线性代数知识点总结汇总Word格式文档下载.docx
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(2)如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解,贝它的系数行列式必为0
(3)若齐次线性方程组的系数行列式不为0,贝齐次线性方程
组只有0解;
如果方程组有非零解,那么必有D=0。
2矩阵
(1)矩阵的运算
1、矩阵乘法注意事项:
(1)矩阵乘法要求前列后行一致;
(2)矩阵乘法不满足交换律;
(因式分解的公式对矩阵不适用,但若B=E,O,A-1,A*,f(A)时,可以用交换律)
(3)AB=O不能推出A=O或B=O
2、转置的性质(5条)
(1)(A+B)T=AT+BT
(2)(kA)T=kAT
(3)(AB)T=BTAT
(4)|A|T=|A|
(5)(AT)T=A
(2)矩阵的逆
3、逆的定义:
AB=^BA=E成立,称A可逆,B是A的逆矩阵,记为B=A-1
注:
A可逆的充要条件是|A|工0
4、逆的性质:
(5条)
(1)(kA)-1=1/k•A-1(k半0)
(2)(AB)-1=B-1•A-1
(3)|A-1|=|A|-1
(4)(AT)-1=(A-1)T
(5)(A-1)-1=A
5、逆的求法:
(1)A为抽象矩阵:
由定义或性质求解
(2)A为数字矩阵:
(A|E)t初等行变换E|A-1)
(3)矩阵的初等变换
6、初等行(列)变换定义:
(1)两行(列)互换;
(2)一行(列)乘非零常数c
(3)一行(列)乘k加到另一行(列)
7、初等矩阵:
单位矩阵E经过一次初等变换得到的矩阵。
8、初等变换与初等矩阵的性质:
(1)初等行(列)变换相当于左(右)乘相应的初等矩阵
(2)初等矩阵均为可逆矩阵,且Eij-1=Eij(i,j两行互换);
Ei-1(c)=Ei(1/c)(第i行(列)乘c)
Eij-1(k)=Eij(-k)(第i行乘k加到j)
★(四)矩阵的秩
9、秩的定义:
非零子式的最高阶数
(1)r(A)=0意味着所有元素为0,即A=O
(2)r(AnXn)=n(满秩)-->
|A|工0《--A可逆;
r(A)vn-->
|A|=0<
--A不可逆;
(3)r(A)=r(r=1、2、…、n-1)--r阶子式非零且所有r+1子式均为0。
10、秩的性质:
(7条)
(1)A为m^n阶矩阵,则r(A)<
min(m,n)
(2)r(A±
B)<
r(A)±
(B)
(3)r(AB<
min{r(A),r(B)}
(4)r(kA)=r(A(0)
(5)r(A)=r(AC(C是一个可逆矩阵)
(6)r(A)=r(AT)=r(ATA)=r(AAT)
(7)设A是m^n阶矩阵,B是nXs矩阵,AB=O则r(A)+r
(B)<
n
11、秩的求法:
(1)A为抽象矩阵:
由定义或性质求解;
(2)A为数字矩阵:
A-初等行变换-阶梯型(每行第一个非
零元素下面的元素均为0),则r(A)=非零行的行数
(五)伴随矩阵
12、伴随矩阵的性质:
(8条)
(1)AA*=A*A=|A|E-★A*=|A|A-1
(2)(kA)*=kn-1A*
(3)(AB)*=B*A*
(4)|A*|=|A|n-1
(5)(AT)*=(A*)T
(6)(A-1)*=(A*)-1=A|A|-1
(7)(A*)*=|A|n-2•A
★(8)r(A*)=n(r(A)二n);
r(A*)=1(r(A)=n-1);
r(A*)=0(r(A)vn-1)
(六)分块矩阵
13、分块矩阵的乘法:
要求前列后行分法相同
14、分块矩阵求逆:
—1
严o'
LoL
4-
~OBl
.C0
卜
3向量
(一)向量的概念及运算
1、向量的内积:
(a,B)=aTB=BTa
2、XX定义:
||a||=
3、正交定义:
(a,B)=aTBBTa二a1b1+a2b2+…+anbn=O
4、正交矩阵的定义:
A为n阶矩阵,AAT二E—A-1=AT<
-->
ATA二E—|A|=±
1
(二)线性组合和线性表示
5、线性表示的充要条件:
非零列向量B可由a1,a2,…,as线性表示
(1)<
—非齐次线性方程组(a1,a2,…,aS)(x1,
x2,…,xs)T=B有解。
★⑵《>
r(a1,a2,…,aS)=r(a1,a2,…,aS,
