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行列式初等变换在线播放_三阶行列式怎么算出来的(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

行列式初等变换

𐟓š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🙤𚛧Ÿ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！𐟌Ÿ

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大学线性代数教材大解析𐟔 𐟎“新生必看！这里有一份超详细的线性代数教材推荐清单。 𐟓–首先，我们推荐高等教育出版社的《线性代数第六版》，这本书不仅知识点全面，还配备了丰富的习题，刷完考试90+不是梦！ 𐟔第一章就带你进入矩阵的世界，从零矩阵到n阶方阵，再到矩阵的运算和逆矩阵，一应俱全。 𐟒᧬줺Œ章则深入行列式的计算，教你如何通过行列式解决线性方程组的问题。 𐟓š第三章带你探索矩阵的秩与线性方程组的奥秘，初等变换、伴随矩阵，让你轻松掌握。 𐟌𑦭䥤–，还有正交矩阵、标准正交向量等高级知识点等你来挑战！ 𐟒ꦗ 论你是考研党、大一新生还是专升本的同学，这本书都能满足你的需求。快来一起刷题吧！

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！

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。

大一线性代数笔记𐟓š ### 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 𐟓ˆ 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！𐟓š

𐟓š线性代数期末速成攻略𐟌Ÿ 𐟔 你是线性代数的期末考试战士吗？别担心，这里有速成攻略！ 1️⃣ 行列式计算大法 𐟧 掌握行列式的计算技巧，无论是二阶还是高阶，都能轻松应对。 - 利用行列式的性质，如行（列）倍加、公因子提取等，让计算更高效。 2️⃣ 矩阵方程求解秘籍 𐟓– - 解矩阵方程不再是难题，通过初等变换法，轻松找到解。 - 掌握矩阵逆运算，让你的计算更加准确无误。 3️⃣ 向量组的线性相关性解析 𐟧튭 判别向量组的线性相关性，了解它们之间的依赖关系。 - 掌握基础解系的求解方法，为齐次方程组的求解打下坚实基础。 4️⃣ 特殊结构行列式的快速计算 𐟒ክ 对于特殊结构的行列式，如范德蒙德行列式，有特定的计算方法哦。 - 利用拆和法，轻松解决行列式中的加减问题。 5️⃣ 行列式的展开定理与代数余子式 𐟔 - 行列式的展开定理是解题的关键，掌握它就能轻松展开复杂行列式。 - 代数余子式在行列式计算中也有广泛应用，要熟悉它的性质和计算方法。 6️⃣ 向量空间与线性变换的初步认识 𐟌 - 向量空间是线性代数的核心概念之一，要了解它的基本性质和运算规则。 - 线性变换则是向量空间中的一种重要变换，掌握它就能更好地理解向量之间的关系。 𐟒ꠦœŸ末考试在即，快来速成线性代数吧！这些攻略将助你一臂之力，取得好成绩！加油！

华章数学译丛代数电子书 𐟓– 同济大学工程数学线性代数第六版PDF电子版分享给大家！以下是详细内容： 𐟓… 目录：第1章行列式 s1 二阶与三阶行列式 s2 全排列和对换 s3 n阶行列式的定义 s4 行列式的性质 s5 行列式按行(列)展开习题 21 第2章矩阵及其运算 s1 线性方程组和矩阵 s2 矩阵的运算 s3 逆矩阵 s4 克拉默法则 s5 矩阵分块法习题二 52 第3章矩阵的初等变换与线性方程组 s1 矩阵的初等变换 s2 矩阵的秩 s3 线性方程组的解习题三 77 第4章向量组的线性相关性 s1 向量组及其线性组合 s2 向量组的线性相关性 s3 向量组的秩 s4 线性方程组的解的结构 s5 向量空间习题四 109 第5章相似矩阵及二次型 s1 向量的内积、长度及正交性 s2 方阵的特征值与特征向量 s3 相似矩阵 𐟓‚ 附加材料：线性代数附册学习辅导与习题全解（同济大学数学系）PDF电子版，详细解答每一道题目，帮助大家更好地掌握知识点。

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。

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。

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