线性代数习题详解

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时间:2019-08-20

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1、习题一1、(1).(2).2、(1)排列的逆序数为.(2)排列的逆序数为.3、含有因子的项(纵标为1324,逆序数为),(纵标为1342,逆序数为).4、经第一行与第四行交换行列式为负号,经转置行列式不变,经用2乘所有元素为,经用乘第2列加到第5列为行列式不变,经这些处置后行列式为.5、的代数余子式为0,的代数余子式为.6、.7、(1).(2).8、(1).(3).9、(1)对第i列分开三项(i=2,3,4),再利用其中两列元素相同、成比例,则行列式为0,其结果为0,等于右边.(2)(3)用递推法

2、去证.从第二行起得:10、(1)用数学归纳法去证.当时,,当时,当时,,由数学归纳法可知,对任何正整数,有.(2)用数学归纳法去证.当时,,当时,当时,由数学归纳法可知,对任何正整数n,有等式成立.11、.12、(1)按第1行至第n行、第1列至第n列展开得证.(2)解一,按第n行、第n+1行展开,得解二,按最简一行、最后一行展开得.故14、设,则得,这时,得,故,即.15、,当时,有非零解.习题二1、(1)(2)(3).2、即:,这时,。3、(1)(2)4、.5、6、从变量到变量的线性变换为7、各

3、工厂的总收入和总利润为.8、设,由得,即,利用,利用,这时.9、设,由得,即,故,这时,其中为常数.10、(1),故;(2),故.11、,.12、(1)根据对称矩阵的性质:,根据反对称矩阵的性质:;(2)根据可逆对称矩阵的性质:.13、(1)根据对称矩阵、反对称矩阵的性质:;(2)先证必要性,若是反对称矩阵,则;为反对称矩阵,为反对称矩阵,为对称矩阵,则,即可交换.再证充分性,若,则为反对称矩阵。设为反对称矩阵,为对称矩阵,则,即为反对称矩阵.14、.15、(1);(2).16、,则。17、用数学

4、归纳法去证。当时,.当时,成立.则时,,故为正整数时,.18、用归纳法去证.当时,;当时,,等式成立;则当时,;故为正整数时,成立.而.19、因,而,故,则均可逆.20、因,而,故.21、设,则,由;由;即.22、,则,而,,故.23、(1),其中,,而,故;(2),其中,而,故.24、故.(矩阵行阶梯形)(矩阵行最简形).26、这是矩阵A的标准形D.27、这是矩阵的标准型.28、在秩为的矩阵中,有阶子式、有阶子式,如的,其中有等于0的一阶子式、二阶子式.29、(1),故.(2),故.30、,当时

5、,;当时,;当时,.31、先证必要性若,即初等变换后化为矩阵,而初等变换不改变矩阵的秩,故;再证充分性设,由矩阵的等价标准形理论知,矩阵与有等价标准形,,即,由等价关系的传递性知.习题三1、.2、,则.3、,这时.4、.当时,可由线性表示.这时,,为矩阵行阶梯形,为矩阵行最简形,于是.说明:这一题可用克莱姆法则求解.5、(1)记,因为向量组不能由向量组线性表示,所以,从而这时,;(2),这时.6、(1)因为,所以线性相关.(2)因为,所以线性相关.(3)因为,所以线性无关.(4)因为是四维三个向量

6、,所以线性无关.(5)因为是二维三个向量,所以线性相关.7、因为,所以.8、(1),则线性相关,但不能由线性表示.(2),则存在,使,但线性无关,线性无关.(3),则只有时,使,但这时线性无关,而线性相关.9、因为线性相关,由相关定义知,有一组不全为零的数使得,假设,则不全为零,由上式得.由相关定义知,线性相关,这与题设矛盾,故,于是,则可由线性表示.10、用反证法,设有两种不同表示法,,则,而线性无关,故,最后的结果说明表示式是唯一的.11、先证必要性。设线性无关,为任意维向量,若,则,即可由线

7、性表示。若,则线性相关,因向量的个数大于向量的维数,而线性无关,故可由线性表示(例9已证).再证充分性。任一向量可由线性表示,则维单位向量也可由线性表示,而向量组与向量组等价,因为线性无关,所以也线性无关.12、(1)因为,所以极大无关组为,亦或或。(2).13、,为矩阵的行阶梯形,为矩阵的行最简形.(1)由矩阵可见,线性无关,这是所求的极大无关组;(2);(3)由矩阵可见,记,则,即。14、(1)两个向量不成比例,故线性无关;(2)包含的极大无关组为.(3).15、先证向量组等价.显然向量组可由

8、向量组线性表示.又,即,从而这说明向量组可由向量组线性表示,故向量组等价.再证秩相等。则由向量组等价,且个数相同(均为),故。16、由作为列构成矩阵.,故,则,故两个向量组可以互相线性表示,因而向量组等价.17、(1);(2).18、(1);(2),即.19、因为,所以已成正交,故,则,再单位化:.20、取,则,,再单位化:.21、(1)不是正交矩阵,因第一行元素平方之和;(2)是正交矩阵,因第行元素平方之和等于1,第行、第行对应元素之和等于零.22、先证为对称矩阵:再证为正交矩阵

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