线性代数克莱姆法则系数行列式中唯一解是指只有一个解吗?

克莱姆法则的又一证法--《酒城教育》2017年02期
克莱姆法则的又一证法
【摘要】:在线性代数教学中,克莱姆法则是一个重要定理。克莱姆法则有大量的应用,多数课本在讲行列式的引入都是从解线性方程组导出克莱姆法则,再给出行列式的定义。克莱姆法则在高等代数、空间解析几何、微积分、计算方法都有大量的应用。克莱姆法则的证明也有很多种方法,本文给出一种新的证明方法,用加边行列式的方法来证明,证明比较简单。
【作者单位】:
【分类号】:G712;O151.2-4
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400-819-9993对于如下四元一次方程组:
设如下行列式:
则原四元一次方程组的解为:
克莱姆法则
克莱姆法则
基于线性方程组的解空间理论,线性方程组有唯一解当且仅当有效方程数等于未知数的个数。这时,可以运用各种方法具体求出唯一存在的解。克莱姆法则是一种求解线性方程组的方法,大多数线性代数教材...
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克拉默法则、逆矩阵、体积
这一篇主要介绍行列式的3个应用:求逆矩阵、方程求解、计算面积和体积。
应用1:求逆矩阵
首先直接给出求逆公式 , 是A的代数余子式矩阵(matrix of cofactors), ,其中C11为元...
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线性代数―克莱姆法则
&&线性代数―克莱姆法则
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你可能喜欢一:线性方程组
*线性方程组的基本问题:
1.如何判别线性方程组是否有解?
2.当线性方程组有解时,如何判定其解是否唯一?
3.如何求出有解线性方程组的解?&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
线性方程组的初等变换:
1.互换第i个方程与第j个方程的位置
2.方程组中第i个方程乘以非零常数h
3.第i个方程的k倍加到第j个方程上
*解线性方程组的方法:消元法
&通解:方程组有无穷多个解时,对所有解的描述称为方程组的通解。通解中一定包含任意常数(c)
*线性方程组的一下几个事实:
1.方程组作为整体运算
2.未知数不参与运算
3.M x N线性方程组与m个有序数组一一对应
定&理&1:如果对线性方程组(L1)作有限次初等变换得方程组(L2),则方程组(L1)&与方程组&(L2)&是同解的
实矩阵:元素都是实数的矩阵
行矩阵:1*n
列矩阵:n*1
1*1矩阵A=(a)等同于数a
零矩阵:元素都为0
*与线性方程组有关的矩阵:
1.系数矩阵
2.未知数构成的列矩阵
3.常数构成的列矩阵
4.增广矩阵
*矩阵的初等行变换:
1.互换第i行与第j行& Ri &-& Rj
2.第i行乘以非零常数h& hRi
3.第i行的k倍加到第j行& kRi + Rj
阶梯型矩阵(T):
定理2:对任意矩阵A存在阶梯型矩阵T,使得A与T是行等价的。(A可以经有限次初等行变换华为阶梯型)
T的主元:非零函数的第一个非零元1;
说明:T的主元个数等于其非零行个数,任意矩阵都存在其阶梯型矩阵
*矩阵的阶梯型不是唯一的,非零行的个数是唯一的
秩:矩阵A的非零行个数,记作r(A)
秩的性质:不大于其行数,也不大于其列数,即r&min{m,n}
简化阶梯型矩阵:
定义:阶梯型矩阵T的主元所在列只有一个非零元
定理3:矩阵的阶梯型的非零行的个数是唯一的
定理4:对任意矩阵A&,存在简化阶梯型矩阵,使得A与T是行等价的(或者A可以经过有限次初等行变换华为简化阶梯型矩阵T,T称为A的简化阶梯型矩阵)
*任意矩阵的简化阶梯型是唯一的
关于线性方程组的基本定理:
&*用增广矩阵的简化阶梯型研究现行方程组的性质
*T的主元所在列对应的未知数称为主元未知数,其余的未知数称为自由未知数
根据?=1或?=0分两种情况讨论方程组:
情况1:?=1这等价于r(A)&r(A,&β) &&
方程组第r+1个方程为0=1,方程组无解
情况2:?=0这等价于r(A)=r(A,&β)
当r(A)=r(A,&β)=n,方程组有唯一解
当r(A)&r(A,&β),方程组有无穷多个解
定理5:设&(L1) ,&是&m* n&线性方程组,A是(L1)的系数矩阵,&我们有如下结论:
(1)方程组(L1)有解的充分必要条件是
r(A)=r(A,&β)? ?
(2)方程组(L1)有解并且解唯一的充分必要条件是
r(A)=r(A,&β)=n
A是&(L1)的系数
当(L1) ,&的解不唯一时&(L1) .&有无穷多个解
齐次线性方程组:
定义:常数项都为0的线性方程组,一定有解
定理6:如果m*n齐次线性方程组(H1)的系数矩阵为A,那么(H1)有非零解的充分必要条件是r(A)&n
矩阵的线性运算:
矩阵的加法:C=A+B
矩阵的数乘:B=kA
矩阵的乘法运算:
说明:只有A的列数等于B的行数,A与B的乘积才有意义;AB继承了A的行数,B的列数
线性方程组的矩阵表达形式:
2.x1a1+x2a2+….+xnan=β
3.有1,2可得x1a1+x2a2+….+xnan&=AX
性质:矩阵乘法不满足交换律和消去律
定义:行数和列数相等的矩阵称为方阵;行数和列数都为n的方阵称为n阶矩阵或n阶方阵
单位矩阵:对角元都等于1,其他元素都等于零的方阵。N阶单位矩阵记作In
1.s,t非负:AsAt=As+t,(As)t=Ast
2.A,B是同阶方阵,m是正整数,如果AB=BA,则(AB)m=AmBm
方阵的多项式:
F(x)=a0Xm+a1Xm-1…..amX0
对于方阵A,方阵A的多项式为:
F(A)=a0Am+a1Am-1…..amA0
性质:若f(x)=g(x)h(x),则f(A)=g(A)h(A)
矩阵的转置:
(A+B)T&= AT+BT
(AB)T=BTAT
初等矩阵:
&矩阵的初等列变换
1.互换第i列与第j列&
2.第i列乘以非零常数h&
3.第i列的k倍加到第j列&
N阶初等矩阵:对n阶单位矩阵In做一次初等变换得到的矩阵
三种初等矩阵:
1.互换单位矩阵的两行或两列
2.用非零常数乘以单位矩阵的某行过某列
3.单位矩阵的某行(列)的常数倍加到另一行(列)
*初等矩阵的转置是同种类型的初等矩阵
初等矩阵的应用:
引理1:如果互换A的第i,j两行得到矩阵B,那么B=Em(i&-&j)A
引理2:如果互换A的第i,j两列得到矩阵C,那么C= A Em(i&-&j)
引理3:如果A的第i行乘以非零常数h得矩阵B,那么B= Em(i(h))A
引理4:如果A的第i列乘以非零常数h得矩阵C,那么C= A Em(i(h))
引理5:如果A的第i行的k倍加到第j行得矩阵B,那么B= Em(i(k)-&j)A
引理6:如果A的第i列的k倍加到第j列得矩阵C,那么B= A Em(i(k)-&j)
定理1:设A是m*n矩阵,如果对A作一次初等行变换得矩阵B,相同的初等行变换作用到m阶单位矩阵得初等矩阵p,则B=PA;如果对A作一次初等列变换得矩阵C,相同的初等行变换作用到n阶单位矩阵得初等矩阵Q,则C=AQ;
反过来,如果存在初等矩阵p,是的PA=B,那么A作一次适当的初等行变换可得B;如果存在初等矩阵Q,使得AQ=C,那么对A作一次适当的初等列变换可得C
命题:如果P是初等矩阵,那么存在通解初等矩阵Q,使得PQ=QP=I;
推论1:n阶初等矩阵P与单位矩阵In是行等价的,故有r(P)=n
推论2:吐过矩阵A与B是行等价的,则B与A也是行等价的
命题:如果矩阵A与B是行等价的,则AC与BC也是行等价的
矩阵的秩:
引理7:如果矩阵A与B是行等价的,则A与B的非零列个数相等;如果矩阵A与C是列等价的,则A与C的非零行个数相等
命题7:矩阵A的秩不大于A的非零行个数,也不大于A的非零列个数
引理8:如果矩阵A与B是等价的,则r(A)=r(B)(B的阶梯型也是A的阶梯型)
引理9:如果对矩阵A做一次初等列变换得
定理2:如果矩阵A与B是等价的,则r(A)=r(B)
&定理3:m*n矩阵A的秩为r的充分必要条件是A等价于如下形式m*n矩阵&&&&&&&&&
命题8:r(A)=r(AT)
定理4:r(AB)&=min{r(A),r(B)}
推论:如果m个矩阵A1,A2….Am的乘积有意义,则r(A1A2…Am)&=min{r(A1),…r(Am)}
