线性代数

张玮

目录

  • 1 线性方程组
    • 1.1 线性方程组的基本概念
    • 1.2 高斯消元法与阶梯型
    • 1.3 线性方程组的等价与初等变换
    • 1.4 矩阵
    • 1.5 齐次线性方程组
    • 1.6 二阶行列式
    • 1.7 三阶行列式
  • 2 集合与映射
    • 2.1 集合的基本概念
    • 2.2 集合之间的运算
    • 2.3 集合的乘积和基数
    • 2.4 映射的基本概念
    • 2.5 映射的合成
    • 2.6 逆映射
    • 2.7 对换
    • 2.8 置换的分解
    • 2.9 例子
    • 2.10 置换的符号
    • 2.11 偶置换与奇置换
    • 2.12 置换在函数上的作用
    • 2.13 等价关系
    • 2.14 商映射与序关系
    • 2.15 数学归纳法
    • 2.16 整数的算术(上)
    • 2.17 整数的算术(下)
  • 3 矩阵
    • 3.1 向量和向量空间
    • 3.2 线性组合和线性相关
    • 3.3 一些性质
    • 3.4 基
    • 3.5 维数
    • 3.6 行秩、列秩的定义及性质
    • 3.7 线性方程组的可解性准则
    • 3.8 重新理解线性方程组
    • 3.9 线性映射
    • 3.10 矩阵的运算
    • 3.11 矩阵乘积的秩
    • 3.12 矩阵的转置
    • 3.13 单位矩阵和纯量矩阵
    • 3.14 可逆矩阵
    • 3.15 一些计算
    • 3.16 初等矩阵
    • 3.17 逆矩阵的计算
    • 3.18 线性方程组的解空间
    • 3.19 解空间的基础解系
  • 4 行列式
    • 4.1 平行六面体的体积与行列式
    • 4.2 行列式的若干性质
    • 4.3 广义行列式函数
    • 4.4 行列式按一行或一列的元素展开
    • 4.5 准三角方阵的行列式
    • 4.6 方阵乘积的行列式
    • 4.7 例子
    • 4.8 可逆矩阵的行列式判别准则
    • 4.9 克拉默法则
    • 4.10 矩阵的子式与矩阵的秩的联系
  • 5 群、环、域
    • 5.1 运算
    • 5.2 结合律的性质
    • 5.3 幂与倍数
    • 5.4 可逆元素
    • 5.5 群的定义和例子
    • 5.6 循环群
    • 5.7 元素的阶
    • 5.8 循环群的子群
    • 5.9 同态与同构
    • 5.10 例子与结论
    • 5.11 半群的乘法表以及群与对称
    • 5.12 环的定义和例子
    • 5.13 整数的剩余类环
    • 5.14 零因子、整环
    • 5.15 同态
    • 5.16 域的定义,例子
    • 5.17 素域
    • 5.18 域的特征
    • 5.19 任意域上的线性方程组
  • 6 复数和多项式
    • 6.1 复数域
    • 6.2 矩阵模型
    • 6.3 复平面、棣莫弗公式
    • 6.4 共轭
    • 6.5 实数域二次扩张的唯一性
    • 6.6 有理数域的二次扩张
    • 6.7 复数的初等几何
    • 6.8 尺规作图与二次扩张
    • 6.9 定义
    • 6.10 一些术语
    • 6.11 多项式的取值
    • 6.12 带余除法
    • 6.13 多元多项式
    • 6.14 多元单项式的字典序
    • 6.15 若干术语
    • 6.16 整除的初等性质
    • 6.17 最大公因子和最小公倍元
    • 6.18 欧几里得环的唯一因子分解性
    • 6.19 整系数多项式的因式分解
    • 6.20 整环的分式域
    • 6.21 欧几里得环的分式域
    • 6.22 有理函数域
  • 7 多项式的根
    • 7.1 根与线性因子
    • 7.2 韦达公式
    • 7.3 多项式的导数与根的重数
    • 7.4 重因子
    • 7.5 多项式函数
    • 7.6 代数基本定理的叙述和一些引理
    • 7.7 代数基本定理的证明
    • 7.8 实系数多项式的虚根
    • 7.9 复数域和实数域上的最简分式
    • 7.10 实系数多项式的根(上)
    • 7.11 实系数多项式的根(中)
    • 7.12 实系数多项式的根(下)
    • 7.13 斯图姆定理的证明
    • 7.14 正根的个数与系数的关系
    • 7.15 多项式根的近似计算
    • 7.16 整系数多项式的有理根
    • 7.17 对称多项式的定义与例子
    • 7.18 对称多项式的基本定理
    • 7.19 待定系数法
    • 7.20 一元四次方程的求根问题
    • 7.21 判别式
    • 7.22 解三次方程
    • 7.23 结式(上)
    • 7.24 结式(下)
  • 8 复习
    • 8.1 复习(一)
    • 8.2 复习(二)
    • 8.3 复习(三)
    • 8.4 复习(四)
  • 9 阅读
    • 9.1 阅读
  • 10 问卷调查
    • 10.1 问卷调查
线性映射
  • 1 视频
  • 2 章节测验


定义

(1)线性变换是线性空间V到自身的映射通常称为V上的一个变换。

同时具有以下定义:

线性空间V上的一个变换A称为线性变换,对于V中任意的元素α,β和数域P中任意k,都有

A(α+β)=A(α)+A(β)

A (kα)=kA(α)

(2)线性变换是线性代数研究的一个对象,即向量空间到自身的保运算的映射。例如,对任意线性空间V,位似是V上的线性变换,平移则不是V上的线性变换。对线性变换的讨论可借助矩阵实现。σ关于不同基的矩阵是相似的。Kerσ={a∈V|σ(a)=θ}(式中θ指零向量)称为σ的核,Imσ={σ(a)|a∈V}称为σ的象,是刻画σ的两个重要概念。

对于欧几里得空间,若σ关于标准正交基的矩阵是正交(对称)矩阵,则称σ为正交(对称)变换。正交变换具有保内积、保长、保角等性质,对称变换具有性质:〈σ(a),β〉=〈a,σ(β)〉。

(3)在数学中,线性映射(也叫做线性变换或线性算子)是在两个向量空间之间的函数,它保持向量加法和标量乘法的运算。术语“线性变换”特别常用,尤其是对从向量空间到自身的线性映射(自同态)。

(4)在抽象代数中,线性映射是向量空间的同态,或在给定的域上的向量空间所构成的范畴中的态射。

性质

(1)设A是V的线性变换,则A(0)=0,A(-α)=-A(α); 

(2)线性变换保持线性组合与线性关系式不变;

(3)线性变换把线性相关的向量组变成线性相关的向量组。

注意:线性变换可能把线性无关的向量组变成线性相关的向量组。

运算

线性变换的加法和数量乘法

定义一:设  ,对A 与B和A+B定义为:  

定义二:设 ,对k与A的数量乘积kA定义为:

定义三:设 ,对A 与B的乘积AB定义为:  

定义四:设 ,若存在 ,使得   ,则称A是可逆的,且B是A的逆变换,记为: