线代试题库知识点

第一篇：线代试题库知识点

题型
A 行列式

章

知识点
a 行列式的性质(K)b 余子式、代数余子式与展开法则(K)c 低阶数字行列式的计算(K)d Cramer 法则(K)e 高阶行列式的计算(J)a 矩阵的基本运算(包括向量的线性运算)(K)b 矩阵运算的性质(包括杂题)(X)c 抽象矩阵的行列式(K)d 数字矩阵的逆(K)e 可逆性、正交性等问题的判断与证明(K, X, Z)f 矩阵的秩与矩阵的等价(X, K, Z)g 解矩阵方程(包括行最简形)(J)h 初等方阵与初等变换的关系(X)a 向量组的线性相关性(K, X, Z)b 向量组的秩与最大无关组(X, J)c 线性表示与向量组的等价(X, Z, J)d 过渡矩阵与向量的坐标(K)a 线性方程组解的性质与通解结构(X, K)b 线性方程组解的判别定理(X)c 齐次线性方程组的基础解系(X, K)d 不带参数的线性方程组的解(J)e 带参数的线性方程组的解(J)f 两个线性方程组的公共解(J)g 线性方程组的几何意义(X)a 特征值、特征向量的定义与基本性质(包括对称阵)(X)b 特征值与矩阵的关系、各种运算下特征值间的关系(K)c 抽象矩阵的特征值与特征向量(K)d 矩阵的相似与合同(X)e 矩阵的相似对角化(J)f 对称矩阵的正交相似对角化(正交变换法化二次型为标准形)(J)g 由矩阵的特征值及特征向量反求矩阵(J)a 二次型及其矩阵(K)b 二次型的秩(K)c 二次型的标准形与规范形(K)d 二次型的正定性(K, Z)

K 填空题

B 矩阵的运算 与矩阵的秩

X 选择题

C 向量组

D 线性方程组

J 计算题

E 特征值与特征向量 矩阵的相似对角化

Z 证明题

F 二次型

注：绿色部分表示暂未激活

第二篇：线代知识点总结

《线性代数》复习知识点和考题分析

一． 行列式的计算

1.方阵的行列式；2.如何判断行列式是否等于0

二． 矩阵及其运算

1.判断方阵是否可逆，并会求逆矩阵；2.解矩阵方程或求矩阵中的参数；3.求矩阵的 n次幂；4.初等矩阵与初等变换的关系的判定；5.矩阵关系的判定 三． 向量组

1.向量组线性相关性的判定或证明；2.根据向量的线性相关性判断空间位置关

系或逆问题；3向量由向量组线性表示；4.向量组的秩和极大无关组 四． 方程组的解

1.一般方程组求解问题；2.向量组的线性表示、线性相关、线性无关问题；3.与方程组有关的问题

五． 特征值及对角化

1.求矩阵的特征值或特征向量；2.已知含参数矩阵的特征向量或特征值或特征

方程的情况，求参数；3.已知矩阵的特征值或特征向量，求矩阵、其他矩阵的特征值等问题；4.将矩阵对角化或判断矩阵是否可对角化；5.矩阵相似的判定或证明或求一个矩阵的相似矩阵

六． 二次型

1.化实二次型为标准二次型或求相应的正交变换；2.已知一含参数的二次型化

为标准形的正交变换，反求参数或正交矩阵；3.已知二次型的秩，求二次型中的参数和二次型所对应矩阵的表达式；4.矩阵关系合同的判定或证明；5.矩阵正定的证明

第三篇：线代复习要点

线性代数期末复习要点

1.行列式及矩阵运算(乘法、转置、伴随)的基本性质；

2.可逆矩阵(含初等矩阵)的性质及其逆矩阵的求法；

3.矩阵的秩及其分块的性质与计算；

4.向量组的线性关系和向量组的秩；

5.一般线性方程组的求解(含判定定理及结构定理)；

6.向量空间的内积的性质及其标准正交基的求法(施密特正交化方法)；

7.正交矩阵的性质；

8.方阵的特征值与特征向量的性质及其求法；

9.矩阵的相似与对角化问题；

10.矩阵的合同与对角形问题；

11.实对称矩阵(实二次型)的标准形的求法(配方法、合同变换法、正交变换法)；

12.正定矩阵(正定二次型)的性质及判定.-----戴跃进

第四篇：考研数学线代

考研数学常见的十种题型列出如下：

一、运用洛必达法则和等价无穷小量求极限问题，直接求极限或给出一个分段函数讨论基连续性及间断点问题。

二、运用导数求最值、极值或证明不等式。

三、微积分中值定理的运用，证明一个关于“存在一个点，使得……成立”的命题或者证明不等式。

四、重积分的计算，包括二重积分和三重积分的计算及其应用。

五、曲线积分和曲面积分的计算。

六、幂级数问题，计算幂级数的和函数，将一个已知函数用间接法展开为幂级数。

七、常微分方程问题。可分离变量方程、一阶线性微分方程、伯努利方程等的通解、特解及幂级数解法。

八、解线性方程组，求线性方程组的待定常数等。

九、矩阵的相似对角化，求矩阵的特征值，特征向量，相似矩阵等。

十、概率论与数理统计。求概率分布或随机变量的分布密度及一些数字特征，参数的点估计和区间估计。

此外还需提醒考生，到考前一周，考研数学，这个时候就只能在考场上看看题型，总结失利原因了。若因晚上熬夜影响考试是最得不偿失的事情，而在考前一周能预防的就是此事的发生了。即使开了夜车而在考场也没有睡着，但头脑不清楚，对数学的考试依然是非常不利的，因为数学计算与证明思路最需要清醒和快速的反应。

对于考数学的考生来说，数学的150分是很重要的，下面是一些考研数学的常识，希望对大家有帮助。

2015考研数学常识：卷种及考试内容

考研数学从卷种上来看分为数学

一、数学

二、数学三;从考试内容上来看，涵盖了高等数学、线性代数、概率论与数理统计;试卷结构上来看，设有三种题型：选择题(8道共32分)、填空题(6道共24分)、解答题(9道共94分)，其中数一与数三在题目类型的分布上是一致的，1-

4、9-

12、15-19属于高等数学的题目，5-6、13、20-21属于线性代数的题目，7-8、14、22-23属于概率论与数理统计的题目;而数学二不同，1-

6、9-

13、15-21均是高等数学的题目，7-8、14、22-23为线性代数的题目。

一、科目考试区别： 1.线性代数

数学一、二、三均考察线性代数这门学科，而且所占比例均为22%，从历年的考试大纲来看，数一、二、三对线性代数部分的考察区别不是很大，唯一不同的是数一的大纲中多了向量空间部分的知识，不过通过研究近五年的考试真题，我们发现对数一独有知识点的考察只在09、10年的试卷中出现过，其余年份考查的均是大纲中共同要求的知识点，而且从近两年的真题来看，数

一、数

二、数三中线性代数部分的试题是一样的，没再出现变化的题目，那么也就是说从以往的经验来看，2015年的考研数学中数

一、数

二、数三线性代数部分的题目也不会有太大的差别!2.概率论与数理统计

数学二不考察，数学一与数学三均占22%，从历年的考试大纲来看，数一比数三多了区间估计与假设检验部分的知识，但是对于数一与数三的大纲中均出现的知识在考试要求上也还是有区别的，比如数一要求了解泊松定理的结论和应用条件，但是数三就要求掌握泊松定理的结论和应用条件，广大的考研学子们都知道大纲中的“了解”与“掌握”是两个不同的概念，因此，建议广大考生在复习概率这门学科的时候一定要对照历年的考试大纲，不要做无用功!3.高等数学

数学一、二、三均考察，而且所占比重最大，数一、三的试卷中所占比例为56%，数二所占比例78%。由于考察的内容比较多，故我们只从大的方向上对数一、二、三做简单的区别。以同济六版教材为例，数一考察的范围是最广的，基本涵盖整个教材(除课本上标有*号的内容);数二不考察向量代数与空间解析几何、三重积分、曲线积分、曲面积分以及无穷级数;数三不考察向量空间与解析几何、三重积分、曲线积分、曲面积分以及所有与物理相关的应用。

