Linear Algebra basics

2024年9月18日 作者 ScotI_Blog

课程基本要求

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线性代数基本介绍

线性代数,简单来讲,就是一种有关“多维变量”,或者转换为“向量”,的一系列数学,主要是线性方程组的问题,以及多维变量之间的运算变换问题

所谓“线性”,即所有有关的研究对象以及计算都是基于“一次线性”发生的

向量,在线性代数里面特化为只有一行或者一列的矩阵,维度由“长度”或者“宽度”决定

线性代数的部分直接应用

求解线性方程组/线性变换表示/二次曲线分类(二次型相关)(通过整理矩阵对角线系数来针对二次曲线分类)/推广了数的表示范围(斐波那契推导)

第一章:行列式基础

行列式的定义:

将n个可以进行乘法或者加法运算的元素排列成n行n列,在本文范围内一般表示一个值或者是一个带未知数的式子。

一阶行列式的值定义为


$$
D_1 = det(a_{11}) = a_{11}
$$

余子式和逆序数的定义

余子式:在 n阶行列式 中,划去元aij所在的第i行与第j列的元,剩下的元不改变原来的顺序所构成的n-1阶行列式

代数余子式:设|𝐴|是一个 𝑛 阶行列式,𝑀𝑖𝑗是|𝐴|的第(𝑖,𝑗)元素的余子式,定义|𝐴|的第(𝑖,𝑗)元素的代数余子式为:


$$
A_y = (-1)^{i+j}M_{ij}
$$

行列式默认行列数目一致(可计算的基础),二三阶的行列式可以用“对角线法则”,但是维度上升之后就 不能通用

因此需要给出高阶行列式的计算方法

按照某一行or某一列展开进行分割计算。

因此可以给出行列式的逆序数定义:

下附加余子式定义

行列式的性质

1.行列式与他的转置行列式值相等

2.交换行列式其中的两行(列),则行列式的值变成其相反数(差一个负号)

3.任意两行(列)相等的行列式值为0

4.行列式可以按任一行(列)展开

5.如果两行(列)对应成比例,则行列式的值为0

6.行列式的第i行的每一个元素都可以表示为两数的和,则该行列式可以表示为两个行列式之和

7.将行列式的任意一行(列)加到另一行(列)上去 ,行列式不变

8.行列式任一行(列)的元素与另一行(列)元素的代数余子式对应乘积之和为零

n阶范德蒙德行列式

crammer法则

行列式计算

线性代数几种特殊类型行列式_及其计算_爪型行列式-CSDN博客

矩阵和向量

definition:

由m*n个数排成m行n列表称为矩阵,n个数字组成的有序数组可以成为n维向量,有行列之分

对角矩阵:记作diag()

方阵的行列式:

如果|A|为0,则A为奇异矩阵

方阵A=(aij)n×n的行列式,记为|A| . 如果|A|≠0,则称矩阵A
是非异矩阵,如果|A|=0,则称矩阵A是奇异矩阵或退化矩阵.

矩阵乘法:

矩阵的加法运算

加法基本性质:交换/结合/零矩阵

矩阵的数乘运算

满足基本的结合律和分配律

矩阵的乘法

矩阵乘法无交换律

转置矩阵:行列互换之后得到的矩阵

Basic properties of transpose matrices: |A| = |AT| (A+B)转置 (AB)t = BT*AT

乘法最基本性质:

  1. 结合律:(AB)C=A(BC) .
  2. 数乘结合律:k(AB) =(kA)B= A (kB) .
  3. 分配律:A(B+C)=AB+AC;(B+C)A=BA+CA

转置矩阵:

转置基本性质:

  1. (AT)T=A ; |AT|=|A| ;
  2. (A+B)T=AT+BT ;
  3. (kA)T=kAT (k,l均是数);
  4. (AB)T=BTAT .

分块矩阵

[高等代数总结笔记]3.4分块矩阵 – 知乎

逆矩阵

逆矩阵的基本性质

  • 若A可逆,则A-1也是可逆的,并且他们的行列式互为倒数
  • 若A可逆,则kA可逆
  • 若A可逆,则A转置也可逆
  • 若AB为同阶矩阵,则可逆

求逆矩阵的三个途径:定义、公式、算法

矩阵初等变换

定义2.4.1 (初等变换) 下面三种对矩阵的变换,统称为矩阵的初等变换:
(1) 对调变换:互换矩阵i, j两行(列),记作 ri↔rj (ci↔cj) .
(2) 数乘变换:用任意数k≠0 去乘矩阵的第i行(列),记作kri ( kci ) .
(3) 倍加变换:把矩阵的第i行(列)的k倍加到第j 行(列),其中k为任意数,
记作rj+kri ( cj+kci ) .

矩阵的秩

当秩为1时存在以下特殊结论

线性相关与线性无关

极大无关组

关于向量组的秩的新定义:

线性方程

矩阵的构造一例:

线性相关证明题罗列:

二次型

注意矩阵 A 中对角线上的元素涉及到平方项斜对角线上的元素涉及到交叉乘积项

正定矩阵(正定二次型)

一定要利用好这样的特点,x可以是很多特殊的e向量,也可以是ta+b这样的表示

只要是“实对称矩阵”,都可以试着转换为正定矩阵

正定的另一种证明办法:利用“顺序主子式”

重要第二结论:证明:A为正定矩阵当且仅当A有分解 A=DTD(D可逆)

一定要注意这样的式子可以确定所有特征值

六、线性空间

定义6.1.1 (数环) 设R是非空数集,其中任何两个数之和、差与积仍属于R (即R关于加、减、乘法运算是封闭的),则称R是一个数环.

定义6.1.2 (数域) 若K是至少含有两个互异数的数环,且其中任何两数a与b之商(b≠ 0) 仍属于K,则称K是一个数域.

数域是对具有有理数最基本性质的数集合的统称

数域的简单性质:
(1) 数域关于加减乘除(分母不为零)四则运算是封闭的
(2) 任何数域K中必含有0与1
(3) 若a≠ 0,则有1/a=a-1∈K

(重点)关于线性空间的实际定义与证明办法

线性空间的基、维数与坐标

线性空间V中的不同基所含的向量个数相同.

n维线性空间V中的n+1个向量必线性相关,故n个线性无关向量可构成V的一组基.

过渡矩阵的概念

上述式子就是在线性变换之后的坐标表达

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