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线性代数应用实例

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线性代数应用实例 ● 求插值多项式

右表给出函数()f t 上4个点的值,试求三次插值多项式230123()p t a a t a t a t =+++,并求(1.5)f 的近似值。

解:令三次多项式函数230123()p t a a t a t a t =+++过

表中已知的4点,可以得到四元线性方程组:

??????

?=+++-=+++=+++=6

27931842033

210321032100

a a a a a a a a a a a a a

对于四元方程组,笔算就很费事了。应该用计算机求解了,键入:

>>A=[1,0,0,0;1,1,1,1;1,2,4,8;1,3,9,27], b=[3;0;-1;6], s=rref([A,b]) 得到x = 1 0 0 0 3 0 1 0 0 -2 0 0 1 0 -2 0 0 0 1 1

得到01233,2,2,1a a a a ==-=-=,三次多项函数为23

()322p t t t t =--+,故(1.5)f 近

似等于23

(1.5)32(1.5)2(1.5)(1.5) 1.125p =--+=-。

在一般情况下,当给出函数()f t 在n+1个点(1,2,,1)i t i n =+ 上的值()i f t 时,就可以用n 次多项式2012()n n p t a a t a t a t =++++ 对()f t 进行插值。

● 在数字信号处理中的应用----- 数字滤波器系统函数

数字滤波器的网络结构图实际上也是一种信号流图。它的特点在于所有的相加节点都限定为双输入相加器;另外,数字滤波器器件有一个迟延一个节拍的运算,它也是一个线性算子,它的标注符号为z -1。根据这样的结构图,也可以用类似于例7.4的方法,求它

的输入输出之间的传递函数,在数字信号处理中称为系统函数。

图1表示了某个数字滤波器的结构图,现在要求出它的系统函数,即输出y 与输入u 之比。先在它的三个中间节点上标注信号的名称x1,x2,x3,以便对每个节点列写方程。

由于迟延算子z -1不是数,要用符号代替,所以取q = z -1,按照图示情况,可以写出:

122331

23

118

44x qx u

x q x u x x =+??=-+ ???=

写成矩阵形式为

11223300

23

11008

4401

0q x x x q x x x ??????????????????????==-+? ??????????????????????????

?

x u x =Qx -Pu

经过移项后,系统函数W 可以写成:

W =x/u =inv(I -Q)*P 现在可以列写计算系统函数的MATLAB 程序ea705,

syms q

% 规定符号变量

Q(1,2)=q; Q(2,3)=3/8*q -1/4; Q(3,1)=1; % 给非零元素赋值 Q(3,3)=0; % 给右下角元素Q (3,3)赋值后,矩阵中未赋值元素都自动置零 P=[2;1/4;0]

% 给P 赋值

W=inv(eye(3)-Q)*P

% 用信号流图求传递函数的公式

程序运行的结果为

W = [-16/(-8+3*q^2-2*q)-2*q/(-8+3*q^2-2*q) ]

[ -2*(3*q -2)/(-8+3*q^2-2*q)-2/(-8+3*q^2-2*q)] [-16/(-8+3*q^2-2*q)-2*q/(-8+3*q^2-2*q)]

我们关心的是以y =x3作为输出的系统函数,故再键入 pretty(W(3)) 整理后得到 1222116288

(3)832 1.54 1.54

y q q z W u q q q q z z -----++====-+--++-++

用线性代数方法的好处是适用于任何复杂系统,并能用计算机解决问题。

信号与系统课程中的应用-----线性时不变系统的零输入响应

描述n 阶线性时不变(LTI )连续系统的微分方程为

,d d d d d d d d d d 111121u b t u b t

u b y a t y a t y a t y a m m m m n n n n n ++-+++=++++ n ≥m

已知y 及其各阶导数的初始值为y (0),y (1)(0),…,y (n -1)(0),求系统的零输入响应。

解:当LTI 系统的输入为零时,其零输入响应为微分方程的齐次解(即令微分方程等

号右端为0),其形式为(设特征根均为单根)

t p n t p t p n C C C t y e e e )(2121+++=

其中p 1,p 2,…,p n 是特征方程a 1λn +a 2λn -

1+…+ a n λ+ a n +1 =0的根,它们可用roots(a)语句求得。各系数C 1,…,C n 由y 及其各阶导数的初始值来确定。对此有

C 1+ C 2+…+C n = y 0 y 0 = y (0)

p 1C 1+ p 2C 2+…+ p n C n =D y 0 (D y 0表示y 的导数的初始值y (1)(0)) …………………………………

011212111D y C p C p C p n n n n n n ----=+++

写成矩阵形式为 ?????

???????=????????????????????????----0100211121121D D 111

y y y C C C p p p p p p n n n n n n n 即 V ·C = Y 0 , 其解为 C =V \ Y 0

式中 112000[,,,];[,D ,,D ]n n C C C y y y -==T T 0C Y

??

??

?

???????=---112

11

21

111

n n n n n p p p p p p V

V 为范德蒙矩阵,在MATLAB 的特殊矩阵库中有vander 函数可直接生成。

MATLAB 程序ea703.m

a=input('输入分母系数向量a=[a1,a2,...]= '); n=length(a)-1;

Y0=input('输入初始条件向量 Y0=[y0,Dy0,D2y0,...]= '); p=roots(a);V=rot90(vander(p));c= V\Y0'; dt=input('dt='); tf=input('tf= ') t=0:dt:tf; y=zeros(1,length(t)); for k=1:n y= y+c(k)*exp(p(k)*t);end plot(t ,y),grid

? 程序运行结果

用这个通用程序来解一个三阶系统,运行此程序并输入

a=[3,5,7,1]; dt=0.2; tf=8;

而Y0取

[1,0,0];[0,1,0];[0,0,1]

三种情况,用hold on 语句使三次运行生成的图形画在一幅图上,得到图2。

● 减肥配方的实现

设三种食物每100克中蛋白质、碳水化合物和脂肪的含量如下表,表中还给出了80年代美国流行的剑桥大学医学院的简捷营养处方。现在的问题是:如果用这三种食物作为每

设脱脂牛奶的用量为x 1个单位(100g ),大豆面粉的用量为x 2个单位(100g ),乳清的用量为x 3个单位(100g ),表中的三个营养成分列向量为:

图2 三阶系统的零输入响应

12136511352,34,74,07 1.1a a a ????????????===??????????????????

则它们的组合所具有的营养为

11223312336511352347407 1.1x a x a x a x x x ??????

??????++=++??????

????????????

使这个合成的营养与剑桥配方的要求相等,就可以得到以下的矩阵方程:

12336

511333523474450

7 1.13x x Ax b x ??????

??????=?=??????

?????

???????

用MATLAB 解这个问题非常方便,列出程序ag763如下:

A=[36,51,13;52,34,74;0,7,1.1] b=[33;45;3] x=A\b

程序执行的结果为:

0.2772 0.3919 0.2332x ??

??=??????

即脱脂牛奶的用量为27.7g ,大豆面粉的用量为39.2g ,乳清的用量为23.3g ,就能保证所需

的综合营养量。

人口迁徙模型

设在一个大城市中的总人口是固定的。人口的分布则因居民在市区和郊区之间迁徙而变化。每年有6%的市区居民搬到郊区去住,而有2%的郊区居民搬到市区。假如开始时有30%的居民住在市区,70%的居民住在郊区,问十年后市区和郊区的居民人口比例是多少?30年、50年后又如何?

这个问题可以用矩阵乘法来描述。把人口变量用市区和郊区两个分量表示,即

,ck k sk x x x ??

=????

其中x c 为市区人口所占比例,x s 为郊区人口所占比例,k 表示年份的次序。

在k=0的初始状态:0000.30.7c s x x x ????

==??????

??。

一年以后,市区人口为x c1= (1-0.02) x c0+0.06x s0,郊区人口x s1= 0.02x c0 + (1-0.06)x s0,用

矩阵乘法来描述,可写成:

11010.940.020.3 0.29600.060.980.7 0.7040c s x x Ax x ????????

==?==????????

????

????

此关系可以从初始时间到k 年,扩展为2120k k k k x Ax A x A x --==== ,用下列MATLAB 程序进行计算:

A=[0.94,0.02;0.06,0.98] x0=[0.3;0.7] x1=A*x0, x10=A^10*x0 x30=A^30*x0 x50=A^50*x0

程序运行的结果为:

1103050 0.2960 0.2717 0.2541 0.2508,,,, 0.7040 0.7283 0.7459 0.7492x x x x ????????====????????????????

无限增加时间k ,市区和郊区人口之比将趋向一组常数 0.25/0.75。为了弄清为什么这

个过程趋向于一个稳态值,我们改变一下坐标系统。在这个坐标系统中可以更清楚地看到乘以矩阵A 的效果。选u 1为稳态向量[0.25,0.75]T 的任意一个倍数,令u 1=[1,3]T 和u 2=[-1,1]T 。可以看到,用A 乘以这两个向量的结果不过是改变向量的长度,不影响其相角(方向):

110.940.02110.060.9833Au u ??????

===????????????

220.940.0210.920.920.060.9810.92Au u --??????===??????

??????

初始向量x0可以写成这两个基向量u1和u2的线性组合;

0120.30110.250.050.250.050.7031x u u -??????==?-?=-????????????

因此

0120.250.05(0.82)k k k x A x u u ==-

式中的第二项会随着k 的增大趋向于零。如果只取小数点后两位,则只要k>27,这第

二项就可以忽略不计而得到

0127

0.250.250.75k k

k x A x u >??

===????

适当选择基向量可以使矩阵乘法结果等价于一个简单的实数乘子,避免相角项出现,

使得问题简单化。这也是方阵求特征值的基本思想。

这个应用问题实际上是所谓马尔可夫过程的一个类型。所得到的向量序列x 1,x 2,...,x k 称为马尔可夫链。马尔可夫过程的特点是k 时刻的系统状态x k 完全可由其前一个时刻的状态x k-1所决定,与k-1时刻之前的系统状态无关。

交通流的分析

某城市有两组单行道,构成了一个包含四个节点A,B,C,D 的十字路口如图6.5.2所示。在交通繁忙时段的汽车从外部进出此十字路口的流量(每小时的车流数)标于图上。现要求计算每两个节点之间路段上的交通流量x 1,x 2,x 3,x 4。

解:在每个节点上,进入和离开的车数应该相等,这就决定了四个流通的方程: 节点A: x 1+450=x 2+610 节点B: x 2+520=x 3+480 节点C: x 3+390=x 4+600 节点D: x 4+640=x 2+310

将这组方程进行整理,写成矩阵形式:

12

23

341

4= 160 = - 40 - = 210

= -330

x x x x x x x x ---

其系数增广矩阵为:

11 160 11 - 40 [,]1

12101

1 -330A b -????-??=??

-??

-??

用消元法求其行阶梯形式,或者直接调用U0=rref([A,b]),可以得出其精简行阶梯形式

为 1 0 0 -1 330 0 1 0 -1 170 U0= 0 0 1 -1 210 0 0 0 0 0??

??

?

???????

注意这个系数矩阵所代表的意义,它的左边四列从左至右依次为变量x 1,x 2,x 3,x 4的系

数,第五列则是在等式右边的常数项。把第四列移到等式右边,可以按行列写恢复为方程,其结果为:

x 1=x 4+330, x 2=x 4+170, x 3=x 4+210 0=0

由于最后一行变为全零,这个精简行阶梯形式只有三行有效,也就是说四个方程中有一个是相依的,实际上只有三个有效方程。方程数比未知数的数目少,即没有给出足够的信息来唯一地确定x 1,x 2,x 3,和x 4。其原因也不难从物理上想象,题目给出的只是进入和离开这个十字路区的流量,如果有些车沿着这四方的单行道绕圈,那是不会影响总的输入输出流量的,但可以全面增加四条路上的流量。所以x 4被称为自由变量,实际上它的取值也不能完全自由,因为规定了这些路段都是单行道,x 1,x 2,x 3,和x 4。都不能取负值。

所以要准确了解这里的交通流情况,还应该在x 1,x 2,x 3,和x 4中,再检测一个变量。

图3 单行线交通流图

价格平衡模型

在Leontiff 成为诺贝尔奖金获得者的历史中,线性代数曾起过重要的作用,我们来看看他的基本思路。假定一个国家或区域的经济可以分解为n 个部门,这些部门都有生产产品或服务的独立功能。设单列n 元向量x 是这些n 个部门的产出,组成在R n 空间的产出向量。先假定该社会是自给自足的经济,这是一个最简单的情况。因此各经济部门生产出的产品,完全被自己部门和其它部门所消费。Leontiff 提出的第一个问题是,各生产部门的实际产出的价格p 应该是多少,才能使各部门的收入和消耗相等,以维持持续的生产。

Leontiff 的输入输出模型中的一个基本假定是:对于每个部门,存在着一个在R n 空间单位消耗列向量v i ,它表示第i 个部门每产出一个单位(比如100万美金)产品,由本部门和其他各个部门消耗的百分比。在自给自足的经济中,这些列向量中所有元素的总和应该为1。把这n 个v i ,并列起来,它可以构成一个n ×n 的系数矩阵,可称为内部需求矩阵V 。

举一个最简单的例子,假如一个自给自足的经济体由三个部门组成,它们是煤炭业、

如果电力业产出了100个单位的产品,有40个单位会被煤炭业消耗,10个单位被自己消耗,而被钢铁业消耗的是50个单位,各行业付出的费用为:

20.40.10.5e e p v p ??

???=???

????

这就是内部消耗的计算方法,把几个部门都算上,可以写出

[,,]c c c c e e s s c e s e e s s p p p v p v p v v v v p p p p ????

????++===????????????

各部门消耗成本=销售收入 其中

[]0.0.40.6,,0.60.10.20.40.50.2c e s V v v v ??

??==??

????

于是总的价格平衡方程可以写成为:

p – Vp = 0 ( I – V ) p =0

此等式右端常数项为零,是一个齐次方程。它有非零解的条件是系数行列式等于零,或者用行阶梯简化来求解。

用MATLAB 语句写出其解的表示式:

V=[0.,0.4,0.6;0.6,0.1,0.2;0.4,0.5,0.2],

U0 = rref([[eye(3)-V],zeros(3,1)]) 程序运行的结果为

1.0000 0 -0.9394 00 0 1.0000 -0.8485 0

0 0 0 0U ??

??=??????

这个结果是合理的,简化行阶梯形式只有两行,说明[I-V]的秩是2,所以它的行列式必

定为零。由于现在有三个变量,只有两个方程,必定有一个变量可以作为自由变量。记住U0矩阵中各列的意义,它们分别是原方程中p c ,p e ,p s ,的系数,所以简化行阶梯矩阵U0表示的是下列方程:

c s c s e s e s p - 0.9394p = 0p = 0.9394p

p - 0.8485p = 0p = 0.8485p

???

??

?

?

???

? 这里取p s 为自由变量,所以煤炭业和电力业的价格应该分别为钢铁业价格的0.94和0.85倍。如果钢铁业产品价格总计为100万元,则煤炭业的产品价格总计为94万,电力业的价格总计为85万

网络的矩阵分割和连接

在电路设计中,经常要把复杂的电路分割为局部电路,每一个电路都用一个网络‘黑盒子’来表示。黑盒子的输入为u 1,i 1,输出为u 2,i 2,其输入输出关系用一个矩阵A 来表示(如图7.6.1所示):

2121u u A i i ????

=????????

i

i 2 A 是2×2矩阵,称为该局部电路的传输矩阵。

把复杂的电路分成许多串接局部电路,分别求出 它们的传输矩阵,再相乘起来,得到总的传输矩阵, 可以使分析电路的工作简化。 以图7.6.2为例,把两个电阻组成的分压电路分成两个串接的子网络。第一个子网络只包含电阻R 1,

第二个子网络只包含电阻R 2,列出第一个子网络的电路方程为:

212111,i i u u i R ==-

写成矩阵方程为:

21111211101u u u R A i i i -??????

??=?=????????????????

同样可列出第二个子网络的电路方

程,

322232/,

i i u R u u =-=

写成矩阵方程为:

32222322101/1u u u A R

i i i ??????

??=?=????????-??????

?? 图4 单个子网络模型 图5 两个子网络串联模型

从上分别得到两个子网络的传输矩阵

112211

0,1/101R A A R -????==????

-????

整个电路的传输矩阵为两者的乘积

11122212111

01/11/1/01R R A A A R R R R --??????=?=?=??????--+??????

实用中通常对比较复杂的网络进行分段,对于这样简单的电路是不分段的,这里只是一个

示例。

线性代数期末考试试卷答案合集

线性代数期末考试试卷 答案合集 文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

×××大学线性代数期末考试题 一、填空题(将正确答案填在题中横线上。每小题2分,共10分) 1. 若02 2 1 50 1 31 =---x ,则=χ__________。 2.若齐次线性方程组??? ??=++=++=++0 00321 321321x x x x x x x x x λλ只有零解,则λ应满足 。 3.已知矩阵n s ij c C B A ?=)(,,,满足CB AC =,则A 与B 分别是 阶矩阵。 4.矩阵??? ? ? ??=3231 2221 1211 a a a a a a A 的行向量组线性 。 5.n 阶方阵A 满足032=--E A A ,则=-1A 。 二、判断正误(正确的在括号内填“√”,错误的在括号内填“×”。每小题2分,共10分) 1. 若行列式D 中每个元素都大于零,则0?D 。( ) 2. 零向量一定可以表示成任意一组向量的线性组合。( ) 3. 向量组m a a a ,, , 21中,如果1a 与m a 对应的分量成比例,则向量组s a a a ,,, 21线性相关。( ) 4. ? ? ??? ???? ???=010********* 0010 A ,则A A =-1。( ) 5. 若λ为可逆矩阵A 的特征值,则1-A 的特征值为λ。 ( )

三、单项选择题 (每小题仅有一个正确答案,将正确答案题号填入括号内。每小题2 分,共10分) 1. 设A 为n 阶矩阵,且2=A ,则=T A A ( )。 ① n 2 ② 12-n ③ 12+n ④ 4 2. n 维向量组 s ααα,, , 21(3 s n )线性无关的充要条件是( )。 ① s ααα,, , 21中任意两个向量都线性无关 ② s ααα,, , 21中存在一个向量不能用其余向量线性表示 ③ s ααα,, , 21中任一个向量都不能用其余向量线性表示 ④ s ααα,, , 21中不含零向量 3. 下列命题中正确的是( )。 ① 任意n 个1+n 维向量线性相关 ② 任意n 个1+n 维向量线性无关 ③ 任意1+n 个n 维向量线性相关 ④ 任意1+n 个n 维向量线性无关 4. 设A ,B 均为n 阶方阵,下面结论正确的是( )。 ① 若A ,B 均可逆,则B A +可逆 ② 若A ,B 均可逆,则 A B 可逆 ③ 若B A +可逆,则 B A -可逆 ④ 若B A +可逆, 则 A ,B 均可逆 5. 若4321νννν,,,是线性方程组0=X A 的基础解系,则4321νννν+++是0=X A 的( ) ① 解向量 ② 基础解系 ③ 通解 ④ A 的行向量 四、计算题 ( 每小题9分,共63分) 1. 计算行列式 x a b c d a x b c d a b x c d a b c x d ++++。

线性代数超强的总结(不看你会后悔的)

线性代数超强总结 ()0A r A n A Ax A A οο??

