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线性代数建模习题

线性代数建模习题
线性代数建模习题

线性代数建模习题

1.蛋白质、碳水化合物和脂肪是人体每日必须的三种营养, 但过量的脂肪摄入不利于健康.人们可以通过适量的运动来消耗多余的脂肪. 设三种食物(脱脂牛奶、大豆面粉、乳清)每100克中蛋白质、碳水化合物和脂肪的含量以及慢跑5分钟消耗蛋白质、碳水化合物和脂肪的量如下表.

营养每100克食物所含营养(克) 慢跑5分钟

消耗量(克)

每日需要的

营养量(克) 牛奶大豆面粉乳清

蛋白质36 51 13 10 33 碳水化合物52 34 74 20 45 脂肪10 7 1 15 3

问怎样安排饮食和运动才能实现每日的营养需求?

2.有一个平面结构如下所示, 有13条梁(图中标号的线段)和8个铰接点(图中标号的圈)联结在一起. 其中1号铰接点完全固定, 8号铰接点竖直方向固定, 并在2号, 5号和6号铰接点上, 分别有图示的10吨, 15吨和20吨的负载. 在静平衡的条件下,任何一个铰接点上水平和竖直方向受力都是平衡的. 已知每条斜梁的角度都是45o.

(1) 列出由各铰接点处受力平衡方程构成的线性方程组.

(2) 用Matlab软件求解该线性方程组, 确定每条梁受力情况.

图1 一个平面结构的梁

3. 在用化学方法处理污水过程中, 有时会涉及到复杂的化学反应. 这些反应的化学方程式是分析计算和工艺设计的重要依据. 在定性地检测出反应物和生成物之后,可以通过求解线性方程组配平化学方程式.

图2 污水处理

某厂废水中含KCN, 其浓度为650mg/L. 现用氯氧化法处理, 发生如下反应:

KCN + 2KOH + Cl2 = KOCN + 2KCl + H2O.

投入过量液氯, 可将氰酸盐进一步氧化为氮气. 请配平下列化学方程式: KOCN + KOH + Cl2 === CO2 + N2 + KCl + H2O.

4.互付工资问题

互付工资问题是多方合作相互提供劳动过程中产生的. 比如农忙季节, 多户农民组成互助组, 共同完成各户的耕、种、收等农活. 又如木工, 电工, 油漆工等组成互助组, 共同完成各家的装潢工作. 由于不同工种的劳动量有所不同, 为了均衡各方的利益, 就要计算互付工资的标准.

图3农忙互助图4 装修互助

现有一个木工, 电工, 油漆工. 相互装修他们的房子, 他们有如下协议:

(1) 每人工作10天(包括在自己家的日子),

(2) 每人的日工资一般的市价在60~80元之间,

(3) 日工资数应使每人的总收入和总支出相等.

在谁家工人

木工电工油漆工

木工家 2 1 6

电工家 4 5 1

油漆工家 4 4 3 求每人的日工资

线性代数测试试卷及答案

线性代数(A 卷) 一﹑选择题(每小题3分,共15分) 1. 设A ﹑B 是任意n 阶方阵,那么下列等式必成立的是( ) (A)AB BA = (B)222()AB A B = (C)222()2A B A AB B +=++ (D)A B B A +=+ 2. 如果n 元齐次线性方程组0AX =有基础解系并且基础解系含有()s s n <个解向量,那么矩阵A 的秩为( ) (A) n (B) s (C) n s - (D) 以上答案都不正确 3.如果三阶方阵33()ij A a ?=的特征值为1,2,5,那么112233a a a ++及A 分别等于( ) (A) 10, 8 (B) 8, 10 (C) 10, 8-- (D) 10, 8-- 4. 设实二次型11212222(,)(,)41x f x x x x x ?? ??= ? ?-???? 的矩阵为A ,那么( ) (A) 2331A ??= ?-?? (B) 2241A ??= ?-?? (C) 2121A ??= ? -?? (D) 1001A ?? = ??? 5. 若方阵A 的行列式0A =,则( ) (A) A 的行向量组和列向量组均线性相关 (B)A 的行向量组线性相关,列向量组线性无关 (C) A 的行向量组和列向量组均线性无关 (D)A 的列向量组线性相关,行向量组线性无关 二﹑填空题(每小题3分,共30分) 1 如果行列式D 有两列的元对应成比例,那么该行列式等于 ; 2. 设100210341A -?? ? =- ? ?-?? ,*A 是A 的伴随矩阵,则*1()A -= ; 3. 设α,β是非齐次线性方程组AX b =的解,若λαμβ+也是它的解, 那么λμ+= ; 4. 设向量(1,1,1)T α=-与向量(2,5,)T t β=正交,则t = ; 5. 设A 为正交矩阵,则A = ;

线性代数典型例题

线性代数 第一章 行列式 典型例题 一、利用行列式性质计算行列式 二、按行(列)展开公式求代数余子式 已知行列式412343 344 615671 12 2 D = =-,试求4142A A +与4344A A +. 三、利用多项式分解因式计算行列式 1.计算221 1231223131 5 1319x D x -= -. 2.设()x b c d b x c d f x b c x d b c d x = ,则方程()0f x =有根_______.x = 四、抽象行列式的计算或证明 1.设四阶矩阵234234[2,3,4,],[,2,3,4]A B αγγγβγγγ==,其中234,,,,αβγγγ均为四维列向量,且已知行列式||2,||3A B ==-,试计算行列式||.A B + 2.设A 为三阶方阵,*A 为A 的伴随矩阵,且1 ||2 A = ,试计算行列式1*(3)22.A A O O A -??-??? ?

3.设A 是n 阶(2)n ≥非零实矩阵,元素ij a 与其代数余子式ij A 相等,求行列式||.A 4.设矩阵210120001A ?? ??=?? ????,矩阵B 满足**2ABA BA E =+,则||_____.B = 5.设123,,ααα均为3维列向量,记矩阵 123123123123(,,),(,24,39)A B αααααααααααα==+++++ 如果||1A =,那么||_____.B = 五、n 阶行列式的计算 六、利用特征值计算行列式 1.若四阶矩阵A 与B 相似,矩阵A 的特征值为 1111 ,,,2345 ,则行列式1||________.B E --= 2.设A 为四阶矩阵,且满足|2|0E A +=,又已知A 的三个特征值分别为1,1,2-,试计算行列式*|23|.A E + 第二章 矩阵 典型例题 一、求逆矩阵 1.设,,A B A B +都是可逆矩阵,求:111().A B ---+

数学建模案例线性代数教学研究

数学建模案例线性代数教学研究 摘要:本文通过分析线性代数课程的特点和目前教学中出现的问题,从数学建模思想入手,结合几个案例探讨了线性代数中矩阵的概念与运算、特征值和特征向量的应用等知识点。具体阐述了将数学建模思想融入线性代数教学过程中的重要性,增强了学生利用数学建模思想解决实际问题的能力。 关键词:线性代数;数学建模;教学方法 线性代数是高校理工科专业大一新生的一门重要的公共基础课程,它不仅是很多高年级的课程的延伸和推广,而且它在数学、物理、控制科学、工程技术等领域也具有广泛的应用,特别是当前计算机科学技术人工智能的快速发展,使得线性代数的作用和地位得到更大的提升。因此,线性代数这门课程学习效果的好坏对学生知识能力的培养和后继课程的开展至关重要。但是,目前线性代数的教学仍然存在一些问题,具体表现为:第一,线性代数的教学模式偏重于理论教学,无法激起学生的学习兴趣。线性代数的概念多,理论性强,抽象晦涩,难以理解,更加加深了学生学习线性代数的难度,降低了学生的学习兴趣。第二,学生的基础较差,课程数较少,导致学生的学习困难。学生来源于不同的地区,生源素质差异较大,使得课堂出现两极分化现象,致使线性代数的教学质量无法全面提升。第三,教学中缺乏实际的应用背景,学生无法理解线性代数作为一门重要基础课程的意义。众所周知,数学建模就是根据实际问题建立数学模型,然后运用数学知识对模型求解,最后根据计算结果来解决实际问题的过程[1]。基于此,本文将数学建模的思想融入线性代数的教学过程中,通过适当引入典型的建模案例[2,3],达到吸引学生的注意力和学习兴趣的目的,从而活跃课堂教学氛围,提高教学效果。与此同时,在上课过程中讲授数学建模案例还可以增加老师和学生之间的互动性,丰富课堂教学的内容,开阔学生的眼界,使得原本抽象、枯燥乏味的概念和定理变得生动有趣,进而激发学生学习线性代数的兴趣,提升学生学习数学的素养。 1 数学建模案例在线性代数中的应用 线性代数教学中有许多定义和定理抽象晦涩、难以理解,学生上课中往往不知所云,更不知道学习了相关知识有什么作用。如果在教学过程中我们融入

线性代数试题及答案

2011-2012-2线性代数46学时期末试卷(A) 考试方式:闭卷 考试时间: 一、单项选择题(每小题 3分,共15分) 1.设A 为m n ?矩阵,齐次线性方程组0AX =仅有零解的充分必要条件是A 的( A ). (A ) 列向量组线性无关, (B ) 列向量组线性相关, (C )行向量组线性无关, (D ) 行向量组线性相关. 2.向量,,αβγ线性无关,而,,αβδ线性相关,则( C )。 (A ) α必可由,,βγδ线性表出, (B )β必不可由,,αγδ线性表出, (C )δ必可由,,αβγ线性表出, (D )δ必不可由,,αβγ线性表出. 3. 二次型()222 123123 (,,)(1)1f x x x x x x λλλ=-+++,当满足( C )时,是正定二次型. (A ) 1λ>-; (B )0λ>; (C )1λ>; (D )1λ≥. 4.初等矩阵(A ); (A ) 都可以经过初等变换化为单位矩阵;(B ) 所对应的行列式的值都等于1; (C ) 相乘仍为初等矩阵; (D ) 相加仍为初等矩阵 5.已知12,, ,n ααα线性无关,则(C ) A. 12231,, ,n n αααααα-+++必线性无关; B. 若n 为奇数,则必有122311,,,,n n n αααααααα-++++线性相关; C. 若n 为偶数,则必有122311,,,,n n n αααααααα-++++线性相关; D. 以上都不对。 二、填空题(每小题3分,共15分) 6.实二次型()232221213214,,x x x x tx x x x f +++=秩为2,则=t 7.设矩阵020003400A ?? ? = ? ??? ,则1A -=

线性代数考试题库及答案(六)

