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正交矩阵性质权威发布_正定矩阵的五大特征(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

正交矩阵性质

线性代数必考矩阵变换与性质详解 ### 初等矩阵 𐟧ˆ等矩阵是线性代数中的重要概念，主要用于矩阵的初等变换。矩阵等价 𐟔„ 矩阵等价是指两个矩阵可以通过一系列初等变换相互转化。矩阵相似 𐟌€ 矩阵相似是指两个矩阵具有相同的特征多项式，从而具有相同的特征值和特征向量。矩阵合同 𐟓œ 矩阵合同是指两个矩阵的秩相等，且其中一个矩阵可以通过初等变换转化为另一个矩阵。伴随矩阵 𐟧銤𜴩š矩阵是矩阵理论中的重要概念，与原矩阵的行列式和逆矩阵密切相关。逆矩阵 𐟔„⁻⹊逆矩阵是线性代数中的基本概念，与矩阵的行列式和线性方程组的解有关。矩阵的秩 𐟚銧Ÿ驘𕧚„秩是矩阵的一个重要性质，反映了矩阵的线性相关性。转置矩阵 𐟓ˆ 转置矩阵是将矩阵的行列互换得到的矩阵，具有一些特殊的性质。对陈矩阵 𐟧™‍♂️ 对陈矩阵是一种特殊的矩阵，满足一定的对称性条件，在线性代数中有重要应用。正交矩阵 𐟔 正交矩阵是一种特殊的实对称矩阵，具有一些独特的性质和应用。正定矩阵 𐟌Ÿ 正定矩阵是一种特殊的实对称矩阵，具有一些重要的性质和应用，如正惯性指数和顺序主式。转置矩阵的性质 𐟓 转置矩阵的性质包括：$(A^T)^T = A$，$A^T$的特征值与A相同，但特征向量不同。如果$A = A^T$，则A为对称矩阵。正交矩阵的性质 𐟔„ 正交矩阵的性质包括：$A^T = \pm A^{-1}$，$AA^T = I$（单位矩阵）。若$A$是对称矩阵，则$A$也为正交矩阵。正定矩阵的性质 𐟒Ž 正定矩阵的性质包括：特征值全大于0，正惯性指数等于秩，顺序主式全大于0。若$A = CTC^T$（C可逆），则$A$为正定矩阵。正定矩阵的平方项数均大于0。

矩阵等价、相似、合同关系全解析 ✨小伙伴们，矩阵的等价、相似和合同关系可是线性代数中的重中之重！无论你是考研还是平时学习，搞清楚这些关系都能让你事半功倍。它们在判断矩阵性质和求解问题时超级关键。下面我来给大家详细讲解一下，帮助你们轻松掌握！𐟑 矩阵等价、相似和合同的区别与联系等价、相似和合同都是矩阵之间的等价关系。矩阵相似或合同必等价，但反之不一定成立。矩阵等价只需要满足两矩阵之间可以通过一系列可逆变换（也就是若干可逆矩阵相乘）得到。矩阵相似则存在可逆矩阵P使得AP=PB。而矩阵合同则存在可逆矩阵P使得PATAP=B。当上述矩阵P是正交矩阵时，A和B之间既满足相似关系，又满足合同关系。矩阵等价、相似、合同的联系矩阵等秩是相似、合同、等价的必要条件，但相似、合同、等价是等秩的充分条件。矩阵等价是相似和合同的必要条件，而相似和合同是等价的充分条件。相似和合同之间没有充要关系。存在相似但不合同的矩阵，也存在合同但不相似的矩阵。总结起来就是：相似→>等价，合同=>等价，等价=>等秩。矩阵等价、相似、合同的关系图等价相似合同相似合同实对称矩阵：相似㗊希望这篇总结能帮到你们，理解这些关系能让你们在矩阵相关内容的学习中少走弯路，轻松拿捏！𐟒ꀀ

