线性代数公式大全__最全11最完美

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线性代数公式大全——最新修订

1、行列式

1. n 行列式共有2n 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2D ,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3D ,则3D D =;

将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D 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;

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;

2、矩阵

1.

A 是n 阶可逆矩阵:

?0A ≠(是非奇异矩阵);

?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解; ?A 与E 等价;

?A 可表示成若干个初等矩阵的乘积;

?A 的特征值全不为0; ?T A A 是正定矩阵;

?A 的行(列)向量组是n R 的一组基; ?A 是n R 中某两组基的过渡矩阵;

2. 对于n 阶矩阵A :**AA A A A E == 无条件恒成立;

3.

1**111**()()()()()()T T T T A A A A A A ----=== ***

111()()()T T T

AB B A AB B A AB B A ---===

4. 矩阵是表格,推导符号为波浪号或箭头;行列式是数值,可求代数和;

5. 关于分块矩阵的重要结论,其中均A 、B 可逆:

若12

s A A A A ?? ?

?= ? ??

?

,则: Ⅰ、12s A A A A = ; Ⅱ、1111

2

1s A A A A ----?? ?

?= ? ? ??

?

; ②、1

11A O A O O B O B ---??

??

=

? ?????

;(主对角分块) ③、1

11O A O B B O A O ---??

??= ? ?

????

;(副对角分块) ④、11111A C A A CB O B O

B -----??

-??=

? ?????

;(拉普拉斯) ⑤、1111

1A O A O C B B CA

B -----??

??= ? ?-????

;(拉普拉斯) 3、矩阵的初等变换与线性方程组

1. 一个m n ?矩阵A ,总可经过初等变换化为标准形,其标准形是唯一确定的:r

m n

E

O F O

O ???

= ???; 等价类:所有与A 等价的矩阵组成的一个集合,称为一个等价类;标准形为其形状最简单的矩阵;

对于同型矩阵A 、B ,若()()r A r B A B = ? ; 2. 行最简形矩阵:

①、只能通过初等行变换获得;

②、每行首个非0元素必须为1;

③、每行首个非0元素所在列的其他元素必须为0;

3. 初等行变换的应用:(初等列变换类似,或转置后采用初等行变换)

①、 若(,)(,)r

A E E X ,则A 可逆,且1X A -=;

②、对矩阵(,)A B 做初等行变化,当A 变为E 时,B 就变成1A B -,即:1(,)(,)c

A B E A B - ~ ;

③、求解线形方程组:对于n 个未知数n 个方程Ax b =,如果(,)(,)r

A b E x ,则A 可逆,且1x A b -=; 4. 初等矩阵和对角矩阵的概念:

①、初等矩阵是行变换还是列变换,由其位置决定:左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵;

②、12

n ??

?

?Λ= ? ??

?

λλλ,左乘矩阵A ,i λ乘A 的各行元素;右乘,i

λ乘A 的各列元素;

③、对调两行或两列,符号(,)E i j ,且1(,)(,)E i j E i j -=,例如:1

111111-???? ? ?

= ? ? ? ?????

④、倍乘某行或某列,符号(())E i k ,且1

1(())(())E i k E i k -=,例如:1111(0)11k k k

-????

?

?

?=≠ ? ? ? ???

?

?

; ⑤、倍加某行或某列,符号(())E ij k ,且1(())(())E ij k E ij k -=-,如:1

11

11(0)11k k k --???? ? ?

=≠ ? ? ? ?????

5. 矩阵秩的基本性质:

①、0()min(,)m n r A m n ?≤≤;

②、()()T r A r A =;

③、若A B ,则()()r A r B =;

④、若P 、Q 可逆,则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===;(可逆矩阵不影响矩阵的秩) ⑤、max((),())(,)()()r A r B r A B r A r B ≤≤+;(※) ⑥、()()()r A B r A r B +≤+;(※) ⑦、()min((),())r AB r A r B ≤;(※)

⑧、如果A 是m n ?矩阵,B 是n s ?矩阵,且0AB =,则:(※) Ⅰ、B 的列向量全部是齐次方程组0AX =解(转置运算后的结论);

Ⅱ、()()r A r B n +≤

⑨、若A 、B 均为n 阶方阵,则()()()r AB r A r B n ≥+-;

6. 三种特殊矩阵的方幂:

①、秩为1的矩阵:一定可以分解为列矩阵(向量)?行矩阵(向量)的形式,再采用结合律;

②、型如101001a c b ?? ?

? ???

的矩阵:利用二项展开式;

二项展开式:0111

1110

()n

n

n

n m n m

m

n n n n

m m n m

n

n

n

n

n

n m a b C a C a b C a b C

a b

C b C a b -----=+=++++++=∑ ;

注:Ⅰ、()n a b +展开后有1n +项;

Ⅱ、0(1)(1)!

1123!()!

--+==

==- m n n n n n n n m n C C C m m n m

Ⅲ、组合的性质:11

1

1

2---+-===+==∑n

m

n m m

m m r n

r r n

n

n n n

n

n n r C C C

C C

C

rC nC ; ③、利用特征值和相似对角化: 7. 伴随矩阵:

①、伴随矩阵的秩:*()()1

()10()1

n

r A n r A r A n r A n = ??

==-??<-?

②、伴随矩阵的特征值:*1*(,)A

A

AX X A A A A X X λλ

λ

- == ? =

③、*1A A A -=、1

*n A A

-=

8. 关于A 矩阵秩的描述:

①、()r A n =,A 中有n 阶子式不为0,1n +阶子式全部为0;(两句话)

②、()r A n <,A 中有n 阶子式全部为0; ③、()r A n ≥,A 中有n 阶子式不为0;

9. 线性方程组:Ax b =,其中A 为m n ?矩阵,则:

①、m 与方程的个数相同,即方程组Ax b =有m 个方程;

②、n 与方程组得未知数个数相同,方程组Ax b =为n 元方程; 10. 线性方程组Ax b =的求解:

①、对增广矩阵B 进行初等行变换(只能使用初等行变换);

②、齐次解为对应齐次方程组的解; ③、特解:自由变量赋初值后求得;

11. 由n 个未知数m 个方程的方程组构成n 元线性方程:

①、1111221121122222

1122n n n n m m nm n n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++= ??+++= ????+++=? ;

②、111211121

222221

2

n n m m mn m m a a a x b a a a x b Ax b a a a x b ??????

??? ?

??? ?

=?= ??? ?

??? ?

??????

(向量方程,A 为m n ?矩阵,m 个方程,n 个未知数)

③、()12

12

n n x x a a a x β?? ? ?= ? ??? (全部按列分块,其中12n b b b β?? ? ?= ? ???

);

④、1122n n a x a x a x β+++= (线性表出)

⑤、有解的充要条件:()(,)r A r A n β=≤(n 为未知数的个数或维数)

4、向量组的线性相关性

1.

m 个n 维列向量所组成的向量组A :12,,,m ααα 构成n m ?矩阵12(,,,)m A = ααα; m 个n 维行向量所组成的向量组B :12,,,T T T

m βββ 构成m n ?矩阵12T T T m B βββ??

? ?= ? ? ???

含有有限个向量的有序向量组与矩阵一一对应;

2. ①、向量组的线性相关、无关 0Ax ?=有、无非零解;(齐次线性方程组)

②、向量的线性表出 Ax b ?=是否有解;(线性方程组) ③、向量组的相互线性表示 AX B ?=是否有解;(矩阵方程)

3. 矩阵m n A ?与l n B ?行向量组等价的充分必要条件是:齐次方程组0Ax =和0Bx =同解;(101P 例14)

4. ()()T r A A r A =;(101P 例15)

5.

n 维向量线性相关的几何意义: ①、α线性相关 ?0α=;

②、,αβ线性相关 ?,αβ坐标成比例或共线(平行);

③、,,αβγ线性相关 ?,,αβγ共面;

6. 线性相关与无关的两套定理:

若12,,,s ααα 线性相关,则121,,,,s s αααα+ 必线性相关;

若12,,,s ααα 线性无关,则121,,,s ααα- 必线性无关;(向量的个数加加减减,二者为对偶) 若r 维向量组A 的每个向量上添上n r -个分量,构成n 维向量组B :

若A 线性无关,则B 也线性无关;反之若B 线性相关,则A 也线性相关;(向量组的维数加加减减) 简言之:无关组延长后仍无关,反之,不确定;

7. 向量组A (个数为r )能由向量组B (个数为s )线性表示,且A 线性无关,则r s ≤(二版74P 定理7);

向量组A 能由向量组B 线性表示,则()()r A r B ≤;(86P 定理3) 向量组A 能由向量组B 线性表示

AX B ?=有解;

()(,)r A r A B ?=(85P 定理2)

向量组A 能由向量组B 等价()()(,)r A r B r A B ? ==(85P 定理2推论) 8. 方阵A 可逆?存在有限个初等矩阵12,,,l P P P ,使12l A P P P = ;

①、矩阵行等价:~r

A B PA B ?=(左乘,P 可逆)0Ax ?=与0Bx =同解

②、矩阵列等价:~c A B AQ B ?=(右乘,Q 可逆); ③、矩阵等价:~A B PAQ B ?=(P 、Q 可逆); 9.

对于矩阵m n A ?与l n B ?:

①、若A 与B 行等价,则A 与B 的行秩相等;

②、若A 与B 行等价,则0Ax =与0Bx =同解,且A 与B 的任何对应的列向量组具有相同的线性相关性; ③、矩阵的初等变换不改变矩阵的秩; ④、矩阵A 的行秩等于列秩; 10.

若m s s n m n A B C ???=,则:

①、C 的列向量组能由A 的列向量组线性表示,B 为系数矩阵;

②、C 的行向量组能由B 的行向量组线性表示,T A 为系数矩阵;(转置)

11.

齐次方程组0Bx =的解一定是0ABx =的解,考试中可以直接作为定理使用,而无需证明; ①、0ABx = 只有零解0Bx ? =只有零解;

②、0Bx = 有非零解0ABx ? =一定存在非零解;

12. 设向量组12:,,,n r r B b b b ? 可由向量组12:,,,n s s A a a a ? 线性表示为:(110P 题19结论)

1212(,,,)(,,,)r s b b b a a a K = (B AK =)

其中K 为s r ?,且A 线性无关,则B 组线性无关()r K r ?=;(B 与K 的列向量组具有相同线性相关性) (必要性:()()(),(),()r r B r AK r K r K r r K r ==≤≤∴= ;充分性:反证法)

注:当r s =时,K 为方阵,可当作定理使用;

13. ①、对矩阵m n A ?,存在n m Q ?,m AQ E = ()r A m ?=、Q 的列向量线性无关;(87P ) ②、对矩阵m n A ?,存在n m P ?,n PA E = ()r A n ?=、P 的行向量线性无关; 14. 12,,,s ααα 线性相关

?存在一组不全为0的数12,,,s k k k ,使得11220s s k k k ααα+++= 成立;(定义)

?1212(,,,)0s s x x

x ααα?? ? ?= ? ???

有非零解,即0Ax =有非零解;

?12(,,,)s r s ααα< ,系数矩阵的秩小于未知数的个数;

15. 设m n ?的矩阵A 的秩为r ,则n 元齐次线性方程组0Ax =的解集S 的秩为:()r S n r =-;

16. 若*η为Ax b =的一个解,12,,,n r ξξξ- 为0Ax =的一个基础解系,则*12,,,,n r ηξξξ- 线性无关;(111P 题

33结论)

5、相似矩阵和二次型

1. 正交矩阵T A A E ?=或1T A A -=(定义),性质:

①、A 的列向量都是单位向量,且两两正交,即1(,1,2,)0

T i j i j

a a i j n i j

=?==?

≠? ; ②、若A 为正交矩阵,则1T A A -=也为正交阵,且1A =±; ③、若A 、B 正交阵,则AB 也是正交阵; 注意:求解正交阵,千万不要忘记施密特正交化和单位化; 2. 施密特正交化:12(,,,)r a a a

11b a =;

1222111[,]

[,]

b a b a b b b =-

121121112211[,][,][,]

[,][,][,]

r r r r r r r r r b a b a b a b a b b b b b b b b b ----=-

--- ; 3. 对于普通方阵,不同特征值对应的特征向量线性无关;

对于实对称阵,不同特征值对应的特征向量正交; 4. ①、A 与B 等价 ?A 经过初等变换得到B ;

?=PAQ B ,P 、Q 可逆; ()()?=r A r B ,A 、B 同型;

②、A 与B 合同 ?=T C AC B ,其中可逆;

?T x Ax 与T x Bx 有相同的正、负惯性指数; ③、A 与B 相似 1-?=P AP B ; 5. 相似一定合同、合同未必相似;

若C 为正交矩阵,则T C AC B =?A B ,(合同、相似的约束条件不同,相似的更严格); 6. A 为对称阵,则A 为二次型矩阵; 7. n 元二次型T x Ax 为正定:

A ?的正惯性指数为n ;

A ?与E 合同,即存在可逆矩阵C ,使T C AC E =; A ?的所有特征值均为正数; A ?的各阶顺序主子式均大于0;

0,0ii a A ?>>;(必要条件)

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线性代数公式大全——最新修订 1、行列式 1. n 行列式共有2n 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90o ,所得行列式为2D ,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3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D 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 ==-g 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; 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; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解; ?A 与E 等价; ?A 可表示成若干个初等矩阵的乘积;

考研线性代数公式速记大全

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+

12121211 12121222()121 2()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= = -∑ 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. ④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 ---* ==- 1 (即:所有取自不同行不 同列的n 个元素的乘积的代数和) ⑤范德蒙德行列式:()1 2 2 22 1211 1112n i j n j i n n n n n x x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏ 111 由m n ?个数排成的m 行n 列的表11 12121 2221 2 n n m m mn a a a a a a A a a a ?? ? ? = ? ? ?? 称为m n ?矩阵.记作:()ij m n A a ?=或m n A ? () 1121112222* 12n T n ij n n nn A A A A A A A A A A A ?? ? ? == ? ? ?? ,ij A 为A 中各个元素的代数余子式. √ 逆矩阵的求法: ① 1 A A A *-= ○注: 1 a b d b c d c a ad bc --????= ? ? --???? 1 主换位副变号

