线性代数45100

1、第一章 行列式（一）行列式的定义行列式是指一个由若干个数排列成同样的行数与列数后所得到的一个式子，它实质上表示把这些数按一定的规则进行运算，其结果为一个确定的数.1二阶行列式由4个数得到下列式子：称为一个二阶行列式，其运算规则为2三阶行列式由9个数得到下列式子：称为一个三阶行列式，它如何进行运算呢？教材上有类似于二阶行列式的所谓对角线法，我们采用递归法，为此先要定义行列式中元素的余子式及代数余子式的概念.3余子式及代数余子式设有三阶行列式 对任何一个元素，我们划去它所在的第i行及第j列，剩下的元素按原先次序组成一个二阶行列式，称它为元素的余子式，记成例如 ，再记 ，称为元素的代数余子式.例如

2、，那么 ，三阶行列式定义为我们把它称为按第一列的展开式，经常简写成4n阶行列式一阶行列式 n阶行列式 其中为元素的代数余子式.5特殊行列式上三角行列式下三角行列式对角行列式 （二）行列式的性质性质1 行列式和它的转置行列式相等，即性质2 用数k乘行列式D中某一行（列）的所有元素所得到的行列式等于kD，也就是说，行列式可以按行和列提出公因数.性质3 互换行列式的任意两行（列），行列式的值改变符号.推论1 如果行列式中有某两行（列）相同，则此行列式的值等于零.推论2 如果行列式中某两行（列）的对应元素成比例，则此行列式的值等于零.性质4 行列式可以按行（列）拆开.性质5 把行列式D的某一行（列）的

3、所有元素都乘以同一个数以后加到另一行（列）的对应元素上去，所得的行列式仍为D.定理1（行列式展开定理）n阶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的乘积的和，即或前一式称为D按第i行的展开式，后一式称为D按第j列的展开式.本定理说明，行列式可以按其任意一行或按其任意一列展开来求出它的值.定理2 n阶行列式的任意一行（列）各元素与另一行（列）对应元素的代数余子式的乘积之和等于零.即或（三）行列式的计算行列式的计算主要采用以下两种基本方法：（1）利用行列式性质，把原行列式化为上三角（或下三角）行列式再求值，此时要注意的是，在互换两行或两列时，必须在新的行列式的前面乘上（1），在按行

4、或按列提取公因子k时，必须在新的行列式前面乘上k.（2）把原行列式按选定的某一行或某一列展开，把行列式的阶数降低，再求出它的值，通常是利用性质在某一行或某一列中产生很多个“0”元素，再按这一行或这一列展开：例1计算行列式 解：观察到第二列第四行的元素为0，而且第二列第一行的元素是，利用这个元素可以把这一列其它两个非零元素化为0，然后按第二列展开.例2 计算行列式 解：方法1这个行列式的元素含有文字，在计算它的值时，切忌用文字作字母，因为文字可能取0值.要注意观察其特点，这个行列式的特点是它的每一行元素之和均为（我们把它称为行和相同行列式），我们可以先把后三列都加到第一列上去，提出第一列的公因子

5、，再将后三行都减去第一行：方法2 观察到这个行列式每一行元素中有多个b，我们采用“加边法”来计算，即是构造一个与 有相同值的五阶行列式：这样得到一个“箭形”行列式，如果，则原行列式的值为零，故不妨假设，即，把后四列的倍加到第一列上，可以把第一列的（1）化为零.例3 三阶范德蒙德行列式 （四）克拉默法则定理1（克拉默法则）设含有n个方程的n元线性方程组为如果其系数行列式，则方程组必有唯一解：其中是把D中第j列换成常数项后得到的行列式.把这个法则应用于齐次线性方程组，则有定理2 设有含n个方程的n元齐次线性方程组如果其系数行列式，则该方程组只有零解：换句话说，若齐次线性方程组有非零解，则必有，在教

6、材第二章中，将要证明，n个方程的n元齐次线性方程组有非零解的充分必要条件是系数行列式等于零.例4 当取何值时，齐次线性方程组只有零解？解：方程组的系数行列式由于故当且且时，方程组只有零解.第二章 矩阵（一）矩阵的定义1矩阵的概念由个数排成的一个m行n列的数表称为一个m行n列矩阵或矩阵当时，称为n阶矩阵或n阶方阵元素全为零的矩阵称为零矩阵，用或O表示23个常用的特殊方阵：n阶对角矩阵是指形如 的矩阵n阶单位方阵是指形如 的矩阵n阶三角矩阵是指形如 的矩阵3矩阵与行列式的差异矩阵仅是一个数表，而n阶行列式的最后结果为一个数，因而矩阵与行列式是两个完全不同的概念，只有一阶方阵是一个数，而且行列式记号

7、“”与矩阵记号“”也不同，不能用错.（二）矩阵的运算1矩阵的同型与相等设有矩阵，若，则说A与B是同型矩阵.若A与B同型,且对应元素相等，即，则称矩阵A与B相等，记为因而只有当两个矩阵从型号到元素全一样的矩阵，才能说相等.2矩阵的加、减法设，是两个同型矩阵则规定 注意：只有A与B为同型矩阵，它们才可以相加或相减.由于矩阵的相加体现为元素的相加，因而与普通数的加法运算有相同的运算律.3数乘运算设，k为任一个数，则规定故数k与矩阵A的乘积就是A中所有元素都乘以k，要注意数k与行列式D的乘积，只是用k乘行列式中某一行或某一列，这两种数乘截然不同.矩阵的数乘运算具有普通数的乘法所具有的运算律.4乘法运算

8、设，则规定其中 由此定义可知，只有当左矩阵A的列数与右矩阵B的行数相等时，AB才有意义，而且矩阵AB的行数为A的行数，AB的列数为B的列数，而矩阵AB中的元素是由左矩阵A中某一行元素与右矩阵B中某一列元素对应相乘再相加而得到.故矩阵乘法与普通数的乘法有所不同，一般地：不满足交换律，即在时，不能推出或，因而也不满足消去律.特别，若矩阵A与B满足，则称A与B可交换，此时A与B必为同阶方阵.矩阵乘法满足结合律，分配律及与数乘的结合律.5方阵的乘幂与多项式方阵设A为n阶方阵，则规定特别又若，则规定称为A的方阵多项式，它也是一个n阶方阵6矩阵的转置设A为一个矩阵，把A中行与列互换，得到一个矩阵，称为A的

9、转置矩阵，记为，转置运算满足以下运算律：，由转置运算给出对称矩阵，反对称矩阵的定义设A为一个n阶方阵，若A满足，则称A为对称矩阵，若A满足，则称A为反对称矩阵.7方阵的行列式矩阵与行列式是两个完全不同的概念，但对于n阶方阵，有方阵的行列式的概念.设为一个n阶方阵，则由A中元素构成一个n阶行列式，称为方阵A的行列式，记为方阵的行列式具有下列性质：设A，B为n阶方阵，k为数，则；（三）方阵的逆矩阵1可逆矩阵的概念与性质设A为一个n阶方阵，若存在另一个n阶方阵B，使满足，则把B称为A的逆矩阵，且说A为一个可逆矩阵，意指A是一个可以存在逆矩阵的矩阵，把A的逆矩阵B记为，从而A与首先必可交换，且乘积为单

10、位方阵E.逆矩阵具有以下性质：设A，B为同阶可逆矩阵，为常数，则是可逆矩阵，且；AB是可逆矩阵，且；kA是可逆矩阵，且是可逆矩阵，且可逆矩阵可从矩阵等式的同侧消去，即 设P为可逆矩阵，则 2伴随矩阵设为一个n阶方阵，为A的行列式中元素的代数余子式，则矩阵称为A的伴随矩阵，记为（务必注意中元素排列的特点）伴随矩阵必满足 （n为A的阶数）3n阶阵可逆的条件与逆矩阵的求法定理：n阶方阵A可逆，且推论：设A，B均为n阶方阵，且满足，则A，B都可逆，且， 例1 设（1）求A的伴随矩阵（2）a，b，c，d满足什么条件时，A可逆？此时求 解：（1）对二阶方阵A，求的口诀为“主交换，次变号”即（2）由，故当时

11、，即，A为可逆矩阵此时（四）分块矩阵1 分块矩阵的概念与运算对于行数和列数较高的矩阵，为了表示方便和运算简洁，常用一些贯穿于矩阵的横线和纵线把矩阵分割成若干小块，每个小块叫做矩阵的子块，以子块为元素的形式上的矩阵叫做分块矩阵.在作分块矩阵的运算时，加、减法，数乘及转置是完全类似的，特别在乘法时，要注意到应使左矩阵A的列分块方式与右矩阵B的行分块方式一致，然后把子块当作元素来看待，相乘时A的各子块分别左乘B的对应的子块.2准对角矩阵的逆矩阵形如 的分块矩阵称为准对角矩阵，其中均为方阵空白处都是零块.若都是可逆矩阵，则这个准对角矩阵也可逆，并且五）矩阵的初等变换与初等方阵1 初等变换对一个矩阵A施

12、行以下三种类型的变换，称为矩阵的初等行（列）变换，统称为初等变换，（1）交换A的某两行（列）；（2）用一个非零数k乘A的某一行（列）；（3）把A中某一行（列）的k倍加到另一行（列）上.注意：矩阵的初等变换与行列式计算有本质区别，行列式计算是求值过程，用等号连接，而对矩阵施行初等变换是变换过程用“”连接前后矩阵.初等变换是矩阵理论中一个常用的运算，而且最常见的是利用矩阵的初等行变换把矩阵化成阶梯形矩阵，以至于化为行简化的阶梯形矩阵.2初等方阵由单位方阵E经过一次初等变换得到的矩阵称为初等方阵.由于初等变换有三种类型，相应的有三种类型的初等方阵，依次记为，和，容易证明，初等方阵都是可逆矩阵，且它们

13、的逆矩阵还是同一类的初等方阵.3初等变换与初等方阵的关系设A为任一个矩阵，当在A的左边乘一个初等方阵的乘积相当于对A作同类型的初等行变换；在A的右边乘一个初等方阵的乘积相当于对A作同类型的初等列变换.4矩阵的等价与等价标准形若矩阵A经过若干次初等变换变为B，则称A与B等价，记为对任一个矩阵A，必与分块矩阵等价，称这个分块矩阵为A的等价标准形.即对任一个矩阵A，必存在n阶可逆矩阵P及n阶可逆矩阵Q，使得 5用初等行变换求可逆矩阵的逆矩阵设A为任一个n阶可逆矩阵，构造矩阵（A，E）然后 注意：这里的初等变换必须是初等行变换. 例2 求的逆矩阵 解： 则 例3 求解矩阵方程解：令，则矩阵方程为，这里

14、A即为例2中矩阵，是可逆的，在矩阵方程两边左乘，得也能用初等行变换法，不用求出，而直接求则 （六）矩阵的秩1 秩的定义设A为矩阵，把A中非零子式的最高阶数称为A的秩，记为秩或零矩阵的秩为0，因而，对n阶方阵A，若秩，称A为满秩矩阵，否则称为降秩矩阵.2 秩的求法由于阶梯形矩阵的秩就是矩阵中非零行的行数，又矩阵初等变换不改变矩阵的秩.对任一个矩阵A，只要用初等行变换把A化成阶梯形矩阵T，则秩(A)=秩(T)=T中非零行的行数.3与满秩矩阵等价的条件n阶方阵A满秩A可逆，即存在B，使 A非奇异，即 A的等价标准形为E A可以表示为有限个初等方阵的乘积 齐次线性方程组只有零解 对任意非零列向量b，非

15、齐次线性方程组有唯一解 A的行（列）向量组线性无关 A的行（列）向量组为的一个基 任意n维行（列）向量均可以表示为A的行（列）向量组的线性组合，且表示法唯一. A的特征值均不为零 为正定矩阵.（七）线性方程组的消元法.对任一个线性方程组可以表示成矩阵形式，其中为系数矩阵，为常数列矩阵，为未知元列矩阵.从而线性方程组与增广矩阵一一对应.对于给定的线性方程组，可利用矩阵的初等行变换，把它的增广矩阵化成简化阶梯形矩阵，从而得到易于求解的同解线性方程组，然后求出方程组的解.例4 解线性方程组解：把线性方程组的增广矩阵化成简化阶梯形矩阵：得到同解线性方程组 即 或取为自由未知量，可知方程组有无穷多解，上

16、式就是所给方程组的一般解.例4 解线性方程组解：把线性方程组的增广矩阵化成简化阶梯形矩阵：得到同解线性方程组 即 或取为自由未知量，可知方程组有无穷多解，上式就是所给方程组的一般解.2向量的线性组合设是一组n维向量，是一组常数，则称为的一个线性组合，常数称为组合系数.若一个向量可以表示成则称是的线性组合，或称可用线性表出.3矩阵的行、列向量组设A为一个矩阵，若把A按列分块，可得一个m维列向量组称之为A的列向量组.若把A按行分块，可得一个n维行向量组称之为A的行向量组.4线性表示的判断及表出系数的求法.向量能用线性表出的充要条件是线性方程组有解，且每一个解就是一个组合系数.例1问能否表示成，的线

17、性组合？解：设线性方程组为 对方程组的增广矩阵作初等行变换：则方程组有唯一解所以可以唯一地表示成的线性组合，且（二）向量组的线性相关与线性无关1 线性相关性概念设是m个n维向量，如果存在m个不全为零的数，使得，则称向量组线性相关，称为相关系数.否则，称向量线性无关.由定义可知，线性无关就是指向量等式当且仅当时成立.特别 单个向量线性相关； 单个向量线性无关2求相关系数的方法设为m个n维列向量，则线性相关m元齐次线性方程组有非零解，且每一个非零解就是一个相关系数矩阵的秩小于m例2 设向量组，试讨论其线性相关性.解：考虑方程组其系数矩阵 于是，秩，所以向量组线性相关，与方程组同解的方程组为令，得一

18、个非零解为则3线性相关性的若干基本定理定理1 n维向量组线性相关至少有一个向量是其余向量的线性组合.即线性无关任一个向量都不能表示为其余向量的线性组合.定理2 如果向量组线性无关，又线性相关，则可以用线性表出，且表示法是唯一的.定理3 若向量组中有部分组线性相关，则整体组也必相关，或者整体无关，部分必无关.定理4 无关组的接长向量组必无关.3线性相关性的若干基本定理定理1 n维向量组线性相关至少有一个向量是其余向量的线性组合.即线性无关任一个向量都不能表示为其余向量的线性组合.定理2 如果向量组线性无关，又线性相关，则可以用线性表出，且表示法是唯一的.定理3 若向量组中有部分组线性相关，则整体

19、组也必相关，或者整体无关，部分必无关.定理4 无关组的接长向量组必无关.例3 求出下列向量组的秩和一个极大无关组，并将其余向量用极大无关组线性表出：解：把所有的行向量都转置成列向量，构造一个矩阵，再用初等行变换把它化成简化阶梯形矩阵易见B的秩为4，A的秩为4，从而秩，而且B中主元位于第一、二、三、五列，那么相应地为向量组的一个极大无关组，而且（四）向量空间1 向量空间及其子空间的定义定义1 n维实列向量全体（或实行向量全体）构成的集合称为实n维向量空间，记作定义2 设V是n维向量构成的非空集合，若V对于向量的线性运算封闭，则称集合V是的子空间，也称为向量空间.2 向量空间的基与维数设V为一个向

20、量空间，它首先是一个向量组，把该向量组的任意一个极大无关组称为向量空间V的一个基，把向量组的秩称为向量空间的维数.显然，n维向量空间的维数为n，且中任意n个线性无关的向量都是的一个基.3 向量在某个基下的坐标设是向量空间V的一个基，则V中任一个向量都可以用唯一地线性表出，由r个表出系数组成的r维列向量称为向量在此基下的坐标.例4 证明：构成的一个基，并求出在此基下的坐标.解：考虑由这三个3维向量组成的三阶行列式 所以线性无关，它们构成的基，令由得唯一解,则所求在此基下的坐标为第四章 线性方程组（一） 线性方程组关于解的结论定理1 设为n元非齐次线性方程组，则它有解的充要条件是定理2 当n元非齐

21、次线性方程组有解时，即时，那么（1）有唯一解；（2）有无穷多解.定理3 n元齐次线性方程组有非零解的充要条件是推论1 设A为n阶方阵，则n元齐次线性方程组有非零解推论2 设A为矩阵，且，则n元齐次线性方程组必有非零解（二）齐次线性方程组解的性质与解空间首先对任一个线性方程组，我们把它的任一个解用一个列向量表示，称为该方程组的解向量，也简称为方程组的解.考虑由齐次线性方程组的解的全体所组成的向量集合显然V是非空的，因为V中有零向量，即零解，而且容易证明V对向量的加法运算及数乘运算封闭，即解向量的和仍为解，解向量的倍数仍为解，于是V成为n维列向量空间的一个子空间，我们称V为方程组的解空间（三）齐次

22、线性方程组的基础解系与通解把n元齐次线性方程组的解空间的任一个基，称为该齐次线性方程组的一个基础解系.当n元齐次线性方程组有非零解时，即时，就一定存在基础解系，且基础解系中所含有线性无关解向量的个数为求基础解系与通解的方法是：对方程组先由消元法，求出一般解，再把一般解写成向量形式，即为方程组的通解，从中也能求出一个基础解系. 例1 求的通解解：对系数矩阵A，作初等行变换化成简化阶梯形矩阵：，有非零解，取为自由未知量，可得一般解为写成向量形式，令，为任意常数，则通解为可见，为方程组的一个基础解系.（四）非齐次线性方程组1 非齐次线性方程组与它对应的齐次线性方程组（即导出组）的解之间的关系设为一个

23、n元非齐次线性方程组，为它的导出组，则它们的解之间有以下性质：性质1 如果是的解，则是的解性质2 如果是的解，是的解，则是的解由这两个性质，可以得到的解的结构定理：定理 设A是矩阵，且，则方程组的通解为其中为的任一个解（称为特解）,为导出组的一个基础解系.2求非齐次线性方程组的通解的方法对非齐次线性方程组，由消元法求出其一般解，再把一般解改写为向量形式，就得到方程组的通解. 例2 当参数a，b为何值时，线性方程组有唯一解？有无穷多解？无解？在有无穷多解时，求出通解.解：对方程组的增广矩阵施行初等行变换，把它化成阶梯形矩阵：当时，有唯一解；当时，无解；当时，有无穷多解.此时，方程组的一般解为 令

24、为任意常数，故一般解为向量形式，得方程组通解为第五章 特征值与特征向量（一）特征值与特征向量1 实方阵的特征值与特征向量的定义与求法设A为一个n阶实方阵，若存在一个数及一个非零n维列向量，使得，则称为A的一个特征值，称是A的属于这个特征值的一个特征向量.特征值必是特征多项式的根，而相应特征向量必是齐次线性方程组的非零解，反之也对.例1 设，求A的特征值和特征向量.解： A的特征方程为则为A的两个特征值.对，求解 ，即 得方程组的一个基础解系为，则为A的属于的一个特征向量.对，同理可求出的一个基础解系为则为A的属于的一个特征向量2特征值和特征向量的性质性质1 设是n阶方阵的全体特征值，则必有这里

25、为矩阵A的n个对角元之和，称为A的迹.性质2 设已知为A的特征值，为相应特征向量，即，那么对任意多项式 必有，特别性质3 n阶方阵A的属于不同特征值的特征向量必线性无关.（二）方阵的相似变换1 矩阵相似的定义与相似矩阵的基本性质设A和B是两个n阶方阵，如果存在某个n阶可逆矩阵P，使得，则称A和B是相似的，记为AB.相似矩阵必有相同的特征多项式，因而必有相同的特征值，相同的迹和相同的行列式，但反之不一定.2 方阵相似对角化 若n阶方阵A能相似于一个n阶对角矩阵，则说方阵A是可以相似对角化的，有以下基本定理：定理 n阶方阵A可相似对角化A有n个线性无关的特征向量.推论 当n阶方阵A有n个互不相同的

26、特征值时，A必能相似对角化.3方阵相似对角化的方法设A为n阶实方阵，若它能相似对角化，即A有n个线性无关的特征向量，不妨设它们属于的特征值依次为（这里可以有重复的）则令为一个n阶可逆矩阵，必有称这个对角矩阵为A的相似标准形. 例2 设，求A的相似标准形解：A的特征方程为则为A的特征值.可求出属于的线性无关特征向量为 ，属于二重特征值的线性无关特征向量为 于是 为A的三个特征无关特征向量，A可相似对角化令为可逆矩阵.使得，为A的相似标准形解：A的特征方程为则为A的特征值.可求出属于的线性无关特征向量为 ，属于二重特征值的线性无关特征向量为 于是 为A的三个特征无关特征向量，A可相似对角化令为可逆

27、矩阵.使得，为A的相似标准形（三）向量内积和正交矩阵1向量内积的定义和基本性质下面我们在n维向量空间中讨论设为两个n维列向量，把实数，称为向量与的内积向量的内积具有对称性、线性性与正定性.2向量的长度n维列向量的长度为实数。当时，称为单位向量.对任意一个非零向量都可以单位化：，这里必为单位向量3向量的正交（1）设为两个n维向量，若内积，则称与正交，记为（2）如果一个向量组中不含零向量，且其中任意两个向量都是正交的，即两两正交，则称这个向量组为正交向量组.（3）若S已知为一个正交向量组，且其中每个向量都是单位向量，则称S为标准正交向量组.（4）正交向量组必为线性无关向量组，反之不一定.（5）把线

28、性无关向量正交化的方法（施密特正交化）：设为线性无关向量组.令， ， 则为与等价的正交向量组，若再把每个单位化，则得到标准正交向量组.4正交矩阵如果n阶实方阵A满足，则称A为正交矩阵.于是 A为正交矩阵 为正交矩阵 A的列（行）向量组为标准正交向量组.当A为正交矩阵当A，B为正交矩阵AB为正交矩阵.（四）实对称矩阵的正交相似对角化1 实对称矩阵的特征值和特征向量的性质设A为一个n阶实对称矩阵，则A的所有特征值全是实数，且属于不同特征值的特征向量一定是正交的.2实对称矩阵的正交相似标准形对于任意一个n阶实对称矩阵，一定存在n阶正交矩阵P，使得其中对角矩阵n个对角元就是A的n个特征值.例3 求出的

29、正交相似标准形解：A的特征方程A的特征值为可求出属于单根的特征向量为，求出属于二重根的线性无关特征向量为把单位化，得把正交化、单位化，得于是有正交矩阵，使得第六章 实二次型（一） 实二次型的定义及其矩阵表示n元实二次型指的是含有n个未知量的实系数二次齐次多项式：这里，则可把二次型写成矩阵形式：，其中 ，A为n阶实对称矩阵，它与二次型f一一对应，把A称为二次型f的矩阵，称f是以A为矩阵的二次型.（二）实二次型的标准形1 矩阵合同的定义设A，B为两个n阶方阵，若存在一个可逆矩阵P，使，则称A与B合同记为请自考生弄清两个方阵等价，两个方阵相似及两个方阵合同的差异点及关联点.2 实二次型的标准形对于任

