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更新相似型
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\documentclass[UTF8, 12pt]{ctexart}
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% UTF8编码,ctexart现实中文
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\usepackage{color}
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% 使用颜色
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\usepackage{geometry}
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\setcounter{tocdepth}{4}
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\setcounter{secnumdepth}{4}
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% 设置四级目录与标题
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\geometry{papersize={21cm,29.7cm}}
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% 默认大小为A4
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\geometry{left=3.18cm,right=3.18cm,top=2.54cm,bottom=2.54cm}
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% 默认页边距为1英尺与1.25英尺
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\usepackage{indentfirst}
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\setlength{\parindent}{2.45em}
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% 首行缩进2个中文字符
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\usepackage{setspace}
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\renewcommand{\baselinestretch}{1.5}
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% 1.5倍行距
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\usepackage{amssymb}
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% 因为所以
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\usepackage{amsmath}
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% 数学公式
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\usepackage[colorlinks,linkcolor=black,urlcolor=blue]{hyperref}
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% 超链接
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\author{Didnelpsun}
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\title{线性方程组}
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\date{}
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\begin{document}
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\maketitle
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\pagestyle{empty}
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\thispagestyle{empty}
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\tableofcontents
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\thispagestyle{empty}
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\newpage
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\pagestyle{plain}
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\setcounter{page}{1}
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\section{基础解系}
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\section{反求参数}
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基本上都是给出方程组有无穷多解:
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\begin{itemize}
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\item 齐次方程组:系数矩阵是降秩的;行列式值为0。
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\item 非齐次方程组:系数矩阵与增广矩阵秩相同且降秩。
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\end{itemize}
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\textbf{例题:}已知齐次线性方程组$\left\{\begin{array}{l}
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ax_1-3x_2+3x_3=0 \\
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x_1+(a+2)x_2+3x_3=0 \\
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2x_1+x_2-x_3=0
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\end{array}\right.$有无穷多解,求参数$a$。
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解:使用矩阵比较麻烦,三阶的系数矩阵可以使用行列式。
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$\vert A\vert=\left\vert\begin{array}{ccc}
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a & -3 & 3 \\
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1 & a+2 & 3 \\
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2 & 1 & -1 \\
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\end{array}\right\vert=\left\vert\begin{array}{ccc}
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a & 0 & 3 \\
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1 & a+5 & 3 \\
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2 & 0 & -1 \\
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\end{array}\right\vert=(a+5)(a+6)=0$。
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解得$a=-5$或$a=-6$。
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\end{document}
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Binary file not shown.
@@ -37,7 +37,9 @@
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特征值往往与前面的内容进行混合考察。
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\section{特征值与迹}
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\section{特征值与特征向量}
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\subsection{迹}
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\textbf{例题:}已知$A$是3阶方阵,特征值为1,2,3,求$\vert A\vert$的元素$a_{11},a_{22},a_{33}$的代数余子式$A_{11},A_{22},A_{33}$的和$\sum\limits_{i=1}^3A_{ii}$。
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@@ -49,7 +51,55 @@
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$=\sum\limits_{i=1}^3\dfrac{\vert A\vert}{\lambda_i}=\sum\limits_{i=1}^3\dfrac{\lambda_1\lambda_2\lambda_3}{\lambda_i}=\lambda_2\lambda_3+\lambda_1\lambda_3+\lambda_1\lambda_2=2+3+6=11$。
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\section{相似对角化}
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\subsection{逆矩阵}
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通过相关式子将逆矩阵转换为原矩阵。同一个向量的逆矩阵的特征值是原矩阵的特征值的倒数。
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\textbf{例题:}已知$\overrightarrow{\alpha}=(a,1,1)^T$是矩阵$A=\left[\begin{array}{ccc}
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-1 & 2 & 2 \\
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2 & a & -2 \\
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2 & -2 & -1
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\end{array}\right]$的逆矩阵的特征向量,则求$\overrightarrow{\alpha}$在矩阵$A$中对应的特征值。
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解:由于$\overrightarrow{\alpha}$是$A^{-1}$的特征向量,所以令此时的特征值为$\lambda_0$,则定义$\lambda_0\overrightarrow{\alpha}=A^{-1}\overrightarrow{\alpha}$,$\lambda_0A\overrightarrow{\alpha}=\overrightarrow{\alpha}$。
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即$\lambda_0\left[\begin{array}{ccc}
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-1 & 2 & 2 \\
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2 & a & -2 \\
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2 & -2 & -1
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\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
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a \\
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1 \\
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1 \\
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\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}
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a \\
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1 \\
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1 \\
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\end{array}\right]$,即$\lambda_0\left[\begin{array}{ccc}
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-a & 2 & 2 \\
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2a & a & -2 \\
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2a & -2 & -1
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\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}
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a \\
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1 \\
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1 \\
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\end{array}\right]$。\medskip
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即根据矩阵代表的是方程组,得到$\lambda_0(4-a)=a$,$\lambda_0(3a-2)=1$,$\lambda_0(2a-3)=1$。
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又$\lambda_0\neq0$,$3a-2=2a-3$,$a=-1$,则$\lambda_0=-\dfrac{1}{5}$。
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所以矩阵$A$对应的特征值为$-5$。
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\subsection{抽象型}
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题目只会给对应的式子,来求对应的特征向量或特征值。需要记住特征值的关系式然后与给出的式子上靠拢,不会很复杂。
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\textbf{例题:}已知$A$为三阶矩阵,且矩阵$A$各行元素之和均为5,则求$A$必然存在的特征向量。
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解:由于是抽象型,所以没有实际的数据,就不能求出固定的特征值,$\lambda\xi=A\xi$。
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\section{相似理论}
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\section{判断相似对角化}
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Binary file not shown.
@@ -270,7 +270,7 @@ $(a_1,a_2,\cdots,a_n)\left(\begin{array}{c}
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\begin{enumerate}
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\item 将系数矩阵$A$作为\textbf{初等行变换}后化为阶梯形矩阵或最简阶梯形矩阵$B$,因为初等行变换将方程组化为同解方程组,所以$Ax=0$与$Bx=0$同解,只需解$Bx=0$,设$r(A)=r$。其中$A$为$m$行$n$列,$m$为约束方程组个数,$n$为变量个数。
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\item 在$B$中按列找到一个秩为$r$的子矩阵,即在每排阶梯都选出一列组合成子矩阵,则剩余列位置的未知数就是自由变量。
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\item 在$B$中按列找到一个秩为$r$的子矩阵,即在每排阶梯都选出一列组合成子矩阵,则剩余列位置的未知数就是自由变量。(极大线性无关组)
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\item 按基础解析定义求出$\xi_1,\xi_2,\cdots,\xi_{n-r}$,并写出通解。
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\end{enumerate}
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Binary file not shown.
@@ -96,7 +96,7 @@ $\because\lambda\xi-A\xi=0$,$\therefore(\lambda E-A)\xi=0$,又$\xi\neq0$,$
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$\vert\lambda E-A\vert=0$也称为特征方程或是特征多项式,解出的$\lambda_i$就是特征值。
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将$\lambda_i$代回原方程,所有非零的解就是$\xi$。
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将$\lambda_i$代回原方程,根据极大线性无关组解出通解就是$\xi$。
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\subsubsection{具体型}
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Reference in New Issue
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