线性代数专题复习

这篇博客详细探讨了线性代数中的矩阵性质,包括转置和逆矩阵的性质、分块矩阵的行列式与逆矩阵、行列式的结论、秩的性质以及相似矩阵。通过证明和实例解析了矩阵运算的规则,如(AB)^T=B^TA^T、(AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1}等,并讨论了矩阵乘积的秩和行列式的性质。

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一.转置和逆矩阵

( A B ) T = B T A T (AB)^T=B^TA^T (AB)T=BTAT

证明:

感觉这个不好直接证明,求和符号一坨一坨的,但是阔以弄个直观一点不是直接把转置符号拿进去的:
比如A,B都是 n × 1 n\times 1 n×1的列向量,现在 A B T AB^T ABT就是一个 n × n n\times n n×n的矩阵,那么 ( A B T ) T (AB^T)^T (ABT)T是多少喃?反正肯定不是 A T B A^TB ATB,因为这样子是一个 1 × 1 1\times 1 1×1的矩阵了,而反一哈 B T A B^TA BTA就是一个 n × n n\times n n×n的矩阵,稍微要对一些

( A B ) − 1 = B − 1 A − 1 (AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1} (AB)1=B1A1

证明:

( A B ) − 1 A B = E (AB)^{-1}AB=E (AB)1AB=E
两边同时右乘一个 B B B变成:
( A B ) − 1 A = B − 1 (AB)^{-1}A=B^{-1} (AB)1A=B1
两边再同时右乘一个 A A A变成:
( A B ) − 1 = B − 1 A − 1 (AB)^{-1}=B^{-1}A^{-1} (AB)1=B1A1
这样就搞定了,与转置比较统一,感觉挺爽的~

推广:

( A B C ) − 1 = C − 1 B − 1 A − 1 (ABC)^{-1}=C^{-1}B^{-1}A^{-1} (ABC)1=C1B1A1

( A + B ) T = A T + B T (A+B)^T=A^T+B^T (A+B)T=AT+BT
这个还很容易理解,写这个是因为逆矩阵没有对应的样子。。。

( A + B ) − 1 = ? ? ? (A+B)^{-1}=??? (A+B)1=???
为啥没有喃?看别的小伙伴说,假如不是矩阵是数的话都不怎么对
1 a + b \frac{1}{a+b} a+b1 1 a + 1 b \frac{1}{a}+\frac{1}{b} a1+b1

所以是没有这个的,感觉好不爽啊~
如果非要找一哈 ( A + B ) − 1 (A+B)^{-1} (A+B)1是多少的话,也阔以
( A + B ) − 1 = [ B ( B − 1 A + E ) ] − 1 = [ B ( B − 1 + A − 1 ) A ] − 1 = A − 1 ( A − 1 + B −

线性代数是一门研究向量空间和线性映射的数学学科,是计算机科学中的一门重要课程。线性代数的基本概念包括向量、矩阵、线性方程组、线性变换等,这些概念在计算机领域中广泛应用。 在计算机科学中,线性代数有着广泛的应用。其中,矩阵和线性方程组是解决很多问题的重要工具。由于机器学习、人工智能和图形学等领域的快速发展,对线性代数的理解和应用变得尤为重要。 研究线性代数时,我们首先需要了解向量的基本概念和运算规则。向量可以表示多维空间中的点或方向,可以进行加法、乘法等运算。矩阵是由向量组成的矩形阵列,可以用来表示线性变换或解决线性方程组。线性方程组的解可以通过矩阵运算求解,这在计算机科学中非常常见。 线性映射是线性代数中的重要概念之一,它把一个向量空间映射到另一个向量空间,可以用来解决数据处理、图像处理等问题。线性映射的基本性质和运算规则对于理解和应用线性代数都至关重要。 在线性代数的学习过程中,我们还需要学习特征值与特征向量、正交性、内积等概念。特征值和特征向量在很多问题中都起到非常重要的作用,如图像压缩、数据降维等。正交性则是矩阵和向量之间的重要关系,它在图形处理、信号处理等领域有着广泛的应用。 综上所述,线性代数在计算机科学中扮演着至关重要的角色。通过对向量、矩阵、线性方程组和线性变换等基本概念的学习,我们可以更好地理解和应用线性代数知识,从而为计算机科学领域的问题提供有效的解决方案。通过在优快云上总结复习线性代数知识,可以帮助我们更好地理解这门学科,提高解决实际问题的能力。
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