2022考研數(shù)學(xué)指導(dǎo):線性代數(shù)如何復(fù)習(xí)?
第一、 行列式
行列式這部分主要是利用性質(zhì)熟練準(zhǔn)確的計(jì)算出行列式的值,沒有太多內(nèi)容,行列式的重點(diǎn)是計(jì)算,矩陣。
矩陣是基礎(chǔ),關(guān)聯(lián)到整個(gè)線代。矩陣的運(yùn)算很重要,尤其不要做非法的運(yùn)算(因?yàn)榇蠹伊?xí)慣了數(shù)的運(yùn)算,在做矩陣運(yùn)算的時(shí)候容易受到數(shù)的影響,所以這個(gè)地方大家要把它搞清楚)。矩陣運(yùn)算里一個(gè)很重要的就是初等變換。我們在解方程組,求特征向量都離不開這部分內(nèi)容。這是我們矩陣部分的重點(diǎn)。
第二、 向量
向量這部分是邏輯性非常強(qiáng)的部分,主要包括證明(或判別)向量組的線性相關(guān)(無關(guān)),線性表出等問題,此問題的關(guān)鍵在于深刻理解線性相關(guān) (無關(guān))的概念及幾個(gè)相關(guān)定理的掌握,并要注意推證過程中邏輯的正確性及反證法的使用。向量組的極大無關(guān)組,等價(jià)向量組,向量組及矩陣的秩的概念,以及它們相互關(guān)系也是重點(diǎn)內(nèi)容之一。用初等行變換是求向量組的極大無關(guān)組及向量組和矩陣秩的有效方法。
第三、 特征值、特征向量
要會(huì)求特征值、特征向量,對(duì)具體給定的數(shù)值矩陣,一般用特征方程∣λE-A∣=0及(λE-A)ξ=0即可,抽象的由給定矩陣的特征值求其相關(guān)矩陣的特征值(的取值范圍),可用定義Aξ=λξ,同時(shí)還應(yīng)注意特征值和特征向量的性質(zhì)及其應(yīng)用。有關(guān)相似矩陣和相似對(duì)角化的問題,一般矩陣相似對(duì)角化的條件。實(shí)對(duì)稱矩陣的相似對(duì)角化及正交變換相似于對(duì)角陣。反過來,可由A的特征值,特征向量來確定A的參數(shù)或確定A,如果A是實(shí)對(duì)稱陣,利用不同特征值對(duì)應(yīng)的特征向量相互正交,有時(shí)還可以由已知λ1的特征向量確定出λ2(λ2≠λ1)對(duì)應(yīng)的特征向量,從而確定出A.
第四、 二次型
二次型的內(nèi)容是針對(duì)于只考數(shù)學(xué)一、數(shù)學(xué)三的同學(xué)。二次型只要把其矩陣對(duì)應(yīng)寫出來,其問題都可以轉(zhuǎn)化為對(duì)稱矩陣的對(duì)角型來討論。所以這部分的內(nèi)容又聯(lián)系上前面的內(nèi)容了。把前面的基礎(chǔ)打牢,后面的知識(shí)自然就掌握了。
以往線性代數(shù)的題目,都是多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的綜合。除了考察學(xué)生的運(yùn)算能力、抽象概括能力、邏輯思維能力以外,重點(diǎn)考察合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。因此,我們應(yīng)該把基礎(chǔ)打好之后,再通過多做題來鍛煉自己的綜合思維,通過做一些綜合性較強(qiáng)的題目,做完之后多總結(jié),達(dá)到對(duì)概念、性質(zhì)內(nèi)涵的理解和應(yīng)用方法的掌握。
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