1-1(线性代数 第一章)
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线性代数第一章课件,数学
n(n − 1) = 2
新的排列，这种变换称为排列的一个对换. 如果将排列32514中的2与4对调，则 得到的新排列34512，它的逆序数 τ( 34512 )=2+2+2+0=6，为偶排列.这说明， 奇排列32514经过一次对换得到偶排列 34512。一般地，有以下定理。 定理1.1.1 一次对换改变排列奇偶性. 证 分两种情况考虑.
定义1.1.2 在一个排列中，若一个较 大的数排在一个较小的数的前面，则称这 两个数构成一个逆序. 一个排列中所有逆 序的总数称为这个排列的逆序数.用
τ(j1,j2,…,jn)表示排列j1,j2,…,jn的逆序数.
逆序数是偶数的排列称为偶排列，逆序数 是奇数的排列称为奇排列. 对一个n阶排列 j1,j2,…,jn ，如何求它 的逆序数呢？
τ (n(n − 1) L321)
= ( n − 1) + ( n − 2) + L + 2 + 1 + 0
排列32514为奇排列;排列n(n-1) …321, 当n=4k,4k+1时为偶排列;当n=4k+2,4k+3时 为奇排列. 定义1.1.3 把一个排列中某两个数的 位置互换，而其余的数不动，就得到一个
1.1.2 二阶与三阶行列式 本段的目的是叙述行列式这个概念的 形成，这需要从解线性方程组谈起. 设二元一次线性方程组 a11 x1 + a12 x 2 = b1 , a 21 x1 + a 22 x 2 = b2 .
（1.1.6）
用消元法去解此方程组.先分别用a22和-a12 去乘（1.1.6）式的一式和二式的两端，然 后再将得到的两式相加，得
D2 =
a11
线性代数第一章知识点总结
(1)
解向量
若 x 1 11 , x 2 21 , , x n n1 为(1)的解, 则 11 21 x 1 n1 称为方程组(1)的解向量, 它也就是向量方程 2) ( 的解.
解向量的性质 性质１ 若x 1 , x 2 为( 2)的解, 则x 1 2 也
a1 j a1 j ( 2)设 a j , b j , ( j 1,2, , m ) a rj a rj a r 1, j 即向量 a j 添上一个分量后得到向 b j .若向量 量
１ 向量的定义
定义
n个有次序的数 a 1 , a 2 , , a n 所组成的 数组称为n维向量.这n个数称为该向量的分量 ,
第i个数 a i 称为第i个分量.
分量全为实数的向量称为实向量． 分量全为复数的向量称为复向量．
n维向量写成列的形式 称为列向量, 即 , a1 a2 a an
若向量空间没有基 那么V的维数为 .0维向 , 0 量空间只含一个零向量 . O 若把向量空间V看作向量组, 则V的基就是
向量组的最大线性无关 ,V的维数就是向量组 组 的秩.
１０ 齐次线性方程组
向量方程
记齐次线性方程组 a 11 x 1 a 12 x 2 a 1n x n 0, a 21 x 1 a 22 x 2 a 2 n x n 0, a m 1 x 1 a m 2 x 2 a mn x n 0, 的系数矩阵和未知量为
件是矩阵A (a 1 , a 2 , , a m )的秩等于矩阵B (a 1 , a 2 , , a m , b )的秩.
线性代数第一章习题解答
2
a 4 9 a2 b 4 9 b2 + c 4 9 c2 d
1 d d
2
1 4a 1 4b 1 4c
4 9
1 = 0 0
d 2 1 4d
1 b−a
(4) 法 1：
1 b b
2
1 c c
2
1 c−a c 2 − ac c 4 − a 2c 2
a4
b4
c4
d4
b 2 − ab 0 b 4 − a 2b 2
( 2n − 1) 2， ( 2n − 1) 4， ( 2n − 1) 6，…， ( 2n − 1) ( 2n − 2)
n( n − 1) ： 2
1个 2个 3个 …
( n − 1) 个
（6）逆序数为 n( n − 1) 32 52，54 ………………
( 2n − 1) 2， ( 2n − 1) 4， ( 2n − 1) 6，…， ( 2n − 1) ( 2n − 2)
3 − 1 2 1 r2 + r1 5 0 6 2 = = 0. 1 2 3 2 1 2 3 2 5 0 6 2 5 0 6 2
e −e
3
c −c c
−1 1
1 −1 1
1 1 = 4abcdef −1
(3)
bd bf
de = adf b
e = adfbce 1
(4)
a −1 0 0
1 b −1 0
也即我们要求的D是多项式f (x)中x3系数的负值. 另一方面， f (x)是一范得蒙得行列式，故
；
（2）
2 1 4 1 3 −1 2 1 1 5 2 0
1 b −1 0
3 2 6 2
0 1
；
a 4 9 a2 b 4 9 b2 + c 4 9 c2 d
1 d d
2
1 4a 1 4b 1 4c
4 9
1 = 0 0
d 2 1 4d
1 b−a
(4) 法 1：
1 b b
2
1 c c
2
1 c−a c 2 − ac c 4 − a 2c 2
a4
b4
c4
d4
b 2 − ab 0 b 4 − a 2b 2
( 2n − 1) 2， ( 2n − 1) 4， ( 2n − 1) 6，…， ( 2n − 1) ( 2n − 2)
n( n − 1) ： 2
1个 2个 3个 …
( n − 1) 个
（6）逆序数为 n( n − 1) 32 52，54 ………………
( 2n − 1) 2， ( 2n − 1) 4， ( 2n − 1) 6，…， ( 2n − 1) ( 2n − 2)
3 − 1 2 1 r2 + r1 5 0 6 2 = = 0. 1 2 3 2 1 2 3 2 5 0 6 2 5 0 6 2
e −e
3
c −c c
−1 1
1 −1 1
1 1 = 4abcdef −1
(3)
bd bf
de = adf b
e = adfbce 1
(4)
a −1 0 0
1 b −1 0
也即我们要求的D是多项式f (x)中x3系数的负值. 另一方面， f (x)是一范得蒙得行列式，故
；
（2）
2 1 4 1 3 −1 2 1 1 5 2 0
1 b −1 0
3 2 6 2
0 1
；
第1章线性代数
第一节 二阶、三阶行列式
第一章 行列式
hang lie shi
二阶、三阶行列式的概念在中学已有介绍，在此进一步复习巩固。
一、二阶行列式
对于二元线性方程组
aa1211xx11
a12 x2 a22 x2
b1 ， b2 ，
由消元法得
((aa1111aa2222
a12a21 )x1 a12a21 )x2
第一章 行列式
第一章 行列式
行列式的概念是由解线性方程组 引入的，是线性代数中最基本的内容， 也是学习矩阵与线性方程组的理论基 础。本章主要包括行列式的概念、性 质、展开及应用——克莱姆法则。
目录
1 第一节 二阶、三阶行列式 2 第二节 n阶行列式 3 第三节 行列式的性质 4 第四节 行列式的展开 5 第五节 行列式的应用
研究问题的简捷，引入记号
第一章 行列式
hang lie shi
a11 a12 a13 D a21 a22 a23
a31 a32 a33
来表示变形方程（1-3）中 x1的系数，它是由未知量系数排成三行三列构成的，
称为三阶行列式，即
a11 a12 a13
D a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
显然， D1 ，D2 可看作是以 b1 ，b2 为一列分别取代Ｄ中第1列、第2列得到。
于是，方程组的解可表示为
x1
D1 D
，
x2
D
．
由此，二元线性方程组可通过其未知量系数、常数项构成的二阶行列式
线性代数与解析几何 课后答案 (代万基 廉庆荣)第一章书后解答
1 0 0 1 = ( E B)n E C1 B C 2 B2 n n 0 0
n
n 0 0
n n 1
n
0
n( n 1) n 1 2 n n 1 . n
1 1 2 3 k k 2. A 1 1, 2,3 ，仿照习题 1-1 的第 7 题，求得 A 5 1 2 3 . 2 2 4 6
10. 成立。由对称阵的定义可知结论成立。
习题 1-1
1. X
1 1 1 1 0 0
2. x 1, y 2
、ABC、ABABC 正确，依次为 5 5 矩阵、 4 1 矩阵、 4 1 矩阵。 3. BA
3 -3 3 2 6 14 3 2 1 0 5 3 4.（1） -5 -7 ； （2） ； （3） 5 9 1 ； （4） 3 2 1 ; 0 1 0 0 1 0 -4 9 15 2 1 1
2 2
( A E )( A E ) A2 E .
4. 不成立。因为矩阵的乘法不满足消去律，由 ( AB) A B ，得不出 AB BA .
2 2 2
5. 不成立。反例， A
1 1 。 1 1 1 0 。 0 0
6. 不成立。反例， A
3. 正确。
(uuT )(uuT ) u(uT u)uT (uT u)(uuT ),正确。注： uT u 是数。
4. 没有要求。 5.
AB 的第 j 列 ( AB)e j A( Be j ) Ab j ，即 AB 的第 j 列等于 A 与 B 的第 j 列 b j 的
n
n 0 0
n n 1
n
0
n( n 1) n 1 2 n n 1 . n
1 1 2 3 k k 2. A 1 1, 2,3 ，仿照习题 1-1 的第 7 题，求得 A 5 1 2 3 . 2 2 4 6
10. 成立。由对称阵的定义可知结论成立。
习题 1-1
1. X
1 1 1 1 0 0
2. x 1, y 2
、ABC、ABABC 正确，依次为 5 5 矩阵、 4 1 矩阵、 4 1 矩阵。 3. BA
3 -3 3 2 6 14 3 2 1 0 5 3 4.（1） -5 -7 ； （2） ； （3） 5 9 1 ； （4） 3 2 1 ; 0 1 0 0 1 0 -4 9 15 2 1 1
2 2
( A E )( A E ) A2 E .
4. 不成立。因为矩阵的乘法不满足消去律，由 ( AB) A B ，得不出 AB BA .
2 2 2
5. 不成立。反例， A
1 1 。 1 1 1 0 。 0 0
6. 不成立。反例， A
3. 正确。
(uuT )(uuT ) u(uT u)uT (uT u)(uuT ),正确。注： uT u 是数。
4. 没有要求。 5.
AB 的第 j 列 ( AB)e j A( Be j ) Ab j ，即 AB 的第 j 列等于 A 与 B 的第 j 列 b j 的
线性代数第一章ppt
线性代数第一章
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支，主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具，用于解决各种实际 问题中的线性关系问题，如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的，且对于任意 向量a，存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律，即对于任意向量a和b，存在唯一 的和向量a+b；且对于任意三个向量a、 b和c，(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律，即对于任意标量k和l，任意向量a 和b，存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律，例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律，例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用，例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量，通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长，即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义， 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵，但对于大规模矩阵 来说效率较低。
目录
CONTENTS
• 绪论 • 线性方程组 • 向量与向量空间 • 矩阵 • 特征值与特征向量
01
绪论
线性代数的定义与重要性
线性代数是数学的一个重要分支，主要研究线性方程组、向量空间、矩阵 等线性结构。它在科学、工程、技术等领域有着广泛的应用。
线性代数的重要性在于其提供了一种有效的数学工具，用于解决各种实际 问题中的线性关系问题，如物理、化学、生物、经济等。
向量空间中的零向量是唯一确定的，且对于任意 向量a，存在唯一的负向量-a。
向量空间的运算与性质
向量空间中的加法满足交换律和结合 律，即对于任意向量a和b，存在唯一 的和向量a+b；且对于任意三个向量a、 b和c，(a+b)+c=a+(b+c)。
向量空间中的数乘满足结合律和分配 律，即对于任意标量k和l，任意向量a 和b，存在唯一的结果k*(l*a)=(kl)*a 和(k+l)*a=k*a+l*a。
圆等。
经济学问题
线性方程组可以用来描述经济现象和 规律，例如供需关系、生产成本、利
润最大化等。
物理问题
线性方程组可以用来描述物理现象和 规律，例如力学、电磁学、热力学等。
计算机科学
线性方程组在计算机科学中有广泛的 应用，例如机器学习、图像处理、数 据挖掘等。
03
向量与向量空间
向量的定义与性质
01 向量是具有大小和方向的量，通常用有向线 段表示。 02 向量具有模长，即从起点到终点的距离。
特征值与特征向量的计算方法
定义法
幂法
谱分解法
根据特征值和特征向量的定义， 通过解方程组Ax=λx来计算特征 值和特征向量。这种方法适用于 较小的矩阵，但对于大规模矩阵 来说效率较低。
线性代数第一章
2 （ ）（ ） （2 3， 1 0， 5 1， 2 1， 0 4） （ 1， 1， 4， 3， 4） ,
1 5 1 , , 3, , 2 , 2 2 2
1 1 3 ( , , 2, , 2). 2 2 2
n维向量的基本运算
定义2 设两个n维向量＝(a1 , a2 , , an ),
(b1 , b2 , , bn )
(1)如果它们对应的分量分别相等，即 ai bi , i 1, 2, , n, 则称向量 与 相等，记作 = 。 (2)加法：称向量(a1 b1 , a2 b2 , , an bn )为
16 College of Mathematics Sichuan University
注意：在上面的八条运算规律中只利用了向量 的加法和数乘。但是，利用负向量的概念，依 然可以定义向量的减法运算： - ＝ ( ). 直观地说就是对应的分量相减，
- ＝(a1 b1 , a2 b2 , , an bn ).
1 2 2 12 3 , 求。
解： (1, 1, 2) 2(1, 2,0) 12(1,0, 3)
(1, 1, 2) (2,4,0) (12,0, 36)
(1 2 12, 1 4 0, 2 0 36) (11, 5, 34).
运动的、变化的、瞬时的、高维的
《线性代数》 线性代数其实就做了一件事情，将中学的线性函数的像空间从一维扩 展到多维，研究“多维实线性空间”到“多维实线性空间”的“线性 [X] 映射”：Y = T ，即 从“n维实线性空间”到“m维实线性空间”的“线性映射”
函数（映射）的三要素：定义域、值域、对应关系 （1）线性映射的定义域、值域：“有穷维的向量空间”（也称有穷 维线性空间）
1 5 1 , , 3, , 2 , 2 2 2
1 1 3 ( , , 2, , 2). 2 2 2
n维向量的基本运算
定义2 设两个n维向量＝(a1 , a2 , , an ),
(b1 , b2 , , bn )
(1)如果它们对应的分量分别相等，即 ai bi , i 1, 2, , n, 则称向量 与 相等，记作 = 。 (2)加法：称向量(a1 b1 , a2 b2 , , an bn )为
16 College of Mathematics Sichuan University
注意：在上面的八条运算规律中只利用了向量 的加法和数乘。但是，利用负向量的概念，依 然可以定义向量的减法运算： - ＝ ( ). 直观地说就是对应的分量相减，
- ＝(a1 b1 , a2 b2 , , an bn ).
1 2 2 12 3 , 求。
解： (1, 1, 2) 2(1, 2,0) 12(1,0, 3)
(1, 1, 2) (2,4,0) (12,0, 36)
(1 2 12, 1 4 0, 2 0 36) (11, 5, 34).
运动的、变化的、瞬时的、高维的
《线性代数》 线性代数其实就做了一件事情，将中学的线性函数的像空间从一维扩 展到多维，研究“多维实线性空间”到“多维实线性空间”的“线性 [X] 映射”：Y = T ，即 从“n维实线性空间”到“m维实线性空间”的“线性映射”
函数（映射）的三要素：定义域、值域、对应关系 （1）线性映射的定义域、值域：“有穷维的向量空间”（也称有穷 维线性空间）
1-1线性代数
矩阵就是一个 数表. 矩阵是数学中一个极重要的应用广泛的工具. 矩阵是数学中一个极重要的应用广泛的工具. 是数学中一个极重要的应用广泛的工具
11
一、矩阵的定义
1 .定义 由m × n个数 a ij ( i = 1,2, L , m; j = 1,2, L , n) 定义
列的数表， 排成的 m 行n列的数表， 称为m 行n列矩阵.
同型， A与B相等： A = (aij )与B = (bij )同型，且 与 相等 aij = bij , i = 1,..., m; j = 1,..., n
记为 A = B.
23
例
设
1 2 3 A= , 3 1 2
1 B= y
x 3 , 1 z
已知 A = B , 求 x , y , z .
记作
A= A= diag(a11, a22 ,L, ann ).
2 0 如 A = diag( 2,−1) = 0 − 1
17
单位矩阵 方阵，主对角元素全为1，其余元素都为零. 方阵，主对角元素全为 ，其余元素都为零 记作 I n 或 I .
1 1 = diag(1,1,...,1) In = O 1 n×n × 数量矩阵
9
a11 x1 + a12 x 2 + L + a1n x n = b1 a x + a x +L+ a x = b 21 1 22 2 2n n 2 一般的 线性方程组 LLLLLLLLLLLL a m 1 x1 + a m 2 x 2 + L + a mn x n = bm
下三角矩阵 下三角矩阵
a11 a 21 形如 L a n1
线性代数第一章课件
（五）性质5：把行列式的某一列（行） 的各元素乘以同一数，然后加到另一列 （行）对应的元素上去，行列式不变.
(以数 k 乘第 j 列加到第 i 列上,记作：ci kc j 以数 k 乘第
j 行加到第 i 行上,记作： ri krj )
a11 a21 an1
a1i a2i ani
a11
aij
的第一个下标ｉ称为行标，表明该元
素位于第ｉ行，第二个下标ｊ称为列标,表明 该元素位于第ｊ列,位于第i行第j列的元素称
为行列式的 i, j 元
。
把
a11 到 a22 的实联线称为主对角
到
线， a12
a21
的虚联线称为副对
角线 。
3、二元线性方程组的解
a11 x1 a12 x2 b1 的解为 a21 x1 a22 x2 b2
第一章 行列式 § 1-1 n阶行列式的定义
一、二阶与三阶行列式 ㈠ 二阶行列式与二元线性方程组 1、二阶行列式计算式：
D
a11
a12
a21 a22
a11a22 a12 a21
2、相关名称 a11 a12 在二阶行列式 中，把数 a21 a22
aij i 1.2; j 1.2 称为行列式的元素,元素
注意不要与绝对值记号相混淆。
a a
2、n阶行列式展开式的特点 （1）行列式由n!项求和而成 （2）每项是取自不同行、不同列的n个 元素乘积，每项各元素行标按自然顺序 排列后就是行列式的一般形式，
1
j1 j2
jn
a1 j1 a2 j2
anjn
（3）若行列式每项各元素的行标按自然 数的顺序排列,列标构成n级排列 j1 j2 jn j1 j2 jn 则该项的符号为 1
《线性代数》第1章-矩阵(张小向2014黑白打印版)
c 3
同型
20 16
50 20
30 16
与
20 50 30
16 20 16
不同型
5. 两个矩阵相等(equal)
大前提: 同型
A = (aij)m×n与B = (bij)m×n相等:
对∀1≤ i ≤ m, 1≤ j ≤ n, aij = bij都成立 记为A = B.
第一章 矩阵
§1.1 矩阵的基本概念
0 0
0 0
2
3
10 1 0
从i市经一次中转到达j市航线的条数=?
bij = ai1a1j + ai2a2j + ai3a3j + ai4a4j .
1
21 1 0
i
2
j
B = (bij) =
01 10
1 0
1 0
3 4
02 1 1
第一章 矩阵
§1.2 矩阵的基本运算
2. 定义: A = (aij)m×s与B = (bij)s×n的乘积(product)
a1
列向量(row vector):
a2 …
n–维
(n–dimensional)
an
第i分量 (ith component): ai (i = 1, …, n)
第一章 矩阵
§1.1 矩阵的基本概念
4. 同型(same-sized): 行数相等, 列数也相等
20 16
50 20
30 16
与
a 1
b 2
注: ① 设矩阵A = (aij)m×n , 记−A = (−aij)m×n , ——A的负矩阵(additive inverse of A).
② 设A, B是同型矩阵, 则它们的差
《课件：线性代数第一章》课件
基与维数
探讨基底的概念、线性无关性和向量空间的维数。
矩阵的逆和行列式
1
逆矩阵
讲解矩阵的逆的定义、求解方法和逆矩阵的性质。
2
行列式
详细介绍行列式的概念、计算方法和行列式的的推导过程和应用场景。
特征值和特征向量
特征值和特征向量
讲解特征值和特征向量的定义、 性质和应用。
矩阵的基本概念与运算
矩阵加法
介绍矩阵间的加法运算，解释其 定义和性质。
矩阵乘法
探讨矩阵乘法的定义、性质和运 算规则。
矩阵转置
讲解矩阵转置的概念和计算法则， 展示其应用。
向量空间的概念和性质
线性组合
解释向量的线性组合概念，并讨论线性组合的性质和应用。
子空间
介绍子空间的定义、特点和在线性代数中的重要性。
矩阵对角化
详细介绍矩阵对角化的概念、方 法和应用场景。
特征值的应用
展示特征值在实际问题中的应用 案例和意义。
本章内容总结与复习建议
本章总结了线性代数的关键概念和应用，提供了复习建议和习题，以帮助学 生巩固知识并提高应用能力。
线性代数第一章：定义、 作用与应用
本课件将探讨线性代数的定义、作用以及在不同领域中的应用，帮助学生理 解其重要性和实际意义。
线性方程组解法
1
消元法
通过高斯消元法解线性方程组，找到唯一解或多个解。
2
矩阵求逆
使用矩阵的逆求解线性方程组，可得到唯一解。
3
行列式
通过行列式的计算确定线性方程组的解的存在性与唯一性。
探讨基底的概念、线性无关性和向量空间的维数。
矩阵的逆和行列式
1
逆矩阵
讲解矩阵的逆的定义、求解方法和逆矩阵的性质。
2
行列式
详细介绍行列式的概念、计算方法和行列式的的推导过程和应用场景。
特征值和特征向量
特征值和特征向量
讲解特征值和特征向量的定义、 性质和应用。
矩阵的基本概念与运算
矩阵加法
介绍矩阵间的加法运算，解释其 定义和性质。
矩阵乘法
探讨矩阵乘法的定义、性质和运 算规则。
矩阵转置
讲解矩阵转置的概念和计算法则， 展示其应用。
向量空间的概念和性质
线性组合
解释向量的线性组合概念，并讨论线性组合的性质和应用。
子空间
介绍子空间的定义、特点和在线性代数中的重要性。
矩阵对角化
详细介绍矩阵对角化的概念、方 法和应用场景。
特征值的应用
展示特征值在实际问题中的应用 案例和意义。
本章内容总结与复习建议
本章总结了线性代数的关键概念和应用，提供了复习建议和习题，以帮助学 生巩固知识并提高应用能力。
线性代数第一章：定义、 作用与应用
本课件将探讨线性代数的定义、作用以及在不同领域中的应用，帮助学生理 解其重要性和实际意义。
线性方程组解法
1
消元法
通过高斯消元法解线性方程组，找到唯一解或多个解。
2
矩阵求逆
使用矩阵的逆求解线性方程组，可得到唯一解。
3
行列式
通过行列式的计算确定线性方程组的解的存在性与唯一性。
线性代数 第一章 第一节 n阶行列式的定义
2 当 k为偶数时，排列为偶排列，
k
21 k 1k 1
2 k k ,
当 k 为奇数时，排列为奇排列.
23:10 24
小结
1 n 个不同的元素的所有排列种数为 n!.
2 排列具有奇偶性.
3 计算排列逆序数常用的方法有2 种. 4 n 阶全排列逆序数的范围: 最小的逆序总数: 最大的逆序总数:
23:10 23
3 2k 12k 122k 232k 3k 1k
解
2k 1 2k 1 2 2k 2 3 2k 3k 1 k
0 1
1
2
2
t 0 1 1 2 2 k 1 k 1 k
计算物理教研室201831811n阶行列式的定义111二三阶行列式的定义112n阶行列式的定义12行列式的主要性质13行列式按行列展开131按一行列展开行列式132拉普拉斯定理第一章行列式2018318一内容提要行列式是研究线性代数的一个重要工具近代被广泛运用到理工科各个领域特别在工程技术和科学研究中有很多问题需要用到行列式这个数学工具
2 2 3 1 D2 3 2 1 (1) 7, 1 2
二元一次方程组的解为：
23:10
1 2 5 2 8,
D1 8 x1 D 11 ; D 7 x2 2 . D 11
9
类似地，为了得出关于三元线性方程组：
a11 x1 a12 x2 a13 x3 b1 a21 x1 a22 x2 a23 x3 b2 a x a x a x b 3 31 1 32 2 33 3
a 21 b2
k
21 k 1k 1
2 k k ,
当 k 为奇数时，排列为奇排列.
23:10 24
小结
1 n 个不同的元素的所有排列种数为 n!.
2 排列具有奇偶性.
3 计算排列逆序数常用的方法有2 种. 4 n 阶全排列逆序数的范围: 最小的逆序总数: 最大的逆序总数:
23:10 23
3 2k 12k 122k 232k 3k 1k
解
2k 1 2k 1 2 2k 2 3 2k 3k 1 k
0 1
1
2
2
t 0 1 1 2 2 k 1 k 1 k
计算物理教研室201831811n阶行列式的定义111二三阶行列式的定义112n阶行列式的定义12行列式的主要性质13行列式按行列展开131按一行列展开行列式132拉普拉斯定理第一章行列式2018318一内容提要行列式是研究线性代数的一个重要工具近代被广泛运用到理工科各个领域特别在工程技术和科学研究中有很多问题需要用到行列式这个数学工具
2 2 3 1 D2 3 2 1 (1) 7, 1 2
二元一次方程组的解为：
23:10
1 2 5 2 8,
D1 8 x1 D 11 ; D 7 x2 2 . D 11
9
类似地，为了得出关于三元线性方程组：
a11 x1 a12 x2 a13 x3 b1 a21 x1 a22 x2 a23 x3 b2 a x a x a x b 3 31 1 32 2 33 3
a 21 b2
线性代数第一章总结
线性代数第一章总结线性代数作为一门重要的数学学科，是研究向量空间及其变换性质的数学理论。
通过线性代数的学习，我们可以更好地理解和描述现实世界中的各种现象和问题。
本文将对线性代数第一章的主要内容进行总结和归纳。
1. 向量和向量空间向量是线性代数的基本概念之一，它可以用来表示空间中的点或物体。
在向量空间中，向量具有平移、缩放和加法等运算性质。
向量空间是由一组满足加法和数乘运算定义的向量组成的结构，可以用来描述和求解各种线性方程组的性质和解。
2. 矩阵和矩阵运算矩阵是线性代数中另一个重要的概念，它是一个二维数组，具有行和列的特性。
矩阵可以通过线性变换来描述空间中的映射关系。
矩阵可以进行加法和数乘运算，还可以通过矩阵乘法来描述线性变换的复合。
3. 线性方程组和矩阵方程线性方程组是线性代数的一个经典问题，它可以通过矩阵方程的形式来表示。
利用矩阵的性质和运算，可以求解线性方程组的解，并进一步研究其解的特性和性质。
矩阵方程的求解通过矩阵的逆、转置、秩和特征值等方法进行。
4. 特征值和特征向量特征值和特征向量是描述线性变换性质的重要指标。
特征值表示线性变换中不变的方向，而特征向量表示该方向的具体向量。
通过求解特征值和特征向量，可以得到线性变换的不变轴和其对应的缩放比例。
特征值和特征向量在机器学习中有着广泛的应用。
5. 行列式和矩阵的逆行列式是矩阵的一个特殊的数值，它可以用来描述线性变换的伸缩性质。
行列式的值非零表示线性变换具有可逆性，可以求解矩阵的逆。
矩阵的逆在求解线性方程组和求解特征值特征向量等问题中起着重要的作用。
通过对线性代数第一章的学习，我们了解了向量和向量空间的基本概念，矩阵及其运算的性质，线性方程组的求解方法，特征值和特征向量的应用，以及行列式和矩阵逆的概念和作用。
这些知识为我们后续学习和应用线性代数打下了坚实的基础。
线性代数作为数学的一支，不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中有着广泛的应用。
它被广泛应用于物理学、经济学、计算机科学、工程学等领域，为实际问题的建模、求解和分析提供了有效的数学工具。
线性代数_第一章
n( n 1) -I=5*4/2-6=4 2
印证以上结论。
方法2 n个数中比i大的数有n- i个(i=1,2,…,n),若在排 列x1x2…xn中对i构成的逆序为li个,则在xnxn-1…x1中 对i构成的逆序为(n- i)-li,于是两排列中对i构成的 逆序之和为 表示 li+[(n-i)-li]= n-i (i=1,2,…,n) …… 从而 ( x1 x2 xn ) ( xn xn1 x1 ) n( n 1) ( n 1) ( n 2) 2 1 2 n( n 1) I .为所求 即 ( x n x n 1 x 1 ) 2
第1章 行列式
行列式是线性代数的一个重要组 成部分.它是研究矩阵、线性方程组、 特征多项式的重要工具.本章介绍了 n阶行列式的定义、性质及计算方 法，最后给出了它的一个简单应 用——克莱姆法则.
