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光标放在引用参考文献的地方，在菜单栏上选【插入｜脚注和尾注】，弹出的对话框中选择“尾注”，点击【选项】按钮修改编号格式为阿拉伯数字，位置为“文档结尾”，确定后Word就在光标的地方插入了参考文献的编号，并自动跳到文档尾部相应编号处请你键入参考文献的说明，在这里按参考文献著录表的格式添加相应文献。参考文献标注要求用中括号把编号括起来，至今我也没找到让Word自动加中括号的方法，需要手动添加中括号。在文档中需要多次引用同一文献时，在第一次引用此文献时需要制作尾注，再次引用此文献时点【插入｜交叉引用】，【引用类型】选“尾注”，引用内容为“尾注编号（带格式）”，然后选择相应的文献，插入即可。不要以为已经搞定了，我们离成功还差一步。论文格式要求参考文献在正文之后，参考文献后还有发表论文情况说明、附录和致谢，而Word的尾注要么在文档的结尾，要么在“节”的结尾，这两种都不符合我们的要求。解决的方法似乎有点笨拙。首先删除尾注文本中所有的编号（我们不需要它，因为它的格式不对），然后选中所有尾注文本（参考文献说明文本），点【插入｜书签】，命名为“参考文献文本”，添加到书签中。这样就把所有的参考文献文本做成了书签。在正文后新建一页，标题为“参考文献”，并设置好格式。光标移到标题下，选【插入｜交叉引用】，【引用类型】为“书签”，点“参考文献文本”后插入，这样就把参考文献文本复制了一份。选中刚刚插入的文本，按格式要求修改字体字号等，并用项目编号进行自动编号。到这里，我们离完美还差一点点。打印文档时，尾注页同样会打印出来，而这几页是我们不需要的。当然，可以通过设置打印页码范围的方法不打印最后几页。这里有另外一种方法，如果你想多学一点东西，请接着往下看。选中所有的尾注文本，点【格式｜字体】，改为“隐藏文字”，切换到普通视图，选择【视图｜脚注】，此时所有的尾注出现在窗口的下端，在【尾注】下拉列表框中选择“尾注分割符”，将默认的横线删除。同样的方法删除“尾注延续分割符”和“尾注延续标记”。删除页眉和页脚（包括分隔线），选择【视图｜页眉和页脚】，首先删除文字，然后点击页眉页脚工具栏的【页面设置】”按钮，在弹出的对话框上点【边框】，在【页面边框】选项卡，边框设置为“无”，应用范围为“本节”；【边框】选项卡的边框设置为“无”，应用范围为“段落”。切换到“页脚”，删除页码。选择【工具｜选项】，在【打印】选项卡里确认不打印隐藏文字（Word默认）。省时省力——写论文时如何利用word编辑参考文献使用Word中尾注的功能可以很好地解决论文中参考文献的排序问题。方法如下：1．光标移到要插入参考文献的地方，菜单中“插入”——“引用”——“脚注和尾注”。2．对话框中选择“尾注”，编号方式选“自动编号”，所在位置选“节的结尾”。3．如“自动编号”后不是阿拉伯数字，选右下角的“选项”，在编号格式中选中阿拉伯数字。4．确定后在该处就插入了一个上标“1”，而光标自动跳到文章最后，前面就是一个上标“1”，这就是输入第一个参考文献的地方。5．将文章最后的上标“1”的格式改成正常（记住是改格式，而不是将它删掉重新输入，否则参考文献以后就是移动的位置，这个序号也不会变），再在它后面输入所插入的参考文献（格式按杂志要求来慢慢输，好像没有什么办法简化）。6．对着参考文献前面的“1”双击，光标就回到了文章内容中插入参考文献的地方，可以继续写文章了。7．在下一个要插入参考文献的地方再次按以上方法插入尾注，就会出现一个“2”（Word已经自动为你排序了），继续输入所要插入的参考文献。8．所有文献都引用完后，你会发现在第一篇参考文献前面一条短横线（普通视图里才能看到），如果参考文献跨页了，在跨页的地方还有一条长横线，这些线无法选中，也无法删除。这是尾注的标志，但一般科技论文格式中都不能有这样的线，所以一定要把它们删除。（怎么做？）9．切换到普通视图，菜单中“视图”——“脚注”——尾注的编辑栏：10．在尾注右边的下拉菜单中选择“尾注分隔符”，这时那条短横线出现了，选中它，删除。11．再在下拉菜单中选择“尾注延续分隔符”，这是那条长横线出现了，选中它，删除。12．切换回到页面视图，参考文献插入已经完成了。这时，无论文章如何改动，参考文献都会自动地排好序了。如果删除了，后面的参考文献也会自动消失，绝不出错。13．参考文献越多，这种方法的优势就体现的越大。在写毕业论文的时候，我就是用这个方法分节插入参考文献的，真爽！以上就是我用Word中的尾注插入参考文献的方法，拿出来与大家交流一下，请高手们不要见笑。存在一个小问题：如果同一个参考文献两处被引用，只能在前一个引用的地方插入尾注，不能同时都插入。这样改动文章后，后插入的参考文献的编号不会自动改动。解决这个问题其实也不难：1,单击要插入对注释的引用的位置3。2,单击“插入”菜单中的“引用”——“交叉引用”命令。3,在“引用类型”框中，单击“脚注”或“尾注”。 （加粗者为首选）4,在“引用哪一个脚注”或“引用哪一个尾注”框中，单击要引用的注释。5,单击“引用内容”框中的“脚注编号”或“尾注编号”选项。6,单击“插入”按钮，然后单击“关闭”按钮。不过得注意：Word 插入的新编号实际上是对原引用标记的交叉引用。如果添加、删除或移动了注释，Word 将在打印文档或选定交叉引用编号后按 F9 键时更新交叉引用编号。如果不容易只选定交叉引用编号，请连同周围的文字一起选定，然后按 F9 键。 我从他人处转载的，希望能帮到你。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。关于变量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。 九章算术线性代数作为一个独立的分支在20世纪才形成，然而它的历史却非常久远。最古老的线性问题是线性方程组的解法，在中国古代的数学著作《九章算术·方程》章中，已经作了比较完整的叙述，其中所述方法实质上相当于现代的对方程组的增广矩阵的行施行初等变换，消去未知量的方法。随着研究线性方程组和变量的线性变换问题的深入，行列式和矩阵在18～19世纪期间先后产生，为处理线性问题提供了有力的工具，从而推动了线性代数的发展。向量概念的引入，形成了向量空间的概念。凡是线性问题都可以用向量空间的观点加以讨论。因此，向量空间及其线性变换，以及与此相联系的矩阵理论，构成了线性代数的中心内容。线性代数的含义随数学的发展而不断扩大。线性代数的理论和方法已经渗透到数学的许多分支，同时也是理论物理和理论化学所不可缺少的代数基础知识。
《线性代数》教学的一些思考中华硕博网 2009年02月13日 点击数： 1 来源：中国论文下载中心中华硕博网核心提示: [摘要]《线性代数》是工科高校中颇为重要的一门课，也是较抽象难学的一门课程。本文从理论与实践两方面以作者的体会与熟悉，提出《线性代数》教学抽象概念的[摘要]《线性代数》是工科高校中颇为重要的一门课，也是较抽象难学的一门课程。本文从理论与实践两方面以作者的体会与熟悉，提出《线性代数》教学抽象概念的讲解应注重的几点问题，阐释了如何进行《线性代数》课程的课堂教学，并且能收到良好的教学效果。[关键词]线性代数数学概念教学方法《线性代数》是高等院校理、工类专业重要的数学基础课。它不但广泛应用于概率统计、微分方程、控制理论等数学分支，而且其知识已渗透到自然科学的其它学科，如工程技术、经济与社会科学等领域。不仅如此，这门课程对提高学生的数学素养、练习与提高学生的抽象思维能力与逻辑推理能力都有重要作用。但由于“线性代数”本身的特点，对其内容学生感到比较抽象，要深入理解与把握代数的基本概念与基本理论学生感到相当吃力、难以理解。因此，为培养与提高学生应用数学知识、解决实际问题的能力，进一步研究这门课程的教学思想和方法对提高教学效果甚为重要。一、加强基本概念的教与学线性代数这一抽象的数学理论和方法体系是由一系列基本概念构成的。行列式、矩阵、逆矩阵、初等矩阵、转置、线性表示、线性相关、特征值与特征向量等抽象概念根植于客观的现实世界，有着深刻的实际背景，即是比较直接抽象的产物。高等数学与初等数学在含义与思维模式上的变化必然会在教学中有所反映。线性代数作为中学代数的继续与提高，与其有着很大不同，这不仅表现在内容上，更重要的是表现在研究的观点和方法上。在研究过程中一再体现由具体事物抽象出一般的概念，再以一般概念回到具体事物去的辨证观点和严格的逻辑推理。新生刚进入大学，其思维方式很难从初等数学的那种直观、简洁的方法上升到线性代数抽象复杂的方式，故思维方式在短期内很难达到线性代数的要求。大部分同学习惯于传统的公式，用公式套题，不习惯于理解定理的实质，用一些已知的定理、性质及结论来推理、解题等。在概念的教学中，教师要研究概念的熟悉过程的特点和规律性，根据学生的熟悉能力发展的规律来选择适当的教学方式。因此，在概念教学中应注重以下几点。1。合理借助概念的直观性尽管抽象性是《线性代数》这门课的突出特点，直观性教学同样可应用到这门课的教学上，且在教学中占有重要地位。欧拉认为：“数学这门科学，需要观察，也需要实验，模型和图形的广泛应用就是这样的例子。”直观有助于概念的引入和形成。如介绍向量的概念，尽管抽象，但它具有几何直观背景，在二维空间、三维空间中，向量都是有向线段，由此教学中可从向量的几何定义出发讲解抽象到现有形式的过程，降低学生抽象思考的难度。2。充分利用概念的实际背景和学生的经验教师在教学中应充分利用学生已有的数学现实和生活经验，引导和启发学生进行概念发现和创造。如在讲解n阶行列式，首先从学生已把握的二元、三元一次方程组的求解入手，然后求出方程组的解由二阶、三阶行列式表示，分析二阶、三阶行列式的特点。二阶行列式，不难看出：它含有两项，若不考虑符号，每项均是来自不同行不同列的两个元素的乘积，那么会提出这样的问题：右边各项之前所带的正负号有什么规律？同样的，三阶行列式若不考虑符号，它含有3！=6项，每项也是来自不同行不同列的三个元素的乘积，并且包含了所有由不同行不同列的三个元素的组合。为解决n阶行列式，又引出排列的概念、性质，介绍奇偶排列后，又回到我们提出的问题上，可以发现，行标按自然排列，列标排列为奇排列时，该项为负；列标排列为偶排列时，该项为正（问题得到解决）。经过这一过程，学生对n阶行列式已有接触和了解，此时可给出n阶行列式定义，这样一来，学生就轻易理解和把握n阶行列式的性质了。3。注重概念体系的建立R。斯根普指出：“个别的概念一定要融入与其它概念合成的概念结构中才有效用。”数学中的概念往往不是孤立的，理解概念间的联系既能促进新概念的引入，也有助于接近已学过概念的本质及整个概念体系的建立。如矩阵的秩与向量组的秩的联系：矩阵的秩等于它的行向量组的秩，也等于它的列向量组的秩；矩阵行（列）满秩，与向量组的线性相关和线性无关也有一定的联系。二、学生要把握科学的学习方法学习重在理解，学生必须在理解、领悟其深刻含义的基础上记忆定义、定理及一些结论，才能收到理想的效果。线性代数的最大特点就是：知识体系是一环扣一环，环环相连的。前面的知识是后面学习的基础，如用初等变换求矩阵的秩熟练与否，直接影响求向量组的秩及极大无关组，进一步影响到求由向量组生成的向量空间的基与维数；又如求解线性方程组的通解熟练与否，会影响到后面特征向量的求解，以及利用正交变换将二次型化为标准型等。因此，学习线性代数，一定要坚持温故而知新的学习方法，及时复习巩固，为此，教师课前的知识回顾以及学生提前预习是十分必要的。三、加强对学生解题的基本练习一定量的典型练习题能有助于学生深化对所学知识的理解，培养学生一题多解的能力，解题后反思，及时总结解题思路和方法。如证实抽象矩阵的可逆，就有很多方法，一是用定义。二是用秩的有关命题。三是借助于特征值理论。四是证实矩阵的行列式不为零等。四、培养与激发学生的学习爱好爱好是最好的老师。教师一方面在传授知识，另一方面要鼓励学生有针对性的设计他们的目标，这样，他们才肯自觉钻研，乐于钻研。同时，课堂教学中可选择近年来研究生入学考题及一些与实际联系较紧的题目讲解或练习，以激发学生的学习欲望，并给他们带来成功的满足。此外，还可以适当介绍一些有趣的应用典范或教学史来激发学生的学习热情，提高他们的学习爱好。五、发挥多媒体优势，增强教学效果多媒体教学成为当前高校教学模式的重要手段。教师只有把传统教学手段、教师自己的特色和多媒体辅助教学三者有机结合起来，才能真正发挥多媒体课堂教学的效果。总之，教师在教学中所做的一切，其目的应在于既教会他们有用的知识，又教会学生有益的思考方式及良好的思维习惯。参考文献：[1]张向阳．线性代数教学中的几点体会．山西财经大学学报（高等教育版），2006。[2]于朝霞．线性代数与空间解析几何．北京：中国科学技术出版社，2003。
[1] 北京大学数学系几何与代数教研代数小组 编《高等代数》（第二版）北京高等出版社，1988[2] 熊廷煌 主编《高等代数简明教程》武汉湖北教育出版社，1987[3] 霍元极 主编《高等代数》北京师范大学出版社，1988[4] 丘维声 主编《高等代数》（上册）高等教育出版社，1996[5] 关治，陈精良《数学计算方法》北京清华大学出版社，1990[6] 邓建中，刘之行 《计算方法》西安交通大学出版社，2001[7] 张元达 《线性代数原理》上海教育出版社，1980[8] 蒋尔雄，等《线性代数》人民教育出版社，1978
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
线性代数是高等代数的一大分支.我们知道一次方程叫做线性方程,讨论线性方程及线性运算的代数就叫做线性代数.在线性代数中最重要的内容就是行列式和矩阵.行列式和矩阵在十九世纪受到很大的注意 , 而且写了成千篇关于这两个课题的文章.向量的概念 , 从数学的观点来看不过是有序三元数组的一个集合 , 然而它以力或速度作为直接的物理意义 , 并且数学上用它能立刻写出 物理上所说的事情.向量用于梯度 , 散度 , 旋度就更有说服力.同样 , 行列式和矩阵如导数一样（虽然 dy/dx 在数学上不过是一个符号 , 表示包括△y/△x的极限的长式子 , 但导数本身是一个强有力的概念 , 能使我们直接而创造性地想象物理上发生的事情）.因此,虽然表面上看,行列式和矩阵不过是一种语言或速记,但它的大多数生动的概念能对新的思想领域提供钥匙.然而已经证明这两个概念是数学物理上高度有用的工具. 线性代数学科和矩阵理论是伴随着线性系统方程系数研究而引入和发展的. 行列式的概念最早是由十七世纪日本数学家关孝和提出来的,他在 1683 年写了一部叫做《解伏题之法》的著作,意思是 “ 解行列式问题的方法 ” ,书里对行列式的概念和它的展开已经有了清楚的叙述.欧洲第一个提出行列式概念的是德国的数学家, 微积分学奠基人之一 莱布 尼 兹 （ Leibnitz , 1693 年） . 1750 年 克莱姆（ Cramer ） 在他的《线性代数分析导言》（ Introduction d l'analyse des lignes courbes alge'briques ）中 发表了求解线性系统方程的重要基本公式（既人们熟悉的 Cramer 克莱姆法则）. 1764 年 , Bezout 把确定行列式每一项的符号的手续系统化了.对给定了含 n 个未知量的 n 个齐次线性方程 , Bezout 证明了系数行列式等于零是这方程组有非零解的条件. Vandermonde 是第一个对行列式理论进行系统的阐述 ( 即把行列 ' 式理论与线性方程组求解相分离 ) 的人.并且给出了一条法则,用二阶子式和它们的余子式来展开行列式.就对行列式本身进行研究这一点而言,他是这门理论的奠基人. Laplace 在 1772 年的论文《对积分和世界体系的探讨》中 , 证明了 Vandermonde 的一些规则 , 并推广了他的展开行列式的方法 , 用 r 行中所含的子式和它们的余子式的集合来展开行列式,这个方法现在仍然以他的名字命名. 德国数学家雅可比（ Jacobi ）也于 1841 年总结并提出了行列式的系统理论.另一个研究行列式的是法国最伟大的数学家 柯西 (Cauchy) ,他大大发展了行列式的理论,在行列式的记号中他把元素排成方阵并首次采用了双重足标的新记法,与此同时发现两行列式相乘的公式及改进并证明了 laplace 的展开定理.相对而言,最早利用矩阵概念的是 拉格朗日（ Lagrange ） 在 1700 年后的双线性型工作中体现的.拉格朗日期望了解多元函数的最大、最小值问题,其方法就是人们知道的拉格朗日迭代法.为了完成这些,他首先需要一阶偏导数为 0 ,另外还要有二阶偏导数矩阵的条件.这个条件就是今天所谓的正、负的定义.尽管拉格朗日没有明确地提出利用矩阵. 高斯（ Gauss ） 大约在 1800 年提出了高斯消元法并用它解决了天体计算和后来的地球表面测量计算中的最小二乘法问题.（这种涉及测量、求取地球形状或当地精确位置的应用数学分支称为测地学.）虽然高斯由于这个技术成功地消去了线性方程的变量而出名,但早在几世纪中国人的手稿中就出现了解释如何运用“高斯”消去的方法求解带有三个未知量的三方程系统.在当时的几年里,高斯消去法一直被认为是测地学发展的一部分,而不是数学.而高斯 - 约当消去法则最初是出现在由 Wilhelm Jordan 撰写的测地学手册中.许多人把著名的数学家 Camille Jordan 误认为是“高斯 - 约当”消去法中的约当. 矩阵代数的丰富发展,人们需要有合适的符号和合适的矩阵乘法定义.二者要在大约同一时间和同一地点相遇. 1848 年英格兰的 J.J. Sylvester 首先提出了矩阵这个词,它来源于拉丁语,代表一排数. 1855 年矩阵代数得到了 Arthur Cayley 的工作培育. Cayley 研究了线性变换的组成并提出了矩阵乘法的定义,使得复合变换 ST 的系数矩阵变为矩阵 S 和矩阵 T 的乘积.他还进一步研究了那些包括矩阵逆在内的代数问题.著名的 Cayley- Hamilton 理论即断言一个矩阵的平方就是它的特征多项式的根,就是由 Cayley 在 1858 年在他的矩阵理论文集中提出的.利用单一的字母 A 来表示矩阵是对矩阵代数发展至关重要的.在发展的早期公式 det( AB ) = det( A )det( B ) 为矩阵代数和行列式间提供了一种联系. 数学家 Cauchy 首先给出了特征方程的术语,并证明了阶数超过 3 的矩阵有特征值及任意阶实对称行列式都有实特征值；给出了相似矩阵的概念,并证明了相似矩阵有相同的特征值；研究了代换理论, 数学家试图研究向量代数,但在任意维数中并没有两个向量乘积的自然定义.第一个涉及一个不可交换向量积（既 v x w 不等于 w x v ）的向量代数是由 Hermann Grassmann 在他的《线性扩张论》（ Die lineale Ausdehnungslehre ） 一 书中提出的. (1844) .他的观点还被引入一个列矩阵和一个行矩阵的乘积中,结果就是现在称之为秩数为 1 的矩阵,或简单矩阵.在 19 世纪末美国数学物理学家 Willard Gibbs 发表了关于《向量分析基础》 ( Elements of Vector Analysis ) 的著名论述.其后物理学家 P. A. M. Dirac 提出了行向量和列向量的乘积为标量.我们习惯的列矩阵和向量都是在 20 世纪由物理学家给出的. 矩阵的发展是与线性变换密切相连的.到 19 世纪它还仅占线性变换理论形成中有限的空间.现代向量空间的定义是由 Peano 于 1888 年提出的.二次世界大战后随着现代数字计算机的发展,矩阵又有了新的含义,特别是在矩阵的数值分析等方面. 由于计算机的飞速发展和广泛应用,许多实际问题可以通过离散化的数值计算得到定量的解决.于是作为处理离散问题的线性代数,成为从事科学研究和工程设计的科技人员必备的数学基础. 源自 上海交大
线性代数在科学领域有很多应用的场景，如下： 矩阵，是线性代数中涉及的内容， 线性代数是用来描述状态和变化的，而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介，可以分为状态（静态）和变化（动态）信息来看待。 描述一个事物的状态需要在一个选好的坐标系（什么样的向量空间）中进行，所以矩阵所包含的信息从来都是成对出现（坐标值和坐标系）。而基就是坐标系的信息，可以将其拆分出来。 当把矩阵以动态信息来看待时，其信息的侧重点在于变化二字。这时的矩阵可以看做是一个方程。 通过矩阵内所描述的变化规则从一个状态变换到另一个状态。变换可以理解为事物本身的变化，也可以理解为坐标系的变化。 矩阵的本质： 探讨矩阵的本质的话，可以先看这篇文章： 理解矩阵（最通俗易懂的教程——高数-线性代数-矩阵 其思路概括来说如下： 首先要有空间的概念，如果不考虑严谨的定义，你可以用我们熟知的二维或者三维空间来想象：里面有无穷多的点，通过某些动作，可以从一个点“移动”到另一个点，容纳运动是空间的本质特征。 线性空间也是一种空间，线性空间是容纳向量对象运动的。如果选定了坐标系，那么一个向量可以用它在每个维度上的坐标值来表示，比如二维空间里可以表示为[x, y]，三维空间可以表示为[x, y, z]，更高维虽然无法想象，但仍然可以用类似的数学方式表示出来。 向量共有两种形式，一种为列向量，一种为行向量。虽然我们可能比较习惯行向量，但在这里，我们默认使用列向量。比如[-1,2]就这样表示： 我们可以通过某种运算，把空间里的一个点“移动”另一个位置。比如我们想把[-1,2]移动到[5,2]，可以执行如下运算： 上图中左边的这个变量，就是一个矩阵，所以矩阵是线性空间中运动（变换）的描述。 换言之， 矩阵的乘法，本质是一种运动 。但除此以外，还有另外一种理解方式。 我们知道，运动是相对的，把[-1,2]变成[5,2]，除了“移动”，还可以通过变换坐标系的方式实现。也就是说，找到这样的一个坐标系，在那里，同样的一个向量可以表示为[5,2]。 在这个情况下，对上面那个矩阵相乘例子而言，里面的那个2x2方阵就可以理解为一个坐标系，在这个坐标系下，[-1,2]这个向量可以表示为[5,2]。 比如上面这个动图中，通过坐标系变化，把红色向量[0,1]、绿色向量[1,0]变成了[3,0]和[1,-2]。 因此， 矩阵的实质就是将坐标整体线性变换 矩阵的基本定义： 矩阵： 有m*n个数排成m行n列的数表成为m行n列矩阵，简称m x n矩阵，记为A。 负矩阵： -A称为矩阵A的负矩阵 行矩阵： 只有一行的矩阵称为行矩阵，又称为行向量；A=(a1 a2 ...an) 列矩阵： 只有一列的矩阵称为列矩阵，又称为列向量； 同型矩阵： 两个矩阵行数列数均相等，称他们为同型矩阵； 相等： 若两个矩阵是同型矩阵，且它们的对应元素相等，成这两个矩阵相等。 零矩阵： 元素都是零的矩阵。注意：不同型的零矩阵是不同的。 系数矩阵 ：线性方程组的系数构成的矩阵称为系数矩阵。 方阵： 当矩阵的行数与列数相等的时候，称之为方阵 奇异矩阵： 对应的行列式等于0的方阵。即当|A| = 0时。 非奇异矩阵： 对应的行列式不等于0的方阵。即|A|≠0时。 数量矩阵： 如果一个矩阵的对角线元素全部相同,其余元素都是0,这个矩阵叫数量矩阵,又叫纯量矩阵。 对角矩阵： 简称对角阵（默认为正对角阵）。是一个主对角线之外的元素皆为 0 的矩阵。对角线上元素可以为 0 或其它值。记为 A = diag(λ1,λ2,..,λn) ； 分为正对角阵和反对角阵。 对称矩阵： 是元素以主对角线为对称轴对应相等的矩阵对阵矩阵定义为：A=AT（A的转置），对称矩阵的元素A(i,j)=A(j,i). 反对称矩阵： 反对称矩阵（又称斜对称矩阵）定义是：A= - AT（A的转置前加负号）它的第Ⅰ行和第Ⅰ列各数绝对值 相等，符号相反，于是，对于对角线元素，A(i,i)=-A(i,i),有2A（i,i)=0 单位矩阵： 主对角线上的元素为1，其它元素为0的矩阵。用E表示 例如一个 3 × 3的矩阵： 别的矩阵和单位矩阵相乘，得到的结果就是其自身：A × I = A 行列式： 行列式（Determinant）是数学中的一个函数，将一个n×n的矩阵A映射到一个标量，记作 det(A)或 |A|。行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。 在任意的一个方阵都存在这样的一个标量,称作该方阵的行列式. 余子式： 代数余子式是这样定义的,对于一个方阵M,给定行、列元素的代数余子式等于对应的余子式的有符号的行列式 我们把上面的这句定义给提炼一下,某个矩阵的代数余子式是行列式,那么我们已经注意到了,某个矩阵的余子式是一个矩阵.这样我们就知道两者的不同之处了,一个是标量,一个是矩阵,这就是两者的不同之处.好了,了解完两者的不同之处之后,我们来看代数余子式的计算方法是怎么定义的,如下所示. 只有上面的公式让我们感到很无助不是,那么接下来我们用一个接着余子式的示例来求解对应的代数余子式.如下所示 那么说了这么多余子式和代数余子式的知识,到底对我们的行列式的求解有什么帮助呢?其实,我们是可以利用余子式和代数余子式直接计算任意n维方阵的行列式,首先,我们找到矩阵的任意一行i(i不大于最大行数),然后,列数j依次增加.具体的计算公式如下所示. 那么有了公式之后避免不了就是验证,接下来我们就用公式来推导4x4方阵的行列式.由于有了计算公式的便利,我们计算起来就比较方便了,但是我们要仔细判断每一个项的正负(自己验证的时候没注意,验证出错两三遍).这里,我选择的i =1(自己验证的时候可自行选择i) ,具体的验证过程如下所示.(由于其中的项过多,所以分两步截图.) 通过上面我们发现,行数列数越多的方阵行列式的复杂度就会越高.复杂度会呈指数增长.我们计算到4x4的就已经非常的麻烦了(其实4x4的行列式我们已经够用了),那么要是在来个10x10的方阵行列式,我们岂不要疯掉?这里,书中提到了一种行列式的计算方式叫做" 主元选择 "的计算方式,感兴趣的小伙伴可自行查询资料. 上面我们已经说完了行列式,但是说了一大堆,我们还是懵圈的,那么行列式是用来干什么的呢?或者说是行列式代表着什么意义呢?其实,在2D中行列式代表着以基向量为两边的平行四边形的有符号面积.在3D环境中则代表着以基向量为三边的平行六面体有符号体积.我们看以下示例来验证我们的想法. 如图所示,在2D环境中有基向量v = [3 0] ,u = [1 2].那么它的面积是3x2 = 6,它的行列式是3x2-1x0 = 6,我们发现行列式是和面积相等的(当然了,如果基向量v = [-3 0] ,行列式最终计算出来的值为-6) 接下来,我们看一下在3D环境中的有三个基向量u = [2 0 0],v = [1 2 0],w= [0 0 1],如图所示 然后我们计算由上面三个基向量所围成的正六面体的体积为1x2x2 = 4,计算的三个基向量所组成的矩阵的行列式.发现两者的绝对值是相等的.如下所示. 伴随矩阵： 矩阵A的伴随矩阵就是其余子矩阵的转置矩阵,记做： 用伴随矩阵求逆矩阵 这个是我自己想飞算法： 逆矩阵： 设A是数域上的一个n阶方阵，若在相同数域上存在另一个n阶矩阵B，使得： AB=BA=E。则我们称B是A的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。记作： A-1 A × A-1 = I 那么我该如何计算方阵M的逆呢?在我看的3D图形上是给出了如下的方法. 在上面的公式中矩阵的行列式我们知道如何求解,那么adj M是什么鬼?adj M叫做矩阵M的伴随矩阵,定义为矩阵M的代数余子式矩阵的转置矩阵(挺绕口).没事,我们看一下示例是如何解释的这个的.假设矩阵M如下所示. 矩阵A的|A|的行列式还可以如此计算： 拉普拉斯展开 在数学中，拉普拉斯展开（或称拉普拉斯公式）是一个关于行列式的展开式。将一个n×n矩阵B的行列式进行拉普拉斯展开，即是将其表示成关于矩阵B的某一行（或某一列）的n个元素的(n-1)×(n-1)余子式的和。行列式的拉普拉斯展开一般被简称为行列式按某一行（或按某一列）的展开。由于矩阵B有n行n列，它的拉普拉斯展开一共有2n种。拉普拉斯展开的推广称为拉普拉斯定理，是将一行的元素推广为关于k行的一切子式。它们的每一项和对应的代数余子式的乘积之和仍然是B的行列式。研究一些特定的展开可以减少对于矩阵B之行列式的计算，拉普拉斯公式也常用于一些抽象的推导中。 转置矩阵 转置矩阵其实是原来矩阵的行变成了新矩阵的列，以一个90°的角度进行了旋转。下面两个图就是矩阵A和它的转置矩阵AT。 矩阵转置的推理 将一个矩阵转置之后,再次转置一次,便会得到原来的矩阵. 对于任意的对角矩阵D,都有转置矩阵DT=D,包括单位矩阵I也是如此. 正交矩阵： 先来看一下正交矩阵是如何定义的,若方阵M是正交的,则当且仅当M与他的转置矩阵M^T的乘积等于单位矩阵,那么就称矩阵M为正交矩阵. MTM=I 在矩阵的逆中我们知道,矩阵的逆和矩阵的乘积为单位矩阵I,由此推理,我们可以知道,如果该矩阵为正交矩阵,那么矩阵的逆和转置矩阵是相等的. MT=M-1 那么正交矩阵存在的意义是什么呢?其实如果一个矩阵是正交矩阵,那么矩阵的逆和转置矩阵是相等的.转置矩阵是非常简单计算的,而计算矩阵的逆如果使用代数余子式计算是非常的麻烦,所以我们可以直接计算转置矩阵然后直接得到该矩阵的逆. 矩阵的运算： 加法运算： 例如： 颜色相同的方框数字进行相加，例如这里： 8 + 3 = 11，6 + 10 = 16 减法运算： 需要注意的是，进行加减运算的两个矩阵维度必须是相同的。 矩阵乘以标量 类似，矩阵除以标量不再赘述 矩阵相乘 需要注意的是： 1.左边矩阵的列数，要和右边矩阵的行数相同。 2.相乘的位置不能互换. A × B ≠ B × A 3.相乘的次序不影响结果( A × B ) × C = A × ( B × C ) 矩阵的本质就是线性方程式，两者是一一对应关系。如果从线性方程式的角度，理解矩阵乘法就毫无难度。 下面是一组线性方程式。 矩阵的最初目的，只是为线性方程组提供一个简写形式。 老实说，从上面这种写法，已经能看出矩阵乘法的规则了：系数矩阵第一行的2和1，各自与 x 和 y 的乘积之和，等于3。不过，这不算严格的证明，只是线性方程式转为矩阵的书写规则。 下面才是严格的证明。有三组未知数 x、y 和 t，其中 x 和 y 的关系如下。 x 和 t 的关系如下。 有了这两组方程式，就可以求 y 和 t 的关系。从矩阵来看，很显然，只要把第二个矩阵代入第一个矩阵即可。 从方程式来看，也可以把第二个方程组代入第一个方程组。上面的方程组可以整理成下面的形式。 最后那个矩阵等式，与前面的矩阵等式一对照，就会得到下面的关系。 矩阵乘法的计算规则，从而得到证明。矩阵相乘的应用： 先看一个例子： 某公司有四个工厂生产三种产品，已知每种产品的产量，利润和占地空间，因为工厂设在不同的地方，所以老板想调整一下各个工厂的产品输出，所以你告诉老板每个工厂的现有利润和占地空间。 产量：吨 工厂\产品P1p2p3 甲524 乙382 丙604 丁016 利润：万元 空间：平方米 产品利润空间 P124 P213 P332 一般求解是这样的：产量利润=总利润，产量空间=总空间 所以就是那12个结果，都会算 如果用矩阵来表示呢 直接拿(产量)*(利润，空间)就能直观的看到结果了。 这里是矩阵乘法的简单应用。 4X4齐次矩阵 两条平行线会相交吗? 在没有认识到齐次空间之前,我们知道两条平行线是不能相交的,但是两条平行线真的不能相交吗?