大一线性代数论文

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线性代数论文设计(矩阵在自己专业中地应用及举例)

线性代数论文设计(矩阵在自己专业中地应用及举例)

矩阵在自己专业中的应用及举例摘要:I、矩阵是线性代数的基本概念,它在线性代数与数学的许多分支中都有重要的应用,许多实际问题可以用矩阵表达并用相关的理论得到解决。

II、文中介绍了矩阵的概念、基本运算、可逆矩阵、矩阵的秩等容。

III、矩阵在地理信息系统中也有许多的应用,比如文中重点体现的在计算机图形学中应用。

关键词:矩阵可逆矩阵图形学图形变换正文:第一部分引言在线性代数中,我们主要学习了关于行列式、矩阵、方程、向量等相关性比较强的容,而这些容在我们专业的其他一些学科中应用也是比较广泛的,是其它一些学科的很好的辅助学科之一。

因此,能够将我们所学的东西融会贯通是一件非常有意义的事,而且对我们的学习只会有更好的促进作用。

在计算机图形学中矩阵有一些最基本的应有,但是概念已经与线性代数中的有一些不同的意义。

在计算机图形学中,矩阵可以是一个新的额坐标系,也可以是对一些测量点的坐标变换,例如:平移、错切等等。

在后面的文章中,我通过查询一些相关的资料,对其中一些容作了比较详细的介绍,希望对以后的学习能够有一定的指导作用。

在线性代数中,矩阵也占据着一定的重要地位,与行列式、方程、向量、二次型等容有着密切的联系,在解决一些问题的思想上是相同的。

尤其他们在作为处理一些实际问题的工具上的时候。

图形变换是计算机图形学领域的主要容之一,为方便用户在图形交互式处理过程中度图形进行各种观察,需要对图形实施一系列的变换,计算机图形学主要有以下几种变换:几何变换、坐标变换和观察变换等。

这些变换有着不同的作用,却又紧密联系在一起。

第二部分 研究问题及成果1. 矩阵的概念定义:由n m ⨯个数排列成的m 行n 列的矩阵数表⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡ann an an n a a a n a a a ΛM ΛM M KΛ212222111211 称为一个n m ⨯矩阵,其中an 表示位于数表中第i 行第j 列的数,i=1,2,3,…n ,又称为矩阵的元素。

线性代数论文(矩阵在自己专业中的应用及举例)

线性代数论文(矩阵在自己专业中的应用及举例)

矩阵在自己专业中的应用及举例摘要:I、矩阵是线性代数的基本概念,它在线性代数与数学的许多分支中都有重要的应用,许多实际问题可以用矩阵表达并用相关的理论得到解决。

II、文中介绍了矩阵的概念、基本运算、可逆矩阵、矩阵的秩等内容。

III、矩阵在地理信息系统中也有许多的应用,比如文中重点体现的在计算机图形学中应用。

关键词:矩阵可逆矩阵图形学图形变换正文:第一部分引言在线性代数中,我们主要学习了关于行列式、矩阵、方程、向量等相关性比较强的内容,而这些内容在我们专业的其他一些学科中应用也是比较广泛的,是其它一些学科的很好的辅助学科之一。

因此,能够将我们所学的东西融会贯通是一件非常有意义的事,而且对我们的学习只会有更好的促进作用。

在计算机图形学中矩阵有一些最基本的应有,但是概念已经与线性代数中的有一些不同的意义。

在计算机图形学中,矩阵可以是一个新的额坐标系,也可以是对一些测量点的坐标变换,例如:平移、错切等等。

在后面的文章中,我通过查询一些相关的资料,对其中一些内容作了比较详细的介绍,希望对以后的学习能够有一定的指导作用。

在线性代数中,矩阵也占据着一定的重要地位,与行列式、方程、向量、二次型等内容有着密切的联系,在解决一些问题的思想上是相同的。

尤其他们在作为处理一些实际问题的工具上的时候。

图形变换是计算机图形学领域内的主要内容之一,为方便用户在图形交互式处理过程中度图形进行各种观察,需要对图形实施一系列的变换,计算机图形学主要有以下几种变换:几何变换、坐标变换和观察变换等。

这些变换有着不同的作用,却又紧密联系在一起。

第二部分 研究问题及成果1. 矩阵的概念定义:由n m ⨯个数排列成的m 行n 列的矩阵数表⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡ann an an n a a a n a a a 212222111211 称为一个n m ⨯矩阵,其中an 表示位于数表中第i 行第j 列的数,i=1,2,3,…n ,又称为矩阵的元素。

线性代数论文《矩阵在实际中的应用》

线性代数论文《矩阵在实际中的应用》

######学院矩阵的实际应用课程题目:线性代数专业班级:成员组成:联系方式:2012年11月1 日矩阵的实际应用摘要:从数学的发展来看,它来源于生活实际,在科技日新月异的今天,数学越来越多地被应用于我们的生活,可以说数学与生活实际息息相关。

我们在学习数学知识的同时,不能忘记把数学知识应用于生活。

在学习线性代数的过程中,我们发现代数在生活实践中有着不可或缺的位置。

在本文中,我们对代数中的矩阵在成本计算、人口流动、加密解密、计算机图形变换等方面的应用进行了探究。

关键词:线性代数矩阵实际应用Abstract: From the development of mathematics, we can see that it comes from our life. With the development of science and technology, the math is more and more being used in our lives, it can be said that mathematics and real life are closely related. While learning math knowledge we can not forget to apply mathematical knowledge to our life. In the process of learning linear algebra, we found that algebra has an indispensable position in life practice. In this article, we explore the application of the matrix in the costing, population mobility, encryption and decryption, computer graphics transform.Keywords: linear algebra matrix practical application正文:1、引言数学作为一门相当重要的学科,在人类发展历史中一直扮演着必不可少的角色,它凝聚了每一代聪明智慧的人们的结晶。

线性代数的应用论文

线性代数的应用论文

线性代数的应用论文引言线性代数是一门基础且重要的数学学科,它研究的是向量空间和线性变换。

线性代数在许多领域都有着广泛的应用,如物理学、工程学、计算机科学等。

本文将重点介绍线性代数在计算机科学中的应用。

矩阵在图形学中的应用图形学是计算机科学中的一个重要分支,它研究的是如何生成、操作和显示图形。

矩阵在图形学中起着关键作用,例如,矩阵可以用来表示变换矩阵,帮助我们实现图像的平移、旋转和缩放等操作。

此外,矩阵还可以用来表示图像的像素值,从而实现图像的处理和渲染。

线性方程组的求解线性方程组是线性代数的一个重要内容,它可以描述许多实际问题,如电路分析、机器学习等。

线性代数提供了求解线性方程组的方法,如高斯消元法、LU分解等。

这些方法可以有效地解决大规模线性方程组的求解问题,从而在实际应用中发挥着重要作用。

特征值与特征向量的应用特征值与特征向量是线性代数中的重要概念,它们可以帮助我们理解矩阵的性质和变换过程。

在图像处理中,特征值与特征向量可以用来实现图像的降噪和特征提取。

此外,在机器学习中,特征值与特征向量可以用来进行数据降维和特征选择,从而提高模型的性能和效果。

线性代数在机器学习中的应用机器学习是人工智能的一个重要领域,它研究的是如何使用数据和算法来构建模型并进行预测和决策。

线性代数在机器学习中起着关键作用,例如,线性回归模型和逻辑回归模型都是基于线性代数的理论和方法构建的。

此外,矩阵分解和特征值分解等线性代数的技术也被广泛应用于机器学习的算法中。

结论线性代数作为一门基础学科,其在计算机科学领域的应用非常重要。

本文简要介绍了线性代数在图形学、线性方程组求解、特征值与特征向量以及机器学习中的应用。

随着计算机科学的发展,线性代数的应用领域也将不断扩大,带来更多的创新和发展机会。

希望本文对读者了解线性代数在计算机科学中的应用有所帮助,并激发更多的兴趣和思考。

感谢阅读!参考文献•Strang, G. (2009). Introduction to Linear Algebra.Wellesley-Cambridge Press.•Lay, D.C., Lay, S.R., & McDonald, J.J. (2016). Linear Algebra and Its Applications. Pearson.。

