2022考研數(shù)學(xué)線性代數(shù):10個重點匯總

最后更新時間:2021-03-25 17:47:30
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  2022考研的考生們已經(jīng)開始了第一輪復(fù)習(xí)備考計劃,線性代數(shù)是2022考研數(shù)學(xué)復(fù)習(xí)的重要部分,建議考研數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好的小伙伴早點開始復(fù)習(xí),下面小編整理了2022年考研數(shù)學(xué)線性代數(shù)10個重點匯總,一起來看看吧。

  第一章 行列式

  本章的重點是行列式的計算,主要有兩種類型的題目:數(shù)值型行列式的計算和抽象型行列式的計算。數(shù)值型行列式的計算不會以單獨題目的形式考查,但是在解決線性方程組求解問題以及特征值與特征向量的問題時均涉及到數(shù)值型行列式的計算;而抽象型行列式的計算問題會以填空題的形式展現(xiàn),在歷年考研真題中可以找到有關(guān)抽象型行列式的計算問題。

  因此,在復(fù)習(xí)期間行列式這塊要做到利用行列式的性質(zhì)及展開定理熟練的、準確的計算出數(shù)值型行列式的值,不論是高階的還是低階的都要會計算。另外還要會綜合后面的知識會計算簡單的抽象行列式的值。

  第二章 矩陣

  本章需要重點掌握的基本概念有可逆矩陣、伴隨矩陣、分塊矩陣和初等矩陣,可逆陣與伴隨矩陣的相關(guān)性質(zhì)也很重要,也是需要掌握的。除了這些就是矩陣的基本運算,可以將矩陣的運算分為兩個層次:

  1、矩陣的符號運算。

  2、具體矩陣的數(shù)值運算。

  矩陣的符號運算就是利用相關(guān)矩陣的性質(zhì)對給出的矩陣等式進行化簡,而具體矩陣的數(shù)值運算主要指矩陣的乘法運算、求逆運算等。

  第三章 向量

  本章的重點有:

  1、向量組的線性相關(guān)性證明、線性表出等問題,解決此類問題的關(guān)鍵在于深刻理解向量組的線性相關(guān)性概念,掌握線性相關(guān)性的幾個相關(guān)定理,另外還要注意推證過程中邏輯的正確性,還要善于使用反證法。

  2、向量組的極大無關(guān)組、等價向量組、向量組及矩陣秩的概念,以及它們之間的相互關(guān)系。要求會用矩陣的初等變換求向量組的極大線性無關(guān)組以及向量組或者矩陣的秩。

  第四章 線性方程組

  本章的重點是利用向量這個工具解決線性方程組解的判定及解的結(jié)構(gòu)問題。題目基本沒有難度,但是大家在復(fù)習(xí)的時候要注意將向量與線性方程組兩章的知識內(nèi)容聯(lián)系起來,學(xué)會融會貫通。

  第五章 特征值與特征向量

  本章的基本要求有三點:

  1、要會求特征值、特征向量。

  對于具體給定的數(shù)值型矩陣,一般方法是通過特征方程∣λE-A∣=0求出特征值,然后通過求解齊次線性方程組(λE-A)ξ=0的非零解得出對應(yīng)特征值的特征向量,而對于抽象的矩陣來說,在求特征值時主要考慮利用定義Aξ=λξ,另外還要注意特征值與特征向量的性質(zhì)及其應(yīng)用。

  2、矩陣的相似對角化問題。

  要求掌握一般矩陣相似對角化的條件,但是重點是實對稱矩陣的相似對角化,即實對稱矩陣的正交相似于對角陣。這塊的知識出題比較靈活,可直接出題,也可以根據(jù)矩陣A的特征值、特征向量來確定矩陣A中的參數(shù)或者確定矩陣A。另外由于實對稱矩陣不同特征值的特征向量是相互正交的,這樣還可以由已知特征值λ1的特征向量確定出λ2(λ2≠λ1)對應(yīng)的特征向量,從而確定出矩陣A。

  3、相似對角化之后的應(yīng)用,主要是利用矩陣的相似對角化計算行列式或者求矩陣的方冪。

  第六章 二次型

  二次型這一章的重點實質(zhì)還是實對稱矩陣的正交相似對角化問題。這一章節(jié)要求大家掌握二次型的矩陣表示,用矩陣的方法研究二次型的問題主要有兩個:

  1、化二次型為標(biāo)準形

  主要是利用正交變換法化二次型為標(biāo)準型,這是考研數(shù)學(xué)線性代數(shù)的重點大題題型,考生一定要掌握其做題的基本步驟?;涡蜑闃?biāo)準型的實質(zhì)也是實對稱矩陣的正交相似對角化問題。

  2、二次型的正定性問題

  這一知識點主要考查小題。對具體的數(shù)值二次型,一般可用順序主子式是否全部大于零來判別,而抽象矩陣的正定性判斷可以通過利用標(biāo)準形,規(guī)范形,特征值等得到證明,這時應(yīng)熟悉二次型正定有關(guān)的充分條件和必要條件。

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