线性代数学习心得
线性代数心得体会
线性代数心得体会作为一门数学分支，线性代数一直是大学数学课程中的重头戏之一，它被广泛使用于科学、工程和经济学等许多领域。
在我大学的数学学习中，我也学习了线性代数，虽然在学习过程中也遇到了一些难以理解的部分，但最终还是能够掌握其中的精髓，今天就和大家分享一下我的心得体会。
线性代数的基础知识部分可以说是比较简单的，但必须掌握好线性空间、线性变换、矩阵及其运算这些概念，因为这些是后续内容的基础。
线性代数的核心就是线性方程组的求解，虽然这是高中数学学过的内容，但是在高维空间中依然是非常重要的。
在求解线性方程组时，可以通过高斯消元法、列主元法等方法来简化运算，但还需要注意矩阵的模型化表示方式。
此外，线性方程组的解不一定存在，解也不一定唯一，需要注意分类讨论，判断解的性质。
在学习线性代数的过程中，最抽象的内容可能是线性变换。
线性变换有很多种类型，比如旋转、幂等变换、逆变换等，需要通过几何图形进行理解。
例如，线性变换可以将空间中的点变成同一曲面上的点，这也就意味着线性变换可以保持点之间的任何关系不变，这一点在研究旋转、平移、缩放等问题时非常有用。
线性代数最常见的应用之一就是图像处理，在这个领域中，线性运算的应用尤为重要。
矩阵的储存方式对于图像处理的速度也有不小的影响。
线性代数可以将三维图像数据储存为二维矩阵，从而更加方便处理。
除此之外，在数据分析、机器学习、人工智能等领域中，线性代数也是基础而重要的学科。
总的来说，线性代数虽然看起来非常抽象，但其实是个低门槛的高深数学，掌握了基础理论，便可以探索许多令人惊奇的应用。
我个人认为，理解概念、掌握运算、熟记定理，三者缺一不可，要想在学习中达到更好的理解，也要学会多观察、多思考，从多个角度来审视问题，才能真正掌握线性代数这门学科的精髓。
对参加《线性代数》课程培训的心得与体会
首先，是关于行列式的问题，李老师从全新的角度给出了全新的定义。象李老师描述的一样，我深有同感。几乎所有的线性代数教材在介绍行列式时都是通过解二元及三元一次线性方程组而引入的，曾经有一个学生课后验证四元一次线性方程组后跟我说和行列式不符。我觉得用方程组引入行列式定义有两个困惑：第一，二元及三元一次线性方程组的求解学生早在初中就很熟悉，非要用商的形式表达解有点化简单为烦琐的味道。第二，即使解出系数行列式，也很难观察归纳总结出一般规律。基于以上两点考虑，每次讲到行列式定义时，我都是在讲完全排列，逆序数后直接给出行列式的`定义。由于理解上本身就有难度，所以我在讲解时给出详细的注释：行列式就是一个数，只是得来的过程有点麻烦；行列式具体说就是取自所有不同行不同列的n个元素乘积的代数和。然后按照定义，和学生们一起求出二阶和三阶行列式的计算公式，即对角线法则。而李老师从向量的角度，从几何上的面积空间立方体的体积以及n维向量的体积角度给出了全新的定义，是一种全新的思想和理念。当然，由于教材编排顺序以及学生接受程度的差异，要仿效和实施李老师的行列式的定义是很难的。但是李老师的数形结合、深入浅出、由几何到代数的思想却是培训留给我的最大的财富，使我对如何教好学生有了更深的体会。
最后谢谢两位老师给我们带来这么精彩而难忘的培训，辛Βιβλιοθήκη 了！请输入内容保存成功
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我会以这次培训为契机认真总结并学习两位老师的教学思想和理念并将之贯穿于今后的教学中努力钻研教材尽可能从各个角度各个侧面理解课程内容力求融会贯通
线性代数心得体会
线性代数心得体会线性代数，作为数学中最基础的一门学科之一，是现代科学技术和工程学科的一支重要的理论基础。
在大学数学课程中，也是一门必修的课程。
