本書(shū)共7章,分別介紹了矩陣?yán)碚摶A(chǔ)、線性空間與線性變換、范數(shù)理論、矩陣的Jordan標(biāo)準(zhǔn)型、矩陣分析、矩陣分解、矩陣的廣義逆。各章后面均配有一定數(shù)量的習(xí)題。本書(shū)內(nèi)容由淺入深,選材上力求做到科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、簡(jiǎn)潔明晰,以使讀者在較短時(shí)間內(nèi)能夠掌握矩陣?yán)碚摰南嚓P(guān)基本內(nèi)容。閱讀本書(shū)最好有理工科“線性代數(shù)”課程的基礎(chǔ)。本書(shū)可作為普通高等院校理工科碩士研究生和高年級(jí)本科生的教材,也可作為有關(guān)專業(yè)的教師和工程技術(shù)人員的參考書(shū)。
張子葉,女,1979年出生,教授,博士。2005年6月畢業(yè)于蘭州大學(xué)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)專業(yè),獲得碩士學(xué)位,多年來(lái)一直承擔(dān)研究生《矩陣?yán)碚摗、本科生《高等?shù)學(xué)》等相關(guān)課程的教學(xué)工作,教學(xué)效果優(yōu)異,深受學(xué)生的喜愛(ài)。美國(guó)《數(shù)學(xué)評(píng)論》評(píng)論員,為中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)會(huì)員,為中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃與強(qiáng)化學(xué)習(xí)專業(yè)委員會(huì)委員。
目錄
第1章 矩陣?yán)碚摶A(chǔ) 1
1.1 矩陣的初等變換 1
1.1.1 矩陣的初等變換的概念 1
1.1.2 初等矩陣 2
1.1.3 利用初等變換求矩陣逆的方法 3
1.2 分塊矩陣 5
1.2.1 分塊矩陣的概念 5
1.2.2 分塊矩陣的運(yùn)算 6
1.2.3 分塊對(duì)角矩陣 7
1.3 矩陣的特殊乘積 9
1.3.1 Kronecker積 9
1.3.2 Hadamard積 11
1.4 矩陣的特征值與特征向量 13
1.5 矩陣可對(duì)角化的條件 16
1.5.1 相似對(duì)角化 16
1.5.2 酉相似對(duì)角化 20
習(xí)題1 23
第2章 線性空間與線性變換 26
2.1 線性空間 26
2.1.1 線性空間的概念與性質(zhì) 26
2.1.2 向量組的線性相關(guān)性 28
2.1.3 基、維數(shù)與坐標(biāo) 29
2.1.4 基變換與坐標(biāo)變換 31
2.2 線性子空間 34
2.2.1 線性子空間的概念 34
2.2.2 子空間的交與和 37
2.2.3 子空間的直和 39
2.3 線性變換 41
2.3.1 線性變換的概念 41
2.3.2 線性變換的運(yùn)算 42
2.3.3 線性變換的矩陣表示 44
2.4 線性變換的值域、核及不變子空間 49
2.4.1 線性變換的值域與核 49
2.4.2 線性變換的不變子空間 50
2.5 線性空間的同構(gòu) 51
2.6 內(nèi)積空間 52
2.6.1 內(nèi)積空間的基本概念 53
2.6.2 標(biāo)準(zhǔn)正交基 55
2.6.3 正交子空間 58
2.6.4 正交變換與酉變換 60
2.6.5 向量到子空間的距離與最小二乘法 61
習(xí)題2 63
第3章 范數(shù)理論 66
3.1 向量范數(shù) 66
3.1.1 向量范數(shù)的概念與性質(zhì) 66
3.1.2 向量范數(shù)的連續(xù)性與等價(jià)性 69
3.2 矩陣范數(shù) 70
3.2.1 矩陣范數(shù)的概念與性質(zhì) 70
3.2.2 矩陣的算子范數(shù) 73
習(xí)題3 76
第4章 矩陣的Jordan標(biāo)準(zhǔn)型 77
4.1 線性變換的特征值與特征向量 77
4.1.1 特征值與特征向量 77
4.1.2 特征子空間 79
4.2 矩陣 80
4.2.1 矩陣的概念 80
4.2.2 矩陣的初等變換與等價(jià) 81
4.2.3 矩陣的Smith標(biāo)準(zhǔn)型 83
4.3 不變因子與初等因子 85
4.3.1 矩陣的行列式因子 85
4.3.2 矩陣的不變因子與初等因子 87
4.4 數(shù)字矩陣的Jordan標(biāo)準(zhǔn)型 89
4.4.1 矩陣相似的條件 90
4.4.2 Jordan標(biāo)準(zhǔn)型及其計(jì)算 91
4.4.3 變換矩陣 95
4.5 凱萊-哈密頓定理與矩陣的最小多項(xiàng)式 97
4.5.1 凱萊-哈密頓定理 97
4.5.2 矩陣的最小多項(xiàng)式 99
習(xí)題4 105
第5章 矩陣分析 108
5.1 矩陣序列與矩陣級(jí)數(shù) 108
5.1.1 向量序列與矩陣序列 108
5.1.2 矩陣級(jí)數(shù) 112
5.1.3 矩陣冪級(jí)數(shù) 114
5.2 矩陣函數(shù) 117
5.2.1 矩陣函數(shù)的定義 117
5.2.2 矩陣函數(shù)的計(jì)算 120
5.3 函數(shù)矩陣 125
5.3.1 函數(shù)矩陣的微分與積分 125
5.3.2 數(shù)量函數(shù)對(duì)矩陣變量的導(dǎo)數(shù) 127
5.3.3 函數(shù)矩陣對(duì)矩陣變量的導(dǎo)數(shù) 129
5.4 矩陣分析的應(yīng)用 132
5.4.1 一階常系數(shù)線性微分方程組 132
5.4.2 n階常系數(shù)線性微分方程 135
習(xí)題5 138
第6章 矩陣分解 141
6.1 矩陣的三角分解 141
6.1.1 Gauss消元法的矩陣表述 141
6.1.2 矩陣的三角分解 143
6.1.3 分塊矩陣的三角分解 146
6.2 矩陣的滿秩分解 147
6.2.1 矩陣的滿秩分解 147
6.2.2 用矩陣行最簡(jiǎn)形求滿秩分解 149
6.2.3 行滿秩矩陣或列滿秩矩陣的性質(zhì) 150
6.2.4 長(zhǎng)方矩陣的左、右逆 151
6.3 矩陣的QR分解 152
6.3.1 用Schmidt正交代求矩陣的QR分解 152
6.3.2* 用初等旋轉(zhuǎn)矩陣求矩陣的QR分解 155
6.3.3* 用初等反射矩陣求矩陣的QR分解 158
6.4 矩陣的奇異值分解 161
習(xí)題6 166
第7章 矩陣的廣義逆 168
7.1 廣義逆矩陣的基本概念 168
7.2 減號(hào)逆 169
7.2.1 減號(hào)逆 的定義及性質(zhì) 169
7.2.2 的計(jì)算 170
7.3 加號(hào)逆 173
7.3.1 加號(hào)逆 的定義及性質(zhì) 173
7.3.2 的計(jì)算 175
7.4 兩種廣義逆在解線性方程組中的應(yīng)用 179
7.4.1 線性方程組的求解問(wèn)題 179
7.4.2 相容線性方程組的通解與減號(hào)逆 179
7.4.3 矛盾方程組的求解問(wèn)題與加號(hào)逆 181
習(xí)題7 183
參考文獻(xiàn) 185