数学与应用数学线性代数大学期末论文

数学与应用数学线性代数大学期末论文

数学与应用数学线性代数大学期末论文摘要:线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于各个领域。

本文将从矩阵运算、线性方程组和特征值与特征向量等角度,对线性代数的基本概念和应用进行探讨,并结合具体实例,展示线性代数在科学、工程和计算机等领域的重要性。

1. 矩阵运算矩阵是线性代数重要的基本工具,它由数个数构成的一个矩形阵列。

矩阵运算包括矩阵的加法、减法、乘法和转置等。

加法和减法是对应位置的元素进行运算,而矩阵乘法是对矩阵的行和列进行组合运算。

矩阵乘法特点之一是不满足交换律,即AB≠BA。

这一性质使得矩阵乘法在解决线性方程组方面具有独特的优势。

通过矩阵乘法,可以将线性方程组转化为矩阵形式,从而利用矩阵运算的特性来求解。

2. 线性方程组线性方程组是线性代数的重要应用之一,广泛应用于经济学、物理学等领域。

线性方程组的解可以通过矩阵运算得到,其中最常用的方法是高斯消元法和矩阵的逆。

高斯消元法通过不断变换线性方程组的形式,将其转化为简化的行阶梯形式,从而求解方程组的解。

而矩阵的逆则是通过对矩阵的行列式和伴随矩阵进行计算,得到矩阵的逆矩阵。

对于可逆矩阵,利用逆矩阵可以直接求解线性方程组,简化了计算过程。

3. 特征值与特征向量特征值与特征向量是线性代数中的重要概念,对矩阵的性质和变换具有深刻的影响。

特征值是矩阵的一个特征,用于描述矩阵在特定方向上的变换比例。

特征向量则是对应于特征值的向量。

通过求解特征值和特征向量,可以衡量矩阵的稳定性、变换性质以及与其他矩阵的关系。

在实际应用中,特征值与特征向量在图像处理、数据压缩等方面有着广泛的应用。

4. 应用案例线性代数作为一门工具性学科,有着广泛的应用。

本文将结合科学、工程和计算机等领域,展示线性代数在实际问题中的重要性。

以图像压缩为例,通过矩阵运算和特征值与特征向量的计算,可以将高维图像通过降维的方式减少数据量,并保持图像质量的基本特征。

该方法在数据存储和传输方面具有重要意义。

线性代数论文

线性代数论文

关于矩阵和行列式线性代数是数学的一个分支,它的研究对象是:行列式 矩阵 空间向量和线性方程组。

矩阵和行列式是两个完全不同的概念,行列式代表着一个数,而矩阵仅仅是一些数的有顺序的摆法。

利用矩阵这个工具,可以把线性方程组中的系数组成向量空间中的向量;这样对于一个多元线性方程组的解的情况,以及不同解之间的关系等等一系列理论上的问题,就都可以得到彻底的解决。

矩阵的应用是多方面的,不仅在数学领域里,而且在力学、物理、科技等方面都十分广泛的应用。

行列式与矩阵的本质区别在于它们的定义。

行列式是一种特殊的算式,它是根据求解方程组个数和未知量个数相同的一次方程组的需要而定义的,经计算能算出其数值,而矩阵只是一个数表,无法通过计算求得其值;而且两者的表示方法也不同。

如下例:4321表示的是一个2阶行列式;而⎪⎪⎭⎫⎝⎛4321则表示是一个2×2的矩阵。

而且4321可以通过计算求得其值为-2;而⎪⎪⎭⎫⎝⎛4321只能表示一个数表,不能求出值。

行列式的行数和列数必须是相等的;而矩阵的行数和列数可以相等也可以不相等。

由n 2个数组成的n 行n 列行列式为n 阶行列式;由m 行n 列组成的数表为m ×n 矩阵。

只有行数和列数相等的矩阵即方阵才能计算其行列式。

如:⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛620816732531 是一个3×4的矩阵;而620816732531这样的行列式是不存在的,因此⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛620816732531无法求其行列式。

