行列式的计算方法
行列式的计算方法根据矩阵的大小和具体情况可以采用不同的方法。以下是常用的计算行列式的方法:
一、2×2矩阵的行列式
对于一个2×2的矩阵:
A
=
(
a
b
c
d
)
A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix}
A=(acbd)
行列式的计算公式为:
det
(
A
)
=
a
d
−
b
c
\det(A) = ad - bc
det(A)=ad−bc
二、3×3矩阵的行列式
对于一个3×3的矩阵:
A
=
(
a
11
a
12
a
13
a
21
a
22
a
23
a
31
a
32
a
33
)
A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{pmatrix}
A=
a11a21a31a12a22a32a13a23a33
方法1:Sarrus法则(仅适用于3×3矩阵)
-
拓展矩阵:将矩阵的第一列和第二列复制到矩阵的右侧:
( a 11 a 12 a 13 a 11 a 12 a 21 a 22 a 23 a 21 a 22 a 31 a 32 a 33 a 31 a 32 ) \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \color{blue}{a_{11}} & \color{blue}{a_{12}} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & \color{blue}{a_{21}} & \color{blue}{a_{22}} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} & \color{blue}{a_{31}} & \color{blue}{a_{32}} \end{pmatrix} a11a21a31a12a22a32a13a23a33a11a21a31a12a22a32 -
计算正对角线的乘积和:
P = a 11 a 22 a 33 + a 12 a 23 a 31 + a 13 a 21 a 32 P = a_{11}a_{22}a_{33} + a_{12}a_{23}a_{31} + a_{13}a_{21}a_{32} P=a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32 -
计算反对角线的乘积和:
N = a 13 a 22 a 31 + a 11 a 23 a 32 + a 12 a 21 a 33 N = a_{13}a_{22}a_{31} + a_{11}a_{23}a_{32} + a_{12}a_{21}a_{33} N=a13a22a31+a11a23a32+a12a21a33 -
行列式的值为:
det ( A ) = P − N \det(A) = P - N det(A)=P−N
方法2:按行(列)展开法
选择一行或一列,利用代数余子式进行展开。例如,对第一行展开:
det
(
A
)
=
a
11
C
11
+
a
12
C
12
+
a
13
C
13
\det(A) = a_{11}C_{11} + a_{12}C_{12} + a_{13}C_{13}
det(A)=a11C11+a12C12+a13C13
其中,
C
i
j
C_{ij}
Cij 是对应的代数余子式:
C
i
j
=
(
−
1
)
i
+
j
M
i
j
C_{ij} = (-1)^{i+j}M_{ij}
Cij=(−1)i+jMij
M i j M_{ij} Mij 是 a i j a_{ij} aij 的余子式,即删除第 i i i 行和第 j j j 列后剩下的行列式。
三、高阶矩阵的行列式
对于 n × n n \times n n×n 的矩阵,可以使用按行(列)展开法或行列变换法。
1. 按行(列)展开法(Laplace展开)
-
步骤:
- 选择一行或一列(通常选择包含较多零元素的行或列,以简化计算)。
- 对该行或列的每个元素,计算其代数余子式。
- 将元素与其对应的代数余子式相乘,再求和。
-
公式(以第 i i i 行展开为例):
det ( A ) = ∑ j = 1 n a i j C i j \det(A) = \sum_{j=1}^{n} a_{ij}C_{ij} det(A)=j=1∑naijCij
2. 行列变换法
通过对矩阵进行初等行(列)变换,将矩阵化为上三角矩阵或对角矩阵,然后利用以下性质计算行列式:
-
性质1:如果将两行(列)交换,行列式取相反数。
-
性质2:如果某一行(列)乘以常数 k k k,行列式也乘以 k k k。
-
性质3:如果在一行(列)中加上另一行(列)的倍数,行列式不变。
-
性质4:上三角矩阵或下三角矩阵的行列式等于对角线上元素的乘积。
-
步骤:
- 利用初等行变换,将矩阵化为上三角矩阵。
- 记录变换过程中对行列式值的影响。
- 最终行列式等于对角线元素的乘积,结合变换的影响,得到原矩阵的行列式。
示例:
对于矩阵:
A
=
(
2
3
1
4
1
−
3
−
1
2
5
)
A = \begin{pmatrix} 2 & 3 & 1 \\ 4 & 1 & -3 \\ -1 & 2 & 5 \end{pmatrix}
A=
24−13121−35
通过初等行变换,将其化为上三角矩阵,然后计算行列式。
四、使用矩阵分解法
对于大型矩阵,手工计算行列式非常繁琐,可以借助LU分解等方法,将矩阵分解为易于计算行列式的形式。
-
LU分解:将矩阵 A A A 分解为下三角矩阵 L L L 和上三角矩阵 U U U 的乘积 A = L U A = LU A=LU。
-
行列式的计算:
det ( A ) = det ( L ) × det ( U ) \det(A) = \det(L) \times \det(U) det(A)=det(L)×det(U)由于 L L L 和 U U U 是三角矩阵,其行列式为对角线元素的乘积。
五、行列式的性质简化计算
利用行列式的性质,可以在计算过程中简化步骤:
- 性质5:如果矩阵有一行或一列全为零,行列式为零。
- 性质6:如果矩阵的两行(列)相同,行列式为零。
- 性质7:如果矩阵的某一行(列)是另一行(列)的倍数,行列式为零。
总结
计算行列式的方法多种多样,选择合适的方法可以大大简化计算过程。在手工计算时,通常优先选择含有多个零元素的行或列进行展开,或者利用行列变换将矩阵化为易于计算的形式。
原文地址:https://blog.csdn.net/u013172930/article/details/142446972
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