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向量线性相关权威发布_向量线性相关的充要条件(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

向量线性相关

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

𐟓š线性代数的自我理解之路：实战分享𐟧 𐟓– 大家好，今天我想和大家分享一些我自己理解线性代数的方法。希望我的思考能得到你们的反馈和建议，毕竟这都是我个人的理解，真的需要你们的帮助和指正。为了帮助大家理解我的思路，我会举两道题目为例。 𐟔 首先是李永乐爷爷讲义上的一道例题： A选项：延伸组相关，缩短组必相关。高维空间中已经相关，降维后向量个数不变，所以更相关，A对。 B选项：在n维空间中，秩等于b向量组的秩，说明a在空间变换中只是b的附庸，b可以表示a，以少表多，多的相关，故B对。 C选项：s个向量线性相关，则一定有一个维度中不止一个向量，其中一个向量不能被表示，他一定单独占一个维度。所以剩下的向量中还是有一个维度不止一个向量，故相关，C对。 D选项：考虑不能表示的向量，自己独占一个维度，其他向量可能出现一个维度不止一个的情况，则退不出全部无关，故D错。 𐟓ˆ 然后是2018年的一道单选题：首先排除C和D选项，根据公式可以确定。矩阵A放在左边框定了属于A的空间，B只是对A进行量上的变化，所以（A，AB）表示的空间还是属于A的空间。若是BA，则是框定了B的空间，A只是对B进行量上的变化，所以无法知道（A，BA）变换后是否还是A的空间，故秩不同。 𐟒젥𘌦œ›这些分享能对你们有所帮助！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我们一起讨论学习！𐟓š𐟒쀀

线性代数复习六大难题解析！ 𐟓š 线代在数学一、二、三中的分值比例是多少？线代在数学一、二、三中的分值比例都是22%。 𐟓š 数学一、二、三的线代考试内容一样吗？很多年份的考研真题中，线代的考试内容是完全一样的。 𐟓š 复习线代需要看哪些资料？推荐教材：《线性代数》同济大学数学系，高等教育出版社，第六版（适用于数一，数二，数三）。先梳理一遍知识点，然后可以辅助看一些视频。 𐟓š 线代的公式和概念太多，怎么记忆？线代的概念和定理比较抽象，小结论多，知识点之间联系紧密，题目中涉及的知识点跨度大。许多同学感觉复习线代时知识点容易忘记。以下两个方法可以帮助记忆：多做题来训练思路，深入理解概念，灵活运用性质及相关定理，通过做题加深记忆。坚持总结，整理公式和知识点。通过自己的整理，可以把不懂的概念理解一下，归类记忆。 𐟓š 线代的复习重点是什么？熟练掌握行列式常用的计算方法。矩阵的运算、初等变换和初等矩阵、矩阵的秩。向量的线性表示、向量组的线性相关性、向量组等价、向量组的极大线性无关组和向量组的秩。方程组在往年考题中出现的频率较高，也是线性代数部分考查的重点内容。特征值和特征向量的概念及计算、方阵的相似对角化、实对称矩阵的正交相似对角化。掌握二次型及其矩阵表示、二次型的秩和标准形、二次型的规范形和惯性定理、用正交变换并用配方法化二次型为标准形、正定二次型和正定矩阵的概念及其判别方法。 𐟓š 线代掌握不够扎实，如何学好线代？线代复习起来感觉入门很难，但是一旦入门，线代部分题目在处理起来又比较简单。以下是一些建议：加深对线代定义的理解，熟练掌握线代的公式、概念等。如果对概念都掌握不清，性质的利用更是无从谈起。重视基础。“线性代数的基本概念和定理特别多特别容易混淆，所以同学们在平时的学习中要对自己学过的知识做很好的梳理。基础知识建议以课本为主。” 线代大部分是计算，一定要多算。 𐟓š 线代复习时需要注意什么？在复习线性代数时，一定要灵活运用所学知识来分析问题和解决问题，不要将它们孤立割裂开来。它们不是孤立的，而是相互渗透，紧密联系的。

向量难题求解之路：从汤家凤到喻老最近在学习线性代数，真是被炸裂的向量搞得头大。先是听了汤家凤老师的线代向量板块，感觉自己好像有点懂了，结果一做讲义上的例题，几乎每题都要看解析，真是太炸裂了。然后我又过了一遍讲义的例题，去做了配套的1800题，结果卡在选择题上！线性相关、线性无关、线性表示这些概念真的要把我逼疯了。去看老汤的讲解，结果更炸裂，因为我根本听不懂！我以为换个状态换个心情会好点，所以当天就停止学习向量，转战其他内容。结果第二天打开某站，还是听不懂，当时的心情真是焦灼到不行。我想着赶紧换个老师看看能不能理解，结果在百度上被安利了喻老的线代。于是去cctalk花了两个多小时听了他的向量板块。理论部分我单独听还能理解，但一到做题，三者混在一起我就彻底懵了。路过的大佬们，能不能给孩子指条明路啊？我真的不想在向量上栽跟头了！𐟙

