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最近我开启了“量子力学之路”系列,旨在从数理角度从零诠释 量子力学。正如我在系列的第一篇文章量子力学之路——坚实的数理基础至关主要 ,没有捷径可走中提到的那样,学习量子力学有一些先决条件,而一些先决条件并不简朴,这样 多数学主题,这些主题我在“量子力学之路”系列中一样平常 都市讲到,但不会深入。因此我决议 同步开启“微分方程”系列,这是本系列的第一篇文章。

复数

复数就是形如x+iy的数字,其中x和y是实数,i^2=-1。实数x和y划分称为z的实部和虚部,体现为:

若是 z=x+iy,则z̅=x-iy称为z的复共轭。很容易得出:

定理(1)

对于复数z和w,有以下7个性子 :

笛卡尔和指数形式

复数可以绘制在一个矩形网格上,类似于实数对(x,y)被绘制在一个直角坐标系统上。你可以简朴地用一对实数(x,y)来确定复数z=x+iy,并绘制(x,y)。y轴称为虚轴,x轴称为实轴。

也可以用极坐标(θ, r)来体现:

定理(2)(很主要 )

对于复数z=x+iy,

多项式方程的根

设p_n(x)和q_n(x)为n次多项式,可以假设p_n(x)的形式为:

系数a_i可能不是实数,但在本系列文章中它们总是实数。在任何情形 下,代数基本定理批注 ,方程p_n(x)=0有n个解。

假设x=r是p_n(x)的根。那么:

若是 p_n(x)除以x-r,就获得恒等式:

其中R为常数,q_(n-1)(x)为n-1次多项式。因此,

但上面的式子是关于x的恒等式,通过令x=r,我们可以获得r =0当且仅当p_n(r)=0,也就是说,当且仅当r是p_n(x)的根。

定理(3)

对于每一个多项式

存在n个复数r_1, r_2,…,r_n,称为多项式的根,使得

P_n (r_i)=0,对于所有i=1,2,…,np_n(x)=(x-r_1)(x-r_2)…(x-r_n)

而且,对于一些i,若是 p_n(r)=0,则r=r_i。

定理(4)

假设r=a+ib, b≠0,是下面多项式的根

那r的共轭( r̅=a-ib)也是多项式的一个根。

矩阵体现

矩阵是一组数字的矩形数组。一样平常 来说,矩阵用黑体字大写字母体现。我们用A来体现p×q矩阵,它的元素是a_ij。也就是

只有一列的矩阵称为向量。我们用黑体小写字母来体现向量,这与我们对矩阵的约定一致。A的列向量就是

对于联立方程组

系数矩阵为

右边常数用向量b体现:

增广矩阵B由A和b体现:

未知量用向量x体现:

行数和列数相同的矩阵称为方阵。方阵的非对角元素是a_ij,其中i≠j。非对角元素都为零的方阵称为对角阵。

I_n矩阵(其中n是正整数),是所有对角元素都是1的对角矩阵。这些矩阵称为单元矩阵。以是 :

是单元矩阵。I_n的列被赋予特殊的符号e_1,e_2,…,e_n;也就是:

当上下文明确了I_n的巨细时,就可以去掉下标n。那些位于对角线以下的非对角线项为零的方阵称为上三角矩阵(上三角矩阵同理可得)。

我们界说0矩阵O_n为nXn矩阵,它所有的元素都是0。以是 O_n也是对角线。

方程组的解

我们可以用消元法来解方程组。注重 消去历程很洪流平上依赖于每个方程中未知变量的系数。

把方程组的系数和方程组右边的常数放在一起获得一个增广矩阵。化简这个增广矩阵可以获得方程组的解。注重 ,当系数矩阵简化为单元矩阵时,右边的系数列就是解向量。

从矩阵A到矩阵B的算术步骤叫做初等行运算。这些运算分为三种类型:

交流恣意 两行。将一行乘以一个非零标量。将一行的α倍添加到另一行的β倍。

这里的要害点是初等行运算用另一个方程组替换了一个方程组,后者的解集与前者的解集相同。这种解法称为高斯消去法。

矩阵代数

设m×n矩阵A和B为:

对于所有的i和j,若是 a_ij=b_ij,则A=B。因此,两个矩阵相等,意味着矩阵响应 项相等。

我们现在界说矩阵A+B和矩阵与恣意 标量k的乘法:

由上面的界说可以获得下列代数规则:

A+B=B+AA+(B+C)=(A+B)+CA+O=AA+(-1)A=O0A=Ok(hA)=(kh)Ak(A+B)=kA+kB(k+h)A=kA+hA

用第一列替换第一行,用第二列替换第二行,以此类推,直到所有的列都酿成行。由这个交流获得的矩阵称为原矩阵的转置,[a_ij]^T=[a_ji]。我们用A^T来体现A的转置。

一个向量的转置是一个只有一行的矩阵,有时称为行向量。为了阻止 混淆,我们用逗号脱离 行向量的各个元素。

请注重 ,转置和加法的界说引出了这样的结论:C=A+B意味着C^T=A^T+B^T。

若是 矩阵A即是它自己的转置,即A^T=A,那么它就是对称的;若是 A^T=-A,那么它是阻挡称的。对称矩阵和阻挡称矩阵必须是方阵。

矩阵乘法

若是 A是m×q矩阵,元素为a_ij ;B是q×n矩阵,元素为b_ij,那么乘积C=AB是m×n矩阵,c_ij为:

为了使上面的界说有意义,A的每一行必须有和B的每一列有一样多的元素。这意味着A的列数必须与B的行数相同。

因此,若是 A是2×3矩阵, B是3×3矩阵,那么AB是有界说的,而BA没有界说。因此矩阵乘法是不知足 交流律的。

以下事实适用于所有巨细兼容的A、B和C:

A(BC)=(AB)CA(A+C)=AB+AC(B+C)A=BA+CA

能说明矩阵乘法的特征 的一个例子:

这批注 纵然A和B都不为0,AB也可以是0。

两个矩阵乘积的转置,是它们转置的逆序乘积:

这个效果 扩展到三个或更多个矩阵的乘积。

矩阵乘法提供了一种将方程组写成紧凑形式的要领。

上面可以写成Ax=b。我们将重复使用这个表达。在不明确A的巨细的情形 下,我们假设A是m×n,因此x是一个有n个元素的向量,b是一个有m个元素的向量,只管 在大多数应用中m=n。

矩阵的逆

为了到达类似的目的,我们引入了矩阵逆的符号。若是 存在一个方阵B,使AB=I=BA,那么方阵A就是非奇异的,或者说有一个逆,或者说是可逆的。很显着 ,不是所有的矩阵都有逆矩阵。

由于A的逆矩阵只有一个,以是 若是 AB=I=BA建设,我们称B为A的逆矩阵,并将B写成A^(-1)。用这种体现法,AB=I=BA可以写成AA^(-1)=(A^(-1))(A)=I。

一个不行逆的方阵就是一个A^(-1)不存在的方阵。这样的矩阵称为奇异或不行逆矩阵。

若是 A是2x2矩阵

且ad-bc≠0,那么

定理(5)

假设A和B都是可逆的。那么

(A^(-1))^(-1)=A(AB)^(-1)=(B^(-1))(A^(-1))(A^T)^(-1)=(A^(-1))^T

定理(6)

假设A是可逆的。那么Ax=b有且只有一个解,x=A^(-1)b。

结论(1)

当且仅当A是奇异阵时,方程组Ax=0有解x≠0。当且仅当A是可逆的,这个方程组只有解x=0。

行列式

界说与基本定理

A的行列式是一个只在方阵中界说的标量,记作det(A)。它有n的阶乘项,每一项是A的元素的正负乘积:

其中第二个下标,由∗体现,是数字{1,2,…,n}之一,其中没有一个被使用两次。指数k是第二个下标的逆序数。因此,

由于数字{1,2,…,n}的每个排列都有一项,以是 上面的和包罗n的阶乘项。由于这个缘故原由 ,现实 上并不使用上面的求和来盘算。若是 n=2,界说是容易使用的,

有两种常用的det(A)的求值要领。在本节中,我们将探讨最高效的要领。该要领依赖于两个基本定理:

定理(7)

若是 A是上或下三角矩阵,对角元素为a_11,a_22,…,a_nn,那么det(A)=(a_11)(a_22)…(a_nn)。

定理(8)

设A是一个方阵。

若是 A的两行元素交流形成B,那么,det(A)=-det(B)若是 A的一行乘以k获得B,那么kdet(A)=det(B)若是 A的一行的倍数加到A的另一行形成B, 那么det(A)=det(B)

这两个定理为盘算行列式提供了一种有用 的要领。注重 ,定理8形貌 了初等行运算对det(A)的影响。

我们可以快速准确地盘算初等行变换的效果 。以是 对于含有已知常数项的矩阵,行化成三角矩阵是盘算行列式的首选要领。对于有参数项的矩阵,通常使用其他要领。

由于矩阵乘法和行列式的界说重大 ,乘积的行列式和行列式的乘积之间存在着一种简朴的关系:

定理(9)

若是 A和B是方阵,det(AB)=det(A)det(B)

若是 det(A)=0,那么A一定是奇异的。反之亦然。

定理(10)

det(A)=0是A是奇异的一个充要条件。

定理(11)

对于每个方阵A,det(A)=det(A^T)

余子式与代数余子式

a_ij的余子式是,去掉A的第i行和第j列形成的矩阵的行列式。

a_ij的代数余子式写成A_ij,即是余子式乘以 (-1)^(i+j)。代数余子式的主要 性是由于以下的主要 定理:

定理(12)

对于每个i和j,

线性自力 (线性无关)

方程组Ax=0可以有无限 多个解。为了形貌 这种系统的所有解的荟萃,我们必须首先明确 线性无关的看法。

假设已知k个向量a_1, a_2,…,a_k和k个标量c_1 ,c_2…,c_k。思量 到表达式

不是所有 为零若是 上面的方程对某些标量建设(不是所有 为零),那么向量a_1,a_2,…,a_k就是线性相关的,标量c_1,c_2,…,c_k就叫作权值。由上式可知

其中 c_1≠0。上面的方程批注 a_1是其他向量的“加权和”。

若是 一个给定的向量组不是线性相关的,那么它称为线性无关的。由于线性无关的荟萃不行能存在依赖关系,

意味着所有的标量系数必须是零。

一样平常 来说,我们不能容易 判断 一个向量组是否是线性无关的,也不能容易 求出权值(若是 向量组是线性相关的)。

但我们可以把上式重写为矩阵向量的形式,为此,界说一个矩阵A,它的列是向量a_1,a_2,…,a_k,它的项的权值是c_1,c_2,…,a_k。因此:

凭证 矩阵乘法的界说:

因此,当且仅当 Ac=0存在非零解时,矩阵A的列向量才是线性无关的。那么,c的元素就是权值。

若是 矩阵A是方阵,那么基于线性相关的行列式的判据是可能和利便 的。基本的头脑 是:若是 A是可逆的,那么推论1,系统Ac+0只有通俗 解,由于

证实 晰 c一定是0。下面的定理将det(A)与A的行和列的线性无关联系起来。

定理(13)

当且仅当det(A)≠0时,n×n矩阵A的行(列)是线性无关的。

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