線性代數二(基本概念)
阿新 • • 發佈:2018-12-21
八、矩陣的秩:
1、矩陣子式的定義與子式個數的計算:
概念:矩陣中最高非零子式的階數。
2、矩陣秩的定義:
3、矩陣秩的計算方法:
4、矩陣秩的 性質:
九、向量組的概念:
1、向量組的概念:
理解: 矩陣是一個特殊的向量組。
2、向量組線性組合的概念:
3、向量組的線性組合的矩陣表示:
4、向量組的線性組合的方程組表示:
十、線性相關:
- 理解:線性相關指的是 向量組(α1,α2,α3,...)的 秩是 小於 k 的元數的,即齊次方程組 有非零解。
- 線性不相關指的是 向量組的 秩等於 k 的元數 即 齊次方程組 只有 零解。
1、線性相關的概念:
2、線性相關的代數表示:
3、線性相關的判斷方法:
十一、矩陣的對角化:
①矩陣對角化的概念:
② 矩陣對角化的特點:
1、P 是由 方陣 A 的所有 特徵向量 以列 的形式 組成的。
2、得到的對角矩陣是由 A 所有的 特徵值組成。
3、
③判斷方陣是否可以對角化步驟:
1、首先:求出方陣所有的特徵值:
2、判斷:
① 如果所有的特徵值都是單根,則A一定能對角化。
② 如果A的特徵值有重根,如果 重跟的個數 特徵向量的基礎解系 的個數相同,則該方陣可以對角化。
例題:
十二、二次型:
1、二次型的定義:
2、二次矩陣與二次型的理解:
例題:
3、二次型矩陣的性質:
4、二次型的標準型:
(2)合同變換法: 即 矩陣 行 做 初等變換時 列也應當做 相同的初等變換。
①合同變換法的代數表示方法:
②合同變換來求二次型的標準型:
5、二次型的正定型:
①正定型的概念:
②正定型的判定:
6、正定矩陣的定義與判定:
①正定矩陣的定義:
②正定矩陣的判定:
7、正定矩陣的性質:
8、順序主子式:
9、二次型的分類:
10、二次型矩陣的分類: