李永乐线性代数知识结构图

李永乐线性代数知识结构图
李永乐线性代数知识结构图

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 ;

线性代数知识点总结

线性代数知识点总结 第一章 行列式 (一)要点 1、二阶、三阶行列式 2、全排列和逆序数,奇偶排列(可以不介绍对换及有关定理),n 阶行列式的定义 3、行列式的性质 4、n 阶行列式ij a D =,元素ij a 的余子式和代数余子式,行列式按行(列)展开定理 5、克莱姆法则 (二)基本要求 1、理解n 阶行列式的定义 2、掌握n 阶行列式的性质 3、会用定义判定行列式中项的符号 4、理解和掌握行列式按行(列)展开的计算方法,即 5、会用行列式的性质简化行列式的计算,并掌握几个基本方法: 归化为上三角或下三角行列式, 各行(列)元素之和等于同一个常数的行列式, 利用展开式计算 6、掌握应用克莱姆法则的条件及结论 会用克莱姆法则解低阶的线性方程组 7、了解n 个方程n 个未知量的齐次线性方程组有非零解的充要条件 第二章 矩阵 (一)要点 1、矩阵的概念 n m ?矩阵n m ij a A ?=)(是一个矩阵表。当n m =时,称A 为n 阶矩阵,此时由A 的元素按原来排列的形式构成的n 阶行列式,称为矩阵A 的行列式,记为A . 注:矩阵和行列式是两个完全不同的两个概念。 2、几种特殊的矩阵:对角阵;数量阵;单位阵;三角形矩阵;对称矩阵 3、矩阵的运算;矩阵的加减法;数与矩阵的乘法;矩阵的转置;矩阵的乘法 (1)矩阵的乘法不满足交换律和消去律,两个非零矩阵相乘可能是零矩阵。 如果两矩阵A 与B 相乘,有BA AB =,则称矩阵A 与B 可换。 注:矩阵乘积不一定符合交换 (2)方阵的幂:对于n 阶矩阵A 及自然数k , 规定I A =0 ,其中I 为单位阵 .

(3) 设多项式函数k k k k a a a a ++++=--λλλλ?1110)( ,A 为方阵,矩阵A 的 多项式I a A a A a A a A k k k k ++++=--1110)( ?,其中I 为单位阵。 (4)n 阶矩阵A 和B ,则B A AB =. (5)n 阶矩阵A ,则A A n λλ= 4、分块矩阵及其运算 5、逆矩阵:可逆矩阵(若矩阵A 可逆,则其逆矩阵是唯一的);矩阵A 的伴随矩阵记为*A , 矩阵可逆的充要条件;逆矩阵的性质。 6、矩阵的初等变换:初等变换与初等矩阵;初等变换和初等矩阵的关系;矩阵在等价意义下的标准形;矩阵A 可逆的又一充分必要条件:A 可以表示成一些初等矩阵的乘积;用初等变换求逆矩阵。 7、矩阵的秩:矩阵的k 阶子式;矩阵秩的概念;用初等变换求矩阵的秩 8、矩阵的等价 (二)要求 1、理解矩阵的概念;矩阵的元素;矩阵的相等;矩阵的记号等 2、了解几种特殊的矩阵及其性质 3、掌握矩阵的乘法;数与矩阵的乘法;矩阵的加减法;矩阵的转置等运算及性质 4、理解和掌握逆矩阵的概念;矩阵可逆的充分条件;伴随矩阵和逆矩阵的关系;当A 可逆时,会用伴随矩阵求逆矩阵 5、了解分块矩阵及其运算的方法 (1)在对矩阵的分法符合分块矩阵运算规则的条件下,其分块矩阵的运算在形式上与不分块矩阵的运算是一致的。 (2)特殊分法的分块矩阵的乘法,例如n m A ?,l n B ?,将矩阵B 分块为 ) (21l b b b B =,其中j b (l j 2, ,1=)是矩阵B 的第j 列, 则 又如将n 阶矩阵P 分块为) (21n p p p P =,其中j p (n j 2, ,1=)是矩阵P 的第j 列. (3)设对角分块矩阵

