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matlab编程（26）
用矩阵除法，求线性方程组的特解
&&& 利用矩阵除法求线性方程组的形式为：AX=b，其中A为系数矩阵，b为方程组右侧的一列常数。
由AX=b，得X=A\b，在这种条件下，首先要保证A为满秩矩阵，否则无法求解。
例如，求线性方程组的解
在matlab的命令行窗口，依次输入如下命令：
A=[5 4;2 5];& %系数矩阵A
b=[24 13]';&&& %方程组右边的值
&R_A=rank(A) %求矩阵A的秩
X=A\b&&&&& %解向量X
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
可根据系数矩阵的秩r(A)来判断方程解的存在情况：
（1）若系数矩阵的秩r=n(n为方程组中x的个数)，则有唯一解；
（2）若系数矩阵的秩r&n，则可能有无穷解；
线性方程组的无穷解 = 对应齐次方程组的通解+非齐次方程组的一个特解；
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高等代数与解析几何,教案 正文
高等代数与解析几何,教案
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篇一：高等代数与解析几何大纲 附件1 教学大纲 课程编号： 课程英文名：Advanced Algebra and Analytic Geometry 课程性质：学科基础课 课程类别：必修课 先修课程：高中数学 学 分：4+4 总学时数：72+72 周学时数：4+4 适用专业：统计学 适用学生类别：内招生 开课单位：信息科学技术学院数学系 一、教学目标及教学要求 1.本课程是统计学专业的一门重要基础课。它不仅是学习后继课程及在各个学科领域进行理论研究和实际应用的必要基础，同时还为培养学生的独立工作能力提供必要的训练。学生学好这门课程的基本内容和方法，对今后的提高和发展有着深远的影响。 2.通过本课程的学习，要使学生了解高等代数与解析几何的概貌、各部分内容的结构和知识的内在联系；学会代数与几何方法，培养学生抽象思维能力、逻辑推理能力、想象能力、运算能力和综合应用能力。 3.要求学生熟练掌握本课程的基本概念、基本理论、基本运算及方法。通过课堂教学及进行大量的习题训练等各个教学环节，使得学生做到概念清晰、推理严密、运算准确，并且学会应用这些基本理论及方法去处理实际问题。 二、本课程的重点和难点 （略。由课任自行掌握） 三、主要实践性教学环节及要求精讲、细读、自学相结合方法，加强课内外训练为手段。 四、教材与主要参考文献 教材：《高等代数与解析几何》（上、下）（第二版），孟道骥编著， 科学出版社，2004年。 参考书： 1. 《高等代数与解析几何》，陈志杰编著，高等教育出版社， 2000年； 2.《数论基础》，张君达主编，北京科学技术出版社，2002年。 五、考核形式与成绩计算 考核形式：闭卷考试。 成绩计算：平时成绩（包括平时作业、小测验、考勤等）占30%， 期末考试占70%。 六、基本教学内容 第二学期 第一周―第二周：（8课时） 第一章：向量代数与解析几何基础 1. 代数与几何发展概述。 2. 向量的线性运算及几何意义：定义与性质、向量的共线、共面与线 性关系 3. 坐标系：标架、向量和点的坐标、n维向量空间。 4. 向量的线性关系与线性方程组。 5. 三维空间中向量的乘积运算：内积、外积、混合积、三重外积。 6. 方程及几何意义： (1)二元方程及几何意义：平面曲线的表示（非参数式、极坐标、 参数式、向量式）; (2)三元方程及几何意义：直线与平面方程、曲线与曲面方程（非 参数式、参数式、向量式）。 第三周―第五周：（12课时）第二章：三维空间中的基本曲面与曲线 1. 基本曲面：旋转曲面、柱面、曲线的射影柱面、锥面、二次曲面、 直纹面。 2. 空间曲线：一般方程、参数方程、在坐标面上的投影、空间曲线和 曲面围城的区域。 3. 平面及其方程：点法式、一般方程、平面束、几何度量与位置关 系。 4. 