线性代数期末总复习PPT

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线性代数总复习讲义

线性代数总复习讲义
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线性代数总复习
r(A) r(A,b)无解
r(A)=r(A,b)=n 有唯一解
克拉默法则, xj
Dj D
Ax=b
b=0 b≠0
d1 d 2 d n T 初等变换,
齐次方程的基础解系
r(A)=r(A,b)<n 有无穷多解
非齐次方程的一个特解
非齐次方程的通解
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0 1 1
1 1 0 0 0 0
r3 r2 r4 3r1

0 1 1 2 r4 r3 0 0 0 0 2 4 2 2
0 1 1
1 ( 1) ( 2) ( 2) 4
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线性代数总复习
(2) 利用行列式展开计算
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乘积之和,即
r2 5r3
32 2 1 0 10 1 3 r2 ( 2) 3 5 3 5 1 A 1 3 3 . 0 0 2 2 2 r3 ( 1) 2 11 1 0 0 11 1
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线性代数总复习
r1 r2
r3 r2
r1 2r3
1 0 2 1 1 0 r 2r 3 1 0 2 5 2 1 0 0 0 1 1 1 1 r2 5r3 1 0 0 1 3 2 r 2 ( 2) 0 2 0 3 6 5 ( 1) 0 0 1 1 1 1 r3
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线性代数总复习
2、n阶行列式的计算 (1) 利用行列式的性质计算 (化为三角形) 性质1 行列式与它的转置行列式相等.

线性代数 线代复习ppt课件

线性代数 线代复习ppt课件

14
解:
R(A)=2
15
例5 1,2,3,4, 1, 1 , 1 , 1 , A T ,
2 3 4
B T ,求A, B, An, R(An ), n N
1
1
1
1

1
A
T
432
1
B T 1 1
2
1 2
1 3
1 3
1 4 1
2 3 4
1 4
2 3 4
26
定理2 设有非齐次线性方程组(1) Amn X , 0
设rA r,如果rA rA r n,则 1方程组AX 必有无穷多解; 2设是AX 的一个特解, 设1,2, ,nr是AX 0的基础
则AX 的通解为:
X k11 k22 knrnr ,k1,k2, ,knr R
).
2.设Ak=0,k是正整数,则A的特征值为( 0 ) .
3.若A2=A,则A的特征值为( 0, 1 ) .
31
4.设A是3阶方阵,已知方阵E-A,E+A,3E-A 都不可逆,则A的特征值为( 1, -1, 3 ).
5.已知三阶矩阵A的特征值为1,—1,2,
则|A-5E|=( -72 )。
6、单位矩阵E 的特征值,特征向量(
4
2 1 3 2 2
3 2 3
1
4 3
4 1
2
3
4 1
An (T )n1( T ) 4n1 A.
R( An ) 1 16
向量组的线性相关性
一. 向量组的线性相关性
1. 向量间的线性运算:加法、数乘。 2. 线性组合、线性表示
(1) 判断向量 可由向量组 1,2 ,L ,m 线性表示的常用方法

线性代数总复习PPT 很全!.ppt

线性代数总复习PPT  很全!.ppt
m
x11 x22 xmm 0有非零解
线性方程组1,2 ,
,m
x1
0非零解
xm
R1,2, ,m m m是向量个数
判别法 1
n个n元1,2 ,
,
线性
n
相关
1,2 ,
,n
0
r1,2 , ,n n
n个n元1,2 ,
,
线性无关
n
1,2 ,
,n
0
r1,2 , ,n n
判别法 2
n阶方阵A可逆 A 0 A E
存在方阵B,使AB E,或BA E 秩 Ann n
A的行(列)向量组线性无关。 齐次线性方程组Ann X 0仅有零解 A的特征值全部 0
可逆矩阵的性质
设A,B都是n阶可逆矩阵,k是非零数,则
1
A1 1 A,
3 AB 1 B 1 A1
线性相关,则必可由1,2 ,
,
线性
m
表示,
并且表法惟一。
3、秩(A)= 列向量组的秩 = 行向量组的秩
定理
向量
可由1,2 ,
,
线性表示
m
x11 x22 xmm 有解
线性方程组1,2 ,
,m
x1
有解
xm
R1,2 , ,m R1,2 , ,m,
定理
向量组1,2 ,
,
线性相关
证明 设 x11 x22 x33 0
1.

