线性代数期末考试复习资料

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线性代数期末考试复习资料

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10
●向量组的线性相关性的几个性质定理
1、单个非零向量是线性无关的。 2、两个向量线性相关的充分必要条件是对应分量成比例。 3、增加向量,不改变向量组线性相关;减少向量,不改变 向量组线性无关。即部分相关,则整体相关;整体无关, 则部分无关。 4、增加分量,不改变向量组线性无关;减少分量,不改变向 量组线性相关。即低维无关,则高维无关;高维相关,则 低维相关。
a11
特殊 行列式 的计算
a11 a nn a11 a1n a n1
a nn
a11 a 22 a nn
a n1
a1n a n1
a n1

a 1n
a11
a 1n
a nn a n1
n( n1) ( 1) 2 a
1n a 2,n1 a n1
1
2
3
4
5
6
●线性方程组的向量表达式
线性方程组
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 am1 x1 am 2 x2 amn xn bm
(1)
a1 j a2 j ( j 1, 2, 若记 j a mj
设存在不全为零
k11 k22 k11 k22 krr 0 r 1 0 m 0
推论: 线性无关向量组的部分向量组,仍是线性 无关的。
反证法: 设线性无关向量组 1 , 2 ,
k1 , k2 , , kr 使 krr 0
,m,部分向量组
提到行列式符号的外面。
推论2:如果行列式D有一行(列)的元素全为零,则D=0 推论3:如果行列式D有两行(列)的元素成比例,则D=0 推论4:

线性代数期末考试复习资料

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基本概念下方是正文1. 余子式ij M 和代数余子式ij A ,(1)i j ij ij A M +=-,(1)i j ij ij M A +=-。

2. 对称矩阵:T A A =。

3. 伴随矩阵111*1n n nn A A A A A ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭,组成元素ij A ,书写格式:行元素的代数余子式写在列。

4. 逆矩阵AB BA E ==,称A 可逆。

若A 可逆,则11AA A A E --==.5. 分块对角阵12A O A O A ⎛⎫=⎪⎝⎭,12A A A =⋅,11112A O A O A ---⎛⎫= ⎪⎝⎭。

6. 初等行(列)变换:① 对换两行或两列;② 某行或某列乘以非零常数k ;③ 某行(列)的k 倍加到另一行(列)。

7. 等价矩阵:① 初等变换得来的矩阵;② 存在可逆矩阵,P Q ,使得PAQ B =。

8. 初等矩阵:初等变换经过一次初等变换得来的矩阵,① (,)E i j ;② (())E i k ;③(,())E j i k 。

9. 矩阵的秩:最高阶非零子式的阶数。

1()0,0k k r A k D D +=⇔∃≠∀=。

10. 线性表示:存在12,,,n k k k 使得1122n n k k k βααα=+++,等价于非齐次方程组Ax β=有解12,,,n k k k 。

11. 线性相关:存在不全为0的数12,,,n k k k ,使得11220n n k k k ααα+++=,等价于齐次方程组0Ax =有非零解。

12. 线性无关:11220n n k k k ααα+++=成立120n k k k ⇒====,等价于齐次方程组0Ax =仅有零解。

13. 极大无关组:12,,,n ααα中r 个向量12,,,r βββ满足:① 线性无关;②12,,,n ααα中任意向量可由其表示或12,,,n ααα中任意1r +个向量线性相关,则称12,,,rβββ为12,,,n ααα的极大无关组。

线性代数期末总复习

线性代数期末总复习

3. 计算
降阶:按行、按列展开公式,但在展开之前往往先用 性质对行列式做恒等变换,化简之后再展开。 数学归纳法、递推法、公式法、三角化法、定义法 把每一行(列)加至“第”一行(列); 把每一行(列)均减去“第”一行(列); 逐行(列)相加(减); 当零元素多时亦可立即展开. 爪型行列式计算
4. 应用
(ii) AX = 0 只有零解 ⇔ 秩(A)= n = 未知量的个数. (iii) A是方阵时,AX = 0 只有零解 ⇔ | A |≠ 0.
(2)、非齐次线性方程组 AX = b (i) AX = b 有解 ⇔ b可以由 A的列向量组线性表示; ⇔ r ([ A, b])=r ( A) AX = b 无解 ⇔ r ([ A, b]) ≠ r ( A)
有解的充要条件是 a1 + a2 = a3 + a4 ,并在有解时 求出方程组的通解。
解:对方程组的增广矩阵 [A b] 作初等行变换化为阶梯 形矩阵得:
1 0 [ A b] = 0 1
1 0 → 0 0 2 1 0 2
2 1 0 3
0 0
0 0 2 0 1 2 1 −2
2 2 λ1 y12 + λ2 y2 + L + λn yn
A为实对称矩阵.
求正交矩阵 T 使得 T −1 AT=diag{λ1 , λ2 ,L , λn } = T T AT
3、正定矩阵
(1) 定义 f ( x1 , x2 ,L xn ) = X T AX 为 正定(半正定、负定、半负定)二次型 A为正定矩阵:实的、对称的且对任何X ≠ 0, 都有X T AX > 0 对称的 AX (2) 性质 (i) 设A为正定实对称阵,则AT , A−1 , A∗均为正定矩阵; (ii) A, B均为n阶正定矩阵, 则A + B也是正定矩阵. 若

