线性代数学习心得体会doc

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线性代数学习心得体会doc

线性代数学习心得体会

篇一:学习线性代数的心得体会

学习线性代数的心得体会

线代课本的前言上就说:“在现代社会,除了算术以外,线性代数是应用最广泛的数学学科了。”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少,课本上涉及最多的只能算解线性方程组了,但这只是线性代数很初级的应用。我自己对线性代数的应用了解的也不多。但是,线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。

线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成的困难。在这门课的学习过程中,很多同学遇到了上课听不懂,一上课就想睡觉,公式定理理解不了,知道了知识但不会做题,记不住等问题。我认为,每门课程都是有章可循的,线性代也不例外,只要有正确的方法,再加上自己的努力,就可以学好它。

线代是一门比较费脑子的课,所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上的线代课就会变成“催眠课”。那么,就应该在第二天有线代课时晚上睡得早一点。如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。这个预习也有学问,预习时要“把更多的麻烦留给自己”,即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住,自己试着证一下,可以不用写详细的过程,

想一下思路即可;还要多猜猜预习的部分会有什么公式、定理、结论;还要想一想预习的内容能应用到什么领域。当然,这对一些同学有困难,可以根据个人的实际情况适当调整,但要尽量多地自己思考。

一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。上课时干别的会受到老师讲课的影响,那为什么不利用好这一小时四十分钟呢?上课时,老师的一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲的某个题自

己会做也要听一下老师的思路。

上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业。实际上应该先试着做题,不会时看书后或做完后看书。这样,作业可以帮你回忆老师讲的内容,重要的是这些内容是自己回忆起来的,这样能记得更牢,而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。作业尽量在上课的当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成的困难。做作业时遇到不会的题可以

问别人或参考同学的解答,但一定要真正理解别人的思路,绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄。适当多做些题对学习是有帮助的。。

线性代数的许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它的证明过程的每一步,只

要能从生活实际想到甚至朦朦胧胧地想到它的“所以然”就行了。学习线代及其它任何学科时都要静下心来,如果学习前“心潮澎湃”就拿出一两分钟时间平静下来再开始学习。遇到不会做的题时不要去想“这道题我怎么又不会做”等与这道题无关的东西,一心想题,这样解出来的可能性会大很多。做完题后要想想答案上的方法和自己的方法是怎么想出来的,尤其对于自己不会做的题或某个题答案给出的解法非常好且较难想到,然后将这种思路“存档”,即“做完题后要总结”。

线性代数作为一门数学,体现了数学的思想。

数学上的方法是相通的。比如,考虑特殊情况这种思路。线性代数中行列式按行或列展开公式的证明就是从更简单的特殊情况开始证起;解线性方程组时先解对应的齐次方程组,这些都是先考虑特殊情况。高数上解二阶常系数线性微分方程时先解其对应的齐次方程,这用的也是这种思路。

通过思想方法上的联系和内容上的联系,线性代数中的内容以及线性代数与高数甚至其它学科可以联系起来。只要建立了这种联系,线代就不会像原来那样琐碎。方法真的很难讲,而方法包含许多细节的内容很难讲出来甚至我都意识不到,但它们会对学习起很大的作用。我感觉“做完题要总结”,“上课想到老师前面”,“注重知识之间的联系”很重要。篇二:学习线性代数的心得体会

学习线性代数的心得体会

------10春李卫军线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成之困难。

在这门课之学习过程中,你是否也遇到了上课听不懂,一上课就想睡觉,公式定理理解不了,知道了知识但不会做题,记不住等问题。不要怕,线性代数之学习是有章可循之,只要有正确之方法,再加上自己之努力,任何学科都不会“打倒”你。

线性代数是一门对理工科学生极其重要数学学科。线代课本之前言上就说:“在现代社会,除了算术以外,线性代数是应用最广泛之数学学科了。”你是不是觉得这好像是在吹,之确,我们之线代教学之一个很大之问题就是对线性代数之应用涉及太少,课本上涉及最多之只能算解线性方程组了,但这只是线性代数很初级之应用。我只上大二,对线性代数之应用了解之也不多。但是,线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大之作用。

没有应用到之内容很容易忘,我现在高数还基本记得,但线代已忘了大半。因为高数在很多课程中都有广泛之应用,尤其第二学期开设之大学物理课。所以,如果有时间之话,要尽可能地到网上或图书馆了解线性代数在各方面之应用。如:《线性代数》(居余马等编,清华大学出版社)上就有线性代数在“人口模型”、“马尔可夫链”、“投入产出数学模型”、

“图之邻接矩阵”等方面之应用。也可以试着用线性代数之方法和知识证明以前学过之定理或高数中之定理,如老之高中解析几何课本上之转轴公式,它就可以用线性代数中之过渡矩阵来证明。

线性代数难懂和琐碎也跟教学中没有涉及线代之应用有很大关系。

线代是一门比较费脑子之课,所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上之线代课就会变成“催眠课”。那么,请在第二天有线代课时晚上睡得早一点,“卧谈会”开得短一点。如果你觉得上课跟不上老师之思路那么请预习。这个预习也有学问,预习时要“把更多之麻烦留给自己”,即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住,自己试着证一下,可以不用写详细

之过程,想一下思路即可;还要多猜猜预习之部分会有什么公式、定理、结论;还要想一想预习之内容能应用到什么领域。当然,这对一些同学有困难,可以根据个人之实际情况适当调整,但要尽量多地自己思考。

一定要重视上课听讲,不能使线代之学习退化为自学。上课时干别之会受到老师讲课之影响,那为什么不利用好这一小时四十分钟呢?上课时,老师之一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你之学习方法甚至改变你之一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲之某个题自己会做也要听一下

老师之思路。

上完课后不少同学喜欢把上课之内容看一遍再做作业。实际上应该先试着做作业,不会时看书,做完作业后再看书。这样,作业可以帮你回忆老师讲之内容,重要之是这些内容是自己回忆起来之,这样能记得更牢,而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。作业尽量在上课之当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成之困难。做作业时遇到不会之题可以问别人或参考同学之解答,但一定要真正理解别人之思路,绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄。大学生学习线性代数时留给做题之时间比较少,应该适当多做些题。

线性代数之许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它之证明过程之每一步,只要能从生活实际想到甚至朦朦胧胧地想到它之“所以然”就行了。

学习线代及其它任何学科时都要静下心来,如果你学习前“心潮澎湃”就请用一两分钟时间平静下来再开始学习。遇到不会做之题时不要去想“这道题我怎么又不会做”等与这道题无关之东西,一心想题,这样解出来之可能性会大很多。

关于解题思路之问题不是一下子能讲清楚之,《道乐吉学习方法(大学生版)》这本书讲解题思路讲得非常好,而且上面讲之解题方法对各门理科课都适用。我在此只想说做

完题后要想想答案上之方法和自己之方法是怎么想出来之,尤其对于自己不会做之题或某个题答案给出之解法非常好且较难想到,然后将这种思路“存档”,即“做完题后要总结”。线性代数作为一门数学,体现了数学之思想。

人们总是在扩展数之范围,复数就是实数之扩展。矩阵是数之扩展,如一个电阻之阻值可以用一个实数来表示,而一个二端口电阻之“阻值”可以用一个2*2矩阵来表示。

数学上之方法是相通之。比如,考虑特殊情况这种思路。线性代数中行列式按行或列展开公式之证明就是从更简单之特殊情况开始证起;解线性方程组时先解对应之齐次方程组,这些都是先考虑特殊情况。高数上解二阶常系数线性微分方程时先解其对应之齐次方程,这用之也是这种思路。

数学讲究和谐。规定0!=1是为了和谐。行列式之计算法和矩阵乘法也是和谐之,线性代数以后之内容中就会体现出这种和谐。

通过思想方法上之联系和内容上之联系,线性代数中之内容以及线性代数与高数甚至其它学科可以联系起来。只要建立了这种联系,线代就不会像原来那样琐碎。

方法真之很难讲,因为篇幅实在有限,而方法包含许多细节之内容很难讲出来甚至我都意识不到,而它们会对学习起很大之作用,要把这些细节都写出来几十万字绝对不够。所以细节上之优化是需要自己来完成之。在此我推荐两本学

习方法之书,一本是《道乐吉学习方法(大学生版)》,我理科方面之解题思路就是套这本书之模式,对付较难之题非常管用。另一本是《孙维刚谈全班55%怎样考上北大考上清华》,我所在之中学几乎所有老师之办公室都有这本书。我之“做完题要总结”,“上课想到老师前面”,“注重知识之间之联系”等等方法都来自这本书。看学习方法书一定要将上面之方法应用于实际,把学习方法书当小说看或书上之适合自己之方法应用得不充分,那还不如把学习方法书扔了。

还有,学习方法与现在很畅销之成功学类书上讲之方法是相通之,要掌握好之学习方法也要多看企业战略管理、领导艺术、时间管理、励志等方面之书。

学习效果是效率与时间之乘积,好方法能带来高效率,但如果不下工夫照样学不好。要记住:好成绩是学出来之!说谁不学都考得好那是在胡扯(暂不考虑造成学习不太努力之人学习好之其它细节因素,这些因素不是大部分人现在都具有之)。

以上是我之一些不成熟之观点,不能算介绍经验,只能说是与大家讨论。我关注之东西主要是我没有做到或做好之地方,我能没有意识地做到之地方我就不容易想到也就不容易写

出来,但这些没有写出之地方可能对你很重要,所以你可能觉得这篇文章对你作用不大,这也是我这篇文章之问题

之一。所以希望大家能尽可能地“找我之麻烦”,即找到我上面所说内容中不完善甚至完全错误或没有涉及到之地方,这样也能帮助我改进我之学习方法。

篇三:浅谈线性代数的心得体会

浅谈线性代数的心得体会

线性代数是代数学的一个分支,“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。

线性代数是一门对理工科学生极其重要数学学科。线性代数主要处理的是线性关系的问题,随着数学的发展,线性代数的含义也不断的扩大。它的理论不仅渗透到了数学的许多分支中,而且在理论物理、理论化学、工程技术、国民经济、生物技术、航天、航海等领域中都有着广泛的应用。同时,该课程对于培养学生的逻辑推理和抽象思维能力、空间直观和想象能力具有重要的作用。

通过线性代数的学习,能使学生获得应用科学中常用的矩阵、线性方程组等理论及其有关基本知识,并具有较熟练的矩阵运算能力和用矩阵方法解决一些实际问题的能力。

线代课本的前言上就说:“在现代社会,除了算术以外,线性代数是应用最广泛的数学学科了。”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少,课本上涉

及最多的只能算解线性方程组了,但这只是线性代数很初级的应用。我自己对线性代数的应用了解的也不多。但是,线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。

没有应用到的内容很容易忘,就像现代一样,我现在高数还基本记得。因为高数在很多课程中都有广泛的应用,比如在开设的大学物理课中。所以,如果有时间的话,要尽可能地到网上或图书馆了解线性代数在各方面的应用。如:《线性代数》(居余马等编,清华大学出版社)上就有线性代数在“人口模型”、“马尔可夫链”、“投入产出数学模型”、“图的邻接矩阵”等方面的应用。也可以试着用线性代数的方法和知识证明以前学过的定理或高数中的定理,如老的高中解析几何课本上的转轴公式,它就可以用线性代数中的过渡矩阵来证明。

线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成的困难。在这门课的学习过程中,很多同学遇到了上课听不懂,一上课就想睡觉,公式定理理解不了,知道了知识但不会做题,记不住等问题。我认为,每门课程都是有章可循的,线性代也不例外,只要有正确的方法,再加上自己的努力,就可以学好它。

线代是一门比较费脑子的课,所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上的线代课就会变成“催眠课”。那么,就应

该在第二天有线代课时晚上睡得早一点。如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。这个预习也有学问,预习时要“把更多的麻烦留给自己”,即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住,自己试着证一下,可以不用写详细的过程,想一下思路即可;还要多猜猜预习的部分会有什么公式、定理、结论;还要想一想预习的内容能应用到什么领域。当然,这对一些同学有困难,可以根据个人的实际情况适当调整,但要尽量多地自己思考。

一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。上课时干别的会受到老师讲课的影响,那为什么不利用好这一小时四十分钟呢?上课时,老师的一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲的某个题自己会做也要听一下老师的思路。

上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业。实际上应该先试着做题,不会时看书后或做完后看书。这样,作业可以帮你回忆老师讲的内容,重要的是这些内容是自己回忆起来的,这样能记得更牢,而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。作业尽量在上课的当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成的困难。做作业时遇到不会的题可以问别人或参考同学的解答,但一定要真正理解别人的思路,绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄。适当多做些题

对学习是有帮助的。

线性代数的许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它的证明过程的每一步,只要能从生活实际想到甚至朦朦胧胧地想到它的“所以然”就行了。

学习线代及其它任何学科时都要静下心来,如果学习前“心潮澎湃”就拿出一两分钟时间平静下来再开始学习。遇到不会做的题时不要去想“这道题我怎么又不会做”等与这道题无关的东西,一心想题,这样解出来的可能性会大很多。

做完题后要想想答案上的方法和自己的方法是怎么想出来的,尤其对于自己不会做的题或某个题答案给出的解法非常好且较难想到,然后将这种思路“存档”,即“做完题后要总结”。

线性代数作为一门数学,体现了数学的思想。

数学上的方法是相通的。比如,考虑特殊情况这种思路。线性代数中行列式按行或列展开公式的证明就是从更简单的特殊情况开始证起;解线性方程组时先解对应的齐次方程组,这些都是先考虑特殊情况。高数上解二阶常系数线性微分方程时先解其对应的齐次方程,这用的也是这种思路。

通过思想方法上的联系和内容上的联系,线性代数中的内容以及线性代数与高数甚至其它学科可以联系起来。只要建立了这种联系,线代就不会像原来那样琐碎。方法真的

很难讲,而方法包含许多细节的内容很难讲出来甚至我都意识不到,但它们会对学习起很大的作用。我感觉“做完题要总结”,“上课想到老师前面”,“注重知识之间的联系”很重要。

以上就是我学习线性代数的心得。

线性代数的学习方法和心得体会

线性代数的学习方法和心得体会 一、学习方法 今天先谈谈对线形空间和矩阵的几个核心概念的理解。这些东西大部分是凭着自己的理解写出来的,基本上不抄书,可能有错误的地方,希望能够被指出。但我希望做到直觉,也就是说能把数学背后说的实质问题说出来。 首先说说空间(space),这个概念是现代数学的命根子之一,从拓扑空间开始,一步步往上加定义,可以形成很多空间。线形空间其实还是比较初级的,如果在里面定义了范数,就成了赋范线性空间。赋范线性空间满足完备性,就成了巴那赫空间;赋范线性空间中定义角度,就有了内积空间,内积空间再满足完备性,就得到希尔伯特空间。 总之,空间有很多种。你要是去看某种空间的数学定义,大致都是“存在一个集合,在这个集合上定义某某概念,然后满足某些性质”,就可以被称为空间。这未免有点奇怪,为什么要用“空间”来称呼一些这样的集合呢?大家将会看到,其实这是很有道理的。 我们一般人最熟悉的空间,毫无疑问就是我们生活在其中的(按照牛顿的绝对时空观)的三维空间,从数学上说,这是一个三维的欧几里德空间,我们先不管那么多,先看看我们熟悉的这样一个空间有些什么最基本的特点。仔细想想我们就会知道,这个三维的空间:1. 由很多(实际上是无穷多个)位置点组成; 2. 这些点之间存在相对的关系; 3. 可以在空间中定义长度、角度; 4. 这个空间可以容纳运动,这里我们所说的运动是从一个点到另一个点的移动(变换),而不是微积分意义上的“连续”性的运动, 认识到了这些,我们就可以把我们关于三维空间的认识扩展到其他的空间。事实上,不管是什么空间,都必须容纳和支持在其中发生的符合规则的运动(变换)。你会发现,在某种空间中往往会存在一种相对应的变换,比如拓扑空间中有拓扑变换,线性空间中有线性变换,仿射空间中有仿射变换,其实这些变换都只不过是对应空间中允许的运动形式而已。

《线性代数》教学中若干难点的探讨.doc

《线性代数》教学中若干难点的探讨- 摘要:在《线性代数》的教学过程中,有很多抽象的概念学生很难理解,比如线性相关、线性无关,极大线性无关组、向量组的秩等等。本文从笔者个人的教学实际出发,浅谈教学过程中的若干个教学难点,化抽象为具体,帮助学生理解并掌握这些难点,以提高学生对《线性代数》的学习兴趣。 关键词:线性相关;线性无关;极大线性无关组;向量组的秩 《线性代数》是高等学校理、工、经、管类各专业的一门重要基础课程。通过对本课程的学习,学生可以获得线性代数的基本概念、基本理论和基本运算技能,为后继课程的学习和进一步知识的获得奠定必要的数学基础。通过各个教学环节的学习,可以逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力以及自学能力,并具有比较熟练的运算能力和综合运用所学知识分析和解决问题的能力。另外,通过《线性代数》的学习,还可以培养学生的综合素质和提高学生的创新意识。因此,只有熟练掌握这门课程,才能较好地运用到各个专业中。由于该课程内容抽象,教学课时短,这无疑对教师的教学和学生的学习造成了极大的困扰。本文从笔者个人的教学实际出发,浅谈教学过程中的若干个教学难点,帮助学生理解并掌握这些难点,以提高学生对《线性代数》的学习兴趣。 一、线性相关性与线性无关性 线性方程组理论是线性代数的基本内容之一,而向量组的线性相关性和线性无关性又是解线性方程组的基础。教材第三章线性方程组开门见山,直接给出了线性相关及线性无关的定义。

线性相关是指一个向量组α1,α2,…,αs,如果存在一组不全为零的数λ1,λ2,…,λs,使得λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0,则称该向量组α1,α2,…,αs线性相关。如果不存在这样一组不全为零的数,则称该向量组α1,α2,…,αs线性无关。单纯地称某向量组线性相关或线性无关,对于学生来说是比较抽象的,他们对这一定义总是感觉很模糊,很难理解,如何才能更好地更形象地理解这一定义呢?如果在教学中,把这块知识与解析几何联系起来,用几何知来解释什么是线性相关或线性无关,那么学生肯定更容易接受。例如,对于定义中λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0,可以理解为b=(λ1,λ2,…,λs)这样的一个行向量。如果向量组有两个列向量构成,即α1,α2,则b=(λ1,λ2),λ1α1+λ2α2=0。若λ1≠0,则经过变换可以得到α1=■,这说明α1和α2共线。对于有三个向量构成的向量组,λ1α1+λ2α2+λ3α3=0,b=(λ1,λ2,λ3),若λ1≠0,经变换得到α1=■+■,这说明α1,α2,α3三个向量共面。 对于两个向量,线性相关指两向量平行(或者说是共线),此时只是在线上的关系,仅仅是一维,线性无关指两向量相交,确定了一个二维平面。线性无关提供了另一种维度,使得向量所在空间增加了一维。对于三个向量,线性相关指三向量共面,研究的是二维平面,而线性无关指三向量不共面,使得向量所在空间增加了一维,即三个向量若线性无关,那么它们不共面,存在于三维立体空间中。四个向量,五个向量,…,研究方法类似。结合几何知识,通过几何图像可以更直观地呈现出新的概念,学生更易于接受,而且还有助于提高学生对《线性代数》的学习兴趣。 二、极大线性无关组及向量组的秩

用MATLAB解决线性代数问题实验报告

实验三使用MATLAB解决线性代数问题学院:数计学院班级:1003班姓名:黄晓丹学号:1051020144 实验目的: 学习MATLAB有关线性代数运算的指令,主要学习运用MATLAB解决矩阵除法,线性方程组的通解,矩阵相似 对角化问题,以及解决投入产出分析等应用问题。 实验内容: 矩阵转置:A=[1 2;3 4];B=[4 3;2 1]; >> A',B' ans = 1 3 2 4 ans = 4 3 3 1 矩阵加减:A-B ans= -3 -1 1 3 矩阵乘法:A*B,A.*B(数组乘法)||比较矩阵乘法与数组乘法的区别ans= 8 5 20 13 ans= 4 6 6 4 矩阵除法:A\B,B./A ans=

-6 -5 5 4 ans= 4 1.5 0.6667 0.25 特殊矩阵生成:zeros(m,n)||生成m行n列的矩阵 ones(m,n)||生成m行n列的元素全为一的矩阵 eye(n)||生成n阶单位矩阵 rand(m,n)||生成m行n列[0 ,1]上均匀分布随 机数矩阵 zeros(2,3) ans = 0 0 0 0 0 0 >> ones(3,3) ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 >> eye(3)

ans = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 >> rand(2,4) ans = Columns 1 through 3 0.9501 0.6068 0.8913 0.2311 0.4860 0.7621 Column 4 0.4565 0.0185 矩阵处理:trace(A)||返回矩阵的迹 diag(A)||返回矩阵对角线元素构成的向量 tril(A)||提取矩阵的下三角部分 triu(A)||提取矩阵的上三角部分 flipud(A)||矩阵上下翻转 fliplr(A)||矩阵左右翻转 reshape(A,m,n)||将矩阵的元素重排成m行n列矩阵A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; >> t=trace(A),d=diag(A),u=triu(A)

线性代数重点难点

自考《线性代数》重难点解析 2011-02-17 11:09:49 | 作者: min | 来源: 考试大 | 查看: 第一章行列式 一、重点 1、理解:行列式的定义,余子式,代数余子式。 2、掌握:行列式的基本性质及推论。 3、运用:运用行列式的性质及计算方法计算行列式,用克莱姆法则求解方程组。 二、难点 行列式在解线性方程组、矩阵求逆、向量组的线性相关性、求矩阵的特征值等方面的应用。 三、重要公式 1、若A为n阶方阵,则│kA│= kn│A│ 2、若A、B均为n阶方阵,则│AB│=│A│。│B│ 3、若A为n阶方阵,则│A*│=│A│n-1 若A为n阶可逆阵,则│A-1│=│A│-1 4、若A为n阶方阵,λi(i=1,2,…,n)是A的特征值,│A│=∏λi 四、题型及解题思路 1、有关行列式概念与性质的命题 2、行列式的计算(方法)

1)利用定义 2)按某行(列)展开使行列式降阶 3)利用行列式的性质 ①各行(列)加到同一行(列)上去,适用于各列(行)诸元素之和相等的情况。 ②各行(列)加或减同一行(列)的倍数,化简行列式或化为上(下)三角行列式。 ③逐次行(列)相加减,化简行列式。 ④把行列式拆成几个行列式的和差。 4)递推法,适用于规律性强且零元素较多的行列式 5)数学归纳法,多用于证明 3、运用克莱姆法则求解线性方程组 若D =│A│≠0,则Ax=b有唯一解,即 x1=D1/D,x2= D2/D,…,xn= Dn/D 其中Dj是把D中xj的系数换成常数项。 注意:克莱姆法则仅适用于方程个数与未知数个数相等的方程组。 4、运用系数行列式│A│判别方程组解的问题 1)当│A│=0时,齐次方程组Ax=0有非零解;非齐次方程组Ax=b不是唯一解(可能无解,也可能有无穷多解) 2)当│A│≠0时,齐次方程组Ax=0仅有零解;非齐次方程组Ax=b有唯一解,此解可由克莱姆法

线性代数超强的总结(不看你会后悔的)

线性代数超强总结 ()0A r A n A Ax A A οο??

√ 行列式的计算: ① 若A B 与都是方阵(不必同阶),则 (1)mn A A A A B B B B A A B B οο οοο * = = =* *=- ②上三角、下三角行列式等于主对角线上元素的乘积. ③关于副对角线: (1)2 1121 21 1211 1 (1) n n n n n n n n n n n a a a a a a a a a ο οο ---* = =-K N N √ 逆矩阵的求法: ①1 A A A * -= ②1()()A E E A -????→M M 初等行变换 ③11a b d b c d c a ad bc --???? =????--???? T T T T T A B A C C D B D ?? ??=???????? ④1 2 11 11 2 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ???? ??? ?? ? O O 2 1 1 1 12 1 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ?????????? N N

线性代数易错点及重点知识点

线性代数易错及重点知识点 翔翔总结,不晓得大家看得懂不 3 24712432的余子式是327134722412,而不是23271 上三角和下三角行列式都是a1a2a3.....an=A 反三角行列式为A*(-1)^n(n-1)/2 行列式的一行的代数余子式分别乘以另一行元素,值为零。 正反三角行列式如果不记得公式了,可以通过上下换行的形式变成正三角行列式。 克莱姆法则D=222112 11a a a a ,D1=22 2121a b a b D2=22211211a a a a x1=D1/D 同理x2=D2/D 范德蒙法则:行列式的值=(x n -x n-1)(x n -x n-2)……(x n -x 1)(x n-1-x n-2……)(x 2-x 1) 若一个线性方程组有非零解,则它的行列式式值等于零。 行列式中行叫c ,列叫r 写行列式变换过程中要在等号上写变换方法,如c2-c3.不然老师看不懂步骤,无法给分 化三角行列式先化第一列,在化第二列,按顺序来化,这样才不会出现问题。 n 维向量分横向量和列向量。 写向量时一定要记得在上面加箭头 任意一个n 维向量都能由n 个n 维单位向量线性表示 如果b1=k1a1+k2a2+k3a3,线性表示不一定要求k1,k2,k3不全为零。 如果一个向量a 线性相关,则a=0 由一个非零向量构成的向量组一定线性无关。即a ≠0则a 这个向量组线性无关。 含有零向量的向量组一定线性相关 例a1=(1,1)a2=(2,3)求这两个向量组是否线性相关 解:k1a1+k2a2=0 k1(1,1)+k2(2,3)=0 K1+2k2=0 k1+3k2=0 3 121≠0所以k 全是零解,所以线性无关 a3=a1+a2,则a1,a2,a3线性相关 一个向量组中的一个向量可由其他向量线性表示,那么这个向量组线性相关,能线性表示不一定要k 不全为零,但是线性相关一定要不全为零 两个向量线性相关除非他们对应分量成比例。 如果一个向量组一部分向量线性相关,则,整个向量组线性相关。 一个向量组线性无关,那么它的一部分也线性无关 向量组线性相关,减少其中几维一样线性相关,向量组线性无关,增加几维向量一样无关。 应用:要证线性相关,则增加维,如果增加后相关,则原向量组相关。 要证线性无关,则减少维,如果减少后无关,则原向量组无关。 要证线性相关,则增加向量个数,如果增加后相关,则原向量组相关。 要证线性无关,则减少向量个数,如果减少后无关,则原向量组无关。 向量个数大于维数一定线性相关 一个向量组的每个最大线性无关组中的向量个数一定相等 向量空间:线性无关组ab ……n 若a+b ……n 属于v Ramada a 属于v 则v 为向量空间v 的维数就是向量组的秩,a b ……n 称为空间的基

数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第一章实验报告(供参考)

上机习题 1.先用你所熟悉的的计算机语言将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序;然后用你编写的程序求解84阶方程组;最后将你的计算结果与方程的精确解进行比较,并就此谈谈你对Gauss 消去法的看法。 Sol : (1)先用matlab 将不选主元和列主元Gauss 消去法编写成通用的子程序,得到P U L ,,: 不选主元Gauss 消去法:[])(,A GaussLA U L =得到U L ,满足LU A = 列主元Gauss 消去法:[])(,,A GaussCol P U L =得到P U L ,,满足LU PA = (2)用前代法解()Pb or b Ly =,得y 用回代法解y Ux =,得x 求解程序为()P U L b A Gauss x ,,,,=(P 可缺省,缺省时默认为单位矩阵) (3)计算脚本为ex1_1 代码 %算法(计算三角分解:Gauss 消去法) function [L,U]=GaussLA(A) n=length(A); for k=1:n-1 A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k); A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n); end

U=triu(A); L=tril(A); L=L-diag(diag(L))+diag(ones(1,n)); end %算法计算列主元三角分解:列主元Gauss消去法) function [L,U,P]=GaussCol(A) n=length(A); for k=1:n-1 [s,t]=max(abs(A(k:n,k))); p=t+k-1; temp=A(k,1:n); A(k,1:n)=A(p,1:n); A(p,1:n)=temp; u(k)=p; if A(k,k)~=0 A(k+1:n,k)=A(k+1:n,k)/A(k,k); A(k+1:n,k+1:n)=A(k+1:n,k+1:n)-A(k+1:n,k)*A(k,k+1:n); else break; end end L=tril(A);U=triu(A);L=L-diag(diag(L))+diag(ones(1,n));

线性代数学习心得体会doc

线性代数学习心得体会 篇一:学习线性代数的心得体会 学习线性代数的心得体会 线代课本的前言上就说:“在现代社会,除了算术以外,线性代数是应用最广泛的数学学科了。”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少,课本上涉及最多的只能算解线性方程组了,但这只是线性代数很初级的应用。我自己对线性代数的应用了解的也不多。但是,线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。 线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成的困难。在这门课的学习过程中,很多同学遇到了上课听不懂,一上课就想睡觉,公式定理理解不了,知道了知识但不会做题,记不住等问题。我认为,每门课程都是有章可循的,线性代也不例外,只要有正确的方法,再加上自己的努力,就可以学好它。 线代是一门比较费脑子的课,所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上的线代课就会变成“催眠课”。那么,就应该在第二天有线代课时晚上睡得早一点。如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。这个预习也有学问,预习时要“把更多的麻烦留给自己”,即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住,自己试着证一下,可以不用写详细的过程,

想一下思路即可;还要多猜猜预习的部分会有什么公式、定理、结论;还要想一想预习的内容能应用到什么领域。当然,这对一些同学有困难,可以根据个人的实际情况适当调整,但要尽量多地自己思考。 一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。上课时干别的会受到老师讲课的影响,那为什么不利用好这一小时四十分钟呢?上课时,老师的一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲的某个题自 己会做也要听一下老师的思路。 上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业。实际上应该先试着做题,不会时看书后或做完后看书。这样,作业可以帮你回忆老师讲的内容,重要的是这些内容是自己回忆起来的,这样能记得更牢,而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。作业尽量在上课的当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成的困难。做作业时遇到不会的题可以 问别人或参考同学的解答,但一定要真正理解别人的思路,绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄。适当多做些题对学习是有帮助的。。 线性代数的许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它的证明过程的每一步,只

自考《线性代数》重难点解析与全真练习

自考《线性代数》重难点解析与全真练习 第一章行列式 一、重点 1、理解:行列式的定义,余子式,代数余子式。 2、掌握:行列式的基本性质及推论。 3、运用:运用行列式的性质及计算方法计算行列式,用克莱姆法则求解方程组。 二、难点行列式在解线性方程组、矩阵求逆、向量组的线性相关性、求矩阵的特征值等方面的应用。 三、重要公式 1若A为n阶方阵,则|kA| = kn | A I 2、若A、B均为n阶方阵,AB丨=| A |。丨B丨 3、若A为n阶方阵,则|A* | = | A | n-1 若A为n阶可逆阵,则|A-1 | = | A | -1 4、若A为n阶方阵,入i (i=1 , 2,…,n)是A的特征值,| A | =口入i 四、题型及解题思路 1 、有关行列式概念与性质的命题 2、行列式的计算(方法) 1 )利用定义 2)按某行(列)展开使行列式降阶 3)利用行列式的性质 ①各行(列)加到同一行(列)上去,适用于各列(行)诸元素之和相等的情况。 ②各行(列)加或减同一行(列)的倍数,化简行列式或化为上(下)三角行列式。 ③逐次行(列)相加减,化简行列式。 ④把行列式拆成几个行列式的和差。 4)递推法,适用于规律性强且零元素较多的行列式 5)数学归纳法,多用于证明 3、运用克莱姆法则求解线性方程组 若D = | A |丰0,则Ax=b有解,即 x1=D1/D, x2= D2/D ,…, xn= Dn/D 其中Dj是把D中xj的系数换成常数项。 注意:克莱姆法则仅适用于方程个数与未知数个数相等的方程组。 4、运用系数行列式A 判别方程组解的问题 1)当| A | = 0时,齐次方程组Ax= 0有非零解;非齐次方程组解,也可 能有无穷多解) 2)当| A |丰0时,齐次方程组Ax= 0仅有零解;非齐次方程组克莱姆法则求出。 、重点 1 、理解:矩阵的定义、性质, 几种特殊的矩阵(零矩阵,上(下)对角矩阵,逆矩阵,正交矩阵,伴随矩阵,分块矩阵) 2、掌握: 1)矩阵的各种运算及运算规律 2)矩阵可逆的判定及求逆矩阵的各种方法Ax= b 不是解(可能无Ax= b 有解,此解可由三角矩阵,对称矩阵,

线性代数知识点归纳,超详细

线性代数复习要点 第一部分行列式 1. 排列的逆序数 2. 行列式按行(列)展开法则 3. 行列式的性质及行列式的计算 行列式的定义 1.行列式的计算: ①(定义法) ②(降阶法)行列式按行(列)展开定理: 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的乘积之和. 推论:行列式某一行(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.

③(化为三角型行列式)上三角、下三角、主对角行列式等于主对角线上元素的乘积. ④若都是方阵(不必同阶),则 ⑤关于副对角线: ⑥范德蒙德行列式: 证明用从第n行开始,自下而上依次的由下一行减去它上一行的倍,按第一列展开,重复上述操作即可。 ⑦型公式: ⑧(升阶法)在原行列式中增加一行一列,保持原行列式不变的方法. ⑨(递推公式法) 对阶行列式找出与或,之间的一种关系——称为递推公式,其中 ,,等结构相同,再由递推公式求出的方法称为递推公式法. (拆分法) 把某一行(或列)的元素写成两数和的形式,再利用行列式的性质将原行列式写成两行列式之和,使问题简化以例计算. ⑩(数学归纳法) 2. 对于阶行列式,恒有:,其中为阶主子式;

3. 证明的方法: ①、; ②、反证法; ③、构造齐次方程组,证明其有非零解; ④、利用秩,证明; ⑤、证明0是其特征值. 4. 代数余子式和余子式的关系: 第二部分矩阵 1.矩阵的运算性质 2.矩阵求逆 3.矩阵的秩的性质 4.矩阵方程的求解 1.矩阵的定义由个数排成的行列的表称为矩阵. 记作:或 ①同型矩阵:两个矩阵的行数相等、列数也相等. ②矩阵相等: 两个矩阵同型,且对应元素相等. ③矩阵运算 a. 矩阵加(减)法:两个同型矩阵,对应元素相加(减). b. 数与矩阵相乘:数与矩阵的乘积记作或,规定为. c. 矩阵与矩阵相乘:设, ,则, 其中 注:矩阵乘法不满足:交换律、消去律, 即公式不成立.

线性代数心得体会

线性代数 关键词:高等数学自学理解 线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。 线性代数是继微积分之后又一门高等数学,与微积分想比,线性代数的基础行列式和矩阵是在高中有所学习的,入门还是相对比较简单的。线性代数从内容上看前后联系紧密,环环相扣,因此解题方法灵活多变,学习时应当常问自己做得对不对?再问做得好不好?只有不断地归纳总结,努力搞清内在联系,使所学知识融会贯通,接口与切入点多了,熟悉了,思路自然就开阔了。所以多做题也是积累经验来方便自己在解题时能更快更准确得运用适当的性质来简化题目。 认真上好每一堂课对于学习好线性代数是格外重要的.教材上的知识和技巧主要由老师在课堂上以授课的形式传授给你。你在上课时应集中精力听讲,积极思考老师提出的问题,迅速而恰当地做笔记。看书的准确程序是:课前预习内容,课上跟着老师的思路走,尽量不看书来回答上课提出的问题,课后进行复习巩固。而有的人恰恰相反,他们在课上埋头看自己的书,丝毫不理会老师在讲什么,这样做只会降低效率 线性代数的许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它的证明过程的每一步,只要能朦朦胧胧地想到它的所以然就行了。学习线代及其它任何学科时都要静下心来,如果学习前很亢奋就拿出一两分钟时间平静下来再开始学习。遇到不会做的题时不要去想“这道题我怎么又不会做”等与这道题无关的东西,一心想题,这样解出来的可能性会大很多。做完题后要想想答案上的方法和自己的方法是怎么想出来的,尤其对于自己不会做的题或某个题答案给出的解法非常好且较难想到,然后将这种思路记住,即做完题目后要总结自己做题的思路,活用在之后的做题中。 很多人都说,审计是文科的,学像微积分和线代这样的理科课程没有什么意义,虽然表面看起来是这样的,但实际上却不然。理科注重的逻辑,在学习的理科的过程中,我们的思路会变得清晰,会计是很复杂的一个专业,很多时候不同的条件会需要进行不同的处理,而理科会让这些复杂的东西在我们脑海中变得仅仅有条,所以学习线代也是有必要的。

数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第三章实验报告

数值线性代数第二版徐树方高立张平文上机习题第三章实验报告

第三章上机习题 用 你所熟悉的的计算机语言编制利用QR 分解 求解线性方程组和线性最小二乘问题的通用子程序,并用你编制的子程序完成下面的计算任务: (1)求解第一章上机习题中的三个线性方程组,并将所得的计算结果与前面的结果相比较,说明各方法的优劣; (2)求一个二次多项式+bt+c y=at 2 ,使得在残向量 的2范数下最小的意义下拟合表3.2中的数据; (3)在房产估价的线性模型 11 1122110x a x a x a x y ++++= 中,11 2 1 ,,,a a a 分别表示税、浴室数目、占地面积、车库数目、房屋数目、居室数目、房龄、建筑类型、户型及壁炉数目,y 代表房屋价格。现根据表3.3和表3.4给出的28组数据,求出模型中参数的最小二乘结果。

(表3.3和表3.4见课本P99-100) 解 分析: (1)计算一个Householder 变换H : 由于T T vv I ww I H β-=-=2,则计算一个Householder 变换H 等价于计算相应的 v 、β。其中 ) /(2,||||12v v e x x v T =-=β。 在实际计算中, 为避免出现两个相近的数出现的情形,当0 1 >x 时, 令 2 12 221||||)(-x x x x v n +++= ; 为便于储存,将v 规格化为1 /v v v =,相应的,β变为)/(22 1 v v v T =β 为防止溢出现象,用∞ ||||/x x 代替 (2)QR 分解: 利用Householder 变换逐步将n m A n m ≥?,转化为上三 角矩阵A H H H n n 11 -=Λ,则有

线性代数学习心得

线性代数学习心得 各位学友好! 首先让我们分析一下线性代数考试卷(本人以1999年上半年和下半年为例) 我个人让为,先做计算题,填空题,然后证明题,选择题等(一定要坚持先易后难的原则,一定要。旁边有某些同志说:“这些都是屁话,我们都知的快快转入正题吧!”) 把选择题第8题拉出来让大家看看 n(n>1)阶实对矩阵A是正定矩阵的充份必要条件是() A.A是正定二次型f(x)=x(A)x的矩阵 B.A是各阶顺序主子式均大于等于零(书本的p231定5.9知,大于零就可以了,明显也是错的) C.二次型f(x)=xTAx的负惯性指数为零 D.存在n阶矩阵C,使得A=CTC(由书本的P230知,存在非奇异N阶矩阵C,使A=CTC)很明显,这个选择是错了) 各位学友在做选择题时要仔细呀! 证明题 先讲1999年下半年 设A,B,C均为n阶矩阵,若ABC=I,这里I为单位矩阵,求证:B为可逆矩阵,且写出的逆矩阵? 证的过程:己知ABC=I,|ABC|=|I|不等于零,|A|*|B|*|C|不等于零,得出|B|不等于零。所以B是可逆矩阵。 求其逆矩阵,ABC=I,两边同时右乘C-1得AB=C-1,接下来左乘以A-1得B=A-1C-1,最后BC=A-1,BCA=I,于是得B-1=CA(不知各位学友有没有更简便的方法谢谢告之) 对这题做后的心得,本人认为一定要记得,a逆阵可逆的充分必要条件是行列式|a|不等零(切记,还有如ab=i,那么a-1=b) 对了还有,在求解逆矩阵,最简单方法是用初等行变换 公式法吗!容易出错,只适合求解比较特殊的