x11 2 3 x21 2 x32 3 0
x1 x2 1 x1 x2 x3 2 x1 x3 3 0
因为1
,2
,3
线性无关,所以
x1 x1
x2 x2
x3

线性代数期末复习课件(超全)

线性代数期末复习课件(超全)
形式 0是Ax b的一个特解,则方程组的全部解为:
x 0 k11 k22 knr nr , k1, k2, , knr R.
线性方程组解的结构


x1 2x2 4x3 3x4 1, 3x1 5x2 6x3 4x4 0,
的所有解.
4x1 5x2 2x3 3x4 -5.
,
b22
,
,
b2nr
,
xr br1 br2 brnr
线性方程组解的结构
b11
b12
1
r r 1
n
r 1
b21
br1
1 0
0
r2
b22
br
2
0 1
0
b1nr
b2nr
r 2
(II)向
量组(1)中每个向量都可由向量组(2)线性表示.
(即再添加任何一个向量都线性相关)
则称向量组(2)为(1)的一个极大线性无关组.
定义 一个向量组中,它的极大无关组所含向量 个数称为向量组的秩.
推论 两个等价的向量组有相同的秩.
向量组的秩
向量组的秩与矩阵的秩之间的关系:
向量组与矩
a11
Amn
线性相关性.
1 7 0 3 2
1
所以
A
4
0 0 0
3
0
0
2 3
1
0 1 0
1
1
0
1
3
2
1
0
0
3
0
0 0
0
1 0 0
0
2 3
1 3
01 3
1 3
11
0
0 0 0
线性组合系

线性代数期末总复习(PPT)

线性代数期末总复习(PPT)
反对称矩阵: AT = -A
A+B = ( aij + bij) A与B同型 kA= ( kaij ) 运 算 AB = C 其中 cij aik bkj , Am s , Bsn ,C mn
k 1 n
AT: AT 的第 i 行是 A 的第 i 列.
|A|= detA , A必须是方阵.
三、重要公式、法则。
1、矩阵的加法与数乘
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) A+B=B+A; (A + B ) + C = A + ( B + C ); A + O = O + A = A; A + (-A) = O; k(lA) = (kl)A ; (k+l)A = kA+ lA ; k( A + B )= kA + kB ; 1A = A, OA = O 。 (2) A ( B + C ) = AB + AC; ( A + B ) C = AC + BC; (4) AO =OA = O.
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 an1 x1 an 2 x2 ann xn bn 的系数行列式D ≠0 , 原方程组有惟一解 Dn D1 D2 x1 , x2 , xn = . D D D 其中Dj ( j = 1,2,…,n )是把系数行列式D 中的第j 列的元素用 方程组的常数项替换后得到的n阶行列式。
n
i j i j i j i j
●定义法
●递推法
计 算
●加边法

45中山大学~线性代数期末总复习PPT课件

45中山大学~线性代数期末总复习PPT课件

§1.2 Rem 1 Uniqueness of the Reduced Echelon Form
Each matrix is row equivalent to one and only one reduced echelon matrix.
5
1.1 Systems of Linear Equations
1. linear equation a1x1 + a2x2+ . . . + anxn = b
Systems of Linear Equations
a11x1 a12x2 a1nxn b1
a2 1x1
a22x2
a2nxn
11
§1.2 Row Reduction and Echelon Forms
The following matrices are in echelon form:
pivot position
The following matrices are in reduced echelon form:
12
1. No solution, or
inconsistent
} 2. Exactly one solution, or
3. Infinitely many solutions.
consistent
8
§1.1 Systems of Linear Equations
Solving a Linear System
a. For each b in Rm, the equation Ax = b has a solution. b. Each b in Rm is a linear combination of the columns of A. c. The columns of A span Rm. d. A has a pivot position in every row.

线性代数总复习

线性代数总复习

2) 每个矩阵都可以通过初等行变换化成等价 的阶梯形和简化阶梯形,加上初等列变换 可以化成由其秩决定的唯一的标准型。
3) 向量组是矩阵的内部结构,将矩阵按行 或列划分,就得到行或列向量组;合之 则得到矩阵。它是矩阵的质的刻画。向 量组的线性相关性由它所组成的矩阵的 秩来刻画。
4) 线性方程组是矩阵的一次方程AX=b,解线性 方程组的本质是将增广矩阵通过初等行变换化 成简化阶梯形。
5) 矩阵的相似变换是一种特殊的初等变换,其 核心问题是判断矩阵何时相似于对角形,怎 样将可以对角化的矩阵化成对角阵。 6) 二次型等价于对称阵,其核心问题是将对 称阵通过合同变换这种特殊的初等变换化 成对角形。
矩阵作为核心内容,其发挥作用的关键在于矩 阵的等价分类。
具体地说,就是将要考虑的所有矩阵通过某种 方式按类进行划分,使得同一类中的矩阵具有 等价关系(自反性,对称性,传递性),并且 具有某些相同的性质(如秩,特征值,正惯性 指数等)。然后挑出每个等价类中形式最简单 的矩阵,根据最简单的矩阵的性质解决特定的 矩阵问题。
2) 利用初等变换求矩阵的逆;利用初等变换求 矩阵的秩;掌握初等矩阵与一般矩阵相乘的 意义。
3) 判断向量组的线性相关性;能把向量表示成 一组向量的线性组合。
4) 求向量组的一个极大无关组和秩。
5) 求一个向量在一组基下的坐标;求一组基到 另一组基的过渡矩阵和坐标变换公式。
6) 求已知齐次线性方程组的基础解系。求已知 非齐次线性方程组的通解;判断带参数的线 性方程组的解的个数以及在有解时的通解。
本课程中对矩阵进行分类的方式是借助矩阵的 初等变换,即给定某种形式的初等变换,矩阵 A与矩阵B在一个等价类中当且仅当A能通过给 定的初等变换化成B。
本课程中给定的初等变换有三类,即两个矩阵 的等价关系有三种。

线性代数课件 线代复习回顾.ppt

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推论:设A、B为同阶方阵,若 AB E, 则A、B都可逆,且 A1 B,B1 A
课件
满足规律: ( A )1 1 A, ( AT )1 ( A1)T,
(
A)1
1
A1(
0)
A1 A 1
逆矩阵求法:(1)伴随矩阵法 (2)推论法 (3)初等变换法
4. 分块矩阵
分块矩阵的运算规则与普通矩阵的运算规则相类似.
A 0
5)
r
0
B
r( A)
r(B)
6) r( A B) r( A) r(B)
Ⅳ、秩的求法:
1)初等变法:A 阶梯形T
2)若P可逆,则秩AP 秩A
3) A 有r阶子式不为0
r( A) r
所有r+1阶子式全为课0件
例题2
设 A、B 都是 n 阶方阵,则
e
课件
3. 设 A, B 都是3阶方阵,如果 A 2, B 1,
矩阵
1. 矩阵的定义
一些特殊的矩阵: 零矩阵、行矩阵、列矩阵、方阵、 对角阵、数量阵、单位阵
课件
2. 矩阵的基本运算
同型矩阵:两个矩阵的行数相等、列数也相等 矩阵相等: 两个矩阵同型,且对应元素相等 矩阵加(减)法、数与矩阵相乘 矩阵与矩阵相乘:
乘法满足 ( AB)C A(BC );
( AB) (A)B A(B), (其中为数);
f
( A)
ak Ak
a A k 1
k 1
a1 A
a0 E
方阵的行列式:三种基本计算方法
满足: 1 AT A; 2 A n A;
3 AB A B
课件

课件
一些特殊的矩阵:
转置矩阵: 把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的 新矩阵,叫做 A 的转置矩阵,记作 A .

