吉林大学_陈殿友--线性代数(第4章)
线性代数(2007年清华大学出版社出版的图书)
线性代数的研究对象是什么?线性代数的研究对象是线性空间,包括其上的线性变换.它与高等代数、近世代 数的研究对象略有所不同.
本书在内容的编排上考虑到下面几点:
1.主要内容以矩阵为主线,以向量和线性方程组为纽带,以矩阵的初等变换为基本方法,将线性代数的主要 内容紧密地结合起来,形成一个有机的整体。
2.结合多年的教学实践,将向量与线性方程组两部分内容分为两章介绍,而非按传统将两部分内容穿插安排。 这样做更能明确主题,便于教学。
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13年出版
前言 图书简介
目录
线性代数本书涵盖了教育部非数学专业教学指导委员会最新制定的经济管理类本科数学基础课程教学基本要 求。全书共6章,内容包括行列式、矩阵、向量的线性相关性与秩、线性方程组、矩阵的特征值与特征向量、二次 型。每章分若干节,章末配有习题,书末附有习题参考答案。
本书可作为高等学校经济管理类、理工类、农学类等专业教材或教学参考书。
线性代数(2007年清华大学 出版社出版的图书)
2007年清华大学出版社出版的图书
01 清大出版
03 07年出版 05 14年出版
目录
02 05年出版 04 13年出版
《线性代数》是2007年5月清华大学出版社出版的图书,作者是陈殿友、术洪亮。
清大出版
目录 1.行列式 2.矩阵 3.线性方程组 4.向量空间与线性变换 5.特征值和特征向量、矩阵的对角化 6.二次型 7.应用问题
05年出版
内容简介
线性代数讲义(第四章)
得基础解系:p1=(1,4,0)T, p2=(1,0,4)T,故关于2的 全部特征向量为: x=k1(1,4,0)T +k2 (1,0,4)T = (k1+k2,4k1,4k2)T,k1, k2不全为零。
例 4 证明:若是方阵A的特征值,则 (1) n 为方阵An 的特征值 (n为正整数); (2) 当方阵A可逆时,1为方阵A1 的特征值。 证:(1) 设x为A关于特征值的特征向量,则Ax=x; A2x=A(Ax)= A(x)=Ax=2x 设An1 x =n1x,则 Anx=A(An1 x)=A(n1x)=n1Ax=nx 故n 是矩阵An 的特征值。
关于1的特征向量为:x=(k,0,k)T , k 0 。 当=2时,
2 1 1 4 1 1 4 1 1 0 2 0 0 0 0 0 0 0 4 4 1 1 0 0 0 1 3
记 a1 c1 j x1 j, a 2 c2 j x2 j
j 1 j 1
m1
m2
则
a1 a 2 0
下说明a1=a2=0,假设存在某个ai 0,不妨设a10, 则a20,由命题1知,ai是i 对应的特征向量, 又由定理4.2知,a1, a2 线性无关。
与 a1 a 2 0 矛盾 , 故a1=a2=0,即
由于A=2I,故对任意xR3, x 0, 都有Ax=2Ix=2x, 由定义4.1知:2是A的特征值,任一3维非零向量都 是A关于特征值2的特征向量。
由定义4.1,若为n阶方阵A的特征值,则存在 n维非零向量a,使得Aa=a,即(IA)a =0,a满 足(IA)x=0,即a为齐次线性方程组(IA)x=0的解 向量,从而齐次线性方程组(IA)x=0有非零解; 反之,若齐次线性方程组(IA)x=0有非零解a,则 Aa=a,故为方阵A的特征值。 故为n阶方阵A的特征值的充要条件是齐次线性方 程组(IA)x=0有非零解。 而(IA)x=0有非零解的充要条件为:r(IA)<n, 即|IA|=0。
线性代数 第二版 陈殿友 课后答案.khdaw
A
A3=0
3.1(A)
E-A
(E-A)-1=E+A+A2
(E-A)(E+A+A2)=E3-A3=E.
(E+A+A2)(E-A)=E3-A3=E.
E-A
(E-A)-1=E+A+A2
3.
n
A
A3=0
A3=0
(E-A)(E+A+A2)=E3-A3=E.
(E+A+A2)(E-A)=E3-A3=E.
E-A
(E-A)-1=E+A+A2
4
31 12 31 02
6 78 20 5 10
a 5)
b
11 aa
00
ma mb b b 0 0
2.
11 A 11
11
3AB-2A ATB.
1
1,B
1
1 23 1 2 4, 0 51
11 1 1 23 AB 1 1 1 1 2 4
1 11 0 51
058 0 56 290
0 15 24 3AB 2A 0 15 18
6 27 0
22 2 22 2 2 22
2 13 22 2 17 20 4 29 2
11 1 ATB 1 1 1
1 11
1 23 1 24 0 51
3.
A=PQ,
058 0 56 290
1 P 2 ,Q 2, 1, 2
1
A A100.
A PQ
1 2 2, 1
1, 2
2 12 4 24 2 12
1 Qp 2, 1, 2 2 2
1 a 0 r1 ri
i 2,3, ,n 1.
吉林大学_陈殿友--线性代数(第3章)
(4)
3
4
-2 3 + 4
(5)
于是得
⎧ x1 ⎪ ⎨ x2 ⎪x ⎩ 4
= x3 = x3 =
+ 4 + 3 − 3
其中 x3可任意取值,或令x3 = c 这里c为任意常数.则方 程组可记为:
⎛1⎞ ⎛ 4 ⎞ ⎛ x1 ⎞ ⎛ c + 4 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜1⎟ ⎜ 3 ⎟ ⎜ x2 ⎟ ⎜ c + 3 ⎟ x = ⎜ ⎟=⎜ 即 x = c⎜ ⎟ + ⎜ ⎟ ⎟ x3 c 1 0 ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜x ⎟ ⎜ −3 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎠ ⎝ 4⎠ ⎝ ⎝ 0 ⎠ ⎝ − 3⎠
如在例1中,我们已经计算
⎛1 2 3 ⎞ ⎜ ⎟ A = ⎜ 2 3 −5 ⎟ ⎜4 7 1 ⎟ ⎝ ⎠
的秩为2,将A施行初等变换得
3 ⎞ ⎛1 2 ⎜ ⎟ A ⎜ 0 −1 −11⎟ ⎜ 0 −1 −11⎟ ⎝ ⎠
第三章 矩阵的初等变换与线性方程组
§1 矩阵的初等变换 一.引例
求解线性方程组
⎧ 2x1 − x2 − x3 + x4 = 2 ⎪ x + x − 2x + x = 4 ⎪ 1 2 3 4 ⎨ ⎪4x1 − 6x2 + 2x3 − 2x4 = 4 ⎪ ⎩3x1 + 6 x2 − 9x3 + 7 x4 = 9
⎧ 2x1 − x2 − x3 + x4 = 2 ⎪ x + x − 2x + x = 4 ⎪ 1 2 3 4 ⎨ 4 x − 6 x + 2 x − 2 x = 4 1 2 3 4 ⎪ ⎪ ⎩3x1 + 6x2 − 9 x3 + 7 x4 = 9
吉林大学《线性代数》线性代数17课xm4-1
等价说法
A : a1 , a2 ,L ,am B : b1 ,b2 ,L ,bl B能由A线性表示 存在一个矩阵K,使得B AK AX B,矩阵方程中X有解 R(A) R(A, B)
R( A) R(B)
例题3
A : a1 , a2 ,L ,am nm A (a1 , a2 ,L , am ) E (e1, e2 ,L en ) 单位坐标向量
第四章
向量组的线性相关性
向量
❖ n个有次序的数所组成的数组,称为n维向量。
a1, a2 ,L an
❖ 第i个数称为的第i个分量。
❖ 实向量,复向量。 ❖ 列矩阵 a,b,α,β ❖ 行矩阵 aT ,bT , αT ,βT
a1
a
a2
M
an
aT (a1, a2 ,L an )
空间
❖ 点和向量一一对应。 ❖ 向量构成空间
P(x, y, z) r (x, y, z)T
❖ 三维空间
R3 {r (x, y, z)T | x, y, z R}
❖ 平面
{P(x, y, z) | ax by cz d}
❖ n维空间,超平面:
Rn {r (x1, x2 ,L xn )T | x1, x2 ,L xn R} {x (x1, x2 ,L xn )T | a1x1 a2 x2 L an xn b}
M
kml
Kml (kij )
0 0
0
1
1
2 3
k1 k2
3 4
0 0
0
1
1
2 3
k3 k4
5 6
0 0
0
1
1
2 3
k5 k6
7 8
线性代数(第四章)(完整资料).doc
【最新整理,下载后即可编辑】第四章 二次型习题4.1 二次型及其标准形(P.108-P.109)1.用矩阵记号表示下列二次型: (1)2222426;f x xy y xz z yz =+++++(2)22221234121314232424264f x x x x x x x x x x x x x x =+++-+-+- 解:(1)2222426f x xy y xz z yz =+++++()111,,143131x x y z y x ⎛⎫⎛⎫⎪⎪'== ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭x Ax(2)22221234121314232424264f x x x x x x x x x x x x x x =+++-+-+-()1212343411211132,,,23101201x x x x x x x x --⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪-- ⎪⎪'== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪--⎝⎭⎝⎭x Ax 2.用配方法或矩阵变换法化下列二次型为标准形,并求所用的变换矩阵:(1)222123121323235448f x x x x x x x x x =+++--; 解:222123121323235448f x x x x x x x x x =+++--22212323232()34x x x x x x x =+-++-2221232332()(2)x x x x x x =+-+--令:11231123223223333311122012001y x x x x y y y y x x x y y C y x x y =+-=----⎧⎧⎛⎫⎪⎪ ⎪=-⇒=+=⎨⎨ ⎪⎪⎪ ⎪==⎩⎩⎝⎭10C =≠得2221232f y y y =+-(2)222123122313210282f x x x x x x x x x =+++++; 解: 222123122313210282f x x x x x x x x x =+++++2221232323()96x x x x x x x =+++++ 2212323()(3)x x x x x =++++令112311232232233333211233013001y x x x x y y y y x x x y y C y x x y =++=-+-⎧⎧⎛⎫⎪⎪ ⎪=+⇒=-=-⎨⎨ ⎪⎪⎪ ⎪==⎩⎩⎝⎭, 10C =≠得 2212f y y =+ (3)122334f x x x x x x =++解:令11211212223343343444110110000110011x y y x y x y y x y x y y x y x y y x y =+⎧⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪=--⎪ ⎪ ⎪⎪⇒=⎨ ⎪ ⎪⎪=+⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪=--⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎩121212343434()()()()()()f y y y y y y y y y y y y =+-+-+++-2222123413142324y y y y y y y y y y y y =-+-++--222213423423243411351()22442y y y y y y y y y y y y =++-+----2222134234341111()()2222y y y y y y y y =++-+++-令1134113422342234333344441111222211112222z y y y y z z z z y y y y z z z z y y z z y y z ⎧⎧=++=--⎪⎪⎪⎪⎪⎪=++=--⇒⎨⎨⎪⎪==⎪⎪⎪⎪==⎩⎩,即1122334411102211012200100001y z y z y z y z ⎛⎫-- ⎪⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭ 得 22221234f z z z z =-+-变换矩阵:1110110011112211001111000122001100110010001100110001C ⎛⎫-- ⎪--⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪--⎪⎪ ⎪--== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-- ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎝⎭40C =≠(4)222123121323255448f x x x x x x x x x =+++-- 解: 222123123232()334f x x x x x x x =+-++-222123233252()3()33x x x x x x =+-+-+令1123112322322333331322,33x y y y y x x x y x x x y y C y x x y ⎧=-+⎪=+-⎧⎪⎪⎪⎪=-⇒=+=⎨⎨⎪⎪==⎪⎪⎩⎪⎩x y 即,其中11132013001C ⎛⎫- ⎪⎪ ⎪= ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 10C =≠ 得2221235233f y y y =++3.若矩阵1A 合同于12,B A 合同于2B ,试证:12⎛⎫⎪⎝⎭A 00A 合同于12⎛⎫ ⎪⎝⎭B 00B 。
线性代数第四章习题答案
习题四答案(A)1. 求下列矩阵的特征值与特征向量:(1) ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--3113 (2) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---122212221 (3) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----020212022 (4)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--201034011 (5) ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--011102124 (6)⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----533242111 解 (1)矩阵A 的特征多项式为=-A E λ)4)(2(3113--=--λλλλ,所以A 的特征值为4,221==λλ.对于21=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )2(O ,可得它的一个基础解系为)1,1(1=αT ,所以A 的属于特征值2的全部特征向量为)1,1(111k k =αT (01≠k 为任意常数).对于42=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )4(O ,可得它的一个基础解系为)1,1(2-=αT ,所以A 的属于特征值4的全部特征向量为)1,1(222-=k k αT(02≠k 为任意常数).(2)矩阵A 的特征多项式为=-A E λ)3)(1)(1(122212221--+=------λλλλλλ, 所以A 的特征值为11-=λ,12=λ,33=λ.对于11-=λ,解对应齐次线性方程组=--X A E )(O ,可得它的一个基础解系为)0,1,1(1-=αT ,所以A 的属于特征值-1的全部特征向量为)0,1,1(111-=k k αT (01≠k 为任意常数).对于12=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )(O ,可得它的一个基础解系为)1,1,1(2-=αT ,所以A 的属于特征值1的全部特征向量为)1,1,1(222-=k k αT (02≠k 为任意常数).对于33=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )3(O ,可得它的一个基础解系为)1,1,0(3-=αT ,所以A 的属于特征值3的全部特征向量为)1,1,0(333-=k k αT (03≠k 为任意常数).(3) 矩阵A 的特征多项式为=-A E λ)4)(1)(2(2021222--+=--λλλλλλ, 所以A 的特征值为11=λ,42=λ,23-=λ.对于11=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )(O ,可得它的一个基础解系为)2,1,2(1-=αT ,所以A 的属于特征值1的全部特征向量为)2,1,2(111-=k k αT (01≠k 为任意常数).对于42=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )4(O ,可得它的一个基础解系为)1,2,2(2-=αT ,所以A 的属于特征值4的全部特征向量为)1,2,2(222-=k k αT (02≠k 为任意常数).对于23-=λ,解对应齐次线性方程组=--X A E )2(O ,可得它的一个基础解系为)2,2,1(3=αT ,所以A 的属于特征值-2的全部特征向量为)2,2,1(333k k =αT (03≠k 为任意常数).(4)矩阵A 的特征多项式为=-A E λ)3()1(212123242--=------λλλλλ, 所以A 的特征值为12,1=λ(二重),23=λ.对于12,1=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )(O ,可得它的一个基础解系为)1,2,1(1-=αT ,所以A 的属于特征值1的全部特征向量为)1,2,1(111-=k k αT (01≠k 为任意常数).对于23=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )2(O ,可得它的一个基础解系为)1,0,0(2=αT ,所以A 的属于特征值2的全部特征向量为)1,0,0(222k k =αT (02≠k 为任意常数).(5)矩阵A 的特征多项式为=-A E λ2)2(11132124-=------λλλλλ, 所以A 的特征值为01=λ,23,2=λ(二重).对于01=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )0(O ,可得它的一个基础解系为)2,1,1(1--=αT ,所以A 的属于特征值0的全部特征向量为)2,1,1(111--=k k αT (01≠k 为任意常数).对于23,2=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )2(O ,可得它的一个基础解系为)0,1,1(2-=αT ,所以A 的属于特征值2的全部特征向量为22αk )0,1,1(2-=k T (02≠k 为任意常数).(6)矩阵A 的特征多项式为=-A E λ)3()1(212123242--=------λλλλλ, 所以A 的特征值为61=λ,23,2=λ(二重).对于61=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )6(O ,可得它的一个基础解系为)3,2,1(1-=αT ,所以A 的属于特征值6的全部特征向量为)3,2,1(111-=k k αT (01≠k 为任意常数).对于23,2=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )2(O ,可得它的一个基础解系为)0,1,1(2-=αT ,)1,0,1(3=αT ,所以A 的属于特征值2的全部特征向量为3322ααk k +)0,1,1(2-=k T )1,0,1(3k +T (32,k k 为不全为零的任意常数).2. 设A 为n 阶矩阵, (1) 若O A ≠,且存在正整数k ,使得O A k=(A 称为幂零矩阵),证明:A 的特征值全为零;(2) 若A 满足A A =2(A 称为幂等矩阵),证明:A 的特征值只能是0或1;(3) 若A 满足E A =2(A 称为周期矩阵),证明:A 的特征值只能是1或1-. 证明:设矩阵A 的特征值为λ,对应的特征向量为α,即λαα=A .(1)因αλαk k A =,而,O A k=故O k =αλ.又因O ≠α,故0=k λ,得.0=λ(2)因αλα22=A ,而,2A A =故αλααλα22===A A ,即.)(2O =-αλλ又因O ≠α,故02=-λλ,得0=λ或1.(3)同(2)可得αλααα22===A A ,即.)1(2O =-αλ又因O ≠α,故012=-λ,得1=λ或1-.3. 设21,αα分别为n 阶矩阵A 的属于不同特征值1λ和2λ的特征向量,证明:21αα+不是A 的特征向量.证明:反证法.若21αα+是A 的特征向量,相应的特征值为λ,则有)()(2121ααλαα+=+A ,即2121λαλααα+=+A A .又因21,αα分别为矩阵A 的属于特征值1λ和2λ的特征向量,即111αλα=A ,222αλα=A ,则2121λαλαλαλα+=+,即O =-+-2211)()(αλλαλλ.因21,αα是矩阵A 的属于不同特征值的特征向量,故21,αα线性无关,于是可得0,021=-=-λλλλ,即21λλλ==,矛盾.4. 证明定理4.4.若λ是n 阶矩阵A 的特征值,则(1)设m m x a x a a x f +++= 10)(,则)(λf 是)(A f 的特征值,其中m m A a A a E a A f +++= 10)()(N m ∈;(2)若A 可逆,则0≠λ,且λ1是1-A 的特征值,λ||A 是A 的伴随矩阵*A 的特征值. 证明:设矩阵A 属于特征值λ的特征向量为α,即λαα=A .(1)因αλαλλαλλαααααα)()()(101010f a a a a a a A a A a a A f m m m m m m =+++=+++=+++=故)(λf 是)(A f 的特征值. (2)因A 可逆,故0||≠A .而||A 为A 的特征值之积,故A 的特征值0≠λ.用1-A 左乘λαα=A 两端得αλλααα111---===A A A A .因0≠λ,故αλα11=-A ,即λ1是1-A 的特征值. 因1*||-=A A A ,故λ||A 是A 的伴随矩阵*A 的特征值.5. 证明:矩阵A 可逆的充分必要条件是A 的特征值全不等于零.证明:因矩阵A 可逆,故0||≠A .由n n A λλλλ,,(||11 =是A 的全部特征值)得01≠n λλ ,故),,1(0n i i =≠λ.6. 已知三阶矩阵A 的特征值为1,2,3,求*12,,3A A E A A -++的特征值. 解:由矩阵的特征值的性质得 A A 32+的特征值为41312=⨯+,102322=⨯+,183332=⨯+;1-+A E 的特征值为34311,23211,2111=+=+=+; 因6321||=⨯⨯=A *A 的特征值为236,326,616===. 7. A 是三阶矩阵,已知0|3|,0|2|,0||=-=-=+A E A E A E ,求|4|A E +.解:因,0||)1(||3=+-=--A E A E 0|3|,0|2|=-=-A E A E ,故三阶矩阵A 的全部特征值为-1,2, 3.因此A E +4的特征值为,734,624,3)1(4=+=+=-+于是126763|4|=⨯⨯=+A E .8. 已知向量)1,,1(k =αT 是矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=211121112A 的逆矩阵1-A 的特征向量,求常数k 的值.解:因α是1-A 的特征向量,故也是A 的特征向量.设对应的特征值为λ,于是由λαα=A 可得⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++λλλ2112112k k k k ,解得2-=k 或1=k .9. 证明:如果矩阵A 可逆,则BA AB ~.证明:因BA BA A A A AB A ==--))(()(11,且A 可逆,则BA AB ~.10. 如果B A ~,证明:存在可逆矩阵P ,使得BP AP ~.证明:因B A ~,故存在可逆矩阵P ,使得AP P B 1-=.将上式两端右乘,P 得P AP P AP P BP )(11--==,即BP AP ~. 11. 如果B A ~,D C ~,证明:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛D O O B C O O A ~. 证明:因B A ~,D C ~,故存在可逆矩阵Q P ,,使得CQ Q D AP P B 11,--==.于是有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---D O O B Q O O P C O O A Q O O P Q O O P C O O A Q O O P 111.而⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛Q O O P 可逆,故⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛D O O B C O O A ~. 12. 已知A 为二阶矩阵,且0||<A ,证明:存在可逆矩阵P ,使得AP P 1-为对角矩阵.证明:A 为二阶矩阵,且0||<A ,故A 必有两个不等特征值,因此必存在可逆矩阵P ,使得AP P 1-为对角矩阵.13. 已知矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=x A 14020112与矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=21y B 相似,求(1) 常数x 和y 的值;(2) 可逆矩阵P ,使得B AP P =-1.解:(1)因B A ~,故B A 与有相同的特征值.而B 的特征值为2,,1y -,故-1,2也是A 的特征值.而=-A E λ]42)2()[2(140201122+--+-=-----+x x xλλλλλλ. 将1-=λ代入上式中得3=x .于是可得)1()2(2+-=-λλλA E ,故有A 的特征值为2,2,1-,因此2=y .(2)由(1)知A 的特征值为11-=λ,23,2=λ(二重).对应11-=λ的无关特征向量为)1,0,1(1=αT ,对应23,2=λ的无关特征向量为)0,4,1(2=αT ,)4,0,1(3=αT ,令⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=401040111P ,则P 可逆,且B AP P =-1.14. 设三阶矩阵A 的特征值为1, 2, 3, 对应的特征向量分别为)1,1,1(T ,)1,0,1(T ,)1,1,0(T ,求(1)A ;(2)n A .解:(1)令⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=111101011P ,则⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-3211AP P .而⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=-1011101111P 则⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-4122121113211P P A . (2)因⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==-3211ΛAP P ,所以1-=P P A Λ,故 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==-1011101113211111010111n nn n P P A Λ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-+------=13221311313112211n n n n n n n n. 15. 判断第1题中各矩阵是否可以对角化?若可以对角化,求出可逆矩阵P ,使得AP P 1-为对角阵.解:由第1题结果知 (1) 可以对角化, ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=1111P ;(2) 可以对角化, ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=110111011P ;(3) 可以对角化, ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=212221122P ; (4) (5) 不可以对角化;(6) 可以对角化, ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=103012111P .16.证明正交矩阵的实特征值只能是1或1-.证明:设A 为正交矩阵,则AA T E A A T ==.设矩阵A 的特征值为λ,对应的特征向量为α,即λαα=A .将上式两端取转置得TT T A λαα=.将上面两式左右相乘得ααλααT T T A A 2=,即ααλααT T 2=.而ααT 为非零常数,故1,12±==λλ.17. 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=111111111A ,求正交矩阵P ,使得AP P 1-为对角阵.解:矩阵A 的特征多项式为=-A E λ)3(1111111112-=---------λλλλλ, 所以A 的特征值为02,1=λ(二重),33=λ.对于02,1=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )0(O ,可得它的一个基础解系为)0,1,1(1-=αT ,)1,0,1(2-=αT .将其正交化,取⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0111β,⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-=1212101121101),(),(1111222ββββααβ, 再单位化,得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-==366666,02222222111ββγββγ; 对于33=λ,解对应齐次线性方程组=-X A E )3(O ,可得它的一个基础解系为)1,1,1(3=αT.将其单位化,得⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==333333333ααγ. 令⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=33360336622336622P ,则⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==-3001ΛAP P .18. 设三阶实对称矩阵A 的特征值为1,23,21=-=λλ, 属于1λ的特征向量为)1,1,0(1=αT,求属于3,2λ的特征向量及矩阵A .解:设属于13,2=λ的无关特征向量为32,αα.因A 是实对称矩阵,故123,21=-=λλ的特征向量与的特征向量必正交,于是⎪⎩⎪⎨⎧==03121ααααTT , 即32,αα是齐次线性方程组O X T=1α的两个线性无关解向量.求得上述方程组的基础解系为)0,0,1(T ,)1,1,0(-T,故取)0,0,1(1=αT,)1,1,0(2-=αT,因此属于13,2=λ的全部特征向量为)0,0,1(1k T)1,1,0(2-+k T(21,k k 不全为零);令⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=101101010P ,则⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-==-1121ΛAP P . 而⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-21210011212101P ,故⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----==-21230232100011P P A Λ. (B)1. 设n 阶矩阵A 的各行元素之和为常数a ,证明:a =λ是矩阵A 的一个特征值,)1,,1,1( T是对应的特征向量.证明:设n n ij a A ⨯=)(,其中T nj ija a)1,,1,1(,1==∑=α.由ααa a a a a a a A T nj nj nj j nj j ===∑∑∑===),,,(),,,(11211知a =λ是矩阵A 的一个特征值,)1,,1,1( =αT 是对应的特征向量.2. 设⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n n b b b a a a 2121,βα都是非零向量,且0=βαT,记αβ=A T ,求(1)2A ;(2)A 的特征值与特征向量.解:(1)由0=βαT得0)(==TTTβααβ,于是O A T T T T ===βαβααβαβ)())((2.(2)由A 组第2题(1)知A 的特征值为0.求A 的特征向量.⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==n n n n n n T b a b a b a b a b a b a b a b a b a A 212221212111αβ,因βα,都是非零向量,故必存在某个i a 和j b 不为零,因此A 中元素0≠j i b a ,不妨设011≠b a .将A 做初等行变换得⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛00000021n b b b ,即1)(=A r ,故齐次线性方程组O AX =-的基础解系含有1-n 个解向量.令T n x x x ),,,(21 为T b )0,,0,(1 ,T b )0,,,0(1 ,T b ),,0,0(,1 ,得T b b )0,,0,,(121 -=α,T b b )0,,,0,(132 -=α,T n n b b ),,0,0,(,11 -=-α,于是所求特征向量为T n n b b k k k k )0,,0,,(121112211 -=+++--αααT b b k )0,,,0,(132 -+T n n b b k ),,0,0,(111 ---++,121,,,(-n k k k 不全为零).3. 已知三阶矩阵A 的特征值为2, 3, 4, 对应的特征向量分别为)1,2,1(1-=αT ,)2,1,2(2-=αT ,)2,3,3(3-=αT .令向量=β)6,5,4(T ,(1)将β用321ααα,,线性表示;(2)求βnA (n 为正整数).解:(1)由⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=210030104001622153124321),,,(321βααα得321234αααβ++=.(2)321321234)234(ααααααβnn n n n A A A A A ++=++=332211234αλαλαλnn n ++=,2332,23322(12131212++++++⨯-+⨯+⨯-=n n n n n n)23222212++++⨯+-n n n T .4. 设A 为三阶实对称矩阵,2)(=A r ,且满足条件O A A =+232,求矩阵A 的全部特征值.解:设矩阵A 的特征值为λ,则由O A A =+232得0223=+λλ,故0=λ或2-=λ.因A 为三阶实对称矩阵,故A 必与某三阶对角矩阵Λ相似.因2)(=A r ,故2)(=Λr ,所以Λ的对角线元素有两个-2和一个0.因此A 的全部特征值为22,1-=λ(二重),03=λ.5. 设四阶矩阵A 满足AAA E ,0|2|=+T0||,2<=A E ,求*A 的一个特征值.解:因0||<A ,故矩阵A 可逆.由E AA T 2=知422||=A 得4||-=A .因,0|2|)1(|2|4=+-=--A E A E 得2-=λ是矩阵A 的一个特征值,因此*A 的一个特征值为22.6. 设⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=0011100y x A 有3个线性无关的特征向量,求x 与y 满足的条件.解:矩阵A 的特征多项式为=-A E λ2)1)(1(01110-+=-----λλλλλy x ,所以A 的特征值为11-=λ,13,2=λ(二重).因A 有3个线性无关的特征向量,故齐次线性方程组=-X A E )(O 的系数矩阵的秩为1,即1)(=-A E r .而⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=-000001011010101y x y x A E ,于是0=+y x .7. 问n 阶矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛111111111 与⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛00100100 n 是否相似,为什么?解:令⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=111111111 A ,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=00100100 n B ,则B A ~. 矩阵B 的特征值为1(01,,1-=-n n λ重),n n =λ.01,,1=-n λ对应的齐次线性方程组的系数矩阵为,1)(,000000001=-⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛→-B r B故属于01,,1=-n λ的无关特征向量有1-n 个;n n =λ对应的齐次线性方程组的系数矩阵为,1)(,00000001=-⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛→-B nE r n B nE故属于n n =λ的无关特征向量有1个.因此矩阵B 有n 个线性无关的特征向量,故B 可对角化,且;00~⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n B Λ 因为0||,11===++A trA n n λλλλ ,故A 的特征值必有0和非零数值.因1)()(==-A r A r ,故特征值0有1-n 个线性无关的特征向量,所以0的重数至少为1-n ,则A 的非零特征值为n ,因此矩阵A 的特征值为1(01,,1-=-n n λ重),n n =λ.因A 为实对称矩阵,故必可对角化,且⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=n A 00~ Λ,于是B A ~.8. 设A 为n 阶矩阵, O A ≠,且存在正整数m ,使得O A m=,证明A 不能对角化.解:反证法.假设A 可对角化,由A 组第2题(1)知,A 的特征值都为0,故O A ~,即存在可逆矩阵P ,使得O AP P =-1,则O A =,矛盾.9. 设矩阵,220021000030000⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=B 矩阵B A ~,求)3()(E A r E A r -+-. 解:矩阵B 的特征方程为=-B E λ0)3)(2(2=-+=λλλ,所以B 的特征值为01=λ,22-=λ,14,3=λ(二重).因矩阵B 是实对称矩阵,故属于14,3=λ的线性无关的特征向量必有2个,即224)3(=-=-B E r .因B A ~,则A 的特征值只有0,-2,3(二重),且属于3的线性无关的特征向量也有2个,即2)3(=-A E r .因1不是矩阵A 的特征值,故0||≠-A E ,即4)(=-A E r .因此6)3()(=-+-E A r E A r .。
吉林大学 陈殿友,术洪亮--线性代数 习题课
0 0
0 0
n 1 n 1
0 0 1
证:当n=1时,
2 2 D1 结论成立.
当n=2时, 2 2 2 D2 ( ) 1
假设当n≤k时结论成立,证n=k+1时亦成立。
下面我们通过例题演示 来进一步巩固所学内容, 并更好地掌握解题方法 与技巧,本章常见题型 有填空题、计算题、证 明题。
例1:问当i、j如何取值时,排列 2 1 i 3 7 6 j 9 5为偶排列?
解:令i=4,j=8,得排列为
2 1 4 3 7 6 8 9 5
214376895 为奇排列与题矛盾。 应取i=8,j=4 此时排列 218376495
a 4
1 1
0 1
例5: 1 a 0
0
的充分必要条件?
2 解: 展开即有 a -1>0的充分必要条件是
a >1
2
已知四阶行列式D的第2行 例6: 元素分别为: -1,0,2,4; 第四行元素 的余子式依次为:
2, 4, a, 4; 求a ?
由行列式某行元素与另一行元素的代数余 解:
子式乘积之和为零, 而A41= -2 A42=4 A43= -
1
1
1
1 1 0
1 1 2 1 0
c1+(-1)c3
1 0
1 0
1 1
1 1 1
0 0 0 1
0
0
1 1 1 0 0 (1 ) 0
0 0 1
所以当λ 、μ 满足λ =1或μ =0时,
方程组有非零解。
线性代数_课后答案(戴天时_陈殿友_著)_吉林大学数学学院
第一周作业解答 习题1.1(A)2. 设甲省两个城市a 1,a 2和乙省三个城市b 1,b 2,b 3的交通路线如图1,3. 乙省三个城市b 1,b 2,b 3和丙省两个城市c 1,c 2,的交通路线如图2,4. 其中每条线上的数字表示联结该两城市的不同道路的总数.试用矩阵表示甲乙两省及乙丙两省间的通路信息.解 用a ij 表示联结a i 与b j 的不同道路的总数,则甲乙两 省的通路信息可用矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛301213表示;用b ij 表示联结b i 与c j 的不同道路的总数,则乙丙两省 的通路信息可用矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛214312表示.习题1.2(A)1. 计算下列矩阵的乘积:;20411122013143110412)2⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫⎝⎛-;11 )5⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫⎝⎛b a ba mb mab a解⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⎪⎪⎭⎫⎝⎛-10520876204131********110412 )2 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛--⎪⎪⎭⎫⎝⎛000011 )5b a b a mb mab a2. 设矩阵,111111111⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=A ,15421321⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--=B 求3AB -2A 及A T B.解⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=111111111AB ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--150421321⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=092650850 ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=-2222222220276181502415023A AB ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=22942017222132⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=111111111TB A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--15421321⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=0926508503. 已知A =PQ ,其中()2,1,2,121-=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=Q P求 A 及A 100.解()⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=-⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==2124242122,1,2121PQ A()()21212,1,2=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=Qp QP Q p Q QP P PQ A)2()2()()(999999100100====A PQ 99992)(2==.212424212299⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---= 第十八周习题解答习题6.4(A)2.判断下列实二次型是否正定32212322213212432),,()1x x x x x x x x x x f ++-+= 32212322213212435),,()2x x x x x x x x x x f --++= 322123222132144543),,()3x x x x x x x x x x f -+++=解: 1)二次型ƒ的矩阵,310122021⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=A ,0222212<-==A故二次型ƒ非正定.2)二次型ƒ的矩阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=++++10002000310002202511013202512122323r r c c r r c c A 故二次型ƒ正定.3)二次型ƒ的矩阵,520242023⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=A ,084223,0321>==>=A A,0245224223>=--=A故二次型ƒ正定.3.设有实二次型3221232221321482),,(x x x ax x x x x x x f ++++=, 试确定实数a 的取值范围,使相应的二次型ƒ正定.解: 二次型ƒ的矩阵⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=820222/02/1a a A,04222/2/1,01221>-==>=aa a A A ,22<a,021282222/02/12>-==a a a A ,6<a故当6<a时, 二次型ƒ正定.第二周作业解答 习题1.3(A)3. 设矩阵 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=22020*********A求A 4.解⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=22020000340043220200003400432A⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=4804000025000025⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=480400002500002548040000250000254A⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=816401600006250000625习题1.4(A)3. 设A 为反称矩阵,B 是对称阵,试证:(1) A 2是对称阵; (2) AB -BA 是对称阵;(3) AB 是反称阵的充分必要条件是AB =BA .证 (1) ,)()()(222T 2A A A A T =-== ∴ A 2是对称阵.(2)TT T )()()(BA AB BA AB -=-TT T T BA AB -=BA AB )()(---=BAAB -=∴ AB -BA 是对称阵. (3)BAA B A B AB -=-==)()(TT T若AB 是反称阵,则AB AB -=T)(,有AB =BA若AB =BA ,则AB AB -=T)(,AB 是反称阵,∴AB 是反称阵的充分必要条件是AB =BA .第三周习题解答 习题1.4(A)3. 设A 为反称矩阵,B 是对称阵,试证:(1) A 2是对称阵; (2) AB -BA 是对称阵;(3) AB 是反称阵的充分必要条件是AB =BA .证 (1),)()()(222T 2A A A A T =-==∴ A 2是对称阵.(2)TTT)()()(BA AB BA AB -=-TT T T BA AB -=BA AB )()(---=BAAB -=∴ AB -BA 是对称阵. (3)BAA B A B AB -=-==)()(TTT若AB 是反称阵,则AB AB -=T)(,有AB =BA若AB =BA ,则AB AB -=T)(,AB 是反称阵,∴AB 是反称阵的充分必要条件是AB =BA .习题1.5(A)1.把下列矩阵化为行最简形矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-14313021201)1 解⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-34313021201−−→−+-+-312132r r r r ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---62031001201 −−→−-⨯)1(2r⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---62031001201⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛-−−→−++-000031005001321222r r r r⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--------12433023221221134311)3 解 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--------−−→−⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--------+-+-+-810566300221003431112433023221221134311 41312132r r r r r r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-------−−→−-⨯8105663002210034311 )1(2r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---−−→−+++-200000002210032011 4232125 3 3r r r r r r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---−−→−↔⨯00000100002210032011 34421r r r ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛--−−→−+-+00100000210002011 231323 r r r r 第五周习题解答 习题2.1(A)1. 利用对角线法则计算下列三阶行列式381141102 )1(---解)1()1(03)4(2381141102-⨯-⨯+⨯-⨯=--- 8)1(2310)1()4(1811⨯-⨯-⨯⨯--⨯-⨯-⨯⨯+=-43. 求i 出j 与,使817i 25j 49成为奇排列。
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主讲教师陈殿友
要使自己的专业
知识漫到其它领域.
1984年来中国矿业大学视察时给
给师生题词: “ 学而优则用, 学而优则创 ”.
三、高等数学 的性质与作用
高等数学是数学的一个分支,是数学的基础理论课之一,它是理工科大学生必修的数学基础理论课程,也是学习后续数学的必修课,还是学习其他专业的必修课。
解:
当
时,
则
当
时,
则
当
时,
则
反函数
定义域为
内容小结
1. 集合的概念
定义域 对应规律
3. 函数的特性
有界性, 单调性, 奇偶性, 周期性
4. 初等函数的结构
作业 练习题1.1
2. 函数的定义及函数的二要素
且
备用题
证明
证: 令
则
由
消去
得
时
其中
a, b, c 为常数,
定义3. 对于自变量x变化范围内的每一个值x0,函数y有一个确定的值y 0与之对应,我们称函数在点x0处是有定义的,使函数有定义的全体的点的全体(也就是x的变化范围)称为函数的定义域。
定义域
自变量
因变量
f ( D ) 称为值域
函数图形:
(对应规则)
(值域)
(定义域)
例如, 反正弦主值
2) 函数
与其反函数
的图形关于直线
对称 .
例如 ,
对数函数
互为反函数 ,
它们都单调递增,
其图形关于直线
对称 .
