矩阵行列式的概念与运算
行列式定义性质与计算
二阶行列式是所有位于对角线上的元素和它们不相邻的元素的 总和。
计算方法
用代数余子式展开，然后进行简单的代数运算。
例子
对于二阶行列式
二阶行列式的计算方法
``` |ab| |cd|
二阶行列式的计算方法
```
其值为 a*d - b*c。
三阶行列式的计算方法
01
02
定义
计算方法
三阶行列式是所有位于对角线上的元 素和它们不相邻的元素的总和，共有 6个项，每个项都是不同行不同列的 三个元素的乘积。
矩阵除法中行列式的应用
总结词
矩阵除法中，行列式可以帮助我们确定可 逆矩阵的逆矩阵。
VS
详细描述
在矩阵除法中，我们经常需要求出可逆矩 阵的逆矩阵。这时，行列式可以帮助我们 确定逆矩阵。具体来说，对于一个可逆矩 阵A，其行列式值|A|不为0，这意味着A 存在逆矩阵。通过使用行列式，我们可以 轻松地找到A的逆矩阵。
n阶行列式定义
01
n阶行列式是由n行n列组成的矩阵， 其值由其元素的代数余子式决定。
02
n阶行列式的一般形式为： D=a11a22...ann=(1)^t(P)i=1n(ai1j1+ai2j2+...+ainjn)j 1j2...jn(P)i=1n(ai1j1+ai2j2+...+ainj n)j1j2...jn其中t为P的逆序数，P为排 列。
解法
通过将方程组转化为行列式形式，可以求解未知数 的值。
步骤
将方程组转化为行列式形式后，根据行列式的性质 ，通过展开行列式得到未知数的值。
三阶线性方程组的解法
定义
三阶线性方程组是由三个方程组成的，每个方 程中包含未知数的三阶线性项和常数项。
矩阵与行列式解析矩阵与行列式的性质与运算规律
矩阵与行列式解析矩阵与行列式的性质与运算规律矩阵和行列式是线性代数中重要的概念和工具。
它们在数学、物理、工程等领域都有广泛的应用。
本文将详细解析矩阵与行列式的性质和运算规律。
一、矩阵的性质与运算规律1. 矩阵的定义矩阵是一个按照长方阵列排列的数。
它由m行n列元素组成，记作A=(a_ij),其中1≤i≤m，1≤j≤n。
矩阵的行数和列数分别称为矩阵的阶数或维数。
2. 矩阵的运算规律2.1 矩阵的加法和减法设A=(a_ij)和B=(b_ij)是两个同阶矩阵，则它们的和C=A+B的定义为C=(c_ij)，其中c_ij=a_ij+b_ij。
矩阵的减法定义类似。
2.2 矩阵的数乘设A=(a_ij)是一个矩阵，k是一个数，则kA的定义为kA=(ka_ij)，其中ka_ij=ka_ij。
2.3 矩阵的乘法设A=(a_ij)是一个m行n列的矩阵，B=(b_ij)是一个n行p列的矩阵，则它们的乘积C=AB的定义为C=(c_ij)，其中c_ij=a_i1b_1j+...+a_inb_nj。
3. 矩阵的性质3.1 矩阵的转置设A=(a_ij)是一个m行n列的矩阵，A的转置记作A^T，定义为A^T=(a_ji)是一个n行m列的矩阵。
3.2 矩阵的逆设A是一个n阶方阵，若存在一个n阶方阵B，使得AB=BA=I，其中I为单位矩阵，则称矩阵A可逆，B为A的逆矩阵。
若A不可逆，则称为奇异矩阵。
3.3 矩阵的行列式矩阵A的行列式记作|A|，行列式是一个标量，它由矩阵元素按一定规则计算而得。
行列式的性质包括行列式的加法性、数乘性、转置性等。
二、行列式的性质与运算规律1. 行列式的定义行列式是一个方阵的特征值之一。
设A=(a_ij)是一个n阶方阵，行列式的定义为|A|=a_11a_22...a_nn-a_11a_23...a_n(n-1)-...-a_1n-1a_2n...a_n。
2. 行列式的运算规律2.1 行列式的数乘若k是数，A是n阶方阵，则kA的行列式等于k的n次方乘以A 的行列式，即|kA|=k^n|A|。
矩阵与行列式知识点总结
矩阵与行列式知识点总结矩阵和行列式是线性代数中的重要概念，广泛应用于数学、物理、计算机科学等领域。
本文将对矩阵和行列式的定义、性质以及相关运算进行总结，以便读者对这两个概念有更深入的了解。
一、矩阵的定义与性质矩阵是一个由数字组成的矩形阵列，包含m行n列，用记号A[m×n]表示。
其中，每个数字称作矩阵的元素，用aij表示第i行第j列的元素。
矩阵可以是实数矩阵、复数矩阵或其他数域上的矩阵。
矩阵的性质包括以下几点：1. 矩阵的大小由它的行数和列数决定，记作m×n。
2. 矩阵可以进行加法和数乘运算。
3. 矩阵的转置将行和列对换。
4. 矩阵可以相乘，但乘法不满足交换律。
5. 矩阵对应的行向量和列向量也有相应的定义和运算。
二、行列式的定义与性质行列式是一个与矩阵相关的特殊函数，对于方阵A[n×n]，其行列式记作det(A)或|A|。
行列式是一个标量值，可以用于衡量矩阵的性质。
行列式的性质包括以下几点：1. 行列式的值可以是实数、复数或其他数域上的元素。
2. 行列式的值表示了矩阵所包含的信息，可用于判断矩阵的可逆性、线性相关性等。
3. 行列式满足代数运算的规律，如加法、数乘、转置等。
4. 行列式可以通过对换行或列、倍乘行或列等行列变换来计算。
5. 行列式的值等于其转置矩阵的值。
三、矩阵与行列式的运算矩阵与行列式之间存在着紧密的联系，它们可以进行多种运算。
1. 矩阵的加法和数乘运算：两个矩阵相加（减）时，先确定它们的大小是否一致，然后逐个对应元素相加（减）。
数乘运算即将一个矩阵的每个元素乘以一个常数。
2. 矩阵的乘法运算：两个矩阵相乘时，第一个矩阵的列数要等于第二个矩阵的行数。
将第一个矩阵的每一行与第二个矩阵的每一列进行对应元素的乘法运算，并求和得到结果矩阵的相应元素。
3. 矩阵的转置运算：矩阵的转置是将其行和列交换得到的新矩阵。
转置后的矩阵行数与原矩阵的列数相等，列数与原矩阵的行数相等。
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)。
矩阵的运算与行列式
矩阵的运算与行列式矩阵是线性代数中重要的概念之一，而矩阵的运算与行列式是矩阵理论的基础内容。
本文将详细介绍矩阵的基本运算及相关概念，并探讨行列式的性质与计算方法。
一、矩阵的基本运算1. 矩阵的定义与表示方式矩阵是由一定数量的数构成的矩形阵列，通常用大写字母表示。
例如，一个m行n列的矩阵A可以表示为：A = (a_ij)_{m×n} = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots &a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn} \end{bmatrix}其中，a_ij表示矩阵A中第i行第j列的元素。
2. 矩阵的加法与减法对于两个同型矩阵A和B，它们的加法与减法定义如下：A +B = (a_ij + b_ij)_{m×n}A -B = (a_ij - b_ij)_{m×n}需要注意的是，矩阵的加法与减法仅适用于具有相同维度的矩阵。
3. 矩阵的数乘对于一个矩阵A和一个数k，矩阵的数乘定义如下：kA = (ka_ij)_{m×n}二、行列式的性质与计算方法1. 行列式的定义行列式是一个数，它与方阵A的元素相关。
一个n阶方阵A的行列式记作det(A)或|A|，定义如下：|A| = \sum_{σ∈S_n} (-1)^{sgn(σ)} a_{1σ(1)} a_{2σ(2)} \cdotsa_{nσ(n)}其中，S_n表示排列群，σ表示一个n阶排列，sgn(σ)表示排列σ的符号，a_{1σ(1)} a_{2σ(2)} \cdots a_{nσ(n)}表示方阵A中由排列σ决定的元素。
矩阵与行列式的运算与应用
矩阵与行列式的运算与应用矩阵与行列式是线性代数中的重要概念和工具，广泛应用于数学、物理、工程等领域。
本文将探讨矩阵与行列式的运算规则及其在实际问题中的应用。
一、矩阵的定义与基本运算矩阵是由m行n列的数按一定顺序排列而成的矩形阵列。
其中，m表示矩阵的行数，n表示矩阵的列数。
矩阵的元素可以是实数、复数或其他数域中的元素。
矩阵的加法定义为：若A和B是同型矩阵（即行数和列数相等），则它们的和A + B是一个同型矩阵，其元素由对应位置的元素相加得到。
矩阵的乘法定义为：若A是m行n列的矩阵，B是n行p列的矩阵，则它们的乘积AB是一个m行p列的矩阵，其元素由A的第i行与B的第j列的元素按一定规则相乘再相加得到。
矩阵的转置定义为：若A是一个m行n列的矩阵，其转置记作A^T，即将A 的行变为列，列变为行。
矩阵的逆定义为：若A是一个n阶方阵（即行数等于列数），且存在一个n阶方阵B，使得AB = BA = I，其中I是单位矩阵，则称A是可逆的，B为A的逆矩阵，记作A^(-1)。
二、行列式的定义与性质行列式是一个与方阵相关的数值函数，用于刻画方阵的性质。
一个n阶方阵A 的行列式记作det(A)或|A|。
行列式的定义为：对于2阶方阵A = [[a, b], [c, d]]，其行列式定义为|A| = ad - bc。
对于n阶方阵A，其行列式的计算可以通过代数余子式和代数余子式构成的代数余子式矩阵进行。
行列式的性质包括：1. 行列式的值与方阵的行列互换无关，即|A| = |A^T|。
2. 行列式的值与方阵的某一行（列）成比例，即若方阵的某一行（列）元素都乘以一个常数k，则行列式的值也乘以k。
3. 行列式的值与方阵的两行（列）交换符号相反，即若方阵的两行（列）交换，则行列式的值取相反数。
4. 行列式的值与方阵的某一行（列）的线性组合无关，即若方阵的某一行（列）是另外两行（列）的线性组合，则行列式的值为0。
三、矩阵与行列式的应用矩阵与行列式作为线性代数的基本工具，在实际问题中有着广泛的应用。
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的重要概念，是一种用于描述矩阵特征的数学工具。
在数学和工程领域中，行列式的计算是非常重要的，它与矩阵的性质及相关运算具有密切的关系。
本文将介绍关于行列式的几种计算方法，希望能够帮助读者更好地理解和应用行列式。
一、行列式的定义在了解行列式的计算方法之前，我们首先来了解行列式的定义。
行列式是一个用方括号表示的数学量，它是一个矩阵所代表的线性变换对“面积”或“体积”的伸缩因子。
对于一个n阶方阵A，它的行列式记作det(A)，其中n表示方阵的阶数。
行列式的计算方法有很多种，下面我们将介绍其中的几种常见方法。
二、拉普拉斯展开法拉普拉斯展开法是一种常见的行列式计算方法。
在使用拉普拉斯展开法计算行列式时，首先需要选择一个行或列，然后将行列式展开成以该行或列元素为首元素的一系列代数余子式的和。
具体步骤如下：1. 选择一个行或列，我们以第一行为例；2. 对第一行的每个元素，计算它的代数余子式，代数余子式的计算方法是去掉对应行和列的元素后计算得到的行列式；3. 计算每个元素的代数余子式，然后与对应元素相乘再相加，得到最终的行列式值。
对于一个3阶矩阵A```a b cd e fg h i```使用拉普拉斯展开法，选择第一行进行展开，计算行列式的方法如下：```det(A) = a*det(A11) - b*det(A12) + c*det(A13)```其中A11、A12、A13分别为：A11 =```e fh i```A12 =```d fg i```A13 =```d eg h```通过计算A11、A12、A13的行列式值，再按照上述公式计算，即可得到矩阵A的行列式值。
三、性质法行列式的性质法是一种简单而有效的计算方法，它是通过一些行列式的基本性质来简化和计算行列式的值。
行列式的基本性质包括以下几条：1. 对调行或列，行列式变号；2. 行或列成比例，行列式为0；3. 行列式中有两行、两列相同，行列式为0；4. 两行或两列互换，行列式变号；5. 行列式中某一行或列乘以一个数，等于这个数与行列式的乘积。
矩阵与行列式的运算与特性总结
矩阵与行列式的运算与特性总结矩阵与行列式是线性代数中重要的概念，它们在许多数学和科学领域中都有广泛的应用。
本文将对矩阵与行列式的运算法则和特性进行总结。
一、矩阵的定义与运算矩阵是一个按照矩形排列的数的集合，常用大写字母表示。
一个m×n 的矩阵 A 可以表示为：A = [a[ij]](m×n)，其中 a[ij] 表示矩阵 A 的第 i 行第 j 列的元素。
常见的矩阵运算有加法、减法和数乘运算。
1. 矩阵的加法：两个相同大小的矩阵相加，只需对应元素相加。
A +B = [a[ij] + b[ij]](m×n)2. 矩阵的减法：两个相同大小的矩阵相减，只需对应元素相减。
A -B = [a[ij] - b[ij]](m×n)3. 矩阵的数乘：将矩阵的每个元素都乘以一个实数 k。
kA = [ka[ij]](m×n)二、矩阵的乘法矩阵的乘法是一个重要的运算，不同于加法和减法，矩阵的乘法需要满足一定的条件。
设 A 是一个 m×n 的矩阵，B 是一个 n×p 的矩阵，则矩阵 A 与矩阵B 的乘积 C 是一个 m×p 的矩阵，记作 C = AB。
矩阵乘法的计算方法是，C 中第 i 行第 j 列的元素等于矩阵 A 的第 i 行与矩阵 B 的第 j 列对应位置的元素乘积之和。
即 C 的元素 c[ij] 等于 a[i1]×b[1j] + a[i2]×b[2j] + ... + a[in]×b[nj]。
三、行列式的定义、特性与运算行列式是一个与矩阵对应的数，它在线性代数中有广泛的应用，常用竖线括起来表示。
