峰图 | 通过构建折线形矩阵研究矩阵秩的几何形态及矩阵的秩在矩阵乘法运算中表现出的性质

目录

一、前言
二、正文
§2.1 折线形矩阵的定义
§2.1.1 稳态矩阵
§2.1.2 折线形矩阵
§2.2 折线形矩阵中矩阵秩的确定
§2.3 折线形矩阵的矩阵乘法运算及矩阵秩的变化
§2.3.1 基于折线形矩阵拆解矩阵乘法运算并构建投射关系图
§2.3.2 基于矩阵乘法的投射关系图构建叠影关系图
§2.3.3 基于矩阵乘法的叠影关系图证明矩阵乘法中秩的变化性质
§2.4 折线形矩阵的矩阵乘法运算及一些几何性质
三、总结

一、前言

在本文中,「荒原之梦」将通过定义折线形矩阵的方式,将矩阵的秩几何化,并通过推导得到的几何化视角,在矩阵乘法运算过程中,观察矩阵秩的变化.

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满秩矩阵与满秩或不满秩矩阵相乘所得矩阵的秩该怎么判断?

一、前言

在「荒原之梦考研数学」的《满秩矩阵与满秩或不满秩矩阵相乘所得矩阵是否满秩?》这篇文章中,我们知道:

  • 两个同阶满秩的方阵相乘所得的矩阵一定也满秩;
  • 两个同阶的方阵,如果一个满秩一个不满秩,则相乘得到的矩阵一定不满秩.

而在本文中,我们就通过具体的公式推导,来看看,满秩或者不满秩的方阵相乘,所得的矩阵的秩为什么值.

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求解逆矩阵的常用方法

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」将为同学们汇总一下求解逆矩阵的常用方法.

二、正文

在本文中,我们设矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和矩阵 $\boldsymbol{B}$ 都是可逆矩阵.

根据逆矩阵的定义,我们知道,如果矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和矩阵 $\boldsymbol{B}$ 互为逆矩阵,则有:

$$
\boldsymbol{A} \boldsymbol{B} = \boldsymbol{B}\boldsymbol{A} = \boldsymbol{E}
$$

因此,我们可以用逆矩阵的定义来求解逆矩阵,即:

$$
\textcolor{lightgreen}{
\boldsymbol{A}^{-1} = \boldsymbol{B}, \ \boldsymbol{B}^{-1} = \boldsymbol{A}
}
$$

根据伴随矩阵的定义,我们知道:

$$
\boldsymbol{A}^{*} = \boldsymbol{A}^{-1} \begin{vmatrix} \boldsymbol{A} \end{vmatrix}
$$

于是,我们可以用伴随矩阵的定义来求解逆矩阵,即:

$$
\textcolor{lightgreen}{
\boldsymbol{A}^{-1} = \frac{\boldsymbol{A}^{*}}{ \begin{vmatrix} \boldsymbol{A} \end{vmatrix} }
}
$$

对于分块矩阵,我们可以使用下面的公式快速求解其逆矩阵:

$$
\textcolor{lightgreen}{
\begin{aligned}
& \begin{bmatrix} \boldsymbol{A} & \boldsymbol{O} \\ \boldsymbol{O} & \boldsymbol{B} \end{bmatrix}^{-1} = \begin{bmatrix} \boldsymbol{A}^{-1} & \boldsymbol{O} \\ \boldsymbol{O} & \boldsymbol{B}^{-1} \end{bmatrix} \\ \\
& \begin{bmatrix} \boldsymbol{O} & \boldsymbol{A} \\ \boldsymbol{B} & \boldsymbol{O} \end{bmatrix}^{-1} = \begin{bmatrix} \boldsymbol{O} & \boldsymbol{B}^{-1} \\ \boldsymbol{A}^{-1} & \boldsymbol{O} \end{bmatrix}
\end{aligned}
}
$$

根据《初等变换求逆法的形象理解》这篇文章可知——

对于矩阵 $\boldsymbol{A}$, 我们可以用初等行变换的方式得到其逆矩阵,即:

$$
\textcolor{lightgreen}{
\begin{pmatrix}
\boldsymbol{A} \mid \boldsymbol{E}
\end{pmatrix} \xrightarrow{\text{初等行变换}} \begin{pmatrix}
\boldsymbol{E} \mid \boldsymbol{A}^{-1}
\end{pmatrix}
}
$$

也可以用初等列变换的方式得到其逆矩阵,即:

$$
\textcolor{lightgreen}{
\begin{pmatrix}
\boldsymbol{A} \\
\boldsymbol{E}
\end{pmatrix} \xrightarrow{\text{初等列变换}} \begin{pmatrix}
\boldsymbol{E} \\
\boldsymbol{A}^{-1}
\end{pmatrix}
}
$$


荒原之梦考研数学思维导图
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有关自然常数 e 极限公式的两个常见变形

已知公式

对于自然常数 $\mathrm{e}$, 我们有:

$$
\lim_{x \rightarrow \infty} \left( 1 + \frac{1}{x} \right)^{x} = \mathrm{e}
$$

变形一

题目

已知 $a$ 为正整数,则:

$$
\lim_{x \rightarrow \infty}\left(1 + \frac{1}{x}\right)^{ax} = ?
$$

解析

$$
\begin{aligned}
\left(1 + \frac{1}{x}\right)^{ax} & = \left[\left(1 + \frac{1}{x}\right)^{x}\right]^{a} \\ \\
& = \mathrm{e}^{a}
\end{aligned}
$$

变形二

已知 $a$ 为正整数,则:

$$
\lim_{x \rightarrow 0}(1 + ax)^{\frac{1}{x}} = ?
$$

解析

首先,令 $y = (ax)^{-1}$, 即:

$$
ax = \frac{1}{y}, \ x = \frac{1}{ay}, \ y \rightarrow \infty
$$

于是:

$$
\begin{aligned}
\lim_{x \rightarrow 0} (1 + ax)^{\frac{1}{x}} & = \lim_{y \rightarrow \infty} \left(1 + \frac{1}{y}\right)^{ay} \\ \\
& = \lim_{y \rightarrow \infty} \left[ \left(1 + \frac{1}{y}\right)^{y} \right]^{a} \\ \\
& = \mathrm{e}^{a}
\end{aligned}
$$


荒原之梦考研数学思维导图
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满秩矩阵与满秩或不满秩矩阵相乘所得矩阵是否满秩?

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」将通过多种方式,证明以下两个结论:

  • 两个同阶满秩的方阵相乘所得的矩阵一定也满秩;
  • 两个同阶的方阵,如果一个满秩一个不满秩,则相乘得到的矩阵一定不满秩.
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平方与求导或许可以将被积函数中次幂不同的部分凑成相同的次幂

一、前言

我们知道,在对一个式子进行积分的时候,如果式子中自变量的次幂都是相同的,就会比较方便进行运算.

我们还知道,平方运算可以让一个式子的次幂增加(反过来看就是减少),例如 $\left( x^{\textcolor{#00bffe}{3}} \right)^{2}$ $=$ $x^{\textcolor{#00bffe}{6}}$; 而每次求导运算可以将一个式子的次幂减少 $1$ 次,例如 $\mathrm{d} \left( x^{\textcolor{yellow}{3}} \right)$ $=$ $\frac{1}{3} x^{\textcolor{yellow}{2}} \mathrm{~d} x$.

所以,对于被积函数中次幂不同部分,可以尝试通过平方运算与求导运算结合使用的方式,凑成相同的次幂.

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N 个未知数需要多少个等式才能确定其取值

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」就给同学们讲清楚求解未知数时所需等式的最低数量,特别是当一个未知数有多个可能的不同取值时.

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峰图 | 基于环形矩阵初等变换图理解什么是可逆矩阵,什么是不可逆矩阵

一、前言

在「荒原之梦考研数学」的《通过矩阵初等变换图理解逆矩阵初等变换的“逆对称”性质》这篇文章中,我们看到了如何用矩阵初等变换图来表示可逆矩阵,而在本文中,我们就对矩阵初等变换图做进一步的升级,并基于升级之后的矩阵初等变换图表示出来不可逆的矩阵.

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峰图 | 通过矩阵初等变换图理解逆矩阵初等变换的“逆对称”性质

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」将从可逆矩阵的性质出发,通过图示的方式为同学们讲清楚由荒原之梦原创的逆矩阵的“逆对称”概念,这一概念的引入可以帮助同学们建立对矩阵的初等变换,以及对逆矩阵、转置矩阵和正交矩阵更加形象和直观的理解.

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什么是矩阵乘法的“左行右列”的性质?

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」将通过一个特别设计的矩阵 $\begin{bmatrix}
a & d & 0 \\
0 & b & 0 \\
0 & 0 & c
\end{bmatrix}$ 来给同学们讲清楚什么是矩阵乘法中的“左行右列”性质.

继续阅读“什么是矩阵乘法的“左行右列”的性质?”

不同的取整运算:取整、上取整、下取整

一、前言

在本文中,「荒原之梦考研数学」就来讨论一下高等数学中会遇到的三种取整运算:取整、上取整、下取整.

二、正文

在本文的前言部分,我之所以强调我们现在所讨论的取整、上取整和下取整运算是“高等数学”中的,是因为,在其他领域的语境下,“取整”运算指的是“四舍五入”运算,也就是说,在高等数学之外的领域,对 “$5.1$” 做取整操作,得到是 “$5$”, 而对 “$5.7$” 做取整操作,得到的是 “$6$”——

但是,在高等数学中,“ ”运算等同于“ ”运算,即“将一个实数 ”:

$$
\begin{aligned}
& \left[ 5.1 \right] = \lfloor 5.1 \rfloor = 5 \\ \\
& \left[ 5.7 \right] = \lfloor 5.7 \rfloor = 5
\end{aligned}
$$

同时,在高等数学中,“ ”运算,即“将一个实数 ”:

$$
\begin{aligned}
& \left[ 5.1 \right] = \lfloor 5.1 \rfloor = 6 \\ \\
& \left[ 5.7 \right] = \lfloor 5.7 \rfloor = 6
\end{aligned}
$$

三、例题

  1. 用夹逼准则求解取整函数的极限

图解等价/相似矩阵的链式等秩公式

一、前言

根据矩阵的性质,我们知道,如果矩阵 $\boldsymbol{A}$ 和矩阵 $\boldsymbol{B}$ 等价或者相似,那么,就会存在下面这样的秩相等的链式关系式:

$$
\textcolor{lightgreen}{
\mathrm{r} \begin{pmatrix} \boldsymbol{A} \end{pmatrix} = \mathrm{r} \begin{pmatrix} \boldsymbol{B} \end{pmatrix} = \mathrm{r} \begin{pmatrix} \boldsymbol{A}, \boldsymbol{B} \end{pmatrix} = \mathrm{r} \begin{pmatrix}
\boldsymbol{A} \\
\boldsymbol{B}
\end{pmatrix}
}
$$

在本文中,「荒原之梦考研数学」将通过图示的方式,让同学们可以通过图形的方式,更加形象的对上面的公式有一个深入的理解。

继续阅读“图解等价/相似矩阵的链式等秩公式”

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