(完整版)大学数学工程数学线性代数教材

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工程数学线性代数第六版课件

工程数学线性代数第六版课件

行列式的定义与性质
总结词
行列式是矩阵的一个重要数值指标, 表示由矩阵构成的平行多面体的体积 ,具有独特的性质和计算规则。
详细描述
行列式是由矩阵的元素按照一定规则计算 得出的一个数值,用符号D表示。行列式 D与矩阵A的行和列具有相同的秩,即D的 行和列向量构成的子空间与A的行和列向 量构成的子空间是相同的。
空间具有平移不变性、旋转不变性和对称性 等性质。
向量空间的概念与性质
向量空间定义
向量空间是指由向量构成的集合,其中向量 之间可以进行加法、减法和数乘等运算,且 满足一定的封闭性和结合律。
向量空间的性质
向量空间具有向量的加法、数乘和标量乘积 等运算性质,同时也有零向量、负向量的概
念。
向量空间的基与维数
详细描述
线性规划问题通常可以表示为在一组线性约束条件下 ,最大化或最小化一个线性目标函数。通过使用线性 代数的方法,可以求解线性规划问题,并得到最优解 。
应用案例二:投入产出分析
总结词
投入产出分析是一种分析经济活动中各部门之间相互 关系的方法。
详细描述
投入产出分析通常通过构建一个投入产出表来描述各部 门之间的相互关系。这个表是一个方阵,其中的元素表 示各个部门之间的投入产出关系。通过求解线性方程组 ,可以得出各个部门的总投入和总产出。
线性代数具有抽象性和严谨性,对于解决实际问题中涉及到的线性问题具 有很高的实用价值。
线性代数在数学和其他学科中都有广泛的应用,如物理学、经济学、计算 机科学等。
线性代数的应用领域
01
在物理学中,线性代数被广泛应用于量子力学、线 性动力学等领域的计算和解析。
02
在经济学中,线性代数可以用于统计分析、计量经 济学、投入产出分析等方面的计算和建模。

工程数学线性代数第一章同济第五版

工程数学线性代数第一章同济第五版

Байду номын сангаас 例4
解线性方程组 x1 2x2 x3 2, 2x1 x2 3x3 1, x x x 0. 1 2 3
由于方程组的系数行列式 1 2 1 2 3 1 1 1 1 D 2 1 3 1 1 1
b1 D1 b2 b3
b1 b2 b 1
若记
a12 a13 a22 a23 , a32 a33
a11
a12
a13

D a21 a22 a23 a31 a32 a33
x x x a 11 1 a 12 2 a 13 3 b 1, a x x x 21 1 a 22 2 a 23 3 b 2, a x x x 31 1 a 32 2 a 33 3 b 3;
a11
a12
a13
D a21 a22 a23 a31 a32 a33
x x x a 11 1 a 12 2 a 13 3 b 1, a x x x 21 1 a 22 2 a 23 3 b 2, a x x x 31 1 a 32 2 a 33 3 b 3;
注意 红线上三元素的乘积冠以正号,蓝线上三 元素的乘积冠以负号.
说明1 对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
2. 三阶行列式包括3!项,每一项都是位于不同行, 不同列的三个元素的乘积,其中三项为正,三项为 负. 利用三阶行列式求解三元线性方程组 x x x a 11 1 a 12 2 a 13 3 b 1, 如果三元线性方程组 a x x x 21 1 a 22 2 a 23 3 b 2, a x x x 31 1 a 32 2 a 33 3 b 3;

工程数学线性代数(同济大学第六版)课后习题答案(全)

工程数学线性代数(同济大学第六版)课后习题答案(全)

