经济数学基础(线性代数)讲义

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《线性代数讲义》课件

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在工程学中,性变换也得到了广泛的应用。例如,在图像处理中,可
以通过线性变换对图像进行缩放、旋转等操作;在线性控制系统分析中
,可以通过线性变换对系统进行建模和分析。
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特征向量的性质
特征向量与特征值一一对应,不同的 特征值对应的特征向量线性无关。
特征值与特征向量的计算方法
01
定义法
根据特征值的定义,通过解方程 组Av=λv来计算特征值和特征向 量。
02
03
公式法
幂法
对于某些特殊的矩阵,可以利用 公式直接计算特征值和特征向量 。
通过迭代的方式,不断计算矩阵 的幂,最终得到特征值和特征向 量。
矩阵表示线性变换的方法
矩阵的定义与性质
矩阵是线性代数中一个基本概念,它可以表示线性变 换。矩阵具有一些重要的性质,如矩阵的加法、标量 乘法、乘法等都是封闭的。
矩阵表示线性变换的方法
通过将线性变换表示为矩阵,可以更方便地研究线性 变换的性质和计算。具体来说,如果一个矩阵A表示 一个线性变换L,那么对于任意向量x,有L(x)=Ax。
特征值与特征向量的应用
数值分析
在求解微分方程、积分方程等数值问题时, 可以利用特征值和特征向量的性质进行求解 。
信号处理
在信号处理中,可以利用特征值和特征向量的性质 进行信号的滤波、降噪等处理。
图像处理
在图像处理中,可以利用特征值和特征向量 的性质进行图像的压缩、识别等处理。
05
二次型与矩阵的相似性
矩阵的定义与性质
数学工具
矩阵是一个由数字组成的矩形阵列,表示为二维数组。矩阵具有行数和列数。矩阵可以进行加法、数 乘、乘法等运算,并具有相应的性质和定理。矩阵是线性代数中重要的数学工具,用于表示线性变换 、线性方程组等。

经济数学基础线性代数之第3章 线性方程组

经济数学基础线性代数之第3章  线性方程组

第一单元 线性方程组的表达一、学习目标了解线性方程组的表示方法及线性方程组的基本概念二、内容讲解线性方程组的一般表示 方程数目为m ,未知量个数为n . 下面举一个例子.例: 用矩阵形式表示方程组⎩⎨⎧-=-+=+-165443321321x x x x x x解: 将未知量的系数和常数项按原来的位置写成矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=11654143A ,n =3,m =2系数矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=165143A ,未知数矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=321x x x X ,常数矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=14b 线性方程组用矩阵表示为b AX =即⎥⎦⎤⎢⎣⎡--165143⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡321x x x ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=14线性方程组三种表示形式⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=11654143A三、例题讲解例1 将线性方程组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-=+=++-=--43502515432131321321x x x x x x x x x x x 改写成矩阵的形式.解:增广矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=4315010121511154A 系数矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=315101151154A 常数矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=4021b线性方程组的矩阵表示为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----315101151154⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡321x x x =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡4021 例2若已知矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=500101111231021A 表示一个线性方程组的增广矩阵,讨论这个线性方程组:(1)有几个未知量?(2)有几个方程?(3)最后一行代表的方程是什么?解:(1)根据增广矩阵的概念,可知最后一列是常数项,前4列是未知量的系数,故这个方程组有4个未知量.(2)由增广矩阵的构成可知,增广矩阵的行数就是方程的个数,故有3个方程. (3)最后一行代表的方程是50004321=+++x x x x 即52=x例3,线性方程组b AX =,矩阵A 是4×6矩阵,矩阵b 是4×1矩阵,问这个方程组有几个未知量?有几个方程?解:有6个未知量,有4个方程.四、课堂练习练习写出下列线性方程组的增广矩阵,并写出矩阵表达形式.五、课后作业将下列方程组写成矩阵形式:(1)⎪⎩⎪⎨⎧=--=++-=+2423325232132121xxxxxxxx;(2)⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-=+-=++=++-=++=+4652652652651655454343232121xxxxxxxxxxxxx(1)⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---23542321112321xxx;(2)⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛---=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛12221656516516516554321xxxxx第二单元消元法一、学习目标熟练掌握求线性方程组一般解的消元法,掌握求线性方程组的特解.二、内容讲解例:若一个线性方程组的增广矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=222111112A,求方程组的解.解:从最后一行开始,得223-=x,13-=x第二行表示的方程是232=+xx,322xx-=3)1(2=--=第一行表示的方程是12321=-+xxx,23)1(21321-=+-=xxx方程组的解为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-==-=1323321xxx归纳:当线性方程组的增广矩阵为阶梯形矩阵时,可以从最后一行开始,用逐步回代的方法求得线性方程组的解.比较增广矩阵与线性方程组作初等行变换的关系结论:对线性方程组的增广矩阵进行初等行变换,不改变线性方程组的解.消元法:用初等行变换把线性方程组的增广矩阵化成阶梯形矩阵;从阶梯形矩阵的最后一行开始,用逐步回代的方法求解.这种解线性方程组的方法就叫消元法。

线性代数讲义(基础版)

线性代数讲义(基础版)

1 2 3 1
2 0 2 1 a2
4 2 0 2 a3 a3 a3 − x a3 a4 a4 a4 a4 − x
a1 − x
例2 求 D=
a2 − x a2 a2
a0 1
例3 求 Dn +1 = 1
1 a1
1 a2
1 (ai ≠ 0) an
1
a1 + x a2 a3 a4 0 0 x −x 例 3 求 D4 = 0 −x x 0 0 0 −x x a1
n
6
线性代数基础班 09
合肥工业大学考研辅导中心(共创考研)
7
例1. 设
⎛1 0 1⎞ ⎜ ⎟ A = ⎜0 1 0⎟ ⎜0 0 1⎟ ⎝ ⎠
, 求A
n
例2. 设
⎛3 1 0⎞ ⎜ ⎟ A = ⎜0 3 0⎟ , ⎜0 0 2⎟ ⎝ ⎠
求 A
n
例3. 设
α = (1 2 3)T β = αT β

