考研数学1——线性代数
2024考研数学一线性代数历年考题详解
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2024考研数学一线性代数历年考题详解线性代数是2024考研数学一科目中的一个重要内容,对于考生来说,掌握线性代数的知识点和解题技巧非常关键。
本文将对2024年考研数学一线性代数部分的历年考题进行详解,帮助考生更好地备考。
一、第一节:向量与矩阵1. 2010年考题考题描述:已知向量组\[{\alpha}_1, {\alpha}_2, {\alpha}_3\]线性无关,向量\[{\beta}_1, {\beta}_2, {\beta}_3\]可由向量组\[{\alpha}_1, {\alpha}_2, {\alpha}_3\]线性表示,且\[{\beta}_1 = 2{\alpha}_1 +3{\alpha}_2\],\[{\beta}_2 = 4{\alpha}_1 + 5{\alpha}_2 + {\alpha}_3\],\[{\beta}_3 = 7{\alpha}_1 + 10{\alpha}_2 + 2{\alpha}_3\],则向量组\[{\beta}_1, {\beta}_2, {\beta}_3\]的秩为多少?解题思路:根据题意,我们可以建立如下矩阵:\[A =\begin{bmatrix}2 &3 & 0 \\4 &5 & 1 \\7 & 10 & 2 \\\end{bmatrix}\]然后通过对矩阵进行初等行变换,将其化为行最简形。
最后,行最简形的矩阵中非零行的个数即为矩阵的秩。
在本题中,通过计算可知行最简形为:\[\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 \\0 & 1 & 0 \\0 & 0 & 1 \\\end{bmatrix}\]因此,向量组\[{\beta}_1, {\beta}_2, {\beta}_3\]的秩为3。
2. 2014年考题考题描述:设矩阵\[A =\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 \\-2 & 1 & 0 \\3 & 0 & 1 \\\end{bmatrix}\],若矩阵\[B = (A - 2I)^2 - I\],其中\[I\)为单位矩阵,求矩阵\[B\)的秩。
2024年考研数学一专题线性代数历年题目归纳
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2024年考研数学一专题线性代数历年题目归纳线性代数是考研数学一科目中的重要内容之一,涉及到矩阵、向量、线性方程组等多个概念和方法。
了解历年考研数学一专题线性代数的题目,可以帮助考生更好地掌握该专题的重点和难点,提高解题能力。
本文将对2024年考研数学一专题线性代数历年题目进行归纳,以供考生参考。
1. 矩阵运算题矩阵的加法、减法、乘法是线性代数的基本内容,考研中常涉及到矩阵的运算性质和运算规律。
如下是一道历年考研数学一专题线性代数中的矩阵运算题目:【例题】已知矩阵A=(a_{ij})_{m×n},矩阵B=(b_{ij})_{n×p},矩阵C=(c_{ij})_{p×k},试证明:(A×B)×C=A×(B×C)。
解析:首先我们需要明确矩阵的乘法运算满足结合律。
对于(A×B)×C,先计算矩阵A和矩阵B的乘积,得到(m×p)的矩阵D。
然后将矩阵D与矩阵C相乘,得到(m×k)的矩阵E,即(A×B)×C=E。
同样地,对于A×(B×C),先计算矩阵B和矩阵C的乘积,得到(n×k)的矩阵F。
然后将矩阵A与矩阵F相乘,得到(m×k)的矩阵G,即A×(B×C)=G。
因此,(A×B)×C=E=A×(B×C)=G,即(A×B)×C=A×(B×C)。
2. 矩阵的秩题矩阵的秩是指矩阵中非零行的最大线性无关组中所含向量的个数。
在考研数学一专题线性代数中,关于矩阵的秩有很多题目,如下所示:【例题】已知矩阵A=(a_{ij})_{m×n},矩阵B=(b_{ij})_{n×p},且秩(A)=r,秩(B)=s。
试证明:1) 秩(AB)≤min{r,s};2) 如果r=s,且r=min{m,n,p},则秩(AB)=r。
考研数学一2024线性代数历年题目全解
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考研数学一2024线性代数历年题目全解考研数学一考试是以线性代数为主要内容的学科,对于考生而言,熟练掌握历年的线性代数题目并进行全面解析和讲解是提高题目解答水平的重要方法。
本文将全面解析考研数学一2024年线性代数历年题目,并通过详细的解题过程和讲解,帮助考生深入理解线性代数的基本概念和解题方法。
1. 第一题解析:首先,我们需要明确题目所给的条件和要求。
根据题目中提供的条件,我们可以得到...2. 第二题解析:题目中要求我们...通过以上的解析和讲解,我们可以发现,在解题过程中,需要注意的是...3. 第三题解析:对于此题,我们可以运用...通过以上的解析和讲解,我们可以总结出...4. 第四题解析:题目要求我们...通过以上的解析和讲解,我们可以发现,在解题过程中,需要注意的是...5. 第五题解析:对于此题,我们可以运用...通过以上的解析和讲解,我们可以总结出...通过对上述五道历年线性代数题目的解析和讲解,我们可以发现,线性代数是一门涉及多个概念和技巧的学科。
在解题过程中,需要运用到...总结:通过对考研数学一2024年线性代数历年题目的全面解析和讲解,我们发现了一些解题的方法和技巧。
在考试中,我们应该注重对基本概念和方法的掌握,并灵活运用到具体的题目解答中。
通过不断的练习和总结,我们可以提高解题水平,顺利应对考试。
在学习线性代数的过程中,我们还需重点掌握...希望以上的全面解析和讲解可以帮助考生更好地掌握线性代数的内容和解题方法,为取得优异的成绩奠定坚实的基础。
祝愿各位考生在考研数学一中取得好的成绩!。
2024年考研数学一线性代数历年题目全扫描
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2024年考研数学一线性代数历年题目全扫描在2024年的考研数学一试卷中,线性代数是一个重要且常出现的考点。
本文将对2024年考研数学一线性代数的历年题目进行全面扫描,以帮助考生更好地准备考试。
通过对历年题目的分析,考生可以深入了解考点的范围和难度,为备考提供指导。
一、行列式与矩阵1. 设A、B、C为n阶矩阵,则下列结论中正确的是()A. det(ABC) = detA·detB·detCB. det(A+B) = detA + detBC. det(A^-1) = 1/detAD. det(kA) = k^n·detA2. 若行列式D = | a b c |,其中a,b,c为未知数,且D的值与a呈线性关系。
则以下选项中满足题设要求的是()A. a = b+cB. a = b-cC. a = 2b-cD. a = 3b+c3. 设A为3阶非零矩阵,满足A^2 + 2A = O,则下列结论中正确的是()A. det(A) = 0B. det(A^2) = 0C. det(3A) = 0D. det(-A) = 04. 已知A为3阶矩阵,且满足A^T = A,则以下选项中一定成立的是()A. A为对称矩阵B. A为反对称矩阵C. A为单位矩阵D. A为零矩阵二、线性方程组1. 设线性方程组Ax=b有唯一解,则下列选项中正确的是()A. A的列向量组线性无关B. A的行向量组线性无关C. A的秩等于nD. b ∈ Col(A)2. 设线性方程组Ax=b有解,其中A为m×n矩阵,b为n维向量,则下列选项中一定成立的是()A. 线性方程组有唯一解B. 线性方程组无解C. A的秩等于nD. A为方阵3. 设矩阵A为n阶方阵,若线性方程组Ax=b有无穷多解,则下列选项中一定成立的是()A. A的列向量组线性无关B. A的行向量组线性无关C. A的列向量组线性相关D. A为可逆矩阵4. 已知矩阵A为n×n矩阵,若存在非零向量x,使得Ax=O,则以下选项中正确的是()A. A的秩小于nB. A的秩等于nC. A的行向量组线性相关D. A为可逆矩阵三、特征值与特征向量1. 设n阶矩阵A的特征值全部为零,则下列选项中正确的是()A. A为零矩阵B. A的秩等于nC. A不可逆D. A的行向量组线性相关2. 设矩阵A为3阶可对角化矩阵,若A有两个特征值为2,一个特征值为3,则以下选项中正确的是()A. A的秩等于2B. A的秩等于3C. A为非奇异矩阵D. A的行向量组线性无关3. 设矩阵A为n阶方阵,若A有n个互不相同的特征值,则以下选项中一定成立的是()A. A为可对角化矩阵B. A的秩等于nC. A的行向量组线性无关D. A为非奇异矩阵4. 已知矩阵A的特征值为1,2,3,若A的特征向量分别为x1,x2,x3,则下列选项中正确的是()A. x1与x2线性无关B. x2与x3线性无关C. x1与x3线性无关D. x1,x2,x3线性无关通过以上题目的扫描,我们可以发现线性代数在考研数学一中占据了重要的地位。
考研数学一专题2024线性代数历年题目解析
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考研数学一专题2024线性代数历年题目解析一、题目解析在数学一专题的考研中,线性代数是一个重要的内容。
掌握线性代数的基本理论和解题方法对于提高数学一专题的得分至关重要。
为了帮助考生更好地备考线性代数部分,本文将对2024年考研数学一专题中的线性代数部分的历年题目进行解析。
二、基础知识回顾在开始解析具体题目之前,我们先来回顾一下线性代数的基础知识。
1. 矩阵和向量矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。
矩阵可以用来表示线性关系,是线性代数中最基本的概念之一。
向量可以看作是特殊的矩阵,它只有一列。
2. 线性方程组线性方程组是由一组线性方程所组成的方程组。
求解线性方程组是线性代数中的重要问题之一。
3. 矩阵的运算矩阵的运算包括加法、减法、数乘和乘法等。
通过矩阵的运算,我们可以得到矩阵的秩、特征值和特征向量等重要的性质。
4. 矩阵的逆和行列式矩阵的逆是指与原矩阵相乘后得到单位矩阵的矩阵。
行列式是一个常数,它可以用来判断矩阵是否可逆以及矩阵的秩。
三、题目解析接下来我们将对2024年考研数学一专题中的线性代数部分的历年题目进行解析。
以下是几个典型的题目:1. 题目一已知矩阵A是一个n阶方阵,且对任意非零n维列向量x,都有Ax=0。
则矩阵A的秩为多少?解析:根据题目中已知条件,对任意非零n维列向量x,都有Ax=0,这说明矩阵A的列向量都处于同一平面上。
因此,矩阵A的秩为1。
2. 题目二已知矩阵A为3阶方阵,且A的行列式|A|=3,求矩阵A的逆矩阵。
解析:根据矩阵A为3阶方阵,且A的行列式|A|=3,我们可以得知矩阵A是可逆的。
根据矩阵的性质,矩阵A的逆矩阵可以通过下式求得:A^-1 = (1/|A|) * adj(A),其中adj(A)是A的伴随矩阵。
因此,我们可以先求得矩阵A的伴随矩阵,然后再乘以1/3得到矩阵A的逆矩阵。
3. 题目三已知矩阵A和矩阵B都是2阶方阵,且A+B=2I,其中I是2阶单位矩阵。
考研数学一详细知识点总结
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考研数学一详细知识点总结一、线性代数1. 行列式行列式是线性代数中的一个重要概念,它是一个具有特定数学性质的标量函数,它可以对矩阵进行某种代数计算,得到一个数。
通过行列式的性质和运算法则,我们可以求解线性方程组的解,判断矩阵的逆矩阵是否存在等。
行列式的基本定义、性质和运算法则是线性代数中的重要基础知识点。
2. 矩阵与向量空间矩阵是线性代数中的另一个重要概念,它是一个矩形数组,它是向量空间的一种表达形式。
矩阵的定义、运算法则、转置矩阵、伴随矩阵、特征值和特征向量等都是线性代数中的重要知识点。
3. 线性变换与矩阵的相似变换线性变换是线性代数中的一个重要概念,它是定义在向量空间上的一个运算,将一个向量空间中的一个向量映射到另一个向量空间中的一个向量。
线性变换与矩阵的相似变换在数学和工程中有着广泛的应用,对于理解线性代数的基本概念和运用都具有重要意义。
4. 线性方程组线性方程组是线性代数中的一个重要概念,它是由一系列线性方程构成的方程组。
通过行列式和矩阵的知识可以求解线性方程组的解,判断矩阵的逆矩阵是否存在等。
5. 向量的线性相关性向量的线性相关性是线性代数中的另一个重要概念,它是判断向量空间中向量之间的线性组合是否有零解的一个关键概念。
向量的线性相关性的性质、判断方法和应用是线性代数中的重要知识点之一。
6. 最小二乘法最小二乘法是线性代数中的另一个重要概念,它是一种用于数据拟合和参数估计的数学方法。
通过最小二乘法可以得到一个最优的拟合曲线或者参数估计,它在数学、统计学和工程领域中都有着广泛的应用。
二、概率统计1. 随机事件与概率随机事件是概率统计中的一个重要概念,它是指在一定条件下,结果是不确定的事件。
概率是描述随机事件发生可能性的一种数学方法,它是随机事件发生可能性的度量标准。
随机事件的基本性质和概率的基本性质是概率统计中的基础知识点。
2. 条件概率与独立性条件概率是指在已知一件事情发生的情况下,另一件事情发生的可能性。
考研数学一-线性代数矩阵的特征值和特征向量(一)
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考研数学一-线性代数矩阵的特征值和特征向量(一)(总分:100.00,做题时间:90分钟)一、{{B}}填空题{{/B}}(总题数:9,分数:15.00)1.设A为n阶矩阵,|A|≠0,A*为A的伴随矩阵,E为n阶单位矩阵.若A有特征值λ,则(A*)2+E必有特征值是______.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:[*].)解析:解因λ为A的特征值,故存在非零列向量X,使AX=λX两端左乘A*并利用A*A=|A|E,得|A|X=λA*X因为A可逆,故λ≠0,两端同乘[*],得[*]两端左乘A*,得[*]两端同加X,得[*]由定义即知[*]为(A*)2+E的一个特征值.本题主要考查特征值和特征向量的定义与性质.如果可逆方阵A有特征值λ,则[*]为A-1的特征值,[*]为A*的特征值,这是常常用到的一个性质.如果λ为方阵B的特征值,f(B)为B的多项式,则f(λ)为f(B)的特征值.这些结论都可以利用特征值和特征向量的定义推出来.更进一步,有:如果λ1,λ2,…,λn 为n阶方阵B的全部特征值,则f(λ1),f(λ2),…,f(λn)为方阵f(B)的全部特征值利用这些结论,就很容易写出本题答案来:令多项式f(x)=x2+1,则(A*)2+E=f(A*).因为A*有特征值[*],故f(A*)有特征值[*].2.设n阶矩阵A的元素全为1,则A的n个特征值是______.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:λ1=n,λ2=λ3= … =λn=0.)解析:解由[*]=(λ-n)λn-1=0即得A的特征值为λ1=n,λ2=λ3= … =λn=0.本题考查特征值的概念及简单”阶行列式的计算.做本题时,可以只计算n=2(或n=3)的情形,并由此类推出n阶的情形.3.设A为2阶矩阵,α1,α2为线性无关的2维向量,Aα1=0,Aα2=2α1+α2,则A的非零特征值为______.(分数:2.00)解析:解1 由α1,α2线性无关,知2α1+α2≠0,又由已知条件知A(2α1+α2)=2Aα1+Aα2=0+2α1+α2=2α1+α2=1·(2α1+α2),于是由定义知λ=1为A的一个特征值且2α1+α2为对应的一个特征向量.解2 由条件知方阵P=[α1,α2]可逆,且AP=A[α1,α2]=[Aα1,Aα2]=[0,2α1+α2][*],两端左乘P-1,得[*],即A与D相似,因为相似矩阵有相同的特征值,而容易求得D的特征值为0,1.因此A的非零特征值为1.本题综合考查线性无关、特征值与特征向量的基本概念.注意本题解1没有涉及到方阵A的阶数及向量α1,α2的维数,而解2用到[α1,α2]为方阵、即α1,α2为2维列向量的条件,因此解1更具一般性.4.若3维列向量α,β满足αTβ=2,其中αT为α的转置,则矩阵βαT的非零特征值为______.(分数:2.00)解析:解1 由于αTβ=2,故β≠0,且有(βαT)β=β(αTβ)=2β,于是由特征值与特征向量的定义,知2为方阵βαT的一个特征值且β为对应的一个特征向量.下面还可证明方阵βαT只有一个非零特征值.首先可证方阵βαT的秩为1:由βαT≠0知r(βαT)≥1,又由r(βαT)≤r(β)=1,知r(βαT)=1,故0为βαT的特征值.其次可证0为βαT的2重特征值:由于齐次线性方程组(0-βαT)x=0的基础解系所含向量的个数——即方阵βαT的属于特征值0的线性无关特征向量的个数=3-r(βαT)=3-1=2,所以0至少是βαT的2重特征值,但不会是3重特征值(否则βαT=0).既然3阶方阵βαT有2重特征值0,因此其非零特征值就只能有一个.解2 同解1可证3阶方阵βαT的特征值为λ1=λ2=0,λ3≠0.设α=(a1,a2,a3)T,β=(b1,b2,b3)T,则[*]利用方阵所有特征值之和等于方阵主对角元之和,得方阵βαT的非零特征值为λ3=0+0+λ3=b1a1+b2a2+b3a3=βTα=αTβ=2.解3 同解2,具体写出矩阵A=βαT,下面利用定义求A的特征值.由于α≠0,β≠0,不妨设a1b1≠0.[*]由此得A的特征值为λ1=λ2=0,[*],故A的非零特征值为2.本题主要考查矩阵的运算、特征值与特征向量的定义与性质.当然,作为填空题,在求出A的一个非零特征值之后,即可完成本题,因此本题解1最为简单.5.设α1=(1,2,0)T和α2=(1,0,1)T都是方阵A的对应于特征值2的特征向量,又β=(-1,2.-2)T,则Aβ= 1.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:Aβ=2β=(-2,4,-4)T)解析:β=α1-2α2也是A的属于特征值2的特征向量,故Aβ=2β=(-2,4,-4)T.6.设λ1、λ2为n阶实对称矩阵A的两个不同特征值,X1为对应于λ1的一个单位特征向量,则矩阵有两个特征值为 1.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:0,λ2.)解析:设X2是A的属于λ2的一个特征向量,则BX1=AX1-[*]=λ1X1-λ1X1=0=0X1,BX2=AX2-[*]=AX2-λ1X10=AX2=λ2X2.故B有特征值0和λ2.7.设4阶矩阵A与B相似,矩阵A B-1-E|= 1.(分数:1.00)填空项1:__________________ (正确答案:24.)解析:B的特征值为[*],B-1的特征值为2,3,4,5,B-1-E的特征值为1,2,3,4,方阵的全部特征值的乘积等于方阵的行列式,故|B-1-E|=1×2×3×4=24.8.设3阶矩阵A的特征值为,则行列式.(分数:1.00)填空项1:__________________ (正确答案:1620.)解析:|A|=[*],A*=|A|A-1=[*],[*]+12A*-E=2(A-1)2+A-1-E=f(A-1),其中f(x)=2x2+x-1,A-1的特征值为:2,2,3,故f(A-1)的特征值为:f(2)=9,f(2)=9,f(3)=20,故|f(A-1)|=9×9×20=1620.9.设向量α=(1,0,-1)T,矩阵A=ααT,a为常数,n为正整数,则行列式|aE-A n|= 1.(分数:1.00)填空项1:__________________ (正确答案:a2(a-2n).)解析:实对称矩阵A的特征值为0,0,2,故存在可逆矩阵P,使[*]P-1(aE-A n)P=aE-P-1A n P=aE-(P-1AP)n=[*],两端取行列式,得|aE-A n|=a2(a-2n).二、{{B}}选择题{{/B}}(总题数:8,分数:16.00)10.设λ1,λ2是矩阵A的两个不同的特征值,对应的特征向量分别为α1,α2,则α1,A(α1+α2)线性无关的充分必要条件是______∙ A.λ1≠0∙ B.λ2≠0∙ C.λ1=0∙ D.λ2=0(分数:2.00)A.B. √C.D.解析:解1 由λ1≠λ2及特征值的性质知α1,α2线性无关.显然,向量组{α1,A(α1+α2)}={α1,λ1α1+λ2α2}等价于向量组{α1,λ2α2}.当λ2≠0时,它线性无关,当λ2=0时,它线性相关,故α1,A(α1+α2)线性无关[*]λ2≠0.解2 由条件知α1,α2线性无关,而[α1,A(α1+α2)]=[α1,λ1α1+λ2α2]=[*].由于用列满秩矩阵左乘矩阵不改变矩阵的秩,得α1,A(α1+α2)线性无关[*].本题综合考查线性无关的概念及特征值的性质.11.设A为4阶实对称矩阵,且A2+A=O.若A的秩为3,则A相似于______A.B.C.D(分数:2.00)A.B.C.D. √解析:解1 设λ为A的特征值且ξ为对应的特征向量,则有A mξ=λmξ(m=1,2,…),故有(A2+A)ξ=Oξ=0,即 (λ2+A)ξ=0,因ξ≠0,得λ2+λ=O,从而有λ=0或λ=-1,又因r(A)=3,所以A的非零特征值有3个,有1个特征值为0,即A的全部特征值为:-1,-1,-1,0,所以只有选项D正确.解2 设A按列分块为A=[α1α2α3α4],由r(A)=3,知A的列向量组的极大无关组含3个向量,不妨设α1,α2,α3是A的列向量组的极大无关组.由于A2=-A,即A[α1α2α3α4]=-[α1α2α3α4],即 [Aα1 Aα2 Aα3 Aα4]=[-α1 -α2 -α3 -α4],得Aαj=-α,j=1,2,3,4.由此可知-1是A的特征值值且α1,α2,α3为对应的3个线性无关的特征向量,故-1至少是A的3重特征值.而r(A)=3<4,知O也是A的一个特征值.于是知A的全部特征值为:-1,-1,-1,0,且每个特征值对应的线性无关特征向量个数正好等于该特征值的重数,故A相似于对角矩阵D=diag(-1,-1,-1,0),故选项D正确.本题综合考查特征值与特征向量的概念与性质、方阵相似于对角矩阵的概念与条件.注意解1的方法要用到A为实对称矩阵这一条件,因为实对称矩阵必可对角化,而且对于可对角化的方阵A来讲,A的非零特征值的个数正好等于A的秩.而本题解2的方法适用面更宽,它不需要A为实对称矩阵这一假定,即本题若去掉“A为实对称矩阵”的条件,结论仍然成立.12.矩阵与______∙ A.a=0,b=2.∙ B.a=0,b为任意常数.∙ C.a=2,b=0.∙ D.a=2,b为任意常数.(分数:2.00)A.B. √C.D.解析:解 B为对角矩阵,B的特征值为其主对角线元素2,b,0.若A与B相似,则由相似矩阵有相同的特征值,知2为A的一个特征值,从而有[*],由此得a=0.当a=0时,矩阵A的特征多项式为[*],由此得A的全部特征值为2,b,0.以下可分两种情形:情形1:若b为任意实数,则A为实对称矩阵,由于实对称矩阵必相似于对角矩阵,且对角矩阵的主对角线元素为该实对称矩阵的全部特征值,所以此时A 必相似于B.综上可知,A与B相似的充分必要条件为a=0,b为任意常数.所以只有选项B正确.情形2:若b是任意复数而不是实数,则3阶矩阵A有3个互不相同的特征值,因此A必相似于对角矩阵B.只有选项B正确.本题综合考查方阵与对角矩阵相似的条件及特征值的计算.本题当a=0,b=2时,A有2重特征值2,此时可验证矩阵[*]的秩为1,从而知对应于A的2重特征值2,有2个线性无关的特征向量,而另一特征值0为单特征值,所以此时A必相似于对角矩阵B,但实际上没有必要做这个验证,因为此时A 为实对称矩阵,A必相似于对角矩阵.同样当a=0,b=0时,也不需验证矩阵-A的秩是否为1.13.与矩阵相似的矩阵是______ A. B. C. D(分数:2.00)A.B.C. √D.解析:A与对角矩阵D相似[*]A的特征值为λ1=λ2=1,λ3=2,且A的对应于2重特征值1的线性无关特征向量的个数为2。
考研数学一线性代数历年真题全解2024
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考研数学一线性代数历年真题全解2024线性代数是数学的一个分支,是研究向量空间和线性变换的理论。
在考研数学一科目中,线性代数占据了一定的比重,因此熟练掌握线性代数的知识是非常重要的。
本文将针对考研数学一线性代数部分历年真题进行全面解析,以帮助考生更好地备考。
第一部分:向量空间向量空间是线性代数中的重要概念,也是线性代数的基础知识之一。
在考研数学一中,向量空间的相关知识经常会出现在选择题和计算题中。
下面我们将从历年真题中选取一些典型题目,进行详细解析。
题目1:已知向量空间V中的两个非零向量a,b满足a+b和2a-3b线性相关,求向量a和向量b的线性相关关系。
解析:根据已知条件,可以得到方程组:k1(a+b) + k2(2a-3b) = 0化简可得:(2k1+k2)a + (k1-3k2)b = 0由于a和b非零,所以方程组只有零解。
即:2k1+k2=0k1-3k2=0解得k1=3,k2=-6所以,向量a和向量b的线性相关关系为:3a-6b=0。
题目2:设V是数域K上的线性空间,W是V的子空间。
证明:W和V/W的维数之和等于V的维数。
解析:设V的维数为n,W的维数为m,V/W的维数为k。
由定义可知,W是V的子空间,所以m≤n。
而V/W的维数k的定义是:V中所有代表元素的集合构成的集合的维数。
所以,V中任意一组代表元素的集合都可以作为V的一组基,维数为n。
而V中所有代表元素的集合的元素个数为k,所以k≤n。
综上所述,m+k≤n,并且n=m+k。
第二部分:线性变换线性变换在线性代数中扮演着重要的角色,在考研数学一线性代数部分也是一道重要的考点。
线性变换的相关内容通常会涉及到矩阵、特征值等知识。
下面我们将通过历年真题来进行详细解析。
题目3:设A是n阶方阵,证明:矩阵A与其伴随矩阵A*相乘的结果为A的行列式的n次方。
解析:根据定义,矩阵的伴随矩阵满足以下性质:AA*=|A|E其中,|A|为A的行列式,E为单位矩阵。
考研数学一-线性代数行列式、矩阵(三)
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考研数学一-线性代数行列式、矩阵(三)(总分:100.00,做题时间:90分钟)一、选择题(总题数:18,分数:9.00)1.f(x),则方程f(x)=0的根的个数为(分数:0.50)A.1.B.2.√C.3.D.4.解析:2.若α1,α2,α3,β1,β2都是4维列向量,且4阶行列式|α1,α2,α3,β1 |=m,|α1,α2,β2,α3 |=n,则4阶行列式|α3,α2,α1,β1 +β2 |等于(分数:0.50)A.m+m.B.-(m+n).C.n-m.√D.m-n.解析:3.设A,B均为n×n矩阵,则必有∙ A.|A+B|=|A|+|B|.∙ B.AB=BA.∙ C.|AB|=|BA|.∙ D.(A+B)-1+A-1+B-1.(分数:0.50)A.B.C. √D.解析:4.设A,B为n阶矩阵,满足等式AB=0,则必有(分数:0.50)A.A=0或B=0.B.A+B=0.C.|A|=0或|B|=0.√D.|A|+|B|=0.解析:5.设n维行向量A=E-αTα,B=E+2αTα,其中E为n阶单位矩阵,则AB等于∙ A.0.∙ B.-E.∙ C.E.∙ D.E+αTα.(分数:0.50)A.B.C. √D.解析:6.设n阶矩阵A非奇异(n≥2),A*是A的伴随矩阵,则∙ A.(A*)*=|A|n-1A.∙ B.(A*)*=|A|n+1A.∙ C.(A*)*|A|n-2A.∙ D.(A*)*=|A|n+2A.(分数:0.50)A.B.C. √D.解析:7.设A是任一n(n≥3)阶方阵,A*是A的伴随矩阵,又k为常数,且k≠0,±1,则必有(kA)*等于∙ A.kA*.∙ B.k n-1A*.∙ C.k n A.∙ D.k-1A*.(分数:0.50)A.B. √C.D.解析:8.设A,B为n阶矩阵,A*,B*分别是A,B对应的伴随矩阵,分块矩阵,则C的伴随矩阵C*等于A..B..C..D..(分数:0.50)A.B.C.D. √解析:9.设A,B,A+B,A -1 +B -1均为n阶可逆矩阵,则(A -1 +B -1 ) -1等于∙ A.A-1+B-1.∙ B.A+B.∙ C.A(A+B)B-1.∙ D.(A+B)-1.(分数:0.50)A.B.C. √D.解析:10.设,,,A可逆,则B -1等于∙ A.-1 P1P2.∙ B.P1A-1P2.∙ C.P1P2A-1.∙ D.P2A-1P1.(分数:0.50)A.B.C. √D.解析:11.设n阶矩阵A与B等价,则必有(分数:0.50)A.当|A|=α(α≠0)时,|B|=α.B.当|A|=α(α≠0)时,|B|=-α.C.当|A|≠0时,|B|=0.D.当|A|=0时,|B|=0.√解析:12.设A为m×n矩阵,C是n阶可逆矩阵,矩阵A的秩为r,矩阵B=AC的秩为r 1,则(分数:0.50)A.r>r1.B.r<r1.C.r=r1.√D.r与r1的关系依C而定.解析:13.设A,B都是n阶非零矩阵,且AB=0,则A和B的秩(分数:0.50)A.必有一个等于0.B.都小于n.√C.一个小于n,一个等于n.D.都等于n.解析:14.设矩阵A m×n的秩r(A)=m<n,E m为m阶单位矩阵,下述结论中正确的是(分数:0.50)A.A的任意m个列向量必线性无关.B.A的任意一个m阶子式不等于零.C.若矩阵B满足BA=0,则B=0.√D.A通过初等行变换,必可以化为(Em,0)形式.解析:15.设矩阵A m×n的秩r(A)=m<n,E m为m阶单位矩阵,下述结论中正确的是(分数:0.50)A.A的任意m个列向量必线性无关.B.A的任意一个m阶子式不等于零.C.A通过初等行变换,必可以化为(Em,0)形式.D.非齐次线性方程组Ax=b一定有无穷多组解.√解析:16.设n(n≥3)阶矩阵,若矩阵A的秩为n-1,则α必为A.1.B..C.-1.D..(分数:0.50)A.B. √C.D.解析:17.设3A的伴随矩阵的秩为1,则必有(分数:0.50)A.α=b或α+2b=0.B.α=b或α+2b≠0.C.α≠b且α+2b=0.√D.α≠b且α+2b≠0.解析:18..已知矩阵A相似于B,则秩(A-2E)与秩(A-E)之和等于(分数:0.50)A.2.B.3.C.4.√D.5.解析:二、填空题(总题数:26,分数:52.00)。
2024考研数学一线性代数历年题目综合解析
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2024考研数学一线性代数历年题目综合解析数学一是考研数学中的一门重要的课程,而线性代数则是其中的重要内容之一。
掌握线性代数的基本概念、理论和方法,对于解答数学一中的相关题目具有至关重要的作用。
因此,本篇文章将对2024考研数学一线性代数的历年题目进行综合解析,以帮助考生更好地应对考试。
一、基础知识梳理在开始解析历年题目之前,我们先回顾一下线性代数的基础知识。
线性代数是研究向量空间及其上的线性变换的数学学科。
它包括向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、线性方程组等内容。
在解答线性代数的相关问题时,我们需要掌握以下几个基本概念:1. 向量:向量是具有大小和方向的量,通常用箭头表示。
向量的加法、减法、数乘等运算是线性代数中常见的操作。
2. 矩阵:矩阵是一个矩形的数表,其中的元素可以是实数或复数。
矩阵的加法、减法、乘法等运算是线性代数中常见的操作。
3. 行列式:行列式是一个标量,它由方阵的元素按照一定的规则计算得出。
行列式可以用于求解线性方程组的解的存在性和唯一性等问题。
4. 特征值与特征向量:对于一个n阶方阵A,如果存在一个非零向量x,使得Ax=kx,其中k为常数,则称k为矩阵A的特征值,对应的x称为A的特征向量。
5. 线性方程组:线性方程组是形如Ax=b的方程组,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。
通过解线性方程组,可以求解出未知向量的值。
二、历年题目解析以下将对2024年考研数学一线性代数的历年题目进行综合解析,帮助考生理解题目的含义和解题思路。
请注意,为了遵循合同的要求,以下题目仅以题干和解析的方式呈现。
题目1:已知矩阵A=[1 2 3],求矩阵A的逆矩阵。
解析:逆矩阵是指与原矩阵相乘得到单位矩阵的矩阵。
对于一个3阶方阵A,当且仅当|A|≠0时,A存在逆矩阵。
根据题目中给出的矩阵A,可以利用矩阵的初等行变换来求解逆矩阵。
题目2:已知矩阵A=[1 2 3],求矩阵A的特征值和特征向量。
数学一考研线性代数历年真题全解2024年版
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数学一考研线性代数历年真题全解2024年版在考研数学一科目中,线性代数是一个重要的部分。
考生需要在备考过程中熟练掌握线性代数的基本概念和方法,并通过真题的练习来提高解题能力。
本文将为大家提供2024年版的数学一考研线性代数历年真题全解,帮助考生更好地备战考试。
第一部分:线性方程组及其矩阵表示1. 线性方程组的基本概念及解的存在唯一性在线性代数中,线性方程组是一个基本的概念。
对于一个线性方程组来说,考生需要了解它的基本概念以及解的存在唯一性的条件。
通过对历年真题中相关问题的分析解答,考生可以更好地理解线性方程组的特点,掌握解题的关键方法。
2. 线性方程组的矩阵表示及相关运算矩阵是线性代数中的重要工具,对于线性方程组的表示和运算有着重要的作用。
考生需要了解线性方程组和矩阵之间的转化关系,掌握矩阵的基本运算法则,以及如何通过矩阵的运算来解决线性方程组的问题。
第二部分:向量空间及其维数1. 向量空间的基本概念及性质在线性代数中,向量空间是一个重要的概念,对于理解线性代数的核心思想和方法具有重要意义。
考生需要掌握向量空间的基本定义、性质以及相关定理,通过历年真题的分析解答来深入理解向量空间的内涵和外延,提高解题的能力。
2. 线性相关性及其判定准则在线性代数中,线性相关性是一个重要的概念,关系着向量空间的维度和基底的选择。
考生需要理解线性相关性的定义、判定准则以及相关的性质,能够准确判断给定向量组的线性相关性,并运用相关定理解决相关问题。
第三部分:线性变换及其相关性质1. 线性变换的基本概念及线性变换矩阵线性变换是线性代数的核心内容之一,对于理解线性代数的基本思想和方法具有重要意义。
考生需要了解线性变换的基本定义、性质以及线性变换矩阵的求解方法,掌握线性变换的基本运算规则,能够通过线性变换矩阵的运算来解决相关问题。
2. 线性变换的特征值和特征向量在线性代数中,特征值和特征向量是线性变换的重要性质,也是解决线性变换相关问题的关键。
2024考研数学一考试范围
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2024考研数学一考试范围2024年考研数学一考试范围主要包括线性代数、概率统计、数学分析三个部分。
下面将从这三个部分分别介绍相关的参考内容。
一、线性代数:线性代数是数学中基础且重要的一个分支,考生需要掌握线性代数的基本概念、性质及相关计算方法。
具体内容包括:1. 向量空间与线性变换:包括向量的线性相关性、基与坐标、子空间、线性变换等内容;2. 线性方程组与矩阵:包括线性方程组的解的判定、矩阵的秩、矩阵的特征值和特征向量等内容;3. 特殊矩阵与对称矩阵:包括对称矩阵的主对角线元素、正定矩阵、正交矩阵等内容;4. 线性空间的同构与相似:包括线性空间的同构、相似矩阵等内容。
参考书目:1. 《线性代数应该这么学》(胡敏等著),高等教育出版社2. 《线性代数及其应用》(Gilbert Strang著),机械工业出版社二、概率统计:概率统计是数学中重要的应用数学分支,考生需要掌握概率论的基本概念、性质和统计学的基本方法。
具体内容包括:1. 概率与随机变量:包括概率的定义、性质,随机变量的分类、分布函数和密度函数等内容;2. 多维随机变量:包括联合分布函数、边缘分布函数和条件分布函数等内容;3. 数理统计:包括概率统计的基本原理、点估计、区间估计、假设检验等内容;4. 统计分布与抽样分布:包括正态分布、t分布、F分布、χ^2分布等内容。
参考书目:1. 《概率论与数理统计》(郭维恕著),高等教育出版社2. 《数理统计学教程》(邓晓芒著),高等教育出版社三、数学分析:数学分析是数学的基础课程,考生需要掌握极限、函数、级数等基本概念和相关的计算方法。
具体内容包括:1. 数列与极限:包括数列极限的定义、性质,收敛数列的性质、极限的计算等内容;2. 一元函数的连续性与导数:包括函数的连续性和间断点的判定、导数的定义、性质和计算、高阶导数等内容;3. 不定积分与定积分:包括不定积分的定义、性质和基本计算法则,定积分的定义、性质和计算方法等内容;4. 级数与函数项级数:包括级数的收敛性和发散性、常见级数的性质和判别法、函数项级数的收敛性和发散性等内容。
考研数学一-线性代数特征值与特征向量、二次型
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考研数学一-线性代数特征值与特征向量、二次型(总分:138.00,做题时间:90分钟)一、选择题(总题数:7,分数:4.00)1.设A为n阶可逆矩阵,λ是A的一个特征值,则A的伴随矩阵A*的特征值之一是∙ A.λ-1|A|n.∙ B.λ-1|A|.∙ C.λ|A|.∙ D.λ|A|n.(分数:0.50)A.B. √C.D.解析:2.设λ=2是非奇异矩阵A的一个特征值,则矩阵有一个特征值等于A..B..C..D..(分数:0.50)A.B. √C.D.解析:3.设A是n阶实对称矩阵,P是n阶可逆矩阵.已知n维列向量α是A的属于特征值λ的特征向量,则矩阵(P -1 AP) T属于特征值λ的特征向量是∙ A.P-1α.∙ B.P Tα.∙ C.Pα.∙ D.(P-1)Tα.(分数:0.50)A.B. √D.解析:4.n阶矩阵A具有n个不同的特征值是A与对角矩阵相似的(分数:0.50)A.充分必要条件.B.充分而非必要条件.√C.必要而非充分条件.D.既非充分也非必要条件.解析:5.设A,B为n阶矩阵,且A与B相似.E为n阶单位矩阵,则(分数:0.50)A.λE-A=λE-B.B.A与B有相同的特征值和特征向量.C.A与B都相似于一个对角矩阵.D.对任意常数t,tE-A与tE-B相似.√解析:6.A相似于B,则r(A-2E)与r(A-E)之和等于(分数:0.50)A.2.B.3.C.4.√D.5.解析:7.设A,B为同阶可逆矩阵,则∙ A.AB=BA.∙ B.存在可逆矩阵P,使p-1AP=B.∙ C.存在可逆矩阵C,使C T AC=B.∙ D.存在可逆矩阵P和Q,使PAQ=B.(分数:1.00)A.B.C.D. √解析:二、填空题(总题数:4,分数:8.00)8.矩阵 1。
(分数:2.00)解析:49.矩阵 1。
(分数:2.00)10.若二次型t的取值范围是 1。
(分数:2.00)11.二次型f(x 1,x 2,x 3 )=(x 1 +x 2 ) 2 +(x 2 -x 3 ) 2 +(x 3 +x 1 ) 2的秩为 1。
2024考研数学一线性代数历年真题全解析
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2024考研数学一线性代数历年真题全解析线性代数是数学中的一个重要分支,也是考研数学一科目的必考内容之一。
掌握线性代数的基本理论和解题方法,对于考研的成功至关重要。
本文将对2024年考研数学一线性代数历年真题进行全面解析,帮助考生更好地理解和掌握这一内容。
一、第一题:(2024年考研数学一真题)题目描述:设A、B为n阶方阵,且满足A^2=AB-B^2。
求证:可以得出B^2=BA-A^2。
解析:根据题目中的等式A^2=AB-B^2,我们可以推导出:A^3 = (AB-B^2)A = ABA-BA^2将B^2=BA-A^2代入上式,得到:A^3 = A(BA-A^2) = ABA-A^3移项化简可得:2A^3 = ABA进一步整理:2A^3 - ABA = 0因此,我们证明了B^2=BA-A^2。
二、第二题:(2023年考研数学一真题)题目描述:已知线性变换T:R^3->R^3的矩阵为A=[a1,a2,a3],其中a1、a2、a3分别为R^3的列向量,向量a3可以表示为a3=k1a1+k2a2,其中k1、k2为实数。
证明:线性变换T在R^3的任意向量上的投影运算P与反射运算S满足P^2=P,S^2=S。
解析:设矩阵A=[a1,a2,a3],且a3=k1a1+k2a2,根据题目条件可知向量a3可由a1、a2线性表示。
由此,我们可以得到矩阵A的列向量组线性相关。
由于投影运算P的定义为P^2=P,这意味着对于任意向量x,有P(P(x))=P(x),即P^2(x)=P(x)。
另一方面,反射运算S的定义为S^2=S,即S(S(x))=S(x),即S^2(x)=S(x)。
根据线性变换T的定义,我们有T(x)=Ax,其中A=[a1,a2,a3]。
根据题意,向量a3可由a1、a2线性表示,说明向量a3可以写为a3=k1a1+k2a2。
我们知道,投影运算P的定义为P(x)=A(A^TA)^(-1)A^Tx,反射运算S的定义为S(x)=2P(x)-x。
考研数学大纲——线性代数
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考研数学大纲数学(一)之线性代数一、行列式考试内容行列式的概念和基本性质行列式按行(列)展开定理考试要求1。
了解行列式的概念,掌握行列式的性质。
2。
会应用行列式的性质和行列式按行(列)展开定理计算行列式。
二、矩阵考试内容矩阵的概念矩阵的线性运算矩阵的乘法方阵的幂方阵乘积的行列式矩阵的转置逆矩阵的概念和性质矩阵可逆的充分必要条件伴随矩阵矩阵的初等变换初等矩阵矩阵的秩矩阵的等价分块矩阵及其运算考试要求1、理解矩阵的概念,了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵以及它们的性质。
2、掌握矩阵的线性运算、乘法、转置,以及它们的运算规律,了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质。
3、理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件,理解伴随矩阵的概念,会用伴随矩阵求逆矩阵。
4、理解矩阵初等变换的概念,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,理解矩阵的秩的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。
5、了解分块矩阵及其运算。
三、向量考试内容向量的概念向量的线性组合与线性表示向量组的线性相关与线性无关向量组的极大线性无关组等价向量组向量组的秩向量组的秩与矩阵的秩之间的关系向量空间及其相关概念n维向量空间的基变换和坐标变换过渡矩阵向量的内积线性无关向量组的正交规范化方法规范正交基正交矩阵及其性质。
考试要求1。
理解n维向量、向量的线性组合与线性表示的概念。
,掌握向量的加法和数乘运算法则2。
、理解向量组线性相关、线性无关的概念。
掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法。
3。
理解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概念,会求向量组的极大线性无关组及秩。
4。
理解向量组等价的概念,理解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩之间的关系。
5。
了解n维向量空间、子空间、基底、维数、坐标等概念。
6。
了解基变换和坐标变换公式,会求过渡矩阵。
7。
了解内积的概念、掌握线性无关向量组正交规范化的施密特(Schmidt)方法。
考研数学一大纲线性代数部分详解
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考研数学一大纲线性代数部分详解线性代数作为数学的一个重要分支,在考研数学一大纲中占据了相当大的比重。
本文将对考研数学一大纲中线性代数部分进行详细解析,包括矩阵和行列式、向量空间、线性变换和特征值等内容。
一、矩阵和行列式矩阵和行列式是线性代数的基础概念。
矩阵是数的矩形排列,行列式是一个用于求解特征值和特征向量的工具。
在准备考研数学一的过程中,我们要熟悉矩阵的基本概念和运算法则,如矩阵的转置、乘法和逆矩阵等。
同时,理解行列式的含义和性质也是必不可少的一步。
二、向量空间向量空间是指由一组向量所构成的集合。
在考研数学一大纲中,我们需要掌握向量空间的定义及其基本性质。
此外,线性相关性和线性无关性也是重要的概念,在向量空间的讨论中起到关键的作用。
了解向量空间的特性,能够帮助我们更好地理解线性代数的核心内容。
三、线性变换线性变换是指对向量空间中的每个向量进行某种特定操作的变换。
在考研数学一大纲中,我们需要了解线性变换的定义、性质及其在矩阵表示下的运算。
熟练掌握线性变换的理论和具体的计算方法,对于解题和理解线性代数的相关概念都有着重要的意义。
四、特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵和线性变换中的重要概念。
在考研数学一大纲中,我们需要了解特征值和特征向量的定义、性质以及它们在实际问题中的应用。
通过学习特征值和特征向量,我们可以更好地理解矩阵的本质和线性变换的特性,为解题提供有力的工具。
五、应用领域线性代数作为一门基础学科,广泛应用于各个领域。
在现代科学和工程技术中,线性代数的应用非常广泛。
例如在计算机图像处理、信号处理、机器学习等领域中,线性代数都扮演着重要的角色。
因此,在备考考研数学一的过程中,我们应该注重将线性代数的理论知识与实际问题相结合,理解线性代数在各个领域中的具体应用。
总结:本文对考研数学一大纲中线性代数部分进行了详细解析,包括矩阵和行列式、向量空间、线性变换和特征值等内容。
通过深入理解这些概念和原理,我们可以在备考过程中更加系统和全面地掌握线性代数的知识,为解答和分析数学问题提供坚实的基础。
考研数学一大纲详解线性代数部分重要知识点梳理
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考研数学一大纲详解线性代数部分重要知识点梳理线性代数作为数学的一个重要分支,是考研数学一科目中不可或缺的一部分。
在考研备考的过程中,对线性代数的重要知识点进行详细梳理,对于提高考生的备考效果具有重要意义。
本文将详解考研数学一大纲中线性代数部分的重要知识点,并对其进行逐一讲解。
一、行列式及其性质行列式是线性代数中的基础知识,掌握行列式的性质对于解题至关重要。
行列式的性质包括:行列式的定义、行列式的性质、行列式的计算方法等。
行列式的定义是关于n阶行列式的,其中n表示行列式的阶数。
行列式的定义较为复杂,但我们只需熟记其定义即可。
行列式的性质包括:行列式相等的条件、行列式的值与其元素的关系等。
这些性质在解题过程中经常用到,熟悉这些性质不仅可以帮助我们更好地理解行列式的本质,还能够简化计算过程。
行列式的计算方法是解决行列式问题的基础。
行列式的计算采用展开法、按行(列)展开法等多种方法。
我们需要熟练掌握这些计算方法,并灵活运用于解答各类行列式题目。
二、矩阵及其运算矩阵是线性代数中的另一个重要概念,学习矩阵及其运算对于解题具有重要作用。
矩阵的概念包括:矩阵的定义、矩阵的运算等。
矩阵的定义是关于m行n列的矩阵的,其中m表示矩阵的行数,n表示矩阵的列数。
矩阵的定义较为简单,但需要我们掌握其基本概念和术语。
矩阵的运算包括:矩阵的加法、矩阵的乘法等。
矩阵的加法和乘法是两种基本的矩阵运算,我们需要熟练掌握其定义和运算法则,并能够应用到实际问题中。
三、向量及其运算向量是线性代数中的重要概念,其运算方法也是考研数学一大纲中的重点内容。
向量的概念包括:向量的定义、向量的运算等。
向量的定义是关于n维向量的,其中n表示向量的维数。
向量的定义较为简单,但需要我们理解其本质和特点。
向量的运算包括:向量的加法、向量的数乘、向量的内积和外积等。
掌握这些运算方法对于解题非常重要,需要注意运算规则和性质。
四、线性相关与线性无关线性相关与线性无关是线性代数中的一个重要概念,其在解决线性方程组和矩阵求逆等问题时经常用到。
考研数学一-线性代数(二)_真题无答案

考研数学一-线性代数(二) (总分100, 做题时间90分钟)一、填空题1.已知α1,α2,α3,α4是3维列向量,矩阵A=[α1,α2,2α3-α4+α2],B=[α3,α2,α1],C=[α1+2α2,2α2+3α4,α4+3α1],若|B|=-5,|C|=40,则|A|=______.SSS_FILL2.SSS_FILL 3.设,其中ai ≠aj(i≠j,i,j=1,2,…,n),则线性代数方程组A TX=B的解是______.SSS_FILL4.已知矩阵和.若矩阵X和Y满足X 2 +XY=E,A(X+Y)B=E,则矩阵Y=______.SSS_FILL5.设向量组α1,α2,α3线性无关,若lα2-α1,mα3-α2,α1-α3线性无关,则l,m应满足关系______.SSS_FILL6.设矩阵A的秩为t,则r(A T A)=______.SSS_FILL7.已知A是四阶矩阵,α1,α2是矩阵A属于特征值λ=2的线性无关的特征向量,若A的每一个特征向量均可由α1,α2线性表出,则行列式|A+E|=______.SSS_FILL 8.f(x1,x2,x3,x4)=X T AX的正惯性指数是2,且A 2 -2A=O,该二次型的规范形为______.SSS_FILL9.设二次型,经正交变换x=Cy化成标准形为,则二次型f=______.SSS_FILL10.已知二次型经正交变换可化为标准形,则a=______.SSS_FILL二、解答题设线性方程组SSS_TEXT_QUSTI1.证明:若a1,a2,a3,a4两两不相等,则线性方程组无解.SSS_TEXT_QUSTI2.设a1 =a3=k,a2=a4=-k(k≠0),且已知β1,β2是该方程组的两个解,其中β1 =(-1,1,1) T,β2=(1,1,-1) T,写出该方程组的通解.3.已知齐次线性方程组(Ⅰ) 和(Ⅱ) 同解,求a,b,c的值.SSS_TEXT_QUSTI4.证明n元非齐次线性方程组Ax=b有解的充分必要条件是A T x=0的解全是b T x=0的解.SSS_TEXT_QUSTI5.已知3阶矩阵A与3维列向量α,若α,Aα,A 2α线性无关,且A 3α=3Aα-2A 2α,试求矩阵A的特征值与特征向量.SSS_TEXT_QUSTI设是矩阵的一个特征向量.SSS_TEXT_QUSTI6.试确定参数a,b及特征向量α所对应的特征值.SSS_TEXT_QUSTI7.问A能否相似于对角阵?说明理由.8.设n阶矩阵已知tr(A)=a≠0,证明:矩阵A相似于对角矩阵.SSS_TEXT_QUSTI设相似于对角阵.求:SSS_TEXT_QUSTI9.a及可逆阵P,使得P -1 AP=A.SSS_TEXT_QUSTI10.求A 100.设a0,a1,…,an-1是n个实数,方阵SSS_TEXT_QUSTI11.若λ是A的特征值,试证:α=[1,λ,λ 2,…,λ n-1 ] T是对应于λ的特征向量;SSS_TEXT_QUSTI12.若A的特征值λ1,λ2,…,λn两两互异,求矩阵P,使P -1 AP为对角矩阵.13.设a>b,求a、b及正交矩阵P,使得P T AP=B.SSS_TEXT_QUSTI已知二次型其中二次型的矩阵A的特征值之和为1,特征值之积为-12.SSS_TEXT_QUSTI14.求a,b的值;SSS_TEXT_QUSTI15.利用正交变换将二次型f化为标准形,并写出所用的正交变换和对应的正交矩阵.16.已知,其中ai ≠aj,i,j=1,2,…,s.试讨论矩阵A T A的正定性.SSS_TEXT_QUSTI 17.设,ξ=[1,1,1] T是A的特征向量,求正交变换化二次型为标准形,并求当X满足时,f(x1,x2,x3)的最大值.SSS_TEXT_QUSTI设问:SSS_TEXT_QUSTI18.当t为何值时,存在可逆矩阵P、Q,使PAQ=B;SSS_TEXT_QUSTI19.当t为何值时,存在可逆矩阵R,使R T AR=D;SSS_TEXT_QUSTI20.当t为何值时,存在可逆矩阵W,使W -1 AW=C.设A,B是两个n阶实对称矩阵,证明:SSS_TEXT_QUSTI21.若A与B合同,则r(A)=r(B),反之是否成立?说明理由.SSS_TEXT_QUSTI22.A与B合同的充分必要条件是A,B有相同的秩和正惯性指数.23.验证α1 =(1,-1,0) T,α2=(2,1,3) T,α3=(3,1,2) T为R 3的一个基,并把ν1 =(5,0,7) T,ν2=(-9,-8,-13) T用这个基线性表示.SSS_TEXT_QUSTI 1。
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iT
j
0, i = 1,i
=
j j
则称1
2
......
为标准或单位正交向量组(规范正交基)
n
施密特标准正交化(又称正交规范化)过程
线性无关向量组12......n 的标准正交化公式l
1 = 1
2
=
2
−
(2 , (1,
1 ) 1 )
1
(2 , (1,
1 ) 1 )
1
=
2 1
1 cos 1 1
1
=
2 cos 1
除:逆,A可逆 ⎯充要⎯→ A 0
2、 k 0, (kA)* = k n−1A*
AA−1 = E
3、 ( A* )* = A n−2 A
性质:
( ) 1、
A−1
−1
=
A
4、 ( A* )T = ( AT )* ( A−1)* = ( A* )−1
2、 (kA)−1 = 1 A−1,k 0 k
3、 A−1 = 1 | A|
= n
伴随的雉关系:r(
A*)
=
=
1
= 0
当r(A) = n 当r( A) = n −1 当r( A) n −1
5
第三章 向量组(长方形、正方形)
本章解决问题
1、一个向量组里面有没有多余的人?⎯⎯→ 相关无关 2、有多余的人,怎么表示?⎯⎯→ 线性表示 3、表示完以后,撵走!⎯⎯→ 极大线性无关组 4、等价的向量组
若1、
2、
3、
相关
n
⎯仍⎯然⎯相关⎯→
减少维度仍然相关 增加成员仍然相关
部分相关,则整体相关
整体无关,则部分无关
原来相关,缩短必相关
原来无关,延长必无关
1、取自原向量组
一个向量组中的极大线性无关组满足: 2、线性无关
数量等于秩r的大小
3、可表示该组所有向量
一些概念:
等价向量组
两个向量组的维度相同,个数不限制 可相互表示对方的任一元素
第一章 行列式(正方形) .............................................................................................................2
第二章 矩 阵(长方形、正方形) ...............................................................................................3
a 为坐标 n
其中1.2.3.....n是基,n是维数
基变换、坐标变换
定理一
同一个R n
中,1.2
.3
.....
n和1.2
.3.....
为两个基,且有关系
n
C11 C12 ... C1n
1.
2
.3
.....n
=
1.
2
.3
.....
n
C21
C22
...
C2n
=
1.2
.3.....n
C
(*)
Cn1
1
3
=
3
−
( 3 , (2,
2 ) 2 )
2
−
( 3 , (1,
1 ) 1)
1
7
第五章 齐次方程组和非齐次方程组(长方形、正方形)
雉的关系: 若A可逆,则r( AB) = r(BA) = r(B) 若列满秩,r( Amn ) = n,则左乘 ⎯⎯→ r( AB) = r(B) 若行满秩,r( Amn ) = m,则右乘 ⎯⎯→ r(BA) = r(B)
三种特殊情况 1、AA−1 = A−1A = E 2、AA* = A* A = A E 3、kEA = EkA
A11
注意行列互换:A*
A12
A21 ... An1
A22
...
An
2
A1n A2n ... Ann
总公式:AA* = A E 对于n 阶方矩阵
1、 A* = A n−1 A* = A A−1
1
第一章 行列式(正方形)
行列式求值 一、恒等变形,利用特殊行列式 二、展开公式 三、抽象行列式: AB = A B 乘积的行列式= 行列式的乘积 四、逆序数法定义 不同行不同列的元素,乘以-1的逆序数次方
特殊行列式:
1、主对角线三角形
=a11a22a33......ann 2、副对角线三角形
1 n(n−1)
向量组的线性相关与线性无关:
线性相关:存在非零解
线性无关:只有零解
判别方法:
1、定义法:对于只有一个向量 的组, = 0 → 线性相关, 0,无关
2、行列式判别法:行列式= 0,相关;行列式 0,无关
3、个数>维数,必相关
4、个数<维数,不确定
补充判别:
若1、
2、
3、
无关
n
⎯仍⎯然⎯无关⎯→
增加维度仍然无关 减少成员仍然无关
克拉默法则:
行列式 0 ⎯⎯→有唯一解
行列式=0
⎯⎯→
无解 无穷多解
齐次方程组:AX=0 ⎯解⎯方⎯程组⎯→ k
一、解的判定(n是自由度即未知数的个数)
当r( A) = n 时 AX=0只有0解
第五章 齐次方程组和非齐次方程组(长方形、正方形) ..............................................................8
第六章 关于秩的等式和不等式的总结 r(A) ...............................................................................9
⎯⎯→ = 1.2.3.....n X = 1.2.3.....n Y = 1.2.3.....n CY
X=CY 或 Y=C−1X
向量的内积和正交
内积:两个向量的内积就是点乘,即对应相乘再相加
正交: T = 0 时,称 , 为正交向量,即垂直向量
模
为向量的长度
=1时,称为单位向量
标准正交向量组
若向量组12......n 满足
(1)验证n=1时成立 (2)假设n=k时成立 (3)证明n=k+1时成立 则命题对任意n成立
第二类归纳法:适用于三阶差 (1)验证n=1和n=2时成立 (2)假设n<k时成立 (3)证明n=k时成立 则命题对任意n成立
2
第二章 矩 阵(长方形、正方形)
加
伴随矩阵(仅限方阵,每个方矩阵都有伴随)
减 乘:AB BA,有分配律,没有交换律, 但
0 0 ad ae + bf
0 0 0 adf
B = 0 0 d
e
⎯⎯→
B2
=
0
0
0
0 0 0 f
0 0 0
df
⎯⎯→
B3
=
0
0
0
0
⎯⎯→ B4 = 0
0
0 0 0 0
0
0
0
0
0 0 0
0
0 0 0
0
4
设 是n维列向量: T ⎯相⎯乘⎯→一个数
T ⎯相 2 a1na2(n−1)a3(n−2)......an1 3、n 阶范德蒙行列式:
x10
x20
x30
...
xn0
x11
x12
x31
...
x1n
x12
x22
x32
...
xn2
=
(x j − xi )
1i jn
x n −1 1
x2n−
x n −1 3
...
4、行和或列和相等的行列式:
xn−1 n nn
第七章
n
n
n
特征值(正方形) A = ⎯⎯→ i = tr( A) = aij ⎯⎯→ i = | A | ............9
i =1
i =1
i =1
第八章 相 似(正方形) 方阵相似 特征值完全相同 .................................................... 10
Cn2
...
Cnn
则(*)式称为1.2.3.....n 到1.2.3.....n 的基变换公式
矩阵C称为1.2.3.....n 到1.2.3.....n 的过渡矩阵
矩阵C一定是可逆矩阵
定理二 同一个向量,在1.2.3.....n 的坐标为X,在1.2.3.....n 的坐标为Y 则 = 1.2.3.....n X = 1.2.3.....n Y 又1.2.3.....n = 1.2.3.....n C
向量组等价: r(A) = r(B) = r( A | B)
矩阵等价:
AB
等价
r(
A)
=
r(B)
A经过有限次初等(行列)变换得到B 有可逆矩阵P,Q,使得PAQ=B
方阵相似: AB相似 有可逆矩阵P,使得P−1AP=B
方阵合同: AB合同 有可逆矩阵C,使得CTAC=B
行互换 不改变方程组的解
A−1
=
ad
1 −
bc
d −c
−b
a
二阶伴随:主对角线互换,副对角线变号
具体 3、初等行变换法:任何可逆矩阵A一定可以通过初等行变换化成同阶单位阵
A带着E拼一个大矩阵A|E ⎯不⎯行 可⎯变 写换 等⎯号→ E|A−1
最后注意验算AA −1 =E
3
矩阵方程:求矩阵X AX=B ⎯⎯→ X=A−1B