线性代数考试题库及答案 第一部分 客观题(共30分) 一、单项选择题(共 10小题,每小题2分,共20分) 1. 若行列式11 121321 222331 32 33 a a a a a a d a a a =,则212223 11 121331 32 33 232323a a a a a a a a a 等于 ( ) (A) 2d (B) 3d (C) 6d (D) 6d - 2. 设123010111A ?? ? =- ? ??? ,ij M 是A 中元素ij a 的余子式,则313233M M M -+=( ) (A) 0 (B) 1 (C) 2 (D) 3 3. 设A 为n 阶可逆矩阵,则下列各式恒成立的是( ) (A) |2|2||T A A = (B) 11(2)2A A --= (C) *1A A -= (D) 11[()][()]T T T T A A --= 4. 初等矩阵满足( ) (A) 任两个之乘积仍是初等矩阵 (B) 任两个之和仍是初等矩阵 (C) 都是可逆矩阵 (D) 所对应的行列式的值为1 5. 下列不是..n 阶矩阵A 可逆的充要条件为( ) (A) 0≠A (B) A 可以表示成有限个初等阵的乘积 (C) 伴随矩阵存在 (D) A 的等价标准型为单位矩阵 6. 设A 为m n ?矩阵,C 为n 阶可逆矩阵,B AC =,则 ( )。 (A) 秩(A )> 秩(B ) (B) 秩(A )= 秩(B )

(C) 秩(A )< 秩(B ) (D) 秩(A )与秩(B )的关系依C 而定 7. 如果向量β可由向量组12,, ,s ααα线性表示,则下列结论中正确的是( ) (A) 存在一组不全为零的数12,,s k k k ,使得1122s s k k k βααα=+++ 成立 (B) 存在一组全为零的数12,,s k k k ,使得1122s s k k k βααα=++ + 成立 (C) 存在一组数12,, s k k k ,使得1122s s k k k βααα=+++ 成立 (D) 对β的线性表达式唯一 8. 设12,ξξ是齐次线性方程组0AX =的解,12,ηη是非齐次线性方程组AX b =的解,则( ) (A) 112ξη+为0AX =的解 (B) 12ηη+为AX b =的解 (C) 12ξξ+为0AX =的解 (D) 12ηη-为AX b =的解 9. 设110101011A ?? ? = ? ??? ,则A 的特征值是( )。 (A) 0,1,1 (B) 1,1,2 (C) 1,1,2- (D) 1,1,1- 10. 若n 阶方阵A 与某对角阵相似,则 ( )。 (A) ()r A n = (B) A 有n 个互不相同的特征值 (C) A 有n 个线性无关的特征向量 (D) A 必为对称矩阵 二、判断题(共 10小题,每小题1分,共10分 )注:正确选择A,错误选择B. 11. 设A 和B 为n 阶方阵,则有22()()A B A B A B +-=-。( ) 12. 当n 为奇数时,n 阶反对称矩阵A 是奇异矩阵。( )

行列式经典例题

大学-----行列式经典例题 例1计算元素为a ij = | i -j |的n 阶行列式. 解 方法1 由题设知,11a =0,121a =,1,1,n a n =- ,故 01110212 n n n D n n --= -- 1,1,,2 i i r r i n n --=-= 01 1111 111 n ---- 1,,1 j n c c j n +=-= 121 1 021 (1)2(1)020 1 n n n n n n ------=---- 其中第一步用的是从最后一行起,逐行减前一行.第二步用的每列加第n 列. 方法2 01110 212 0n n n D n n --= -- 1 1,2,,111 1111 120 i i r r i n n n +-=----=-- 1 2,,100120 1231 j c c j n n n n +=---= --- =12(1)2(1) n n n ---- 例2. 设a , b , c 是互异的实数, 证明: 的充要条件是a + b + c =0. 证明: 考察范德蒙行列式:

= 行列式 即为y 2前的系数. 于是 = 所以 的充要条件是a + b + c = 0. 例3计算D n = 121 100010n n n x x a a a x a ----+ 解: 方法1 递推法 按第1列展开,有 D n = x D 1-n +(-1) 1 +n a n 1 1111n x x x ----- = x D 1-n + a n 由于D 1= x + a 1,221 1x D a x a -=+,于是D n = x D 1-n + a n =x (x D 2-n +a 1-n )+ a n =x 2 D 2-n + a 1-n x + a n = = x 1 -n D 1+ a 2x 2 -n + + a 1-n x + a n =111n n n n x a x a x a --++++ 方法2 第2列的x 倍,第3列的x 2 倍, ,第n 列的x 1 -n 倍分别加到第1列上 12 c xc n D += 21121 10010000n n n n x x x a xa a a x a -----++

(完整版)线性代数试题和答案(精选版)

