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行阶梯形矩阵权威发布_行阶梯形矩阵定义(2024年11月精准访谈)

内容来源：天津万源聚所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

行阶梯形矩阵

𐟓š| 推荐一本易懂线代教材+答案+笔记书名：elementary linear algebra 作者：haward anton/chris rorres 这本书虽然是英文教材，但语言非常通俗易懂，完全不费力。推荐搭配小破站上MIT的Gilbert strang教授的视频一起学习。作为入门教材，我觉得这本书比同济大学出版的教材要好。同济教材一开始就讲行列式，对于没有学过行列式的学生来说，可能会觉得难以接受。而haward这本书会先介绍什么是线性、代数、增广矩阵和行阶梯形，然后再解释为什么要引入行列式这个概念。此外，这本书的另一个优点是习题都有详细的答案。不像国内教材那样只给一个答案，这样能帮助学生更好地理解题目。最后，附上几张我最近复习线代时整理的笔记，成体系的学习会让自己记得更牢，更有底气。

线性代数笔记：矩阵与线性方程组 ### 矩阵与线性方程组 𐟓– 线性方程组 𐟧𚿦€禖𙧨‹组是数学中一个非常重要的概念，主要研究的是多个未知数之间的关系。比如说，我们有这样一个方程组： ```scss 2x + 3y = 4 x + y = 1 ``` 这个方程组有两组解，一组是相容解，另一组是不相容解。相容解就是有解的情况，而不相容解则是无解的情况。例如，在这个例子中，相容解是 `(x=1, y=1)`，而不相容解则是 `(x=2, y=0)`。矩阵的概念 𐟓Š 矩阵其实就是一组有序的数表，用来说明线性方程组的关系。比如说，上面的方程组可以写成矩阵的形式： ```scss A = [2 3; 1 1] B = [4; 1] ``` 这里的A就是系数矩阵，B是常数矩阵。通过矩阵的形式，我们可以更方便地进行各种计算和变换。矩阵的初等变换 𐟔„ 矩阵的初等变换是线性代数中的一个重要概念。主要有三种变换方式：行交换：交换两行的位置。数乘：将某一行乘以一个非零常数。数加：将某一行加上另一行的倍数。这些变换不会改变矩阵的解，但可以让我们更方便地进行计算。比如说，上面的方程组可以通过初等变换转化为行阶梯形矩阵，然后再转化为行最简形矩阵，从而更容易求解。矩阵的加法和数乘 𐟓ˆ 矩阵的加法和数乘也是线性代数中的基本运算。两个矩阵相加就是对应位置的元素相加，而数乘则是将矩阵的每一行都乘以一个常数。这些运算在求解线性方程组和进行矩阵变换时非常有用。线性变换和旋转变换 𐟌€ 线性变换和旋转变换是矩阵与线性方程组的几何意义。线性变换可以通过矩阵的形式来表示，而旋转变换则是通过旋转矩阵来实现的。比如说，一个以原点为中心的逆时针旋转p角的旋转变换可以用以下矩阵来表示： ```scss R = [cos p -sin p; sin p cos p] ``` 这个矩阵可以将一个向量旋转p角，从而在几何上实现旋转变换。总结 𐟓 线性代数是一个非常有趣和实用的数学领域，通过矩阵和线性方程组的结合，我们可以解决很多实际问题。希望这篇笔记能帮助你更好地理解线性代数的基本概念和原理。

