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  • 线性代数的一些知识点


    文章目录

    • 1.行列式
      • 逆序数
      • 三阶行列式计算
      • n阶行列式
      • 行列式的性质
      • 余子式和代数余子式
      • 行列式展开
    • 2.矩阵及其运算
      • 非齐次线性方程和齐次线性方程
      • 一些矩阵的命名
      • 矩阵运算
      • 伴随矩阵
      • 逆矩阵
      • 逆矩阵的运算规则与性质
      • 奇异矩阵和非奇异矩阵
      • 克拉默法则
    • 3.矩阵的初等变换与线性方程组
      • 矩阵初等
      • 矩阵的秩
      • 线性方程组解的情况
    • 4.向量组的线性相关性
      • n维向量
      • 线性组合
      • 线性表示
      • 向量组
      • 向量组的线性相关性
      • 向量组的秩
      • 线性方程组的解的结构
    • 5.相似矩阵及二次型
      • 内积的运算
      • 正交的定义
      • 标准正交基
      • 标准正交化
      • 正交矩阵
      • 正交矩阵的性质
      • 正交变换
      • 特征值与特征向量
      • 相似矩阵
      • 对称矩阵的对角化
      • 二次型、标准形、规范形
      • 矩阵合同
      • 正定二次型
      • 赫尔维茨定理
    • 总结
    • 参考

    1.行列式

    逆序数

    容易理解,就是小的在大的后面就是有一个逆序
    在这里插入图片描述

    三阶行列式计算

    在这里插入图片描述
    符号怎么确定呢?
    就需要用到逆序数了。
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    三阶行列式可以如上定义计算,符号与排列的逆序数奇偶有关。

    n阶行列式

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    不过一般都是降到三阶再计算行列式。

    行列式的性质

    1. 行列式与它的转置行列式相等

    2. 对换行列式的两行(列),行列式变号 =>如果两行相同则行列式为0

    3. 行列式的某一行(列)中的所有元素都乘同一数k,等于用数k乘此行列式=>行列式中某一行(列)的所有公因子可以提到行列式记号外面。
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    4. 行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式为0

    5. 若行列式的某一行(列)的元素都是两数之和,可以对应元素拆出两个行列式。
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    6. 把行列式的某一行(列)的各个元素乘同一数然后加到另一行(列)对应的元素上去,行列式不变。
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    余子式和代数余子式

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    代数余子式就是多了个符号

    在这里插入图片描述

    行列式展开

    有了这两个概念就可以对行列式进行降阶了:
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    看个例子感悟一下:
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    2.矩阵及其运算

    非齐次线性方程和齐次线性方程

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    一些矩阵的命名

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    一些矩阵的概念
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    矩阵运算

    矩阵加法
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    数与矩阵相乘
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    矩阵相乘
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    矩阵相乘的法则
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    矩阵运算不满足交换律

    矩阵的转置运算:
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    方阵的行列式计算:
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    伴随矩阵

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    逆矩阵

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    其实也说明,矩阵有逆,那么这个矩阵应该是一个方阵。

    逆矩阵的运算规则与性质

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    奇异矩阵和非奇异矩阵

    首先需要是方阵,才能继续谈这矩阵是奇异矩阵还是非奇异矩阵。
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    克拉默法则

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    其中|A1|就是系数矩阵第一列元素换成右端常数项后得到的n阶矩阵,A2…以此类推。

    3.矩阵的初等变换与线性方程组

    矩阵初等

    矩阵初等变换有三种形式
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    看个例子感悟一下:

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    B矩阵为系数矩阵+偏置矩阵
    最终化为的形式为行阶梯形矩阵
    当行阶梯形矩阵满足(1)非零行的首非零元为1;(2)首非零元所在的列的其他元均为0,则称此矩阵为行最简矩阵。
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    矩阵的秩

    简单来说就是将矩阵化成行阶梯形矩阵,有多少行非零,则秩就是多少。
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    线性方程组解的情况

    知道了如何求矩阵的秩

    就可以来求解线性方程组解的情况了:
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    来个例子感悟一下:
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    4.向量组的线性相关性

    n维向量

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    线性组合

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    线性表示

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    向量组

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    向量组的线性相关性

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    例题:
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    向量组的秩

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    线性方程组的解的结构

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    例题:

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    5.相似矩阵及二次型

    内积的运算

    在这里插入图片描述

    正交的定义

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    标准正交基

    在这里插入图片描述

    标准正交化

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    感受一下这个过程:
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    正交矩阵

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    正交矩阵的性质

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    正交变换

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    上图这样的工作就是可以通过正交变换得到。

    特征值与特征向量

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    来个例题感受一下怎么求:
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    相似矩阵

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    来个例题感受一下
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    对称矩阵的对角化

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    例题:
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    二次型、标准形、规范形

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    矩阵合同

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    例题:
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    在这里插入图片描述

    正定二次型

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    在这里插入图片描述

    赫尔维茨定理

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    例题:
    在这里插入图片描述

    总结

    线性代数还是很重要的!以后还会再来补

    参考

    工程线性代数第六版-同济大学数学系 编

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_52785473/article/details/126727347
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