下面这些是相关的证明题 设B矩阵可逆,A矩阵与B矩阵同阶。且满足A2+AB+B2=O,证明A和A+B都是可逆矩阵?(相信大家都能做出) 己知i+ab可逆,试证I+BA也可逆? 接下来看看1999年上半年的 设n阶方阵A与B相似,证明:A和B有相同的特征多项式? 应搞清楚下面的概念 什么是特征多项式呢(1) 什么是特征值呢(2) 什么还有特征向量(3) 什么是相似矩阵(4) λI-A称为A的特征矩阵;|λI-A|称为A的特征多项式;|λI-A|=0称为A的特征矩阵,而由些求出的全部根,即为A的全部特征值。 对每一个求出特征值λ,求出齐次方程组(λI-A)x=o的基础解是&1,&2,&3...&s,则k1&1+k2&2+...ks&s即是A对应于λ的全部特征向量(其中,k1...ks不全为零) 相似矩阵:设A,B都是n阶方阵,若存在n阶可逆阵p,使得p-1ap=b,则称A相似于B,记为A~B(相拟矩阵有相同的行列式,相同的秩,相同的特征值) 我觉得有这么一题使终我还是一知半解的,拉出来让大家看看: 设A为4阶方阵,A*为A的伴随矩阵,若|A|=3,则|A*|=?,|2A*|=? 这题答案是27,432 怎么算的呢?这个具体我也不太清楚,我是用自己的方法,|A|N-1=|A*|,这个N代表多少阶,如是4阶那么3^3=27,后面那个,切记:把2提出行列式以外,看A是几阶行列式,4阶就提4次,2^4*3^3=432(可能书上不是这样的,我只是根据其习题答案推论出来的) 应注意的问题:区为行列式和矩阵之间的区别,特别是用一个不为零的数K乘以行列式或矩阵,前者只是乘以某一行或列,后者则是每一个元素都要乘! 很容易搞不零清的:线性相关或无关和什么情况下线性方程组有解或无解,还有什么极

线性代数经管类——重点难点总结

4184线性代数(经管类)——重点难点总结 1、设n 阶矩阵A 的各行元素之和均为0,且A 的秩为n -1,则齐次线性方程组Ax =0的通解为_K(1,1,1….1)T 2、设A 是n m ?矩阵,已知0=Ax 只有零解,则以下结论正确的是(A ) A .n m ≥ B .b Ax =(其中b 是m 维实向量)必有唯一解 C .m A r =)( D .0=Ax 存在基础解系 解:αααααααααααααααα 100 101 101)())(()())(()(T T T T T T T T ==, 由于)13(23)2,3(=??? ? ??=T αα, 所以10010010113)13()(==ααααT T ??? ? ??=???? ??=466913)2,3(2313100 100ααT (标准答案). 6、已知4321,,,αααα线性无关,证明:21αα+,32αα+,43αα+,14αα-线性无关. 证:设0)()()()(144433322211=-++++++ααααααααk k k k , 即0)()()()(443332221141=++++++-ααααk k k k k k k k ,

因为4321,,,αααα线性无关,必有??? ?? ??=+=+=+=-000043322141 k k k k k k k k , 只有04321====k k k k ,所以21αα+,32αα+,43αα+,14αα-线性无关. 7、设A 是n 阶方阵,若对任意的n 维向量x 均满足Ax =0,则() A.A =0/A/=0? B.A =E C.r (A )=n D.0

线性代数总结归纳

行列式 1.为何要学习《线性代数》?学习《线性代数》的重要性和意义。 答:《线性代数》是理、工、医各专业的基础课程,它是初等代数理论的继续和发展,它的理论和方法在各个学科中得到了广泛的应用。 2.《线性代数》的前导课程。 答:初等代数。 3.《线性代数》的后继课程。 答:高等代数,线性规划,运筹学,经济学等。 4.如何学习《线性代数》? 答:掌握各章节的基本概念和解决问题的基本方法,多多体会例子的方法和技巧,多做练习,在练习中要紧扣问题涉及的概念,不要随意扩大概念的范围,练习要自己做才能理解所学的知识。在学完一章后自己要做一个小结,理清该章内容及前后概念之间的联系。在学完本课程后,将各章的内容做一个总结,想想各章内容之间的联系,易混淆的概念要着重加深理解及区分它们之间的差异。 第一章行列式 5.什么是一个n阶全排列?【知识点】:n阶全排列。 答:由n个数1,2,… ,n 组成的一个有序数组。 6.什么是标准排列?【知识点】:n阶全排列。 答:按数字由小到大的自然顺序排列的n阶排列123…n。 7.什么是n阶全排列的逆序?【知识点】:n阶全排列的逆序。 答:在一个n阶排列中,若某个较大的数排在某个较小的数前面,则称这两个数构成一个逆序。例如:排列45312中,数4与3,数4与1,数4与2,数5与3,数5与1,数5与2,数3与1,数3与2都构成逆序。数4与5,数1与2不构成逆序。 8.什么是n阶排列的逆序数?【知识点】:n阶排列的逆序数。 答:在一个n阶排列中,所有逆序的总数就是排列的逆序数。例如:上问中的排列45312的逆序数为8。 9.什么是奇排列和偶排列?【知识点】:排列的奇偶性。 答:逆序数为奇数的排列叫奇排列;逆序数为偶数的排列叫偶排列。例如:排列45312为偶排列。 10.对换一个排列中的任意两个数,该排列的奇偶性有什么变化?【知识点】:排列的对换对排列的奇偶性的影响。 答:对换一个排列中的任意两个数,奇排列就变成偶排列,偶排列就变成奇排列。例如:偶排列45312对换4与3,则变成排列35412,它的逆序数为7,排列35412是奇排列。 11.任一个n阶排列与标准排列可以互变吗?【知识点】:n阶排列与标准排列的关系。 答:可经过一系列对换互变。且所做对换的次数与排列具有相同的奇偶性。例如:排列32541的逆序数是6,因而是偶排列,它经过2次对换:3与1对换后变为12543,再对换5

