线性代数行列式基本概念
行列式知识点
行列式知识点行列式是线性代数中的重要概念之一，广泛应用于数学、物理、工程和计算机科学等领域。
本文将介绍行列式的基本概念、性质和计算方法，帮助读者更好地理解和应用行列式知识。
一、行列式的定义行列式是一个与矩阵相关的数值。
对于一个n阶方阵A，它的行列式表示为det(A)，其中n表示方阵的阶数。
行列式的计算涉及到矩阵的元素和排列的概念，下面将详细介绍。
二、行列式的性质1. 行列式的对角线规则：对于一个n阶方阵A，行列式det(A)等于主对角线元素相乘的积减去次对角线元素相乘的积。
2. 行列式的性质之一：交换行（列）位置，行列式的值不变。
3. 行列式的性质之二：若行（列）中有两行（列）元素成比例，行列式的值为0。
4. 行列式的性质之三：行列式的某一行（列）乘以一个数k，等于行列式的值乘以k。
三、行列式的计算方法1. 二阶和三阶行列式的计算：对于二阶行列式A，可以用交叉相乘法计算，即ad-bc。
对于三阶行列式A，可以用Sarrus法则计算。
2. 高阶行列式的计算：对于n阶行列式A，可以利用拉普拉斯展开定理进行计算。
具体步骤是选择一行（列）作为展开行（列），将行列式展开为以该行（列）元素为首的n个代数余子式的乘积之和。
四、行列式的应用1. 线性方程组的解：行列式可以用于求解线性方程组的解。
若系数矩阵的行列式不为0，则方程组有唯一解；若行列式为0，则方程组无解或有无穷解。
2. 矩阵的逆：若一个n阶方阵A的行列式不为0，则矩阵A可逆，且其逆矩阵A^{-1}的元素可以用A的伴随矩阵元素和行列式的倒数表示。
3. 坐标变换：在几何学中，行列式可以用于坐标变换。
例如，二维平面上坐标变换时，坐标的旋转、平移和缩放可以用行列式进行表示。
五、总结本文介绍了行列式的基本概念、性质和计算方法，并提供了行列式在线性方程组、矩阵逆和坐标变换中的应用。
行列式作为线性代数中的基础知识，对于深入理解和应用相关领域的知识具有重要作用。
通过学习和掌握行列式的知识点，读者可以更好地理解相关的数学和科学问题，并灵活运用行列式进行问题求解和分析。
行列式大一知识点总结归纳
行列式大一知识点总结归纳行列式是线性代数中的一个重要概念，它在解决方程组、计算矩阵的逆、求解线性方程等方面有着广泛的应用。
在大一的线性代数学习中，行列式是必不可少的一部分。
本文将对大一学习中的行列式知识点进行总结和归纳。
一、行列式的定义行列式是一个实数或复数的方阵所特有的一个标量。
对于一个n阶的方阵A = [a_ij]，其行列式记作det(A)或|A|，行列式的定义如下：det(A) = ∑(-1)^(i+j) * a_ij * det(A_ij)其中，(-1)^(i+j)是一个符号项，a_ij表示A的第i行第j列的元素，det(A_ij)为去掉第i行和第j列后的(n-1)阶方阵的行列式。
二、行列式的性质1. 行列式的转置等于其本身的行列式：det(A^T) = det(A)2. 互换行列式的两行（列）则行列式变号：若交换行列式A的第i行和第j行（列），则有：det(A) = -det(A')3. 行列式的某一行（列）的公因子可以提出：若A的第i行（列）的所有元素都乘以k，则有：det(A) = k * det(A')4. 行列式有一个相同的行（列）或有一个行（列）全为0，则行列式为0：若A的某一行（列）全为0，或A的某两行（列）相同，则det(A) = 0。
5. 行列式的两行（列）对换后不变：若交换A的某两行（列）位置，行列式不变：det(A) = det(A')三、行列式的计算方法1. 二阶行列式：对于二阶行列式A = [a11 a12; a21 a22]，其行列式的值为： det(A) = a11 * a22 - a12 * a212. 三阶行列式：对于三阶行列式A = [a11 a12 a13; a21 a22 a23; a31 a32 a33]，其行列式的值为：det(A) = a11 * a22 * a33 + a12 * a23 * a31 + a13 * a21 * a32 - a13 * a22 * a31 - a12 * a21 * a33 - a11 * a23 * a323. 多阶行列式：对于n阶行列式，可以利用代数余子式与余因子展开法进行计算。
行列式的认识
行列式的认识在线性代数中，行列式是一种非常重要的概念，它是一个方阵的一个标量量度。
它在许多领域中都有着广泛的应用，包括物理，工程学，统计学和计算机图形学等。
1. 行列式的定义行列式通常表示为$det(A)$或$|A|$。
它是一个方阵的数字值，如果它是正的，则表示该矩阵是“正定”的，否则表示它是“负定”的。
一个矩阵的行列式的计算方式如下：$$ det(A)=\sum_{\sigma\in S_{n}}(-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^{n}a_{i,\sigma_i},$$其中，$n$是矩阵的阶数，$a_{i,j}$是矩阵$A$中第$i$行第$j$列的元素，$S_n$是$n$个元素的置换群，$\sigma$是$S_n$中一个置换。
$\tau(\sigma)$表示置换$\sigma$的逆序数，即该置换可以通过多少次交换相邻的元素变为单位置换。
$(-1)^{\tau(\sigma)}$表示符号，当逆序数是偶数时取值为正，当逆序数是奇数时取值为负。
因此，行列式的值可以通过先列出所有可能的$n!$种置换，然后计算每个置换的贡献来得到。
2. 行列式的性质行列式有许多令人惊讶的性质。
以下是一些重要性质的概述：2.1 行列式的性质1：任意交换矩阵的两行或两列，行列式的值会发生反转。
根据上述公式，当交换两行时，置换的符号改变了，因为逆序数的奇偶性改变了。
当交换两列时，置换的奇偶性也改变了，因此结果符号仍然改变。
例如，对于一个3x3的矩阵A，如果我们交换第1行和第2行，那么行列式的值将由$det(A)$变为$-det(A)$。
2.2 行列式的性质2：如果矩阵的两行或两列成比例，那么该行列式的值为零。
如果两行成比例，那么矩阵的行列式为零，因为对于任何置换$\sigma$，这两行的元素始终被映射到了同一列。
结果是，对于每个乘积$a_{i,\sigma_i}$，该乘积乘以一个相同的因子$a_{j,\sigma_j}=ka_{i,\sigma_j}$，其中$k$是一个常数。
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矩阵的秩和行列式
矩阵的秩和行列式之间也存在关系。矩阵的 秩等于其行向量或列向量生成的子空间的维 数，而行向量或列向量生成的子空间的维数 又等于该矩阵的阶数与非零特征值的个数之 和减去一，而一个矩阵的非零特征值的个数 又等于该矩阵的行列式的值。
05
特殊行列式介绍
二阶行列式
定义
二阶行列式表示为2x2的矩 阵，其计算公式为a11*a22a12*a21。
对于任何n阶方阵A，其行列式|A|和转置行列式|A^T|相等，即|A^T| = |A|。
行列式的乘法规则
总结词
行列式的乘法规则
详细描述
行列式的乘法规则是两个矩阵的行列式相乘等于它们对应元素相乘后的行列式。即，如果矩阵A和B分别是m×n 和n×p矩阵，那么它们的行列式相乘|AB| = |A||B|。
向量和向量的外积
行列式可以用来描述向量的外积，即两个向量的叉积。叉积 的结果是一个向量，其方向垂直于作为叉积运算输入的两个 向量，大小等于这两个向量的模的乘积与它们之间夹角的正 弦的乘积。
在线性方程组中的应用
解线性方程组
行列式可以用来判断线性方程组是否有 解，以及解的个数。如果一个线性方程 组的系数矩阵的行列式不为零，则该线 性方程组有唯一解；如果系数矩阵的行 列式为零，则该线性方程组可能无解、 有唯一解或有无穷多解。
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• 引言 • 行列式的计算方法 • 行列式的性质 • 行列式的应用 • 特殊行列式介绍 • 行列式的计算技巧
01
引言
主题简介
01
行列式是线性代数中的基本概念 之一，用于描述矩阵的某些性质 和运算规则。
02
行列式在数学、物理、工程等领 域有广泛的应用，是解决实际问 题的重要工具。
行列式概念
行列式的三种定义
行列式的三种定义行列式是线性代数中一个非常重要的概念，它具有着许多重要的性质和应用。
在学习行列式的过程中，需要掌握三种不同的定义方法，包括代数定义、几何定义、和递推定义。
本文将从这三个方面一步一步讲解，帮助读者更好地理解行列式的概念和计算方法。
1. 代数定义行列式的代数定义是最基本也是最常用的定义方法。
对于一个n阶矩阵A，其行列式记为|A|或det(A)，代数定义为：|A| = Σ(-1)^(i+j) * a_ij * M_ij其中i和j分别表示矩阵A中的第i行和第j列，a_ij表示A中第i行第j列的元素值，M_ij表示去掉矩阵A中第i行和第j列的子矩阵的行列式值。
这个定义可能看起来比较复杂，但是实际上非常好理解。
它的基本思路是将n阶矩阵A转化为n个n-1阶矩阵的运算，然后不断地递归计算，最终得出行列式的值。
这种方法的优点在于，它不仅适用于方阵，也适用于非方阵，所以可以广泛地应用到各种各样的问题中。
2. 几何定义几何定义是行列式另一种常用的定义方法。
它的基本思路是将矩阵A对应的线性变换视为对n维空间中一个向量的拉伸，从而将行列式的值解释为拉伸的比例因子。
具体来说，对于一个n阶矩阵A，其行列式的几何定义为：|A| = S*B/S*A其中S*A和S*B分别表示矩阵A和B对应线性变换后向量的长度，也就是表示空间中一个体积的大小。
这个定义方法非常直观，可以帮助我们更好地理解行列式的含义，也适用于二维和三维空间中的向量计算。
3. 递推定义递推定义是行列式的另一种常见定义方法。
它的基本思路是不断地删减矩阵的行和列，直至得到一个常数值。
这个定义方法虽然比较抽象，但是它有着较高的计算效率和便利性。
对于一个n阶矩阵A，其行列式的递推定义为：|A| = a_11 * |A'|其中A'是去掉A中的第一行和第一列所得的(n-1)阶矩阵。
这个定义方法可以方便地使用递归或循环算法实现，对于大规模矩阵的计算尤其有效。
线性代数-行列式(完整版)
01
对于二元一次方程组，可以直接应用克拉默法则求解
未知数。
02
对于三元一次方程组，需要先判断系数矩阵的行列式
是否为零，若不为零，则可以使用克拉默法则求解。
03
对于更高元次的线性方程组，克拉默法则同样适用，
但计算量会随着元次的增加而急剧增大。
矩阵可逆性判别方法
01
一个方阵可逆的充分必要条件是其行列式不等于零。
行列式基本性质
行列式中如果有两行（或两列）元素成比例，则此行列式等于零。
若行列式的某一行（或某一列）的元素都是两数之和，例如第i行的元素都是两数之 和：$a_{ij}=b_{ij}+c_{ij}$，则此行列式等于两个行列式之和，这两个行列式的第i行 分别为$b_{ij}$和$c_{ij}$，其余各行与原行列式的相应的行相同。
