行列式的计算方法 (1).
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。
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非常重要的概念，它可以帮助我们理解向量空间的性质和线性变换的特征。
在实际应用中，计算行列式有多种方法，包括拉普拉斯展开、按行（列）展开、特征多项式等。
本文将详细介绍行列式的几种常见计算方法，并举例说明其应用。
拉普拉斯展开法是计算行列式最常用的方法之一。
在计算n阶行列式时，通过选取任意一行或者一列，我们可以将行列式展开为n个n-1阶的代数余子式的和。
具体步骤如下：以一个具体例子来说明，计算3阶行列式：|A| = |1 2 3||4 5 6||7 8 9|选择第一行展开，展开过程为：|A| = 1*|5 6| - 2*|4 6| + 3*|4 5|4*|8 9| 5*|7 9| 6*|7 8|= 1*(5*9-6*8) - 2*(4*9-6*7) + 3*(4*8-5*7)= 1*(45-48) - 2*(36-42) + 3*(32-35)= 1*(-3) - 2*(-6) + 3*(-3)= -3 + 12 - 9= 0行列式的值为0。
特征多项式是计算行列式的另一种方法。
如果A是一个n阶矩阵，那么它的特征多项式定义为p(λ) = |A-λI|其中I是单位矩阵，λ是一个标量。
行列式的值等于特征多项式在λ=0处的值p(0)。
特征多项式的计算可以借助行列式的展开法来进行，通过计算A-λI的行列式，展开得到一个n次多项式，然后求解该多项式在λ=0处的值即可得到行列式的值。
下面举一个具体的例子来说明特征多项式的计算方法。
考虑一个2阶矩阵A的特征多项式：A = |a b||c d|则特征多项式为p(λ) = |A-λI|= |a-λ b||c d-λ|展开得到p(λ) = (a-λ)(d-λ) - bc= λ^2 - (a+d)λ + (ad-bc)= λ^2 - tr(A)λ + det(A)其中tr(A)是A的迹，det(A)是A的行列式。
行列式的值等于特征多项式在λ=0处的值，即为det(A)。
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)。
关于求解行列式的几种特殊的方法
关于求解行列式的几种特殊的方法行列式是线性代数中一个重要的概念，它在计算机科学、物理学和工程学等领域都有广泛的应用。
在求解行列式的过程中，存在一些特殊的方法，可以帮助我们简化计算和提高效率。
本文将介绍几种常见的特殊方法，包括拉普拉斯展开、三角形展开和行列式性质的运用等。
1.拉普拉斯展开法拉普拉斯展开法是求解行列式的一种基本方法，适用于任意阶的矩阵。
其核心思想是通过分解矩阵，将复杂的行列式转化为多个较小规模的行列式的代数和。
具体步骤如下：1)选择一个行(列)展开，将行(列)按照一些特定的顺序展开。
2)对每一个元素a[i][j]，构造一个以该元素为顶点的代数余子式M[i][j]，即划去第i行和第j列后剩下的矩阵所构成的行列式。
3)计算每一个代数余子式的值M[i][j]，并与对应的元素a[i][j]相乘，得到M[i][j]*a[i][j]。
4)将所有得到的乘积相加，该结果即为原行列式的值。
>例如，对于一个3阶矩阵A，可以选择按照第一行展开，则拉普拉斯展开为：>，A，=a11*M11-a12*M12+a13*M13>其中，M11，M12，M13分别是以元素a11，a12，a13为顶点的代数余子式。
拉普拉斯展开法的优点是适用于任意规模的矩阵，但是对于高阶矩阵来说，计算量较大，效率较低。
2.三角形展开法三角形展开法是求解上三角行列式的一种特殊方法，适用于上三角矩阵，即矩阵的主对角线以下的元素都为0。
该方法通过逐步消元来简化计算，减少了矩阵的规模。
具体步骤如下：1)将上三角矩阵A拆分为一个上三角矩阵B和下三角矩阵C的乘积，即A=BC。
2) 计算上三角矩阵B的主对角线上的元素的乘积，即B =b11*b22*...*bnn。
3)将下三角矩阵C的主对角线上的元素分别除以上一步得到的乘积，得到新的下三角矩阵C'。
4) 计算新的下三角矩阵C'的主对角线上的元素的乘积，即C' =c'11*c'22*...*c'nn。
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。
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是线性代数中的重要概念，广泛应用于各个领域，如线性方程组的求解、线性变换的判断等。
在实际应用中，计算行列式是一个必不可少的环节。
本文将对行列式的计算技巧和方法进行总结，以便读者能够更加轻松地解决行列式相关问题。
一、行列式的定义行列式是一个数。
行列式的定义通常有多种不同的形式，其中最常见的是按照矩阵的形式定义的。
