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《线性代数讲义》课件

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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感谢观看
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。
线性代数ppt

A 其中A是A的伴随阵.
推论 设A、B 都是n阶方阵,若AB E(或
BA E) , 则B A1.
3. 可逆矩阵的性质
1 若A可逆,则A1也可逆,且 A1 1 A.
2 若A可逆,数 0,则A可逆,且 A1 1 A1.
3 若A, B为同阶可逆矩阵,则AB也可逆,且 1
1 1
4 若A可逆,则AT也可逆 ,且 A A .
线性代数总复习
第一章 行列式
第一节 n阶行列式的定义
二阶行列式的计算方法
a11 a21
a12 a22
a11a22
a12a21.
三阶行列式的计算方法——沙路法
一些常用的行列式结果:
a11 a12 a1n
1.
0 a22 a2n
a11a22
ann
0 0 ann
1
2.
2
12 n
1
n
3.
(其中 为数);
3 AB C AB AC, B C A BA CA;
方阵的幂运算: (1) Ak Al Akl (2) ( Ak )l Akl
注意:ABk AkBk .
转置运算:
1 AT T A;
2 A BT AT BT ; 3 AT AT ; 4 ABT BT AT .
M
M
M
an1
an2
ann
则D等于下列两个行列式之和:
a11 a12 a1n
a11 a12 a1n
MMM
bi 2 bin ci1
M
M
M
ci 2 cin
M
M
an1 an2 ann
an1 an2 ann
性质1.6 把行列式的某一行(列)的各元素乘以 同一数然后加到另一行(列)对应的元素上去,行列 式不变. (倍加运算)
推论 设A、B 都是n阶方阵,若AB E(或
BA E) , 则B A1.
3. 可逆矩阵的性质
1 若A可逆,则A1也可逆,且 A1 1 A.
2 若A可逆,数 0,则A可逆,且 A1 1 A1.
3 若A, B为同阶可逆矩阵,则AB也可逆,且 1
1 1
4 若A可逆,则AT也可逆 ,且 A A .
线性代数总复习
第一章 行列式
第一节 n阶行列式的定义
二阶行列式的计算方法
a11 a21
a12 a22
a11a22
a12a21.
三阶行列式的计算方法——沙路法
一些常用的行列式结果:
a11 a12 a1n
1.
0 a22 a2n
a11a22
ann
0 0 ann
1
2.
2
12 n
1
n
3.
(其中 为数);
3 AB C AB AC, B C A BA CA;
方阵的幂运算: (1) Ak Al Akl (2) ( Ak )l Akl
注意:ABk AkBk .
转置运算:
1 AT T A;
2 A BT AT BT ; 3 AT AT ; 4 ABT BT AT .
M
M
M
an1
an2
ann
则D等于下列两个行列式之和:
a11 a12 a1n
a11 a12 a1n
MMM
bi 2 bin ci1
M
M
M
ci 2 cin
M
M
an1 an2 ann
an1 an2 ann
性质1.6 把行列式的某一行(列)的各元素乘以 同一数然后加到另一行(列)对应的元素上去,行列 式不变. (倍加运算)
线性代数 课件ppt

例6:
a11 A a21
a12 a22
a13
1
a23 , E 0
0 1
0 0 ,
求AE和EA.
a31 a32 a33
0 0 1
解:
a11
AE a21
a31
a12 a22 a32
a13 1 a23 0 a33 0
0 1 0
0 0
a11 a21
1 a31
a12 a22 a32
a13 a23 A; a33
1 0 0 a11 a12 a13 a11 a12 a13 EA 0 1 0 a21 a22 a23 a21 a22 a23 A.
0 0 1 a31 a32 a33 a31 a32 a33
单位矩阵E在矩阵的乘法中与数1在数中的乘法中所起的作用相似.
排成的 m行 n列的数表
a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
am1 am2 amn
称为m行n列矩阵,简称mXn矩阵。记作
主对角线
a11 a12
A
a21
a22
副对角线 am1 am2
a1n
a2n
amn
矩阵A的
m, n元
简记为
A Amn
aij
mn
aij
.
这m n个数称为A的元素,简称为元.
a11 x1 a12 x2 a1n xn a21 x1 a22 x2 a2n xn
b1
b2
,
am1 x1 am2 x2 amn xn bm
所以方程组可以用矩阵的乘法来表示.方程组中 系数组成的矩阵A称为系数矩阵,
方程组中系数与常数组成的矩阵
a11 a21
线性代数第-章1.4PPT课件

向量空间的性质
总结词
向量空间具有一些重要的性质,如加法的结合律、交换律和分配律,数乘的结合律和分配律等。
详细描述
向量空间的加法满足结合律和交换律,即对任意向量u、v、w∈V,有u+(v+w)=(u+v)+w和u+v=v+u;数乘也 满足结合律和分配律,即对任意标量k、l∈F和任意向量u∈V,有k(l(u))=(kl)(u)和k(u+v)=ku+kv。
线性组合的应用
向量表示
线性组合可以用来表示向量,使得向量的运算更加简洁明了。
线性方程组
线性组合可以用来求解线性方程组,通过将方程组中的未知数表示 为已知向量的线性组合,简化方程组的求解过程。
向量空间
线性组合是向量空间中向量运算的基本形式之一,可以用来研究向 量空间的性质和结构。
04
向量的线性相关性
中任意向量可以由这组基线性表示。
基的个数
02 一个向量空间的一组基的个数是有限的,且等于该向
量空间的维数。
基的特性
03
基中的向量是线性无关的,且可以作为该向量空间的
坐标系。
基的性质
唯一性
一个向量空间的一组基是唯一的,即如果存在另一组基也可 以表示向量空间中的任意向量,则这两组基之间存在一一对 应的关系。
05
向量组的秩
秩的定义
01
秩的定义
向量组的秩是指该向量组构成的 矩阵的秩,即该矩阵的最高阶非 零子式的阶数。
02
03
秩的符号表示
秩的性质
用符号“秩”表示,常用大写英 文字母表示,如A的秩记作r(A) 。
向量组的秩是该向量组线性无关 的向量的个数,与向量组的维数 有关。
线性代数ppt课件同济

05
向量空间及其性质
向量空间的定义与性质
向量空间的定义
向量空间是一个由向量构成的集合, 其中每个向量都可以表示为一组基向 量的线性组合。
向量空间的性质
向量空间具有一些重要的性质,例如 封闭性、加法和数量乘法封闭性、加 法和数量乘法的结合律和分配律等。
向量空间的基底与维数
向量空间的基底
一个向量空间可以由一组不相关的基向量构成,这些 基向量是线性无关的,并且可以生成整个空间。
行列式的计算方法
要点一
总结词
行列式的计算方法包括高斯消元法、拉普拉斯展开式和递 推法等。
要点二
详细描述
高斯消元法是一种常用的计算行列式的方法,它通过初等 行变换将矩阵化为阶梯形矩阵,然后求解出阶梯形矩阵的 行列式即可。拉普拉斯展开式是一种基于二阶子式和代数 余子式的展开式,它可以用来计算高阶行列式。递推法是 一种利用低阶行列式的值递推高阶行列式的方法,它适用 于计算n阶行列式。
线性代数的背景
线性代数起源于17世纪,随着科学技术的不断发展和进步,线性代数的应用领域越来越广泛。它不仅 在数学、物理、工程等领域有着广泛的应用,还在计算机科学、经济学、生物医学等领域发挥着重要 的作用。
线性代数的应应用,例如求解线性方程组、 计算矩阵的秩和特征值等。
现代发展
随着科学技术的发展,线性代数的应用领域越来越广泛,同时它也得到了不断的发展和完善。现代线性代数已经 形成了一套完整的理论体系,为解决实际问题提供了更加有效的工具。
02
矩阵及其运算
矩阵的定义与性质
矩阵的定义
矩阵是一个由数值组成的矩形阵列,通 常表示为二维表格。矩阵的行数和列数 可以分别为m和n。每个元素用a(i,j)表示 ,其中i表示行号,j表示列号。
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。
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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x1 x2 x3 4 x2 4 x3 9 4 x2 3 x3 10 x2 x3 3
把第3,4两个方程分别 加上第2个方程的-4,-1 倍 ,得
x1 x2 x3 4 x2 4 x3 9 同理 ; 得 x 2 3 x3 2
x a1
2
y b1 z c1 140002
2 2
同理 假设第2,3颗卫星的位置分别是(a2,b2,c2)
和(a3,b3,c3)距卡车的距离分别是17000和16000 公里,则有
x a2 y b2 z c2 17000 2 2 2 x a3 y b3 z c3 160002
2 2 2 2
这些关系式不是线性关系式,要求(x,y,z) 由(1)减(2),(3)得: 2a2 2a1 x 2b2 2b1 y 2c2 2c1 z R1 2a3 2a1 x 2b3 2b1 y 2c3 2c1 z R2
例:动画问题
x1 x2 x3 4 解:原方程组→ 4 x2 3 x3 10 4 x 3 x 2 2 3
无解.
x1 x2 x3 4 若我们进一步 4 x2 3 x3 10 变换可得: 08
从以上例题可以看出,线性方程组的解有3种 情况:唯一解、无穷解和无解。 当未知量或方程组的个数增多时, 常用高斯消元法求解方程组. 一般地,方程组可表示为: a11 x11 a12 x12 a1n x1n b1 a21 x21 a22 x22 a2 n x2 n b2 am 1 xm 1 am 2 xm 2 amn xmn bm 它是线性代数的主要研究对象。
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VS
线性代数的特点
线性代数具有抽象性、实用性、广泛性等 特点,是数学中重要的分支之一。
线性代数的历史背景
线性代数的起源
线性代数起源于17世纪,主要目的 是为了解决线性方程组的问题。
线性代数的发展
随着数学的发展,线性代数逐渐成为 一门独立的数学分支,并在20世纪得 到了广泛的应用和发展。
线性代数的应用领域
转置矩阵
一个矩阵A的转置矩阵是满足$A^T_{ij}=A_{ ji}$的矩阵
行列式与高斯消元
03
法
行列式的定义及性质
总结词
行列式是线性代数中重要的工具之一,它具有特殊的性质和计算规则。
详细描述
行列式是由一组方阵中的元素按照一定规则组成的,它是一个方阵是否可逆的判断标准,同时也有一 些重要的性质和计算规则,如交换两行或两列、对角线上的元素相乘等。了解行列式的定义和性质是 学习线性代数的基础。
矩阵的运算规则
加法
两个相同大小的矩阵,对应位置的元素相加
数乘
用一个数乘以矩阵的每一个元素
减法
两个相同大小的矩阵,对应位置的元素相减
乘法
要求两个矩阵满足乘法运算的规则,即第一 个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数
矩阵的逆与转置
逆矩阵
一个矩阵A的逆矩阵是满足$AA^{-1}=I$的矩阵,其中$I$是单位矩阵
高斯消元法的原理
总结词
高斯消元法是一种解线性方程组的直接方法 ,其原理是将方程组转化为阶梯形矩阵。
详细描述
高斯消元法的基本思想是通过一系列的行变 换将线性方程组转化为阶梯形矩阵,这样就 可以直接求解方程组。高斯消元法包括三种 基本的行变换:将两行互换、将一行乘以非 零常数、将一行加上另一行的若干倍。通过 这些行变换,我们可以将矩阵转化为阶梯形 矩阵,从而求解方程组。
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5x 3 y
有(2)×3-(1)得
1 z 100 3
17y4xx2458y
7
21x00
4
因为y是整数,可设 x 4k 代入得:
x 4k
y
25
7k
z 75 3k
又y>0Βιβλιοθήκη 可知k=1,2,3,由此得 x4
y
18
z 78
4、方程根与系数的关系
韦达定理:设一元二次方程 ax2 bx c 0
在复数域上的两个根为x1, x2 ,则有
b x1 x2 a
c x1 x2 a
一般地:设 an xn an1 xn1 an2 xn2 ... a1 x a0 0
在复数域上的n个根为 x1 , x2 , xn ,则有
我国古代的《九章算术》 中就有方程问题。
初等代数研究的对象: 代数式的运算和方程的求解。
整式、分式和根式是初等代数的三大类代数式。 四则运算,乘方和开方运算,通常称为初
等代数的代数运算.
初等代数的十条规则: (1)五条基本运算律:
加法交换律、加法结合律、 乘法交换律、乘法结合律、分配律;
(2)两条等式基本性质:
200
,解出:
33
x 25, y 75
例2:中国古代算书《张丘建算经》记载百鸡问 题:公鸡每只值五文钱,母鸡每只值三文钱, 小鸡三只值一文钱,现在用一百文钱买一百只 鸡,问:在这一百鸡中,公鸡、母鸡、小鸡各 有多少只?
