我们知道对矩阵进行一次初等变换,就相 当于用相应的初等矩阵去左乘原来的矩阵。 因此我们这个观点来考察Gaus消元法用 矩阵乘法来表示,即可得到求解线性方程 组的另一种直接法:矩阵的三角分解

一般向量空间除只有一个零向量构成的零空间外，都含有无穷多个向量，这 些向量之间有怎样的关系，对于弄清向量空间的结构至关重要

若干个同维数的列向量（或同维数的行向量） 所组成的集合叫做向量组．

第一章 多项式 第二章 行列式 第三章 线性方程组 第四章 矩阵 第五章 二次型 第六章 线性空间

4.1 投影方法 4.2 Krylov 子空间与 Arnoldi 过程 4.3 非对称线性方程组 4.4 对称线性方程 4.5 收敛性分析 4.6 基于双正交化过程的迭代方法 4.7 免转置迭代方法 4.8 正规方程的迭代方法

基本要求 1、熟练掌握向量和矩阵范数的定义及其性质; 2、掌握条件数的定义,并能用条件数估计线性方程组接解的误差和病态特征;

一、 方程求根及其程序 二、 线性方程组求解 三、数值积分 四、常微分方程数值解法

代数与几何 教案 一、高等代数部分 行列式 线性方程组 矩阵

一、松弛迭代计算公式 赛德尔迭代法的迭代公式可表示为

实验项目一: 分别用简单迭代法和赛德尔迭代法解线性方程组