1．矩阵的秩 2．齐次线性方程组 3．非齐次线性方程组

2.1 Gauss消去法 2.2 矩阵分解 2.3 线性方程组解的可靠性 2.4 解线性方程组的迭代法 2.2 矩阵分解

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 矩阵的秩 第二节 齐次线性方程组 第三节 非齐次线性方程组

⚫ 线性代数的重要目标是解线性方程组 ⚫ 而解线性方程组经常要用到行列式的概念 1.1 n阶行列式的定义和性质

《实用大众线性代数》课程参考文献（MATLAB版）真正讲透线性代数在二、三维空间的应用——工科线性代数现代化和大众化的思路之三

第4章 向量空间 第5章 相似矩阵 第6章 二次型 第8章 MATLAB解线性代数问题

本章主要内容简介 1.主要介绍n维向量(vector)、向量组(vector set)的线性组合、向 量的线性表示、向量组的线性相关与线性无关、向量组的极 大线性无关组、向量组的秩、向量组的等价等概念。 2.介绍向量组线性相关(linearly dependent)的性质。矩阵的秩与 向量组的秩的关系,用矩阵的初等变换求向量组的秩和极大无关组。 3.用向量组的性质分析线性方程组的结构 4.向量空间、子空间的概念,向量空间的基(basis)和维数(dimension)

• 线性组合与线性表示 • 线性相关与线性无关 • 线性相关与线性表示 • 线性相关性的矩阵判定法 • 小结

在R3中,给定四个共面向量a1,a2,3,4,它们显然是线性相关的,但它们中存在两个线性无关的向量,而任一个向量都可由这两个线性无关的向量线性表示(例如:a1,a2线性无关,a3,a4可 ,3,4 由a1,a2线性表示).此外它们中任意三个向量是线性相关的,即它们中任一个线性无关的部 分组最多只含2个向量,数2就叫作这个向量组 的秩