rB ξξξ-=, 即B 的前r n -列是基础解系中的特解构成的列矩阵, 后面的r 个列的元素都是0. 由基础解系的构造, 在B 的前r n -列中, 与自由未知数对应的行可以构成一个单位阵, 因此r n B -=)rank(.另一方面, 由分块矩阵的运算规则, 有12(,,,,0,,0)n r AB A ξξξ-=12(,,,,0,,0)n r A A A O ξξξ-==.习题3-31. 求下列齐次线性方程组的通解.(1)⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=+-03200231321321x x x x x x x x ; (2)⎪⎩⎪⎨⎧=-+-+=+--+=-+-+024242052420632543215432154321x x x x x x x x x x x x x x x ; (3)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+++=+++=-+++=++++033450622032305432154325432154321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ; (4)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-+-=-+--=-+-+=+-+-02252022303220254321543215432154321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x .2. 设齐次线性方程组的系数矩阵的列数大于行数, 求证: 该方程组有非零解.3. 当a 满足什么条件时, 齐次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++000321321321x x x x ax x x x ax 只有零解?4. 求a 的值, 使得齐次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++=++004202321321321x x x x x x x x ax 有非零解. 并求其基础解系.5. 设0>n , 求证: n 次多项式至多有n 个两两不同的零点.第四节 非齐次线性方程组的通解解非齐次线性方程组b Ax =的基本问题是:(1) 对于给定的方程组, 判断是否有解;(2) 如果有解, 求出全部解(通解).定义 3.10 将非齐次线性方程组b Ax =中各方程的右边变成0, 得到的齐次线性方程组0=Ax 称为方程组b Ax =的导出组.性质3.4 设列矩阵1η与2η是线性方程组b Ax =的两个特解, 则它们的差21ηηξ-=是它的导出组0=Ax 的解.证 将21ηηξ-=代入导出组的左边, 得)(21ηηξ-=A A 021=-=-=b b A A ηη.推论 3.4 如果非齐次线性方程组有解, 则它的通解是它的一个特解与它的导出组的通解的和.证 首先, 设列矩阵η是方程组b Ax =的特解, 列矩阵ξ是其导出组0=Ax 的特解, 则有b b A A A =+=+=+0)(ηξηξ,即列矩阵ηξ+是方程组b Ax =的解.其次, 设列矩阵ζ是方程组b Ax =的任意的特解, 根据性质3.4, 列矩阵ηζξ-=是导出组0=Ax 的解. 移项, 得ξηζ+=, 即方程组b Ax =的任意的特解ζ可以表示为它的取定的特解η与导出组0=Ax 的解ξ的和.综合两方面, 即得本推论.注意 求非齐次线性方程组的通解, 只须求出它的一个特解, 以及它的导出组的通解. 而后面的问题已经解决.在齐次线性方程组的解题路线中, 用增广矩阵代替系数矩阵, 得非齐次线性方程组的解题路线. 现举例说明.例 3.10 求非齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+++-=-+++-=-----=+++13334533237246225432154321543215432x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 的通解. 解 首先写出方程组的增广矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------13133453311237111112462210. 然后做行初等变换, 由增广矩阵产生行阶梯形阵.⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------13133453311232462210711111⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------−→−0000000000002462210711111r . 继续做行初等变换, 得到增广矩阵的行等价标准形.⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-00000000000024622101751101⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----−→−00000000000024622101751101r . 从行等价标准形得到同解方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧===+++-=---00002462217554325431x x x x x x x x . 将自由未知数移到右边, 得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==+---=-++=00002462217554325431x x x x x x x x . 将自由未知数取值0, 计算约束未知数的值, 即得非齐次方程组的一个特解)0,0,0,24,17('-=η.根据推论 3.3, 还需要求它的导出组的基础解系. 注意到: 如果删除增广矩阵的最后一列, 就是系数矩阵. 在做行初等变换之后, 如果删除增广矩阵的行等价标准形的最后一列, 也就是系数矩阵的行等价标准形. 于是, 如果将非齐次方程组的同解方程组的常数项变成0, 就是它的导出组的同解方程组. 用前面的方法, 得基础解系)0,0,1,2,1(1'-=ξ, )0,1,0,2,1(2'-=ξ,)1,0,0,6,5(2'-=ξ.于是, 非齐次线性方程组的通解的矩阵表示为332211ξξξηk k k x +++=, 其中321,,k k k 是任意常数.例 3.11 解非齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+++-=-+++-=-----=+++13334523237246225432154321543215432x x x x x x x x x x x x x x x x x x x .解 这个方程组的增广矩阵为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------13133453311237111112462210. 通过行初等变换, 得到行阶梯形阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛------0000001000002462210711111. 在这里, 有一个非零行的首元素在最后一列. 当从行阶梯形阵出发, 得同解方程组时, 该行对应矛盾方程: 10=. 因此, 同解方程组无解. 于是, 原线性方程组无解. 反之, 如果不出现这种情况, 则用前面的方法可以求出通解.于是, 非齐次线性方程组有解的充分必要条件为: 它的增广矩阵的行阶梯形阵的非零行的首元素不出现在最后一列(常数项). 下面的定理用矩阵的秩表述这个结论.定理 3.6 非齐次线性方程组有解的充分必要条件为: 它的系数矩阵的秩等于它的增广矩阵的秩.证 在增广矩阵的行阶梯形阵中, 首元素不出项在最后一列的充分必要条件为: 增广矩阵的行阶梯形阵的非零行的个数等于系数矩阵的行阶梯形阵的非零行的个数. 由推论 3.1, 即系数矩阵与增广矩阵有相同的秩.推论 3.5 非齐次线性方程组有唯一解的充分必要条件为: 它的系数矩阵的秩等于其列数, 且等于增广矩阵的秩.证 综合定理3.6和推论3.2即可.例 3.12 当b a ,取何值时, 非齐次线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+++=--+-=++=+++1232)3(122043214324324321ax x x x bx x a x x x x x x x x 有唯一解, 无解, 有无穷多解? 对后者求通解.解 对增广矩阵做行初等变换, 得⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----112323101221001111a b a⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------−→−1321023101221001111a b a r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+-−→−01000101001221001111a b a r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+----−→−01000101001221011101a b a r 根据定理3.6, 当1,1-≠=b a 时无解.当1,1-==b a 时, 非齐次线性方程组的特解为)0,0,1,1('-=η, 导出组的基础解系为)0,1,2,1(1'-=ξ, )1,0,2,1(2'-=ξ,通解为2211ξξηk k x ++=, 其中21,k k 是任意常数.当1≠a 时有唯一解)0,1,32,2(11'+--+--=b b a a b a η. 例3.13 设A 是n 阶方阵, 且0||≠A . 将A 分块),(C B A =, 其中C 是A 的最后一列, 求证: 线性方程组C Bx =无解.证 线性方程组的增广矩阵就是A , 由0||≠A , 增广矩阵的秩等于n . 而线性方程组的系数矩阵B 只有1-n 列, 它的秩不大于1-n . 根据定理3.6, 线性方程组C Bx =无解.推论 3.6 设A 是n 阶方阵, 则线性方程组b Ax =有唯一解的充分必要条件为: 行列式0||≠A .证 充分性. 设0||≠A , 则方阵A 的秩等于其列数n . 又方程组的增广矩阵),(b A 只有n 行, 于是, 由例3.5, 有≤=)rank(A n n b A ≤),rank(.根据推论3.5, 方程组有唯一解.必要性. 设方程组b Ax =有唯一解, 根据推论 3.5, 方阵A 的秩等于其列数n . 于是, 行列式0||≠A .条件0||≠A 保证方阵A 可逆. 用A 的逆阵左乘b Ax =, 得b A x 1-=. 这个公式是用逆阵表示线性方程组的唯一解. 从这个公式出发, 可以得到另一个公式. 根据定理2.1, 有 b A x 1-=b A A *||1=, 其中方阵*A 是A 的伴随阵. 计算这个矩阵等式的第j 行的元素, 得)(||12211n nj j j j b A b A b A A x +++= , n j ,,2,1 =. 根据定理 1.3, 等式右边的括号可以看作: 用常数矩阵b 代替系数行列式||A 的第j 列所得的行列式, 按照第j 列的展开式. 将这个行列式记作j D , 又将||A 改写作D , 则上式为D D x jj =, n j ,,2,1 =.这个公式是用行列式的商表示线性方程组的唯一解,称为克拉默法则.习题3-41. 设列矩阵i η(m i ,,,2,1 =)是非齐次线性方程组Ax b =的特解, 数i k (m i ,,,2,1 =)满足121=+++m k k k , 求证: 列矩阵1122m mk k k ηηη+++也是方程组Ax b =的特解.2. 求下列非齐次线性方程组的通解. (1)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-+=++-=-+--=-+337713434234313214321431x x x x x x x x x x x x x ; (2) ⎪⎩⎪⎨⎧-=-+-=+-=-+-22344324314324321x x x x x x x x x x ; (3) ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++-=+-=--=++0644352523222321321321321x x x x x x x x x x x x ; (4) ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=++++=++++----nx x x x x x x x x x x x n n n n n n 122113113221 , 其中1>n .3. 求证: 线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++-=+++=-++2543222432143214321x x x x x x x x x x x x 无解. 4. 求b的值, 使得线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-+=+-+=++-b x x x x x x x x x x x x 432143214321114724212有解, 并求其通解.5. 当d c b a ,,,满足什么条件时, 线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+=+=+d x x cx x b x x a x x 42314321有解? 并求其通解.6. 当b a ,取何值时, 线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++b ax x x x x x x x x 32132132132263132有唯一解, 无解, 有无穷多解? 对后者求其通解.*7. 设A 是n 阶方阵, b 是1⨯n 矩阵, 且分块方阵满足)rank(0rank A b b A =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛', 求证: 非齐次线性方程组b Ax =有解.第五节 初等方阵与初等变换一 初等方阵定义3.11 对单位阵E 做行初等变换所得方阵称为初等方阵.三种行初等变换产生三种初等方阵:(1) 交换E 的第i 行与第j 行所得方阵记作ij P ;(2) 用非零常数k 乘以E 的第i 行所得方阵记作)(k D i ;(3) 将E 的第j 行的k 倍加到第i 行所得方阵记作)(k T ij .三种初等方阵是可逆阵, 且它们的逆阵也是初等方阵. 实际上, 有ij ij P P =-1, ⎪⎭⎫ ⎝⎛=-k D k D i i 1)(1, )()(1k T k T ij ij -=-.定理 3.7 对矩阵A 做一种行初等变换, 相当于左乘一个相应的初等方阵.注意 定理3.7在矩阵的相等与矩阵的行等价之间建立了联系, 从而可以用矩阵的运算性质研究矩阵的行等价. 下面将看到, 有时这是非常方便的.推论 3.7 任意矩阵A 可以表示成R E E E A s 21=, 其中i E 是初等方阵, R 是A 的行等价标准形.证 对A 做行初等变换, 可得其行等价标准形R . 这个过程相当于用一系列初等方阵i E 左乘矩阵A . 即有R A E E E s =12 . 由于初等方阵可逆, 用它们的逆阵逐个左乘此式, 得R E E E A s 11211---= . 因为初等方阵的逆阵还是初等方阵, 换符号即得推论中的表示.推论3.8 方阵A 可逆的充分必要条件为: 它可以表示成初等方阵的乘积.例3.14 设B A ,都是n m ⨯矩阵, 求证: A 与B 行等价的充分必要条件为存在m 阶可逆阵P , 使得B PA =.二 矩阵方程矩阵方程B AX =, 其中A 是n 阶可逆阵, B 是m n ⨯矩阵, 而X 是m n ⨯未知矩阵.已知A 是可逆阵, 用其逆阵左乘方程, 得矩阵方程的解B A X 1-=. 对于可逆阵A , 存在初等方阵i E , 使得E A E E E s =12 . 用同样的初等方阵左乘矩阵方程B AX =, 得EX AX E E E s =12 B E E E X s 12 ==这个等式说明, 对可逆阵A 与矩阵B 做相同的行初等变换, 当将A 变成单位阵时, 矩阵B 变成矩阵方程B AX =的解B A X 1-=.例3.15设方阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=111012112A ,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=521234311B , 解矩阵方程B AX =.解 做分块矩阵: 左边部分是A ,右边部分是B . 做行初等变换, 得()=B A |⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----521111234012311112⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----−→−311112234012521111r⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------−→−143100872230521111r⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---−→−1431003/1053/80103/813/2001r .于是,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---==-1433/1053/83/813/21B A X . 如果矩阵方程B AX =中的方阵A 可逆, 方阵B 是单位阵E , 则用这个方法得到的矩阵方程的解E A X 1-=1-=A 就是A 的逆阵. 由此得到计算逆阵的简单方法.例3.16 求方阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=523012101A 的逆阵. 解 用初等变换法.()=E A |⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--100523010012001101⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---−→−127200012210001101r⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----−→−2/112/71001150102/112/5001r于是 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=-2/112/71152/112/51A . 如果X 与B 是列矩阵, 用这里的方法可以得到线性方程组B AX =的解B A X 1-=. 而且这种解法正是前面的消元法.性质 3.5 两个矩阵的乘积的秩不大于每个因子的秩.证 设A 是p m ⨯矩阵, B 是n p ⨯矩阵, r A =)rank(. 先证明r AB ≤)rank(.根据推论 3.7, 有R A E E E s =12 , 其中A 的行等价标准形R 恰有r 个非零行. 用矩阵B 右乘此式, 得RB AB E E E s =)(12 . 根据矩阵乘法定义, 矩阵RB 至多有r 个非零行. 根据定理3.4, 有)rank()rank()rank(A r RB AB =≤=.转置可证明另一部分.例3.17 设A 是可逆阵,则)rank()rank(B AB =.证1 记矩阵AB C =. 由性质 3.5, 有)rank()rank(B C ≤. 用逆阵1-A 左乘AB C =, 得C A B 1-=, 从而有)rank()rank(C B ≤.上面的证明主要体现了逆阵的一种应用, 并不是最简捷的证明.证2 已知A 是可逆阵,根据推论3.8, 有B E E E AB s 12 =. 再根据定理 3.4, 有)rank()rank(B AB =.三 初等变换与矩阵的行初等变换类似, 可以定义矩阵的列初等变换.定义3.12 设A 是矩阵, 称下面三种变换为对矩阵A 的列初等变换.(1) 交换A 的两列;(2) 用非零常数k 乘以A 的一列;(3) 将A 的一列的k 倍加到另一列上去,与行初等变换类似, 可以定义矩阵的列等价与列等价标准形.性质 3.6 列初等变换与列等价具有下述性质.(1) 列初等变换不改变矩阵的秩;(2) 对一个矩阵做列初等变换, 相当于用相应的初等方阵右乘这个矩阵;(3) 矩阵的列等价是等价关系;(4) 矩阵B 与A 列等价的充分必要条件为: 存在可逆阵Q , 使得B AQ =.与用行初等变换解矩阵方程B AX =类似, 可以用列初等变换解矩阵方程B XA =.例3.18设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=111012112A , ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=234311B , 解矩阵方程B XA =.解 做分块矩阵, 上边是A , 下边是B . 然后做列初等变换. 当将A 变成单位阵时, B变成矩阵方程的解1-=BA X . 如果用→表示列等价, 则有⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---234311111012112⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---→423131*********⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---→253321301011001⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---→3/253/8122100010001. 于是⎪⎭⎫ ⎝⎛---=3/253/8122X . 例 3.19 设分块矩阵),(B A , 求证: )rank()rank(),rank(B A B A +≤.证 设矩阵B A ,的列等价标准形分别为S R ,,则R 与S 分别有)ra nk(A 与)rank(B 个非零列. 从而分块矩阵),(S R 有)rank()rank(B A +个非零列. 另一方面, 如果在矩阵),(B A 中分别对两个子块做列初等变换, 则可以得到分块矩阵),(S R . 于是, 有)rank()rank(),rank(),rank(B A S R B A +≤=.。