空间直线及其方程：一般式、对称式、参数式、几何度量与位置关 系。 第六周：（4课时） 第三章：代数学基础知识 1．数环和数域。 2. 综合除法。 3. 数学归纳法。 4. 映射与二元运算。 第七周―第九周：（12课时） 第四章：行列式 1．映射、变换与置换：定义与基本性质，置换的反序数及奇偶性。 2. 矩阵：基本概念与基本运算，初等变换。 3. 行列式：定义、性质、计算。 4. 应用：求解线性方程组（Cramer法则）。 第十周―第十一周：（8课时） 第五章：线性方程组与线性子空间 1．线性方程组的基本解法：消元法与行初等变换。 2. 线性方程组解的讨论。 3. 向量组的线性相关性。 4. 线性子空间：基本概念、基、维数。 5. 线性方程组解的结构：齐次的情形、非齐次的情形。 第十二周―第十三周：（8课时）第六章：基本矩阵论 1．秩：向量组的秩、矩阵的秩、应用（讨论线性方程组解的存在性）。 2. 矩阵的运算：背景、基本运算、分块。 3. 线性映射：定义、象空间与核空间。 第十四周―第十五周：（8课时） 第七章：线性空间与内积空间 1．线性空间：定义、同构关系、和与直和。 2. 内积空间：定义、内积与正交性、正交基、正交投影、正交变换 与正交阵。 第十六周：总复习（4课时） 第三学期 第一周―第二周：（8课时） 第八章：数论初步 1. 整除：带余除法、约数与倍数、基本性质、数的奇偶性、素数与 合数。 2. 最大公约数与最小公倍数：Euclid算法、初等变换法。 3. 算术基本定理。 4. 同余：基本概念与性质、线性同余方程、中国剩余定理、多项式同 余方程、线性不定方程。 第三周―第四周：（8课时） 第九章：多项式基本理论 1．基本概念。 2. 整除性与综合除法。 3. 最大公因式。 4. 因式分解。 5. 根。 6. 可约性 7．多元多项式。 8. 对称多项式。第五周―第六周：（8课时） 第十章：线性变换 1. 线性的表示：过渡矩阵。 2. 线性变换的特征理论：特征值与特征向量。 3. 对角化与不变子空间。 第七周―第八周：（8课时） 第十一章：线性空间上的函数 1. 线性函数与双线性函数、张量。 2. 对称双线性函数、张量积。 3. 二次型及其标准化。 第九周―第十周：（8课时） 第十二章：二次型理论的应用 1. 二次曲线方程的化简和分类。 2. 二次曲面及二次超曲面方程的化简。 3. 平面的等距变换和仿射变换。 4. 变换群与几何学、二次曲线（面）的正交分类与仿射分类。 第十一周―第十二周：（8课时） 第十三章：矩阵的Jordan标准型 1. λ矩阵：运算、秩、可逆性、正规形。 2. 矩阵的相似与Jordan标准型。 3. 在常微分方程中的应用。 第十三周―第十四周：（8课时） 第十四章：矩阵分析初步 1. 矩阵直积。 2. 向量函数与矩阵函数。 3．矩阵级数。 4. 矩阵导数与微分。 5. 在概率统计中的应用：多元正态分布、最小二乘法、最大似然法。 第十五周：（4课时）篇二：高等代数与解析几何教学大纲 《高等代数与解析几何》教学大纲
高等代数与解析几何是数学的主要基础课. 通过本课程的教学将逐步培养运用几何与代数相结合的方法分析问题和解决问题的能力. 因此在教学中应注意讲清代数概念的几何背景,
培养学生的空间想象力. 本课程如按每学期每周4节正课2节习题课安排,
在一学年内应能讲授完本大纲的内容。至于教科书《高等代数与解析几何》中的打星号的选学内容可以作为第三学期的选修课内容。 第一章 第一章 向量代数(22课时) 第二章 第二章 行列式(12课时) 第三章 第三章 线性方程组与线性子空间(20课时) 第四章 第四章 矩阵的秩与矩阵的运算(14课时) 第五章 第五章 线性空间与欧几里得空间(16课时) 第六章 第六章 几何空间的常见曲面(14课时) 第七章 第七章 线性变换(6课时) 第八章 第八章 线性空间上的函数(10课时) 第九章 第九章 坐标变换与点变换(12课时) 第十章 第十章 一元多项式与整数的因式分解(14课时) 第十一章第十一章 多元多项式(12课时) 第十二章第十二章 多项式矩阵与若尔当典范形(10课时)
以下计划中所列参考课时数均不包括习题课课时.
向量代数(22课时) 内容包括向量的线性运算，向量的共线与共面，用坐标表示向量，线性相关性与线性方程组，n维向量空间，几何空间向量的内积、外积与混合积，平面曲线的方程等。 本章的教学目的是使学生对向量及其运算以及线性相关性有一个较直观的认识，为以后抽象向量的学习打下基础。
行列式(12课时) 本章从讲解映射与变换以及置换的奇偶性入手，通过体积的计算引入行列式的定义，同时也给出行列式的常用定义，然后引入矩阵的概念，以帮助理解行列式的性质，再讲解行列式按一行(一列)展开以及用行列式解线性方程组的克拉默法则，最后证明拉普拉斯定理。 本章的教学目的是使学生对行列式的意义及其计算有所了解。并会应用克拉默法则解线性方程组。对行列式计算的技巧不能太强调。
线性方程组与线性子空间(20课时) 用消元法解线性方程组是与初等数学相衔接的，在此基础上讨论线性方程组的解的情况，然后引出向量组的线性相关性的有关性质，再学习线性子空间及线性子空间的基与维数，以帮助理解齐次线性方程组的解的结构。通过对非齐次线性方程组的解的结构的讨论理解线性流形。作为其应用，再讨论几何空间中平面与直线的仿射性质。 通过本章的教学使学生了解线性方程组的解的情况、向量组的线性相关性以及线性子空间的维数间的联系，并掌握解析几何中关于平面和直线方程的内容。
矩阵的秩与矩阵的运算(14课时) 内容有向量组的秩，矩阵的秩，用矩阵的秩判断线性方程组解的情况，线性映射及其矩阵，线性映射及矩阵的运算，矩阵乘积的行列式与矩阵的逆，矩阵的分块，初等矩阵。 通过本章的学习使学生知道线性方程组的解的秩判别法，掌握矩阵的运算以及矩阵的正规形。
线性空间与欧几里得空间(16课时) 内容有线性空间及其同构，线性子空间的和与直和，欧几里得空间，几何空间中平面与直线的度量性质，欧几里得空间中的正交补空间与正交投影，正交变换与正交矩阵。 对抽象线性空间定义的学习能提升学生的抽象思维能力。度量的引入导出了欧几里得空间。正交变换和正交投影是本章的重要内容，也是难点(转 载于: 在 点 网:高等代数与解析几何,)。而有关直线和平面的部分则是传统的解析几何内容，必须掌握。
几何空间的常见曲面(14课时) 内容包括立体图与投影，空间曲面与曲线的方程，旋转曲面，柱面与柱面坐标，锥面， 二次曲面，直纹面，曲面的交线与曲面围成的区域。 本章是空间解析几何的传统内容。重点应放在培养学生的空间力上。
线性变换(6课时) 内容有线性空间的基变换与坐标变换，基变换对线性变换矩阵的影响，线性变换的特征值与特征向量，可对角化线性变换，线性变换的不变子空间。 本章应使学生掌握线性变换矩阵的相似变换公式，理解特征值与特征向量的意义及求法，并会通过求特征值与特征向量把可对角化矩阵化成对角形。
线性空间上的函数(10课时) 内容有线性函数与双线性函数，对称双线性函数，二次型，对称变换及其典范形。 本章的重点是学会把二次型通过线性替换化成对角形。
坐标变换与点变换(12课时) 内容有平面坐标变换，二次曲线方程的化简。 本章的教学要求是使得学生学会通过代数方法把一般平面二次曲线方程通过坐标变换化成标准形。
第十章 一元多项式与整数的因式分解(14课时) 内容有一元多项式，整除的概念，最大公因式，因式分解定理，重因式，多项式的根，复系数与实系数多项式，有理系数多项式。 本章通过与整数的比较使得学生对初等数学中已经学过的多项式因式分解理论有更深刻的理解。对多项式的因式分解理论作系统的总结与提高。 第十一章 多元多项式(12课时) 内容有多元多项式，对称多项式。 由于课时的限制，多元多项式只能学习这点内容。
第十二章 多项式矩阵与若尔当典范形(10课时) 内容有多项式矩阵，不变因子，矩阵相似的条件，初等因子，若尔当典范形，矩阵的极小多项式。 本章通过多项式矩阵方法导出相似矩阵的若尔当标准形。同时应使学生知道矩阵的不变因子与初等因子以及它们与矩阵的相似的关系。篇三：一、高等代数与解析几何之间的关系 利用几何直观理解高等代数中抽象的定义和定理 一、高等代数与解析几何的关系 代数为几何的发展提供了研究方法，几何为代数提供直观背景。 解析几何中的很多概念、方法都是应用线性代数的知识、定义来刻画、描述和表达的。例如，解析几何中的向量的共线、共面的充分必要条件就是用线性运算的线性相关来刻画的，最终转化为用行列式工具来表述，再如，解析几何中的向量的外积（向量积）、混合积也是行列式工具来表示的典型事例。高等代数中的许多知识点的引入、叙述和刻画亦用到解析几何的概念或定义。例如线性空间的概念表述就是以解析几何的二维、三维几何空间为实例模型。 “如果代数与几何各自分开发展，那它的进步十分缓慢，而且应用范围也很有限，但若两者互相结合而共同发展，则就会相互加强，并以快速的步伐向着完善化的方向猛进。” --------拉格朗日 二、目前将高等代数与解析几何合并开课的大学 中国科大： 陈发来，陈效群，李思敏，线性代数与解析几何，高等教育出版社，北京：2011. 南开大学： 孟道骥，高等代数与解析几何（上下册）（第二版），科学出版社，北京：2007. 华东师大： 陈志杰，高等代数与解析几何 (上下册) (第2版)，高等教育出版社，北京：2008. 华中师大： 樊恽，郑延履，线性代数与几何引论，科学出版社，北京：2004. 同济大学： 高等代数与解析几何 同济大学应用数学系 高等教育出版社 (2005-05出版) 兰州大学，广西大学，西南科技大学，成都理工大学 三、高等代数的特点 1、逻辑推理的严密性；2、研究方法的公理性；3、代数系统的结构性。 四、高等代数一些概念的引入 对于刚上大学的一年级新生, 大多数难以适应高等代数的抽象概念的引入、推导 和应用。通过一些实例，特别是几何实例，引入高等代数的相关概念，一方面可以让学生了解抽象概念的来龙去脉，另一方面可以让学生找到理解抽象概念的思维立足点。
五、高等代数的一些概念的几何解析 高等代数中相关概念和定理的几何解析，可以使学生更容易把握这些概念和定理的几何本质，更容易直观地理解这些抽象的概念和定理，从而可以提高学生运用这些抽象的概念和定理去解题的能力。 1. 线性代数中“线性”的几何意义 线性代数是高等代数的一个分支，有线性空间、线性映射、线性变换、线性方程组、线性相关性等概念。哪究竟这里的“线性”的直观理解是什么？简单地说，就是因变量与自变量之间的关系可以描述为一条直线，例如线性函数y=f(x)=ax+b,最简单的情形就是过原点的直线y=f(x)=ax。 而对于过原点的直线y=f(x)=ax，其满足可加性和比例性，即 f(x1?x2)?f(x1)?f(x2),f(kx)?kf(x),或者f(k1x1?k2x2)?k1f(x1)?k2f(x2)。 一句话，线性组合的函数，等于函数的线性组合。 将这种关系推广到高维的情形：Y=AX,??2.行列式的几何意义 （1）二级行列式的几何意义 二级行列式D2? ?,AX=b. a1a2b1 b2 是 xoy平面上以行向量a=(a1,a2)和b=(b1,b2)为邻边的平行四边形的有向 面积：若这个平行四边形是由向量a沿逆时针方向转到b而得到的，面积取正值；若这个平行四边形是由向量a沿顺时针方向转到b而得到的，面积取负值。 S(a,b)=|a||b|sin(???),而sin(???)? a1b2?a2b1 。 |a||b| 另外，二级行列式的另一个几何意义就是是两个行向量或列向量的叉积a?b的数值。 （2）三级行列式的几何意义 三级行列式的几何意义是其行向量或列向量所张成的平行六面体的有向体积。a1 a2b2c2a3 b3＝0. c3 x y 1y11?0。 y21a3b3。 c3 向量a,b,c的混合积（a,b,c）=（a?b）c=b1 c1 a1 a2b2c2 推论1：三点a,b,c共面的等价条件是b1 c1 推论2：过平面上两点(x1,y1), (x2,y2)的直线方程为x1 x2
3. 矩阵乘积的几何意义 要说到矩阵的乘积的几何意义，我们首先要了解矩阵的发展历程： 1801年德国数学家高斯（F.Gauss）把一个线性变换的全部系数作为一个整体。 1844年，德国数学家爱森斯坦（F.Eissenstein）讨论了“变换”（矩阵）及其乘积。 18年，英国数学家西尔维斯特（J. J. Sylvester）首先使用矩阵一词。 1858年，英国数学家凯莱（A.Cayley，）发表《关于矩阵理论的研究报告》。他首先将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究，并在这个主题上首先发表了一系列文章，因而被认为是矩阵论的创立者，他给出了现在通用的一系列定义，如两矩阵相等、零矩阵、单位矩阵、两矩阵的和、一个数与一个矩阵的数量积、两个矩阵的积、矩阵的逆、转置矩阵等。 矩阵实质上就是一个线性变换。矩阵乘积实质就是线性变换的复合。下面来看R2中的一个简单例子： ?a11a12??x1??y1??y1?a11x1?a12x2 ，即Y=AX，A??X????Y???：?? y?ax?axaaxy?2??2??2?y??z??z?by?by?bb? Y??1??Z??1?：?1111122，即Z=BY，B??1112?. ?y2??z2??z2?b21y1?b22y2?b21b22??x1??z1??z1?(b11a11?b12a21)x1?(b11a12?b12a22)x2 则X????Z???：?，即Z=CX, xzz?(ba?ba)x?(ba?ba)x?2??2??1222222ba?ba??ba?ba C??1222?. ?b21a11?b22a21b21a12?b22a22? ba?ba??ba?ba 又有Z=BAX，于是定义BA??1222?。 ?b21a11?b22a21b21a12?b22a22?4. 向量组线性相关(无关)与几何中向量共面、共线之间的关系 若?,?,?是三维空间的向量,则:?线性相关;?,?线性相关; ?,?,?线性相关对应几何直观分别为?为零向量; ?,?共线; ?,?,?共面。因此,一维空间的基是空间中任意一个非零向量;二维空间的基是空间中两个不共线向量;三维空间的基是空间中3个不共面的向量组成的。 5. 向量组正交化的几何解释 线性无关的向量组可以由Schmidt正交化得到与其等价的正交组,它的几何解释为,如果有3个线性无关的向量?1,?2,?3则可以通过Schmidt正交化得到相应的3个正交向量?1,?2,?3。这里 ?1??1,?2??2??2 ,?3??3??3 ,其中?2为?2在?1上的投影向量; ?3为?3在?1,?2所确定的平 面上的垂直投影向量。篇四：一、高等代数与解析几何之间的关系 利用几何直观理解高等代数中抽象的定义和定理 一、高等代数与解析几何的关系 代数为几何的发展提供了研究方法，几何为代数提供直观背景。 解析几何中的很多概念、方法都是应用线性代数的知识、定义来刻画、描述和表达的。例如，解析几何中的向量的共线、共面的充分必要条件就是用线性运算的线性相关来刻画的，最终转化为用行列式工具来表述，再如，解析几何中的向量的外积（向量积）、混合积也是行列式工具来表示的典型事例。高等代数中的许多知识点的引入、叙述和刻画亦用到解析几何的概念或定义。例如线性空间的概念表述就是以解析几何的二维、三维几何空间为实例模型。 “如果代数与几何各自分开发展，那它的进步十分缓慢，而且应用范围也很有限，但若两者互相结合而共同发展，则就会相互加强，并以快速的步伐向着完善化的方向猛进。” --------拉格朗日
二、目前将高等代数与解析几何合并开课的大学 中国科大： 陈发来，陈效群，李思敏，线性代数与解析几何，高等教育出版社，北京：2011. 南开大学： 孟道骥，高等代数与解析几何（上下册）（第二版），科学出版社，北京：7. 华东师大： 陈志杰，高等代数与解析几何 (上下册) (第2版)，高等教育出版社，北京：2008. 华中师大： 樊恽，郑延履，线性代数与几何引论，科学出版社，北京：2004. 同济大学： 高等代数与解析几何 同济大学应用数学系 高等教育出版社 (2005-05出版)
