(完整版)高等代数知识点归纳,推荐文档
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高等代数知识点梳理第四章 矩阵一、矩阵及其运算 1、矩阵的概念(1)定义:由n s ×个数ij a (s i ,2,1=;n j ,2,1=)排成s 行n 列的数表sn s n a a a a 1111,称为s 行n 列矩阵,简记为n s ij a A ×=)(。
(2)矩阵的相等:设n m ij a A ×=)(,k l ij a B ×=)(,如果l m =,k n =,且ij ij b a =,对m i ,2,1=;n j ,2,1=都成立,则称A 与B 相等,记B A =。
(3)各种特殊矩阵:行矩阵,列矩阵,零矩阵,方阵,(上)下三角矩阵,对角矩阵,数量矩阵,单位矩阵。
2、矩阵的运算(1)矩阵的加法:++++= +sn sn s s n n sn s n sn s n b a b a b a b a b b b b a a a a 1111111111111111。
运算规律:①A B B A +=+②)()(C B A C B A ++=++③A O A =+ ④O A A =−+)((2)数与矩阵的乘法:= sn s n sn s n ka ka ka ka a a a a k 11111111运算规律:①lA kA A l k +=+)( ②kB kA B A k +=+)(③A kl lA k )()(= ④O A A =−+)((3)矩阵的乘法:= sm s m nm n m sn s n c c c c b b b b a a a a 111111111111其中nj in i i i i ij b a b a b a c +++= 2211,s i ,2,1=;m j ,2,1=。
运算规律:①)()(BC A C AB = ②AC AB C B A +=+)( ③CA BA A C B +=+)( ④B kA kB A AB k )()()(==一般情况,①BA AB ≠②AC AB =,0≠A ,⇒C B = ③0=AB ⇒0=A 或0=A(4)矩阵的转置: =sn s n a a a a A 1111,A 的转置就是指矩阵=ns n s a a a a A 1111'运算规律:①A A =)''( ②'')'(B A B A +=+③'')'(A B AB = ④')'(kA kA =(5)方阵的行列式:设方阵1111n n nn a a A a a= ,则A 的行列式为1111||n n nn a a A a a = 。
高等代数知识点总结笔记一、集合论基础1. 集合的定义和表示2. 集合的运算:交集、并集、补集、差集3. 集合的基本性质:幂集、空集、自然数集、整数集等4. 集合的关系:子集、相等集、包含关系5. 集合的基本运算律:结合律、交换律、分配律二、映射和函数1. 映射的定义和表示2. 映射的类型:单射、满射、双射3. 函数的定义和性质4. 函数的运算:复合函数、反函数5. 函数的极限、连续性6. 函数的导数、几何意义三、向量空间1. 向量和向量空间的定义2. 向量的线性运算:加法、数乘、点积、叉积3. 向量空间的性质:线性相关、线性无关、维数、基和坐标4. 线性变换和矩阵运算5. 特征值和特征向量四、矩阵与行列式1. 矩阵的定义和基本性质:零矩阵、单位矩阵、方阵2. 矩阵的运算:加法、数乘、矩阵乘法、转置、逆矩阵3. 行列式的定义和性质:行列式的展开法则、克拉默法则4. 线性方程组的解法:克拉默法则、矩阵消元法、逆矩阵法五、线性方程组1. 线性方程组的定义和分类2. 线性方程组的解法:高斯消元法、矩阵法、逆矩阵法3. 线性方程组的特解和通解:齐次线性方程组、非齐次线性方程组4. 线性方程组的解的性质:解的唯一性、解空间六、特征值和特征向量1. 特征值和特征向量的定义和性质2. 矩阵的对角化和相似矩阵3. 特征值和特征向量的应用:矩阵的对角化、变换矩阵4. 矩阵的谱定理和矩阵的相似对角化5. 实对称矩阵和正定矩阵的性质七、多项式与代数方程1. 多项式的定义和性质:零次多项式、一次多项式、多项式的加减乘除2. 代数方程的解法:一元一次方程、一元二次方程、高次方程3. 代数方程的根与系数的关系:韦达定理、牛顿定理、斯图姆定理4. 代数方程的不可约性和可解性八、群、环、域1. 代数结构的定义和性质2. 群的定义和性质:群的封闭性、结合律、单位元、逆元3. 环的定义和性质:交换环、整环、域4. 域的定义和性质:有限域、无限域、极大理想以上就是高等代数的一些基本知识点总结,希望对大家有所帮助。