线性代数讲义

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线性代数(Linear Algebra )引 言(Introduction )1. 数学 数学(數學、mathematics )在我国古代叫算(筭、祘)术,后来叫算学或数学;直到1939年6月,为了划一才确定统一用数学.“数学是研究现实世界的量的关系和空间形式的科学”,分为代数、几何等.2. 代数 代数(algebra)分为古典代数和近世代数. 古典代数(ancient algebra)基本上就是方程论,以方程的解法为中心.如: 一元一次方程 )0(≠=a b ax 的解为b a x 1-=;一元二次方程 )0(02≠=++a c bx ax 的解为)2/()4(22,1a ac b b x -±-=; 一元三、四次方程也有类似的求根公式(16世纪);但是,一元n 次方程当n ≥5时却无一般的“求根公式”(参见数学史或近代数);根式求解条件的探究导致群概念的引入,这最早出现在Lagrange 1770年和1771年的著作中;1799年Ruffini 给出“证明”(群论思想);Abel 进一步给出严格的证明,开辟了近世代数方程论的道路(1824年和1826年),包括群论和方程的超越函数解法;Galois 引入代换群彻底解决了代数方程根式可解的条件,开辟了代数学的一个崭新的领域——群论.从而使代数的研究对象转向研究代数结构本身,此即近世代数.近世代数(modern algebra)又称抽象代数(abstract algebra )包括代数数论、超复数系、线性代数、群论、环论、域论、格论、李(Lie )群、李代数、代数几何、代数拓扑,等等. 3. 线性代数 如果保持一元一次方程中未知量的指数(一次的)不变,而增加未知量及方程的个数,即得到线性(一次)方程组.先看下面三个例子:例1 (《孙子算经》卷下第31题)“今有雉兔同笼,上有三十五头,下有九十四足.问雉、兔各几何?答曰:雉二十三,兔一十二.”解法1 设雉、兔分别为x ,y ,则由⎩⎨⎧=+=+944235y x y x 解得⎩⎨⎧==1223y x .解法2 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛9435足头⎪⎪⎭⎫⎝⎛−−→−⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛−−→−⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛−−→−122312354735兔雉兔头半足头再作差作差半其足 . 解法 3 请兔子全“起立”后,雉兔总“足”数为70235=⨯,从而得兔“手”数为94-70=24,于是兔子数为24÷2=12,雉数为35-12=23 .注:后两种解法心算即可.例2 某厂用四种原料生产五种产品,各产品的原料成份及各原料的用量为表1所示,求每种产品的产量(千克).表1 各产品的原料成份(%)及各原料的用量(千克)解 设A,B,C,D,E 五种产品的产量分别为X i (i =1,2,3,4,5),则问题归结为求解方程组 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++++=++++=++++=++++6001.06.01.02.01.07807.01.03.01.02.02501.02.02.06.04.01001.01.04.01.03.054321543215432154321X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X这是一个含五个未知量、四个方程的方程组.例3 某商店经营四类商品,四个季度的销售额及利润额如表2所示.求每类商品的年平均利润率(%). 表2 各类商品四个季度的销售额及利润额(单位:元)解 设四类商品A,B,C,D 的利润率分别为X i (i =1,2,3,4),则问题归结为解下面含四个未知量、四个方程的方程组 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++=+++955005002503009075040030016085800500100200806003002002504321432143214321X X X X X X X X X X X X X X X X .现实中的很多问题,往往归结为求解含多个未知量(数)的一次方程组,称为线性方程组,其一般形式为 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++mn mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111 .此类线性方程组可能有解,也可能无解;有解时可能只有一组解,也可能有多组甚至无穷多组解,如⑴⎩⎨⎧=-=+226132121x x x x 有唯一解⎩⎨⎧==03/121x x ; ⑵⎩⎨⎧=-=-226132121x x x x 有无穷多解⎩⎨⎧-==1321c x cx (其中c 为任意常数) ; ⑶⎩⎨⎧=-=-426132121x x x x 无解 .那么,如何判定一个给定的线性方程组有没有解?如果有解,究竟有多少组解(一组、多组、无穷多组)?这些解又怎样求(表示)出来?如果无解,又怎么办?因为无解的方程组如果是某一有解的实际问题的数学抽象,此时又如何(用这一线性方程组来)描述它所表示的实际问题的解(“广义解”)?这就要求我们研究解决线性方程组有解的判定条件、解法、解的结构与解的表示以及“广义解”等问题,这些都是线性代数所要解决的问题.线性代数( Linear algebra )是从线性方程组、行列式和矩阵等理论中产生出来的,是代数各分支中应用最广泛的分支.在历史上首先应归功于英国的J.J.Sylvester 、A.Cayley 、美国的Peirce 父子和L.E.Dickson 等人的工作.主要内容:行列式、矩阵、线性方程组、向量空间、相似矩阵及二次型等;主要方法:初等变换法、降阶法、分块法、标准形法、特征值法等. 下面我们将分别介绍.当然我们这里所介绍的只是线性代数中最基本的内容,还有很多内容(如矩阵论或矩阵分析等)要等到我们进一步深造时再学;而且线性代数本身也是在不断发展的.参 考 书[1] 线性代数(第三版、第四版),同济大学数学教研室编,高等教育出版社. [2] 线性代数(居余马等编)、线性代数与解析几何(俞正光等编)、线性代数辅导(胡金徳等编),清华大学出版社. [3] 线性代数(陈龙玄等编)、线性代数(李炯生等编),中国科技大学出版社. [4] 线性代数解题方法技巧归纳,毛纲源编,华中理工大学出版社. [5] 线性代数方法导引,屠伯埙编,复旦大学出版社. [6] Linear Algebra(UTM),By L.Smith ,Springer-V erlag .. . .第一讲 行列式 ( Determinant )教学目的与要求:了解n 阶行列式的概念,掌握行列式的性质和二、三阶行列式的计算方法, 会应用行列式的性质简化n 阶行列式的计算,会用Cramer 法则解线性方程组.重点:n 阶行列式的概念、性质与计算§1 二、三阶行列式 (复习与总结)一、2阶行列例1 求下列二元一次方程组的解:(1) ⎩⎨⎧=+=+②①9442352121x x x x ;(2)⎩⎨⎧=+=+②① 22221211212111b x a x a b x a x a ……(1)(其中)021122211≠-=a a a a D .解 (1) )1(4-⨯+⨯②①得,2346211=⇒=x x1)2(⨯+-⨯②①得1224222=⇒=x x .(2) )(1222a a -⨯+⨯②①得121222111)(x b a a b D Dx ⇒-===D 1/D ,1121)(a a ⨯+-⨯②①得=⇒-==221121122)(x a b b a D Dx D 2/D .为使⑴的解表示简单,Leibniz 于18世纪初引入2阶行列式的定义如下:定义 设有4个元素(数)排成的两行(row )、两列(column )的22211211a a a a ,称为一个2阶行列式,其值为a 11a 22-a 12a 21,即2112221122211211a a a a a a a a -=.如例1(2)中的D=22211211a a a a 称为方程组⑴的系数行列式,而2221211a b a b D =,2211112b a b a D =;(1)中的24942351,46494135,2421121======D D D . 例2 计算2315-=D .解 1331252315=)(-=-⨯-⨯=D . 例3设132λλ=D ,问λ为何值时,(1)D = 0,(2)D ≠0? 解 因D =λ2-3λ=λ(λ-3),故(1)当λ=0或3时,D = 0;(2)当λ≠0,3时,D ≠0.例4 设1221--=k k D ,则D ≠0的充要条件是()答:k ≠-1,3.(因D =(k -1)2-4=(k +1)(k -3),故D ≠0的充要条件是k ≠-1,3) 例5 如果1222112110==a a a a D ,则下列( )是⎩⎨⎧=+-=+-0022221211212111b x a x a b x a x a 的解.(A)22111122221211b a b a x a b a b x ==,; (B)22111122221211b a b a x a b a b x =-=,;(C)22111122221211b a b a x a b a b x ----=----=,; (D)22111122221211b a b a x a b a b x ---=-----=,.答:( )(因原方程组即⎩⎨⎧-=-+-=-+22221211212111)()(b x a x a b x a x a 的系数行列式1022211211-=-=--=D a a a a D ,2221212221211a b a b a b a b D =----=,2211112211112b a b a b a b a D -=--=)二、3阶行列式例6 求解下列三元一次方程组:(1) ⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++③②①333323213123232221211313212111b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (2)(其中)0322311332112312213322113312312332211≠---++=a a a a a a a a a a a a a a a a a a D ;(2) ⎪⎩⎪⎨⎧-=++-=++=-③②① 232131232132131x x x x x x x x .解(1)记3332232211a a a a A =,3331232112a a a a A -=,3231222113a a a a A =, 3332131221a a a a A -=,3331131122a a a a A =,3231121123a a a a A -=,2322131231a a a a A =,2321131132a a a a A -=,2221121133a a a a A =,则: ①×A 11+②×A 21+③×A 31得D X 1=D 1(=b 1A 11+b 2A 21+b 3A 31), X 1=D 1/D , ①×A 12+②×A 22+③×A 32得D X 2=D 2(=b 1A 12+b 2A 22+b 3A 32), X 2=D 2 /D , ①×A 13+②×A 23+③×A 33得D X 3=D 3(=b 1A 13+b 2A 23+b 3A 33), x 3=D 3/D ;(2) D=1+0-6-4+0-9=-18,23120A 61320A 81331A 312111=-=,=-=,=-=--, ,=--=,=---=,=--=53121A 31221A 71231A 322212--11101A 33201A 53211A 332313==,=--=,=-=-,①×A 11+②×A 21+③×A 31得 -18x 1=-18 ⇒x 1=1, ①×A 12+②×A 22+③×A 32得 -18x 2=0 ⇒x 2=0, ①×A 13+②×A 23+③×A 33得 -18x 3=0 ⇒x 3=0.定义 设有9个元素(数)排成的3行、3列的333231232221131211a a a a a a a a a 称为一个三阶行列式, 其值为322311332112312213322113312312332211a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++.如例6中的D 即称为方程组的系数行列式.2、3阶行列式的值(代数和)可用沙路法(或对角线法则)来记忆:211222112112221122211211a a a a a a a a a a a a -=+=,322311332112312213322113312312332211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a +++++==322311332112312213322113312312332211a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++α;或在图333231232221131211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a 上操作. 例7 计算 61504321-=D . 解58051642)1(03043)1(5260105164210343152601-=⋅⋅-⋅⋅--⋅⋅-⋅⋅+-⋅⋅+⋅⋅=-+-++-+=D例8 (1)010000=-=a bb aD 的充要条件是( )答:022=+b a .(因为22b a D +=)(2)0114011>=a a D 的充要条件是(),其中R a ∈.答:1012>>-a a 或.(因为12-=a D ) (3)01110212=-=k kD 的充要条件是()(A )k =2; (B )k =-2; (C )k =0; (D )k =3.答:(B )或(D ).(因为)3)(2(64222-+=--=---=k k k k k k D )例9 计算下列行列式的值(1)749651823=D ;(2)768452913'=D解 (1)201721436032108105749651823-=---++==D ;(2)201147236010832105768452913'-=---++==D . 三、3阶行列式的性质 (由定义易验证,对2阶也成立且验证更易)性质1 D T =D . 其中D T 为将D 的行与列互换后所得的行列式,即如果333231232221131211a a a a a a a a a D =,则332313322212312111a a a a a a a a a D T =; D T 有时也记为D ˊ,称为行列式D 的转置行列式.此性质说明在(二、三阶)行列式中行、列等位.因此凡对行(或列)成立的性质对列(或行)也成立.性质2 交换两行(或列)使行列式仅变号,即有333231232221131211333231131211232221a a a a a a a a a a a a a a a a a a -=等.对换第i 行(列)与第j 行(列)记为(r i ,r j )((c i ,c j )).推论 两行(或列)相同的行列式值为0,即有0232221131211131211=a a a a a a a a a 等. 性质3 行列式中某一行(或列)的公因子可以提到行列式外面来,即有333231232221131211333231232221131211a a a a a a a a a k a a a ka ka ka a a a =等. 推论1 用数k 乘以某行列式相当于用k 乘以该行列的某一行(或列). 以k 数乘以第i 行(列)记为)(i ic k r k ⋅⋅.推论2 某一行(或列)全为0的行列式的值为0.推论3 有两行(或列)成比例的行列式的值为0.如0333231131211131211333231131211131211==a a a a a a a a a k a a a ka ka ka a a a 性质4 若行列式的某一行(或列)的每个元素都是两个元素之和,则此行列式可按此行(或列)分拆成两个行列式之和.如=+++=333231232322222121131211a a a cbc b c b a a a D D 1+D 2,其中3332312322211312111a a a b b b a a a D =,3332312322211312112a a a c c c a a a D =. 性质5 将某一行(或列)各元素的同一数倍加于另一行(或列)相应的元素上去,不改变行列式的值,即有333231232221131211333231132312221121131211a a a a a a a a a a a a la a la a la a a a a =+++等. 将第j 行(列)的l 倍加到第i 行(列)记为 r i +⋅l r j ( c i +⋅l c j ).注:性质2、3和5中的变换:对换两行(或列)、以非零常数乘某行(或列)和把某行(或列)的常数倍加到另一行(或列)上去,分别称为第一、第二和第三类初等行(或列)变换(详见第二讲§5).性质6(按行(或列)展开定理) (1)∑====31333231232221131211)3,2,1(j ij ij i A a a a a a a a a a a D ,即333332323131232322222121131312121111A a A a A a A a A a A a A a A a A a D ++=++=++=;(2)∑==31i ij ijA aD (j=1,2,3), 即313121211111A a A a A a D ++=333323231313323222221212A a A a A a A a A a A a ++=++=(其中A ij 如例6所示:ij ji ij M A +-=)1(,M ij 是将D中a ij 所在的第i 行和第j 列全划掉余下的二阶行列式,称为a ij 在D 中的余子式,而A ij 称为a ij 在D 中的代数余子式.) 例10 计算下列行列式的值(1)151413---=kk D ;(2)12121-=k k kD . 解(1))3)(1(1430114004315140132321++=-+-=-+++---=k k k k k k r r r r k k D ;;(2))2(222020021121211312k kk k kkr r r r kk kD --=--=-----=;.性质7(代数余子式的性质) (1)D A a ik j kj ij δ=∑=31(其中⎩⎨⎧≠=ki 0ki 1,=,δik 为Kronecker 记号.当i =k 时即为性质6(1);当i ≠k ,如i =1,k =2时,0A 231322122111=+A a A a a +等).(2)D A ajl i il ijδ=∑=31(当j =l 时即为性质6(2);当j ≠l , 如j =1,l =2时, 0A 323122211211=+A a A a a +等).例11 求132311201--=D 的值,并验证性质7.解 D 的23120A 61320A 81331A 312111=-=,=-=,=-=-- ,=--=,=---=,=--=53121A 31221A 71231A 322212--,11101A 33201A 53211A 332313==,=--=,=-=-(1) 按第1列展开得=⋅-⋅+⋅=312111211A A A D 1×(-8)+1×(-6)-2×2=-18;(2) 023)6(1)8(0310312111=⋅+-⋅+-⋅=⋅+⋅+⋅A A A ;其余类似.四、Cramer 法则1.一般情形 由例1和例6即得定理(Cramer 法则) (1)二元一次线性方程组 ⎩⎨⎧=+=+②① 22221211212111b x a x a b x a x a …(1)当其系数行列式D=22211211a a a a ≠0时有唯一解D D x j j =(j =1,2); (2)三元一次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++③②①333323213123232221211313212111b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a …(2)当其系数行列式D=333231232221131211a a a a a a a a a ≠0时有唯一解 D D x j j =(j =1,2,3). 例12(例6(2)的解法2 ) 18132311201=---=D ,D 1=D =-18, 01223112112=---=D ,⎪⎩⎪⎨⎧⇒--0x 0x 1x 023211111D 3322113========D D D D D D .注:两种解法本质是一样的,只不过解法2是直接用Cramer 法则的结果(公式),而原解法是把消元(或Cramer 法则的证明)过程再写一遍.2.齐次情形推论 奇次线性方程组 ⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++000333232131323222121313212111x a x a x a x a x a x a x a x a x a (2ˊ)当其系数行列式D ≠0时只有零解(x1=x2=x3=0).以后将证明此推论的逆也成立,于是有命题(1)奇次线性方程组(2ˊ)只有零解⇔D ≠0;(2)奇次线性方程组(2ˊ)有非零解⇔D =0.例13 λ取何值时,奇次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧==-+=++00023321321x x x x x x x λλλ,有非零解?解 因为)1(0011212-=-=λλλλλD ,故当λ=0或±1时,该方程组有非零解.例14 如果方程组⎪⎩⎪⎨⎧=--=+=-+05403z y kx o z y z ky x 有非零解,则().(A ) k =0;(B )k =1:(C )k =-1;(D )k =-3.答:(C ,D ).(由例10(1))3)(1(1514013++=---=k k kk D 即得) .例15 当()时,奇次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++=+02020z y kx z ky x z kx 仅有零解;(A ) k =0;(B )k =-1;(C )k =2;(D )k =-2.答:(A ,B ,D ).(由例10(2))2(2121210k kk kD --=-=即得) .§2 全排列及其逆序列问题:行列式可否归纳定义 212112221111222112112)1()1(a a a a a a a a D ⋅-⋅+⋅-⋅==++,当n ≥2时,n n nn ijn A a A a A a a D 1112121111+++==⨯ ,其中j j j M A 111)1(+-=,M 1j 为a 1j 在D n 中的余子式(n -1阶行列式)?一、全排列例1 用1、2、3三个数字可以组成多少个没有重复数字的三位数?请写出.解 共6个,分别为123,132,213,231,312,321.把n 个不同的元素(不妨设为1,2,…,n )排成一列,叫做这n 个元素的一个(n 级)全排列,n 个不同元素的全排列的种数为P n =n!,如P 3=3!=6,P 4=4!=24,P 5=5!=120等.记S n 为1,2,…,n 的所有n 级排列所组成的集合,即S n ={(j 1j 2…j n )| (j 1j 2…j n )为n 级排列},则|S n |= n!.二、逆序与逆序数1. 标准排列:对n 个不同的元素,先规定一个标准次序(如对1,2,…,n ,规定从小到大的次序为标准次序),从而得到一个标准排列.对1,2,…,n ,今后规定其标准排列为自然排列1 2 … (n -1) n .2.逆序与逆序数 在一个n 级排列中,当两个元素a 和b 的先后次序与标准顺序不同时,则说a 和b 形成一个逆序;一个排列中所有逆序的总数叫该排列的逆序数.排列p 1p 2…p n 的逆序数记为 t (p 1p 2…p n ).逆序数为奇(或偶)数的排列称为奇(或偶)排列. 例2 (1)2个2级排列12和21,一个为奇排列(21),一个为偶排列(12).(2)3级排列的逆序数表(6个3级排列中奇、偶排列各3个)三、逆序数的求法不妨设n 个元素为1,2,…,n ,其标准排列为自然排列1 2 … n ,设p 1p 2…p n 为1,2,…,n 的一个排列,记t i =t(p i )为排列p 1p 2…p n 中p i 左(前)面的比p i 大的元素的个数,s i =s (p i )为排列p 1p 2…p n 中p i 右(后)面的比p i 小的元素的个数,简记t(p 1p 2…p n )为t ,则(1)t(1)t(2) t(n)t(n) t(2)t(1)t t t t n 21+++=+++=+++= ;(2)s(1)s(2) s(n)s(n) s(2)s(1)s s s n 21+++=+++=+++= t . 注:显然0(1)t(n)t 1====s s n , t(1 2 … n)=0.例3 求(1)t=t(32514);(2)t(7632451);(3)t(2 3 … n 1);(4)t(n (n-1) … 2 1) . 解 (1)因t 1=t(3)=0,t 2=t(2)=1,t 3=t(5)=0,t 4=t(1)=3,t 5=t(4)=1⇒ t =5(奇), 或因s 1=s(3)=2,s 2=s(2)=1,s 3=s(5)=2,s 4=s(1)=0,s 5=s(4)=0⇒ t =5. (2)t(7632451)=0+1+2+3+2+2+6=16,或=6+5+2+1+1+1+0=16(偶). (3)t(2 3 … n 1)=0+0+…+0+(n-1)= n-1,或=1+1+…+1+0= n-1.(4)t(n … 2 1)=0+1+…+(n-2)+(n-1)=2)1(-n n ,或=(n-1)+(n-2)+…+1+0=2)1(-n n .如62341) 2 3 t(4=⋅=,102451) 2 3 4 t(5=⋅=,152561) 2 3 4 5 t(6=⋅=,… 再看6个3级排列的逆序数:t(123)=0,t(132)=0+0+1=1,或=0+1+0=1;t(213)=0+1+0=1,或=1+0+0=1;t(231)=0+0+2=2,或=1+1+0=2;t(312)=0+1+1=2,或=2+0+0=2;t(321)=0+1+2=3,或=2+1+0=3.四、对换及其性质1.对换:在一个排列中,互换某两个元素(如i ,j )的位置,而其余的元素不动,叫做对该排列的一次对换,记为(i ,j );互换相邻两个元素的对换叫做相邻对换.