线性代数一些关于计算的零散问题
老师你好，这是我看书的时候遇到的一些问题，纠结了很久，可是就是弄不明白或者说是不确定自己想的到底对不对（自学的，很担心自己思考的方向或者思路错误，影响以后的解题），恳求老师指点。
最下方的等式中，（-1）的3次方是哪里来的？【（-1）的5次方=4+1，∑是a41,它们相乘不就已经等于这个行列式了吗】
我是先把P化简再代入计算的，这样的计算在考试中可以吗？
这个问题其实和上图一样，我想问老师在考试中可以这样先化简 再带入计算吗？
图中（λ+1)是3次方，说明 λ=-1是特征方程的3重根,r(-E-A）=2,那么就是说这个行列式的秩为2，即有两个是无关向量，为什么书上说是无关的特征向量只有一个呢
D = a41A41 = (-1)^(4+1) a41 M41
M41 = (-1)^3
(2)(3) 当然不对, 否则你不如把P化为单位矩阵好了, 都不用计算了
计算中都是等号, 而初等变换后矩阵还相等吗?
(4) ""r(-E-A）=2,那么就是说这个行列式的秩为2"" 是矩阵的秩, 不要说行列式的秩
正是因为 r(-E-A）=2, 所以齐次线性方程组 (-E-A)X=0 的基础解系含有 3-2 = 1 个向量来自：求助得到的回答
线性代数一些关于计算的零散问题
正是因为 r(-E-A）=2, 所以齐次线性方程组 (-E-A)X=0 的基础解系含有 3-2 = 1 个向量
线性代数行列式的计算有什么技巧吗?
线性代数行列式有如下计算技巧：1、行列式A中某行(或列)用同一数k乘，其结果等于kA。2、行列式A等于其转置行列式AT(AT的第i行为A的第i列)。3、若n阶行列式|αij|中某行(或列);行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列),一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,...
我是一个电工(大专毕业)现在工作已经3年了,由于专业知识有限现在工作遇 ...
对于"本门武功"最重要的控制理论,本科阶段主要接触的还是最经典的线性的动力学系统(包括所谓'现代控制理论'-状态空间法也是),从数学的角度看,无非是线性的微分方程或者微分方程组,所谓Dynamic Systems。对于这样的控制问题,最重要的数学工具和描述语言就是微积分和线性代数。而且这两门课是几乎任何近代科学技术的基础工...
为什么大部分新生认为线性代数很难,你有哪些好的学习方法可以推荐一下吗...
比如高斯消元法、行列式计算、解线性方程组、计算秩、计算特征值与特征向量、二次型的标准型……可以通过借鉴例题的做法，总结一下这些典型方法的基本步骤。有些方法看起来十分繁琐难以记忆，可以多做几道题来加深记忆，就像我们以往高考复习对于一些特定题型的套路练习一样，线性代数B很大的一部分课程要求就...
为什么中国人没有能够对于近代自然科学做出贡献?
而中国古代数学在这方面却是个空白,虽然中国古代数学成就不斐,但偏重于代数运算,算法很高明,却没有形成一套理论体系,知识比较零散,各部分关联性差,没有形成体系,而且还集中在代数领域,几何方面似乎羞于启齿,即使计算结果的精确度异常的高。如祖冲之把圆周率推算到3.1415926<π<3.1415927之间。无论是《九章算术》,《...
如何学习线性代数论文
《线性代数》课程是高校理工科专业、经管专业开设的重要基础课之一，课程本身具有很强的抽象性与逻辑性，使得很多学生在学习的过程中很难接受理解和掌握。因此，教学内容、教学方法是《线性代数》这门课程的重点问题，如何根据这门课程的特点，找到理论内容的衔接关系，将零散的知识点进行逻辑关联，形象生动的...
大一线性代数怎么复习?
线性代数主要是矩阵运算与证明，最重要的是要深刻理解定义，最好能对别人讲解原理，掌握定义，计算细心，当然还要再做些练习哟。关于数学，特别是线性代数的复习备考，这里提出“早”，“纲”，“基”，“活”的四字方略，供理工类，经济类考生参考。一、“早”。提倡一个“早”字，是提醒考生考研数学...
考研数一90分应该放弃哪些题
对于达到90分的目标来说，不是必要的。2、线代中的高级问题：线性代数部分，一些关于特征值、特征向量或者高级矩阵操作的题目，觉得难以掌握，可以放弃。3、概率论中的复杂问题：概率论与数理统计部分，有些题目会涉及到复杂的计算或者不太常见的概率分布，不够熟练，可以放弃这些题目。
关于学习方法……请高人指点。
从历年试卷的内容分布上可以看出,凡是考试大纲中提及的内容,都可能考到,甚至某些不太重要的内容,在某一年可以在大题中出现,如98年数学一中,不但第三题是一道纯粹的解析几何题,而且还有两道题是与线性代数结合考了解析几何的内容,可见猜题的复习方法是靠不住的,而应当参照考试大纲,全面复习,不留遗漏。 全面复习...
线性代数中,矩阵的迹是指什么?
U和V中分别是A的奇异向量，而B是A的 奇异值。AA'的 特征向量组成U，特征值组成B'B，A'A的特征向量组成V，特征值（与AA'相同）组成BB'。因此，奇异值分解和特征值问题紧密联系。如果A是 复矩阵，B中的奇异值仍然是实数。SVD提供了一些关于A的信息，例如非零奇异值的数目（B的 阶数）和A的阶数...
