线性代数基础知识

  1. 行列式的计算
  • 对角化
  • 按行/列展开


  1. 行列式的性质



    |AB| = |A||B| = |B||A| = |BA|
    |A| = 0,A称为奇异矩阵,否则A称为非奇异矩阵。

  2. 行列式与线性方程组的关系



  3. 矩阵转置


  4. 矩阵的逆
    ( A | E )→( E | A-1)
    矩阵A可逆的充分必要条件是|A|≠0。
    若A,B为同阶方阵且均可逆,则AB也可逆,且(AB)-1 = B-1A-1
    若A可逆,则AT可逆,且(AT)-1 = (A-1)T
    |A-1| = |A|-1

  5. 旋转矩阵


  6. 矩阵相关概念

  • 相抵:如果矩阵A可以经过一系列初等行变换和初等列变换变成矩阵B,则称A与B是相抵。
  • 相合:对两个n阶方阵A和B,若存在一个可逆方阵P,使得B = PTAP,则称B和A为实相合。相合是相抵的一种特殊情况,因此AB相合→rank(A) = rank(B)。
    对称方阵:A = AT
    反对称方阵:A = -AT
    设M是n阶方阵,如果对任何非零向量z,都有zTMz> 0,称M为正定矩阵。
  1. 特征值和特征向量
    对于方阵A,若Aα = λα,则λ称为A的特征值,α为A对应于特征值λ的特征向量。
    满足| λE -A | = 0的λ都是A的特征值;
    方程( λE -A )x = 0的任意非零解向量都是对应于λ的特征向量。
    性质:
  • A与AT具有相同的特征值。
  • 属于不同特征值的特征向量是线性无关的。


  1. 线性方程组
    n元非齐次线性方程组 Ax = b
  • 无解的充要条件:R(A) < R(A, b)
  • 有唯一解的充要条件:R(A) = R(A, b) = n
  • 有无限多解的充要条件:R(A) = R(A, b) < n
  1. 向量组
    向量组A和向量组B等价的充要条件是R(A) = R(B) = R(A, B)
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