线性代数知识点全面总结.ppt

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矩阵矩阵矩阵是线性代数的核心，矩阵的概念、运算及理论贯穿线性代数的始终，对矩阵的理解与掌握要扎实深入。

理解矩阵的概念，了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵，以及它们的性质。

掌握矩阵的线性运算、乘法、转置，以及它们的运算规律，了解方阵的幂与方阵乘积的行列式。

正确理解逆矩阵的概念，掌握逆矩阵的性质，以及矩阵可逆的充分必要条件，理解伴随矩阵的概念，会用伴随矩阵求逆矩阵。

掌握矩阵的初等变换，了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念，正确理解矩阵的秩的概念，熟练掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。

了解分块矩阵及其运算。

必须会解矩阵方程。

总复习总复习概念特殊矩阵mn个数aij（i=1,2,m;j=1,2,n）构成的数表单位矩阵:

主对角线元素都是1,其余元素都是零的n阶方阵E对角矩阵:

主对角元素是其余元素都是零的n阶方阵对称矩阵:

一、矩阵主要知识网络图一、矩阵主要知识网络图AT=A反对称矩阵:

AT=A矩阵运算A+B=（aij+bij）kA=（kaij）AB=C其中其中A与B同型的第i行是A的第i列.|A|=detA,A必须是方阵.伴随矩阵n阶行列式的|A|所有元素的代数余子式构成的矩阵AT:

AT逆矩阵概念求法证法如果AB=BA=E,则A可逆，B是A的逆矩阵.用定义用伴随矩阵分块对角矩阵|A|0,A可逆.|A|=0,A不可逆.AB=E,A与B互逆.反证法.二、重要定理二、重要定理1、设A、B是n阶矩阵，则|AB|=|A|B|。

2、若A是可逆矩阵，则A的逆矩阵惟一。

3、n阶矩阵A可逆|A|0R（A）=nA为满秩矩阵。

4、若AB=E（或BA=E）,则B=A-1。

5、若A为对称矩阵，则ATA。

6、若A为反对称矩阵，则ATA。

三、重要公式、法则三、重要公式、法则。

1、矩阵的加法与数乘

（1）A+B=B+A;

（2）（A+B）+C=A+（B+C）;（3）A+O=O+A=A;（4）A+（A）=O;（5）k（lA）=（kl）A;（6）（k+l）A=kA+lA;（7）k（A+B）=kA+kB;（8）1A=A,OA=O。

2、矩阵的乘法

（1）（AB）C=A（BC）;

（2）A（B+C）=AB+AC;（A+B）C=AC+BC;（3）（kA）（lB）=（kl）AB;（4）AO=OA=O.3、矩阵的转置

（1）（AT）T=A;

（2）（A+B）T=AT+BT;（3）（kA）T=kAT;（4）（AB）T=BTAT.4、矩阵的逆

（1）（A-1）-1=A;

（2）（kA）-1=k-1A-1;（3）（AB）-1=B-1A-1;（4）（AT）-1=（A-1）T.5、伴随矩阵

（1）AA*=A*A=|A|E;

（2）（kA）*=kn-1A*;（3）（A*）-1=（A-1）*=|A|-1A;（4）（AT）*=（A*）T.6、n阶方阵的行列式

（1）|AT|=|A|;

（2）|kA|=kn|A|;（3）|AB|=|A|B|;（4）|A-1|=|A|-1;（5）|A*|=|A|n-1.四、典型例题四、典型例题1、方阵的幂运算2、求逆矩阵3、解矩阵方程4、A*题方阵的行列式方阵的行列式行列式是一个重要的数学工具，在代数学中有较多的应用。

应当在正确理解n阶行列式的概念，掌握行列式性质的基础上，熟练地计算3阶、4阶行列式，也要会计算简单的n阶行列式。

还要会运用行列式求解n个方程n个未知数的n元一次线性方程组。

计算行列式的基本方法是用按行（列）展开定理，通过降阶来实现，但在展开之前往往先运用行列式的性质，对行列式作恒等变形，以期有较多零或公因式，这样可简化计算。

要熟练运用计算行列式的典型的计算方法和计算技巧。

一、行列式主要知识点网络图一、行列式主要知识点网络图概念排列行列式逆序，奇排列，偶排列一般项是不同行不同列元素乘积的代数和.D=DT互换行列式的两行（列），行列式变号。

