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2008年线性代数必考的知识点
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2008年线性代数必考的知识点
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2008年线性代数必考的知识点
1、行列式
1. 行列式共有 个元素,展开后有 项,可分解为 行列式;
2. 代数余子式的性质:
①、 和 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 ;
3. 代数余子式和余子式的关系:
4. 设 行列式 :
将 上、下翻转或左右翻转,所得行列式为 ,则 ;
将 顺时针或逆时针旋转 ,所得行列式为 ,则 ;
将 主对角线翻转后(转置),所得行列式为 ,则 ;
将 主副角线翻转后,所得行列式为 ,则 ;
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 ;
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 ;
⑤、拉普拉斯展开式: 、
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 阶行列式 ,恒有: ,其中 为 阶主子式;
7. 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;
2、矩阵
1. 是 阶可逆矩阵:
(是非奇异矩阵);
(是满秩矩阵)
的行(列)向量组线性无关;
齐次方程组 有非零解;
, 总有唯一解;
与 等价;
可表示成若干个初等矩阵的乘积;
的特征值全不为0;
是正定矩阵;
的行(列)向量组是 的一组基;
是 中某两组基的过渡矩阵;
2. 对于 阶矩阵 : 无条件恒成立;
3.
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 、 可逆:
若 ,则:
Ⅰ、 ;
Ⅱ、 ;
②、 ;(主对角分块)
③、 ;(副对角分块)
④、 ;(拉普拉斯)
⑤、 ;(拉普拉斯)
3、矩阵的初等变换与线性方程组
1. 一个 矩阵 ,总可经过初等变换化为标准形,其标准形是唯一确定的: ;
等价类:所有与 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 、 ,若 ;
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 ,则 可逆,且 ;
②、对矩阵 做初等行变化,当 变为 时, 就变成 ,即: ;
③、求解线形方程组:对于 个未知数 个方程 ,如果 ,则 可逆,且 ;
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、 ,左乘矩阵 , 乘 的各行元素;右乘, 乘 的各列元素;
③、对调两行或两列,符号 ,且 ,例如: ;
④、倍乘某行或某列,符号 ,且 ,例如: ;
⑤、倍加某行或某列,符号 ,且 ,如: ;
5. 矩阵秩的基本性质:
①、 ;
②、 ;
③、若 ,则 ;
④、若 、 可逆,则 ;(可逆矩阵不影响矩阵的秩)
⑤、 ;(※)
⑥、 ;(※)
⑦、 ;(※)
⑧、如果 是 矩阵, 是 矩阵,且 ,则:(※)
Ⅰ、 的列向量全部是齐次方程组 解(转置运算后的结论);
Ⅱ、
⑨、若 、 均为 阶方阵,则 ;
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 的矩阵:利用二项展开式;
二项展开式: ;
注:Ⅰ、 展开后有 项;
Ⅱ、
Ⅲ、组合的性质: ;
③、利用特征值和相似对角化:
7. 伴随矩阵:
①、伴随矩阵的秩: ;
②、伴随矩阵的特征值: ;
③、 、
8. 关于 矩阵秩的描述:
①、 , 中有 阶子式不为0, 阶子式全部为0;(两句话)
②、 , 中有 阶子式全部为0;
③、 , 中有 阶子式不为0;
9. 线性方程组: ,其中 为 矩阵,则:
①、 与方程的个数相同,即方程组 有 个方程;
②、 与方程组得未知数个数相同,方程组 为 元方程;
10. 线性方程组 的求解:
①、对增广矩阵 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 个未知数 个方程的方程组构成 元线性方程:
①、 ;
②、 (向量方程, 为 矩阵, 个方程, 个未知数)
③、 (全部按列分块,其中 );
④、 (线性表出)
⑤、有解的充要条件: ( 为未知数的个数或维数)
4、向量组的线性相关性
1. 个 维列向量所组成的向量组 : 构成 矩阵 ;
个 维行向量所组成的向量组 : 构成 矩阵 ;
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 有、无非零解;(齐次线性方程组)
②、向量的线性表出 是否有解;(线性方程组)
③、向量组的相互线性表示 是否有解;(矩阵方程)
3. 矩阵 与 行向量组等价的充分必要条件是:齐次方程组 和 同解;( 例14)
4. ;( 例15)
5. 维向量线性相关的几何意义:
①、 线性相关 ;
②、 线性相关 坐标成比例或共线(平行);
③、 线性相关 共面;
6. 线性相关与无关的两套定理:
若 线性相关,则 必线性相关;
若 线性无关,则 必线性无关;(向量的个数加加减减,二者为对偶)
若 维向量组 的每个向量上添上 个分量,构成 维向量组 :
若 线性无关,则 也线性无关;反之若 线性相关,则 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 (个数为 )能由向量组 (个数为 )线性表示,且 线性无关,则 ;
向量组 能由向量组 线性表示,则 ;
向量组 能由向量组 线性表示
有解;
向量组 能由向量组 等价
8. 方阵 可逆 存在有限个初等矩阵 ,使 ;
①、矩阵行等价: (左乘, 可逆) 与 同解
②、矩阵列等价: (右乘, 可逆);
③、矩阵等价: ( 、 可逆);
9. 对于矩阵 与 :
①、若 与 行等价,则 与 的行秩相等;
②、若 与 行等价,则 与 同解,且 与 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 的行秩等于列秩;
10. 若 ,则:
①、 的列向量组能由 的列向量组线性表示, 为系数矩阵;
②、 的行向量组能由 的行向量组线性表示, 为系数矩阵;(转置)
11. 齐次方程组 的解一定是 的解,考试中可以直接作为定理使用,而无需证明;
①、 只有零解 只有零解;
②、 有非零解 一定存在非零解;
12. 设向量组 可由向量组 线性表示为:
( )
其中 为 ,且 线性无关,则 组线性无关 ;( 与 的列向量组具有相同线性相关性)
(必要性: ;充分性:反证法)
注:当 时, 为方阵,可当作定理使用;
13. ①、对矩阵 ,存在 , 、 的列向量线性无关;
②、对矩阵 ,存在 , 、 的行向量线性无关;
14. 线性相关
存在一组不全为0的数 ,使得 成立;(定义)
有非零解,即 有非零解;
,系数矩阵的秩小于未知数的个数;
15. 设 的矩阵 的秩为 ,则 元齐次线性方程组 的解集 的秩为: ;
16. 若 为 的一个解, 为 的一个基础解系,则 线性无关;
5、相似矩阵和二次型
1. 正交矩阵 或 (定义),性质:
①、 的列向量都是单位向量,且两两正交,即 ;
②、若 为正交矩阵,则 也为正交阵,且 ;
③、若 、 正交阵,则 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:
;
;
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、 与 等价 经过初等变换得到 ;
, 、 可逆;
, 、 同型;
②、 与 合同 ,其中可逆;
与 有相同的正、负惯性指数;
③、 与 相似 ;
5. 相似一定合同、合同未必相似;
若 为正交矩阵,则 ,(合同、相似的约束条件不同,相似的更严格);
6. 为对称阵,则 为二次型矩阵;
7. 元二次型 为正定:
的正惯性指数为 ;
与 合同,即存在可逆矩阵 ,使 ;
的所有特征值均为正数;
的各阶顺序主子式均大于0;
;(必要条件)
[ 此贴被卡巴死机在2007-11-03 23:36重新编辑 ]
Posted: 2007-11-03 17:26 |
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