一个 n 阶行列式的定义如下：D = |a[ij]|(n×n)，其中 a[ij] 表示行列式 D 的第 i 行第 j 列的元素。
行列式具有以下的特性与运算法则：1. 行列式的性质：(1) 互换行列式的两行（列），行列式的值变号。
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知识点总结： 一、矩阵的概念与运算1、 矩阵111213212223a a a a a a ⎛⎫⎪⎝⎭中的行向量是()111213a a a a =r ，()212223b a a a =r；2、 如：1112131112111221222321222122,,c c c a a b b A B C c c c a a b b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫===⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭，那么 11111212111221212222212233,333a b a b a a A B A a b a b a a ++⎛⎫⎛⎫+== ⎪ ⎪++⎝⎭⎝⎭，111112211112122211131223211122212112222221132223a c a c a c a c a c a c AC a c a c a c a c a c a c +++⎛⎫=⎪+++⎝⎭矩阵加法满足交换律和结合律，即如果,,A B C 是同阶的矩阵，那么有：,()()A B B A A B C A B C +=+++=++。
同理如果矩阵,A B 是两个同阶矩阵，那么将它们对应位置上的元素相减所得到的矩阵C 叫做矩阵A 与B 的差，记作C A B =-。
实数与矩阵的乘法满足分配律：即()a A B aA aB +=+。
矩阵对乘法满足：()A B C AB AC +=+，()B C A BA CA +=+，()()()a AB aA B A aB ==()()AB C A BC =3、 矩阵乘法不满足交换率，如1111111122222222.a b c d c d a b a b c d c d a b ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫≠⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭矩阵乘法能进行的条件是左边的矩阵A 的列数与右边矩阵B 的行数相等，而且矩阵的乘法不满足交换率，不满足消去律。
二、行列式概念及运算 1.用记号2211b a b a 表示算式1221b a b a -,即2211b a b a =1221b a b a -,其中2211b a b a 叫做二阶行列式;算式1221b a b a -叫做二阶行列式的展开式;其计算结果叫做行列式的值;2121,,,b b a a 都叫做行列式的元素.利用对角线2211b a b a 可把二阶行式写成它的展开式,这种方法叫做二阶行列式展开的对角线法则;即在展开时用主对角线元素的乘积减去副对角线元素的乘积. 2.二元一次方程组的解二元一次方程组⎩⎨⎧=+=+222111c y b x a c y b x a (其中2121,,,b b a a 不全为零);记2211b a b a 叫做方程组的系数行列式;记=x D 2211b c b c ,2211c a c a D y =即用常数项分别替换行列式D 中x 的系数或y 的系数后得到的.(1) 若D ,0≠则方程组有唯一一组解,DD y D D x y x==, ; (2) 若0=D ,且y x D D ,中至少有一个不为零,则方程组无解;(3) 若0===y x D D D ,则方程组有无穷多解. 3。
三阶行列式及对角线法则用333222111c b a c b a c b a 表示算式;其结果是231312123213132321c b a c b a c b a c b a c b a c b a ---++. 我们把333222111c b a c b a c b a 叫做三阶行列式; 231312123213132321c b a c b a c b a c b a c b a c b a ---++叫做三阶行列式的展开式.其计算结果叫做行列式的值;i i i c b a ,,(3,2,1=i )都叫做三阶行列式的元素.4． 三阶行列式按一行(或一列)展开把行列式中某一元素所在的行和列去后,剩下的元素保持原来的位置关系组成的二阶行列式叫做该元素的余子式;余子式前添上相应的正负号叫做该元素的代数余子式;其中第i 行与第j 列的代数余子式的符号为ji +-)1(.三阶行列式可以按其一行或一列)展开成该行(或该列)元素与其对应的代数余子式的乘积之和.三阶行列式有有两种展开方式:(1)按对角线法则展开,(2)按一行(或一列)展开. 5.三元一次方程组的解三元一次方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++=++333322221111dz c y b x a d z c y b x a d z c y b x a );)3,2,1(,,((不全为零其中=i c b a i i i记333222111c b a c b a c b a D =为方程组的系数行列式;记333222111c b d c b d c b d D x =,333222111c d a c d a c d a D y =333222111d b a d b a d b a D z =,即用常数项分别替换行列式D 中z y x 或或的系数后得到的.(1) 当0≠D 时,方程组有惟一解⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧===DD z D D y D D x z y x(2) 当0=D 时,方程组有无穷多组解或无解.举例应用： 一、填空题：1、已知314012212.341241211A B ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪=--=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭，则3A B -= ；解：3A B -=92103758112⎛⎫ ⎪-- ⎪ ⎪⎝⎭；2、已知1223,2131A B -⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，则AB = ；BA =解：122381213175AB --⎛⎫⎛⎫⎛⎫==⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭；4157BA -⎛⎫= ⎪⎝⎭3、已知1558534,,10672246A B C ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪=== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ⎪⎝⎭，则()AB C = ；()A BC =解：155********()()10;6722412926AB C ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪== ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭155********()(10)6722412926A BC ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭4。
矩阵的一种运算该运算的几何意义为平面上的点在矩阵的作用下变换成点在矩阵的作用下变换成曲线的值为 .解：由题意11a x x ay b y bx y +⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪ ⎪+⎝⎭⎝⎭⎝⎭g ，代入2221x y -=，整理可得令''x ay x bx y y +=⎧⎨+=⎩，22()2()1x ay bx y ∴+-+=， 2222(12)2(2)(2)1b x a b xy a y ∴-+-+-=，用待定系数法2212122(2)42022b a a b a b b a ⎧-==⎧⎪-=⇒⇒+=⎨⎨=⎩⎪-=⎩二、选择题5、给出下列三个式子： （1）11121112111211122122212221222122a a b b b b a a a a b b b b a a ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭（2）()111112132111111221133131b a a a b a b a b a b b ⎛⎫⎪=++ ⎪ ⎪⎝⎭（3）()()111111121321111213213131.b b a a a b a a a b b b λλλ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪+=+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭其中正确的式子的个数是（ ） 个 个 个 个解：由于上面各命题都不对，所以选择（A ） 6.