李永乐线性代数知识结构图
李永乐.线性代数冲刺笔记(打印版)

【解】而由r(A)=2知r(A*)=1,所以通解由n-r(B)=3-1=2个解向量构成.
又|A|=0,得A*A=A A*=|A|E=0 A的列向量是A*x=0解.
【解】由r(A)=3知Ax=0的通解由n-r(B)=4-3=1个解向量构成.从而
3(α1+α2)-2(α2+2α3)是Ax=0的解,即[-1,0, 1,2]T
(α2+2α3)-(α1+α2)是Ax=b的解,即[1,1, 1,1]T
从而,[1,1,1,1]T+k[-1,0, 1,2]T是Ax=b的通解,其中k为任意常数.
【分析】从AB=0要得想到两方面的信息:(I) r(A)+r(B)≤n(II)B的列向量均是Ax=0的解.
}
【解】由AB=0 r(A)+r(B)≤3.
因为A≠0,B≠0知1≤r(A)≤2,1≤r(A)≤2
当k≠9时,r(B)=2,从而r(A)=1,此时极大无关组为α1.由AB=0得
(k-9)α3=0
(或用秩)
#
∵η1,η2,…,ηt线性无关,α是Ax=b的解 α不能由η1,η2,…,ηt线性表出.
x1η1+x2η2+…+xtηt=α无解 r(η1,η2,…,ηt)≠r(η1,η2,…,ηt,α)
∵r(η1,η2,…,ηt)=t r(η1,η2,…,ηT,α)=t+1
r(α,α+η1,α+η2,…,α+ηt)=t+1 α,α+η1,α+η2,…,α+ηt线性无关.
由i知132230从而32112234????????????01320用观察法取另一个向量使得它与2310t线性无关即32112234???????????????11210所以bx的通解是5310tk12310tk21211t其中k1k2为任意常数
线性代数总复习PPT 很全!.ppt

x11 x22 xmm 0有非零解
线性方程组1,2 ,
,m
x1
0非零解
xm
R1,2, ,m m m是向量个数
判别法 1
n个n元1,2 ,
,
线性
n
相关
1,2 ,
,n
0
r1,2 , ,n n
n个n元1,2 ,
,
线性无关
n
1,2 ,
,n
0
r1,2 , ,n n
判别法 2
n阶方阵A可逆 A 0 A E
存在方阵B,使AB E,或BA E 秩 Ann n
A的行(列)向量组线性无关。 齐次线性方程组Ann X 0仅有零解 A的特征值全部 0
可逆矩阵的性质
设A,B都是n阶可逆矩阵,k是非零数,则
1
A1 1 A,
3 AB 1 B 1 A1
线性相关,则必可由1,2 ,
,
线性
m
表示,
并且表法惟一。
3、秩(A)= 列向量组的秩 = 行向量组的秩
定理
向量
可由1,2 ,
,
线性表示
m
x11 x22 xmm 有解
线性方程组1,2 ,
,m
x1
有解
xm
R1,2 , ,m R1,2 , ,m,
定理
向量组1,2 ,
,
线性相关
证明 设 x11 x22 x33 0
1.
即
x11 2 3 x21 2 x32 3 0
x1 x2 1 x1 x2 x3 2 x1 x3 3 0
因为1
,2
,3
线性无关,所以
x1 x1
x2 x2
x3
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
李永乐《考研数学复习全书基础篇》

