行列式的定义及其性质证明

行列式的定义与计算行列式是线性代数中的一个重要概念，用于描述线性方程组的性质以及矩阵的特征。

在本文中，将介绍行列式的定义以及计算方法。

一、行列式的定义行列式是一个数学函数，用一种特定的方式将矩阵映射为一个数字。

对于n阶矩阵A = [aij]来说，其行列式记作det(A)或|A|。

行列式的定义如下：当n=1时，矩阵只有一个元素，此时矩阵的行列式就是这个元素本身。

当n>1时，矩阵A可以分为n行n列，可以表示为：A = [a11 a12 (1)a21 a22 (2)... ... ... ...an1 an2 ... ann]其中a11、a12...ann是矩阵A的元素。

对于n>1的情况，行列式的计算可以使用展开定理或按行（列）展开等方法进行。

二、行列式的计算（一）二阶行列式二阶行列式的计算公式如下：|A| = a11·a22 - a12·a21（二）三阶行列式三阶行列式的计算公式如下：|A| = a11·a22·a33 + a12·a23·a31 + a13·a21·a32 - a13·a22·a31 -a12·a21·a33 - a11·a23·a32（三）n阶行列式n阶行列式的计算可以通过列展开、行展开或使用拉普拉斯定理等方法进行。

这里以列展开为例介绍。

设A为一个n阶矩阵，可以将其表示为A = [a1 a2 ...an]，其中ai为A的第i列。

若选择第k列进行展开，则根据列展开法可得：|A| = a1k·A1k - a2k·A2k + ... + (-1)^(k+1)·ank·Ank其中，Aik是移去第i行第k列元素所形成的(n-1)阶行列式。

根据此公式，可以递归地计算n阶行列式的值。

三、行列式的性质行列式具有以下性质：1. 互换行列式的两行（列），行列式的值变号。

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。

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。

行列式知识点汇总在数学中，行列式是一个重要的概念，用于描述线性代数中的一些性质和运算。

它在各个领域中都有广泛应用，如线性方程组的求解、矩阵的特征值和特征向量的计算等。

本文将对行列式的相关知识点进行汇总介绍，帮助读者更好地理解和应用行列式。

1. 行列式的定义行列式是一个用来对方阵进行运算的函数。

对于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。

行列式的计算通常通过对方阵进行按行展开或按列展开的方式来进行，根据展开的元素进行递归计算。

2. 行列式的性质行列式具有以下性质：- 性质1：互换行（列）会改变行列式的符号，即det(A) = -det(A')，其中A'表示通过互换A的两行（两列）得到的新方阵。

- 性质2：如果行（列）中有零元素，则行列式的值为0。

- 性质3：行（列）成比例，则行列式的值为0。

- 性质4：行列式的某一行（列）的所有元素都乘以k，等价于行列式乘以k。

- 性质5：若A的某一行（列）元素都是两数之和，则行列式可以分解为两个行列式的和。

- 性质6：若A的某一行（列）元素都是两数之差，则行列式可以分解为两个行列式的差。

3. 行列式的计算方法行列式的计算可以根据方阵的阶数和具体性质来选择不同的方法，主要有以下几种方法：- 按行（列）展开法：通过按行（列）展开元素，并对展开的结果进行递归计算。

- 初等行变换法：通过初等行变换将矩阵转化为上（下）三角矩阵，再利用三角矩阵行列式的计算公式求解。

- 对角线法则：将方阵按对角线划分为若干小方阵，利用小方阵行列式的性质求解。

4. 行列式的重要应用行列式在线性代数中有广泛的应用，下面介绍几个重要的应用：- 线性方程组的求解：利用行列式可以判断线性方程组是否有唯一解、无解或无穷解，并可以通过克拉默法则求解方程组。

- 矩阵的逆：若方阵A的行列式不为0，则A可逆，且可以通过行列式求解矩阵的逆。

- 特征值和特征向量：方阵A的特征值为使得det(A-λI)=0成立的λ值，其中I为单位矩阵。

行列式一、 行列式的定义对于n 阶方阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=nn n nin n a a a a a a a a a A 22222111211， （11—2—1）与之相联系的一个数，表示成nnn ninna a a a a a a a a22222111211， （11—2—2）称为一个n 阶行列式或A 的行列式，记为A 或A det 。

在行列式中，ij a 也称为元素。

为了规定行列式的值，我们引入下面的概念。

定义 1 在方阵（11—2—1）中，划去元素ij a 所在的第i 行和第j 列，余下的()21-n 个元素按原来的排法构成的一个1-n 阶行列式nnj n j n n ni j i j i i n i j i j i i n j j a a a a a a a a a a a a a a a a1,1,1,11,11,11,1,11,11,11,111,11,111+-+++-++-+----+-，称为元素ij a 的余子式，记为ij M 。

