高等代数下

孙少辉

目录

  • 1 线性方程组
    • 1.1 知识准备、导引
    • 1.2 消元和初等行变换
    • 1.3 换元和初等列变换
    • 1.4 解的情况之判定
  • 2 矩阵初步
    • 2.1 矩阵基本运算
    • 2.2 矩阵运算法则
    • 2.3 可逆矩阵与初等矩阵
    • 2.4 分块矩阵
    • 2.5 矩阵的秩
    • 2.6 若干应用
  • 3 行列式基础
    • 3.1 低阶行列式
    • 3.2 排列的逆序数
    • 3.3 行列式的定义
    • 3.4 行列式的性质
    • 3.5 按行或列展开
    • 3.6 矩阵与行列式
  • 4 有限维空间模型
    • 4.1 列向量空间模型
    • 4.2 向量的线性关系
    • 4.3 极大线性无关组
    • 4.4 子空间的基和维数
    • 4.5 基变换与坐标变换
    • 4.6 再看齐次线性方程组
    • 4.7 线性方程组和线性簇
  • 5 多项式代数
    • 5.1 一元多项式带余除法
    • 5.2 最大公因式
    • 5.3 互素、最小公倍式
    • 5.4 不可约多项式
    • 5.5 重因式
    • 5.6 多项式函数与根
    • 5.7 有理系数多项式
    • 5.8 Eisenstein 判别法、有理根
    • 5.9 有理函数的部分分式分解
  • 6 二次型基础
    • 6.1 二次型定义
    • 6.2 二次型的标准形
    • 6.3 二次型的规范形
    • 6.4 正定二次型
  • 7 向量空间及线性映射
    • 7.1 一般向量空间的概念
    • 7.2 线性关系、基和维数
    • 7.3 线性映射、线性同构
    • 7.4 线性映射的矩阵表示
    • 7.5 特征值与特征向量
    • 7.6 进一步学习指南
  • 8 欧几里得空间
    • 8.1 内积与欧氏空间
    • 8.2 正交化方法、正交基
    • 8.3 空间的正交分解
    • 8.4 正交变换和正交阵
    • 8.5 对称变换和实对称阵
    • 8.6 酉空间、辛空间
  • 9 路往何方?
    • 9.1 代数++
    • 9.2 线性代数+拓扑=泛函分析
    • 9.3 线性代数+几何=微分几何
    • 9.4 矩阵+数学分析=矩阵分析
    • 9.5 道路千万条
基变换与坐标变换

课前学习任务

有了基,子空间中每个向量都可由基向量线性表出. 可以证明这种表示是唯一的,因此子空间中每个向量都被线性表示它的系数唯一确定. 这组系数整体就代表了这个向量,称为该向量的坐标. 这是“解析几何”基本思想的体现:把几何上的点(向量)与代数上的数组进行一一对应,从而使我们能够在几何与代数之间自如地转换. 所以从直观上看,子空间的基其实就是子空间的“坐标系”.

定义:设  是子空间  的基. 对每个向量 ,存在一组数  使得 . 我们称列向量  为  关于基 坐标.

定理:对每个向量 ,关于基  的坐标是唯一的.

证明:假设还有  使得 ,则有

由于  线性无关,故 . 即唯一性成立.



课堂学习资料




课后学习任务

我们知道被誉为“近代科学始祖”的大哲笛卡尔是解析几何的创始人之一,那同学们知道笛卡尔创立解析几何的“初心”是为了什么吗?请听我国著名的数学史专家李文林教授为你娓娓道来: