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第五章5-1双线性函数 5.1.1线性空间上的线性函数的定义 1、线性函数的定义 定义设V为数域K上的线性空间,fV→K为映射,满足 f(a+B)=f(a)+f(),va,B∈V;f(ka)kf(a),∈k,aev,则称f为由V 到K的一个线性函数(即f为V到K的一个线性映射) 如同一般的线性映射,有以下事实: i)、f:V→K是线性函数当且仅当f(ka+1B)=kf(a)+lf(B) i)、f(0)=0; i)、f(-a)=-f(a) 命题数域K上的n维线性空间V上的线性函数的全体关于函数加法和数乘构成K上 的n维线性空间
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1.1 引言 1.2 线性系统的输入输出描述 1.3 线性系统的状态空间描述 1.4 系统状态空间描述的等价变换 1.5 线性定常组合系统的状态空间描述
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1.1 引言 1.2 线性系统的输入输出描述 1.3 线性系统的状态空间描述 1.4 系统状态空间描述的等价变换 1.5 线性定常组合系统的状态空间描述
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定理1(1)若矩阵A经过有限次初等行变 换变成B,则A的行向量组与B的行向量组等价; 而A的任意k个列向量与B中对应的k个列向量 有相同的线性相关性。 (2)若矩阵A经过有限次初等列变换变 成B,则A的列向量组与B的列向量组等价;而 A的任意k个行向量与B中对应的k个行向量有 相同的线性相关性
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利用系数矩阵A和增广矩阵B的秩可方便地 数讨论线性方程组Ax=b的解其结论是: 定理2n元齐次线性方程组Amnx=0有 非零解的充分必要条件是系数矩阵的秩R(4)
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第一节 向量组的线性相关与线性无关 一、向量、向量组与矩阵 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定 六、小节、思考题 四、向量组的线性相关性质 线性无关三者的关系 五、线性表示、线性相关以及 第二节 向量组的秩 一、最大无关向量组的概念 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小节、思考题 第三节 向量空间 一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基和维数 四、小节、思考题 第四节 线性方程组解的结构 一、齐次线性方程组解的性质 二、基础解系及其求法 三、非齐次线性方程组解的性质 四、小节、思考题 第五节 向量的内积 一、内积的定义与性质 二、向量的长度与性质 三、正交向量组的概念及求法 四、正交矩阵与正交变换 五、小节、思考题
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6.1线性空间的定义与性质 定义1设V是一个非空集合,R为实数域,如果对任 意两个元素a,∈,总有唯一的一个元素γ∈V与 之对应,称为a,B的和,记作y=a+B;对于任一 个数k∈R与任一个元素a∈V,总有唯一的一个元 素δ∈V与之对应,称为k与a的积,记为δ=ka; 两种运算满足以下八条运算规律
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一、齐次线性方程组 例1设A为n阶矩阵,证明 R(A)=R(). 证明由于若Ax=0,有AAx=0,这说明凡是 Ax=0的解必为AAx=0的解。 另一方面,若AAx=0,我们记Ax=y,则有 yy=x'a'ax=x(a'Ax)=0,则y=0,亦 即Ax=0.这说明凡是AAx=0的解必为Ax=0的 解。故A'Ax=0与Ax=0的同解。当两齐次线性 方程组同解,意味着它们的基础解系包含的向 量个数相等,亦即有: n-R(A)=n-R(A'A) 所以R(A)=R(A'a)
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一、向量的定义 二、向量、向量组与矩阵 三、线性组合,线性表示 四、等价向量组 五、向量组的秩与矩阵的秩 六、总结
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第一章 自动控制的一般概念 第二章 控制系统的数学模型 第三章 线性系统的时域分析法 第四章 线性系统的根轨迹法 第五章 线性系统的频域分析法 第六章 控制系统的频域分析法 第七章 非线性控制系统
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