线性代数期末考试

2019-03-04 13:10

?A不可逆 ?A可逆 ??r(A)?n r(A)?n ????Ax?0只有零解 A????Ax??有非零解 ??0是A的特征值 ?A的特征值全不为零 ?? A???A的列(行)向量线性相关??A的列(行)向量线性无关 ??ATA是正定矩阵 ??A与同阶单位阵等价 ??A?p1p2???ps,pi是初等阵 n?????R,Ax??总有唯一解向量组等价??具有相似矩阵?????反身性、对称性、传递性 矩阵合同??√ 关于e1,e2,???,en:

①称为?n的标准基,?n中的自然基,单位坐标向量; ②e1,e2,???,en线性无关; ③e1,e2,???,en?1; ④tr(E)=n;

⑤任意一个n维向量都可以用e1,e2,???,en线性表示. √ 行列式的计算:

A?A?A????AB?B?B?B?AB??(?1)mnAB ① 若A与B都是方阵(不必同阶),则

②上三角、下三角行列式等于主对角线上元素的乘积.

?a1na2n?1?an1??a2n?1?an1a1n?(?1)n(n?1)2 ③关于副对角线:

a1na2n?an1

??√ 逆矩阵的求法:

A?①A?

A?1 1

初等行变换②(A?E)?????(E?A?1)

?AT?ab??AB?1?d?b????T③? ?????ad?bc??ca??cd??CD??B1?1?aa?1?1???a2???④????????an?????1TCT? T?D??1?a1??????????1???a11an1a2????a2?? ??????1??anan?????A2? ???????An?1??An??1?1a2???? ????A1?⑤????A2?A1?1???????????An????1A2?1A1???????????1????A1A2?1An?1????

????√ 方阵的幂的性质:AmAn?Am?n (Am)n?(A)mn

√ 设f(x)?amxm?am?1xm?1???a1x?a0,对n阶矩阵A规定:f(A)?amAm?am?1Am?1???a1A?a0E为A的一个多项式.

√ 设Am?n,Bn?s,A的列向量为?1,?2,???,?n,B的列向量为?1,?2,???,?s,AB的列向量为

r1,r2,?,rs?用A,B中简 ? 若??(b1,b2,?,bn)T,则 A??b1?1?b2?2??bn?n?单的一个提 ?即:AB的第i个列向量ri是A的列向量的线性组合,组合系数就是?i的各分量;高运算速度? AB的第i个行向量ri是B的行向量的线性组合,组合系数就是?i的各分量.?? √ 用对角矩阵?左乘一个矩阵,相当于用?的对角线上的各元素依次乘此矩阵的行向量;

用对角矩阵?右乘一个矩阵,相当于用?的对角线上的各元素依次乘此矩阵的列向量. √ 两个同阶对角矩阵相乘只用把对角线上的对应元素相乘,

?A11?与分块对角阵相乘类似,即:A???????B11???,B???????Akk???,

则:ri?A?i,i?1,2,?,s,即 A(?1,?2,???,?s)?(A?1,A?2,?,A?s)??A22B22?? ???Bkk??? 2

?A11B11?AB??????A22B22??? ???AkkBkk??√ 矩阵方程的解法:设法化成(I)AX?B 或 (II)XA?B 当A?0时,

(当B为一列时,初等行变换 (I)的解法:构造(A?B)???? ?(E?X) 即为克莱姆法则)(II)的解法:将等式两边转置化为ATXT?BT,

T 用(I)的方法求出X,再转置得X√ Ax??和Bx??同解(A,B列向量个数相同),则:

① 它们的极大无关组相对应,从而秩相等; ② 它们对应的部分组有一样的线性相关性; ③ 它们有相同的内在线性关系.

√ 判断?1,?2,?,?s是Ax?0的基础解系的条件: ① ?1,?2,?,?s线性无关; ② ?1,?2,?,?s是Ax?0的解;

③ s?n?r(A)?每个解向量中自由变量的个数.

① 零向量是任何向量的线性组合,零向量与任何同维实向量正交. ② 单个零向量线性相关;单个非零向量线性无关. ③ 部分相关,整体必相关;整体无关,部分必无关.

④ 原向量组无关,接长向量组无关;接长向量组相关,原向量组相关. ⑤ 两个向量线性相关?对应元素成比例;两两正交的非零向量组线性无关. ⑥ 向量组?1,?2,???,?n中任一向量?i(1≤i≤n)都是此向量组的线性组合.

⑦ 向量组?1,?2,???,?n线性相关?向量组中至少有一个向量可由其余n?1个向量线性表示.

向量组?1,?2,???,?n线性无关?向量组中每一个向量?i都不能由其余n?1个向量线性表示.

3

⑧ m维列向量组?1,?2,???,?n线性相关?r(A)?n; m维列向量组?1,?2,???,?n线性无关?r(A)?n. ⑨ r(A)?0?A??.

⑩ 若?1,?2,???,?n线性无关,而?1,?2,???,?n,?线性相关,则?可由?1,?2,???,?n线性表示,且表示法惟

一.

? 矩阵的行向量组的秩等于列向量组的秩.

阶梯形矩阵的秩等于它的非零行的个数.

? 矩阵的行初等变换不改变矩阵的秩,且不改变列向量间的线性关系. 矩阵的列初等变换不改变矩阵的秩,且不改变行向量间的线性关系.

向量组等价 ?1,?2,???,?n和?1,?2,???,?n可以相互线性表示. 记作:??1,?2,???,?n?????1,?2,???,?n?

?B 矩阵等价 A经过有限次初等变换化为B. 记作:A?? 矩阵A与B等价?r(A)?r(B)??A,B作为向量组等价,即:秩相等的向量组不一定等价.

矩阵A与B作为向量组等价?r(?1,?2,???,?n)?r(?1,?2,???,?n)?r(?1,?2,????n,?1,?2,???,?n)? 矩阵A与B等价.

? 向量组?1,?2,???,?s可由向量组?1,?2,???,?n线性表示

?r(?1,?2,????n,?1,?2,???,?s)?r(?1,?2,???,?n)?r(?1,?2,???,?s)≤r(?1,?2,???,?n). ? 向量组?1,?2,???,?s可由向量组?1,?2,???,?n线性表示,且s?n,则?1,?2,???,?s线性相关.

向量组?1,?2,???,?s线性无关,且可由?1,?2,???,?n线性表示,则s≤n.

? 向量组?1,?2,???,?s可由向量组?1,?2,???,?n线性表示,且r(?1,?2,???,?s)?r(?1,?2,???,?n),则两向

量组等价;

? 任一向量组和它的极大无关组等价.

? 向量组的任意两个极大无关组等价,且这两个组所含向量的个数相等. ? 若两个线性无关的向量组等价,则它们包含的向量个数相等.

4

? 若A是m?n矩阵,则r(A)?min?m,n?,若r(A)?m,A的行向量线性无关; 若r(A)?n,A的列向量线性无关,即:

?1,?2,???,?n线性无关.

线性方程组的矩阵式 Ax?? 向量式 x1?1?x2?2???xn?n??

?a11?aA??21a12a22?a1n???1j??x1??b1?????x??b??a2n??,x??2?,???2? ???2j?,j?1,2,?,n j?????am1am2

???a?mn??????x?????n??b?m?5

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