30、意一个n元实二次型，一定存在可逆线性变换，使得为二次型f的标准形.3求二次型的标准形的方法（1）配方法（2）找正交变换化为标准形设为n元实二次型，由于A为n阶实对称矩阵，由上章可知，存在n阶正交矩阵P，使得，其中为A的n个特征值，则得到正交变换，使，把这种标准形称为f的相似标准形.（三）二次型的规范形对任意一个n元二次型，一定可以经过可逆线性变换化为规范形.而且，其中的k和r由矩阵A唯一确定，k为规范形中系数为1的项数，r就是A的秩.称k为的正惯性指数，为负惯性指数称为符号差.（四）正定二次型与正定矩阵1 正定二次型的定义设为n元实二次型，如果对于任何非零实列向量X，都有，则称 为正定二次型，

31、称对称矩阵A为正定矩阵.2 正定二次型的判别方法为n元正定二次型，即A为正定矩阵.的正惯性指数为nA合同于单位方阵，即存在可逆矩阵P，使得A的n个顺序主子式全大于零A的n个特征值全大于零例1 求k为何值时，二次型为正定二次型？解：的矩阵为因为A的顺序主子式为，所以是正定二次型当且仅当.高数（二）之线性代数篇重难点解析与全真练习高数（二）之线性代数篇重难点解析与全真练习（一）第一章 行列式一、重点1、理解：行列式的定义，余子式，代数余子式。2、掌握：行列式的基本性质及推论。3、运用：运用行列式的性质及计算方法计算行列式，用克莱姆法则求解方程组。二、难点行列式在解线性方程组、矩阵求逆、向量组的线性

32、相关性、求矩阵的特征值等方面的应用。三、重要公式1、若A为n阶方阵，则kA= knA2、若A、B均为n阶方阵，则AB=A·B3、若A为n阶方阵，则A*=An-1若A为n阶可逆阵，则A-1=A-14、若A为n阶方阵，i（i=1,2,n）是A的特征值，Ai四、题型及解题思路1、有关行列式概念与性质的命题2、行列式的计算（方法）1）利用定义2）按某行（列）展开使行列式降阶3）利用行列式的性质各行（列）加到同一行（列）上去，适用于各列（行）诸元素之和相等的情况。各行（列）加或减同一行（列）的倍数，化简行列式或化为上（下）三角行列式。逐次行（列）相加减，化简行列式。把行列式拆成几个行列式的和差

33、。4）递推法，适用于规律性强且零元素较多的行列式5）数学归纳法，多用于证明3、运用克莱姆法则求解线性方程组若D =A0，则Ax=b有唯一解，即x1=D1/D，x2= D2/D，xn= Dn/D其中Dj是把D中xj的系数换成常数项。注意：克莱姆法则仅适用于方程个数与未知数个数相等的方程组。4、运用系数行列式A判别方程组解的问题1）当A0时，齐次方程组Ax0有非零解；非齐次方程组Axb不是唯一解（可能无解，也可能有无穷多解）2）当A0时，齐次方程组Ax0仅有零解；非齐次方程组Axb有唯一解，此解可由克莱姆法则求出四、全真练习题一、重点1、理解：矩阵的定义、性质，几种特殊的矩阵（零矩阵，上（下）三角

34、矩阵，对称矩阵，对角矩阵，逆矩阵，正交矩阵，伴随矩阵，分块矩阵）2、掌握：1）矩阵的各种运算及运算规律2）矩阵可逆的判定及求逆矩阵的各种方法3）矩阵的初等变换方法二、难点1、矩阵的求逆矩阵的初等变换2、初等变换与初等矩阵的关系三、重要公式及难点解析1、线性运算1）交换律一般不成立，即ABBA2）一些代数恒等式不能直接套用，如设A，B，C均为n阶矩阵(A+B)2=A2+AB+BA+B2A2+2AB+B2(AB)2=(AB)(AB)A2B2(AB)kAkBk(A+B)(A-B)A2-B2以上各式当且仅当A与B可交换，即AB=BA时才成立。3）由AB=0不能得出A=0或B=04）由AB=AC不能得出

35、B=C5）由A2=A不能得出A=I或A=06）由A2=0不能得出A=07）数乘矩阵与数乘行列式的区别2、逆矩阵1）(A1)1A2）(kA) 1=(1/k)A1，（k0）3）(AB)1=B1A14）(A1)T=(AT)15）A1=A13、矩阵转置1）(AT)TA2）(kA) T=kAT，（k为任意实数）3）(AB)T=BTAT4）(A+B)T=AT+BT4、伴随矩阵1）A*AA A*=AI (AB)*=B*A*2）(A*)*=An-2 A*=An-1 ,(n2)3）(kA)*=kn-1A* (A*)T=(AT)*4）若r(A)=n，则r (A*)=n若r(A)=n-1，则r (A*)=1若r(A

36、)<n-1，则r (A*)=05）若A可逆，则(A*)-1=(1/A)A，(A*)-1(A-1)*，A*AA-15、初等变换（三种）1）对调二行（列）2）用k（k0）乘以某行（列）中所有元素3）把某行（列）的元素的k倍加至另一行（列）的对应元素注意：用初等变换求秩，行、列变换可混用求逆阵，只能用行或列变换求线性方程组的解，只能用行变换6、初等矩阵1）由单位阵经过一次初等变换所得的矩阵2）初等阵P左（右）乘A，所得PA（AP）就是A作了一次与P同样的行（列）变换3）初等阵均可逆，且其逆为同类型的初等阵E-1ij=Eij，E(-1)i(k)=Ei(1/k)，E(-1)ij(k)=Eij(-k

37、)7、矩阵方程1）含有未知矩阵的等式2）矩阵方程有解的充要条件AX=B有解<=>B的每列可由A的列向量线性表示<=>r(A)=r(AB)四、题型及解题思路1、有关矩阵的概念及性质的命题2、矩阵的运算（加法、数乘、乘法、转置）3、矩阵可逆的判定n阶方阵A可逆<=>存在n阶方阵B，有AB=BA=I<=>A0<=>r(A)=n<=>A的列（行）向量组线性无关<=>Ax=0只有零解<=>任意b，使得Ax=b总有唯一解<=>A的特征值全不为零4、矩阵求逆1）定义法：找出B使AB=I或BA=I2）伴

38、随阵法：A-1=(1/A)A*注意：用该方法求逆时，行的代数余子式应竖着写在A*中，计算Aij时不要遗漏(-1)i+j，当n>3时，通常用初等变换法。3）初等变换法：对(AI)只用行变换化为(IA-1)4）分块矩阵法5、解矩阵方程AX=B1）若A可逆，则X=A-1B，可先求出A-1，再作乘法A-1B求出X2）若A可逆，可用初等变换法直接求出X(AB)初等行变换(IX)3）若A不可逆，则可设未知数列方程用高斯消元法化为阶梯型方程组，然后对每列常数项分别求解。一、重点1、理解：向量、向量运算以及向量的线性组合与线性表出，极大线性无关组的概念，线性相关与线性无关的概念，向量组的秩的概念，矩阵的

39、秩的概念及性质，基础解系的概念。2、掌握：向量的运算及运算规律，矩阵秩的计算，齐次、非齐次线性方程组解的结构。 3、运用：线性相关、线性无关的判定，线性方程组解的判断，齐次、非齐次线性方程组的解法。二、难点线性相关、线性无关的判定。向量组的秩与矩阵的秩的关系。方程组与向量组线性表示及秩之间的联系。三、重点难点解析1、 n维向量的概念与运算1） 概念2） 运算若(a1,a2,an)T，(b1,b2,bn)T加法：(a1+b1 ,a2+b2 ,an+bn)T数乘：k(ka1,ka2,kan)T内积：（·）a1b1+a2b2+,+anbnTT 2、线性组合与线性表出3、线性相关与线性无关1）概念2）线性相关与线性无关的充要条件线性相关1,2,s线性相关<=>齐次方程组(1,2,s)(x1,x2,xs)T0有非零解<=>向量组的秩r(1,2,s)s (向量的个数)<=>存在某i(i=1,2,s)可由其余s-1个向量线性表出特别的：n个n维向量线性相关<=>12n0n+1个n维向量一定线性相关线性无关1,2,s线性无关<=>齐次方程组(1,2,s)(x1,x2,xs)