线代编程之求解行列式1

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C++编程求解行列式的值

C++编程求解行列式的值

C++编程求解行列式的值计算行列式最基本的方法就是将行列式化成上三角或者下三角的形式,然后将主对角线上的元素逐个相乘,便能得到整个行列式的值det(A)。

根据这一思想,可以用程序语言来模拟这个过程,设该行列式的阶数为n。

由于无论是上三角或者下三角形式的行列式,它的值都只与主对角线上的元素有关。

这样我们遍历所有的a[i][i],i=1,2,...,n。

如果a[i][i]=0,那么从行数j>i的一行中找出一个不为0的数a[j][i],并把第j行的所有元素与第i行的所有元素互换,符号位sign++;如果找不到,则行列式值为0。

接下来用a[i][i]将其之后的元素化为0(下三角形式),循环n次之后主对角线上的乘积便是整个行列式的值。

#include <cstdio>#include <cmath>#define MAXN 100#define zero(x) (fabs(x)<1e-10)struct mat{int n,m;double data[MAXN][MAXN];};double det(const mat &a){int i,j,k,sign=0;double b[MAXN][MAXN],ret=1,t;if(a.n!=a.m) return 0;for(i=0;i<a.n;i++)for(j=0;j<a.m;j++)b[i][j]=a.data[i][j];for(i=0;i<a.n;i++){//行标+列标if(zero(b[i][i])){for(j=i+1;j<a.n;j++)//行标if(!zero(b[j][i]))break;if(j==a.n) return 0;for(k=i;k<a.n;k++)//列标t=b[i][k],b[i][k]=b[j][k],b[j][k]=t; sign++;}ret*=b[i][i];for(k=i+1;k<a.n;k++)//列标b[i][k]/=b[i][i];for(j=i+1;j<a.n;j++)//行标for(k=i+1;k<a.n;k++)//列标b[j][k]-=b[j][i]*b[i][k];}if(sign & 1) ret=-ret;return ret;}int main(){mat a;int i,j,n;while(scanf("%d",&n),n){a.n=a.m=n;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)scanf("%lf",&a.data[i][j]);printf("det a : %.2lf\n",det(a));}return 0;}。

线性代数行列式计算总结

线性代数行列式计算总结

线性代数行列式计算总结线性代数中的行列式是一种非常重要的数学工具,它在矩阵理论、线性方程组的解法、线性空间与线性变换以及特征值与特征向量的计算中都起到至关重要的作用。

行列式的计算方法有很多,下面我将总结一下常见的行列式计算方法。

首先,我们先来定义什么是一个行列式。

行列式是一个标量,它是一个n阶方阵所带的一个数值特征。

对于一个n阶方阵A,它的行列式表示为,A,或者det(A),它的计算方法如下所示。

1.二阶行列式的计算方法对于一个二阶方阵A=,a11a12a21a2它的行列式计算方法是:,A,=a11*a22-a12*a212.三阶行列式的计算方法对于一个三阶方阵A=,a11a12a13a21a22a2a31a32a3它的行列式计算方法是:,A,=a11*a22*a33+a12*a23*a31+a13*a21*a32-a13*a22*a31-a12*a21*a33-a11*a23*a323.高阶行列式的计算方法对于一个高阶方阵A,可以通过对其中一行或一列进行展开来计算行列式。

展开的方式有很多种,常用的有代数余子式展开和化简为三角行列式展开两种。

3.1代数余子式展开对于一个n阶方阵A,选择一行或一列展开,计算每个元素的代数余子式,然后按照正负交替的方式相乘相加得到行列式的值。

具体步骤如下:- 选择第i行展开,行列式的值为,A, = ai1*C_1i + ai2*C_2i+ ... + ain*C_ni- 其中,C_ij是元素a_ij的代数余子式,计算方法是去掉第i行和第j列剩余元素构成的(n-1)阶子阵的行列式。

