线性代数完整教学课件
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线性代数课本课件
最小二乘法的计算实例
直线拟合的计算实例
通过最小二乘法拟合一组数据点,得到最佳 直线方程。
多项式拟合的计算实例
通过最小二乘法拟合一组数据点,得到最佳 多项式方程。
非线性拟合的计算实例
通过最小二乘法结合适当的变换,拟合非线 性模型。
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04 特征值与特征向量
特征值与特征向量的概念
特征值
设A是n阶方阵,如果存在数λ和 非零n维列向量x,使得Ax=λx成
立,则称λ是A的特征值。
特征向量
对应于特征值λ的满足Ax=λx的非 零向量x称为A的对应于特征值λ的 特征向量。
特征空间
对应于同一特征值的所有特征向量 (包括零向量)的集合,加上零向 量后构成的线性子空间称为特征空 间。
线性方程组的应用举例
线性规划问题
图像处理
线性方程组可用于描述和解决线性规划问 题,如资源分配、生产计划等。
在计算机图像处理中,线性方程组可用于 图像滤波、图像恢复等任务。
机器学习
电路分析
在机器学习领域,线性方程组常用于线性 回归、逻辑回归等模型的参数求解。
在电路分析中,线性方程组可用于描述电路 中的电流、电压等物理量之间的关系,从而 进行电路分析和设计。
向量的线性组合关系不变。
线性变换的性质
02
线性变换具有保持线性组合、保持线性相关等性质,同时线性
变换的核与像也是重要的概念。
线性变换的运算
03
线性变换之间可以进行加法和数量乘法运算,同时线性变换的
逆变换和复合变换也是常见的运算。
线性空间的基与维数
基的概念
线性空间中的一组线性无关的向量,可以表示该空间中的任意向 量,称为该线性空间的基。
《线性代数讲义》课件
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。
THANKS
感谢观看
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PPT全集
a31 a32 b3
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
a11 a12 b1 D3 a21 a22 b2 .
a31 a32 b3
则三元线性方程组的解为:
b1 a12 a13 D1 b2 a22 a23 ,
b3 a32 a33
a11 b1 a13 D2 a21 b2 a23 ,
Pn = n (n–1) (n–2) ··· 2 1 = n!
二、排列的逆序数
我们规定各元素之间有一个标准次序. 以 n 个不同的自然数为例, 规定由小到大 为标准次序.
定义: 在一个排列 i1 i2 ···is ···it ···in 中, 若数 is>it, 则称这两个数组成一个逆序.
它的特点是研究的变量数量较多,关系复杂,方法上 既有严谨的逻辑推证、又有巧妙的归纳综合,也有繁 琐和技巧性很强的数字计算,在学习中,需要特别加 强这些方面的训练。
第一章 行列式 第二章 矩阵及其运算 第三章 矩阵的初等变换
及线性方程组
第四章 向量组的线性相关性
第五章 相似矩阵及二次型
基础 基本内容
a13 x3 a23 x3
b1 , b2 ,
a31x1 a32 x2 a33 x3 b3;
的系数行列式
a11 a12 a13 D a21 a22 a23 0,
a31 a32 a33
aa2111xx11
a12 x2 a22 x2
a13 x3 a23 x3
(2)a12:
a12a21x1 + a12a22x2 = b2a12,
两式相减消去x2, 得 (a11a22 – a12a21) x1 = b1a22 – b2a12;
线性代数7PPT课件
向量空间的性质
零向量和负向量的存在
在向量空间中,存在一个特殊的向量,称为零向量,它与任何向量进行加法运算结果仍为 该向量本身。同时,对于每个非零向量,都存在一个与其相反的向量,称为该向量的负向 量。
向量的线性组合
对于任意标量和向量,以及任意数量的标量,都可以进行线性组合,得到一个新的向量。
向量的线性无关
二次型的性质
01
实定性
如果一个二次型在某个基下的矩 阵是对称的,那么这个二次型是 实定的。
正定性
02
03
半正定性
如果一个实定的二次型在某个基 下的矩阵是正定的,那么这个二 次型是正定的。
如果一个实定的二次型在某个基 下的矩阵是半正定的,那么这个 二次型是半正定的。
二次型与矩阵的相似性的关系
二次型与矩阵的相似性
07
二次型与矩阵的相似性
二次型的定义
二次型
一个n元二次型是一个n维向量空间上的多 线性函数,其一般形式为$f(x) = sum_{i=1}^{n} sum_{ j=1}^{n} a_{ij} x_i x_j$,其中$a_{ij}$是常数。
二次型的矩阵表示
对于一个二次型$f(x) = x^T A x$,其中 $A$是一个对称矩阵。
特征值和特征向量的性质还包括:如 果λ是A的特征值,那么kλ(k≠0)也 是A的特征值;如果x是A的对应于λ的 特征向量,那么kx也是A的对应于λ的 特征向量。
特征值与特征向量的应用
在物理和工程领域中,特征值和特征向量的应用非常广泛。例如,在振动分析中,系统的固有频率和 振型可以通过求解系统的质量矩阵和刚度矩阵的特征值和特征向量得到。
02
19世纪中叶,德国数学家克罗内克等人开始系统地 研究线性代数,并为其建立了基础。
线性代数第一章ppt
线性代数第一章
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支,主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具,用于解决各种实际 问题中的线性关系问题,如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的,且对于任意 向量a,存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律,即对于任意向量a和b,存在唯一 的和向量a+b;且对于任意三个向量a、 b和c,(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律,即对于任意标量k和l,任意向量a 和b,存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律,例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律,例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用,例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量,通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长,即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义, 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵,但对于大规模矩阵 来说效率较低。
线性代数ppt课件
例如 排列32514 中, 逆序
32514
逆序 逆序
定义 一个排列中所有逆序的总数称为此排列的 逆序数. 例如 排列32514 中,
0 01
32514
1 逆序数为3
故此排列的逆序数为3+1+0+1+0=5.
排列的奇偶性
逆序数为奇数的排列称为奇排列; 逆序数为偶数的排列称为偶排列.
计算排列逆序数的方法
a11
0 00
a21 a22 0 0
an1
an2
an3 ann
a11a22 ann .
例4(第7页例5) 证明对角行列式
1 2
12 n;
n
2
1
nn1
1 2 12 n .
n
1 2
证明 第一式是显然的,下面证第二式.
n
若记 i ai,ni1, 则依行列式定义
2
1
a1n
a2,n1
n
an1
其中 p1 p2 pn 为自然数1,2,,n 的一个排列, t 为这个排列的逆序数.
a11 a12 a1n
D
a21 a22 a2n
an1 an2 ann
1
a a a t p1 p2pn
1 p1 2 p2
npn
p1 p2 pn
说明 1、行列式是一种特定的算式;
2、 n 阶行列式是 n! 项的代数和;
3、 n 阶行列式的每项都是位于不同行、不同 列 n 个元素的乘积;
4、 a1 p1a2 p2 anpn 的符号为 1t .
5、 一阶行列式 a a 不要与绝对值记号相混淆;
(补充例题)例1 计算对角行列式
0001 0020 0300 4000
32514
逆序 逆序
定义 一个排列中所有逆序的总数称为此排列的 逆序数. 例如 排列32514 中,
0 01
32514
1 逆序数为3
故此排列的逆序数为3+1+0+1+0=5.
排列的奇偶性
逆序数为奇数的排列称为奇排列; 逆序数为偶数的排列称为偶排列.
计算排列逆序数的方法
a11
0 00
a21 a22 0 0
an1
an2
an3 ann
a11a22 ann .
例4(第7页例5) 证明对角行列式
1 2
12 n;
n
2
1
nn1
1 2 12 n .
n
1 2
证明 第一式是显然的,下面证第二式.
n
若记 i ai,ni1, 则依行列式定义
2
1
a1n
a2,n1
n
an1
其中 p1 p2 pn 为自然数1,2,,n 的一个排列, t 为这个排列的逆序数.
a11 a12 a1n
D
a21 a22 a2n
an1 an2 ann
1
a a a t p1 p2pn
1 p1 2 p2
npn
p1 p2 pn
说明 1、行列式是一种特定的算式;
2、 n 阶行列式是 n! 项的代数和;
3、 n 阶行列式的每项都是位于不同行、不同 列 n 个元素的乘积;
4、 a1 p1a2 p2 anpn 的符号为 1t .
5、 一阶行列式 a a 不要与绝对值记号相混淆;
(补充例题)例1 计算对角行列式
0001 0020 0300 4000
线性代数全套课件
2
它们的和
j1 jn
J 1 a1 j a2 j
1
2
anjn
称为n阶行列式。
a11 a12 a1n
记为
a21 a22 a2 n an1 an 2 ann a11 a12 a1n a21 a22 a2 n an1 an 2 ann
aij 称为行列式的元素
行列式中,除对角线上的元素以外,其他元素全为 零(即i≠j时元素aij=0)的行列式称为对角行列式, 它等于对角线上元素的乘积。
例 证明
a a n 1 ,1 a n1 a a n 1, 2 an 1
n ( n 1 ) 2
a1n a2,n1 an1, 2 an1
i1 i p i q i n 与 i1 iq i p in 只经过一次对换
a11 a12 a13 a 23 0 0 a 21 a 22 D a 31 a 32 a41 0
n n 1 2
a1na2,n1 an1, 2an1
a14 0 a14a 23a 32a41 0 0
§3 对 换
定义5 排列中,将某两个数对调,其余的数不动, 这种对排列的变换叫对换,将相邻两数对换,叫做 相邻对换(邻换)。 定理1 一个排列中的任意两数对换, 排列改变奇偶性。
此式称为n阶行列式的 展开式或行列式的值
D
j1 jn
1
J
a1 j1 a2 j2 anjn
例
计算4阶行列式
a11 D
0
0 0 a 33 a43
0 0 0 a44
a 21 a 22 a 31 a 32 a41 a42
解: 根据定义,D是4!=24项的代数和,但每一 项的乘积 a1 j1 a2 j 2 a3 j3 a4 j中只要有一个元素为 0,乘积 n 就等于0,所以只需展开式中不明显为0 的项。
它们的和
j1 jn
J 1 a1 j a2 j
1
2
anjn
称为n阶行列式。
a11 a12 a1n
记为
a21 a22 a2 n an1 an 2 ann a11 a12 a1n a21 a22 a2 n an1 an 2 ann
aij 称为行列式的元素
行列式中,除对角线上的元素以外,其他元素全为 零(即i≠j时元素aij=0)的行列式称为对角行列式, 它等于对角线上元素的乘积。
例 证明
a a n 1 ,1 a n1 a a n 1, 2 an 1
n ( n 1 ) 2
a1n a2,n1 an1, 2 an1
i1 i p i q i n 与 i1 iq i p in 只经过一次对换
a11 a12 a13 a 23 0 0 a 21 a 22 D a 31 a 32 a41 0
n n 1 2
a1na2,n1 an1, 2an1
a14 0 a14a 23a 32a41 0 0
§3 对 换
定义5 排列中,将某两个数对调,其余的数不动, 这种对排列的变换叫对换,将相邻两数对换,叫做 相邻对换(邻换)。 定理1 一个排列中的任意两数对换, 排列改变奇偶性。
此式称为n阶行列式的 展开式或行列式的值
D
j1 jn
1
J
a1 j1 a2 j2 anjn
例
计算4阶行列式
a11 D
0
0 0 a 33 a43
0 0 0 a44
a 21 a 22 a 31 a 32 a41 a42
解: 根据定义,D是4!=24项的代数和,但每一 项的乘积 a1 j1 a2 j 2 a3 j3 a4 j中只要有一个元素为 0,乘积 n 就等于0,所以只需展开式中不明显为0 的项。
线性代数ppt课件
VS
线性代数的特点
线性代数具有抽象性、实用性、广泛性等 特点,是数学中重要的分支之一。
线性代数的历史背景
线性代数的起源
线性代数起源于17世纪,主要目的 是为了解决线性方程组的问题。
线性代数的发展
随着数学的发展,线性代数逐渐成为 一门独立的数学分支,并在20世纪得 到了广泛的应用和发展。
线性代数的应用领域
转置矩阵
一个矩阵A的转置矩阵是满足$A^T_{ij}=A_{ ji}$的矩阵
行列式与高斯消元
03
法
行列式的定义及性质
总结词
行列式是线性代数中重要的工具之一,它具有特殊的性质和计算规则。
详细描述
行列式是由一组方阵中的元素按照一定规则组成的,它是一个方阵是否可逆的判断标准,同时也有一 些重要的性质和计算规则,如交换两行或两列、对角线上的元素相乘等。了解行列式的定义和性质是 学习线性代数的基础。
矩阵的运算规则
加法
两个相同大小的矩阵,对应位置的元素相加
数乘
用一个数乘以矩阵的每一个元素
减法
两个相同大小的矩阵,对应位置的元素相减
乘法
要求两个矩阵满足乘法运算的规则,即第一 个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数
