4.AD判别法

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线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳

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)1212121112121222()1212()nnnnn j j jn j j njj j jn n nna a aa a aD a a aa a aτ==-∑1②(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零.1122,,0,.i j i j in jnA i ja A a A a Ai j⎧=⎪++=⎨≠⎪⎩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.11221122***0**0*0nnnnb b A b b b b ==④ 若A B 与都是方阵(不必同阶),则==()mn A O A A OA B O B O B B O A AA B B O B O*==**=-1⑤ 关于副对角线:(1)211212112111()n n nnn n n n n n n a O a a a a a a a Oa O ---*==-1⑥ 范德蒙德行列式:()1222212111112nijnj i nn n n nx x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏111⑦ ab -型公式:1[(1)]()n a b b b b a bba nb a b bb ab b b ba-=+-- 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n 阶行列式n D 找出n D 与1n D -或1n D -,2n D -之间的一种关系——称为递推公式,其中 n D ,1n D -,2n D -等结构相同,再由递推公式求出n D 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n 阶行列式A ,恒有:1(1)nnk n k k k E A S λλλ-=-=+-∑,其中k S 为k 阶主子式;3. 证明0A =的方法:①、A A =-; ②、反证法;③、构造齐次方程组0Ax =,证明其有非零解;④、利用秩,证明()r A n <; ⑤、证明0是其特征值.4. 代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i j i j ij ijij ij M A A M ++=-=-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m n ⨯个数排成的m 行n 列的表111212122212n n m m mn a a a a a a A a a a ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪⎪⎝⎭称为m n ⨯矩阵. 记作:()ijm nA a ⨯=或m n A ⨯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λ与矩阵A 的乘积记作A λ 或A λ,规定为()ij A a λλ=.c. 矩阵与矩阵相乘:设()ij m s A a ⨯=, ()ij s n B b ⨯=,则()ij m n C AB c ⨯==, 其中12121122(,,,)j j ij i i is i j i j is sj sj b b c a a a a b a b a b b ⎛⎫ ⎪ ⎪==+++ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭注:矩阵乘法不满足:交换律、消去律, 即公式00AB BAAB A ==⇒=或B=0不成立.a. 分块对角阵相乘:11112222,A B A B A B ⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⇒11112222A B AB A B ⎛⎫= ⎪⎝⎭,1122nn n A A A ⎛⎫= ⎪⎝⎭b. 用对角矩阵Λ○左乘一个矩阵,相当于用Λ的对角线上的各元素依次乘此矩阵的○行向量;11112111111211221222221222221212000000n n n n m m m mn m m m m m mn a b b b a b a b a b ab b b a b a b a b B a b b b a b a b a b ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥Λ==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦c. 用对角矩阵Λ○右乘一个矩阵,相当于用Λ的对角线上的各元素依次乘此矩阵的○列向量.11121111121212122221212222121122000000n m n n m n m m mn m m m m mn b b b a a b a b a b b b b a a b a b a b B b b b a a b a b a b ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥Λ==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦d. 两个同阶对角矩阵相乘只用把对角线上的对应元素相乘. ④ 方阵的幂的性质:mnm nA A A+=, ()()m n mnA A =⑤ 矩阵的转置: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TA . a. 对称矩阵和反对称矩阵: A 是对称矩阵TA A =.A 是反对称矩阵T A A =-.b. 分块矩阵的转置矩阵:TTT TT A B A C C D BD ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⑥ 伴随矩阵: ()1121112222*12n Tn ijnnnn A A A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪⎝⎭,ij A 为A 中各个元素的代数余子式. **AA A A A E ==,1*n A A-=, 11AA--=.分块对角阵的伴随矩阵:***A BA B AB ⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ *(1)(1)mn mn A A B BB A**⎛⎫-⎛⎫= ⎪ ⎪⎪-⎝⎭⎝⎭2. 逆矩阵的求法 方阵A 可逆 0A ≠.①伴随矩阵法 1A A A *-= ○注: 1a b d b c d c a ad bc --⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭1 主换位副变号② 初等变换法 1()()A E E A -−−−−→初等行变换③ 分块矩阵的逆矩阵:111A A B B ---⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ 111A B B A---⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭1111A C A A CB O B OB ----⎛⎫-⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ 1111A O A O CB B CA B ----⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭④1231111213a a a a a a -⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 3211111213a a a a a a -⎛⎫⎛⎫⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⑤ 配方法或者待定系数法 (逆矩阵的定义1AB BA E A B -==⇒=)3. 行阶梯形矩阵 可画出一条阶梯线,线的下方全为0;每个台阶只有一行,台阶数即是非零行的行数,阶梯线的竖 线后面的第一个元素非零. 当非零行的第一个非零元为1,且这些非零元所在列的其他元素都是0时, 称为行最简形矩阵4. 初等变换与初等矩阵 对换变换、倍乘变换、倍加(或消法)变换初等变换初等矩阵 初等矩阵的逆 初等矩阵的行列式↔i j r r (↔i j c c )(,)E i j 1(,)(,)E i j E i j -=(,)E i j =-1⨯i r k (⨯i c k ) (())E i k11[()][()]k E i k E i -= [()]E i k k = +⨯i j r r k (+⨯i j c c k )(,())E i j k1[,()][,()]E i j k E i j k -=-[,()]E i j k =1☻矩阵的初等变换和初等矩阵的关系:对A 施行一次初等○行变换得到的矩阵,等于用相应的初等矩阵○左乘A ;对A 施行一次初等○列变换得到的矩阵,等于用相应的初等矩阵○右乘A .注意: 初等矩阵是行变换还是列变换,由其位置决定:左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵.5. 矩阵的秩 关于A 矩阵秩的描述:①、()=r A r ,A 中有r 阶子式不为0,1+r 阶子式 (存在的话) 全部为0; ②、()<r A r ,A 的r 阶子式全部为0; ③、()≥r A r ,A 中存在r 阶子式不为0;☻矩阵的秩的性质:① ()A O r A ≠⇔≥1; ()0A O r A =⇔=;0≤()m n r A ⨯≤min(,)m n② ()()()TTr A r A r A A ==③ ()()r kA r A k =≠ 其中0④ ()(),,()0m n n s r A r B n A B r AB B Ax ⨯⨯+≤⎧=⇒⎨=⎩若若0的列向量全部是的解⑤ ()r AB ≤{}min (),()r A r B⑥ 若P 、Q 可逆,则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===; 即:可逆矩阵不影响矩阵的秩.⑦ 若()()()m n Ax r AB r B r A n AB O B O A AB AC B C ο⨯⇔=⎧⎪=⎧⎪=⎨⎪⇒=⇒=⎧⎨⎪⎨⎪⎪=⇒=⎩⎩⎩ 只有零解在矩阵乘法中有左消去律;若()()()n s r AB r B r B n B ⨯=⎧=⇒⎨⎩ 在矩阵乘法中有右消去律.⑧ ()r rE O E O r A r A A OO OO ⎛⎫⎛⎫=⇒⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭若与唯一的等价,称为矩阵的等价标准型. ⑨ ()r A B ±≤()()r A r B +, {}max (),()r A r B ≤(,)r A B ≤()()r A r B + ⑩ ()()A O O A r r A r B O B B O ⎛⎫⎛⎫==+⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, ()()A C r r A r B O B ⎛⎫≠+ ⎪⎝⎭☻求矩阵的秩:定义法和行阶梯形阵方法6 矩阵方程的解法(0A ≠):设法化成AX B XA B ==(I) 或 (II)A B E X −−−−→初等行变换(I)的解法:构造()() A E B X ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪−−−−→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭初等列变换(II)的解法:构造T T T TA XB X X=(II)的解法:将等式两边转置化为, 用(I)的方法求出,再转置得第三部分 线性方程组1. 向量组的线性表示2. 向量组的线性相关性3. 向量组的秩4. 向量空间5.线性方程组的解的判定6. 线性方程组的解的结构(通解)(1)齐次线性方程组的解的结构(基础解系与通解的关系) (2)非齐次线性方程组的解的结构(通解) 1.线性表示:对于给定向量组12,,,,n βααα,若存在一组数12,,,n k k k 使得1122n n k k k βααα=+++,则称β是12,,,n ααα的线性组合,或称称β可由12,,,n ααα的线性表示.线性表示的判别定理:β可由12,,,n ααα的线性表示由n 个未知数m 个方程的方程组构成n 元线性方程:①、11112211211222221122n n n n m m nm n na x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b +++= ⎧⎪+++= ⎪⎨⎪⎪+++=⎩有解②、1112111212222212⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪=⇔= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭n n m m mn m m a a a x b a a a x b Ax a a a x b β③、()1212n n x x aa a x β⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭(全部按列分块,其中12n b b b β⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭); ④、1122n n a x a x a x β+++=(线性表出)⑤、有解的充要条件:()(,)r A r A n β=≤(n 为未知数的个数或维数) 2. 设,,m n n s A B ⨯⨯A 的列向量为12,,,n ααα⋅⋅⋅,B 的列向量为12,,,s βββ⋅⋅⋅,则m sAB C ⨯=⇔()()1112121222121212,,,,,,s s n s n n ns b b b b bb c c c b b b ααα⎛⎫ ⎪ ⎪⋅⋅⋅= ⎪⎪⎝⎭⇔i i A c β= ,(,,)i s =1,2⇔i β为i Ax c =的解⇔()()()121212,,,,,,,,,s s s A A A A c c c ββββββ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=⇔12,,,s c c c 可由12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示.即:C 的列向量能由A 的列向量线性表示,B 为系数矩阵. 同理:C 的行向量能由B 的行向量线性表示,A 为系数矩阵.即: 1112111212222212n n n n mn n m a a a c a a a c a a a c βββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⇔111122*********22211222n n m m mn ma a a c a a a c a a a c βββββββββ+++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩3. 线性相关性判别方法:法1法2法3推论♣线性相关性判别法(归纳)♣ 线性相关性的性质① 零向量是任何向量的线性组合,零向量与任何同维实向量正交. ② 单个零向量线性相关;单个非零向量线性无关.③ 部分相关,整体必相关;整体无关,部分必无关. (向量个数变动)④ 原向量组无关,接长向量组无关;接长向量组相关,原向量组相关. (向量维数变动) ⑤ 两个向量线性相关⇔对应元素成比例;两两正交的非零向量组线性无关. ⑥ 向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅中任一向量i α(1≤i ≤)n 都是此向量组的线性组合.⑦ 若12,,,n ααα⋅⋅⋅线性无关,而12,,,,n αααβ⋅⋅⋅线性相关,则β可由12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示,且表示法唯一 4. 最大无关组相关知识向量组的秩 向量组12,,,n ααα的极大无关组所含向量的个数,称为这个向量组的秩.记作12(,,,)n r ααα矩阵等价 A 经过有限次初等变换化为B .向量组等价 12,,,n ααα⋅⋅⋅和12,,,n βββ⋅⋅⋅可以相互线性表示. 记作:()()1212,,,,,,n n αααβββ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ ① 矩阵的行向量组的秩=列向量组的秩=矩阵的秩. 行阶梯形矩阵的秩等于它的非零行的个数.② 矩阵的初等变换不改变矩阵的秩,且不改变行(列)向量间的线性关系③ 向量组12,,,s βββ⋅⋅⋅可由向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示,且s n >,则12,,,s βββ⋅⋅⋅线性相关.向量组12,,,s βββ⋅⋅⋅线性无关,且可由12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示,则s ≤n .④ 向量组12,,,s βββ⋅⋅⋅可由向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示,且12(,,,)s r βββ⋅⋅⋅12(,,,)n r ααα=⋅⋅⋅,则两向量组等价; ⑤ 任一向量组和它的极大无关组等价.向量组的任意两个极大无关组等价. ⑥ 向量组的极大无关组不唯一,但极大无关组所含向量个数唯一确定. ⑦ 若两个线性无关的向量组等价,则它们包含的向量个数相等. ⑧ 设A 是m n ⨯矩阵,若()r A m =,A 的行向量线性无关;5. 线性方程组理论线性方程组的矩阵式Ax β= 向量式 1122n n x x x αααβ+++=1112111212222212,,n n m m mn n m a a a x b a a a x b A x a a a x b β⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭ 其中 12,,2,,j j j mj j n αααα⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭1(1)解得判别定理(2)线性方程组解的性质:1212121211221212(1),,(2),,(3),,,,,,,,(4),,(5),,(6k k k k Ax Ax k k Ax k Ax Ax Ax Ax Ax ηηοηηηοηηηηολλλληληληγβηογηβηηβηηο=+⎫⎪=⎪⎬=⎪⎪++⎭==+==-= 是的解也是它的解 是的解对任意也是它的解齐次方程组 是的解对任意个常数 也是它的解 是的解是其导出组的解是的解 是的两个解是其导出组的解211212112212112212),(7),,,,100k k k k k k k Ax Ax Ax Ax Ax ηβηηηοηηηβληληληβλλλληληληλλλ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪=⇔-=⎪=⎪⎪+++=⇔+++=⎪⎪+++=⇔+++=⎩ 是的解则也是它的解是其导出组的解 是的解则也是的解 是的解(3) 判断12,,,s ηηη是Ax ο=的基础解系的条件:① 12,,,s ηηη线性无关;② 12,,,s ηηη都是Ax ο=的解; ③ ()s n r A =-=每个解向量中自由未知量的个数.(4) 求非齐次线性方程组Ax = b 的通解的步骤12112(1()(2)()()(3)(4)10,,...,(5)A b r A b r A r n n r Ax b Ax Ax b x k k ααααααα==<-====++0n-r 0) 将增广矩阵通过初等行变换化为;当时,把不是首非零元所在列对应的个变量作为自由元;令所有自由元为零,求得的一个;不计最后一列,分别令一个自由元为,其余自由元 为零,得到的{};写出非齐次线性方程组的阶梯形矩阵特解基础 解系 通解 212...,,...,n r n rn r k k k k α---++其中为任意常数.(5)其他性质一个齐次线性方程组的基础解系不唯一. √ 若η*是Ax β=的一个解,1,,,s ξξξ是Ax ο=的一个解⇒1,,,,s ξξξη*线性无关√ Ax ο=与Bx ο=同解(,A B 列向量个数相同)⇔()()A r r A r B B ⎛⎫==⎪⎝⎭, 且有结果: ① 它们的极大无关组相对应,从而秩相等; ② 它们对应的部分组有一样的线性相关性; ③ 它们有相同的内在线性关系.√ 矩阵m n A ⨯与l n B ⨯的行向量组等价⇔齐次方程组Ax ο=与Bx ο=同解⇔PA B =(左乘可逆矩阵P ); 矩阵m n A ⨯与l n B ⨯的列向量组等价⇔AQ B =(右乘可逆矩阵Q ).第四部分 方阵的特征值及特征向量1. 施密特正交化过程2. 特征值、特征向量的性质及计算3. 矩阵的相似对角化,尤其是对称阵的相似对角化1. 标准正交基 n 个n 维线性无关的向量,两两正交,每个向量长度为1. 向量()12,,,Tn a a a α=与()12,,,Tn b b b β=的内积 11221(,)ni i n n i a b a b a b a b αβ===+++∑αβ与正交 (,)0αβ=. 记为:αβ⊥ ④ 向量()12,,,Tn a a a α=的长度 2222121(,)ni n i a a a a ααα====+++∑⑤ α是单位向量(,)1ααα==. 即长度为1的向量.2. 内积的性质: ① 正定性:(,)0,(,)0αααααο≥=⇔=且 ② 对称性:(,)(,)αββα=③ 线性性:1212(,)(,)(,)ααβαβαβ+=+ (,)(,)k k αβαβ=3. 设A 是一个n 阶方阵, 若存在数λ和n 维非零列向量x , 使得 Ax x λ=,则称λ是方阵A 的一个特征值,x 为方阵A 的对应于特征值λ的一个特征向量. A 的特征矩阵0E A λ-=(或0A E λ-=).A 的特征多项式 ()E A λϕλ-=(或()A E λϕλ-=).④ ()ϕλ是矩阵A 的特征多项式⇒()A O ϕ= ⑤ 12n A λλλ= 1ni A λ=∑tr ,A tr 称为矩阵A 的迹.⑥ 上三角阵、下三角阵、对角阵的特征值就是主对角线上的n 各元素.⑦ 若0A =,则λ=0为A 的特征值,且Ax ο=的基础解系即为属于λ=0的线性无关的特征向量.⑧ ()1r A =⇔A 一定可分解为A =()1212,,,n n a a b b b a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭、21122()n n A a b a b a b A =+++,从而A 的特征值为:11122n n A a b a b a b λ==+++tr , 23n λλλ====0.○注()12,,,Tn a a a 为A 各行的公比,()12,,,n b b b 为A 各列的公比.⑨ 若A 的全部特征值12,,,n λλλ,()f A 是多项式,则:① 若A 满足()f A O =⇒A 的任何一个特征值必满足()i f λ=0 ②()f A 的全部特征值为12(),(),,()n f f f λλλ;12()()()()n f A f f f λλλ=.⑩ A 与TA 有相同的特征值,但特征向量不一定相同. 4. 特征值与特征向量的求法(1) 写出矩阵A 的特征方程0A E λ-=,求出特征值i λ. (2) 根据()0i A E x λ-=得到 A 对应于特征值i λ的特征向量. 设()0i A E x λ-=的基础解系为 12,,,in r ξξξ- 其中()i i r r A E λ=-.则A 对应于特征值i λ的全部特征向量为1122,i i n r n r k k k ξξξ--+++其中12,,,i n r k k k -为任意不全为零的数.5. A 与B 相似 1P AP B -= (P 为可逆矩阵) A 与B 正交相似 1P AP B -= (P 为正交矩阵)A 可以相似对角化 A 与对角阵Λ相似.(称Λ是A 的相似标准形)6. 相似矩阵的性质: ①E A E B λλ-=-,从而,A B 有相同的特征值,但特征向量不一定相同.○注α是A 关于0λ的特征向量,1P α-是B 关于0λ的特征向量. ②A B =tr tr③A B = 从而,A B 同时可逆或不可逆 ④ ()()r A r B =⑤若A 与B 相似, 则A 的多项式()f A 与B 的多项式()f A 相似. 7. 矩阵对角化的判定方法① n 阶矩阵A 可对角化 (即相似于对角阵) 的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量. 这时,P 为A 的特征向量拼成的矩阵,1P AP -为对角阵,主对角线上的元素为A 的特征值. 设i α为对应于i λ的线性无关的特征向量,则有:121n P AP λλλ-⎛⎫⎪ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭.② A 可相似对角化⇔()i i n r E A k λ--=,其中i k 为i λ的重数⇔A 恰有n 个线性无关的特征向量.○注:当iλ=0为A 的重的特征值时,A 可相似对角化⇔i λ的重数()n r A =-=Ax ο=基础解系的个数.③ 若n 阶矩阵A 有n 个互异的特征值⇒A 可相似对角化. 8. 实对称矩阵的性质:① 特征值全是实数,特征向量是实向量;② 不同特征值对应的特征向量必定正交;○注:对于普通方阵,不同特征值对应的特征向量线性无关; ③ 一定有n 个线性无关的特征向量. 若A 有重的特征值,该特征值i λ的重数=()i n r E A λ--; ④ 必可用正交矩阵相似对角化,即:任一实二次型可经正交变换化为标准形; ⑤ 与对角矩阵合同,即:任一实二次型可经可逆线性变换化为标准形; ⑥ 两个实对称矩阵相似⇔有相同的特征值. 9. 正交矩阵 TAA E =正交矩阵的性质:① 1T A A -=;② T TAA A A E ==;③ 正交阵的行列式等于1或-1;④ A 是正交阵,则TA ,1A -也是正交阵; ⑤ 两个正交阵之积仍是正交阵;⑥ A 的行(列)向量都是单位正交向量组.10. 11.施密特正交规范化123,,ααα线性无关,112122111313233121122(,)(,)(,)(,)(,)(,)βααββαβββαβαββαββββββ=⎧⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪=--⎪⎩正交化单位化:111βηβ=222βηβ= 333βηβ=技巧:取正交的基础解系,跳过施密特正交化。

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U ( x0 , )
o
,
4. 海 涅 (Heine) 归 结 原 则 : lim f ( x ) A 的 充 要 条 件 是 : 对 于 任 何 满 足
x x0
2 tan 1 tan 2 1 2 2 sin cos [sin( ) sin( )] cos 2 2cos 1 1 2sin 2 2 1 tan 1 cos 2 sin 2 cos sin [sin( ) sin( )] 1 tan 2 2 2tg ctg 2 1 1 ctg 2 cos cos [cos( ) cos( )] tg 2 2 1 tg 2ctg 2 sin 2 2sin cos
1 sin 3 3sin 4sin sin sin [cos( ) cos( )] 2 cos 3 4cos3 3cos
3
limxn x0 的数列{xn},都有 lim f ( xn ) A 。
n n
归结原则对于验证函数在某点没有极限是较方便的, 例如可以挑选一个 收敛于该点的自变量 x 的数列{xn},而相应的函数值数列{f(xn)}却不收敛;或 者选出两个收敛于该点的数列{xn},{x’n},而相应的函数值数列{f(xn)},{f(xn)} 却具有不同的极限。 1.4 无穷小与无穷大 若 lim ( x) l , 当 时 , 则 称 x→x0 时 称 α(x) 是 β(x) 的 l 0 x x0 ( x )
(3)对于
f ( x) f ( x0 ) lim g ( x), x x0 (1) f ( x)很复杂,按定义求,f ( x0 ) x x0 x x0 f ( x) , A,x x0 (2)否则,先求出f ( x),再求 lim f ( x)

2022年一级注册建筑师考试《建筑结构》真题及答案解析

2022年一级注册建筑师考试《建筑结构》真题及答案解析

2022年一级注册建筑师考试《建筑结构》真题及答案解析单项选择题(每题1分。

每题的备选项中,只有1个最符合题意)1.图示结构的超静定次数为()。

题1图A.1次B.2次C.3次D.4次【答案】C【解析】方法一:去掉任何一个铰支座和一根水平链杆,即形成由一个铰支座和一根竖向链杆约束的静定刚架结构,总共去掉了3个约束,因此该结构超静定次数为3次。

方法二:计算结构的计算自由度W。

该结构有1个刚体(3个自由度)、3个铰支座(6个自由度),计算自由度W=3-6=-3,因此结构超静定次数为3次。

2.下图所示结构中,属于拱结构的是()。

题2图A.Ⅰ+ⅡB.Ⅰ+ⅢC.Ⅱ+ⅢD.Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ【答案】B【解析】拱结构是一种主要承受轴向压力并由两端推力维持平衡的曲线或折线形构件。

拱结构由拱圈及其支座组成。

拱结构与梁结构的区别,不仅在于外形不同,更重要的还在于在竖向荷载作用下是否产生水平推力。

为避免产生水平推力,有时在三铰拱的两个拱脚间设置拉杆来消除支座所承受的推力。

图(Ⅰ),是标准的静定三铰拱结构。

图(Ⅱ),在竖向荷载作用下,右侧支座不能约束水平位移,因此结构不能维持平衡。

故图(Ⅱ)是一个简支梁结构,不是拱结构。

图(Ⅲ),可看做先在拱内加一根拉杆用于消除支座所承受的水平推力,因此图(Ⅲ)也是拱结构。

选择B项。

3.图示结构的零杆个数是()。

题3图A.0B.1C.2D.3【答案】D【解析】零杆判别方法包括:①两杆结点上无荷载作用时,则该两杆的内力都等于零,N1=N2=0。

②三杆结点上无荷载作用时,如果其中有两杆在一直线上,则另一杆必为零杆,N3=0。

③“K”形结点上无荷载作用且结构受对称荷载作用时,在同一直线上的两杆内力相同,N1=N2(受拉或受压),不在同一直线上的两杆内力为0,N3=N4=0。

如题3解图所示,由零杆判别法②可知,3根腹杆在竖直方向的结点上都没有力,所以均为零杆。

因此零杆数量为3,选择D项。

题3解图4.图示结构的零杆数量是()。

新浙教版八年级上册数学第一章《三角形的初步知识》知识点及典型例题

新浙教版八年级上册数学第一章《三角形的初步知识》知识点及典型例题

新浙教版八年级上册数学第一章《三角形的初步知识》知识点及典型例题本文介绍了八年级上册数学第一章《三角形的初步知识》的知识点及典型例题。

其中,三角形按角分类分为锐角三角形、直角三角形和钝角三角形;按边的关系可分为等腰三角形、等边三角形和普通三角形。

文章还介绍了三角形的内角和定理、角平分线、重要线段中线和高线的定义、命题和证明步骤。

此外,文章还讲解了全等三角形、尺规作图、线段垂直平分线和角平分线的性质,以及如何利用这些知识点计算角度和线段长度。

最后,文章列举了八个考点,包括判断三条线段能否组成三角形、求三角形的某一边长或周长的取值范围、证明三角形全等等。

例题部分也包括了两个问题的解答。

1、正确画出AC边上的高的是(C)。

2、工人师傅砌门时,常用木条EF固定长方形门框ABCD,使其不变形,这样做的根据是(B)三角形具有稳定性。

3、不能唯一作出直角三角形的是(C)已知一锐角及其邻边。

4、已知AD、BE、CF是△ABC的三条中线,相交于点O,设△BDO面积为1,则S△ABC=(6)。

5、在图中,由于AB=CD。

AD=BC,所以△ABO≌△CDO,△ABO与△CDO的对应顶点分别为AO和CO,所以全等三角形的对数为1,选项A。

6、根据中线定理可知,DF=EF=BF=AF=1/2AC,所以四边形DCEF是平行四边形,面积为AC的一半,即22.5cm,选项B。

7、根据角平分线定理可知,BP/PC=AB/AC,所以BP/AB=PC/AC,由此可得△BPC与△ABC相似,所以∠BPC=2∠A,选项A。

8、由于BD是BC边上的垂直平分线,所以BD=DC=4,由勾股定理可得AD=3,所以AB=5,所以ΔABD的周长为12,选项D。

9、将三角形按照图中的方式编号,可以发现只有第3块的形状与原来的三角形相同,所以应该带第3块去。

10、以B为顶点的外角为∠ABC=180°-∠A=130°,以C为顶点的外角为∠ACB=180°-∠A=130°,由于外角和等于360°,所以两个外角的平分线的夹角为130°/2=65°,选项A。

多元统计分析期末复习

多元统计分析期末复习

第一章、多元正态分布的参数估计二、判断题1.多元分布函数是单调不减函数,而且是右连续的。

(√ )()x F 2.设是维随机向量,则服从多元正态分布的充要条件是:它的任何组合X p X 都是一元正态分布。

(X )()p R X ∈'αα3.是一个P 维的均值向量,当A 、B 为常数矩阵时,具有如下性质:μ(1)E (AX )=AE (X ) (2)E (AXB )=AE (X )B (√ )4.若P 个随机变量X1,…XP 的联合分布等于各自边缘分布的乘积,则称X1,…XP 是相互独立的。

(√ )5.一般情况下,对任何随机向量,协差阵是对称阵,也()'=p X X X ,,1 ∑是正定阵。

(X )6.多元正态向量的任意线性变换仍然服从多元正态分布。

()'=p X X X ,,1 (√)7.多元正态分布的任何边缘分布为正态分布,反之一样。

( X )8.多元样本中,不同样品之间的观测值一定是相互独立的。

(√)9.多元正态总体参数均值的估计量具有无偏性、有效性和一致性。

(√)μX 10.是的无偏估计。

( X )S n 1∑11.Wishart 分布是分布在维正态情况下的推广。

(√)2χp 12.若,,且相互独立,则样本离差阵()()∑,~μαp N X n ,,1 =α。

(√)()()()()()∑-'--=∑=,1~1n W X X X X S n p ααα13.若,为奇异矩阵,则。

( X )()∑,~n W X p C ()c c n W C CX p '∑',~第二章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验二、判断题1.设,,,则称统计量的分布为()∑,~μp N X ()∑,~n W S p p n ≥X S X n T 12-'=非中心分布,记为。

( X )2HotellingT ()μ,,~22n p T T 2.在协差阵未知的情况下对均值向量进行检验,需要用样本协差阵去代∑S n1替。

高等代数考研真题 第一章 多项式

高等代数考研真题  第一章 多项式

第一章 多项式1、(清华2000—20分)试求7次多项式()f x ,使()1f x +能被4(1)X -整除,而()1f x -能被4(1)X +整除。

2、(南航2001—20分)(1)设x 2-2px+2∣x 4+3x 2+px+q ,求p,q 之值。

(2)设f(x),g(x),h(x)∈R[x],而满足以下等式 (x 2+1)h(x)+(x -1) f(x)+ (x -2) g(x)=0 (x 2+1)h(x)+(x+1) f(x)+ (x+2) g(x)=0 证明:x 2+1∣f(x),x 2+1∣g(x) 3、(北邮2002—12分)证明:x d -1∣x n -1的充分必要条件是d ∣n (这里里记号d ∣n 表示正整数d 整除正整数n )。

4、、(北邮2003—15分)设在数域P 上的多项式g 1(x),g 2(x ),g 3(x ),f(x),已知g 1(x)∣f(x),g 2(x)∣f(x), g 3(x)∣f(x),试问下列命题是否成立,并说明理由:(1)如果g 1(x),g 2(x), g 3(x)两两互素,则一定有g 1(x),g 2(x),g 3(x)∣f(x) (2)如果g 1(x),g 2(x), g 3(x)互素,则一定有g 1(x)g 2(x)g 3(x)∣f(x) 5、(北师大2003—25分)一个大于1的整数若和其因子只有1和本身,则称之为素数。

