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矩阵列变换前沿信息_矩阵列变换后加负号吗(2024年12月实时热点)

内容来源：云川SEO所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

矩阵列变换

周洋鑫四套卷第一套：考研数学新体验最近刷了一套周洋鑫老师的四套卷，真心要给这套卷子点个赞！作为一个考研数学爱好者，这套卷子真的是让我眼前一亮。虽然只用了三个月的时间来刷题，但感觉这套卷子比近两年的李林6+4还要顺手。做题心得分享 𐟓 fx连续，求f'(0)在0两边的变化：这道题主要考察了函数的连续性和导数的计算。 -1，1Ⱳi，然后把式子展开：这里主要是复数运算，稍微复杂一点。函数单调性比较：通过比较a和b选项的大小来找出单调性。 I换元比较，J分母一定大于0：这两个小题都是秒秒钟搞定。 x取正无穷和趋0的情况：分母上x的指数变化，然后比较不等式。隐函数存在定理：这个定理用了好几次，真是救命稻草。画图排除法：比如y＝-2分之根号2，取两个特殊点排除法。把式子写出来：这个步骤很简单，但很关键。矩阵变换：这四个选项都是对A的转置进行列变换或者行变换，列变换可以，行变换不行。把mn都赋值为0：这个方法秒了这道题。凑定义：但主要上限是2，外面也有一个2。算就完事：这道题可以写闭区间，直接连蒙带猜也可以。 ux换元：注意最后x的取值，根号里面需要＞0，所以是0到根号3。把式子化一下，求出特征值：这道题有点计算量，但不算太难。求极值问题：常规的极值问题，比较简单。对称性运用：第一次消去第二坨，第二次关于y=x对称，凑sincos+cossin的形式。坐标系画三维：一开始想复杂了，画了三维坐标系，后面反应过来但计算还是有点小复杂。拉格朗日：后面往他给的形式上凑，这道题也做过。相似：然后解出来，二小问最近余丙森刚写过这种拆平方的也不难。总结 𐟓Š 总的来说，这套题刚刚适中，思路以及计算量都考察到了，也需要一点熟练度。题目给人一种简洁精炼的感觉，太像真题了！质量拉满！#考研数学 #23考研 #考研数学周洋鑫

𐟧Œ列式的计算技巧与常用方法𐟧ጥˆ—式的计算是线性代数中的重要内容，掌握一些常用的计算方法和技巧可以帮助我们更高效地解决问题。以下是几种常用的行列式计算方法： 𐟌🥯𙨧’线法则：适用于二阶和三阶行列式，通过计算对角线上的元素乘积之和来求得行列式的值。 𐟔„三角化方法：将行列式化为上三角或下三角形状，然后按对角线法则计算。 𐟓‰降阶法：通过行变换或列变换，将高阶行列式转化为低阶行列式，再逐级计算。 𐟓ˆ递推法：利用已知的行列式性质，通过递推关系求解未知行列式的值。 𐟓分块矩阵求行列式：将行列式分成若干个块矩阵，分别计算后再组合起来。 𐟓加边法：通过在行列式中添加一行和一列，保持行列式的值不变，便于计算。 𐟓–归纳法：利用数学归纳法证明行列式的左右相等性。 𐟓œ范德蒙德行列式法：利用范德蒙德行列式的性质进行计算。在实际解题过程中，一道题可能有很多种解法，选择自己最熟悉的方法即可。希望这些方法和技巧能帮助你更好地掌握行列式的计算！

线性代数复盘：从基础到进阶嘿，期末考试刚结束的小伙伴们，你们辛苦了！今天我们来聊聊线性代数，特别是李正元老师的线代部分，真的是让我爱恨交织啊！𐟘… 向量部分首先，咱们来聊聊向量。对于一个AX=0的线性方程组，如果它只有0解，那为什么可以推出A矩阵的列向量是无关的呢？其实，这背后有一个很重要的概念——线性无关。如果A矩阵的列向量线性无关，那它的行列式就不为0，从而方程组只有0解。反过来，如果A矩阵的列向量线性相关，那它的行列式为0，方程组可能有非0解。再比如，如果一个向量组和基础解系等价，那它是不是也是方程组的基础解系呢？答案是肯定的。因为基础解系就是那些能满足方程组的解，而等价的向量组也能满足同样的条件。线性方程组齐次方程和非齐次方程：齐次方程就是那些系数全为0的方程，而非齐次方程则至少有一个系数不为0。在解答方程组时，我们通常只能对方程组进行行变换，而不能进行列变换。什么时候齐次方程只含有0解？什么时候含有非0解？非齐次方程什么时候有唯一解？什么时候有无穷解？什么时候又无解呢？这些问题其实都有规律可循。比如说，对于一个齐次方程，如果它的系数矩阵的秩小于未知数的个数，那它就有非0解。而对于非齐次方程，如果它的系数矩阵的秩等于未知数的个数，那它就有唯一解。如果你把一个齐次方程变成非齐次方程，解系的秩会怎么变呢？其实，解系的秩会减少1。这是因为非齐次方程多了一个自由变量。为什么行数目小于列数目的方程一定有无穷个解？这是因为方程组的系数矩阵的秩小于未知数的个数。反过来，如果行数目大于列数目的方程存在n阶矩阵不为0，那它可能是有唯一解，也可能是有无穷解。思考一下中学的时候，我们常被灌输一个思想：要解决几个未知数的问题，就需要有几个方程。但真的是这样吗？比如x+y=1和2x+2y=2这两个方程，它们能求出x和y的精确值吗？为什么？如果把这两个方程写成一个非齐次方程组，它是无穷解还是唯一解呢？方程组的解系和原方程有什么关系？由原方程可以求出它的解系，那么我们以它的解系为系数，能求出来原方程吗？这些问题都值得深入思考。特征值部分特征值的求解公式：特征值的求解公式是A-|=0。在求特征值时，你会尝试使用列变换吗？其实，这取决于你的个人习惯和问题的具体要求。特征向量和（A-）X=0的关系：如果A-可逆，那么𐱤𘍦˜Ÿ驘𕧚„特征值了。因为可逆意味着矩阵没有零空间。对于A矩阵的衍生矩阵来说，他们的特征值会有什么变化呢？这个问题其实挺有意思的。比如说，对于A的转置矩阵AT，它的特征值和A是一样的。但对于A的逆矩阵A-1，它的特征值是1除以A的特征值。特征值和矩阵的迹有什么关系呢？特征值相乘又和它有什么关系呢？对于秩为1的矩阵，它的特征值怎么样快速求出来呢？这些问题都需要你花时间去琢磨。两个相似矩阵的特征值之间有什么关系呢？这个问题其实很简单：两个相似矩阵的特征值是一样的。但对于多重的同一个特征值，我们该怎么判断它能否进行相似对角化呢？这又是一个值得思考的问题。复盘小结如果你不翻书的话，上个阶段有哪部分你连不起来呢？不妨列个提纲，看看自己到底哪些地方还需要加强。线性代数其实并不难，只要掌握了基本概念和方法，一切都会变得很简单。加油！𐟒ꀀ

𐟓š24余丙森5套卷④复盘：难度跳跃挑战𐟓ˆ 这套试卷的难度真是忽高忽低，一会儿让我觉得有书读，一会儿又让我觉得没书读，真是让人捉摸不透啊𐟘“。 T5：矩阵行/列秩判断这道题真是让我又爱又恨。矩阵的行变换和列秩关系明明很简单，但我就是做错了。先别急着切腹自尽，咱们来理清楚。AC＝B，C作行变换得到B，列秩相同，B列无关C列肯定无关（行变换对列秩无影响）。记住这个结论，下次就不会再错了！ T10：相关系数计算这道题用常规方法求解也没啥问题，但有更简单的办法。公式法虽然麻烦，但可以避免复杂的计算。简法就是：避免复杂求EXY，DXDY肯定有根号2，EXY＜EXEY＝3/2，结合＜0和含有根号2选C。是不是简单多了？ T12：高阶导数这道题真是粗心大意的代价。本来是裂项分为3/(x+1)-2/(x-1)，级数为1/(1-x)，但我没去掉负号，结果就错了。下次做题一定要仔细！ T17：求体积问题这道题卡了我一会儿。y关于x的函数不好提取出来，交换坐标x看作y，y看作x计算二重积分就好了（交换积分次序）。这个方法真是救命稻草，不然我真不知道该怎么做。 T18：讨论交错级数收敛性问题这道题有点复杂，主要是要讨论是条件收敛还是绝对收敛。别被吓到，一步步来，总能找到解决办法。 T22：条件密度函数+联合概率密度这道题真是让我在草稿纸上求条件概率密度求错了。判定的不独立，结果就错了。下次做题一定要多检查几遍。总的来说，这套试卷虽然难度跳跃，但也让我学到了不少东西。下次一定要更加细心，争取更好的成绩！加油！𐟒ꀀ