例4 (321)0)123(,3)321(),123(3,1(==−−→−t t );(7632451)−−→−)1,6((7132456),t(7632451)=16(偶), t(7132456)=0+1+1+2+1+1+1=7(奇).2.性质性质1 一次对换改变排列的奇偶性.证明(1)相邻对换改变排列的奇偶性:设(…a b …)−−→−),(b a (…b a …)因对换(a ,b )只改变了a 和b 之间的逆序:当a<b 时,经对换后逆序数增加1;当a>b 时,经对换后逆序数减少1.而a 或b 与其他元素,以及其他元素之间的逆序数经对换后都没有改变,故相邻对换改变排列的奇偶性.(2)任一对换可由奇数次相邻对换而得到,从而改变奇偶性:(…ac 1c 2…c s b …)−−→−),(1c a(…c 1ac 2…c s b …) −−→−−−→−),(),(2sc a c a (…c 1c 2…c s ab …)−−→−),(b a (…c 1c 2…c s ba …)−−→−),(b c s (…c 1c 2…bc s a …)−−→−−→−),(2b c ( …c 1bc 2…c s a …)−−→−),(1b c (bc 1c 2…c s a …),共2s+1次.例4(1)对换(7632451)−−→−)1,6((7132456)可由9次相邻对换得到,相应的逆序变化为:(16=)t(7632451)= t(7362451)+1= t(7326451)+2= t(7324651)+3= t(7324561)+4 = t(7324516)+5=( t(7324156)+6= t(7321456)+7= t(7312456)+8= ) t(7132456)+9 (=7+9). (2)(7=) t(7132456)= t(1324567)+6= t(1234567)+7 (=0+7).(3)(16=) t(7632451)= t(6324517)+6= t(3245167)+11= t(3241567)+12= t(3214567)+13=t(2134567)+15=t(1234567)+16(=0+16).性质2 (1)任一排列(p 1p 2…p n )总可经有限次(相邻)对换成标准排列,且所作对换的次数k 与该排列有相同的奇偶性,即k 与t (p 1p 2…p n )奇偶性相同;(2)任一排列(p 1p 2…p n )都可由标准排列1 2 … n 经有限次(相邻)对换而得到,且所作对换的次数k 与该排列有相同的奇偶性,即k 与t (p 1p 2…p n )奇偶性相同.(3)S n 中的任意两个n 级排列均可经有限次(相邻)对换而互相得到;且若这两个排列的奇偶性相(或不)同,则所作对换的次数为偶(或奇)数.证(1)对排列的阶n 归纳.当n=1时显然成立.假设结论对n -1已经成立,则对n : ①若排列为p 1 … p n-1 n ,由归纳假设n -1级排列p 1 … p n-1可经有限次对换成为标准排列1 2 … (n -1),且所作对换的次数与t(p 1…p n-1)有相同的奇偶性,从而p 1…p n-1 n 经上述对换即成为标准排列1 2 …(n -1) n ,且所作对换的次数的次数与t(p 1…p n-1 n)=t(p 1…p n-1)有相同的奇偶性.②若排列为(p 1…p i-1 n p i+1…p n ),则可经n -i 次相邻对换成为(p 1…p i-1p i+1…p n n ),且t (p 1…p i-1 n p i+1…p n )=t (p 1…p i-1p i+1…p n n )+(n -i ),而由①得p 1…p i-1p i+1…p n n 可经有限次对换成为1 2 …(n -1) n ,且所作对换的次数m 与t (p 1…p i-1p i+1…p n n )有相同的奇偶性,于是p 1…p i-1 n p i+1…p n 可经m +n -i 次对换成为1 2 … n ,且所作对换的次数k =m+n-i 的奇偶性与t (p 1…p i-1 n p i+1…p n )即t (p 1…p i-1p i+1…p n n )+n -i 的奇偶性相同.图示如下:(p 1…p i-1 n p i+1…p n )−−→−-次i n (p 1…p i-1p i+1…p n n )−−→−次m (1 2 …(n -1) n ); ③所作对换次数与原排列有相同的奇偶性还可如下证明:设排列p 1…p n 经k 次对换成为标准排列,则t(p 1…p n )经k 次改变奇偶性后成为0 (=t(1 2 … n)),从而k 与t(p 1…p n )奇偶性相同(对k 为奇、偶数分别说明).(2)将(1)中的变(对)换全倒过来便得.(3)由(1)和(2):−→−次k n p p p )(21 (1 2 … n ))21h n q q q (次−→−即得.性质3 n !个n 级排列中奇偶排列各为 )2(2!≥n n .证 因映射ϕ:{n 级奇排列}−−→−),(21{n 级偶排列}为一一对应,即得. 如 {(21)}−−→−),(21{(12)} ; {(132), (213), (321) }−−→−),(21{(231), (123), (312)} .§3 n 阶行列式的概念一、 二、三阶行列式的结构规律1. 二、三阶行列式定义式的结构(1)2112221122211211a a a a a a a a -=中的两项可统一表示为212121)()1(j j j j t a a -,其中(j 1j 2)取遍所有(2个)2级排列(12),(21).(2)33⨯ija =322311332112312213322113312312332211a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++α中的6项可统一表示为321321321)()1(j j j j j j t a a a -,(j 1j 2j 3)取遍所有(6个)3级排列(123),(231),(312),(321),(213),(132).2. 二、三阶行列式的共同规律设n =2或3,则:(1) n 阶行列式为由n 2个数得到一个数的函数;(2) n 阶行列式为n !项的代数和,每项为n 个元素的乘积,而这n 个元素是取自n 阶行列式中的不同的行、不同的列;(3) n 阶行列式中每项正负号的确定:当项中各乘积因子的第一个(行)下标为标准排列时,其第二个(列)下标为奇(偶)排列的项带负(正)号. 3. 二、三阶行列式的简单统一表达式(1)∑∈-=221221)(211)(22211211)1(s j j j j j j t a a a a a a ,其中)}1,2(),2,1{(2=S ;(2)∑∈-=332132321)(3211)(333231232221131211)1(s j j j j j j j j j t a a a a a a a a a a a a ,S 3={(j 1j 2j 3)| (j 1j 2j 3)为3级排列}={(123),(231),(312),(321),(213),(132)}.二、n 阶行列式的定义1.定义 设有n 2个元素排成的n 行、n 列的nnn n nn a a a a a a a a a 212222111211称为一个n 阶行列式,其值为∑∈-nn n n s j j j nj j j j j j t a a a )(211)(21221)1( .上述n 阶行列式可简记为nn ij a ⨯或det n (ij a ). 注:⑴当n =2,3时,与前面定义一致;当n =1时,1111a a =(注意别与绝对值混淆). ⑵当n ≥4时,“沙路法”不再成立(或不再那样简单),见例1(4).例1 (1)n 21n21λλλλ0λ0λ=((主)对角线(形)行列式),n nn a a a a =⨯0,11101=, |0|n ×n = 0; (2)nn nnn n a a a a a a a a a 221121222111=(下三角形行列式);(3)nn nn nna a a a a a a a a2211222112110=上三角形行列式)(;(4))1(0112211111111212)1(112121n n nn n n n n n nn nn n n n na a a a a a a a a a a a a a a------=-=,n n n λλλλλλ212)1(21)1(0--=n(次对角形行列式);如,abcd 0dcb a 0= ,abcde 0ed cb a= ;abcdef 0fed c b a 0-=(5)abcd abcd abcd d c b a t -=-=-=3)3142()1()1(000000000000; (6)111111)1(11001001011010)4123(-=-=⋅⋅⋅-=3)(t (因第3行和第1列均只有一个非零元素,因此非零项必取含21a 32a 的,从而另两个乘积因子11j a 和44j a 只能分别取14a 和43a 才能使该项不为0,于是得结果); (7)∑∑∈∈-⋅=-=34324324324432432432)(432)(11S )j j (1j 43211)1(44434241443332312423222111)1()1(000S j j j j j j j j j t j j j j j j t a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a })243,324,432,423,342,234{}3234{(344434234333234232211)()()()()()(=级排列的=⋅=S a a a a a a a a a a ;类似有nnn n nnn n na a a a a a a a a a a a2222112122221110⋅=,特别地,00002122221=nnn n na a a a a a,一般地,nnnr nr r r rrr r nnr n nrn n r r r r r r rrr r a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a11111111111111111111000++++++++++⋅=, 简记为C A CB O A ⋅=;(8)当n ≥2时,n n n n n nn n a a a a a a a a a a 12212)2)(1(1221)1(0000000000000-------=.(9)当n ≥2时,02!2!)1(1111111111)()(2121=-=-==∑⨯n n n n j j j j j j t nn . (10)nn ijj n nj j j j j j j j t nn ji j i a b a b a b a b ba n n n ⨯---⨯-=-=≠∑)())(()1()0(2211212211)( .2.等价定义定理1 n i i i i i i i i i t nn ijn n n a a a a D 21)()(212121)1(∑-==⨯(记为D 1).证 ⎢⎢⎢⎣⎡−−−−−−−−→−⎥⎥⎥⎦⎤)n 12)12()(2121i i j j 212121i j j i 21n nj j j n n i i i j j j a a a n i i i a a a nn 列标()行标(列标行标)=,=经若干次对换( 因n n n nj j j j j j j j j t nn ija a a a 21212121)()()1(D ∑-=⨯=由对换的性质2知对D 中任一项n n nj j j j j j t a a a 212121)()1(-总有且仅有D 1中的某一项n i i i j j j t n n a a a 21)(2121)1(-与之对应并相等;反之,对D 1中任一项n i i i i i i t n n a a a 21)(2121)1(-,也总有且仅有D 中的某一项n n nj j j j j j t a a a 212121)()1(-与之对应并相等,如D4中))1(()1())1(()1(42342113334134221)2413(42342113342342113)3142(a a a a a a a a a a a a a a a a t t -=-=-=-;于是D 与D 1中的项可以一一对应并相等,从而D =D 1. 定理2 n n j i j i j i J t I t nn ija a a a 2211)()()1(∑+⨯-=,其中t(I)=t(i 1i 2…i n ),t(J)=t(j 1j 2…j n ),∑为对所有n 级排列(i 1i 2…i n )求和(此时(j 1j 2…j n )为某一固定的n 级排列),或为对所有n 级排列(j 1j 2…j n )求和(此时(i 1i 2…i n )为某一固定的n 级排列).证 用对换的性质2(3),与定理1类似证明即可.再看例1(3),a b c da b c d a c b d a b c d b d a c d c b a t t t -=-=-=-=-=++41)3412()1324()2413()1()1(,)1(000000000000又.注:此例中i 1=2,i 4=4,i 3=1,i 4=3;j 1=3,j 2=1,j 3=4,j 4=2;j i1=j 2=1,j i2=j 4=2,j i3=j 1=3,j i4=j 3=4;i j1=i 3=1,i j2=i 1=2,i j3=i 4=3,i j4=i 2=4.§4 行列式的性质一、性质设nnn n n na a a a a a a a a D212222111211=,记D T(或D ˊ)nnn nn n a a a a a a a a a212221212111=,称为D 的转置(行列式),由§3定理1立即得:性质1 D T=D , 即任一行列式与其转置的值相等.此性质说明:行列的行与列具有同等的地位,凡对行(或列)成立的性质对列(或行)也成立.性质2 互换行列式的两行(或两列),行列式仅变号.证 设k ia a a a D in i kn k111=,欲证D 1=-D ,只需证D 1和D 的定义式中的一般项互为相反数即可.事实上,D 1中的一般项为n k i 1n k i 1nj ij kj j 1)j j j j (t a a a a )1( -n i k 1n i k 1nj kj j i j 1)j j j j (t a a a a )1( --=恰为D 中一般项的相反数;故得证.推论 两行(或列)完全相同得行列式值为零.性质3 行列式某一行(或列)的公因子可以提到行列式外面来,kD a a ka ka a a nnn in i n=11111. 证明与性质2的证明类似,考虑一般项即可.推论1 行列式的某一行(或列)中所有元素都乘同一数k ,等于用k 乘此行列式. 推论2 某行(或列)全为零的行列式的值为零. 推论3 两行(或列)成比例的行列式的值为零.性质4 若行列式中某一行(或列)的元素都是两项之和,则该行列式可按此行(或列)分拆成两个行列式之和,即nnn in i nnnn in i n nnn in in i i n a a c c a a a a b b a a a a c b c b a a1111111111111111+=++. 证明与性质2的证明类似,考虑一般项即可.性质5 将行列式某一(如第j )行(或列)每个元素的常数l 倍加到另一(如第i )行(或列)相应的元素上去,其值不去,即nn ijnnn jn in j i na D a a la a la a a a ⨯==++(111111).证 由性质4,左边的行列式可分拆成两个行列式之和,一个为D ,而另一个为0111111=nnn jn j jn j na a a a la la a a(因其第i 行与第j 行成比例);从而得证.二、行列式的计算—化为三角形行列式定理1 任何一个行列式均可利用性质2和5化为上(或下)三角形行列式,从而计算其值.证 (1)若a ij =0(i ,j =1,2,…,n ),则00==⨯n n D ;(2)若0≠∃ij a ,则可用性质2(先第1行与第i 行互换,再第1列与第j 列互换)将a ij 调到左上角;(3)若011≠a ,则可用性质5将第1列(或行)的其余n -1个元素化为零(“打洞”); (4)对右下角的n -1阶行列式重复(1)~(3)的步骤,如此下去(归纳),即可将D 化为上(或下)三角形行列式.以下以(r i ,r j )表示互换i ,j 行;r i +hr j 表示将第j 行的h 倍加到i 行. 例1(1)4130211021102011)r 2r (),r r (0112012121102011)r ,r (0112012120112110141321-------+-----------;4)2()2()1(12000420021102011r r 2200420021102011)r 3r (),r r (342423=-⋅-⋅-⋅-=-------------++(2))r ,r (72160112064802131)r 5r (),r r (3315112043512131)c ,c (335111024315211332141221------+--------------)r 4r (108003200112021315)r ,r (1510001080011202131)r 8r (),r 4r (7216064801120213134432423-----⋅-----+-----402221520003200112021315=⋅⋅⋅⋅=---⋅.(3)48222162002000020111164,3,2i ),r r (31111311113111116)r r r (r 31111311113111131i 4321=⋅⋅⋅⋅=⋅=-⋅+++ ; (4)xaa aa a x a a a a a x a a a a a x a a n x n i r r xaa aaa x a a a a a x a a a a a x a a a a a x i11111])1([,,2),(1⋅-+=+11)(])1([000000000000011111])1([,,2),(--⋅-+=----⋅-+=-n i a x a n x ax ax a x ax a n x n i ar r;(5)cb a b a ac b a b a a c b a b a a dc b a i r rd c b a c b a b a a d c b a c b a b a a d c b a c b a b a a d c b a i i +++++++++=-+++++++++++++++++++3630232001,2,3),(361036323423214341030020002,3),(a aa aa r rb a a b a a a a i r r i i =*-++*=-+.例2 证明奇数(n )阶反对称行列式(a ji =-a ij )的值为零,即000021212112=---n nnna a a a a a .证 0)1(=⇒-=⋅-==D D D D D n T .例3 解方程 (a 1≠0)113211232113221132111321=-+-+-+-+-------xa a a a a a a xa a a a a a a x a a a a a a a xa a a a a a a a n n n n n n n n n n n n解 将左边行列式的第1行的相反数分别加到第2~n 行,得左边x)-x)(-(x)-x)(-(00000000000001-n 2-n 21112211321a a a a a xa xa x a x a a a a a a n n n n=----=---故原方程的解为)1,,2,1(-==n i a x i i ,共n -1个解.三、按行、列展开定理1.代数余子式 设nn ji a D ⨯=,把D 中元素a ij 所在的第i 行和第j 行划去后,余下的n -1阶行列式叫做a ij 在D 中的余子式,记作M ij ,记A ij =(-1)i +j M ij ,叫做a ij 在D 中的代数余子式.例4(1)213132321----=D 的52113)1(1111=--⋅-=+A12312)1(2112=---=+A ,71332)1(3113-=---=+A ;(2)5021011321014321---=D的19521013201)1(3113=---=+A ,521013421)1(3223---=+A =- 63,18521201421)1(3333=--=+A .10013201421)1(3443-=--=+A ;2.按行、列展开定理引理 若n 阶行列式nn ij a D ⨯=的元素a ij 所在第i 行(或第j 列)的其他所有元素全为零,则ij ij A a D =.证 (1)当i =j =1,即D 的第1行(或第1列)除a 11外所有元素全为零,则由§3例1(7)知1111A a D ⋅=;(2)一般地,设nnnjn ijnja a a a a a a D1111100=,将D 的第i 行依次与第i -1,i -2,…,2,1行对换,再将第j 列依次与第j -1,j -2,…,2,1列对换,使a ij 调到左上角,所得的新行列式D D D j i j i ⋅-=⋅-=+-+)1()1(21,而a ij 在D 1中的余子式即为a ij 在D 中的余子式M ij ,由(1)ij ij ji ij ij A a D D M a D =-=⇒=+11)1(.定理2 n 阶行列式nn ija D ⨯=的值等于其任一行(或列)的每一个元素分别与其相应的代数余子式的乘积之和,即),,2,1(111n i A a A a A aD in in i i nj ij ij=++==∑=或∑==++==ni nj nj j j j ij n j A a A a Ai a D 111),,2,1( .证 (1)nnn n i nnnn n in i i n a a a a a a a a a a a a a a a a D2111121121211121100000000=+++++++++=),,2,1(00002211211121121211211n i A a A a A a a a a a a a a a a a a a a a in in i i i i nnn n in nnnn n i n=++++++引理 (2)由行列式的性质1立即得对列的等式也成立.例4 (3)对(1)中的18)7(312513)2(1131211-=-⋅+⋅-⋅=⋅+⋅-+⋅=A A A D ;对(2),24)10(018)1()63(1193-=-⋅+⋅-+-⋅+⋅=D . 定理3 设nn ija D ⨯=,则(1)D A a A a A aik kn in k i nj kj ij⋅=++=∑=δ 111;(2)∑=⋅=++=ni jr nr nj r j ir ijD A a A a A a111δ证 (1)由定理1知当i =k 时成立.当i ≠k 时,将nn k ia a a a a a a a a a a a nn n n in i i in i i n⨯=212121112110按第k 行展开即得∑==nj kj ijA a10,即∑=≠⋅=nj kj ij k i D A a 1)(0;故得证.由行列式的性质1立即得对列的结论(2)也成立.定理2、3表明,行列式D 的任一行(或列)的每一个元素与其相应的代数余子式的乘积之和等于D 的值,而D 的任一行(或列)的每一个元素与另外一行(或列)的每一个元素的代数余子式的乘积之和等于零.例4(4)对(1)中的D 有 0)7()1(1352)1(32131211=-⋅-+⋅+⋅-=⋅-+⋅+⋅-A A A , 0)7(211532)1(3131211=-⋅+⋅-⋅=⋅+⋅-+⋅A A A ;对(2)中的D 有0)10(1183)63(1191131143332313=-⋅+⋅+-⋅+⋅=⋅+⋅+⋅+⋅A A A A , 0)10(2181)63(01922)1(024*******=-⋅+⋅--⋅+⋅=⋅+⋅-+⋅+⋅A A A A , 0)10(5180)63(2194)5(024********=-⋅-⋅+-⋅+⋅=⋅-+⋅+⋅+⋅A A A A .3. 行列式的归纳定义 11111a a D ==,21122211212112221111222112112)1()1(a a a a a a a a a a a a D -=⋅-⋅+-⋅==++,当n ≥2时,n n nn ijn A a A a A a a D 1112121111+++==⨯ ,其中j j j M A 111)1(+-=,M 1j 为a 1j 在D n 中的余子式(n -1阶行列式).可以证明如上定义的n 阶行列式与前面的定义n 阶行列式是完全一样的.4.行列式的简化计算 首先利用性质将某行(或列)化为仅有一个元素可能非零,再按该行(或列)展开,降为n -1阶行列式,如此下去,直到化为二阶或一阶,即可计算其值. 例5(1)527211417)1()1(5207011321014107)2(),2(5021011321014321233431---⋅-=----++---+r r r r 241861926)1(110921126)2(),(222321-=--=-⋅-⋅=-+-+r r r r .(2))4)(1(22)1(202001120020001100112002000110011212--=-=-=--k k kk k k k k kk k r r k k k . (3)0551*******3550100131111115)(),2(33511102431521133431----=----+-------c c c c 40552605502611512=---=----r r .例6(1)dd c dcb a b a a dcd c dc b a baba D n 000012⋅=行展开按第)1(2)1(21)12()1(2)()1(000--+---=--=⋅-n n n n D bc ad D bc adD cd c dc b a bab(递推公式))()()()(221)2(22bc ad dc ba D bc ad D bc ad D bc ad n n n -==-=-==-=-- . (2)n ≥2,ba b ba bb ab a ba b a a a b b a ba ba D n n 0)1(010001+-⋅+⋅=列展开按第n n b a )(--=.(3)++---+---=----xa a a a xxxx xa a a a a xxxx D n n n n n n 122112211111111列展开按第n n n n n nn a a xD x a xD x xa +++=--------+)((1111)1(1211递推公式)=).1,(21212211111a x a x xa a x D x a D a x a x a x n n n n ++=+-=+=++++==--例7(1)计算V andermonde 行列式)2(≥n :Dn =),,,(21n x x x V =),(111112112222121j i x x x x x x x x x x x j i n nn n n n ≠≠---; 解 D 2 =122121211),(x x x x x x V -==,将D n 中依次第i 行减去第i -1行的x n 倍。

