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代数

 万言不如一默lv 2024-01-18 发布于山东

历史

古希腊哲学家毕达哥拉斯（Pythagoras）在公元前6世纪提出了关于数的概念，这是代数学发展的重要奠基。[4]
8至13世纪的阿拉伯数学家如奥马·海亚姆(Ghiydth aNisdbflri)在代数方面取得了许多创新性的成就，如解二次方程、完美数的处理和把分式表达式转化成小分数等。[13]
文艺复兴时期的文化为数学的进一步发展提供了一个十分有利的外部环境，同时，由于商业经济发展的需要，在欧洲各国家都编写了一些商业用的算术书。也出版了一些实用性的数学及代数和几何方面的书籍。其中15世纪数学家巴巧利(Luca Pacioli) 在 1494 年出版的大作《算术、几何、比与比例集成》，集当时数学知识之大成，是数学书籍中的最高成就。[14]
17世纪后期和18世纪初期，代数得到了重大的发展和推广，约瑟夫·拉格朗日(Joseph-Louis Lagrange）、莱昂哈德·欧拉(Leonhard Euler）、西莫恩·德尼·泊松(Simeon-Denis Poisson）等代数学家建立了代数、函数论、微积分等方面的一般方法，从而摆脱了手算的瓶颈，学科进一步得到了深化和完善。[15][16]
代数的历史

分类

基础代数

基础代数是代数学分支中最基础的一个分支，它研究数字、变量和运算符之间的关系和规律，是代数学中最基本、最重要的概念和方法之一。基础代数主要包括四个部分。[17]

运算和优先级

基础代数中最重要的两个运算是加法和乘法。优先级是指在一个算式中，先执行哪个运算的规则。一般情况下，乘除法的优先级高于加减法。[17][18]假设有以下代数表达式：3+5×2-4÷2，代数运算的步骤是按照优先级从高到低进行，优先级依次为：1.括号内的运算，2.乘法和除法，3.加法和减法。[18]

方程式

方程式是基础代数中非常重要的概念，它是包含未知量和已知量的相等式。方程式通常需要通过等式左右两边的变形来求解。例：4x+18=30(一元一次方程式)，x+y=8(二元一次方程式)。[19]

多项式

多项式是基础代数中常见的代数式，它包含有限个项，每个项是一个常数或一个变量的积，称为单项式。在多项式中，每个单项式叫做多项式的项，其中不含字母的项叫做常数项。一个多项式有几项就叫做几项式。多项式中的符号，看作各项的性质符号。一元N次多项式最多N+1项。例:在多项式 2x-3中，2x 和-3是它的项，其中-3是常项数。在多项式x+2x+18中它的项分别是x，2x 和18，其中18 是常数项。[19]

函数

函数是一种将某个数集映射到另外一个数集的关系。[20]函数内容主要包含概念、图象和性质[21]，若对集合M的任意元素x，总有集合N中唯一确定的元素y与之对应，则称在集合M上定义一个函数，记为
y＝f(x)
，元素x称为自变元，元素y称为因变元。[20]

线性代数

线性代数的研究对象是向量空间，矩阵，线性方程组和行列式。[22]

向量空间

向量空间是线性代数中最基本的概念之一。它包括一个或多个向量，以及它们与数字相乘和相加的运算规则。向量空间的研究内容包括线性无关性、基、维数、子空间等。[23][24]

矩阵

矩阵被认为是数字的二维数组。矩阵可以用于表示线性变换并解决线性方程组等问题。矩阵的研究内容包括矩阵的特征值和特征向量、矩阵的秩、矩阵的逆等。[25]如对应一个系数矩阵A 和一个增广矩
\bar{A}
:
矩阵

线性方程组

线性方程组描述了向量从一个向量空间到另一个向量空间的变换。线性方程组的研究内容包括变换矩阵、特征值和特征向量等。[25]
一般线性方程组

行列式

行列式是赋予矩阵的一个数，将矩阵的列向量视为变量，行列式可以视为列向量组的一个函数。[26]
设矩阵
A ＝（A_1， A_2，...，A_n）
，考虑一个实数函数
det（A_1，A_2，...，A_n）
，如果函数满足如下公理条件，则称
det（A_1，A_2，...，A_n）
为矩阵A 的行列式。[26]
对于任意固定的
1 ≤ k ≤ n
，以
A_k
为变量，其余列不变的情况下诱导出的函数
det_k（A_k）
具有齐次线性性质。即，对于任意常数
a，b，det_k(aA_k+bB_k)＝adet_k(A_k)+bdet_k(B_k)
。[26]
若存在相邻两列相等，其值为0。即，如果存在某个
1 ≤ k ＜n
，
A_k ＝A_k＋1
，则
det（A_1，A_2，...，A_n）=0
。注意：由此公理自然导出，对矩阵A，有
det_k（A_k＋1 ）＝0
。[26]
对于单位矩阵
U ＝ （U1,U2,...,Un）
，
det（U1,U2,...,Un）＝1
其中
U_k
为第
k
个单位向量。[26]

抽象代数

抽象代数，又称现代代数、高等代数，是代数学的一个分支，以抽象概念为基础，在数学中研究一般代数系统的结构和性质。它不仅仅研究数字的代数系统，还研究其他对象的代数系统，并且强调了代数结构中的一些基本概念的普遍性，如群、环和域等。抽象代数的主要研究对象是代数结构而不是特定的代数方程或函数，具有高度抽象性和广泛性。[27][28]

群论

群论研究的是群的性质及其在不同领域中的应用，群论是研究系统对称性质的有力工具。[29]
在群论中，一个群是一个数学结构，它包含了一个集合G以及一个二元运算，满足以下特征：
(1)封闭性：对于任意的
a、b\in G
，有
a\times b∈G
，也就是说，这个运算对于G中的任意两个元素进行运算，所得到的结果依然属于G的元素。[30]
(2)结合律：对于任意的
a、b、c\in G
，有
a\times(bc)=(ab)\times c
，也就是说，这个运算在G中的元素进行结合时，得到的结果不依赖结合的顺序。[30]
(3)单位元素：存在一个元素
e∈G
，使得对于任意的
a∈G
，都有
a\times e=e\times a=a
，也就是说，
e
是这个运算下的单位元素。[30]
(4)逆元素：对于任意的
a∈G
，存在一个元素
(a-1)∈G
，使得
a\times (a-1)=(a-1)\times a=e
，也就是说，
a-1
是
a
在这个运算下的逆元素。[30]

环论

环论研究的是集合上的一种二元运算——加法和乘法之间的关系。环论包括环、整环、域以及相应的理论和应用。[31][32]
在环论中，一个环是一个数学结构，它包含了一个集合R以及两个二元运算+和×，满足以下性质：
(1)R中的元素在加法运算下构成一个交换群。[31]
(2)在乘法运算下，R中的元素满足结合律，但不一定满足消元律。[31]
(3)乘法运算对加法运算有分配律，即对于任意的
a、b、c\in R
，有
a×(b+c)=a×b+a×c
，
(a+b)×c=a×c+b×c
[31]
(4)存在一个唯一的元素
1∈R
，称为单位元素，使得对于任意的
a∈R
，有
1×a=a×1=a
[31]
若环满足可交性，则称之为交换环。若环R除了0之外，其余元素在环乘法下都有乘法逆元，则称R为可除环；若R中的任意非零元素都有乘法逆元，则称R为域。[31]

域论

域论研究的是关于域的性质、结构、扩张等问题。在代数理论中，域是除了实数集和复数集外最基本的数学结构。[33]
在域论中，一个域是满足以下条件的交换环：
(1)对于任意非零元素a，存在唯一的乘法逆元素b，即
a×b=b×a=1
[33]
(2)加法和乘法操作对于集合内的所有元素都是可结合的、满足分配律和可交换律。[33]
常见的域有有理数域、实数域、复数域和有限域等。[33]

泛代数

数学中研究代数结构之间的关系和共性。泛代数提出一些通用的概念和方法，可以描述各类代数结构之间的关系和结构性质，从而在代数学和其他领域中解决一些具有普遍性的问题，主要包含：[34]
(1) 范畴：范畴是由对象和态射组成的一种基本结构，它包含了三个要素：对象、态射和组合规则。对象可以是任意的数学结构，如集合、群、环、域等，态射则是从一个对象到另一个对象的映射，组合规则满足结合律和单位元素的存在。[35][34]
(2) 函子：函子是在范畴之间的映射，它将一个范畴的对象和态射映射为另一个范畴的对象和态射，并保持原来的组合规则和结构。[34][35]
(3)自由代数：自由代数是一类代数结构，它由一组生成元和规定的一些运算组成，并且由此产生的所有元素具有可逆性和可代数性。[34][35]

