函数连续性在矩阵分析中应用关于

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高等数学方法在中学数学中的运用

高等数学方法在中学数学中的运用

高等数学方法在中学数学中的运用
高等数学是大学阶段的一门学科,主要包括微积分、数学分析、线性代数、概率统计等内容。

而中学数学是指初中和高中阶段的数学课程,主要包括代数、几何、数论等内容。

1. 微积分在函数的研究中的运用:微积分是高等数学的核心内容,其中导数和积分是最基本的概念。

在中学数学中,微积分方法可以应用于函数的研究中。

利用导数的概念可以求解函数的单调性和极值问题;利用积分的概念可以求解函数的面积和长度等问题。

2. 线性代数在方程组的求解中的运用:线性代数是研究向量空间和线性映射的数学分支,包括矩阵的运算、线性方程组的求解等内容。

在中学数学中,线性代数方法可以用来求解线性方程组的问题,例如利用矩阵的消元法或矩阵的逆矩阵法求解方程组的解。

3. 数学分析在函数的连续性和导数的计算中的运用:数学分析是研究函数连续性和极限的一门学科,包括极限的概念、函数的连续性和微分等内容。

在中学数学中,数学分析方法可以用来研究函数的连续性问题,例如用极限的方法证明函数的连续性,还可以用微分的方法计算函数的导数。

4. 概率统计在随机事件的研究中的运用:概率统计是研究随机事件和随机变量的数学分支,包括概率的概念、概率分布和统计推断等内容。

在中学数学中,概率统计方法可以用来研究随机事件的发生概率,例如用概率的方法解决排列组合和概率计算问题;还可以用统计推断的方法对一组数据进行预测和分析。

高等数学方法在中学数学中的运用不仅可以加深对基础数学概念的理解,还可以提高解决问题的能力和思维能力。

但是需要注意的是,高等数学方法在中学数学中的运用可能对学生来说会有一定的难度,需要根据学生的实际水平和学习需求进行适度引导和教学。

矩阵分析与计算--01-线性空间

矩阵分析与计算--01-线性空间

《矩阵分析与应用》
张贤达清华大学出版社,2004年9月
矩阵与计算工具:MATLAB, MAPLE,LAPACK … 编程语言:C/C++, C#, Fortran,Java
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矩阵分析与计算
考核方式:

闭卷考试:65%
课堂讨论,小报告: 35% 作业抽查,应该重视练习、讨论、算法设计、 上机实践等环节。
矩阵是数学中的一个重要的基本概念,是代数 学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用 的一个重要工具。“矩阵”这个词是由西尔维 斯特(1814-1897)首先使用的,他是为了将 数字的矩形阵列区别于行列式而发明了这个述 语 西尔维斯特一生致力于纯数学的研究,他和凯莱、哈 在逻辑上,矩阵的概念应先于行列式的概念, 密顿 (Hamilton)等人一起开创了英国纯粹数学的一个 然而在历史上次序正好相反。 繁荣局面.他的成就主要在代数方面,他同凯莱一起
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本讲主要内容
线性空间定义与性质 基、维数、坐标 基变换与坐标变换
子空间
内积空间
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一、线性空间

几何空间和 n 维欧氏空间的回顾 推广思想: 抽象出线性运算的本质,在任意研究对象的集 合上定义具有线性运算的代数结构。
线性空间定义 要点:


集合V 与数域F 向量的加法和数乘向量运算 运算的性质刻画
矩 阵 分 析 与 计 算 Matrix Analysis and Computations
理学院 Email: mymath@ (民) 2011年9月
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本科线性代数内容的简单回顾与讨论 1)线性代数主要内容 2)有什么用?工科学生最关心的 大家在本科毕业设计中用了么?

函数连续性分析

函数连续性分析

函数连续性分析连续性分析是一种统计方法,用于研究随机变量的连续性性质。

它涉及到对随机变量的概率密度函数(PDF)进行分析,以获取有关其分布和特征的信息。

连续性分析也可以用于研究随机事件序列的连续性,并提供对序列中事件之间的关系的理解。

在连续性分析中,最常用的工具是密度估计。

密度估计是一种通过从样本数据中推断概率密度函数的方法。

常见的密度估计方法包括直方图、核密度估计和最大似然估计。

直方图是一种通过将数据划分为若干个区间来估计概率密度函数的方法。

核密度估计使用一组核函数来平滑数据,并通过核函数的带宽参数来控制平滑程度。

最大似然估计是基于观察到的数据样本,寻找最可能产生这些数据的概率密度函数。

连续性分析的一个重要概念是连续性假设。

连续性假设是指随机变量服从一个连续分布。

在实际应用中,连续性假设通常是基于领域专家的经验和领域知识做出的。

连续性假设的一个典型例子是正态分布。

在连续性分析中,我们可以使用统计方法来验证连续性假设是否成立。

连续性分析还涉及到对连续性数据的统计推断。

统计推断是指基于样本数据对总体的参数进行估计和假设检验。

在连续性分析中,我们可以使用点估计和区间估计来估计总体参数,并使用假设检验来检验假设是否成立。

常见的假设检验方法包括单样本t检验、双样本t检验和方差分析。

除了统计推断,连续性分析还可以使用回归分析来建立变量之间的关系模型。

回归分析是一种用于建立因变量和自变量之间关系的方法。

在连续性分析中,我们可以使用线性回归、多项式回归和非线性回归等方法来建立模型,并通过模型的拟合度、参数估计和显著性检验来评估模型的质量。

连续性分析在各个领域都有广泛的应用。

在生命科学中,连续性分析可以用于研究基因表达数据的连续性,以及蛋白质和代谢物的密度分布。

在金融领域,连续性分析可以用于研究股票收益率的连续性,以及利率和汇率的波动性。

在工程领域,连续性分析可以用于研究信号和图像的特征,并应用于模式识别和数据挖掘等领域。

介值定理在连续函数中的应用

介值定理在连续函数中的应用

介值定理在连续函数中的应用1 哈密尔顿-拉普拉斯定理哈密尔顿-拉普拉斯定理是一个重要的数学定理,它主要是用来进行矩阵求解的,它涉及到微积分的形式表达中的梯度、旋度和曲率,并且它也可以用于连续函数的分析。

哈密尔顿拉普拉斯定理的主要思想是,任何连续变量函数的梯度的拉普拉斯算子是它的拉普拉斯函数的导函数。

2 定义哈密尔顿拉普拉斯定理是一个具有指示性的数学定理,它告诉我们曲率由梯度和旋度来描述,而梯度和旋度也可以由拉普拉斯函数描述。

具体地说,哈密尔顿拉普拉斯定理指出,任何连续多元函数f(x1,x2,...,xn)的梯度与它的拉普拉斯函数div f(x1,x2,...,xn)的有关,具体的表达式为:∇f(x1,x2,...,xn)=∇×div f(x1,x2,...,xn)3 应用哈密尔顿-拉普拉斯定理在连续函数中有广泛的应用,它有助于理解有关曲率和梯度的知识,并在微积分领域中被广泛运用。