线性代数期末复习提纲课件

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(C) n 元齐次线性方程组 Ax 0 有非零解的充要条件是 R( A) n 。
(D)正交的向量组一定是线性无关的。
16、 n 维向量组1 , 2 , s (3 s n)
(A)
零的数 k1 , k2 , k s k11 k2 2 k s s 0
(B) 1 , 2 , s (C) 1 , 2 , s
18.设向量组 a1 , a2 , a3 线性无关,则向量组 a1 , a1 a2 , a1 a2 a3
性相关,线性无关)。
(填线
19.设 n 元线性方程组 AX b 有解,则当 R( A) 时, AX b 有无穷多解。 20.若 3 阶方阵 A 的特征值分别为 1,-1,2,则 B A E 的特征值为
-2-
称矩阵,可逆矩阵,伴随矩阵)的特殊性质。 2、熟悉矩阵的加法,数乘,乘法,转置等运算法则,会求方阵的行列式。 3、熟悉矩阵初等变换与初等矩阵,并知道初等变换与初等矩阵的关系。 4、掌握矩阵可逆的充要条件,会求矩阵的逆矩阵。 5、掌握矩阵秩的概念,会求矩阵的秩。
【主要内容】
第三章 线性方程组
1、向量、向量组的线性表示:设有单个向量 b ,向量组 A :1 , 2 ,, n
线性代数期末复习提纲课件
第二章 矩阵 【主要内容】 1、矩阵的概念、运算性质、特殊矩阵及其性质。 2、可逆矩阵的定义、性质、求法(公式法、初等变换法、分块对角阵求逆)。 3、 n 阶矩阵 A 可逆 A 0 A 为非奇异(非退化)的矩阵。
R( A) n A 为满秩矩阵。
AX 0 只有零解 AX b 有唯一解 A 的行(列)向量组线性无关 A 的特征值全不为零。 A 可以经过初等变换化为单位矩阵。 A 可以表示成一系列初等矩阵的乘积。 5、矩阵的初等变换与初等矩阵的定义、性质及其二者之间的关系。 6、矩阵秩的概念及其求法((1)定义法;(2)初等变换法)。 7、矩阵的分块,分块矩阵的运算:加法,数乘,乘法以及分块矩阵求逆。 【要求】 1、 了解矩阵的定义,熟悉几类特殊矩阵(单位矩阵,对角矩阵,上、下三角形矩阵,对

线性代数总复习讲义PPT课件

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在金融学中,线性代数用于描述资产价格和风险等经济量,以及计算收益 率和波动率等金融指标。
在计算机科学中的应用
01
Байду номын сангаас
02
03
04
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
100%
相似变换法
通过相似变换将矩阵对角化,从 而得到其特征值和特征向量。
80%
数值计算法
对于一些大型稀疏矩阵,可以使 用数值计算方法来计算其特征值 和特征向量。
特征值与特征向量的应用
01
在物理、工程等领域中,特征值和特征向量被广泛 应用于求解振动、波动等问题。
02
在图像处理中,特征值和特征向量被用于图像压缩 和图像识别。
二次型的应用与优化问题
总结词
了解二次型在解决优化问题中的应用
详细描述
二次型的一个重要应用是在解决优化问题中, 特别是在求解二次规划问题时。通过将问题 转化为二次型的形式,可以方便地应用各种 优化算法进行求解,如梯度下降法、牛顿法 等。此外,二次型在统计分析、机器学习等 领域也有着广泛的应用。
06
矩阵的逆与行列式的值
要点一
总结词
矩阵的逆和行列式的值是线性代数中的重要概念,它们在 解决线性方程组、向量空间和特征值等问题中有着广泛的 应用。
要点二
详细描述
矩阵的逆是矩阵运算的一个重要概念,它表示一个矩阵的 逆矩阵与其原矩阵相乘为单位矩阵。逆矩阵的存在条件是 矩阵的行列式值不为零。行列式的值是一个由n阶方阵构 成的代数式,表示n个未知数的n阶线性方程组的解的系数 。行列式的值可以用来判断线性方程组是否有解以及解的 个数。同时,行列式的值也与特征值和特征向量等问题密 切相关。

