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对角矩阵求逆权威发布_对角矩阵例子(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：2024-11-29

对角矩阵求逆

【线代】Mr.Strang镇楼 9.斐波那契数列二阶差分方程转为一阶方程组矩阵分解得特征值（决定增长速度，太漂亮了，黄金分割线[苦涩]）特征向量 100次方，最大项近似，其余忽略。（线性近似） 10.微分方程 n阶微分方程转化为n阶向量方程（n*n矩阵）特征值特征向量分解，A—拉姆达I=0 根据特征值状态判断矩阵稳定状态（也就是矩阵中包含的信息，函数图像稳定状态）矩阵稳定：（1）一个特征值=0，另外其他特征值（实数部分Re）＜0 （2）两个特征值都＜0（行列式＞0），解收敛矩阵不稳定：任意特征值（实数部分Re）＞0，解不收敛（发散） 11.矩阵对角化针对原方程组有两个相互影响的函数组成（耦合），特征值和特征向量作用是解藕，就是对角化。对角矩阵∧，变量独立，各导各的。 12.矩阵指数指数展开成幂级数，运用泰勒级数，几何级数，级数收敛得到求逆公式成立，对角线指数收敛于0 13.马尔科夫矩阵性质：（1）所有元素＞＝0（2）每列相加＝1 有一个特征值＝1，其他特征值绝对值＜1 Uk＝A^kU。（按系数和特征值展开，在迭代中趋于0）稳态：Uk趋于初始条件U。应用于人口迁移问题（加利福尼亚州和马塞诸塞州，小郭和我最喜欢的阿美利卡州[允悲]） 14.投影有标准正交基（中版教材的“极大无关组”概念） 15.傅立叶级数（周期函数）针对函数连续情况做积分（点积）傅立叶级数公式可以展开到正交基上 16.对称矩阵（正定性）本质是一些相互垂直的投影矩阵的组合特征值和特征向量矩阵分解 “性质好的矩阵” 实矩阵 A＝A转置复矩阵实数部分对称，复数部分围绕对角线共轭 17.正定矩阵（所有特征值为正数的对称矩阵） 18.复数矩阵酉矩阵（n阶方阵，列向量正交，单位向量，计算要共轭转置） 19.傅立叶矩阵复数求内积（共轭后点乘）欧拉公式的几何意义傅立叶快速变换（递归，修正（列向量奇偶排列）+置换（计算机算法优化cs人狂喜[嘻嘻]） 20.半正定矩阵一阶导数，二阶导数，主轴定理（矩阵分解）对称矩阵对角化 21.相似矩阵（做了基变换）孤儿矩阵（只等价于自己）若尔当定理（分块） 22.奇异值分解（SVD）对角矩阵，A对行空间基做变换＝列空间伸缩四大空间标准正交基 23.线性变换条件（投影，旋转，伸长）其中平方，向量平移都不行𐟚력Ｆ•𐦱‚导（函数输入输出，投影到直线，向量投影到基向量）得到变换矩阵A 24.图像压缩 JPEG傅立叶变换基小波基（平滑截断，压缩视频）变换（换基换视角） SVD奇异值压缩原理：降维（完美基） 25.左右逆伪逆（针对奇异（不可逆）矩阵）矩阵分块，取其中可逆的做逆，近似思想。完结撒花～[送花花] 今天刚好是Mr.Strang90大寿生日[蛋糕] 再次祝您身体健康，寿比南山，平安喜乐，长命百岁[蜡烛] 我爱线代[心]线代爱我[心]线代万岁[互粉]

