一、题目
$$
\lim_{{n} \to \infty} \frac{1}{{n}^{{2}}} \left[ \ln \frac{1}{{n}} + 2 \ln \frac{2}{{n}} + \cdots + \left( {n} – 1 \right) \ln \frac{{n} – 1}{{n}} \right] \underline{\qquad}.
$$
$$
\lim_{{n} \to \infty} \frac{1}{{n}^{{2}}} \left[ \ln \frac{1}{{n}} + 2 \ln \frac{2}{{n}} + \cdots + \left( {n} – 1 \right) \ln \frac{{n} – 1}{{n}} \right] \underline{\qquad}.
$$
曲线 $y = \sqrt[3]{x^{3}-3x^{2}+1}$ 的渐近线方程为 $\underline{\qquad}$.
设 $\int_{1}^{+\infty}\frac{a}{x\left(2x+a\right)}\mathrm{~d} x = \ln 2$, 则 $a = \underline{\qquad}$.
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继续阅读“2025年考研数二第11题解析:反常积分的敛散性、对数函数的积分”设 $3$ 阶矩阵 $\boldsymbol{A}, \boldsymbol{B}$ 满足 $\mathbf{r} \left(\boldsymbol{A}\boldsymbol{B}\right) = \mathbf{r} \left(\boldsymbol{B}\boldsymbol{A}\right)+1$, 则( )
»A«. 方程组 $\left(\boldsymbol{A}+\boldsymbol{B}\right)\boldsymbol{x}=0$ 只有零解
»B«. 方程组 $\boldsymbol{A}\boldsymbol{x}=0$ 与方程组$\boldsymbol{B}\boldsymbol{x}=0$ 均只有零解
»C«. 方程组 $\boldsymbol{A}\boldsymbol{x}=0$ 与方程组 $\boldsymbol{B}\boldsymbol{x}=0$ 没有公共非零解
»D«. 方程组 $\boldsymbol{A}\boldsymbol{B}\boldsymbol{A}\boldsymbol{x}=0$ 与方程组 $\boldsymbol{B}\boldsymbol{A}\boldsymbol{B}\boldsymbol{x}=0$ 有公共非零解
下列矩阵中,可以经过若干初等行变换得到矩阵 $\begin{pmatrix}
1 & 1 & 0 & 1\\
0 & 0 & 1 & 2\\
0 & 0 & 0 & 0
\end{pmatrix}$ 的是( )
A. $\begin{pmatrix}
1 & 1 & 0 & 1\\
1 & 2 & 1 & 3\\
2 & 3 & 1 & 4
\end{pmatrix}$
B. $\begin{pmatrix}
1 & 1 & 0 & 1\\
1 & 1 & 2 & 5\\
1 & 1 & 1 & 3
\end{pmatrix}$
C. $\begin{pmatrix}
1 & 0 & 0 & 1\\
0 & 1 & 0 & 3\\
0 & 1 & 0 & 0
\end{pmatrix}$
D. $\begin{pmatrix}
1 & 1 & 2 & 3\\
1 & 2 & 2 & 3\\
2 & 3 & 4 & 6
\end{pmatrix}$
在本文中,「荒原之梦考研数学」将对什么是二次型、二次型的本质、二次型与实对称矩阵之间的关系、常用的化二次型为标准型的方法等,做一个全面且深度的解析,帮助同学们更加深入地理解考研线性代数中的二次型.
继续阅读“二次型全面深度解析”对于方阵而言,如果一个矩阵的元素关于主对角线对称位置对应相等,这个矩阵就被称为“对称矩阵”,如果一个矩阵的元素关于主对角线对称位置对称正负相反,这个矩阵就被称为“斜对称矩阵”.
在本文中,「荒原之梦考研数学」就基于转置矩阵的性质,为同学们讲解清楚:为什么任意一个矩阵都可以写成一个对称矩阵和一个斜对称矩阵之和?
继续阅读“为什么任意一个矩阵都可以写成一个对称矩阵和一个斜对称矩阵之和?”
Tip
斜对称矩阵并不是关于矩阵副对角线对称的矩阵.
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设矩阵 $\left(\begin{array}{ccc}1 & 2 & 0 \\ 2 & a & 0 \\ 0 & 0 & b\end{array}\right)$ 有一个正特征值和两个负特征值,则( )
»A«. $a>4, b>0$
»B«. $a<4, b>0$
»C«. $a>4, b<0$
»D«. $a<4, b<0$
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继续阅读“2025年考研数二第08题解析:矩阵的特征值、韦达定理、二次型”要定义实对称矩阵,我们首先需要知道什么是对称矩阵——
设 $\boldsymbol{A} = \left( a_{ij} \right)_{n \times n}$ 是一个 $n$ 阶方阵,如果矩阵 $\boldsymbol{A}$ 满足 $\boldsymbol{A}^{\top} = \boldsymbol{A}$, 那么就称 $\boldsymbol{A}$ 是对称矩阵.
也就是说,一个对称矩阵,指的就是关于主对角线对称,主对角线两边对应位置的元素相等的矩阵:
$$
\boldsymbol{A}^{\top} = \boldsymbol{A} \iff a_{ij} = a_{ji} \quad \left( \forall i, j \right)
$$
例如,下面的矩阵就是一个对称矩阵:
$$
\boldsymbol{A} = \left( \begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 4 & 5 \\ 3 & 5 & 6 \end{matrix} \right)
$$
因为 $a_{12} = a_{21} = 2$, $a_{13} = a_{31} = 3$, $a_{23} = a_{32} = 5$.
基于上面的定义,我们就可以定义什么是实对称矩阵——
如果一个对称矩阵的所有元素都是实数,就称它为实对称矩阵.
考研数学中的对称矩阵,一般就是实对称矩阵.
需要注意的是,实对称矩阵主对角线上的元素不一定是其特征值,或者说,实对称矩阵主对角线上的元素与实对称矩阵的特征值之间没有必然的关系.
若特征值 $\lambda_{1} \neq \lambda_{2}$, 且这两个特征值对应的征向量分别为 $\boldsymbol{\alpha}, \boldsymbol{\beta}$,则:
$$
\boldsymbol{\alpha}^{\top} \boldsymbol{\beta} = 0
$$
若 $\boldsymbol{A}$ 是实对称矩阵,则存在正交矩阵 $\boldsymbol{Q}$, 使得:
$$
\boldsymbol{Q}^{\top} \boldsymbol{A} \boldsymbol{Q} = \boldsymbol{\Lambda}
$$
其中 $\boldsymbol{\Lambda}$ 是对角矩阵,即:
$$
\boldsymbol{\Lambda} = \mathrm{diag} \left( \lambda_{1}, \lambda_{2}, \dots, \lambda_{n} \right)
$$
若 $n$ 阶矩阵 $\boldsymbol{A}$ 是对称矩阵,则其对应的二次型为:
$$
f \left( \boldsymbol{x} \right) = \sum_{i=1}^{n} a_{ii} x_{i}^{2} + 2 \sum_{1 \le i < j \le n} a_{ij} x_{i} x_{j}
$$
注意:交叉项 $a_{ij} x_{i} x_{j}$ 前面的系数之所以是 $2$, 是因为 $a_{ij} x_{i} x_{j}$ 和 $a_{ji} x_{j} x_{i}$ 合并了,且 $a_{ij} = a_{ji}$.
例如,对于一个 $3$ 阶的实对称矩阵:
$$
\boldsymbol{A} = \left( \begin{matrix} a & d & e \\ d & b & f \\ e & f & c \end{matrix} \right)
$$
其对应二次型为:
$$
f \left( x_{1}, x_{2}, x_{3} \right) = a x_{1}^{2} + b x_{2}^{2} + c x_{3}^{2} + 2 d x_{1} x_{2} + 2 e x_{1} x_{3} + 2 f x_{2} x_{3}
$$
如果要进一步求解实对称矩阵对应的二次型的标准型,也就是将二次型转换为只含平方项、不含交叉项的形式,则需要求解出实对称矩阵的特征值 $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \dots, \lambda_{n}$, 此时,该实对称矩阵的二次型的标准型就是:
$$
f = \lambda_{1} y_{1}^{2} + \lambda_{2} y_{2}^{2} + \dots + \lambda_{n} y_{n}^{2}
$$
设函数 $f\left( x \right)$ 连续,给出下列四个条件:
① $\lim_{x \to 0} \frac{\left| f\left( x \right) \right| – f\left( 0 \right)}{x}$ 存在;
② $\lim_{x \to 0} \frac{f\left( x \right) – \left| f\left( 0 \right) \right|}{x}$ 存在;
③ $\lim_{x \to 0} \frac{\left| f\left( x \right) \right|}{x}$ 存在;
④ $\lim_{x \to 0} \frac{\left| f\left( x \right) \right| – \left| f\left( 0 \right) \right|}{x}$ 存在;
其中能得到“$f\left( x \right)$ 在 $x = 0$ 处可导”的条件个数是 $\left( \ \right)$
»A«. $1$
»B«. $2$
»C«. $3$
»D«. $4$
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继续阅读“2025年考研数二第07题解析:一点处导数的定义、函数的存在性”设单位质点 $P,Q$ 分别位于点 $\left( 0,0 \right)$ 和 $\left( 0,1 \right)$ 处,$P$ 从点 $\left( 0,0 \right)$ 出发沿 $X$ 轴正向移动,记 $G$ 为引力常量,则当质点 $P$ 移动到点 $\left( l, 0 \right)$ 时,克服质点 $Q$ 的引力所做的功为 ( )
»A«. $\int_{{0}}^{{l}} \frac{G}{x^{2}+1}\mathrm{~d}x$
»B«. $\int_{{0}}^{{l}} \frac{Gx}{\left( x^{2}+1 \right)^{\frac{3}{2}}} \mathrm{~d}x$
»C«. $\int_{{0}}^{{l}} \frac{G}{\left( x^{2}+1 \right)^{\frac{3}{2}}} \mathrm{~d}x$
»D«. $\int_{{0}}^{{l}} \frac{G\left( x+1 \right)}{\left( x^{2}+1 \right)^{\frac{3}{2}}} \mathrm{~d}x$
难度评级:
继续阅读“2025年考研数二第06题解析:质点之间的引力、积分的物理应用”设函数 $f\left( x,y \right)$ 连续,则 $\int_{{-2}}^{2}\mathrm{d}x \int_{{4-x^{2}}}^{4} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}y = \left( \ \right)$
»A«. $\int_{{0}}^{4}\left[ \int_{{-2}}^{{-\sqrt{4-y}}} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x + \int_{{\sqrt{4-y}}}^{2} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x \right]\mathrm{~d}y$
»B«. $\int_{{0}}^{4}\left[ \int_{{-2}}^{{\sqrt{4-y}}} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x + \int_{{\sqrt{4-y}}}^{2} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x \right]\mathrm{~d}y$
»C«. $\int_{{0}}^{4}\left[ \int_{{-2}}^{{-\sqrt{4-y}}} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x + \int_{{2}}^{{\sqrt{4-y}}} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x \right]\mathrm{~d}y$
»D«. $2 \int_{{0}}^{4}\mathrm{d}y \int_{{\sqrt{4-y}}}^{2} f\left( x,y \right)\mathrm{~d}x$
仰望星空,才能发觉自己的渺小,那种低至尘埃里的微渺,会让自身所触及的所有毁誉与纷争,都变得微不足道。
然而,正是这种对自身微不足道的幡然醒悟,反而使我充满了生长的力量——
在浩渺的太空,面对那些历经亿万年仍沉静如初的天体,所有的浮躁,都不再是一种波澜,在无所谓亦无所言的宏大中,不存在有所谓的得失,只有同样无尽的沉静、彻底的萌芽与深深的植根。
因为,我们虽然是天地间的一粒尘埃,却也是天地之中亿万维度上一个独一无二的触角,我们探索和感知这个世界,也从这个世界汲取和吸收着磅礴的能量。
当星辰的光芒与我们的目光交融辉映,来自亘古的呢喃,就已裹挟着永恒的力量,灌注了心灵。
设函数 $f(x)$, $g(x)$ 在 $x=0$ 的某去心邻域内有定义且恒不为零. 若当 $x \to 0$ 时,$f(x)$ 是 $g(x)$ 的高阶无穷小,则当 $x \to 0$ 时( )
»A«. $f(x) + g(x) = o(g(x))$
»B«. $f(x) \cdot g(x) = o(f^{2}(x))$
»C«. $f(x) = o(\mathrm{e}^{g(x)}-1)$
»D«. $f(x) = o(g^{2}(x))$