同济大学线性代数教案第五章线性空间与线性变换
(完整版)线性代数教案(正式打印版)
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特征值与特征向量的求解方法
注意事项
在求解过程中,需要注意特征多项式f(λ)的根可能为重根,此时需要验证 是否满足定义中的条件。
在求解特征向量时,需要注意齐次线性方程组的基础解系的求法。
特征值与特征向量的应用举例
01
应用一
判断矩阵是否可对角化。若矩阵A有n个线性无关的特征向 量,则A可对角化。
02
图像处理
在图像处理中,经常需要对图像进行旋转、缩放等操作,这些操作可以通过矩阵对角化来实现。例如,将一个图像矩 阵与一个旋转矩阵相乘,就可以实现图像的旋转。
数据分析
在数据分析中,经常需要对数据进行降维处理,以提取数据的主要特征。通过对数据的协方差矩阵进行对角化,可以 得到数据的主成分,从而实现数据的降维。
REPORTING
线性代数课程简介
线性代数是数学的一个重要分支,主 要研究向量空间、线性变换及其性质 。
本课程将系统介绍线性代数的基本概 念、理论和方法,包括向量空间、矩 阵、线性方程组、特征值与特征向量 、线性变换等内容。
它是现代数学、物理、工程等领域的 基础课程,对于培养学生的抽象思维 、逻辑推理和问题解决能力具有重要 作用。
工具。
2023
PART 04
线性方程组与高斯消元法
REPORTING
线性方程组概念及解法
线性方程组定义
由n个未知数和m个线性方程组成的方程组,形如Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数 列向量,b为常数列向量。
解的存在性与唯一性
当系数矩阵A的秩等于增广矩阵(A,b)的秩,且等于未知数个数n时,方程组有唯一解;当 秩小于n时,方程组有无穷多解;当秩大于n时,方程组无解。
要作用。
向量空间与子空间
同济大学线性代数电子教案

课时安排:2课时教学目标:1. 理解线性代数的基本概念,包括向量、线性空间、线性变换等。
2. 掌握线性方程组的解法,包括高斯消元法、克拉默法则等。
3. 理解矩阵的基本性质和运算,包括矩阵的乘法、逆矩阵、特征值和特征向量等。
4. 能够运用线性代数的知识解决实际问题。
教学重点:1. 线性方程组的解法。
2. 矩阵的基本性质和运算。
3. 特征值和特征向量的概念及计算方法。
教学难点:1. 线性方程组的解法在高维空间中的应用。
2. 特征值和特征向量的物理意义及其在工程中的应用。
教学准备:1. 多媒体课件。
2. 练习题。
教学过程:第一课时一、导入1. 引入线性代数的概念,介绍线性代数在工程中的应用。
2. 简述线性代数的研究对象,如线性空间、线性变换和线性方程组。
二、教学内容1. 向量空间- 向量的概念及其运算。
- 线性空间的基本性质。
- 子空间的概念及其性质。
2. 线性变换- 线性变换的定义及其表示。
- 线性变换的运算。
- 线性变换的性质。
三、实例分析1. 通过实例展示线性代数在工程中的应用,如电路分析、信号处理等。
2. 分析实例中的线性方程组,介绍高斯消元法及其应用。
四、课堂练习1. 布置相关练习题,让学生巩固所学知识。
2. 指导学生完成练习,解答学生疑问。
第二课时一、复习上节课内容1. 回顾向量空间、线性变换等概念。
2. 回顾高斯消元法及其应用。
二、教学内容1. 矩阵- 矩阵的定义及其运算。
- 矩阵的基本性质。
- 矩阵的秩及其计算。
2. 线性方程组- 克拉默法则及其应用。
- 线性方程组的解的性质。
三、实例分析1. 通过实例展示矩阵在工程中的应用,如矩阵分解、矩阵求逆等。
2. 分析实例中的矩阵运算,介绍矩阵的逆及其应用。
四、课堂练习1. 布置相关练习题,让学生巩固所学知识。
2. 指导学生完成练习,解答学生疑问。
五、总结1. 总结本节课所学内容,强调重点和难点。
2. 布置课后作业,让学生进一步巩固所学知识。
教学反思:1. 关注学生的学习情况,及时调整教学策略。
第五章线性空间与线性变换
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是VK的子空间. 称为由1, 2,…r生成的子空间.
§2 基 维数 坐标
齐次线性方程组Ax=0的全体解的集合U构成解空间, 我们知道U中所有向量都可以有Ax=0的基础解系表示. 这 是线性空间的重要性质.