首先,哈密尔顿-拉普拉斯定理用于求解函数的拉普拉斯算子,这非常有用。

在微分几何中,它显示了曲率的三个基本定义之间的关系,例如曲率由梯度、旋度和拉普拉斯函数的导数来描述。

此外,它帮助我们计算微分形式的泛函的拉普拉斯值,从而更好地理解它们的性质。

在统计物理和流体力学中,哈密尔顿-拉普拉斯定理也有很多应用,可以用来计算流体动力学里的Navier-Stokes方程中的积分形式。

它还可以用来推导质点运动沿曲线的公式。

4 结论从上述介绍可以看出,哈密尔顿拉普拉斯定理的应用非常广泛,它对于理解多元函数的梯度和曲率非常重要,可以用于矩阵求解,也可以用于分析连续函数。

它也可以用于计算拉普拉斯算子,研究流体力学方程、质点运动关系等场景。

因此,哈密尔顿-拉普拉斯定理在连续函数中具有重要意义和实用价值。

矩阵分析论文

矩阵分析论文

矩阵分析在控制系统中的应用摘要:详细综述了LMI 在控制系统中的发展现状和应用,主要涉及了不确定系统的鲁棒性能和鲁棒稳定性、不确定系统的鲁棒控制器设计、LMI 在时滞系统中的应用及存在的问题、不确定系统的鲁棒滤波应用状况、不确定系统的模型验证应用等,并分析了基于LMI 方法的变结构控制、极点配置、模糊控制等其它相关内容。

给出了上述控制问题的LMI 描述及相关求解方法,最后并指出了LMI 进一步的应用研究方向。

主题词: 线性; 矩阵; 控制系统; 控制器1 引言在过去的10 余年内,由于LMI 的优良性质和数学的规范以及解法的突破,使其在控制系统分析和设计方面得到了广泛的重视和应用。

研究者发现许多控制问题均可描述为LMI 问题[1~4 ] ,并呈现继续增长的趋势。

本文对LMI 在控制系统中的发展和现状进行综述,着重讨论LMI 在不确定控制系统中的应用研究成果、现状以及发展。

2 线性矩阵不等式LMI 一般形式为F ( x) ≡F0 + Σmi =1xi F i > 0 (1)其中x ∈Rm ———变量; F i = F Ti ∈Rn×n 是给定的。

显然式(1) 表明矩阵F( x) 是正定的。

式(1) 的另一个含义是集合{ x/ F( x) > 0} 是凸的。

LMI 问题可描述为:给定F( x) > 0 ,找到x,使得f ( x) > 0 ,或证明LMI F( x) 是不可解的。

动态系统分析的LMI 方法可以追溯到100 多年以前。

1890 年Lyapunov 在出版他的被称为Lyapunov 理论的著作中,提出微分方程Ûx( t) = Ax ( t) (2)稳定,当且仅当存在对称正定矩阵P = P T > 0 ,使得下面的不等式成立A T P + PA < 0 (3)同时Lyapunov 也指出这样的LMI 可以精确求解。

20 世纪40 年代,前苏联科学家Lur’e、Postnikov 及其它学者将Lyapunov 方法应用于控制工程中的一些典型的问题,尤其是当执行机构具有非线性时的系统稳定性,虽然他们没有形成精确的矩阵不等式,但是所提出的稳定性准则具有LMI的雏形。

大一数学最难的知识点总结

大一数学最难的知识点总结

大一数学最难的知识点总结在大一数学学习中,有一些知识点被广泛认为是最难的。

这些知识点需要较高的抽象思维和严密的逻辑推理,对于很多学生来说是一大挑战。

在本篇文章中,将对大一数学最难的知识点进行总结和分析,帮助读者更好地理解和应对这些难点。

1. 极限与连续极限与连续是微积分学习中最核心的概念之一,也是最难掌握的知识点之一。

学生在初次接触时常常感到困惑。

极限的概念和运算规则需要一定的数学功底和逻辑思维能力。

通过大量的例题训练和理论推导,能够更好地理解和应用极限与连续的概念。

2. 无穷级数无穷级数也是大一数学中的难点之一。

学生需要理解级数的收敛性与敛散性,以及判断级数的收敛性的各种方法,如比较法、根值法和积分判别法等。

在计算无穷级数时,需要运用数列极限的相关知识和运算技巧。

3. 线性代数中的矩阵运算线性代数中的矩阵运算也是一个相对较难的知识点。

学生需要掌握矩阵的加减乘除运算,了解矩阵的特殊性质和逆矩阵的计算方法。

同时,还需要理解线性方程组的矩阵表示和解法。

通过大量的练习和实际应用,培养对矩阵运算的抽象思维能力和解题技巧。

4. 多元函数的偏导数与全导数在多元函数的微分学中,偏导数与全导数是比较难理解和掌握的知识点。

学生需要理解变量间的相关性和依赖性,同时掌握偏导数的求导规则和应用方法。

全导数的概念和计算也需要一定的数学功底和细致的思考。

5. 级数收敛与连续函数的一致收敛性级数收敛与连续函数的一致收敛性是数学分析中的重要难点。

学生需要理解级数收敛的定义和判断方法,以及连续函数的一致收敛性的概念和性质。

掌握这两个知识点对于进一步研究分析学和实变函数学都具有重要意义。

综上所述,大一数学中的难点主要体现在极限与连续、无穷级数、矩阵运算、多元函数的偏导数与全导数,以及级数收敛与连续函数的一致收敛性等方面。

对于这些难点的掌握,需要学生加强理论学习,并通过大量的练习和实际应用来提高自己的数学思维和解题能力。

只有通过不断地学习和实践,才能真正理解和掌握这些难点知识,为今后的学习打下坚实的基础。

函数的一致连续及应用

函数的一致连续及应用

函数的一致连续及应用函数的一致性定义为两个或更多函数之间的性质,当它们的自变量变化时,其输出结果也会随之变化。

函数的一致性通过离散变量和连续变量来定义,其应用有许多种,如在统计领域,多元线性回归,函数的估计和精确的拟合,以及在计算机领域中的信号处理和图像处理。

一致性是一种比较数学性质的重要概念,它指的是当函数的自变量改变时,函数的行为也会随之改变,也就是说,函数的一致性是基于变量的连续性和非离散性来定义的。

函数的一致性可以用多种方式来表示,比如可以从图形上表示,也可以用数学公式表达。

一般地,如果函数的自变量改变了一小部分,函数的值也会随之改变。

而无论函数的改变有多小,都只要函数的输出结果保持不变,函数就满足一致性。

在数学上,函数的一致性可以通过向量和矩阵分析来证明,即可以通过一个矩阵来表示一组函数和变量,以及它们之间的关系。

由于函数的一致性定义中也涉及到求导和积分,因此需要利用微积分的技巧来证明函数的一致性。

函数的一致性在统计学中具有重要意义,例如,在多元线性回归分析中,需要构建一个自变量和因变量之间是一致性关系的函数,以便对数据进行分析和预测。

另外,函数的一致性也被广泛应用在计算机领域,如信号处理和图像处理中,用于精确拟合函数曲线,实现准确的信号分析、建模和图像处理。

函数的一致性也有许多应用场景,如在建筑设计、飞机结构设计中,函数的一致性可以用来模拟和分析不同环境下的结构性能,从而更好地设计出更加稳健的结构。

此外,在进行气象研究时,也需要从不同气象要素中分析和模拟出合理的函数,以便对地表和海洋的热力态势进行准确预测。

总之,函数的一致性是一种重要的数学性质,它被广泛应用于统计学、计算机领域、工程设计和气象研究等领域,是许多方面的重要指标,也是不断探索和实现函数性能的重要工具。

正定二次型不等式利普希茨

正定二次型不等式利普希茨

正定二次型不等式利普希茨全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:正定二次型不等式利普希茨正定二次型是数学中的一种重要概念,它在优化问题、控制理论等领域中有着广泛的应用。

在研究正定二次型的性质时,利普希茨连续性是一个重要的概念。

本文将简要介绍正定二次型以及利普希茨连续性,并讨论正定二次型不等式的利普希茨性质。

正定二次型是一个关于变量向量的二次型函数,具有很多重要的性质。

在数学中,一个二次型函数是指一个关于自变量的二次齐次多项式函数。

在正定二次型中,二次项的系数矩阵是一个对称正定矩阵,即对于任意非零向量x,都有x^T Ax > 0。

正定二次型在优化问题、控制理论等领域中有着广泛的应用,因为它具有很好的性质和结构。

利普希茨连续性是一个函数在某个区间上的连续性概念。

一个函数f(x)在区间[a, b]上是利普希茨连续的,如果存在一个正数L,使得对于所有的x, y∈[a, b],都有|f(x) - f(y)| ≤ L |x - y|。

