大学里的线性代数和高等代数有什么不同
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进一步扩充了研究对象,引进了许多新的概念以及与通常很不相同的量,比如最基本的有 *** 、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。
线性代数是从解线性方程组和讨论二次方程的图形等问题而发展起来的一门数学学科,它是一门很重要的基础学科。
包括:行列式、矩阵、n维向量、线性方程组、相似矩阵及二次型、G向量等等。
从课程内容上来说高等代数的绝大部分是线性代数,中间将一部分多项式代数,最后可能会讲些二次型等非线性的代数知识。
线代是非数学专业的课程,高代则是数学专业课程。
课程定位和所学知识的侧重点是不同的。
总的来说线代侧重计算能力的培养,对于背后的复杂的数学原理可以不求甚解,但是计算要准确,能解决实际问题。
高代和数分一样,都是数学专业最最基础的专业课,重在对学生基本数学素养的训练,不仅要求计算能力,而且更重要的是明白知识体系和结构,特别是定义的准确理解,定理的证明思路,推论是什么等等。
这些基础的证明往往是线代所忽视的。
知识内容上来说,高代的核心内容除了矩阵理论外,更加偏重于线性空间的结构理论和线性算子理论,后面这两部分对于线代来说不是重点。
数学模型的类别有哪些
一、行列式考试内容 行列式的概念和基本性质 行列式按行(列)展开定理考试要求1.了解行列式的概念,掌握行列式的性质.2.会应用行列式的性质和行列式按行(列)展开定理计算行列式.二、矩阵考试内容 矩阵的概念 矩阵的线性运算 矩阵的乘法 方阵的幂 方阵乘积的行列式 矩阵的转置 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 分块矩阵及其运算考试要求 1.理解矩阵的概念,了解单位矩阵、数量矩阵、对角矩阵、三角矩阵、对称矩阵和反对称矩阵,以及它们的性质.2.掌握矩阵的线性运算、乘法、转置以及它们的运算规律,了解方阵的幂与方阵乘积的行列式的性质.3.理解逆矩阵的概念,掌握逆矩阵的性质,以及矩阵可逆的充分必要条件,理解伴随矩阵的概念,会用伴随矩阵求逆矩阵. 4.理解矩阵初等变换的概念,了解初等矩阵的性质和矩阵等价的概念,理解矩阵的秩的概念,掌握用初等变换求矩阵的秩和逆矩阵的方法.5.了解分块矩阵及其运算. 三、向量考试内容 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 向量组的极大线性无关组 等价向量组 向量组的秩 向量组的秩与矩阵的秩之间的关系 向量空间及其相关概念 维向量空间的基变换和坐标变换 过渡矩阵 向量的内积 线性无关向量组的正交规范化方法 规范正交基 正交矩阵及其性质考试要求 1.理解 维向量、向量的线性组合与线性表示的概念.2.理解向量组线性相关、线性无关的概念,掌握向量组线性相关、线性无关的有关性质及判别法.3.理解向量组的极大线性无关组和向量组的秩的概念,会求向量组的极大线性无关组及秩4.理解向量组等价的概念,理解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩之间的关系. 5.了解 维向量空间、子空间、基底、维数、坐标等概念. 6.了解基变换和坐标变换公式,会求过渡矩阵. 7.了解内积的概念,掌握线性无关向量组正交规范化的施密特(Schmidt)方法.8.了解规范正交基、正交矩阵的概念以及它们的性质. 四、线性方程组考试内容:线性方程组的克莱姆(Cramer)法则 齐次线性方程组有非零解的充分必要条件 非齐次线性方程组有解的充分必要条件 线性方程组解的性质和解的结构齐次线性方程组的基础解系和通解 解空间 非齐次线性方程组的通解考试要求l.会用克莱姆法则.2.理解齐次线性方程组有非零解的充分必要条件及非齐次线性方程组有解的充分必要条件.3.理解齐次线性方程组的基础解系、通解及解空间的概念,掌握齐次线性方程组的基础解系和通解的求法.4.理解非齐次线性方程组解的结构及通解的概念.5.掌握用初等行变换求解线性方程组的方法. 五、矩阵的特征值和特征向量 考试内容: 矩阵的特征值和特征向量的概念、性质 相似变换、相似矩阵的概念及性质 矩阵可相似对角化的充分必要条件及相似对角矩阵实对称矩阵的特征值、特征向量及其相似对角矩阵考试要求:1.理解矩阵的特征值和特征向量的概念及性质,会求矩阵的特征值和特征向量.2.理解相似矩阵的概念、性质及矩阵可相似对角化的充分必要条件,掌握将矩阵化为相似对角矩阵的方法.3.掌握实对称矩阵的特征值和特征向量的性质. 六、二次型考试内容 二次型及其矩阵表示 合同变换与合同矩阵二次型的秩 惯性定理 二次型的标准形和规范形 用正交变换和配方法化二次型为标准形 二次型及其矩阵的正定性考试要求1.掌握二次型及其矩阵表示,了解二次型秩的概念,了解合同变换与合同矩阵的概念,了解二次型的标准形、规范形的概念以及惯性定理.2.掌握用正交变换化二次型为标准形的方法,会用配方法化二次型为标准形.3.理解正定二次型、正定矩阵的概念,并掌握其判别法.
优化模型、微分方程模型、稳定性分析模型、代数模型、图论模型、动态规划模型、随机模型、决策与对策模型。
数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型。
数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代。随着人类使用数字,就不断地建立各种数学模型,以解决各种各样的实际问题。对于广大的科学技术工作者对大学生的综合素质测评,对教师的工作业绩的评定以及诸如访友,采购等日常活动,都可以建立一个数学模型,确立一个最佳方案。建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间联系的一座必不可少的桥梁。
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