再次,这本书的目录还注重前后和知识整合。在每个部分的开头部分,都会 有一个总体的知识框架图,帮助学生了解该部分所有知识点之间的关系。同时, 在每个章节的后面,都会设置一定数量的习题,帮助学生检验自己对本章知识的 掌握程度。这些习题不仅涵盖了各种题型,而且难度适中,既有对基础知识的考 察,也有对综合能力的考察,使得学生能够在复习过程中得到全面的锻炼。
这本书的目录还强调应用和实践。每个部分的最后都会设置一个或多个实际 应用案例,这些案例不仅涉及到各个章节的知识点,而且与实际生活密切相关。 例如在概率论与数理统计部分的设置了一个关于数据分析和预测的案例,这个案 例需要学生运用所学的概率论、随机变量和统计估计等知识进行分析和解答。这 样的目录设置不仅帮助学生巩固所学知识,而且提高了学生运用数学知识解决实 际问题的能力。
对于求解多元函数最值的方法,作者们总结出了极值点附近函数值的变化趋 势、无条件极值和条件极值等各种情况的方法和技巧,使考生们能够全面掌握求 解最值问题的能力。
在概率统计部分,作者们详细讲解了各种概率分布的性质、计算概率的方法 以及统计量的分布等知识。其中,对于古典概型、几何概型、条件概率、独立性 等概念的讲解非常透彻,并且例题丰富,非常有利于考生掌握概率统计知识。
内容摘要
在线性代数部分,本书从矩阵、行列式、向量、线性方程组等方面进行了详细的讲解,通过具体 的例题和练习题帮助考生理解和掌握线性代数的核心概念和方法。同时,本书还对线性代数的应 用进行了详细的介绍,如线性变换、特征向量、矩阵的对角化等。 在概率论与数理统计部分,本书详细讲解了随机事件、随机变量、概率分布、数理期望、方差、 协方差等基本概念和理论。通过大量的例题和练习题,帮助考生理解和掌握概率论与数理统计的 基本方法和应用。 《李永乐《考研数学复习全书基础篇》》是一本非常实用的数学参考书,对于准备考研的考生来 说是一本必备的参考书。这本书不仅全面系统地讲解了考研数学的基础知识,还通过大量的例题 和练习题帮助考生理解和掌握这些知识。如果大家正在准备考研数学,那么这本书是必读的。
(完整版)5月30日更新2015中创考研数学强化课程线性代数-李永乐1-4

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1. 代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i j i j ij ijij ij M A A M ++=-=-副对角行列式:副对角元素的乘积(1)2(1)n n -⨯ -;拉普拉斯展开式:A O A C AB CB OB==、(1)m n CA OA AB B OB C==-范德蒙行列式:大指标减小指标的连乘积;1. A 是n 阶可逆矩阵:⇔0A ≠(是非奇异矩阵);⇔()r A n =(是满秩矩阵)⇔A 的行(列)向量组线性无关;⇔齐次方程组0Ax =有非零解;⇔nb R ∀∈,Ax b =总有唯一解;⇔A 与E 等价;⇔A 可表示成若干个初等矩阵的乘积;⇔A 的特征值全不为0;⇔T A A 是正定矩阵;⇔A 的行(列)向量组是n R 的一组基;⇔A 是n R 中某两组基的过渡矩阵;2. ②、111A O A O O B O B ---⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭;(主对角分块)③、111O A O B B O A O ---⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭;(副对角分块) ④、11111A C A A CB O B OB -----⎛⎫-⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭;⑤、11111A O A O C B B CAB -----⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭;(拉普拉斯) 3. ①、0()mi n(,)m n r A m n ⨯≤≤;②、()()T r A r A =;③、若AB ,则()()r A r B =;④、若P 、Q 可逆,则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===;(可逆矩阵不影响矩阵的秩)⑤、max((),())(,)()()r A r B r A B r A r B ≤≤+;(※)⑥、()()()r A B r A r B +≤+;(※)⑦、()min((),())r AB r A r B ≤;(※)⑧、如果A 是m n ⨯矩阵,B 是n s ⨯矩阵,且0AB =,则:(※)Ⅰ、B 的列向量全部是齐次方程组0AX =解(转置运算后的结论); Ⅱ、()()r A r B n +≤⑨、若A 、B 均为n 阶方阵,则()()()r AB r A r B n ≥+-;4. *()()1()10()1nr A n r A r A n r A n = ⎧⎪==-⎨⎪<-⎩;2. 施密特正交化:12(,,,)r a a a11b a =; 1222111[,][,]b a b a b b b =-121121112211[,][,][,][,][,][,]r r r r r r r r r b a b a b a b a b b b b b b b b b ----=----;情感语录1.爱情合适就好,不要委屈将就,只要随意,彼此之间不要太大压力2.时间会把最正确的人带到你身边,在此之前,你要做的,是好好的照顾自己3.女人的眼泪是最无用的液体,但你让女人流泪说明你很无用4.总有一天,你会遇上那个人,陪你看日出,直到你的人生落幕5.最美的感动是我以为人去楼空的时候你依然在6.我莫名其妙的地笑了,原来只因为想到了你7.会离开的都是废品,能抢走的都是垃圾8.其实你不知道,如果可以,我愿意把整颗心都刻满你的名字9.女人谁不愿意青春永驻,但我愿意用来换一个疼我的你10.我们和好吧,我想和你拌嘴吵架,想闹小脾气,想为了你哭鼻子,我想你了11.如此情深,却难以启齿。
线性代数思维导图全6页及其总结

第五章
若k为A的特征值,X为其对应的特征向量, 设有多项式f(x)=a0+a1x+...+am*x(m)次方, 则方阵f(A)=a0E+a1A+...+amA(m次方)的特
征值为f(k),X仍为其相应的特征向量
注意P的逆矩阵在前 A,B为n阶方阵,若存在n阶可逆矩阵P,使 P-1AP=B则称A与B相似,记作A~B,P被称为A
参见P95 例5.8
A为正交矩阵的充要条件是其列(行) 向量组是Rn中的单位正交基
若A为正交矩阵,则A的逆矩阵也为正交矩阵
若A,B为同阶正交矩阵,则AB也为正交矩阵
若A为正交矩阵,则 det(A)=+-1
实对称矩阵的特征值都是实数
实对称矩阵的不同特征值对应的特征向量必定正 交
第一章
若矩阵A可逆,则其转置矩阵也可逆,若矩阵 A,B可逆,则两者乘积也可逆
对角矩阵的逆矩阵为其 对应位置的各数变成其
倒数
都是针对n阶方阵而言
如何求逆矩阵
第三章
对称矩阵:对称位置的元素相等 反对称矩阵:对称位置元素相反,主对角线上元
素全部为零
有一线性方程组,其系数矩阵为A,增广矩阵为 B,其有n条方程
| B)
有向量组A和向量组B
若B可由A线性表示,则 rank(B)小于等于rank(A)
齐次方程组的一个基础解系是由一组线性无关的 向量组成
注意这条例题的思想 相册内有清晰版
有n维向量组A,若它的一个部分向量组A1线性 无关,且A1与A等价,称A1是A的最大线性无关
组
第四章
先用行初等变换简化系数矩阵 得到同解方程组
将nX2n矩阵(A | E)进行一系 列行初等变换,直到变成( E | A-1),即得方阵A的逆矩阵
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1.代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i j i j ij ij
ij ij M A A M ++=−=−副对角行列式:副对角元素的乘积(1)2(1)
n n −× −;拉普拉斯展开式:O C A A A B O C B B ==、(1)m n A A C O A B B B O C
==−i 范德蒙行列式:大指标减小指标的连乘积;
2.
A 是n 阶可逆矩阵:⇔0A ≠(是非奇异矩阵);⇔()r A n =(是满秩矩阵)⇔A 的行(列)向量组线性无关;⇔齐次方程组0Ax =有非零解;⇔n b R ∀∈,Ax b =总有唯一解;⇔A 与E 等价;⇔A 可表示成若干个初等矩阵的乘积;⇔A 的特征值全
不为0;⇔T A A 是正定矩阵;⇔A 的行(列)向量组是n R 的一组基;⇔A 是n R 中某两组基的过渡矩阵;
2.②、111O A A O O B O
B −−−⎛⎞⎛⎞=⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠;(主对角分块)③、111O A O B B O A O −−−⎛⎞⎛⎞=⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠;(副对角分块)④、11111A
C A A CB O B O B −−−−−⎛⎞−⎛⎞=⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠;⑤、11111A O A O C B B CA B −−−−−⎛⎞⎛⎞=⎜⎟⎜⎟−⎝⎠⎝⎠
;(拉普拉斯)3.①、0()min(,)m n r A m n ×≤≤;②、()()T r A r A =;③、若A B ∼,则()()r A r B =;④、若P 、Q 可逆,则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===;(可逆矩阵不影响矩阵的秩)⑤、max((),())(,)()()r A r B r A B r A r B ≤≤+;(※)⑥、()()()r A B r A r B +≤+;(※)⑦、()min((),())r AB r A r B ≤;(※)⑧、如果A 是m n ×矩阵,B 是n s ×矩阵,且0AB =,则:(※)Ⅰ、B 的列向量全部是齐次方程组0AX =解(转置运算后的结论);
Ⅱ、()()r A r B n +≤⑨、若A 、B 均
为n 阶方阵,则()()()r AB r A r B n ≥+−;4.*()()1
()10()1
n r A n r A r A n r A n = ⎧⎪==−⎨⎪<−⎩;
3.施密特正交化:12(,,,)
r a a a ⋯11b a =;1222111[,][,]b a b a b b b =−i 121121112211[,][,][,][,][,][,]r r r r r r r r r b a b b a a b a b b b b b b b b b −−−−=−−−−i i ⋯i ;。