2018年考研线性代数之矩阵类型及求逆题型解析
2018考研数学线性代数真题及考点解析
承载梦想启航为来只为一次考上研2018考研数学线性代数真题及考点解析2018年考研数学，线代代数部分，从总体上来说还是比较稳定的，没有太大的波动。
从历年真题也能够看的出来，有些题目改编自以往的真题，好多年前题目重新回炉，编制新题。
接下来我们从两点来分析考研数学，线代部分。
同学们说我没有见过这个考题，命题人可能把数学一的考题修一修，修成数学二的题，也可能把数学二的题修一修，修成数学三的题。
今年的卷子都有一个大题，二次型，平方+平方+平方等于0，我们都知道，平方+平方+平方等于0，意味着每一个小括弧都等于0，这样就构成了三个子方程罗列在一起就是一道方程组的题，这种考法在很久以前数学一考过。
现在摇身一变，变成了一二三方程组的考题。
线性代数的的题以真题为主，反复的练和反复的琢磨，要把数学一二三的真题混搭一起练，这是给19考生的一点建议。
考点上还是围绕代数的主干知识点。
线性代数在考卷中，只有5到题目，两个选择一个填空两个解答，5道题34分考一本书，自然这5到题，命题人考代数的核心主干的知识作为5道题的考查对象。
比如今年来来回回都是把重点放在了书的后半部分，二次型和方程组等等这些知识点上，这是代数理论性、使用性和综合性都是最高的一部分了。
我们一开始学线代代数从行列式到方程组，这属于代数的基础。
到后面向量和方程组到核心理论的部分，最后两章特征值和二次型是综合应用的环节。
历年的代数题比较偏重于最后的几章考查，这是我说目前代数的考研形式，考题的难度和考题的特征。
矩阵的逆和行列式的计算
矩阵的逆和行列式的计算矩阵是线性代数中的重要工具，而矩阵的逆和行列式的计算是矩阵运算中常见的操作。
本文将通过介绍矩阵的逆和行列式的定义、计算方法以及其应用，来深入解析这两个概念。
一、矩阵的逆逆矩阵是指对于一个给定的方阵A，存在一个矩阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵。
方阵A存在逆矩阵的条件是其行列式不为零，即|A|≠0。
逆矩阵的计算可以通过伴随矩阵和行列式的关系来实现。
1. 伴随矩阵的计算伴随矩阵是指将方阵A的每个元素的代数余子式矩阵取转置得到的矩阵，记作adj(A)。
其中，代数余子式是指将矩阵元素A(i,j)所在的行和列删去后，剩余元素构成的行列式。
2. 逆矩阵的计算方阵A的逆矩阵可以通过以下公式来计算：A^(-1) = (1/|A|) * adj(A)，其中|A|为A的行列式。
通过计算伴随矩阵并乘以行列式的倒数，可以得到方阵A的逆矩阵。
3. 逆矩阵的意义矩阵的逆可以理解为它的倒数，类似于实数的倒数。
在矩阵运算中，逆矩阵在求解线性方程组、矩阵方程和求解变换等问题中具有重要的作用。
二、行列式的计算行列式是矩阵的一个标量值，用于判断矩阵的性质以及计算矩阵的逆等。
行列式的计算方法有很多种，常用的有拉普拉斯展开和三角形法则。
1. 拉普拉斯展开拉普拉斯展开是一种基于代数余子式逐步化简的计算方法。
对于一个给定的n阶方阵A，其行列式的计算可以通过以下公式进行展开：det(A) = a(1,1) * A(1,1) + a(1,2) * A(1,2) + ... + a(1,n) * A(1,n)，其中A(i,j)为A的代数余子式。
2. 三角形法则三角形法则是一种通过矩阵的初等变换将矩阵化为上三角矩阵或下三角矩阵，然后计算矩阵对角线元素之积得到行列式的计算方法。
三、应用案例逆矩阵和行列式的计算在实际应用中有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例。
