矩阵行列式(较难与困难)

合集下载

行列式的计算技巧和方法总结

行列式的计算技巧和方法总结

行列式的计算技巧和方法总结行列式是线性代数中的重要概念,广泛应用于数学、物理、工程等领域。

正确计算行列式有助于解决线性方程组、特征值等问题。

下面将总结行列式的计算技巧和方法。

一、行列式的定义和性质:行列式是一个数,是由方阵中元素按照一定规律排列所组成的。

设A为n阶方阵,行列式记作det(A)或,A,定义如下:det(A) = ,A, = a11*a22*...*ann - a11*a23*...*a(n-1)n +a12*a23*...*ann-1*n + ... + (-1)^(n-1)*a1n*a2(n-1)*...*ann 其中,a_ij表示A的第i行第j列的元素。

行列式具有以下性质:1. 若A = (a_ij)为n阶方阵,若将A的第i行和第j行互换位置,则det(A)变为-det(A)。

2. 若A = (a_ij)为n阶方阵,若A的其中一行的元素全为0,则det(A) = 0。

3. 若A = (a_ij)为n阶三角形矩阵,则det(A) = a11*a22*...*ann。

4. 若A = (a_ij)和B = (b_ij)为n阶方阵,则det(AB) = det(A)* det(B)。

5. 若A = (a_ij)为n阶可逆方阵,则det(A^(-1)) = 1/det(A)。

二、行列式计算的基本方法:1.二阶行列式:对于2阶方阵A = (a_ij),有det(A) = a11*a22 - a12*a212.三阶行列式:对于3阶方阵A = (a_ij),有det(A) = a11*a22*a33 +a12*a23*a31 + a13*a21*a32 - a13*a22*a31 - a12*a21*a33 -a11*a23*a323.高阶行列式:对于n阶方阵A,可以利用行列式按行展开的性质来计算。

选择其中一行(列)展开,计算每个元素乘以其代数余子式的和,即:det(A) = a1j*C1j + a2j*C2j + ... + anj*Cnj其中,Cij为A的代数余子式,表示去掉第i行第j列后所得子矩阵的行列式。

矩阵的行列式定义

矩阵的行列式定义

矩阵的行列式定义矩阵是线性代数中的一个重要概念,与之紧密相关的是矩阵的行列式。

行列式是一个数学工具,用于描述矩阵的性质和特征。

在本文中,我们将探讨矩阵的行列式定义及其相关概念。

一、矩阵的概念矩阵是一个由数字组成的矩形阵列,由m行和n列组成,通常记作A=[a_{ij}],其中i表示行数,j表示列数。

每个元素a_{ij}都是一个实数或复数。

矩阵的大小由行数和列数决定,常用的矩阵有方阵、行向量和列向量。

二、行列式的定义行列式是一个与方阵相关的数值。

对于一个n阶方阵A=[a_{ij}],其行列式记作det(A),其中n表示方阵的阶数。

行列式的计算方法是通过对矩阵元素进行特定运算得到的。

三、行列式的计算方法1. 二阶行列式的计算方法对于一个2阶方阵A=[a_{ij}],其行列式的计算方法为:det(A) = a_{11} * a_{22} - a_{12} * a_{21}。

2. 三阶行列式的计算方法对于一个3阶方阵A=[a_{ij}],其行列式的计算方法为:det(A) = a_{11} * a_{22} * a_{33} + a_{12} * a_{23} * a_{31} + a_{13} * a_{21} * a_{32} - a_{13} * a_{22} * a_{31} - a_{12} * a_{21} * a_{33} - a_{11} * a_{23} * a_{32}。

对于更高阶的行列式,其计算方法可以通过递推的方式得到。

行列式的计算方法较为繁琐,但是对于线性代数的研究和应用起着重要的作用。

四、行列式的性质1. 行列式的值与矩阵的行列有关,与矩阵的元素排列顺序有关。

行列式的值随着矩阵元素的变化而变化。

2. 行列式的值可以为0,也可以为正数或负数。

当行列式的值为0时,表示矩阵的行或列之间存在一定的相关性,线性无关性受到限制。

3. 行列式的值可以用于判断矩阵的可逆性。

当行列式的值不为0时,矩阵是可逆的;当行列式的值为0时,矩阵是不可逆的。

矩阵与行列式练习题及解析

矩阵与行列式练习题及解析

矩阵与行列式练习题及解析矩阵与行列式是线性代数的重要内容之一,对于理解和运用线性代数的基本概念和方法具有重要作用。

本文将为读者提供一些矩阵与行列式的练习题,并对其解析过程进行详细讲解,帮助读者掌握相关知识。

练习题一:已知矩阵A=⎡⎣⎢123456⎤⎦⎥,求A的转置矩阵AT。

解析:矩阵的转置是指将矩阵的行与列进行对调。

根据定义,矩阵AT的第i行第j列元素等于矩阵A的第j行第i列元素。

因此,可以得到矩阵A的转置矩阵AT=⎡⎣⎢143256⎤⎦⎥。

练习题二:已知矩阵B=⎡⎣⎢112233⎤⎦⎥,求B的逆矩阵B-1。

解析:矩阵的逆是指与之相乘得到单位矩阵的矩阵。

对于2×2的矩阵而言,可以通过下面的公式求得逆矩阵:B-1 = 1/(ad-bc) * ⎡⎣⎢dd-bb-cc-aa⎤⎦⎥,其中a、b、c、d分别代表B的对应元素。