华南数学考研，380+分秘籍！ 𐟌Ÿ华南师范大学903的考试内容今年依然涵盖了数分下册的最后几章，很多同学可能会忽视这一点，所以正在准备25级考研的同学们一定要重视起来，不要只复习前面的章节哦。 𐟓š数分部分：泰勒公式幂级数的收敛半径隐函数求导重要极限二重积分坐标变换第二型曲面积分特殊函数的定积分计算函数的连续性与可导性函数极限的定义或者洛必达法则 𐟓š高代部分：重根重因式问题线性方程组解的结构交空间的维数问题正定矩阵的性质线性变换基下的矩阵正交矩阵的性质线性相关性矩阵方程利用正交变换将二次型化标准型实对称阵的特征值问题 𐟓ˆ华南学科数学903的难度分析数分高代的题型基本稳定，主要以填空、解答、证明为主。数分部分重视下册的计算，高代部分出题较为灵活。数分方面，常考知识点包括：数列、函数极限、连续函数的性质、求导数、求微分、中值定理、求不定积分、求定积分、多元函数微分学、数项级数判敛、幂级数求和、二重积分、曲面积分等。近年来，华南的真题每年都会考一到两个偏僻考点，如21年的线面距离公式，22年的聚点的定义，23年的傅里叶级数，24年的取整函数。高代方面，常考知识点主要有：多项式的根、有限阶、n阶行列式的计算、矩阵秩的证明、矩阵方程、伴随矩阵、线性方程组、矩阵相似对角化、二次型、线性空间的基与维数、线性变换的值域与核等。近年来，二次型、线性空间的基与维数、线性变换的值域与核、欧式空间的考查频率增大，需要引起足够重视。 𐟒Ჵ级考生复习需要注意什么？填空题：华南数学903的填空题难度和灵活度都高于解答题和证明题，解题时要注意技巧，多用特殊值法、排除法等。虽然今年稍有调整，难度有所下降，但仍不能掉以轻心，应多做相应训练。解答题：理论性要求不高，不需要掌握很深的理论，但要求强大的计算能力。证明题：华南考查的证明题难度不大，主要考察对基本知识点的理解能力和应用能力。没有偏题怪题，数学复习是一个长时间积累的过程，每天坚持学习并做相应的习题演练，保持做题的手感，要踏实熟练地掌握每一个知识点，不要好高骛远，要踏实地完成每一道习题，在不断重复中，提升自己的解题能力。

欧氏空间的基本概念与性质 𐟍 内积在欧氏空间中，内积是一个非常重要的概念。给定两个向量a和b，它们的内积定义为。这个内积有一些重要的性质，比如对称性和正定性。 𐟓– 欧几里得空间欧几里得空间是一个配备了内积的线性空间。在这个空间中，我们可以定义长度、角度和正交性等概念。 𐟔 标准正交基标准正交基是一组向量，它们两两正交且模为1。任何一个欧氏空间都可以通过标准正交基来进行正交分解。 𐟧𚦩‡矩阵与标准正交基度量矩阵是一个实对称矩阵，它描述了向量组之间的内积关系。对于一组标准正交基，度量矩阵是对角矩阵，其对角线上的元素就是向量的模的平方。 𐟓ˆ 正交变换正交变换是一种特殊的线性变换，它保持向量的内积不变。正交变换的性质包括线性映射、同构映射等。 𐟔„ 镜面反射镜面反射是一种特殊的正交变换，它可以将一个向量映射到它的正交补空间中。镜面反射的特征值是1，但对应的特征向量是单位向量。 𐟌 欧氏空间的性质欧氏空间有许多有趣的性质，比如正交补空间的唯一性、特征值的范围等。这些性质可以帮助我们更好地理解和应用欧氏空间的概念。

线性代数期末复习：二次型与正定矩阵 𐟌Ÿ 第六讲：二次型与正定矩阵 𐟌Ÿ 1️⃣ 二次型的矩阵表示 𐟓 将二次型转化为矩阵形式：二次型 f = 5x1^2 + 2x1x2 + 3x2^2 + 4x1 + 6x2 对应的矩阵 A = [5, 2; 2, 3] 2️⃣ 化二次型为标准形 𐟓Š 将二次型 f = x1^2 + x1x2 + x2^2 + x1 + x2 化为标准形：通过正交变换，得到新的二次型 f' = y1^2 + y2^2 对应的矩阵 A' = [1, 0.5; 0.5, 1] 3️⃣ 正定二次型与正定矩阵 𐟔 正定二次型 f = x1^2 + x2^2 + x3^2 的条件： A 的所有特征值都大于0 A 的所有顺序主子式都大于0 4️⃣ 求二次型的特征值与特征向量 𐟧튧𛙥𚌦졥ž‹ f = x1^2 + x2^2 + x3^2，求其特征值和特征向量：计算 A 的特征值 = {1, -1} 求得对应的特征向量，并进行正交化处理 5️⃣ 二次型与正交变换的关系 𐟌€ 通过正交变换，将二次型 f = x1^2 + x1x2 + x2^2 化为标准形：利用正交矩阵 P，将 x = Py，得到新的二次型 f' = y1^2 + y2^2 求得 P 的具体形式，并进行验证 6️⃣ 二次型与矩阵的关系 𐟔— 通过矩阵 A 的特征值和特征向量，可以确定二次型的性质：正定矩阵的特征值都大于0，对应正定二次型矩阵 A 的顺序主子式都大于0，对应正定二次型

𐟓š 考研数二模拟卷推荐及解析 𐟎›‡120，追求130，真题与模拟卷的成绩对比 𐟌Ÿ 模拟卷推荐张宇 24年四套卷 25年八套+四套李林 23,25年六套卷+四套卷李艳芳 24,25各三套卷合工大 23超越5套卷，24,25超越5+5 余丙森 24,25各五套卷 𐟓Š 成绩与解析真题 24年张宇四套卷 23年超越五套卷年份成绩套数成绩出错原因 24年 139 98 弧长比较，拐点第一定义，三角函数积分和差化积法 23年 136 127 化积，多元证明题，凹凸性判断函数数值，规范形不熟练 𐟓š 模拟卷成绩与解析张宇 24年四套卷成绩 130 出错原因漏了间断点，多元极值的极限，忘记柯西中值定理李林 23,25年六套卷+四套卷成绩 130 出错原因定积分定义，面积忘了底面积，同解定义，特征方程，正交矩阵性质不熟悉，函数平移之后d的性质，参数方程数方程求渐进线，泰勒公式用错，计算不仔细，三角函数积分，证明不相似于对角函数极值忘记相同数值的点李艳芳 24,25各三套卷成绩 124 出错原因无穷小量的比较，中值定理证明，线代证明，两个矩阵相似方法，同解问题，积分的可拆性忘记，中值定理证明，三阶微分方程通解性质，物理应用，凑定积分定义的方法，中值定理，可逆实对称的转换路线，通解性质，心形图，计算准确度，切线交点记正负性，单位化合工大 23超越5套卷，24,25超越5+5 成绩 126 出错原因数方程求渐进线，泰勒公式用错，计算不仔细，三角函数积分，证明不相似于对角函数极值忘记相同数值的点余丙森 24,25各五套卷成绩 133 出错原因同解问题，积分的可拆性忘记，中值定理证明，三阶微分方程通解性质，物理应用，凑定积分定义的方法，中值定理，可逆实对称的转换路线，通解性质，心形图，计算准确度，切线交点记正负性，单位化 𐟓ˆ 平均分对比张宇 24年四套卷：平均分130.22 李林 23,25年六套卷+四套卷：平均分124.5 李艳芳 24,25各三套卷：平均分124.4 合工大 23超越5套卷，24,25超越5+5：平均分126.3 余丙森 24,25各五套卷：平均分130.22 𐟔 选择适合你的模拟卷，针对性地进行练习，提升你的考研数学成绩！

线性代数笔记：Jordan分解与线性变换 𐟓笔记整理：矩阵的基本性质矩阵的转置：A^T = (A^T)^T 矩阵的逆：如果A可逆，则存在B使得AB = BA = I，称A为可逆矩阵矩阵的秩：秩是矩阵行或列的最大线性无关组的元素个数矩阵的行列式：det(A) = 0当且仅当A不可逆矩阵的迹：tr(A) = ∑a_ii，即对角线元素之和矩阵的逆可逆矩阵的条件：A可逆当且仅当A的行列式不为0 求逆矩阵的方法：通过初等行变换将A变为单位矩阵，同时记录变换矩阵B，则B是A的逆矩阵线性方程组齐次线性方程组：Ax = 0有解当且仅当r(A) < n 非齐次线性方程组：Ax = b有解当且仅当r(A) = r(A|b) 线性相关与线性无关线性相关：向量组中存在不全为0的数使得线性组合为0 线性无关：向量组中不存在不全为0的数使得线性组合为0 向量的内积与正交内积：aⷢ = |a||b|cos正交：aⷢ = 0当且仅当a与b正交正交基：由正交向量组成的向量组称为正交基施密特正交化方法：将一组线性无关的向量正交化正定矩阵与特征值正定矩阵：A为正定矩阵当且仅当A的特征值全大于0 特征值与特征向量：Ax = ，𘺁的特征值，x为对应的特征向量相似矩阵与对角化相似矩阵：A~B当且仅当存在可逆矩阵C使得B = CAC^-1 对角化条件：A可对角化当且仅当A有n个线性无关的特征向量 Jordan分解与若当型矩阵 Jordan分解：任意矩阵A都可以相似于一个Jordan块组成的矩阵J 若当型矩阵：J的每个Jordan块称为若当块，J称为若当型矩阵实对称矩阵的对角化实对称矩阵：A为实对称矩阵当且仅当A的特征值为实数实对称矩阵的对角化：A相似于对角阵，且正交相似于双对角阵二次型与慢性指数二次型：f(x) = xTAx，其中A为实对称矩阵慢性定理：任何实二次型都可以通过线性替换化为标准形，且标准形唯一。慢性指数p称为正惯性指数。正定二次型与正定矩阵正定二次型：f(x) > 0对于所有非零x成立，A为正定矩阵。正定条件：A的特征值全大于0，正惯性指数为n。合同与线性替换合同变换：X = CY，其中C可逆，则称为可通线性替换。合同条件：若AB合同，则存在可逆矩阵C使得B = CAC^-1。

麻省理工线性代数核心知识点速览 𐟓š 向量与向量空间：向量的定义与性质向量的线性组合、线性相关性与线性无关性向量空间的概念与性质 𐟧頧Ÿ驘𕤸Ž矩阵运算：矩阵的定义、性质与运算规则矩阵乘法、矩阵的逆与转置 𐟔砧𚿦€禖𙧨‹组：线性方程组的表示与解法矩阵消元法、高斯消元法、LU分解等方法 𐟌€ 线性变换与矩阵表示：线性变换的定义与性质线性变换的矩阵表示、特征值与特征向量 𐟏 子空间与基变换：子空间的概念与性质基与维数、基变换与坐标表示 𐟔 内积空间与正交性：内积空间的定义与性质正交向量、正交基与正交投影 𐟎‰𙦮Š类型的矩阵：对角矩阵、上三角矩阵与下三角矩阵对称矩阵、正交矩阵与单位矩阵 𐟌 特征值与特征向量：特征值与特征向量的定义与性质对角化与相似矩阵 𐟓ˆ 线性相关性与线性变换的应用：最小二乘法主成分分析（PCA）线性回归与数据拟合

线性代数第一章思维导图分享𐟓š 大家好！今天为大家带来一份详细的线性代数第一章思维导图，帮助大家更好地理解和掌握线性代数的基础知识。𐟒ከጥˆ—式与矩阵𐟧ጥˆ—式：行列式是一个重要的数学工具，用于解决线性方程组和矩阵的问题。行列式的计算需要遵循一定的规则，例如两行（列）互换需要变号，两行（列）相等或成比例时行列式值为零等。矩阵：矩阵是由一组有序数排列成的矩形阵列，是线性代数中的重要概念。矩阵的转置、逆矩阵、行列式等都是矩阵的重要性质。线性方程组𐟔 齐次线性方程组：齐次线性方程组是指所有方程的常数项都为零的线性方程组。齐次线性方程组有唯一零解或无穷解，这取决于矩阵的秩。非齐次线性方程组：非齐次线性方程组是指至少有一个方程的常数项不为零的线性方程组。非齐次线性方程组有唯一解或无解，这同样取决于矩阵的秩。特征值与特征向量𐟒ኧ‰𙥾值与特征向量的定义：特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，用于描述矩阵的内在性质。相似矩阵：相似矩阵是指可以通过一个可逆矩阵进行相似变换的矩阵。相似变换可以简化矩阵的计算和性质分析。线性变换与正交矩阵𐟓 正交矩阵：正交矩阵是一类特殊的矩阵，其行（列）向量互相垂直且模长为1。正交矩阵在物理、工程等领域有广泛的应用。实对称矩阵：实对称矩阵是一种特殊的正交矩阵，其特征值都是实数且对应的特征向量正交。实对称矩阵在数学和物理中有重要的应用。行列式的性质与计算𐟧ጥˆ—式的计算原则：行列式的计算需要遵循一定的原则，例如某行（列）有公因式时，可以将公因式提到行列式外。行列式的性质：行列式的性质包括两行（列）互换需变号、两行（列）相等或成比例时行列式值为零等。总结与展望𐟓 通过以上内容，我们可以看到线性代数第一章涵盖了行列式、矩阵、线性方程组、特征值与特征向量以及线性变换与正交矩阵等多个重要概念。这些内容为后续的学习打下了坚实的基础。希望大家能够通过这份思维导图更好地理解和掌握线性代数的基础知识！

𐟓š 闭关修炼线代九讲时长统计大揭秘 𐟕𐯸 今天终于开始了线性代数的闭关修炼之旅！𐟚€ 𐟓– 第1讲：行列式定义、性质与定理具体型行列式的计算抽象型行列式的计算（未给出）综合题 𐟓– 第2讲：余子式和代数余子式的计算用行列式计算用矩阵计算用特征值计算 𐟓– 第3讲：矩阵运算矩阵方程的求解关于A、A与初等矩阵的计算分块矩阵矩阵方程 𐟓– 第4讲：矩阵的秩定义与公式 𐟓– 第5讲：线性方程组具体型方程组的解法抽象型方程组的解法线性方程组的几何意义（仅数学） 𐟓– 第6讲：向量组定义与定理具体型向量关系抽象型向量关系向量组等价向量空间（仅数学） 𐟓– 第7讲：特征值与特征向量特征值与特征向量的定义用特征值命题用特征向量命题用矩阵方程命题 𐟓– 第8讲：相似理论 A的相似对角化（4~4） A相似于B（A-B）的计算实对称矩阵与正交矩阵的计算 𐟓– 第9讲：二次型二次型及其标准形、规范形配方法计算二次型正交变换法计算二次型实对称矩阵的合同计算正定二次型计算