线性代数基础班 09
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1
第四篇:线性代数
第一章 行列式
考试要求 1.了解行列式的概念,掌握行列式的性质。 2. 会应用行列式的性质和行列式按行(列)展开定理计算行列式。
一、内容提要
1.行列式的定义
n 2 个数 ai j (i, j = 1,2,
a11 a 21 a n1 a12 a 22 an2
练习 求 Dn =
b1 a2
b2 an −1 bn −1
bn
an
1
练习
−1 −1 x −1 −1
1 x +1 1 1
x −1 −1 −1 −1
3
1 1 x +1

线性代数基础讲义

线性代数基础讲义

2015考研数学线性代数基础讲义第一章 行列式一.基本内容1.排列与逆序定义 :由 n 个自然数1, 2,3,..., n 组成的无重复有序实数组 称为一个 n 级排列。

定义 :在一个 n 级排列中,如果一个较大数排在一个较小数前面,我们就称这两个数构成一个逆序。

对于逆序,我们感兴趣的是一个 n 级排列中逆序的总数,称为 n 级排列的逆序数,记作。

2. 行列式的定义个数 ( )排成的行列的方形表称为一个n 阶行列式。

它表示所有取自不同行不同列的个元素乘积的代数和。

3.行列式的性质(1)转置不改变行列式的值(2)行列式某行(列)元素的公因子可以提到行列式之外(3)行列式的分行(列)可加性(4)行列式两行(列)元素成比例,则行列式值为0(5)互换行列式的某两行(列)行列式的值改变符号(6)行列式某行(列)的倍加到另外一行(列),行列式值不变4.行列式的余子式、代数余子式划去元素 所在的行、列,剩下的元素按照原来的顺序排成的n-1阶行列式称为 的余子式,记为 ,称 为 的代数余子式。

5.行列式的展开(1)展开定理(2)行列式某一行(列)每个元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积的和等于0 。

二.基本结论(1)(2)12,,n i i i 12,,n i i i ()12,,n i i i τ2n ij a ,1,2,,i j n =⋅⋅⋅1212121112121222(,,,)12,,,12(1)n n n n n j j j j j nj j j j n n nn a a a a a a D a a a a a a τ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅==-⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅∑ij a ij a ij M (1)i j ij ij A M +=-ij a 1122i i i i in in D a A a A a A =++1,2,,i n =1122j j j j nj nj a A a A a A =++1,2,,j n =11220k i k i kn in a A a A a A ++=k i≠11220k i k i nk ni a A a A a A ++=k i ≠1122nn a a a =11112222******nn nn a a a a a a ==1112(1)2(1)2(1)111******n n n n n n n n n a a a a a a a a a ---===三. 基本题型与基本方法题型1:行列式的计算:行列式基本方法:利用性质及展开具体方法:方法一 :三角法(利用性质将行列式化为三角型行列式)例方法二:降阶法(利用展开降阶)例第二章 矩阵第一节 矩阵及其运算一. 基本内容1.矩阵概念1)定义2)特殊矩阵:(1)零矩阵:(2)阶方阵:(3)行矩阵(向量)、列矩阵(向量):(4)对角矩阵、单位矩阵、上三角矩阵、下三角矩阵:(5)对称矩阵、反对称矩阵:2.矩阵的运算1)线性运算:加法与数乘2)乘法:(1)乘法法则:(2)运算律:3)方阵的运算(1)方阵的幂及其运算律:(2)方阵的行列式4)转置:性质5)伴随矩阵性质:二、基本结论1.伴随矩阵的相关结论2.分块矩阵的逆 4124120233200112D =0111111n n a a D a +=12344000000a x a a a x x D x x x x +-=--()111212122212n n ij m n m m mn a a a a a a A a a a a ⨯⋅⋅⋅⎛⎫ ⎪⋅⋅⋅ ⎪== ⎪⋅⋅⋅⋅⋅⋅ ⎪⎝⎭第二节 可逆矩阵一、基本内容1.可逆的定义:2.阶矩阵可逆的充要条件:3.性质:二、基本题型与基本方法题型1:逆矩阵的计算与证明(具体矩阵、抽象矩阵)方法一:公式法求逆方法二:初等变换求逆:方法:例方法四:利用定义,求(证明)逆矩(抽象矩阵的情形中常见)例:n 阶矩阵满足 求第三节 矩阵的初等变换与秩一、基本内容1.初等变换的定义:2.初等矩阵(1)定义:由单位矩阵经过一次初等变换得到的矩阵(2)三种初等矩阵:(3)性质:初等矩阵都是可逆的,其逆仍是初等矩阵3.初等变换的本质(初等变换与初等矩阵的关系)4.矩阵等价1)定义:2)性质:5.矩阵的秩(1)定义:(2)性质:初等变换不改变矩阵的秩二、基本题型与基本方法题型:求矩阵的秩基本方法:初等变换法对矩阵作初等行变换,化为阶梯形,阶梯形中非零行的个数即为矩阵的秩。

04184线性代数(经管类)基础知识

04184线性代数(经管类)基础知识

第一章行列式(一)行列式的定义1.行列式的定义D n=∑(-1)t a1c1a2c2…a n cn(t是列标c的逆序数)=∑(-1)t a r11a r22…a rn n(t是行标r的逆序数) 2.余子式及代数余子式设有n阶行列式D n,对任何一个元素a ij,划去它所在的第i行及第j列,剩下的元素按原先次序组成一个n-1阶行列式,称它为元素a ij的余子式,记作M ij,再记A ij=(-1)i+j M ij,称A ij为元素a ij的代数余子式.3.特殊行列式①②③(二)行列式的性质性质1 行列式与它的转置行列式相等,即|A|=|A T|性质2用数k乘行列式D中某一行(列)的所有元素等于用数k乘此行列式D.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性质3互换行列式的任意两行(列),行列式的值改变符号.推论2如果行列式中有某两行(列)相同,则此行列式的值等于零.推论3 如果行列式中某两行(列)的对应元素成比例,则此行列式的值等于零.性质4如果行列式某行(列)所有元素均为两个数的和,则行列式可以按该行(列)拆为两个行列式的和.性质5 把行列式某一行(列)所有元素都乘以同一个数然后加到另一行(列)的对应元素上去,行列式不变. 定理1(行列式展开定理)n阶行列式D=|a ij|n等于它任意一行(列)各元素与其对应的代数余子式的乘积的和,即D=a i1A i1+a i2A i2+…+a in A in(i=1,2,…n)(D按第i行的展开式)或D=a1j A1j+a2j A2j+…+a nj A nj(j=1,2,…n)(D按第j列的展开式)定理2行列式D=|a ij|n的任一行(列)各元素与另一行(列)对应元素的代数余子式的乘积之和等于零.即a i1A k1+a i2A k2+…+a in A kn=0(i≠k)或a1j A1s+a2j A2s+…+a nj A ns=0(j≠s)(三)行列式的计算行列式的计算主要采用以下两种基本方法:(1)利用行列式性质,把原行列式化为上三角(或下三角)行列式再求值(2)把原行列式按选定的某一行或某一列展开,把行列式的阶数降低,再求出它的值,通常是利用性质在某一行或某一列中产生很多个“0”元素,再按这一行或这一列展开:第二章矩阵(一)矩阵的定义矩阵定义:m*n个数a ij(i=1,2,…m,j=1,2,…n)排列成一个m行n列的有序数表,称为m*n矩阵,记为(a ij)m*n (二)矩阵的运算1.矩阵的同型与相等设有矩阵A=(a ij)m*n, B=(b ij)k*s,若m=k, n=s,则说A与B是同型矩阵,若A与B同型,且对应元素相等,即a ij=b ij,则称矩阵A与B相等,记为A=B2.矩阵的加、减法设A=(a ij)m*n, B=(b ij)m*n,是两个同型矩阵,则A+B=(a ij+b ij)m*n , A-B=(a ij-b ij)m*n注意:矩阵的相加(减)体现为对应元素的相加(减),只有A与B为同型矩阵,它们才可以相加(减).①A+B=B+A ②(A+B)+C=A+(B+C) ③A-B=A+(-B)3.数乘运算设A=(a ij)m*n,k为任一个数,则规定kA=(ka ij)m*n, 数k与矩阵A的乘积就是A中所有元素都乘以k①(kj)A=k(j A) ②(k+j)A=k A+j A ③k(A+B)=k A+k B4.乘法运算设A=(a ij)m*k,B=(b ij)k*n,则规定AB=(c ij)m*n,其中c ij=a i1b1j+a i2b2j+…+a ik b kj (i=1,2,…,m, j=1,2,…,n)只有当左矩阵A的列数与右矩阵B的行数相等时,AB才有意义,且AB的行数为A的行数,AB的列数为B的列数,AB中的元素是由左矩阵A中某一行元素与右矩阵B中某一列元素对应相乘再相加而得到.矩阵乘法与普通数乘法不同:不满足交换律,即①AB≠BA②当AB=0,不能推出A=0或B=0,不满足消去律.①(AB)C=A(BC) ②A(B+C)=AB+AC ③(B+C)A=BA+CA ④k(AB)=(k A)B=A(k B)⑤AE=EA=A5.方阵的乘幂与多项式方阵A为n阶方阵,则A m=AAA…A(m个).①A k A j=A k+j ②(A k)j=A kj ③特别地A0=E④若f(x)=a m x m+a m-1x m-1+…+a1x+a0,则规定f(A)=a m A m+a m-1A m-1+…+a1A+a0E,称f(A)为A的方阵多项式。

经济数学基础线性代数部分重难点解析

经济数学基础线性代数部分重难点解析

第三部 线性代数 第1章 行列式1.了解或理解一些基本概念(1)了解n 阶行列式、余子式、代数余子式等概念; (2)了解n 阶行列式性质,尤其是:性质1 行列式D 和其转置行列式T D 相等;性质2 若将行列式的任意两行(或列)互换,则行列式的值改变符号; 性质3 行列式一行(或列)元素的公因子可以提到行列式记号的外面;性质5 若将行列式的某一行(或列)的倍数加到另一行(或列)对应的元素上,则行列式的值不变.例1 设行列式211201231--=D ,则D 中元素223=a 的代数余子式23A = 。

解 由代数余子式的定义ij A ij ji M +-=)1(,其中ij M 为ij a 的余子式,可知 23A =11311131)1(32-=-+。

应该填写 1131-。

例2 下列等式成立的是( ) ,其中d c b a ,,,为常数。

A .acb d dc ba -= B .111111c bd a d c b a +=++C .d c b a d c ba 22222= D .111111c b d a d c b a ⋅=⋅⋅ 解 因为 dc ba d cb acd a b a b c d a c b d ≠-==-=-,所以选项A 是错误的。

由行列式性质4可知,111111c b d a d c b a +=++,所以选项B 是正确的。

因为d c ba d cb a dc b a 242222≠=,所以选项C 是错误的。

因为1111,11c b d a cd ab d c b a ⋅-=⋅⋅=))((c b d a --,111111c b d a d c b a ⋅≠⋅⋅,所以选项D 是错误的。

