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线性代数基础知识点 计算机算法有用
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2011-07-20
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线性代数知识点,相信对需要计算机算法的开发人员有用处,丢了几年的代数知识,大概粗略的看看,绝对有一定好处的。
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考研数学知识点-线性代数
Edited by 杨凯钧 2005 年 10 月
1
第一讲 基本知识
二.矩阵和向量
1.线性运算与转置
① A
B
B
A +=+
②
() ()
CBACBA ++=++
③
()
cBcABAc +=+
()
dAcAAdc +=+
④
()()
AcddAc =
⑤
00 =⇔= ccA 或 0=A 。
向量组的线性组合
s
α
α
α
,,,
21
Λ ,
ss
ccc
α
α
α
+++Λ
2211
。
转置
A的转置
T
A (或 A
′
)
()
AA
T
T
=
()
TT
T
BABA ±=±
()
()
T
T
AccA = 。
3. n 阶矩阵
n 行、 n 列的矩阵。
对角线,其上元素的行标、列标相等
Λ
,,
2211
aa
对角矩阵
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
*00
0*0
00*
数量矩阵
E3
300
030
003
=
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
单位矩阵
IE或
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
100
010
001
上(下)三角矩阵
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
*00
**0
***
对称矩阵
AA
T
= 。
反对称矩阵
AA
T
−
=
。
三.矩阵的初等变换,阶梯形矩阵
初等变换分
⎩
⎨
⎧
初等列变换
初等行变换
三类初等行变换
①交换两行的上下位置
BA →
②用非零常数
c 乘某一行。
③把一行的倍数加到另一行上(倍加变换)
阶梯形矩阵
34
12
01
00000
32000
15210
02014
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
−
①如果有零行,则都在下面。
②各非零行的第一个非
0 元素的列号自上而下严格
单调上升。
或各行左边连续出现的
0 的个数自上而下严格单调
上升,直到全为
0 。
台角:各非零行第一个非
0 元素所在位置。
简单阶梯形矩阵:
3.台角位置的元素都为 1
4.台角正上方的元素都为 0。
每个矩阵都可用初等行变换化为阶梯形矩阵和简单
阶梯形矩阵。
如果
A是一个 n 阶矩阵
A 是阶梯形矩阵 ⇒ A 是上三角矩阵,反之不一定,
如
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
100
010
100
是上三角,但非阶梯形
四.线性方程组的矩阵消元法
用同解变换化简方程再求解
三种同解变换:
①交换两个方程的上下位置。
②用一个非 0 数 c 乘某一个方程。
③把某一方程的倍数加到另一个方程上去,它在反映
在增广矩阵上就是三种初等行变换。
考研数学知识点-线性代数
Edited by 杨凯钧 2005 年 10 月
2
矩阵消元法:
①写出增广矩阵
()
β
A ,用初等行变换化
()
β
A 为阶梯
形矩阵
()
γ
B 。
②用
()
γ
B 判别解的情况。
i)如果
()
γ
B 最下面的非零行为
()
d0,,0 Λ ,则无解,
否则有解。
ii)如果有解,记
γ
是
()
γ
B 的非零行数,则
n=
γ
时唯一解。
n<
γ
时无穷多解。
iii)唯一解求解的方法(初等变换法)
去掉
()
γ
B 的零行,得
()
00
γ
B ,它是
()
cnn +× 矩阵,
0
B 是 n 阶梯形矩阵,从而是上三角矩阵。
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
−−
nn
nn
b
b
b
b
B
11
22
11
0
0000
*000
**00
***0
****
Ο
则
0
≠
nn
b
iinn
bb Λ⇒≠⇒
−−
0
1 1
都不为 0 。
于是把
()
00
γ
B 化出的简单阶梯形矩阵应为
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
n
c
c
c
Μ
Ο
2
1
1000
000
0010
0001
其方程为
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
=
=
=
,
,
,
22
11
nn
cx
cx
cx
Μ
即
()
n
ccc ,,,
21
Λ 就是解。
第二讲 行列式
一.形式与意义
nnnn
n
n
aaa
aaa
aaa
Λ
ΛΛΛΛ
Λ
Λ