1122,,0,.i j i j in jn A i j a A a A a A i j ⎧=⎪++=⎨≠⎪⎩L==()mn A O A A O A BO BO BBO A AA B B O B O*==**=-1(1)211212112111()n n nnn n n n n n n a Oa a a a a a a Oa O---*==-K N N 1范德蒙德行列式:()1222212111112n i j nj i nn n n nx x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏L L L M M M L111代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i j i j ij ijij ij M A A M ++=-=-分块对角阵相乘:11112222,A B A B A B ⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⇒11112222A B AB A B ⎛⎫= ⎪⎝⎭,1122nn n A A A ⎛⎫= ⎪⎝⎭分块矩阵的转置矩阵:TTT TT A B A C C D BD ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭()1121112222*12n Tn ijn n nn A A A A A A A A A A A ⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪⎪⎝⎭LL M M M L ,ij A 为A 中各个元素的代数余子式. **AA A A A E ==,1*n A A -=, 11A A --=.分块对角阵的伴随矩阵:***A BA B AB ⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭111A B BA---⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭ 1231111213a a a a a a -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭3211111213a a a a a a -⎛⎫⎛⎫⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭矩阵的秩的性质:① ()A O r A ≠⇔≥1; ()0A O r A =⇔=;0≤()m n r A ⨯≤min(,)m n④ ()(),,()0m n n s r A r B n A B r AB B Ax ⨯⨯+≤⎧=⇒⎨=⎩若若0的列向量全部是的解⑤ ()r AB ≤{}min (),()r A r B⑥ 若P 、Q 可逆,则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===; 即:可逆矩阵不影响矩阵的秩.⑦ 若()()()m n Ax r AB r B r A n AB O B O A AB AC B C ο⨯⇔=⎧⎪=⎧⎪=⎨⎪⇒=⇒=⎧⎨⎪⎨⎪⎪=⇒=⎩⎩⎩ 只有零解在矩阵乘法中有左消去律;若()()()n s r AB r B r B n B ⨯=⎧=⇒⎨⎩ 在矩阵乘法中有右消去律.⑧ ()rr E O E O r A r A A OO OO ⎛⎫⎛⎫=⇒⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭若与唯一的等价,称为矩阵的等价标准型. ⑨ ()r A B ±≤()()r A r B +, {}max (),()r A r B ≤(,)r A B ≤()()r A r B +⑩ ()()A O O A r r A r B O B B O ⎛⎫⎛⎫==+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, ()()A C r r A r B O B ⎛⎫≠+ ⎪⎝⎭①n 个n 维线性无关的向量,两两正交,每个向量长度为1. ③(,)0αβ=. 记为:αβ⊥④21ni i a α====∑⑤1α==. 即长度为1的向量.内积的性质:① 正定性② 对称性③ 线性性12n A λλλ=L 1ni A λ=∑tr ,A tr 称为矩阵A 特征值与特征向量的求法(1) 写出矩阵A 的特征方程0A E λ-=,求出特征值i λ. (2) 根据()0i A E x λ-=得到 A 对应于特征值i λ的特征向量.设()0i A E x λ-=的基础解系为 12,,,i n r ξξξ-L 其中()i i r r A E λ=-. 则A 对应于特征值i λ的全部特征向量为1122,i i n r n r k k k ξξξ--+++L 其中12,,,in r k k k -L 为任意不全为零的数.3. ①1P AP B -= (P 为可逆矩阵)②1P AP B -= (P 为正交矩阵)③A 与对角阵Λ相似.(称Λ是A 7. 矩阵对角化的判定方法① n 阶矩阵A 可对角化 (即相似于对角阵) 的充分必要条件是A 有n 个线性无关的特征向量. 这时,P 为A 的特征向量拼成的矩阵,1P AP -为对角阵,主对角线上的元素为A 的特征值. 设i α为对应于i λ的线性无关的特征向量,则有:121n P AP λλλ-⎛⎫⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭O .② A 可相似对角化⇔()i i n r E A k λ--=,其中i k 为i λ的重数⇔A 恰有n 个线性无关的特征向量.○注:当iλ=0为A 的重的特征值时,A 可相似对角化⇔i λ的重数()n r A =-=Ax ο=基础解系的个数.③ 若n 阶矩阵A 有n 个互异的特征值⇒A 可相似对角化. 正交矩阵 T AA E =③ 正交阵的行列式等于1或-1; ⑤ 两个正交阵之积仍是正交阵;⑥ A 的行(列)向量都是单位正交向量组.施密特正交规范化 123,,ααα线性无关,112122111313233121122(,)(,)(,)(,)(,)(,)βααββαβββαβαββαββββββ=⎧⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪=--⎪⎩正交化单位化:111βηβ= 222βηβ= 333βηβ=1. ① 二次型 11121121222212121112(,,,)(,,,)n n n n Tn ij i j n i j n n nn n a a a x a a a x f x x x a x x x x x x Ax a a a x ==⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑L L L L L L L L L L其中A 为对称矩阵,12(,,,)T n x x x x =L② A 与B 合同 TC AC B =. (,,A B C 为实对称矩阵为可逆矩阵)求C (A I)→(B C^T) 这个变换先进行行变换 再进行一致的列变换 最后 求得C 和C^T③ 正惯性指数 二次型的规范形中正项项数p 负惯性指数二次型的规范形中负项项数r p - ④ 两个矩阵合同⇔它们有相同的正负惯性指数⇔他们的秩与正惯性指数分别相等. ⑤ 两个矩阵合同的充分条件是:A 与B 等价 ⑥ 两个矩阵合同的必要条件是:()()r A r B =2. 12(,,,)Tn f x x x x Ax =L 经过合同变换可逆线性变换x Cy = 化为21ni i f d y =∑标准形.① 正交变换法② 配方法(1)若二次型含有i x 的平方项,则先把含有i x 的乘积项集中,然后配方,再对其余的变量同样进行, 直到都配成平方项为止,经过非退化线性变换,就得到标准形;(2) 若二次型中不含有平方项,但是0ij a ≠ (i j ≠), 则先作可逆线性变换()1,2,,,i i j j i jkk x y y x y y k n k i j x y=-⎧⎪=+=≠⎨⎪=⎩L 且,3.12,,,n x x x L 不全为零,12(,,,)n f x x x >L 0.正定二次型对应的矩阵.4. ()Tf x x Ax =为正定二次型⇔(之一成立): (1) x ο∀≠ ,Tx Ax >0; (2)A 的特征值全大于0; (3)f 的正惯性指数为n ; (4)A 的所有顺序主子式全大于0;(5)A 与E 合同,即存在可逆矩阵C 使得TC AC E =; (6)存在可逆矩阵P ,使得TA P P =;(),nT A r A n A A Ax x Ax A Ax A A A E οοοββ==⇔∀≠≠≠⇔∀∈=≅可逆的列(行)向量线性无关 的特征值全不为0 只有零解 ,0总有唯一解 是正定矩阵 R 12,s iA p p p p nB AB E AB E⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪=⋅⋅⋅⎪==⎪⎩ 是初等阵存在阶矩阵使得 或 ()A r A n A A A Ax A ολ<=⇔==不可逆 0的列(行)向量线性相关 0是的特征值 有非零解,其基础解系即为关于0的⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩特征向量。
第二章行列式知识点总结一行列式定义1、n 级行列式111212122212n n ij nn n nna a a a a a a a a a =1等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积1212n j j nj a a a 2的代数和,这里12n j j j 是一个n 级排列;当12n j j j 是偶排列时,该项前面带正号;当12n j j j 是奇排列时,该项前面带负号,即:1212121112121222()1212(1)n n nn n j j j ij j j nj nj j j n n nna a a a a a a a a a a a a τ==-∑;2、等价定义121212()12(1)n n ni i i ij i i i n ni i i a a a a τ=-∑和121211221212()()(1)n n n n n ni i i j j j ij i j i j i j ni i i j j j a a a a ττ+=-∑和3、由n 级排列的性质可知,n 级行列式共有!n 项,其中冠以正号的项和冠以负号的项不算元素本身所带的负号各占一半;4、常见的行列式1上三角、下三角、对角行列式 2副对角方向的行列式 3范德蒙行列式:二、行列式性质1、行列式与它的转置行列式相等;2、互换行列式的两行列,行列式变号;3、行列式中某一行列中所有的元素都乘以同一个数,等于用这个数乘以此行列式;即:某一行列中所有的元素的公因子可以提到整个行列式的外面;4、若行列式中有两行成比例,则此行列式等于零;5、若某一行列是两组数之和,则这个行列式等于两个行列式之和,而这两个行列式除这一行列以外全与原来行列式的对应的行列一样;6、把行列式某一行列的各元素乘以同一数然后加到另一行列对应的元素上,行列式不变;三、行列式的按行列展开1、子式1余子式:在n 级行列式ij D a =中,去掉元素ij a 所在的第i 行和第j 列后,余下的n-1级行列式称为ij a 的余子式,记作ij M ;2代数余子式:(1)i j ij ij A M +=-称为ij a 的代数余子式;3k 级子式:在n 级行列式ij D a =中,任意选定k 行和k 列(1)k n ≤≤,位于这些行列交叉处的2k 个元素,按原来顺序构成一个k 级行列式M,称为D 的一个k 级子式;当()k n <时,在D 中划去这k 行和k 列后余下的元素按照原来的次序组成的n k -级行列式M '称为k 级子式M 的余子式;2、按一行列展开1行列式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,即 按第i 行展开1122(1,2,,);i i i i in in D a A a A a A i n =+++= 按第j 列展开1122(1,2,,);j j j j nj nj D a A a A a A j n =+++=2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零,即11220();i j i j in jn a A a A a A i j +++=≠或11220,().i j i j ni nj a A a A a A i j +++=≠3、按k 行k 列展开拉普拉斯定理:在n 级行列式中,任意取定k 个行k 列(11)k n ≤≤-,由这k 行k 列元素组成的所有的k 级子式与它们的代数余子式的乘积之和等于行列式的值; 4、其他性质1设A 为n 阶方阵,则A A '=; 2设A 为n 阶方阵,则n kA k A =;3设,A B 为n 阶方阵,则AB A B =,但A B A B ±≠±; 4设A 为m 阶方阵,设B 为n 阶方阵,则00A A AB BB*==*,但A B A B ±≠±;5行列式的乘法定理:两个n 级行列式乘积等于n 级行列式四、行列式的计算1、计算行列式常用方法:定义法、化三角形法、递推法、数学归纳法、拉普拉斯定理等等;具体计算时需要根据等到式中行或列元素的特点来选择相应的解题方法;方法一:递推法分为直接递推法和间接递推法;用直接递推法的关键是找出一个关于1n D -的代数式来表示n D ,依次从1234n D D D D D →→→→,逐级递推便可以求出n D 的值;方法二:数学归纳法;第一步发现和猜想;第二步证明猜想的正确性;第二步的关键是首先要得到n D 关于1n D -和2n D -的递推关系式;方法三:加边法;加边法是将所要计算的n 级行列式适当地添加一行一列或m 行m 列得到一个新的n+1或m+1级行列式,保持行列式的值不变,但是所得到的n+1或m+1级行列式较易计算;其一般做法如下:11111111111100n nn n n n n a a a a a a a a a a =或111111111111100nn nn n n a a b a a a a b a a =特殊情况取121n a a a ===或121n b b b ===;方法四:拆行列法;将所给的行列式拆成两上或若干个行列式之和,然后再求行列式的值;拆行列法有两种情况:一是行列式中有某行列是两项之和,可直接利用性质拆项;二是所给行列式中行列没有两项和形式,这时需作保持行列式值不变,使其化为两项和;方法五:析因子法;如果行列式D 中有一些元素是变数x 或某个参变数的多项式,那么可以将行列式D 当作一个多项式()f x ,然后对行列式()f x 实行某些变换,求出()f x 的互素的一次因式,使得()f x 与这些因式的乘积()g x 只相差一个常数因子c,根据多项式相等的定义,比较()f x 与的()g x 某一项系数,求出c 值,便可求得()D cg x =;2、行列式计算中常用的类型:类型一:“两条线”型行列式非零元分布在两条线上,例如,*等等;注:“两条线”型行列式一般采取直接展开降阶法计算,或用拉普拉斯定理展开,降阶后的行列式或为三角形行列式,或得到一个递推公式; 类型二:“三条线”行列式非零元分布在三条线上; 1“三对角”行列式,;注:“三对角”行列式可以按如下方法进行求解;首先得到一个一般的递推公式12n n n D pD qD --=+,然后可以用以下两种方法之一求出n D 的表达式:先计算123,,D D D 等,找出规律进行猜想,然后再用数学归纳法进行证明;间接递推法:借助于行列式中元素的对称性,交换行列式构造出关于n D 和1n D -的方程组,从而消去1n D -就可解得n D ;2“爪型”行列式;注:“爪型”行列式可以按行列提取公因子,然后化为上下三角形行列式进行求解;3Hessenerg型行列式;类型三:各行列元素之和相等或多数相等仅个别不相等的行列式; 注:行加法或列加法再化为三角形行列式进行求解;类型四:除主对角线外其余元素相同或成比例型行列式; 注:拆行列法或再结合其他方法进行求解; 类型五:可利用范德蒙行列式计算的行列式; 类型六:其他形式行列式;五、克莱姆法则1、克莱姆法则:如果含有n 个未知量的n 个方程的线性方程组11112211211222221122n n n n n n nn n n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩的系数行列式不等于零,即111110nn n a a D a a =≠, 则方程组有唯一解: 其中(1,2,)j D j n =是把系数行列式D 中第j 列的元素用方程组右端的常数项代替后所得到的n 级行列式;2、含n 个未知量的n 个方程的齐次线性方程组111122121122221122000n n n nn n nn n a x a x a x a x a x a x a x a x a x +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩只有零解的充要条件是系数行列式0D ≠;有非零解的充要条件是系数行列式0.D =。
高等代数重难点指导第一章多项式一、重难点归纳与分析(一)基本内容1.一元多项式的基本概念与基本性质:主要讨论数域的概念、一元多项式的定义与运算规律。
2.一元多项式的整除性理论:主要讨论带余除法与余数定理、整除的基本概念与基本性质、最大公因式和互素的基本概念与基本性质。
3.一元多项式的因式分解理论:主要讨论不可约多项式的基本概念与基本性质、因式分解及其唯一性定理、三个特殊数域上的多项式分解。
4.一元多项式的根与重根:主要讨论重因式的定义与性质、多项式的根、多项式根的个数定理。
多元多项式则主要讨论多元多项式的基本概念、字典排列法与对称多项式。
(二)重难点归纳教学重点:整除概念,带余除法及整除的性质,最大公因式、互素、辗转相除法、不可约多项式概念、性质,k重因式与k重根的关系。
;教学难点:因式分解及唯一性定理,多项式根的理论,复(实)系数多项式分解定理,本原多项式,Eisenstein判别法。
二、题型归类与分析本章的基本题型主要有:1.关于一元多项式的基本概念,通常有一元多项式的比较次数法、比较系数法,用以确定多项式的次数及证明有关命题。
2.关于一元多项式整除性理论,通常有多项式整除性的检验、最大公因式的求法、互素的判别、按幂展开等等,可采取综合除法、带余除法、辗转相除法、待定系数法、反证法及利用多项式的整除、最大公因式、互素等定义与性质求证有关命题。
3.关于一元多项式的因式分解理论,通常有多项式的可约性判别、因式分解、重因式的判别等等,可采取艾森斯坦判别法、克龙莱克尔分解法、求有理根的分解法、分离重因式法、辗转相除法以及利用不可约多项式的定义与性质求证有关命题。
4.关于一元多项式的根与重根,通常有根的检验及重根的判别、根与系数的关系以及求多项式的根与重根等等,可利用辗转相除法、结式判别法、分离重因式法、艾森斯坦判别法等进行讨论,以及利用某些基本定理求解。
5.关于多元多项式,通常有对称多项式化初等对称多项式的化法与对称多项式的应用,其中化对称多项式为初等对称多项式的方法主要有公式法、首项消去法及待定系数法;应用对称多项式,可以对具有对称多项式形式的线性方程组求解、进行因式分解、进行恒等式的证明及求多元多项式的零点。
高等代数知识点梳理第四章 矩阵一、矩阵及其运算 1、矩阵的概念(1)定义:由n s ×个数ij a (s i ,2,1=;n j ,2,1=)排成s 行n 列的数表sn s n a a a a 1111,称为s 行n 列矩阵,简记为n s ij a A ×=)(。
(2)矩阵的相等:设n m ij a A ×=)(,k l ij a B ×=)(,如果l m =,k n =,且ij ij b a =,对m i ,2,1=;n j ,2,1=都成立,则称A 与B 相等,记B A =。
(3)各种特殊矩阵:行矩阵,列矩阵,零矩阵,方阵,(上)下三角矩阵,对角矩阵,数量矩阵,单位矩阵。
2、矩阵的运算(1)矩阵的加法:++++= +sn sn s s n n sn s n sn s n b a b a b a b a b b b b a a a a 1111111111111111。
运算规律:①A B B A +=+②)()(C B A C B A ++=++③A O A =+ ④O A A =−+)((2)数与矩阵的乘法:= sn s n sn s n ka ka ka ka a a a a k 11111111运算规律:①lA kA A l k +=+)( ②kB kA B A k +=+)(③A kl lA k )()(= ④O A A =−+)((3)矩阵的乘法:= sm s m nm n m sn s n c c c c b b b b a a a a 111111111111其中nj in i i i i ij b a b a b a c +++= 2211,s i ,2,1=;m j ,2,1=。
运算规律:①)()(BC A C AB = ②AC AB C B A +=+)( ③CA BA A C B +=+)( ④B kA kB A AB k )()()(==一般情况,①BA AB ≠②AC AB =,0≠A ,⇒C B = ③0=AB ⇒0=A 或0=A(4)矩阵的转置: =sn s n a a a a A 1111,A 的转置就是指矩阵=ns n s a a a a A 1111'运算规律:①A A =)''( ②'')'(B A B A +=+③'')'(A B AB = ④')'(kA kA =(5)方阵的行列式:设方阵1111n n nn a a A a a= ,则A 的行列式为1111||n n nn a a A a a = 。
1122,,0,.i j i j in jn A i j a A a A a A i j ⎧=⎪++=⎨≠⎪⎩ ==()mn A O A A OA B O B O B B O A AA B B O B O*==**=-1(1)211212112111()n n nnn n n n n n n a Oa a a a a a a Oa O---*==- 1范德蒙德行列式:()1222212111112ni j nj i nn n n nx x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏111代数余子式和余子式的关系:(1)(1)i j i j ij ij ij ijM A A M ++=-=-分块对角阵相乘:,11112222,A B A B A B ⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⇒11112222A BAB A B ⎛⎫= ⎪⎝⎭1122nn n A A A ⎛⎫= ⎪⎝⎭分块矩阵的转置矩阵:TTT TT A B A C C D BD ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,为中各个元素的代数余子式.()1121112222*12n Tn ijn n nn A A A A A A A A A A A ⎛⎫⎪⎪== ⎪⎪⎝⎭ij A A ,, .**AA A A A E ==1*n A A -=11A A --=分块对角阵的伴随矩阵: ***A BA B AB ⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭111A B BA---⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭1231111213a a a a a a -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭3211111213a a a a a a -⎛⎫⎛⎫⎪⎪=⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭矩阵的秩的性质:① ≥; ;≤≤ ()A O r A ≠⇔1()0A O r A =⇔=0()m n r A ⨯min(,)m n ④ ()(),,()0m n n s r A r B n A B r AB B Ax ⨯⨯+≤⎧=⇒⎨=⎩若若0的列向量全部是的解⑤ ≤()r AB {}min (),()r A r B ⑥ 若、可逆,则; 即:可逆矩阵不影响矩阵的秩.P Q ()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===⑦ 若;()()()m n Ax r AB r B r A n AB O B O A AB AC B C ο⨯⇔=⎧⎪=⎧⎪=⎨⎪⇒=⇒=⎧⎨⎪⎨⎪⎪=⇒=⎩⎩⎩ 只有零解在矩阵乘法中有左消去律 若()()()n s r AB r B r B n B ⨯=⎧=⇒⎨⎩在矩阵乘法中有右消去律.⑧ 等价标准型.()r r E O E O r A r A A O O OO ⎛⎫⎛⎫=⇒ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭若与唯一的等价,称为矩阵的⑨ ≤, ≤≤()r A B ±()()r A r B +{}max (),()r A r B (,)r A B ()()r A r B +矩阵转置的性质:()T T A A =()T T T AB B A =T A A=11()()T T A A --=()()T TA A **=矩阵可逆的性质:11()A A --=111()AB B A ---=11A A--=11()()k k kA A A ---==伴随矩阵的性质:2()n A AA -**=()AB B A ***=1n A A-*=11()()A AA A -**-==()()k kA A **= () () 1 ()10 () 1 n r A n r A r A n r A n *=⎧⎪==-⎨⎪<-⎩若若若AB A B =kk A A=(无条件恒成立)AA A A A E **==⑩ , ()()A O O A r r A r B O B B O ⎛⎫⎛⎫==+⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭()()A C r r A rB O B ⎛⎫≠+ ⎪⎝⎭① 标准正交基 个维线性无关的向量,两两正交,每个向量长度为1.n n ③ . 记为:αβ与正交(,)0αβ=αβ⊥④ 向量的长度()12,,,Tn a a a α= 21ni i a α====∑⑤ 是单位向量. 即长度为的向量.α1α==1内积的性质:① 正定性② 对称性③ 线性性,称为矩阵的迹.12n A λλλ= 1ni A λ=∑t r A t r A 特征值与特征向量的求法(1) 写出矩阵A 的特征方程,求出特征值.0A E λ-=i λ (2) 根据得到 A 对应于特征值的特征向量.()0i A E x λ-=i λ 设的基础解系为 其中.()0i A E x λ-=12,,,i n r ξξξ- ()i i r r A E λ=- 则A 对应于特征值的全部特征向量为 i λ1122,i i n r n r k k k ξξξ--+++ 其中为任意不全为零的数.12,,,i n r k k k - 3. ① 与相似 (为可逆矩阵)A B 1P AP B -=P ② 与正交相似 (为正交矩阵)A B 1P AP B -=P ③ 可以相似对角化 与对角阵相似.(称是的相似标准形)A A ΛΛA 7. 矩阵对角化的判定方法① n 阶矩阵A 可对角化 (即相似于对角阵) 的充分必要条件是A 有n 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.P A 1P AP -A 设为对应于的线性无关的特征向量,则有:i αi λ.121n P AP λλλ-⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ ② 可相似对角化,其中为的重数恰有个线性无关的特征向量.A ⇔()i i n r E A k λ--=i k i λ⇔A n :当为的重的特征值时,可相似对角化的重数基础解系的个数.○注iλ=0A A ⇔i λ()n r A =-=Ax ο= ③ 若阶矩阵有个互异的特征值可相似对角化.n A n ⇒A 正交矩阵 TAA E=③ 正交阵的行列式等于1或-1;⑤ 两个正交阵之积仍是正交阵;⑥ 的行(列)向量都是单位正交向量组.A 施密特正交规范化 线性无关,123,,ααα112122111313233121122(,)(,)(,)(,)(,)(,)βααββαβββαβαββαββββββ=⎧⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪=--⎪⎩正交化 单位化: 111βηβ=222βηβ=333βηβ=1. ① 二次型11121121222212121112(,,,)(,,,)n n n n T n ij i j n i j n n nn n a a a x a a a x f x x x a x x x x x x Ax a a a x ==⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪ ⎪=== ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭∑∑ 其中为对称矩阵,A 12(,,,)Tn x x x x = ② 与合同 . ()A B TC AC B =,,A B C 为实对称矩阵为可逆矩阵求C (A I)→(B C^T) 这个变换先进行行变换 再进行一致的列变换 最后 求得C 和C^T③ 正惯性指数 二次型的规范形中正项项数 负惯性指数二次型的规范形中负项项数p r p - ④ 两个矩阵合同它们有相同的正负惯性指数他们的秩与正惯性指数分别相等.⇔⇔ ⑤ 两个矩阵合同的充分条件是:与B 等价A ⑥ 两个矩阵合同的必要条件是:()()r A r B =2. 经过 化为标准形.12(,,,)Tn f x x x x Ax = 正交变换合同变换可逆线性变换x Cy =21ni i f d y =∑ ① 正交变换法配方法(1)若二次型含有的平方项,则先把含有的乘积项集中,然后配方,再对其余的变量同样进行,i x i x 直到都配成平方项为止,经过非退化线性变换,就得到标准形;(2) 若二次型中不含有平方项,但是 (), 则先作可逆线性变换0ij a ≠i j ≠ ,()1,2,,,i i j j i jkk x y y x y y k n k i j x y=-⎧⎪=+=≠⎨⎪=⎩ 且3.正定二次型 不全为零,.12,,,n x x x 12(,,,)n f x x x > 0正定矩阵 正定二次型对应的矩阵.4. 为正定二次型(之一成立):()Tf x x Ax =⇔ (1) ,;x ο∀≠Tx Ax >0 (2)的特征值全大于; A 0 (3)的正惯性指数为;f n (4)的所有顺序主子式全大于;A 0 (5)与合同,即存在可逆矩阵使得;A E C TC AC E = (6)存在可逆矩阵,使得;P TA P P = (),nT A r A n A A Ax x Ax A Ax A A A E οοοββ==⇔∀≠≠≠⇔∀∈=≅可逆的列(行)向量线性无关 的特征值全不为0 只有零解 ,0总有唯一解 是正定矩阵 R 12,s iA p p p p nB AB E AB E ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪=⋅⋅⋅⎪==⎪⎩ 是初等阵存在阶矩阵使得或()A r A n A A A Ax A ολ<=⇔==不可逆 0的列(行)向量线性相关0是的特征值 有非零解,其基础解系即为关于0的⎧⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩特征向量。