线性代数电子教案(全套)

第（1）次课授课时间（）基本内容备注第一节二、三阶行列式的定义一、二阶行列式的定义从二元方程组的解的公式,引出二阶行列式的概念。

设二元线性方程组⎩⎨⎧=+=+22222211212111bxaxabxaxa用消元法,当021122211≠-aaaa时,解得211222111212112211222112121221,aaaababaxaaaababax--=--=令2112221122211211aaaaaaaa-=,称为二阶行列式,则如果将D中第一列的元素11a,21a换成常数项1b,2b,则可得到另一个行列式,用字母1D表示,于是有2221211ababD=按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和：212221abab-,这就是公式（2）中1x的表达式的分子。

同理将D中第二列的元素a 12,a 22换成常数项b1,b2 ,可得到另一个行列式,用字母2D表示,于是有2121112babaD=按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和：121211baba-,这就是公式（2）中2x的表达式的分子。

于是二元方程组的解的公式又可写为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==DDxDDx2211其中0≠D例1.解线性方程组.1212232121⎪⎩⎪⎨⎧=+=-xxxx同样,在解三元一次方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bxaxaxabxaxaxabxaxaxa时,要用到“三阶行列式”,这里可采用如下的定义.二、三阶行列式的定义设三元线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bxaxaxabxaxaxabxaxaxa用消元法解得定义设有9个数排成3行3列的数表333231232221131211aaaaaaaaa记333231232221131211aaaaaaaaaD=322113312312332211aaaaaaaaa++=332112322311312213aaaaaaaaa---,称为三阶行列式,则三阶行列式所表示的6项的代数和,也用对角线法则来记忆：从左上角到右下角三个元素相乘取正号,从右上角到左下角三个元素取负号,即例2. 计算三阶行列式243122421----=D.(-14)例3. 求解方程094321112=xx（32==xx或）例4. 解线性方程组.5573422⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++-=++-zyxzyxzyx解先计算系数行列式573411112--=D069556371210≠-=----+-=第（ 2 ）次课授课时间（）第（ 3 ）次课授课时间（）基本内容备注第六节行列式按行（列）展开定义在n阶行列式中，把元素ija所处的第i行、第j列划去，剩下的元素按原排列构成的1-n阶行列式，称为ija的余子式，记为ijM；而ijjiijMA+-=)1(称为ij a的代数余子式.引理如果n阶行列式中的第i行除ija外其余元素均为零，即：nnnjnijnjaaaaaaaDΛΛMMMΛΛMMMΛΛ11111=.则：ijijAaD=.证先证简单情形：nnnnnaaaaaaaDΛMMMΛΛ212222111=再证一般情形：定理行列式等于它的任意一行（列）的各元素与对应的代数余子式乘积之和，即按行：()jiAaAaAajninjiji≠=+++02211Λ按列：()jiAaAaAanjnijiji≠=+++02211Λ证：（此定理称为行列式按行（列）展开定理）nnnniniinaaaaaaaaaDΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ2121112110+++++++++=nnnninnnnnninnnnninaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛΛ211121121211211211112110+++=).,2,1(2211niAaAaAaininiiiiΛΛ=+++=例1：335111243152113------=D.解:例2:21122112----=OOOOnD解:21122112----=OOOOnD2112211121---=+++OOOOΛn rr1+=nDn.从而解得1+=nDn.例3．证明范德蒙行列式112112222121111---=nnnnnnnxxxxxxxxxDΛΛΛΛΛΛΛΛ()1i jn i jx x≥>≥=-∏.其中，记号“∏”表示全体同类因子的乘积.证用归纳法因为=-==1221211xxxxD()21i ji jx x≥>≥-∏所以，当2=n n=2时，（4）式成立.现设（4）式对1-n时成立，要证对n时也成立.为此，设法把n D降阶；从第n行开始，后行减去前行的1x倍，有()()()()()()21311221331122222133111111nn nnn n nn nx x x x x xx x x x x x x x xDx x x x x x x x x---------=---LLLL L L LL（按第一列展开，并提出因子1xxi-）第（ 4 ）次课授课时间（）第（5）次课授课时间（）基本内容备注第一节矩阵一、矩阵的定义称m行、n列的数表mnmmnnaaaaaaaaaΛΛΛΛΛΛΛ212222111211为nm⨯矩阵，或简称为矩阵；表示为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mnmmnnaaaaaaaaaAΛΛΛΛΛΛΛ212222111211或简记为nmijaA⨯=)(,或)(ijaA=或n m A⨯；其中ij a表示A中第i行，第j列的元素。

线性代数电子教案一、引言1.1 课程介绍线性代数的定义和意义课程目标和学习内容1.2 电子教案的特点互动性和趣味性自主学习和协作学习1.3 软件使用说明软件安装和运行功能介绍和操作指南二、行列式2.1 行列式的定义和性质行列式的概念行列式的计算规则2.2 行列式的计算方法按行(列)展开拉普拉斯展开2.3 克莱姆法则克莱姆法则的原理克莱姆法则的应用三、矩阵3.1 矩阵的定义和运算矩阵的概念和表示矩阵的加法和数乘3.2 矩阵的逆矩阵的逆的定义和性质矩阵的逆的计算方法3.3 矩阵的特殊类型单位矩阵对角矩阵零矩阵四、向量空间4.1 向量空间的概念向量空间的基本性质向量空间的子空间4.2 向量的线性相关性线性相关的定义和判定线性无关的性质和应用4.3 基底和坐标基底的概念和选择向量的坐标表示和转换五、线性方程组5.1 线性方程组的解法高斯消元法克莱姆法则5.2 齐次线性方程组齐次线性方程组的解集自由变量和特解5.3 非齐次线性方程组非齐次线性方程组的解法常数变易法和待定系数法六、特征值和特征向量6.1 特征值和特征向量的定义矩阵的特征值和特征向量的概念特征多项式的定义和求解6.2 特征值和特征向量的计算特征值和特征向量的求解方法矩阵的对角化6.3 特征值和特征向量的应用矩阵的相似对角化实对称矩阵和正交矩阵七、二次型7.1 二次型的定义和标准形二次型的概念二次型的标准形7.2 配方法和正定性配方法的应用二次型的正定性判定7.3 惯性定理和二次型的几何意义惯性定理的表述和证明二次型在几何上的意义八、向量空间的同构8.1 向量空间的同构概念同构的定义和性质同构的判定条件8.2 线性变换和矩阵线性变换的概念和性质线性变换与矩阵的关系8.3 线性变换的图像和核线性变换的图像线性变换的核（值域）九、特征空间和最小二乘法9.1 特征空间的概念特征空间的定义和性质特征空间的维数9.2 最小二乘法原理最小二乘法的定义和目标最小二乘法的应用9.3 最小二乘法在线性回归中的应用线性回归问题的最小二乘解回归直线的性质和分析十、线性代数在实际应用中的案例分析10.1 线性代数在工程中的应用结构力学中的矩阵方法电路分析中的节点电压和回路电流10.2 线性代数在计算机科学中的应用计算机图形学中的矩阵变换机器学习中的线性模型10.3 线性代数在其他学科中的应用物理学中的旋转和变换经济学中的线性规划十一、矩阵分解11.1 矩阵分解的概念矩阵分解的意义和目的矩阵分解的类型11.2 LU分解LU分解的定义和算法LU分解的应用和优点11.3 QR分解QR分解的定义和算法QR分解的应用和优点十二、稀疏矩阵12.1 稀疏矩阵的定义和性质稀疏矩阵的概念稀疏矩阵的存储和运算12.2 稀疏矩阵的应用稀疏矩阵在科学计算中的应用稀疏矩阵在数据挖掘中的应用12.3 稀疏矩阵的优化算法稀疏矩阵的压缩技术稀疏矩阵的快速运算算法十三、线性代数在图像处理中的应用13.1 图像处理中的线性代数概念图像的矩阵表示图像变换和滤波13.2 图像增强和复原图像增强的线性方法图像复原的线性模型13.3 图像压缩和特征提取图像压缩的线性算法图像特征提取的线性方法十四、线性代数在信号处理中的应用14.1 信号处理中的线性代数概念信号的矩阵表示和运算信号处理的基本算法14.2 信号滤波和降噪信号滤波的线性方法信号降噪的线性模型14.3 信号的时频分析信号的傅里叶变换信号的小波变换十五、线性代数的现代观点15.1 向量空间和线性变换的公理化向量空间和线性变换的公理体系向量空间和线性变换的分类15.2 内积空间和谱理论内积空间的概念和性质谱理论的基本原理15.3 线性代数在数学物理中的作用线性代数在微分方程中的应用线性代数在量子力学中的应用重点和难点解析本文档详细地介绍了线性代数的主要知识点，旨在帮助学生更好地理解和掌握线性代数的基础理论知识和应用能力。

第3节 非齐次线性方程组下面先讨论非齐次线性方程组解的结构。

对于非齐次线性方程组（4-1）⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+⋯++⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯=+⋯++=+⋯++。

，m n mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 22112222212*********, 记⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯=mn n n n n a a a a a a a a a A 212222111211，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯=n x x x x 21，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯=m b b b b 21.则线性方程组(4-1)可记为Ax=b.齐次线性方程组（4-5）⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+⋯++⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯=+⋯++=+⋯++.00,0221122221211212111n mn m m nn n n x a x a x a x a x a x a x a x a x a ， 可记为Ax=0.我们把方程组（4-5）称为与方程组（4-1）对应的齐次线性方程组。

非齐次线性方程组（4-1）的解有下面性质：性质1 设1η=x 及1η=x 都是方程组（4-1）的解，则21ηη-=x 是其对应的齐次方程组（4-5）的解.证 0)(2121=-=-=-b b A A A ηηηη,即21μη-=x 是（4-5）的解.性质2 设η=x 是(4-1)的解,ξ=x 是(4-5)的解,则ηξ+=x 是(4-1)的解.证 b b A A A =+=+=+0)(ηξηξ,即ηξ+=x 是(4-1)的解.由性质1知,若求得(4-1)的一个解特*η,则(4-1)的任一解x 总可以表示为)(*η-=x x +*η=*ηξ+，其中*ηξ-=x 为方程组（4-5）的解，即方程组（4-1）的任一解都可以表示为它的一个特定解*η与它对应的齐次方程组的解的和。

又若方程组（4-5）的通解为：r n r n k k k x --+⋯++=ξξξ2211.则方程组（4-1）的任意解总可以表示为：*2211ηξξξ++⋯++=--r n r n k k k x 。

线性代数教案第（1）次课授课时间（）基本内容备注第一节二、三阶行列式的定义一、二阶行列式的定义从二元方程组的解的公式,引出二阶行列式的概念。

设二元线性方程组⎩⎨⎧=+=+22222211212111bxaxabxaxa用消元法,当021122211≠-aaaa时,解得211222111212112211222112121221,aaaababaxaaaababax--=--=令2112221122211211aaaaaaaa-=,称为二阶行列式 ,则如果将D中第一列的元素11a,21a换成常数项1b,2b ,则可得到另一个行列式,用字母1D表示,于是有2221211ababD=按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和：212221abab-,这就是公式（2）中1x的表达式的分子。

同理将D中第二列的元素a 12,a 22换成常数项b1,b2 ,可得到另一个行列式,用字母2D表示,于是有2121112babaD=按二阶行列式的定义,它等于两项的代数和：121211baba-,这就是公式（2）中2x的表达式的分子。

于是二元方程组的解的公式又可写为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==DDxDDx2211其中0≠D例1.解线性方程组.1212232121⎪⎩⎪⎨⎧=+=-xxxx同样,在解三元一次方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bxaxaxabxaxaxabxaxaxa时,要用到“三阶行列式”,这里可采用如下的定义.二、三阶行列式的定义设三元线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bxaxaxabxaxaxabxaxaxa用消元法解得定义设有9个数排成3行3列的数表333231232221131211aaaaaaaaa记333231232221131211aaaaaaaaaD=322113312312332211aaaaaaaaa++=332112322311312213aaaaaaaaa---,称为三阶行列式,则三阶行列式所表示的6项的代数和,也用对角线法则来记忆：从左上角到右下角三个元素相乘取正号,从右上角到左下角三个元素取负号,即例2. 计算三阶行列式243122421----=D.(-14)例3. 求解方程094321112=xx（32==xx或）例4. 解线性方程组.5573422⎪⎩⎪⎨⎧=+-=++-=++-zyxzyxzyx解先计算系数行列式573411112--=D069556371210≠-=----+-=再计算321,,DDD第（ 2 ）次课授课时间（）第（ 3 ）次课授课时间（）基本内容备注第5节行列式按行（列）展开定义在n阶行列式中，把元素ija所处的第i行、第j列划去，剩下的元素按原排列构成的1-n阶行列式，称为ij a的余子式，记为ijM；而ijjiijMA+-=)1(称为ij a的代数余子式.引理如果n阶行列式中的第i行除ija外其余元素均为零，即：nnnjnijnjaaaaaaaD11111=.则：ijijAaD=.证先证简单情形：nnnnnaaaaaaaD212222111=再证一般情形：定理行列式等于它的任意一行（列）的各元素与对应的代数余子式乘积之和，即按行：()jiAaAaAajninjiji≠=+++02211按列：()jiAaAaAanjnijiji≠=+++02211证：（此定理称为行列式按行（列）展开定理）nnnniniinaaaaaaaaaD2121112110+++++++++=nnnninnnnnninnnnninaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa211121121211211211112110+++=).,2,1(2211niAaAaAaininiiii=+++=例1：335111243152113------=D.解:例2:21122112----=nD解: 21122112----=n D 211221100121---=+++nr r1+=n D n .从而解得 1+=n D n .例3．证明范德蒙行列式112112222121111---=n nn n nnn x x x x x x x x x D()1i j n i j x x ≥>≥=-∏.其中，记号“∏”表示全体同类因子的乘积.证 用归纳法因为 =-==1221211x x x x D ()21i j i j x x ≥>≥-∏ 所以，当2=n n=2时，（4）式成立.现设（4）式对1-n 时成立，要证对n 时也成立.为此，设法把nD 降阶；从第n 行开始，后行减去前行的1x 倍，有()()()()()()213112213311222221331111110000n n n n n n n n n x x x x x x x x x x x x x x x D x x x x x x x x x ---------=---（按第一列展开，并提出因子1x x i -）行列式一行（列）的各元素与另一行（列）对应第（ 4 ）次课授课时间（）第（5）次课授课时间（）基本内容备注第一节矩阵一、矩阵的定义称m行、n列的数表mnmmnnaaaaaaaaa212222111211为nm⨯矩阵，或简称为矩阵；表示为⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=mnmmnnaaaaaaaaaA212222111211或简记为nmijaA⨯=)(,或)(ijaA=或n m A⨯；其中ij a表示A中第i行，第j列的元素。