线性代数讲义

线性代数讲义
5.6 线性变换的标准形•方阵的相似标准形 5.6.1 弗罗贝尼乌斯标准形 5.6.2 贾柯勃逊标准形 5.6.3 若尔当标准形及其应用 一、若尔当标准形 二、中心化子的维数 三、最小多项式 四、幂的相似标准形与方阵的开方 5.6.4 实相似标准形 5.6.5 通用标准形 习题 5.6
5.7 线性变换的不变子空间 5.7.1 不变子空间的概念 5.7.2 线性变换的不变子空间与表示方阵化简 一、单个不变子空间与准上三角矩阵表示 二、不变子空间直和分解与准对角矩阵表示 5.7.3 不变子空间的类型
因式、完全相同的最大公因式;
(1′) 若[ f1(), f2 (), , fs ()]T 有限次初等行变换[g1(), g2 (), , gs ()]T ,则多 项式组(I)与(II)有完全相同的公因式、完全相同的最大公因式;
(2) [ f1(), f2 (), , fs ()] 可经过有限次初等列变换化为[d (), 0, , 0] 的形式, 其中 d () 是多项式组(I)的一个最大公因式;
一、 A 的值域 二、 A 的核 三、 B C( A ) 的值域 四、 B C( A ) 的核
五、特征子空间 六、根子空间 七、若尔当子空间 八、贾柯勃逊子空间 九、弗罗贝尼乌斯子空间 5.7.4 不变子空间的若干重要结论 一、不变子空间的维数 二、非减次线性变换的全体不变子空间
-1-
- 189 -
若 A() 经过有限次初等列变换变成 B() ,则称 A() 与 B() 列相抵.
若 A() 经过有限次初等变换变成 B() ,则称 A() 与 B() 相抵,记作 A() B() .
矩阵之间的相抵关系、行相抵关系、列相抵关系均满足反身性、对称性、传递性,
都是等价关系.

基础30讲线代和线代辅导讲义

基础30讲线代和线代辅导讲义

基础30讲线代和线代辅导讲义一、线性代数的基础概念1.1 矩阵和向量•矩阵的定义和基本运算•向量的定义和基本运算•线性组合和线性相关性1.2 线性方程组•齐次线性方程组和非齐次线性方程组•列向量和矩阵的关系•矩阵的秩和解空间的性质二、矩阵的特征值和特征向量2.1 特征值和特征向量的定义•特征值和特征向量的基本概念•特征方程和特征多项式2.2 对角化和相似矩阵•对角化矩阵的性质和条件•相似矩阵的定义和性质•可对角化的判定条件2.3 特征值的计算方法•特征值的代数重数和几何重数•特征值计算的方法:特征方程、特征多项式、行列式等三、线性变换和线性映射3.1 线性变换和线性映射的定义•线性变换和线性映射的概念•线性变换和线性映射的基本性质:保持向量相加和标量乘积不变3.2 标准矩阵和基变换•线性变换和线性映射的表示:标准矩阵•基变换和基变换矩阵的求解3.3 线性变换和线性映射的应用•线性变换和线性映射在几何中的应用•线性变换和线性映射在工程中的应用四、矩阵的奇异值分解4.1 奇异值分解的定义•奇异值和奇异向量的基本概念•奇异值分解的意义和应用4.2 奇异值的计算方法•奇异值计算的方法:特征值分解、SVD分解等•奇异值的几何和代数性质4.3 矩阵的逆和伪逆•逆矩阵和伪逆矩阵的定义和性质•奇异值分解和矩阵的逆关系以上是关于基础30讲线性代数和线性代数辅导讲义的详细内容介绍。

通过学习这些内容,你将对线性代数的基础概念、矩阵的特征值和特征向量、线性变换和线性映射以及矩阵的奇异值分解有更深入的理解和应用能力。

无论是在理论研究中还是在实际问题中,线性代数都起着非常重要的作用。

希望这些讲义能够帮助你更好地掌握线性代数的知识,提高数学建模和问题求解的能力。

线性代数讲义正式版

线性代数讲义正式版

3:行列式——由 n2 个数组成的下列记号
a11 a12 ... a1n
D

a21
a22
...
a2 n
,称为 n 阶行列式,规定
an1 an2 ... an2
D 1 a a a j1 j2 jn
( j1 j2 jn )
1 j1 2 j2
njn
4:余子式与代数余子式——把行列式
1
郑老师线代核心讲义 第五节:线性方程组的性质........................................................................................................ 29 第六节:典型例题:.................................................................................................................... 31 第五章 特征值与特征向量................................................................................................................ 39 第一节:基本概念........................................................................................................................ 39 第二节:特征值与特征向量的性质............................................................................................... 40 第三节:矩阵相似........................................................................................................................ 43 第四节:相似及对角化性质........................................................................................................ 43 第五节:非实对称阵对角化步骤................................................................................................ 43 第六节:求特征值的方法............................................................................................................ 44 第七节:典型例题........................................................................................................................ 46 第六章 二次型.................................................................................................................................... 56 第一节 二次型及其标准型.......................................................................................................... 56 第二节:如何化二次型为标准二次型........................................................................................ 58 第三节 矩阵之间的三大关系.................................................................................................... 59 第四节 正定矩阵与正定二次型.................................................................................................. 63

线性代数讲义(第一章)