3.2三角行列式展开对于一个n阶方阵A,通过初等变换将方阵化为上三角形或下三角形,然后计算对角线的乘积得到行列式的值。

除了以上两种展开的方法,还可以通过矩阵的特征值和特征向量计算行列式的值。

具体步骤是:-计算矩阵A的特征值λ_1,λ_2,...,λ_n-计算矩阵A的特征向量v_1,v_2,...,v_n-行列式的值等于特征值的乘积:,A,=λ_1*λ_2*...*λ_n行列式的计算方法还有很多,比如拉普拉斯展开、按行或按列展开等。

线性代数技巧行列式的计算方法

线性代数技巧行列式的计算方法

线性代数技巧行列式的计算方法行列式是线性代数中重要的概念,它是一个数,可以用来描述矩阵的性质。

在计算行列式时,可以使用不同的方法,如拉普拉斯展开、余子式法、矩阵分解等。

下面我将详细介绍三种常用的行列式计算方法。

1.拉普拉斯展开法拉普拉斯展开法是计算行列式最常用的方法之一、对于一个n阶方阵A,它的行列式可以用下式计算:det(A) = a1jC1j + a2jC2j + ... + anjCnj其中,a1j、a2j、..、anj 表示第1行、第2行、..、第n行的第j 列元素,C1j、C2j、..、Cnj 表示第1行、第2行、..、第n行的第j列的余子式。

在计算过程中,我们可以选择第i行或第j列,将行列式分成两个更小的行列式,然后递归计算这两个行列式的值。

这种方法的计算复杂度为O(n!),在计算较大的行列式时效率较低。

2.余子式法余子式法是计算行列式的另一种常用方法,它的基本思想是利用代数余子式的概念来计算行列式。

对于一个n阶方阵A,它的行列式可以用下式计算:det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nAn其中,a11、a12、..、a1n表示第1行的各个元素,A11、A12、..、An表示对应元素所在的代数余子式。

代数余子式的计算公式如下:Ai = (-1)^(i+1) × det(Mi)其中,Mi表示去掉第1行和第i列之后的(n-1)阶方阵。

通过递归计算,可以将大的行列式转化为多个小的行列式的计算,从而提高计算效率。

3.矩阵分解法矩阵分解法是一种便捷的计算行列式的方法。

对于特殊的矩阵,如三对角矩阵、上(下)三角矩阵、对角矩阵等,可以通过矩阵的分解来简化行列式的计算。

例如,对于上(下)三角矩阵A,它的行列式等于主对角线上的元素相乘:det(A) = a11 × a22 × ... × ann这种方法的计算复杂度为O(n),适用于这类特殊矩阵。

考研线性代数行列式的计算方法

考研线性代数行列式的计算方法

考研线性代数行列式的计算方法线性代数中的行列式是一个非常重要的概念,它在矩阵论以及其他数学和工程学科中有着广泛的应用。

本文将介绍如何计算行列式以及相关的一些重要性质。

1.行列式的定义和表示方式:一个 n 阶方阵 A 的行列式可以表示为 det(A),也可以用竖线括起来 A 的元素的形式表示为,A。

2.二、三阶行列式的计算:二阶行列式计算公式为:,A,=a11×a22-a12×a21三阶行列式计算公式为:,A,=a11×a22×a33+a12×a23×a31+a13×a21×a32-a13×a22×a31-a12×a21×a33-a11×a23×a323.行列式的性质:a.若A是一个n阶方阵,则,A,=,A^T,即行列式的值不受转置的影响。

b. 若 A 是一个 n 阶上三角矩阵(即主对角线以下的元素全为零),则,A,= a11 × a22 × ... × ann,即上三角矩阵的行列式等于其主对角线元素的乘积。

c. 若 A 是一个 n 阶方阵且存在一个可逆矩阵 P,使得 PA 是一个上三角矩阵,则,PA, = ,A,× ,P,= a11 × a22 × ... ×ann × ,P。

d.若A是一个对称矩阵,则,A,=λ1×λ2×...×λn,其中λ1,λ2,...,λn是A的n个特征值。

e.若A,B是两个n阶矩阵,则,AB,=,A,×,B。

4.行列式按列展开法:设 A 是一个 n 阶方阵,其行列式为,A。

对于任意一列 j,可以按第 j 列展开,A,= a1j × A1j - a2j × A2j + ... + (-1)^(n+j)× anj × Anj,其中 Akj 表示 A 的剩余元素经过剔除第 j 列和第 k行后的 (n-1) 阶方阵。

线性代数行列式计算方法总结

线性代数行列式计算方法总结

线性代数行列式计算方法总结在线性代数中,行列式是一个非常重要的概念,它在矩阵运算和线性方程组的求解中起着至关重要的作用。

本文将总结一些常见的行列式计算方法,希望能够帮助读者更好地理解和运用线性代数中的行列式。

1. 代数余子式法。

代数余子式法是一种常见的计算行列式的方法。

对于一个n阶矩阵A,它的行列式可以通过以下公式来计算:det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nA1n。

其中,a11, a12, ..., a1n是矩阵A的第一行元素,A11, A12, ..., A1n分别是对应元素的代数余子式。

代数余子式的计算方法是先将对应元素所在的行和列去掉,然后计算剩下元素构成的(n-1)阶矩阵的行列式,再乘以对应元素的符号(正负交替)。

通过递归的方式,可以计算出整个矩阵的行列式。

2. 克拉默法则。

克拉默法则是一种用于求解线性方程组的方法,它也可以用来计算行列式。

对于一个n阶方阵A,如果它的行列式不为0,那么可以通过克拉默法则来求解它的逆矩阵。

逆矩阵的元素可以通过矩阵A的各个元素的代数余子式和行列式的比值来计算。

虽然克拉默法则在实际计算中并不常用,但它对于理解行列式的性质和逆矩阵的计算方法有一定的帮助。

3. 初等行变换法。

初等行变换法是一种通过对矩阵进行一系列行变换来简化行列式计算的方法。

这些行变换包括交换两行、某一行乘以一个非零常数、某一行加上另一行的若干倍。

通过这些行变换,可以将一个矩阵化简为上三角形矩阵或者对角矩阵,从而更容易计算它的行列式。

需要注意的是,进行行变换时要保持行列式的值不变,即每一次行变换都要乘以一个相应的系数。

4. 特征值法。

特征值法是一种通过矩阵的特征值和特征向量来计算行列式的方法。

对于一个n阶矩阵A,它的行列式可以表示为其特征值的乘积。

通过计算特征值和特征向量,可以得到矩阵A的行列式的值。

特征值法在实际计算中比较复杂,但它对于理解矩阵的性质和特征值分解有一定的帮助。

线性代数技巧行列式的计算方法

线性代数技巧行列式的计算方法

1.利用行列式定义直接计算 例1 计算行列式001002001000000n D n n=-解 D n 中不为零的项用一般形式表示为112211!n n n nn a a a a n ---=.该项列标排列的逆序数t (n -1 n -2…1n )等于(1)(2)2n n --,故 (1)(2)2(1)!.n n n D n --=-2.利用行列式的性质计算例2 一个n 阶行列式n ijD a =的元素满足,,1,2,,,ij ji a a i j n =-=则称D n 为反对称行列式,证明:奇数阶反对称行列式为零.证明:由i j j i a a =-知i i ii a a =-,即 0,1,2,,ii a i n ==故行列式D n 可表示为1213112232132331230000n n n nnnnaa a a a a D a a a a a a -=-----由行列式的性质A A '=1213112232132331230000n n nn nnn a a a a a a D a a a a a a -----=- 12131122321323312300(1)0n n n n nnna a a a a a a a a a a a -=------ (1)n n D =-当n 为奇数时,得D n =-D n ,因而得D n = 0.3.化为三角形行列式若能把一个行列式经过适当变换化为三角形,其结果为行列式主对角线上元素的乘积。

