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2019考研数学二考试大纲(线代部分)考试内容和要求变化分析

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发表于 2018-9-15 16:29:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
2019考研数学二大纲已经发布,跨考教育数学教研室老师特为大家整理了2019考研数学二考试大纲(线性代数部分)考试内容和要求变化分析,可以看出,数学一大纲今年并没有什么变化。

        章节
       

        2018年考试数学大纲考试内容和考试要求
       

        2019年考试数学大纲考试内容和考试要求
       

        变化
       

        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。
       

        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。
       

        对比
        :无变化
       

        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、反对称矩阵和正交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.了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。
       

        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、反对称矩阵和正交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.了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。
       

        对比
        :无变化
       

        三、向量
       

        考试内容
        向量的概念向量的线性组合和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的内积线性无关向量组的的正交规范化方法
        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.了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.了解向量组等价的概念,了解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩的关系。
        5.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。
       

        考试内容
        向量的概念向量的线性组合和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的内积线性无关向量组的的正交规范化方法
        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.了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.了解向量组等价的概念,了解矩阵的秩与其行(列)向量组的秩的关系。
        5.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。
       

        对比
        :无变化
       

        四、线性方程组
       

        考试内容
        线性方程组的克拉默(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非齐次线性方程组的通解
        考试要求
        1.会用克拉默法则。
        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及通解的概念,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的解的结构及通解的概念。
        5.会用初等行变换求解线性方程组。
       

        考试内容
        线性方程组的克拉默(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非齐次线性方程组的通解
        考试要求
        1.会用克拉默法则。
        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及通解的概念,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的解的结构及通解的概念。
        5.会用初等行变换求解线性方程组。
       

        对比
        :无变化
       

        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,会将矩阵化为相似对角矩阵。
        3.理解实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。
       

        考试内容
        矩阵的特征值和特征向量的概念、性质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,会将矩阵化为相似对角矩阵。
        3.理解实对称矩阵的特征值和特征向量的性质。
       

        对比
        :无变化
       

        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.了解二次型的概念,会用矩阵形式表示二次型,了解合同变换与合同矩阵的概念。
        2.了解二次型的秩的概念,了解二次型的标准形、规范形等概念,了解惯性定理,会用正交变换和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。
       

        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.了解二次型的概念,会用矩阵形式表示二次型,了解合同变换与合同矩阵的概念。
        2.了解二次型的秩的概念,了解二次型的标准形、规范形等概念,了解惯性定理,会用正交变换和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。
       

        对比
        :无变化
       

  本文为跨考教育数学教研室高扬老师原创,转载请注明出处。

                        
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