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线性代数第七讲

线性代数第七讲
线性代数第七讲

义定' 设 r i i i ααα,...,,21是向量组 m ααα,...,,21的

一个部分组。若

(1)r i i i ααα,...,,21线性无关;

(2)每个j α( j =1, 2, …, m )

均可由 r i i i ααα,...,,21 线性表出,

则 r i i i ααα,...,,21是向量组 m ααα,...,,21的一个极大无关组。

义定'' 设 r i i i ααα,...,,21是向量组 m ααα,...,,21的

一个部分组。若

(1)r i i i ααα,...,,21线性无关;

(2)对任意 j α(j =1, 2, …, m )均可由 ,,21i i αα

r i α...,线性相关,

则 r i i i ααα,...,,21是向量组 m ααα,...,,21的一个极大无关组。

例 已知向量组m s s ααααα,...,,,...,,121+。假设每个j α(j = s +1, s +2, …, m )均可由 s ααα,...,,21线性

表出,则

秩{s ααα,...,,21}=秩{m s s ααααα,...,,,...,,121+}

证明 设 秩{}s ααα,,, 21 =r ,任取 s ααα,...,,21的一个极大无关组 r i i i ααα,,,21 ,则 s ααα,...,,21可由 r i i i ααα,,,21 线性表出。

已知 m s s ααα,...,,21++可由s ααα,...,,21线性表出,故由传递性得 m s s ααα,...,,21++亦可由 r i i i ααα,,,21 线性表出。于是,每个 j α ( j =1, 2, …, m ) 均可由 r i i i ααα,...,,21线性表出。

又r i i i ααα,,,21 线性无关,所以r i i i ααα,,,21 也是 m s s ααααα,...,,,...,,121+的一个极大无关组。于是

秩{m s s ααααα,...,,,...,,121+}=r 。▌

例 向量组的任意一个线性无关部分组都可扩充为整个向量组的一个极大无关组。

二、矩阵的秩

例 考虑阶梯形矩阵

,, , 00000

00000022112222111211≠?????

?????? ??=rr rn rr n r n r a a a a a a a a a a a a A

其行向量组为

θ

ααααα======+m r rn rr r n n a a a a a a a 12222112111)

, , ,0 , ,0(

)

, , ,0() , , ,(。

因为 r ααα,,,21 是行向量组的极大无关组,故得

A 的行向量组的秩==r 秩(A )。

结论 阶梯形矩阵的秩等于其行向量组的秩。

例 设 A 是43?矩阵。对 A 按行分块,

????

? ??=321αααA 。

对 A 作一次初等行变换得到矩阵A '

????? ??'''='=????? ??+???→?+32

1

3

1213312αααααααA A R R 。

因为 321

,,ααα'''可由 321,,ααα线性表出,故

秩{}≤''' ,, 321ααα秩{}321,, ααα,

A '的行向量组的秩 A ≤的行向量组的秩。

A A R R =????? ??''-''????→?'-+3

12

1)3(312αααα?????

??=321ααα, 故

A 的行向量组的秩 A '≤ 的行向量组的秩。

结论:矩阵的初等行变换不改变行向量组的

秩。

定理 矩阵的秩等于其行向量组的秩,也等于其列向量组的秩。

例 判断向量组

)

5,0,3,2(),11,7,1,3(),0,5,4,1(321==--=ααα

的线性相关性。

解 分别以向量 321,,ααα为行构造矩阵

??

?

?

??????---?→????

?

??????--=????? ??=000012100541 5032117130541321行

αααA

所以,秩(A ) = 2,即向量组 321,,ααα的秩为2。由

此得 321,,ααα线性相关。▌

定理 设A 是方阵,则A 是可逆矩阵的充分必要条件是:A 的行(列)向量组线性无关。

例 已知向量组

)9,3,1( ),4,2,1( ),1,1,1(321==ααα,

证明:321,,ααα线性无关。

证明 令

???

?

? ??==941321111],,[321αααA 。

容易验证 A 满秩,即 A 可逆,。所以 3

21,,ααα线性无关。▌

例 已知向量组n βββ,,,21 ,求它的秩及一组极大无关组。

解 令 ],,,[21n A βββ =,设

A A '?→?行

(阶梯形)

)1( 设 A '有 r 个非零行,则 秩r n =},,{1ββ ;

)2( 设 A '的主元(各非零行的首非零元)在第

,1j ,2j r j , 列,则 r

j j j βββ,,,2

1

是一个极大无关

组。▌

例 已知向量组 ),

9,8,2,5( ),1,3,1,1(21--==ββ

),7,5,3,1( ),3,1,1,1(43--=--=ββ )7,2,3,1(5--=β,

求向量组 521,,,βββ 的秩及其一个极大无关组。

解 分别以向量 521,,,βββ 为列构造矩阵

]

,,,[521βββ =A

?

????? ??-----?→??????? ??--------=0000

012000442701115177391251833312111151行。

所以,向量组 521,,,βββ 的秩为3,且 421,,βββ是

一个极大无关组。▌

定理 设A 是m ×p 矩阵,B 是p ×n 矩阵,则

秩(AB ) ≤ min {

秩(A ),秩(B ) }

向量组线性相关性判别方法的小结:

1.利用齐次方程组有无非零解;

2.利用矩阵的秩;

3.利用线性表出;

4.利用其他性质。

例 设

,2

12221212111??

?

?

?

?

?

??=n n n n n n b a b a b a b a b a b a b a b a b a A

其中 ),,2,1 ( 0 ,n i b a i i =≠。求 秩)(A 。

解(法一)利用初等变换:

?

?

?

?

?

?

???→

?000

000

12

111 n b a b a b a A 行,

故 秩)(A =1;

(法二)利用行向量组秩的定义:

存在一个线性无关的行向量

),,,(121111n b a b a b a =α

但任意两个行向量

),,,( ),,,,(2121n j j j j n i i i i b a b a b a b a b a b a ==αα

均线性相关,这是因为 θαα=-j i i j a a ,而j i a a ,不全为零。故行向量组的秩为1,由此得 秩)(A =1;

(法三)利用行向量组的极大无关组:

存在一个线性无关的向量 1α,使任意一个行向量i α 均可由 1α线性表出,因为

),,3,2( 11

n i a a i

i ==αα。

由此得,1α是行向量组的极大无关组。故行向量组的秩为1,所以,秩)(A =1。

(法四)利用秩的性质:

因为

],,,[ 212

12

12221212111n n n n n n n n b b b a a a b a b a b a b a b a b a b a b a b a A ??

??

?

?

??????=???????

??=

故得 秩)(A ≤1。又 A ≠0,故 秩)(A ≥1。于是,

秩)(A =1。▌

例 设A 是m ×n 矩阵,B 是n ×m 矩阵,并且AB = I ,则B 的列向量组线性无关。

证明(法一)因为 AB = I ,所以

秩(B )≥秩(AB ) = 秩(I m ) = m 。

秩(B m n ?)≤min {

n ,m }≤ m ,

故 秩(B ) = m ,即 B 的列向量组的秩为 m ,恰等于列向量的个数,于是 B 的列向量组线性无关。

(法二)设 B 的列向量组为 m βββ,,,21 ,即

],,,[21m B βββ =。令

θβββ=+++m m k k k 2211

则上式可表为

0 ],,,[2121521=?????

???????=????????????m m k k k B k k k βββ

于是

00212121==????

?

?

??????=????????????=????????????A k k k k k k I k k k AB m m m

, ,0 ,021===m k k k

由此得 m βββ,,,21 线性无关。▌

§2.3 齐次线性方程组解的结构

齐次线性方程组

)( 0**=AX 其中

121000 , ,][??????? ??=??????

? ??==m n n m ij x x x X a A 。 令

????? ??=??????

? ??=??????? ??=??????? ??=00,,,,21222122121111 θαααmn n n n m m a a a a a a a a a ,

则方程组)(**可表为

)( 2211'

**=+++θαααn n x x x

结论:

方程组)(**有非零解 ? n ααα,,,21 线性相关

? 秩)(A =秩{n ααα,,,21 } < n 。

定理 齐次线性方程组 0=AX 有非零解的充

分必要条件是

秩)(A < A 的列数=未知数的个数。

例 设

????

? ??++=211113212211a a a a A ,

且存在3阶非零方阵B ,使 BA =O 。求a ;

解 因 BA =O ,故 O B A T

T =。令

][321βββ=T

B ,

则 321 , ,βββ均为齐次线性方程组 0=X A T 的解。

因 O B ≠,故存在 )31( ≤≤≠j j θβ。于是,齐次线性方程组 0=X A T

有非零解。由此得,

秩)(T A < A T 的列数=3,

秩)(A =秩)(T

A < 3。

??

??

? ??-----?→?????? ??++=11003322102111211113212211a a a a a a a a a A 行

故得,a = 1。▌

性质 设 21,X X 是齐次线性方程组 AX =0的任意两个解向量,1k 是任意常数,则有

(1)21X X +是此方程组的解向量

(2)11X k 是此方程组的解向量

定义 设t X X X ,...,,21是齐次线性方程组0=AX 的t 个解向量。若它们满足

(1)t X X X ,...,,21线性无关

(2)0=AX 的任一解向量均可由t X X X ,...,,21线

性表出,

则称t X X X ,...,,21是齐次线性方程组0=AX 的一个基础解系。

定理 设A 是m ×n 矩阵。若 秩(A ) = r < n ,则齐次线性方程组 0=AX 存在基础解系,且基础解系包含n -r 个解向量。

基础解系的求法:

设有n 元齐次线性方程组0=AX ,且 秩)(A = r

(1)系数矩阵 B A 阶梯形矩阵行

?→?

(2)从阶梯形方程组 BX = 0中分离出自由未

知数(不妨设为) n

r r x x x ,,,21 ++

(3)求一组特解

r

n n n r n r r n r r X x x x X x x x X x x x --+++++?===?===?===1,0,,0 0,,1,00,,0,1112

21121

(4)则 是基础解系r n X X X -,,,21 ,且方程组

的一般解为

r n r n X k X k X k --+++ 2211。

这里 r n k k k -,,,21 是任意t 个常数。 例 求下述方程组的一般解

???

???

?=-+=-++--=++++=++++0

24203320342025

4

3

543

2154321543

21x x x x x x x x x x x x x x x x x x

??

?=--=++++??

?

??

?

?

??--?→???????

??----=

2 000000000011100

1112124200

3312111

34211

12154354321x x x x x x x x A 行

?

??+=---=+?5435

42312 x x x x x x x x

,,,,()

,,,,(),,,,(10102 0,101102 0,100012 0,1342525241542-=?===-=?===-=?===X x x x X x x x X x x x

故一般解为 332211X k X k X k ++。▌

例 求下列齐次线性方程组的一般解

???

??=++=++=++0563045203

21321321x x x x x x x x x

??

?-=-=+???

?=+=++???

??? ???→?????? ??=323

213232123

023 0 000230111563452111x x x x x x x x x x A 行

),,(0 3

2 31 113--=?=X x

∴ 一般解为 11X k 。▌

例 设A 是m ×n 矩阵,且 秩(A ) = r < n ,则齐次线性方程组0=AX 的任意 n - r 个线性无关的解向量均构成一个基础解系。

例 设 321,,X X X 是齐次线性方程组 0=AX 的一个基础解系,问下列三组向量中那一组也是基础解系?

(A ) 133221,,X X X X X X --- (B ) 3221,X X X X -+

(C ) 133221,,X X X X X X +++

§2.4 非齐次线性方程组解的结构

非齐次线性方程组

)( *=b AX

其中

??????

?

??=??????? ??==?m n n m ij b b b b x x x X a A 2121 , ,][。

??????

? ??=??????? ??=??????? ??=??????? ??=m mn n n n m m b b b a a a a a a a a a 2121222122121111 , , , ,βααα

则方程组(*)可表为

βααα=+++n n x x x 2211 )('*

结论:

方程组(*)有解

? β可由 n ααα,,,21 线性表出

? {n ααα,,,21 }≌{βααα,,,,21n }

? 秩{n ααα,,,21 } = 秩{βααα,,,,21n }

? 秩)(A = 秩(~A ),这里~

A =[]b A ,。

定理 非齐次线性方程组 b AX =有解的充分必要条件是

秩)(A = 秩(~

A )。

推论 当非齐次线性方程组 b AX =有解时,解

无穷多的充分必要条件是

秩)(A < A 的列数 = 未知数个数。

非齐次方程组(*):b

AX =

齐次方程组(**):0=AX

称(**)为(*)的导出方程组

性质

(1) 设21,X X 是非齐次线性方程组 AX = b 的任意两个解向量,则 21X X -是其导出方程组 0=AX 的解向量。

(2) 设0X 是非齐次线性方程组 AX = b 的任一

个解向量,

X 是其导出方程组 0=AX 的任一个解向量,则 X X +0是AX = b 的解向量。

定理 设非齐次线性方程组AX = b 有无穷多个解,则其一般解为

线性代数习题集(带答案)

第一部分专项同步练习 第一章行列式 一、单项选择题 1.下列排列是 5 阶偶排列的是( ). (A) 24315 (B) 14325 (C) 41523 (D)24351 2.如果n 阶排列j1 j2 j n 的逆序数是k , 则排列j n j2 j1的逆序数是( ). n! (A) k (B) n k (C) k 2 n(n 1) (D) k 2 3. n 阶行列式的展开式中含a11a12 的项共有( )项. (A) 0 (B) n 2 (C) (n 2)! (D) (n 1)! 0 0 0 1 4. 1 1 ( ). 1 0 0 0 (A) 0 (B) 1 (C) 1 (D) 2 0 0 1 0 5.0 1 1 ( ). 1 0 0 0 (A) 0 (B) 1 (C) 1 (D) 2 2x x 1 1 6.在函数 1 x 1 2 f (x) 中 3 2 x 3 3 x 项的系数是( ). 0 0 0 1 (A) 0 (B) 1 (C) 1 (D) 2 1

7. 若 a a a 11 12 13 1 D a a a ,则 21 22 23 2 a a a 31 32 33 2a a 13 a 33 a 11 a 31 2a 12 2a 32 11 D 2a a a 2a ( ). 1 21 23 21 22 2a 31 (A) 4 (B) 4 (C) 2 (D) 2 a a 11 ,则 12 8.若 a a a 21 22 a 12 a 11 ka 22 ka 21 ( ). 2 (D) k2a (A) ka (B) ka (C) k a 9.已知 4 阶行列式中第 1 行元依次是4, 0, 1, 3, 第 3 行元的余子式依次为2, 5,1, x, 则x ( ). (A) 0 (B) 3 (C) 3 (D) 2 8 7 4 3 10. 若 6 2 3 1 D ,则D 中第一行元的代数余子式的和为( ). 1 1 1 1

《线性代数A》教学大纲

《线性代数A》教学大纲 课程中文名称:线性代数A 课程性质: 必修 课程英文名称:Linear Algebra A 总学时:48学时,其中课堂教学48学时 先修课程:初等数学 面向对象:全校理工科学生(包括财经类等文科专业) 开课系(室):数学科学系 一.课程性质、目的和要求 线性代数是理工科及财经管理类本科生必需掌握的一门基础课,通过本课程的学习使学生掌握行列式的计算、矩阵理论、向量组和向量空间基本概念,用矩阵理论求解线性方程组、及用线性方程组解的结构理论讨论矩阵的对角化并进一步研究二次型,使学生掌握本课程的基本理论和方法,培养和提高逻辑思维和分析问题解决问题的能力,并为学习相关课程与进一步扩大知识面奠定必要的、必需的基础。 二、课程内容及学时分配 1. 行列式(6学时) 教学要求:了解行列式的定义、掌握行列式的基本性质。会应用行列式性质和行列式按行(列)展开定理进行行列式计算。 重点:行列式性质 难点:行列式性质和行列式按行(列)展开定理的应用 2.矩阵(12学时) 教学要求:理解矩阵的概念、掌握单位矩阵、对角矩阵与对称矩阵的性质。掌握矩阵的线性运算、乘法、方阵行列式、转置的定义及其运算规律。理解逆矩阵的概念及其性质,熟练掌握逆矩阵的求法。熟练掌握矩阵的初等变换及其应用。理解矩阵秩的概念并掌握其求法。了解满秩矩阵的定义及其性质。了解分块矩阵及其运算。 重点:矩阵的线性运算、矩阵的乘法、逆矩阵的求法、矩阵的初等变换 难点:矩阵的秩,矩阵的分块 3.向量组和向量空间(10学时) 教学要求:理解n维向量的概念及其运算。理解向量组的线性相关、线性无关与线性表示等概念,了解并会用向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法。了解向量组的极大线性无关组和秩的概念,并会求向量组的秩。了解n维向量空间及其子空间、基、维数与坐标等概念。了解向量的内积、长度与正交等概念,会用施米特正交化方法把向量组正交规范化。了解规范正交基、正交矩阵的概念、以及它们的性质。 重点:n维向量的概念、线性相关、线性无关、极大线性无关组、向量组秩的概念难点:线性无关的相关证明、向量组秩的概念、向量空间 4. 线性方程组(8学时)

线性代数试题及答案。。

第一部分选择题(共28分) 一、单项选择题(本大题共14小题,每小题2分,共28分)在每小题列出的四个选项中只有 一个是符合题目要求的,请将其代码填在题后的括号内。错选或未选均无分。 1.设行列式a a a a 1112 2122 =m, a a a a 1311 2321 =n,则行列式 a a a a a a 111213 212223 + + 等于() A. m+n B. -(m+n) C. n-m D. m-n 2.设矩阵A= 100 020 003 ? ? ? ? ? ? ? ,则A-1等于() A. 1 3 00 1 2 001 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? B. 100 1 2 00 1 3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? C. 1 3 00 010 00 1 2 ? ? ? ? ? ? ? ?? D. 1 2 00 1 3 001 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3.设矩阵A= 312 101 214 - - - ? ? ? ? ? ? ? ,A*是A的伴随矩阵,则A *中位于(1,2)的元素是() A. –6 B. 6 C. 2 D. –2 4.设A是方阵,如有矩阵关系式AB=AC,则必有() A. A =0 B. B≠C时A=0 C. A≠0时B=C D. |A|≠0时B=C 5.已知3×4矩阵A的行向量组线性无关,则秩(A T)等于() A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 6.设两个向量组α1,α2,…,αs和β1,β2,…,βs均线性相关,则() A.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs使λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0和λ1β1+λ2β2+…λsβs=0 B.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs使λ1(α1+β1)+λ2(α2+β2)+…+λs(αs+βs)=0 C.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs使λ1(α1-β1)+λ2(α2-β2)+…+λs(αs-βs)=0 D.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs和不全为0的数μ1,μ2,…,μs使λ1α1+λ2α2+…+ λsαs=0和μ1β1+μ2β2+…+μsβs=0 7.设矩阵A的秩为r,则A中() A.所有r-1阶子式都不为0 B.所有r-1阶子式全为0 C.至少有一个r阶子式不等于0 D.所有r阶子式都不为0 8.设Ax=b是一非齐次线性方程组,η1,η2是其任意2个解,则下列结论错误的是() A.η1+η2是Ax=0的一个解 B.1 2η1+1 2 η2是Ax=b的一个解 C.η1-η2是Ax=0的一个解 D.2η1-η2是Ax=b的一个解 9.设n阶方阵A不可逆,则必有()

考研数学之线性代数讲义(考点知识点+概念定理总结)

