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)

由前面的讨论可知，并不是对于每一个线性变换都有一组基，使它在这组基 下的矩阵成为对角形.下面先介绍一下，在适当选择的基下，一般的一个线性变 换能化简成什么形状

对于给定的n维线性空间V,A∈L(V),如何才能选到V的一个基使关于 这个基的矩阵具有尽可能简单的形式由于一个线性变换关于不同基的矩阵是相 似的因而问题也可以这样提出在一切彼此相似的n阶矩阵中如何选出一个形 式尽可能简单的矩阵这一节介绍不变子空间的概念,来说明线性变换的矩阵的 化简与线性变换的内在联系

复习要求 1.对角线法计算二阶和三阶行列式.上(下三角行列式,对角行列式 2.会求排列的逆序数(P.7,例4) 3.理解n阶行列式的定义D=A=det(ai=(-1)apa2p2anpn 4.熟练掌握行列式的性质,用行列式的性质计算行列式

第2章Java基本语法 2.1Java语言的基本组成 2.2变量和直接量 2.3数据类型 2.4运算符与表达式 2.5Java语句及其控制结构 2.6数组

一、线性变换的特征值和特征向量的概念

回顾 1、基本数据口型 2、口量和常量 3、口量和常量的作用域 4、操作符和表达式 5、流程控制语句

一、线性变换的乘法 设A,B是线性空间V的两个线性变换,定义它们的乘积为 (AB)(a)=A,B(a))(a∈V) 则线性变换的乘积也是线性变换 线性变换的乘法适合结合律,即 (AB)C=(BC)

1.木材的微观构造 在显微镜下观察,可以看到木材是由 无数管状细胞紧密结合而成,它们大部分 为纵向排列,少数横向排列(如髓线)。 每个细胞又由细胞壁和细胞腔两部分组成 ,细胞壁又是由细纤维组成,所以木材的 细胞壁越厚,细胞腔越小,木材越密实, 其表观密度和强度也越大,但胀缩变形也 大

设E1,E2,…,E是线性空间V的一组基,在这组基下,V中每个向量都有确定 的坐标,而向量的坐标可以看成P元素,因此向量与它的坐标之间的对应实质 上就是V到P的一个映射.显然这个映射是单射与满射,换句话说,坐标给出了 线性空间V与P的一个双射.这个对应的重要性表现在它与运算的关系上