根据此公式,可以得到矩阵B的逆矩阵B-1=⎡⎣⎢-1/3-2/30.5-1⎤⎦⎥。

练习题三:已知矩阵C=⎡⎣⎢100010001⎤⎦⎥,求C的行列式|C|。

解析:行列式是用来表征矩阵性质的量,对于3×3的矩阵而言,行列式的计算公式如下:|C| = a(ei-hf) - b(di-hg) + c(dg-ge),其中a、b、c、d、e、f、g、h、i分别代表矩阵C的对应元素。

带入矩阵C的值,可以得到|C|=0。

练习题四:已知矩阵D=⎡⎣⎢123456789⎤⎦⎥,求D的特征值和特征向量。

解析:特征值和特征向量是矩阵在线性变换过程中的重要指标,特征值是矩阵对应特征向量的线性变换因子。

首先,求解特征值需要解特征方程Det(D-λI)=0,其中λ为特征值,I为单位矩阵。

通过计算得到特征值λ1=0,λ2=15,λ3=-15。

然后,根据特征值求解对应的特征向量,即求解方程组(D-λI)X=0,其中X为特征向量。

求解过程中,可以得到特征向量X1=⎡⎢⎣-1-101⎤⎥⎦,X2=⎡⎢⎣111⎤⎥⎦,X3=⎡⎢⎣100-11⎤⎥⎦。

八大类型行列式及其解法

八大类型行列式及其解法

八大类型行列式及其解法一、行列式的定义行列式是一个重要的线性代数概念,用于刻画矩阵的性质和求解线性方程组。

对于一个n阶方阵A,其行列式记作det(A)或|A|。

行列式的定义如下:对于2阶方阵A = [a11 a12] ,其行列式定义为det(A) = a11 * a22 - a12 * a21。

对于3阶及以上的方阵,行列式的定义并不直观,可以通过划线法、拉普拉斯展开等方法进行计算。

接下来,我们将介绍八大类型的行列式及其解法。

二、二阶行列式二阶行列式的计算非常简单,直接应用行列式的定义即可。

对于2阶方阵A =[a11 a12;a21 a22] ,其行列式计算公式为:det(A) = a11 * a22 - a12 * a21。

三、对角行列式对角行列式是指所有非对角元素都为0的行列式。

对于n阶对角行列式A =diag(a1, a2, …, an),其行列式计算公式为:det(A) = a1 * a2 * … * an。

四、三角行列式三角行列式是指所有主对角线以下元素为0的行列式。

对于n阶上三角行列式A,其行列式计算公式为:de t(A) = a11 * a22 * … * ann。

五、上三角行列式上三角行列式是指所有主对角线及以上元素为0的行列式。

对于n阶上三角行列式A,其行列式计算公式为:det(A) = a11 * a22 * … * ann。

六、下三角行列式下三角行列式是指所有主对角线及以下元素为0的行列式。

对于n阶下三角行列式A,其行列式计算公式为:det(A) = a11 * a22 * … * ann。

七、轮换行列式轮换行列式的计算是一种常用的方法,可以通过对行列式中元素的位置进行变换,从而简化计算过程。

对于n阶轮换行列式A,其行列式计算公式为:det(A) = a1 * a2 * … * an。

八、范德蒙行列式范德蒙行列式是一类特殊的行列式,可以应用于插值、多项式拟合等问题中。

对于n阶范德蒙行列式A,其行列式计算公式为:det(A) = Π i<j (xi - xj)。

行列式的计算技巧总结

行列式的计算技巧总结

行列式的计算技巧总结行列式是线性代数中的重要概念,它在计算中有着广泛的应用,如矩阵求逆、解线性方程组、判断矩阵的线性无关性等。

行列式的计算可以通过展开定理、性质和转置等多种方法进行。

下面是行列式计算的一些常见技巧总结。

1.行列式的定义和性质行列式是一个标量,用来描述一个矩阵的一些特性。

对于一个n阶方阵A,它的行列式记作det(A),A,或∆。

行列式具有以下性质:(1) det(A) = det(A^T) //行列互换,行列式不变(2) det(A·B) = det(A)·det(B) //两个矩阵相乘的行列式等于两个矩阵的行列式的乘积(3) 若矩阵A的其中一行(列)全为0,则det(A) = 0(4) 若矩阵A的两行(列)相同,则det(A) = 0(5) 若矩阵A的其中一行(列)成比例,即全部为c倍关系,则det(A) = c^n·det(A')(6) 若矩阵A的其中一行(列)都是两个矩阵B和C对应行(列)的和,则det(A) = det(B) + det(C)2.二阶和三阶行列式的计算二阶行列式的计算可以直接进行运算,即ad-bc。

