线性代数知识汇总

线性代数知识汇总1 nbsp 线性代数知识图谱线性代数是代数学的一个分支 主要处理线性关系问题 线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的 例如 在解析几何里 平面上直线的方程是二元一次方程 空间平面的方程是三元一次方程 而空间直线视为两个平面相交 由两个三元一次方程所组成的方程组来表示 含有 nbsp n 个未知量的一次方程称为线性方程 变于关量是一次的函数称为线性函数 线性关系问题简称线性问题 解线性方程组的问题是

1.  线性代数知识图谱

线性代数是代数学的一个分支,主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形来表达的。例如,在解析几何里,平面上直线的方程是二元一次方程;空间平面的方程是三元一次方程,而空间直线视为两个平面相交,由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。变于关量是一次的函数称为线性函数线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。

 

线性(linear)指量与量之间按比例、成直线的关系,在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数

非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系,一阶导数不为常数。

行列式非零\Leftrightarrow矩阵可逆\Leftrightarrow方阵满秩\Leftrightarrow向量组满秩(向量个数等于维数)

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2. 行列式

2.1 定义

      矩阵的行列式,determinate(简称det),是基于矩阵所包含的行列数据计算得到的一个标量。是为求解线性方程组而引入的

2.2 二阶行列式

      计算方式:对角线法则

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2.3 三阶行列式

      计算方式:对角线法则

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2.4 n阶行列式

2.4.1 计算排列的逆序数

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2.4.2 计算n阶行列式

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2.4.3 简化计算总结

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2.4.4 行列式的3种表示方法

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2.5 行列式的性质

性质1  行列式与它的转置行列式相等
       注:行列式中行与列具有同等的地位,行列式的性质凡是对行成立的对列也同样成立.

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个倍数k,等于用数k乘以此行列式.
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,则等于对应的两个行列式之和.










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性质6  把行列式的某一列(行)的各元素乘以同一个倍数然后加到另一列(行)对应的元素上去,行列式不变.

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2.6 计算行列式的方法

 

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定理4   如果线性方程组(1)的系数行列式不等于零,则该线性方程组一定有解,而且解是唯一的 .
定理4′ 如果线性方程组无解或有两个不同的解,则它的系数行列式必为零.

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齐次线性方程组的相关定理
定理5   如果齐次线性方程组的系数行列式D不等于0,则齐次线性方程组只有零解,没有非零解.
定理5′ 如果齐次线性方程组有非零解,则它的系数行列式必为零.   

2.8 行列式按行(列)展开

 

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3. 矩阵

3.1 矩阵的定义

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3.1.1 矩阵与行列式的区别

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3.2 特殊矩阵

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3.3 矩阵与线性变换

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3.4 矩阵的运算

3.4.1 矩阵的加法

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行列式与矩阵加法的比较:

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3.4.2 数乘矩阵

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3.4.3 矩阵与矩阵相乘

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3.4.4 矩阵的转置

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反对称矩阵(skew symmetric matrix)

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3.4.5 方阵的行列式

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3.4.6 伴随矩阵

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3.4.7 共轭矩阵

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3.5 可逆矩阵(或称非奇异矩阵)

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3.6 矩阵分块法

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分块矩阵不仅形式上进行转置,而且每一个子块也进行转置.

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4. 矩阵的初等变换与线性方程组

4.1 矩阵的初等变换

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4.2 矩阵之间的等价关系

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4.3 初等变换与矩阵乘法的关系

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4.4 矩阵的秩

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4.5 线性方程组的多解

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4. 向量组的线性相关性

4.1 向量组及其线性组合

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4.2 向量组的线性相关性

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4.3 向量组的秩

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结论:矩阵的最高阶非零子式一般不是唯一的,但矩阵的秩是唯一的.

 

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4.4 线性方程组的解的结构

问题:什么是线性方程组的解的结构?

答:所谓线性方程组的解的结构,就是当线性方程组有无限多个解时,解与解之间的相互关系
 


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4.5 向量空间

4.5.1 封闭的概念

         定义:所谓封闭,是指集合中任意两个元素作某一运算得到的结果仍属于该集合.

4.5.2 向量空间的概念

         定义:设 V 是 n 维向量的集合,如果
         ① 集合 V 非空,
         ② 集合 V 对于向量的加法和乘数两种运算封闭,
             具体地说,就是:
             若 a ∈ V, b ∈ V,则a + b ∈ V .(对加法封闭)
             若 a ∈ V, l ∈ R,则 l a ∈ V .(对乘数封闭)
             那么就称集合 V 为向量空间





4.5.3 子空间的概念

         定义:如果向量空间 V 的非空子集合 V1 对于 V 中所定义的加法及乘数两种运算是封闭的,则称 V1 是 V 的子空间

4.5.4 向量空间的基的概念

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5. 相似矩阵及二次型

5.1  向量的内积、长度及正交性

5.1.1 向量的内积

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5.1.2 向量的长度或范数

单位向量:长度为1的向量。

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5.1.3 向量的正交性

向量正交:向量内积为0。

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5.1.4 正交矩阵或正交阵

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5.1.5 正交矩阵的性质

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5.2 方阵的特征值与特征向量

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5.2.1  正定矩阵/半正定矩阵

 

1)矩阵半正定当且仅当它的每个特征值大于等于零(>=0)。

2)矩阵正定当且仅当它的每个特征值都大于零(>0)。

5.3 相似矩阵

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5.4 对称矩阵的对角化

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5.5 二次型及其它标准型

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