线性代数知识结构框架
线性代数的知识点

线性代数的知识点线性代数是数学中的一个重要分支,它研究向量空间和线性映射的性质以及它们的代数表示。
它在许多学科中都有广泛的应用,包括物理学、计算机科学和工程学等。
本文将按照逐步思考的方式介绍几个线性代数的重要知识点。
1.向量和向量空间向量是线性代数中的基本概念,它表示具有大小和方向的量。
我们可以用一个有序的数对来表示二维空间中的向量,或者用一个有序的数列表示n维空间中的向量。
向量之间可以进行加法和数量乘法运算。
一个向量空间是由一组向量组成的集合,满足以下几个条件:(1)对于任意两个向量u和v,它们的和u+v也属于该向量空间;(2)对于任意一个向量u和任意一个标量c,它们的乘积cu也属于该向量空间。
2.矩阵和矩阵运算矩阵是线性代数中另一个重要的概念,它是一个由数排成的矩形阵列。
矩阵可以表示向量的线性组合、线性映射以及其他数学运算。
矩阵之间可以进行加法、数量乘法和矩阵乘法等运算。
矩阵乘法是矩阵运算中最重要的一种运算,它可以用来表示线性映射的复合、向量空间的变换等。
3.行列式和特征值特征向量行列式是一个与矩阵相关的概念,它可以用来判断矩阵是否可逆、计算矩阵的逆矩阵等。
行列式的值可以为零或非零,非零行列式表示矩阵是可逆的。
特征值和特征向量是线性代数中的另一个重要概念,它们描述了线性映射对向量的变换方式。
特征值表示了线性映射对特定方向的缩放倍数,而特征向量则表示了这个特定方向。
4.线性方程组和矩阵的解线性方程组是线性代数中的一个基本问题,它可以表示为一个矩阵乘以一个向量等于另一个向量的形式。
求解线性方程组就是要找到满足这个等式的向量。
对于一个线性方程组,它可能有唯一解、无解或者无穷多解。
这取决于矩阵的秩、行列式的值以及矩阵的特征等性质。
5.正交和正交投影正交是线性代数中的一个重要概念,它表示两个向量之间的垂直关系。
如果两个向量的内积为零,则它们是正交的。
正交投影是一种常见的线性变换,它可以将一个向量投影到另一个向量上。
自考本线性代数知识点总结

自考本线性代数知识点总结一、向量和矩阵1. 向量的定义向量是有向线段的数学表示,通常用加粗的小写字母来表示,如a、b等。
向量有大小和方向,可以表示为一组有序的数值,例如a=(a1, a2, ..., an)。
2. 向量的运算向量可以进行加法、数乘和内积运算。
加法是指对应位置上的数值相加,数乘是指一个标量与向量的每个分量相乘,内积是指两个向量对应位置上的数值相乘后再相加得到一个标量。
3. 矩阵的定义矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。
矩阵通常用大写字母来表示,如A、B 等,可以表示为一个矩形数表格。
4. 矩阵的运算矩阵可以进行加法、数乘和乘法等运算。
矩阵的加法是指对应位置上的元素相加,数乘是指一个标量与矩阵的每个元素相乘,矩阵的乘法则是一种复杂的运算,需要满足一定的规则。
5. 矩阵的转置和逆矩阵的转置是指将矩阵的行和列互换得到的新矩阵,用A^T表示。
矩阵的逆是指对于一个n阶方阵A,存在一个n阶方阵B,使得A与B的乘积为单位矩阵。
二、行列式和特征值1. 行列式行列式是矩阵的一个重要性质,它可以用来描述矩阵线性变换前后的面积或体积的缩放比例。
行列式的计算是一个重要的线性代数知识点,非常重要。
2. 特征值和特征向量特征值是矩阵的一个重要性质,它是矩阵A的一个标量λ,使得矩阵A减去λ乘以单位矩阵的行列式为0。
特征向量是对应于特征值的非零向量,它可以用来描述矩阵线性变换的方向。
三、线性方程组和矩阵的应用1. 线性方程组线性方程组是由线性方程组成的方程组,它可以用矩阵的形式表示为AX=B,其中A为系数矩阵,X为未知数向量,B为常数向量。
2. 矩阵的应用矩阵在各个领域都有着广泛的应用,如在工程学中可以用来描述结构的受力分布,计算机科学中用来表示图像和二维图形的变换,物理学中用来描述物质的状态等。
四、线性变换和空间1. 线性变换线性变换是指一个向量空间到另一个向量空间的映射,它满足两个性质:对于所有的向量u和v以及标量c,有T(u+v) = T(u) + T(v),T(cu) = cT(u)。
线性代数知识点归纳

线性代数知识点归纳线性代数复习要点第一部分行列式1.排列的逆序数2.行列式按行(列)展开法则3.行列式的性质及行列式的计算行列式的定义行列式的计算:①(定义法)②(降阶法)行列式按行(列)展开定理:行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式的乘积之和.推论:行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零.③(化为三角型行列式)上三角、下三角行列式等于主对角线上元素的乘积④若都是方阵(不必同阶)则⑤关于副对角线:⑦型公式:⑧(升阶法)在原行列式中增加一行一列,保持原行列式不变的方法.⑨(递推公式法)对阶行列式找出与或,之间的一种关系——称为递推公式,其中,,等结构相同,再由递推公式求出的方法称为递推公式法.(拆分法)把某一行(或列)的元素写成两数和的形式,再利用行列式的性质将原行列式写成两行列式之和,使问题简化以例计算.⑩(数学归纳法)2.对于阶行列式,恒有:,其中为阶主子式;3.证明的方法:①、;②、反证法;③、构造齐次方程组,证明其有非零解;④、利用秩,证明;⑤、证明0是其特征值.4.代数余子式和余子式的关系:第二部分矩阵矩阵的运算性质矩阵求逆矩阵的秩的性质矩阵方程的求解矩阵的定义由个数排成的行列的表称为矩阵.记作:或(同型矩阵:两个矩阵的行数相等、列数也相等.(矩阵相等:两个矩阵同型,且对应元素相等.(矩阵运算a.矩阵加(减)法:两个同型矩阵,对应元素相加(减).b.数与矩阵相乘:数与矩阵的乘积记作或,规定为.c.矩阵与矩阵相乘:设,,则,其中注:矩阵乘法不满足:交换律、消去律,即公式不成立.a.分块对角阵相乘:b.用对角矩阵乘一个矩阵相当于用的对角线上的各元素依次乘此矩阵的向量;用对角矩阵乘一个矩阵相当于用的对角线上的各元素依次乘此矩阵的向量d.两个同阶对角矩阵相乘只用把对角线上的对应元素相乘,⑤矩阵的转置:把矩阵的行换成同序数的列得到的新矩阵,叫做的转置矩阵,记作.a.对称矩阵和反对称矩阵:是对称矩阵.是反对称矩阵.b.分块矩阵的转置矩阵:⑥伴随矩阵:,为中各个元素的代数余子式.,,.分块对角阵矩阵转置的性质:矩阵可逆的性质:伴随矩阵的性质:(无条件恒成立) 2.逆矩阵的求法方阵可逆.①伴随矩阵法:②初等变换法③分块矩阵的逆矩阵:④,⑤配方法或者待定系数法(逆矩阵的定义)行阶梯形矩阵可画出一条阶梯线,线的下方全为;每个台阶只有一行,台阶数即是非零行的行数,阶梯线的竖线后面的第一个元素非零.当非零行的第一个非零元为1,且这些非零元所在列的其他元素都是时,称为行最简形矩阵初等变换与初等矩阵对换变换、倍乘变换、倍加(或消法)变换初等变换初等矩阵初等矩阵的逆初等矩阵的行列式 () () () ?矩阵的初等变换和初等矩阵的关系:(对施行一次初等变换得到的矩阵,等于用相应的初等矩阵乘;(对施行一次初等变换得到的矩阵,等于用相应的初等矩阵乘.注意:初等矩阵是行变换还是列变换,由其位置决定:左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵.矩阵的秩关于矩阵秩的描述:①、,中有阶子式不为0,阶子式(存在的话)全部为0;②、,的阶子式全部为0;③、,中存在阶子式不为0;矩阵的秩的性质:①;;≤≤②③④⑤≤⑥若、可逆,则;即:可逆矩阵不影响矩阵的秩.⑦若;若⑧等价标准型.