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

396数学考研：高数、线代、概率全解析 𐟎‰新年快乐！最近我翻了翻今年的396真题，来聊聊数学部分的考研心得。先从高数说起吧，今年的高数题一共21道，知识点覆盖得还挺广的。等价无穷小、洛必达法则、连续性、高阶低阶无穷小、导数定义、复合函数求导、分段函数求导、切线方程、极值点、凹凸性、变限积分求导、定积分比大小、定积分换元法、分部积分法、旋转体体积、二阶导数、偏导数、全微分、二阶导数极值点、二阶偏导数、曲线积分……这些知识点几乎都涵盖了。 𐟓š其中，超纲的部分是曲线积分那道题，其他大部分都在核心笔记里。15题的关键点在于你是否理解变化率就是求导。旋转体体积虽然不是核心笔记里的内容，但因为21年考过，所以大家应该都有补过。所以，高数部分还是建议大家多看看核心笔记这本书。当然，核心笔记里的题型还不够丰富，可以找些新题型来练习。 𐟓接下来是线代部分，一共7个题。涉及到的知识点有行列式的性质、行列式的计算、矩阵的变换、左行右列、线性关系、基础解系的解向量。这些知识点看起来没有超纲，但考题和核心笔记里的题型有些出入。所以，掌握了基础知识点后，还需要多练习一些新题型。 𐟎列€后是概率论部分，一共7道题。涉及到的知识点有求概率、指数分布、独立同分布、随机事件、正态分布、泊松分布。超过核心笔记的题型是30题，其余题型都还在核心笔记的范围内。所以，暂时用核心笔记里的概率论部分即可。有需要补充的知识点我会再发笔记出来。 𐟒᧻𜥐ˆ来看，这套题的难度较去年有所增加，但基础分还是能拿到的。题型也更新颖一些。考都考完了，大家先放松几天，具体的真题讲解过几天我会发视频出来。逻辑分析会在下篇笔记里分享。祝大家新年快乐！𐟎‰

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。

考研线代合同问题：快速掌握行列变换技巧大家好！今天我们来聊聊考研线代中合同问题的那些事儿。最近有不少小伙伴在问，23年和20年的真题中，合同问题到底是怎么考的。其实，这个问题并不复杂，关键在于对原理的把握。首先，我们要知道一个矩阵P是可逆的，那么P^TAP=diag（）。这里的P^T表示P的转置，A是一个矩阵，P^TAP的结果是一个对角矩阵，对角线上的元素是A的特征值。接下来，我们来看一下这个变换的过程。P可逆意味着AP实际上是对A进行了一系列的列变换；而P^TA则相当于对A进行了一系列的行变换。所以，把P^TAP展开后，你会发现它是一个对角矩阵。那么，我们如何通过行列变换直接得到一个对角阵呢？答案是：直接进行成对的行列变换。这样一来，我们就可以得到一个对角矩阵。这个过程在24年的考研中也介绍过，不难，关键在于熟练程度。所以，大家在备考的时候，一定要多练习这种成对的行列变换，熟能生巧。希望大家都能在考研线代中取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

𐟓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！

线性代数：极大无关组与基础解系详解 𐟓 考研日记007：线性方程组的极大无关组之间是线性无关的。 𐟔 基础解系是指方程组解集的极大线性无关组。求基础解系时，需要先对系数矩阵进行初等行变换，将其化为阶梯形矩阵，并确定自由变量的个数n-r(A)。然后，对其中一个自由变量赋值。 𐟌Ÿ 关键点： 1️⃣ 区分自由变量和主变量。 2️⃣ 赋值时要对照方程组AX=0。 3️⃣ 牢记线性方程组解的判定和等价关系。 𐟓Œ 齐次线性方程组AX=0有非零解的意思是A的列向量线性相关，秩小于n，行列式等于零；只有零解（有唯一解），秩等于n，行列式不为零。 𐟓Œ 非齐次线性方程组AX=b有解的充分必要条件是：系数矩阵与增广矩阵的秩相等。

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