一. 二（三）阶行列式 二. 排列与逆序 三. n 阶行列式的定义 四. 行列式的性质 五. 行列式按一行（列）展开 六. Cramer 法则行列式概念的形成 行列式的基本性质及计算方法（定义） 利用行列式求解线性方程组

§1 二阶与三阶行列式 二阶与三阶行列式 §2 行列式的定义 §3 行列式的性质 行列式的概念. §3 行列式的性质 §4 行列式按行（列）展开 §5 Cramer §5 Cramer 5 Cramer法则 行列式的性质及计算. —— 行列式的应用， 线性方程组的求解

§1 引言 §2 泰勒级数法(Taylor Series Method) §3 基于数值微分公式的方法 §4 龙格－库塔法(Runge-Kutta Method) §5 线性多步法(Linear Multi-step Method)

§1 二阶与三阶行列式 二阶与三阶行列式 §2 行列式的定义 §3 行列式的性质 行列式的概念. §3 行列式的性质 §4 行列式按行（列）展开 §5 Cramer §5 Cramer 5 Cramer法则 行列式的性质及计算. —— 行列式的应用， 线性方程组的求解

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)

如果线性方程组的系数行列式不为零,即det(A)≠0, 则该方程组有唯一解。由克莱姆(cramer)法则,其解为 det() (i=1,2,…n det(A) 这种方法需要计算n+1个n阶行列式并作n次除法,而每个 n阶行列式计算需作(n-1)n!次乘法,计算量十分惊人

• 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

第一章矩阵 第二章线性方程组与矩阵初等变换 第三章行列式 第四章空间解析几何与向量运算 第五章ㄇ维向量空间 第六章特征值与特征向量 第七章向量空间的正交性 第八章二次型

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

一.矩阵的线性运算 1.矩阵的加法运算 加法定义:有mxn矩阵A=(a)和B=(b),那么矩阵C,为A和B的和