⑨≤,≤≤⑩,求秩矩阵方程的解法):设法化成第三部分线性方程组1.向量组的线性表示2.向量组的线性相关性3.向量组的秩4.向量空间5.线性方程组的解的判定6.线性方程组的解的结构(通解)(1)齐次线性方程组的解的结构(基础解系与通解的关系)(2)非齐次线性方程组的解的结构(通解)线性表示:对于给定向量组,若存在一组数使得,则称是的线性组合,或称称可由的线性表示.线性表示的判别定理:可由的线性表示由个未知数个方程的方程组构成元线性方程:①、有解②、③、(全部按列分块,其中);④、(线性表出)⑤、有解的充要条件:(为未知数的个数或维数)2.设的列向量为的列向量为,,为的解可由线性表示.即:的列向量能由的列向量线性表示,为系数矩阵. 同理:的行向量能由的行向量线性表示,为系数矩阵. 即:线性相关性判别方法:法1法2法3推论线性相关性判别法(归纳)线性相关性的性质零向量是任何向量的线性组合零向量与任何同维实向量正交单个零向量线性相关;单个非零向量线性无关部分相关整体必相关;整体无关部分必无关原向量组无关接长向量组无关;接长向量组相关原向量组相关两个向量线性相关对应元素成比例;两两正交的非零向量组线性无关向量组中任一向量≤都是此向量组的线性组合若线性无关,而线性相关则可由线性表示且表示法一向量组的秩向量组的极大无关组所含向量的个数,称为这个向量组的秩.记作矩阵等价经过有限次初等变换化为向量组等价和可以相互线性表示记作:矩阵的行向量组的秩列向量组的秩阶梯形矩阵的秩等于它的非零行的个数矩阵的初等变换不改变矩阵的秩且不改变行向量间的线性关系向量组可由向量组线性表示且,则线性相关向量组线性无关且可由线性表示则.向量组可由向量组线性表示且则两向量组等价任一向量组和它的极大无关组等价向量组极大无关组若两个线性无关的向量组等价则它们包含的向量个数相等设是矩阵若,的行向量线性无关;线性方程组的矩阵式向量式(1)解得判别定理(2)线性方程组解的性质:判断是的基础解系的条件:①线性无关;②是的解;③.(4)求非齐次线性方程组Ax=b的通解的步骤(5)其他性质一个齐次线性方程组的基础解系不唯一.√若是的一个解,是的一个解线性无关√与同解(列向量个数相同):①它们的极大无关组相对应从而秩相等②它们对应的部分组有一样的线性相关性③它们有相同的内在线性关系与的行向量组等价齐次方程组与同解(左乘可逆矩阵);矩阵与的列向量组等价(右乘可逆矩阵).第四部分方阵的特征值及特征向量1.施密特正交化过程2.特征值、特征向量的性质及计算3.矩阵的相似对角化,尤其是对称阵的相似对角化1.(标准正交基个维线性无关的向量两两正交每个向量长度为1与的内积(.记为:④向量的长度⑤是单位向量的向量.2.内积的性质:①正定性:②对称性:③线性:(设A是一个n阶方阵,若存在数和n维非零列向量,使得,则称是方阵A的一个特征值,为方阵A的对应于特征值的一个特征向量.(的特征矩阵).(的特征多项式).④是矩阵的特征多项式⑤,称为矩阵的迹.⑥上三角阵、下三角阵、对角阵的特征值就是主对角线上的各元素若则为的的基础解系即为属于的线性无关的特征向量.⑧一定可分解为=、,从而的特征值为:,.为各行的公比,为各列的公比.⑨若的全部特征值,是多项式,则:①若满足的任何一个特征值必满足②的全部特征值为;.⑩与有相同的特征值,但特征向量不一定相同.特征值与特征向量的求法(1)写出矩阵A的特征方程,求出特征值.(2)根据得到A对应于特征值的特征向量.设的基础解系为其中.则A对应于特征值的全部特征向量为其中为任意不全为零的数.(与相似(为可逆矩阵)(与正交相似(为正交矩阵)(可以相似对角化与对角阵相似.(称是的相似标准形)6.相似矩阵的性质:①,从而有相同的特征值,但特征向量不一定相同.是关于的特征向量,是关于的特征向量.②③从而同时可逆或不可逆④⑤若与相似,则的多项式与的多项式相似.矩阵对角化的判定方法①n阶矩阵A可对角化(即相似于对角阵)的充分必要条件是A有n 个线性无关的特征向量.这时,为的特征向量拼成的矩阵,为对角阵,主对角线上的元素为的特征值.设为对应于的线性无关的特征向量,则有:.②可相似对角化,其中为的重数恰有个线性无关的特征向量.:当为的重的特征值时,可相似对角化的重数基础解系的个数.③若阶矩阵有个互异的特征值可相似对角化.实对称矩阵的性质:①特征值全是实数,特征向量是实向量;②不同特征值对应的特征向量必定正交;:对于普通方阵,不同特征值对应的特征向量线性无关;③一定有个线性无关的特征向量.若有重的特征值,该特征值的重数=;④必可用正交矩阵相似对角化,即:任一实二次型可经正交变换化为标准形;⑤与对角矩阵合同,即:任一实二次型可经可逆线性变换化为标准形;⑥两个实对称矩阵相似有相同的特征值.9.正交矩阵正交矩阵的性质①;②;③正交阵的行列式等于1或-1④是正交阵则也是正交阵⑤两个正交阵之积仍是正交阵⑥的行(列)向量都是单位正交向量组.10.11.施密特线性无关单位化:其中为对称矩阵,(与合同.()(正惯性指数二次型的规范形中正项项数负惯性指数二次型的规范形中负项项数符号差(为二次型的秩)④两个矩阵合同它们有相同的正负惯性指数他们的秩与正惯性指数分别相等.⑤两个矩阵合同的充分条件是:与等价⑥两个矩阵合同的必要条件是:2.经过化为标准形.(正交变换法(配方法(1)若二次型含有的平方项,则先把含有的乘积项集中,然后配方,再对其余的变量同样进行,直到都配成平方项为止,经过非退化线性变换,就得到标准形;若二次型中不含有平方项,但是(),则先作可逆线性变换,化二次型为含有平方项的二次型,然后再按(1)中方法配方.(初等变换法3. 正定二次型不全为零,.正定矩阵正定二次型对应的矩阵.4.为正定二次型(之一成立):(1),;(2)的特征值全大于;(3)的正惯性指数为;(4)的所有顺序主子式全大于;(5)与合同,即存在可逆矩阵使得;(6)存在可逆矩阵,使得;5.(1)合同变换不改变二次型的正定性.(2)为正定矩阵;.(3)为正定矩阵也是正定矩阵.(4)与合同,若为正定矩阵为正定矩阵(5)为正定矩阵为正定矩阵,但不一定为正定矩阵. 半正定矩阵的判定一些重要的结论:全体维实向量构成的集合叫做维向量空间.√关于:①称为的标准基,中的自然基,单位坐标向量;②线性无关;③;④;⑤任意一个维向量都可以用线性表示.7第1页共20页。
线性代数四阶知识点总结

线性代数四阶知识点总结1. 向量和矩阵•向量:向量是一种有序集合,可以表示为n x 1 的矩阵。
向量的加法、减法和数量乘法满足特定的运算规则。
•矩阵:矩阵是二维数组,具有行和列的结构。
可以表示为 m x n 的形式,其中 m 是矩阵的行数,n 是列数。
2. 线性方程组•线性方程组:线性方程组是一组线性方程的集合。
每个方程都可以写成如下形式:a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b其中a1, a2, …, an 是已知常数,x1, x2, …, xn 是未知变量,b 是常数。
•线性方程组的解:一个线性方程组可能有无穷多个解、唯一解或者无解。
通过高斯消元法、矩阵求逆或克拉默法则等方法可以求解线性方程组。
3. 矩阵运算•矩阵加法:两个矩阵的加法是将对应位置的元素相加得到新的矩阵。
•矩阵减法:两个矩阵的减法是将对应位置的元素相减得到新的矩阵。
•矩阵数量乘法:将矩阵的每个元素都乘以一个常数得到新的矩阵。
•矩阵乘法:矩阵乘法是将一个矩阵的行与另一个矩阵的列进行内积运算得到新的矩阵。
4. 线性变换•线性变换:线性变换是指从一个向量空间到另一个向量空间的映射,保持向量加法和数量乘法的性质。
•线性变换的矩阵表示:对于一个线性变换,可以找到一个矩阵使得将原向量空间中的向量乘以该矩阵得到新的向量空间中的向量。