定理5:设A为n阶矩阵,如果r(A)=n,则A可以表示为有限个n阶初等矩阵的乘积
可逆矩阵:
定义:设A是n阶矩阵,如果存在n阶矩阵B,使得AB=BA=In,则称A是可逆矩阵,称B为A的逆矩阵,不是可逆矩阵称为不可逆矩阵,A的可逆矩阵记作A-1
1.如果A是可逆矩阵,那么A的逆矩阵是唯一的
2.如果A是可逆的,则A-1&也是可逆的,并且(A-1)-1=A
3.如果k为非零常数,A为可逆矩阵,那么kA也是可逆矩阵,并且(kA)-1=k-1A-1
4.如果A,B为同阶可逆矩阵,则AB也是可逆矩阵,并且(AB)-1=B-1A-1
5.如果A是可逆的,那么AT也是可逆的,并且(AT)-1=(A-1)T
6.初等矩阵是可逆的,并且初等矩阵的逆矩阵仍然是初等矩阵
引理10:如果A是n阶可逆矩阵,那么r(A)=n
引理11:有限个同阶初等矩阵的乘积是可逆矩阵
定理6:设A为n阶矩阵,下列论断彼此等价:
1.A是可逆矩阵
3.A可以表示为有限个n阶初等矩阵的乘积
证明方式:循环论证
1 =&(引理10) 2 =&(定理5) 3 =&(引理11) 1
推论1:设A,B都是n阶矩阵,如果乘积AB是可逆的,则A与B都是可逆的
推论2:设A是n阶矩阵,并且线性方程组AX=β有解,AX=β的解唯一的充分必要条件是A为可逆矩阵。当A可逆时,AX=β的唯一解为X=A-1β.设A是n阶矩阵,齐次线性方程组AX=0有非零解的充分必要条件是A为不可逆矩阵
推论3:设A是m*n矩阵,如果p是m阶可逆矩阵,Q是n阶可逆矩阵,那么:
r(A)=r(PA)=r(AQ)=r(PAQ)
推论4:m*n矩阵A的秩为r的充分必要条件是存在m阶可逆矩阵p和n阶可逆矩阵Q,使得PAQ=Kr(m,n)
可逆矩阵的求法:
*用初等行变换求可逆矩阵的逆矩阵:
设A是n阶可逆矩阵
1.构造n*(2n)矩阵(A,In);
2.用初等行变换将(A,In)化为简化阶梯型(In,A-1)
3.写出A的逆矩阵A-1
分块矩阵:
加法:数乘:乘法:转置原理都一样
定理7:如果A是m阶可逆矩阵,D是n*t阶矩阵,那么下列3个等式成立:
几种常见的特殊方阵:
对称矩阵与反对称矩阵:设A是方阵,如果AT=A,则称A为对称矩阵;如果AT=-A,则称A为反对称矩阵
命题9:如果A是方阵,则A+AT是对称矩阵,A-AT是反对称矩阵
命题10:如果A是方阵,则A可以表示为一个对称矩阵与一个反对称矩阵之和
对角矩阵:设A是方阵,如果A的对角线以外的元素都为零,则称A为对角矩阵
数量矩阵:对角元都相等的对角矩阵,对角元的值都为1的对角矩阵称为单位矩阵
命题11:对角矩阵的秩等于其非零对角元的个数,因此对角矩阵A=diag(a1,a2…an)为可逆矩阵的充分必要条件是其对角元都不为零
准对角矩阵:设A是方阵,如果对A的行和列作相同的个、划分,得到的分块矩阵中,对角线以外的块都为零。
命题12:准对角矩阵为可逆矩阵的充分必要条件是其对角快都是可逆的
上三角与下三角矩阵:设A是方阵,如果A的对角线以下(上)的元素都为零,则称A为上(下)三角矩阵
命题13:上三角矩阵的转置为下三角矩阵;下三角矩阵的转置为上三角矩阵
定理8:上(下)三角矩阵为可逆矩阵的充分必要条件是它的对角元都不为零,可逆上(下)三角矩阵的逆矩阵仍然是上(下)三角矩阵
命题14:上(下)三角矩阵的秩不小于其非零对角元的个数
矩阵论创始人:阿瑟凯莱
向量与向量空间:
F:实数集或复数集
N元向量:设a1,a2,….an属于F。列矩阵(a1,a2…..an)T称为F上的n元向量
实向量:元素都为实数的向量
零向量:n个零构成的向量
分量:向量中的元素
Fn:F上所有n元向量构成的集合
向量的线性运算:加法,数乘
&&&&&&&&&向量的线性运算构成了矩阵的线性运算的性质
向量空间:设V是Fn上的非空子集,如果①对于任意的α,β∈V,都有α+β∈V,②对任意的k∈F,α∈V都有kα∈V;
