“线性代数与空间解析几何”是大学理、工、医、农、经、管类的公共基础数学课程。在当今科技飞速发展,特别是计算机科学及其应用日新月异的时代,数据处理、科学计算是各学科领域中无法回避的问题,本课程的主要任务就是展现科学计算中最普遍也是最基础的方法——线性运算及关系中的一般性方法。
本课程的内容包括:n维向量空间,特征值与特征向量,二次型与二次曲面。其特点是将代数与几何融为一体,代数为几何问题的解决提供方法,代数又在几何空间的基础上得到延伸与扩展,课程的重心仍在“线性代数”上。
本课程分三章共15讲,为方便广大学习者,我们将每讲内容分成了若干小片段,一个片段讲解1~2个知识点,便于学习者理解掌握。针对每一讲的教学内容都配有一定量的练习题,每章结束都有一套单元检测题供学习者作为平时成绩考核之用。
本课程的教学目标是使学习者掌握本课程的主要知识,理解基本概念和基本理论,学会分析问题解决问题的基本方法;了解各部分知识的结构及知识的内在联系;能运用基本概念、基本理论和基本方法正确地推理证明,准确、简捷地进行计算;能综合运用所学知识分析并解决简单的实际问题;培养学生的抽象思维能力、逻辑思维能力、空间想象能力、创造性思维能力和自学能力,为后续课程的学习奠定必要的数学基础。
为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。
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完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。
认证证书申请注意事项:
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第一周 n维向量空间与向量组的线性相关性
第四章n维向量空间学习指南
4-1.1 n维向量空间的概念
4-1.2 n维向量空间的子空间
4-2.1 向量组的线性组合
4-2.2 向量组之间的线性表出
4-2.3 线性相关性的概念
4-2.4 线性相关性的判定
4-2.5 线性相关基本定理
本周典型例题选讲——线性相关性的判定
本周典型例题选讲——线性相关性的概念
第二周 向量组的秩、最大无关组及线性方程组的解
4-3.1 向量组的秩与最大无关组的概念
4-3.2 矩阵的列秩和行秩
4-3.3 向量组之间的线性表出和秩
4-3.4 最大无关组的性质和等价叙述
4-3.5 n维向量空间的基、维数与坐标
4-4.1 齐次方程组解的性质和基础解系
4-4.2 齐次方程组求解实例
4-4.3 非齐次方程组解的性质
4-4.4 非齐次方程组求解实例
本周典型例题选讲——最大无关组的判定
本周典型例题选讲——齐次线性方程组的通解
第三周 习题课、特征值与特征向量
第五章特征值与特征向量学习指南
5-1.1 特征值与特征向量的定义
5-1.3 特征值与特征向量的判定
5-1.4 特征值与特征向量的计算
本周典型例题选讲——特征值与特征向量的概念
本周典型例题选讲——特征值与特征向量的性质
第四周 特征多项式及矩阵的相似对角化
5-2.2 相似的定义与性质
5-2.3 相似对角化的判定(1)
5-2.4 相似对角化的判定(2)
5-2.5 矩阵方幂的计算
本周典型例题选讲——相似矩阵的概念及性质
本周典型例题选讲——矩阵方幂的计算
第五周 n维向量空间的正交性及实对称矩阵的特征值与特征向量
5-3.3 正交向量组与标准正交基
5-4.2 实对称矩阵的特征值与特征向量
5-4.3 实对称矩阵的相似对角化
本周典型例题选讲——正交矩阵的判定
本周典型例题选讲——实对称矩阵的特征值与特征向量
第六周 习题课、二次型及其标准形、正定二次型的概念
第六章二次型与二次曲面学习指南
6-1.1 二次型及其矩阵表示
6-1.3 用配方法化二次型为标准形
6-1.4 用正交变换化二次型为标准形
6-2.1 正定二次型的概念
本周典型例题选讲——二次型标准形的相关计算
本周典型例题选讲——正交变换法化二次型为标准形
第七周 正定二次型的性质、曲面与空间曲线
6-2.2 正定二次型的性质(1)
6-2.3 正定二次型的性质(2)
6-2.4 二次型的其它类型
本周典型例题选讲——正定矩阵的判定
本周典型例题选讲——空间曲线的投影
第八周 空间曲线、二次曲面及习题课
6-4.1 二次曲面的标准方程与图形(1)
6-4.2 二次曲面的标准方程与图形(2)
6-4.3 化二次曲面为标准方程
本周典型例题选讲——旋转曲面方程的确定
本周典型例题选讲——正定矩阵的判定
教学用书:国家“十二五”规划教材《线性代数与空间解析几何(第五版)》(黄廷祝,成孝予编),高等教育出版社,2018.3.
学习参考书:《线性代数与空间解析几何学习指导教程》,黄廷祝 蒲和平 高等教育出版社 2015.9
,以下两个闭合性和关于加法及乘法的 8 个定律均满足时,则称 V
为向量空间或线性空间:
为线性映射或线性变换:
也可以将叠加性和齐次性合并在一起写成线性关系式:
【注】半范数与范数的唯一区别在于:半范数不完全满足范数的非负性条件。
【注】拟范数和范数的唯一区别在于:拟范数不满足范数的三角不等式。