第七章线性变换总结篇(高等代数)
第 7章 线性变换
7.1知识点归纳与要点解析
一．线性变换的概念与判别 1.线性变换的定义
数域P 上的线性空间V 的一个变换σ称为线性变换，如果对V 中任意的元素,αβ和数域P 中的任意数k ，都有：()()()σαβσασβ+=+，()()k k σασα=。 注：V 的线性变换就是其保持向量的加法与数量乘法的变换。
2.线性变换的判别
设σ为数域P 上线性空间V 的一个变换，那么：
σ为V 的线性变换?()()()k l k l ,,V ,k,l P σαβσασβαβ+=+?∈?∈ 3.线性变换的性质
设V 是数域P 上的线性空间，σ为V 的线性变换，12s ,,,,V αααα?∈。
性质1. ()()00,σσαα==-; 性质2. 若12s ,,
,ααα线性相关，那么()()()12s ,,,σασασα也线性相关。
性质3. 设线性变换σ为单射，如果12s ,,
,ααα线性无关，那么()()()12s ,,
,σασασα
也线性无关。
注：设V 是数域P 上的线性空间，12,,,m βββ，12,,,s γγγ是V 中的两个向量组，
如果：
11111221221122221122s s
s s m m m ms s
c c c c c c c c c βγγγβγγγβγγγ=+++=+++=++
+
记：
()()112111222
2121212,,,,,
,m m m s s s ms c c c c c c c c c βββγγγ?? ? ?
= ?
???
于是，若()dim V n =，12,,
,n ααα是V 的一组基，σ是V 的线性变换， 12,,
,m
βββ
是V 中任意一组向量，如果：
()()()11111221221122221122n n n n m m m mn n
b b b b b b b b b σβααασβααασβααα=+++=+++=++
+
记：
()()()()()1212,,,,m m σβββσβσβσβ=
那么：
()()1121112222121212,,,,,
,m m m n n n mn b b c b b c b b c σβββααα??
? ?
= ?
???
设112111222
212m m n n mn b b c b b c B b b c ??
?
?
= ?
???
，12,,,m ηηη是矩阵B 的列向量组，如果12,,,r i i i ηηη是
12,,
,m ηηη的一个极大线性无关组，那么()()()
12
,r
i i i
σβσβσβ就是
()()()12,m σβσβσβ的一个极大线性无关组，因此向量组()()()12,m σβσβσβ的
秩等于秩()B 。
4. 线性变换举例
（1）设V 是数域P 上的任一线性空间。
零变换： ()00,V αα=?∈； 恒等变换：(),V εααα=?∈。
幂零线性变换：设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，如果存在正整数m ，使
得σ
=m
0，就称σ为幂零变换。
幂等变换：设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，如果2
σσ=，就称σ为幂等
变换。
（2）n
V P =,任意取定数域P 上的一个n 级方阵A ，令：
1112
22n n n n x x x x x x A ,P x x x σ?????? ? ? ? ? ? ?=?∈ ? ? ? ? ? ???????
。 （3）[]V P x =，()()
()()[]D f x f x ,f x P x '=?∈。 （4）n n
V P
?=，()
ij A a =是V 中一固定矩阵，()n n X AX ,X P τ?=?∈。
二．线性变换的运算、矩阵 1. 加法、乘法、数量乘法
（1） 定义： 设V 是数域P 上的线性空间，,στ是V 的两个线性变换，定义它们的和
στ+、乘积στ分别为：对任意的V α∈
()()()()στασατα+=+，()()()()στασ
τα=
任取k P ∈，定义数量乘积k σ为：对任意的V α∈
()()()k k σασα=
σ的负变换-σ为：对任意的V α∈
()()()-=-σασα
则στ+、στ、k σ与-σ都是V 的线性变换。
（2）()L V ={σ
σ为V 的线性变换}，按线性变换的加法和数乘运算做成数域P 上的维线
性空间。
2. 线性变换的矩阵
（1）定义：设V 是数域P 上的n 维线性空间，σ是V 的线性变换，12,,
,n ααα是V 的
一组基，如果：
()()()11111221221122221122n n n n n n n nn n
a a a a a a a a a σαααασαααασαααα=+++=+++=++
+
那么称矩阵11
2111222212n n n
n
nn a a a a a a A a a a ?? ? ?
= ? ???
为线性变换σ在基12,,,n ααα下的矩阵。
此时：()()()()()()121212,,
,,,,
,n n n A σααασασασαααα==
（2）线性变换的和、乘积、数量乘积、逆变换、负变换及线性变换多项式的矩阵：
设12,,
,n ααα是数域P 上的n 维线性空间V 的一组基，(),L V στ?∈，设
它们在12,,
,n ααα下的矩阵分别为A,B 。
1）():n n f L V P ?→，A σ
是数域P 上的线性空间()L V 到数域P 上的线性空
间n n P ?的同构映射，因此()n n L V P ??。
2）σ可逆?A 可逆
3）①στ+、στ与-σ在基12,,,n ααα下的矩阵分别为A B,AB +与A -； ② 任取k P ∈，k σ在基12,,,n ααα下的矩阵为kA ；
③ 若σ为可逆线性变换，则1
σ-在基12,,
,n ααα下的矩阵为1A -；
④ 设()1
110m
m m m f x a x a x
a x a --=++
++为数域P 上的任一多项式，那么()1110m m m m f a a a a σσσσε--=++
++（ε为V 的恒等变换）在基
12,,
,n ααα下的矩阵为：()1110m m m m n f A a A a A a A a E --=++
++。
三．特征值、特征向量与对角矩阵
1. 矩阵的特征值与特征向量
（1）矩阵的特征多项式：设A 为n 级复方阵，将多项式()λλ=
-A n f E A 称为A 的特征
多项式。
注： 1）若()
ij
nn
A a =，则：
()()()()1112211λλλλ-=-=+-++
++
+-n
n n A n nn f E A a a a A
()()()11tr 1λλ-=+-+
+-n
n n A A
2) 将λ-n E A 称为矩阵A 的特征矩阵，
0λ-=n E A 称为矩阵A 的特征方程。
（2） 定义：n 级方阵A 的特征多项式()λλ=
-A n f E A 在复数域上的所有根都叫做其特
