线性代数论文——矩阵中不可用的规律与结论

线性代数论文——矩阵中不可用的规律与结论
线性代数论文——矩阵中不可用的规律与结论

线性代数行列式算与性质

线性代数行列式的计算与性质 行列式在数学中,是一个函数,其定义域为的矩阵,取值为一个标量,写作或。行列式可以看做是有向面积或体积的概 念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说,在维欧几里得空间中,行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论,还是在微积分学中(比如说换元积分法中),行列式作为基本的数学工具,都有着重要的应用。 行列式概念最早出现在解线性方程组的过程中。十七世纪晚期,关孝和与莱布尼茨的著作中已经使用行列式来确定线性方程组解的个数以及形式。十八世纪开始,行列式开始作为独立的数学概念被研究。十九世纪以后,行列式理论进一步得到发展和完善。矩阵概念的引入使得更多有关行列式的性质被发现,行列式在许多领域都逐渐显现出重要的意义和作用,出现了线性自同态和矢量组的行列式的定义。 行列式的特性可以被概括为一个多次交替线性形式,这个本质使得行列式在欧几里德空间中可以成为描述“体积”的函数。 矩阵 A 的行列式有时也记作 |A|。绝对值和矩阵范数也使用这个记法,有可能和行列式的记法混淆。不过矩阵范数通常以双垂直线来表示(如: ),且可以使用下标。此外,矩阵的绝对值是没有定义的。因此,行 列式经常使用垂直线记法(例如:克莱姆法则和子式)。例如,一个矩阵: A= ? ? ? ? ? ? ? i h g f e d c b a , 行列式也写作,或明确的写作: A= i h g f e d c b a , 即把矩阵的方括号以细长的垂直线取代 行列式的概念最初是伴随着方程组的求解而发展起来的。行列式的提出可以追溯到十七世纪,最初的雏形由日本数学家关孝和与德国数学家戈特弗里德·莱布尼茨各自独立得出,时间大致相同。

线性代数教案-矩阵的特征值与特征向量

线性代数教学教案 第5章 矩阵的特征值与特征向量 授课序号01 教 学 基 本 指 标 教学课题 第5章 第1节 特征值与特征向量 课的类型 新知识课 教学方法 讲授、课堂提问、讨论、启发、自学 教学手段 黑板多媒体结合 教学重点 理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质以及矩阵的特征值和特征向量的求法 教学难点 矩阵的特征值和特征向量的求 法 参考教材 同济版《线性代数》 作业布置 课后习题 大纲要求 理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质,会求矩阵的特征值和特征向量。 教 学 基 本 内 容 一.特征值与特征向量的概念 1.设是n 阶方阵,如果存在数和n 维非零列向量x ,使关系式=成立,那么,称为方阵的特征值,非零列向量称为的对应于特征值的特征向量. 2.特征方程:称,即=为方阵A 的特征方程. 3.特征多项式与特征矩阵:是关于的n 次多项式,称为方阵的特征多项式,记作. 称为的特征矩阵. 二.特征值与特征向量的性质 1.设矩阵A 的特征值为,则 (1) ; (2) . 2.矩阵的迹:设矩阵,称为的迹,记为tr . A λAx x λλA x A λ0-=A E λ111212122212n n n n nn a a a a a a a a a λ λλ --- 0||λ-A E λA ()A f λλ-A E A ()n n ij a ?=n ,,λλλ 21121122n nn a a a λλλ+++=+++ 12n A λλλ= A ()n n ij a ?=1122nn a a a +++ A A

3.矩阵和有相同的特征值. 4.设是n 阶可逆矩阵,则 (1) 的特征值都不为零; (2) 若是的特征值,则是的特征值. 5.设是关于的多项式,是n 阶方阵,此时,若是的特征值,则是的特征值,此时称为的特征多项式. 6.定理:设是n 阶方阵的m 个特征值, 依次是与之对应的特征向量. 如果互不相等,则线性无关. 三.例题讲解 例1.求A 的特征值和特征向量. 例2.求矩阵A 的特征值和特征向量. 例3.求矩阵 的特征值和特征向量. 例4.设是n 阶方阵的特征值, 证明:的特征值. 例5.已知3阶方阵的特征值为,1,2,求. 例6.已知为n 阶方阵,是A 的两个不同的特征值,是的分别对应于的特征向量,证明:不是A 的特征向量. 例7.设分别为某地区目前的环境污染水平与经济发展水平. 分别为该地区t 年后的环境污染水平和经济发展水平,有关系式如下:,试预测该地区t 年后的环境污染水平和经济 发展水平之间的关系. A T A A A λA 1-λ1-A 10()m m f x a x a x a =+++ x A 10()m m f a a a =+++ A A A E λA ()f λ()f A ()f A A 12,,,m λλλ A 12,,,m x x x 12,,,m λλλ 12,,,m x x x ?? ????=2134???? ??????-=100031111211020413A -????=????-?? λA 22λ是A A 1-325A A -A 12,λλ12,x x A 12,λλ12+x x 00,x y ,t t x y ()-1-1-1-1=3+=1,2,,=2+2t t t t t t x x y t k y x y ?? ?

