2022年线性代数知识点总结汇总 .pdf
线性代数知识点总结1 行列式(一)行列式概念和性质1、逆序数: 所有的逆序的总数2、行列式定义: 不同行不同列元素乘积代数和3、行列式性质:(用于化简行列式)(1)行列互换(转置),行列式的值不变(2)两行(列)互换,行列式变号(3)提公因式:行列式的某一行(列)的所有元素都乘以同一数k,等于用数 k乘此行列式(4)拆列分配:行列式中如果某一行(列)的元素都是两组数之和,那么这个行列式就等于两个行列式之和。(5)一行(列)乘 k 加到另一行(列),行列式的值不变。(6)两行成比例,行列式的值为0。(二)重要行列式4、上(下)三角(主对角线)行列式的值等于主对角线元素的乘积5、副对角线行列式的值 等于副对角线元素的乘积乘6、Laplace展开式: (A 是 m 阶矩阵, B 是 n 阶矩阵) ,则7、n 阶(n2)范德蒙德行列式精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 15 页数学归纳法证明8、对角线的元素为a,其余元素为 b 的行列式的值:(三)按行(列)展开9、按行展开定理:(1)任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值(2)行列式中某一行(列)各个元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积之和等于 0(四)行列式公式10、行列式七大公式:(1)|kA|=kn|A|(2)|AB|=|A| |B|(3)|AT|=|A|(4)|A-1|=|A|-1(5)|A*|=|A|n-1(6)若 A 的特征值1 、2 、 n,则(7)若 A 与 B 相似,则 |A|=|B|(五)克莱姆法则11、克莱姆法则:( 1 ) 非 齐 次 线 性 方 程 组 的 系 数 行 列 式 不 为0 , 那 么 方 程 为 唯 一 解精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 15 页(2)如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解,则它的系数行列式必为0(3)若齐次线性方程组的系数行列式不为0,则齐次线性方程组只有0 解;如果方程组有非零解,那么必有D=0。2 矩阵(一)矩阵的运算1、矩阵乘法注意事项:(1)矩阵乘法要求前列后行一致;(2)矩阵乘法不满足交换律; (因式分解的公式对矩阵不适用,但若B=E,O,A-1,A*,f(A)时,可以用交换律)(3)AB=O不能推出 A=O或 B=O。2、转置的性质( 5 条)(1) (A+B)T=AT+BT(2) (kA)T=kAT(3) (AB)T=BTAT(4)|A|T=|A|(5) (AT)T=A(二)矩阵的逆3、逆的定义:AB=E或 BA=E成立,称 A 可逆, B 是 A 的逆矩阵,记为 B=A-1注:A可逆的充要条件是 |A| 04、逆的性质:(5条)(1) (kA)-1=1/kA-1 (k0)(2) (AB)-1=B-1A-1(3)|A-1|=|A|-1(4) (AT)-1=(A-1)T(5) (A-1)-1=A精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 15 页5、逆的求法:(1)A 为抽象矩阵:由定义或性质求解(2)A 为数字矩阵:(A|E)初等行变换 (E|A-1)(三)矩阵的初等变换6、初等行(列)变换定义:(1)两行(列)互换;(2)一行(列)乘非零常数c(3)一行(列)乘 k 加到另一行(列)7、初等矩阵: 单位矩阵 E经过一次初等变换得到的矩阵。8、初等变换与初等矩阵的性质:(1)初等行(列)变换相当于左(右)乘相应的初等矩阵(2)初等矩阵均为可逆矩阵,且Eij-1=Eij(i,j 两行互换);Ei-1(c)=Ei(1/c) (第 i 行(列)乘 c)Eij-1(k)=Eij(-k) (第 i 行乘 k 加到 j)(四)矩阵的秩9、秩的定义: 非零子式的最高阶数注: (1)r(A)=0 意味着所有元素为0,即 A=O(2)r(Ann)=n(满秩) |A| 0 A 可逆;r(A)n|A|=0 A 不可逆;(3)r(A)=r(r=1、2、 n-1)r 阶子式非零且所有r+1 子式均为 0。10、秩的性质:(7 条)(1)A 为 mn 阶矩阵,则 r(A)min(m,n)(2)r(AB)r(A)( B)(3)r(AB)minr(A) ,r(B)(4)r(kA)=r(A) (k0)(5)r(A)=r(AC ) (C是一个可逆矩阵)(6)r(A)=r(AT)=r(ATA)=r(AAT)(7)设 A 是 mn 阶矩阵, B是 ns 矩阵, AB=O ,则 r(A)+r(B)n精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 15 页11、秩的求法:(1)A 为抽象矩阵:由定义或性质求解;(2)A为数字矩阵: A初等行变换 阶梯型(每行第一个非零元素下面的元素均为 0) ,则 r(A)=非零行的行数(五)伴随矩阵12、伴随矩阵的性质:(8 条)(1)AA*=A*A=|A|E A*=|A|A-1(2) (kA)*=kn-1A*(3) (AB)*=B*A*(4)|A*|=|A|n-1(5) (AT)*=(A*)T(6) (A-1)*=(A*)-1=A|A|-1(7) (A*)*=|A| n-2A(8)r(A*)=n (r(A)=n) ;r(A*)=1 (r(A)=n-1) ;r(A*)=0 (r(A)n-1)(六)分块矩阵13、分块矩阵的乘法: 要求前列后行分法相同。14、分块矩阵求逆:3 向量(一)向量的概念及运算1、向量的内积:(,) =T=T2、长度定义:| |=3、正交定义:(,) =T=T=a1b1+a2b2+anbn=04、正交矩阵的定义: A 为 n 阶矩阵, AAT=E A-1=AT ATA=E |A|= 1精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 15 页(二)线性组合和线性表示5、线性表示的充要条件:非零列向量可由1,2,s线性表示(1) 非齐次线性方程组(1,2,s) (x1,x2, xs)T=有解。(2)r(1,2,s)=r(1,2,s,) (系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,用于大题第一步的检验)6、线性表示的充分条件: (了解即可)若1,2,s线性无关,1,2,s,线性相关,则可由1,2,s线性表示。7、线性表示的求法:(大题第二步)设1,2,s线性无关,可由其线性表示。(1,2,s| )初等行变换 (行最简形 |系数)行最简形:每行第一个非0 的数为 1,其余元素均为 0(三)线性相关和线性无关8、线性相关注意事项:(1)线性相关 =0(2)1,2线性相关 1,2成比例9、线性相关的充要条件:向量组1,2,s线性相关(1)有个向量可由其余向量线性表示;(2)齐次方程(1,2,s) (x1,x2, xs)T=0有非零解;(3)r(1,2,s)s 即秩小于个数特别地, n 个 n 维列向量1,2,n线性相关(1) r(1,2,n)n(2)|1,2,n |=0(3)(1,2,n)不可逆精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 15 页10、线性相关的充分条件:(1)向量组含有零向量或成比例的向量必相关(2)部分相关,则整体相关(3)高维相关,则低维相关(4)以少表多,多必相关推论: n+1 个 n 维向量一定线性相关11、线性无关的充要条件向量组1,2,s线性无关(1)任意向量均不能由其余向量线性表示;(2)齐次方程(1,2,s) (x1,x2, xs)T=0只有零解(3)r(1,2,s)=s特别地, n 个 n 维向量1,2,n线性无关r(1,2,n)=n |1,2,n |0 矩阵可逆12、线性无关的充分条件:(1)整体无关,部分无关(2)低维无关,高维无关(3)正交的非零向量组线性无关(4)不同特征值的特征向量无关13、线性相关、线性无关判定(1)定义法(2)秩:若小于阶数,线性相关;若等于阶数,线性无关【专业知识补充】(1)在矩阵左边乘列满秩矩阵(秩=列数) ,矩阵的秩不变;在矩阵右边乘行满秩矩阵,矩阵的秩不变。(2)若 n 维列向量1,2,3线性无关, 1,2,3可以由其线性表示,即(1,2,3)=(1,2,3)C,则 r(1,2,3)=r(C) ,从而线性无关。r(1,2,3)=3 r(C)=3 |C| 0精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 15 页(四)极大线性无关组与向量组的秩14、极大线性无关组不唯一15、向量组的秩 :极大无关组中向量的个数成为向量组的秩对比:矩阵的秩 :非零子式的最高阶数注:向量组1,2,s的秩与矩阵 A=(1,2,s)的秩相等16、极大线性无关组的求法(1)1,2,s为抽象的:定义法(2)1,2,s为数字的:(1,2,s)初等行变换 阶梯型矩阵则每行第一个非零的数对应的列向量构成极大无关组(五)向量空间17、基(就是极大线性无关组)变换公式:若1,2,n与1,2,n是 n 维向量空间 V 的两组基,则基变换公式为(1,2,n)=(1,2,n)Cnn其中, C是从基1,2,n到1,2,n的过渡矩阵。C=(1,2,n)-1(1,2,n)18、坐标变换公式:向量在基1, 2, , n与基1, 2, , n的坐标分别为 x= (x1, x2, ,xn)T,y=(y1,y2,yn)T, ,即=x11 + x22 + +xnn =y11 + y22 + +ynn,则坐标变换公式为x=Cy或 y=C-1x。其中,C是从基1,2,n到1,2,n的过渡矩阵。 C=(1,2,n)-1(1,2,n)(六) Schmidt 正交化19、Schmidt 正交化设1,2,3线性无关(1)正交化令1=1精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 15 页(2)单位化4 线性方程组(一)方程组的表达形与解向量1、解的形式:(1)一般形式(2)矩阵形式: Ax=b;(3)向量形式: A=(1,2,n)2、解的定义:若=(c1,c2, cn)T满足方程组 Ax=b,即 A=b,称是 Ax=b的一个解(向量)(二)解的判定与性质3、齐次方程组:(1)只有零解 r(A)=n(n 为 A的列数或是未知数x 的个数)(2)有非零解 r(A)n4、非齐次方程组:(1)无解 r(A)r(A|b)r(A)=r(A)-1(2)唯一解 r(A)=r(A|b)=n(3)无穷多解 r(A)=r(A|b)n5、解的性质:(1)若1,2是 Ax=0的解,则 k11+k22是 Ax=0的解(2)若是 Ax=0的解,是 Ax=b的解,则 +是 Ax=b的解(3)若1,2是 Ax=b的解,则1-2是 Ax=0的解精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 15 页【推广】(1)设1,2,s是 Ax=b的解,则 k11+k22+kss为Ax=b的解(当 ki=1)Ax=0的解(当 ki=0)(2)设1,2,s是 Ax=b的 s个线性无关的解, 则2-1,3-1,s-1为 Ax=0的 s-1个线性无关的解。变式:1-2,3-2,s-22-1,3-2,s-s-1(三)基础解系6、基础解系定义:(1)1,2,s是 Ax=0的解(2)1,2,s线性相关(3)Ax=0的所有解均可由其线性表示基础解系即所有解的极大无关组注:基础解系不唯一。任意 n-r(A)个线性无关的解均可作为基础解系。7、重要结论:(证明也很重要)设 A 施 mn 阶矩阵, B是 ns 阶矩阵, AB=O(1)B的列向量均为方程 Ax=0的解(2)r(A)+r(B)n(第 2 章,秩)8、总结:基础解系的求法(1)A 为抽象的:由定义或性质凑n-r(A)个线性无关的解(2)A 为数字的: A初等行变换 阶梯型自由未知量分别取1,0,0;0,1,0;0,0,1;代入解得非自由未知量得到基础解系(四)解的结构(通解)9、齐次线性方程组的通解(所有解)设 r(A)=r,1,2,n-r为 Ax=0的基础解系,则 Ax=0的通解为 k11+k22+kn-rn-r (其中 k1,k2, kn-r为任意常数)精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 15 页10、非齐次线性方程组的通解设 r(A)=r,1,2,n-r为 Ax=0的基础解系,为 Ax=b的特解,则 Ax=b的通解为 + k11+k22+kn-rn-r (其中 k1,k2,kn-r为任意常数)(五)公共解与同解11、公共解定义:如果既是方程组Ax=0的解,又是方程组Bx=0的解,则称为其公共解12、非零公共解的充要条件:方程组 Ax=0与 Bx=0有非零公共解有非零解 13、重要结论(需要掌握证明)(1)设 A 是 mn 阶矩阵,则齐次方程ATAx=0与 Ax=0同解, r(ATA )=r(A)(2)设 A 是 mn 阶矩阵, r(A)=n,B是 ns 阶矩阵,则齐次方程ABx=0与Bx=0同解, r(AB)=r(B)5 特征值与特征向量(一)矩阵的特征值与特征向量1、特征值、特征向量的定义:设 A 为 n 阶矩阵,如果存在数及非零列向量,使得A=,称是矩阵A属于特征值的特征向量。2、特征多项式、特征方程的定义:| E-A|称为矩阵 A 的特征多项式(的n 次多项式)。| E-A |=0 称为矩阵 A 的特征方程(的n 次方程) 。注:特征方程可以写为 |A- E|=03、重要结论:(1)若为齐次方程 Ax=0的非零解,则 A=0,即为矩阵 A特征值 =0的特征向量(2)A 的各行元素和为 k,则(1,1, 1)T为特征值为 k 的特征向量。(3)上(下)三角或主对角的矩阵的特征值为主对角线各元素。