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线性代数预备知识(第1-5讲)


关键考点总览(本部分速记)

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  1. ⭐ 数域的定义:包含0、1,对加减乘除封闭的数集
  2. ⭐ 复数的三角形式:Z=r(cos⁡θ+isin⁡θ)Z = r(\cos\theta + i\sin\theta)
  3. ⭐ 棣莫弗公式:Zn=rn(cos⁡nα+isin⁡nα)Z^n = r^n(\cos n\alpha + i\sin n\alpha)
  4. ⭐ 多项式带余除法:p(x)=s(x)×q(x)+r(x)p(x) = s(x) \times q(x) + r(x),其中 deg⁡r(x)<deg⁡s(x)\deg r(x) < \deg s(x) 或 r(x)=0r(x) = 0
  5. ⭐ 韦达定理(根与系数关系):根之和与积与系数的关系
  6. ⭐ 求和符号交换次序:∑i=1n∑j=1naij=∑j=1n∑i=1naij\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_{ij} = \sum_{j=1}^{n}\sum_{i=1}^{n}a_{ij}
  7. ⭐ 方程组/矩阵的初等变换:三种基本变换
  8. ⭐ 矩阵秩的多重理解:8种等价表述
  9. 常见反例:正整数、整数不构成数域

  • 线性代数的核心:研究"变"与"不变"的关系 [来源:p11, p23, p25]
  • 变:通过初等变换改变方程组/矩阵的形式 [来源:p21-22]
  • 不变:在变换过程中保持不变的性质和量 [来源:p23-24]

(2) 方程组的初等变换

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方程组的初等变换包含三种操作:[来源:p21,红框标注]

  1. 交换两个方程的位置
  2. 一个方程的两端同乘以一个不等于0的数
  3. 一个方程的两端同乘以一个数以后加至另一个方程的两端

(3) 矩阵的初等变换

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矩阵的初等变换包含三种操作:[来源:p22,红框标注]

  1. 交换矩阵的两行
  2. 矩阵的一行同乘以一个不等于0的数
  3. 矩阵的一行乘以一个数以后加至矩阵的另一行

(4) ⭐ 矩阵的秩——不变量的核心概念

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矩阵的秩是初等变换下的不变量,有以下等价理解:[来源:p24,框图总结]

角度等价表述
方程组角度方程组自由未知量个数
行列式角度矩阵所包含的阶数最大的行列式非0的子式
向量组角度向量组中极大线性无关组所含向量的个数
线性空间角度线性空间维数
行空间角度矩阵行空间维数
列空间角度矩阵列空间维数
零空间角度矩阵零空间维数(与秩互补)
特征值角度可对角化矩阵非零特征值个数(记重数)
二次型角度对称矩阵正惯性指数与负惯性指数之和
  • 通过"变"得到"标准形",用于分类 [来源:p25]
  • 初等变换下的标准形、相似变换下的标准形、合同变换下的标准形 [来源:p27]

  • 虚数单位:ii 是虚数单位,满足 i2=−1i^2 = -1 [来源:p2]

  • 复数的概念:形如 a+bia + bi 的数,其中 aa 和 bb 都是实数,叫做复数,写作 Z=a+biZ = a + bi [来源:p2]

    • aa 称为实部 (Re ZZ)
    • bb 称为虚部 (Im ZZ)
  • 复数集:全体复数的集合,叫做复数集,用 C\mathbb{C} 表示 [来源:p2]

  • 复数的分类判定:[来源:p3]

    • a+bia + bi 是实数 ⇔\Leftrightarrow b=0b = 0
    • a+bia + bi 是虚数 ⇔\Leftrightarrow b≠0b \neq 0
    • a+bia + bi 是纯虚数 ⇔\Leftrightarrow a=0a = 0 且 b≠0b \neq 0

(2) 复数的几何表示

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  • 复数的模:∣Z∣=a2+b2|Z| = \sqrt{a^2 + b^2},几何意义为复平面上点到原点的距离(线段OA的长度)[来源:p5]

  • 复数的幅角:θ+2kπ\theta + 2k\pi,kk 为整数 [来源:p5]

  • 复数幅角的主值:θ\theta 是复数 ZZ 的一个幅角,且 0≤θ<2π0 \leq \theta < 2\pi [来源:p5]

(3) ⭐ 复数的三角形式

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Z=r(cos⁡θ+isin⁡θ)Z = r(\cos\theta + i\sin\theta)

其中 rr 是复数 ZZ 的模,θ\theta 是复数 ZZ 的幅角。[来源:p6]

复数的乘法(代数形式)

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已知 Z1=a+biZ_1 = a + bi,Z2=c+diZ_2 = c + di,那么:[来源:p7]

Z1Z2=ac−bd+(ad+bc)iZ_1 Z_2 = ac - bd + (ad + bc)i

推导过程:

Z1Z2=(a+bi)(c+di)=ac+adi+bci+bdi2=ac−bd+(ad+bc)iZ_1 Z_2 = (a + bi)(c + di) = ac + adi + bci + bdi^2 = ac - bd + (ad + bc)i

复数的乘法(三角形式)

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已知 Z1=r1(cos⁡α+isin⁡α)Z_1 = r_1(\cos\alpha + i\sin\alpha),Z2=r2(cos⁡β+isin⁡β)Z_2 = r_2(\cos\beta + i\sin\beta),那么:[来源:p8]

Z1Z2=r1r2(cos⁡(α+β)+isin⁡(α+β))Z_1 Z_2 = r_1 r_2(\cos(\alpha + \beta) + i\sin(\alpha + \beta))

几何意义:两复数相乘,模相乘,幅角相加。【整理自PPT】

⭐ 棣莫弗公式(De Moivre's Formula)

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若 Z1=r1(cos⁡α+isin⁡α)Z_1 = r_1(\cos\alpha + i\sin\alpha),则:[来源:p9]

Z1n=r1n(cos⁡nα+isin⁡nα)Z_1^n = r_1^n(\cos n\alpha + i\sin n\alpha)

解复数方程 Zn=1Z^n = 1:[来源:p10]

设 Z=r(cos⁡α+isin⁡α)Z = r(\cos\alpha + i\sin\alpha),那么 Zn=rn(cos⁡nα+isin⁡nα)Z^n = r^n(\cos n\alpha + i\sin n\alpha)

注意到 1=cos⁡0+isin⁡01 = \cos 0 + i\sin 0,我们有 r=1r = 1 且 cos⁡nα=1=cos⁡0\cos n\alpha = 1 = \cos 0

这样 nα=0+2kπn\alpha = 0 + 2k\pi,得到 α=2kπn\alpha = \dfrac{2k\pi}{n},k=0,1,…,n−1k = 0, 1, \ldots, n-1

所以 n次单位根为:

Z=cos⁡2kπn+isin⁡2kπn,k=0,1,…,n−1Z = \cos\frac{2k\pi}{n} + i\sin\frac{2k\pi}{n}, \quad k = 0, 1, \ldots, n-1

[来源:p10]

  • 共轭复数的定义:已知 Z=a+biZ = a + bi,称复数 a−bia - bi 为复数 ZZ 的共轭,记作 Zˉ\bar{Z} [来源:p11]
Zˉ=a−bi\bar{Z} = a - bi
  • 共轭的性质:已知 Z1=a+biZ_1 = a + bi,Z2=c+diZ_2 = c + di,那么:[来源:p12]
Z1Z2‾=Z1ˉ⋅Z2ˉ\overline{Z_1 Z_2} = \bar{Z_1} \cdot \bar{Z_2}

即:两复数乘积的共轭等于共轭的乘积。


第3讲:多项式介绍

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若 pp 和 ss 是非负整数,s≠0s \neq 0,那么存在非负整数 qq 和 rr 使得:[来源:p4]

p=s×q+r,0≤r<sp = s \times q + r, \quad 0 \leq r < s

其中:pp 是被除数,ss 是除数,qq 是商,rr 是余数。

⭐ 多项式的带余除法

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若 p(x)p(x) 和 s(x)s(x) 是系数在数域 FF 上的多项式,s(x)≠0s(x) \neq 0,那么存在多项式 q(x)q(x) 和 r(x)r(x),使得:[来源:p6]

p(x)=s(x)×q(x)+r(x)p(x) = s(x) \times q(x) + r(x)

其中 0≤r(x)0 \leq r(x) 的次数 <s(x)< s(x) 的次数,或者 r(x)=0r(x) = 0

示例:x3−2x2+x−4=(x2−3x+2)(x+1)+2x−6x^3 - 2x^2 + x - 4 = (x^2 - 3x + 2)(x + 1) + 2x - 6 [来源:p6,虚线框示例]

复数域上多项式的根分解

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若 p(x)p(x) 是复数域 C\mathbb{C} 上的次数为 mm 的多项式,那么 p(x)p(x) 可唯一分解为:[来源:p7]

p(x)=c(x−x1)(x−x2)⋯(x−xm)p(x) = c(x - x_1)(x - x_2)\cdots(x - x_m)

其中 c,x1,x2,…,xmc, x_1, x_2, \ldots, x_m 都是复数。

⭐ 韦达定理(根与系数的关系)

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若 p(x)=amxm+am−1xm−1+⋯+a0p(x) = a_m x^m + a_{m-1} x^{m-1} + \cdots + a_0 为系数在复数域 C\mathbb{C} 上的 mm 次多项式,am≠0a_m \neq 0,x1,x2,…,xmx_1, x_2, \ldots, x_m 是 p(x)p(x) 的 mm 个根,那么:[来源:p8]

根之和:

x1+x2+⋯+xm=−am−1amx_1 + x_2 + \cdots + x_m = -\frac{a_{m-1}}{a_m}

根之积:

x1x2⋯xm=(−1)ma0amx_1 x_2 \cdots x_m = (-1)^m \frac{a_0}{a_m}

由 p(x)=amxm+am−1xm−1+⋯+a0p(x) = a_m x^m + a_{m-1} x^{m-1} + \cdots + a_0 可知:[来源:p9]

  • p(0)=a0p(0) = a_0(常数项)

由 p(x)=am(x−x1)(x−x2)⋯(x−xm)p(x) = a_m(x - x_1)(x - x_2)\cdots(x - x_m) 可知:

p(0)=am(0−x1)(0−x2)⋯(0−xm)=(−1)mamx1x2⋯xmp(0) = a_m(0 - x_1)(0 - x_2)\cdots(0 - x_m) = (-1)^m a_m x_1 x_2 \cdots x_m

因此:a0=(−1)mamx1x2⋯xma_0 = (-1)^m a_m x_1 x_2 \cdots x_m

整理得:x1x2⋯xm=(−1)ma0amx_1 x_2 \cdots x_m = (-1)^m \dfrac{a_0}{a_m} [来源:p9]

类似地,对于 xm−1x^{m-1} 项系数:[来源:p11]

p(x)p(x) 中 xm−1x^{m-1} 项系数为:am−1a_{m-1}

展开 am(x−x1)(x−x2)⋯(x−xm)a_m(x - x_1)(x - x_2)\cdots(x - x_m) 后,xm−1x^{m-1} 项系数为:am(−x1−x2−⋯−xm)a_m(-x_1 - x_2 - \cdots - x_m)

因此:am−1=−am(x1+x2+⋯+xm)a_{m-1} = -a_m(x_1 + x_2 + \cdots + x_m)

整理得:x1+x2+⋯+xm=−am−1amx_1 + x_2 + \cdots + x_m = -\dfrac{a_{m-1}}{a_m}

  • 多项式的带余除法 [来源:p13,重点标注]
  • 多项式根与系数的关系(韦达定理)[来源:p13,重点标注]

第4讲:求和符号与求乘积符号介绍

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求和符号的结构:[来源:p2]

∑i=1ni2\sum_{i=1}^{n} i^2
  • 下方:变量和变量的范围(i=1i=1)
  • 上方:变量的上界(nn)
  • 右侧:求和项的表达式(i2i^2)

含义:将满足条件的所有项加起来 [来源:p3]

∑i=1ni2=12+22+32+⋯+n2\sum_{i=1}^{n} i^2 = 1^2 + 2^2 + 3^2 + \cdots + n^2

求乘积符号 ∏\prod

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求乘积符号的结构:[来源:p11]

∏i=1n(2i+1)\prod_{i=1}^{n}(2i+1)
  • 下方:变量和变量的范围(i=1i=1)
  • 上方:变量的上界(nn)
  • 右侧:乘积项的表达式(2i+12i+1)

含义:将满足条件的所有项乘起来

∏i=1n(2i+1)=3×5×7×⋯×(2n+1)\prod_{i=1}^{n}(2i+1) = 3 \times 5 \times 7 \times \cdots \times (2n+1)

【整理自PPT】

对于 n×nn \times n 矩阵元素 aija_{ij}(i,j=1,2,…,ni, j = 1, 2, \ldots, n):[来源:p5-6]

∑i=1n∑j=1naij=将全部 n2 个数加起来\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_{ij} = \text{将全部 } n^2 \text{ 个数加起来}

按行求和:先对每行求和,再将各行和相加 [来源:p6]

∑i=1n∑j=1naij=∑i=1n(∑j=1naij)=∑i=1n(ai1+ai2+⋯+ain)\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_{ij} = \sum_{i=1}^{n}\left(\sum_{j=1}^{n}a_{ij}\right) = \sum_{i=1}^{n}(a_{i1} + a_{i2} + \cdots + a_{in})

按列求和:先对每列求和,再将各列和相加 [来源:p7]

∑j=1n∑i=1naij=∑j=1n(∑i=1naij)\sum_{j=1}^{n}\sum_{i=1}^{n}a_{ij} = \sum_{j=1}^{n}\left(\sum_{i=1}^{n}a_{ij}\right)

⭐ 求和次序可交换

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∑i=1n∑j=1naij=∑j=1n∑i=1naij\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}a_{ij} = \sum_{j=1}^{n}\sum_{i=1}^{n}a_{ij}

[来源:p8]

理解:无论按行求和还是按列求和,最终结果相同(都是将所有 n2n^2 个元素加起来)。【整理自PPT】


第5讲:数域的概念

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设 FF 是一个数集,若 FF 中任意两个数作某种运算的结果仍在 FF 中,称 FF 对这种运算封闭。[来源:p4]

设 FF 是包含 0、1 的数集,若 FF 中元素的和、差、积、商(0不做除数)的结果仍在 FF 中,即 FF 对这几种运算封闭,则称 FF 为一个数域。[来源:p4,红色标注]

一个数域具有以下特点:[来源:p3]

  • 一个集合:非空数集
  • 两种运算:加法和乘法(差由加法导出,商由乘法导出)
  • 四个规律:对加减乘除四则运算封闭

【整理自PPT】

  • 有理数域 Q\mathbb{Q}:所有有理数组成的集合 [来源:p2]
  • 实数域 R\mathbb{R}:所有实数组成的集合 [来源:p2]
  • 复数域 C\mathbb{C}:所有复数组成的集合 [来源:p2]

(3) 数系的包含关系

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Q⊂R⊂C\mathbb{Q} \subset \mathbb{R} \subset \mathbb{C}

【整理自PPT,由 p4 数域定义推得】

  • 所有的正整数不构成数域:因为对减法不封闭(如 1−2=−1∉1 - 2 = -1 \notin 正整数),对除法不封闭(如 1÷2=0.5∉1 \div 2 = 0.5 \notin 正整数),且不包含 0 [来源:p5]

  • 所有整数不构成数域:因为对除法不封闭(如 1÷2=0.5∉1 \div 2 = 0.5 \notin 整数)[来源:p5]

(5) 判定数域的常用技巧

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验证一个数集 FF 是否为数域,需检验:【整理自PPT】

  1. FF 包含 0 和 1
  2. FF 对加法封闭:∀a,b∈F\forall a, b \in F,有 a+b∈Fa + b \in F
  3. FF 对减法封闭:∀a,b∈F\forall a, b \in F,有 a−b∈Fa - b \in F
  4. FF 对乘法封闭:∀a,b∈F\forall a, b \in F,有 a×b∈Fa \times b \in F
  5. FF 对除法封闭:∀a,b∈F\forall a, b \in F,b≠0b \neq 0,有 a÷b∈Fa \div b \in F

附录:重要公式速查表

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公式名称公式来源
虚数单位i2=−1i^2 = -1p2
复数模∥Z∥=a2+b2\|Z\| = \sqrt{a^2 + b^2}p5
三角形式Z=r(cos⁡θ+isin⁡θ)Z = r(\cos\theta + i\sin\theta)p6
乘法(代数)(a+bi)(c+di)=ac−bd+(ad+bc)i(a+bi)(c+di) = ac-bd + (ad+bc)ip7
乘法(三角)Z1Z2=r1r2[cos⁡(α+β)+isin⁡(α+β)]Z_1Z_2 = r_1r_2[\cos(\alpha+\beta)+i\sin(\alpha+\beta)]p8
棣莫弗公式Zn=rn(cos⁡nα+isin⁡nα)Z^n = r^n(\cos n\alpha + i\sin n\alpha)p9
n次单位根Zk=cos⁡2kπn+isin⁡2kπnZ_k = \cos\frac{2k\pi}{n} + i\sin\frac{2k\pi}{n}p10
共轭a+bi‾=a−bi\overline{a+bi} = a-bip11
共轭乘积Z1Z2‾=Z1ˉ⋅Z2ˉ\overline{Z_1Z_2} = \bar{Z_1}\cdot\bar{Z_2}p12
公式名称公式来源
带余除法p(x)=s(x)×q(x)+r(x)p(x) = s(x) \times q(x) + r(x)p6
根分解p(x)=c(x−x1)(x−x2)⋯(x−xm)p(x) = c(x-x_1)(x-x_2)\cdots(x-x_m)p7
根之和∑xi=−am−1am\sum x_i = -\frac{a_{m-1}}{a_m}p8
根之积∏xi=(−1)ma0am\prod x_i = (-1)^m\frac{a_0}{a_m}p8

本知识集锦严格基于课程PPT内容整理,标注【整理自PPT】的内容为基于原文的归纳整理。