同济大学线性代数教案第一章线性方程组与矩阵

线性代数教学教案 第一章线性方程组与矩阵 授课序号01 1112121 2 n n m m mn a a a a a a ?? ?? ??? ,有时为了强调矩阵的行数和列数,也记为

n a ???. 212 n n n nn a a a ? ??? . 1112 00n n nn a a a a ?? ?? ? ? ?与上三角矩阵200 n nn a ? ??? . 000 0n a ??? ??? ,或记为100 1? ???? . 负矩阵的定义:对于矩阵()ij m n a ?=A ,称矩阵21 22 n m m m mn mn b a b a b ?? +++? ,

a b+

21 2 n m m mn a a a ????,转置矩阵212.m n n nm a ? ??? 矩阵的转置满足的运算规律(这里k 为常数,A 与B 为同型矩阵)阶方阵()ij a =A 如果满足222n n m mn n a x +21 2 n m m mn a a a ????称为该线性方程组的系数矩阵n x ???,m b = ? ??? β,有:

2221122221 21122n n n m m mn n m m mn n a a a x a x a x a x ??? ? =??? ???? ? ++ +????? . 再根据矩阵相等的定义,该线性方程组可以用矩阵形式来表示:=Ax β.

授课序号02 21 2 t s s st ????A A A ,21 2 t s s st ? = ? ??? B B B B ,的行数相同、列数相同,则有 21 22 t s s s st st ?? ±±±? B A B A B . 111221 2 t s s st ? ? ??? A A A A A ,都有21 2 t s s st k k ? ??? A A A .

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---特殊行列式及行列式计算方法总结

特殊行列式及行列式计算方法总结 一、 几类特殊行列式 1. 上(下)三角行列式、对角行列式(教材P7例5、例6) 2. 以副对角线为标准的行列式 11112112,1221222,1 1,21,1 1,11 2 ,1 (1)2 12,11 000000 00 000 0000 (1) n n n n n n n n n n n nn n n n n n nn n n n n n a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---------== =- 3. 分块行列式(教材P14例10) 一般化结果: 00n n m n n m n m m n m m n m A C A A B B C B ????==? 0(1)0n m n n m n mn n m m m n m m n A C A A B B C B ????==-? 4. 范德蒙行列式(教材P18例12) 注:4种特殊行列式的结果需牢记! 以下几种行列式的特殊解法必须熟练掌握!!! 二、 低阶行列式计算 二阶、三阶行列式——对角线法则 (教材P2、P3) 三、 高阶行列式的计算 【五种解题方法】 1) 利用行列式定义直接计算特殊行列式; 2) 利用行列式的性质将高阶行列式化成已知结果的特殊行列式; 3) 利用行列式的行(列)扩展定理以及行列式的性质,将行列式降阶进行计算 ——适用于行列式的某一行或某一列中有很多零元素,并且非零元素的代数余子式很容易计算; 4) 递推法或数学归纳法; 5) 升阶法(又称加边法)

【常见的化简行列式的方法】 1. 利用行列式定义直接计算特殊行列式 例1 (2001年考研题) 00010002000199900 02000000 002001 D = 分析:该行列式的特点是每行每列只有一个元素,因此很容易联想到直接利用行列式定义进行计算。 解法一:定义法 (1,2,...,2,1,)012...19990(1)2001!(1)2001!2001!n n n D τ--+++++=-=-= 解法二:行列式性质法 利用行列式性质2把最后一行依次与第n -1,n -2,…,2,1行交换(这里n =2001),即进行2000次换行以后,变成副对角行列式。 2001(20011) 20011 20011 2 000020010 001000200(1) (1) (1)2001!2001!0199900 02000 000D ?---=-=--= 解法三:分块法 00010002000199900 02000000 002001 D = 利用分块行列式的结果可以得到

线性代数的基本运算

111 第5章 线性代数的基本运算 本章学习的主要目的: 1 复习线性代数中有关行列式、矩阵、矩阵初等变换、向量的线性相关性、线性方程组的求解、相似矩阵及二次型的相关知识. 2学会用MatLab 软件进行行列式的计算、矩阵的基本运算、矩阵初等变换、向量的线性相关性的判别、线性方程组的求解、二次型化标准形的运算. 5.1 行列式 5.1.1 n 阶行列式定义 由2n 个元素),,2,1,(n j i a ij 组成的记号 D=nn n n n n a a a a a a a a a 212222111211 称为n 阶行列式.其值是所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积n np 2p 21p 1a a a 的代数和,各项的符号由n 级排列n p p p 21决定,即

112 D= ∑ -n p p p n p p p 21n np 2 p 21 p 1) 21( a a a )1(τ, 其中 ∑n p p p 21表示对所有n 级排列求和, ) ,,,(21n p p p τ是排列 n p p p 21的逆序数. 5.1.2 行列式的性质 (1) 行列式与它的转置行列式相等. (2) 互换行列式的两行(列),行列式变号. (3) 若行列式有两行(列)完全相同,则此行列式为零. (4) 行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同一数k,等于用数k 乘此行列式. (5) 若行列式有两行(列)元素成比例,则此行列式为零. (6) 若行列式的某一列(行)的元素是两数的和,则此行列式等 于对应两个行列式之和.即 nn n n ni n n i i nn n n ni n n i i nn n n ni ni n n i i i i 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 a a a a a a a a a a a a a 21'2 1 '22221 '11211212 1 22221 112 1121'2 1 '222221'111211+ =+++ (7) 若行列式的某一行(列)的各元素乘以同一数加到另一行(列)对应的元素上去,行列式不变.

刘三阳线性代数第二版第一章标准答案

刘三阳线性代数第二版第一章答案

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第一章矩阵及其应用习题解答 本章需要掌握的是: 1)矩阵的定义,以及矩阵的运算(加、减、数乘和乘法); 2)方阵的幂和多项式,以及矩阵转置的性质; 3)逆阵的定义,以及逆阵的4条性质; 4)分块矩阵的运算规则; 5)矩阵的三种初等变换及行阶梯矩阵和行最简矩阵; 6)三种初等矩阵,以及定理1.4(左乘行变,右乘列变)、1.5、1.6和1.7;7)求逆阵的方法:定义法和初等变换法。 1、设方阵A满足,求。 题型分析:此类题型考核的知识点是逆阵的定义,即。因此无论题中给出的有关矩阵A的多项式(如本题是)多么复杂,只 需要把该多项式配方成“(所求逆的表达式)*(配方后的因子)=E”即可,即本题是要配成(A-E)*(?)=E。 解: %配出2003A可提取的(A-E) %配出1998可提取的(A-E) %提取公因式(A-E) %将只有单位阵的那一项移至等式右端 %写成“AB=BA=E”的形式

%由逆阵定义可知 巩固练习:教材第38页第13题 2、设,求。其中k为正整数。 题型分析:此类题型考核的知识点是矩阵的乘法和幂运算。解题思路为依次计算 最多到,通常这时已经可以看出规律,依此规律解题即可。 解:,,因此推论,用数学归纳法证明如下: 1)当k=1时,成立; 2)假设当k=n-1时,上式成立,即,则有 当k=n时,也成立。 所以 巩固练习:教材第41页二、填空题(3) 3、设A=E-uu T ,E为n阶单位阵,u为n维非零列向量,u T 为u的转置,证明:1)A2=A的充要条件是u T u=1; 2)当u T u=1时,A是不可逆的。 题型分析:这道题综合了矩阵这一章的大部分知识点,是个综合题,对于刚学了第一章的同学们来说也是一道难题。解题思路首先要明确u为n为非零向量是指u是一个只有一行 或一列的矩阵,题中有即告诉我们u是一个n*1阶列矩阵即列向量。

线性代数习题课练习题

《线性代数》习题课练习题 一、判断题 1.四阶行列式中含因子2311a a 的项为 42342311a a a a 和44322311a a a a . ( ) 2.设D 为6阶行列式,则162534435261a a a a a a 是D 中带负号的项。 ( ) 四阶行列式中14233241a a a a 的项前面应带负号。 ( ) 3.排列()3211 -n n 的逆序数为n . ( ) 4.排列123)1( -n n 为偶排列。 ( ) 5.若22B A =,则B A =或 B A -=。 ( ) 6.若0,≠=A AC AB ,则C B =. ( ) 7..0,2E A A A A A ===或则满足若矩阵 ( ) 8.若矩阵0,02==A A A 则满足. ( ) 9.设A 是n 阶方阵,若0≠A ,则必有A 可逆. ( ) 10.对n 阶可逆方阵B A ,,必有111 ---=B A AB ) (. ( ) 11.对n 阶可逆方阵B A ,,必有111)(---+=+B A B A . ( ) 12.设B A ,为n 阶方阵,则必有B A B A +=+ . ( ) 13.设B A ,为n 阶方阵,则必有BA AB = . ( ) 14.若矩阵A 与B 等价,则B A =. ( ) 15.设n m n m B A ??,为矩阵,则秩(B A +)≤秩)(A +秩)(B .( ) 16.设0=A ,则0)(=A R . ( ) 17.线性方程组0=AX 只有零解,则0≠A .( ) 18.若b x A =有无穷多解,则0=x A 有非零解。 ( )

19. 要使? ??? ? ??=2111ξ ,??? ?? ??-=0112ξ 都是线性方程组0=AX 的解,则系数 矩阵A 可为k ()111-. ( ) 20.若m a a ,,1线性无关,且011 =++m m a k a k 。 则01===m k k . ( ) 21.单独的一个零向量是线性相关的. ( ) 22.一个向量组若线性无关,则它的任何部分组都线性无关。( ) 23.向量组)2(,,21≥m a a a m 线性相关,则其任意部分向量组 也线性相关。( ) 24.若向量组有一个部分向量组线性无关,则原来的向量组 也线性无关. ( ) 25.向量组n ααα,,, 21线性相关,则n α必由 121,...,,-n ααα线性表示. ( ) 26.若r ααα ,,,21线性相关,那么其中每个向量都是 其余向量的线性组合。 ( ) 27.两个向量线性相关,则它们的分量对应成比例。 ( ) 28.任意n 个1+n 维向量必线性相关. ( ) 29.维向量一定线性相关 个n n 1+. ( ) 30.量组n ααα,,,21 的秩为零的充要条件是它们全为零向量。( ) 31.线性方程组的任意两个解向量之和仍为原线性方程组的解. ( ) 32.齐次线性方程组的任意两个解向量之和仍为原线性方程组的解. ( ) 33.如果B A ~那么T T B A ~。 ( ) 34. .)()(,B R A R B A =则相似与矩阵设 ( )

线性代数行列式经典例题

线性代数行列式经典例题 例1计算元素为a ij = | i -j |的n 阶行列式. 解 方法1 由题设知,11a =0,121a =,1,1,n a n =- ,故 01110212 n n n D n n --= -- 1,1,,2 i i r r i n n --=-= 01 1111 111 n ---- 1,,1 j n c c j n +=-= 121 1 021 (1)2(1)020 1 n n n n n n ------=---- 其中第一步用的是从最后一行起,逐行减前一行.第二步用的每列加第n 列. 方法2 01110 212 0n n n D n n --= -- 1 1,2,,111 1111 120 i i r r i n n n +-=----=-- 1 2,,100120 1231 j c c j n n n n +=---= --- =12(1)2(1) n n n ---- 例2. 设a , b , c 是互异的实数, 证明: 的充要条件是a + b + c =0. 证明: 考察范德蒙行列式:

= 行列式 即为y 2前的系数. 于是 = 所以 的充要条件是a + b + c = 0. 例3计算D n = 121 100010n n n x x a a a x a ----+ 解: 方法1 递推法 按第1列展开,有 D n = x D 1-n +(-1) 1 +n a n 1 1111n x x x ----- = x D 1-n + a n 由于D 1= x + a 1,221 1x D a x a -=+,于是D n = x D 1-n + a n =x (x D 2-n +a 1-n )+ a n =x 2 D 2-n + a 1-n x + a n = = x 1 -n D 1+ a 2x 2 -n + + a 1-n x + a n =111n n n n x a x a x a --++++ 方法2 第2列的x 倍,第3列的x 2 倍, ,第n 列的x 1 -n 倍分别加到第1列上 12 c xc n D += 21121 10010000n n n n x x x a xa a a x a -----++

精心整理线性代数公式大全

1. n 行列式共有2 n 个元素,展开后有!n 项,可分解为2n 行列式; 2. 代数余子式的性质: ①、ij A 和ij a 的大小无关; ②、某行(列)的元素乘以其它行(列)元素的代数余子式为0; ③、某行(列)的元素乘以该行(列)元素的代数余子式为A ; 3. 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 ++=-=- 4. 设n 行列式D : 将D 上、下翻转或左右翻转,所得行列式为1D ,则(1)2 1 (1)n n D D -=-; 将D 顺时针或逆时针旋转90,所得行列式为2 D ,则(1)2 2 (1) n n D D -=-; 将D 主对角线翻转后(转置),所得行列式为3 D ,则3 D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4 D ,则4 D D =; 5. 行列式的重要公式: ①、主对角行列式:主对角元素的乘积; ②、副对角行列式:副对角元素的乘积(1)2 (1)n n -? -; ③、上、下三角行列式( = ◥◣):主对角元素的乘积; ④、 ◤和 ◢:副对角元素的乘积(1)2 (1)n n -? -; ⑤、拉普拉斯展开式 : A O A C A B C B O B = =、 (1)m n C A O A A B B O B C ==- ⑥、范德蒙行列式:大指标减小指标的连乘积; ⑦、特征值; 6. 对于n 阶行列式A ,恒有:1 (1) n n k n k k k E A S λλλ-=-=+-∑,其中k S 为k 阶主子 式; 7. 证明0A =的方法: ①、A A =-; ②、反证法;

线性代数行列式基本概念

目录 一、行列式 (2) 二、矩阵特征值 (2) 三、正定矩阵 (2) 四、幺模矩阵 (3) 五、顺序主子阵 (4) 六、正定二次型 (6) 七、矩阵的秩 (6) 八、初等变换(elementary transformation) (7)

一、行列式 见ppt。 二、矩阵特征值 设 A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得 Ax=mx 成立,则称 m 是A的一个特征值(characteristic value)或本征值(eigenvalue)。非零n维列向量x称为矩阵A的属于(对应于)特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量。 求矩阵特征值的方法 Ax=mx,等价于求m,使得(mE-A)x=0,其中E是单位矩阵,0为零矩阵。 |mE-A|=0,求得的m值即为A的特征值。|mE-A| 是一个n次多项式,它的全部根就是n阶方阵A的全部特征值,这些根有可能相重复,也有可能是复数。 如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 ... mn,则|A|=m1*m2*...*mn 如果n阶矩阵A满足矩阵多项式方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以从解方程g(m)=0求得。 三、正定矩阵 设M是n阶实系数对称矩阵,如果对任何非零向量 X=(x_1,...x_n),都有XMX′>0(X'为X的转置矩阵 ),就称M正定(Positive Definite)。 正定矩阵在相合变换下可化为标准型,即单位矩阵。 所有特征值大于零的对称矩阵(或厄米矩阵)也是正定矩阵。 另一种定义:一种实对称矩阵.正定二次型f(x1,x2,…,xn)=X′AX的矩阵A(A′)称为正定矩阵. 判定定理1:对称阵A为正定的充分必要条件是:A的特征值全为正。 判定定理2:对称阵A为正定的充分必要条件是:A的各阶顺序主子式都为正。 判定定理3:任意阵A为正定的充分必要条件是:A合同于单位阵。 正定矩阵的性质: 1.正定矩阵一定是非奇异的。非奇异矩阵的定义:若n阶矩阵A的行列式不为零,即|A|≠0,则称A为非奇异矩 2.正定矩阵的任一主子矩阵也是正定矩阵。

线性代数知识点总结(第5章)

线性代数知识点总结(第5章) (一)矩阵的特征值与特征向量 1、特征值、特征向量的定义: 设A为n阶矩阵,如果存在数λ及非零列向量α,使得Aα=λα,称α是矩阵A属于特征值λ的特征向量。 2、特征多项式、特征方程的定义: |λE-A|称为矩阵A的特征多项式(λ的n次多项式)。 |λE-A |=0称为矩阵A的特征方程(λ的n次方程)。 注:特征方程可以写为|A-λE|=0 3、重要结论: (1)若α为齐次方程Ax=0的非零解,则Aα=0·α,即α为矩阵A特征值λ=0的特征向量 (2)A的各行元素和为k,则(1,1,…,1)T为特征值为k的特征向量。 (3)上(下)三角或主对角的矩阵的特征值为主对角线各元素。 △4、总结:特征值与特征向量的求法 (1)A为抽象的:由定义或性质凑 (2)A为数字的:由特征方程法求解 5、特征方程法: (1)解特征方程|λE-A|=0,得矩阵A的n个特征值λ1,λ2,…,λn 注:n次方程必须有n个根(可有多重根,写作λ1=λ2=…=λs=实数,不能省略) (2)解齐次方程(λi E-A)=0,得属于特征值λi的线性无关的特征向量,即其基础解系(共n-r(λi E-A)个解) 6、性质: (1)不同特征值的特征向量线性无关 (2)k重特征值最多k个线性无关的特征向量 1≤n-r(λi E-A)≤k i (3)设A的特征值为λ1,λ2,…,λn,则|A|=Πλi,Σλi=Σa ii (4)当r(A)=1,即A=αβT,其中α,β均为n维非零列向量,则A的特征值为λ1=Σa ii=αTβ=βTα,λ2=…=λn=0

(5)设α是矩阵A属于特征值λ的特征向量,则 A f(A)A T A-1A* P-1AP(相似) λf(λ)λλ-1|A|λ-1λ αα/ ααP-1α (二)相似矩阵 7、相似矩阵的定义: 设A、B均为n阶矩阵,如果存在可逆矩阵P使得B=P-1AP,称A与B相似,记作A~B 8、相似矩阵的性质 (1)若A与B相似,则f(A)与f(B)相似 (2)若A与B相似,B与C相似,则A与C相似 (3)相似矩阵有相同的行列式、秩、特征多项式、特征方程、特征值、迹(即主对角线元素之和) 【推广】 (4)若A与B相似,则AB与BA相似,A T与B T相似,A-1与B-1相似,A*与B*也相似 (三)矩阵的相似对角化 9、相似对角化定义: 如果A与对角矩阵相似,即存在可逆矩阵P,使得P-1AP=Λ=,称A可相似对角化。 注:Aαi=λiαi(αi≠0,由于P可逆),故P的每一列均为矩阵A的特征值λi的特征向量10、相似对角化的充要条件 (1)A有n个线性无关的特征向量 (2)A的k重特征值有k个线性无关的特征向量 11、相似对角化的充分条件: (1)A有n个不同的特征值(不同特征值的特征向量线性无关) (2)A为实对称矩阵

线性代数矩阵相关练习题

向量组的线性相关性----习题课 如何正确理解线性相关(无关)的定义 判断下列命题是否正确。如果对,加以证明;如果错,举出反例。 (1)若有不全为0的数m λλλ,,,21Λ使 01111=+++++m m m m b b a a λλλλΛΛ 成立,则m a a ,,1Λ线性相关, m b b ,,1Λ亦线性相关. 解:错。原式可化为0)()(111=++++m m m b a b a λλΛ 取m m m b e a b e a b e a -==-==-==,,,222111Λ 其中m e e ,,1Λ为单位向量,则原式成立, 而m a a ,,1Λ;m b b ,,1Λ均线性无关。 (2)若向量组m a a a ,,,21Λ 是线性相关的,则其中每个向量都是其余向量的线性组合。 解 错。 反例1:设)0,,0,0,1(11Λ==e a ,032====m a a a Λ 满足m a a a ,,,21Λ线性相关, 但1a 不能由,,,2m a a Λ线性表示. 反例2:)0,0,1(1=a ,)0,0,12-= (a ,)1,0,0(3=a (3) 如果向量组的一个线性组合等于零向量,那么该向量组线性相关。 解:不一定。因为任何一个向量组都有一个性质: 系数全为0的线性组合一定是零向量。 若还有系数不全为零的线性组合也是零向量,则线性相关; 否则线性无关。 (4)若a 能表示为m m a a a λλ++=Λ11 则向量组a a a m ,,,1Λ线性相关. 解:正确。 (7) 若有一组不全为0的数m λλλ,,,21Λ使 0αλαλm m 11≠++Λ成立,则m a a ,,1Λ线性无关. 解:错。任何一组数满足上式才行。 (6) 若021====m λλλΛ时,有 0αλαλm m 11=++Λ成立,则m a a ,,1Λ线性无关. 解:错。将“若…… ”改为“只有……”,结论才正确。 反例:)0,0,1(1=a ,)0,1,02(=a ,)0,1,1(3=a ,线性相关; )0,0,1(b 1=,)0,1,0b 2(=,)1,0,0(b 3=,线性无关。

线性代数第一章行列式试题及答案

如何复习线形代数 线性代数这门课的特点主要有两个:一是试题的计算量偏大,无论是行列式、矩阵、线性方程组的求解,还是特征值、特征向量和二次型的讨论都涉及到大量的数值运算,稍有不慎,即会出错;二是前后内容紧密相连,纵横交织,既相对独立又密不可分,形成了一个完整、独特的知识体系. 在掌握好基本概念、基本原理和基本方法的前提下,下面谈谈在复习过程中应注意的一些问题. 一、加强计算能力训练,切实提高计算的准确性 二、扩展公式结论蕴涵,努力探索灵活解题途径 三、注重前后知识联系,努力培养综合思维能力 线性代数不仅概念多,公式结论多,而且前后知识联系紧密,环环相扣,几乎从任何一个知识点都可切入将前后知识联系起来考查 四、加强综合题型训练,全面系统地掌握好知识 计算能力的提高不是一朝一夕的事,除了要不断归纳总结一些重要公式和结论并加以巧妙、适当的应用外,还要靠平时的积累,要养成踏踏实实、有始有终将最后结果计算出来的习惯,只要持之以恒、坚持练习,计算准确性的提高并不是一件困难的事. 而对整个知识的融会贯通、综合应用也有赖于适当地多做这方面的练习, 第一章行列式 一.概念复习 1. 形式和意义 形式:用n2个数排列成的一个n行n列的表格,两边界以竖线,就成为一个n阶行列式: a11 a12 (1) a21 a22 (2) ………. a n1 a n2…a nn 如果行列式的列向量组为1,2, …,n,则此行列式可表示为|1,2, …,n|. 意义:是一个算式,把这n2个元素按照一定的法则进行运算,得到的数值称为这个行列式的值. 请注意行列式和矩阵在形式上和意义上的区别. 当两个行列式的值相等时,就可以在它们之间写等号! (不必形式一样,甚至阶数可不同.) 每个n阶矩阵A对应一个n阶行列式,记作|A|. 行列式这一讲的的核心问题是值的计算,以及判断一个行列式的值是否为0. 2. 定义(完全展开式) 一般地,一个n阶行列式 a11 a12 (1) a21 a22 (2) ……… a n1 a n2…a nn 的值是许多项的代数和,每一项都是取自不同行,不同列的n个元素的乘积,其一般形式为: n nj j j a a a 2 1 2 1 ,这里把相乘的n个元素的行标按自然顺序排列,它们的列标j1j2…j n构成1,2, …,n的一个全排列(称为一个n元排列), 一个n元排列的总项数共有n!个,因此n阶行列式的值是n!项的代数和。 所谓代数和是在求总和时每项先要乘+1或-1.规定(j1j2…j n)为全排列j1j2…j n的逆序数,全排列的逆序数即小数排列在大数右面的现象出现的个数. 逆序数可如下计算:标出每个数右面比它小的数的个数,它们的和就是逆序数.例如求436512的逆序数: 2 3 2 3 215 6 3 4,(436512)=3+2+3+2+0+0=10. 则项 n nj j j a a a 2 1 2 1 所乘的是. )1 () (2 1n j j j 即逆序数是偶数时,该项为正;逆序数是奇数时,该项为负;在一个n元排列的n!项中,奇排列和偶排列各有n!/2个。至此我们可以写出n阶行列式的值: a11 a12 (1) a21 a22…a2n =. )1 ( 2 1 2 1 2 1 2 1 ) ( n n n nj j j j j j j j j a a a ……… a n1 a n2…a nn 这里 n j j j 2 1 表示对所有n元排列求和.称此式为n阶行列式的完全展开式. 用完全展开式求行列式的值一般来说工作量很大.只在有大量元素为0,使得只有少数项不为0时,才可能用它作行列式的计算. 3、对角行列式计算

线性代数矩阵习题

习题课 一.单项选择题 1. 设A 为n 阶可逆矩阵,λ为A 的一个特征根,则A 的伴随矩阵的特征根之一为( ) A.n A ||1-λ B. ||1A -λ C. ||A λ D. n A ||λ 2.设λ为非奇异矩阵A 的一个特征值,则矩阵1 2 ) 31(-A 有一特征值为( ) A. 3 4 B. 4 3 C. 2 1 D.4 1 3.n 阶方阵A 有n 个不同的特征值是A 与对角阵相似的( ) A.充分必要条件 B. 充分而非必要条件 C. 必要而非充分条件 D. 既非充分也非必要条件 4.设B A ,为n 阶矩阵,且A 与B 相似,E 为n 阶单位矩阵,则( ) A. B E A E -=-λλ B. A 与B 有相同的特征值与特征向量 C. A 与B 都相似于一对角矩阵 D. 对任意常数t ,有A tE -与B tE -相似 二.填空题 1.若四阶矩阵A 与B 相似,矩阵A 的特征值为 5 1,41,31,21,则行列式=--||1 E B 2.设n 阶方阵A 伴随矩阵为*A ,且,0||≠A 若A 有特征值λ,则E A +2*)(的特征值为 3.矩阵???? ?? ? ??=11111 11111111111A 的非零特征值为 4.n 阶矩阵A 的元素全是1,则A 的n 个特征值为 三、计算题 1.设??? ? ? ??=0011100 y x A 有三个线性无关的特征向量,求x 和y 应满足的条件. 2.设三阶实对称矩阵A 的特征值为1,2,3;矩阵A 的属于特征值1,2,的特征向量分别为 ,)1,2,1(,)1,1,1(21T T --=--=αα (1)求A 的属于特征值3的特征向量; (2)求矩阵A . 3.设T )1,1,1(-=ξ为???? ? ??---=2135 112b a A 的一特征向量. (1)求b a ,及特征值ξ; (2) A 可否对角化? 4.设三阶矩阵A 满足),3,2,1(==i i A i i αα其中,)2,1,2(,)1,2,2(,)2,2,1(321T T T --=-==ααα 试求矩阵A . 5.设矩阵,3241 223 ??? ? ? ? ?----=k k A 问k 为何值时,存在可逆矩阵P ,使得AP P 1-为对角矩阵?并求出P 和相应的对角矩阵.

线性代数重要知识点及典型例题答案

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及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 2322 21 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 ⑤上(下)三角形行列式:

线性代数之行列式的性质及计算

第二节 行列式的性质与计算 § 行列式的性质 考虑111212122212 n n n n nn a a a a a a D a a a = 将它的行依次变为相应的列,得 112111222212n n T n n nn a a a a a a D a a a = 称T D 为D 的转置行列式 . 性质1 行列式与它的转置行列式相等.(T D D =) 事实上,若记1112 12122212 n n T n n nn b b b b b b D b b b = 则(,1,2, ,)ij ji b a i j n == 12 12 () 12(1)n n p p p T p p np D b b b τ∴=-∑12 12() 12(1).n n p p p p p p n a a a D τ=-=∑ 说明:行列式中行与列具有同等的地位, 因此行列式的性质凡是对行成立的结论, 对列也同样成立. 性质2 互换行列式的两行(i j r r ?)或两列(i j c c ?),行列式变号. 例如 123 123086351.351 086 =- 推论 若行列式D 有两行(列)完全相同,则0D =. 证明: 互换相同的两行, 则有D D =-, 所以0D =. 性质3 行列式某一行(列)的所有元素都乘以数k ,等于数k 乘以此行列式,即 111211112 11212 1 2 12 n n i i in i i in n n nn n n nn a a a a a a ka ka ka k a a a a a a a a a =

推论:(1) D 中某一行(列)所有元素的公因子可提到行列式符号的外面; (2) D 中某一行(列)所有元素为零,则0D =; 性质4: 行列式中如果有两行(列)元素对应成比例, 则此行列式等于零. 性质5: 若行列式某一行(列)的所有元素都是两个数的和,则此行列式等于两个行列式的和.这两个行列式的这一行(列)的元素分别为对应的两个加数之一,其余各行(列)的元素与原行列式相同 .即 1112111221 2 n i i i i in in n n nn a a a a b a b a b a a a +++=1112112 12n i i in n n nn a a a a a a a a a +1112112 12 n i i in n n nn a a a b b b a a a . 证: 由行列式定义 12 12() 12(1)()n i i n p p p p p ip ip np D a a a b a τ=-+∑ 12 12 12 12() () 1212(1)(1).n n i n i n p p p p p p p p ip np p p ip np a a a a a a b a ττ=-+-∑∑ 性质6 行列式D 的某一行(列)的各元素都乘以同一数k 加到另一行(列)的相应元素上,行列式的值不变()i j r kr D D +=,即 11121121 2 i j n r kr i i in n n nn a a a a a a a a a +=1112111221 2 n i j i j in jn n n nn a a a a ka a ka a ka a a a +++ 计算行列式常用方法: 利用性质2,3,6, 特别是性质6把行列式化为上(下)三角形行列式, 从而, 较容易的计算行列式的值. 例1: 计算行列式 2 324311112321311 (1)(2) 323 4 11310 4 25 1113 D --= -

(精选)线性代数行列式第一章练习题答案

《线性代数》(工)单元练习题 一、填空题 1、设矩阵A 为4阶方阵,且|A|=5,则|A*|=__125____,|2A|=__80___,|1-A |= 1/5 2、若方程组?? ? ??=+=+=+a bz cy b az cx ay bx 0 有唯一解,则abc ≠ 0 3、把行列式的某一列的元素乘以同一数后加到另一列的对应元素上,行列式 0 . 4、当a 为 1 or 2 时,方程组??? ??=++=++=++0 40203221321321x a x x ax x x x x x 有非零解. 5、设=-+----=31211142,4 101322 13A A A D 则 .0 二、单项选择题 1.设) (则=---===33 3231312322212113 1211113332312322 211312 11324324324,1a a a a a a a a a a a a D a a a a a a a a a D B (A)0 ; (B)―12 ; (C )12 ; (D )1 2.设齐次线性方程组??? ??=+-=++=+02020z y kx z ky x z kx 有非零解,则k = ( A ) (A )2 (B )0 (C )-1 (D )-2 3.设A=7 925138 02-,则代数余子式 =12A ( B ) (A) 31- (B) 31 (C) 0 (D) 11- 4.已知四阶行列式D 中第三列元素依次为-1,2,0,1,它们的余子式依次分别为5,3,-7,4, 则D= ( A ) (A ) -15 (B ) 15 (C ) 0 (D ) 1 三、计算行列式

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