二、试卷考试内容区别 1.数学一

高等数学：同济六版高等数学中除了第七章微分方程考带*号的欧拉方程，伯努利方程外，其余带*号的都不考；所有“近似”的问题都不考；第四章不定积分不考积分表的使用；第九章第五节不考方程组的情形；第十二章第五节不考欧拉公式； 线性代数：数学一用的教材是同济五版线性代数1-5章：行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换及其方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型。其中向量组的线性相关性中数一考向量空间，线性方程组跟空间解析几何结合数一也要考；

概率与数理统计：

1、概率论的基本概念

2、随机变量及其分布

3、多维随机变量及其分布

4、随机变量的数字特征

5、大数定律及中心极限定理

6、样本及抽样分布

7、参数估计

8、假设检验 2.数学二

高等数学：同济六版高等数学中除了第七章微分方程考带*号的伯努利方程外，其余带*号的都不考；所有“近似”的问题都不考；第四章不定积分不考积分表的使用；不考第八章空间解析几何与向量代数；第九章第五节不考方程组的情形；到第十章二重积分、重积分的应用为止，后面不考了。

线性代数：数学二用的教材是同济五版线性代数，1-5章：行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换及其方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型。概率与数理统计：不考。3.数学三

高等数学：同济六版高等数学中所有带*号的都不考；所有“近似”的问题都不考；第三章微分中值定理与导数的应用不考曲率；第四章不定积分不考积分表的使用；不考第六章定积分在物理学上的应用以及曲线的弧长。第七章微分方程不考可降阶的高阶微分方程，另外补充差分方程。不考第八章空间解析几何与向量代数。第九章第五节不考方程组的情形，第十章二重积分为止，第十二章的级数中不考傅里叶级数；

线性代数：数学一用的参考教材是同济五版线性代数，1-5章：行列式、矩阵及其运算、矩阵的初等变换及其方程组、向量组的线性相关性、相似矩阵及二次型。数三不考向量组的线性相关性中的向量空间，线性方程组跟空间解析几何结合的问题；

概率与数理统计的内容包括：

1、概率论的基本概念

2、随机变量及其分布

3、多维随机变量及其分布

4、随机变量的数字特征

5、大数定律及中心极限定理

6、样本及抽样分布

7、参数估计，其中数三的同学不考参数估计中的区间估计。

广大的考研学子们，考研数学要想取得高分并不难，但是想要考得满分也不容易，在这里老师提醒大家，在考研数学复习的初期一定要有一个考研数学考试大纲，14、13、12年的都可以，因为考研数学的大纲这么多年来压根就没变过，唯一变化的是将克莱姆法则改成了克莱默法则。建议大家认真研读考试大纲要求，弄明白自己考试什么不考什么，做到有的放矢!最后，预祝2015的考生复习顺利!最后，沪江考研祝全体考生取得好成绩。

2015考研数学线代冲刺注意历年考点

考研数学冲刺阶段，把真题吃透，通过对历年真题题型、机构、安排，可以熟悉各位出题老师的出题意向、重点，融汇贯通对于后期大幅提高复习效果明显。下面为同学们总结了历年真题中线性代数各章节易考点，可以帮助大家在复习中查漏补缺。

第一章行列式，这一块唯一的重点是行列式的计算，主要有数值型和抽象型两类行列式的计算，06、08、10、12年的真题中均有抽象行列式的计算问题，而且均是以填空题的形式出现的，个别的还出现在了大题的第一问中。

第二章矩阵，重点在矩阵的秩、逆、伴随、初等变换以及初等矩阵、分块矩阵。这一章概念和运算较多，考点也较多，而且考点以填空和选择为主，当然也会结合其他章节的知识考大题。06、09、11、12年均考了一个小题是有关初等变换与矩阵乘法之间的关系，10年考了一个小题关于矩阵的秩，08年考了一道抽象矩阵求逆的问题。

第三章向量，可以分为三个重点，第一个是向量组的线性表示，第二个是向量组的线性相关性，第三个是向量组的秩及极大线性无关组。这一章无论是大题还是小题都特别容易出考题，06年以来每年都有一道考题，不是向量组的线性表示就是向量组的线性相关性的判断，10年还考了一道向量组秩的问题。

第四章线性方程组，有三个重点。第一个是线性方程组解的判定问题，第二个是解的性质问题，第三个是解的结构问题。06年以来只有11年没有出大题，其他几年的考题均是含参方程的求解或者是解的判定问题。

第五章矩阵的特征值与特征向量，也是分三个重点。第一个是特征值与特征向量的定义、性质以及求法。第二个为矩阵的相似对角化问题，第三是实对称矩阵的性质以及正交相似对角化的问题。实对称矩阵的性质与正交相似对角化问题可以说每年必考，12年、11年、10年09年都考了。

第六章二次型有两个重点。第一个是化二次型为标准形，同学们必须掌握两种方法，第一个是配方法，第二个是正交变换法。第二个重点是正定二次型的判定。11年考的一个小题，用通过正交变换法将二次型化为标准形，12年、11年、10年均以大题的形式出现，但主要用的是正交变换化二次型为标准形。

第五篇：考研线代公式总结

1、行列式

1.n行列式共有n2个元素，展开后有n!项，可分解为2n行列式； 2.代数余子式的性质：

①、Aij和aij的大小无关；

②、某行（列）的元素乘以其它行（列）元素的代数余子式为0； ③、某行（列）的元素乘以该行（列）元素的代数余子式为A； 3.代数余子式和余子式的关系：Mij(1)ijAijAij(1)ijMij

4.设n行列式D：

n(n1)将D上、下翻转或左右翻转，所得行列式为D1，则D1(1)

D； n(n1)将D顺时针或逆时针旋转90，所得行列式为D2，则D2(1)2

D；

将D主对角线翻转后（转置），所得行列式为D3，则D3D；

将D主副角线翻转后，所得行列式为D4，则D4D； 5.行列式的重要公式：

①、主对角行列式：主对角元素的乘积；

n(n1)②、副对角行列式：副对角元素的乘积(1)

2；

③、上、下三角行列式（◥◣）：主对角元素的乘积； n(n1)④、◤和◢：副对角元素的乘积(1)2；

⑤、拉普拉斯展开式：

AOACAB、CAOA

(1)mnCBOBBOBC

AB ⑥、范德蒙行列式：大指标减小指标的连乘积； ⑦、特征值；

n

6.对于n阶行列式A，恒有：EAn(1)kSnkk，其中Sk为k阶主子式；k

12、矩阵

1.A是n阶可逆矩阵：

A0（是非奇异矩阵）； r(A)n（是满秩矩阵）

A的行（列）向量组线性无关； 齐次方程组Ax0有非零解； bRn，Axb总有唯一解； A与E等价；

A可表示成若干个初等矩阵的乘积； A的特征值全不为0； ATA是正定矩阵；

A的行（列）向量组是Rn的一组基； A是Rn中某两组基的过渡矩阵；

2.对于n阶矩阵A：AA*A*AAE 无条件恒成立； 3.(A1)*(A*)1(A1)T(AT)1(A*)T(AT)*(AB)TBTAT

(AB)*B*A*

(AB)1B1A1

4.矩阵是表格，推导符号为波浪号或箭头；行列式是数值，可求代数和；

5.关于分块矩阵的重要结论，其中均A、B可逆：

A1若A



A2



，则： 

As

Ⅰ、AA1A2As； A11

Ⅱ、A1



1

1A2

； 

As1

O

；（主对角分块）B1

A1AO

②、

OBO

OOA③、1

BOA

A1AC④、

OBO

11

1

B1

；（副对角分块）O

A1CB1

；（拉普拉斯）B1

O

；（拉普拉斯）B1

A1AO

⑤、11

CBBCA3、矩阵的初等变换与线性方程组

1.一个mn矩阵A，总可经过初等变换化为标准形，其标准形是唯一确定的：Fr

O

对于同型矩阵A、B，若r(A)r(B)AB； 2.行最简形矩阵：

①、只能通过初等行变换获得；

②、每行首个非0元素必须为1；

③、每行首个非0元素所在列的其他元素必须为0；

3.初等行变换的应用：（初等列变换类似，或转置后采用初等行变换）

①、若(A,E)(E,X)，则A可逆，且XA1；

②、对矩阵(A,B)做初等行变化，当A变为E时，B就变成A1B，即：(A,B)(E,A1B)；

③、求解线形方程组：对于n个未知数n个方程Axb，如果(A,b)(E,x)，则A可逆，且xA1b； 4.初等矩阵和对角矩阵的概念：

①、初等矩阵是行变换还是列变换，由其位置决定：左乘为初等行矩阵、右乘为初等列矩阵；

1

②、



r

r

E

O

； Omn

等价类：所有与A等价的矩阵组成的一个集合，称为一个等价类；标准形为其形状最简单的矩阵；

c

2





，左乘矩阵A，乘A的各行元素；右乘，乘A的各列元素；

ii



n

1

111

1③、对调两行或两列，符号E(i,j)，且E(i,j)E(i,j)，例如：1；

11

11

1

11

④、倍乘某行或某列，符号E(i(k))，且E(i(k))E(i())，例如：k

k1



1

1k



(k0)； 1

kk11



⑤、倍加某行或某列，符号E(ij(k)),且E(ij(k))1E(ij(k))，如：11(k0)；

11

5.矩阵秩的基本性质：

①、0r(Amn)min(m,n)；

②、r(AT)r(A)；

③、若AB，则r(A)r(B)；

④、若P、Q可逆，则r(A)r(PA)r(AQ)r(PAQ)；（可逆矩阵不影响矩阵的秩）⑤、max(r(A),r(B))r(A,B)r(A)r(B)；（※）⑥、r(AB)r(A)r(B)；（※）⑦、r(AB)min(r(A),r(B))；（※）

⑧、如果A是mn矩阵，B是ns矩阵，且AB0，则：（※）Ⅰ、B的列向量全部是齐次方程组AX0解（转置运算后的结论）；

Ⅱ、r(A)r(B)n

⑨、若A、B均为n阶方阵，则r(AB)r(A)r(B)n；

6.三种特殊矩阵的方幂：

①、秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵（向量）行矩阵（向量）的形式，再采用结合律；②、型如1ac01b

的矩阵：利用二项展开式；

001

二项展开式：(ab)n

C0an

C1an1b1

Cmanm

m

nn

n

n

bC

n11n1n

ab

Cbn

n

mmnm

n

Cnab；m0

注：Ⅰ、(ab)n展开后有n1项；

Ⅱ、Cmn(n1)(nm1)n!

n123m

m!(nm)!

C0nnCn1

Ⅲ、组合的性质：Cm

Cnmn

n

C

m

m1n

rn1

CC

mnn

C

n

2n

rCrnCr1

nn1

； r0

③、利用特征值和相似对角化： 7.伴随矩阵：

r(A)n①、伴随矩阵的秩：r(A*)

n

1

r(A)n1； 

0r(A)n1

②、伴随矩阵的特征值：A

1

(AXX,A*AAA*X

A



X)；

③、A*AA

1、A*A

n

18.关于A矩阵秩的描述：

①、r(A)n，A中有n阶子式不为0，n1阶子式全部为0；（两句话）

②、r(A)n，A中有n阶子式全部为0； ③、r(A)n，A中有n阶子式不为0；

9.线性方程组：Axb，其中A为mn矩阵，则：

①、m与方程的个数相同，即方程组Axb有m个方程；

②、n与方程组得未知数个数相同，方程组Axb为n元方程； 10.线性方程组Axb的求解：

①、对增广矩阵B进行初等行变换（只能使用初等行变换）；

②、齐次解为对应齐次方程组的解； ③、特解：自由变量赋初值后求得；

4、向量组的线性相关性

1.m个n维列向量所组成的向量组A：1,2,,m构成nm矩阵A(1,2,,m)； 1TTTT

构成mn矩阵B2； ,,mm个n维行向量所组成的向量组B：1T,2

Tm

含有有限个向量的有序向量组与矩阵一一对应；

2.①、向量组的线性相关、无关 Ax0有、无非零解；（齐次线性方程组）

②、向量的线性表出（线性方程组）Axb是否有解；③、向量组的相互线性表示（矩阵方程）AXB是否有解；

3.矩阵Amn与Bln行向量组等价的充分必要条件是：齐次方程组Ax0和Bx0同解；(P101例14)4.5.r(ATA)r(A)；(P101例15)