证明 由于 ℱ(1, 2,…, n)=(1, 2,…, n)A
于是
(1, 2,…, n)=(1, 2,…, n)C
(1, 2,…, n)B=ℱ(1, 2,…, n)=ℱ[(1, 2,…, n)C]
= [ℱ(1, 2,…, n)]C=(1, 2,…, n)AC
=(1, 2,…, n)C-1AC
一. 基 维数 坐标 定义5.4 在线性空间V中, 如果有n个向量1, 2,…,n 线性无关, 而且V中任意向量都可由它们线性表示, 则称 1, 2,…,n为V的一组基, n称为V的维数, V称为n维线性 空间. 仅含零向量的线性空间维数是零, 如果V中有任意多个 线性无关的向量, 称其为无限维线性空间. 如K[x]. 在线性 代数中, 只讨论有限维线性空间.
由于线性变换在一个基下的矩阵是唯一的, 故B=C-1AC.
例2 阵为
设线性空间R3的线性变换ℱ在基1, 2, 3下的矩
1 1 2
A
0
1
2
0 2 1
求ℱ在基1=1, 2=-31-22+23, 3=1+22+23下的矩阵.
解 由于(1, 2, 3)=(1, -31-22+23, 1+22+23)
最新同济大学线性代数教案第五章线性空间与线性变换
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同济大学线性代数教案第五章线性空间与线性变换------------------------------------------作者xxxx------------------------------------------日期xxxx线性代数教学教案第五章线性空间与线性变换授课序号01为实数域对于加法交换律:+α加法结合律:(α是实数域上线性空间a对于通常的多项式加法、数乘多项式的乘法构成线性空间.)()[]}为上的连续函数是定义在区间,bx f x a12m m mn aa a a ⎫⎪⎪⎪⎪⎭() n⨯是非空的, (m nM⨯1112n m nnaa aaa a a⎛⎫⎪⎪⎪⎪⎭{++n a x a(){T x,在其中定义加法及乘数运算为验证对上述加法与乘数运算构成线性空间在实数域上线性空间12n m nn aa a a ⎫⎪⎪⎪⎪⎭nn a a ⎪⎪⎪⎪⎭的加法和数乘是封闭的的一个子空间。
授课序号02个元素,,,ααα 12,,,n ααα线性无关总可由,,,ααα线性表示那么,12,,,n ααα就称为线性空间设,,,ααα是线性空间有序数组12,,,n x x x ,,,x x x 在基,,,ααα),n x .设12,,,n ααα与12,,,n βββ中的两个基则上式称为从基,,,ααα到基12,,,n βββ,,,ααα到基12,,,n βββ的过渡矩阵。
由于12,,,n βββ线性无关在基,,,ααα下的坐标为在基,,,βββ,且由基,,,ααα到基,,,βββn n x y ⎪ ⎪⎭⎝⎭n n y x ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭a ⎫⎪⎭有1112212210010000a a a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎝==11,,p x授课序号03到m U 的线性映射性组合的对应的映射. 特别地,如果取若12,,,m ααα线性相关,则12,,,m T T T ααα的像集(T V 是一个线性空间,称为线性变换的一个基为12,,,n ααα,在基12,,,n ααα下的矩阵。
《线性代数》教案
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《线性代数》教案一、前言1. 教学目标:使学生理解线性代数的基本概念、理论和方法,培养学生运用线性代数解决实际问题的能力。
2. 适用对象:本教案适用于大学本科生线性代数课程的教学。
3. 教学方式:采用讲授、讨论、练习相结合的方式进行教学。
二、教学内容1. 第一章:线性代数基本概念1.1 向量及其运算1.2 线性方程组1.3 矩阵及其运算1.4 行列式2. 第二章:线性空间与线性变换2.1 线性空间2.2 线性变换2.3 矩阵与线性变换2.4 特征值与特征向量3. 第三章:特征值与特征向量3.1 特征值与特征向量的定义3.2 矩阵的特征值与特征向量3.3 矩阵的对角化3.4 二次型4. 第四章:线性方程组的求解方法4.1 高斯消元法4.2 克莱姆法则4.3 矩阵的逆4.4 最小二乘法5. 第五章:线性代数在实际应用中的案例分析5.1 线性规划5.2 最小二乘法在数据分析中的应用5.3 线性代数在工程中的应用5.4 线性代数在计算机科学中的应用三、教学方法1. 讲授:通过讲解线性代数的基本概念、理论和方法,使学生掌握线性代数的基础知识。
2. 讨论:组织学生就线性代数中的重点、难点问题进行讨论,提高学生的思维能力和解决问题的能力。
3. 练习:布置适量的练习题,让学生通过自主练习巩固所学知识,提高解题能力。
四、教学评价1. 平时成绩:考察学生的出勤、作业、课堂表现等方面,占总评的30%。
2. 期中考试:考察学生对线性代数知识的掌握程度,占总评的40%。
3. 期末考试:全面测试学生的线性代数知识水平和应用能力,占总评的30%。