①V对向量的加法封闭;②V对数与向量的乘法封闭,
向量空间的子空间:
子空间:设V是F上的向量空间,W是V的非空子集,W也是F上的向量空间
命题1:如果V1,V2是F上的向量空间V的子空间,那么①V1与V2的交V1∩V2是V的子空间;②V1+V2={α+β:α∈V1,β∈V2}是V的子空间,称为V1和V2的和
线性组合:设a1,a2…at是F上的向量空间V中的一组向量,对F中的任意常数k1,k2,…kt,表达式k1a1+k2a2+…ktat称为a1,a2…an的线性组合。
命题2:L(a1,a2…at)是V的子空间
生成子空间:L(a1,a2…at)称为由V中向量组a1,a2…at生成V的子空间
与矩阵有关的向量空间:
解向量:设A是F上的m*n矩阵,F上的线性方程组AX=β的解X是Fn中的一个向量,称为AX=β的解向量
N(A):称为A的零空间,或者称为齐次线性方程组AX=0的解空间
命题3:N(A)是F上的向量空间
由A的列构成的向量组:设A=(aij)是F上的m*n矩阵,将A的n个列记作a1,a2…a1,a2…an∈Fm称为由A的列构成的向量组
A的列空间(A的值域):A的n个列构成的向量组a1,a2,…an生成的Fm的子空间L(a1,a2…an)称为A的列空间,也称为A的值域,记作R(A)
由A的行构成的向量组:将A的m个行记作b1,b2…b1,b2…bn∈Fn称为由A的行构成的向量组
A的行空间(A的值域):A的行构成的向量组b1,b2…bn生成的Fn的子空间L(b1,b2…bn)称为A的行空间,记作R(AT)
按列构成的矩阵:设a1,a2…at是Fn中的向量组。n*t矩阵(a1,a2…at)称为由向量组
a1,a2…at按列构成的矩阵
按行构成的矩阵:t*n矩阵称为a1,a2…at按行构成的矩阵
向量组的线性相关与线性无关:
定义:设a1,a2…at是Fn中的向量组,如果存在不全为零的常数k1,k2…kt∈F,使得k1a1+k2a2….ktat=0;则称a1,a2…at是线性相关的,否则是线性无关的
命题4:向量组a1,a2…at线性相关的充分必要条件是齐次线性方程组AX=0有非零解。(即就k的解)
向量由向量组的线性表示:
线性表示:设a1,a2…at是Fn中的向量组。如果β∈Fn能够表示为a1,a2….at的线性组合,即存在F中常数k1,k2,….kt,使得β=k1a1+k2a2….ktat,则称向量β可由向量组a1,a2,….at线性表示
命题5:设向量a1,a2,….at,&β∈Fn。向量β可由向量组a1,a2,….at线性表示的充分必要条件是线性方程组x1a1+x2a2+….+xtat=β有解
定理1:Fn中向量组a1,a2…at(t&=2)线性相关的充分必要条件是向量组a1,a2…at中至少存在一个向量可由其余向量线性表示
定理2:如果Fn中的向量组a1,a2…at,β线性相关,那么向量β可以由a1,a2…at线性表示,并且表示的方法是唯一的
向量组的线性表示:
线性表示:设a1,a2….as与b1,b2…bt是Fn中的两个向量组。如果a1,a2,….as中的每个向量都可由b1,b2…bt线性表示,则称a1,a2…as可由b1,b2…bt线性表示
命题6:设a1,a2….at是Fn中的向量组,a1,a2…at中部分向量构成的向量组可由a1,a2….at线性表示
定理3:设a1,a2….as与b1,b2…bt是Fn中的两个向量组,那么下列结论成立:
①a1,a2…as可由b1,b2…bt线性表示的充分必要条件是存在t*s矩阵C使得(a1,a2…as)=(b1,b2…bt)C
②设(a1,a2…as)=(b1,b2…bt)C。如果b1,b2…bt是线性无关的,则C是唯一的;如果a1,a2…as是线性无关的,则r(C)=s
推论1:设a1,a2….as与b1,b2…bt是Fn中的两个向量组,如果设a1,a2….as可由b1,b2…bt&线性表示,并且a1,a2…as线性无关,那么s&=t