《线性代数复习资料》第一章习题答案与提

《线性代数复习资料》第一章习题答案与提
详细描述:本题主要考察学生对矩阵运算的掌握程度, 包括矩阵的加法、数乘、乘法等基本运算。
详细描述:本题主要考察学生对线性方程组解法的理解 ,通过给定的线性方程组,要求学生判断其解的情况, 并求解当有解时的解向量。
习题二解析
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总结词:向量空间
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详细描述:本题主要考察学生对向量空间的定义和性质的 理解,要求学生判断给定的集合是否构成向量空间,并说 明理由。
线性变换与矩阵表示
线性变换是线性代数中的重要概念,理解如何用 矩阵表示线性变换以及其性质是解决相关问题的 关键。
向量空间的维数与基底
向量空间的维数与基底的概念较为抽象,理解其 定义和性质有助于更好地解决相关问题。
04
典型例题解析
例题一解析
总结词
矩阵的乘法
详细描述
本题考查了矩阵乘法的规则和计算方法。首先,我们需要明确矩阵乘法的定义,即第一个矩阵的列数必须等于第 二个矩阵的行数。然后,我们按照矩阵乘法的步骤,逐一计算结果矩阵的元素。在计算过程中,需要注意矩阵元 素的位置和计算方法。
导致在解题时无法正确应用它们。
THANK YOU
感谢聆听
例题二解析
总结词
行列式的计算
详细描述
本题考查了行列式的计算方法和性质。首先,我们需要明确行列式的定义,即由n阶方阵的元素按照 一定排列顺序构成的二阶方阵。然后,我们根据行列式的性质,逐步展开并化简计算结果。在计算过 程中,需要注意行列式的展开顺序和符号的变化。
例题三解析
总结词
向量的线性组合
详细描述
习题三解析
总结词:行列式计算 总结词:矩阵的秩 总结词:特征值与特征向量
详细描述:本题主要考察学生对行列式的计算能力,通 过给定的矩阵,要求学生计算其行列式的值。

线性代数重点复习(16页)

线性代数重点复习(16页)

齐次线性方程组给出系数矩阵,
1
非齐次线性方程组给出增广矩阵 。
对矩阵进行初等行变换得到行最
2
简形。
3
把行最简形矩阵写回线性方程 组的形式。
4
给出方程组的通解。
若线性方程组的系数带有未知数,需分各种情况讨论,灵活处理。
相似矩阵与二次型 05 Guidance for Final Exams at XXX University in 2025 2025
交向量组,由此便可得到相应的正交变换矩阵和相似对
角矩阵。
2025
马到成功!
XXX大学2025年期末考试指导
2025
公众号:安全生产管理
线性代数复习重点
第一章 行列式 01 Guidance for Final Exams at XXX University in 2025 2025
容易出选择填空题的内容:
(1)求逆序数; (2)含某个因子的项(注意正负号); (3)与余子式或代数余子式相关的内容; (4)已知 |A| 求某个与A相关的行列式。。
第三章 向量空间 03 Guidance for Final Exams at XXX University in 2025 2025
向量空间
本章提到的的性质和定理较多,需要灵活运用。
容易出选择填空题的内容: 二 (1)向量的加法、数乘和内积运算; (2)线性相关和线性无关的定义,以及它们与向量组秩的关系(线性无关意
容易出大题的内容:行列式的计算。 其中,若已知行列式的阶数和每个元素的数值, 则问题很简单,但要注意,对于2阶和3阶行列式, 可用划斜线的方式(对角线法则)来计算。而对于4 阶或更高阶的行列式,不能采用对角线法则计算, 此时必须利用行列式的性质将其化为上三角行列式 从而得出结果,或者当某一行(列)非零元很少时, 运用展开定理将该行(列)展开从而得到经过降阶 的行列式计算。 对于n阶行列式的情形或者行列式元素中出现未 知数,求解的难度较大,需要灵活的结合运用行列 式的性质和展开定理。一般来说,考试中都会出课 本中已有的例题、习题,或者非常相似的题目。

线性代数期末复习要点

线性代数期末复习要点

注:一般而言, 1o ( AB)k Ak Bk , 正确: ( AB)k (AB)(A B)( AB) ;
k个
2o ( A B)(A B) A2 B2, 正确: ( A B)(A B) A2 AB BA B2 ;
3o ( A B)2 A2 2AB B2 , 正确: ( A B)2 A2 AB BA B2 。
A22
An
2
A2n
Ann
称为
A
的伴随矩阵。
2、n 阶方阵可逆的充要条件:
A
0
A 可逆,且 A1
1 A
A 。
3、逆矩阵的性质: 1o ( A1 )1 A ; 3o ( AT )1 ( A1 )T ;
4、伴随矩阵的性质:
2o ( AB)1 B1 A1 ;
4o
(kA)1
1 k
A1
(k
1、 Ax 0的基础解系:解向量组的一个极大无关组。
2、 Ax 0解的定理:只有当 R( A) r n 时,才存在基础解 系,且 n r 个线性无关的解向量组成的向量组 v1、v2、、vnr 是 Ax 0的基础解系,其线性组合
v c1v1 c2v2 cnrvnr 是 Ax 0的全部解。 3、基础解系的求法:
组有且仅有唯一解,且
xj
Dj D
( j 1,2,, n )
注:齐次线性方程组有非零解 D 0。 (逆否命题:齐次线性方程组仅有零解 D 0。)
第二章 矩阵
一、矩阵的定义:矩形数表。
二、矩阵的运算
1、矩阵的加法、减法:只有同型矩阵才可以进行加减运算。
2、数与矩阵的乘法:数与矩阵的乘法是数与矩阵每一个元 素相乘;而数与行列式的乘积是数与行列式中某一行(列) 的每一个元素相乘。

线代复习题

线代复习题

线代复习题
1. 矩阵的基本概念
- 定义矩阵及其元素
- 矩阵的阶数
- 矩阵的表示方法
2. 矩阵的运算
- 矩阵的加法和减法
- 矩阵的数乘
- 矩阵的乘法
- 矩阵的转置
- 矩阵的逆
3. 特殊矩阵
- 零矩阵
- 单位矩阵
- 对角矩阵
- 斜对角矩阵
- 正交矩阵
4. 行列式
- 行列式的定义
- 行列式的计算方法
- 行列式的性质
5. 线性方程组
- 线性方程组的表示
- 高斯消元法
- 线性方程组的解的存在性
- 齐次线性方程组的解
6. 向量空间
- 向量空间的定义
- 基和维数
- 向量的线性组合
- 向量的线性相关性
7. 特征值和特征向量
- 特征值和特征向量的定义
- 特征值和特征向量的计算方法 - 特征多项式
8. 二次型
- 二次型的定义
- 二次型的矩阵表示
- 正定二次型
9. 线性变换
- 线性变换的定义
- 线性变换的矩阵表示
- 线性变换的性质
10. 矩阵分解
- 矩阵的对角化
- 矩阵的谱分解
- 矩阵的QR分解
11. 应用题
- 利用矩阵解决实际问题
- 矩阵在不同领域的应用案例分析
请根据以上复习题进行复习,确保掌握线性代数的基本概念和运算法则。

线性代数期末复习

线性代数期末复习

二、相似矩阵 1、相似矩阵的定义与性质。 、相似矩阵的定义与性质。 性质 2、区分矩阵相似、矩阵等价(P.54 定义 1. 15) 、矩阵合 、区分矩阵相似、矩阵等价( 等价 ) 同的概念。 同的概念。
三、矩阵的对角化 1、矩阵可以对角化的判定(定理 4 . 9 及其推论 、 、矩阵可以对角化的判定( 判定 定理 4 . 10 ) 。 2、当矩阵 A 可以对角化时,求出可逆矩阵 P、对角矩阵 、 可以对角化时, 、 Λ,使 P −1 A P = Λ 。 进而, 可以对角化时, 进而,当矩阵 A 可以对角化时,r ( A ) = 矩阵 A 的非零特 征值的个数。 征值的个数。 3、实对称矩阵 A 的对角化:求出正交矩阵 Q、对角矩阵 、实对称矩阵 对角化: 、 Λ , 使 Q− 1 A Q = Λ 。 4、当矩阵 A 可以对角化时,利用矩阵 A 的特征值和特征 、 可以对角化时, 向量, 向量,求出矩阵 A 以及 A k 。
9、练习1. 6 的 3、求解下列矩阵方程: 、练习 求解下列矩阵方程:
2 1 0 5 1 1 (3*)X 1 1 2 = 0 0 − 6 3*) 1 2 5 1 0 − 1
0 0 1 ( − 1 2 − 1 )、 0 2 − 1
16、习题二的 8 : 、 考题有时会更难; 注:① 考题有时会更难; ② 题中方程组的两个解 γ1 ,γ2 可能会以另一种形式给 出: 设 4 × 3 矩阵 A 分块为 A = ( α1 ,α2 ,α3 ) ,其中 α i ∈ R4 ,i = 1,2,3,− α1 + α2 = β ,α1 + α3 = β ,且线性 , , , 方程组 A x = β 满足 r ( A ) = r (A ) = 2 ,试求出该方程组 的全部解。 的全部解。 17、习题二的 10 ; 、 18、习题二的 12 。 、
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推论1 :行列式中某一行(列)的所有元素的公因子可以
提到行列式符号的外面。
推论2:如果行列式D有一行(列)的元素全为零,则D=0 推论3:如果行列式D有两行(列)的元素成比例,则D=0 推论4:
设A为n阶方阵,则 A n A 。
14
行的运算
row
列的运算
column

交换i, j两行
a11
特殊 行列式 的计算
a11 a nn a11 a1n a n1
a nn
a11 a 22 a nn
a n1
a1n a n1
a n1

a 1n
a11
a 1n
a nn a n1
n( n1) ( 1) 2 a
1n a 2,n1 a n1
ri rj
k ri
变号
数乘第 i 行
数乘第 i行 加到第 j 行 交换i, j两列 数乘第 i 列 数乘第 i 列 加到第 j 列
K倍
等值
r j kri
ci c j
k ci
变号
K倍
等值
15
c j kci
定理1.7
设 A 是n 阶矩阵,
*
A AA A A A
*
*
为其转置伴随矩阵,则有
A﹡重要公式
AA A A
A21 A22 A2 n
*
*

A
I
AA

A 0 A 0 0 A
An1 An 2 Ann
例如乘积阵的第2行元素分别为
A I.
“”

2. A1 ) A
A 可逆, 且AA A I A 0 . 否则 , 若 A 0 AA O A AA ( A ) 1 O
A O , 这 与A 可 逆 矛 盾 . A可逆.
22
线性相关的一些命题(定理2.3部分蕴涵其中) 1. 含有零向量的向量组,总是线性相关的。
k1 , k2 , , kr 使 k11 k22 krr 0
1 , 2 ,, m
24
• 定理2.3 (1)线性相关向量组添加向量后仍 然线性相关; • (2)线性无关向量组的子向量组必线性无关; • (3)线性无关向量组中的每个向量扩大同样 的维数,得到的新向量组仍然线性无关.
全为零时, k11 k22 knn O 才成立,则称向量组
1,2, ,n 线性无关。
●显然:含有零向量的向量组是线性相关的。
因为
1 O 0 1 0 2 0 n O
8
●两个向量线性相关的充要条件是对应分量成比例。
小结:
(1) 向量组
A (A ) A
A
I, n1 n 2 1 1 1 且( A ) A , ( A ) A ( A ) A A .
19


n 1
A 又 A可逆, A 可逆,

n1
,
定理1.9
定义
分块对角矩阵
设A为n阶方阵,若A的分块矩阵只有在主对角线 上有非零子块,其余子块都是零距阵,且非零子 块都是方阵,即
a 11 a 21 a n1 a 12 a 22 a n2
A21 An1 A22 An 2 A2 n Ann
a 1n A11 a 2 n A12 A a nn 1n
用矩阵的初等行变换来解线性方程组,实际上,将矩阵的初 等行变换对比行列式的性质,有:矩阵的初等行变换并不改 变矩阵的秩,因此,可以将矩阵先化成行阶梯型矩阵,就可较 快求出矩阵的秩。
12
; 说明:1) 其中 表示对所有n阶排列求和,共有n!项
j1 jn
); 2) 对应于方阵A的行列式记为 A 或det(A
1 , 2 ,, n
线性相关
齐次线性方程组
x11 x22 xnn 0
(2) 向量组
有非零解
1 , 2 ,, n
线性无关
齐次线性方程组
x11 x22 xnn 0
只有零解
(3) 向量 可由向量组 1 , 2 ,, n 线性表示 线性方程组
17
定理1.8 n 阶方阵A 可逆的充要条件是 A 0. 且A 1 A A 证 “”
1
由A可逆知AA
AA
1
1
1
I , 两边取行列式,
I 1 A 0, A
AA A A A I
1
A 1 A
1
1 A
A A
“”
由 A 0,
1 1 1 1 A( A ) ( A ) A I A A A A A
(2)若 Ai 0(i 1, 2,, s), 则 A 0, 并有
A11 O 1 A O O 1 A2 O O O -1 As
21
伴随矩阵的性质:
1.
A 可 逆 A可 逆, 且( A )
1

1
A A n 2 n1 5. ( A ) A A 4. (kA) k A 证1. “” 由A可逆知A 0, 由伴随阵重要公式知, A A ,I ( A ) 1 1 A; AA A I A A 1 1 1 1 1 又A ( A ) A I ( A ) A A ( A) 1 3.
A1 O A O
O A2 O
O A1 O As
A2
As
()
其中 Ai (i 1,2,, s) 都是方阵,称A为分块对角矩阵
20
定理1.9 (1)
A A1 A2 As
25
向量组的等价 如果向量组A 可由向量组B线性表示,且B 可由A线性表示,则称A与B等价。
(1)
a1 j a2 j ( j 1, 2, , n) 若记 j a j 即为系数矩阵的第 j 列 mj
则方程组有向量形式
x11 x22 xnn b
6
2.2 向量的线性关系
定义2.4
一组数 k1 , k2 ,, kn ,使得 k11 k22 knn 成立, 设有同维向量 1 , 2 ,, n , ,如果存在
x11 x22 xnn 有解
9
●向量组的线性相关性的几个性质定理
1、单个非零向量是线性无关的。 2、两个向量线性相关的充分必要条件是对应分量成比例。 3、增加向量,不改变向量组线性相关;减少向量,不改变 向量组线性无关。即部分相关,则整体相关;整体无关, 则部分无关。 4、增加分量,不改变向量组线性无关;减少分量,不改变向 量组线性相关。即低维无关,则高维无关;高维相关,则 低维相关。
设存在不全为零
k11 k22 krr 0 r 1 0 m 0
推论: 线性无关向量组的部分向量组,仍是线性 无关的。
反证法: 设线性无关向量组 1 , 2 ,, m,部分向量组 S线性相关。由此部分向量组S扩充,得到 由命题3,1 , 2 ,, m 线性相关,矛盾。
若 A 0, AA A I , A A A .
n 1


1
A A A
又 A
1
A

1
,

A A
A

n1
(2,伴随阵性质.) 设A可 逆 , 证 明 ( A ) A n 2 A . 证 由伴随阵重要公式知, A ( A ) A I , 而
则称向量 可由向量组
判断向量 能否由向量组 1, 2 线性表示?如果可以,求出 表达式。 小结: 解 设 k11 k22
是向量组 1 (, 1 2, 1 ),2 (2,3,6), =(5,8,13), 例2 设
1 , 2 ,, n 线性表示,或称向量 1 , 2 ,, n 的线性组合。
13
性质1.8 行列式的某一行(列)的所有元素都乘以同一 数 k, 等于用数 k 乘此行列式 。
a11 D ai1 an1 a12 ai 2 an 2 a1n ain ann a11 D1 kai1 an1 a12 kai 2 an 2 a1n kain k D ann
1
2
3
4
5
●线性方程组的向量表达式
线性方程组
a11 x1 a12 x2 a1n xn b1 a x a x a x b 21 1 22 2 2n n 2 am1 x1 am 2 x2 amn xn bm
10
推论2.1 任意m(m>n)个n维向量线性相关.
(注:由于没有m阶子式,故R(A)<m)
推论2.2 m个n维向量线性无关的充要条件是由它们组成 的m n矩阵的秩为m(m n).
推论2.3 n 个n维向量线性无关(相关)的充要条件 是由它们组成的矩阵行列式不等于0(等于0).
11
如果向量组1 , 2 s中的每一个向量都可以 由向量组1 , 2 , r 线性表示,则称向量组1 ,
A可逆 A 0 A非奇异
牢 记 这 个 定 理
18
(1,伴随阵性质.) 证 明 A A 证 若 A 0, 则 A 0 .

n 1
否 则, 若 A 0 1 1 ( A ) 1 A AA A I(A ) O A (A ) I A O Aij O A O , 与 A 0矛 盾 。
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