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秩1矩阵最新视觉报道_秩1矩阵的性质(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

秩1矩阵

25张宇八套卷（四）心得与复盘整张试卷下来，感觉就是两个字：离谱！这出的题简直不像考研的水平，更像是黔驴技穷了。前三套题还勉强能用他的结论来应付，但这套卷子开始堆砌计算了。选择填空 1️⃣ 第一题，1对2对，直接选C。这里用脱帽法还是挺经典的。 2️⃣ 第二题，格林公式。 3️⃣ 第三题，这个题目说an条件收敛，12必发散，直接选D。答案搞得太没含金量了，最精彩的放缩都没用。 4️⃣ 第四题，真是懵逼了。求k的取值范围还好，这个换元要是没做过这题你就想吧。倒代换倒是也有这思路，你要是能一下子想出来然后很快反应过来他的系数对称是为什么，那就太牛了。 5️⃣ 第五题，直接说这个题是**题。我用A-E发现他是秩为一矩阵，还看了半天。我说这个n充分大用不了秩1矩阵的性质啊，真看了半天，只能对角化硬算。判定为没有任何技巧单纯难为人的题。 6️⃣ 第六题，张宇真是黔驴技穷了。三向量正交化一直是灰色地带，就是大纲没说不能考察，他就水灵灵的拿出来了。但是硬算一样算，这就是这张试卷恶心人的点，让你跟高手之间差的不是实实在在的智商，而是一些考研老师没强调的东西。 7️⃣ 第七题，真是对二次型的最值情有独钟。一共四张试卷，出了三个了。其实他一直出一直强调的是，二次型最值跟特征值关系并不大，而是看条件给的约束条件。 8️⃣ 第八、九、十题，没有任何技巧，傻算。填空题填空像进了天堂。大题 1️⃣ 第十七题，拉格朗日乘数法。记住拉格朗日乘数法计算的主要目的是寻找最大公因式。 2️⃣ 第十八题，只能说能一下子就想到答案上的函数拉格朗日和第二问这样放缩的，都是天才。反正我没反应过来，这个放缩而且要取绝对值反过来，太牛了这思路。 3️⃣ 第十九题，这题没别的招。你想用单调有界，就要反证。你直接说明很难。第二问，这个题很明显就是分母是一次就发散，高次就收敛，然后0在定义域不能直接取1/x。 4️⃣ 第二十题，线面积分要是出这么简单的，我做梦都笑醒。梯度无旋，旋度无散是关键。 5️⃣ 第二十一题，哪抄的题？最后我忘了流量必须是正的了，没求范围，第二问直接懵逼了。 6️⃣ 第二十二题，只能说卷积公式才是秘密武器。这雅可比行列式我看着就头疼。总的来说，这张试卷真是让人又爱又恨。希望下次能有个更正常的卷子吧。

秩为1的矩阵特征值与特征向量计算详解秩为1的矩阵在过去的考试中频频出现，今天我们来详细讲解一下如何计算这类矩阵的特征值和特征向量。特征值与特征向量的计算 𐟧首先，我们来看一个具体的例子。设矩阵A为： A = [x1 + 2x2 + x3, x1 + x2, x1 + x3] 其中，x1, x2, x3是未知数。类似地，我们可以构造矩阵B： B = [bx1 + b2x2 + bx, x1 + x2, x1 + x3] 接下来，我们计算矩阵A和B的乘积，得到： AB = [2(x1 + x2 + x3)2 + (b1x1 + bx2 + bx3)2, (x1 + x2)(x1 + x3), (x1 + x2)(x1 + x3)] 这可以简化为： AB = [2(xT)(x) + (Bx)T(Bx), (x1 + x2)(x1 + x3), (x1 + x2)(x1 + x3)] 由于2aaT + 是对称矩阵，所以二次型f对应的矩阵为2aaT + 。进一步计算得到： A = 2a(a)T + T = 2a(a)T + T 特征值的计算 𐟔 因为a和ƒ𝦘淚•位向量且相互正交，所以矩阵A的特征值为2和1，且1和1是重根。又因为aT和都是秩为1的矩阵，所以矩阵A的秩为2。因此，0也是矩阵A的一个特征值。经过正交变换，二次型f的标准形为2y2 + y2。练习题 𐟓 设3阶矩阵A = aaT + ，其中a和𘺦�𚤧š„单位列向量。A的伴随矩阵为A'。证明矩阵A + A'既是正交矩阵又是正定矩阵。求正交变换x = Qy，将二次型f(x1, x2, x3) = xTAx化为标准形，并说明f=1表示的空间图形。求二次型f(x1, x2, x3) = xTAx，当f=0时的解。解答：因为AT = (a + T = aaT +  = A，所以A为对称矩阵，故A可对角化。由于r(A) = r(A + A') < r(a) + r( = 2，所以0是A的一个特征值。由已知条件可得A= a，A= 𜌡和𚿦€禗关，故A的特征值为1 = 12 = 1，13 = 0。其对应的无关的特征向量为a，𜌹，其中y = 㗠€‚存在正交矩阵Q = (𜌹)，使得Q-1AQ = QTAQ = A，其中Q = [1 0; 0 1]。进而Q-A'Q = A"，00，于是Q-(A + A')Q = A + A' = E。故矩阵A + A'既是正交矩阵又是正定矩阵。存在正交矩阵Q = (𜌎𒯼Œy)，其中y = 㗠𜌥œ覭㤺䥏˜换x = Qy下，二次型f = xTA'x = TA'y = y3。f = 1y = 1，在空间上表示两个平行于坐标面的平面。 f = 0 = 0y3 = 0y = (k1, k2, 0)T (k1, k2为任意常数)。由x = y = (a + k2e)，则方程f = 0的解为x = ka + k2(k1, k2为任意常数)。

计量经济学数学基础：第一章纯方法论分享大家好，今天我想和大家分享一下计量经济学数学基础的第一章内容。这部分主要涉及一些纯方法论的东西，虽然计算部分也很重要，但今天我们先从理论部分开始。这一章的内容比较多，涉及到测度与概率、渐进分析等，所以我会分几次来分享。矩阵与向量基础 𐟓š 首先，我们来看看矩阵和向量的基础。对于K个约束条件的情况，可以类推到更一般的情况。下面是一些关键的证明：期望与迹算子的交换性 𐟔„ 期望算子和迹算子都满足线性，所以期望和矩阵算子可以交换。这意味着我们可以先计算期望，然后再取迹，或者反过来。这个性质在后续的证明中非常有用。幂等矩阵的秩 𐟎幂等矩阵的秩是其自身的秩。也就是说，如果MⲽM，那么M的秩等于1或者0。这个性质在证明其他结论时非常关键。矩阵的秩与相似对角化 𐟔犊如果M是一个幂等矩阵，那么它的秩加上E-M的秩等于n（E是单位矩阵）。这意味着M可以对角化，对角线上有K个1，其余全为0。这个结论在后续的证明中非常重要。测量误差与线性回归模型 𐟓ˆ 在经典假定4的解释部分，我们证明了r(M)=K。这个结论在测量误差与线性回归模型的分析中非常关键。总结 𐟓 总的来说，这一章的内容非常基础但非常重要。虽然计算部分也很重要，但今天我们先从理论部分开始。希望这些内容对大家有所帮助！下次我会继续分享更多关于计量经济学数学基础的内容，敬请期待！

考研线代真题常考的特征值运算小技巧[赞同] 很少up讲的快速正交变换，请你一定要会！做题几乎不用死算，性质定理！实对称特征值五大命题手法：利用好ab矩阵、秩1矩阵、秩1+KE矩阵；r（A-入iE）=1、｜A-入E｜=0 妈妈再也不担心我的第一问啦！ #考研# #25考研# #考研数学真题分类# #张宇# 五大特征值命题方法务必掌握

𐟓š24余丙森5套卷④复盘：难度跳跃挑战𐟓ˆ 这套试卷的难度真是忽高忽低，一会儿让我觉得有书读，一会儿又让我觉得没书读，真是让人捉摸不透啊𐟘“。 T5：矩阵行/列秩判断这道题真是让我又爱又恨。矩阵的行变换和列秩关系明明很简单，但我就是做错了。先别急着切腹自尽，咱们来理清楚。AC＝B，C作行变换得到B，列秩相同，B列无关C列肯定无关（行变换对列秩无影响）。记住这个结论，下次就不会再错了！ T10：相关系数计算这道题用常规方法求解也没啥问题，但有更简单的办法。公式法虽然麻烦，但可以避免复杂的计算。简法就是：避免复杂求EXY，DXDY肯定有根号2，EXY＜EXEY＝3/2，结合＜0和含有根号2选C。是不是简单多了？ T12：高阶导数这道题真是粗心大意的代价。本来是裂项分为3/(x+1)-2/(x-1)，级数为1/(1-x)，但我没去掉负号，结果就错了。下次做题一定要仔细！ T17：求体积问题这道题卡了我一会儿。y关于x的函数不好提取出来，交换坐标x看作y，y看作x计算二重积分就好了（交换积分次序）。这个方法真是救命稻草，不然我真不知道该怎么做。 T18：讨论交错级数收敛性问题这道题有点复杂，主要是要讨论是条件收敛还是绝对收敛。别被吓到，一步步来，总能找到解决办法。 T22：条件密度函数+联合概率密度这道题真是让我在草稿纸上求条件概率密度求错了。判定的不独立，结果就错了。下次做题一定要多检查几遍。总的来说，这套试卷虽然难度跳跃，但也让我学到了不少东西。下次一定要更加细心，争取更好的成绩！加油！𐟒ꀀ

全国大学生线性代数期末考试试卷解析 𐟓 选择题（每题3分，共15分） 1. 设A, B为n阶可逆方阵，则下列等式恒成立的是（D） A. (AB) = A-1B-1 B. (AB) = A*B* C. (AB)-1 = B-1A-1 D. (A+B) = B* + A* 2. 设A为m㗮型矩阵，则下列命题中正确的是（D） A. 若R(A)=m, 则A可逆 B. 若R(A)=n, 则A可逆 C. 若A行满秩, 则A可逆 D. 若A满秩, 则A可逆 3. 设A, B为n阶方阵，则下列命题中正确的是（D） A. R(A)-R(B) ≤ R(A-B) B. R(A)+R(B) ≤ R(A+B) C. R(A)R(B) ≤ R(AB) D. R(A, B) ≤ R(A)R(B) 4. 设向量组 a, a… am (m≥2)线性无关，B, B2…,B为与a, a2… 同维的向量组。下列命题正确的是（D） A. 若m=n，则1, B2… Bn与a1, a2, …, am等价 B. 若B1, B2, …, B可由a, a2…, am线性表示，则n≤m C. 若a1, a2, … am可由B1, B2, …, B线性表示，则m≤n D. 若B1, B2… Bn线性无关，则B1B2…, B与a1, a2, …, am等价 5. 设A为n阶对称矩阵(n≥2)。下列命题正确的是（C） A. A有n个不同的特征值 B. A的任意n个不同的特征向量均互相正交 C. A的任意两个不同特征值下的特征向量一定互相正交 D. A的任意两个互相正交的特征向量一定属于不同的特征值 𐟓 填空题（每题3分，共15分） 6. 排列(1375624)的逆序数t(1375624)= 4 7. 设A为3阶方阵，且A=3，则2A-1-A= 2/3 8. 已知向量(1,-2,1)与向量(-2,t,1)正交。则t = -3 9. 若含有5个未知量4个方程的非齐次线性方程组有3个线性无关的解，且没有4个线性无关的解，则其系数矩阵的秩为 3 10. 若方阵A满足2A2-3A=-4E，则(3A-2E)-1= -4/5 𐟓 解答题（共70分） 11. 计算行列式：|1 -3 2| |4 -2 3| |5 2 1| = -8 12. 求矩阵A的逆矩阵：其中 A = |2 2 -1| |-1 3 -2| |0 0 0| = -1/6 |3 -2 -1| |-1 4 -3| |0 0 0| 13. 解线性方程组：|3x - x + 2x + 2x = 1| |x - 2x + 3x - 3x = 2| |2x + x - x + 5x = -1| 解得 x = [7/9] [8/9] [4/9] [5/9] 14. 求向量组a1=(1,0,1,1), a2=(0,-1,1,2), =(-1,2,1,-5), =(-1,3,2,-7), =(2,1,3,0)的一个含有的极大线性无关组，并将其余向量用该线性无关组表示。解得：极大线性无关组为 (a4) = (-1, 3, 2, -7)，

𐟓š 知能行考研数学拼团码大集合！𐟚€ 𐟔 想要在考研数学中取得优异成绩？知能行考研数学为你提供了全面的学习资源！以下是最新的拼团码，助你一臂之力： 1️⃣ 数列极限：ZNXTUAN8PR87917J 2️⃣ 连续、间断和导数：ZNXTUANH6MF9IT91 3️⃣ 中值定理：ZNXTUANCBX4GZSNG 4️⃣ 导数应用：ZNXTUAN5GF5Q5AKG 5️⃣ 导数证明：ZNXTUANUUCI00V55 6️⃣ 积分1：ZNXTUANKKMGVWMZW 7️⃣ 积分2：ZNXTUANVLXUV4LQY 8️⃣ 定积分应用：ZNXTUANHTLTX96Y1 9️⃣ 多元微分概念：ZNXTUANJM7VV6KQM 𐟔Ÿ 多元微分计算：ZNXTUAN7J77OCO9K 1️⃣1️⃣ 重积分：ZNXTUANHTOEIREQI 1️⃣2️⃣ 微分方程：ZNXTUANGLWTWZLUE 1️⃣3️⃣ 曲线积分：ZNXTUAN2WOAXBD9Q 1️⃣4️⃣ 曲面积分：ZNXTUAN30SZ8A3Z3 1️⃣5️⃣ 级数判敛：ZNXTUANA61348EAO 1️⃣6️⃣ 幂级数：ZNXTUAN4KHZMBOQN 1️⃣7️⃣ 行列式与矩阵：ZNXTUANLTE77HHKF 1️⃣8️⃣ 秩与向量：ZNXTUAN263WG8TIX 1️⃣9️⃣ 线性方程组：ZNXTUAN195KLW6XA 2️⃣0️⃣ 特征值：ZNXTUANC4ZB69IGH 2️⃣1️⃣ 二次型：ZNXTUANUKJSJ06CV 2️⃣2️⃣ 概统：ZNXTUANA8YLI3A6O 𐟒ᠤ𝿧”訿™些拼团码，你将能够全面掌握考研数学的各个知识点，轻松应对各种题型。赶快行动起来，为你的考研之路加油吧！𐟚€

同力889a与A伴随矩阵秩的关系证明大家好，我是软件工程科班出身，对数据结构与算法非常熟悉，今天我们来聊聊考研数学中的线性代数部分。最近有不少同学在问关于同力889a与A伴随矩阵秩的关系证明，今天我们就来详细讲解一下这个证明思路。 A与A伴随矩阵的关系 𐟓œ 首先，我们需要明确A与A伴随矩阵的关系。当A是满秩矩阵时，AA的伴随矩阵等于单位矩阵，即AA=I。这个结论在证明过程中非常关键。证明过程 𐟧銥𝓁A时，AA=0：这是因为当AA时，AA的所有子式都为0，所以AA的伴随矩阵等于0。 A的行列式不为0：当AA时，AA的所有子式都不为0，所以AA的行列式不为0。 AA的行列式为0：当AA时，AA的所有子式都为0，所以AA的行列式为0。 A的秩为n-1：当AA时，AA的所有n-阶子式都不为0，所以A的秩为n-1。 AA的秩为n-2：当AA时，AA的所有n-阶子式都为0，所以AA的秩为n-2。结论 𐟓 通过以上步骤，我们可以得出结论：当AA时，AA的所有子式都不为0；当AA时，AA的所有子式都为0；当AA时，AA的所有n-阶子式都不为0；当AA时，AA的所有n-阶子式都为0。这些结论在证明过程中非常重要。小贴士 𐟒ኊ在证明过程中，我们需要注意以下几点：利用行列式的性质进行推导。注意矩阵的秩与行列式的关系。利用矩阵的子式进行计算。希望这些小贴士能帮助大家更好地理解同力889a与A伴随矩阵秩的关系证明。如果还有什么疑问，欢迎继续提问哦！

港中文经济学笔试全攻略：题型、备考建议 𐟓… 申请时间：12.12提交申请 𐟓… 笔试邀请：12.21收到邀请（最晚24前回复是否参加） 𐟓… 笔试日期：12.28 𐟓… 推研时间：1.3 𐟓砩⨯•小贴士：发确认邮件时强调，28日上午不能参加的考生将直接不被考虑。笔试前检查周围环境。闭卷考试不允许使用计算器查书或笔记，会回看录像检查是否有可疑行为。如果网络有问题不给二次机会；如果放弃笔试，直接当作放弃申请处理。 𐟓 考试内容：题型：3道大题，分别是1道数学题和2道经济专业题，每道大题下若干小题。考试范围：一元函数微积分、线性代数、中级微观经济学、中级宏观经济学。 𐟓š 备考建议：考前复习了百度上其他考生的经验，按照真题分模块复习。如果考线代，重点复习矩阵乘法、秩、行列式。如果考微积分，重点复习求导、求极限（常见函数的导数需要背诵、基本函数图像、加减乘除、两个重要导数以及求极限的各种方法，包括洛必达法则）。剩下的两道题涉及中级微观经济学和中级宏观经济学，考前把中级微观经济学过了一遍，中级宏观经济学因为内容较多没看。如果能把重点背好，问题不大。记得看各个经济名词的英文。 𐟔 其他注意事项：港中文经济学之前都是面试和笔试一起进行，在面试中穿插对题目的考察，今年二轮变成先笔试，不知道后续有无面试。面试官在考试前提到了"Next Friday"，但也没听清具体是什么。总之，个人认为题目的规律性可求，但复习量并不小（考虑到只有3道题，如果漏知识点可能会错过一整道大题）。不要模仿只学2天快背吐了。如果有第二轮的消息，请告诉我！非常感谢！有问题的话也可以联系我。

线代秘籍！判线性，求秩 𐟓š 线代中，判断向量组的线性相关与无关，以及求秩，是两个重要的概念。让我们一起来探索这些问题的解决方法吧！ 1️⃣ 判断线性相关与无关线性相关与无关是向量组的基本属性。简单来说，如果一组向量可以通过线性组合得到另一组向量，那么它们就是线性相关的；否则，就是线性无关的。 𐟔 关键在于理解“极大线性无关组”的概念。一个向量组如果能找到一个最大的线性无关子集，那么这个子集就是极大线性无关组。而一个向量组中，与极大线性无关组等价的向量个数，就是它的秩。 2️⃣ 求秩秩是矩阵或向量组的一个重要参数，表示向量组或矩阵的“自由度”。求秩的方法有很多，但最基础的方法是通过初等行变换。 𐟧頩€š过初等行变换，将矩阵或向量组转化为阶梯形矩阵，然后观察阶梯形矩阵的非零行数，这就是秩的大小。 𐟒ᠨ𝏯𜌧穧š„计算需要一定的练习和技巧，多做题是提高的关键。 3️⃣ 秩的性质秩的一个重要性质是，一个矩阵的秩等于它的行秩等于它的列秩。这意味着，无论我们从行还是列的角度来考虑，矩阵的秩都是不变的。 𐟓– 另外，秩的计算还涉及到一些具体的公式和定理，这些都需要我们在学习和练习中不断积累。 𐟚€ 总之，线代的学习需要不断的练习和思考，通过多做题，我们可以更好地理解和掌握这些基本概念和方法。加油！