线性代数知识点总结

线性代数知识点总结 第一章行列式 (一)要点 1、 二阶、三阶行列式 2、 全排列和逆序数,奇偶排列(可以不介绍对换及有关定理) ,n 阶行列式的定义 3、 行列式的性质 4、 n 阶行列式 ^a i j ,元素a j 的余子式和代数余子式,行列式按行(列)展开定理 5、 克莱姆法则 (二)基本要求 1 、理解n 阶行列式的定义 2、掌握n 阶行列式的性质 3 、会用定义判定行列式中项的符号 4、理解和掌握行列式按行(列)展开的计算方法,即 a 1i A Ij ' a 2i A 2 j ' a ni A nj ^ 5、会用行列式的性质简化行列式的计算,并掌握几个基本方法: 归化为上三角或下三角行列式, 各行(列)元素之和等于同一个常数的行列式, 利用展开式计算 6、 掌握应用克莱姆法则的条件及结论 会用克莱姆法则解低阶的线性方程组 7、 了解n 个方程n 个未知量的齐次线性方程组有非零解的充要条件 第二章矩阵 (一)要点 1、 矩阵的概念 m n 矩阵A =(a j )mn 是一个矩阵表。当 m =n 时,称A 为n 阶矩阵,此时由 A 的 元素按原来排列的形式构成的 n 阶行列式,称为矩阵 A 的行列式,记为 A . 注:矩阵和行列式是两个完全不同的两个概念。 2、 几种特殊的矩阵:对角阵;数量阵;单位阵;三角形矩阵;对称矩阵 a i 1A j 1 ■ a i2A j 2 ? a in A jn = 〔 D '

3、矩阵的运算;矩阵的加减法;数与矩阵的乘法;矩阵的转置;矩阵的乘法 (1矩阵的乘法不满足交换律和消去律,两个非零矩阵相乘可能是零矩阵。如果两矩阵A与B相乘,有AB = BA ,则称矩阵A与B可换。注:矩阵乘积不一定符合交换 (2)方阵的幕:对于n阶矩阵A及自然数k, A k=A A A , 1 k个 规定A° = I ,其中I为单位阵. (3) 设多项式函数(J^a^ k?a1?k^l Z-心律??a k,A为方阵,矩阵A的 多项式(A) = a0A k?a1A k' …-?-a k jA ■ a k I ,其中I 为单位阵。 (4)n阶矩阵A和B ,贝U AB=IAB . (5)n 阶矩阵A ,则∣∕Λ =λn A 4、分块矩阵及其运算 5、逆矩阵:可逆矩阵(若矩阵A可逆,则其逆矩阵是唯一的);矩阵A的伴随矩阵记 * 为A , AA* = A*A = AE 矩阵可逆的充要条件;逆矩阵的性质。 6、矩阵的初等变换:初等变换与初等矩阵;初等变换和初等矩阵的关系;矩阵在等价 意义下的标准形;矩阵A可逆的又一充分必要条件:A可以表示成一些初等矩阵的乘积; 用初等变换求逆矩阵。 7、矩阵的秩:矩阵的k阶子式;矩阵秩的概念;用初等变换求矩阵的秩 8、矩阵的等价 (二)要求 1、理解矩阵的概念;矩阵的元素;矩阵的相等;矩阵的记号等 2、了解几种特殊的矩阵及其性质 3、掌握矩阵的乘法;数与矩阵的乘法;矩阵的加减法;矩阵的转置等运算及性质 4、理解和掌握逆矩阵的概念;矩阵可逆的充分条件;伴随矩阵和逆矩阵的关系;当A 可逆时,会用伴随矩阵求逆矩阵 5、了解分块矩阵及其运算的方法 (1)在对矩阵的分法符合分块矩阵运算规则的条件下,其分块矩阵的运算在形式上与不分块矩阵的运算是一致的。 (2)特殊分法的分块矩阵的乘法,例如A m n, B nl,将矩

线性代数知识点归纳同济第五版

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 1. 行列式的计算: ① (定义法)12 1212 11 12121222() 121 2 ()n n n n n j j j n j j nj j j j n n nn a a a a a a D a a a a a a τ= = -∑ 1 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、主对角行列式等于主对角线上元素的乘积.

④ 若A B 与都是方阵(不必同阶),则 ==()mn A O A A O A B O B O B B O A A A B B O B O *==**=-1 例 计算 2-100-1 300001100-25 解 2-100 -1 30000110 -2 5 =2-1115735-13-25?=?= ⑤ 关于副对角线: (1) 2 1121 21 1211 1()n n n n n n n n n n n a O a a a a a a a O a O ---* = =-1 ⑥ 范德蒙德行列式:()1 2 2 22 12 11 1112 n i j n j i n n n n n x x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏111 例 计算行列式

⑦ a b - 型公式:1 [(1)]()n a b b b b a b b a n b a b b b a b b b b a -=+-- 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n 阶行列式n D 找出n D 与1n D -或1n D -,2n D -之间的一种关系——称为递推公式,其中 n D ,1n D -,2n D -等结构相同,再由递推公式求出n D 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n 阶行列式A ,恒有:1 (1)n n k n k k k E A S λλ λ-=-=+-∑,其中k S 为k 阶主子式; 3. 证明 0A =的方法: ①、A A =-; ②、反证法; ③、构造齐次方程组0Ax =,证明其有非零解; ④、利用秩,证明()r A n <; ⑤、证明0是其特征值. 4. 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 ++=-=-

线性代数知识点总结

大学线性代数知识点总结 第一章 行列式 二三阶行列式 N 阶行列式:行列式中所有不同行、不同列的n 个元素的乘积的和 n n n nj j j j j j j j j n ij a a a a ...)1(21212121) ..(∑-= τ (奇偶)排列、逆序数、对换 行列式的性质:①行列式行列互换,其值不变。(转置行列式T D D =) ②行列式中某两行(列)互换,行列式变号。 推论:若行列式中某两行(列)对应元素相等,则行列式等于零。 ③常数k 乘以行列式的某一行(列),等于k 乘以此行列式。 推论:若行列式中两行(列)成比例,则行列式值为零; 推论:行列式中某一行(列)元素全为零,行列式为零。 ④行列式具有分行(列)可加性 ⑤将行列式某一行(列)的k 倍加到另一行(列)上,值不变 行列式依行(列)展开:余子式ij M 、代数余子式ij j i ij M A +-=)1( 定理:行列式中某一行的元素与另一行元素对应余子式乘积之和为零。 克莱姆法则: 非齐次线性方程组 :当系数行列式0≠D 时,有唯一解:)21(n j D D x j j ??== 、 齐次线性方程组 :当系数行列式01≠=D 时,则只有零解 逆否:若方程组存在非零解,则D等于零 特殊行列式: ①转置行列式:33 23 13 3222123121113332 31 232221 131211 a a a a a a a a a a a a a a a a a a → ②对称行列式:ji ij a a = ③反对称行列式:ji ij a a -= 奇数阶的反对称行列式值为零 ④三线性行列式:33 31 2221 13 1211 0a a a a a a a 方法:用221a k 把21a 化为零,。。化为三角形行列式

线性代数知识点归纳,超详细

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 1.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、主对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: ⑥范德蒙德行列式: 证明用从第n行开始,自下而上依次的由下一行减去它上一行的倍,按第一列展开,重复上述操作即可。 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 1.矩阵的运算性质 2.矩阵求逆 3.矩阵的秩的性质 4.矩阵方程的求解 1.矩阵的定义由个数排成的行列的表称为矩阵. 记作:或 ①同型矩阵:两个矩阵的行数相等、列数也相等. ②矩阵相等: 两个矩阵同型,且对应元素相等. ③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.

线性代数知识点总结汇总

线性代数知识点总结 1 行列式 (一)行列式概念和性质 1、逆序数:所有的逆序的总数 2、行列式定义:不同行不同列元素乘积代数和 3、行列式性质:(用于化简行列式) (1)行列互换(转置),行列式的值不变 (2)两行(列)互换,行列式变号 (3)提公因式:行列式的某一行(列)的所有元素都乘以同一数k,等于用数k 乘此行列式 (4)拆列分配:行列式中如果某一行(列)的元素都是两组数之和,那么这个行列式就等于两个行列式之和。 (5)一行(列)乘k加到另一行(列),行列式的值不变。 (6)两行成比例,行列式的值为0。 (二)重要行列式 4、上(下)三角(主对角线)行列式的值等于主对角线元素的乘积 5、副对角线行列式的值等于副对角线元素的乘积乘 6、Laplace展开式:(A是m阶矩阵,B是n阶矩阵),则 7、n阶(n≥2)范德蒙德行列式

数学归纳法证明 ★8、对角线的元素为a,其余元素为b的行列式的值: (三)按行(列)展开 9、按行展开定理: (1)任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值(2)行列式中某一行(列)各个元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积之和等于0 (四)行列式公式 10、行列式七大公式: (1)|kA|=k n|A| (2)|AB|=|A|·|B| (3)|A T|=|A| (4)|A-1|=|A|-1 (5)|A*|=|A|n-1 (6)若A的特征值λ1、λ2、……λn,则 (7)若A与B相似,则|A|=|B| (五)克莱姆法则 11、克莱姆法则: (1)非齐次线性方程组的系数行列式不为0,那么方程为唯一解

(2)如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解,则它的系数行列式必为0(3)若齐次线性方程组的系数行列式不为0,则齐次线性方程组只有0解;如果方程组有非零解,那么必有D=0。 2 矩阵 (一)矩阵的运算 1、矩阵乘法注意事项: (1)矩阵乘法要求前列后行一致; (2)矩阵乘法不满足交换律;(因式分解的公式对矩阵不适用,但若B=E,O,A-1,A*,f(A)时,可以用交换律) (3)AB=O不能推出A=O或B=O。 2、转置的性质(5条) (1)(A+B)T=A T+B T (2)(kA)T=kA T (3)(AB)T=B T A T (4)|A|T=|A| (5)(A T)T=A (二)矩阵的逆 3、逆的定义: AB=E或BA=E成立,称A可逆,B是A的逆矩阵,记为B=A-1 注:A可逆的充要条件是|A|≠0 4、逆的性质:(5条) (1)(kA)-1=1/k·A-1 (k≠0) (2)(AB)-1=B-1·A-1 (3)|A-1|=|A|-1 (4)(A T)-1=(A-1)T (5)(A-1)-1=A

考研线性代数知识点全面总结

《线性代数》复习提纲 第一章、行列式 1.行列式的定义:用n 2个元素a j 组成的记号称为n 阶行列式。 (1)它表示所有可能的取自不同行不同列的 n 个元素乘积的代数和; (2)展开式共有n!项,其中符号正负各半; 2 .行列式的计算 一阶I a |= 行列式,二、三阶行列式有对角线法则; N 阶(n 工3)行列式的计算:降阶法 定理:n 阶行列式的值等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。 方法:选取比较简单的一行(列),保保留一个非零元素,其余元素化为 0,利用定理展开降阶。 特殊情况:上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积; 0行列式值为0的几种情况: m 行列式某行(列)的元素对应成比例; IV 奇数阶的反对称行列式。 3■概念:全排列、排列的逆序数、奇排列、偶排列、余子式 M j 、代数余子式Aj =(-d+’M ij 定理:一个排列中任意两个元素对换,改变排列的奇偶性。 奇排列变为标准排列的对换次数为基数,偶排列为偶数。 n 阶行列式也可定义:D =Z (-1)&4@22…a q n n , t 为q i q 2…q n 的逆序数 4. 行列式性质: 1行列式与其转置行列式相等。 2、互换行列式两行或两列,行列式变号。若有两行 (列)相等或成比例,则为行列式0。 3、行列式某行(列)乘数k,等于k 乘此行列式。行列式某行(列)的公因子可提到外面。 4、行列式某行(列)的元素都是两数之和,则此行列式等于两个行列式之和。 5、行列式某行(列)乘一个数加到另一行(列)上,行列式不变。 6、行列式等于他的任一行(列)的各元素与其对应代数余子式的乘积之和。 7、行列式某一行(列)与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和为 I 行列式某行(列)元素全为0; n 行列式某行(列)的对应元素相同; (按行、列展开法则) 0.

线性代数知识点全归纳

线性代数知识点 1、行列式 1. n 行列式共有2n 个元素,展开后有!n 项,可分解为2n 行列式; 2. 代数余子式的性质: ①、ij A 和ij a 的大小无关; ②、某行(列)的元素乘以其它行(列)元素的代数余子式为0; ③、某行(列)的元素乘以该行(列)元素的代数余子式为A ; 3. 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 ++=-=- 4. 设n 行列式D : 将D 上、下翻转或左右翻转,所得行列式为1D ,则(1)2 1(1) n n D D -=-; 将D 顺时针或逆时针旋转90o ,所得行列式为2D ,则(1)2 2(1)n n D D -=-; 将D 主对角线翻转后(转置),所得行列式为3D ,则3D D =; 将D 主副角线翻转后,所得行列式为4D ,则4D D =; 5. 行列式的重要公式: ①、主对角行列式:主对角元素的乘积; ②、副对角行列式:副对角元素的乘积(1)2 (1) n n -? -; ③、上、下三角行列式( = ◥◣):主对角元素的乘积; ④、 ◤和 ◢:副对角元素的乘积(1)2 (1)n n -? -; ⑤、拉普拉斯展开式: A O A C A B C B O B ==、 (1)m n C A O A A B B O B C ==-g ⑥、范德蒙行列式:大指标减小指标的连乘积; ⑦、特征值; 6. 对于n 阶行列式A ,恒有:1(1)n n k n k k k E A S λλλ-=-=+-∑,其中k S 为k 阶主子式; 7. 证明0A =的方法: ①、A A =-; ②、反证法; ③、构造齐次方程组0Ax =,证明其有非零解; ④、利用秩,证明()r A n <; ⑤、证明0是其特征值;

线性代数思维导图

线性代数是数学的一个分支,其研究对象是向量、向量空间(或线性空间)、线性变换和有限维线性方程组。向量空间是现代数学中的一个重要课题。因此,线性代数在抽象代数和泛函分析中得到了广泛的应用。通过解析几何,线性代数可以具体表示。线性代数理论已扩展到算子理论。由于科学研究中的非线性模型可以近似为线性模型,线性代数在自然科学和社会科学中得到了广泛的应用。 概念 线性代数是代数的一个分支,主要研究线性关系。线性关系是以单一形式表示的指数对象之间的关系。例如,在解析几何中,平面上直线的方程是二维线性方程;空间中的平面方程是三次方程,空间中的直线被视为两个平面的交点,由两个三次线性方程组成。说。含有n个未知数的线性方程称为线性方程。变量为一阶的函数称为线性函数。线性关系问题称为线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。 所谓“线性”是指以下数学关系。其中f称为线性算子或线性映射。所谓“代数”是指用符号代替元素和运算。换句话说,我们不关心上面的x和y是实数还是函数,f

是多项式还是微分。我们把它们抽象为一个符号或一种矩阵。线性代数共同研究了哪些线性算子f满足线性关系,它们分别具有什么性质。[1] 历史 作为线性代数的一个独立分支,它形成于20世纪 算术九章 算术九章 很久以前,“鸡兔同笼”问题实际上是求解线性方程组的一个简单问题。最古老的线性问题是解线性方程组。这在中国古代“九章算术·方程”一章中有充分的描述。本文所述的方法实质上等同于对方程组增广矩阵行进行基本变换并消除未知变量的现代方法。 由于费马和笛卡尔的工作,现代意义上的线性代数基本上出现在17世纪。直到18世纪末,线性代数的领域仅限于平面和空间。19世纪上半叶,完成了向n维线性空间的过渡。

线性代数知识点总结第二章doc资料

线性代数知识点总结 第二章 矩阵及其运算 第一节 矩阵 定义 由m n ?个数() 1,2,,;1,2,,ij a i m j n ==L L 排成的m 行n 列的数表 11 12 1212221 2n n m m mn a a a a a a a a a L L M M M L 称为m 行n 列矩阵。简称m n ?矩阵,记作111212122 211 n n m m mn a a a a a a A a a a ?? ? ? = ? ??? L L L L L L L ,简记为() ()m n ij ij m n A A a a ??===,,m n A ?这个数称为的元素简称为元。 说明 元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵。 扩展 几种特殊的矩阵: 方阵 :行数与列数都等于n 的矩阵A 。 记作:A n 。 行(列)矩阵:只有一行(列)的矩阵。也称行(列)向量。 同型矩阵:两矩阵的行数相等,列数也相等。 相等矩阵:AB 同型,且对应元素相等。记作:A =B 零矩阵:元素都是零的矩阵(不同型的零矩阵不同) 对角阵:不在主对角线上的元素都是零。 单位阵:主对角线上元素都是1,其它元素都是0,记作:E n (不引起混淆时,也可 表示为E )(课本P29—P31) 注意 矩阵与行列式有本质的区别,行列式是一个算式,一个数字行列式经过计算可求得其值,而矩阵仅仅是一个数表,它的行数和列数可以不同。 第二节 矩阵的运算 矩阵的加法 设有两个m n ?矩阵() () ij ij A a B b ==和,那么矩阵A 与B 的和记作A B +, 规定为111112121121212222221122n n n n m m m m mn mn a b a b a b a b a b a b A B a b a b a b +++?? ? +++ ? += ? ? +++?? L L L L L L L 说明 只有当两个矩阵是同型矩阵时,才能进行加法运算。(课本P33) 矩阵加法的运算规律 ()1A B B A +=+; ()()()2A B C A B C ++=++

《线性代数》知识点 归纳整理

《线性代数》知识点归纳整理诚毅 学生编 01、余子式与代数余子式 ............................................................................................................................................. - 2 - 02、主对角线 ................................................................................................................................................................. - 2 - 03、转置行列式 ............................................................................................................................................................. - 2 - 04、行列式的性质 ......................................................................................................................................................... - 3 - 05、计算行列式 ............................................................................................................................................................. - 3 - 06、矩阵中未写出的元素 ............................................................................................................................................. - 4 - 07、几类特殊的方阵 ..................................................................................................................................................... - 4 - 08、矩阵的运算规则 ..................................................................................................................................................... - 4 - 09、矩阵多项式 ............................................................................................................................................................. - 6 - 10、对称矩阵 ................................................................................................................................................................. - 6 - 11、矩阵的分块 ............................................................................................................................................................. - 6 - 12、矩阵的初等变换 ..................................................................................................................................................... - 6 - 13、矩阵等价 ................................................................................................................................................................. - 6 - 14、初等矩阵 ................................................................................................................................................................. - 7 - 15、行阶梯形矩阵与行最简形矩阵 ......................................................................................................................... - 7 - 16、逆矩阵 ..................................................................................................................................................................... - 7 - 17、充分性与必要性的证明题 ..................................................................................................................................... - 8 - 18、伴随矩阵 ................................................................................................................................................................. - 8 - 19、矩阵的标准形: ..................................................................................................................................................... - 9 - 20、矩阵的秩: ............................................................................................................................................................. - 9 - 21、矩阵的秩的一些定理、推论 ................................................................................................................................. - 9 - 22、线性方程组概念 ................................................................................................................................................... - 10 - 23、齐次线性方程组与非齐次线性方程组(不含向量)........................................................................................ - 10 - 24、行向量、列向量、零向量、负向量的概念 ....................................................................................................... - 11 - 25、线性方程组的向量形式 ....................................................................................................................................... - 11 - 26、线性相关与线性无关的概念 ......................................................................................................................... - 12 - 27、向量个数大于向量维数的向量组必然线性相关.............................................................................................. - 12 - 28、线性相关、线性无关;齐次线性方程组的解;矩阵的秩这三者的关系及其例题...................................... - 12 - 29、线性表示与线性组合的概念 ......................................................................................................................... - 12 - 30、线性表示;非齐次线性方程组的解;矩阵的秩这三者的关系其例题.......................................................... - 12 - 31、线性相关(无关)与线性表示的3个定理 ....................................................................................................... - 12 - 32、最大线性无关组与向量组的秩 ........................................................................................................................... - 12 - 33、线性方程组解的结构 ........................................................................................................................................... - 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线性代数知识结构框架

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:

线性代数知识点总结

《线性代数》复习提纲第一部分:基本要求(计算方面) 四阶行列式的计算; N阶特殊行列式的计算(如有行和、列和相等); 矩阵的运算(包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算); 求矩阵的秩、逆(两种方法);解矩阵方程; 含参数的线性方程组解的情况的讨论; 齐次、非齐次线性方程组的求解(包括唯一、无穷多解); 讨论一个向量能否用和向量组线性表示; 讨论或证明向量组的相关性; 求向量组的极大无关组,并将多余向量用极大无关组线性表示; 将无关组正交化、单位化; 求方阵的特征值和特征向量; 讨论方阵能否对角化,如能,要能写出相似变换的矩阵及对角阵; 通过正交相似变换(正交矩阵)将对称矩阵对角化; 写出二次型的矩阵,并将二次型标准化,写出变换矩阵; 判定二次型或对称矩阵的正定性。 第二部分:基本知识 一、行列式 1.行列式的定义 用n^2个元素aij组成的记号称为n阶行列式。 (1)它表示所有可能的取自不同行不同列的n个元素乘积的代数和; (2)展开式共有n!项,其中符号正负各半; 2.行列式的计算 一阶|α|=α行列式,二、三阶行列式有对角线法则; N阶(n>=3)行列式的计算:降阶法 定理:n阶行列式的值等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。

方法:选取比较简单的一行(列),保保留一个非零元素,其余元素化为0,利用定理展开降阶。 特殊情况 上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积; (2)行列式值为0的几种情况: Ⅰ行列式某行(列)元素全为0; Ⅱ行列式某行(列)的对应元素相同; Ⅲ行列式某行(列)的元素对应成比例; Ⅳ奇数阶的反对称行列式。 二.矩阵 1.矩阵的基本概念(表示符号、一些特殊矩阵――如单位矩阵、对角、对称矩阵等); 2.矩阵的运算 (1)加减、数乘、乘法运算的条件、结果; (2)关于乘法的几个结论: ①矩阵乘法一般不满足交换律(若AB=BA,称A、B是可交换矩阵); ②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在; ③若A、B为同阶方阵,则|AB|=|A|*|B|; ④|kA|=k^n|A| 3.矩阵的秩 (1)定义非零子式的最大阶数称为矩阵的秩; (2)秩的求法一般不用定义求,而用下面结论: 矩阵的初等变换不改变矩阵的秩;阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数(每行的第一个非零元所在列,从此元开始往下全为0的矩阵称为行阶梯阵)。 求秩:利用初等变换将矩阵化为阶梯阵得秩。 4.逆矩阵 (1)定义:A、B为n阶方阵,若AB=BA=I,称A可逆,B是A的逆矩阵(满足半边也成立); (2)性质:(AB)^-1=(B^-1)*(A^-1),(A')^-1=(A^-1)';(A B的逆矩阵,你懂的)(注意顺序)

李永乐线性代数知识结构图

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 = ??==???

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