线性代数Linear讲解

合集下载

Linear_algebra_1

线性代数
Linear algebra
徐明华 Xu Minghua 数理学院 School of Mathematics and Physics, Changzhou University 2010年1月
前言
研究内容线性代数(Linear Algebra)是数学的一个分支, 它的研究对象是向量 , 向量空间 (或称线性空间 ), 线性变换和有限维线性方程组 . 矩阵是用来表示向量之间的关系、线性变换、线性方程组及其解的重要工具. 应用领域 • 在数学、力学、物理、管理等学科中有各种重要应用; 是计算机图形学、计算机辅助设计、密码学等学科的基础或工具; • 是进行科学计算的基础; 实际问题大多数为非线性问题, 而非线性问题通常可以被近似为线性问题, 即可以线性化, 随着计算机的发展, 线性问题又可以计算出来, 因此, 线性代数是解决这些实际问题给定的四个数 : a11, a12, a21, a22, 按照下述方式排成队二行二列的数表 a11 a21 a11 a21 a12 a22 a12 a22,
规定表达式 a11a22 − a12a21为上述数表的二阶行列式, 记为 = a11a22 − a12a21,
14
• 当 a < b时 , 经对换后a的逆序数增加1, 而b的逆序数不变; • 当 a > b时 , 经对换后a的逆序数不变, 而 b的逆序数减少1. 所以下面两个排列 a1 · · · al abb1 · · · bm, 的奇偶性不同. 再证一般对换的情形. 设排列 a1 · · · al ab1 · · · bmbc1 · · · cn 交换a, b得到 a1 · · · al bb1 · · · bmac1 · · · cn. (2) (1) a1 · · · al bab1 · · · bm

线性代数英文讲义

Chapter 1 Matrices and Systems of EquationsLinear systems arise in applications to such areas as engineering, physics, electronics, business, economics, sociology（社会学）, ecology （生态学）, demography(人口统计学), and genetics（遗传学）, etc. §1. Systems of Linear EquationsNew words and phrases in this section:Linear equation 线性方程Linear system，System of linear equations 线性方程组Unknown 未知量Consistent 相容的Consistence 相容性Inconsistent不相容的Inconsistence 不相容性Solution 解Solution set 解集Equivalent 等价的Equivalence 等价性Equivalent system 等价方程组Strict triangular system 严格上三角方程组Strict triangular form 严格上三角形式Back Substitution 回代法Matrix 矩阵Coefficient matrix 系数矩阵Augmented matrix 增广矩阵Pivot element 主元Pivotal row 主行Echelon form 阶梯形1.1 DefinitionsA linear equation (线性方程) in n unknowns（未知量）is1122...n na x a x a x b+++=A linear system of m equations in n unknowns is11112211211222221122...... .........n n n n m m m n n m a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b+++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩ This is called a m x n (read as m by n) system.A solution to an m x n system is an ordered n-tuple of numbers （n 元数组）12(,,...,)n x x x that satisfies all the equations.A system is said to be inconsistent （不相容的） if the system has no solutions.A system is said to be consistent （相容的）if the system has at least one solution.The set of all solutions to a linear system is called the solution set（解集）of the linear system.1.2 Geometric Interpretations of 2x2 Systems11112212112222a x a xb a x a x b +=⎧⎨+=⎩ Each equation can be represented graphically as a line in the plane. The ordered pair 12(,)x x will be a solution if and only if it lies on bothlines.In the plane, the possible relative positions are(1) two lines intersect at exactly a point; (The solution set has exactly one element)(2)two lines are parallel; (The solution set is empty)(3)two lines coincide. (The solution set has infinitely manyelements)The situation is the same for mxn systems. An mxn system may not be consistent. If it is consistent, it must either have exactly one solution or infinitely many solutions. These are only possibilities.Of more immediate concerns is the problem of finding all solutions to a given system.1.3 Equivalent systemsTwo systems of equations involving the same variables are said to be equivalent（等价的，同解的）if they have the same solution set.To find the solution set of a system, we usually use operations to reduce the original system to a simpler equivalent system.It is clear that the following three operations do not change the solution set of a system.(1)Interchange the order in which two equations of a system arewritten;(2)Multiply through one equation of a system by a nonzero realnumber;(3)Add a multiple of one equation to another equation. (subtracta multiple of one equation from another one)Remark: The three operations above are very important in dealing with linear systems. They coincide with the three row operations of matrices. Ask a student about the proof.1.4 n x n systemsIf an nxn system has exactly one solution, then operation 1 and 3 can be used to obtain an equivalent “strictly triangular system ”A system is said to be in strict triangular form (严格三角形) if in the k-th equation the coefficients of the first k-1 variables are all zero and the coefficient ofkx is nonzero. (k=1, 2, …,n)An example of a system in strict triangular form:123233331 2 24x x x x x x ++=⎧⎪-=⎨⎪=⎩Any nxn strictly triangular system can be solved by back substitution (回代法).(Note: A phrase: “substitute 3 for x ” == “replace x by 3”)In general, given a system of linear equations in n unknowns, we will use operation I and III to try to obtain an equivalent system that is strictly triangular.We can associate with a linear system an mxn array of numbers whose entries are coefficient of theix ’s. we will refer to this array as thecoefficient matrix (系数矩阵) of the system.111212122212.....................n nm m m n a a a a a a a a a ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭A matrix （矩阵） is a rectangular array of numbersIf we attach to the coefficient matrix an additional column whose entries are the numbers on the right-hand side of the system, we obtain the new matrix11121121222212n n s m m m na a ab a a a b b a a a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭We refer to this new matrix as the augmented matrix （增广矩阵） of a linear system.The system can be solved by performing operations on the augmented matrix. i x ’s are placeholders that can be omitted until the endof computation.Corresponding to the three operations used to obtain equivalent systems, the following row operation may be applied to the augmented matrix.1.5 Elementary row operationsThere are three elementary row operations:(1)Interchange two rows;(2)Multiply a row by a nonzero number;(3)Replace a row by its sum with a multiple of another row.Remark: The importance of these three operations is that they do not change the solution set of a linear system and may reduce a linear system to a simpler form.An example is given here to illustrate how to perform row operations on a matrix.★Example:The procedure for applying the three elementary row operations:Step 1: Choose a pivot element (主元)(nonzero) from among the entries in the first column. The row containing the pivotnumber is called a pivotal row（主行）. We interchange therows (if necessary) so that the pivotal row is the new firstrow.Multiples of the pivotal row are then subtracted form each of the remaining n-1 rows so as to obtain 0’s in the firstentries of rows 2 through n.Step2: Choose a pivot element from the nonzero entries in column 2, rows 2 through n of the matrix. The row containing thepivot element is then interchanged with the second row ( ifnecessary) of the matrix and is used as the new pivotal row.Multiples of the pivotal row are then subtracted form eachof the remaining n-2 rows so as to eliminate all entries belowthe pivot element in the second column.Step 3: The same procedure is repeated for columns 3 through n-1.Note that at the second step, row 1 and column 1 remain unchanged, at the third step, the first two rows and first two columns remain unchanged, and so on.At each step, the overall dimensions of the system are effectively reduced by 1. (The number of equations and the number of unknowns all decrease by 1.)If the elimination process can be carried out as described, we will arrive at an equivalent strictly triangular system after n-1 steps.However, the procedure will break down if all possible choices for a pivot element are all zero. When this happens, the alternative is to reduce the system to certain special echelon form（梯形矩阵）. AssignmentStudents should be able to do all problems.Hand-in problems are: # 7--#11§2. Row Echelon FormNew words and phrases:Row echelon form 行阶梯形Reduced echelon form 简化阶梯形 Lead variable 首变量 Free variable 自由变量Gaussian elimination 高斯消元Gaussian-Jordan reduction. 高斯-若当消元 Overdetermined system 超定方程组 Underdetermined systemHomogeneous system 齐次方程组 Trivial solution 平凡解2.1 Examples and DefinitionIn this section, we discuss how to use elementary row operations to solve mxn systems.Use an example to illustrate the idea.★ Example : Example 1 on page 13. Consider a system represented by the augmented matrix111111110011220031001131112241⎛⎫ ⎪--- ⎪ ⎪-- ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭ 111111001120002253001131001130⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭………..(The details will given in class)We see that at this stage the reduction to strict triangular form breaks down. Since our goal is to simplify the system as much as possible, we move over to the third column. From the example above, we see that the coefficient matrix that we end up with is not in strict triangular form,it is in staircase or echelon form (梯形矩阵).111111001120000013000004003⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭The equations represented by the last two rows are:12345345512=0 2=3 0=4 03x x x x x x x x x ++++=⎧⎪++⎪⎪⎨⎪-⎪=-⎪⎩Since there are no 5-tuples that could possibly satisfy these equations, the system is inconsistent.Change the system above to a consistent system.111111110011220031001133112244⎛⎫ ⎪--- ⎪ ⎪-- ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 111111001120000013000000000⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭The last two equations of the reduced system will be satisfied for any 5-tuple. Thus the solution set will be the set of all 5-tuples satisfying the first 3 equations.The variables corresponding to the first nonzero element in each row of the augment matrix will be referred to as lead variable .（首变量） The remaining variables corresponding to the columns skipped in the reduction process will be referred to as free variables （自由变量）.If we transfer the free variables over to the right-hand side in the above system, then we obtain the system:1352435451 2 3x x x x x x x x x ++=--⎧⎪+=-⎨⎪=⎩which is strictly triangular in the unknown 1x 3x 5x . Thus for each pairof values assigned to 2xand4x , there will be a unique solution.★Definition: A matrix is said to be in row echelon form (i) If the first nonzero entry in each nonzero row is 1.(ii)If row k does not consist entirely of zeros, the number of leading zero entries in row k+1 is greater than the number of leading zero entries in row k.(iii) If there are rows whose entries are all zero, they are below therows having nonzero entries.★Definition : The process of using row operations I, II and III to transform a linear system into one whose augmented matrix is in row echelon form is called Gaussian elimination （高斯消元法）.Note that row operation II is necessary in order to scale the rows so that the lead coefficients are all 1.It is clear that if the row echelon form of the augmented matrix contains a row of the form (), the system is inconsistent.000|1Otherwise, the system will be consistent.If the system is consistent and the nonzero rows of the row echelon form of the matrix form a strictly triangular system (the number of nonzero rows<the number of unknowns), the system will have a unique solution. If the number of nonzero rows<the number of unknowns, then the system has infinitely many solutions. (There must be at least one free variable. We can assign the free variables arbitrary values and solve for the lead variables.)2.2 Overdetermined SystemsA linear system is said to be overdetermined if there are more equations than unknowns.2.3 Underdetermined SystemsA system of m linear equations in n unknowns is said to be underdetermined if there are fewer equations than unknowns (m<n). It is impossible for an underdetermined system to have only one solution.In the case where the row echelon form of a consistent system has free variables, it is convenient to continue the elimination process until all the entries above each lead 1 have been eliminated. The resulting reduced matrix is said to be in reduced row echelon form. For instance,111111001120000013000000000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 110004001106000013000000000⎛⎫⎪- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭Put the free variables on the right-hand side, it follows that12345463x x x x x =-=--=Thus for any real numbersαandβ, the 5-tuple()463ααββ---is a solution.Thus all ordered 5-tuple of the form ()463ααββ--- aresolutions to the system.2.4 Reduced Row Echelon Form★Definition : A matrix is said to be in reduced row echelon form if :(i)the matrix is in row echelon form.(ii) The first nonzero entry in each row is the only nonzero entry in its column.The process of using elementary row operations to transform a matrix into reduced echelon form is called Gaussian-Jordan reduction.The procedure for solving a linear system:(i) Write down the augmented matrix associated to the system; (ii) Perform elementary row operations to reduce the augmented matrix into a row echelon form;(iii) If the system if consistent, reduce the row echelon form into areduced row echelon form. (iv) Write the solution in an n-tuple formRemark: Make sure that the students know the difference between the row echelon form and the reduced echelon form.Example 6 on page 18: Use Gauss-Jordan reduction to solve the system:1234123412343030220x x x x x x x x x x x x -+-+=⎧⎪+--=⎨⎪---=⎩The details of the solution will be given in class.2.5 Homogeneous SystemsA system of linear equations is said to be homogeneous if theconstants on the right-hand side are all zero.Homogeneous systems are always consistent since it has a trivial solution. If a homogeneous system has a unique solution, it must be the trivial solution.In the case that m<n (an underdetermined system), there will always free variables and, consequently, additional nontrivial solution.Theorem 1.2.1 An mxn homogeneous system of linear equations has a nontrivial solution if m<n.Proof A homogeneous system is always consistent. The row echelon form of the augmented matrix can have at most m nonzero rows. Thus there are at most m lead variables. There must be some free variable. The free variables can be assigned arbitrary values. For each assignment of values to the free variables, there is a solution to the system.AssignmentStudents should be able to do all problems except 17, 18, 20.Hand-in problems are 9, 10, 16,Select one problem from 14 and 19.§3. Matrix AlgebraNew words and phrases:Algebra 代数Scalar 数量，标量Scalar multiplication 数乘 Real number 实数 Complex number 复数 V ector 向量Row vector 行向量 Column vector 列向量Euclidean n-space n 维欧氏空间 Linear combination 线性组合 Zero matrix 零矩阵Identity matrix 单位矩阵 Diagonal matrix 对角矩阵 Triangular matrix 三角矩阵Upper triangular matrix 上三角矩阵 Lower triangular matrix 下三角矩阵 Transpose of a matrix 矩阵的转置(Multiplicative ) Inverse of a matrix 矩阵的逆 Singular matrix 奇异矩阵 Singularity 奇异性Nonsingular matrix 非奇异矩阵 Nonsingularity 非奇异性The term scalar (标量，数量) is referred to as a real number (实数) or a complex number （复数）. Matrix notationAn mxn matrix, a rectangular array of mn numbers.111212122212.....................n nm m m n a a a a a a a a a ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭()ij A a =3.1 VectorsMatrices that have only one row or one column are of special interest since they are used to represent solutions to linear systems.We will refer to an ordered n-tuple of real numbers as a vector （向量）.If an n-tuple is represented in terms of a 1xn matrix, then we will refer to it as a row vector . Alternatively, if the n-tuple is represented by an nx1 matrix, then we will refer to it as a column vector . In this course, we represent a vector as a column vector.The set of all nx1 matrices of real number is called Euclidean n-space (n 维欧氏空间) and is usually denoted by nR.Given a mxn matrix A, it is often necessary to refer to a particular row or column. The matrix A can be represented in terms of either its column vectors or its row vectors.12(a ,a ,,a )n A = ora (1,:)a(2,:)a(,:)A m ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭3.2 EqualityFor two matrices to be equal, they must have the same dimensions and their corresponding entries must agree★Definition : Two mxn matrices A and B are said to be equal ifij ij a b =for each ordered pair (i, j)3.3 Scalar MultiplicationIf A is a matrix,αis a scalar, thenαA is the mxn matrix formed by multiplying each of the entries of A byα.★Definition : If A is an mxn matrix, αis a scalar, thenαA is themxn matrix whose (i, j) is ij a αfor each ordered pair (i, j) .3.4 Matrix AdditionTwo matrices with the same dimensions can be added by adding their corresponding entries.★Definition : If A and B are both mxn matrices, then the sum A+B is the mxn matrix whose (i,j) entry isij ija b + for each ordered pair (i, j).An mxn zero matrix (零矩阵) is a matrix whose entries are all zero. It acts as an additive identity on the set of all mxn matrices.A+O=O+A=AThe additive of A is (-1)A since A+(-1)A=O=(-1)A+A.A-B=A+(-1)B-A=(-1)A3.5 Matrix Multiplication and Linear Systems3.5.1 MotivationsRepresent a linear system as a matrix equationWe have yet to defined the most important operation, the multiplications of two matrices. A 1x1 system can be writtena xb =A scalar can be treated as a 1x1 matrix. Our goal is to generalize the equation above so that we can represent an mxn system by a single equation.A X B=Case 1: 1xn systems 1122... n n a x a x a x b +++=If we set()12n A a a a =and12n x x X x ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, and define1122...n n AX a x a x a x =+++Then the equation can be written as A X b =。

线性代数Linear Algebra总结

MATRICES
MATRICES· SOME DEFINITIONS
• Matrix: A rectangular array of numbers (named with capital letters) called entries with the size of the matrix described by the number of rows (horizontals) and columns (verticals); for example, a 3 by 4 matrix (3 X 4) has 3 rows and 4 columns;
o ~ 1 -2lFra bibliotek7 300 5 and this is a diagonal matrix 0 - 2 0 0 0 1
• Identity matrix (denoted by I): A square matrix with entries that are all' zeros except entries on the main diagonal, which must all equal the number one • Triangular matrix: A square matrix with all entries below the main diagonal equal to zero (upper triangular), or with all entries above the main diagonal equal to zero (lower triangular) • Equal matrices: Are the same size and have equal entries • Zero matrix: Every entry is the number zero • Scalar: A magnitude or a multiple • Row equivalent matrices: Can be produced through a sequence of row operations, such as: • Row interchange: Interchanging any 2 rows • Row scaling: Multiplying a row by any nonzero number • Row addition: Replacing a row with the sum of itself and any other row or multiple of that other row • Column equivalent matrices: Can be produced through a sequence of column operations, such as: • Column interchange: interchanging any 2 columns • Column scaling: multiplying a column by any nonzero number • Column addition: replacing a column with the sum of itself and any other column or multiple of that other column. • Elementary matrices: Square matrices that can be obtained from an identity matrix, I, of the same dimensions through a single row operation • The rank of matrix A, denoted rank(A), is the common dimension of the row space and column space of matrix A • The nullity of matrix A, denoted nullity(A), is the dimension of the nullspace of A

线性代数要点讲解

基向量顾名思义是支撑该空间的基础，由这些基向量的任意线性组合所形成的集合就是该空间，也就是说该空间是由该组基向量张成的
这组基向量之间是线性无关的，线性无关也就是说空间的张成需要刚刚好不多不少的向量张成，没有产生多余的向量
该组向量的任意线性组合形成的空间的维度恰好和基向量的个数是一致的
linear transformation，线性函数，input vectors 经过线性变换output vectors
1/22
线性组合
在三维空间里面找一个含有某个向量的子空间===》scalar*该向量=span（v）
在三维空间里面找一个含有二个具体向量的子空间===》scalar*向量+scalar*向量2=span（u，v）
也就是 span（V）=linear combination
在一个vector space中，有若干个vectors，这几个vectors的所有线性组合叫做这几个vectors的span
1/23
由于线性变换会涉及区域面积大小的变化===》自然就会问，变化的大小，前后的比例是多少呢？
===》我们给这个比例一个标签就是行列式，线性变换`矩阵，也就矩阵的行列式
===》然而行列式的值可以是negtive也就意味着图像进行了orientation变换
在二维空间里的orienta，我们知道变换有很多种，比如旋转，翻面等等
变换是input一个object，变换后，output a new object
因此，你也可以用function代替transformation，但是transformation更具有动态性的意义在里面
现在，我们仅研究简单的一种变换，叫做linear transformation

线性代数

系数行列式
二阶行列式. 二阶行列式.
13
二. 三阶行列式类似地, 类似地为讨论三元线性方程组
a11 x 1 + a 12 x 2 + a13 x 3 = b1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + a 23 x 3 = b2 a x + a x + a x = b 32 2 33 3 3 31 1
经济数学基础
1
课程的作用
线性代数（线性代数（Linear Algebra）是代数学的一个分这一词在我国出现较晚，支，“Algebra”这一词在我国出现较晚，清代著名的数学家、翻译家李善兰将它翻译成代数学，一直沿用至今。学家、翻译家李善兰将它翻译成代数学，一直沿用至今。线性代数是一门非常重要的基础课。线性代数是一门非常重要的基础课。线性代数主要处理线性关系的问题，其含义不断扩大，处理线性关系的问题，其含义不断扩大，它的理论不仅渗透到了数学的许多分支中，而且还在国民经济、工程渗透到了数学的许多分支中，而且还在国民经济、技术、理论物理、理论化学、航天、技术、理论物理、理论化学、航天、航海等领域中都有广泛的应用。广泛的应用。该课程对于培养学生的逻辑推理和抽象思维能力，该课程对于培养学生的逻辑推理和抽象思维能力，空间想象能力具有重要作用。通过线性代数的学习，间想象能力具有重要作用。通过线性代数的学习，能使学生获得应用学科中常用的矩阵、线性方程组等理论，学生获得应用学科中常用的矩阵、线性方程组等理论，具有熟练的矩阵运算能力和用矩阵方法解决实际问题的能力。能力。
a11 D = a21 a31 a12 a22 a32 a13 a23 a33
记
a11 b1 a13 D2 = a21 b2 a23 a31 b3 a33

线性代数(第五版)课件

• 想搞软件工程，好，3D游戏的数学基础就是以图形的矩阵运算为基础；当然，如果你只想玩3D游戏可以不必掌握线代；想搞图像处理，大量的图像数据处理更离不开矩阵这个强大的工具，《阿凡达》中大量的后期电脑制作没有线代的数学工具简直难以想象。
• 想搞经济研究。好，知道列昂惕夫（Wassily Leontief）吗？哈佛大学教授，1949年用计算机计算出了由美国统计局的25万条经济数据所组成的42个未知数的42个方程的方程组，他打开了研究经济数学模型的新时代的大门。
这些模型通常都是线性的，也就是说，它们
是用线性方程组来描述的，被称为列昂惕夫 “投入-产出”模型。列昂惕夫因此获得了 1973年的诺贝尔经济学奖。
• 相当领导，好，要会运筹学，运筹学的一个重要议题是线性规划。许多重要的管理决策是在线性规划模型的基础上做出的。线性规划的知识就是线代的知识啊。比如，航空运输业就使用线性规划来调度航班，监视飞行及机场的维护运作等；又如，你作为一个大商场的老板，线性规划可以帮助你合理的安排各种商品的进货，以达到最大利润。
§1 二阶与三阶行列式
我们从最简单的二元线性方程组出发，探求其求解公式，并设法化简此公式.
一、二元线性方程组与二阶行列式
二元线性方程组
aa1211
x1 x1
a12 x2 a22 x2
b1 b2
由消元法，得
(a11a22 a a 12 21 ) x1 b1a22 a12b2
(a11a22 a a 12 21 ) x2 a11b2 b1a21
二、线性代数的课程特点
高度的抽象性和严密逻辑性,并缺乏直观的思维模型.
开设时间为大一、大二年级. 线性代数课时短, 内容多. 理论多, 例题少.

线性代数英文讲义

Definition
A matrix is said to be in reduced row echelon form if: ⅰ. The matrix is in row echelon form. ⅱ. The first nonzero entry in each row is the only nonzero entry in its column.
n×n Systems Definition
A system is said to be in strict triangular form if in the kth equation the coefficients of the first k-1 variables are all zero and the coefficient of xk is nonzero (k=1, …,n).
1×n matrix
column vector
x1 x2 X x n
n×1 matrix
Definition
Two m×n matrices A and B are said to be equal if aij=bij for each i and j.
1 1
Matrix Multiplication and Linear Systems
Case 1 One equation in Several Unknows
If we let A (a1 a2 an ) and
Example
x1 x2 1 (a ) x1 x2 3 x 2 x 2 2 1 x1 x2 x3 x4 x5 2 (b) x1 x2 x3 2 x4 2 x5 3 x x x 2 x 3x 2 4 5 1 2 3

线性代数—Linear Algebra

.8 .3 0.6 1 A= , x1 = , x2 = .2 .7 0.4 −1
λ1 =1
λ2 =1/2
其中λ1, λ2 是矩陣A的特徵值，我們令det(A-λI)=0求出λ1, 與λ2，而特徵向量x1屬於A-I的nullspace ，而特徵向量x2屬
所有對應同樣特徵值的特徵向量形成一個子空間。
2011/6/18 13
6.1 Introduction to Eigenvalues : Good News, Bad News
Elimination does not preserve theλ’s .
1 A= 1 1 1 λ= 0 and λ= 2 1 U = 0 1 0
When a matrix is shifted by I, each λ is shifted by 1. 但是特徵向量不變， x1=(1, 1) 與 x2 =(1, -1)
2011/6/18
9
6.1 Introduction to Eigenvalues
範例：排序矩陣的特徵值λ滿足|λ|=1
上頁映射矩陣R也是排序矩陣(列對調)，其特徵值λ為1,-1 0 1 R= 1 0 但是P4的特徵值λ為±1, ± i有複數，其對應之特徵向量 (1, ±1, 1, ±1)與 (1,ction to Eigenvalues
範例：映射矩陣R的特徵值λ為1,-1
0 R= 1 1 0
(R2的特徵值是λ2=1 ,特徵向量不變)
R=2P- I , R2 = I
if Px= λx then 2Px=2λx , (2P- I) x=(2λ-1)x=Rx
0 1 P4 = 0 0
2011/6/18
0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0

线性代数的简单介绍

线性代数的简单介绍
1、什么叫线性代数
线性（Linear）：自然界最简单的运行方式；
代数（Algebra）：研究复数、线性空间、平面、多项式、群、环、域；线性代数就是有限维线性空间及其线性变换的基本理论。

2、线性代数在学科中的地位
大学数学最重要的两门课程之一，其中一门是微积分；
理论自洽自容，是数学抽象和逻辑训练的好素材；
理论和算法发展最成熟，应用最广泛的数学分支之一。

3、线性代数的应用
应用于解析几何；
应用于计算机科学；
应用于社会科学，例如：人口迁徙模型、投入产出模型。

4、线性代数的特点
内容抽象但逻辑性强；
标号繁多但规律性强；
公式庞杂但形式优美。

5、关于线性代数的名人名言
一切高级数学归根结底都是微积分和线性代数的各种变化。

——邱成桐。

linear用法

linear用法"线性"一词用于描述与线性的特征、属性或形式有关的概念。

它在数学、科学和其他领域中被广泛使用，我们可以谈论线性方程、线性回归、线性模型等等。

本文将详细讨论线性的不同用法及其相关参考。

在数学中，线性通常用于描述一阶多项式，即表达式中的变量具有一次幂。

线性方程是由一元或多元变量组成的一阶多项式等式。

例如，一元线性方程可以写作 y = mx + b，其中 m 和 b 表示常数。

线性方程组包含多个线性方程，变量之间的关系是线性的。

线性代数是研究向量空间和线性变换的数学分支，其中线性空间是具有尺度加法和按比例缩放的性质的向量空间。

线性方程组的解决方法包括高斯消去法、矩阵消元法等。

线性回归是一种统计分析方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。

回归分析是通过拟合线性模型来预测或解释变量之间的关系。

线性回归模型可以通过最小化观测值与预测值之间的平方误差来确定回归系数。

线性回归分析在经济学、社会科学和其他领域中广泛使用，可以帮助预测房价、销售趋势和市场需求等。

在计算机科学和机器学习中，线性模型是一种简单但有效的算法。

线性分类器可以根据输入特征的线性组合将事物划分为两个或多个类别。

例如，在支持向量机算法中，线性核可以通过在输入特征之间创建超平面来将数据点分隔开。

线性回归模型也广泛用于机器学习中的特征选择和预测任务。

通过学习训练数据中的线性关系，线性模型可以应用于新的数据，从而进行预测或分类。

除了数学和科学领域，"线性"一词在其他领域中也有许多用法。

例如，在文学中，线性故事情节指一个故事按照时间顺序展开，没有跳跃或重叠的事件。

在艺术中，线性构图指的是使用直线或曲线来引导观众的目光，并营造视觉上的稳定和平衡。

在工程中，线性系统指的是输入与输出之间具有线性关系的系统。

综上所述，"线性"一词在数学、科学、计算机科学和其他领域中都有广泛的用途。

它可以用来描述线性方程、线性回归、线性模型等概念。

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代数和高等代数是数学中重要的两个分支，它们是数学中的基础课程，也是其他学科例如物理学、计算机科学等的基础。

本文将对线性代数和高等代数的主要知识点进行总结。

一、线性代数（Linear Algebra）：线性代数研究向量空间以及向量空间中的线性变换。

它包含以下重要的知识点：1. 向量空间（Vector Space）：向量空间是由向量组成的集合，满足一定的运算规则和性质。

向量空间的定义、性质和例子是线性代数的基础。

2. 线性变换（Linear Transformation）：线性变换是一种保持向量空间线性运算性质的映射。

线性变换的定义、矩阵表示和性质是线性代数的重要内容。

3. 矩阵（Matrix）：矩阵是线性代数中的基本工具，用于表示线性变换和解线性方程组。

矩阵的定义、运算和性质十分重要。

4. 线性方程组（Linear Equation System）：线性方程组是由一组线性方程构成的方程系统。

线性方程组的求解方法、解空间和矩阵表示是线性代数的关键概念。

5. 特征值和特征向量（Eigenvalues and Eigenvectors）：特征值和特征向量是线性变换中十分重要的概念，用于描述变换的性质。

特征值和特征向量的定义、计算和应用是线性代数的重点。

6. 内积空间（Inner Product Space）：内积空间是定义了内积操作的向量空间。

内积空间的性质、正交性和投影定理是线性代数的重要内容。

7. 正交性和正交矩阵（Orthogonality and Orthogonal Matrix）：正交性是内积空间中的重要概念，用于描述向量之间的垂直关系。

正交矩阵的性质和应用是线性代数的核心内容。

8. 行列式（Determinant）：行列式是矩阵的一种特殊标量，用于衡量矩阵对线性变换的影响。

行列式的计算、性质和应用是线性代数的重点内容。

9. 线性相关性和线性无关性（Linear Dependence and Linear Independence）：线性相关性和线性无关性用于描述向量或向量组之间的关系。

线性代数讲义1

线性代数与解析几何讲义（部分）引言（Introduction ）1. 数学数学（數學、mathematics ）在我国古代叫算（筭、祘）术，后来叫算学或数学；直到1939年6月，为了划一才确定统一用数学．“数学是研究现实世界的量的关系和空间形式的科学”，分为代数、几何等．2. 代数代数(algebra)分为古典代数和近世代数．古典代数(ancient algebra)基本上就是方程论，以方程的解法为中心．如：一元一次方程 )0(≠=a b ax 的解为b a x 1-=；一元二次方程 )0(02≠=++a c bx ax 的解为)2/()4(22,1a ac b b x -±-=；一元三、四次方程也有类似的求根公式（16世纪）；但是，一元n 次方程当n ≥5时却无一般的“求根公式”（参见数学史或近代数）；根式求解条件的探究导致群概念的引入，这最早出现在Lagrange 1770年和1771年的著作中；1799年Ruffini 给出“证明”（群论思想）；Abel 进一步给出严格的证明，开辟了近世代数方程论的道路（1824年和1826年），包括群论和方程的超越函数解法；Galois 引入代换群彻底解决了代数方程根式可解的条件，开辟了代数学的一个崭新的领域——群论．从而使代数的研究对象转向研究代数结构本身，此即近世代数．近世代数(modern algebra)又称抽象代数（abstract algebra ）包括代数数论、超复数系、线性代数、群论、环论、域论、格论、李（Lie ）群、李代数、代数几何、代数拓扑，等等． 3. 线性代数如果保持一元一次方程中未知量的指数（一次的）不变，而增加未知量及方程的个数，即得到线性（一次）方程组．先看下面三个例子：例1 （《孙子算经》卷下第31题）“今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足．问雉、兔各几何？答曰：雉二十三，兔一十二．”解法1 设雉、兔分别为x ，y ，则由⎩⎨⎧=+=+944235y x y x 解得⎩⎨⎧==1223y x .解法2 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛9435足头⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛−−→−⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛−−→−⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛−−→−122312354735兔雉兔头半足头再作差作差半其足 . 解法 3 请兔子全“起立”后，雉兔总“足”数为70235＝⨯，从而得兔“手”数为94－70＝24，于是兔子数为24÷2＝12，雉数为35－12＝23 .注：后两种解法心算即可．例2 某厂用四种原料生产五种产品，各产品的原料成份及各原料的用量为表1所示，求每种产品的产量（千克）．表1 各产品的原料成份（％）及各原料的用量（千克）解设A,B,C,D,E 五种产品的产量分别为X i （i ＝1，2，3，4，5），则问题归结为求解方程组 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++++=++++=++++=++++6001.06.01.02.01.07807.01.03.01.02.02501.02.02.06.04.01001.01.04.01.03.054321543215432154321X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X这是一个含五个未知量、四个方程的方程组．例3 某商店经营四类商品，四个季度的销售额及利润额如表2所示．求每类商品的年平均利润率（％）．表2 各类商品四个季度的销售额及利润额（单位：元）解设四类商品A,B,C,D 的利润率分别为X i （i ＝1，2，3，4），则问题归结为解下面含四个未知量、四个方程的方程组 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++=+++955005002503009075040030016085800500100200806003002002504321432143214321XX X X X X X X X X X X X X X X .现实中的很多问题，往往归结为求解含多个未知量（数）的一次方程组，称为线性方程组，其一般形式为 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++m n mn m m n n n n bx a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111 .此类线性方程组可能有解，也可能无解；有解时可能只有一组解，也可能有多组甚至无穷多组解，如⑴⎩⎨⎧=-=+226132121x x x x 有唯一解 ⎩⎨⎧==03/121x x ;⑵⎩⎨⎧=-=-226132121x x x x 有无穷多解 ⎩⎨⎧-==1321c x cx （其中c 为任意常数） ;⑶⎩⎨⎧=-=-426132121x x x x 无解 .那么，如何判定一个给定的线性方程组有没有解？如果有解，究竟有多少组解（一组、多组、无穷多组）？这些解又怎样求（表示）出来？如果无解，又怎么办？因为无解的方程组如果是某一有解的实际问题的数学抽象，此时又如何（用这一线性方程组来）描述它所表示的实际问题的解（“广义解”）？这就要求我们研究解决线性方程组有解的判定条件、解法、解的结构与解的表示以及“广义解”等问题，这些都是线性代数所要解决的问题．线性代数( Linear algebra )是从线性方程组、行列式和矩阵等理论中产生出来的，是代数各分支中应用最广泛的分支．在历史上首先应归功于英国的J.J.Sylvester 、A.Cayley 、美国的Peirce 父子和L.E.Dickson 等人的工作．主要内容：行列式、矩阵、线性方程组、向量空间、相似矩阵及二次型等；主要方法：初等变换法、降阶法、分块法、标准形法、特征值法等．下面我们将分别介绍．当然我们这里所介绍的只是线性代数中最基本的内容，还有很多内容(如矩阵论或矩阵分析等)要等到我们进一步深造时再学；而且线性代数本身也是在不断发展的．参考书[1] 线性代数(第三版、第四版)，同济大学数学教研室编，高等教育出版社． [2] 线性代数（居余马等编）、线性代数与解析几何（俞正光等编）、线性代数辅导（胡金徳等编），清华大学出版社． [3] 线性代数（陈龙玄等编）、线性代数（李炯生等编），中国科技大学出版社． [4] 线性代数解题方法技巧归纳，毛纲源编，华中理工大学出版社． [5] 线性代数方法导引，屠伯埙编，复旦大学出版社． [6] Linear Algebra(UTM)，By L.Smith ，Springer-V erlag ．．．．第一讲行列式 ( Determinant )教学目的与要求：了解n 阶行列式的概念，掌握行列式的性质和二、三阶行列式的计算方法，会应用行列式的性质简化n 阶行列式的计算，会用Cramer 法则解线性方程组．重点：n 阶行列式的概念、性质与计算§1 二、三阶行列式（复习与总结）一、2阶行列例1 求下列二元一次方程组的解：(1) ⎩⎨⎧=+=+②①9442352121x x x x ；（2）⎩⎨⎧=+=+②① 22221211212111b x a x a b x a x a ……(1)（其中)021122211≠-=a a a a D ．解 (1) )1(4-⨯+⨯②①得,2346211=⇒=x x1)2(⨯+-⨯②①得1224222=⇒=x x ．(2) )(1222a a -⨯+⨯②①得121222111)(x b a a b D Dx ⇒-===D 1/D ， 1121)(a a ⨯+-⨯②①得=⇒-==221121122)(x a b b a D Dx D 2/D ．为使⑴的解表示简单，Leibniz 于18世纪初引入2阶行列式的定义如下：定义设有4个元素（数）排成的两行（row ）、两列（column ）的22211211a a a a ，称为一个2阶行列式，其值为a 11a 22－a 12a 21，即2112221122211211a a a a a a a a -=．如例1（2）中的D=22211211a a a a 称为方程组⑴的系数行列式，而2221211a b a b D =，2211112b a b a D =；（1）中的24942351,46494135,2421121======D D D ．例２计算2315－=D ．解 1331252315＝）（－＝－⨯-⨯=D ．例３设132λλ=D ，问λ为何值时，（1）D = 0，（2）D ≠0？解因D =λ2－3λ＝λ（λ－3），故（1）当λ＝0或3时，D = 0；（2）当λ≠0，3时，D ≠0．例4 设1221--=k k D ，则D ≠0的充要条件是（）答：k ≠－1，3．(因D =(k －1)2－4＝（k ＋1）（k －3），故D ≠0的充要条件是k ≠－1，3) 例5 如果1222112110==a a a a D ，则下列（）是⎩⎨⎧=+-=+-0022221211212111b x a x a b x a x a 的解．(A)22111122221211b a b a x a b a b x ==，; (B)22111122221211b a b a x a b a b x =-=，;(C)22111122221211b a b a x a b a b x ----=----=，； (D)22111122221211b a b a x a b a b x ---=-----=，．答：（）(因原方程组即⎩⎨⎧-=-+-=-+22221211212111)()(b x a x a b x a x a 的系数行列式1022211211-=-=--=D a a a a D ，2221212221211a b a b a b a b D =----=，2211112211112b a b a b a b a D -=--=)二、3阶行列式例６求解下列三元一次方程组：（１） ⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++③②①333323213123232221211313212111b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a (2)（其中)0322311332112312213322113312312332211≠---++=a a a a a a a a a a a a a a a a a a D ；（２） ⎪⎩⎪⎨⎧-=++-=++=-③②①232131232132131x x x x x x x x . 解（1）记3332232211a a a a A =，3331232112a a a a A -=，3231222113a a a a A =, 3332131221a a a a A -=，3331131122a a a a A =,3231121123a a a a A -=,2322131231a a a a A =,2321131132a a a a A -=,2221121133a a a a A =，则： ①×A 11＋②×A 21＋③×A 31得D X 1=D 1（=b 1A 11+b 2A 21+b 3A 31）, X 1=D 1/D ， ①×A 12＋②×A 22＋③×A 32得D X 2=D 2（=b 1A 12+b 2A 22+b 3A 32）, X 2=D 2 /D ， ①×A 13＋②×A 23＋③×A 33得D X 3=D 3（=b 1A 13+b 2A 23+b 3A 33）, x 3=D 3/D ；(2) D=1+0-6-4+0-9=-18，23120A 61320A 81331A 312111＝－＝，＝－＝，＝－＝--,，＝－－＝，＝－－－＝，＝－－＝53121A 31221A 71231A 322212--11101A 33201A 53211A 332313＝＝，＝－－＝，＝－＝-,①×A 11＋②×A 21＋③×A 31得－18x 1＝－18 ⇒x 1＝1，①×A 12＋②×A 22＋③×A 32得－18x 2＝0 ⇒x 2＝0， ①×A 13＋②×A 23＋③×A 33得－18x 3＝0 ⇒x 3＝0．定义设有9个元素（数）排成的3行、3列的333231232221131211a a a a a a a a a 称为一个三阶行列式，其值为322311332112312213322113312312332211a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++．如例6中的D 即称为方程组的系数行列式．2、3阶行列式的值（代数和）可用沙路法（或对角线法则）来记忆： 211222112112221122211211a a a a a a a a a a a a -=+=,322311332112312213322113312312332211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a +++++==322311332112312213322113312312332211a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++α;或在图 333231232221131211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a 上操作．例7 计算 61504321-=D ．解58051642)1(03043)1(5260105164210343152601-=⋅⋅-⋅⋅--⋅⋅-⋅⋅+-⋅⋅+⋅⋅=-+-++-+=D例8 （1）0100=-=a bb a D 的充要条件是（）答：022=+b a ．（因为22b a D +=）（2）0114011>=a a D 的充要条件是（），其中R a ∈．答：1012>>-a a 或．（因为12-=a D ）（3）01110212=-=kkD 的充要条件是（）（A ）k ＝2；（B ）k ＝－2；（C ）k ＝0；（D ）k ＝3．答：（B ）或（D ）．（因为)3)(2(64222-+=--=---=k k k k k k D ）例９计算下列行列式的值（1）749651823=D ；（2）768452913'=D 解（1）201721436032108105749651823-=---++==D ；（2）201147236010832105768452913'-=---++==D ．三、3阶行列式的性质 (由定义易验证，对2阶也成立且验证更易)性质1 D T =D . 其中D T 为将D 的行与列互换后所得的行列式，即如果333231232221131211a a a a a a a a a D =，则332313322212312111a a a a a a a a a D T=； D T 有时也记为D ˊ，称为行列式D 的转置行列式．此性质说明在（二、三阶）行列式中行、列等位．因此凡对行（或列）成立的性质对列（或行）也成立．性质2 交换两行(或列)使行列式仅变号，即有333231232221131211333231131211232221a a a a a a a a a a a a a a a a a a -=等．对换第i 行（列）与第j 行（列）记为（r i ，r j ）（（c i ，c j ））．推论两行（或列）相同的行列式值为0，即有0232221131211131211=a a a a a a a a a 等．性质3 行列式中某一行（或列）的公因子可以提到行列式外面来，即有 333231232221131211333231232221131211a a a a a a a a a k a a a ka ka ka a a a =等．推论1 用数k 乘以某行列式相当于用k 乘以该行列的某一行（或列）．以k 数乘以第i 行（列）记为)(i ic k r k ⋅⋅．推论2 某一行（或列）全为0的行列式的值为0．推论3 有两行（或列）成比例的行列式的值为0．如0333231131211131211333231131211131211==a a a a a a a a a k a a a ka ka ka a a a 性质4 若行列式的某一行（或列）的每个元素都是两个元素之和，则此行列式可按此行（或列）分拆成两个行列式之和．如=+++=333231232322222121131211a a a cbc b c b a a a D D 1＋D 2，其中3332312322211312111a a a b b b a a a D =，3332312322211312112a a a c c c a a a D =．性质5 将某一行（或列）各元素的同一数倍加于另一行（或列）相应的元素上去，不改变行列式的值，即有333231232221131211333231132312221121131211a a a a a a a a a a a a la a la a la a a a a =+++等．将第j 行（列）的l 倍加到第i 行（列）记为 r i ＋⋅l r j （ c i ＋⋅l c j ）．注：性质2、3和5中的变换：对换两行（或列）、以非零常数乘某行（或列）和把某行（或列）的常数倍加到另一行（或列）上去，分别称为第一、第二和第三类初等行（或列）变换（详见第二讲§5）．性质6（按行（或列）展开定理）（1）∑====31333231232221131211)3,2,1(j ij iji A aa a a a a a a a a D ，即333332323131232322222121131312121111A a A a A a A a A a A a A a A a A a D ++=++=++=；（2）∑==31i ij ijA aD （j=1,2,3）, 即313121211111A a A a A a D ++=333323231313323222221212A a A a A a A a A a A a ++=++=（其中A ij 如例6所示：ij ji ij M A +-=)1(，M ij 是将Ｄ中a ij 所在的第i 行和第j 列全划掉余下的二阶行列式，称为a ij 在D 中的余子式，而A ij 称为a ij 在D 中的代数余子式．）例10 计算下列行列式的值（1）1514013---=kk D ；（2）121210-=kk k D ．解（1）)3)(1(1430114004315140132321++=-+-=-+++---=k k kk k k r r r r kk D ；；（2）)2(2220202101212101312k k k k k kr r r r kk kD --=--=-----=；．性质7（代数余子式的性质）（1）D A a ik j kj ij δ=∑=31（其中⎩⎨⎧≠=ki 0ki 1，＝，δik为Kronecker 记号．当i ＝k 时即为性质6（1）；当i ≠k ，如i ＝1，k ＝2时，0A 231322122111=+A a A a a ＋等）．（2）D A a jl i il ij δ=∑=31（当j ＝l 时即为性质6（2）；当j ≠l , 如j ＝1，l ＝2时，0A 323122211211=+A a A a a ＋等）．例11 求132311201--=D 的值，并验证性质7．解 D 的23120A 61320A 81331A 312111＝－＝，＝－＝，＝－＝--，＝－－＝，＝－－－＝，＝－－＝53121A 31221A 71231A 322212--,11101A 33201A 53211A 332313＝＝，＝－－＝，＝－＝-(1) 按第1列展开得=⋅-⋅+⋅=312111211A A A D 1×(-8)+1×(-6)-2×2=-18；(2) 023)6(1)8(0310312111=⋅+-⋅+-⋅=⋅+⋅+⋅A A A ；其余类似．四、Cramer 法则1．一般情形由例1和例6即得定理（Cramer 法则）（1）二元一次线性方程组 ⎩⎨⎧=+=+②①22221211212111b x a x a b x a x a …（1）当其系数行列式D=22211211a a a a ≠0时有唯一解D D x j j =（j ＝1，2）；（2）三元一次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++③②①333323213123232221211313212111b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a …（2）当其系数行列式D=333231232221131211a a a a a a a a a ≠0时有唯一解 D D x j j =（j ＝1，2，3）．例12(例6(2)的解法2 ) 18132311201＝－--=D ，D 1＝D ＝－18， 01223112112=---=D ，⎪⎩⎪⎨⎧⇒--0x 0x 1x 0232111101D 3322113＝＝＝＝＝＝＝＝D D D D D D ．注：两种解法本质是一样的，只不过解法2是直接用Cramer 法则的结果（公式），而原解法是把消元（或Cramer 法则的证明）过程再写一遍．2．齐次情形推论奇次线性方程组 ⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++000333232131323222121313212111x a x a x a x a x a x a x a x a x a （2ˊ）当其系数行列式D ≠0时只有零解（ｘ1＝ｘ2＝ｘ3＝0）．以后将证明此推论的逆也成立，于是有命题（1）奇次线性方程组（2ˊ）只有零解⇔D ≠0；（2）奇次线性方程组（2ˊ）有非零解⇔D ＝0．例13 λ取何值时，奇次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧==-+=++00023321321x x x x x x x λλλ，有非零解？解因为)1(011212-=-=λλλλλD ，故当λ＝0或±1时，该方程组有非零解．例14 如果方程组⎪⎩⎪⎨⎧=--=+=-+05403z y kx o z y z ky x 有非零解，则（）．（A ） k ＝0；（B ）k ＝1：（C ）k ＝－1；（D ）k ＝－3．答：（C ，D ）．(由例10（1）)3)(1(1514013++=---=k k kk D 即得) ．例15 当（）时，奇次线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++=+02020z y kx z ky x z kx 仅有零解；（A ） k ＝0；（B ）k ＝－1；（C ）k ＝2；（D ）k ＝－2．答：（A ，B ，D ）．(由例10（2）)2(2121210k kk kD --=-=即得) ．§2 全排列及其逆序列问题：行列式可否归纳定义 212112221111222112112)1()1(a a a a a a a a D ⋅-⋅+⋅-⋅==++，当n ≥2时，n n nn ijn A a A a A a a D 1112121111+++==⨯ ，其中j jj M A 111)1(+-=，M 1j 为a 1j 在D n 中的余子式（n －1阶行列式）？一、全排列例1 用1、2、3三个数字可以组成多少个没有重复数字的三位数？请写出．解共6个，分别为123，132，213，231，312，321．把n 个不同的元素（不妨设为1，2，…，n ）排成一列，叫做这n 个元素的一个（n 级）全排列，n 个不同元素的全排列的种数为P n ＝n!，如P 3＝3!＝6，P 4＝4!＝24，P 5＝5!=120等．记S n 为1，2，…，n 的所有n 级排列所组成的集合，即S n ＝{（j 1j 2…j n ）| (j 1j 2…j n )为n 级排列}，则|S n |= n!．二、逆序与逆序数1. 标准排列：对n 个不同的元素，先规定一个标准次序（如对1，2，…，n ，规定从小到大的次序为标准次序），从而得到一个标准排列．对1，2，…，n ，今后规定其标准排列为自然排列1 2 … (n －1) n ．2.逆序与逆序数在一个n 级排列中，当两个元素a 和b 的先后次序与标准顺序不同时，则说a 和b 形成一个逆序；一个排列中所有逆序的总数叫该排列的逆序数．排列p 1p 2…p n 的逆序数记为 t （p 1p 2…p n ）．逆序数为奇（或偶）数的排列称为奇（或偶）排列．例2 （1）2个2级排列12和21，一个为奇排列（21），一个为偶排列（12）．（2）3级排列的逆序数表（6个3级排列中奇、偶排列各3个）三、逆序数的求法不妨设n 个元素为1，2，…，n ，其标准排列为自然排列1 2 … n ，设p 1p 2…p n 为1，2，…，n 的一个排列，记t i =t(p i )为排列p 1p 2…p n 中p i 左（前）面的比p i 大的元素的个数，s i ＝s （p i ）为排列p 1p 2…p n 中p i 右（后）面的比p i 小的元素的个数，简记t(p 1p 2…p n )为t ，则(1) t(1)t(2) t(n)t(n) t(2)t(1)t t t t n 21+++=+++=+++= ； (2)s(1)s(2) s(n)s(n) s(2)s(1)s s s n 21+++=+++=+++= t ．注：显然0(1)t(n)t 1====s s n ， t(1 2 … n)=0．例３求（1）t=t(32514)；（2）t(7632451)；（3）t(2 3 … n 1)；（4）t(n (n-1) … 2 1) ．解（1）因t 1=t(3)=0，t 2=t(2)=1，t 3=t(5)=0，t 4=t(1)=3，t 5=t(4)=1⇒ t =5（奇），或因s 1=s(3)=2，s 2=s(2)=1，s 3=s(5)=2，s 4=s(1)=0，s 5=s(4)=0⇒ t =5．（2）t(7632451)=0+1+2+3+2+2+6=16，或=6+5+2+1+1+1+0=16（偶）．（3）t(2 3 … n 1)=0+0+…+0+(n-1)= n-1，或=1+1+…+1+0= n-1．（4）t(n … 2 1)=0+1+…+(n-2)+(n-1)=2)1(-n n ，或=(n-1)+(n-2)+…+1+0=2)1(-n n ．如62341) 2 3 t(4=⋅=，102451) 2 3 4 t(5=⋅=，152561) 2 3 4 5 t(6=⋅=，…再看6个3级排列的逆序数：t(123)=0，t(132)=0+0+1=1，或=0+1+0=1；t(213)=0+1+0=1，或=1+0+0=1；t(231)=0+0+2=2，或=1+1+0=2；t(312)=0+1+1=2，或=2+0+0=2；t(321)=0+1+2=3，或=2+1+0=3．四、对换及其性质１．对换：在一个排列中，互换某两个元素（如i ，j ）的位置，而其余的元素不动，叫做对该排列的一次对换，记为（i ，j ）；互换相邻两个元素的对换叫做相邻对换．例４（321）0)123(,3)321(),123(3,1(==−−→−t t ）；（7632451）−−→−)1,6(（7132456），t(7632451)=16（偶）， t(7132456)=0+1+1+2+1+1+1=7（奇）．２．性质性质1 一次对换改变排列的奇偶性．证明（1）相邻对换改变排列的奇偶性：设（…a b …）−−→−),(b a （…b a …）因对换（a ，b ）只改变了a 和b 之间的逆序：当a<b 时，经对换后逆序数增加1；当a>b 时，经对换后逆序数减少1．而a 或b 与其他元素，以及其他元素之间的逆序数经对换后都没有改变，故相邻对换改变排列的奇偶性．（2）任一对换可由奇数次相邻对换而得到，从而改变奇偶性：（…ac 1c 2…c s b …）−−→−),(1c a(…c 1ac 2…c s b …) −−→−−−→−),(),(2sc a c a （…c 1c 2…c s ab …）−−→−),(b a （…c 1c 2…c s ba …）−−→−),(b c s (…c 1c 2…bc s a …)−−→−−→−),(2b c ( …c 1bc 2…c s a …)−−→−),(1b c (bc 1c 2…c s a …)，共2s+1次．例４（1）对换（7632451）−−→−)1,6(（7132456）可由9次相邻对换得到，相应的逆序变化为：（16=）t(7632451)= t(7362451)+1= t(7326451)+2= t(7324651)+3= t(7324561)+４ = t(7324516)+5=( t(7324156)+6= t(7321456)+7= t(7312456)+8= ) t(7132456)+9 (=7+9)．（2）(7=) t(7132456)= t(1324567)+6= t(1234567)+7 (=0+7)．（3）(16=) t(7632451)= t(6324517)+6= t(3245167)+11= t(3241567)+12= t(3214567)+13=t(2134567)+15=t(1234567)+16(=0+16)．性质2 （1）任一排列（p 1p 2…p n ）总可经有限次（相邻）对换成标准排列，且所作对换的次数k 与该排列有相同的奇偶性，即k 与t (p 1p 2…p n )奇偶性相同；（2）任一排列（p 1p 2…p n ）都可由标准排列1 2 … n 经有限次（相邻）对换而得到，且所作对换的次数k 与该排列有相同的奇偶性，即k 与t (p 1p 2…p n )奇偶性相同．（3）S n 中的任意两个n 级排列均可经有限次（相邻）对换而互相得到；且若这两个排列的奇偶性相（或不）同，则所作对换的次数为偶（或奇）数．证（1）对排列的阶n 归纳．当n=1时显然成立．假设结论对n －1已经成立，则对n ： ①若排列为p 1 … p n-1 n ，由归纳假设n －1级排列p 1 … p n-1可经有限次对换成为标准排列1 2 … （n －1），且所作对换的次数与t(p 1…p n-1)有相同的奇偶性，从而p 1…p n-1 n 经上述对换即成为标准排列1 2 …(n －1) n ，且所作对换的次数的次数与t(p 1…p n-1 n)＝t(p 1…p n-1)有相同的奇偶性．②若排列为（p 1…p i-1 n p i+1…p n ），则可经n －i 次相邻对换成为（p 1…p i-1p i+1…p n n ），且t （p 1…p i-1 n p i+1…p n ）=t （p 1…p i-1p i+1…p n n ）＋（n －i ），而由①得p 1…p i-1p i+1…p n n 可经有限次对换成为1 2 …(n －1) n ，且所作对换的次数m 与t （p 1…p i-1p i+1…p n n ）有相同的奇偶性，于是p 1…p i-1 n p i+1…p n 可经m ＋n －i 次对换成为1 2 … n ，且所作对换的次数k =m+n-i 的奇偶性与t （p 1…p i-1 n p i+1…p n ）即t （p 1…p i-1p i+1…p n n ）+n －i 的奇偶性相同．图示如下：（p 1…p i-1 n p i+1…p n ）−−→−-次i n （p 1…p i-1p i+1…p n n ）−−→−次m （1 2 …(n －1) n ）； ③所作对换次数与原排列有相同的奇偶性还可如下证明：设排列p 1…p n 经k 次对换成为标准排列，则t(p 1…p n )经k 次改变奇偶性后成为0 (=t(1 2 … n))，从而k 与t(p 1…p n )奇偶性相同（对k 为奇、偶数分别说明）．（2）将（1）中的变（对）换全倒过来便得．（3）由（1）和（2）：−→−次k n p p p )(21 （1 2 … n ）)21h n q q q （次−→−即得．性质3 n ！个n 级排列中奇偶排列各为）2(2!≥n n ．证因映射ϕ：{n 级奇排列}−−→−），（21{n 级偶排列}为一一对应，即得．如 {(21)}−−→−），（21{(12)} ； {(132), (213), (321) }−−→−），（21{(231), (123), (312)} .§3 n 阶行列式的概念一、二、三阶行列式的结构规律１. 二、三阶行列式定义式的结构（1）2112221122211211a a a a a a a a -=中的两项可统一表示为212121)()1(j j j j t a a -，其中（j 1j 2）取遍所有（2个）2级排列（12），（21）．（2）33⨯ija ＝322311332112312213322113312312332211a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++α中的6项可统一表示为321321321)()1(j j j j j j t a a a -，（j 1j 2j 3）取遍所有（6个）3级排列（123），（231），（312），（321），（213），（132）．２. 二、三阶行列式的共同规律设n ＝2或3，则：(1) n 阶行列式为由n 2个数得到一个数的函数；(2) n 阶行列式为n ！项的代数和，每项为n 个元素的乘积，而这n 个元素是取自n 阶行列式中的不同的行、不同的列；(3) n 阶行列式中每项正负号的确定：当项中各乘积因子的第一个（行）下标为标准排列时，其第二个（列）下标为奇（偶）排列的项带负（正）号． 3. 二、三阶行列式的简单统一表达式（1）∑∈-=221221)(211)(22211211)1(s j j j j j j t a a a a a a ，其中)}1,2(),2,1{(2=S ；（2）∑∈-=332132321)(3211)(333231232221131211)1(s j j j j j j j j j t a a a a a a a a a a a a ， S 3＝{（j 1j 2j 3）| (j 1j 2j 3)为3级排列}={（123），（231），（312），（321），（213），（132）}．二、n 阶行列式的定义1．定义设有n 2个元素排成的n 行、n 列的nnn n n n a a a a a a a a a212222111211称为一个n 阶行列式，其值为∑∈-nn n n s j j j nj j j j j j t a a a )(211)(21221)1( ．上述n 阶行列式可简记为nn ij a ⨯或det n (ij a )．注：⑴当n ＝2，3时，与前面定义一致；当n ＝1时，1111a a =（注意别与绝对值混淆）． ⑵当n ≥4时，“沙路法”不再成立（或不再那样简单），见例1(4)．例１（1）n21n21λλλλ０λ０λ=（（主）对角线（形）行列式），nnn a a aa＝⨯0，1111＝， |0|n ×n = 0；（2）nn nnn n a a a a a a a a a221121222111＝（下三角形行列式）；（3）nn nn n n a a a a a a a a a2211222112110=上三角形行列式）(；（4）)1(0112211111111212)1(112121n n nn n n n n n nnnn n n n na a a a a a a a a a a a a a a------=-=， n n n λλλλλλ212)1(21)1(0--=ｎ（次对角形行列式）；如,abcd 0dc b a 0=,abcde 0e dc b a 0=;abcdef 0fe dc b a 0-=（5）abcd abcd abcd d c b a t -=-=-=3)3142()1()1(000000000000；（6）111111)1(11001001011010)4123(-=-=⋅⋅⋅-=３）（t （因第3行和第1列均只有一个非零元素，因此非零项必取含21a 32a 的，从而另两个乘积因子11j a 和44j a 只能分别取14a 和43a 才能使该项不为0，于是得结果）；（7）∑∑∈∈-⋅=-=34324324324432432432)(432)(11S )j j (1j 43211)1(44434241443332312423222111)1()1(000S j j j j j j j j j t j j j j j j t a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a })243,324,432,423,342,234{}3234{(344434234333234232211）（）（）（）（）（）（＝级排列的=⋅=S a a a a a a a a a a ；类似有nnn nnnn n n a a a a a a a a a a a a22221121222211100⋅=，特别地，00002122221=nnn n n a a a a a a，一般地，nnnr n r r r rrr r nnr n nrn n r r r r r r rr r r a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a111111111111111111110000++++++++++⋅=，简记为C A CBO A ⋅=;（8）当n ≥2时，n n n n n nn n a a a a a a a a a a 12212)2)(1(1221)1(00000000000000000-------=．（9）当n ≥2时，02!2!)1(1111111111)()(2121=-=-==∑⨯n n n n j j j j j j t nn．（10）nn ijj n nj j j j j j j j t nn ji j i a ba ba ba b ba nn n ⨯---⨯-=-=≠∑)())(()1()0(2211212211)( ．2．等价定义定理1 n i i i i i i i i i t nn ijn n n a a a a D 21)()(212121)1(∑-==⨯（记为D 1）．证 ⎢⎢⎢⎣⎡−−−−−−−−→−⎥⎥⎥⎦⎤)n 12)12()(2121i i j j 212121i j j i 21n nj j j n n i i i j j j a a a n i i i a a a nn 列标（）行标（列标行标）＝，＝经若干次对换（因n n n nj j j j j j j j j t nn ija a a a 21212121)()()1(D ∑-=⨯＝由对换的性质2知对D 中任一项n n nj j j j j j t a a a 212121)()1(-总有且仅有D 1中的某一项n i i i j j j t n n a a a 21)(2121)1(-与之对应并相等；反之，对D 1中任一项n i i i i i i t n n a a a 21)(2121)1(-，也总有且仅有D 中的某一项n n nj j j j j j t a a a 212121)()1(-与之对应并相等，如Ｄ4中))1(()1())1(()1(42342113334134221)2413(42342113342342113)3142(a a a a a a a a a a a a a a a a t t -=-=-=-；于是D 与D 1中的项可以一一对应并相等，从而D ＝D 1．