n维向量线性相关的几何意义： ①、线性相关0；

②、,线性相关 ,坐标成比例或共线（平行）；

③、,,线性相关 ,,共面；

6.线性相关与无关的两套定理：

若1,2,,s线性相关，则1,2,,s,s1必线性相关；

若1,2,,s线性无关，则1,2,,s1必线性无关；（向量的个数加加减减，二者为对偶）若r维向量组A的每个向量上添上nr个分量，构成n维向量组B：

若A线性无关，则B也线性无关；反之若B线性相关，则A也线性相关；（向量组的维数加加减减）简言之：无关组延长后仍无关，反之，不确定；

7.向量组A（个数为r）能由向量组B（个数为s）线性表示，且A线性无关，则rs(二版P74定理7)；

向量组A能由向量组B线性表示，则r(A)r(B)；（P86定理3）向量组A能由向量组B线性表示

AXB有解；

r(A)r(A,B)（P85定理2）

向量组A能由向量组B等价r(A)r(B)r(A,B)（P85定理2推论）①、矩阵行等价：A~BPAB（左乘，P可逆）Ax0与Bx0同解

②、矩阵列等价：A~BAQB（右乘，Q可逆）； ③、矩阵等价：A~BPAQB（P、Q可逆）； 9.对于矩阵Amn与Bln：

①、若A与B行等价，则A与B的行秩相等；

②、若A与B行等价，则Ax0与Bx0同解，且A与B的任何对应的列向量组具有相同的线性相关性； ③、矩阵的初等变换不改变矩阵的秩； ④、矩阵A的行秩等于列秩； 10.若AmsBsnCmn，则：

cr

8.方阵A可逆存在有限个初等矩阵P1,P2,,Pl，使AP1P2Pl；

①、C的列向量组能由A的列向量组线性表示，B为系数矩阵； ②、C的行向量组能由B的行向量组线性表示，AT为系数矩阵；（转置）

11.齐次方程组Bx0的解一定是ABx0的解，考试中可以直接作为定理使用，而无需证明；

①、ABx0 只有零解Bx0只有零解；

②、Bx0 有非零解ABx0一定存在非零解；

12.①、对矩阵Amn，存在Qnm，AQEm r(A)m、Q的列向量线性无关；（P87）

②、对矩阵Amn，存在Pnm，PAEn

r(A)n、P的行向量线性无关；

5、相似矩阵和二次型

1.正交矩阵ATAE或A1AT（定义），性质：

①、A的列向量都是单位向量，且两两正交，即aTiaij

j

1

0

ij

(i,j1,2,n)； ②、若A为正交矩阵，则A1AT也为正交阵，且A1； ③、若A、B正交阵，则AB也是正交阵；注意：求解正交阵，千万不要忘记施密特正交化和单位化； 2.施密特正交化：(a1,a2,,ar)

b1a1；

b2a2

[b1,a2]

[bb1 1,b1]



b[b1,ar]rar

[bb[b2,ar]b[b1,ar]

12rbr1;1,b1][b2,b2][br1,br1]

3.对于普通方阵，不同特征值对应的特征向量线性无关；

对于实对称阵，不同特征值对应的特征向量正交； 4.①、A与B等价 A经过初等变换得到B；

PAQB，P、Q可逆； r(A)r(B)，A、B同型；

②、A与B合同 CTACB，其中可逆；

xTAx与xTBx有相同的正、负惯性指数； ③、A与B相似 P1APB； 5.相似一定合同、合同未必相似；

若C为正交矩阵，则CTACBAB，（合同、相似的约束条件不同，相似的更严格）； 6.A为对称阵，则A为二次型矩阵；