推论2:如果向量组a1,a2….as可由b1,b2…bt线性表示,b1,b2…bt可由r1,r2….ru线性表示,那么a1,a2…as可由r1,r2….ru线性表示
向量组的等价:
定义:设a1,a2…as与b1,b2,bt是Fn中的两个向量组,如果a1,a2…as可由b1,b2….bt线性表示,b1,b2…bt也可以由a1,a2,….as线性表示,那么称a1,a2…as与b1,b2…bt等价
命题7:向量组等价满足①对称性②传递性
引理1:a1,a2…as与b1,b2…bt是Fn中的两个向量组。如果a1,a2…as可由b1,b2…bt线性表示,那么L(a1,a2…as)包含于L(b1,b2…bt)
命题8:如果a1,a2…as与b1,b2…bt是Fn中的两个向量组,那么{a1,a2…as}等价于{b1,b2…bt}的充分必要条件是L(a1,a2…as)=L(b1,b2…bt)
向量组的秩:
极大线性无关组:设a1,a2….at是Fn中的一个向量组,ai1,ai2…air是a1,a2…at中的部分向量构成的向量组。如果
①ai1,ai2…air是线性无关的
②②对a1,a2…at中的任意向量ak,向量组ai1,ai2…air,ak都是线性相关的,那么称ai1,ai2..air是a1,a2…ak的极大线性无关组,简称极大无关组
命题9:如果ai1,ai2…air是a1,a2…at的极大无关组,那么a1,a2…at中的任意向量ak都可由ai1,ai2…air线性表示
命题10:向量组和它的极大无关组是等价的(命题6和命题9)
命题11:想狼族a1,a2…at的极大无关组中向量的个数是唯一的
向量组的秩:向量组a1,a2…at的极大无关组中向量的个数称为向量组的秩,记作r{a1,a2…at}
命题12:向量组的秩为r的充分必要条件是
①向量组中存在r个线性无关的向量
②向量组中任意r+1个向量(如果存在的话)都是线性相关的
命题13:向量组a1,a2…at线性相关的充分必要条件是r{a1,a2…at}&t
定理4:如果向量组a1,a2..as可由向量组b1,b2…bt线性表示,那么r{a1,a2….as}&=r{b1,b2…bt}
推论1:等价的向量组的秩相等
推论2:部分向量构成的向量组的秩&=向量组的秩
矩阵的秩与向量组的秩之间的关系:
引理2:如果对F上的m*n矩阵A作一次初等行变换得B,那么A的行构成的向量组与B的行构成的向量组等价
定理5:如果F上的m*n矩阵A与B是行等价的,那么①A的行构成的向量组b1,b2…bm与B的行构成的向量组r1,r2…rm等价②A的行空间与B的行空间相等,即R(AT)=R(BT)
引理3:如果T是简化阶梯型矩阵,那么T的秩等于它的行构成的向量组的秩,也等于它的列构成向量组的秩
定理6:F上的m*n矩阵A的秩等于它的行构成的向量组的秩,也等于它列构成向量组的秩
推论:方阵A可逆的充分必要条件是A的行(列)向量组线性无关
向量的基与维数:
基:设Fn的非空子集V是F上的向量空间,如果V中的(有序)向量组a1,a2…am满足:①a1,a2…am线性无关②V中的向量都可由a1,a2…am线性表示,那么称向量组a1,a2…am是V的一个基
命题14:如果a1,a2…am与b1,b2…bt都是向量空间V的基,则称m=t
维数:F上的向量空间V中的基中向量的个数称为V的维数,记作dimV
定理7:F上的m维向量&空间V中的任意m个线性无关向量a1,a2…am都是V的一个基,并且V=L(a1,a2…am)
命题15:如果V是F上的向量空间,a1,a2…as是V中的一个向量组,那么a1,a2…as的极大无关组是L(a1,a2…as)的一个基
命题16:如果正整数s&m,那么m维向量空间V中的任意s个线性无关向量a1,a2…as都可以扩充为V的基a1,a2…as,as+1,….,am.
