线性代数总结
线性代数知识学的时候不以为然,甚至觉得无非就是在一个框框里算算术而已没意思。现在慢慢领悟线性代数,尤其是矩阵的性质实在是太!重!要!了!本文专门对基本常用概念做记录,并且随着遇到新矩阵问题不断更新。
行列式总结:
- 行列式一定是正方形的;
- 对换行列式的两行,行列式结果要变号;
- 代数余子式:在n阶行列式中,把(i,j)元所在的第i行和第j列划去后,留下来的n-1阶行列式叫做的"余子式",记做(就是原行列式简单的划掉一行和一列后剩下的东西)。元的"代数余子式"记为。代数余子式和余子式之间的关系为:
矩阵总结
(1)基本内容:
- 矩阵很多特殊操作,尤其是牵扯到相应行列式时,这个矩阵都是正方形的;
- 矩阵A的伴随矩阵:矩阵A的各个元素位置由元素对应的代数余子式代替,并做一次转置后得到:
- 矩阵可逆判断(充要条件1):;可逆矩阵 = 非奇异矩阵;逆矩阵求法:
克拉默法则:n个方程n个未知数的正方形方程组,如果正方形系数矩阵A的行列式值不为0,即,则该方程组有唯一解!
解线性方程组矩阵的3种初等变换:1. 对换两行;2. 某行元素整体乘个系数k;3. 把做完2步的那一行加到另一行去。初等变换不改变方程的解!!即始终同解。与行列式变换不同!!
矩阵可逆判断(充要条件2):矩阵A经过有限次初等变换后,可以变成单位矩阵E;
(2)矩阵与线性方程组:
对应线性方程组:,右端矩阵b不为0是"非齐次线性方程组",为0就是"齐次线性方程组"。系数矩阵A可以是正方形也可以是长方形。
矩阵A(任意形状)的子式:在mxn矩阵A中,任取k行k列(k≤m, k≤n),位于这些行列交叉处的个元素,不改变它们在A中所处的相对位置而得到k阶行列式,称为矩阵A的k阶(主)子式。注意:子式是一个行列式,也就是说它是一个具体的数值;
矩阵(主)子式与顺序主子式:主子式/子式就是上面说的,取的行和列是没有规律、随便取的;顺序主子式:必须是从左上角往右下角取这样变化:
矩阵A(任意形状)的秩:矩阵A的最高阶非0子式所对应的阶数r,就是矩阵A的秩。秩可记做:;范围是:;
-
秩的深刻意义:
- 矩阵A(任意形状)的初等变换、转置不会改变矩阵的秩;
- 矩阵A做初等变换后得到的行阶梯矩阵,矩阵A的秩 = 行阶梯矩阵非0行的行数!一般就是用行阶梯来求秩的;
秩在n元解线性方程组中的意义:不论正方形还是长方形方程组,都可以用"秩"来判断方程解的情况:
注意一点:长方形矩阵因为"方程个数"和"未知数个数"不相同,所以会导致上面3种解的情况出现。
- 矩阵可逆判断(充要条件3):可逆矩阵的秩 = 阶数,即为"满秩矩阵";
(3)特殊矩阵类:都是方阵
- 正交矩阵(n阶方阵):如果n阶方阵A满足下面式子,则称方阵A为正交矩阵:
-
正交矩阵的2条性质:
- 若A为正交阵,则和都是正交矩阵(其实两者相等)!并且正交矩阵的行列式为1,即;
- 两个正交阵相乘,还是正交阵;
方阵特征值:设A为n阶方阵,如果数和n行非0列向量x满足如下关系式,则称数为矩阵A的一个"特征值(可以是复数结果)",此时的列向量x称为A对应特征值的"特征向量":
要想求解"特征值",就是求:这个1元n次方程;
-
方阵特征值的3条性质:
- 所有特征值之和 = 矩阵A对角元素之和;
- 所有特征值乘积 = 矩阵A行列式的值;
- 若是矩阵的特征值,则是特征值,是特征值;
矩阵可逆判断(充要条件4):n个特征值全 ≠ 0;
相似矩阵(2个n阶方阵):设、都是n阶方阵,若有可逆矩阵P,使得和满足如下关系,则称矩阵与相似!可逆称为把变成的"相似变换矩阵":
-
相似矩阵的2条性质:
- 若与相似,则二者特征值相同;
- 矩阵的n个特征值做对角元素的对角阵,若想满足,即矩阵可以对角化(与对角阵近似),必须满足:矩阵的n个特征值互不相同;
-
实对称矩阵性质:
- 一定可以对角化,对角阵元素为n个互不相等的特征值;
- 为n阶方阵,则下面3个都是对称阵:
正定阵:特征值全为正的对称阵;或:各阶"顺序主子式"都>0的对称阵;
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正定矩阵3条性质:
- (对称)正定阵特征值都是正数;
- (对称)正定阵主元都是正数;
- ;
(4)矩阵杂项类:
- 对角阵、上三角阵、下三角阵,行列式值都是对角元素乘积;
- 严格对角占优矩阵:每一行中对角元素的值的模 > 其余元素值的模之和!即:
弱对角占优矩阵:上面公式取号;
-
严格对角占优矩阵的4条性质:
- 若系数矩阵A是严格对角占优矩阵,则关于它的线性代数方程组有解;
- 若系数矩阵A为严格对角占优矩阵,则A为非奇异矩阵;
- 若系数矩阵A为严格对角占优矩阵,各阶顺序主子式必不为0;
- 若系数矩阵A为严格对角占优矩阵,雅克比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和0<ω≤1的超松弛迭代法均收敛。
共轭/Hermite矩阵:如果,则称矩阵为"对称矩阵";如果,则称矩阵为"共轭/Hermite矩阵"。可以看出两者其实差别不大:实数域对称矩阵与共轭矩阵是一回事。
第1次补充:
- 对于线性方程组做行间和列间对换时,要保证同解:
- 行之间对换:b要随着一起变动,x不用动;
- 列之间对换:x要随之一起变动(例:A中2和3列互换, x中2和3行要一起变),b不用动。变完后的解x,顺序与原方程是不一致的,要记得调换一下!