()ij ji M +-1称为元素ij a 的代数余子式，记为ij A 。

例1 在四阶方阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛----132********33112 中，第2行第3列的元素5的余子式是12420131223--=M 。

而其代数余子式为()321+-乘它的余子式M ，即12420131223---=A 。

定义2 一阶行列式只有一个元素，其值就规定为这个元素的值。

n 阶行列式（2≥n ）的值规定为它任意一行的各元素与对应的代数余子式的乘积之和。

用符号表示，就是()∑∑=+=-==nj ij ij ji nj ij ij M a A a A 111。

上式称为行列式按第i 行展开。

可以证明，这个值与展开时所用的行是没有关系的（见例3）。

例2 用定义展开二阶行列式22211211a a a a 。

解 按第1行展开。

因为()222211111a a A =-=+，()212121121a a A -=-=+，于是得这个行列式的值为2112221112121111a a a a A a A a -=+。

第二章 行列式一．内容概述1． 行列式的定义：n n nj j j j j j nnn na a a a a a a ...)1(212121)...(1111∑-=τ其中)...(21n j j j τ为排列n j j j ...21的逆序数。

2．行列式的性质(1) 设D 为n 阶行列式，则TD D =，即行列式转置以后其值不变。

(2) n 阶行列式D 某一行（列）有公因子可以提出来。

(3) n 阶行列式D 的某一行是两组数的和，那么这个行列式就等于两个行列式的和，而这两个行列式除这一行外全与原来行列式D 的对应的行一样。

(4) n 阶行列式D 中某行（列）的对应元素都相等，则D=0。

(5) n 阶行列式D 中某行（列）的对应元素成比例，则D=0。

(6) 把n 阶行列式D 的一行（列）的倍数加到另一行（列），行列式的值不变。

(7) 变换行列式的两行（列），行列式改变符号。

3. 一行（列）展开设ij a D =为阶行列式，ij A 为元素ij a 的代数余子式，则⎩⎨⎧≠==+++.0,2211i k i k D A a A a A a kn kn k k k k ，当，当 ⎩⎨⎧≠==+++.,0,,2211j l jl D A a A a A a nj nl j l j l 当当 4. 行列式的乘法设1D 和2D 是任意两个阶行列式.且ij ij b D a D ==21,,则D D D =∙21,而ij c D =.其中)2,1,(1n l k b a c il ni ki ij ==∑=5. 拉普拉斯定理 (laplace 定理)设在行列式D 中任意取定了)11(-≤≤n k k 个行,由这k 个元素所组成的一切k 阶子式与他们的代数余子式的乘积的和等于行列式D 。

6．克莱姆法则 （Cramer 法则）设nnn na a a a A1111= ，且0≠A ，则有唯一解，其解为),,(21AD A DA D n ，其中nnnj n nj n nj j n j j j a a b a a a a b a a a a b a a D 1112122122111111111+-+-+-=二． 例题选讲例1 如果排列521j j j 的逆序是4，则145j j j 的逆序是6,进而推广之，如果排列nx x x x 321的逆序是k ，则11x x x n n -的逆序是k n n k C n --=-2)1(2例2 写出五阶行列式55511511a a a a中包含2513a a 的所有正项。

行列式及其性质行列式是线性代数中的重要概念，它是一个正方形矩阵所具有的一个标量值。

在实际应用中，行列式有着广泛的用途，可以用来求解线性方程组、判断矩阵的可逆性以及描述线性变换的性质等。

本文将从定义、性质和应用等方面进行论述，以帮助读者更好地理解行列式及其相关概念。

一、行列式的定义行列式的定义涉及到矩阵元素的排列和正负号的组合。

对于一个n阶方阵A = [a_ij]，其中a_ij表示矩阵A的第i行第j列的元素，则A的行列式记作|A|或det(A)，即：|A| = a_11 * a_22 * ... * a_nn - a_11 * a_23 * ... * a_n(n-1) + a_12 *a_23 * ... * a_n(n-1) - ... + (-1)^(n-1) * a_1n * a_2(n-1) * ... * a_nn二、行列式的性质1. 行列式的性质1：行列式与转置若A是一个n阶方阵，则有det(A) = det(A^T)，即行列式与其转置矩阵的行列式相等。

2. 行列式的性质2：行列式的倍数若将矩阵A的某一行（列）的元素都乘以同一个数k，得到矩阵B，则有det(B) = k * det(A)。

3. 行列式的性质3：交换行（列）若交换矩阵A的两行（列），得到矩阵B，则有det(B) = -det(A)。

4. 行列式的性质4：行列式的线性性质对于矩阵A的两行（列），如果将其中一行（列）的元素乘以一个数k后，加到另一行（列）对应位置上，则行列式的值不变。

5. 行列式的性质5：行列式的性质与矩阵的性质之间的关系如果矩阵A中存在一行（列）全为0，则行列式det(A) = 0；如果矩阵A的某一行（列）成比例，则行列式det(A) = 0。

三、行列式的应用1. 行列式在线性方程组求解中的应用行列式可以用来判断线性方程组的解的唯一性以及是否有解。

对于一个n阶齐次线性方程组，如果其系数矩阵的行列式不为零，则该方程组只有零解；如果行列式为零，则该方程组有非零解。

矩阵的行列式行列式是线性代数中的一个重要概念，它在代数方程、矩阵计算和向量空间等方面都有广泛应用。

本文将介绍行列式的定义、性质和应用，并且重点解释行列式的计算方法。

一、行列式的定义行列式是一个方块矩阵中用一对竖线“| |”括起来的一个特殊代数表达式，可表示为：│a11 a12 … a1n││a21 a22 … a2n││ … … … … ││an1 an2 … ann│行列式的值可以用“det(A)”来表示，其中“A”为一个n阶方阵，即A 是一个n×n的矩阵，而“n”为行列式的阶数。

二、行列式的性质行列式具有以下几个重要的性质：1. 行对换的性质：如果行列式中交换了两行的位置，行列式的值会变号。

2. 列对换的性质：如果行列式中交换了两列的位置，行列式的值会变号。

3. 行成比例的性质：如果行列式中有两行成比例，行列式的值为零。

4. 元素乘法的性质：如果行列式中某一行的元素都乘以同一个数k，那么行列式的值也要乘以k。

5. 行列式具有可加性：如果行列式中某一行的每个元素都加上对应的另一行的元素，行列式的值保持不变。

这些性质是行列式计算的基础，可以通过这些性质来简化行列式的计算过程。

三、行列式的计算方法行列式的计算主要有两种方法：代数余子式法和按行（列）展开法。

1. 代数余子式法：代数余子式法是行列式计算的常用方法。

它通过选定行或列，将行列式展开为该行（列）上的元素与其对应的代数余子式的乘积之和，即：det(A) = a11A11 + a12A12 + … + a1nA1n其中，A11、A12、…、A1n就是a11、a12、…、a1n的代数余子式。

2. 按行（列）展开法：按行（列）展开法是行列式计算的另一种方法。

它通过选定一行（列），展开为该行（列）上的每个元素与对应的代数余子式乘积之和的形式，即：det(A) = a11C11 + a12C12 + … + a1nC1n其中，C11、C12、…、C1n就是a11、a12、…、a1n的代数余子式。

初数数学中的行列式公式详解行列式是初等数学中非常重要的概念之一，它在线性代数、线性方程组以及向量空间等领域具有广泛的应用。

本文将详细解析行列式的定义、性质和相关公式，帮助读者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的标量量，它的值为一个数。

对于一个n阶方阵A=[a[i,j]]，它的行列式记为|A|或det(A)。

行列式的计算需要按照一定的规则进行，下面将介绍常用的行列式计算方法。

二、行列式的计算方法1. 一阶行列式对于一个1×1的行列式，例如A=[a]，它的值就是a。

2. 二阶行列式对于一个2×2的行列式，例如A=[a11,a12;a21,a22]，它的值可以通过交叉相乘再相减的方法进行计算：|A|=a11·a22-a12·a21。

3. 三阶及以上的行列式对于三阶及以上的方阵，可以使用拉普拉斯展开或三角形法则进行计算。

拉普拉斯展开的思想是：把一个n阶行列式按照某一行（或列）的元素展开，然后递归地计算这些元素的(n-1)阶行列式，直到计算到二阶行列式为止。

三、行列式的性质行列式具有多种重要的性质，下面将介绍几条常用的性质。

1. 行列互换性质行列式的值不变，当互换它的任意两行（或两列）时。

2. 行列式倍乘性质行列式中的一行（或一列）的每个元素都乘上同一个数k，行列式的值也同样乘以k。

3. 行列式的展开性质行列式可以按任意一行（或一列）展开，得到的结果相同。

4. 行列式的转置性质一个方阵与其转置阵的行列式相等。

5. 行列式的相似性质相似矩阵的行列式相等。

四、常见的行列式公式1. 三阶行列式的展开式对于一个三阶行列式A=[a[i,j]]，可以使用拉普拉斯展开进行计算：|A|=a11·a22·a33+a12·a23·a31+a13·a21·a32-a13·a22·a31-a12·a21·a33-a11·a23·a32。

行列式定义间的等价性及某些性质的证明在数学中，行列式是由一组数字组成的方阵，它可以用于表示向量之间的线性关系和线性方程组的解。

这些方阵能够揭示许多有用的性质，并且有许多定义，它们之间存在着等价性。

本文旨在讨论行列式定义间的等价性及其某些性质的证明。

定义一：行列式是由矩阵的每一行的元素的乘积的累积的积，以及每一列元素的乘积的累积的积组成的。

记作D，则D=[a11a12...a1n|a21a22...a2n|...|an1an2...ann]，其中a11、a12…an1、an2…ann分别表示方阵中的每一个元素。

定义二：行列式是由矩阵的每一行的元素的代数和，以及每一列元素的代数和组成的。

记作D，则D=[a11+a12+...+a1n|a21+a22+...+a2n|...|an1+an2+...+ann]，其中a11、a12…an1、an2…ann分别表示方阵中的每一个元素。

义一和定义二是行列式的另外两种定义，它们之间存在着等价性，也就是说，相同的行列式拥有相同的值。

实际上，它们之间的关系可以表示成如下形式：D=D1=D2下面我们将详细说明一下它们之间的联系：首先，考虑定义一和定义二之间的关系。

由定义一可以看出，行列式的值实际上是每一行元素乘积的累积积以及每一列元素乘积的累积积的总和。

而定义二表明，行列式的值是每一行元素的代数和以及每一列元素的代数和的总和。

两者之间的等价性可以从另一层角度来看：由定义一可知，每一行乘积的累积积和每一列乘积的累积积之和正是每一行元素的代数和以及每一列元素的代数和的总和，这正是定义二的内容。

接下来，我们将证明行列式的一些重要性质。

首先我们来证明变换性质。

假设有一个任意维数n的行列式D，那么D的值通过行交换或者列交换都不会变化，仍然保持不变。

给出下式：D=D1=D2，其中D1是行交换后的行列式，而D2则是列交换后的行列式，因此可以认为D1=D2，这也就证明了变换性质。

我们还可以证明行列式的总和性质。

行列式定义间的等价性及某些性质的证明矩阵是一种由列向量数据组成的量值表，它不管是计算还是分析，都是数学中十分重要的一个概念和工具，可以完成复杂的精确计算。

它的另一个重要的特性是行列式，行列式可以定义整个矩阵的值。

行列式的定义是：对于矩阵A=(aij)，当A的阶数为n时，A的行列式叫做det A，记作∆A或|A|，它的值为：∆A = ∏j=1n (aj1+aj2……+ajn)在定义上，我们发现行列式可以完美地与矩阵对应，它可以代表整个矩阵的性质，是矩阵在数学分析和计算中的重要指标，同时它仍旧保留了其原有的结构关系。

从等式中还可以发现，行列式与矩阵之间是等价的，它们之间通过计算得出的中间变量(aj1+aj2…+ajn)来建立联系，可以用来解决一些行列式的性质。

关于等价性的证明，首先，它们的阶数必须相等，行列式的阶数一旦改变，则矩阵中的每一项数值都会发生变化，从而影响行列式中所有项中间变量(aj1+aj2……+ajn)的计算及最终行列式的值。

其次，它们代表的整个矩阵的性质以及它们能够进行精确的计算，均要求保证每一项的计算正确，也就意味着两者是完全等价的，可以通过矩阵求出行列式的值，反之亦然。

此外，行列式还具有一些极其重要的应用，比如矩阵的可逆性、行列式的余子式及其等价性及代数余子式等，这些性质都可以从行列式定义来证明。

比如利用行列式的定义，可以证明如下： A的行列式若不等于零，则矩阵A一定可逆；A的行列式的元素可以截取出若干相同元素以求解矩阵；A的行列式的每一项，按其正负性变换而变换；A的行列式等于A转置矩阵的行列式\等。

以上等性质通过行列式本身的定义来得出，以此说明它们是等价的。

综上所述，行列式的定义可以很好地定义矩阵的数值，由行列式也可以计算出矩阵中的每一项数值，它们之间是完全等价的。

同时，由行列式的定义可以推出一系列的性质，可以去解释矩阵的可逆性、行列式的余子式及其等价性及代数余子式等概念。

因此，行列式的定义实际上是给矩阵数学计算及理论分析提供了一个重要的方法，可以整合概念，精准计算，正确证明某些性质，展现了它等价性及重要性的深刻程度。

同济大学线性代数第六版行列式的定义与性质行列式是线性代数中的一个重要概念，广泛应用于各个领域。

在同济大学线性代数教材的第六版中，对行列式的定义和性质进行了详细的介绍和讲解。

本文将按照该教材的要求，对行列式的定义和性质进行论述，以便帮助读者更好地理解和掌握这一概念。

一、行列式的定义在同济大学线性代数第六版中，行列式的定义如下：给定一个n阶方阵 A = (a[i][j])，其中1≤i, j ≤ n，我们定义A的行列式为Det(A)，记作|A|。

