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分块矩阵的秩权威发布_矩阵的秩经典例题及答案(2024年12月精准访谈)

内容来源：批发价SEO所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

分块矩阵的秩

𐟓š线性代数精华知识点速览 𐟔 探索线性代数的奥秘，这些知识点你必须掌握！ 1️⃣ 行列式 𐟧 逆序数与行列式定义 - 行列式性质：转置、互换、提公因式等 - 上（下）三角、副对角线行列式求值 - Laplace展开式与范德蒙德行列式 2️⃣ 矩阵运算 𐟒𛊭 矩阵乘法注意事项与技巧 - 矩阵的逆与初等变换 - 矩阵的秩与伴随矩阵的性质 - 分块矩阵的乘法与求逆 3️⃣ 向量运算与线性表示 𐟌𑊭 向量的内积、长度与正交定义 - 线性组合与线性表示的充要条件 - 线性相关与线性无关的判断与充要条件 𐟒ᠨ🙤𚛧Ÿ娯†点是线性代数的核心，掌握它们将助你轻松应对考试！加油哦！𐟌Ÿ

华中师范大学2009年高等代数真题解析 𐟐𞠧쬤𘀩☯𜚨Œƒ德蒙行列式，推荐使用滚动相消法和求根法来证明。 𐟐𞠧쬤𚌩☯𜚧쬤𘀩—ˆ假设f，然后求导，别忘了证明反面；第二问利用数分中的罗尔定理推导出另外的s-1个根。 𐟐𞠧쬤𘉩☯𜚧쬤𘀩—𚨯线性方程组的通解对应的向量组的秩为n-r-1；第二问先求导出组的n-r个线性无关的解，然后证明特解与导出组的解线性无关。 𐟐𞠧쬥››题：第一问分三种情况讨论，A是零矩阵时显然，C或B可逆时用打洞原理（分块矩阵的初等变换），都不可逆时，用等价分解；第二问易得。 𐟐𞠧쬤𚔩☯𜚧쬤𘀩—𚧡€知识；第二问通过设交子空间的基，然后分别扩充成两个子空间的基，最后证明两组基的并时和子空间的基，抓住线性无关的定义即可。 𐟐𞠧쬥…�˜：第一问证明对称矩阵B的特征值全为实数，先设B的特征值和特征向量得到特征式，然后取特征式的共轭，利用对称矩阵的性质及特征式得到特征值的关系；第二问先设二次型，引入一个二次型的不等式，之后充分运用特征式及不等式；第三问类似第二问构造一个Hermite矩阵，然后运用其性质及第二问的思想也可估计s以所构造的矩阵特征值的最值为界。

2024北京科技大学高等代数全解析𐟓š 大家好，今天我们来详细解析一下2024年北京科技大学高等代数试卷的各个题目。准备好了吗？让我们开始吧！ 𐟔 最后一题确实有点难度，大家可以一起过一遍。 𐟔„ 第一题是关于循环行列式的，逐行减然后逐列减是一个非常万能的方法，大家一定要记住哦！ 𐟓 第二题是线性方程组的解的讨论，这个问题需要大家对线性方程组有深入的理解。 𐟌 第三题是讨论特征值的问题，因为是对称矩阵可对角化，结合秩一矩阵的性质来解答。 𐟧頧쬥››题的第一小问是考虑顺序主子式，第二小问则是施密特正交化，大家可以分别尝试一下。 𐟒ᠧ쬤𚔩☧š„内积定义代入非常简单，大家可以轻松搞定。 𐟤 第六题ABCD都两两可交换，证明互相包含就行了，这个问题性质非常好。 𐟕𓯸 第七题考的是打洞原理，大家可以尝试用打洞的方法来解决。 𐟔�쬥…멢˜考的是艾森斯坦判别法，这个问题需要大家对判别法有深入的了解。 𐟐𞠧쬤𙝩☥™…上是求特征值和特征向量，然后进行基变换，需要用到分块矩阵以及AX-XB=C的性质，如果A，B无公共特征向量，那么X解唯一，这个性质可以帮助大家轻松解决这个问题。好了，今天的解析就到这里，希望大家都能在考试中取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