收集自网络,不以任何盈利为目的。欢迎考研的同学,下载学习。 线性代数讲义 目录 第一讲基本概念 线性方程组矩阵与向量初等变换和阶梯形矩阵线性方程组的矩阵消元法第二讲行列式 完全展开式化零降阶法其它性质克莱姆法则 第三讲矩阵 乘法乘积矩阵的列向量和行向量矩阵分解矩阵方程逆矩阵伴随矩阵第四讲向量组 线性表示向量组的线性相关性向量组的极大无关组和秩矩阵的秩 第五讲方程组 解的性质解的情况的判别基础解系和通解 第六讲特征向量与特征值相似与对角化 特征向量与特征值—概念,计算与应用相似对角化—判断与实现 附录一内积正交矩阵施密特正交化实对称矩阵的对角化 第七讲二次型 二次型及其矩阵可逆线性变量替换实对称矩阵的合同标准化和规范化惯性指数正定二次型与正定矩阵 附录二向量空间及其子空间 附录三两个线性方程组的解集的关系 附录四06,07年考题 第一讲基本概念 1.线性方程组的基本概念 线性方程组的一般形式为: a11x1+a12x2+…+a1n x n=b1, a21x1+a22x2+…+a2n x n=b2, ………… a m1x1+a m2x2+…+a mn x n= b m, 其中未知数的个数n和方程式的个数m不必相等. 线性方程组的解是一个n维向量(k1,k2, …,k n)(称为解向量),它满足:当每个方程中的未知数x i都用k i 替代时都成为等式. 线性方程组的解的情况有三种:无解,唯一解,无穷多解. 对线性方程组讨论的主要问题两个:(1)判断解的情况.(2)求解,特别是在有无穷多接时求通解. b1=b2=…=b m=0的线性方程组称为齐次线性方程组. n维零向量总是齐次线性方程组的解,称为零解.因此齐次线性方程组解的情况只有两种:唯一解(即只要零解)和无穷多解(即有非零解).

数值分析学习心得体会.doc

数值分析学习感想 一个学期的数值分析,在老师的带领下,让我对这门课程有了深刻的理解和感悟。这门 课程是一个十分重视算法和原理的学科,同时它能够将人的思维引入数学思考的模式,在处 理问题的时候,可以合理适当的提出方案和假设。他的内容贴近实际,像数值分析,数值微 分,求解线性方程组的解等,使数学理论更加有实际意义。 数值分析在给我们的知识上,有很大一部分都对我有很大的帮助,让我的生活和学习有 了更加方便以及科学的方法。像第一章就讲的误差,在现实生活中,也许没有太过于注意误 差,所以对误差的看法有些轻视,但在学习了这一章之后,在老师的讲解下,了解到这些误 差看似小,实则影响很大,更如后面所讲的余项,那些差别总是让人很容易就出错,也许在 别的地方没有什么,但是在数学领域,一个小的误差,就很容易有不好的后果,而学习了数 值分析的内容,很容易就可以将误差锁定在一个很小的范围内,在这一范围内再逼近,得出 的近似值要准确的多,而在最开始的计算中,误差越小,对后面的影响越小,这无疑是好的。 数值分析不只在知识上传授了我很多,在思想上也对我有很大的影响,他给了我很多数 学思想,很多思考的角度,在看待问题的方面上,多方位的去思考,并从别的例子上举一反三。像其中所讲的插值法,在先学习了拉格朗日插值法后,对其理解透彻,了解了其中 的原理和思想,再学习之后的牛顿插值以及三次样条插值等等,都很容易的融会贯通,很容 易的就理解了其中所想,他们的中心思想并没有多大的变化,但是使用的方式却是不同的, 这不仅可以学习到其中心内容,还可以去学习他们的思考方式,每个不同的思考方式带来的 都是不同的算法。而在看待问题上,不同的思考方式总是可以快速的全方位的去看透彻问题, 从而知道如何去解决。 在不断的学习中,知识在不断的获取,能力在不断的提升,同时在老师的不懈讲解下, 我逐渐的发现数值分析所涵盖的知识面特别的广泛,而我所需要学习的地方也更加的多,自 己的不足也在不断的体现,我知道这只是我刚刚接触到了数学的那一角,在以后我还会接触 到更多,而这求知的欲望也在不停的驱赶我,学习的越多,对今后的生活才会有更大的帮助。 计算132 2013014923 张霖篇二:数值分析学习报告 数值分析学习心得报告 班级:11级软工一班 姓名: * * * 学号: 20117610*** 指导老师:* * * 学习数值分析的心得体会 无意中的一次选择,让我接触了数值分析。 作为这学期的选修课,我从内心深处来讲,数值分析真的有点难。感觉它是在高等数学 和线性代数的基础上,又加深了探讨。虽然这节课很难,我学的不是很好,但我依然对它比 较感兴趣。下面就具体说说我的学习体会,让那些感兴趣的同学有个参考。 学习数值分析,我们首先得知道一个软件——matlab。matrix laboratory,即矩阵实验 室,是math work公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。它是当今科学界最具影 响力、也是最具活力的软件,它起源于矩阵运算,并高速发展成计算机语言。它的优点是强 大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面、便捷的与其他程序和语 言接口。 根据上网搜集到的资料,你就会发现matlab有许多优点: 首先,编程简单使用方便。到目前为止,我已经学过c语言,机器语言,java语言,这

线性代数期末考试试卷+答案合集

×××大学线性代数期末考试题 一、填空题(将正确答案填在题中横线上。每小题2分,共10分) 1. 若02 2 1 50 1 31 =---x ,则=χ__________。 2.若齐次线性方程组??? ??=++=++=++0 00321 321321x x x x x x x x x λλ只有零解,则λ应满足 。 3.已知矩阵n s ij c C B A ?=)(,,,满足CB AC =,则A 与B 分别是 阶矩阵。 4.矩阵??? ? ? ??=32312221 1211 a a a a a a A 的行向量组线性 。 5.n 阶方阵A 满足032 =--E A A ,则=-1A 。 二、判断正误(正确的在括号内填“√”,错误的在括号内填“×”。每小题2分,共10分) 1. 若行列式D 中每个元素都大于零,则0?D 。( ) 2. 零向量一定可以表示成任意一组向量的线性组合。( ) 3. 向量组m a a a ,, , 21中,如果1a 与m a 对应的分量成比例,则向量组s a a a ,,, 21线性相关。( ) 4. ? ? ??? ???? ???=010********* 0010 A ,则A A =-1。( ) 5. 若λ为可逆矩阵A 的特征值,则1 -A 的特征值为λ。 ( ) 三、单项选择题 (每小题仅有一个正确答案,将正确答案题号填入括号内。每小题2分,共10分) 1. 设A 为n 阶矩阵,且2=A ,则=T A A ( )。 ① n 2 ② 1 2 -n ③ 1 2 +n ④ 4 2. n 维向量组 s ααα,,, 21(3 ≤ s ≤ n )线性无关的充要条件是( )。 ① s ααα,, , 21中任意两个向量都线性无关 ② s ααα,, , 21中存在一个向量不能用其余向量线性表示 ③ s ααα,, , 21中任一个向量都不能用其余向量线性表示

线性代数知识点总结

线性代数知识点总结 第一章行列式 (一)要点 1、 二阶、三阶行列式 2、 全排列和逆序数,奇偶排列(可以不介绍对换及有关定理) ,n 阶行列式的定义 3、 行列式的性质 4、 n 阶行列式 ^a i j ,元素a j 的余子式和代数余子式,行列式按行(列)展开定理 5、 克莱姆法则 (二)基本要求 1 、理解n 阶行列式的定义 2、掌握n 阶行列式的性质 3 、会用定义判定行列式中项的符号 4、理解和掌握行列式按行(列)展开的计算方法,即 a 1i A Ij ' a 2i A 2 j ' a ni A nj ^ 5、会用行列式的性质简化行列式的计算,并掌握几个基本方法: 归化为上三角或下三角行列式, 各行(列)元素之和等于同一个常数的行列式, 利用展开式计算 6、 掌握应用克莱姆法则的条件及结论 会用克莱姆法则解低阶的线性方程组 7、 了解n 个方程n 个未知量的齐次线性方程组有非零解的充要条件 第二章矩阵 (一)要点 1、 矩阵的概念 m n 矩阵A =(a j )mn 是一个矩阵表。当 m =n 时,称A 为n 阶矩阵,此时由 A 的 元素按原来排列的形式构成的 n 阶行列式,称为矩阵 A 的行列式,记为 A . 注:矩阵和行列式是两个完全不同的两个概念。 2、 几种特殊的矩阵:对角阵;数量阵;单位阵;三角形矩阵;对称矩阵 a i 1A j 1 ■ a i2A j 2 ? a in A jn = 〔 D '

3、矩阵的运算;矩阵的加减法;数与矩阵的乘法;矩阵的转置;矩阵的乘法 (1矩阵的乘法不满足交换律和消去律,两个非零矩阵相乘可能是零矩阵。如果两矩阵A与B相乘,有AB = BA ,则称矩阵A与B可换。注:矩阵乘积不一定符合交换 (2)方阵的幕:对于n阶矩阵A及自然数k, A k=A A A , 1 k个 规定A° = I ,其中I为单位阵. (3) 设多项式函数(J^a^ k?a1?k^l Z-心律??a k,A为方阵,矩阵A的 多项式(A) = a0A k?a1A k' …-?-a k jA ■ a k I ,其中I 为单位阵。 (4)n阶矩阵A和B ,贝U AB=IAB . (5)n 阶矩阵A ,则∣∕Λ =λn A 4、分块矩阵及其运算 5、逆矩阵:可逆矩阵(若矩阵A可逆,则其逆矩阵是唯一的);矩阵A的伴随矩阵记 * 为A , AA* = A*A = AE 矩阵可逆的充要条件;逆矩阵的性质。 6、矩阵的初等变换:初等变换与初等矩阵;初等变换和初等矩阵的关系;矩阵在等价 意义下的标准形;矩阵A可逆的又一充分必要条件:A可以表示成一些初等矩阵的乘积; 用初等变换求逆矩阵。 7、矩阵的秩:矩阵的k阶子式;矩阵秩的概念;用初等变换求矩阵的秩 8、矩阵的等价 (二)要求 1、理解矩阵的概念;矩阵的元素;矩阵的相等;矩阵的记号等 2、了解几种特殊的矩阵及其性质 3、掌握矩阵的乘法;数与矩阵的乘法;矩阵的加减法;矩阵的转置等运算及性质 4、理解和掌握逆矩阵的概念;矩阵可逆的充分条件;伴随矩阵和逆矩阵的关系;当A 可逆时,会用伴随矩阵求逆矩阵 5、了解分块矩阵及其运算的方法 (1)在对矩阵的分法符合分块矩阵运算规则的条件下,其分块矩阵的运算在形式上与不分块矩阵的运算是一致的。 (2)特殊分法的分块矩阵的乘法,例如A m n, B nl,将矩

线性代数心得体会

线性代数 关键词:高等数学自学理解 线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是向量,向量空间(或称线性空间),线性变换和有限维的线性方程组。 线性代数是继微积分之后又一门高等数学,与微积分想比,线性代数的基础行列式和矩阵是在高中有所学习的,入门还是相对比较简单的。线性代数从内容上看前后联系紧密,环环相扣,因此解题方法灵活多变,学习时应当常问自己做得对不对?再问做得好不好?只有不断地归纳总结,努力搞清内在联系,使所学知识融会贯通,接口与切入点多了,熟悉了,思路自然就开阔了。所以多做题也是积累经验来方便自己在解题时能更快更准确得运用适当的性质来简化题目。 认真上好每一堂课对于学习好线性代数是格外重要的.教材上的知识和技巧主要由老师在课堂上以授课的形式传授给你。你在上课时应集中精力听讲,积极思考老师提出的问题,迅速而恰当地做笔记。看书的准确程序是:课前预习内容,课上跟着老师的思路走,尽量不看书来回答上课提出的问题,课后进行复习巩固。而有的人恰恰相反,他们在课上埋头看自己的书,丝毫不理会老师在讲什么,这样做只会降低效率 线性代数的许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它的证明过程的每一步,只要能朦朦胧胧地想到它的所以然就行了。学习线代及其它任何学科时都要静下心来,如果学习前很亢奋就拿出一两分钟时间平静下来再开始学习。遇到不会做的题时不要去想“这道题我怎么又不会做”等与这道题无关的东西,一心想题,这样解出来的可能性会大很多。做完题后要想想答案上的方法和自己的方法是怎么想出来的,尤其对于自己不会做的题或某个题答案给出的解法非常好且较难想到,然后将这种思路记住,即做完题目后要总结自己做题的思路,活用在之后的做题中。 很多人都说,审计是文科的,学像微积分和线代这样的理科课程没有什么意义,虽然表面看起来是这样的,但实际上却不然。理科注重的逻辑,在学习的理科的过程中,我们的思路会变得清晰,会计是很复杂的一个专业,很多时候不同的条件会需要进行不同的处理,而理科会让这些复杂的东西在我们脑海中变得仅仅有条,所以学习线代也是有必要的。

线性代数期末考试试题(含答案)

江西理工大学《线性代数》考题 一、 填空题(每空3分,共15分) 1. 设矩阵??????????=333222 111 c b a c b a c b a A ,??????????=333 222111d b a d b a d b a B 且4=A ,1=B 则=+B A ______ 2. 二次型233222213214),,(x x tx x x x x x f +-+=是正定的,则t 的取值范围__________ 3. A 为3阶方阵,且2 1=A ,则=--*12)3(A A ___________ 4. 设n 阶矩阵A 的元素全为1,则A 的n 个特征值是___________ 5. 设A 为n 阶方阵,n βββ ,,21为A 的n 个列向量,若方程组0=AX 只有零解,则向量组(n βββ ,,21)的秩为 _____ 二、选择题(每题3分,共15分) 6. 设线性方程组?????=+=+--=-032231 3221ax cx bc bx cx ab ax bx ,则下列结论正确的是( ) (A)当c b a ,,取任意实数时,方程组均有解 (B)当a =0时,方程组无解 (C) 当b =0时,方程组无解 (D)当c =0时,方程组无解 7. A.B 同为n 阶方阵,则( )成立 (A) B A B A +=+ (B) BA AB = (C) BA AB = (D) 111)(---+=+B A B A 8. 设??????????=333231232221 131211 a a a a a a a a a A ,??????????+++=331332123111131211232221a a a a a a a a a a a a B ,??????????=1000010101P , ???? ??????=1010100012P 则( )成立 (A)21P AP (B) 12P AP (C) A P P 21 (D) A P P 12 9. A ,B 均为n 阶可逆方阵,则AB 的伴随矩阵=*)(AB ( ) (A) **B A (B) 11--B A AB (C) 11--A B (D)**A B 10. 设A 为n n ?矩阵,r A r =)(<n ,那么A 的n 个列向量中( ) (A )任意r 个列向量线性无关

