线性代数知识点总结汇编
- 格式:doc
- 大小:22.71 KB
- 文档页数:8
线性代数知识点总结第一章 行列式第一节:二阶与三阶行列式把表达式11221221a a a a -称为11122122a a a a 所确信的二阶行列式,并记作11122112a a a a ,即1112112212212122.a a D a a a a a a ==-结果为一个数。
(讲义P1) 同理,把表达式112233122331132132112332122133132231,a a a a a a a a a a a a a a a a a a ++---称为由数表111213212223313233a a a a a a a a a 所确信的三阶行列式,记作111213212223313233a a a a a a a a a 。
即111213212223313233a a a a a a a a a =112233122331132132112332122133132231,a a a a a a a a a a a a a a a a a a ++--- 二三阶行列式的计算:对角线法那么(讲义P2,P3) 注意:对角线法那么只适用于二阶及三阶行列式的计算。
利用行列式计算二元方程组和三元方程组:对二元方程组11112212112222a x a xb a x a x b +=⎧⎨+=⎩设11122122a a D a a =≠1121222b a D b a =1112212.a b D a b =则1122221111122122b a b a Dx a a D a a ==,1112122211122122.a b a b D x a a Da a ==(讲义P2)对三元方程组111122133121122223323113223333a x a x a xb a x a x a x b a x a x a x b ++=⎧⎪++=⎨⎪++=⎩,设1112132122233132330a a a D a a a a a a =≠,1121312222333233b a a D b a a b a a =,1111322122331333a b a D a b a a b a =,1112132122231323a ab D a a b a a b =, 则11D x D =,22Dx D =,33D x D=。
线性代数知识点总结1.a j:向量α的第j个分量。
2.n维实向量空间:全体n维实列向量构成的集合及其上定义的向量。
的加法和数乘运算的合称。
Ps:1.全体n维行向量构成的集合记为R1*n;2.R2即2维空间。
3.R n的子集:多个n维实向量构成的一个集合。
4.V是R n的子空间:V具有下列性质的R n的子集。
设V?R n是一个非空集合,V满足:(1)若α、β∈V,则α+β∈V;(2)若γ∈V,k∈R,则kγ∈V;5.齐次线性方程组的解空间:齐次线性方程组的全部解向量构成的合。
6.向量组:多个相同维数的向量组成的集合。
7.线性组合:给定R n中向量组A:α1,α2,…,αm,以及数k1,k2,…,k m,称向量β=k1α1+k2α2+…+k mαm(k∈R)为向量组A的一个线性组合。
8.张成:给定R n中向量组A:α1,α2,…,αm,由A的全体线性组合构成的集合。
Ps;(1)记为Span(α1,α2,…,αm)={k1α1+k2α2+…+k mαm};(2)张成是一R n的一个子空间;9.向量β能由向量组A线性表示:给定n维向量组A:α1,α2,…,αm和n维向量β,若存在m个数k1,k2,…,k m,使β=k1α1+k2α2+…+k mαm(k∈R)10.线性方程的三中表示:(1)矩阵方程Ax=b;(2)向量方程x1α1+x2α2+…+x nαn=β;(3)一般式方程;11.线性相关;k1α1+k2α2+…+k nαn=0(k不全为0);线性无关;k1α1+k2α2+…+k nαn=0(k全为0);12.线性相关的几何解释;(1)若向量组A:α1,α2线性相关,则它们共线:(2)若向量组A:α1,α2α3线性相关,则它们共面。
,13.向量组A线性相关的充要条件为R(A)<n(即齐次线性方程组有非零解);向量组A线性无关的充要条件为R(A)=n(……只有零解)。
Ps:秩:R(A)为系数矩阵的行阶梯形的非零行个数。
线性代数知识点总结(第1、2 章)(一)队列式观点和性质1、逆序数:全部的逆序的总数2、队列式定义:不一样行不一样列元素乘积代数和3、队列式性质:(用于化简队列式)(1)队列交换(转置),队列式的值不变(2)两行(列)交换,队列式变号( 3)提公因式:队列式的某一行(列)的全部元素都乘以同一数k ,等于用数k乘此队列式(4)拆列分派:队列式中假如某一行(列)的元素都是两组数之和,那么这个队列式就等于两个队列式之和。
(5)一行(列)乘 k 加到另一行(列),队列式的值不变。
(6)两行成比率,队列式的值为 0。
(二)重要队列式4、上(下)三角(主对角线)队列式的值等于主对角线元素的乘积5、副对角线队列式的值等于副对角线元素的乘积乘6、Laplace 睁开式:(A 是 m 阶矩阵, B 是 n 阶矩阵),则7、n 阶( n ≥2 )范德蒙品德列式数学概括法证明★8 、对角线的元素为a,其他元素为 b 的队列式的值:(三)按行(列)睁开9、按行睁开定理:(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队列式的值(2)队列式中某一行(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)队列式公式10、队列式七大公式:( 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 的特点值λ1、λ2、⋯⋯λn,(7 )若 A 与 B 相像, |A|=|B|(五)克莱姆法例11、克莱姆法例:(1)非齐次线性方程组的系数队列式不为 0,那么方程为独一解(2)假如非齐次线性方程组无解或有两个不一样解,则它的系数队列式必为0(3)若齐次线性方程组的系数队列式不为 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 。
(六)矩阵的运算12、矩阵乘法注意事项:( 1)矩阵乘法要求前列后行一致;( 2)矩阵乘法不知足交换律;(因式分解的公式对矩阵不合用,但若B=E,O,A-1,A*,f(A) 时,能够用交换律)(3) AB=O 不可以推出 A=O 或 B=O 。
第一章行列式
知识点1:行列式、逆序数
知识点2:余子式、代数余子式
知识点3:行列式的性质
知识点4:行列式按一行〔列〕展开公式
知识点5:计算行列式的方法
知识点6:克拉默法那么
第二章矩阵
知识点7:矩阵的概念、线性运算及运算律
知识点8:矩阵的乘法运算及运算律
知识点9:计算方阵的幂
知识点10:转置矩阵及运算律
知识点11:伴随矩阵及其性质
知识点12:逆矩阵及运算律
知识点13:矩阵可逆的判断
知识点14:方阵的行列式运算及特殊类型的矩阵的运算知识点15:矩阵方程的求解
知识点16:初等变换的概念及其应用
知识点17:初等方阵的概念
知识点18:初等变换与初等方阵的关系
知识点19:等价矩阵的概念与判断
知识点20:矩阵的子式与最高阶非零子式
知识点21:矩阵的秩的概念与判断
知识点22:矩阵的秩的性质与定理
知识点23:分块矩阵的概念与运算、特殊分块阵的运算知识点24:矩阵分块在解题中的技巧举例
第三章向量
知识点25:向量的概念及运算
知识点26:向量的线性组合与线性表示
知识点27:向量组之间的线性表示及等价
知识点28:向量组线性相关与线性无关的概念
知识点29:线性表示与线性相关性的关系
知识点30:线性相关性的判别法
知识点31:向量组的最大线性无关组和向量组的秩的概念知识点32:矩阵的秩与向量组的秩的关系
知识点33:求向量组的最大无关组。
考研数学线性代数重点整理一、矢量空间矢量空间是线性代数的基础概念,它描述了一组对象(称为矢量)的性质及其之间的运算规则。
以下是矢量空间的一些重要性质和定义:1. 定义:矢量空间是满足以下8个条件的集合V,其中两个运算(加法和乘法)满足特定的性质。
2. 加法:对于任意的矢量u和v,它们的和u+v也是V中的一个矢量。
3. 加法交换律:对于任意的矢量u和v,有u+v = v+u。
4. 加法结合律:对于任意的矢量u、v和w,有(u+v)+w = u+(v+w)。
5. 加法单位元:存在一个称为零矢量的特殊矢量0,对于任意的矢量v,有v+0 = 0+v = v。
6. 加法逆元:对于任意的矢量v,存在一个称为负矢量的特殊矢量-u,使得v+(-u) = (-u)+v = 0。
7. 乘法定义:对于任意的矢量v和实数c,cv也是V中的一个矢量。
8. 乘法分配律:对于任意的矢量v和实数c和d,有c(dv) = (cd)v。
9. 乘法单位元:对于任意的矢量v,有1v = v。
二、矩阵与线性方程组矩阵是线性代数中另一个重要的概念,它可以用来表示线性方程组和线性变换。
以下是与矩阵和线性方程组相关的一些重要内容:1. 矩阵定义:将数按矩形排列成的矩形数表称为矩阵,其中行数和列数分别称为矩阵的行数和列数。
2. 矩阵运算:矩阵之间可以进行加法和乘法的运算,具体规则如下:- 矩阵加法:对应位置元素相加。
- 矩阵乘法:设A是一个m×n矩阵,B是一个n×p矩阵,那么它们的乘积AB是一个m×p矩阵,乘法规则为A的行乘以B的列。
3. 线性方程组:线性方程组是一组线性方程的集合,矩阵可以用来表示和求解线性方程组。
对于一个m×n矩阵A、一个n×1矩阵X和一个m×1矩阵B,线性方程组可以表示为AX=B。
4. 线性方程组的解:根据矩阵的性质,可以通过高斯消元法、矩阵求逆等方法求解线性方程组。
线性代数知识点总结线性代数知识点总结篇1第一章行列式知识点1:行列式、逆序数知识点2:余子式、代数余子式知识点3:行列式的性质知识点4:行列式按一行(列)展开公式知识点5:计算行列式的方法知识点6:克拉默法则第二章矩阵知识点7:矩阵的概念、线性运算及运算律知识点8:矩阵的乘法运算及运算律知识点9:计算方阵的幂知识点10:转置矩阵及运算律知识点11:伴随矩阵及其性质知识点12:逆矩阵及运算律知识点13:矩阵可逆的判断知识点14:方阵的行列式运算及特殊类型的矩阵的运算知识点15:矩阵方程的求解知识点16:初等变换的概念及其应用知识点17:初等方阵的概念知识点18:初等变换与初等方阵的关系知识点19:等价矩阵的概念与判断知识点20:矩阵的子式与最高阶非零子式知识点21:矩阵的秩的概念与判断知识点22:矩阵的秩的性质与定理知识点23:分块矩阵的概念与运算、特殊分块阵的运算知识点24:矩阵分块在解题中的技巧举例第三章向量知识点25:向量的概念及运算知识点26:向量的线性组合与线性表示知识点27:向量组之间的线性表示及等价知识点28:向量组线性相关与线性无关的概念知识点29:线性表示与线性相关性的关系知识点30:线性相关性的判别法知识点31:向量组的最大线性无关组和向量组的秩的概念知识点32:矩阵的秩与向量组的秩的关系知识点33:求向量组的最大无关组知识点34:有关向量组的定理的综合运用知识点35:内积的概念及性质知识点36:正交向量组、正交阵及其性质知识点37:向量组的正交规范化、施密特正交化方法知识点38:向量空间(数一)知识点39:基变换与过渡矩阵(数一)知识点40:基变换下的坐标变换(数一)第四章线性方程组知识点41:齐次线性方程组解的性质与结构知识点42:非齐次方程组解的性质及结构知识点43:非齐次线性线性方程组解的各种情形知识点44:用初等行变换求解线性方程组知识点45:线性方程组的公共解、同解知识点46:方程组、矩阵方程与矩阵的乘法运算的关系知识点47:方程组、矩阵与向量之间的联系及其解题技巧举例第五章矩阵的特征值与特征向量知识点48:特征值与特征向量的概念与性质知识点49:特征值和特征向量的求解知识点50:相似矩阵的概念及性质知识点51:矩阵的相似对角化知识点52:实对称矩阵的相似对角化.知识点53:利用相似对角化求矩阵和矩阵的幂第六章二次型知识点54:二次型及其矩阵表示知识点55:矩阵的合同知识点56 : 矩阵的等价、相似与合同的关系知识点57:二次型的标准形知识点58:用正交变换化二次型为标准形知识点59:用配方法化二次型为标准形知识点60:正定二次型的概念及判断线性代数知识点总结篇2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。
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.a. 分块对角阵相乘:,b. 用对角矩阵○左乘一个矩阵,相当于用的对角线上的各元素依次乘此矩阵的○行向量;c. 用对角矩阵○右乘一个矩阵,相当于用的对角线上的各元素依次乘此矩阵的○列向量.d. 两个同阶对角矩阵相乘只用把对角线上的对应元素相乘.④方阵的幂的性质:,⑤矩阵的转置:把矩阵的行换成同序数的列得到的新矩阵,叫做的转置矩阵,记作.a. 对称矩阵和反对称矩阵:是对称矩阵.是反对称矩阵.b. 分块矩阵的转置矩阵:⑥伴随矩阵:,为中各个元素的代数余子式.,, .分块对角阵的伴随矩阵:,矩阵转置的性质:矩阵可逆的性质:伴随矩阵的性质:(无条件恒成立)r(A)与r(A*)的关系若r(A)=n,则不等于0,A*=可逆,推出r(A*)=n。
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。
考试重点第一章: 行列式的定义、行列式的计算;第二章: 1、求矩阵的逆阵(伴随矩阵法、初等变换法); 2.求矩阵的秩(用初等变换法);3.求矩阵方程: Ax=B, xA=B, AxB=C ; 第三章: 证明向量组的线性相关性; 第四章: 方程组Ax=0, Ax=b 求解; 第五章: 1、会求特征值与特征向量; 2.相似矩阵的性质;3.实对称矩阵的对角化; 第六章: 1.用正交变换把二次型化为标准形;2.二次型的秩, 二次型正定的定义; 3、矩阵正定的判断方法:(1)各阶顺序主子式都大于零;(2)每个特征值都大于零()0A r A n A Ax A A οο⎧⎪<⎪⎪=⇔=⎨⎪⎪⎪⎩不可逆 有非零解是的特征值的列(行)向量线性相关 12()0,,T s i nA r A n Ax A A A A A A A p p p p Ax οββ⎧⎪=⎪⎪=⎪⎪⎪≠⇔⎨⎪⎪⎪⎪=⋅⋅⋅⎪⎪∀∈=⎩可逆 只有零解 的特征值全不为零 的列(行)向量线性无关 是正定矩阵 与同阶单位阵等价 是初等阵总有唯一解⎫⎪−−−→⎬⎪⎭具有向量组等价相似矩阵反身性、对称性、传递性矩阵合同 √ 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 BB οοοοο*===**=-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: √ 逆矩阵的求法:①1A A A*-=②1()()A E E A -−−−−→初等行变换③11a b d b c d c a ad bc --⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦ TT T T T A B A C C D BD ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦④12111121n aa n a a a a -⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦21111211na a n a a a a -⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⑤11111221n n A A A A A A ----⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 11121211n nA A A A A A ----⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦√ 设 , 对 阶矩阵 规定: 为 的一个多项式.√ 设 的列向量为 , 的列向量为 , 的列向量为 ,√ 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:11112222kk kk A B A B AB A B οο⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦√ 判断 是 的基础解系的条件: ① 12,,,s ηηη线性无关; ② 12,,,s ηηη是0Ax =的解;③ ()s n r A =-=每个解向量中自由变量的个数.① 零向量是任何向量的线性组合,零向量与任何同维实向量正交. ② 单个零向量线性相关;单个非零向量线性无关.③ 向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性相关⇔向量组中至少有一个向量可由其余1n -个向量线性表示. 向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性无关⇔向量组中每一个向量i α都不能由其余1n -个向量线性表示. ④ m 维列向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性相关()r A n ⇔<; m 维列向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性无关()r A n ⇔=. ⑤ ()0r A A ο=⇔=.⑥ 若 线性无关, 而 线性相关,则 可由 线性表示,且表示法惟一. ⑦ 矩阵的行向量组的秩等于列向量组的秩. 阶梯形矩阵的秩等于它的非零行的个数.⑧ 矩阵的行初等变换不改变矩阵的秩,且不改变列 、行向量间的线性关系.⑨ 矩阵 与 等价 作为向量组等价,即: 秩相等的向量组不一定等价.矩阵A 与B 作为向量组等价⇔1212(,,,)(,,,)n n r r αααβββ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=1212(,,,,,,)n n r αααβββ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⇒ 矩阵A 与B 等价.向量组 可由向量组 线性表示 ≤ .向量组 可由向量组 线性表示,且 , 则 线性相关.向量组12,,,s βββ⋅⋅⋅线性无关,且可由12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示,则s ≤n .⑩ 向量组12,,,s βββ⋅⋅⋅可由向量组12,,,n ααα⋅⋅⋅线性表示,且12(,,,)s r βββ⋅⋅⋅12(,,,)n r ααα=⋅⋅⋅,则两向量组等价;⑪ 任一向量组和它的极大无关组等价.⑫ 向量组的任意两个极大无关组等价,且这两个组所含向量的个数相等. ⑬ 若两个线性无关的向量组等价,则它们包含的向量个数相等. 若 是 矩阵,则 ,若 , 的行向量线性无关;若 , 的列向量线性无关,即:12,,,n ααα⋅⋅⋅线性无关.Ax β=1122n n x x x αααβ+++=1112111212222212,,n n m m mn n m a a a x b a a a x b A x a a a x b β⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 12,1,2,,j j jmj j n αααα⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦51212120,,,0,,,()(),,,A n A n n Ax Ax A nAx Ax A Ax r A r A n βοαααβοβαααββααα⇒⇔==−−−−−→=<<≠⇒⇒⇔==−−−−−→≠⇔=⇔=<≠=⇒当为方阵时当为方阵时有无穷多解有非零解线性相关 有唯一组解只有零解可由线性表示有解线性无关 12()(),,,()()()1()A n r A r A Ax r A r A r A r A ββαααβββ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪−−−−−→⎪⎩⇔≠⎧⎪⇔=⇔<⎨⎪⇔+=⎩当为方阵时 克莱姆法则 不可由线性表示无解6线性方程组解的性质:√ 设A 为m n ⨯矩阵,若()r A m =,则()()r A r A β=,从而Ax β=一定有解. 当m n <时,一定不是唯一解.⇒<方程个数未知数的个数向量维数向量个数,则该向量组线性相关.m 是()()r A r A β和的上限. √ 矩阵的秩的性质:① ()()()T T r A r A r A A == ② ()r A B ±≤()()r A r B + ③ ()r AB ≤{}min (),()r A r B④ ()0()00r A k r kA k ≠⎧=⎨=⎩若 若⑤ ()()A r r A r B B οο⎡⎤=+⎢⎥⎣⎦⑥0,()A r A ≠若则≥1⑦ ,,()0,()()m n n s A B r AB r A r B ⨯⨯=+若且则≤n ⑧ ,()()()P Q r PA r AQ r A ==若可逆,则 ⑨ ,()()A r AB r B =若可逆则,()()B r AB r A =若可逆则⑩ (),()(),r A n r AB r B ==若则且A 在矩阵乘法中有左消去律:0AB B AB AC B Cο=⇒==⇒=n 个n 维线性无关的向量,两两正交,每个向量长度为1.(,)0αβ=.1α==.√ 内积的性质: ① 正定性:② 对称性: ③ 双线性:1212(,)(,)(,)ααβαβαβ+=+ (,)(,)(,)c c c αβαβαβ==123,,ααα线性无关,112122111313233121122(,)()(,)(,)()()βααββαβββαβαββαββββββ=⎧⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪=--⎪⎩正交化单位化: T AA E =.√ 是正交矩阵的充要条件: 的 个行(列)向量构成 的一组标准正交基.√ 正交矩阵的性质: ① ; ② T T AA A A E ==;③ A 是正交阵,则T A (或1A -)也是正交阵; ④ 两个正交阵之积仍是正交阵; ⑤ 正交阵的行列式等于1或-1.E A λ-.()E A f λλ-=.√ 上三角阵、下三角阵、对角阵的特征值就是主对角线上的n 各元素.√ 若0A =,则0λ=为A 的特征值,且0Ax =的基础解系即为属于0λ=的线性无关的特征向量. √ 12n A λλλ= 1ni A λ=∑tr√ 若 ,则 一定可分解为 = 、 ,从而 的特征值为: , .√ 若 的全部特征值 , 是多项式,则: ① ()f A 的全部特征值为12(),(),,()n f f f λλλ;② 当A 可逆时,1A -的全部特征值为12111,,,n λλλ,A *的全部特征值为12,,,n A AAλλλ.√ 1122,.m m Ak kA a b aA bEAA AA A λλλλλλλ-*⎧⎪++⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩是的特征值则:分别有特征值 √ 1122,m m Ak kAa b aA bEAx A x AA A λλλλλλλ-*⎧⎪++⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎩是关于的特征向量则也是关于的特征向量.. 相似于对角阵的充要条件: 恰有 个线性无关的特征向量.这时, 为 的特征向量拼成的矩阵, 为对角阵,主对角线上的元素为 的特征值. √ 可对角化的充要条件: 为 的重数. √ 若n 阶矩阵A 有n 个互异的特征值,则A 与对角阵相似.1B P AP -= (P 为正交矩阵)√ 相似矩阵的性质: ① 若 均可逆 ② T T A B③ kk A B (k 为整数)④ E A E B λλ-=-,从而,A B 有相同的特征值,但特征向量不一定相同.即:x 是A 关于0λ的特征向量,1P x -是B 关于0λ的特征向量. ⑤ A B = 从而,A B 同时可逆或不可逆 ⑥ ()()r A r B = ⑦ ()()A B =tr tr√ 数量矩阵只与自己相似. √ 对称矩阵的性质:① 特征值全是实数,特征向量是实向量; ② 与对角矩阵合同;③ 不同特征值的特征向量必定正交;④ k 重特征值必定有k 个线性无关的特征向量;⑤ 必可用正交矩阵相似对角化(一定有n 个线性无关的特征向量,A 可能有重的特征值,重数=()n r E A λ--).12(,,,)T n f x x x X AX = A 为对称矩阵 12(,,,)T n X x x x =√ 用正交变换法化二次型为标准形:① 求出A 的特征值、特征向量; ② 对n 个特征向量单位化、正交化; ③ 构造C (正交矩阵),1C AC -=Λ; ④ 作变换X CY =,新的二次型为2121(,,,)nn i i f x x x d y =∑,Λ的主对角上的元素i d 即为A 的特征值.正定二次型对应的矩阵. √ 合同变换不改变二次型的正定性.① √ 成为正定矩阵的充要条件(之一成立):②正惯性指数为n;③A的特征值全大于0;④A的所有顺序主子式全大于0;⑤大于0).√成为正定矩阵的必要条件: ;.11。
线性代数知识点总结一、行列式1、N阶行列式中元素aij的第一个下标i 为行指标(横行),第二个下标j 为列指标(竖列)。
即aij位于行列式的第i 行第j 列。
2、在一个排列中,若数较大的数码排在较小的数码之前则称这两个数组成此排列的一个逆序。
一个排列中所有逆序的总数称为此排列的逆序数。
记为 (每个元素的逆序数之总和即为所求排列的逆序数)逆序数为奇数的为奇排列,偶数为偶排列。
3、上/下三角行列式主对角线以下/上元素都是0,上/下三角行列式的值为主对角线上所有元素乘积。
(详见课本p4)4、(1)行列式与它的转置行列式相等既D=D T。
(把D的各行换成同序号的列的运算就是行列式的转置行列式)(2)行列式中行与列具有同等的地位,因此行列式的性质凡是对行成立的对列也同样成立。
(3)互换行列式的两行(列),行列式变号。
推论:如果行列式有两行(列)完全相同,则此行列式为零。
(4)行列式的某一行(列)中所有的元素都乘以同一数k等于用数k乘此行列式。
因此行列式的某一行(列)中所有元素的公因子可以提到行列式符号的外面。
(5)行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式为零。
(6)若行列式的某一列(行)的元素都是两数之和那么可以把改行列式表达成两个行列式之和。
(详见课本p8)(7)把行列式的某一列(行)的各元素乘以同一数k 然后加到另一列(行)对应的元素上去,行列式的值不变。
(8)计算行列式常用方法:(1)利用定义(详见课本p3);(2)利用性质把行列式化为上三角形行列式,从而算得行列式的值. 5、在n 阶行列式中,把元素a ij 所在的第i 行和第j 列划去后,留下来的n-1阶行列式叫做元素a ij 的余子式,记作M ij叫做元素a ij 的代数余子式=-M ij6、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乘积之和,即7、行列式任一行(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既8、一个n 阶行列式,如果其中第i 行所有元素除a ij 外都为零,那末这行列式等于a ij 与它的代数余子式的乘积既D=a ij A ij 二、矩阵及其运算主对角线全为1其余的位置全是0的矩阵称为单位阵()ij ji ij M A +-=144434241343332312423222114131211a a a a a a a a a a a a a a a a D =44424134323114121123a a a a a a a a a M =()2332231M A +-=in in i i i i A a A a A a D +++=L 2211()n i ,,2,1L =.,02211j i A a A a A a jn in j i j i ≠=+++L ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛==100010001L L L L L L L n E E(1) 两个矩阵的行数相等,列数相等时,称为同型矩阵。
《线性代数》复习提纲第一部分:基本要求(计算方面)
四阶行列式的计算;
N阶特殊行列式的计算(如有行和、列和相等);
矩阵的运算(包括加、减、数乘、乘法、转置、逆等的混合运算);
求矩阵的秩、逆(两种方法);解矩阵方程;
含参数的线性方程组解的情况的讨论;
齐次、非齐次线性方程组的求解(包括唯一、无穷多解);
讨论一个向量能否用和向量组线性表示;
讨论或证明向量组的相关性;
求向量组的极大无关组,并将多余向量用极大无关组线性表示;
将无关组正交化、单位化;
求方阵的特征值和特征向量;
讨论方阵能否对角化,如能,要能写出相似变换的矩阵及对角阵;
通过正交相似变换(正交矩阵)将对称矩阵对角化;
写出二次型的矩阵,并将二次型标准化,写出变换矩阵;
判定二次型或对称矩阵的正定性。
第二部分:基本知识
一、行列式
1.行列式的定义
用n^2个元素aij组成的记号称为n阶行列式。
(1)它表示所有可能的取自不同行不同列的n个元素乘积的代数和;
(2)展开式共有n!项,其中符号正负各半;
2.行列式的计算
一阶|α|=α行列式,二、三阶行列式有对角线法则;
N阶(n>=3)行列式的计算:降阶法
定理:n阶行列式的值等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积的和。
方法:选取比较简单的一行(列),保保留一个非零元素,其余元素化为0,利用定理展开降阶。
特殊情况
上、下三角形行列式、对角形行列式的值等于主对角线上元素的乘积;
(2)行列式值为0的几种情况:
Ⅰ行列式某行(列)元素全为0;
Ⅱ行列式某行(列)的对应元素相同;
Ⅲ行列式某行(列)的元素对应成比例;
Ⅳ奇数阶的反对称行列式。
二.矩阵
1.矩阵的基本概念(表示符号、一些特殊矩阵――如单位矩阵、对角、对称矩阵等);
2.矩阵的运算
(1)加减、数乘、乘法运算的条件、结果;
(2)关于乘法的几个结论:
①矩阵乘法一般不满足交换律(若AB=BA,称A、B是可交换矩阵);
②矩阵乘法一般不满足消去律、零因式不存在;
③若A、B为同阶方阵,则|AB|=|A|*|B|;
④|kA|=k^n|A|
3.矩阵的秩
(1)定义非零子式的最大阶数称为矩阵的秩;
(2)秩的求法一般不用定义求,而用下面结论:
矩阵的初等变换不改变矩阵的秩;阶梯形矩阵的秩等于非零行的个数(每行的第一个非零元所在列,从此元开始往下全为0的矩阵称为行阶梯阵)。
求秩:利用初等变换将矩阵化为阶梯阵得秩。
4.逆矩阵
(1)定义:A、B为n阶方阵,若AB=BA=I,称A可逆,B是A的逆矩阵(满足半边也成立);
(2)性质:(AB)^-1=(B^-1)*(A^-1),(A')^-1=(A^-1)';(A B的逆矩阵,你懂的)(注意顺序)
(3)可逆的条件:
①|A|≠0;②r(A)=n; ③A->I;
(4)逆的求解
伴随矩阵法A^-1=(1/|A|)A*;(A* A的伴随矩阵~) ②初等变换法(A:I)->(施行初等变换)(I:A^-1)5.用逆矩阵求解矩阵方程:
AX=B,则X=(A^-1)B;
XB=A,则X=B(A^-1);
AXB=C,则X=(A^-1)C(B^-1)
三、线性方程组
1.线性方程组解的判定
定理:
(1) r(A,b)≠r(A)无解;
(2) r(A,b)=r(A)=n 有唯一解;
(3)r(A,b)=r(A)<n 有无穷多组解;