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三、高等代数的特点 1、逻辑推理的严密性；2、研究方法的公理性；3、代数系统的结构性。 四、高等代数一些概念的引入 对于刚上大学的一年级新生, 大多数难以适应高等代数的抽象概念的引入、推导 和应用。通过一些实例，特别是几何实例，引入高等代数的相关概念，一方面可以让学生了解抽象概念的来龙去脉，另一方面可以让学生找到理解抽象概念的思维立足点。五、高等代数的一些概念的几何解析 高等代数中相关概念和定理的几何解析，可以使学生更容易把握这些概念和定理的几何本质，更容易直观地理解这些抽象的概念和定理，从而可以提高学生运用这些抽象的概念和定理去解题的能力。 1. 线性代数中“线性”的几何意义 线性代数是高等代数的一个分支，有线性空间、线性映射、线性变换、线性方程组、线性相关性等概念。哪究竟这里的“线性”的直观理解是什么？简单地说，就是因变量与自变量之间的关系可以描述为一条直线，例如线性函数y=f(x)=ax+b,最简单的情形就是过原点的直线y=f(x)=ax。 而对于过原点的直线y=f(x)=ax，其满足可加性和比例性，即 f(x1?x2)?f(x1)?f(x2),f(kx)?kf(x),或者f(k1x1?k2x2)?k1f(x1)?k2f(x2)。 一句话，线性组合的函数，等于函数的线性组合。 将这种关系推广到高维的情形：Y=AX,????,AX=b. 2.行列式的几何意义 （1）二级行列式的几何意义 二级行列式D2?a1a2 b1b2是 xoy平面上以行向量a=(a1,a2)和b=(b1,b2)为邻边的 平行四边形的有向面积：若这个平行四边形是由向量a沿逆时针方向转到b而得到的，面积取正值；若这个平行四边形是由向量a沿顺时针方向转到b而得到的，面积取负值。 S(a,b)=|a||b|sin(???),而sin(???)?a1b2?a2b1。 |a||b| 另外，二级行列式的另一个几何意义就是是两个行向量或列向量的叉积a?b的数值。 （2）三级行列式的几何意义 三级行列式的几何意义是其行向量或列向量所张成的平行六面体的有向体积。 a1a2 b2 c2 a3 b3＝0. c3 xyy1?0。 y2a3b3。 c3向量a,b,c的混合积（a,b,c）=（a?b）?c=b1c1a1a2b2c2推论1：三点a,b,c共面的等价条件是b1c1推论2：过平面上两点(x1,y1), (x2,y2)的直线方程为x1 x2 3. 矩阵乘积的几何意义 要说到矩阵的乘积的几何意义，我们首先要了解矩阵的发展历程： 1801年德国数学家高斯（F.Gauss）把一个线性变换的全部系数作为一个整体。 1844年，德国数学家爱森斯坦（F.Eissenstein）讨论了“变换”（矩阵）及其乘积。 1年，英国数学家西尔维斯特（J. J. Sylvester）首先使用矩阵一词。 1858年，英国数学家凯莱（A.Cayley，）发表《关于矩阵理论的研究报告》。他首先将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究，并在这个主题上首先发表了一系列文章，因而被认为是矩阵论的创立者，他给出了现在通用的一系列定义，如两矩阵相等、零矩阵、单位矩阵、两矩阵的和、一个数与一个矩阵的数量积、两个矩阵的积、矩阵的逆、转置矩阵等。 矩阵实质上就是一个线性变换。矩阵乘积实质就是线性变换的复合。下面来看R2中的一个简单例子： ?a11a12??x??y??y1?a11x1?a12x2，即Y=AX，A??X??1??Y??1?：?? y?ax?axaa?x2??y2??2 ?y1??z1??z1?b11y1?b12y2?b11b12?Y????Z???：?，即Z=BY，B???. yzz?by?bybb?2??2??2? ?x1??z1??z?(b11a11?b12a21)x1?(b11a12?b12a22)x2则X????Z???：?1，即Z=CX, xz?2??2??z2?(b21a11?b22a21)x1?(b21a12?b22a22)x2 ?b11a11?b12a21b11a12?b12a22?C???. ba?baba?ba?2222? ba?ba??ba?ba又有Z=BAX，于是定义BA??1222?。 ?b21a11?b22a21b21a12?b22a22? 4. 向量组线性相关(无关)与几何中向量共面、共线之间的关系 若?,?,?是三维空间的向量,则:?线性相关;?,?线性相关; ?,?,?线性相关对应几何直观分别为?为零向量; ?,?共线; ?,?,?共面。因此,一维空间的基是空间中任意一个非零向量;二维空间的基是空间中两个不共线向量;三维空间的基是空间中3个不共面的向量组成的。 