高等代数的知识结构

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高等代数知识结构

高等代数知识结构

高等代数知识结构高等代数是数学中的一个重要分支,它研究向量空间和线性变换的性质和结构。

在高等代数中,学习者需要了解的主要知识点包括向量空间、矩阵、线性方程组、特征值和特征向量,以及代数学的应用等。

下面是对这些知识点的详细介绍。

1.向量空间向量空间是高等代数的基础概念之一、在向量空间中,有两个基本操作:向量加法和标量乘法。

向量加法满足交换律和结合律,标量乘法满足分配律。

向量空间还需要满足零向量的存在性和反元素的存在性,即对于任意向量v,存在一个向量-u,使得v+u=0。

向量空间还可以进一步研究其子空间,即一个向量空间V的子集W,如果W也满足向量加法和标量乘法的封闭性,那么W也是一个向量空间。

2.矩阵矩阵是高等代数中另一个重要的概念。

矩阵可以看作是一个由m行n 列元素组成的矩形阵列。

矩阵的运算包括矩阵加法、矩阵乘法、矩阵的转置等。

矩阵加法满足交换律和结合律,矩阵乘法满足分配律。

矩阵的转置操作是将矩阵的行变成列,列变成行。

3.线性方程组线性方程组是高等代数中的一个重要内容。

线性方程组可以看作是一系列线性方程的集合,其中每个线性方程由一系列未知数和一个常数项组成。

求解线性方程组的目标是找到满足所有方程的解。

线性方程组有两种形式:齐次线性方程组和非齐次线性方程组。

齐次线性方程组的常数项全为零,非齐次线性方程组的常数项至少有一个非零。

求解线性方程组可以通过消元法、矩阵法或特解法等多种方法。

4.特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念。

对于一个n阶方阵A,如果存在一个标量λ和一个非零向量v,使得Av=λv,则称λ为A的特征值,v为A对应于特征值λ的特征向量。

特征值和特征向量具有重要的几何和实际意义。

特征值可以用于矩阵的对角化和谱分解,特征向量可以用于描述矩阵的主要方向。

5.代数学的应用代数学是高等代数的一个重要应用分支。

代数学在物理学、工程学、计算机科学等领域有广泛的应用。

在物理学中,代数学可以用于描述物理系统的运动和变化,例如力学中的刚体运动、量子力学中的波函数等。

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结

特殊行列式的计算方法
二阶行列式
一般形式为a11a22-a12a21,计算方法为 将a11和a22相乘,然后减去a12和a21的乘 积。
三阶行列式
一般形式为 a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32a13a22a31-a12a21a33-a11a23a32,计 算方法为将每一项都按照这个公式进行展开 ,然后将各项相加即可得到结果。
3
互换行列式的两行(列),行列式的值变号,即 |...|=|-...|。
行列式的定义与性质
01
若行列式的某行(列)所有元素都是两数乘积,则可以对该行(列) 进行拆项,拆项后行列式的值不变。
02
若行列式的某行(列)所有元素都是同一个数,则可以对该行(列)
进行提公因式,提公因式后行列式的值不变。
若行列式的两行(列)对应元素互为相反数,则可以对该行(列)进
线性变换可以用于图像旋转,通 过矩阵乘法可以实现图像的旋转 。
线性变换可以用于图像剪切,通 过矩阵乘法可以实现图像的剪切 。
二次型在经济分析中的应用
要点一
投入产出模型
要点二
经济均衡模型
二次型可以用于描述投入产出模型,通过求解二次型的特 征值可以得到经济的平衡状态。
二次型可以用于描述经济均衡模型,通过求解二次型的特 征值可以得到经济的均衡状态。
03
线性变换的运算
两个线性变换的加法定义为对应元素之间的加法运算;数与线性变换的
乘法定义为数乘运算;两个线性变换的乘法定义为对应元素之间的乘法
运算。
线性变换的矩阵表示
线性变换的矩阵表示
设V是数域P上的线性空间,T是V的线性变换,对于V中 的任意一组基ε1,ε2,...,εn,有 $T(α)=T(ε1α1+ε2α2+...+εnαn)=T(ε1α1)+T(ε2α2)+... +T(εnαn)=ε1T(α1)+ε2T(α2)+...+εnT(αn)$,则称矩阵 A=(T(α1),T(α2),...,T(αn))为线性变换T关于基ε1,ε2,...,εn 的矩阵表示。

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结
定义(集合的映射) 设 A 、 B 为集合。如果存在法则 f ,使得 A 中任意元素 a 在法则 f 下对应 B 中唯一确定的元素(记做 f (a) ),则称 f 是 A 到 B 的一个映射,记为
f : A B, a f (a).
如果 f (a) b B ,则 b 称为 a 在 f 下的像, a 称为 b 在 f 下的原像。 A 的所有元素
称为矩阵的行(列)初等变换。
定义(齐次线性方程组) 数域 K 上常数项都为零的线性方程组称为数域 K 上的齐次
线性方程组。 这类方程组的一般形式是
a11x1 a12 x2 a1n xn 0, a12 x1 a22 x2 a2n xn 0, ...... am1x1 am2 x2 amn xn 0.
f (x) a0 (x 1 )(x 2 )......(x n ) 证明 利用高等代数基本定理和命题 1.3,对 n 作数学归纳法。
2.高等代数基本定理的另一种表述方式
定义 设 K 是一个数域, x 是一个未知量,则等式
a0 x n a1 x n1 ...... an1 x an 0
命题 变元个数大于方程个数的齐次线性方程组必有非零解; 证明 对变元个数作归纳。 说明 线性方程组的解的存在性与数域的变化无关(这不同于高次代数方程)。事实上, 在(通过矩阵的初等变换)用消元法解线性方程组时,只进行加、减、乘、除的运算。如果
所给的是数域 K 上的线性方程组,那么做初等变换后仍为 K 上的线性方程组,所求出的解 也都是数域 K 中的元素。因此,对 K 上线性方程组的全部讨论都可以限制在数域 K 中进行。
命题 n 次代数方程在复数域C内有且恰有 n 个根(可以重复)。
命题(高等代数基本定理的另一种表述形式)给定C上两个n次、m次多项式

大一高等代数知识点总结归纳

大一高等代数知识点总结归纳

大一高等代数知识点总结归纳高等代数是大一学生必修的一门数学课程,其内容包括线性方程组、线性空间、线性变换和矩阵等。

下面是对大一高等代数知识点进行总结归纳。

一、线性方程组1. 行列式行列式是一个方阵所对应的一个数,它的运算规则包括定义、性质和计算方法等。

例如,二阶行列式的计算方法是交叉相乘后相减。

2. 矩阵矩阵是由若干个数按照一定的规律排列而成的矩形阵列。

矩阵的运算包括加法、减法和乘法等。

此外,还有转置、伴随和逆矩阵等重要的概念。

3. 线性方程组的解法线性方程组是由多个线性方程组成的方程组,其求解通常采用高斯消元法、矩阵法或克拉默法则等方法。

需要注意的是,线性方程组可能有唯一解、无解或无穷解。

二、线性空间1. 线性空间的定义线性空间是一个向量空间,它包含有向量的加法和数量乘法等运算。

同时,还要满足线性空间的八条公理,如封闭性、结合律和分配律等。

2. 子空间子空间是线性空间的一个非空子集,并且它也是一个线性空间。

子空间的判定可以根据零向量是否属于这个子集来进行。

3. 线性相关与线性无关线性相关表示存在一个非零向量,可以由其他向量线性表示出来。

线性无关表示任何向量组中的向量都不能由其他向量线性表示出来。

三、线性变换1. 线性变换的定义线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间之间的变换,它需要满足保持加法和数量乘法运算的性质。

2. 线性变换的表示线性变换可以用矩阵表示,其中矩阵的列向量表示线性变换前的向量组,而矩阵的列向量表示线性变换后的向量组。

3. 特征值与特征向量特征值是指线性变换矩阵的特殊值,满足Ax=λx的等式,其中A为线性变换矩阵,λ为特征值,x为特征向量。

四、矩阵1. 矩阵的运算矩阵的加法、减法和乘法是矩阵运算中的基本操作。

此外,还有转置、伴随和逆矩阵等运算。

2. 矩阵的秩矩阵的秩是指矩阵所具有的线性无关的行或列的最大数目。

秩的计算可以采用初等行变换、高斯消元法或矩阵的特征值等方法。

以上是对大一高等代数知识点的总结归纳。

知识点总结高等代数

知识点总结高等代数

第二章行列式知识点总结一行列式定义1、n 级行列式111212122212n n ij nn n nna a a a a a a a a a =1等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积1212n j j nj a a a 2的代数和,这里12n j j j 是一个n 级排列;当12n j j j 是偶排列时,该项前面带正号;当12n j j j 是奇排列时,该项前面带负号,即:1212121112121222()1212(1)n n nn n j j j ij j j nj nj j j n n nna a a a a a a a a a a a a τ==-∑;2、等价定义121212()12(1)n n ni i i ij i i i n ni i i a a a a τ=-∑和121211221212()()(1)n n n n n ni i i j j j ij i j i j i j ni i i j j j a a a a ττ+=-∑和3、由n 级排列的性质可知,n 级行列式共有!n 项,其中冠以正号的项和冠以负号的项不算元素本身所带的负号各占一半;4、常见的行列式1上三角、下三角、对角行列式 2副对角方向的行列式 3范德蒙行列式:二、行列式性质1、行列式与它的转置行列式相等;2、互换行列式的两行列,行列式变号;3、行列式中某一行列中所有的元素都乘以同一个数,等于用这个数乘以此行列式;即:某一行列中所有的元素的公因子可以提到整个行列式的外面;4、若行列式中有两行成比例,则此行列式等于零;5、若某一行列是两组数之和,则这个行列式等于两个行列式之和,而这两个行列式除这一行列以外全与原来行列式的对应的行列一样;6、把行列式某一行列的各元素乘以同一数然后加到另一行列对应的元素上,行列式不变;三、行列式的按行列展开1、子式1余子式:在n 级行列式ij D a =中,去掉元素ij a 所在的第i 行和第j 列后,余下的n-1级行列式称为ij a 的余子式,记作ij M ;2代数余子式:(1)i j ij ij A M +=-称为ij a 的代数余子式;3k 级子式:在n 级行列式ij D a =中,任意选定k 行和k 列(1)k n ≤≤,位于这些行列交叉处的2k 个元素,按原来顺序构成一个k 级行列式M,称为D 的一个k 级子式;当()k n <时,在D 中划去这k 行和k 列后余下的元素按照原来的次序组成的n k -级行列式M '称为k 级子式M 的余子式;2、按一行列展开1行列式任一行列的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值,即 按第i 行展开1122(1,2,,);i i i i in in D a A a A a A i n =+++= 按第j 列展开1122(1,2,,);j j j j nj nj D a A a A a A j n =+++=2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零,即11220();i j i j in jn a A a A a A i j +++=≠或11220,().i j i j ni nj a A a A a A i j +++=≠3、按k 行k 列展开拉普拉斯定理:在n 级行列式中,任意取定k 个行k 列(11)k n ≤≤-,由这k 行k 列元素组成的所有的k 级子式与它们的代数余子式的乘积之和等于行列式的值; 4、其他性质1设A 为n 阶方阵,则A A '=; 2设A 为n 阶方阵,则n kA k A =;3设,A B 为n 阶方阵,则AB A B =,但A B A B ±≠±; 4设A 为m 阶方阵,设B 为n 阶方阵,则00A A AB BB*==*,但A B A B ±≠±;5行列式的乘法定理:两个n 级行列式乘积等于n 级行列式四、行列式的计算1、计算行列式常用方法:定义法、化三角形法、递推法、数学归纳法、拉普拉斯定理等等;具体计算时需要根据等到式中行或列元素的特点来选择相应的解题方法;方法一:递推法分为直接递推法和间接递推法;用直接递推法的关键是找出一个关于1n D -的代数式来表示n D ,依次从1234n D D D D D →→→→,逐级递推便可以求出n D 的值;方法二:数学归纳法;第一步发现和猜想;第二步证明猜想的正确性;第二步的关键是首先要得到n D 关于1n D -和2n D -的递推关系式;方法三:加边法;加边法是将所要计算的n 级行列式适当地添加一行一列或m 行m 列得到一个新的n+1或m+1级行列式,保持行列式的值不变,但是所得到的n+1或m+1级行列式较易计算;其一般做法如下:11111111111100n nn n n n n a a a a a a a a a a =或111111111111100nn nn n n a a b a a a a b a a =特殊情况取121n a a a ===或121n b b b ===;方法四:拆行列法;将所给的行列式拆成两上或若干个行列式之和,然后再求行列式的值;拆行列法有两种情况:一是行列式中有某行列是两项之和,可直接利用性质拆项;二是所给行列式中行列没有两项和形式,这时需作保持行列式值不变,使其化为两项和;方法五:析因子法;如果行列式D 中有一些元素是变数x 或某个参变数的多项式,那么可以将行列式D 当作一个多项式()f x ,然后对行列式()f x 实行某些变换,求出()f x 的互素的一次因式,使得()f x 与这些因式的乘积()g x 只相差一个常数因子c,根据多项式相等的定义,比较()f x 与的()g x 某一项系数,求出c 值,便可求得()D cg x =;2、行列式计算中常用的类型:类型一:“两条线”型行列式非零元分布在两条线上,例如,*等等;注:“两条线”型行列式一般采取直接展开降阶法计算,或用拉普拉斯定理展开,降阶后的行列式或为三角形行列式,或得到一个递推公式; 类型二:“三条线”行列式非零元分布在三条线上; 1“三对角”行列式,;注:“三对角”行列式可以按如下方法进行求解;首先得到一个一般的递推公式12n n n D pD qD --=+,然后可以用以下两种方法之一求出n D 的表达式:先计算123,,D D D 等,找出规律进行猜想,然后再用数学归纳法进行证明;间接递推法:借助于行列式中元素的对称性,交换行列式构造出关于n D 和1n D -的方程组,从而消去1n D -就可解得n D ;2“爪型”行列式;注:“爪型”行列式可以按行列提取公因子,然后化为上下三角形行列式进行求解;3Hessenerg型行列式;类型三:各行列元素之和相等或多数相等仅个别不相等的行列式; 注:行加法或列加法再化为三角形行列式进行求解;类型四:除主对角线外其余元素相同或成比例型行列式; 注:拆行列法或再结合其他方法进行求解; 类型五:可利用范德蒙行列式计算的行列式; 类型六:其他形式行列式;五、克莱姆法则1、克莱姆法则:如果含有n 个未知量的n 个方程的线性方程组11112211211222221122n n n n n n nn n n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩的系数行列式不等于零,即111110nn n a a D a a =≠, 则方程组有唯一解: 其中(1,2,)j D j n =是把系数行列式D 中第j 列的元素用方程组右端的常数项代替后所得到的n 级行列式;2、含n 个未知量的n 个方程的齐次线性方程组111122121122221122000n n n nn n nn n a x a x a x a x a x a x a x a x a x +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩只有零解的充要条件是系数行列式0D ≠;有非零解的充要条件是系数行列式0.D =。

线性代数高等代数知识点总结

线性代数高等代数知识点总结
一、行列式知识概述
一、知识结构框图
概念
性质
行列式 展开 计算
证|A|=0
应用
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概念 不同行不同列的元素的乘积的代数和。
性质
经转置行列式的值不变; 互换两行行列式变号; 某行有公因子可提到行列式符号外;
拆成行列式的和; 消法变换。
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展开
n
D, 当i j,
aki Akj
k 1
D ij
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运算
行 列 式
矩阵
初等变换 和标准形
特殊 矩阵
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转置
取逆
伴随
加法 (A+B)T=AT+BT
数乘 (kA)T= k AT (kA)1= k1A1 (kA)*= kn1A*
乘法 (AB)T= BT AT (AB) 1= B1 A1 (AB)*= B*A*
转置 (AT)T=A
(AT) 1=(A1)T (AT)*=(A*)T
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证|A|=0
AX=0有非零解; 反证法;
R(A)<n; A可逆; |A|= - |A|; A的列向量组线性相关; 0是A的特征值;
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应用
AX=0有非零解; 伴随矩阵求逆法;
克拉姆法则; A可逆的证明; 线性相关(无关)的判定; 特征值计算。
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二、特殊行列式的值
1.三角行列式
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本章所需掌握的题型:
行列式计算(重点) 1、具体阶数行列式计算 2、较简单的n阶行列式计算
与行列式定义、性质有关的问题
需利用行列式进行判定的问题 如:1、“Crammer”法则判定方程组的解况
2、矩阵可逆性 3、向量组相关性(向量个数=向量维数) 4、两个矩阵相似的必要条件 5、矩阵正定、半正定的必要条件

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结高等代数是一门研究抽象代数结构的数学学科。

它是线性代数的拓展,主要涉及向量空间、线性变换、矩阵理论、线性方程组、特征值与特征向量、行列式等知识点。

以下是高等代数的主要知识点的总结。

1.向量空间:向量空间是高等代数的核心概念之一、它是一组满足特定性质的向量的集合。

向量空间具有几何和代数两种性质,包括加法、数乘、零向量、负向量等。

2.线性变换:线性变换是一种保持向量空间线性组合关系的变换。

它可以通过矩阵来表示,矩阵的乘法与线性变换的复合运算等价。

线性变换的性质包括保持加法和数乘、保持零向量、保持线性组合等。

3.矩阵理论:矩阵是高等代数中常用的工具,用于表示线性变换、求解线性方程组等。

矩阵具有加法、数乘、乘法等运算规则,还可以求逆矩阵、转置矩阵等。

矩阵的秩、特征值与特征向量等性质也是矩阵理论的重要内容。

4.线性方程组:线性方程组是高等代数中的基本问题之一、它是一组包含线性方程的方程组,可以用矩阵形式表示。

线性方程组的求解可以通过消元法、高斯消元法、矩阵求逆等方法来实现。

5.特征值与特征向量:特征值与特征向量是线性变换的重要性质。

特征值是线性变换在一些向量上的纵向缩放比例,特征向量是特征值对应的非零向量。

特征值与特征向量在很多应用中起到重要作用,如矩阵对角化、求解微分方程等。

6.行列式:行列式是矩阵的一个标量量。

行列式的值代表矩阵所对应的线性变换对单位面积进行的放缩倍数。

行列式具有反对称性、线性性、乘法性等性质,可以用于求解矩阵的逆、计算特征值等。

7.正交性与正交变换:正交性是高等代数中的一个重要概念。

向量空间中的两个向量称为正交,如果它们的内积为零。

正交性和正交变换在几何、物理、信号处理等领域有广泛应用。

8.对称性与对称变换:对称性是高等代数中的一个重要概念。

对称性指的是其中一变换下,物体经过变换后保持不变。

对称性与对称变换在几何、物理、化学等领域有广泛应用。

总结起来,高等代数是一门研究抽象代数结构的学科,主要涉及向量空间、线性变换、矩阵理论、线性方程组、特征值与特征向量、行列式、正交性与正交变换、对称性与对称变换等知识点。

高等代数讲义 (PDF经典版)

高等代数讲义 (PDF经典版)

第一学期第一次课第一章 代数学的经典课题§1 若干准备知识1.1.1 代数系统的概念一个集合,如果在它里面存在一种或若干种代数运算,这些运算满足一定的运算法则,则称这样的一个体系为一个代数系统。

1.1.2 数域的定义定义(数域)设K 是某些复数所组成的集合。

如果K 中至少包含两个不同的复数,且K 对复数的加、减、乘、除四则运算是封闭的,即对K 内任意两个数a 、b (a 可以等于b ),必有b a K a b K K b ab ∈≠∈/0时,,且当,∈±为一个数域。

,则称K 例1.1 典型的数域举例: 复数域C ;实数域R ;有理数域Q ;Gauss 数域:Q (i) = {i |∈Q },其中i =b a +b a ,1−。

命题 任意数域K 都包括有理数域Q 。

证明 设K 为任意一个数域。

由定义可知,存在一个元素0≠∈a K a ,且。

于是K aaK a a ∈=∈−=10,。

进而Z ,∈∀m 0>K m ∈+……++=111。

最后,Z ,∈∀n m ,0>K n m ∈,K nmn m ∈−=−0。

这就证明了Q ⊆K 。

证毕。

1.1.3 集合的运算,集合的映射(像与原像、单射、满射、双射)的概念定义(集合的交、并、差) 设是集合,与S A B 的公共元素所组成的集合成为与A B 的交集,记作B A ∩;把和B 中的元素合并在一起组成的集合成为与A A B 的并集,记做B A ∪;从集合中去掉属于A B 的那些元素之后剩下的元素组成的集合成为与B 的差集,记做。

A B A \定义(集合的映射) 设、A B 为集合。

如果存在法则,使得中任意元素在法则下对应f A a f B 中唯一确定的元素(记做),则称是到)(a f f A B 的一个映射,记为).(,:a f a B A f a →如果B b a f ∈=)(,则称为在下的像,a 称为在下的原像。

的所有元素在下的像构成的b a f b f A f B 的子集称为A 在下的像,记做,即f )A (f {}A a f A f ∈a =|)()(。

《高等代数》知识点梳理

《高等代数》知识点梳理

高等代数知识点梳理第四章 矩阵一、矩阵及其运算 1、矩阵的概念(1)定义:由n s ×个数ij a (s i ,2,1=;n j ,2,1=)排成s 行n 列的数表sn s n a a a a 1111,称为s 行n 列矩阵,简记为n s ij a A ×=)(。

(2)矩阵的相等:设n m ij a A ×=)(,k l ij a B ×=)(,如果l m =,k n =,且ij ij b a =,对m i ,2,1=;n j ,2,1=都成立,则称A 与B 相等,记B A =。

(3)各种特殊矩阵:行矩阵,列矩阵,零矩阵,方阵,(上)下三角矩阵,对角矩阵,数量矩阵,单位矩阵。

2、矩阵的运算(1)矩阵的加法:++++= +sn sn s s n n sn s n sn s n b a b a b a b a b b b b a a a a 1111111111111111。

运算规律:①A B B A +=+②)()(C B A C B A ++=++③A O A =+ ④O A A =−+)((2)数与矩阵的乘法:= sn s n sn s n ka ka ka ka a a a a k 11111111运算规律:①lA kA A l k +=+)( ②kB kA B A k +=+)(③A kl lA k )()(= ④O A A =−+)((3)矩阵的乘法:= sm s m nm n m sn s n c c c c b b b b a a a a 111111111111其中nj in i i i i ij b a b a b a c +++= 2211,s i ,2,1=;m j ,2,1=。

运算规律:①)()(BC A C AB = ②AC AB C B A +=+)( ③CA BA A C B +=+)( ④B kA kB A AB k )()()(==一般情况,①BA AB ≠②AC AB =,0≠A ,⇒C B = ③0=AB ⇒0=A 或0=A(4)矩阵的转置: =sn s n a a a a A 1111,A 的转置就是指矩阵=ns n s a a a a A 1111'运算规律:①A A =)''( ②'')'(B A B A +=+③'')'(A B AB = ④')'(kA kA =(5)方阵的行列式:设方阵1111n n nn a a A a a= ,则A 的行列式为1111||n n nn a a A a a = 。

大一高等代数知识点

大一高等代数知识点

大一高等代数知识点高等代数是大一学生必修的一门数学课程,主要研究抽象代数结构及其相应的运算规则。

在学习高等代数的过程中,掌握一些重要的知识点是非常关键的。

本文将介绍大一高等代数的一些重要知识点,帮助学生们更好地理解与应用这些知识。

一、向量空间向量空间是高等代数的基础概念之一,它是由一组向量组成的集合,并满足一定的性质。

一个向量空间必须满足以下条件:1. 封闭性:对于任意两个向量u和v,它们的线性组合u + v也在向量空间中。

2. 零向量:向量空间中存在一个特殊的零向量0,使得对任意向量u,有u + 0 = u。

3. 反向法则:对于任意向量u,存在一个负向量-v,使得u + (-v) = 0。

4. 数乘性:对于任意向量u和标量k,它们的标量倍u * k也在向量空间中。

二、线性方程组线性方程组是高等代数中的另一个重要概念,它由一组线性方程组成,其中每个方程都是变量的线性组合。

解线性方程组就是找到满足所有方程的变量值。

解线性方程组的方法有很多种,包括高斯消元法、矩阵法等。

三、矩阵和行列式矩阵是高等代数中的重要工具,它是由数构成的矩形阵列。

矩阵可以进行加法、乘法等运算,是解线性方程组和表示线性变换的有效工具。

行列式是矩阵的一个重要概念,它可以用来判断矩阵的可逆性。

四、特征值和特征向量特征值和特征向量是矩阵的另一个重要概念。

一个矩阵A的特征值是满足方程Av = λv的数λ,其中v是非零向量。

特征向量是与特征值相对应的向量。

特征值和特征向量可以帮助我们理解矩阵的性质和变换。

五、线性映射和线性变换线性映射和线性变换是高等代数中的重要概念。

线性映射是指满足两个条件的映射:对于任意两个向量u和v以及标量k,有f(u + v) = f(u) + f(v)和f(uk) = kf(u)。

线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,它是一种保持线性结构的变换。

六、欧几里得空间和内积空间欧几里得空间是一个带有内积的向量空间,内积是一种向量与向量之间的运算。

高等代数知识点总结课件

高等代数知识点总结课件

行列式的展开定理
• 总结词:行列式的展开定理是行列式计算的核心,它提供了计算行列式 值的有效方法。
• 详细描述:行列式的展开定理指出,一个$n$阶行列式等于它的主对角线上的元素的乘积与其它元素乘积的代数和的相 反数。具体来说,对于一个$n$阶行列式$|\begin{matrix} a{11} & a{12} & \cdots & a{1n} \ a{21} & a{22} & \cdots & a{2n} \ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \ a{n1} & a{n2} & \cdots & a{nn} \end{matrix}|$,其值等于 $a{11}A{11} + a{21}A{21} + \cdots + a{n1}A{n1}$,其中$A{ii}$表示去掉第$i$行和第$i$列后得到的$(n-1)$阶行列 式的值。
04
线性函数与双线性函数
线性函数的定义与性质
线性函数的定义
线性函数是数学中的一种函数,其图 像为一条直线。在高等代数中,线性 函数是指满足 f(ax+by)=af(x)+bf(y) 的函数。
线性函数的性质
线性函数具有一些重要的性质,如加 法性质、数乘性质、零元素性质和负 元素性质等。这些性质在解决实际问 题中具有广泛的应用。
欧几里得空间与酉空间
欧几里得空间
欧几里得空间是一个几何空间,它满足 欧几里得几何的公理。在欧几里得空间 中,向量的长度和角度都可以用实数表 示。
VS
酉空间
酉空间是一种特殊的线性空间,它满足酉 几何的公理。在酉空间中,向量的长度和 角度都可以用复数表示。酉空间在量子力 学、信号处理等领域有广泛应用。