三阶行列式的计算可以通过对角线和副对角线元素的乘积之和减去反对角线和主对角线元素的乘积之和,即a(ei-fh) - b(di-fg) + c(dh-eg)。

其中a、b、c、d、e、f、g、h、i是矩阵A的元素。

3.行列式的展开行列式的展开定理是行列式计算的重要工具。

对于n阶行列式,可以通过对任意一行(列)展开来计算行列式的值。

展开的时候,可以选择展开到其他行(列)上,也可以选择展开到其他元素,具体选择哪一行(列)或元素展开要根据实际情况决定。

展开后的行列式可以继续进行展开,直到变为二阶行列式,然后通过二阶行列式的计算结果反推回原行列式。

4.行列式的转置行列式的转置是行列式计算的另一个常用方法。

对于n阶行列式A,可以将其转置为A^T,然后利用性质(1) det(A) = det(A^T)进行计算。

行列式的计算技巧窍门情况总结

行列式的计算技巧窍门情况总结

行列式的计算技巧窍门情况总结行列式是线性代数中重要的概念之一,它在解决线性方程组、矩阵的逆等问题中起着关键作用。

本文将总结行列式的计算技巧和窍门,帮助读者更好地掌握行列式的计算方法。

1.定义行列式是一个方阵所对应的一个标量值。

对于一个n阶方阵A,它的行列式记作det(A),A,或者D(A)。

对于2阶和3阶方阵,行列式的计算较为简单,可以直接应用定义进行计算。

例如对于2阶方阵A:abcd对于3阶方阵A:abcdefghidet(A) = aei + bfg + cdh - ceg - bdi - afh。

2.初等变换法初等变换法是一种常用的计算行列式的方法。

初等变换指的是对行列式的行(或列)进行以下操作:①互换两行(列);②其中一行(列)与其它行(列)相加(或相减,可取加减系数为1和-1);③其中一行(列)乘以一个非零常数。

这些操作不改变行列式的值。

通过使用初等变换,可以将行列式转化为更简单的形式,从而更容易计算。

例如,在计算3阶行列式时,我们可以使用初等变换将行列式化为上三角形式,这样计算起来会更加简便。

3.拆分法则行列式有一个重要的性质,即它是线性的。

也就是说,如果将一个方阵的其中一行(列)按一定的方式进行拆分并相加(或相减),则行列式的值不变。

这个性质对于简化行列式的计算非常有帮助。

例如,在计算3阶行列式时,可以选择将第一列按照一定方式进行拆分,然后相加或相减。

这样可以将行列式化简为两个2阶行列式的形式,从而更容易计算。

4.分块矩阵法对于大规模的方阵,计算行列式将变得较为复杂。

分块矩阵法是一种较为高效的计算行列式的方法。

分块矩阵法的基本思想是将一个大的方阵分割为若干个小的方阵,并利用分块矩阵的性质进行计算。

这样可以将复杂的计算问题化简为对小方阵的计算问题,从而降低了计算的难度和复杂度。

5.逆序数法逆序数法是一种计算行列式的方法,它利用了逆序数和奇偶性的关系。

逆序数是指在一个排列中,逆序对的个数。

行列式的计算方法和技巧大总结

行列式的计算方法和技巧大总结

行列式的计算方法和技巧大总结行列式是线性代数中的一个重要概念,用于表示线性方程组的性质和解的情况。

在计算行列式时,有许多方法和技巧可以帮助我们简化计算过程。

以下是行列式计算方法和技巧的大总结。

1. 二阶矩阵行列式:对于一个2x2的矩阵A,行列式的计算方法是ad-bc,其中a、b、c和d分别为矩阵A的元素。

2. 三阶矩阵行列式:对于一个3x3的矩阵A,行列式的计算方法是a(ei-fh) - b(di-fg) + c(dh-eg),其中a、b、c、d、e、f、g和h分别为矩阵A的元素。

3.行变换法:行变换是一种常用的简化计算行列式的方法。

行变换可以通过交换行、倍乘行和行加减法三种操作来实现。

当进行行变换时,行列式的值保持不变。

4.行列式的性质:行列式有以下性质:a)交换行,行列式的值相反;b)两行交换位置,行列式的值相反;c)同行相等,行列式的值为0;d)其中一行乘以一个数k,行列式的值变为原来的k倍;e)两行相加(减),行列式的值保持不变。

5.定义展开法:行列式的定义展开法可以通过选取任意一行或一列对行列式进行展开。

展开定理是一种递归的方法,它将一个复杂的行列式分解成若干个简单的行列式,从而简化计算过程。

6.三角矩阵行列式:对于一个上(下)三角矩阵,它的行列式等于对角线上的元素相乘。

这是因为在上(下)三角矩阵中,除了对角线上的元素外,其他元素都为0,因此它们的乘积为0。

7.克拉默法则:克拉默法则适用于解线性方程组时的行列式计算。

克拉默法则使用行列式来计算方程组的解。

具体来说,对于n个方程n个未知数的线性方程组,如果系数矩阵的行列式不为零,那么该方程组有唯一解,可以通过求解该方程组的克拉默行列式来得到方程组的解。

8.外积法则:在向量代数中,我们可以使用外积法则计算向量的叉乘。

对于两个三维向量a和b,它们的叉乘可以表示为a×b,它的模就是行列式的值。

具体计算方法是:ijka1a2a3b1b2b3其中,i、j和k是单位向量,a1、a2、a3和b1、b2、b3分别为向量a和向量b的坐标。

【线性代数】七、矩阵的行列式

【线性代数】七、矩阵的行列式

【线性代数】七、矩阵的行列式任何一本书上对行列式的引入都会让人很头疼,这主要是因为行列式关联了太多的性质,从任何一个性质入手定义行列式,最终都会得到等价的结果,但要证明这些性质之间千丝万缕的联系,用到的方法却很麻烦,有的时候会显得天马行空。

既然我们是从矩阵作为线性变换开始引入线性代数的概念,现在就从一类特殊的矩阵:可逆方阵(它是到\mathbb{R}^{n}自身的单射、满射)开始,介绍行列式的性质,并且不强调性质之间的证明,希望读者能将行列式作为一种工具应用。

一阶方阵是一个数a_{1,1},其行列式就是它本身,如果一阶方阵可逆,即存在\dfrac{1}{a_{1,1}},其充要条件是a_{1,1}\ne 0。

对二阶矩阵A=(a_{i,j})_{2\times 2}而言,如果它可逆,即可以通过初等行变换将其变为行阶梯形矩阵,我们做如下的变换,将第二行乘以a_{1,1},再用第一行的-a_{2,1}倍加,有:\begin{bmatrix}a_{1,1} & a_{1,2} \\ a_{2,1} &a_{2,2}\end{bmatrix}\to\begin{bmatrix}a_{1,1} & a_{1,2} \\0 & a_{1,1}a_{2,2}-a_{1,2}a_{2,1}\end{bmatrix},\\如果A可逆,那么它有两个主元,因此a_{1,1}a_{2,2}-a_{1,2}a_{2,1}\ne 0,我们就定义这一主元项为二阶方阵A的行列式。

在上面的过程中,我们的思路是,用行列式作为主元位置,使得行列式为0能反映矩阵不可逆。

推广到三阶,对A=(a_{i,j})_{3\times 3}作同样的变换,有\begin{bmatrix}a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3} \\a_{2,1} & a_{2,2} & a_{2,3} \\a_{3,1} & a_{3,2} &a_{3,3}\end{bmatrix}\to \begin{bmatrix}a_{1,1} &a_{1,2} & a_{1,3} \\0 & a_{1,1}a_{2,2}-a_{1,2}a_{2,1} & a_{1,1}a_{2,3}-a_{1,3}a_{2,1} \\0 & a_{1,1} a_{3,2}-a_{1,2}a_{3,1} & a_{1,1}a_{3,3}-a_{1,3}a_{3,1}\end{bmatrix}.\\为得到第三行的主元位置,就要将第三行乘以a_{1,1}a_{2,2}-a_{1,2}a_{2,1},再用-(a_{1,1}a_{3,2}-a_{1,2}a_{3,1})倍加,得到的结果中,第三项将非常冗长,为\begin{bmatrix}a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3} \\0 &a_{1,1}a_{2,2}-a_{1,2}a_{2,1} & a_{1,3}a_{2,3}-a_{1,3}a_{2,1} \\0 & 0 & \Delta\end{bmatrix},\\这里\begin{aligned}\Delta&=a_{1,1}a_{2,2}a_{3,3}+a_{1,2}a_{2,3}a_{3,1}+a_{1,3}a _{2,1}a_{3,2}\\&\qquad -a_{1,1}a_{2,3}a_{3,2}-a_{1,2}a_{2,1}a_{3,3}-a_{1,3}a_{2,2}a_{3,1}.\end{aligned}\\我们把这个式子定义为三阶方阵A的行列式,如果它非零,则A可逆。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

第I卷(选择题)请点击修改第I卷的文字说明评卷人得分一、选择题1.我国的《洛书》中记载着世界上最古老的一个幻方:将1,2,…,9填入3×3的方格内,使三行、三列、二对角线的三个数之和都等于15,如图1所示,一般地,将连续的正整数1,2,3,…n2填入n×n个方格中,使得每行、每列、每条对角线上的数的和相等,这个正方形就叫做n阶幻方,记n阶幻方的对角线上数的和为N,如图1的幻方记为N3=15,那么N12的值为()A.869 B.870 C.871 D.875第II 卷(非选择题)请点击修改第II 卷的文字说明 评卷人 得分二、解答题2.已知矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡=121a A 的一个特征值3=λ所对应的一个特征向量⎥⎦⎤⎢⎣⎡=11e ,求矩阵A 的逆矩阵1-A .3.已知矩阵 10120206A B -⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,,求矩阵1.A B - 4.选修4-2:矩阵与变换已知直线:23l x y -=,若矩阵13a A b -⎛⎫=⎪⎝⎭,a b R ∈所对应的变换σ把直线l 变换为它自身。