而且行列式和矩阵的性质和运算法则也不同。

如下:(1)记D=nnn n nn a a a a a a a a a ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯212222111211,D T =nnn nn n a a a a a a a a a ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯212221212111,则称D T 为D 的转置行列式,并有D= D T ,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对列也同样成立;同样的矩阵A 的转置矩阵A T 是指把矩阵A 的行换成同序数的列得到的新矩阵,即记A=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯nn n n n n a a a a a a a a a 212222111211,则A T =⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯nn n n n a a a a a a a a a 2n 12221212111,但有(A T )T=A 。

大一线性代数论文

大一线性代数论文

中国矿业大学银川学院机电动力与信息工程线性代数论文(2012-2013)专业:电气及其自动化班级:11级电气(2)班姓名:***学号:************任课老师:马延福日期:2012. 6.19摘要 随着我国经济建设与科学技术的迅速发展,高等教育已进入了一个飞速发展的时期,并且突破了以前的精英式教育模式,发展成为一种在终身学习的大背景下极具创造性和再创性的基础学科教育。

高等学校教育教学观念不断更新,教学改革不断深入,办学规模不断扩大,数学课程开设的专业覆盖面不断增大。

越来越需要一本高质量的高等学校非教学类专业的教材———《线性代数》。

为适应教学课程开设的专业覆盖面,逐渐引入了以求适应的知识点。

n 阶行列式、矩阵、n 维向量与向量空间,应用数学模型等慢慢走进了专业覆盖面。

在实际问题中,我们经常会碰到超过3个元素的数组,例如确定飞机的状态,需要以下几个参数:机身的仰角、机翼的转角、机身的水平转角、飞机重心在空间的位置参数等。

因此,需要引入n 维向量的概念。

n 个数组成的有序数组(a a a n ,,,21 )或 aaan21 称为一个 n 维向量,简称向量。

其中只有一行的称为行向量,只有一列的称为列向量。

数a a a n ,,,21 称为这个向量的分量,a i 称为这个向量的第i 个分量或坐标。

分量都是实数的向量称为实向量,分量都是负数的向量称为负向量。

实际上,n 维行向量可以看成行矩阵,n 维列向量可以看成列矩阵。

如果两实向量相等,即称两个向量相等。

对于两个分量的各分量的和所组成的向量,称为两个向量的和。

一个数与向量的各分量相乘所组成的向量,称为向量e 与k 的数量乘积,简称数乘,记为k e 。

分量全为零的向量(000 )称为零向量,记为0。

α与-1的数乘(-1)α称为α的负向量,记为-α。

向量的加法与数乘具有下列性质:(1) a +b =b +a ; (交换律)(2) (a +b )+c =a +(b +c ); (结合律) (3) a +0=a ;(4) a +(-a )=0; (5) k (a +b )=k a +k b ; (6) (k+i)a = k a +i a ; (7) k(i a )=(ki)a ; (8) i a = a ; (9) 0a =0; (10) k 0=0在数学中,满足(1)~(8)的运算称为线性运算。

大学线性代数论文

大学线性代数论文

线性代数论文 线性代数课程是高等学校理工科各专业学生的一门必修的重要基础理论课,它广泛应用于科学技术的各个领域。

尤其是计算机日益发展和普及的今天,使线性代数成为工科学生所必备的基础理论知识和重要的数学工具。

线性代数是讨论矩阵理论、与矩阵结合的有限维向量空间及其线性变换理论的一门学科。

主要理论成熟于十九世纪,主要理论成熟于十九世纪,而第一块基石而第一块基石而第一块基石(二、(二、三元线性方程组的解法)三元线性方程组的解法)则早在两千年则早在两千年前出现(见于我国古代数学名著《九章算术》)。

