(完整版)线代知识点总结-数学一

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线性代数知识点全归纳

线性代数知识点全归纳

线性代数知识点全归纳线性代数是数学的一个重要分支,研究向量空间及其上的线性映射。

它广泛应用于物理、工程、计算机科学等领域。

下面将对线性代数的主要知识点进行全面归纳。

1.矩阵及其运算:矩阵是线性代数的基本概念之一,由若干行和列组成的方阵。

常见的矩阵运算有加法、减法、数乘、矩阵乘法和转置等。

2.向量及其运算:向量是一个有序数组,具有大小和方向。

常见的向量运算有加法、减法、数乘、点乘和叉乘等。

3.线性方程组:线性方程组是线性代数的核心内容之一、包括齐次线性方程组和非齐次线性方程组。

解线性方程组的方法有高斯消元法、克莱姆法则和矩阵求逆等。

4.向量空间与线性变换:向量空间是线性代数的基本概念之一,包含零向量、加法和数乘运算。

线性变换是一种保持向量空间结构的映射。

5.基与维度:基是向量空间的一组线性无关向量,可以由基线性组合得到向量空间中的任意向量。

维度是向量空间中基的数量。

6.线性相关与线性无关:向量组中的向量线性相关指存在非零的线性组合,其系数不全为零。

如果向量组中的向量线性无关,则任何线性组合的系数都为零。

7.线性变换与矩阵:线性变换可以用矩阵表示,矩阵的列向量表示线性变换作用于基向量上后的结果。

矩阵乘法可以将多个线性变换组合为一个线性变换。

8.特征值与特征向量:对于一个线性变换,如果存在一个非零向量,使得它在该线性变换下只发生伸缩而不发生旋转,那么这个向量称为该线性变换的特征向量,对应的伸缩比例为特征值。

9.二次型与正定矩阵:二次型是线性代数中的重要概念,是一个关于变量的二次函数。

正定矩阵是指二次型在所有非零向量上的取值都大于零。

10.内积与正交性:内积是向量空间中的一种运算,它满足线性性、对称性和正定性。

正交性是指两个向量的内积为零,表示两个向量互相垂直。

11.正交变换与正交矩阵:正交变换是指保持向量长度和向量之间夹角的变换。

正交矩阵是一种特殊的方阵,它的行向量和列向量两两正交,并且长度为112.奇异值分解与特征值分解:奇异值分解将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,其中一个是正交矩阵,另外两个是对角矩阵。

大一线性代数必考知识点

大一线性代数必考知识点

大一线性代数必考知识点线性代数是大一学生学习的一门重要的数学课程。

掌握线性代数的基础知识对于后续学习高等数学、概率论、统计学等学科都非常重要。

接下来,本文将介绍大一线性代数必考的知识点,以帮助大一学生有效备考。

一、向量和矩阵1. 向量的概念和运算:向量的定义、数量积、向量的代数运算等。

2. 矩阵的概念和运算:矩阵的定义、矩阵的乘法、矩阵的转置和逆等。

3. 向量和矩阵的性质:向量和矩阵的加法和乘法满足的性质,线性相关和线性无关的概念等。

二、线性方程组1. 线性方程组的概念和解法:齐次线性方程组和非齐次线性方程组的定义、高斯消元法、矩阵的秩等。

2. 向量空间和子空间:向量空间的定义、子空间的定义、线性无关组和基、维数的概念等。

三、特征值和特征向量1. 特征值和特征向量的定义:特征值和特征向量的概念和基本性质等。

2. 对角化和相似矩阵:对角化的概念、相似矩阵的性质等。

四、内积空间和正交性1. 内积的定义和性质:内积的定义、内积的基本性质等。

2. 正交向量和正交投影:正交向量的定义、正交投影的概念等。

五、线性变换1. 线性变换的定义和基本性质:线性变换的定义、线性变换的基本性质等。

2. 线性变换的矩阵表示:线性变换与矩阵的关系、矩阵的相似和对角化等。

六、向量空间的维数和秩1. 向量空间的维数和秩的定义和性质:向量空间的维数的定义、秩的定义与性质等。

2. 雅可比矩阵和秩-零度定理:雅可比矩阵的定义和性质、秩-零度定理等。

这些是大一线性代数课程中必考的知识点,通过学习这些知识点,掌握了线性代数的基础知识,将能够更好地理解和应用其他数学知识,为今后的学习打下坚实的基础。

在备考过程中,建议多做习题和练习,加深对这些知识点的理解,并且理论联系实际,将其与实际问题进行结合,提高解决实际问题的能力。

祝大家在线性代数的学习中取得优异的成绩!。

大一线代知识点总结期末

大一线代知识点总结期末

大一线代知识点总结期末线性代数是大一学生必修的一门数学课程,它是现代数学与应用数学的基础,对于学习后续的高等数学和相关专业课程非常重要。

本文将对大一线代的知识点进行总结,希望能够帮助同学们更加深入地理解和掌握这门课程。

一、向量与矩阵1. 向量的概念:向量是有方向和大小的量,用于表示空间或其他数学领域中的物理量。

向量可以用坐标表示,也可以用箭头或斜体字母表示。

2. 向量的运算:向量的加法、减法、数乘和内积是线性代数中常见的运算。

加法满足交换律和结合律,数乘满足分配律。

3. 矩阵的概念:矩阵是有着固定大小的矩形阵列,由行和列组成。

矩阵可以表示向量和线性变换。

4. 矩阵的运算:矩阵的加法和数乘运算与向量类似,矩阵乘法则需要满足形状相容性的条件。

二、线性方程组与矩阵的应用1. 线性方程组的概念:线性方程组是由一组线性方程组成的方程集合。

其中的未知数称为变量。

2. 线性方程组的求解:通过高斯消元法或矩阵的逆矩阵求解线性方程组,可以得到该方程组的解集。

3. 线性方程组的应用:线性方程组广泛应用于物理、经济等领域中的实际问题,如平衡力的计算、投资组合的优化等。

4. 矩阵的逆矩阵与矩阵的行列式:当矩阵存在逆矩阵时,可以通过逆矩阵来求解线性方程组。

行列式是用于判断矩阵是否可逆的工具。

三、向量空间与线性相关性1. 向量空间的概念:向量空间是由一组向量构成的集合,满足特定的运算规则。

向量空间具有加法封闭性和数乘封闭性。

2. 线性相关性与线性无关性:线性相关的向量能够通过线性组合得到零向量,而线性无关的向量之间不能通过线性组合得到零向量。

3. 基与维数:向量空间的基是指能够线性表示该空间中所有向量的最小向量组,基向量线性无关且生成整个空间。

向量空间的维数等于其基向量的个数。

四、线性变换与特征值特征向量1. 线性变换的概念:线性变换是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的运算。

线性变换具有保持加法和数乘运算的性质。

2. 线性变换的矩阵表示:线性变换可以用矩阵表示,通过将元空间中的向量映射到像空间中的向量来实现。

线性代数总结知识点

线性代数总结知识点

线性代数总结知识点线性代数是数学的一个分支,主要研究向量、向量空间(也称为线性空间)、线性变换以及线性方程组的理论。

它是现代数学的基础工具之一,广泛应用于物理学、工程学、计算机科学、经济学和社会科学等领域。

以下是线性代数的一些核心知识点总结:1. 向量与向量运算- 向量的定义:向量可以是有序的数字列表,用于表示空间中的点或方向。

- 向量加法:两个向量对应分量相加得到新的向量。

- 标量乘法:一个向量与一个标量相乘,每个分量都乘以该标量。

- 向量的数量积(点积):两个向量的对应分量乘积之和,用于计算向量的长度或投影。

- 向量的向量积(叉积):仅适用于三维空间,结果是一个向量,表示两个向量平面的法向。

2. 矩阵- 矩阵的定义:一个由数字排列成的矩形阵列。

- 矩阵加法和减法:对应元素相加或相减。

- 矩阵乘法:第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数,结果矩阵的每个元素是两个矩阵对应行列的乘积之和。

- 矩阵的转置:将矩阵的行变成列,列变成行。

- 单位矩阵:对角线上全是1,其余位置全是0的方阵。

- 零矩阵:所有元素都是0的矩阵。

3. 线性相关与线性无关- 线性相关:如果一组向量中的任何一个可以通过其他向量的线性组合来表示,则这组向量是线性相关的。

- 线性无关:如果只有所有向量的零组合才能表示为零向量,则这组向量是线性无关的。

4. 向量空间(线性空间)- 定义:一组向量,它们在向量加法和标量乘法下是封闭的。

- 子空间:向量空间的子集,它自身也是一个向量空间。

- 维数:向量空间的基(一组线性无关向量)的大小。

- 基和坐标:向量空间的一组基可以用来表示空间中任何向量的坐标。

5. 线性变换- 定义:保持向量加法和标量乘法的函数。

- 线性变换可以用矩阵表示,矩阵的乘法对应线性变换的复合。

6. 特征值和特征向量- 特征值:对应于线性变换的标量,使得变换后的向量与原向量成比例。

- 特征向量:与特征值对应的非零向量,变换后的向量与原向量方向相同。

考研数学一详细知识点总结

考研数学一详细知识点总结

考研数学一详细知识点总结一、线性代数1. 行列式行列式是线性代数中的一个重要概念,它是一个具有特定数学性质的标量函数,它可以对矩阵进行某种代数计算,得到一个数。

通过行列式的性质和运算法则,我们可以求解线性方程组的解,判断矩阵的逆矩阵是否存在等。

行列式的基本定义、性质和运算法则是线性代数中的重要基础知识点。

2. 矩阵与向量空间矩阵是线性代数中的另一个重要概念,它是一个矩形数组,它是向量空间的一种表达形式。

矩阵的定义、运算法则、转置矩阵、伴随矩阵、特征值和特征向量等都是线性代数中的重要知识点。

3. 线性变换与矩阵的相似变换线性变换是线性代数中的一个重要概念,它是定义在向量空间上的一个运算,将一个向量空间中的一个向量映射到另一个向量空间中的一个向量。

线性变换与矩阵的相似变换在数学和工程中有着广泛的应用,对于理解线性代数的基本概念和运用都具有重要意义。

4. 线性方程组线性方程组是线性代数中的一个重要概念,它是由一系列线性方程构成的方程组。

通过行列式和矩阵的知识可以求解线性方程组的解,判断矩阵的逆矩阵是否存在等。

5. 向量的线性相关性向量的线性相关性是线性代数中的另一个重要概念,它是判断向量空间中向量之间的线性组合是否有零解的一个关键概念。

向量的线性相关性的性质、判断方法和应用是线性代数中的重要知识点之一。

6. 最小二乘法最小二乘法是线性代数中的另一个重要概念,它是一种用于数据拟合和参数估计的数学方法。

通过最小二乘法可以得到一个最优的拟合曲线或者参数估计,它在数学、统计学和工程领域中都有着广泛的应用。

二、概率统计1. 随机事件与概率随机事件是概率统计中的一个重要概念,它是指在一定条件下,结果是不确定的事件。

概率是描述随机事件发生可能性的一种数学方法,它是随机事件发生可能性的度量标准。

随机事件的基本性质和概率的基本性质是概率统计中的基础知识点。

2. 条件概率与独立性条件概率是指在已知一件事情发生的情况下,另一件事情发生的可能性。

大一线性代数必考知识点pdf

大一线性代数必考知识点pdf

大一线性代数必考知识点pdf 线性代数是大学理工科类专业中的一门重要课程,它具有广泛的应用领域和实际意义。

对于大一学生而言,线性代数作为入门课程,是为后续学习打下基础的重要一环。

本文将介绍大一线性代数必考的知识点,并提供一个PDF文档供学生们下载参考。

1. 数与向量运算1.1 实数与复数的性质与运算1.2 向量的定义与性质1.3 向量的线性组合与线性相关性1.4 向量的点乘与叉乘2. 矩阵与矩阵运算2.1 矩阵的定义与性质2.2 矩阵的运算法则(加法、数乘、乘法)2.3 矩阵的转置与逆矩阵2.4 矩阵的秩与行列式3. 线性方程组3.1 线性方程组的定义与解的存在性3.2 线性方程组解的唯一性与可解性3.3 高斯消元法与矩阵的初等变换3.4 齐次与非齐次线性方程组的解4. 特征值与特征向量4.1 特征值与特征向量的定义4.2 特征值与特征向量的性质4.3 对角化与相似矩阵4.4 对称矩阵的特征值与特征向量5. 线性映射与线性变换5.1 线性映射与线性变换的定义5.2 线性映射与线性变换的基本性质5.3 线性映射与矩阵的关系5.4 线性变换的核与像、线性变换的矩阵表示6. 正交基与正交投影6.1 正交基与正交子空间6.2 向量组的正交化与标准正交化6.3 Gram-Schmidt正交化过程6.4 正交投影的定义与性质以上是大一线性代数必考的知识点的简要概括,希望能对大一学生的学习起到一定的指导作用。

为了方便学生们的复习和查阅,我们特别制作了一个PDF文档,供大家下载使用。

该PDF文档包含了以上所有知识点的详细说明、公式推导以及典型例题的解析,是复习线性代数的必备资料。

大一线性代数必考知识点PDF下载地址:(避免在正文中出现网址链接,请将下载地址通过其他方式提供给读者,如附件、站内私信等方式)总结:线性代数作为大一学生的必修课程,对于后续学习和专业发展具有重要作用。

掌握好线性代数的基本知识点,对于培养学生的逻辑思维和数学分析能力十分重要。

线代知识点总结归纳

线代知识点总结归纳

线代知识点总结归纳1. 基本概念线性代数的基本概念包括向量、矩阵、线性方程组、行列式等。

向量是线性代数中的基本概念,它是一个有向量在空间中的表示。

通常用n维实数或复数坐标表示一个n维向量,例如,一个三维向量可以表示为(x,y,z)。

矩阵是由若干个数排成若干行和若干列组成的数表,通常用大写字母表示,例如,矩阵A。

线性方程组是由一组线性方程组成的方程组,通常用矩阵形式表示,例如,Ax=b。

行列式是一个数学概念,用来判断矩阵是否可逆,是一个非零数值。

2. 矩阵运算矩阵运算包括矩阵加法、矩阵数量乘法、矩阵乘法等。

矩阵加法是将两个相同维度的矩阵进行对应元素的相加,例如,矩阵A和矩阵B相加得到矩阵C。

矩阵数量乘法是将一个数与一个矩阵的每一个元素相乘,例如,数k与矩阵A相乘。

矩阵乘法是将一个m×n的矩阵与一个n×p的矩阵相乘得到一个m×p的矩阵,例如,矩阵A与矩阵B相乘得到矩阵C。

3. 向量空间向量空间是一个由向量构成的集合,并且满足一定的线性运算和封闭性质。

向量空间包括零向量、线性组合、线性相关与线性无关等概念。

零向量是所有元素都为零的向量,通常用0表示。

线性组合是将向量乘以一个标量再相加得到一个新的向量,例如,向量u和向量v的线性组合是ku+lv。

线性相关是指向量集合中存在非零标量使得它们的线性组合为零向量,线性无关是指向量集合中不存在非零标量使得它们的线性组合为零向量。

4. 特征值与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。

特征值是一个数,特征向量是一个非零向量,使得矩阵与特征向量的乘积等于特征值与特征向量的乘积,即Ax=λx。

通过求解矩阵的特征值和特征向量,可以得到矩阵的对角化与相似对角化等结果,进而解决一些重要的问题,例如,求解线性方程组、奇异值分解等。

综上所述,线性代数是数学中的一个重要分支,它研究向量空间、矩阵、线性变换等代数结构,并且在科学与工程领域广泛应用。

大一线性代数知识点笔记

大一线性代数知识点笔记

大一线性代数知识点笔记一、向量与矩阵1. 向量向量是有大小和方向的量,通常用箭头表示。

在线性代数中,向量可以表示为一个有序的数组。

向量的加法和数乘运算可通过对应元素的相加和相乘来完成。

2. 向量的内积向量的内积也称为点积,表示为两个向量的数量积。

内积的计算方法是将对应元素相乘再求和。

内积可以用于计算向量的长度、夹角以及投影等。

3. 矩阵矩阵是由数个元素排列成的矩形阵列。

矩阵的加法和数乘运算与向量类似,对应元素相加和相乘。

矩阵的乘法是将矩阵的行与列进行对应元素的乘积再求和。

4. 矩阵的特殊类型- 零矩阵:所有元素均为零的矩阵。

- 单位矩阵:对角线上的元素为1,其余元素为零的矩阵。

- 对称矩阵:矩阵的转置等于它本身的矩阵。

- 反对称矩阵:矩阵的转置等于它的相反数的矩阵。

二、线性方程组1. 线性方程组基本概念线性方程组由多个线性方程组成,其中的未知数之间的关系是线性的。

每个方程对应平面或空间中的一条直线、平面或超平面。

2. 线性方程组的求解- 列主元消元法:通过行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形,进而求解。

- Cramer定理:使用行列式的方法求解线性方程组。

- 矩阵的逆:若矩阵存在逆矩阵,则可以通过矩阵的逆求解线性方程组。

三、向量空间与线性映射1. 向量空间向量空间是由满足一定条件的向量组成的集合。

向量空间中的向量支持加法和数乘运算,并满足一定的公理。

2. 子空间子空间是向量空间的一个子集,它本身也是一个向量空间,满足向量加法和数乘的封闭性。

3. 线性映射线性映射是一种将一个向量空间的向量映射到另一个向量空间的操作。

线性映射要求对向量的加法和数乘运算保持线性性质。

四、特征值与特征向量1. 特征值与特征向量的定义对于一个n阶方阵A,如果存在一个非零向量X和一个数λ,使得AX=λX成立,则称λ为矩阵A的特征值,X为对应于特征值λ的特征向量。

2. 特征值与特征向量的计算- 特征值可以通过求解矩阵的特征方程来得到。

大一线代知识点总结数学

大一线代知识点总结数学

大一线代知识点总结数学大一线性代数知识点总结数学线性代数是大一学生必修的数学课程之一,它是现代数学的重要分支,并且在各种科学和工程领域中都有广泛的应用。

本文将对大一线性代数的知识点进行总结,帮助大家更好地理解和掌握这门课程。

一、矩阵和向量1. 矩阵的定义和基本运算:- 矩阵的定义:矩阵是一个按照长方阵列排列的数(或变量)的集合。

- 矩阵的加法和减法:两个矩阵对应元素相加(减)得到新的矩阵。

- 矩阵的数乘:矩阵的每个元素乘以一个数得到新的矩阵。

2. 矩阵的乘法:- 矩阵乘法的定义:假设有两个矩阵A和B,A的列数等于B 的行数,那么A与B的乘积C的元素c[i][j]等于A的第i行与B 的第j列对应元素的乘积之和。

- 矩阵乘法的性质:不满足交换律,满足结合律。

3. 向量的定义和基本运算:- 向量的定义:向量是有序的数组,也可以看作是一个矩阵的行或列。

- 向量的加法和减法:对应元素相加(减)得到新的向量。

- 向量的数乘:向量的每个元素乘以一个数得到新的向量。

二、线性方程组1. 线性方程组的定义:- 线性方程组是一组线性方程的集合,通常以矩阵和向量形式表示。

2. 线性方程组的解:- 解的分类:有唯一解、无解和有无穷多解三种情况。

- 解的判定:使用高斯消元法或矩阵求逆等方法求解。

3. 矩阵的秩与线性方程组的解:- 矩阵的秩:一个矩阵中非零行的最大线性无关行向量组成的矩阵的秩。

- 解的个数与矩阵的秩的关系:如果一个线性方程组的系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,则方程组有唯一解;如果矩阵的秩小于增广矩阵的秩,则方程组无解;如果矩阵的秩等于变量的个数且小于增广矩阵的秩,则方程组有无穷多解。

三、行列式1. 行列式的定义:- 行列式是一个标量,它是一个方阵中各个元素按照一定规律排列后得到的结果。

2. 行列式的性质:- 行列式的展开性质:按照某一行(列)展开行列式,得到的结果是每个元素与其代数余子式乘积之和。

- 行列式性质的应用:可用于求解线性方程组的解、判断矩阵是否可逆等。

大一线性代数总结知识点

大一线性代数总结知识点

大一线性代数总结知识点线性代数是大一学生学习的一门重要的数学课程,它是现代数学的基础,也是许多学科领域的基础。

在学习线性代数的过程中,我们需要掌握一些重要的知识点。

下面是我对大一线性代数的知识点进行的总结。

1. 向量与矩阵1.1 向量的定义与表示在线性代数中,我们首先学习向量的定义与表示。

向量可以看作是一个有序的数列或者几何上的箭头。

在二维空间中,一个向量通常用坐标表示,如(1, 2);在三维空间中,一个向量用三个坐标表示,如(1, 2, 3)。

向量还可以用加法、减法和数乘等运算进行操作。

1.2 矩阵的定义与表示矩阵是线性代数中的另一个重要概念,它是由数排列成的矩形阵列。

矩阵有行和列组成,如下所示:\[\begin{bmatrix}1 &2 &3 \\4 &5 &6 \\7 & 8 & 9 \\\end{bmatrix}\]我们可以用矩阵表示线性方程组,进行线性方程组的求解等操作。

2. 向量空间与子空间2.1 向量空间的定义在线性代数中,向量空间是由一组向量和定义在这组向量上的向量加法和标量乘法组成的集合。

向量空间需要满足一些特定的性质,如封闭性、加法结合律、加法交换律、加法单位元、加法逆元等。

2.2 子空间的定义与判定子空间是向量空间的一个子集,并且子空间也要满足向量空间的性质。

我们可以通过判断子空间是否满足封闭性、加法单位元、加法逆元等性质来确定一个集合是否是子空间。

3. 线性相关性与线性无关性3.1 线性相关性的定义与判断在线性代数中,我们需要研究向量之间的线性相关性。

如果存在不全为零的系数使得向量的线性组合等于零向量,则称这组向量线性相关;否则,称这组向量线性无关。

3.2 线性无关性的性质与应用线性无关性是许多线性代数中的重要概念。

线性无关的向量组可以用来表示向量空间中的基,从而可以简化向量空间的研究和计算。

线性无关的向量组还可以用来求解线性方程组,求解特殊的方程组等。

大一线性代数知识点总结

大一线性代数知识点总结

大一线性代数知识点总结一、向量与矩阵1.1 向量的概念与性质向量是线性代数中的基本概念,它是指具有大小和方向的量。

在数学中,向量通常用箭头表示,并且可以表示为n维空间中的有序数组。

向量的加法与数乘定义为:- 两个向量的加法:设有两个向量a=(a1, a2, ..., an)和b=(b1, b2, ..., bn),则它们的和定义为:a + b = (a1+b1, a2+b2, ..., an+bn)。

- 数乘:设有一个向量a=(a1, a2, ..., an),一个标量k,那么k乘以a定义为:ka = (ka1, ka2, ..., kan)。

1.2 矩阵的概念与基本运算矩阵是由m行n列元素组成的长方形阵列,它的基本形式可以表示为:A= ( a11 a12 ... a1n )( a21 a22 ... a2n )( ... ... ... ... )( am1 am2 ... amn )其中,aij表示第i行第j列的元素。

矩阵的加法与数乘定义为:- 矩阵的加法:设有两个矩阵A与B,它们是同型矩阵,其相应元素相加即得到矩阵的和:A+B。

- 数乘:设有一个数k,以及一个矩阵A,那么可以通过数量k乘以矩阵A的每一个元素得到新的矩阵kA。

1.3 零向量与单位矩阵零向量是指所有分量都为零的向量,通常用0表示,对于n维空间而言,它的零向量可以表示为(0, 0, ..., 0)。

单位矩阵是指在主对角线上的元素都为1,其余元素都为0的方阵,通常用I表示。

对于n×n的单位矩阵可以表示为:I = ( 1 0 ... 0 )( 0 1 ... 0 )( ... ... ... )( 0 0 ... 1 )1.4 范数与内积向量的范数是指向量的长度,通常可以表示为||v||。

对于n维向量v=(v1, v2, ..., vn),它的范数定义为:||v|| = √(v1^2 + v2^2 + ... + vn^2)。

数学一线代知识点

数学一线代知识点

考研数学一《线性代数》知识点总结第一部分行列式一、本部分内容重点1.了解行列式的概念,掌握行列式的性质。

2.会用行列式的性质和行列式按行(列)展开法则计算行列式。

二、考点分析1.行列式是基础,它与后续要学的内容——方阵构成的行列式、逆矩阵、向量组的线性相关性、矩阵的秩、线性方程组、特征值、正定二次型与正定矩阵等问题中都有重要应用。

所以必须要弄清楚行列式在处理有关问题中的功能与作用,熟练掌握行列式的性质和计算方法,为应用行列式处理有关问题打下良好的基础。

2.计算行列式的常用方法:1)用定义法计算行列式中含某一项的系数;2)应用行列式的性质化简行列式(例如化为三角形行列式就是一个常用方法);3)将各行(列)加到某一行(列),提取公因式;4)按行(列)展开行列式——降阶法(在此基础上,有些题可用数学归纳法、有些题可用递推关系式法来计算行列式)。

5)逐行(列)相加减;6)拆项法——将一个行列式分成几个较简单的行列式进行计算;7)公式法——如对角行列式、范德蒙德行列式等;8)升阶法。

在实际计算过程中,常常将上述方法交替使用。

第二部分矩阵一、本部分内容重点1.理解矩阵的概念。

2.了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵,以及它们的性质。

3.掌握矩阵的线性运算、乘法、转置,以及它们的运算律,了解方阵的幂,掌握方阵乘积的行列式。

4.理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质,以及矩阵可逆的充分必要条件,理解伴随矩阵的概念,会用伴随矩阵求逆矩阵。

5.掌握矩阵的初等变换,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,理解矩阵的秩的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。

6.了解分块矩阵及其运算。

二、考点分析1.矩阵的运算(含逆矩阵)是矩阵考试内容中的重点,其中,又以矩阵乘法和逆矩阵最为重要。

要掌握矩阵运算,除了要理解各种运算的定义外,还要熟练掌握各种运算的运算律和运算性质。

在作矩阵运算时,一般要先利用运算法则通过“字母”运算进行化简。

考研数学(一)线代重要知识点综述

考研数学(一)线代重要知识点综述

考研数学(一)线代重要知识点综述一、行列式考试要求1.了解行列式的概念,掌握行列式的性质。

2.会应用行列式的性质和行列式按行(列)展开定理计算行列式。

二、矩阵考试要求1.理解矩阵的概念,了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵以及它们的性质。

2.掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律,了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质。

3.理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件,理解伴随矩阵的概念,会用伴随矩阵求逆矩阵。

4.理解矩阵初等变换的概念,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,理解矩阵的秩的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。

5.了解分块矩阵及其运算。

三、向量考试要求1.理解维向量、向量的线性组合与线性表示的概念.2.理解向量组线性相关、线性无关的概念,掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法.3.理解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概念,会求向量组的极大线性无关组及秩。

4.理解向量组等价的概念,理解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩之间的关系。

5.了解维向量空间、子空间、基底、维数、坐标等概念。

6.了解基变换和坐标变换公式,会求过渡矩阵。

7.了解内积的概念,掌握线性无关向量组正交规范化的施密特(Schmidt)方法。

8.了解规范正交基、正交矩阵的概念以及它们的性质。

四、线性方程组考试要求l。

会用克拉默法则。

2.理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件。

3.理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念,掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。

4.理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念。

5.掌握用初等行变换求解线性方程组的方法。

五、矩阵的特征值和特征向量考试要求1.理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质,会求矩阵的特征值和特征向量。

2.理解相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件,掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法。

最完整的线代基础知识点

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最完整的线代基础知识点第1章行列式1.1 n阶行列式1.1.1 二阶、三阶行列式起源:发现规律了,继续~从上述推倒可以看出,行列式说白了就是对方程求解的简化过程。

后续的所有变换也都是基于此的。

了解到根源了,就不难理解了。

知识点:(所有的知识其实都是不成体系的,体系都是人为归纳的,其实知识就是一个一个的点而已)1.对角线法则这个法则只能用在二阶和三阶,高阶有另外的算法,后面会介绍到,耐心往下看吧。

以后看到二三阶可以直接用这个算哦。

2.行列式应用(克莱姆法则)法则啥的就是别人先发现了,就是一个规律。

不用理解,直接记住。

(因为本来就是一个现象)小技巧:再算d1d2d3的时候默念一下d1换1(列)d2换2(列)d3换3(列)。

1.1.2 排列既逆序数起源:逆序数为奇数,为奇排列,偶数为偶排列。

知识点:1.任一排列经过对换后,必改变其奇偶性。

2.所有n阶排列中,奇排列与偶排列个数相同,各有n!/2个。

1.1.3 n阶行列式知识点:1.计算方法前面说了,n阶有其他方法,这个就是其中之一不过比较笨重难算一点。

只要看懂这个式子,这节就ok啦,看不懂的可以评论问我。

2.对角行列式对角行列式等于其对角元素的连乘,再加上一个逆序数。

因为除了去取对角之外但凡取到其他位置上的0,就会让这项变成0。

上三角行列式和下三角行列式与对角行列式类似,不能取0。

好题:1.对行列式中数字的选取规则理解如果不用分块矩阵的话,直接从定义出发,三行用两个书,必有一行选不到非零数。

1.2 行列式的性质知识点:1.行列式与它的转置行列式相同,即行与列为完全等价的。

2.互换行列式的两行或两列,行列式值变号3.若行列式有两行或两列元素相同则其行列式的值为04.行列式的某一行中所有元素都乘以k,等于用k数乘行列式5.如果行列式中某一行的元素都为0,则其值为06.若行列式有两列或两行元素成比例,则其为07.若两个行列式除了一行外相同,则可以相合。

相同的行不变,不同的行相加。

线性代数知识点及总结

线性代数知识点及总结

线性代数知识点总结第一章 行列式1. n 阶行列式()()121212111212122212121==-∑n nnn t p p p n p p np p p p n n nna a a a a a D a a a a a a 2.特殊行列式1212n nλλλλλλ=,()()1122121n n n nλλλλλλ-=-3.行列式的性质定义记111212122212nn n n nna a a a a a D a a a =,112111222212n n T nnnna a a a a a D a a a =,行列式TD 称为行列式D 的转置行列式。

性质1行列式与它的转置行列式相等。

性质2 互换行列式的两行()↔i j r r 或列()↔i j c c ,行列式变号。

推论如果行列式有两行〔列〕完全一样〔成比例〕,则此行列式为零。

性质3 行列式*一行〔列〕中所有的元素都乘以同一数()⨯j k r k ,等于用数k 乘此行列式; 推论1 D 的*一行〔列〕中所有元素的公因子可以提到D 的外面; 推论2 D 中*一行〔列〕所有元素为零,则=0D 。

