求行列式的方法

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行列式的计算方法(最全版)PTT文档

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方法3 拆行(列)法
由行列式拆项性质,将已知行列式拆成若干个行列式之和,计算其值,再 得原行列式值,此法称为拆行(列)法。
例3 求解行列式
axby aybz azbx D aybz azbx axby
azbx axby aybz
解 按第一列拆开,再提公因子得
x a ybza zbx y a ybza zbx Day a zbxa xbybz a zbxa xby
z a xbya ybz x a xbya ybz
再把第1个行列式按第3列展开,第2个行列式按第2列展开.最终得
xyz D= ( a 3 b 3 ) y z x
行列式的计算方法
行列式的计算是高等代数中的难点、重 点,特别是高阶行列式的计算,学生在学 习过程中,普遍存在很多困难,难于掌握
计算高阶行列式的方法很多,但具体 到一个题,要针对其特征,选取适当的方 法求解。
方法1 定义法
利用n阶行列式的定义计算行列式,此法适用于0比较多的行列式。
例1 求下列行列式的值
zxy
方法4 降阶法
利用行列式按行按列展开定理将高阶行列式转化为 较低阶行列式求解的方法叫做降阶法.
它可以分为直接降阶法和递推降阶法
直接降阶法用于只需经少量几次降阶就可求得行列 式值的情况。
递推降阶法用于需经多次降阶才能求解,并且较低 阶行列式与原行列式有相同结构的情况。
例4 求解下列行列式:
x y 00 0
Dn anxDn1 ①
把 Dn-1 按同样的方法展开得

计算行列式的方法总结

计算行列式的方法总结

计算行列式的方法总结行列式涉及的方面很多,例如判断矩阵可逆与否要计算行列式的值、解线性方程组、特征值等都与求行列式密不可分,所以各种类型解行列式的方法一定要掌握好,才能写好行列式,下面是计算行列式的方法总结,一起来看看吧!计算行列式的方法总结(一)首先,行列式的性质要熟练掌握性质1行列互换,行列式的值不变。

性质2交换行列式的两行(列),行列式的值变号。

推论若行列式中有两行(列)的对应元素相同,则此行列式的值为零。

性质3若行列式的某一行(列)各元素都有公因子k,则k可提到行列式外。

推论1数k乘行列式,等于用数k乘该行列式的某一行(列)。

推论2若行列式有两行(列)元素对应成比例,则该行列式的值为零。

性质4若行列式中某行(列)的每一个元素均为两数之和,则这个行列式等于两个行列式的和,这两个行列式分别以这两组数作为该行(列)的元素,其余各行(列)与原行列式相同。

性质5将行列式某行(列)的k倍加到另一行(列)上,行列式的值不变。

行列式展开法:行列式按某行(列)展开也是解行列式常用的方法。

行列式展开定理:定理1:n阶行列式D等于它的任一行(列)的各元素与各自的代数余子式乘积之和。

定理2:行列式D的.某一行(列)各元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积之和必为零。

(二)几种特殊行列式的值有关行列式的若干个重要公式:为便于考生综合复习及掌握概念间的联系,现将以后各章所涉及的有关行列式的几个重要公式罗列于下:2017考研数学:行列式的计算行列式是线性代数的一部分,题目比较灵活,下面小编为同学们简单讲一下行列式的几种计算方法,希望同学们可以有所启发,弄清楚这种类型题。

对于数值型行列式来说,我们先看低阶行列式的计算,对于二阶或者三阶行列式其是有自己的计算公式的,我们可以直接计算。

三阶以上的行列式,一般可以运用行列式按行或者按列展开定理展开为低阶行列式再进行计算,对于较复杂的三阶行列式也可以考虑先进行展开。

在运用展开定理时,一般需要先利用行列式的性质将行列式化为某行或者某列只有一个非零元的形式,再进行展开。

求解行列式的若干方法

求解行列式的若干方法

求解行列式的若干方法一、矩阵的行列式的基本定义行列式是以n阶方阵A=[a1,a2,a3,…an] 为参数,为定义a1,a2,a3,…an 线性相关性的函数。

它称为行列式又称为阵列式,记作|A|或det A。

二、行列式的四则运算法以n阶方阵A,B为例,记|A|=a,|B|=b,行列式满足下面的法则:(1)交换行(列):|A|= -|A'| ;(4)把存在因子分解:|A|= |A'| * |A''|。

三、行列式解法法(1)基本思想:用行列式的四则运算法把行列式分割成较小的子矩阵,最终分解成只有一项的1x1的方阵,此时,行列式的值就求得了。

(2)实施步骤:1. 找出行列式某行(列)的第一项不为零的行列(r,s),将这两项的所在的行(列)和其余的行(列)外的元素全部给"抹去"成新的矩阵;2. 令,行列式的记号变成,其中,为原行列式A中第r行(列)抹去后元素组成的矩阵,为原行列式A第r行(列)第s个元素;3. 如果新行列式A1的阶数>1,则重复第一步,令A1的矩阵的行列式变成。

令A1的第一行(列)第一个非零元素的行(列)及其余列(行)外的元素成新的矩阵,及抹去后原矩阵A1的第一行(列)第一个非零元素;4. 如此反复,最终,A1,A2,A3,…,An可以减少到一项元素,行列式的值就可求出;设有A为3阶方阵:[1,2,-3;2,1,3;3,2,1]步骤1:A的第一列第一个非零元素为1,第一行第一个非零元素的行=1,把第一行与第一列的行和元素外的元素抹去,有:A1=|-3|= -3步骤2:A1的值令为A[1]=-3,则A的值:四、Gauss-Jordan 消去法将一个n阶方阵A,转换为 n阶单位方阵1. 首先将一个方阵A与单位方阵合并成一个新的方阵H;2. 使用行列式的基本四则运算法,把H分解成上三角A1和下三角A2矩阵的叠加;3. 把A1及A2的元素分别乘以一个常数因子,使得所有非零元素都变成1;4. 将A1和A2叠加起来,即可得到一个n阶单位方阵,此时的A的行列式的值就求出来了。

行列式的运算法则

行列式的运算法则

行列式的运算法则行列式是线性代数中的一个重要概念,它在矩阵运算和方程组求解中起着重要的作用。

行列式的运算法则是指对于不同类型的行列式,我们可以通过一系列的运算来求得其值。

本文将介绍行列式的运算法则,包括行列式的定义、性质以及常见的运算方法。

1. 行列式的定义行列式是一个数学概念,用来描述一个方阵(即行数等于列数的矩阵)所固有的一种性质。

对于一个n阶方阵A,其行列式记作det(A),可以通过以下方法来计算:- 当n=1时,det(A) = a11,即一个1阶方阵的行列式就是它的唯一元素。

- 当n=2时,det(A) = a11 * a22 - a12 * a21,即一个2阶方阵的行列式是其主对角线上元素的乘积减去次对角线上元素的乘积。

- 当n>2时,可以通过递归的方法将n阶方阵的行列式表示为n-1阶方阵的行列式的线性组合,直到n=2时再利用上述方法计算。

2. 行列式的性质行列式具有许多重要的性质,其中包括:- 互换行列式的两行(列)会改变行列式的符号,即det(-A)= (-1)^n * det(A),其中n为方阵的阶数。

- 如果方阵A的某一行(列)全为0,则det(A) = 0。

- 如果方阵A的两行(列)成比例,则det(A) = 0。

- 如果方阵A的某一行(列)是另一行(列)的线性组合,则det(A) = 0。

- 如果方阵A的某一行(列)加上另一行(列)的k倍,行列式的值不变。

3. 行列式的运算法则在实际应用中,我们经常需要对行列式进行一系列的运算,常见的运算包括:- 行列式的加法:如果方阵A、B的行数和列数相等,则它们的行列式可以相加,即det(A + B) = det(A) + det(B)。

- 行列式的数乘:如果方阵A的行列式为det(A),则kA的行列式为k^n * det(A),其中k为常数,n为方阵的阶数。

- 行列式的乘法:如果方阵A、B的行数和列数相等,则它们的行列式可以相乘,即det(AB) = det(A) * det(B)。

计算行列式常用的7种方法

计算行列式常用的7种方法

行列式的计算方法介绍7种常用方法1 三角化方法:通过行列初等变换将行列式化为三角型行列式.例1 计算n+1阶行列式xa a a a a x a a a a x D nnn32121211=+2 把某一行(列)尽可能化为零 例2 计算:yy x x D -+-+=222222222222222243 递归法(数学归纳法):设法找出D n 和低级行列式间的关系,然后进行递归.例4 证明:βαβαβαβααββααββα--=++++=++1110000010001000n n n D例5 证明范德蒙行列式(n ≥2)∏≤<≤-----==nj i jin nn n n n nn x x x x x x x x x x x x x x V 111312112232221321)(11114 加边法:对行列式D n 添上一适当行和列,构成行列式D n+1,且D n+1=D n 例6 证明:)11(11111111111111111111121321∑=+=++++=ni in nn a a a a a a a a D5 拆分法:将行列式表为行列式的和的方法.即如果行列式的某行(或列)元素均为两项和,则可拆分为两个行列式之和 例7 设abcd=1,求证:011111111111122222222=++++ddd d c c c c b b b ba a a a6 利用行列式的乘积:为求一个行列式D 的值,有时可再乘上一个适当的行列式∆;或把D 拆分为两个行列式的积. 例8(1)1)cos()cos()cos()cos(1)cos()cos()cos()cos(1)cos()cos()cos()cos(1121332312322113121n n n n n n D αααααααααααααααααααααααα------------=(2)设S k =λ1k +λ2k +⋯+λn k (k=1,2…),求证:∏≤<≤-+-+--=nj i j in n nn n nn s s s s s s s s s s s s s s s n 1222111432321121)(λλ7 利用拉普拉斯定理求行列式的值.拉普拉斯定理是行列式按某一行(或列)展开定理的推广.定义(1) 在n 阶行列式D 中,任取k 行k 列 (1≤k ≤n),位于这k 行k 列交叉处的k 2个元素按原来的相对位置组成的k 阶行列式S ,称为D 的一个k 阶子式.如:D=3751485210744621则D 的一个2阶子式为:S=8261 在一个n 阶行列式中,任取k 行,由此产生的k 阶子式有C kn 个.(2) 设S 为D 的一个k 阶子式,划去S 所在的k 行k 列,余下的元素按原来的相对位置组成的n-k 阶行列式M 称为S 的余子式.又设S 的各行位于D 中的第i 1,i 2…i k 行,S 的各列位于D 中的第j 1,j 2…j k 列,称A=(-1)(i1+i2+…+ik)+(j1+j2+…+jk)M.如:3751485210744621则D 的一个2阶子式为:S=8261M=3517为S 的2阶子式 M=(-1)(1+3)+(1+3)3517为S 的代数余子式.拉普拉斯定理:若在行列式D 中任取k 行 (1≤k ≤n-1),则由这k 行所对应的所有k 阶子式与它们的代数余子式的乘积等于D. 例9 计算2112100012100012100012=D 例10 块三角行列式的计算 设:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⨯⨯n n m m C B A *0或 ⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⨯⨯n n m m C B A 0* 则:detA=(detB)(detC).特别地:若A=diag(A 1,A 2,…,A t ),则DetA=(detA 1)(detA 2)…(detA t ).例11 设分块矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛=D C B A 0,其中0为零阵,B和D可逆,求A-1.例12 计算nn b b b a a a D 1001000102121 =例13 设:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C B A , BC T =0.证明:|AA T |=|BB T ||CC T |.(注:可编辑下载,若有不当之处,请指正,谢谢!)。

行列式的几种计算方法7篇

行列式的几种计算方法7篇

行列式的几种计算方法7篇第1篇示例:行列式是线性代数中的一个重要概念,它是一个方阵中的一个数值,可以帮助我们判断矩阵的性质,计算行列式的值是线性代数中的基础技能之一。

下面我们将介绍几种行列式的计算方法以及其应用。

一、直接展开法计算行列式最基本的方法就是直接展开法。

以3阶行列式为例,一个3阶方阵的行列式可以表示为:\[\begin{vmatrix}a &b &c \\d &e &f \\g & h & i\end{vmatrix}\]通过公式展开,可以得到:\[\begin{aligned}\begin{vmatrix}a &b &c \\d &e &f \\g & h & i\end{vmatrix} & = aei + bfg + cdh - ceg - bdi - afh \\& = a(ei - fh) - b(di - fg) + c(dh - eg)\end{aligned}\]这样就可以直接计算出行列式的值。

但是这种方法比较繁琐,不适用于高阶行列式的计算。

二、拉普拉斯展开法\[\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\vdots & \vdots & & \vdots \\a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \\\end{vmatrix}\]以第一行为例,可以按照以下公式展开:\[ \text{det}(A) = a_{11}C_{11} + a_{12}C_{12} + \cdots +a_{1n}C_{1n} \]C_{ij}表示元素a_{ij}的代数余子式,通过递归计算代数余子式,最终可以得到行列式的值。

行列式的几种求法

行列式的几种求法

行列式的求法有多种,以下简单进行总结。

一、逆序定义法行列式的逆序法定义如下:1212121112121222(,,......,)12,,......,12(1)......n n nn n j j j j j nj j j j n n nna a a a a a a a a a a a τ=-∑这里,12,,......,n j j j 为1,2,...,n 的任一排列,12(,,......,)n j j j τ为该排列的逆序数,求和是对所有的排列求的,因此,该和式一共有!n 项,每项都是n 个数相乘,并得计算逆序数,计算量巨大。

因此,一般而言,逆序法定义具有理论上研究的意义,而比较少用于求行列式。

但是,如果行列式的项中有大量的0,那么用逆序法计算可能会很简单。

以下举例如下:例1:求1122nna a a。

解答:1212121122(,,......,)12,,......,(1)......n n nj j j j j nj j j j nna a a a a a τ=-∑只当11j =,22j =,……,n j n =,其项才可能非零。

因此,1122(1,2,......,)01,12,2,1,12,2,1,12,2,(1)......(1)............n n n n n n nnna a a a a a a a a a a a τ=-=-=例2、求12nd d d 。

解答:12121212(,,......,)12,,......,(1)......n n nj j j j j nj j j j nd d a a a d τ=-∑只当1j n =,21j n =-,……,1n j =,其项才可能非零。

因此,1(1)2(,1, (1)21,2,1,112(1) (1)......n n n n n n n n nd d a a a d d d d τ---=-=- 。

例3、求121n nd d d d -。

行列式的值计算方法

行列式的值计算方法

行列式的值计算方法一、求行列式的值的方法:就是右斜的乘积之和减去左斜乘积之和其结果就是要求的结果。

也可以利用行列式定义直接计算,利用行列式的七大性质计算,化为三角形行列式:若能把一个行列式经过适当变换化为三角形,其结果为行列式主对角线上元素的乘积。

因此化三角形是行列式计算中的一个重要方法。

二、行列式运算法则:三角形行列式的值,等于对角线元素的乘积。

计算时,一般需要多次运算来把行列式转换为上三角形或下三角形。

交换行列式中的两行(列),行列式变号。

行列式中某行(列)的公因子,可以提出放到行列式之外。

若行列式中,两行(列)完全一样,则行列式为0;可以推论,如果两行(列)成比例,行列式为0。

三、克拉默法则:利用线性方程组的系数行列式求解方程,令系数行列式为D,Di为将等式右侧的值替换到行列式的第i列,则行列式的i个解为:四、齐次线性方程组:在线性方程组等式右侧的常数项全部为0时,该方程组称为齐次线性方程组,否则为非齐次线性方程组。

齐次线性方程组一定有零解,但不一定有非零解。

当D=0时,有非零解;当D!=0时,方程组无非零解。

五、行列式的基本性质:性质1:单位矩阵的行列式为1,与之对应的是单位立方体的体积是1。

性质2:当两行进行交换的时候行列式改变符号。

由这个性质,我们可以很容易得到所有置换矩阵的行列式,置换矩阵都是由单位矩阵演化而来。

性质3:当矩阵中有两行一样的话,我们对这两行进行行交换,矩阵仍然保持不变,但其行列式需要变号,那么行列式只能为零。

性质5:用矩阵的一行减去另一行的倍数,行列式不变。

在消元的过程中,行列式不会改变,如果有行交换的话,符号不同。

性质6:当矩阵的某一行全为零的时候,行列式为零。

性质7:如果矩阵是三角形的,那么行列式等于对角线上元素的乘积。

常见行列式求法

常见行列式求法

常见行列式求解方法
说起这常见行列式求解方法,咱们四川人讲究的就是个直截了当,不搞那些弯弯绕绕。

首先呢,你得晓得啥子是行列式,简单说,就是个方方正正的数字阵。

要求解它,有几种法子,咱一个个来摆。

第一种,直接计算法,适合那些小打小闹的行列式,三乘三啊,四乘四的,直接套公式,加减乘除一顿操作,答案就出来了。

但要是大了点,这法子就恼火了,容易把人绕晕。

第二种,利用性质化简,这法子讲究个技巧,通过行列式的性质,比如换行换列、数乘啊,把这些数字整得简单点,再求解就轻松多了。

第三种,递归法,遇到那种高阶行列式,直接计算行不通,咱就分而治之,把它拆成小的行列式来求,像剥洋葱一样,一层一层来,最后汇总一下,答案也就有了。

还有种高级的,叫拉普拉斯展开定理,这玩意儿有点深奥,一般场合用不上,但要是碰到了复杂的行列式,这法子能派上大用场,不过得有点儿数学功底才行。

总之呢,求解行列式,关键是要根据具体情况,选对方法,别一股脑儿地蛮干。

学会了这些技巧,以后遇到行列式,咱也能游刃有余,轻松搞定。

行列式的几种计算方法

行列式的几种计算方法

行列式的几种计算方法行列式是线性代数中一种重要的概念,它可以通过不同的计算方法来求解。

下面将介绍几种常用的行列式计算方法。

1. 代数余子式展开法代数余子式展开法是求解行列式的一种常用方法。

对于一个n阶行列式A,可以选择任意一行或一列展开,然后按照一定的规律计算各个元素的代数余子式,并与原矩阵对应元素相乘再求和,得到最终的行列式的值。

假设我们选择第i行展开,则有:det(A) = a_{i1}A_{i1} + a_{i2}A_{i2} + … + a_{in}A_{in}a_{ij}表示矩阵A的第i行第j列的元素,A_{ij}表示矩阵A的第i行第j列元素的代数余子式。

2. 公式法对于2阶和3阶的行列式,可以直接使用公式来计算。

对于2阶行列式A,有:对于3阶行列式A,有:det(A) = a_{11}·a_{22}·a_{33} + a_{12}·a_{23}·a_{31} +a_{13}·a_{21}·a_{32} - a_{13}·a_{22}·a_{31} - a_{11}·a_{23}·a_{32} -a_{12}·a_{21}·a_{33}3. 初等变换法对于某些特殊形式的矩阵,可以通过初等变换将其转化为简单的行阶梯形或对角形矩阵,从而方便计算行列式的值。

一般来说,可以通过初等行变换将矩阵A转化为行阶梯形矩阵U,即U =E_k·E_{k-1}·…·E_2·E_1·A,其中E_i是一个初等矩阵。

然后,行列式的值可以通过计算行阶梯形矩阵的对角线元素的乘积得到,即det(A) = u_{11}·u_{22}·…·u_{nn},其中u_{ii}是U的第i行第i列元素。

4. 递推关系法递推关系法是一种递归地求解行列式的方法。

行列式的求法

行列式的求法

行列式的求法行列式(Determinant)是线性代数中一类特殊的数字,是由矩阵元素组成的方阵所对应的一个数,行列式是矩阵及其各个元素构成的一体,可以用来把线性系统的方程组字化为数字上的一个表述,从而深入了解整个系统的结构,也是研究矩阵的有用的工具,有着非常广泛的应用,是线性代数中的重要概念。

确定行列式的值有不同的方法,既可以用传统的“行列式计算运算”方法,也可以使用特殊技巧和算法,还可以使用计算机辅助计算。

传统的计算方法主要有可加列法和可乘式法。

可加列法是把行列式分解成平行四边形,在每个象限中同行或同列各项数值分别相加和相减,将行列式从大变小,最后只剩无法再增加或者减少的行列式求积,从而求出行列式的值。

可乘式法则是把行列式结构简化,在每个象限中同行或同列各项数值相乘,最后将所有象限中的值相乘求乘积,也可以求出行列式的值。

也可以使用特殊的技巧来求出行列式的值。

其中一个最简单的技巧叫做Cramer规则(Cramer's Rule),它是把行列式中的每一行都置换成除以给定的向量,或者把行列式中的每一列置换成除以给定的向量,然后再求出新置换后的行列式的值等于原来行列式中每一行(列)和给定向量各项数值之积除以原来行列式的值。

另一个特殊技巧是用性质重组行列式,将三角形或者矩形的行列式通过增w减次数变为一角形行列式,最后只需求值两条对角线的乘积即可。

计算机技术的发展使得计算行列式值变得十分便捷。

常用的计算机程序大多使用可加列法和可乘式法来计算行列式,可以全部自动完成,耗时非常短暂,可以大大节省计算时间,提高效率。

以上就是行列式的求法的相关知识,行列式的求法具有广泛的应用,使用传统的行列式计算运算,特殊技巧和算法,以及计算机辅助计算的技术,都可以用来计算行列式的值,行列式的使用为线性代数的研究提供了很大的便利。

行列式经典例题求解技巧

行列式经典例题求解技巧

行列式经典例题求解技巧行列式是线性代数中的一个重要概念,具有很多应用于计算机科学、物理学、统计学等领域。

在求解行列式的问题中,有一些经典的例题,下面我们将介绍一些行列式的求解技巧。

1. 二阶行列式求解二阶行列式是最简单的一种,其形式为:| a b || c d |行列式的求解公式为:Det = ad - bc。

2. 三阶行列式求解三阶行列式形式如下:| a b c || d e f || g h i |行列式的求解公式为:Det = aei + bfg + cdh - ceg - afh - bdi。

3. 利用行列式的性质求解行列式有一些性质可以简化求解的过程。

其中,如果行列式的某一行(或某一列)中有一个元素全为零,那么该行列式的值就为零。

4. 利用行列式的性质进行行变换对行列式进行行交换、行倍乘、行加减操作,可以不改变行列式的值。

利用这些性质,可以将行列式化为简化形式进行求解。

5. 利用三角行列式求解三角行列式又称上三角行列式,其定义是指下三角位置的所有元素都为零。

对于一个上三角行列式,它的行列式值等于对角元素的乘积。

6. 利用行列式的行列式求解行列式的行列式指的是:将一个行列式中的元素全部改为另一个行列式,通过求解该行列式得到原行列式的值。

这种方法常用于将一个行列式化为另一个较简单的行列式进行求解。

7. 利用行列式的性质进行行化简求解若某行上除对角线外都为 0,则行列式等于该行对应元素与该元素所在的列(行)上元素的代数余子式之和。

8. 利用行列式的伴随矩阵求解伴随矩阵也叫伴随行列式,是方阵的转置矩阵。

行列式的伴随矩阵是行列式中每个元素的代数余子式所构成的矩阵。

行列式的值等于其伴随矩阵的行列式值。

9. 利用行列式的特征值和特征向量求解行列式的特征值和特征向量是行列式的重要性质,通过求解特征值和特征向量可以得到行列式的值。

以上是求解行列式的一些经典例题求解技巧,通过掌握这些技巧,可以有效地解决各种行列式求解问题。

行列式的计算技巧与方法总结

行列式的计算技巧与方法总结

行列式的计算技巧与方法总结1、记住性质,这是计算行列式的前提 将行列式D 的行与列互换后得到的行列式,称为D 的转置行列式,记为TD 或'D ,即若,212222111211nnn n n n a a a a a a a a a D =则nnnn n n T a a a a a a a a a D212221212111=.性质 1 行列式与它的转置行列式相等, 即.TD D =注 由性质1知道,行列式中的行与列具有相同的地位,行列式的行具有的性质,它的列也同样具有.性质 2 交换行列式的两行(列),行列式变号.推论 若行列式中有两行(列)的对应元素相同,则此行列式为零.性质3 用数k 乘行列式的某一行(列), 等于用数k 乘此行列式, 即.2121112112121112111kD a a a a a a a a a k a a a ka ka ka a a a D nnn n in i i n nnn n in i i n ===第i 行(列)乘以k ,记为k i⨯γ(或k C i⨯).推论 1 行列式的某一行(列)中所有元素的公因子可以提到行列式符号的外面.推论2 行列式中若有两行(列)元素成比例,则此行列式为零.性质 4 若行列式的某一行(列)的元素都是两数之和, 例如,nnn n inin i i i i n a a a c b c b c b a a a D21221111211+++=.则21212111211212111211D D a a a c c c a a a a a a b b b a a a D nnn n in i i n nn n n in i i n +=+=.性质 5 将行列式的某一行(列)的所有元素都乘以数k 后加到另一行(列)对应位置的元素上, 行列式不变.注: 以数k 乘第j 行加到第i 行上,记作jikr r +;以数k 乘第j 列加到第i 列上,记作jikc c +.2、利用“三角化”计算行列式计算行列式时,常用行列式的性质,把它化为三角形行列式来计算. 例如化为上三角形行列式的步骤是:如果第一列第一个元素为0, 先将第一行与其它行交换使得第一列第一个元素不为0; 然后把第一行分别乘以适当的数加到其它各行,使得第一列除第一个元素外其余元素全为0;再用同样的方法处理除去第一行和第一列后余下的低一阶行列式,如此继续下去,直至使它成为上三角形行列式,这时主对角线上元素的乘积就是所求行列式的值.例2若210101321-=D , 则.213102011D DT=-=例3(1)01212111001211121---=--(第一、二行互换). (2)12110211012110121---=--(第二、三列互换)(3)0725011011=(第一、二两行相等) (4)0337224112=---(第二、三列相等)例4(1)02222510211=--因为第三行是第一行的2倍.(2)075414153820141=---因为第一列与第二列成比例,即第二列是第一列的4倍.例5若121013201--=D , 则D 2121013201)2(121013402-=---=----又 D 412101320141240112204=--=--. 例6 设,1333231232221131211=a a a a a aa a a 求.53531026333231232221131211a a a a a aa a a ----解 利用行列式性质,有33323123222113121153531026a a a a a a a a a ----=3332312322211312115353522a a a a a a a a a ---5)3(2⋅-⋅-=333231232221131211a a a a a a a a a15)3(2⋅⋅-⋅-=.30=例7(1).110111311103111132+=++=(2)()1)2(1272305)2(11121272305211--+--++=----+122720521112730511---+--=.例8 因为,12310403212213==++--+而15)40()29(02213123=+++=-+-. 因此022131233212213-+-≠++--+.注: 一般来说下式是不成立的22211211222112112222212112121111b b b b a a a a b a b a b a b a +≠++++.例9(1)13201013113214113112----r r ,上式表示第一行乘以-1后加第二行上去, 其值不变.(2)33204103113214113113c c +--,上式表示第一列乘以1后加到第三列上去, 其值不变.例10计算行列式2150321263-=D .解 先将第一行的公因子3提出来:,21503242132150321263-=-再计算.162354100430201541104702215421087042127189087042132150324213=⨯====----=-=D例11 计算.3351110243152113------=D解 21c c D→3315112043512131-------14125r r r r +-7216011264802131------32r r ↔72160648011202131----- 242384r r r r-+ 15100010811202131----3445r r +.4025001080011202131=---例12计算.3111131111311113=D解 注意到行列式的各列4个数之和都是6.故把第2,3,4行同时加到第1行,可提出公因子6,再由各行减去第一行化为上三角形行列式.D4321r r r r +++311113111131111163111131111316666= 141312r r r rr r --- .4820000200002011116=注:仿照上述方法可得到更一般的结果:.)]()1([1---+=n b a b n a abbbb b a b b b b a例13 计算.1111000000332211a a a a a a ---解 根据行列式的特点,可将第1列加至第2列,然后将第2列加至第3列,再将第3列加至第4列,目的是使4D 中的零元素增多.4D12c c +1121000000033221a a a a a --23c c +1321000000003321a a a a -34c c +.44321000000000321321a a a a a a =例14 计算.3610363234232dc b a c b a b a a dc b a cb a b a ad c b a cb a ba ad c b aD ++++++++++++++++++=解 从第4行开始,后一行减前一行:Dr r r r r r ---33412.363023200c b a b a a c b a b a a cb a b a a dc b a +++++++++3423r r r r --.20200ba aab a a a cb a b a a dc b a +++++34r r -..0020004a ab a a cb a b a a dcba =++++三、 行列式按行(列)展开(降阶法)1、行列式按一行(列)展开定义1 在n 阶行列式D 中,去掉元素ija 所在的第i 行和第j 列后,余下的1-n 阶行列式,称为D 中元素ija 的余子式, 记为ijM , 再记ijj i ij M A +-=)1(称ijA 为元素ija 的代数余子式.引理(常用) 一个n 阶行列式D , 若其中第i 行所有元素除ija 外都为零,则该行列式等于ija与它的代数余子式的乘积,即ijij A a D =定理 1 行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和, 即),,,2,1(2211n i A a A a A a D inin i i i i =+++=或).,,2,1(2211n j A a A a A a D njnj j j j j =+++=推论 行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零, 即,,02211j i A a A a A a jninj i j i ≠=+++或.,02211j i A a A a A a nj ni j i j i ≠=+++2、用降价法计算行列式(常用) 直接应用按行(列)展开法则计算行列式, 运算量较大, 尤其是高阶行列式. 因此, 计算行列式时,一般可先用行列式的性质将行列式中某一行(列)化为仅含有一个非零元素, 再按此行(列)展开,化为低一阶的行列式, 如此继续下去直到化为三阶或二阶行列式.3、拉普拉斯定理(一般少用)定义 2 在n 阶行列式D 中,任意选定k 行k 列)1(n k ≤≤, 位于这些行和列交叉处的2k 个元素,按原来顺序构成一个k 阶行列式M , 称为D 的一个k 阶子式,划去这k 行k 列, 余下的元素按原来的顺序构成k n -阶行列式,在其前面冠以符号kk j j i i +++++- 11)1(,称为M 的代数余子式,其中ki i ,,1为k 阶子式M 在D 中的行标,kj j j ,,,21为M 在D 中的列标.注:行列式D 的k 阶子式与其代数余子式之间有类似行列式按行(列)展开的性质.定理 2 (拉普拉斯定理) 在n 阶行列式D 中, 任意取定k 行(列))11(-≤≤n k ,由这k 行(列)组成的所有k阶子式与它们的代数余子式的乘积之和等于行列式D .例15求下列行列式的值:(1)214121312-- (2)120250723解 (1) 213142131)1(21122214121312-⨯+-⨯--⨯=--.272856)61(4)32()14(2-=--=--+--+-=(2).3)45(312253120250723=-=⨯=例16计算行列式.5021011321014321---=D解521011321014321---=D 313422r r r r ++520711321014107----109211206527211417)1()1(2123223-=---⨯-=-++r r r r.241861926)1(122-=--=--⨯=+例17计算行列式.532004140013202527102135----=D解 53204140132021352)1(053200414001320252710213552-----=----=+D53241413252---⋅-=1213)2(r r r r -++6627013210---.1080)1242(206627)2(10-=--=--⋅-=例18求证21)1(11213112211132114321-+-=---n n x x xxx x x n xxn x n n.证 D3221143r r r r r r r r nn -----1111111111000011000111001111011110xxxx x x x ----1100011100111101111111111)1(1x x x x n -----=+3221143r r r r r r r r nn ----- .)1(110000000100001000010000)1(211-++-=-----n n n x xxx x x xxx例19设,3142313*********------=D D 中元素ija 的余子式和代数余子式依次记作ijM 和ijA ,求14131211A A A A +++及41312111M M M M +++.解 注意到14131211A A A A+++等于用1,1,1,1代替D 的第1行所得的行列式,即314231315011111114131211-----=+++A A A A3413r r r r +-11202250111111---11222511---=12c c +.42052001202511=-=--又按定义知,31413131501112514131211141312111-------=-+-=+++A A A A M M M M34r r +311501121)1(0010313150111251---=----312r r -.0311501501=-----例20 用拉普拉斯定理求行列式 2100321003210032 的值.解 按第一行和第二行展开2100321003210032=2132)1(21322121+++-⨯2031)1(31023121+++-⨯+2030)1(32033221+++-⨯+0121+-=.11-=。

行列式的几种求法

行列式的几种求法

行列式的求法有多种,以下简单进行总结。

一、逆序定义法行列式的逆序法定义如下:1212121112121222(,,......,)12,,......,12(1)......n nnn nj j j j j nj j j j n n nna a a a a a a a a a a a τ=-∑这里,为的任一排列,为该排列的逆序数,求12,,......,n j j j 1,2,...,n 12(,,......,)n j j j τ和是对所有的排列求的,因此,该和式一共有项,每项都是个数相乘,并得计算!n n 逆序数,计算量巨大。

因此,一般而言,逆序法定义具有理论上研究的意义,而比较少用于求行列式。

但是,如果行列式的项中有大量的0,那么用逆序法计算可能会很简单。

以下举例如下:例1:求。

1122nna a a 解答:1212121122(,,......,)12,,......,(1)......n nnj j j j j nj j j j nn a a a a a a τ=-∑只当,,……,,其项才可能非零。

因此,11j =22j =n j n =1122(1,2,......,)01,12,2,1,12,2,1,12,2,(1)......(1)............n n n n n n nnn a a a a a a a a a a a a τ=-=-= 例2、求。

12nd d d解答:12121212(,,......,)12,,......,(1)......n nnj j j j j nj j j j n d d a a a d τ=-∑只当,,……,,其项才可能非零。

因此,1j n =21j n =-1n j =。

1(1)2(,1, (1)21,2,1,112(1) (1)......n n n n n n n n nd d a a a d d d d τ---=-=-例3、求。

求行列式的值的方法总结

求行列式的值的方法总结

求行列式的值的方法总结本文旨在总结求解行列式的方法以及计算行列式的步骤。

行列式在线性代数中是一个重要的概念,广泛应用于各学科领域,尤其是在计算机科学、物理学、化学等领域。

行列式是矩阵的一种变换操作,本质上是一个标量值,有着重要的数学性质。

行列式的计算方法有多种,包括定义法、三角分解法、拉普拉斯展开法、按行(列)展开法、特征值法等,下面逐一进行介绍。

一、定义法行列式的定义法就是通过定义来计算出行列式的值。

通过这种方法来计算行列式时,需要先找到一个合适的行列式定义,进行推导并最终求解出它的值。

以一个二阶行列式为例:$D=\begin{vmatrix} a_1 & a_2 \\ b_1 & b_2\end{vmatrix}$通过对行列式的定义进行推导,可以得到该二阶行列式的公式:$D=a_1b_2-a_2b_1$同理,对于 n 阶行列式,也可以通过定义法进行计算:$D=\sum\limits_{\sigma\in S_n}(-1)^{\tau(\sigma)}a_{1\sigma(1)}a_{2\sigma(2)}...a_{ n\sigma(n)}$其中 S(n) 表示 n 个数的排列组合,并且 $(-1)^{\tau(\sigma)}$ 表示交换相邻两数使得原序列变成排列 $\sigma$ 所需要的交换次数的奇偶性。

二、三角分解法三角分解法是指将一个矩阵变形成一个上三角和一个下三角矩阵。

上三角矩阵的对角线上是矩阵的主对角线,下三角矩阵的对角线上则是一串0。

行列式的值取决于对角线上的元素的乘积。

通过对角线上系数的相乘,就能得到一个矩阵的行列式值。

三角分解法可以将一个 MXN 矩阵化为一个 N*N 的上三角矩阵或者一个 M*M 的下三角矩阵。

计算行列式的结果是容易的,因为上三角和下三角矩阵的行列式是它们对角线上元素的乘积。

三、拉普拉斯展开法拉普拉斯(Laplace)展开法是一种通用的行列式计算法,基于这个展开式,可以将 n 阶行列式的计算拆分成较小的 n-1 阶子式的求解。

计算行列式的方法总结

计算行列式的方法总结

计算行列式的方法总结
一、计算行列式的定义
行列式(determinant),又称行列式法(determinant formula),是一种用于确定行列式值的计算方法,由拉格朗日在 1812 年提出。

行列式是一个数量,它可以用来表示矩阵(matrix)的结果。

行列式的值可以用其中一种规则得出,其规则被称为行列式公式(determinant formula)。

二、行列式的类型
1、二阶行列式
二阶行列式是一个矩阵的方阵,它具有2行2列,其元素满足一定的线性方程组,可以用一个公式来计算它的值:
A,=a11×a22-a12×a21
其中,a11、a12、a21、a22为二阶方阵的元素。

2、三阶行列式
三阶行列式是一个矩阵的方阵,它具有3行3列,其元素满足一定的线性方程组,可以用一个公式来计算它的值:
A,=a11×a22×a33+a12×a23×a31+a13×a21×a32-a13×a22×a31-a12×a21×a33-a11×a23×a32
其中,a11、a12、a13、a21、a22、a23、a31、a32、a33为三阶方阵的元素。

三、行列式的计算
1、展开计算
是最常见的计算行列式的方法,也是最简单的方法,它通过迭代数值,将复杂矩阵拆分成若干个二阶行列式,计算每个二阶行列式的值,将答案
加总,即可得出原行列式的值。

2、余子式求行列式
利用了余子式的性质,可以将复杂的计算降低到求每个元素的余子式,然后根据拉格朗日定理,将答案乘以对应元素的余子式。

行列式的计算

行列式的计算

行列式的计算是学习高等代数的基石,它是求解线性方程组,求逆矩阵及求矩阵特征值的基础,但行列式的计算方法很多,综合性较强,在行列式计算中需要我们多观察总结,便于能熟练的计算行列式的值。

目前我们常用的计算行列式的方法有对角线法则,化为三角形行列式,拆分法,降阶法,升阶法,待定系数法和数学归纳法,乘积法,加边法。

1.对角线法则此法则适用于计算低阶行列式的值(如2阶,3阶行列式的值),即主对角线的元素的乘积减去辅或次对角线上的元素的乘积,其主要思想是根据2阶,3阶行列式的定义计算行列式的值。

2.化为三角行行列式利用行列式的性质,把行列式化为上(下)三角形行列式,再利用上(下)三角形行列式的结论,可得到相应行列式的值上(下)三角形行列式及其值(1)上三角形行列式为D=|■(■(a_11&a_12@0_ &a_22 )&■(a_13&…&a_1n@a_23&…&a_2n )@■(0_ &0_ @⋮&⋮@0_&0_ )&■(a_33&…&a_3n@⋮&⋮&⋮@0_ &…&a_nn ))|D=|■(■(a_11&a_12@0_&a_22 )&■(a_13&…&a_1n@a_23&…&a_2n )@■(0_ &0_ @⋮&⋮@0_&0_ )&■(a_33&…&a_3n@⋮&⋮&⋮@0_ &…&a_nn ))|=|■(■(a_11&0&0@a_21&a_22&0@a_31&a_32&a_33 )&■(⋯&0@⋯&0@⋯&0)@■(⋮&⋮&⋮@a_n1&a_n2&a_n3 )&■(⋮&⋮@⋯&a_nn ))| = a_11 a_12⋯a_nn即上(下)三角形行列式的值等于主对角线上的元素的乘积。

求解行列式的方法

求解行列式的方法

求解行列式的方法
求解行列式的方法
矩阵的计算是一种非常有效的数学处理方法,其中行列式的计算是矩阵处理里
的一项重要技术。

那么,求解行列式的方法有哪些呢?
首先,我们介绍展开式的求解行列式的方法,它是一种简单的解行列式的方法,其步骤如下:
(1)根据规定,以某个字母为准,把这几个字母当做行列式的行列标号。

(2)将行列式按照要求分解称两部分,即第一行列式和其他行列式。

(3)分别使用各行列式的相应元素,按照必要的算术运算规律求解,得出行列式
的解。

其次,我们介绍代数余项定理,也叫行列式缩减法,它是最常用的行列式求解
方法,它的步骤如下:
(1)分别把行列式的每一行称之为一项;
(2)乘以行列式第一行中各元素的代数余子式,即各元素相应的展开式的每一项
的符号与行号对调的展开式,称这些代数余子式的乘积为最终的代数余项。

(3)计算各行的代数余项之和作为行列式的值,从而求出行列式的解。

最后,我们要介绍副行列式法求解行列式,它是根据行列式的定义,通过计算
行列式副元素来求出行列式的解。

其步骤如下:
(1)对于行列式的每一行,先辅以一个元素,再计算出行列式的每一行元素;(2)再用行列式的副行列式表示式来表示展开式;
(3)计算出所有行列式副元素的和,作为行列式的解。

以上为求解行列式的方法,总的来说,求解行列式是可以应用展开式、代数余
项定理、副行列式法等方法进行求解的,值得熟练掌握。

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浅谈求行列式的方法
【摘要】
行列式是高等代数课程里基本而重要的内容之一,在数学中有着广泛的应用,懂得如何计算行列式显得尤为重要。

本文归纳行列式的各种计算方法,通过这一方法可以提高我们对行列式的认识,对我们以后的学习带来十分有益的帮助。

【关键词】
行列式,范德蒙行列式,数学归纳法,递推法。

引言
行列式起源于1757年马拉普斯研究解含两个和三个未知量的线性方程组而创建的,然而它的应用早已超出了代数的范围,成为解析几何、数学分析、微分方程、概率统计等数学分支的基本工具。

本文主要探讨行列式的计算方法以及它的简单应用。

而行列式的计算方法并不是唯一的,本文主要针对行列式的特点,应用行列式的性质,给出了计算行列式的常用方法。

1.定义法:
根据行列式的定义,直接求其值。

例: 计算D=
h
g
f e d c b a
000000
分析:根据定义,D 是一个4!=24项的代数和,而每一项是取自不同的行不同的列。

因而,在这个行列式里,除了acfh ,adeh ,bdeg ,bcfg ,与上面四项对应的排列依次是1234,1324,4321,4231。

其中第一个和第三个是偶排列,第二个是奇排列。

因此D=acfh-adeh+bdeg-bcfg 。

注意:在应用定义法求非零元素的乘积项时,不一定从第一行开始,哪行非零元素最少就从哪行开始。

2.性质法:
例:已知1998,2196,2394,1800均能被18整除,证明:四阶行列式D=
0814********
991能被18整除。

分析:根据行列式的性质(行列式的某行(列)的倍数相应的加到另一行(列),行列式不
变,因此,D 可变形为
1800
081239493221969121998
991 即:D=18
100
081133932122912111
991 其中(根据一个行列
式中某一行(列)所有元素的公因子可以提到行列式符号的外边。

因而,D 能被18整除。

3.三角化法:
化三角形法是将原行列式化为上(下)三角行列式。

这是计算行列式的基本方法之一。

例: 求D=
3
111131111311
113的值。

分析:通过观察,每行所含元素相同,可以根据行列式的性质——行列式的某行(列)相应
的倍数加到另一行(列),行列式不变。

也就是说,D 变为
3
116131611361
116,再根据行列式的
性质(一个行列式的某一行(列)的所有元素的公因子可以提到行列式符号的外边。

则,D=6
3
111131111311
111,然后把它化成上三角形行列式,D=6
2
000020000201
111,显然,D=48。

注意:原则上,每个行列式都可以利用行列式的性质为上(下)三角形行列式,在一般情况下,计算往往较繁。

因此,在许多情况下,总是先利用行列式的性质将其作某种保值变形,再将其化为三角形行列式。

4.按行(列)展开法(降阶法)
降阶法是根据行列式D 等于它的任意一行(列)的所有元素与它们的对应代数余子式的乘积的和。

例: 计算D=
x
y
y x y x y x
000000
分析:由于每行所含的零元素比较多,我们可以通过降阶来减化计算。

(按第列展开)
则:D=x x y x
y x
00
0-y y
x
y x y 0
00
0=4x -4y
注意:一般情况下,按行(列)展开并不能减少计算量,仅当行列式中某一行(列)含有较
多的零元素时,它才能发挥真正的作用。

因此,应用按行(列)展开法时,应利用行列式的性质将某一行(列)化为有较多的零元素,在按该行(列)展去,再将其化为三角形行列式,计算就简单多了。

5.递推法:
应用行列式的性质,把一个n 阶行列式表示具有相同的较低阶行列式(比如,n -1阶与n -2阶等)的线性关系,这种关系式称为递推关系式。

根据递推关系式及某个低阶初始行列式)的值,变可递推求得所给n 阶行列式的值,这种计算行列式的方法称为递推法。

例:n 阶行列式为
2
1
```
12```000``````````````````0
0```2100
```
1
2
1
00```012
分析:此行列式的特点是:除主对角线及其上下两条对角线的元素外,其余的元素都为零。

这种行列式称为“三对角”行列式。

从行列式的左下方
则:根据降阶法,可知 n D =22
1
```
12```00
```````````````00```2100```12-2
1
```
12````00````````````
```0
0```2
10
0```01=21-n D -2-n D ,从而,n D -1-n D =1-n D -2-n D =2-n D -3-n D =…=2D —1D =1,也就是n D =n+1。

注意:递推法的实质是降阶。

这是由1-n D 和2-n D 表示n D 的递推关系式。

虽然我们从一个行列式中可以看出有低阶的相同结构,然后得到一个递推关系式,但我们不要盲目乱代,一定要看清这个递推关系式是否可以简化我们的计算,如果不行是话,就要适当地换递推关系式。

6.范德蒙行列式
形如D=
111
13
12
1
122
12322212
21
23
22
211
3
2
1
`````````
``````
```
```
````````11```111--------------n n
n n n n n n n n n n n n n
n n
n x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =

≤≤-n
j i j i
x x 1)
( 分析:此行列式的特点是第一行的元素均为1,其余各行对应元素的幂底数相同,从第二行
起幂指数依次是1,2,3,…,n-1
例: D=
514
729125864
81
25
4
89521111
7.数学归纳法:
一般是利用不完全归纳法寻找行列式的猜想值,再用数学归纳法给出猜想的证明。

例: 证明β
ααββ
αβααββ
ααββ
α+++++=
1
0000
010001
000
n D 分析:利用数学归纳法可知:当n=1时,β
αβαβα--=+=2
21D ,结论成立。

假设当n=k
时。




立。



n=k+1
时。

()β
αβαβαβααββαβαβααββα--=---⋅+=-+=++++-+1
1111
1k k k k k k K K K D D D ——)(
即:结论成立。

充分利用所求行列式的特点,运用行列式性质及上述常用的方法,有时综合运用以上方法可以更简便的求出行列式的值;有时也可用多种方法求出行列式的值。

还有乘积法、对称法、辅助法定义法、拉普拉斯展开法等,行列式的计算方法之间不是相互独立,而是相互联系的,,一个行列式可能有几种解法,这就要求我们在掌握了行列式的解法之后,灵活运用,找到一种最简便的方法,使复杂问题简单化,有时几种方法结合着用效果更好。

行列式也有一些简单的应用,例如:应用行列式解线性方程组,非奇异矩阵的判别等。

参考文献:
1、 李师正等 《高等代数复习解题方法与技巧》 高等教育出版社 2005
2、 张贤科 许甫华 《高等代数学》 清华大学出版社 2000
3、 刘学鹏等 《高等代数复习与研究》 南海出版公司 1995
4、 张禾瑞 郝鈵新 《高等代数》 高等教育出版社 1993
5、 许甫华 张贤科 《高等代数解题方法》 清华大学出版社 2001 6 李永乐 《研究生入学考试线性代数》 北京大学出版社 2000 7、 张敬和等 《数学二考研题典丛书》 东北大学出版社 2004.3 8、 张永曙 《考研·数学应试强化辅导与解题指南》 西北工业大学出版社 1999.5。

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