线代编程之求解行列式1
C++编程求解行列式的值
C++编程求解行列式的值计算行列式最基本的方法就是将行列式化成上三角或者下三角的形式,然后将主对角线上的元素逐个相乘,便能得到整个行列式的值det(A)。
根据这一思想,可以用程序语言来模拟这个过程,设该行列式的阶数为n。
由于无论是上三角或者下三角形式的行列式,它的值都只与主对角线上的元素有关。
这样我们遍历所有的a[i][i],i=1,2,...,n。
如果a[i][i]=0,那么从行数j>i的一行中找出一个不为0的数a[j][i],并把第j行的所有元素与第i行的所有元素互换,符号位sign++;如果找不到,则行列式值为0。
接下来用a[i][i]将其之后的元素化为0(下三角形式),循环n次之后主对角线上的乘积便是整个行列式的值。
#include <cstdio>#include <cmath>#define MAXN 100#define zero(x) (fabs(x)<1e-10)struct mat{int n,m;double data[MAXN][MAXN];};double det(const mat &a){int i,j,k,sign=0;double b[MAXN][MAXN],ret=1,t;if(a.n!=a.m) return 0;for(i=0;i<a.n;i++)for(j=0;j<a.m;j++)b[i][j]=a.data[i][j];for(i=0;i<a.n;i++){//行标+列标if(zero(b[i][i])){for(j=i+1;j<a.n;j++)//行标if(!zero(b[j][i]))break;if(j==a.n) return 0;for(k=i;k<a.n;k++)//列标t=b[i][k],b[i][k]=b[j][k],b[j][k]=t; sign++;}ret*=b[i][i];for(k=i+1;k<a.n;k++)//列标b[i][k]/=b[i][i];for(j=i+1;j<a.n;j++)//行标for(k=i+1;k<a.n;k++)//列标b[j][k]-=b[j][i]*b[i][k];}if(sign & 1) ret=-ret;return ret;}int main(){mat a;int i,j,n;while(scanf("%d",&n),n){a.n=a.m=n;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)scanf("%lf",&a.data[i][j]);printf("det a : %.2lf\n",det(a));}return 0;}。
线性代数行列式计算总结
线性代数行列式计算总结线性代数中的行列式是一种非常重要的数学工具,它在矩阵理论、线性方程组的解法、线性空间与线性变换以及特征值与特征向量的计算中都起到至关重要的作用。
行列式的计算方法有很多,下面我将总结一下常见的行列式计算方法。
首先,我们先来定义什么是一个行列式。
行列式是一个标量,它是一个n阶方阵所带的一个数值特征。
对于一个n阶方阵A,它的行列式表示为,A,或者det(A),它的计算方法如下所示。
1.二阶行列式的计算方法对于一个二阶方阵A=,a11a12a21a2它的行列式计算方法是:,A,=a11*a22-a12*a212.三阶行列式的计算方法对于一个三阶方阵A=,a11a12a13a21a22a2a31a32a3它的行列式计算方法是:,A,=a11*a22*a33+a12*a23*a31+a13*a21*a32-a13*a22*a31-a12*a21*a33-a11*a23*a323.高阶行列式的计算方法对于一个高阶方阵A,可以通过对其中一行或一列进行展开来计算行列式。
展开的方式有很多种,常用的有代数余子式展开和化简为三角行列式展开两种。
3.1代数余子式展开对于一个n阶方阵A,选择一行或一列展开,计算每个元素的代数余子式,然后按照正负交替的方式相乘相加得到行列式的值。
具体步骤如下:- 选择第i行展开,行列式的值为,A, = ai1*C_1i + ai2*C_2i+ ... + ain*C_ni- 其中,C_ij是元素a_ij的代数余子式,计算方法是去掉第i行和第j列剩余元素构成的(n-1)阶子阵的行列式。
3.2三角行列式展开对于一个n阶方阵A,通过初等变换将方阵化为上三角形或下三角形,然后计算对角线的乘积得到行列式的值。
除了以上两种展开的方法,还可以通过矩阵的特征值和特征向量计算行列式的值。
具体步骤是:-计算矩阵A的特征值λ_1,λ_2,...,λ_n-计算矩阵A的特征向量v_1,v_2,...,v_n-行列式的值等于特征值的乘积:,A,=λ_1*λ_2*...*λ_n行列式的计算方法还有很多,比如拉普拉斯展开、按行或按列展开等。
线性代数技巧行列式的计算方法
线性代数技巧行列式的计算方法行列式是线性代数中重要的概念,它是一个数,可以用来描述矩阵的性质。
在计算行列式时,可以使用不同的方法,如拉普拉斯展开、余子式法、矩阵分解等。
下面我将详细介绍三种常用的行列式计算方法。
1.拉普拉斯展开法拉普拉斯展开法是计算行列式最常用的方法之一、对于一个n阶方阵A,它的行列式可以用下式计算:det(A) = a1jC1j + a2jC2j + ... + anjCnj其中,a1j、a2j、..、anj 表示第1行、第2行、..、第n行的第j 列元素,C1j、C2j、..、Cnj 表示第1行、第2行、..、第n行的第j列的余子式。
在计算过程中,我们可以选择第i行或第j列,将行列式分成两个更小的行列式,然后递归计算这两个行列式的值。