向量关于基的坐标:设V是F上的m维向量&空间,a1,a2…am是V的一个基,对任意的a属于V,存在唯一一组常数x1,x2…xm,使得a=x1a1+x2a2+…+xmam.表达式中的常数x1,x2…xm称为向量a关于基a1,a2…am的坐标,xi是向量a关于基的第i个坐标
基变换与坐标变换:
&过度矩阵:设a1,a2…am与b1,b2…bm是F上的m维向量空间V的两个基,将 &b1,b2,…bm表示为a1,a2,…am的线性组合,其矩阵形式为(b1,b2…bm)=(a1,a2…am)&A,其中A称为a1,a2…am到基b1,b2…bm的过度矩阵
定理8:如果V是F上的m维向量空间,那么①V的基a1,a2…am到基b1,b2…bm的过渡矩阵A是唯一的②V的基a1,a2…am到基b1,b2…bm的过渡矩阵A是可逆的,并且A-1是基b1,b2…bm到基a1,a2…am&的过渡矩阵
定理9:设a1,a2…am与b1,b2…bm是F上的m维向量空间V的两个基,基a1,a2…am到基b1,b2…bm的过渡矩阵为A。对于任意的r属于V,如果r关于a1,a2…am的坐标为X=(x1,x2…xm)T,r关于b1,b2…bm的坐标为Y=(y1,y2…ym)T,那么Y=A-1X
坐标变换公式:表达式Y=A-1X称为向量r从基a1,a2…am到基b1,b2…bm的坐标变换公式
齐次线性方程组的解的向量形式:
齐次线性方程组有非零解的条件:如果AX=0是F上的m*n齐次线性方程组,那么下列论断等价:①AX=0有非零解②r(A)&n③A的列向量组线性相关
定理10:如果F上的m*n矩阵A的秩为r,则齐次线性方程组AX=0的解空间N(A)的维数为n-r.
推论:设A是F上的m*n矩阵,则A的行空间R(AT)的维数与零空间的N(A)的维数满足:dimR(AT)+dimN(A)=n
基础解系:齐次线性方程组AX=0的解空间的基称为方程组的基础解系
非齐次线性方程组的解的向量形式:
非齐次向量方程组有解的条件:设A是F上的m*n矩阵,a1,a2…an是A的列向量组,那么下列论断等价:①线性方程组AX=β有解②r(A)=r(A,&β)③β∈R(A)=L(a1,a2…an)④{a1,a2…an}等价于{a1,a2…an,&β}
定义:齐次线性方程组AX=0称为非齐次线性方程组AX=β的导出方程组
引理4:如果r1,r2都是线性方程组AX=β的解,那么ξ=r1-r2是其导出方程组AX=0的解
引理5:如果r是线性方程组AX=β的解,ξ是其导出方程组AX=0的解,则r+ξ是AX=β的解
通解:设F上的m*n线性方程组AX=β有无穷多个解,即r(A)=r(A+B)&n。设γ0
是AX=β的一个特解,ξ1,ξ2…ξt是其导出方程组AX=0的一个基础解系。如果γ是AX=β的解,则存在c1,c2…ct∈F,使得γ=γ0+c1γ1+c2γ2…ctγt.进一步地,当c1,c2…ct为F中任意常数时,γ=γ0+c1γ1+c2γ2…ctγt.是线性方程组的通解。
实向量的內积与正交:
內积:对任意的a=(a1,a2…an)T,b=(b1,b2….bn)T&∈Rn,下列实数aTb=a1b1+a2b2…anbn称为a与b的內积,记作(a,b)
性质2:对任意a,b,r∈Rn,k∈R,我们有①(a,b)=(b,a)②(a+b,r)=(a,r)+(b,r)③(ka,b)=k(a,b)④(a,a)&=0,并且(a,a)=0当且仅当a=0.