主要内容
1.1 1.2 1.3 1.4
n阶行列式的定义 行列式的性质 行列式按行（列）展开 克莱姆法则—行列式应用
是所有取自不同行、不同列n个元素的乘积 a1 j1 a2 j2 anjn ( j1 j2 jn ) 并冠以符号 ( 1) 的项的和.
(i) a1 j1 a 2 j2 a nj n 是取自不同行、不同列的n个元素乘积 (ii)行标按自然顺序排列，列标排列的奇偶性 ( j1 j2 jn ) 决定每一项的符号； (iii) 表示对所有的 j1 j2 jn 构成的n！个排列求和.
上三角行列式的值等于其主对角线上各元素的乘积 .
例5 计算
=-4-6+32-24-8-4
=-14
3 x1 x 2 x 3 26 例3 解线性方程组 2 x1 4 x 2 x 3 9 x1 2 x 2 x 3 16
印证以上结论。
方法2 n个数中比i大的数有n- i个(i=1,2,…,n),若在排 列x1x2…xn中对i构成的逆序为li个,则在xnxn-1…x1中 对i构成的逆序为(n- i)-li,于是两排列中对i构成的 逆序之和为 表示 li+[(n-i)-li]= n-i (i=1,2,…,n) …… 从而 ( x1 x2 xn ) ( xn xn1 x1 ) n( n 1) ( n 1) ( n 2) 2 1 2 n( n 1) I .为所求 即 ( x n x n 1 x 1 ) 2
第1章 行列式
行列式是线性代数的一个重要组 成部分.它是研究矩阵、线性方程组、 特征多项式的重要工具.本章介绍了 n阶行列式的定义、性质及计算方 法，最后给出了它的一个简单应 用——克莱姆法则.
主要内容
1.1 1.2 1.3 1.4
n阶行列式的定义 行列式的性质 行列式按行（列）展开 克莱姆法则—行列式应用
是所有取自不同行、不同列n个元素的乘积 a1 j1 a2 j2 anjn ( j1 j2 jn ) 并冠以符号 ( 1) 的项的和.
(i) a1 j1 a 2 j2 a nj n 是取自不同行、不同列的n个元素乘积 (ii)行标按自然顺序排列，列标排列的奇偶性 ( j1 j2 jn ) 决定每一项的符号； (iii) 表示对所有的 j1 j2 jn 构成的n！个排列求和.
上三角行列式的值等于其主对角线上各元素的乘积 .
例5 计算
=-4-6+32-24-8-4
=-14
3 x1 x 2 x 3 26 例3 解线性方程组 2 x1 4 x 2 x 3 9 x1 2 x 2 x 3 16
线性代数第一章第一节PPT课件
01递Biblioteka 公式法02递推公式法是根据行列式的性质和结构特点，利用递推公式来
计算行列式的方法。
递推公式法可以大大简化高阶行列式的计算过程，提高计算效
03
率。
行列式的计算方法
分块法
1
2
分块法是将高阶行列式分成若干个小块，然后利 用小块来计算整个行列式的方法。
3
分块法可以简化高阶行列式的计算过程，特别是 当行列式具有特定的结构特点时，分块法可以大 大提高计算效率。
01
向量空间
02
向量空间是线性代数中的一个重要概念，而行列式在向量 空间的定义和性质中也有着重要的应用。例如，通过行列 式可以判断一个向量集合是否构成向量空间，以及向量空 间的一些基本性质。
03
行列式在向量空间中的应用可以帮助我们更好地理解线性 代数的本质和结构特点。
05
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
转置等特殊运算。
向量与矩阵的关系
关联性
04
向量可以用矩阵来表示，矩 阵中的每一行可以看作是一 个向量。
01 03
•·
02
向量和矩阵在数学中是密切 相关的概念，矩阵可以看作 是向量的扩展。
04
行列式
行列式的定义与性质
基本概念
行列式是由数字组成的方阵，按照一定的规则计 算出的一个数。
行列式具有一些基本的性质，如交换律、结合律、 分配律等。
向量可以用有向线段、坐 标系中的点或有序数对来 表示。
向量有大小和方向两个基 本属性，大小表示向量的 长度，方向表示向量的指 向。
矩阵的定义与运算
•·
02
基础运算
01
03
矩阵是一个由数字组成的矩 形阵列，表示二维数组。
线性代数第一章
其中a11 a22 − a12 a21 = 0. 为了给出方程组解的表示规律, 我们先给出二阶行列式的定义. 1. 二阶行列式 对于给定的四个数: a11 , a12 , a21 , a22 , 按照下述方式排成队二行二列的数表 a11 a21 a12 a22 ,