(Ⅰ)求矩阵A ; (Ⅱ)求矩阵A 的逆矩阵.5.求曲线1x y +=在矩阵M 10103⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦对应的变换作用下得到的曲线所围成图形的面积.6.(本小题满分7分)选修4-2:矩阵与变换已知二阶矩阵M 有特征值λ1=4及属于特征值4的一个特征向量⎪⎪⎭⎫⎝⎛=321e 并有特征值12-=λ及属于特征值-1的一个特征向量⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=112e , ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=11α(Ⅰ )求矩阵M ;(Ⅱ )求5M αr.7.选修4—2:矩阵与变换已知矩阵00a b ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦M 满足:i i i l =M αα,其中(1,2)i i l =是互不相等的实常数,(1,2)i i =α,是非零的平面列向量,11l =,211⎡⎤=⎢⎥⎣⎦α,求矩阵M .8.变换T 1是逆时针旋转2π的旋转变换,对应的变换矩阵是M 1;变换T 2对应的变换矩阵是M 2=.(1)求点P (2,1)在T 1作用下的点P ′的坐标;(2)求函数y =x 2的图象依次在T 1,T 2变换的作用下所得曲线的方程.9.二阶矩阵M 对应的变换将点(1,-1)与(-2,1)分别变换成点(-1,-1)与(0,-2).(1)求矩阵M ;(2)设直线l 在变换M 作用下得到了直线m :x -y =4,求l 的方程.10.设M 是把坐标平面上的点的横坐标伸长到2倍,纵坐标伸长到3倍的伸缩变换. (1)求矩阵M 的特征值及相应的特征向量.(2)求逆矩阵M -1以及椭圆+=1在M -1的作用下的新曲线的方程.11..已知矩阵A =11a b ⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,A 的一个特征值λ=2,其对应的特征向量是α1=21⎡⎤⎢⎥⎣⎦.设向量β=74⎡⎤⎢⎥⎣⎦,试计算A 5β的值.12.二阶矩阵M 有特征值6λ=,其对应的一个特征向量e=11⎡⎤⎢⎥⎣⎦,并且矩阵M 对应的变换将点(1,2)变换成点(8,4).(1)求矩阵M ;(2)求矩阵M 的另一个特征值及对应的一个特征向量.13.(本题满分16分)本题共有3个小题,第(1)小题满分4分,第(2)小题满分5分,第(3)小题满分7分.将边长分别为1、2、3、…、n 、n+1、…()的正方形叠放在一起,形成如图所示的图形,由小到大,依次记各阴影部分所在的图形为第1个、第2个、……、第n 个阴影部分图形.设前n 个阴影部分图形的面积的平均值为.记数列满足,(1)求的表达式;(2)写出的值,并求数列的通项公式;(3)记,若不等式有解,求的取值范围. 14.本题有(1)、(2)、(3)三个选答题,每小题7分,请考生任选2题作答,满分14*n ∈N ()f n {}n a 11a =()+1(),,n n f n n a f a n ⎧⎪=⎨⎪⎩当为奇数当为偶数()f n 23,a a {}n a ()n n b a s s =+∈R 21111000nn n n n b b b b b ++++>s分,如果多做,则按所做的前两题计分.作答时,先用2B 铅笔在答题卡上把所选题目对应的题号涂黑,并将所选题号填入括号中. (1)(本小题满分7分)选修4-2:矩阵与变换 已知矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=3-46-7M ,向量⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=56ξ. (I)求矩阵M 的特征值1λ、2λ和特征向量12ξξru u r和;(II)求ξ6M 的值.(2)(本小题满分7分)选修4-4:坐标系与参数方程在平面直角坐标系xOy 中,已知曲线C 的参数方程为()2cos sin ,为参数x y ααα=⎧⎨=⎩.以直角坐标系原点O 为极点,x 轴的正半轴为极轴建立极坐标系,直线l 的极坐标方程为(Ⅰ)求直线l 的直角坐标方程;(Ⅱ)点P 为曲线C 上的动点,求点P 到直线l 距离的最大值.(3)(本小题满分7分)选修4-5:不等式选讲 (Ⅰ)已知:a 、b w.w.w.k.s.5.u.c.o.m (Ⅱ)某长方体从一个顶点出发的三条棱长之和等于3,求其对角线长的最小值.15.附加题) 已知矩阵2121A ⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦,1201B -⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(1)计算AB ;(2)若矩阵B 把直线:20,l x y l l ''++=变为直线求直线的方程。

16.已知矩阵A =3101⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,求A 的特征值1λ,2λ及对应的特征向量12,αα. 17.(本小题满分7分)选修4-2:矩阵与变换 已知矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=111a A ,其中∈a R ,若点P (1,1)在矩阵A 的变换下得到点P ′(0,-3),求矩阵A 的特征值及特征向量. 18.本题(1)、(2)、(3)三个选答题,每小题7分,请考生任选2题作答,满分14分,如果多做,则按所做的前两题计分.作答时,先用2B 铅笔在答题卡上把所选题目对应的题号涂黑,并将所选题号填入括号中。

(1)(本小题满分7分)选修4-2:矩阵与变换已知向量βu r =31⎛⎫⎪⎝⎭,变换T 的矩阵为A =11b c ⎛⎫⎪⎝⎭,平面上的点P (1,1)在变换T 作用下得到点P′(3,3),求A 4βu r.(2)(本小题满分7分)选修4-4:坐标系与参数方程直线12()32t x t y t ⎧=-+⎪⎪⎨⎪=⎪⎩为参数与圆22x y a +=(a >0)相交于A 、B 两点,设P (-1,0),且|PA |:|PB |=1:2,求实数a 的值(3)(本小题满分7分)选修4-5:不等式选讲对于x ∈R ,不等式|x -1|+|x -2|≥a 2+b 2恒成立,试求2a +b 的最大值。

