《高等工程数学(矩阵论)》复习提纲与习题选讲new

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1、《矩阵论》复习提纲与习题选讲chapter1线性空间和内积空间内容总结:ò线性空间的定义、基和维数;ò一个向量在一组基下的坐标;ò同一线性空间不同基之间的过度矩阵;ò线性子空间的定义与判断;ò子空间的交;ò内积的定义;ò内积空间的定义;ò向量的长度、距离和正交的概念;òGram-Schmidt标准正交化过程;ò标准正交基。习题选讲:1、设R[]x表示实数域R上次数小于3的多项式再添上零多项式构成的线性空3间(按通常多项式的加法和数与多项式的乘法)。(1)求R[]x的维数;并写出R[]x的一组基;332(2)求1+x+

2、2x在所取基下的坐标;2(3)写出(1)所取基到R[]x的另一组基(,1x−1),(x−)1的过渡矩阵;3(4)在R[]x中定义31(f,g)=f(x)g(x)dx,f(x),g(x)∈R[x]∫−1n证明上述代数运算是内积;求出R[x]的一组标准正交基;322(5)求1+x+2x与1−x+2x之间的距离。12×2二、设R是实数域R上全体2×2实矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。2×2(1)求R的维数,并写出其一组基;⎡1−1⎤(2)⎢⎥在(1)所取基下的坐标;⎣−13⎦(3)设W是实数域R上全

3、体2×2实对称矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。2×2证明:W是R的子空间;并写出W的维数和一组基;(4)在W中定义内积T(,AB)=tr(BA),,AB∈W求出W的一组标准正交基;⎡13⎤⎡−12⎤(5)求⎢⎥与⎢⎥之间的距离;⎣30⎦⎣21⎦(6)设V是实数域R上全体2×2实上三角矩阵构成的线性空间(按通常矩阵的加法和数与矩阵的乘法)。2×2证明:V也是R的子空间;并写出V的维数和一组基;(7)写出子空间W∩V的一组基和维数。2chapter2线性映射与线性变换内容总结:¢线性映射在基对下的

4、矩阵表示;¢矩阵的典型关系:相抵(等价)、相似与相合;¢线性变换在基下的矩阵表示;¢线性变换在不同基下的矩阵之间的关系——相似;¢矩阵的特征值的定义与计算;习题选讲:一、设R[]x表示实数域R上次数小于3的多项式再添上零多项式构成3的线性空间(按通常多项式的加法和数与多项式的乘法)。(1)求R[]x的维数,并写出R[]x的一组基;332322(2)1+x+2x在(1)所取基下的坐标;求1+x+2x与1−x+2x之间的距离;2(3)已知其另一组基为x,1−(,ax−a),(4)求由(1)总所取的基到这组基的过度矩阵;(

5、5)在R[]x中定义内积31(f,g)=f(x)g(x)dx,f(x),g(x)∈R[x]∫−1n求出R[x]的一组标准正交基;3(6)在R[]x中定义线性变换D:D(f(x))=f′(x),f(x)∈R[x]3n求D在(1)中所取基下的矩阵表示.3chapter3λ矩阵与矩阵的Jordan标准形内容总结:òλ矩阵的定义与运算;òλ矩阵的smith标准形、不变因子、行列式因子和初等因子;ò矩阵的相似的条件;ò矩阵的Jordan标准形;⎛⎞−210⎜⎟一、(20分)设矩阵A=−121,⎜⎟⎜⎟⎝⎠14−134(1)求A

6、的特征多项式和A的全部特征值;(2)求A的行列式因子、不变因子和初等因子;(3)写出A的Jordan标准形.Chapter4矩阵的因子分解内容总结:¢矩阵的满秩分解;¢矩阵的三角分解;¢了解矩阵的QR分解;¢了解矩阵的schur定理和奇异值分解习题选讲:⎡234⎤⎢⎥一、(1)已知A=119,作出矩阵A的LU分解;⎢⎥⎢⎣12−6⎥⎦⎡1101⎤⎢⎥(2)已知A=0111,作出矩阵A的满秩分解;⎢⎥⎢⎣10−10⎥⎦4Chapter5Hermite矩阵与正定矩阵¢Hermite矩阵的定义和性质;¢正定矩阵的定义、性质

7、和判定定理;¢矩阵不等式习题选讲:⎛2ii⎞⎜⎟一、设A=⎜−i2i⎟,其中i=−1,证明:A>0;⎜⎟⎝−i−i2⎠⎛31−1⎞⎛121⎞⎜⎟⎜⎟(1)设A=⎜120⎟,B=⎜211⎟,问:A>B吗?说明理由;⎜⎟⎜⎟⎝−102⎠⎝111⎠(3)设,AB均为阶nHermite矩阵,且A>0,B≥0,且AB=BA,证明:AB≥0;(4)设,AB均为阶nHermite矩阵,且A>0,即A正定,证明:AB相似于实对角矩阵;(5)设,AB均为阶nHermite矩阵,A>0,且AB>0;证明:B>0;−1(6)证明:若A>,

8、0则A>,0;5Chapter6范数与极限¢向量范数¢矩阵范数—1、2、∞、F范数的定义与计算;¢范数等价性—范数不等式习题选讲:⎛210⎞⎜⎟(1)设A=⎜−123⎟,求A,A,A,A;12∞F⎜⎟⎝0−32⎠n×n(2)设A∈C是可逆矩阵,*是满足I=1的相容矩阵范数,−1−1证明:A≥A;m×n(3)设A∈C,证明:A≤A≤rank(A)

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