1 线性代数基本知识 线性空间: 定义在数域K上的向量集合{v1, v2, v3, …}=V. 在V中定义了加法和数乘两种运算. 设v1, v2, v3∈V,a,b,c ∈K, 向量的加法和数乘具有封闭性, 且满足下列条件:

一、与线性代数有关的matlab指令 二、解线性方程组 三、多项式 四、数据分析函数 五、泛函指令 六、信号处理 七、系统分析

• 迭代法概述 • 雅可比(Jacobi)迭代法 • 高斯—塞德尔（Gauss-Seidel)迭代法 • 松弛法 • 迭代法的收敛条件 • 误差估计

研究对象：求解高等数学、线性代数、工程实践中相关数学模型的数值方法. 主要内容：误差理论，插值与曲线拟合，线性方程组的数值解法，非线性方程的迭代解法，数值积分和数值微分，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值计算等． 1.1 数值分析的内容与特点 1.2 误 差及有效数字 1.3 数值运算的误差估计 1.4 数值计算的注意事项

信流图是线性代数方程组结构的一种图形表达。 设一组线性方程式如下:

一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基与维数 四、小结思考题

1.向量:n个数a1,a2,,an构成的有序数组,记作a=(a1,a2,,an), 称为n维行向量 a;称为向量a的第i个分量 a∈R一称a为实向量(下面主要讨论实向量) a;∈C称a为复向量 零向量:θ=(0,0,…,0)

1 行列式的几何意义. 2 行列式与线性方程组解之间的关系. 3 行列式的定义. 4 行列式的性质. 5 用行列式定义矩阵的秩. 6 矩阵的行列式用于判别矩阵的可逆性. 7 行列式的计算

1. 了解n维向量空间、子空间、基、维数、坐标等概念; 2. 了解内积的概念; 3. 了解标准正交基的概念; 4. 掌握线性无关向量组标准规范化的Schimidt(施密特)方法

一、n维向量的概念 二、n维向量的表示方法 三、向量空间 四、小结思考题