𐟧 矩阵的秩大解析𐟧 𐟓š 矩阵的秩，你了解多少？今天就来一起总结一下这个数学小精灵！ 𐟔 矩阵秩的基本定义：矩阵A的秩r(A)，就是A中最大的非零子式的阶数哦！𐟧 𐟒꠩€š过初等变换求秩：无论你是用行变换还是列变换，矩阵的秩都不会变哦！𐟘Ž 只需要把矩阵变成行阶梯形或行最简形，然后数非零行的数量，就是矩阵的秩啦！ 𐟔⠧穤𘎨ጥˆ—式的关系（方阵专属）：如果n阶方阵A满秩，那么它的行列式|A|就不等于0，也就是A可逆啦！𐟒ᠥ悦žœ不满秩，行列式就等于0，A不可逆。 𐟓 秩与线性方程组的关系：线性方程组Ax = b有解吗？看r(A)和r(A, b)的关系就知道啦！𐟘‰ 如果它们相等，方程组就有解。如果r(A)不等于r(A, b)，那方程组就没解啦！而且，如果r(A)等于A的列数n，方程组就有唯一解哦！如果r(A)小于n，方程组就有无穷多解啦！𐟤” 𐟌𑠧穤𘎥‘量组关系：向量组的秩，就是其最大线性无关组的向量个数嘛！𐟑Œ 如果向量组线性无关，那它的秩就等于向量的个数n。如果线性相关，那秩就小于n啦！ 𐟤 秩与矩阵乘法关系：如果A是m㗮矩阵，B是n㗳矩阵，那么r(AB)小于等于r(A)和r(B)中的最小值哦！𐟒‍♀️ 𐟔„ 秩与转置关系：不管你怎么转置矩阵A，它的转置矩阵A^T的秩和A的秩都是相等的哦！𐟎‰ 也就是r(A^T) = r(A)。怎么样？是不是觉得矩阵的秩也没那么难理解了呢？𐟘‰ 希望这个小总结能帮到你哦！✨

求助plzzz 行阶梯形矩阵（以如图4行5列为例）第四行为全零的时候，其他3阶子式有没有可能都等于0（也就是说矩阵的秩小于3）

图片里的实对称矩阵特征值分别是0，1，4。如果你根据正经的A-入E去求，会得到我第二张图片里红笔部分的特征向量，但是如果你直接知一求二，你也可以得到黑笔部分的特征向量。既然是特征，那么它同时一定也是A—入E的解向量。接着，我把A-0E行阶梯形矩阵写出来，我发现黑笔求出来的两个特征向量，无论那个都不满足行阶梯形矩阵的每一行为0。产生这种错误的原因是什么呢？

考研第二天：高数、线代、英语全攻略 𐟎“ 今天学校课程安排得满满当当，虽然上课时有点小摆烂，但课后还是坚持复习啦！ 𐟓š 高数高数第一章《极限》终于学完了！𐟎‰ 接下来开始学习导数了。今天是闭区间连续函数的性质，包括有界性和最值定理、零点定理和介值定理。虽然学习效果一般，但零点定理有点懂了，它适用于在区间上连续且两个最值异号的函数。周末要好好总结一下极限这一章。 𐟓ˆ 渐近线的总结也很重要，包括水平渐近线、铅直渐近线和斜渐近线。 𐟔 线性代数今天复习了第三章的初等变换概念，包括行阶梯矩阵和行最简矩阵。 𐟓– 英语今天复习了前几天背的单词，明天开始背新单词。希望这些复习内容能帮助你在考研路上更进一步！加油！𐟒ꀀ

𐟓𑠧𚿤𘊧𚿤𛣨垥™诼š玩转线性代数小程序 𐟎“ 探索一个强大的线代计算工具——玩转线性代数小程序！ 𐟔 只需在微信搜索「玩转线性代数」即可轻松使用。 𐟧🙤𘪥𐏧若𚏨ƒ𝥤Ÿ处理各种复杂的线性代数问题，包括但不限于：行列式计算线性方程组求解矩阵秩的确定矩阵逆的计算矩阵加法、乘法、数乘特征值与特征向量的求解行最简型、行阶梯型、标准型的转换二次型化标准型矩阵的初等变换验证基础解系代数余子式、伴随矩阵的计算矩阵相似性判断矩阵方程的求解克莱姆法则的应用矩阵幂的计算 M-P、广义逆、最小二乘解、最佳最小二乘解矩阵范数的计算逆序数的求解转制矩阵、共轭转置的操作满秩分解、对角化、正交矩阵、Smith标准型、Jordan标准型、奇异值分解、QR分解、Lu分解向量的极大线性无关组、向量组的秩、正交化、过渡矩阵、向量的范数多项式的带余除法、综合除法、辗转相除法运筹学的大M法、对偶法 𐟓š 小程序中还提供了丰富的习题供用户练习，以及课本的课后答案供用户参考。 𐟒ᠥ🫦夽“验这个强大的线代计算工具，提升你的数学技能吧！

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