[研究生入学考试]高等代数知识点总结
高等代数知识点总结
特殊行列式的计算方法
二阶行列式
一般形式为a11a22-a12a21，计算方法为 将a11和a22相乘，然后减去a12和a21的乘 积。
三阶行列式
一般形式为 a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32a13a22a31-a12a21a33-a11a23a32，计 算方法为将每一项都按照这个公式进行展开 ，然后将各项相加即可得到结果。
3
互换行列式的两行(列)，行列式的值变号，即 |...|=|-...|。
行列式的定义与性质
01
若行列式的某行(列)所有元素都是两数乘积，则可以对该行(列) 进行拆项，拆项后行列式的值不变。
02
若行列式的某行(列)所有元素都是同一个数，则可以对该行(列)
进行提公因式，提公因式后行列式的值不变。
若行列式的两行(列)对应元素互为相反数，则可以对该行(列)进
线性变换可以用于图像旋转，通 过矩阵乘法可以实现图像的旋转 。
线性变换可以用于图像剪切，通 过矩阵乘法可以实现图像的剪切 。
二次型在经济分析中的应用
要点一
投入产出模型
要点二
经济均衡模型
二次型可以用于描述投入产出模型，通过求解二次型的特 征值可以得到经济的平衡状态。
二次型可以用于描述经济均衡模型，通过求解二次型的特 征值可以得到经济的均衡状态。
03
线性变换的运算
两个线性变换的加法定义为对应元素之间的加法运算；数与线性变换的
乘法定义为数乘运算；两个线性变换的乘法定义为对应元素之间的乘法
运算。
线性变换的矩阵表示
线性变换的矩阵表示
设V是数域P上的线性空间，T是V的线性变换，对于V中 的任意一组基ε1,ε2,...,εn，有 $T(α)=T(ε1α1+ε2α2+...+εnαn)=T(ε1α1)+T(ε2α2)+... +T(εnαn)=ε1T(α1)+ε2T(α2)+...+εnT(αn)$，则称矩阵 A=(T(α1),T(α2),...,T(αn))为线性变换T关于基ε1,ε2,...,εn 的矩阵表示。
《高等代数》知识点梳理
《高等代数》知识点梳理高等代数是一门重要的数学学科，它是线性代数的延伸和深化，主要研究向量空间和线性变换的性质和应用。
以下是《高等代数》常见的知识点梳理：1.矩阵和线性方程组：-矩阵：矩阵的定义和运算、矩阵的行列式、逆矩阵等。
-线性方程组：线性方程组的定义和解的分类、线性方程组的矩阵表示、线性方程组的消元法、高斯-约当法等。
2.向量空间：-向量空间的定义：向量空间的基本性质和运算规则。
-子空间和张成空间：子空间和子空间的运算、线性组合和线性相关、张成空间的定义和性质。
-基和维数：线性无关和极大线性无关组、基和维数的相关定义和性质。
3.线性变换：-线性变换的定义和性质：线性变换的基本性质和运算。
-线性变换的矩阵表示：矩阵的表示和判断、线性变换的示例和应用。
-矩阵相似和对角化：矩阵相似的定义和性质、对角化的定义和条件、对角化的意义和应用。
4.特征值和特征向量：-特征值和特征向量的定义：特征值和特征向量的基本概念和性质。
-特征多项式和特征方程：特征多项式和特征方程的定义和性质、求解特征多项式和特征方程的方法。
-对角化和相似对角化：对角化和相似对角化的概念和条件、对角化和相似对角化的关系和应用。
5.矩阵的特征值和特征向量的应用：-线性微分方程组：线性微分方程组的特征方程和特解、线性微分方程组的解的表示和求解方法。
-线性差分方程组：线性差分方程组的特征方程和特解、线性差分方程组的解的表示和求解方法。
- Markov过程：Markov过程的概念和性质、Markov过程的平稳分布和转移概率矩阵。
6.内积空间和正交变换：-内积和内积空间的定义：内积的基本性质和运算规则、内积空间的定义和性质。
-正交向量和正交子空间：正交向量和正交子空间的定义和性质。
-正交变换和正交矩阵：正交变换和正交矩阵的概念、正交变换的性质和应用。
7.对偶空间和广义逆：-对偶空间的定义和性质：对偶空间的定义和对偶基的求解方法、对偶空间的性质和应用。
高等代数知识点总结笔记
高等代数知识点总结笔记一、集合论基础1. 集合的定义和表示2. 集合的运算：交集、并集、补集、差集3. 集合的基本性质：幂集、空集、自然数集、整数集等4. 集合的关系：子集、相等集、包含关系5. 集合的基本运算律：结合律、交换律、分配律二、映射和函数1. 映射的定义和表示2. 映射的类型：单射、满射、双射3. 函数的定义和性质4. 函数的运算：复合函数、反函数5. 函数的极限、连续性6. 函数的导数、几何意义三、向量空间1. 向量和向量空间的定义2. 向量的线性运算：加法、数乘、点积、叉积3. 向量空间的性质：线性相关、线性无关、维数、基和坐标4. 线性变换和矩阵运算5. 特征值和特征向量四、矩阵与行列式1. 矩阵的定义和基本性质：零矩阵、单位矩阵、方阵2. 矩阵的运算：加法、数乘、矩阵乘法、转置、逆矩阵3. 行列式的定义和性质：行列式的展开法则、克拉默法则4. 线性方程组的解法：克拉默法则、矩阵消元法、逆矩阵法五、线性方程组1. 线性方程组的定义和分类2. 线性方程组的解法：高斯消元法、矩阵法、逆矩阵法3. 线性方程组的特解和通解：齐次线性方程组、非齐次线性方程组4. 线性方程组的解的性质：解的唯一性、解空间六、特征值和特征向量1. 特征值和特征向量的定义和性质2. 矩阵的对角化和相似矩阵3. 特征值和特征向量的应用：矩阵的对角化、变换矩阵4. 矩阵的谱定理和矩阵的相似对角化5. 实对称矩阵和正定矩阵的性质七、多项式与代数方程1. 多项式的定义和性质：零次多项式、一次多项式、多项式的加减乘除2. 代数方程的解法：一元一次方程、一元二次方程、高次方程3. 代数方程的根与系数的关系：韦达定理、牛顿定理、斯图姆定理4. 代数方程的不可约性和可解性八、群、环、域1. 代数结构的定义和性质2. 群的定义和性质：群的封闭性、结合律、单位元、逆元3. 环的定义和性质：交换环、整环、域4. 域的定义和性质：有限域、无限域、极大理想以上就是高等代数的一些基本知识点总结，希望对大家有所帮助。
考研数学一大纲详细解析高等代数部分重点知识回顾
考研数学一大纲详细解析高等代数部分重点知识回顾在考研数学一考试中，高等代数是一个非常重要的部分。
正确理解并掌握高等代数的相关知识，对于顺利通过考试至关重要。
本文将对考研数学一大纲中高等代数部分的重点知识进行详细解析和回顾，帮助考生做好复习准备。
一、线性代数基础知识回顾1.1 行列式行列式是矩阵运算中非常常见的概念。
在考研数学一中，行列式的计算是必须要掌握的基本技能。
行列式的定义、性质以及计算方法都需要熟练掌握。
1.2 矩阵与方程组矩阵与方程组是线性代数中的重要内容之一。
通过矩阵的运算，我们可以简洁地表示和解决方程组的问题。
对于矩阵的基本运算、矩阵的秩、矩阵的逆等方面的知识点，都需要进行深入的理解和掌握。
1.3 向量空间和线性变换向量空间和线性变换是线性代数的核心内容。
对于向量空间的定义、性质以及向量空间的子空间等方面的知识点，需要进行详细的回顾和理解。
此外，线性变换的概念、性质以及线性变换的矩阵表示等内容也是需要重点关注的。
二、数域与二次型2.1 数域的性质与特征数域是高等代数中的重要概念，对于数域的性质和特征需要进行系统的回顾和理解。
数域的定义、运算规则、特征方程等方面的知识都需要掌握。
2.2 二次型的概念与性质二次型是线性代数中的一个重要概念，掌握二次型的概念、矩阵表示以及二次型的规范形等知识是必须的。
同时，需要注意掌握二次型的正定、负定和半定等性质，以及使用正交变换进行规范化的方法。
三、特征值与特征向量3.1 特征值与特征向量的定义特征值与特征向量是线性代数中非常重要的概念。
对于特征值与特征向量的定义、性质以及计算方法等内容，需要进行详细的回顾和掌握。
特别要注意掌握矩阵的相似对角化和特征值分解的相关方法。
3.2 特征多项式与特征方程特征多项式与特征方程是特征值与特征向量的重要工具。
需要熟练掌握特征多项式与特征方程的定义、性质以及计算方法，以便在解决相关问题时能够灵活应用。
四、线性空间与线性变换4.1 线性空间的基本定义线性空间是线性代数中的重要概念，对于线性空间的基本定义、性质以及子空间等内容，需要进行详细的回顾和理解。
浙江省考研数学复习资料高等代数重点知识点整理
浙江省考研数学复习资料高等代数重点知识点整理高等代数是浙江省考研数学复习中的重要内容。
为了帮助考生更好地准备考试，本文将对高等代数的重点知识点进行整理。
在准备阶段，考生可以根据本文给出的知识点进行系统有针对性的学习和复习。
1. 行列式和矩阵高等代数的基础知识之一就是行列式和矩阵。
行列式是一个非常重要的概念，在高等代数中应用广泛。
行列式的定义、性质及其求解方法都是考研中的常见问题。
考生需要掌握行列式的乘法、转置、逆等基本操作，以及行列式的性质和性质间的相互关系。
2. 线性空间和线性变换线性空间是高等代数中的核心概念，对于理解高等代数其他内容有着重要的作用。
线性空间的定义、子空间、基和维数等概念都是考研中的重点内容。
此外，线性变换也是高等代数中的重要内容，包括线性变换的定义、矩阵表示和变换性质等。
3. 特征值和特征向量特征值和特征向量是高等代数中的重要概念，在矩阵和线性变换中都有广泛的应用。
考生需要了解特征值和特征向量的定义、性质，以及求解特征值和特征向量的方法和技巧。
4. 矩阵的相似和对角化矩阵的相似和对角化是高等代数中的重要内容，在矩阵的性质和应用中都具有重要意义。
考生需要了解矩阵相似的定义、性质，以及矩阵对角化的条件和方法。
对于给定矩阵是否相似，考生需要掌握相似判定的方法和步骤。
5. 线性方程组和矩阵的秩线性方程组是高等代数中的重点内容之一，考生需要了解线性方程组的基本概念和解的存在唯一性条件。
矩阵的秩是解线性方程组和矩阵运算的重要工具，考生需要掌握矩阵的秩的定义、性质和计算方法。
6. 正交性与正交变换正交性和正交变换是高等代数中的重要概念，具有重要的几何和物理意义。
考生需要了解正交性的定义、性质和判定方法，以及正交变换的定义、矩阵表示和变换性质等。
7. 线性相关性与线性无关性线性相关性与线性无关性是高等代数中的重要概念，与线性方程组、向量空间等内容密切相关。
考生需要了解线性相关性和线性无关性的定义、性质和判定方法，以及线性相关性与线性无关性的关系。
考研数学高等代数重点整理
考研数学高等代数重点整理高等代数是考研数学中的一门重要学科，它涉及到矩阵、向量、行列式等内容。
在考研中，高等代数的重要性不言而喻。
为了帮助考生更好地掌握高等代数的重点知识，本文将对高等代数的相关知识进行整理和总结。
一、矩阵矩阵是高等代数中的基础概念之一。
矩阵可以表示为一个矩形数组，其中每个元素都是一个数。
在考研中，我们需要了解矩阵的基本运算，包括加法、减法和乘法。
此外，还需要掌握矩阵的转置、逆矩阵以及特殊矩阵（如对角矩阵、零矩阵等）的性质。
二、向量向量是高等代数中的另一个重要概念。
向量可以表示为一个有方向和大小的量。
在考研中，我们需要了解向量的基本运算，包括加法、减法、数量乘法以及点积和叉积。
此外，还需要了解向量的模、方向角以及向量与矩阵的乘法等相关知识。
三、行列式行列式是高等代数中的重点内容之一。
行列式可以看作是一个数学对象，它可以用来描述一个矩阵的性质。
在考研中，我们需要了解行列式的定义和性质，包括行列式的计算方法、展开定理以及特殊矩阵的行列式。
此外，还需要掌握行列式的变换和性质，比如行列式的性质、克莱姆法则等。
四、特征值与特征向量特征值与特征向量是高等代数中的重要概念。
特征值与特征向量可以用来描述一个矩阵的性质。
在考研中，我们需要了解特征值与特征向量的定义和性质，包括特征方程的求解方法、实对称矩阵的对角化以及相似矩阵的性质等。
五、线性方程组线性方程组是高等代数中的常见问题之一。
在考研中，我们需要学会解线性方程组的方法，包括高斯消元法、克莱姆法则以及矩阵表示法等。
此外，还需要掌握线性方程组的解的性质，比如解的存在唯一性、解的个数等。
六、二次型二次型是高等代数中的重要概念之一。
二次型可以看作是一个二次齐次多项式，它与矩阵有密切的联系。
在考研中，我们需要了解二次型的定义和性质，包括矩阵的标准型、规范型以及二次型的正定性和负定性等。
以上是考研数学高等代数的重点整理。
通过对这些内容的学习和掌握，相信考生能够在考试中取得好成绩。
河南省考研数学复习资料高等代数重要知识点总结
河南省考研数学复习资料高等代数重要知识点总结高等代数是考研数学中的重要一部分，复习高等代数的重要知识点对于考生来说至关重要。
本文将对河南省考研数学复习资料中的高等代数知识点进行总结，帮助考生进行有针对性的复习。
一、线性空间线性空间是高等代数的基本概念，它是指在一组向量集合上定义了向量加法和数量乘法运算，同时满足一定的运算规则。
常见的线性空间有实数空间、复数空间等。
1.1 线性空间的定义线性空间的定义包括8个基本条件，首先是非空集合的定义，集合中的元素称为向量。
其次是定义了向量加法和数量乘法运算，且满足封闭性、交换律、结合律、零元素等运算规则。
还需要定义了向量的逆元素、标量乘法的结合律和分配律。
1.2 子空间子空间是线性空间中的一个重要概念，它是指在一个线性空间中的一个非空集合，在该集合上仍然满足线性空间的所有定义和运算规则。
判断一个集合是否是子空间需要验证其非空性、封闭性和满足向量加法和数量乘法的运算规则。
1.3 线性无关与线性相关线性无关是指一个向量组中的向量之间不存在线性相关关系，每个向量都不能表示成其他向量的线性组合。
线性相关则相反，存在向量之间的线性相关关系。
判断线性相关或线性无关的方法包括线性方程组的解唯一性和行列式的值判断等。
二、矩阵与行列式矩阵与行列式是高等代数中重要的研究对象，矩阵用于表示线性映射，行列式则用于求解线性方程组的结果。
2.1 矩阵的基本操作矩阵的基本操作包括矩阵的加法、数乘、乘法和转置等。
矩阵的加法是指对应位置的元素相加，数乘是指矩阵中每个元素与一个常数相乘，矩阵的乘法是指两个矩阵相乘得到一个新的矩阵，转置是指将矩阵的行列互换。
2.2 矩阵的行列式矩阵的行列式是一个标量，用于表示矩阵的性质和求解方程组的结果。
行列式的定义包括二阶行列式和三阶行列式，可以通过展开定理来求解更高阶的行列式。
行列式的性质包括交换性、线性性和代数性等。
三、特征值与特征向量特征值与特征向量是矩阵和线性映射的重要性质，它们在高等代数中有着广泛的应用。
高等代数知识点总结
高等代数知识点总结高等代数是一门研究抽象代数结构的数学学科。
它是线性代数的拓展，主要涉及向量空间、线性变换、矩阵理论、线性方程组、特征值与特征向量、行列式等知识点。
以下是高等代数的主要知识点的总结。
1.向量空间：向量空间是高等代数的核心概念之一、它是一组满足特定性质的向量的集合。
向量空间具有几何和代数两种性质，包括加法、数乘、零向量、负向量等。
2.线性变换：线性变换是一种保持向量空间线性组合关系的变换。
它可以通过矩阵来表示，矩阵的乘法与线性变换的复合运算等价。
线性变换的性质包括保持加法和数乘、保持零向量、保持线性组合等。
3.矩阵理论：矩阵是高等代数中常用的工具，用于表示线性变换、求解线性方程组等。
矩阵具有加法、数乘、乘法等运算规则，还可以求逆矩阵、转置矩阵等。
矩阵的秩、特征值与特征向量等性质也是矩阵理论的重要内容。
4.线性方程组：线性方程组是高等代数中的基本问题之一、它是一组包含线性方程的方程组，可以用矩阵形式表示。
线性方程组的求解可以通过消元法、高斯消元法、矩阵求逆等方法来实现。
5.特征值与特征向量：特征值与特征向量是线性变换的重要性质。
特征值是线性变换在一些向量上的纵向缩放比例，特征向量是特征值对应的非零向量。
特征值与特征向量在很多应用中起到重要作用，如矩阵对角化、求解微分方程等。
6.行列式：行列式是矩阵的一个标量量。
行列式的值代表矩阵所对应的线性变换对单位面积进行的放缩倍数。
行列式具有反对称性、线性性、乘法性等性质，可以用于求解矩阵的逆、计算特征值等。
7.正交性与正交变换：正交性是高等代数中的一个重要概念。
向量空间中的两个向量称为正交，如果它们的内积为零。
正交性和正交变换在几何、物理、信号处理等领域有广泛应用。
8.对称性与对称变换：对称性是高等代数中的一个重要概念。
对称性指的是其中一变换下，物体经过变换后保持不变。
对称性与对称变换在几何、物理、化学等领域有广泛应用。
总结起来，高等代数是一门研究抽象代数结构的学科，主要涉及向量空间、线性变换、矩阵理论、线性方程组、特征值与特征向量、行列式、正交性与正交变换、对称性与对称变换等知识点。
高等代数知识点
高等代数知识点高等代数是大学数学专业的一门核心课程，主要研究线性代数的更深层次的内容和推广。
它是数学中的一门基础学科，对于很多数学分支都有着重要的应用。
下面是高等代数的主要知识点：1.向量空间理论：向量空间是高等代数的核心概念之一、它研究向量的基本性质和运算规律，包括向量的加法、数乘、内积、外积等。
2.线性变换和矩阵理论：线性变换是向量空间中的一个重要概念，它是一种保持向量加法和数乘运算的函数。
矩阵是线性变换在两个有限维向量空间基下的坐标矩阵表示。
3.特征值和特征向量：特征值和特征向量是线性变换中重要的概念，它们描述了一个线性变换在一些向量上的作用。
特征值是一个标量，特征向量是满足特定条件的非零向量。
4.行列式和特征多项式：行列式是一个方阵所确定的一个标量值，它描述了一个矩阵的一些特征。
特征多项式则是通过行列式来描述一个线性变换的特征。
5.正交性和正交矩阵：正交性是线性代数中重要的概念，它描述了向量空间中向量的垂直性质。
正交矩阵是一种特殊的方阵，它的列向量两两正交并且长度为16.线性方程组：线性方程组是高等代数中一个基本的研究对象。
通过矩阵的运算和消元法可以求解线性方程组的解。
7.广义逆矩阵和正规方阵：广义逆矩阵是矩阵理论的重要扩展，它在未必是方阵的情况下，求解矩阵方程和线性方程组具有重要应用。
正规方阵则是满足一定条件的方阵。
8.特殊矩阵：特殊矩阵是高等代数中特别重要的一类矩阵，包括对角矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵、对称矩阵、反对称矩阵等。
9.特征值分解和奇异值分解：特征值分解是一种将线性变换表示成特征向量和对应特征值的形式的方法，奇异值分解则是一种将矩阵表示成特征值和特征向量的形式的方法。
10. Jordan标准形和Schur分解：Jordan标准形是复矩阵的一种标准形式，它可以将复矩阵进行相似变换后表示成一个特殊的形式。
Schur分解是一种将矩阵表示成三角形的形式的方法。
这些是高等代数的主要知识点，掌握了这些知识点，就能够理解和应用高等代数的基本原理和方法，为后续更深入的数学学习打下坚实的基础。
考研数学一大纲重难点解析高等代数部分知识点详细解读
考研数学一大纲重难点解析高等代数部分知识点详细解读高等代数是考研数学一科目中的重要内容之一，也是考生们普遍认为难度较大的部分。
在准备考研数学一科目时，对高等代数的重点知识点的详细解读和解析是非常关键的。
本文将就考研数学一大纲中高等代数部分的重难点进行讲解，帮助考生们更好地掌握这一部分内容。
一、线性空间与线性变换1.1 线性空间的定义与基本性质线性空间是高等代数中的基本概念，它包含了向量空间、函数空间等多种实例。
在本部分中，我们将介绍线性空间的定义与基本性质，包括线性空间的封闭性、零向量与零子空间等概念的解读。
1.2 线性变换的定义与性质线性变换是线性空间中的一类特殊映射，具有保持线性组合和零向量的性质。
本节中，我们将详细解析线性变换的定义与性质，包括线性变换的定义、线性变换的代数表示以及线性变换的核与值空间的解释。
二、线性方程组与矩阵2.1 线性方程组的解法与性质线性方程组是高等代数中的重要内容，其解的存在性和唯一性是考生们经常关心的问题。
在本部分中，我们将介绍线性方程组的解法与性质，包括齐次线性方程组与非齐次线性方程组的解的判别条件，以及线性方程组解的结构和解的个数等问题的详细解析。
2.2 矩阵的运算与性质矩阵是线性方程组中的重要工具，它具有良好的运算性质和代数性质。
在本节中，我们将详细解读矩阵的运算与性质，包括矩阵的加法、数乘和乘法运算，以及矩阵的转置、逆矩阵和秩等性质的解析。
三、特征值与特征向量3.1 特征值与特征向量的定义与性质特征值与特征向量是线性代数中的重要概念，也是高等代数考试中的重点内容。
在本部分中，我们将详细解析特征值与特征向量的定义与性质，包括特征值与特征向量的几何意义，以及求解特征值与特征向量的方法的讲解。
3.2 对角化与相似矩阵对角化是线性代数中的一种重要的矩阵变换方法，它在解决线性方程组和矩阵运算等问题中起着重要的作用。
本节中，我们将详细解读对角化和相似矩阵的概念与性质，包括可对角化矩阵的判定条件和对角化的方法的解析。
高等代数知识点总结
高等代数知识点总结一、群论群是高等代数中最基本的代数结构之一，它是一个集合和上面的一个二元运算构成的代数系统。
群满足以下四个性质：1. 封闭性：对于群G中的任意两个元素a和b，它们的乘积ab也属于G。
2. 结合律：对于群G中的任意三个元素a、b和c，有(a·b)·c = a·(b·c)。
3. 存在单位元：存在一个元素e∈G，对于任意元素a∈G，有a·e = e·a = a。
4. 存在逆元：对于群G中的任意元素a，存在一个元素b∈G，使得a·b = b·a = e。
群的性质有很多重要的结论，比如：每个群都有唯一的单位元，每个元素都有唯一的逆元，乘法运算满足左消去律和右消去律等。
群还有很多重要的概念和定理，比如：子群、陪集、拉格朗日定理、卡曼定理等。
二、环论环是一个比群更一般化的代数结构，它包括一个集合和上面的两个二元运算：加法和乘法。
环满足以下性质：1. 集合对加法构成一个阿贝尔群。
2. 乘法满足结合律。
3. 分配律成立，即对于环R中的任意三个元素a、b、c，有a·(b+c) = a·b + a·c和(b+c)·a = b·a + c·a。
环还有一些重要的概念和定理，比如：整环、域、多项式环、欧几里德环、唯一因子分解整环等。
三、域论域是一个更加一般化的代数结构，它是一个集合和上面的两个二元运算：加法和乘法。
域满足以下性质：1. 集合对加法构成一个阿贝尔群。
2. 非零元素对乘法构成一个阿贝尔群。
3. 分配律成立。
域是代数学中一个非常重要的概念，它是线性代数和代数几何的基础。
高等代数还包括一些其他的内容，比如：线性代数、模论、范畴论等。
线性代数是代数学的另一个重要分支，它研究的是向量空间和线性变换等代数结构。
模论是研究环上模结构的代数学分支，它是线性代数的一种推广。
考研数学 线性代数(高等代数)重点知识整理总结
考研线性代数（高等代数）重点知识总结一、行列式（一）行列式概念和性质 1.（奇偶）排列、逆序数、对换逆序数：所有逆序的总数。
2、行列式定义：所有两个来自不同行不同列的元素乘积的代数和。
重点：二、三阶行列式的计算公式3. n 阶行列式：行列式中所有不同行、不同列的n 个元素的乘积的和，121212(..)12(1)...n n nj j j ijj j nj nj j j a a a a τ=-∑.4.行列式的性质（主要用于行列式的化简和求值）： （1）行列式行列互换，其值不变。
（转置行列式T D D =） （2）行列式中某两行（列）互换，行列式变号。
推论：若行列式中某两行（列）对应元素相等，则行列式等于零。
（3）常数k 乘以行列式的某一行（列），等于k 乘以此行列式。
（提公因式） 推论：若行列式中两行（列）成比例，则行列式值为零； 推论：行列式中某一行（列）元素全为零，行列式为零。
（4）行列式具有分行（列）可加性。
行列式中如果某一行（列）的元素都是 两组数之和，那么这个行列式就等于两个行列式之和。
（5）将行列式某一行（列）的k 倍加到另一行（列）上，值不变。
余子式ij M 、代数余子式ij ji ij M A +-=)1(。
（6）行列式依行（列）展开：余子式ij M 、代数余子式ij ji ij M A +-=)1(。
定理：①任一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值； ②行列式中某一行（列）各个元素与另一行（列）对应元素的代数余子式乘积之和等于0.（7）克莱姆法则：① 非齐次线性方程组：当系数行列式0≠D ，有唯一解：,(12)j j D x j n D==⋯⋯其中、；② 齐次线性方程组：当系数行列式0D ≠时，则只有零解。
逆否：若方程组存在非零解，则D 等于零。
③ 如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解，则它的系数行列式必为0。
④ 若齐次线性方程组的系数行列式不为0，则齐次线性方程组只有0解； 如果方程组有非零解，那么必有0D =。
高等代数知识点
高等代数知识点高等代数是数学的一个重要分支，它主要研究抽象代数结构和线性代数的进一步推广与应用。
以下是关于高等代数的几个重要知识点。
一、群的概念及性质群是高等代数的基础概念之一，它是一个集合与一个二元运算构成的代数结构。
具体地说，群要满足封闭性、结合律、单位元存在性、逆元存在性这四个性质。
群的性质包括唯一性、消去律、逆元的唯一性等。
常见的例子有整数集、同余类环、对称群等。
二、环与域的概念及性质环是一个满足封闭性、加法和乘法结合律、分配律、加法单位元和乘法单位元存在性的集合。
环又可以分为交换环和非交换环两类。
域是一个交换环，并且每个非零元素都有乘法逆元。
常见的例子有整数环、有理数域、实数域等。
三、模的概念及性质模是环上的一种代数结构，类似于向量空间，但是其运算是在环上定义的。
模要满足与加法结合律、单位元和逆元存在性、分配律等性质。
模的应用包括线性表达式、矩阵理论、代数方程组等。
四、线性空间的概念及性质线性空间是向量空间的一种重要推广，其中的运算是在一个域上定义的。
线性空间要满足封闭性、结合律、单位元存在性、逆元存在性、分配律等性质。
线性空间的例子包括实数空间、复数空间、多项式空间等。
五、线性变换的概念及性质线性变换是一种保持线性空间中向量加法和数乘运算性质的映射。
线性变换要满足对加法的封闭性、对数乘的封闭性、结合律、单位元存在性等性质。
线性变换的表示可以通过矩阵进行计算。
线性变换的应用包括矩阵的相似性、特征值与特征向量、线性方程组的求解等。
综上所述，高等代数是数学中重要的一个分支，其研究了抽象代数结构和线性代数的更深层次推广与应用。
群、环、域、模、线性空间、线性变换是其中的几个核心概念，并且每个概念都有相应的性质和应用。
通过学习高等代数，可以帮助我们更好地理解数学的抽象结构，并且应用于实际问题的求解中。
高等代数知识点总结精编版
高等代数知识点总结精编版高等代数是数学的一个分支，包括了对抽象代数结构的研究。
它涵盖了一系列的知识点和概念，如线性代数、矩阵论、群论、环论、域论等等。
以下是高等代数的一些重要知识点的总结。
1.线性代数：线性代数是高等代数的基础，涉及向量空间、线性变换、矩阵等概念。
其中，向量空间的概念是线性代数的核心，它包括了向量的加法和数乘运算，并满足一些性质。
线性变换是一种特殊的函数，它保持向量空间的线性结构。
矩阵是线性变换的代数表示，可以通过矩阵乘法来描述线性变换的复合。
2.矩阵论：矩阵论是研究矩阵及其性质的数学分支。
它包括对矩阵的基本运算规则的研究，如矩阵加法、乘法、转置等。
矩阵的秩是一个重要的概念，它描述了矩阵的线性相关性。
矩阵的特征值和特征向量是矩阵论中的另一个关键概念，它们和矩阵的对角化密切相关。
3.群论：群论是一门研究代数结构的分支学科，集中研究代数运算封闭的集合及其运算的性质。
一个群是一个集合，其中包含了一个二元操作，并且满足封闭性、结合律、存在单位元和存在逆元等性质。
群的子群、正规子群、商群等概念在群论中都有重要的应用。
4.环论：环论是研究环及其性质的数学分支。
一个环是一个集合，它包含了两个二元运算，并且满足一些性质，如封闭性、结合律、分配律等。
环的子环、理想、商环等概念在环论中有着重要的应用。
5.域论：域论是研究域及其性质的数学分支。
一个域是一个集合，它包含了两个二元运算，并且满足一些性质，如封闭性、结合律、分配律、存在单位元和存在逆元等。
域的子域、扩域、代数扩张等概念在域论中有着重要的应用。
以上只是高等代数的一部分知识点介绍，其中每个方向都有更详细和深入的内容。
高等代数在数学中有着广泛的应用，如在线性方程组求解、线性回归、图论、密码学等方面都有重要的作用。
对高等代数的学习对于理解和应用数学都具有重要的意义和价值。
[研究生入学考试]高等代数知识点总结
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转置
取逆 伴随
(AT)T=A
(AT) 1=(A1)T
(A1) 1=A
(AT)*=(A*)T
(A1)*＝(A*)1 (A*)*=|A|n2A*
其它
A-1=|A|-1A*
AA*=A*A=|A|I 当A可逆时， A*＝|A|A1
13
行列式
秩数
加法
数乘 乘法 转置 取逆
|kA|=kn|A| |AB|=|A||B| |AT|=|A| |A1|=|A|1 |A*|=|A|n1 定义 性质
线性关系
等价
极大无关组 秩数
26
线性表示：
• 列向量组1,...,r可由1,...,s线性表示当且仅当 有矩阵C使得(1,...,r)=(1,...,s)C. 进一步，C的 第k列恰为k的表示系数 • 线性表示有传递性 • 被表示者的秩数≤表示者的秩数
O A B I A1B A O C D O O D CA1B I I
23
适用例子: 习题3.7.5; 3.7.9~11:
2.正则化方法
① 证明当A可逆时结论成立 ② 考虑xI+A,有无穷多个x使得该矩阵可逆 ③ 将要证明的结论归结为多项式的相等 ④ 若两个多项式在无穷多个点处的值相同,则这两
6
• 复数域上的标准分解定理
在复数域上，每个次数大于1的多项式f都有如下的 标准分解 n n
f a( x x1 )
1
( x xt )
t
其中a是f的常数项, x1,…,xt 是f全部互不相同的根, n1,…,nt分别是这些根的重数.
• 实数域上的标准分解定理
在实数域上，每个次数大于1的多项式f都有如下的 标准分解
《高等代数》知识点梳理
（1 ）定义：由s⋅ n个数a ij（i= 1,2, s；j= 1,2, n）排成s行n列的数表a 11a s1a1n，称为s行n列矩阵，简记为A= (a ij)s⋅n。
asn（2）矩阵的相等：设A= (a ij)m⋅n，B= (a ij)l⋅k，如果m= l，n= k，且a ij= b ij，对i= 1,2, m；j= 1,2, n都成立，则称A与B相等，记A= B。
（3）各种特殊矩阵：行矩阵，列矩阵，零矩阵，方阵，（上）下三角矩阵，对角矩阵，数量矩阵，单位矩阵。
a11（1）矩阵的加法：as1运算规律：①A+ B= B+ A②( A+ B) + C= A+ (B+ C)a11（2）数与矩阵的乘法：kas1 运算规律：①(k+ l) A= kA+ lA a1nb11b1na11+ b11+ =asnbs1bsnas1+ bs1③A+ O= A④A+(−A) = Oa1nka11ka1n=asnkas1kasn③k(lA) = (kl) Aa1n+ b1n。
a sn+b sn②k( A+ B) = kA+ kBa11 （3）矩阵的乘法：as1④A+(−A) = Oa1nb11b1mc11=asnbn1bnmcs1c1m其中csmc = a b + a b + + a b a 11ij i 1 1i i 2 2i in nj ，i = 1,2, s ； j = 1,2, m 。
运算规律：① ( A B )C = A (BC ) ③ (B + C ) A = BA + CA② A (B + C ) = AB + AC ④ k ( A B ) = A (kB ) = (kA )B 一般情况 ，① AB ≠ BA② AB = AC ， A ≠ 0 ， ⇒ B = C ③ AB = 0 ⇒ A = 0 或 A = 0a 11a 1na 11 a1s（4）矩阵的转置 ： A = ，A 的转置就是指矩阵 A '=a s 1asna n 1ans运算规律 ：① ( A ')'= A③ ( A B )'= B ' A '② ( A + B )'= A '+B '（5）方阵的行列式 ：设方阵 A =运算规律： ④ (kA )'= kA 'a 1n a11，则A 的行列式为| A |=。
考研数学高等代数：重点知识点与解题技巧
矩阵与行列式的典型题型
• 矩阵的加法和减法 • 矩阵的乘法和除法 • 矩阵的转置和逆矩阵 • 行列式的计算和性质 • 矩阵的秩和行列式的值 • 矩阵的相似和合同 • 矩阵的对角化和实对称矩阵 • 矩阵的初等变换和线性方程组 • 矩阵的范数和条件数 • 矩阵的奇异值和特征值
线性方程组的典型题型
多项式的运算与因式分解
添加标题
多项式的加法和减法
添加标题
80
多项式的因式分解
添加标题
因式分解的应用和实例
添加标题
多项式的乘法和除法
添加标题
因式分解的方法和技巧
添加标题
多项式与多项式函数的关系和区 别
多项式函数与泰勒级数
多项式函数： 由多项式组成 的函数
0 1
泰勒级数：将 函数展开为无 穷级数的形式
添加标题
行列式计算：利用行列式的性质 和公式进行计算
添加标题
矩阵的秩：求解矩阵的秩的方法 和技巧
添加标题
矩阵的对角化：求解矩阵的对角 化的方法和技巧
线性方程组求解技巧
项标题
高斯消元法：通过 行变换将系数矩阵 化为阶梯形，然后
进行回代求解
项标题
矩阵法：利用矩阵 的性质和运算法则 求解线性方程组
项标题
度和质量
03
复习方法：采用适合自己的复习方法，如
做题、看书、听课等
04
定期检查：定期检查自己的复习进度和效
果，及时调整复习计划
精选教材与辅导资料
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考研《高等代数》考研考点与考研真题详解
考研《高等代数》考研考点与考研真题详解第1章多项式1.1考点归纳一、一元多项式1．数环与数域（1）数环设S是由一些复数组成的一个非空集合，如果对任何a，b∈S，总有a＋b，a －b，a·b∈S，则称S是一个数环．整数集Z，有理数集Q，实数集R，复数集C都是数环．（2）数域设P是由一些复数组成的集合，其中包括0与1，如果P中任意两个数（这两个数也可以相同）的和、差、积、商（除数不为零）仍然是P中的数，那么P 就称为一个数域．有理数集Q，实数集R，复数集C是最重要的三个数域．2．一元多项式设x是一个符号（或称文字），n是一非负整数，形式表达式…，其中a0，a1，…，an全属于数域P，称为系数在数域P中的一元多项式，或者简称为数域P上的一元多项式．n称为多项式的系数，f（x）的次数记为．3．一元多项式环所有系数在数域P中的一元多项式的全体，称为数域P上的一元多项式环，记为P[x]，P称为P[x]的系数域．二、整除的概念1．带余除法定义对于P[x]中任意两个多项式f（x）与g（x），其中g（x）≠0，一定有P[x]中的多项式q（x），r（x）存在，使f（x）＝q（x）g（x）＋r（x）成立，其中或者r（x）＝0，并且这样的q（x），r（x）是惟一决定的．带余除法中所得的q（x）通常称为g（x）除f（x）的商，r（x）称为g（x）除f（x）的余式．2．整除定义如果数域P上的多项式h（x）使等式f（x）＝g（x）h（x）成立，就称数域P 上的多项式g（x）整除f（x），用“g（x）丨f（x）”表示；用g（x）不能整除f（x）则用“g（x）f（x）”表示．当g（x）丨f（x）时，g（x）就称为f（x）的因式，f（x）称为g（x）的倍式．3．整除性的判别对于数域P上的任意两个多项式f（x），g（x），其中g（x）≠0，g（x）丨f （x）的充分必要条件是g（x）除f（x）的余式为零．注意：任一个多项式f（x）一定整除它自身；任一个多项式f（x）都整除零多项式；零次多项式，也就是非零常数，能整除任一个多项式．4．整除性的常用性质（1）如果f（x）丨g（x），g（x）丨f（x），那么f（x）＝cg（x），其中c 为非零常数；（2）如果f（x）丨g（x），g（x）丨h（x），那么f（x）丨h（x）（整除的传递性）；（3）如果f（x）丨gi（x），i＝1，2，…，r，那么f（x）丨（u1（x）gl（x）＋u2（x）g2（x）＋…＋ur（x）gr（x）），其中ui（x）是常数域P上任意的多项式．三、最大公因式1．公因式定义如果多项式既是f（x）的因式，又是g（x）的因式，那么就称为f（x）与g（x）的一个公因式．2．最大公因式（1）定义设f（x），g（x）是P[x]中两个多项式，若P[x]中多项式d（x）是f（x），g （x）的公因式且f（x），g（x）的公因式全是d（x）的因式，则称d（x）称为f（x），g（x）的一个最大公因式．两个多项式的最大公因式在可以相差一个非零常数倍的意义下是惟一确定的．（2）引理如果有等式f（x）＝q（x）g（x）＋r（x），成立，那么f（x），g（x）和g（x），r（x）有相同的公因式．（2）定理对于P[x]中任意两个多项式f（x），g（x），在P[x]中存在一个最大公因式d（x），且d（x）可以表成f（x），g（x）的一个组合，即有P[x]中多项式u（x），υ（x）使d（x）＝u（x）f（x）＋υ（x）g（x）可用辗转相除法来求最大公因式．3．多项式互素（1）定义P[x]中两个多项式f（x），g（x）满足（f（x），g（x））＝1，则称f（x）和g （x）互素（也称互质）．（2）性质①P[x]中两个多项式f（x），g（x）互素的充分必要条件是有P[x]中的多项式u （x），v（x）使u（x）f（x）＋υ（x）g（x）＝1；②如果（f（x），g（x））＝1，且f（x）丨g（x）h（x），那么f（x）丨h（x）；③如果f1（x）丨g（x），f2（x）丨g（x），且（f1（x），f2（x））＝1，那么f1（x）f2（x）丨g（x）；④如果（f（x），g（x））＝（f（x），h（x））＝1，则（f（x）g（x），h（x））＝1．四、因式分解定理1．不可约多项式（1）定义数域P上次数≥l的多项式p（x）如果不能表成该数域上的两个次数比p（x）的次数低的多项式的乘积，则称p（x）为域P上的不可约多项式．按照定义，一次多项式总是不可约多项式．（2）性质①如果p（x）是不可约多项式，那么对于任意的两个多项式f（x），g（x），由p（x）丨f（x）g（x）一定推出p（x）丨f（x）或者p（x）丨g（x）．②如果不可约多项式p（x）整除一些多项式f1（x），f2（x），…，fs（x）的乘积f1（x），f2（x），…，fs（x），那么p（x）一定整除这些多项式之中的一个．2．因式分解及惟一性定理（1）惟一性定理数域P上每一个次数≥1的多项式f（x）都可以惟一地分解成数域P上一些不可约多项式的乘积．惟一性是指，如果有两个分解式f（x）＝p1（x）p2（x）…ps （x）＝q1（x）q2（x）…qt（x），那么必有s＝t，并且适当排列因式的次序后有pi（x）＝ciqi（x），i＝1，2，…，s，其中c（i＝1，2，…，s）是一些非零常数．（2）因式分解在多项式f（x）的分解式中，可以把每一个不可约因式的首项系数提出来，使它们成为首项系数为1的多项式，再把相同的不可约因式合并，于是f（x）的分解式成为其中c是f（x）的首项系数，p1（x），p2（x），…，ps（x）是不同的首项系数为1的不可约多项式，而r1，r2，…，rs是正整数，这种分解式称为多项式的标准分解式．五、重因式与多项式的根1．重因式定义如果不可约多项式p（x）满足（k≠0），而，则称p（x）为f（x）的k重因式，其中，若k＝1，那么p（x）称为f（x）的单因式．如果k＝0，那么p（x）根本不是f（x）。
高等代数知识点总结
高等代数知识点总结高等代数是数学中的一个重要分支，它主要研究了代数结构及其相关性质。
下面是关于高等代数的一些常见知识点的总结。
1.环论：环是一种代数结构，它包含了一个集合以及对于这个集合中的元素定义的加法和乘法运算。
环的一些基本概念包括单位元、零元、可逆元、交换性、零因子、整环等。
环论研究了环的性质、子环、理想、同态等内容。
2.域论：域是一个包含了加法和乘法运算的交换环，且除了零元以外的所有元素都有乘法逆元。
域的一些基本概念包括素域、代数闭域、有限域等。
域论研究了域的性质、子域、扩域、代数元、素元、不可约多项式等内容。
3.矩阵论：矩阵是一个有限个数按一定顺序排列的数构成的数组，在高等代数中起到了很重要的作用。
矩阵的一些基本运算包括矩阵的加法、乘法、转置、逆等。
矩阵论研究了矩阵的行列式、特征值、特征向量、秩、相似矩阵等内容。
4.向量空间：向量空间是一个满足一定性质的集合，其中的元素称为向量。
向量空间的一些基本概念包括线性组合、线性相关性、线性独立性、子空间、基、维数等。
向量空间论研究了向量空间的性质、线性变换、内积空间、正交性、最小二乘法等内容。
5.线性代数：线性代数是研究向量、矩阵和线性方程组等问题的一门学科，它是高等代数的一个重要分支。
线性代数的一些基本概念包括线性变换、行列式、特征值、特征向量等。
线性代数研究了线性方程组的解的存在唯一性、线性变换的特征值分解、矩阵的相似对角化等内容。
6.线性空间：线性空间是一个满足一定性质的集合，其中的元素称为向量。
线性空间的一些基本概念包括线性组合、线性相关性、线性独立性、子空间、基、维数等。
线性空间论研究了线性空间的性质、线性变换、内积空间、正交性、最小二乘法等内容。
7.线性映射：线性映射是一个保持线性结构的映射，也就是满足线性变换的条件。
线性映射的一些基本概念包括核、像、像空间、零空间等。
线性映射论研究了线性映射的性质、线性变换的特征值分解、线性方程组的解的唯一性等内容。
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其 它
A-1=|A|-1A*
定义 性质
若P,Q可逆，则 r(A)=r(PA)=r(AQ) =r(PAQ)
12
转置 加法 数乘 乘法
取逆
伴随
(A+B)T=AT+BT
(kA)T= k AT (kA)1= k1A1 (kA)*= kn1A* (AB)*= B*A* (AB)T= BT AT (AB) 1= B1 A1
(A+B)T=AT+BT
(kA)T= k AT (AB)T= BT AT (AT)T=A (kA)1= k1A1 (AB) 1= B1 A1 (AT) 1=(A1)T (A1) 1=A (kA)*= kn1A* (AB)*= B*A* (AT)*=(A*)T (A1)*＝(A*)1 |kA|=kn|A| |AB|=|A||B| |AT|=|A| |A1|=|A|1 |A*|=|A|n1
14
伴随
其它
；
性质 转置不变性 反交换性 交错性 齐性
公式
|AT| = |A| |.........| = |.........| |.........| = 0 |...k...| = k|.......|
总结
高等代数
多项式 计算
矩阵
线性代数
向量 方程组
多项式
一元多项式
多元多项式
2
一元多项式
基本概念：
次数：最基本的概念和工具 整除：多项式之间最基本的关系 带余除法：最基本的算法，判断整除. 最大公因式：描述多项式之间关系的复杂程度 互素：多项式之间关系最简单的情形 既约多项式：最基本的多项式 根：最重要的概念和工具
项式之和 f f0 f1 fn，fn≠0，且其中fi是0或i次 齐次多项式，0≤i≤n，fi称为f的i次齐次分量.
