线性代数必须熟记的结论.doc

1、行列式61. 行列式共有个元素，展开后有项，可分解为行列式；2. 代数余子式的性质：、和的大小无关；、某行(列)的元素乘以其它行(列)元素的代数余子式为0；、某行(列)的元素乘以该行(列)元素的代数余子式为；3. 代数余子式和余子式的关系：4. 设行列式：将上、下翻转或左右翻转，所得行列式为，则；将顺时针或逆时针旋转，所得行列式为，则；将主对角线翻转后(转置)，所得行列式为，则；将主副角线翻转后，所得行列式为，则；5. 行列式的重要公式：、主对角行列式：主对角元素的乘积；、副对角行列式：副对角元素的乘积；、上、下三角行列式()：主对角元素的乘积；、和：副对角元素的乘积；、拉普拉斯展开式：、范德蒙行列式：大指标减小指标的连乘积；、特征值；6. 对于阶行列式，恒有：，其中为阶主子式；7. 证明的方法：、；、反证法；、构造齐次方程组，证明其有非零解；、利用秩，证明；、证明0是其特征值；2、矩阵1. 是阶可逆矩阵：(是非奇异矩阵)；(是满秩矩阵)的行(列)向量组线性无关；齐次方程组有非零解；，总有唯一解；与等价；可表示成若干个初等矩阵的乘积；的特征值全不为0；是正定矩阵；的行(列)向量组是的一组基；是中某两组基的过渡矩阵；2. 对于阶矩阵： 无条件恒成立；3.4. 矩阵是表格，推导符号为波浪号或箭头；行列式是数值，可求代数和；5. 关于分块矩阵的重要结论，其中均、可逆：若，则：、；、；、；(主对角分块)、；(副对角分块)、；(拉普拉斯)、；(拉普拉斯)3、矩阵的初等变换与线性方程组1. 一个矩阵，总可经过初等变换化为标准形，其标准形是唯一确定的：；等价类：所有与等价的矩阵组成的一个集合，称为一个等价类；标准形为其形状最简单的矩阵；对于同型矩阵、，若；2. 行最简形矩阵：、只能通过初等行变换获得；、每行首个非0元素必须为1；、每行首个非0元素所在列的其他元素必须为0；3. 初等行变换的应用：(初等列变换类似，或转置后采用初等行变换)、 若，则可逆，且；、对矩阵做初等行变化，当变为时，就变成，即：；、求解线形方程组：对于个未知数个方程，如果，则可逆，且；4. 初等矩阵和对角矩阵的概念：、初等矩阵是行变换还是列变换，由其位置决定：左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵；、，左乘矩阵，乘的各行元素；右乘，乘的各列元素； 、对调两行或两列，符号，且，例如：；、倍乘某行或某列，符号，且，例如：；、倍加某行或某列，符号,且，如：；5. 矩阵秩的基本性质：、；、；、若，则；、若、可逆，则；(可逆矩阵不影响矩阵的秩)、；()、；()、；()、如果是矩阵，是矩阵，且，则：()、的列向量全部是齐次方程组解(转置运算后的结论)；、若、均为阶方阵，则；6. 三种特殊矩阵的方幂：、秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵(向量)行矩阵(向量)的形式，再采用结合律；、型如的矩阵：利用二项展开式；二项展开式：；注：、展开后有项；、组合的性质：；、利用特征值和相似对角化：7. 伴随矩阵：、伴随矩阵的秩：；、伴随矩阵的特征值：；、8. 关于矩阵秩的描述：、，中有阶子式不为0，阶子式全部为0；(两句话)、，中有阶子式全部为0；、，中有阶子式不为0；9. 线性方程组：，其中为矩阵，则：、与方程的个数相同，即方程组有个方程；、与方程组得未知数个数相同，方程组为元方程；10. 线性方程组的求解：、对增广矩阵进行初等行变换(只能使用初等行变换)；、齐次解为对应齐次方程组的解；、特解：自由变量赋初值后求得；11. 由个未知数个方程的方程组构成元线性方程：、；、(向量方程，为矩阵，个方程，个未知数)、(全部按列分块，其中)；、(线性表出)、有解的充要条件：(为未知数的个数或维数)4、向量组的线性相关性1. 个维列向量所组成的向量组：构成矩阵；个维行向量所组成的向量组：构成矩阵；含有有限个向量的有序向量组与矩阵一一对应；2. 、向量组的线性相关、无关有、无非零解；(齐次线性方程组)、向量的线性表出是否有解；(线性方程组)、向量组的相互线性表示是否有解；(矩阵方程)3. 矩阵与行向量组等价的充分必要条件是：齐次方程组和同解；(例14)4. ；(例15)5. 维向量线性相关的几何意义：、线性相关；、线性相关坐标成比例或共线(平行)；、线性相关共面；6. 线性相关与无关的两套定理：若线性相关，则必线性相关；若线性无关，则必线性无关；(向量的个数加加减减，二者为对偶)若维向量组的每个向量上添上个分量，构成维向量组：若线性无关，则也线性无关；反之若线性相关，则也线性相关；(向量组的维数加加减减)简言之：无关组延长后仍无关，反之，不确定；7. 向量组(个数为)能由向量组(个数为)线性表示，且线性无关，则(二版定理7)；向量组能由向量组线性表示，则；(定理3)向量组能由向量组线性表示有解；(定理2)向量组能由向量组等价(定理2推论)8. 方阵可逆存在有限个初等矩阵，使；、矩阵行等价：(左乘，可逆)与同解、矩阵列等价：(右乘，可逆)；、矩阵等价：(、可逆)；9. 对于矩阵与：、若与行等价，则与的行秩相等；、若与行等价，则与同解，且与的任何对应的列向量组具有相同的线性相关性；、矩阵的初等变换不改变矩阵的秩；、矩阵的行秩等于列秩；10. 若，则：、的列向量组能由的列向量组线性表示，为系数矩阵；、的行向量组能由的行向量组线性表示，为系数矩阵；(转置)11. 齐次方程组的解一定是的解，考试中可以直接作为定理使用，而无需证明；、只有零解只有零解；、有非零解一定存在非零解；12. 设向量组可由向量组线性表示为：(题19结论)()其中为，且线性无关，则组线性无关；(与的列向量组具有相同线性相关性)(必要性：；充分性：反证法)注：当时，为方阵，可当作定理使用；13. 、对矩阵，存在，、的列向量线性无关；()、对矩阵，存在，、的行向量线性无关；14. 线性相关存在一组不全为0的数，使得成立；(定义)有非零解，即有非零解；，系数矩阵的秩小于未知数的个数；15. 设的矩阵的秩为，则元齐次线性方程组的解集的秩为：；16. 若为的一个解，为的一个基础解系，则线性无关；(题33结论)5、相似矩阵和二次型1. 正交矩阵或(定义)，性质：、的列向量都是单位向量，且两两正交，即；、若为正交矩阵，则也为正交阵，且；、若、正交阵，则也是正交阵；注意：求解正交阵，千万不要忘记施密特正交化和单位化；2. 施密特正交化：；;3. 对于普通方阵，不同特征值对应的特征向量线性无关；对于实对称阵，不同特征值对应的特征向量正交；4. 、与等价经过初等变换得到；，、可逆；，、同型；、与合同，其中可逆；与有相同的正、负惯性指数；、与相似；5. 相似一定合同、合同未必相似；若为正交矩阵，则，(合同、相似的约束条件不同，相似的更严格)；6. 为对称阵，则为二次型矩阵；7. 元二次型为正定：的正惯性指数为；与合同，即存在可逆矩阵，使；的所有特征值均为正数；的各阶顺序主子式均大于0；(必要条件)考研数学复习小结(线性代数)概念多、定理多、符号多、运算规律多、内容相互纵横交错,知识前后紧密联系是线性代数课程的特点,故考生应充分理解概念,掌握定理的条件、结论、应用,熟悉符号意义,掌握各种运算规律、计算方法,并及时进行总结,抓联系,使学知识能融会贯通,举一反三,根据考试大纲的要求,这里再具体指出如下： 行列式的重点是计算,利用性质熟练准确的计算出行列式的值。矩阵中除可逆阵、伴随阵、分块阵、初等阵等重要概念外,主要也是运算,其运算分两个层次,一是矩阵的符号运算,二是具体矩阵的数值运算。例如在解矩阵方程中,首先进行矩阵的符号运算,将矩阵方程化简,然后再代入数值,算出具体的结果,矩阵的求逆(包括简单的分块阵)(或抽象的,或具体的,或用定义,或是用公式A -1= 1 A*,或 A用初等行变换),A和A*的关系,矩阵乘积的行列式,方阵的幂等也是常考的内容之一。关于向量,证明(或判别)向量组的线性相关(无关),线性表出等问题的关键在于深刻理解线性相关(无关)的概念及几个相关定理的掌握,并要注意推证过程中逻辑的正确性及反证法的使用。向量组的极大无关组,等价向量组,向量组及矩阵的秩的概念,以及它们相互关系也是重点内容之一。用初等行变换是求向量组的极大无关组及向量组和矩阵秩的有效方法。在Rn中,基、坐标、基变换公式,坐标变换公式,过渡矩阵,线性无关向量组的标准正交化公式,应该概念清楚,计算熟练,当然在计算中列出关系式后,应先化简,后代入具体的数值进行计算。行列式矩阵向量方程组是线性代数的基本内容,它们不是孤立隔裂的,而是相互渗透,紧密联系的,例如A0=A是可逆阵= =r(A)=n(满秩阵)=A的列(行)向量组线性无关=AX=0唯一零解=AX=b对任何b均有(唯一)解=A=P1 P2 PN,其中PI(I=1,2,N)是初等阵=r(AB)=r(B)A初等行变换I=A的列(行)向量组是Rn的一个基=A可以是某两个基之间的过渡矩阵等等。这种相互之间的联系综合命题创造了条件,故对考生而言,应该认真总结,开拓思路,善于分析,富于联想使得对综合的,有较多弯道的试题也能顺利地到达彼岸。关于特征值、特征向量。一是要会求特征值、特征向量,对具体给定的数值矩阵,一般用特征方程E-A=0 及(E-A)=0即可,抽象的由给定矩阵的特征值求其相关矩阵的特征值(的取值范围),可用定义A=,同时还应注意特征值和特征向量的性质及其应用,二是有关相似矩阵和相似对角化的问题,一般矩阵相似对角化的条件。实对称矩阵的相似对角化及正交变换相似于对角阵,反过来,可由A 的特征值,特征向量来确不定期A的参数或确定A,如果A是实对称阵,利用不同特征值对应的特征向量相互正交,有时还可以由已知1的特征向量确定出2 (21)对应的特征向量,从而确定出A 。三是相似对角化以后的应用,在线性代数中至少可用来计算行列式及An. 将二次型表示成矩阵形式,用矩阵的方法研究二次型的问题主要有两个：一是化二次型为标准形,这主要是正交变换法(这和实对称阵正交相似对角阵是一个问题的两种提法),在没有其他要求的情况下,用配方法得到标准形可能更方便些；二是二次型的正定性问题,对具体的数值二次型,一般可用顺序主子式是否全部大于零来判别,而抽象的由给定矩阵的正定性,证明相关矩阵的正定性时,可利用标准形,规范形,特征值等到证明,这时应熟悉二次型正定有关的充分条件和必要条件。2007年考研数学线性代数复习建议新的一轮考研复习已经开始,为使众多考生在复习过程中少走弯路,收到事半功倍的效果,现结合近年研究生考试情况提出如下建议。 一,重视基本概念、基本性质、基本方法的理解和掌握。-基本概念、基本性质和基本方法一直是考研数学的重点,线性代数更是如此。从多年的阅卷情况和经验看,有些考生对基本概念掌握不够牢固,理解不够透彻,在答题中对基本性质的应用不知如何下手,因此,造成许多不应该的失分现象。所以,考生在复习中一定要重视基本概念、基本性质和基本方法的理解与掌握,多做一些基本题来巩固基本知识。 二,加强综合能力的训练,培养分析问题和解决问题的能力。-从近十年特别是近两年的研究生入学考试试题看,加强了对考生分析问题和解决问题能力的考核。在线性代数的两个大题中,基本上都是多个知识点的综合。从而达到对考生的运算能力、抽象概括能力、逻辑思维能力和综合运用所学知识解决实际问题的能力的考核。因此,在打好基础的同时,通过做一些综合性较强的习题(或做近年的研究生考题),边做边总结,以加深对概念、性质内涵的理解和应用方法的掌握。 三,注重分析一些重要概念和方法之间的联系和区别。 -线性代数的