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用秩的概念,线性方程组(1)有解的条件可以叙述如下: 定理 7(线性方程组有解判别定理) 线性方程组(1)有解的充要条件为它的系 数矩阵
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12-4外代数 12.4.1域K上的线性空间V的到域K上的线性空间W的r重交错映射的定义 定义12.9设V是数域K上的n维线性空间,又设W也是K上的一个线性空间。 从 x…xV 到W的一个多线性映射f如果满足如下条件 f(aaaa)=0(i=1,2r-1) (即第i,i+1两个变元取V内同一个向量a1),则称f为一个r重交错映射。 12.3.2r重交错映射的三条性质
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本书开始介绍线性代数的空间理论,主要包括一般域上的线性空间、线性变换和内积理论,空间的维数不作限制.线性空间理论是对向量和矩阵知识的抽象和扩充.有限维线性空间上的线性代数问题,可以转化为矩阵问题加以研究.面对无限维线性空间上的线性代数问题时,有限维线性空间中成立的结论在无限维线性空间中有可能不成立,矩阵方法无法替代空间理论.线性代数的矩阵理论和空间理论是两套不同的数学语言,分别具有代数属性和几何属性,它们是线性代数的一体两面,各有所长.综合掌握这两套数学语言,有利于从多个角度深入思考具体问题
文档格式:DOC 文档大小:254.5KB 文档页数:3
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
文档格式:PPT 文档大小:6.07MB 文档页数:155
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
文档格式:PPT 文档大小:4.53MB 文档页数:128
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
文档格式:PPT 文档大小:290KB 文档页数:14
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
文档格式:PPT 文档大小:625KB 文档页数:23
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 n维向量 第二节 线性相关与线性无关 第三节 线性相关性的判别定理 第四节 向量组的秩 第五节 向量空间
文档格式:PPT 文档大小:2.16MB 文档页数:134
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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