考研数学1——线性代数

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2024考研数学一线性代数历年考题详解

2024考研数学一线性代数历年考题详解

2024考研数学一线性代数历年考题详解线性代数是2024考研数学一科目中的一个重要内容,对于考生来说,掌握线性代数的知识点和解题技巧非常关键。

本文将对2024年考研数学一线性代数部分的历年考题进行详解,帮助考生更好地备考。

一、第一节:向量与矩阵1. 2010年考题考题描述:已知向量组\[{\alpha}_1, {\alpha}_2, {\alpha}_3\]线性无关,向量\[{\beta}_1, {\beta}_2, {\beta}_3\]可由向量组\[{\alpha}_1, {\alpha}_2, {\alpha}_3\]线性表示,且\[{\beta}_1 = 2{\alpha}_1 +3{\alpha}_2\],\[{\beta}_2 = 4{\alpha}_1 + 5{\alpha}_2 + {\alpha}_3\],\[{\beta}_3 = 7{\alpha}_1 + 10{\alpha}_2 + 2{\alpha}_3\],则向量组\[{\beta}_1, {\beta}_2, {\beta}_3\]的秩为多少?解题思路:根据题意,我们可以建立如下矩阵:\[A =\begin{bmatrix}2 &3 & 0 \\4 &5 & 1 \\7 & 10 & 2 \\\end{bmatrix}\]然后通过对矩阵进行初等行变换,将其化为行最简形。

最后,行最简形的矩阵中非零行的个数即为矩阵的秩。

在本题中,通过计算可知行最简形为:\[\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 \\0 & 1 & 0 \\0 & 0 & 1 \\\end{bmatrix}\]因此,向量组\[{\beta}_1, {\beta}_2, {\beta}_3\]的秩为3。

2. 2014年考题考题描述:设矩阵\[A =\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 \\-2 & 1 & 0 \\3 & 0 & 1 \\\end{bmatrix}\],若矩阵\[B = (A - 2I)^2 - I\],其中\[I\)为单位矩阵,求矩阵\[B\)的秩。

2024年考研数学一专题线性代数历年题目归纳

2024年考研数学一专题线性代数历年题目归纳

2024年考研数学一专题线性代数历年题目归纳线性代数是考研数学一科目中的重要内容之一,涉及到矩阵、向量、线性方程组等多个概念和方法。

了解历年考研数学一专题线性代数的题目,可以帮助考生更好地掌握该专题的重点和难点,提高解题能力。

本文将对2024年考研数学一专题线性代数历年题目进行归纳,以供考生参考。

1. 矩阵运算题矩阵的加法、减法、乘法是线性代数的基本内容,考研中常涉及到矩阵的运算性质和运算规律。

如下是一道历年考研数学一专题线性代数中的矩阵运算题目:【例题】已知矩阵A=(a_{ij})_{m×n},矩阵B=(b_{ij})_{n×p},矩阵C=(c_{ij})_{p×k},试证明:(A×B)×C=A×(B×C)。

解析:首先我们需要明确矩阵的乘法运算满足结合律。

对于(A×B)×C,先计算矩阵A和矩阵B的乘积,得到(m×p)的矩阵D。

然后将矩阵D与矩阵C相乘,得到(m×k)的矩阵E,即(A×B)×C=E。

同样地,对于A×(B×C),先计算矩阵B和矩阵C的乘积,得到(n×k)的矩阵F。

然后将矩阵A与矩阵F相乘,得到(m×k)的矩阵G,即A×(B×C)=G。

因此,(A×B)×C=E=A×(B×C)=G,即(A×B)×C=A×(B×C)。

2. 矩阵的秩题矩阵的秩是指矩阵中非零行的最大线性无关组中所含向量的个数。

在考研数学一专题线性代数中,关于矩阵的秩有很多题目,如下所示:【例题】已知矩阵A=(a_{ij})_{m×n},矩阵B=(b_{ij})_{n×p},且秩(A)=r,秩(B)=s。

试证明:1) 秩(AB)≤min{r,s};2) 如果r=s,且r=min{m,n,p},则秩(AB)=r。

考研数学一2024线性代数历年题目全解

考研数学一2024线性代数历年题目全解

考研数学一2024线性代数历年题目全解考研数学一考试是以线性代数为主要内容的学科,对于考生而言,熟练掌握历年的线性代数题目并进行全面解析和讲解是提高题目解答水平的重要方法。