B)(系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,用于大题第一步的检验)
6、线性表示的充分条件:
(了解即可)
若a1,a2,…,as线性无关,a1,a2,…,aS,B线性相关,则B可由a1,a2,…,as线性表示。
7、线性表示的求法:
(大题第二步)
设a1,a2,…,as线性无关,B可由其线性表示。
(a1,a2,…,aS|初等行变换宀(行最简形|系数)
行最简形:
每行第一个非0的数为1,其余元素均为0
(三)线性相关和线性无关
8、线性相关注意事项:
(1)a线性相关一a=0
(2)a1,a2线性相关一a1,a2成比例
9、线性相关的充要条件:
向量组a1,a2,…,as线性相关
(1)—有个向量可由其余向量线性表示;
(2)
xS)
齐次方程(a1,a2,…,aS)(x1,x2,…,
T=0有非零解;
★(3)-->
r(a1,a2,…,aS)VS即秩小于个数特别地,n个n维列向量a1,a2,…,an线性相关
(1)-->
r(a1,a2,…,an)vn
(2)>
|a1,a2,…,an|=0
(3)(a1,a2,…,an)不可逆
10、线性相关的充分条件:
(1)向量组含有零向量或成比例的向量必相关
(2)部分相关,则整体相关
(3)xx相关,则低维相关
4)以少表多,多必相关
★推论:
n+1个n维向量一定线性相关
11、线性无关的充要条件
向量组a1,a2,…,aS线性无关
(1)—任意向量均不能由其余向量线性表示;
(2)齐次方程(a1,a2,…,aS)(x1,x2,…,XS)
T=0只有零解
(3)>
r(a1,a2,…,aS)=S
特别地,n个n维向量a1,a2,…,an线性无关
<
>
r(a1,a2,…,an)=n<
|a1,a2,…,an
|工0<
--矩阵可逆
12、线性无关的充分条件:
(1)整体无关,部分无关
(2)低维无关,XX无关
(3)正交的非零向量组线性无关
(4)不同特征值的特征向量无关
13、线性相关、线性无关判定
1)定义法
★
(2)秩:
若小于阶数,线性相关;
若等于阶数,线性无关
【专业知识补充】
(1)在矩阵左边乘列满秩矩阵(秩=列数),矩阵的秩不变;
在矩阵右边乘行满秩矩阵,矩阵的秩不变。
(2)若n维列向量a1,a2,a3线性无关,B1,B2,B3可以由其线性表示,即(B1,B2,B3)=(a1,a2,a3)C,则r(B1,B2,B3)=r(C),从而线性无关。
r(B1,B2,B3)=3<
r(C)=3<
|C|工0
(4)极大线性无关组与向量组的秩
14、极大线性无关组不唯一
15、向量组的秩:
极大无关组中向量的个数成为向量组的秩
对比:
矩阵的秩:
非零子式的最高阶数
★注:
向量组a1,a2,…,aS的秩与矩阵A=(a1,
a2,…,aS)的秩相等
★16、极大线性无关组的求法
(1)a1,a2,…,aS为抽象的:
定义法
(2)a1,a2,…,aS为数字的:
(a1,a2,…,aS)t初等行变换宀阶梯型矩阵
则每行第一个非零的数对应的列向量构成极大无关组
(五)向量空间
17、基(就是极大线性无关组)变换公式:
若a1,a2,…,an与B1,B2,…,Bn是n维向量空间
V的两组基,则基变换公式为(B1,B2,…,Bn)=(a1,
a2,…,an)CnXn
其中,C是从基a1,a2,…,an至UB1,B2,…,Bn的过渡矩阵。
C=(a1,a2,…,an)-1(B1,B2,…,Bn)
18、坐标变换公式:
向量丫在基a1,a2,…,an与基B1,B2,…,Bn的
坐标分别为x=(x1,x2,…,xn)T,y=(y1,y2,…,yn)T,,
即丫=x1a1+x2a2+…+xnan二y1B1+y2B2+…
+ynBn,则坐标变换公式为x=Cy或y=C-1x。
其中,C是从基a1,
a2,…,an到B1,B2,…,Bn的过渡矩阵。
C=(a1,
a2,…,an)-1(B1,B2,…,Bn)
六)Schmidt正交化
19、Schmidt正交化
设a1,a2,a3线性无关
(1)正交化
届计肿严一(必严
(2)单位化
4线性方程组
(1)方程组的表达形与解向量
1、解的形式:
(1)一般形式
⑵矩阵形式:
Ax二b;
2、解的定义:
若n=(cl,c2,…,cn)T满足方程组Ax二b,即An=b,称n是Ax=b的一个解(向量)
(2)解的判定与性质
3、齐次方程组:
(1)只有零解—r(A)二n(n为A的列数或是未知数x的个数)
(2)有非零解―r(A)vn
4、非齐次方程组:
(1)无解-->
r(A)vr(A|b)-->
r(A)=r(A)-1
(2)唯一解-->
r(A)=r(A|b)=n
(3)无穷多解―r(A)=r(A|b)vn
5、解的性质:
(1)若E1,E2是Ax=0的解,贝Sk1E1+k2E2是Ax=0的解
(2)若E是Ax=0的解,n是Ax=b的解,贝SE+n是Ax=b
的解
(3)若n1,n2是Ax=b的解,贝Sn1-n2是Ax=0的解
【推广】
(1)设n1,n2,…,ns是Ax=b的解,贝卩
k1n1+k2n2+•…+ksns为
Ax=b的解(当艺ki=1)
Ax=0的解(当艺ki=O)
(2)设n1,n2,…,ns是Ax=b的s个线性无关的解,则n2-n1,n3-n1,…,ns-nl为Ax=0的s-1个线性无关的解。
变式:
①nl-n2,n3-n2,…,ns-n2
②n2-n1,n3-n2,…,ns-ns-1
(3)基础解系
6、基础解系定义:
(1)E1,E2,…,Es是Ax=0的解
(2)E1,E2,…,Es线性相关
(3)Ax=0的所有解均可由其线性表示
-基础解系即所有解的极大无关组
基础解系不唯一。
任意n-r(A)个线性无关的解均可作为基础解系
★7、重要结论:
(证明也很重要)
设AxxmrKn阶矩阵,B是nXs阶矩阵,AB=O
(1)B的列向量均为方程Ax=0的解
(2)r(A)+r(B)<
n(第2xx,秩)
8、总结:
基础解系的求法
(1)A为抽象的:
由定义或性质凑n-r(A)个线性无关的解
(2)A为数字的:
A-初等行变换-阶梯型
自由未知量分别取1,0,0;
0,1,0;
0,0,1;
代入解得非自由未知量得到基础解系
(4)解的结构(通解)
9、齐次线性方程组的通解(所有解)
设r(A)=r,E1,E2,…,En-r为Ax=0的基础解系,
贝SAx=0的通解为k1n1+k2n2+…+kn-rnn-r(其中k1,
k2,…,kn-r为任意常数)
10、非齐次线性方程组的通解
设r(A)=r,E1,E2,…,En-r为Ax=0的基础解系,n为Ax=b的特解,
则Ax=b的通解为n+k1n1+k2n2+…+kn-rnn-r(其中k1,k2,…,kn-r为任意常数)
(5)公共解与同解
11、公共解定义:
如果a既是方程组Ax=0的解,又是方程组Bx=0的解,则称a为其公共解
12、非零公共解的充要条件:
方程组Ax=0与Bx=0有非零公共解
<-->有非零解一>
13、重要结论(需要掌握证明)
(1)设A是m^n阶矩阵,则齐次方程ATAx=0与Ax=0同解,r
(ATA)=r(A)
(2)设A是m^n阶矩阵,r(A)二n,B是nXs阶矩阵,则齐次方程ABx=0与Bx=0同解,r(AB=r(B)
5特征值与特征向量
(1)矩阵的特征值与特征向量
1、特征值、特征向量的定义:
设A为n阶矩阵,如果存在数入及非零列向量a,使得Aa二入a,称a是矩阵A属于特征值入的特征向量。
2、特征多项式、特征方程的定义:
|入E-A|称为矩阵A的特征多项式(入的n次多项式)。
|入E-A|=0称为矩阵A的特征方程(入的n次方程)。
特征方程可以写为|A-入E|=0
3、重要结论:
(1)若a为齐次方程Ax=0的非零解,则Aa=0-a,即a为矩阵A特征值入=0的特征向量
(2)A的各行元素和为k,则(1,1,…,1)T为特征值为k的特征向量。
(3)上(下)三角或主对角的矩阵的特征值为主对角线各元素。
△4、总结:
特征值与特征向量的求法
由定义或性质凑
(2)A为数字的:
由特征方程法求解
5、特征方程法:
(1)解特征方程|入E-A|=O,得矩阵A的n个特征值入1,
入2,…,入n
n次方程必须有n个根(可有多重根,写作
入仁入2二…二入s二实数,不能省略)
(2)解齐次方程(入iE-A)=0,得属于特征值入i的线性无关的特征向量,即其基础解系(共n-r(入iE-A)个解)
6、性质:
(1)不同特征值的特征向量线性无关
(2)k重特征值最多k个线性无关的特征向量
1<
n-r(入iE-A)<
ki
(3)设A的特征值为入1,入2,…,入n,则|A|=□入i,
艺入i=艺aii
(4)当r(A)=1,即A=apT,其中a,B均为n维非零列
向量,贝SA的特征值为入仁艺aii二aTp=pTa,入2二…二入n=0
(5)设a是矩阵A属于特征值入的特征向量,则
A
f
(A)
At
A-
A*
P-1AP(相
似)
入
(R
|A|入1
a
/
P1a
(二)相似矩阵
7、相似矩阵的定义:
设AB均为n阶矩阵,如果存在可逆矩阵P使得B二P-1AP称
A与B相似,记作A~B
&
相似矩阵的性质
(1)若A与B相似,则f(A)与f(B)相似
(2)若A与B相似,B与C相似,则A与C相似
(3)相似矩阵有相同的行列式、秩、特征多项式、特征方程、
特征值、迹(即主对角线元素之和)
(4)若A与B相似,则AB与BA相似,AT与BT相似,A-1与
B-1相似,A*与B*也相似
(三)矩阵的相似对角化
9、相似对角化定义:
如果A与对角矩阵相似,即存在可逆矩阵P,使得P-
1AP=A=,
称A可相似对角化。
Aai=入iai(ai工0,由于P可逆),故P的每一列均为
矩阵A的特征值入i的特征向量
10、相似对角化的充要条件
(1)A有n个线性无关的特征向量
(2)A的k重特征值有k个线性无关的特征向量
11、相似对角化的充分条件:
(1)A有n个不同的特征值(不同特征值的特征向量线性无
关)
(2)A为实对称矩阵
12、重要结论:
(1)若A可相似对角化,则r(A)为非零特征值的个数,n-r
(A)为零特征值的个数
(2)若A不可相似对角化,r(A)不一定为非零特征值的个数
四)实对称矩阵
13、性质
(1)特征值全为实数
(2)不同特征值的特征向量正交
(3)A可相似对角化,即存在可逆矩阵P使得P-1AP=A
(4)A可正交相似对角化,即存在正交矩阵Q,使得Q-
1AQ二QTAQ=
6二次型
(一)二次型及其标准形
1、二次型:
(1)一般形式
(2)矩阵形式(常用)
2、标准形:
如果二次型只含平方项,即f(x1,x2,…,xn)
二d1x12+d2x22+…+dnxn2
这样的二次型称为标准形(对角线)
3、二次型化为标准形的方法:
1)配方法:
通过可逆线性变换x=Cy(C可逆),将二次型化为标准形。
其中,可逆线性变换及标准形通过先配方再换元得到。
★
(2)正交变换法:
通过正交变换x=Qy,将二次型化为标准形
入1y12+入2y22+…+入nyn2
其中,入1,入2,…,入n是A的n个特征值,Q为A的正交
矩阵
正交矩阵Q不唯一,Yi与入i对应即可。
(二)惯性定理及规范形
4、定义:
正惯性指数:
标准形中正平方项的个数称为正惯性指数,记为p;
负惯性指数:
标准形中负平方项的个数称为负惯性指数,记为q;
规范形:
f=z12+…zp2-zp+12-…-zp+q2称为二次型的规范形。
5、惯性定理:
二次型无论选取怎样的可逆线性变换为标准形,其正负惯性指数不变
(1)由于正负惯性指数不变,所以规范形唯一。
(2)p二正特征值的个数,q二负特征值的个数,p+q二非零特征值的个数=r(A)
(3)合同矩阵
6、定义:
A、B均为n阶实对称矩阵,若存在可逆矩阵C,使得B=CTAC称A与B合同
△7、总结:
n阶实对称矩阵A、B的关系
(1)A、B相似(B二P-1AP―相同的特征值
(2)A、B合同(B=CTAC―相同的正负惯性指数―相同的正负特征值的个数
(3)A、B等价(B二PAQ-->
r(A)=r(B)
实对称矩阵相似必合同,合同必等价
(4)正定二次型与正定矩阵
8、正定的定义
二次型xTAx,如果任意xm0,xx有xTAx>
0,则称二次型正定,并称实对称矩阵A是正定矩阵。
9、n元二次型xTAx正定充要条件:
(1)A的正惯性指数为n
(2)A与E合同,即存在可逆矩阵C,使得A=CTG或CTAC=E
(3)A的特征值均大于0
(4)A的顺序主子式均大于0(k阶顺序主子式为前k行前k列的行列式)
10、n元二次型xTAx正定必要条件:
(1)aii>
0
(2)|A|>
11、总结:
二次型xTAx正定判定(大题)
(1)A为数字:
顺序主子式均大于0
(2)A为抽象:
①证A为实对称矩阵:
AT=A②再由定义或特征值判定
(1)若A是正定矩阵,则kA(k>
0),Ak,AT,A-1,A*正定
(2)若A、B均为正定矩阵,则A+B正定