五、教学资源1. 教材:推荐使用《线性代数》(高等教育出版社,同济大学数学系编)。
2. 辅助教材:可参考《线性代数教程》(清华大学出版社,谢乃明编著)。
3. 网络资源:推荐学生浏览线性代数相关网站、论坛,拓展知识面。
4. 软件工具:推荐使用MATLAB、Mathematica等数学软件,辅助学习线性代数。
5.4第5章 线性空间与线性变换
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4. 线性变换T的象集T (V n )是一个线性空间V n ( 的子空间), 称为线性变换T的象空间. 证明 设 1 , 2 T (Vn ), 则有 1 , 2 Vn ,
使 T1 1 , T 2 2 , 从而
1 2 T1 T 2 T (1 2 ) T (Vn ), (因1 2 Vn ); k1 kT1 T (k1 ) T (Vn ), (因k1 Vn ),
所以, B X AX
1
18
例19 设V是一个二维线性空间, 1 , 2 是一组基,线性 变换 在 1 , 2 下的矩阵是 2 1 1 0
1 1 1 , 2 为V的另一组基,且 (1 ,2 ) (1 , 2 ) 1 2 求 在基 1 , 2 下的矩阵.
19
小结
R 给定了线性空间 R 的一组基以后, 中的线 性变换与 R nn 中的矩阵形成一一对应.因此,在 线阵.
n n
同一变换在不同基下的矩阵是相似的.
20
思考题
已知R 的两个线性变换
22
T ( X ) XN , S ( X ) MX , X R22
这样,在取定一组基之后,就建立了由数域P上的n维 线性空间V的线性变换到数域P上的 n n 矩阵的一个 13 映射.
定理3 设 1 , 2 ,, n 是数域P上n维线性空间V的一组基, 在这组基下,V的每个线性变换都唯一对应一个 n n 矩阵,这个对应具有以下性质: 1)线性变换的和对应于矩阵的和; 2)线性变换的乘积对应于矩阵的乘积; 3)线性变换的数量乘积对应于矩阵的数量乘积; 4)可逆的线性变换与可逆矩阵对应,且逆变换对应于 逆矩阵.
线性代数教案同济版
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线性代数教案同济版第一章绪论1.1 线性代数的起源和发展介绍线性代数的起源和发展历程,理解线性代数在数学和其他领域的重要性。
1.2 向量空间和线性映射定义向量空间和线性映射,理解它们的基本性质和概念。
1.3 矩阵和行列式介绍矩阵和行列式的概念,理解它们在线性代数中的重要性。
1.4 线性方程组理解线性方程组的定义和性质,学习解线性方程组的方法。
第二章矩阵和行列式2.1 矩阵的概念和运算介绍矩阵的概念和基本运算,如加法、减法、乘法和转置。
2.2 行列式的定义和性质定义行列式并学习其基本性质,如行列式的值与矩阵的行(列)向量之间的关系。
2.3 行列式的计算学习计算行列式的不同方法,如按行(列)展开、代数余子式和行列式的逆。
2.4 矩阵的逆定义矩阵的逆并学习其性质,如矩阵的逆与矩阵的行列式之间的关系。
第三章线性方程组3.1 高斯消元法学习高斯消元法解线性方程组的步骤和应用。
3.2 克莱姆法则理解克莱姆法则的原理,学习如何使用克莱姆法则解线性方程组。
3.3 线性方程组的解的性质学习线性方程组的解的性质,如唯一解、无解和有无限多解。
3.4 线性方程组的应用了解线性方程组在实际问题中的应用,如线性规划、电路分析和物理学中的问题。
第四章向量空间和线性映射4.1 向量空间的概念和性质定义向量空间并学习其基本性质,如向量加法和标量乘法的封闭性。
4.2 子空间和线性相关性理解子空间的概念并学习如何判断向量组线性相关性。
4.3 线性映射的概念和性质定义线性映射并学习其基本性质,如线性映射的矩阵表示和图像。
4.4 特征值和特征向量定义特征值和特征向量,学习如何求解线性映射的特征值和特征向量。
第五章特征值和特征向量5.1 特征值和特征向量的概念定义特征值和特征向量,理解它们在线性代数中的重要性。
5.2 特征值和特征向量的计算学习如何计算线性映射的特征值和特征向量,包括利用特征多项式和行列式。
5.3 特征空间和不变子空间理解特征空间和不变子空间的概念,学习它们的性质和应用。
线性代数教案全(同济大学第六版)
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线性代数教案第(1)次课授课时间()1.教学内容: 二、三阶行列式的定义;全排列及其逆序数;阶行列式的定义2.时间安排: 2学时;3.教学方法: 讲授与讨论相结合;4.教学手段: 黑板讲解与多媒体演示.基本内容备注第一节 二、三阶行列式的定义一、二阶行列式的定义从二元方程组的解的公式,引出二阶行列式的概念。
设二元线性方程组 ⎩⎨⎧=+=+22222211212111b x a x a b x a x a用消元法,当021122211≠-a a a a 时,解得211222111212112211222112121221,a a a a b a b a x a a a a b a b a x --=--=令2112221122211211a a a a a a a a -=,称为二阶行列式 ,则如果将D 中第一列的元素11a ,21a 换成常数项1b ,2b ,则可得到另一个行列式,用字母1D 表示,于是有2221211a b a b D =按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和: ,这就是公式(2)中 的表达式的分子。