线性代数讲义(第一章)


an1 an2 ann
解 展开式的一般项为 (-1)t( j1 j2jn ) a1 j1 a2 j2 anjn .
不为零的项只有 (-1)t(12n) a11a22 ann.
a11 0
0
a21 a22 0 1 t12na11a22 ann

1
1
a2 a a 1
1
1
b2 b b 1
1
1
c2 c c 1
1
1
d2 d d 1
a
b abcd
c
d
11
1 a2 a
a
1
1 b2
1
1 c2
1
b
b 1
13
c
c
1
1 d2
1 d
d
11 1 a2 a
1
1 b2
1 b
1
1 c2
1 c
1
1 d2
1 d
0.
性质5 把行列式的某一列(行)的各元素乘以 同一数然后加到另一列(行)对应的元素上去,行 列式不变.
当 a11a22 a12a21 0 时, 方程组的解为
x1

b1a22 a11a22
a12b2 , a12a21
x2

a11b2 a11a22
b1a21 . a12a21
(3)
由方程组的四个系数确定.
为便于记忆,引入记号
a D 11
a21
a 12
a a11 22 a a 12 21
三阶行列式的计算: 对角线法则
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33

线性代数讲义

线性代数讲义

目录第一讲基本概念线性方程组矩阵与向量初等变换和阶梯形矩阵线性方程组的矩阵消元法第二讲行列式完全展开式化零降阶法其它性质克莱姆法则第三讲矩阵乘法乘积矩阵的列向量和行向量矩阵分解矩阵方程逆矩阵伴随矩阵第四讲向量组线性表示向量组的线性相关性向量组的极大无关组和秩矩阵的秩第五讲方程组解的性质解的情况的判别基础解系和通解第六讲特征向量与特征值相似与对角化特征向量与特征值—概念,计算与应用相似对角化—判断与实现附录一内积正交矩阵施密特正交化实对称矩阵的对角化第七讲二次型二次型及其矩阵可逆线性变量替换实对称矩阵的合同标准化和规范化惯性指数正定二次型与正定矩阵附录二向量空间及其子空间附录三两个线性方程组的解集的关系附录四06,07年考题第一讲基本概念1.线性方程组的基本概念线性方程组的一般形式为:a11x1+a12x2+…+a1n x n=b1,a21x1+a22x2+…+a2n x n=b2,…………a m1x1+a m2x2+…+a mn x n=b m,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(k1,k2, …,k n)(称为解向量),它满足:当每个方程中的未知数x i都用k i 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两个:(1)判断解的情况.(2)求解,特别是在有无穷多接时求通解.b1=b2=…=b m=0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m⨯n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m⨯n型矩阵.例如2 -1 0 1 11 1 1 0 22 5 4 -2 93 3 3 -1 8是一个4⨯5矩阵.对于上面的线性方程组,称矩阵a11 a12… a1n a11 a12… a1n b1A= a21 a22… a2n 和(A|β)= a21 a22… a2n b2…………………a m1 a m2… a mn a m1 a m2… a mnb m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(i,j)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A=B),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a1,a2,⋯ ,a n的向量可表示成a1(a1,a2,⋯ ,a n)或 a2 ,┆a n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1⨯n矩阵,右边是n⨯1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m⨯n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α1, α2,⋯ ,αn时(它们都是表示为列的形式!)可记A=(α1, α2,⋯ ,αn).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α=β),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m⨯n的矩阵A和B可以相加(减),得到的和(差)仍是m⨯n矩阵,记作A+B (A-B),法则为对应元素相加(减).数乘: 一个m⨯n的矩阵A与一个数c可以相乘,乘积仍为m⨯n的矩阵,记作c A,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:(A+B)+C=A+(B+C).③加乘分配律:c(A+B)=c A+c B.(c+d)A=c A+d A.④数乘结合律: c(d)A=(cd)A.⑤ c A=0⇔ c=0 或A=0.转置:把一个m⨯n的矩阵A行和列互换,得到的n⨯m的矩阵称为A的转置,记作A T(或A').有以下规律:① (A T)T=A.② (A+B)T=A T+B T.③ (c A)T=c A T.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, α T表示行向量, 当α是行向量时,α T表示列向量.向量组的线性组合:设α1, α2,…,αs是一组n维向量, c1,c2,…,c s是一组数,则称c1α1+c2α2+…+c sαs为α1, α2,…,αs的(以c1,c2,…,c s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: 对角线外的的元素都为0的n阶矩阵.单位矩阵: 对角线上的的元素都为1的对角矩阵,记作E(或I).数量矩阵: 对角线上的的元素都等于一个常数c的对角矩阵,它就是c E.上三角矩阵: 对角线下的的元素都为0的n阶矩阵.下三角矩阵: 对角线上的的元素都为0的n阶矩阵.对称矩阵:满足A T=A矩阵.也就是对任何i,j,(i,j)位的元素和(j,i)位的元素总是相等的n阶矩阵.(反对称矩阵:满足A T=-A矩阵.也就是对任何i,j,(i,j)位的元素和(j ,i)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(A|β),用初等行变换把它化为阶梯形矩阵(B|γ).(2)用(B|γ)判别解的情况:如果最下面的非零行为(0,0, ⋯,0|d),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),r=n时唯一解;r<n时无穷多解.(推论:当方程的个数m<n时,不可能唯一解.)(3)有唯一解时求解的初等变换法:去掉(B|γ)的零行,得到一个n×(n+1)矩阵(B0|γ0),并用初等行变换把它化为简单阶梯形矩阵(E|η),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r=n时只有零解;r<n时有非零解(求解方法在第五章讲). (推论:当方程的个数m<n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去掉任何一列还是是阶梯形矩阵.(3) 如果(A|B)是阶梯形矩阵,则A也是阶梯形矩阵.(4) 如果(A|B)是阶梯形矩阵,则B也是阶梯形矩阵.(5) 如果 A 是阶梯形矩阵,则A和B都是阶梯形矩阵.B第二讲行列式一.概念复习1. 形式和意义形式:用n2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:a11 a12 (1)a21 a22 (2)……… .a n1 a n2… a nn如果行列式的列向量组为α1, α2, … ,αn,则此行列式可表示为|α1, α2, … ,αn|.意义:是一个算式,把这n2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|.行列式这一讲的的核心问题是值的计算,以及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:a11 a12a21 a22 = a11a22-a12a21 .a11 a12 a13a21 a22 a23 = a11a22a33+ a12a23a31+ a13a21a32-a13a22a31- a11a23a32-a12a21a33.a31 a32 a33一般地,一个n阶行列式a11 a12 (1)a21 a22 (2)………a n1 a n2… a nn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:,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j1j2…j n构成1,2, …,n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τ(j1j2…j n)为全排列j1j2…j n的逆序数(意义见下面),则项所乘的是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:, τ(436512)=3+2+3+2+0+0=10.至此我们可以写出n阶行列式的值:a11 a12 (1)a21 a22… a2n =………a n1 a n2… a nn这里表示对所有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0.2. 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n-1阶行列式称为(i,j)位元素a ij的余子式,记作M ij.称A ij=(-1)i+j M ij为元素a ij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.3.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 T|=|A| .②某一行(列)的公因子可提出.于是, |c A|=c n|A|.③对一行或一列可分解,即如果某个行(列)向量α=β+γ ,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|α,β1+β2,γ |=|α,β1,γ |+|α,β2,γ |.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A * = A O =|A||B|.O B * B范德蒙行列式:形如1 1 1 (1)a1 a2 a3 … a na12 a22 a32… a n2…………a1n-i a2n-i a3n-i… a n n-i的行列式(或其转置).它由a1,a2 ,a3,…,a n所决定,它的值等于因此范德蒙行列式不等于0⇔ a1,a2 ,a3,…,a n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.4.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(D1/D, D2/D,⋯,D n/D),这里D是系数行列式的值, D i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(A|β)作初等行变换,使得A变为单位矩阵:(A|β)→(E|η),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|A|≠0.二. 典型例题1.利用性质计算元素有规律的行列式例1① 2 a a a a ② 1+x 1 1 1 ③ 1+a 1 1 1a 2 a a a 1 1+x 1 1 2 2+a 2 2a a 2 a a . 1 1 1+x 1 . 3 3 3+a 3 .a a a 2 a 1 1 1 1+x 4 4 4 4+aa a a a 2例2 1 2 3 4 52 3 4 5 13 4 5 1 2 .4 5 1 2 35 1 2 3 4例3 1+x1 1 1 11 1+x2 1 1 .1 1 1+x3 11 1 1 1+x4例4 a 0 b c0 a c b .b c a 0c b 0 a例5 1-a a 0 0 0-1 1-a a 0 00 -1 1-a a 0 . (96四)0 0 -1 1-a a0 0 0 -1 1-a2. 测试概念与性质的题例6 x3-3 1 -3 2x+2多项式f(x)= -7 5 -2x 1 ,求f(x)的次数和最高次项的系数.X+3 -1 33x2-29 x3 6 -6例7求 x-3 a -1 4f(x)= 5 x-8 0 –2 的x4和x3的系数.0 b x+1 12 2 1 x例8 设4阶矩阵A=(α, γ1, γ2 ,γ3),B=(β, γ1, γ2 ,γ3),|A|=2, |B|=3 ,求|A+B| .例9 a b c d已知行列式 x -1 -y z+1 的代数余子式A11=-9,A12=3,A13=-1,A14=3,求x,y,z.1 -z x+3 yy-2 x+1 0 z+3例10 求行列式 3 0 4 0 的第四行各元素的余子式的和.(01)2 2 2 20 -7 0 05 3 -2 23.几个n阶行列式两类爪形行列式及其值:例11 a1 a2 a3… a n-1 a nb1 c2 0 … 0 0证明 0 b2 c3 0 0 =.…………0 0 0 …b n-1 c n提示: 只用对第1行展开(M1i都可直接求出).例12 a0 a1 a2… a n-1 a nb1 c1 0 … 0 0证明 b2 0 c2… 0 0 =.…………b n 0 0 …0c n提示: 只用对第1行展开(M1i都可直接求出).另一个常见的n阶行列式:例13 证明a+b b 0 … 0 0a a+b b … 0 0………… = (当a≠b时).0 0 0 … a+b b0 0 0 a a+b提示:把第j列(行)的(-1)j-1倍加到第1列(行)上(j=2,…,n),再对第1列(行)展开.4.关于克莱姆法则的题例14设有方程组x1+x2+x3=a+b+c,ax1+bx2+cx3=a2+b2+c2,bcx1+acx2+abx3=3abc.(1)证明此方程组有唯一解的充分必要条件为a,b,c两两不等.(2)在此情况求解.参考答案例1 ①(2+4a)(2-a)4.② x3(x+4). ③ a3(a+10).例2 1875.例3 x1x2x3x4+x2x3x4+x1x3x4+x1x2x4+x1x2x3.例4 (a+b+c)(a+b-c)(a-b+c)(a-b-c).例5 1-a+a2-a3+a4-a5.例6 9,-6例7 1,-10.例8 40.例9 x=0,y=3,z=-1.例10 -28.例14 x1=a,x2=b,x3=c..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(i,j)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 a11 a12... a1n b11 b12... b1s c11 c12 (1)A= a21 a22... a2n B= b21 b22... b2s C=AB=c21 c22 (2)………………………a m1 a m2… a mn ,b n1 b n2… b ns ,c m1 c m2… c ms ,则c ij=a i1b1j+a i2b2j+…+a in b nj.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AB=0推不出A=0或B=0.由AB=AC和A≠0推不出B=C.(无左消去律)由BA=CA和A≠0推不出B=C. (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 A(B+C)= AB+AC,(A+B)C=AC+BC.②数乘性质 (c A)B=c(AB).③结合律 (AB)C= A(BC).④ (AB)T=B T A T.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:|AB|=|A||B|.如果AB=BA,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A k即k个A的连乘积.规定A 0=E.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:①A k A h= A k+h.② (A k)h= A kh.但是一般地(AB)k和A k B k不一定相等!n阶矩阵的多项式设f(x)=a m x m+a m-1x m-1+…+a1x+a0,对n阶矩阵A规定f(A)=a m A m+a m-1A m-1+…+ a1A+a0E.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:(A±B)2=A2±2AB+B2;A2-B2=(A+B)(A-B)=(A+B)(A-B).二项展开式成立: 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A11 A12 B11 B12 = A11B11+A12B21 A11B12+A12B22A21 A22 B21 B22 A21B11+A22B21 A21B12+A22B22要求A ij的列数B jk和的行数相等.准对角矩阵的乘法:形如A1 0 0A= 0 A2 0………0 0 …A n的矩阵称为准对角矩阵,其中A1,A2,…,A k都是方阵.两个准对角矩阵A1 0 ... 0 B1 0 0A= 0 A2 ... 0 , B= 0 B2 0………………0 0 …A k 0 0 …B k如果类型相同,即A i和B i阶数相等,则A1B1 0 0AB = 0 A2B2 … 0 .………00 …A k B k(2)乘积矩阵的列向量组和行向量组设A是m⨯n矩阵B是n⨯s矩阵. A的列向量组为α1,α2,…,αn,B的列向量组为β1, β2,…,βs, AB的列向量组为γ1, γ2,…,γs,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:γi=Aβi,i=1,2,…,s.即A(β1, β2,…,βs)=(Aβ1,Aβ2,…,Aβs).②β=(b1,b2,…,b n)T,则Aβ= b1α1+b2α2+…+b nαn.应用这两个性质可以得到:如果βi=(b1i,b2i,…,b ni)T,则γi=AβI=b1iα1+b2iα2+…+b niαn.即:乘积矩阵AB的第i个列向量γi是A的列向量组α1, α2,…,αn的线性组合,组合系数就是B的第i个列向量βi的各分量.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k E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C=AB.例如设A=(α,β,γ), C=(α+2β-γ,3α-β+γ,α+2γ),令1 3 1B= 2 -1 0 ,则C=AB.-1 1 2(4) 初等矩阵及其在乘法中的作用对单位矩阵E作一次初等(行或列)变换,所得到的矩阵称为初等矩阵.有三类初等矩阵:E(i,j):交换E的i,j两行(或列)所得到的矩阵.E(i(c)):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.E(i,j(c))(i≠j):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(i,j)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) AX=B.(II) XA=B.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B=(β1, β2,…,βs),则 X也应该有s列,记X=(X1,X2,…,X s),则有AX i=βi,i=1,2,…,s,这是s个线性方程组.由克莱姆法则,它们都有唯一解,从而AX=B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:线性代数讲义将A和B并列作矩阵(A|B),对它作初等行变换,使得A变为单位矩阵,此时B变为解X.(A|B)→(E|X)(II)的解法:对两边转置化为(I)的形式:A T X T=B T.再用解(I)的方法求出X T,转置得X..(A T|B T)→(E|X T)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AB=E, BA=E,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A-1.如果A可逆,则A在乘法中有消去律:AB=0⇒B=0;AB=AC⇒B=C.(左消去律);BA=0⇒B=0;BA=CA⇒B=C. (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):AB=C⇔B=A-1C. BA=C⇔B=CA-1.由此得到基本矩阵方程的逆矩阵解法:(I) AX=B的解X=A-1B .(II) XA=B的解X= BA-1.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⇔|A|≠0.证明“⇒”对AA-1=E两边取行列式,得|A||A-1|=1,从而|A|≠0. (并且|A-1|=|A|-1.)“⇐”因为|A|≠0,矩阵方程AX=E和XA=E都有唯一解.设B,C分别是它们的解,即AB=E, CA=E. 事实上B=C(B=EB=CAB=CE=C),于是从定义得到A可逆.推论如果A和B都是n阶矩阵,则AB=E⇔BA=E.于是只要AB=E(或BA=E)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A-1也可逆,并且(A-1)-1=A.1 / 1。

《线性代数》部分讲义(Word版)

《线性代数》部分讲义(Word版)