1. 线性方程组的求解当给定一个n个未知数的线性方程组时，可以通过计算系数矩阵的逆矩阵，然后与常数矩阵相乘，得到方程组的解。
2018考研数学如何计算逆矩阵
2018考研数学如何计算逆矩阵
在2017考研数学（一）、（二）、（三）的考试大纲中，都要求考生“会用伴随矩阵求逆矩阵”，“掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法”。
文都教育认为，由于求逆矩阵是考研数学的线性代数分科目中的基本题型，故在2018考研数学的复习过程中，认真复习以牢固掌握求逆矩阵的方法是十分必要的。
（一）求逆矩阵的方法
本文讨论了考研数学中的计算逆矩阵，并给出了往年考研数学试卷中涉及它的几道考研数学真题，希望能对同学们复习备考有所帮助。
希望参加2018考研的学子不怕困难，坚持复习，尽最大的努力，以便获得最好的结果。
2018考研学子想要了解更多考研资讯、复习资料与备考经验，可以搜索文都网校进入考研频道，查看2018考研辅导课程，咨询专业老师考研相关内容。
考研不是你一个人在战斗，漫漫考研路上，文都网校考研老师会一直陪伴在同学们左右。
祝2018考研学子备考顺利，考研成功!。
矩阵与行列式的逆与逆矩阵的应用
矩阵与行列式的逆与逆矩阵的应用在线性代数中，矩阵与行列式是非常重要的概念，它们在数学和工程学科中有着广泛的应用。
本文将探讨矩阵与行列式的逆以及逆矩阵的应用。
一、矩阵的逆与行列式的逆1.1 矩阵的逆对于一个方阵A，如果存在另一个方阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵，则称A为可逆矩阵，而B即为A的逆矩阵。
矩阵的逆具有以下性质：- 如果A是可逆矩阵，则A的逆矩阵唯一；- 若B是A的逆矩阵，则B也是可逆矩阵，并且其逆矩阵为A；- 如果A和B都是可逆矩阵，则AB也是可逆矩阵，并且$(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}$。
1.2 行列式的逆对于一个n阶方阵A，如果存在另一个n阶方阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位阵，则称A的行列式为可逆行列式，而B即为A的逆行列式。
行列式的逆也具有类似于矩阵逆的性质。
二、逆矩阵的应用逆矩阵在数学和工程学科中有着广泛的应用。
下面以几个常见的应用举例说明：2.1 线性方程组的求解考虑一个线性方程组AX=B，其中A为一个n阶系数矩阵，X和B 分别为n维列向量。
如果A是可逆矩阵，则通过左乘A的逆矩阵，可以得到方程组的解X=A^{-1}B。
这种方法被称为矩阵法求解线性方程组。
2.2 矩阵变换的求逆在一些几何变换中，矩阵的逆可以帮助我们求解变换的逆变换。
例如，对于一个二维平面上的旋转变换矩阵R，其逆矩阵R^{-1}即为逆时针旋转相同角度的变换矩阵，通过左乘R^{-1}可以得到旋转变换的逆变换。
2.3 二次型的化简对于一个n维列向量X，其二次型表达式为X^TAX，其中A为一个对称矩阵。
如果A是可逆矩阵，则通过对矩阵进行相似变换，即乘以逆矩阵A^{-1}，可以将二次型化简为标准型，使得矩阵A的主对角线上只有非零元素。
2.4 矩阵的特征值与特征向量对于一个n阶方阵A，如果存在一个非零向量X，使得AX=\lambda X，其中\lambda为标量，则称\lambda为A的特征值，X为A对应于特征值\lambda的特征向量。
考研(线代)矩阵真题解析ppt
（2）问 A 4E 是否可逆？
-
3
二、典型题型分析及举例
——题型I：求逆矩阵及解矩阵方程
例2.4 5 2 0 0
设
A
2 0 0
1 0 0
0 1 1
0 2 1
，求
A1 .
-
4
二、典型题型分析及举例
例2.5 ——题型I：求逆矩阵及解矩阵方程
1 0 0 0
a 2 bn a n bn
，
其中 ai 0 ， bi 0 ，（ i 1,2, , n ），
则矩阵 A 的秩 r( A)
.
-
13
二、典型题型分析及举例
题型III：有关矩阵的证明题
-
14
例2.12 ——题型III：有关矩阵的证明题
设 A 为 n 阶非奇异矩阵， 为 n 维（列）向量，
-
8
二、典型题型分析及举例
——题型II：求方阵的高次幂、矩阵的秩等
例2.8
1 0 0
已知 AP PB，其中： B 0 0 0 ，
0
0
1
1 0 0
P 2 1 0 ， 求 A 及 A5 .
2 1 1
-
9
二、典型题型分析及举例
——题型II：求方阵的高次幂、矩阵的秩等
例2.9
1 0 1
（1）常数 a 0 ;
1 （2） A1 的每行元素之和都等于 a .
-
19
设矩阵
A
的伴随矩阵
A*
0 1 0
1 0 3
0 1 0
0 80
，
且： ABA1 BA1 3E ，
其中 E 为四阶单位阵，求矩阵 B .
逆矩阵的几种求法与解析 很全很经典
-1
0 ù A22 ú û
两边求逆得
é I - A11-1 A12 ù é A11 ê ú ê I ë0 û ë0
A12 ù é A11-1 =ê A22 ú û ë 0 0 ù ú A22 -1 û 0 ù ú A22 -1 û
所以
é A11 ê0 ë
A12 ù é I - A11-1 A12 ù é A11-1 =ê úê A22 ú I û ë0 ûë 0 é A11 -1 =ê ë 0
其中A ij 是 A 中元素a ij 的代数余子式.
A21 A22 ... A2 n
... An1 ù ú ... An 2 ú ... ... ú ú ... Ann û
é A11 ê A 矩阵 ê 12 ê ... ê ë A1n
证明
A21 A22 ... A2 n
... An1 ù ú ... An 2 ú 1 称为矩阵A的伴随矩阵，记作A 3 ，于是有A -1 = A3. A ... ... ú ú ... Ann û
6．利用线性方程组求逆矩阵
若n阶矩阵A可逆，则A A -1 =E，于是A -1 的第i列是线性方程组AX=E的解， i=1,2,…,n,E是第i个分量是I的单位向量.因此，我们可以去解线性方程组AX=B， 其中B=（b 1 ,b 2 ,…,b n ） T , 然后把所求的解的公式中的b 1 ,b 2 ,…,b n 分别用 E 1 =（1,0,0,…,0）， E 2 =（0,1,0,…,0）， ……，
0 ù é 1 0 ... 0 ù ú 0 ú ê 0 1 ... 0 ú ú =I =ê ... ú ê... ... 1 ...ú ú ê ú A û ë 0 0 ... 1 û
同理可证BA=I. 由此可知，若A可逆，则A -1 =
线性代数第三章矩阵的逆(习题课)
目录
• 矩阵的逆的定义和性质 • 逆矩阵的运算规则 • 逆矩阵的应用 • 习题解析与解答
01
矩阵的逆的定义和性质
定义与性质
逆矩阵的定义
如果存在一个矩阵A-1，使得A*A-1=I （单位矩阵），则称A为可逆矩阵， A-1为A的逆矩阵。
逆矩阵的性质
若A是可逆矩阵，则A的逆矩阵A-1也 是可逆矩阵，且(A-1)-1=A。同时， 若B是A的逆矩阵，则AB=BA=I。
03
逆矩阵的应用
解线性方程组
线性方程组
线性方程组是数学中一个常见的 问题，它涉及到多个未知数和方 程。通过矩阵的逆，我们可以找 到线性方程组的解。
求解步骤
首先，将系数矩阵进行转置，然 后计算其行列式值。如果行列式 值不为零，则存在唯一解。最后， 通过矩阵的逆计算出线性方程组 的解。
应用场景
线性方程组广泛应用于各个领域， 如物理、工程、经济等。通过矩 阵的逆，我们可以更高效地解决 这些领域中的问题。
综合题2解析
题目要求求一个给定矩阵的逆矩阵， 并判断其是否可逆。同时，我们需要 解决一个与该矩阵相关的问题。首先 ，我们判断矩阵是否可逆。如果可逆 ，我们再使用公式法或分块法计算逆 矩阵。然后，我们将逆矩阵应用于实 际问题中以获得解决方案。
综合题目3解析
题目要求求多个给定矩阵的乘积的逆 矩阵，并验证其正确性。同时，我们 需要解决一个与这些矩阵相关的问题 。首先，我们计算多个给定矩阵的乘 积。然后，我们使用公式法或分块法 计算其逆矩阵。最后，我们通过乘以 其原矩阵来验证逆矩阵的正确性。同 时，我们将逆矩阵应用于实际问题中 以获得解决方案。
量βi；最后，计算P^(-1)AP=B。
求逆矩阵知识点总结
求逆矩阵知识点总结一、定义矩阵的逆是指存在一个矩阵使得它与原矩阵相乘得到单位矩阵。
具体来说，如果矩阵A的逆矩阵存在，我们用A^-1来表示它，那么矩阵A的逆矩阵定义为满足下式的矩阵B：A *B = B * A = I其中，I是单位矩阵。
二、求解方法1. 初等变换法利用行初等变换把矩阵A转换为单位矩阵，所做的初等行变换同时作用于一个相同次序的单位矩阵，然后将单位矩阵转换得到的矩阵即是A的逆矩阵。
2. 伴随矩阵法对于n阶方阵A，它的伴随矩阵定义为其每个元素的代数余子式。
A的伴随矩阵记作Adj(A)，则有A^-1 = (1/det(A)) * Adj(A)，其中det(A)是A的行列式。
3. 初等矩阵法对于矩阵A，构造一个n阶单位矩阵In，然后对In进行一系列的乘法和加减操作所得到的新矩阵记为B，如果B=A^-1，则B就是矩阵A的逆矩阵。
三、性质1. 逆矩阵的唯一性如果一个矩阵A有逆矩阵，那么这个逆矩阵是唯一的。
也就是说，如果存在矩阵B和C，使得A*B=I和A*C=I，那么B=C。
2. 若A和B都是可逆矩阵，则AB也是可逆矩阵，并且有(A*B)^-1=B^-1*A^-13. (A^-1)^-1 = A4. (A^T)^-1 = (A^-1)^T5. 行列式为0的矩阵没有逆矩阵。
四、应用求逆矩阵在实际应用中有着广泛的作用，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 线性方程组求解线性方程组Ax=b时，如果A是可逆矩阵，则可以直接用逆矩阵求解：x=A^-1*b。
2. 信号处理在信号处理领域中，矩阵的逆可以用来解决信号的解耦、滤波等问题。
3. 机器学习矩阵的逆在机器学习中也有重要的应用，比如用于参数的最小二乘估计以及矩阵分解等问题。
4. 几何变换在计算机图形学和几何变换领域，矩阵的逆可以用来表示坐标点的逆向变换。
总结求逆矩阵是线性代数中的一个重要概念，有着广泛的应用。
本文从定义、求解方法、性质和应用等方面对求逆矩阵的知识点进行了总结，希望能帮助读者更好地理解和应用这一概念。
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2018年考研线性代数之矩阵类型及求逆题型解析2018年考研线性代数之矩阵类型及求逆
题型解析
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概率论与数理统计高效备考考研数学
很多考生抱怨概率论与数理统计部分难度较大，殊不知是考生们的惯有看法使其变得难度大，只要考生在备考过程中高效率备考，取得满分也是有可能的，下面是为大家整理的详细介绍，供参考!
如果把数学三个科目难度划分的话，总是高等数学排第一，因为它不论从大学时学习的先后次序，还是从题型的丰富程度和变化程度来说，抑或从考研数学中所占比例来说都是当仁不让的;其次是线性代数，这门学科比较抽象，而且许多各章节串联性非常强，很多小结论都要记忆，同学们普遍反映较难。
那么，概率论与数理统计当之无愧是这三科中相对最简单的，这是因为概率的题型单一、方法固定、
变化较少，更注重基本概念和方法的考查。
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凯程考研，为学员服务，为学生引路～
所以为了达到最大的性价比，明智的考生理应最先保证拿到这门最简单科目的最多得分。
事实上概率在实际中的应用更广泛一些，所以学好概率论与数理统计无论在研究生阶段的课程中，还是工作以后都有较多的用武之地。
现在我们来说一下如何能顺利通过考研中概率部分的题目并取得高分的一些细节，这是目前考研的同学们的重要任务。
一、不搞题海战术
考研数学中，相比于高等数学丰富多变的题型与方法，概率论与数理统计这门学科考查的题型固定、单一，解题技巧较少。
因此，一不要同时看太多本的辅导书。
因为每本辅导书里概率的体系和解题方法、技巧都是差不多的，假如你的手上一共有两本辅导书，那么就深入钻研这两本，掌握“三基”，掌握题型，做完每一道练习题。
二不要搞题海战术。
例如，同学们在学习概率论与数理统计的时候不要一头扎入古典概型的概率计算中不可自拔。
概率论的第一部分就是关于古典概型与几何概型的计算问题，有很多问题是很复杂的，一旦陷入这一类问题的题海中，要么你的脑瓜会越来越聪明，要么打击你的信心，对概率论失去兴趣。
一般同学都会处于后一种状态。
我们应该挑准一本练习册，多做几遍上面的题目，每做一遍，都回头总结一下，此题的考点是什么，应用了哪些基本方法，把题目做精做透。
二、对概率论与数理统计的考点整体把握
考研中，概率论的重点考查对象在于随机变量及其分布和随机变量的数字特征。
所以对于第一条中所讲的古典概型与几何概型这部分，只要掌握一些简单的概率计算就可，把大量精力放在随机变量的分布上，尤其是第四章二维随机变量及其分布，是重中之重。
数理统计的考查重点在于一是与抽样分布相关的统计量的分布及其数字特征，二是参数估计的两种方法。
这就是对一门课程整体把握的优势。
三、重视基本功的熟练度。
想要数学高分，就是要对常规题型有无可争议的熟练度。
近年来考研数学的一大特点就是计算量逐年加大、答题时间紧。
如果只是满足于会做，是远远不够的，要达到不但会做，而且最短时间内正确的做出来的层次，这才叫做基本功。
四、复习的中后期，真题为主
有一些考生并不相信真题的宝贵性，但是又不敢不做真题，只想应付了事。
对照近5年的数学真题，你会发现近5年的题目有70%以上可以在以往的试卷里找得到相似的题型甚至是原题的“影子”。
考研真题中有大量的常考题型，其难度和综合程度都是其他题目无法比拟的，其他的训练题目由于其目的是为了强化训练某个知识点，故难免过于简单，或过于困难，或超纲，或综合性不够。
五、克服心理恐惧
考研数学试题中有关概率论与数理统计的题目对大多数考生来说有一定难度，这就使得很多考完试的同学感慨万千，概率题太难了!同时也为学弟学妹们传达了概率题目难的信息。
所以同学们在复习之前就已经有了先入为主的看法:概率比较难!但同学们没有注意到，在自
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己复习之初做得准备都是关于高等数学(微积分)的，在概率上的时间本身就不足。
而且如果你的潜意识中觉得一件事情难的话，那么那件事情对你来说就真的很难。
我一直认为，人的潜力是非常巨大的。
这也与“有多少想法，就有多大成就”的说法相合。
如果你相信自己，那么概率复习起来是简单的，考试中有关概率的题目也是容易的，数学满分不是没有可能的。
那么，从现在开始，在心理上告诉自己:概率并不难!
希望这些知识可以帮助大家更好的复习，最后凯程教育祝大家备考成功!
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