在学习这门课程的过程中，我也积累了一些心得体会。
第一，线性代数的基础内容非常重要。
从矩阵的定义和性质开始，逐渐学习行列式、向量空间、线性变换等概念。
这些基础内容是后续内容的重要基础，理解和掌握了这些，才能顺畅地学习后续内容。
第二，解题思路的重要性。
线性代数的习题通常是计算题和证明题。
对于计算题，要熟练掌握基本的计算方法和技巧，注意计算过程的精度和正确性。
对于证明题，要注重建立清晰的思维框架和逻辑链条，注意使用定理和定义来证明，尤其是一些重要且常用的定理，要能够灵活运用。
第三，应用的广泛性。
线性代数不仅是一门数学学科，更是现代科学技术和工程学科的基础。
在物理学、计算机科学、经济学等领域都有着广泛的应用。
比如在物理学中，矩阵和向量的概念被广泛运用于描述物理量和物理系统；在计算机科学中，线性代数被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。
第四，独立思考的重要性。
在学习过程中，老师讲解的重点知识和习题答案很有参考价值，但是我们也要独立思考，理解知识背后的本质和规律。
只有当我们真正理解了知识的本质和规律，才能更好地应用它们去解决问题，并且在后续学习中更好地掌握新的知识。
最后，线性代数虽然是一门数学学科，但它的学习需要结合生活和实际问题去深入理解和应用。
理论和实践相结合，才能更好地完成学习任务和增强学术素养。
在学习和探索的过程中，依靠自己的思考和努力，与同学和老师相互交流，才能真正掌握线性代数的知识和技能。
线性代数学习心得
线性代数学习心得
学习线性代数，对于我这个大三学生来说是一件很有意思，也有很多收获的事情。
在
这一学期里，我了解了很多有关线性代数的知识，也有更多地深刻地认识到它在我们日常
生活中的重要性。
首先，我学习了线性代数的基本知识，掌握了线性方程组，向量，矩阵，行列式以及
其它基本概念，解决了一些相关的问题，深入了解了基要事实的原理和正确的计算方法。
另外，我也学习了矩阵的性质及其内容，掌握了基于矩阵的一些游戏，探索了矩阵的特殊
性质，丰富了我对矩阵的理解。
此外，学习线性代数时，我非常体会到它在实际应用中的重要性。
比如，在经济、工程、心理学等诸多领域，线性代数的技术已被广泛采用。
另外，线性代数的技术也可用于
解决极大的计算机数学，虚拟现实技术、机器学习等领域中的复杂问题。
因此，线性代数
在日常生活中十分重要。
在学习过程中，对于新概念，我会有着一定的坚持精神和探究精神，尤其是对于很多
复杂的问题，会采取分析、比较和考虑不同角度，努力探究真相，再以最佳的方式来解决
问题。
总而言之，线性代数是一门重要的学科，它的技术已被广泛应用到日常的科学技术领域，并且有着十分巨大的潜力发挥，所以，为了澳游我们的能力，我们更应该深入学习线
性代数的相关知识，充分利用线性代数的技术，不断提高学习成果，为自己的学习贡献力。
《线性代数》学习心得800字.doc
《线性代数》学习心得800字.doc关，可偏偏数学却是我致命的弱项，在学好数学的路上付出了很多，也有所收获，但也仅仅只是皮毛。
在这里分享我的经验，希望大家有所收获。
一开始学习线代时，便感觉到线代不同于高等数学的地方，在于它几乎从一开始就是一个全新的概念。
其研究的范围通常都不是我们能想象到的二维空间，而是上升到n维空间，并且在线性代数的学习过程中，我们几乎都是跟一些新的概念，新的定理打交道，因此理解和记忆起来有相当大的困难，常常是花很久的时间还是理解不了。
因此需要课前预习，上课紧跟老师讲解，下课练习课后习题以助更好的理解掌握。
线性代数主要研究三种对象：矩阵、方程组和向量。
这三种对象的理论是密切相关的，大部分问题在这三种理论中都有等价说法。
因此，学习线性代数时应能够熟练地从一种理论的叙述转移到另一种中去。
如果说与实际计算结合最多的是矩阵的观点，那么向量的观点则着眼于从整体性和结构性考虑问题，因而可以更深刻、更透彻地揭示线性代数中各种问题的内在联系和本质属性。
由此可见，掌握矩阵、方程组和向量的内在联系十分重要。
线代的概念多，比如对于矩阵，有对角矩阵、伴随矩阵、逆矩阵、相似矩阵等。
运算法则多，比如求逆矩阵，求矩阵的秩，求向量组的秩，求基础解系，求非齐次线性方程组的通解等。
内容相互纵横交错，在学到后面的知识点时常常出现需要和前面的知识点的应用，但经常记不起来，就需要不断地复习前面的知识点。
要能够做到当题干给出一个信息时必须能够想到该信息等价的其他信息，比如告诉你一个矩阵是非奇异矩阵，它包含的信息有：首先明确它是一个n阶方阵，它的秩是n,它便是满秩矩阵，它所对应的n阶行列式不等于零，那么n 个n维向量便线性无关，还有这个方阵是可逆方阵，并且可以想到它的转置矩阵也是可逆的。
正是因为线性代数各知识点之间有着千丝万缕的联系，线性代数题的综合性与灵活性较大。
因此课本的课后习题要多加练习。
万变不离其宗，把握套路，老师也不会太为难我们，基本是在课后题上变形。
线性代数期末自我总结
线性代数期末自我总结作为一门重要的数学基础课程，线性代数在我大学学习生涯中起到了关键性的作用。
在经过一个学期的学习之后，我深刻体会到线性代数的重要性，并且在这门课程中取得了一些收获和提高。
以下是我对线性代数期末的自我总结。
首先，我对线性代数概念的理解有了很大的提高。
在课堂上，老师讲授了线性代数的基本概念和基本原理，包括矩阵、向量空间、线性变换等。
通过课堂的示范和实例分析，我对这些概念有了更清晰的认识，并且能够运用这些概念解决具体的问题。
我学会了使用矩阵进行线性方程组的求解，使用向量空间的性质来证明一些线性代数问题，以及使用线性变换解决具体的应用问题。
这些基本概念和原理是线性代数学习的基石，我相信在以后的学习和工作中会发挥重要的作用。
其次，我在计算线性方程组的过程中提高了自己的计算能力。
在学习线性代数的过程中，我们需要经常求解线性方程组。
线性方程组是线性代数的一个重要应用，解决实际问题的时候经常会遇到。
通过大量的练习和计算，我提高了自己的计算速度和准确性。
我掌握了高斯消元法和矩阵求逆的方法，能够迅速将线性方程组化简为最简形式，并求得其解。
在实践中，我学会了如何选择消元的顺序和方程组的pivot，以提高计算的效率和准确性。
这些计算技巧将会在我的数学学习和工程实践中发挥重要的作用。
另外，在学习线性代数的过程中，我也加强了自己的逻辑推理能力。
线性代数是一门很抽象的数学学科，需要运用逻辑推理来证明一些定理和性质。
在课堂上，老师经常布置一些证明题，要求我们用逻辑推理来证明某个结论。
通过这些练习，我学会了如何通过逻辑推理合理地组织证明过程，使得论证的过程更加严谨和严密。
逻辑推理是一种思维方式，通过学习线性代数，我不仅提升了数学推理能力，也对其他学科的推理和证明有了更深入的认识。
此外，在线性代数的学习中，我也通过完成一些实际例题，培养了一定的应用能力。
线性代数不仅仅是一门纯粹的理论学科，也是一门可以应用到实际问题中的学科。
浅谈线性代数学习感想
从线性代数知识内容感想浅谈当代应用一、前言感想从大学大一下半学期开始，学校就开设了这门课程，经过一个学期的学习，对其中的一些知识要点也有了深刻的认识与体会。
在我的身边，线性代数被不少同学排斥，足见这门课给同学们造成的困难。
在这门课的学习过程中，很多同学上课听不懂，一上课就想睡觉{包括我自己}，公式定理理解不了，知道了知识但不会做题，记不住等问题。
慢慢的，我发现，只要有正确的方法，再加上自己的努力，就可以学好它。
一定要重视上课听讲，不能使线代的学习退化为自学。
上课时，老师的一句话就可能使你豁然开朗，就可能改变你的学习方法甚至改变你的生。
上课时一定要“虚心”，即使老师讲的某个题自己会做也要听一下老师的思路。
当然，说句实话，线性代数给我个人的感觉是要比高数《微积分》要难许多。
首先，它涉及到的知识内容有很多，很多都是前后关联的；其次，它其中的定义概念很多，重点知识也要熟记才能够得心应手的应用；第三，概念抽象，很难去理解，只能是通过做题来理解加深印象；最后，计算繁琐，一步错，步步错，需要耐心仔细等等。
这些都是个人的一些感受。
而我课余为了多加强练习，也从网上找了很多试题来练习等等方法。
下面就说说一些个人感觉线性代数的基本应用。
二、当代应用矩阵。
应该说矩阵是一种非常常见的数学现象。
从学校的课表、工厂里的生产进度表、价目表、数据分析表等等都可以看到它的影子，它是表述或处理大量的生活、生产与科研问题的有力的工具。
矩阵的重要作用主要是它能把头绪纷繁的十五按一定的规则清晰地展现出来，并通过矩阵的运算或变各种换来揭示事物之间的内在联系。
矩阵的初等变化，矩阵的秩，初等矩阵，线性方程组的解。
向量组的线性相关，向量空间，向量组的秩等，这些都是线性代数的核心概念。
如我们土木老师所说的，通过计算机并广泛应用于解决桥梁设计，交通规划，石油勘探，经济管理等科学领域。
当然，线性代数也应用于自然科学和社会科学中。
线性代数在数学、物理学和技术学科中也有各种重要应用，因而它在各种代数分支中占居首要地位；线性代数方法是指使用线性观点看待问题，并用线性代数的语言描述它、解决它（必要时可使用矩阵运算）的方法。
线性代数学习心得体会
线性代数学习心得体会篇一：学习线性代数的心得体会学习线性代数的心得体会线代课本的前言上就说：“在现代社会，除了算术以外，线性代数是应用最广泛的数学学科了。
”我们的线代教学的一个很大的问题就是对线性代数的应用涉及太少，课本上涉及最多的只能算解线性方程组了，但这只是线性代数很初级的应用。
我自己对线性代数的应用了解的也不多。
但是，线性代数在计算机数据结构、算法、密码学、对策论等等中都有着相当大的作用。
线性代数被不少同学称为“天书”，足见这门课给同学们造成的困难。
在这门课的学习过程中，很多同学遇到了上课听不懂，一上课就想睡觉，公式定理理解不了，知道了知识但不会做题，记不住等问题。
我认为，每门课程都是有章可循的，线性代也不例外，只要有正确的方法，再加上自己的努力，就可以学好它。
线代是一门比较费脑子的课，所以如果前一天晚上睡得太晚第二天早上的线代课就会变成“催眠课”。
那么，就应该在第二天有线代课时晚上睡得早一点。
如果你觉得上课跟不上老师的思路那么请预习。
这个预习也有学问，预习时要“把更多的麻烦留给自己”，即遇到公式、定理、结论马上把证明部分盖住，自己试着证一下，可以不用写详细的过程，想一下思路即可；还要多猜猜预习的部分会有什么公式、定理、结论；还要想一想预习的内容能应用到什么领域。
当然，这对一些同学有困难，可以根据个人的实际情况适当调整，但要尽量多地自己思考。
一定要重视上课听讲，不能使线代的学习退化为自学。
上课时干别的会受到老师讲课的影响，那为什么不利用好这一小时四十分钟呢？上课时，老师的一句话就可能使你豁然开朗，就可能改变你的学习方法甚至改变你的一生。
上课时一定要“虚心”，即使老师讲的某个题自己会做也要听一下老师的思路。
上完课后不少同学喜欢把上课的内容看一遍再做作业。
实际上应该先试着做题，不会时看书后或做完后看书。
这样，作业可以帮你回忆老师讲的内容，重要的是这些内容是自己回忆起来的，这样能记得更牢，而且可以通过作业发现自己哪些部分还没掌握好。