线性代数性质公式

线性代数 第一章行列式 一、相关概念 1.行列式——n阶行列式是所有取自不同行不同列的n个元素的乘积 的代数和,这里是1,2,···n的一个排列。当是偶排列时,该项的前面带正号;当是奇排列时,该项的前面带负号,即 (1.1) 这里表示对所有n阶排列求和。式(1.1)称为n阶行列式的完全展开式。 2.逆序与逆序数——一个排列中,如果一个大的数排列在小的数之前,就称这两个数构成一个逆序。一个排列的逆序总是称为这个排列的逆序数。用表示排列的逆序数。 3.偶排列与奇排列——如果一个排列的逆序数是偶数,则称这个排列为偶排列,否则称为奇排列。 4.2阶与3阶行列式的展开——, 5.余子式与代数余子式——在n阶行列式中划去所在的第i行,第j列的元素,剩下的元素按原来的位置排法构成的一个n-1阶的行列式 称为的余子式,记为;称为的代数余子式,记为,即。

6.伴随矩阵——由矩阵A的行列式|A|所有的代数余子式所构成的形如,称为A的伴随矩阵,记作。 二、行列式的性质 1.经过转置行列式的值不变,即→行列式行的性质与列的性质是对等的。 2.两行互换位置,行列式的值变号。特别地,两行相同(或两行成比例),行列式的值为0. 3.某行如有公因子k,则可把k提出行列式记号外。 4.如果行列式某行(或列)是两个元素之和,则可把行列式拆成两个行列式之和: 5.把某行的k倍加到另一行,行列式的值不变: 6.代数余子式的性质——行列式任一行元素与另一行元素的代数余子式乘积之和为0 三、行列式展开公式 n阶行列式的值等于它的任何一行(列)元素,与其对应的代数余子式乘积之和,即 |A|按i行展开的展开式 |A|按j列展开的展开式 四、行列式的公式 1.上(下)三角形行列式的值等于主对角线元素的乘积; 2.关于副对角线的n阶行列式的值 3.两个特殊的拉普拉斯展开式:如果A和B分别是m阶和n阶矩阵,则 4.范德蒙行列式 5.抽象n阶方阵行列式公式(矩阵) 若A、B都是n阶矩阵,是A的伴随矩阵,若A可逆,是A的特征值:

线性代数公式模板

线性代数公式 1、行列式 1. n 行列式共有2n 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2D ,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3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D 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; 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; 2、矩阵 8. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解;

线性代数重要公式、定理大全

1、行列式 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 -=-;(1) 2 2 (1) n n D D -=- 将D 顺时针或逆时针旋转90 ,所得行列式为2D ,则; 将D 主对角线翻转后(转置),所得行列式为3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,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 A =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; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ? 齐次方程组0 Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解; ?A 与E 等价; ?A 可表示成若干个初等矩阵的乘积;

最全线性代数公式笔记

线性代数公式必记 1、行列式 1. n 行列式共有2n 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2D ,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3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D 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; 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; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解;

线性代数公式大全——最新修订(突击必备)

线性代数公式大全 1、行列式 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. 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; 5. 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; 6. 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; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解;

?A 与E 等价; ?A 可表示成若干个初等矩阵的乘积; ?A 的特征值全不为0; ?T A A 是正定矩阵; ?A 的行(列)向量组是n R 的一组基; ?A 是n R 中某两组基的过渡矩阵; 2. 对于n 阶矩阵A :* * AA A A A E == 无条件恒成立; 3. 1* *1 11**()()()()()()T T T T A A A A A A ----=== * * * 1 1 1 ()()()T T T AB B A AB B A AB B A ---=== 4. 矩阵是表格,推导符号为波浪号或箭头;行列式是数值,可求代数和; 5. 关于分块矩阵的重要结论,其中均A 、B 可逆: 若12 s A A A A ?? ? ?= ? ?? ? ,则: Ⅰ、12s A A A A = ; Ⅱ、1 1112 1s A A A A ----?? ? ?= ? ? ?? ? ; ②、1 11A O A O O B O B ---?? ?? = ? ????? ;(主对角分块) ③、1 11O A O B B O A O ---?? ??= ? ? ???? ;(副对角分块) ④、1 1111A C A A CB O B O B -----?? -?? = ? ????? ;(拉普拉斯) ⑤、1 111 1A O A O C B B CA B -----?? ?? = ? ?-???? ;(拉普拉斯) 3、矩阵的初等变换与线性方程组 1. 一个m n ?矩阵A ,总可经过初等变换化为标准形,其标准形是唯一确定的:r m n E O F O O ???= ???; 等价类:所有与A 等价的矩阵组成的一个集合,称为一个等价类;标准形为其形状最简单的矩阵; 对于同型矩阵A 、B ,若()()r A r B A B = ? ; 2. 行最简形矩阵:

2020考研 线性代数_常用公式

考研数学线性代数常用公式 数学考研考前必背常考公式集锦。希望对考生在暑期的复习中有所帮助。本文内容为线性代数的常考公式汇总。 1、行列式的展开定理 行列式的值等于其任何一行(或列)所有元素与其对应的代数余子式乘积之 和,即 C 的 3、设A 为n 阶方阵,*A 为它的伴随矩阵则有**==AA A A A E . 设A 为n 阶方阵,那么当AB =E 或BA =E 时,有1-B =A 4、 对单位矩阵实施一次初等变换得到的矩阵称之为初等矩阵.由于初等变换有三种,初等矩阵也就有三种: 第一种:交换单位矩阵的第i 行和第j 行得到的初等矩阵记作ij E ,该矩阵也

可以看做交换单位矩阵的第i 列和第j 列得到的.如1,3001010100?? ?= ? ?? ?E . 第二种:将一个非零数k 乘到单位矩阵的第i 行得到的初等矩阵记作()i k E ;该矩阵也可以看做将单位矩阵第i 列乘以非零数k 得到的.如 2100(5)050001?? ?-=- ? ?? ?E . 第三种:将单位矩阵的第i 行的k 倍加到第j 行上得到的初等矩阵记作()ij k E ;该矩阵也可以看做将单位矩阵的第j 列的k 倍加到第i 列上得到的.如 3,2100(2)012001?? ?-=- ? ??? E . 注: 1)初等矩阵都只能是单位矩阵一次初等变换之后得到的. 2)对每个初等矩阵,都要从行和列的两个角度来理解它,这在上面的定义中已经说明了.尤其需要注意初等矩阵()ij k E 看做列变换是将单位矩阵第j 列的k 倍加到第i 列,这一点考生比较容易犯错. 5、矩阵A 最高阶非零子式的阶数称之为矩阵A 的秩,记为()r A . 1)()()(),0r r r k k ==≠T A A A ; 2)()1r ≠?≥A O A ; 3)()1r =?≠A A O 且A 各行元素成比例; 4)设A 为n 阶矩阵,则()0r n =?≠A A . 6、线性表出 设12,,...,m ααα是m 个n 维向量,12,,...m k k k 是m 个常数,则称1122...m m k k k ααα+++为向量组12,,...,m ααα的一个线性组合. 设12,,...,m ααα是m 个n 维向量,β是一个n 维向量,如果β为向量组

线性代数性质公式整理教学文案

线性代数性质公式整

的乘积 的代数和,这里帘汀?是1, 2,?n ?的一个排列。当? 是偶排列时,该项的 前面带正号;当 是奇排列时,该项的前面带负号,即 | 釦1 a l2 V 这里. 表示对所有n 阶排列求和。式(1.1)称为n 阶行列式的完全展开式 2. 逆序与逆序数 ——一个排列中,如果一个大的数排列在小的数之前,就称这 两个数构成一个逆序。一个排列的逆序总是称为这个排列的逆序数。用 表示排列 '的逆序数。 3. 偶排列与奇排列一一如果一个排列的逆序数是偶数,则称这个排列为偶排 列,否则称为奇排列 忖h 4.2阶与3阶行列式的展开一 |匚d =ad - he a 21 a 22 也 3 对1 日32 ^33 =^^22333 + ^12a 23^31 + a 13a 21a 32 _ a 13a 22a 31 ~ 312^21^33 _ a ll a 23 a 32 、相关概念 1?行列式 线性代数 第一章行列式 町1 31? a 22 … di ?1!| ? |i gi f di f ■ ■1 P ? a n i 鈿.2 a t]n 是所有取自不同行不同列的 n 阶行列式 n 个元素

行,第j 列的元素,剩下的元素按原来的位置排法构成的一个 n-1阶的行列式 6.伴随矩阵一一由矩阵A 的行列式|A|所有的代数余子式所构成的形如 、行列式的性质 1. 经过转置行列式的值不变,即I :l A l'k 行列式行的性质与列的性质是对等 的。 2. 两行互换位置,行列式的值变号。特别地,两行相同 (或两行成比例),行列式 的值为0. 3. 某行如有公因子k ,则可把k 提出行列式记号外。 4. 如果行列式某行(或列)是两个元素之和,则可把行列式拆成两个行列式之和: 5.把某行的k 倍加到另一行,行列式的值不变: pi 岂为 a l 旳 b ]帕 b :t =b t + 斶 b? + kaj b$ + 1“巳5 1 c i “ 卬 6.代数余子式的性质一一行列式任一行元素与另一行元素的代数余子式乘积 5.余子式与代数余子式——在n 阶行列式 日12… ^22 … 屯】】 4)-| * || || * 甲章■ ■1 p III 釘2 … a t ]n an - 日]』1 1 … … … … a i - 14 …a i -1J- 1 邳Li 丰 a i + u …+ i,j -1 a i + 1.| + *** *** … 2[订 … ^ll,j -1 a IIJ +1 (-1)2叫为%的代数余子式,记为 ?1 - Ln + Im Aij 称为呦的余子式,记为 ,即A 产(-1严叫 ii ;称 A 】 】 A12 A21 … A 22 ...A (2) A lllv ,称为A 的伴随矩阵,记作… 中划去所在的第i

