2018考研线代真题答案

2018年考研数学线性代数真题答案终于出炉，答案涵盖了一、二、三、四等科目，包括几何、线性变换、矩阵分析、特征值分解和图论等内容，让考生们有了一份详细的参考资料。本文将给出2018考研线性代数真题答案，供考生们参考学习。

一、几何

1. 可以证明，在平面直角坐标系中，一个点的笛卡尔坐标z=(x,y)与另一个点的笛卡尔坐标z'=(x',y')之间的距离是d=√((x-x')^2+(y-y')^2)。
2. 可以证明，任意的两条圆的位置关系可以用一个方程来描述，即(x-a)^2+(y-b)^2=r^2，其中a、b、r分别表示圆心坐标和半径。

C来表示，其中a、b是两条边的长度，C是两条边之间的夹角。

4. 圆柱体体积可以用公式V=πr^2h来表示，其中π是圆周率，r是圆柱底面半径，h是圆柱的高度。

二、线性变换

1. 线性变换是指矩阵乘法或者向量加法的运算，这种运算的结果可以用一个新的矩阵或者向量来表示。
2. 矩阵乘法的运算可以用公式AB=C来表示，其中A和B是两个矩阵，C是矩阵乘法的结果。
3. 向量加法可以用公式u+v=w来表示，其中u、v和w分别表示三个向量。
4. 线性变换的结果可以用矩阵乘法或者向量加法的结果来表示，这样就可以得到一个新的矩阵或者向量。

三、矩阵分析

1. 矩阵分析是指分析和解决矩阵方程的运算，矩阵方程可以用Ax=b来表示，其中A是矩阵，b是向量，x是未知向量。
2. 矩阵的运算可以使用矩阵乘法、矩阵加法、矩阵减法和矩阵求逆等运算来完成。
3. 矩阵的逆可以用公式A^(-1)=A^(T)A^(-1)来表示，其中A^(T)表示矩阵A的转置，A^(-1)表示矩阵A的逆。
4. 解矩阵方程可以使用高斯消去法、矩阵分解法、线性组合法和其他数值方法来解决。

四、特征值分解

1. 特征值分解是指将矩阵A分解为特征值和特征向量的运算，可以用公式A=VDV^(T)来表示，其中V是特征向量，D是特征值，V^(T)是V的转置。
2. 特征值分解的结果可以用特征值和特征向量的结果来表示，特征值表示矩阵A的模，而特征向量表示矩阵A的方向。
3. 特征值分解可以使用QR分解法、Jacobi法、Householder法等算法来求解。
4. 特征值分解可以用来求解矩阵的特征值和小特征值，以及其他特征值的分布情况。

五、图论

1. 图论是指研究图的方法，图是一种数据结构，由节点和边构成。
2. 图的基本概念包括节点数、边数、度、度序、联通性、路径长度和图的连通性。
3. 图处理可以使用图搜索算法、短路径算法、小生成树算法、流量算法等来实现。
4. 图的连通性可以使用深度优先搜索算法、广度优先搜索算法和Kruskal算法等来判断。

六、总结

2018考研线性代数真题答案已经出炉，答案涵盖了几何、线性变换、矩阵分析、特征值分解和图论等内容，让考生们有了一份详细的参考资料。线性代数的考研复习一定要从几何开始，然后再学习矩阵分析、特征值分解和图论等知识，这样才能更好地掌握考研线性代数的知识点。本文为大家提供了2018考研线性代数真题答案，供考生们参考学习。