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向量线性相关权威发布_向量线性相关的条件(2024年12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：2024-12-02

向量线性相关

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𓥏‚ 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

𐟓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

如何判断向量的线性相关性 𐟧œ言ƒ研数学的复习中，向量的线性相关性是一个重要的概念。那么，如何判断一个向量组是否线性相关呢？这里有一些实用的方法。首先，我们可以利用齐次线性方程组来判断。如果一组向量线性无关，那么它们对应的齐次线性方程组只有唯一零解。换句话说，如果方程组的系数行列式不为零，那么这组向量就是线性无关的。例如，对于向量组 \(a, \alpha_2, \alpha_3\)，如果它们线性无关，那么齐次线性方程组 \[ \begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 + a_3x_3 = 0 \\ \alpha_{21}x_1 + \alpha_{22}x_2 + \alpha_{23}x_3 = 0 \\ \alpha_{31}x_1 + \alpha_{32}x_2 + \alpha_{33}x_3 = 0 \end{cases} \] 只有唯一零解。这里的 \(a_1, a_2, a_3, \alpha_{21}, \alpha_{22}, \alpha_{23}, \alpha_{31}, \alpha_{32}, \alpha_{33}\) 是给定的系数。如果这组向量线性相关，那么齐次线性方程组会有非零解。例如，对于向量组 \(a, \alpha_2, \alpha_3\)，如果它们线性相关，那么方程组 \[ \begin{cases} a_1x_1 + a_2x_2 + a_3x_3 = 0 \\ \alpha_{21}x_1 + \alpha_{22}x_2 + \alpha_{23}x_3 = 0 \\ \alpha_{31}x_1 + \alpha_{32}x_2 + \alpha_{33}x_3 = 0 \end{cases} \] 会有非零解。此外，我们还可以通过观察向量的组合来判断线性相关性。例如，如果向量组 \(a, \alpha_2, \alpha_3\) 线性相关，那么至少有一个向量可以被其他向量线性表示。比如，如果 \(\alpha\) 可以被 \(\alpha_2\) 和 \(\alpha_3\) 线性表示，那么向量组 \(a, \alpha_2, \alpha_3\) 就可以被向量组 \(a, \alpha\) 线性表示。由于后者向量个数多于前者，所以后者是线性相关的。最后，我们还可以利用一些特定的性质来证明向量组的线性相关性。例如，如果一组向量线性无关，那么它们的任意有限个线性组合仍然是线性无关的。反之，如果一组向量线性相关，那么它们的任意有限个线性组合也是线性相关的。通过这些方法，我们可以有效地判断向量的线性相关性，从而更好地理解和掌握这个重要的数学概念。

2025考研数学大纲解析𐟓š 𐟓– 数学二大纲解析高等数学与线性代数考试形式：闭卷笔试，共180分钟试卷结构：满分150分，单选题10题，每题5分；填空题6题，每题5分；解答题6题，共70分。高数部分占118分，线代部分占32分。考试内容与要求导数与微分：理解导数和微分的概念，掌握导数的四则运算法则和复合函数的求导法则，了解微分的四则运算法则和一阶微分形式的不变性。积分：理解原函数的概念，掌握不定积分的基本公式和性质，理解定积分的中值定理，掌握换元积分法和分部积分法。多元函数微积分：了解多元函数的概念，掌握多元函数的偏导数和全微分的概念，会求多元复合函数的一阶、二阶偏导数。常微分方程：了解微分方程及其阶、解、通解、初始条件和特解等概念，掌握变量可分离的微分方程及一阶线性微分方程的解法。线性代数大纲解析行列式：理解行列式的概念，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：理解矩阵的概念，掌握矩阵的线性运算、乘法、转置及其运算规律，了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质。向量：理解n维向量的概念，掌握向量的线性组合与线性表示的概念，了解向量组的线性相关与线性无关的概念。线性方程组：会用克拉默法则，理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件。矩阵的特征值与特征向量：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。二次型：掌握二次型及其矩阵表示，了解二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理。 𐟓ˆ 概率论的变化概率论在数学二中有一些变化，主要体现在以下方面：概率论的基本概念和性质有所调整。概率论的应用题目可能会有所增加。考试形式和题型可能会有所变化，需要考生注意。 𐟓š 备考建议全面掌握大纲要求的知识点，确保无遗漏。加强基础知识的训练，提高解题能力。多做历年真题和模拟题，熟悉考试形式和题型。注意概率论的变化，针对性地进行复习。 𐟌Ÿ 总结 2025考研数学大纲对数学二的要求更加明确和细致，考生需要全面掌握大纲要求的知识点，加强基础知识的训练，多做历年真题和模拟题，熟悉考试形式和题型。同时，要注意概率论的变化，针对性地进行复习。祝大家备考顺利！