线性代数课程教案学院、部系、所授课教师课程名称线性代数课程学时45学时实验学时教材名称年月日线性代数课程教案授课类型 理论课 授课时间 3 节授课题目（教学章节或主题）：第一章 行列式§1 二阶与三阶行列式 §2 全排列及其逆序数 §3 n 阶行列式的定义 §4 对换本授课单元教学目标或要求：1. 会用对角线法则计算2阶和3阶行列式。

2. 知道n 阶行列式的定义。

本授课单元教学内容（包括基本内容、重点、难点，以及引导学生解决重点难点的方法、例题等）： 基本内容：行列式的定义 1. 计算排列的逆序数的方法设12n p p p 是1,2,,n 这n 个自然数的任一排列，并规定由小到大为标准次序。

先看有多少个比1p 大的数排在1p 前面，记为1t ； 再看有多少个比2p 大的数排在2p 前面，记为2t ； ……最后看有多少个比n p 大的数排在n p 前面，记为n t ； 则此排列的逆序数为12n t t t t =+++。

2. n 阶行列式1212111212122212()12(1)n n n n t p p np p p p n n nna a a a a a D a a a a a a ==-∑其中12n p p p 为自然数1,2,,n 的一个排列，t 为这个排列的逆序数，求和符号∑是对所有排列12()n p p p 求和。

n 阶行列式D 中所含2n 个数叫做D 的元素，位于第i 行第j 列的元素ij a ，叫做D 的(,)i j 元。

3. 对角线法则：只对2阶和3阶行列式适用1112112212212122a a D a a a a a a ==-111213212223112233122331132132313233132231122133112332a a a D a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ==++---重点和难点：理解行列式的定义行列式的定义中应注意两点：(1) 和式中的任一项是取自D 中不同行、不同列的n 个元素的乘积。

《线性代数电子教案》PPT课件第一章：线性代数简介1.1 线性代数的意义和应用解释线性代数的概念和重要性探讨线性代数在工程、物理、计算机科学等领域的应用1.2 向量和空间定义向量及其几何表示介绍向量的运算，如加法、减法、数乘和点积1.3 矩阵和矩阵运算介绍矩阵的定义和基本性质探讨矩阵的运算，如加法、减法、数乘和乘法第二章：线性方程组2.1 线性方程组的定义和性质解释线性方程组的含义和基本性质探讨线性方程组的解的存在性和唯一性2.2 高斯消元法介绍高斯消元法的原理和步骤演示高斯消元法的具体操作过程2.3 矩阵的逆定义矩阵的逆及其性质探讨矩阵的逆的求法和应用第三章：矩阵的特征值和特征向量3.1 特征值和特征向量的定义解释特征值和特征向量的概念探讨特征值和特征向量的性质和关系3.2 矩阵的特征值和特征向量的求法介绍求解矩阵的特征值和特征向量的方法演示求解矩阵的特征值和特征向量的具体过程3.3 矩阵的对角化定义矩阵的对角化及其条件探讨矩阵对角化的方法和应用第四章：向量空间和线性变换4.1 向量空间的概念和性质解释向量空间的概念和基本性质探讨向量空间的基、维数和维度4.2 线性变换的定义和性质定义线性变换及其性质探讨线性变换的矩阵表示和特征值4.3 线性变换的图像和应用介绍线性变换的图像和性质探讨线性变换在图像处理等领域的应用第五章：行列式和矩阵的秩5.1 行列式的定义和性质解释行列式的概念和基本性质探讨行列式的计算方法和性质5.2 矩阵的秩的定义和性质定义矩阵的秩及其性质探讨矩阵的秩的求法和应用5.3 矩阵的逆和行列式的关系探讨矩阵的逆和行列式之间的关系演示利用行列式和矩阵的秩解决实际问题的方法第六章：二次型和正定矩阵6.1 二次型的定义和性质解释二次型的概念和基本性质探讨二次型的标准形和判定方法6.2 矩阵的正定性和二次型的应用定义正定矩阵及其性质探讨正定矩阵的判定方法和应用6.3 二次型的最小二乘法介绍最小二乘法的原理和步骤演示最小二乘法在实际问题中的应用第七章：特征值和特征向量的应用7.1 特征值和特征向量在控制理论中的应用探讨特征值和特征向量在控制理论中的重要作用演示利用特征值和特征向量分析线性系统的稳定性7.2 特征值和特征向量在信号处理中的应用解释特征值和特征向量在信号处理中的重要性探讨利用特征值和特征向量进行信号降噪等处理的方法7.3 特征值和特征向量在图像处理中的应用介绍特征值和特征向量在图像处理中的作用演示利用特征值和特征向量进行图像降维和特征提取的方法第八章：向量空间的同构和商空间8.1 向量空间的同构定义向量空间的同构及其性质探讨同构的判定方法和性质8.2 向量空间的商空间解释向量空间的商空间的概念和性质探讨商空间的构造和运算规则8.3 向量空间的同构和商空间的应用探讨向量空间的同构和商空间在数学和物理学中的应用演示利用同构和商空间解决实际问题的方法第九章：线性代数在优化问题中的应用9.1 线性代数在线性规划中的应用解释线性规划问题的概念和基本性质探讨利用线性代数方法解决线性规划问题的方法9.2 线性代数在非线性优化中的应用介绍非线性优化问题的概念和基本性质探讨利用线性代数方法解决非线性优化问题的方法9.3 线性代数在机器学习中的应用解释机器学习中的线性代数方法探讨利用线性代数方法进行数据降维、特征提取和模型构建的方法第十章：总结和拓展10.1 线性代数的核心概念和定理总结线性代数的核心概念和定理强调其在数学和科学研究中的重要性10.2 线性代数的拓展学习和研究方向介绍线性代数的拓展学习和研究方向鼓励学生积极探索线性代数的应用和创新10.3 线性代数的练习和参考资源提供线性代数的练习题和解答推荐相关的参考书籍和在线资源，供学生进一步学习和参考重点和难点解析重点一：向量和空间的概念及运算向量是线性代数的基本元素，其运算包括加法、减法、数乘和点积。

线性代数教案一、教学目标通过本节课的学习，学生应能够：1. 了解线性代数的基本概念和相关术语；2. 理解线性方程组和矩阵的概念、性质和运算规则；3. 掌握矩阵的基本运算，包括矩阵的加法、数乘和矩阵乘法；4. 能够求解线性方程组，并应用到实际问题中。

二、教学重点与难点1. 教学重点：线性方程组和矩阵的概念及其运算规则；2. 教学难点：矩阵乘法的理解和应用。

三、教学过程1. 导入（5分钟）引入线性代数的概念，向学生介绍线性方程组和矩阵的相关背景知识，并激发学生的学习兴趣。

2. 理论讲解（20分钟）2.1 线性方程组的定义和解法- 介绍线性方程组的概念以及线性方程组的解的定义；- 分析线性方程组解的情况：无解、唯一解和无穷解；- 通过实例讲解线性方程组解的求解方法。

2.2 矩阵的定义和性质- 介绍矩阵的基本概念和符号表示方法；- 讲解矩阵的加法、数乘以及矩阵乘法的规则；- 引导学生理解矩阵乘法的几何意义。

3. 实例分析与练习（25分钟）3.1 线性方程组的求解实例- 给出一些线性方程组的实际问题，引导学生运用所学知识解决；- 指导学生使用矩阵运算进行线性方程组的求解。

3.2 矩阵运算实例- 给出一些矩阵的实际运用问题，让学生通过实例进行练习；- 帮助学生熟练掌握矩阵的加法、数乘和矩阵乘法。

4. 拓展延伸（15分钟）通过引导学生思考，结合线性代数在实际问题中的应用，进一步拓展学生的知识面。

5. 归纳总结（10分钟）对本节课所学内容进行总结，强化学生对线性代数的理解和掌握。

四、教学评价1. 在教学过程中，观察学生的学习状态，及时给予指导和帮助；2. 布置相关习题，检验学生对所学知识的掌握情况；3. 根据学生的表现进行评价，及时给予反馈和指导。

五、教学资源准备1. 教材和课件；2. 相关实例分析的教学素材；3. 学生练习题、作业等。

总结：通过本节课的教学，学生能够理解线性代数的基本概念和相关术语，掌握线性方程组和矩阵的运算规则，并能够应用所学知识解决实际问题。

3.三阶行列式定义:式的左边称为三阶行列式（3-th determinant ），通常也记为∆.在∆中,横的称为行（row ），纵的称为列（column ），其中a ij （i ，j =1，2，3）是数，称它为此行列式的第i 行第j 列的元素.式的右边称为三阶行列式的展开式.利用二阶行列式可以把展开式写成:323122211333312321123332232211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a +-= 若记 3332232211a a a a M =, 3331232112a a a a M =, 3231222113a a a a M =, 111111)1(M A +-=, 122112)1(M A +-=, 133113)1(M A +-=则有 131312121111333231232221131211A a A a A a a a a a a a a a a ++==∆ 其中 j A 1称为元素j a 1的代数余子式(algebraic complement minor)(3,2,1=j ),j M 1称为元素j a 1的余子式(complement minor),它是∆中划去元素j a 1所在的行、列后所余下的元素按原位置组成的二阶行列式.4.三元线性方程组的解法:引进了三阶行列式, 对于三元线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333323213123232221211313212111bx a x a x a b x a x a x a b x a x a x a 的解就可写成: ∆∆=11x ∆∆=22x ∆∆=33x .称也为方程组（1—4）的系数行列式,它是由未知数的所有系数组成的行列式, j ∆(j =1,2,3)是将∆的第j 列换成常数列而得到的三阶行列式。

5.三阶行列式对角线法则计算法则:如图1—1.例1 计算三阶行列式312213332112322311322113312312332211333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---++=。

教案：大学线性代数课程名称：大学线性代数课程性质：专业基础课程授课对象：管理类专业学生教学目标：1. 掌握线性代数的基本概念、理论和方法。

2. 能够运用线性代数知识解决实际问题。

3. 提高逻辑思维能力和数学素养。

教学内容：1. 线性方程组2. 矩阵及其运算3. 线性空间与线性变换4. 特征值与特征向量5. 二次型教学安排：共48课时，每课时45分钟。

第一章：线性方程组（8课时）1.1 线性方程组的定义及其解法1.2 矩阵的概念及其运算1.3 高斯消元法1.4 克莱姆法则第二章：矩阵及其运算（10课时）2.1 矩阵的概念2.2 矩阵的运算2.3 逆矩阵2.4 矩阵的行列式第三章：线性空间与线性变换（10课时）3.1 线性空间的概念3.2 线性变换的概念3.3 线性变换的性质3.4 线性变换的矩阵表示第四章：特征值与特征向量（8课时）4.1 特征值与特征向量的概念4.2 特征值与特征向量的求解4.3 矩阵的对角化4.4 二次型第五章：二次型（12课时）5.1 二次型的概念5.2 二次型的标准形5.3 二次型的判定定理5.4 二次型的最小值教学方法：1. 讲授法：通过讲解基本概念、理论和方法，使学生掌握线性代数的基本知识。

2. 案例教学法：通过分析实际问题，引导学生运用线性代数知识解决问题。

3. 讨论法：组织学生分组讨论，培养学生的合作精神和沟通能力。

4. 练习法：布置课后习题，巩固所学知识，提高解题能力。

教学评价：1. 平时成绩：考察学生的出勤、作业和课堂表现。

2. 期中考试：检查学生对线性代数知识的掌握程度。

3. 期末考试：全面考察学生的线性代数理论知识和应用能力。

教学资源：1. 教材：选用权威、实用的线性代数教材。

2. 课件：制作精美、清晰的课件，辅助教学。

3. 习题集：提供丰富的习题，帮助学生巩固知识。

4. 网络资源：利用网络平台，提供在线学习资料和交流平台。

课程总结：通过本课程的学习，使学生掌握线性代数的基本概念、理论和方法，能够运用线性代数知识解决实际问题，提高逻辑思维能力和数学素养。

线性代数电子教案一、引言1.1 课程介绍线性代数的定义和意义电子教案的特点和优势1.2 教学目标了解线性代数的基本概念和运算学会使用电子教案进行自主学习和复习1.3 教学方法讲授与互动相结合自主学习与协作学习相结合二、线性方程组2.1 线性方程组的定义线性方程组的含义和特点线性方程组的表示方法2.2 高斯消元法高斯消元法的原理和步骤高斯消元法的应用实例2.3 矩阵的逆矩阵的逆的定义和性质矩阵的逆的求法三、矩阵及其运算3.1 矩阵的定义矩阵的含义和表示方法矩阵的元素和矩阵的规模3.2 矩阵的运算矩阵的加法和数乘矩阵的乘法3.3 特殊矩阵单位矩阵零矩阵四、线性空间与线性变换4.1 线性空间线性空间的定义和性质线性空间的例子4.2 线性变换线性变换的定义和性质线性变换的表示方法4.3 特征值和特征向量特征值和特征向量的定义特征值和特征向量的求法五、线性代数的应用5.1 线性规划线性规划的定义和特点线性规划的应用实例5.2 最小二乘法最小二乘法的定义和原理最小二乘法的应用实例5.3 线性代数在其他领域的应用线性代数在工程和科学计算中的应用线性代数在计算机科学中的应用六、向量空间与线性映射6.1 向量空间向量空间的定义和性质向量空间的例子6.2 线性映射线性映射的定义和性质线性映射的例子6.3 线性映射的矩阵表示线性映射矩阵的定义线性映射矩阵的求法七、行列式及其应用7.1 行列式的定义行列式的概念和计算行列式的性质7.2 行列式的计算方法按行(列)展开计算行列式利用矩阵的性质计算行列式7.3 行列式的应用求解线性方程组判断线性方程组的解的情况八、特征值与特征向量8.1 特征值和特征向量的定义特征值和特征向量的概念特征值和特征向量的求法8.2 特征值和特征向量的应用简化线性变换解决线性方程组的特殊情况8.3 特征多项式及特征值和特征向量的求解特征多项式的定义和性质特征值和特征向量的求解方法九、二次型9.1 二次型的定义和标准形二次型的概念和性质二次型的标准形9.2 二次型的配方法和惯性定理二次型的配方法惯性定理的定义和应用9.3 二次型的判定定理和最小二乘法二次型的判定定理最小二乘法的应用十、线性代数的进一步应用10.1 线性代数在工程中的应用线性代数在结构力学中的应用线性代数在电路分析中的应用10.2 线性代数在计算机科学中的应用线性代数在图像处理中的应用线性代数在机器学习中的应用10.3 线性代数在其他科学领域中的应用线性代数在物理学中的应用线性代数在生物学中的应用十一、线性代数的软件工具11.1 MATLAB简介MATLAB的安装与使用MATLAB在线性代数中的应用实例11.2 Python与NumPy库Python语言简介NumPy库在线性代数中的应用实例11.3 其他线性代数软件工具Mathematica简介Maple简介十二、线性代数的证明与推导12.1 逻辑与证明基础命题与定理证明的方法与技巧12.2 线性代数的证明方法矩阵运算的证明线性空间与线性变换的证明12.3 线性代数的重要定理与推导克莱姆法则的证明特征值与特征向量的性质证明十三、线性代数的案例分析13.1 线性代数在经济学中的应用线性规划模型的建立与分析最小二乘法在数据分析中的应用13.2 线性代数在生物学中的应用种群动力学的线性模型基因表达数据的线性分析13.3 线性代数在其他领域的案例分析线性代数在通信系统中的应用线性代数在化学工程中的应用十四、线性代数的学习策略与技巧14.1 学习线性代数的方法基础知识的学习实践与应用相结合的学习14.2 线性代数的解题技巧题目的分析与策略解题步骤与方法14.3 线性代数的复习与考试技巧复习计划的制定考试策略与时间管理十五、总结与展望15.1 线性代数的重要性和应用领域线性代数在科学研究中的作用线性代数在工程技术中的应用15.2 线性代数的发展趋势线性代数与其他学科的融合线性代数在新的领域的应用15.3 对未来学习的展望深入研究线性代数的意义持续学习与探索的态度重点和难点解析本文档为您提供了一整套完整的线性代数电子教案，涵盖了线性代数的主要知识点和应用领域。