线性代数习题和答案 第一部分选择题(共28分) 一、单项选择题(本大题共14小题,每小题2分,共28分)在每小题列出の四个选项中只有 一个是符合题目要求の,请将其代码填在题后の括号内。错选或未选均无分。 1.设行列式a a a a 1112 2122 =m, a a a a 1311 2321 =n,则行列式 a a a a a a 111213 212223 + + 等于() A. m+n B. -(m+n) C. n-m D. m-n 2.设矩阵A= 100 020 003 ? ? ? ? ? ? ? ,则A-1等于() A. 1 3 00 1 2 001 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? B. 100 1 2 00 1 3 ? ? ? ? ? ? ? ? ?? C. 1 3 00 010 00 1 2 ? ? ? ? ? ? ? ?? D. 1 2 00 1 3 001 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3.设矩阵A= 312 101 214 - - - ? ? ? ? ? ? ? ,A*是Aの伴随矩阵,则A *中位于(1,2)の元素是() A. –6 B. 6 C. 2 D. –2 4.设A是方阵,如有矩阵关系式AB=AC,则必有() A. A =0 B. B≠C时A=0 C. A≠0时B=C D. |A|≠0时B=C 5.已知3×4矩阵Aの行向量组线性无关,则秩(A T)等于() A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 6.设两个向量组α1,α2,…,αs和β1,β2,…,βs均线性相关,则() A.有不全为0の数λ1,λ2,…,λs使λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0和λ1β1+λ2β2+…λsβs=0 B.有不全为0の数λ1,λ2,…,λs使λ1(α1+β1)+λ2(α2+β2)+…+λs(αs+βs)=0 C.有不全为0の数λ1,λ2,…,λs使λ1(α1-β1)+λ2(α2-β2)+…+λs(αs-βs)=0 D.有不全为0の数λ1,λ2,…,λs和不全为0の数μ1,μ2,…,μs使λ1α1+λ2α2+…+ λsαs=0和μ1β1+μ2β2+…+μsβs=0 7.设矩阵Aの秩为r,则A中() A.所有r-1阶子式都不为0 B.所有r-1阶子式全为0 C.至少有一个r阶子式不等于0 D.所有r阶子式都不为0 8.设Ax=b是一非齐次线性方程组,η1,η2是其任意2个解,则下列结论错误の是() A.η1+η2是Ax=0の一个解 B.1 2 η1+ 1 2 η2是Ax=bの一个解

2010-2011-2线性代数试卷及答案

东 北 大 学 考 试 试 卷(A 卷) 2010 — 2011学年 第二学期 课程名称:线性代数 (共2页) ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ (15分) 设三阶矩阵()321,,ααα=A , ()3323214,3,32αααααα+-+=B , 且A 的行列式1||=A ,求矩阵B 的行列式||B . 解 因为()3323214,3,32αααααα+-+=B =? ???? ??-413031002),,(321ααα, 所以,24413031002||||=-=A B 分) 设向量组????? ??-=2111α,????? ??=1122α,????? ??=a 213α线性相关,向量 ???? ? ??=b 13β可由向量组321,,ααα线性表示,求b a ,的值。 解 由于 ????? ??-=b a 1212113121),,,(321βααα????? ??---→62304330312 1b a ? ???? ??-+→210043303121b a 所以,.2,1=-=b a 三分) 证明所有二阶实对称矩阵组成的集合V 是R 2? 2 的子空间,试在 V 上定义内积运算,使V 成为欧几里得空间,并给出V 的一组正交基. 解 由于任意两个二阶实对称矩阵的和还是二阶实对称矩阵,数乘二阶实对称矩阵还是 二阶实对称矩阵,即V 对线性运算封闭,所以V 是R 2? 2 的子空间。 对任意V b b b b B a a a a A ∈??? ? ??=???? ??=2212121122121211,,定义内积:[A,B]=222212121111b a b a b a ++, 显然满足:[A,B]=[B,A], [kA,B]=k[A,B], [A,A]≥0且[A,A]=0当且仅当A=0. ???? ??=00011A ,???? ??=01102A ,???? ??=10003A 就是V 的一组正交基. 注:内积和正交基都是不唯一的. 2-1

数学建模参赛真实经验(强烈推荐)

数学建模参赛真实经验(强烈推荐) 本文档节选自: Matlab在数学建模中的应用,卓金武等编著,北航出版社,2011年4月出版 以下内容根据作者的讲座整理出来,多年数学建模实践经历证明这些经验对数学建模参赛队员非常有帮助,希望大家结合自己的实践慢慢体会总结,并祝愿大家在数学建模和Matlab世界能够找到自己的快乐和价值所在。 一、如何准备数学建模竞赛 一般,可以把参加数学建模竞赛的过程分成三个阶段:第一阶段,是个人的入门和积累阶段,这个阶段关键看个人的主观能动性;第二阶段,就是通常各学校都进行的集训阶段,通过模拟实战来提高参赛队员的水平;第三阶段是实际比赛阶段。这里讲的如何准备数学建模竞赛是针对第一阶段来讲的。 回顾作者自己的参赛过程,认为这个阶段是真正的学习阶段,就像是修炼内功一样,如果在这个阶段打下深厚的基础,对后面的两个阶段非常有利,也是个人是否能在建模竞赛中占优势的关键阶段。下面就分几个方面谈一下如何准备数学建模竞赛。 首先是要有一定的数学基础,尤其是良好的数学思维能力。并不是数学分数高就说明有很高的数学思维能力,但扎实的数学知识是数学思维的根基。对大学生来说,有高等数学、概率和线性代数就够了,当然其它数学知识知道的越多越好了,如图论、排队论、泛函等。我大一下学期开始接触数学建模,大学的数学课程只学习过高等数学。说这一点,主要想说明只要数学基础还可以,平时的数学考试都能在80分以上就可以参加数学建模竞赛了,数学方面的知识可以在以后的学习中逐渐去提高,不必刻意去补充单纯的数学理论。 真正准备数学建模竞赛应该从看数学建模书籍开始,要知道什么是数学建模,有哪些常见的数学模型和建模方法,知道一些常见的数学建模案例,这些方面都要通过看建模方面的书籍而获得。现在数学建模的书籍也比较多,图书馆和互联网上都有丰富的数学建模资料。作者认为姜启源、谢金星、叶齐孝、朱道元等老师的建模书籍都非常的棒,可以先看二三本。刚开始看数学建模书籍时,一定会有很多地方看不懂,但要知道基本思路,时间长了就知道什么问题用什么建模方法求解了。这里面需要提的一点是,运筹学与数学建模息息相关,最好再看一二本运筹学著作,仍然可以采取诸葛亮的看书策略,只观其大略就可以了,等知道需要具体用哪块知识后,再集中精力将其消化,然后应用之。 大家都知道,参加数学建模竞赛一定要有些编程功底,当然现在有Matlab这种强大的工程软件,对编程的的要求就降低了,至少入门容易多了,因为很容易用1条Matlab命令解决以前要用20行C语言才能实现的功能。因为Matlab的强大功能,Matlab在数学建模中已经有了非常广泛的应用,在很多学校,数学建模队员必须学习Matlab。当然Matlab的入门也非常容易,只要有本Matlab参考书,照猫画虎可以很快实现一些基本的数学建模功能,如数据处理、绘图、计算等。我的一个队友,当年用一天时间把一本二百多页的Matlab 教程操作完了,然后在经常运用中,慢慢地就变成了一名Matlab高手了。 对于有些编程基础的同学,最好再看一些算法方面的书籍,了解常见的数据结构和基本

结构方程模型案例

结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM) 20世纪——主流统计方法技术:因素分析回归分析 20世纪70年代:结构方程模型时代正式来临 结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学,它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题,用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域,有时需处理多个原因、多个结果的关系,或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量),这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定,而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。 结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术,广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上,它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。 结构方程模型是利用联立方程组求解,它没有很严格的假定限制条件,同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中,有些变量并不能直接测量。实际上,这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念,对于它们并不存在直接测量的操作方法。人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”,然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。在统计分析中,即使是对那些可以测量的变量,也总是不断受到测量误差问题的侵扰。自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识,也可处理测量误差,但是,它不能分析因子之间的关系。只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差,又可分析潜在变量之间的结构关系。 简单而言,与传统的回归分析不同,结构方程分析能同时处理多个因变量,并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同,在结构方程模型中,我们可以提出一个特定的因子结构,并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析,我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变,各因子的均值是否有显著差异。” 目前,已经有多种软件可以处理SEM,包括:LISREL,AMOS, EQS, Mplus. 结构方程模型包括测量方程(LV和MV之间关系的方程,外部关系)和结构方程(LV之间关系的方程,内部关系),以ACSI模型为例,具体形式如下:

线性代数试题及答案。。

第一部分选择题(共28分) 一、单项选择题(本大题共14小题,每小题2分,共28分)在每小题列出的四个选项中只有 一个是符合题目要求的,请将其代码填在题后的括号内。错选或未选均无分。 1.设行列式a a a a 1112 2122 =m, a a a a 1311 2321 =n,则行列式 a a a a a a 111213 212223 + + 等于() A. m+n B. -(m+n) C. n-m D. m-n 2.设矩阵A= 100 020 003 ? ? ? ? ? ? ? ,则A-1等于() A. 1 3 00 1 2 001 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? B. 100 1 2 00 1 3 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? C. 1 3 00 010 00 1 2 ? ? ? ? ? ? ? ?? D. 1 2 00 1 3 001 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3.设矩阵A= 312 101 214 - - - ? ? ? ? ? ? ? ,A*是A的伴随矩阵,则A *中位于(1,2)的元素是() A. –6 B. 6 C. 2 D. –2 4.设A是方阵,如有矩阵关系式AB=AC,则必有() A. A =0 B. B≠C时A=0 C. A≠0时B=C D. |A|≠0时B=C 5.已知3×4矩阵A的行向量组线性无关,则秩(A T)等于() A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 6.设两个向量组α1,α2,…,αs和β1,β2,…,βs均线性相关,则() A.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs使λ1α1+λ2α2+…+λsαs=0和λ1β1+λ2β2+…λsβs=0 B.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs使λ1(α1+β1)+λ2(α2+β2)+…+λs(αs+βs)=0 C.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs使λ1(α1-β1)+λ2(α2-β2)+…+λs(αs-βs)=0 D.有不全为0的数λ1,λ2,…,λs和不全为0的数μ1,μ2,…,μs使λ1α1+λ2α2+…+ λsαs=0和μ1β1+μ2β2+…+μsβs=0 7.设矩阵A的秩为r,则A中() A.所有r-1阶子式都不为0 B.所有r-1阶子式全为0 C.至少有一个r阶子式不等于0 D.所有r阶子式都不为0 8.设Ax=b是一非齐次线性方程组,η1,η2是其任意2个解,则下列结论错误的是() A.η1+η2是Ax=0的一个解 B.1 2η1+1 2 η2是Ax=b的一个解 C.η1-η2是Ax=0的一个解 D.2η1-η2是Ax=b的一个解 9.设n阶方阵A不可逆,则必有()

(完整版)线性代数重要知识点及典型例题答案

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 23133222123121 11333231232221 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 ⑤上(下)三角形行列式:

线性代数在数学建模中的应用举例

线性代数在数学建模中的应用举例 1 基因间“距离”的表示 在ABO 血型的人们中,对各种群体的基因的频率进行了研究。如果我们把四种等位基因A 1,A 2,B ,O 区别开,有人报道了如下的相对频率,见表1.1。 表1.1基因的相对频率 爱斯基摩人f 1i 班图人f 2i 英国人f 3i 朝鲜人f 4i A 1 0.2914 0.1034 0.2090 0.2208 A 2 0.0000 0.0866 0.0696 0.0000 B 0.0316 0.1200 0.0612 0.2069 O 0.6770 0.6900 0.6602 0.5723 合计 1.000 1.000 1.000 1.000 问题 一个群体与另一群体的接近程度如何?换句话说,就是要一个表示基因的“距离”的合宜的量度。 解 有人提出一种利用向量代数的方法。首先,我们用单位向量来表示每一个群体。为此目的,我们取每一种频率的平方根,记ki ki f x = .由于对这四种群 体的每一种有14 1 =∑=i ki f ,所以我们得到∑==4 1 2 1i ki x .这意味着下列四个向量的每个都是单位向量.记 .44434241,34333231,24232221,141312114321???? ? ? ??????=????????????=????????? ???=????????????=x x x x a x x x x a x x x x a x x x x a

在四维空间中,这些向量的顶端都位于一个半径为1的球面上. 现在用两个向量间的夹角来表示两个对应的群体间的“距离”似乎是合理的.如果我们把a 1和a 2之间的夹角记为θ,那么由于| a 1|=| a 2|=1,再由内只公 式,得21cos a a ?=θ 而 .8307.03464.02943.03216.0,8228.01778.00000.05398.021???? ? ???????????????? ???=a a 故 9187.0cos 21=?=a a θ 得 2.23=θ°. 按同样的方式,我们可以得到表1.2. 表1.2基因间的“距离” 爱斯基摩人 班图人 英国人 朝鲜人 爱斯基摩人 0° 23.2° 16.4° 16.8° 班图人 23.2° 0° 9.8° 20.4° 英国人 16.4° 9.8° 0° 19.6° 朝鲜人 16.8° 20.4° 19.6° 0° 由表 1.2可见,最小的基因“距离”是班图人和英国人之间的“距离”,而爱斯基摩人和班图人之间的基因“距离”最大. 2 Euler 的四面体问题 问题 如何用四面体的六条棱长去表示它的体积?这个问题是由Euler (欧拉)提出的. 解 建立如图 2.1所示坐标系,设A ,B ,C 三点的坐标分别为(a 1,b 1,c 1),( a 2,b 2,c 2)和(a 3,b 3,c 3),并设四面体O-ABC 的六条棱长分别为 .,,,,,r q p n m l 由立体几何知道,该四面体的体积V 等于以向量→ → → OC OB OA ,,组成右

《经济数学》线性代数学习辅导与典型例题解析

《经济数学》线性代数学习辅导及典型例题解析 第1-2章行列式和矩阵 ⒈了解矩阵的概念,熟练掌握矩阵的运算。 矩阵的运算满足以下性质 ⒉了解矩阵行列式的递归定义,掌握计算行列式(三、四阶)的方法;掌握方阵乘积行列式定理。 是同阶方阵,则有: 若是阶行列式,为常数,则有: ⒊了解零矩阵,单位矩阵,数量矩阵,对角矩阵,上(下)三角矩阵,对称矩阵,初等矩阵的定义及性质。

⒋理解可逆矩阵和逆矩阵的概念及性质,掌握矩阵可逆的充分必要条件。 若为阶方阵,则下列结论等价 可逆满秩存在阶方阵使得 ⒌熟练掌握求逆矩阵的初等行变换法,会用伴随矩阵法求逆矩阵,会解简单的矩阵方程。 用初等行变换法求逆矩阵: 用伴随矩阵法求逆矩阵:(其中是的伴随矩阵) 可逆矩阵具有以下性质: ⒍了解矩阵秩的概念,会求矩阵的秩。 将矩阵用初等行变换化为阶梯形后,所含有的非零行的个数称为矩阵的秩。 典型例题解析 例1 设均为3阶矩阵,且,则。 解:答案:72 因为,且

所以 例2设为矩阵,为矩阵,则矩阵运算()有意义。 解:答案:A 因为,所以A可进行。 关于B,因为矩阵的列数不等于矩阵的行数,所以错误。 关于C,因为矩阵与矩阵不是同形矩阵,所以错误。 关于D,因为矩阵与矩阵不是同形矩阵,所以错误。 例3 已知 求。 分析:利用矩阵相乘和矩阵相等求解。 解:因为 得。

例4 设矩阵 求。 解:方法一:伴随矩阵法 可逆。 且由 得伴随矩阵 则=

方法二:初等行变换法 注意:矩阵的逆矩阵是唯一的,若两种结果不相同,则必有一个结果是错误的或两个都是错误的。 例4 设矩阵 求的秩。 分析:利用矩阵初等行变换求矩阵的秩。 解: 。

