高中数学线性代数考点总结和解题方法
了解高中数学中的线性代数问题的解题技巧
了解高中数学中的线性代数问题的解题技巧线性代数是数学的一个分支，广泛应用于科学、工程和经济等领域。
在高中数学中，线性代数也是一门重要的课程，通过学习线性代数，不仅可以提高学生的数学思维能力，还可以帮助他们解决实际问题。
本文将介绍高中数学中线性代数问题的解题技巧，包括向量、矩阵和线性方程组的解法等。
一、向量的基本概念和运算向量是线性代数中的重要概念，它可以表示大小和方向。
在解决向量问题时，首先要了解向量的基本概念，包括向量的表示方法、向量的模长和方向角等。
其次，需要熟练掌握向量的运算法则，如向量的加法、减法、数量乘法和内积等。
通过灵活运用这些运算法则，可以简化向量计算过程，提高解题效率。
二、矩阵的基本概念和运算矩阵是线性代数中另一个重要的概念，它可以用来表示一组数。
在解决矩阵问题时，首先要了解矩阵的基本概念，包括矩阵的行、列、秩和转置等。
其次，需要掌握矩阵的运算法则，如矩阵的加法、减法、数量乘法和乘法等。
同时，矩阵的逆矩阵和行列式等相关概念和运算也是解决矩阵问题的关键。
掌握了这些基本概念和运算法则，可以更好地理解和解决与矩阵相关的数学问题。
三、线性方程组的解法线性方程组是线性代数中的重要问题之一，它可以用来描述多个线性方程的关系。
在解决线性方程组时，可以采用消元法、矩阵方法和向量方法等不同的解题技巧。
消元法是线性方程组解法中最常用的方法，将线性方程组转化为行阶梯形式，然后逐步消去未知数，得到解的过程。
矩阵方法通过将线性方程组转化为矩阵的形式，然后通过行初等变换或矩阵的逆矩阵等方法求解。
向量方法通过将线性方程组表示为向量的形式，通过向量之间的线性组合求解。
在解决线性方程组问题时，根据具体情况选择合适的解题方法，可以提高解题效率。
四、矩阵的特征值和特征向量矩阵的特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，它们对于理解矩阵的本质和性质有着重要的作用。
矩阵的特征值表示矩阵在某个方向上的伸缩因子，特征向量表示在相应特征值方向上的向量。
高中数学线性代数考点总结和解题方法
高中数学线性代数考点总结和解题方法第一部分：计算问题四阶行列式的计算；n阶特殊行列式的计算（如：有行和、列和相等）；矩阵的运算（包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算）；求矩阵的秩、逆矩阵（两种方法）；解矩阵方程；含参数的线性方程组解的情况的讨论；齐次、非齐次线性方程组的求解（包括唯一、无穷多解）；讨论一个向量能否用和向量组线性表示；讨论或证明向量组的相关性；求向量组的极大无关组，并将多余向量用极大无关组线性表示；将无关组正交化、单位化；求方阵的特征值和特征向量；讨论方阵能否对角化，如能，要能写出相似变换的矩阵及对角阵；通过正交相似变换（正交矩阵）将对称矩阵对角化；写出二次型的矩阵，并将二次型标准化，写出变换矩阵；判定二次型或对称矩阵的正定性。
第二部分：概念问题一、行列式1．行列式的定义用n方个元素Aij组成的记号称为n阶行列式。
（1）它表示所有可能的取自不同行不同列的n个元素乘积的代数和；（2）展开式共有n!项，其中符号正负各半；2．行列式的计算（1）常见类型：一阶|α|=α行列式，二、三阶行列式有对角线法则；n阶（n>=3）行列式的计算：降阶法定理：n阶行列式的值等于它的任意一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。
方法：选取比较简单的一行（列），保保留一个非零元素，其余元素化为0，利用定理展开降阶。
特殊情况：上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积；（2）行列式值为0的几种情况：Ⅰ行列式某行（列）元素全为0；Ⅱ行列式某行（列）的对应元素相同；Ⅲ行列式某行（列）的元素对应成比例；Ⅳ奇数阶的反对称行列式。
二．矩阵1．矩阵的基本概念（表示符号、一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角、对称矩阵等）；2．矩阵的运算（1）加减、数乘、乘法运算的条件、结果；（2）关于乘法的几个结论：①矩阵乘法一般不满足交换律（若AB＝BA，称A、B是可交换矩阵）；②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在；③若A、B为同阶方阵，则|AB|=|A|*|B|；④|kA|=k^n|A|3．矩阵的秩（1）定义：非零子式的最大阶数称为矩阵的秩；（2）秩的求法：一般不用定义求，而用下面结论：矩阵的初等变换不改变矩阵的秩；阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数（每行的第一个非零元所在列，从此元开始往下全为0的矩阵称为行阶梯阵）。
《线性代数》知识点-归纳整理
《线性代数》知识点归纳整理诚毅学生编01、余子式与代数余子式 .................................................................. 2-02、主对角线............................................................................ 2-03、转置行列式.......................................................................... 2-04、行列式的性质........................................................................ 3-05、计算行列式.......................................................................... 3-06、矩阵中未写出的元素 .................................................................. 4-07、几类特殊的方阵...................................................................... 4-08、矩阵的运算规则...................................................................... 4-09、矩阵多项式.......................................................................... 6-10、对称矩阵............................................................................ 6-11、矩阵的分块.......................................................................... 6-12、矩阵的初等变换...................................................................... 6-13、矩阵等价............................................................................ 6-14、初等矩阵............................................................................ 7-15、行阶梯形矩阵与行最简形矩阵......................................................... 7-16、逆矩阵 ............................................................................. 7-17、充分性与必要性的证明题 .............................................................. 8-18、伴随矩阵............................................................................ 8-19、矩阵的标准形：........................................................................ 9-20、矩阵的秩：........................................................................... 9-21、矩阵的秩的一些定理、推论............................................................. 9-22、线性方程组概念..................................................................... 10-23、齐次线性方程组与非齐次线性方程组(不含向量) .......................................... 10-24、行向量、列向量、零向量、负向量的概念................................................ 11-25、线性方程组的向量形式 ............................................................... 11-26、线性相关与线性无关的概念......................................................... 12-27、向量个数大于向量维数的向量组必然线性相关 ........................................... 12-28、线性相关、线性无关；齐次线性方程组的解；矩阵的秩这三者的关系及其例题................. 12-29、线性表示与线性组合的概念......................................................... 12-30、线性表示；非齐次线性方程组的解；矩阵的秩这三者的关系其例题........................... 12-31、线性相关(无关)与线性表示的3个定理................................................ 12-32、最大线性无关组与向量组的秩.......................................................... 12-33、线性方程组解的结构…………………………………………………………………………………………12-01、余子式与代数余子式(1)设三阶行列式, 则①元素an,ai,au的余子式分别为：对Mi的解释：划掉第1行、第1列，剩下的就是一个二阶行列式,这个行列式即元素au的余子式Mi。
线性代数常见题型与解题方法归纳(1)高级版
线性代数常见题型与解题方法归纳(1)高级版摘要本文介绍了线性代数中的常见题型及其解题方法。
通过归纳和总结，希望读者能够更好地理解和掌握线性代数的基本概念和解题技巧。
1. 矩阵运算题型矩阵运算是线性代数中的基础，掌握好矩阵的各种运算方法对于解题能力至关重要。
常见的矩阵运算题型包括：- 矩阵的加法和减法：根据定义，对应位置上的元素相加或相减。
- 矩阵的乘法：按照乘法规则，将矩阵的行与列进行相乘，并求和得到对应位置上的元素。
- 矩阵的转置：将矩阵的行和列进行对换。
- 矩阵的逆：如果一个矩阵存在逆矩阵，乘以逆矩阵后等于单位矩阵。
解题方法：熟悉矩阵运算的定义和规则，并通过大量练加深理解。
注意在计算过程中注意细节，避免疏忽和计算错误。
2. 线性方程组题型线性方程组是线性代数中另一个重要的概念，它涉及到多个未知数和多个方程的关系。
解线性方程组需要使用矩阵的运算方法。
常见的线性方程组题型包括：- 高斯消元法：通过消去系数矩阵中的元素，将线性方程组转化为阶梯形或行简化阶梯形，从而求得方程的解。
- 矩阵的逆：如果系数矩阵存在逆矩阵，可以通过左乘逆矩阵来求解线性方程组。
- 克拉默法则：对于n个未知数的线性方程组，如果系数矩阵的行列式不为0，则可以使用克拉默法则求解。
解题方法：根据题目的要求选择合适的解法，熟练掌握高斯消元法和矩阵的逆运算方法。
在解决线性方程组时，注意方程之间的关系和约束条件。
3. 特征值和特征向量题型特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，用于描述线性变换对应的变量。
常见的特征值和特征向量题型包括：- 求特征值和特征向量：通过求解特征方程，找到特征值，并代入特征向量方程求解特征向量。
- 对角化：如果矩阵存在n个线性无关的特征向量，可以将矩阵对角化，即得到一个对角矩阵和一个对应的变换矩阵。
解题方法：理解特征值和特征向量的几何意义，掌握求解特征值和特征向量的方法。
注意在求解特征方程时，应特别注意解的个数和重复特征值的情况。
高三年级线性代数基础问题解决应用笔记
高三年级线性代数基础问题解决应用笔记引言：线性代数是数学的一个重要分支，也是高中数学的一部分。
在高三年级，学生们需要掌握线性代数的基础知识，并能够熟练应用于解决实际问题。
本文将通过分析性论述的方式，详细介绍高三年级线性代数基础问题解决的应用笔记。
一、问题分析与解决方法1. 分析问题：首先，我们需要对问题进行分析，理解问题的背景和要求。
例如，给定一组线性方程，我们需要确定它们的解集或某个特定解。
2. 理论知识应用：在分析问题的基础上，我们可以运用线性代数的理论知识来解决问题。
例如，对于一个线性方程组，我们可以使用消元法、矩阵法或向量法等方法进行求解。
3. 具体操作方法：接下来，我们需要根据问题的要求，选择合适的具体操作方法。
例如，对于一个三元线性方程组，我们可以使用消元法将其转化成三角形式，然后通过回代求解得到解集。
4. 实例演示：为了更好地理解具体操作方法，我们可以通过实例演示来说明。
例如，给定如下线性方程组：2x + 3y - z = 13x - 2y + z = 4x + y + z = 2我们可以使用消元法将其转化成三角形式。
首先，将第二个方程乘以2，然后与第一个方程相加，消去x的系数，得到新的第二个方程：7y - 3z = 6。
接着，将第三个方程减去第一个方程，消去x的系数，得到新的第三个方程：y + 2z = 1。
最后，我们可以通过回代求解得到解集：x = 1，y = 0，z = 1。
二、分析性循序推理论点1. 线性方程组的解集：线性方程组的解集可以分为唯一解、无穷解和无解三种情况。
唯一解表示方程组有且只有一个解，无穷解表示方程组有无穷多个解，无解表示方程组没有解。
2. 解的存在与唯一性：一个线性方程组有解的充要条件是该方程组的系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩，且等于未知量的个数。
3. 消元法的应用：消元法是解决线性方程组的常用方法之一。
通过消去未知量的系数，将方程组转化为等价的简化形式，进而求得解集。
《线性代数》知识点归纳整理
《线性代数》知识点归纳整理线性代数是一门重要的数学学科，在许多领域都有广泛的应用，如计算机科学、物理学、工程学等。
下面将对线性代数的一些关键知识点进行归纳整理。
一、行列式行列式是线性代数中的一个基本概念。
它是一个数值，可以通过特定的计算规则得到。
对于二阶行列式，其计算公式为：＼＼begin{vmatrix} a ＆ b ＼＼ c ＆ d ＼end{vmatrix} ＝ ad bc ＼对于三阶行列式，计算相对复杂些，可通过按行（列）展开来计算。
行列式具有一些重要的性质，例如：1、行列式转置后其值不变。
2、某行（列）元素乘以一个数加到另一行（列）的对应元素上，行列式的值不变。
行列式的应用包括求解线性方程组、判断矩阵是否可逆等。
二、矩阵矩阵是线性代数中的核心概念之一。
矩阵的定义：由\（m×n\）个数排成的\（m\）行\（n\）列的数表称为\（m×n\）矩阵。
矩阵的运算包括加法、减法、数乘、乘法等。
1、矩阵加法和减法要求两个矩阵具有相同的行数和列数，对应元素相加减。
2、数乘矩阵是将矩阵中的每个元素乘以一个数。
3、矩阵乘法需要前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数，乘法运算不满足交换律。
矩阵的转置是将矩阵的行和列互换得到的新矩阵。
逆矩阵是一个重要概念，若矩阵\（A\）可逆，则存在矩阵\（B\），使得\（AB ＝ BA ＝ I\），其中\（I\）为单位矩阵。
三、向量向量可以看作是一组有序的数。
行向量是一行数，列向量是一列数。
向量的运算包括加法、减法、数乘。
向量组的线性相关性是一个重要内容。
如果存在一组不全为零的数，使得向量组的线性组合等于零向量，则称该向量组线性相关；否则称线性无关。
四、线性方程组线性方程组可以表示为矩阵形式\（Ax ＝ b\）。
线性方程组的解分为有解和无解的情况。
1、有解时，可能有唯一解或无穷多解。
2、无解时，方程组矛盾。
通过高斯消元法可以求解线性方程组。
五、特征值与特征向量对于矩阵\（A\），如果存在非零向量\（x\）和数\（＼lambda\），使得\（Ax ＝＼lambda x\），则\（＼lambda\）称为矩阵\（A\）的特征值，＼（x\）称为对应于特征值\（＼lambda\）的特征向量。
线代概念汇总及解题技巧
1.判断正定正定矩阵可逆2.具体的二次型判断正定一、判断正定2021年11月7日10:371.实对称矩阵判断合同二、判断合同2021年11月7日10:491.判断方法2.判断三阶矩阵相似对角化（关键看特征值重数是否与特征向量个数相等）针对第一种情形：3.利用相似对角化求矩阵4.实对称矩阵正交相似对角化三、判断相似2021年11月7日10:531.解的存在性判定2.解的唯一性（推论1即矩阵A 可逆）3.利用行列式的值进行解的情况判定4.证明某向量组为Ax =0的基础解系四、线性方程组2021年11月7日11:345.非齐次线性方程组解的情况1.求齐次线性方程组公共解1.公式定理2.3.正交矩阵特征值必为±1五、特征值和特征向量2021年11月7日11:561.相关公式（公式（1）——行秩=列秩；公式（3）——以少表多，多的相关；）2.与特征值结合3.出现AB=0的情况4.r(A ）＜n 的情况5.六、秩2021年11月7日11:596.1.线性表出的3种思路2.数值型线性相关判定3.证明线性无关（1）（2）4.1.判断可逆正定矩阵、初等矩阵可逆2.求逆矩阵1.第一，可确定伴随矩阵的特征值，并找到特征向量ζ所对应的特征值为1；第二，那么矩阵A 中与特征向量ζ相对应的特征值为2；第三，设矩阵A 其他特征值所对应的特征向量α=（x1,x2，x3),并利用不同特征值对应的特征向量正交确定α1和α2；第四，如果剩余的特征值相同，则应将α1和α2正交化；第五，将所有的特征向量单位化第六，后续正常进行已知Q ，则可求得A 矩阵2.九种考法九、二次型2021年12月9日19:11。
线性代数重点知识总结
说明：1.本总结只是把课本的重点知识总结了一下，我没有看到期末考试题，所以考着了算是侥幸，考不着也正常。
2.知识点会了不一定做的对题，所以还要有相应的练习题。
3.前后内容要贯穿起来，融汇贯通，建立自己的知识框架。
第一章行列式1.行列式的定义式（两种定义式）-->行列式的性质-->对行列式进行行、列变换化为上下三角（求行列式的各种方法逐行相加、倒叙相减、加行加列、递推等方法，所有方法是使行列式出现尽可能多的0为依据的）。
2.行列式的应用——>克拉默法则（成立的前提、描述的内容、用途，简单的证明可从逆矩阵入手）。
总结：期末第一章可能不再单独考，但会在求特征值/判断正定性等内容时顺便考察行列式的求解。
第二章矩阵1.矩阵是一个数组按一定的顺序排列，和行列式（一个数）具有天壤之别。
2.高斯消元法求线性方程组的解—>唯一解、无解、无穷解时阶梯型的样子(与第三章解存在的条件以及解的结构联系在一起)3.求逆矩阵的方法（初等变换法，I起到记录所有初等变换的作用）、逆矩阵与伴随矩阵的关系。
4.初等矩阵和初等变换的一一对应关系，学会由初等变换找出与之对应的初等矩阵。
5.分块矩阵（运用分块矩阵有时可以很简单的解决一些复杂问题）记得结论A 可逆，则)A -(1|A |A -1T T αααα=+。
第三章 线性方程组第三章从向量组的角度入手，把线性方程组的系数矩阵的每一列看作一个列向量，从而得到一个向量组假设为n 21,,,ααα ，右边常则看作一个向量β，1）若向量β被向量组n 21,,,ααα 表出唯一（即满足关系：n n n ==),,,,(r ),,,(r 2121βαααααα 时，因为只有向量组n 21,,,ααα 线性无关才表出唯一），则只有唯一解；2）若β不能由向量组n 21,,,ααα 线性表出（即满足条件),,,,(r 1),,,(r 2121βααααααn n =+时）则无解；3）若β由向量组n 21,,,ααα 表出不唯一（即满足条件n n n <=),,,,(r ),,,(r 2121βαααααα 时，只有n 21,,,ααα 线性相关才表出不唯一）有无穷解。
线性代数知识点归纳,超详细
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.a. 分块对⾓阵相乘：,b. ⽤对⾓矩阵○左乘⼀个矩阵,相当于⽤的对⾓线上的各元素依次乘此矩阵的○⾏向量；c. ⽤对⾓矩阵○右乘⼀个矩阵,相当于⽤的对⾓线上的各元素依次乘此矩阵的○列向量.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：，⑤矩阵的转置：把矩阵的⾏换成同序数的列得到的新矩阵，叫做的转置矩阵，记作.a. 对称矩阵和反对称矩阵:是对称矩阵.是反对称矩阵.b. 分块矩阵的转置矩阵：⑥伴随矩阵：，为中各个元素的代数余⼦式.,, .分块对⾓阵的伴随矩阵：，矩阵转置的性质：矩阵可逆的性质：伴随矩阵的性质：r(A)与r(A*)的关系若r（A）=n，则不等于0，A*=可逆，推出r（A*）=n。
线性代数知识点总结汇总
线性代数知识点总结汇总线性代数知识点总结行列式（一）行列式概念和性质1、逆序数：所有的逆序的总数2、行列式定义：不同行不同列元素乘积代数和3、行列式性质：（用于化简行列式）（1）行列互换（转置），行列式的值不变（2）两行（列）互换，行列式变号（3）提公因式：行列式的某一行（列）的所有元素都乘以同一数k，等于用数k乘此行列式（4）拆列分配：行列式中如果某一行（列）的元素都是两组数之和，那么这个行列式就等于两个行列式之和。
（5）一行（列）乘k加到另一行（列），行列式的值不变。
（6）两行成比例，行列式的值为0。
（二）重要行列式4、上（下）三角（主对角线）行列式的值等于主对角线元素的乘积5、副对角线行列式的值等于副对角线元素的乘积乘6、Laplace展开式：（A是m阶矩阵，B是n阶矩阵），则7、n阶（n≥2）范德蒙德行列式数学归纳法证明★8、对角线的元素为a，其余元素为b的行列式的值：（三）按行（列）展开9、按行展开定理：（1）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（2）行列式中某一行（列）各个元素与另一行（列）对应元素的代数余子式乘积之和等于0（四）行列式公式10、行列式七大公式：（1）|kA|=kn|A|（2）|AB|=|A|·|B|（3）|AT|=|A|（4）|A-1|=|A|-1（5）|A*|=|A|n-1（6）若A的特征值λ1、λ2、……λn，则（7）若A与B相似，则|A|=|B|（五）克莱姆法则11、克莱姆法则：（1）非齐次线性方程组的系数行列式不为0，那么方程为唯一解（2）如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解，则它的系数行列式必为0（3）若齐次线性方程组的系数行列式不为0，则齐次线性方程组只有0解；如果方程组有非零解，那么必有D=0。
矩阵（一）矩阵的运算1、矩阵乘法注意事项：（1）矩阵乘法要求前列后行一致；（2）矩阵乘法不满足交换律；（因式分解的公式对矩阵不适用，但若B=E,O,A-1，A*,f(A)时，可以用交换律）（3）AB=O不能推出A=O或B=O。
高中数学线性代数知识点全归纳
1
②、
2
，左乘矩阵
A
，
i
乘
A
的各行元素；右乘，
i
乘
A
的各列元素；
3
n
1
1
1
③、对调两行或两列，符号 E(i, j) ，且 E(i, j)1 E(i, j) ，例如： 1
1
；
1
1
④、倍乘某行或某列，符号
E (i (k ))
，且
E(i(k))1
E(i( 1))
1
，例如：
k
AO
A (1)m n A B
CB OB
BO BC
⑥、范德蒙行列式：大指标减小指标的连乘积； ⑦、特征值；
n
6. 对于 n 阶行列式 A ，恒有： E A n (1)k Sknk ，其中 Sk 为 k 阶主子式； k 1
7. 证明 A 0 的方法：
①、 A A ； ②、反证法； ③、构造齐次方程组 Ax 0 ，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；
1 a c
②、型如
0
1
b
的矩阵：利用二项展开式；
0 0 1
A O
C 1 A1
B
O
A1CB B1
1
；（拉普拉斯）
⑤、
A C
O
1
A1
B
B1CA1
O B1
；（拉普拉斯）
3、 矩 阵 的 初 等 变 换 与 线 性 方 程 组
1.
一个
mn
矩阵
A
，总可经过初等变换化为标准形，其标准形是唯一确定的：
F
Er O
O O
线性代数知识点总结(高中)
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 nn nj j j j j j j j j nij 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 DD 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：332313322212312111333231232221131211a 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:333122211312110a 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: 行列式运算常用方法（主要）行列式定义法（二三阶或零元素多的） 化零法（比例）化三角形行列式法、降阶法、升阶法、归纳法、第二章 矩阵矩阵的概念：n m A *（零矩阵、负矩阵、行矩阵、列矩阵、n 阶方阵、相等矩阵)矩阵的运算：加法（同型矩阵）---------交换、结合律 数乘n m ij ka kA *)(=---------分配、结合律乘法nm lkj ik n l kj l m ik b a b a B A *1**)()(*)(*∑==注意什么时候有意义一般AB=BA ，不满足消去律；由AB=0，不能得A=0或B=0转置A A T T =)( T T T B A B A +=+)( T T kA kA =)( T T T A B AB =)((反序定理) 方幂：2121k k k k A A A += 2121)(k k k k A A +=几种特殊的矩阵：对角矩阵：若AB 都是N 阶对角阵，k 是数，则kA 、A+B 、 AB 都是n 阶对角阵数量矩阵：相当于一个数（若……）单位矩阵、上（下）三角形矩阵（若……） 对称矩阵 反对称矩阵阶梯型矩阵：每一非零行左数第一个非零元素所在列的下方 都是0分块矩阵：加法，数乘，乘法：类似，转置：每块转置并且每个子块也要转置注：把分出来的小块矩阵看成是元素逆矩阵：设A 是N 阶方阵，若存在N 阶矩阵B 的AB=BA=I 则称A 是可逆的， B A =-1(非奇异矩阵、奇异矩阵|A|=0、伴随矩阵) 初等变换1、交换两行（列）2.、非零k 乘某一行（列）3、将某行（列）的K 倍加到另一行（列）初等变换不改变矩阵的可逆性 初等矩阵都可逆初等矩阵：单位矩阵经过一次初等变换得到的（对换阵 倍乘阵 倍加阵）等价标准形矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛=O O O I D r r矩阵的秩r(A)：满秩矩阵 降秩矩阵 若A 可逆，则满秩若A 是非奇异矩阵，则r （AB ）=r （B ） 初等变换不改变矩阵的秩求法：1定义2转化为标准式或阶梯形矩阵与行列式的联系与区别：都是数表；行列式行数列数一样，矩阵不一样；行列式最终是一个数，只要值相等，就相等，矩阵是一个数表，对应元素相等才相等；矩阵n ij n ij a k ka )()(=，行列式n ij nn ij a k ka =逆矩阵注：①AB=BA=I 则A 与B 一定是方阵 ②BA=AB=I 则A 与B 一定互逆； ③不是所有的方阵都存在逆矩阵；④若A 可逆，则其逆矩阵是唯一的。
线性代数高频考点总结及解析
线性代数高频考点总结及解析线性代数是一门应用广泛的数学学科，掌握线性代数的基本概念和方法对于数理科学、工程技术以及计算机领域都具有重要意义。
本文将就线性代数的高频考点进行总结和解析，帮助读者更好地理解和应用线性代数知识。
一、向量与矩阵1. 向量的定义与性质向量是线性代数中最基本的概念之一，它由具有相同属性的数据集合组成。
向量可以表示点、向量、函数等，具有加法、数乘等运算规则。
向量的模、方向、正交性等性质也是高频考点。
2. 矩阵的定义与运算矩阵是由一组数按照矩阵的排列方式排列成的集合，可以表示线性变换、方程组、图像等。
矩阵的加法、数乘、乘法等运算规则是考点之一。
此外，矩阵的转置、共轭、逆等性质也需要掌握。
3. 向量空间与矩阵空间向量空间是由一组向量组成的集合，具有加法、数乘等运算规则，并满足一定的性质。
矩阵空间是由一组矩阵组成的集合，同样具有加法、数乘等运算规则。
了解向量空间和矩阵空间的定义和性质对于理解线性代数的本质十分重要。
二、线性变换与矩阵的应用1. 线性变换的定义和性质线性变换是指保持向量加法和数乘运算的映射，它可以用矩阵表示。
线性变换的基本性质包括保持零向量不变、保持向量加法和数乘运算等，这些性质是考点之一。
2. 矩阵的特征值与特征向量矩阵的特征值与特征向量是线性代数中一个重要的概念。
特征值是一个标量，特征向量是对应于特征值的非零向量。
理解特征值与特征向量的意义，以及它们的计算方法和性质对于矩阵的运算和应用至关重要。
3. 行列式的定义与计算行列式是一个标量，它是矩阵的一个重要的特征。
行列式的计算方法包括按行展开、按列展开等。
行列式用于判断矩阵的可逆性、计算矩阵的逆、求解线性方程组等问题。
三、线性方程组的求解及应用1. 线性方程组的解的存在唯一性理解线性方程组解的存在唯一性是解决线性方程组问题的基础之一。
矩阵的秩、行列式、特解与齐次解等概念与线性方程组解的存在唯一性密切相关。
2. 线性方程组的求解方法线性方程组的求解方法包括高斯消元法、克拉默法则、矩阵的逆等。
数学线性代数基础知识及解题技巧
数学线性代数基础知识及解题技巧数学线性代数是一门重要的数学分支，它广泛应用于科学、工程、经济学等领域。
线性代数的基础知识和解题技巧对于学习和应用数学线性代数来说至关重要。
本文将介绍数学线性代数的基础概念、常用方法和解题技巧。
1. 向量与矩阵向量是线性代数的基本元素之一，它可以用一组有序的数字表示。
向量有大小和方向，可以进行加法和数乘运算。
矩阵是由若干个向量组成的矩形阵列，矩阵的每个元素也可以是一个数字。
矩阵的加法、数乘和乘法等运算规则与向量类似。
了解向量和矩阵的基本概念及运算规则是学习线性代数的基础。
2. 线性方程组线性方程组是由一组线性方程组成的方程组。
在线性方程组中，未知数的次数与方程的个数相同，并且每个未知数的次数都是一次。
线性方程组的解是使得方程组中的每个方程均成立的未知数的值。
解线性方程组的常用方法有高斯消元法、矩阵法和克拉默法则等。
掌握解线性方程组的方法和技巧是线性代数的关键。
3. 向量空间向量空间是由一组向量所组成的集合，满足一定的运算规则。
向量空间具有加法、数乘和零向量等运算规则。
线性代数中的许多概念和理论都是在向量空间中进行研究的。
了解向量空间的概念和性质对于进一步理解线性代数的相关内容很重要。
4. 矩阵的特征值与特征向量矩阵的特征值是指矩阵与它的特征向量相乘得到的向量与特征向量平行的数值。
特征值与特征向量是研究线性变换的重要工具，它们可以帮助我们理解矩阵的性质和变换过程。
特征值与特征向量可以通过求解特征方程组得到。
5. 线性变换线性变换是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的变换。
线性变换具有保持向量空间的加法和数乘运算规则的性质。
线性变换是研究线性代数的重要对象，可以通过矩阵的乘法来表示线性变换。
线性变换的性质和特点对于理解和应用线性代数具有重要意义。
6. 解题技巧解题技巧在学习线性代数时非常重要。
首先，要注意理解和掌握基本概念和运算规则。
其次，要善于运用数学工具和方法，如矩阵的转置、逆矩阵和行列式等。
高中数学线性代数知识点总结
高中数学线性代数知识点总结线性代数是数学中的一个重要分支，它研究向量空间及其线性变换、线性方程组等内容。
在高中数学教学中，线性代数是一个必修的内容，掌握线性代数知识点对于学生的数学学习和应用能力有着重要的影响。
下面是对高中数学线性代数知识点的总结。
1. 向量及其运算向量是线性代数的基础概念之一，它是有大小和方向的量。
在高中数学中，我们主要学习二维向量和三维向量。
二维向量通常表示为(a, b)，其中a和b分别表示向量在x轴和y轴上的分量；三维向量通常表示为(a, b, c)，其中a、b和c分别表示向量在x轴、y轴和z轴上的分量。
向量之间的运算包括向量的加法、减法、数乘和数量积等。
2. 向量的数量积和夹角数量积（也称点积或内积）是向量之间的一种运算，表示为两个向量的点乘。
数量积的计算公式为：A·B = |A||B|cosθ，其中A和B分别表示两个向量，|A|和|B|分别表示它们的长度，θ表示它们之间的夹角。
通过计算数量积，我们可以判断两个向量是否垂直、共线，以及计算它们之间的夹角大小。
3. 线性方程组及其解法线性方程组是线性代数中的一个重要概念，由多个线性方程组成。
一般地，一个包含n个未知数的线性方程组可以表示为：a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn = b1a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn = b2.................................an1x1 + an2x2 + ... + annxn = bn其中aij和bi为已知常数。
解线性方程组的方法有很多，常用的有高斯消元法、矩阵法和克拉默法则。
通过这些方法，我们可以求解线性方程组的解集，判断方程组的解的情况（无解、唯一解、无穷解）。
4. 矩阵及其运算矩阵是线性代数中另一个重要的概念，它由m行n列的数按矩形排列而成。
矩阵通常表示为[A]或者(aij)，其中aij为矩阵中第i行第j列的元素。
线性代数与立体形体知识总结(高考必备!)
线性代数与立体形体知识总结(高考必备!)一、线性代数1. 向量与矩阵- 向量：具有大小和方向的量，可以表示为有序数组。
- 矩阵：由数个数按照一定的规律排列形成的长方形阵列。
2. 矩阵运算- 矩阵加法和减法：对应元素相加或相减。
- 矩阵乘法：满足乘法结合律，但不满足交换律。
- 矩阵的转置：行变列，列变行。
3. 行列式- 二阶行列式：计算公式为 $ad - bc$，其中 $a, b, c, d$ 为矩阵元素。
- 三阶及以上行列式：通过按行或按列展开求解。
4. 特征值与特征向量- 特征值：矩阵 $A$ 乘以特征向量 $x$ 等于特征值$\lambda$ 乘以特征向量 $x$。
- 特征向量：矩阵 $A$ 乘以特征向量 $x$ 等于特征值$\lambda$ 乘以特征向量 $x$。
二、立体形体1. 空间直线与平面- 空间直线：可以用两个点确定。
- 空间平面：可以用三个点确定。
2. 空间几何元素的位置关系- 直线与直线的位置关系：相交、重合或平行。
- 直线与平面的位置关系：相交于一点、平行或重合。
- 平面与平面的位置关系：相交、平行或重合。
3. 立体图形的表面积与体积- 立方体：所有面都是正方形，计算公式为 $S = 6a^2$，$V =a^3$。
- 圆柱体：底面积为 $S_1$，高为 $h$，计算公式为 $S = 2\pir^2 + 2\pi r h$，$V = \pi r^2 h$。
- 球体：半径为 $r$，计算公式为 $S = 4\pi r^2$，$V =\frac{4}{3}\pi r^3$。
以上是线性代数与立体形体的知识总结，希望对高考有所帮助！。
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高中数学线性代数考点总结和解题方法第一部分：计算问题四阶行列式的计算；n 阶特殊行列式的计算（如：有行和、列和相等）；矩阵的运算（包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算）；求矩阵的秩、逆矩阵（两种方法）；解矩阵方程；含参数的线性方程组解的情况的讨论；齐次、非齐次线性方程组的求解（包括唯一、无穷多解）；讨论一个向量能否用和向量组线性表示；讨论或证明向量组的相关性；求向量组的极大无关组，并将多余向量用极大无关组线性表示；将无关组正交化、单位化；求方阵的特征值和特征向量；讨论方阵能否对角化，如能，要能写出相似变换的矩阵及对角阵；通过正交相似变换（正交矩阵）将对称矩阵对角化；写出二次型的矩阵，并将二次型标准化，写出变换矩阵；判定二次型或对称矩阵的正定性。
第二部分：概念问题一、行列式1．行列式的定义用n 方个元素Aij 组成的记号称为n 阶行列式。
（1）它表示所有可能的取自不同行不同列的n 个元素乘积的代数和；（2）展开式共有n! 项，其中符号正负各半；2．行列式的计算（1）常见类型：一阶| α|= α行列式，二、三阶行列式有对角线法则；n 阶（n>=3）行列式的计算：降阶法定理：n 阶行列式的值等于它的任意一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。
方法：选取比较简单的一行（列），保保留一个非零元素，其余元素化为0，利用定理展开降阶。
特殊情况：上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积；（2）行列式值为0 的几种情况：Ⅰ 行列式某行（列）元素全为0 ；Ⅱ 行列式某行（列）的对应元素相同；Ⅲ 行列式某行（列）的元素对应成比例；Ⅳ 奇数阶的反对称行列式。
二．矩阵1．矩阵的基本概念（表示符号、一些特殊矩阵，如单位矩阵、对角、对称矩阵等）；2．矩阵的运算（1）加减、数乘、乘法运算的条件、结果；（2）关于乘法的几个结论：①矩阵乘法一般不满足交换律(若AB＝BA，称A、B是可交换矩阵)；②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在；③若A、B 为同阶方阵，则|AB|=|A|*|B| ；④|kA|=k^n|A| 3．矩阵的秩(1)定义：非零子式的最大阶数称为矩阵的秩；(2)秩的求法：一般不用定义求，而用下面结论：矩阵的初等变换不改变矩阵的秩；阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数(每行的第一个非零元所在列，从此元开始往下全为0 的矩阵称为行阶梯阵)。
求秩：利用初等变换将矩阵化为阶梯阵得秩。
4．逆矩阵(1)定义：A、B为n阶方阵，若AB＝BA＝I ，称A可逆，B是A的逆矩阵(满足半边也成立) ；(2)性质：(AB)^-1=(B^-1)*(A^-1) ，(A')^-1=(A^-1)' ；(A B 的逆矩阵) (注意顺序)(3)可逆的条件：① |A| ≠ 0；②r(A)=n; ③A->I;(4)逆的求解伴随矩阵法A^-1=(1/|A|)A* ；(A* A的伴随矩阵~)②初等变换法( A:I )->( 施行初等变换) (I:A^-1 ) 5．用逆矩阵求解矩阵方程：AX=B，则X=(A^-1) B；XB=A，则X=B(A^-1) ；AXB=C，则X=(A^-1)C(B^-1)三、线性方程组1．线性方程组解的判定定理：(1) r(A,b) ≠r(A) 无解；(2) r(A,b)=r(A)=n 有唯一解；(3) r(A,b)=r(A)<n 有无穷多组解；特别地：对齐次线性方程组AX=0(1)r(A)=n 只有零解；(2)r(A)<n 有非零解；再特别，若为方阵，(1) |A| ≠0 只有零解(2) |A|=0 有非零解2．齐次线性方程组(1)解的情况：r(A)=n ，(或系数行列式D≠0)只有零解；r(A)<n ，(或系数行列式D＝0)有无穷多组非零解。
(2)解的结构：X=c1α1+c2α2+⋯+Cn-r αn-r 。
（3）求解的方法和步骤：①将增广矩阵通过行初等变换化为最简阶梯阵；②写出对应同解方程组；③移项，利用自由未知数表示所有未知数；④表示出基础解系；⑤写出通解。
3．非齐次线性方程组（1）解的情况：利用判定定理。
（2）解的结构：X=u+c1α1+c2α2+⋯+Cn-r αn-r 。
（3）无穷多组解的求解方法和步骤：与齐次线性方程组相同。
（4）唯一解的解法：有克莱姆法则、逆矩阵法、消元法（初等变换法）。
四、向量组1．N维向量的定义注：向量实际上就是特殊的矩阵（行矩阵和列矩阵）。
2．向量的运算：（1）加减、数乘运算（与矩阵运算相同）；（2）向量内积α' β=a1b1+a2b2+⋯+anbn；（3）向量长度| α|= √α' α=√（a1^2+a2^2+ ⋯+an^2）（√ 根号）（4）向量单位化（1/| α|）α；（5）向量组的正交化（施密特方法）设α1，α2 ，⋯，αn 线性无关，则β1=α1，β2=α2- （α2'β1/ β1'β）*β1，β3=α3- （α 3'β 1/ β 1'β 1）* β1- （α 3'β 2/ β2'β2）*β2，⋯⋯⋯。
3．线性组合（1）定义若β=k1α1+k2α2+⋯+knαn，则称β是向量组α1，α2，⋯，αn的一个线性组合，或称β可以用向量组α1，α2 ，⋯，αn的一个线性表示。
（2）判别方法将向量组合成矩阵，记A＝（α1，α2 ，⋯，αn），B=（α1，α2，⋯，αn, β）若r （A）=r （B），则β可以用向量组α1 ，α2 ，⋯，αn 的一个线性表示；求出所有特征向量；若所得线性无关特征向量个数与矩阵阶数相同，则A 可对角化（否则不能对角化），将这n 个线性无关特征向量组成矩阵即为相似变换的矩阵P，依次将对应特征值构成对角阵即为∧。
3．求通过正交变换Q与实对称矩阵A 相似的对角阵：方法与步骤和一般矩阵相同，只是第三歩要将所得特征向量正交化且单位化。
七、二次型n1．定义n元二次多项式f（x1,x2, ⋯，xn）= ∑aijxixj 称为二次型, 若aij=0（i ≠j），则称为二交型的标准型。
i,j=12．二次型标准化：配方法和正交变换法。
正交变换法步骤与上面对角化完全相同，这是由于对正交矩阵Q，Q ^-1=Q' ，即正交变换既是相似变换又是合同变换。
3．二次型或对称矩阵的正定性：（1）定义（略）；（2）正定的充要条件：①A 为正定的充要条件是A 的所有特征值都大于0；②A 为正定的充要条件是A 的所有顺序主子式都大于0；《线性代数》复习提纲第一部分：基本要求（计算方面）四阶行列式的计算；N阶特殊行列式的计算（如有行和、列和相等）；矩阵的运算（包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算）；求矩阵的秩、逆（两种方法）；解矩阵方程；含参数的线性方程组解的情况的讨论；齐次、非齐次线性方程组的求解（包括唯一、无穷多解）；讨论一个向量能否用和向量组线性表示；讨论或证明向量组的相关性；求向量组的极大无关组，并将多余向量用极大无关组线性表示；将无关组正交化、单位化；求方阵的特征值和特征向量；讨论方阵能否对角化，如能，要能写出相似变换的矩阵及对角阵；通过正交相似变换（正交矩阵）将对称矩阵对角化；写出二次型的矩阵，并将二次型标准化，写出变换矩阵；判定二次型或对称矩阵的正定性。
第二部分：基本知识一、行列式1．行列式的定义用n^2 个元素aij 组成的记号称为n 阶行列式。
（1）它表示所有可能的取自不同行不同列的n 个元素乘积的代数和；（2）展开式共有n! 项，其中符号正负各半；2．行列式的计算一阶| α|= α行列式，二、三阶行列式有对角线法则；N阶（n>=3）行列式的计算：降阶法定理：n 阶行列式的值等于它的任意一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。
方法：选取比较简单的一行（列），保保留一个非零元素，其余元素化为0，利用定理展开降阶。
特殊情况上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积；（2）行列式值为0 的几种情况：Ⅰ 行列式某行（列）元素全为0；Ⅱ 行列式某行（列）的对应元素相同；Ⅲ 行列式某行（列）的元素对应成比例；Ⅳ 奇数阶的反对称行列式。
二．矩阵1．矩阵的基本概念（表示符号、一些特殊矩阵――如单位矩阵、对角、对称矩阵等）；2．矩阵的运算（1）加减、数乘、乘法运算的条件、结果；（2）关于乘法的几个结论：①矩阵乘法一般不满足交换律（若AB＝BA，称A、B是可交换矩阵）；②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在；③若A、B 为同阶方阵，则|AB|=|A|*|B| ；④|kA|=k^n|A|3．矩阵的秩（1）定义非零子式的最大阶数称为矩阵的秩；（2）秩的求法一般不用定义求，而用下面结论：矩阵的初等变换不改变矩阵的秩；阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数（每行的第一个非零元所在列，从此元开始往下全为0 的矩阵称为行阶梯阵）。
求秩：利用初等变换将矩阵化为阶梯阵得秩。
4．逆矩阵（1）定义：A、B为n阶方阵，若AB＝BA＝I ，称A可逆，B是A的逆矩阵（满足半边也成立）；（2）性质：（AB）^-1=（B^-1）*（A^-1），（A'）^-1=（A^-1）' ；（A B 的逆矩阵，你懂的）（注意顺序）（3）可逆的条件：① |A| ≠ 0；②r（A）=n; ③A->I;（4）逆的求解伴随矩阵法A^-1=（1/|A|）A* ；（A* A的伴随矩阵~）②初等变换法（A:I ）->（施行初等变换）（I:A^-1 ）5．用逆矩阵求解矩阵方程：3=3- 31/ 11）* 1- 32/ 22）*2，⋯⋯⋯。
3．线性组合（1）定义若β=k1α1+k2α2+⋯+knαn，则称β是向量组α1，α2，⋯，αn的一个线性组合，或称β可以用向量组α1，α2 ，⋯，αn的一个线性表示。
（2）判别方法将向量组合成矩阵，记A＝（α1，α2 ，⋯，αn），B=（α1，α2，⋯，αn, β）若r （A）=r （B），则β可以用向量组α1 ，α2 ，⋯，αn 的一个线性表示；若r （A）≠r （B），则β不可以用向量组α1，α2 ，⋯，αn的一个线性表示。
（3）求线性表示表达式的方法：将矩阵B 施行行初等变换化为最简阶梯阵，则最后一列元素就是表示的系数。
4．向量组的线性相关性（1）线性相关与线性无关的定义设k1α1+k2α2+⋯+knαn=0，若k1,k2, ⋯，kn 不全为0，称线性相关；若k1,k2, ⋯，kn 全为0，称线性无关。
（2）判别方法：① r（α1，α2 ，⋯，αn）＜n ，线性相关；r（α1，α2 ，⋯，αn）=n ，线性无关。
②若有n 个n 维向量，可用行列式判别：n 阶行列式aij ＝0，线性相关（≠ 0 无关）（行列式太不好打了） 5．极大无关组与向量组的秩（1）定义极大无关组所含向量个数称为向量组的秩（2）求法设A＝（α1，α2 ，⋯，αn），将A化为阶梯阵，则A的秩即为向量组的秩，而每行的第一个非零元所在列的向量就构成了极大无关组。