同理将 中第二列的元素a 12,a 22 换成常数项b1,b2 ,可得到另一个行列式,用字母 表示,于是有2121112b a b a D =按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和: ,这就是公式(2)中 的表达式的分子。
于是二元方程组的解的公式又可写为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==D D x D D x 2211 其中0≠D例1. 解线性方程组 .1212232121⎪⎩⎪⎨⎧=+=-x x x x 同样,在解三元一次方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bx a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 时,要用到“三阶行列式”,这里可采用如下的定义.二、三阶行列式的定义设三元线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bx a x a x a b x a x a x a b x a x a x a用消元法解得定义 设有9个数排成3行3列的数表333231232221131211a a a a a a a a a 记 333231232221131211a a a a a a a a a D =322113312312332211a a a a a a a a a ++=332112322311312213a a a a a a a a a ---,称为三阶行列式,则三阶行列式所表示的6项的代数和,也用对角线法则来记忆: 从左上角到右下角三个元素相乘取正号,从右上角到左下角三个元素取负号,即例2.计算三阶行列式 .(-14) 例3.求解方程 ( ) 例4.解线性方程组 解 先计算系数行列式573411112--=D 069556371210≠-=----+-= 再计算 321,,D D D515754101121-=--=D ,315534011222=--=D ,55730112123=---=D得 23171==D D x ,69312-==D D y ,6953-==D D z第( 2 )次课授课时间()第( 3 )次课授课时间()1.教学内容: 行列式按行(列)展开;2.时间安排: 2学时;3.教学方法: 讲授与讨论相结合;教学手段: 黑板讲解与多媒体演示.基本内容备注第5节 行列式按行(列)展开定义 在 阶行列式中, 把元素 所处的第 行、第 列划去, 剩下的元素按原排列构成的 阶行列式, 称为 的余子式, 记为;而 称为 的代数余子式.引理 如果 阶行列式中的第 行除 外其余元素均为零, 即: .则: .证 先证简单情形:再证一般情形:定理 行列式等于它的任意一行(列)的各元素与对应的代数余子式乘积之和, 即按行: 按列: 证:(此定理称为行列式按行(列)展开定理)nnn n ini i n a a a a a a a a a D212111211000000+++++++++=nnn n in n nnn n i n nn n n i n a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a 21112112121121121111211000000+++=).,2,1(2211n i A a A a A a in in i i i i =+++=例1 : . 解:例2: 21122112----=n D解: 21122112----=n D 211221100121---=+++nr r)()()()()()21331122213311n n n n n n n x x x x x x x x x x x -----, 并提出因子 )()2321111--n n n x x x x x x()1-n 阶范德蒙行列式(1n x x -行列式一行(列)的各元素与另一行(列)对应各元素的代数余子式乘积之和为零第( 4 )次课授课时间()1.教学内容: 克拉默法则;2.时间安排: 2学时;教学方法: 讲授与讨论相结合;4.教学手段: 黑板讲解与多媒体演示.4.教学手段:黑板讲解与多媒体演示.基本内容备注第(5)次课授课时间()1.教学内容: 矩阵;矩阵的运算;2.时间安排: 2学时;3.教学方法: 讲授与讨论相结合;4.教学手段: 黑板讲解与多媒体演示。
同济大学线性代数第五章
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量单位化;(4)最后正交化.
思考题
设 n 阶实对 A 满A 称 2 足 A ,矩 且 A 的 阵 秩 r, 为
试求d行 e 2E t 列 A 的 式 . 值
思考题解答
解由 A 2A 可A 的 得特1或 征 0,又 值 A 是为 实对
一、对称矩阵的性质
说明:本节所提到的对称矩阵,除非特别说 明,均指实对称矩阵.