5. 向量组正交化的几何解释 线性无关的向量组可以由Schmidt正交化得到与其等价的正交组,它的几何解释为,如果有3个线性无关的向量?1,?2,?3则可以通过Schmidt正交化得到相应的3个正交向量?1,?2,?3。这里?1??1,?2??2??2 ,?3??3??3 ,其中?2为?2在?1上的投影向量; ?3为?3在?1,?2所确定的平面上的垂直投影向量。篇五：一、高等代数与解析几何之间的关系 利用几何直观理解高等代数中抽象的定义和定理 一、高等代数与解析几何的关系 代数为几何的发展提供了研究方法，几何为代数提供直观背景。 解析几何中的很多概念、方法都是应用线性代数的知识、定义来刻画、描述和表达的。例如，解析几何中的向量的共线、共面的充分必要条件就是用线性运算的线性相关来刻画的，最终转化为用行列式工具来表述，再如，解析几何中的向量的外积（向量积）、混合积也是行列式工具来表示的典型事例。高等代数中的许多知识点的引入、叙述和刻画亦用到解析几何的概念或定义。例如线性空间的概念表述就是以解析几何的二维、三维几何空间为实例模型。 “如果代数与几何各自分开发展，那它的进步十分缓慢，而且应用范围也很有限，但若两者互相结合而共同发展，则就会相互加强，并以快速的步伐向着完善化的方向猛进。” --------拉格朗日
二、目前将高等代数与解析几何合并开课的大学 中国科大： 陈发来，陈效群，李思敏，线性代数与解析几何，高等教育出版社，北京：2011. 南开大学： 孟道骥，高等代数与解析几何（上下册）（第二版），科学出版社，北京：2007. 华东师大： 陈志杰，高等代数与解析几何 (上下册) (第2版)，高等教育出版社，北京：2008. 华中师大： 樊恽，郑延履，线性代数与几何引论，科学出版社，北京：2004.
同济大学： 高等代数与解析几何 同济大学应用数学系 高等教育出版社 (2005-05出版) 兰州大学，广西大学，西南科技大学，成都理工大学
三、高等代数的特点 1、逻辑推理的严密性；2、研究方法的公理性；3、代数系统的结构性。
四、高等代数一些概念的引入 对于刚上大学的一年级新生, 大多数难以适应高等代数的抽象概念的引入、推导 和应用。通过一些实例，特别是几何实例，引入高等代数的相关概念，一方面可以让学生了解抽象概念的来龙去脉，另一方面可以让学生找到理解抽象概念的思维立足点。
五、高等代数的一些概念的几何解析 高等代数中相关概念和定理的几何解析，可以使学生更容易把握这些概念和定理的几何本质，更容易直观地理解这些抽象的概念和定理，从而可以提高学生运用这些抽象的概念和定理去解题的能力。 1. 线性代数中“线性”的几何意义 线性代数是高等代数的一个分支，有线性空间、线性映射、线性变换、线性方程组、线性相关性等概念。哪究竟这里的“线性”的直观理解是什么？简单地说，就是因变量与自变量之间的关系可以描述为一条直线，例如线性函数y=f(x)=ax+b,最简单的情形就是过原点的直线y=f(x)=ax。 而对于过原点的直线y=f(x)=ax，其满足可加性和比例性，即 f(x1?x2)?f(x1)?f(x2),f(kx)?kf(x),或者f(k1x1?k2x2)?k1f(x1)?k2f(x2)。 一句话，线性组合的函数，等于函数的线性组合。 将这种关系推广到高维的情形：Y=AX,????,AX=b. 2.行列式的几何意义 （1）二级行列式的几何意义 二级行列式D2?a1a2 b1b2是 xoy平面上以行向量a=(a1,a2)和b=(b1,b2)为邻边的平行四边形的 有向面积：若这个平行四边形是由向量a沿逆时针方向转到b而得到的，面积取正值；若这个平行四边形是由向量a沿顺时针方向转到b而得到的，面积取负值。 S(a,b)=|a||b|sin(???),而sin(???)?a1b2?a2b1。 |a||b| 另外，二级行列式的另一个几何意义就是是两个行向量或列向量的叉积a?b的数值。 （2）三级行列式的几何意义 三级行列式的几何意义是其行向量或列向量所张成的平行六面体的有向体积。
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