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线性代数(第二版) 新旧版次封面随机发货
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泸西县图书馆
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  • ISBN:
    9787030486271
  • 作      者:
    陈建龙,等
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2016-06-01
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精彩书摘
第1章矩阵
线性代数主要处理与数量的线性关系相关的问题,和其他数学课程一样,线性代数有两类基本的数学构件:一类是对象、数据;一类是这些对象进行的运算.本章就是讨论*简单的由数形成的矩形数表||矩阵及其运算.矩阵是线性代数的一个*基本的概念.矩阵的运算是线性代数的基本内容.在数学科学、自然科学、工程技术与生产实践中,有许多问题都可以归结为矩阵的运算,进而用矩阵的理论来处理.
本章首先介绍矩阵的概念,然后介绍矩阵的线性运算、乘法、转置、可逆矩阵、矩阵的初等变换、分块矩阵以及方阵的行列式和矩阵的秩.
1.1矩阵的基本概念
1.1.1矩阵的概念
在现实生活中,人们往往不仅需要使用单个的数,而且还要处理成批的数.这就需要把数的概念推广到矩阵.
.qy定义1.1由m×n个数aij(i=1;2; ;m;j=1;2; ;n)按一定的次序排成m行n列的表
称为一个m行n列的矩阵.横的每排叫做矩阵的行,纵的每排叫做矩阵的列.aij叫做矩阵A的第i行,第j列的元素.i和j分别叫做aij的行指标和列指标.矩阵A又可记作(aij),(aij)m×n或Am×n.通常用大写的英文字母A;B;C; 来表示矩阵.
例如变量x1;x2与y1;y2;y3的关系式中的系数就构成一个矩阵
元素都是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵.本书中的矩阵除特别说明外,都是实矩阵.
当一个矩阵的行数与列数都是n时,称该矩阵为n阶方阵或n阶矩阵.在n阶矩阵A中,元素aii(i=1;2; ;n)排成的对角线称为方阵的主对角线.
一个m行1列的矩阵
称为一个列矩阵或列向量.我们常用希腊字母α,β,γ, 表示列向量.
类似地,一个1行n列的矩阵
A1×n=(a11 a1n);
称为一个行矩阵或行向量.为了醒目起见,我们通常在行向量的元素之间加上逗号,即A1×n=(a11; ;a1n).
特别地,一个1×1的矩阵(a11)就是一个数,此时可以将括号去掉,直接记成a11.这就是说,数可看成矩阵的特例.
1.1.2几种特殊矩阵
在利用矩阵解决问题时,经常遇到下面几种特殊矩阵.
零矩阵:若一个矩阵的所有元素均为零,则这个矩阵称为零矩阵,记为O.
对角矩阵:若一个n阶矩阵除主对角线上的元素之外,其余元素全部为零,则称此矩阵为对角矩阵,通常用¤表示,即
这里非主对角线上的元素0可以省略不写,或记为Λ=diag(a11;a22; ;ann).
数量矩阵:若对角矩阵¤的主对角线上的元素为同一个数a,即a11=a22= =ann=a,则称此矩阵为数量矩阵.?
单位矩阵:若n阶数量矩阵的主对角线上的元素为1,则此矩阵称为单位矩阵,记为E或En,即
三角矩阵:若一个方阵的主对角线下(上)面的元素全为零,则此矩阵称为上(下)三角矩阵.上、下三角矩阵统称为三角矩阵.
行阶梯形矩阵:若一个矩阵A=(aij)m×n中的某一行元素全为零,则称这一行为一个零行,否则称之为一个非零行.非零行的第一个非零元素称为非零首元.若A的各非零行的非零首元的列指标随着行指标的增大而严格增大,并且零行(如果有的话)均在所有非零行的下方,则此矩阵称为行阶梯形矩阵.例如
行*简形矩阵:若一个行阶梯形矩阵的每个非零行的非零首元均为1,并且此非零首元所在列的其余元素均为零,则此矩阵称为行*简形矩阵.例如
是行*简形矩阵.
1.2矩阵的基本运算
我们知道,数有加、减、乘、除四则运算.那么矩阵有相应的运算吗?本节首先把数的加法、减法和乘法推广到矩阵,得到矩阵的加法,减法,数乘和乘法,然后再介绍矩阵的转置.
1.2.1矩阵的线性运算
两个矩阵的行数和列数都相等时,称它们是同型矩阵.如果两个同型矩阵A=(aij)m×n与B=(bij)m×n的对应元素相等,即
aij=bij(i=1;2; ;m;j=1;2; ;n);
则称矩阵A与矩阵B相等,记作A=B.
定义1.2设A=(aij)m×n与B=(bij)m×n为同型矩阵,则称矩阵C=(aij+bij)m×n为矩阵A与B的和,记作C=A+B.
矩阵(.aij)m×n称为矩阵A=(aij)m×n的负矩阵,记作-A.
根据上述定义容易证明,矩阵的加法具有下列运算性质.
性质1.1设A,B,C,O都是m×n矩阵,则
(1)A+B=B+A;
(2)(A+B)+C=A+(B+C);
(3)A+O=A;
(4)A+(.A)=O.
利用负矩阵,可以定义矩阵的减法.两个同型矩阵A与B的差A-B=A+(-B).
显然,矩阵的加法和减法推广了数的加法和减法.下面定义一个数与一个矩阵的数乘运算.该运算可以视为数的乘法的一种推广.
定义1.3设k为一个数,A=(aij)m×n为一个矩阵,则矩阵(kaij)m×n称为数k与矩阵A=(aij)m×n的数量乘积,简称为数乘,记作kA.
根据这个定义,容易验证数乘运算具有下列运算性质.
性质1.2设A,B都是m×n矩阵,k;l为任意数,则
(1)(k+l)A=kA+lA;
(2)k(A+B)=kA+kB;
(3)k(lA)=(kl)A;
(4)1A=A.
矩阵的加法与数乘运算统称为矩阵的线性运算.
例1.1设,求A+2B.

注1.1设A=(aij)m×n.对于任意的i=1;2; ;m;j=1;2; ;n,用Eij表示一个m×n矩阵,其第i行第j列交叉处元素为1而其余元素全为零.例如
于是有A=.这些矩阵Eij(i=1; ;m;j=1; ;n)称为矩阵单位.
1.2.2矩阵的乘法
假设变量x1,x2与y1,y2,y3之间有如下线性关系
变量y1,y2,y3与z1,z2有如下线性关系
那么变量x1,x2与z1,z2的关系是什么呢?
将上述(1.2.2)式代入(1.2.1)式得
这三个式子对应的矩阵分别记为
则C的第i行第j列交叉处元素为A的第i行的每一个元素与B的第j列对应元素乘积之和,即,其中i;j=1;2,此时C称为A与B的积.一般地,有如下定义.
定义1.4设矩阵A=(aik)m×s,B=(bkj)s×n.作矩阵C=(cij)m×n,其中
矩阵C为矩阵A与矩阵B的乘积,记作C=AB,即
数学中许多关系用矩阵乘积来表达就非常简洁.例如,n个变量x1;x2; ;xn与m个变量y1;y2; ;ym之间的关系式
(其中aij为常数)称为从变量x1;x2; ;xn到变量y1;y2; ;ym的线性变换.利用矩阵乘法,上述线性变换可记为
y=Ax;其中
由此可见,一个从变量x1;x2; ;xn到变量y1;y2; ;ym的线性变换可以和一个m×n矩阵A相互确定.
再例如线性方程组
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目录
目录
第二版前言
第一版前言
第1章矩阵1
1.1矩阵的基本概念1
1.2矩阵的基本运算3
1.3分块矩阵11
1.4初等变换与初等矩阵15
1.5方阵的逆矩阵20
1.6方阵的行列式25
1.7矩阵的秩46
本章小结51
习题1 52
第2章n维向量60
2.1n维向量及其运算.60
2.2向量组的秩与线性相关性64
2.3向量组线性相关性的等价刻画69
2.4向量组的极大线性无关组72
2.5向量空间74
2.6内积与正交矩阵.81
本章小结85
习题2 85
第3章线性方程组93
3.1线性方程组和高斯消元法93
3.2齐次线性方程组100
3.3非齐次线性方程组104
3.4线性方程组的*佳近似解112
本章小结115
习题3 116
第4章矩阵的特征值和特征向量122
4.1相似矩阵122
4.2特征值与特征向量125
4.3矩阵可相似对角化的条件130
4.4实对称阵的相似对角化134
本章小结139
习题4 140
第5章二次型.146
5.1二次型及其矩阵表示146
5.2化二次型为标准形150
5.3正定二次型153
5.4二次曲面160
本章小结164
习题5 165
部分习题参考答案或提示170
参考文献.182
附录183
名词索引185
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