
线性代数笔记概要:行列式与矩阵
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更新于2024-09-01
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“线性代数笔记.pdf”涵盖了线性代数中的主要概念、性质和定理,重点关注行列式、矩阵、线性方程组以及向量空间。
一、行列式:
1. 行列式的概念:行列式是矩阵的一种运算结果,具有特殊的性质。
2. k阶子式:选取矩阵的k行k列构成的k阶方阵的行列式。
3. 余子式:划去特定行和列后剩余的n-1阶行列式。
4. 代数余子式:余子式乘以(-1)^(i+j)。
5. 行列式的运算性质:
- 转置相等:行列式与其转置相同。
- 交换两行/列:行列式变号。
- 数乘:公因数可提出行列式外。
- 消法变换:两行/列成比例,行列式为零。
- 行列式运算原理:涉及逆序数。
- 加法拆分:行/列元素可拆分为两部分。
- 拉普拉斯展开:通过行展开简化计算。
- 比内特-柯西公式:用于行列式计算。
6. 特殊行列式:上/下三角行列式,副对角线行列式,范德蒙德行列式,三对角行列式。
二、矩阵:
1. 矩阵概念:二维数组形式的数学对象,行数和列数可能不等。
2. 矩阵初等变换:行替换、行缩放、行加法。
3. 逆矩阵:若存在,与原矩阵相乘结果为单位矩阵。
4. 分块矩阵:将大矩阵分割为小矩阵的组合。
5. 方阵的特征根和特征向量:满足λI=A的标量λ和向量v。
6. 正交矩阵:其转置等于其逆,即Q^T=Q^-1,且QQ^T=I。
7. 正交向量组:向量组内任意两个向量的内积为零。
8. 相似矩阵:有相同的特征值和特征向量。
9. 对角化:若矩阵可被对角化,则可表示为PDP^-1,其中D是对角矩阵。
10. 合同矩阵:满足A=SDS^-1,其中S是可逆矩阵,D是对角矩阵。
11. 二次型:关于变量的二次多项式,与矩阵相关联。
三、线性方程组:
1. 非齐次线性方程组解的个数:唯一解、无穷多解或无解。
2. 齐次线性方程组解的个数:零解、无穷多解(基解系)。
3. 求解方法:高斯消元法、克拉默法则、矩阵求逆。
4. 解的结构:通解+特解的形式。
5. 矩阵方程Ax=b的解:利用逆矩阵或特征值方法求解。
四、向量空间:
1. 数环/数域:定义向量空间的基础集。
2. 向量空间:满足加法和标量乘法的集合。
3. 线性映射/线性变换:保持向量加法和标量乘法的映射。
4. 子空间:向量空间的子集,仍是向量空间。
5. 线性空间的像空间与核空间:映射后的空间和映射前的零空间。
6. 向量组的线性相关性:一组向量可以通过线性组合表示另一组。
线性代数是现代数学、物理学、工程学和计算机科学的基础,这些笔记提供了全面的理论框架,有助于深入理解和应用线性代数的各种工具。
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