随笔分类 - 高等代数90
摘要:多项式矩阵的法式,相抵标准型 多项式矩阵的秩并没有实质的意义 对角标准型(不依赖矩阵的初等变换的选取) 多项式矩阵是可逆的,其行列式为非零常数,相抵与单位矩阵,只通过初等行变换就可以得到,
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摘要:适合A的多项式:令S为非零集合:所有矩阵A适合的多项式 考虑:所有适合矩阵A的最小多项式 且可以证明:一定存在矩阵A的最小多项式 并将其首一的 极小多项式的定义:适合矩阵A的最小次数的多项式 最下多项式一定存在且唯一 纯量矩阵的最小多项式 如果A可对角化,则其极小多项式没有重根 如果矩阵A的极小多项
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摘要:不同特征值所定义的特征子空间的和是直和 定义线性变换可以对角化:线性变换有n个不同(线性无关的)的特征向量 推理::::判断一个矩阵/线性变换是否可以对角化的充分条件(不是必要条件):线性变换有n个不同的特征值(线性变换的特征多项式没有重根) 推理::::线性变换的所有特征值的所对对应的特征子空间:
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摘要:映射的基本性质(基本概念):单射,满射,逆映射(只有双射才存在逆映射), 双射 线性同构 线性映射的性质: 将零向量映射为零向量 线性映射保持线性组合 线性映射的复合映射 同构的线性空间当且仅当他们的维数是相同的 如何判定两个线性空间是线性同构的 由两个空间的一个线性映射是同构映射,但是不能推出两个
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摘要:线性方程组理论 研究线性方程解的情况(有解+无界+唯一解+无穷解) 非齐次线性方程组 齐次线性方程组(无穷解非齐次线性方程组转换为齐次的线性方程组的研究) 线性空间的理解 矩阵的秩的理论 求解线性方程组的过程 线性方程组(下)
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摘要:线性变在任意一组基的表示矩阵是相似的--对角矩阵 方块对角矩阵 是否可以找到一组基,是线性变换的该组基下的表示矩阵比较简单 表示矩阵是对角矩阵,很明显的可以表示出ker and im 求解特征值 齐次线性方程组有界=系数矩阵是奇异矩阵 多项式的引入定义--关于未定元λ的n次多项式 定义特征多项式 矩
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摘要:线性子空间 --简称子空间(子空间是非空子集) 对加法和数乘封闭 证明给定空间上是线性空间 给定一个加法,给定一个数乘,验证两个运算满足8条运算 线性子空间保持原空间的加法和数乘 平凡的子空间 零子空间+全子空间 引理:子空间维数,若是非平凡子空间,严格不等号 基扩张定理 子空间的维数 引入子空间的
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摘要:取定线性空间的一组基,任何一组向量可以表示为基向量的线性组合,且是同构映射。两个线性空间是同构。 不同的基向量,基向量之间的过渡矩阵 求基向量之间的过渡矩阵,选定一组简答单位矩阵--矩阵方程的解 (A|B) (I|A'B) 非异矩阵的初等变换
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摘要:行秩:行向量组的秩 列秩:列向量组的秩 初等变换 初等行变换+初等列变换 等价的向量组具有相等的秩 引理:初等行变换保持矩阵的列向量的极大无关组的列指标; 矩阵的行秩=矩阵的列秩,统称为矩阵的秩 矩阵相抵标准型(通过初等变换)【I O】 矩阵左乘或者右乘非异矩阵后矩阵的秩不改变 矩阵A和B相抵的矩阵
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摘要:向量组中极大线性无关组的个数定义为向量组的秩 且秩的定义不依赖极大无关线性组的选取 向量组之间的等价关系 等价的向量组一定具有相同的秩 线性空间 向量组 基(维数) 极大线性无关组(秩) 有限维向量空间与无限维线性空间 高代 有限维线性空间 n维向量空间中基的判定(已知向量的维数) 不同与向量组的极
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摘要:向量的线性关系:线性组合+线性相关+线性无关 非齐次线性方程组引出: 将线性方程组化为线性组合的形式:Ax=β→→x1α+x2α+x3α+........=β; 方程组有解的充分必要条件:β是α的线性组合; 标准单位行向量/标准单位列向量 n维向量空间; 齐次线性方程组:Ax=0 考虑问题至少有零解
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摘要:两个代数结构之间的同构首先要求它们之间存在一个1-1对应(双射),并且这个双射保持相应代数结构上的运算.这个双射就称为同构映射.可见同构映射都是1-1对应,不同之处在于它们保持的代数运算互不相同.群中只有一个运算,通常称为乘法,故群同构要求存在一个同构映射,它保持乘法.线性空间实际上包含两个要素:向
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