特别地:对齐次线性方程组AX=0
(1) r(A)=n 只有零解;
(2) r(A)<n 有非零解;
再特别,若为方阵,
(1)|A|≠0只有零解
(2)|A|=0 有非零解
2.齐次线性方程组
(1)解的情况:
r(A)=n,(或系数行列式D≠0)只有零解;
r(A)<n,(或系数行列式D=0)有无穷多组非零解。
(2)解的结构:
X=c1α1+c2α2+…+Cn-rαn-r。
(3)求解的方法和步骤:
①将增广矩阵通过行初等变换化为最简阶梯阵;
②写出对应同解方程组;
③移项,利用自由未知数表示所有未知数;
④表示出基础解系;
⑤写出通解。
3.非齐次线性方程组
(1)解的情况:
利用判定定理。
(2)解的结构:
X=u+c1α1+c2α2+…+Cn-rαn-r。
(3)无穷多组解的求解方法和步骤:
与齐次线性方程组相同。
(4)唯一解的解法:
有克莱姆法则、逆矩阵法、消元法(初等变换法)。
四、向量组
1.N维向量的定义
注:向量实际上就是特殊的矩阵(行矩阵和列矩阵)。
2.向量的运算:
(1)加减、数乘运算(与矩阵运算相同);
(2)向量内积α'β=a1b1+a2b2+…+anbn;
(3)向量长度
|α|=√α'α=√(a1^2+a2^2+…+an^2)(√根号)
(4)向量单位化(1/|α|)α;
(5)向量组的正交化(施密特方法)
设α1,α 2,…,αn线性无关,则
β1=α1,
β2=α2-(α2’β1/β1’β)*β1,
β3=α3-(α3’β1/β1’β1)*β1-(α3’β2/β2’β2)*β2,………。
3.线性组合
(1)定义若β=k1α1+k2α2+…+knαn,则称β是向量组α1,α 2,…,αn的一个线性组合,或称β可以用向量组α1,α 2,…,αn的一个线性表示。
(2)判别方法将向量组合成矩阵,记
A=(α1,α 2,…,αn),B=(α1,α2,…,αn,β)
若r (A)=r (B),则β可以用向量组α1,α 2,…,αn的一个线性表示;
若r (A)≠r (B),则β不可以用向量组α1,α 2,…,αn的一个线性表示。
(3)求线性表示表达式的方法:
将矩阵B施行行初等变换化为最简阶梯阵,则最后一列元素就是表示的系数。
4.向量组的线性相关性
(1)线性相关与线性无关的定义
设k1α1+k2α2+…+knαn=0,
若k1,k2,…,kn不全为0,称线性相关;
若k1,k2,…,kn全为0,称线性无关。
(2)判别方法:
①r(α1,α 2,…,αn)<n,线性相关;
r(α1,α 2,…,αn)=n,线性无关。
②若有n个n维向量,可用行列式判别:
n阶行列式aij=0,线性相关(≠0无关)(行列式太不好打了)
5.极大无关组与向量组的秩
(1)定义极大无关组所含向量个数称为向量组的秩
(2)求法设A=(α1,α 2,…,αn),将A化为阶梯阵,则A的秩即为向量组的秩,而每行的第一个非零元所在列的向量就构成了极大无关组。
五、矩阵的特征值和特征向量
1.定义对方阵A,若存在非零向量X和数λ使AX=λX,则称λ是矩阵A的特征值,向
量X称为矩阵A的对应于特征值λ的特征向量。
2.特征值和特征向量的求解:
求出特征方程|λI-A|=0的根即为特征值,将特征值λ代入对应齐次线性方程组(λI-A)X=0中求出方程组的所有非零解即为特征向量。
3.重要结论:
(1)A可逆的充要条件是A的特征值不等于0;
(2)A与A的转置矩阵A'有相同的特征值;
(3)不同特征值对应的特征向量线性无关。
六、矩阵的相似
1.定义对同阶方阵A、B,若存在可逆矩阵P,使P^-1AP=B,则称A与B相似。
2.求A与对角矩阵∧相似的方法与步骤(求P和∧):
求出所有特征值;
求出所有特征向量;
若所得线性无关特征向量个数与矩阵阶数相同,则A可对角化(否则不能对角化),将这n 个线性无关特征向量组成矩阵即为相似变换的矩阵P,依次将对应特征值构成对角阵即为∧。
3.求通过正交变换Q与实对称矩阵A相似的对角阵:
方法与步骤和一般矩阵相同,只是第三歩要将所得特征向量正交化且单位化。
七、二次型
n
1.定义n元二次多项式f(x1,x2,…,xn)=∑a ij x i x j称为二次型,若a ij=0(i≠j),则称为二交型的标准型。
i,j=1
2.二次型标准化:
配方法和正交变换法。
正交变换法步骤与上面对角化完全相同,这是由于对正交矩阵Q,Q^-1=Q',即正交变换既是相似变换又是合同变换。
3.二次型或对称矩阵的正定性:
(1)定义(略);
(2)正定的充要条件:
①A为正定的充要条件是A的所有特征值都大于0;
②A为正定的充要条件是A的所有顺序主子式都大于0;。