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线性代数学习心得篇一：线性代数心得体会线性代数心得体会本学期选修了田亚老师《线性代数精讲》的课程，而且这个学期我们的课程安排中也是有线性代数的，正好和选修课相辅相成，让我的线性代数学的更好。
本来这门学修课是准备面向考研生做近一步拔高的，但是有很多同学没有学过线性代数，或者说像我们一样是正在学习线性代数的，所以老师还是很有耐心的从基础开始讲，适当的增加一些考研题作为提高，这样就都可以兼顾大家。
线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。
由于线性关系是变量之间比较简单的一种关系，而线性问题广泛存在于科学技术的各个领域，并且一些非线性问题在一定条件下, 可以转化或近似转化为线性问题，因此线性代数所介绍的思想方法已成为从事科学研究和工程应用工作的必不可少的工具。
尤其在计算机高速发展和日益普及的今天，线性代数作为高等学校工科本科各专业的一门重要的基础理论课，其地位和作用更显得重要。
我觉得线代是一门比较费脑子的课，因为这门课中的概念、运算法则很多，而且大多都很抽象，所以一定要注重对基本概念的理解与把握，应整理清楚不要混淆，正确熟练运用基本方法及基本运算。
而且，线代作为一门数学，各知识点之间有着千丝万缕的联系，其前后连贯性很强，所以学习线代一定要坚持，循序渐进，注意建立各个知识点之间的联系，形成知识网络。
除此之外，代数题的综合性与灵活性也较大，所以我们在平时学习中一定要注重串联、衔接与转换。
一定要掌握矩阵、方程组和向量的内在联系，遇到问题才能左右逢源，举一反三，化难为易。
在此我要感谢田亚老师细心、认真的教育和无微不至的照顾。
田老师大一时教我们高数，从那时起就是这样认真，负责，上课准备的很充分，讲课也很细致，有问题也会耐心、认真的为我们讲解。
本学期选修田老师的课还是很开心的，一是讲课方式比较熟悉，二是田老师的课确实讲的细致有条理。
除了讲授课本的知识以外，田老师还会讲一些有关考研，人生规划之类的事情，我觉得这对激励我们努力学习有很大的帮助。
线代本身作为数学，其实是比较枯燥乏味的，所以如果在选修课中能加入一些比较有趣味性的东西，那讲课效果应该更好。
微风细雨，润物无声。
再次感谢田老师本学期的教诲。
老师辛苦了！篇二：参加《线性代数》课程培训的心得体会参加《线性代数》课程培训的心得体会祖建西南石油大学理学院尊敬的李老师,您好!我是西南石油大学理学院的一名老师，教了《线性代数》这门课程两遍. 有幸参加了这次全国高校教师《线性代数》课程的网络培训，领悟到了李教授的授课风采.在我们学校《线性代数》是《高等数学》的后继课程，它是工科学生必修的一门重要基础课. 《线性代数》是从解线性方程组和讨论二次方程的图形等问题的基础上而发展起来的一门数学学科. 《线性代数》介绍代数学中线性关系的经典理论，它的基本概念、理论和方法具有较强的逻辑性、抽象性. 由于线性问题广泛存在于科学技术的各个领域，而某些非线性问题在一定条件下，可以转化为线性问题，因此《线性代数》课程所介绍的理论和方法也具有广泛的实用性. 尤其在计算机日益普及的今天，该课程的地位与作用更显得重要. 《线性代数》课程主要讲授矩阵与行列式、向量、线性方程组、方阵相似对角化和二次型以及《线性代数》实验等内容. 《线性代数》教学不仅关系到学生在整个大学期间甚至研究生期间的学习质量，而且还关系到学生的思维品质、思辨能力、创造潜能等科学和文化素养，《线性代数》教学既是科学的基础教育，又是文化的基础教育，是素质教育的一个重要的方面.我们学校开设本课程的目的是不仅使学生掌握该课程的基本理论与基本方法，在数学的抽象性、逻辑性与严密性方面受到必要的训练和熏陶，使他们具有理解和运用逻辑关系、研究和领会抽象事物，为学生学习后继数学课程、其它基础课程和专业课程提供必要的基础知识和思想方法，而且培养学生较强的运算能力、抽象思维能力、逻辑推理能力和归纳判断能力，培养学生运用所学知识去分析问题、建立数学模型以及利用计算机解决实际问题的能力和意识，为学生将来从事科学研究工作奠定良好的理论基础，提供一种重要的数学工具，积累一定的运用计算机解决实际问题的实践经验.通过这次培训，我领悟到了《线性代数》的抽象概念并非枯燥难懂，而是源于自然，充满魅力和威力. 我们对《线性代数》课程的教学设计要让抽象回归自然，代数几何熔一炉. 从几何直观引入抽象概念，易于接受，更容易懂. 我们工科学校要结合学校的特色，根据学生的实际情况进行教学，突出重点，突出我们的特色. 我们的课程设计要以学生为中心.以下是我根据这次的学习，所设计的关于逆矩阵这一节的教案，敬请李教授指导. 谢谢！逆矩阵在本章第三节里，我们定义了矩阵的加法、减法和乘法三种运算. 而在矩阵乘法运算中，我们看到单位矩阵E的作用类似于数1在数的乘法中的作用，即对于任意n阶矩阵A，有AEn?EnA?A.（下面用类比于数的性质引出逆矩阵的概念）在数的乘法运算中，对于非零数a，则存在唯一一个数b，使得ab?ba?1.我们自然要问：非零矩阵是否也有类似这样的性质？我们先看下面的引例：引例1?00??00??10??ab?（1）设A01??，则对任意Bcd??01??. ?cd??，都有AB（2）设A11??2?1??10??，则存在，使得. B?AB?BA12???11??01?引例1说明，对于非零矩阵A，不一定存在矩阵B，使得AB?BA?E. 如果这样的矩阵B存在，我们就称A为可逆矩阵，而称B为A的逆矩阵.可逆矩阵是一类重要的矩阵，而它的逆矩阵在矩阵的运算中起着重要作用. 下面，我们来介绍可逆矩阵的定义、性质和矩阵是可逆矩阵的条件，最后介绍一种求逆矩阵的方法.1、逆矩阵的定义定义1 设A是n阶方阵，如果存在n阶方阵B使AB?BA?E，则称A为可逆矩阵，简称A可逆，并称B为A的逆矩阵，记作A?B，即，AA?AA?E.显然，B?1?1?1?1?A. 单位矩阵E是可逆矩阵，其逆矩阵为自身；零矩阵不是可逆矩阵.说明（1）、可逆矩阵及其逆矩阵都是方阵，并且它们的阶数相同；（2）、可逆矩阵与其逆矩阵可交换；（3）、只有方阵才有逆矩阵.问题1如何求引例1（2）中的矩阵A的逆矩阵？?ab?方法由逆矩阵的定义，设Bcd??，由AB?BA?E，则可求出矩阵B. 即，采用??待定元素的方法.例1 设方阵A满足A?A?2A?E?0，证明A可逆.证明因为A?A?E，所以A可逆. 432、可逆矩阵的性质（以下均设A是n阶方阵）a) 若A可逆，则A的逆矩阵唯一，记为A，且A也可逆，b) 若A可逆，数k?0，则kA可逆，且?1?k?1A?1.c) 设A和B都是n阶可逆矩阵，则AB也是可逆矩阵，且?1?B?1A?1.一般地，若同阶矩阵A1,A2,?,As都可逆，则A1A2?As也可逆，且?1?1?1?1?A，A?1?A. ?1?1?AsAs?1?A1.d) 若A可逆, 则A也可逆，且Tk?1?1?1k?1?k. ?T. e) 若A可逆, 则A也可逆，且证明T?1?1a) 设B、C都是A的逆矩阵，则B?BE?B?C?C；由AA?E知，AA?1?AA?1?E?1，A?0,A?1?A?1.b) 事实上，E.c) 事实上，?A（BB?1）A?1?AEA?1?AA?1?E，?E. d) 事实上，Akk?AA?A?A?1A?1?A?1?E；kAk?E.e) 事实上，因为，AA?1?A?1A?E,所以，T?T?E,即，TAT?ATT?E.说明（1）、不能将A写为（2）、?1?11；A?A?1?B?1.（3）、如果A可逆，那么矩阵方程AX?B有唯一解X?EX?X?A?1?A?1B.例2 设AB?AC，且A可逆，证明B?C.证明B?EB?B?A?1?A?1?C?C.问题2在什么条件下矩阵A是可逆的？如果A可逆，怎样求A？?13、矩阵可逆的条件定义2 设A?n?n，Aij为A中元素aij的代数余子式，则称矩阵?A11A21?An1??A?A?A1222n2? A????? ? ? ????AA?A2nnn??1n为A的伴随矩阵.A的伴随矩阵A?与A有如下重要关系；命题1 设A为n阶方阵A?n?n的伴随矩阵，则AA?AA?AEn.证明由行列式按一行（列）展开和行列式的性质知，?A,i?jaA? ，??ikjkk?1?0,i?jn于是?a11?a?AA??21?...??an1?a12a22...an2...a1n??A11A21?An1?? A0?0??A??0A?0?...a2n?A?A1222n2??AE ，n......??? ? ? ???? ? ? ???????.. .ann??A1nA2n?Ann??00?A同理AA?AEn.?推论1 设A为n阶方阵A?n?n的伴随矩阵，则A?A?*说明A?0?A?0. n?1. 命题2若A?0，则A?1?1?1A，?1?A. AA?1111事实上，由命题1，有A?AAAA?A?E；??AA??A?A??AA??E.定理1 方阵A可逆?A?0.证明必要性若A可逆，则存在n 阶方阵B使AB?BA?E，从而AB?1.充分性由命题2可得.推论2 设方阵A满足AB?E，则A 可逆.由推论2，我们只需验证AB?E，就知道A可逆，且A推论3 设方阵A满足AB?E，则BA?E，且A例如，若ABCD?E, 则下列成立的是：?1?1?B. ?B，B?1?A.BCDA?E,BACD?E,DABC?E.说明（1）、当A?0时，A称为奇异矩阵（退化矩阵）；当A?0时，A称为非奇异矩阵（非退化矩阵）.（2）、定理1不仅给出了一矩阵可逆的条件，同时也给出了求矩阵的逆矩阵的公式，即提供了一种求矩阵的逆矩阵的方法——伴随矩阵法（公式法）.例3 设?23?A, 45???5??1则A??2??23??3??1??21??. 2，5??21?2?*?5?3?事实上，因为A??2，AA??，A12??4，A21??3，A22?2，11?5? ?42???5?1A?1?A?=?2?A?2*3??3??112*?1?A2??5A??21 2ab??d?b. 注意一般地，cd???ca?4、逆矩阵的应用举例?110??1?1例 4 设A?0?20，求?A??2A的值. 27?31???1?解因为A??2，所以A可逆，从而?A??2??1?1?2A?1，A??AA?1??2A?1，?11?A??2A??2A?4. ?2?例 5 设n阶方阵A满足A?3A?2E?0，求A，.22?1-1分析（1）、由A?3A?2E?0得，A2?3A?2E,即，A?3??1A?E??E, 所以，2??2A?1?13A?E; 22（2）、（凑因式法）?A2?3A?2E?4E,-1?11A?E. 42即，1??1?A?E??E,2??4所以，?301例 6 解矩阵方程AX?A?2X，其中A?110. 014??分析求满足一定关系式的未知矩阵，一般应先根据矩阵的运算化简关系式，再求出出相关矩阵的逆矩阵，最后求出未知矩阵.由AX?A?2X得，可AX?2X?A,即，X?A,所以，当A?2E 可逆时，X??1A. 因此，以先求，再乘以A.用伴随矩阵法：?1?1?1A?2E)*，A?2E篇三：学习线性代数心得体会学习线性代数心得体会线性代数的主要内容是研究代数学中线性关系的经典理论。