《线性代数》部分讲义(Word版)GCT 线性代数辅导第一讲行列式一. 行列式的定义● 一阶行列式定义为1111a a =● 二阶行列式定义为2112221122211211a a a a a a a a -=● 在n 阶行列式中,划去元素ij a 所在的第i 行第j 列,剩余元素构成1-n 阶行列式,称为元素ij a 的余子式,记作ij M .● 令ij j i ij M A +-=)1(,称ij A 为ij a 的代数余子式.●n 阶行列式定义为n n nnn n nn A a A a A a a a a a a a a a a 1112121111212222111211+++=.二. 行列式的性质1.行列式中行列互换,其值不变.=333231232221131211a a a a a a a a a 332313322212312111a a a a a a a a a 2.行列式中两行对换,其值变号.=333231232221131211a a a a a a a a a –333231131211232221a a a a a a a a a 3.行列式中如果某行元素有公因子,可以将公因子提到行列式外.=333231232221131211a a a ka ka ka a a a 333231232221131211a a a a a a a a a k4.行列式中如果有一行每个元素都由两个数之和组成,行列式可以拆成两个行列式的和.=+++333231232322222121131211a a a b a b a b a a a a +333231232221131211a a a a a a a a a 333231232221131211a a a b b b a a a 由以上四条性质,还能推出下面几条性质5.行列式中如果有两行元素对应相等,则行列式的值为0.6.行列式中如果有两行元素对应成比例,则行列式的值为0.7.行列式中如果有一行元素全为0,则行列式的值为0.8.行列式中某行元素的k 倍加到另一行,其值不变.=333231232221131211a a a a a a a a a 133312321131232221131211ka a ka a ka a a a a a a a +++三.n 阶行列式展开性质nnn n nn a a a a a a a a a D212222111211= 等于它的任意一行的各元素与其对应代数余子式的乘积的和,即in in i i i i A a A a A a D +++= 2211 n i ,,2,1 = ● 按列展开定理nj nj j j j j A a A a A a D +++= 2211 n j ,,2,1 =●n 阶行列式D 的某一行的各元素与另一行对应元素的代数余子式的乘积的和等于零.即02211=+++jn in j i j i A a A a A a j i ≠ ● 按列展开的性质02211=+++nj ni j i j i A a A a A a j i ≠四.特殊行列式●nn nna a a a a a22112211=;()11212)1(11211n n n n n n n na a a a a a ----=● 上(下)三角行列式和上面的对角行列式的结果相同.五.计算行列式● 消零降阶法.● 消为特殊行列式(上(下)三角行列式或和对角行列式)..典型习题1. =3D xx x 121332=()。

线性代数(经管类)讲义

线性代数(经管类)讲义

⎧a11x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1,
⎪⎪ ⎨ ⎪
a21x1 + a22 x2 + L + a2n xn = LLLLLLLLLL
b2
,
⎩⎪an1x1 + an2 x2 + L + ann xn = bn
如果其系数行列式 D
=
aij
n

0 ,则方程组必有唯一解: x j
元齐次线性方程组有非零解的充分必要条件是系数行列式等于零.
14/53
例4

λ
取何值时,齐次线性方程组
⎧(1 ⎪ ⎨
− 2
λ)x1 − x1 + (3
2 −
x2 λ)
+ 4x3 = x2 + x3
0 =
0
只有零解?
⎪⎩ x1 + x2 + (1 − λ)x3 = 0
解:方程组的系数行列式
1−λ −2 4
2 0
7025
7025
725
5 31 2
2列 + 5×1列 1
0
0 按第二行展开 31
2 = 81
37 5
7 37 5
10/53
abbb babb 例 2 计算行列式 D4 = b b a b bbba
解:方法 1 这个行列式的元素含有文字,在计算它的值时,切忌用文字作字母,因为文字可能取 0
同型,且对应元素相等,即 aij = bij ,则称矩阵 A 与 B 相等,记为 A = B
因而只有当两个矩阵从型号到元素全一样的矩阵,才能说相等.
2.矩阵的加、减法 设 A = (aij )m×n , B = (bij )m×n 是两个同型矩阵则规定

线性代数讲义

线性代数讲义

1 0 矩阵,可以经过进一步初等行变换,化为: 0 0
7 0 − 6 5 1 −1 0 − 矩阵的行最 6 ,这种形式的矩阵,称为原矩阵的行最 1 0 0 1 3 0 0 0 0 0 1
简形。 简形 (注意观察与原阶梯型矩阵的差别。并思考为什么可以直接看出来方程组的一般解?) 我们已经说明,齐次线性方程组一定有一组零解,而且例 3 表明,齐次线性方程组有自由未知量的时 候,一定有无穷组解(因为自由未知量随便取定一组值都可以得到一组解) ,此时称齐次线性方程组是有 非零解的。 那么,齐次线性方程组什么时候会有自由未知量呢?观察矩阵可知,最终矩阵经初等行变换化阶梯型 (或行最简形)后,台阶数如果比未知量个数少,就一定有自由未知量,从而就一定有非零解。 因为矩阵化阶梯型后,必然一行有一个台阶,所以阶梯数不会多于行数。如果所给的矩阵行数小于未 知量个数,换句话说,已知的方程组方程个数小于未知量个数 方程组方程个数小于未知量个数,那必有阶梯型矩阵的台阶数小于未知量个 方程组方程个数小于未知量个数 数,也就是方程组一定有非零解 方程组一定有非零解。此时方程组是“矮胖”的,也可以这样记此结论“矮胖的齐次线性方程 方程组一定有非零解 “矮胖的齐次线性方程 。 组一定有非零解” 一定有非零解” 三、线性方程组解的一般讨论
1 −3 −1 −2 r1 + r2 1 1 −3 −1 2− r2 4 1 −r +r 1 −2 1 − r11 + r3 0 −1 4 3 − 1 r3 0 4 4 → → 0 0 −4 −4 0 1 1 3 2 −3 3 0 1 −4 0 0
1 −3 −1 1 −4 −3 0 1 1 0 0 3

线性代数总复习讲义PPT课件

线性代数总复习讲义PPT课件
在金融学中,线性代数用于描述资产价格和风险等经济量,以及计算收益 率和波动率等金融指标。
在计算机科学中的应用
01
Байду номын сангаас
02
03
04
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
100%
相似变换法
通过相似变换将矩阵对角化,从 而得到其特征值和特征向量。
80%
数值计算法
对于一些大型稀疏矩阵,可以使 用数值计算方法来计算其特征值 和特征向量。
特征值与特征向量的应用
01
在物理、工程等领域中,特征值和特征向量被广泛 应用于求解振动、波动等问题。
02
在图像处理中,特征值和特征向量被用于图像压缩 和图像识别。
二次型的应用与优化问题
总结词
了解二次型在解决优化问题中的应用
详细描述
二次型的一个重要应用是在解决优化问题中, 特别是在求解二次规划问题时。通过将问题 转化为二次型的形式,可以方便地应用各种 优化算法进行求解,如梯度下降法、牛顿法 等。此外,二次型在统计分析、机器学习等 领域也有着广泛的应用。
06
矩阵的逆与行列式的值
要点一
总结词
矩阵的逆和行列式的值是线性代数中的重要概念,它们在 解决线性方程组、向量空间和特征值等问题中有着广泛的 应用。
要点二
详细描述
矩阵的逆是矩阵运算的一个重要概念,它表示一个矩阵的 逆矩阵与其原矩阵相乘为单位矩阵。逆矩阵的存在条件是 矩阵的行列式值不为零。行列式的值是一个由n阶方阵构 成的代数式,表示n个未知数的n阶线性方程组的解的系数 。行列式的值可以用来判断线性方程组是否有解以及解的 个数。同时,行列式的值也与特征值和特征向量等问题密 切相关。

线性代数讲义-01行列式

线性代数讲义-01行列式

线性代数讲义-01行列式第一章行列式第一节行列式的定义.一排列的逆序数将数n ,,2,1 按照某个顺序排成一行, 称为一个n 阶排列. 记作n p p p 21. 共有!n 种不同的n 阶排列.按照从小到大的顺序称为标准顺序. 而排列n 12称为标准排列.定义1.1 如果在一个排列中, 某两个数的先后顺序与标准顺序相反, 则称有一个逆序. 这个排列的逆序的总数称为该排列的逆序数.在n 阶排列中, 标准排列的逆序数最小, 等于0. 而排列1)1( -n n 的逆序数最大, 等于2/)1(-n n .定义1.2 如果一个排列的逆序数是奇数(偶数), 则称其为奇排列(偶排列).例如, 共有6个三阶排列, 其中123, 231, 312是偶排列, 而132, 213, 321是奇排列.定义 1.3 在排列中, 将任意两个数对调, 其余数不动, 这种产生新排列的过程称为对换. 将两个相邻的数对换, 称为相邻对换.定理1.1 一个排列中的任意两个数对换, 排列改变其奇偶性.证如果这两个数相邻, 进行对换时, 只改变这两个数的先后顺序. 因此, 逆序数或者增加1, 或者减少1. 即进行相邻对换时, 奇偶性改变.考虑排列n k i i i p p p p p ++11, 其中1>k . 为完成i p 与k i p +的对换, 其余数不动,可按照下面方式进行. 先将i p 与1+i p 对换, 再将i p 与2+i p 对换, 继续进行, 直至i p 与k i p +相邻. 在这个过程中, i p 逐渐向后移动, 而其他数的先后顺序不变. 如此共进行1-k 次对换, 得到排列n k i i i p p p p p ++11. 然后将k i p +与i p 对换, 再将k i p +与1-+k i p 对换, 继续进行, 直至k i p +向前移动到1+i p 的左边为止. 此时恰好得到排列n i i k i p p p p p 11++.如此又进行k 次相邻对换. 总计进行12-k 次相邻对换, 因此, 必然改变奇偶性.如果用定义计算一个排列的逆序数, 需要观察任意一对数的先后顺序, 比较繁琐. 考虑n ,,2,1 的一个排列n p p p 21, 任取一个数i p , 如果有i t 个比i p 大的数排在i p 的前面, 则称i t 是i p 的逆序数. 所有数的逆序数的和就是排列的逆序数.例1.1 求排列32514的逆序数.解按照上面的方法, 得逆序数为513010=++++.例1.2 设1>n , 求证: 在n 阶排列中, 奇排列与偶排列各占一半.证将一个奇排列中的数1与2对换, 产生一个偶排列. 反之, 将一个偶排列中的数1与2对换, 产生一个奇排列. 如此建立奇排列与偶排列之间的一一对应. 因此, 在n 阶排列中, 奇排列与偶排列的个数相等.二行列式定义以前学过二阶与三阶行列式:2112221122211211a a a a a a a a -=;333231232221131211a a a a a a a a a 322113312312332211a a a a a a a a a ++=312213332112322311a a a a a a a a a ---. 为了将他们推广, 首先研究三阶行列式的结构. 行列式中的数ij a 称为它的元素. 其中元素321,,i i i a a a 组成行列式的第i 行, 元素j j j a a a 321,,组成行列式的第j 列, 元素332211,,a a a 组成行列式的主对角线. 每个元素有两个下标. 第一个是行标i , 表示该元素属于第i 行. 第二个是列标j , 表示该元素属于第j 列.在形式上, 三阶行列式是一个数表. 而实质是其元素的一个多项式. 这个多项式由六项组成, 每项包含三个元素的乘积. 这三个元素分别属于不同的行, 不同的列. 现在每一项中元素的行标组成标准排列, 则其列标恰组成所有的三阶排列. 而且, 如果列标排列是奇排列, 则前面是负号. 如果列标排列是偶排列, 则前面是正号. 于是, 可以将三阶行列式写作333231232221131211a a a a a a a a a ∑-=321321)1(p p p t a a a , 其中t 是列标排列321p p p 的逆序数, 求和遍及所有三阶排列.按照三阶行列式的结构进行推广, 得到n 阶行列式的定义. 定义1.4 称111212122212n n n n nna a a a a a a a a∑-=n np p p t a a a 2121)1(为n 阶行列式, 其中t 是列标排列n p p p 21的逆序数, 而求和遍及所有n 阶排列.常将行列式简记作D . 如果需要明确行列式的阶, 则将n 阶行列式记作n D .一个n 阶行列式有!n 项. 当1>n 时, 其中正项与负项各占一半.与三阶行列式类似,n 阶行列式也是其元素的多项式. 因此, 如果行列式的元素都是数, 则行列式也是数. 如果行列式的元素是某些字母的多项式, 则行列式也是这些字母的多项式.注意一阶行列式||11a 与数的绝对值的符号相同, 但意义不同. 作为行列式2|2|-=-,而作为数的绝对值2|2|=-. 因此必须用文字严格区分这两种不同对象.例1.3 求四阶行列式中包含元素23a 的所有负项.解在四阶排列中, 数3在第二个位置的共有6个. 其中的奇排列为1324, 2341与4312. 于是, 四阶行列式中包含元素23a 的负项为44322311a a a a -, 41342312a a a a -, 42312314a a a a -.当n 较大时, n 阶行列式中的项很难一一列举. 不过, 如果一个行列式的许多元素等于0, 则不等于0的项数将大大减少.例1.4 求证:行列式1112122200n n nna a a a a a nn a a a 2211=.证为了得到非零项, 在第n 行中只能取nn a . 此后不能再取第n 列的其他元素. 因此,在第1-n 行只能取1,1--n n a . 继续这个讨论可得: 行列式只有一个正项nn a a a 2211.在这个行列式中, 主对角线下面的元素都等于0, 称为上三角行列式. 类似定义下三角行列式, 且有相同结果.例1.5 求证: 行列式12,1100000n n n a a a -11,212/)1()1(n n n n n a a a ---=.证仿照例1.4的推理, 这个行列式也只有一个非零项. 当该项的行标组成标准排列时, 它的列标排列为1)1( -n n . 逆序数为2/)1(1)2()1(-=++-+-n n n n .例1.6 求证:行列式000000044434241343332312111=a a a a a a a a a a .证因为行列式的每一项需要在前两行取不同列的元素,所以行列式的每一项都至少包含一个等于0的元素. 因此该行列式等于0.前面将行列式中每项的行标组成标准排列, 由列标排列的逆序数决定符号. 现在考虑列标组成标准排列时的情形.定理 1.2 行列式111212122212n n n n nna a a a a a a a a∑-=n p p p s n a a a 2121)1(. 其中s 是行标排列n p p p 21的逆序数.证行列式定义中的一般项为n np p p ta a a 2121)1(-. 对换它的两个元素, 该项中的元素乘积n np p p a a a 2121不变. 考虑该项前面的符号. 原来的符号是t)1(-, 其中t 是行标组成标准排列时, 列标排列的逆序数. 经过对换两个元素, 根据定理 1.1, 其行标排列与列标排列同时改变奇偶性. 然而, 行标排列与列标排列的逆序数之和不改变奇偶性. 继续这个过程, 使列标组成标准排列. 由于标准排列的逆序数等于0, 此时行标排列的奇偶性与原来列标排列的奇偶性相同. 即=-s)1(t)1(-.定理1.2说明行标排列与列标排列的地位是相同的. 从定理1.2的证明中还可以看到: 当行标排列与列标排列都不是标准排列时, 行列式的项的符号可以由行标排列与列标排列的逆序数之和的奇偶性决定.习题1-11. 求下列九阶排列的逆序数,从而确定其奇偶性. (1) 135792468;(2) 219786354.2. 选择i 与k 使下列九阶排列(1) 9561274k i 为偶排列; (2) 4897251k i 为奇排列.3. 求证: 用对换将奇(偶)排列变成标准排列的对换次数为奇(偶)数.4. 已知排列n p p p 21的逆序数为k ,求排列11n n p p p - 的逆序数.5. 在六阶行列式中, 确定下列项的符号.(1) 233146521465a a a a a a ; (2) 256651144332a a a a a a .6. 计算下列行列式.(1) 613322131; (2) 0551111115----. 7. 计算下列行列式.(1)00000012,11,11,2222111,11211n n n n n n a a a a a a a a a a ----; (2)nn 0000100200100-.8. 求证: 0000000052514241323125242322211514131211=a a a a a a a a a a a a a a a a . 9. 设一个n 阶行列式至少有12+-n n 个元素等于0,求证:这个行列式等于0.第二节行列式的性质用行列式定义计算一般的高阶行列式非常困难. 而计算三角行列式特别简单. 本节研究行列式的性质, 以寻找简单的计算方法.定义1.5 将行列式D 的行列互换, 而不改变行与列的先后顺序(第一行变成第一列, 第二行变成第二列等等), 所得到的行列式称为原行列式的转置, 记作D '.例如, 行列式613322131的转置是631123321. 性质1.1 行列式的转置与原行列式相等. 即D D ='.证设行列式D 的元素为ij a , 转置D '的元素为ij b , 则有ji ij a b =. 根据定理1.2, 有D '∑-=n np p p t b b b 2121)1(D a a a n p p p t n =-=∑ 2121)1(.注意在行列式中, 行与列的地位是相同的. 因此, 对行列式的行成立的命题, 对列也同样成立.性质1.2 交换行列式的两行(列), 行列式改变符号.证交换D 的第h 行与第k 行产生的新行列式记作hk D . 设hk D 的元素为ij b , 则有kj hj a b =, hj kj a b =,n j ,,2,1 =, 而hk D 的其他行的元素与D 相同. 设n 阶行列式D 的一般项为n k h np kp hp p ta a a a 11)1(-, 其中t 是列标排列n k h p p p p 1的逆序数. 在hk D 的定义中与上面D 的一般项具有相同元素的项为11(1)h k n s p kp hp np b b b b -= 11(1)k h n s p hp kp np b b b b - ,其中s 是列标排列n h k p p p p 1的逆序数. 根据定理 1.1, 这两个排列的奇偶性不同, 因此相应的两项符号相反. 因为hk D 与D 的具有相同元素的项符号都相反, 所以D D hk -=. 推论1.1 如果行列式D 中有两行的元素对应相等, 则0=D .证设行列式D 的第h 行与第k 行相同, 交换这两行产生的行列式记作hk D , 则D D hk =. 然而根据性质1.2, 又有D D hk -=. 于是0=D .性质1.3 用数k 乘以行列式的一行的每个元素,相当于用k 乘以原行列式. 即有111111j n i ij in n njnn a a a ka ka ka a a a111111j ni ij in n nj nna a a a a a k a a a =. 证设n 阶行列式∑-=n i np ip p t a a aD 11)1(, 用数k 乘以其第i 行的每个元素产生的新行列式记作)(k D i , 根据定义, 有)(k D i ∑-=n i np ip p t a ka a )()1(11kD a a a k n i np ip p t =-=∑ 11)1(.这个性质可以看作提取行列式的一行(或一列)元素的公因数.推论1.2 如果行列式D 的某两行的元素对应成比例, 则0=D .证设行列式第h 行的每个元素是第i 行的对应元素的k 倍, 提取第h 行元素的公因数k , 根据性质 1.3, 原行列式等于数k 乘以一个新行列式. 由于这个新行列式中有两行相同, 根据推论1.1, 有0=D .性质1.4 如果行列式的一行的每个元素都是两个数的和,则原行列式等于两个行列式的和. 即有1111111j n i i ij ij in in n njnna a abc b c b c a a a +++111111j n i ij in n nj nna a ab b b a a a =111111j n i ij in n nj nna a a c c c a a a +. 证设n 阶行列式∑-=n i np ip p t a b aD 111)1(,∑-=n i np ip p t a c a D 112)1(,其中只有第i 行不同. 将两个行列式的第i 行求和, 其他行不变产生的新行列式记作)(+i D ,根据行列式定义, 有)(+i D ∑+-=n i i np ip ip p t a c b a )()1(11∑-=n i np ip p t a b a 11)1(∑-+n i np ip p t a c a 11)1(21D D +=.可以将性质1.3看作行列式的数乘运算, 而将性质1.4看作行列式的加法. 行列式的加法与数乘都是对一行进行, 而不是对整个行列式. 此外, 性质 1.4可以推广为: 如果行列式的一行中所有元素都是k 个数的和, 则它等于k 个行列式的和.性质1.5 将行列式的某一行的每个元素加上另一行对应元素的k 倍, 行列式不变. 证设n 阶行列式∑-=n h i np hp ip p ta a a aD 11)1(, 将第i 行的元素加上第h 行的对应元素的k 倍产生的新行列式记作)(k D ih , 根据性质1.4与推论1.2, 有)(k D ih ∑+-=n h h i np hp hp ip p t a a ka a a )()1(11∑-=n h i np hp ip p t a a a a 11)1(∑-+n h h np hp hp p t a a ka a )()1(11D a a a a n h i np hp ip p t =-=∑ 11)1(.例1.7 求证: 行列式h g i g ih e d f d fe b a c a cb +++++++++i h g f e dc b a 2=. 证先用性质1.4将等式左边分成两个行列式, 再用性质1.5, 得h g i g i h e d f d f e b a c a c b +++++++++h g i g h e d f d e b a c a b ++++++=h g i g i e d f d fb ac a c +++++++ gi g hd fd e a c a b +++=hg gi e d d fb a ac ++++gihd fe a c b =hgie df b a c +ihgf e dc b a 2=. 例1.8 计算行列式4321651005311021.解用性质1.5, 得43216510053110213300651015101021-=3300700015101021-=21700330015101021-=--=.注意用性质将行列式变成三角行列式, 再用定义计算. 这种方法称为消元法.例1.9 计算行列式3111131111311113.解先将下面各行加到第一行, 提取第一行的公因数6,再用下面各行分别减去第一行. 得31111311113111133111131111316666=31111311113111116=4820000200002011116==.注意如果行列式的列和(或行和)相等, 常使用上述技巧.例1.10 计算行列式yyx x-+-+1111111111111111.解用第一列减第二列, 提取x ; 第三列减第四列, 提取y . 再用第二列, 第四列分别减第一列与第三列, 得yy x x -+-+1111111111111111yy y xx x --=110110101101y x xy--=111111010111011yx xy--=1000100001000122y x =.有时需要仔细观察行列式的结构, 才能找到最简捷的方法. 计算行列式时, 往往有多种方法. 应该考察各种路线, 从中选择最佳方案.习题1-21. 求证: bzay by ax bx az by ax bx az bzay bxaz bz ay by ax +++++++++yxzx z y z y x b a )(33+=. 2. 计算行列式efcfbfde cd bdae ac ab---. 3. 计算下列行列式.(1)2222222222222222)3()2()1()3()2()1()3()2()1()3()2()1(++++++++++++d d d dc c c c b b b b a a a a ; (2) n222232222222221.4. 求t 的值, 使得行列式226332111=tt .5. 计算下列行列式(1)3214214314324321; (2)121212n n n x mx x x x m x x x x m---.6. 计算行列式01211111001na a a a, 其中021≠n a a a .7. 用两种方法计算行列式ab cc abbc a,从而证明因式分解: ))((3222333bc ac ab c b a c b a abc c b a ---++++=-++.8. 计算行列式111212122212n nn n n na b a b a b a b a b a b a b a b a b ---------, 其中2>n .9. 计算行列式1231110000220000020011n n nn n------.10. 计算行列式aba ba b b a b a ba D n=2,其中未写出的元素都等于0.第三节行列式的展开在本节中研究行列式按照一行或一列展开的公式, 从而可以将一个高阶行列式的计算转化为若干低阶行列式的计算.定义1.6 考虑n 阶行列式111212122212n n n n nna a a a a a a a a∑-=n np p p t a a a 2121)1(. 将行列式的元素ij a 所在的行与列删除(其余元素保持原来的相对位置), 得到的1-n 阶行列式称为元素ij a 的余子式, 记作ij M . 而称ij j i ij M A +-=)1(为元素ij a 的代数余子式.例如,行列式333231232221131211a a a a a a a a a 中元素12a 的余子式为2123123133aa M a a =,而代数余子式为212312123133(1)a a A a a +=-.注意左上角元素11a 的代数余子式11A 取正号, 其余正负相间. 特别, 主对角元素iia 的代数余子式ii A 全取正号.引理1.1 如果一个n 阶行列式D 的第i 行中只有ij a 不等于0, 则这个行列式等于ij a 与其代数余子式ij A 的乘积. 即ij ij A a D =.证先考虑n j i ==的特殊情况. 根据定义, 为了产生非零项, 在行列式D 的第n 行只能取nn a . 于是, 有∑---=nn p n p p t a a a a D n 121)1(21)1( ∑---=121)1(21)1(n p n p p t nn a a a a ,其中t 是列标排列n p p p n 121- 的逆序数, 求和遍及1,,2,1-n 的所有排列121-n p p p . 然而排列n p p p n 121- 与排列121-n p p p 的逆序数相等, 因此, 上式右边的和式为nn p n p p tM a a an =-∑--121)1(21)1( nn nn n n A M =-=+)1(.于是, 有nn nn A a D =.现在考虑一般情况, 设行列式D 的第i 行中只有ij a 不等于0. 将D 的第i 行与第1+i 行交换, 再将所得行列式的第1+i 行与第2+i 行交换, 继续进行, 直到D 的第i 行移到最后一行, 而其他行的上下顺序不变. 在这个过程中, 共进行i n -次交换行. 用同样的方法, 将所得的行列式的第j 列逐步移到最后一列, 而其他列的左右顺序不变. 在这个过程中, 共进行j n -次交换列. 最后得到的行列式记作B , 则在B 的最后一行中只有最后一个元素ij a 不等于0, 而且ij a 在B 中的代数余子式就是ij a 在D 中的余子式ij M . 由前面证明的特殊情况, 有ij ij M a B =. 另一方面, 根据性质1.2, 有D B j n i n )()()1(-+--=, 即B D j i +-=)1(. 于是,有ij ij ij ij ji A a M a D =-=+)1(.定理1.3 对于n 阶行列式D , 有in in i i i i A a A a A a D +++= 2211; nj nj j j j j A a A a A a D +++= 2211.证将行列式D 的第i 行的每个元素改写成n 个数的和, 其中由ij a 改写成的和中的第j 个加数等于ij a , 其他元素等于0. 用性质1.4的推广, 则D 等于n 个行列式的和. 在第j 个行列式的第i 行中, 只有属于第j 列的元素等于ij a , 其他元素等于0.对这n 个行列式分别用引理1.1, 得in in ij ij i i A a A a A a D ++++= 11.注意用定理 1.3, 可以将一个n 阶行列式的计算转化为n 个1-n 阶行列式的计算. 不过, 当行列式的阶数较大时, 计算量仍然相当大. 除非在行列式中有很多元素等于0. 联合使用消元与按照一行(列)展开, 常能得到最简捷的计算路线.例1.11 计算行列式500134267002430.解先按照第四行展开, 得50013426700243043032(1)5006241+=-321018006=-=-.有时用数学归纳法计算n 阶行列式是比较方便的. 不过此时需要行列式n D 与1-n D ,2-n D 之间的关系.例1.12 求证: 000100010000001n a b ab a b ab a b D a b ab a b+++=++b a b a n n --=++11. 证计算可得ba b a b a D --=+=221, b a b a b ab a D --=++=33222. 设命题对于1-n 阶与2-n 阶行列式成立.考虑n 阶行列式, 按第一行展开, 得0001000100000001n a b ab a b ab a b D a bab a b +++=++00100()0001a baba b a b a b ab a b++=+++1000000001ab a b ab a bab a b+-++21)(---+=n n abD D b a b a b a n n --=++1 1.例1.13 求证: 123222212311111231111nn nn n n n nx x x x D x x x x x x x x ----=∏<-=ji i j x x )(. 解当2=n 时, 有122x x D -=. 设命题对于1-n 阶行列式1-n D 成立. 考虑n 阶行列式n D , 从下边开始, 下面一行减去上面一行的1x 倍, 得123222212311111231111nn nn n n n nx x x x D x x x x x x x x ----=2131122133112222213311111100()()()0()()()n n n n n n n n x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ------=------232131122223111()()()n n n n n nx x x x x x x x x x x x ---=---111312)())((----=n n D x x x x x x ∏<-=ji i j x x )(.与前面的例题不同, 这里不是下面各行减去第一行, 而是下面一行减去其上面一行. 当然现在必须从第n 行开始, 逐行向上做.这个行列式称为范德蒙行列式. 易见, 当n x x x ,,,21 两两不同时, 范德蒙行列式不等于0. 这个性质产生了范德蒙行列式的许多应用.例1.14 求证: 211212212221212n n n n n na a a a a a a a a a D a a a a n a ++=+)1(!12∑=+=nk kka n .解当1=n , 2111a D +=. 设命题对于1-n 阶行列式1-n D 成立. 考虑n 阶行列式n D , 按照最后一行分成两个行列式的和, 得21121221222121200n n n n n na a a a a a a a a a D a a a a n a ++= +++21121221221200n na a a a a a a a a a n++= 211212212221212n nn n na a a a a a a a a a a a a a a +++ 21121122122121112112(1)n n n n n a a a a a a a a a a n a a a a n a -----++=-+110002nn na a a a +=21)!1(nn a n nD -+-211[(1)!(1)]n k k a n n k -==-+∑2(1)!n n a +-)1(!12∑=+=nk k ka n .推论 1.3 行列式的任意一行(列)的元素与另一行的元素的代数余子式的乘积之和等于零. 即当j i ≠时, 有02211=+++nj ni j i j i A a A a A a ; 02211=+++jn in j i j i A a A a A a .证只证第一个等式. 反向用定理1,3, 则nj ni j i j i A a A a A a +++ 2211等于一个n 阶行列式. 这个行列式的第i 行与第j 行相同, 根据推论1.1, 该行列式等于0.习题1-31. 计算行列式11312111311021---=D 的第二行所有元素的余子式与代数余子式.2. 计算行列式0000000000000000n x y x y x D x y yx =.3. 求证: 11211000010000000001n nn n x x x D xa a a a a +----=-n n n n a x a x a x a ++++=--1110 .4. 求证: 210001 210001200100021012n D n ==+.5. 设常数c b a ,,两两不等, 解方程01111 )(33332222==x c b a x c b a x c b a x f .6. 求证: 12322221231231111nn n n n n nn n n nnx x x x D x x x x x x x x ----=∑∏=<-=nk k ij j i x x x 1)(.7. 求证: 1231111111111111111n na a D a a ++=+++=∑=ni i n aa a a 12111 , 其中021≠n a a a .补充材料一拉普拉斯展开前面是行列式按一行或一列展开. 这个结果可以推广为按若干行展开.行列式中任意k 行与k 列交叉处的元素, 按照原来相对位置组成的k 阶行列式称为原行列式的一个k 阶子式k D . 删除这k 行与k 列得到的k n -阶行列式k M 称为k 阶子式k D 的余子式,而=k A ∑-+hh h j i )()1(k M 称为k D 代数余子式. 其中h h j i ,是k D 所在的行标与列标. 命题设||A 是n 阶行列式, 任意取其中的k 行,n k <<0, 则行列式等于这k 行中所有k 阶子式与其代数余子式的乘积之和.证明略.注意这个命题称为行列式的拉普拉斯展开. 展开时有kn C 项, 每项是一个k 阶子式与其代数余子式的乘积.例1 求证:行列式aba ba b b a b a b a D n=2n n b a b a )()(-+=.证按照第一行与第n 2行展开,得)1(2222)(--=n n D b a D . 用这个递推式即可得到所需结果.例2 求证:nnk n nkn nk k k k k k kk k k a a a a a a a a a a a a1,1,11,1.11,111110000++++++kk k k a a a a 1111=nnk n n k k k a a a a 1,,11,1++++ 证按照前k 行展开.注意由于右上角的元素都等于0,左下角的元素对行列式没有贡献. 当然, 如果左下角的元素都等于0, 也有类似结果.。