征值（根），设0λ∈C 是A 的特征值，齐次线性方程组()0λ-=n E A X 的每个非零解都叫做矩阵A 的属于其特征值0λ的特征向量。
（3）求法：
1）求()λλ=
-A n f E A 在复数域上的所有根12λλλn ,,,（重根按重数计算）
； 2）对()1λ=k k ,n 解齐次线性方程组()0λ-=k n E A X ，得其一个基础解系
12,,,
,ηηηk k k k l （=-k l n 秩()λ-k n E A ），则矩阵A 的属于特征值λk 的全部特
征向量为1122,,ηηη++
+k k k k k k k l k l s s s ，其中12,,,,k k k k l s s s 为不全为零的任意常
数（复数）。
（4） 重要结论：
1）设0λ∈C 是A 的特征值，0X 是A 的属于其特征值0λ的特征向量，()g x 为一复系数多项式。
① ()0λg 为()g A 的特征值，0X 为()g A 的属于特征值()0λg 的特征向量； ② 如果A 还是可逆矩阵，那么
1
λ与
λA
分别为1-A 和*A 的特征值，0X 为1-A 的属
于特征值
1
λ的特征向量，0X 为*A 的属于特征值
λA
的特征向量，
③ 若12λλλn ,,
,是矩阵A 的全部特征值，那么()()()12λλλn g ,g ,,g 就是()
g A 的全部特征值，如果A 还是可逆矩阵，则
12
11
1
λλλn
,,
,
为1
-A 的全部特征值，
12
λλλn
A A A
,,
,
为*
A 的全部特征值；
2）若12λλλn ,,
,是矩阵A 的全部特征值，那么()12tr λλλ=++
+n A ，
12λλλ=n A 。
2. 线性变换的特征值与特征向量
（1）定义：设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，0λ∈P ，若存在0α≠∈V ，使得
()0σαλα=，就称0λ为σ的一个特征值，α为σ的一个属于特征值0λ的特征向量。 （2）线性变换的特征多项式
设σ是数域P 上的n 维线性空间V 的线性变换，任取V 的一组基12,,,n ααα，设σ
在该基下的矩阵为A ，称矩阵为A 的特征多项式
λ-n E A 为σ的特征多项式，记为
()σλλ=-n f E A ，即线性变换的特征多项式为其在任意基下矩阵的特征多项式。
（3）求法：设σ是数域P 上的n 维线性空间V 的线性变换。
1）取定V 的一组基12,,,n ααα，求出σ在该基下的矩阵A ；
2）求()σ
λλ=-n f E A 在P 中的所有根12λλλm ,,
,（0≤≤m n ，重根按重数计算，
且0=m 表示σ无特征值）。 3）若0>m ，对()1λ=k t ,s 解齐次线性方程组()0λ-=k n E A X ，得其一个基础
解系12,,,
,ηηηk k k k l （=-k l n 秩()λ-k n E A ），则线性变换σ的属于特征值λk 的
全部特征向量为
()(
)
121122,,,,,αααηηη++
+k k
n k k k k k l k l s s s ，其中
12,,,
,k k k k l s s s 为P 中不全为零的任意常数。
3. 矩阵相似
（1）定义：设A,B 是数域P 上的两个n 级方阵，如果存在数域P 上的n 级可逆矩阵T ，
使得1-=T AT B ，就称矩阵A 相似于矩阵B ，记为A
B 。
（2）性质：
1）矩阵相似是等价关系，即：设A,B,C 都是n 级方阵，那么：
①A A ； ② 若A B ，那么B A ；③ 若A B 且B C ，则A C 。
2）若A
B ，
那么()()λλλλ=-==-A n B n f E A f E B ，因此矩阵A 与矩阵B 有相同的特征值，相同的迹（()()tr tr =A B ），相同的行列式（=A B ）。
3）两个实对称阵相似?它们有相同的特征值。
（3）有限维线性空间上的线性变换在不同基底下的矩阵彼此相似。
（4）若1
-=T AT B ，那么1
-+
=?∈k
k
B T A T ,k Z 。
4. 线性变换与矩阵可对角化 （1）矩阵可对角化
1）设A 是n 级方阵，如果存在n 级可逆矩阵T ，使得1
-T AT 为对角阵，则称A 可对角化。
2）n 级方阵A 可对角化?A 有n 个线性无关特征向量。 3）如果n 级方阵A 有n 个不同的特征值，则A 可对角化。 4）设12λλλk ,,
,是n 级方阵A 的所有不同的特征值，
()()()()
12
12λλλλλλλλ=-=---k
l
l
l A n k f E A
称()12=i l i ,,
,k 为λi 的代数重数；
称=-i s n 秩()()12λ-=i n E A i ,,,k 为λi 的几何重数；
()12≤=i i s l i ,,,k ；
n 级方阵A 可对角化?对12=i ,,
,k 都有λi 的代数重数=λi 的几何重数。
注：1. 设齐次线性方程组()0λ-=i n E A X 的解空间为i W ，则()dim =i i s W
2. 称{}λααλα=
∈=i n
i V C
A 为
n 级方阵A 的属于特征值λi 的特征子空间，那么()
dim λ=i i s V
（2）线性变换可对角化
1） 设σ是数域P 上的n 维线性空间V 的线性变换，如果存在V 的一组基，使得σ 在
该基下的矩阵为对角阵，就称σ可对角化。
2）数域P 上的n 维线性空间V 的线性变换σ可对角化?σ有n 个线性无关特征向
量。 3）设σ是数域P 上的n 维线性空间V 的线性变换，如果σ有n 个不同的特征值，则σ
可对角化。
4）设σ是数域P 上的n 维线性空间V 的线性变换，σ在V 的一组基下的矩阵为A ， 设12λλλk ,,
,是n 级方阵A 的所有不同的特征值。
① 若12λλλ∈k ,,
,P ，那么：
σ可对角化?对12=i ,,
,k 都有λi 的代数重数=λi 的几何重数。
② 若12λλλk ,,
,不全在数域P 中，则σ不可对角化。
注：λi 的几何重数 =()
dim λi V ，其中(){}
λασαλα=∈=i i
V V 为σ的属于特征值λi 的特征子空间。
四．线性变换的值域与核
1.定义：设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，将()(){}1
00V σ
ασα-=∈=，
(){}V V σσαα=∈分别称为线性变换σ的核与值域（()10σ-与V σ也分别记为ker σ
与Im σ）。
2.线性变换的秩与零度： V σ与()1
0σ
-都是V 的子空间，将()dim V σ 与()()
1dim 0σ-分别称为σ的秩和零度。
3. 有限维线性空间的线性变换的值域与核
设V 是数域P 上的n 维线性空间，σ是V 的线性变换，12,,,n ααα为V 的一组基，
σ 在该基下的矩阵为A ，=r 秩()A ，1122n n a a a V αααα=++
+∈。
1）()12
1
0n a a a ασ-?? ? ?∈? ? ???
