摘要:摘 要 針對降低線性代數(shù)學習難度的問題,文章提出在學習線性代數(shù)過程中靈活構造反例以解決問題的思路。通過文獻研究法和經(jīng)驗總結法,討論線性代數(shù)中適合運用反證法研究的定義
摘 要 針對降低線性代數(shù)學習難度的問題,文章提出在學習線性代數(shù)過程中靈活構造反例以解決問題的思路。通過文獻研究法和經(jīng)驗總結法,討論線性代數(shù)中適合運用反證法研究的定義和定理等問題,結合實例指出如何在學習線性代數(shù)過程中合理構造反例以理解和掌握理論本質(zhì)。分析發(fā)現(xiàn),構造反例可為定義的理解、定理的掌握和命題的正誤判斷提供簡捷的思路,提高學習效率。
關鍵詞 線性代數(shù) 反例構造 定義 定理

0 引言
線性代數(shù)以線性空間為研究對象,涉及行列式、矩陣、矩陣的初等變換與線性方程組等,定義、定理、性質(zhì)、推論等比較多,難度較大。但是學習線性代數(shù)具有很大益處,一方面可以進一步提高抽象思維能力和嚴密的邏輯推理能力,為進一步學習和研究打下堅實的理論基礎;另一方面為立志報考研究生的同學提供必要的線性代數(shù)理論知識、解題技巧和方法。并且,線性代數(shù)作為一種數(shù)學建模方法,是科研工作者必須掌握的重要數(shù)學方法。
由此可見,線性代數(shù)的內(nèi)容抽象性以及應用重要性,要求學習者能夠靈活運用數(shù)學方法理解線性代數(shù)中的問題。當從正面解決線性代數(shù)問題比較困難時,構造反例不失為一種良好的方法。構造反例能夠幫助學習者正確理解抽象的概念定義和定理內(nèi)容,促進學習者對線性代數(shù)內(nèi)容的快速掌握和熟練應用,提高學習效率并幫助取得有效的學習成果。通過具體實例探析構造反例在線性代數(shù)學習中的運用。
1 反例
數(shù)學中的反例指符合命題條件,而不符合該命題結論的例子。所構造的反例是建立在數(shù)學上已證實的理論與邏輯推理基礎上的、并可指出命題不成立的例子。在學習線性代數(shù)過程中,可根據(jù)定義、定理以及命題構造反例以幫助理解理論本質(zhì),促進取得學習成果。
2 構造反例利于掌握定義
線性代數(shù)中的定義凝練、精確,內(nèi)涵豐富。真正透徹理解并牢固掌握這些定義,需要學習者把定義本身的簡短話語擴展,從多方面思考,提煉定義本質(zhì)。
(1)定義:設是由復數(shù)組成的集合,其中包含0和1。如果中的任意兩個數(shù)(可相同)對加、減、乘、除四種代數(shù)運算是封閉的,那么就稱為一個數(shù)域。
此定義可以擴展出多個結論,下面示范如何運用構造反例的方法將易混淆的結論分辨清楚。
例1 整數(shù)集是數(shù)域。
此結論不正確。整數(shù)集合中取兩個數(shù)2和7,互相進行除法運算會產(chǎn)生分數(shù),不在此集合內(nèi),故整數(shù)集不是數(shù)域。
例2 奇數(shù)集是數(shù)域
此結論不正確。奇數(shù)集合中取兩個數(shù)3和7,兩者減法運算的結果4不在奇數(shù)集合中,故奇數(shù)集不是數(shù)域。
(2)定義: 給定維向量組, ,…,,若存在一組不全為零的實數(shù), ,…,,使得 + + … + = 0,則稱, ,…,線性相關;否則,稱線性無關。
簡短幾句話,即定義了這個重要的概念。為加深理解,現(xiàn)通過構造反命題的方法來理解這個定義。
例1 若有不全為零的個數(shù), ,…,,使 + + … + + + + … + = 0,則向量組, ,…,線性相關,向量組, ,…,線性相關。
此結論不正確。例如取 = (0,1) , = (1,0), = (0,-1), = (-1,0),顯然存在,不全為零,使得 + + + = 0。但,線性無關,, 線性無關。
例2 如果,,…,線性無關,, ,…,線性無關,則, ,…,, , ,…,亦線性無關。
此結論不正確。例如取 = (0,1) , = (1,0) , = (0,-1), = (-1,0),,線性無關,,線性無關。但取 = = 1,則 + + + = 0,故可得,,,線性相關。
例3 設,,…,和,…,是兩個維向量組,如果(+ )+( + )+…+( + )=0成立必需=0,=0,…,=0,則,,…,和,,…,定線性無關。
此結論不正確。例如取 = (0,1) , = (1,0) , = (0,2), = (2,0), + = (0,3), + = (3,0),則( + ) + ( + ) = 0成立必需 = 0, = 0。但2 + 2= 0,故,,,線性相關。
上述反例不僅給出對結論的判斷,而且加深學習者對數(shù)域和線性相關性定義的理解,避免再出現(xiàn)此類認識上的錯誤。
3 構造反例利于理解定理
在學習過定義的基礎上,掌握相應的定理,才能夠更好地解決線性代數(shù)中的各種問題。學習者會發(fā)現(xiàn)線性代數(shù)定理特點顯著,存在某些規(guī)律不同于其他數(shù)學科目定理的現(xiàn)象。因此,只有掌握線性代數(shù)定理的本質(zhì),才能熟練運用與解題。而運用反例恰有利于我們解決這一問題。
(1)定理:在矩陣的乘法中消去律不成立,在矩陣的乘法中消去律不成立,即由AX=AY不能得出矩陣X與矩陣Y相等。
自學習數(shù)學這門學科以來,接觸到的乘法運算都是滿足消去律的。學習線性代數(shù)后,此處矩陣卻不滿足消去律。思考后發(fā)現(xiàn),其根本原因是矩陣乘法特殊的運算規(guī)則,即前一個矩陣的行與后一個矩陣的列中元素對應相乘。直接理解這一原因比較困難,故運用舉反例的方法解決這一問題。
例1 若AB=AC,且A≠0,則B=C。
此命題不正確。例如取,滿足A ≠ 0,,。雖然AB=AC,但是B≠C。
例2 A2 = A,則A= 0或A=E。
此命題不正確。例如取,則A2 =A,但A ≠ 0且A ≠ E。同理可知,由A(XY) = 0,不能得出X =Y的結論。
看到這樣簡單的反例,以上易犯的錯誤被一舉擊破,學習者一目了然,有效避免慣常錯誤。同時,也激發(fā)學習者繼續(xù)思考矩陣運算中消去律成立的條件。進而研究得出使AB=AC B=C的條件是A是可逆的。這樣的思考可增加學習者對問題研究的深度和廣度,訓練學習者的主動思考能力,也增添了學習的趣味。
(2)定理:向量組, ,…,(m≥2) 線性相關的充要條件是組內(nèi)某一向量可由其余向量線性表示。例:如果向量組,,…,中某一向量不能被其余向量線性表示,則,,…,線性無關。
此結論不正確。取 = (0,0),= (0,1),即有不能被其余向量線性表示,但,卻相關。
4 構造反例利于判斷命題真?zhèn)?/p>
要證明一個命題為假命題,只要構造一個反例來說明命題不成立即可。所以,反例是滿足命題題設但不滿足命題結論的一個實例,構造反例就是證明某個命題是假命題的一種方法。所構造的反例要求簡單、明確、有說服力,從而才能快速準確判斷命題真?zhèn)巍?/p>
(1)命題:若AB = 0,則A和B中必有一個為零矩陣。
此命題不正確的。例如取,,滿足AB = 0 ,但A和B均不是零矩陣。
(2)命題1:零陣的特征值為0,則特征值為0的矩陣都是零陣。
此命題不正確。例如的特征值為0,但是不是零矩陣。
命題2:單位陣的特征值為1,則特征值為1的矩陣都是單位陣。
此命題不正確。例如的特征值為1,但不是單位陣。
若學習者在學習過程中,能夠熟練構造反例,則可節(jié)約做題時間,提高學習效率。
(3)命題: 矩陣A的任一特征向量所對應的特征值是唯一的。為此提出以下結論:若矩陣A、B有不同的特征值,則不能對應同一個特征向量。
此結論不正確。例如取,,A和B對應的特征值是1和2 ,但它們有同樣的特征向量 (1,0)。這個反例直接給出了矩陣中特征值和特征向量的關系,即某一特征向量可對應兩個矩陣的兩個不同的特征值,也明確了原命題中是一個矩陣的某一特征向量只對應一個特征值。
(4)命題:等價向量組的秩是相等的。為此提出以下結論:如果,,…,和,,…,的秩相等,則兩個向量一定等價。
此結論不正確。例如取Ⅰ:=(1,0,0,0),=(0,1,0,0),Ⅱ:=(0,0,1,0),=(0,0,1,1),其中向量組Ⅰ的秩是2,向量組Ⅱ的秩是2,但是Ⅰ與Ⅱ不等價。此反例直接指出原命題的逆命題不成立,無需繁瑣文字證明。
(5)命題:含有個未知數(shù)個方程的線性方程組
有解的必要條件是行列式
,但不是充分條件。
此命題正確。例如方程組,雖然行列式,但是此方程組無解。此時,這一反例恰當?shù)貜娬{(diào)了命題中的“必要條件”,加深學生理解與記憶,以免判斷此類方程組是否有解時再出現(xiàn)錯誤。
以上幾個例子說明反例對抽象的線性代數(shù)理論中的命題結論給了必要的補充和完善,有利于學習者理解定理的本質(zhì),達到靈活運用定理以輔助解題的目的。
5 結論
綜上所述,構造反例是一個快速而無規(guī)則的探索性過程,對學習者有不可估量的裨益,適用于各個章節(jié)的理論當中,在線性代數(shù)中的地位是不容忽視的。論文網(wǎng)站一方面,構造反例有利于學習者準確理解定義和定理,提高學習效率,促進養(yǎng)成發(fā)現(xiàn)問題、糾正錯誤和解決問題的學習習慣。另一方面,構造反例有利于培養(yǎng)從多方面、多角度認識問題和解決問題的習慣,增強思維敏捷性和思維判斷力。作為21世紀的大學生,應當積極培養(yǎng)自主學習能力和獨立思考能力,尤其培養(yǎng)創(chuàng)造性思考能力。要達到培養(yǎng)這些能力的目的,應當重視構造反例這一重要途徑。因此,在學習線性代數(shù)的過程中,應當合理構造反例,以激發(fā)興趣、提高效率和廣開思路。
參考文獻
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