线性方程组与矩阵

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线性代数教材讲解ppt课件

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a11
A
a21
a12
a22
a1n a2n
am1 am1 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.
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.
例如
1 9
0 6
3 4
5 3
是一个 2 4 实矩阵,
0
0
单位阵.
0 0 1
线性变换
x1 y1
cosx siny, sinx cosy.
对应 cos sin sin cos
这是一个以原点为中心
旋转 角的旋转变换.
Y P1 x1, y1
Px, y
O
X
三、小结
(1)矩阵的概念 m行n列的一个数表
a11
A
a21
a12
且对应元素相等,即
aij bij i 1,2,,m; j 1,2,,n,
则称矩阵 A与B相等,记作 A B.
(8)线性变换与矩阵之间关系:
例1 n个变量x1, x2,, xn与m个变量y1, y2,, ym之
间的关系式
y1 a11x1 a12 x2 a1n xn ,
y2 a21x1 a22 x2 a2n xn ,
13 2
6 2
2i 2
是一个
33
复矩阵,
2 2 2
1 2 是一个 3 1 矩阵,
4
2 3 5 9
4
是一个 1 4 矩阵,
是一个 11 矩阵.
矩阵与行列式有本质的区别, 行列式是一个算式, 其行数和列数相同,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.

高中数学知识点总结线性方程组与矩阵运算

高中数学知识点总结线性方程组与矩阵运算

高中数学知识点总结线性方程组与矩阵运算高中数学知识点总结:线性方程组与矩阵运算在高中数学学习中,线性方程组与矩阵运算是一个重要的章节。

本文将对这两个知识点进行详细总结,以帮助同学们更好地理解和掌握相关概念与方法。

一、线性方程组1. 定义与基本形式线性方程组是由若干个线性方程组成的方程组。

一般形式为:a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b其中,a₁、a₂、...、aₙ称为系数,x₁、x₂、...、xₙ称为未知数,b为常数。

