高等代数北大版94

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高等代数【北大版】课件

高等代数【北大版】课件
线性规划问题
线性方程组是求解线性规划问题的常用工具 。
物理问题建模
在物理问题中,线性方程组可以用来描述各 种现象,如振动、波动等。
投入产出分析
通过线性方程组分析经济系统中各部门之间 的相互关系。
控制系统分析
在控制系统分析中,线性方程组用于描述系 统的动态行为。
PART 03
向量与矩阵
REPORTING
高等代数【北大版】 课件
REPORTING
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与矩阵 • 多项式 • 特征值与特征向量 • 二次型与矩阵的相似对角化
目录
PART 01
绪论
REPORTING
高等代数的应用
在数学其他分支的应用
高等代数是数学的基础学科,为其他分支提供了理论基础,如几 何学、分析学等。
PART 04
多项式
REPORTING
一元多项式的定义与运算
总结词
一元多项式的定义、运算性质和运算方法。
详细描述
一元多项式是由整数系数和变量组成的数学对象,具有加法、减法、乘法和除法等运算性质和运算方法。一元多 项式可以表示为$a_0 + a_1x + a_2x^2 + ldots + a_nx^n$的形式,其中$a_0, a_1, ldots, a_n$是整数,$x$是 变量。
矩阵的相似对角化
总结词
矩阵的相似对角化是将矩阵转换为对角矩阵 的过程,有助于简化矩阵运算和分析。
详细描述
矩阵的相似对角化是通过一系列的线性变换 ,将一个矩阵转换为对角矩阵。对角矩阵是 一种特殊的矩阵,其非主对角线上的元素都 为零,主对角线上的元素为特征值。通过相 似对角化,可以简化矩阵运算,并更好地理 解矩阵的性质和特征。

高等代数北大版线性空间

高等代数北大版线性空间

引 入 我们懂得,在数域P上旳n维线性空间V中取定一组基后,
V中每一种向量 有唯一拟定旳坐标 (a1,a2 , ,an ), 向量旳
坐标是P上旳n元数组,所以属于Pn.
这么一来,取定了V旳一组基 1, 2 , , n , 对于V中每一种 向量 ,令 在这组基下旳坐标 (a1,a2 , ,an ) 与 相应,就 得到V到Pn旳一种单射 : V P n , (a1,a2 , ,an )
2)证明:复数域C看成R上旳线性空间与W同构,
并写出一种同构映射.
2023/12/29§6.8 线性空间旳
及线性有关性,而且同构映射把子空间映成子空间.
2023/12/29§6.8 线性空间旳
3、两个同构映射旳乘积还是同构映射.
证:设 :V V , :V V 为线性空间旳同构
映射,则乘积 是 V到V 旳1-1相应. 任取 , V , k P, 有
第六章 线性空间
§1 集合·映射
§5 线性子空间
§2 线性空间旳定义 §6 子空间旳交与和
与简朴性质
§7 子空间旳直和
§3 维数·基与坐标
§8 线性空间旳同构
§4 基变换与坐标变换 小结与习题
2023/12/29
§6.8 线性空间旳同构
一、同构映射旳定义 二、同构旳有关结论
2023/12/29§6.8 线性空间旳
中分别取 k 0与k 1, 即得
0 0,
2)这是同构映射定义中条件ii)与iii)结合旳成果.
3)因为由 k11 k22 krr 0 可得 k1 (1 ) k2 (2 ) kr (r ) 0
反过来,由 k1 (1 ) k2 (2 ) kr (r ) 0 可得 (k11 k22 krr ) 0.

高等代数[北大版]第1章习题参考答案解析

高等代数[北大版]第1章习题参考答案解析

第一章 多项式1. 用)(x g 除)(x f ,求商)(x q 与余式)(x r : 1)123)(,13)(223+-=---=x x x g x x x x f ; 2)2)(,52)(24+-=+-=x x x g x x x f 。

解 1)由带余除法,可得92926)(,9731)(--=-=x x r x x q ; 2)同理可得75)(,1)(2+-=-+=x x r x x x q 。

2.q p m ,,适合什么条件时,有 1)q px x mx x ++-+32|1, 2)q px x mx x ++++242|1。

解 1)由假设,所得余式为0,即0)()1(2=-+++m q x m p ,所以当⎩⎨⎧=-=++0012m q m p 时有q px x mx x ++-+32|1。

2)类似可得⎩⎨⎧=--+=--010)2(22m p q m p m ,于是当0=m 时,代入(2)可得1+=q p ;而当022=--m p 时,代入(2)可得1=q 。

综上所诉,当⎩⎨⎧+==10q p m 或⎩⎨⎧=+=212m p q 时,皆有q px x mx x ++++242|1。

3.求()g x 除()f x 的商()q x 与余式:1)53()258,()3f x x x x g x x =--=+; 2)32(),()12f x x x x g x x i =--=-+。

解 1)432()261339109()327q x x x x x r x =-+-+=-;2)2()2(52)()98q x x ix i r x i=--+=-+。

4.把()f x 表示成0x x -的方幂和,即表成2010200()()...()n n c c x x c x x c x x +-+-++-+的形式:1)50(),1f x x x ==;2)420()23,2f x x x x =-+=-;3)4320()2(1)37,f x x ix i x x i x i =+-+-++=-。

高等代数北大版习题参考答案

高等代数北大版习题参考答案

第九章 欧氏空间1.设()ij a =A 是一个n 阶正定矩阵,而),,,(21n x x x =α, ),,,(21n y y y =β,在n R 中定义内积βαβα'A =),(,1) 证明在这个定义之下, n R 成一欧氏空间;2) 求单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵;3) 具体写出这个空间中的柯西—布湿柯夫斯基不等式。

解 1)易见βαβα'A =),(是n R 上的一个二元实函数,且(1) ),()(),(αβαβαββαβαβα='A ='A '=''A ='A =,(2) ),()()(),(αβαββαβαk k k k ='A ='A =,(3) ),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+='A '+'A ='A +=+,(4) ∑='A =ji j i ij y x a ,),(αααα,由于A 是正定矩阵,因此∑ji j i ij y x a ,是正定而次型,从而0),(≥αα,且仅当0=α时有0),(=αα。

2)设单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵为)(ij b B =,则)0,1,,0(),()( i j i ij b ==εε⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛nn n n n n a a a a a aa a a212222211211)(010j ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ =ij a ,),,2,1,(n j i =, 因此有B A =。

4) 由定义,知∑=ji ji ij y x a ,),(βα,α==β==故柯西—布湿柯夫斯基不等式为2.在4R 中,求βα,之间><βα,(内积按通常定义),设:1) )2,3,1,2(=α, )1,2,2,1(-=β,2) )3,2,2,1(=α, )1,5,1,3(-=β,3) )2,1,1,1(=α, )0,1,2,3(-=β。

高等代数北大版4-4

高等代数北大版4-4

§4.4 矩阵的逆
练 0 3 3 习 已知 A 1 1 0 , AB A 2 B, 求矩阵B. 1 2 3
解:由 AB A 2 B ,得 ( A 2 E ) B A ,又
1 3 3 1 1 A 2 E 可逆,且 ( A 2 E ) 1 1 3 2 1 1 1 0 3 3 B ( A 2 E ) 1 A 1 2 3 1 1 0
2 2
1 3 3 3
A23 (1) A32 (1)
1 2 2 3 3 4 1 3 2 1
A31 (1) A33 (1)
31
2 3 2 1 1 2 2 2
4 2
3 2
5
3 3
§4.4 矩阵的逆
A11 2, A12 3, A13 2, A21 6, A22 6 A23 2, A31 4, A32 5, A33 2, A 2
1
1 m
1 2
1 1
§4.4 矩阵的逆
4 若A可逆, 则A 亦可逆 , 且 A
T

T 1
A .
1 T
1
(5) 若A可逆,则 A 亦 可逆,且 A (6) 若A可逆,则 A 亦 可逆,且 A
k

k
A . A

1
A

1
k
.
注: 当 A 0 时,定义

d A.
立即可得,
a11 a21 * AA a n1
a12 a22 an 2

a1n A11 a2 n A12 ann A1n

北京大学高等代数和解析几何真题1983——1984年汇总

北京大学高等代数和解析几何真题1983——1984年汇总

北京大学数学考研题目1983年 基础数学、应用数学、计算数学、概率统计专业2222022200Ax By C z D yz Ezx Fxy A B C +++++=++=一、(分)证明:在直角坐标系中,顶点在原点的二次锥面有三条互相垂直的直母线的充要条件是.1223112220...1,...2, (1)n n n n n x x x x x x xx x n ++++++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=+⎩二、(分)用导出组的基础解系表出线性方程组的一般解。

121220,,...,()()...()1n n a a a x a x a x a ----三、(分)设是相异整数。

证明:多项式在有理数域上不可约。

20000120231001011A ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭四、(分)用V 表示数域P 上全部4阶矩阵所成的线性空间,A 是V 中的一个矩阵,已知-10,,及10分别是的属于特征值, , ,-1的特征向量。

(1)求A;(2)求V 中与A 可交换的矩阵全体所成的子空间的维数及一组基。

20,A B 五、(分)设是两个n 级正定矩阵。

证明:AB 是正定矩阵的充要条件是A 与B 可交换。

1984年 数学各专业132110::23100363x y l z x y z π--==-++-=一、(分)求直线与平面的交点。

10,,,,a b c a b b c c a ⨯⨯⨯二、(分)设向量不共面。

试证:向量不共面。

15K K K K K K 三、(分)设和为平面上同心的单位(半径=1)开圆域和闭圆域。

(1)取定适当的坐标系,写出和的解析表示式;(2)试在和的点之间建立一个一一对应关系。

{}{}{}{}23231231251,,.2,,V R V T V V T T T T T T TT T T εεεεεεεεεεεεεεεεεεεεε--→==+=++111212312311113四、(分)设是实数域上的三维向量空间,,,是的一组基。