布尔代数

布尔代数又称为逻辑代数，是由英国数学家布尔（George Boole）于19世纪中叶提出的一种逻辑系统，用于描述和操作数据的逻辑结构。在布尔代数中，只有两种值，即真值和假值，分别用1和0表示，因此也称为二元代数。[36][37]布尔代数定义了一些基本操作，包括取反、与、或和异或等，它们可以用符号表示，例如：
(1)取反操作符：~、!、-；
(2)与操作符：∧、*、&；
(3)或操作符：∨、+、|；
(4)异或操作符：⊕、⨁。
布尔代数在计算机科学和数字电路设计中有着广泛的应用。例如，计算机的处理器、存储器、输入输出端口等内部电路都是由布尔逻辑门（包括与门、或门、非门和异或门等）组合而成的。这些逻辑门可以用布尔代数的符号和规则进行简便的描述和分析。[37]

相关计算

初级代数

求根公式

对于一元二次方程
ax²+bx+c=0
，其根的求解公式为
x=\frac{-b±\sqrt{b²-4ac}}{2a}
[38]
例如，对于方程
2x²-5x+2=0
，代入公式有
x=\frac{5±\sqrt{5²-4×2×2}}4
，化简得
x=\frac12
或
x=2
[38]

因式分解公式

将多项式分解为多个因式的积。例如，对于多项式
x²-4x+3
，可以因式分解为
(x-1)(x-3)
，其中
(x-1)
和
(x-3)
是多项式的因式。[39]

配方法

对于形如
ax²+bx+c
的多项式，通过构造平方项，再用差分平方公式进行变形和分解。[40][41]
例如，对于
2x^2+5x-3=0
求解：
提取 2，得到
2(x^2+\frac{5}{2}x)=3
，在
x^2+\frac{5}{2}x
中添加
\frac{25}{16}
，使其变成一个完全平方，得到
2\left(x+\frac{5}{4}\right)^2=\frac{49}{8}
将方程两边同时除以2，得到
\left(x+\frac{5}{4}\right)^2=\frac{49}{16}
，对方程两边同时取平方根，得到
x+\frac{5}{4}=\pm\frac{7}{4}
最后得出：
x=-3或x=\frac 1 2
[41]

求和公式

求等差数列、等比数列的和。[42]
例如，对于等差数列
1、2、3、4、5
，其和为
\frac{(首项+末项)×项数}2
，即
\frac{(1+5)×5}2=15
。[42]

求解方程组

使用代数方程式求解多个未知量的系统方程。[19]
例如，对于方程组
\left[ 2x+y=2 \right]与\left[ 6x-3y=2 \right]
可以利用消元法，
\left[ 6x+3y=6 \right]与\left[ 6x-3y=2 \right]
将x或y的系数消去，得到
x=\frac 2 3
，代入第一个方程求得
y=\frac 2 3
[19]

高等代数

行列式的计算公式

行列式是高等代数中非常重要的概念，常见的有：
二阶行列式：是四个数排成两行两列，用一种称为对角线法则计算得出的数，从左上角到右下角上元素相乘，取正号，右上角和左下角上元素相乘，取负号，两个乘积的代数和就是二阶行列式的值。[43]
二阶行列式：
用对角线法求出
D=a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}
[43]
三阶行列式：
可用对角线法则：
D=a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{21}a_{32}a_{13}-a_{13}a_{22}a_{31}-a_{12}a_{21}a_{33}-a_{23}a_{32}a_{11}
算出。[43]
拉普拉斯展开公式：对于一个n阶方阵A，其行列式的计算可以通过将其展开成所有n个元素不在同一行或同一列的n-1阶行列式的代数和的形式，即
\det(A) = \sum_{j=1}^n (-1)^{1+j}a_{1j}\det(A_{1j})
，其中
A_{1j}
表示删除第一行第j列后剩余的矩阵。[26]

