線性代數(shù)在考研數(shù)學中占有重要地位,必須予以高度重視。線性代數(shù)試題的特點比較突出,以計算題為主,證明題為輔,因此,必須注重計算能力。線性代數(shù)在數(shù)學一、二、三中均占22%,所以考生要想取得高分,學好線代也是必要的,下面就將線代中重點內(nèi)容和典型題型做了總結,希望對大家學習有幫助。
行列式在整張試卷中所占比例不是很大,一般以填空題、選擇題為主,它是必考內(nèi)容,不只是考察行列式的概念、性質(zhì)、運算,與行列式有關的考題也不少,例如方陣的行列式、逆矩陣、向量組的線性相關性、矩陣的秩、線性方程組、特征值、正定二次型與正定矩陣等問題中都會涉及到行列式。如果試卷中沒有獨立的行列式的試題,必然會在其他章、節(jié)的試題中得以體現(xiàn)。行列式的重點內(nèi)容是掌握計算行列式的方法,計算行列式的主要方法是降階法,用按行、按列展開公式將行列式降階。但在展開之前往往先用行列式的性質(zhì)對行列式進行恒等變形,化簡之后再展開。另外,一些特殊的行列式(行和或列和相等的行列式、三對角行列式、爪型行列式等等)的計算方法也應掌握。常見題型有:數(shù)字型行列式的計算、抽象行列式的計算、含參數(shù)的行列式的計算。
矩陣是線性代數(shù)的核心,是后續(xù)各章的基礎。矩陣的概念、運算及理論貫穿線性代數(shù)的始終。這部分考點較多,重點考點有逆矩陣、伴隨矩陣及矩陣方程。涉及伴隨矩陣的定義、性質(zhì)、行列式、逆矩陣、秩及包含伴隨矩陣的矩陣方程是矩陣試題中的一類常見試題。這幾年還經(jīng)常出現(xiàn)有關初等變換與初等矩陣的命題。常見題型有以下幾種:計算方陣的冪、與伴隨矩陣相關聯(lián)的命題、有關初等變換的命題、有關逆矩陣的計算與證明、解矩陣方程。
向量組的線性相關性是線性代數(shù)的重點,也是考研的重點?忌欢ㄒ酝赶蛄拷M線性相關性的概念,熟練掌握有關性質(zhì)及判定法并能靈活應用,還應與線性表出、向量組的秩及線性方程組等相聯(lián)系,從各個側面加強對線性相關性的理解。常見題型有:判定向量組的線性相關性、向量組線性相關性的證明、判定一個向量能否由一向量組線性表出、向量組的秩和極大無關組的求法、有關秩的證明、有關矩陣與向量組等價的命題、與向量空間有關的命題。往年考題中,方程組出現(xiàn)的頻率較高,幾乎每年都有考題,也是線性代數(shù)部分考查的重點內(nèi)容。本章的重點內(nèi)容有:齊次線性方程組有非零解和非齊次線性方程組有解的判定及解的結構、齊次線性方程組基礎解系的求解與證明、齊次(非齊次)線性方程組的求解(含對參數(shù)取值的討論)。主要題型有:線性方程組的求解、方程組解向量的判別及解的性質(zhì)、齊次線性方程組的基礎解系、非齊次線性方程組的通解結構、兩個方程組的公共解、同解問題。特征值、特征向量是線性代數(shù)的重點內(nèi)容,是考研的重點之一,題多分值大,共有三部分重點內(nèi)容:特征值和特征向量的概念及計算、方陣的相似對角化、實對稱矩陣的正交相似對角化。重點題型有:數(shù)值矩陣的特征值和特征向量的求法、抽象矩陣特征值和特征向量的求法、判定矩陣的相似對角化、由特征值或特征向量反求A、有關實對稱矩陣的問題。由于二次型與它的實對稱矩陣式一一對應的,所以二次型的很多問題都可以轉(zhuǎn)化為它的實對稱矩陣的問題,可見正確寫出二次型的矩陣式處理二次型問題的一個基礎。重點內(nèi)容包括:掌握二次型及其矩陣表示,了解二次型的秩和標準形等概念;了解二次型的規(guī)范形和慣性定理;掌握用正交變換并會用配方法化二次型為標準形;理解正定二次型和正定矩陣的概念及其判別方法。重點題型有:二次型表成矩陣形式、化二次型為標準形、二次型正定性的判別。
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2011.12
一直想總結一下我的考研經(jīng)歷,但是一想專碩恐怕沒什么說服力,還是不寫罷了;可是不寫心里總覺得別......
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2011.12
大概給大家談談我這大半年來復習的經(jīng)驗,希望對后來人有一定的幫助和啟發(fā)。本人長期潛水,坐觀論壇......
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2011.12
我是2011考華南理工發(fā)酵的,初試成績政治69 英語61 數(shù)二128 微生物生化117 排名除了推免第五。今年......
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2011.12
第一部分,行列式和矩陣。 行列式和矩陣是線性代數(shù)的基礎部分,在考試中常以選擇題填空題的形式......
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2011.12
1、關于試卷 1)試卷分數(shù)和考試時間:考研數(shù)學滿分150分,時間180分鐘 2)試卷題型結構 單項......
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2011.12
1) 新大綱解讀: 2011年考研大綱已出。我們逐字看了一下,數(shù)學大綱只字未改.2009,2010,2011年連......