线性方程组教学中应注意的几个问题

本文通过几个例题讨论了在线性方程组的教学中应注意线性方程组矩阵表达式的强化,线性方程组的反问题等方面的问题,以便提高教学效果.     

高斯消元法及其在信息学中的应用

高斯消元法是求解线性方程组的经典算法,在信息学广泛应用。在简要介绍高斯消元法的基本概念和步骤的基础上,给出了高斯消元法在信息学上应用的模版。     

《高等代数》课程中矩阵方法的应用

矩阵是高等代数研究及解决问题的一个重要的工具,在高等代数课程中应用的范围很广。本文阐述了矩阵在线性方程组、二次型、线性空间、线性变换等《高等代数》课程主要内容中的应用。     

线性方程组基本定理的一种证法

给出了线性方程组基本定理一种新的简明的证法。     

Matlab在线性代数教学中的几点应用

线性代数是数学的一个分支,是一门应用性很强的基础课程,它广泛应用在科学、工程、经济和管理等各个领域．介绍了数学软件Matlab的重要性,探讨了Matlab在线性代数教学中的几点应用,在教学过程中适当使用数学软件可以优化教学效果,增强学生学习兴趣,提高学生的计算机应用水平．     

线性方程组同解、公共解的解法

线性方程组是线性代数的基本内容,是数学中非常重要的基础理论,求解线性方程组是线性代数最主要的任务,在自然科学、工程技术中都经常用到。本文就线性方程组的同解、公共解的计算进行了讨论。     

多个齐次线性方程组有非零公共解的充要条件

推广两个齐次线性方程组有非零公共解的充要条件,能够得到一个多个齐次线性方程组有非零公共解的充要条件,并给出非零公共解的一般形式.而当方程组的个数是2时的结论是其特例.     

求解大型非对称线性方程组的灵活的Minpert算法

对于病态的线性方程组,数值求解必须小心进行,为了加快算法的收敛速度,一种有效的方法是对原方程组作某些预处理．Kasenally和Simoncini给出了求解大型非对称线性方程组的最小联合向后扰动方法（Minpert算法）．为了加快Minpert的收敛速度,我们结合右预处理技术,提出了收敛效果非常好的灵活的Minpert算法,即FMinpert算法．数值例子表明FMinpert的收敛速度确实比Minpert快了很多,且有时收敛得比FGMRES更好．     

展开Vandermonde行列式与推导n次Lagrange插值公式的一种新方法

用一种新方法证明了Ｖａｎｄｅｒｍｏｎｄｅ行列式的展开式。再利用该展开式推出了ｎ阶Ｌａｇｒａｎｇｅ插值多项式公式（２）,并且在推导过程中完全避开了解线性方程组和构造插值基函数的问题     

非齐次线性方程组解集的结构

非齐次线性方程组AX =B(其中A为s×n矩阵 )的解集中极大线性无关向量组的向量个数等于导出组AX =0的基础解系中向量个数加 1,且它们以某种特定方式联系着