《线性代数总复习》PPT课件_OK

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aA 0或B 0 bBA 0 c A 0或 B 0 d A可逆时, B 0
e如果 A 0,则B 0 f 秩A 秩B n g如果秩A n,则B 0
消去律一般不成立
AB不一定等于BA A B AB O 0
B A1 AB A10
此时A可逆
有秩的结论
此时A可逆
2021/8/31
-7-
例5 2)设A、B都是n阶方阵,则 e
a( A B)2 A2 2AB B2 b A B B A c If A 1,then : A 1
当AB BA时,成立
A B 1n B A
A 1A 1n A
d A2 B2 ( A B)( A B) 当AB BA时,成立
(1) 对齐次线性方程组AX=0来说,以下哪个结论正确?
1当m n时, AX 0仅有零解;
2当m n时, AX 0必有非零解;
2)
3当m n时, AX 0必有惟一解;
41,2,3都不对. (2) 对非齐次线性方程组AX=来说,以下哪个结论正确?
1当m n时, AX 必无解; 2当m n时, AX 必有无穷多解; 3当m n时, AX 必有惟一解;
的根为 2,3,4
1 2 22 23 解: 1 3 32 33 2( x 2)( x 3)( x 4)
1 4 42 43 1 x x2 x3
2021/8/31
-5-
例3. 设 A,B为三阶矩阵,且 A 3, B 2, A1 B 2, 求: A B1 解: A( A1 B ) E AB
a22 x2
a2n xn
0
an1 x1 an2 x2 ann xn 0
的非零 解向量, 试判断 1,2 ,,r , 的线性相关性?

线性代数课件(总复习)

线性代数课件(总复习)

求矩阵A及矩阵B ( A b)的秩.
1 2 2 1 解 0 2 4 8 ( A : b) B 2 4 2 3 3 6 0 6
上页1 2 3 4来自下页 返回线性代数总复习
1 2 2 1 0 2 4 8 B 2 4 2 3 3 6 0 6
求 A 及 A 5E . 注:关于行列式的计算,一般而言有三大类方法: 一是利用行列式的理论(行列式的定义与性质等);
二是利用矩阵理论;
三是利用矩阵的特征值理论.
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线性代数总复习
二、矩阵及其初等变换
1、矩阵的逆的求法
(1)公式法(伴随矩阵法)
1 * A A A
1
1 (A ) A A
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线性代数总复习
r1 r2
r3 r2
r1 2r3
1 0 2 1 1 0 r 2r 3 1 0 2 5 2 1 0 0 0 1 1 1 1 r2 5r3 1 0 0 1 3 2 r 2 ( 2) 0 2 0 3 6 5 ( 1) 0 0 1 1 1 1 r3
r2 5r3
1 0 10 1 3 32 2 r2 ( 2) 3 5 3 5 1 A 1 3 3 . 0 0 2 2 2 r3 ( 1) 2 11 1 0 0 11 1
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线性代数总复习
例2
a a D2 n c c a c b d d b
b
P15 例4
d
行列式按第1行展开,可得 D2n (ad bc) D2n2 由此递推式及 D2 ad bc ,得
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用途
求矩阵A的秩、最简形、标准形. 求线性方程组的解.
初等方阵
概念 性质
对单位矩阵实施一次初等变换而得到的 矩阵称为初等方阵.
三种初等变换对应三种初等方阵.
初等方阵都是可逆矩阵,其逆仍然是同 种的初等矩阵.
对Am×n矩阵实施一次行初等变换,相当 于对A左乘一个相应的 m 阶初等方阵; 对A实施一次列初等变换,相当于对A右 乘一个相应的 n 阶初等方阵.
. ⇔Ax=0 只有零解. ⇔所有特征值都不为零.
4、若AB = E( 或BA =E ), 则B = A-1 。 5、若A为对称矩阵,则AT =A 。 6、若A为反对称矩阵,则AT=-A 。
三、重要公式、法则。
1、矩阵的加法与数乘
(1) A + B = B + A ; (2) (A + B ) + C = A + ( B + C ); (3) A + O = O + A = A; (4) A + (-A) = O; (5) k(lA) = (kl)A ; (6) (k+l)A = kA+ lA ; (7) k( A + B )= kA + kB ; (8) 1A = A, OA = O 。
2、矩阵的乘法 (1) (AB)C = A ( BC ) ;
(3) (kA)(lB) = (kl)AB;
(2) A ( B + C ) = AB + AC; ( A + B ) C = AC + BC;
(4) AO =OA = O.
3、矩阵的转置 (1) (AT)T = A; (2) (A+B)T = AT+BT; (3)(kA)T =kAT; (4) (AB)T = BTAT.
初等 行变换
阶 梯 形
R(A)=R(B)有解 R(A)=n仅有零解
Ax = 0
总 有 解 R(A)<n有非零解
结 构
基 础 解