2. 解的存在与唯一性对于线性方程组来说,存在三种解的情况:(1)无解:若线性方程组的系数矩阵的秩r小于增广矩阵的秩s,则线性方程组无解。

(2)有唯一解:若线性方程组的系数矩阵的秩r等于增广矩阵的秩s,并且r=未知数的个数n,则线性方程组有唯一解。

(3)有无穷多解:若线性方程组的系数矩阵的秩r等于增广矩阵的秩s,但r<n,则线性方程组有无穷多解。

3. 解的求解方法(1)代入法:将一个方程的解代入到其他方程中,逐步求解出未知数。

(2)消元法:通过行变换等操作,将线性方程组转化为简化行阶梯形矩阵,从而求解出未知数。

二、矩阵运算1. 矩阵的定义与基本性质矩阵是一个按照行和列排列起来的数的矩形阵列。

常用的表示方法为:A=(aij)ₙₓₙ其中,A表示矩阵,aij表示矩阵中第i行、第j列的元素,ₙ表示矩阵的行数,ₙ表示矩阵的列数。

矩阵的基本性质包括加法、数乘、乘法等。

其中,加法满足交换律和结合律,数乘和乘法满足分配律。

2. 矩阵的基本运算(1)矩阵的加法与减法:两个矩阵进行加法或减法时,需要行列相同,将对应位置的元素进行相加或相减。

(2)矩阵的数乘:一个矩阵与一个数相乘时,将矩阵中的每个元素与该数相乘。

(3)矩阵的乘法:两个矩阵Aₙₓₙ和Bₙₓₙ相乘的结果为一个矩阵Cₙₓₙ。

Cₙₓₙ的第i行第j列的元素cij等于A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。

3. 矩阵的转置与逆矩阵(1)矩阵的转置:将矩阵的行与列进行互换得到的新矩阵称为原矩阵的转置矩阵。

《线性代数》第1章线性方程组与矩阵

《线性代数》第1章线性方程组与矩阵
当 a1 a2 L an 1 时,这个数量矩阵就称为 n 阶单位矩阵,简称为单位阵,
记为 En 或 E即,
1 0 L 0
E
0
1L
0
.
L L O M
0
0L
1
定义2 两个矩阵的行数相等、列数也相等,则称这两个矩阵为同型矩阵.
如果两个同型矩阵
A (aij )mn 和 B (bij )mn 中所有对应位置的元素都相等, 即 aij bij ,其中
该线性方程组由常数 aij i 1,2,L ,m ; j 1,2,L ,n 和 bi i 1, 2,L , m完全确定, 可以用一个 mn 1 个数排成的 m 行 n 1列的数表
a11 a12 L
°A
a21
a22
L
M M
am1
am2
L
a1n b1
a2n
b2
M M
amn bm
一、矩阵的定义
得到的 n m 矩阵称为矩阵 A 的转置矩阵,记为 AT ,即
a11 a21 L
AT
a12
L
a22 L LL
a1n
a2n L
am1
am 2
.
L
anm
矩阵的转置满足下面的运算规律(这里 k 为常数, A 与 B 为同型矩阵):
数 aij 位于矩阵aij 的第 i 行第 j 列,称为矩阵的i, j 元素, 其中 i 称为元素 aij 的行标, j 称为元素 aij 的列标.
一般地,常用英文大写字母 A, B,L 或字母, , ,L 表示矩阵.
一、矩阵的定义
第1章 线性方程组与矩阵 6
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. 本书除特别指明外,都是指实矩阵.

矩阵与线性方程组的数学模型和解法

矩阵与线性方程组的数学模型和解法

矩阵与线性方程组的数学模型和解法矩阵和线性方程组是线性代数中常见的数学概念,广泛应用于各个学科领域,包括工程、科学、经济等。

本文将介绍矩阵和线性方程组的数学模型以及常见的解法。

1. 矩阵的数学模型矩阵是由数字排列成的矩形阵列。

一个m×n的矩阵表示为:[A] = [a_ij]其中,a_ij是矩阵中第i行第j列的元素。

矩阵按行数和列数分别称为行数和列数,即m×n的矩阵有m行n列。

2. 线性方程组的数学模型线性方程组是一组以线性关系描述的方程组。

形式如下:a_11x_1 + a_12x_2 + ... + a_1nx_n = b_1a_21x_1 + a_22x_2 + ... + a_2nx_n = b_2......................a_m1x_1 + a_m2x_2 + ... + a_mnx_n = b_m其中,x_1, x_2, ..., x_n是未知数,a_ij是系数矩阵的元素,b_1, b_2, ..., b_m是常数项。

3. 线性方程组的解法解一个线性方程组的目标是找到一组满足所有方程的未知数值的解。

下面介绍两种常见的解法:高斯消元法和矩阵求逆法。

a. 高斯消元法高斯消元法是一种通过消元和回代的操作来求解线性方程组的方法。

具体步骤如下:Step 1: 构造增广矩阵[A|b],其中A为系数矩阵,b为常数项矩阵。

Step 2: 利用初等行变换将增广矩阵化简为上三角矩阵。

Step 3: 从最后一行开始,利用回代法求出未知数的值。

b. 矩阵求逆法矩阵求逆法是利用逆矩阵的性质来求解线性方程组的方法。

具体步骤如下:Step 1: 构造增广矩阵[A|I],其中A为系数矩阵,I为单位矩阵。

Step 2: 利用初等行变换将增广矩阵化简为[I|B],其中B为所求逆矩阵。

Step 3: 利用逆矩阵的性质,将常数项矩阵变换为解的矩阵。

4. 矩阵与线性方程组的应用矩阵和线性方程组在各个学科领域都有广泛的应用。

线性方程组与矩阵运算

线性方程组与矩阵运算

线性方程组与矩阵运算线性方程组与矩阵运算是线性代数中重要的基础概念和计算工具。

线性方程组的解等于矩阵运算结果的应用在各个领域中具有广泛且重要的应用,如经济学、物理学等。

本文将介绍线性方程组与矩阵运算的概念、性质以及计算方法。

一、线性方程组在研究线性方程组之前,我们先来了解线性方程的概念。

一个线性方程可以写成形如a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ = b的形式,其中x₁,x₂, ..., xₙ是未知数,a₁, a₂, ..., aₙ是已知系数,b是常数项。

一个线性方程组是由若干个线性方程组成的集合,形如:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ = b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ = b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ = bₙ其中m表示方程的个数,n表示未知数的个数。

解一个线性方程组是指找到一组数x₁, x₂, ..., xₙ使得所有的方程都满足。

二、矩阵运算矩阵运算是在线性方程组求解中的重要工具。

一个矩阵是一个由数按照一定规则排列而成的矩形阵列。

在线性方程组中,系数矩阵A是由方程组的所有系数按顺序排列形成的矩阵,常数项矩阵B是由方程组的所有常数项按顺序排列形成的矩阵,未知数矩阵X是由方程组的所有未知数按顺序排列形成的矩阵。

(此处应有矩阵的排版示例)通过矩阵的运算,我们可以将线性方程组表示为:AX = B其中A是系数矩阵,X是未知数矩阵,B是常数项矩阵。

为了求解线性方程组,我们可以通过矩阵的基本运算,如乘法、加法和求逆来计算。

三、矩阵运算的性质矩阵运算具有一些重要的性质,这些性质在线性方程组的求解中起着重要的作用。

1. 加法的交换律和结合律对于任意的矩阵A、B和C,满足以下等式:A +B = B + A(A + B) + C = A + (B + C)2. 数乘的结合律和分配律对于任意的矩阵A和数k,满足以下等式:k(A + B) = kA + kB(k + l)A = kA + lA3. 矩阵乘法的结合律对于任意的矩阵A、B和C,满足以下等式:(AB)C = A(BC)四、线性方程组的求解方法求解线性方程组可以通过矩阵运算中的逆矩阵来实现。

矩阵与线性方程组求解

矩阵与线性方程组求解

矩阵与线性方程组求解在数学领域中,矩阵与线性方程组是非常重要的概念。

矩阵可以用来表示线性方程组,而线性方程组的求解则可以通过矩阵运算来实现。

本文将介绍矩阵与线性方程组的基本概念,并以实例演示如何使用矩阵来求解线性方程组。

一、矩阵的基本概念矩阵是由数个数按照一定的规则排列而成的矩形阵列。

一个矩阵通常用大写字母表示,例如A、B、C等。

矩阵中的每个数称为元素,用小写字母表示,例如a、b、c等。

矩阵的元素按照行和列的顺序排列,可以用下标表示。

例如,A的第i行第j列的元素可以表示为A[i,j]。

二、线性方程组的表示线性方程组是由一系列线性方程组成的方程集合。

每个线性方程可以表示为:a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b其中,a1、a2、...、an是已知系数,x1、x2、...、xn是未知数,b是等号右侧的常数。

线性方程组可以用矩阵表示,形式为AX = B,其中A是系数矩阵,X是未知数矩阵,B是常数矩阵。

三、矩阵的运算1. 矩阵的加法:对应位置的元素相加。

2. 矩阵的减法:对应位置的元素相减。

3. 矩阵的数乘:矩阵中的每个元素乘以一个常数。

4. 矩阵的乘法:矩阵乘法是指两个矩阵相乘的运算,它的定义是:若A是m行n列的矩阵,B是n行p列的矩阵,则A与B的乘积C是一个m行p列的矩阵,其中C[i,j]等于A的第i行与B的第j列对应元素乘积的和。

四、矩阵的逆若一个n阶矩阵A存在一个n阶矩阵B,使得AB=BA=I,其中I是单位矩阵,则称矩阵A是可逆的,矩阵B称为A的逆矩阵。

逆矩阵的存在性是一个重要的性质,可以用来求解线性方程组。

五、使用矩阵求解线性方程组的步骤1. 将线性方程组转化为矩阵形式AX = B,其中A是系数矩阵,X是未知数矩阵,B是常数矩阵。

2. 判断矩阵A是否可逆,若不可逆则无解,若可逆则继续下一步。

3. 计算A的逆矩阵A^-1。

4. 将方程组转化为X = A^-1B的形式,即X = A^-1B。

线性方程组与矩阵的表示与运算

线性方程组与矩阵的表示与运算

线性方程组与矩阵的表示与运算一、线性方程组1.概念:线性方程组是由多个线性方程构成的组合,通常表示为:a1x + b1y + c1 = 0a2x + b2y + c2 = 0amx + bmy + cm = 0其中,ai, bi, ci (i = 1, 2, …, m) 是常数,x, y 是未知数。

2.线性方程组的解:线性方程组的解是指能够满足所有方程的未知数的值。

线性方程组可能有唯一解、无解或有无限多解。

3.高斯消元法:高斯消元法是一种求解线性方程组的算法,通过初等行变换将线性方程组化为阶梯形或行最简形矩阵,从而求出解。

4.克莱姆法则:克莱姆法则是一种根据线性方程组的系数矩阵的行列式求解线性方程组的方法。

二、矩阵的表示与运算1.概念:矩阵是一个由数列组成的数列,通常表示为:A = [a_{ij}]其中,a_{ij} 是矩阵A的第i行第j列的元素,矩阵A有m行n列,称为m×n 矩阵。

2.矩阵的元素:矩阵的元素可以是实数、复数、向量等。

3.矩阵的运算:(1)矩阵加法:两个矩阵相加,对应元素相加。

(2)矩阵乘法:两个矩阵相乘,第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数。

(3)矩阵的标量乘法:矩阵与标量相乘,矩阵的每个元素都乘以标量。

(4)矩阵的转置:矩阵的转置是将矩阵的行变为列,列变为行。

(5)矩阵的逆:矩阵的逆是指满足AA^(-1) = A^(-1)A = I的矩阵A^(-1),其中I是单位矩阵。

4.特殊矩阵:(1)单位矩阵:单位矩阵是一个方阵,其对角线上的元素都是1,其余元素都是0。

(2)零矩阵:零矩阵是一个所有元素都是0的矩阵。

(3)对角矩阵:对角矩阵是一个只有对角线上有非零元素的矩阵。

(4)正交矩阵:正交矩阵是一个满足AA^(-1) = A^(-1)A = I的方阵。

三、线性方程组与矩阵的关系1.线性方程组的矩阵表示:线性方程组可以表示为一个系数矩阵A和增广矩阵(A|b),其中A是系数矩阵,b是常数矩阵。

大学数学:线性方程组与矩阵的转换知识点+练习

大学数学:线性方程组与矩阵的转换知识点+练习

大学数学:线性方程组与矩阵的转换知识点+练习知识点1. 线性方程组的定义:线性方程组由若干个线性方程组成,每个方程都是关于未知量的一次方程。

2. 线性方程组的解法:- 列主元消去法:根据系数矩阵的列主元素,通过行变换将线性方程组转化为简化行阶梯形式,从而求解未知量。

- 矩阵求逆法:根据系数矩阵的逆矩阵,将线性方程组转化为矩阵方程,然后通过求解矩阵方程得到解。

- 克拉默法则:利用克拉默法则求解线性方程组,需要先计算系数矩阵的行列式,然后通过求解若干个代数余子式得到解。

3. 线性方程组的解的性质:- 唯一解:当线性方程组有且仅有一个解时,称为唯一解。

- 无解:当线性方程组无解时,称为无解。

- 无穷多解:当线性方程组有无穷多个解时,称为无穷多解。

练题1. 求解以下线性方程组:2x + 3y = 75x - 4y = 32. 求解以下线性方程组:3x + 2y - z = 62x - 2y + 4z = 2x + y - 2z = 0答案与解析1. 答案与解析:将线性方程组转化为矩阵方程:[2 3 | 7][5 -4| 3]通过矩阵求逆法求解:[2 3 | 7] [1 -1 | -5/22][5 -4| 3] -> [5/22 -2/22 | 3/22] 得到解:x = -5/22, y = 3/22解析:通过求解系数矩阵的逆矩阵,可以得到线性方程组的解。

在此例中,解为唯一解。

2. 答案与解析:将线性方程组转化为矩阵方程:[3 2 -1 | 6][2 -2 4 | 2][1 1 -2 | 0]通过列主元消去法求解:[3 2 -1 | 6] [1 0 -1 | 4][2 -2 4 | 2] -> [0 3 1 | 2][1 1 -2 | 0] [0 0 0 | 0]得到解:x = 4, y = 2, z = 0解析:通过行变换将系数矩阵转化为简化行阶梯形式,从而可以得到线性方程组的解。

在此例中,解为唯一解。

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高代小练习 专业课研究部 一、填空题
1.设n 元齐次线性方程组的系数矩阵的秩r < n ,则方程组的基础解系由_n-r__个解向量组成.
2.向量组123,,ααα线性无关,则122331(,,)rank αααααα+++=__3____.
3.设向量组12,,,r βββ 可以由向量组12,,,s ααα 线性表出.如果向量组12,,,r βββ 线性无关,则r __<=___s (填大小关系).
4.在数域K 上的4维向量空间K 4内,给定向量组α1
=(1,-3,0,2)α2
=(-2,1,1,1)α3
=(-1,-2,
1,3),则此向量组的秩是_2____.
5.若V={(a+bi ,c+di)|a,b,c,d 属于R},则V 对于通常的加法和数乘,在复数域上是__2____维的,而在实数域上是__4_____维的.
6.设线性方程组AX=0的解都是线性方程组BX=0的解,则秩A ⎽>=⎽⎽秩B.
7.设t ηηη,,,21 及t t ηληληλ+++ 2211都是)0(≠=b b AX 的解向量,则 =+++t λλλ 21______。

8.设任意一个n维向量都是齐次线性方程組0=AX 的解向量,则=)(A r ______。

9.已知321,,ααα是齐次方程组0=AX 的基础解系,那么基础解系还可以是______. (A) 332211αααk k k ++ (B) 133221,,αααααα+++ (C) 3221,αααα-- (D) 233211,,αααααα-+-
10.在三维几何空间中,用V 1表示通过原点的直线,V 2表示通过原点且与V 1垂直的平面,试求
21V V ⋂=_原点____,和21V V ⋃=_整个空间R 3
____。

二.解答题
1.在4维向量空间中,
(1)求基
到基
的过渡矩阵。

(2)求关于基的坐标。

解:(1)因为
所以

的过渡矩阵为:
,即有
(2)显然有,
即关于基的坐标为,
从而
关于基
的坐标为:
2.求基础解系
⎪⎩⎪
⎨⎧=+--=-+-=+--0
320304321
43214321x x x x x x x x x x x x 解:
⎪⎪⎪⎭


⎛---→⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛------=00
02100
101132
1
13111
1111A 取⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫
⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛10,0142x x 基础解系 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=00111η ⎪⎪⎪⎪⎪⎭

⎝⎛=12012η
3.设三维向量空间V 的线性变换σ在基321,,εεε下的矩阵是
⎪⎪⎪⎭

⎝⎛=3332
31
232221
131211
a a a a a a a a a A 1)求σ在基123,,εεε下的矩阵;
2)求σ在基321,,εεεk 下的矩阵,其中F k ∈≠0; 3)求σ在基3221,,εεεε+下的矩阵.
三.证明题
1.(1)若向量组n αα 1线性无关,则它们的部分向量组也线性无关。

(2)若向量组n αα 1中部分向量线性相关,则向量组n αα 1必线性相关
解:(1)n αα 1线性无关,r αα 1是其部分向量组,若存在不全为0的数r k k 1使011=++r r k k αα 则取021=++=++n r r k k k ,则000111=++++++n r r r k k αααα ,则可知n αα 1线性相关矛盾,所以r αα 1必线性无关。

(2)已知r αα 1是向量组中n αα 1中的部分向量,且线性相关即r k k 1 不全为0,使011=++r r k k αα ,取0
1===+n r k k ,于是有不全为0
的0
01 r k k ,使
000111=++++++n r r r k k αααα 即n αα 1线性相关。

2.设σ是数域F 上的向量空间V 的线性变换,i ξ是σ的属于本征值i λ的本征向量,121,2,,,,,,k i k λλλ= 互不相同。

若W 是σ的不变子空间,且12k W ξξξ+++∈ ,则
12,,,k W ξξξ∈ ,进而W 的维数W k ≥。

证 对k 用数学归纳法 当1k =时,1W ξ∈结论成立
设1k >,对1k -结论成立。

考虑k 情形。

由于12k W ξξξ+++∈ ,12()k W σξξξ+++∈ 可知 1212(),()k k k W W
λξξξσξξξ+++∈+++∈ ,

12
,k k k
k
W W λξλξλξλξλξλξ+++∈+++∈ 因而112211()()()k k k k k W λλξλλξλλξ---+-++-∈ ,令()j j k j ηλλξ=--,则(0)j η≠是σ的属于本征值i λ的本征向量1,2,,1j k =- ,而121k W ηηη-+++∈ ,由归纳知j W η∈, 1,2,,1j k =- 再由12k W ξξξ+++∈ ,可知k W ξ∈。

3.设c ∈n M (F),f(x),g(x)∈F[x] ,且(f(x),g(x))=1.令w ,1w ,2w 分别为奇次线性方程组f(c)g(c)x=0,f(c)x=0,g(c)x=0的解空间.求证w =1w ⊕2w 证明: (f(x),g(x))=1
∴∃u(x),v(x)∈F[x],使u(x)f(x)+v(x)g(x)=1.
因而 u(c)f(c)+v(c)g(c)=n I
任取,β∈w ,β=u(c)f(c)β+v(c)g(c)β
β∈w ⇒f(c)g(c)β=0⇒
⎨⎧0= c)v(c)f(c)g(0
= c)u(c)f(c)g(ββ⇒⎩⎨
⎧∈⇒∈⇒1
2;w v(c)g(c)0= g(c) v(c)f(c)w u(c)f(c)0= f(c) u(c) g(c)ββββ.
这说明
w w ⊆+2w .至于21w w +w ⊆是显然的,所以=w 21w w +
任取21w w +∈α.α∈1w ⇒f(c)α=0; α∈2w ⇒g(c)α=0,故α=u(c)f(c)α+v(c)g(c)α=u(c).0+ v(c).0=0
,这说明21w w ⋂={0} 因此w =1w ⊕2w 4.在向量空间33⨯F 中,设
⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛=b a
c a c b
c b a A ,⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛=a c
b c b a
b a
c B ,⎪⎪⎪⎭


⎛=c b
a b a c
a c b
C 证明:A ,B ,C 彼此此相似.
5.证明:dim ()dim(ker )V σσ+=σ的秩
解答见课本271习题5.。

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