是齐次线性方程组0=AX 的解。
2）若12,,
,ηηη-n r 是0=AX 的一个基础解系，那么12,,,γγγ-n r （其中
()()12,,,1,2,,γαααη==-k n k k n r ）就是()10σ-的一组基，于是：
()()1
dim
0n r σ-=-
()(){}1121122120n r n r n r n r L ,,,k k k k ,k ,
,k P σγγγγγγ-----==++
+∈
因此σ的秩和零度为n r -。 3）()()()()1
2n V L
,,
,σσασασα=
于是()()()12σασασαn ,,,的一个极大线性无关组就是V σ的一组基，而
()()()12σασασαn ,,,的秩等于秩()A =r ，所以()dim V r σ=，即σ的秩为
秩()A =r 。 4）()()()1
dim dim 0V n σσ-+=。
3. 求法：
设V 是数域P 上的n 维线性空间，σ是V 的线性变换。 1）()1
0σ
-的求法：
① 取定V 的一组基12,,
,n ααα，求出σ在该基下的矩阵A ；
② 解齐次线性方程组0=AX ，得其一个基础解系12,,,ηηη-n r （=r 秩()A ）；
③ 令()()12,,
,1,2,,γαααη==-k n k k n r ，得()10σ-的一组基
12,,
,γγγ-n r ，
()(){}1
121122120n r n r n r n r L ,,,k k k k ,k ,
,k P σ
γγγγγγ-----==++
+∈
2）V σ的求法：
① 取定V 的一组基12,,
,n ααα，求出σ在该基下的矩阵A ；
② 设矩阵A 的列向量组为12,,,n ηηη，求出12,,
,n ηηη的一个极大线性无关
组12,,
,r i i i ηηη就得到()()()12σασασαn ,,
,的一个极大线性无关组
()()()1
2
σασασαr
i i i ,,,，()()()1
2
σασασαr
i i i ,,,就是V σ的一组基。
()()
()()12r
i i i V L ,,
,σσασασα=
()
()()
{}
112212σασασα=++
+∈r r r i i i i i i i i i l l l l ,l ,
,l P
五．不变子空间
1. 定义：设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，W 是V 的子空间，如果对α?∈W ，
都有()σα∈W （即()σ?W W ），就称W 是σ的不变子空间，也称σ-子空间。 2. 设V 是数域P 上的线性空间，那么{}0与V 都是V 的任一线性变换的不变子空间。 3. 设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，λ是σ的任意一个特征值，那么σ的特征子空间(){}
λασαλα=∈=V V 都是σ的不变子空间。
4. 线性变换的循环子空间：设σ是数域P 上的0n >维线性空间V 的线性变换，任取
0V α≠∈，必存在正整数m ，使得()()1m ,,,ασασα-线性无关，而
()()m ,,,ασασα线性相关，令()()()1m W L ,,,ασασα-=，则W 是σ的不变子
空间，称W 为σ的循环子空间。
5. 设V 是数域P 上的n 维线性空间，σ是V 的线性变换，W 是σ的不变子空间，
()0 ,αααm ，将其扩充为V 的一组基 121,,,,, ,ααααα+m m n ，那么σ在该基下的矩阵为1 230?? ??? A A A ，其中1A 为σW 在W 的基12,,,αααm 下的矩阵。 六．若尔当 (Jordan) 标准形 1.若尔当块与若尔当形矩阵： 1）若尔当块：形式为 ()0 000100 000100001t t J ,t λλ λ λ λ??? ? ? ?= ? ? ??? 的矩阵称为若尔当块，其中λ为复数。 2）若尔当形矩阵：由若干个若尔当块组成的准对角阵称为若尔当形矩阵，其一般形状如： 首先说下我的感觉，假如高等数学是棵树木得话，那么极限就是他的根，函数就是他的皮。树没有跟，活不下去，没有皮，只能枯萎，可见这一章的重要性。 为什么第一章如此重要？各个章节本质上都是极限，是以函数的形式表现出来的，所以也具有函数的性质。函数的性质表现在各个方面 首先对极限的总结如下 极限的保号性很重要就是说在一定区间内函数的正负与极限一致 1 极限分为一般极限，还有个数列极限，（区别在于数列极限时发散的，是一般极限的一种） 2解决极限的方法如下：（我能列出来的全部列出来了！！！！！你还能有补充么？？？）1 等价无穷小的转化，（只能在乘除时候使用，但是不是说一定在加减时候不能用但是前提是必须证明拆分后极限依然存在） e的X次方-1 或者（1+x）的a次方-1等价于Ax 等等。全部熟记 （x趋近无穷的时候还原成无穷小） 2落笔他法则（大题目有时候会有暗示要你使用这个方法） 首先他的使用有严格的使用前提！！！！！！ 必须是 X趋近而不是N趋近！！！！！！！（所以面对数列极限时候先要转化成求x 趋近情况下的极限，当然n趋近是x趋近的一种情况而已，是必要条件 （还有一点数列极限的n当然是趋近于正无穷的不可能是负无穷！）必须是函数的导数要存在！！！！！！！！（假如告诉你g（x）, 没告诉你是否可导，直接用无疑于找死！！） 必须是 0比0 无穷大比无穷大！！！！！！！！！ 当然还要注意分母不能为0 落笔他法则分为3中情况 1 0比0 无穷比无穷时候直接用 2 0乘以无穷无穷减去无穷（应为无穷大于无穷小成倒数的关系）所以无穷大都写成了无穷小的倒数形式了。通项之后这样就能变成1中的形式了 3 0的0次方 1的无穷次方无穷的0次方 对于（指数幂数）方程方法主要是取指数还取对数的方法，这样就能把幂上的函数移下来了，就是写成0与无穷的形式了，（这就是为什么只有3种形式的原因， LNx两端都趋近于无穷时候他的幂移下来趋近于0 当他的幂移下来趋近于无穷的时候 LNX趋近于0） 3泰勒公式 (含有e的x次方的时候，尤其是含有正余旋的加减的时候要特变注意！！！！） E的x展开 sina 展开 cos 展开 ln1+x展开 对题目简化有很好帮助 4面对无穷大比上无穷大形式的解决办法 取大头原则最大项除分子分母！！！！！！！！！！！ 第 7章 线性变换 7.1知识点归纳与要点解析 一．线性变换的概念与判别 1.线性变换的定义 数域P 上的线性空间V 的一个变换σ称为线性变换，如果对V 中任意的元素,αβ和数域P 中的任意数k ，都有：()()()σαβσασβ+=+，()()k k σασα=。 注：V 的线性变换就是其保持向量的加法与数量乘法的变换。 2.线性变换的判别 设σ为数域P 上线性空间V 的一个变换，那么： σ为V 的线性变换?()()()k l k l ,,V ,k,l P σαβσασβαβ+=+?∈?∈ 3.线性变换的性质 设V 是数域P 上的线性空间，σ为V 的线性变换，12s ,,,,V αααα?∈。 性质1. ()()00,σσαα==-; 性质2. 若12s ,, ,ααα线性相关，那么()()()12s ,, ,σασασα也线性相关。 性质3. 设线性变换σ为单射，如果12s ,, ,ααα线性无关，那么()()()12s ,, ,σασασα 也线性无关。 注：设V 是数域P 上的线性空间，12,,,m βββ，12,,,s γγγ是V 中的两个向量组， 如果： 11111221221122221122s s s s m m m ms s c c c c c c c c c βγγγβγγγβγγγ=+++=+++=++ + 记： ()()112111222 2121212,,,,, ,m m m s s s ms c c c c c c c c c βββγγγ?? ? ? = ? ??? 于是，若()dim V n =，12,, ,n ααα是V 的一组基，σ是V 的线性变换， 12,, ,m βββ是 V 中任意一组向量，如果： ()()()11111221221122221122n n n n m m m mn n b b b b b b b b b σβααασβααασβααα=+++=+++=++ + 记： ()()()()()1212,,,,m m σβββσβσβσβ= 那么： ()()1121 112222121212,,,,, ,m m m n n n mn b b c b b c b b c σβββααα?? ? ? = ? ??? 设112111222212m m n n mn b b c b b c B b b c ?? ? ? = ? ??? ，12,,,m ηηη是矩阵B 的列向量组，如果12,,,r i i i ηηη是 12,, ,m ηηη的一个极大线性无关组，那么()()() 12 ,r i i i σβσβσβ就是 ()()()12,m σβσβσβ的一个极大线性无关组，因此向量组()()()12,m σβσβσβ的 秩等于秩()B 。 4. 线性变换举例 （1）设V 是数域P 上的任一线性空间。 零变换： ()00,V αα=?∈； 恒等变换：(),V εααα=?∈。 幂零线性变换：设σ是数域P 上的线性空间V 的线性变换，如果存在正整数m ，使 得σ =m 0，就称σ为幂零变换。 高等代数知识点 第一章 多项式 1． 数域的定义、常见数域 2． （系数在）数域P 上的多项式的定义 3． 多项式相等 4． 多项式的次数、零多项式和零次多项式 5． 一元多项式的运算（加减乘）、运算律、多项式环、次数定理 6． 整除的定义：()()g x f x ?()()()f x g x h x =（证明，不整除则用反证法）、因式和倍式 7． 整除的性质： （1） 一些特殊的整除性（0，常数，自身） （2） 整除的反身性 （3） 整除的传递性 （4） 整除的组合性 8． 带余除法()()()()f x q x g x r x =+、综合除法 9． 整除的判定法则：余式为零 10． 整除不受数域的影响 11． 公因式及最大公因式的定义、()()(),f x g x ，()0,()()g x g x =，()0,00= 12． 最大公因式的求法（辗转相除法）P44：5 13． 最大公因式可以表示为()(),f x g x 的一个组合()()()()()d x u x f x v x g x =+——Ｐ45：8 14． 互素的定义 15． 互素的相关定理（证明）P45：12、14 （1） ()()(),11()()()()f x g x u x f x v x g x =?=+ （2） ()()()()()()()(),1,f x g x f x g x h x f x h x =? （3） ()()()()()()() ()()()121212,,,1,f x g x f x g x f x f x f x f x g x =? 16． 不可约多项式的定义（次数大于等于1） 17． 平凡因式、不可约等价于只有平凡因式 18． 可约性与数域有关 19． 不可约多项式的性质： （1） ()p x 不可约，则()cp x 也不可约 （2） ()p x 不可约，()[],f x P x ?∈ ()()|(),(),()1p x f x or f x p x ?= （3） ()p x 不可约，()()()p x f x g x ()()()|(),p x f x or p x g x ? 20． 标准分解式1212()()()()s r r r s f x cp x p x p x = 第一章极限计算方法总结 一、极限定义、运算法则和一些结果 1．定义： 数列极限、函数极限， 说明：（1）一些最简单的数列或函数的极限（极限值可以观察得到）都可以用上面的极限严格定义证明，例如：0)1(1 lim 2=+-∞→n n ；5)13(lim 2=-→x x ；1,0lim <=∞ →q q n n 当等。 定义证明按着总结的四个步骤来，缺一不可！（2）在后面求极限时，（1）中提到的简单极限 作为已知结果直接运用，而不需再用极限严格定义证明。 2．极限运算法则 定理1 已知 )(lim x f ，)(lim x g 都存在，极限值分别为A ，B ，则下面极限都存在， 且（1）B A x g x f ±=±)]()(lim[（2）B A x g x f ?=?)()(lim （3）)0(,)()(lim 成立此时需≠=B B A x g x f 说明：极限号下面的极限过程是一致的；同时注意法则成立的条件，当条件不满足时，不能用。 3．两个重要极限 （1） 1sin lim 0=→x x x （2） e x x x =+→1 0)1(lim ； e x x x =+∞→)11(lim 说明：（1）不仅要能够运用这两个重要极限本身，还应能够熟练运用它们的变形形式。 （2）一定注意两个重要极限成立的条件。 例如： 133sin lim 0=→x x x ，e x x x =--→210)21(lim ，e x x x =+∞→3)31(lim ；等等。 4．等价无穷小 定理2 无穷小与有界函数的乘积仍然是无穷小（即极限是0）。 定理3 当0→x 时，下列函数都是无穷小（即极限是0），且相互等价，即有： x ～x sin ～x tan ～x arcsin ～x arctan ～)1ln(x +～1-x e 。 说明：当上面每个函数中的自变量x 换成)(x g 时（0)(→x g ），仍有上面的等价 关系成立，例如：当0→x 时， 13-x e ～ x 3 ；)1ln(2x - ～ 2x -。 定理4 如果函数 )(),(),(),(11x g x f x g x f 都是0x x →时的无穷小，且)(x f ～)(1x f ， )(x g ～)(1x g ，则当)()(lim 110 x g x f x x →存在时，)() (lim 0x g x f x x →也存在且等于)()(lim 1 10x g x f x x →。 5．连续性 定理5 一切连续函数在其定义去间内的点处都连续，即如果0x 是函数)(x f 的定义去间内 1122,, 0,.i j i j in jn A i j a A a A a A i j ?=?++=?≠?? L = =()mn A O A A O A B O B O B B O A A A B B O B O * = =* *=-1 (1)2 1121 21 1211 1 ()n n n n n n n n n n n a O a a a a a a a O a O ---* ==-K N N 1 范德蒙德行列式： ()12222 1211 1112 n i j n j i n n n n n x x x x x x x x x x x ≤<≤---=-∏L L L M M M L 111 代数余子式和余子式的关系：(1)(1)i j i j ij ij ij ij M A A M ++=-=- 分块对角阵相乘：11 112222,A B A B A B ???? == ? ???? ??11112222A B AB A B ??= ???,1122n n n A A A ?? = ??? 分块矩阵的转置矩阵：T T T T T A B A C C D B D ?? ??= ? ????? () 1121112 222* 12n T n ij n n nn A A A A A A A A A A A ?? ? ? == ? ??? L L M M M L ，ij A 为A 中各个元素的代数余子式. **AA A A A E ==,1*n A A -=, 1 1A A --=. 分块对角阵的伴随矩阵：* * *A BA B AB ?? ??= ? ???? ? 