一、题目
已知 $n$ 阶矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和 $\boldsymbol{B}$ 满足:
$$
\begin{cases}
\boldsymbol{A} = \frac{1}{3} (\boldsymbol{B} + \boldsymbol{E}) \\ \\
\boldsymbol{A} ^{2} = \boldsymbol{A}
\end{cases}
$$
则:
$$
\boldsymbol{B} = ?
$$
难度评级:
继续阅读“借助二次方程求解未知矩阵”已知 $n$ 阶矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和 $\boldsymbol{B}$ 满足:
$$
\begin{cases}
\boldsymbol{A} = \frac{1}{3} (\boldsymbol{B} + \boldsymbol{E}) \\ \\
\boldsymbol{A} ^{2} = \boldsymbol{A}
\end{cases}
$$
则:
$$
\boldsymbol{B} = ?
$$
难度评级:
继续阅读“借助二次方程求解未知矩阵”已知:
$$
\begin{aligned}
\boldsymbol{A} & = \begin{bmatrix}
1 & 0 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 1 & 0 \\
2 & 2 & 0 & 1
\end{bmatrix} \\ \\
\boldsymbol{B} & = \begin{bmatrix}
1 & 0 \\
1 & 2 \\
1 & 1 \\
0 & 1
\end{bmatrix}
\end{aligned}
$$
则:
$$
\boldsymbol{A B} = ?
$$
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继续阅读“利用好分块矩阵的性质,可以节省计算步骤”$$
\begin{aligned}
& |\boldsymbol{K}| = \\ \\
& \begin{vmatrix}
1 & -2 & 5 & 0 & 0 & 0 \\
3 & 8 & 1 & 0 & 0 & 0 \\
5 & 0 & -3 & 2 & 1 & -1 \\
1 & 2 & 5 & 2 & 1 & -1 \\
7 & 3 & 5 & 9 & 2 & 0 \\
1 & 6 & 5 & -5 & 3 & 2 \\
\end{vmatrix} \\ \\
& = ?
\end{aligned}
$$
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继续阅读“行列式中的“消消乐””我们知道,形如下面这样的行列式,被称之为“范德蒙行列式”:
$$
D _{ n } = \begin{vmatrix}
1 & 1 & 1 & \cdots & 1 \\
x _{ 1 } & x _{ 2 } & x _{ 3 } & \cdots & x _{ n } \\
x _{ 1 } ^ { 2 } & x _{ 2 } ^ { 2 } & x _{ 3 } ^ { 2 } & \cdots & x _{ n } ^ { 2 } \\
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\
x _{ 1 } ^ { n – 1 } & x _{ 2 } ^ { n – 1 } & x _{ 3 } ^ { n – 1 } & \cdots & x _{ n } ^ { n – 1 }
\end{vmatrix}
$$
上面这个行列式的计算结果为:
$$
D _{ n } = \prod _{ 1 \leqslant j < i \leqslant n } \left( x _{ i } – x _{ j } \right)
$$
但是,在大部分的考试中,特别是考研数学中,并不会直接给我们一个标准形式的范德蒙行列式,更多的是会给出一个看上去像是其他形式的行列式,需要我们经过一些转化,才能转变为范德蒙行列式的标准形式,进而使用范德蒙行列式的计算公式。
在本文中,荒原之梦考研数学将给出若干道可以转变为范德蒙行列式计算的“范德蒙变体行列式”,并分析什么情况下可以考虑将一个行列式向范德蒙行列式转换。
继续阅读“范德蒙行列式“变体”行列式的计算”已知,$\boldsymbol{A}$ 和 $\boldsymbol{B}$ 都是 $n$ 阶方阵,且:
$$
\boldsymbol{BA} = \boldsymbol{E}
$$
则:
$$
\boldsymbol{B} \left[ \boldsymbol{E} + \boldsymbol{A} \left( \boldsymbol{E} + 2 \boldsymbol{B} ^{\top} \boldsymbol{A} ^{\top} \right) ^{-1} \boldsymbol{B} \right] \boldsymbol{A} = ?
$$
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继续阅读“矩阵乘法一般是不能交换的:除非他们相乘得单位矩阵”已知矩阵 $\boldsymbol{K}$ $=$ $\boldsymbol{A K}$ $+$ $\boldsymbol{B}$, 且:
$$
\begin{aligned}
\boldsymbol{A} & = \begin{bmatrix}
0 & 1 & 0 \\
– 1 & -1 & 0 \\
0 & 0 & 2
\end{bmatrix} \\ \\
\boldsymbol{B} & = \begin{bmatrix}
1 & – 1 \\
2 & 0 \\
3 & 1
\end{bmatrix}
\end{aligned}
$$
则 $\boldsymbol{K}$ $=$ $?$
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继续阅读“矩阵起源于方程组,因此也可以借助方程组的思想解题”$$
\begin{vmatrix} \boldsymbol{A} \end{vmatrix} = \begin{vmatrix}
a & 0 & b & 0 \\
0 & c & 0 & d \\
e & 0 & f & 0 \\
0 & g & 0 & h
\end{vmatrix} = ?
$$
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继续阅读“如何确定行列式展开式中有效项的个数?”已知 $\boldsymbol{A} ^ { – 1 } = \left[ \begin{array} { c c c } 1 & 0 & 0 \\ 2 & 1 & 0 \\ 3 & 2 & 1 \end{array} \right]$, 则:
$$
\begin{aligned}
\left( 3 \boldsymbol{A} ^ {*} \right) ^ { – 1 } & = ? \\
\left( 2 \boldsymbol {A} \right) ^ {*} & = ?
