行列式的基本概念与性质docx
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。
行列式的认识

行列式的认识行列式(Determinant)是线性代数中的重要概念,它是一个方阵的一个标量值。
行列式可以用于描述线性方程组的解的情况,它能够衡量矩阵的几何性质和线性方程组的解的个数。
一、行列式的定义对于一个n阶方阵A = [a_ij],其中i和j的取值范围都是1到n,行列式的定义如下:当n=1时,行列式的取值就是矩阵中唯一的元素a_11。
当n>1时,行列式的取值等于所有排列的乘积之和,即det(A) = a_11 * a_22 * ... * a_nn + a_11 * a_23 * ... * a_nn-1 + ... + (-1)^(1+n) * a_1n * a_22 * ... * a_n-1n在上述定义中,排列的符号为(-1)^(1+i)。
二、行列式的性质1. 行列式与转置:行列式的值不变,当A的转置记为A_T时,有det(A) = det(A_T)。
2. 行列式与倍数:若将矩阵A的某一行(列)的元素都乘以一个数k,则行列式的值也会乘以k,即det(kA) = k^n * det(A)。
3. 行列式与行(列)的互换:若交换矩阵A的两行(列),则行列式的值变号,即det(A') = -det(A),其中A'是A经过行(列)交换得到的矩阵。
4. 行列式与行(列)的线性组合:若将矩阵A的两行(列)相加(减),则行列式的值不变,即det(A'') = det(A),其中A''是A的两行(列)进行线性组合后得到的矩阵。
5. 上三角矩阵和下三角矩阵的行列式:上三角矩阵的行列式等于主对角线上的元素的乘积,下三角矩阵的行列式也同样。
三、行列式的应用1. 判断矩阵是否可逆:若一个n阶矩阵A的行列式不等于0,那么矩阵A可逆,有唯一解。
2. 线性方程组的解:对于一个n阶的线性方程组,如果系数矩阵的行列式不为0,那么此方程组有唯一解。
当行列式等于0时,方程组可能有无穷多个解或无解。
行列式与行列式的性质

行列式与行列式的性质行列式是线性代数中的一个重要概念,它在矩阵理论、线性方程组的求解以及向量空间的性质研究等方面都起到了至关重要的作用。
本文将从行列式的定义、性质以及应用等方面进行论述,以便更好地理解和应用行列式。
一、行列式的定义行列式是一个方阵所具有的一个标量值,它可以用来描述方阵的性质和特征。
对于一个n阶方阵A=[a_ij],其行列式记作det(A)或|A|,其中i和j分别代表矩阵中的行和列。
二、行列式的性质1. 行列式与矩阵的转置对于一个方阵A,其行列式与其转置矩阵的行列式相等,即det(A)=det(A^T)。
这个性质可以通过矩阵的定义和性质进行证明。
2. 行列式的可加性对于两个n阶方阵A和B,有det(A+B)=det(A)+det(B)。
这个性质可以通过行列式的定义和矩阵的性质进行证明。
3. 行列式的乘法性质对于一个n阶方阵A和一个标量k,有det(kA)=k^n*det(A)。
这个性质说明了行列式与矩阵的数乘之间的关系。
4. 行列式的行交换性对于一个n阶方阵A,如果将其两行进行交换,那么行列式的值会改变符号,即det(A)=-det(A'),其中A'是A进行行交换后的矩阵。
5. 行列式的行倍性对于一个n阶方阵A,如果将其某一行乘以一个非零标量k,那么行列式的值也会乘以k,即det(kA)=k*det(A)。
三、行列式的应用1. 线性方程组的求解行列式可以用来求解线性方程组的解,通过行列式的性质可以得到线性方程组是否有唯一解、无解或者有无穷多解。
2. 矩阵的可逆性一个n阶方阵A可逆的充要条件是其行列式不等于零,即det(A)≠0。
这个性质可以用来判断一个矩阵是否可逆。
3. 矩阵的秩矩阵的秩可以通过行列式的概念来定义,对于一个n阶矩阵A,其秩r等于其非零子式的最高阶数。
行列式的性质可以帮助我们计算矩阵的秩。
4. 矩阵的特征值与特征向量矩阵的特征值与特征向量可以通过行列式的性质来计算,特征值是一个标量,特征向量是一个非零向量,它们满足A*x=λ*x,其中A是矩阵,x是特征向量,λ是特征值。
大一线性代数行列式知识点

大一线性代数行列式知识点线性代数是大学数学课程中的重要内容之一,而线性代数中的行列式更是一个关键的概念。
行列式具有广泛的应用,在矩阵运算、方程求解、向量空间等方面都发挥着重要的作用。
本文将介绍一些大一学生常见的线性代数行列式知识点,包括行列式的定义、性质以及计算方法。
一、行列式的定义行列式可以看作是一个方阵的一个具体的实数值。
对于一个n阶方阵A,行列式的定义如下:det(A)=∑(−1)^σP(a1,σ(1))a2,σ(2)...an,σ(n)其中,det(A)表示方阵A的行列式,σ表示一个置换,P表示这个置换的奇偶性,a1, a2, ..., an表示A的元素。
二、行列式的性质行列式具有许多重要的性质,下面将介绍其中一些常见的性质。
1. 方阵的行列式等于其转置矩阵的行列式。
这意味着行列式的值不受行、列次序的影响,只取决于方阵中元素的值。
2. 互换某两行(列)的位置,行列式的值变号。
这个性质说明了方阵中交换两行(列)的位置对行列式的值有影响。
3. 方阵中某行(列)的元素都乘以一个数k,行列式的值乘以k。
这个性质说明了方阵某行(列)的元素乘以一个数k对行列式的值有影响。
4. 方阵中某行(列)的元素表示为两个数之和,可以将行列式分成两项之和。
这个性质可以用于简化行列式的计算。
三、行列式的计算方法计算行列式的值是线性代数中的重要技能之一,下面将介绍两种常见的计算行列式的方法。
1. 代数余子式法代数余子式法是一种逐步缩小行列式规模的计算方法。
具体步骤如下:- 选定方阵A的第一行(列);- 对于第一行(列)的每个元素aij,计算其代数余子式Mij;- 根据公式det(A) = ∑((-1)^(i+j))aijMij,计算行列式的值。
2. 拉普拉斯展开法拉普拉斯展开法是一种从行或列展开的计算方法。
具体步骤如下:- 选定方阵A的第一行(列);- 对于每个选定的元素aij,计算其余子式Aij;- 根据公式det(A) = ∑((-1)^(i+j))aijAij,计算行列式的值。
行列式的性质与运算法则

行列式的性质与运算法则行列式是线性代数中的一个重要概念,它在矩阵运算中起着至关重要的作用。
行列式的性质和运算法则是我们学习和应用行列式的基础,本文将围绕这一主题展开阐述。
一、行列式的定义和基本性质行列式是一个数,它是一个方阵中元素的一种特殊组合。
对于一个n阶方阵A,它的行列式记作det(A)或|A|,其中n表示方阵的阶数。
行列式具有以下基本性质:1. 方阵A的行列式等于其转置矩阵A^T的行列式,即det(A) = det(A^T)。
2. 对调方阵A的两行(或两列),其行列式的值不变,即行列式具有行对换性质。
3. 如果方阵A的某一行(或某一列)的元素全为0,则行列式的值为0。
4. 行列式的值与方阵的行列式的值成正比,即如果一个方阵的某一行(或某一列)的元素都乘以一个常数k,那么行列式的值也将乘以k。
二、行列式的运算法则行列式的运算法则包括加法法则、数乘法则、乘法法则和转置法则。
1. 加法法则对于两个n阶方阵A和B,它们的行列式之和等于行列式分别取和的结果,即det(A + B) = det(A) + det(B)。
2. 数乘法则对于一个n阶方阵A和一个数k,方阵A的行列式乘以k等于行列式乘以k的结果,即det(kA) = k^n * det(A)。
3. 乘法法则对于两个n阶方阵A和B,它们的乘积的行列式等于行列式分别取乘积的结果,即det(AB) = det(A) * det(B)。
4. 转置法则对于一个n阶方阵A,它的转置矩阵A^T的行列式等于原方阵A的行列式,即det(A^T) = det(A)。
三、行列式的应用行列式的应用广泛,它在线性代数、微积分、几何学等领域都有重要的应用。
1. 判断方阵的可逆性一个n阶方阵A可逆的充要条件是其行列式不等于0,即det(A) ≠ 0。
利用这一性质,我们可以通过计算方阵的行列式来判断其可逆性。
2. 求解线性方程组对于一个n元线性方程组,我们可以将其系数矩阵表示为一个方阵A,并将常数项表示为一个列向量b。
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。
行列式的性质及求解方法

行列式的性质及求解方法行列式是线性代数中的一个重要概念,具有广泛的应用领域,例如矩阵求逆、线性方程组的解法、空间向量的叉积等。
在本文中,我们将探讨行列式的性质及其求解方法。
一、行列式的定义及性质1.1 行列式的定义对于一个$n$阶方阵$A=[a_{ij}]$,定义它的行列式为:$$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn}\\\end{vmatrix}=\sum_{\sigma \in S_n}(-1)^{\mathrm{sgn}(\sigma)}a_{1\sigma(1)}a_{2\sigma(2)}\cdotsa_{n\sigma(n)}$$其中,$\sigma$是$n$个元素的全排列,$S_n$表示$n$个元素的置换群,$\mathrm{sgn}(\sigma)$表示$\sigma$的符号,即$(-1)^k$,其中$k$为$\sigma$的逆序数。
1.2 行列式的性质- 行列式的值不变性行列式的值只与矩阵的元素有关,而与矩阵的行列变换或线性组合无关。
- 互换矩阵的两行或两列,行列式变号将矩阵的两行(列)互换,则该行列式的值取相反数。
- 矩阵的某一行(列)乘以一个数$k$,行列式的值乘以$k$将矩阵的某一行(列)乘以一个数$k$,则该行列式的值乘以$k$。
- 矩阵的某一行(列)加上另一行(列)的k倍,行列式不变将矩阵的某一行(列)加上另一行(列)的k倍,行列式的值不变。
- 方阵的行列式等于其转置矩阵的行列式$$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn}\\\end{vmatrix}=\begin{vmatrix}a_{11} & a_{21} & \cdots & a_{n1} \\a_{12} & a_{22} & \cdots & a_{n2} \\\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\a_{1n} & a_{2n} & \cdots & a_{nn}\\\end{vmatrix}$$二、行列式的求解方法2.1 按定义计算法按照上述定义,计算行列式涉及到全排列的遍历与逆序数的计算,这种方法虽然理论上可行,但计算量较大,不适用于较大的矩阵。
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
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a11 a12 表示a11a22 − a12a21,這樣的方表稱為二階行列式。 a21 a22
a11 a12 a11 a12 稱為這個方程組的係數行列式;當 ≠ 0時,方程組的唯一解可 a21 a22 a21 a22
用行列式來表示 D= a11 a12 = a11a22 − a12a21 a21 a22
a1 n (n −1) 0 =(−1) 2 a1 a2⋯ an ⋮ 0
試證明⑵⑷ 做例 1,練 1,練 2
行列式的基本性質(重點) 1.轉置行列式 DT
a D= a ⋮ a
DT=
11 21
n1
a ⋯a a ⋯a ⋮ ⋱ ⋮ ⋯⋯ a
12 22
1n 2n
,D
T=
nn
a a ⋮ a
11 12
1n
a ⋯a a ⋯a ⋮ ⋱ ⋮ ⋯⋯ a
5. n 階行列式:由 n2 個數組成的 n× n 的數表,其展開式有 N!個項 a11 a12 ⋯a1n D= a21 a22 ⋯a2n 表示 n!個项的代數和 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ an1 ⋯⋯ ann
( − 1)
其中( − 1) 號( − 1)
τ j 1,j 2…j n
τ j ,j …j
1 2
n
a1j1a2j2 … anjn
a ⑺ (2008/2009 学年澳大入学考题)因式分解行列式 b c
a2 b2 c2
bc ac ab
行列式按行列展开
1. 余子式和代数余子式 在一个 n 级行列式 det(aij)中,把元素(i,j=1,2,.....n)所在的行与列划去后,剩下 的(n-1)2 个元素按照原来的次序组成的一个 n-1 阶行列式 Mij,称为元素 aij 的余 子式,Mij 带上符号(-1)i+j 称为 aij 的代数余子式 Aij 例如 定理一:n 行列式 det(aij)等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的 代数余子式乘积之和。 即 D= ai1 Ai1 + ai2 Ai2 +…+ ain Ain(i=1,2,.....n) 或 D=a1j A1j+a2j A2j+…+anj Anj(j=1,2,.....n) 证明:首先讨论 D 的第一行元素除 a11 外其他元素均为零的情况,即 由于 a12a13a14⋯ ⋯均为 0, 行列式 D 按照第一行展开应该 D=a11M11 由于 M11=A11 所以 D= a11A11
0 0 a2 0 1 − a2 a3 −1 1 − a3 0 −1 0 ⋯ ⋯
0 0 a4 1 − a4
0
a11 ⋯ a1k b11 ⋯ ⋮ ⋮ , D = , D = ⋮ 1 2 b1k ak1 ⋯ akk bk1 ⋯ ⋮ bkk
b1k ⋮ , 证 bkk
明 D=D1+D2 a1 − b ⑹ D= a1 ⋮ a1 a2 a2 − b ⋮ a2 ⋯ a3 a3 − b ⋯ ⋮ a3 ⋯ an an ⋮ an − b
推論 2: 行列式的某一行 (列) 的所有元素的公因子可以提到行列式符號外面。 如:第 i 行(或列)提出公因子 k,這種運算記作ri ÷ k(ci ÷ k) 4.性質 4:行列式中的某一行或列乘以一個不為零的數,加到另一行或列上,行 列式不變。
a ⋮ a + ka ⋮ a ⋮ a
11 i1 j1 n1
4. 對換 將一個排列中的兩個數位置互換,而其餘的數不動,就得到另一個排列, 這樣的變換叫對換 如:經過 1,3 兩個數的對換,排列 1 5 4 3 2 變成 3 5 4 1 2,τ 1 5 4 3 2 = 6 為偶排列,τ 3 5 4 1 2 = 7 為奇排列,經過一對數的對換后偶排列變成了奇 排列 任意排列經過一次對換后必改變其奇偶性
a2 b2 ⑵ D= 2 c d2 1 ⑶ D= 1 0 1 1 −1 ⑷ D= 0 0 0 2 3 1 2
(a + 1)2 (b + 1)2 (c + 1)2 (d + 1)2 0 5 5 3 1 0 6 4
a11 ⋮ ak1 ⑸ 设 D= c11 ⋮ ck1
a1 1 − a1 −1 0 0 ⋯ a1k ⋮ ⋯ akk ⋯ c1k b11 ⋮ ⋮ ⋯ ckk bk1
j1
a ⋮ a + ka ⋮ a ⋮ a
12 i2 j2 nn2
⋯ ⋯
j2
a a ⋮ ⋮ ⋯ ⋯ a + ka a = ⋮ ⋮ a ⋯ ⋯ a ⋮ ⋮ a ⋯ ⋯ a
1n in jn jn nn
11
i1
j1Leabharlann n1a ⋯ ⋮ a ⋯ ⋮ a ⋯ ⋮ a ⋯
12 i2 j2 n2
a ⋮ a ⋮ (其中 i≠ j) a ⋮ a
D1= b1 a12 = b1a22 − b2a12 b2 a22 D2= a11 b1 = a11b2 − a21b1 a21 b2 則方程組的解為x1= D , x2= D
D1 D2
Ex1. 用行列式來解線性方程組
x + 2y = 1 3x + 5y = 2
2. 類似的,我們定義三階行列式:由 9 個元素排成三行三列的數表 a11 a12 a13 a21 a22 a23 = a11 a22 a33+ a12 a23 a31+ a13 a21 a32- a13 a22 a31- a23 a32 a11 a31 a32 a33 - a12 a21 a33 三階行列式是六個項的代數和。 展開式符合對角線法則 二階行列式的展開式有 2=2! 個項,三階行列式的展開式有 6=3!個項, 以此類推,n 階行列式的展開式有 n!個項。
最后讨论一般情况: a11 a12 ⋯ ⋮ ⋮ ai1 + 0 + ⋯ + 0 0 + ai2 + 0 ⋯ + 0 ⋯ ⋮ ⋮ an1 an2 ⋯ ⋯ a1n a11 a12 ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ 0 + 0 ai2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ ann an1 an2 ⋯ a1n ⋮ ⋯ 0 +⋯ + ⋮ ⋯ ann a1n ⋮ 0 + ⋯ + 0 + ain ⋮ ann a11 a12 ⋮ ⋮ 0 0 ⋮ ⋮ an1 an2 ⋯ ⋯ ⋯ a1n ⋮ ain ⋮ ann
21 22
n1 n2
nn
( − 1)
τ i 1,i 2…i n
ai11ai22 … ainn =
( − 1)
τ j 1,j 2…j n
a1j1a1j2 … a1jn = D
故 D=DT 性質 1:行列式 D 與它的轉置行列式相等 由此性質表明, 行列式中行與列的地位是對等的, 因此行列式中行列互換, 行列式不變(行列互換指行全部變成列,列全部變成行) 2.性質 2:互換行列式中的兩行或者兩列,行列式反號 單獨取出行列式中的每一行(或者每一列) ,兩列(行)互換后,該排列的奇偶 性改變,那麼行列式 D 的展開項的每一項都變號,也就 D 變成了-D。
讨论 D 的第 i 行元素除 aij 外其他元素均为 0 的情况,即 a11 ⋯ a1j ⋮ ⋮ 0 ⋯ a ij D= ⋮ ⋮ an1 ⋯ anj ⋯ a1n ⋮ ⋯ 0 ⋮ ⋯ ann
将 D 的第 i 行依次与第 i-1, ⋯第 2 ,第 1 行做 i-1 次相互交换,调到第 1 行, 再将第 j 列依次与第 j-1,⋯第 2,第 1 列作 j-1 次相互交换,调到第一列。一 共 i+j-2 次交换, 同上题得 D=(-1)i+j aij Mij = aij Aij
定理 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 子式乘积之和等于零,即
ai1 Aj1 + ai2 Aj2 +…+ ain Ajn=0 或 a1i A1j+a2i A2j+…+ani Anj=0
(i≠ j) (i≠ j)
证明: 把行列式 D=det(aij)按第 j 行展开,有 a11 ⋮ ai1 aj1 Aj1 + aj2 Aj2 +…+ ajn Ajn= ⋮ aj1 ⋮ an1 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ a1n ⋮ ain ⋮ ajn ⋮ ann
1n in jn nn
以數 k 乘以第 j 行加到第 i 行上,這種運算記作 ri+k rj 5.性質 5:行列式的某兩行或者某兩列成比例,則行列式為 0 性質 6:行列式的某一列或者某一行可以看成兩列或者兩行的和時,行列式可 拆另兩個行列式的和 利用性質 5,6 試圖證明性質 4
练习 3:計算行列式 a ⑴ D= b c b+c a+c a+b 1 1 1 (a + 2)2 (b + 2)2 (c + 2)2 (d + 2)2 (a + 3)2 (b + 3)2 (c + 3)2 (d + 3)2
1 −2 3 Ex2. 用對角線法則求行列式 D= −4 5 −6 7 −8 9
3. 逆序數 排列 1 5 4 3 2 中構成逆序的數對有 32,42,52,43,53,54 共 6 對
或寫 0 0 1 2 3,則該排列的逆序數表示為τ 1,5,4,3,2 = 6 定義, 由 i1,i2,…ij…ik…in 這 n 個項組成的 n 階行列式中 j<k,若 ij>ik, 則稱數對 ij, ik 構成一個逆序 一個排列的逆序總數稱為這個排列的逆序數,記為τ = i1, i2 … in 逆序數為偶數的排列稱為偶排列 逆序數為奇數的排列稱為奇排列
D=
a11 a12 ⋮ ⋮ = ai1 0 ⋮ ⋮ an1 an2
= ai1 Ai1 + ai2 Ai2 +…+ ain Ain