性质4 假设行列式的*一列〔行〕的元素都是两数之和,则1112111212222212()()()i i n i i n n n ni ninna a a a a a a a a a D a a a a a '+'+='+11121111121121222*********12i n i n i n i n n n ninnn n ninna aa a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ''=+' 性质6 把行列式的*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,行列式的值不变。

而算得行列式的值。

4. 行列式按行〔列〕展开余子式在n 阶行列式中,把元素ij a 所在的第i 行和第j 列划去后,留下来的1n -阶行列式叫做元素ij a 的余子式,记作ij M 。

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线性代数知识点、难点1、n 阶行列式的定义 对于n 阶行列式的定义,重点应把握两点:一是每一项的构成,二是每一项的符号。

每一项的构成是不同行不同列的n 个元素构成,一个n 阶行列式共有!n 项。

乘积项为1212...n j j nj a a a 的符号取决于12,,...n j j j 的逆序数,即当12,,...n j j j 为偶排列时取正号,当12,,...n j j j 为奇排列时取负。

例1 行列式 3122D =为二阶行列式,每一项由2个元素构成,第一项为3*2,符号为正,第二项为1*2,符号为负。

2、余子式和代数余子式余子式和代数余子式的概念容易出错,在计算中应注意。

代数余子式(1)i j ij ij A M +=-,其中ij M 为余子式。

一般这类题,重点考察对代数余子式的理解和其基本性质的应用,所以考生一定要灵活掌握,掌握基本思想。

下面请看一例: 例2 设行列式3040222207005322D =--则第4行元素余子式之和的值为__________ 【分析】4142434441424344M M M M A A A A +++=-+-+3230403402222(7)(1)22228071111111+==--=------部分考生答案为0。

原因是将余子式和代数余子式混淆了。

本题中第四行元素的代数余子式之和为0。

因为41424344414243441(2222)02A A A A A A A A +++=+++=。

3、行列式按一行(列)展开设()ij n n A a ⨯=,则1122||,...0,i j i j in jn A i ja A a A a A i j=⎧+++=⎨≠⎩ 或1122||,...0,i j i j ni nj A i ja A a A a A i j =⎧+++=⎨≠⎩注意:公式中使用的是代数余子式,而不是余子式。

4、行列式的计算 行列式的基本计算方法有三个:例21 归化 利用行列式的性质将行列式化成较简单且易于计算的行列式(如三角行列式等);例22 降阶 利用行列式的展开定理,将高阶行列式化成低阶行列式进行计算。

在实际计算过程中,往往两种方法交替使用:先利用性质将某行(列)化出尽可能多的零元素,再用按行(列)展开定理进行降阶。

注意,在化零元素的过程中,尽量不要出现分式,否则,计算过程往往会变得相当繁琐。

例23 递推 在降阶中找出高阶行列式n D 与低阶行列式r D (r n <,通常是1r n =-)的关系,即递推公式,利用递推公式递推求得n D 。

例3 记行列式212322212223333245354435743x x x x x x x x D x x x x xx x x --------=-------为()f x ,则方程()0f x =的根的个数为_。

解析 问方程()0f x =有几个根,也就是问()f x 是x 的几次多项式。

不要错误地认为这样的()f x 一定是4次多项式 ,其实适当选系数可构造出0至4任一次数的多项式。

由于行列式的每一个位置都含有x ,若立即展开处理是不妥的,应当先利用 性质恒等变形消去一些x 再展开。

将第1列的-1倍依次加至其余各列,有2101210022101221002121()33122331212217643734376x x x x x x f x x x x x x x xx xx ---------===---------------易见()f x 是二次多项式。

例4 ........................a b b b b a b b D bbb a== _。

解析 方法11......(1)......0......000 0..........00 00......[(1)]()n a bb ba nb b b b b a a b a b D b a a b a ba nb a b -+----==--- =+--方法211......1......1......00 0[(1)][(1)]..........1......000......[(1)]()n b b b b b b a b b a b D a n b a n b b b a a ba nb a b - - =+-=+- - =+-- 解本例的方法有典型性,大家应熟练掌握。

5、矩阵的概念 矩阵的行数和列数不一定相等。

行数和列数相等的矩阵称为方阵。

A B =:矩阵A 和矩阵B 必须具有相同的行数和相同的列数,且对应元素均相等。

如111000 0⎛⎫⎛⎫≠ ⎪ ⎪ 1⎝⎭⎝⎭。

只有两个矩阵具有相同的行数和列数时,才能进行矩阵的加法运算。

矩阵的数乘kA 表示对矩阵A 中的每一个元素都乘以k 。

注意:是每一个元素,而不是某一行或某一列。

矩阵的乘法AB 必须要求A 的列数等于B 的行数。

矩阵的乘法一般不满足交换律,即AB BA ≠。

例如:0A 0 0⎛⎫= ⎪ 1⎝⎭,0B 0 1⎛⎫= ⎪ 0⎝⎭,00AB BA 0 00 1⎛⎫⎛⎫=≠= ⎪ ⎪ 0 0⎝⎭⎝⎭。

对于某些矩阵,即使AB 与BA 都有意义,它们仍不一定相等。

如()A =1 0 4,B 1⎛⎫⎪=1 ⎪ ⎪0 ⎝⎭,AB 与BA 都有意义,但AB 为11⨯矩阵,而BA 为33⨯矩阵,显然不相等。

当A 和B 均为n n ⨯矩阵时,||||||||AB A B BA ==。

行列式是数,可以交换。

有矩阵乘积0AB =,不能推出0A =或0B =。

等价地说,0A ≠且0B ≠,有可能使0AB =,如上例。

矩阵的乘法不满足消去律,即0A ≠时,有AB AC =,但B C ≠。

只有当A 为非奇异矩阵,即||0A ≠时,若0AB =,则必有0B =。

若AB AC =,则必有B C =。

例5 设4阶矩阵234(,,,)A r r r α=,234(,,,)B r r r β=,其中234,,,,r r r αβ是4维列向量,且||4A =,||1B =,则||A B +=_。

解析 本题考查矩阵运算与行列式的性质。

由于234(,2,2,2)A B r r r αβ+=+,所以234234234234|||222|8||8(||||)8(41)40A B r r r r r r r r r r r r αβαβαβ+=+ =+ = + =+=部分考生将矩阵运算与行列式的性质混淆,得出错误结论||||||A B A B +=+。

例6 设A 是3阶方阵,*A 是A 的伴随矩阵,A 的行列式1||2A =,求行列式1*|(3)2|A A --的值。

解析 本题同样考查矩阵运算与行列式的性质。

由于1*1||A A A -=,故*111||2A A A A --==,故 1*1111131122816|(3)2||(3)|||||()||23332727A A A A A A A A --------=-=-=-=-=-⨯=-不少考生把||||n kA k A =错误地写成||||kA k A =,把111()kA A k --=错误地写成11()kA kA --=。

6、关于0A =0A =是考研中常见的一种题型,也是考生比较畏惧的一种题型。

它的特点是题干简单,已知较少,所以考生有时候觉得无从下手,其实所有的题都是由基本东西转换而来的,考生要掌握其基本思路。

下面举两例说明:例7 设A 是n 阶非0矩阵,满足2A A =,且A E ≠,证明行列式0A =。

【证法一】(反证法)若||0A ≠,那么A 可逆。

用1A -左乘2A A =的两端,得121A A A A A E --===与A E ≠矛盾,故||0A =。

【证法二】(用秩)据已知有()0A A E -=,那么()()r A r A E n +-≤ 因为A E ≠,即0A E -≠,那么秩()1r A E -≥从而秩()r A n <,故0A =。

【证法三】(用0Ax =有非零解)据已知有()0A A E -=,即A E -的列向量是齐次方程组0Ax =的解,又因0A E -≠,所以0Ax =有非零解,从而0A =。

注解 0AB =是考研题中一个常见的已知条件,对于0AB =应当有两种思路:设A 是m n ⨯矩阵,B 是n s ⨯矩阵,若0AB =,则 (1)B 的列向量是齐次方程组0Ax =的解(2)()()r A r B n +≤例8 设A 为n 阶矩阵,满足T AA E =,0A <,证明0A E +=。

【证明】因为()()T T T A E A AA A E A A E A A A E +=+=+=+=+ 所以 (1)0A A E -+= 又因0A <于是10A -> 故必有 0A E +=7、伴随矩阵伴随矩阵是线代中比较重要的概念,也是一个常考的点,出题点多结合逆矩阵,所以考生在深刻掌握伴随矩阵概念的同时,应该熟记一些和伴随有关的公式定理,这类型题一般解法较多比较灵活,考生应熟记它的定义和基本性质,以不变应万变。

涉及伴随矩阵的计算或证明问题一般可从公式**||AA A A A E ==及伴随矩阵的相关结论着手分析。

以下结论可以直接使用:(),()1()1,0() 1.n r A n r A r A n r A n *=⎧⎪==-⎨⎪<-⎩若若若 例9 设A 为n 阶非零矩阵,*A 是A 的伴随矩阵,当*T A A =时,证明0A ≠。

证明 由**||AA A A A E ==,及*T A A =,有*||T AA AA A E ==。

若0A =,则0T AA =,设A 的行向量为(1,2,...,)i i n α=,则0(1,2,...,)T i i i n αα==,即0i α=,于是0A =,与已知矛盾,故0A ≠。

例10 设矩阵33()ij A a ⨯=满足*T A A =,其中*A 是A 的伴随矩阵,若111213,,a a a 为三个相等的正数,则11a =_。

解析 题设与A 的伴随矩阵有关。

由**||AA A A A E ==,及*T A A =,有,,1,2,3ij ij a A i j ==,且23||||||||0T AA A E A A A =⇒=⇒=或|A |1=,而211111212131311||30A a A a A a A a =++=≠,于是|A |1=,且1133a =。

8、逆矩阵 涉及两个矩阵是否可交换,考虑用逆矩阵的定义进行分析。

例11 设n 阶方阵,,A B C 满足关系式ABC E =,其中E 是n 阶单位阵,则下列哪些正确? 1、BCA E = 2、CAB E = 3、CBA E = 4、BAC E = 5、ACB E =解析 把题目和矩阵的逆矩阵联系起来。

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