浅谈矩阵在数学建模中的应用

浅谈矩阵在数学建模中的应用 【摘要】矩阵作为一种认识复杂事物的简捷工具已经被广泛应用在各个学科领域中,在数学建模中也有许多应用。本文就数学建模中使用矩阵的情况做一些举例、小结,最后给出一个典型的数学模型。 【关键词】数学建模;模型;矩阵 矩阵是最基本的数学概念之一,也是人们把握复杂的实际事物本质的一种简捷的思维工具。在数学建模中,矩阵的使用相当广泛,如数学规划、层次分析、马氏链模型、投入产出、数据拟合等都主要应用矩阵分析解决问题,就数学建模中涉及的矩阵就有量纲矩阵、L矩阵、成对比较矩阵、正互反矩阵、一致阵、邻接矩阵、素阵、状态转移矩阵、随机矩阵,还有网络计划分析法中的可达矩阵、模糊评价分析法中的评判矩阵、投入产出法中的消耗系数矩阵、产品流量矩阵,另外在数学建模中还使用了许多普通矩阵。 1.线性方程组与矩阵 自然科学和工程实践很多问题的解决都归纳为线性方程组的求解和矩阵运算。有些问题本身就是一个线性方程组,例如结构应力分析问题、电子传输网分析问题、投入产出分析问题和各种晶体管电路分析问题;另一方面有些数值计算方法也导致线性方程组求解,如数据拟合问题、非线性方程组和偏微分方程数值解问题等等。 例1:曲线拟合问题:已知一组(二维)数据,即平面上n个点(x1,y1)(i=1,2,…,n),寻求一个函数(曲线)y=f(x),使f(x)在某种准则下与所有数据点最为接近,即曲线拟合得最好。曲线拟合问题最常用的解法——线性最小二乘法的基本思路: 数学规划是解决这类问题的有效方法。 而线性规划是数学规划中产生较早的一个分支,如今在国防科技、经济学、现代工农业、环境工程、生物学等众多学科和领域都有十分广泛的应用,典型问题有生产计划、任务分配、投料或产品的混合、运输、库存等问题。 3.微分方程模型中的矩阵 微分方程是研究函数变化过程中变化规律的有力工具,在科技、工程、经济管理、人口、交通、生态、环境等各个领域有着广泛的应用,如在研究牛顿力学、热量在介质中的传播、抛体运动、化学中液体浓度变化、人口增长预测、种群变化、交通流量控制等过程中,作为研究对象的函数,常常要和函数自身的导数一起,用一个符合其内在规律的方程,即微分方程来加以描述。矩阵较多地用在微分方程,尤其是方程组有关的理论结果的表示上。

线性代数试卷及答案

《 线性代数A 》试题(A 卷) 试卷类别:闭卷 考试时间:120分钟 考试科目:线性代数 考试时间: 学号: 姓名: 题号 一 二 三 四 五 六 七 总 分 得分 阅卷人 一.单项选择题(每小题3分,共30分) 1.设A 经过初等行变换变为B ,则( ).(下面的(),()r A r B 分别表示矩阵,A B 的秩)。 () A ()()r A r B <; () B ()()r A r B =; ()C ()()r A r B >; () D 无法判定()r A 与()r B 之间的关系。 2.设A 为 (2)n n ≥阶方阵且||0A =,则( )。 () A A 中有一行元素全为零; () B A 有两行(列)元素对应成比例; () C A 中必有一行为其余行的线性组合; () D A 的任一行为其余行的线性组合。 3. 设,A B 是n 阶矩阵(2n ≥), AB O =,则下列结论一定正确的是: ( ) () ;A A O B O ==或 ()AX B B 的每个行向量都是齐次线性方程组=O 的解. ();C BA O = ()()().D R A R B n +≤ 4.下列不是n 维向量组12,,...,s ααα线性无关的充分必要条件是( ) () A 存在一组不全为零的数12,,...,s k k k 使得1122...s s k k k O ααα+++≠;

() B 不存在一组不全为零的数12,,...,s k k k 使得1122...s s k k k O ααα+++= 12(),,...,s C ααα的秩等于s ; 12(),,...,s D ααα中任意一个向量都不能用其余向量线性表示 5.设n 阶矩阵(3)n ≥1...1................1a a a a a a A a a a ?? ? ? ?= ? ? ???,若矩阵A 的秩为1n -,则a 必为( )。 ()A 1; () B 11n -; () C 1-; () D 11 n -. 6.四阶行列式 1 1 2 2334 4 0000 000 a b a b b a b a 的值等于( )。 ()A 12341234a a a a b b b b -; ()B 12341234a a a a b b b b +; () C 12123434()()a a b b a a b b --; () D 23231414()()a a b b a a b b --. 7.设A 为四阶矩阵且A b =,则A 的伴随矩阵* A 的行列式为( )。 ()A b ; () B 2b ; () C 3b ; () D 4b 8.设A 为n 阶矩阵满足23n A A I O ++=,n I 为n 阶单位矩阵,则1 A -=( ) () n A I ; ()3n B A I +; ()3n C A I --; ()D 3n A I + 9.设A ,B 是两个相似的矩阵,则下列结论不正确的是( )。 ()A A 与B 的秩相同; ()B A 与B 的特征值相同; () C A 与B 的特征矩阵相同; () D A 与B 的行列式相同;

线性代数行列式经典例题

线性代数行列式经典例题 例1计算元素为a ij = | i -j |的n 阶行列式. 解 方法1 由题设知,11a =0,121a =,1,1,n a n =- ,故 01110212 n n n D n n --= -- 1,1,,2 i i r r i n n --=-= 01 1111 111 n ---- 1,,1 j n c c j n +=-= 121 1 021 (1)2(1)020 1 n n n n n n ------=---- 其中第一步用的是从最后一行起,逐行减前一行.第二步用的每列加第n 列. 方法2 01110 212 0n n n D n n --= -- 1 1,2,,111 1111 120 i i r r i n n n +-=----=-- 1 2,,100120 1231 j c c j n n n n +=---= --- =12(1)2(1) n n n ---- 例2. 设a , b , c 是互异的实数, 证明: 的充要条件是a + b + c =0. 证明: 考察范德蒙行列式:

= 行列式 即为y 2前的系数. 于是 = 所以 的充要条件是a + b + c = 0. 例3计算D n = 121 100010n n n x x a a a x a ----+ 解: 方法1 递推法 按第1列展开,有 D n = x D 1-n +(-1) 1 +n a n 1 1111n x x x ----- = x D 1-n + a n 由于D 1= x + a 1,221 1x D a x a -=+,于是D n = x D 1-n + a n =x (x D 2-n +a 1-n )+ a n =x 2 D 2-n + a 1-n x + a n = = x 1 -n D 1+ a 2x 2 -n + + a 1-n x + a n =111n n n n x a x a x a --++++ 方法2 第2列的x 倍,第3列的x 2 倍, ,第n 列的x 1 -n 倍分别加到第1列上 12 c xc n D += 21121 10010000n n n n x x x a xa a a x a -----++

线性代数应用题

线性代数应用题集锦 郑波 重庆文理学院数学与统计学院 2011年10月

目录 案例一. 交通网络流量分析问题 (1) 案例二. 配方问题 (4) 案例三. 投入产出问题 (6) 案例四. 平板的稳态温度分布问题 (8) 案例五. CT图像的代数重建问题 (10) 案例六. 平衡结构的梁受力计算 (12) 案例七. 化学方程式配平问题 (15) 案例八. 互付工资问题 (17) 案例九. 平衡价格问题 (19) 案例十. 电路设计问题 (21) 案例十一. 平面图形的几何变换 (23) 案例十二. 太空探测器轨道数据问题 (25) 案例十三. 应用矩阵编制Hill密码 (26) 案例十四. 显示器色彩制式转换问题 (28) 案例十五. 人员流动问题 (30) 案例十六. 金融公司支付基金的流动 (32) 案例十七. 选举问题 (34) 案例十八. 简单的种群增长问题 (35) 案例十九. 一阶常系数线性齐次微分方程组的求解 (37) 案例二十. 最值问题 (39) 附录数学实验报告模板 (40)

这里收集了二十个容易理解的案例. 和各类数学建模竞赛的题目相比, 这些案例确实显得过于简单. 但如果学生能通过这些案例加深对线性代数基本概念、理论和方法的理解, 培养数学建模的意识, 那么我们初步的目的也就达到了. 案例一. 交通网络流量分析问题 城市道路网中每条道路、每个交叉路口的车流量调查,是分析、评价及改善城市交通状况的基础。根据实际车流量信息可以设计流量控制方案,必要时设置单行线,以免大量车辆长时间拥堵。 图1 某地交通实况 图2 某城市单行线示意图 【模型准备】某城市单行线如下图所示, 其中的数字表示该路段每小时按箭头方向行驶的车流量(单位: 辆).

线性代数习题及解答

线性代数习题一 说明:本卷中,A -1表示方阵A 的逆矩阵,r (A )表示矩阵A 的秩,||α||表示向量α的长度,αT 表示向量α的转置,E 表示单位矩阵,|A |表示方阵A 的行列式. 一、单项选择题(本大题共10小题,每小题2分,共20分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.设行列式11 121321 222331 3233a a a a a a a a a =2,则1112 13 31323321312232 2333 333a a a a a a a a a a a a ------=( ) A .-6 B .-3 C .3 D .6 2.设矩阵A ,X 为同阶方阵,且A 可逆,若A (X -E )=E ,则矩阵X =( ) A .E +A -1 B .E -A C .E +A D . E -A -1 3.设矩阵A ,B 均为可逆方阵,则以下结论正确的是( ) A .?? ???A B 可逆,且其逆为-1-1 ?? ???A B B .?? ??? A B 不可逆 C .?? ? ??A B 可逆,且其逆为-1-1?? ??? B A D .?? ???A B 可逆,且其逆为-1-1?? ?? ? A B 4.设α1,α2,…,αk 是n 维列向量,则α1,α2,…,αk 线性无关的充分必要条件是 ( ) A .向量组α1,α2,…,αk 中任意两个向量线性无关 B .存在一组不全为0的数l 1,l 2,…,l k ,使得l 1α1+l 2α2+…+l k αk ≠0 C .向量组α1,α2,…,αk 中存在一个向量不能由其余向量线性表示 D .向量组α1,α2,…,αk 中任意一个向量都不能由其余向量线性表示 5.已知向量2(1,2,2,1),32(1,4,3,0),T T +=---+=--αβαβ则+αβ=( ) A .(0,-2,-1,1)T B .(-2,0,-1,1)T C .(1,-1,-2,0)T D .(2,-6,-5,-1)T 6.实数向量空间V ={(x , y , z )|3x +2y +5z =0}的维数是( )

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