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线代贴吧-线性代数超强总结.doc

1、 线性代数公式总结 √ 关于: ①称为的标准基,中的自然基,单位坐标向量; ②线性无关; ③; ④; ⑤任意一个维向量都可以用线性表示. √ 行列式的计算: ① 若都是方阵(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. ③关于副对角线: √ 逆矩阵的求法: ① ② ③ ④ ⑤ √ 方阵的幂的性质: √ 设,对阶矩阵规定:为的一个多项式. √ 设的列向量为,的列向量为,的列向量为, √ 用对角矩阵左乘一个矩阵,相当

2、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, 与分块对角阵相乘类似,即: √ 矩阵方程的解法:设法化成 当时, √ 和同解(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. √ 判断是的基础解系的条件:

3、 ① 线性无关; ② 是的解; ③ . 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 向量组中任一向量≤≤都是此向量组的线性组合. ⑦ 向量组线性相关向量组中至少有一个向量可由其余个向量线性表示. 向量组线性无关向量组中每一个向量都不能由其余个向量线性表示. ⑧ 维列向量组线性相关;

4、 维列向量组线性无关. ⑨ . ⑩ 若线性无关,而线性相关,则可由线性表示,且表示法惟一. ⑪ 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. ⑫ 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 和可以相互线性表示. 记作: 矩阵等价 经过有限次初等变换化为. 记作: ⑬ 矩阵与等价作为向量组等价,即:秩相等的向量组不一定等价. 矩阵与作为向量组等价 矩阵与等价. ⑭ 向量组可由向量组线性表示≤. ⑮ 向量组可由向量组线性表示,且,则线

5、性相关. 向量组线性无关,且可由线性表示,则≤. ⑯ 向量组可由向量组线性表示,且,则两向量组等价; ⑰ 任一向量组和它的极大无关组等价. ⑱ 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. ⑲ 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. ⑳ 若是矩阵,则,若,的行向量线性无关; 若,的列向量线性无关,即: 线性无关. 线性方程组的矩阵式 向量式 13

6、 矩阵转置的性质: 矩阵可逆的性质: 伴随矩阵的性质: 线性方程组解的性质: √ 设为矩阵,若,则,从而一定有解. 当时,一定不是唯一解.,则该向量组线性相关. 是的上限. √ 矩阵的秩的性质: ① ② ≤ ③ ≤ ④ ⑤ ⑥≥ ⑦ ≤ ⑧ ⑨

7、 ⑩ 且在矩阵乘法中有左消去律: 标准正交基 个维线性无关的向量,两两正交,每个向量长度为1. . 是单位向量 . √ 内积的性质: ① 正定性: ② 对称性: ③ 双线性: 施密特 线性无关, 单位化: 正交矩阵 . √ 是正交矩阵的充要条件:的个行(列)向量

8、构成的一组标准正交基. √ 正交矩阵的性质:① ; ② ; ③ 是正交阵,则(或)也是正交阵; ④ 两个正交阵之积仍是正交阵; ⑤ 正交阵的行列式等于1或-1. 的特征矩阵 . 的特征多项式 . 的特征方程 . √ 上三角阵、下三角阵、对角阵的特征值就是主对角线上的各元素. √ 若,则为的特征值,且的基础解系即为属于的线性无关的特征向量. √ √ 若,则一定可分解为=、,从而的特征值为:, . √ 若的全部特征值,是多项式,则: ① 的全部特征值为; ② 当可逆时,的全部特征值为, 的

9、全部特征值为. √ √ 与相似 (为可逆阵) 记为: √ 相似于对角阵的充要条件:恰有个线性无关的特征向量. 这时,为的特征向量拼成的矩阵,为对角阵,主对角线上的元素为的特征值. √ 可对角化的充要条件: 为的重数. √ 若阶矩阵有个互异的特征值,则与对角阵相似. 与正交相似 (为正交矩阵) √ 相似矩阵的性质:① 若均可逆 ② ③ (为整数) ④ ,从而有相同的特征值,但特征向量不一定相同.即:是关于的特征向量,是关于的特征向量. ⑤ 从而同时可逆或不可逆 ⑥ ⑦ √ 数量矩阵只与自己相似. √

10、对称矩阵的性质: ① 特征值全是实数,特征向量是实向量; ② 与对角矩阵合同; ③ 不同特征值的特征向量必定正交; ④ 重特征值必定有个线性无关的特征向量; ⑤ 必可用正交矩阵相似对角化(一定有个线性无关的特征向量,可能有重的特征值,重数=). 可以相似对角化 与对角阵相似. 记为: (称是的相似标准型) √ 若为可对角化矩阵,则其非零特征值的个数(重数重复计算). √ 设为对应于的线性无关的特征向量,则有: . √ 若, ,则:. √ 若,则,. 二次型 为对称矩阵 与合同 .

11、 记作: () √ 两个矩阵合同的充分必要条件是:它们有相同的正负惯性指数. √ 两个矩阵合同的充分条件是: √ 两个矩阵合同的必要条件是: √ 经过化为标准型. √ 二次型的标准型不是惟一的,与所作的正交变换有关,但系数不为零的个数是由 惟一确定的. √ 当标准型中的系数为1,-1或0时,则为规范形 . √ 实对称矩阵的正(负)惯性指数等于它的正(负)特征值的个数. √ 任一实对称矩阵与惟一对角阵合同. √ 用正交变换法化二次型为标准形: ① 求出的特征值、特征向量; ② 对个特征向量单位化、正交化; ③ 构造(正交矩阵),; ④ 作变换,新的二次型为,的主对角上的元素即为的特征值. 正定二次型 不全为零,. 正定矩阵 正定二次型对应的矩阵. √ 合同变换不改变二次型的正定性. √ 成为正定矩阵的充要条件(之一成立): ① 正惯性指数为; ② 的特征值全大于; ③ 的所有顺序主子式全大于; ④ 合同于,即存在可逆矩阵使; ⑤ 存在可逆矩阵,使 (从而); ⑥ 存在正交矩阵,使 (大于). √ 成为正定矩阵的必要条件: ; .

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