21
22221
11211
A是 n 阶矩阵, A 表示相应的行列式。
二.定义(完全展开式)
bcad
dc
ba
−=
一个
n 阶行列式
nnnn
n
n
aaa
aaa
aaa
Λ
ΛΛΛΛ
Λ
Λ
21
22221
11211
的值:
①是
!n 项的代数和
②每一项是
n 个元素的乘积,它们共有 !n 项
n
njjj
aaa
Λ
21
21
其中
n
jjj
Λ
21
是 n,,2,1 Λ 的一个全排列。
③
n
njj
aa
Λ
1
1
前面乘的应为
(
)
(
)
n
jjj Λ
21
1
τ
−
(
)
n
jjj
Λ
21
τ
的逆序数
n,,2,1
Λ
()
()
∑
−=
n
n
n
jjj
njjj
jjj
aaa
Λ
Λ
Λ
21
21
21
21
1
τ
考研数学知识点-线性代数
Edited by 杨凯钧 2005 年 10 月
3
()
()()
n
nn
n
bbb
b
b
b
Λ
Ν
Λ
21
211
2
1
1
***
**0
*00
000
−
−=
τ
()()
()
2
1
211
2
−
==−
nn
Cnn
n
Λ
τ
三.计算(化零降阶法)
余子式和代数余子式
称
ij
M 为
ij
a 的余子式。
()
ij
ji
ij
MA
+
−= 1
定理:一个行列式的值
D 等于它的某一行(列),各元
素与各自代数余子式乘积之和。
nn
AaAaAaD
2222222121
+++=Λ
四.行列式的其它性质
1.转置值不变
AA
T
=
2.用一个数
c 乘某一行(列)的各元素值乘 c
AccA
n
=
3.行列式和求某一行(列)分解
γβαγβαγββα
,,,,,,
2121
+=+
()
321
,,
α
α
α
=A ,3 阶矩阵
()
321
,,
β
β
β
=B
BABA +≠+
()
332211
,,
β
α
β
α
β
α
+++=+ BA
332211
,,
βαβαβα
+++=+ BA
3322133221
,,,,
βαβαββαβαα
+++++=
4.第一类初等变换使值变号
5.如果一个行列式某一行(列)的元素全为
0 或者
有两行(列)的元素成比例关系,则行列式的值为
0 。
6.一行(列)的元素乘上另一行(列)的相应元素
代数余子式之和为
0 。
7. BA
B
A
B
A
=
∗
=
∗
0
0
8.范德蒙行列
∏
<
−=
ji
ij
n
aa
aaa
)(
111
11
Λ
Λ
2
n
C 个
五.元素有规律的行列式的计算
六.克莱姆法则
克莱姆法则:设线性方程组的系数矩阵
A是 n 阶矩阵
(即方程个数
=
m 未知数个数 n ),则
0≠A 时,方程组唯一解,此解为
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
A
D
A
D
A
D
n
,,,
21
Λ
i
D 是 A 的第 i 列用
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
n
b
b
b
Μ
2
1
代替后所得 n 阶行列式:
0=A 时,解如何?
即唯一解
?⇒ 0≠A ?
改进:
⇔≠ 0A 唯一解
证明:
(
) ()
rBA ⎯→⎯
行
β
00 ≠⇔≠ BA
考研数学知识点-线性代数
Edited by 杨凯钧 2005 年 10 月
4
()
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
r
b
b
b
rB
nn
000
*00
**0
***
22
11
Ο
若 0≠B ,则 0≠
ii
b ,
i
∀ ,故唯一解。
若唯一解,则
()
rB | 有 n 个非零行,且最下面的非零
行不是
()
d|0,,0 Λ 于是 0≠
nn
b ,从而每 0≠
ii
b 。
∏
=
≠=
n
i
ii
bB
1
0
求解方法:
() () ()
ηβ
ErBA ⎯→⎯⎯→⎯
行行
η
就是解。
对于齐次方程组
⇔≠ 0A 只有零解。
第三讲 矩阵
一.矩阵的乘法
1.定义与规律
定义:设
A与
B
是两个矩阵
如果
A的列数等于
B
的行数,则 A可以乘
B
,乘积也
是一个矩阵,记作
AB 。
当
A是 nm× 矩阵,
B
是 sn× 矩阵时,AB 是 sm
×
矩
阵。
AB 的
()
ji, 位元素是 A 的第 i 行和
B
的第
j
列对应元
素乘积之和。
njinjijiij
bababaC +++=Λ
2211
遵循的规律
①线性性质
()
BABABAA
2121
+=+ ,
()
2121
ABABBBA +=+
() ( ) ()
cBAABcBcA ==
②结合律
() ()
BCACAB =
③
()
TT
T
ABAB =
与数的乘法的不同之处
无交换律,无消去律
当
0
=
AB 时 0
=
⇒
/
A 或 0=B
由
0
≠
A 和 00 =⇒
/
=
BAB
由
0
≠
A 时 CBACAB =⇒
/
=
(无左消去律)
2.
n 阶矩阵的方幂与多项式
任何两个
n 阶矩阵 A与
B
可乘,并且 AB 仍是 n 阶矩
阵。
行列式性质:
BAAB =
A是 n 阶矩阵
48476
Λ
个k
k
AAAA
=
,
E
A =
0
lklk
AAA
+
=
(
)
kl
l
k
AA =
但是
(
)
kk
k
BAAB = 不一定成立!
设
(
)
01
1
1
axaxaxaxf
k
k
k
k
++++=
−
−
Λ ,
A是 n 阶矩阵,规定
(
)
EaAaAaAaAf
k
k
k
k 01
1
1
++++=
−
−
Λ
问题:数的乘法公式,因式分解等对矩阵是否仍成
立?
(
)
22
2
2 BABABA ++=+ ?
(
)
(
)
BABABA +−=−
22
?
‖
22
B
B
AABA
+
+
+
障碍是交换性
当
B
AAB
=
时,
()
∑
=
−
=+
k
i
iiki
k
k
BACBA
0
一个矩阵
A的每个多项式可以因式分解,例如
(
)( )
EAEAEAA +−=−− 332
2
3.乘积矩阵的列向量与行向量
(1)设
nm
×
矩阵
()
n
A
α
α
α
,,,
21
Λ= ,n 维列向量
(
)
T
n
bbb ,,,
21
Λ=
β
,则
nn
bbbA
α
α
α
β
+
+
+
=
Λ
2211
考研数学知识点-线性代数
Edited by 杨凯钧 2005 年 10 月
5
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
++
++
++
=
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
333322311
233222211
133122111
3
2
1
333231
232221
131211
321
ababab
ababab
ababab
b
b
b
aaa
aaa
aaa
α
α
α
332211
33
23
13
3
32
22
12
2
31
21
11
1
ααα
bbb
a
a
a
b
a
a
a
b
a
a
a
b ++=
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
应用于方程组
⎪
⎪
⎩
⎪
⎪
⎨
⎧
=+++
=+++
=+++
mnmnm
m
nn
nn
bxaxa
xa
bxaxaxa
bxaxaxa
Λ
Λ
Λ
Λ
22
11
22222121
11212111
记
A 是系数矩阵,
()
n
A
α
α
α
,,,
21
Λ
=
,设
()
T
n
xxx ,,
1
Λ= ,
则
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
+++
+++
+++
=
nmnmm
nn
nn
xaxaxa
xaxaxa
xaxaxa
Ax
Λ
Λ
Λ
Λ
2211
2222121
1212111
,
方程组的矩阵形式
β
=Ax ,
()
(
)
T
m
bbb ,,,
21
Λ=
β
方程组的向量形式
β
α
α
α
=+++
nn
xxx Λ
2211
(2)设
CAB = ,
记
()
s
B
β
β
β
,,,
21
Λ= ,
(
)
s
rrrC ,,,
21
Λ=
则
siAr
ii
,,2,1, Λ==
β
或
()
s
AAAAB
β
β
β
,,,
21
Λ=
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
Λ
ΛΛ
Λ
Λ
Λ
ΛΛΛΛ
Λ
Λ
Λ
ΛΛΛΛ
Λ
Λ
,
,
,
,
1
21
11
22
22221
11211
21
22221
11211
mnsnn
s
s
mnmm
n
n
c
c
c
bbb
bbb
bbb
aaa
aaa
aaa
于是
nniiiii
bbbAr
α
α
α
β
+
+
+==Λ
2211
即
AB 的第 i 个列向量
i
r 是 A 的列向量组
n
α
α
α
,,,
21
Λ
的线性组合,组合系数是
B
的第 i 个列向量
的各分量。
类似地:
AB 的第i 个行向量是
B
的行向量组的线性
组合,组合系数是
A的第 i 个行向量的各分量。
TTT
CAB =
对角矩阵从右侧乘一矩阵
A,即用对角线上的元素依
次乘
A的各列向量。
对角矩阵从左侧乘一矩阵
A,即用对角线上的元素依
次乘
A的各行向量。
于是
AA
E
=
, AEA =
(
)
kAkEA
=
,
(
)
kAAkE =
两个对角矩阵相乘只须把对角线上对应元素相乘
对角矩阵的
k 次方幂只须把每个对角线上元素作 k 次
方幂。
4.初等矩阵及其在乘法中的作用
对单位矩阵作一次初等变换所得到的矩阵称为初等
矩阵。
共有 3 种初等矩阵
(1)
(
)
jiE , :交 换
E
的第
j
i, 两行或交换
E
的第
j
i,
两列
5
=
n ,
()
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
10000
00010
00100
01000
00001
4,2E
(2)
(
)
)(ciE :用数
()
0≠c 乘
E
的第 i 行或第 i 列
5
=
n ,
()
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
10000
01000
00100
0000
00001
)(2
c
cE
(3)
(
)
)(, cjiE :把
E
的第
j
行的 c 倍加到第 i 行上,
或把
E
的第 i 列的 c 倍加到第
j
列上。
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