对于一个n阶方阵A=(a_ij)，其行列式记作det(A)，可以通过以下方式计算：det(A) = a_11 * C_11 + a_12 * C_12 + ... + (-1)^(n+1) * a_1n * C_1n其中，C_ij是指元素a_ij的代数余子式。
二、行列式的计算方法1.二阶行列式的计算对于2阶方阵A=(a_11,a_12;a_21,a_22)，其行列式可以直接通过以下公式计算：det(A) = a_11 * a_22 - a_12 * a_212.三阶行列式的计算对于3阶方阵A=(a_11,a_12,a_13;a_21,a_22,a_23;a_31,a_32,a_33)，可以通过Sarrus法则来计算行列式：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_12*a_21*a_33 - a_11*a_23*a_323.高阶行列式的计算对于n(n>3)阶方阵A，一般采用高斯消元法将矩阵转化为上三角矩阵，然后再计算行列式的值。
具体操作如下：a)对第一列进行第二行、第三行、..、第n行的倍加，使得第一列除了第一个元素外的其他元素都为0。
b)接着在第二列中对第三行、第四行、..、第n行的倍加，使得第二列除了第二个元素外的其他元素都为0。
c)重复以上步骤，直到将矩阵转化为上三角矩阵。
d)上三角矩阵的行列式等于主对角线上的元素相乘。
4.行列式的性质行列式具有以下性质，可以在计算中灵活运用：a)行互换或列互换，行列式的值不变，其符号变为相反数。
矩阵行列式的计算方法
矩阵行列式的计算方法行列式是矩阵的一种重要性质，它可以用来表示矩阵的大小、形状和特征，并且在矩阵的计算中起着重要的作用。
下面介绍一些常见的行列式的计算方法。
1. 递归法递归法是行列式计算方法中最常见的方法之一。
该方法通过矩阵的行和列依次相加，直到矩阵的行数或列数等于 1 时停止计算。
具体来说，设矩阵 A 的行数和列数为 n，则行列式的递归式为:|A| = |I| + |A - I| + |A - 2I| + ... + (-1)^n|A - nI| 其中，I 是单位矩阵，|A - I|表示 A 减去单位矩阵的行列式，|A - 2I|表示 A 减去两个单位矩阵的行列式，以此类推。
公式中的 (-1)^n 表示矩阵 A 的 n 行 n 列中每行元素都乘以 (-1)^n，从而产生一个负号。
递归法的优点是可以计算任意阶的行列式，但需要消耗大量的时间和内存。
因此，在实际应用中，通常采用其他更高效的计算方法。
2. 高斯 - 约旦消元法高斯 - 约旦消元法是另一种常用的行列式计算方法。
该方法首先将矩阵 A 分解成素矩阵的乘积，然后通过交换某些元素来将这些素矩阵的行列式相加。
具体来说，设矩阵 A 的行数和列数为 n，选取一个 k，使得 n-k 是奇数，并令 P 为 n-k 阶方阵，则 A 可以表示为:A = P^(-1)*B*P其中，B 为 k 阶方阵，P 为 P^(-1) 的矩阵，即:P^(-1) = (1 2 3 ... k)^(-1)高斯 - 约旦消元法的计算步骤如下:(1) 将 P^(-1) 中的每个元素都乘以一个非零常数，使得 P^(-1) 中的每个元素都小于等于 0。
(2) 将 B 的行向量与 P^(-1) 中的行向量线性变换，使得 B 的行向量中只有非零元素。
(3) 对 B 进行初等行变换，将其化为上三角矩阵。
(4) 计算 B 的行列式，并将其加到 A 的行列式上。
高斯 - 约旦消元法的计算效率较高，可以计算任意阶的行列式，但需要选取合适的 k，以确保计算过程中不会出现错误。
行列式的几种计算方法
行列式的几种计算方法行列式是矩阵的一个特征值，表示矩阵所包含的线性变换对空间的扭曲程度。
行列式的计算方法有多种，下面将介绍几种常用的方法。
一、定义法行列式的定义法是最基础的计算方法，也是其他方法的基础。
对于一个n阶方阵A，其行列式记作det(A)或|A|，定义为：det(A) = a11*a22*...*ann+b11*b32*...*bnn + ... + z11*z22*...*z(n-1)n+(-1)^nPa11、a22、...、ann 为A的主对角线元素，b11、b32、...、bnn是由A去掉第一行第一列后的矩阵的对角线元素，z11、z22、...、z(n-1)n是由A去掉最后一行最后一列后的矩阵的对角线元素，nP为A的最后一行元素的乘积与(-1)^n的乘积。
对于一个3阶方阵A，其行列式为：det(A) = a11*a22*a33 + a21*a32*a13 + a31*a12*a23 - a13*a22*a31 - a23*a32*a11 - a33*a12*a21二、按行或按列展开法按行或按列展开法是行列式计算的一种常用方法。
对于一个n阶方阵A，按第i行展开行列式得到：det(A) = a1i*A1i + a2i*A2i + ... + ani*AniAji是由A去掉第i行第j列得到的(n-1)阶方阵，Aji的行列式记作det(Aji)或|Aji|。
按列展开的计算方法与按行展开类似。
三、逐次消元法逐次消元法是一种基于初等变换的行列式计算方法。