例3 行列式4321100001000010=D = 。

解 按第1列展开行列式,得6300020001)1(432130000200001014-=-==+D故应该填写 –6。

2.掌握行列式的计算方法化三角形法:利用行列式性质化成上(或下)三角行列式,其主对角线元素的乘积即为行列式的值。

经济数学基础线性代数之第1章行列式

第一单元 行列式的定义一、学习目标通过本节课学习,理解行列式的递归定义,掌握代数余子式的计算,知道任何一个行列式就是代表一个数值,是可以经过特定的运算得到其结果的.二、内容讲解行列式 行列式的概念什么叫做行列式呢?譬如,有4个数排列成一个行方块,在左右两边加竖线。

即2153-称为二阶行列式;有几个概念要清楚,即上式中,横向称行,共有两行;竖向称列,共有两列; 一般用ija 表示第i 行第j 列的元素,如上例中的元素311=a ,512=a ,121-=a ,222=a .再看一个算式075423011--称为三阶行列式,其中第三行为5,-7,0;第二列为–1,2,-7;元素423=a ,531=a又如1321403011320---,是一个四阶行列式.而11a 的代数余子式为()07421111111--=-=+M A代数余子式就是在余子式前适当加正负号,正负号的规律是-1的指数是该元素的行数加列数.()43011322332-=-=+M A问题思考:元素ija 的代数余子式ijA 是如何定义的? 代数余子式ijA 由符号因子j i +-)1(与元素ij a 的余子式ij M 构成,即()ijji ijM A +-=1三、例题讲解例题1:计算三阶行列式542303241---=D分析:按照行列式的递归定义,将行列式的第一行展开,使它成为几个二阶行列式之和, 二阶行列式可以利用对角相乘法,计算出结果.解:()()()5233145430112111---⋅-+--⋅=++D ()42031231--⋅++7212294121=⋅+⋅+⋅=四、课堂练习计算行列式hg f ed c b a D 00000004=利用n 阶行列式的定义选择答案.将行列式中的字母作为数字对待,利用递归定义计算.注意在该行列式的第一行中,有两个零元素,因此展开式中对应的两项不用写出来了.4D =⋅-⋅+11)1(a h f ed c 00+41)1(+-⋅b 000g f ed c ⋅五、课后作业1.求下列行列式的第二行第三列元素的代数余子式23A(1)210834021-- (2)3405122010141321---2.计算下列行列式(1)622141531-- (2)612053124200101---3.设00015413010212014=D(1)由定义计算4D ;(2)计算2424232322222121A a A a A a A a +++,即按第二行展开; (3)计算3434333332323131A a A a A a A a +++,即按第三行展开;(4)按第四行展开.1.(1)1021)1(32--+ (2)305120121)1(32---+2.(1)20 (2)243.(1)1 (2)1 (3)1 (4)1第二单元 行列式的性质一、学习目标通过本节课的学习,掌握行列式的性质,并会利用这些性质计算行列式的值.二、内容讲解 行列式的性质用定义计算行列式的值有时是比较麻烦的,利用行列式的性质能够使计算变的比较容易了.行列式的性质有七条,下面讲一讲几条常用的性质.在讲这些性质前,先给出一个概念:把行列式D 中的行与列按原顺序互换以后得到的行列式,称为D 的转置行列式,记为TD .如987654321=D ,963852741T =D1.行列式的行、列交换,其值不变.如264536543-==这条性质说明行列式中,行与列的地位是一样的.2.行列式的两行交换,其值变号.如243656543-=-=3.若行列式的某一行有公因子,则可提出.如d c b a dc ba333=注意:一个行列式与一个数相乘,等于该数与行列式的某行(列)的元素相乘. 4.行列式对行的倍加运算,其值不变.如倍加运算就是把一行的常数倍加到另一行上2113-- 5513-=注意:符号“À+2Á”放在等号上面,表示行变换,放在等号下面表示列变换. 问题1:将n 阶行列式的最后一行轮换到第一行, 这两个行列式的值有什么关系?答案设n 阶行列式nD ,若将nD 的最后一行轮换到第一行,得另一个n 阶行列式nC ,那么这两个行列式的值的关系为: n C =n nD 1)1(--问题2:如果行列式有两行或两行以上的行都有公因子,那么按性质3应如何提取? 答案按顺序将公因子提出.三、例题讲解例1计算行列式dc b a 675081004000--.分析:利用性质6,行列式可以按任一行(列)展开.本题按第一行逐步展开,计算出结果.解:dc b a 675081004000--=dc b a 670800-=d c ab 60=abcdÀ+2Á我们将行列式中由左上角至右下角的对角线, 称为主对角线.如例1中,行列式在主对角线以上的元素全为零,则称为下三角行列式. 由例1的计算过程,可得这样规律:下三角行列式就等于主对角线元素的积. 同理,主对角线以下元素全为零的行列式,则称为上三角行列式,且上三角行列式也等于主对角线元素之积.今后,上、下三角行列式统称为三角行列式.例2 计算行列式4977864267984321----分析:原行列式中第三行的元素是第一行的2倍,因此,利用行列式的倍加运算(性质5),使第三行的元素都变为0,得到行列式的值.解:4977864267984321----497700067984321----= 0例3 计算行列式2211132011342211----分析:利用行列式的倍加运算(性质5),首先将某行(列)的元素尽可能化为0,再利用行列式可以按任一行(列)展开的性质(性质6),逐步将原行列式化为二阶行列式,计算出结果.解:2211132011342211---- 2411142010342011---Â+Ã111142010342011----=111134211)1(433-----⨯+1101312104----⨯=1121)1(412----⨯+12)21(4=---=通过此例可知,行列式两行成比例,则行列式为零.三、课堂练习练习1 若d a a a a a a a a a =333231232221131211,求行列式232221131211313231222333a a a a a a a a a ---利用行列式的性质3,将第一行的公因子3、第二行的公因子(-1)、第三行的公因子2提出.利用行列式的性质3和性质2,将所要计算的行列式化为已知的行列式,再求其值.练习2 计算行列式540554129973219882310391----由性质4,若行列式中某列的元素均为两项之和,则可将其拆写成两个行列式之和.在着手具体计算前,先观察一下此行列式有否特点?有,其第三列的数字较大,但又都分别接近100、200、300和400,故将第三列的元素分别写成两项之和, 再利用行列式的性质4将其写成两个行列式之和.注意,将第三列的元素分别写成两À+Á项之和时,还要考虑到结论“行列式中两列元素相同(或成比例),则该行列式的值为0”的利用.五、课后作业1.计算下列行列式(1)75701510--- (2)253132121-(3) ww w w ww22111 (0≠w ) (4)38790187424321--2.证明(1)0=---------cb b a ac b a a c c b a c c b b a (2)()32211122b a b b a a b ab a -=+1.(1)0 (2) -2 (3) 22)1(--w w (4)02. (1)提示:利用性质5,将第一行化成零行.(2)提示:利用性质5,将第三行的元素化成“0 0 1”,再按第三行展开,并推出等号右边结果.第三单元 行列式的计算一、学习目标通过本节课的学习,掌握行列式的计算方法.二、内容讲解行列式的计算行列式=按任何一行(列)展开 下面用具体例子说明.d c b a =bc ad -1156)1(5232153=+=-⋅-⋅=-一个具体的行列式就是代表具体的一个数.再看一个三阶行列式.75423011--可以按任何一行(列)展开按第一行展开=752300543107421-⨯+⨯+-⨯=02028+-=8 按第三列展开=231107511475230-⨯+--⨯--⨯=0)57(40++-⨯-=8注意:1.行列式计算一般按零元素较多的行(列)展开.2.代数余子式的正负号是有规律的,一正一负相间隔.问题:试证 2222222211110000d c b a d c b a d c b a d c dc b a b a =答案左边=222211122222111100)1(00)1(d c b a b a bc d c b a d c d a ++-+-222211)1(d c b a ad +-=222211)1(d c b a cb +--22222222)(d c b a d c b a d c b a cb ad =-==右边三、例题讲解例 计算行列式214200131000211---分析:由性质6可知,行列式可以按任何一行(列)展开来求值.因为第二、三行,第四列的零元素都较多,所以可选择其一展开,再进一步将其展成二阶行列式,并计算结果.解:按第三行展开214200131000211---=214100211)1(2021315021)1(14313----⨯+----⨯++=1411)1()1(22121)1(33232--⨯-⨯----⨯++==10)41(2)22(3-=+--⨯-四、课堂练习练习1 计算行列式dcb a 100110011001---根据定义,按第一行展开,使其成为两个三阶行列式之和.因为行列式第一行有较多的零元素,所以可采用“降阶法”,即先按第一行展开,使其成为两个三阶行列式之和,然后再计算两个三阶行列式降阶,最后求出结果.dcb a 100110011001--- =dcd cb a 101011101101-----练习2 计算行列式24524288251631220223------为了避免分数运算,先作变换“第一行加上第二行的2倍,即À+Á 2;第三行加上第二行的-2倍,即Â+Á(-2);第四行加上第二行的-2倍,即Ã+Á(-2)”.该行列式没有明显特点,采用哪种方法计算都可以,这里用“化三角行列式”的方法进行计算.注意尽量避免分数运算.21524288251631220223------111042011631212401----五、课后作业1.计算下列行列式:(1)881441221---- (2)4222232222222221À+Á2 Â+Á(-2(3) 4321651065311021 (4)00312007630050131135362432142.计算n阶行列式xaaa x a a a x/media_file/jjsx/4_1/3/khzy/khzy.htm - #1.(1)48 (2)4 (3)-3 (4)-3402. ])1[()(1x a n a x n +---第四单元 克拉默法则一、学习目标克拉默法则是行列式在解线性方程组中的一个应用,通过本节课的学习,要知道克拉默法则求线性方程组解的条件,了解克拉默法则的结论.二、内容讲解克拉默法则设n 个未知数的线性方程组为 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212111212111 (1)记行列式nnn n n na a a a a a a a a D 212222111211=称为方程组(1)的系数行列式.将D 中第j 列的元素njj j a ,,a ,a 21分别换成常数n b ,,b ,b 21而得到的行列式记作jD .克拉默法则 如果线性方程组(1)的系数行列式0≠D ,那么它有惟一解D D x D Dx D D x n n ===,,,2211 (2)证将(2)式分别代入方程组(1)的第i 个方程的左端的nx x x ,,,21 中,有D D a D Da D D a n in i i +++ 2211(3)将(3)中的jD 按第j 列展开, 再注意到j D中第j 列元素的代数余子式和D 中第j 列元素的代数余子式ij A是相同的, 因此有),,2,1(2211n j A b A b A b D njn j j j =+++= (4)把(4)代入(3),有D D a D Da D D a n in i i +++ 2211(){1121211111n n i i i A b A b A b A b a D+++=()222221212n n i i i A b A b A b A b a ++++…+…()}nn n in i n n in A b A b A b A b a ++++2211把小括弧打开重新组合得(){()()()}i nn in n i n i n in in i i i i i n in i i n in i i b A a A a A a b A a A a A a b A a A a A a b A a A a A a b D=+++++++++++++++++=2211221122222112112211111因由性质6和性质7⎩⎨⎧=≠=+++k i D ki A a A a A a kn in k i k i 02211 故上式等于i b ,即i n in i i b D D a D Da D D a =+++ 2211下面再证明方程组(1)的解是惟一的.设nn c x c x c x ===,,,2211为方程组(1)的任意一组解.于是 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+++=+++=+++n n nn n n n n n n b c a c a c a b c a c a c a b c a c a c a 22112222212111212111 (5)用j A 1,j A 2,…j n A 分别乘以(5)式的第一、第二、…、第n 个等式,再把n 个等式两边相加,得++++11221111)(c A a A a A a nj n j j +++++j nj nj j j j j c A a A a A a )(2211n nj nn j n j n c A a A a A a )(2211++++ njn j j A b A b A b +++= 2211根据性质6和性质7,上式即为),,2,1(n j D c D j j ==因为0≠D ,所以),,2,1(n j DD c j j ==克拉默法则有以下两个推论:推论1 如果齐次线性方程组的系数行列式0≠D , 那么 它只有零解.推论2 齐次线性方程组有非零解的必要条件是系数行列式0=D . 问题:对任一线性方程组都可用克拉默法则求解吗?答案 不对.当线性方程组中的未知量个数与方程个数不一样;或未知量个数与方程个数相同,但其系数行列式等于零时,不能使用克拉默法则.三、例题讲解例 利用克拉默法则解下列方程组⎩⎨⎧-=-=+-7526432121x x x x分析:这是一个两个变量、两个方程的方程组,它满足了克拉默法则一个条件.克拉默法则的另一个条件是要求系数行列式的值不等于零.因此,先求出方程组的系数行列式的值,若它的值不等于零,说明该方程组有惟一解,然后求常数项替代后的行列式的值,再用克拉默法则给出的公式求出解. 解:因为系数行列式()()24535243⨯--⨯-=--=D 07815≠=-= 且257461-=--=D ,972632=--=D ,所以7211-==D D x ,7922==D D x四、课堂练习k 取什么值时,下列方程组有唯一解?有唯一解时求出解.⎪⎩⎪⎨⎧=+--=++-=++0211321321321x x x x kx x kx x x对行列式作变换“第二行加上第一行的1倍,即Á+À;第三行加上第一行的-1倍,即Â+À(-1)”.这是三个未知量三个方程的线性方程组,由克拉默法则知,当系数行列式D ≠0时,方程组有唯一解.所以,先求系数行列式的值.2111111--=kk Dkk k k --++2211011五、课后作业用克莱姆法则解下列方程组1.⎪⎩⎪⎨⎧=+=++=-12 142 23232121x x x x x x x 2.⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=+++-=+-+=---=+++422222837432143214314321x x x x x x x x x x x x x x x 1.31=x ,42=x ,233-=x ,2. 21-=x ,3352=x ,2103=x ,204-=x。

线性代数(经管类)讲义


⎧a11x1 + a12 x2 + L + a1n xn = b1,
⎪⎪ ⎨ ⎪
a21x1 + a22 x2 + L + a2n xn = LLLLLLLLLL
b2
,
⎩⎪an1x1 + an2 x2 + L + ann xn = bn
如果其系数行列式 D
=
aij
n

0 ,则方程组必有唯一解: x j
元齐次线性方程组有非零解的充分必要条件是系数行列式等于零.
14/53
例4

λ
取何值时,齐次线性方程组
⎧(1 ⎪ ⎨
− 2
λ)x1 − x1 + (3
2 −
x2 λ)
+ 4x3 = x2 + x3
0 =
0
只有零解?
⎪⎩ x1 + x2 + (1 − λ)x3 = 0
解:方程组的系数行列式
1−λ −2 4
2 0
7025
7025
725
5 31 2
2列 + 5×1列 1
0
0 按第二行展开 31
2 = 81
37 5
7 37 5
10/53
abbb babb 例 2 计算行列式 D4 = b b a b bbba
解:方法 1 这个行列式的元素含有文字,在计算它的值时,切忌用文字作字母,因为文字可能取 0
同型,且对应元素相等,即 aij = bij ,则称矩阵 A 与 B 相等,记为 A = B
因而只有当两个矩阵从型号到元素全一样的矩阵,才能说相等.
2.矩阵的加、减法 设 A = (aij )m×n , B = (bij )m×n 是两个同型矩阵则规定

经济数学基础(线性代数)讲义.doc

经济数学线性代数学习讲义合川电大兰冬生1,矩阵:A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210,称为矩阵。

认识矩阵第一步:行与列,横为行,竖为列, 第一行依次0,1,2, 第二行1,1,4 第一列0,1,2这是一个三行三列矩阵, 再给出一个三行四列矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=12614231213252A 教材概念的m 行n 列矩阵。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211,这个矩阵记作n m A ⨯,表明这个矩阵有m 行,n 列,注意行m 写在前面,列n 写在后面,括号里面的称为元素,记为ij a ,i 是行,j 是列, 例如:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----12614231213252是三行四列矩阵,也说成43⨯矩阵,注意行3在前面,列4在后面,这里211=a (就是指的第一行第一列那个数) 123-=a (就是指的第二行第三列那个数) 2,矩阵加法矩阵加法,满足行列相同的矩阵才能相加,对应位置的数相加。

例如:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--011101010+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-021512220 减法是对应位置的数相减。

,3,矩阵的乘法矩阵乘法参看以下法则:注意字母对应⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211a a a a a a a a a ⨯⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211b b b b b bb b b ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯=333323321331323322321231313321321131332323221321322322221221312321221121331323121311321322121211311321121111b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a 说明:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211a a a a a a a a a ⨯⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211b b b b b bb b b =⎦⎢⎢⎢⎣⎡33323122211211c c c c c c c 乘积的结果矩阵11c 等于第一个矩阵的第一行元素11a 12a 13a 乘以第二个矩阵的第一列元素11b 21b 31b ,注意是对应元素相乘,再求和。

线性代数总复习讲义PPT课件

在金融学中,线性代数用于描述资产价格和风险等经济量,以及计算收益 率和波动率等金融指标。
在计算机科学中的应用
01
Байду номын сангаас
02
03
04
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
线性代数在计算机科学中也有 着广泛的应用,如图像处理、 机器学习和数据挖掘等领域。
100%
相似变换法
通过相似变换将矩阵对角化,从 而得到其特征值和特征向量。
80%
数值计算法
对于一些大型稀疏矩阵,可以使 用数值计算方法来计算其特征值 和特征向量。
特征值与特征向量的应用
01
在物理、工程等领域中,特征值和特征向量被广泛 应用于求解振动、波动等问题。
02
在图像处理中,特征值和特征向量被用于图像压缩 和图像识别。
二次型的应用与优化问题
总结词
了解二次型在解决优化问题中的应用
详细描述
二次型的一个重要应用是在解决优化问题中, 特别是在求解二次规划问题时。通过将问题 转化为二次型的形式,可以方便地应用各种 优化算法进行求解,如梯度下降法、牛顿法 等。此外,二次型在统计分析、机器学习等 领域也有着广泛的应用。
06
矩阵的逆与行列式的值
要点一
总结词
矩阵的逆和行列式的值是线性代数中的重要概念,它们在 解决线性方程组、向量空间和特征值等问题中有着广泛的 应用。
要点二
详细描述
矩阵的逆是矩阵运算的一个重要概念,它表示一个矩阵的 逆矩阵与其原矩阵相乘为单位矩阵。逆矩阵的存在条件是 矩阵的行列式值不为零。行列式的值是一个由n阶方阵构 成的代数式,表示n个未知数的n阶线性方程组的解的系数 。行列式的值可以用来判断线性方程组是否有解以及解的 个数。同时,行列式的值也与特征值和特征向量等问题密 切相关。
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经济数学线性代数学习讲义合川电大兰冬生1,矩阵:A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210,称为矩阵。

认识矩阵第一步:行与列,横为行,竖为列, 第一行依次0,1,2, 第二行1,1,4 第一列0,1,2这是一个三行三列矩阵, 再给出一个三行四列矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=12614231213252A 教材概念的m 行n 列矩阵。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡mn m m n n a a a a a a a a a 212222111211,这个矩阵记作n m A ⨯,表明这个矩阵有m 行,n 列,注意行m 写在前面,列n 写在后面,括号里面的称为元素,记为ij a ,i 是行,j 是列, 例如:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----12614231213252是三行四列矩阵,也说成43⨯矩阵,注意行3在前面,列4在后面,这里211=a (就是指的第一行第一列那个数) 123-=a (就是指的第二行第三列那个数) 2,矩阵加法矩阵加法,满足行列相同的矩阵才能相加,对应位置的数相加。

例如:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--011101010+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-021512220 减法是对应位置的数相减。

,3,矩阵的乘法矩阵乘法参看以下法则:注意字母对应⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211a a a a a a a a a ⨯⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211b b b b b bb b b ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯=333323321331323322321231313321321131332323221321322322221221312321221121331323121311321322121211311321121111b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a 说明:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211a a a a a a a a a ⨯⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡333231232221131211b b b b b bb b b =⎦⎢⎢⎢⎣⎡33323122211211c c c c c c c 乘积的结果矩阵11c 等于第一个矩阵的第一行元素11a 12a 13a 乘以第二个矩阵的第一列元素11b 21b 31b ,注意是对应元素相乘,再求和。

乘积的结果矩阵21c 等于第一个矩阵的第二行元素21a 22a 23a 乘以第二个矩阵的第一列元素11b 21b 31b 。

依次类推,结果元素ij c 等于第i 行乘以第j 列,举例:矩阵 A AB =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--021201⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡142136=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--1412 第一行乘以第一列,)2(4)2(1061-=⨯-+⨯+⨯ 第一行乘以第二列,11)2(2031=⨯-+⨯+⨯ 第二行乘以第一列,4401)2(61=⨯+⨯-+⨯ 第二行乘以第二列,1102)2(31-=⨯+⨯-+⨯可以乘的条件:第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数必须相同,就是尾首必须相同,v w n m B A ⨯⨯可以乘必须是A 矩阵脚标的尾n 等于B 矩阵脚标的首w 相等,w n =例如: 3332⨯⨯B A 可乘3432⨯⨯B A 不可乘,只要尾首相同就可乘,v w n m B A ⨯⨯乘积为v m ⨯矩阵 例如: 3332⨯⨯B A 可乘,乘积结果为32⨯C 矩阵2334⨯⨯B A 可乘,乘积结果为24⨯C 矩阵矩阵的数乘,一个数乘以一个矩阵,等于这个矩阵的每个元素乘以这个数例:A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--021201,3A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--063603. 矩阵的乘法可以看出,矩阵的乘法不可交换,一般情况下BA AB ≠ 4,矩阵的转置矩阵A 转置矩阵记为T A ,转置就是把矩阵的行列元素对调,也可以看成沿主对角线翻转!AA 则⎢⎢⎢⎣⎡-=T AA T 是3×2矩阵(3行2列),2012年1月考题:设A 为3×4矩阵,B 为5×2矩阵,且乘积矩阵AC T B T 有意义,则C 为( B )矩阵。

A. 4×2B. 2×4C. 3×5D. 5×3分析:根据尾首相同法AC T B T 可表示为(3×4)( )(2×5),中间一个就是4×2,注意是C T ,所以C 就是2×4。

对称矩阵:对称矩阵的元素依主对角线对称:1.设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=13230201a A ,当a = 0 时,A 是对称矩阵.5,求矩阵的逆预备知识:(1),在数的学习中,数的单位是1,1313=⨯, 矩阵的单位是⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=100010001 I ,除主对角是1以外,其余全是0,并且,单位矩阵全是方阵(行数与列数相等)任何矩阵乘以单位阵不变AI =A ,(可以试一试)例,3阶单位阵,I =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100010001,我们以3阶阵来说逆, 已知A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210 与前面1313=⨯类似,能不能找到一个矩阵,使得A 乘以这个矩阵等于单位阵? 记为I AA =-1,1-A 称为A 的逆,(2)矩阵的初等变换,①将矩阵的任意两行互换,②把某一行乘以一个数(指对这一行的每个元素都乘以这个数), ③把某一行乘以一个数,然后加到另外一行。

求逆求逆原理:][][1-→A I I A ,举例:设矩阵A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210,求逆矩阵1-A . 分析: 第一步:把A 和单位阵I 写在一起,[A I ] =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-100010001012411210 第二步:初等变换⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-→100001010012210411,(由于第一行第一个数是0,要化成前面是单位阵,这里就不能是0,于是交换1,2行,随便两行都可以交换,因为第二行第一个数是1,简单,所以就1,2行互换)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→120001010830210411第一行乘以-2加到第三行,目的是化0,除主对角以外,其他全部化成0⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--→123001010200210411第二行乘以3加到第三行, ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→123001011200210201现在开始化上面,第二行乘以-1加到第一行 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→123124112200010001第三行直接加到第一行;加到第二行 把对角线上的都化成1,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→21123124112100010001 第三行乘以21-,这一步是把前面化成单位阵,这个就是我们要的][1-A I ,前半部分是I ,后半部分就是1-A所以 A -1=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----21123124112这是个考题,具体计算可以省略些步骤,给出解题答案为:设矩阵A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-012411210,求逆矩阵1-A . 解 因为(A I ) =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-120001010830210411100010001012411210 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→123124112200010001123001011200210201⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→21123124112100010001 所以 A -1=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----21123124112另一种题型,解矩阵方程,其原理是对B AX =两边左乘(就是靠在左边)1-A ,得B A AX A 11--=,因为I A A =-1,所以B A X 1-=,注意任何矩阵乘以单位阵保持不变。

例:已知B AX =,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=108532,1085753321B A ,求X . 分析:先求逆,在计算。

解:利用初等行变换得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡1055200132100013211001085010753001321 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→121100255010364021121100013210001321 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----→121100255010146001 即 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=-1212551461A 由矩阵乘法和转置运算得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----==-12823151381085321212551461B A X考题举例: 1,2.设矩阵 A =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--021201,B =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡142136,计算(AB )-1. 解 因为AB =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--021201⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡142136=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--1412 (AB I ) =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-→⎥⎦⎤⎢⎣⎡--1210011210140112 ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡→⎥⎦⎤⎢⎣⎡---→121021210112101102 所以 (AB )-1= ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡1221213.设矩阵 A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-022011,B =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--210321,计算(BA )-1. 解 因为BA =⎥⎦⎤⎢⎣⎡--210321⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-022011=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--2435 (BA I )=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--→⎥⎦⎤⎢⎣⎡--1024111110240135 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡---→54201111⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--→2521023101 所以 (BA )-1=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--2522314.解矩阵方程⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--214332X . 解 因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡--10430132⎥⎦⎤⎢⎣⎡→10431111 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--→23101111⎥⎦⎤⎢⎣⎡--→23103401即 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡---233443321所以,X =⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⎥⎦⎤⎢⎣⎡--212334=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-12 5.设矩阵 A =102120-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,B =123012-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,计算(AB T )-1. 解:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=231201021201T AB ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=2347 所以⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=-272321)(1TAB 6.设矩阵A =--⎡⎣⎢⎤⎦⎥1213,且有⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+2453TAB A ,求矩阵B . 解:T A AB -⎥⎦⎤⎢⎣⎡=2453 所以⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡---⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎥⎦⎤⎢⎣⎡=--32112453245311A A AB T ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=-52621A ,又⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=-11231A 所以⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=114281052621123B 7. 设矩阵 A =1536-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,B =11⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,计算(A-I )-1B . 设矩阵A=[-1-6],B=[1] 解:8. 已知B AX =,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=108532,1085753321B A ,求X . 解:利用初等行变换得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡1055200132100013211001085010753001321 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→121100255010364021121100013210001321 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----→121100255010146001 即 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=-1212551461A 由矩阵乘法和转置运算得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----==-12823151381085321212551461B A X 9.已知AX B =,其中122110135A ⎡⎤⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥⎣⎦,210B ⎛⎫⎪=- ⎪ ⎪⎝⎭,求.X10.设矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=3221,5321B A ,求解矩阵方程B XA =. 解:因为⎥⎦⎤⎢⎣⎡10530121⎥⎦⎤⎢⎣⎡--→13100121 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--→13102501 即 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-132553211所以,X =153213221-⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⎥⎦⎤⎢⎣⎡13253221= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-110111.设矩阵⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣------=843722A ,I 是3阶单位矩阵,求1)(--A I . 解:由矩阵减法运算得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---------⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-943732311843722310100010001A I 利用初等行变换得113100237010349001113100011210010301⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥→--⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥ →----⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥→----⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥113100011210001111110233010301001111 →---⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥100132010301001111 即 ()I A -=---⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥-1132301111 12.设矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=112,322121011B A ,求B A 1-. 解:利用初等行变换得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--102340011110001011100322010121001011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→146100135010001011146100011110001011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----→146100135010134001即 ⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣---=-1461351A 由矩阵乘法得⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=-7641121461351341B A 13. 设矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=113421201A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=321B ,求B A I )2(T -. 解 因为T 2A I -= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡1000100012T113421201⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡200020002⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--142120311=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----142100311所以B A I )2(T -=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----142100311⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-321=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--9310 14.设矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=521,322121011B A ,求B A 1-. 解:因为 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--102340011110001011100322010121001011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→146100135010001011146100011110001011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----→146100135010134001即 ⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣---=-1461351A 所以 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=-9655211461351341B A 15.设矩阵A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1121243613,求1-A . 解 因为 (A I )= ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------1001120101240013613⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡→100112210100701411⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→1302710210100701411⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----→172010210100141011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→210100172010031001⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---→210100172010031001 所以 A -1 =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---210172031 16.1A )(I ,121511311A -+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=求解:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+-+++-++++-+=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=+021501310)1(0)2(01050)1(1103010)1(1121511311100010001A I⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-−→−⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=+100001010021310501100010001021501310][I A I⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=+∴⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----−→−⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-−→−⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---−→−-11233556101123355610100010001112001011003105011100010105203105011A )(I17.设矩阵100101,011212A B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦,求1()T B A -。

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