线性代数公式大全

概率论公式大全(2010版) 1.随机事件及其概率 吸收律:A AB A A A A =?=??Ω=Ω?)( A B A A A A A =???=??=Ω?)( )(AB A B A B A -==- 反演律:B A B A =? B A AB ?= n i i n i i A A 11=== n i i n i i A A 11=== 2.概率的定义及其计算 )(1)(A P A P -= 若B A ? )()()(A P B P A B P -=-? 对任意两个事件A , B , 有 )()()(AB P B P A B P -=- 加法公式:对任意两个事件A , B , 有 )()()()(AB P B P A P B A P -+=? )()()(B P A P B A P +≤? )()1()()()()(2111111n n n n k j i k j i n j i j i n i i n i i A A A P A A A P A A P A P A P -≤<<≤≤<≤==-+++- =∑∑∑ 3.条件概率 ()=A B P ) ()(A P AB P 乘法公式 ())0)(()()(>=A P A B P A P AB P

()() ) 0)(()()(12112112121>=--n n n n A A A P A A A A P A A P A P A A A P 全概率公式 ∑==n i i AB P A P 1)()( )()(1i n i i B A P B P ?=∑= Bayes 公式 )(A B P k )()(A P AB P k = ∑==n i i i k k B A P B P B A P B P 1 ) ()()()( 4.随机变量及其分布 分布函数计算 ) ()()()()(a F b F a X P b X P b X a P -=≤-≤=≤< 5.离散型随机变量 (1) 0 – 1 分布 1,0,)1()(1=-==-k p p k X P k k (2) 二项分布 ),(p n B 若P ( A ) = p n k p p C k X P k n k k n ,,1,0,)1()( =-==- *Possion 定理 0lim >=∞ →λn n np 有 ,2,1,0!)1(l i m ==---∞→k k e p p C k k n n k n k n n λλ (3) Poisson 分布 )(λP ,2,1,0,!)(===-k k e k X P k λλ

线性代数公式必记

1、行列式 1. n 行列式共有2n 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2D ,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3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D 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; ③、构造齐次方程组0 Ax =,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; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ? 齐次方程组0 Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解; ?A 与E 等价; ?A 可表示成若干个初等矩阵的乘积; ?A 的特征值全不为0;

考研线性代数公式

考研线性代数公式

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1、行列式 1. n 行列式共有2n 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2D ,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3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D 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; 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; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解;

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;

线性代数公式精简版

1、行列式 1. 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 ++=-=- 逆序数计算 2. 行列式的重要公式: (1)、主对角行列式:主对角元素的乘积; (2)、上、下三角行列式( = ◥◣):主对角元素的乘积; 2、矩阵 1. A 是n 阶可逆矩阵: ?0A ≠(是非奇异矩阵); ?()r A n =(是满秩矩阵) ?A 的行(列)向量组线性无关; ?齐次方程组0Ax =有非零解; ?n b R ?∈,Ax b =总有唯一解; ?A 与E 等价; 2. 对于n 阶矩阵A :**AA A A A E == 无条件恒成立; 3. 1**111**()()()()()()----===T T T T A A A A A A *** 111()()()T T T AB B A AB B A AB B A ---=== 4. 矩阵是表格,推导符号为波浪号或箭头;行列式是数值,可求代数和; 5. 方阵行列式性质。(1)||||;(2)||||;(3)|||||===T n A A A A AB A B λλ 注意:矩阵乘法不满足交换律。 3、矩阵的初等变换与线性方程组 1. 一个m n ?矩阵A ,总可经过初等变换化为标准形,其标准形是唯一确定的:r m n E O F O O ??? = ???; 等价类:所有与A 等价的矩阵组成的一个集合,称为一个等价类;标准形为其形状最简单的矩阵; 对于同型矩阵A 、B ,若()()r A r B A B = ? ; 2. 行最简形矩阵: ①、只能通过初等行变换获得; ②、每行首个非0元素必须为1; ③、每行首个非0元素所在列的其他元素必须为0; 3. 初等行变换的应用:(初等列变换类似,或转置后采用初等行变换) ①、若(,)(,)r A E E X ,则A 可逆,且1X A -=; ②、对矩阵(,)A B 做初等行变化,当A 变为E 时,B 就变成1A B -,即:1(,)(,)c A B E A B - ~ ; ③、求解线形方程组:对于n 个未知数n 个方程Ax b =,如果(,)(,)r A b E x ,则A 可逆,且1x A b -=; 4. 矩阵秩的基本性质: ①、0()min(,)m n r A m n ?≤≤; ②、()()T r A r A =; ③、若A B ,则()()r A r B =; ④、若P 、Q 可逆,则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===;(可逆矩阵不影响矩阵的秩) ⑤、max((),())(,)()()r A r B r A B r A r B ≤≤+; ⑥、()()()r A B r A r B +≤+; ⑦、()min((),())r AB r A r B ≤;

学习线性代数总结

竭诚为您提供优质文档/双击可除 学习线性代数总结 篇一:线性代数学习总结 线性代数学习总结 ----------应化11王阳(2110904024) 时间真快,一转眼看似漫长的大一就这样在不知不觉中接近尾声。纵观一年大学的学习和生活,特别是在线代的学习过程中,实在是感慨颇多。在此,我就从老师教学和自身学习方面,谈谈自己的一点体会。 老师在教学中,也应该以一些具体的实例入手来教学,如果脱离了实际应用,只是讲抽象的概念和式子,是很难明白的,并且有实例的对照,可以加深记忆理论知识。然后要注重易混淆概念的区别,必要时应该拿出来单独讲讲,比如矩阵和行列式的区别,矩阵只是为了计算线性方程而列的一个数据单而已,并无实际意义。而行列式和矩阵有本质的区别,行列式是一个具体的数值,并且行列式的行数和列数必须是相等的。其实老师在教学过程中,应该学会轻松一点,我不希望看到老师在讲台上讲得满头大汗,而学生坐在下面

听得云里雾里的场面,这就需要老师能够精选一些内容讲解,不需要都讲,而其他相关的内容让学生自己通过举一反三就得到就可以了。老师可以自己选一些经典的例子来讲,而不一定要讲书上的例子。然后对于例子中的计算,老师就可以不用算了,多叫学生动动手,增加我们的积极性,并且这样也更能发现问题。再就是线性代数的课时少,这是一个客观存在的原因,所以更要精讲。而不需全部包揽。当然,若果能通过改革,增加课时是最好不过了。这也算一点小小的建议吧。 再者,在自身学习过程中,我想说明的是,大学里的学习是不能靠其他任何人的,只能靠自己,老师只是起到一个引导作用。所以教材是我们最重要的学习资源,如果没有书本,就是天才也不可能学好。总体看来,我们使用的课本题型简单易懂,非常适合初学者学习。但它也有许多的不足之处,就个人在看这本教材时,觉得它举得实例太少了,并且例子不太全面,本来线性代数是一门比较抽象的学科,加上计算量大,学时少,所以要学好它,就只有靠自己在课余时间多加练习,慢慢领悟那些概念性的东西。然后对于教材内容的侧重点,我觉得应该放在线性方程组这一块,因为它是其他问题的引出点,不管是矩阵,行列式,还是矩阵的秩和向量空间,都是为线性方程组服务的。我们对向量组的线性相关性的讨论,还有对矩阵的秩,向量组的秩的计算,都是

线性代数公式定理大全

线性代数公式大全 第一章 行列式 1.逆序数 1.1 定义 n 个互不相等的正整数任意一种排列为:12n i i i ???,规定由小到大为标准次序,当某两个元素的先后次序与标准次序 不同时,就说有一个逆序数,该排列全部逆序数的总合用()12n i i i τ???表示,()12n i i i τ???等于它所有数字中后面小于前 面数字的个数之和。 1.2 性质 一个排列中任意两个元素对换,排列改变奇偶性,即 ()211ττ=-。 证明如下: 设排列为111l m n a a ab b bc c ,作m 次相邻对换后,变成111l m n a a abb b c c ,再作1m +次相邻对换 后,变成1 11l m n a a bb b ac c ,共经过21m +次相邻对换,而对不同大小的两元素每次相邻对换逆序数要么增加1 , 要么减少1 ,相当于()211ττ=-,也就是排列必改变改变奇偶性,21m +次相邻对换后()()21 21111m τττ+=-=-, 故原命题成立。 2.n 阶行列式的5大性质 性质1:转置(行与列顺次互换)其值不变。 性质2:互换任意两行(列)其值变号。 性质3:任意某行(列)可提出公因子到行列式符号外。 性质4:任意行列式可按某行(列)分解为两个行列式之和。 性质5:把行列式某行(列)λ倍后再加到另一行(列),其值不变。 行列式的五大性质全部可通过其定义证明;而以后对行列式的运算主要是利用这五个性质。 对性质4的重要拓展: 设n 阶同型矩阵, ()()(); ij ij ij ij A a B b A B a b ==?+=+,而行列式只是就某一列分解,所以,A B +应当 是2n 个行列式之和,即A B A B +≠+。 韦达定理的一般形式为:

高数 线性代数数学公式全集(共15页)

高等数学 线性代数公式大全 1、导数公式: 2、基本积分表: 三角函数的有理式积分: 2 22212211cos 12sin u du dx x tg u u u x u u x +==+-=+=, , ,  a x x a a a ctgx x x tgx x x x ctgx x tgx a x x ln 1 )(log ln )(csc )(csc sec )(sec csc )(sec )(22= '='?-='?='-='='2 2 22 11 )(11 )(11 )(arccos 11 )(arcsin x arcctgx x arctgx x x x x +- ='+= '-- ='-= '? ?????????+±+=±+=+=+=+-=?+=?+-==+==C a x x a x dx C shx chxdx C chx shxdx C a a dx a C x ctgxdx x C x dx tgx x C ctgx xdx x dx C tgx xdx x dx x x )ln(ln csc csc sec sec csc sin sec cos 222 22 22 2C a x x a dx C x a x a a x a dx C a x a x a a x dx C a x arctg a x a dx C ctgx x xdx C tgx x xdx C x ctgxdx C x tgxdx +=-+-+=-++-=-+=++-=++=+=+-=????????arcsin ln 21ln 211csc ln csc sec ln sec sin ln cos ln 2 2222222? ????++-=-+-+--=-+++++=+-= ==-C a x a x a x dx x a C a x x a a x x dx a x C a x x a a x x dx a x I n n xdx xdx I n n n n arcsin 22ln 22)ln(221 cos sin 22 2222222 2222222 22 2 22 2 π π

04184线性代数公式_(自考)

第一章行列式 主要知识点 一、行列式的定义和性质 1.余子式和代数余子式的定义 2.行列式按一行或一列展开的公式 1) 2) 3.行列式的性质 1)2)用数k乘行列式的某一行(列)所得新行列式=原行列式的k倍. 推论3)互换行列式的任意两行(列)所得新行列式等于原行列式的相反数. 推论4)如果行列式中两行(列)对应元素成比例,则行列式值为0. 5)行列式可以按任一行(列)拆开. 6)行列式的某一行(列)的k倍加到另一行(列)上,所得新行列式与原行列式的值相等. 二、行列式的计算 1.二阶行列式和三角形行列式的计算. 2.对一般数字行列式,利用行列式的性质将其降阶以化成二阶行列式或三角形(或对角形)行列式的计算. 3.对行列式中有一行或一列中只有一个或两个非零元的情况,用这一行或一列展开. 4.行列式中各行元素之和为一个常数的类型. 5.范德蒙行列式的计算公式 第二章矩阵 主要知识点 一、矩阵的概念 1.要分清矩阵与行列式的区别 2.几种特殊矩阵(0矩阵,单位阵,三角阵,对角阵,数量阵) 二、矩阵的运算 1.矩阵A , B的加、减、乘有意义的充分必要条件 2.矩阵运算的性质 比较矩阵运算(包括加、减、数乘、乘法等)的性质与数的运算性质的相同点和不同点(加法、乘法的交换律和结合律;乘法关于加法的分配律) 重点是矩阵乘法没有交换律(由此产生了矩阵运算公式与数的运算的公式的不同点). 3.转置对称阵和反对称阵 1)转置的性质 2)若A T=A (A T= - A),则称A为对称(反对称)阵 4.逆矩阵

1)方阵A可逆(也称非异,非奇异,满秩)的充分必要条件是.当A可逆时, . 2)方阵A的伴随阵的定义。重要公式 ;与A -1的关系(当方阵A可逆时,) 3)重要结论:若n阶方阵A,B满足AB=E,则A,B都可逆,且A-1=B ,B-1=A. 4)逆矩阵的性质: ; ; . 5)消去律:设方阵A可逆,且AB=AC(BA=CA),则必有B=C。(若不知A可逆, 仅知A≠0结论不一定成立。) 5.方阵的行列式 6.分快矩阵矩阵运算时分快的原则;分快矩阵的运算规则;分快矩阵的转置 三、矩阵的初等变换和初等矩阵 1.初等变换的定义和性质 方阵经初等变换后的行列式是否变化?(分别就三种初等变换说明行列式变化的情况)初等变换不改变方阵的可逆性;初等变换不改变矩阵的秩;行初等变换必能将矩阵化为 行最简形,初等变换必能将矩阵A化为标准形,其中r为矩阵A的秩. 2.初等矩阵的定义和性质 1)初等矩阵的定义2)初等变换和矩阵乘法之间的关系3)对任意m×n阶矩阵 A,总存在一系列m阶初等阵和一系列n阶初等阵使得

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