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 15 页 4、总结:特征值与特征向量的求法(1)A 为抽象的:由定义或性质凑(2)A 为数字的:由特征方程法求解5、特征方程法:(1)解特征方程 | E-A|=0,得矩阵 A 的 n 个特征值1,2,n注:n 次方程必须有 n 个根(可有多重根,写作1=2=s=实数,不能省略 )(2)解齐次方程 (iE-A )=0,得属于特征值i的线性无关的特征向量, 即其基础解系(共 n-r(iE-A )个解)6、性质:(1)不同特征值的特征向量线性无关(2)k重特征值最多 k 个线性无关的特征向量1n-r(iE-A )ki(3)设 A 的特征值为1,2,n,则|A|= i,i=aii(4)当 r(A)=1,即 A=T,其中,均为n 维非零列向量,则A 的特征值为1=aii=T=T,2=n=0(5)设是矩阵 A 属于特征值的特征向量,则Af(A)ATA-1A*P-1AP (相似)f( )-1|A| -1/P-1(二)相似矩阵7、相似矩阵的定义:设 A、B 均为 n 阶矩阵,如果存在可逆矩阵P使得 B=P-1AP,称 A 与 B 相似,记作 AB8、相似矩阵的性质(1)若 A 与 B相似,则 f(A)与 f(B)相似(2)若 A 与 B相似, B与 C相似,则 A 与 C相似精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页,共 15 页(3)相似矩阵有相同的行列式、秩、特征多项式、特征方程、特征值、迹(即主对角线元素之和)【推广】(4)若 A 与 B相似,则 AB与 BA相似, AT与 BT相似, A-1与 B-1相似, A*与 B*也相似(三)矩阵的相似对角化9、相似对角化定义:如果 A 与对角矩阵相似,即存在可逆矩阵P,使得 P-1AP= =,称 A 可相似对角化。注:Ai=ii(i0,由于 P可逆) ,故 P的每一列均为矩阵A 的特征值i的特征向量10、相似对角化的充要条件(1)A 有 n 个线性无关的特征向量(2)A 的 k 重特征值有 k 个线性无关的特征向量11、相似对角化的充分条件:(1)A 有 n 个不同的特征值(不同特征值的特征向量线性无关)(2)A 为实对称矩阵12、重要结论:(1)若 A 可相似对角化,则r(A)为非零特征值的个数, n-r(A)为零特征值的个数(2)若 A 不可相似对角化, r(A)不一定为非零特征值的个数(四)实对称矩阵13、性质(1)特征值全为实数(2)不同特征值的特征向量正交(3)A 可相似对角化,即存在可逆矩阵P使得 P-1AP= (4)A 可正交相似对角化,即存在正交矩阵Q,使得 Q-1AQ=QTAQ= 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 13 页,共 15 页6 二次型(一)二次型及其标准形1、二次型:(1)一般形式(2)矩阵形式(常用)2、标准形:如果二次型只含平方项,即f(x1,x2, xn)=d1x12+d2x22+dnxn2这样的二次型称为标准形(对角线)3、二次型化为标准形的方法:(1)配方法:通过可逆线性变换x=Cy (C可逆) ,将二次型化为标准形。其中,可逆线性变换及标准形通过先配方再换元得到。(2)正交变换法:通过正交变换 x=Qy,将二次型化为标准形1y12+2y22+nyn2其中,1,2,n是 A 的 n 个特征值, Q 为 A 的正交矩阵注:正交矩阵 Q不唯一,i与i对应即可。(二)惯性定理及规范形4、定义:正惯性指数:标准形中正平方项的个数称为正惯性指数,记为p;负惯性指数:标准形中负平方项的个数称为负惯性指数,记为q;规范形: f=z12+zp2-zp+12-zp+q2称为二次型的规范形。5、惯性定理:二次型无论选取怎样的可逆线性变换为标准形,其正负惯性指数不变。注: (1)由于正负惯性指数不变,所以规范形唯一。(2)p=正特征值的个数, q=负特征值的个数, p+q=非零特征值的个数 =r(A)(三)合同矩阵6、定义:A、B均为 n 阶实对称矩阵,若存在可逆矩阵C,使得 B=CTAC ,称 A 与 B合同精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 14 页,共 15 页 7、总结: n 阶实对称矩阵 A、B的关系(1)A、B相似( B=P-1AP)相同的特征值(2)A、B合同(B=CTAC)相同的正负惯性指数 相同的正负特征值的个数(3)A、B等价( B=PAQ )r(A)=r(B)注:实对称矩阵相似必合同,合同必等价(四)正定二次型与正定矩阵8、正定的定义二次型 xTAx,如果任意 x0,恒有 xTAx0,则称二次型正定,并称实对称矩阵A是正定矩阵。9、n 元二次型 xTAx 正定充要条件:(1)A 的正惯性指数为 n(2)A 与 E合同,即存在可逆矩阵C ,使得 A=CTC或 CTAC=E(3)A 的特征值均大于 0(4)A 的顺序主子式均大于0(k 阶顺序主子式为前k行前 k 列的行列式)10、n 元二次型 xTAx正定必要条件:(1)aii0(2)|A| 011、总结:二次型 xTAx 正定判定(大题)(1)A 为数字:顺序主子式均大于0(2)A 为抽象:证 A 为实对称矩阵: AT=A;再由定义或特征值判定12、重要结论:(1)若 A 是正定矩阵,则kA(k0) ,Ak,AT,A-1,A*正定(2)若 A、B均为正定矩阵,则A+B正定精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 15 页,共 15 页