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结
线性无关:对于向量组1,...,r下列条件等价 • 1,...,r线性无关
• 当c1,...,cr不全为0时,必有c11+...+crr0 • 当c11+...+crr=0时,必有c1=...=cr=0 • 1,...,r的秩数等于r • (1,...,r)是列满秩矩阵
28
极大无关组与秩数:
1. 1,...,rS是S的一个极大无关组当且仅当 ① 1,...,r线性无关 ② S的每个向量都可由1,...,r线性表示
22
两种常用方法
1.分块矩阵的初等变换和Schur公式
• 把初等变换和初等矩阵的思想用到分块矩阵 • Schur公式 设A可逆
I
CA1
O I
A C
B D
A O
B
D CA1B
A C
B D
I O
A1B
A
I B
O
D CA1B
I
CA1
O I
A C
B D
I O
按第k行 第k列展开
Laplace定理
|aij| = ak1Ak1+…+aknAkn = a1kA1k+…+ankAnk
| A | j1
jk

A
i1 j1
ik jk
代余式
A
i1 j1
ik
jk
aj1Ak1+…+ajnAkn = a1jA1k+…+anjAnk =jk|aij|
分块三角矩阵的行列式
对称多项式基本定理 每个对称多项式,都可唯一
地表示成初等对称多项式的多项式
10
运算
行列式

高等代数知识点总结 PPT

高等代数知识点总结 PPT

• 复数域上的标准分解定理
在复数域上,每个次数大于1的多项式f都有如下的 标准分解
f a ( x x 1 ) n 1 L ( x x t) n t
其中a是f的常数项, x1,…,xt 是f全部互不相同的根, n1,…,nt分别是这些根的重数.
• 实数域上的标准分解定理
在实数域上,每个次数大于1的多项式f都有如下的
|U V|i1Lim式 U -i1 --L ---i-m - 式 V i-1 -L ---i-m -
1
x1 V x12
M x n1
1
1L
x2 L
x
2 2
L
M
x n1 L
1
xn
x
2 n
(x j xi )
M
1i j n
x n1 n
V 0 x1, ..., xn 互 不 相 同
对单位矩阵做一次初等变换

每个秩数为r的矩阵都等价于
Ir 0
0
0
• 对于m×n矩阵A,B下列条件等价
1. AB,即A可由初等变换化成B
2. 有可逆矩阵P,Q使得PAQ=B
3. 秩A=秩B
4. A,B的标准型相同
可逆矩阵vs列满秩矩阵
对于n阶矩阵A,下列条件等价
1. A是可逆矩阵
2. |A|0
3. 秩A=n
4. 有B使得AB=I或BA=I
f(x)=g(x)q(x)+r(x),r(x)=0或degr(x)<degg(x).
• 最大公因式的存在和表示定理
任意两个不全为0的多项式都有最大公因式,且对 于任意的最大公因式d(x)都有u(x)和v(x)使得
d(x)=f(x)u(x)+g(x)v(x)

线性代数高等代数知识点总结

线性代数高等代数知识点总结

线性无关:对于向量组1,...,r下列条件等价 • 1,...,r线性无关
• 当c1,...,cr不全为0时,必有c11+...+crr0 • 当c11+...+crr=0时,必有c1=...=cr=0 • 1,...,r的秩数等于r •(1,...,r)是列满秩矩阵
大家好
24
极大无关组与秩数:
1.1,...,rS是S的一个极大无关组当且仅当 ① 1,...,r线性无关 1. S的每个向量都可由1,...,r线性表示

Ax=b的解的线性组合是
Ax=0的解,当系数和=0时; Ax=b的解,当系数和=1时.
④ 设Sb和S0分别表示Ax=b和Ax=0的解集合,则
⑤ Sb=S0+,Sb
• 通解:设1,…,s是一个基础解系,是Ax=b的一个 解, 则通解为
=c11+...+css+,其中c1,...,cs是任意常数
大家好
xn1 3
L
1
xn
xn2
(xi x j )
L
ni j1
xn1 n
大家好
8
3.箭式行列式
x1 a2 a3 L b2 x2 0 L b3 0 x3 L LLLL
bn 0 0 L
an 0
x1
k
n 2
ak bk xk
0
b2
L
b3
L
xn
bn
L
x2 0 L 0 x3 L LLL 0 0L
0
0
( x1
大家好
12
本章所需掌握的题型:
行列式计算(重点) 1、具体阶数行列式计算 2、较简单的n阶行列式计算

(完整word版)高等代数知识结构.doc

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高等代数知识结构一、高等代数知识结构图行列式的计算工具线性方程组中心课题线性典范型线性代数高等代数研究范围线性空间行列式行列式的性质矩阵的秩矩阵矩阵的运算与逆矩阵的初等变换线性方程组的解法及判别定理线性方程组线性方程组解的结构极大线性无关组向量相关性线性相关和线性无关化为标准型(配方法,线性方程组法,正交法)二次型对角化线性流形正定性,合同单线性函数线性函数对称双线性函数J矩阵若尔当典范性II-C 定理矩阵的可对角化线性空间的性质与同构,子空间的判定线性空间坐标变换与基变换线性变换特征值与特征向量可对角化及不变子空间欧式空间的性质欧式空间正交化与正交补的求法正交变换与正交矩阵酉空间的性质酉空间复数域上的正交变换最大公因式定理整除理论互素与同于因式分解唯一性因式分解理论重因式多项式理论复数域多项式根的理论实数域求法有理数域判定(爱绅斯坦因)多元多项式 /根的判别式对称多项式韦达定理二、高等代数知识结构内容(一)线性代数:工具:线性方程组1. 行列式:a11 a12a1n1 行列式的计算设有n2个数,排成 n 行 n 列的数表a21a22a2n ,即 n 阶行an1an 2ann列式.这个行列式等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积a1j1a2 j2anj n⑴的代数和,这里j1 j2j n是1,2,,n的一个排列,每一项⑴都按下列规则带有符号:当 j1 j 2j n是偶排列时,⑴带正号;当j1j2j n是奇排列时,⑴带负号.即aa11a12a1n21a22 a2 n1 j 1j2 j na 1j 1a2 j 2anj n ,这里=表示j 1 j 2j nj 1 j 2 j nan1an 2ann对所有 n 级排列求和 .a. 行列式的性质:性质 1. 行列互换,行列式不变。

性质 2. 一行的公因子可以提出来(或以一数乘行列式的一行就相当于用这个数乘此行列式。

性质 3. 如果某一行是两组数的和,那么这个行列式就等于两个行列式的和,而这两个行列式除这一行以外与原行列式的对应行一样。

高等代数基础知识梳理 模块化学习策略

高等代数基础知识梳理 模块化学习策略

高等代数基础知识梳理模块化学习策略高等代数是数学中的一门重要课程,对于科学和工程领域的学习和研究都具有重要作用。

在学习高等代数的过程中,有很多基础知识需要掌握和理解。

本文将通过模块化学习策略对高等代数的基础知识进行梳理和归纳,帮助读者更好地理解和掌握这门学科。

第一模块:集合论基础知识集合论是高等代数的基础,它描述了对象的集合以及它们之间的关系。

在集合论的学习中,我们需要了解以下几个基本概念:1. 集合和元素:集合是由一组对象组成的整体,而这些对象称为集合的元素。

例如,集合A={1, 2, 3}中的1、2、3就是集合A的元素。

2. 子集和真子集:如果一个集合的所有元素都是另一个集合的元素,则前者是后者的子集。

如果一个集合是另一个集合的子集,并且两者不相等,则前者是后者的真子集。

3. 交集和并集:两个集合的交集是包含两个集合共有元素的集合。

而两个集合的并集是包含两个集合所有元素的集合。

通过模块化学习策略,我们可以将集合论基础知识分为小模块进行学习和掌握。

比如首先掌握集合和元素的概念,然后学习子集和真子集的特性,最后理解交集和并集的运算法则。

这样有助于加深对集合论的理解,并且能够更好地应用于高等代数的学习中。

第二模块:线性代数基础知识线性代数是高等代数中的另一个重要组成部分,它研究向量、向量空间以及线性方程组等内容。

在学习线性代数的过程中,我们需要了解以下几个基本概念:1. 向量:向量是由一组有序数构成的有向线段,表示为[a1, a2, ..., an]。

在线性代数中,向量用于表示空间中的点或物理量。

2. 向量空间:向量空间是由一组向量构成的集合,满足一定的条件和性质。

在向量空间中,我们可以进行向量的加法和数乘等运算。

3. 线性方程组:线性方程组由一组线性方程组成,每个方程都是形如a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b的线性等式。

解线性方程组可以得到向量的值。

通过模块化学习策略,我们可以将线性代数基础知识分为小模块进行学习和掌握。

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结
伴 随 其
(A1) 1=A
(A1)*=(A*)1
(A*)*=|A|n2A* AA*=A*A=|A|I
-1
-1
*
13
行列式 加 法 数 乘 乘 法 转 置
秩数
r(A+B)≤r(A)+r(B)
|kA|=kn|A| |AB|=|A||B | r(kA)=r(A) (k≠0) r(A)+r(B)-n≤r(AB)≤r(A), r(B)
20
可逆矩阵vs列满秩矩阵
对于n阶矩阵A,下列条件等价 1. A是可逆矩阵 2. |A|0 3. 秩A=n 4. 有B使得AB=I或BA=I 5. A是有限个初等矩阵之积 6. A(行或列)等价于I 7. A的列(行)向量组线性无关 8. 方程组Ax=0没有非零解 9. 对任意b,Ax=b总有解 10. 对某个b,Ax=b有唯一解 11. A是可消去的(即由AB=AC或 BA=CA恒可得B=C) 对于m×r矩阵G,下列条件等价 1. G是列满秩矩阵, 2. G有一个r阶的非零子式 3. 秩G=列数 4. G有左逆,即有K使得KG=I 5. 有矩阵H使得(G, H)可逆
1.
0 Q ,其中P,Q为可逆矩阵 0
2. A=PE,其中P可逆,E是秩数为r的RREF 3. A=GH,其中G列满秩,H行满秩,且秩数都是r (满秩分解)
22
两种常用方法
1.分块矩阵的初等变换和Schur公式
• 把初等变换和初等矩阵的思想用到分块矩阵 • Schur公式 设A可逆
I CA1 A C I CA1 O A B A B C D O D CA1B I
1B A O B I A O B D CA1B D I

高等代数知识点总结ppt

高等代数知识点总结ppt

高等代数知识点总结一、引言高等代数是一门研究数学结构、代数运算和线性方程系统的学科。

它在数学、物理学、通信、计算机等领域都有广泛的应用。

本文将对高等代数中的几个重要知识点进行总结。

二、向量空间向量空间是高等代数中的重要概念,它是由一组向量构成的集合,并满足特定的代数运算法则。

2.1 向量空间的定义向量空间是一个非空集合,其中包含一组向量,满足以下几个条件:•加法封闭性:对于任意的向量u、v属于向量空间V,u + v也属于V。

•数乘封闭性:对于任意的向量u属于向量空间V和任意的标量c,cu 也属于V。

•零向量:向量空间V中存在一个零向量0,满足对于任意的向量u 属于V,u + 0 = u。

•相反向量:对于任意的向量u属于向量空间V,存在一个相反的向量-v,满足u + (-v) = 0。

2.2 子空间在向量空间V中,如果一个集合W也是一个向量空间,并且W是V的子集,则称W为向量空间V的子空间。

2.3 线性无关与线性相关在向量空间V中,如果存在一组向量{v1, v2, …, vn}以及一组不全为0的标量{c1, c2, …, cn},满足c1v1 + c2v2 + … + cnvn = 0,则称该组向量是线性相关的;否则,称该组向量是线性无关的。

2.4 基和维数在向量空间V中,如果存在一组线性无关的向量{v1, v2, …, vn},并且该组向量可以通过线性组合得到V中的任意向量,则称该组向量是向量空间V的一组基。

向量空间V的基中向量的个数称为维数,记为dim(V)。

三、矩阵与线性方程组3.1 矩阵的定义矩阵是由数按矩形排列而成的一个数组,它是线性方程组的重要表示形式。

3.2 矩阵的运算矩阵与矩阵之间可以进行加法、数乘和乘法运算。

•矩阵加法:给定两个矩阵A和B,只有当它们的维数相同时,才能进行加法运算。

•数乘:给定一个矩阵A和一个标量c,可以通过将c乘以A的每个元素来得到标量乘法的结果。

•矩阵乘法:给定两个矩阵A和B,它们能够进行乘法运算的前提是A 的列数等于B的行数。

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结

高等代数知识点总结高等代数是数学中的一个重要分支,它主要研究了代数结构及其相关性质。

下面是关于高等代数的一些常见知识点的总结。

1.环论:环是一种代数结构,它包含了一个集合以及对于这个集合中的元素定义的加法和乘法运算。

环的一些基本概念包括单位元、零元、可逆元、交换性、零因子、整环等。

环论研究了环的性质、子环、理想、同态等内容。

2.域论:域是一个包含了加法和乘法运算的交换环,且除了零元以外的所有元素都有乘法逆元。

域的一些基本概念包括素域、代数闭域、有限域等。

域论研究了域的性质、子域、扩域、代数元、素元、不可约多项式等内容。

3.矩阵论:矩阵是一个有限个数按一定顺序排列的数构成的数组,在高等代数中起到了很重要的作用。

矩阵的一些基本运算包括矩阵的加法、乘法、转置、逆等。

矩阵论研究了矩阵的行列式、特征值、特征向量、秩、相似矩阵等内容。

4.向量空间:向量空间是一个满足一定性质的集合,其中的元素称为向量。

向量空间的一些基本概念包括线性组合、线性相关性、线性独立性、子空间、基、维数等。

向量空间论研究了向量空间的性质、线性变换、内积空间、正交性、最小二乘法等内容。

5.线性代数:线性代数是研究向量、矩阵和线性方程组等问题的一门学科,它是高等代数的一个重要分支。

线性代数的一些基本概念包括线性变换、行列式、特征值、特征向量等。

线性代数研究了线性方程组的解的存在唯一性、线性变换的特征值分解、矩阵的相似对角化等内容。

6.线性空间:线性空间是一个满足一定性质的集合,其中的元素称为向量。

线性空间的一些基本概念包括线性组合、线性相关性、线性独立性、子空间、基、维数等。

线性空间论研究了线性空间的性质、线性变换、内积空间、正交性、最小二乘法等内容。

7.线性映射:线性映射是一个保持线性结构的映射,也就是满足线性变换的条件。

线性映射的一些基本概念包括核、像、像空间、零空间等。

线性映射论研究了线性映射的性质、线性变换的特征值分解、线性方程组的解的唯一性等内容。

大一高等代数知识点总结

大一高等代数知识点总结

大一高等代数知识点总结高等代数是大一学生必修的一门数学课程,通过学习这门课程,我们可以深入了解代数结构的性质和运算规律。

本文将对大一高等代数的知识点进行总结和梳理,以帮助同学们更好地掌握这门课程。

一、集合论基础知识1. 集合的基本概念集合是由元素组成的整体,具有确定性和互异性。

常用的表示方法有列举法、描述法和符号表示法。

2. 集合的运算包括并集、交集、差集和对称差等运算。

并集表示两个或多个集合中的所有元素的集合,交集表示同时属于两个或多个集合的元素的集合,差集表示属于第一个集合但不属于第二个集合的元素的集合,对称差表示属于两个集合中的一个但不同时属于两个集合的元素的集合。

3. 集合的关系包括包含关系、相等关系和互补关系等。

包含关系表示一个集合中的每个元素都属于另一个集合,相等关系表示两个集合的元素完全相同,互补关系表示两个集合的交集为空集。

二、线性代数的基本概念1. 矩阵与行列式矩阵是数学中一个矩形的数组,行列式是一个可以用于求解线性方程组和计算逆矩阵的重要工具。

行列式的计算方法包括代数余子式法和按行(列)展开法。

2. 向量空间向量空间是由一组向量及其对应的运算构成的代数结构,具有加法、乘法和数乘等运算。

3. 线性映射线性映射是保持向量空间的加法和数乘运算的映射,具有线性性质。

4. 特征值和特征向量特征值和特征向量在矩阵的应用中占据重要地位,通过求解特征值和特征向量,可以对矩阵进行对角化等操作。

三、线性方程组与矩阵运算1. 线性方程组的解法包括高斯消元法、矩阵求逆法、伴随矩阵法等。

这些方法可以用于求解线性方程组的解集,判断线性方程组的解的个数和性质。

2. 矩阵的运算包括矩阵的加法、乘法和转置等。

矩阵的加法和乘法满足一定的运算规律,通过矩阵的转置可以改变矩阵的行和列。

四、线性变换与特征值1. 线性变换的定义与性质线性变换是指保持向量空间的加法和数乘运算的映射,具有线性性质。

线性变换的性质包括保持零向量不变、保持线性组合和保持向量共线等。

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唯一性指:数域P上每一个次数1的多项式f(x)均可分解成数域P上一些不可约多项式的乘积。F[x]中任一个次数不小于 1的多项式都可以分解为F上的不可约多项式的乘积,而且除去因式的次序以及常数因子外,分解的方法是惟一的。
当F是复数域C时,根据代数基本定理,可证C[x]中不可约多项式都是一次的。因此,每个复系数多项式都可分解成一次因式的连乘积。
郑雅心
12304125
+a22x22+ … +a2nx2xn
+ … (3)
+annxn2
称为数域P上的一个n元二次型,简称二次型。
矩阵的合同关系:对于数域P上的两个n阶矩阵A和B,如果存在可逆矩阵C,使得B=CTAC则称A和B是合同的,记为A~B。
合同关系性质:
1) 反身性:A~A;
2) 对称性:A~B,则B~A;
3) 传递性:A~B,且B~C,则A~C。
5)线性无关向量组中每个向量加长之后还无关
6)该向量组的秩等于它所含向量的个数 向量组线性无关
7)n个n维的向量构成的行列式0 该向量组是线性无关的
(二)中心课题:线性规范型
1.二次型 线性流型:
二次型及其矩阵表示
二次型的定义:以数域P中的数为系数,关于x1,x2,…,xn的二次齐次多项式f(x1,x2,…,xn)=a11x12+2a12x1x2+ … +2a1nx1xn
在初等代数里,我们已经学过用代入消元法和加减消元法解简单的二元、三元线性方程组.实际上,这个方法比用行列式解方程组更具有普遍性.但对于那些高元的线性方程组来说,消元法是比较繁琐的,不易使用.
2)应用克莱姆法则
对于未知个数与方程个数相等的情形,我们有
定理1如果含有 个方程的 元线性方程组
的系数矩阵
的行列式
(1)g(x,y)=g(y,x);
(2)g(x+y,z)=g(x,z)+g(y,z);
(3)g(kx,y)=kg(x,y);
(4)g(x,x)>=0,而且g(x,x)=0当且仅当x=0时成立。
这里x,y,z是V中任意向量,k是任意实数。
2、多项式理论
1.整除理论
整除: 若多项式a:“f(x)” 除以多项式b:“g(x)”,商为一个多项式,且余数为零多项式。 我们就说a能被b整除(或说b能整除a),记作b|a,读作“b整除a”或“a能被b整除”.
3)将矩阵的第j行(列)的所有元得k倍加到第i行(列)的对应元上去。
3.线性方程组
一般线性方程组.这里所指的一般线性方程组形式为
式中 代表未知量, 称为方程组的系数, 称为常数项.
线性方程组 称为齐次线性方程组,如果常数项全为零,即 .

, , ,
则 可用矩阵乘法表示为

a.线性方程组的解法
1)消元法
8)该向量组的秩小于它所含向量的个数向量组线性相关
9)n个n维的向量构成的行列式=0 该向量组是线性相关的
10)线性相关向量组中每个向量截短之后还相关
b.判断向量组线性无关的方法
1)线性无关
2)的对应分量不成比例 线性无关
3)向量组线性无关该组中任何一个向量都不能由其余的向量线性表出
4)整体无关则部分无关
1)V对加法成Abel群,即满足:
(1)(交换律)x+y=y+x;
(2)(结合律)(x+y)+z=x+(y+z)
(3)(零元素)在V中有一元素0,对于V中任一元素x都有x+0=x;
(4)(负元素)对于V中每一个元素x,都有V中的元素y,使得x+y=0;
2)数量乘法满足:
(5)1x=x;
(6)k(lx)=(kl)x;
3)数量乘法和加法满足:
(7)(k+l)x=kx+lx;
(8)k(x+y)=kx+ky.
其中x,y,z为V中任意元素,k,l为数域F中的任意元素,1是F的乘法单位元。
数域F称为线性空间V的系数域或基域,F中元素称为纯量或数量(scalar),V中元素称为向量(vector)。
当系数域F为实数域时,V称为实线性空间。当F为复数域时,V称为复线性空间。
性质5.如果行列式中两行成比例。那么行列式为零。
性质6.把一行的倍数加到另一行,行列式不变。
性质7.对换行列式中两行的位置,行列式反号。
2.矩阵:
a.矩阵的秩:矩阵A中非零行的个数叫做矩阵的秩。
b.矩阵的运算
定义同型矩阵:指两个矩阵对应的行数相等、对应的列数相等的矩阵.
矩阵相等:设 , , 若 , 称 .
a.行列式的性质:
性质1.行列互换,行列式不变。
性质2.一行的公因子可以提出来(或以一数乘行列式的一行就相当于用这个数
乘此行列式。
性质3.如果某一行是两组数的和,那么这个行列式就等于两个行列式的和,而这两个行列式除这一行以外与原行列式的对应行一样。
性质4.如果行列式中两行相同,那么行列式为零。(两行相同就是说两行对应元素都相同)
高等代数知识结构
一、高等代数知识结构图
二、高等代数知识结构内容
(一)线性代数:
工具:线性方程组
1.行列式:
1行列式的计算设有 个数,排成 行 列的数表 ,即n阶行列式.这个行列式等于所有取自不同行不同列的n个元素的乘积
⑴的代数和,这里 是 的一个排列,每一项⑴都按下列规则带有符号:当 是偶排列时, ⑴带正号;当 是奇排列时, ⑴带负号.即 = ,这里 表示对所有 级排列求和.
任何复系数二次型都可经过复数域C中的非退化线性变换化成如下最简形式平方和:y12+y22+…+yr2,其中r唯一确定,等于该二次型的秩。上述形式的复二次型称为复二次型的规范形。
2.线性函数
(三)研究范围:线性空间
1.线性空间
简单的说,线性空间是这样一种集合,其中任意两元素相加可构成此集合内的另一元素,任意元素与任意数(可以是实数也可以是复数,也可以是任意给定域中的元素)相乘后得到此集合内的另一元素。
线性运算: ,
加法:
数乘: 负矩阵:
减法:
矩阵的乘法定义:设 , 其中元素
的列数 = 的行数。
的行数 = 的行数;
的列数 = 的列数.
与 的先后次序不能改变.
(5)矩阵的初等变换
矩阵的等价变换形式主要有如下几种:
1)矩阵的i行(列)与j行(列)的位置互换;
2)用一个非零常数k乘矩阵的第i行(列)的每个元;
4.向量相关性
a.判断向量组线性相关的方法
1)线性相关
2)的对应分量成比例线性相关
3)含有零向量的向量组是线性相关的
4)向量组线性相关该组中至少有一个向量可由其余的向量线性表出
5)部分相关则整体相关
6)设向量组可由向量组线性表出,如果r>s,则线性相关;
7)n+1个n维向量必线性相关(个数大于维数)
当F是实数域R时,由于实系数多项式的虚根是成对出现的,即虚根的共轭数仍是根,因此R[x]中不可约多项式是一次的或二次的。所以每个实系数多项式都可以分解成一些一次和二次的不可约多项式的乘积。实系数二次多项式αx2+bx+с不可约的充分必要条件是其判别式b2-4αс<0。
当F是有理数域Q时,情况复杂得多。要判断一个有理系数多项式是否不可约,就较困难。应用本原多项式理论,可把有理系数多项式的分解问题化为整系数多项式的分解问题。一个整系数多项式如其系数是互素的,则称之为本原多项式。每个有理系数多项式都可表成一个有理数及一个本原多项式的乘积。关于本原多项式有下述重要性质。

那么线性方程组 有唯一解:
其中 是把矩阵中第 列换成线性方程组的常数项 所成的矩阵的行列式,即
此外,还可以叙述为,如果含有 个未知数、 个方程的线性方程组 的系数矩阵的行列式 ,则线性方程组 一定有解,且解是唯一的.
广义逆矩阵 法
设 .如果存在 ,使得 ,则称 为矩阵 的一个{1}-广义逆矩阵,记作 .矩阵 的{1}-逆总是存在的,但一般不是惟一的[12],矩阵 的{1}-逆的全体记为 .
(1)V中零元素(或称0向量)是唯一的。
(2)(2)V中任一向量x的负元素(或称负向量)是唯一的。
(3)(3)kx=0(其中k是域F中元素,x是V中元素)当且仅当k=0或x=0。 (4)(-k)x=-(kx)=k(-x)。
2.欧氏空间
定义
设V是实数域R上的线性空间(或称为向量空间),若V上定义着正定对称双线性型g(g称为内积),则V称为(对于g的)内积空间或欧几里德空间(有时仅当V是有限维时,才称为欧几里德空间)。具体来说,g是V上的二元实值函数,满足如下关系:
定理 如果不可约多项式p(x) 是f(x) 的k 重因式(k≥1), 那么它是f'(x) 的k-1 重因式.
注意: 该定理的逆定理一般不成立
推论 1:如果不可约多项式p(x) 是f(x) 的k (k≥1)重因式, 那么p(x) 分别是f'(x),f''(x)...f(k-1)(x) 的 k-1,k-2,...,1 重因式, 但不是f(k)(x) 的因式.
1)最大公因式
多项式的最大公因式的定义
定义(公因式与最大公因式)
定义1 若既是的因式,又是的因式,则称是与的公因式。
因所以任意两个多项式都有公因式。
2)互素
如果,那么就说,即两个多项式只有零次公因式时,称为互素。
的公因式,就称这两个多项式互素
2.因式分解理论
1)重因式
定义 设p(x) 为不可约多项式. 如果f(x)能被p(x) 的k次方整除而p(x)的k+1次方不能, 则称p(x) 是 f(x)的k 重因式.
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