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什么是齐次方程在线播放_什么是齐次方程什么是非齐次方程(2024年11月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

什么是齐次方程

𐟓š微分方程求解秘籍大揭秘𐟔 𐟎“同学们，你们是不是对微分方程的求解感到迷茫呢？别担心，今天我们就来一起攻克这个难题！ 𐟔首先，我们要明确常见的微分方程类型。可以直接分离的微分方程、齐次微分方程、线性微分方程...这些你都能分辨出来吗？ 𐟒᥽“你面对一个微分方程题目时，怎么思考才能避免遗漏解题格式呢？记住，关键在于判断方程类型并选择正确的求解方法。 𐟓–另外，还有一些冷门但重要的方程，如全微分方程、伯努利方程和欧拉方程等。你能尝试推导它们的解法并给出理由吗？ 𐟤”什么是齐次方程？什么又是非齐次方程？它们的解又如何关联呢？还有常系数微分方程，你应该如何假设特解呢？ 𐟒ꦜ€后，通过一些经典的选择题和判断题，我们可以进一步巩固和提升自己的微分方程求解能力。记住，理论和实践相结合才是王道！ 𐟎‰现在，你是不是对微分方程的求解有了更清晰的认识呢？加油，相信你一定能够攻克这个难题！

基础解系基为何是n-r？关于极大线性无关组和基础解系的关系，有些知乎答主讲得非常好，结合几何理解非常形象。至于基础解系的基为何是n-r，老师通常解释为总的自由度减去真实约束个数。但这样解释总觉得少了点什么。可能是因为方程组前一章讲的是向量，导致大家习惯性地用列向量来分析，这种思维惯性让人想不通为什么基础解系的秩是n-r。甚至容易将自由量的个数与列向量中的多余量的个数混淆，因为它们都是n-r。关键在于用行向量来解释！不能用列向量。行向量与解向量作内积，齐次方程组的求解就是求与所有行向量都正交的向量。用列向量解释就是，齐次方程组的求解就是求用列向量线性表示零向量的表示系数。虽然列向量的秩等于行向量的秩等于系数矩阵的秩，秩r表示极大线性无关组中向量的个数，既是列向量空间中基的个数，也是行向量中基的个数。但用列向量解释就是不容易转过来弯。一个mxn的矩阵，可以分解为m个n维的行向量，或n个m维的列向量。解向量也是n维，所以一定要按照行向量来理解，才能豁然开朗。

线性代数复盘：从基础到进阶嘿，期末考试刚结束的小伙伴们，你们辛苦了！今天我们来聊聊线性代数，特别是李正元老师的线代部分，真的是让我爱恨交织啊！𐟘… 向量部分首先，咱们来聊聊向量。对于一个AX=0的线性方程组，如果它只有0解，那为什么可以推出A矩阵的列向量是无关的呢？其实，这背后有一个很重要的概念——线性无关。如果A矩阵的列向量线性无关，那它的行列式就不为0，从而方程组只有0解。反过来，如果A矩阵的列向量线性相关，那它的行列式为0，方程组可能有非0解。再比如，如果一个向量组和基础解系等价，那它是不是也是方程组的基础解系呢？答案是肯定的。因为基础解系就是那些能满足方程组的解，而等价的向量组也能满足同样的条件。线性方程组齐次方程和非齐次方程：齐次方程就是那些系数全为0的方程，而非齐次方程则至少有一个系数不为0。在解答方程组时，我们通常只能对方程组进行行变换，而不能进行列变换。什么时候齐次方程只含有0解？什么时候含有非0解？非齐次方程什么时候有唯一解？什么时候有无穷解？什么时候又无解呢？这些问题其实都有规律可循。比如说，对于一个齐次方程，如果它的系数矩阵的秩小于未知数的个数，那它就有非0解。而对于非齐次方程，如果它的系数矩阵的秩等于未知数的个数，那它就有唯一解。如果你把一个齐次方程变成非齐次方程，解系的秩会怎么变呢？其实，解系的秩会减少1。这是因为非齐次方程多了一个自由变量。为什么行数目小于列数目的方程一定有无穷个解？这是因为方程组的系数矩阵的秩小于未知数的个数。反过来，如果行数目大于列数目的方程存在n阶矩阵不为0，那它可能是有唯一解，也可能是有无穷解。思考一下中学的时候，我们常被灌输一个思想：要解决几个未知数的问题，就需要有几个方程。但真的是这样吗？比如x+y=1和2x+2y=2这两个方程，它们能求出x和y的精确值吗？为什么？如果把这两个方程写成一个非齐次方程组，它是无穷解还是唯一解呢？方程组的解系和原方程有什么关系？由原方程可以求出它的解系，那么我们以它的解系为系数，能求出来原方程吗？这些问题都值得深入思考。特征值部分特征值的求解公式：特征值的求解公式是A-|=0。在求特征值时，你会尝试使用列变换吗？其实，这取决于你的个人习惯和问题的具体要求。特征向量和（A-）X=0的关系：如果A-可逆，那么𐱤𘍦˜Ÿ驘𕧚„特征值了。因为可逆意味着矩阵没有零空间。对于A矩阵的衍生矩阵来说，他们的特征值会有什么变化呢？这个问题其实挺有意思的。比如说，对于A的转置矩阵AT，它的特征值和A是一样的。但对于A的逆矩阵A-1，它的特征值是1除以A的特征值。特征值和矩阵的迹有什么关系呢？特征值相乘又和它有什么关系呢？对于秩为1的矩阵，它的特征值怎么样快速求出来呢？这些问题都需要你花时间去琢磨。两个相似矩阵的特征值之间有什么关系呢？这个问题其实很简单：两个相似矩阵的特征值是一样的。但对于多重的同一个特征值，我们该怎么判断它能否进行相似对角化呢？这又是一个值得思考的问题。复盘小结如果你不翻书的话，上个阶段有哪部分你连不起来呢？不妨列个提纲，看看自己到底哪些地方还需要加强。线性代数其实并不难，只要掌握了基本概念和方法，一切都会变得很简单。加油！𐟒ꀀ

高数必练：7种常微分方程详解 1️⃣ 齐次方程：形如 dy/dx = F(x) 的微分方程，其中 F(x) 是 x 的函数。求解时，先将方程转化为 y/x = F(x) 的形式，然后进行积分。 2️⃣ 可分离变量的常微分方程：形如 dy/dx = f(x)g(y) 的方程。求解时，将方程转化为 y = m(x) + c 的形式，其中 m(x) 是 x 的函数，c 是任意常数。 3️⃣ 一阶线性微分方程：形如 dy/dx = P(x)y + Q(x) 的方程。求解时，先找出方程的通解，然后根据初始条件求出特解。 4️⃣ 二阶常系数齐次线性微分方程：形如 y'' + ay' + by = 0 的方程。求解时，先找出方程的通解，然后根据初始条件求出特解。 5️⃣ 二阶常系数非齐次线性微分方程：形如 y'' + ay' + by = f(x) 的方程。求解时，先找出方程的通解，然后根据初始条件求出特解。 6️⃣ 伯努利方程：形如 dy/dx = y^n 的方程，其中 n 是常数。求解时，先找出方程的通解，然后根据初始条件求出特解。 7️⃣ 欧拉方程：形如 y'' + xy' + y = 0 的方程。求解时，先找出方程的通解，然后根据初始条件求出特解。

李林6套卷复盘：数学高手的16个秘诀 1. 𐟓ˆ 渐近线方向：如果渐近线在同一方向上，水平渐近线就不会有斜渐近线。 𐟓‘ 分段讨论：用x代换y中的t，进行分段讨论。 𐟔 积分不等式：被积函数相减做差，构造辅助函数。 𐟏”️ 多元函数极值：注意充分必要条件的界定，题目中要求必要条件，而AC-Bⲯ𜞰是充分条件，但必要条件也包含充分条件，所以需要考虑等于0的情况，找个具体函数算一下。 𐟔⠧‰𙦮Š值法：取函数px为1或者构造辅助函数，第一个条件就是让我用辅助函数。 𐟌 二重积分中值定理：注意一个圆从0到2š„d篥ˆ†，后面为积分0～t，t是一条射线，极限中含有变现积分思路就是积分中值或者洛必达。 𐟧頥𞮥ˆ†方程：如果微分方程比较难解，不要蛮干。如果只需要解的形式，只需要把图像画出来分析一下，带值或者求导的时候先用小脑筋思考一下，哪些求完是为0的就不用算。 𐟔„ 方程组同解：你是我的姐我是你的解，三秩相同。向量组等价：行向量组等价，列向量组等价。 𐟧𘠧Ÿ驘𕧛𘤼𜯼ša相似于b，a秩相似b秩。 𐟓 正定：所有x≠0时，二次型＞0恒成立。建立的齐次方程组如果有解那么就不成立，所以方程组不成立，只有零解，所以满秩，所以行列式为0。 𐟓ˆ 高阶导积分方程：可以通过条件解出fx具体的式子再泰勒展开，注意n阶导数方程/n阶乘为n阶系数。 𐟓Š 通分之后分子为泰勒的变形，分母用一次拉格朗日，或者洛必达之后凑导数定义。 𐟌€ 绕极轴：用公式或者古尔丁定理小，想水管，半径可用y代替然后换成rsinˆ–者微元法（宽为dx，长为y的微元绕一圈变成一个饼，但是注意！这里的y不可以换成rsin𜌥› 为这个y是一直在边线上的，不用走到里面去，所以用条件r=1+cos𜉣€‚ 𐟧䚥…ƒ微分：在固定点可以先代后求，泰勒在信息多的地方展开，求道先思考哦。 𐟌Š 物理应用水深压力：F=PS（p=h）。 𐟔砦–𙧨‹组有解：a的秩等于增广矩阵的秩。

24合工大卷一：难但有趣！这次的24合工大超越卷一真是让我又爱又恨！难度确实有点大，选填部分花了70分钟才搞定，尤其是17、18两题，真是让我绞尽脑汁。不过，幸好后面的题目还算简单，算是有点安慰吧。选填部分 𐟧䍥ˆ函数：画出函数图象，看答案。一阶导数：用定义求二阶导数。单调性和放缩：用已知条件推导。反例：太多了，不说了。矩阵：化简后发现要求a的逆矩阵。正定矩阵：看到a和b都是正定，秒出答案。等价方程：只有零解。分布函数：x服从均匀分布。期望：列出各种情况，发现偶数数量大于奇数，期望大于1，直接选a。似然函数：观察发现b➖a越小，似然函数值越大。不等式：猜的1，答案利用x/1+x < ln(1+x) < x的不等式夹逼准则，很有技巧性。齐次方程：各阶导数的幂为1，系数可以是x的函数。计算：直接计算。线积分：用第二类线积分的对称性简化运算。带值：1，-1带进去看看，不知道怎么会做错。面积：画图算面积，速度快。极限：利用f（0）为零递推相加，类似高中数列的思想，最后的极限化简需要点注意力，利用倍角公式化简。面积分：难算的第一类面积分，投影到xoy面根本算不出来，就算投影到yoz面计算也不简单。极值：在0，0点用极值定义判断。证明：白给的证明。线代：第二问提供一个新思路，可以将特征向量用第一问的列向量组表示，证明a只可能有ka3这一个特征向量。第三问看出特解，结合第二问的特征向量只有一个得出矩阵A的秩为2，然后相加即可。比较常规的线代证明题。正态分布：二维正态简化计算。总的来说，这次的卷子难度确实不小，但也让我学到了不少东西。希望下次能更顺利吧！𐟒ꀀ

线代全年备考攻略：从基础到冲刺 𐟌Ÿ 不同阶段的备考节奏和目标是什么？基础阶段：备考节奏：3月到6月，每天平均1小时。先完成高数基础阶段，再开始线代，最后是概率论。复习目标：掌握基础知识、原理和公式，构建知识体系。熟练基本的题型计算，包括求简单的行列式、初等行变换解方程组和求齐次线性方程组的解。复习方法：结合教材和视频课程，使用《660》和晓千老师的『660逐题精讲』视频课程进行巩固训练。强化阶段：备考节奏：7月到10月，每天平均1.5小时。建议刷题时间与听课时间比例为7:3。复习目标：深入挖掘知识点，整理和构建线代知识框架。深入了解概率和定理，掌握大部分题型的计算方法。复习方法：强化阶段的视频课程、习题和归纳总结。重点在于串联知识，学习某个知识点时，将相关考点和结论写下来，放在一起学习。冲刺阶段：备考节奏：11月到12月，每天平均1.5小时。复习目标：理解真题考察方向，掌握真题中出现的所有题型。复习方法：近十五年真题的针对性训练和整理总结。 𐟒ᠥ䇨€ƒ常见问题及解决方法条件不知道如何转化？问题原因：对知识点之间的联系没有建立起来，无法挖掘题目条件背后的隐含信息。对题目问的是什么不清楚。解决方法：听课时多注意老师的思维，建立知识点间的联系。解题毫无章法？问题原因：线代题目的解法相对固定，但很多同学做题时没有形成相应的步骤，容易乱解。解决方法：做题时多思考和观察，确定题型符合老师课上讲的那类。例如，计算行列式时，不同的行列式形态有对应的相对简单的解法，需要多思考多观察。希望这些建议能帮助你在线代备考中取得好成绩！𐟓–𐟒ꀀ

厦门大学2023年高等代数试题解析厦门大学2023年的高等代数试题整体难度适中，主要考察了常规的计算和经典证明题。以下是对这套试题的详细解析： 𐟓Œ 填空题 1️⃣ 伴随矩阵的性质：考察伴随矩阵的简单性质。 2️⃣ 代数余子式的性质：注意观察系列代数余子式的规律。 3️⃣ 行变换与秩：通过行变换得到秩为2，送分题。 4️⃣ 自由变量的个数：自由变量的个数为3，故维数为3，送分题。 5️⃣ 矩阵表示与核空间：同一线性变换在不同基下的矩阵表示，核空间就是齐次线性方程的解空间。 6️⃣ 多项式次数与根：观察f的次数和根，待定系数法。 7️⃣ 打洞原理与迹：打洞原理变式，n阶转1阶，结合迹的性质处理。 8️⃣ Jordan标准型：考察Jordan标准型。 9️⃣ 内积与线性相关：欧式空间中的内积，构成1维子空间，线性相关。 𐟔Ÿ 二次型化为规范型：正惯性指数为2。 𐟓Œ 非齐次方程解的问题：求基础解系。 𐟓Œ 可逆实矩阵分解：考察可逆实矩阵分解为正交阵和正上三角阵，非常经典的结论。 𐟓Œ 多项式问题：第1问证左右两边的小于等于，第2问证充分性和必要性，多积累多熟悉，经典方法。 𐟓Œ 二阶幂等：放到复空间讨论，最简单的就是通过Jordan标准型的理论直接叙述。 𐟓Œ 正定矩阵问题：先分块再用数学归纳法处理，打洞原理手法和步骤过程很精彩，多练多背。 𐟓Œ 反证法：像是一个交叉映射，放到核空间去反证。 𐟓Œ Jordan块与特征多项式：结合中国剩余定理。部分试题和解答参考了公主号：数学考研李扬，清疏数学专业研考，小破站：长留风清扬老师，记录备考点滴，感谢这些资源的分享。

𐟧‹莱姆法则详解𐟓– 𐟔克莱姆法则，是线性代数中的一大法宝！它能帮助我们解决n元线性方程组的问题哦。𐟒ꊊ𐟓Œ首先，我们要明确什么是n元线性方程组。它就是含有n个未知数x1, x2, ..., xn的线性方程组。 𐟓Œ接下来，我们看看克莱姆法则的关键部分。如果线性方程组的系数行列式D不等于0，那么方程组就有唯一解！𐟎‰ 𐟓Œ而且，如果系数行列式D等于0，那么方程组可能有零解，也可能有无穷多解。这时，我们就需要进一步判断了。 𐟓Œ另外，如果方程组是齐次的，那么它的系数行列式D必须等于0，否则方程组就没有解。但是，如果D等于0，那么方程组可能有零解，也可能有无穷多解。 𐟓Œ最后，我们来看看一个具体的例子吧。比如，我们有这样一个方程组：x1 + 2x2 + 3x3 = 2, 2x1 + x2 + 3x3 = 10, 3x1 + 4x2 + 5x3 = -5。通过计算，我们可以发现这个方程组的系数行列式D不等于0，所以它有唯一解。 𐟎‰现在，你是不是对克莱姆法则有了更深入的了解呢？快来试试吧！

非齐次线性微分方程特解设错的心酸史没有人懂我此刻的心情，简直是心酸到想哭。好吧，我现在终于搞懂了，但这个过程真是太痛苦了。事情是这样的，老师当时讲非齐次线性微分方程的时候特别含糊，我也没多想，以为自己听懂了。结果今天开始做题，才发现自己设特解的时候居然没考虑到前面的特征值。刚开始的时候，我一直设的是Aex，结果发现常数的时候居然要设Axex。于是我又改成Axex，结果发现总是算不对。后来我去小破站找视频学方法，才发现原来还要看特征值。再试一题，发现果然和特征值有关，我要设Axex。于是埋头苦算，化简式子的时候发现-4A+4A=1。再一看答案，设的是Ax2e。哦，原来还要看重数，这是二重。猜猜我下午做了几道题？真的要心肌梗死了。结果发现，设特解的时候居然要考虑到这么多细节，真是头大。总之，这次经历让我深刻体会到了学习数学的不易。希望以后再也不要遇到这种情况了。