线性代数课件2-1(机械工业出版社)申亚男 张晓丹 李为东编

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线性代数课本课件

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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。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
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。

线性代数课件PPT

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线性代数课件
目录 CONTENT
• 线性代数简介 • 线性方程组 • 向量与矩阵 • 特征值与特征向量 • 行列式与矩阵的逆 • 线性变换与空间几何
01
线性代数简介
线性代数的定义和重要性
1
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、矩阵等对象和性质。
2
线性代数在科学、工程、技术等领域有着广泛的 应用,如物理、计算机科学、经济学等。
逆矩阵来求解特征多项式和特征向量等。
06
线性变换与空间几何
线性变换的定义和性质
线性变换的定义
线性变换是向量空间中的一种变换, 它将向量空间中的每一个向量映射到 另一个向量空间中,保持向量的加法 和标量乘法的性质。
线性变换的性质
线性变换具有一些重要的性质,如线 性变换是连续的、可逆的、有逆变换 等。这些性质在解决实际问题中具有 广泛的应用。
特征值与特征向量的应用
总结词
特征值和特征向量的应用非常广泛,包括物理、工程、经济等领域。
详细描述
在物理领域,特征值和特征向量可以描述振动、波动等现象,如振动模态分析、波动分析等。在工程 领域,特征值和特征向量可以用于结构分析、控制系统设计等。在经济领域,特征值和特征向量可以 用于主成分分析、风险评估等。此外,在机器学习、图像处理等领域也有广泛的应用。
经济应用
线性方程组可用于解决经济问题,如投入产出分析、 经济预测等。
03
向量与矩阵
向量的基本概念
向量的模
表示向量的长度或大小,记作|向量|。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
向量的方向
由起点指向终点的方向,可以通过箭头表示。
向量的分量
表示向量在各个坐标轴上的投影,记作x、y、 z等。

《线性代数讲义》课件

《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。

线性代数完整版ppt课件

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a11x1 a12x2 b1 a21x1 a22x2 b2
求解公式为
x1
x
2
b1a 22 a11a 22 a11b2 a11a 22
a12b2 a12a 21 b1a 21 a12a 21
请观察,此公式有何特点? Ø分母相同,由方程组的四个系数确定. Ø分子、分母都是四个数分成两对相乘再
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
实线上的三个元素的乘积冠正号, 虚线上的三个元素的乘积冠负号.
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31a12a21a33 a11a23a32
注意:对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
.
13
(方程组的系数行列式)
D1
b1 b2
a12 a22
D2
a11 a 21
b1 b2
则上述二元线性方程组的解可表示为
x1
b1a22 a11a22
a12b2 a12a21
D1 D
x2
a11b2b1a21 a11a22a12a21.
D2 D
10
例1
求解二元线性方程组
32x1x1 2xx22
12 1
3 2
显然 P n n ( n 1 ) ( n 2 )3 2 1 n !
即n 个不同的元素一共有n! 种不同的排法.
.
18
3个不同的元素一共有3! =6种不同的排法 123,132,213,231,312,321
所有6种不同的排法中,只有一种排法 (123)中的数字是按从小到大的自然 顺序排列的,而其他排列中都有大的 数排在小的数之前.
线性代数(第五版)

线性代数课件2-1(机械工业出版社)申亚男 张晓丹 李为东编

线性代数课件2-1(机械工业出版社)申亚男 张晓丹 李为东编

一般对换
a1 ala b1 bm b c1 cn
a 1 a l b aa b1 bm a1 al b b1 bm aa c1 cn
定理2.1 一个排列中的任意两个元素对换,排 列改变奇偶性.
P64
推论
奇排列调成自然排列的对换次数为奇数, 偶排列调成自然排列的对换次数为偶数.
∵τ (32514) = 5, ∴排列32514是奇排列;
二元一次方程组的几何意义
方程组
⎧⎨⎩aa1211xx
+ +
a12 y a22 y
= =
b1, b2 .
可写成向量形式
x
⎛ a11
⎜ ⎝
a21
⎞ ⎟ ⎠
+
y
⎛ a12
⎜ ⎝
a22
⎞ ⎟ ⎠
=
⎛ b1
⎜ ⎝
b2
⎞ ⎟, ⎠

(1.1)
方程(1.1)有唯一解的条件:
不共线。
即 a11a22 − a12a21 ≠ 0 ⇔ a11 a12 ≠ 0
aij , i为行标;j为列标,2阶行列式包含2行2列4个元素。
二阶行列式的计算 对角线法则 P60
主对角线 a11 副对角线 a12
a12 = a11a22 − a12a21 .
a22
2阶行列式与2阶矩阵不同,它是一 个数,不是数表;
它的值按式右端的代数式求得。
二阶行列式的几何意义 Δ = a11 a12
32514 → 12534 → 12354 → 12345
奇排列32514调成自然排列的对换次数为3次.
P64
2、n阶行列式的定义
定义2.4 设 n 阶矩阵 A= (aij )n×n , 称式子

线性代数课件

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


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

线性代数第一章第一节PPT课件

线性代数第一章第一节PPT课件

01递Biblioteka 公式法02递推公式法是根据行列式的性质和结构特点,利用递推公式来
计算行列式的方法。
递推公式法可以大大简化高阶行列式的计算过程,提高计算效
03
率。
行列式的计算方法
分块法
1
2
分块法是将高阶行列式分成若干个小块,然后利 用小块来计算整个行列式的方法。
3
分块法可以简化高阶行列式的计算过程,特别是 当行列式具有特定的结构特点时,分块法可以大 大提高计算效率。
01
向量空间
02
向量空间是线性代数中的一个重要概念,而行列式在向量 空间的定义和性质中也有着重要的应用。例如,通过行列 式可以判断一个向量集合是否构成向量空间,以及向量空 间的一些基本性质。
03
行列式在向量空间中的应用可以帮助我们更好地理解线性 代数的本质和结构特点。
05
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
转置等特殊运算。
向量与矩阵的关系
关联性
04
向量可以用矩阵来表示,矩 阵中的每一行可以看作是一 个向量。
01 03
•·
02
向量和矩阵在数学中是密切 相关的概念,矩阵可以看作 是向量的扩展。
04
行列式
行列式的定义与性质
基本概念
行列式是由数字组成的方阵,按照一定的规则计 算出的一个数。
行列式具有一些基本的性质,如交换律、结合律、 分配律等。
向量可以用有向线段、坐 标系中的点或有序数对来 表示。
向量有大小和方向两个基 本属性,大小表示向量的 长度,方向表示向量的指 向。
矩阵的定义与运算
•·
02
基础运算
01
03
矩阵是一个由数字组成的矩 形阵列,表示二维数组。

线性代数说课(课堂PPT)

线性代数说课(课堂PPT)

[U0,r]=rref(U)
计算结果为
U0=
r= 1 2 4 5 7
1010000
从最简行阶梯型U0中可以看
0120030
出,R(U)=5,向量组线性
0001010
相关,一个最大无关组为
0000110
u1,u2,u4,u5,u7,
0000001
u3=u1+2u2
四个零行
u6=3u2+u4+u5 故可以配制新药
33
LO五GO 教学程序设计
【项目】药方配制问题
问题:某中药厂用9种中草药(A-I),根据不同的比例配制成了7种特效药, 各用量成分见表1(单位:克)
(1)某医院要购买这7种特效药,但药厂的第3号药和第6号药已经卖完, 请问能否用其他特效药配制出这两种脱销的药品。 (2)现在该医院想用这7种草药配制三种新的特效药,表2给出了三种新的 特效药的成分,请问能否配制?如何配制?
教材缺点: 教材内与专业相结合的应用 实例较少。
12
LO三GO 课程与行业间的契合度
线性代数
行业用
专业课程
《线性代数》作为工程数学体系和经济数学体系中的重要组成部分,是理工科学生的 一门重要基础课,与机械、电气、计算机专业有着密切联系。例如,在机械工程的绘图 中,MATLAB能提供多个函数用于绘制图形,以向量或矩阵作为输入参数,来绘制图像。
• 对策:用学生感兴趣的实际项目激发其主动性,用教师启发引导和 组织学生讨论的教学方法,使学生带着真实的任务,由浅入深,层 层递进的完成课堂学习
21
LO五GO 教学程序设计
3、教学重难点的处理
教学重点
线性组合、线性相关性、极大无关组
处理办法:借助初等几何平面直角坐标系及二维向量,帮助构建相关概念的认知

线性代数 第2章 矩阵理论基础 第2节PPT课件

线性代数 第2章 矩阵理论基础 第2节PPT课件

a a3 23 3a13 a a3 21 1
a22 a32
-6-
a 11
计算下三角行列式 a 21 a 22
a1a 12 2ann
a n1 a n 2 a nn
注意思考!
d1 d1
n(n1)
(1) 2 d1d2 dn
dn dn
-7-
行列式的性质
性质1 行列式按任意一行展开,其值相等。
D a i 1 A i 1 a i 2 A i 2 a iA i n , ( n i 1 , 2 , , n )
推论1 如果行列式有一行为零,则行列式等于零。 例如
000 0
-8-
性质2 互换行列式的两行,行列式变号。
例如
175 175 6 6 2 3 5 8, 358 662
1 2 32
2
2
r2 r1 1 1 1 3
1 1 1 3
r 3 2 r 1 1 0 0 1 4 r2 r4 1 0 1 4 1
r4 r1 2 0 3 4 2
2 0 3 4 2
0 1 4 1
00 1 4
-16-
1 1 1 3
1 1 1 3
0 2
4
1 1 0 2 r42r1 0 1 1 2
2 1 10
0 5 3 8
1 2 1 4
r2 r3 0 0
1 1 2 1 1 2
0 5 3 8
-14-
1 2 1 4
1 2 1 4
0 1 1 2 r3 r2 0 1 1
2
0 1 1 2 r45r2 0 0 2 4
0 5 3 8
0 0 8 18
推论3 AnA, 是一个数。
推论4 行列式中如果有两行元素成比例,则此行

线性代数教案ppt课件

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推论:如果行列式有两行(列)的元对应成比例,则行列式为零.
返回
如果行列式的某一行(列)的元都是两 项的和,则可以把这个行列式化为两个
行列式的和
对比:行列式的加法与矩阵的加法有什么不同的地方? 不同:矩阵加法只要求矩阵为同型矩阵,结果所有行对应元相加;
行列式加法不光要求为同型行列式,还需要其余n-1行(列) 的元完全相同,并且结果只有对应一行(列)相加.
为解决行列式的计算问题,应当利用行列式的性质进 行有效的化简。化简的一般方法是初等变换,目的是 化为三角行列式。着手点不同,计算与化简的过程也 不尽相同,应善于发现具体问题的特点,并根据特点 选择方法与技巧。
例题5 计算行列式
解1 解2
例题6 计算行列式 解1
解2
例题7 证明范德蒙德(Vandermonde)行列式
1 2 5 2
1 2 5 2
02 4 1
1 0 1 3
321 1
0 2 4 8
r2 r3 1 0 1 r4 r3 0 1 3
02 4
3
1 0 1 3
2 r3 2r2 0 1 3 2
1
0 0 2 3
0 0 0 9
11 (2) (9) 18
0 0 0 9
计算行列式
练习
行列式的计算与化简
子式乘积的和.即
上式为n阶行列式按第一列的展开式.
例题1 计算行列式 解:
例题2 计算行列式 解:
行列式的性质
※1. 行列式可以按任意一行(列)展开; ※2. 行列式某一行(列)的元与另一行(列)对应元的 代数余子式的乘积之和为零.
※3. 行列式转置后,其值不变; ※4. 行列式中某一行(列)的所有元的公因子,可以提 到行列式符号外; ※5. 如果行列式的某一行(列)的元都是两项的和,则 可以把这个行列式化为两个行列式的和; ※6. 设A与B为n阶方阵,则|AB|=|A||B|;

线性代数课件1-3 (机械工业出版社)申亚男 张晓丹 李为东编

线性代数课件1-3 (机械工业出版社)申亚男 张晓丹 李为东编


f ( D) = a0 E + a1D + a2 D 2 + " + an D n
Dm = diag(λ1m,λ2m ,"λnm ) am Dm = diag(amλ1m , amλ2m ,"amλnm ), m = 0,1,", n
f (D) = diag( f (λ1 ), f (λ2 )," f (λn )).
=
⎛ ⎜ ⎜
a1j #
⎞ ⎟ ⎟,(
j
=1,",s)
α
j
β
T j
=
⎛ ⎜ ⎜
a1 #
j

⎟ ⎟
β
T j
=
⎛ ⎜ ⎜
a1
jβ #
T j
⎞ ⎟⎟ ,
( ) α
⎜ ⎝
amj
⎟ ⎠⎛
βT
jj
T
=
⎜ ⎜
a1
j
β
T j
#
⎞T ⎟ ⎟
=
(a1 j β
j
⎜⎝ amj ⎟⎠
⎜⎝ amjβ
T j
⎟⎠
a2 j β j " amj β j ) = β j (a1 j
B3
=
B2B
=
⎜ ⎜
0
0
0
⎟ ⎟
⎜ ⎜
0
0
1
⎟ ⎟
=
⎜ ⎜
0
0
0
⎟ ⎟
⎜⎝ 0 0 0 ⎟⎠ ⎜⎝ 0 0 0 ⎟⎠ ⎜⎝ 0 0 0 ⎟⎠
从而,
⇒ Bi = O, i ≥ 3.
k
2
∑ ∑ A k =
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⎛ ⎜ ⎜
a12 a22
⎜⎝ a32

⎟ ⎟⎟⎠
,
β3
=
⎛ ⎜ ⎜
a13 a23
⎜⎝ a33
⎞ ⎟ ⎟⎟⎠
为棱的平行六面体的体积。即
D = ( β1 × β2 )iβ3 = ( β1, β2 , β3 )
混合积
β3 D
β2
β1
例2
11 1
求解方程 2 3 x = 0.
4 9 x2
解 方程左端 D = 3x2 + 4 x + 18 − 9 x − 2 x2 − 12 = x2 − 5x + 6,
,
⎜⎝ a31 ⎟⎠
⎛ a12 ⎞ ⎛ a13 ⎞ ⎛ b1 ⎞
β
=
⎜ ⎜
a22
⎟ ⎟
,
γ
=
⎜ ⎜
a23
⎟ ⎟
,
δ
=
⎜ ⎜
b2
⎟ ⎟
,
⎜⎝ a32 ⎟⎠
⎜⎝ a33 ⎟⎠
⎜⎝ b3 ⎟⎠
方程(1.2) 两边同时与
作内积消去 y, z , 得到

时得
类似地可以得到
y,
z
的表达式:
y
=
δ i(γ β i(γ
aij , i为行标;j为列标,2阶行列式包含2行2列4个元素。
二阶行列式的计算 对角线法则 P60
主对角线 a11 副对角线 a12
a12 = a11a22 − a12a21 .
a22
2阶行列式与2阶矩阵不同,它是一 个数,不是数表;
它的值按式右端的代数式求得。
二阶行列式的几何意义 Δ = a11 a12
D= an1
a1n
a2,n−1
( ) =
−1 τ ⎡⎣n(n−1)
a a 21⎤⎦ 1n 2,n−1
an1
=
(−
)n(n−1)
12
λ1λ2
λn .
4
解 含 x3 的项有两项,即
求 x3 的系数.
x1 1 2
f (x)= 1 x 1 −1
32 x 1 1 1 2x 1
( ) ( ) 对应于 −1 τ (1234) a11a22a33a44 + −1 τ (1243) a11a22a34a43
( ) −1 τ (1234) a11a22a33a44 = x3 ( ) −1 τ (1243) a11a22a34a43 = −2 x3
故 x3 的系数为 − 1.
定理2.2 n阶行列式也可定义为
P65
∑ D =
( −1) a a τ (i1 i2 i n ) i1 1 i2 2
( i1 i2 in )
y

=
α i(δ α i(β
×γ ×γ
) )
,
z
=
α i(β α i(β
×δ ×γ
) )

a11 a12 a13
分母是方程组
D = a21 a22 a23 = α i( β × γ ) 的系数行列式
x = D1 D
a31 a32 a33
b1 a12 a13
a11 b1 a13
( ) D1 = b2 a22 a23 = δ i( β × γ ) , D2 = a21 b2 a23 = α i δ ×γ
例1 求解二元线性方程组
⎧ ⎨ ⎩
3 x1 − 2 2 x1 +
x2 x2
= =
12, 1.

3 D=
− 2 = 3 − (−4) = 7 ≠ 0,
可用行列式 表示解
21
12 −2 D1 = 1 1 = 14,
3 12
D2 = 2
= −21, 1

x1
=
D1 D
=
14 7
=
2,
x2 =
D2 D
= − 21 = −3. 7
若记
D = a11 a21
a12 a22
= a11a22 − a12a21,
D1=
b1 b2
a12 a22
= b1a22 − a12b2 ,
a11 D2= a21
系数行列式
b1 b2
= a11b2 − b1a21
分子是2阶 行列式D1 ,D2 x = D1 , y = D2 , D ≠ 0. DD
1
2、三阶行列式
P61
定义 设有9个数排成3行3列的数表
a11 a12 a13
a21 a22 a23
(5)

a31 a32 a33
a11 a21
a12 a22
a13 a23
= a11a22a33 + a12a23a31 + a13a21a32
(6)
a31 a32 a33
− a11a23a32 − a12a21a33 − a13a22a31,
0 a22
a2n = a11a22 ann .
例3 计算反对角行列式
D=
λ2
λ1
∑ D=
(−1) a a a τ( j1,j2 jn)
1j1 2 j2
njn
( j1, j2 jn)
00
ann
例2 计算对角行列式
a11 0 0 a22
0 0 = a11a22 ann .
00
ann
λn 解 若记 λi = ai,n−i+1, 则依行列式定义
由 x2 − 5x + 6 = 0 解得 x = 2 或 x = 3.
三元一次方程组的几何意义
⎧⎪a11 x ⎨a21 x
+ +
a12 a22
y y
+ +
a13 z a23z
= b1 = b2
⎪⎩a31 x + a32 y + a33z = b3
可写成
(1.2)
其中
α
=
⎛ ⎜ ⎜
a11 a21

⎟ ⎟
b3 a32 a33
a31 b3 a33
y = D2 D
z = D3 D
D≠0
a11 a12 b1
D3 = a21 a22 b2 = α i( β × δ ) 分子是3阶 行列式D1 ,D2,D3,
a31 a32 b3
例4 利用行列式,求解三元线性方程组
P61
⎧2x − 3 y + 2z = −3
⎪ ⎨
3排在首位, 逆序数为0; 2的逆序数为1; 5的逆序数为0; 1的逆序数为3; 4的逆序数为1; 于是排列32514的逆序数为
τ (32514) = 0 +1+ 0 + 3 +1 = 5
例4 求自然排列 12345的逆序数.
解 τ (12345) = 0
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.
a in n
即在列标为自然序排列时,由行标排列的逆序数决定其
符号。
小结
∑ (1) D =
(−1) a a τ ( j1, j2 jn ) 1 j1 2 j2
a nn
为方阵A的行列式,称为n阶行列式。n阶行列式是一个数, 其值按如下代数式计算:
∑ A =
(−1) a a a τ ( j1, j2 jn )
1 j1 2 j2
njn
( j1 , j2 jn )
其中和号∑是对12…n的所有n级排列求和(共 n!项 ) .
用定义计算n阶行列式:
n阶行列式 A= (aij )n×n
−3 −3 2
2 −3 2
2 −3 −3
D1 = 0 4 −3 = 22, D2 = 1 0 −3 = 32, D3 = 1 4 0 = 50
1 −1 −1
3 1 −1
3 −1 1
方程组的解可表为
克莱姆法则
定义2.2 在排列 j1 j 2
P63
j n 中,数 j1前面比j1
大的数字的个数,称为 j1 的逆序,数 j2前面比j2
大的数字的个数,称为 j2 的逆序,…,数 jn前 面比 jn大的数字的个数,称为 jn的逆序。 所有这n个数的逆序之和称为该排列的逆序数,
记作 τ ( j1, j2, , jn ) 。
简言之: 算出排列中每个元素的逆序数,再累加起来
即为所求排列的逆序数.
例3 求排列32514的逆序数. 解 在排列32514中,
×α ) ×α ) ,
z
=
δ i(α × β ) γ i(α × β )
α i(β ×γ ) = β i(γ ×α ) = γ i(α × β )
2
三元线性方程组解的表示
⎧⎪a11 x ⎨a21 x
+ +
a12 y a22 y
+ a13z + a23z
= b1 = b2
⎪⎩a31x + a32 y + a33z = b3
a21 a22
(1.1)
消元: 方程(1.1)两边与
作内积消去y, 得
其中
OAi OB′
=
⎛ ⎜ ⎝
a11 a21
⎞⎟i⎛⎜ ⎠⎝
a22 −a12
⎞ ⎟ ⎠
=
a11a22

a12a21

0,
OC
iOB′
=
⎛ ⎜ ⎝
b1 b2
⎞⎟i⎛⎜ ⎠⎝
a22 −a12
⎞ ⎟ ⎠
=
b1a22

a12b2
,
于是
x = b1a22 − a12b2 , 同理得
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