大学数学笔记本

目录
1~4高等数学 1 2 3 4
5~6 数学分析 1 2
7高等代数1
8数学分析3
9~14线性代数1 2 3 4 5 6
15~16高等代数2 3
17高斯定理(专题一)
18数学分析4
19~20高等数学 5 6
21将4K+1型质数表示成平方和(专题二)
22离散数学
23数学物理
24~25 数理逻辑1 2
26数学分析 5
27傅里叶级数收敛定理(专题三)
28~30高等数学 7 8 9
31拉格朗日四平方和定理(专题四)
32数论
33~35高等数学 10、11、11
36~37 、函数,余元公式(专题五)

高等代数(1)
1.P为不可约的多项式,若P是f的k重因式,则p是f’的k-1重因式
2.f没有重因式⇔(f,f’)=1
3.初等对称多项式 P i = ∑ k . . . k i x k 1 x k 2 ⋯ x k P_{i}=\sum_{k...k_{i}} x_{k_{1}} x_{k_{2}} \cdots x_{k} Pi=k...kixk1xk2xk
4.∀f可以唯一地表示成Pi的多项式。
5.∀的数域F,Q ⊂ \subset F,即Q是最小数域
6. A、B为环,则A∩B为环
7.有重因式的多项式未必有重根
8.高斯引理:两个本原多项式的乘积为本原多项式。
高等代数(3)
1.无限维:若V中找到任意多个线性无关的向量。则称V为无限维向量。
如:多项式1,X,X²,X³,…故所有多项式构成无限维向量。
2.过渡距阵:若(β₁,β₂,…βₙ)=(α₁,α₂,…αₙ)T,T为n阶方阵, 则称T为基α到基β的过渡矩阵。
3.过渡矩阵⇔可逆矩阵。
4.若α到β的过渡为A,β到r为B,则α到r为AB。
5.零子空间和V本身叫V的平凡子空间。

线性代数(3)
1.A ³=2 E , B=A²-2A+E,证明B⁻¹存在,求B⁻¹
解: B=( A-E)²
( A-E)( A²+A+E)=A³-E=2E-E=E
∴( A-E)²( A²+A+E)²=( A-E)E( A²+A+E)=E,即B( A²+A+E)²=E
∴B⁻¹=( A²+A+E)²=3A²+4A+5E

2.!彐A,B,AB-BA=E
解:tᵣ(AB-BA)=tᵣ(AB)-tᵣ(BA)=0
tᵣ(E)=n
∴AB-BA≠E
3.A,B为n阶方阵,AAᵀ=AᵀA=E,BBᵀ=BᵀB=E,|A|+|B|=0,求IA+BI
解:AAᵀ=E,BBᵀ=E
∴|A|=±1,|B|=±1
∴|A|=1,|B|=-1, 或|A|=-1,|B|=1
∴|A+B|=|ABᵀB+AAᵀB|=|A(Bᵀ+Aᵀ)B|=|A||Bᵀ+Aᵀ||B|
∴|A+B|=-|Bᵀ+Aᵀ|=-|(A+B)ᵀ|=-|A+BI
∴|A+BI=0
4.证明若AᵀA=0, 则A=0
解:则AᵀA的迹为 ∑ i ∑ j a ᵢ ⱼ ² = 0 \sum_i\sum_j a_{ᵢⱼ}²=0 ija²=0
∴∀i,j, aᵢⱼ=0
即A=0

高等数学(1)
1.一阶常微分方程求解。
(1) 分离变量, 化为 g ( y ) d y = f ( x ) d x , g(y) d y=f(x) d x, g(y)dy=f(x)dx, ∫ g ( y ) d y = ∫ f ( x ) d x \int g(y) d y=\int f(x) d x g(y)dy=f(x)dx
(2) 齐次方程 d y d x = φ ( y x ) , \frac{\mathrm{dy}}{d x}=\varphi\left(\frac{y}{x}\right), dxdy=φ(xy), t = y x \mathrm{t}=\frac{y}{x} t=xy 则化为 (1)
(3) 可化为齐次的方程 d y d x = f ( a x + b y + c a 1 x + b 1 y + c ) \frac{\mathrm{dy}}{\mathrm{dx}}=\mathrm{f}\left(\frac{\mathrm{ax}+\mathrm{by}+\mathrm{c}}{\mathrm{a}_{1} \mathrm{x}+\mathrm{b}_{1} \mathrm{y}+\mathrm{c}}\right) dxdy=f(a1x+b1y+cax+by+c)
1 ∘ a b 1 − a 1 b ≠ 0 1^{\circ} a b_{1}-a_{1} b \neq 0 \quad 1ab1a1b=0 x = x 1 + d 1 , y = y 1 + d 2 x=x_{1}+d_{1}, y=y_{1}+d_{2} x=x1+d1,y=y1+d2 化为 ( 2 ) \left.( 2\right) 2)
2 ∘ a b 1 − a 1 b = 0 2^{\circ} a b_{1-} a_{1} b=0 \quad 2ab1a1b=0 t = a x + b y t=a x+b y t=ax+by 化为 ( 1 ) \left.( 1\right) 1)
(4) 一阶线性微分方程常数变易法 d y d x + P ( x ) y = Q ( x ) \frac{\mathrm{d} y}{d x}+\mathrm{P}(\mathrm{x}) \mathrm{y}=\mathrm{Q}(\mathrm{x}) dxdy+P(x)y=Q(x)
对应齐次 d y d x + P ( x ) y = 0 , \frac{\mathrm{d} y}{d x}+\mathrm{P}(\mathrm{x}) \mathrm{y}=0, dxdy+P(x)y=0, 解为 y = C e − ∫ P ( X ) d x \mathrm{y}=\mathrm{Ce}^{-\int \mathrm{P}(\mathrm{X}) \mathrm{dx}} y=CeP(X)dx
y = u e − ∫ P ( X ) d x \mathrm{y}=\mathrm{ue}^{-\int \mathrm{P}(\mathrm{X}) \mathrm{dx}} y=ueP(X)dx 解出 u \mathrm{u} u
2.二阶微分方程的降阶法
对于y’’=f(x,y’)和y’’=f(y,y’),设t=y’化为1
3.线性微分方程的解的结构
(1)一阶线性:非齐次通解=非齐次特解+齐次通解
(2)二阶线性:齐次的解空间是二维线性空间,非齐次通解=非齐次特解+齐次通解
4.刘维尔公式
若y₁是y’’+Py’+Qy=0的一个非0特解
y 2 = y 1 ∫ ( 1 y 1   2 e − ∫ P d x ) d x \mathrm{y}_{2}=\mathrm{y}_{1} \int\left(\frac{1}{\mathrm{y}_{1}^{\,2}} \mathrm{e}^{-\int \mathrm{Pdx}}\right) dx y2=y1(y121ePdx)dx是与y₁线性无关的特解
5.二阶线性微分方程的常数变易法 y’’+Py’+Qy=f
(1)设对应齐次的特解为y₁ 则设y=uy₁,化为2
(2)设对应齐次的特解为y₁、y₂ 则设y=u₁y₁+u₂y₂
并设u₁’y₁+u₂’y₂=0 ,则u₁’y₁’+u₂’y₂’= f直接解出

高等数学(3)
第3,4,5章 中值定理 积分
1.费马引理:设f(x)在X₀的邻域U(X₀)内有定义且f’(X₀)存在。
若∀x∈U(X₀),f(X)≤f(X₀),则f’(X₀)=0 (驻点或稳定点)
2.罗尔定理:
若f(X)在[a,b]上连续,在(a,b)上可导, 且f(a)=f(b)
则彐ε∈(a,b),f’(ε)=0
3.拉格朗日中值定理:若f(X)在[a,b]上连续,在(a,b)上可导,则彐ε∈(a,b), f ′ ( ε ) = f ( b ) − f ( a ) b − a f'(ε)=\frac{f(b)-f(a)}{b-a} f(ε)=baf(b)f(a)
也叫微分中值定理, 构造函数 g ( x ) = f ( x ) − f ( a ) − f ( b ) − f ( a ) b − a ( x − a ) g(x)=f(x)-f(a) - \frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a) g(x)=f(x)f(a)baf(b)f(a)(xa)
4.柯西中值定理:若f(x),F(x)在[a,b]上连续,在(a,b)上可导,且∀x∈(a,b), F’(x) ≠ \neq = 0, 则
在这里插入图片描述
线性代数(6)
1.A,B为n阶距阵,若B=P⁻¹AP,则称A,B相似
2.相似矩阵的性质:①反身性,对称性,传递性
②若|A|~B则|A|=|B|
③P⁻¹(A₁A₂)P=(P⁻¹A₁P)(P⁻¹A2P)
④若A~B则Aᵐ ~ Bᵐ
⑤若A~B, A、B可逆,则A⁻¹ ~ B⁻¹
3.若A~B, 则A、B有相同的特征多项式、特征值。
4.若A与对角阵B相似,则B对角线上的n个数是A的n个特征值
5.可对角化
①若P⁻¹AP为对角阵,即A与对角阵相似,则可称A对角化。
②A可对角化⇔A有n个线性无关的特征向量。
6.复数域上∀A,∃B是上三角矩阵,且A与B相似,且B的主对角线上元素为a的特征值
7.哈密顿-凯莱定理
设f(λ)=|λE-A|是A的特征多项式,则f(A)=O矩阵。
8.若n阶方阵A有n个不同的特征值,则A可对角化。
9.实对称矩阵
①特征值都是实数,特征向量可取实向量。
②对应于不同特征值的特征向量是正相交的。
③一定可对角化。
10.实二次型A,A负定⇔A的负惯指数为n
11.若A可逆,则AᵀA正定。
12.若A正定,则A⁻¹正定,Aᵀ正定, A*正定

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