高等代数习题北大第四版答案一到四章

高等代数习题北大第四版答案一到四章

从 而 ( f ( x), g( x))h( x) 是 f (x)h(x) 与 g( x)h( x) 的 一 个 最 大 公 因 式 , 又 因 为
( f (x), g( x)) h( x) 的首项系数为1,所以 ( f (x)h(x), g(x)h(x)) = ( f ( x), g( x))h( x) 。
u1(x) f (x) + v1(x)g (x) = 1
(1)
u2 (x) f (x) + v2 (x)h(x) = 1
将(1)(2)两式相乘,得
(2)
[u1(x)u2(x) f (x) + v1(x)u2(x)g (x) + u1(x)v2(x)h(x)] f ( x) , +[v1(x)v2 (x)]g( x)h( x) = 1 所以 ( f ( x), g( x) h( x)) =1 。
即[u(x) − v(x)] f ( x) + v( x)[ f ( x) + g( x)] = 1 ,
所以 ( f (x), f ( x) + g( x)) =1。
同理 ( g( x), f ( x) + g( x)) =1 。
再由 12 题结论,即证 ( f ( x) g( x), f ( x) + g( x)) =1。
2) f (x) = x3 − x2 − x, g( x) = x −1 + 2i 。
q(x) = 2x4 − 6x3 +13x2 − 39x +109
解 1)

r (x) = −327
2) q(x) = x2 − 2ix − (5 + 2i ) 。 r (x) = −9 + 8i

高等代数[北大版]第1章习题参考答案解析

高等代数[北大版]第1章习题参考答案解析

WORD 格式可编辑第一章 多项式0时,代入2)可得q2pm1. 用 g(x)除 f (x), 求商q(x)与余式r(x):1) f (x) x 3 3x * 22x 1, g(x) 3x 2x 2) f(x) x 4 2x5,g(x) x 211)由带余除法,可得q(x)亍討(X)26 x92同理可得q(x) x x 1, r(x) 5x 7。

1) 2 x mx 1| x 3px q , 2)2 ..4 2x mx 1 | x px q 。

解 1) 由假设, 所得余式为 0, 即(p 所以当 p 1 2 m 时有x 2 mxq m 0m(2 p m 2) 0 2) m, p,q 适合什么条件时,有 2. 1 |xq 1 p2,于是当m 21 m2 )x (q m) 0,pxm 0时,代入(2)可得综上所诉,当时,皆有x 2mx 1|x 4 px 2 q 。

1) f(x)2x 5 5x 3 8x, g(x) x3 ; 2) f (x) x 3 x 2x, g(x) x 12i 。

1)q(x) 2x 4 6x 3 1 13x 239x 109r(x) 327q(x ))x 22ix(52i)or(x) 9 8i求g(x)除f (x)的商q(x)与余式:解 2) 把f (x)表示成x X o 的方幕和,即表成3.4.C o C|(X X o ) C 2(X X o )2... C n (X X 。

)" L 的形式:51) f (X ) X , X o 1 ; 2)f (X ) x 4 2X 2 3,X o 2 ;3) 43f (X ) X 2ix (1i)x 23X 7 i,X o i o解 1)由综合除法,可得 f(x)1 5(X 1) 10(x21) 10(x 1)3 5(X 1)4 (X 1)5 ; 2) 由综合除法,可得 X 42X 2 3 11 24(X 2) 22(X 2)2 8(X2)3 (X 2)4 ;3) 由综合除法,可得X 42ix 3(1 i)x 2 3X (7i)(7 5i) 5(X i) ( 1 i)(x i)2 2i(x i)3 (X i)4。

高等代数 北大 课件

高等代数 北大 课件

拉普拉斯定理与因式分解
总结词
拉普拉斯定理的表述、应用和因式分解的方法。
详细描述
拉普拉斯定理是行列式计算中的重要定理,它提供了计算行列式的一种有效方法。因式分解是将多项式分解为若 干个因子的过程,是解决代数问题的重要手段之一。
CHAPTER 04
矩阵的分解与二次型
矩阵的分解
01
02
03
矩阵的三角分解
矩阵的乘法
矩阵的乘法满足结合律和分配律,但不一定满足 交换律。
பைடு நூலகம்
矩阵的逆与行列式
矩阵的逆
对于一个非奇异矩阵,存在一个逆矩阵,使得原矩阵 与逆矩阵相乘等于单位矩阵。
行列式的定义
行列式是一个由矩阵元素构成的数学量,可以用于描 述矩阵的某些性质。
行列式的性质
行列式具有一些重要的性质,如交换律、结合律、分 配律等。
将一个矩阵分解为一个下 三角矩阵和一个上三角矩 阵之积。
矩阵的QR分解
将一个矩阵分解为一个正 交矩阵和一个上三角矩阵 之积。
矩阵的奇异值分解
将一个矩阵分解为若干个 奇异值和若干个奇异向量 的组合。
二次型及其标准型
二次型的定义
一个多项式函数,可以表示为$f(x_1, x_2, ..., x_n) = sum_{i=1}^{n} sum_{ j=1}^{n} a_{ij} x_i x_j$,其中 $a_{ij}$是常数。
VS
二次型的标准型
通过线性变换,将一个二次型转化为其标 准形式,即一个平方项之和减去另一个平 方项之和。
正定二次型与正定矩阵
正定二次型的定义
对于一个二次型,如果对于所有 的非零向量$x$,都有$f(x) > 0$ ,则称该二次型为正定二次型。

高等代数教案(北大版)高等代数试题以及解答

高等代数教案(北大版)高等代数试题以及解答

高等代数教案(北大版)-高等代数试题以及解答一、线性方程组1. 定义线性方程组,并说明线性方程组的解的概念。

2. 线性方程组的求解方法:高斯消元法、克莱姆法则。

3. 线性方程组的解的性质:唯一性、存在性。

4. 线性方程组在实际应用中的例子。

二、矩阵及其运算1. 定义矩阵,说明矩阵的元素、矩阵的行和列。

2. 矩阵的运算:加法、减法、数乘、矩阵乘法。

3. 矩阵的转置、共轭、伴随矩阵。

4. 矩阵的行列式、行列式的性质和计算方法。

三、线性空间与线性变换1. 定义线性空间,说明线性空间的基、维数。

2. 线性变换的定义,线性变换的矩阵表示。

3. 线性变换的性质:线性、单调性、可逆性。

4. 线性变换的应用:线性映射、线性变换在几何上的意义。

四、特征值与特征向量1. 特征值、特征向量的定义。

2. 矩阵的特征多项式、特征值和特征向量的计算方法。

3. 特征值和特征向量的性质:特征值的重数、特征向量的线性无关性。

4. 对称矩阵的特征值和特征向量。

五、二次型1. 二次型的定义,二次型的标准形。

2. 二次型的矩阵表示,矩阵的合同。

3. 二次型的性质:正定、负定、不定。

4. 二次型的判定方法,二次型的最小值和最大值。

六、向量空间与线性映射1. 向量空间的概念,包括基、维数和维度。

2. 线性映射的定义,线性映射的性质,如线性、单调性和可逆性。

3. 线性映射的表示方法,包括矩阵表示和坐标表示。

4. 线性映射的应用,如线性变换、线性映射在几何上的意义。

七、特征值和特征向量的应用1. 特征值和特征向量的计算方法,包括特征多项式和特征方程。

2. 特征值和特征向量的性质,如重数和线性无关性。

3. 对称矩阵的特征值和特征向量的性质和计算。

4. 特征值和特征向量在实际问题中的应用,如振动系统、量子力学等。

八、二次型的定义和标准形1. 二次型的定义,包括二次型的标准形和矩阵表示。

2. 二次型的矩阵表示,包括矩阵的合同和相似。

3. 二次型的性质,如正定、负定和不定。

高等代数北大版1-4ppt课件

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f ( x),g( x)的最大公因式.
§1.4 最大公因式
11
如: f ( x)=x2 1, g( x)=1 ,则 ( f ( x)、g( x))=1. 取 u( x)= 1, v( x)=x2 ,有 u( x) f ( x)+v( x)g( x)=1, 取 u( x)=0, v( x)=1 ,也有 u( x) f ( x)+v( x)g( x)=1, 取u( x)= 2, v( x)=2x2 1 ,也有u( x) f ( x)+v( x)g( x)=1.
用 g( x) 除 f ( x) 得:
f ( x) q1( x)g( x) r1( x) 其中 (r1( x)) ( g( x)) 或 r1( x) 0 .
若 r1( x) 0 ,用 r1( x) 除 g( x),得:
g( x) q2( x)r1( x) r2( x)
§1.4 最大公因式
辗转相除法.
② 定理2中最大公因式 d( x)=u( x) f ( x)+v( x)g( x) 中的 u( x)、v( x) 不唯一.
③ 对于 d( x), f ( x),g( x) P[x], u( x),v( x) P[x],
使 d(x)=u( x) f ( x) v( x)g( x) ,但是 d(x)未必是
若 f ( x), g( x)不全为零,则( f ( x), g( x)) 0.
④ 最大公因式不是唯一的,但首项系数为1的最大
公因式是唯一的. 若 d1( x)、d为2( x) f ( x)、g( x)
的最大公因式,则 d1( x)=c,d2(cx为) 非零常数.
§1.4 最大公因式
4
二、最大公因式的存在性与求法

高等代数 北京大学第三版 北京大学精品课程

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数域的定义定义(数域)设是某些复数所组成的集合。

如果K中至少包含两个不同的复数,且对复数的加、减、乘、除四则运算是封闭的,即对内任意两个数、(可以等于),必有,则称K为一个数域。

例1.1 典型的数域举例:复数域C;实数域R;有理数域Q;Gauss数域:Q (i) = {i |∈Q},其中i =。

命题任意数域K都包括有理数域Q。

证明设为任意一个数域。

由定义可知,存在一个元素。

于是。

进而Z,。

最后,Z,,。

这就证明了Q。

证毕。

集合的运算,集合的映射(像与原像、单射、满射、双射)的概念定义(集合的交、并、差) 设是集合,与的公共元素所组成的集合成为与的交集,记作;把和B中的元素合并在一起组成的集合成为与的并集,记做;从集合中去掉属于的那些元素之后剩下的元素组成的集合成为与B的差集,记做。

定义(集合的映射)设、为集合。

如果存在法则,使得中任意元素在法则下对应中唯一确定的元素(记做),则称是到的一个映射,记为如果,则称为在下的像,称为在下的原像。

的所有元素在下的像构成的的子集称为在下的像,记做,即。

若都有则称为单射。

若都存在,使得,则称为满射。

如果既是单射又是满射,则称为双射,或称一一对应。

1.1.4 求和号与求积号1.求和号与乘积号的定义. 为了把加法和乘法表达得更简练,我们引进求和号和乘积号。

高等代数【北大版】

高等代数【北大版】
证: f(a,k81+k,82)=fi(a)f3(k81+KB2)
f(k1a1+k2a2β)=f1(k1a1+k2a2)f2(6)
例3.设 是数域 上的 维线性空间,



为 上的一个双线性函数.



事实上 ,①或②是数域 上任意上的 维线性
空间 上双线性函数
的一般形式.

为数域 上线性空间V的一组基,
第十章 双线性函数
§10. 1 线性函数 §10.2 对偶空间 §10.3 双线性函数 §10.4 对称双线性函数
§10.3 双线性函数
、 双线性函数 二 、度量矩阵 三 、非退化双线性函数
一 、双线性函数
定义 设 是数域 上的 维线性空间 , 映射
为 上的二元函数. 即对
根据 唯一地对应于 中一个数
如果
具有性质 :
(2)f(k1α1+k2a2β)=k1f(a1β)+k2f(α2β)
其中

称为 上的一个双线性函数.

对于线性空间V上的一个双线性函数 当固定一个向量 (或 )不变时 ,可以得出一 个双线性函数.
例1.线性空间 上的内积即为一个双线性函数.
例2. 上两个线性函数 定义
证明 : f是V上的一个双线性函数.
同构.

是V上的一个双线性函数.
为满射.
若双线性函数

则设
为单射.

易证
仍为V上双线性函数.
并且
f+g→A+B=(f(6))+(s6))
命题2 维线性空间V上同一双线性函数,
在V 的不同基下的矩阵是合同的.

高等代数北大版习题参考答案

高等代数北大版习题参考答案

高等代数北大版习题参考答案CKBOOD was revised in the early morning of December 17, 2020.第七章 线性变换1. 判别下面所定义的变换那些是线性的,那些不是:1) 在线性空间V 中,A αξξ+=,其中∈αV 是一固定的向量;2) 在线性空间V 中,A αξ=其中∈αV 是一固定的向量;3) 在P 3中,A),,(),,(233221321x x x x x x x +=; 4) 在P 3中,A ),,2(),,(13221321x x x x x x x x +-=; 5) 在P[x ]中,A )1()(+=x f x f ;6) 在P[x ]中,A ),()(0x f x f =其中0x ∈P 是一固定的数; 7) 把复数域上看作复数域上的线性空间, A ξξ=。

8) 在P n n ⨯中,A X=BXC 其中B,C ∈P nn ⨯是两个固定的矩阵. 解 1)当0=α时,是;当0≠α时,不是。

2)当0=α时,是;当0≠α时,不是。

3)不是.例如当)0,0,1(=α,2=k 时,k A )0,0,2()(=α, A )0,0,4()(=αk , A ≠)(αk k A()α。

4)是.因取),,(),,,(321321y y y x x x ==βα,有 A )(βα+= A ),,(332211y x y x y x +++=),,22(1133222211y x y x y x y x y x ++++--+ =),,2(),,2(1322113221y y y y y x x x x x +-++- = A α+ A β,A =)(αk A ),,(321kx kx kx),,2(),,2(1322113221kx kx kx kx kx kx kx kx kx kx +-=+-== k A )(α,故A 是P 3上的线性变换。

5) 是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈,并令 )()()(x g x f x u +=则A ))()((x g x f += A )(x u =)1(+x u =)1()1(+++x g x f =A )(x f + A ))((x g , 再令)()(x kf x v =则A =))((x kf A k x kf x v x v =+=+=)1()1())((A ))((x f , 故A 为][x P 上的线性变换。

高等代数【北大版】课件

高等代数【北大版】课件

多项式的因式分解与根的性质
总结词
多项式的因式分解、根的性质和求解方 法
VS
详细描述
多项式的因式分解是将多项式表示为若干 个线性因子乘积的过程。通过因式分解, 可以更好地理解多项式的结构,简化计算 和证明。此外,多项式的根是指满足多项 式等于0的数。根的性质包括根的和与积、 重根的性质等。求解多项式的根的方法有 多种,如求根公式、因式分解法等。
性方
02
线性方程组的解法
高斯消元法 通过行变换将增广矩阵化为阶梯形矩 阵,从而求解线性方程组。
选主元高斯消元法
选择主元以避免出现除数为0的情况, 提高算法的稳定性。
追赶法
适用于系数矩阵为三对角线矩阵的情 况,通过逐步消去法求解。
迭代法
通过迭代逐步逼近方程组的解,常用 的方法有雅可比迭代法和SOR方法。
向量空间的子空间与基底
总结词
子空间与基底
详细描述
子空间是向量空间的一个非空子集,它也满足向量空间的定义和性质。基底是 向量空间中一个线性独立的集合,它可以用来表示向量空间中的任意元素。基 底中的向量个数称为向量空间的维数。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
向量空间的维数与基底的关系
总结词
维数与基底的关系
详细描述
向量空间的维数与基底密切相关。一个向量空间的维数等于其基底的向量个数。 如果一个向量空间有n个基底,则它的维数为n。同时,如果一个向量空间有有限 个基底,则它的维数是有限的。
行列式
06
行列式的定义与性质
总结词
行列式的定义和性质是高等代数中的 基础概念,包括代数余子式、余子式、 转置行列式等。
详细描述
行列式是由n阶方阵的n!项组成的代数 式,按照一定规则排列,具有一些重 要的性质,如交换律、结合律、代数 余子式等。这些性质在后续章节中有 着广泛的应用。

高等代数教案(北大版)高等代数试题以及解答

高等代数教案(北大版)高等代数试题以及解答

高等代数教案(北大版)-高等代数试题以及解答一、线性方程组1. 定义线性方程组,并了解线性方程组的基本性质。

2. 掌握高斯消元法求解线性方程组,并能够运用该方法解决实际问题。

3. 了解克莱姆法则,并能够运用该法则判断线性方程组的解的情况。

4. 通过例题讲解,让学生熟练掌握线性方程组的求解方法。

二、矩阵及其运算1. 定义矩阵,并了解矩阵的基本性质。

2. 掌握矩阵的运算,包括矩阵的加法、减法、数乘以及矩阵的乘法。

3. 了解逆矩阵的概念,并掌握逆矩阵的求法。

4. 通过例题讲解,让学生熟练掌握矩阵的运算方法。

三、线性空间与线性变换1. 定义线性空间,并了解线性空间的基本性质。

2. 掌握线性变换的概念,并了解线性变换的基本性质。

3. 了解特征值和特征向量的概念,并掌握特征值和特征向量的求法。

4. 通过例题讲解,让学生熟练掌握线性空间和线性变换的相关知识。

四、二次型1. 定义二次型,并了解二次型的基本性质。

2. 掌握二次型的标准形以及惯性定理。

3. 了解二次型的正定性以及其判定方法。

4. 通过例题讲解,让学生熟练掌握二次型的相关知识。

五、向量空间与线性映射1. 定义向量空间,并了解向量空间的基本性质。

2. 掌握线性映射的概念,并了解线性映射的基本性质。

3. 了解核空间以及秩的概念,并掌握核空间和秩的求法。

4. 通过例题讲解,让学生熟练掌握向量空间和线性映射的相关知识。

六、特征值和特征向量1. 回顾特征值和特征向量的定义,理解它们在矩阵对角化中的作用。

2. 学习如何求解一个矩阵的特征值和特征向量,包括利用特征多项式和行列式等方法。

3. 掌握特征值和特征向量在简化矩阵表达式和解决实际问题中的应用。

4. 提供例题,展示如何将一般矩阵问题转化为特征值和特征向量的问题,并教会学生如何解这些问题。

七、二次型1. 复习二次型的基本概念,包括二次型的定义、标准形和惯性定理。

2. 学习如何将一般二次型转化为标准形,以及如何从标准形判断二次型的正定性。

高等代数北大版习题参考答案

高等代数北大版习题参考答案

第九章 欧氏空间1.设()ij a =A 是一个n 阶正定矩阵,而),,,(21n x x x =α, ),,,(21n y y y =β,在nR 中定义内积βαβα'A =),(,1) 证明在这个定义之下, n R 成一欧氏空间;2) 求单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵;3) 具体写出这个空间中的柯西—布湿柯夫斯基不等式。

解 1)易见βαβα'A =),(是n R 上的一个二元实函数,且 (1) ),()(),(αβαβαββαβαβα='A ='A '=''A ='A =,(2) ),()()(),(αβαββαβαk k k k ='A ='A =,(3) ),(),()(),(γβγαγβγαγβαγβα+='A '+'A ='A +=+, (4)∑='A =ji j i ij y x a ,),(αααα,由于A 是正定矩阵,因此∑ji j i ij y x a ,是正定而次型,从而0),(≥αα,且仅当0=α时有0),(=αα。

2)设单位向量)0,,0,1(1 =ε, )0,,1,0(2 =ε, … , )1,,0,0( =n ε,的度量矩阵为)(ij b B =,则)0,1,,0(),()( i j i ij b ==εε⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛nn n n n n a a a a a a a a a212222211211)(010j ⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ =ij a ,),,2,1,(n j i =, 因此有B A =。

4) 由定义,知∑=ji ji ij y x a ,),(βα,α==β==故柯西—布湿柯夫斯基不等式为2.在4R 中,求βα,之间><βα,(内积按通常定义),设: 1) )2,3,1,2(=α, )1,2,2,1(-=β, 2) )3,2,2,1(=α, )1,5,1,3(-=β, 3))2,1,1,1(=α, )0,1,2,3(-=β。

高等代数教案(北大版)第一章 多项式

高等代数教案(北大版)第一章 多项式

第一章多项式多项式理论是高等代数研究得基本对象之一,在整个高等代数课程中既相对独立,又贯穿其它章节,换句话说,多项式理论得讨论可以不依赖于高等代数得其他内容而自成体系,却可为其它章节的内容提供范例和理论依据。

本章主要讨论多项式的基本概念和基本性质,包括数域的概念、一元多项式的定义与运算规律、整除性、因式分解及根等概念。

教学目的:通过本章的学习,要使学生了一元多项式及运算、整除、最大公因式、(不)可约多项式、重因式等基本概念,领会因式分解定理的基本内容及复数域和实数域上的因式分解的具体内容,掌握多项式的最大公因式的求法、因式分解的方法、重因式的求法及有理系数多项式的可约性的判定。

教学重点:最大公因式的求法、因式分解定理及其应用教学难点:有理系数多项式教学方法与手段:1. 理论课教学以讲授为主,部分介绍性内容用多媒体。

2.习题课以多媒体教学为主。

教学内容:§1 一元多项式的定义和运算1. 多项式的定义令R是一个数环, 并且R含有数1, 因而R含有全体整数。

在这一章里, 凡是说到数环, 都作这样的约定, 不再每次重复。

先讨论R上一元多项式。

定义1 数环R上一个文字x的多项式或一元多项式指的是形式表达式a0+a1x+ a2x2+…+ a n x n (1)这里n是非负整数而a0, a1, a2, …, a n都是R中的数。

在多项式 (1)中, a0叫做零次项或常数项, a1x叫做一次项, 一般地,a i x i叫做第i次项, a i叫做第i次项的系数。

一元多项式常用符号f(x), g(x), …来表示。

2. 相等多项式:定义2 若是数环R上两个一元多项式f(x)和g(x)有完全相同的项, 或者只差一些系数为零的项, 那么f(x)和g(x)说是相等;f (x)=g(x)定义3a n x n叫做多项式a0+a1x+ a2x2+…+ a n x n, ( a n≠0)的最高次项,非负整数n叫做多项式a0+a1x+…+ a n x n, (a n≠0)的次数。

高等代数[北大版]第1章习题参考答案解析

高等代数[北大版]第1章习题参考答案解析

第一章 多项式1. 用)(x g 除)(x f ,求商)(x q 与余式)(x r : 1)123)(,13)(223+-=---=x x x g x x x x f ; 2)2)(,52)(24+-=+-=x x x g x x x f 。

解 1)由带余除法,可得92926)(,9731)(--=-=x x r x x q ; 2)同理可得75)(,1)(2+-=-+=x x r x x x q 。

2.q p m ,,适合什么条件时,有 1)q px x mx x ++-+32|1, 2)q px x mx x ++++242|1。

解 1)由假设,所得余式为0,即0)()1(2=-+++m q x m p ,所以当⎩⎨⎧=-=++0012m q m p 时有q px x mx x ++-+32|1。

2)类似可得⎩⎨⎧=--+=--010)2(22m p q m p m ,于是当0=m 时,代入(2)可得1+=q p ;而当022=--m p 时,代入(2)可得1=q 。

综上所诉,当⎩⎨⎧+==10q p m 或⎩⎨⎧=+=212m p q 时,皆有q px x mx x ++++242|1。

3.求()g x 除()f x 的商()q x 与余式:1)53()258,()3f x x x x g x x =--=+; 2)32(),()12f x x x x g x x i =--=-+。

解 1)432()261339109()327q x x x x x r x =-+-+=-;2)2()2(52)()98q x x ix i r x i=--+=-+。

4.把()f x 表示成0x x -的方幂和,即表成2010200()()...()n n c c x x c x x c x x +-+-++-+L 的形式:1)50(),1f x x x ==;2)420()23,2f x x x x =-+=-;3)4320()2(1)37,f x x ix i x x i x i =+-+-++=-。