矩阵的运算方法

矩阵是高等代数中常用的数据结构，常见的运算方法有：
  • 矩阵的加减法：假设要对两个
    m\times n
    的矩阵
    A=[a_{ij}]，B=[b_{ij}]
    进行加减法运算，我们可以对它们的对应元素进行加减运算，得到一个新的矩阵
    C=[c_{ij}]
    ，其中
    c_{ij}=a_{ij}\pm b_{ij}
  • 矩阵的乘法：对于两个矩阵A和B，其乘法定义为
    C=A\times B
    ，其中
    C_{ij} = \sum_{k=1}^n A_{ik}B_{kj}
  • 矩阵的转置：对于一个
    m\times n
    的矩阵A，其转置
    A^T
    矩阵定义为
    m\times n
    的矩阵，其中
    A_{ij}^T = A_{ji}
    [26]

线性方程组的求解

线性方程组是高等代数中的重要问题，常见的求解方法有：
  • 高斯消元法：通过将线性方程组化为阶梯形式，然后从后往前逐步求解，最终得到方程组的解。[44]
  • 矩阵的逆：对于一个
    n\times n
    的矩阵A，如果其行列式
    \det(A)
    不等于0，则矩阵A具有逆矩阵
    A^{-1}
    ，有
    AA^{-1}=A^{-1}A=I
    ，其中I是单位矩阵。线性方程组Ax=b的解可以表示为
    x=A^{-1}b
    [44]

特征值和特征向量的计算

对于一个
n\times n
的矩阵A，其特征值和特征向量定义为：
  • 特征值：对于一个数
    \lambda
    ，如果存在一个非零向量x满足
    Ax=\lambda x
    ，则称
    \lambda
    是矩阵A的一个特征值。
  • 特征向量：对于一个数
    \lambda
    ，如果存在一个非零向量x满足
    Ax=\lambda x
    ，则称x是矩阵A对应于特征值
    \lambda
    的一个特征向量。[45]
常见的计算方法有：
  • 特征值的计算：求解矩阵
    A-\lambda I
    的行列式为0的根，即
    \det(A-\lambda I)=0
    。
  • 特征向量的计算：对于一个特征值
    \lambda
    ，解出方程组
    (A-\lambda I)x=0
    的非零解即为对应的特征向量。[45]

应用领域

代数在物理学中具有很多应用。例如，在力学、电磁学和量子力学等领域中，许多物理量可以用代数式来表示，例如速度、加速度、电场强度、波函数等等。[46]
代数在工程学中也有广泛的应用。例如，在建筑工程和机械工程中，许多复杂的计算可以通过代数式来求解，如结构分析、力学计算、传热计算等。[6]
在经济学中，代数式常用于描述经济关系和分析经济问题，如利润计算、成本分析、市场份额计算等等。[7]
代数在计算机科学中如算法设计、编译原理、计算机图形学、密码学等等扮演着重要角色。[8]
代数在生命科学中也有应用。例如，生物学家和生物医学工程师可以使用代数模型来分析和描述遗传信息和生物化学过程，如基因表达、蛋白质合成等。[47]
代数在金融学中的应用也非常广泛，例如股票、债券和期货等金融产品的估值和风险分析，以及优化投资组合等。[48]

发展及前景

随着科技的不断进步和应用需求的增加，代数在未来将继续发展和应用，代数作为一种高级数学工具，将在人工智能领域发挥重要作用，代数可以用来处理和分析大量数据，从而有效地帮助机器学习和自然语言处理等领域做出决策。[49][50]
此外，代数可以用于模拟生物和化学反应，分析细胞信号转导途径[51]，以及对基因表达进行建模，同时，代数可以用于医学图像处理，辅助诊断和治疗，今后对医学领域的作用不可忽视。[52]
最后，代数在新能源行业的应用前景也很广阔，可以用于建立电力系统的模型和方程组，帮助分析电力系统的运行状况和稳定性。代数可以用于计算不同发电机的负载平衡和频率控制，还可以用于建立太阳能电池板的模型和方程组[53]，以帮助预测和优化其性能。例如，代数可以用于计算太阳能电池板的最大电功率点和最大效率点。[54]

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    来自： 万言不如一默lv > 《孩子-工科，老值钱，无法替代》

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