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文档简介
1、Company Logo,主讲教师: 张恩路,线性代数,Linear Algebra,第一章 行列式,1. 牢记行列式的6条性质,2. 会利用行列式的性质计算行列式的值,3. 掌握余子式和代数余子式的定义及按行(列) 展开定理,4. 会利用按行(列)展开定理计算行列式的值,n 阶行列式的性质,性质1: 行列式与它的转置行列式相等, 即DT = D. 性质2: 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. 性质3: 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. 推论: 行列式的某一行(列)中所有元素的公因子可以提到
2、行列式符号的外面. 性质4: 行列式中如果有两行(列)元素成比例, 则此行列式为零 性质5: 若行列式的某一列(行)的元素都是两数之和, 则该行列式等于两个行列式之和. 性质6: 把行列式的某一列(行)的各元素乘以同一数然后加到另一列(行)对应的元素上去, 行列式不变,定理3 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,推论 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,即,综上所述,有,同理可得,第二章 矩阵及其运算,1. 掌握矩阵的运算性质,会求矩阵的加法、数乘 及矩阵与矩阵的运算,3. 会利用伴随矩阵求逆矩阵,会解矩阵方程,4. 会利
3、用分块矩阵的性质计算矩阵的逆矩阵,2. 掌握矩阵的转置性质、方阵的行列式性质及 逆矩阵的性质,转置矩阵的运算性质,方阵的行列式,定义: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detA,运算性质,如果 n 阶方阵A、B可逆,那么 、 、 与AB 也可逆,且,逆矩阵的性质,分块对角矩阵的性质, A | = | A1 | | A2 | | As | 若| As | 0,则 | A | 0,并且,第三章 矩阵的初等变换与线性方程组,1. 掌握矩阵的三种初等变换,行阶梯形矩阵、行最简形矩阵,5. 掌握矩阵秩的一些最基本的性质,7. 会讨论线性方程组系数矩阵的待定系数来判定
4、线性方程组是否有解情况,2. 会用初等行变换将矩阵化为行阶梯形矩阵、 行最简形矩阵,3. 会用初等行变换求逆矩阵及矩阵方程,4. 会用初等行变换求矩阵的秩,6. 掌握线性方程组有解的判定条件,定义:下列三种变换称为矩阵的初等行变换,对调两行,记作,以非零常数 k 乘某一行的所有元素,记作,某一行加上另一行的 k 倍,记作,行阶梯形矩阵: 可画出一条阶梯线,线的下方全为零; 每个台阶只有一行; 阶梯线的竖线后面是非零行的第一个非零元素,行最简形矩阵: 行阶梯型矩阵若满足: 1. 非零行的首个非零元为1; 2. 这些非零元所在的列的其它元素都为零,一)初等变换与矩阵乘法的关系,定理1 设A, B是
5、一个 mn 矩阵,则 (1) 的充要条件是存在 可逆矩阵P ,使得P A=B; (2) 的充要条件是存在 可逆矩阵Q ,使得 A Q =B; (3) 的充要条件是存在 可逆矩阵P 和Q ,使得P A Q =B,推论1 方阵 A 可逆的充要条件是,推论2 方阵 A 可逆的充要条件是,推论3 方阵 A 可逆的充要条件是,初等行变换,二)初等变换法求逆矩阵,三)初等变换的其他应用,初等行变换,矩阵的秩的性质,若 A 为 mn 矩阵,则 0R(A)min(m, n) R(AT) = R(A) 若 A B,则 R(A) = R(B) 若 P、Q 可逆,则 R(PAQ) = R(A) maxR(A), R
6、(B)R(A, B)R(A)R(B) 特别地,当 B = b 为非零列向量时,有 R(A)R(A, b)R(A)1 R(AB)R(A)R(B) R(AB)minR(A), R(B) 若 Amn Bnl = O,则 R(A)R(B)n,定理1 n 元线性方程组 AX = b 无解的充分必要条件是 R(A) R(A, b); 有唯一解的充分必要条件是 R(A) = R(A, b) = n ; 有无限多解的充分必要条件是 R(A) = R(A, b) n,定理3 n 元齐次线性方程组 AX = 0 只有零解的充分必要条件是R(A) = n ; 有非零解的充分必要条件是 R(A) n,定理2 线性方程
7、组 AX = b 有解的充分必要条件是 R(A) = R(A, b),无解,否,是,无限多个解,否,是,唯一解,包含 n-R(A) 个自由变量 的通解,写出增广矩阵 B=(,行最简形矩阵,求解线性方程组的步骤,其中n 为线性方程组未知数的个数,齐次线性方程组,无穷多个解,否,是,唯一解,包含 n-R(A) 个自由变量 的通解,第四章 向量组的线性相关性,1. 掌握向量组线性表示概念,会判定向量组的线性相关性,2. 会求向量组的秩及向量组的最大无关组,3. 掌握线性方程组的解的结构,会利用解的结构 判定方程组的解,4. 会求齐次线性方程组的基础解系,5. 会利用矩阵的秩求方程组的解空间维数,6.
8、 会利用基变换公式与坐标变换公式及过度矩阵求解相关问题,向量组的线性组合 定义2:给定向量组 A:a1, a2, , am , 对于任何一组实 数 k1, k2, , km ,表达式 k1a1 + k2a2 + + kmam 称为向量组 A 的一个线性组合 k1, k2, , km 称为这个线性组合的系数 给定向量组 A:a1, a2, , am 和向量 b,如果存在 一组实数 l1, l2, , lm ,使得 b = l1a1 + l2a2 + + lmam 则向量 b 是向量组 A 的线性组合,这时称向量 b 能由向量组 A 线性表示,向量组线性相关性的判定(重点、难点) 向量组 A:a1
9、, a2, , am 线性相关 存在不全为零的实数 k1, k2, , km ,使得 k1a1 + k2a2 + + kmam =0(零向量) m 元齐次线性方程组 Ax = 0 有非零解 矩阵A = (a1, a2, , am ) 的秩小于向量的个数 m 向量组 A 中至少有一个向量能由其余 m1 个向量线性表示,线性相关性的判定,向量组线性无关性的判定(重点、难点) 向量组 A:a1, a2, , am 线性无关 如果 k1a1 + k2a2 + + kmam =0(零向量),则必有 k1 = k2 = = km =0 m 元齐次线性方程组 Ax = 0 只有零解 矩阵A = (a1, a
10、2, , am ) 的秩等于向量的个数 m 向量组 A 中任何一个向量都不能由其余 m1 个向量线性表示,相关结论 (1)若向量组 A :a1, a2, , am 线性相关, 则向量组 B :a1, a2, , am, am+1 也线性相关(部分相关,整体相关) 其逆否命题也成立,即若向量组 B 线性无关,则向量组 A 也线性无关 (整体无关,部分无关,最大无关组的求法 : 将向量组 a1, a2, , am 通过初等行变换化成行阶梯形, 找到矩阵 A 的一个最高阶非零子式Dr 则Dr 所在的 r 列是 A 的 列向量组的一个最大无关组,Dr 所在的 r 行是 A 的行向量组 的一个最大无关组
11、 注 1. 最大无关组一般选取行阶梯形矩阵中首个非零元所在的列. 2. 向量组的最大无关组一般是不唯一的 3. 向量组 A 和它自己的最大无关组 A0是等价的,齐次线性方程组的解的性质,性质1:若 x = x1, x = x2 是齐次线性方程组 Ax = 0 的解, 则 x = x1 + x2 还是 Ax = 0 的解 性质2:若 x = x 是齐次线性方程组 Ax = 0 的解,k 为实数, 则 x = kx 还是 Ax = 0 的解 结论:若 x = x1, x = x2, ., x = xt 是齐次线性方程组 Ax = 0 的解, 则 x = k1x1 + k2x2 + + ktxt 还
12、是 Ax = 0 的解,性质3:若 x = h1, x = h2 是非齐次线性方程组 Ax = b 的解, 则 x = h1 h2 是对应的齐次线性方程组 Ax = 0 (导出组)的 解 性质4:若 x = h 是非齐次线性方程组 Ax = b 的解, x = x 是 导出组 Ax = 0 的解,则 x = x + h 还是 Ax = b 的解 例如:若 x = h1, x = h2 是 Ax = b 的解,则: (1)h1 h2是齐次线性方程组 Ax = 0 的解; (2)(h1 +h2)/2 是非齐次线性方程组 Ax = b 的解,非齐次线性方程组的解的性质,基础解系的概念,定义2 齐次线
13、性方程组 Ax = 0 的一组解向量x1, x2, ., xr 如果满足 x1,x2,.,xr 线性无关; 方程组中任意一个解都可以表示x1, x2, ., xr 的线性组合, 那么称这组解是齐次线性方程组的一个基础解系,注: 齐次线性方程组的基础解系不唯一,齐次线性方程组的解集的最大无关组为基础解系,定理7:设 mn 矩阵的秩 R(A) = r,则 n 元齐次线性方程组 Ax = 0 的解集 S 的秩 RS = n r,已知 n 元齐次线性方程组的解集为 S1 = x | Ax = 0 . 则齐次线性方程组Ax = 0的基础解系是 S1 的一个基, 故 S1 的维数等于 nR(A),定义3
14、如果在向量空间 V 中取定一个基 a1 , a2 , ., ar , 那么V中任意一个向量 x 可唯一表示为 x = l1a1 + l2a2 + + lrar 数组 l1, l2, ., lr 称为向量 x 在基 a1 , a2 , ., ar 中的坐标,例3 的列向量组是 R3 的一个基,那么,b 在基 e1, e2, e3 中的坐标,基变换公式与坐标变换公式,过度矩阵,在 R3中取定一个基 a1, a2, a3 ,再取一个新基 b1, b2, b3, 设 A = (a1, a2, a3),B = (b1, b2, b3) 求用a1, a2, a3 表示 b1, b2, b3 的表示式 (基
15、变换公式); 求向量在两个基中的坐标之间的关系式 (坐标变换公式,解: (1) 根据向量组 B 能由向量组A 线性表示的充要条件, 只需求解矩阵方程 AX = B 即可. 解得 X = A-1B , 即 (b1, b2, b3) = (a1, a2, a3)P 其中P= A-1B,称为基 A到B 的过渡矩阵( transition matrix,2)设 xR3,且,故,是从旧坐标到新坐标的坐标转换公式,及,例如: 已知R3的两组基为,1)求基 到基 的过度矩阵P,2)向量 x 在基 中的坐标为 x 在基 中的坐标,第五章 相似矩阵,1. 掌握向量特征值的概念和性质,3. 掌握两个矩阵相似的概念
16、和性质,4. 会利用相似矩阵的概念、性质及矩阵的特征值 的性质计算相关问题,2. 会求向量的特征值和特征向量,一、基本概念,定义1:设 A 是 n 阶矩阵,如果数 l 和 n 维非零向量 x 满足 Ax = l x, 那么这样的数 l 称为矩阵 A 的特征值,非零向量 x 称为 A 对应于特征值 l 的特征向量 Ax = l x = lE x 非零向量 x 满足 (AlE) x = 0(零向量) 齐次线性方程组有非零解 系数行列式 | AlE | = 0,特征值和特征向量的性质,在复数范围内 n 阶矩阵 A 有n 个特征值(重根按重数计算) 设 n 阶矩阵 A 的特征值为 l1, l2, , ln,则 l1 + l2 + + ln = a11 + a22 + + ann l1 l2 ln = |A| 若 l 是 A 的一个特征值,则齐次线性方程组的基础解系 就是对应于特征值为 l 的全体特征向量的最大无关组 若 l 是 A 的一个特征值,则 j (l) = a0 + a1 l + + am l m 是矩阵多项式 j (A) = a0 + a1 A + + am A m 的特征值,特征值和特征向量的求法,1)解特征方程 | AlE | = 0,求得特征值l . 2)解方程组(AlE )x = 0 ,其通解即为对应于l 的特征向量,特征方程,特征多项式,特
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