单位向量:|a|=1
定理12:对任意的a,b∈Rn,我们有|(a,b)|&=|a|*|b|&&柯西不等式
正交:设a,b属于Rn,如果(a,b)=0,则称a与b正交。零向量与任意向量正交
命题17:对任意的a,b∈Rn,我们有①|a+b|&=|a|+|b|;(三角不等式)②如果a与b正交,则|a+b|2=|a|2+|b|2&&(勾股定理)
规范正交向量组:
正交向量组:设a1,a2…at都是向量空间Rn中的非零向量,如果向量组a1,a2…at中的向量两两正交,则称a1,a2…at为Rn中的正交向量组
规范正交向量组:如果正交向量组a1,a2…at中的向量都是单位向量,则称a1,a2…at为规范正交向量组。约定:只含一个非零向量的向量组是正交向量组
命题18:如果a1,a2…at是向量空间Rn中的正交向量组,则a1,a2..at是线性无关的
定理13:设V包含于Rn是R上的向量空间,如果a1,a2…at是V中的线性无关向量组,那么存在V中正交向量组b1,b2…bt使得{a1,a2…as}等价于{b1,b2…bs},s=1,2….t
定理14::设V包含于Rn是R上的向量空间,如果a1,a2…at是V中的线性无关向量组,V中存在规范正交向量组η1,η2…ηt使得{a1,a2…as}等价于{η1,η2…ηs},s=1,2….t
规范正交基:
正交基:设V包含于Rn是R上的向量空间,a1,a2…at是V的基,如果a1,a2…am是正交向量组,则称为V的正交基
规范正交基:如果a2,a2,am是规范正交向量组,则称为V的规范正交基
定理15:R上的m维向量空间V中一定存在规范正交基
命题19:如果a1,a2…am是R上的向量空间V的规范正交基,则V中任意向量b在基a1,a2…am下的坐标为(b,a1),(b,a2)…(b,am),即b=(b,a1)a1+(b,a2)a2+…(b,am)am
四:行列式
二阶行列式:
定义:由二阶矩阵A矩阵决定的表达式a11a22-a12a21称为A的行列式,记作detA=|A|=a11a22-a12a21,二阶矩阵的行列式称为二阶行列式
&二阶行列式的性质:
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质1:如果互换A的两列得B,则|B|=-|A|
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论:如果A的两列相等,则|A|=0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质2:如果A的某列乘以常数k得B,则|B|=k|A|
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论1:如果A含有0列,则|A|=0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论2:如果k是常数,则det(kA)=k2detA
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论3:如果A的两列对应元素成比例,则|A|=0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质3:
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质4:如果A的某列的k倍加到两一列得矩阵B,那么|B|=|A|
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质5:|AT|=|A|
&N阶行列式的定义:
余子阵:对于n阶行列式A,划去A的一元aij所在的第i行和第j列,剩下的元素按原来位置排成的n-1阶矩阵Mij,称为aij在A中的余子阵
余子式:|Mij|称为aij在A中的余子式
代数余子式:Aij=(-1)i+j|Mij|称为aij在A中的代数余子式
N阶行列式:A的行列式定义为a11A11+a22A22+….a1nA1n=∑a1jA1j,记作detA或|A|
行列式的性质:
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质6:如果互换n阶矩阵A的第s,t两列得到的矩阵为B,那么detB=-detA
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论:如果n阶矩阵A有两列相等,则detA=0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&性质7:如果n阶矩阵A的第t列乘以常数c得矩阵B,则detB=c*detA
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论1:如果n阶矩阵A含有0列,则detA=0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论2:如果n阶矩阵A中有两列对应元素成比例,则detA=0
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&推论3:如果A是n阶矩阵,c是常数,则det(cA)=cndetA
性质8:设n阶矩阵A的第t列的元素都是两数之和,A,B,C这三个矩阵只有第t列不相等,其余列都相等,并且B与C的第t列之和等于A的第t列,那么|A|=|B|+|C|
性质9:如果n阶矩阵A的第t列的k倍加到第s列得到的矩阵为B,那么detB=detA
行列式非零矩阵:
定义:设A是n阶矩阵,如果detA≠0,则称A是非奇异的,如果detA=0,则称A是奇异的
引理1:初等矩阵是非奇异的,并且detEn(i&-&j)=-1;detEn(i(h))=h(h≠0);detEn(i(k)-&j)=1;
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&引理2:如果A是n阶矩阵,Q是n阶初等矩阵,那么det(AQ)=detA*detQ
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&引理3:n阶矩阵A是非奇异的当且仅当A的秩为n
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&定理1:如果A是n阶矩阵,那么下列论断等价:
①A是非奇异的
②A的秩为n
③A是可逆的
④A的列(行)向量组是线性相关的
⑤齐次线性方程组AX=0只有零解
⑥非齐次线性方程组AX=β有唯一解
定理2:如果A,B是两个n阶矩阵,那么det(AB)=detA*detB
推论1:如果A1,A2…As都是n阶矩阵,则det(A1A2…As)=(detA1)(detA2)…(detAs)
推论2:如果A是可逆矩阵,则det(A-1)=det(A)-1
方阵的转置的行列式:
引理4:如果p是初等矩阵,则det(PT)=detP
性质10:如果A是n阶矩阵,则det(AT)=detA
按任意一行(列)展开行列式:
引理5:设n&=2,A=(aij)是n阶矩阵,A的行列式等于A的任意一行的各元素与其对应的代数余子式乘积之和:
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&detA=ai1Ai1+ai2Ai2…+ainAin
引理6:设A=(aij)是n&=2阶矩阵,A的行列式等于A的任意一列的各元素与其对应的代数余子式乘积之和:
&&&&&&&&&detA=a1iA1u+a2iA2i…+aniAni
引理7:设A=(aij)是n&=2阶矩阵,如果h,i∈{1,2…n},h≠i,那么,A的第h行的各元素与第i行的对应的元素的代数余子式乘积之和等于0,即:
&&&&&&&&&ah1Ai1+ah2Ai2+….ahnAin=0
引理8:设A=(aij)是n&=2阶矩阵,如果j,k∈{1,2…n},j≠k,那么,A的第j列的各元素与第k列的对应元素的代数余子式乘积之和等于0,即:
&&&&&&&&&a1jA1k+a2jA2k+….anjAnk=0
定理3:设n&=2.如果A=(aij)是n阶矩阵,那么
&&&&&&&&&ah1Ai1+ah2Ai2+….ahnAin={|A|,如果h=i;0,如果h≠i}
&&&&&&&&&a1jA1k+a2jA2k+….anjAnk={|A|,如果j=k;0,如果j≠k}
伴随矩阵:
定理4:如果A是n阶矩阵,A*是A的伴随矩阵,那么AA*=A*A=|A|In
行列式在线性代数方面的应用:
子矩阵:A的一个子矩阵就是去掉A的一些行和列剩下的元素按原来的相对位置排成的矩阵
&&&&&&&&&子方阵:子矩阵的行与列相等的矩阵
&&&&&&&&&子式:A的子方阵的行列式称为A的一个子式
&&&&&&&&&定理5:矩阵A的秩等于A的非零子式的最大阶数
&&&&&&&&&克莱姆法则:
行列式在几何方面的应用:
&&&&&&&&&共线,共面&&==&》&&线性相关
& & & & &正交& ==&》&垂直
& & & & & & & & & & & & & &
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& & & & & & & &
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