(行列式的特殊解法)
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。
行列式的特殊解法
【title】Act3 Cramer's Rule【Content Arrangement】:1）Cramer's Rule2）Some methods to compute determinantAct3-1 Some methods to compute the determinant（行列式的特殊解法）【Content Arrangement】:1、化为三角形2、降阶法3、Vandermonde4、递推法*5、拆项法*6、析因子法*7、拉普拉斯定理的特例1．化为三角形（加边法）例1：2、降阶法例：解：请计算当a=1,b=2,c=3,d=0时，D的值？(不要套公式)3．Vandermonde例: Vandermonde行列式证明用数学归纳法。
当n=2时，成立。
假设该结论对n-1阶成立，现证明n阶也成立。
在中，第n行减去n-1行的倍，n-1行减去n-2行的倍，依次类推，得4。
递推法：例：解：按第一列展开，得：而：。
故5、拆项法：例：计算行列式解：6、析因子法：例：解：很明显，=1，2，3，…，都使得=0,而是的次多项式，首项系数为1。
且, ,…, 为互质多项式，故, ,…, |7．拉普拉斯定理的两个特例Act3-2 Cramer's RuleNow we will discuss the system of n linear equations in n unknowns.Theorem1: The system of linear equations（1）The determinantis called the coefficient determinant of the system..If the coefficient determinant D of the system is nonzero, then the system (1) has precisely one solution, given by the formulas.（2）where is the determinant obtained from D by the jth column by the column with the elements b1,...,b n.Proof：首先证明（2）是方程组的解。
八大类型行列式及其解法
八大类型行列式及其解法一、行列式的定义行列式是一个重要的线性代数概念，用于刻画矩阵的性质和求解线性方程组。
对于一个n阶方阵A，其行列式记作det(A)或|A|。
行列式的定义如下：对于2阶方阵A = [a11 a12] ，其行列式定义为det(A) = a11 * a22 - a12 * a21。
对于3阶及以上的方阵，行列式的定义并不直观，可以通过划线法、拉普拉斯展开等方法进行计算。
接下来，我们将介绍八大类型的行列式及其解法。
二、二阶行列式二阶行列式的计算非常简单，直接应用行列式的定义即可。
对于2阶方阵A =[a11 a12；a21 a22] ，其行列式计算公式为：det(A) = a11 * a22 - a12 * a21。
三、对角行列式对角行列式是指所有非对角元素都为0的行列式。
对于n阶对角行列式A =diag(a1, a2, …, an)，其行列式计算公式为：det(A) = a1 * a2 * … * an。
四、三角行列式三角行列式是指所有主对角线以下元素为0的行列式。
对于n阶上三角行列式A，其行列式计算公式为：de t(A) = a11 * a22 * … * ann。
五、上三角行列式上三角行列式是指所有主对角线及以上元素为0的行列式。
对于n阶上三角行列式A，其行列式计算公式为：det(A) = a11 * a22 * … * ann。
六、下三角行列式下三角行列式是指所有主对角线及以下元素为0的行列式。
对于n阶下三角行列式A，其行列式计算公式为：det(A) = a11 * a22 * … * ann。
七、轮换行列式轮换行列式的计算是一种常用的方法，可以通过对行列式中元素的位置进行变换，从而简化计算过程。
对于n阶轮换行列式A，其行列式计算公式为：det(A) = a1 * a2 * … * an。
八、范德蒙行列式范德蒙行列式是一类特殊的行列式，可以应用于插值、多项式拟合等问题中。
对于n阶范德蒙行列式A，其行列式计算公式为：det(A) = Π i<j (xi - xj)。
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。
几种特殊类型行列式及其计算
几种特殊类型行列式及其计算特殊类型行列式是指其中元素满足一定的特殊规律或形式的行列式。
下面将介绍几种常见的特殊类型行列式及其计算方法。
1.对角行列式：对角行列式是指除了主对角线上的元素外，其余元素都为0的行列式。
对角行列式的计算非常简单，只需将主对角线上的元素相乘即可。
例如，行列式a00b00的值为a*b*c。
2.上三角行列式：上三角行列式是指除了主对角线及其上方的元素外，其余元素都为0的行列式。
上三角行列式的计算方法是将主对角线上的元素相乘。
例如，行列式120400的值为1*4*6=243.下三角行列式：下三角行列式是指除了主对角线及其下方的元素外，其余元素都为0的行列式。
下三角行列式的计算方法与上三角行列式相同，将主对角线上的元素相乘。
例如行列式708910111的值为7*9*12=7564.三角行列式：三角行列式是指一个矩阵的主对角线两侧的元素相同。
例如，行列式122334的值可以通过利用矩阵的对称性进行计算。
首先，将第二行减去第一行得到121134然后，再将第三行减去第一行的三倍得到12110-2-然后，再将第三行减去第二行的两倍得到121100-最后，将主对角线上的元素相乘，即1*1*(-2)=-2，即该行列式的值为-25.雅可比行列式：雅可比行列式是指一种特殊的三阶行列式形式。
∂(f1,f2,f3)---------∂(x,y,z)表示函数f1,f2,f3关于x,y,z的偏导数。
以上介绍了几种特殊类型的行列式及其计算方法。
了解不同类型的行列式有助于我们更好地理解和应用线性代数的相关理论和方法。
一类特殊行列式的计算公式
一类特殊行列式的计算公式在矩阵与行列式的计算中，常常会遇到一类特殊的行列式形式，它们有一些特殊的性质和计算公式。
在本篇文章中，我将介绍几种常见的特殊行列式，并给出它们的计算公式。
1.对称行列式对称行列式指的是行列式中的每一行都与其对应的列完全相同。
例如，以下是一个对称行列式的例子：```abcbcdcde```对称行列式有一个非常重要的性质，即它的值等于其中任意一个元素与该元素所在的余子式的乘积之和。
余子式是指将该元素所在的行列删去后的行列式。
以前述的对称行列式为例，假设我们要计算元素a的余子式：```deef```则根据上述性质，对称行列式的值可以表示为：abcbcdcde=a*，de，+b*，ef，+c*，dfef，，gh，，g```2.三角行列式三角行列式指的是行列式中的元素有一定的规律，每个元素下方都有一个或多个为0的元素。
以下是一个三角行列式的例子：```ab0c0000d```三角行列式的值等于对角线上的元素的乘积。
以前述的三角行列式为例，其计算公式为：```ab000d=a*0*0+0*0*0+0*b*0+0*0*d+c*0*0+0*0*d=0+0+0+0+0+0=0```3.对角行列式对角行列式指的是行列式中的非对角线上的元素全部为0，只有对角线上的元素不为0。
以下是一个对角行列式的例子：```a000b000c```对角行列式的值等于对角线上的元素的乘积。
以前述的对角行列式为例，其计算公式为：```a000b0=a*b*c```4.上三角行列式与下三角行列式上三角行列式指的是行列式中的非对角线上的元素全部为0，并且对角线以下的元素全为0。
以下是一个上三角行列式的例子：```abc0de00f```类似地，下三角行列式指的是行列式中的非对角线上的元素全部为0，并且对角线以上的元素全为0。
以下是一个下三角行列式的例子：```a00bc0def```对于上三角行列式和下三角行列式，它们的值等于对角线上的元素的乘积。
双爪型行列式解法
双爪型行列式解法行列式这玩意儿啊，在数学里还挺有趣的呢。
双爪型行列式呀，就像是一个有着独特造型的小怪兽。
咱先来说说双爪型行列式的模样吧。
它的形状就像是有两只爪子伸出来一样，这形状看着就很特别。
这种行列式有它自己的小脾气哦。
在解双爪型行列式的时候，有一种很巧妙的办法。
我们可以通过一些变换，把它变得简单一点。
比如说，我们可以利用行列式的性质，把某一行或者某一列的元素变得规整一些。
就像是给这个小怪兽整理毛发一样，让它看起来不那么乱糟糟的。
有时候呢，我们可以把某一行或者某一列的元素乘上一个数，然后加到另一行或者另一列上。
这就像是给这个双爪型行列式做个小手术，让它的结构变得更加清晰。
通过这样的操作，我们可能就会发现，原本看起来很复杂的双爪型行列式，突然就变得简单多了。
而且呀，在解双爪型行列式的时候，我们还可以从它的特殊结构入手。
就像是我们知道了一个人的小秘密，然后就可以利用这个小秘密来达到我们的目的。
这个特殊结构就是我们解题的钥匙。
我们要相信，每一个双爪型行列式都是可以被征服的。