线性代数知识点总结

大学线性代数知识点总结 第一章 行列式 二三阶行列式 N 阶行列式:行列式中所有不同行、不同列的n 个元素的乘积的和 n n n nj j j j j j j j j n ij a a a a ...)1(21212121) ..(∑-= τ (奇偶)排列、逆序数、对换 行列式的性质:①行列式行列互换,其值不变。(转置行列式T D D =) ②行列式中某两行(列)互换,行列式变号。 推论:若行列式中某两行(列)对应元素相等,则行列式等于零。 ③常数k 乘以行列式的某一行(列),等于k 乘以此行列式。 推论:若行列式中两行(列)成比例,则行列式值为零; 推论:行列式中某一行(列)元素全为零,行列式为零。 ④行列式具有分行(列)可加性 ⑤将行列式某一行(列)的k 倍加到另一行(列)上,值不变 行列式依行(列)展开:余子式ij M 、代数余子式ij j i ij M A +-=)1( 定理:行列式中某一行的元素与另一行元素对应余子式乘积之和为零。 克莱姆法则: 非齐次线性方程组 :当系数行列式0≠D 时,有唯一解:)21(n j D D x j j ??== 、 齐次线性方程组 :当系数行列式01≠=D 时,则只有零解 逆否:若方程组存在非零解,则D等于零 特殊行列式: ①转置行列式:33 23 13 3222123121113332 31 232221 131211 a a a a a a a a a a a a a a a a a a → ②对称行列式:ji ij a a = ③反对称行列式:ji ij a a -= 奇数阶的反对称行列式值为零 ④三线性行列式:33 31 2221 13 1211 0a a a a a a a 方法:用221a k 把21a 化为零,。。化为三角形行列式

线性代数学习有感

线性代数学习有感 从素未谋面到一知半解,或许将来会有相见恨晚。总之到现在为止,经过将近一个学期的学习,我对线性代数有了一些小小的感想。 线性代数是高等院校一门重要的基础数学课程,具有较强的了逻辑性,抽象性和广泛的实用性。这是我在上网查阅资料时看到的大家对于线性代数的定义。不同于高等数学的是,线性代数几乎从一开始就是一个全新的概念,至少给我的感觉是这样。虽说线性代数主要就是为了解齐次或非齐次的线性方程组,这个目的之于我并不算太陌生,可是它所运用到的东西却是我几乎从未见到过的。我们都知道,线性代数研究的范围通常都不是我们能想象到的二维空间,而是上升到n维空间,这一点相当不可爱。并且在线性代数的学习过程中,我们几乎每天都是跟一些新的概念,新的定理打交道,因此理解和记忆起来有相当大的困难,常常是花很久的时间还是理解不了。 我跟一些就读于其他高校的高中同学交流了一下各自学校线性代数的教学情况,很多同学都谈到了同一个问题。不少老师在教学的时候,经常会舍弃一些重要概念、性质和定理的引入,以及相关的几何意义的解释,以至于学生接受的通常是一个个被硬生生灌输的概念,法则或定理。平心而论,我觉得北邮线性代数的老师在这一点上做得还是不错的,至少给我授课的张鹏老师对这一点抓得比较好。张老师对细节的要求比较高,她会时不时询问学生对知识的理解情况,经常会多次讲解,这真的是一个好现象。不过说实话,由于课时的限制,老师不可能把所有东西都讲解得很透彻,尽管老师尽力讲解了,可每次上完课我仍会有些许疑惑。不过乐观地看,这也未必不是件好事。这就要求我们自己在课下去总结去思考,才能有深刻的理解,并且这样能更好地培养我们的逻辑思维能力。 俗话说得好:“学而不思则罔”。如果我们不去进行深入的思考,那么我们所学到的线性代数的知识就只是一些零散的孤立的概念和方法,无法理解这些概念和方法的意义以及它们之间的联系,到头来只会做一些简单的计算,我们的眼光会被限制,无法上升到一个高度去看待线性代数问题,无法将所学的知识点融会贯通。记得张老师说过,当给你一个信息的时候,尤其是一些不太明显的信息,你要能立刻理解它的内涵,也就是说能够马上联想到与它等价的一些信息。比如说,告诉你一个矩阵是非奇异矩阵,它包含的信息有:首先明确它是一个n阶方阵,它的秩是n,它便是满秩矩阵,它所对应的n阶行列式不等于零,那么n个n维向量便线性无关,还有这个方阵是可逆方阵,并且可以想到它的转置矩阵也是可逆的······还有一点,在线性代数的学习过程中,大片大片的定理确实令人头痛,不过我觉得,其实有些定理或推论是没有必要去背的,因为它们就是另外某个定理的特殊情况,而这些特殊情况,只要我们稍微思考一下,思维稍微开放一点,完全可以自己概括,没有必要多记几个来增加自己的记忆负担。比如说向 “当m>n时,m个n维向量一定线性无关”,量组的线性相关性的定理6的推论2: 看过定理6后你会觉得这完全就是废话嘛,如果你把这当作另一个定理来记忆的话,说句不脸红的话,我们自己都可以联想出很多这种“推论”,会让你记到疯掉。再有就是在记忆一些定理概念的时候,不一定非得按原文记忆,我们可以按照自己的理解来记忆,适合自己的方法才是最好的方法。在学习线性代数的过程中,联想和思考是非常重要的,不要畏惧线性代数的抽象性,理解后的喜悦是难以言表的。通过联想和思考,把学过的知识点串起来,深化理解,我们才能把线性代数学得更好。

线性代数知识点归纳

线性代数复习要点 第一部分 行列式 1. 排列的逆序数 2. 行列式按行(列)展开法则 3. 行列式的性质及行列式的计算 1.行列式的计算: ① (定义法)1212121112121222() 1212()n n n n n j j j n j j nj j j j n n nn a a a a a a D a a a a a a τ= = -∑ L L L L L M M M L 1 ②(降阶法)行列式按行(列)展开定理: 行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式的乘积之和. 推论:行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零. ③ (化为三角型行列式)上三角、下三角、主对角行列式等于主对角线上元素的乘积. ④ 若A B 与都是方阵(不必同阶),则 ==()mn A O A A O A B O B O B B O A A A B B O B O *==* *=-1 ⑤ 关于副对角线: (1)2 1121 21 1211 1 () n n n n n n n n n n n a O a a a a a a a O a O ---* ==-K N N 1 ⑥ 范德蒙德行列式:()1 22 22 12111112 n i j n j i n n n n n x x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏L L L M M M L 111

