【线性代数】快速复习笔记

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  「6」线性代数（期末复习）

  🚀🚀🚀大家觉不错的话，就恳求大家点点关注，点点小爱心，指点指点🚀🚀🚀  目录   第五章    相似矩阵及二次型 2）方阵的特征值与特征向量 3）相似矩阵   定义6:设A是n阶矩阵，如果数𝛌和n维非零列向量x使关系式 Ax=𝛌x（1） 成立，那么，这样的数𝛌称为矩阵A的

  2024年02月02日

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  线性代数复习：行列式

  求行列式就是求这个行列式的值 二，三阶行列式：可以用：对角线法则和沙路法做 对角线法则： 主对角线和的值减去 副对角线积的和值。 a b c d : 值就是ad-bc 注意：n阶：n行n列. 1.下三角法则（主对角线以上都为0）： 把行列式化为下三角行列式值等于主对角线的元素的值的

  2024年02月07日

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  线性代数-矩阵--自己复习用

  定义          ***当左边矩阵的列数等于右边矩阵的行数时，两个矩阵相乘才有意义。 ① 矩阵相乘：左行右列 ② 相乘有效：左列右行 满足： ①结合律：(AB)C==A(BC) ②分配律:  (A+B)C==AC+BC    C(A+B)==CA+CB ③数量矩阵同任意矩阵可交换：AE=EA          (λE)A=λA=A(λE) 不满足： ①

  2024年02月03日

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  保研线性代数复习3

  1.什么是生成集（Generating Set）？什么是张成空间（Span）？ 存在向量空间V=(V，+，*)，和向量集（xi是所说的列向量），如果 每一个属于V的向量都能被A中向量线性组合来表示，那么说明 A 是向量空间 V 的生成集 ， A的所有线性组合（所有线性组合不同）称为A的张成空间。 如

  2024年04月13日

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• 线性代数复习公式整理(自用/持续更新)

  设A、B为n阶矩阵 ∣ A T ∣ = ∣ A ∣ left | A^T right | =left | A right | ​ A T ​ = ∣ A ∣ ∣ A m ∣ = ∣ A ∣ m left | A^m right | =left | A right | ^m ∣ A m ∣ = ∣ A ∣ m ∣ k A ∣ = k n ∣ A ∣ left | kA right | =k^nleft | A right | ∣ k A ∣ = k n ∣ A ∣ ∣ A B ∣ = ∣ A ∣ ∣ B ∣ left | AB right |

  2024年02月13日

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  线性代数-知识点复习（面试用）

  整理：Peter1146717850 一、向量与线性组合 向量：往什么方向走多么远 e.g. ( 1 2 ) begin{pmatrix} 1 \\\\ 2end{pmatrix} ( 1 2 ​ ) 向量的 模 ：向量的长度 向量的 加减法 ：向量对应元素相加减（前提：维度相同） ( a b c ) + ( x y z ) = ( a + x b + y c + z ) begin{pmatrix} a \\\\b \\\\ cend{pmatrix} + begin{pma

  2024年04月25日

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• 矩阵理论复习部分——线性代数（3）初等变换、逆矩阵

  一、初等变换3种方式 对调矩阵的两行（两列）； 以 k ≠ 0 k not = 0 k  = 0 乘某一行（列）所有元素； 某一行（列）元素 k k k 倍加到另一行（列）； 二、初等矩阵 初等矩阵是指由单位矩阵经过一次初等变换得到的矩阵。 左乘初等矩阵 = 行变换 右乘初等矩阵 = 列变换 初等矩

  2024年02月04日

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  线性代数的学习和整理15：线性代数的快速方法

     5  空间的同构 下面再谈谈同构。线性空间千千万，应如何研究呢？同构就是这样一个强大的概念，任何维数相同的线性空间之间是同构的，空间的维数是简单而深刻的，简单的自然数居然能够刻画空间最本质的性质。借助于同构，要研究任意一个n维线性空间，只要研究

  2024年02月11日

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  计算机科学cs/电子信息ei面试准备——数学基础/线性代数复习

  目录 1. 中值定理 2. 梯度和散度 方向导数和梯度 通量与散度 3. 泰勒公式是为了解决什么问题的？ 4. 矩阵的秩是什么，矩阵的秩物理意义？ 矩阵的秩 矩阵秩的物理意义 5. 特征值和特征向量的概念 5.1 传统方法 例题 5.2 雅可比迭代法 6. 什么是线性相关以及线性相关的性质？

  2024年02月16日

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• 【线性代数】矩阵特征值的快速求法

  本文讨论 3阶矩阵 的特征值的快速求法。 分为速写特征多项式和速解方程两部分。 速写特征多项式 不妨令： A = [ a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 ] boldsymbol{A}=left[begin{array}{lll} a_{11} a_{12} a_{13} \\\\ a_{21} a_{22} a_{23} \\\\ a_{31} a_{32} a_{33} end{array}right] A = ​ a 11 ​ a 21 ​ a 31 ​

  2024年02月03日

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