利普希茨连续性是比一致连续性更强的一种连续性概念,它可以更好地描述函数在区间上的变化情况。

正定二次型不等式的利普希茨性质是指一个正定二次型函数在某个区间上的利普希茨连续性。

正定二次型函数一般是一个关于变量向量的二次型函数,因此它的性质和一般函数有所不同。

正定二次型不等式的利普希茨性质可以用来描述正定二次型函数在某个区间上的变化情况,从而更好地理解和分析这类函数。

正定二次型不等式的利普希茨性质具有很多重要的应用。

在优化问题中,正定二次型函数的利普希茨性质可以帮助我们更好地理解优化问题,设计更有效的优化算法。

在控制理论中,正定二次型函数的利普希茨性质可以帮助我们设计更稳定的控制系统,提高系统的性能和鲁棒性。

第二篇示例:正定二次型不等式利普希茨,是数学中一个非常重要的概念。

在数学分析、优化理论和控制理论中,正定二次型函数是一类非常常见的函数形式,它们在描述物理现象、解决实际问题以及优化算法中都有广泛的应用。

南京工业大学矩阵论第四章讲义 ch4.

南京工业大学矩阵论第四章讲义 ch4.

第四章 矩阵分析在高等数学中,数列和函数的极限是一个很重要的基本概念,它贯穿在整个高等数学课程中。

在线性代数计算方法中,为了描述迭代法的收敛性,需要有向量,矩阵序列的极限概念。

另外,在高维空间讨论数值逼近和研究微分方程数值解等问题中,常要研究两个向量的逼近程度,这些都和向量、矩阵的范数概念有关,这一章主要讨论这些问题。

§4.1 向量和矩阵的序列和级数一、 向量序列的极限设有n R (所有n 维实向量组成的向量记为n R )中的向量序列:,,,,,)()2()1( k记为)(k ,其中每一个向量)(k 是一个实n 维向量:),2,1(,),,,()()(2)(1)( k a a a k n k k k显然一个n 维向量序列)(k 中各向量的对应分量构成了n 个数列:;,,,,)(1)2(1)1(1)(1k k a a aa,,,,)()2()1()(k n n nk n a a aa 。

定义1 给定n 维向量序列)(k ,当 k ,如果各向量的对应分量构成的n 个数列 ),2,1,,,2,1()( k n i a k i都收敛,则称向量序列)(k 收敛。

设i k i k a a)(lim ,则),,,(21n a a a 称为)(k 的极限,记为:)(lim k k ,简记为)(,)( k k ,反之,如n 个数列中有一个发散,则称)(k 发散。

由定义可知,一个n 维向量序列的收敛等价于n 个数列的收敛,因此根据收敛数列的性质容易得到收敛的向量序列的性质。

性质1 一个收敛的向量序列的极限是唯一的。

性质2 设)(lim k k ,)(lim k k , b a ,为常数,则:b a b a k k k)(lim )()( 。

例1 设k k k k sin 21)(,求 )(lim k k解:因为021limk k ,0sin lim kkk所以00lim )(k k 。

对于一般的n 维线性空间V 中的一个向量序列)(k ,可以取V 的一个基n ,,,21 ,设)(k 在这个基下的坐标为:),,,()()(2)(1k n k k a a a 。

高等代数数学分析

高等代数数学分析

高等代数数学分析高等代数是数学中的一个分支,研究的是代数结构、代数运算等概念及其之间的关系。

数学分析则是数学中的另一个重要分支,重点研究的是极限、连续、微分、积分等概念及其之间的关系。

高等代数主要包括线性代数和抽象代数两个方面。

线性代数研究的是线性空间、线性变换、矩阵、向量空间等。

在这一领域中,我们会接触到对矩阵进行运算的方法,如矩阵的加法、减法、乘法以及逆矩阵的求解等。

线性代数在现代科学与工程领域有着广泛的应用,比如在计算机图形学、机器学习、信号处理等领域都会使用到线性代数的知识。

抽象代数则更加抽象和一般化,研究的是一般的代数结构以及它们之间的映射。

通过对代数结构的抽象和一般化,我们可以研究一类代数结构的共性和特征,得到更深入和广泛的结论。

抽象代数包括了群论、环论、域论等内容,这些理论在数学的其他分支中也有广泛的应用,如数论、拓扑学等。

数学分析则是研究极限、连续、微分、积分等概念及其之间的关系。

这个领域的研究主要涉及到函数的性质与行为。

在数学分析中,我们会学习到极限的概念,即随着自变量趋向于其中一点时函数值的趋势;连续的概念,即函数在其中一点上没有跳跃或断裂;微分的概念,即函数的变化率;以及积分的概念,即计算曲线下的面积。

数学分析是数学的基础,也是其他许多高级数学领域的基础。

在实际应用中,数学分析有许多重要的应用,如物理学中的运动学与动力学、经济学中的边际分析与最优化、工程学中的信号处理与控制等。

因此,熟练的数学分析技巧对于数学及其应用科学的学习都是非常重要的。

总之,高等代数和数学分析是数学中两个重要的分支。

高等代数研究的是代数结构和代数运算等,数学分析则更侧重于极限、连续、微分、积分等概念。

这两个领域的知识和技术在实际应用中有着广泛的应用价值,对于深入理解和应用数学都是非常重要的。

matlab中连续将结果保存在矩阵中的函数

matlab中连续将结果保存在矩阵中的函数

在MATLAB中,我们经常需要将计算结果保存在矩阵中,以便后续分析和处理。

为了实现这一功能,MATLAB提供了一些方便实用的函数,让我们能够快速、高效地进行操作。

在本文中,我将为您介绍一些常用的函数,以及它们的用法和特点。

1. zeros和ones函数在MATLAB中,我们经常需要创建一个特定大小的全零矩阵或全一矩阵。

这时,可以使用zeros和ones函数来实现。

若需创建一个3×3的全零矩阵,可以使用以下代码:```matlabA = zeros(3, 3);```同样地,若需要创建一个2×4的全一矩阵,可以使用以下代码:```matlabB = ones(2, 4);```这样,我们就能够快速创建所需大小的全零矩阵或全一矩阵,并将其用于存储计算结果。

2. 索引赋值在计算过程中,我们可能需要将计算结果逐步保存在矩阵的不同位置。

这时,可以使用索引赋值来实现。

若需将一个值赋给矩阵A的第2行第3列,可以使用以下代码:```matlabA(2, 3) = value;```这样,我们就能够将计算结果按照需求保存在矩阵中的特定位置。

3. 矩阵拼接有时,我们需要将多个矩阵拼接成一个更大的矩阵,以便进行整体分析和处理。

在MATLAB中,可以使用vertcat和horzcat函数来实现垂直和水平拼接。

若需要将矩阵A和矩阵B垂直拼接成一个新矩阵C,可以使用以下代码:```matlabC = vertcat(A, B);```同样地,若需要将矩阵A和矩阵B水平拼接成一个新矩阵D,可以使用以下代码:```matlabD = horzcat(A, B);```这样,我们就能够方便地将多个矩阵拼接成一个更大的矩阵,并将计算结果保存其中。

4. 结论与回顾通过本文的介绍,我们了解了在MATLAB中如何使用一些常用的函数来将计算结果保存在矩阵中。

zeros和ones函数能够快速创建全零矩阵和全一矩阵;索引赋值能够将计算结果保存在矩阵的特定位置;vertcat和horzcat函数能够将多个矩阵拼接成一个更大的矩阵。

东北大学高数教材解析

东北大学高数教材解析

东北大学高数教材解析
东北大学高数教材解析
一、微积分方面
1.微积分的概念:微积分是数学中对函数的一种分析,它给出了函数的变化趋势,通过研究函数的极限、连续性、微分、积分,使我们充分了解函数的性质和研究函数的应用。

2.推导公式:为了更清晰地观察函数的变化趋势,我们要推出有关微积分的各种公式,如极限的定义,导数的定义,导数的求法,积分的定义,积分的求法等等,建立适当的函数关系模型,根据不同情况进行分析和求解。

3.应用:微积分一般应用于物理、化学、数学、经济学等各种学科,需要我们了解函数的变化趋势,进行曲线拟合、最优化分析等,来达到对问题的求解。

二、线性代数方面
1.矩阵的概念:矩阵是数学中的一种表示数据的方法,它可以有效地表示向量和线性变换的关系,是线性代数学科的基础。

2.求解方法:矩阵是线性代数学科解决多元函数的基础工具,因此,为了更好地解决复杂的多元函数,我们还可以使用矩阵对其进行求解,
具体可以使用行列式求解,行列式展开求解,向量分析,矩阵逆的求解,联立方程的求解等。

3.应用:矩阵在线性代数学科中应用较为广泛,它可以用于系统稳定分析、概率统计、状态估计、最优解决方案的求取、多项式的拟合等。

三、概率论方面
1.概率的概念:概率是研究不确定事件出现的可能性,是数量和因素关系的描述,它具有客观性和可测性,是研究统计数据分析的重要工具。

2.概率模型:概率模型是研究不确定事件出现的可能性时具有重要意义,比如伯努利模型,二项式模型,多项式模型,泊松模型,正态模型等,都可以用于概率分析。

3.应用:概率论在模拟、统计学、信息科学、经济学等多个领域都有着广泛的应用,它可以用于模拟实际问题,统计分析数据,评估风险,
预测可能性等。

大学数学高等代数和数学分析

大学数学高等代数和数学分析

大学数学高等代数和数学分析数学,作为一门精确而又深奥的学科,具有广泛的应用和重要的理论意义。

在大学数学课程中,数学高等代数和数学分析是两门重要的基础课程,为学生打下坚实的数学基础,并为之后的学习和研究打开了一扇门窗。

本文将对大学数学高等代数和数学分析这两门课程进行简要介绍。

一、数学高等代数数学高等代数是数学的一部分,主要研究抽象代数的基础和方法,包括线性代数、群论、环论、域论等内容。

在数学高等代数课程中,学生们将钻研矩阵、行列式、向量空间、线性变换等基础概念,掌握线性方程组、特征值与特征向量等重要理论,并学习抽象代数的基本原理和方法。

数学高等代数不仅培养了学生的逻辑思维和抽象思维能力,还为之后深入研究数学和其他相关学科打下了坚实的基础。

通过学习数学高等代数,学生们能够深入了解数学的本质和抽象结构,从而更好地理解和应用数学知识。

二、数学分析数学分析是数学的核心内容,主要研究函数的性质、极限、连续性、导数和积分等。

在数学分析课程中,学生们将学习数列与级数、极限与连续、导数与微分、积分与积分学等内容,深入探究各种函数的性质和变化规律。

数学分析是一门基础而又重要的数学课程,它不仅帮助学生们理解和应用数学,还培养了他们的逻辑思维和问题解决能力。

通过学习数学分析,学生们能够掌握数学分析的基本方法和技巧,为之后的学习和研究打下坚实的基础。

三、数学高等代数与数学分析的联系数学高等代数和数学分析虽然是两门不同的课程,但它们之间存在着密切的联系。

在数学高等代数中,学生们将学习到向量空间、线性变换等概念和理论,这些内容在数学分析中有着广泛的应用。

例如,在微积分中,学生们需要用到线性代数中的矩阵和行列式来解决问题;在函数的极限和连续性研究中,也需要借助线性代数中的向量和空间概念。

此外,数学高等代数还为数学分析的深入研究提供了基础。

通过数学高等代数的学习,学生们能够更好地理解和应用数学分析中的各种概念和理论,为深入探究数学的更高层次打下坚实的基础。

雅可比矩阵平衡点-概述说明以及解释

雅可比矩阵平衡点-概述说明以及解释

雅可比矩阵平衡点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述雅可比矩阵是数学中非常重要且广泛应用的概念,它在各个领域中都有着广泛的应用。

雅可比矩阵平衡点是雅可比矩阵中特殊的点,它在多个学科中都有着重要的地位和作用。

雅可比矩阵是对多变量函数的一阶偏导数进行排列而成的矩阵。

它能够展示出函数在某一点的局部变化率情况,从而帮助我们理解和分析函数的性质。

雅可比矩阵在微积分、线性代数和控制理论等领域中都有广泛的应用。

雅可比矩阵平衡点则是雅可比矩阵中特殊的点,也被称为稳定点、固定点或者平稳点。

在动力系统、微分方程、优化理论等领域中,找到雅可比矩阵平衡点并研究其性质对于理解系统的稳定性和行为具有重要意义。

本文将从雅可比矩阵的定义和性质开始,介绍雅可比矩阵平衡点的概念以及它在不同学科中的应用。

接着,我们将介绍常见的雅可比矩阵平衡点求解方法,包括解析解法和数值解法。

最后,我们将总结雅可比矩阵平衡点的重要性,并展望其在未来的应用前景。

通过深入研究雅可比矩阵平衡点,我们可以更好地理解系统的稳定性和行为,并为相关学科的研究和应用提供指导。

同时,通过掌握雅可比矩阵平衡点的求解方法,我们可以更准确地分析和预测系统的行为,为实际问题的解决提供依据。

雅可比矩阵平衡点是一个十分重要的概念,它在多个学科中都具有深远的影响和应用前景。

1.2文章结构本文的结构如下:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 雅可比矩阵的定义和性质2.2 雅可比矩阵平衡点的概念2.3 雅可比矩阵平衡点的求解方法3. 结论3.1 总结雅可比矩阵平衡点的重要性3.2 对雅可比矩阵平衡点的应用进行展望3.3 结论在本文中,我们将围绕雅可比矩阵的平衡点展开讨论。

首先,在引言部分,我们将对整篇文章进行一个概述,介绍研究雅可比矩阵平衡点的目的,并提供文章结构的说明。

在正文部分,我们将详细介绍雅可比矩阵的定义和性质,为后续的内容做好铺垫。

然后,我们将引入雅可比矩阵平衡点的概念,解释其含义和重要性。

数学教育硕士论文题目

数学教育硕士论文题目

数学教育硕士论文题目如下:关于旷循环矩阵的逆矩阵关于不等式在中学的选修的处理关于不等式证明的高等数学方法关于传染病模型的建立与分析关于二重极限的若干计算方法关于反函数问题的讨论关于非线性方程问题的求解关r函数一致连续性的几点注记关于矩阵的秩的讨论_关于两个特殊不等式的推广及应用关于幕指函数的极限求法关于扫雪问题的数学模型关于实数完备性及其应用关于数列通项公式问题探讨关于椭圆性质及其应用地探究、推广关于线性方程组的迭代法求解关于一类非开非闭的商映射的构造关于一类生态数学模型的几点思考关于圆锥曲线中若干定值问题的求解初探关于置信区间与假设检验的研究关于中学数学中的图解方法反对称矩阵与正交矩阵、对角形矩阵的关系反循环矩阵和分块对称反循环矩阵范徳蒙行列式的一些应用方差思想在中学数学中的应用及探讨方阵A的伴随矩阵放缩法及其应用分块矩阵的应用分块矩阵行列式计算的若干方法分析近年三角各种题型,提高学生三角问题解决能力分形儿何进入高中数学课程的尝试辅助函数的应用辅助函数在数学分析中的应用辅助元法在中学数学中的应用复合函数的可测性概率的趣味应用概率方法在其他数学问题中的应用概率论的发展简介及其在生活中的若干应用概率论在彩票中的应用概率统计在彩票中的应用概率统计在实际生活中的应用概率在点名机制中的应用概率在中学数学中的应用高等儿何知识对初等几何的指导作用高等数学在不等式证明中的应用高观点下的中学数学高阶等差数列的通项,前n项和公式的探讨及应用高中数学教学中的类比推理高中数学开放题及其编制问题高中数学实践“问题解决”的儿点思考高中数学研究性学习的课题选择高中数学研究性学习教学及其设计给定点集最小覆盖快速近似算法的进一步研究及其应用构建数学建模意识培养创新思维构造的艺术关联矩阵的一些性质及其应用关于2021年全国高教杯大学生数学建模竞赛题的探究与拓展关于2循环矩阵的特征值关于Gauss整数环及其推广关丁•周期函数的探讨哈密尔顿图初探函数的一致连续性及其应用函数定义的发展函数级数在复分析中与在实分析中的关系函数极值的求法函数皋级数的展开和应用函数项级数的收敛判别法的推广和应用函数项级数一致收敛的判别函数最值问题解法的探讨蝴蝶定理的推广及应用化归中的矛盾分析法研究环上矩阵广义逆的若干性质积分中值定理的再讨论积分中值定理正反问题,,中间点'的渐近性基于高中新教材的概率学习基丁集合论的中学数学基丁最优生成树的海底油气集输管网策略分析级数求和的常用方法与儿个特殊级数和级数求和问题的几个转化级数在求极限中的应用极限的求法与技巧极值的分析和运用感谢您的阅读,祝您生活愉快。

数学2考研知识点总结

数学2考研知识点总结

数学2考研知识点总结一、高等代数1. 行列式与矩阵行列式的性质及按行列式的公式进行展开;矩阵的定义及运算,包括矩阵的相加、相乘及转置等;线性方程组的解法。

2. 线性空间向量空间的概念及相关性质;线性相关性与线性无关性;基及维数的概念及相关定理。

3. 矩阵的相似性矩阵的相似对角化及其条件。

4. 线性变换线性变换的定义及相关性质;线性变换的矩阵表示及标准形。

5. 对称矩阵对称矩阵及正定性的判定。

6. 二次型二次型的概念及标准化处理。

二、数学分析1. 常数列常数列的极限概念及相关性质;常数列的收敛性判定。

2. 函数的极限函数的极限定义及性质;函数极限的计算方法。

3. 连续性函数的连续性概念及相关定理;连续函数的性质及在区间上的应用。

4. 导数与微分函数的导数概念及计算方法;函数的微分及相关定理;隐函数与参数方程的导数计算方法。

5. 泰勒公式函数在一点的泰勒公式及泰勒展开式;几种常见函数的泰勒公式。

6. 不定积分不定积分的概念及性质;基本积分法及常用积分公式。

7. 定积分定积分的概念及性质;定积分的计算方法及应用。

8. 罗尔定理罗尔定理的定义及应用;拉格朗日中值定理及柯西中值定理。

9. 序列与级数数列的极限概念及收敛性判定;级数的概念及收敛性判定;常见的级数收敛判别法。

10. 常微分方程常微分方程的概念及基本概念;一阶线性微分方程的解法;二阶线性常系数齐次微分方程的解法。

三、复变函数1. 复数及其运算复数的概念及相关性质;复数的几何表示及共轭复数。

2. 复函数复函数的概念及性质;复函数的导数及柯西—黎曼方程。

3. 复积分复函数的积分及柯西—黎曼积分定理;积分路径无关的条件。

4. 留数定理留数定理的定义及应用;留数定理在复积分中的应用。

四、概率统计1. 概率基本概念随机试验、样本点、基本事件等概念;概率的定义及性质。

2. 随机变量随机变量的概念及相关性质;离散型随机变量及其分布律;连续型随机变量及其概率密度函数。

泛函分析第3章 连续线性算子与连续线性泛函

泛函分析第3章  连续线性算子与连续线性泛函

第3章 连续线性算子与连续线性泛函本章将介绍赋范线性空间上,特别是Banach 空间上的有界线性算子与有界线性泛函的基本理论,涉及到泛函分析的三大基本定理,即共鸣定理,逆算子定理及Hahn-Banach 定理。

他们是泛函分析早期最光辉的成果,有广泛的实际背景,尤其在各种物理系统研究中应用十分广泛。

3.1 连续线性算子与有界线性算子在线性代数中,我们曾遇到过把一个n 维向量空间n E 映射到另一个m 维向量空间m E 的运算,就是借助于m 行n 列的矩阵111212122212n n m m mn a a a a a a A a a a ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪⎪⎝⎭对n E 中的向量起作用来达到的。

同样,在数学分析中,我们也遇到过一个函数变成另一个函数或者一个数的运算,即微分和积分的运算等。

把上述的所有运算抽象化后,我们就得到一般赋范线性空间中的算子概念。

撇开各类算子的具体属性,我们可以将它们分成两类:一类是线性算子;一类是非线性算子。

本章介绍有界线性算子的基本知识,非线性算子的有关知识留在第5章介绍。

[定义3.1] 由赋范线性空间X 中的某子集D 到赋范线性空间Y 中的映射T 称为算子,D 称为算子T 的定义域,记为()D T ,为称像集(){},y y Tx x D T =∈为算子的值域,记作()T D 或TD 。

若算子T 满足: (1)()()(),T x y Tx Ty x y D T +=+∀∈ (2)()()(),T x TxF x D T ααα=∀∈∈称T 为线性算子。