√ 行列式的计算: ① 若A B 与都是方阵(不必同阶),则 (1)mn A A A A B B B B A A B B οο οοο * = = =* *=- ②上三角、下三角行列式等于主对角线上元素的乘积. ③关于副对角线: (1)2 1121 21 1211 1 (1) n n n n n n n n n n n a a a a a a a a a ο οο ---* = =-K N N √ 逆矩阵的求法: ①1 A A A * -= ②1()()A E E A -????→M M 初等行变换 ③11a b d b c d c a ad bc --???? =????--???? T T T T T A B A C C D B D ?? ??=???????? ④1 2 11 11 2 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ???? ??? ?? ? O O 2 1 1 1 12 1 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ?????????? N N

《线性代数》教学中若干难点的探讨.doc

《线性代数》教学中若干难点的探讨- 摘要:在《线性代数》的教学过程中,有很多抽象的概念学生很难理解,比如线性相关、线性无关,极大线性无关组、向量组的秩等等。本文从笔者个人的教学实际出发,浅谈教学过程中的若干个教学难点,化抽象为具体,帮助学生理解并掌握这些难点,以提高学生对《线性代数》的学习兴趣。 关键词:线性相关;线性无关;极大线性无关组;向量组的秩 《线性代数》是高等学校理、工、经、管类各专业的一门重要基础课程。通过对本课程的学习,学生可以获得线性代数的基本概念、基本理论和基本运算技能,为后继课程的学习和进一步知识的获得奠定必要的数学基础。通过各个教学环节的学习,可以逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力以及自学能力,并具有比较熟练的运算能力和综合运用所学知识分析和解决问题的能力。另外,通过《线性代数》的学习,还可以培养学生的综合素质和提高学生的创新意识。因此,只有熟练掌握这门课程,才能较好地运用到各个专业中。由于该课程内容抽象,教学课时短,这无疑对教师的教学和学生的学习造成了极大的困扰。本文从笔者个人的教学实际出发,浅谈教学过程中的若干个教学难点,帮助学生理解并掌握这些难点,以提高学生对《线性代数》的学习兴趣。 一、线性相关性与线性无关性 线性方程组理论是线性代数的基本内容之一,而向量组的线性相关性和线性无关性又是解线性方程组的基础。教材第三章线性方程组开门见山,直接给出了线性相关及线性无关的定义。

线性相关是指一个向量组α1,α2,…,αs,如果存在一组不全为零的数λ1,λ2,…,λs,使得λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0,则称该向量组α1,α2,…,αs线性相关。如果不存在这样一组不全为零的数,则称该向量组α1,α2,…,αs线性无关。单纯地称某向量组线性相关或线性无关,对于学生来说是比较抽象的,他们对这一定义总是感觉很模糊,很难理解,如何才能更好地更形象地理解这一定义呢?如果在教学中,把这块知识与解析几何联系起来,用几何知来解释什么是线性相关或线性无关,那么学生肯定更容易接受。例如,对于定义中λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0,可以理解为b=(λ1,λ2,…,λs)这样的一个行向量。如果向量组有两个列向量构成,即α1,α2,则b=(λ1,λ2),λ1α1+λ2α2=0。若λ1≠0,则经过变换可以得到α1=■,这说明α1和α2共线。对于有三个向量构成的向量组,λ1α1+λ2α2+λ3α3=0,b=(λ1,λ2,λ3),若λ1≠0,经变换得到α1=■+■,这说明α1,α2,α3三个向量共面。 对于两个向量,线性相关指两向量平行(或者说是共线),此时只是在线上的关系,仅仅是一维,线性无关指两向量相交,确定了一个二维平面。线性无关提供了另一种维度,使得向量所在空间增加了一维。对于三个向量,线性相关指三向量共面,研究的是二维平面,而线性无关指三向量不共面,使得向量所在空间增加了一维,即三个向量若线性无关,那么它们不共面,存在于三维立体空间中。四个向量,五个向量,…,研究方法类似。结合几何知识,通过几何图像可以更直观地呈现出新的概念,学生更易于接受,而且还有助于提高学生对《线性代数》的学习兴趣。 二、极大线性无关组及向量组的秩

线性代数应用实例

线性代数应用实例 ● 求插值多项式 右表给出函数()f t 上4个点的值,试求三次插值多项式230123()p t a a t a t a t =+++,并求(1.5)f 的近似值。 解:令三次多项式函数230123()p t a a t a t a t =+++过 表中已知的4点,可以得到四元线性方程组: ?????? ?=+++-=+++=+++=6 27931842033 210321032100 a a a a a a a a a a a a a 对于四元方程组,笔算就很费事了。应该用计算机求解了,键入: >>A=[1,0,0,0;1,1,1,1;1,2,4,8;1,3,9,27], b=[3;0;-1;6], s=rref([A,b]) 得到x = 1 0 0 0 3 0 1 0 0 -2 0 0 1 0 -2 0 0 0 1 1 得到01233,2,2,1a a a a ==-=-=,三次多项函数为23 ()322p t t t t =--+,故(1.5)f 近 似等于23 (1.5)32(1.5)2(1.5)(1.5) 1.125p =--+=-。 在一般情况下,当给出函数()f t 在n+1个点(1,2,,1)i t i n =+ 上的值()i f t 时,就可以用n 次多项式2012()n n p t a a t a t a t =++++ 对()f t 进行插值。 ● 在数字信号处理中的应用----- 数字滤波器系统函数 数字滤波器的网络结构图实际上也是一种信号流图。它的特点在于所有的相加节点都限定为双输入相加器;另外,数字滤波器器件有一个迟延一个节拍的运算,它也是一个线性算子,它的标注符号为z -1。根据这样的结构图,也可以用类似于例7.4的方法,求它 的输入输出之间的传递函数,在数字信号处理中称为系统函数。 图1表示了某个数字滤波器的结构图,现在要求出它的系统函数,即输出y 与输入u 之比。先在它的三个中间节点上标注信号的名称x1,x2,x3,以便对每个节点列写方程。

线性代数期末考试试卷+答案合集

×××大学线性代数期末考试题 一、填空题(将正确答案填在题中横线上。每小题2分,共10分) 1. 若02 2 1 50 1 31 =---x ,则=χ__________。 2.若齐次线性方程组??? ??=++=++=++0 00321 321321x x x x x x x x x λλ只有零解,则λ应满足 。 3.已知矩阵n s ij c C B A ?=)(,,,满足CB AC =,则A 与B 分别是 阶矩阵。 4.矩阵??? ? ? ??=32312221 1211 a a a a a a A 的行向量组线性 。 5.n 阶方阵A 满足032 =--E A A ,则=-1A 。 二、判断正误(正确的在括号内填“√”,错误的在括号内填“×”。每小题2分,共10分) 1. 若行列式D 中每个元素都大于零,则0?D 。( ) 2. 零向量一定可以表示成任意一组向量的线性组合。( ) 3. 向量组m a a a ,, , 21中,如果1a 与m a 对应的分量成比例,则向量组s a a a ,,, 21线性相关。( ) 4. ? ? ??? ???? ???=010********* 0010 A ,则A A =-1。( ) 5. 若λ为可逆矩阵A 的特征值,则1 -A 的特征值为λ。 ( ) 三、单项选择题 (每小题仅有一个正确答案,将正确答案题号填入括号内。每小题2分,共10分) 1. 设A 为n 阶矩阵,且2=A ,则=T A A ( )。 ① n 2 ② 1 2 -n ③ 1 2 +n ④ 4 2. n 维向量组 s ααα,,, 21(3 ≤ s ≤ n )线性无关的充要条件是( )。 ① s ααα,, , 21中任意两个向量都线性无关 ② s ααα,, , 21中存在一个向量不能用其余向量线性表示 ③ s ααα,, , 21中任一个向量都不能用其余向量线性表示

线性代数公式总结大全

线性代数公式 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; 2、矩阵 8. 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;

线性代数重点难点

自考《线性代数》重难点解析 2011-02-17 11:09:49 | 作者: min | 来源: 考试大 | 查看: 第一章行列式 一、重点 1、理解:行列式的定义,余子式,代数余子式。 2、掌握:行列式的基本性质及推论。 3、运用:运用行列式的性质及计算方法计算行列式,用克莱姆法则求解方程组。 二、难点 行列式在解线性方程组、矩阵求逆、向量组的线性相关性、求矩阵的特征值等方面的应用。 三、重要公式 1、若A为n阶方阵,则│kA│= kn│A│ 2、若A、B均为n阶方阵,则│AB│=│A│。│B│ 3、若A为n阶方阵,则│A*│=│A│n-1 若A为n阶可逆阵,则│A-1│=│A│-1 4、若A为n阶方阵,λi(i=1,2,…,n)是A的特征值,│A│=∏λi 四、题型及解题思路 1、有关行列式概念与性质的命题 2、行列式的计算(方法)

1)利用定义 2)按某行(列)展开使行列式降阶 3)利用行列式的性质 ①各行(列)加到同一行(列)上去,适用于各列(行)诸元素之和相等的情况。 ②各行(列)加或减同一行(列)的倍数,化简行列式或化为上(下)三角行列式。 ③逐次行(列)相加减,化简行列式。 ④把行列式拆成几个行列式的和差。 4)递推法,适用于规律性强且零元素较多的行列式 5)数学归纳法,多用于证明 3、运用克莱姆法则求解线性方程组 若D =│A│≠0,则Ax=b有唯一解,即 x1=D1/D,x2= D2/D,…,xn= Dn/D 其中Dj是把D中xj的系数换成常数项。 注意:克莱姆法则仅适用于方程个数与未知数个数相等的方程组。 4、运用系数行列式│A│判别方程组解的问题 1)当│A│=0时,齐次方程组Ax=0有非零解;非齐次方程组Ax=b不是唯一解(可能无解,也可能有无穷多解) 2)当│A│≠0时,齐次方程组Ax=0仅有零解;非齐次方程组Ax=b有唯一解,此解可由克莱姆法

线性代数应用案例资料

线性代数应用案例

行列式的应用 案例1 大学生在饮食方面存在很多问题,多数大学生不重视吃早餐,日常饮 食也没有规律,为了身体的健康就需要注意日常饮食中的营养。大学生每天的配餐中需要摄入一定的蛋白质、脂肪和碳水化合物,下表给出了这三种食物提供的营养以及大学生的正常所需营养(它们的质量以适当的单位计量)。 试根据这个问题建立一个线性方程组,并通过求解方程组来确定每天需要摄入的上述三种食物的量。 解:设123,, x x x 分别为三种食物的摄入量,则由表中的数据可以列出下列 方程组 123231 23365113337 1.1352347445 x x x x x x x x ++=?? +=? ?++=? 利用matlab 可以求得 x = 0.27722318361443 0.39192086163701 0.23323088049177 案例2 一个土建师、一个电气师、一个机械师组成一个技术服务社。假设在 一段时间内,每个人收入1元人民币需要支付给其他两人的服务费用以及每个人的实际收入如下表所示,问这段时间内,每人的总收入是多少?(总收入=实际收入+支付服务费)

解:设土建师、电气师、机械师的总收入分别是123,,x x x 元,根据题 意,建立方程组 1232133 120.20.35000.10.47000.30.4600 x x x x x x x x x --=?? --=??--=? 利用matlab 可以求得 x = 1.0e+003 * 1.25648414985591 1.44812680115274 1.55619596541787 案例3 医院营养师为病人配制的一份菜肴由蔬菜、鱼和肉松组成,这份菜肴 需含1200cal 热量,30g 蛋白质和300mg 维生素c ,已知三种食物每100g 中的有关营养的含量如下表,试求所配菜肴中每种食物的数量。 解:设所配菜肴中蔬菜、鱼和肉松的数量分别为123,,x x x 百克,根据题意,建立方程组 12312312360300600120039630906030300 x x x x x x x x x ++=?? ++=? ?++=? 利用matlab 可以求得 x = 1.52173913043478 2.39130434782609

大一线性代数期末考试试卷

线性代数期末考试题 一、填空题(将正确答案填在题中横线上。每小题2分,共10分) 1. 若02 2 1 50 1 31 =---x ,则=χ__________。 2.若齐次线性方程组??? ??=++=++=++0 00321 321321x x x x x x x x x λλ只有零解,则λ应满足 。 3.已知矩阵n s ij c C B A ?=)(,,,满足CB AC =,则A 与B 分别是 阶矩阵。 4.矩阵??? ? ? ??=32312221 1211 a a a a a a A 的行向量组线性 。 5.n 阶方阵A 满足032 =--E A A ,则=-1 A 。 二、判断正误(正确的在括号内填“√”,错误的在括号内填“×”。每小题2分,共10分) 1. 若行列式D 中每个元素都大于零,则0?D 。( ) 2. 零向量一定可以表示成任意一组向量的线性组合。( ) 3. 向量组m a a a ,,, 21中,如果1a 与m a 对应的分量成比例,则向量组s a a a ,,, 21线性相关。( ) 4. ? ? ??? ???? ???=010********* 0010 A ,则A A =-1。( ) 5. 若λ为可逆矩阵A 的特征值,则1 -A 的特征值为λ。 ( ) 三、单项选择题 (每小题仅有一个正确答案,将正确答案题号填入括号内。每小题2分,共10分) 1. 设A 为n 阶矩阵,且2=A ,则=T A A ( )。 ① n 2 ② 1 2 -n ③ 1 2 +n ④ 4 2. n 维向量组 s ααα,,, 21(3 ≤ s ≤ n )线性无关的充要条件是( ) 。 ① s ααα,,, 21中任意两个向量都线性无关 ② s ααα,,, 21中存在一个向量不能用其余向量线性表示 ③ s ααα,,, 21中任一个向量都不能用其余向量线性表示

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

线性代数易错点及重点知识点

线性代数易错及重点知识点 翔翔总结,不晓得大家看得懂不 3 24712432的余子式是327134722412,而不是23271 上三角和下三角行列式都是a1a2a3.....an=A 反三角行列式为A*(-1)^n(n-1)/2 行列式的一行的代数余子式分别乘以另一行元素,值为零。 正反三角行列式如果不记得公式了,可以通过上下换行的形式变成正三角行列式。 克莱姆法则D=222112 11a a a a ,D1=22 2121a b a b D2=22211211a a a a x1=D1/D 同理x2=D2/D 范德蒙法则:行列式的值=(x n -x n-1)(x n -x n-2)……(x n -x 1)(x n-1-x n-2……)(x 2-x 1) 若一个线性方程组有非零解,则它的行列式式值等于零。 行列式中行叫c ,列叫r 写行列式变换过程中要在等号上写变换方法,如c2-c3.不然老师看不懂步骤,无法给分 化三角行列式先化第一列,在化第二列,按顺序来化,这样才不会出现问题。 n 维向量分横向量和列向量。 写向量时一定要记得在上面加箭头 任意一个n 维向量都能由n 个n 维单位向量线性表示 如果b1=k1a1+k2a2+k3a3,线性表示不一定要求k1,k2,k3不全为零。 如果一个向量a 线性相关,则a=0 由一个非零向量构成的向量组一定线性无关。即a ≠0则a 这个向量组线性无关。 含有零向量的向量组一定线性相关 例a1=(1,1)a2=(2,3)求这两个向量组是否线性相关 解:k1a1+k2a2=0 k1(1,1)+k2(2,3)=0 K1+2k2=0 k1+3k2=0 3 121≠0所以k 全是零解,所以线性无关 a3=a1+a2,则a1,a2,a3线性相关 一个向量组中的一个向量可由其他向量线性表示,那么这个向量组线性相关,能线性表示不一定要k 不全为零,但是线性相关一定要不全为零 两个向量线性相关除非他们对应分量成比例。 如果一个向量组一部分向量线性相关,则,整个向量组线性相关。 一个向量组线性无关,那么它的一部分也线性无关 向量组线性相关,减少其中几维一样线性相关,向量组线性无关,增加几维向量一样无关。 应用:要证线性相关,则增加维,如果增加后相关,则原向量组相关。 要证线性无关,则减少维,如果减少后无关,则原向量组无关。 要证线性相关,则增加向量个数,如果增加后相关,则原向量组相关。 要证线性无关,则减少向量个数,如果减少后无关,则原向量组无关。 向量个数大于维数一定线性相关 一个向量组的每个最大线性无关组中的向量个数一定相等 向量空间:线性无关组ab ……n 若a+b ……n 属于v Ramada a 属于v 则v 为向量空间v 的维数就是向量组的秩,a b ……n 称为空间的基

线性代数矩阵性及应用举例

线性代数矩阵性及应用举例

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华北水利水电学院线性代数解决生活中实际问题 课程名称:线性代数 专业班级: 成员组成: 联系方式: 2012年11月7日

关于矩阵逆的判定及求逆矩阵方法的探讨 摘 要:矩阵的可逆性判定及逆矩阵的求解是高等代数的主要内容之一。本文给出 判定矩阵是否可逆及求逆矩阵的几种方法。 关键词:逆矩阵 伴随矩阵 初等矩阵 分块矩阵 矩阵理论是线性代数的一个主要内容,也是处理实际问题的重要工具,而逆矩阵在矩阵的理论和应用中占有相当重要的地位。下面通过引入逆矩阵的定义,就矩阵可逆性判定及求逆矩阵的方法进行探讨。 定义1 n 级方阵A 称为可逆的,如果n 级方阵B ,使得 AB=BA=E (1) 这里E 是n 级单位矩阵。 定义2 如果B 适合(1),那么B 就称为A 的逆矩阵,记作1 -A 。 定理1 如果A 有逆矩阵,则逆矩阵是唯一的。 逆矩阵的基本性质: 性质1 当A 为可逆阵,则A A 1 1 = -. 性质 2 若A 为可逆阵,则k kA A (,1 -为任意一个非零的数)都是可逆阵,且A A =--1 1)( )0(1)(1 1≠= --k A k kA . 性质3 111 ) (---=A B AB ,其中A ,B 均为n 阶可逆阵. 性质4 A ()()'11 '=--A . 由性质3有 定理2 若)2(,21≥n A A A n Λ是同阶可逆阵,则n A A A Λ21,是可逆阵,且21(A A 下面给出几种判定方阵的可逆性及求逆矩阵的方法: 方法一 定义法 利用定义1,即找一个矩阵B ,使AB=E ,则A 可逆,并且B A =-1 。 方法二 伴随矩阵法 定义3 设)(ij a A =是n 级方阵,用ij A 表示A 的),(j i 元的代数余子式)1,(n j i Λ=,

