线代冲刺复习计划:这些得分重点你一定要掌握!

本文提供线性代数考研复习策略,强调重点题型的掌握,如线性方程组、特征值与特征向量。解析常考题型,包括矩阵性质、向量线性相关性等,指导考生高效备考。

今天小编给大家整理了线代部分最后的复习指导,一起关注一下吧~

首先线代部分从内容上面来说,考生复习起来感觉入门很难,但是一旦入门,线代部分题目在处理起来又比较简单。

入门难是因为线代里面概念定理性质结论比较抽象,小结论比较多,同时知识点之间的联系比较紧密,题目中涉及到的知识点的跨度比较大,所以感觉难把握。但是线代部分的出题角度与处理思路比较固定,而且重点比较突出。

所以只要考生调整好复习方向,抓住复习重心,重点突破常考的题型,线代部分相对高数来说还是容易拿分。所以我们在最后的复习中一定要抓住重心,抓重点题型去强化复习做题。

其次我们需要了解线代重点题在哪出?2个解答题一般就是在线性方程部分出两个;或者是线性方程部分一个另一个在特征值部分出。

2017年、2016年、2015年数一、数二、数三线代两个大题一个转化方程处理,另一个转化求特征值处理。

所以考生必须要把这部分的内容复习好,可以从这3个方面去做:

①熟练哪些问题是可以转化为方程问题处理的,哪些问题是可以转化为特征值、特征向量处理的;

②考生需要掌握把问题转化用线代的矩阵表示;

③最后明确要算什么,是算行列式,还是作矩阵的初等变换。

最后考生在复习线代的时候要做到以下几个方面:

①加强固定知识点的考查方式把握与复习;

②对固定的题型出题角度与处理方式要归纳总结,且对其处理思路方法要非常熟练;

③要熟练知识点之间的联系转化关系以及角度。

针对题型你需要注意这些:

1、客观题(选择题和填空题)

常考查矩阵的性质、计算以及向量的线性相关性等知识点。向量的线性相关性是比较难的一部分内容,大家复习的时候要记住相关的结论并深刻理解,最好是能够自己试着证明结论,这样有助于巩固掌握相关结论。

而矩阵的性质及运算,是每年客观题考查的最多的,像初等矩阵的运算、伴随矩阵的性质、矩阵的秩、矩阵合同、矩阵相似等等,非常多而且联系紧密,需要我们在复习的时候总结,做题的时候看用到哪个知识点,把它们摘列在笔记本上。

如果做题多了,你会发现有些性质是高频考点,几乎每年都考,而且这些性质是怎么考的,什么时候该用这些性质,在真题或是模拟题中都有着规律的反映。

2、解答题

近几年来看,都是考查计算题的,或者以计算为考查内容的证明题。其中,线性方程组是每年必考的,或者考查向量的线性表出问题,实际上也可以归结为线性方程组的问题,一个向量能否或是如何由一组向量来线性表示,也就是考查相应的非齐次线性方程组是否有解或是通解(解)是什么样的。

另外,对于解的结构,也需要大家深入理解,给出解的形式,要能够知道相应的系数矩阵的性质。

所以,大家复习的时候一定要掌握齐次和非齐次线性方程组的解法,不但要知道如何解,还要能够快速准确的解出来;同时,还要弄清楚解线性方程组和相应的向量问题是如何转化的。

特征值和特征向量,不但是重要考点,同时也是难点之一,也是解答题考查的内容。最近几年考题,不再是简单的给出一个矩阵,然后求特征值特征向量,求相似对角化的问题了。

常见的形式,是不给出矩阵,而是给出部分特征值或部分特征向量,让大家反过来求出矩阵,或是相似对角化。这样的问题,就需要我们对特征值的概念、性质有很深的理解,对于常用的性质结论也要掌握的非常熟悉,比如特征值和行列式的关系,特征值和迹的关系等等。只有这样才可能解的出来。

二次型的问题可以转化为相似对角化的问题,因为二次型和它的实对称矩阵是一一对应的。这样就归于前面的问题了。

综合来看,线性代数的内容没有高数那么多,但是知识体系相对比较松散,大家容易找不到重点。

复习的时候,要对照考试大纲,分析清楚哪部分内容考查大家的方式是怎样的,性质定理该归纳的归纳,该理解的理解。更重要的,一定要强化训练,不但要清楚一道题怎么解,更要实实在在的把它写出来,“眼高手低”是很多复习线代的同学的通病。

及时总结,强化练习,相信只要大家这样去做,就一定能够在最短的时间内,完全掌控线性代数,拿到高分甚至满分。

最后祝各位考生在2019年的考研大军中能够脱颖而出,取得最后的胜利!!

来源于网络

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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