Chap8线性代数初步 8.1行列式 8.2矩阵 8.3逆矩阵 8.4矩阵的初等变换 8.5线性方程组

第一节 矩阵概念的一些背景 第二节 矩阵的运算 第三节 阵乘积的行列式与秩 第四节 矩阵的逆 第五节 矩阵的分块 第六节 初等矩阵 第七节 分块乘法的初等变换及应用举例

如上面的讨论中看到的,一般的方阵不一定可对角化, 但对于在应用中常常遇到的实对称矩阵(满足A'=A 的实矩阵),不仅一定可以对角化,而且解决起来 要简便得多,这是由实对称矩阵的特征值和特征向 量的特性所决定的。 定理1实对称矩阵的特征值为实数。 设复数为实对称矩阵A的特征值,复向量x为对应的 特征向量,即Ax=λx,x≠0

5.矩阵的秩 矩阵的秩是一个很重要的概念,在研究线性方程组的解等方 面起着非常重要的作用。 定义1.在矩阵An中任取k行k列(1≤k≤min(m,n),由 位于这些行、列相交处的元素按原来的次序构成的k阶行列式, 称为A的一个k阶子式,记作D(A)

第一节 矩阵 第二节 矩阵的运算 第三节 逆矩阵 第四节 分块矩阵 第五节 初等变换和初等矩阵

1.矩阵的概念 2.矩阵的运算 3.逆矩阵 4.矩阵的分块 5.初等变换与初等矩阵

矩阵的运算 几种特殊矩阵 分块矩阵 逆矩阵 初等矩阵

第2章 MATLAB矩阵及其运算 2.1变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4矩阵分析 2.5矩阵的超越函数 2.6字符串 2.7结构数据和单元数据 2.8稀疏矩阵

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

4.3.1 相似矩阵的概念与性质 4.3.2 相似矩阵可对角化的条件 4.3.3 实对称矩阵的相似矩阵