对于一个n阶方阵A，其行列式记作|A|或det(A)， 是一个数值。
行列式的值可以通过对矩阵元素进行特定的运算 得到，该运算满足一定的性质。
行列式基本性质
行列式与它的转置行列式相等。
交换行列式的两行（或两列），行列式变号。 行列式的某一行（或某一列）中所有的元素都乘以同一数k，等于用数k乘 此行列式。
克拉默法则介绍
克拉默法则（Cramer's Rule）是线性 代数中一个关于求解线性方程组的定理。
该法则适用于具有相同数量方程的方程组， 且系数矩阵的行列式不为零的情况。
克拉默法则通过计算系数矩阵的行 列式以及将系数矩阵的某一列替换 为常数项列后得到的新矩阵的行列 式，来求解方程组的解。
克拉默法则在方程组求解中应用
应用领域
范德蒙德行列式在多项式插值、数值分析等领域有广 泛应用。
范德蒙德行列式在多项式拟合中应用
行列式的认识
行列式的认识行列式是线性代数中的一个重要概念，用于描述矩阵的性质和求解线性方程组的解。
本文将介绍行列式的概念、性质和计算方法，并探讨其在代数学和几何学中的应用。
一、行列式的定义行列式是一个标量，通常用竖线或方括号表示。
对于一个n阶方阵A，其行列式记作det(A)、|A|或[A]，定义如下：det(A) = a11*a22*a33...ann - a11*a23*a32...ann-1n +a11*a24*a42...ann-1n-1 - ... - a1n*a2n-1*a3n-2...a(n-1)(n-1)其中，aij表示矩阵A的第i行第j列的元素。
在该定义中，n阶方阵A被展开成n!个乘积的和，这些乘积称为行列式的项。
二、行列式的性质1. 互换行列式的两行（列），其值不变。
2. 行（列）成比例，行列式的值为0。
3. 行列式中某行（列）元素的倍数加到另一行（列）上，其值不变。
4. 行列式的值等于其转置矩阵的值。
5. 若矩阵A可逆，则其行列式不为0。
三、行列式的计算方法行列式的计算方法有多种，其中最常用的是按行或列展开法。
1. 按第一行（列）展开：根据定义展开第一行（列）的各个元素乘以其代数余子式，并与其对应符号相乘后求和。
2. 代数余子式求和：对于n阶方阵A的元素aij，其代数余子式定义为Aij = (-1)^(i+j) * Mij，其中Mij为A去掉第i行第j列后所形成的(n-1)阶方阵。
行列式的值可以通过对A的一行（列）元素与其代数余子式相乘求和得到。
四、行列式的应用1. 线性方程组的解：给定一个线性方程组Ax=b，其中A为系数矩阵，x为未知向量，b为常数向量。
若det(A)≠0，则方程组存在唯一解；若det(A)=0，则方程组可能无解或有无穷多解。
2. 矩阵的可逆性：对于n阶方阵A，若det(A)≠0，则A可逆；若det(A)=0，则A不可逆。
3. 判断向量组的线性相关性：给定一组向量v1，v2，...，vn，将其排列成矩阵A=[v1, v2, ..., vn]。
行列式概念
行列式概念及其关键概念1. 定义行列式（determinant）是矩阵的一个重要指标，在线性代数中起到了至关重要的作用。
行列式是一个标量（scalar），用于表示一个矩阵的性质和特征。
对于一个n阶方阵A，其行列式的定义如下：设A为n阶矩阵，A的元素 aij 是一个n行n列的矩阵则A的行列式记作 |A| 或 det(A)，定义为： |A| = {p} (-1)^p a{1p1} a_{2p2} … a_{npn} 其中p是Sn的元素，Sn是n个元素的置换群。
p1, p2, …, pn是一个排列。
(-1)^p表示符号，若p的逆序数为偶数，则取正号，否则取负号。
此定义适用于n阶矩阵A，其中n为正整数。
2. 关键概念2.1 代数余子式对于矩阵A的元素a_{ij}，其代数余子式定义为M_{ij}: M_{ij} = (-1)^{i+j}|A_{ij}| A_{ij}表示将第i行和第j列剔除后的(n-1)阶矩阵。
计算代数余子式时，我们需要递归地计算小于n阶矩阵的行列式。
2.2 余子式矩阵对于n阶矩阵A，其余子式矩阵C定义为： C = (M_{ij}) 即，矩阵C的每一个元素都是A的代数余子式。
2.3 伴随矩阵对于n阶矩阵A，其伴随矩阵A定义为： A = C^T 即，伴随矩阵是余子式矩阵的转置。
2.4 逆矩阵对于n阶方阵A，如果存在一个n阶方阵B，使得AB=BA=I，其中I是单位矩阵，则称A为可逆矩阵，B称为A的逆矩阵，记作A^{-1}。
利用行列式，我们可以得到矩阵的逆矩阵的计算公式： A^{-1} = A^其中，|A|表示矩阵A的行列式，A 表示矩阵A的伴随矩阵。
3. 重要性3.1 线性方程组的解行列式在解线性方程组时起到了重要的作用。
对于线性方程组Ax=b，其中A是一个n阶方阵，b是一个n维向量，x是一个n维向量。
如果行列式|A|不为零，则方程组有唯一解x=A^{-1}b。
如果|A|=0，方程组可能无解或有无穷多个解。
线性代数-行列式(完整版)
a11a22 a12a21
数a（ ij i, j 1,2)称为它的元素。
今后对任何行列式，横 排称为行， 竖排称为列 ,
aij中i称为行标, j称为列标, aij 表示第i行第j列元素, 左上角到右下角表示主对角线，
4
右上角到左下角表示次对角线， 例１
5 1 3 2
5 2 (1) 3 13
a21 a22 a31 a32
可以用对角线法则来记忆如下.
8
主对角线法
a11
a12
a13 a23 a11a22a33 a12a23a31 a13a21a32 a33 a13a22a31 a12a21a33 a11a23a32
a21 a22 a31 a32
9
例4 计算三阶行列式
定理1.1：任一排列经过一个对换后奇偶性改变。
证明：
19
对换在相邻两数间发生，即
设排列 …jk… (1) 经j,k对换变成 …kj… (2) 此时，排列(1)、(2)中j,k与其他数是否构成逆序的情形未 发生变化；而j与k两数构成逆序的情形有变化： 若(1)中jk构成逆序,则(2)中不构成逆序(逆序数减少1) 若(1)中jk不构成逆序,则(2)中构成逆序(逆序数增加1)
n!个） 称为一个n级排列（总数为 . 如：由1,2,3可组成的三级排列有3！=6个： 123 132 213 231 312 321 注意:上述排列中只有第一个为自然顺序(小大),其 他则或多或少地破坏了自然顺序(元素大小与位置相
反)——构成逆序.
15
(2)排列的逆序数
定义： 在一个n 级排列i1i2…in中，若某两数的前 后位置与大小顺序相反,即is>it(t>s),则称这两数构 成一个逆序.排列中逆序的总数,称为它的逆序数， 记为N (i1i2…in).
行列式的基本概念
行列式的基本概念===========行列式是线性代数中的基本概念之一，它是一个由矩阵元素构成的数学表达式。
本篇文章将详细介绍行列式的定义、性质、运算、应用、发展历程、相关问题与技巧以及在数学中的地位与价值。
1. 行列式的定义--------行列式是由一个方阵的元素构成的数学表达式。
它可以看作是矩阵的一种性质，用于求解线性方程组、判断矩阵是否可逆等。
行列式的定义如下：设A是一个n阶方阵，即A是一个n行n列的矩阵，A的行列式记作det(A)，并且满足以下性质：1. 交换律：det(A)=det(AT)，其中AT为A的转置矩阵。
2. 结合律：对于任意的常数k，det(kA)=k^n * det(A)。
3. 单位元：当A为n阶单位矩阵I时，det(I)=1。
2. 行列式的性质--------行列式具有以下性质：1. 如果矩阵A中有两行或两列相等，则det(A)=0。
2. 如果矩阵A是一个对称矩阵，那么它的行列式等于它的主对角线上的元素的乘积减去副对角线上的元素的乘积。
即det(A)=a11*a22*...*ann - a12*a21*...*ann+a1n*a2n*...*an-1,n-1。
3. 如果矩阵A是一个埃尔米特矩阵（即AT=A），那么它的行列式等于它的特征值的乘积。
即det(A)=a11*a22*...*ann * a12*a21*...*ann+a1n*a2n*...*an-1,n-1。
4. 如果矩阵A是一个可逆矩阵，那么它的行列式不等于零。
即det(A)!=0。
5. 如果矩阵A是一个正定矩阵，那么它的行列式大于零。
即det(A)>0。
6. 如果矩阵A是一个负定矩阵，那么它的行列式小于零。
即det(A)<0。
7. 如果矩阵A是一个半正定矩阵，那么它的行列式大于等于零。
即det(A)>=0。
8. 如果矩阵A是一个半负定矩阵，那么它的行列式小于等于零。
即det(A)<=0。
大一数学行列式知识点
大一数学行列式知识点行列式是线性代数中的重要概念，它在解决线性方程组、计算向量的线性无关性等问题中起着关键作用。
本文将介绍大一数学中与行列式相关的基本概念和常见知识点。
1. 行列式的定义行列式可以看作是一个矩阵的标量值。
对于n阶方阵A=(aij)，行列式的定义如下：|A| = a11*a22*a33*...*ann + a21*a32*a43*...*a(n-1)n*a1n + ... + ann-1*an1*a1n-1*...*a21 - ... - ann*a(n-1)n*a1n*...*a212. 二阶行列式二阶行列式是最为简单的一种行列式形式。
对于二阶方阵A=(aij)，行列式的计算方式如下：|A| = a11*a22 - a12*a213. 三阶行列式三阶行列式也是比较常见的一种形式。
对于三阶方阵A=(aij)，行列式的计算方式如下：|A| = a11*a22*a33 + a21*a32*a13 + a31*a12*a23 - a31*a22*a13 - a11*a32*a23 - a21*a12*a334. 行列式的性质（1）行列式与转置：对于一个方阵A，有|A|=|A^T|，即行列式与转置矩阵的行列式相等。
（2）行列式与矩阵相似：对于相似矩阵，它们的行列式相等，即若A~B，则|A|=|B|。
（3）行列式与倍数：若矩阵A的某一行(列)的所有元素同时乘以k，那么行列式的值也会乘以k。
（4）行列式与行(列)互换：行列式中行(列)互换会改变行列式的符号，即互换行(列)后的行列式值等于原行列式值的相反数。
（5）行列式与行(列)相关：若方阵A的某一行(列)是由其他行(列)线性组合得到的，则此行列式为零。
5. 行列式的计算方法（1）按定义法：根据行列式的定义进行展开求值。
适用于小阶行列式的计算。
（2）按行(列)展开法：按矩阵的某一行(列)展开，可以通过递归的方式迭代求解。
适用于中阶行列式的计算。
行列式的概念与计算
行列式的概念与计算行列式是线性代数中一种重要的概念。
它可以用来描述线性变换对于向量空间的影响，也是求解线性方程组的基本方法之一。
本文将介绍行列式的概念与计算方法。
一、行列式的概念行列式是由元素构成的一个二阶矩阵，表示为|A|。
其中，A是一个n阶方阵，n≥2。
行列式的值是一个实数，用det(A)表示。
行列式的计算需要用到某种特定的排列求和方式，这种排列被称为置换。
设有n个元素，它们可以组成n!种排列。
用S(n)表示这些排列的全体。
如果有一个排列σ={(1,i1),(2,i2),…,(n,in)}，其中1≤i1,i2,…,in≤n且不同，则称σ是n个元素的一个置换。
每个置换都有一个符号，用sgn(σ)表示。
对于一个n阶方阵A，我们可以将它的行列式表示为：|A|=∑σ∈S(n)sgn(σ)a1σ(1)a2σ(2)…anσ(n)其中，a1σ(1)表示A的第1行第σ(1)列的元素；a2σ(2)表示A 的第2行第σ(2)列的元素，以此类推。
由于每个排列σ都会贡献一个符号sgn(σ)，因此行列式的值是对各种排列的元素积求和的结果。
二、行列式的计算方法2.1 二阶行列式二阶行列式是最简单的情况，由一个2×2矩阵构成。
设A=[aij]是一个2×2矩阵，则它的行列式表示为：|A|=a11a22−a12a21这个公式可以通过我们之前介绍的方法直接计算得出。
2.2 三阶行列式三阶行列式是由一个3×3矩阵构成的行列式。
设A=[aij]是一个3×3矩阵，则它的行列式表示为：|A|=a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32−a31a22a13−a32a23a11−a3 3a21a12这个公式可以通过三阶行列式的定义直接计算得出，也可以用高斯消元法或其他适当的方法计算得出。
2.3 高阶行列式对于高阶行列式，计算就要更加复杂。
一般情况下，我们会采用行列式的性质来简化计算。
第二讲 行列式
a1 D2 = c1
n
b1 = a1d1 b1c1 d1
得
D2 n = ∏ (ai di bi ci )
i =1
计算下列行列式: 例3. 计算下列行列式:
x b1 D = b2 M bn a1 c1 0 M 0 a2 L an 0 L 0 0 M c2 L M O 0
L cn
解:该行列式的特点是:非零元素分布在第一行,列 该行列式的特点是:非零元素分布在第一行, 及主对角线上, 形分布.根据这一特点, 及主对角线上,成"爪"形分布.根据这一特点,可借助 主对角线上的元素利用倍加变换将第一行(列)元素化为 主对角线上的元素利用倍加变换将第一行( 即可. 零.即可.
