第五章 欧氏空间 第六章 线性变换 第七章 二次型与二次曲面二次型及其标准形 正定二次型线性变换的概念 线性变换和矩阵 特征值与特征向量 线性变换的不变子空间,象与核 内积 , 欧氏空间Rn 标准正交基 向量积与混合积 R 中直角坐标系下直线与平面方程 空间曲面, 空间曲线及其方程

一、特征值与特征向量的概念 定义1设A是n阶矩阵如果数λ和n维非零列向量x使关系式

一、对称矩阵的性质 定理 对称矩阵的互异特征值对应的特征向量正交.定理 若ｎ阶对称阵Ａ的任 重特征值 对应的线性无关的特征向量恰有 个．

7-1幂零线性变换的 Jordan标准型 A是数域K上n维线性空间V上的线性变换,如果存在正整数m,使A=0,则称A是一个 幂零线性变换. 对数域K上n阶方阵A,如果存在正整数m,使Am=0,则称A为幂零矩阵 命题幂零线性变换的特征值等于0 证明设是V上幂零线性变换A的特征值,则存在V中非零向量a,使得 Aa= 假设A=0

第一讲 正交向量组与正交矩阵 第二讲 方阵的特征值与特征向量 第三讲 相似矩阵与实对称矩阵的对角化 第四讲 二次型及其标准形 第五讲 惯性定理和正定二次型 第六讲 习题课

6.1 n维空间的线性变换 6.2 方阵的特征值和特征向量 6.3 相似矩阵与矩阵的对角化 6.4 实对称矩阵的对角化 6.5 二次型及其标准形 6.6 奇异值分解简介 6.7 应用实例 6.8 习题

定理7设A是n维线性空间V的一个线性变换A的矩阵可以在某一基下为 对角矩阵的充要条件是A有n个线性无关的特征向量. 定理8属于不同特征值的特征向量是线性无关的 推论1如果在n维线性空间V中,线性变换的特征多项式在数域P中有n 个不同的根,即A有n个不同的特征值,那么A某组基下的矩阵是对角形的 推论2在复数上的线性空间中,如果线性变换A的特征多项式没有重根

正交和投影 (Orthogonality and Projection) 正交性 投影 投影到一条直线 投影到一个子空间 最小二乘，标准正交基 (Least Square Approximations, Orthonormal Bases) 最小二乘法 标准正交基和 Gram-Schmidt 正交化 行列式 (Determinants) 什么是行列式 行列式的性质 行列式的计算 行列式更多的性质 行列式的正式定义 行列式的展开 特征值与特征向量 (Eigenvalues and Eigenvectors) 特征值介绍 对角化矩阵

第一节 向量的内积第二节 方阵的特征值和特征向量 第三节 相似矩阵 第四节 化二次型为标准型 第五节 正定二次型

定义:对于n阶方阵A,若有数λ和向量x≠0满足Ax=x,称λ为A的 特征值,称x为A的属于特征值λ的特征向量