本文将全面解析考研数学一2024年线性代数历年题目,并通过详细的解题过程和讲解,帮助考生深入理解线性代数的基本概念和解题方法。

1. 第一题解析:首先,我们需要明确题目所给的条件和要求。

根据题目中提供的条件,我们可以得到...2. 第二题解析:题目中要求我们...通过以上的解析和讲解,我们可以发现,在解题过程中,需要注意的是...3. 第三题解析:对于此题,我们可以运用...通过以上的解析和讲解,我们可以总结出...4. 第四题解析:题目要求我们...通过以上的解析和讲解,我们可以发现,在解题过程中,需要注意的是...5. 第五题解析:对于此题,我们可以运用...通过以上的解析和讲解,我们可以总结出...通过对上述五道历年线性代数题目的解析和讲解,我们可以发现,线性代数是一门涉及多个概念和技巧的学科。

在解题过程中,需要运用到...总结:通过对考研数学一2024年线性代数历年题目的全面解析和讲解,我们发现了一些解题的方法和技巧。

在考试中,我们应该注重对基本概念和方法的掌握,并灵活运用到具体的题目解答中。

通过不断的练习和总结,我们可以提高解题水平,顺利应对考试。

在学习线性代数的过程中,我们还需重点掌握...希望以上的全面解析和讲解可以帮助考生更好地掌握线性代数的内容和解题方法,为取得优异的成绩奠定坚实的基础。

祝愿各位考生在考研数学一中取得好的成绩!。

2024年考研数学一线性代数历年题目全扫描

2024年考研数学一线性代数历年题目全扫描

2024年考研数学一线性代数历年题目全扫描在2024年的考研数学一试卷中,线性代数是一个重要且常出现的考点。

本文将对2024年考研数学一线性代数的历年题目进行全面扫描,以帮助考生更好地准备考试。

通过对历年题目的分析,考生可以深入了解考点的范围和难度,为备考提供指导。

一、行列式与矩阵1. 设A、B、C为n阶矩阵,则下列结论中正确的是()A. det(ABC) = detA·detB·detCB. det(A+B) = detA + detBC. det(A^-1) = 1/detAD. det(kA) = k^n·detA2. 若行列式D = | a b c |,其中a,b,c为未知数,且D的值与a呈线性关系。

则以下选项中满足题设要求的是()A. a = b+cB. a = b-cC. a = 2b-cD. a = 3b+c3. 设A为3阶非零矩阵,满足A^2 + 2A = O,则下列结论中正确的是()A. det(A) = 0B. det(A^2) = 0C. det(3A) = 0D. det(-A) = 04. 已知A为3阶矩阵,且满足A^T = A,则以下选项中一定成立的是()A. A为对称矩阵B. A为反对称矩阵C. A为单位矩阵D. A为零矩阵二、线性方程组1. 设线性方程组Ax=b有唯一解,则下列选项中正确的是()A. A的列向量组线性无关B. A的行向量组线性无关C. A的秩等于nD. b ∈ Col(A)2. 设线性方程组Ax=b有解,其中A为m×n矩阵,b为n维向量,则下列选项中一定成立的是()A. 线性方程组有唯一解B. 线性方程组无解C. A的秩等于nD. A为方阵3. 设矩阵A为n阶方阵,若线性方程组Ax=b有无穷多解,则下列选项中一定成立的是()A. A的列向量组线性无关B. A的行向量组线性无关C. A的列向量组线性相关D. A为可逆矩阵4. 已知矩阵A为n×n矩阵,若存在非零向量x,使得Ax=O,则以下选项中正确的是()A. A的秩小于nB. A的秩等于nC. A的行向量组线性相关D. A为可逆矩阵三、特征值与特征向量1. 设n阶矩阵A的特征值全部为零,则下列选项中正确的是()A. A为零矩阵B. A的秩等于nC. A不可逆D. A的行向量组线性相关2. 设矩阵A为3阶可对角化矩阵,若A有两个特征值为2,一个特征值为3,则以下选项中正确的是()A. A的秩等于2B. A的秩等于3C. A为非奇异矩阵D. A的行向量组线性无关3. 设矩阵A为n阶方阵,若A有n个互不相同的特征值,则以下选项中一定成立的是()A. A为可对角化矩阵B. A的秩等于nC. A的行向量组线性无关D. A为非奇异矩阵4. 已知矩阵A的特征值为1,2,3,若A的特征向量分别为x1,x2,x3,则下列选项中正确的是()A. x1与x2线性无关B. x2与x3线性无关C. x1与x3线性无关D. x1,x2,x3线性无关通过以上题目的扫描,我们可以发现线性代数在考研数学一中占据了重要的地位。

考研数学一专题2024线性代数历年题目解析

考研数学一专题2024线性代数历年题目解析

考研数学一专题2024线性代数历年题目解析一、题目解析在数学一专题的考研中,线性代数是一个重要的内容。

掌握线性代数的基本理论和解题方法对于提高数学一专题的得分至关重要。

为了帮助考生更好地备考线性代数部分,本文将对2024年考研数学一专题中的线性代数部分的历年题目进行解析。

二、基础知识回顾在开始解析具体题目之前,我们先来回顾一下线性代数的基础知识。

1. 矩阵和向量矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。

矩阵可以用来表示线性关系,是线性代数中最基本的概念之一。

向量可以看作是特殊的矩阵,它只有一列。

2. 线性方程组线性方程组是由一组线性方程所组成的方程组。

求解线性方程组是线性代数中的重要问题之一。

3. 矩阵的运算矩阵的运算包括加法、减法、数乘和乘法等。

通过矩阵的运算,我们可以得到矩阵的秩、特征值和特征向量等重要的性质。

4. 矩阵的逆和行列式矩阵的逆是指与原矩阵相乘后得到单位矩阵的矩阵。

行列式是一个常数,它可以用来判断矩阵是否可逆以及矩阵的秩。

三、题目解析接下来我们将对2024年考研数学一专题中的线性代数部分的历年题目进行解析。

以下是几个典型的题目:1. 题目一已知矩阵A是一个n阶方阵,且对任意非零n维列向量x,都有Ax=0。

则矩阵A的秩为多少?解析:根据题目中已知条件,对任意非零n维列向量x,都有Ax=0,这说明矩阵A的列向量都处于同一平面上。

因此,矩阵A的秩为1。

2. 题目二已知矩阵A为3阶方阵,且A的行列式|A|=3,求矩阵A的逆矩阵。

解析:根据矩阵A为3阶方阵,且A的行列式|A|=3,我们可以得知矩阵A是可逆的。

根据矩阵的性质,矩阵A的逆矩阵可以通过下式求得:A^-1 = (1/|A|) * adj(A),其中adj(A)是A的伴随矩阵。

因此,我们可以先求得矩阵A的伴随矩阵,然后再乘以1/3得到矩阵A的逆矩阵。

3. 题目三已知矩阵A和矩阵B都是2阶方阵,且A+B=2I,其中I是2阶单位矩阵。

考研数学一详细知识点总结

考研数学一详细知识点总结

考研数学一详细知识点总结一、线性代数1. 行列式行列式是线性代数中的一个重要概念,它是一个具有特定数学性质的标量函数,它可以对矩阵进行某种代数计算,得到一个数。

通过行列式的性质和运算法则,我们可以求解线性方程组的解,判断矩阵的逆矩阵是否存在等。

行列式的基本定义、性质和运算法则是线性代数中的重要基础知识点。

2. 矩阵与向量空间矩阵是线性代数中的另一个重要概念,它是一个矩形数组,它是向量空间的一种表达形式。

矩阵的定义、运算法则、转置矩阵、伴随矩阵、特征值和特征向量等都是线性代数中的重要知识点。

3. 线性变换与矩阵的相似变换线性变换是线性代数中的一个重要概念,它是定义在向量空间上的一个运算,将一个向量空间中的一个向量映射到另一个向量空间中的一个向量。

线性变换与矩阵的相似变换在数学和工程中有着广泛的应用,对于理解线性代数的基本概念和运用都具有重要意义。

4. 线性方程组线性方程组是线性代数中的一个重要概念,它是由一系列线性方程构成的方程组。

通过行列式和矩阵的知识可以求解线性方程组的解,判断矩阵的逆矩阵是否存在等。

5. 向量的线性相关性向量的线性相关性是线性代数中的另一个重要概念,它是判断向量空间中向量之间的线性组合是否有零解的一个关键概念。

向量的线性相关性的性质、判断方法和应用是线性代数中的重要知识点之一。

6. 最小二乘法最小二乘法是线性代数中的另一个重要概念,它是一种用于数据拟合和参数估计的数学方法。

通过最小二乘法可以得到一个最优的拟合曲线或者参数估计,它在数学、统计学和工程领域中都有着广泛的应用。

二、概率统计1. 随机事件与概率随机事件是概率统计中的一个重要概念,它是指在一定条件下,结果是不确定的事件。

概率是描述随机事件发生可能性的一种数学方法,它是随机事件发生可能性的度量标准。

随机事件的基本性质和概率的基本性质是概率统计中的基础知识点。

2. 条件概率与独立性条件概率是指在已知一件事情发生的情况下,另一件事情发生的可能性。

考研数学一-线性代数矩阵的特征值和特征向量(一)

考研数学一-线性代数矩阵的特征值和特征向量(一)

考研数学一-线性代数矩阵的特征值和特征向量(一)(总分:100.00,做题时间:90分钟)一、{{B}}填空题{{/B}}(总题数:9,分数:15.00)1.设A为n阶矩阵,|A|≠0,A*为A的伴随矩阵,E为n阶单位矩阵.若A有特征值λ,则(A*)2+E必有特征值是______.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:[*].)解析:解因λ为A的特征值,故存在非零列向量X,使AX=λX两端左乘A*并利用A*A=|A|E,得|A|X=λA*X因为A可逆,故λ≠0,两端同乘[*],得[*]两端左乘A*,得[*]两端同加X,得[*]由定义即知[*]为(A*)2+E的一个特征值.本题主要考查特征值和特征向量的定义与性质.如果可逆方阵A有特征值λ,则[*]为A-1的特征值,[*]为A*的特征值,这是常常用到的一个性质.如果λ为方阵B的特征值,f(B)为B的多项式,则f(λ)为f(B)的特征值.这些结论都可以利用特征值和特征向量的定义推出来.更进一步,有:如果λ1,λ2,…,λn 为n阶方阵B的全部特征值,则f(λ1),f(λ2),…,f(λn)为方阵f(B)的全部特征值利用这些结论,就很容易写出本题答案来:令多项式f(x)=x2+1,则(A*)2+E=f(A*).因为A*有特征值[*],故f(A*)有特征值[*].2.设n阶矩阵A的元素全为1,则A的n个特征值是______.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:λ1=n,λ2=λ3= … =λn=0.)解析:解由[*]=(λ-n)λn-1=0即得A的特征值为λ1=n,λ2=λ3= … =λn=0.本题考查特征值的概念及简单”阶行列式的计算.做本题时,可以只计算n=2(或n=3)的情形,并由此类推出n阶的情形.3.设A为2阶矩阵,α1,α2为线性无关的2维向量,Aα1=0,Aα2=2α1+α2,则A的非零特征值为______.(分数:2.00)解析:解1 由α1,α2线性无关,知2α1+α2≠0,又由已知条件知A(2α1+α2)=2Aα1+Aα2=0+2α1+α2=2α1+α2=1·(2α1+α2),于是由定义知λ=1为A的一个特征值且2α1+α2为对应的一个特征向量.解2 由条件知方阵P=[α1,α2]可逆,且AP=A[α1,α2]=[Aα1,Aα2]=[0,2α1+α2][*],两端左乘P-1,得[*],即A与D相似,因为相似矩阵有相同的特征值,而容易求得D的特征值为0,1.因此A的非零特征值为1.本题综合考查线性无关、特征值与特征向量的基本概念.注意本题解1没有涉及到方阵A的阶数及向量α1,α2的维数,而解2用到[α1,α2]为方阵、即α1,α2为2维列向量的条件,因此解1更具一般性.4.若3维列向量α,β满足αTβ=2,其中αT为α的转置,则矩阵βαT的非零特征值为______.(分数:2.00)解析:解1 由于αTβ=2,故β≠0,且有(βαT)β=β(αTβ)=2β,于是由特征值与特征向量的定义,知2为方阵βαT的一个特征值且β为对应的一个特征向量.下面还可证明方阵βαT只有一个非零特征值.首先可证方阵βαT的秩为1:由βαT≠0知r(βαT)≥1,又由r(βαT)≤r(β)=1,知r(βαT)=1,故0为βαT的特征值.其次可证0为βαT的2重特征值:由于齐次线性方程组(0-βαT)x=0的基础解系所含向量的个数——即方阵βαT的属于特征值0的线性无关特征向量的个数=3-r(βαT)=3-1=2,所以0至少是βαT的2重特征值,但不会是3重特征值(否则βαT=0).既然3阶方阵βαT有2重特征值0,因此其非零特征值就只能有一个.解2 同解1可证3阶方阵βαT的特征值为λ1=λ2=0,λ3≠0.设α=(a1,a2,a3)T,β=(b1,b2,b3)T,则[*]利用方阵所有特征值之和等于方阵主对角元之和,得方阵βαT的非零特征值为λ3=0+0+λ3=b1a1+b2a2+b3a3=βTα=αTβ=2.解3 同解2,具体写出矩阵A=βαT,下面利用定义求A的特征值.由于α≠0,β≠0,不妨设a1b1≠0.[*]由此得A的特征值为λ1=λ2=0,[*],故A的非零特征值为2.本题主要考查矩阵的运算、特征值与特征向量的定义与性质.当然,作为填空题,在求出A的一个非零特征值之后,即可完成本题,因此本题解1最为简单.5.设α1=(1,2,0)T和α2=(1,0,1)T都是方阵A的对应于特征值2的特征向量,又β=(-1,2.-2)T,则Aβ= 1.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:Aβ=2β=(-2,4,-4)T)解析:β=α1-2α2也是A的属于特征值2的特征向量,故Aβ=2β=(-2,4,-4)T.6.设λ1、λ2为n阶实对称矩阵A的两个不同特征值,X1为对应于λ1的一个单位特征向量,则矩阵有两个特征值为 1.(分数:2.00)填空项1:__________________ (正确答案:0,λ2.)解析:设X2是A的属于λ2的一个特征向量,则BX1=AX1-[*]=λ1X1-λ1X1=0=0X1,BX2=AX2-[*]=AX2-λ1X10=AX2=λ2X2.故B有特征值0和λ2.7.设4阶矩阵A与B相似,矩阵A B-1-E|= 1.(分数:1.00)填空项1:__________________ (正确答案:24.)解析:B的特征值为[*],B-1的特征值为2,3,4,5,B-1-E的特征值为1,2,3,4,方阵的全部特征值的乘积等于方阵的行列式,故|B-1-E|=1×2×3×4=24.8.设3阶矩阵A的特征值为,则行列式.(分数:1.00)填空项1:__________________ (正确答案:1620.)解析:|A|=[*],A*=|A|A-1=[*],[*]+12A*-E=2(A-1)2+A-1-E=f(A-1),其中f(x)=2x2+x-1,A-1的特征值为:2,2,3,故f(A-1)的特征值为:f(2)=9,f(2)=9,f(3)=20,故|f(A-1)|=9×9×20=1620.9.设向量α=(1,0,-1)T,矩阵A=ααT,a为常数,n为正整数,则行列式|aE-A n|= 1.(分数:1.00)填空项1:__________________ (正确答案:a2(a-2n).)解析:实对称矩阵A的特征值为0,0,2,故存在可逆矩阵P,使[*]P-1(aE-A n)P=aE-P-1A n P=aE-(P-1AP)n=[*],两端取行列式,得|aE-A n|=a2(a-2n).二、{{B}}选择题{{/B}}(总题数:8,分数:16.00)10.设λ1,λ2是矩阵A的两个不同的特征值,对应的特征向量分别为α1,α2,则α1,A(α1+α2)线性无关的充分必要条件是______∙ A.λ1≠0∙ B.λ2≠0∙ C.λ1=0∙ D.λ2=0(分数:2.00)A.B. √C.D.解析:解1 由λ1≠λ2及特征值的性质知α1,α2线性无关.显然,向量组{α1,A(α1+α2)}={α1,λ1α1+λ2α2}等价于向量组{α1,λ2α2}.当λ2≠0时,它线性无关,当λ2=0时,它线性相关,故α1,A(α1+α2)线性无关[*]λ2≠0.解2 由条件知α1,α2线性无关,而[α1,A(α1+α2)]=[α1,λ1α1+λ2α2]=[*].由于用列满秩矩阵左乘矩阵不改变矩阵的秩,得α1,A(α1+α2)线性无关[*].本题综合考查线性无关的概念及特征值的性质.11.设A为4阶实对称矩阵,且A2+A=O.若A的秩为3,则A相似于______A.B.C.D(分数:2.00)A.B.C.D. √解析:解1 设λ为A的特征值且ξ为对应的特征向量,则有A mξ=λmξ(m=1,2,…),故有(A2+A)ξ=Oξ=0,即 (λ2+A)ξ=0,因ξ≠0,得λ2+λ=O,从而有λ=0或λ=-1,又因r(A)=3,所以A的非零特征值有3个,有1个特征值为0,即A的全部特征值为:-1,-1,-1,0,所以只有选项D正确.解2 设A按列分块为A=[α1α2α3α4],由r(A)=3,知A的列向量组的极大无关组含3个向量,不妨设α1,α2,α3是A的列向量组的极大无关组.由于A2=-A,即A[α1α2α3α4]=-[α1α2α3α4],即 [Aα1 Aα2 Aα3 Aα4]=[-α1 -α2 -α3 -α4],得Aαj=-α,j=1,2,3,4.由此可知-1是A的特征值值且α1,α2,α3为对应的3个线性无关的特征向量,故-1至少是A的3重特征值.而r(A)=3<4,知O也是A的一个特征值.于是知A的全部特征值为:-1,-1,-1,0,且每个特征值对应的线性无关特征向量个数正好等于该特征值的重数,故A相似于对角矩阵D=diag(-1,-1,-1,0),故选项D正确.本题综合考查特征值与特征向量的概念与性质、方阵相似于对角矩阵的概念与条件.注意解1的方法要用到A为实对称矩阵这一条件,因为实对称矩阵必可对角化,而且对于可对角化的方阵A来讲,A的非零特征值的个数正好等于A的秩.而本题解2的方法适用面更宽,它不需要A为实对称矩阵这一假定,即本题若去掉“A为实对称矩阵”的条件,结论仍然成立.12.矩阵与______∙ A.a=0,b=2.∙ B.a=0,b为任意常数.∙ C.a=2,b=0.∙ D.a=2,b为任意常数.(分数:2.00)A.B. √C.D.解析:解 B为对角矩阵,B的特征值为其主对角线元素2,b,0.若A与B相似,则由相似矩阵有相同的特征值,知2为A的一个特征值,从而有[*],由此得a=0.当a=0时,矩阵A的特征多项式为[*],由此得A的全部特征值为2,b,0.以下可分两种情形:情形1:若b为任意实数,则A为实对称矩阵,由于实对称矩阵必相似于对角矩阵,且对角矩阵的主对角线元素为该实对称矩阵的全部特征值,所以此时A 必相似于B.综上可知,A与B相似的充分必要条件为a=0,b为任意常数.所以只有选项B正确.情形2:若b是任意复数而不是实数,则3阶矩阵A有3个互不相同的特征值,因此A必相似于对角矩阵B.只有选项B正确.本题综合考查方阵与对角矩阵相似的条件及特征值的计算.本题当a=0,b=2时,A有2重特征值2,此时可验证矩阵[*]的秩为1,从而知对应于A的2重特征值2,有2个线性无关的特征向量,而另一特征值0为单特征值,所以此时A必相似于对角矩阵B,但实际上没有必要做这个验证,因为此时A 为实对称矩阵,A必相似于对角矩阵.同样当a=0,b=0时,也不需验证矩阵-A的秩是否为1.13.与矩阵相似的矩阵是______ A. B. C. D(分数:2.00)A.B.C. √D.解析:A与对角矩阵D相似[*]A的特征值为λ1=λ2=1,λ3=2,且A的对应于2重特征值1的线性无关特征向量的个数为2。