第二章行列式知识点总结 一行列式定义 1、n 级行列式1112121 22 212 n n ij n n n nn a a a a a a a a a a = （1）等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积1212n j j nj a a a （2）的代 数和，这里12n j j j 是一个n 级排列。当12 n j j j 是偶排列时，该项前面带正号；当12 n j j j 是奇排列时，该项前 面带负号，即： 12 1212 1112121222() 1212 (1)n n n n n j j j ij j j nj n j j j n n nn a a a a a a a a a a a a a τ= = -∑ 。 2、等价定义 121212() 12(1)n n n i i i ij i i i n n i i i a a a a τ = -∑和12 1211221212 ()() (1)n n n n n n i i i j j j ij i j i j i j n i i i j j j a a a a ττ+= -∑ 和 3、由n 级排列的性质可知，n 级行列式共有!n 项，其中冠以正号的项和冠以负号的项（不算元素本身所带的负号）各占一半。 4、常见的行列式 1）上三角、下三角、对角行列式 11 11 11 222222 112200nn nn nn nn a a a a a a a a a a a a *===* 2）副对角方向的行列式 111(1)21 2,1 2,1 2 12,111 1 1 0(1) n n n n n n n n n n n n n n a a a a a a a a a a a a -----* ===-* 3）范德蒙行列式： 1222212 11 1112 111() (2) n n i j j i n n n n n a a a a a a a a a a a n ≤<≤---= -≥∏ 二、行列式性质 1、行列式与它的转置行列式相等。 L .+'''+.+'''+. + 天天快乐+ '+. .+' "+.+" 爱 爱爱 爱祝爱 爱愿爱 爱你爱 爱永爱 爱远爱 爱被爱 爱爱爱 爱包爱 爱围爱 爱爱 爱爱 爱爱 爱 漂亮吧!送给你,希望你会幸福一生,梦想成真！ 高数中求极限的16种方法 假如高等数学是棵树木得话，那么极限就是他的根，函数就是他的皮。树没有跟，活不下去，没有皮，只能枯萎，可见这一章的重要性。 为什么第一章如此重要？各个章节本质上都是极限，是以函数的形式表现出来的，所以也具有函数的性质。函数的性质表现在各个方面。首先，对极限的总结如下: 极限的保号性很重要，就是说在一定区间内函数的正负与极限一致。 1 .极限分为一般极限，数列极限（区别在于数列极限时发散的，是一般极限的一种） 2.解决极限的方法如下：（我能列出来的全部列出来了！！！！！你还能有补充么？？？） 1 等价无穷小的转化，（只能在乘除时候使用，但是不是说一定在加减时候不能用但是前提是必须证明拆分后极限依然存在）e的X次方-1 或者（1+x）的a次方-1等价于Ax 等等。全部熟记（x趋近无穷的时候还原成无穷小） 2 LHopital 法则（大题目有时候会有暗示要你使用这个方法）首先他的使用有严格的使用前提！！！！！！必须是X趋近而不是N 趋近！！！！！！！（所以面对数列极限时候先要转化成求x趋近情况下的极限，当然n趋近是x趋近的一种情况而已，是必要条件（还有一点数列极限的n当然是趋近于正无穷的不可能是负无穷！）必须是函数的导数要存在！！！！！！！！（假如告诉你g（x）, 没告诉你是否可导，直接用无疑于找死！！）必须是0比0 无穷大比无穷大！！！！！！！！！ 当然还要注意分母不能为0LHopital 法则分为3中情况 1 0比0 无穷比无穷时候直接用2 0乘以无穷无穷减去无穷（应为无穷大于无穷小成倒数的关系）所以无穷大都写成了无穷小的倒数形式了。通项之后这样就能变成1中的形式了 3 0的0次方1的无穷次方无穷的0次方对于（指数幂数）方程方法主要是取指数还取对数的方法，这样就能把幂上的函数移下来了，就是写成0与无穷的形式了，（这就是为什么只有3种形式的原因，LNx两端都趋近于无穷时候他的幂移下来趋近于0 当他的幂移下来趋近于无穷的时候LNX趋近于0）3泰勒公式(含有e的x次方的时候，尤其是含有正余旋的加减的时候要特变注意！！！！）E的x展开sina 展开cos 展开ln1+x展开对题目简化有很好帮助4面对无穷大比上无穷大形式的解决办法取大头原则最大项除分子分母！！！！！！！！！！！看上去复杂处理很简单！！！！！！！！！！5无穷小于有界函数的处理办法面对复杂函数时候， 尤其是正余旋的复杂函数与其他函数相乘的时候，一定要注意这个方法。面对非常复杂的函数可能只需要知道它的范围结果就出来了！！！6夹逼定理（主要对付的是数列极限！） 这个主要是看见极限中的函数是方程相除的形式，放缩和扩大。7等比等差数列公式应用（对付数列极限）（q绝对值符号要小于1）8各项的拆分相加（来消掉中间的大多数）（对付的还是数列极限）可以使用待定系数法来拆分化简函数9求左右求极限的方式（对付数列极限）例如知道Xn与Xn+1的关系，已知Xn的极限存在的情况下，xn的极限与xn+1的极限时一样的，应为极限去掉有限项目极限值不变化10 2 个重要极限的应用。这两个很重要！！！！！对第一个而言是X趋近0时候的sinx与x比值。第2个就如果x趋近无穷大无穷小都有对有对应的形式（地2个实际上是用于函数是1的无穷的形式）（当底数是1 的时候要特别注意可能是用地2 个重要极限）11 还有个方法，非常方便的方法 就是当趋近于无穷大时候不同函数趋近于无穷的速度是不一样的！！！！！！！！！！！！！！！x的x次方快于x！快于指数函数快于幂数函数 快于对数函数（画图也能看出速率的快慢）!!!!!!当x趋近无穷的时候他们的比值的极限一眼就能看出来了12 换元法是一种技巧，不会对模一道题目而言就只需要换元，但是换 第一章 行列式（ * * * ） 一、复习指导：行列式在高等代数中是十分重要的，它不仅是每年必要的一道大题，而且还是一个基础章节，它与学好后面的章节也有一定的联系，是学习后面重要章节的基础。在首师大真题中，行列式往往会以求数字型n 阶行列式的值作为一道大题出现，分值15分。具体可以参考真题。 二、考点精讲： (一）基本概念 定义1 逆序—设j i ,是一对不等的正整数，若j i >，则称),(j i 为一对逆序。 定义2 逆序数—设n i i i Λ21是n ,,2,1Λ的一个排列，该排列所含逆序总数称为该排列的逆序数，记为)(21n i i i Λτ，逆序数为奇数的排列称为奇排列，逆序数为偶数的排列称为偶排列。 定义3 行列式—称nn n n n n a a a a a a a a a D Λ ΛΛΛΛΛΛ 21 22221112 11 = 称为n 阶行列式，规定 n n n nj j j j j j j j j a a a D ΛΛΛ21212121) ()1(∑-= τ 。 定义4 余子式与代数余子式—把行列式nn n n n n a a a a a a a a a D Λ ΛΛΛΛΛΛ 21 22221112 11 = 中元素ij a 所在的i 行元素和j 列元素去掉，剩下的1-n 行和1-n 列元素按照元素原来的排列次序构成的1-n 阶行列式，称为元素ij a 的余子式，记为ij M ，称ij j i ij M A +-=) 1(为元素ij a 的代数余子式。 （二）、几个特殊的高阶行列式 1、对角行列式—形如 n a a a Λ ΛO ΛΛΛΛ0 00 02 1 称为对角行列式，n n a a a a a a ΛΛ ΛO ΛΛΛΛ21210 00 0=。 高等数学求极限的16种方法 首先说下我的感觉，假如高等数学是棵树木得话，那么极限就是他的根，函数就是他的皮。树没有跟，活不下去，没有皮，只能枯萎，可见这一章的重要性。 