潘大勇 (长江大学信息与数学学院,湖北 荆州 434023)
反例在《线性代数》教学中的运用
潘大勇 (长江大学信息与数学学院,湖北 荆州 434023)
《线性代数》中的概念十分抽象。为了加深对《线性代数》的概念理解,结合反例,从不同角度阐明概念的实质,呈现概念的正反例证让学生进行辨别判断。教学中适当引入反例,既能增强学生理解概念的准确性、深刻性、灵活性和批判性,又能培养学生的探究精神、提高抽象思维能力和创新意识。
《线性代数》;反例;概念
《线性代数》是一门理工农、经济、管理等专业广泛开设的公共基础课。学生普遍感觉《线性代数》概念众多而且相当抽象,富有挑战性。如何把学术形态的知识转化为教学形态的知识,“化冰冷的知识为火热的思考”,教学中必须遵循教学规律和原则[1]。为了加深对《线性代数》的概念理解,结合反例,从不同角度阐明概念的实质,呈现概念的正反例证让学生进行辫别判断,从而避免出现一些似是而非的错误,对培养学生的抽象思维能力和创新意识大有裨益。通过反例,学生也会培养和增强学习的反思能力❶长江大学精品课程建设项目(2012年)。。
数学概念的抽象性往往会影响学生的准确理解和把握,如果只是死记硬背,就不能很好地抓住概念的本质,由此还会产生模糊的认识。矩阵是线性代数的核心概念之一,尽管矩阵的运算和性质与数的运算和性质有很多相似之处,但是它们也有很多不同的性质,并不能简单的类比。矩阵本质是一个数表。零矩阵是所有元素都是0的矩阵,记为O,但必须注意零矩阵和数0是完全不同意义的2个概念。在实数中,0是一个数,是介于正数和负数之间的一个中性数。零矩阵严格说,在一般情况下并不是一个确定的矩阵,而是代表一类矩阵,是一类矩阵的统称。对数而言,0就是0,0=0,但对2个零矩阵,如果不是同型矩阵,则当O代表矩阵时O=O未必成立,这里笔者可以给出以下反例:
显然,OA≠OB。这对加深理解矩阵的加、减运算要求矩阵是同型矩阵这个条件是有帮助的,同时也能说明在矩阵运算中,一般而言,A-A=O是不对的,除非这里O是与A同型的矩阵。
对于任意2个数a,b,乘法交换律成立,即ab=ba。对于矩阵乘法而言,与数的乘法有着截然不同的性质,这是因为矩阵乘法的意义和数的乘法的意义不同。因此,数的乘法交换律成立,但不意味矩阵乘法的交换律AB=BA总成立。这里有2方面的原因,一是矩阵A与矩阵B相乘,AB可能有意义,AB也可能无意义。若矩阵Am×l的列数l和矩阵Bl×n的行数l相同,则矩阵A的每一行的元素和B的每一列的元素正好能搭配相乘,此时Am×lBl×n有意义。另一方面,AB有意义,BA是否有意义并不能保证,只有当m=n时Bl×nAm×l才有意义,而且AB,BA都有意义,也不一定能保证AB=BA。这些性质通过反例阐述,学生理解得更加缜密和深刻[2]。
此时AB,BA都有意义,但AB≠BA。实际上,绝大部分矩阵乘法都不满足交换律。矩阵乘法从初等变换的角度来说,左乘一个矩阵本质上是矩阵的初等行变换,右乘一个矩阵是矩阵的初等列变换,当且仅当A,B是对称矩阵时乘法才是可交换的。这些不同常规的性质也正是线性代数的魅力所在,它在量子力学和爱因斯坦的相对论中得到了重要的应用。
在数的乘法中,若ab=0,则a=0或b=0,但在矩阵乘法中,AB=O,未必有A=O或B=O。上面的反例3中,BA=O,显然B≠O,A≠O,即矩阵乘法的消去律一般不成立。更进一步,若A≠O,A(X-Y)=O,也不能得出X=Y的结论。因此,矩阵乘法公式(A+B)2=A2+2AB+B2一般也不能成立,当且仅当A,B是可交换时才能成立。
几何中相似的几何图形有许多重要性质。类似地,对于n阶矩阵A与B,如果相似,它们有很多好的性质。例如矩阵A,B相似,则A,B有相同的特征多项式,从而有相同的特征值,证明这个结论也不困难。如果2个n阶方阵有相同的特征值,那么这2个方阵是否相似呢?即命题的逆命题是否成立呢?在教学中,对条件与结论之间的“充分”和“必要”性的探索往往是问题的焦点所在,无疑对提高学生探究能力和思辨能力是大有帮助的。通过恰当地构造反例,立刻说明逆命题是不能成立的。
向量的线性相关性是《线性代数》的一个重要概念,准确理解尤为重要。命题“若α1可由α2,α3,…,αn线性表示,则α1,α2,…,αn线性相关”不难判断其正确性,但逆命题“若α1,α2,…,αn线性相关,则α1可由α2,α3,…,αn线性表示”是否正确呢?可以通过构造反例来否定。
在《线性代数》教学中,通过构造反例,对于学生理解基本概念和重要结论有着无可替代的作用,可以帮助学生澄清对某些概论和性质的模糊认识,消除对所学知识的某些偏差,构建准确、完整的知识体系,提升思维能力和科学素养。当然,构造反例,有时也不是件容易的事情,有时甚至比给出证明还要困难。教学中,要恰当地利用反例,突破某一种数学方法和手段的局限性,培养学生的思辨能力和创新思维能力,提高教学效果的同时提升学生的能力。
[1]张奠宙,柴俊.关于大学数学教学的一些基本原理[J].高等数学研究,2012(3):37-38.
[2]同济大学数学系.线性代数 [M].第5版.北京:高等教育出版社,2007:35-36.
[3]胡红萍,胡红莉,杨正民.线性代数教学方法探讨[J].华北工学院学报(社科版),2004(1):77-78.
[编辑] 洪云飞
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A
1673-1409(2013)25-0132-02
2013-06-08
潘大勇(1963-),男,副教授,现主要从事数学方面的教学与研究工作。