数值分析实验报告

实验五 解线性方程组的直接方法 实验5.1 (主元的选取与算法的稳定性) 问题提出:Gauss 消去法是我们在线性代数中已经熟悉的。但由于计算机的数值运算是在一个有限的浮点数集合上进行的,如何才能确保Gauss 消去法作为数值算法的稳定性呢?Gauss 消去法从理论算法到数值算法,其关键是主元的选择。主元的选择从数学理论上看起来平凡,它却是数值分析中十分典型的问题。 实验内容:考虑线性方程组 编制一个能自动选取主元,又能手动选取主元的求解线性方程组的Gauss 消去过程。 实验要求: (1)取矩阵?? ? ?? ?? ?????????=????????????????=1415157,6816816816 b A ,则方程有解T x )1,,1,1(* =。取n=10计算矩阵的 条件数。让程序自动选取主元,结果如何? (2)现选择程序中手动选取主元的功能。每步消去过程总选取按模最小或按模尽可能小的元素作为主元,观察并记录计算结果。若每步消去过程总选取按模最大的元素作为主元,结果又如何?分析实验的结果。 (3)取矩阵阶数n=20或者更大,重复上述实验过程,观察记录并分析不同的问题及消去过程中选择不同的主元时计算结果的差异,说明主元素的选取在消去过程中的作用。 (4)选取其他你感兴趣的问题或者随机生成矩阵,计算其条件数。重复上述实验,观察记录并分析实验结果。 思考题一:(Vadermonde 矩阵)设 ?? ??????????????????????=? ? ? ?????????????=∑∑∑∑====n i i n n i i n i i n i i n n n n n n n x x x x b x x x x x x x x x x x x A 0020 10022222121102001111 ,, 其中,n k k x k ,,1,0,1.01 =+=, (1)对n=2,5,8,计算A 的条件数;随n 增大,矩阵性态如何变化? (2)对n=5,解方程组Ax=b ;设A 的最后一个元素有扰动10-4,再求解Ax=b (3)计算(2)扰动相对误差与解的相对偏差,分析它们与条件数的关系。 (4)你能由此解释为什么不用插值函数存在定理直接求插值函数而要用拉格朗日或牛顿插值法的原因吗? 相关MATLAB 函数提示: zeros(m,n) 生成m 行,n 列的零矩阵 ones(m,n) 生成m 行,n 列的元素全为1的矩阵 eye(n) 生成n 阶单位矩阵 rand(m,n) 生成m 行,n 列(0,1)上均匀分布的随机矩阵 diag(x) 返回由向量x 的元素构成的对角矩阵 tril(A) 提取矩阵A 的下三角部分生成下三角矩阵

学习线性代数的心得体会

学习线性代数的心得体会 线代课本的前言上就说:“在现代社会,除了算术以外,线性代数是应用最广泛的数学学科了。”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少,课本上涉及最多的只能算解线性方程组了,但这只是线性代数很初级的应用。我自己对线性代数的应用了解的也不多。但是,线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。 线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成的困难。在这门课的学习过程中,很多同学遇到了上课听不懂,一上课就想睡觉,公式定理理解不了,知道了知识但不会做题,记不住等问题。我认为,每门课程都是有章可循的,线性代也不例外,只要有正确的方法,再加上自己的努力,就可以学好它。 线代是一门比较费脑子的课,所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上的线代课就会变成“催眠课”。那么,就应该在第二天有线代课时晚上睡得早一点。如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。这个预习也有学问,预习时要“把更多的麻烦留给自己”,即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住,自己试着证一下,可以不用写详细的过程,想一下思路即可;还要多猜猜预习的部分会有什么公式、定理、结论;还要想一想预习的内容能应用到什么领域。当然,这对一些同学有困难,可以根据个人的实际情况适当调整,但要尽量多地自己思考。 一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。上课时干别的会受到老师讲课的影响,那为什么不利用好这一小时四十分钟呢?上课时,老师的一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲的某个题自己会做也要听一下老师的思路。 上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业。实际上应该先试着做题,不会时看书后或做完后看书。这样,作业可以帮你回忆老师讲的内容,重要的是这些内容是自己回忆起来的,这样能记得更牢,而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。作业尽量在上课的当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成的困难。做作业时遇到不会的题可以

(完整版)线性代数重要知识点及典型例题答案

线性代数知识点总结 第一章 行列式 二三阶行列式 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 n n n nj j j j j j j j j n ij a a a a ...)1(21212121) ..(∑-= τ (奇偶)排列、逆序数、对换 行列式的性质: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。 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 ⑤将行列式某一行(列)的k 倍加到另一行(列)上,值不变 行列式依行(列)展开:余子式ij M 、代数余子式ij j i ij M A +-=)1( 定理:行列式中某一行的元素与另一行元素对应余子式乘积之和为零。 克莱姆法则: 非齐次线性方程组 :当系数行列式0≠D 时,有唯一解:)21(n j D D x j j ??==、 齐次线性方程组 :当系数行列式01≠=D 时,则只有零解 逆否:若方程组存在非零解,则D 等于零 特殊行列式: ①转置行列式:33 23133222123121 11333231232221 131211 a a a a a a a a a a a a a a a a a a → ②对称行列式:ji ij a a = ③反对称行列式:ji ij a a -= 奇数阶的反对称行列式值为零 ④三线性行列式:33 31 2221 13 1211 0a a a a a a a 方法:用221a k 把21a 化为零,。。化为三角形行列式 ⑤上(下)三角形行列式:

线性代数总结归纳

线性代数总结归纳-标准化文件发布号:(9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

行列式 1.为何要学习《线性代数》 学习《线性代数》的重要性和意义。 答:《线性代数》是理、工、医各专业的基础课程,它是初等代数理论的继续和发展,它的理论和方法在各个学科中得到了广泛的应用。 2.《线性代数》的前导课程。 答:初等代数。 3.《线性代数》的后继课程。 答:高等代数,线性规划,运筹学,经济学等。 4.如何学习《线性代数》 答:掌握各章节的基本概念和解决问题的基本方法,多多体会例子的方法和技巧,多做练习,在练习中要紧扣问题涉及的概念,不要随意扩大概念的范围,练习要自己做才能理解所学的知识。在学完一章后自己要做一个小结,理清该章内容及前后概念之间的联系。在学完本课程后,将各章的内容做一个总结,想想各章内容之间的联系,易混淆的概念要着重加深理解及区分它们之间的差异。 第一章行列式 5.什么是一个n阶全排列【 知识点】:n阶全排列。 答:由n个数1,2,… ,n 组成的一个有序数组。 6.什么是标准排列【 知识点】:n阶全排列。 答:按数字由小到大的自然顺序排列的n阶排列123…n。 7.什么是n阶全排列的逆序【 知识点】:n阶全排列的逆序。 答:在一个n阶排列中,若某个较大的数排在某个较小的数前面,则称这两个数构成一个逆序。例如:排列45312中,数4与3,数4与1,数4与2,数5与3,数5与1,数5与2,数3与1,数3与2都构成逆序。数4与5,数1与2不构成逆序。 8.什么是n阶排列的逆序数【 知识点】:n阶排列的逆序数。 答:在一个n阶排列中,所有逆序的总数就是排列的逆序数。例如:上问中的排列45312的逆序数为8。 9.什么是奇排列和偶排列【

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