解:设有公鸡x只,母鸡y只,小鸡z只,则有
x y z 100
二.线性代数
“线性”的含义是指未知量的一次式。 例如: y=ax表示变量y是变量x的一个线性函数,
y=ax1+bx2表示变量y是x1,x2的线性关系。 一个线性表示不能包含诸如x2和x1x2的二次项, 这些二次项是非线性的。 线性代数的研究对象:
线性方程组、线性空间和线性变换。
行列式和矩阵的是线性代数的两个重要工具.
二次型
预习+课堂学习+小组讨论
本期应完成:15次作业、6个报告、2次考试
线性代数(Linear Algebra)简介
一.代数: 是指由字母或符号来研究数及其结构的科学。 加法与乘法被看成是代数系统中的一般运算。 1.初等代数 代数的起源可以追溯至3000多年前的古埃及 人和古巴比伦人。初期的代数主要源于解方程.
等式两边同时加上一个数,等式不变; 等式两边同时乘以一个非零的数,等式不变; (3)三条指数律:
同底数幂相乘,底数不变指数相加; 指数的乘方等于底数不变指数相乘; 积的乘方等于乘方的积。 人们在解方程的研究过程中发现了
无理数、负数和复数, 从而使数的概念得到了扩充。
2、代数的基本定理
1799年高斯(Gauss)证明:
解:利用高斯( Gauss )消元法求解.
x1 x2 x3 4
2 2
x1 x1
2x2 x3 x2 2x3
2 1
3 x1 x2 x3 0
将1,2两个方程 互换位置得
由第1个方程分别乘-2,-2,-3,后与2,3,4方程相加,得
x1 x2 x3 4
x1 x2
xn
an1 an
x1 x2 x1 x3
xn1 xn
an2 an
x1 x2 x3 x1 x2 x4
xn2 xn1 xn
an3 an
… x1 x2
2.高等代数
xn
1n
a0 an
1832年法国数学家伽罗瓦运用“群”的思想彻 底解决了用根式求解代数方程的可能性,由此 代数转变成为研究代数运算结构的科学.
1、求解线性方程组
例1:明代程大为著的《算法统宗》中记载: 100个和尚分100个馒头。大和尚一人3个,小和 尚3人一个,刚好分完。问大、小和尚各多少人?
解:设有大和尚x人,小和尚y人,于是有
x y 100
用代入法求得:
y
100
x
3x 1 y 100
3
,代入
8
x
(4)
3x y 2z 2
(5)
由(5)×2-(4):
x 3k 5
y 1k 3
令: z k k是任意常数
2 x1 2 x2 x3 2
2
2
x1 x2 x3 x1 x2 2 x3
4 1
3 x1 x2 x3 0
线性代数课程简介
线性代数是一门基础数学课程,其核心内容 是研究有限维线性空间的结构和线性变换.其理 论和方法有着广泛的应用. 一.教材与参考书 教材选用:
《线性代数》清华大学出版社 居余马等编
参考教材:《线性代数》吴传生 王卫华编
1.教材内容:
行列式
线性方程组
矩阵的特征值
矩阵
向量空间
2.学习方法与要求;
x8
或
y
11
或
z 81
x 12
y
4
z 84
例3求解下列线性方程组
x+2y-z=1
(1)
1 3x + y + 2z = 2
(2)
2x - y + 3z = 1
(3)
解: 由(2)-(1)得(3) 方程组与下列方程组同解
x2yz 1
4x2 3x3 10 x2 4x3 9
x2 x3 3
同理:将2,3方程互换位置,得
x1 x2 x3 4
x2 4x3 9 4 x2 3 x3 10
x2 x3 3
方程经过有限次代数运算得到的解。
例如:ax2 bx c 0 的解.
a
x
b 2a
2
b2 4a
c
0
x
b 2a
2
b2 4ac 4a2
, b b2 4ac
x1,2
,
2a
阿贝尔(Abel)(1802~1829)
证明了五次方程不可能有代数解
复数域上任意一个一元n次(n>0)方程
an xn an1 xn1 an2 xn2 ... a1 x a0 0
至少有个根,这就是说,至少有个复数x满足这个 等式;
任何一个一元n次方程在复数域上 有且仅有n个根(重根按重数计算)
3.多项式方程的代数解问题
方程的代数解是指: