线性代数宝典

五、特征值与特征向量、相似矩阵与二次型1. 正交矩阵:T T AA A A E ==.则称A 为正交矩阵. 注1.A 为正交阵,则1T A A -=,21A = 注2.A 为正交阵,则1*,,TA A A -均为正交阵.注3. A 为正交阵,则A 的列向量都是单位向量，且两两正交，即1(,1,2,)0T i j i j a a i j n i j=⎧==⎨≠⎩ ；注4. 若A 、B 正交阵，则AB 也是正交阵；注5. 求解正交阵时，千万勿忘施密特正交化和单位化。

2. 施密特正交化：12(,,,)r a a a11b a =；1222111[,][,]b a b a b b b =-121121112211[,][,][,][,][,][,]r r r r r r r r r b a b a b a b a b b b b b b b b b ----=---- 3. 数 λ为方阵A 的特征值Ax x λ⇔=0()0,0Ax x A E x x λλ⇔-=⇔-=≠()0A E x λ⇔-=有非零解0A E λ⇔-=．4. 如何求特征值与特征向量？(1)A 为具体矩阵第一步. 求解0A E λ-=得特征值12,,,n λλλ (可能有重根)第二步. 对每个i λ求出()0i A E x λ-=的基础解系1,...,i n ξξ(即对应i λ有i n 个线性无关的特征向量) 第三步. i λ对应的全部特征为111(,...,)i i i n n n k k k k ξξ++ 不全为零 (2)A 为抽象矩阵法一 λ为A 的特征值⇔0A E λ-=; 法二 定义法,Ax x x o λ=≠5. 对于普通方阵，不同特征值对应的特征向量线性无关； 对于实对称阵，不同特征值对应的特征向量正交。

6. ,A B 相似，则有四同，即(1) A B =； (2) 相同的特征值； (3) ()()=R A R B ； (4) iiiia b=∑∑．7. 求正交矩阵Q （1T QQ -=）将实对称矩阵A 对角化的步骤(1) 求A 的特征值与特征向量;(2)A 的特征值无重根,将特征向量单位化；若A 的特征值有重根,,将重根对应的线性无关的特征向量正交化再单位化 (Schmidt 正交化)得正交单位向量组123,,ηηη (3)构造正交阵()123,,Q ηηη=;(4) 1123Q AQ λλλ-⎛⎫ ⎪=∧=⎪ ⎪⎝⎭(注意i λ与i η的对应) 8．矩阵的合同A 和B 为两个n 阶对称矩阵,若存在n 阶可逆矩阵C 使B AC C T =，则称A 与B 合同，称由A 到B 的变换为合同变换.注1经可逆线性变换原二次型矩阵与新二次型矩阵合同.注2.C 是正交矩阵,那么1TC C -=,1TB C AC C AC -==,所以,A B 不仅合同而且相似. 注3.任一实对称矩阵均合同且相似于一个对角阵 注4．若用正交变换x Cy =,x CyTT x Axy y ∃=∧=(标准型)即A 与∧合同且A 与∧相似,其中∧的对角线为A的特征值.9. 求正交变换化二次型为标准形步骤 (1)写出二次型的矩阵A ；(2)求出A 的特征值及特征值对应的特征向量；(3)单位化(特征值有重根可能要正交化) ，得正交单位向量组123,,ηηη； (4)构造正交阵()123,,Q ηηη=；(5)写出正交变换=x Qy ,得2221122Tn n x Ax y y y λλλ=+++注:只有用正交变换化二次型为标准形时,标准形平方项的系数才是A 的特征值.10.矩阵的等价,相似,合同①、A 与B 等价⇔A 经过初等变换得到B ⇔=PAQ B ，（P 、Q 可逆）()()⇔=r A r B ，A 、B 同型； ②、A 与B 合同⇔=T C AC B ，（其中C 可逆）⇔T x Ax 与T x Bx 有相同的正、负惯性指数；③、A 与B 相似 1-⇔=P AP B ；11. 合同→←等价 ； 相似→←等价； 在实对称的前提下,相似→←合同.12.证明矩阵正定常用的方法（1）1(,,)Tn f x x x Ax = 正定⇔规范标准形为221n y y ++ ．（2）n 阶实对称阵A 正定0,0Tx x Ax ⇔∀≠>A ⇔的特征值1,,n λλ 全大于0⇔A 的顺序主子式全大于0A ⇔的正惯性指数为n ．（3）1(,,)Tn f x x x Ax = 正定⇒ 0,ii a i >∀ ⇒ 0A >13. n 阶方阵A 各行元素之和为k ⇔ k 是A 的征值,T(1,1,,1)α= 是A 属于k 的特征向量 14. 矩阵等价与向量组等价的联系与区别一般地,矩阵等价≠>向量组等价, 向量组等价≠> 矩阵等价例.101001,000001A B ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,矩阵,A B 等价,但是他们的列向量组不等价.1100α⎛⎫⎪= ⎪⎪⎝⎭与12120,000ββ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,两个向量组等价，但矩阵1α与()12,ββ不等价. 但()()1212,,,,,,,m n n m n n A B αααβββ⨯⨯== ,则1212,,,,,,n n αααβββ 与等价→矩阵,A B 等价,但反之未必;。

线性代数必背公式(完全整理版)2010.41、行列式1. n 行列式共有2n 个元素，展开后有!n 项，可分解为2n 行列式；2. 代数余子式的性质： ①、ij A 和ij a 的大小无关；②、某行（列）的元素乘以其它行（列）元素的代数余子式为0； ③、某行（列）的元素乘以该行（列）元素的代数余子式为A ； 3. 代数余子式和余子式的关系：(1)(1)i j i j ij ij ij ij M A A M ++=-=-4. 设n 行列式D ：将D 上、下翻转或左右翻转，所得行列式为1D ，则(1)21(1)n n D D -=-； 将D 顺时针或逆时针旋转90，所得行列式为2D ，则(1)22(1)n n D D -=-；将D 主对角线翻转后（转置），所得行列式为3D ，则3D D =；将D 主副角线翻转后，所得行列式为4D ，则4D D =； 5. 行列式的重要公式：①、主对角行列式：主对角元素的乘积；②、副对角行列式：副对角元素的乘积(1)2(1)n n -⨯ -；③、上、下三角行列式（ = ◥◣）：主对角元素的乘积； ④、 ◤和 ◢：副对角元素的乘积(1)2(1)n n -⨯ -；⑤、拉普拉斯展开式：A O A C AB CB O B==、(1)m n CA OA AB B OB C==-⑥、范德蒙行列式：大指标减小指标的连乘积； ⑦、特征值；6. 对于n 阶行列式A ，恒有：1(1)nnk n k k k E A S λλλ-=-=+-∑，其中k S 为k 阶主子式；7. 证明0A =的方法：①、A A =-； ②、反证法；③、构造齐次方程组0Ax =，证明其有非零解； ④、利用秩，证明()r A n <； ⑤、证明0是其特征值；2、矩阵1.A 是n 阶可逆矩阵：⇔0A ≠（是非奇异矩阵）；⇔()r A n =（是满秩矩阵） ⇔A 的行（列）向量组线性无关；⇔齐次方程组0Ax =有非零解； ⇔n b R ∀∈，Ax b =总有唯一解；⇔A 与E 等价；⇔A 可表示成若干个初等矩阵的乘积； ⇔A 的特征值全不为0； ⇔T A A 是正定矩阵；⇔A 的行（列）向量组是n R 的一组基； ⇔A 是n R 中某两组基的过渡矩阵；2. 对于n 阶矩阵A ：**AA A A A E == 无条件恒成立；3.1**111**()()()()()()T T T T A A A A A A ----=== ***111()()()T T TAB B A AB B A AB B A ---===4. 矩阵是表格，推导符号为波浪号或箭头；行列式是数值，可求代数和；5. 关于分块矩阵的重要结论，其中均A 、B 可逆：若12s A A A A ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭，则： Ⅰ、12s A A A A =；Ⅱ、111121s A A A A ----⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭； ②、111A O A O O B O B ---⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭；（主对角分块） ③、111O A O B B O A O ---⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭；（副对角分块） ④、11111A C A A CB O B OB -----⎛⎫-⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭；（拉普拉斯） ⑤、11111A O A O C B B CA B -----⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭；（拉普拉斯） 3、矩阵的初等变换与线性方程组1. 一个m n ⨯矩阵A ，总可经过初等变换化为标准形，其标准形是唯一确定的：rm nEO F OO ⨯⎛⎫= ⎪⎝⎭； 等价类：所有与A 等价的矩阵组成的一个集合，称为一个等价类；标准形为其形状最简单的矩阵；对于同型矩阵A 、B ，若()()r A r B A B = ⇔ ； 2. 行最简形矩阵：①、只能通过初等行变换获得；②、每行首个非0元素必须为1；③、每行首个非0元素所在列的其他元素必须为0；3. 初等行变换的应用：（初等列变换类似，或转置后采用初等行变换）①、若(,)(,)rA E E X ，则A 可逆，且1X A -=；②、对矩阵(,)A B 做初等行变化，当A 变为E 时，B 就变成1A B -，即：1(,)(,)cA B E A B - ~ ；③、求解线形方程组：对于n 个未知数n 个方程Ax b =，如果(,)(,)rA b E x ，则A 可逆，且1x A b -=； 4. 初等矩阵和对角矩阵的概念：①、初等矩阵是行变换还是列变换，由其位置决定：左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵；②、12n ⎛⎫⎪⎪Λ= ⎪ ⎪⎝⎭λλλ，左乘矩阵A ，i λ乘A 的各行元素；右乘，iλ乘A 的各列元素；③、对调两行或两列，符号(,)E i j ，且1(,)(,)E i j E i j -=，例如：1111111-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭；④、倍乘某行或某列，符号(())E i k ，且11(())(())E i k E i k -=，例如：1111(0)11k k k -⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪=≠ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭； ⑤、倍加某行或某列，符号(())E ij k ,且1(())(())E ij k E ij k -=-，如：11111(0)11k k k --⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=≠ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭；5. 矩阵秩的基本性质：①、0()min(,)m n r A m n ⨯≤≤；②、()()T r A r A =； ③、若AB ，则()()r A r B =；④、若P 、Q 可逆，则()()()()r A r PA r AQ r PAQ ===；（可逆矩阵不影响矩阵的秩） ⑤、max((),())(,)()()r A r B r A B r A r B ≤≤+；（※） ⑥、()()()r A B r A r B +≤+；（※） ⑦、()min((),())r AB r A r B ≤；（※）⑧、如果A 是m n ⨯矩阵，B 是n s ⨯矩阵，且0AB =，则：（※） Ⅰ、B 的列向量全部是齐次方程组0AX =解（转置运算后的结论）；Ⅱ、()()r A r B n +≤⑨、若A 、B 均为n 阶方阵，则()()()r AB r A r B n ≥+-；6. 三种特殊矩阵的方幂：①、秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵（向量）⨯行矩阵（向量）的形式，再采用结合律；②、型如101001a c b ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭的矩阵：利用二项展开式；二项展开式：01111110()nnnn m n mmn n n nm m n mnnnnnn m a b C a C a b C ab Ca bC b C a b -----=+=++++++=∑；注：Ⅰ、()n a b +展开后有1n +项；Ⅱ、0(1)(1)!1123!()!--+====-m n n n n n n n m n C C C m m n mⅢ、组合的性质：111102---+-===+==∑nmn m mm m r nr r nnn n nnn n r C C CC CCrC nC ；③、利用特征值和相似对角化： 7. 伴随矩阵：①、伴随矩阵的秩：*()()1()10()1nr A n r A r A n r A n = ⎧⎪==-⎨⎪<-⎩； ②、伴随矩阵的特征值：*1*(,)AAAX X A A A A X X λλλ- == ⇒ =；③、*1A A A -=、1*n A A-=8. 关于A 矩阵秩的描述：①、()r A n =，A 中有n 阶子式不为0，1n +阶子式全部为0；（两句话）②、()r A n <，A 中有n 阶子式全部为0； ③、()r A n ≥，A 中有n 阶子式不为0；9. 线性方程组：Ax b =，其中A 为m n ⨯矩阵，则：①、m 与方程的个数相同，即方程组Ax b =有m 个方程；②、n 与方程组得未知数个数相同，方程组Ax b =为n 元方程； 10. 线性方程组Ax b =的求解：①、对增广矩阵B 进行初等行变换（只能使用初等行变换）；②、齐次解为对应齐次方程组的解； ③、特解：自由变量赋初值后求得；11. 由n 个未知数m 个方程的方程组构成n 元线性方程：①、11112211211222221122n n n n m m nm n n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++= ⎧⎪+++= ⎪⎨⎪⎪+++=⎩；②、1112111212222212n n m m mn m m a a a x b a a a x b Ax b a a a x b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪=⇔= ⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭（向量方程，A 为m n ⨯矩阵，m 个方程，n 个未知数） ③、()1212n n x x a a a x β⎛⎫ ⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭（全部按列分块，其中12n b b b β⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭）；④、1122n n a x a x a x β+++=（线性表出）⑤、有解的充要条件：()(,)r A r A n β=≤（n 为未知数的个数或维数）4、向量组的线性相关性1.m 个n 维列向量所组成的向量组A ：12,,,m ααα构成n m ⨯矩阵12(,,,)m A =ααα；m 个n 维行向量所组成的向量组B ：12,,,T TTmβββ构成m n ⨯矩阵12T T T m B βββ⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭； 含有有限个向量的有序向量组与矩阵一一对应；2. ①、向量组的线性相关、无关 0Ax ⇔=有、无非零解；（齐次线性方程组）②、向量的线性表出 Ax b ⇔=是否有解；（线性方程组） ③、向量组的相互线性表示 AX B ⇔=是否有解；（矩阵方程） 3. 矩阵m n A ⨯与l n B ⨯行向量组等价的充分必要条件是：齐次方程组0Ax =和0Bx =同解；(101P 例14) 4. ()()T r A A r A =；(101P 例15) 5.n 维向量线性相关的几何意义：①、α线性相关⇔0α=； ②、,αβ线性相关 ⇔,αβ坐标成比例或共线（平行）；③、,,αβγ线性相关 ⇔,,αβγ共面；6. 线性相关与无关的两套定理：若12,,,s ααα线性相关，则121,,,,s s αααα+必线性相关；若12,,,s ααα线性无关，则121,,,s ααα-必线性无关；（向量的个数加加减减，二者为对偶）若r 维向量组A 的每个向量上添上n r -个分量，构成n 维向量组B ：若A 线性无关，则B 也线性无关；反之若B 线性相关，则A 也线性相关；（向量组的维数加加减减） 简言之：无关组延长后仍无关，反之，不确定；7. 向量组A （个数为r ）能由向量组B （个数为s ）线性表示，且A 线性无关，则r s ≤(二版74P 定理7)；向量组A 能由向量组B 线性表示，则()()r A r B ≤；（86P 定理3） 向量组A 能由向量组B 线性表示AX B ⇔=有解； ()(,)r A r A B ⇔=（85P 定理2）向量组A 能由向量组B 等价()()(,)r A r B r A B ⇔ ==（85P 定理2推论）8. 方阵A 可逆⇔存在有限个初等矩阵12,,,l P P P ，使12l A P P P =；①、矩阵行等价：~rA B PA B ⇔=（左乘，P 可逆）0Ax ⇔=与0Bx =同解②、矩阵列等价：~cA B AQ B ⇔=（右乘，Q 可逆）； ③、矩阵等价：~A B PAQ B ⇔=（P 、Q 可逆）； 9.对于矩阵m n A ⨯与l n B ⨯：①、若A 与B 行等价，则A 与B 的行秩相等；②、若A 与B 行等价，则0Ax =与0Bx =同解，且A 与B 的任何对应的列向量组具有相同的线性相关性； ③、矩阵的初等变换不改变矩阵的秩； ④、矩阵A 的行秩等于列秩； 10.若m s s n m n A B C ⨯⨯⨯=，则：①、C 的列向量组能由A 的列向量组线性表示，B 为系数矩阵； ②、C 的行向量组能由B 的行向量组线性表示，T A 为系数矩阵；（转置）11.齐次方程组0Bx =的解一定是0ABx =的解，考试中可以直接作为定理使用，而无需证明； ①、0ABx = 只有零解0Bx ⇒ =只有零解；②、0Bx = 有非零解0ABx ⇒ =一定存在非零解；12. 设向量组12:,,,n r r B b b b ⨯可由向量组12:,,,n s s A a a a ⨯线性表示为：（110P 题19结论）1212(,,,)(,,,)r s b b b a a a K =（B AK =）其中K 为s r ⨯，且A 线性无关，则B 组线性无关()r K r ⇔=；（B 与K 的列向量组具有相同线性相关性） （必要性：()()(),(),()r r B r AK r K r K r r K r ==≤≤∴=；充分性：反证法）注：当r s =时，K 为方阵，可当作定理使用；13. ①、对矩阵m n A ⨯，存在n m Q ⨯，m AQ E = ()r A m ⇔=、Q 的列向量线性无关；（87P ） ②、对矩阵m n A ⨯，存在n m P ⨯，n PA E = ()r A n ⇔=、P 的行向量线性无关； 14. 12,,,s ααα线性相关⇔存在一组不全为0的数12,,,s k k k ，使得11220s s k k k ααα+++=成立；（定义）⇔1212(,,,)0s s x xx ααα⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭有非零解，即0Ax =有非零解；⇔12(,,,)s r s ααα<，系数矩阵的秩小于未知数的个数；15. 设m n ⨯的矩阵A 的秩为r ，则n 元齐次线性方程组0Ax =的解集S 的秩为：()r S n r =-；16. 若*η为Ax b =的一个解，12,,,n r ξξξ-为0Ax =的一个基础解系，则*12,,,,n r ηξξξ-线性无关；（111P 题33结论）5、相似矩阵和二次型1. 正交矩阵T A A E ⇔=或1T A A -=（定义），性质：①、A 的列向量都是单位向量，且两两正交，即1(,1,2,)0T i j i j a a i j n i j=⎧==⎨≠⎩；②、若A 为正交矩阵，则1T A A -=也为正交阵，且1A =±；③、若A 、B 正交阵，则AB 也是正交阵； 注意：求解正交阵，千万不要忘记施密特正交化和单位化； 2. 施密特正交化：12(,,,)r a a a11b a =；1222111[,][,]b a b a b b b =-121121112211[,][,][,][,][,][,]r r r r r r r r r b a b a b a b a b b b b b b b b b ----=----;3. 对于普通方阵，不同特征值对应的特征向量线性无关；对于实对称阵，不同特征值对应的特征向量正交； 4. ①、A 与B 等价 ⇔A 经过初等变换得到B ；⇔=PAQ B ，P 、Q 可逆； ()()⇔=r A r B ，A 、B 同型；②、A 与B 合同 ⇔=T C AC B ，其中可逆； ⇔T x Ax 与T x Bx 有相同的正、负惯性指数； ③、A 与B 相似 1-⇔=P AP B ； 5. 相似一定合同、合同未必相似；若C 为正交矩阵，则T C AC B =⇒A B ，（合同、相似的约束条件不同，相似的更严格）； 6. A 为对称阵，则A 为二次型矩阵； 7. n 元二次型T x Ax 为正定：A ⇔的正惯性指数为n ；A ⇔与E 合同，即存在可逆矩阵C ，使T C AC E =； A ⇔的所有特征值均为正数； A ⇔的各阶顺序主子式均大于0；0,0ii a A ⇒>>；(必要条件)。

习 题 1.31．已知100210101⎛⎫ ⎪=- ⎪-⎝⎭A ,112012001-⎛⎫⎪= ⎪-⎝⎭B ,求1|()|-BA .解: 1|()|-BA 11||(||||)1--==⋅=BA B A .2．已知A 是三阶方阵,且||2=A ,求1|3|-A ,*||A 和1*1|(3)|2--A A .解: 1|3|-A 112727||27||2--===A A ,*||A 2||4==A ,1*1|(3)|2--A A 1*11||32-=-A A **11||62=-A A*1||3=-A *14||2727=-=-A .3．求线性变换11232123312322,35,323x y y y x y y y x y y y =++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩的逆变换.解: 线性变换的系数矩阵221315323⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭A ,其伴随矩阵为*749637324-⎛⎫⎪=-- ⎪--⎝⎭A .将||A 按第1行展开,得||272(6)1(3)1=⨯+⨯-+⨯-=-A ,因此A 可逆,且有1*7491637||324---⎛⎫ ⎪==- ⎪-⎝⎭A A A .所求逆变换为1123212331232,64,53.x y y y x y y y x y y y =-++⎧⎪=-++⎨⎪=--⎩4．利用逆矩阵求以下方程的解:（1）110200212020321002-⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪-= ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭X;解: 记矩阵110212321-⎛⎫⎪=- ⎪-⎝⎭A ,其伴随矩阵*312412111-⎛⎫⎪=- ⎪--⎝⎭A .将||A 按第1行展开,得||13(1)40(1)1=⨯+-⨯+⨯-=-A ,因此A 可逆,且有1*3121412||111---⎛⎫⎪==-- ⎪-⎝⎭A A A .所求解为312200624412020824111002222----⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪=--=-- ⎪⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭X .（2）211113210432111-⎛⎫-⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭-⎝⎭X .解: 记矩阵211210111-⎛⎫⎪= ⎪-⎝⎭A ,其伴随矩阵*101232330⎛⎫ ⎪=-- ⎪-⎝⎭A .将||A 按第1行展开,得||211(2)(1)(3)3=⨯+⨯-+-⨯-=A ,因此A 可逆,且有1*10111232||3330-⎛⎫ ⎪==--⎪-⎝⎭A A A .所求解为1012211131232824325333033-⎛⎫⎛⎫-⎛⎫ ⎪ ⎪=⋅--= ⎪ ⎪-- ⎪⎝⎭-⎝⎭⎝⎭X .5．设101020001⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭A ,求12(3)(9)-+-A I A I .解: 121(3)(9)(3)(3)(3)--+-=++-A I A I A I A I A I(3)=-A I 201010002-⎛⎫⎪=- ⎪-⎝⎭.6．已知101020101⎛⎫⎪= ⎪-⎝⎭A ,且2+=+AB I A B ,求B .解: 由2+=+AB I A B ,得 2-=-AB B A I ,()()()-=-+A I B A I A I .因001||0101100-==-A I ,所以1()--A I 存在,于是=+B A I 201030102⎛⎫⎪= ⎪-⎝⎭.7．设1111121113-⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭A ,求伴随矩阵*A 的逆矩阵.解: *11*521()()220101----⎛⎫⎪==- ⎪-⎝⎭A A .8．设=AP PB ,其中1411--⎛⎫= ⎪⎝⎭P ,1002-⎛⎫= ⎪⎝⎭B ,求11A .解: 容易求得1114113-⎛⎫= ⎪--⎝⎭P .于是由=AP PB 得1-=A PBP ,21121()---==A PBP PBP PB P ,…,11111-=A PB P 1111410141102113---⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⋅ ⎪⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭1110114141111023---⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭⎝⎭13111121411123⎛⎫-⎛⎫= ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭ 131311111124212423⎛⎫++= ⎪----⎝⎭27312732683684⎛⎫= ⎪--⎝⎭.9．设301110014⎛⎫⎪= ⎪⎝⎭A ,且2=+AB A B ,求B .解: 由2=+AB A B ,得(2)-=A I B A .1012110012⎛⎫ ⎪-=- ⎪⎝⎭A I ,*211(2)221111-⎛⎫⎪-=- ⎪--⎝⎭A I ,|2|1(2)0(2)111-=⨯-+⨯-+⨯=-A I ,因此2-A I 可逆,且有1*1(2)(2)|2|--=--A I A I A I 211221111--⎛⎫⎪=-- ⎪-⎝⎭.由(2)-=A I B A ,得1(2)-=-B A I A 211221111--⎛⎫ ⎪=-- ⎪-⎝⎭301110014⎛⎫⎪⎪⎝⎭522432223--⎛⎫ ⎪=-- ⎪-⎝⎭.10．设n =A O ,证明121()n ---=++++I A I A A A .证明: 由n=A O ,得21()()n n --++++=-= I A I A A A I A I ,因此121()n ---=++++I A I A A A .11．设方阵A 满足方程224--=A A I O ,证明3-A I 可逆,并求其逆矩阵.证明: 由224--=A A I O ,得2(3)()23-+=--=A I A I A A I I , 因此3-A I 可逆,且有1(3)--=+A I A I .12．设B 为可逆矩阵,A 与B 同阶,且满足22++=A AB B O ,证明A和+A B 均为可逆矩阵.证明: 因B 为可逆矩阵,所以||0≠B .由22++=A AB B O ,得2()+=-A A B B ,两边取行列式,得22||||||(1)||0n ⋅+=-=-≠A A B B B ,(n 为A 与B 的阶数).于是||0≠A ,||0+≠A B ,所以A 和+A B 均为可逆矩阵.。

目录1.几何与代数教学大纲 (1)2.线性代数教学大纲 (8)3.几何与代数教学大纲（64学时） (13)4.01-02学年第二学期几何与代数期终考试试卷 (21)5.02-03学年第二学期几何与代数期终考试试卷 (25)6.03-04学年第二学期几何与代数期终考试试卷 (30)7.04-05学年第二学期几何与代数期终考试试卷 (34)8.05-06学年第二学期几何与代数期终考试试卷 (39)9.06-07学年第二学期几何与代数期终考试试卷 (43)10.01-02学年第三学期线性代数期终考试试卷 (47)11.03-04学年第三学期线性代数期终考试试卷 (52)12.04-05学年第三学期线性代数期终考试试卷 (56)13.05-06学年第三学期线性代数期终考试试卷 (61)14.06-07学年第三学期线性代数期终考试试卷 (65)15.05-06学年第二学期几何与代数补考试卷 (69)16.05-06学年第二学期线性代数补考试卷 (73)17.07-08学年第一学期线性代数转系考试试卷 (77)《几何与代数》教学大纲48学时本课程是本科阶段几何及离散量数学最重要的课程。

本课程的目的是使学生熟悉线性代数与空间解析的基本概念，掌握用坐标及向量的方法讨论几何图形的方法，熟悉空间中简单的几何图形的方程及其特点，掌握线性代数的基本理论和基本方法，提高其空间想象能力、抽象思维和逻辑思维的能力，为用线性代数的理论解决实际问题打下基础，并为后继课程的学习做好准备。

教学内容和基本要求一．向量代数平面与直线1．理解几何向量的概念及其加法、数乘运算，熟悉运算规律，了解两个向量共线和三个向量共面的充分必要条件；2．理解空间直角坐标系的概念，了解仿射坐标系的概念，掌握向量的坐标表示；3．理解向量的数量积、向量积和混合积的概念，理解它们的几何意义，了解相关的运算性质，掌握利用坐标进行计算的方法；4．理解平面的法向量的概念，熟练掌握平面的方程的确定方法，熟悉特殊位置的平面方程的形式；5．理解直线的方向向量的概念，熟练掌握直线的对称方程、一般方程及参数方程的确定方法；6．了解直线、平面间的夹角的定义，了解点与直线、平面间的距离的定义，并掌握相关的计算；7．了解平面束的概念，并会用平面束处理相关几何问题。