二、重要定理
1、线性无关
(1)一个向量线性无关的充分必要条件是它不是零 向量。
(2)两个向量线性无关的充分必要条件是它们对应的 分量不成比例。
(3)n 个 n 维向量线性无关的充分必要条件是它们所 构成n阶行列式不为零。
5、若A可逆,则存在有限个初等方阵P1,P2,…,Pl,使 A = P1P2…Pl 。
6、n 元齐次线性方程组Am×nx = 0 有非零解的充分必 要条件是系数矩阵的秩R(A) < n 。
7、n 元非齐次线性方程组Am×nx = b 有解的充分必要 条件是系数矩阵的秩R(A) 等于增广矩阵R(A,b) 的秩。
熟练掌握矩阵的初等变换,了解初等矩阵的性质和 等价矩阵的概念,理解矩阵秩的概念,熟练掌握用初等变 换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。理解齐次线性方程组有非 零解充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条 件。深刻理解线性方程组通解的概念,掌握用初等变换求 解线性方程组的方法。
矩阵的初等变换与线性方程组
(1)向量组α1,α2,…,αm 线性相关的充分必要条件 是它所构成的矩阵 A = (α1,α2,…,αm)的秩小于向量的
个数m,或A x=0有非零解;向量组线性无关的充分必要条件 是R(A) = m 或A x=0只有零解。
(2)若向量组α1,α2,…,αm 线性无关,而向量组 β , α1,α2,…,αm 线性相关,则β能由α1,α2,…,αm 线性表 示,且表示法是惟一的。
A+B = ( aij + bij) A与B同型
kA= ( kaij )
运 算
AB = C 其中
AT: AT 的第 i 行是 A 的第 i 列.
|A|= detA , A必须是方阵.
n 阶行列式的 |A|所有元素的代数余子式构成

的矩阵



概 如果AB=BA=E,则A可逆, 念 B是A的逆矩阵.
a1jA1k+ a2jA2k + … + anjAnk = 0
( i= 1,2,…,n )
(i≠j) (j≠k)
3、非齐次线性方程组克拉默法则。
的系数行列式D ≠0 , 原方程组有惟一解 其中Dj ( j = 1,2,…,n )是把系数行列式D 中的第j 列的元素用 方程组的常数项替换后得到的n阶行列式。
应当在正确理解n阶行列式的概念,掌握行列式性质 的基础上,熟练地计算3阶、4阶行列式,也要会计算简单 的n阶行列式。还要会运用行列式求解n个方程n个未知数 的n元一次线性方程组。
计算行列式的基本方法是用按行(列)展开定理,通 过降阶来实现,但在展开之前往往先运用行列式的性质, 对行列式作恒等变形,以期有较多零或公因式,这样可简 化计算。要熟练运用计算行列式的典型的计算方法和计算 技巧。
(3)等价的向量组的秩相同。 5、解空间
(1)n元齐次线性方程组Am×n x = 0 的全体解所构成的 集合S是一个向量空间,当系数矩阵的秩 R(Am×n ) = r 时 ,
解空间S的维数为n-r。
三、重要公式
1、向量组相关性证明
(1)公式 λ1α1 + λ2α2 + … + λmαm = 0,
(2)方法 ① 定义法;② 反证法;③ 用等价说法。
一、主要知识网络图
矩阵的初等变换 初等方阵 矩 阵的 秩 线 性 方程组
矩阵的初等变换
1.交换矩阵的i, j两行(列).
概念
2.用k≠0乘矩阵的第i行(列).
3.把某行(列)的k倍加到另一行 (列)的对应元素上去.
性质
1.初等变换不改变矩阵的秩.
2.对A经过有限次初等变换得到B ,则A等价于B.
求逆,
4、矩阵的逆 (1) (A-1)-1 = A ; (2) (kA)-1 = k-1A-1 ; (3) (AB)-1 = B-1A-1; (4) (AT)-1 = (A-1)T .
5、伴随矩阵 (1) AA* = A*A = |A|E ; (3) (A*)-1 = (A-1)*= |A|-1A;
(2) (kA)* =kn-1A* ; (4) (AT)* = (A*)T .
(4)若整组向量线性无关,则它的任何部分组都线性 无关。
(5)若r 维的向量组线性无关,则在每个向量的后边 都添上一个分量而得的向量组仍线性无关。
2、线性相关
(1)一个向量线性相关的充分必要条件是它是零向量 。
(2)两个向量线性相关的充分必要条件是它们对应的 分量成比例。
(3)n 个n 维向量线性相关的充分必要条件是它们构 成的行列式等于零。
(4)向量组α1,α2,…,αm 线性相关的充分必要条件 是该向量组中至少有一个向量能由其余的m-1个向量线 性表示。
(5)若向量组α1,α2,…,αr 线性相关,则向量组α1, α2,…,αr , αr+1,…,αm 仍线性相关。
(6)m个n维向量(m>n), 必线性相关。
3、线性相关性与线性表示
一、行列式主要知识点网络图
排 列 概
逆序,奇排列,偶排列
念 行

式 一般项是不同行不同列元素乘积的代数和. 行


● D = DT

●互换行列式的两行(列),行列式变号。
识 点

●某行有公因子可以提到行列式的外面。

●若行列式中某一行(列)的所有元素均为两元素之和,则
该行列式可拆成两个行列式.
●某行(列)的k倍加到另一行(列),行列式不变。
●行展开


●列展开
●定义法
●递推法
●加边法


●数学归纳法
●公式法
●拆项法
●乘积法

●克拉默法则

●齐次线性方程组有非零解的充要条件
二、主要定理
1、行列式的展开定理。
= ai1Ai1 + ai2Ai2 + … + ainAin
= a1jA1j+ a2jA2j + … + anjAnj
2、行列式展开定理的推论。 ai1 Aj1 + ai2Aj2 + … + ainAjn = 0
4、齐次线性方程组的克拉默法则。
若齐次线性方程组有非零解,则它的系数行列式必为 零。
三、重要公式
四、典型例题
1、3~4阶的行列式
2、简单的n阶行列式
3、用公式
可逆矩阵与初等变换
矩阵的初等变换是矩阵的一种十分重要的运算,他在 解线性方程组、求逆矩阵及矩阵理论的探讨中都起到了十 分重要的作用。
(3)向量β 能由向量组α1,α2,…,αm 线性表示的充 分必要条件是矩阵A = (α1,α2,…,αm )的秩等于矩阵
B=(α1,α2,…,αm , β )的秩。
4、向量组的秩 (1)矩阵的秩等于它的列向量组的秩(列秩),也 等于它的行向量组的秩(行秩)。
(2)若向量组B能由向量组A线性表示,则向量组B的 秩不大于向量组A的秩。
线性代数期末总复习PPT
一、矩阵主要知识网络图
概 念
矩 阵
特 殊 矩 阵
m×n个数aij (i = 1,2,…,m ; j =1,2,…,n) 构成的数表
单位矩阵: 主对角线元素都是1,其余元素 都是零的 n 阶方阵 E
对角矩阵:主对角元素是 元素都是零的n阶方阵 Λ
其余
对称矩阵: AT = A
反对称矩阵: AT = -A
线性方程组
有非零解 R(A)<n.
求解
1.化系数矩阵为最简形. 2.找等价的方程组. 3.写通解.
求解
有解 R(A)=R(B).
1.把增广矩阵B化为最简形 . 2. 找等价的方程组. 3.写通解.
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