定理2 n n j i j i j i J t I t nn ija a a a 2211)()()1(∑+⨯-=，其中t(I)=t(i 1i 2…i n )，t(J)=t(j 1j 2…j n )，∑为对所有n 级排列(i 1i 2…i n )求和（此时(j 1j 2…j n )为某一固定的n 级排列），或为对所有n 级排列(j 1j 2…j n )求和（此时(i 1i 2…i n )为某一固定的n 级排列）．证用对换的性质2（3），与定理1类似证明即可．再看例1（3），a b c d a b c d a c b d a b c d b d a c dc b a t t t -=-=-=-=-=++41)3412()1324()2413()1()1(,)1(00000000000又．注：此例中i 1＝2，i 4＝4，i 3＝1，i 4＝3；j 1＝3，j 2＝1，j 3＝4，j 4＝2；j i1＝j 2＝1， j i2＝j 4＝2，j i3＝j 1＝3，j i4＝j 3＝4；i j1＝i 3＝1，i j2＝i 1＝2，i j3＝i 4＝3，i j4＝i 2＝4．§4 行列式的性质一、性质设nnn n n n a a a a a a a a a D212222111211=，记D T（或D ˊ）nnnnn n a a a a a a a a a212221212111=，称为D 的转置（行列式），由§3定理1立即得：性质1 D T＝D , 即任一行列式与其转置的值相等．此性质说明：行列的行与列具有同等的地位，凡对行（或列）成立的性质对列（或行）也成立．性质2 互换行列式的两行（或两列），行列式仅变号．证设k i a a a a D in i kn k111=，欲证D 1＝－D ，只需证D 1和D 的定义式中的一般项互为相反数即可．事实上，D 1中的一般项为n k i 1n k i 1nj ij k j j 1)j j j j (t a a a a )1( -n i k1n i k 1nj k j j i j 1)j j j j (t a a a a )1( --=恰为D 中一般项的相反数；故得证．推论两行（或列）完全相同得行列式值为零．性质3 行列式某一行（或列）的公因子可以提到行列式外面来，kD a a ka ka a a nnn in i n =11111．证明与性质2的证明类似，考虑一般项即可．推论1 行列式的某一行（或列）中所有元素都乘同一数k ，等于用k 乘此行列式．推论2 某行（或列）全为零的行列式的值为零．推论3 两行（或列）成比例的行列式的值为零．性质4 若行列式中某一行（或列）的元素都是两项之和，则该行列式可按此行（或列）分拆成两个行列式之和，即nnn in i n nnn in i n nnn in in i i n a a c c a a a a b b a a a a c b c b a a1111111111111111+=++．证明与性质2的证明类似，考虑一般项即可．性质5 将行列式某一（如第j ）行（或列）每个元素的常数l 倍加到另一（如第i ）行（或列）相应的元素上去，其值不去，即nn ijnnn jnin j i n a D a a laa laa a a ⨯==++(111111)．证由性质4，左边的行列式可分拆成两个行列式之和，一个为D ，而另一个为0111111=nnn jn j jnj n a a a a la la a a（因其第i 行与第j 行成比例）；从而得证．二、行列式的计算—化为三角形行列式定理1 任何一个行列式均可利用性质2和5化为上（或下）三角形行列式，从而计算其值．证（1）若a ij ＝0（i ，j ＝1，2，…，n ），则00==⨯nn D ；（2）若0≠∃ij a ，则可用性质2（先第1行与第i 行互换，再第1列与第j 列互换）将a ij 调到左上角；（3）若011≠a ，则可用性质5将第1列（或行）的其余n －1个元素化为零（“打洞”）；（4）对右下角的n －1阶行列式重复（1）～（3）的步骤，如此下去（归纳），即可将D 化为上（或下）三角形行列式．以下以（r i ，r j ）表示互换i ，j 行；r i ＋hr j 表示将第j 行的h 倍加到i 行．例1（1）413211021102011)r 2r (),r r (0112012121102011)r ,r (0112012120112110141321-------+-----------;4)2()2()1(120420021102011r r 220420021102011)r 3r (),r r (342423=-⋅-⋅-⋅-=-------------++（2）)r ,r (7216112064802131)r 5r (),r r (3315112043512131)c ,c (335111024315211332141221------+--------------)r 4r (10803200112021315)r ,r (151000108011202131)r 8r (),r 4r (721606480112213134432423-----⋅-----+-----402221523200112021315=⋅⋅⋅⋅=---⋅．（3） 4822216200002000020111164,3,2i ),r r (31111311113111116)r r r (r 31111311113111131i 4321=⋅⋅⋅⋅=⋅=-⋅+++ ;（4）xaaaaa x a a a aaxaaa a a x a a n x n i r r xaaaaa x a a a aaxaaa a a x a a a a a x i11111])1([,,2),(1⋅-+=+11)(])1([00000000000011111])1([,,2),(--⋅-+=----⋅-+=-n i a x a n x ax a x a x a x a n x n i ar r;（5）cb a ba ac b a b a a cb a ba a d cb a i r r dc b a c b a ba adc b a c b a b a ad c b a cb a ba a d cb a i i +++++++++=-+++++++++++++++++++3630232001,2,3),(36103632342321434103020002,3),(a a aaar r ba ab a a a ai r r i i =*-++*=-+．例2 证明奇数（n ）阶反对称行列式（a ji ＝－a ij ）的值为零，即000021212112=---nnn n a a a a a a ．证 0)1(=⇒-=⋅-==D D D D D nT．例3 解方程 (a 1≠0)113211232113221132111321=-+-+-+-+-------xa a a a a a a xa a a a a a a xa a a a a a a xa a a a a a a a n n n nn n n n n n n n解将左边行列式的第1行的相反数分别加到第2～n 行，得左边x)-x)(-(x)-x)(-(00000000000001-n 2-n 21112211321a a a a a xa x a x a x a a a a a a n n n n=----=---故原方程的解为)1,,2,1(-==n i a x i i ，共n －1个解．三、按行、列展开定理1．代数余子式设nn ji a D ⨯=，把D 中元素a ij 所在的第i 行和第j 行划去后，余下的n －1阶行列式叫做a ij 在D 中的余子式，记作M ij ，记A ij ＝（－1）i ＋j M ij ，叫做a ij 在D 中的代数余子式．例４（1）213132321----=D 的52113)1(1111=--⋅-=+A12312)1(2112=---=+A ,71332)1(3113-=---=+A ；（2）52111321014321---=D的19521013201)1(3113=---=+A , 521013421)1(3223---=+A =- 63，18521201421)1(3333=--=+A ．10013201421)1(3443-=--=+A ；2．按行、列展开定理引理若n 阶行列式nn ij a D ⨯=的元素a ij 所在第i 行（或第j 列）的其他所有元素全为零，则ij ij A a D =．证（1）当i ＝j ＝1，即D 的第1行（或第1列）除a 11外所有元素全为零，则由§3例1（7）知1111A a D ⋅=；（2）一般地，设nnnjn ij n j a a a a a a a D1111100=，将D 的第i 行依次与第i －1，i －2，…，2，1行对换，再将第j 列依次与第j －1，j －2，…，2，1列对换，使a ij 调到左上角，所得的新行列式D D D j i j i ⋅-=⋅-=+-+)1()1(21，而a ij 在D 1中的余子式即为a ij 在D 中的余子式M ij ，由（1）ij ij ji ij ij A a D D M a D =-=⇒=+11)1(．定理2 n 阶行列式nn ija D ⨯=的值等于其任一行（或列）的每一个元素分别与其相应的代数余子式的乘积之和，即),,2,1(111n i A a A a A aD in in i i nj ij ij=++==∑=或∑==++==ni nj nj j j jijn j A a A a AiaD 111),,2,1( ．证（1）nnn n i n nnn n in i i n a a a a a a a a a a a a a a a a D2111121121211121100000000=+++++++++= ),,2,1(00002211211121121211211n i A a A a A a a a a a a a a a a a a a a a in in i i i i nnn n in n nn n n i n=++++++引理（2）由行列式的性质1立即得对列的等式也成立．例4 （3）对（1）中的18)7(312513)2(1131211-=-⋅+⋅-⋅=⋅+⋅-+⋅=A A A D ；对（2），24)10(018)1()63(1193-=-⋅+⋅-+-⋅+⋅=D ．定理3 设nn ija D ⨯=，则（1）D A a A a A a ik kn in k i nj kj ij ⋅=++=∑=δ 111；（2）∑=⋅=++=ni jrnr nj r j ir ij D A a A a A a 111δ证（1）由定理1知当i ＝k 时成立．当i ≠k 时，将nn k i a a a a a a a a a a a a nn n n in i i in i i n ⨯=212121112110按第k 行展开即得∑==nj kj ijA a10，即∑=≠⋅=nj kj ij k i D A a 1)(0；故得证．由行列式的性质1立即得对列的结论（2）也成立．定理2、3表明，行列式D 的任一行（或列）的每一个元素与其相应的代数余子式的乘积之和等于D 的值，而D 的任一行（或列）的每一个元素与另外一行（或列）的每一个元素的代数余子式的乘积之和等于零．例４（4）对（1）中的D 有 0)7()1(1352)1(32131211=-⋅-+⋅+⋅-=⋅-+⋅+⋅-A A A ， 0)7(211532)1(3131211=-⋅+⋅-⋅=⋅+⋅-+⋅A A A ；对（2）中的D 有0)10(1183)63(1191131143332313=-⋅+⋅+-⋅+⋅=⋅+⋅+⋅+⋅A A A A ， 0)10(2181)63(01922)1(024*******=-⋅+⋅--⋅+⋅=⋅+⋅-+⋅+⋅A A A A ， 0)10(5180)63(2194)5(024********=-⋅-⋅+-⋅+⋅=⋅-+⋅+⋅+⋅A A A A ．3. 行列式的归纳定义 11111a a D ==,21122211212112221111222112112)1()1(a a a a a a a a a a a a D -=⋅-⋅+-⋅==++，当n ≥2时，n n nn ijn A a A a A a a D 1112121111+++==⨯ ，其中j jj M A 111)1(+-=，M 1j 为a 1j 在D n 中的余子式（n －1阶行列式）．可以证明如上定义的n 阶行列式与前面的定义n 阶行列式是完全一样的．4．行列式的简化计算首先利用性质将某行（或列）化为仅有一个元素可能非零，再按该行（或列）展开，降为n －1阶行列式，如此下去，直到化为二阶或一阶，即可计算其值．例5（1）527211417)1()1(527011321014107)2(),2(52101132114321233431---⋅-=----++---+r r r r 241861926)1(1109211206)2(),(222321-=--=-⋅-⋅=-+-+r r r r ．（2）)4)(1(22)1(20200112020********12002000110011212--=-=-=--k k kk k k k k k k k r r k k k ．（3）55111111503550100131111115)(),2(33511102431521133431----=----+-------c c c c 40552605502611512=---=----r r ．例6（1）dd c dcb a baa dcdc dcb a babaD n 00012⋅=行展开按第。

linear用法

linear用法
1. 线性关系: 在数学中，线性是指一种关系或函数的特殊类型，其中变量之间的关系以直线形式表示。

例如，y = 2x + 3 就是
一个线性函数，表示y和x之间的关系是线性的。

2. 线性回归: 线性回归是一种统计分析方法，用于建立自变量
和因变量之间的线性关系模型。

它假设自变量和因变量之间存在着一个线性方程，并根据已知的数据点来估计模型的参数。

3. 线性代数: 线性代数是数学的一个分支，研究向量空间和线
性映射等概念。

它的主要工具包括矩阵、向量和线性方程组等。

线性代数在许多领域都有广泛的应用，如物理学、计算机科学和经济学等。

4. 线性加速器: 线性加速器是一种粒子加速器，用于加速带电
粒子。

它利用电场的助推作用来加速粒子，而不像环形加速器那样使用磁场。

5. 线性导数: 在微积分中，线性导数是指对于任意两个函数f(x)和g(x)，以及常数a和b，有(d/dx)(af(x) + bg(x)) = a(f'(x)) +
b(g'(x))的性质。

这个性质说明导数运算是线性的。

6. 线性搜索: 在优化问题中，线性搜索是一种方法，用于在给
定方向上找到函数的最优解。

它通过在试探性的点上计算函数的值，然后根据这些值来决定下一个试探点的位置，直到找到最优解为止。

7. 线性规划: 线性规划是一种数学优化问题，其中目标函数和约束条件都是线性的。

线性规划可以用来解决诸如资源分配、生产计划和投资组合等问题。

+。

工程数学线性代数第五版LinearAlgebra_15_wed

1 2
nr
} 称为该齐次方程组的基础解系. 称为该齐次方程组的基础解系基础解系.
非齐次方程组解的结构
—通解的形式如何? 通解的形式如何? 通解的形式如何 —通解为什么可写成如此通解为什么可写成如此形式? 形式?
实例: 实例:求解非齐次线性方程组 (p.109, Ex. 26 (2))
x1 5x2 + 2x3 3x4 = 0 x1 5 x 2 + 2 x 3 3 x4 = 11 Ax = b : 5 x1 + 3 x 2 + 6 x 3 x4 = 1 → Ax = 0: 5x1 + 3x2 + 6x3 x4 = 0, 2 x + 4 x + 2 x + x = 6 2x + 4x + 2x + x = 0 2 3 4 2 3 4 1 1
线性无关, 线性相关, 设a1 , a2线性无关, a1 + b , a2 + b线性相关, 线性表示的表示式. 求向量 b用a1 , a2线性表示的表示式.
定义
给定向量组 A : α 1 , α 2 , , α m , 如果存在不 k1α 1 + k 2α 2 + + k mα m = 0
全为零的数 k1 , k 2 , , k m 使
1 1 2 1 A= 1 1 3 1
1 4 3 5 3 2 5 6
3 5 1 7
1 1 1 1 4 3 0 1 1 3 1 ~ ~ 0 ~ 0 0 2 2 6 2 0 2 2 6 2 0
1 2 1 1 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
一.如何求得基础解系以得到齐次方程组如何求得基础解系以得到齐次方程组基础解系的通解? 的通解? 二. 非齐次方程组解的结构. 非齐次方程组解的结构. 方程组解的结构

线性代数-同济大学(更新版)课件

思考题：符合标准次序的排列是奇排列还是偶排列？答：符合标准次序的排列（例如：123）的逆序数等于零，因而是偶排列.
计算排列的逆序数的方法
设 p1 p2 pn是 1, 2, …, n 这n 个自然数的任一排列，并
规定由小到大为标准次序.
先看有多少个比 p1大的数排在 p1 前面，记为 t1；再看有多少个比 p2大的数排在 p2前面，记为 t2;
解：
a11 0 0 0
0 D1 0
a22 0 0 a33
0 0 a11a22a33a44
0 0 0 a44
0 0 0 a14
0 D2 0
0 a23 a32 0
0 0 (1)t(4321) a14a23a33a41 a14a23a33a41
a41 0 0 0
其中 t(4321) 0 1 2 3 3 4 6. 2
线性代数 (Linear Algebra)
为什么要学习线性代数？
1.学分 2.考研
3.线性代数在各学科中的应用：计算机学科中：电子工程中电路分析、线性信号系统分析、数字滤波
器分析设计、IC集成电路设计、光电及射频工程中光调制器分析研制需要张量矩阵,手机信号处理、图像处理等时等需要线代；
二、n 阶行列式的定义a1来自 a12a1nD a21 a22
a2n
(1) a a t( p1 p2 pn ) 1 p1 2 p2
p1 p2 pn
anpn
an1 an2
ann
简记作 det(a，ij )
1. n 阶行列式共有 n! 项．
其中a为ij 行列式D的(i, j)元
2. 每一项都是位于不同行不同列的 n 个元素的乘积．

线性的或与线性相关的--linear用法

线性的或与线性相关的--linear用法
linear 是一个在数学和计算机科学中常用的术语，表示线性的或与线性相关的。

这个术语在不同的领域和上下文中有不同的用法，下面将介绍几种常见的用法：
1.线性方程：在数学中，线性方程是指一次方程，即其变量的
最高次数为1。

例如，y = mx + b 是一个线性方程，其中m 和 b 是常数。

2.线性关系：在数学和统计学中，线性关系描述了两个变量之
间的直接比例关系。

当两个变量之间的关系可以用一条直线来表示时，就称其为线性关系。

3.线性代数：在线性代数中，linear 是指与线性空间、线性映
射等相关的概念。

线性空间是指满足一定线性性质的向量空间，而线性映射是指保持线性性质的函数或变换。

4.线性回归：在线性回归中，使用线性模型来拟合数据。

线性
回归通过拟合一条直线或超平面来描述自变量与因变量之间的关系，以预测或建立模型。

5.线性编程：在运筹学中，线性编程是一种优化技术，用于求
解线性约束下的最优解。

线性编程解决的问题涉及多个变量和约束条件，目标是最大化或最小化一个线性函数。

线性代数Linear讲解

Linear_algebra_1

线性代数 英文讲义

线性代数Linear Algebra总结

线性代数要点讲解

线性代数

线性代数(第五版)课件

线性代数 英文讲义

线性代数—Linear Algebra

线性代数的简单介绍

linear用法

线性代数高等代数知识点总结

线性代数讲义1

linear用法

工程数学线性代数第五版LinearAlgebra_15_wed

线性代数-同济大学(更新版)课件

线性的或与线性相关的--linear用法

线性代数英文讲义

线性代数英文讲义