第一章 行列式1? 利用对角线法则计算下列三阶行列式?(1)381141102---?解 381141102---解 解 (4)y x y x x y x y yx y x +++?解 yx y x x y x y yx y x +++?x (x ?y )y ?yx (x ?y )?(x ?y )yx ?y 3?(x ?y )3?x 3 ?3xy (x ?y )?y 3?3x 2 y ?x 3?y 3?x 3 ??2(x 3?y 3)?2?按自然数从小到大为标准次序?求下列各排列的逆序数?(1)1 2 3 4?解逆序数为0(2)4 1 3 2?解逆序数为4? 41? 43? 42? 32?(3)3 4 2 1?解逆序数为5? 3 2? 3 1? 4 2? 4 1, 2 1?解解解4 2(1个)6 2? 6 4(2个)??????(2n)2? (2n)4? (2n)6????? (2n)(2n?2) (n?1个) 3?写出四阶行列式中含有因子a11a23的项?解含因子a11a23的项的一般形式为(?1)t a11a23a3r a4s?其中rs 是2和4构成的排列? 这种排列共有两个? 即24和42? 所以含因子a 11a 23的项分别是(?1)t a 11a 23a 32a 44?(?1)1a 11a 23a 32a 44??a 11a 23a 32a 44? (?1)t a 11a 23a 34a 42?(?1)2a 11a 23a 34a 42?a 11a 23a 34a 42? 4? 计算下列各行列式?(1)71100251020214214? 解解 解 ef cf bf de cd bd ae ac ab ---e c b e c b ec b adf ---=abcdef adfbce 4111111111=---=?(4)dc b a 100110011001---?解 d c b a 100110011001---dc b aab ar r 10011001101021---++=====cdad ab +-+--=+111)1)(1(23?abcd ?ab ?cd ?ad ?1? 5? 证明:(1)1112222b b a a b ab a +?(a ?b )3;5232125232125232125232122222++++++++++++=d d d d c c c c b b b b a a a a (c 4?c 3? c 3?c 2得) 022122212221222122222=++++=d d c c b b a a ?(4)444422221111d c b a d c b a d c b a ?(a ?b )(a ?c )(a ?d )(b ?c )(b ?d )(c ?d )(a ?b ?c ?d ); 证明=(a ?b )(a ?c )(a ?d )(b ?c )(b ?d )(c ?d )(a ?b ?c ?d )?当 则D n 6?翻转? D 1证明D 1 证明 因为D ?det(a ij )? 所以 D D n n n n 2)1()1()2( 21)1()1(--+-+⋅⋅⋅++-=-=?同理可证 nnn n n n a a a a D ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅-=- )1(11112)1(2D D n n T n n 2)1(2)1()1()1(---=-=? D D D D D n n n n n n n n =-=--=-=----)1(2)1(2)1(22)1(3)1()1()1()1(?7? 计算下列各行列式(D k 为k 阶行列式)?(1)aaD n 11⋅⋅⋅=, 其中对角线上元素都是a ? 未写出的元素都是0?解D n=( 解 (3)111 1 )( )1()( )1(1111⋅⋅⋅-⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅-⋅⋅⋅⋅⋅⋅-⋅⋅⋅--⋅⋅⋅-=---+n a a a n a a a n a a a D n n n n n n n ; 解 根据第6题结果? 有 此行列式为范德蒙德行列式? ∏≥>≥+-=11)(j i n j i ?(4)n nnnn d c d c b a b a D ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=11112;解于是而所以 (5) D ?det(a ij )? 其中a ij ?|i ?j |; 解 a ij ?|i ?j |??(?1)n ?1(n ?1)2n ?2?(6)nn a a a D +⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+=1 11 1 1111121, 其中a 1a 2 ? ? ? a n?0?解)11)((121∑=+=ni in a a a a ? 8? 用克莱姆法则解下列方程组?(1)⎪⎩⎪⎨⎧=+++-=----=+-+=+++01123253224254321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x ?解 因为所以 解 150751001651000651000650000611==D ? 114551010651000650000601000152-==D ?70351100650000601000051001653==D ? 39551000601000051000651010654-==D ? 2121105100065100651100655==D ? 所以9? 解 令于是? 10 解 ?(1??)3?2(1??)2???3? 令D ?0? 得??0? ??2或??3?于是? 当??0? ??2或??3时? 该齐次线性方程组有非零解?第二章 矩阵及其运算1? 已知线性变换?⎪⎩⎪⎨⎧++=++=++=3213321232113235322y y y x y y y x y y y x ? 求从变量x 1? x 2? x 3到变量y 1? y 2? y 3的线性变换? 解 由已知?⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛221321323513122y y y x x x ?故 2? 求从z 1 3? 设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=111111111A ? ⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=150421321B ? 求3AB ?2A 及A T B ?解 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛---⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-1111111112150421321111111111323A AB⎪⎪⎭⎫⎝⎛----=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=2294201722213211111111120926508503?⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=092650850150421321111111111B A T ? 4? 计算下列乘积?(1)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-127075321134? 解 ⎪⎫ ⎛⎪⎫ ⎛-27321134⎪⎫ ⎛⨯+⨯-+⨯⨯+⨯+⨯=132)2(71112374⎪⎫ ⎛=635? ⎭⎝-204 (5)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321332313232212131211321)(x x x a a a a a a a a a x x x ? 解?(a 11x 1?a 12x 2?a 13x 3 a 12x 1?a 22x 2?a 23x 3 a 13x 1?a 23x 2?a 33x 3)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321x x x322331132112233322222111222x x a x x a x x a x a x a x a +++++=?5? 设⎪⎭⎫ ⎝⎛=3121A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛=2101B ? 问? (1)AB ?BA 吗?解 AB ?BA ?因为⎪⎭⎫ ⎝⎛=6443AB ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛=8321BA ? 所以AB ?BA ? 222但 所以(A 而 故(A ?B )(A ?B )?A 2?B 2? 6? 举反列说明下列命题是错误的?(1)若A 2?0? 则A ?0?解 取⎪⎭⎫ ⎝⎛=0010A ? 则A 2?0? 但A ?0? (2)若A 2?A ? 则A ?0或A ?E ?解 取⎪⎭⎫ ⎝⎛=0011A ? 则A 2?A ? 但A ?0且A ?E ? (3)若AX ?AY ? 且A ?0? 则X ?Y ?解 取 ⎪⎭⎫ ⎝⎛=0001A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111X ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛=1011Y ? 则AX ?AY ? 且A ?0? 但X ?Y ?7? 8? ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⋅=43423434004064λλλλλλA A A ? ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⋅=545345450050105λλλλλλA A A ? ? ? ? ? ? ??⎝⎛=k A k k k k k k k k k k λλλλλλ0002)1(121----⎪⎪⎪⎭⎫ ? 用数学归纳法证明?当k ?2时? 显然成立?假设k 时成立,则k ?1时,⎫⎛++--+111)1()1(k k k k k k λλλ 9?? 从而B AB ?BA (AB )T ?(BA )T ?A T B T ?AB ?即AB 是对称矩阵?必要性? 因为A T ?A ? B T ?B ? 且(AB )T ?AB ? 所以AB ?(AB )T ?B T A T ?BA ?11? 求下列矩阵的逆矩阵?(1)⎪⎭⎫ ⎝⎛5221?解 ⎪⎭⎫ ⎝⎛=5221A ? |A |?1? 故A ?1存在? 因为 ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎭⎫ ⎝⎛=1225*22122111A A A A A ? 故 *||11A A A =-⎪⎭⎫ ⎝⎛--=1225? (2)⎪⎭⎫ ⎝⎛-θθθθcos sin sin cos ?所以 所以 (4)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n a a a 0021(a 1a 2? ? ?a n ?0) ?解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n a a a A 0021? 由对角矩阵的性质知⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-n a a a A 10011211 ? 12? 解下列矩阵方程?(1)⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎭⎫ ⎝⎛12643152X ?(4)⎪⎪⎭⎝--=⎪⎪⎭ ⎝⎪⎪⎭ ⎝021102010100100001X ? 解 11010100001021102341100001010--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=X ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010100001021102341100001010⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=201431012? 13? 利用逆矩阵解下列线性方程组?(1)⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++3532522132321321321x x x x x x x x x ? 解 方程组可表示为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛321153522321321x x x ? 故 ⎪⎫ ⎛⎪⎫ ⎛⎪⎫ ⎛⎪⎫ ⎛-1132111x 故 故有 证明 因为A k ?O ? 所以E ?A k ?E ? 又因为E ?A k ?(E ?A )(E ?A ?A 2?? ? ??A k ?1)?所以 (E ?A )(E ?A ?A 2?? ? ??A k ?1)?E ?由定理2推论知(E ?A )可逆? 且(E ?A )?1?E ?A ?A 2?? ? ??A k ?1?证明 一方面? 有E ?(E ?A )?1(E ?A )?另一方面? 由A k ?O ? 有E ?(E ?A )?(A ?A 2)?A 2?? ? ??A k ?1?(A k ?1?A k )?(E ?A ?A 2?? ? ??A k ?1)(E ?A )?故 (E ?A )?1(E ?A )?(E ?A ?A 2?? ? ??A k ?1)(E ?A )?两端同时右乘(E ?A )?1? 就有(E ?A )?1(E ?A )?E ?A ?A 2?? ? ??A k ?1?15? 设方阵A 满足A 2?A ?2E ?O ? 证明A 及A ?2E 都可逆? 并求A ?1及(A ?2E )或 或 即 故 |A |?0?所以A 可逆? 而A ?2E ?A 2? |A ?2E |?|A 2|?|A |2?0? 故A ?2E 也可逆?由 A 2?A ?2E ?O ?A (A ?E )?2E?A ?1A (A ?E )?2A ?1E ?)(211E A A -=-? 又由 A 2?A ?2E ?O ?(A ?2E )A ?3(A ?2E )??4E? (A ?2E )(A ?3E )??4 E ?所以 (A ?2E )?1(A ?2E )(A ?3E )??4(A ?2 E )?1?)3(41)2(1A E E A -=+-? 16? 设A 为3阶矩阵? 21||=A ? 求|(2A )?1?5A *|? 解 因为*||11A A A =-? 所以 ?|?2A ?1|?(?2)3|A ?1|??8|A |?1??8?2??16??1?1从而 又A 所以A *?O ? 这与|A *|?0矛盾,故当|A |?0时? 有|A *|?0?(2)由于*||11A A A =-? 则AA *?|A |E ? 取行列式得到 |A ||A *|?|A |n ?若|A |?0? 则|A *|?|A |n ?1?若|A |?0? 由(1)知|A *|?0? 此时命题也成立?因此|A *|?|A |n ?1?19? 设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=321011330A ? AB ?A ?2B ? 求B ? 解 由AB ?A ?2E 可得(A ?2E )B ?A ? 故⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=-=--321011330121011332)2(11A E A B ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=011321330? 20? 设⎪⎫ ⎛=020101A ? 且AB ?E ?A 2?B ? 求B ? 即 ??8(?2E ?2A )?1?4(E ?A )?1?4[diag(2? ?1? 2)]?1?2diag(1? ?2? 1)?22? 已知矩阵A 的伴随阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=8030010100100001*A ?且ABA ?1?BA ?1?3E ? 求B ?解 由|A *|?|A |3?8? 得|A |?2?由ABA ?1?BA ?1?3E 得AB ?B ?3A ?B ?3(A ?E )?1A ?3[A (E ?A ?1)]?1A⎪⎪⎫ ⎛=⎪⎪⎫ ⎛-=-06060060000601010010000161? 而 故 求?(A ) ?diag(1?1?58)[diag(5?5?5)?diag(?6?6?30)?diag(1?1?25)]?diag(1?1?58)diag(12?0?0)?12diag(1?0?0)??(A )?P ?(?)P ?1⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1111111114? 25? 设矩阵A 、B 及A ?B 都可逆? 证明A ?1?B ?1也可逆? 并求其逆阵? 证明 因为A ?1(A ?B )B ?1?B ?1?A ?1?A ?1?B ?1?而A ?1(A ?B )B ?1是三个可逆矩阵的乘积? 所以A ?1(A ?B )B ?1可逆? 即A ?1?B ?1可逆? (A ?1?B ?1)?1?[A ?1(A ?B )B ?1]?1?B (A ?B )?1A ?26? 计算⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛30003200121013013000120010100121? 解 设⎪⎭⎫ ⎝⎛=10211A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛=30122A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=12131B ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=30322B ? 则而 所以 即 而 01111|||||||| ==D C B A ? 故 |||||||| D C B A D C B A ≠? 28? 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=22023443O O A ? 求|A 8|及A 4?解 令⎪⎭⎫ ⎝⎛-=34431A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛=22022A ? 则 ⎪⎭⎫ ⎝⎛=21A O O A A ? 故 8218⎪⎭⎫ ⎝⎛=A O O A A ⎪⎭⎫ ⎝⎛=8281A O O A ? 1682818281810||||||||||===A A A A A ? ⎫⎛405 所以 解 设⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛-43211D D D D B C O A ? 则 ⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛++=⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛s n E O O E BD CD BD CD AD AD D D D D B C O A 4231214321? 由此得 ⎪⎩⎪⎨⎧=+=+==s n E BD CD O BD CD O AD E AD 423121?⎪⎩⎪⎨⎧=-===----14113211B D CA B D O D A D ?所以 ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎭⎫ ⎝⎛-----11111B CA B O A BC O A ? 30? 求下列矩阵的逆阵?(1)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2500380000120025? 解 设⎪⎭⎫ ⎝⎛=1225A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛=2538B ? 则于是 1? 把下列矩阵化为行最简形矩阵?(1)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--340313021201? 解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--340313021201(下一步? r 2?(?2)r 1? r 3?(?3)r 1? )~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---020*********(下一步? r 2?(?1)? r 3?(?2)? ) ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--010*********(下一步? r 3?r 2? ) ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--300031001201(下一步? r 3?3? ) ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛000031005010? (3)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------12433023221453334311?解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---------12433023221453334311(下一步? r 2?3r 1? r 3?2r 1? r 4?3r 1? ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--------1010500663008840034311(下一步? r 2?(?4)? r 3?(?3) ? r 4?(?5)? ) ⎪⎫ ⎛---2210034311 ⎭⎝41000 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----00000410001111020201(下一步? r 2?r 3? ) ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--00000410003011020201?2? 设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛987654321100010101100001010A ? 求A ? 解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100001010是初等矩阵E (1? 2)? 其逆矩阵就是其本身? ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛100010101是初等矩阵E (1? 2(1))? 其逆矩阵是 3? 故逆矩阵为⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----21021211233267? (2)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----1210232112201023?解 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----10000100001000011210232112201023 ~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----00100301100001001220594012102321 ⎪⎫ ⎛---01002321 4?⎪⎭ ⎝-113⎪⎭⎝-13 解 因为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=132231 113122214) ,(B A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--412315210 100010001 ~r ? 所以 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--==-4123152101B A X ?(2)设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=433312120A ? ⎪⎭⎫ ⎝⎛-=132321B ? 求X 使XA ?B ? 解 考虑A T X T ?B T ? 因为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=134313*********) ,(T T B A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---411007101042001 ~r ? 所以 ⎪⎫ ⎛--==-7142)(1TT T B A X ? 从而 5? 所以 6?r 阶子式?0的r 例如? ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010*********A ? R (A )?3? 0000是等于0的2阶子式? 010001000是等于0的3阶子式? 7? 从矩阵A 中划去一行得到矩阵B ? 问A ? B 的秩的关系怎样? 解 R (A )?R (B )?这是因为B 的非零子式必是A 的非零子式? 故A 的秩不会小于B 的秩? 8? 求作一个秩是4的方阵? 它的两个行向量是(1? 0? 1? 0? 0)? (1? ?1? 0? 0? 0)?解 用已知向量容易构成一个有4个非零行的5阶下三角矩阵?⎪⎪⎪⎪⎫ ⎛-01000001010001100001? 9? (2)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------815073*********? 解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------815073*********(下一步? r 1?r 2? r 2?2r 1? r 3?7r 1? ) ~⎪⎭⎫ ⎝⎛------15273321059117014431(下一步? r 3?3r 2? )~⎪⎭⎫ ⎝⎛----0000059117014431? 矩阵的秩是2? 71223-=-是一个最高阶非零子式? (3)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---02301085235703273812?10? 设A 、B 都是m ?n 矩阵? 证明A ~B 的充分必要条件是R (A )?R (B )? 证明 根据定理3? 必要性是成立的?充分性? 设R (A )?R (B )? 则A 与B 的标准形是相同的? 设A 与B 的标准形为D ? 则有A ~D ? D ~B ?由等价关系的传递性? 有A ~B ?11? 设⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=32321321k k k A ? 问k 为何值? 可使 (1)R (A )?1? (2)R (A )?2? (3)R (A )?3?解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=32321321k k k A ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-----)2)(1(0011011 ~k k k k k r ?于是 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛1343344321k x x x x (k 为任意常数)? (2)⎪⎩⎪⎨⎧=-++=--+=-++05105036302432143214321x x x x x x x x x x x x ? 解 对系数矩阵A 进行初等行变换? 有A ?⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----5110531631121~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-000001001021? 于是 ⎪⎩⎪⎨⎧===+-=4432242102x x x x x x x x ? 故方程组的解为⎫⎛⎫⎛-⎫⎛121x 于是 ⎪⎩==0043x x (4)⎪⎩⎪⎨⎧=++-=+-+=-+-=+-+03270161311402332075434321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x ? 解 对系数矩阵A 进行初等行变换? 有A ?⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----3127161311423327543~⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--000000001720171910171317301?于是⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=33432431172017191713173x x x x x x x x ? 于是R (2)⎪⎩⎪⎨-=+-=-+-=+-69413283542z y x z y x z y x ? 解 对增广矩阵B 进行初等行变换? 有B ?⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----69141328354214132~⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--0000000021101201?于是 ⎪⎩⎪⎨⎧=+=--=zz z y z x 212? 即 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛021112k z y x (k 为任意常数)? (3)⎪⎩⎪⎨⎧=--+=+-+=+-+12222412w z y x w z y x w z y x ?