对线性算子,我们自然要求()T D 是X 的子空间。

特别地,如果T 是由X 到实数(复数)域F 的映射时,那么称算子T 为泛函。

例 3.1 设X 是赋范线性空间,α是一给定的数,映射:T x x α→是X 上的线性算子,称为相似算子;当1α=时,称T 为单位算子或者恒等算子,记作I 。

例3.2 [],x C a b ∀∈,定义()()ta Tx t x d ττ=⎰由积分的线性知,T 是[],C a b 到[],C a b 空间中的线性算子。

正定矩阵的性质及应用

正定矩阵的性质及应用

正定矩阵的性质及应用摘要: 正定矩阵是矩阵理论中的一类重要的矩阵,且在多个不同领域内均有重要的作用,本文回顾了正定矩阵的发展史、性质及应用。

矩阵理论的应用愈来愈广,它在众多学科和领域中发挥着不可替代的作用,如在数学分析中用黑塞矩阵来判断函数的极值等。

把矩阵理论应用到这些数学学科中时,使很多问题变得简单明了.关键字: 正定矩阵;主子式;顺序主子式;特征值.研究矩阵的正定性,在数学理论或应用中具有重要意义,是矩阵论中的热门课题之一.正定矩阵具有广泛的应用价值,是计算数学、数学物理、控制论等领域中具有广泛应用的重要矩阵类,其应用引起人们极大的研究兴趣.本文首先给出了正定矩阵的定义,然后研究了正定矩阵的一些等价条件和一些正定矩阵的若干性质,最后简单的列举了一些正定矩阵在数学其它方面的应用.一、正定矩阵的定义定义1.设),,,(21n x x x f 是一个实二次型,若对任意的一组不全为零的实数n c c c ,,,21 都有0),,,(21>n c c c f ,则称),,,(21n x x x f 是实正定二次型,它所对应的对称矩阵为正定对称矩阵,简称正定矩阵.定义2.n 阶是对称矩阵A 称为正定矩阵.如果对于任意的n 维实非零列向量),,,(21n x x x f X =都有0>'A X X ,正定的是对称矩阵A 简称为正定矩阵.注:二次型的正定(负定)、半正定(半负定)统称为二次型及其矩阵的有定型,不具备有定型的二次型及其矩阵为不定.二次型的有定型与其矩阵的有定型之间具有——对应关系.因此,二次型的正定性判别可转化为对称矩阵的正定性的判别.二.正定矩阵的一些性质1.正定矩阵的充分必要条(1)n 元实二次型),,,(21n x x x f 正定⇔它的惯性指数为n . 证:设二次型),,,(21n x x x f 经过非退化矩阵实线性替换成标准=),,,(21n x x x f 2222211n n y d y d y d +++ (1)由“非退化线性替换保持正定性不变”可知),,,(21n x x x f 正定当且仅当2222211n n y d y d y d +++ 是正定的??由二次型2222211n n y d y d y d +++ 正定当且仅当i d 0>.n i ,, 2,1=.因此二次型正惯性指数为n .(2)一个是对称矩阵A 正定⇔A 与E 合同.既∃可逆矩阵C ,使得C C A '=. 在证明此条件之前先给出一个定义及两个定理:定义:任意一个实数域上的二次型,经过一适当的非退化线性替换可变成221221r p p z z z z ---+++称为实二次型),,,(21n x x x f 的规范形.定理:任意一个实数域上的二次型,经过一适当的非退化线性替换可变成规范形,且规范形是唯一的.以下就是上述从要条件的证明:证:正定二次型),,,(21n x x x f 的规范形为22221n y y y +++ (2)因此(2)式的矩阵为单位矩阵E .所以一个是对称矩阵是正定的当且仅当它与单位矩阵合同. (3) 实二次型AX X x x ax x x f T j i n i nj ijn ==∑∑==1121),,,( 正定⇔A 的顺序主子式全大于零.证:必要性:设二次型j i n i nj ij n x x a x x x f ∑∑===1121),,,(是正定的.对于每个k ,n k ≤≤1,令j i k i kj ij k k x x a x x f ∑∑===111),,(我们来证k f 是一个k 元的正定二次型.对于任意一组不全为零的实数k c c ,,1 ,有0)0,0,,,(),,(1111>==∑∑== k j i k i kj ij k k c c f c c a c c f因此),,(1k k x x f 是正定的.由上面的推论,k f 的矩阵的行列式n k a a a a kkk k ,,101111=>,这就证明了矩阵A 的顺序主子式全大于零. 充分性:对n 作数学归纳法当1=n 时,21111)(x a x f =由条件011>a ,显然有)(1x f 是正定的.假设充分性的论断对于1-n 元二次型已经成立,现在来证n 元的情形.令⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=----1,11,11,1111n n n n a a a a A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-n n n a a ,1,1 α于是矩阵A 可以分块写成⎥⎦⎤⎢⎣⎡'=nn a A A αα1既然A 的顺序主子式全大于零,当然1A 的顺序主子式也全大于零.由归纳假定,1A 是正定矩阵,换句话说,有可逆的1-n 级矩阵G 使11-='n E G A G这里1-n E 代表1-n 级单位矩阵,令 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1001G C ,于是 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡''=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡'⎥⎦⎤⎢⎣⎡'='-nn n nn a G G E G a A G AC C αααα1111100100再令⎥⎦⎤⎢⎣⎡'=-10-12αG EC n 有⎥⎦⎤⎢⎣⎡'-⎥⎦⎤⎢⎣⎡''⎥⎦⎤⎢⎣⎡'-=''--1010111-n 2112ααααG E a G G E G E C AC C C n nn n ⎥⎦⎤⎢⎣⎡''-=-ααG G a E nn n 001 令21C C C = , 则a G G a nn =''-αα,于是⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡='a AC C 11 再取行列式 , a A C =2,由条件,0>A .因此0>a .显然有⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡a a a 111111111 这就是说,矩阵A 与单位矩阵合同,因之,A 是正定矩阵,或者说,二次型 ),,,(21n x x x f 是正定的.(4) 一个是对称矩阵A 正定⇔A 的主子式全大于零. 证:必要性:对A 的任一k 阶主子式为:⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=k k k k k k i i i i i i i i i i ii i i i i i i k a a a a a a a a a A 2122212k 12111存在某个排列矩阵P ,使AP P '的k 阶顺序主子式为k A ,因为0>A ,所以02>='='P A P A P AP P由矩阵充要条件(3)知0>k A .充分性:由A 的主子式全大于零知: A 的顺序主子式全大于零.再由充要条件(3)知“充分性”成立.(5) 一个是对称矩阵A 正定⇔A 的特征值全大于零.证:必要性:由于对称矩阵A 是正定矩阵.因为∃一个正交矩阵T ,使AT T '成对角型的对角线上的元素均为正值.又由对角线的元素又为A 的所有特征值. 因此A 的特征值均为正数.充分性:当对称矩阵A 的特征根都为正数时,对角型矩阵AT T '对角线上的元素均为正数.因为AT T '为正定矩阵,又由于T 为正交阵.所以A 是正定阵.(6)A 、B 是是对称矩阵,则⎥⎦⎤⎢⎣⎡=B A C 00正定⇔A 、B 均正定.证:必要性:A 、B 因为是对称矩阵.所以C 是实对称矩阵.又因为C 是正定的由充分必要条件(4)知:A 、B 均为正定的充分性:因为A 、B 是正定. 所以∃正交矩阵P 、Q 使得AP P '、BQ Q '为对角阵.所以C 可经合同变换化为对角型,且对角线上的元素为A 、B 的特征值且都大于零.所以C 正定. 2.性质:设矩阵A 为n 阶实方阵,则下列命题等价. <1>A 是正定矩阵. <2>1-A 是正定矩阵.<3>A '是正定矩阵. <4>A A '+是正定矩阵.<5>对任意n 阶可逆矩阵P ,AP P '是正定矩阵.<6>A 的各阶主子矩阵是正定矩阵.证:<1>⇒<2> 若A 是正定的,则存在实可逆矩阵C ,使C C A '=,因为)()(1111'='=----C C C C A又因为C 可逆,于是1-C也是是可逆矩阵所以1-A 也是正定矩阵.⇒<3> 因为A 是正定矩阵,于是存在可逆C 使C C A '=,则C C C C C C A '='''=''='))(()(所以A '是正定矩阵.⇒<4> 因为A 是正定矩阵,于是A A '=,则A A A 2='+.又因为∀nC X ∈都有0>'A X X ,所以02>'A X X ,即0)2(>'X A X所以A 2正定矩阵,因此A A '+就是正定矩阵.⇒<5> 因为A 是正定矩阵,所以∀nC X ∈使得 0>'A X X .令PY X =, 则有nC X ∈为任意的,则Y 为任意的.因此0>''APY P Y因此AP P '为正定矩阵.⇒<6> 设n n ij a A ⨯=)(是正定的,A 的任意k 级主子式对应的矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=k k k k k k i i i i i i i i i i ii i i i i i i k a a a a a a a a a A 212221212111设A 与k A 的二次型分别为AY Y '和AX X ',对任意=0X 0),,(21≠'n i i i b b b 取),,,(210n c c c Y =≠0,其中=k c 12,(,,0k n b k i i i =⎧⎨⎩),其它 n k ,,21= 由A 正定知0>'A Y Y ,故0>'A X X 既AX X '是正定的.因此k A 正定,所以A 的各阶主子矩阵是正定矩阵. 还可以由上面的充分必要条件(4)知A 的各阶主子式都大于零可以推得A 的各阶主子矩阵是正定矩阵.以上给出了正定矩阵的一些充分必要条件及性质,以下我们就来探讨一以下正定矩阵在一些方面的应用.三.正定矩阵的应用(1)从二次型理论的起源,既从化二次型曲线和二次型曲面为标准形的问题入手, 我们发现二次型理论对二次型理论对二次型曲线和二次型曲线的方程的化简有着重要的意义. 例1.利用直角坐标变换化简如下二次曲面的方程,032682223222=++--+++z y x xy z y x 其中)1,3,4(),,,(--='='B z y x X⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=200021013A 解:作平移变换:),,(,321ααααα='-=Y X 则有03)(2)()(=+-'+-'-αααY B Y A Y即0322=+'-'+'+'-'-'αααααB Y B A AY A Y AY Y 令32+'-'=αααβB A又因为A A AY A Y =''=',αα,所以0)(2=+'--'βαY B A AY Y适当的选取,α使B A =α,由秩=A 秩A 3=,知:B A =α(线性方程组)有唯一解:211321===ααα,由B A ',,α可得29-=β,又由于A 是实可逆矩阵,所以存在正交矩阵T ,使得 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡='321λλλAT T 使得25-525523,21=+==λλλ,, 为A 的特征根作正交线性替换)(,321Z Z Z Z TZ Y '''='=,,,则 23222123322221125-52552Z Z Z Z Z Z AY Y '+'++'='+'+'='λλλ 即原方程可化简为02552552232221='-+'++'Z Z Z (2)用正定二次型的理论来判定多元函数极值存在的充分必要条件是很方便的.定义1.设n 元函数),,,()(21n x x x X f =在n n R x x x X ∈'=),,(,21 的某个领域内有一阶,二阶连续函数偏导数,记)(),()(21X f x fx f x f X f n∇∂∂∂∂∂∂=∇,,, 称为函数)(X f 在点)(21'=n x x x X ,,, 处的梯度,或记为)(x gradf .定义2. 设n 元函数)(x f 对各自变量具有二阶连续偏导数,则矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n n n x x x x x x x x x x xx x x x x x x f f f f f f f f f x H212221212111)( 称作是)(x f 在n P 点的黑塞矩阵.)(X H 是由)(x f 的2n 个二阶偏导数构成的n 阶方阵是对称矩阵.定理1.(极值的必要条件) 设n 元函数)(x f 其中)(21n x x x X ,,, =的对各自变量具有一阶连续偏导数,n n R x x x X ∈=),,,(002010 是)(x f 的一个驻点,则)(x f 在)002010n x x x x ,,,( =取得极值的必要条件是0)()(r n210x x x fx f x f x adf g ='∂∂∂∂∂∂=,,, 定理 2.(极值的充分条件) 设函数)(x f 在点的某个领域内有一阶、二阶连续偏导数,且0))()()(()(n02010=∂∂∂∂∂∂=∇x x f x x f x x f x f ,,, 则: (1)当)(0x H 为正定矩阵时,)(0x f 为)(x f 的极小值. (2) 当)(0x H 为负定矩阵时,)(0x f 为)(x f 的极大值. (3) 当)(0x H 为不定矩阵时,)(0x f 不是)(x f 的极值.例2.求函数321212221321212),,(x x x x x x x x x f ++++=的极值. 解:因为22,122,123331221211+=∂∂+=∂∂+=∂∂x x f x x x f x x x f又因为0,0,0321=∂∂=∂∂=∂∂x f x f x f 得驻点)1,144,24(,)1,0,0(10'--='=X X .)(x f 得各二阶偏导数为:2,0,2,2,12,623231222*********12=∂∂=∂∂∂=∂∂=∂∂∂=∂∂∂=∂∂x fx x f x f x x f x x f x x f 得矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=20202122126)(1x X H在0X 点处,又得矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=20202122120)(0X H , 而)(0X H 的顺序主子式 0152det ,0144212120det ,0det 321<-=<-===H H H故)(0X H 不定,0X 不是极值点,在点1X 处,有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2020212212144)(1X H而)(1X H 的顺序主子式02802020212212144det 014421212144det ,0144det 321>==>==>=H H H ,故)(1X H 为正定矩阵. )1,144,24(1'--=X 为极小值点.极小值6913)1,144,24()(1-=--=f x f例3.正定矩阵与柯西不等式 我们学过柯西不等式的表达式为∑∑∑===≤ni i ni ini i i y x y x 022.同时,也可将其用内积的形式来表示为βαβα≤⋅.设矩阵()ij a A =是一个n 阶正定矩阵,对任意向量()321,,,x x x =α,()321,,,y y y =β,我们定义∑∑===⋅n i nj jiij yx a 00βα,从中我们可以看出这是n 维向量的内积.相反,我们可以得出,对于n维向量的任意一种内积,一定存在一个n 阶正定矩阵()ij a A =使得对任意向量α和β可以∑∑===⋅n i nj j i ij y x a 00βα来定义.因此,给定了一个n 阶正定矩阵,在n 维向量间就可以由这个矩阵定义一个内积,从而可以得到如下相应柯西不等式:∑∑∑∑====≤ni j i ijn i n j jiij ni ji ij y y ax x a yx a 000证明:不等式32212322213221232221132332213322112)(2y y y y y y y x x x x x x x y x y x y x y x y x y x y x --++--++≤----++对所有的321,,x x x 和321,,y y y 均成立.证:有题意可得βα⋅是由矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=210121012A 所定义的,则可以得到矩阵A 的顺序主子式 04210121012,032112,02>=---->=--> 因此矩阵A 是正定矩阵,所以该不等式是由正定矩阵A 所确定的内积产生的柯西不等式,既不等式成立.从该例题中也可将不等式推广为:∑∑∑∑∑∑=-=+=-=+=-=++--≤+-ni n i i i in i n i i i i n i n i i i i iii y y yxx x y x yx y x 1111211112111112)(2其中*N n ∈,),,2,1(,n i y x i i =是任意实数.四.结束语本文针对正定矩阵有了深刻的理解.本文探讨了矩阵的各类性质及在不等式、多元函数极值问题中的应用.作为在矩阵中占有特殊地位的正定矩阵,其应用的范围也更加广泛,但由于本人目前能力有限,待做深入研究.参考文献:1.王萼芳、石生明,高等代数[M].北京:高等代数出版社.2003.205-236.2.董可荣、包芳勋,矩阵思想的形成与发展[J].自然辩证法通讯。

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函数连续性在矩阵分析中的应用在数学分析的学习中知道,函数的连续性具有非常好的特性,比如局部有界性,介值性等,这使得很多问题在函数连续的基础上可以变得简单,那么函数连续性在高等代数中是否也有同样的好处,可以将问题简单化呢?类似于矩阵特征多项式和含字母矩阵的k 阶主子式等这样一类都是关于参数的多项式,而多项式为一连续函数,因此函数的连续性可以应用在矩阵中,从而引发了对函数连续性在矩阵的各方面的应用,比如:在伴随矩阵,矩阵的正定性以及矩阵对应行列式的计算等各方面的应用。

一、预 备 知 识定义[]61、函数在一点连续的定义:若函数()f x 在0x 的邻域包含0x 本身有定义,并且()()00lim x x f x f x →=,我们就称()f x 在点0x 连续。

定义[]62、函数()f x 在某一区间内有定义:若函数()f x 在开区间)(,a b 内每一点都连续,也就是说对)(,a b 内任何一点0x 皆成立()()00lim x x f x f x →=,则称()f x 在)(,a b 内连续,对闭区间],a b ⎡⎣来说,()f x 在],a b ⎡⎣上连续的定义是指:()f x 在)(,a b 内连续,同时有()()0f a f a +=,()()0f b f b -=,则称()f x 在],a b ⎡⎣内连续。

