线性代数须熟记的结论..doc

1、行列式 行列式共有个元素，展开后有项，可分解为行列式； 代数余子式的性质： ①、和的大小无关； ②、某行（列）的元素乘以其它行（列）元素的代数余子式为0； ③、某行（列）的元素乘以该行（列）元素的代数余子式为； 代数余子式和余子式的关系： 设行列式： 将上、下翻转或左右翻转，所得行列式为，则； 将顺时针或逆时针旋转，所得行列式为，则； 将主对角线翻转后（转置），所得行列式为，则； 将主副角线翻转后，所得行列式为，则； 行列式的重要公式： ①、主对角行列式：主对角元素的乘积； ②、副对角行列式：副对角元素的乘积； ③、上、下三角行列式（）：主对角元素的乘积； ④、和：副对角元素的乘积； ⑤、拉普拉斯展开式：、 ⑥、范德蒙行列式：大指标减小指标的连乘积； ⑦、特征值； 对于阶行列式，恒有：，其中为阶主子式； 证明的方法： ①、； ②、反证法； ③、构造齐次方程组，证明其有非零解； ④、利用秩，证明； ⑤、证明0是其特征值； 2、矩阵 是阶可逆矩阵： （是非奇异矩阵）； （是满秩矩阵） 的行（列）向量组线性无关； 齐次方程组有非零解； ，总有唯一解； 与等价； 可表示成若干个初等矩阵的乘积； 的特征值全不为0； 是正定矩阵； 的行（列）向量组是的一组基； 是中某两组基的过渡矩阵； 对于阶矩阵： 无条件恒成立； 矩阵是表格，推导符号为波浪号或箭头；行列式是数值，可求代数和； 关于分块矩阵的重要结论，其中均、可逆： 若，则： Ⅰ、； Ⅱ、； ②、；（主对角分块） ③、；（副对角分块） ④、；（拉普拉斯） ⑤、；（拉普拉斯） 3、矩阵的初等变换与线性方程组 一个矩阵，总可经过初等变换化为标准形，其标准形是唯一确定的：； 等价类：所有与等价的矩阵组成的一个集合，称为一个等价类；标准形为其形状最简单的矩阵； 对于同型矩阵、，若； 行最简形矩阵： ①、只能通过初等行变换获得； ②、每行首个非0元素必须为1； ③、每行首个非0元素所在列的其他元素必须为0； 初等行变换的应用：（初等列变换类似，或转置后采用初等行变换） 若，则可逆，且； ②、对矩阵做初等行变化，当变为时，就变成，即：； ③、求解线形方程组：对于个未知数个方程，如果，则可逆，且； 初等矩阵和对角矩阵的概念： ①、初等矩阵是行变换还是列变换，由其位置决定：左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵； ②、，左乘矩阵，乘的各行元素；右乘，乘的各列元素； ③、对调两行或两列，符号，且，例如：； ④、倍乘某行或某列，符号，且，例如：； ⑤、倍加某行或某列，符号,且，如：； 矩阵秩的基本性质： ①、； ②、； ③、若，则； ④、若、可逆，则；（可逆矩阵不影响矩阵的秩） ⑤、；（※） ⑥、；（※） ⑦、；（※） ⑧、如果是矩阵，是矩阵，且，则：（※） Ⅰ、的列向量全部是齐次方程组解（转置运算后的结论）； Ⅱ、 ⑨、若、均为阶方阵，则； 三种特殊矩阵的方幂： ①、秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵（向量）行矩阵（向量）的形式，再采用结合律； ②、型如的矩阵：利用二项展开式； 二项展开式：； 注：Ⅰ、展开后有项； Ⅱ、 Ⅲ、组合的性质：； ③、利用特征值和相似对角化： 伴随矩阵： ①、伴随矩阵的秩：； ②、伴随矩阵的特征值：； ③、、 关于矩阵秩的描述： ①、，中有阶子式不为0，阶子式全部为0；（两句话） ②、，中有阶子式全部为0； ③、，中有阶子式不为0； 线性方程组：，其中为矩阵，则： ①、与方程的个数相同，即方程组有个方程； ②、与方程组得未知数个数相同，方程组为元方程； 线性方程组的求解： ①、对增广矩阵进行初等行变换（只能使用初等行变换）； ②、齐次解为对应齐次方程组的解； ③、特解：自由变量赋初值后求得； 由个未知数个方程的方程组构成元线性方程： ①、； ②、（向量方程，为矩阵，个方程，个未知数） ③、（全部按列分块，其中）； ④、（线性表出） ⑤、有解的充要条件：（为未知数的个数或维数） 4、向量组的线性相关性 个维列向量所组成的向量组：构成矩阵； 个维行向量所组成的向量组：构成矩阵； 含有有限个向量的有序向量组与矩阵一一对应； ①、向量组的线性相关、无关 有、无非零解；（齐次线性方程组） ②、向量的线性表出 是否有解；（线性方程组） ③、向量组的相互线性表示 是否有解；（矩阵方程） 矩阵与行向量组等价的充分必要条件是：齐次方程组和同解；(例14) ；(例15) 维向量线性相关的几何意义： ①、线性相关 ； ②、线性相关 坐标成比例或共线（平行）； ③、线性相关 共面； 线性相关与无关的两套定理： 若线性相关，则必线性相关； 若线性无关，则必线性无关；（向量的个数加加减减，二者为对偶） 若维向量组的每个向量上添上个分量，构成维向量组： 若线性无关，则也线性无关；反之若