这种方法的计算复杂度为O(n!),在计算较大的行列式时效率较低。
2.余子式法余子式法是计算行列式的另一种常用方法,它的基本思想是利用代数余子式的概念来计算行列式。
对于一个n阶方阵A,它的行列式可以用下式计算:det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nAn其中,a11、a12、..、a1n表示第1行的各个元素,A11、A12、..、An表示对应元素所在的代数余子式。
代数余子式的计算公式如下:Ai = (-1)^(i+1) × det(Mi)其中,Mi表示去掉第1行和第i列之后的(n-1)阶方阵。
通过递归计算,可以将大的行列式转化为多个小的行列式的计算,从而提高计算效率。
3.矩阵分解法矩阵分解法是一种便捷的计算行列式的方法。
对于特殊的矩阵,如三对角矩阵、上(下)三角矩阵、对角矩阵等,可以通过矩阵的分解来简化行列式的计算。
例如,对于上(下)三角矩阵A,它的行列式等于主对角线上的元素相乘:det(A) = a11 × a22 × ... × ann这种方法的计算复杂度为O(n),适用于这类特殊矩阵。
考研线性代数行列式的计算方法
考研线性代数行列式的计算方法线性代数中的行列式是一个非常重要的概念,它在矩阵论以及其他数学和工程学科中有着广泛的应用。
本文将介绍如何计算行列式以及相关的一些重要性质。
1.行列式的定义和表示方式:一个 n 阶方阵 A 的行列式可以表示为 det(A),也可以用竖线括起来 A 的元素的形式表示为,A。
2.二、三阶行列式的计算:二阶行列式计算公式为:,A,=a11×a22-a12×a21三阶行列式计算公式为:,A,=a11×a22×a33+a12×a23×a31+a13×a21×a32-a13×a22×a31-a12×a21×a33-a11×a23×a323.行列式的性质:a.若A是一个n阶方阵,则,A,=,A^T,即行列式的值不受转置的影响。
b. 若 A 是一个 n 阶上三角矩阵(即主对角线以下的元素全为零),则,A,= a11 × a22 × ... × ann,即上三角矩阵的行列式等于其主对角线元素的乘积。
c. 若 A 是一个 n 阶方阵且存在一个可逆矩阵 P,使得 PA 是一个上三角矩阵,则,PA, = ,A,× ,P,= a11 × a22 × ... ×ann × ,P。
d.若A是一个对称矩阵,则,A,=λ1×λ2×...×λn,其中λ1,λ2,...,λn是A的n个特征值。
e.若A,B是两个n阶矩阵,则,AB,=,A,×,B。
4.行列式按列展开法:设 A 是一个 n 阶方阵,其行列式为,A。
对于任意一列 j,可以按第 j 列展开,A,= a1j × A1j - a2j × A2j + ... + (-1)^(n+j)× anj × Anj,其中 Akj 表示 A 的剩余元素经过剔除第 j 列和第 k行后的 (n-1) 阶方阵。
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结在线性代数中,行列式是一个非常重要的概念,它在矩阵运算和线性方程组的求解中起着至关重要的作用。
本文将总结一些常见的行列式计算方法,希望能够帮助读者更好地理解和运用线性代数中的行列式。
1. 代数余子式法。
代数余子式法是一种常见的计算行列式的方法。
对于一个n阶矩阵A,它的行列式可以通过以下公式来计算:det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nA1n。
其中,a11, a12, ..., a1n是矩阵A的第一行元素,A11, A12, ..., A1n分别是对应元素的代数余子式。
代数余子式的计算方法是先将对应元素所在的行和列去掉,然后计算剩下元素构成的(n-1)阶矩阵的行列式,再乘以对应元素的符号(正负交替)。
通过递归的方式,可以计算出整个矩阵的行列式。
2. 克拉默法则。
克拉默法则是一种用于求解线性方程组的方法,它也可以用来计算行列式。
对于一个n阶方阵A,如果它的行列式不为0,那么可以通过克拉默法则来求解它的逆矩阵。
逆矩阵的元素可以通过矩阵A的各个元素的代数余子式和行列式的比值来计算。
虽然克拉默法则在实际计算中并不常用,但它对于理解行列式的性质和逆矩阵的计算方法有一定的帮助。
3. 初等行变换法。
初等行变换法是一种通过对矩阵进行一系列行变换来简化行列式计算的方法。
这些行变换包括交换两行、某一行乘以一个非零常数、某一行加上另一行的若干倍。
通过这些行变换,可以将一个矩阵化简为上三角形矩阵或者对角矩阵,从而更容易计算它的行列式。
需要注意的是,进行行变换时要保持行列式的值不变,即每一次行变换都要乘以一个相应的系数。
4. 特征值法。
特征值法是一种通过矩阵的特征值和特征向量来计算行列式的方法。
对于一个n阶矩阵A,它的行列式可以表示为其特征值的乘积。
通过计算特征值和特征向量,可以得到矩阵A的行列式的值。
特征值法在实际计算中比较复杂,但它对于理解矩阵的性质和特征值分解有一定的帮助。
线性代数技巧行列式的计算方法