•线性变换的特性:线性变换保持向量的线性组合和零向量不变。
5. 特征值和特征向量•特征值和特征向量:对于一个方阵 A,如果存在一个非零向量 v 和一个实数λ,使得Av = λv,则λ 是 A 的特征值,v 是对应于特征值λ 的特征向量。
•特征值和特征向量的计算:通过求解线性方程组 (A - λI)v = 0 可以得到特征值和特征向量。
6. 行列式•行列式:行列式是一个标量值,用于判断一个矩阵的线性相关性和可逆性。
•行列式的计算:对于一个 n x n 的矩阵,行列式的计算涉及到对矩阵的元素进行排列组合并进行运算。
线性代数各章要点整理

第一章行列式主要知识点一、行列式的定义和性质1.余子式和代数余子式的定义2.行列式按一行或一列展开的公式1)2)3.行列式的性质1)2)用数k乘行列式的某一行(列)所得新行列式=原行列式的k倍. 推论3)互换行列式的任意两行(列)所得新行列式等于原行列式的相反数. 推论4)如果行列式中两行(列)对应元素成比例,则行列式值为0.5)行列式可以按任一行(列)拆开.6)行列式的某一行(列)的k倍加到另一行(列)上,所得新行列式与原行列式的值相等.二、行列式的计算1.二阶行列式和三角形行列式的计算.2.对一般数字行列式,利用行列式的性质将其降阶以化成二阶行列式或三角形(或对角形)行列式的计算.3.对行列式中有一行或一列中只有一个或两个非零元的情况,用这一行或一列展开.4.行列式中各行元素之和为一个常数的类型.5.范德蒙行列式的计算公式第二章矩阵主要知识点一、矩阵的概念1.要分清矩阵与行列式的区别2.几种特殊矩阵(0矩阵,单位阵,三角阵,对角阵,数量阵)二、矩阵的运算1.矩阵A , B的加、减、乘有意义的充分必要条件2.矩阵运算的性质比较矩阵运算(包括加、减、数乘、乘法等)的性质与数的运算性质的相同点和不同点(加法、乘法的交换律和结合律;乘法关于加法的分配律)重点是矩阵乘法没有交换律(由此产生了矩阵运算公式与数的运算的公式的不同点).3.转置对称阵和反对称阵1)转置的性质2)若A T=A (A T= - A),则称A为对称(反对称)阵4.逆矩阵1)方阵A可逆(也称非异,非奇异,满秩)的充分必要条件是.当A可逆时,.2)方阵A的伴随阵的定义。
重要公式;与A -1的关系(当方阵A可逆时,)3)重要结论:若n阶方阵A,B满足AB=E,则A,B都可逆,且A-1=B ,B-1=A.4)逆矩阵的性质:; ; .5)消去律:设方阵A可逆,且AB=AC(BA=CA),则必有B=C。
(若不知A可逆,仅知A≠0结论不一定成立。
线代必备资料:线性代数知识框架(word版)

分块对角阵相乘: A
A11
B11 , B A22
*
B22 AB*
A B AB 11 11
A22 B22
A BA* 分块对角阵的伴随矩阵: B
√ 矩阵方程的解法( A 0 ):设法化成(I)AX B
1 , 2 , , s 线性无关; 1 , 2 , , s 都是 Ax 0 的解;
③ s n r ( A) 每个解向量中自由未知量的个数 .
5
√ 一个齐次线性方程组的基础解系不唯一.
1 2 3 4 5
零向量是任何向量的线性组合,零向量与任何同维实向量正交. 单个零向量线性相关;单个非零向量线性无关. 部分相关,整体必相关;整体无关,部分必无关. 原向量组无关,接长向量组无关;接长向量组相关,原向量组相关. 两个向量线性相关 对应元素成比例;两两正交的非零向量组线性无关 p教材114 . 向量组 1 , 2 , , n 中任一向量 i (1 ≤ i ≤ n) 都是此向量组的线性组合. 向量组 1 , 2 , , n 线性相关 向量组中至少有一个向量可由其余 n 1 个向量线性表示. 向量组 1 , 2 , , n 线性无关 向量组中每一个向量 i 都不能由其余 n 1 个向量线性表示.
T
CT Dห้องสมุดไป่ตู้
A1 A 分块矩阵的逆矩阵: B A1 A C O B O
1
1
1 B A1CB 1 B
B
A 1 A
1
1
B 1
A1 O A O 1 1 B C B B CA
线性代数(同济六版)知识点总结

1. 二阶行列式--------对角线法则:2. 三阶行列式 ①对角线法则②按行(列)展开法则3. 全排列:n 个不同的元素排成一列。
所有排列的种数用 表示,= n ! 逆序数:对于排列…,如果排在元素前面,且比大的元素个数有个,则这个元素的逆序数为。
整个排列的逆序数就是所有元素的逆序数之和。
奇排列:逆序数为奇数的排列。
偶排列:逆序数为偶数的排列。
n 个元素的所有排列中,奇偶各占一半,即 对换:一个排列中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性. 4.其中: 是1,2,3的一个排列,t()是排列的逆序数5.下三角行列式: 副三角跟副对角相识对角行列式: 副对角行列式:6. 行列式的性质: ①行列式与它的转置行列式相等. (转置:行变列,列变行)。
D= ②互换行列式的两行(列),行列式变号。
推论 :两行(列)相同的行列式值为零。
互换两行: ③行列式的某一行(列)中的所有元素都乘以同一个数k ,等于用数 k 乘此行列式。
第i 行乘k : x k 推论 :行列式中某一行(列)的公因子可以提到行列式符号外面 ④行列式中如果有两行(列)元素成比例 ,则此行列式等于0⑤若行列式的某一列(行)的元素都是两个元素和,则此行列式等于两个行列式之和。
如:⑥把行列式的某行(列)的各元素同一倍数后加到另一行(列)的对应元素上去,行列式的值不变。
如第j 列的k 倍加到第i 列上:333231232221131211a a a a a a a a a 3221312312332211a a a a a a a a a 13++=312213332112322311a a a a a a a a a ---32132123312322211312113j 2j 1j )j jt (j 33a a a a a a a a a a a a 1)(∑-=n n 2211n n n 2n 1222111...a a a a ...a a 0a a a = n...λλλλλλ21n 21= n21λλλn 2121)n(n λλλ1)( --=n n n j n jn 2n 12n 2j 2j 22211n 1j 1j 1211a )c (b a a a )c (b a a a )c (b a a+++n n n j n 2n 12n2j 22211n 1j 1211n n n j n 2n 12n 2j 22211n 1j 1211a c a a a c a a a c a a a b a a a b a a a b a a +=n n n j n j n in 12n 2j 2j 2i 211n 1j 1j 1i 11a a ka a a a a ka a a a a ka a a+++n nn j n i n 12n2j 2i 211n 1j 1i 11a a a a a a a a a a a a =7. 重要性质:利用行列式的性质或,可以把行列式化为上(下)三角行列式,从而计算n 阶 行列式的值。
线性代数思维导图全6页及其总结

注意例5.4
若一个矩阵能与对角矩阵相似,则称此矩阵可对 角化
将给定的一组基转化成正交基
将给定的一个向量组变 为单位正交的向量组 先用施密特正交法将其 正交化,再将其单位化
n阶方阵A与对角矩阵相似的充要条件:A的每个 特征值对应的线性无关的特征向量的最大个数等
于该特征值的重数
求齐次方程组的解空间W的正交 基,并将其扩充
变为B的相似变换矩阵
施密特正交法
若矩阵A与其转置矩阵的乘 积为单位矩阵,则称A为正 交矩阵,即A的逆矩阵与其
转置矩阵相等
实对称矩阵一定能与对角矩阵相似 (可对角化),并且相似变换矩阵
可取为正交矩阵
相似矩阵秩相同
相似矩阵行列式相等
相似矩阵都可逆或不可逆,当它们都可逆时,它 们的逆矩阵也相似
相似矩阵有相同的特征多项式, 从而特征值也相同
设向量组A是子空间V中的线性无关组,且V中任 意向量是向量组A的线性组合,则称A为子空间
的一组基
注意例4.23
子空间
求已知向量在某组基下 的坐标
例4.29
行列式行与列的地位是对称的,即对 行成立的性质对列也成立,矩阵则不
然
线性代 数
对角矩阵相乘(必须同阶), 等于各位置元素直接相乘'
(A*B)的转置等于B的转置乘以A的转置,注意B 在前,顺序换了,该性质可以推广到多元
有无穷多组解的充要条件是rank(A)=rank(B)<n 有惟一解的充要条件是rank(A)=rank(B)=n
求特征向量 和特征值
注意A必须为方阵
设A为n阶方阵,X为n维非零向量,k为常数 若 AX=kX
则称X为A的特征向量,k为特征向量X对应的特 征值,矩阵A-kE称为A的特征矩阵 det(A-kE)=0称为特征方程
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第一章:行列式
考试内容:
行列式的概念和基本性质行列式按行(列)展开定理
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.
