鄭婷
摘 要:伴隨著信息技術(shù)水平的提高,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步,矩陣的應(yīng)用也更加深入。同時(shí),文章作者認(rèn)為有必要更加重視數(shù)學(xué)線性代數(shù)的研究和學(xué)習(xí),因其不僅能夠簡(jiǎn)化研究,使研究更加合理,而且還有助于拓展思維,增強(qiáng)科學(xué)智能,促進(jìn)數(shù)學(xué)核心素養(yǎng)的發(fā)展。文章重點(diǎn)分析了線性代數(shù)中的矩陣應(yīng)用案例。
關(guān)鍵詞:線性代數(shù);矩陣;應(yīng)用案例
一、線性代數(shù)的基本認(rèn)識(shí)
線性代數(shù)(Linear Algebra)是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,它的研究對(duì)象是向量、向量空間(或稱線性空間)、線性變換和有限維的線性方程組。在高中數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)中,求解線性方程是重要的知識(shí)點(diǎn),向量則是線性代數(shù)中一個(gè)最基本的概念。當(dāng)前,線性代數(shù)在數(shù)學(xué)、物理學(xué)和技術(shù)學(xué)科中都發(fā)揮著重要的作用,可見線性代數(shù)對(duì)于強(qiáng)化知識(shí)技能,增益科學(xué)智能方面是非常有利的。矩陣是在線性代數(shù)中比較具有研究?jī)r(jià)值且被研究次數(shù)最多的一種,矩陣能表現(xiàn)出一種規(guī)律,一種利用代數(shù)理論知識(shí)來表現(xiàn)的數(shù)表變化規(guī)律,并且經(jīng)常利用數(shù)表來分析得到結(jié)論[1]。
二、線性代數(shù)中的矩陣應(yīng)用案例
1.線性方程組與向量
首先,向量是解決線性方程組的一個(gè)有力武器。向量是一個(gè)在解析幾何和物理中都有的概念,但是在解析幾何和物理中,向量的概念是不一樣的,但利用向量處理線性方程組是非常有用的[2]。線性代數(shù)中的向量有兩個(gè)要素,一個(gè)是大小,另一個(gè)是方向。所以兩個(gè)向量只要大小和方向一致,那么這兩個(gè)向量就是相等的,向量中只有重合沒有平行,不存在相反方向但是相等的向量。因此,向量最基本的運(yùn)算就是加法和減法兩種。比如,α-β=α+β這個(gè)向量的加法,就是將它們的各個(gè)分量分別相加。另外,由于向量的加法符合平行四邊形的運(yùn)算法則。所以運(yùn)算的時(shí)候,可以把向量α 和向量β假設(shè)為一個(gè)平行四邊形的兩條邊,這樣向量α+β的計(jì)算就是那個(gè)平行四邊形的對(duì)角線,平行四邊形的對(duì)角線向量就是α+β所對(duì)應(yīng)的向量。雖然平行四邊形很好進(jìn)行計(jì)算,但是更多的時(shí)候我們更習(xí)慣于利用三角形來進(jìn)行計(jì)算,利用三角形的計(jì)算會(huì)更加簡(jiǎn)單直觀,而且更加適合于多個(gè)向量的計(jì)算。利用三角形計(jì)算的時(shí)候,只需要將各個(gè)向量之間首尾連接,第一個(gè)向量的開始和最后一個(gè)向量的結(jié)尾進(jìn)行連接就是結(jié)果。
2.矩陣在解線性方程組中的應(yīng)用
可以利用矩陣的特點(diǎn)來進(jìn)行高中線性方程組的求解計(jì)算,而且還可以將這個(gè)特點(diǎn)進(jìn)一步應(yīng)用到方程組中。假設(shè)線性方程組生成矩陣形式Ax=b,并根據(jù)系數(shù)矩陣和增廣矩陣來判斷方程組是否有解。我們需要借助矩陣對(duì)方程組進(jìn)行相應(yīng)的簡(jiǎn)化,這樣能夠降低整個(gè)方程組求解的難度。比如,Ax=b的矩陣方程求解時(shí),就需要先判斷系數(shù)矩陣和常數(shù)矩陣是否有相同的秩,如果相同則可以進(jìn)一步求解,這個(gè)時(shí)候也分為兩種情況:當(dāng)系數(shù)矩陣的秩為n,線性方程組會(huì)有唯一的解;但是當(dāng)秩小于n時(shí),那么這個(gè)方程組就會(huì)有無窮多的解。如果不相同,那么這組方程組就沒有方程解,無法進(jìn)行解答。
例如,下面這組線性方程組的求解中,方程組的形式為:
X1 -X2 - 3X3 + X4 = 1
X1 - X2 + 2X3 - X4 = 3
4X1 - 4X2 + 3X3 - 2X4 = 6
2X1 - 2X2 - 11X3 + 4X4 = 0
因此,我們可以通過對(duì)方程組進(jìn)行分析,利用矩陣做一個(gè)簡(jiǎn)單的等量變換處理,進(jìn)而得到方程組相應(yīng)的解。但是需要注意的是,有一個(gè)特殊情況是如果系數(shù)矩陣和增廣矩陣兩者的秩是不相等的,那么這個(gè)方程組無解。所以要先弄清楚矩陣行列式,然后將矩陣和線性方程組直接對(duì)應(yīng)起來,再進(jìn)行推算工作,而且要在推算的時(shí)候保證這個(gè)推算是正確的,這樣才能得出一個(gè)正確的對(duì)應(yīng)關(guān)系,才能將復(fù)雜的線性方程簡(jiǎn)化為一個(gè)矩陣向量,然后降低整個(gè)方程組的解決難度,順利解決方程組的問題。
綜上所述,近年來,隨著信息科技的不斷發(fā)展,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度越來越快,線性代數(shù)也開始在各個(gè)學(xué)科中被廣泛應(yīng)用,其中矩陣的應(yīng)用領(lǐng)域也逐漸變得廣泛。線性代數(shù)一直以來都是數(shù)學(xué)學(xué)科學(xué)習(xí)中的重點(diǎn)和難點(diǎn),而高中階段的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)、線性代數(shù)的學(xué)習(xí)還很簡(jiǎn)單。本文主要是對(duì)矩陣在線性代數(shù)中的應(yīng)用案例進(jìn)行探討,以供參考。
參考文獻(xiàn):
[1]江 蓉,王守中.分塊矩陣在線性代數(shù)中的應(yīng)用及其教學(xué)方法探討[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2017(6):167-171.
[2]程 茜.線性代數(shù)中的矩陣表示[J].高等數(shù)學(xué)研究,2013(4):117-119.