L(V)是无限维中心代数的初等证明

研究域F上无限维线性空间V的任一子空间W的线性变换在V上的扩张,用初等方法可证明V的线性变换代数L(V)是无限维的中心代数.在一定意义上推广了域F上的n级矩阵代数是中心代数这一结果.     

取代拉格朗日乘数法

给出多元函数意义,纠正现今众多文献中康托尔的一个错误.从极值(点)的几何意义逐步推导出(n×n)方程组求解等式条件下n元函数极值点的新方法;用外积得出拉格朗日乘数表达式解决了上个世纪80年代钱伟长提出的乘子是否唯一的问题.给出了不定方程(组)确定显函数组命题.本文指出对应思想方法乃处理问题的重要工具.     

点时滞系统的反馈镇定

求解特征矩阵是镇定时滞系统的关键问题，本文给出了系统的特征根的代数重复度与几何重复度均为一般值的情况下特征矩阵的求法，即把它归结为求一组线性代数方程的问题，并得到了该方程组有组及对应于同一特征值的解向量组线性独立的充分条件。本文还提出了一种算法来处理系统对应于不同特征值的左行征向量线性相关情况下系统的镇定问题最后，举例说明了设计步骤。     

张量对称类上诱导线性算子的数值半径

设V是一个n维线性空间,V_x~m(G)为V上的张量对称类.A为V的线性算子T的矩阵,K(A)为V_x~m(G)上的诱导线性算子K(T)的矩阵.本文从K(A)的数值半径Υ(K(A))和可分数值半径Υ_x(K(A))定义出发,研究了Υ(K(A))、Υ_x(K(A))与范数||A||_p(1≤p≤2)、广义矩阵函数d_x~G(A)的关系,得到了它们之间的两个不等式.     

一类非齐次微分方程特解的矩阵求法

针对n阶非齐次线性微分方程,将其对应齐次方程的n个特解及其各阶导数连同自由项构成增广矩阵,并对该矩阵进行初等行变换,从而求得方程的一个特解.     

关于矩阵秩概念建立上的一种几何处理

联系对偶线性空间和对偶线性映射等概念,给出了矩阵的行秩与列秩相等的一个几何证明.     

矩阵损失下回归系数的线性估计的可容许性的进一步讨论

§1.引言考虑线性模型Y=Xβ+ε,(1.1)此处 Y 是 n 维随机向量;X 为已知的 n×P 矩阵;n≥P;EY=Xβ,CovY=V;β,V 均为参数,(β,V)∈(?)=(?)~p×(?),(?)是元素为 n 阶非负定对称矩阵的一个集合.     

有限几何与不完全区组设计的构作(VI)利用有限域上向量空间的子空间而构作的多个结合类的结合方案

1.引言设F_q是q个元素的有限域,q是一个素数的幂。以v_n(F_q)表由所有n维行向量的全体所组成的F_q上的n维向量空间。v_n(F_q)上作用着n级一般线性群GL_n(F_q),它由F_q上所有n×n 非奇异矩阵组成。v_n(F_q)的一个m维子空间P可用一个秩为m的m×n矩阵来表示,只要这个矩阵的m个行向量组成P的一组基。我们常用同一字母P来代表表示一个子空间P的矩阵。当然同一子空间可用不同的矩阵P和Q表示,只要有     

欧氏空间子空间正交补的代数方法研究

在n维欧氏空间Rn中,对其任意的非零子空间V1,有子空间V2使V1⊥V2,且Rn=V1V2.本文对这一几何问题利用齐次线性方程组给予了代数方法的又一种证明.     

体上线性映射的子空间的维数及其应用

本文给出体上左向量空间的线性映射的某些子空间的维数恒等式,并讨论了它在体上矩阵秩的理论上的应用,其中一个有趣的应用是,由体上矩阵秩的恒等式来刻划体上某些矩阵的特征性质。 以下设Ω是一个体。对Ω上左向量空间V映入Ω上左向量空间V′的线性映射σ:V V~σ,记σ的核空间为:     

法向量求二面角时法向量方向的判断方法

已知平面a,如果一个向量n的基线与平面a垂直,则向量n叫做平面a的法向量或说向量n与平面a垂直．一个平面a的法向量不是惟一的,大小不等且相对于平面a的法向量有两个方向．法向量的引进,对空间角和距离以及线面和面面位置关系的研究,提供了一个很方便、实用的工具,把空间几何问题转化为代数运算,减少了一些辅助线的添置,避开了一些较复杂的空间想象,过程较为程序化,从而降低了解题的难度,易于掌握,使解题过程更加简捷、流畅．     

《代数与几何基础》(张肇炽教授主编)一书评析

数学是研究现实事物的数量关系与空间形式的一门科学 .分析学、代数学与几何学是数学的三大基础 ,分析与代数侧重于数学中的“数”,而几何则侧重于数学中的“形”.坐标、向量、矩阵等概念的建立 ,将代数和几何紧密地结合在一起 ,代数为几何提供了研究方法 ,而几何也为代数提供了直观的几何背景 .事实上 ,线性代数中所讨论的“线性”概念来源欧氏几何、线性方程组理论和解析几何 ,线性空间的概念是几何空间的一种代数抽象 .变换的理论 ,如正交变换、仿射变换、射影变换等都是从几何中产生的 .线性代数中的很多重要概念 ,如矩阵的等价、相合、…     

关于矩阵对角化的一种判别方法

阐述判别矩阵对角化的一种方法．如果复数域C上n阶矩阵A的对应于不同特征值的线性无关特征向量的个数都恰好等于该特征值的重数,则A相似于对角矩阵．     

二分环和一类自同构

<正> 设R是带1的环(不一定交换),V是R上的n阶自由R-模,令GL_n(V)表示V到自身之上的一一R线性变换组成的群,选定V的一组基,在这一组基乏下,每一个这样的线性变换与取元于R的一个可逆矩阵相对应,这些可逆矩阵组成群GL_n(R),则有     

一类交换环上特殊线性群的自同构

<正> B.R.McDonald在《局部环上的几何代数》一文中证明了当n≥3,2是单位元时,局部环上一般线性群GLn(V)的自同构形式为Λ=P_x·Φ。或Λ=P_x·ψ_h.本文是应用射影几何基本定理,给出当n≥5或n=3,2是单位元时,局部环上特殊线性群SLn(V)     

不变子空间与广义不变子空间——(Ⅱ)扰动定理

关于矩阵的不变子空间,自然会提出这样一个扰动问题:设Z_1∈C~(n×l)是A∈C~(n×n)的一个特征矩阵,若E∈C~(n×n)是一个扰动矩阵,问A+B是否存在特征矩阵Z_1,使得(Z_1)靠近R(Z_1)?关于矩阵对的广义不变子空间.也可以类似地提出问题。 对于这些问题,G.W.Stewart曾经讨论过,他的方法的关键是构造一种求解二次矩阵方程的迭代过程,用来逼近矩阵的一个不变子空间;而本文建议另一种迭代格式,用这种迭代逼近一个不变(或广义不变)子空间,具有二次收敛速度。     

可估子空间上一般Gauss-Mrkoff模型的比较

对于两个线性模型d1=L(X1β,V1)和d2=L(X2β,V2),其中V1和V2是已知的对称非负定矩阵,我们在可估子空间μ(A)上对它们进行了比较.并得到了d1d2(μ(A))的一个充要条件.最后,我们在可估子空间上比较了带多余参数的两个线性模型,得到了一个充要条件.     

求解特征值反问题的一种迭代法

关于特征值反问题的算法,已讨论许多,见[1]—[5].到目前为止,主要的算法是用Newton法解相应的非线性方程组.然而,代数特征值反问题是一类矩阵计算问题,因此,有可能利用矩阵的性质构造简单的算法,而不仅仅是把它作为一个通常的非线性问题加以处理.基于这种思想.本文给出一个利用矩阵性质的线性收敛迭代法.     

线性不可逆过程的协同效应分析

利用矩阵理论对线性不可逆过程的协同效应进行了分析.与向量空间相类比,定义了热力学流空间中的内积以及协同系数.协同系数的大小反映了两个不可逆过程间的协同程度.由唯象系数矩阵引出了协同矩阵与协同系数矩阵.对于导热不可逆过程,协同矩阵所对应的二次型是耗散函数.对于孤立体系,证明了协同矩阵所对应的二次型对时间的导数为负值,它可以作为体系的一个李雅普诺夫函数.     

关于替换定理的两点注记

替换定理是线性空间(数域!上的线性空间V!,特别地,!n)理论中涉及线性相关性的最基本的一个事实.为了引导学生更好地理解它,我们在教学实践中形成了关于它的两点注记.