分块行列式前沿信息_分块行列式计算(2024年12月实时热点)
问一下,我这种写法他为什么是错的
华中师范大学2009年高等代数真题解析 𞠧쬤𘀩☯德蒙行列式,推荐使用滚动相消法和求根法来证明。 𞠧쬤☯쬤𘀩假设f,然后求导,别忘了证明反面;第二问利用数分中的罗尔定理推导出另外的s-1个根。 𞠧쬤𘉩☯쬤𘀩线性方程组的通解对应的向量组的秩为n-r-1;第二问先求导出组的n-r个线性无关的解,然后证明特解与导出组的解线性无关。 𞠧쬥题:第一问分三种情况讨论,A是零矩阵时显然,C或B可逆时用打洞原理(分块矩阵的初等变换),都不可逆时,用等价分解;第二问易得。 𞠧쬤☯쬤𘀩知识;第二问通过设交子空间的基,然后分别扩充成两个子空间的基,最后证明两组基的并时和子空间的基,抓住线性无关的定义即可。 𞠧쬥 :第一问证明对称矩阵B的特征值全为实数,先设B的特征值和特征向量得到特征式,然后取特征式的共轭,利用对称矩阵的性质及特征式得到特征值的关系;第二问先设二次型,引入一个二次型的不等式,之后充分运用特征式及不等式;第三问类似第二问构造一个Hermite矩阵,然后运用其性质及第二问的思想也可估计s以所构造的矩阵特征值的最值为界。
2024北京科技大学高等代数全解析 大家好,今天我们来详细解析一下2024年北京科技大学高等代数试卷的各个题目。准备好了吗?让我们开始吧! 最后一题确实有点难度,大家可以一起过一遍。 第一题是关于循环行列式的,逐行减然后逐列减是一个非常万能的方法,大家一定要记住哦! 第二题是线性方程组的解的讨论,这个问题需要大家对线性方程组有深入的理解。 第三题是讨论特征值的问题,因为是对称矩阵可对角化,结合秩一矩阵的性质来解答。 頧쬥题的第一小问是考虑顺序主子式,第二小问则是施密特正交化,大家可以分别尝试一下。 ᠧ쬤☧内积定义代入非常简单,大家可以轻松搞定。 第六题ABCD都两两可交换,证明互相包含就行了,这个问题性质非常好。 第七题考的是打洞原理,大家可以尝试用打洞的方法来解决。 쬥 멢考的是艾森斯坦判别法,这个问题需要大家对判别法有深入的了解。 𞠧쬤☥ 上是求特征值和特征向量,然后进行基变换,需要用到分块矩阵以及AX-XB=C的性质,如果A,B无公共特征向量,那么X解唯一,这个性质可以帮助大家轻松解决这个问题。 好了,今天的解析就到这里,希望大家都能在考试中取得好成绩!加油!ꀀ
23考研数一模拟:超卷复盘 打算23年的超越卷只做选填练手,感觉不错,难度很合适,56分钟写完,错了一个选择一个填空,都是概统的内容。 选择部分 第2题:这题挺新颖的,我的做法是令t=x+y,x=t-y,显然这是一个可逆变换,因此可以求出原函数再求导。 第5题:这题挖了个坑,不仅要求出变换矩阵的行列式,还要注意到给的三个列向量不一定线性无关。向量组2的变换矩阵的行列式一定大于0,所以当给的三个列向量线性无关时,向量组2也线性无关。而三个列向量线性无关是向量组1的必要条件(不一定充分,因为k有可能为-1,此时向量组1一定线性相关)。所以向量组1线性无关推出三个列向量线性无关再推出向量组2线性无关,答案也是这么做的但是最后出错了,这题应该选C,答案的做法结论也是C,但是答案选了个B。 第6题:同解当且仅当系数矩阵的行向量组等价,没什么好说的。 第7题:这题很有最近几年真题的感觉,考了分块矩阵。最近几年线代像是没题目出了一样天天出分块矩阵,关键是考研大纲关于分块矩阵的结论少之又少,所以需要自己额外再去掌握。这里用分块矩阵的初等变换再结合正定矩阵的顺序主子式都大于0,容易得到ABC都对然后我就不知道怎么选了,再看一眼题目发现选不正确的,那就是D。 第8题:忘记三个事件相互独立不仅要求P(ABC)=P(A)P(B)P(C),而且ABC还要两两独立,我想当然了直接选了个D也没有再去算其他选项,应该算一算的,太飘了。 其他题略 填空部分 第12题:这题挺有意思的,实际上这里用所谓区间再现的方法之后还要解一个微分方程求出fx的变上限积分的形势,然后带入 第16题:F分布是两个卡方相除,t分布才需要分母的卡方开根号,不知道我在想什么,这都能忘,太久没做概统了。 其他题略
考研数学二大纲全解析! 考研数学二大纲详解 考试科目:高等数学、线性代数 ⏰ 考试形式:闭卷笔试,共180分钟 试卷结构:试卷满分150分 单选题:10题,每题5分,共50分 填空题:6题,每题5分,共30分 解答题:6题,共70分 微分学部分占118分,线代部分占32分 高等数学 函数、极限、连续 导数和微分 不定积分与定积分 多元函数微积分学 常微分方程 线性代数 行列式 矩阵 向量 线性方程组 矩阵的特征值与特征向量 二次型 详细大纲内容: 函数的概念及表示法:函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。复合函数、反函数、分段函数,以及函数的图形和性质。 导数和微分的概念:导数的几何意义和物理意义,函数的可导性与连续性之间的关系。导数的四则运算法则和复合函数的求导法则。 不定积分与定积分:原函数的概念,不定积分的性质和基本积分公式。定积分的概念和基本性质,定积分中值定理,定积分的换元积分法和分部积分法。 多元函数微积分学:多元函数的概念,二元函数的几何意义。多元函数的极限与连续性,多元函数的偏导数和全微分,多元复合函数和隐函数的求导法。二重积分的概念、基本性质和计算方法。 常微分方程:常微分方程的基本概念,变量可分离的微分方程,齐次微分方程,一阶线性微分方程。线性微分方程解的性质及解的结构定理,二阶常系数齐次线性微分方程及简单的非齐次线性微分方程。 线性代数:行列式的概念和基本性质,行列式按行(列)展开定理。矩阵的概念,矩阵的线性运算,矩阵的乘法,方阵的幂,矩阵的转置,逆矩阵的概念和性质。矩阵的初等变换,初等矩阵,矩阵的秩,矩阵的等价。分块矩阵及其运算。向量的概念,向量的线性组合与线性表示,向量的线性相关与线性无关。向量的极大线性无关组,向量组的秩。矩阵的特征值与特征向量的概念和性质,相似矩阵的概念及性质。实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。二次型及其矩阵表示,合同变换与合同矩阵,二次型的标准形和规范形。二次型及其矩阵的正定性。差分与差分方程的概念,差分方程的通解与特解,一阶常系数线性差分方程。微分方程的简单应用。
十月自考线代攻略:矩阵篇 矩阵这一章,内容丰富且复杂,但别担心,我们来一起整理! 1️⃣ 矩阵与行列式的区别:矩阵是表格,行列式是数值。记住这一点很重要! 2️⃣ 特殊矩阵:了解并掌握几种特殊的矩阵类型。 3️⃣ 矩阵运算:数乘运算中,矩阵和行列式的区别要清楚。AB不等于BA 4️⃣ 矩阵转置:行、列互换,转置的运算规律要牢记。 5️⃣ 逆矩阵:A的逆矩阵乘以A等于单位矩阵En。逆矩阵的性质要理解。 6️⃣ 伴随矩阵:掌握几个关键公式。 7️⃣ 分块矩阵:理解分块矩阵的概念,计算时内外都要做一遍运算。 8️⃣ 初等变换与方阵:贯穿整个线性代数,非常重要,多练习。 9️⃣ 矩阵的秩:非零子式的最高阶,概念要清晰。 矩阵与线性方程组:这一部分放到后面章节再看。 暂时就整理这些内容,接下来要开始新的章节——向量篇!刷题计划等所有内容过完后再制定。加油!
线性代数精华知识点速览 探索线性代数的奥秘,这些知识点你必须掌握! 1️⃣ 行列式 逆序数与行列式定义 - 行列式性质:转置、互换、提公因式等 - 上(下)三角、副对角线行列式求值 - Laplace展开式与范德蒙德行列式 2️⃣ 矩阵运算 𛊭 矩阵乘法注意事项与技巧 - 矩阵的逆与初等变换 - 矩阵的秩与伴随矩阵的性质 - 分块矩阵的乘法与求逆 3️⃣ 向量运算与线性表示 向量的内积、长度与正交定义 - 线性组合与线性表示的充要条件 - 线性相关与线性无关的判断与充要条件 ᠨ🙤娯点是线性代数的核心,掌握它们将助你轻松应对考试!加油哦!
大一线性代数笔记 ### 第一章 行列式 n阶行列式:行列式是矩阵的一种特殊形式,用于计算矩阵的行列式值。 行列式的性质:行列式具有一些重要的性质,如奇偶性、对称性和反对称性。 行列式按行/列展开:通过异乘变零和拉普拉斯定理,可以将行列式按行或列展开。 行列式的计算:掌握行列式的计算方法,包括公式法和直接计算法。 克莱默法则:克莱默法则用于解线性方程组,是行列式的一个重要应用。 第二章 矩阵 矩阵的概念和运算:矩阵的基本概念、矩阵的加法、减法和数乘。 对称矩阵和反对称矩阵:这两种矩阵具有特殊的性质,如对称性和反对称性。 逆矩阵:逆矩阵是矩阵的一个重要概念,用于解决线性方程组。 分块矩阵:分块矩阵是将矩阵分成小块,便于进行一些特殊运算。 初等变换:通过初等变换,可以将矩阵转化为更简单的形式。 矩阵的秩:矩阵的秩是矩阵的一个重要性质,反映了矩阵的线性相关性。 矩阵性质:矩阵还具有一些重要的性质,如矩阵的转置、矩阵的逆等。 通过这些内容的学习,可以更好地理解和掌握线性代数的核心概念和基本方法。希望这份笔记能帮助你更好地学习大一线性代数!
2025考研数学大纲详解,数学一必看! 考研数学大纲新鲜出炉啦!大家都看了吗?还没看的同学别急,赶紧来看看吧! 线性代数 行列式 考试内容:行列式的概念和基本性质,行列式按行(列)展开定理。 考试要求:了解行列式的概念,掌握行列式的性质,会应用行列式的性质和行列式按行(列)展开定理计算行列式。 矩阵 考试内容:矩阵的概念,矩阵的线性运算,矩阵的乘法,方阵的幂,方阵乘积的行列式,矩阵的转置,逆矩阵,矩阵的初等变换,初等矩阵,矩阵的秩,矩阵的等价,分块矩阵及其运算。 考试要求:理解矩阵的概念,了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵及其性质。掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律,了解方阵的幂与方阵乘积的行列式性质。理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质以及矩阵可逆的充分必要条件,会用伴随矩阵求逆矩阵。理解矩阵初等变换的概念,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法。了解分块矩阵及其运算。 线性方程组𝐦졧禖组 考试内容:齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念,齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。 非齐次线性方程组 考试内容:非齐次线性方程组解的结构及通解的概念。 考试要求:理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念,掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法。理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念。掌握用初等行变换求解线性方程组的方法。 矩阵的特征值与特征向量 矩阵的特征值和特征向量的概念、性质 相似变换、相似矩阵的概念及性质 矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵 实对称矩阵的特征值、特征向量及其相似对角矩阵 考试要求:理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质,会求矩阵的特征值和特征向量。理解相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件,掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法。掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。 二次型 二次型及其矩阵表示 合同变换与合同矩阵 二次型的秩惯性定理 二次型的标准形和规范形 用正交变换和配方法化二次型为标准形 二次型及其矩阵的正定性 考试要求:掌握二次型及其矩阵表示,了解二次型秩的概念,了解合同变换与合同矩阵的概念,了解二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理。掌握用正交变换化二次型为标准形的方法,会用配方法化二次型为标准形。理解正定二次型、正定矩阵的概念,并掌握其判别法。 大家赶紧根据大纲复习吧,数学一可是重中之重!加油!ꀀ
考研数学一知识点全解析 研究生入学考试的数学一主要考察本科时期学习的高等数学、线性代数和概率论与数理统计。以下是各部分知识点的详细总结: 高等数学 函数极限与连续:函数的概念、定义域、值域、对应法则,函数的单调性、有界性、周期性和奇偶性,复合函数、反函数和隐函数,基本初等函数和初等函数。 数列极限与函数极限:定义,左极限和右极限,无穷小量的概念和比较,极限的四则运算,极限存在的两个准则(单调有界夹逼和洛必达法则),两个重要极限。 函数连续性与间断点:初等函数的连续性,闭区间连续函数的性质(有界性、最大值和最小值定理、介值定理)。 导数与微分:导数和微分的概念,几何意义和物理意义,四则运算,函数连续与可导的关系,平面曲线的切线和法线,基本初等函数的导数,复合函数、反函数和隐函数的导数,参数方程确定的函数的导数,高阶导数。 中值定理与不等式:中值定理,不等式与零点问题,导数的应用。 积分:原函数与不定积分的概念,不定积分的基本性质和基本积分公式,定积分的概念和基本性质,积分上限函数及其导数,牛顿-莱布尼茨公式,换元积分和分部积分,反常积分(广义积分),定积分的应用(平面图形的面积、曲线弧长、旋转体体积、侧面积等)。 线性代数 行列式:行列式的概念和基本性质,行列式按行展开定理。 矩阵:矩阵的概念,单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵及其性质,矩阵的线性运算和乘法,方阵的幂和方阵乘积的行列式,矩阵的转置。 逆矩阵:逆矩阵的概念和性质,矩阵可逆的充分必要条件,伴随矩阵。 矩阵的初等变换:初等矩阵,矩阵的秩,矩阵的等价。 分块矩阵:分块矩阵及其运算。 向量:向量的概念,向量的线性组合与线性表示,向量组的线性相关与线性无关,极大线性无关组,等价向量组,向量的内积。 线性无关向量组的正交规范法:施密特方法。 特征值与特征向量:矩阵的特征值和特征向量的概念和性质,相似矩阵的概念与性质,矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵。 二次型:二次型及其矩阵表示,秩,合同变换与合同矩阵,标准形与规范形,惯性定理(正/负惯性指数),用正交变换和配方法化二次型为标准型。 悧论与数理统计 随机事件和概率:随机事件与样本空间,事件的关系与运算,完备事件组,概率的概念与基本性质。 条件概率:概率的基本公式(加法、减法、乘法、全概率公式、贝叶斯公式),事件的独立性。 随机变量及其概率分布:随机变量分布函数的概念与性质,离散型随机变量的概率分布,连续型随机变量的概率密度。 常见的随机变量分布:0-1分布、二项分布B(n,p)、几何分布、超几何分布、泊松分布P()、均匀分布U(a,b)、正态分布N(指数分布E()等及其应用。 随机变量函数的分布:多维随机变量及其分布。 大数定律和中心极限定理:切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列维林德伯格定理。 数理统计的基本概念:总体个体简单随机样本统计量(样本均值、样本方差),样本据Xⲥ布、F分布分位数正态总体常用的抽样分布。 参数估计:点估计的概念(估计量与估计值),矩估计法和最大似然估计法。估计量的评选标准(无偏性、有效性、一致性)。区间估计的概念(单个正态总体的均值与方差的区间估计)。 通过以上知识点的学习和理解,你将能够更好地应对考研数学一的挑战。
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