24数一真题：难度爆表，挑战极限！这张真题卷真是让人头疼，感觉是从2009年到现在最难的一张。大题的计算量简直让人抓狂，选择题里也有不少计算量不输大题的情况。级数求导与极限计算 𐟧﹧𚧦•𐦱‚导后，把-1和1带入，两式相减时要注意，这样求出的是4n*a2n的值。概率与统计 𐟎쬱0题是最难算的选择题之一，计算量和往年概率大题相当，简直让人怀疑人生。三角函数与反三角函数 𐟌 第14题，我令1/（x+y）为z，算出来形式不同，但arctanx+arctan1/x=2，化简后结果是一样的。线性代数与矩阵变换 𐟧™‍♂️ 第15题，线代部分真是让人头疼。对A矩阵做变换为对角矩阵，最终式子是柯西不等式的形式。a≥0时显然成立，但当a小于零时，代两个一正一负的值进去发现是不成立的。最值问题 𐟏† 第18题，真的难算的最值问题，一共有三个边界要处理，真是让人头大。其他题目 𐟓š 第19题之前做过了，但考场上要能注意到x和1-x的系数关系有点困难。第20题，取平面为曲面然后斯托克斯。第21题，算了三遍出了三个结果都不一样，因为把特征向量求错了导致矩阵的逆计算困难，三个矩阵相乘也很难算，这题写了接近40分钟，结果还错了。其他题目 𐟓š 第22题，计算量还没有选择第十题大，如果考场上这题没写血亏。总之，这张真题卷真是让我见识到了数学的魅力（或者说恐怖）。希望下次能更顺利地应对这种挑战！

𐟓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

华南师范大学数学分析必考知识点清单 𐟓š 数学分析是华南师范大学数学科学专业的重要课程，以下是整理的必考知识点，帮助大家更好地备考！ 𐟔 数列极限通项变形算极限数列极限的性质 Stolz公式迫敛性准则定积分定义归结原则子列与聚点 𐟓ˆ 函数极限无穷小量函数的左右极限幂指函数求极限洛必达法则拉格朗日中值定理柯西中值定理泰勒公式（4阶）变限积分求极限 𐟒蠥‡𝦕𐧚„连续性连续的定义函数的渐近线间断点的分类一致连续 𐟓ˆ 函数的微分复合求导隐函数求导高阶导数函数的极值点与单调性 𐟒砥‡𝦕𐧚„积分分部积分凑微分法代入换元法微积分基本定理平面图形的面积旋转体的体积 𐟓Š 级数比式判别法根式判别法莱布尼茨判别法绝对收敛幂级数求和函数的幂级数展开 𐟌 多元函数的微积分二元函数的极限复合偏导高阶偏导条件极值二重积分的换序第二型曲线积分的计算格林公式第一型曲面积分的计算第二型曲面积分的计算高斯公式 𐟓 空间解析几何空间平面方程空间直线方程平面及直线间关系 𐟓– 高等代数多项式：实系数多项式在不同数域上的因式分解实系数多项式根的性质韦达定理有理根的计算行列式：行列式和矩阵性质计算，克拉默法则方程组：基础解系、含参线性方程组求参含参线性方程组解的判别含参线性方程组求解矩阵：方阵行列式、矩阵的秩、伴随矩阵、逆矩阵、矩阵方程求未知矩阵二次型：二次型矩阵、正定二次型（正定矩阵）的判别含参实二次型求参线性空间：基与维数计算、过渡矩阵方法、基变换、生成子空间线性变换：线性变换的矩阵、线性变换（矩阵）可对角化、特征值与特征向量、利用特征值求方阵的行列式、求值域与核欧氏空间：向量的内积、向量的正交、向量的夹角、施密特正交化、标准正交基、实对称矩阵正交相似对角矩阵 𐟓 这些知识点是华南师范大学数学分析考试的重点，希望对大家有所帮助！