19.在非负数构成的39⨯数表111213141516171819212223242526272829313233343536373839x x x x x x x x x P x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭中每行的数互不相同,前6列中每列的三数之和为1,1728390x x x ===,27x ,37x ,18x ,38x ,19x ,29x 均大于.如果P 的前三列构成的数表111213212223313233x x x S x x x x x x ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭满足下面的性质()O :对于数表P 中的任意一列123k k k x x x ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭(1k =,2,…,9)均存在某个{}123i ∈,, 使得⑶{}123min ik i i i i x u x x x =≤,,. 求证:(ⅰ)最小值{}123min i i i i u x x x =,,,1i =,2,3一定自数表S 的不同列. (ⅱ)存在数表P 中唯一的一列***123k k k x x x ⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,*1k ≠,2,3使得33⨯数表***111212122231323k k k x x x S x x x x x x ⎛⎫ ⎪'= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭仍然具有性质()O .20.(本小题15分)已知△ABC 三个顶点的坐标分别是A (0,2),B (1,1),C (1,3).若△ABC 在一个切变变换T 作用下变为△A 1B 1C 1,其中B (1,1)在变换T 作用下变为点B 1(1,-1).(1)求切变变换T 所对应的矩阵M ;(2)将△A 1B 1C 1绕原点按顺时针方向旋转45°后得到△A 2B 2C 2.求B 1变化后的对应点B 2的坐标.,则实数x = . 22,则实数x = .参考答案1.B 【解析】2【解析】试题分析:运用矩阵的运算法则及特征向量的概念求解即可.试题解析:解:由题意:11Ae e λ=u v u v ,∴113211a ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,1213,221a a A ⎡⎤⇒+=⇒=⇒=⎢⎥⎣⎦,考点:1、矩阵及逆矩阵的概念及求解方法;2、矩阵的特征向量及有关概念和求解方法. 3.11203A B ---⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ 【解析】,再利用矩阵运算得11203A B ---⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ ,11203A B ---⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ 考点:逆矩阵 4.(Ⅰ)1143A -⎛⎫= ⎪-⎝⎭;(Ⅱ)13141A --⎛⎫= ⎪-⎝⎭【解析】试题分析:(Ⅰ)通过设直线23x y -=上任意一点P x y (,),利用其在A 的作用下变为x y ''(,),可用x y 、表示出x y ''、,代入23x y '-'=,计算即可;(Ⅱ)直接计算 试题解析:(Ⅰ) 设),(y x P 为直线32=-y x 上任意一点其在A 的作用下变为),(y x ''则133a x x ay x b y bx y y '-⎛⎛-+⎛⎛⎫⎫⎫⎫==⎪⎪⎪⎪'+⎝⎭⎭⎭⎭⎝⎝⎝3x x ayy bx y'=-+⎧⇒⎨'=+⎩ 代入23x y ''-=得:3)32()2(=-++-y a x b 其与32=-y x 完全一样得⎩⎨⎧=-=⇒⎩⎨⎧-=-=--1413222a b a b 则矩阵1143A -⎛⎫=⎪-⎝⎭M 的逆矩阵为13141A --⎛⎫= ⎪-⎝⎭.考点:矩阵,逆矩阵5【解析】试题分析:再根据曲线形状:菱形,计算其面积:试题解析:设点00(,)x y为曲线得到的点为(,)x y '',3分即00,3,x x y y '=⎧⎨'=⎩ 5分所以作用下得 8分10分 考点:矩阵变换6.(1)⎪⎪⎭⎫⎝⎛2321;(2)⎪⎪⎭⎫⎝⎛-11. 【解析】试题分析:(1)利用矩阵的运算法则进行求解;(2)利用矩阵的乘法法则进行求解.试题解析:(Ⅰ)设M =a b c d ⎛⎫ ⎪⎝⎭,则a b 228 4c d 3312⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫==⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭,∴2a 3b 82c 3d 12+=⎧⎨+=⎩① 又a b 111 1c d 111-⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=-= ⎪⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭(),∴a b 1c d 1-=-⎧⎨-=⎩② 由①②可得a=1,b=2,c=3,d=2,∴M =12.32⎛⎫⎪⎝⎭4分(Ⅱ)易知⎪⎪⎭⎫⎝⎛--+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=11)1(320α,∴561(1)1Mαα-⎛⎫=-= ⎪⎝⎭rr .考点:矩阵的运算. 7.0110-⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦M 【解析】试题分析:所以1ab =,又2011011a b l ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦,所以22,.a b l l =⎧⎨=⎩,所以221ab l ==.21l =-,1a b ==-试题解析:由题意,1l ,2l 是方程因为11l =,所以1ab =.① 2分 又因为222l =M αα,所以2011011a b l ⎡⎤⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦,从而22,.a b l l =⎧⎨=⎩ 5分所以221ab l ==.因为12l l ≠,所以21l =-.从而1a b ==-. 8分故矩阵0110-⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦M . 10分 考点:矩阵运算8.(1)P′(-1,2) (2)y -x =2y【解析】试题分析:掌握矩阵运算以及矩阵变换的规律,直接根据矩阵乘法的定义.矩阵的运算难点是乘法运算,解题的关键是熟悉乘法法则,并且要理解二阶矩阵变换的定义,熟悉五种常见的矩阵变换,明确矩阵变换的特点.对于矩阵乘法,应注意几何意义在解题中的应用.还要注意矩阵的知识并不是孤立存在的,解题时应该注意矩阵与其他知识的有机结合.另对运算律的灵活运用将有助于我们简化运算,但要十分注意的是,有些运算(如交换律和消去律)在矩阵的乘法运算中并不成立.用矩阵解二元一次方程组,关键是把方程组转化为矩阵,而运算中求矩阵的逆是重要的环节,在求逆之前首先必须熟悉公式再进行应用.试题解析:(1)所以点P (2,1)在1M 作用下的点P′的坐标是P′(-1,2).(2),设是变换后图象上任一点,与之对应的变换前的点是,则M =,也就是⎩⎨⎧==-y x x y x 000,即⎩⎨⎧-==xy y yx 00,所以,所求曲线的方程是y -x =2y .考点:矩阵变换的有关内容.9.(1)1234⎡⎤⎢⎥⎣⎦(2)x +y +2=0【解析】(1)设M =a b c d ⎡⎤⎢⎥⎣⎦,则有a b c d ⎡⎤⎢⎥⎣⎦11⎡⎤⎢⎥-⎣⎦=11-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,a b c d ⎡⎤⎢⎥⎣⎦21-⎡⎤⎢⎥⎣⎦=02⎡⎤⎢⎥-⎣⎦,所以11a b c d ⎧⎨⎩-=--=- 且2022a b c d ⎧⎨⎩-+=-+=-解得12a b ⎧⎨⎩==和34c d =⎧⎨=⎩所以M =1234⎡⎤⎢⎥⎣⎦. (2)因为''x y ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=1234⎡⎤⎢⎥⎣⎦x y ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=234x y x y +⎡⎤⎢⎥+⎣⎦且m :x ′-y ′=4,所以(x +2y)-(3x +4y)=4,即x +y +2=0,即直线l 的方程为x +y +2=0.10.(1) 特征值为2和3,对应的特征向量分别为0t ⎛⎫⎪⎝⎭及0t ⎛⎫ ⎪⎝⎭(2) M -1=102103⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭x 2+y 2=1【解析】(1)由条件得矩阵M=2003⎛⎫⎪⎝⎭, 它的特征值为2和3,对应的特征向量分别为0t ⎛⎫⎪⎝⎭及0t ⎛⎫ ⎪⎝⎭.(2)M -1=102103⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,椭圆+=1在M -1的作用下的新曲线的方程为x 2+y 2=1. 11.435339⎡⎤⎢⎥⎣⎦【解析】由题设条件可得,11a b ⎡⎤⎢⎥-⎣⎦21⎡⎤⎢⎥⎣⎦=221⎡⎤⎢⎥⎣⎦,即2422a b +=⎧⎨-+=⎩解得24a b =⎧⎨=⎩得矩阵A =1214⎡⎤⎢⎥-⎣⎦. 矩阵A 的特征多项式为f (λ)=1214λλ--⎡⎤⎢⎥-⎣⎦=λ2-5λ+6,令f (λ)=0,解得 λ1=2,λ2=3.当λ1=2时,得α1=21⎡⎤⎢⎥⎣⎦;当λ2=3时,得α2=11⎡⎤⎢⎥⎣⎦,由β=mα1+nα2,得274m n m n +=⎧⎨+=⎩得m =3,n =1,∴A 5β=A 5(3α1+α2)=3(A 5α1)+A 5α2=3(51λα1)+52λα2=3×2521⎡⎤⎢⎥⎣⎦+3511⎡⎤⎢⎥⎣⎦=435339⎡⎤⎢⎥⎣⎦12.(1)42;82⎡⎤⎢⎥-⎣⎦(2)4-,14⎡⎤⎢⎥-⎣⎦ 【解析】试题分析:(1)由于二阶矩阵M 有特征值6λ=,其对应的一个特征向量e=11⎡⎤⎢⎥⎣⎦,并且矩阵M 对应的变换将点(1,2)变换成点(8,4).所以通过假设二阶矩阵,其中有四个变量,根据以上的条件特征值与特征向量,以及点通过矩阵的变换得到的点,可得到四个相应的方程,从而解得结论.(2)求矩阵M 的特征值λ,根据特征多项式即()0f λ=,可求得λ的值,即可得另一个特征值.即可写出相应的一个特征向量. 试题解析:(1)解:(1)设M=a b c d ⎛⎫ ⎪⎝⎭,则由a b c d ⎛⎫⎪⎝⎭11⎡⎤⎢⎥⎣⎦=611⎡⎤⎢⎥⎣⎦得a b c d +⎡⎤⎢⎥+⎣⎦=66⎡⎤⎢⎥⎣⎦, 即a+b=c+d=6. 由a b c d ⎛⎫⎪⎝⎭12⎡⎤⎢⎥⎣⎦=84⎡⎤⎢⎥⎣⎦,得2824a b c d +⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥+⎣⎦⎣⎦,从而a+2b=8,c+2d=4.由a+b =6及a+2b=8,解得a=4,b=2;由c+d =6及c+2d=4,解得c=8,d=-2, 所以M=42;82⎡⎤⎢⎥-⎣⎦(2)由(1)知矩阵M 的特征多项式为 令()0f λ=,得矩阵M 的特征值为6与4-. 当4λ=-时, (4)20408(2)0x y x y x y λλ--=⎧⇒+=⎨-++=⎩故矩阵M的属于另一个特征值4-的一个特征向量为14⎡⎤⎢⎥-⎣⎦.考点:1.矩阵的变换.2.特征向量特征值的求法.3.线性问题模型化.13.解:(1)由题意,第1个阴影部分图形的面积为,第2个阴影部分图形的面积为,……,第n 个阴影部分图形的面积为.(2分)故 (4分)(2),,,当n 为偶数时,, (3分)2221-2243-()222(21)n n --()()()22222221432(21)()n n f n n⎡⎤-+-+--⎣⎦=1234(21)221n nn n+++++-+==+L 11a =2(1)3a f ==32()2317a f a ==⨯+=(1)21n a f n n =-=-当n 为大于1的奇数时,,故. (5分)(3)由(2)知.又. (ⅰ)当n=1时,即,于是 (ⅱ)当n 为偶数时,即 于是,. (3分) (ⅲ)当n 为大于1的奇数时,即 于是,. (5分) 综上所述:. (7分) 【解析】略 14.(1)解: (I )⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=3-46-7M 的特征多项式为令()0f λ=,得12,3λλ==1,22,3λλ== ……………………………………………………2分 当12,3λλ==1时,得⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=111ξ;当23λ=时,得⎪⎪⎭⎫⎝⎛=232ξ ……………………………4分 (II)由21ξξξn m +=得⎩⎨⎧=+=+5263n m n m ,得3,1m n == ……………………………5分⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=+=+=1460219033262161216611ξλξλξξξ)()(M M …………………………7分[]11()2122(1)1145n n n a f a a n n --==+=--+=-1,121,45,1n n a n n n n =⎧⎪=-⎨⎪-⎩当当为偶数当为大于的奇数1,121,45,1n s n b n s n n s n +=⎧⎪=-+⎨⎪-+⎩当当为偶数当为大于的奇数21111000nn n n n b b b b b ++++>11212()0n n n n n n n b b b b b b b +++++⇔-=->213()(3)(6)0b b b s -=+->303s s +<⇒<-[]()()4(1)5(21)2(2)141(4)0n s n s n s n s +-+-+-+-+=-+->⎡⎤⎣⎦g 410n s -+<()max 426s n <-+=-[]()()()()2(1)1454(2)52180n s n s n s n s +-+⋅-+-+-+=++⋅->⎡⎤⎣⎦210n s ++<max (21)7s n <--=-3s <-(2)解:(Ⅰ)()πcos 224ρθ-=化简为cos sin 4ρθρθ+=,∴直线l 的直角坐标方程为4x y +=; ……………………………………………3分(Ⅱ)设点P 的坐标为()2cos sin ,αα, 得P 到直线l 的距离2cos sin 42d αα+-=, ………………………………………5分即()5sin 42d αϕ+-=,其中12cos ,sin 55ϕϕ== .当()sin 1αϕ+=-时,max 10222d =+. …………………………………………7分 (3)m 解:(Ⅰ)+∈R c b a ,,,ks5u2222222:()(111)(111)a b c a b c ++++≥⋅+⋅+⋅根据柯西不等式有,22221(),.3a b c a b c a b c ++≥++==即当且时等式成立 ………………………4分(Ⅱ)不妨设长方体同一个顶点出发的三条棱长分别等于a 、b 、c ,222213,()3,3a b c l a b c a b c ++==++≥++=故有其对角线长1 3.a b c ===当且仅当时对角线长取得最小值 ………………………7分【解析】 15.【解析】16.矩阵A 的特征值为λ1=3,λ2=1-;1α=10⎡⎤⎢⎥⎣⎦,2α=14⎡⎤⎢⎥-⎣⎦【解析】矩阵A 的特征多项式为 ()f λ=3101λλ--+=(3)(1)λλ-+ ……………………………2分 令()f λ=0,得到矩阵A 的特征值为λ1=3,λ2=1-. ………………4分 当λ1=3时,由3101⎡⎤⎢⎥-⎣⎦x y ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=3x y ⎡⎤⎢⎥⎣⎦,得333x y x y y +=⎧⎨-=⎩,,∴0y =,取1x =,得到属于特征值3的一个特征向量1α=10⎡⎤⎢⎥⎣⎦; ……………………7分当λ2=1-时,由3101⎡⎤⎢⎥-⎣⎦x y ⎡⎤⎢⎥⎣⎦=-x y ⎡⎤⎢⎥⎣⎦,得3x y x y y +=-⎧⎨-=-⎩,, 取1x =,则4y =-,得到属于特征值1-的一个特征向量2α=14⎡⎤⎢⎥-⎣⎦ (10)分 17.3,⎥⎦⎤⎢⎣⎡-21 ;-1,⎥⎦⎤⎢⎣⎡21 【解析】由题意得:4-=a …………2分特征值3对应特征向量为 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-21…………5分特征值-1对应特征向量为⎥⎦⎤⎢⎣⎡21…………7分18.(Ⅰ)163161⎛⎫⎪⎝⎭.(Ⅱ)a =3.(Ⅲ)(2a +b )max =5.【解析】(1)(本小题满分7分)选修4-2:矩阵与变换本题主要考查矩阵、矩阵与变换等基础知识,考查运算求解能力。

相关文档
最新文档