第二章:矩阵
考试内容:
矩阵的概念矩阵的线性运算矩阵的乘法方阵的幂方阵乘积的行列式矩阵的转置逆矩阵的概念和性质矩阵可逆的充分必要条件伴随矩阵矩阵的初等变换初等矩阵矩阵的秩矩阵等价分块矩阵及其运算
考试要求:
1.理解矩阵的概念,了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵以及它们的性质.
2.掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律,了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质.
3.理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件,理解伴随矩阵的概念,会用伴随矩阵求逆矩阵.
4.理解矩阵的初等变换的概念,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,理解矩阵的秩的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法.
5.了解分块矩阵及其运算.
第三章:向量
考试内容:
向量的概念向量的线性组合和线性表示向量组的线性相关与线性无关向量组的极大线性无关组等价向量组向量组的秩向量组的秩与矩阵的秩之间的关系向量空间以及相关概念n维向量空间的基变换和坐标变换过渡矩阵向量的内积线性无关向量组的正交规范化方法规范正交基正交矩阵及其性质
考试要求:
1.理解n维向量、向量的线性组合与线性表示的概念.
2.理解向量组线性相关、线性无关的概念,掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法.
3.理解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概念,会求向量组的极大线性无关组及秩.
4.理解向量组等价的概念,理解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩之间的关系5.了解n维向星空间、子空间、基底、维数、坐标等概念.
6.了解基变换和坐标变换公式,会求过渡矩阵.
7.了解内积的概念,掌握线性无关向量组正交规范化的施密特(Schmidt)方法.
8.了解规范正交基、正交矩阵的概念以及它们的性质.
第四章:线性方程组
考试内容:
线性方程组的克莱姆(Cramer)法则齐次线性方程组有非零解的充分必要条件非齐次线性方程组有解的充分必要条件线性方程组解的性质和解的结构齐次线性方程组的基础解系和通解解空间非齐次线性方程组的通解
考试要求
l.会用克莱姆法则.
2.理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件.
3.理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念,掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法.
4.理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念.
5.掌握用初等行变换求解线性方程组的方法.
第五章:矩阵的特征值及特征向量
考试内容:
矩阵的特征值和特征向量的概念、性质相似变换、相似矩阵的概念及性质矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵实对称矩阵的特征值、特征向量及相似对角矩阵
考试要求:
1.理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质,会求矩阵的特征值和特征向量. 2.理解相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件,掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法.
3.掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质.
第六章:二次型
考试内容:
二次型及其矩阵表示合同变换与合同矩阵二次型的秩惯性定理二次型的标准形和规范形用正交变换和配方法化二次型为标准形二次型及其矩阵的正定性
考试要求:
1.掌握二次型及其矩阵表示,了解二次型秩的概念,了解合同变化和合同矩阵的概念了解二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理.
2.掌握用正交变换化二次型为标准形的方法,会用配方法化二次型为标准形.3.理解正定二次型、正定矩阵的概念,并掌握其判别法
概率与统计
第一章:随机事件和概率
考试内容:
随机事件与样本空间事件的关系与运算完备事件组概率的概念概率的基本性质古典型概率几何型概率条件概率概率的基本公式事件的独立性独立重复试验考试要求:
1.了解样本空间(基本事件空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系与运算.
2.理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率和几何型概率,掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式,以及贝叶斯(Bayes)公式.
3.理解事件的独立性的概念,掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法.
第二章:随机变量及其分布
考试内容:
随机变量随机变量的分布函数的概念及其性质离散型随机变量的概率分布连续型随机变量的概率密度常见随机变量的分布随机变量函数的分布
考试要求:
1.理解随机变量的概念.理解分布函数
的概念及性质.会计算与随机变量相联系的事件的概率.
2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用.
3.了解泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布.
4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布、正态分布、指数分布
及其应用,其中参数为λ(λ>0)的指数分布的概率密度为
5.会求随机变量函数的分布.
第三章:多维随机变量及其分布
考试内容:
多维随机变量及其分布二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布二维连续性随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度随机变量的独立性和不相关性常用二维随机变量的分布两个及两个以上随机变量简单函数的分布
考试要求:
1.理解多维随机变量的概念,理解多维随机变量的分布的概念和性质. 理解二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布;理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度.会求与二维随机变量相关事件的概率.2.理解随机变量的独立性及不相关性的概念,掌握随机变量相互独立的条件. 3.掌握二维均匀分布,了解二维正态分布的概率密度,理解其中参数的概率意义.
4.会求两个随机变量简单函数的分布,会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。