考研数学过线大法现在刚开始学数学，没时间又没天赋，不求高分，只求过线，那么看看这期的数学过线大法！！！字数限制，略有删减 1.有部分题目可以直接放弃，比如说中值定理那几个证明题，还有就是所有的物理应用也可以扔，比如说二重积分的物理应用，定积分的物理应用。浪费时间还不一定能学会。 2.重点需要搞懂的知识点：极限，多元函数求偏导，导数的求导，凹凸点，凹凸性间断点，渐近线，拐点，二重积分，二重积分要量力而行，而且看到二重积分的题啊，第一眼要想到交换积分次序多元微分要会求解微分方程。矩阵的初等变换，向量组的线性相关和无关，二次型的变换，行列式，逆矩阵，线性方程，特征值，特征向量，相似对角化，顶点求法，几何应用，常微积分方程与特解通解，一定要掌握微分方程，大概率是一道大题，比较简单且不难的大题，然后这些知识点其实过个线没问题。学习方法 1.网课：如果发现某些知识点掌握不牢，可以利用网课进行补充学习。通过倍速观看网课，可以在短时间内快速理解和掌握相关内容，提高学习效率。 2.练习题使用：你们可以直接从660开始刷，然后学习时间要占整个上午的，从早上7:30到中午11:30半个小时时间中间可以出去放松一下，就是每天30道题左右基础公式一定要记下来，因为对你们来说最重要的不是做题方法，而是公式的运用和理解，代数基本都很简单，当然因为时间的原因可以丢掉20%左右的知识，大概用三天的时间去整理错题和难题。真题练习： 1.开始刷题：建议采用2006年之后的真题，二刷＋模拟卷的形式，你如果11月份开始，那你就采用2010年之后，真题二刷➕模拟卷的形式，甚至有一些人拖到11月中旬才开真题，那我建议你采用近十年真题二刷的形式，真题是最接近考试的练习材料。建议重点练习近十年的真题，尤其是选填题部分。这部分题目相对简单，是拿分的关键。 2.选择题技巧：在做选择题时，可以灵活运用代入法进行验证。 3.分析与总结：分析错题，每做完一道题后，尤其是错题，一定要进行深入分析，找出错误原因。这有助于发现自己的知识盲点和弱项，便于有针对性地进行补习。 4.模拟卷练习：在完成真题练习后，可以选择李林的模拟卷进行进一步练习，特别是选填题部分。通过模拟卷练习，进一步熟悉考试节奏和题型，提高应试能力。 #高途教育#

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： 𐟓š 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）。 𐟓Š 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Ž‡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Xⲥˆ†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。

𐟓š线代行列式复习笔记总结𐟓 𐟓… Date: [待填写] 𐟔 行列式的基础知识行列式是线性代数中的重要概念，用于描述矩阵的性质。行列式的计算方法多种多样，包括按行或按列展开、拉普拉斯定理等。 𐟓š 行列式的展开按多行（列）展开：选择某一行（列），计算交叉位置的元素乘积。拉普拉斯定理：对阶行到式，取定K行，由此行组成的一切阶式与其代数余子式的乘积和。 𐟔砨ጥˆ—式的简化简化定理：通过特定的行列变换，将行列式转化为易于计算的形式。拉普拉斯定理的特殊运用：当主对角线元素为0时，行列式可以通过特定的计算方法简化。 𐟓 行列式的性质行列式的值与矩阵的转置有关。行列式的值与矩阵的行列变换、行列互换有关。 𐟔 行列式的应用行列式在解线性方程组、矩阵的逆运算中有着广泛的应用。行列式的计算方法和技巧对于解决复杂的数学和工程问题至关重要。 𐟓… 复习计划持续更新线代笔记，涵盖行列式的各种计算方法和应用。欢迎大家讨论和交流，共同进步！

2025年考研数学大纲最新变化解析嘿，准备考研的小伙伴们，你们是不是也在关注今年的数学大纲有啥新变化？别急，我来给你们捋一捋。数二大纲基本不变 𐟓š 首先，数二的大纲基本上没啥大变化。高数部分还是那些老知识点，线代和概率论也还是那些内容。不过，概率论里有个小变动，把“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”改成了“掌握用事件独立性进行概率计算”。虽然看起来不起眼，但大家还是要留意一下哦。高数部分 𐟓– 函数、极限、连续：这部分内容基本上还是那些经典的考点，像函数的单调性、周期性、奇偶性，还有函数关系的建立等等。极限的概念和性质也是重中之重。一元函数微分学：导数和微分的基础知识还是要掌握的，比如导数的几何意义、函数的可导性与连续性的关系。还有高阶导数、洛必达法则这些高级一点的技巧也要熟悉。一元函数积分学：不定积分和定积分的基本公式、性质和计算方法还是要牢记的。特别是定积分的几何意义和物理应用，像平面图形的面积、旋转体的体积这些都要会算。多元函数微积分学：这部分内容相对复杂一些，但也不必太紧张。多元函数的偏导数、全微分，还有多元函数的极值和条件极值这些都要掌握。特别是二重积分的计算方法和应用，像计算曲面的面积、旋转体的体积这些都要会做。常微分方程：这部分内容虽然有点繁琐，但也不难。像变量可分离的微分方程、一阶线性微分方程这些基础题型还是要掌握的。特别是二阶常系数齐次和非齐次线性微分方程的解法，还有一些简单的应用问题也要会解决。线代部分 𐟧ጥˆ—式：行列式的概念和性质还是要牢记的，特别是行列式按行（列）展开定理的应用。矩阵：矩阵的概念、线性运算、乘法、转置这些基础知识还是要掌握的。特别是矩阵的逆、伴随矩阵、初等变换这些高级一点的技巧也要熟悉。向量：向量的概念、线性组合与线性表示还是要牢记的。特别是向量的内积、正交规范化方法这些高级一点的技巧也要掌握。线性方程组：克拉默法则还是要会的，还有齐次和非齐次线性方程组的解法也要熟悉。特别是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、性质还是要掌握的。特别是相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件也要熟悉。二次型：二次型及其矩阵表示还是要牢记的，特别是合同变换与合同矩阵的概念、二次型的标准形和规范形也要掌握。还有用正交变换和配方法化二次型为标准形的方法也要熟悉。小结 𐟓 总的来说，今年的数学大纲变化不大，但还是有些细节需要注意。大家还是要按照自己的计划好好复习，争取在考试中取得好成绩！加油吧！𐟒ꀀ

𐟓行列式学习笔记整理 𐟓行列式的基本概念行列式是线性代数中的重要概念，用于描述矩阵的某些性质。行列式的阶数表示为D，其中D表示行列式的值。 𐟓行列式的性质行列式具有上三角形性质，即主对角线上的元素乘积。副对角线上的元素乘积也等于行列式的值。行列式具有对角线法则，即行列式的值等于对角线元素的乘积。 𐟓行列式的计算方法行列式的计算可以通过多种方法进行，包括：使用行列式的性质进行简化计算。利用行列式的展开法则，将行列式转化为低阶行列式。利用拉普拉斯展开法，选择合适的行或列进行展开。 𐟓行列式的应用行列式在矩阵运算中有着广泛的应用，如计算矩阵的行列式值、判断矩阵的可逆性等。行列式也用于解线性方程组，通过克莱姆法则可以快速求解。 𐟓行列式的进一步学习行列式的学习需要掌握更多的概念和方法，如行列式的逆、行列式的余子式等。通过进一步的学习，可以更深入地理解行列式的本质和性质。 𐟓总结行列式是线性代数中的重要内容，通过掌握行列式的性质和计算方法，可以更好地理解和应用行列式。

华科2023年高等工程数学试卷考点解析 𐟓 选择题：可逆概念的理解可对角化概念的理解线性方程组Jacobi/Gauss-Seidel迭代方法的收敛性判别迭代法的稳定性判断抽样分布的几个定理统计量中无偏性概念的辨别 𐟖‹️ 填空题： Hermite插值多项式满秩分解求cosx的一次最佳一致逼近给定数值求积公式形势下的代数精度矩阵的二范数极大似然估计法 𐟓 解答题：线性空间基的证明及线性空间的变换在不同基下的矩阵表示 Jordan标准型及e^At的求解 Gauss-Legendre和Gauss-Chebyshev两点求积公式（需对积分区间进行变换）方程零点存在性证明及迭代法解方程的收敛性证明数据的最小二乘拟合已知正态分布的均值和方差，求样本均值的单侧假设检验和样本方差的双侧假设检验