考研数学一线性代数历年真题全解2024

考研数学一线性代数历年真题全解2024

考研数学一线性代数历年真题全解2024线性代数是数学的一个分支,是研究向量空间和线性变换的理论。

在考研数学一科目中,线性代数占据了一定的比重,因此熟练掌握线性代数的知识是非常重要的。

本文将针对考研数学一线性代数部分历年真题进行全面解析,以帮助考生更好地备考。

第一部分:向量空间向量空间是线性代数中的重要概念,也是线性代数的基础知识之一。

在考研数学一中,向量空间的相关知识经常会出现在选择题和计算题中。

下面我们将从历年真题中选取一些典型题目,进行详细解析。

题目1:已知向量空间V中的两个非零向量a,b满足a+b和2a-3b线性相关,求向量a和向量b的线性相关关系。

解析:根据已知条件,可以得到方程组:k1(a+b) + k2(2a-3b) = 0化简可得:(2k1+k2)a + (k1-3k2)b = 0由于a和b非零,所以方程组只有零解。

即:2k1+k2=0k1-3k2=0解得k1=3,k2=-6所以,向量a和向量b的线性相关关系为:3a-6b=0。

题目2:设V是数域K上的线性空间,W是V的子空间。

证明:W和V/W的维数之和等于V的维数。

解析:设V的维数为n,W的维数为m,V/W的维数为k。

由定义可知,W是V的子空间,所以m≤n。

而V/W的维数k的定义是:V中所有代表元素的集合构成的集合的维数。

所以,V中任意一组代表元素的集合都可以作为V的一组基,维数为n。

而V中所有代表元素的集合的元素个数为k,所以k≤n。

综上所述,m+k≤n,并且n=m+k。

第二部分:线性变换线性变换在线性代数中扮演着重要的角色,在考研数学一线性代数部分也是一道重要的考点。

线性变换的相关内容通常会涉及到矩阵、特征值等知识。

下面我们将通过历年真题来进行详细解析。

题目3:设A是n阶方阵,证明:矩阵A与其伴随矩阵A*相乘的结果为A的行列式的n次方。

解析:根据定义,矩阵的伴随矩阵满足以下性质:AA*=|A|E其中,|A|为A的行列式,E为单位矩阵。

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iT
j
0, i = 1,i
=
j j
则称1
2
......
为标准或单位正交向量组(规范正交基)
n
施密特标准正交化(又称正交规范化)过程
线性无关向量组12......n 的标准正交化公式l
1 = 1
2
=
2

(2 , (1,
1 ) 1 )
1
(2 , (1,
1 ) 1 )
1
=
2 1
1 cos 1 1
1
=
2 cos 1
除:逆,A可逆 ⎯充要⎯→ A 0
2、 k 0, (kA)* = k n−1A*
AA−1 = E
3、 ( A* )* = A n−2 A
性质:
( ) 1、
A−1
−1
=
A
4、 ( A* )T = ( AT )* ( A−1)* = ( A* )−1
2、 (kA)−1 = 1 A−1,k 0 k
3、 A−1 = 1 | A|
= n
伴随的雉关系:r(
A*)
=
=
1
= 0
当r(A) = n 当r( A) = n −1 当r( A) n −1
5
第三章 向量组(长方形、正方形)
本章解决问题
1、一个向量组里面有没有多余的人?⎯⎯→ 相关无关 2、有多余的人,怎么表示?⎯⎯→ 线性表示 3、表示完以后,撵走!⎯⎯→ 极大线性无关组 4、等价的向量组
若1、
2、
3、
相关
n
⎯仍⎯然⎯相关⎯→
减少维度仍然相关 增加成员仍然相关
部分相关,则整体相关
整体无关,则部分无关
原来相关,缩短必相关
原来无关,延长必无关
1、取自原向量组
一个向量组中的极大线性无关组满足: 2、线性无关
数量等于秩r的大小
3、可表示该组所有向量
一些概念:
等价向量组
两个向量组的维度相同,个数不限制 可相互表示对方的任一元素
第一章 行列式(正方形) .............................................................................................................2
第二章 矩 阵(长方形、正方形) ...............................................................................................3
a 为坐标 n
其中1.2.3.....n是基,n是维数
基变换、坐标变换
定理一
同一个R n
中,1.2
.3
.....
n和1.2
.3.....
为两个基,且有关系
n
C11 C12 ... C1n
1.
2
.3
.....n
=
1.
2
.3
.....
n
C21
C22
...
C2n
=
1.2
.3.....n
C
(*)
Cn1
1
3
=
3

( 3 , (2,
2 ) 2 )
2

( 3 , (1,
1 ) 1)
1
7
第五章 齐次方程组和非齐次方程组(长方形、正方形)
雉的关系: 若A可逆,则r( AB) = r(BA) = r(B) 若列满秩,r( Amn ) = n,则左乘 ⎯⎯→ r( AB) = r(B) 若行满秩,r( Amn ) = m,则右乘 ⎯⎯→ r(BA) = r(B)
三种特殊情况 1、AA−1 = A−1A = E 2、AA* = A* A = A E 3、kEA = EkA
A11
注意行列互换:A*
A12
A21 ... An1
A22
...
An
2
A1n A2n ... Ann
总公式:AA* = A E 对于n 阶方矩阵
1、 A* = A n−1 A* = A A−1
1
第一章 行列式(正方形)
行列式求值 一、恒等变形,利用特殊行列式 二、展开公式 三、抽象行列式: AB = A B 乘积的行列式= 行列式的乘积 四、逆序数法定义 不同行不同列的元素,乘以-1的逆序数次方
特殊行列式:
1、主对角线三角形
=a11a22a33......ann 2、副对角线三角形
1 n(n−1)
向量组的线性相关与线性无关:
线性相关:存在非零解
线性无关:只有零解
判别方法:
1、定义法:对于只有一个向量 的组, = 0 → 线性相关, 0,无关
2、行列式判别法:行列式= 0,相关;行列式 0,无关
3、个数>维数,必相关
4、个数<维数,不确定
补充判别:
若1、
2、
3、
无关
n
⎯仍⎯然⎯无关⎯→
增加维度仍然无关 减少成员仍然无关
克拉默法则:
行列式 0 ⎯⎯→有唯一解
行列式=0
⎯⎯→
无解 无穷多解
齐次方程组:AX=0 ⎯解⎯方⎯程组⎯→ k
一、解的判定(n是自由度即未知数的个数)
当r( A) = n 时 AX=0只有0解
第五章 齐次方程组和非齐次方程组(长方形、正方形) ..............................................................8
第六章 关于秩的等式和不等式的总结 r(A) ...............................................................................9
⎯⎯→ = 1.2.3.....n X = 1.2.3.....n Y = 1.2.3.....n CY
X=CY 或 Y=C−1X
向量的内积和正交
内积:两个向量的内积就是点乘,即对应相乘再相加
正交: T = 0 时,称 , 为正交向量,即垂直向量

为向量的长度
=1时,称为单位向量
标准正交向量组
若向量组12......n 满足
(1)验证n=1时成立 (2)假设n=k时成立 (3)证明n=k+1时成立 则命题对任意n成立
第二类归纳法:适用于三阶差 (1)验证n=1和n=2时成立 (2)假设n<k时成立 (3)证明n=k时成立 则命题对任意n成立
2
第二章 矩 阵(长方形、正方形)

伴随矩阵(仅限方阵,每个方矩阵都有伴随)
减 乘:AB BA,有分配律,没有交换律, 但
0 0 ad ae + bf
0 0 0 adf
B = 0 0 d
e
⎯⎯→
B2
=
0
0
0
0 0 0 f
0 0 0
df
⎯⎯→
B3
=
0
0
0
0
⎯⎯→ B4 = 0
0
0 0 0 0
0
0
0
0
0 0 0
0
0 0 0
0
4
设 是n维列向量: T ⎯相⎯乘⎯→一个数
T ⎯相 2 a1na2(n−1)a3(n−2)......an1 3、n 阶范德蒙行列式:
x10
x20
x30
...
xn0
x11
x12
x31
...
x1n
x12
x22
x32
...
xn2
=
(x j − xi )
1i jn
x n −1 1
x2n−
x n −1 3
...
4、行和或列和相等的行列式:
xn−1 n nn
第七章
n
n
n
特征值(正方形) A = ⎯⎯→ i = tr( A) = aij ⎯⎯→ i = | A | ............9
i =1
i =1
i =1
第八章 相 似(正方形) 方阵相似 特征值完全相同 .................................................... 10
Cn2
...
Cnn
则(*)式称为1.2.3.....n 到1.2.3.....n 的基变换公式
矩阵C称为1.2.3.....n 到1.2.3.....n 的过渡矩阵
矩阵C一定是可逆矩阵
定理二 同一个向量,在1.2.3.....n 的坐标为X,在1.2.3.....n 的坐标为Y 则 = 1.2.3.....n X = 1.2.3.....n Y 又1.2.3.....n = 1.2.3.....n C
向量组等价: r(A) = r(B) = r( A | B)
矩阵等价:
AB
等价
r(
A)
=
r(B)
A经过有限次初等(行列)变换得到B 有可逆矩阵P,Q,使得PAQ=B
方阵相似: AB相似 有可逆矩阵P,使得P−1AP=B
方阵合同: AB合同 有可逆矩阵C,使得CTAC=B
行互换 不改变方程组的解
A−1
=
ad
1 −
bc
d −c
−b
a
二阶伴随:主对角线互换,副对角线变号
具体 3、初等行变换法:任何可逆矩阵A一定可以通过初等行变换化成同阶单位阵
A带着E拼一个大矩阵A|E ⎯不⎯行 可⎯变 写换 等⎯号→ E|A−1
最后注意验算AA −1 =E
3
矩阵方程:求矩阵X AX=B ⎯⎯→ X=A−1B
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