高等代數矩陣,高等代數矩陣

2021-03-03 21:53:11 字數 2097 閱讀 8004

1樓:zzllrr小樂

第(1)題

因為r(a)=1

則抄a中一定bai存在某一列向量du,可以線性zhi表示出所有其餘列向量(可以用反證法得知)dao

不妨記該列向量為α,則所有列向量,都是α的線性組合(某個倍數,分別為b1,b2,...,bn)

則a=(b1α, b2α, b3α,...,bnα)=α*(b1, b2, b3,...,bn)令α=(a1,a2,a3,...,an)^t即可得證。

第(2)題

記(1)中的(b1, b2, b3,...,bn)=β^t則a=αβ^t

a^2=αβ^tαβ^t=α(β^tα)β^t=(β^tα)αβ^t=(β^tα)a

令k=β^tα,則

a^2=ka

高等代數矩陣 10

2樓:q1292335420我

求什麼? 若判斷斂散性,則

因 1/√[3(n+1)^3+2(n+1)+1] < 1/√(3n^3+2n+1)

lim1/√(3n^3+2n+1) = 0故交錯級數收斂版。

其對應權

的正項級數 ∑

1/√(3n^3+2n+1) < (1/√3)∑1/n^(3/2)後者收斂,則該正項級數收斂,故原交錯級數絕對收斂。

線性代數,矩陣論,高等代數,數值分析的關係是什麼

3樓:冷de陌

線性代數

:課程主要是線性代數的基礎內容。課程偏向於線性代數工具的應用。

高等代數:線性代數為主要內容,比線性代數課程內容深很多,另外還有一點別的內容,比如多項式等。

矩陣論:高等代數中矩陣基礎知識的深化,相當於高等代數的分支。

數值分析:和其他三門不同,這門是應用數學,主要是數值計算的知識。換句話說,怎樣計算使得更準確更快,各種計算方法的優缺點等。使用的知識不限於代數學知識,也可以是別的學科知識。

擴充套件資料:

線性代數學術地位

線性代數在數學、物理學和技術學科中有各種重要應用,因而它在各種代數分支中佔居首要地位。在計算機廣泛應用的今天,計算機圖形學、計算機輔助設計、密碼學、虛擬現實等技術無不以線性代數為其理論和演算法基礎的一部分。

線性代數所體現的幾何觀念與代數方法之間的聯絡,從具體概念抽象出來的公理化方法以及嚴謹的邏輯推證、巧妙的歸納綜合等,對於強化人們的數學訓練,增益科學智慧是非常有用的。

隨著科學的發展,我們不僅要研究單個變數之間的關係,還要進一步研究多個變數之間的關係,各種實際問題在大多數情況下可以線性化,而由於計算機的發展,線性化了的問題又可以被計算出來,線性代數正是解決這些問題的有力工具。

線性代數的計算方法也是計算數學裡一個很重要的內容。

線性代數的含義隨數學的發展而不斷擴大。線性代數的理論和方法已經滲透到數學的許多分支,同時也是理論物理和理論化學所不可缺少的代數基礎知識。

「以直代曲」是人們處理很多數學問題時一個很自然的思想。很多實際問題的處理,最後往往歸結為線性問題,它比較容易處理。因此,線性代數在工程技術和國民經濟的許多領域都有著廣泛的應用,是一門基本的和重要的學科。

如果進入科研領域,你就會發現,只要不是線性的東西,我們基本都不會!線性是人類少數可以研究得非常透徹的數學基礎性框架。學好線性代數,你就掌握了絕大多數可解問題的鑰匙。

有了這把鑰匙,再加上相應的知識補充,你就可以求解相應的問題。可以說,不學線性代數,你就漏過了95%的人類智慧!非線性的問題極為困難,我們並沒有足夠多的通用的性質和定理用於求解具體問題。

如果能夠把非線性的問題化為線性的,這是我們一定要走的方向!

事實上,微積分「以直代曲」的思想就是將整體非線性化為區域性線性的一個經典的例子,儘管高等數學在定義微分時並沒有用到一點線性代數的內容。許多非線性問題的處理――譬如流形、微分幾何等,最後往往轉化為線性問題。

包括科學研究中,非線性模型通常也可以被近似為線性模型。隨著研究物件的複雜化與抽象化,對非線性問題線性化,以及對線性問題的求解,就難免涉及到線性代數的術語和方法了。從這個意義上,線性代數可以被認為是許多近、現代數學分支的共同基礎。

4樓:東風冷雪

線性代數 非數學作業學習

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你寫的做法裡前兩個等號都是錯的 如果你想問為什麼錯,那你先問問自己為什麼會認為這是對的 1 左端的那個行列式表示的是 2 當中的那個分塊矩陣的行列式,加不加括號無所謂 高等數學,線性代數,數學,矩陣,兩行相同的時候可以互相減麼,可以變成第二幅圖嗎 不能,只能一行一行的來,你那樣做變形後矩陣就和原先的...

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