定理1 对称矩阵的特征值为实数.
证明 设 复 为数 对 A 的 称特 矩 ,复 征 阵 x 向 为 值 量
对应的 , 特征向量
即A x ,x 0 .
用 表示 的 共轭复数 ,x表x示 的 共轭复向量 ,
则 AxAx A x x x .
1. 求A的特征值;
2. 由 A iE x0 ,求 A 的 出特 ;征
3. 将特征向量正交化;
4. 将特征向量单位化.
例 对下列各实对称矩阵,分别求出正交矩阵 P, 使 P1AP为对角阵.
2 2 0
4 0 0
(1)A2 1 2, (2) A 0 3 1
0 2 0
0 1 3
解 (1)第一步 求 A的特征值
A 对 ,A 称 A T ,
1 p 1 T 1 p 1 T A 1 T p p1TA Tp1TA ,
于是 1 p 1 T p 2 p 1 T A 2 p 1 p T 2 p 2 2 p1Tp2, 1 2 p 1 T p 2 0 .
12,p1Tp20. 即p1与p2正交 .
对 2 1 , 由 A E x 0 , 得
1
2
x1 x1
2 x2 2 x3
线性代数教案-线性空间与线性变换

地,如果取Vn U m ,那么T 是一个从线性空间Vn 到其自身的线性映射,称为线性空间Vn 中的线性变换.
二、线性变换的性质:
性质 1 T 0 0,T T ;
性质 2
若
k 1
k
12
2
km
m
,则T
kT 1
k T
12
2
kmT
m
;
性质 3 若1,2,,m 线性相关,则T 1,T 2,,T m 亦线性相关.
的一个基,n 称为线性空间V
的维数,记作 dimV
n 。只含一个零元
素的线性空间称为零空间,零空间没有基,规定它的维数为 0. n 维线性空间V 也记作Vn .
定义
2:设
, 1
,, 2
n
是线性空间Vn
的一个基,对于任一元素
Vn
,总有且仅有一组有序数组
x, 1
x, 2
,
xn
,使
x 11
x 22
xnn ,
集合,关于通常的函数加法和数乘函数的乘法构成线性空间.
例3
设
M
mn
A
a11 a21
am1
a12 a22
am2
a1n a2n
amn
aij 1 i m;1
j
n
是实数域上的矩阵全体所成的
集合. 显然 M mn 是非空的, M mn 对通常的矩阵加法和数乘构成线性空间. 特别地,
教 学 基本内容
一、线性变换的定义:
定义 1:设Vn,Um 分别是n 维和m 维线性空间,如果映射T :Vn Um 满足
(i)
任给 , 12
Vn ,有T
1
线性代数课件PPT第五章 线性变换 S1 线性变换的定义

由于T1(p+q)=1, 但T1(p)+T1(q)=1+1=2,
所以
T1(p+q)T1(p)+T1(q).
18
5
T(kp1)=A(kp1)=kAp1=kT(p1).
所以, 变换T是线性变换.
y P'
记
x y
r cos r sin
, 于是
T
x y
x cos x sin
y sin y cos
p
o
x
r r
cos cos
cos sin
r sin sin r sin cos
r r
cos( sin(
)),
例5 设V是数域F上的线性空间,k是F中的某个数 , 定义V的变换如下:
k
这是一个线性变换,称为由数k决定的数乘变换.
当k=1时,便得恒等变换,当k=0时,便得零变换 .
8
例6: 在R3中定义变换: T(x1, x2, x3)= (x12, x2+x3, 0),
则T不是R3的一个线性变换.
证明: 对任意的=(a1, a2, a3), =(b1, b2, b3)R3, T( + )=T(a1+b1, a2+b2, a3+b3)
上式表明: 变换T把任一向量按逆时针方向旋转角.
一般地, 在线性空间Rn中, 设A为n阶方阵, xRn, 变换 T(x)=Ax是本节所定义的线性变换.
事实上, 对任意的x, xRn,
T(x+x) =A(x+x) =Ax+Ax =T(x)+T(x),
T(kx) =A(kx)=kAx =kT(x).
6
《线性代数》教案

《线性代数》教案一、前言1. 教学目标:使学生理解线性代数的基本概念和性质,掌握线性代数的基本运算和应用,提高学生解决实际问题的能力。
2. 教学内容:本章主要介绍线性代数的基本概念、线性方程组、矩阵及其运算、线性空间和线性变换。
3. 教学方法:采用讲解、案例分析、练习相结合的方法,引导学生主动探究、积极参与,培养学生的逻辑思维和抽象思维能力。
二、第一节线性代数的基本概念1. 教学目标:使学生了解线性代数的发展历程,理解向量、线性方程组、线性空间等基本概念。
2. 教学内容:a. 线性代数的起源和发展;b. 向量的定义和性质;c. 线性方程组的解法;d. 线性空间的定义和性质。
3. 教学方法:通过讲解和案例分析,让学生了解线性代数的历史背景,通过练习,巩固基本概念。
三、第二节线性方程组1. 教学目标:使学生掌握线性方程组的求解方法,会运用线性方程组解决实际问题。
2. 教学内容:a. 线性方程组的矩阵表示;b. 高斯消元法求解线性方程组;c. 克莱姆法则;d. 线性方程组在实际问题中的应用。
3. 教学方法:通过讲解和练习,使学生掌握线性方程组的求解方法,培养学生解决实际问题的能力。
四、第三节矩阵及其运算1. 教学目标:使学生理解矩阵的概念,掌握矩阵的运算规则,会运用矩阵解决实际问题。
2. 教学内容:a. 矩阵的定义和性质;b. 矩阵的运算(加法、数乘、乘法);c. 逆矩阵的概念和性质;d. 矩阵的应用。
3. 教学方法:通过讲解和练习,使学生掌握矩阵的基本运算,培养学生解决实际问题的能力。
五、第四节线性空间和线性变换1. 教学目标:使学生了解线性空间和线性变换的概念,理解它们在数学和其他领域的应用。
2. 教学内容:a. 线性空间的概念和性质;b. 线性变换的定义和性质;c. 线性变换的应用。
3. 教学方法:通过讲解和案例分析,使学生了解线性空间和线性变换的基本概念,培养学生的抽象思维能力。
六、第五节行列式1. 教学目标:使学生理解行列式的概念,掌握行列式的计算方法,会运用行列式解决实际问题。
同济大学线性代数第五章
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定理 设n阶方阵 A aij 的特征值为 1 , 2 , , n
(2) 1 2 n a11 a22 ann ;
证明① 当 1 , 2 , , n 是A的特征值时,A的特征多项 式可分解为 f E A 1 2 n 令 0, 得 A 1 12 n
2 2
当且仅当α与β的线性相关时,等号成立. 由非零向量α得到单位向量 称为把α单位化或标准化.
0
1
的过程
3、夹角 设α与β为n维空间的两个非零向量,α与β的夹 , , 因此α与β的夹角为 角的余弦为 cos
, ,0 . arccos
5、标准正交基 由标准正交向量组构成的空间V的基
4、性质 定理 正交向量组必为线性无关组. 证明见P112 例题: 证明:r个n维向量构成的向量组,若r>n则该向量组 一定不是正交组 思路:r个n维向量组当r>n时,必然线性相关
1 1 1 1 , 2 2 正交, 例2 已知三维向量空间中, 1 1 试求 3 , 1 , 2 , 3 是三维向量空间的一个正交基.
1
2、证n阶方阵A的满足 A2 A,则A的特征值为 0或1. (幂等阵Am=A) 3、三阶方阵A的三个特征值为1、2、0,则 2 E 3 A2 ( ) 2解:设x是A的一个特征向量,则A2x-Ax=0 3解:思路令B=2E+3A2, 求出B的全部特征值即 可。 书上例题9自己看看。P122
1 , 2 2 2 1 1 , 1 1 , r 2 , r r 1 , r r r 1 2 r 1 1 , 1 2 , 2 r 1 , r 1
线性代数(同济大学第五版)第五章
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十、化二次型为标准形
定理1: 任给可逆矩阵C, 令B=CTAC(A与B为合同 矩阵), 如果A为对称矩阵, 则B也为对称矩阵. 说明1: 若A与B是合同矩阵,则: 1.正(负,零) 特征值的个数相同,2.具有相同的秩. 说明2: 二次型 f 经可逆变换 x=Cy 后, 其秩不变, 但 f 的矩阵由A变为B=CTAC; 用正交变换化二次型为标准形的具体步骤: 1. 将二次型表示成矩阵形式 f = xTAx, 求出A; 2. 求出A的所有特征值1, 2, ·, n ; · · 3. 求出对应特征值i 的正交单位化的特征向量组, 从而有正交规范向量组 1, 2, ·, n ; · · 4. 记P=(1, 2, ·, n ), 作正交变换x=Py, 则得 f 的 · · 标准形: f = 1y12+2y22+·+nyn2 . · ·
十二、正定二次型
如果对任意的 x 0, 都有 f(x)>0, 则称 f 为正定 二次型, 并称对称矩阵A为正定矩阵; 如果对任意的 x 0, 都有 f(x)<0, 则称 f 为负定 二次型, 并称对称矩阵A为负定矩阵. 概念:正惯性指数,负惯性指数 推论: 对称矩阵A为正定的充分必要条件是A的特 征值全为正. 定理3(霍尔维茨定理): (1)对称矩阵A为正定的充 分必要条件是A的各阶主子式为正, 即
七、相似矩阵
P-1AP = B 定理1: 若n阶矩阵A与B相似, 则A与B的特征多项 式相同, 从而A与B的特征值亦相同. 推论: 若n阶方阵A与对角阵=diag(1, 2,·, n ) · · 相似, 则1, 2,·, n 既是A的n个特征值. · · 相似矩阵的性质: 若A与B相似, 则Am与Bm相似(m为正整数). (A)与 (B) 相似 当矩阵A与对角阵=diag(1, 2,·, n )相似时, · · 则 (A)= P()P-1. 而
线性代数(同济五版)第五章第三节

04
消元法是通过对方程进行初等变换,将系数矩阵化为 阶梯形矩阵或行最简形矩阵,从而求解方程的方法。
04
矩阵的特征值与特征向量
特征值与特征向量的概念
01
02
03
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的一个特征值。
特征向量
对应于特征值λ的非零n维 列向量x称为A的对应于特 征值λ的特征向量。
向量组的线性相关性
线性相关
如果向量组A中存在不全为零的实数k1, k2, ··· , km,使得k1a1 + k2a2 + ··· + kmam = 0,则称向量组A是线性相关的。
线性无关
如果向量组A中不存在不全为零的实数k1, k2, ··· , km,使得k1a1 + k2a2 + ··· + kmam = 0,则称向量组A是线性无关的。
注意事项
在化阶梯形矩阵的过程中,只能实施 行初等变换,不能实施列初等变换。 同时,要确保每一步变换都是可逆的 ,以便在需要时可以恢复出原矩阵。
02
向量组的线性相关性
向量组及其线性组合
向量组
由若干个同维数的列向量(或行向量)所组成的集合叫做向量组。
线性组合
给定向量组A: a1, a2, ··· , am,对于任何一组实数k1, k2, ··· , km,表达式k1a1 + k2a2 + ··· + kmam称为向量组A的一个线性组合。
对于齐次线性方程组,可以通过求解对应齐次方程的 基础解系,再线性组合得到通解。
输标02入题
对于非齐次线性方程组,首先判断其是否有解,若有 解则可通过消元法、克拉默法则等方法求解特解,再 结合对应齐次方程的基础解系得到数个数与方程个数相等的非齐 次线性方程组,通过计算系数矩阵和增广矩阵的行列
《线性代数》第5章线性空间与线性变换
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那么,1, 2, L
,
n
就称为线性空间V
的一个基,n
称为线性空间V
的维数,记作 dimV
n。
只含一个零元素的线性空间称为零空间,零空间没有基,规定它的维数为 0. n 维线性空
间V 也记作Vn .
对于 n
维线性空间V n
,如果已知
, 1
,L 2
, n
是V n
的一个基,则V n
是由
, 1
, 2
L
, n
0 1
0 1
0 2
0 2
0 1
0 2
.
性质 2 任一元素的负元素是唯一的(以后将 的负元素记作 ).
证明 设 有两个负元素 , ,即 0, 0. 于是
0 0 .
二、线性空间的性质
第5章 线性空间与线性变换 17
性质 3 0 0; 1 ; 0 0 .
例4
n 次多项式的全体
Q x n
p a xn L n
a x a a ,L ,a ,a R, 且a 0 ,
1
0n
10
n
对于通常的多项式加法和乘数运算不构成线性空间. 这是因为
0p 0x n L 0x 0 Q x n , 即 Q x n 对运算不封闭.
一、线性空间的定义
第5章 线性空间与线性变换 12
a b 11
x
a b
0
0
P x n ,
p x
anx n L a1x a0
a n
xn L
a x 1
a 0
P x n ,
所以 P x n 是一个线性空间.
一、线性空间的定义
第5章 线性空间与线性变换 8
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线性代数教学教案
第五章线性空间与线性变换
授课序号01
是一个非空集合,为实数域
中任一数
):
ββ
+=+
)
αβγ
++
中存在零元素0;对于任何
就称为实数域是实数域
上线性空间,上线性空间}++∈
1010,,,n a x a a a a ,
对于通常的多项式加法、数乘多项式的乘法构成线性空间.
