行列式总结

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行列式(线代)总结

f ( x ) 2 x 2 3 x 1.
练习题
738 427 327
1、
D3 728 543 443 718 721 621
1 2 D4 1 1 0 1 2 1 0 3 2 1 2 2 3 4
2、
练习题
x1 m
3、
x2

xn xn
Dn
x1 x1
1 a1
性质3 行列式的某一行（列）中所有的元素都乘以同一数 k ，等于用数 k 乘此行列式. 性质4 若行列式的某一列（行）的元素都是两数之和,则这个行列式等于两个行列式之和. 性质5 把行列式的某一列（行）的各元素乘以同一数然后加到另一列(行)对应的元素上去，行列式不变．
行列式按行和列展开在 n 阶行列式中，划去a ij 所在的第i 行和第 j 列留下来的 n 1阶行列式叫做元素a ij 的余子式，记作 M ij . i j 记 Aij 1 M ij，叫做元素 a ij的代数余子式．

c2 cn 1 cn
其中
a1a2 an 0
x2 m x2
1 1
xn m
1 1 1 1 an
4、
Dn
1 1 1
1 a2 1 1 1 a3 1 1
练习题
a0 c1
5、 D
n
b1 a1 0 0 0
b2 bn 1 0 a2 0 0 0 0 an 1 0
bn 0 0 0 an
或
p1 p 2 p n
1 a p1 1a p 2 2 a p n n
t
D
p1 p2 pn
1 a
t
1 p1

计算行列式的方法总结PPT

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性质
行列式具有以下基本性质
行列式转置不变
行列式的值与其转置行列式的值相等。
行列式按行（列）展开
行列式的值等于其任意一行（列）元素与其对应代数余子式的乘积之和。
行列式的倍数性质
行列式中某一行（列）的所有元素都乘以一个常数k，则行列式的值也乘以k。
行列式的消元性质
若行列式中两行（列）成比例，则行列式的值为0。
例题3
利用数学归纳法计算分块矩阵的行列式。对于具有某种递推关系的分块矩阵，可以利用数学归纳法进行证明和计算。通过假设当n=k时结论成立，进而证明当n=k+1时结论也成立，从而得出对于任意正整数n结论都成立的结论。
06
特殊类型行列式的计算方法
箭型行列式的计算
箭型行列式的定义
箭型行列式是一种具有特殊形状的行列式，其主对角线上方的元素构成了一个箭头形状。
计算方法
对于 n 阶箭型行列式，可以先将其化为上三角或下三角行列式，然后直接计算对角线元素的乘积。具体步骤包括：利用行列式的性质，将第 1 列的 -1 倍加到其他列上，从而将箭型行列式化为上三角或下三角行列式；计算对角线元素的乘积。
两三角型行列式的计算
两三角型行列式的定义
两三角型行列式是指行列式的上半部分和下半部分分别呈现三角形形状的行列式。
80%
典型方法
拉普拉斯展开定理，将高阶行列式按某一行（列）展开为低阶行列式的和。
典型例题解析
例题1
利用数学归纳法计算范德蒙德行列式。
例题2
计算含有特定元素的行列式，如含有三角函数、指数函数等。
例题3
利用归纳法证明某些特殊类型的行列式具有特定的性质，如对称性、反对称性等。

线性代数知识点总结汇总

线性代数知识点总结1 行列式一行列式概念和性质1、逆序数：所有的逆序的总数2、行列式定义：不同行不同列元素乘积代数和3、行列式性质：用于化简行列式1行列互换转置,行列式的值不变2两行列互换,行列式变号3提公因式：行列式的某一行列的所有元素都乘以同一数k,等于用数k乘此行列式4拆列分配：行列式中如果某一行列的元素都是两组数之和,那么这个行列式就等于两个行列式之和;5一行列乘k加到另一行列,行列式的值不变;6两行成比例,行列式的值为0;二重要行列式4、上下三角主对角线行列式的值等于主对角线元素的乘积5、副对角线行列式的值等于副对角线元素的乘积乘6、Laplace展开式：A是m阶矩阵,B是n阶矩阵,则7、n阶n≥2范德蒙德行列式数学归纳法证明★8、对角线的元素为a,其余元素为b的行列式的值：三按行列展开9、按行展开定理：1任一行列的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值2行列式中某一行列各个元素与另一行列对应元素的代数余子式乘积之和等于0 四行列式公式10、行列式七大公式：1|kA|=k n|A|2|AB|=|A|·|B|3|A T|=|A|4|A-1|=|A|-15|A|=|A|n-16若A的特征值λ1、λ2、……λn,则7若A与B相似,则|A|=|B|五克莱姆法则11、克莱姆法则：1非齐次线性方程组的系数行列式不为0,那么方程为唯一解2如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解,则它的系数行列式必为03若齐次线性方程组的系数行列式不为0,则齐次线性方程组只有0解；如果方程组有非零解,那么必有D=0;2 矩阵一矩阵的运算1、矩阵乘法注意事项：1矩阵乘法要求前列后行一致；2矩阵乘法不满足交换律；因式分解的公式对矩阵不适用,但若B=E,O,A-1,A,fA时,可以用交换律3AB=O不能推出A=O或B=O;2、转置的性质5条1A+B T=A T+B T2kA T=kA T3AB T=B T A T4|A|T=|A|5A TT=A二矩阵的逆3、逆的定义：AB=E或BA=E成立,称A可逆,B是A的逆矩阵,记为B=A-1注：A可逆的充要条件是|A|≠04、逆的性质：5条1kA-1=1/k·A-1 k≠02AB-1=B-1·A-13|A-1|=|A|-14A T-1=A-1T5A-1-1=A5、逆的求法：1A为抽象矩阵：由定义或性质求解2A为数字矩阵：A|E→初等行变换→E|A-1三矩阵的初等变换6、初等行列变换定义：1两行列互换；2一行列乘非零常数c3一行列乘k加到另一行列7、初等矩阵：单位矩阵E经过一次初等变换得到的矩阵;8、初等变换与初等矩阵的性质：1初等行列变换相当于左右乘相应的初等矩阵2初等矩阵均为可逆矩阵,且E ij-1=E ij i,j两行互换；E i-1c=E i1/c第i行列乘cE ij-1k=E ij-k第i行乘k加到j★四矩阵的秩9、秩的定义：非零子式的最高阶数注：1rA=0意味着所有元素为0,即A=O2rA n×n=n满秩←→ |A|≠0 ←→A可逆；rA＜n←→|A|=0←→A不可逆；3rA=rr=1、2、…、n-1←→r阶子式非零且所有r+1子式均为0;10、秩的性质：7条1A为m×n阶矩阵,则rA≤minm,n2rA±B≤rA±B3rAB≤min{rA,rB}4rkA=rAk≠05rA=rACC是一个可逆矩阵6rA=rA T=rA T A=rAA T7设A是m×n阶矩阵,B是n×s矩阵,AB=O,则rA+rB≤n11、秩的求法：1A为抽象矩阵：由定义或性质求解；2A为数字矩阵：A→初等行变换→阶梯型每行第一个非零元素下面的元素均为0,则rA=非零行的行数五伴随矩阵12、伴随矩阵的性质：8条1AA=AA=|A|E → ★A=|A|A-12kA=k n-1A3AB=BA4|A|=|A|n-15A T=A T6A-1=A-1=A|A|-17A=|A| n-2·A★8rA=n rA=n；rA=1 rA=n-1；rA=0 rA＜n-1六分块矩阵13、分块矩阵的乘法：要求前列后行分法相同;14、分块矩阵求逆：3 向量一向量的概念及运算1、向量的内积：α,β=αTβ=βTα2、长度定义：||α||=3、正交定义：α,β=αTβ=βTα=a1b1+a2b2+…+a n b n=04、正交矩阵的定义：A为n阶矩阵,AA T=E ←→ A-1=A T←→ A T A=E → |A|=±1二线性组合和线性表示5、线性表示的充要条件：非零列向量β可由α1,α2,…,αs线性表示1←→非齐次线性方程组α1,α2,…,αs x1,x2,…,x s T=β有解;★2←→rα1,α2,…,αs=rα1,α2,…,αs,β系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,用于大题第一步的检验6、线性表示的充分条件：了解即可若α1,α2,…,αs线性无关,α1,α2,…,αs,β线性相关,则β可由α1,α2,…,αs线性表示;7、线性表示的求法：大题第二步设α1,α2,…,αs线性无关,β可由其线性表示;α1,α2,…,αs|β→初等行变换→行最简形|系数行最简形：每行第一个非0的数为1,其余元素均为0三线性相关和线性无关8、线性相关注意事项：1α线性相关←→α=02α1,α2线性相关←→α1,α2成比例9、线性相关的充要条件：向量组α1,α2,…,αs线性相关1←→有个向量可由其余向量线性表示；2←→齐次方程α1,α2,…,αs x1,x2,…,x s T=0有非零解；★3←→rα1,α2,…,αs＜s 即秩小于个数特别地,n个n维列向量α1,α2,…,αn线性相关1←→ rα1,α2,…,αn＜n2←→|α1,α2,…,αn |=03←→α1,α2,…,αn不可逆10、线性相关的充分条件：1向量组含有零向量或成比例的向量必相关2部分相关,则整体相关3高维相关,则低维相关4以少表多,多必相关★推论：n+1个n维向量一定线性相关11、线性无关的充要条件向量组α1,α2,…,αs线性无关1←→任意向量均不能由其余向量线性表示；2←→齐次方程α1,α2,…,αs x1,x2,…,x s T=0只有零解3←→rα1,α2,…,αs=s特别地,n个n维向量α1,α2,…,αn线性无关←→rα1,α2,…,αn=n ←→|α1,α2,…,αn |≠0 ←→矩阵可逆12、线性无关的充分条件：1整体无关,部分无关2低维无关,高维无关3正交的非零向量组线性无关4不同特征值的特征向量无关13、线性相关、线性无关判定1定义法★2秩：若小于阶数,线性相关；若等于阶数,线性无关专业知识补充1在矩阵左边乘列满秩矩阵秩=列数,矩阵的秩不变；在矩阵右边乘行满秩矩阵,矩阵的秩不变;2若n维列向量α1,α2,α3线性无关,β1,β2,β3可以由其线性表示,即β1,β2,β3=α1,α2,α3C,则rβ1,β2,β3=rC,从而线性无关;←→rβ1,β2,β3=3 ←→ rC=3 ←→ |C|≠0四极大线性无关组与向量组的秩14、极大线性无关组不唯一15、向量组的秩:极大无关组中向量的个数成为向量组的秩对比：矩阵的秩:非零子式的最高阶数★注:向量组α1,α2,…,αs的秩与矩阵A=α1,α2,…,αs的秩相等★16、极大线性无关组的求法1α1,α2,…,αs为抽象的：定义法2α1,α2,…,αs为数字的：α1,α2,…,αs→初等行变换→阶梯型矩阵则每行第一个非零的数对应的列向量构成极大无关组五向量空间17、基就是极大线性无关组变换公式：若α1,α2,…,αn与β1,β2,…,βn是n维向量空间V的两组基,则基变换公式为β1,β2,…,βn=α1,α2,…,αn C n×n其中,C是从基α1,α2,…,αn到β1,β2,…,βn的过渡矩阵;C=α1,α2,…,αn-1β1,β2,…,βn18、坐标变换公式：向量γ在基α1,α2,…,αn与基β1,β2,…,βn的坐标分别为x=x1,x2,…,x n T,y=y1,y2,…,y n T,,即γ=x1α1 + x2α2 + …+x nαn=y1β1 + y2β2 + …+y nβn,则坐标变换公式为x=Cy或y=C-1x;其中,C是从基α1,α2,…,αn到β1,β2,…,βn的过渡矩阵;C=α1,α2,…,αn-1β1,β2,…,βn六Schmidt正交化19、Schmidt正交化设α1,α2,α3线性无关1正交化令β1=α12单位化4 线性方程组一方程组的表达形与解向量1、解的形式：1一般形式2矩阵形式：Ax=b；3向量形式：A=α1,α2,…,αn2、解的定义：若η=c1,c2,…,c n T满足方程组Ax=b,即Aη=b,称η是Ax=b的一个解向量二解的判定与性质3、齐次方程组：1只有零解←→rA=nn为A的列数或是未知数x的个数2有非零解←→rA＜n4、非齐次方程组：1无解←→rA＜rA|b←→rA=rA-12唯一解←→rA=rA|b=n3无穷多解←→rA=rA|b＜n5、解的性质：1若ξ1,ξ2是Ax=0的解,则k1ξ1+k2ξ2是Ax=0的解2若ξ是Ax=0的解,η是Ax=b的解,则ξ+η是Ax=b的解3若η1,η2是Ax=b的解,则η1-η2是Ax=0的解推广1设η1,η2,…,ηs是Ax=b的解,则k1η1+k2η2+…+k sηs为Ax=b的解当Σk i=1Ax=0的解当Σk i=02设η1,η2,…,ηs是Ax=b的s个线性无关的解,则η2-η1,η3-η1,…,ηs-η1为Ax=0的s-1个线性无关的解;变式：①η1-η2,η3-η2,…,ηs-η2②η2-η1,η3-η2,…,ηs-ηs-1三基础解系6、基础解系定义：1ξ1,ξ2,…,ξs是Ax=0的解2ξ1,ξ2,…,ξs线性相关3Ax=0的所有解均可由其线性表示→基础解系即所有解的极大无关组注：基础解系不唯一;任意n-rA个线性无关的解均可作为基础解系;★7、重要结论：证明也很重要设A施m×n阶矩阵,B是n×s阶矩阵,AB=O1B的列向量均为方程Ax=0的解2rA+rB≤n第2章,秩8、总结：基础解系的求法1A为抽象的：由定义或性质凑n-rA个线性无关的解2A为数字的：A→初等行变换→阶梯型自由未知量分别取1,0,0；0,1,0；0,0,1；代入解得非自由未知量得到基础解系四解的结构通解9、齐次线性方程组的通解所有解设rA=r,ξ1,ξ2,…,ξn-r为Ax=0的基础解系,则Ax=0的通解为k1η1+k2η2+…+k n-rηn-r 其中k1,k2,…,k n-r为任意常数10、非齐次线性方程组的通解设rA=r,ξ1,ξ2,…,ξn-r为Ax=0的基础解系,η为Ax=b的特解,则Ax=b的通解为η+ k1η1+k2η2+…+k n-rηn-r 其中k1,k2,…,k n-r为任意常数五公共解与同解11、公共解定义：如果α既是方程组Ax=0的解,又是方程组Bx=0的解,则称α为其公共解12、非零公共解的充要条件：方程组Ax=0与Bx=0有非零公共解←→有非零解←→13、重要结论需要掌握证明1设A是m×n阶矩阵,则齐次方程ATAx=0与Ax=0同解,rATA=rA2设A是m×n阶矩阵,rA=n,B是n×s阶矩阵,则齐次方程ABx=0与Bx=0同解,rAB=rB5 特征值与特征向量一矩阵的特征值与特征向量1、特征值、特征向量的定义：设A为n阶矩阵,如果存在数λ及非零列向量α,使得Aα=λα,称α是矩阵A属于特征值λ的特征向量;2、特征多项式、特征方程的定义：|λE-A|称为矩阵A的特征多项式λ的n次多项式;|λE-A |=0称为矩阵A的特征方程λ的n次方程;注:特征方程可以写为|A-λE|=03、重要结论：1若α为齐次方程Ax=0的非零解,则Aα=0·α,即α为矩阵A特征值λ=0的特征向量2A的各行元素和为k,则1,1,…,1T为特征值为k的特征向量;3上下三角或主对角的矩阵的特征值为主对角线各元素;△4、总结：特征值与特征向量的求法1A为抽象的：由定义或性质凑2A为数字的：由特征方程法求解5、特征方程法：1解特征方程|λE-A|=0,得矩阵A的n个特征值λ1,λ2,…,λn注：n次方程必须有n个根可有多重根,写作λ1=λ2=…=λs=实数,不能省略2解齐次方程λi E-A=0,得属于特征值λi的线性无关的特征向量,即其基础解系共n-rλi E-A个解6、性质：1不同特征值的特征向量线性无关2k重特征值最多k个线性无关的特征向量1≤n-rλi E-A≤k i3设A的特征值为λ1,λ2,…,λn,则|A|=Πλi,Σλi=Σa ii4当rA=1,即A=αβT,其中α,β均为n维非零列向量,则A的特征值为λ1=Σa ii=αTβ=βTα,λ2=…=λn=05设α是矩阵A属于特征值λ的特征向量,则A fAATA-1A P-1AP相似λfλλλ-1|A|λ-1λαα/ ααP-1α二相似矩阵7、相似矩阵的定义：设A、B均为n阶矩阵,如果存在可逆矩阵P使得B=P-1AP,称A与B相似,记作A~B 8、相似矩阵的性质1若A与B相似,则fA与fB相似2若A与B相似,B与C相似,则A与C相似3相似矩阵有相同的行列式、秩、特征多项式、特征方程、特征值、迹即主对角线元素之和推广4若A与B相似,则AB与BA相似,A T与B T相似,A-1与B-1相似,A与B也相似三矩阵的相似对角化9、相似对角化定义：如果A与对角矩阵相似,即存在可逆矩阵P,使得P-1AP=Λ=,称A可相似对角化;注：Aαi=λiαiαi≠0,由于P可逆,故P的每一列均为矩阵A的特征值λi的特征向量10、相似对角化的充要条件1A有n个线性无关的特征向量2A的k重特征值有k个线性无关的特征向量11、相似对角化的充分条件：1A有n个不同的特征值不同特征值的特征向量线性无关2A为实对称矩阵12、重要结论：1若A可相似对角化,则rA为非零特征值的个数,n-rA为零特征值的个数2若A不可相似对角化,rA不一定为非零特征值的个数四实对称矩阵13、性质1特征值全为实数2不同特征值的特征向量正交3A可相似对角化,即存在可逆矩阵P使得P-1AP=Λ4A可正交相似对角化,即存在正交矩阵Q,使得Q-1AQ=QTAQ=Λ6 二次型一二次型及其标准形1、二次型：1一般形式2矩阵形式常用2、标准形：如果二次型只含平方项,即fx1,x2,…,x n=d1x12+d2x22+…+d n x n2这样的二次型称为标准形对角线3、二次型化为标准形的方法：1配方法：通过可逆线性变换x=CyC可逆,将二次型化为标准形;其中,可逆线性变换及标准形通过先配方再换元得到;★2正交变换法：通过正交变换x=Qy,将二次型化为标准形λ1y12+λ2y22+…+λn y n2其中,λ1,λ2,…,λn是A的n个特征值,Q为A的正交矩阵注:正交矩阵Q不唯一,γi与λi对应即可;二惯性定理及规范形4、定义：正惯性指数：标准形中正平方项的个数称为正惯性指数,记为p；负惯性指数：标准形中负平方项的个数称为负惯性指数,记为q；规范形：f=z12+…z p2-z p+12-…-z p+q2称为二次型的规范形;5、惯性定理：二次型无论选取怎样的可逆线性变换为标准形,其正负惯性指数不变;注：1由于正负惯性指数不变,所以规范形唯一;2p=正特征值的个数,q=负特征值的个数,p+q=非零特征值的个数=rA三合同矩阵6、定义：A、B均为n阶实对称矩阵,若存在可逆矩阵C,使得B=C T AC,称A与B合同△7、总结：n阶实对称矩阵A、B的关系1A、B相似B=P-1AP←→相同的特征值2A、B合同B=C T AC←→相同的正负惯性指数←→相同的正负特征值的个数3A、B等价B=PAQ←→rA=rB注：实对称矩阵相似必合同,合同必等价四正定二次型与正定矩阵8、正定的定义二次型x T Ax,如果任意x≠0,恒有x T Ax＞0,则称二次型正定,并称实对称矩阵A是正定矩阵;9、n元二次型x T Ax正定充要条件：1A的正惯性指数为n2A与E合同,即存在可逆矩阵C,使得A=C T C或C T AC=E3A的特征值均大于04A的顺序主子式均大于0k阶顺序主子式为前k行前k列的行列式10、n元二次型x T Ax正定必要条件：1a ii＞02|A|＞011、总结：二次型x T Ax正定判定大题1A为数字：顺序主子式均大于02A为抽象：①证A为实对称矩阵：A T=A；②再由定义或特征值判定12、重要结论：1若A是正定矩阵,则kAk＞0,A k,A T,A-1,A正定2若A、B均为正定矩阵,则A+B正定。

线性代数知识点总结

大学线性代数知识点总结第一章行列式二三阶行列式N 阶行列式：行列式中所有不同行、不同列的n 个元素的乘积的和 n nn nj j j j j j j j j n ij a a a a ...)1(21212121)..(∑-=τ奇偶排列、逆序数、对换行列式的性质：①行列式行列互换,其值不变.转置行列式T D D = ②行列式中某两行列互换,行列式变号.推论：若行列式中某两行列对应元素相等,则行列式等于零. ③常数k 乘以行列式的某一行列,等于k 乘以此行列式. 推论：若行列式中两行列成比例,则行列式值为零；推论：行列式中某一行列元素全为零,行列式为零. ④行列式具有分行列可加性⑤将行列式某一行列的k 倍加到另一行列上,值不变行列式依行列展开：余子式ij M 、代数余子式ij j i ij M A +-=)1(定理：行列式中某一行的元素与另一行元素对应余子式乘积之和为零.克莱姆法则：非齐次线性方程组：当系数行列式0≠D 时,有唯一解：)21(n j DD x j j ⋯⋯==、齐次线性方程组：当系数行列式01≠=D 时,则只有零解逆否：若方程组存在非零解,则D 等于零特殊行列式：①转置行列式：332313322212312111333231232221131211a a a a a a a a a a a a a a a a a a → ②对称行列式:ji ij a a =③反对称行列式:ji ij a a -= 奇数阶的反对称行列式值为零④三线性行列式:3331222113121100a a a a a a a 方法：用221a k 把21a 化为零,..化为三角形行列式⑤上下三角形行列式: 行列式运算常用方法主要行列式定义法二三阶或零元素多的化零法比例化三角形行列式法、降阶法、升阶法、归纳法、第二章矩阵矩阵的概念：n m A *零矩阵、负矩阵、行矩阵、列矩阵、n 阶方阵、相等矩阵矩阵的运算：加法同型矩阵---------交换、结合律数乘n m ij ka kA *)(=---------分配、结合律乘法nm lkj ik n l kj l m ik b a b a B A *1**)()(*)(*∑==注意什么时候有意义一般AB=BA,不满足消去律；由AB=0,不能得A=0或B=0转置A A T T =)( T T T B A B A +=+)( T T kA kA =)( T T T A B AB =)(反序定理方幂：2121k k k k A A A +=2121)(k k k kA A +=几种特殊的矩阵：对角矩阵：若AB 都是N 阶对角阵,k 是数,则kA 、A+B 、 AB 都是n 阶对角阵数量矩阵：相当于一个数若…… 单位矩阵、上下三角形矩阵若…… 对称矩阵反对称矩阵阶梯型矩阵：每一非零行左数第一个非零元素所在列的下方都是0 分块矩阵：加法,数乘,乘法：类似,转置：每块转置并且每个子块也要转置注：把分出来的小块矩阵看成是元素逆矩阵：设A 是N 阶方阵,若存在N 阶矩阵B 的AB=BA=I 则称A 是可逆的, B A =-1非奇异矩阵、奇异矩阵|A|=0、伴随矩阵初等变换1、交换两行列 2.、非零k 乘某一行列3、将某行列的K 倍加到另一行列初等变换不改变矩阵的可逆性初等矩阵都可逆初等矩阵：单位矩阵经过一次初等变换得到的对换阵倍乘阵倍加阵等价标准形矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛=O O O I D r r矩阵的秩rA ：满秩矩阵降秩矩阵若A 可逆,则满秩若A 是非奇异矩阵,则rAB=rB 初等变换不改变矩阵的秩求法：1定义2转化为标准式或阶梯形矩阵与行列式的联系与区别：都是数表；行列式行数列数一样,矩阵不一样；行列式最终是一个数,只要值相等,就相等,矩阵是一个数表,对应元素相等才相等；矩阵n ij n ij a k ka )()(=,行列式n ij nn ij a k ka =逆矩阵注：①AB=BA=I 则A 与B 一定是方阵 ②BA=AB=I 则A 与B 一定互逆；③不是所有的方阵都存在逆矩阵；④若A 可逆,则其逆矩阵是唯一的.矩阵的逆矩阵满足的运算律：1、可逆矩阵A 的逆矩阵也是可逆的,且A A =--11)(2、可逆矩阵A 的数乘矩阵kA 也是可逆的,且111)(--=A kkA 3、可逆矩阵A 的转置T A 也是可逆的,且T T A A )()(11--=4、两个可逆矩阵A 与B 的乘积AB 也是可逆的,且111)(---=A B AB 但是两个可逆矩阵A 与B 的和A+B 不一定可逆,即使可逆,但11)(--+≠+B A B AA 为N 阶方阵,若|A|=0,则称A 为奇异矩阵,否则为非奇异矩阵. 5、若A 可逆,则11--=A A伴随矩阵：A 为N 阶方阵,伴随矩阵：⎪⎪⎭⎫⎝⎛=22211211*A A A A A 代数余子式特殊矩阵的逆矩阵：对1和2,前提是每个矩阵都可逆1、分块矩阵⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C O B A D 则⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-----11111C O BC A AD 2、准对角矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=4321A A A A A , 则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=-----141312111A A A A A 3、 I A A A AA ==** 4、1*-=A A A A 可逆 5、1*-=n A A 6、()()A AA A 1*11*==--A 可逆7、()()**T TA A = 8、()***AB AB =判断矩阵是否可逆：充要条件是0≠A ,此时*11A AA =- 求逆矩阵的方法：定义法I AA =-1伴随矩阵法AA A *1=-初等变换法()()1||-=A I I A n n 只能是行变换初等矩阵与矩阵乘法的关系：设()nm ij aA *=是mn 阶矩阵,则对A 的行实行一次初等变换得到的矩阵,等于用同等的m 阶初等矩阵左乘以A ：对A 的列实行一次初等变换得到的矩阵,等于用同种n 阶初等矩阵右乘以A 行变左乘,列变右乘第三章线性方程组消元法非齐次线性方程组：增广矩阵→简化阶梯型矩阵rAB=rB=r 当r=n 时,有唯一解；当n r ≠时,有无穷多解 rAB ≠rB,无解齐次线性方程组：仅有零解充要rA=n 有非零解充要rA<n 当齐次线性方程组方程个数<未知量个数,一定有非零解当齐次线性方程组方程个数=未知量个数,有非零解充要|A|=0齐次线性方程组若有零解,一定是无穷多个N 维向量：由n 个实数组成的n 元有序数组.希腊字母表示加法数乘特殊的向量：行列向量,零向量θ,负向量,相等向量,转置向量向量间的线性关系: 线性组合或线性表示向量组间的线性相关无：定义179P向量组的秩：极大无关组定义P188定理：如果rj j j ααα,.....,21是向量组s ααα,.....,21的线性无关的部分组,则它是极大无关组的充要条件是：s ααα,.....,21中的每一个向量都可由rj j j ααα,.....,21线性表出.秩:极大无关组中所含的向量个数.定理：设A 为mn 矩阵,则r A r =)(的充要条件是：A 的列行秩为r.现性方程组解的结构：齐次非齐次、基础解系线性组合或线性表示注：两个向量αβ,若βαk =则α是β线性组合单位向量组任意向量都是单位向量组的线性组合零向量是任意向量组的线性组合任意向量组中的一个都是他本身的线性组合向量组间的线性相关无注： n 个n 维单位向量组一定是线性无关一个非零向量是线性无关,零向量是线性相关含有零向量的向量组一定是线性相关若两个向量成比例,则他们一定线性相关向量β可由n ααα,..,21线性表示的充要条件是)...()...(2121T Tn TTTnTTr r βαααααα=判断是否为线性相关的方法：1、定义法：设n k k k ....21,求n k k k ....21适合维数低的2、向量间关系法183P ：部分相关则整体相关,整体无关则部分无关3、分量法n 个m 维向量组180P ：线性相关充要n r Tn T T <⇒)....(21ααα 线性无关充要n r T n T T =⇒)....(21ααα推论①当m=n 时,相关,则0321=T T T ααα；无关,则0321≠T T T ααα ②当m<n 时,线性相关推广：若向量s ααα,...,21组线性无关,则当s 为奇数时,向量组13221,...,αααααα+++s 也线性无关；当s 为偶数时,向量组也线性相关.定理：如果向量组βααα,,...,21s 线性相关,则向量β可由向量组s ααα,...,21线性表出,且表示法唯一的充分必要条件是s ααα,...,21线性无关. 极大无关组注：向量组的极大无关组不是唯一的,但他们所含向量的个数是确定的；不全为零的向量组的极大无关组一定存在；无关的向量组的极大无关组是其本身；向量组与其极大无关组是等价的. 齐次线性方程组I 解的结构：解为...,21αα I 的两个解的和21αα+仍是它的解； I 解的任意倍数αk 还是它的解；I 解的线性组合s s c c c ααα+++....2211也是它的解,s c c c ,...,21是任意常数.非齐次线性方程组II 解的结构：解为...,21μμII 的两个解的差21μμ-仍是它的解；若μ是非齐次线性方程组AX=B 的一个解,v 是其导出组AX=O 的一个解,则u+v 是II 的一个解. 定理：如果齐次线性方程组的系数矩阵A 的秩n r A r <=)(,则该方程组的基础解系存在,且在每个基础解系中,恰含有n-r 个解.若μ是非齐次线性方程组AX=B 的一个解,v 是其导出组AX=O 的全部解,则u+v 是II 的全部解.第四章向量空间向量的内积实向量定义：α,β=n n T b a b a b a +++=....2211αβ 性质：非负性、对称性、线性性 α,k β=k α,β; k α,k β=2k α,β;α+β,δγ+=α,γ+α,δ+β,γ+β,δ;),(),(1111j i sj j ri i j sj j ri i i l k l k βαβα∑∑∑∑===== n R ∈δγβα,,,,向量的长度),(ααα=0=α的充要条件是α=0；α是单位向量的充要条件是α,α=1单位化向量的夹角正交向量：αβ是正交向量的充要条件是α,β=0 正交的向量组必定线性无关正交矩阵：ｎ阶矩阵Ａ I A A AA T T ==性质：1、若A 为正交矩阵,则Ａ可逆,且T A A =-1,且1-A 也是正交矩阵；２、若A 为正交矩阵,则1±=A ；３、若A 、Ｂ为同阶正交矩阵,则ＡＢ也是正交矩阵；４、ｎ阶矩阵Ａ＝ij a 是正交矩阵的充要条件是Ａ的列行向量组是标准正交向量；第五章矩阵的特征值和特征向量特征值、特征向量A 是N 阶方阵,若数λ使AX=λX,即λI-A=0有非零解,则称λ为A 的一个特征值,此时,非零解称为A 的属于特征值λ的特征向量. |A|=n λλλ...**21 注： 1、AX=λX2、求特征值、特征向量的方法0=-A I λ 求i λ 将i λ代入λI-AX=0求出所有非零解 3、对于不同的矩阵,有重根、单根、复根、实根主要学习的特殊：n I )(λ的特征向量为任意N 阶非零向量或)(21不全为零i n c c c c ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛4、特征值：若)0(≠λλ是A 的特征值则1-A --------λ1 则m A --------m λ则kA --------λk若2A =A 则-----------λ=0或1若2A =I 则-----------λ=-1或1若k A =O 则----------λ=0迹trA ：迹A=nn a a a +⋯⋯++2211性质：1、N 阶方阵可逆的充要条件是A 的特征值全是非零的2、A 与1-A 有相同的特征值3、N 阶方阵A 的不同特征值所对应的特征向量线性无关4、5、P281相似矩阵定义P283：A 、B 是N 阶矩阵,若存在可逆矩阵P,满足B AP P =-1,则矩阵A 与B 相似,记作A~B性质1、自身性：A~A,P=I2、对称性：若A~B 则B~A B AP P =-1 1-=PBP A A BP P =---111)(3、传递性：若A~B 、B~C 则A~C B AP P =-111 C BP P =-212---C P P A P P =-)()(211214、若AB,则A 与B 同不可逆5、若A~B,则11~--B A B AP P =-1两边同取逆,111---=B P A P6、若A~B,则它们有相同的特征值. 特征值相同的矩阵不一定相似7、若A~B,则)()(B r A r = 初等变换不改变矩阵的秩例子：B AP P =-1则1100100-=P PB AO AP P =-1 A=OI AP P =-1 A=II AP P λ=-1 A=I λ矩阵对角化定理：N 阶矩阵A 与N 阶对角形矩阵相似的充要条件是A 有N 个线性无关的特征向量注：1、P 与^中的i i x λ与顺序一致2、A~^,则^与P 不是唯一的推论：若n 阶方阵A 有n 个互异的特征值,则~^A P281定理：n 阶方阵~^A 的充要条件是对于每一个i K 重特征根i λ,都有i i K n A I r -=-)(λ注：三角形矩阵、数量矩阵I λ的特征值为主对角线.约当形矩阵约当块：形如⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=λλλλ111J 的n 阶矩阵称为n 阶约当块；约当形矩阵：由若干个约当块组成的对角分块矩阵⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n J J J J 21i J 是约当块称为约当形矩阵. 定理：任何矩阵A 都相似于一个约当形矩阵,即存在n 阶可逆矩阵J AP P =-1.第六章二次型二次型与对称矩阵只含有二次项的n 元多项式f 称为一个n 元二次型,简称二次型. 标准型：形如的二次型,称为标准型.规范型：形如的二次型,称为规范型.线性变换矩阵的合同：设AB 是n 阶方阵,若存在一个n 阶可逆矩阵C,使得则称A 与B 是合同的,记作A B.合同的性质：反身性、对称性、传递性、秩、化二次型为标准型：配方法、做变换二次型中不含有平方项。