1.利用行列式定义直接计算 例1 计算行列式001002001000000n D n n=-解 D n 中不为零的项用一般形式表示为112211!n n n nn a a a a n ---=.该项列标排列的逆序数t (n -1 n -2…1n )等于(1)(2)2n n --,故 (1)(2)2(1)!.n n n D n --=-2.利用行列式的性质计算例2 一个n 阶行列式n ijD 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i j j i a a =-知i i ii a a =-,即 0,1,2,,ii a i n ==故行列式D n 可表示为1213112232132331230000n n n nnnnaa a a a a D a a a a a a -=-----由行列式的性质A A '=1213112232132331230000n n nn nnn a a a a a a D a a a a a a -----=- 12131122321323312300(1)0n 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 = 0.3.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。
例 3 计算n 阶行列式a b b b b a b b D bb a bbbba=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 bb a n b a b b D a n b b a b a n bb b a+-+-=+-+-11[(1)]11b b b a b b a n b b a b bba=+-100[(1)]000b b b a b a n b a b a b-=+---1[(1)]()n a n b a b -=+--4.降阶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。
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学的一个重要分支,而行列式是线性代数中的一个重要概念。
行列式计算方法是线性代数的基础知识,掌握好行列式的计算方法对于深入理解线性代数具有重要的意义。
本文将对线性代数中行列式的计算方法进行总结,希望能够帮助读者更好地掌握这一知识点。
1. 行列式的定义。
在开始介绍行列式的计算方法之前,我们先来回顾一下行列式的定义。
对于一个n阶方阵A,它的行列式记作|A|,定义为:|A| = Σ(−1)^σP1,1 P2,2 ... Pn,n。
其中,σ是1到n的一个排列,P1,1 P2,2 ... Pn,n是这个排列的乘积,Σ表示对所有可能的排列求和。
2. 行列式的计算方法。
接下来,我们将介绍几种常见的行列式计算方法。
2.1 余子式法。
余子式法是计算行列式的一种常用方法。
对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过递归的方式计算得到。
具体步骤如下:对于n阶方阵A,选择第i行(或第j列)展开,得到A的余子式Mij;计算Mij的行列式|Aij|,其中Aij是Mij的转置矩阵;根据公式|A| = ai1 |A1| + ai2 |A2| + ... + ain |An|,计算得到行列式|A|。
2.2 克拉默法则。
克拉默法则是一种用于求解n元线性方程组的方法,它也可以用来计算行列式。
对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过克拉默法则计算得到。
具体步骤如下:对于n元线性方程组Ax = b,其中A是系数矩阵,x是未知数向量,b是常数向量,如果A是非奇异矩阵(即|A| ≠ 0),则方程组有唯一解;解出方程组的每个未知数,可以得到方程组的解向量x;根据克拉默法则,方程组的解向量x的每个分量可以表示为xj = |Aj| / |A|,其中Aj是将系数矩阵A的第j列替换为常数向量b得到的矩阵的行列式。
2.3 对角线法则。
对角线法则是一种简单直观的计算行列式的方法。
对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过对角线法则计算得到。
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学中的一个重要分支,而行列式计算方法则是线性代数中的一个重要内容。
行列式是矩阵的一个标量,它可以帮助我们求解线性方程组的解、判断矩阵的可逆性以及计算向量的夹角等。
在学习线性代数的过程中,行列式的计算方法是一个必须要掌握的基础知识。
本文将对线性代数中行列式的计算方法进行总结,希望能够帮助大家更好地理解和掌握这一部分内容。
一、行列式的定义。
行列式是一个非常重要的概念,它可以用来描述一个矩阵的性质。
对于一个n阶方阵A,它的行列式记作det(A)或者|A|。
行列式的计算方法有多种,接下来我们将逐一介绍。
二、行列式的计算方法。
1. 代数余子式法。
代数余子式法是一种常用的行列式计算方法。
对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过如下公式计算:det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nA1n。
其中,a11, a12, ..., a1n为矩阵A的元素,A11, A12, ..., A1n为对应元素的代数余子式。
通过递归计算每个代数余子式的行列式,最终可以得到整个矩阵的行列式值。
2. 克拉默法则。
克拉默法则是另一种行列式计算方法。
对于一个n阶线性方程组Ax = b,如果A是一个可逆矩阵,那么方程组的解可以表示为:xi = det(Ai) / det(A)。
其中,det(Ai)是将矩阵A的第i列替换为b后所得到的新矩阵的行列式,det(A)是矩阵A的行列式。
通过计算各个未知数的值,可以得到方程组的解。
3. 数学归纳法。
数学归纳法是一种递归的行列式计算方法。
对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过以下步骤计算:当n=1时,行列式的值就是矩阵A的唯一元素。
当n>1时,可以通过展开定理将n阶矩阵的行列式转化为n-1阶矩阵的行列式,然后递归计算下去,直到n=1时结束。
4. 其他方法。
除了上述方法外,行列式的计算还有其他一些特殊情况下的方法,比如利用特征值和特征向量、利用矩阵的对角化等。
线性代数行列式求解的技巧
线性代数行列式求解的技巧行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用于求解线性方程组的解、判断矩阵是否可逆等问题。
行列式的计算通常使用展开法、性质法等多种方法,以下是一些行列式求解的技巧。
1. 展开法展开法是求解行列式的一种常用方法,其基本思想是通过将行列式展开为一系列子行列式的和来计算。
行列式的展开可以按照某一行或某一列进行展开,通常选择具有最多零元素的行或列进行展开可以减少计算的复杂度。
例如,对于一个3阶行列式:A = |a11 a12 a13||a21 a22 a23||a31 a32 a33|我们可以选择第一行或者第一列进行展开,以第一列为例:A = a11|a22 a23| - a21|a12 a13| + a31|a12 a13||a32 a33| |a32 a33| |a22 a23|展开后的每一项都是一个2阶子行列式,可以通过直接计算或继续展开来求解。
展开法的优点是较为直观,但当行列式阶数较高时计算量巨大,不适合大规模行列式的计算。
2. 元素对应法则行列式的元素对应法则指的是对于一个n阶行列式,其每一项的元素都来自于不同行不同列的n个元素的乘积。
在计算中,可以通过指定元素的位置来构造行列式。
例如,对于一个3阶行列式:A = |a11 a12 a13||a21 a22 a23||a31 a32 a33|其中,a11来自于A的第一行第一列,a22来自于A 的第二行第二列,a33来自于A的第三行第三列。
通过这种方法,可以方便地构造行列式并进行计算。
3. 行变换法行变换法是求解行列式的一种简化计算的方法,通过对行进行一系列变换,将行列式化为三角形式或对角形式,从而简化计算。
常用的行变换包括行列式的行交换、行乘法、行加法等。
行交换可以通过直接交换行的位置得到,行乘法可以将某一行的元素乘以一个常数,行加法可以将某一行的元素乘以一个常数后加到另一行,行变换不改变行列式的值。
通过行变换后,可以使行列式的某些元素为零,使得计算行列式的展开或使用性质更加方便。
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学的一个分支,研究向量空间与线性映射的代数理论。
行列式是线性代数中重要的概念之一,用于判断线性方程组的解的存在与唯一性,以及计算线性变换的特征值与特征向量等。
本文将介绍线性代数中行列式的计算方法,并总结为以下几种常见的方法。
方法一:定义法行列式的定义是一个很重要的概念,也是计算行列式的基础。
对于一个n阶方阵A,它的行列式表示为|A|或det(A),定义为n个行向量或列向量所组成的n维向量空间的基向量所构成的平行多面体的有向体积。
根据这个定义,我们可以通过构造平行多面体来计算行列式的值,方法即是代数余子式展开法。
方法二:对角线法则对角线法则是计算2阶或3阶方阵行列式的简易方法。
对于2阶方阵A,其行列式的值等于主对角线上元素的乘积减去副对角线上元素的乘积;对于3阶方阵A,其行列式的值等于主对角线上元素的乘积与副对角线上元素的乘积之差。
此方法适用于小规模方阵的计算。
方法三:按行展开法按行展开法是计算n阶方阵行列式的一种常用方法。
对于一个n阶方阵A,选择其中一行(通常选择第一行)展开,即将该行中的元素与所在行和列上排列的剩余元素分别构成n-1阶的方阵,然后将其乘以对应元素的代数余子式,最后再按正负号相间相加得到行列式的值。
按行展开法在计算大规模方阵的行列式时,不仅简化了计算过程,还可以通过递归的方式实现。
方法四:按列展开法按列展开法与按行展开法类似,只是选择展开的对象变为一列。
选择第j列展开,则将该列中的元素与所在行和列上排列的剩余元素分别构成n-1阶的方阵,然后将其乘以对应元素的代数余子式,最后再按正负号相间相加得到行列式的值。
方法五:性质法行列式具有一系列的性质,可以根据这些性质来简化行列式的计算过程。
这些性质包括行列对换,相同行列的元素倍加,行列式放缩等。
利用这些性质,我们可以通过对行列式进行简单的变换,使其更容易计算,例如将行列式转化为上三角形矩阵,然后直接求解主对角线上元素的乘积即可。
线性代数计算行列式的一些技巧
把上面右端行列式第2行加到第1行,再从第1行
中提取公因子a b c d,得
D4 (a b c d )(a b c d ) 110
dc ac bc, cd bd ad
再将第2列减去第1列,得 D4 (a b c d )(a b c d )
x14 x24 x34 x44
11111
x1 x2 x3 x4 y f ( y) x12 x22 x32 x42 y2
x13 x23 x33 x43 y3 x14 x24 x34 x44 y4
11111 x1 x2 x3 x4 y f ( y) x12 x22 x32 x42 y2 x13 x23 x33 x43 y3 x14 x24 x34 x44 y4
cos 1
0 L0 0
1 2cos 1 L 0 0
0
Dn L
1 2cos L 0 0
L
L LL L
0
0
0
0
0 LL 1
0 L 1 2cos
cos n .