于是 即 ⎪⎭ ⎝--25341⎭⎝00000于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==--=++=w w z z w z y w z x 757975767171?即 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00757610797101757121k k w z y x (k 1? k 2为任意常数)? 14? 写出一个以为通解的齐次线性方程组?解 根据已知? 可得或 或 ⎩321 (1)有唯一解? (2)无解? (3)有无穷多个解?解 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21111111λλλλλB ⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+----22)1)(1()2)(1(00)1(11011 ~λλλλλλλλλλr? (1)要使方程组有唯一解? 必须R (A )?3? 因此当??1且???2时方程组有唯一解.(2)要使方程组无解? 必须R (A )?R (B )? 故(1??)(2??)?0? (1??)(??1)2?0?因此???2时? 方程组无解?(3)要使方程组有有无穷多个解? 必须R (A )?R (B )?3? 故(1??)(2??)?0? (1??)(??1)2?0?因此当??1时? 方程组有无穷多个解.当? 即 ⎭⎝⎭⎝⎭⎝013x 当???2时?⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-----=421121212112B ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--000021102101? 方程组解为⎩⎨⎧+=+=223231x x x x 或⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=33323122x x x x x x ? 即 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛022111321k x x x (k 为任意常数)? 17? 设⎪⎩⎪⎨⎧--=-+--=--+=-+-1)5(4224)5(2122)2(321321321λλλλx x x x x x x x x ? 问??所以当??1时? 方程组有无穷多解?此时,增广矩阵为B ~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-000000001221? 方程组的解为⎪⎩⎪⎨⎧==++-=3322321 1x x x x x x x ?或 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00110201221321k k x x x (k 1? k 2为任意常数)? 18? 证明R (A )?1的充分必要条件是存在非零列向量a 及非零行向量b T ? 使A ?ab T ?证明 必要性? 由R (A )?1知A 的标准形为)0 , ,0 ,1(01000001⋅⋅⋅⎪⎪⎫ ⎛=⎪⎪⎫ ⎛⋅⋅⋅⋅⋅⋅? ? 且A ? A )?1? 所以R (1)方程AX ?E m 有解的充分必要条件是R (A )?m ?证明 由定理7? 方程AX ?E m 有解的充分必要条件是R (A )?R (A ? E m )?而| E m |是矩阵(A ? E m )的最高阶非零子式? 故R (A )?R (A ? E m )?m ? 因此? 方程AX ?E m 有解的充分必要条件是R (A )?m ?(2)方程YA ?E n 有解的充分必要条件是R (A )?n ?证明 注意? 方程YA ?E n 有解的充分必要条件是A T Y T ?E n 有解? 由(1)A T Y T?E n有解的充分必要条件是R(A T)?n?因此,方程YA?E n有解的充分必要条件是R(A)?R(A T)?n?20?设A为m?n矩阵?证明?若AX?AY?且R(A)?n?则X?Y?证明由AX?AY?得A(X?Y)?O?因为R(A)?n?由定理9?方程A(X?Y)?O只有零解?即X?Y?O?也就是X?Y?第四章向量组的线性相关性1?T T T2?a2?(103?证明B知R(A)?R(A?B)?3?所以B组能由A组线性表示?由知R(B)?2?因为R(B)?R(B?A)?所以A组不能由B组线性表示?4?已知向量组A?a1?(0? 1? 1)T?a2?(1? 1? 0)T?B?b1?(?1? 0? 1)T?b2?(1? 2? 1)T? b3?(3? 2??1)T?证明A 组与B 组等价? 证明 由⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=000001122010311112201122010311011111122010311) ,(~~r r A B ?知R (B )?R (B ? A )?2? 显然在A 中有二阶非零子式? 故R (A )?2? 又R (A )?R (B ? A )?2? 所以R (A )?2? 从而R (A )?R (B )?R (A ? B )? 因此A 组与B 组等价? 5? ? 又由R (a 故a 4能由a a 2? a 3 6? 所以R (A )?2小于向量的个数? 从而所给向量组线性相关? (2)以所给向量为列向量的矩阵记为B ? 因为022200043012||≠=-=B ?所以R (B )?3等于向量的个数? 从而所给向量组线性相无关? 7? 问a 取什么值时下列向量组线性相关? a 1?(a ? 1? 1)T ? a 2?(1? a ? ?1)T ? a 3?(1? ?1? a )T ?解 以所给向量为列向量的矩阵记为A ? 由 知? 当a ??1、0、1时? R (A )?3? 此时向量组线性相关?8? 设a 1? a 2线性无关? a 1?b ? a 2?b 线性相关? 求向量b 用a 1? a 2线性表示的表示式?解 因为a 1?b ? a 2?b 线性相关? 故存在不全为零的数?1? ?2使 ?1(a 1?b )??2(a 2?b )?0? 1121λλλλλλλλλλλλ设=c 9 而a 1? 示?m 线性相关? 但a 1不能由a 2? ? ? ?? a m 线性表示? (2)若有不全为0的数?1? ?2? ? ? ?? ?m 使?1a 1? ? ? ? ??m a m ??1b 1? ? ? ? ??m b m ?0成立? 则a 1? a 2? ? ? ?? a m 线性相关, b 1? b 2? ? ? ?? b m 亦线性相关? 解 有不全为零的数?1? ?2? ? ? ?? ?m 使?1a 1? ? ? ? ??m a m ??1b 1? ? ? ? ??m b m ?0?原式可化为?1(a1?b1)??????m(a m?b m)?0?取a1?e1??b1?a2?e2??b2?????a m?e m??b m?其中e1?e2?????e m为单位坐标向量?则上式成立?而a1?a2?????a m和b1?b2?????b m均线性无关?(3)若只有当?1??2??????m全为0时?等式?1a1??????m a m??1b1??????m b m?0才能成立?则a1?a2?????a m线性无关, b1?b2?????b m亦线性无关?解由于只有当?1??2??????m全为0时?等式成立?成立??但a1?0的数???1??2?11?设b1?a1?a2?b2?a2?a3? b3?a3?a4? b4?a4?a1?证明向量组b1?b2?b3?b4线性相关?证明由已知条件得a1?b1?a2?a2?b2?a3? a3?b3?a4? a4?b4?a1?于是a1 ?b1?b2?a3?b1?b2?b3?a4?b1?b2?b3?b4?a1?从而 b 1?b 2?b 3?b 4?0?这说明向量组b 1? b 2? b 3? b 4线性相关?12? 设b 1?a 1? b 2?a 1?a 2? ? ? ?? b r ?a 1?a 2? ? ? ? ?a r ? 且向量组a 1? a 2? ? ? ? ? a r 线性无关? 证明向量组b 1? b 2? ? ? ? ? b r 线性无关? 证明 已知的r 个等式可以写成⎪⎪⎫⎛⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=⋅⋅⋅110111) , , ,() , , ,(2121r r a a a b b b ? ? b 2? ?? ? ? b r 知R (a 1 所以a 1? a 2 ⎪⎪⎭⎝⎪⎪⎭ ⎝----⎪⎪⎭⎝----=00000010180590763451) , ,(321a a a ? 知R (a 1T ? a 2T ? a 3T )?R (a 1? a 2? a 3)?2? 因为向量a 1T 与a 2T 的分量不成比例? 故a 1T ? a 2T 线性无关? 所以a 1T ? a 2T 是一个最大无关组?14? 利用初等行变换求下列矩阵的列向量组的一个最大无关组?(1)⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛4820322513454947513253947543173125? 解 因为⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛482032251345494751325394754317312513121433~r r r r r r ---⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛531053103210431731253423~r r r r --⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛00003100321043173125? ⎪⎭⎝----⎪⎭ ⎝---⎪⎭ ⎝=52001110611011103111332) , , ,(2143b a a b a b a a a a ?而R (a 1? a 2? a 3? a 4)?2? 所以a ?2? b ?5?16? 设a 1? a 2? ? ? ?? a n 是一组n 维向量? 已知n 维单位坐标向量e 1? e 2?? ? ?? e n 能由它们线性表示? 证明a 1? a 2? ? ? ?? a n 线性无关?证法一 记A ?(a 1? a 2? ? ? ?? a n )? E ?(e 1? e 2?? ? ?? e n )? 由已知条件知? 存在矩阵K ? 使E?AK?两边取行列式?得|E|?|A||K|?可见|A|?0?所以R(A)?n?从而a1?a2?????a n线性无关?证法二因为e1?e2?????e n能由a1?a2?????a n线性表示?所以R(e1?e2?????e n)?R(a1?a2?????a n)?而R(e1?e2?????e n)?n?R(a1?a2?????a n)?n?所以R(a1?a2?????a n)?n?从而?a2?a是??而a1?a2?????a n即R(aa k (2?k?m???? ?m?使?1a1??2a2??????m a m?0?而且?2??3??????m不全为零?这是因为?如若不然?则?1a1?0?由a1?0知?1?0?矛盾?因此存在k(2?k?m)?使?k?0??k?1??k?2??????m?0?于是?1a1??2a2??????k a k?0?a k??(1/?k)(?1a1??2a2??????k?1a k?1)?即a k 能由a 1? a 2? ? ? ?? a k ?1线性表示?19? 设向量组B ? b 1? ? ? ?? b r 能由向量组A ? a 1? ? ? ?? a s 线性表示为 (b 1? ? ? ?? b r )?(a 1? ? ? ?? a s )K ? 其中K 为s ?r 矩阵? 且A 组线性无关? 证明B 组线性无关的充分必要条件是矩阵K 的秩R (K )?r ?证明 令B ?(b 1? ? ? ?? b r )? A ?(a 1? ? ? ?? a s )? 则有B ?AK ? 必要性? 设向量组B 线性无关?及 因此R ?于是r 线性无关? 证明 将已知关系写成⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=⋅⋅⋅0111101111011110) , , ,() , , ,(2121n n αααβββ? 将上式记为B ?AK ? 因为0)1()1(0111101111011110||1≠--=⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=-n K n ? 所以K 可逆? 故有A ?BK ?1? 由B ?AK 和A ?BK ?1可知向量组?1? ?2? ? ? ?? ?n 与向量组?1? ?2? ? ? ?? ?n 可相互线性表示? 因此向量组?1? ?2? ? ? ?? ?n 与向量组?1??2? ? ? ?? ?n 等价?32? A x ? A 2x 所以B ? 故3x ?A x 22? 求下列齐次线性方程组的基础解系? (1)⎪⎩⎪⎨⎧=-++=-++=++-02683054202108432143214321x x x x x x x x x x x x ?解 对系数矩阵进行初等行变换? 有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=00004/14/3100401 2683154221081~r A ?于是得⎩⎨⎧+=-=43231)4/1()4/3(4x x x x x ?取(x 3? x 4)T ?(4? 0)T ? 得(x 1? x 2)T ?(?16? 3)T ? 取(x 3? x 4)T ?(0? 4)T ? 得(x 1? x 2)T ?(0? 1)T ? 因此方程组的基础解系为?1?(?16? 3? 4? 0)T ? ?2?(0? 1? 0? 4)T ? x n ??nx 1?(n ?1)x 2? ? ? ? ?2x n ?1?取x 1?1? x 2?x 3? ? ? ? ?x n ?1?0? 得x n ??n ?取x 2?1? x 1?x 3?x 4? ? ? ? ?x n ?1?0? 得x n ??(n ?1)??n ?1? ? ? ? ?取x n ?1?1? x 1?x 2? ? ? ? ?x n ?2?0? 得x n ??2? 因此方程组的基础解系为 ?1?(1? 0? 0? ? ? ?? 0? ?n )T ??2?(0? 1? 0? ? ? ?? 0? ?n ?1)T ? ? ? ???n ?1?(0? 0? 0? ? ? ?? 1? ?2)T ?23? 设⎪⎭⎫ ⎝⎛--=82593122A , 求一个4?2矩阵B , 使AB ?0, 且 R (B )?2.解 显然B 的两个列向量应是方程组AB ?0的两个线性无关的解? 因为 r⎪⎪⎪⎭ ⎝+⎪⎪⎪⎭⎝=⎪⎪⎪⎭ ⎝012321214321k k x x x , 即⎪⎩⎪⎨=+=+=1421321221322k x k k x k k x ? (k 1? k 2?R )? 消去k 1? k 2得⎩⎨⎧=+-=+-023032431421x x x x x x ? 此即所求的齐次线性方程组. 25? 设四元齐次线性方程组。

工程数学 线性代数 第一章

工程数学 线性代数 第一章

阶矩阵或 阶方阵, 当m=n 时,称A 为n 阶矩阵或n 阶方阵,即
a11 a12 L a1 n a 21 a22 L a2 n A= M M M an1 an 2 L ann 从左上角到右下角的对角线称为主对角线 为主对角线; 从左上角到右下角的对角线称为主对角线
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上三角矩阵 (2) 特殊矩阵 下三角矩阵 对角矩阵 数量矩阵 单位矩阵
零矩阵 所有元素全为零的矩阵 各个元素取相反数得到的矩阵 负矩阵
a11 a12 L a1n L a11 a 0 L a 0 0 a a1122 0 L 2n0 0 L a22 M M 21 M 0a1 22 0 L 0 0 M Ma 0 L L 0 M 0 L ann 0 M M a an10 n2 aLL 0 0 1 annM 0 0 0 LL ann
3阶零 方阵
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ≠ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 × 4阶
零矩阵
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2. 单位矩阵
主对角线的元素都是1 而其他元素全为零的 主对角线的元素都是1,而其他元素全为零的n 阶方阵称为n阶单位矩阵 记为E或 , 阶单位矩阵, 阶方阵称为 阶单位矩阵,记为 或I,有时为了 明确其阶数,也把它记为E 明确其阶数,也把它记为 n或In .
M M 0 0
M M M M 0 L a 0 L 1
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第二节 消元法与矩阵的初等变换
一、线性方程组与矩阵 二、消元法与矩阵的初等行变换 三、矩阵的初等变换 四、小结 思考题

工程数学线性代数第五版

工程数学线性代数第五版

行列式的性质
总结词
行列式具有交换律、结合律、代数余子式等性质。
详细描述
行列式具有一系列重要的性质,这些性质使得行列式在数学和工程领域中具有广泛的应用。其中,交 换律、结合律和代数余子式等性质是行列式的基本属性,它们在计算行列式值和简化计算中起着关键 作用。
行列式的计算方法
总结词
行列式的计算方法包括展开法、递推法、化简法等。
特征值和特征向量的计算方法
计算特征值的方法
通过求解线性方程组得到特征多项式, 然后解特征多项式得到特征值。
计算特征向量的方法
将特征值代入线性方程组中求解,得 到对应的特征向量。
特征值和特征向量的应用
在振动分析中的应用
通过求解系统的特征值和特征向量,可以分析 系统的振动行为。
在控制理论中的应用
通过分析系统的特征值和特征向量,可以判断 系统的稳定性以及响应特性。
解的稳定性
在数值计算中,解的稳定性是 一个重要的问题,不稳定的解 可能导致计算误差的累积,影 响计算结果的精度。
解的敏感性
解对系数矩阵中元素变化的敏 感程度,也称为条件数,用于 衡量解的稳定性。
线性方程组的数值解法
迭代法的收敛性
迭代法是否收敛以及收敛速度的快慢是数值解法中需要考虑的问 题,需要选择合适的迭代方法和参数。
线性变换的矩阵表示
矩阵表示的定义
对于一个线性变换,如果存在一个矩阵,使 得该线性变换可以用这个矩阵乘以向量来表 示,那么这个矩阵就称为该线性变换的矩阵 表示。
矩阵表示的性质
线性变换的矩阵表示具有一些重要的性质, 如矩阵的加法性质、数乘性质、乘法性质等。 这些性质使得线性变换可以用矩阵来进行计 算和表示。
向量空间的基和维数

工程数学线性代数第六版第一章

工程数学线性代数第六版第一章

法3: (i1 , i2 ,, in )
数 i 前面比 i 大的数的个数
n
n
数 in1 前面比 in1 大的数的个数
数 i 前面比 i 大的数的个数
2
2
例1: 求排列 3,2,5,1,4 的逆序数。
解:(法1) m1 3, m2 1, m3 0, m4 1, m5 0
(32514) 3 1 1 5
(法2) 前 后
(32514) 2 1 2 0 0 5
(法3) 后 前
(32514) 1 3 0 1 0 5
例2: 求排列 4,5,3,1,6,2 的逆序数。 9
考虑,在 1,2,3 的全排列中
有 3 个偶排列: 有 3 个奇排列:
123,231,312 132,213,321
“代数”这一个词在我国出现较晚,在清代时才传入中国, 当时被人们译成“阿尔热巴拉”,直到1859年,清代著名的数 学家、翻译家李善兰才将它翻译成为“代数学”,一直沿用至 今。
线性代数是讨论矩阵理论、与矩阵结合的有限维向量空间及其线性变换理论的 一门学科。
主要理论成熟于十九世纪,而第一块基石(二、三元线性方程组的解法) 则早在两千年前出现(见于我国古代数学名著《九章算术》)。
一般说来,在n个数码的全排列中,奇偶排列各占一半
定义3: 把一个排列中的任意两个数交换位置,其余数码 不动,叫做对该排列作一次对换,简称对换。
将相邻的两个数对换,称为相邻对换。
定理1: 对换改变排列的奇偶性。 证明思路: 先证相邻变换,再证一般对换。
定理2: n 2 时,n个数的所有排列中,奇偶排列各占 一半,各为 n! 个。 2
a a a 其任一项可写成: 1 j1 2 j2 3 j3

大学数学线性代数第一节课件

大学数学线性代数第一节课件

例如
13 2 2
6 2 2
2i 2 2
是一个3 阶方阵.
主对角线
(2)只有一行的矩阵 A a 1 , a 2 , , a n ,
称为行矩阵(或行向量).
只有一列的矩阵
a1 a2 B an ,
(2)
方程组未知数的系数组成了一个m行n列数表
a11 a 21 L am1 a12 a22 L an 2 L L L L a1n a2 n L amn
而方程组的未知数的系数与常数项合在一起, 又可以组成m行n+1列的数表
a11 a 21 M am1 a12 a22 M an 2 L L M L a1n a2 n M amn b1 b2 M bm
a 11 x 1 a 12 x 2 a 1 n x n b 1 a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n b 2 2. 线性方程组 a n 1 x 1 a n 2 x 2 a nn x n b n
第二章 矩 阵
第一节 矩阵的概念 一、矩阵概念的引入 二、矩阵的定义 三、小结 思考题
一、矩阵概念的引入
产品收入
• 1.某地区三个现代化农业 企业 企业2003年在农作物种植、 农副产品加工、农业机械 甲 产品开发销售及种子生产 乙 经营等四个方面的收入情 丙 况如右图:
农作物 种植
农副产 品加工

a 11 a 21 A am1
a 12 a 22 am1

a1n a 2n 系数矩阵 a mn
线性变换与矩阵之间存在着一一对应关系.

工程数学线性代数目录

工程数学线性代数目录
(3)分块矩阵的乘法运算. 设 A [aij ]mn,B [bij ]n p,如果矩阵 A 与矩阵 B 的 分块方法是“恰当”的,亦即的A 列的分法与的B 行的 分法完全相同
A11
A
A 21
A12
A 22
A1s A2s
Ar1 Ar2 Ars
B11
B
B 21
B12
B 22
1
3 1 3 0
1 5
5 4
0
1
1 2 -1
4.
求矩阵
3
4
- 2 的逆阵
5 - 4 1
解: 1
3
5
2 4 4
11 4 2
2
1
1 2
13 32
6 14
0 1 2
2
13
2
16
1 3 7
0
1
2
1
5. 讨论对角矩阵 Λ a1 a2
an 的可逆性.
解 当 a1a2 an 0时,Λ 0.此时,矩阵 Λ可逆,
A B [aij bij ] 注 只有同型矩阵才可以相加.例如
16
3 0
85
2 5
4 1
3 8
131
7 1
02
对任一矩阵 A [aij ],规定 A [aij ],显然,称
A为A的负矩阵.
定义矩阵的减法运算为
A B A (B)
数与矩阵相乘 数 k 与矩阵 A [aij ] 的数量乘积记作k A或Ak
(1)分块矩阵的加法. 设分块矩阵 A [A kl ]st ,B [B kl ]st ,如果 A与 B
对应的子块 Ak与l Bkl都是同型矩阵,则
A B [A kl B kl ]st

(完整版)线性代数教案(正式打印版)

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第(1)次课授课时间()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⎩⎨⎧=+=+22222211212111bxaxabxaxa用消元法,当021122211≠-aaaa时,解得211222111212112211222112121221,aaaababaxaaaababax--=--=令2112221122211211aaaaaaaa-=,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2221211ababD=按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和:212221abab-,这就是公式(2)中1x的表达式的分子。

同理将D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2D表示,于是有2121112babaD=按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和:121211baba-,这就是公式(2)中2x的表达式的分子。

于是二元方程组的解的公式又可写为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==DDxDDx2211其中0≠D例1.解线性方程组.1212232121⎪⎩⎪⎨⎧=+=-xxxx同样,在解三元一次方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bxaxaxabxaxaxabxaxaxa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⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bxaxaxabxaxaxabxaxaxa用消元法解得定义设有9个数排成3行3列的数表333231232221131211aaaaaaaaa记333231232221131211aaaaaaaaaD=322113312312332211aaaaaaaaa++=332112322311312213aaaaaaaaa---,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243122421----=D.(-14)例3. 求解方程094321112=xx(32==xx或)例4. 解线性方程组.5573422⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++-=++-zyxzyxzyx解先计算系数行列式573411112--=D069556371210≠-=----+-=第( 2 )次课授课时间()第( 3 )次课授课时间()基本内容备注第六节行列式按行(列)展开定义在n阶行列式中,把元素ija所处的第i行、第j列划去,剩下的元素按原排列构成的1-n阶行列式,称为ija的余子式,记为ijM;而ijjiijMA+-=)1(称为ij a的代数余子式.引理如果n阶行列式中的第i行除ija外其余元素均为零,即:nnnjnijnjaaaaaaaDΛΛMMMΛΛMMMΛΛ11111=.则:ijijAaD=.证先证简单情形:nnnnnaaaaaaaDΛMMMΛΛ212222111=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:()jiAaAaAajninjiji≠=+++02211Λ按列:()jiAaAaAanjnijiji≠=+++02211Λ证:(此定理称为行列式按行(列)展开定理)nnnniniinaaaaaaaaaDΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ2121112110+++++++++=nnnninnnnnninnnnninaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ211121121211211211112110+++=).,2,1(2211niAaAaAaininiiiiΛΛ=+++=例1:335111243152113------=D.解:例2:21122112----=OOOOnD解:21122112----=OOOOnD2112211121---=+++OOOOΛn rr1+=nDn.从而解得1+=nDn.例3.证明范德蒙行列式112112222121111---=nnnnnnnxxxxxxxxxDΛΛΛΛΛΛΛΛ()1i jn i jx x≥>≥=-∏.其中,记号“∏”表示全体同类因子的乘积.证用归纳法因为=-==1221211xxxxD()21i ji jx x≥>≥-∏所以,当2=n n=2时,(4)式成立.现设(4)式对1-n时成立,要证对n时也成立.为此,设法把n D降阶;从第n行开始,后行减去前行的1x倍,有()()()()()()21311221331122222133111111nn nnn n nn nx x x x x xx x x x x x x x xDx x x x x x x x x---------=---LLLL L L LL(按第一列展开,并提出因子1xxi-)第( 4 )次课授课时间()第(5)次课授课时间()基本内容备注第一节矩阵一、矩阵的定义称m行、n列的数表mnmmnnaaaaaaaaaΛΛΛΛΛΛΛ212222111211为nm⨯矩阵,或简称为矩阵;表示为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mnmmnnaaaaaaaaaAΛΛΛΛΛΛΛ212222111211或简记为nmijaA⨯=)(,或)(ijaA=或n m A⨯;其中ij a表示A中第i行,第j列的元素。

2024年度(完整版)线性代数教案(正式打印版)

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2023REPORTING (完整版)线性代数教案(正式打印版)•课程介绍与教学目标•行列式与矩阵•向量与向量空间•线性方程组与高斯消元法•特征值与特征向量•二次型与正定矩阵•线性变换与矩阵对角化•课程总结与复习指导目录CATALOGUE20232023REPORTINGPART01课程介绍与教学目标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。

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。

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。

掌握线性代数的基本概念、理论和方法,理解其本质和思想。

能够运用所学知识解决实际问题,具备分析和解决问题的能力。

培养学生的抽象思维、逻辑推理和创新能力,提高学生的数学素养。

教学目标与要求教材及参考书目教材《线性代数》(第五版),同济大学数学系编,高等教育出版社。

参考书目《线性代数及其应用》,David C.Lay著,机械工业出版社;《线性代数讲义》,Gilbert Strang著,清华大学出版社。

2023REPORTINGPART02行列式与矩阵•行列式的定义:由n阶方阵的元素所构成的代数和,其值等于所有取自不同行不同列的n个元素的乘积的代数和。

行列式的性质行列式与它的转置行列式相等。

互换行列式的两行(列),行列式变号。

若行列式的某一列(行)的元素都是两数之和,例如第j 列的元素都是两数之和:a1j=b1+c1,a2j=b2+c2,....,anj=bn+cn ,则此行列式等于两个行列式之和。

行列式的某一行(列)的所有的元素都乘以同一数k ,等于用数k 乘此行列式。

行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式等于零。

矩阵概念及运算矩阵的定义由m×n个数排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m×n矩阵。

1-1工程数学线性代数

1-1工程数学线性代数

线性代数
a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32.
注意 红线上三元素的乘积冠以正号,蓝线上三 元素的乘积冠以负号. 说明1 对角线法则只适用于二阶与三阶行列式.
a31 a32 a33 a31 a32
D a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32
a11a23a32 a12a21a33 a13a22a31.
NANJING FORESTRY UNIVERSITY
Ex
H
(2)对角线法则 a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
x1 x1

a12 x2 a22 x2 源自b1 , b2 .D1

b1 b2
a12 , a22
a11 x1 a12 x2 b1, a21x1 a22 x2 b2 .
D a11 a12 , a21 a22
NANJING FORESTRY UNIVERSITY
线性代数
Ex
线性代数
Ex
H
则二元线性方程组的解为
线性代数
b1
x1

D1 D

b2 a11
a21
a12 a22 , a12 a22
a11
x2

D2 D

a21 a11
a21
b1 b2 . a12 a22
注意 分母都为原方程组的系数行列式,且 不能为零.
NANJING FORESTRY UNIVERSITY
Ex
H
线性代数
线性代数
金婷

(完整版)大学数学工程数学线性代数教材

(完整版)大学数学工程数学线性代数教材

第一章n阶行列式在初等数学中讨论过二阶、三阶行列式,并且利用它们来解二元、三元线性方程组. 为了研究n元线性方程组,需要把行列式推广到n 阶,即讨论n阶行列式的问题. 为此,下面先介绍全排列等知识,然后引出n阶行列式的概念.§1 全排列及其逆序数先看一个例子.引例用1、2、3三个数字,可以组成多少个没有重复数字的三位数?解这个问题相当于说,把三个数字分别放在百位、十位与个位上,有几种不同的放法?显然,百位上可以从1、2、3三个数字中任选一个,所以有3种放法;十位上只能从剩下的两个数字中选一个,所以有两种放法;个位上只能放最后剩下的一个数字,所以只有1种放法. 因此,共有⨯⨯种放法.3=162这六个不同的三位数是:123,132,213,231,312,321.在数学中,把考察的对象,如上例中的数字1、2、3叫做元素. 上述问题就是:把3个不同的元素排成一列,共有几种不同的排法?对于n个不同的元素,也可以提出类似的问题:把n个不同的元素排成一列,共有几种不同的排法?把n个不同的元素排成一列,叫做这n个元素的全排列,简称排列.n个不同元素的所有排列的种数,通常用P n表示. 有引例的结果可知P3 = 3 . 2 . 1 = 6 .12为了得出计算P n 的公式,可以仿照引例进行讨论:从n 个元素中任取一个放在第一个位置上,有n 种取法;又从剩下的n -1个元素中任取一个放在第二个位置上,有n -1种取法;这样继续下去,直到最后只剩下一个元素放在第n 个位置上,只有1种取法. 于是P n =n .(n -1). … . 3 . 2 . 1 = n ! .对于n 个不同的元素,我们规定各元素之间有一个标准次序(例如n 个不同的自然数,可规定由小到大为标准次序),于是在这n 个元素的任一排列中,当某两个元素的先后次序与标准次序不同时,就说有1个逆序. 一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆序数.逆序数为奇数的排列叫做奇排列,逆序数为偶数的排列叫做偶排列.下面我们来讨论计算排列的逆序数的方法.不失一般性,不妨设n 个元素为1至n 这n 个自然数,并规定由小到大为标准次序. 设n p p p 21为这n 个自然数的一个排列,考虑元素 ),,2,1(n i p i =,如果比i p 大的且排在i p 前面的元素有i t 个,就说i p 这个元素的逆序数是i t . 全体元素的逆序数之总和∑==+++=ni i n t t t t t 121 ,即是这个排列的逆序数.例1 求排列32514的逆序数. 解 在排列32514中,33排在首位逆序数为0;2的前面比2大的数只有一个“3”,故逆序数为1; 5是最大数,逆序数为0;1的前面比1大的数有三个“3、2、5”,故逆序数为3; 4的前面比4大的数只有一个“5”,故逆序数为1; 于是排列的逆序数为513010=++++=t .§2 n 阶行列式的定义为了给出n 阶行列式的定义,我们先研究三阶行列式的结构. 三阶行列式定义为:)1(.312213332112322311322113312312332211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++=容易看出:①(1)式右边的每一项都恰是三个元素的乘积,这三个元素位于不同的行、不同的列. 因此,(1)式右端的任意项除正负号外可以写成321321p p p a a a . 这里第一下标(称行标)排成标准排列123,而第二个下标(称列标)排成321p p p ,它是1、2、3三个数的某个排列. 这样的排列共有6种,对应(1)式右端共含6项。

《工程数学》教学课件01线性代数

《工程数学》教学课件01线性代数
32
13
23 称为三阶行列式,它表示一
33
13
23 = 11 22 33 + 12 23 31 +
33
13 21 32 − 13 22 31 − 11 23 32 − 12 21 33
展开式有6项,每一项均为不同行不同列的三个元素之积再冠以正负号,
其运算规律性可用1 + 2 2 + ⋯ + = 0
在D≠0时,仅有一组零解;当有非零解时,系数行列式D=0.
= 2,3 =
= 1.



1.1.1 二阶、三阶行列式
1.n阶行列式的定义
定义3
由2 个元素排成的n行n列的记号
11 12 ⋯ 1
21 22 ⋯ 2



1 2 ⋯
称 为 n 阶 行 列 式 , 这 里 (i,j=1,2,…,n) 称 为 行 的 元
素.n≥4的行列式称为高阶行列式.
应地换成常数项1 , 2 , ⋯ , 而其余各列保持不变所得到的
行列式(证明略).
1.1.2 n阶行列式
1 − 2 + 3 + 24 = 1
+ 2 − 23 + 4 = 1
例7 解线性方程组 1 +
2 + 4 = 2
1
1 + 3 − 4 = 1
例题
1.1.2 n阶行列式
定理1
1.n阶行列式的定义
行列式等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代
数余子式乘积之和,即
= 1 1 + 2 2 + ⋯ + = 1,2, ⋯ ,

= 1 1 + 2 2 + ⋯ + = 1,2, ⋯ ,

工程数学线性代数

工程数学线性代数
§1 向量的内积、长度及正交性
§2 方阵的特征值与特征向量
§3 相似矩阵
§4 对称矩阵的对角化
§5 二次型及其标准形
§6 用配方法化二次型成标准形
§7 正定二次型
习题五
第六章 线性空间与线性变换
§1 线性空间的定义与性质
§2 维数、基与坐标
§3 基变换与坐标变换
§4 线性变换
线性代数(工程数学) 同济 5 高等教育出版社
目录
第一章 行列式
§1 二阶与三阶行列式
§2 全排列及其逆序数
§3 n阶行列式的定义
§4 对换
§5 行列式的性质
§6 行列式按行(列)展开
§7 克拉默法则
习题一
第二章 矩阵及其运算
§1 矩阵
§2 矩阵的运算
§3 逆矩阵
§5阵分块法
习题二
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
§1 矩阵的初等变换
§2 矩阵的秩
§3 线性方程组的解
习题三
第四章 向量组的线性相关性
§1 向量组及其线性组合
§2 向量组的线性相关性
§3 向量组的秩
§4 线性方程组的解的结构
§5 向量空间
习题四
第五章 相似矩阵及二次型
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第一章n阶行列式在初等数学中讨论过二阶、三阶行列式,并且利用它们来解二元、三元线性方程组. 为了研究n元线性方程组,需要把行列式推广到n 阶,即讨论n阶行列式的问题. 为此,下面先介绍全排列等知识,然后引出n阶行列式的概念.§1 全排列及其逆序数先看一个例子.引例用1、2、3三个数字,可以组成多少个没有重复数字的三位数?解这个问题相当于说,把三个数字分别放在百位、十位与个位上,有几种不同的放法?显然,百位上可以从1、2、3三个数字中任选一个,所以有3种放法;十位上只能从剩下的两个数字中选一个,所以有两种放法;个位上只能放最后剩下的一个数字,所以只有1种放法. 因此,共有⨯⨯种放法.3=162这六个不同的三位数是:123,132,213,231,312,321.在数学中,把考察的对象,如上例中的数字1、2、3叫做元素. 上述问题就是:把3个不同的元素排成一列,共有几种不同的排法?对于n个不同的元素,也可以提出类似的问题:把n个不同的元素排成一列,共有几种不同的排法?把n个不同的元素排成一列,叫做这n个元素的全排列,简称排列.n个不同元素的所有排列的种数,通常用P n表示. 有引例的结果可知P3 = 3 . 2 . 1 = 6 .12为了得出计算P n 的公式,可以仿照引例进行讨论:从n 个元素中任取一个放在第一个位置上,有n 种取法;又从剩下的n -1个元素中任取一个放在第二个位置上,有n -1种取法;这样继续下去,直到最后只剩下一个元素放在第n 个位置上,只有1种取法. 于是P n =n .(n -1). … . 3 . 2 . 1 = n ! .对于n 个不同的元素,我们规定各元素之间有一个标准次序(例如n 个不同的自然数,可规定由小到大为标准次序),于是在这n 个元素的任一排列中,当某两个元素的先后次序与标准次序不同时,就说有1个逆序. 一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆序数.逆序数为奇数的排列叫做奇排列,逆序数为偶数的排列叫做偶排列.下面我们来讨论计算排列的逆序数的方法.不失一般性,不妨设n 个元素为1至n 这n 个自然数,并规定由小到大为标准次序. 设n p p p 21为这n 个自然数的一个排列,考虑元素 ),,2,1(n i p i =,如果比i p 大的且排在i p 前面的元素有i t 个,就说i p 这个元素的逆序数是i t . 全体元素的逆序数之总和∑==+++=ni i n t t t t t 121 ,即是这个排列的逆序数.例1 求排列32514的逆序数. 解 在排列32514中,33排在首位逆序数为0;2的前面比2大的数只有一个“3”,故逆序数为1; 5是最大数,逆序数为0;1的前面比1大的数有三个“3、2、5”,故逆序数为3; 4的前面比4大的数只有一个“5”,故逆序数为1; 于是排列的逆序数为513010=++++=t .§2 n 阶行列式的定义为了给出n 阶行列式的定义,我们先研究三阶行列式的结构. 三阶行列式定义为:)1(.312213332112322311322113312312332211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++=容易看出:①(1)式右边的每一项都恰是三个元素的乘积,这三个元素位于不同的行、不同的列. 因此,(1)式右端的任意项除正负号外可以写成321321p p p a a a . 这里第一下标(称行标)排成标准排列123,而第二个下标(称列标)排成321p p p ,它是1、2、3三个数的某个排列. 这样的排列共有6种,对应(1)式右端共含6项。

② 各项的正负号与列标的排列对照:带正号的三项列标排列是:123,231,312; 带负号的三项列标排列是:132,213,321.经计算可知前三个排列都是偶排列,而后三个排列都是奇排列.4因此各项所带的正负号可以表示为t)1(-,其中t 为列标排列的逆序数.总之,三阶行列式可以写成∑-=321321333231232221131211)1(p p p t a a a a a a a a a a a a , 其中t 为排列321p p p 的逆序数,∑表示对1、2、3三个数的所有排列321p p p 取和.仿此,我们可以把行列式推广到一般情形. 定义 设有2n 个数,排成n 行n 列的表,212222111211nn n n n n a a a a a a a a a作出表中位于不同行不同列的n 个数的乘积,并冠以符号t)1(-;得到形如)2()1(2121nnp p p ta a a -的项,其中n p p p 21为自然数n ,,2,1 的一个排列,t 为这个排列的逆序数. 由于这样的排列共有!n 个,因而形如(2)式的项共有!n 项.5所有这!n 项的代数和∑-n np p p ta aa2121)1(称为n 阶行列式,记作nnn n n na a a a a a a a a D 212222111211=,简记作)det(ij a . 数ij a 称为行列式的元素.按此定义的二阶、三阶行列式,与对角线法则定义的二阶、三阶行列式,显然是一致的. 当1=n 时,a a =||,注意这里||a 不是a 的绝对值.例2 证明对角线行列式(其中对角线上的元素都是i λ,未写出的元素都是0)n n λλλλλλ2121=;n n n nλλλλλλ212)1(21)1(--=.6证 第一式是显然的,下面证第二式. 若记 ,1,+-=i n i i a λ则依行列式定义,)1()1(2111,2111,2121n t n n n t n n nna a a a a a λλλλλλ-=-==--其中t 为排列 21)1( -n n 的逆序数,故 2)1()1(210-=-++++=n n n t . 证毕 对角线以下(上)的元素都为0的行列式叫做上(下)三角行列式,它的值与对角行列式一样.例3 证明下三角行列式nn nnn n a a a a a a a a a D 221121222111==.证 由于当i j >时,0=ij a ,故D 中可能不为0的元素i ip a ,其下标应有i p i ≤,即.,,2,121n p p p n ≤≤≤在所有排列n p p p 21中,能满足上述关系的排列只有一个自然7排列n 12,所以D 中可能不为0的项只有一项nn ta a a 2211)1(-,此项的符号1)1()1(0=-=-t ,所以nn a a a D 2211=. 例4 设nnn nk n n k kkk k b b c c b b c c a a a a D1111111111110=kk k kij a a a a a D 11111)det(==nnn nij b b b b b D 11112)det(==证明 21D D D =.证 记 )det(ij d D =,其中ij ij a d =,),,1;,,1(k j k i ==8ij j k i k b d =++,,),,1;,,1(n j n i ==. 考察D 的一般项n r n k r k kr r t k k k d d d d ++++-,1,111)1( ,由于当k j k i >≤,时,0=j i d ,因此k r r ,,1 只有在k ,,1 中选取时,该项才可能不为零. 而当k r r ,,1 在k ,,1 中选取时,n k k r r ++,,1 只能在n k k ++,,1 中选取. 于是D 中可能不为零的项可以记作n k nq q kp p t b b a a 1111)1(-.这里,k r q r p k i i i -==+1,,而l 为排列)()(11n k q k q k p p ++ 的逆序数. 以t 、s 分别表示排列k p p 1及n q q 1的逆序数,应有s t l +=. 于是⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=-=∑∑∑∑+n n k k nnk k q q nq q sp p kp p tq q nq q kp p st p p b b a a b b a a D 111111111111)1()1()1(9.)1()1(2121211111D D D a a D a ak k kk p p kp p tp p kp p t=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-=∑∑§3 对 换为了研究n 阶行列式的性质,我们先来讨论对换以及它与排列的奇偶性的关系.在排列中,将任意两个元素对调,其余的元素不动,这种作出新排列的手续叫做对换. 将相邻两个元素对换,叫做相邻对换.定理1 一个排列中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性. 证 先证相邻对换的情形.设排列为m l b abb a a 11,对换a 与b ,变为m l b bab a a 11. 显然,l a a 1;m b b 1这些元素的逆序数经过对换并不改变,而a 、b 两元素的逆序数改变为:当b a <时,经对换后a 的逆序数增加1而b 的逆序数不变;当b a >时,经对换后a 的逆序数不变而b 的逆序数减少 1. 所以排列m l b abb a a 11与排列m l b bab a a 11的奇偶性不同.再证一般对换的情形.设排列为n m l c bc b ab a a 111,把它作m 次相邻对换,调成n m l c c b abb a a 111,再作1+m 次相邻对换,调成10n m l c ac b bb a a 111. 总之,经过12+m 次相邻对换,排列n m l c bc b ab a a 111调成排列n m l c ac b bb a a 111,所以这两个排列的奇偶性相反.推论 奇排列调成标准排列的对换次数为奇数,偶排列调成标准排列的对换次数为偶数.证 由定理1知对换的次数就是排列奇偶性变化的次数,而标准排列是偶排列(逆序数是0),因此得知推论成立. 证毕利用定理1,我们来讨论行列式定义的另一种表示法. 对于行列式的任一项n j i np jp ip p t a a a a 11)1(-,其中n j i 1为自然排列,t 为排列n j i p p p p 1的逆序数,对换元素i ip a 与j jp a 成n i j np ip jp p t a a a a 11)1(-,这时,这一项的值不变,而行标排列与列标排列同时作了一次相应的对换. 设新的行标排列n i j 1的逆序数为1t ,则t t )1()1(1--=-. 故1)1()1(t r t +-=-,于是n i j n j i np ip jp p t r np jp ip p t a a a a a a a a 11111)1()1(+-=-.这就表明,对换乘积中两元素的次序,从而行标排列与列标排列同时作出了相应的对换,则行标排列与列标排列的逆序数之和并不改变奇偶性. 经过一次对换如此,经过多次对换还是如此. 于是,经过11若干次对换,使:列标排列n p p p 21(逆序数为t )变为自然排列(逆序数为0); 行标排列则相应地从自然排列变为某个新的排列,设此新排列为n q q q 21,其逆序数为s ,则有n q q q s np p p t n n a a a a a a 21212121)1()1(-=-.又,若j p i =,则i q j =(即j q j i ip j i a a a ==). 可见排列n q q q 21由排列n p p p 21所唯一确定.由此可得定理2 n 阶行列式也可定义为 ∑-=n p p p tn a aaD 2121)1(,其中t 为行标排列n p p p 21的逆序数.证 按行列式定义有 ∑-=n np p p p t a a aaD 321321)1(, 记 n p p p p tn a aaaD ∑-=3211321)1(.按上面讨论知:对于D 中任一项n np p p p ta a a a 321321)1(-,总有且仅有1D 中的某一项n q q q q sn a a a a 321321)1(-与之对应并相等;反之,对于1D 中的任一项n p p p p tn a a a a 321321)1(-,也总有且仅有D 中12的某一项n nq q q q s a a a a 321321)1(-与之对应并相等,于是D 与1D 中的项可以一一对应并相等,从而1D D =.§4 行列式的性质记nnn n n na a a a a a a a a D 212222111211=,nnn n n n a a a a a a a a a D 212221212111=',行列式D '称为行列式D 的转置行列式.性质1 行列式与它的转置行列式相等.证 记)det(ij a D =的转置行列式nnn n n nb b b b b b b b b D 212222111211=',即),,2,1,(,n j i a b ji ij ==,按定义∑∑-=-='n p p p t np p p t n n a a a b b b D 21212121)1()1(.而由定理2,有13∑-=n p p p t n a a a D 2121)1(,故 D D ='. 证毕 由此性质可知,行列式中的行与列具有同等的地位,行列式的性质凡是对行成立的对列也同样成立,反之亦然.性质2 互换行列式的两行(列),行列式的值改变符号. 证 设行列式nnn n n nb b b b b b b b b D 2122221112111=是由行列式)det(ij a D =交换j i ,两行得到的,即当j i k ,≠时,kp kp a b =;当j i k ,=时,jp ip a b =,ip jp a b =. 于是,)1()1()1(1111111∑∑∑-=-=-=n i j n j i nj i np jp ip p t np ip jp p t np jp ip p t a a a a a a a a b b b b D 其中n j i 1为自然排列,t 为排列n j i p p p p 1的逆序数.设排列n i j p p p p 1的逆序数为1t ,则1)1()1(tt--=-,故∑-=--=D a a a a D n i j np jp ip p t 1111)1(. 证毕以i r 表示行列式的第i 行,以i c 表示行列式的第i 列. 交换j i ,两14行记作j i r r ↔,交换j i ,两列记作j i c c ↔.推论 如果行列式有两行(列)完全相同,则此行列式为零. 证 把完全相同的两行(列)互换,有D D -=,故0=D . 性质3 行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同一数k ,等于用数k 乘此行列式.第i 行(或列)乘以k ,记作k r i ⨯(或k c i ⨯).性质 4 行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式的值等于零.性质5 若行列式的某一列(行)的元素都是两数之和,例如nnni ni n n ni i ni i a a a a a a a a a a a a a a a D)()()('212'2222211'111211+++=,则D 等于下列两个行列式之和:nnni n n ni ni nnni n n n i ni a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a D'212'222211'1121121222221111211+=.性质6 把行列式的某一列(行)的各元素乘以同一数然后加到另一列(行)上去,行列式的值不变. 例如以数k 乘第j 列加到第i 列上去(记作j i kc c +),有15).(,)()()(122222111111112222111111j i a a ka a a a a ka a a a a ka a a a a a a a a a a a a a a nnnj nj ni n nj j i n j j i kc c nnnj ni n n j i n j i ji ≠++++(以数k 乘第j 行加到第i 行上,记作j i kr r +)性质3至性质6的证明,请读者自行完成. 这些性质可用于简化行列式的计算.例5 计算3351110243152113------=D .解16例6 计算3111131111311113D .解 这个行列式的特点是各列4个数之和都是6. 今把第2、3、4行同时加到第1行,提出公因子6,然后各行减去第1行:17例7 计算dc b a c b a b a ad c b a c b a b a a d c b a c b a b a a d c b a D ++++++++++++++++++=3610363234232 解 从第4行开始,后行减前行:§5 行列式按行(列)展开一般说来,低价行列式的计算比高价行列式的计算要简便,于是,我们自然地考虑到用低价行列式来表示高价行列式的问题. 为此,先引进余子式和代数余子式的概念.18在n 阶行列式中,把元素j i a 所在的第i 行和第j 列划去后,留下来的1-n 阶行列式叫做元素j i a 的余子式,记作j i M ;记ij j i j i M A +-=)1( ,j i A 叫做元素j i a 的代数余子式.例如四阶行列式44434241343332312423222114131211a a a a a a a a a a a a a a a a D =中元素32a 的余子式和代数余子式分别为444341242321141311a a a a a a a a a M =, 32322332)1(M M A -=-=+.引理 一个n 阶行列式,如果其中第i 行所有元素除j i a 外都为零,那么这个行列式等于j i a 与它的余子式的乘积,即ij j i A a D =.19证 先证j i a 位于第1行第1列的情形,此时nnn n n a a a a a a a D 21222211100=.这是例4中当1=k 时的特殊情形,按例4的结论,即有1111M a D =.又 11111111)1(M M A =-=+,从而 1111A a D =.再证一般情形,此时nnnj n ij n j a a a a a a a D 1111100=.为了利用前面的结果,把D 的行列作如下调换:把D 的第i 行依次与第1-i 行、第2-i 行、…、第1行对调,这样ij a 就调到原来j a 1的位置上,调换的次数为1-i . 再把第j 列依次与第1-j 列、第2-j 列、…、第1列对调,这样ij a 就调到左上角,调换的次数为1-j .20总之,经过2-+j i 次对调,把ij a 调到左上角,所得的行列式D D D j i j i +-+-=-=)1()1(21,而元素ij a 在1D 中的余子式仍然是ija 在D 中的余子式ij M .由于ij a 位于1D 的左上角,利用前面的结果,有ij ij M a D =1,于是 ij ij ij ij j i j i A a M a D D =-=-=++)1()1(1.定理3 行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和,即),,2,1(2211n i A a A a A a D inin i i i i =+++=, 或 ),,2,1(2211n j A a A a A a D nj nj j j j j =+++=.证nnn n ini i n a a a a a a a a a D212111211000000++++++++=21nnn n i nnnn n i n a a a a a a a a a a a a a a21211211211112110000+=nnn n in na a a a a a a211121100++,根据引理可知),,2,1(2211n i A a A a A a D inin i i i i =+++=类似地,若按列证明,可得证毕),,2,1(2211n i A a A a A a D njnj j j j j =+++=这个定理叫做行列式按行(列)展开法则. 利用这一法则并结合行列式的性质,可以简化行列式的计算.下面,我们用此法来计算例5的行列式3351110243152113------=D .我们保留33a ,把第3行其余元素变为0,然后按第3行展开:22例8 计算nn d c dcd c baba ba D 220.解 按第1行展开,有23)1(2)1(2112)1(2)()1(--+---=--=n n n n D bc ad D bc adD ,以此作递推公式,即可得=-=-=--)2(22)1(22)()(n n n D bc ad D bc ad Dn n n bc ad dc b a bc ad D bc ad )()()(121-=-=-=--.24例9 证明范德蒙行列式)3().(1111112112222121j i j i n n nn n n nn x x x x x x x x x x x D -∏==≥>≥---其中记号“∏”表示全体同类因子的乘积.证 用数学归纳法. 因为∏≥>≥-=-==1212212)(11j i jix x x x x x D ,所以当2=n 时(3)式成立. 现在假设(3)式对于1-n 阶范德蒙行列式成立,要证(3)式对n 阶范德蒙行列式也成立.为此,设法把n D 降阶:从第n 行开始,后行减去前行的1x 倍,有)()()(0)()()(0011111213231222113312211312x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x D n n n n n n n n n ---------=---, 按第1列展开,并把每列的公因子(1x x i -)提出,就有252222223211312111)())((------=n n n nn n x x x x x x x x x x x x D.上式右端的行列式是1-n 阶范德蒙行列式,按归纳法假设,它等于所有(j i x x -)因子的乘积,其中2≥>≥j i n . 故证毕∏∏≥>≥≥>≥-=----=2211312)()()())((j i n j ij i n j in n x xx xx x x x x x D .由定理3,还可得下述重要推论:推论 行列式任一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零. 即j i A a A a A a n j n i j i j i ≠=+++,02211 ,或 j i A a A a A a nj ni j i j i ≠=+++,02211 .证 把行列式)det(ij a D =按第j 行展开,有26nnn jnj ini nn j jn j j j j a a a a a a a a A a A a A a1111112211=+++,在上式中把jk a 换成),,1(n k a ik =,可得行第行第j i a a a a a a a a A a A a A a nnn in i in i nn j in j i j i ←←=+++1111112211当j i ≠时,上式右端行列式中有两行对应元素相同,故行列式为零,即得)(,02211j i A a A a A a n j n i j i j i ≠=+++上述证法如按列进行,可得证毕)(,02211j i A a A a A a nj ni j i j i ≠=+++27§6 克莱姆法则含有n 个未知数n x x x ,,,21 的n 个线性方程的方程组)4(,,,22112222212*********⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 与二、三元线性方程组相类似,它的解可以用n 阶行列式表示,即有克莱姆法则 如果线性方程组(4)的系数行列式不等于零,即01111≠=nnn na a a a D ,那么,方程组(4)有唯一解,,,,2211DD x D Dx D D x n n ===(5)其中),,2,1(n j D j =是把系数行列式D 中第j 列的元素用方程组右端的自由项代替后所得到的n 阶行列式,即nnj n n j n n nj j j a a b a a a a b a a D 1,1,111,111,111+-+-= . 证 用D 中第j 列元素的代数余子式j n j j A A A ,,21依次乘方28程组(4)的n 个方程,再把它们相加,得,111111∑∑∑∑=====⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎭⎫ ⎝⎛nk j k k n n k j k n k j n k j k j k n k j k k A b x A a x A a x A a根据代数余子式的重要性质可知,上式中j x 的系数等于D ,而其余)(j i x i ≠的系数均为0;又,等式右端即是j D . 于是),,2,1(,n j D Dx j j ==. (6) 当0≠D 时,方程组(6)有唯一的一个解(5).由于方程组(6)是由方程组(4)经乘数与相加两种运算而得,故(4)的解一定是(6)的解。

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