知识点总结高等代数

第二章行列式知识点总结一行列式定义1、n 级行列式111212122212n n ij nn n nna a a a a a a a a a =1等于所有取自不同行不同列的n 个元素的乘积1212n j j nj a a a 2的代数和,这里12n j j j 是一个n 级排列;当12n j j j 是偶排列时,该项前面带正号；当12n j j j 是奇排列时,该项前面带负号,即：1212121112121222()1212(1)n n nn n j j j ij j j nj nj j j n n nna a a a a a a a a a a a a τ==-∑;2、等价定义121212()12(1)n n ni i i ij i i i n ni i i a a a a τ=-∑和121211221212()()(1)n n n n n ni i i j j j ij i j i j i j ni i i j j j a a a a ττ+=-∑和3、由n 级排列的性质可知,n 级行列式共有!n 项,其中冠以正号的项和冠以负号的项不算元素本身所带的负号各占一半;4、常见的行列式1上三角、下三角、对角行列式 2副对角方向的行列式 3范德蒙行列式：二、行列式性质1、行列式与它的转置行列式相等;2、互换行列式的两行列,行列式变号;3、行列式中某一行列中所有的元素都乘以同一个数,等于用这个数乘以此行列式;即：某一行列中所有的元素的公因子可以提到整个行列式的外面;4、若行列式中有两行成比例,则此行列式等于零;5、若某一行列是两组数之和,则这个行列式等于两个行列式之和,而这两个行列式除这一行列以外全与原来行列式的对应的行列一样;6、把行列式某一行列的各元素乘以同一数然后加到另一行列对应的元素上,行列式不变;三、行列式的按行列展开1、子式1余子式：在n 级行列式ij D a =中,去掉元素ij a 所在的第i 行和第j 列后,余下的n-1级行列式称为ij a 的余子式,记作ij M ;2代数余子式：(1)i j ij ij A M +=-称为ij a 的代数余子式;3k 级子式：在n 级行列式ij D a =中,任意选定k 行和k 列(1)k n ≤≤,位于这些行列交叉处的2k 个元素,按原来顺序构成一个k 级行列式M,称为D 的一个k 级子式;当()k n <时,在D 中划去这k 行和k 列后余下的元素按照原来的次序组成的n k -级行列式M '称为k 级子式M 的余子式;2、按一行列展开1行列式任一行列的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值,即按第i 行展开1122(1,2,,);i i i i in in D a A a A a A i n =+++= 按第j 列展开1122(1,2,,);j j j j nj nj D a A a A a A j n =+++=2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零,即11220();i j i j in jn a A a A a A i j +++=≠或11220,().i j i j ni nj a A a A a A i j +++=≠3、按k 行k 列展开拉普拉斯定理：在n 级行列式中,任意取定k 个行k 列(11)k n ≤≤-,由这k 行k 列元素组成的所有的k 级子式与它们的代数余子式的乘积之和等于行列式的值; 4、其他性质1设A 为n 阶方阵,则A A '=； 2设A 为n 阶方阵,则n kA k A =；3设,A B 为n 阶方阵,则AB A B =,但A B A B ±≠±； 4设A 为m 阶方阵,设B 为n 阶方阵,则00A A AB BB*==*,但A B A B ±≠±;5行列式的乘法定理：两个n 级行列式乘积等于n 级行列式四、行列式的计算1、计算行列式常用方法：定义法、化三角形法、递推法、数学归纳法、拉普拉斯定理等等;具体计算时需要根据等到式中行或列元素的特点来选择相应的解题方法;方法一：递推法分为直接递推法和间接递推法;用直接递推法的关键是找出一个关于1n D -的代数式来表示n D ,依次从1234n D D D D D →→→→,逐级递推便可以求出n D 的值;方法二：数学归纳法;第一步发现和猜想；第二步证明猜想的正确性;第二步的关键是首先要得到n D 关于1n D -和2n D -的递推关系式;方法三：加边法;加边法是将所要计算的n 级行列式适当地添加一行一列或m 行m 列得到一个新的n+1或m+1级行列式,保持行列式的值不变,但是所得到的n+1或m+1级行列式较易计算;其一般做法如下：11111111111100n nn n n n n a a a a a a a a a a =或111111111111100nn nn n n a a b a a a a b a a =特殊情况取121n a a a ===或121n b b b ===;方法四：拆行列法;将所给的行列式拆成两上或若干个行列式之和,然后再求行列式的值;拆行列法有两种情况：一是行列式中有某行列是两项之和,可直接利用性质拆项；二是所给行列式中行列没有两项和形式,这时需作保持行列式值不变,使其化为两项和;方法五：析因子法;如果行列式D 中有一些元素是变数x 或某个参变数的多项式,那么可以将行列式D 当作一个多项式()f x ,然后对行列式()f x 实行某些变换,求出()f x 的互素的一次因式,使得()f x 与这些因式的乘积()g x 只相差一个常数因子c,根据多项式相等的定义,比较()f x 与的()g x 某一项系数,求出c 值,便可求得()D cg x =;2、行列式计算中常用的类型：类型一：“两条线”型行列式非零元分布在两条线上,例如,*等等;注：“两条线”型行列式一般采取直接展开降阶法计算,或用拉普拉斯定理展开,降阶后的行列式或为三角形行列式,或得到一个递推公式; 类型二：“三条线”行列式非零元分布在三条线上; 1“三对角”行列式,;注：“三对角”行列式可以按如下方法进行求解;首先得到一个一般的递推公式12n n n D pD qD --=+,然后可以用以下两种方法之一求出n D 的表达式：先计算123,,D D D 等,找出规律进行猜想,然后再用数学归纳法进行证明;间接递推法：借助于行列式中元素的对称性,交换行列式构造出关于n D 和1n D -的方程组,从而消去1n D -就可解得n D ;2“爪型”行列式;注：“爪型”行列式可以按行列提取公因子,然后化为上下三角形行列式进行求解;3Hessenerg型行列式;类型三：各行列元素之和相等或多数相等仅个别不相等的行列式; 注：行加法或列加法再化为三角形行列式进行求解;类型四：除主对角线外其余元素相同或成比例型行列式; 注：拆行列法或再结合其他方法进行求解; 类型五：可利用范德蒙行列式计算的行列式; 类型六：其他形式行列式;五、克莱姆法则1、克莱姆法则：如果含有n 个未知量的n 个方程的线性方程组11112211211222221122n n n n n n nn n n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩的系数行列式不等于零,即111110nn n a a D a a =≠, 则方程组有唯一解：其中(1,2,)j D j n =是把系数行列式D 中第j 列的元素用方程组右端的常数项代替后所得到的n 级行列式;2、含n 个未知量的n 个方程的齐次线性方程组111122121122221122000n n n nn n nn n a x a x a x a x a x a x a x a x a x +++=⎧⎪+++=⎪⎨⎪⎪+++=⎩只有零解的充要条件是系数行列式0D ≠；有非零解的充要条件是系数行列式0.D =。

行列式的简单总结(思维导图)

行列式概念
二三阶行列式
三阶行列式用沙路法则
逆序数及其性质对p1 p2 p3.....排序，正常排序为由小到大，
总逆序数指每个在该列中的数比其后面的的数大的总次数
n阶行列式的定义行数和列数为n的行列式（算法用上方的）
性质
行列式变号
推论：行列式中有两行（列）对应元素相同，行列式的值为0
用k乘以
等于用k乘以该行列式
推论：行列式中有两行（列）对应元素成比例，行列式的值为0
推论：如果行列式的某行（列）的所有元素有公因子，则公因子可以提到行列式
符号的外面
行列式的转置等于它本身
行列式中的某一行（列）的每个元素都由两个数之和组成，D可以成为两个行列
式之和
行列式的某一行（列）加上另外一行（列）对应元素的k倍，行列式的值不变
按行（列）展开
余子式和代数余子式
余子式例子
去掉第一行第一列后剩下的矩阵按照原来的方式排列成一个新的矩阵，
称新矩阵为该矩阵的余子式
代数余子式Mij为余子式的值
按行（列）展开
n阶行列式 D=det(aᵢⱼ) 的某一行(列)的元素与另一行(列)对应元素的代数余子式乘积
的和等于零
阶行列式. D=det(aᵢⱼ) 等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积的
和
行列式按k行（列展开）
k阶子式：保留划定的元素，使它们在另外成一个行列式，划定行和列数相同
若在n阶行列式D中,取定某k行(1≤k≤n),则这k行的元素组成的所有k阶子式分别与
它们的代数余子式的乘积之和等于D
克莱姆法则
概念
推论
方程齐次（等式右边全为0）则
若系数行列式不等于0，其只有0解
其有非0解，则其系数行列式为0。

行列式展开与应用例题和知识点总结

行列式展开与应用例题和知识点总结一、行列式的定义行列式是一个数值，它是由一个 n 阶方阵的元素按照一定的规则计算得到的。

对于一个二阶方阵 A ＝ a b; c d，其行列式的值为 ad bc。

对于一个三阶方阵 A ＝ a11 a12 a13; a21 a22 a23; a31 a32 a33，其行列式的值可以通过以下公式计算：｜A| ＝ a11(a22a33 a23a32) a12(a21a33 a23a31) ＋ a13(a21a32a22a31)二、行列式的展开法则1、二阶行列式的展开对于二阶行列式｜a b; c d|，其展开式为 ad bc。

2、三阶行列式的展开三阶行列式可以按照某一行（或列）展开。

例如，按第一行展开：｜a11 a12 a13; a21 a22 a23; a31 a32 a33| ＝ a11 × M11 a12 × M12 ＋a13 × M13其中，Mij 是元素 aij 的余子式，即去掉第 i 行和第 j 列后剩下的元素构成的二阶行列式的值，再乘以（－1)＾（i ＋ j)。

3、 n 阶行列式的展开n 阶行列式可以按照任意一行（或列）展开，其展开式是一个线性组合。

三、行列式的性质1、行列式与它的转置行列式相等。

2、互换行列式的两行（列），行列式的值变号。

3、行列式中某行（列）的元素乘以同一数后，加到另一行（列）的对应元素上，行列式的值不变。

四、行列式的应用例题例 1：计算行列式｜2 1; 3 4|解：根据二阶行列式的展开公式，该行列式的值为 2×4 1×3 ＝ 8 3 ＝ 5例 2：计算三阶行列式｜1 2 3; 4 5 6; 7 8 9|解：我们可以按第一行展开：｜1 2 3; 4 5 6; 7 8 9| ＝ 1×（5×9 6×8) 2×（4×9 6×7) ＋ 3×（4×85×7)＝ 1×（－3) 2×（－6) ＋ 3×（－1)＝－3 ＋ 12 3＝ 6例 3：已知行列式｜a b c; d e f; g h i| ＝ 4，求行列式｜2a 2b 2c; 3d 3e 3f; 4g 4h 4i|的值。

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)。

行列式的性质及应用知识点总结

行列式的性质及应用知识点总结行列式是线性代数中的一个重要概念，它在数学、物理、工程等领域都有着广泛的应用。

下面我们来详细总结一下行列式的性质及应用方面的知识点。

一、行列式的定义首先，我们来了解一下行列式的定义。

对于一个 n 阶方阵 A ＝（aij ），其行列式记为｜A| 或 det(A) ，它的值是一个确定的数。

对于二阶行列式，有｜A| ＝｜a 11 a 12 ； a 21 a 22 ｜＝ a 11 a 22 a 12 a 21 。

对于三阶行列式，有｜A| ＝｜a 11 a 12 a 13 ； a 21 a 22 a 23 ； a31 a 32 a 33 ｜＝ 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 32 。

对于n 阶行列式，其定义相对复杂，但可以通过递归的方式来理解。

二、行列式的性质1、行列式转置值不变若将行列式 A 的行与列互换得到的行列式称为 A 的转置行列式，记为 A T ，则有｜A| ＝｜A T ｜。

2、两行（列）互换，行列式的值变号例如，交换行列式 A 中的第 i 行和第 j 行，行列式的值变为｜A| ；交换第 i 列和第 j 列，行列式的值也变为｜A| 。

3、某行（列）乘以 k，行列式的值乘以 k若行列式 A 的某一行（列）的元素都乘以同一个数 k ，则行列式的值等于原来的行列式的值乘以 k 。

4、若某行（列）是两组数之和，则行列式可拆成两个行列式之和例如，若 A 的第 i 行元素为 b i ＋ c i ，则｜A| ＝｜B| ＋｜C| ，其中 B 是将 A 的第 i 行换成 b i 得到的行列式，C 是将 A 的第 i 行换成 c i 得到的行列式。

5、某行（列）乘以 k 加到另一行（列），行列式的值不变例如，将行列式 A 的第 j 行乘以 k 加到第 i 行，行列式的值不变；将第 j 列乘以 k 加到第 i 列，行列式的值也不变。

线性代数知识点总结汇总

线性代数知识点总结1 行列式（一）行列式概念和性质1、逆序数：所有的逆序的总数2、行列式定义：不同行不同列元素乘积代数和3、行列式性质：（用于化简行列式）（1）行列互换（转置），行列式的值不变（2）两行（列）互换，行列式变号（3）提公因式：行列式的某一行（列）的所有元素都乘以同一数k，等于用数k 乘此行列式（4）拆列分配：行列式中如果某一行（列）的元素都是两组数之和，那么这个行列式就等于两个行列式之和。

（5）一行（列）乘k加到另一行（列），行列式的值不变。

（6）两行成比例，行列式的值为0。

（二）重要行列式4、上（下）三角（主对角线）行列式的值等于主对角线元素的乘积5、副对角线行列式的值等于副对角线元素的乘积乘6、Laplace展开式：（A是m阶矩阵，B是n阶矩阵），则7、n阶（n≥2）范德蒙德行列式数学归纳法证明★8、对角线的元素为a，其余元素为b的行列式的值：（三）按行（列）展开9、按行展开定理：（1）任一行（列）的各元素与其对应的代数余子式乘积之和等于行列式的值（2）行列式中某一行（列）各个元素与另一行（列）对应元素的代数余子式乘积之和等于0（四）行列式公式10、行列式七大公式：（1）|kA|=k n|A|（2）|AB|=|A|·|B|（3）|A T|=|A|（4）|A-1|=|A|-1（5）|A*|=|A|n-1（6）若A的特征值λ1、λ2、……λn，则（7）若A与B相似，则|A|=|B|（五）克莱姆法则11、克莱姆法则：（1）非齐次线性方程组的系数行列式不为0，那么方程为唯一解（2）如果非齐次线性方程组无解或有两个不同解，则它的系数行列式必为0（3）若齐次线性方程组的系数行列式不为0，则齐次线性方程组只有0解；如果方程组有非零解，那么必有D=0。

2 矩阵（一）矩阵的运算1、矩阵乘法注意事项：（1）矩阵乘法要求前列后行一致；（2）矩阵乘法不满足交换律；（因式分解的公式对矩阵不适用，但若B=E,O,A-1，A*,f(A)时，可以用交换律）（3）AB=O不能推出A=O或B=O。

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。

计算行列式的方法总结

计算行列式的方法有多种，其中最常见的是以下几种：
拉普拉斯展开法：
适用于任意大小的矩阵。

根据矩阵的某一行或某一列展开，将行列式转化为更小规模的子行列式，然后递归地计算子行列式，直到变为2阶行列式为止。

三角行列式法：
适用于上三角或下三角矩阵。

将上三角矩阵的对角线元素相乘，得到行列式的值。

下三角矩阵的行列式计算方式类似。

对角线法则：
适用于对角行列式，即非对角元素全为零的行列式。

直接将对角线上的元素相乘，得到行列式的值。

特殊行列式：
对于某些特殊矩阵，可以通过观察其性质来快速计算行列式。

例如，单位矩阵的行列式为1，零矩阵的行列式为0，对角矩阵的行列式等于对角线上的元素相乘。

初等变换：
利用行变换或列变换，将矩阵转化为三角矩阵或对角矩阵，然后通过三角行列式法或对角线法则计算行列式的值。

特征值法：
对于n阶矩阵A，其行列式等于其特征值的乘积，即det(A)=λ1×λ2×…×λn。

这种方法通常用于计算较大规模的矩阵的行列式，可以通过计算特征值来简化问题。

克莱姆法则：
适用于线性方程组的解法。

对于n元线性方程组，如果系数矩阵的行列式不为零，则方程组有唯一解，并且解可以通过Cramer法则得到。

需要注意的是，行列式的计算可能会涉及较大的计算量，特别是对于高阶矩阵。

在实际计算中，可以根据矩阵的性质选择合适的计算方法，或者利用计算机软件进行计算。

行列式总结

行列式总结一、概念1. 排列：排列的逆序数及其计算方法，排列的奇偶性。

一个排列中，某两个元素的先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序。

一个排列中所有逆序的总数叫做该排列的逆序数。

排列的逆序数的计算方法：分别计算出排列中每个元素前面比它大的数码个数之和，然后相加。

• 逆序数为奇数的排列叫奇排列。

• 逆序数为偶数的排列叫偶排列。

2．行列式：()()121212111212122212121n n nn t p p p n p p np p p p n n nna a a a a a D a a a a a a ==-∑其他两种形式： ()12121n tp p p n D a a a =-∑ ()11221n n tp q p qp q D a a a =-∑一般项是不同行不同列元素乘积的代数和。

※一般项中的元素及一般项符号的确定。

3. 余子式与代数余子式一般地, 在n 阶行列式中, 把元素a ij 所在的第i 行和第j 列划去, 留下来的n -1阶行列式叫做元素a ij 的余子式, 记作M ij , 令A ij = (-1)i+j M ij , 并称之为a ij 的代数余子式.二、性质⑴将行列式转置，行列式的值不变：T D D。

⑵交换行列式的两行（列），行列式的值变号；推论：如果行列式中有两行（列）的对应元素相同，则此行列式的值为零；⑶用数k乘行列式的某一行（列），等于用数k乘此行列式；推论1：如果行列式某行（列）的所有元素有公因子，则公因子可以提到行列式外面；推论2：如果行列式中有两行（列）的对应元素成比例，则此行列式的值等于零；⑷如果将行列式某一行（列）的每一个元素都写成两个数的和，则此行列式可以写成两个行列式的和，这两个行列式分别以这两个数为所在行（列）对应位置的元素，其他位置的元素与原行列式相同。

推论：如果将行列式某一行（列）的每个元素都写成m个数的和，则此行列式可以写成m个行列式的和。

行列式计算方法小结

在计算对角行列式时，需要注意保持运算的正确性，避免因元素位置错位导致计算错误。
计算公式
对角行列式的计算公式为 $Delta = prod_{i=1}^{n} a_{ii}$，其中 $a_{ii}$ 表示第 $i$ 行第 $i$ 列的元素。
04
行列式计算在矩阵中的应用
行列式与矩阵的逆
总结词
上三角行列式的计算公式为 $Delta = sum_{i=1}^{n} (1)^{i+j} a_{ij} prod_{k=1}^{i1} a_{ik}$，其中 $a_{ij}$ 表示第 $i$ 行第 $j$ 列的元素。
在计算上三角行列式时，需要注意保持运算的正确性，避免因元素位置错位导致计算错误。
矩阵的秩是其行或列向量中线性无关向量的个数，而零行列式的矩阵必然有零秩。因此，通过计算行列式值，可以确定矩阵秩的性质。
行列式与线性方程组
总结词
行列式在解线性方程组中起到关键作用，通过行列式的性质可以简化方程组的求解过程。
详细描述
对于线性方程组，如果系数矩阵的行列式不为零，则该方程组有唯一解。此外，行列式的性质如代数余子式等在方程组的求解过程中也具有重要应用。
代数余子式是由去掉一个元素后得到的$(n-1)$阶行列式乘以一个系数$(n-1)$得到的。这种方法在实际应用中较为常用，特别是在行列式中有很多零元素的情况。
展开法Βιβλιοθήκη 展开法是一种基于行列式展开定理的计算行列式值的方法。具体来说，对于一个$n$阶行列式$|begin{matrix} a_{11} & a_{12} & cdots & a_{1n} a_{21} & a_{22} & cdots & a_{2n} vdots & vdots & ddots & vdots a_{n1} & a_{n2} & cdots & a_{nn} end{matrix}|$，其值等于按照某一行或某一列展开后的代数和。

行列式的性质及应用知识点总结

行列式的性质及应用知识点总结行列式是线性代数中一个重要的概念，对于矩阵运算和求解线性方程组等问题具有重要的应用价值。

本文将对行列式的性质及其在实际问题中的应用进行总结，以帮助读者更好地理解和应用这一概念。

一、行列式的定义和性质1. 行列式的定义行列式是一个与方阵相关的标量，在实际运算中通常用大写字母表示。

对于一个n阶方阵A = (a_ij)，其行列式记作det(A)或|A|，其中a_ij代表矩阵A的第i行第j列的元素。

2. 行列式的性质（1）行列互换性：如果交换矩阵的两行（列），行列式的值不变，即|A| = -|A' |，其中A'是A行列互换后的矩阵。

（2）行列式的倍乘性：如果矩阵A的某一行（列）的元素分别乘以同一常数k，那么行列式的值也相应地乘以k，即|kA|=k^n|A|。

（3）行列式的加性：如果有两个矩阵A和B，它们唯一的区别是其中某一行（列）不同，那么这两个行列式的和等于另一个行列式，即|A+B|=|A'|+|B|。

（4）行列式的三角形性质：如果矩阵A是一个上（下）三角矩阵，那么它的行列式等于对角线上各元素的乘积，即|A| = a_11 * a_22 * ... *a_nn。

二、行列式的应用1. 矩阵的逆行列式在求解矩阵的逆时起到关键作用。

如果一个n阶方阵A存在逆矩阵A^-1，那么有A * A^-1 = I，其中I是单位矩阵。

利用行列式的性质，我们可以通过求解行列式的值来判断矩阵是否可逆，即当|A| ≠ 0时，矩阵A可逆。

2. 线性方程组的求解行列式也可以应用于求解线性方程组。

对于一个有n个未知数和n 个方程的线性方程组，可以使用Cramer法则来求解，其中每个未知数的值等于其对应行列式除以总行列式的值，即x_i = |A_i| / |A|，其中A_i是将方程组中第i个未知数对应的列替换为方程组右侧的常数列得到的矩阵。

3. 矩阵的秩行列式还可以用于求解矩阵的秩。

矩阵的秩是一个衡量矩阵线性无关性的指标，它表示矩阵的行（列）向量组的最大线性无关组的向量个数。

行列式的计算方法总结大全

行列式的计算方法总结大全
行列式的计算方法有很多种，以下是其中一些常见的方法：
1. 代数余子式法：利用代数余子式展开式，将行列式按某一行或某一列展开，然后计算各项的代数余子式的乘积之和，即可求出行列式的值。

2. 递推法：利用递推关系式，将行列式按某一行或某一列展开，然后逐步递推，即可求出行列式的值。

3. 归纳法：利用归纳法，通过观察和分析较小的行列式，逐步归纳出行列式的展开规律，然后逐步展开，即可求出行列式的值。

4. 矩阵相乘法：将行列式转换为矩阵相乘的形式，然后利用矩阵相乘的性质，计算行列式的值。

5. 元素替换法：利用元素替换的性质，将行列式中的某些元素替换为已知的值，然后逐步简化，即可求出行列式的值。

以上是常见的行列式计算方法，不同的行列式可能需要采用不同的方法进行计算。

在具体计算时，需要根据具体情况选择适合的方法。

线性代数知识点及总结

线性代数知识点总结第一章行列式1. n 阶行列式()()121212111212122212121==-∑n nnn t p p p n p p np p p p n n nna a a a a a D a a a a a a 2.特殊行列式1212n nλλλλλλ=，()()1122121n n n nλλλλλλ-=-3.行列式的性质定义记111212122212nn n n nna a a a a a D a a a =，112111222212n n T nnnna a a a a a D a a a =，行列式TD 称为行列式D 的转置行列式。

性质1行列式与它的转置行列式相等。

性质2 互换行列式的两行()↔i j r r 或列()↔i j c c ，行列式变号。

推论如果行列式有两行〔列〕完全一样〔成比例〕，则此行列式为零。

性质3 行列式*一行〔列〕中所有的元素都乘以同一数()⨯j k r k ，等于用数k 乘此行列式；推论1 D 的*一行〔列〕中所有元素的公因子可以提到D 的外面; 推论2 D 中*一行〔列〕所有元素为零，则=0D 。

性质4 假设行列式的*一列〔行〕的元素都是两数之和，则1112111212222212()()()i i n i i n n n ni ninna a a a a a a a a a D a a a a a '+'+='+11121111121121222*********12i n i n i n i n n n ninnn n ninna aa a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ''=+' 性质6 把行列式的*一列〔行〕的各元素乘以同一数然后加到另一列(行)对应的元素上去，行列式的值不变。

而算得行列式的值。

4. 行列式按行〔列〕展开余子式在n 阶行列式中，把元素ij a 所在的第i 行和第j 列划去后，留下来的1n -阶行列式叫做元素ij a 的余子式，记作ij M 。

行列式总结

行列式一个排列中的任意两个元素对换，排列改变奇偶性列变成标准排列的对换次数为偶数n阶行列式也可定义为D＝∑（-1）t a p1a p2a p3……a pn其中t为行排列p1 p2……p n的逆序数代数余子式乘积之和，即D＝a i1A i1+a i2A i2+……+a in A in或 D＝a1j A1j+a2j A2j+……+a nj A nj（行列式按行（列）展开法则）●余子式、代数余子式余子式：将a ij i行和j列的元素去掉得到n-1阶行列式M ij 代数余子式：A ij=（-1）（i+j）M ij●n阶行列式的值：D=a i1A i1+a i2A i2+……+a in A in=a1j A1j+a2j A2j+……+a nj A nj●转置行列式D T：行变列D=D T●行列式性质（6个）性质1：行列式与它的转置行列式相等性质2：互换行列式的两行（列）性质3：行列式的某一行（列）中所有的元素都乘以同一性质4：行列式中如果有两行（列）元素成比例，则此行D =∣a ij ∣n 则∑=nk 1a ik A jk =a i1A j1+a i2A j2+……+a in A jn =D ·△ij△ ij=ji j i ≠=01{如：a 11A 21+a 12A 22+……+a 1n A 2n =0性质5：若行列式的某一行（列）的元素都是两数之和，性质6：把行列式的某一行（列）的各元素乘以同一个数●Vandermonde(范德蒙德)行列式： | 1 1 … 1 || x 1 x 2 … x n | ∏ (求积符号)D n = | x 12 x 22 … x n 2 | ＝ n ≥i ≥j ≥1（x i －x j ）| ┆ ┆┆ || x 1n-1x 2n-1…x n n-1|应元素的代数余子式乘积之和等于零，即a i1A j1+a i2A j2+……+a in A jn =0 i ≠j或 a 1i A 1j +a 2i A 2j +……+a nj A nj =0 i ≠j（行、列必须有一个恒定不变，如：D= a i1A i1+a i2A i2+……+a in A in ） ●Laplace （k 阶子式和它的余子式）：若在n 阶行列式D 中选定k 个行（1≤k<n ）,则行列式D 等于由这k 个行产生的所有k 阶子式与他们相应的代数余子式对应乘积和。