下面给出矩阵的一些性质中正确的是（ ）=BA B.若AB=(0),则A=(0)或B=(0) C.若AB=AC,则B=C D.(AB)C=A(BC) 解：根据矩阵的性质，知道（A ），（B ），（C ）都不对，所以选取（D ） 7、已知34,,211x y A B y x +-⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭若A=2B,则x,y 的值分别为（ ）.,2 B.32,2,1 D.不存在 解：由23438222321121222x x y x y A B y x y x y =⎧+-+=-⎛⎫⎛⎫⎧⎪=⇒=⇒∴⎨⎨ ⎪ ⎪---=-=⎝⎭⎝⎭⎩⎪⎩ 8、下列说法正确的是（ ）.A.任意两个矩阵都可以相加B.任意两个矩阵都可以相乘C.一个m k ⨯阶矩阵与一个k n ⨯阶矩阵相乘得到一个m n ⨯阶矩阵D.一个k m ⨯阶矩阵与一个n k ⨯阶矩阵相乘得到一个m n ⨯阶矩阵 解：根据矩阵的乘法性质，得到（C ）成立。
三、解答题9、已知矩阵305211,214221A B -⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭，求矩阵X ，使23A X B -=解：设111213212223a a a X a a a ⎛⎫=⎪⎝⎭，则11121321222363310323432383a a a A X a a a ---⎛⎫-= ⎪----⎝⎭ 由23A X B -=，得111112121313212122222323836321318133103133343272203232083173a a a a a a X a a a a a a ⎧=⎪-=-⎧⎪-⎪⎪-==⎛⎫⎪⎪- ⎪⎪-=⎪⎪=⇒∴=⎪⎨⎨--= ⎪⎪⎪=--⎪⎪⎪⎝⎭-==⎪⎪-=⎪⎪⎩⎪=⎩。
10．给出方程组232610ax y x y -=-⎧⎨++=⎩有唯一解的充要条件解：由23261ax y x y -=-⎧⎨+=-⎩即对应823230232326123082308a a aa a a ⎛⎫-------⎛⎫⎛⎫ ⎪⇒⇒+ ⎪ ⎪ ⎪-+ ⎪⎝⎭⎝⎭+⎝⎭即82323(23)8a y a a x ⎧-=--⎪+⎨⎪+=⎩，所以当且仅当22303a a +≠∴≠-时有唯一解。
11．（1）求231111,0101⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭的值；（2）求11(2,)01nn n N *⎛⎫≥∈ ⎪⎝⎭解：（1）2311121113;;01010101⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭（2）由此猜想：1110101nn ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，下面用数学归纳法加以证明证明：（1）当2n =时，等式成立：（2）当(2,)n k k k N *=≥∈时，等式成立，即1110101kk ⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，那么111111111111010101010101k kk k ++⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⋅=⋅= ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭则当1n k =+时，等式成立。
根据（1）、（2）的证明知等式对2,n n N *≥∈都成立。
12、某电器商场销售的彩电、U 盘和MP3播放器三种产品。