逆矩阵的运算性质， 阵的性质和计算，掌握分块 第四节：分块矩阵 矩阵的运算。 知识点：分块矩阵的定义和运算。 第一节。矩阵的初等变换 知识点：初等行（列）变换，初等矩阵，初等变 1、了解初等矩阵的性质。 第三章 2、理解矩阵的秩的定义、线 换求逆矩阵。 钜的 性方程组解的判定定理， 第二节：矩阵的 初等变 知识点：矩阵的秩的概念，用初等变换求矩阵的 3、掌握初等变换化简矩阵的 讲授 换与线 方法，会用初等行变换求矩 6 讨论 陆 性方程 阵的秩和逆矩阵的方法，掌 第三节：线性方程组 捉用初等行变换求解线性方 知识点：维向量的概念，非齐次线性方程组及 程组 解法，齐次线性方程组及解法。 第一节：月维向量及其线性运算 知识点：n维向量的定义，向量间的加减和数乘 1、了解向量组等价的概念， 云官。 了解向量组的秩与矩阵的积 第二节：向量组的线性相关性 第四章 的类系。 2、理解向量组的线性相关 向量组 知识点：向量组的线性组合、向量组的线性相关 与线性无关。 性、极大无关组、向量组的 的线性 第三节：向量组的秩 秩的概念、理解线性方程组 讨论 相关性 知识点：向量组秩的定义以及判定定理 解的结构。 第五节：线性方程组解的结构 3、掌握判别向量组线性相关 知识点：齐次线性方程组解的结构，非齐次方稻 性的若干方法。 组解的运算和结构。 1、了解随机试验和样本空间 第一节，随机电件 知识点：随机事件、随机试验、样本空、随 的概念，了解古典概率的庭 机事件间的关系及运算、事件运算满足的定律。 义，几何概率的定义以及统 第二节：概率的定义 第一 计概率的定义。 知识点：概率的统计定义、概率古典定义、概率 2、理解随机事件之间的关系 概事论 讲授 的基本的几何定义、概率的公理化定义、概率的性质。 与基本运算以及概率的公理 讨论 概念 第三节：条件概率 化定义。 知识点：条件概率、乘法公式、全概率公式、贝 3,掌操全概率公式和贝叶抑 叶断公式。 Baycs)公式，会应用这些公 第四节：事件的独立性 式解决简单的问题。会运用 知识点：两个事件的独立性，多个事件的独立性 概率的基本性质和加法原理 进行概家计算， 第 第一节：随机变量 1、了解分布函数的概念和性 讲授 一维随知识点：随机变量的概念和随机变量的分类。 讨论 机变量 第二节：离散型随机变量及其分布律3 逆矩阵的运算性质。 第四节：分块矩阵 知识点：分块矩阵的定义和运算。 阵的性质和计算。掌握分块 矩阵的运算。 3 第 三 章 矩 阵 的 初 等 变 换 与 线 性 方 程 组 第一节： 矩阵的初等变换 知识点：初等行（列）变换，初等矩阵，初等变 换求逆矩阵。 第二节： 矩阵的秩 知识点：矩阵的秩的概念，用初等变换求矩阵的 秩。 第三节： 线性方程组 知识点：n 维向量的概念，非齐次线性方程组及 解法，齐次线性方程组及解法。 1、了解初等矩阵的性质。 2、理解矩阵的秩的定义、线 性方程组解的判定定理。 3、掌握初等变换化简矩阵的 方法，会用初等行变换求矩 阵的秩和逆矩阵的方法，掌 握用初等行变换求解线性方 程组。 6 讲授 讨论 4 第 四 章 向 量 组 的 线 性 相关性 第一节：n 维向量及其线性运算 知识点：n 维向量的定义，向量间的加减和数乘 运算。 第二节：向量组的线性相关性 知识点：向量组的线性组合、向量组的线性相关 与线性无关。 第三节：向量组的秩 知识点：向量组秩的定义以及判定定理。 第五节：线性方程组解的结构 知识点：齐次线性方程组解的结构，非齐次方程 组解的运算和结构。 1、了解向量组等价的概念， 了解向量组的秩与矩阵的秩 的关系。 2、理解向量组的线性相关 性、极大无关组、向量组的 秩的概念、理解线性方程组 解的结构。 3、掌握判别向量组线性相关 性的若干方法。 8 讲授 讨论 5 第 一 章 概 率 论 的 基 本 概念 第一节：随机事件 知识点：随机事件、随机试验 、样本空间、随 机事件间的关系及运算、事件运算满足的定律。 第二节：概率的定义 知识点：概率的统计定义、概率古典定义、概率 的几何定义、 概率的公理化定义、概率的性质。 第三节：条件概率 知识点：条件概率、乘法公式、全概率公式、贝 叶斯公式。 第四节：事件的独立性 知识点：两个事件的独立性，多个事件的独立性。 1、了解随机试验和样本空间 的概念，了解古典概率的定 义，几何概率的定义以及统 计概率的定义。 2、理解随机事件之间的关系 与基本运算以及概率的公理 化定义。 3、掌握全概率公式和贝叶斯 (Bayes)公式，会应用这些公 式解决简单的问题，会运用 概率的基本性质和加法原理 进行概率计算。 8 讲授 讨论 6 第 二 章 一 维 随 机 变 量 第一节：随机变量 知识点：随机变量的概念和随机变量的分类。 第二节：离散型随机变量及其分布律 1、了解分布函数的概念和性 质。 8 讲授 讨论