证 对阶数n用数学归纳法
因为D1 cos ,
cos
D2 1
1
cos 2
2cos2
1 cos 2 ,
Dn-αDn-1=βn Dn-βDn-1=αn 当α≠β时,将上两式的两边分别乘以β、α ,然后相减得
n1 n1 Dn .
当α= β时,对Dn-αDn-1=αn使用递推法
Dn =αn+ αDn-1=αn+α[αn-1+ αDn-2] =2αn+ α2Dn-2=…=(n-2)αn+ αn-2D2 =(n-2)αn+ αn-2 3α2=(n+1)αn.
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结1. 引言行列式是线性代数中的重要概念,用于描述线性方程组的性质以及向量空间的基本性质。
在实际应用中,行列式计算是非常常见的操作。
本文将总结常用的线性代数行列式计算方法,并通过具体的例子进行说明。
2. 行列式的定义行列式是一个将矩阵映射为一个标量的函数。
设A为一个n阶方阵,则其行列式记作|A|,它由元素a_ij组成的n×n矩阵所决定。
行列式的计算方法有多种,下面将介绍其中几种常用的方法。
3. 基本行列变换法基本行列变换法是求解行列式值的一种常见方法。
它包括以下三种基本行列变换:3.1 行交换行交换是将两行互换位置的操作。
当行交换次数为偶数次时,行列式的值保持不变;当行交换次数为奇数次时,行列式的值取负。
例如,对于一个3×3矩阵 A:A = [a b c][d e f][g h i]如果我们交换第一行和第三行,得到矩阵 B:B = [g h i][d e f][a b c]则有 |A| = -|B|。
3.2 行倍加行倍加是将某一行乘以一个非零常数,并加到另一行上去的操作。
行倍加不改变行列式的值。
例如,对于一个3×3矩阵 A:A = [a b c][d e f][g h i]如果我们将第一行的2倍加到第二行上,得到矩阵 C:C = [a b c][2a+e 2b+f 2c+f][g h i]则有 |A| = |C|。
3.3 行倍乘行倍乘是将某一行乘以一个非零常数的操作。
行倍乘改变行列式的值。
例如,对于一个3×3矩阵 A:A = [a b c][d e f][g h i]如果我们将第三行乘以2,得到矩阵 D:D = [a b c][d e f][2g 2h 2i]则有 |A| = 2|D|。
4. Laplace展开法Laplace展开法是求解行列式值的另一种常用方法。
它基于以下原理:设A是一个n阶方阵,将A的第i行第j列的元素记为a_ij,则A的行列式可展开为a_ij 与其余元素构成的n-1阶矩阵的行列式的代数余子式之和。
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学的一个重要分支,它研究了向量空间、线性变换和矩阵等概念。
行列式是线性代数中的一个重要内容,它在矩阵、线性方程组、特征值等方面都有着重要的应用。
本文将对线性代数中行列式的计算方法进行总结,希望能够帮助读者更好地理解和掌握这一部分内容。
首先,我们来介绍行列式的定义和性质。
行列式是一个数,它是一个关于矩阵的函数,用来描述矩阵的某些性质。
对于一个n阶方阵A,它的行列式记作|A|,定义为:|A| = a11a22...ann a12a21...an1。
其中a11, a12,..., ann为矩阵A的元素。
行列式有许多重要的性质,比如行列式与转置矩阵的关系、行列式的性质与矩阵运算的关系等,这些性质都是行列式计算的重要依据。
接下来,我们将介绍行列式的计算方法。
对于2阶和3阶矩阵,我们可以直接使用定义进行计算。
而对于更高阶的矩阵,我们可以使用行列式的性质进行简化计算。
比如,我们可以利用行列式的性质将矩阵化为上三角矩阵或者对角矩阵,从而简化计算过程。
此外,我们还可以利用拉普拉斯展开等方法来计算行列式,这些方法在实际计算中都有着重要的应用。
除了传统的计算方法外,我们还可以利用计算机来进行行列式的计算。
在现代科技的支持下,利用计算机进行行列式的计算已经成为一种便捷和高效的方法。
我们可以使用MATLAB、Python等编程语言来编写程序,实现矩阵的输入和行列式的计算,这不仅可以提高计算的速度,还可以减少计算过程中的错误。
最后,我们需要注意行列式计算中的一些常见问题。
比如,在计算过程中需要注意精度误差的问题,特别是在使用计算机进行计算时更需要注意。
此外,在实际问题中,我们还需要注意行列式的性质和计算方法与具体问题的结合,从而更好地解决实际问题。
总而言之,行列式是线性代数中的重要内容,它在数学和工程领域都有着广泛的应用。
通过本文的总结,希望读者能够更好地掌握行列式的计算方法,从而在实际问题中更好地应用线性代数的知识。
线性代数之行列式问题求解方法总结
线性代数之行列式问题求解方法总结
在考研数学中,行列式是线性代数中最基本的知识点,也是线性代数必考知识点之一,是历年线性代数中非常基础和重要的知识点,是各位考生比较容易出错的一个知识点。
考研数学线性代数对行列式的的要求,不仅要会计算行列式,更要能够快速高效解决行列式的计算。
下面我总结了一些计算行列式的解法,希望对正在备考2020年考研和即将备考同学们有些帮助。
计算行列式的方法主要有:
(1)三角法:
一个行列式通过各种变换化简成上(下)三角,然后通过对角线相乘,得到行列式的值。
(2)利用行列式的性质
(3)加边法:
(4)把行列式各列各行都加到某一列或某一行:
只要行列式各行或各列加和相等,就可以把行列式各列各行都加到某一列或某一行,然后利用行列式的性质化简该行列式
(5)利用范德蒙行列式
(6)利用递推法
(7)按行列式的某行或某列展开
几个重要结论:
(1)主(次)对角行列式
题型一:利用行列式的性质
例1:
解:
题型二:把行列式各列各行都加到某一列或某一行例2:
解:。
线性代数计算行列式
线性代数计算行列式行列式是线性代数中的一个重要概念,用于刻画矩阵的性质和运算。
行列式可以看做是一个线性变换对体积的放缩比例,它可以用来描述矩阵的可逆性、线性相关性、多项式方程的根等。
本文将从行列式的定义、性质、计算方法以及一些应用等方面详细介绍线性代数中行列式的相关知识。
首先,我们来定义什么是行列式。
给定一个n阶矩阵A = [a_ij](其中i表示行数,j表示列数),则A的行列式记作,A,或det(A),它是一个标量,表示一个n维线性变换的放缩比例。
根据矩阵的行列数不同,行列式可以分为一阶行列式、二阶行列式、三阶行列式等。
一阶行列式就是一个数本身,即,a,=a。
二阶行列式的计算公式如下:,A,=a_11*a_22-a_12*a_21三阶行列式的计算公式如下:,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根据行列式的定义,我们可以推导出一些重要的性质:1. 行列式与转置:对于任意的n阶矩阵A,有det(A) = det(A^T)。
2. 行列式的性质:如果A的行元素全为0,则det(A) = 0。
如果A的两行元素相同,则det(A) = 0。
如果A的行元素与另一行元素成比例,则det(A) = 0。
3. 行列式的性质:行列式的值不变,当交换A的两行或两列的顺序时。
即det(A) = det(A'),其中A'是A的两行或两列交换后得到的矩阵。
4. 行列式的性质:如果A的行元素加上行元素的k倍得到B,则det(B) = det(A)。
有了这些性质,我们可以通过行列式的性质进行计算,并进行一些变换,使得计算行列式的过程更加简单。
下面,我们来介绍一些行列式的计算方法:1.二阶行列式的计算:根据二阶行列式的计算公式,直接计算即可。
2.三阶及以上的行列式的计算:一般采用代数余子式和按行展开的方法。
线性代数行列式计算方法总结
线性代数行列式计算方法总结线性代数中,行列式是一个非常重要的概念。
它是一种用于表示线性变换、矩阵和线性方程组性质的数值指标。
在实际应用中,我们常常需要计算行列式的值。
下面将总结一些常用的行列式计算方法。
一、定义法行列式的定义法是最基本的计算方法。
对于一个n阶方阵A=[a[i][j]],其行列式表示为det(A),可以通过如下公式进行计算:det(A) = Σ[(-1)^perm] * a[1][p[1]] * a[2][p[2]] * ... *a[n][p[n]]其中,Σ表示求和,perm表示排列p[1]、p[2]、..、p[n]的所有可能情况。
公式中的(-1)^perm是一个符号因子,当一些排列具有奇数个逆序时,符号为负;当一些排列具有偶数个逆序时,符号为正。
这种方法简单直观,但对于大型的n阶矩阵计算复杂度较高。
因此,我们需要探索一些优化方法。
二、拉普拉斯展开法拉普拉斯展开法也是一种常用的行列式计算方法。
它基于行列式的定义法,并通过将行列式展开为一系列子行列式的和来计算。
对于一个n阶方阵A=[a[i][j]],其行列式表示为det(A),可以通过以下公式进行计算:det(A) = Σ[(-1)^(i+1)] * a[i][j] * det(A[i][j])其中,A[i][j]表示A删去第i行和第j列后的子矩阵。
公式中的Σ表示求和,从j=1到j=n进行累加。
拉普拉斯展开法的优点是可以通过递归地计算子矩阵的行列式来减少计算量,但其复杂度仍然为O(n!),对于大型矩阵仍然不够高效。
三、行变换法行变换法是一种常用的行列式计算方法,通过矩阵的初等行变换将矩阵转化为易于计算的上(下)三角形式,从而求得行列式的值。
对于一个n阶方阵A=[a[i][j]],其行列式表示为det(A),可以通过以下步骤进行计算:1.对A进行初等行变换,将其转化为上(下)三角形形式。
2.计算上(下)三角形矩阵对角线上的元素的乘积,即可得到行列式的值。
线代论文之论行列式的计算方法及在生活中的实际应用
论行列式的计算方法及在生活中的实际应用10数字印刷一班孙晓康100220131 行列式是线性代数中的一个基本工具。
无论是高等数学领域里的高深理论,还是现实生活里的实际问题,都或多或少的与行列式有着直接或间接的联系。
行列式的计算具有一定的规律性和技巧性。
针对各种行列式的结构特点归纳了行列式计算的常用计算方法,并以实例加以说明。
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3.拆分法把某一行(或列)的元素写成两数和的形式,再利用行列式性质将原行列式写成二个行列式的和,使问题简化以利于计算。
4.降阶法(包括递推降阶法和依据定理展开)(1) 递推降阶法:递推法可分为直接递推和间接递推。
用直接递推法计算行列式的关键是找出一个关于的代数式来表示,依次从逐级递推便可以求出的值;间接递推的做法是,变换原行列式以构造出关于和的方程组,消去就可以解得。
(2) 依据定理展开法:依据行列式展开定理,可以把所给行列式展开成若干个低一阶的行列式的和。
如果能把行列式变形,使其某一行(列)的元素只有一个不为零,那么这个行列式就可以变形为一个低一阶的行列式来计算。
5.升阶法在计算行列式时. 我们往往先利用行列式的性质变换给定的行列式,再利用展开定理使之降阶,从而使问题得到简化。
线代_第1章行列式(知识点汇总)
对换改变排列的奇偶性
在排列中,将任意2个元素对调,
其余元素不动----对换
9
3.n 阶行列式
n阶行列式的定义
a11 a12 L
a21 a22 L
a1n
a2n
1
a a t 1 p1 2 p2
L
anpn
L L L L L L L
an1 an2 L ann
(1)t aq1 a1 q2 2 L aqnn
3
第1章行列式----知识结构
3.展开式:余子式Mij,代数余子式Aij ,
Aij 1 i j Mij
| A |
a A n
j1 kj kj
a A n
k 1 kj kj
a A n j1 ij kj
0(i
k)
a A n i 1 ik ij
0(k
j)
4.行列式计算:利用性质及展开定理
4
1.二阶与三阶行列式
二阶行列式: a11 a21
三阶行列式:
a12 a22
a11a22 a12a21
a11 a12 a13 a21 a22 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 (6) a31 a32 a33 a11a23a32 a12a21a33 a13a22a31,
----大的数在小的数左边,则这两数构成一个逆6序
全排列及逆序数(续)
逆序数: 一个排列中所有逆序的总数称为 此排列的逆序数. 排列的奇偶性
奇排列:逆序数为奇数的排列; 偶排列:逆序数为偶数的排列.
7
计算排列逆序数的方法
设P1P2…Pn是1,2,…,n这n个自然数的任一排 列,并规定由小到大为标准次序.
考研数学线性代数行列式的计算方法
考研数学线性代数行列式的计算方法线性代数是数学中的一个重要分支,对于考研数学来说,线性代数是必不可少的一部分。
而在线性代数中,行列式的计算是一个非常重要且基础的部分。
本文将详细介绍行列式的计算方法。
一、行列式的基本定义行列式是对一个方阵进行运算得到的值,用来描述一个线性变换对空间进行了多大的“拉伸”。
对于一个n阶方阵A(n*n矩阵),其行列式记作,A,或det(A)。
二阶行列式的计算非常简单,对于一个二阶方阵:aA=,cd其行列式的计算方法为:,A, = ad - bc。
三阶行列式的计算方法稍微复杂一些,对于一个三阶方阵:abA=,defgh其行列式的计算方法为:,A, = aei + bfg + cdh - ceg - bdi - afh。
对于多阶行列式的计算,可以利用行列式的性质进行简化。
以下是行列式的一些基本性质:1.行列式与转置行列式不受转置操作的影响,即对于一个方阵A,有det(A) =det(A^T)。
2.行列式的行列互换行列互换会改变行列式的正负号。
对于一个方阵A,如果交换了第i 行和第j行,那么行列式的值变为-,A。
同理,对于方阵A,如果交换了第i列和第j列,行列式的值也变为-,A。
可以利用这一性质来简化计算。
3.行列式的公因子对于一个方阵A,如果存在一个数k,使第i行(或第i列)的元素分别乘以k,则行列式的值也应该乘以k。
4.行列式的零行(零列)与行列式的值如果一个方阵A的其中一行(或其中一列)的元素全部为0,则行列式的值为0。
5.行列式的线性性质行列式满足线性运算的性质,即对于一个方阵A和一个数k,有det(kA) = k^n * det(A),其中n为方阵的阶数;另外,如果方阵A的第i行(或第i列)的元素分别加上方阵B的第i行(或第i列)的元素,得到一个新的方阵C,则有det(C) = det(A) + det(B)。
通过上述性质,我们可以采用行列变换的方法,将一个方阵化简为一个三角行列式或对角行列式,从而简化计算。
线性代数专题:行列式计算
a + −a −a x
a
Ek = Fk k = 1,2, , n
