针对使用待定系数法确定二阶非齐次微分方程组的特解,本文将根据二阶非齐次微分方程右端项形式的不同,分三种情况依次说明。
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2017年考研数二第03题解析:数列极限、数列收敛
一、题目
设数列 $x_{n}$ 收敛,则 $?$
⟨A⟩. 当 $\lim_{n \rightarrow \infty} \sin x_{n}$ $=$ $0$ 时,$\lim_{n \rightarrow \infty} x_{n}$ $=$ $0$.
⟨B⟩. 当 $\lim_{n \rightarrow \infty} (x_{n} + \sqrt{|x_{n}|})$ $=$ $0$ 时,$\lim_{n \rightarrow \infty}$ $=$ $0$.
⟨C⟩. 当 $\lim_{n \rightarrow \infty} (x_{n} + x_{n}^{2})$ $=$ $0$ 时,$\lim_{n \rightarrow \infty} x_{n}$ $=$ $0$.
⟨D⟩. 当 $\lim_{n \rightarrow \infty} (x_{n} + \sin x_{n})$ $=$ $0$ 时,$\lim_{n \rightarrow \infty} x_{n}$ $=$ $0$.
2017年考研数二第02题解析:定积分,二阶导函数
一、题目
设二阶可导函数 $f(x)$ 满足 $f(1)$ $=$ $f(-1)$ $=$ $1$, $f(0)$ $=$ $-1$, 且 $f^{\prime \prime}(x)$ $>$ $0$, 则( )
⟨A⟩. $\int_{-1}^{1} f(x) \mathrm{~d} x$ $>$ $0$
⟨C⟩. $\int_{-1}^{0} f(x) \mathrm{~d} x$ $>$ $\int_{0}^{1} f(x) \mathrm{~d} x$
⟨B⟩. $\int_{-1}^{1} f(x) \mathrm{~d} x$ $<$ $0$
⟨D⟩. $\int_{-1}^{0} f(x) \mathrm{~d} x$ $<$ $\int_{0}^{1} f(x) \mathrm{~d} x$
2017年考研数二第01题解析:分段函数的连续性
一、题目
若函数 $f(x)$ $=$ $\begin{cases} \frac{1- \cos \sqrt{x}}{ax}, x > 0,\\ b, x \leqslant 0 \end{cases}$ 在 $x=0$ 处连续,则( )
⟨A⟩. $ab = \frac{1}{2}$
⟨C⟩. $ab = 0$
⟨B⟩. $ab = – \frac{1}{2}$
⟨D⟩. $ab = 2$
2018年考研数二真题解析汇总
2018年考研数二第14题解析
题目
设 $A$ 为三阶矩阵,$a_{1},a_{2},a_{3}$ 是线性无关的向量组。若 $A \alpha_{1} = 2 \alpha_{1} + \alpha_{2} + \alpha_{3}$, $A \alpha_{2} = \alpha_{2} + 2 \alpha_{3}$, $A \alpha_{3} = – \alpha_{2} + \alpha_{3}$, 则 $A$ 的实特征值为 $?$
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题目
设函数 $z=z(x,y)$ 由方程 $\ln z + e^{z-1} = xy$ 确定,则 $\frac{\partial z}{\partial x} |_{(2,\frac{1}{2})}=?$
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题目
$
\left\{\begin{matrix}
x=\cos ^{3} t,\\
y=\sin ^{3} t
\end{matrix}\right.
$ 在 $t=\frac{\pi}{4}$ 对应点处的曲率为 $?$
2018年考研数二第11题解析
[线代]分块矩阵的运算
- 对分块矩阵进行运算时,把每个分块都看作矩阵中单个的元素处理即可。
解释:
如果把矩阵中的每个元素都看作一个分块,这样做是不会改变矩阵的运算法则的,因此,当分块中不止一个元素时,矩阵的运算法则也不会改变。
- 对由分块矩阵构成的大矩阵进行转置的时候,不仅要在分块的程度上进行转置,而且每个分块本身也要进行转置。
解释:
如果把一个矩阵的整体看成一个分块,即一个矩阵只有一个分块,这样做是不会改变矩阵的运算法则的,自然也不会改变矩阵的转置法则。当一个矩阵中只有一个分块时,根据上面的第一条性质,这个分块可以看作是一个单独的元素,一个单独的元素转置与否都没有形式上的改变(对于单个的元素而言,其位置由第一行第一列变成第一列第一行之后,元素位置实际上未发生改变),之后,为了遵循矩阵的转置法则,这个分块内部的元素必须也进行一次转置才可以。
EOF
2018年考研数二第10题解析
[高数]函数与方程在书写形式上的区别
- 函数
函数表示的是一种输入与输出的对应关系,通常把自变量放在等号的一侧,把因变量放在等号的另一侧,例如:
$$
y=x.
$$
- 方程
方程表示的是一种相等关系,不区分自变量和因变量,通常把所有变量、数字和运算放在等号的一侧并使得等号的另一侧为 $0$, 例如:
$$
x-y=0.
$$
EOF
2018年考研数二第09题解析
2018年考研数二第08题解析
题目
设 $A$, $B$ 为 $n$ 阶矩阵,记 $r(X)$ 为矩阵 $X$ 的秩,$(X,Y)$ 表示分块矩阵,则 $?$
$$A. r(A,AB)=r(A)$$
$$B. r(A,BA)=r(A)$$
$$C. r(A,B)= \max \{ r(A), r(B) \}$$
$$D. r(A,B) = r(A^{\top}, B^{\top})$$
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一、名词解释
1. 行 满 秩
矩阵有效的行数,也就是线性无关的行的个数。
2. 列 满 秩
矩阵有效的列数,也就是线性无关的列的个数。
3. 满 秩
一个矩阵行满秩或者列满秩(满足一个即可)就称为满秩矩阵。
这里需要注意的是,并不是只有方阵才能满秩。因为“满秩”说的是一个矩阵中最大的非零 $n$ 阶方阵的阶数 $n$, 很显然,只要一个矩阵行满秩(列满秩),那么这个矩阵内部就不会存在阶数大于其行数(列数)的方阵了,自然也不会存在阶数大于其行数(列数)的非零方阵。
4. 行 秩 $\textcolor{red}{=}$ 列 秩 $\textcolor{red}{=}$ 秩
无论一个行列式是否是行满秩或列满秩矩阵,都有如下性质:
行秩 $=$ 列秩 $=$ 秩。
对此我们可以这样理解:由于转置并不改变矩阵的秩,因此必然有“行秩 $=$ 列秩”。
二、性质
若 $A$ 【行】满秩,则:
$$
R(BA)=R(B).
$$
若 $A$ 【列】满秩,则:
$$
R(AB)=R(B).
$$