虽然它一开始可能会让我们觉得有点头疼，但是只要我们耐心地去研究它，就像对待一个调皮的小宠物一样，慢慢地去了解它的习性，我们就能找到解决它的办法。
不要害怕它看起来很复杂的样子，就像不要害怕一个长得有点凶的小动物。
其实它的内心可能是很温柔的，只要我们用对了方法。
在做数学题的时候，有时候我们会觉得很烦躁，尤其是遇到像双爪型行列式这种看起来有点难的东西。
但是我们要保持乐观的心态呀，就把解它当成是一场小小的冒险。
每一次成功地解出一个双爪型行列式，就像是在冒险中找到了宝藏一样，那种成就感是很棒的呢。
所以啊，下次再遇到双爪型行列式，不要皱眉头，开开心心地去探索它的解法，你会发现数学的乐趣就在这个探索的过程中哦。
解行列式的方法
解行列式的方法
哇塞，解行列式可是线性代数中超级重要的一部分呢！那到底怎么解行列式呢？这就来详细说说。
首先呢，最常见的方法就是按行或按列展开。
就像剥洋葱一样，一层一层地把行列式展开。
步骤就是选定一行或一列，然后用这一行或一列的元素分别乘以它们对应的代数余子式，再把这些乘积加起来。
这里要注意哦，代数余子式的符号可不能搞错啦！这个方法简单直接，但有时候计算量可能会有点大哦。
在解行列式的过程中呀，安全性那是杠杠的，只要你按照步骤来，一步一步认真算，就不太会出错。
稳定性也很高呀，不管行列式多大，都可以用这个方法慢慢解出来。
那它都有啥应用场景和优势呢？哎呀呀，那可多了去啦！在很多工程问题、物理问题中都有它的身影呢。
它的优势就在于能把复杂的问题转化为行列式的计算，让我们可以有条理地去解决。
而且一旦掌握了方法，就像拿到了一把钥匙，能打开很多知识的大门呢！
来举个实际案例吧。
比如说在研究电路网络的时候，通过建立行列式就能分析出电流的分布情况。
哇，是不是很神奇？就像我们找到了一个神奇的工具，能让复杂的电路变得清晰明了。
所以呀，解行列式真的是超级厉害的工具呢！它能帮我们解决好多难题，让我们在数学和其他领域都能游刃有余呀！。
特殊行列式及行列式计算方法情况总结
特殊行列式及行列式计算方法总结一、 几类特殊行列式1. 上（下）三角行列式、对角行列式（教材P7例5、例6）2. 以副对角线为标准的行列式11112112,1221222,11,21,11,112,1(1)212,11000000000000000(1)n n n n n n n n n n n nnn n n n n nnn n n n n a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---------===-L L L LLL MM M M M M M M MNL LL L 3. 分块行列式（教材P14例10）一般化结果：00n n m n n m n m m n m m nmA C A AB BC B ⨯⨯⨯⨯==⋅0(1)0n m n n m nmn n m mm nmm nA C A AB BC B ⨯⨯⨯⨯==-⋅4. 范德蒙行列式（教材P18例12） 注：4种特殊行列式的结果需牢记！以下几种行列式的特殊解法必须熟练掌握！！！ 二、 低阶行列式计算二阶、三阶行列式——对角线法则 （教材P2、P3） 三、 高阶行列式的计算 【五种解题方法】1) 利用行列式定义直接计算特殊行列式；2) 利用行列式的性质将高阶行列式化成已知结果的特殊行列式；3) 利用行列式的行（列）扩展定理以及行列式的性质，将行列式降阶进行计算——适用于行列式的某一行或某一列中有很多零元素，并且非零元素的代数余子式很容易计算； 4) 递推法或数学归纳法； 5) 升阶法（又称加边法） 【常见的化简行列式的方法】1. 利用行列式定义直接计算特殊行列式 例1 （2001年考研题）0001000200019990002000000002001D =L LMM M M M M L L L分析：该行列式的特点是每行每列只有一个元素，因此很容易联想到直接利用行列式定义进行计算。
解法一：定义法(1,2,...,2,1,)012...19990(1)2001!(1)2001!2001!n n n D τ--+++++=-=-=解法二：行列式性质法利用行列式性质2把最后一行依次与第n -1,n -2,…,2,1行交换（这里n =2001），即进行2000次换行以后，变成副对角行列式。
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：。
行列式的解法小结
行列式的解法小结摘要：本文列举了行列式的几种计算方法：如化三角形法，提取公因式法等，并指明了这几种方法的使用条件。
关键词：行列式 三角形行列式 范德蒙行列式 循环行列式行列式的计算是一个很重要的问题，也是一个复杂的问题，阶数不超过3的行列式可直接按行列式的定义求值，零元素很多的行列式（三角形行列式）也可按行列式的定义求值。
对于一般n 阶行列式，特别是当n 较大时，直接用定义计算行列式几乎是不可能的事。
因此，研究一般n 阶行列式的计算方法是十分必要的。
由于不存在计算n 阶行列式的一般方法，所以，本文只给出八种特殊的计算方法，基本上可解决一般n 阶行列式的计算问题。
1 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，再用展 开定理使之降阶，从而使问题得到简化。
有时与此相反，即在原行列式的基础上 添行加列使其升阶构造一个容易计算的新行列式，进而求出原行列式的值。
这种 计算行列式的方法称为升阶法。
凡可利用升阶法计算的行列式具有的特点是：除 主对角线上的元素外，其余的元素都相同，或任两行（列）对应元素成比例。
升 阶时，新行（列）由哪些元素组成？添加在哪个位置？这要根据原行列式的特点 作出选择。
例1计算n 阶行列式 2212221212121nn n n nn a c a a a a a a a c a a a a a a a c D +++=，其中0≠c解 2212221212121210001nn n n n nn a c a a a a a a a c a a a a a a a c a a a D +++= ca c a c a a a a n n 00000012121---= 将最后一个行列式的第j 列的11--j a c 倍加到第一列（)13,2+=n j ，就可以变为上三角形行列式，其主对角线上的元素为1+∑=-ni ic c c ac121,,,,故 ∑=++=ni in n n ac c D 121例2 计算n 阶行列式n nnnn nn n nnn x x x x x x x x x x x x D21222212222121111---=解 好象范德蒙行列式，但并不是，为了利用范德蒙行列式的结果，令nnnn nn n nn n n n nn n n nn y x x x y x x x y x x x y x x x y x x x D21111211222221222221211111--------= 按第1+n 列展开，则得到一个关于y 的多项式，1-n y 的系数为n n nn D D -=-++1)1(。
线性代数特殊行列式及行列式计算方法总结
线性代数特殊行列式及行列式计算方法总结线性代数是现代数学的一个分支，研究向量、向量空间和线性变换等代数结构的性质与特征。
行列式是线性代数中的一个重要概念，它在解线性方程组、求逆矩阵以及描述线性变换的性质等方面起到了关键作用。
在这篇文章中，我将总结特殊行列式的特点以及行列式的计算方法。
一、特殊行列式1.恒等行列式：表示为，I，其中I是一个n阶单位矩阵。
恒等行列式的值始终为12.零行列式：当矩阵的其中一行（列）全为0时，行列式的值为0。
3.对角行列式：当一个矩阵只有两条对角线上的元素不为0，其他元素都为0时，该行列式称为对角行列式。
对角行列式的值等于对角线上的数的乘积。
4.正交行列式：当一个矩阵的行（列）两两正交时，该行列式称为正交行列式。
正交行列式的值为1或-15.上三角行列式和下三角行列式：当一个矩阵上方（下方）所有元素都为0时，该行列式称为上三角行列式（下三角行列式）。
上三角行列式和下三角行列式的值等于对角线上的数的乘积。
二、行列式的计算方法1.全选定理：对于一个n阶行列式，可以通过全选定理将其划分为n 个部分，每个部分都取自不同行不同列的元素。
根据全选定理，行列式的值等于每个部分的和。
2.代数余子式法：通过将行列式的每个元素都与其代数余子式相乘，并加减得到行列式的值。
代数余子式是从行列式中划去一行一列后剩下的(n-1)阶行列式。
3.列展开法：选择行或列展开，将行列式的展开式记作以第i行（列）展开为Ai，行列式的值可以表示为Ai与其对应的元素的代数余子式的乘积的和。
4.递推关系式：行列式有一个重要的性质，即当对调行（列）的位置时，行列式的值相反。
利用这一性质，可以通过多次对调行（列）将矩阵化简为上三角行列式或下三角行列式，进而求解行列式的值。
5.三角行列式：对于上三角行列式和下三角行列式，可以直接用对角线上的元素的乘积得到行列式的值。
总结：线性代数中的特殊行列式具有一些独特的特点，包括恒等行列式、零行列式、对角行列式、正交行列式以及上三角行列式和下三角行列式。
线性代数---特殊行列式及行列式计算方法汇总