我们看下面这幅图,我们都知道两条铁轨是平行的,但是这两条平行的铁轨在无穷远处会相交于一点.这对吗?在笛卡尔2D坐标系中, 我们用 (x, y) 表示笛卡尔空间中的一个 2D 点，而处于无限远处的点 (∞,∞) 在笛卡尔空间里是没有意义的。所以我们是无法解释这种现象的,但是在齐次空间中,我们可以解释这种现象. 带着上面的两个问题,我们开始我们的齐次坐标之旅.其实齐次空间的出现主要是用于投影问题的解决.所谓齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示. 4D齐次空间有4个分量分别是(x,y,z,w),第四个是w,称为齐次坐标.那么在3D笛卡尔坐标系中可以使用其次坐标表示为(x/w,y/w,z/w). 那么我们就解决第一个问题,解释两条平行线投射到一个2D平面中相交于一点.我们知道在2D笛卡尔坐标系中用Ax+By+C= 0表示一条直线.两条平行直线相交的话,要关联两个方程式.如下所示. 在笛卡尔坐标系中,上述的两者如果相交,那么C=D=0,也就是两者是同一条过原点的直线.显然是解释不了两条平行线相交于一点的.如果我们引入齐次坐标的概念的话,我们把x/w, y/w 代替 x, y 放到投影空间里,如下所示. 上面的方程式组可以转换为下面的方程式组. 在C≠D的情况下,那么对方程组求解,就是w = 0两条直线相交,那么就是(x,y,0).两条直线相交于无限远处. 那么引进齐次坐标有什么必要，它有什么优点呢？ 1.它提供了用矩阵运算把二维、三维甚至高维空间中的一个点集从一个坐标系变换到另一个坐标系的有效方法. 2.它可以表示无穷远的点。n+1维的齐次坐标中如果h=0，实际上就表示了n维空间的一个无穷远点。对于齐次坐标[a,b,h]，保持a,b不变， 点沿直线 ax+by=0 逐渐走向无穷远处的过程. 矩阵的几何解释 与其说矩阵的几何意义这么生涩难懂,不如说的是矩阵在几何中到底是有什么作用呢?一般来说,方阵可以描述任意的线性变换.,也就说,在几何当中,我们用矩阵表示几何体的空间变换.比如我们在程序中常用的平移、旋转、缩放等等.(没事,这时候说的可能很生涩,看到最后你就会明白怎么回事的) 为了更好的理解矩阵的几何意义,我们先用一个简单的示例来说明一下.如果我们把一张图片放入一个2D的坐标系中(为了给下面做铺垫,向量形式为[x,y,0]),并且规定它的大小为边长为1的正方形.向量p = [0,1,0],向量q = [1,0,0].如下图所示. 现在我们就单独的看图片的右上顶点 [1,1,0] (可看做向量). 首先我们先把[1,1,0]这个向量拆分一下.如下所示. 紧接着.我们要定义一下,p,q和r定义为指向 +x,+y,+z方面的单位向量.然后用单位向量表示图片的右上顶点 [1,1,0] .如下所示. 现在,向量[1,1,0]就被表示成p,q和r的线性变换了.向量p,q和r被称为基向量.这里的基向量是笛卡尔坐标系.但是事实上,一个坐标系能用任意的3个基向量表示.当然了,这三个向量不在同一个平面.向量p,q和r创建一个3x3的矩阵M.如下所示. 当然了,矩阵M可不单单只有上面的一种形式,上面的只能算是一种形式,记住我们说过的,一个坐标系能用任意的3个基向量表示.接下来,我们再次研究一个向量和一个矩阵相乘.(图形变换的开始部分),先看一下公式. 我们还是要借助一开始栋哥的那个坐标系图形.如果矩阵M如下所示.那么图形将不会发生任何变换. 接下来,我们就搞起图形变换了.如果矩阵M发生了如下改变,那么图形会有什么样的变化呢? 在矩阵M中.向量 p 从[1 0 0]变换到[2 1 0], q 从[0 1 0]变换到[-1 2 0], r 未发生变化.然后我们图形的右上点会再次发生缩放和旋转的变换. 得到效果图如下所示. 上面是2D中的变换,3D中的变化一样类似.例如现在有向量OB[1 1 1],如下图所示. 同时矩阵M如下所示. 结果变换之后,向量的图像如下所示. 平移矩阵 在3D图形:矩阵与线性变换我说过几种线性变换,比如旋转,缩放,镜像等等,唯独没有平移,但是在日常开发过程中,平移应该算的上我们很常用的一种仿射变换了.那么这是为什么呢?根据书上所说,矩阵的乘法性质所决定的,零向量总是变换成零向量,所以任何矩阵的乘法表达的变换是不会有平移的.但是我们却可以使用4X4平移矩阵表示3D环境中的平移变换,使用3X3平移矩阵表示2D环境中的平移变换.(假设w不变且w = 1)具体公式如下所示.
矩阵理论在线性代数的应用【1】
摘 要 线性代数是工科院校必修的一门课程，本文给出了用矩阵理论来求行列式、性方程组、化二次型为标准形等问题的一般方法，对于学习线性代数具有一定的指导性。
关键词 矩阵 行列式 线性方程组 二次型
线性代数是研究线性空间和线性变换的一门学科。
它具有很强的抽象性，而矩阵是由抽象转化为具体的重要桥梁与纽带，并把相关的运算转化为矩阵的简单运算，使线性代数的研究在一定程度上化复杂为简单、变抽象为具体和变散乱为整齐有序。
1 矩阵为行列式的计算提供了新的技巧和方法
我们计算行列式常常用定义法、化为三角形法、递推法、数学归纳法、加边法和降阶法但是在学习了矩阵理论知识后，矩阵为行列式的计算提供了新的技巧和方法.
注：此例的关键是利用分块初等变换把行列式化成容易计算的分块上三角形行列式。
由以上可以看出矩阵对行列式的计算具有一定的指导作用，应用矩阵可以使行列式的计算变的简单和容易操作。
2 矩阵是解线性方程组的最佳工具
故原方程组的一般解为，其中是自由未知量。
通过引入矩阵秩的概念，解决了线性方程组有解的判定问题;引入矩阵及矩阵的行(列)初等变换概念，使线性方程组与矩阵(增广矩阵)一一对应，将线性方程组的初等变换抽象为矩阵的行初等变换。
线性方程组的一些重要性质反映在它的系数矩阵和增广矩阵的性质上，并且解方程组的过程也表现为变换这些矩阵的过程.从而用矩阵来研究线性方程组使得问题变得简单明了。
3 矩阵是化简二次型的“好帮手”
总之，矩阵理论在线性代数中具有重要的作用，对线性代数的学习有不可忽视的指导作用。
我们从对矩阵理论的认识和矩阵理论与线性代数的联系来论述了矩阵理论的重要作用。
不仅加深了对矩阵理论的认识与掌握，而且得到了用矩阵理论来解决相关问题的重要方法和一般步骤。
矩阵理论不仅在线性代数中有重要的作用，还在图论、统计学和经济等许多科学中有重要作用。
矩阵理论中的许多思想和方法极大地丰富了数学的代数理论。
随着人们对科学研究的深入，矩阵理论的应用愈来愈广，作用越来越突出，矩阵理论自身的发展将会更加完善。
矩阵的其它理论在线性代数中的作用将有待于进一步来研究。
参考文献
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[5] 胡金得，王飞燕.线性代数辅导(第三版)[M].北京：清华大学出版社，2003.
线性代数中矩阵的应用【2】
摘 要：伴随着社会经济的快速发展，信息技术的进步，数学应用领域也得到了扩展，已从传统物理领域扩展至非物理领域，于当前现代化管理、高科技的发展以及生产力水平的提升中有着非常重要的作用。
下面笔者就线性代数中矩阵的应用进行研究，借助于关于矩阵应用的典型案例来分析，以加深人们对矩阵应用领域的认识。
关键词：代数 应用 线性 矩阵
线性代数作为数学分支之一，是一门重要的学科。
在线性代数的研究中，对矩阵所实施的研究最多，矩阵为一个数表，该数表能变换，形成为新数表，简而言之就是若抽象出某一种变化规律，可借助于代数理论知识来对所研究的`这一数表实施变换，以此获得所需结论。
近年来，随着社会经济发展速度的加快，科学技术水平的提高，线形代数中矩阵的应用领域也变得更为广泛，本文就线性代数中矩阵的应用进行详细地阐述。
1 矩阵在量纲化分析法中的应用
大部分物理量均有量纲，其主要分为两种，即基本量纲与导出量纲，其中基本量纲有社会长度L、时间T以及质量M，其他量均为导出量。
基于量纲一致这一原则，等号两端的各变量能构建一个相应的线性方程组，经矩阵变换来解决各量之间所存关系。
比如勾股定理证明，假设某RT△斜边长是c，两直角边长各为a和b，在此如果选△面积s，斜边c，两锐角a和β为需研究变量，则必定有以下关系，即，该公式中所存量纲有四个，其中有三个为基本量纲，则必然有一个量为无量纲，把上述量纲列成为矩阵，所获矩阵图形如，其中每一列表示一个变量量纲数据。
基于该矩阵，所获解线性方程为，综合上述方程可得解，即x11为2，x21为0，x31为0，因此，可得关系式，该公式中λ表示唯一需明确的无量纲量，从该公式可知RT△面积和斜边c平方之间成比例。
在此，于该三角形斜边做一高，把其划分为两个形似三角形，其面积各为s1与s2，此时，原RT△的边长a和b则是两个相似小三角形的斜边。
通过上述内容可知所获原理和结论相似，则有s1=λa2与s2=λb2，因s1+s2=s，对此，基于此，可证明勾股定理，即为。
由于量纲分析在运算上所涉及到的内容仅有代数，对此，若进行的试验十分昂贵，一般在实验前，人们倾向于事先在不同的假设下构建若干的相似模型，接着择优选择来进行实验。
从侧面上来讲，这种方法对于部分常数还起到一定的压缩或者恢复的作用。
2 矩阵在生产总值和城乡人口流动分析中的应用
2.1 生产总值
3 结语
综上所述，经线性代数中矩阵在不同领域中应用案例的分析可知，矩阵所具潜能非常的大，伴随着信息技术水平的提高，网络技术的进步，矩阵的应用也会更加深入。
由于各学科间、各行业之间的交叉变得越来越频繁，且界限也变得越来越模糊，在这种形势下，数学这门学科所具基础性也更为明显，对此，在学科研究与行业研究中融入数学，不仅可使研究更加具有说服力，同时还可使研究变得更为简洁，获得更为合理且科学的研究成果。
参考文献
[1] 侯祥林，张宁，徐厚生，等.基于动态设计变量优化方法的代数黎卡提方程算法与应用[J].沈阳建筑大学学报：自然科学版，2010，26(3)：609-612.
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一般而言，所谓矩阵就是由一组数的全体，在括号()内排列成m行n列(横的称行，纵的称列)的一个数表，并称它为m*n矩阵。矩阵通常是用大写字母A,B…等表示。
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文献类型及其标识
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期刊论文：
[1]周庆荣，张泽廷，朱美文，等．固体溶质在含夹带剂超临界流体中的溶解度[J].化工学报，1995(3)：317—323
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文献（拼音wén xiàn），汉语词语，意思为有历史意义或研究价值的图书、期刊、典章。出自《论语·八佾》。
《论语·八佾》：“ 夏 礼吾能言之， 杞 不足徵也； 殷 礼吾能言之， 宋 不足徵也。文献不足故也。”
《尔雅·释言》:“献，圣也。”
朱熹 集注：“文，典籍也；献，贤也，”
宋 马端临《文献通考》:“凡一话一言，可以订典故之得失，证史之是非者，则采而录之，所谓献也。 [2] ”
宋 陆游 《谢徐君厚汪叔潜携酒见访》诗：“衣冠方南奔，文献往往在。”
元 杨维桢 《送僧归日本》诗：“我欲东夷访文献，归来中土校全经。”
清 袁一相《睢阳袁氏(袁可立)家谱序》：“虽长老无存，文献莫考，而耳闻目见颠未可述，吾之忠贤子弟，其益绍前烈，共思葛蕾之诗。”