对称多项式基本定理 每个对称多项式，都可唯一
地表示成初等对称多项式的多项式
10
矩阵
运算
行列式
初等变换 和标准形
特殊矩阵
11
运算及其关系
转置 加 法 数 乘 乘 法 转 置 取 逆 伴 随 取逆 伴随 行列式 秩数
f a( x x1 )m1
n1 ( x xs )ms p1
ptnt
其中a是f的常数项, x1,…,xt 是f全不互不相同的根, p1,…,pt是互异、首一、无实根的二次式.
7
多项式作为函数：• 两个多项相等(即对应系数相同)它们作为函数相等(即在每点的函数值相等)
它们在k+1个点的函数值相等，这里k是它们次数
其中a是非零常数, p1,…,pt, 是互不相同的首一既约多 项式, n1,…,nt是正整数. 进一步,a, p1,…,pt,n1,…,nt由f 唯一确定.
• 重因式
f无重因式当且仅当f与其导式互素.
5
代数学基本定理：
下列陈述等价， 1. 复数域上次数≥1的多项式总有根 2. 复数域上的n次多项式恰有n个根 3. 复数域上的既约多项式恰为一次式 4. 复数域上次数≥1的多项式可分解成一次式之积. 5. 实数域上的次数＞1的既约多项式只有无实根的二 次式 6. 实数域上次数≥1的多项式可分解成一次式和二次 式之积
转置
取逆 伴随
(AT)T=A
(AT) 1=(A1)T
(A1) 1=A
(AT)*=(A*)T
(A1)*＝(A*)1 (A*)*=|A|n2A*
其它
A-1=|A|-1A*
AA*=A*A=|A|I 当A可逆时， A*＝|A|A1
13
行列式
秩数
加法
数乘 乘法 转置 取逆
|kA|=kn|A| |AB|=|A||B| |AT|=|A| |A1|=|A|1 |A*|=|A|n1 定义 性质
r(A+B)≤r(A)+r(B) r(kA)=r(A) (k≠0) r(A)+r(B)-n≤r(AB)≤r(A), r(B) r(AT)=r(A) n, 若r(A)=n r(A*)= 1, 若r(A)=n1 0, 若r(A)<n1
若P, Q可逆，则 r(A)=r(PA)=r(AQ) =r(PAQ)
6
• 复数域上的标准分解定理
在复数域上，每个次数大于1的多项式f都有如下的 标准分解 n n
f a( x x1 )
1
( x xt )
t
其中a是f的常数项, x1,…,xt 是f全部互不相同的根, n1,…,nt分别是这些根的重数.
• 实数域上的标准分解定理
在实数域上，每个次数大于1的多项式f都有如下的 标准分解
3
重要结论： • 带余除法定理
对于任意多项式f(x)和非零多项式g(x)，有唯一的q(x) 和r(x)使得 f(x)=g(x)q(x)+r(x)，r(x)=0或degr(x)<degg(x).
• 最大公因式的存在和表示定理
任意两个不全为0的多项式都有最大公因式，且对 于任意的最大公因式d(x)都有u(x)和v(x)使得 d(x)=f(x)u(x)+g(x)v(x)
设
则f(x)是有理数域上的既约多项式. • 有理根：有理根的分母整除首项系数，分子整除常 数项
f ( x) an xn
9
多元多项式
.
基本概念：
次数、齐次分量、字典序、首项、对称多项式
重要结论 命题1.8.1 若多项式的值全为0，则该多项式必为0. 命题1.8.2 每个n次多项式f均可唯一地表示成齐次多
的最大者.
• 设f(x)＝anxn+...+a1x+a0，若f(x)在n+1个点的函数值为0，
则f(x)恒等于0.
8
• Eisenstein判别法：
a1x a0 是整系数多项式，若 2 p | a , p | a ,..., p | a , p | a0 n 有素数p使得 n1 0
r(A+B)≤r(A)+r(B)
r(kA)=r(A) (k≠0) r(A)+r(B)-n≤ r(AB)≤r(A), r(B) r(AT)=r(A)
(A*)*=|A|n2A*
AA*=A*A=|A|E 当A可逆时， A*＝|A|A1
n, 若r(A)=n r(A*)= 1, 若r(A)=n-1 0, 若r(A)<n-1
• 互素
f(x)和g(x)互素有u(x)和v(x)使得 f(x)u(x)+g(x)v(x)=1.
4
• 因式分解唯一定理
次数大于1的多项式都可分解成有限个既约多项式之 积，且不计因子次序和常数因子倍时，分解唯一.
• 标准分解定理
每个次数大于1的多项式f都有如下的标准分解
n1 f ap1
ptnt