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A-level数学线性代数这些词汇需要熟记!

【李雪静】  2020-03-18 发布

对于想要学好A-level数学的同学来讲,必要的词汇积累是十分重要的,那么,在A-level数学中,有哪些比较重要的词汇需要熟记呢?下面,学诚国际教育李老师以A-level数学中的线性代数相对比较重点的两组词汇为例,为大家介绍一下。


1、余子式minor和代数余子式cofactor的区别

这两个概念在解答关于矩阵行列式和逆矩阵的时候见的次数非常多,但是很多同学容易把它们搞混了。

余子式,minor,是指将A的某些行与列去掉之后所余下的方阵的行列式。

代数余子式,cofactor,就是在余子式的基础上加上符号,有的跟余子式相等,有的是余子式的相反数。

这两个概念的最大区别,就是有没有符号,余子式全为正,而代数余子式带符号分正负。例如,一个矩阵的第2行第3列元素的余子式M23为13,那么相应的代数余子式C23就是-13了。


行row和列column的区别

这个大家一定会问,这很简单啊,横行纵列嘛~对,非常好。在矩阵中,横向的元素组称为“行”,纵向称为“列”,没有问题。

请大家注意的一点是:台湾地区跟大陆地区相反!在台湾地区,横向称为“列”,纵向称为“行”,而台湾的纵行仍然翻译成row,横列仍然翻译成column。所以尤其是台湾地区的同学一定要注意,你们的row和column跟大陆和英国的称呼习惯不一样,大家做题的时候不要搞混而出现错误。


2、线性代数词汇

algebraic cofactor代数余子式

array数组

canonical form标准型

characteristic polynomial特征多项式

characteristic root特征根


coefficient matrix系数矩阵

column列

column rank列秩

component分量

determinant行列式


diagonal element对角元素

diagonal matrix对角矩阵

dimension维数

diagonalisable matrix可对角化矩阵

eigenvalue特征值


eigenvector特征向量

fundamental solution基本解

geometric multiplicity几何重数

homogeneous equation齐次方程

identity matrix单位矩阵


infinite dimensional无穷维的

inverse matrix逆矩阵

least squares problem最小二乘问题

linear combination线性组合

linear dependence线性相关


linear equation线性方程

linear independence线性无关

linear transformation线性变换

main diagonal主对角线

matrix矩阵


multidimensional多维

nonsingular matrix非奇异矩阵

normal equation法方程

normal form标准型

normal matrix正规矩阵


orthogonal matrix正交矩阵

principal minor主子式

rank秩

rectangular matrix长方阵

row行


row rank行秩

row (column) vector行(列)向量

scalar标量

singular matrix奇异矩阵

square matrix方阵


symmetric matrix对称矩阵

trace迹

transposed matrix转置矩阵

unit vector单位向量

vector向量


zero element零元素

zero vector零向量

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