线性代数总复习讲义

线性代数总复习讲义
元素都是零的矩阵称为零矩阵, 记作O.
主对角线上的元素都是1, 其余元素都是零的 n阶方阵,叫做n阶单位阵, 简记作E .
5 矩阵相加
设A
(a ij)m n
,
B
(b
ij
) m
n
为两个同型矩阵,
矩阵加法定义为A B (aijbij)mn , A B称为
A与B的和.
交换律 A B B A
结合律 ( A B) C A (B C)
则称矩阵A是可逆的(或非奇异的、非退化的、满 秩的),且矩阵B称为A的逆矩阵.
若A有逆矩阵,则A的逆矩阵是唯一的, A的逆 矩阵记作 A1 .
相关定理及性质
方阵A可逆的充分必要条件是A 0.
若矩阵A可逆,则 A1 A .
( A )1 1
A;(A)1
1
A
A1 (
0);
( AT )1 ( A1)T .
4对换
定义 在排列中,将任意两个元素对调,其余元 素不动,称为一次对换.将相邻两个元素对调, 叫做相邻对换.
定理 一个排列中的任意两个元素对换,排列改 变奇偶性.
推论 奇排列调成标准排列的对换次数为奇数, 偶排列调成标准排列的对换次数为偶数.
5 n阶行列式的定义
a11 a12 a1n
D
a21 a22 a2n
若 同 阶 方 阵A与B都 可 逆, 那 么AB也 可 逆, 且
( AB)1 B1 A1 .
11 分块矩阵
矩阵的分块,主要目的在于简化运算及便于 论证.
分块矩阵的运算规则与普通矩阵的运算规则 相类似.
典型例题
一、矩阵的运算 二、逆矩阵的运算及证明 三、矩阵的分块运算
1 初等变换的定义
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线性代数讲义线性代数攻略线性代数由两部分组成:第一部分:用矩阵解方程组(判断解的存在性,用有限个解表示所有的解)第二部分:用方程组解矩阵(求特征值,特征向量,对角化,化简实二次型)主观题对策1. 计算题精解计算题较之选择题与填空题难度几乎没有增加,但计算量大大增加,故出错的机会大幅增长,因此应力求用简便方法解决问题.一.行列式的计算:单纯计算行列式的题目大概永远不会出现.所以需要结合其它的知识点. l 核心内容范德蒙行列式/余子式/代数余子式/Cramer法则:l 典型方法降阶法(利用Gauss消元法化为三角矩阵:常常是将所有的行或列加到一起)/特征值法(矩阵的行列式等于其特征值之积)/行列式的其它性质(转置矩阵/逆矩阵/伴随矩阵/矩阵之积)例1 计算下述三个n阶矩阵的行列式:.解先算|B|=xn;再算|A|:故|C|=|A|(-1)(1+¼+n)+[(n+1)+…+(2n)] |B-1|=(-1)(1+2n)n(n+x)/x.例2(2004-4) 设矩阵 ,矩阵B满足ABA*=2BA*+E,则|B|=[ ].分析化简可得(A-2E)BA*=E;于是|A-2E||B||A*|=1. 又|A*|=9,|A-2E|=1,所以|B|=1/9. (切忌算B=(A-2E)-1(A*)-1.)例3 设4×4矩阵A=(x,a,b,g), B=(h,b,g,a). 若|A|=1, |B|=2,则行列式|A+B|=[ ].正解:|A+B|=|x+h, a+b, b+g, g+a|=|x+h, 2(a+b+g), b+g, g+a|=2|x+h, a+b+g, b+g, g+a|=2|x+h, a, b+g, g+a|=2|x+h, a, b+g, g|=2|x+h, a, b, g|=2(|x, a, b, g|+|h, a, b, g|)=2(|A|+|B|)=6.巧解:正解令人羡慕,但可能想不起来.于是令A=E,则.但|B|=2,所以取最简单的 .于是 ,故|A+B|=6.例4 若四阶方阵A的特征值分别为-1,1,2,3,则行列式|A-1+2A*|=[ ].解此题考查对特征值的理解.特征值的性质中最重要(也是最简单的)的有两条,即所有特征值的和等于矩阵的迹(=对角线元素之和),而所有特征值的积等于矩阵的行列式.因此|A|= -6!剩余的就是简单的变形了:A-1+2A* = A-1 (E+2A A*)= A-1 (E+2|A|E)=-11A-1.故|A-1+2A*|=|-11A-1|=(-11)4|A-1|=-114/6.本题有巧解,你想到了吗?对!就让A是那个满足条件的最简单的矩阵!例2(上海交大2002) 计算行列式其中,.本题只要对特征多项式有一定认识,则易如反掌.所求行列式对应的矩阵A=xE+B, 其中B=(aibj)的任意两行均成比例,故其秩为1(最重要的矩阵类型之一)或0,但由题中所给条件,B¹0,于是,B至少有n-1个特征值为0,另有一特征值等于trB= a1b1+ a2b2+…+ anbn¹0. 从而,A有n-1个特征值x,另有一个特征值x+trB.OK例3(2001) 设A为三阶矩阵,X为三维向量,X,AX, A2X线性无关,A3X=4AX-3A2X.试计算行列式|2A2+3E|.很多人觉得此题无从下手,实在冤枉了出题人.由A3X=2AX-3A2X可知, A(A2+3A-4E)X=0.由此知, |A|=0:否则,A可逆,X,AX, A2X将线性相关,矛盾!从而(A2+3A-4E)X=0:故X是齐次线性方程组(A2+3A-4E)Y=0的非零解.于是|A2+3A-4E|=0.故A的三个特征值为0,1,-4.于是2A2+3E的三个特征值为3,5,35.所以,|2A2+3E|=3´5´35=525.例4(1995) 设n阶矩阵A满足AA¢=I,|A|<0,求|A+I|.解首先, 1=|AA¢|=|A|2,所以|A|=-1. 其次,|A+I|=|A+AA¢|=|A||I+A¢|=|A||I+A|=-|I+A|,故|A+I|=0.(涉及的知识点: |A|=|A¢|, (A+B)¢=A¢+B¢.)例5(1999)设A是m´n矩阵,B是n´m矩阵,则A.当m>n时,必有行列式|AB|¹0.B.当m>n时,必有行列式|AB|=0.C.当m<n时,必有行列式|AB|¹0.D.当m<n时,必有行列式|AB|=0.二. 矩阵与n维向量空间l 核心内容矩阵运算(主要是乘法)/矩阵的秩/可逆矩阵/伴随矩阵与逆矩阵/线性方程组的一般解/线性相关与线性无关/极大线性无关组/向量组的秩/向量组的等价/n维线性空间/维数/基/坐标/过渡矩阵/线性空间与线性方程组的关系/欧氏空间/内积/标准正交基/正交矩阵/Gram-Schmidt正交化方法l 典型方法初等变换与初等矩阵l 典型例题1.解矩阵方程:原则是先化简后计算例6设矩阵B满足方程 .求B.解A显然可逆,故将方程两端右乘A-1,得 ;再左乘A,由 ,得,所以例7 设解移项得,(2E-A)X=B,所以X=(2E-A)-1B.再使用初等变换(如此较少出错,不要先求逆,再计算矩阵的乘积:除非矩阵比较特殊或非常简单)求(2E-A)-1B:例8(2000) 设矩阵A的伴随矩阵 ,且 ,求B.解先化简可得AB=B+3A,即(A-E)B=3A,故B=3(A-E)-1A.而A与其伴随矩阵的关系为A*A=|A|E,从而A=|A|(A*)-1.|A|n=|A||A*| =8|A|, n=4, |A|=2. 所以B= 3(A-E)-1A=6[A*(A-E)]-1=6 (2E-A*)-1.因为 ,故由初等变换可得.(实际上不用作具体计算,因为是将单位矩阵的第1行的-1倍加到第3行,再将第四行乘以-6,再将第2行的3倍加到第4行;反其道而行之-注意顺序:矩阵乘积的逆要反序,即可).例9(2001)设矩阵A满足A2+A-4E=O,则(A-E)-1=[ ].2.解线性方程组例10(1998)已知线性方程组(I)的一个基础解系为 …,.试写出线性方程组(II)的通解,并说明理由.解求线性方程组的通解的前提是知道系数矩阵的秩,未知数的个数:方程组(I)与(II)均有2n个未知数;由已知条件(I)的一个基础解系含有n个解向量,从而其系数矩阵r(A)=的秩为2n-n=n. 显而易见,方程组(I)与(II)有某种密切的联系,为了看清楚这种联系,最好的办法是采用矩阵形式:将方程组(I)与(II)分别改写为矩阵形式可得:Ax=0与(II)Bx=0.由于B的行向量组是一个基础解系,故线性无关,所以r(B)=n.因此方程组(II)的一个基础解系含n个解向量.由已知条件,B的每一行的转置向量都是(I)的解,即ABT=0.从而知(ABT)T=0,即BAT=0.因此A的每一行的转置向量都是(II)的解.但r(A)=n,所以A的行向量线性无关,因此AT的全体列向量组恰好构成(II)的一个基础解系,所以通解迎刃而解.Ok.下面是一个轻松的例子:例11 解线性方程组 ,其中a与b是参数.解注意,当系数矩阵或增广矩阵含参数时,不要让参数参与初等变换(以免无意中用0作了分母):所以当a¹2时方程组有唯一解:当a=2,b¹1时无解;当a=2,b=1时有无穷多组解:,k为任意常数.注意事项:尽可能避免使用参数的倒数作因子,以防漏解。

万不得已时,应先讨论可能使分母为0的情况。

例12(1994) 设四元线性齐次方程组(I)为又已知某线性齐次方程组(II)的通解为 .求线性方程组(I)的通解;问线性方程组(I)与(II)有无非0公共解?若有,则求出.若无,则说明理由.解(1) 此容易.未知数的个数n=2,系数矩阵的秩r=2,故基础解系含两个解向量(选x2与x3为自由变量),比如 ,故(I)的通解为 .(2)线性方程组(I)与(II)的公共解需满足(左边为(II)的解,右边为(I)的解).故需求不全为0的系数,即下面的线性方程组的非0解:系数矩阵为故所求不全为0的系数为因此(I)与(II)的非0公共解为例13(2001) 设是线性方程组Ax=0的一个基础解系, 是实常数.试问满足什么关系时, 向量组也是Ax=0的一个基础解系?解一个向量组什么时候可以成为一个齐次线性方程组的基础解系?两个条件:一是精干(即本身是线性无关的),二是能干(即该组能够表示所有解向量).所以欲使该向量组构成一个基础解系,必要且只要其线性无关(因为它只有s个向量).将其改写为下述矩阵形式:可知需要右端的矩阵A可逆:当且仅当行列式|A|¹0.直接计算可知所以当时,该向量组也是一个基础解系.例14(2004) 设有齐次线性方程组试问a取何值时,该方程组有非0解,并求出其通解.解该方程有n个未知数,n个方程,故可由Cramer法则解决:即它有非0解当且仅当系数行列式等于0.但还要求出通解,此法就不行了,此时必须使用初等变换.故先算行列式:容易看出系数行列式的规律,即所有列的和均相等,故其值为(此还可由特征值得到,你看出来了吗?).所以当a=0或时,方程组有非0解.当a=0时,方程组变为,因此其通解为为任意常数,其中.当时,对系数矩阵作初等变换:故通解为(取x1为自由变量!)为任意常数.例15(2002) 已知四阶方阵,其中线性无关, .如果,求线性方程组Ax=b的解首先要知道Ax=0的解.由于r(A)=3,n=4(未知数的个数),故只需求一个非0解即可.什么是非0解?当然是0向量的组合系数,也就是由得到的的向量a=(1,-2,3,0)T.其次需要一个特解,即由得到的系数g=(1,1,1,1)T.最后,将上述解组合起来即可得到通解:x=k(1,2,-3,0)+(1,1,1,1).例16(1998)设矩阵是满秩的,则直线与直线 ( )A. 相交于一点.B. 重合.C.平行但不重合.D.异面.例17(1996)求齐次线性方程组的基础解系.例18(1997)设A是可逆方阵,将A的第i行和第j行对换得到的矩阵记为B.(1)证明B可逆;(2)求AB-1.三.线性相关与线性无关例19(基本运算技能) 设向量组求该组的一个极大线性无关组,并将其余向量用该极大线性无关组线性表示.解构造矩阵,并利用行初等变换求其简化阶梯形矩阵:因此,该向量组的秩为3, 构成一个极大线性无关组,且 .例20(2000) 设n维列向量线性无关,则n维列向量线性无关的充分必要条件是A.向量组可由向量组线性表示;B.向量组可由向量组线性表示;C.向量组与向量组等价;D.矩阵与矩阵等价.解 B最错:此时向量组的特征完全没有体现;A也错,因为此时向量组当然线性无关,故是充分条件,但不必要;C也是充分条件,不必要.故选D.例21(2003) 设向量组I: 可由向量组II: 线性表示;则A.当r<s时,向量组II必线性相关;B.当r>s时,向量组II必线性相关;C.当r<s时,向量组I必线性相关;D.当r>s时,向量组I必线性相关.解由于只知道I能由II线性表示,故只能讨论I的线性相关性, 对II则一无所知(它可能线性相关,也可能线性无关).所以A,B错.只与C,D就较为明显了:向量越多则越容易线性相关.当r>s时,I中的向量个数多于II,只能线例22(2004) 设A,B为满足AB=0的任意两个非0矩阵,则必有A.A的列向量组线性相关,B的行向量组线性相关B.A的列向量组线性相关,B的列向量组线性相关C.A的行向量组线性相关,B的行向量组线性相关D.A的行向量组线性相关,B的列向量组线性相关分析(2004-12) 这实际上是考察我们对矩阵乘法的理解:”左行右列”原则说AB的列是A的列的线性组合,而其行是B的行的线性组合,现在AB=0,故A的列的线性组合为0,B的行的线性组合为0,从而A的列线性相关,B的行线性相关,选A.[这是概念性很强的线性代数题,50%的考生早在上线性代数课的时候就晕过无数次,现在又要再晕一次了(我们将在线性代数的复习中帮助大家苏醒过来).但现在我们是在做选择题!选最简单的矩阵(当然1×1的不行---为什么???故1×2的最简单)如下: .如此,A的行线性无关,C,D错;B的列线性无关,B,D错!]例23(1997) 设则三条直线交于一点的充分必要条件是A. 线性相关;B. 线性无关;C.秩( )=秩( );D. 线性相关; 线性无关.解实际上是解线性方程组:交于一点等价于有唯一解,等价于系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩等于2.所以选D.(试试用特殊值法)例24(1998) 设A是n阶矩阵,若存在正整数k使得线性方程组Akx=0有解向量a,且Ak-1a¹0.证明:向量组a,Aa,…,Ak-1a是线性无关的.证明设b0a+b1Aa+…+bk-1 Ak-1a=0,我们证明所有的系数只能等于0.为此, 两边同乘以Ak-1,可得b0 Ak-1a+b1Ak-1Aa+…+bk-1 Ak-1Ak-1a=0,a是Akx=0的解,所以Aka=0,因此b0 Ak-1a=0;但Ak-1a¹0,只有b0=0. 再乘以Ak-2,可得b1Ak-2Aa+…+bk-1Ak-2Ak-1a =0,即b1Ak-2Aa=0,因此b1=0.类似地,可以证明b2=b3=…=bk-1=0.例25(1996) 设a是n维非0列向量,a¢是a的转置向量,E是n阶单位矩阵,A=E-aa¢.证明: (1)A2=A的充分必要条件是a¢a=1.(2)当a¢a=1时,A是不可逆矩阵.证明:例26(应用) 设Am´p,Bp´n,则r(A)+r(B)-p £ r(AB)£ min{r(A),r(B)}.证明先看第二个不等式:矩阵的乘法具有什么样的性质?”左行右列”.更进一步,乘积矩阵的行等于右边矩阵的行的线性组合,组合系数是左边矩阵相应的行;乘积矩阵的列等于左边矩阵的列的线性组合,组合系数是右边矩阵相应的列.于是,AB的列均可由A的列线性表示,而其行可由B的行线性表示,从而其列秩不超过A的列秩,其行秩不超过B的行秩,因此该不等式成立.再来看第一个不等式:回忆可逆矩阵不改变矩阵的秩,且存在可逆矩阵P与Q使得 ,其中r= r(A). 于是PAB=PAQQ-1B = (PAQ)Q-1B=C,其中C的前r行为Q-1B的前r行,后m-r行均为零。

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