作业帮线性代数中二次型的应用领域和意义
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/11/30 18:05:30
线性代数中二次型的应用领域和意义
线性代数中二次型的应用领域和意义
线性代数中二次型的应用领域和意义
应用领域：线性代数理论有着悠久的历史和丰富的内容.随着科学技术的发展,特别是电子计算机使用的日益普遍,作为重要的数学工具之一,线性代数的应用已经深入到了自然科学、社会科学、工程技术、经济、管理等各个领域
意义：二次型应该说是处于一个比较重要的地位,利用二次型可以把任何一个方阵JORDAN标准化,对研究矩阵非常有用!线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究.在这里,一个向量是一个有方向的线段,由长度和方向同时表示.这样向量可以用来表示物理量,比如力,也可以和标量做加法和乘法.这就是实数向量空间的第一个例子.
现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间.一个维数为 n 的向量空间叫做 n 维空间.在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间.尽管许多人不容易想象 n 维空间中的向量,这样的向量（即 n 元组）用来表示数据非常有效.由于作为 n 元组,向量是 n 个元素的“有序”列表,大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据.比如,在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值（GNP）.当所有国家的顺序排定之后,比如 (中国,美国,英国,法国,德国,西班牙,印度,澳大利亚),可以使用向量 (v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8) 显示这些国家某一年各自的 GNP.这里,每个国家的 GNP 都在各自的位置上.
作为证明定理而使用的纯抽象概念,向量空间（线性空间）属于抽象代数的一部分,而且已经非常好地融入了这个领域.一些显著的例子有：不可逆线性映射或矩阵的群,向量空间的线性映射的环.线性代数也在数学分析中扮演重要角色,特别在向量分析中描述高阶导数,研究张量积和可交换映射等领域.
向量空间是在域上定义的,比如实数域或复数域.线性算子将线性空间的元素映射到另一个线性空间（也可以是同一个线性空间）,保持向量空间上加法和标量乘法的一致性.所有这种变换组成的集合本身也是一个向量空间.如果一个线性空间的基是确定的,所有线性变换都可以表示为一个数表,称为矩阵.对矩阵性质和矩阵算法的深入研究（包括行列式和特征向量）也被认为是线性代数的一部分.
我们可以简单地说数学中的线性问题——-那些表现出线性的问题——是最容易被解决的.比如微分学研究很多函数线性近似的问题.在实践中与非线性问题的差异是很重要的.
线性代数方法是指使用线性观点看待问题,并用线性代数的语言描述它、解决它（必要时可使用矩阵运算）的方法.这是数学与工程学中最主要的应用之一!