①线性代数在数学、力学、物理学和技术学科中有各种重要应用,因而它在各种代数分支中占居首要地位; ②在计算机广泛应用的今天,计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、虚拟现实等技术无不以线性代数为其理论和算法基础的一部分; ③该学科所体现的几何观念与代数方法之间的联系,从具体概念抽象出来的公理化方法以及严谨的逻辑推证、巧妙的归纳综合等,对于强化人们的数学训练,增益科学智能是非常有用的; ④ 随着科学的发展,我们不仅要研究单个变量之间的关系,还要进一步研究多个变量之间的关系,各种实际问题在大多数情况下可以线性化,而由于计算机的发展,线性化了的问题又可以计算出来,线性代数正是解决这些问题的有力工具。

行列式的计算方法.定义法在引进行列式的定义之前,,为了更加容易的理解行列式的定义,首先介绍排列和逆序的概念.(1) n级排列:由1,2.3…n组成的一个有序数组称为一个n级排列.(2) 在一个排列中,如果一对数的前后位置与大小顺序相反,即:前面的数大于后面的数,那么它们就称为一个逆序,一个排列中逆序的总数称为这个排列的逆序数.(3) 逆序数为偶数的排列称为偶排列,逆序数为奇数的排列称为奇排列.在做好这些工作之后,来引入行列式的定义:定义:n 阶行列式<I>等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积. a1j 1a2j 2a3j 3………anj n <Ⅱ>的代数和,这里j 1,j 2,j 3,……j n 为1,2,3,……,n 的一个排列,每一项<Ⅱ>都按下列规则带有符号,当j 1,j 2,j 3,……j n 是偶排列时, <Ⅱ>带有正号,当j1,j2,j3,……j n是奇排列时,<Ⅱ>带有负号. 即:例1:计算行列式:解:由行列式的定义知:=(-1)t(123)5×1×4+(-1)t(132)5×2×6+(-1)t(213)2×4×4+(-1)t(231)2×2×3+(-1)t(312)3×4×6+(-1)t(321)3×1×3=20-60-32+12+72-9=3例2计算解:由行列式的定义知:=(-1) t(j1j2…jn)1×2×3……×n=(-1)0n!=n!.由以上两个例子可以看出,若计算阶数较低(不超过三阶)的行列式及上三角(下三角)行列式运用定义法较为简单,但若是高阶非上(下)三角型的行列式按定义法计算比较繁琐因此,我们必须寻求其它的,让计算变得简洁的计算方法.按照行列式的性质将行列式化成上三角(下三角或反三角)法.运用行列式的性质是计算行列式的一个重要途径,大多数行列式的计算都依赖于行列式的性质,将行列式化成上三角(下三角或反三角)的形式,再根据行列式的定义来计算行列式. (行列式的性质见参考文献).行列式的性质告诉了我们该如何求行列式,而一切的行列式都可以根据以上性质来进行初等行变换(列变换),变成阶梯形(上三角)的行列式,再根据定义计算即可.其计算步骤可归纳如下:(ⅰ)看行列式的行和(列和),如果行列和相等,则均加到某一列(行)【直观上加到第一列 (行)】.(ⅱ)有公因子的提出公因子(ⅲ)进行初等行变换(列变换)化成上三角(下三角或反三角)的行列式.(ⅳ)由行列式的定义进行计算.由以上四步,计算一般行列式都简洁多了.。

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中国矿业大学银川学院机电动力与信息工程线性代数论文(2012-2013)专业:电气及其自动化班级:11级电气(2)班姓名:***学号:************任课老师:马延福日期:2012. 6.19摘要 随着我国经济建设与科学技术的迅速发展,高等教育已进入了一个飞速发展的时期,并且突破了以前的精英式教育模式,发展成为一种在终身学习的大背景下极具创造性和再创性的基础学科教育。