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?? (? ),? (? )?? (? ,? ), ? ? ? V
即, ? (? ) 2 ? ? 2 两边开方得, ? (? ) ? ? , ? ? ? V ,
2) ? 1) : 若 ? 保持向量长度不变,则对 ? ? , ? ? V
有, ?? (? ),? (? )?? (? ,? ),
(1)
?? (? ),? (? )?? (? , ? ),
(2)
§9.4 正交变换
?? (? ? ? ),? (? ? ? )?? (? ? ? ,? ? ? ),
(3)
把(3)展开得,
?? (? ),? (? )?? 2?? (? ),? (? )?? ?? (? ),? (? )?
? (? ,? ) ? 2(? , ? ) ? (? , ? )
再由 (1)(2) 即得,
?根据2)?
3) ? 2) : 若 d ?? (? ),? (? )?? d ?? , ? ?, ? ? , ? ? V
则有, d ?? (? ),? (0) ?? d ?? ,0 ?, ? ? ? V
即, ? (? ) ? ? , ? ? ? V .
§9.4 正交变换
故 2)成立.
二、n 维欧氏空间中的正交变换
第九章 欧氏空间
§1 定义与基本性质 §2 标准正交基 §3 同构 §4 正交变换 §5 子空间
§6 对称矩阵的标准形 §7 向量到子空间的
距离─最小二乘法 §8酉空间介绍 小结与习题
§9.4 正交变换
一、一般欧氏空间中的正交变换 二、n 维欧氏空间中的正交变换
§9.4 正交变换
一、一般欧氏空间中的正交变换
? ?? (? ),? (? )?? (? , ? )
故 ? 是正交变换.
§9.4 正交变换
2. n 维欧氏空间 V中的线性变换 ? 是正交变换
? 在任一组标准正交基下的矩阵是正交矩阵.
证明: ? 设 ?1,?2 ,L ,?n 为V的标准正交基,且
? ??1,?2 ,L ,?n ?? ??? 1,?? 2 ,L ,?? n ? ? ??1,?2 ,L ,?n ?A
n
? (? , ? ) ? xi yi i?1
§9.4 正交变换
n
? 又 ? (? ) ? xi? (?i ), i?1
n
? ? (? ) ? yj? (? j ) j? 1
由于? (?1 ),? (?2 ),L ,? (?n )为标准正交基,得
n
?? (? ),? (? )?? ? xi yi i?1
? (?i ,? j ) ?
1 0
i? j i? j
§9.4 正交变换
2).若线性变换 ? 使V的标准正交基 ?1,?2,L ,?n 变成
标准正交基 ? (?1),? (?2 ),L ,? (?n ) ,则? 为V的正交
变换.
证明:任取 ? , ? ? V , 设
? ? x1?1 ? x2?2 ? L xn?n ? ? y1?1 ? y2?2 ? L yn?n , 由 ?1,?2 ,L ,?n 为标准正交基,有
下述命题是等价的:
1)? 是正交变换; 2)? 保持向量长度不变,即
? (? ) ? ? , ? ? ? V;
3)? 保持向量间的距离不变,即
d ?? (? ),? (? )?? d ?? , ? ?, ? ? , ? ? V
§9.4 正交变换
证明:首先证明 1)与2)等价.
1) ? 2) : 若 ? 是正交变换,则
§9.4 正交变换
例、在欧氏空间中任取一组标准正交基 ?1,?2 ,L ,?n ,
定义线性变换 ? 为:
?? 1 ? ? ?1 ?? i ? ?i ,
i ? 2,3, L n.
则 ? 为第二类的正交变换,也称之为 镜面反射 .
? ??1,?2,L ,?n ?? ??1,?2,L ,?n ?A 即, ??? 1,?? 2 ,L ,?? n ?? ??1,?2 ,L ,?n ?A
由于当A是正交矩阵时,?? 1,?? 2 ,L ,?? n 也是V的
标准正交基, 再由 1即得 ? 为正交变换.
§9.4 正交变换
3. 欧氏空间 V的正交变换是 V到自身的同构映射.
1. n 维欧氏空间中的正交变换是保持标准正交基
不变的线性变换.
1).若 ? 是 n 维欧氏空间 V的正交变换,?1,?2 ,L ,?n
是V的标准正交基,则 ? (?1 ),? (?2 ),L ,? (?n ) 也是V
的标准正交基 .
事实上,由正交变换的定义及标准正交基的性质
? ? ? 即有,
? (?i ),? (? j )
?? (? ),? (? )?? (? , ? )
? ? 是正交变换.
§9.4 正交变换
再证明2)与3)等价.
2) ? 3) : Q ? (? ) ? ? (? ) ? ? (? ? ? ),
? d ?? (? ),? (? )?? ? (? ) ? ? (? )
故 3)成立.
? ? (? ? ? ) ? ? ? ? ? d(? , ? )
1.定义
欧氏空间V的线性变换 ? 如果保持向量的内积不变,
即 , ?? (? ),? (? )?? (? , ? ), ? ? , ? ? V
则称 ? 为正交变换 .
注:欧氏空间中的正交变换是几何空间中保持长度
不变的正交变换的推广 .
§9.4 正交变换
2.欧氏空间中的正交变换的刻划
(定理4)设 ? 是欧氏空间 V的一个线性变换 .
当 ? 是正交变换时,由 1知,?? 1,?? 2 ,L ,?? n 也是V
的标准正交基, 而由标准正交基 ?1,?2 ,L ,?n 到标准
正交基 ?? 1 ,?? 2 ,L ,?? n 的过渡矩阵是正交矩阵 .
§9.4 正交变换
所以, A是正交矩阵.
? 设 ?1,?2,L ,?n 为V的标准正交基,且
因而有, 1)正交变换的逆变换是正交变换; (由同构的对称性可得之 ) 2)正交变换的乘积还是正交变换. (由同构的传递性可得之 )
§9.4 正交变换
4. n 维欧氏空间中正交变换的分类:
设 n 维欧氏空间 V中的线性变换 ? 在标准正交基 ?1,?2 ,L ,?n 下的矩阵是正交矩阵 A,则 A ? ? 1. 1)如果 A ? 1, 则称 ? 为第一类的 (旋转); 2)如果 A ? ? 1, 则称 ? 为第二类的 .
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