矩阵的逆与转置
逆矩阵
一个矩阵A的逆矩阵是满足$AA^{-1}=I$的矩阵,其中$I$是单位矩阵
高斯消元法的原理
总结词
高斯消元法是一种解线性方程组的直接方法 ,其原理是将方程组转化为阶梯形矩阵。
详细描述
高斯消元法的基本思想是通过一系列的行变 换将线性方程组转化为阶梯形矩阵,这样就 可以直接求解方程组。高斯消元法包括三种 基本的行变换:将两行互换、将一行乘以非 零常数、将一行加上另一行的若干倍。通过 这些行变换,我们可以将矩阵转化为阶梯形 矩阵,从而求解方程组。
(完整版)《大学线性代数》PPT课件
下特页点
结束
a11 a12 … a1n
a21
…
a22 … a2n … ……
=
(-1) N ( j1 j2 jn ) a1 j1 a2 j2 anjn 。
an1 an2 … ann
n阶行列式共有n!项,且冠以正号的项和冠以负号的 项各占一半。
在行列式中,a1 j1 a2 j2 anjn 是取自不同行不同列
结束
例2.计算 n 阶下三角形行列式D的值: a11 0 0 … 0 a21 a22 0 … 0
D = a31 a32 a33 … 0 … … … …… an1 an2 an3 … ann
其中aii0(i=1, 2, , n)。
解:为使取自不同行不同列的元素的乘积不为零,
第一行只能取a11,第二行只能取a22,第三行只能取a33, , 第 n 行只能取ann。 这样不为零的乘积项只有
结束
对换:
在一个排列i1isitin中,将两个数码 is与it对调, 就得到另一个排列 i1 it is in ,这样的变换称为一个 对换,记为对换(is , it)。
例如,排列 21354 经对换(1, 4),得到排列24351。 提问:
排列 21354 经对换 (1, 4),得到的排列是 24351, 排列的奇偶性有无变化? 提示:
的 n 个元素的乘积。
a1 j1 a2 j2 anjn 之前的符号是 (-1) N(j1 j2 jn) 。
行列式有时简记为| a ij |。一阶行列式|a|就是a。
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四阶行列式
a11 a12 a13 a14 a21 a22 a23 a24 a31 a32 a33 a34 a41 a42 a43 a44
线性代数课件
a11 a21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33
偶排列
奇排列
1
N ( j1 j2 j3 )
a1 j1 a2 j2 a3 j3
线性代数 第一章 行列式
11
定义 设有 n 2 个数,排成 n 行 n 列的数表
a11 a12 n 称为n 阶行列式. 简记为 a ij
it 这种变换称为对换,记作( i s ,)
定理1.1 任一 排列经过一次对换后奇偶性发生改变。
定理1.2
n! n级排列共有 n! 个,其中奇、偶排列相等,各为 2
线性代数 第一章 行列式
10
2
a11 a21 a31
n 阶行列式的定义
a12 a22 a32 a13 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32 a33
主讲
田立芳
统计与数学学院
目录 线性代数 第一章 行列式 退出
1
目
录
行列式 矩阵 线性空间 线性方程组 矩阵的特征值 二次型
线性代数 第一章 主页 行列式 线性代数
退出
2
第一章 行列式
§1 n 阶行列式的定义
§2 行列式的性质 §3 行列式的计算 §4 克莱姆法则
线性代数 第一章 行列式
3
§1.1
线性代数 第一章 行列式
18
性质1 对任何行列式D,有D=DT(行列式与其转置行列式相等) 证
D
T
将DT记为
于是有 bij a ji ( i , j 1,2, , n) 按行列式的定义
j1 j2 jn
偶排列
奇排列
1
N ( j1 j2 j3 )
a1 j1 a2 j2 a3 j3
线性代数 第一章 行列式
11
定义 设有 n 2 个数,排成 n 行 n 列的数表
a11 a12 n 称为n 阶行列式. 简记为 a ij
it 这种变换称为对换,记作( i s ,)
定理1.1 任一 排列经过一次对换后奇偶性发生改变。
定理1.2
n! n级排列共有 n! 个,其中奇、偶排列相等,各为 2
线性代数 第一章 行列式
10
2
a11 a21 a31
n 阶行列式的定义
a12 a22 a32 a13 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32 a33
主讲
田立芳
统计与数学学院
目录 线性代数 第一章 行列式 退出
1
目
录
行列式 矩阵 线性空间 线性方程组 矩阵的特征值 二次型
线性代数 第一章 主页 行列式 线性代数
退出
2
第一章 行列式
§1 n 阶行列式的定义
§2 行列式的性质 §3 行列式的计算 §4 克莱姆法则
线性代数 第一章 行列式
3
§1.1
线性代数 第一章 行列式
18
性质1 对任何行列式D,有D=DT(行列式与其转置行列式相等) 证
D
T
将DT记为
于是有 bij a ji ( i , j 1,2, , n) 按行列式的定义
j1 j2 jn
数学线性代数教学课件PPT
都相等。
01
用克莱姆法则求解方程组实 际上相当于用逆矩阵的方法 求解线性方程组,克莱姆法
则常用于理论证明。
02
03
当方程组有解时,将其中单 位列向量对应的未知量取为 非自由未知量,其余的未知
量取为自由未知量。
04
克莱姆法则。用克莱姆法则 求解方程组有两个前提,一 是方程的个数要等于未知量 的个数。二是系数矩阵的行
线性代数定义
01
矩阵的行数和列数可以不一 样,行列式的行数与列数一 致。只能乘以行列式的一行。
02
03
行列式相等,就是值相等, 行和列数目不必相等,数据
也不必相等。
04
矩阵是一个数表,行列式是 一个数值,n阶的方阵。 矩 阵是用括号表示的,行列式
是用双竖线表示的。
一个数乘以矩阵,矩阵的 每个元素都要乘上这个数。 两个矩阵相等是指对应元素
现代线性代数已经扩展到研究任意 或无限维空间。一个维数为 n 的向 量空间叫做n 维空间。
线性算子将线性空间的元素映射到 另一个线性空间,保持向量空间上 加法和标量乘法的一致性。
每一个线性空间都有一 个基。矩阵非奇异(可 逆)当且仅当它的行列 式不为零。矩阵非奇异 当且仅当它代表的线性 变换是个自同构。
对一个 n 行 n 列的非 零矩阵 A,如果存在一 个矩阵 B 使 AB = BA =E(E是单位矩阵), 则 A 为非奇异矩阵( 或称可逆矩阵),B为 A的逆阵。
矩阵半正定当且仅当它 的每个特征值大于或等 于零。矩阵正定当且仅 当它的每个特征值都大 于零。解线性方程组的 克拉默法则。
Real battle
列式要不等于零。
矩阵消元法。将线性方程 组的增广矩阵变换化为行简 化阶梯形矩阵 ,简化阶梯 形矩阵为增广矩阵的线性方
01
用克莱姆法则求解方程组实 际上相当于用逆矩阵的方法 求解线性方程组,克莱姆法
则常用于理论证明。
02
03
当方程组有解时,将其中单 位列向量对应的未知量取为 非自由未知量,其余的未知
量取为自由未知量。
04
克莱姆法则。用克莱姆法则 求解方程组有两个前提,一 是方程的个数要等于未知量 的个数。二是系数矩阵的行
线性代数定义
01
矩阵的行数和列数可以不一 样,行列式的行数与列数一 致。只能乘以行列式的一行。
02
03
行列式相等,就是值相等, 行和列数目不必相等,数据
也不必相等。
04
矩阵是一个数表,行列式是 一个数值,n阶的方阵。 矩 阵是用括号表示的,行列式
是用双竖线表示的。
一个数乘以矩阵,矩阵的 每个元素都要乘上这个数。 两个矩阵相等是指对应元素
现代线性代数已经扩展到研究任意 或无限维空间。一个维数为 n 的向 量空间叫做n 维空间。
线性算子将线性空间的元素映射到 另一个线性空间,保持向量空间上 加法和标量乘法的一致性。
每一个线性空间都有一 个基。矩阵非奇异(可 逆)当且仅当它的行列 式不为零。矩阵非奇异 当且仅当它代表的线性 变换是个自同构。
对一个 n 行 n 列的非 零矩阵 A,如果存在一 个矩阵 B 使 AB = BA =E(E是单位矩阵), 则 A 为非奇异矩阵( 或称可逆矩阵),B为 A的逆阵。
矩阵半正定当且仅当它 的每个特征值大于或等 于零。矩阵正定当且仅 当它的每个特征值都大 于零。解线性方程组的 克拉默法则。
Real battle
列式要不等于零。
矩阵消元法。将线性方程 组的增广矩阵变换化为行简 化阶梯形矩阵 ,简化阶梯 形矩阵为增广矩阵的线性方
线性代数课件(完整版)同济大学
二元线性方程组
aa1211
x1 x1
a12 x2 a22 x2
b1 b2
求解公式为
x1
x2
b1a22 a11a22 a11b2 a11a22
a12b2 a12a21 b1a21 a12a21
请观察,此公式有何特点? ➢分母相同,由方程组的四个系数确定. ➢分子、分母都是四个数分成两对相乘再
a31 a32 a33 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
规律:
1. 三阶行列式共有6项,即3!项.
2. 每一项都是位于不同行不同列的三个元素的乘积.
3. 每一项可以写成 a1p1a2 p(2 a3正p3负号除外),其中
是1、2、3的某个排列.
p1 p2 p3
4. 当 p1 p2是p3偶排列时,对应的项取正号; 当 p1 p是2 p奇3 排列时,对应的项取负号.
注意:对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
例2 计算行列式
1 2 -4 D -2 2 1
-3 4 -2
解 按对角线法则,有
D 1 2 (2) 2 1 (3) (4) (2) 4 11 4 2 (2) (2) (4) 2 (3)
p1 p2 p3
其中 表示对1、2、3的所有排列求和. p1 p2 p3
二阶行列式有类似规律.下面将行列式推广到一般的情形.
二、n 阶行列式的定义
a11 a12 L a1n
D a21 a22 L MM
a2n
M (1) a a L a p1 p2L pn
t ( p1 p2L pn )
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2020/10/12
线性代数
2020/10/12
课程简介:
线性代数是讨论代数学中线性关系经典理论的课程, 它具有较强的抽象性和逻辑性,是高等学校各专业的 一门重要的基础理论课。对线性方程组的讨论,在理 论上和历史上都是线性代数这门学科的起点。由于线 性问题广泛存在于科学技术的各个领域,而某些非线 性问题在一定条件下,可以转化为线性问题,因此本 课程所介绍的思想和方法广泛地应用于各个学科。
ann
或 diag(a11, a22,…, ann)
ann
2020/10/12 这里当然允许主对角线上的元为零.
2、数量矩阵
定义 如果n阶对角矩阵所有主对角线上的元都相等,则称 此矩阵为n阶数量矩阵 (scalar matrix).
即
a
A
a O
O
或
a
a
a
a
或 diag(a, a,…, a)
2020/10/12
线性方程组的系数与常数项按原来位置可排
为矩形阵列
a11 a21 an1
a12 a22
an2
a1n a2n
ann
b1 b2 bn
对线性方程组的
研究可转化为对 这张表的研究.
这就是矩阵
2020/10/12
二、矩阵概念
定义1.2 由 m n个数aij(i=1,2,…m;j=1,2,…,n)排成一个m行
2020/10/12
引言
矩阵是线性代数的一个最基本的概念,也是数 学的最基本的一个工具。它在二十世纪得到飞速发 展,成为在经济学、物理学、生物学、地理学等中 有大量应用的数学分支,现在矩阵比行列式在数学 中占有更重要的位置。矩阵这个词是英国数学家西 勒维斯特在1850年首先使用的,但历史非常久远, 可追溯到东汉初年(公元一世纪)成书的《九章算 术》,其方程章第一题的方程实质上就是一个矩阵, 所用的解法就是矩阵的初等变换。
2020/10/12
三、几种特殊矩阵(均为方阵)
1、对角矩阵
定义 所有非主对角线元素全等于零的n阶矩阵称为 对角矩阵(diagonal matrix).
1 0 0 0
是一个四阶对角矩阵。
0 9 0 0
0 0 9 0
0 0 0 9 a11 a22
O
a11 a22
n阶对角矩阵常记为
O
或
n列的矩形表,即
a11
A
a21
a12
a22
a1n a2n
am1 am2 amn
称为一个m n矩阵(matrix) .
简记为A (aij )mn , Amn 或 A (aij ),
其中 aij为矩阵的第i行第j列代表性元素.
i称为行标i 1, 2, , m,j称为列标j 1, 2, , n.
大学出版社 《线性代数》同济大学数学系编 高等教育
出版社 《实用线性代数》 郑昌明编 中国人民大
学出版社
2020/10/12
第1章 矩阵
§1.1 矩阵的概念 §1.2 矩阵的运算 §1.3 方阵的行列式 §1.4 矩阵的分块 §1.5 可逆矩阵 §1.6 矩阵的初等变换 §1.7 矩阵的秩 §1.8 矩阵应用的B 2 3 0 ,
0 4 1
A
0
a22
0 0
a1n
a2 n
ann
b11 0
B
b21
b22
bn1 bn2
0
0
bnn
A为n阶上三角形矩阵;B为n阶下三角形矩阵.
注 对角矩阵既是上三角形矩阵又是下三角形矩阵.
2020/10/12
练习1
A
5 0
1 C 0
0
在下列矩阵中,指出三角形矩阵、对角 矩阵、数量矩阵、单位矩阵:
特别地,如果n阶数量矩阵A中的元素a=1时,则称
A 为n阶单位矩阵,记作 En,有时简记为E.即
1
En
1
2020/10/12
1
3、三角形矩阵
定义 如果n阶矩阵主对角线下方的元素都等于零, 则称此矩阵为上三角形矩阵.
如果n阶矩阵主对角线上方的元素都等于零, 则称此矩阵为下三角形矩阵.
a11 a12
本章首先引入矩阵概念,继而介绍几个特殊矩 阵,矩阵的基本运算、方阵的行列式、可逆阵和矩 阵的初等变换、矩阵的秩等关于矩阵的基本理论。
2020/10/12
§1.1 矩阵的概念
一、引例
例1 某商场三个分厂的两类商品一天的营业额(万元)
彩电 冰箱
第一分厂 第二分厂 第三分厂
8
6
5
4
2
3
用矩形阵列表简明地表示为
1 2
是一个 3 1 矩阵,
4
(2,3,5,9) 是一个 1 4 矩阵,
4
2020/10/12
是一个 11 矩阵.
练习1 试写出4 5矩阵A,若其元aij 2i j.
1 0 1 2 3
答案
:
3 5 7
2 4 6
1 3 5
0 2 4
131.
从定义可以看出,确定一个矩阵的要素是行数列数及元素.
2020/10/12
8 4
6 2
53
例2 线性方程组
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1
a21 x1 a22 x2 a2n xn b2
an1 x1 an2 x2 ann xn bn
的解取决于
系数 aiji, j 1,2,,n,
常数项 bi i 1,2,,n
2020/10/12
本学期课程包括以下内容:
矩阵、行列式、向量、线性方程组、矩阵的特 征值与特征向量。
2020/10/12
课程特点:
1、是一门基础课程,为后续课程做准备. 2、定义、定理、推论繁多,必须理解记
忆和区别. 3、具有较强的抽象性和逻辑性.
2020/10/12
参考书目 : 《线性代数》(第三版)赵树嫄编 中国人民
m=1 n=1 6’零矩阵O:元素都是零的矩阵.
7’主对角线(方阵)
a11 a21
a12 a22
an1 an2
2020/10/12
a1n a2n
ann
副对角线 主对角线
例如
1 9
0 6
3 4
5 3
是一个 2 4 实矩阵,
13 6 2i 是一个 3 3 复矩阵, 2 2 2 2 2 2
注: 1’数主要指实数,实数的全体称为实数
域,记为R.
2020/10/12
2’实(复)矩阵: 元素均为实(复)数的矩阵.
3’矩阵一般用大写字母A、B 、 …等表示. 4’方阵: m=n 时,称 A 为 n 阶方阵,也称为 n 阶矩阵. 5’行(列)矩阵:只有一行( 列 )的矩阵.也称为行( 列) 向量.
线性代数
2020/10/12
课程简介:
线性代数是讨论代数学中线性关系经典理论的课程, 它具有较强的抽象性和逻辑性,是高等学校各专业的 一门重要的基础理论课。对线性方程组的讨论,在理 论上和历史上都是线性代数这门学科的起点。由于线 性问题广泛存在于科学技术的各个领域,而某些非线 性问题在一定条件下,可以转化为线性问题,因此本 课程所介绍的思想和方法广泛地应用于各个学科。
ann
或 diag(a11, a22,…, ann)
ann
2020/10/12 这里当然允许主对角线上的元为零.
2、数量矩阵
定义 如果n阶对角矩阵所有主对角线上的元都相等,则称 此矩阵为n阶数量矩阵 (scalar matrix).
即
a
A
a O
O
或
a
a
a
a
或 diag(a, a,…, a)
2020/10/12
线性方程组的系数与常数项按原来位置可排
为矩形阵列
a11 a21 an1
a12 a22
an2
a1n a2n
ann
b1 b2 bn
对线性方程组的
研究可转化为对 这张表的研究.
这就是矩阵
2020/10/12
二、矩阵概念
定义1.2 由 m n个数aij(i=1,2,…m;j=1,2,…,n)排成一个m行
2020/10/12
引言
矩阵是线性代数的一个最基本的概念,也是数 学的最基本的一个工具。它在二十世纪得到飞速发 展,成为在经济学、物理学、生物学、地理学等中 有大量应用的数学分支,现在矩阵比行列式在数学 中占有更重要的位置。矩阵这个词是英国数学家西 勒维斯特在1850年首先使用的,但历史非常久远, 可追溯到东汉初年(公元一世纪)成书的《九章算 术》,其方程章第一题的方程实质上就是一个矩阵, 所用的解法就是矩阵的初等变换。
2020/10/12
三、几种特殊矩阵(均为方阵)
1、对角矩阵
定义 所有非主对角线元素全等于零的n阶矩阵称为 对角矩阵(diagonal matrix).
1 0 0 0
是一个四阶对角矩阵。
0 9 0 0
0 0 9 0
0 0 0 9 a11 a22
O
a11 a22
n阶对角矩阵常记为
O
或
n列的矩形表,即
a11
A
a21
a12
a22
a1n a2n
am1 am2 amn
称为一个m n矩阵(matrix) .
简记为A (aij )mn , Amn 或 A (aij ),
其中 aij为矩阵的第i行第j列代表性元素.
i称为行标i 1, 2, , m,j称为列标j 1, 2, , n.
大学出版社 《线性代数》同济大学数学系编 高等教育
出版社 《实用线性代数》 郑昌明编 中国人民大
学出版社
2020/10/12
第1章 矩阵
§1.1 矩阵的概念 §1.2 矩阵的运算 §1.3 方阵的行列式 §1.4 矩阵的分块 §1.5 可逆矩阵 §1.6 矩阵的初等变换 §1.7 矩阵的秩 §1.8 矩阵应用的B 2 3 0 ,
0 4 1
A
0
a22
0 0
a1n
a2 n
ann
b11 0
B
b21
b22
bn1 bn2
0
0
bnn
A为n阶上三角形矩阵;B为n阶下三角形矩阵.
注 对角矩阵既是上三角形矩阵又是下三角形矩阵.
2020/10/12
练习1
A
5 0
1 C 0
0
在下列矩阵中,指出三角形矩阵、对角 矩阵、数量矩阵、单位矩阵:
特别地,如果n阶数量矩阵A中的元素a=1时,则称
A 为n阶单位矩阵,记作 En,有时简记为E.即
1
En
1
2020/10/12
1
3、三角形矩阵
定义 如果n阶矩阵主对角线下方的元素都等于零, 则称此矩阵为上三角形矩阵.
如果n阶矩阵主对角线上方的元素都等于零, 则称此矩阵为下三角形矩阵.
a11 a12
本章首先引入矩阵概念,继而介绍几个特殊矩 阵,矩阵的基本运算、方阵的行列式、可逆阵和矩 阵的初等变换、矩阵的秩等关于矩阵的基本理论。
2020/10/12
§1.1 矩阵的概念
一、引例
例1 某商场三个分厂的两类商品一天的营业额(万元)
彩电 冰箱
第一分厂 第二分厂 第三分厂
8
6
5
4
2
3
用矩形阵列表简明地表示为
1 2
是一个 3 1 矩阵,
4
(2,3,5,9) 是一个 1 4 矩阵,
4
2020/10/12
是一个 11 矩阵.
练习1 试写出4 5矩阵A,若其元aij 2i j.
1 0 1 2 3
答案
:
3 5 7
2 4 6
1 3 5
0 2 4
131.
从定义可以看出,确定一个矩阵的要素是行数列数及元素.
2020/10/12
8 4
6 2
53
例2 线性方程组
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1
a21 x1 a22 x2 a2n xn b2
an1 x1 an2 x2 ann xn bn
的解取决于
系数 aiji, j 1,2,,n,
常数项 bi i 1,2,,n
2020/10/12
本学期课程包括以下内容:
矩阵、行列式、向量、线性方程组、矩阵的特 征值与特征向量。
2020/10/12
课程特点:
1、是一门基础课程,为后续课程做准备. 2、定义、定理、推论繁多,必须理解记
忆和区别. 3、具有较强的抽象性和逻辑性.
2020/10/12
参考书目 : 《线性代数》(第三版)赵树嫄编 中国人民
m=1 n=1 6’零矩阵O:元素都是零的矩阵.
7’主对角线(方阵)
a11 a21
a12 a22
an1 an2
2020/10/12
a1n a2n
ann
副对角线 主对角线
例如
1 9
0 6
3 4
5 3
是一个 2 4 实矩阵,
13 6 2i 是一个 3 3 复矩阵, 2 2 2 2 2 2
注: 1’数主要指实数,实数的全体称为实数
域,记为R.
2020/10/12
2’实(复)矩阵: 元素均为实(复)数的矩阵.
3’矩阵一般用大写字母A、B 、 …等表示. 4’方阵: m=n 时,称 A 为 n 阶方阵,也称为 n 阶矩阵. 5’行(列)矩阵:只有一行( 列 )的矩阵.也称为行( 列) 向量.