某行有公因子可以提到行列式的外面。

若行列式中某一行（列）的所有元素均为两元素之和，则该行列式可拆成两个行列式.某行（列）的k倍加到另一行（列），行列式不变。

行列式知识点性质展开计算行展开列展开定义法递推法加边法数学归纳法公式法拆项法乘积法齐次线性方程组有非零解的充要条件克拉默法则应用二、主要定理二、主要定理1、行列式的展开定理。

=ai1Ai1+ai2Ai2+ainAin（i=1,2,n）=a1jA1j+a2jA2j+anjAnj2、行列式展开定理的推论。

ai1Aj1+ai2Aj2+ainAjn=0（ij）a1jA1k+a2jA2k+anjAnk=0（jk）3、非齐次线性方程组克拉默法则。

其中Dj（j=1,2,n）是把系数行列式D中的第j列的元素用方程组的常数项替换后得到的n阶行列式。

的系数行列式D0，原方程组有惟一解4、齐次线性方程组的克拉默法则。

若齐次线性方程组有非零解，则它的系数行列式必为零。

三、重要公式三、重要公式四、典型例题四、典型例题1、34阶的行列式2、简单的n阶行列式3、用公式可逆矩阵与初等变换可逆矩阵与初等变换矩阵的初等变换是矩阵的一种十分重要的运算，他在解线性方程组、求逆矩阵及矩阵理论的探讨中都起到了十分重要的作用。

熟练掌握矩阵的初等变换，了解初等矩阵的性质和等价矩阵的概念，理解矩阵秩的概念，熟练掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。

理解齐次线性方程组有非零解充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件。

深刻理解线性方程组通解的概念，掌握用初等变换求解线性方程组的方法。

一、主要知识网络图矩阵的初等变换与线性方程组矩阵的初等变换初等方阵矩阵的秩线性方程组矩阵的初等变换概念1.对换矩阵的i,j两行（列）.2.用k0乘矩阵的第i行（列）.3.把某i行（列）的k倍加到另一行（列）的对应元素上去.性质1.初等变换不改变矩阵的秩.2.对A经过有限次初等变换得到B，则A等价B.用途求逆，求矩阵A的秩、最简型、标准形.求线性方程组的解.初等方阵性质初等方阵都是可逆矩阵，其逆仍然是同种的初等矩阵.对Amn矩阵实施一次行初等变换，相当于对A左乘一个相应的m阶初等方阵；对A实施一次列初等变换，相当于对A右乘一个相应的n阶初等方阵.任何可逆矩阵都可以表为若干个初等方阵的乘积.概念对单位矩阵实施一次初等变换而得到的矩阵称为初等方阵.三种初等变换对应三种初等方阵.矩阵的秩概念k阶子式.秩：

矩阵非零子式的最高阶数.性质零矩阵的秩为零.R（A）=R（AT）若B可逆，则R（AB）=R（A）.R（A+B）R（A）+R（B）R（AB）minR（A）,R（B）R（AB）R（A）+R（B）n若AB=0,则R（A）+R（B）n线性方程组有非零解R（A）n.求解1.化系数矩阵为最简形.2.找等价的方程组.3.写通解.有解R（A）=R（B）.求解1.把增广矩阵B化为最简形.2.找等价的方程组.3.写通解.二、重要定理二、重要定理1、若A与B等价，则R（A）=R（B）.2、初等矩阵左（右）乘矩阵A，其结果就相当于对A作相应的初等行（列）变换。

3、初等方阵均可逆，且其逆仍是同种的初等方阵。

4、若A与B等价，则存在可逆矩阵P和Q,使PAQ=B.5、若A可逆，则存在有限个初等方阵P1,P2,Pl,使AP1P2Pl。

6、n元齐次线性方程组Amnx=0有非零解的充分必要条件是系数矩阵的秩R（A）n。

7、n元非齐次线性方程组Amnx=b有解的充分必要条件是系数矩阵的秩R（A）等于增广矩阵R（A，b）的秩。

三、重要公式三、重要公式1、矩阵的秩

（1）R（A）=R（AT）;

（2）R（A+B）R（A）+R（B）（3）R（AB）minR（A）R（B）（4）若P、Q可逆，则R（PA）=R（AQ）=R（PAQ）=R（A）R（A）,k0,（5）R（kA）=0,k=0;A0（6）R=R（A）+R（B）。

0B2、用初等变换求逆3、用初等行变换求A-1B四、典型例题四、典型例题1、用初等变换求逆和求秩。

2、用初等变换求解线性方程组。

3、用初等变换求A-1B。

向量组的线性相关性向量组的线性相关性向量组的线性相关性是代数学中一个十分重要的概念，对讨论线性方程组解的存在性和解的结构起到了至关重要的作用。

本章要求理解向量的线性组合和线性表示的概念，深刻理解向量组的线性相关、线性无关的定义，会用向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法。

了解向量组的极大无关组和向量组的秩的概念，会求向量组的极大无关组和秩。

了解向量组等价的概念，以及向量组的秩与矩阵秩的关系。

了解n维向量空间、子空间、基、维数、坐标等概念。

掌握线性方程组解的性质和结构，正确理解非齐次线性方程组和它所对应的齐次线性方程组的解之间的关系，深刻理解齐次线性方程组的基础解系、通解、解空间的概念，熟练求解线性方程组的通解。

一、向量组的线性相关性主要知识网络图一、向量组的线性相关性主要知识网络图向量组的线性相关性n维向量运算线性表示概念判定线性相关概念判定线性无关概念判定充要条件充分条件充要条件充分条件极大无关组概念求法向量空间概念向量空间的基线性方程组Ax=0初等行变换阶梯形有解判定总有解R（A）R（B）无解R（A）=R（B）有解R（A）=n仅有零解R（A）0

（2）用顺序主子式全大于零；（3）用n个特征值全大于零；（4）用正惯性指数p=n；（5）存在可逆矩阵C，使A=CTC。

三、典型例题三、典型例题1、求方阵的特征值、特征向量。

2、方阵对角化。

3、化二次型为标准形。

4、二次型及矩阵正定性的判定。

线性空间线性空间线性空间是线性代数中比较抽象的部分。

概念的抽象性、理论的概括性固然增加了学习的难度，但是，只要掌握了抽象思维与论证的规律，我们就可以在更高的视点上观察并解决某些理论与实际方面的问题。

它研究的内容包括数及其运算、多项式及其运算、矩阵（向量）及其运算等。

研究的方法是针对每一种具体对象探索它们运算所满足的各种性质，并用以解决本系统内的相应问题。

线线性性空空间间基本性质基本性质子空间子空间一、主要知识网络图一、主要知识网络图集合、数域、运算律集合、数域、运算律常用结论常用结论基底基底维数维数基向量的个数基向量的个数基不惟一基不惟一n维空间维空间中任意中任意n个线性无个线性无关向量。

关向量。

L（11，22，,s）=定义定义坐坐标标与与坐坐标标变变换换坐标定义坐标定义向量与其坐标向量与其坐标过渡矩阵过渡矩阵坐标变换公式坐标变换公式保持加法数乘关系保持加法数乘关系保持线性相关保持线性相关（或无关）的一致性（或无关）的一致性设V是一个非空集合,F是一个数域.如果能定义一种V的元素间的运算,叫做加法加法:

对于V中任意两个元素,都有V中惟一的元素之对应;称为与的和和,记为=+.另外,还能定义一种数域F的数与集合V的元素间的运算,叫做数乘数乘:

对于数域F中任一数k及集合V中任一元素,都有V中惟一的元素与之对应;称为k与的数积数积,记为=k.并且,集合V在以上两种运算下具有如下性质:

对于任意,V及k,lF,1）+=+;2）（+）+=+（+）;3）V中存在零元素零元素,通常记为0,对于任何,恒有+0=;4）对于V,都有的负元素负元素V,使+=0;5）l=;6）k（l）=（kl）（式中是通常的数的乘法）;7）（k+l）=k+l（式中是通常的数的乘法）;8）k（+）=k+k;则称V为数域F上的一个线性空间线性空间.机动目录上页下页返回结束线性空间的基本性质线性空间的基本性质性质性质1线性空间的零元素惟一。

性质性质2线性空间中任一元素的负元素惟一。

性质性质3设V是数域F上的线性空间，则对任何V及kF，总有：

（i）0=0；（ii）k0=0；（iii）当k0且0时，定有k0.性质性质4设V数域F上的线性空间，则对任何kF及V，总有1一组向量1，2，,s（s2）线性相关的充分必要条件是有某个向量i可以被组中其余s-1个向量线性表示.2若向量可被一组线性无关的向量1,2，,r线性表示,则表