⑦ a b -型公式:1 [(1)]()n a b b b b a b b a n b a b b b a b b b b a -=+--L L L M M M O M L ⑧ (升阶法)在原行列式中增加一行一列,保持原行列式不变的方法. ⑨ (递推公式法) 对n 阶行列式n D 找出n D 与1n D -或1n D -,2n D -之间的一种关系——称为递推公式,其中 n D ,1n D -,2n D -等结构相同,再由递推公式求出n D 的方法称为递推公式法. (拆分法) 把某一行(或列)的元素写成两数和的形式,再利用行列式的性质将原行列式写成两行列式之和, 使问题简化以例计算. ⑩ (数学归纳法) 2. 对于n 阶行列式A ,恒有:1 (1)n n k n k k k E A S λλ λ-=-=+-∑,其中k S 为k 阶主子式; 3. 证明 0A =的方法: ①、A A =-; ②、反证法; ③、构造齐次方程组0Ax =,证明其有非零解; ④、利用秩,证明()r A n <; ⑤、证明0是其特征值. 4. 代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i j i j ij ij ij ij M A A M ++=-=- 第二部分 矩阵 1.矩阵的运算性质 2.矩阵求逆 3.矩阵的秩的性质 4.矩阵方程的求解 1. 矩阵的定义 由m n ?个数排成的m 行n 列的表1112121 22212n n m m mn a a a a a a A a a a ?? ? ? = ? ??? L L M M M L 称为m n ?矩阵.

学习线性代数的意义

线性代数有什么用? 线性代数有什么用?这是每一个圈养在象牙塔里,在灌输式教学模式下的“被学习”的学生刚刚开始思考时的第一个问题。我稍微仔细的整理了一下学习线代的理由,竟然也罗列了不少,不知道能不能说服你: 1、如果你想顺利地拿到学位,线性代数的学分对你有帮助; 2、如果你想继续深造,考研,必须学好线代。因为它是必考的数学科目,也是研究生科目《矩阵论》、《泛函分析》的基础。例如,泛函分析的起点就是无穷多个未知量的无穷多线性方程组理论。 3、如果你想提高自己的科研能力,不被现代科技发展潮流所抛弃,也必须学好,因为瑞典的L.戈丁说过,没有掌握线代的人简直就是文盲。他在自己的数学名著《数学概观》中说: 要是没有线性代数,任何数学和初等教程都讲不下去。按照现行的国际标准,线性代数是通过公理化来表述的。它是第二代数学模型,其根源来自于欧几里得几何、解析几何以及线性方程组理论。…,如果不熟悉线性代数的概念,像线性性质、向量、线性空间、矩阵等等,要去学习自然科学,现在看来就和文盲差不多,甚至可能学习社会科学也是如此。 4、如果毕业后想找个好工作,也必须学好线代: 想搞数学,当个数学家(我靠,这个还需要列出来,谁不知道线代是数学)。恭喜你,你的职业未来将是最光明的。如果到美国打工的话你可以找到最好的职业(参考本节后附的一份小资料)。 想搞电子工程,好,电路分析、线性信号系统分析、数字滤波器分析设计等需要线代,因为线代就是研究线性网络的主要工具;进行IC集成电路设计时,对付数百万个集体管的仿真软件就需要依赖线性方程组的方法;想搞光电及射频工程,好,电磁场、光波导分析都是向量场的分析,比如光调制器分析研制需要张量矩阵,手机信号处理等等也离不开矩阵运算。 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。 对于其他工程领域,没有用不上线代的地方。如搞建筑工程,那么奥运场馆鸟巢的受力分析需要线代的工具;石油勘探,勘探设备获得的大量数据所满足的几千个方程组需要你的线代知识来解决;飞行器设计,就要研究飞机表面的气流的过程包含反复求解大型的线性方程组,在这个求解的过程中,有两个矩阵运算的技巧:对稀疏矩阵进行分块处理和进行LU分解;作餐饮业,对于构造一份有营养的减肥食谱也需要解线性方程组;知道有限元方法吗?这个工程分析中十分有效的有限元方法,其基础就是求解线性方程组。知道马尔科夫链吗?这个“链子”神通广大,在许多学科如生物学、商业、化学、工程学及物理学等领域中被用来做数学模型,实际上马尔科夫链是由一个随机变量矩阵所决定的一个概率向量序列,看看,矩阵、向量又出现了。 另外,矩阵的特征值和特征向量可以用在研究物理、化学领域的微分方程、连续的或离散的动力系统中,甚至数学生态学家用以在预测原始森林遭到何种程度的砍伐会造成猫头鹰的种群灭亡;大名鼎鼎的最小二乘算法广泛应用在各个工程领域里被用来把实验中得到的大量测量数据来拟合到一个理想的直线或曲线上,最小二乘拟合算法实质就是超定线性方程组的求解;二次型常常出现在线性代数在工程(标准设计及优化)和信号处理(输出的噪声功率)的应用中,他们也常常出现在物理学(例如势能和动能)、微分几何(例如曲面的法曲率)、经济学(例如效用函数)和统计学(例如置信椭圆体)中,某些这类应用实例的数学背景很容易转化为对对称矩阵的研究。 嘿嘿(脸红),说实在的,我也没有足够经验讲清楚线代在各个工程领域中的应用,只能大概人云亦云地讲述以上线代的一些基本应用。因为你如果要真正的讲清楚线代的一个应用,就必须充分了解所要应用的领域内的知识,最好有实际的工程应用的经

(完整版)线性代数试卷及答案详解

《线性代数A 》试题(A 卷) 试卷类别:闭卷考试时间:120分钟考试科目:线性代数考试时间:学号:姓名:

《线性代数A》参考答案(A卷)一、单项选择题(每小题3分,共30分) 二、填空题(每小题3分,共18分)

1、 256; 2、 132465798?? ? --- ? ???; 3、112 2 112 21122 000?? ?- ? ?-?? ; 4、 ; 5、 4; 6、 2 。 三. 解:因为矩阵A 的行列式不为零,则A 可逆,因此1X A B -=.为了求1A B -,可利用下列初等行变换的方法: 2312112 01012 010******* 12101 141103311033102321102721 002781 002780 11410 101440 10144001103001103001103---?????? ? ? ? -??→-??→-- ? ? ? ? ? ?--? ?? ?? ?-?????? ? ? ? ??→--??→-??→-- ? ? ? ? ? ??????? ―――――(6分) 所以1 278144103X A B -?? ?==-- ? ??? .―――――(8分) 四.解:对向量组12345,,,,ααααα作如下的初等行变换可得: 12345111 4 3111431132102262(,,,,)21355011313156702262ααααα--???? ? ? ----- ? ? = → ? ? --- ? ? ? ?---???? 11 1 431 2 12011310 1131000000 0000000000 0000--???? ? ? ---- ? ? →→ ? ? ? ? ? ?? ???――――(5分) 从而12345,,,,ααααα的一个极大线性无关组为12,αα,故秩 12345{,,,,}ααααα=2(8分)

线性代数学习心得体会doc

线性代数学习心得体会 篇一:学习线性代数的心得体会 学习线性代数的心得体会 线代课本的前言上就说:“在现代社会,除了算术以外,线性代数是应用最广泛的数学学科了。”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少,课本上涉及最多的只能算解线性方程组了,但这只是线性代数很初级的应用。我自己对线性代数的应用了解的也不多。但是,线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。 线性代数被不少同学称为“天书”,足见这门课给同学们造成的困难。在这门课的学习过程中,很多同学遇到了上课听不懂,一上课就想睡觉,公式定理理解不了,知道了知识但不会做题,记不住等问题。我认为,每门课程都是有章可循的,线性代也不例外,只要有正确的方法,再加上自己的努力,就可以学好它。 线代是一门比较费脑子的课,所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上的线代课就会变成“催眠课”。那么,就应该在第二天有线代课时晚上睡得早一点。如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。这个预习也有学问,预习时要“把更多的麻烦留给自己”,即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住,自己试着证一下,可以不用写详细的过程,

想一下思路即可;还要多猜猜预习的部分会有什么公式、定理、结论;还要想一想预习的内容能应用到什么领域。当然,这对一些同学有困难,可以根据个人的实际情况适当调整,但要尽量多地自己思考。 一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。上课时干别的会受到老师讲课的影响,那为什么不利用好这一小时四十分钟呢?上课时,老师的一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲的某个题自 己会做也要听一下老师的思路。 上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业。实际上应该先试着做题,不会时看书后或做完后看书。这样,作业可以帮你回忆老师讲的内容,重要的是这些内容是自己回忆起来的,这样能记得更牢,而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。作业尽量在上课的当天或第二天做,这样能减少遗忘给做作业造成的困难。做作业时遇到不会的题可以 问别人或参考同学的解答,但一定要真正理解别人的思路,绝对不能不弄清楚别人怎么做就照抄。适当多做些题对学习是有帮助的。。 线性代数的许多公式定理难理解,但一定要理解这些东西才能记得牢,理解不需要知道它的证明过程的每一步,只

线性代数性质定理公式全总结

概念、性质、定理、公式必须清楚,解法必须熟练,计算必须准确 (),n T A r A n A A Ax x Ax A Ax A A A E οοοββ==??≠≠≠??∈=?可逆 的列(行)向量线性无关 的特征值全不为0 只有零解 , 0总有唯一解 是正定矩阵 R 12,s i A p p p p n B AB E AB E ?? ??? ??????? ??=????==?? 是初等阵 存在阶矩阵使得 或 ○ 注:全体n 维实向量构成的集合n R 叫做n 维向量空间. ()A r A n A A A Ax A ολ<=?==不可逆 0的列(行)向量线性相关 0是的特征值 有非零解,其基础解系即为关于0的?? ?? ?????特征向量 ○ 注 ()()a b r aE bA n aE bA aE bA x οολ+

①称为n ? 的标准基,n ? 中的自然基,单位坐标向量87p 教材; ②12,,,n e e e ???线性无关; ③12,,,1n e e e ???=; ④tr =E n ; ⑤任意一个n 维向量都可以用12,,,n e e e ???线性表示. 1212121112121222() 1212()n n n n n j j j n j j nj j j j n n nn a a a a a a D a a a a a a τ= = -∑ L L L L L M M M L 1 √ 行列式的计算: ①行列式按行(列)展开定理:行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式的乘积之和. 推论:行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零. ②若A B 与都是方阵(不必同阶),则 = =()mn A O A A O A B O B O B B O A A A B B O B O * = =* *=-1(拉普拉斯展开式) ③上三角、下三角、主对角行列式等于主对角线上元素的乘积.

线性代数学后感

线性代数学习总结 本学期,在吴老师的带领下,我们对线性代数进行了系统的学习。我对线性代数的总体感觉是公式难记,比较抽象,计算容易出错。但是线性代数又是样很实用的工具,比如说对多元一次方程组的求解就可谓非常方便。对于这种难学好用的学科确实让我们比较为难,好好学吧,要有足够的毅力和勇气,不好好学吧,又觉得可惜,好好的工具不掌握哪行?结合这点以及我在平时学习以及近阶段复习当中的感受做出以下线性代数学习的总结。 一:首先学习线性代数要有兴趣。没有兴趣的话对于这样一门课很难学好。兴趣哪里来?这就要求我们对线性代数的重要性非常清楚。对于我们理工科的学生来说,线性代数是我们以后解决专业领域问题的基本工具,想要在专业领域有点成绩,就必须把线性代数学好。再者,线性代数在考研中也占有相当大的比重,鉴于现今就业形势不乐观,考研无疑也是条退路,所以学好现性代数有现实意义。 二:现代入门,重在概念和定义。这是学习的一切学习的基础,只有把握这个环节,我们的学习实践活动才能得以开展,知识是人类高度概括、总结的经验,不可能像平常说话那么通俗易懂。所以我们要想把知识学好,就得在概念上下功夫。例《线性代数》这门课程中的二次型,那我们首先得非常清楚的知到,什么叫做实二次型,什么是特征值,特征向量,什么是相似矩阵等等。否则这一块的知识没有办法开展。 三:学习相关概念后,要学会如何去操作。在线性代数中这一点就体现得很突出。如在我们学习正交矩阵这个概念后,我们得要学会如何去求正交矩阵;再如,当我们认识了矩阵的对角化定义之后,我们得掌握如何去将一个矩阵对角化。其实,就是学会如何去操作,这是我们掌握数学工具的使用方法的重要途径,所以这部分的工作是我们的学习中心和重点。只有掌握了这部分,我们才能在以后学习或者生活中遇到相似的问题,就有了这个工具去为我们解决实际的问题。 四:课堂听讲是关键,课前课后预习巩固。一定要重视上课听讲,不能使线代的学习退化为自学。上课时做别的事只会受到老师讲课的影响,那为什么不利用好这一个半小时的时间好好听呢?上课时,老师之一句话就可能使你豁然开朗,就可能改变你之学习方法甚至改变你之一生。上课时一定要“虚心”,即使老师讲之某个题自己会做也要听一下老师之思路。

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