线性代数超强总结

√ 关于12,,,n e e e ???: ①称为 n 的标准基, n 中的自然基,单位坐标向量; ②12,,,n e e e ???线性无关; ③12,,,1n e e e ???=; ④tr()=E n ; ⑤任意一个n 维向量都可以用12,,,n e e e ???线性表示. √ 行列式的计算: ① 若A B 与都是方阵(不必同阶),则 (1)mn A A A A B B B B A A B B οο οοο * = = =* *=- ②上三角、下三角行列式等于主对角线上元素的乘积. ③关于副对角线: (1)2 1121 21 1211 1 (1) n n n n n n n n n n n a a a a a a a a a ο οο ---* = =- √ 逆矩阵的求法: ①1 A A A * -= ②1()()A E E A -???? →初等行变换 ③11a b d b c d c a ad bc --???? =????--???? T T T T T A B A C C D B D ?? ??=???????? ④1 2 11 11 2 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ???? ??? ?? ? 2 1 1 1 12 1 1n a a n a a a a -???? ???? ? ???=???? ??????????

⑤1 1111 2 21n n A A A A A A ----???? ???? ? ???=???? ???? ??? ?? ? 1 112 1 211 n n A A A A A A ----? ? ? ????? ? ???=???? ???? ?????? √ 方阵的幂的性质:m n m n A A A += ()()m n mn A A = √ 设1110()m m m m f x a x a x a x a --=++ ++,对n 阶矩阵A 规定:1110()m m m m f A a A a A a A a E --=++ ++为A 的一个多项式. √ 设,,m n n s A B ??A 的列向量为12,,,n ααα???,B 的列向量为12,,,s βββ???,AB 的列向量为 12,, ,s r r r , 1212121122,1,2,,,(,,,)(,,,) ,(,,,),,,.i i s s T n n n i i i i r A i s A A A A A B b b b A b b b AB i r A AB i r B βββββββββαααβα==???=?? ==++?? ???则:即 用中简 若则 单的一个提 即:的第个列向量是的列向量的线性组合组合系数就是的各分量;高运算速度 的第个行向量是的行向量的线性组合组合系数就是的各分量 √ 用对角矩阵Λ左乘一个矩阵,相当于用Λ的对角线上的各元素依次乘此矩阵的行向量; 用对角矩阵Λ右乘一个矩阵,相当于用Λ的对角线上的各元素依次乘此矩阵的列向量. √ 两个同阶对角矩阵相乘只用把对角线上的对应元素相乘, 与分块对角阵相乘类似,即:11 11 22 22 ,kk kk A B A B A B A B οοο ο ?? ?? ? ??? ? ???==???????????? √ 矩阵方程的解法:设法化成AX B XA B ==(I) 或 (II) 当0A ≠时, √ Ax ο=和Bx ο=同解(,A B 列向量个数相同),则: 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. √ 判断12,, ,s ηηη是0Ax =的基础解系的条件:

自考《线性代数》重难点解析与全真练习

自考《线性代数》重难点解析与全真练习 第一章行列式 一、重点 1、理解:行列式的定义,余子式,代数余子式。 2、掌握:行列式的基本性质及推论。 3、运用:运用行列式的性质及计算方法计算行列式,用克莱姆法则求解方程组。 二、难点行列式在解线性方程组、矩阵求逆、向量组的线性相关性、求矩阵的特征值等方面的应用。 三、重要公式 1若A为n阶方阵,则|kA| = kn | A I 2、若A、B均为n阶方阵,AB丨=| A |。丨B丨 3、若A为n阶方阵,则|A* | = | A | n-1 若A为n阶可逆阵,则|A-1 | = | A | -1 4、若A为n阶方阵,入i (i=1 , 2,…,n)是A的特征值,| A | =口入i 四、题型及解题思路 1 、有关行列式概念与性质的命题 2、行列式的计算(方法) 1 )利用定义 2)按某行(列)展开使行列式降阶 3)利用行列式的性质 ①各行(列)加到同一行(列)上去,适用于各列(行)诸元素之和相等的情况。 ②各行(列)加或减同一行(列)的倍数,化简行列式或化为上(下)三角行列式。 ③逐次行(列)相加减,化简行列式。 ④把行列式拆成几个行列式的和差。 4)递推法,适用于规律性强且零元素较多的行列式 5)数学归纳法,多用于证明 3、运用克莱姆法则求解线性方程组 若D = | A |丰0,则Ax=b有解,即 x1=D1/D, x2= D2/D ,…, xn= Dn/D 其中Dj是把D中xj的系数换成常数项。 注意:克莱姆法则仅适用于方程个数与未知数个数相等的方程组。 4、运用系数行列式A 判别方程组解的问题 1)当| A | = 0时,齐次方程组Ax= 0有非零解;非齐次方程组解,也可 能有无穷多解) 2)当| A |丰0时,齐次方程组Ax= 0仅有零解;非齐次方程组克莱姆法则求出。 、重点 1 、理解:矩阵的定义、性质, 几种特殊的矩阵(零矩阵,上(下)对角矩阵,逆矩阵,正交矩阵,伴随矩阵,分块矩阵) 2、掌握: 1)矩阵的各种运算及运算规律 2)矩阵可逆的判定及求逆矩阵的各种方法Ax= b 不是解(可能无Ax= b 有解,此解可由三角矩阵,对称矩阵,

线性代数期末考试试题含答案

线性代数期末考试试题含 答案 The final edition was revised on December 14th, 2020.

江西理工大学《线性代数》考题 一、 填空题(每空3分,共15分) 1. 设矩阵??????????=333222 111 c b a c b a c b a A ,??????????=333 222111d b a d b a d b a B 且4=A ,1=B 则=+B A ______ 2. 二次型233222213214),,(x x tx x x x x x f +-+=是正定的,则t 的取值范围__________ 3. A 为3阶方阵,且2 1=A ,则=--*12)3(A A ___________ 4. 设n 阶矩阵A 的元素全为1,则A 的n 个特征值是___________ 5. 设A 为n 阶方阵,n βββ ,,21为A 的n 个列向量,若方程组0=AX 只有零解,则向量组(n βββ ,,21)的秩为 _____ 二、选择题(每题3分,共15分) 6. 设线性方程组?????=+=+--=-032231 3221ax cx bc bx cx ab ax bx ,则下列结论正确的是( ) (A)当c b a ,,取任意实数时,方程组均有解 (B)当a =0时,方程组无解 (C) 当b =0时,方程组无解 (D)当c =0时,方程组无解 7. 同为n 阶方阵,则( )成立 (A) B A B A +=+ (B) BA AB = (C) BA AB = (D) 111)(---+=+B A B A 8. 设??????????=333231232221 131211 a a a a a a a a a A ,??????????+++=331332123111131211232221a a a a a a a a a a a a B ,??????????=1000010101P , ???? ??????=1010100012P 则( )成立 (A)21P AP (B) 12P AP (C) A P P 21 (D) A P P 12 9. A ,B 均为n 阶可逆方阵,则AB 的伴随矩阵=*)(AB ( ) (A) **B A (B) 11--B A AB (C) 11--A B (D)**A B 10. 设A 为n n ?矩阵,r A r =)(<n ,那么A 的n 个列向量中( )

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.

线性代数论文设计(矩阵在自己专业中地应用及举例)

矩阵在自己专业中的应用及举例

摘要: I、矩阵是线性代数的基本概念,它在线性代数与数学的许多分支中都有重要的应用,许多实际问题可以用矩阵表达并用相关的理论得到解决。 II、文中介绍了矩阵的概念、基本运算、可逆矩阵、矩阵的秩等容。 III、矩阵在地理信息系统中也有许多的应用,比如文中重点体现的在计算机图形学中应用。 关键词: 矩阵可逆矩阵图形学图形变换 正文: 第一部分引言 在线性代数中,我们主要学习了关于行列式、矩阵、方程、向量等相关性比较强的容,而这些容在我们专业的其他一些学科中应用也是比较广泛的,是其它一些学科的很好的辅助学科之一。因此,能够将我们所学的东西融会贯通是一件非常有意义的事,而且对我们的学习只会有更好的促进作用。在计算机图形学中矩阵有一些最基本的应有,但是概念已经与线性代数中的有一些不同的意义。在计算机图形学中,矩阵可以是一个新的额坐标系,也可以是对一些测量点的坐标变换,例如:平移、错切等等。在后面的文章中,我通过查询一些相关的资料,对其中一些容作了比较详细的介绍,希望对以后的学习能够有一定的指导作用。在线性代数中,矩阵也占据着一定的重要地位,

与行列式、方程、向量、二次型等容有着密切的联系,在解决一些问题的思想上是相同的。尤其他们在作为处理一些实际问题的工具上的时候。 图形变换是计算机图形学领域的主要容之一,为方便用户在图形交互式处理过程中度图形进行各种观察,需要对图形实施一系列的变换,计算机图形学主要有以下几种变换:几何变换、坐标变换和观察变换等。这些变换有着不同的作用,却又紧密联系在一起。 第二部分 研究问题及成果 1. 矩阵的概念 定义:由n m ?个数排列成的m 行n 列的矩阵数表 ????? ???????ann an an n a a a n a a a ΛM ΛM M K Λ212222111211 称为一个n m ?矩阵,其中an 表示位于数表中第i 行第j 列的数,i=1,2,3,…n ,又称为矩阵的元素。A,B 元素都是实数的矩阵称为实矩阵。元素属于复数的矩阵称为复矩阵。 下面介绍几种常用的特殊矩阵。 (1)行距阵和列矩阵 仅有一行的矩阵称为行距阵(也称为行向量),如 A=(a11 a12 .... a1n), 也记为 a=(a11,a12,.....a1n). 仅有一列的矩阵称为列矩阵(也称为列向量),如

大学线性代数期末考试试题

大学线性代数期末考试试 题 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

a 0 0 一、选择题 线性代数测试 a 1 b 1 c 1 c 1 b 1 + 2c 1 a 1 + 2b 1 + 3c 1 1. 设行列式 D = a 2 b 2 c 2 ,则 D 1 = c 2 b 2 + 2c 2 a 2 + 2b 2 + 3c 2 = ( ) A. - D a 3 b 3 c 3 B. D c 3 C. 2D b 3 + 2c 3 a 3 + 2b 3 + 3c 3 D. - 2D 2. 下列排列是偶排列的是 . (A )13524876; (B )51324867; (C )38124657; (D )76154283. 3. 设 A m ?s , B t ?n , C s ?t ,则下列矩阵运算有意义的是( ) A. ACB ; B. ABC ; C. BAC ; D. CBA . 4. 设 A 是n 阶方阵, A 经过有限次矩阵的初等变换后得到矩阵 B ,则有() A. A = B ; B. A ≠ B ; C. R ( A ) = R (B ) ; D. R ( A ) ≠ R (B ) . 5. 设 A 是 4×5 矩阵, A 的秩等于 3,则齐次线性方程组 Ax = 0 的基础解系中所含解向量的个数为( ) A. 4 B.5 C.2 D.3 6. 向量组a 1 , a 2 , , a m ( m ≥ 2 )线性相关,则( ). A. a 1 , a 2 , , a m 中每一个向量均可由其余向量线性表示; B. a 1 , a 2 , , a m 中每一个向量均不可由其余向量线性表示; C. a 1 , a 2 , , a m 中至少有一个向量可由其余向量线性表示; D. a 1 , a 2 , , a m 中仅有一个向量可由其余向量线性表示. ? a b + 3 0 ? ? 7. 矩阵 A = a - 1 a 0 ? 为正定矩阵,则 a 满足 . ? ? ? 1 1 (1) a > 2 ; (B ) a > ; (C ) 2 a < ; (D )与b 有关不能确定. 2 8. 设 A , B 均为 n 阶方阵,并且 A 与 B 相似,下述说法正确的是 . (A ) A T 与 B T 相似; (B ) A 与 B 有相同的特征值和相同的特征向量; (C ) A -1 = B -1 ; (D )存在对角矩阵 D ,使 A 、 B 都与 D 相似. 二、判断题 1、如果n (n > 1) 阶行列式的值等于零,则行列式中必有两行元素对应成比例。 2、设向量组的秩为 r ,则向量组中任意 r 个线性无关的向量都是其极大无关组。 3、对 A 作一次初等行变换相当于在 A 的右边乘以相应的初等矩阵。 4、两个向量α1 ,α2 线性无关的充要条件是α1 ,α2 对应成比例. 5、若 A 是实对称矩阵,则 A 一定可以相似对角化. 三、填空题

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