2016考研數(shù)學(xué)大綱解析:數(shù)二之線性代數(shù)
2016年《全國碩士研究生入學(xué)統(tǒng)一考試數(shù)學(xué)考試大綱》今天正式亮相。為了幫助2016屆的考生更好的進(jìn)行線性代數(shù)的備考,跨考教育數(shù)學(xué)教研室郭靜娟老師對線性代數(shù)的考試大綱特地給出以下備考指南,希望能夠幫助廣大的考生考到自己理想的分?jǐn)?shù),進(jìn)入自己理想中的大學(xué)。
對照2015年考試大綱,2016年數(shù)二大綱中線性代數(shù)部分的內(nèi)容沒有變化。
2015年與2016年考研線性代數(shù)大綱變化對比——數(shù)二 | ||||
| 章節(jié) | 2015年數(shù)學(xué)考試大綱考試內(nèi)容和考試要求 | 2016年數(shù)學(xué)考試大綱考試內(nèi)容和考試要求 | 變化對比 |
線性代數(shù) | 一、行列式 | 考試內(nèi)容 行列式的概念和基本性質(zhì) 行列式按行(列)展開定理考試要求 1.了解行列式的概念,掌握行列式的性質(zhì). 2.會應(yīng)用行列式的性質(zhì)和行列式按行(列)展開定理計(jì)算行列式. | 考試內(nèi)容 行列式的概念和基本性質(zhì) 行列式按行(列)展開定理考試要求 1.了解行列式的概念,掌握行列式的性質(zhì). 2.會應(yīng)用行列式的性質(zhì)和行列式按行(列)展開定理計(jì)算行列式. | 對比:無變化 |
二、矩陣 | 考試內(nèi)容 矩陣的概念 矩陣的線性運(yùn)算 矩陣的乘法 方陣的冪 方陣乘積的行列式 矩陣的轉(zhuǎn)置 逆矩陣的概念和性質(zhì) 矩陣可逆的充分必要條件 伴隨矩陣 矩陣的初等變換 初等矩陣 矩陣的秩 矩陣的等價(jià) 分塊矩陣及其運(yùn)算 考試要求 1.理解矩陣的概念,了解單位矩陣、數(shù)量矩陣、對角矩陣、三角矩陣、對稱矩陣、反對稱矩陣和正交矩陣以及它們的性質(zhì). 2.掌握矩陣的線性運(yùn)算、乘法、轉(zhuǎn)置以及它們的運(yùn)算規(guī)律,了解方陣的冪與方陣乘積的行列式的性質(zhì). 3.理解逆矩陣的概念,掌握逆矩陣的性質(zhì)以及矩陣可逆的充分必要條件.理解伴隨矩陣的概念,會用伴隨矩陣求逆矩陣. 4.了解矩陣初等變換的概念,了解初等矩陣的性質(zhì)和矩陣等價(jià)的概念,理解矩陣的秩的概念,掌握用初等變換求矩陣的秩和逆矩陣的方法. 5.了解分塊矩陣及其運(yùn)算. | 考試內(nèi)容 矩陣的概念 矩陣的線性運(yùn)算 矩陣的乘法 方陣的冪 方陣乘積的行列式 矩陣的轉(zhuǎn)置 逆矩陣的概念和性質(zhì) 矩陣可逆的充分必要條件 伴隨矩陣 矩陣的初等變換 初等矩陣 矩陣的秩 矩陣的等價(jià) 分塊矩陣及其運(yùn)算 考試要求 1.理解矩陣的概念,了解單位矩陣、數(shù)量矩陣、對角矩陣、三角矩陣、對稱矩陣、反對稱矩陣和正交矩陣以及它們的性質(zhì). 2.掌握矩陣的線性運(yùn)算、乘法、轉(zhuǎn)置以及它們的運(yùn)算規(guī)律,了解方陣的冪與方陣乘積的行列式的性質(zhì). 3.理解逆矩陣的概念,掌握逆矩陣的性質(zhì)以及矩陣可逆的充分必要條件.理解伴隨矩陣的概念,會用伴隨矩陣求逆矩陣. 4.了解矩陣初等變換的概念,了解初等矩陣的性質(zhì)和矩陣等價(jià)的概念,理解矩陣的秩的概念,掌握用初等變換求矩陣的秩和逆矩陣的方法. 5.了解分塊矩陣及其運(yùn)算. | 對比:無變化 | |
三、向量 | 考試內(nèi)容 向量的概念 向量的線性組合和線性表示 向量組的線性相關(guān)與線性無關(guān) 向量組的極大線性無關(guān)組 等價(jià)向量組 向量組的秩 向量組的秩與矩陣的秩之間的關(guān)系 向量的內(nèi)積 線性無關(guān)向量組的的正交規(guī)范化方法 考試要求 1.理解 維向量、向量的線性組合與線性表示的概念. 2.理解向量組線性相關(guān)、線性無關(guān)的概念,掌握向量組線性相關(guān)、線性無關(guān)的有關(guān)性質(zhì)及判別法. 3.了解向量組的極大線性無關(guān)組和向量組的秩的概念,會求向量組的極大線性無關(guān)組及秩. 4.了解向量組等價(jià)的概念,了解矩陣的秩與其行(列)向量組的秩的關(guān)系. 5.了解內(nèi)積的概念,掌握線性無關(guān)向量組正交規(guī)范化的施密特(Schmidt)方法. | 考試內(nèi)容 向量的概念 向量的線性組合和線性表示 向量組的線性相關(guān)與線性無關(guān) 向量組的極大線性無關(guān)組 等價(jià)向量組 向量組的秩 向量組的秩與矩陣的秩之間的關(guān)系 向量的內(nèi)積 線性無關(guān)向量組的的正交規(guī)范化方法 考試要求 1.理解 維向量、向量的線性組合與線性表示的概念. 2.理解向量組線性相關(guān)、線性無關(guān)的概念,掌握向量組線性相關(guān)、線性無關(guān)的有關(guān)性質(zhì)及判別法. 3.了解向量組的極大線性無關(guān)組和向量組的秩的概念,會求向量組的極大線性無關(guān)組及秩. 4.了解向量組等價(jià)的概念,了解矩陣的秩與其行(列)向量組的秩的關(guān)系. 5.了解內(nèi)積的概念,掌握線性無關(guān)向量組正交規(guī)范化的施密特(Schmidt)方法. | 對比:無變化 | |
四、線性方程組 | 考試內(nèi)容 線性方程組的克拉默(Cramer)法則 齊次線性方程組有非零解的充分必要條件 非齊次線性方程組有解的充分必要條件 線性方程組解的性質(zhì)和解的結(jié)構(gòu) 齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解 非齊次線性方程組的通解考試要求 1.會用克拉默法則. 2.理解齊次線性方程組有非零解的充分必要條件及非齊次線性方程組有解的充分必要條件. 3.理解齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系及通解的概念,掌握齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解的求法. 4.理解非齊次線性方程組的解的結(jié)構(gòu)及通解的概念. 5.會用初等行變換求解線性方程組. | 考試內(nèi)容 線性方程組的克拉默(Cramer)法則 齊次線性方程組有非零解的充分必要條件 非齊次線性方程組有解的充分必要條件 線性方程組解的性質(zhì)和解的結(jié)構(gòu) 齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解 非齊次線性方程組的通解考試要求 1.會用克拉默法則. 2.理解齊次線性方程組有非零解的充分必要條件及非齊次線性方程組有解的充分必要條件. 3.理解齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系及通解的概念,掌握齊次線性方程組的基礎(chǔ)解系和通解的求法. 4.理解非齊次線性方程組的解的結(jié)構(gòu)及通解的概念. 5.會用初等行變換求解線性方程組. | 對比:無變化 | |
五、矩陣的特征值和特征向量 | 考試內(nèi)容 矩陣的特征值和特征向量的概念、性質(zhì) 相似矩陣的概念及性質(zhì) 矩陣可相似對角化的充分必要條件及相似對角矩陣 實(shí)對稱矩陣的特征值、特征向量及其相似對角矩陣考試要求 1.理解矩陣的特征值和特征向量的概念及性質(zhì),會求矩陣的特征值和特征向量. 2.理解相似矩陣的概念、性質(zhì)及矩陣可相似對角化的充分必要條件,會將矩陣化為相似對角矩陣. 3.理解實(shí)對稱矩陣的特征值和特征向量的性質(zhì). | 考試內(nèi)容 矩陣的特征值和特征向量的概念、性質(zhì) 相似矩陣的概念及性質(zhì) 矩陣可相似對角化的充分必要條件及相似對角矩陣 實(shí)對稱矩陣的特征值、特征向量及其相似對角矩陣考試要求 1.理解矩陣的特征值和特征向量的概念及性質(zhì),會求矩陣的特征值和特征向量. 2.理解相似矩陣的概念、性質(zhì)及矩陣可相似對角化的充分必要條件,會將矩陣化為相似對角矩陣. 3.理解實(shí)對稱矩陣的特征值和特征向量的性質(zhì). | 對比:無變化 | |
六、二次型 | 考試內(nèi)容 二次型及其矩陣表示 合同變換與合同矩陣 二次型的秩 慣性定理 二次型的標(biāo)準(zhǔn)形和規(guī)范形 用正交變換和配方法化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形 二次型及其矩陣的正定性考試要求 1.了解二次型的概念,會用矩陣形式表示二次型,了解合同變換與合同矩陣的概念. 2.了解二次型的秩的概念,了解二次型的標(biāo)準(zhǔn)形、規(guī)范形等概念,了解慣性定理,會用正交變換和配方法化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形. 3.理解正定二次型、正定矩陣的概念,并掌握其判別法. | 考試內(nèi)容 二次型及其矩陣表示 合同變換與合同矩陣 二次型的秩 慣性定理 二次型的標(biāo)準(zhǔn)形和規(guī)范形 用正交變換和配方法化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形 二次型及其矩陣的正定性考試要求 1.了解二次型的概念,會用矩陣形式表示二次型,了解合同變換與合同矩陣的概念. 2.了解二次型的秩的概念,了解二次型的標(biāo)準(zhǔn)形、規(guī)范形等概念,了解慣性定理,會用正交變換和配方法化二次型為標(biāo)準(zhǔn)形. 3.理解正定二次型、正定矩陣的概念,并掌握其判別法. | 對比:無變化 |
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