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2018考研数学之线性代数考点预测:向量的数学定义

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发表于 2017-12-13 16:46:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
向量的数学定义是线性代数常考的知识点,今年很有可能会考到,冲刺时间不多,新东方在线带大家来把这些考点回顾巩固下:
   
    首先回顾一下,在中学我们是如何表示向量的。中学数学中主要讨论平面上的向量。平面上的向量是可以平行移动的。两个相互平行且长度相等的向量我们认为是相等的。好,假设在平面直角坐标系中,对于平面上的任何一个向量,我们总是可以将其平移至起点坐标原点重合。这时向量终点的坐标同时也是向量的坐标。这样,我们就可以用一个实数对表示一个平面向量了。
    一个实数对实际是我们线性代数中的一个二维行向量。而线代中讨论的向量是任意n维的。所以线性代数中的向量可视为中学向量的推广。
        下面是向量的数学定义:
    由n个实数a1,a2,…,an构成的有序实数组(a1,a2,…,an)称为一个n维行向量。类似可定义列向量。
    问个问题:向量和矩阵是什么关系?向量可视为特殊的矩阵(行数或列数为1的矩阵)。这是理解向量的一个很好的角度。因为学习向量时,我们已把矩阵讨论得很清楚了,所以通过矩阵理解向量就能省不少事。
    知道了什么是向量,那什么是向量组呢?向量一般来说不是单独出现,而是成组出现的。我们把多个向量放在一起考虑,就构成了向量组。
    当然向量组的严格数学定义也不难理解:由若干个同型向量构成的集合称为一个向量组。这里的“同型”可以理解成矩阵同型,也可以用向量的语言描述成:同为行向量或列向量且维数相同。
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