通过初等变换将方阵A转化为一个上三角矩阵，再取上三角矩阵的对角线元素的乘积即可得到行列式的值。
具体步骤如下：1. 对A的第1列进行初等行变换，将首元素a11变为1，其它元素变为0；2. 将A的第1列以下的元素进行初等行变换，使得首列以下的所有元素变为0；3. 对A的第2列进行初等行变换，将次对角元素a22变为1，其它元素变为0；4. 将A的第2列以下的元素进行初等行变换，使得次对角列以下的所有元素变为0；5. 重复上述过程，直到对角线上所有元素都变为1。
行列式的运算法则公式
行列式的运算法则公式1.行列式的性质：(1)交换定理：对于n阶行列式，将其行与列调换，则行列式的值不变。
(2)对角线法则：对于n阶行列式，行标和列标的和为偶数，则行列式的值为主对角线上各元素的乘积之和；行标和列标的和为奇数，则行列式的值为主对角线上各元素的乘积之差。
2.行列式的递推公式：(1)二阶行列式：对于2阶行列式，行列式的值等于左上角元素乘以右下角元素，减去右上角元素乘以左下角元素。
(2)三阶行列式：对于3阶行列式，行列式的值等于三个主对角线上元素的乘积之和，减去三个副对角线上元素的乘积之和。
3.行列式的初等变换：(1)行(列)交换：交换两行(列)，行列式的值不变。
(2)行(列)倍乘：将其中一行(列)的元素乘以k，行列式的值乘以k。
(3)行(列)倍加：将其中一行(列)的k倍加到另一行(列)上，行列式的值不变。
4.行列式的倍数的性质：(1)行(列)成比例：若有两行(列)是成比例的，则行列式的值为0。
(2)带公因子：若行(列)中存在公因子，可提出公因子，行列式的值等于公因子乘以去掉公因子的行列式的值。
5.行列式的秩：(1)非零行列式：对于非零行列式，如果有r行(列)成线性相关，则行列式的值为0。
(2)对角行列式：对于对角行列式，主对角线上的元素均不为0，则行列式的值等于主对角线上各元素的乘积。
6.行列式的乘改定义：(1) 行列式的乘积定义：两个行列式A和B的乘积定义为C=AB，其中C的元素为C_ij = ∑(A_i1*B_1j)，即A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。
(2)顺序可交换：行列式的乘法满足顺序可交换，即AB=BA。
7.行列式的乘积规则：(1)两个行列式的乘积的维数：如果A是m×n的矩阵，B是n×p的矩阵，则AB的维数为m×p。
(2)AB的行列式的值：如果AB的行列式的值存在，且A的行行列式的值不为0，B的列行列式的值不为0，则AB的行列式的值等于A的行列式的值乘以B的行列式的值。
行列式的运算法则公式
行列式的运算法则公式
行列式的运算法则公式如下：
1.一个行列式，如果交换它的两行（或两列），则行列式的值变为相反数。
2.一个行列式，如果某一行（或某一列）的元素全为0，则行列式的值为0。
3.一个行列式，如果它的某一行（或某一列）的元素可以表示为其他行（或其他列）对应元素的线性组合，则该行列式的值为0。
4.一个行列式，如果它的某一行（或某一列）的元素都乘以一个数k，那么该行列式的值也将乘以k。
5.一个行列式，如果它的两行（或两列）完全相同，则该行列式的值为0。
6.一个行列式，如果它的某一行（或某一列）的元素都乘以一个数k，并加到另一行（或另一列）对应元素上，得到的新行列式与原行列式的值相等。
行列式还有其他一些拓展的性质和定理，如：
1.行列式的性质可以推广到n阶行列式，其中元素不再是数值，
而是其他类型，如多项式或函数，得到的结果也是相应的类型。
2.行列式的值和行列式元素的排列有关，可以用排列的符号进行
表示，即行列式的值等于符号乘以对应排列的元素积之和。
3.行列式的值可以通过代数余子式和余子式的行列式之和来计算。
4.行列式的展开可以按照行或列进行，分别得到代数余子式。
5.行列式的值和矩阵的特征值有关，特别是方阵的特征值可以通
过行列式的值来确定。
行列式计算方法法则
行列式计算方法法则
1、利用行列式定义直接计算：行列式是由排成n阶方阵形式的n²个数aij（i,j=1,2,...n）确定的一个数，其值为n项之和。
2、利用行列式的性质计算。
3、化为三角形行列式计算：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。
1行列式
行列式在数学中，是一个函数，其定义域为det的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或|A|。
无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。
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。
或者说，在n维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。
2行列式的性质
①行列式A中某行(或列)用同一数k乘,其结果等于kA。
②行列式A等于其转置行列式AT(AT的第i行为A的第i列)。
③若n阶行列式|αij|中某行(或列);行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列),一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。
④行列式A中两行（或列）互换,其结果等于-A。
⑤把行列式A 的某行（或列）中各元同乘一数后加到另一行（或列）中各对应元上，结果仍然是A。
行列式的求解方法
行列式的求解方法行列式是矩阵所具备的的一个重要的数学性质，它可以为我们解决很多的线性代数问题。
在数学和工程的应用中，行列式常常应用于解决线性方程组、矩阵的特征值和特征向量、线性变换、矩阵的可逆性等问题上。
本文将对行列式的定义、基本性质、计算方法以及相关的应用等方面进行详细的讲解。
一、行列式的定义行列式是由数学家Cramer所发明的。
行列式又叫矩阵行列式，是由一个n*n的方阵中所计算出来的一个标量值。
对于二阶方阵$\bold A=\begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix}$，其行列式为：$$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} \\a_{21} & a_{22}\end{vmatrix}=a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}$$对于更高阶的n阶矩阵，则可以采用逐步消元的方法来进行求解。
对于一般的n*n阶矩阵A的行列式，我们可以采用下面的定义进行计算：$$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn}\end{vmatrix}=\sum_{i_1,i_2,\cdots,i_n} (-1)^{N(i_1,i_2,\cdots,i_n)}a_{1i_1}a_{2i_2}\cdots a_{ni_n} $$其中，$N(i_1,i_2,\cdots,i_n)$表示将$i_1,i_2,\cdots,i_n$从小到大排列时所需的逆序对个数，$a_{1i_1}a_{2i_2}\cdotsa_{ni_n}$为行列式的元素积。
行列式的计算方法汇总1
行列式的计算方法汇总方法1 化三角形法12312341345121221n n n n D n n n -=--[分析]显然若直接化为三角形行列式，计算很繁，所以我们要充分利用行列式的性质。
注意到从第1列开始；每一列与它一列中有n-1个数是差1的，根据行列式的性质，先从第n-1列开始乘以－1加到第n 列，第n-2列乘以－1加到第n-1列，一直到第一列乘以－1加到第2列。
然后把第1行乘以－1加到各行去，再将其化为三角形行列式，计算就简单多了。
解：11(2,,)(2,,)1111111111121111100031111200011111000100000010000020011(1)20020000101(1)()2i in n i n r r i n r r n n n D n nn n n n nn n nnn n nn n n n n n n n n n ===+--=-----++----+=⋅-----+=⋅⋅-()(1)(2)12(1)12(1)(1)12n n n n n n n -----⋅-+=⋅⋅-[问题推广]例1中，显然是1,2，…，n-1,n 这n 个数在循环，那么如果是a 0,a 1,…,a n-2,a n-1这n 个无规律的数在循环，行列式该怎么计算呢？把这种行列式称为“循环行列式”。
[2]从而推广到一般，求下列行列式：0121101223411230(,0,1,,1)n n n n i a a a a a a a a D a c i n a a a a a a a a ---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=∈=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦解：令 0121101223411230n n n a a a a a a a a A a a a a a a a a ---⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦首先注意，若u 为n 次单位根（即u n=1），则有：1011110212123111120101120112123011101(1,n n n n n n n n n n n n nn n n n n n a a u a u u a a u a u A u u u u a a u a u u a a u a u a a u a u a u a u a u a u a u a u a u a -----+-----------⎡⎤+++⎡⎤⎢⎥⎢⎥+++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⋅==∴=⎢⎥⎢⎥+++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥+++⎣⎦⎣⎦++++++=++++这里用到等）12011122111201111()1()()n n n n n n n n n u a a u a u u u u a u u f u f u a a u a u u u --------⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+++⋅⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥++⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⋅=+++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦其中2122cossin 1,1(0)1,,,,n k n k k w n nw w k n w w w ππ-=∴=≠<< 设+i 为n 次本原单位根有:于是：互异且为单位根()2011(1)01101011001111,(0,1,,1)(,,,)(,,,)((),(),,())()(,,,)(j jj n n j i j j n n n n n w w j n w w w w w w A w f w w Aw Aw Aw Aw f w w f w w f w w f w w w w f w -------⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==-=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⋅=⋅==⎡⎤⎢⎥=⋅⎢⎥⎢⎥⎣⎦记：方阵则由上述知：故）122(1)0111(1)(1)1111(,,,)11n n n n n n w w w w w w w ww w ------⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦显然为范德蒙行列式 110A (1)()()(1)()()n n n w w w f f w f w A w A D f f w f w --∴≠=⋅⋅⋅⋅=⋅∴==⋅⋅⋅ 从而有： 又例1中，循环的方向与该推广在方向上相反所以例1与11120'102n n n n a a a a a a D a a a ---=相对应(1)(2)'21n n n n D D --而与只相差（－）个符号(1)(2)'1201,121(1)2(1)()(),,)(1,2,,)1,()123(1)12n n n n n k n n n D f f w f w a a a n u w f u u u nu f n -----+⋅⋅⋅⋅==≠=++++=+++=即得：=(-1)从而当（时对单位根总有：21()()1()1n f u uf u u u u n nnf u u -∴-=++++-=--∴=- 1211111()1,11(1)111 n n k n k n k k x x w x x x x x w n--=-=-=-=++++-=-==∏∏ 而又令则有：＋＋＋(1)(2)'12(1)(2)1221(1)1211(1)2(1)12(1)()()(1)111()()2111(1)(1)2(1)1(1)21(1)2n n n n n n n n n n n n kk n n nn n n D f f w f w n n n w w wn n nw n n nn n ----------=---=⋅⋅⋅⋅+=⋅⋅-⋅⋅⋅⋅---+-⋅⋅=-+-⋅⋅=+=-⋅⋅∏ 从而有：(-1)与例1的答案一致。
行列式的计算方法 (1)
by az bz ax bx ay
3 3
x
y z
bx ay by az bz ax (a b ) z x y bz ax bx ay by az y z x
证明： by bz ax bx ay az bz ax bx ay 左端 bx by az bz ax ay by az bz ax bz bx ay by az ax bx ay by az 23
行列式的计算
n阶行列式的计算方法很多，需要熟练 运用行列式定义、行列式性质和行列式展开 的方法计算行列式，一般计算行列式有如下 方法：
1
1 用定义计算（证明） 例1 计算行列式
0 0 D 0 2004 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2005
11
n 1 2
第n行减第n 1行， 第二行减第一行，
1 2 3 4 n 0 1 1 1 1 n 0 1 1 1 1 n（n 1 ） 2 0 1 1 n 1 1 0 1 n 1 1 1 按第一列展开，
12
1 n（n 1） 2 1 1 1 n
16
17
3
用降阶法计算
a0 Dn 1 1 2 n 1 a1 0 0 2 n 0 0
例5计算行列式
0 a2 0
an
其中ak 0, (1 k n), ai 0, i k.
解 将k+1行与k+2,k+3,…,n+1行逐行交换，并且将 k+1列与k+2,k+3,…,n+1列逐列交换，则有 18
行列式的计算技巧与方法汇总
行列式的计算技巧与方法汇总行列式是线性代数中非常重要的概念，它在许多数学和科学领域中都有广泛的应用。
本文将汇总一些行列式的计算技巧和方法，帮助读者更好地理解和运用行列式。
一、定义和符号行列式是一个数，是由方阵中的元素按照特定的规则计算而得到的。
行列式通常用两种符号表示，分别是方括号和竖线。
例如，一个3x3的矩阵A的行列式可以表示为det(A)，或者用竖线表示为，A。
二、一阶和二阶行列式的计算一阶行列式是一个1x1的矩阵，只有一个元素。
计算一阶行列式非常简单，即该元素本身。
二阶行列式是一个2x2的矩阵，如下所示：abcd计算二阶行列式的方法是将对角线上的两个元素相乘，并将结果减去另外两个元素的乘积。
即det(A) = ad - bc。
三、三阶行列式的计算三阶行列式是一个3x3的矩阵，如下所示：abcdefghi计算三阶行列式的方法是按照下面的规则计算：1.将每个元素与其相交的两个行和两个列组成的2x2矩阵的行列式相乘。
2.第一行的元素与第二行和第三行组成的2x2矩阵的行列式相乘，再加上第二行和第三行组成的2x2矩阵的行列式与符号相反。
3.将这些结果相加得到最终的行列式。
四、高阶行列式的计算对于高阶行列式，计算的方法和三阶行列式类似，也是按照逐步展开的方式计算。
五、行列式的性质行列式具有以下几个重要的性质：1.行列互换性质：交换行的位置，行列式的值不变。
2.列列互换性质：交换列的位置，行列式的值不变。
3.行列式的倍数性质：将行的倍数乘以一个数，行列式的值也乘以这个数。
4.行列式的零行性质：如果行列式的其中一行全为0，则行列式的值为0。
5.行列式的行之和性质：如果行列式的其中一行的各元素都是两个数之和，那么行列式的值可以分拆成两个行列式之和。
6.行列式的行之差性质：如果行列式的其中一行的各元素都是两个数之差，那么行列式的值可以分拆成两个行列式之差。
利用这些性质，我们可以简化行列式的计算。
六、行列式的性质之递推关系行列式的递推关系是行列式计算的重要方法之一、具体来说，如果矩阵A的第k列元素全为0，那么det(A)可以根据矩阵A去掉第k列得到一个更小的矩阵来计算。
关于行列式的计算方法
关于行列式的计算方法行列式是线性代数中非常重要的一个概念，它在矩阵和线性方程组的求解中都有广泛的应用。
本文将介绍关于行列式的定义、计算方法及其性质，以及一些常用的行列式计算技巧。
一、行列式的定义行列式是一个方阵（只有行数和列数相等的矩阵才有行列式）所具有的一个确定的数值。
对于一个n阶的方阵，其行列式记作det(A)，其中A 表示矩阵。
行列式的计算方法主要有三种：代数余子式法、按行（列）展开法和逆序数法。
二、代数余子式法对于一个n阶方阵A，它的第i行第j列元素的代数余子式表示为Mij，定义为：将A的第i行和第j列元素划去，然后找出剩余元素所形成的n-1阶方阵的行列式。
即：Mij = det(Aij)其中Aij表示由第i行和第j列元素删去后所得到的(n-1)阶方阵。
根据代数余子式的定义，行列式的计算可以通过以下公式进行求解：det(A) = a11M11 - a12M12 + a13M13 - ... + (-1)^(i+j)aijMij + ...其中a11,a12,a13,...是第一行元素，M11,M12,M13,...是它们对应的代数余子式。
三、按行（列）展开法按行（列）展开法是行列式计算中最常用的一种方法。
对于一个n阶方阵A，选择其中任意一行或者一列，然后按照一定规律展开计算。
以按第一行展开为例，按照以下规律进行展开：det(A) = a11C11 + a12C12 + a13C13 + ... + a1nC1n其中Cij表示第一行第j列元素aij的余子式，定义为：将A的第一行和第j列元素划去，然后找出剩余元素所形成的(n-1)阶方阵的行列式。
将Cij的计算公式中的行列式再按行（列）展开，可以得到更小阶的余子式，直到降阶为2阶方阵时，余子式的计算直接是两个元素之差。
四、逆序数法逆序数法是行列式计算中的另一种方法。
对于一个n阶方阵A，按照以下步骤进行计算：1.首先，将方阵A展开至最小的单位（1阶方阵）。
行列式的计算(1)
行列式的计算(1)
行列式是一个数，可以用公式或其他方法来计算。
以下是一些计算行列式的常用方法：
1. 拉普拉斯展开法：选择一列或一行展开，将行列式分解为若干小行列式的和。
2. 余子式法：根据公式计算每个元素的余子式，然后将它们乘起来，再乘以对应元素的代数余子式。
3. 矩阵法：将行列式转换为矩阵，通过线性代数的方法求出行列式的值。
4. 其他方法：如展开后化简、分块矩阵法、对角线法等。
需要注意的是，行列式的计算往往比较繁琐，而且需要一定的数学基础。
因此，在实际应用中，可以借助计算机或手算器进行计算。
