「荒原之梦考研数学」文章

对抽象矩阵/行列式的计算,要尽可能“拖延”代入具体数值的时间

一、题目题目 - 荒原之梦

已知 $\boldsymbol{A}$, $\boldsymbol{B}$ 是三阶方阵,且满足等式 $\boldsymbol{A}^{2} \boldsymbol{B}$ $-$ $\boldsymbol{A}$ $-$ $\boldsymbol{B}$ $=$ $\boldsymbol{E}$, 若 $\boldsymbol{A}$ $=$ $\begin{bmatrix} 1 & 0 & 1 \\ 0 & 2 & 0 \\ -2 & 0 & 1 \end{bmatrix}$, 则:

$$
\begin{vmatrix}
\boldsymbol{B}
\end{vmatrix} = ?
$$

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概率统计中用于表示“方差”的那些符号

一、前言 前言 - 荒原之梦

方差可以用来描述随机变量的离散程度,是数理统计中一个常用的统计特征。

但是,在不同的数学学习资料中,表示方差所用的符号可能存在区别,这对我们的学习产生了一定的困扰。

因此,在本文中,「荒原之梦考研数学」就给同学们汇总整理了不同学习资料中常用的方差表示方法,以方便同学们的学习。

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基于主对角线元素复杂度梯度的矩阵/行列式化简策略

一、前言 前言 - 荒原之梦

在「荒原之梦考研数学」的另一篇文章《矩阵/行列式 的一个优化策略》中,我们首次提出了在包含多个 $0$ 元素的矩阵/行列式中 的一个优化策略,那么,如果初始的矩阵/行列式中没有 $0$ 元素,或者只有少量的 $0$ 元素该怎么办呢?

在本文中,我们将以矩阵/行列式的主对角线为基准,通过元素复杂度梯度排列的方式,给同学们提供一种适用性更广泛的矩阵/行列式化简的方法。

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极限不怕“无穷小”,但是极限怕“有限小”

一、题目题目 - 荒原之梦

难度评级:

二、解析 解析 - 荒原之梦

“无穷小”和“有限小”

量不可数,例如,当 $x \rightarrow \infty$ 的时候,$\frac{1}{x}$, $\frac{2}{x}$, $\frac{9999999}{x}$ 都是无穷小量,我们也可以将无穷小理解为“无限小”;

量可数,例如,无论是 $\frac{1}{2}$, $\frac{1}{100}$, 还是 $\frac{1}{9999999}$, 虽然在某些程度上都是很小的数字,但他们都是可数的,都是一个确定的量。

加上或者减去一个 量不会对原有的数值产生影响:

$$
\textcolor{brown}{\colorbox{yellow}{ 1 }} + \textcolor{pink}{ \lim_{x \to \infty} \frac{1}{x} } = 1 + \textcolor{pink}{ 0 } \textcolor{springgreen}{ = 1 }
$$

加上或者减去一个 量会对原有的数值产生影响:

$$
\textcolor{brown}{\colorbox{yellow}{ 1 }} + \frac{1}{9999999} = \frac{9999999 + 1}{9999999} = \frac{10000000}{9999999} \textcolor{orangered}{\neq 1}
$$

有了上面的知识之后,求解本题就很容易了。

⟨A⟩ & ⟨B⟩

首先可以看到,无论是让 $K$ 加上 $\frac{1}{n}$ 还是减去 $\frac{1}{n}$, 当 $n$ 充分大时,也就是当 $n \rightarrow \infty$ 时,都有:

$$
\lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} = 0
$$

也就是说,当 $n \rightarrow \infty$ 时:

$$
K + \frac{1}{n} = K – \frac{1}{n} = K
$$

又由题目已知条件 $\lim_{n \rightarrow \infty} A_{n}$ $=$ $K$ 可知:

$$
\begin{aligned}
A_{n} & \textcolor{springgreen}{=} K + \frac{1}{n} \quad \textcolor{springgreen}{\boldsymbol{\checkmark}} \\ \\
A_{n} & \textcolor{springgreen}{=} K – \frac{1}{n} \quad \textcolor{springgreen}{\boldsymbol{\checkmark}}
\end{aligned}
$$

综上可知,C

⟨C⟩ & ⟨D⟩

虽然我们不知道 $K$ 是一个正数还是一个负数,但是,由题目已知条件 $\lim_{n \rightarrow \infty} A_{n}$ $=$ $K$ $\neq$ $0$ 可知:

$$
\textcolor{orange}{
\lim_{n \rightarrow \infty} |A_{n}| = |K| > 0 } \tag{1}
$$

且:

$$
\frac{|K|}{2} > 0
$$

由于当 $n$ 足够大时,也就是 $n \rightarrow \infty$ 时,上面的 $\textcolor{orange}{(1)}$ 式一定成立,并且 $\frac{|K|}{2}$ 是一个可数的数值,所以下式一定成立:

$$
|K| > \frac{|K|}{2}
$$

即:

$$
\lim_{n \rightarrow \infty} |A_{n}| > \frac{|K|}{2}
$$

综上可知,C


荒原之梦考研数学思维导图
荒原之梦考研数学思维导图

高等数学箭头 - 荒原之梦

涵盖高等数学基础概念、解题技巧等内容,图文并茂,计算过程清晰严谨。

线性代数箭头 - 荒原之梦

以独特的视角解析线性代数,让繁复的知识变得直观明了。

特别专题箭头 - 荒原之梦

通过专题的形式对数学知识结构做必要的补充,使所学知识更加连贯坚实。

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投石问路:线性代数中的升阶法详解

一、前言 前言 - 荒原之梦

在对高阶行列式进行计算的时候,其中一种计算方式就是“升阶”,也就是将原来的 $n$ 阶行列式升为 $n+1$ 阶行列式。

那么,什么样的行列式可以尝试升阶操作?怎么进行升阶操作?升阶之后该怎么进行接下来的计算呢?

在本文中,「荒原之梦考研数学」将就以上问题为同学们详细讲解。

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矩阵/行列式消 $0$ 的一个优化策略

一、前言 前言 - 荒原之梦

大部分时候,在对矩阵或者行列式进行运算的时候,我们都倾向于通过初等变换使得矩阵/行列式中产生更多的 $0$ 元素,或者说倾向于将矩阵/行列式中的非 $0$ 元素消为 $0$ 元素(在本文中,我们将这一类操作简称为“消 $0$”)。

那么,在消 $0$ 的时候,有什么注意事项呢?该采取什么样的策略,才能尽可能又快又多地消出来更多的 $0$ 元素呢?

在本文中,「荒原之梦考研数学」将为同学们详细讲解。

继续阅读“矩阵/行列式消 $0$ 的一个优化策略”

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