10.1多重共线性的性质 一、定义: 狭义模型中一些或全部解释变量之间存在一种完全的线性关系(完全共线性)。 广义模型中一些或全部解释变量之间存在一种完全或非完全的线性关系(近似共线性)

第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0在C内有非零解向量

一、线性变换关于基的矩阵 设 V 是数域 P 上 n 维线性空间

§6.1 共形映射的概念  1. 曲线的切线  2. 解析函数的导数的几何意义  3. 共形映射的概念 §6.2 分式线性映射  1. 分式线性映射的定义  2. 分式线性映射的性质 §6.3 唯一决定分式线性映射的条件 §6.4 几个初等函数构成的映射  1. 幂函数  2. 指数函数

第六章6-2欧氏空间中特殊的线性变换(续) 命题正交矩阵的特征多项式的根的绝对值等于1 证明设入∈C是正交矩阵A的特征多项式的根,则≠0.齐次线性方程组(e-a)X=0 在C内有非零解向量 ( a:a 显然Aa=a=a'a'=a'a'a==a'aa=aa=aa=1从而 入|=1 推论正交矩阵的特征值只能是±1 命题设A是n维欧氏空间V上的正交变换,若A的特征多项式有一个根=e

第五节二阶常系数线性微分方程 二阶常系数齐线性方程 二阶常系数非齐线性方程

4.1 向量及其线性组合 4.2 向量组的线性相关性 4.3 向量组的秩 4.4 矩阵的秩 4.5 向量空间 4.6 线性方程组解的结构

1.1 线性方程组 1.2 矩阵及其初等变换 1.3 线性方程组的矩阵解法

线性规划问题及其模型 线性规划问题几何意义 单纯形法 单纯形法计算步骤 单纯形法进一步讨论 应用举例 掌握Excel软件求解线性规划

设E1,E2,…,E是线性空间V的一组基,在这组基下,V中每个向量都有确定 的坐标,而向量的坐标可以看成P元素,因此向量与它的坐标之间的对应实质 上就是V到P的一个映射.显然这个映射是单射与满射,换句话说,坐标给出了 线性空间V与P的一个双射.这个对应的重要性表现在它与运算的关系上