高等代数教案第四章线性方程组

第一篇：高等代数教案第四章线性方程组

第四章

线性方程组

一 综述

线性方程组是线性代数的主要内容之一.本章完满解决了关于线性方程组的三方面的问题,即何时有解、有解时如何求解、有解时解的个数,这在理论上是完美的.作为本章的核心问题是线性方程组有解判定定理（相容性定理）,为解决这个问题,从中学熟知的消元法入手,分析了解线性方程组的过程的实质是利用同解变换,即将方程的增广矩阵作行变换和列的换法变换化为阶梯形（相应得同解方程组）,由此相应的简化形式可得出有无解及求其解.为表述由此得到的结果,引入了矩阵的秩的概念,用它来表述相容性定理.其中实质上也看到了一般线性方程组有解时,也可用克莱姆法则来求解（由此得所谓的公式解——用原方程组的系数及常数项表示解）.内容紧凑,方法具体.其中矩阵的秩的概念及求法也比较重要,也体现了线性代数的重要思想（标准化方法）.线性方程组内容的处理方式很多,由于有至少五种表示形式,其中重要的是矩阵形式和线性形式,因而解线性方程组的问题与矩阵及所谓线性相关性关系密切；本教材用前者（矩阵）的有关问题讨论了有解判定定理,用后者讨论了（有无穷解时）解的结构.实际上线性相关性问题是线性代数非常重要的问题,在以后各章都与此有关.另外,从教材内容处理上来讲,不如先讲矩阵及线性相关性,这样关于线性方程组的四个问题便可同时讨论.二 要求

掌握消元法、矩阵的初等变换、秩、线性方程组有解判定定理、齐次线性方程组的有关理论.重点：线性方程组有解判别法,矩阵的秩的概念及求法.4.1 消元法

一 教学思考

本节通过具体例子分析解线性方程组的方法——消元法,实质是作方程组的允许变换（同解变换）化为标准形,由此得有无解及有解时的所有解.其理论基础是线性方程组的允许变换（换法、倍法、消法）是方程组的同解变换.而从形式上看,施行变换的过程仅有方程组的系数与常数项参与,因而可用矩阵（线性方程组的增广矩阵）表述,也就是对（增广）矩阵作矩阵的行（或列换法）初等变换化为阶梯形,进而化为标准阶梯形,其体现了线性代数的一种重要的思想方法——标准化的方法.二 内容要求

主要分析消元法解线性方程组的过程与实质,以及由同解方程组讨论解的情况（存在性与个数）,为下节作准备,同时指出引入矩阵的有关问题（初等变换等）的必要性,矩阵的初等变换和方程组的同解变换间的关系.三 教学过程

11x213x2x3151．引例：解方程组x1x23x3

3（1）

32x4x5x21233定义：我们把上述三种变换叫做方程组的初等变换,且依次叫换法变换、倍法变换、消法变换.2．消元法的理论依据

TH4.1.1初等变换把一个线性方程组变为与它同解的线性方程组（即线性方程组的初等变换是同解变换.）

3．转引

在上面的讨论中,我们看到在对方程组作初等变换时,只是对方程组的系数与常数项进行了运算,而未知数没有参加运算,也就是说线性方程组有没有解以及有什么样的解完全决定于它的系数和常数项,因

a11a21Aa12a22a1na2n,则A可经过一系列行初等变换和第一种列初等变换化为如下形式：

am1aam2mn1010001brr1； 000000000000进而化为以下形式：

1000c1r1c1n0100cc2r12n0001crr1crn.其中r0,rm,rn,“”表示不同的元素.0000000000005）用矩阵的初等变换解线性方程组

a11x1对线性方程组：a12x2a1nxnb1ax1a22x2a2nxnb212

（1）am1x1am2x2amnxnbma11a12a1n由定理1其系数矩阵Aaaa21222n可经过行初等变换和列换法变换化为 am1am2amn1000c1r1c1n0100cc2r12n0001crr1crn；则对其增广矩阵 000000000000

y1d1c1r1kr1c1nknydckck22r1r12nn2,这也是（1）的解,由kr1,,kn的任意性（1）有无穷多解.yrdrcrr1kr1crnknyr1kr1ynknx12x23x3x452x4xx3124例1 解线性方程组.x12x25x32x48x12x29x35x421解：对增广矩阵作行初等变换：

23151140132A01252801295210200100001212003213 60013x2xx24122同解,故原方程组的一般解为所原方程组与方程组113x3x42631x2xx42122.131x3x4624.2 矩阵的秩

线性方程组可解判别法

一 教学思考

1．本节在上节消元法对线性方程组的解的讨论的基础上,引入了矩阵的秩的概念,以此来表述有解判定定理,在有解时从系数矩阵的秩与未知数的个数间的关系可讨论解的个数,其中在有无数解时引入了一般解与通解的概念.2．矩阵的秩的概念是一个重要的概念,学生易出问题.定义的表述不易理解,应指出秩是一个数（非负整数）r,其含义是至少有一个r阶非零子式,所有大于r阶（若有时）子式全为0.重要的是“秩”的性质——初等变换下不变,提供了求秩的另一方法——初等变换法.3．本节内容与上一节和下一节互有联系,结论具体,方法规范,注意引导总结归纳.二 内容要求

1． 内容：矩阵的秩、线性方程组可解判定定理

2． 要求：掌握矩阵的秩的概念、求法及线性方程组求解判定定理 二 教学过程

1．矩阵的秩（1）定义

x1x2x31x1x2x3 xxx23124.3 线性方程组的公式解

一 教学思考

1．本节在理论上解决了当线性方程组有解时,用原方程组的系数和常数项将解表示出来——即公式解,结论的实质是克拉默法则的应用.其中过程是在有解判定的基础上选择r个适当方程而得,可归纳方法步骤（方程的选择、自由未知量的选择）,内容规范完整,理论作用较大,实用性较小.2．作为特殊的线性方程组——齐次线性方程组的解的理论有特殊的结果,易于叙述和理解,需注意其特殊性（与一般的区别,解的存在性、解的个数等）.二 内容要求

1．内容：线性方程组的公式解,齐次线性方程组的解

2．要求：了解线性方程组的公式解,掌握齐次线性方程组的解的结论 三 教学过程

1．线性方程组的公式解

a11x1a12x2a1nxnb1axaxaxb2112222nn2

（1）有解时,用方程组的系数和常数项把解本节讨论当方程组am1x1am2x2amnxnbm表示出来的问题——公式解.处理这个问题用前面的方法——消元法是不行的,因为这个过程使得系数和常数项发生了改变,但其思想即化简得同解线性方程组的思想是重要的,所以现今能否用其它方法把（1）化简得同解方程组且系数和常数项不变,才可能寻求公式解.x12x2x32,(G1)为此看例,考察2x13x2x33,(G2)

（2）

4xxx7,(G)3123显然G1,G2,G3间有关系G32G1G2,此时称G3是G1,G2的结果（即可用G1,G2线性表示）.则方程组（2）与x12x2x32(G1)同解.2x3xx3(G)2321同样地,把（1）中的m个方程依次用G1,G2,,Gm表示,若在这m个方程中,某个方程Gi是其它若干个方程的结果,则可把（1）中的Gi舍去,从而达到化简的目的.即现在又得到化简（1）的方法：不考虑（1）中那些是其它若干个方程的结果,而剩下的方程构成与（1）同解的方程组.现在的问题是这样化简到何种程度为止,或曰这样化简的方程组最少要保留原方程组中多少个方程.由初等变换法,若（1）的r(A)r,则可把（1）归结为解一个含有r个方程的线性方程组.同样

TH4.3.1设方程组（1）有解,r(A)r(A)r(0),则可以在（1）中的m个方程中选取r个方程,使得剩下的mr个方程是这r个方程的结果.因而解（1）归结为解由这r个方程组成的方程组.下看如何解方程组：

第二篇：高等代数教案第一章基本概念

第一章

一 综述

基本概念

1．本章是本门课程所需要的最基本概念（集合、映射、整数的一些性质、数环和数域）和方法（数学归纳法、反证法）.所需位置不同,可根据课时安排及进度分散处理.如集合、整数的一些整除性质、数学归纳法、数环和数域可先讲,映射可放在线性空间前讲.2．从内容上讲,除集合中的卡氏积的概念及数环、数域的概念外,其它内容是学生在中学数学当中熟知的,只不过是将有关内容的系统化、理论化（如整数的整除性、映射、数学归纳法,其在中学中熟知其一些事实,今在理论上加以严密论证）.3．新的知识点是集合的卡氏积、数环、数域的概念,数学归纳法作为定理的论证.4．学习本部分的难点是：从概念出发进行推理论证,这需要从具体例子引导训练,逐步培养.二 重点、难点

1.重点在于所有基本概念,特别是引入的新概念.2.难点是可逆映射、整数的整除性、数学归纳法本身的证明.1．1

集

合

一 教学思考

1．集合可以作为不定义的概念来处理,有些教材上给出了一个简单刻化.2．确定一个集合A,就是要确定哪些是集合的元素,哪些不是集合的元素.说明一个集合包含哪些元素时,常用“列举法”、“示性法”（描述法）.3．中学代数大部分的内容是计算,因此一开始遇到证明题时,往往不知从何入手,此需注意培养学生的推理能力,这里应通过证明“集合相等”来加强这方面的训练.4．为稍拓宽知识,可讲解一下补集、幂集等概念.二 重点、要求

1．重点、难点：卡氏积的概念及从概念出发（集合相等、子集等）进行推理.2．要求：使学生了解有关集合的刻化及运算,培养推理能力.三 教学过程

1．集合：简称集,在此是一个不定义的原始概念,通常可给出如下描述性的解释：即所谓集合,是指由某些确定的事物（或具有某种性质的事物）组成的集体.其中每个事物称为这个集合的元素.常用大写字母A、B、C表示集合,用小写字母a、b、c表示集合的元素.若a是集合A的元素,就说a属于A,记作aA,或者说A包含a.若a不是集合A的元素,就说a不属于A,记作aA,或者说A 不包含a.常采用两种方法：

（1）列举法：列出集合的所有元素（包括利用一定的规律列出无限集）的方法.如A1,2,3,.（2）示性法（描述法）：给出集合所具有的特征性质.如Bx|x3x40表示方程

2x23x40的解集.2．集合的分类（按所含元素的个数分）： 有限集：只含有有限多个元素的集合.无限集：由无限多个元素组成的集合.空集：不含任何元素的集合.用表示.约定：是任何集合的子集.3．集合间的关系：