𐟓ˆ考研数一144分秘籍：线性代数全攻略𐟓Š 大家好，我是阿豆，二战数一144分上岸北大。刚开始学习线性代数时，我感到非常头疼，因为线代题目经常涉及多种知识点的综合。只要有一环没想到，题目就很难解。然而，经过反复学习，我终于掌握了线代的奥秘。我将线性代数总结成了一张图，这张图让我能在半小时内回忆起线代的所有关键点。有了这张图，我做真题和模拟卷时，线代题目基本上都是满分𐟒‚ 𐟔𕧺🤻㧚„核心是秩✔️，通过秩可以联系所有章节，各章节的内容联系也十分紧密：行列式→矩阵：n阶矩阵才能算行列式，矩阵的秩也可以通过观察n阶非零子式得到；矩阵→向量组：矩阵和向量组的等价是很容易混的一个点，需要拿出来对比学习; 向量组→相似：矩阵的不同特征值对应的特征向量线性无关; 相似→二次型：二次型矩阵的特征值正负和标准型的系数正负个数相同，也可以和惯性定理结合; 二次型→方程组：求f(x1x2x3)=0的解，这时就转换为解方程组的问题；方程组→行列式：可以用克拉默法则求系数矩阵为n阶方阵的解（很久未考，需注意）。看到这里的同学可以试试能不能自己将以上知识在脑中串联起来，形成思维导图。考研数学的三门科目中，线代的抽象程度较高，也是拉开差距的一科。对线代掌握好的同学可以轻松拿到满分𐟒ﯼ而程度较差的同学丢分却比较严重𐟘�‚线代的整体性比较强，考试的重点也比较明确。大题基本都会在相似理论和二次型部分命题，因为这里的命题可以考察前面的很多知识点，特别是考纲改动后，线代只有一道大题，题目的灵活程度和变化性都比之前强了不少‼️ 我根据备考和刷题的经验整理出了一张线代的导图，可以在后期快速串联线代的重点知识点，特别适合冲刺阶段的线代复习！大家可以在我的导图基础上，添加细节形成个性化的思维导图，更方便记忆，在不断的练习巩固中加深理解✔️

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

极大无关组与向量组秩的关系详解 𐟓š 命题四十一：极大无关组与向量组的关系已知向量组 , , ...,  有一个极大线性无关组 , , ..., ，那么： 1️⃣ 向量组 , , ...,  与 , , ...,  等价。 2️⃣ r = s。 𐟔 证明： 1️⃣ 由于向量组与它的极大无关组等价，所以 , , ...,  与 , , ...,  等价。进一步，, , ...,  与 , , ...,  也等价。根据等价的传递性，向量组 , , ...,  与 , , ...,  等价。 2️⃣ 由于两个极大无关组等价，所以 , , ...,  可以被 , , ...,  线性表示。又因为 , , ...,  线性无关，所以 r ≤ s。同理，s ≤ r，因此 r = s。 𐟓Œ 注解：一个向量组的极大无关组可以不唯一，但不同的极大无关组所含的向量个数都相等，称为向量组的秩。 𐟌𐠤𞋩☯𜚊已知向量组 (1) , , ..., ; (2) , , ..., ; (3) , , ..., 。如果各向量组的秩分别为 r( = 3, r( = 4, r( = 4，证明：向量组 , , ...,  的秩为 4。 𐟔 证明：证明向量组 , , ...,  的秩为 4，实质上是证明这些向量线性无关。可以利用向量组线性无关的定义或反证法来证明。证法一：由于 r( = r( = 3，所以 , , ...,  与 , , ...,  线性无关。而 , , ...,  与 , , ...,  线性相关，故存在数 k1, k2, ..., ku，使得 k1 + k2 + ... + ku = 0。由于 , , ...,  线性无关，所以 k1 = k2 = ... = ku = 0，即 , , ...,  线性无关。因此，r( = 4。

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。

华中师范大学2009年高等代数真题解析 𐟐𞠧쬤𘀩☯𜚨Œƒ德蒙行列式，推荐使用滚动相消法和求根法来证明。 𐟐𞠧쬤𚌩☯𜚧쬤𘀩—ˆ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。

𐟓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！

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