由(4)式, Fn 的每一行都能提出一个因子 a ,故 Fn 等于 a n 乘一个 n 阶行列式,这一个行 列式就是例 1 的 Dn 。前面算出 Dn = n + 1,故 Ek = Fk = (n + 1)a n
例 2 计算 n 阶范德蒙行列式行列式
111
1
a
n 2
−
3
(
a2
−
a1 )
a2n−2 (a2 − a1 )
1
a2
(an − a1 )
a
2 2
1 an − a1 an (an − a1 )
ann−3 (an − a1 ) ann−2 (an − a1 )
1
1
a3
an
a32
a
2 n
a a n−2
n−2
2
3
an−2 n
= (a2 − a1 )(a3 − a1 ) (an − a1 ) Dn−1
(2)
Dn−1 − αDn−2 = β (Dn−2 − αDn−3 )
直接计算
D3 − αD2 = β (D2 − αD1)
(递推计算)
∴ Dn − αDn−1 = β 2 (Dn−2 − αDn−3 )
= = β n−2 (D2 − αD1)
D1 = α + β α+β
D2 = 1
αβ = (α + β )2 − αβ α +β
a1 a2 a3
an
Dn = a12 a22 a332
an2
a a a n−1
n−1
n−1
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线代编程报告
过程14—卓越班
2014010624
万利锋
【实践活动】:
编写程序计算阶数大于10的行列式的值
【活动目的】:
通过学生自主编写程序,培养学生主动获取和综合运用知识的能力以及动手能力,培养学生的创新意识、程序编写能力、逻辑能力。
【活动要求】:
能根据需要编写程序,在编写程序的过程中必须考虑程序运行的时间和占用内存的大小,考虑尽量简单的编写指令。
反复“程序运行——结果检验——改进提高”这一过程,并最终形成合理的程序。
【考核形式与要求】:
以程序运行效果为主要参考依据,程序编写为辅助依据。
看程序是否有逻辑错误,是否有BUG,计算结果是否准确。
看程序的时空复杂度。
看源代码的可读性,注释是否完整。
【求解方法】
行列式的计算灵活多变,需要有较强的技巧。
当然,任何一个n阶行列式都可以由它的定义去计算其值。
但由定义可知,n阶行列式的展开式有n!项,计算量很大,一般情况下不用此法,但如果行列式中有许多零元素,可考虑此法。
值的注意的是:在应用定义法求非零元素乘积项时,不一定从第1行开始,哪行非零
元素最少就从哪行开始。
计算行列式的两种最基本方法――化三角形法和按行(列)展开法。
化三角形法是将原行列式化为上(下)三角形行列式或对角形行列式计算的一种方法。
这是计算行列式的基本方法重要方法之一。
因为利用行列式的定义容易求得上(下)三角形行列式或对角形行列式的性质将行列式化为三角形行列式计算。
原则上,每个行列式都可利用行列式的性质化为三角形行列式。
但对于阶数高的行列式,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为某种保值变形,再将其化为三角形行列式。
按行(列)展开法可以将一个n阶行列式化为n个n-1阶行列式计算。
若继续使用按行(列)展开法,可以将n阶行列式降阶直至化为许多个2阶行列式计算,这是计算行列式的又一基本方法。
但一般情况下,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,再按该行(列)展开。
【程序】:
#define N 11 //可设置不同的N值
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void main()
{
int i,j,m,n,s,t,k=1; //定义变量
double a[N][N],f=1,c,x,sn; //定义变量
for (i=1;i<N;i++)
for (j=1;j<N;j++)
scanf ("%lf",&a[i][j]); //从键盘上输入N阶行列式for (i=1,j=1;i<N&&j<N;i++,j++) //对角线
{
if (a[i][j]==0)
{
for (m=i;a[m][j]==0;m++);
if (m==N)
{
sn=0;
printf("detA=%lf\n",sn);
exit(0);
}
else
for (n=j;n<N;n++)
{
c=a[i][n];
a[i][n]=a[m][n];
a[m][n]=c;
}
k*=(-1);
}
for (s=N-1;s>i;s--)
{
x=a[s][j];
for (t=j;t<N;t++)
a[s][t]-=a[i][t]*(x/a[i][j]); }
}
for (i=1;i<N;i++)
f*=a[i][i];
sn=k*f;
printf ("detA=%lf\n",sn);
}
【运行结果】:
【思考】:
一个题目有时候要由多种解法并用,或一个题可由多种方法独自解出,这就需看灵活应用程度,能否
找出一个最简便的方法解出其值。