线性代数---特殊行列式及行列式计算方法汇总————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：特殊行列式及行列式计算方法总结一、 几类特殊行列式1. 上（下）三角行列式、对角行列式（教材P7例5、例6）2. 以副对角线为标准的行列式11112112,1221222,11,21,11,112,1(1)212,1100000000000000(1)n n n n n n n n n n n nnn n n n n nnn n n n n a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ---------===-L L L LL L MM M M M M M M M NL LLL 3. 分块行列式（教材P14例10）一般化结果：00n n m n n m n m m n m m nmA C A AB BC B ⨯⨯⨯⨯==⋅0(1)0n m n n m nmn n m mm nmm nA C A AB BC B ⨯⨯⨯⨯==-⋅4. 范德蒙行列式（教材P18例12） 注：4种特殊行列式的结果需牢记！以下几种行列式的特殊解法必须熟练掌握！！！ 二、 低阶行列式计算二阶、三阶行列式——对角线法则 （教材P2、P3） 三、 高阶行列式的计算 【五种解题方法】1) 利用行列式定义直接计算特殊行列式；2) 利用行列式的性质将高阶行列式化成已知结果的特殊行列式；3) 利用行列式的行（列）扩展定理以及行列式的性质，将行列式降阶进行计算——适用于行列式的某一行或某一列中有很多零元素，并且非零元素的代数余子式很容易计算； 4) 递推法或数学归纳法； 5) 升阶法（又称加边法）【常见的化简行列式的方法】1. 利用行列式定义直接计算特殊行列式 例1 （2001年考研题）0001000200019990002000000002001D =L LM M M M M M L L L分析：该行列式的特点是每行每列只有一个元素，因此很容易联想到直接利用行列式定义进行计算。
特殊行列式计算公式
特殊行列式计算公式
特殊行列式计算公式是一种用于求解特定类型行列式的公式。
其中最常见的是三阶行列式，它可以表示为：
| a b c |
| d e f |
| g h i | = aei + bfg + cdh - ceg - bdi - afh 该公式被称为Sarrus规则，它可以帮助我们快速计算三阶行列式。
对于更高阶的行列式，我们可以使用更复杂的公式，比如拉普拉斯展开式：
| a11 a12 a13 ... a1n |
| a21 a22 a23 ... a2n |
| a31 a32 a33 ... a3n |
| ... ... ... ... ... |
| an1 an2 an3 ... ann | = ∑(-1)^(i+j) * aij * Mij 其中Mij表示去掉第i行和第j列后的(n-1)阶子行列式。
通过逐步展开，我们可以得到任意阶行列式的值。
除此之外，还有其他一些特殊类型的行列式计算公式，比如范德蒙德行列式、托伊第行列式等。
这些公式在数学、物理、统计学等领域都有广泛的应用。
- 1 -。
n行列式解法
n行列式解法
n行列式是一个方阵，其有n行n列。
我们可以使用不同的方法来解决n行列式问题。
1. 全展开法：对于一个n行列式，我们可以使用全展开法来求解。
即将该行列式按照任意一行或一列展开为n个n-1阶行列式的乘积之和。
这样我们就可以逐步求解出所有的n-1阶行列式，直到得到1阶行列式为止。
2. 克拉默法则：对于一个n行n列的线性方程组，我们可以使用克拉默法则来求解n行列式。
该方法利用了行列式的性质，通过求解系数矩阵的各个子行列式来得到未知数的值。
3. 初等变换法：对于一个n行n列的行列式，我们可以利用初等变换法来求解。
通过对行列式进行一系列的初等行变换或初等列变换，将其转化为一个简单的行列式，从而求解出行列式的值。
这些方法都可以用来解决n行列式的问题，具体选择哪种方法取决于具体情况和个人偏好。
希望以上能对您有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。
一类特殊矩阵行列式的解法
即（ 一 １ ） Ｐ （ Ａ ） × Ａ＝ Ａ × （ 一 １ ） Ｐ （ Ａ ） ＝ｆ Ａ ｆ Ｅ ， 对任何ｎ 阶方阵Ａ ， 有Ａ × Ａ＝ Ａ × Ａ ＝ｌ Ａ ｆ Ｅ ，
例１ 设 ４＝１ ０ ２ ２ ｌ ， 求 的 伴随矩阵。
ｏ ０ ３
ｆ ， １ ２ ２ １
ｊ
解析 ： 我们不难发现 Ａ是可逆矩阵 ， 可以利用可逆矩阵来求解伴随矩阵。
例２ 设３ 阶 方阵Ａ的特征值为 １ ， ０ ， 一 １ ， 矩阵 Ｂ＝Ｅ一 ３ Ａ ， 其中Ａ 是Ａ的伴随矩阵， 求ｌ Ｂ ｌ 。
Ａ 一６ Ａ＋１ １ ， 由定 理得 Ａ ＝（ 一１ ） “ Ｐ（ Ａ）＝Ａ 一６ Ａ ＋１ １ Ｅ， 两种 方法 求得 结果相 同 。
一
些 好 方法 ， 方 可提 高计算 水平 。
１ 问题 提 出
在教学过程中， 曾有同学请教如下两道填空题 ， 两题具有一定代表性。例 １ 可 以利用可逆矩阵来求 解伴随矩阵。对于例 ２ 其中涉及到奇异矩阵， 对于这类 问题 ， 一般教材中没有给出相关的公式和求解方
法 。本 文总结 了这类 问题 的解法 。对 广大 同学们 来说 也有 重要 的启 示作 用 。
根据伴随矩阵唯一性 ， 所 以Ａ ＝（ 一１ ） Ｐ （ Ａ ） 。 定理证毕 。
方法 １ ： 由Ａ可逆， 故Ａ ＝Ｉ Ａ ｌ ４ ～＝Ｊ ０ ３ — ２ Ｊ ．
０ ０ ２
ｆ ｌ ， ６ — ６ ０］ ｌ
ｊ
方法 ２ ： 方 阵Ａ的特征多项式为 Ａ ）＝（ Ａ一 １ ） （ Ａ一 ２ ） （ Ａ一３ ）＝Ａ 。 一 ６ Ａ ＋１ １ Ａ一 ６ ， 令Ｐ （ Ａ ）＝
特殊行列式的计算方法总结
特殊行列式的计算方法总结一、引言在线性代数中，行列式是一个非常重要的概念。
它不仅有着广泛的应用，还是解线性方程组、计算矩阵的逆、求特征值等问题的基础。
然而，在实际计算中，我们经常会遇到一些特殊的行列式，它们的计算方法与普通行列式略有不同。
本文将总结并介绍这些特殊行列式的计算方法。
二、对称行列式对称行列式是指行列式的元素满足某种对称关系的行列式。
例如，当行列式的第i行和第j列元素相等时，这个行列式就是对称行列式。
对称行列式的计算方法相对简化，可以通过选取对称元素，对其余元素进行变换，从而减少计算量。
具体步骤如下：步骤1：选取对称元素，即第i行第j列与第j行第i列元素相等的元素；步骤2：对除选取元素外的其余元素进行行变换或列变换，使其变为下三角行列式或上三角行列式；步骤3：计算下三角行列式或上三角行列式的值；步骤4：根据选取元素的个数确定行列式的正负号，将计算结果乘以(-1)的对应次方。
三、三角行列式三角行列式是指行列式的元素满足某种三角关系的行列式。
例如，当行列式的下三角元素或上三角元素都为0时，这个行列式就是三角行列式。
三角行列式的计算方法相对简单，可以通过按行或按列展开，逐步计算得到。
具体步骤如下：步骤1：选择按行展开还是按列展开；步骤2：选取第i行或第j列的一个元素，将行列式分解为两个较小的行列式；步骤3：递归计算较小的行列式的值；步骤4：根据选取元素的位置确定行列式的正负号，将计算结果乘以(-1)的对应次方；步骤5：将所有较小行列式的计算结果相加，得到最终行列式的值。
四、Vandermonde行列式Vandermonde行列式是一种特殊的行列式形式，它的元素由一组数的幂组成。
Vandermonde行列式的计算方法相对复杂，需要利用数学归纳法和代数运算来完成。
具体步骤如下：步骤1：根据Vandermonde行列式的定义，将其展开为一组幂函数的乘积；步骤2：利用数学归纳法证明Vandermonde行列式的递推关系；步骤3：利用递推关系计算Vandermonde行列式的值。
行列式的特殊解法
行列式的特殊解法【摘要】行列式在高等数学中占有非常重要的地位，在高等代数、解析几何等很多数学分支中都有广泛的应用。
本文列举了行列式的几种特殊计算方法：如数学归纳法，递推法等等，通过代表性的例题，阐述了不同类型的行列式的计算方法。
【关键词】行列式三角形行列式范德蒙行列式教材上介绍了一些行列式的基本计算方法，但基本方法只能处理一些较为简单的行列式，不能满足实际应用的需要.下面将在基本方法的基础上介绍一些特殊解法。
1数学归纳法当Dn与Dn+1是同型的行列式时，可考虑用数学归纳法求之。
一般是利用不完全归纳法寻找出行列式的猜想值，再用数学归纳法给出猜想的证明。
因此，数学归纳法一般是用来证明行列式等式。
例1计算行列式D=x-1０…0０0x-1…００……………000…x-1anan-2an-3…a2a1+x解：结合行列式的性质与次行列式本身的规律，可以采用数学归纳法对此行列式进行求解。
当n=2，D=x-1a2x+a1=x(x+a1)+a2=x2+a1x+a2，假设n=k时，有Dk=xk+a1xk-1+a2xk-2+…+ak-1x+ax当n=k+1时，把Dk+1按第一列展开，得Dk+1=xDk+ak+1=x（xk+a1xk-1+a2xk-2+…+ak-1x+ak）+ak+1=xk+1+a1xk+…+ak-1x2+akx+ak+1由此，对任意的正整数n，有Dn=xn+a1xn-1+…+an-2x2+an-1x+an。
2递推法2.1基本概念。
定义1：形为dn+k1dn-1+k2dn-2+…+krdn-r=0(2-1)的关系式称为阶齐次线性递推关系式，其中，均为常数，并且kr≠0，对应的方程kr+k1xr-1+k2xr-2+…+kn=0(2-2)称为(2-1)的特征方程。
定义2：对于序列a0，a1，a2，…定义Ｇ（x）=a0+a1x+a2x2+…，为序列a0，a1，a2，…的母函数。
2.2二阶常系数齐次递推表达式的解。
三斜线行列式解法
三斜线行列式解法一、行列式的基础概念行列式在数学里可是个很重要的东西呢。
它就像是一个超级规则的数字排列组合，然后通过特定的计算方法就能得出一个值。
三斜线行列式是行列式里比较特殊的一种类型哦。
二、三斜线行列式的样子三斜线行列式看起来就像是有三条斜线很有规律地排列着数字。
比如说，主对角线和它相邻的两条斜线。
它的形状就决定了它的解法有一些独特之处呢。
三、三斜线行列式的解法1. 观察法很多时候，我们可以先简单地观察一下这个三斜线行列式。
看看有没有很明显的特征，比如某一行或者某一列是不是大部分都是0或者1之类的简单数字。
如果有这样的情况，那我们就可以根据行列式的性质，比如交换行或者列，来让这个行列式变得更简单。
就像整理一个乱糟糟的房间，先把那些好整理的东西先搞定。
2. 按行（列）展开法这可是个很常用的方法哦。
我们可以选择一行或者一列，然后根据行列式按行（列）展开的公式来计算。
这个公式其实就是把这个行列式转化成一些小一点的行列式的组合。
就好像把一个大问题分解成一个个小问题，然后再分别解决。
比如说，如果我们选择第一行来展开，那就要计算这一行每个元素乘以它对应的代数余子式，然后再把这些结果加起来。
对于三斜线行列式，因为它的结构特殊，所以按行（列）展开后得到的小行列式可能会更简单，更容易计算。
3. 利用特殊性质法三斜线行列式有一些自己的特殊性质哦。
比如说，它的对角线元素可能存在某种规律，我们可以利用这种规律来简化计算。
如果对角线元素是等差或者等比数列之类的，我们就可以根据数列的性质来进行一些巧妙的计算。
这就好比我们发现了一个小秘密，然后利用这个秘密来快速解决问题。
概括来说，三斜线行列式的解法就是要灵活运用各种方法，根据具体的行列式的样子来选择最合适的解法。
不要死记硬背，要多做一些练习题，这样就能更熟练地掌握这些方法啦。
爪形行列式解法
爪形行列式解法爪形行列式是一种特殊的行列式，它的特点是在对角线上有一条斜线，上面的元素都相同，下面的元素也都相同。
这种行列式可以用爪形图来表示，因此得名。
爪形行列式的解法有多种，其中一种比较常用的方法是利用行变换和列变换将它化为一个简单的三角形行列式。
具体步骤如下：1. 将第一行加上第二行（或者第二行加上第一行），这样就可以消去第一个元素。
2. 再将第二列减去第一列（或者第一列减去第二列），这样就可以消去倒数第二个元素。
3. 重复以上两个步骤，直到只剩下一个元素为止。
这时候就得到了一个三角形行列式。
4. 对于三角形行列式，可以直接求出它的值。
如果需要求原来爪形行列式的值，则需要将每次进行的变换反过来，并且要注意每次变换对应着一个系数。
例如，对于如下的3阶爪形行列式：$$\begin{vmatrix}a &b &c \\d & a & b \\e & d & a \\\end{vmatrix}$$我们可以先进行以下变换：$$\begin{vmatrix}a &b &c \\d & a & b \\e & d & a \\\end{vmatrix}\rightarrow\begin{vmatrix}a+d & b+a & c+b \\d & a & b \\e-d & d-a & a-b \\\end{vmatrix}\rightarrow\begin{vmatrix}a+d & b+a & c+b \\0 & 2a-b & 0 \\e-d-a-d+a-b-c-b & -2a+b+c+e-d-a-d+a-b-c-b& a-b\\ \end{vmatrix}$$然后，我们可以继续进行以下变换：$$\begin{vmatrix}a+d & b+a & c+b \\0 & 2a-b & 0 \\e-d-a-d+a-b-c-b& -2a+b+c+e-d-a-d+a-b-c-b& a-b\\ \end{vmatrix}\rightarrow\begin{vmatrix}a+d+2a-b+c+b& 0& c+b\\0& 2a-b& 0\\0& -4a+2b+c+e-d&a-b\\\end{vmatrix}$$最后，我们得到了一个三角形行列式：$$\begin{vmatrix}3a+c&e-d&a-b\\0&2a-b&0\\0&-4a+2b+c+e-d&a-b\\\end{vmatrix}$$根据三角形行列式的性质，我们可以直接求出它的值：$$= (3a+c) \times (2a-b) \times (a - b) = 6(a^3 - ab^2 - acb +b^2c)$$因此，原来的爪形行列式的值也就是 $6(a^3 - ab^2 - acb + b^2c)$。