证明P 是素数当且仅当任取正整数a ,b 若p ∣ab 则p ∣a 或p ∣b 。

6、(大连理工2003—12分)证明:次数>0且首项系数为1的多项式f(x)是某一不可约多项式的方幂主充分必要条件是,对任意的多项式g(x),h(x) ,由f(x)∣g(x) h(x)可以推出f(x)∣g(x),或者对某一正整数m ,f(x)∣h m (x)。

7、(厦门2004—16分)设f(x),g(x)是有理数域上的多项式,且f(x)在有理数域上不可约。

常见级数不等式放缩公式

常见级数不等式放缩公式

常见级数不等式放缩公式常见级数不等式放缩公式是数学中常用的一种技巧,可以用来对级数进行估计和近似计算。

在实际问题中,我们经常会遇到各种级数,通过对级数进行适当的放缩,可以更好地了解级数的性质和行为。

我们来介绍一些常见的级数不等式放缩公式。

这些公式可以帮助我们对级数进行估计,从而得到级数的一些重要性质。

下面是其中一些常见的放缩公式:1. 比较判别法:对于两个正项级数,如果它们的通项之间存在大小关系,那么级数之和也有相同的关系。

例如,如果对于所有的n,有an ≤ bn,那么an的级数之和小于等于bn的级数之和。

2. 比值判别法:对于正项级数,如果存在常数q,使得an+1/an ≤ q,那么级数收敛;如果an+1/an ≥ q,那么级数发散。

3. 根值判别法:对于正项级数,如果存在常数q,使得lim┬(n→∞)⁡〖(an)〗^(1/n) ≤ q,那么级数收敛;如果lim┬(n→∞)⁡〖(an)〗^(1/n) ≥ q,那么级数发散。

4. 积分判别法:对于正项级数,如果存在连续函数f(x),使得an = f(n),那么级数与定积分∫_(1 to ∞)▒f(x)dx之间有相同的收敛性。

以上是一些常见的级数不等式放缩公式,它们在级数的研究中起着重要的作用。

通过使用这些公式,我们可以得到级数的一些重要性质,比如级数的收敛性、发散性以及级数之和的估计。

接下来,我们来看一些具体的例子,展示如何应用这些级数不等式放缩公式。

以比较判别法为例,我们考虑两个级数an=1/n和bn=1/n^2。

显然,对于所有的n,an ≤ bn,根据比较判别法,我们可以得到an的级数之和小于等于bn的级数之和。

而bn的级数之和是一个著名的数学常数,即π^2/6。

因此,我们可以得到1/n 的级数之和小于等于π^2/6。

这个结果对于研究级数的性质和行为非常有用。

除了比较判别法,还有其他的级数不等式放缩公式可以应用到各种级数的研究中。

例如,比值判别法和根值判别法可以用来判断级数的收敛性,积分判别法可以用来估计级数的和。

爱森斯坦判别法在判断根时的条件爱森斯坦判别法在判断根时的条件爱森斯坦判别法在判断根时的条件爱森斯坦判

爱森斯坦判别法在判断根时的条件爱森斯坦判别法在判断根时的条件爱森斯坦判别法在判断根时的条件爱森斯坦判

爱森斯坦判别法是目前为止用来判断[]Z x 内一个多项式可约与否的最好结果。

爱森斯坦判别法 设给定n 次本原多项式01()[](1)Z n n f x a a x a x x n =+++∈≥如果存在一个素数p ,使|(0,1,...,1)i p a i n =-,但20|,|n p a p a //,则()f x 在[]Z x 内不可约。

证明:用反证法。

设()f x 在[]Z x 内可约,即()()()f x g x h x =, 其中0101()[],()[].Z Z m m l l g x b b x b x x h x c c x c x x =+++∈=+++∈这里0deg ()deg ()g x f x <<。

为方便计,下面式子中多项式(),(),()f x g x h x 的系数,,i i i a b c 的下标大于其对应多项式的次数时,均认为等于零。

因为n m l a b c =,而|n p a /,故|,|m l p b p c //。

另一方面,0|p a ,而000a b c =,故0|p b 或0|p c ;不妨设0|p b ,此时因20|p a /,故0|p c /。

设|(0,...,1)i p b i r =-,但|(0)r p b r m <</。

此时|r p a ,而 011110()r r r r r a b c b c b c b c --=++++括号中各项均含有因子p ,故0|r p b c 。

但0|,|r p b p c //,p 为素数,矛盾。

由此,()f x 在[]Z x 内不可约。

爱森斯坦判别法是目前为止用来判断Z[x]内一个多项式可约与否的最好结果。

艾森斯坦判别法是代数的定理,给出了判定整系数多项式不能分解为整系数多项式乘积的充分条件。

由高斯定理,这判别法也是多项式在有理数域不可约的充分条件。

艾森斯坦判别法是说:给出下面的整系数多项式如果存在素数p ,使得p 不整除an ,但整除其他ai ; p^2 不整除a0 , 那么f (x ) 是不可约的。

判定异常值的三个标准

判定异常值的三个标准

判定异常值的三个标准
判定异常值的三个标准是:数字超过某个标准值;数据大于±3标准差3σ;箱盒图。

除此之外,异常值的判别方法还有:
1.物理判别法。

在测量过程中,记错、读错、仪器突然跳动、突然震动等异常情况引起的已知原因的异常值,这种异常值一般可以随时发现,随时剔除。

2.统计方法判别法。

拉依达准则可疑值与n个结果的平均值之差的绝对值大于或等于3倍的实验标准偏差时,判断可疑值为异常值;格拉布斯准则在一组重复观测结果中,其残差的绝对值最大者为可疑值,当残差的绝对值中最大的那个值与实验标准偏差的比值大于或等于格拉布斯临界值时,可以判定可疑值为异常值;狄克逊准则对两种统计量值进行比较,选择大的那个值与狄克逊检验的临界值进行比较,都大的那个值则可以分别对应判断是Xn为异常值或者X1为异常值,否则没有异常值。

极值判别法

极值判别法

极值判别法1. 引言极值判别法是一种常用的数学方法,用于确定一个函数的极值点。

在数学和经济学等领域,极值点的确定对于了解函数的性质和优化问题都非常重要。

本文将详细介绍极值判别法的原理、步骤和应用。

2. 原理在数学中,给定一个函数,极值点是函数取得最大值或最小值的点。

对于一元函数,极值点通常可以通过求导数解析地求得。

然而,当函数复杂或是无法解析求导数时,极值判别法则成为一种有效的方法。

极值判别法的原理是基于函数在极值点处的性质。

对于函数的极大值点,函数在该点的左侧有下降趋势,在该点的右侧有上升趋势;对于函数的极小值点,则相反,函数在该点的左侧有上升趋势,在该点的右侧有下降趋势。

通过判断函数在极值点的两侧函数值趋势的变化来确定是否为极值点。

3. 步骤极值判别法的步骤如下:步骤1:确定函数的定义域首先,确定函数的定义域。

定义域是函数可取值的范围,确定了定义域后,我们可以将定义域内的点作为极值点的候选。

步骤2:求得候选极值点通过求函数的导数或梯度,找到函数的导数为0或梯度为0的点。

这些点即为候选的极值点。

对于一元函数,求得导数为0的点;对于多元函数,求得梯度为0的点。

步骤3:判断候选极值点的类型对于一元函数,可以通过求导数的符号改变来判断极值点的类型。

若导数的符号从正变负,则为极大值点;若导数的符号从负变正,则为极小值点。

对于多元函数,需要利用二阶偏导数判别法。

根据二阶偏导数的符号判断极值点的类型。

具体判断规则参见下文的应用部分。

步骤4:验证极值点将候选极值点代入函数,计算函数值。

如果候选点是一个极值点,那么函数在该点的函数值应比其他点大(或小)。

步骤5:确定极值点根据步骤4的验证结果,确定函数的极值点。

4. 应用极值判别法在许多实际问题中都得到了广泛的应用。

以下列举几种常见的应用场景:4.1 函数优化在许多优化问题中,需要确定一个函数在一定约束条件下的最大值或最小值。

极值判别法可以帮助我们确定函数的极值点,从而找到函数的最大值或最小值。

数学分析学习方法

数学分析学习方法

数学分析学习方法数学分析是基础课、基础课学不好,不可能学好其他专业课。

工欲善其事,必先利其器。

这门课就是器。

学好它对计算科学专业的学生都是极为重要的。

这里,就学好这门课的学习方法提一点建议供同学们参考。

1.提高学习数学的兴趣首先要有学习数学的兴趣。

两千多年前的孔子就说过:“知之者不如好之者,好之者不如乐之者。

”这里的“好”与“乐”就是愿意学、喜欢学,就是学习兴趣,世界知名的伟大科学家、相对论学说的创立者爱因斯坦也说过:“在学校里和生活中,工作的最重要动机是工作中的乐趣。

”学习的乐趣是学习的主动性和积极性,我们经常看到一些同学,为了弄清一个数学概念长时间埋头阅读和思考;为了解答一道数学习题而废寝忘食。

这首先是因为他们对数学学习和研究感兴趣,很难想象,对数学毫无兴趣,见了数学题就头痛的人能够学好数学,要培养学习数学的兴趣首先要认识学习数学的重要性,数学被称为科学的皇后,它是学习科学知识和应用科学知识必须的工具。

可以说,没有数学,也就不可能学好其他学科;其次必须有钻研的精神,有非学好不可的韧劲,在深入钻研的过程中,就可以领略到数学的奥妙,体会到学习数学获取成功的喜悦。

长久下去,自然会对数学产生浓厚的兴趣,并激发出学好数学的高度自觉性和积极性。

用兴趣推动学习,而不是用任务观点强迫自己被动地学习数学。

2.知难而进,迂回式学习首先要培养学习数学分析的兴趣和积极性,还要不怕挫折,有勇气面对遇到的困难,有毅力坚持继续学习,这一点在刚开始进入大学学习数学分析时尤为重要。

中学数学和大学数学,由于理论体系的截然不同,使得同学们会在学习该课程开始阶段遇到不小的麻烦,这时就一定得坚持住,能够知难而进,继续跟随老师学习。

学习数学分析时要注意数学分析和高等数学要求不同的地方,否则你学习数学分析就与高等数学没有什么区别了;而且高等数学强调的是计算能力,数学分析强调的是分析的能力,分析的能力没有学到,就谈不上学好了数学分析。

学好数学分析课程还有一个重要的原因是新生们体会不到的,数学分析的知识结构系统性和连续性很强,这些知识学得不扎实,肯定要影响后面知识的学习。

常数项无穷级数判别法综述_张永明

常数项无穷级数判别法综述_张永明

1
n
n
= 2 e,
所以 L 1 L 2 = 0 < 1, 由定理 2 知 , 级数收敛 。 达朗贝尔判别法更适用于比值型的级数审敛 , 柯西判别法更适用于幂指型的级数审敛 ,而定理 2 提供的方法 ,是达朗贝尔判别法和柯西判别法的结 合体 ,更适用于既含比值型乘积因子又含幂指型乘 积因子的级数的审敛 ,在使用的方便程度上具有一 定的优势 。
对数判 别 法 ; 1832 年 由 德 国 数 学 家 拉 阿 拉 [ 2 ] 291 ( J. L. Raabe, 1801 ~1859 ) 提出的拉阿伯判 伯 [ 2 ] 282 ( Raabe test) ; 以及较为精细的以德国数 别法
[ 2 ] 679 ( Ernst Eduard Kummer, 1810 ~ 学家 库 默 尔 [ 2 ] 282 ( Kummer test) 和 1893 )命名的库默尔判别法 [ 2 ] 676 ( Carl Friedrich Gauss, 1777 以德国数学家高斯 [ 2 ] 282 ( Gauss test) ; 以挪 ~1855 )命名的高斯判别法 [ 2 ] 678 ( N iels Henrik Abel, 1802 ~ 威数学 家阿 贝尔 [ 2 ] 684 ( U lisse D ini, 1845 1829 )和意大利数学家迪尼 [ 2 ] 283 ( Abel2 ~1918 )联合命名的阿贝尔 — 迪尼定理 D ini theorem ) ; 以法国数学家贝特朗 ( J. L. F. B er2 [ 2 ] 103 ) 命名的贝特朗判别 trand, 1822 ~ 1900
[ 2 ] 283 ( D irichlet test ) ; 柯 西 准 则 [ 4 ] 180 ( Cauchy 别法 criterion ) 。 虽然柯西准则给出了级数收敛的充要条件 ,但 其理论价值远远大于实用价值 ; 绝对收敛必收敛定 理对于任意项级数 (特别是项的符号较为复杂时 )

达郎贝尔判别法

达郎贝尔判别法

达郎贝尔判别法一、概述达郎贝尔判别法(D’Alembert’s Principle)是一种力学中常用的分析方法,用于解决约束系统的运动问题。

该方法基于达郎贝尔原理,通过将约束系统转化为自由系统来简化计算。

本文将详细介绍达郎贝尔判别法的原理、应用以及具体步骤。

二、达郎贝尔原理达郎贝尔原理是经典力学中的一个基本原理,它表明在一个约束系统中,任意时刻作用在系统上的广义力等于零。

广义力是指除了外力和重力之外的其他约束力,如弹簧、摩擦等。

达郎贝尔原理可以用数学表达为:∑(Fi - mi * ai) = 0其中,Fi表示作用在物体i上的外力,mi表示物体i的质量,ai表示物体i的加速度。

根据达郎贝尔原理,我们可以将约束系统转化为自由系统进行分析和计算。

三、达郎贝尔判别法步骤1.确定自由度:首先需要确定约束系统中自由度的数量。

自由度是指可以独立变动的坐标数量,通常用n表示。

2.建立广义坐标:根据自由度的数量,选择合适的广义坐标来描述系统。

广义坐标是一组与自由度相等的变量,可以完全描述系统的状态。

3.应用达郎贝尔原理:根据达郎贝尔原理,将作用在每个物体上的力分解为两部分:外力和约束力。

根据约束条件和广义坐标的定义,可以得到约束力与广义坐标之间的关系式。

4.求解运动方程:根据达郎贝尔原理和约束力与广义坐标之间的关系式,可以得到运动方程。

通过求解这些方程,可以得到系统的运动状态。

5.检验结果:将得到的解代入原始约束条件中进行检验,确保解满足系统的约束条件。

四、达郎贝尔判别法应用举例为了更好地理解达郎贝尔判别法的应用,我们举一个简单例子来说明:考虑一个单摆系统,由一个质点和一根轻细线组成。

该质点在重力作用下沿着竖直线做简谐振动。

我们希望求解该系统在任意时刻的位置和速度。

1.确定自由度:单摆系统只有一个自由度,即质点在竖直方向上的位移。

2.建立广义坐标:选择质点的竖直位移作为广义坐标。

3.应用达郎贝尔原理:将重力分解为两部分,一部分沿着约束方向,一部分垂直于约束方向。

01-阿贝尔判别法,狄利克雷判别法

01-阿贝尔判别法,狄利克雷判别法
k (k 1,2,, n), 整理后就得到所要证的公式(18).
数学分析 第十二章 数项级数
高等教育出版社
§3 一般项级数
交错级数
绝对收敛级数及其性质
阿贝尔判别法和狄利 克雷判别法
推论(阿贝尔引理)
若 (i) 1 , 2 ,, n 是单调数组,记 max{ k }; k
(ii) 对任一正整数 k(1 k n) 有 k A, 则有
(1)n sin2 n
n1
n
1 2
n1
(1)n
1 n
cos 2n n

由于级数 (1)n 1 收敛,而
n1
n
(1)n cos2n cos(2 π)n ,
n1
n
n1
n
根据例3也收敛,因此级数 (1) n sin2 n 收敛.
n1
n
所以级数
(1)n sin2 n
n1
n0, 2π) 都收敛.
数学分析 第十二章 数项级数
高等教育出版社
§3 一般项级数
交错级数
绝对收敛级数及其性质
阿贝尔判别法和狄利 克雷判别法
*例4 级数 (1)n sin2 n 收敛但不绝对收敛.
n1
n
解 由于 (1) n sin2 n 的绝对值级数为
n1
n
n1
sin2 n
n
§3 一般项级数
交错级数
绝对收敛级数及其性质
阿贝尔判别法和狄利 克雷判别法
第十四讲
阿贝尔判别法 狄利克雷判别法
数学分析 第十二章 数项级数
高等教育出版社
§3 一般项级数
交错级数
绝对收敛级数及其性质
阿贝尔判别法和狄利 克雷判别法

判别分析(共27张PPT)

判别分析(共27张PPT)

w11 w12 w1 p w1r
w
21
w22
w2p
w2r
Qw=
w
p1
w p2 w pp
w
pr
wr1 wr 2 wrp wrr
使其中虚线左上部分便是只含 p 个变量的模型中的
类内离均差平方和矩阵Q( p ),而整个矩阵则是含p+1
w
个变量的模型中的类内离均差平方和矩阵Q ( p 1) 。
第12章 判别分析Discrimination Analysis
判别分析
:从反映个体性质各个侧面的P个变量出发,通过
定量分析,最终将其判归某一已知总体,从而将 对个体的研究置于更为广泛的总体研究背景上。
各种判别分析都是按照某种判别原则(视判别方
法不同而不同),在e
对变量进行剔除和引进的方法 差异显著地大于类内差异呢?还需进行测验。
第三节 逐步判别分析方法
Stepwise Discrimination Analysis
Wilk’s Λ统计量 何分类”、“某一个事例(或样品)属于那一类”等问题是并不知晓;
如果已知将原应属于Gi的样品误判为属于Gj所造成
第二节 贝叶斯判别分析
|Q | |Q |w 设叶X斯,判Y别是法从的均判值别向函量数为)μ,,协按方判差别阵函为数wΣ值的的总大体小G来中抽取的两个样品,定义X,Y之间的马氏距离平方为:
= ──── =── 用 F 测验可以检验增长是否显著。
|Q +Q | |Q | h 第与五多步 元、回如归果分有析待相判似数,据在,进将行其判代别入分,析并时判,别并e归不类是。
统计量为p,增加一个变
量 (x ) 后的 Bayes Discrimination Analysis

达郎贝尔判别法

达郎贝尔判别法

达郎贝尔判别法达郎贝尔判别法(Durand-Kerner method)是一种求解代数方程的数值方法。

它是由法国数学家让·达郎(Jean-Paul Durand)和巴黎天文台的工程师阿尔贝尔·贝尔(Gaston Kerner)于1969年共同提出的。

这一方法通过在复平面上求解方程的根来实现,特别适用于解决多项式方程的问题。

多项式方程是形如f(x) = a_nx^n + a_{n-1}x^{n-1} + ... + a_1x + a_0 的方程,其中n是多项式方程的次数,a_0, a_1, ..., a_n 是系数。

多项式方程的根是满足f(x) = 0的解。

达郎贝尔判别法通过使用多项式的系数和一个初始的复数集合,来逼近多项式方程的根。

达郎贝尔判别法的原理相对简单。

首先,假设多项式方程的次数为n,那么一共会有n个根。

为了使用达郎贝尔判别法,我们需要选择n个初始的复数作为我们的初始估计值。

这些初始值应当分布在复平面上,以便涵盖多项式方程的所有根。

通常可以选择以0为中心,以1为单位长度的圆上的点作为初始的估计值。

接下来,达郎贝尔判别法使用迭代的方式逼近多项式方程的根。

迭代的过程如下:对于每一个初始估计值,使用初始估计值代入多项式方程,计算出函数f(x)的值。

然后,根据初始估计值与其他初始估计值的组合,计算出相应的迭代公式。

这个迭代公式是基于多项式方程的形式推导出来的。

通过多次迭代计算,我们可以逐渐逼近多项式方程的根。

达郎贝尔判别法的优势在于它的收敛速度很快。

通常情况下,只需要进行几次迭代,就可以获得高度精确的根。

然而,达郎贝尔判别法并不适用于所有的多项式方程。

例如,当方程的根非常接近或者为复数时,该方法可能无法达到理想的精度。

此外,多项式方程的次数和初始估计值的选择也会影响到达郎贝尔判别法的收敛性。

尽管达郎贝尔判别法是一种有效的数值方法,但在实际问题中,我们还需要考虑到更多的因素。

例如,多项式方程可能存在重根,即多个根具有相同的值。

比较判别法的极限形式证明

比较判别法的极限形式证明

比较判别法的极限形式证明引言比较判别法是微积分中一种重要的极限判别方法。

通过与已知的函数进行比较,我们可以确定一个函数的极限行为。

本文将详细介绍比较判别法及其极限形式的证明过程。

比较判别法的基本原理比较判别法的基本原理是利用已知函数的性质来比较待求函数的极限。

假设我们要证明函数f(x)的极限是否存在,可以找到两个函数g(x)和ℎ(x),使得在某个区间上,g(x)≤f(x)≤ℎ(x)成立。

如果我们能够证明lim x→a g(x)和lim x→aℎ(x)都存在且相等,那么根据夹逼定理,lim x→a f(x)也将存在且与这两个极限相等。

比较判别法的极限形式证明过程以下我们将详细推导比较判别法的极限形式,使用数学符号来进行论证。

1.假设我们需要证明函数f(x)在a处的极限是否存在,即lim x→a f(x)是否存在。

2.找到两个函数g(x)和ℎ(x),使得在某个区间上,g(x)≤f(x)≤ℎ(x)成立。

这里要注意,g(x)和ℎ(x)的性质应该是已知的,我们可以通过已有的数学定理或性质来确定。

3.分别证明lim x→a g(x)和lim x→aℎ(x)存在且相等。

可以使用已知的极限定理来进行证明。

如果我们能够证明这两个极限的存在性和相等性,那么根据夹逼定理,lim x→a f(x)也将存在且与这两个极限相等。

4.根据夹逼定理,我们可以得出结论:如果lim x→a g(x)=lim x→aℎ(x),那么lim x→a f(x)也存在且与这两个极限相等。

比较判别法的应用举例下面我们通过一个具体的例子来展示比较判别法的应用。

例:我们要证明函数f(x)=x 2x2+1的极限lim x→∞f(x)存在。

1.首先我们找到两个函数g(x)=12和ℎ(x)=1,使得对于x>0,g(x)≤f(x)≤ℎ(x)成立。

也就是12≤x2x2+1≤1。

2.接下来我们证明lim x→∞g(x)=lim x→∞12和lim x→∞ℎ(x)=lim x→∞1的存在性和相等性。

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积的情况加以证明。
∫ 记 F( x) = x f (t)dt ,则 F (x) 在[a,b] 连续,且 F(a) = 0 。由于 f ( x) 在[a, b]上 a
连续,于是 F (x) 是 f ( x) 在[a, b]上的一个原函数,利用分部积分法,有
∫b a
f
( x) g ( x)dx
=
F ( x) g ( x)
收敛:
∫ (1)(Abel 判别法) +∞ f (x)dx 收敛, g( x) 在[a, + ∞) 上单调有界; a
(2)(Dirichlet
判别法) F (
A)
=
∫A a
f
( x )dx
在 [a,
+
∞)
上有界,g( x
)
在 [a,
+
∞)
上单调且 lim g(x) = 0 。 x→+∞
证 设ε 是任意给定的正数。
∫ A′ f (x)dx < 2M ; A
因为 lim x→+∞
g(x)
=
0 ,所以存在
A0

a
,当 x
>
A0
时,有
|g(x) |< ε 。 4M
于是,对任意 A, A′ ≥ A0 ,
∫ ∫ ∫ A′
f (x)g(x)dx
≤ g( A) ⋅
ξ f (x)dx + g( A′) ⋅
A′
f (x)dx
A
ak +1Bk + ap BpB
k =1
k =1
p −1
∑ = ap - BpB
(ak+1 − ak )Bk 。
k =1
上式也称为分部求和公式。
a5 (a5 − a4 )B4
a4
(a4 − a3 )B3
a5b5
a3 (a3 − a2 )B2
a4b4
a2 (a2 − a1 )B1
a3b3
a1
a2b2
a1b1
证 当 x ≠ 2kπ 时,
2 sin
x

n
∑ sin kx = cos
x
− cos
2n +1 x ,
2 k =1
2
2
于是对一切正整数 n,
∑n
sin kx ≤
1

k =1
sin x
2

由 Dirichlet 判别法,可知当 x≠2kπ时, ∑ an sin nx 收敛。由于当 x = 2kπ 时,
(1) 若 Abel 判别法条件满足,记 G 是 | g(x)| 在 [a, + ∞) 的一个上界,因为
∫ +∞ a
f
( x)dx 收敛,由
Cauchy
收敛原理,存在
A0

a ,使得对任意
A,
A′

A0 ,有
27
由积分第二中值定理,
∫ A′
f (x)dx <
ε

A
2G
∫ ∫ ∫ A′
f (x)g(x)dx
i =1
i = n +1
| Bk |= 应用 Abel 引理,同样得到
n+k
n
∑ bi − ∑ bi ≤ 2M,
i =1
i =1
n+ p
∑ ak bk ≤ 2M (| an+1 | +2 | an+ p | ) < 6M ε
k =n+1
对一切 n > N 与一切正整数 p 成立。

∑ 根据 Cauchy 收敛原理,即知 anbn 收敛。 n=1
0
B1B
B2B
B3B
B4B
B5B
上图是当 an > 0 ,bn > 0 ,且 { an}单调增加时,Abel 变换的一个直观的示意。
24
图中矩形 [0, B5 ] × [0, a5 ]被分割成 9 个小矩形,根据所标出的各小矩形的面积,即
得到 p = 5 的 Abel 变换:
5
4
∑ ∑ akbk = a5B5 − (ak+1 − ak )Bk 。

an
}单调趋于
0,
⎧ ⎨ ⎩
n i =1
bi
⎫ ⎬ ⎭
有界。

∑ 证 (1) 若Abel判别法条件满足,设|an| ≤ M,由于 bn 收敛,则对于任 n =1
意给定的 ε > 0,存在正整数 N,使得对于一切 n > N和p∈ N+ ,成立
n+ p
∑ bk < ε 。
k =n+1
n+ p
∑ 对 ak bk 应用 Abel 引理,即得到 k =n+1
≤ g( A) ⋅
ξ f (x)dx + g( A′) ⋅
A′
f (x)dx
A
A
ξ
∫ ∫ ≤ G
ξ
f (x)dx + G
A′ f (x)dx < ε + ε = ε 。
A
ξ
22
(2) 若 Dirichlet 判别法条件满足,记 M 是 F( A) 在[a, + ∞) 的一个上界。此
时对任意 A, A′ ≥ a ,显然有
∑ ∑ ∑ 例 1

设 bn
n =1

收敛,则由 Abel 判别法,级数
n =1
bn n
,
∞n n=1 n + 1 bn ,
∑ ∑ ∞
n =1
⎜⎛1 + ⎝
1 n
⎟⎞ n ⎠
bn

∞ n =1
bn
ln
3n + 1 等等都收敛。 2n

∑ 例 2 设数列{an }单调趋于 0,则对一切实数x,级数 an sin nx 收敛。 n =1
25
n+ p
∑ ak bk < ε ( | an+1 | +2| an+ p | ) ≤ 3M ε 。
k =n+1
(2) 若Dirichlet判别法条件满足,由于 lim an =0, 因此对于任意给定的 ε >0, n→∞
存在N, 使得对于一切 n > N ,成立
|an| < ε 。
n
n+k
∑ ∑ 设 bi ≤ M ,令 BkB = bi (k = 1,2,…),则
第四讲 级数与反常积分收敛的 Abel—Dirichlet 判别法
Abel 判别法与 Dirichlet 判别法在《数学分析》课程教学中出现了四次,即 级数的“数项级数”部分与“函数项级数”部分,积分的“反常积分”部分与“含 参变量积分”部分,证明的关键是 Abel 引理与积分第二中值定理。如何讲好这 两个内容是教学的关键。
k =1
证 由 Abel 变换得
p
p −1
∑ ∑ akbk ≤ | a p Bp |+
| ak+1 − ak | Bk
k =1
k =1
∑ ≤
M ⎜⎜⎝⎛| a p
p −1
|+
k =1
| ak+1 − ak
|⎟⎟⎠⎞ 。
由于{ ak }单调,所以
p −1
p −1
∑ ∑ | ak+1 − ak | = (ak+1 − ak ) =| a p − a1 |,
b a

∫b a
F
(
x
)
g
′(
x
)dx

上式右端的第一项
F ( x) g ( x)
b a
=
F (b)g(b)
=
g(b)
∫b a
f
( x)dx ,
而在第二项中,由于 g( x) 单调,因此 g′( x) 保持定号,由积分第一中值定理,存
在 ξ ∈[a, b] ,使得
于是
∫ ∫ ∫ bF (x)g′(x)dx = F (ξ ) bg′(x)dx = [g(b) − g(a)] ξ f (x)dx ,
a
a
a
∫ ∫ b a
f
( x ) g( x )dx
=
g(b)
∫b a
f
( x)dx
− [g(b) −
g (a)]
ξ a
f
( x)dx
∫ ∫ = g(a)
ξ
f (x)dx + g(b)
b f (x)dx 。
a
ξ
定理 5(反常积分的 A-D 判别法) 若下列两个条件之一满足,则
∫ +∞ a
f
( x ) g( x )dx
1 2x
dx
发散,所以
∫ ∫
+∞ 1
sin 2 x
x
dx 发散。再由比较判别法,可知
+∞ 1
sin x dx 发散。 x
因此,
∫ +∞ 1
sin x
x
dx
条件收敛。
28
∫ 例 4 讨论 +∞ sin x arc tan x dx 的敛散性。
1
x

由例
8.2.4,∫1+∞
sin x
x
dx
收敛,而
arc
1x
1
x
∫ 因此, +∞ sin x arc tan x dx 条件收敛。
1
x
29
A
ξ
≤ 2M | g( A)|+2M | g( A′)| < ε + ε = ε 。 22
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