()[]}
,b x a 为上的连续函数是定义在区间[,a 集合,关于通常的函数加法和数乘函数的乘法构成线性空间.
(12
121222121n n ij m m mn a a a a i a a a ⎫⎫
⎪⎪
≤⎪⎪⎭
)是非空的, ()m n M ⨯对通常的矩阵加法和数乘构成线性空间)(1112121222121,n n n ij n m nn a a a a a a M A a i a a a ⎧⎛⎫
⎪
⎪⎪ ⎪
==≤⎨ ⎪ ⎪⎝⎭
++∈1010,,,,n a x a a a a R 且对于通常的多项式加法和乘数运算不构成线性空间. (
)
}
=∈1111,,,,,,T
n
n x x x x x x R 对于通常的有序数组的
(
)
(
)
=1,,0,
,0T
T
n
x x
+
,在其中定义加法及乘数运算为 ()
+⊕=∈,,a b ab a b R ()
λλ=,a a 验证对上述加法与乘数运算构成线性空间.
7 在实数域
上线性空间
(
)(121222121,n n n ij n m nn a a A a i a a a ⎧⎫
⎪⎪⎪
⎪
=≤⎨⎪⎪⎭
(11221ii nn a a a i a ⎫⎪
⎪≤⎪⎪⎭
)的非空子集,且)关于)M 的加法和数乘是封闭的,所以)是()n M 的一个子空
授课序号02
个元素12,,,n ααα满足12,,,n ααα总可由12,,,n ααα那么,12,,
,n ααα就称为线性空间12,,
,n ααα是线性空间12,,,n x x x ,使+n n x α,12,,
,n x x x 这组有序数就称为元素12,,
,n ααα下的坐标,并记作)
T
,n
x .
12,,
,n ααα与12,,,n βββ中的两个基,且
)(
)
=12,,,
,n n βαααP ,
12,,,n ααα12,,,n βββ的基变换公式,矩阵P 12,,
,n ααα12,,,n βββ12,,,n βββ线性无关,过渡矩阵P 可逆.
在基12,,
,n ααα下的坐标为()
T
12,,,n
x x x ,在基12,,,n βββ)
T
,n
y ,且由基12,,,n ααα到基12,,
,n βββ的过渡矩阵为矩阵22n n x y ⎪ ⎪=⎪ ⎪⎪ ⎪⎭⎝⎭P
或 1221=n n y y y x -⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭
P . ====234
1234,,,p x p x p x p x 就是它的一个基,)()111221221,2ij
a a A a i j a a ⎧⎫⎛⎫
⎪
⎪
==≤≤∈⎨⎬
⎪⎝⎭⎪⎪⎩
⎭
中,由于对任一向量 ()有
111211122122212210010000=00001001a a a a a a a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=+++ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭
,
1e ⎛= )
的一个
授课序号03
(从而λn V 到m U 的线性映射,或称为线性变换m ,那么T 是一个从线性空间二、线性变换的性质:
+m m k α+m k T α12,,
,m ααα线性相关,则12,,
,m T T T ααα亦线性相关.
()
n T V 是一个线性空间,称为线性变换T 的像空间.
的全体 {=T S 的一个线性子空间,
12,,,n ααα,)()()
()()()
,,
,==121
2
,,,
,n n
n T T T αααααααA ,
在基12,,,n ααα下的矩阵.
12,,
,n ααα下的矩阵是A ,向量α与()
T α在基12,,
,n ααα下的坐标分别为12n x x ⎛⎫ ⎪⎪⎪⎪⎪⎭和12n y y ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,则有⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪=⎪ ⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎭⎝⎭1122n n y x y x A .
12,,,n ααα与12,,
,n βββ,
由基12,,,n ααα到基12,,
,n βββ是实数域上的一个线性空间,对任意的是固定的数上的线性变换,分别称为(i) 微分运算是个变换,但不是线性变换2
,x x y y α⎧⎫⎛⎫⎪
⎪
==∈
⎪⎨⎬ ⎪⎪⎪⎝⎭⎩
⎭
中定义映射2
2
:T →
为:T ⎛ ⎝是2
上的线性变换. 这个线性变换的几何意义是:T 将xoy 平面上任一向量绕原点按逆时针方向旋转
)
,
,n
α,其中2i ni a ⎪⎪
⎪⎪⎭
.定义
n
中的变换)n
,验证n
上的线性变换中取基,,21341p x p x p ====,求微分运算D 的矩阵. 3
上线性变换T 定义为1232x x x x ⎛⎫⎛ ⎪ = ⎪ ⎪ ⎝⎭⎝,2110α⎫⎛⎪ =⎪ ⎪ ⎭⎝。