规定表达式a11 a22 − a12 a21 为上述数表的二阶行列式, 记为 a11 a21 a12 = a11 a22 − a12 a21 , a22 其中aij 的第一个下标i为行标, 表示元素aij 所在的行; aij 的第二个下标j 为列标, 表示元素aij 所在的 列; aij 称为行列式的(i, j )元. 另外, 我们称连接数表左上角与右下角元素的线为主对角线; 连接右上角与左下角元素的线为副对角 线. 上述二阶行列式可以看成是其主对角线上元素的积减去副对角线上元素的积(对角线法则). 根据二阶行列式的定义, 上述二阶线性方程组的解可以表示成 b1 a22 − a12 b2 = a11 a22 − a12 a21 b1 a12 b2 a22 a11 a12 a21 a22 a11 b2 − b1 a21 = a11 a22 − a12 a21 a11 b1 a21 b2 a11 a12 a21 a22
徐明华
线性代数
3
问: (1)当λ为何何值时, D = 0; (2)当λ为何何值时, D = 0. 解: (1) D = λ2 − 3λ, 当λ = 0或λ = 3时, D = 0; (2) 当λ = 0且λ = 3时, D = 0. 例3. 见教材pp. 2, 例1. 二 三阶行列式 1. 定义: 设有9个数排成如下3行3列数表 a11 a12 a13 a21 a22 a23 a31 a32 a33
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解
在五级排列 21534 中，构成逆序数对的有 . （21534） =3 21,53,54 因此
在五级排列32541中，构成逆序数对的有32,31
（32541） =6 21,54,51,41,因此
定义3 如果排列 i1 ,i2 ,in 的逆序数为偶数，则
称它为偶排列; 它为奇排列. 例3 试求 123n , nn 1321 ,并讨论其奇偶性. 解 易见在n阶排列1,2,3,…n中没有逆序,所以 如果排列的逆序数为奇数,则称
（is，it ) 的位置，称为一次交换，记为 1,3 如 21534 23514 一般,我们有以下结论.
定理1
任意一个排列经过一次对换后,改变其奇偶性.
定理2
n 2 ),奇偶排列各占一半. 在全部n级排列中(
三、小 结
1.（重点）会求排列的逆序数，会判断排列的奇偶性。
（1）标准排列（偶排列）（2）奇排列（3）偶排列 掌握求排列逆序数的方法
第一章
行列式
行列式是研究线性代数的基础工具，也是线性 代数中的一个重要概念，它广泛应用于数学、工程、 技术及经济等众多领域.
本章首先介绍预备知识，接下来从低价行列式入
手，给出行列式的一般定义；然后讲解行列式的性
质和计算方法；最后研究任意阶线性方程组的行列
式解法------克莱姆法则.
第一章
§1.1
123n 0 ,这是一个偶排列,它具有自然顺序,
故又称为自然排列. 在n,n-1,…3,2,1中,只有逆序,没有顺序,故有
1 (n(n 1) 21) (n 1) (n 2) 2 1 n(n 1) 2
可以看出，排列n,n-1,…3,2,1的奇偶性与n的取 值有关,从而当 n=4k 或 n=4k+1 时这个排列为 偶排列,否则为奇排列. 定义4 排列i1 ,i2 ,in 中，交换任意两数 i t 与 i s
n
n
n 1
t 1
在本课程中,我们还要采用双重和号,如
a
i 1 j 1
m
n
ij
a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
am1 am2 amn
表示 m n 个数 aij i 1,2,, m; j 1,2,, n 的连加和.
行列式
预备知识
一、和号和积号
二、排列及其性质 三、小结
一、和号和积号
1.和号 如
a
i 1
n
i
a1 a2 an ,表 称为下标,下标是虚拟变量,可由 任意字母替代,如
a a a
i 1 i k 1 k t 0
２.积号
在学习中还要用到求积的符号,如 表示 再如
a
i 1
n
i
a1a2 an
a1a2 a3 an 的连乘积．
i
1 j i n
x
xj
x2 x1 x3 x1 xn x1 x3 x2 xn x2 xn xn1
2. 了解对换的概念 对换一次改变排列的奇偶性。
表示所有可能的 xi x j i j 的连乘积 .
二、排列及其性质
定义1 由自然数 1, 2, 3, , n 组成的一个无
重复有序数组 i1 , i2 ,in 称为一个 n 级排列.
例１ 由自然数1, 2,3, 可组成几级排列？分别
是什么？
解 组成一个三级排列,它们是 231, 213,
321,312,123,132
显然，三级排列共有 3!=6 个，所以 n 级排列
的总数为 n！ 个.
定义２ 在一个 n 级排列 i1,i2 ,in 中，如果较大 ， 数 i s 排在较小数 i t 之前，即i i s t 则称这一对数 构成一个逆序，一个排列中逆序的总数,称为 它的逆序数. 可表示为 (i1 ,i 2 ,i n ) . 例２ 求 （21534）, （32541）