线性代数(同济六版)知识点总结
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1. 二阶行列式--------对角线法则 :2. 三阶行列式 ①对角线法则②按行(列)展开法则3. 全排列:n 个不同的元素排成一列。
所有排列的种数用 表示, = n !逆序数:对于排列…,如果排在元素前面,且比大的元素个数有个,则这个元素的逆序数为。
整个排列的逆序数就是所有元素的逆序数之和。
奇排列:逆序数为奇数的排列。
偶排列:逆序数为偶数的排列。
n 个元素的所有排列中,奇偶各占一半,即 对换:一个排列中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性. 4.其中: 是1,2,3的一个排列,t()是排列的逆序数5.下三角行列式: 副三角跟副对角相识对角行列式: 副对角行列式:6. 行列式的性质: ①行列式与它的转置行列式相等. (转置:行变列,列变行)。
D =②互换行列式的两行(列),行列式变号。
推论 :两行(列)相同的行列式值为零。
互换两行:③行列式的某一行(列)中的所有元素都乘以同一个数k ,等于用数 k 乘此行列式。
第i 行乘k : x k 推论 :行列式中某一行(列)的公因子可以提到行列式符号外面 ④行列式中如果有两行(列)元素成比例 ,则此行列式等于0⑤若行列式的某一列(行)的元素都是两个元素和,则此行列式等于两个行列式之和。
如:333231232221131211a a a a a a a a a 3221312312332211a a a a a a a a a 13++=312213332112322311a a a a a a a a a ---32132123312322211312113j 2j 1j )j j t (j 33a a a a a a a a a a a a 1)(∑-=n n 2211n n n 2n 1222111...a a a a ...a a 0a a a = n...λλλλλλ21n 21= n21λλλn2121)n(n λλλ1)( --=n n n j n j n 2n 12n 2j 2j 22211n 1j 1j 1211a )c (b a a a )c (b a a a )c (b a a+++n nn j n 2n 12n2j 22211n 1j 1211n n n j n 2n 12n 2j 22211n 1j 1211a c a a a c a a a c a a a b a a a b a a a b a a +=⑥把行列式的某行(列)的各元素同一倍数后加到另一行(列)的对应元素上去,行列式的值不变。
同济大学线性代数第六版线性相关与线性无关的判定方法在线性代数中,线性相关和线性无关是对于向量组的性质进行判断的重要概念。
在同济大学线性代数第六版教材中,针对线性相关和线性无关的判定方法进行了详细的阐述和说明。
本文将根据该教材的内容,对线性相关和线性无关的判定方法进行介绍和解释。
1. 向量组及其线性组合在线性代数中,向量组指的是由一系列向量组成的集合。
对于一组向量A = (a_1, a_2, ..., a_n)可以通过线性组合的方式生成新的向量。
线性组合的定义如下:对于任意实数k_1, k_2, ..., k_n,向量b可以表示为:b = k_1 * a_1 + k_2 * a_2 + ... + k_n * a_n2. 线性相关与线性无关的定义在线性代数中,向量组A中的向量线性相关指的是存在一组不全为零的实数k_1, k_2, ..., k_n,使得:k_1 * a_1 + k_2 * a_2 + ... + k_n * a_n = 0反之,如果向量组A中的向量线性相关的话,则称其线性无关。
3. 线性相关的判定方法方法来判定一个向量组是否线性相关:3.1 行列式法行列式法是线性代数中常用的判定线性相关的方法之一。
对于向量组A = (a_1, a_2, ..., a_n),如果存在一个n阶行列式|A| = 0,则向量组A线性相关;如果|A| ≠ 0,则向量组A线性无关。
3.2 线性方程组法线性方程组法是另一种常用的判定线性相关的方法。
对于向量组A = (a_1, a_2, ..., a_n),将其表示为线性方程组的形式:k_1 * a_1 + k_2 * a_2 + ... + k_n * a_n = 0如果线性方程组存在非零解,则向量组A线性相关;如果线性方程组只有零解(即只有全部系数均为0的解),则向量组A线性无关。
3.3 列向量线性组合法列向量线性组合法是通过列向量的线性组合判定线性相关的方法。
目 录
第1章 行列式
1.1 复习笔记
1.2 课后习题详解
1.3 考研真题详解
第2章 矩阵及其运算
2.1 复习笔记
2.2 课后习题详解
2.3 考研真题详解
第3章 矩阵的初等变换与线性方程组
3.1 复习笔记
3.2 课后习题详解
3.3 考研真题详解
第4章 向量组的线性相关性4.1 复习笔记
4.2 课后习题详解
4.3 考研真题详解
第5章 相似矩阵及二次型5.1 复习笔记
5.2 课后习题详解
5.3 考研真题详解
第6章 线性空间与线性变换6.1 复习笔记
6.2 课后习题详解
6.3 考研真题详解
第1章 行列式
1.1 复习笔记
一、二阶与三阶行列式
1二阶行列式
定义 将四个数,,,按一定位置,排成二行二列的数表:
则表达式就是数表的二阶行列式,并记作
2三阶行列式
定义 设有9个数排成3行3列的数表
记
该式称为数表所确定的三阶行列式.
二、全排列和对换
1全排列。
同济大学线性代数第六版正交向量与正交矩阵的性质正交向量和正交矩阵是线性代数中非常重要的概念,它们在各个领域中都有着广泛的应用。
在同济大学线性代数教材的第六版中,正交向量和正交矩阵的性质被详细地介绍和讲解。
本文将围绕这一主题展开,探讨正交向量和正交矩阵的性质及其应用。
一、正交向量的性质正交向量是指两个向量的内积为零,也就是说它们的夹角为九十度。
同济大学线性代数第六版中详细介绍了正交向量的性质。
首先,正交向量的数量不会超过向量空间的维数。
这一性质被称为正交向量的基本定理,它对于解决线性方程组和矩阵的特征值问题非常重要。
其次,同济大学线性代数第六版还介绍了正交向量组和正交补空间的概念。
正交向量组是指一组两两正交的向量,它们张成的子空间被称为正交子空间。
而正交补空间是指与一个向量空间正交的向量构成的子空间。
正交补空间的概念在矩阵和线性方程组的求解中经常出现,可以帮助我们简化问题,降低计算难度。
二、正交矩阵的性质正交矩阵是指方阵的转置矩阵等于其逆矩阵的矩阵。
同济大学线性代数第六版中详细介绍了正交矩阵的性质及其应用。
首先,正交矩阵的行向量组和列向量组都是正交向量组。
这一性质使得正交矩阵具有很好的几何意义,可以用来描述旋转和镜像。
其次,同济大学线性代数第六版介绍了正交矩阵的特殊形式——正交对角矩阵。
正交对角矩阵的对角线上的元素都是1或-1,其余元素都是0。
正交对角矩阵具有简单的性质和运算规则,在计算中比较方便。
另外,同济大学线性代数第六版还介绍了正交复合矩阵的概念。
正交复合矩阵是由多个正交矩阵相乘得到的,具有一些特殊的性质。
例如,正交复合矩阵的转置等于其逆矩阵,因此可以保证矩阵乘法的可逆性。
三、正交向量和正交矩阵的应用正交向量和正交矩阵在各个领域中都有着广泛的应用。
首先,在几何学中,正交向量可以用来描述平面和空间中的垂直关系,例如描述直线的法向量,计算投影和距离等。
其次,在物理学中,正交向量和正交矩阵经常用于描述旋转、镜像和坐标变换等问题。
1. 二阶行列式--------对角线法则 : |a 11 a 12a 21a 22|= a 11a 22 −a 12a 212. 三阶行列式 ①对角线法则②按行(列)展开法则3. 全排列:n 个不同的元素排成一列。
所有排列的种数用P n 表示, P n = n !逆序数:对于排列p 1 p 2… p n ,如果排在元素p i 前面,且比p i 大的元素个数有t i 个,则p i 这个元素的逆序数为t i 。
整个排列的逆序数就是所有元素的逆序数之和。
奇排列:逆序数为奇数的排列。
偶排列:逆序数为偶数的排列。
n 个元素的所有排列中,奇偶各占一半,即n!2对换:一个排列中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性. 4.其中:j 1j 2j 3 是1,2,3的一个排列,t(j 1j 2j 3)是排列 j 1j 2j 3 的逆序数5.下三角行列式: 副三角跟副对角相识对角行列式: 副对角行列式:6. 行列式的性质: ①行列式与它的转置行列式相等. (转置:行变列,列变行)。
D = D T ②互换行列式的两行(列),行列式变号。
推论 :两行(列)相同的行列式值为零。
互换两行:r i ↔ r j ③行列式的某一行(列)中的所有元素都乘以同一个数k ,等于用数 k 乘此行列式。
第i 行乘k :r i x k 推论 :行列式中某一行(列)的公因子可以提到行列式符号外面 ④行列式中如果有两行(列)元素成比例 ,则此行列式等于0⑤若行列式的某一列(行)的元素都是两个元素和,则此行列式等于两个行列式之和。
如:⑥把行列式的某行(列)的各元素同一倍数后加到另一行(列)的对应元素上去,行列式的值不变。
如第j 列的k 倍加到第i 列上:c i +kc j333231232221131211a a a a a a a a a 3221312312332211a a a a a a a a a 13++=312213332112322311a a a a a a a a a ---32132123312322211312113j 2j 1j )j j t (j 33a a a a a a a a a a a a 1)(∑-=n n 2211n n n 2n 1222111...a a a a ...a a 0a a a =O M M n...λλλλλλ21n 21=O n21λλλNn2121)n(n λλλ1)(ΛΛ--=n n n j n jn 2n 12n 2j 2j 22211n 1j 1j 1211a )c (b a a a )c (b a a a )c (b a a ΛΛM MMM ΛΛΛΛ+++n nn j n 2n 12n 2j 22211n 1j 1211n n n j n 2n 12n 2j 22211n 1j 1211a c a a a c a a a c a a a b a a a b a a a b a a ΛΛM M M M ΛΛΛΛΛΛM M M M ΛΛΛΛ+=n n n j n j n i n 12n 2j 2j 2i 211n 1j 1j 1i 11a a ka a a a a ka a a a a ka a a ΛΛΛM M MM ΛΛΛΛΛΛ+++n nn j n i n 12n 2j 2i 211n 1j 1i 11a a a a a a a a a a a a ΛΛΛM M M M ΛΛΛΛΛΛ=7. 重要性质:利用行列式的性质 r i +kr j 或 c i +kc j ,可以把行列式化为上(下)三角行列式,从而计算n 阶 行列式的值。
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第1章行列式
1.1复习笔记
1.2课后习题详解
1.3考研真题详解
第2章矩阵及其运算
2.1复习笔记
2.2课后习题详解
2.3考研真题详解
第3章矩阵的初等变换与线性方程组
3.1复习笔记
3.2课后习题详解
3.3考研真题详解
第4章向量组的线性相关性
4.1复习笔记
4.2课后习题详解
4.3考研真题详解
第5章相似矩阵及二次型
5.1复习笔记
5.2课后习题详解
5.3考研真题详解
第6章线性空间与线性变换
6.1复习笔记
6.2课后习题详解
6.3考研真题详解。
同济大学线性代数第六版第九章线性方程组的特解与通解在线性代数中,线性方程组是一个重要的概念。
解一个线性方程组意味着找到满足方程组中所有方程的解集。
在这个过程中,我们可以遇到两种类型的解:特解和通解。
特解是满足方程组的一个特定解,而通解是方程组所有解的集合。
本文将探讨同济大学线性代数第六版第九章中关于线性方程组特解和通解的相关知识。
一、线性方程组的特解特解是一个满足线性方程组的具体解。
对于一个线性方程组,我们可以通过代入法或高斯消元法来求解特解。
通过代入法,我们将找到一个满足方程组的特定解。
通过高斯消元法,我们可以将方程组化简为梯形矩阵或行阶梯矩阵,并从中找到特解。
例如,考虑以下线性方程组:x₁ + 2x₂ + x₃ = 32x₁ + 4x₂ - x₃ = 13x₁ + 6x₂ - 2x₃ = 4我们可以使用高斯消元法将其转化为行阶梯矩阵:1 2 1 | 30 0 -3 | -50 0 0 | 0从中我们可以看出,x₃是一个自由变量,可以取任意值。
我们可以令x₃=t,其中t为任意实数。
然后我们可以通过回代法求解得到特解:x₃ = tx₂ = 2 - 1/2tx₁ = 3 - 2t + 1/2t这就是我们通过高斯消元法得到的线性方程组的特解。
二、线性方程组的通解通解是线性方程组所有解的集合。
通解由特解和齐次方程组的解构成。
齐次方程组是指线性方程组的右侧项均为零的方程组。
对于一个包含x个未知数和n个方程的线性方程组,如果r<n,即方程的个数小于未知数的个数,那么这个方程组必然有无穷多解。
通解的形式可以写作:X = X₀ + t₁X₁ + t₂X₂ + ... + ttXt其中,X₀是一个特解,t₁、t₂等是自由变量,而X₁、X₂等是齐次方程组的解。
通过这个通解,我们可以得到方程组的所有解。
例如,考虑以下线性方程组:x₁ + x₂ + x₃ = 32x₁ + 4x₂ - x₃ = 1我们可以使用高斯消元法将其转化为行阶梯矩阵:1 1 1 | 30 2 -3 | -5从中我们可以看出,这个方程组有无穷多解,因为方程个数少于未知数个数。
线性代数重要知识点总结线性代数是数学中的一个重要分支,它研究向量、向量空间以及线性变换等概念。
在科学、工程、计算机科学等领域中都广泛应用线性代数的知识。
下面是线性代数的一些重要知识点的总结。
1.向量:向量是表示大小和方向的量,可以用有序数组表示。
向量的加法和数乘运算满足交换律、结合律和分配律。
2.向量空间:向量空间是一组向量的集合,在其中向量可以进行加法和数乘运算。
向量空间必须满足闭合性、加法逆元、加法交换律、加法结合律、数乘结合律和数乘分配律等性质。
3.线性相关与线性无关:向量组中的向量可以是线性相关的,也可以是线性无关的。
线性相关表示一些向量可以由其他向量线性表示出来,而线性无关表示所有向量不能通过线性组合得到零向量。
4.矩阵:矩阵是二维数组,也可以看作是向量的扩展。
矩阵的加法和数乘运算满足交换律、结合律和分配律。
5.矩阵乘法:矩阵乘法是矩阵之间的一种运算,前提是第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。
矩阵乘法满足结合律,但不满足交换律。
6.线性方程组:线性方程组是一组线性方程的集合。
可以使用矩阵的形式表示线性方程组,通过高斯消元法或矩阵求逆等方法求解线性方程组。
7.特征值与特征向量:在线性代数中,对于一个n维向量,如果它乘以一个n×n的矩阵后,仍然保持方向不变(可能会变长或变短),那么这个向量称为这个矩阵的特征向量,而乘以矩阵后的长度变化倍数称为特征值。
8.内积与外积:内积是向量之间的一种运算,满足交换律和分配律,内积为一个标量。
外积是向量之间的一种运算,满足反对称性和分配律,外积为一个向量。
9.正交与正交子空间:正交指的是两个向量的内积为零,正交子空间是由正交向量组成的向量空间。
10.线性变换:线性变换是将一个向量空间映射到另一个向量空间的变换,保持向量空间的线性运算性质。
11.特征值分解:矩阵的特征值分解是将一个矩阵分解为特征值和特征向量的乘积的形式。
12.奇异值分解:矩阵的奇异值分解是将一个矩阵分解为奇异值和左右奇异向量的乘积的形式。
1. 二阶行列式--------对角线法则 : |a 11 a 12a 21a 22|= a 11a 22 −a 12a 212. 三阶行列式 ①对角线法则②按行(列)展开法则3. 全排列:n 个不同的元素排成一列。
所有排列的种数用P n 表示, P n = n !逆序数:对于排列p 1 p 2… p n ,如果排在元素p i 前面,且比p i 大的元素个数有t i 个,则p i 这个元素的逆序数为t i 。
整个排列的逆序数就是所有元素的逆序数之和。
奇排列:逆序数为奇数的排列。
偶排列:逆序数为偶数的排列。
n 个元素的所有排列中,奇偶各占一半,即n!2对换:一个排列中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性. 4.其中:j 1j 2j 3 是1,2,3的一个排列,t(j 1j 2j 3)是排列 j 1j 2j 3 的逆序数5.下三角行列式: 副三角跟副对角相识对角行列式: 副对角行列式:6. 行列式的性质: ①行列式与它的转置行列式相等. (转置:行变列,列变行)。
D = D T ②互换行列式的两行(列),行列式变号。
推论 :两行(列)相同的行列式值为零。
互换两行:r i ↔ r j ③行列式的某一行(列)中的所有元素都乘以同一个数k ,等于用数 k 乘此行列式。
第i 行乘k :r i x k 推论 :行列式中某一行(列)的公因子可以提到行列式符号外面 ④行列式中如果有两行(列)元素成比例 ,则此行列式等于0⑤若行列式的某一列(行)的元素都是两个元素和,则此行列式等于两个行列式之和。
如:⑥把行列式的某行(列)的各元素同一倍数后加到另一行(列)的对应元素上去,行列式的值不变。
如第j 列的k 倍加到第i 列上:c i +kc j333231232221131211a a a a a a a a a 3221312312332211a a a a a a a a a 13++=312213332112322311a a a a a a a a a ---32132123312322211312113j 2j 1j )j j t (j 33a a a a a a a a a a a a 1)(∑-=n n 2211n n n 2n 1222111...a a a a ...a a 0a a a =O M M n...λλλλλλ21n 21=O n21λλλNn2121)n(n λλλ1)(ΛΛ--=n n n j n jn 2n 12n 2j 2j 22211n 1j 1j 1211a )c (b a a a )c (b a a a )c (b a a ΛΛM MMM ΛΛΛΛ+++n nn j n 2n 12n 2j 22211n 1j 1211n n n j n 2n 12n 2j 22211n 1j 1211a c a a a c a a a c a a a b a a a b a a a b a a ΛΛM M M M ΛΛΛΛΛΛM M M M ΛΛΛΛ+=n n n j n j n i n 12n 2j 2j 2i 211n 1j 1j 1i 11a a ka a a a a ka a a a a ka a a ΛΛΛM M MM ΛΛΛΛΛΛ+++n nn j n i n 12n 2j 2i 211n 1j 1i 11a a a a a a a a a a a a ΛΛΛM M M M ΛΛΛΛΛΛ=7. 重要性质:利用行列式的性质 r i +kr j 或 c i +kc j ,可以把行列式化为上(下)三角行列式,从而计算n 阶 行列式的值。
(P11页例7) 8. 行列式按行(列)展开法则(***重要***) ①重要概念: 余子式:在 n 阶行列式中,把元素 a ij 所在的第 i 行和第 j 列划去, 剩下的( n −1 )2 个元素按原来的排法构 成的 n − 1 阶行列式 叫做a ij 的余子式,记为M ij 代数余子式:记 A ij = ( −1 ) i+j M ij 为元素 a ij 的代数余子式 。
②重要性质,定理 1)第i 行各元素的余子式,代数余子式与第i 行元素的取值无关。
2)行列式按行(列)展开法则:行列式等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和, 即: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. 即 或使用该法则计算行列式的值:先选取存在最多0的行(列),从该行选取一个非0元素a ij ,并将该行其他元素 通过性质化为0,则D = a ij A ij 9. 利用Cramer 法则求解n 个n 元线性方程组: ①若非齐次线性方程组的系数行列式不等于零,则方程组有唯一解。
等于0,则无解其中 D j (j=1,2…n) 是把系数行列式中的第j 列的元素用方程组右边的常数项代替后所得到的的n 阶行列式即:②对于齐次线性方程组,如果系数行列式D ≠ 0,则该方程组只有零解,若D = 0,则存在非零解。
第二章1. 矩阵相关的概念:矩阵:由 m ×n 个数 a ij (i=1,2,…,m; j=1,2,…,n)排成的 m 行 n 列的数表(是一组数)。
行(列)矩阵:只有一行(列)的矩阵,又称为行(列)向量。
同型矩阵:行数,列数均相等的两个矩阵A=B : 矩阵A 和矩阵B 为同型矩阵,且对应的元素相等。
零矩阵:所有元素为0的矩阵,记为O ,不同型的零矩阵是不相等的。
对角矩阵:对角线元素为12,,,nλλλL ,其余元素为0的方阵 单位矩阵:对角线元素为1,其余元素为0的方阵,()1212diag ,,,nn λλλλλλ⎛⎫⎪⎪== ⎪⎪ ⎪⎝⎭L OΛ 111⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭E O2. 矩阵的运算1)加法:只有两个矩阵为同型矩阵时,才能进行加法运算。
A+B 等于对应元素相加起来。
满足交换律和结合律in in i2i2i1i1A a A a A a D +++=ΛΛnjnj 2j 2j 1j 1j A a A a A a D +++=ΛΛj i 0A a A a A a j n i n j 2i 2j 1i 1≠=+++ΛΛj i 0A a A a A a n j n i 2j 2i 1j 1i ≠=+++ΛΛ或 0a a a a a a a a a D nn n2n12n22211n1211≠=K M M M K K D D x ,,D D x ,D D x n n 2211===ΛΛn.,1,2,j a a b a a a a b a a a a b a a D nn 1j n,n 1j n,n12n1j 2,21j 2,211n1j 1,11j 1,11j ΛΛΛM M M M M ΛΛΛΛ==+-+-+-2)数与矩阵相乘①,②()λμλμ+=+A A A ,③()λλλ+=+A B A B3)矩阵与矩阵相乘:要求前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数;A m×s ×B s×n乘积矩阵的行数为前一个矩阵的行数,列数为后一个矩阵的列数;C m×n即:乘积矩阵的第i 行,第j 列元素为前一个矩阵的第i 行元素与后一个矩阵的第j 行元素对应相乘再相加。
注意:一般情况下:AB ≠ BA 。
但是满足结合律和分配律。
EA = AE = A4)矩阵的幂:若 A 是 n 阶方阵,则:A 2=AA A 3=AA 2 …… A k =AA k−1 显然:3. 矩阵的转置:把矩阵 A 的行换成同序数的列得到的新矩阵,记作A T . 如:性质:设A 为n 阶方阵,如果满足 A = A T ,即a ij =a ji ,则A 为对称阵如果满足 A = −A T ,即a ij =−a ji ,则A 为反对称阵4. 方阵的行列式:由 n 阶方阵的元素所构成的行列式,叫做方阵 A 的行列式,记作|A |或det A .性质:①T||||=A A ,②||||nλλ=A A ,③||||||=AB A B 。
5. 伴随矩阵:其中A ij 是a ij 的代数余子式,*A 称为A 的伴随矩阵。
(特别注意符号)6. 逆矩阵:对于n 阶方阵 A ,如果有 n 阶方阵 B ,使得AB = BA = E ,则称A 可逆, B 为A 的逆矩阵,记为A −1。
且A 的逆矩阵是唯一的。
判断方阵A 是否可逆:|A | ≠ 0⇔ A 可逆,且逆矩阵A −1= 1|A |A ∗推论:若|A | ≠ 0,则|A −1|= 1|A ∗|。
此时称A 为非奇异矩阵。
若|A |=0,则称A 为奇异矩阵。
二阶矩阵的逆矩阵:主对角线两数对调,副对角线两数反号。
单位矩阵E 是可逆的 E = E −1。
零矩阵是不可逆的。
()()A A λμλμ=11221si j i j is ij sj k k k i jc a b a b a b a b ==+++=∑L 22222()()2 ()()k k kAB A B A B A AB B A B A B A B =+=+++-=-A 、B 可交换时才成立, ()k l k l k l klA AA A A +==122,458A ⎛⎫= ⎪⎝⎭1425;28TA ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭(1) ();T T A A =(2) ();T T T A B A B +=+(3) ();T T A A λλ=(4) ().T T T AB B A =112111222212n n n n nn A A A A A A A A A A *⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭L L L L L LL 注意:元素a ij 的代数余子式A ij 是位于A ∗的第j 行第i 列(类似于转置) 性质:AA ∗= A ∗A = |A |E 111212122211n n m m mn a a a a a a A A a a a λλλλλλλλλλλ⎛⎫⎪ ⎪== ⎪⎪⎝⎭L L L L LL LA = (a b c d) -----> A −1=1ad−bc (d −b−c a )对角矩阵的逆矩阵:对角线上每个元素取倒数。
推论:如果 n 阶方阵A 、B 可逆,那么A −1、A T 、 λA (λ≠0)、AB 也可逆 且:用逆矩阵求解线性方程组:已知 AXB =C ,若AB 可逆,则 X = A −1CB −1(A 在X 左边,则A −1必须在C 左边,B 也如此) 7. 矩阵分块法:用一些横线和竖线将矩阵分成若干个小块,这种操作称为对矩阵进行分块; 每一个小块称为矩阵的子块;矩阵分块后,以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵. 分块矩阵的运算:(其运算与矩阵运算基本一致) 1)加法:要求矩阵A 和B 是同型矩阵,且采用相同的分块法(即相对应的两个子块也是同型的) 2)分块矩阵A 的转置A T :除了A 整体上需转置外,每一个子块也必须得转置。