（1）设A、B是两个集合.“xAxB”）子集：若A的每个元素都是B的元素,则称A是B的子集（即若..记作AB

如：f:RR,xx;g:RR,x2．映射的合成

x2.有fg.（1）定义3.设f:AB,g:BC是两个映射,对xA,有f(x)B,从而g(f(x))C,这样,对xA,就有C中唯一的g(f(x))与之对应,就得到A到C的一个映射,这个映射是由f:AB和g:BC所决定的,称为f与g的合成.记作gf.即：gf:AC,xg(f(x)).例子：f:RR,xx2;g:RR,xsinx.则

gf:RR,xsinx2;fg:RR,xsin2x.（2）映射合成满足结合律：

设f:AB,g:BC,h:CD,则由合成映射的定义可得AD的两个映射：h(gf),(hg)f,则h(gf)(hg)f.3．几类特殊映射

定义4.设f:AB,对xA,有f(x)B,则所有这样的象所作成B的子集,用f(A)表示,即f(A)f(x)|xA,叫做A在f下的象,或叫做映射f的象.（1）满射: 定义5.设f:AB是一映射,若f(A)B,则称f是A到B上的一个映射,也称f是一个满射.（2）单射: 定义6.设f:AB是一个映射,若对x1,x2A,只要x1x2,就有f(x1)f(x2),则称f是A到B的一个单射,简称单射.（3）双射（1-1对应）:定义7.若f:AB既是单射又是满射,即

1）若 f(x1)f(x2)x1x2,x1,x2A；

2）f(A)B.则称f是A到B的一个双射.特别若f是A到A上的一个1-1对应,就称f为A的一个一一变换；有限集A到自身的双射称为A的一个置换.如：jA是A的一个一一变换,同样jB是B的一个一一变换.由映射合成及相等：若f:AB,则有fjAf,jBff.TH1.2.1令f:AB是一个映射,则：下述两条等价：1）f是双射；2）存在g:BA使得gfjA,fgjB.且2）成立时,其中的g由f唯一决定.（4）可逆映射及其逆映射

定义8.设f:AB,若存在g:BA,使得gfjA,fgjB,则称f是可逆映射,且称g为f的逆映射.求其逆的方法

由定理知：f:AB可逆f是双射.而验证双射有具体方法,所以可先证f可逆（双射）,再求其逆.而由TH1证知f可逆时其逆唯一为g:BA,yx（若f(x)y)（即对yB,找在f下的原象）.（5）代数运算

引例：我们常说整数加法是整数的一个“代数运算”.其意思是说对任一对整数(a,b),有确定的唯一一个整数（通过相加）与之对应,用映射的观点来说整数加法是ZZZ的一个映射：:(a,b)ab.同样实数乘法亦然.一般地：

定义9.设A是一个非空集合,我们把AAA的一个映射叫做集合A的一个代数运算.若集合A 有代数运算,也说A对封闭.要从中体会严格的推理论述.此与多项式相应的问题平行,到时应对照学习.1.整除、带余除法（1）整除

这时a叫做b的一个因数,而b叫做a的一个倍数.若a不整除b（即对dZ,adb）,记作a|b.B）整除的性质：

1）a|b,b|ca|c；

（传递性）2）a|b,a|ca|(bc);3）a|b,cZa|bc；

4）由2）、3）a|bi,ciZ,i1,2,3,,na|bcii；

5）1|a,a|0,a|a(aZ)；由此任意整数a有因数1,a,它们称为a的平凡因数； 6）若a|ba|b；

7）a|b且b|aab或ab.（对称性）(2)带余除法

“整除”是整数间的一种关系,任意两个整数可能有这种关系,可能没有这种关系,一般地有：

TH1.4.1(带余除法)设a,bZ,且a0；那么q,rZ使得baqr

且0ra.满足上述条件的q,r是唯一的.2.最大公因数、互素（1）最大公因数

且c|a,c|bc|d（即d能被a与b的任一个公因数整除）.则称d为a与b的一个最大公因数.最大公因数的概念可推广至有限个整数.B）最大公因数的存在性（及求法）

TH1.4.2 任意n(n2)个整数a1,a2,,an都有最大公因数；若d为a1,a2,,an的一个最大公因数,则d也是；a1,a2,,an的两个最大公因数至多相差一个符号.C）性质

TH1.4.3 设d为a1,a2,,an的一个最大公因数,那么t1,t2,,tnZ使得A）定义1.设a,bZ,若dZ使得bad,则称a整除b（或b被a整除）.用符号a|b表示.d|a且d|bA）定义2.设a,bZ,dZ,若d满足：1）（即d是a与b的一个公因数）；2）若cZdt1a1ta22tnan.略证：若a1a2an0,则d0,从而对tiZ都有0t1a1t2a2tnan；若ai不全为0,由证明过程知结论成立.（2）互素

定义3.设a,bZ,若(a,b)1,则称a,b互素；一般地设a1,a2,,anZ,若(a1,a2,,an)1,则称a1,a2,,an互素.3.素数及其性质

（1）定义4.一个正整数p1叫做一个素数,若除1,p外没有其他因数.（2）性质

1）若p是一个素数,则对aZ有(a,p)p或(a,p)1.（注意转换为语言叙述,证易；略）

2）aZ且a0,1；则a可被某一素数整除.3）TH1.4.5 设p是一个素数,a,bZ,若p|ab,则p|a或p|b.TH1.4.4 n个整数a1,a2,,an互素t1,t2,,tnZ使得t1a1t2a2tnan1.6-

第三篇：线性方程组教案

第三章 线性方程组 教学安排说明

章节题目： §3.1 线性方程组的消元解法；§3.2 向量与向量组的线性组合； §3.3 向量的线性相关性；§3.4向量组的秩；§3.5线性方程组解的结构；习题课 学时分配：共12学时。

§3.1 线性方程组的消元解法；

3学时 §3.2 向量与向量组的线性组合 1.5学时 §3.3 向量的线性相关性

1.5学时； §3.4向量组的秩；

3学时 §3.5线性方程组解的结构；习题课

3学时 本章教学目的与要求：：

目的：使学生掌握线性方程组的初等变换和系数矩阵的初等行变换的关系及线性方程组的求解方法。

要求

1）．理解线性方程组的消元解法与系数矩阵的初等变换的关系； 2）．熟练运用矩阵的初等变换解线性方程组；

3）．理解并掌握矩阵秩的概念，学会用矩阵的初等变换求矩阵秩的方法； 4）．掌握线性方程组有解的判定定理及应用； 5）．掌握齐次线性方程组有非零解的充分必要条件；

课 堂 教 学 方 案

课程名称：§3.1 线性方程组的消元解法

授课时数：3学时 授课类型：理论课 教学方法与手段：讲授法

教学目的与要求：使学生掌握线性方程组的初等变换和系数矩阵的初等行变换的关系，熟练运用矩阵的初等变换解线性方程组；

教学重点、难点：线性方程组的初等变换，矩阵的初等变换，消元法解线性方程组的具体做法，教学内容

§3.1 线性方程组的消元解法

现在讨论一般线性方程组.所谓一般线性方程组是指形式为

a11x1a12x2axax211222am1x1am2x2a1nxnb1,a2nxnb2,amnxnbm

(3.1)的方程组，aij(i1,2，m;j1,2，n)称为线性方程组的系数，bj(j1,2，m)称为常数项.系数aij的第一个指标i表示它在第i个方程，第二个指标j表示它是xj的系数.其中x1,x2,,xn代表n个未知量，m是方程的个数，方程组中未知量的个数n与方程的个数m不一定相等.若记：

a11a12a21a22Aam1am2a1nx1b1a2nxb22

X

b

xamnbsna1na2namnb1b2

（3.2）bm而系数和常数项又可以排成下表：

a11a12a21a22Aam1am2显然AXb，实际上，有了(3.2)之后，除去代表未知量的文字外线性方程组(3.1)就确定了，方程解的情况与采用什么文字来代表未知量没有关系.这里矩阵A称为线性方程组的系数矩阵，A 称为增广矩阵。

在中学所学代数里学过用加减消元法和代入消元法。解二元、三元线性方程组.实际上，这个方法比用行列式解线性方程组更有普遍性.下面就来介绍如何用一般消元法解一般线性方程组.例1，解方程组

2x12x2x36,x12x24x33, 5x7xx28.231不难看出，在消去未知量的过程中，它实际上是反复地对方程组进行变换，而所用的变换也只是由以下三种基本的变换所构成：

1.互换两个方程的位置，2.用一非零数乘某一方程； 3.把一个方程的倍数加到另一个方程。

以上三种变换1，2，3称为线性方程组的初等变换.所谓方程组(3.1)的一个解就是指由n个数k1,k2,,kn组成的有序数组(k1,k2,,kn)，当x1,x2,,xn分别用k1,k2,,kn代入后，(3.1)中每个等式都变成恒等式.方程组(3.1)的解的全体称为它的解集合.解方程组实际上就是找出它全部的解，或者说，求出它的解集合.如果两个方程组有相同的解集合，它们就称为同解的.显然初等变换把一个线性方程组变成一个与它同解的线性方程组

线性方程组有没有解完全取决于（3.1）的系数和常数项，如果知道了一个线性方程组的全部系数和常数项，那么这个线性方程组的解就基本上确定了.显然，消元法求方程组解的过程就是相当于对线性方程组的增广矩阵反复施行初等变换的过程.线性方程组的初等变换对应于矩阵的初等行变换，因此，以下从矩阵的初等变换入手讨论方程的解。

定理3.1 线性方程组(3.1)的增广矩阵总可以通过矩阵的初等行变换和第一种列变换化为以下形式：

c11c120c210000c1rc2rcr,r1c1nc2ncrn0d1d2dr（3.3）dr10相应地，线性方程组(3.1)化为

c11x1c12x2c1rxrc1nxnd1,c22x2c2rxrc2nxnd2,crrxrcrnxndr,

（3.4）0d,r100,00.因此线性方程组（3.1）有解的充要条件是rA,brA，并且当rA,bn时方程组有唯一解，当rA,bn时有无穷多解。简要证明：对于方程组(3.1)，首先检查x1的系数.如果x1的系数a11,a21,,as1全为零，那么方程组(3.1)对x1没有任何限制，x1就可以取任何值，而方程组(3.1)可以看作x2,,xn的方程组来解.如果x1的系数不全为零，那么利用初等变换1，不妨设a110.利用初等变换3，分别把第一个方程的(i2,,n).于是方程组(3.1)就变成

a11x1a12x2a1nxnb1,x2a2nxnb2,a22

as2x2asnxnbs,ai1倍加到第i个方程a11其中

aijaijai1a1j,i2,,s,j2,,n a11相应的，增广矩阵的第一列除a110外，其余元素全变为0 这样，解方程组(3.1)的问题就归结为解方程组

x2a2nxnb2,a22

axaxbsnnns22的问题.这样一步步作下去，最后就得到一个阶梯形方程组.为了讨论起来方便，不妨设所得的方程组为

c11x1c12x2c1rxrc1nxnd1,c22x2c2rxrc2nxnd2,crrxrcrnxndr,

(3.5)0d,r100,00.相应的矩阵为 c11c120c21 0000c1rc2rcr,r1c1nc2ncrn0d1d2dr(3.6)dr10其中cii0,i1,2,,r.方程组(3.5)中的“0=0”这样一些恒等式可能不出现，也可能出现，这时去掉它们也不影响(3.11)的解.而且(3.1)与(3.5)是同解的.现在考虑的解的情况.如(3.5)中有方程0dr1，而dr10.这时不管x1,x2,,xn取什么值都不能使它成为等式.故(3.5)无解，因而(1)无解.当dr1是零或(3.5)中根本没有“0=0”的方程时，分两种情况： 1）rn.这时阶梯形方程组为

c11x1c12x2c1nxnd1,c22x2c2nxnd2,

（3.7）cnnxndn,其中cii0,i1,2,,n.由最后一个方程开始，xn,xn1,,x1的值就可以逐个地唯一决定了.在这个情形，方程组(3.7)的解也就是方程组(1)有唯一的解.2）rn.这时阶梯形方程组为

c11x1c12x2c1rxrc1,r1xr1c1nxnd1,c22x2c2rxrc2,r1xr1c2nxnd2, crrxrcr,r1xr1crnxndr,其中cii0,i1,2,,r.把它改写成

c11x1c12x2c1rxrd1c1,r1xr1c1nxn,c22x2c2rxrd2c2,r1xr1c2nxn,

(3.8)crrxrdrcr,r1xr1crnxn.由此可见，任给xr1,,xn一组值，就唯一地定出x1,x2,,xr的值，也就是定出方程组(3.8)的一个解.一般地，由(3.8)我们可以把x1,x2,,xr通过xr1,,xn表示出来，这样一组表达式称为方程组(3.1)的一般解，而xr1,,xn称为一组自由未知量.从这个例子看出，对线性方程组的增广矩阵实施初等变换，有时不一定是（3.5）的样子，但总可以适当调换矩阵的列，相当于同时交换方程组中某两个未知量的位置，这并不影响方程的解。以上就是用消元法解线性方程组的整个过程.总起来说就是，首先用初等变换化线性方程组为阶梯形方程组，把最后的一些恒等式“0=0”(如果出现的话)去掉.如果剩下的方程当中最后的一个等式是零等于一非零的数，那么方程组无解，否则有解.在有解的情况下，如果阶梯形方程组中方程的个数r等于未知量的个数，那么方程组有唯一的解；如果阶梯形方程组中方程的个数r小于未知量的个数，那么方程组就有无穷多个解.例2 解线性方程组

x15x2x3x41,x2xx3x3,1234 3x18x2x3x41,x19x23x37x47.例3 解线性方程组

x12x23x3x45,2x4xx3,124 x12x23x32x48,x12x29x35x421.课后作业：P152 1，3

课 堂 教 学 方 案

课程名称： §3.2向量与向量组的线性相关性 授课时数：1.5学时 授课类型:理论课

教学方法与手段：讲授法

教学目的与要求：掌握向量组的线性相关、无关的定义，掌握有关定理及推论 教学重点、难点：重点是判别向量组的线性相关性；难点是定理的证明 教学内容

§3.2 向量与向量组的线性组合

（一）向量及其线性运算

定义3.1 所谓数域P上一个n维向量就是由数域P中n个数组成的有序数组

(a1,a2,,an)

(1)ai称为向量(1)的第i分量.用小写希腊字母,,,来代表向量.向量通常是写成一行：

(a1,a2,,an).有时也可以写成一列：

b1b2.bn为了区别，前者称为行向量，后者称为列向量。它们的区别只是写法上的不同.如果n维向量

(a1,a2,,an),(b1,b2,,bn)的对应分量都相等，即

aibi(i1,2,,n).就称这两个向量是相等的，记作.分量全为零的向量(0,0,,0)称为零向量，记为0;向量(a1,a2,,an)称为向量(a1,a2,,an)的负向量，记为.定义3.2 向量

(a1b1,a2b2,,anbn)

称为向量

(a1,a2,,an),(b1,b2,,bn)的和，记为

定义3.3 设k为数域P中的数，向量(ka1,ka2,,kan)称为向量(a1,a2,,an)与数k的数量乘积，记为k

定义3.4 所有n维实向量的集合记为Rn，Rn的n维向量的全体，同时考虑到定义在它们上面的加法和数量乘法，称为实n维向量空间.显然线性空间中元素满足以下规律：

交换律：

.(2)结合律：

()().(3)

0.(4)

()0.(5)k()kk，(6)(kl)kl，(7)k(l)(kl)，(8)

1.(9)(6)—(9)是关于数量乘法的四条基本运算规则.由(6)—(9)或由定义不难推出：

00，(10)

(1)，(11)

k00.(12)如果k0,0，那么

k0.(13)例1．计算

11（i）（2，0，-1）+（-1，-1，2）+（0，1，-1）；

321（ii）5（0，1，-1）-3（1，2）+（1，-3，1）．

3例2．证明：如果

a（2，1，3）+ b（0,1,2）+ c（1，-1，4）=（0，0，0），那么a = b = c = 0．

（二）向量组的线性组合

两个向量之间最简单的关系是成比例.所谓向量与成比例就是说有一数k使

k.定义3.5 向量称为向量组1,2,的数k1,k2,,ks，使

k11k22如果有数域P中,s的一个线性组合，kss, ,s其中k1,k2,,ks叫做这个线性组合的系数.当向量是向量组1,2,的一个线性组合时，也说可以经向量组1,2，s线性表出.例如，任一个n维向量(a1,a2,,an)都是下面向量组的一个线性组合.1(1,0,,0),(0,1,,0),2 

n(0,0,,1)向量1,2,,n称为n维单位向量.零向量是任意向量组的线性组合.a1jb1a2jb2定理3.3设，向量i（j1,2,abmmj组1,2，n），则向量可由向量,n线性表示的充要条件是：以1,2，n为列向量的矩阵与以1,2，n，为列向量的矩阵有相同的秩

若向量组1,2，s的中每一个向量i(i1,2,s,都)可以经向量组1,2，t线性表出，那么向量组1,2，s就称为可以经向量组1,2，t线性表出.定理3.4如果向量组1,2,组1,2，s可以经向量组1,2，t线性表出，向量,s可以,t可以经向量组1,2,,p线性表出，那么向量组1,2,经向量组1,2,,p线性表出.定义3.5如果两个向量组互相可以线性表出，它们就称为等价.向量组之间等价具有以下性质：

1）反身性：每一个向量组都与它自身等价.2）对称性：如果向量组1,2,,s与1,2,,t等价，那么向量组1,2,,t与1,2,,s等价.3）传递性：如果向量组1,2,,s与1,2,,t等价，1,2,,t与1,2,,p等价，那么向量组1,2,,s与1,2,,p等价.课后作业：P159 4，6（1），8

课 堂 教 学 方 案

课程名称： §3.3向量组的线性相关性 授课时数：1.5学时 授课类型:理论课

教学方法与手段：讲授法

教学目的与要求：掌握向量组的线性相关、无关的定义，掌握有关定理及推论 教学重点、难点：重点是判别向量组的线性相关性；难点是定理的证明 教学内容

§3.3向量组的线性相关性

定义3.7向量组1,2,,s(s1)称为线性相关的，如果有数域P中不全为零的数k1,k2,,ks，使

k11k22kss0

如果当且仅当k1k2线性无关。

从定义可以看出，单独一个零向量线性相关，单独一个非零向量线性无关.任意一个包含零向量的向量组一定是线性相关的.向量组1,2线性相关就表示

ks0上式成立，则称向量组,,,(s1)12s1k2或者2k1(这两个式子不一定能同时成立).在P为实数域，并且是三维时，就表示向量1与2共线.三个向量1,2,3线性相关的几何意义就是它们共面.并且如果一向量组线性无关，那么它的任何一个非空的部分组也线性无关.特别地，由于两个成比例的向量是线性相关的，所以，线性无关的向量组中一定不能包含两个成比例的向量.不难看出，由n维单位向量1,2,,n组成的向量组是线性无关的.定理3.5 向量组1,2，n，其中

a1ja2jij1,2,amj,n，则1,2，n线性相关的充要条件是：以1,2，n为列向量的矩阵的秩小于向量的个数n。

具体判断一个向量组是线性相关还是线性无关的问题可以归结为解方程组的问题.向量组1,2，n线性相关齐次线性方程组x11x22xnn0有非零,n线,n解。或者说齐次线性方程组x11x22性无关。

推论1 设n个向量ia1j,a2j,线性相关的充要条件是：

a11a21an1a12a22an2xnn0只有零解1,2,，向量组1,2，n）,anj（j1,2,a1na2nann0

注：这里把1,2，n应理解为列向量。

也可以说向量组1,2，m线性相关A(12m)的秩小于向量个数m；向量组线性无关A(12m)的秩为m.从而，如果向量组(2)线性无关，那么在每一个向量上添一个分量所得到的n1维的向量组

i(ai1,ai2,,ain,ai,n1),i1,2,,s(5)也线性无关.例1 判断P3的向量

1(1,2,3),2(2,1,0),3(1,7,9)

是否线性相关。

例2 若向量组1,2,3线性无关，则向量组212,253,4331也线性无关.例3若向量1,2，m的部分组1,2，s(sm)线性相关,s线性无关。1,2，m线性相关。反之，1,2，m线性无关1,2,证：因为1,2，s线性相关，则存在不全为零的k1,k2,kss0s1,ks，使

k11k22则1,2,（2）记 kss0k110m0 ,m线性相关。

a1ja1j,(j1,j,jarjarjar1j,m)

若1,2，m线性无关1,2，m线性相关。,m线性无关。反之，若1,2，m线性相关1,2,证：1°记A(1,2,,m),B(1,2,m,，)显然r(A)r(B)，因为1,2，m线性无关，知r(A)m，因而r(B)m.2°因为B只有m列，所以r(B)m.由1°和2°知r(B)m，知1,2，m线性无关。,m，当nm时1,2，m线（3）m个n维向量组成的向量组1,2,性相关。

证：记Anm(1,相关。

（4）设向量组1,2，m)，因为nmr(Anm)nm，则1,2，m线性,m线性无关，1,2，m,线性相关可由1,2，m表示，且表示法唯一。

证：记A(1,2,1°因为1,2,2°因为1,2，m),B(1,2，m,)，显然r(A)r(B).,m线性无关，知r(A)m ,m,线性相关，知r(B)m1 ,m)xb有解且唯一。可由因此r(B)m，知，Ax(1,2,1,2，m表示，且表示法唯一。□

推论1 当向量组中所含向量的个数大于向量的维数时，此向量组线性相关。定理3.6 如果一向量组的一部分线性相关，那么这个向量组就线性相关.（二）关于线性组合与线性相关的定理

定理3.7 向量组1,2,,s(s2)，线性相关向量组1,2,,s中至少存在一个向量能由其余s1个向量线性表示。

定理3.8 设1,2,以由1,2,而向量1,2，s线性相关，则可,s线性无关，,s线性表示，且表示法唯一。,s与1,2，t是两个向量组.如果向量组定理3.9 设1,2,1,2，t可以经1,2，s线性表出，且ts，那么向量组1,2，t必线性相关.反之如果向量组1,2，t可以经向量组1,2，s线性表出，且1,2，t线性无关，那么ts.推论 两个线性无关的等价的向量组，必含有相同个数的向量.例4（1）设1,2,3线性无关，证明1,12,123也线性无关；对n个线性无关向量组1,2,,n，以上命题是否成立？

（2）当1,2,3线性无关，证明112,223,313也线性无关，当1,2,,n线性无关时，12,23,,n1n,n1是否也线性无关？

解：令x11x22x330，代入整理得：.因为1,2,3线性无关，则应有

x30x10x1x2x2x30

（﹡）

(x1x3)1(x1x2)2(x2x3)30 101101A110011B011001

r(A)r(B)3，所以（﹡）式只有零解，由定理5推论1知1,2,3线性无关。

例5 设在向量组1,2,,n中，10且每个i都不能表成它的前i1个向量1,2,,i1的线性组合，证明1,2,,n线性无关.例6 研究下面向量组的线性相关性

10112,2,230352

解：解法1.令k11k22k330，整理得 k3k12k12k23k15k22k3因为线性方程组的系数行列式

000

101002

所以方程组必有非零解，知1,2,3线性相关。

（2）解法2.由

101101行220022B352000 2235知1,2,3线性相关。□

小结：(1)若所给的向量为行向量，转置成列向量，再用上面的方法求解即可。（2）解法2一般说来比较好，今后尽可能用解法2.例7已知1,2,3线性无关，112，223，331，证明向量组1,2,3线性无关。

课后作业P160

11，13，15，16（1）

课 堂 教 学 方 案

课程名称： §3.4 向量组的秩 授课时数：3学时 授课类型:理论课

教学方法与手段：讲授法

教学目的与要求：掌握向量组的秩的定义，掌握有关定理及推论 教学重点、难点：向量组的秩的定义、有关定理及推论 教学内容

（一）向量组的极大线性无关组

定义3.8 n维向量组1,2,,s的一个部分组称为一个极大线性无关组，如果这个部分组本身是线性无关的，并且从这个向量组中任意添一个向量(如果还有的话)，所得的部分向量组都线性相关.一个线性无关向量组的极大线性无关组就是这个向量组本身.极大线性无关组的一个基本性质是，任意一个极大线性无关组都与向量组本身等价.比如看R3的向量组

1(1,0,0),2(0,1,0),3(1,1,0)

在这里｛1,2｝线性无关，而312，所以｛1,2｝是一个极大线性无关组.另一方面，｛1,3｝，｛2,3｝也都是向量组｛1,2,3｝的极大线性无关组.定理3.10如果 j1,j2，jr是1,2,,s的线性无关部分组，它是极大,jr线性表示。无关组的充要条件是1,2,,s中每一个向量都可由j1,j2,上面的例子可以看出，向量组的极大线性无关组不是唯一的.但是每一个极大线性无关组都与向量组本身等价，因而，一向量组的任意两个极大线性无关组都是等价的.（二）向量组的秩

一向量组的极大线性无关组都含有相同个数的向量.因此，极大线性无关组所含向量的个数与极大线性无关组的选择无关，它直接反映了向量组本身的性质.因此有

定义3.9 向量组1,2,,s的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩.一向量组线性无关的充要条件是它的秩与它所含向量的个数相同.每一向量组都与它的极大线性无关组等价.由等价的传递性可知，任意两个等价向量组的极大线性无关组也等价.所以，等价的向量组必有相同的秩.含有非零向量的向量组一定有极大线性无关组，且任一个线性无关的部分向量都能扩充成一极大线性无关组.全部由零向量组成的向量组没有极大线性无关组.规定这样的向量组的秩为零.例如，矩阵

10A00的行向量组是

1321000014 501(1,1,3,1),2(0,2,1,4),3(0,0,0,5),4(0,0,0,0)

它的秩是3.它的列向量组是

1(1,0,0,0),2(1,2,0,0),3(3,1,0,0),4(1,4,5,0)

它的秩也是3.矩阵A的行秩等于列秩，这点不是偶然的.定理3.11 A为mn矩阵，rAr的充要条件是A的列（行）秩为r。推论：A的列秩与行秩相等。（因为行秩等于列秩，所以下面就统称为矩阵的秩.）

例1求向量组1(2,4,2),2(1,1,0),3(2,3,1),4(3,5,2)的一个极大无关组，并把其余向量用该极大无关组线性表示。

例2设1,2,以经1,2，s与1,2，t是两个向量组.如果向量组1,2，s可,t线性表出，r1,2，sr1,2，t

定理3.11 设向量组1,2，s与1,2，t等价，则：

r1,2，sr1,2，t

例3 设A是数域F上mn矩阵，B是数域F上ns矩阵，于是

r(AB)min[r(A),r(B)]，即乘积的秩不超过各因子的秩.特别地，当有一个因子是可逆矩阵时，乘积的秩等于另一个因子的秩。

课后作业P161

17，18，19

课 堂 教 学 方 案

课程名称： §3.5 线性方程组解的结构 授课时数：3学时 授课类型:理论课

教学方法与手段：讲授法

教学目的与要求：理解基础解系的概念，掌握线性方程组解的结构 教学重点、难点：线性方程组解的结构 教学内容

§3.5 线性方程组解的结构

设线性方程组为

a11x1a12x2axax211222am1x1am2x2a1nxnb1,a2nxnb2,amnxnbm

当用初等行变换把增广矩阵A化成如下阶梯形

其中cii0,i1,2,c1100000c12c1r0000crr000c1nc2ncrn000c22c2rd1d2dr 000,r时方程组有解.以下讨论线性方程组解的结构。所谓解的结构问题就是解与解之间的关系问题.首先讨论齐次线性方程组。

一、齐次线性方程组的解的结构 设

a11x1a12x2axax211222 am1x1am2x2a1nxn0,a2nxn0,amnxn0(1)是一齐次线性方程组，它的解所成的集合具有下面两个重要性质： 1.两个解的和还是方程组的解.2.一个解的倍数还是方程组的解.对于齐次线性方程组，综合以上两点即得，解的线性组合还是方程组的解.这个性质说明了，如果方程组有几个解，那么这些解的所有可能的线性组合就给出了很多的解.基于这个事实，我们要问：齐次线性方程组的全部解是否能够通过它的有限的几个解的线性组合给出？

定义3.10 齐次线性方程组(1)的一组解1,2,,t称为(1)的一个基础解系，如果

1）(1)的任一个解都能表成1,2,,t的线性组合； 2）1,2,,t线性无关.应该注意，定义中的条件2)是为了保证基础解系中没有多余的解.由定义容易看出，任何一个线性无关的与某一个基础解系等价的向量组都是基础解系.定理3.13在齐次线性方程组有非零解的情况下，它有基础解系，并且基础解系所含解的个数等于nr，这里r表示系数矩阵的秩(nr是自由未知量的个数).设齐次线性方程组经过初等变换化为

x1k1,r1xr1xkx22,r1r1xrkr,r1xr1knx1x1k1r,x1r1n，xkxkx,2r,1r1n2n,2k1,nxn,k2,nxn,xr1krnx

即

xrkr,r1,n，xxr1r1kr,nxn.xr2xr2xnxn用矩阵表示即为：

k1,r1k1,r2x1kk2,r12,r2x2kkr,r1xr,r2xxrr1r201xr101xn00k1,nk2,nkr,nxn0

01k1,r1k1,r2kk2,r12,r2kkr,r1r,r2，记12100100x1x2则xnkk1122k1,nk2,nkr,n,r0称作原方程组的一个基础解系

01krr 二、一般线性方程组的解的结构 如果把一般线性方程组

a11x1a12x2a1nxnb1,axaxaxb,2112222nn2(2)as1x1as2x2asnxnbs的常数项换成0，就得到齐次线性方程组(1).齐次线性方程组(1)称为方程组(2)的导出组.方程组(2)的解与它的导出组(1)的之间有密切的关系：

1.线性方程组(2)的两个解的差是它的导出组(1)的解.2.线性方程组(2)的一个解与它的导出组(1)的一个解之和还是这个线性方程组的一个解.定理3.14 如果是线性方程组(2)的一个特解，是其导出组的全部解，那么即为线性方程组(2)的全部解。

定理说明了，为了找出一线性方程组的全部解，只要找出它的一个特殊的解以及它的导出组的全部解就行了.导出组是一个齐次线性方程组，在上面已经看到，一个齐次线性方程组的解的全体可以用基础解系来表示.因此，根据定理我们可以用导出组的基础解系来表出一般线性方程组的一般解；如果0是线性方程组(2)的一个特解，1,2,,nr是其导出组的一个基础解系，那么(2)的任一个解都可以表成

0k11k22knrnr

推论 在线性方程组(2)有解的条件下，解是唯一的充要条件是它的导出组(1)只有零解.课后作业P161 20（1）（3），23（2），26

第四篇：高等代数与高等数学

高等代数与高等数学的区别

高等代数、数学分析是数学专业中更细的数学研究的分类。高等代数是代数方向的究，而数学分析使用极限方法研究函数特性的数学。而高等数学是对非数学专业的人学习的区别于初等数学的数学，应当包括高等代数和数学分析部分。

高等代数是代数学发展到高级阶段的总称，它包括许多分支。现在大学里开设的高等代数，一般包括两部分：线性代数初步、多项式代数。高等代数在初等代数的基础上研究对象进一步的扩充，引进了许多新的概念以及与通常很不相同的量，例如最基本的有集合、向量和向量空间等。这些量具有和数相类似的运算的特点，不过研究的方法和运算的方法都更加繁复。

集合是具有某种属性的事物的全体；向量是除了具有数值还同时具有方向的量；向量空间也叫线性空间，是由许多向量组成的并且符合某些特定运算的规则的集合。向量空间中的运算对象已经不只是数，而是向量了，其运算性质也有很大的不同了。

其研究对象不仅是数，也可能是矩阵、向量、向量空间的变换等，对于这些对象，都可以进行运算，虽然也叫做加法或乘法，但是关于数的基本运算定律，有时不再保持有效。因此代数学的内容可以概括称为带有运算的一些集合，在数学中把这样的一些集合，叫做代数系统。比较重要的代数系统有群论、环论、域论。群论是研究数学和物理现象的对称性规律的有力工具。现在群的概念已成为现代数学中最重要的，具有概括性的一个数学的概念，广泛应用于其他部门。高等数学比初等数学“高等”的数学。广义地说，初等数学之外的数学都是高等数学，也有将中学较深入的代数、几何以及简单的集合论逻辑称为中等数学，作为小学初中的初等数学与本科阶段的高等数学的过渡。通常认为，高等数学是将简单的微积分学，概率论与数理统计，以及深入的代数学，几何学，以及他们之间交叉所形成的一门基础学科，主要包括微积分学，其他方面各类课本略有差异。

第五篇：复旦大学2000年高等代数

复旦大学高等数2000

1． 求方阵

101111

110的逆阵。

2． 设A为一个n阶方阵且A的秩等于A的秩。证明A的秩等于A的秩。

3． 设A为一个n阶正交阵，x1,x2,,xn1为一组线性无关的列向量，对于1in1都

有Axixi。如果A的行列式等于1，证明A是单位矩阵。

4． 设n是一个自然数，V是由所有nn实矩阵构成的n2维实向量空间，U和W分别为

由所有nn对称矩阵和反对称矩阵构成的空间。证明VUW，既V是U和W的直和。

5． 设K为一个数域，K[x]为K上以x作为不定元的多项式全体所组成的集合。设23

f(x)g(x)其中f(x),g(x),h(x),q(x)K[x]。假定f(x)q(x)g(x)h(x)是Ah(x)q(x)，

K中的一个不等于零的数。证明A可以表示成有限多个以下类型的矩阵的乘积：101s(x)a0r(x)1,01,0b,其中a,b是K中的非零数，而r(x),s(x)K[x].