高等学校教育教学观念不断更新,教学改革不断深入,办学规模不断扩大,数学课程开设的专业覆盖面不断增大。

越来越需要一本高质量的高等学校非教学类专业的教材———《线性代数》。

为适应教学课程开设的专业覆盖面,逐渐引入了以求适应的知识点。

n 阶行列式、矩阵、n 维向量与向量空间,应用数学模型等慢慢走进了专业覆盖面。

在实际问题中,我们经常会碰到超过3个元素的数组,例如确定飞机的状态,需要以下几个参数:机身的仰角、机翼的转角、机身的水平转角、飞机重心在空间的位置参数等。

因此,需要引入n 维向量的概念。

n 个数组成的有序数组(a a a n ,,,21 )或 aaan21 称为一个 n 维向量,简称向量。

其中只有一行的称为行向量,只有一列的称为列向量。

数a a a n ,,,21 称为这个向量的分量,a i 称为这个向量的第i 个分量或坐标。

分量都是实数的向量称为实向量,分量都是负数的向量称为负向量。

实际上,n 维行向量可以看成行矩阵,n 维列向量可以看成列矩阵。

如果两实向量相等,即称两个向量相等。

对于两个分量的各分量的和所组成的向量,称为两个向量的和。

一个数与向量的各分量相乘所组成的向量,称为向量e 与k 的数量乘积,简称数乘,记为k e 。

分量全为零的向量(000 )称为零向量,记为0。

α与-1的数乘(-1)α称为α的负向量,记为-α。

向量的加法与数乘具有下列性质:(1) a +b =b +a ; (交换律)(2) (a +b )+c =a +(b +c ); (结合律) (3) a +0=a ;(4) a +(-a )=0; (5) k (a +b )=k a +k b ; (6) (k+i)a = k a +i a ; (7) k(i a )=(ki)a ; (8) i a = a ; (9) 0a =0; (10) k 0=0在数学中,满足(1)~(8)的运算称为线性运算。

我们还可以证明: (11) 如果k ≠0且a ≠0,那么k a ≠0.由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mxn 矩阵A=)(a ij mxn有n 个m 维列向量a 1= aa am 12111, a 2= aa a m 22212, ··· ,a n= aa amnnn21 ,我们称向量组aaa n21为矩阵A 的列向量组。

对于行向量组也同样。

矩阵与向量组之间建立了一一对应的关系。

二.向量组的线性相关性对于向量组a a a n ,,,21 ,如果存在不全为零的数k k k n ,,,21 ,使得a k 11+ak 22+···+a k s s =0。

则称向量组a a a n ,,,21 线性相关。

反之,如果只有在k 1=k 2=···=k s =时上式才成立,就称向量组a a a n,,,21 线性无关。

列向量也同样如此。

对此,单个零向量构成的向量组是线性相关的。

定义:给定向量a 和向量组b b b t ,,,21 ,如果存在一组数k k k n ,,,21 ,使得a =b k 11+b k 22+···+b k t t ,则称向量a 为向量组b b b t ,,,21 的一个线性组合,或者说a 可有向量组b b b t,,,21线性表示,kk k n,,,21称为组合系数。

例 6 设a 1=(1,1,1, ),a 2=(1,1,-1,-1),a 3=(1,-1,1,-1),a 4=(1,-1,-1,1),b =(1,2,1,1),试问b 能否有a a a 421,,, ,线性表示?若能,写出具体表达式。

解:令b =a k 11+a k 22+a k 33+a k 44,于是得线性方程组k 1+k 2+k 3+k4=1 k 1+k 2-k 3-k4=2 k 1-k 2+k 3-k4=1 k 1-k 2-k 3+k4=11 1 1 1因为D= 1 1 -1 -1 =-16≠0, 1 -1 1 -1 1 -1 -1 1则由克拉默法则求出k 1=45,k 2=41,k 3=k 4=-41, 所以 b =45a 1+41a 2-41a 3-41a 4因此,b 能由a a a 421,,, ,线性表示。

定理1 向量组a a a n ,,,21 (n 大于等于2)线性相关性的充分必要条件是:其中至少有一个向量能由其余向量线性表示。

定理 2 设向量组b b b t ,,,21 线性无关,而向量组b b b t ,,,21 ,a 线性相关,则a 能由向量组b b b t ,,,21 线性表示,且表示式是唯一的。

定理3 有一个部分组线性相关的向量组一定线性相关。

推论 含有零向量的向量组必线性相关。

定理4以后(包括定理4)的在此处省略,部分推论也省了。

三.向量组间的关系与极大线性无关组两个向量组A 和B ,如果向量组A 中的每个向量都能由向量组B 线性表示,则称向量组A 能由向量组B 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。

显然,向量组之间的等价关系具有下述性质:(1) 反身性(2) 对称性 (3)传递性四.向量组的秩及其与矩阵的秩的关系由上一节知道,一个向量组的极大线性无关组可能不是唯一的,但任意两个极大线性无关组所含向量的个数是相同的。

由于线性无关向量组本身就是它的极大线性无关组,所以有:一向量组线性无关的充要条件为它的秩与它所含向量的个数相同。

我们知道每个向量组都与它的极大线性无关组等价,由等价的传递性可知任意两个等价的向量组的极大线性无关组也等价,根据定理8的推论2就有:等价的向量组必有相同的秩。

五.向量空间设V为n维向量组的集合。

如果V非空,切对于向量加法及数乘运算封闭,及对任意的a,b都属于V和常数k都有a+b∈V,k a∈V,就称集合V为一个向量空间。

六.论文小结在高一上半学期的时候,和高中同学聊起挂科这个话题的时候,他就提到了线性代数,因为他说很难,所以他挂了。

当时我就对线性代数产生了一些莫名的恐惧之意。

到了大一下半学期,线性代数来了,但是它很和蔼,很美好,因为它不是那些高深莫测的高数公式,不是那些难以揣摩的拉格朗日,更不是那些判断来判断去的洛比达,它只是一种数字游戏,如果你真心对待它,它也会真心的对待你。

线性代数被我称为“天书”,这门课给我造成了很大的困难。

在这门课的学习过程中,我经常遇到了公式定理理解不了,知道了知识单不能解题,记不住等问题。

我认为,线性代数是一门比较费脑子的课,由于我们的线性代数是下午,所以如果你不午休的话,那下午的线性代数就会变成“催眠课”。

那么,就只能在中午及时午休,线性代数在一定程度上也保护了我们的身体。

如果你觉得上课跟不上老师的思路,就必须一定要预习。

不过,在马老师的带领下,我们体会到另外一种上课的思想,基本上不需要要预习,他会把一些难懂的知识,通过一些简单的道理深进浅出的讲出来,他会在我们精力还集中的前二十几分钟把重点讲完。

但还是一定要重视上课听讲,不能使线性代数的学习退化为自学。

上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍在做作业。

这点我很惭愧,因为我从来没有在课后学习过,知识在老师布置作业的时候,大致翻一下课本,然后不会的就去问别人,有时还参考别人的作业,但我上课时一直在好好听讲,因为我很喜欢听马老师讲课,他讲课不只只讲课本上的知识,他还会给我们讲一些中国的国情等等。

我生怕错过,所以一直好好听讲。

虽然我的线性代数真不怎么样,但学习线性代数比学习其它任何学科时都要静下心来,如果学习前“心潮澎湃”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。

保持一颗平常心。

线性代数作为一门数学,体现了数学的思想。

数学上的方法是相同的。

比如,考虑特殊情况这种思路。

通过思想方法上的联系和内容上的联系,线性代数中的内容以及线性代数与高数甚至其他学科可以联系起来。

只要建立了这种联系,线性代数就不会像原来那样琐碎。

线性代数是培养广大学生对数学研究兴趣的一门学科,虽然学习初期有些难以下手,但是对学生的各方面都有益处,你要能静下心来研究你所要做的题,线性代数不是一本学科,而是一种精彩的数字游戏,如果你要认真对待它的话,它也会认真的对待你,让你受益匪浅!。

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