森哥考研数学卷，速看解析！ 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ这套题的选择填空部分质量非常高，一个小时内顺利完成。虽然错了两个选择题，但都是因为追求速度而未能仔细计算，有点想当然了。下次一定要认真计算，再做出选择。 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ有很多结论和技巧在这套题中得到了应用。 𐟌Ÿ第一题：先将指数形式转化为对数形式，再进行化简，指数对数互换，然后提公因式，最后等价变换。 𐟌Ÿ第三题：由于看错了D1和D2的定义，误以为1和2相等，因此选择了A。但实际上xⲥ䧤𚎹ⲯ𜌤𘍨ƒ𝦎襇𚳩n大于sin。虽然最后结果确实如此，但这种推理是不成立的。 𐟌Ÿ第四题：结论一定要记住，考研中可能会以选项形式出现。 𐟌Ÿ第五题：AB两项都可以作为结论使用，特别是A的秩和AA转置的秩相等，D选项也可以记为结论。 𐟌Ÿ第六题：考研大趋势之一是分块矩阵的秩。记住两个结论：左乘列满秩矩阵所得矩阵与原矩阵等价，右乘行满秩矩阵所得矩阵与原矩阵等价。以C选项为例，将B＝AC带入前面的式子，提出来A，即可再用该结论。 𐟌Ÿ第七题和第十五题：最快的做法是举个特例，很快就能得出答案。 𐟌Ÿ其他题目也有很多考点，需要好好看看，比如第八题的无记忆性，还有指数分布也有这个特性，第十二题的反函数求导公式。

22李艳芳数三（三）复盘：灵活与难度并存用时2小时50分钟，得分127分。总结一下这次考试，感觉主要是考查了灵活性和导数定义题，小题难度确实不小。选择填空： 2. 求导题：排除AD，C可以通过是否存在负值来判断，最后用排除法选出B。具体怎么算出来的还是要看讲解。 3. y的次数高：先考虑y再考虑x，存在另一个不存在。直接算的话就是先带入再求偏导，然后设定路径y＝kx排除CD。 4. (-5)难题：交错级数举反例只想出来了①，想不到③。 5. 对称性与逆否命题：A和B地位相同，E-BA不可逆时E-BA有0特征值，E-AB也有0特征值，E-AB不可逆。即C对D错。 6. 二阶矩阵分块：将A和B分别分块形成四个二阶矩阵，观察到AB矩阵对角线是两个E，带入计算得BA＝E+E。行列不等可按较小者分块处理。 7. 方程组解的性质：对应齐次线性方程组解出a，b，观察到有二阶非零子式，方程有非零解，共同推出r（A）＝2，A伴随的秩为1。 8. X bar-𘎓方不独立：排除BD，A为t（9）。 9. (-5)幂级数：计算量过大，需要积分的部分找到并化简，但没考虑到拆项后还要将起点退回0。 10. 正定矩阵特征值：所有元素之和拆成各行元素之和的和，即与向量（1，1）^T有关。正定矩阵特征值均正可直接开方。解答题： 17. 被积函数降次拆分：不同类初等函数分部积分。 18. 内部无极值点：考虑边界。 19. (-9)新颖题：第一次见，踩坑几率极大。要对a和1分情况讨论再求左右导数。左导数定义处理计算量大。 20. 已知奇偶性：求出f（0）后只研究一边，变成高中压轴的求导不等式问题。 21. 配方化规范型：分别配方化规范型，对应相等可解出矩阵P。 22. 二维几何概型：注意边缘分布取值范围即可。这次考试感觉主要是考察了灵活性和导数定义题，小题难度确实不小。希望下次能更好地应对这些题目，加油！

考研数学一知识点全解析研究生入学考试的数学一主要考察本科时期学习的高等数学、线性代数和概率论与数理统计。以下是各部分知识点的详细总结： 𐟓š 高等数学函数极限与连续：函数的概念、定义域、值域、对应法则，函数的单调性、有界性、周期性和奇偶性，复合函数、反函数和隐函数，基本初等函数和初等函数。数列极限与函数极限：定义，左极限和右极限，无穷小量的概念和比较，极限的四则运算，极限存在的两个准则（单调有界夹逼和洛必达法则），两个重要极限。函数连续性与间断点：初等函数的连续性，闭区间连续函数的性质（有界性、最大值和最小值定理、介值定理）。导数与微分：导数和微分的概念，几何意义和物理意义，四则运算，函数连续与可导的关系，平面曲线的切线和法线，基本初等函数的导数，复合函数、反函数和隐函数的导数，参数方程确定的函数的导数，高阶导数。中值定理与不等式：中值定理，不等式与零点问题，导数的应用。积分：原函数与不定积分的概念，不定积分的基本性质和基本积分公式，定积分的概念和基本性质，积分上限函数及其导数，牛顿-莱布尼茨公式，换元积分和分部积分，反常积分（广义积分），定积分的应用（平面图形的面积、曲线弧长、旋转体体积、侧面积等）。 𐟓Š 线性代数行列式：行列式的概念和基本性质，行列式按行展开定理。矩阵：矩阵的概念，单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵及其性质，矩阵的线性运算和乘法，方阵的幂和方阵乘积的行列式，矩阵的转置。逆矩阵：逆矩阵的概念和性质，矩阵可逆的充分必要条件，伴随矩阵。矩阵的初等变换：初等矩阵，矩阵的秩，矩阵的等价。分块矩阵：分块矩阵及其运算。向量：向量的概念，向量的线性组合与线性表示，向量组的线性相关与线性无关，极大线性无关组，等价向量组，向量的内积。线性无关向量组的正交规范法：施密特方法。特征值与特征向量：矩阵的特征值和特征向量的概念和性质，相似矩阵的概念与性质，矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵。二次型：二次型及其矩阵表示，秩，合同变换与合同矩阵，标准形与规范形，惯性定理（正/负惯性指数），用正交变换和配方法化二次型为标准型。 𐟎悧Ž‡论与数理统计随机事件和概率：随机事件与样本空间，事件的关系与运算，完备事件组，概率的概念与基本性质。条件概率：概率的基本公式（加法、减法、乘法、全概率公式、贝叶斯公式），事件的独立性。随机变量及其概率分布：随机变量分布函数的概念与性质，离散型随机变量的概率分布，连续型随机变量的概率密度。常见的随机变量分布：0-1分布、二项分布B(n,p)、几何分布、超几何分布、泊松分布P()、均匀分布U(a,b)、正态分布N(𒩣€指数分布E()等及其应用。随机变量函数的分布：多维随机变量及其分布。大数定律和中心极限定理：切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律、棣莫弗-拉普拉斯定理、列维林德伯格定理。数理统计的基本概念：总体个体简单随机样本统计量（样本均值、样本方差），样本据Xⲥˆ†布、F分布分位数正态总体常用的抽样分布。参数估计：点估计的概念（估计量与估计值），矩估计法和最大似然估计法。估计量的评选标准（无偏性、有效性、一致性）。区间估计的概念（单个正态总体的均值与方差的区间估计）。通过以上知识点的学习和理解，你将能够更好地应对考研数学一的挑战。

考研数学二大纲全解析！ 𐟓š 考研数学二大纲详解 𐟔 考试科目：高等数学、线性代数 ⏰ 考试形式：闭卷笔试，共180分钟 𐟓Š 试卷结构：试卷满分150分单选题：10题，每题5分，共50分填空题：6题，每题5分，共30分解答题：6题，共70分 𐟓ˆ 微分学部分占118分，线代部分占32分 𐟓š 高等数学函数、极限、连续导数和微分不定积分与定积分多元函数微积分学常微分方程 𐟓š 线性代数行列式矩阵向量线性方程组矩阵的特征值与特征向量二次型 𐟓ˆ 详细大纲内容：函数的概念及表示法：函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性。复合函数、反函数、分段函数，以及函数的图形和性质。导数和微分的概念：导数的几何意义和物理意义，函数的可导性与连续性之间的关系。导数的四则运算法则和复合函数的求导法则。不定积分与定积分：原函数的概念，不定积分的性质和基本积分公式。定积分的概念和基本性质，定积分中值定理，定积分的换元积分法和分部积分法。多元函数微积分学：多元函数的概念，二元函数的几何意义。多元函数的极限与连续性，多元函数的偏导数和全微分，多元复合函数和隐函数的求导法。二重积分的概念、基本性质和计算方法。常微分方程：常微分方程的基本概念，变量可分离的微分方程，齐次微分方程，一阶线性微分方程。线性微分方程解的性质及解的结构定理，二阶常系数齐次线性微分方程及简单的非齐次线性微分方程。线性代数：行列式的概念和基本性质，行列式按行（列）展开定理。矩阵的概念，矩阵的线性运算，矩阵的乘法，方阵的幂，矩阵的转置，逆矩阵的概念和性质。矩阵的初等变换，初等矩阵，矩阵的秩，矩阵的等价。分块矩阵及其运算。向量的概念，向量的线性组合与线性表示，向量的线性相关与线性无关。向量的极大线性无关组，向量组的秩。矩阵的特征值与特征向量的概念和性质，相似矩阵的概念及性质。实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。二次型及其矩阵表示，合同变换与合同矩阵，二次型的标准形和规范形。二次型及其矩阵的正定性。差分与差分方程的概念，差分方程的通解与特解，一阶常系数线性差分方程。微分方程的简单应用。

高中数学模拟卷选择指南：你需要吗？很多人都在问关于高中数学模拟卷的事情，这里有一些重要的建议供大家参考。首先，要明确一点，2024年的数学一难度确实很大，对于大多数人来说，不可能在大量难题中获得高分。因此，我们可以按照2022和2023年的难度来预测2025年的情况。换句话说，如果2025年继续出难题，那么大多数人无论刷什么卷子都难以提高分数。目标分不高的情况下，模拟卷不是必须的 𐟓š 如果你的目标分数在100分以下，而且基础题型还没有完全掌握，那么先把真题卷吃透再考虑模拟卷吧。不要盲目跟风 𐟚늨𖅨𖊥𗦜쨺릘殺众卷子，往年主要是120+、130+水平的学生选择的。今年因为2024年难度大而火起来，但它并不适合大多数人。超越卷的质量确实很高，但如果你的能力不够，吃了等于没吃。目标110/120或以上，或者学有余力的情况下可以考虑。每一个卷子代表一种押题风格 𐟎Š𜤸�Ž否纯靠运气，所以不要期待做完几张卷子会有很大提升。比如线代2024年一直考察分块矩阵，而超越卷则纠结于AB BA，重点考察秩的运算，但考试都没考。一张卷子4个选择4个填空要考察整一本高数，3选择1填空1大题考察一整本线代概率。押题纯属大海捞鱼。但大题命中概率存在 𐟎 虽然押题纯属运气，但大题命中概率还是存在的。根据自己能力选择 𐟓Š 市面上主流的模拟卷都有可取之处，但可取的点各不相同。建议分成选填、线面积分线代概率、中值定理证明、其它几个部分分开练习。选填很重要 𐟓 由于选填考察太过随机，所以推荐所有适合自己的主流模拟卷的选填部分，即大海捞鱼广泛撒网。数一知识点多但单科题目个数少 𐟓š 数一知识点多但单科题目个数少，即很有可能付出没有回报。模拟卷做的再多也可能没什么作用，平和心态看待，谁让你选择了数一呢？数二你付出了6分努力可能会有10分收获，或保底会有4、5分收获，数一你付出了10分努力是门槛，高于这个门槛再谈收益。就像大学引体向上考核，从6个开始计分的话，0个和5个都是0分。希望这些建议能帮助大家更好地选择适合自己的模拟卷，提高数学成绩！

𐟧 𐟓˜ 矩阵秩的全方位解析 𐟓š 矩阵的秩，作为线性代数中的核心概念，是每一个数学爱好者的必修课。它不仅仅是一个数字，更是一种对矩阵结构深度的刻画。 𐟔 首先，我们要记住一些基础性质： 1️⃣ 当矩阵A为零矩阵时，其秩r(A)为0。 2️⃣ 若A是m㗮矩阵，其秩r(A)不会超过矩阵的行数m和列数n中的较小者，即r(A)≤min(m,n)。 3️⃣ 对于n阶矩阵A，如果它可逆，那么它的秩T(A)等于n。 𐟓– 接下来，我们探索一些更复杂的性质： 𐟔𘠲(A)=r(ATA)，这意味着我们可以通过计算AT与自身的乘积来快速得出A的秩。 𐟔𘠥悦žœA是k倍的单位矩阵，那么r(kA)=T(A)。 𐟔𘠥﹤𚎤𘤤𘪧Ÿ驘𕁥’ŒB，我们有r(A+B)≤r(A)+r(B)，这是一个非常有用的不等式。 𐟒ᠨ😦œ‰一些关于矩阵乘法和分块矩阵的特殊性质： 𐟌Ÿ 若A可逆，则r(AB)=T(B)。 𐟌Ÿ 若A和B都是可逆的，则r(AB)≤min(r(A),r(B))。 𐟌Ÿ 对于分块矩阵，我们有r(A,B)≤max(r(A),r(B))。 𐟎“ 掌握这些性质，不仅能帮助我们更好地理解矩阵的结构，还能在解决实际问题时提供有力的数学工具。所以，让我们一起努力，将这些性质牢牢记在心中吧！

秩为1的矩阵特征值与特征向量计算详解秩为1的矩阵在过去的考试中频频出现，今天我们来详细讲解一下如何计算这类矩阵的特征值和特征向量。特征值与特征向量的计算 𐟧首先，我们来看一个具体的例子。设矩阵A为： A = [x1 + 2x2 + x3, x1 + x2, x1 + x3] 其中，x1, x2, x3是未知数。类似地，我们可以构造矩阵B： B = [bx1 + b2x2 + bx, x1 + x2, x1 + x3] 接下来，我们计算矩阵A和B的乘积，得到： AB = [2(x1 + x2 + x3)2 + (b1x1 + bx2 + bx3)2, (x1 + x2)(x1 + x3), (x1 + x2)(x1 + x3)] 这可以简化为： AB = [2(xT)(x) + (Bx)T(Bx), (x1 + x2)(x1 + x3), (x1 + x2)(x1 + x3)] 由于2aaT + 是对称矩阵，所以二次型f对应的矩阵为2aaT + 。进一步计算得到： A = 2a(a)T + T = 2a(a)T + T 特征值的计算 𐟔 因为a和ƒ𝦘淚•位向量且相互正交，所以矩阵A的特征值为2和1，且1和1是重根。又因为aT和都是秩为1的矩阵，所以矩阵A的秩为2。因此，0也是矩阵A的一个特征值。经过正交变换，二次型f的标准形为2y2 + y2。练习题 𐟓 设3阶矩阵A = aaT + ，其中a和𘺦�𚤧š„单位列向量。A的伴随矩阵为A'。证明矩阵A + A'既是正交矩阵又是正定矩阵。求正交变换x = Qy，将二次型f(x1, x2, x3) = xTAx化为标准形，并说明f=1表示的空间图形。求二次型f(x1, x2, x3) = xTAx，当f=0时的解。解答：因为AT = (a + T = aaT +  = A，所以A为对称矩阵，故A可对角化。由于r(A) = r(A + A') < r(a) + r( = 2，所以0是A的一个特征值。由已知条件可得A= a，A= 𜌡和𚿦€禗关，故A的特征值为1 = 12 = 1，13 = 0。其对应的无关的特征向量为a，𜌹，其中y = 㗠€‚存在正交矩阵Q = (𜌹)，使得Q-1AQ = QTAQ = A，其中Q = [1 0; 0 1]。进而Q-A'Q = A"，00，于是Q-(A + A')Q = A + A' = E。故矩阵A + A'既是正交矩阵又是正定矩阵。存在正交矩阵Q = (𜌎𒯼Œy)，其中y = 㗠𜌥œ覭㤺䥏˜换x = Qy下，二次型f = xTA'x = TA'y = y3。f = 1y = 1，在空间上表示两个平行于坐标面的平面。 f = 0 = 0y3 = 0y = (k1, k2, 0)T (k1, k2为任意常数)。由x = y = (a + k2e)，则方程f = 0的解为x = ka + k2(k1, k2为任意常数)。

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