aj cj r j +1 + r1
D
j =1,L, n
=
n a b j j ∏ ci x ∑ c j =1 i =1 j n
1 + x12 x2 x1 L xn x1 2 x1 x2 1 + x2 L xn x2 例4 计算 Dn = M M M 2 x1 xn x2 xn L 1 + xn
bn
0 N
a b c d
1 1
0 O
d n 1 0 0 dn
c c
n
n 1
d
0
n 1
0
都按最后一行展开
an d n D2 n2 bn cn D2 n2
由此得递推公式: 由此得递推公式: D2 n = (an d n bn cn ) D2 n 2 即 而
D2 n = ∏ (ai di bi ci ) D2
(8)计算 (8)计算 D2 n = 0
;
an O
线性代数知识点总结(第1、2章)
线性代数知识点总结（第1、2章）（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。
（六）矩阵的运算12、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。
行列式的定义是什么
行列式的定义是什么行列式在数学中，是由解线性方程组产生的一种算式。
行列式的定义是什么?以下是店铺为大家整理的关于行列式的定义，欢迎大家前来阅读!行列式的定义一个矩阵A的行列式有一个乍看之下很奇怪的定义：其中s g n(σ)是排列σ的符号差。
对于比较小的矩阵，比如说二阶和三阶的矩阵，行列式表达如下，有些像是主对角线(左上至右下)元素的乘积减去副对角线(右上至左下)元素的乘积(见图中红线和蓝线)。
2阶： 3阶：。
但对于阶数较大的矩阵，行列式有 n!项，并不是这样的形式。
二维向量组的行列式行列式是向量形成的平行四边形的面积设P是一个二维的有向欧几里得空间，即一个所谓的欧几里得平面。
两个向量 X和X’的行列式是：经计算可知，行列式表示的是向量 X和X ’形成的平行四边形的有向面积。
并有如下性质：行列式为零当且仅当两个向量共线(线性相关)，这时平行四边形退化成一条直线。
如果以逆时针方向为正向的话，有向面积的意义是：平行四边形面积为正当且仅当向量X和X’逆时针排列(如图)。
行列式是一个双线性映射。
三维向量组的行列式设E是一个三维的有向欧几里得空间。
三个三维向量的行列式是：这时的行列式表示 X、X’和X’’三个向量形成的平行六面体的有向体积，也叫做这三个向量的混合积。
同样的，可以观察到如下性质：行列式为零当且仅当三个向量共线或者共面(三者线性相关)，这时平行六面体退化为平面图形，体积为零。
这时行列式是一个“三线性映射”，也就是说，对第一个向量有，对第二、第三个向量也是如此。
基底选择在以上的行列式中，我们不加选择地将向量在所谓的正交基下分解，实际上在不同的基底之下，行列式的值并不相同。
这并不是说平行六面体的体积不唯一。
恰恰相反，基底变换可以看作线性映射对基的作用，而不同基底下的行列式代表了基底变换对“体积”的影响。
可以证明，对于所有同定向的标准正交基底，向量组的行列式的值是一样的。
也就是说，如果我们选择的基底都是“单位长度”，并且两两正交，那么在这样的基底之下，平行六面体的体积是唯一的。
行列式的定义计算方法
行列式的定义计算方法行列式是线性代数中一个重要的概念，用于描述线性方程组的解的性质。
行列式广泛应用于数学、物理、工程等领域，具有重要的理论和实际价值。
本文将详细介绍行列式的定义和计算方法，并通过实例加以说明。
行列式是线性代数中独特的一个概念，它起源于19世纪初，由日本数学家关孝和引入并发展起来。
行列式在线性代数中具有非常重要的地位，它与线性方程组的解有密切的关联。
掌握行列式的定义和计算方法，对于理解线性代数的相关概念和解决实际问题具有重要的意义。
一、行列式的定义行列式是一个方阵的一个标量值，它可以用来判断矩阵的很多性质和计算线性方程组的解。
对于一个n阶矩阵A=(a_ij)，它的行列式记作det(A)，其中a_ij表示在矩阵A中第i行、第j列的元素。
二、行列式的计算方法1. 二阶行列式的计算：对于一个2x2的矩阵A=(a_11 a_12; a_21 a_22)，它的行列式计算公式为：det(A) = a_11 * a_22 - a_12 * a_212. 三阶行列式的计算：对于一个3x3的矩阵A=(a_11 a_12 a_13; a_21 a_22 a_23; a_31 a_32 a_33)，它的行列式计算公式为：det(A) = a_11 * a_22 * a_33 + a_12 * a_23 * a_31 + a_13 * a_21 * a_32- a_31 * a_22 * a_13 - a_32 * a_23 * a_11 - a_33 * a_21 * a_123. 高阶行列式的计算：对于高于三阶的行列式，我们通常使用拉普拉斯展开法来计算。
选择行或列，然后对该行或列的元素依次乘以其代数余子式，再按正负号加和，即可得到行列式的值。
【举例说明】为了更好地理解行列式的计算方法，我们通过一个实例来进行说明。
考虑一个3x3的矩阵A=(1 2 3; 4 5 6; 7 8 9)，我们将按照上述的计算方法来求解其行列式值。
线性代数行列式基本概念
目录目录 (1)一、行列式 (2)见ppt。
(2)二、矩阵特征值 (2)三、正定矩阵 (2)四、幺模矩阵 (3)五、顺序主子阵 (4)六、正定二次型 (6)七、矩阵的秩 (6)八、初等变换（elementary transformation） (7)一、行列式见ppt。
二、矩阵特征值设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。
求矩阵特征值的方法Ax=mx，等价于求m，使得(mE-A)x=0，其中E是单位矩阵，0为零矩阵。
|mE-A|=0，求得的m值即为A的特征值。
|mE-A| 是一个n次多项式，它的全部根就是n阶方阵A的全部特征值，这些根有可能相重复，也有可能是复数。
如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 ... mn，则|A|=m1*m2*...*mn 如果n阶矩阵A满足矩阵多项式方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以从解方程g(m)=0求得。
三、正定矩阵设M是n阶实系数对称矩阵，如果对任何非零向量X=(x_1,...x_n)，都有XMX′>0(X'为X的转置矩阵 )，就称M正定(Positive Definite)。
正定矩阵在相合变换下可化为标准型，即单位矩阵。
所有特征值大于零的对称矩阵（或厄米矩阵）也是正定矩阵。
另一种定义：一种实对称矩阵.正定二次型f(x1,x2,…,xn)=X′AX的矩阵A(A′)称为正定矩阵.判定定理1：对称阵A为正定的充分必要条件是：A的特征值全为正。
判定定理2：对称阵A为正定的充分必要条件是：A的各阶顺序主子式都为正。
判定定理3：任意阵A为正定的充分必要条件是：A合同于单位阵。
行列式性质及其计算方法
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1. 行列式基本定义与性质 2. 行列式的基本运算规则 3. 行列式的展开定理证明 4. 特殊行列式的计算方法 5. 行列式与矩阵的关系 6. 行列式在线性方程组中的应用 7. 行列式的几何意义解释 8. 行列式计算实例与解析
行列式性质及其计算方法
行列式与矩阵的关系
▪ 行列式与矩阵在计算科学中的实现
1.在计算机中，可以通过编写程序来实现行列式和矩阵的计算 。 2.常用的计算行列式的方法包括：化三角形法、按行（列）展 开法等。 3.对于大型矩阵，可以采用一些高效算法来计算行列式，例如 LU分解法、QR分解法等。
行列式性质及其计算方法
行列式在线性方程组中的应用
行列式的基本运算规则
▪ 拉普拉斯定理
1.在n阶行列式中，取定k行（列），由这k行（列）的元素所 构成的一切k阶子式与其代数余子式的乘积的和等于行列式。 2.拉普拉斯定理亦称按k行展开定理，是行列式计算的重要工 具之一，可以用于化简和计算行列式。在使用拉普拉斯定理时 ，需要选择合适的k行（列）进行展开，并注意计算过程中的 符号变化。 以上内容仅供参考，建议查阅线性代数书籍或咨询专业人士获 取更全面和准确的信息。
行列式性质及其计算方法
行列式的基本运算规则
行列式的基本运算规则
▪ 行列式基本性质
1.行列式与其转置行列式相等。 2.互换行列式的两行（列），行列式变号。 3.行列式的某一行（列）的所有的元素都乘以同一数k，等于 用数k乘此行列式。 行列式的基本性质是行列式计算的基础，必须熟练掌握。这些 性质表明了行列式的一些基本特性和变化规律，为行列式的计 算和化简提供了重要的依据和方法。在利用性质进行计算时， 需要注意性质的适用条件和范围，以及计算过程中的符殊行列式的计算方法
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目录一、行列式 (2)二、矩阵特征值 (2)三、正定矩阵 (2)四、幺模矩阵 (3)五、顺序主子阵 (4)六、正定二次型 (6)七、矩阵的秩 (6)八、初等变换（elementary transformation） (7)一、行列式见ppt。
二、矩阵特征值设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量 x，使得 Ax=mx 成立，则称 m 是A的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。
求矩阵特征值的方法Ax=mx，等价于求m，使得(mE-A)x=0，其中E是单位矩阵，0为零矩阵。
|mE-A|=0，求得的m值即为A的特征值。
|mE-A| 是一个n次多项式，它的全部根就是n阶方阵A的全部特征值，这些根有可能相重复，也有可能是复数。
如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 ... mn，则|A|=m1*m2*...*mn 如果n阶矩阵A满足矩阵多项式方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以从解方程g(m)=0求得。
三、正定矩阵设M是n阶实系数对称矩阵，如果对任何非零向量X=(x_1,...x_n)，都有XMX′>0(X'为X的转置矩阵 )，就称M正定(Positive Definite)。
正定矩阵在相合变换下可化为标准型，即单位矩阵。
所有特征值大于零的对称矩阵（或厄米矩阵）也是正定矩阵。
另一种定义：一种实对称矩阵.正定二次型f(x1,x2,…,xn)=X′AX的矩阵A(A′)称为正定矩阵.判定定理1：对称阵A为正定的充分必要条件是：A的特征值全为正。
判定定理2：对称阵A为正定的充分必要条件是：A的各阶顺序主子式都为正。
判定定理3：任意阵A为正定的充分必要条件是：A合同于单位阵。
正定矩阵的性质：1.正定矩阵一定是非奇异的。
非奇异矩阵的定义：若n阶矩阵A的行列式不为零，即|A|≠0，则称A为非奇异矩2.正定矩阵的任一主子矩阵也是正定矩阵。
3.若A为n阶对称正定矩阵，则存在唯一的主对角线元素都是正数的下三角阵L，使得A=L*L′，此分解式称为正定矩阵的乔列斯基（Cholesky）分解。
四、幺模矩阵英文名称Unimodular Matrix定义数学上，幺模矩阵是所有项都是整数而且行列式为1或-1的方阵。
而幺模矩阵的逆还是幺模矩阵，所以所有的幺模矩阵构成一个乘法群。
特殊的幺模矩阵单位矩阵是一个特殊的幺模矩阵矩阵的行初等变换对应于一个方阵，而其中交换两行的初等变换对于于左乘一个行列式为-1的幺模矩阵，将一行的k倍(k为整数)累加到另外一行对于与一个行列式为-1的幺模矩阵。
不定方程中的作用对于二次型，我们可以将它写成矩阵形式f(x)=x'Ax，其中A是一个整系数对称方阵。
如果T是一个幺模矩阵，那么二次型x'T'ATx和上面的二次型有相同的值域，也就是说不定方程x'Ax=c有解的充分必要条件是对某个幺模矩阵，不定方程x'T'ATx=c有解。
特别的，如果A是二阶或三阶的整系数正定对称矩阵，如果其行列式为1，那么存在幺模矩阵T使得A关于T合同与单位阵I,即A=T'T.比如，利用这个结论，我们可以证明，任意一个正整数不能够表示成三个整数平方和的充分必要条件是它形如4^a(8k+7).为此，对于不是上面形式的整数n,我们只需要构造一个行列式为1的三阶整系数对称正定阵，其值域能够取到n即可。
计算机科学中的用途在编译器优化中，幺模矩阵在对于循环语句的优化有着非常重要的作用。
其中，关于循环语句的最常用的优化变换比如循环交换，循环倒置和循环扭曲都可以统一通过幺模矩阵来表示，以至于编译器中将这一类变换称为幺模变换。
五、顺序主子阵概念n 阶行列式的i 阶顺序主子式是i 阶主顺序主子式一般形式子式的特殊情况。
n 阶行列式的i 阶顺序主子式是在i 阶主子式的定义中，由1—i 行和1—i 列所确定的子式。
例如：1阶时：取第1行，第1列。
2阶时：取第1、2行，第1、2列。
3阶时：取第1、2、3行，第1、2、3列。
4阶时：取第1、2、3、4行，第1、2、3、4列。
以此类推。
举例对一个三阶（3x3）矩阵顺序主子式对于矩阵： a b cd e fg h i一阶顺序主子阵a二阶顺序主子阵a bd e三阶顺序主子阵a b cd e fg h in阶矩阵A，顺序取A的前k行前k列构成的矩阵称为A的k阶顺序主子阵，其行列式称为A的k阶顺序主子式。
比如，有顺序138264 则此排列的顺序主子式（按从大到小或从小到大）为123468 或864321应用判断二次型正定n元二次型是正定二次型的充分必要条件是二次型矩阵的顺序主子式全大于零。
矩阵的三角分解n*n方阵A可以唯一分解为A=LDU的充分必要条件是A的前n-1个顺序主子式皆不为零，其中L是单位下三角矩阵，U是单位上三角矩阵，D=diag（d1，d2,...,dn),而d1=Δ1，dk=Δk/Δk-1（k=1，2，...，n），Δk为A的第k个顺序主子式。
六、正定二次型见ppt。
七、矩阵的秩概述矩阵的秩是反映矩阵固有特性的一个重要概念。
设A是一组向量，定义A的极大无关组中向量的个数为A的秩。
定义1. 在m*n矩阵A中，任意决定k行和k列交叉点上的元素构成A的一个k 阶子矩阵，此子矩阵的行列式，称为A的一个k阶子式。
例如，在阶梯形矩阵中，选定1，3行和3，4列，它们交叉点上的元素所组成的2阶子矩阵的行列式就是矩阵A的一个2阶子式。
定义2. A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A 的秩，记作rA，或rankA 或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得：若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在r<min(m,n)时，A中所有的r+1阶子式全为零，则A的秩为r。
由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵, det(A)¹ 0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)=0。
由行列式的性质1(1.5[4])知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。
例1. 计算下面矩阵的秩，而A的所有的三阶子式，或有一行为零；或有两行成比例，因而所有的三阶子式全为零，所以rA=2。
矩阵的秩引理设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n，则A的列秩，秩都等于n。
定理矩阵的行秩，列秩，秩都相等。
定理初等变换不改变矩阵的秩。
定理矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb};当r(A)<=n-2时，最高阶非零子式的阶数<=n-2，任何n-1阶子式均为零，而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号，所以伴随阵为0矩阵。
当r(A)<=n-1时，最高阶非零子式的阶数<=n-1，所以n-1阶子式有可能不为零，所以伴随阵有可能非零（等号成立时伴随阵必为非零）。
变化规律(1)转置后秩不变(2)r(A)<=min(m,n),A是m*n型矩阵(3)r(kA)=r(A),k不等于0(4)r(A)=0 <=> A=0(5)r(A+B)<=r(A)+r(B)(6)r(AB)<=min(r(A),r(B))(7)r(A)+r(B)-n<=r(AB)特别的：A:m*n,B:n*s,AB=0 -> r(A)+r(B)<=n(8)P,Q为可逆矩阵, 则r(PA)=r(A)=r(AQ)=r(PAQ)八、初等变换（elementary transformation）线性方程组的初等变换我们称对方程组的换法变换、倍法变换、消法变换为线性方程组的初等变换。
换法变换：交换两个方程的位置。
即ri←→rj(或对列变换ci←→cj)倍法变换：用一个非零数乘某一个方程。
即ri×k(k≠0)或ri×k(k≠0)消法变换：把一个方程的倍数加到另一个方程上。
即ri+rj×k或ri+rj×k用消元法解线性方程组实际上是对方程组反复施行了这三中变换。
行列式的初等变换我们称对行列式的换法变换、倍法变换、消法变换为行列式的初等变换。
换法变换：交换两行（列）。
倍法变换：将行列式的某一行（列）的所有元素同乘以数k。
消法变换：把行列式的某一行（列）的所有元素乘以一个数k并加到另一行（列）的对应元素上。
换法变换的行列式要变号；倍法变换的行列式要变k倍；消法变换的行列式不变。
矩阵的初等变换矩阵的初等行变换和初等列变换，统称矩阵的初等变换。
下面的三种变换称为矩阵的初等行变换：1 对调两行；2 以数k≠0乘某一行的所有元素；3 把某一行所有元素的k倍加到另一行对应的元素上去。
把上面定义中的“行”换成“列”，既得矩阵的初等列变换的定义。
如果矩阵A经过有限次初等变换变成矩阵B，就称矩阵A与B等价。
另外：分块矩阵也可以定义初等变换。