因此化三角形是行列式计算中的一个重要方法。

例 3 计算n 阶行列式a b b b b a b b D bb a bbbba=解:这个行列式的特点是每行(列)元素的和均相等,根据行列式的性质,把第2,3,…,n 列都加到第1列上,行列式不变,得(1)(1)(1)(1)a n b b bb a n b a b b D a n b b a b a n bb b a+-+-=+-+-11[(1)]11b b b a b b a n b b a b bba=+-100[(1)]000b b b a b a n b a b a b-=+---1[(1)]()n a n b a b -=+--4.降阶法降阶法是按某一行(或一列)展开行列式,这样可以降低一阶,更一般地是用拉普拉斯定理,这样可以降低多阶,为了使运算更加简便,往往是先利用列式的性质化简,使行列式中有较多的零出现,然后再展开。

线性代数行列式计算方法总结

线性代数行列式计算方法总结

线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学的一个重要分支,而行列式是线性代数中的一个重要概念。

行列式计算方法是线性代数的基础知识,掌握好行列式的计算方法对于深入理解线性代数具有重要的意义。

本文将对线性代数中行列式的计算方法进行总结,希望能够帮助读者更好地掌握这一知识点。

1. 行列式的定义。

在开始介绍行列式的计算方法之前,我们先来回顾一下行列式的定义。

对于一个n阶方阵A,它的行列式记作|A|,定义为:|A| = Σ(−1)^σP1,1 P2,2 ... Pn,n。

其中,σ是1到n的一个排列,P1,1 P2,2 ... Pn,n是这个排列的乘积,Σ表示对所有可能的排列求和。

2. 行列式的计算方法。

接下来,我们将介绍几种常见的行列式计算方法。

2.1 余子式法。

余子式法是计算行列式的一种常用方法。

对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过递归的方式计算得到。

具体步骤如下:对于n阶方阵A,选择第i行(或第j列)展开,得到A的余子式Mij;计算Mij的行列式|Aij|,其中Aij是Mij的转置矩阵;根据公式|A| = ai1 |A1| + ai2 |A2| + ... + ain |An|,计算得到行列式|A|。

2.2 克拉默法则。

克拉默法则是一种用于求解n元线性方程组的方法,它也可以用来计算行列式。

对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过克拉默法则计算得到。

具体步骤如下:对于n元线性方程组Ax = b,其中A是系数矩阵,x是未知数向量,b是常数向量,如果A是非奇异矩阵(即|A| ≠ 0),则方程组有唯一解;解出方程组的每个未知数,可以得到方程组的解向量x;根据克拉默法则,方程组的解向量x的每个分量可以表示为xj = |Aj| / |A|,其中Aj是将系数矩阵A的第j列替换为常数向量b得到的矩阵的行列式。

2.3 对角线法则。

对角线法则是一种简单直观的计算行列式的方法。

对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过对角线法则计算得到。

线性代数行列式计算方法总结

线性代数行列式计算方法总结

线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学中的一个重要分支,而行列式计算方法则是线性代数中的一个重要内容。

行列式是矩阵的一个标量,它可以帮助我们求解线性方程组的解、判断矩阵的可逆性以及计算向量的夹角等。

在学习线性代数的过程中,行列式的计算方法是一个必须要掌握的基础知识。

本文将对线性代数中行列式的计算方法进行总结,希望能够帮助大家更好地理解和掌握这一部分内容。

一、行列式的定义。

行列式是一个非常重要的概念,它可以用来描述一个矩阵的性质。

对于一个n阶方阵A,它的行列式记作det(A)或者|A|。

行列式的计算方法有多种,接下来我们将逐一介绍。

二、行列式的计算方法。

1. 代数余子式法。

代数余子式法是一种常用的行列式计算方法。

对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过如下公式计算:det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nA1n。

其中,a11, a12, ..., a1n为矩阵A的元素,A11, A12, ..., A1n为对应元素的代数余子式。

通过递归计算每个代数余子式的行列式,最终可以得到整个矩阵的行列式值。

2. 克拉默法则。

克拉默法则是另一种行列式计算方法。

对于一个n阶线性方程组Ax = b,如果A是一个可逆矩阵,那么方程组的解可以表示为:xi = det(Ai) / det(A)。

其中,det(Ai)是将矩阵A的第i列替换为b后所得到的新矩阵的行列式,det(A)是矩阵A的行列式。

通过计算各个未知数的值,可以得到方程组的解。

3. 数学归纳法。

数学归纳法是一种递归的行列式计算方法。

对于一个n阶方阵A,它的行列式可以通过以下步骤计算:当n=1时,行列式的值就是矩阵A的唯一元素。

当n>1时,可以通过展开定理将n阶矩阵的行列式转化为n-1阶矩阵的行列式,然后递归计算下去,直到n=1时结束。

4. 其他方法。

除了上述方法外,行列式的计算还有其他一些特殊情况下的方法,比如利用特征值和特征向量、利用矩阵的对角化等。

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线代编程报告
过程14—卓越班
2014010624
万利锋
【实践活动】:
编写程序计算阶数大于10的行列式的值
【活动目的】:
通过学生自主编写程序,培养学生主动获取和综合运用知识的能力以及动手能力,培养学生的创新意识、程序编写能力、逻辑能力。

【活动要求】:
能根据需要编写程序,在编写程序的过程中必须考虑程序运行的时间和占用内存的大小,考虑尽量简单的编写指令。

反复“程序运行——结果检验——改进提高”这一过程,并最终形成合理的程序。

【考核形式与要求】:
以程序运行效果为主要参考依据,程序编写为辅助依据。

看程序是否有逻辑错误,是否有BUG,计算结果是否准确。

看程序的时空复杂度。

看源代码的可读性,注释是否完整。

【求解方法】
行列式的计算灵活多变,需要有较强的技巧。

当然,任何一个n阶行列式都可以由它的定义去计算其值。

但由定义可知,n阶行列式的展开式有n!项,计算量很大,一般情况下不用此法,但如果行列式中有许多零元素,可考虑此法。

值的注意的是:在应用定义法求非零元素乘积项时,不一定从第1行开始,哪行非零
元素最少就从哪行开始。

计算行列式的两种最基本方法――化三角形法和按行(列)展开法。

化三角形法是将原行列式化为上(下)三角形行列式或对角形行列式计算的一种方法。

这是计算行列式的基本方法重要方法之一。

因为利用行列式的定义容易求得上(下)三角形行列式或对角形行列式的性质将行列式化为三角形行列式计算。

原则上,每个行列式都可利用行列式的性质化为三角形行列式。

但对于阶数高的行列式,在一般情况下,计算往往较繁。

因此,在许多情况下,总是先利用行列式的性质将其作为某种保值变形,再将其化为三角形行列式。

按行(列)展开法可以将一个n阶行列式化为n个n-1阶行列式计算。

若继续使用按行(列)展开法,可以将n阶行列式降阶直至化为许多个2阶行列式计算,这是计算行列式的又一基本方法。

但一般情况下,按行(列)展开并不能减少计算量,仅当行列式中某一行(列)含有较多零元素时,它才能发挥真正的作用。

因此,应用按行(列)展开法时,应利用行列式的性质将某一行(列)化为有较多的零元素,再按该行(列)展开。

【程序】:
#define N 11 //可设置不同的N值
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void main()
{
int i,j,m,n,s,t,k=1; //定义变量
double a[N][N],f=1,c,x,sn; //定义变量
for (i=1;i<N;i++)
for (j=1;j<N;j++)
scanf ("%lf",&a[i][j]); //从键盘上输入N阶行列式for (i=1,j=1;i<N&&j<N;i++,j++) //对角线
{
if (a[i][j]==0)
{
for (m=i;a[m][j]==0;m++);
if (m==N)
{
sn=0;
printf("detA=%lf\n",sn);
exit(0);
}
else
for (n=j;n<N;n++)
{
c=a[i][n];
a[i][n]=a[m][n];
a[m][n]=c;
}
k*=(-1);
}
for (s=N-1;s>i;s--)
{
x=a[s][j];
for (t=j;t<N;t++)
a[s][t]-=a[i][t]*(x/a[i][j]); }
}
for (i=1;i<N;i++)
f*=a[i][i];
sn=k*f;
printf ("detA=%lf\n",sn);
}
【运行结果】:
【思考】:
一个题目有时候要由多种解法并用,或一个题可由多种方法独自解出,这就需看灵活应用程度,能否
找出一个最简便的方法解出其值。

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