为什么第一章如此重要？各个章节本质上都是极限，是以函数的形式表现出来的，所以也具有函数的性质。函数的性质表现在各个方面 首先对极限的总结如下 极限的保号性很重要就是说在一定区间内函数的正负与极限一致 1 极限分为一般极限，还有个数列极限，（区别在于数列极限时发散的，是一般极限的一种） 2解决极限的方法如下：（我能列出来的全部列出来了！！！！！你还能有补充么？？？）1 等价无穷小的转化，（只能在乘除时候使用，但是不是说一定在加减时候不能用但是前提是必须证明拆分后极限依然存在）e的X次方-1 或者（1+x）的a次方-1等价于Ax 等等。全部熟记 （x趋近无穷的时候还原成无穷小） 2落笔他法则（大题目有时候会有暗示要你使用这个方法） 首先他的使用有严格的使用前提！！！！！！ 必须是 X趋近而不是N趋近！！！！！！！（所以面对数列极限时候先要转化成求x 趋近情况下的极限，当然n趋近是x趋近的一种情况而已，是必要条件 （还有一点数列极限的n当然是趋近于正无穷的不可能是负无穷！）必须是函数的导数要存在！！！！！！！！（假如告诉你g（x）, 没告诉你是否可导，直接用无疑于找死！！） 必须是 0比0 无穷大比无穷大！！！！！！！！！ 当然还要注意分母不能为0 落笔他法则分为3中情况 1 0比0 无穷比无穷时候直接用 2 0乘以无穷无穷减去无穷（应为无穷大于无穷小成倒数的关系）所以无穷大都写成了无穷小的倒数形式了。通项之后这样就能变成1中的形式了 3 0的0次方1的无穷次方无穷的0次方 对于（指数幂数）方程方法主要是取指数还取对数的方法，这样就能把幂上的函数移下来了，就是写成0与无穷的形式了，（这就是为什么只有3种形式的原因，LNx两端都趋近于无穷时候他的幂移下来趋近于0 当他的幂移下来趋近于无穷的时候 LNX趋近于0） 3泰勒公式(含有e的x次方的时候，尤其是含有正余旋的加减的时候要特变注意！！！！） 第四章 线性变换 习题精解 1． 判别下面所定义的变换那些是线性的，那些不是： 1） 在线性空间V 中，A αξξ+=,其中∈αV 是一固定的向量； 2） 在线性空间V 中，A αξ=其中∈αV 是一固定的向量； 3） 在P 3 中，A ),,(),,(2 33221321x x x x x x x +=； 4） 在P 3 中，A ),,2(),,(13221321x x x x x x x x +-=； 5） 在P[x ]中，A )1()(+=x f x f 6） 在P[x ]中，A ),()(0x f x f =其中0x ∈P 是一固定的数； 7） 把复数域上看作复数域上的线性空间， A ξξ= 8） 在P n n ?中，A X=BXC 其中B,C ∈P n n ?是两个固定的矩阵. 解 1)当0=α时,是;当0≠α时,不是. 2)当0=α时,是;当0≠α时,不是. 3)不是.例如当)0,0,1(=α,2=k 时,k A )0,0,2()(=α, A )0,0,4()(=αk , A ≠)(αk k A()α. 4)是.因取),,(),,,(321321y y y x x x ==βα,有 A )(βα+= A ),,(332211y x y x y x +++ =),,22(1133222211y x y x y x y x y x ++++--+ =),,2(),,2(1322113221y y y y y x x x x x +-++- = A α+ A β A =)(αk A ),,(321kx kx kx ),,2() ,,2(1322113221kx kx kx kx kx kx kx kx kx kx +-=+-= = k A )(α 故A 是P 3 上的线性变换. 5) 是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈,并令 )()()(x g x f x u +=则 A ))()((x g x f += A )(x u =)1(+x u =)1()1(+++x g x f =A )(x f + A ))((x g 再令)()(x kf x v =则A =))((x kf A k x kf x v x v =+=+=)1()1())((A ))((x f 故A 为][x P 上的线性变换. 6)是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈则. A ))()((x g x f +=0(x f 0()x g +=)A +))((x f A )((x g ) A 0())((x kf x kf =k =)A ))((x f 7)不是.例如取a=1,k=I,则 第七章线性变换 计划课时：24学时.( P 307—334) §7.1 线性变换的定义及性质（2学时） 教学目的及要求：理解线性变换的定义，掌握线性变换的性质 教学重点、难点：线性变换的定义及线性变换的性质 本节内容可分为下面的两个问题讲授. 一. 线性变换的定义（P307） 注意：向量空间V到自身的同构映射一定是V上的线性变换，反之不然。 二. 线性变换的性质 定理7.1.1（P309） 定理7.1.2 （P309） 推论7.1.3 （P310） 注意：1.定理7.1.2给出了在有限维向量空间构造线性变换的方法，且说明了一个线性变换完全被它对基向量的作用所决定。 2.两个线性变换相等当且仅当它们对任意一个向量的作用结果相等，推论7.1.3 （P310）告诉我们，只要这两个线性变换对某个基中的每个基向量的作用结果相等即可。 作业：习题七P330 1，2，3. §7.2 线性变换的运算（4学时） 教学目的及要求：掌握线性变换的运算及线性变换可逆的条件 教学重点、难点：线性变换的运算及线性变换可逆的条件 本节内容分为下面四个问题讲授： 一. 加法运算 定义1 （P310） 注意：＋是V的线性变换. 二. 数乘运算 定义2（P311） 显然k也是V的一个线性变换. 定理7.2.1 L(V)对于线性变换的加法与数乘运算构成数域F上的一个向量空间. 三. 乘法运算 (1). 乘法运算 定义3 （P311-312） 注意：线性变换的乘法适合结合律，但不适合交换律及消去律. 两个非零线性变换的乘积可 能是零变换. (2). 线性变换 的方幂 四. 可逆线性变换 定义4 （P 313） 线性变换可逆的充要条件 例2 （P 314） 线性变换的多项式的概念 (阅读内容). 作业：P 330 习题七 4，5. §7.3 线性变换的矩阵（6学时） 教学目的及要求：理解线性变换关于一个基的矩阵的定义，掌握 与 ()关于同一个基的坐 标之间的关系、线性变换与它们的和、数乘、乘积在同一个基下的矩阵的关系、 同一个线性变换在不同基下的矩阵是相似的理论，掌握L (V )与M n (F )的同构理 论。 教学重点、难点： 1. 线性变换关于一个基的矩阵的定义。 2. L (V )与M n (F )的同构理论，线性变换与它们的和、数乘、乘积在同一个基下的矩阵的关系。 本节内容分为下面四个问题讲授： 一. 线性变换关于基的矩阵 定义 （P 316） 。 注意：取定n 维向量空间V 的一个基之后，对于V 的每一个线性变换，有唯一确定的n 阶矩阵与它对应. 例1 （P 316） 注意：一个线性变换在不同基下的矩阵通常是不同的. 例2 （P 317） 例3 （P 317） 二. 与 ()关于同一个基的坐标之间的关系. 定理7.3.1 例4 （P 318） 三. L (V )与M n (F )的同构 定理7.3.2 （P 320） 定理7.3.3 （P 320） 注意：1. 定理7.3.2 （P 320）的证明是本章的难点，在证明之前应复习证明所用到的知识点。 2.由于L (V ) 同构于)(F M n ，所以就把研究一个很复杂的向量空间L (V )的问题转化成研究一个很直观具体的向量空间)(F M n 的问题。同构是高等代数课程的一个基本概念。 3. 定理7.3.3不仅给出了在有限维向量空间判定一个线性变换可逆的方法，而且给出了求 假如高等数学是棵树木得话，那么极限就是他的根，??函数就是他的皮。树没有跟，活不下去，没有皮，只能枯萎，??可见这一章的重要性。 为什么第一章如此重要？? ?各个章节本质上都是极限，??是以函数的形式表现出来的，所以也具有函数的性质。函数的性质表现在各个方面 首先??对??极限的总结??如下 极限的保号性很重要? ?就是说在一定区间内??函数的正负与极限一致 1??极限分为? ?一般极限? ?，??还有个数列极限，??（区别在于数列极限时发散的，是一般极限的一种） 2解决极限的方法如下：（我能列出来的全部列出来了！！！！！你还能有补充么？？？） 1 等价无穷小的转化，? ?（只能在乘除时候使用，但是不是说一定在加减时候不能用??但是前提是必须证明拆分后极限依然存在） e的X次方-1? ?或者（1+x）的a次方-1等价于Ax??等等。??全部熟记 （x趋近无穷的时候还原成无穷小） 2??LHopital?法则? ?（大题目有时候会有暗示??要你使用这个方法） ??首先他的使用有严格的使用前提！！！！！！ ? ?必须是??X趋近而不是N趋近！！！！！！！（所以面对数列极限时候先要转化成求x趋近情况下的极限，??当然n趋近是x趋近的一种情况而已，是必要条件?? （还有一点??数列极限的n当然是趋近于正无穷的??不可能是负无穷！） ? ?必须是函数的导数要存在！！！！！！！！（假如告诉你g（x）,??没告诉你是否可导，直接用无疑于找死！！） ??必须是??0比0??无穷大比无穷大！！！！！！！！！ ? ?当然还要注意分母不能为0?? ??LHopital? 法则分为3中情况 1 0比0? ?无穷比无穷??时候??直接用 2? ?0乘以无穷? ?无穷减去无穷? ?（应为无穷大于无穷小成倒数的关系）所以无穷大都写成了无穷小的倒数形式了。通项之后? ?这样就能变成1中的形式了 3??0的0次方? ? 1的无穷次方无穷的0次方? ? ??对于（指数幂数）方程方法主要是取指数还取对数的方法，??这样就能把幂上的函数移下来了，就是写成0与无穷的形式了，（??这就是为什么只有3种形式的原因， LNx两端都趋近于无穷时候他的幂移下来趋近于0??当他的幂移下来趋近于无穷的时候??LNX趋近于0） 3泰勒公式? ? (含有e的x次方的时候??，尤其是含有正余旋??的加减的时候要特变注意??！！！！） E的x展开? ?sina??展开? ?cos??展开? ?ln1+x展开 对题目简化有很好帮助 4面对无穷大比上无穷大形式的解决办法 ??取大头原则? ? 最大项除分子分母！！！！！！！！！！！ ??看上去复杂处理很简单！！！！！！！！！！ 线性变换自测题 一、填空题（每小题3分，共18分） 1．σ是22?F 上的线性变换，若??? ? ??=100 71 )(A σ，则=-)3(A σ ． 2．σ：22R R →，)0,2(),(y x y x +-=σ；τ：22R R →，) ,3(),(y x y y x + -=τ， 则=+),)((y x τσ ．=),)((y x τσ ．=-),)(2(y x σ ． 3．设???? ? ?=2231 A ，则向量???? ??11是A 的属于特征值 的特征向量． 4．若???? ? ??--=10 0001 011 A 与???? ? ? ?--10101 01k k B 相似，则k = ． 5．设三阶方阵A 的特征多项式为322)(2 3 +--=λλλλf ，则=||A ． 6．n 阶方阵A 满足A A =2，则A 的特征值为 ． 二、判断说明题（每小题5分，共20分） 1．n 阶方阵A 至少有一特征值为零的充分必要条件是0||=A ． 2．已知1 -=PBP A ，其中P 为n 阶可逆矩阵，B 为一个对角矩阵．则A 的特 征向量与P 有关． 3．σ为V 上线性变换，n ααα,,,21 为V 的基，则)(,),(),(21n ασασασ 线性无关． 4．α为V 上的非零向量，σ为V 上的线性变换，则} )(|{)(1 αησηασ==-是 V 的子空间． 三、计算题（每小题14分，共42分） 1．设??? ? ? ? ?----=a A 3 3242 111 与??? ? ? ??=b B 0 0020 002 相似． （1）求b a ,的值； （2）求可逆矩阵，使B AP P =-1． 函数极限总结 一．极限的产生 极限理论是研究关于极限的严格定义、基本性质和判别准则等问题的基础理论。 极限思想的萌芽可以追溯到古希腊时期和中国战国时期，但极限概念真正意义上的首次出现于沃利斯的《无穷算数》中，牛顿在其《自然哲学的数学原理》一书中明确使用了极限这个词并作了阐述。但迟至18世纪下半叶，达朗贝尔等人才认识到，把微积分建立在极限概念的基础之上，微积分才是完善的，柯西最先给出了极限的描述性定义，之后，魏尔斯特拉斯给出了极限的严格定义（ε-δ和ε-N 定义）。 从此，各种极限问题才有了切实可行的判别准则，使极限理论成为了微积分的工具和基础。[1] 二．极限知识点总结 1. 极限定义 函数极限：设函数f(x)在点的x 0某一去心邻域内有定义，如果存在常数A ，对于任意给定的正数ε（无论它多么小），总存在正数 ，使得当x 满足不等式 时，对应的函数值 都满足不等式： 那么常数A 就叫做函数f(x) 当x →x 0时的极限，记作。[2] 单侧极限：①.左极限：或 ②.右极限：或 定理： 函数当时极限存在的充分必要条件是左、右极限各自存在且相 等 即。 2. 极限概念 函数极限可以分成以的极限为例，f(x) 在点x 0以A 为极限的定义是：对于任意给定的正数ε（无论它多么小），总存在正数δ，使得当x 满足不等式 时，对应的函数值f(x)都满足不 δ<<|x -x |00ε <-|)(|A x f A x f x x =→)(lim 0 A x f x x =- →)(lim )()(左→→x A x f A x f x x =+ →)(lim )()(右→→x A x f A x f x f A x f x x ==? =+-→)()()(lim 0)()()()()(0000lim x f x f x f x f x f x x ==?=+ -→)(x f 0x x →)()()(lim 0 00x f x f x f x x →+ -==0,,,x x x x x →-∞→+∞→∞→0x x → 高等代数知识结构一、高等代数知识结构图 高等代数线性代数 工具 线性方程组 中心课题 线性典范型 研究范围 线性空间 行列式 矩阵 线性方程组 向量相关性 行列式的计算 行列式的性质 矩阵的秩 矩阵的运算 与逆 矩阵的初等变换 线性方程组的解法及判别定理 线性方程组解的结构 极大线性无关组 线性相关和线性无关 二次型 线性流形 线性函数 若尔当典范性 化为标准型（配方法， 线性方程组法，正交法） 对角化 正定性，合同 单线性函数 对称双线性函数 J矩阵 II-C定理 矩阵的可对角化 线性空间 欧式空间 酉空间 线性空间的性质与同构， 子空间的判定 线性变换 坐标变换与基变换 特征值与特征向量 可对角化及不变子空间 欧式空间的性质 正交化与正交补的求法 正交变换与正交矩阵 酉空间的性质 复数域上的正交变换 二、高等代数知识结构内容 （一）线性代数： 工具：线性方程组 1.行列式： 1行列式的计算设有2n 个数，排成n 行n 列的数表 nn n n n n a a a a a a a a a 21 2222111211 ，即n 阶行 列式．这个行列式等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积 n 21nj j 2j 1a a a ⑴的代数和，这里n 21j j j 是n 21，，， 的一个排列,每一项⑴都按下列规则带有符号：当n 21j j j 是偶排列时, ⑴带正号；当n 21j j j 是奇排列时, ⑴带负号．即 nn n n n n a a a a a a a a a 2 12222111211 =() ()n 21n 21n 21nj j 2j 1j j j j j j 1a a a τ∑-， 这里∑n 21j j j 表示对所有n 级排列求和. a.行列式的性质： 性质1.行列互换，行列式不变。 性质2.一行的公因子可以提出来（或以一数乘行列式的一行就相当于用这个数 多项式理论 整除理论 因式分解理论 多项式根的理论 多元多项式/ 对称多项式 最大公因式定理 互素与同于 因式分解唯一性 重因式 复数域 实数域 有理数域 求法 判定（爱绅斯坦因） 根的判别式 韦达定理 第四章 线性变换 习题精解 1． 判别下面所定义的变换那些是线性的，那些不是： 1） 在线性空间V 中，A αξξ+=,其中∈αV 是一固定的向量； 2） 在线性空间V 中，A αξ=其中∈αV 是一固定的向量； 3） 在P 3 中，A ),,(),,(2 33221321x x x x x x x +=； 4） 在P 3 中，A ),,2(),,(13221321x x x x x x x x +-=； 5） 在P[x ]中，A )1()(+=x f x f 6） 在P[x ]中，A ),()(0x f x f =其中0x ∈P 是一固定的数； 7） 把复数域上看作复数域上的线性空间， A ξξ= 8） 在P n n ?中，A X=BXC 其中B,C ∈P n n ?是两个固定的矩阵. 解 1)当0=α时,是;当0≠α时,不是. 2)当0=α时,是;当0≠α时,不是. 3)不是.例如当)0,0,1(=α,2=k 时,k A )0,0,2()(=α, A )0,0,4()(=αk , A ≠)(αk k A()α. 4)是.因取),,(),,,(321321y y y x x x ==βα,有 A )(βα+= A ),,(332211y x y x y x +++ =),,22(1133222211y x y x y x y x y x ++++--+ =),,2(),,2(1322113221y y y y y x x x x x +-++- = A α+ A β A =)(αk A ),,(321kx kx kx ),,2() ,,2(1322113221kx kx kx kx kx kx kx kx kx kx +-=+-= = k A )(α 故A 是P 3 上的线性变换. 5) 是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈,并令 )()()(x g x f x u +=则 A ))()((x g x f += A )(x u =)1(+x u =)1()1(+++x g x f =A )(x f + A ))((x g 再令)()(x kf x v =则A =))((x kf A k x kf x v x v =+=+=)1()1())((A ))((x f 故A 为][x P 上的线性变换. 6)是.因任取][)(],[)(x P x g x P x f ∈∈则. A ))()((x g x f +=0(x f 0()x g +=)A +))((x f A )((x g ) A 0())((x kf x kf =k =)A ))((x f 7)不是.例如取a=1,k=I,则 A (ka)=-i , k(A a)=i, A (ka )≠k A (a) 1．定义： 说明：（1）一些最简单的数列或函数的极限（极限值可以观察得到）都可以用上面的极限严格定义证明，例如：；5 )13(lim 2 =-→x x （2）在后面求极限时，（1）中提到的简单极限作为已知结果直接运用，而不需再用极限严格定义证明。 利用导数的定义求极限 这种方法要求熟练的掌握导数的定义。 2．极限运算法则 定理1 已知)(lim x f ，)(lim x g 都存在，极限值分别为A ，B ，则下面极限都存在，且有（1）B A x g x f ±=±)]()(lim[ （2）B A x g x f ?=?)()(lim （3） )0(,)()(lim 成立此时需≠=B B A x g x f 说明：极限号下面的极限过程是一致的；同时注意法则成立的条件，当条件不满足时，不能用。 . 利用极限的四则运算法求极限 这种方法主要应用于求一些简单函数的和、乘、积、商的极限。通常情况下，要使用这些法则，往往需要根据具体情况先对函数做某些恒等变形或化简。 8.用初等方法变形后，再利用极限运算法则求极限 例1 1213lim 1 --+→x x x 解：原式=4 3)213)(1(33lim )213)(1(2)13(lim 1221=++--=++--+→→x x x x x x x x 。 注：本题也可以用洛比达法则。 例2 ) 12(lim --+∞ →n n n n 解：原式= 2 3 11213lim 1 2)]1()2[(lim = -++ = -++--+∞ →∞ →n n n n n n n n n n 分子分母同除以 。 例3 n n n n n 323)1(lim ++-∞→ 第七章线性变换 一.线性变换的定义和运算 1.线性变换的定义 （1）定义：设V是数域p上的线性空间，A是V上的一个变换，如果对任意α，β∈V和k∈P都有A（α＋β）=A（α）+A（β），A（kα）=kA（α）则称A为V的一个线性变换。（2）恒等变换（单位变换）和零变换的定义：ε（α）=α，ο（α）=0，任意α∈V. 它们都是V的线性变换。 （3）A是线性变换的充要条件：A（kα+lβ）=kA(α)+lA(β),任意α，β∈V，k，l∈P. 2.线性变换的性质 设V是数域P上的线性空间，A是V的线性变换，则有（1）A（0）=0； （2）A（-α）=-A（α），任意α∈V； （3）A（∑kiαi）=ΣkiA（α），α∈V，ki∈P，i=1,…,s;（4）若α1，α2，…,αs∈V,且线性相关，则A（α1），A （α2），…,A(αs)也线性相关，但当α1，α2，…,α s线性无关时，不能推出A（α1），A（α2），…,A(α s)线性无关。 3.线性变换的运算 4.线性变换与基的关系 （1）设ε1，ε2，…,εn是线性空间v的一组基，如果线性变换A和B在这组基上的作用相同，即Aεi=Bεi，i=1,2，…,n,则有A=B. （2）设ε1，ε2，…,εn是线性空间v的一组基，对于V 中任意一组向量α1，α2，…,αn,存在唯一一个线性变换A 使Aεi=αi,i=1,2，…,n. 二．线性变换的矩阵 1.定义：设ε1，ε2，…,εn是数域P上n维线性空间v的一组基，A是V中的一个线性变换，基向量的像可以被基线性表出 Aε1=a11ε1+a21ε2+…an1εn Aε2=a12ε1+a22ε2+…an2εn …… Aεn= a1nε1+a2nε2+…annεn 用矩阵表示就是A（ε1，ε2，…,εn）=（ε1，ε2，…,εn）A,其中 a 11 a 12 …… a 1n a 21 a 22 …… a 2n A= …… a n1 a n2 …… a nn 称为A在基ε1，ε2，…,εn下的矩阵。 2.线性变换与其矩阵的关系 （1）线性变换的和对应于矩阵的和； （2）线性变换的乘积对应于矩阵的乘积； （3）线性变换的数量乘积对应于矩阵的数量乘积；高数极限求法总结
第七章线性变换总结篇(高等代数)
《高等代数一》知识点
高数求极限方法总结
(完整版)高等代数知识点归纳
知识点总结高等代数
高数求极限的16种方法(超经典)高彦辉总结
高等代数行列式知识点总结
高等数学求极限的16种方法
高等代数 第四章 线性变换
线性变换
高数中求极限的16种方法——好东西 )
高等代数 线性变换自测题
高数 数学极限总结
高等代数的知识结构
高等代数-第四章-线性变换
求极限的方法及例题总结
高等代数第七章 线性变换复习讲义