[理学]线性代数电子教案教案“[理学]线性代数电子教案”1.1 背景介绍1.1.1 线性代数是数学的一个分支，主要研究向量空间（也称为线性空间）、线性映射以及线性方程组等概念。

1.1.2 线性代数在自然科学、工程技术、社会科学等多个领域中都有广泛的应用。

1.1.3 电子教案作为一种新兴的教学方式，可以提供丰富的媒体资源，增强学生的学习兴趣和理解能力。

二、知识点讲解2.1 向量空间2.1.1 向量：具有大小和方向的量，通常表示为箭头。

2.1.2 向量空间：满足加法和标量乘法封闭性质的向量集合。

2.1.3 基向量：线性无关的向量集合，可以线性表示向量空间中的任意向量。

2.2 线性映射2.2.1 线性映射：从一个向量空间映射到另一个向量空间的函数，满足线性性质。

2.2.2 矩阵：线性映射的图像，表示为行向量或列向量的集合。

2.2.3 线性方程组：由线性映射产生的方程组，可以通过矩阵表示。

三、教学内容3.1 向量空间3.1.1 向量的定义和表示方法。

3.1.2 向量加法和标量乘法的运算规则。

3.1.3 基向量的概念和选取方法。

3.2 线性映射3.2.1 线性映射的定义和性质。

3.2.2 矩阵的定义和基本运算。

3.2.3 线性方程组的矩阵表示和解法。

四、教学目标4.1 学生能够理解向量空间和线性映射的基本概念。

4.2 学生能够掌握向量加法和标量乘法的运算规则。

4.3 学生能够理解基向量的概念，并学会选取方法。

五、教学难点与重点5.1 教学难点：线性映射的性质和矩阵的运算。

5.1.1 细节说明：学生需要理解线性映射的抽象概念，以及如何通过矩阵进行运算。

5.1.2 教学重点：向量空间的基本性质和基向量的选取方法。

5.1.3 细节说明：学生需要掌握向量空间的基本性质，并能够灵活运用基向量的概念。

（由于篇幅限制，教案中的后五个章节无法在此处呈现，您可以根据上述格式自行编写或提供相关内容以便我为您继续编写。

）六、教具与学具准备6.1 教学PPT6.1.1 包含向量空间、线性映射、矩阵等概念的图片、动画和示例。

线性代数教案课程名称：线性代数课程目标：1. 掌握线性代数的基本概念和基本运算规则；2. 理解向量空间和矩阵的性质；3. 学会解线性方程组和矩阵的运算；4. 掌握线性变换和特征值、特征向量的概念与性质。

教学内容：第一课：向量及其运算1. 向量的概念和表示方法；2. 向量的线性组合、线性相关、线性无关的概念；3. 向量的加法和数乘运算规则；4. 向量空间的定义和基本性质；5. 向量空间的子空间和余子空间。

第二课：矩阵及其运算1. 矩阵的概念和表示方法；2. 矩阵的加法和数乘运算规则；3. 矩阵乘法和矩阵的转置；4. 矩阵的逆和矩阵的行列式；5. 线性方程组的矩阵表示和增广矩阵。

第三课：线性方程组与矩阵的解法1. 线性方程组的概念和表示方法；2. 线性方程组的解集和解的存在定理；3. 齐次线性方程组和非齐次线性方程组的解法；4. 矩阵的秩和线性方程组的解的关系；5. 矩阵的初等行变换及其应用。

第四课：特征值与特征向量1. 线性变换的概念和矩阵表示；2. 特征值和特征向量的定义与性质；3. 特征值和特征向量的计算方法；4. 对称矩阵和正交矩阵的特征值和特征向量；5. 线性变换的对角化和相似矩阵的概念。

教学方法：1. 理论讲解，通过示例引导学生理解概念和性质；2. 计算题练习，巩固和应用所学的基本运算规则；3. 探究式学习，鼓励学生自主思考和发现问题的解决方法；4. 课堂讨论，促进学生思维的活跃和合作交流。

教学评价：1. 课堂参与度，包括学生是否积极参与讨论和问题解答；2. 作业完成情况，检查学生对概念和运算规则的掌握程度；3. 期中和期末考试，考查学生综合应用所学知识解决问题的能力；4. 课堂小测验，定期检查学生对重要概念和定理的理解程度。

教学资源：1. 教科书和参考书籍：《线性代数及其应用》、《线性代数教程》等；2. 多媒体教学工具：投影仪、电脑等；3. 练习题集和习题课辅导材料；4. 在线学习资源：相关概念的视频、练习题和解析等。

线性代数电子教案电子教案：线性代数一、教学目标：1.理解线性代数的基本概念、基本理论和基本方法。

2.掌握线性代数的基本运算和常用计算方法。

3.能够应用线性代数解决实际问题。

二、教学重点：1.线性方程组的解法。

2.矩阵及其运算。

3.向量及其运算。

三、教学难点：1.线性方程组的解法。

2.矩阵的逆与转置。

3.向量的线性相关性。

四、教学过程：1.引入（10分钟）通过实例引入线性代数的概念和应用。

如何利用线性代数解决实际问题？2.线性方程组（30分钟）2.1概念介绍：什么是线性方程组？何为解集？有唯一解、无解和无穷多解三种情况。

2.2解法：高斯消元法和矩阵法。

2.3实例演练：通过实例演示线性方程组的解法。

3.矩阵与矩阵运算（40分钟）3.1概念介绍：什么是矩阵？矩阵的行、列、元素、转置和逆。

3.2矩阵的加法和数乘。

3.3矩阵的乘法及其性质。

3.4实例演练：通过实例演示矩阵的运算。

4.向量与向量运算（40分钟）4.1概念介绍：什么是向量？向量的线性组合、线性相关和线性无关。

4.2向量的加法和数乘。

4.3内积与外积。

4.4实例演练：通过实例演示向量的运算。

5.应用与拓展（20分钟）5.1线性代数在计算机科学中的应用：图像处理、机器学习等。

5.2线性代数进一步拓展：矩阵的特征值与特征向量、二次型等。

6.总结与小结（10分钟）对本节课的内容进行总结和小结，检查学生的学习效果。

五、教学资源与评估：1.教学资源：投影仪、电子教案、线性代数教材。

2.教学评估：通过课堂练习和作业检查。

六、教学建议：1.利用多媒体技术，结合具体实例进行教学，增强学生的学习兴趣。

2.注重理论与实践的结合，引导学生进行实际问题的求解。

七、教学后记：本节课主要介绍了线性方程组、矩阵和向量的基本概念、基本运算和基本方法。

通过实例演练，学生对线性代数有了初步的了解和应用能力。

在教学过程中，学生积极参与讨论和互动，课堂气氛活跃。

但有部分学生对深入的理论和拓展知识还存在一定的困惑，需要增加相应的练习和辅导。

电子行业线性代数电子教案一、引言线性代数是一门重要的数学基础课程，对于电子行业的学生来说尤为重要。

电子行业中的许多问题可以归结为线性代数的问题，因此了解和掌握线性代数的基本概念和方法对于电子行业的工作者非常重要。

本电子教案旨在通过结合电子行业中的实际应用场景，介绍线性代数的基本概念和方法，并通过一些实例和练习帮助学生理解和掌握线性代数的相关知识。

二、教学目标1.了解线性代数的基本概念和方法。

2.掌握线性方程组的解法和矩阵的运算。

3.能够应用线性代数的知识解决电子行业中的实际问题。

三、教学内容1. 线性代数基础（1）向量和矩阵的概念•向量的定义和表示•矩阵的定义和表示（2）向量和矩阵的运算•向量的加法和数乘•矩阵的加法和数乘•矩阵乘法2. 线性方程组（1）线性方程组的定义和表示•线性方程组的一般形式•线性方程组的矩阵表示（2）线性方程组的解法•初等变换法•矩阵消元法•矩阵的逆和逆矩阵3. 电子行业中的应用实例（1）电路分析•电路中的线性方程组•电路中的矩阵表示•用线性代数解决电路问题（2）数字信号处理•线性滤波器•离散傅里叶变换四、教学方法本教案将采用以下教学方法：1.线上课程：通过网络平台提供视频讲解和课后练习，学生可以自主学习和掌握线性代数的知识。

2.实践操作：通过电子行业的实际应用场景，进行实践操作和问题求解，巩固和应用线性代数的知识。

1.网络平台：提供线上课程、学习资料和练习题。

2.电子行业应用软件：提供电路分析和数字信号处理的软件工具，方便实践操作。

六、教学评估1.课堂小测或作业：通过课堂小测或作业对学生的学习效果进行评估。

2.实践项目：通过综合应用线性代数的知识，完成实践项目，并进行评估。

教学计划将根据教学内容和目标进行安排，具体时间安排和教学进度可根据实际情况调整。

教学内容教学方法时间安排线性代数基础线上课程第1周线性方程组解法线上课程第2周电子行业应用实例实践操作和线上课程第3-4周八、结语本电子教案通过对电子行业中线性代数的应用进行介绍和讲解，帮助学生理解和掌握线性代数的知识，并能够应用到电子行业的实际问题中。