引理[]51、由初等函数的连续性知,多项式()1110...n n n n f x a x a x a x a --=++++在)(,-∞+∞上为连续函数。

定理[]51、(代数基本定理)任意一个n 次复系数多项式一定有n 个复数根,其中n>1.定理[]52、设()f x 是任意一个n 次复系数多项式,n>0,则()f x 恰有n 个复数根12,,,...,n c c c ,而且()()()()012...n f x a x c x c x c =---,其中0a 是()f x 的首项系数。

引理[]32、()()*11*A A --=证明:由于*AA A E =,故*1A A A -=,从而()()*11111A A A A A -----==,于是()*1*11.A A A A AA E ---==,证得()()*11*A A --=.引理[]53、()111AB B A ---=引理4、对n n P ⨯上的任一矩阵A ,存在δ,使得在[]0,δ上有t A 可逆, 其中t A A tE =+.证明:t A A tE =+=111212122212.....................n n n n nn n nt a a a a t a a a a t a ⨯⎛+⎫⎪+ ⎪⎪⎪+⎭⎝ 其中A=()ij n n a ⨯则t A 是关于t 的多项式,由多项式的根的存在性定理知它具有n 个根12,,...,n t t t ,设12,,...,n t t t 不全为零,并记{}0min :0,1i i t t t i n =≠≤≤,取正数δ,使得00t δ<<,于是对任意的t ,0,det 0t t A δ<<≠,即t A 可逆。

引理[]15:设n 阶实矩阵()ij A a =,若,1ii ij i ja a i n ≠>≤≤∑,则0A ≠。

证明:若0A =,则A 的列向量线性相关,故存在不全为零的数12,,...,n k k k ,使111122121122221122000n n n n n n nn n a k a k a k a k a k a k a k a k a k +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩不妨设1k 是i k 中最大的数,则10k >,于是1111221n n a k a k a k =---,则()11112211211n nn a k a k a k a a k ≤++≤++,于是1111j j a a ≠≤∑,矛盾! 二、函数连续在伴随矩阵中的一些应用对于方阵A ,存在等式*AA A E =,特别地,若A 可逆就有*1A A A -=,但若A 不可逆时,这个等式就不成立,在讨论有关伴随矩阵的一些特性时,对A 可逆的情况,利用*1A A A -=可方便证明相关结论,对A 不可逆的情况,往往可利用t A A tE =+这样一类矩阵配合函数的连续性进行推导。

2.1、用表示阶方阵的伴随矩阵,证明:()()**TT A A =证明:*AA A E =i )当A 可逆时,T A 可逆且有()()()*11T T TTA A A AA --==()()()()()1**11TTTT T A AA A A A A A ---====ii)当A 不可逆时,令t A A tE =+,由引理四,存在定区间]0,δ⎡⎣,使得t A A tE =+可逆,由情形i )知有()()**TT t t A A =,从而当0t →时,取极限有()()**TT A A =.综合情形i ),ii )有结论:()*TA =()*T A2.2、证明:()***AB B A =证明:i )先证明A,B 可逆的情形。

当A,B均可逆时,即0,0A B ≠≠,这时有:()()()()()**1**111111**0,0AB B A A B AB AB AB A B B A B BA AB BA AB A-------=≠≠=====即证得()***AB B A =ii)再证明A,B 不可逆的情形。

令,t t A A tE B B tE =+=+,则存在公共的δ,使)(0,t δ∈及t A ,t B 均可逆。

事实上,t A A tE=+=111212122212.....................n n n n nn n nt a a a a t a a a a t a ⨯⎛+⎫⎪+ ⎪⎪ ⎪+⎭⎝ 其中A=()ij n n a ⨯, 则t A 是关于t 的多项式,因此由多项式的根的存在性定理知它具有n 个根12,,...,n t t t ,设12,,...,n t t t 不全为零,并记{}0min :0,1i i t t t i n =≠≤≤,取正数1δ,使得100t δ<<,于是对任意的t ,10,0t A δ<<≠,即t A 可逆。

同理,t B B tE =+=111212122212.....................n n n n nn n nt b b b b t b b b b t b ⨯⎛+⎫⎪+ ⎪⎪⎪⎪ +⎭⎝ 其中B=()ij n n b ⨯,则t B 是关于t 的多项式,因此由多项式的根的存在性定理即定理二知它具有n 个根'''12,,...,n t t t ,设'''12,,...,n t t t 不全为零,并记{}'''0min :0,1i i t t t i n =≠≤≤,取正数2δ,使得'200t δ<<,于是对任意的t ,20,0t B δ<<≠,即t B 可逆。

取{}12min ,δδδ=,则当任意的0t δ<<,均有0t A ≠且0t B ≠,即这时t A 与t B 均可逆,这时由情形i )即有()***t t t t A B B A =,从而当0t →时,取极限有()***AB B A =。

综上所述,无论A,B 是否为可逆矩阵,均有()***AB B A =成立。

注01:在()***AB B A =的证明过程中,当A,B 可逆时,证明的过程是简单的,利用()()*1AB AB AB -=即可得到,而当A,B 不可逆时,1A -与1B -不存在,因此,公式()()*1AB AB AB -=不可用,那么借助t A A tE =+与t B B tE =+,由行列式的知识知它们的行列式都是t 的n 次多项式,再由多项式的知识找出一个区间,使得在这个区间上t A 与t B 的行列式均不为零,即意将情形ii )归为情形i ),最后利用函数的连续性得出结论。

2.3 设A,B 为任意两个方阵,若A~B,则其伴随矩阵也相似,即**~A B .证明:i )当A,B 均可逆时,由*AA A E =和*BB B E =有()1*A A A -=, ()1*B B B -= (1)因为A 与B 相似,故存在可逆方阵P,使得1P AP B -= (2)两边取行列式得A B =,将(1)式代入(2)式中得到:()()111**P A A P B B ---=因为A B =,所以()()111**P A P B ---=,即()11*P A --=()1*1B P --,在等式两边同乘P 得:()11*P P A --()1*1B P P --=,即()()11****P A B P --=于是有()()()111****BP AP ---=, 那么()1****B P A P-=, 从而**~A B .ii )当A,B 均不可逆时,令t A A tE =+,t B B tE =+,由引理4,存在δ,使得在]0,δ⎡⎣上有t A 与t B 均可逆,且有()111t tP A P P A tE P P AP tE B tE B ---=+=+=+=,即~t t A B ,由情形i )知**~t t A B ,从而当0t →时,取极限有**~A B .三、函数连续性在行列式计算中的应用分块矩阵能简化高阶矩阵的运算,可应用于高阶矩阵的逆矩阵和秩的求解、行列式计算等问题中,矩阵的特征多项式也是关于行列式的计算,并且是一类本身就带有参数的特殊行列式计算,以下我们应用函数的连续性来解决行列式计算的一些问题。

3.1 、A BAD BC C D=-, 其中A,B,C,D n n C ⨯∈且AC=CA 证明:i )先证明A 可逆的情形。

1100n n I A B A B CA I C D D CA B --⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭ (1) 显然101n nI CA I -=-,因此对(1)式两边取行列式得到10A B A B C D D CA B -==-111()A D CA B A D CA B AD ACA B ----=-=- 由于AC CA =,所以()()111()A D CA B AD AC A B AD C AA B AD CB ----=-=-=-于是A BAD BC C D=- ii )再证明A 不可逆的情形。

记n A A I λλ=+=111212122212.....................n n n n nn n na a a a a a a a a λλλ⨯⎛+⎫⎪+ ⎪⎪⎪⎪ +⎭⎝ 其中A=()ij n n a ⨯,易知A λ是关于λ的n 次多项式。

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