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

396数学备考指南：线性代数篇嘿，大家好！今天我们继续聊聊396数学的备考范围，特别是线性代数部分。虽然线性代数的考察深度不算特别难，但计算量可是相当大的哦！所以，熟练掌握计算方法和掌握选项排除速选技巧是非常重要的！行列式 𐟧ጥˆ—式是线性代数的基础，首先要搞清楚行列式的概念和性质。比如，行列式的定义、行列式的计算方法（按行或按列展开），还有行列式的性质和定理。矩阵 𐟓˜ 矩阵是线性代数的核心部分。你需要掌握矩阵的概念、运算法则，特别是常见矩阵的计算方法。比如，伴随矩阵、可逆矩阵（包括可逆的充要条件和逆矩阵的计算），还有初等变换和初等矩阵。矩阵的秩也是一个重要的概念，要搞清楚它的性质和定理。向量 𐟌 向量是线性代数中的另一个重要概念。你需要掌握向量和向量组的概念，特别是线性表出和线性相关的判断方法。还有，向量的极大线性无关组和向量的秩也是需要重点掌握的。线性方程组 𐟏𗯸 线性方程组是线性代数中计算量最大的一部分。你需要掌握线性方程组解的条件（唯一解、无穷多解），还有齐次线性方程组解的性质。基础解系和通解的计算方法也是需要熟练掌握的。小结 𐟓 总的来说，线性代数虽然考察深度不算特别难，但计算量可是相当大的。所以，大家一定要多练习，熟练掌握各种计算方法和技巧。下一篇我会更新概率论的范围哦～关注我，事半功倍！𐟒ꊊ希望这篇指南对大家有帮助，祝大家备考顺利！

𐟓š 2025考研数学二大纲解析 𐟎“ 2025年考研数学二的大纲已经新鲜出炉啦！对于即将参加考研的同学们来说，了解考试大纲是备考的第一步。数学二涵盖了高等数学和线性代数两部分，让我们一起来看看具体有哪些考试内容吧！ 𐟓– 高等数学部分，你将面临函数、极限、连续等概念的考察。考试将要求你掌握函数的概念及其表示法，理解函数的极限和连续性，并能够应用这些知识解决实际问题。 𐟓˜ 线性代数部分，你将需要掌握行列式、矩阵、向量以及线性方程组等概念。考试将检验你对矩阵的基本运算、逆矩阵的计算、以及向量组的线性相关与线性无关等问题的理解和应用能力。 𐟒ᠩ™䦭䤹‹外，还有多元函数微积分学、常微分方程等重要知识点等你来挑战。这些知识点将考察你的微积分应用能力和解决实际问题的能力。 𐟒ꠥŒ学们，快来一起复习吧！通过深入理解这些知识点，你将更好地应对考研数学二的挑战，取得优异成绩！加油哦！

向量组线性相关和线性无关到底是谁在会

𐟓𑠧𚿤𘊧𚿤𛣨垥™诼š玩转线性代数小程序 𐟎“ 探索一个强大的线代计算工具——玩转线性代数小程序！ 𐟔 只需在微信搜索「玩转线性代数」即可轻松使用。 𐟧🙤𘪥𐏧若𚏨ƒ𝥤Ÿ处理各种复杂的线性代数问题，包括但不限于：行列式计算线性方程组求解矩阵秩的确定矩阵逆的计算矩阵加法、乘法、数乘特征值与特征向量的求解行最简型、行阶梯型、标准型的转换二次型化标准型矩阵的初等变换验证基础解系代数余子式、伴随矩阵的计算矩阵相似性判断矩阵方程的求解克莱姆法则的应用矩阵幂的计算 M-P、广义逆、最小二乘解、最佳最小二乘解矩阵范数的计算逆序数的求解转制矩阵、共轭转置的操作满秩分解、对角化、正交矩阵、Smith标准型、Jordan标准型、奇异值分解、QR分解、Lu分解向量的极大线性无关组、向量组的秩、正交化、过渡矩阵、向量的范数多项式的带余除法、综合除法、辗转相除法运筹学的大M法、对偶法 𐟓š 小程序中还提供了丰富的习题供用户练习，以及课本的课后答案供用户参考。 𐟒ᠥ🫦夽“验这个强大的线代计算工具，提升你的数学技能吧！

23考研396数学备考全攻略 𐟌𘨇ꤻŽ去年教育部改革后，很多经济类专硕的数学考试从数学三改成了396，这是一个大趋势，充分体现了教育部的号召力。 𐟌𘩂㤹ˆ，决定备考396后，数学部分该怎么学才能事半功倍呢？ 1⃣ 考情分析 𐟌𘤻Ž备考时间和难度来看，数学依旧是重头戏，是争取高分的关键科目。 𐟌𘦗⧄𖦘切ƒ试，就离不开大纲。我们来看看改革后的数学部分考纲： ①微积分部分一元函数微分学、一元函数积分学；多元函数的偏导数、多元函数的极值。 ②线性代数部分行列式和矩阵的基本运算；向量的线性相关和线性无关；线性方程组。 ③概率论部分分布和分布函数的概念；常见分布；期望和方差。 𐟌𘦀𛤽“建议：吃透真题 2⃣ 学习建议 𐟌𘦘縷쨯𞨿˜是自学呢？ 𐟌𘨿™取决于你的学习态度。如果听课只是走形式，赶着进度却不思考，这样的听课毫无意义。 𐟌𘥻𚨮ˆ听课（396数学部分首推刘玮宇老师）。最重要的是，千万不要赶着进度去听课。 𐟌𘥐쥮Œ课后，对照考点回顾，一一问自己，听过的东西是否真的懂了。如果不懂，问现在能否解决。如果不能，记下来询问他人或者做标记过段时间再回头看（当然千万不能忘记自己的标记）。 𐟌𘦀𛤽“建议：认真听课、回顾复盘、解决疑问、做题巩固。 𐟌𘥐Œ样，我并不是在强调脱离题目而深挖知识点。我所强调的是对于题目所考察知识点的熟悉度，这种熟悉度，比起对题目的熟悉度或许更加深刻。毕竟，题海战术是需要更多时间的，我们考试不止这一门，时间的分配也是一门技术和艺术。

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