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

【引例】求下列三阶线性代数方程组的近似解 2x1-5x2+4x3=5 x1+5x2-2x3=6 x1+2x2+4x=5 MATLAB程序为: A=2-54:15-2;-124] b=[5;6;5] X=A\\b

1:若方程y+p(x)y=0的一个特解为y=cos2x则该方程满足初值条件y(0)=2的 特解为() A cos 2x+2 B cos 2x+1 C2 coS x cos 2X 答案D 解:将y=cos2x代入方程求出函数p(x)再求解方程得到正确答案为D.也可以作 如下分析一阶线性齐次方程 y+p(x)y=0任意两个解只差一个常数因子所以A,B,C三个选项都不是该方程的解 2微分方程“卫

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)

在研究许多实际问题时,人们最为关心的也许并非系统与时间有关的变化状态,而是系统最终的发展趋势。例如,在研 究某频危种群时,虽然我们也想了解它当前或今后的数量,但 我们更为关心的却是它最终是否会绝灭,用什么办法可以拯救这一种群,使之免于绝种等等问题。要解决这类问题,需要用到微分方程或微分方程组的稳定性理论。在下两节,我们将研究几个与稳定性有关的问题

在前面已经讨论了两部分：理想腔和耦合腔。现在将进一步讨论非理想腔。这里把非理想腔特指为腔内放物体，腔形状的改变等等。此类问题严格说来必须从Maxwell方程组出发给出新模式。但是，对任意腔建立严格理论是十分困难的。微扰法是认为腔内模式(Field)不变，而所变的只是谐振频率——这是场论计算中常用的近似方法

哈尔滨工业大学：《线性代数与空间解析几何》课程教学资源（PPT课件）第五章 线性方程组

3.1问题概述 3.2直接法 3.3迭代法 3.4稀疏矩阵 3.5其他特殊形式的矩阵

第一章绪论 第二章求方程根的近似方法 第三章线性代的方程组解法 第四章矩阵特征值和特征向量计算 第五章插值法

1行列式 2矩阵 3线性方程组 4向量空间与线性变换 5特征值和特征向量矩阵的对角化 6二次型 7应用问题