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(1)向量的概念 定义:既有大小又有方向的量称为向量 重要概念: 向量的模、单位向量、零向量、 自由向量、相等向量、负向量、 平行向量、向径
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一、内容小结 1.特征值特征向量的定义与性质 2.相似矩阵的定义与性质 3.矩阵可对角化的条件 4.正交矩阵的定义与性质 5.实对称矩阵特征值特征向量的性质
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定义1含有n个变量的二次齐次函数 2a2xx2+2a33+…+ 2a-12(1) 称为二次型。当a为复数时,f称为复二次型。 当a为实数时,f称为实二次型,本章仅讨论实 二次型
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例3设n阶方阵A的伴随矩阵为A*,证明: (1)若A=0,则A=0 (2)a=ain-1 证明:由伴随矩阵的定义显然有 AA*=AA=AIEn, 两边取行列式即得 JAllAdet()=a, 故当A不等于0时,(2)是显然的。而 只要我们证明了(1),则(2)对于A|=0 的矩阵A也是成立的。下面我们证明(1)
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一、逆矩阵的定义 定义对于n阶方阵A,如果有一个n阶方阵B,使 得 AB=BA=E. 则称矩阵A是可逆的,并把方阵B称为A的 逆阵(inverse matrix)
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1. 行秩、列秩、矩阵的秩 把矩阵的每一行看成一个向量,则矩阵可被认为由这些行向量组成, 把矩阵的每一列看成一个向量,则矩阵可被认为由这些列向量组成。 定义1:矩阵的行向量的秩,就称为矩阵的行秩; 矩阵的列向量的秩,就称为矩阵的列秩
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冷矩阵的秩( Rank of a matrix) 定义1在mxn矩阵A中,任取k行k列(k≤m,k ≤n),位于这些行列交叉处的k2个元素,不 改变它们在A中所处的位置次序而得的k阶行列 式,称为矩阵A的k阶子式。 定义2如果矩阵A有一个不等于零的阶子式D, 并且所有的r+1阶子式(如果有的话)全为零 则称D为矩阵A的最高阶非零子式,称r为矩阵 A的秩,记为R(A)=r,并规定零矩阵的秩等 于零
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1. 二次型、二次型的矩阵、二次型的秩 定义1:含有n个变量x1,x2,…,Xn的二次齐次多项式
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1排列 把个不同的元素排成一列,叫做这介元 素的全排列(或排列) n个不同的元素的所有排列的种数用示, 且P=n!
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第一节 二阶与三阶行列式 第二节 行列式的性质 第三节 行列式按任一行(列)展开 第四节 克莱姆法则
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