指数函数
(2) 复合函数
则
两个函数的所谓复合,实际上就是中间变量介入自变量到因变量的变化过程.设有如下两个函数
称为由①, ②确定的复合函数 ,
线性代数练习册第四章习题及答案
线性代数练习册第四章习题及答案篇一:线代第四章习题解答第四章空间与向量运算4-1-1、已经明白空间中三个点A,B,C坐标如下:A?2,?1,1?,B?3,2,1?,C??2,2,1? (1)求向量,,的坐标,并在直角坐标系中作出它们的图形;(2)求点A与B之间的间隔.解:(1) (1,3,0), (?5,0,0), (4,?3,0)(2)AB?4-1-2.利用坐标面上和坐标轴上点的坐标的特征,指出以下各点的特别位置:A?3,4,0?; B?0,4,3? ;C?3,0,0? ;D?0,?1,0? 解:A (3,4,0) 在xoy面上B(0,4,3)点在yoz 面上C(3,0,0)在x轴上D(0,-1,0)在y轴上4-1-6. 设u?a?b?2c,v??3b?c,试用a、b、c表示3u?3v.解:3u-2v=3(a-b+2c)-2(-3b-c)=3a+3b+8c4-1-7. 试用向量证明:假设平面上的一个四边形的对角线互为平分,那么这个四边形是平行四边形.解:设四边形ABCD中AC与DB交于O,由已经明白AO=OC,DO=OB 由于AB=AO+OB =OC+DO=DC,AD=AO+OD=OC+BO=BC 因此ABCD为平行四边形。
4-1-8. 已经明白向量a的模是4,它与轴u的夹角60,求向量a在轴u上的投影.解:.prjuu)4*cos60=4?r?rcos(r。
3=23 24-1-9. 已经明白一向量的终点在点B?2,?1,7?,它在x轴、y轴、z轴上的投影依次为4、-4、7,求这向量起点A的坐标解:设起点A为(x,y,z)prjxAB?(2?x0)?4prjyAB?(?1?y)??4 prjzAB?(7?z0)?7解得:x2y?3z0?04-1-12. 求以下向量的模与方向余弦,并求与这些向量同方向的单位向量:(1)a??2,?1,1? ;(2)b??4,?2,2? ;(3)c??6,?3,3? ;(4)d2,1,?1? .解:(1)a=(2,-1,1)a?22(1)122cos??22 ??a36cos??126cos a6a6(2)b=(4,-2,2) b?42(2)2 cos2226b3cos??26?2?b666cos b0,, b6b6b366(3)c=(6,-3,3) c?b2(4)3 cos222363cos??336cos??233626 62(4)d=(-2,1,-1)d?(?2)?1?(?1)?6cos??263cos??16d6cosd0??{?,,?66d366与前三向量单位同的d??{?6,,?。
线性代数课件(高教版)4-2
1 0 0 例 设向量组 E : e 0 , e 1 , e 0 . 1 2 3 0 0 1
因为只有当
0 时,才有 1 2 3
e e e 0 1 1 2 2 3 3
A ( , , , ) 1 2 m
T m个n维行向量所组成 1 T 2 的向量组 1T , 2T ,mT , B 构成一个 m n矩阵 T m
线性组合与线性表示 定义2.1 设A a1 a2 am是一向量组 表达式 k1a1k2a2 kmam 称为向量组A的一个线性组合 其中k1 k2 km是一组 实数 称为这线性组合的系数 对于向量组A和向量b,如果存在一组数 , , , , 1 2 m 使 b1a12a2 mam 则称向量b能由向量组A线性表示
则称向量组 A 是线性相关的,否则称它线性无关. 注意
0 时 , 才有 1 n 0 成立 . 1 1 2 2 n n
线性相关 .
1. 若 , , , 线性无关 , 则只有当 1 2 n
2. 对于任一向量组 , 不是线 性无关就是
第四章 线性方程组与 向量组的线性相关性
§2 向量组的线性相关性
2.1 n维向量
2.2 向量组的线性相关性
2.1 n维向量
定义
n 个有次序的数 a ,a , ,a 所组成的 1 2 n
组称为 n 维向量,这 n 个数称为该向量 n 个分量 第 i 个数 a i 个分量 . i称为第
注意:向量按照矩阵的运算法则进行运算。
因为A的列向量组线性无关 所以R(A)3 从而R(B)3 因此b1 b2 b3线性无关
吉林大学《线性代数》线性代数第二课xmxydluu1-4
a11 a12 L a1i L a1n a11 a12 L a '1i L a1n
D a21 a22 L a2i L a2n a21 a22 L a '2i L a2n
MM
M
M MM
M
M
an1 an2 L ani L ann an1 an2 L a 'ni L ann
1 81 4 1 80 4 1 1 4 2 46 1 2 40 1 2 6 1 3 29 2 3 20 2 3 9 2
ax b y a by x by a b a y x b x y
cz dw c dw z dw c d c w z d z w
1 3 1 2 1 3 1 2
1 3 1 2
1 D
0
5 2
3 1
4 r2 r1 0 8 1 r4 5r1 0 2
4 1
6 1
r2 r3
0 2 1 1
0 8 4 6
5 1 3 3 0 16 2 7
总结行列式变换方式
❖ 换行(列)
12
34
3 4 r1r2 1 2
❖ 提取公因子
12
11
3 4 c2 2 2 3 2
❖ 行列消元
12 1 0 3 4 3 c2 2c1 2
6 11 3 1
11 1 3
1111
r2 r1
r3 r1
0200
r4 r1 6
48
0020
0002
ab
c
d
a ab abc abcd D
a 2a b 3a 2b c 4a 3b 2c d
a 3a b 6a 3b c 10a 6b 3c d
ab c
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由此可见,线性方程组与其增广矩阵B=(A,b)的 列向量组α1,α2,…,αm , b之间也有一一对应的关系。
二、线性组合
定义3 给定向量组A: α1,α2,…,αm ,对于任何一组实数 k1, k2,…, km ,向量
k1α1 + k2α2 + … + kmαm
称为向量组A的一个线性组合, k1, k2, … , km称为这个线性 组合的系数。
第四章 向量组的线性相关性
§1 n维向量 一、n维向量的概念
定义1 n个有次序的数 a1, a2 ,L, an 所组成 的数组称为 n 维向量,这 n 个数称为该向量的 n 个分量,第 i 个数
ai 称为第 i 个分量。
⎛ a1 ⎞ ⎜ ⎟ a2 ⎟ 列向量α = ⎜ ⎜M ⎟ ⎜ ⎟ ⎜a ⎟ ⎝ n⎠
四、向量组的线性相关性
定义5 给定向量组A: α1 , α2 , … , αm ,如果存在不全为 零的数k1, k2 ,... , km,使
k1α1 + k2α2 + … + kmαm = 0
则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关。 1)一个向量 α 线性相关的充分必要条件是 α=0。 2)两个向量线性相关的充分必要条件是它们对应的 分量成比例。 3)三个向量线性相关的几何意义是三向量共面。
bj = k1j α1 + k2j α2 + … + kmj αm
= ( α1, α2, …, αm )
⎛ k1 j ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ k2 j ⎟ ⎜ M ⎟ ⎜ ⎟ ⎜k ⎟ ⎝ mj ⎠
⎛ k11 ⎜ ⎜ k21 ⎜ M ⎜ ⎜k ⎝ m1
从而 ( b1 , b2 ,… , bs ) = ( α1 , α2 , … , αm )
k12 L k1s ⎞ k22 L k2 s ⎟ ⎟. M M M ⎟ ⎟ km 2 L kms ⎟ ⎠
这里,矩阵Km×s= ( kij )称为这一线性表示的系数矩阵。
由此可知,若 C m×n = Am×s Bs×n ,则矩阵C的列向量组 能由A的列向量组线性表示,B为这一表示的系数矩
⎛ b11 b12 L b1n ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ b21 b22 L b2 n ⎟ ; ( c1 ,c2 , … , cn ) = (α1 , α2 , … , αs ) ⎜ M M M M ⎟ ⎜ ⎜b b L b ⎟ ⎟ sn ⎠ ⎝ s1 s 2 同时,C的行向量组能由B的行向量组线性表示,A为这一 表示的系数矩阵: ⎛ γ 1T ⎞ ⎛ a11 a12 L a1s ⎞ ⎛ β1T ⎞ ⎜ T⎟ ⎜ ⎟⎜ T ⎟ ⎜ γ 2 ⎟ ⎜ a21 a22 L a2 s ⎟ ⎜ β 2 ⎟ ⎜ M ⎟=⎜ M ⎜ M ⎟. M M M ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ T ⎟ ⎜ γ T ⎟ ⎜ am1 am 2 L ams ⎟ ⎜ β ⎟ ⎠⎝ s ⎠ ⎝ m ⎠ ⎝
1 3 = 0 6
所以,方程组有非零解,即存在不全为零的 x1 , x2 , x3 使(1)成立。故向量组α1T, α2T, α3T是线性相关的。
2)设有x1, x2, x3 使
x1β1T + x2β2T + x3β3T = 0
(2)
即
⎧ x1 + ⎪ ⎨ ⎪ ⎩
1 0 0 1 2 1
x2 + 2 x2 x2 +
e2T = ( 0, 1, … ,0 ),… ,enT= ( 0, 0, …, 1) , 讨论向量组的线性
相关性。 解 显然
αT = a1e1T +a2e2T + … + anenT
由定理2知,向量组 αT, e1T , e2T , … , enT 线性相关。
定理3 设 α1 , α2 , … , αm 线性无关,而 α1,α … … ,α 线性 2, ,αm,β 线性相关,则 β 能由 α1,α2, m 表示,且表示式是唯一的。 证 因 α1,α2,…,αm,β 线性相关,故有k1,…,km,km+1 不全为 0 ,使
三、n维向量的运算律
设 1) 2) 3) 4) 5) 6)
α , β , γ 为n维向量,k、l为实数,0为零向量。 α+β=β+ α α+β+γ=α+(β+γ) α+0=α α+(–α)=0
1·α = α
k ( l α ) =( k l ) α
α β 7) k ( α + β ) = kα + kβ α α 8) ( k + l ) α = kα + lα
§2
向量组的线性相关性
一、向量组
若干个同维数的列向量(或同维数的行向量)所组成 的集合叫做向量组。 例如一个m×n矩阵A有n个m维列向量
⎛ a1 j ⎞ ⎜ a2 j ⎟ ⎟ , ( j = 1, 2, L , n ) αj =⎜ ⎜ M ⎟ ⎜ ⎜a ⎟ ⎟ ⎝ mj ⎠
它们组成的向量组 α1,α2,…,αn称为矩阵A的列向量组。
k1α1 + k2α2 + … + kmαm = 0
不妨设 k1 ≠ 0,从而有
k2 k3 km α1 = − α 2 − α 3 − L − α m k1 k1 k1
即 α1能由其余的 m-1个向量线性表示。
例2 设 αT = ( a1 , a2 , … , an ) , e1T = ( 1, 0, … , 0 ),
⎛ −1⎞ ⎛ 1 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 0 ⎟ + 2⎜1⎟ = ⎜ 1 ⎟ ⎜0⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠
α +2 β =
⎛ −1⎞ ⎛ 2 ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ 0 ⎟ + ⎜ 2⎟ = ⎜ 1 ⎟ ⎜ 0⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠
⎛1⎞ ⎜ ⎟ ⎜ 2⎟ ⎜1⎟ ⎝ ⎠
3α - β =
⎛ −1⎞ ⎛ 1 ⎞ ⎛ −3⎞ ⎛ 1 ⎞ ⎛ −4⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ 3 ⎜ 0 ⎟ − ⎜ 1 ⎟ = ⎜ 0 ⎟ − ⎜ 1 ⎟ = ⎜ −1⎟ ⎜ 1 ⎟ ⎜ 0 ⎟ ⎜ 3 ⎟ ⎜ 0⎟ ⎜ 3 ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠
m×n矩阵A又有m个n维行向量 αiT=( ai1,ai2,…,ai n ), ( i=1,2,…m )
它们组成的行向量组α1T,α2T,…,αmT 称为矩阵A的行向 量组。 反之,由有限个向量所组成的向量组可以构成一个 矩阵。例如:
m个n维列向量所组成的向量组α1,α2,…,αm构成一个 n×m矩阵 A=( α1,α2,…,αm ) ;
4)一个向量α是线性无关的充分必要条件是 α ≠ 0。 5)两个向量线性无关的充分必要条件是它们对应的 分量不成比例。 例1 判断下列向量组的线性相关性。 1) α1T = ( 1, 1, 1), α2T = ( 0, 2, 5 ), α3T = ( 1, 3, 6 ) 2) β1T = ( 1, 0, 0, ), β2T = ( 1, 2, 1 ), β3T =( 1, 0, 1 ) 解 1)设有 x1, x2, x3 使 即 (1)
综合上面的讨论,我们得出矩阵A经过初等行变换变成 矩阵B,则B的每个行向量都是A的行向量的线性组合,即 B 的行向量组能由A的行向量线性表示。由于初等变换可逆, 则矩阵B亦可经初等行变换变为A,从而 A 的行向量组也能 由B 的行向量组线性表示。于是 A的行向量组与B的行向量 组等价。 同理可知,若矩阵A经过初等列变换变成矩阵B,则A 的列向量组与B的列向量组等价。 等价矩阵所对应的线性方程组是同解方程组。
有解。由上章的定理3,即可得到
定理1 向量b能由向量组A线性表示的充分必要条件 是矩阵 A = ( α1 , α2 , … , αm ) 的秩等于矩阵 B =( α1 , α2 , … , α m , b )的秩。
三、等价向量组
定义4 设有两个向量组A: α1 , α2 , … , αm 及B: b1 , b2 ,…, bs ,若B组中的每个向量都能由向量组A线性表示,则称向 量组B能由向量组A线性表示。若向量组A与向量组B能相 互线性表示,则称这两个向量组等价。 把向量组A和B所构成的矩阵依次记作A = ( α1,α2,…,αm ) 和B=( b1 , b2 ,… , bs ) ,B组能由A组线性表示,即对B组的每 个向量bj ( j = 1 , 2 , … , s ) 存在数k1j , k2j , … , kmj ,使
行向量 零向量 负向量
α
T
= ( a1 ,
a2 , L ,
an )
0 = ( 0, 0, L , 0 )
−α = ( −a1 , −a2 , L , −an )
T
T
二、n维向量的运算
2 定义2 设n维向量
α = ( a1 , a2 , L , an )
β = ( b1 , b2 , L , bn )
k1α1 + … + kmαm + km+1β = 0
要证β 能由 α1, α2, … , αm 线性表示,知须证明 km+1 ≠ 0 。 用反证法,假设 km+1= 0 , 则 k1, k2, … , km不全为 0 ,且有
k1α1 + k2α2 + … + kmαm= 0
线性表示 给定向量组A: α1,α2,…,αm和向量 b , 如果存 在一组数 λ1 , λ2 , … , λm ,使
b = λ1α1 + λ2α2 + … + λmαm
则向量b是向量组A的线性组合,这时称向量b能由向量 组A线性表示。 向量组b能由向量组A线性表示,也就是线性方程组
x1α1 + x2α2 + … + xmαm = b
αm= λ1α1 + λ2α2 + … + λm-1αm-1