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计算n 阶行列式的若干方法举例1．利用行列式的性质计算例： 一个n 阶行列式nij D a =的元素满足,,1,2,,,ij ji a a i j n =-= 则称D n 为反对称行列式， 证明：奇数阶反对称行列式为零. 证明：由ij ji a a =-知ii ii a a =-，即0,1,2,,ii a i n ==故行列式D n 可表示为121311223213233123000n nn n nnna a a a a a D a a a a a a -=-----，由行列式的性质A A '=，1213112232132331230000n nn n nnna a a a a a D a a a a a a -----=-12131122321323312300(1)00n n n n nnna a a a a a a a a a a a -=------(1)n n D =-当n 为奇数时，得D n =－D n ，因而得D n = 0.2．化为三角形行列式例2 计算n 阶行列式1231231231231111n n n na a a a a a a a D a a a a a a a a ++=++．解 这个行列式每一列的元素，除了主对角线上的外，都是相同的，且各列的结构相似，因此n 列之和全同．将第2，3，…，n 列都加到第一列上，就可以提出公因子且使第一列的元素全是1．[][]()()()()()()1223231223231223231122323211 12,,2,,1111111111111111 1n n n n n nnn n i n i n nnn i i i i i ni n a a a a a a a a a a a a a a a a aa D a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ==+-==++++++++++⎛⎫+++++=++ ⎪⎝⎭++++++⎛⎫+ ⎪⎝⎭∑∑3110100111 .0010001n n ni i i i a a a ==⎛⎫=+=+ ⎪⎝⎭∑∑例3 计算n 阶行列式ab b b ba b b D bba b bbba= 解：这个行列式的特点是每行（列）元素的和均相等，根据行列式的性质，把第2，3，…，n 列都加到第1列上，行列式不变，得(1)(1)(1)(1)a n b b b ba nb a bbD a n bb a b a n bbba+-+-=+-+-11[(1)]11b b b a b b a n b b a b bba=+- 100[(1)]00bbb a b a n b a b a b-=+---1[(1)]()n a n b a b -=+--例4：浙江大学2004年攻读硕士研究生入学考试试题第一大题第2小题（重庆大学2004年攻读硕士研究生入学考试试题第三大题第1小题）的解答中需要计算如下行列式的值：12312341345121221n n n n D n n n -=--[分析]显然若直接化为三角形行列式，计算很繁，所以我们要充分利用行列式的性质。
注意到从第1列开始；每一列与它一列中有n-1个数是差1的，根据行列式的性质，先从第n-1列开始乘以－1加到第n 列，第n-2列乘以－1加到第n-1列，一直到第一列乘以－1加到第2列。
然后把第1行乘以－1加到各行去，再将其化为三角形行列式，计算就简单多了。
解：11(2,,)(2,,)11111111111211111000311112011111000100000010000020011(1)20002000011(1)()2i in n i n r r i n r r n n n D n n n n n n nnn n n n n nn n n nn nn n n n ===+--=-----++----+=⋅-----+=⋅⋅-()(1)(2)12(1)12(1)(1)12n n n n n n n -----⋅-+=⋅⋅-4．降阶法（按行（列）展开法）降阶法是按某一行（或一列）展开行列式，这样可以降低一阶，更一般地是用拉普拉斯定理，这样可以降低多阶，为了使运算更加简便，往往是根据行列式的特点，先利用列式的性质化简，使行列式中有较多的零出现，然后再展开。
例1、计算20阶行列式20123181920212171819321161718201918321D = [分析]这个行列式中没有一个零元素，若直接应用按行（列）展开法逐次降阶直至化许许多多个2阶行列式计算，需进行20！*20－1次加减法和乘法运算，这人根本是无法完成的，更何况是n 阶。
但若利用行列式的性质将其化为有很多零元素，则很快就可算出结果。
注意到此行列式的相邻两列（行）的对应元素仅差1，因此，可按下述方法计算：解：112020118(1,(2,,20)19)1111111231819202111112121718193111113211617181911111201918321201111111111130222240022221(1)22120000022100i ii i i c c r r D ++==-+---=---------=⨯-⨯=-⨯182例2 计算n 阶行列式00010000000000001000n a a a D a a=解 将D n 按第1行展开1000000000000(1)000000000100n n a a a a D a aa a+=+-12(1)(1)n n n n a a +-=+--2n n a a -=-.例3 计算n （n ≥2）阶行列式0001000000001a a D a a=．解 按第一行展开，得()100000000000100001na aa a D aa a +=+-．再将上式等号右边的第二个行列式按第一列展开，则可得到()()()()1112222111nn n n n nn D a aa a a a +-+---=+--=-=-．5．递（逆）推公式法递推法是根据行列式的构造特点，建立起 与的递推关系式，逐步推下去，从而求出的值。
有时也可以找到与，的递推关系，最后利用，得到的值。
［注意］用此方法一定要看行列式是否具有较低阶的相同结构如果没有的话，即很难找出递推关系式，从而不能使用此方法。
例1 计算行列式βααββαβααββααββα+++++=10000010001000n D .解：将行列式按第n 列展开,有21)(---+=n n n D D D αββα,112112(),(),n n n n n n n n D D D D D D D D αβαβαβ-------=--=- 得 n n n n n n D D D D D D βαβαβα=-==-=-----)()(1223221 。
同理得 n n n D D αβ=--1, ⎪⎩⎪⎨⎧≠--=+=++.,;,)1(11βαβαβαβααn n n n n D例2 计算ayyyx a y yx x a yx x x a D n= 解111)()(1010010001)(000----+-=------+-=+-=n n n n x a y D y a xa xy xy x a x y x a y D y a a yy yx a y y x x a y x x x y a y yx a y x x a x x x y a D同理11)()(---+-=n n n y a x D x a D联立解得)(,)((y x yx x a y y a x D nnn ≠----=） 当y x =时,[]121122112()()()2()()(2)()()(1)n n n n n n n n D a x D x a x a x D x a x a x D n x a x a x a n x -------=-+-=-+-==-+--=-+-例3 计算n 阶行列式1221100001000000001nnn n x x x D x a a a a a x----=-+．解 首先建立递推关系式．按第一列展开，得：()()()1111112321100010000010010000000111 010001001n n n n n n n n n n n n x x xx D xa xD a xD a x xx a a a a a x++----------=+-=+-⋅⋅-=+---+，这里1n D -与n D 有相同的结构，但阶数是1n -的行列式．现在，利用递推关系式计算结果．对此，只需反复进行代换，得：()()2212221213211221 n n n n n n n n n n n n n n n n D x xD a a x D a x a x xD a a x a x D a x a x a x a -----------=++=++=+++==+++++，因111D x a x a =+=+，故111n n n n n D x a x a x a --=++++．最后，用数学归纳法证明这样得到的结果是正确的．当1n =时，显然成立．设对1n -阶的情形结果正确，往证对n 阶的情形也正确．由()121112111 n n n n n n n n n n n n D xD a x x a x a x a a x a x a x a -------=+=+++++=++++，、可知，对n 阶的行列式结果也成立．根据归纳法原理，对任意的正整数n ，结论成立．例4 证明n 阶行列式2100001210001000121012n D n ==+．证明 按第一列展开，得210000100000121000121000200012100012101212n D =-．其中，等号右边的第一个行列式是与n D 有相同结构但阶数为1n -的行列式，记作1n D -；第二个行列式，若将它按第一列展开就得到一个也与n D 有相同结构但阶数为2n -的行列式，记作2n D -．这样，就有递推关系式：122n n n D D D --=-．因为已将原行列式的结果给出，我们可根据得到的递推关系式来证明这个结果是正确的． 当1n =时，12D =，结论正确．当2n =时，221312D ==，结论正确． 设对 1k n -≤的情形结论正确，往证k n =时结论也正确．由()122211n n n D D D n n n --=-=--=+ 可知，对n 阶行列式结果也成立．根据归纳法原理，对任意的正整数n，结论成立．例5、2003年福州大学研究生入学考试试题第二大题第10小题要证如下行列式等式：000100010001n D αβαβαβαβαβαβ++=++11,n n n D αβαβαβ++-=≠-证明 ：其中（虽然这是一道证明题，但我们可以直接求出其值，从而证之。