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【title】Act3 Cramer's Rule
【Content Arrangement】:
1）Cramer's Rule
2）Some methods to compute determinant
Act3-1 Some methods to compute the determinant
（行列式的特殊解法）
【Content Arrangement】:
1、化为三角形
2、降阶法
3、Vandermonde
4、递推法*
5、拆项法*
6、析因子法
*7、拉普拉斯定理的特例
1．化为三角形（加边法）
例1：
2、降阶法
例：
解：
请计算当a=1,b=2,c=3,d=0时，D的值？(不要套公式)
3．Vandermonde
例: Vandermonde行列式
证明用数学归纳法。
当n=2时，成立。
假设该结论对n-1阶成立，现证明n阶也成立。
在中，第n行减去n-1行的倍，n-1行减去n-2行的倍，依次类推，得
4。
递推法：
例：
解：按第一列展开，得：
而：。
故
5、拆项法：
例：计算行列式
解：
6、析因子法：
例：
解：很明显，=1，2，3，…，都使得=0,而是的次多项式，首项系
数为1。
且, ,…, 为互质多项式，故, ,…, |
7．拉普拉斯定理的两个特例
Act3-2 Cramer's Rule
Now we will discuss the system of n linear equations in n unknowns.
Theorem1: The system of linear equations
（1）
The determinant
is called the coefficient determinant of the system..
If the coefficient determinant D of the system is nonzero, then the system (1) has precisely one solution, given by the formulas.
（2）
where is the determinant obtained from D by the jth column by the column with the elements b1,...,b n.
Proof：首先证明（2）是方程组的解。
为此把（i=1，2，…，n）代入方程组的第k个方程左端得，
由行列式性质7、8有，
下证解的唯一性：设有另解, 只须证
同理可得，证毕。
本定理适用条件：
1、n个未知数，n个方程得方程组；
2、系数行列式D不为零；
3、若D=0，方程组可能无解或有无穷解。
Definition：If b1=0,...,bn=0, we call the system homogeneous.
trivial solution：（）
Corollary1: A homogeneous system of n linear equations in n unknowns with nonvanishing determinant has only the trivial solution.
Corollary2: If a homogeneous system of n linear equations in n unknowns has nontrivial solution, then D= 0.
Example1：Solve the following system of linear equations .
Solve:系数行列式为：
解的分子行列式为：
所以解为：
Example2：Solve the following system
Solve:系数行列式为：
所以方程组只有零解，即x=0,y=0,z=0
【随堂练习】
1.方程组有非零解，。
Answer:
2.设多项式，证明：若有个互异零点，则恒等于零。
Proof:设的个互异的零点为，则有，即
这可视为以为未知量的齐次线性方程组，其系数行列式为n+1阶范德蒙行列式的转置，故
于是由Cramer法则上述方程组只有零解，即也即.
【Homework】1-2 8（1）（3），9（2），10 1-3 1。