\end{aligned}
$$
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继续阅读“看准题目所给条件,可以降低发生低级错误的可能性”在荒原之梦考研数学的《行列式的定义式(计算公式)该怎么理解?》这篇文章中,我们理解了如下这个行列式的计算公式中每一项的具体含义:
$$
\left|\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{m}\end{matrix}\right| =
\textcolor{yellow}{\sum _{j_{1} j_{2} \cdots j_{n}}} \textcolor{springgreen}{\left(−1\right)^{\tau \left(j_{1}j_{2} \cdots j_{n}\right)}} \textcolor{pink}{a_{1j_{1}}a_{2j_{2}} \cdots a_{n}}
$$
这个计算公式是一个标准的计算公式,因为其中表示行列式行数的 “$a_{1}$, $a_{2}$, $\cdots$, $a_{n}$” 是顺序排列的,那么,如果组成行列式展开式中的项的元素不是顺序排列相乘的,该怎么确定这个项的正负呢?
在本文中,荒原之梦考研数学就带大家一探究竟。
继续阅读“如何确定行列式展开计算公式中每一项的正负?”我们知道,$n$ 阶行列式的定义公式如下,同时,下面的公式也是计算 $n$ 阶行列式的通用公式:
$$
\left|\begin{matrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{m} \end{matrix}\right| =
\textcolor{yellow}{\sum _{j_{1} j_{2} \cdots j_{n}}} \textcolor{springgreen}{\left(−1\right)^{\tau \left(j_{1}j_{2} \cdots j_{n}\right)}} \textcolor{pink}{a_{1j_{1}}a_{2j_{2}} \cdots a_{n}}
$$
那么,如何理解上面这个公式呢?
在本文中,荒原之梦考研数学将通过一点点的拆解剖析和例题,为同学们讲明白这个知识点。
继续阅读“行列式的定义式(计算公式)该怎么理解?”如果已知 $n$ 阶矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和矩阵 $\boldsymbol{B}$, 以及 $n$ 阶零矩阵 $\boldsymbol{O}$, 且下式成立:
$$
\boldsymbol{AB} = \boldsymbol{O}
$$
那么,我们能判断出来有关矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和矩阵 $\boldsymbol{B}$ 的哪些性质呢?
在本文中,荒原之梦考研数学将借助类似“俄罗斯方块”游戏中的元素,为同学们解释清楚这个问题。
继续阅读“用“俄罗斯方块”理解两矩阵相乘得零矩阵所蕴含的规律”已知,$6$ 阶行列式 $\begin{vmatrix} A \end{vmatrix}$ 中含有 $31$ 个零元素,则下面说法正确的是哪个?
[A]. $\begin{vmatrix} A \end{vmatrix}$ $>$ $0$
[B]. $\begin{vmatrix} A \end{vmatrix}$ $=$ $0$
[C]. $\begin{vmatrix} A \end{vmatrix}$ $<$ $0$
[D]. $\begin{vmatrix} A \end{vmatrix}$ $\leqslant$ $0$
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继续阅读“当行列式中非零元素的个数小于行数或列数的时候,该行列式一定等于零”一个 $n$ 阶行列式的展开式有多少项?在本文中,荒原之梦考研数学就通过实际计算和演示推理,给同学们讲明白,为什么 $n$ 阶行列式的展开式中有 $n!$ 个项。
继续阅读“n阶行列式的展开项有n!个”设矩阵 $\boldsymbol{A}$ 满足:对任意 $x _{ 1 }$, $x _{ 2 }$, $x _{ 3 }$ 均有 $\boldsymbol{A} \left( \begin{array} { c } x _{ 1 } \\ x _{ 2 } \\ x _{ 3 } \end{array} \right)$ $=$ $\left( \begin{array} { c } x _{ 1 } + x _{ 2 } + x _{ 3 } \\ 2 x _{ 1 } – x _{ 2 } + x _{ 3 } \\ x _{ 2 } – x _{ 3 } \end{array} \right)$
(1) 求 $\boldsymbol{A}$;
(2) 求可逆矩阵 $\boldsymbol{P}$ 与对角矩阵 $\boldsymbol{\Lambda}$, 使得 $\boldsymbol{P ^ { – 1 } A P}$ $=$ $\boldsymbol{\Lambda}$.
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继续阅读“2023年考研数二第22题解析:根据矩阵乘法凑出隐含的矩阵、矩阵的特征值和特征向量”已知 $\boldsymbol{A}$, $\boldsymbol{B}$, $\boldsymbol{C}$ 均为 $n$ 阶方阵,且 $\boldsymbol{A B C}$ $=$ $\boldsymbol{E}$, 其中,$\boldsymbol{E}$ 是 $n$ 阶单位矩阵,则下面的式子一定成立的是哪个?
(A) $\boldsymbol{A C B}$ $=$ $\boldsymbol{E}$
(B) $\boldsymbol{C B A}$ $=$ $\boldsymbol{E}$
(C) $\boldsymbol{B C A}$ $=$ $\boldsymbol{E}$
(D) $\boldsymbol{B A C}$ $=$ $\boldsymbol{E}$
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继续阅读“矩阵乘法不能随便“拆”:一拆就可能“变味”了”