一、向量的内积 定义:设有n维向量x=2

一、基本QR方法 60年代出现的QR算法是目前计算中小型矩阵的全部特征值与 特征向量的最有效方法。实矩阵、非奇异。 理论依据：任一非奇异实矩阵都可分解成一个正交矩阵Q和 一个上三角矩阵R的乘积，而且当R的对角元符号取定时，分解是唯一的

12.2 正交编码 12.2.1 正交编码的基本概念 12.2.2 阿达玛矩阵 12.2.3 沃尔什函数和沃尔什矩阵 12.3 伪随机序列 12.3.1 基本概念 12.3.2 m序列 【定理12.1】 【定理12.2】一个n级线性反馈移存器之相继状态具有周期性， 【定理12.3】若序列A = { ak }具有最长周期(p = 2n (x)产生的输出序列。而且，由定理12.2可知， 【定理12.4】一个n级移存器的特征多项式f (x)若为既约的， 由定理12.1可知，h(x)的次数比f (x)的低，而且现已假定f (x) 由定理12.4可以简单写出一个线性反馈移存器能产生m 现在我们讨论m序列的自相关函数。由12.2节互相关系数定 12.3.3 其他伪随机序列简介 12.4扩展频谱通信 12.5伪随机序列的其他应用 12.6 小结

第一节 二次型及其矩 第二节 用正交变换化实二次型为标准形 第三节 用配方法化二次型为标准形 第四节 实二次型的分类

1. 掌握二次型及其矩阵表示，了解二次型秩的概念; 2. 掌握用正交变换化二次型为标准形的方法，了解用配方法化二次型为标准形的方法

一、特征值与特征向量的求法 二、已知 的特征值，求与相关矩阵的特征值 三、求方阵 的特征多项式 四、关于特征值的其它问题 五、判断方阵 可否对角化 六、利用正交变换将实对称矩阵化为对角阵

5.1 向量空间的定义 一、向量空间概念的引入 二、向量空间的定义 三、向量空间的例子 四、向量空间的基本性质 5.2 向量的线性相关性 5.3 基维数和坐标 一. 基 二. 维数 三. 关于基和维数的几个结论 四. 坐标 五. 过渡矩阵及向量在不同基下坐标的关系 六. 过渡矩阵的性质 5.4 子空间 5.5 向量空间的同构 第六章 线性方程组 6.1 消元解法 6.3 齐次线性方程组解的结构 6.4 一般 线性方程组解结构 6.5 秩与线性相关性 6.6 特征向量与矩阵的对角化 第七章 线性变换 7.1 线性变换的定义及性质 7.2 线性变换的运算 7.3 线性变换的矩阵 7.4 不变子空间 7.5 线性变换的本征值和本征向量 第八章 欧氏空间 8.1 欧氏空间的定义及基本性质 8.2 度量矩阵与正交基 8.3 正交变换与对称变换 8.4 子空间与正交性 8.5 对称矩阵的标准形

1设n阶矩阵p满足p2=p,p=p(这时,称p为幂等矩阵),R(p)和N(p)分别表示p的像子空间和核子空间,证明: (1)R(-p)是R(p)的正交补子空间 (2)对任意非零向量x∈R,有2=2+-p)x2

4.4.1 二次型的概念及矩阵表示 4.4.2 化二次型为标准形 4.4.2.1用正交变换法化二次型为标准形