对于一阶方阵来说，其行列式即为该方阵的唯一元素。

对于二阶方阵来说，其行列式的计算公式为：Det(A) = a[1][1]·a[2][2] -a[1][2]·a[2][1]。

对于三阶及以上的方阵，行列式的计算通过递推公式进行。

二、行列式的性质同济大学线性代数第六版还介绍了行列式的一系列性质，我们将逐一进行论述。

性质1：互换行（列）则行列式变号行列式Det(A)中，如果将A中的两行（列）进行互换，则行列式的值会发生变号。

性质2：行/列与常数相乘，则行列式乘以相应的常数行列式Det(A)中，如果将A的某一行（列）的所有元素都乘以一个常数k，则行列式的值也会乘以k。

性质3：行/列成比例，则行列式为0行列式Det(A)中，如果A的某行（列）的元素之间成比例，则行列式的值为0。

性质4：两行（列）相同，则行列式为0行列式Det(A)中，如果A的两行（列）完全相同，则行列式的值为0。

性质5：行列式的任意一行（列）可以表示为其他行（列）的线性组合行列式Det(A)中，任意一行（列）可以表示为其他行（列）的线性组合。

性质6：行列式的行（列）元素交换，行列式变号行列式Det(A)中，如果将A的两行（列）进行交换，则行列式的值会发生变号。

除了以上性质，同济大学线性代数第六版中还介绍了更多关于行列式的性质，这里不再一一列举。

三、行列式的应用行列式在线性代数中具有广泛的应用。

行列式的定义及其性质证明(总4页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--行列式的定义及其性质证明摘要:本文给出了与原有行列式定义不同的定义，利用此定义和引理导出定理，进一步导出行列式的性质，给出了行列式性质与以往教材不同的完整证明，形成了有关行列式的新的知识体系，通过定理性质的证明过程，重点在培养同学们的逻辑思维能力、推理能力和创新能力。

关键词:行列式；定义；性质；代数余子式；逆序数1 基本定理与性质的证明引理设t为行标排列q1q2…qn与列标排列p1p2…p n的逆序数之和，若行标排列与列标排列同时作相应的对换，则t的奇偶性不变。

证明根据对换定理:一个排列中的任意两个元素对换，排列改变奇偶性。

若行标排列与列标排列同时作相应的对换，则行标排列的逆序数与列标排列的逆序数的奇偶性同时改变，因而它们的逆序数之和的奇偶性不变。

定理1 n阶行列式也可定义为证明由定义1和引理即可证得。

性质1 行列式与它的转置行列式相等(由定理1即可证得)。

(根据性质1知对行成立的性质对列也成立)性质2 行列式等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和。

证明利用定理1和代数余子式的定义即可证得。

性质3 如果行列式中有两行(两列)元素对应相等，则此行列式等于零。

证明(利用递推方法来证)设行列式中第k行和第j行的元素对应相等，由性质2可知又A is=(-1)i+s(s=1，2，…，n)，根据性质2，M i+s又可以展开成n-1项的和，每一项都是一实数与n-1阶行列式的乘积，以此类推，M i+s总可以展开成一个实数与一个二阶行列式的乘积之和，即(mi为实数，Di为含有原行列式中k行和j行的二阶行列式)，这个二阶行列式的两行就是原n阶行列式中的k行j行对应的元素，由于这2行对应元素相等，根据二阶行列式的定义可知D i=0，所以M i+s=0，因此D=0，证毕。

性质4 行列式的某行(列)的每个元素与另一行(或列)的对应元素的代数余子式乘积之和为零。

用行列式的性质证明行列式是数学中重要的组成部分，在线性代数以及矩阵论中有着广泛的应用。

在数学的有关研究中，行列式拥有着许多独特的性质，这些性质可以用来证明一些公式的正确性。

1.阵的行列式的性质。

一般而言，对于一个n阶的方阵A=(a_{ij})，其行列式的定义为det A=sum_{1≤i_{1}<i_{2}<...<i_{n}}a_{i_{1}i_{2}...i_{n}}。

为了使行列式取得最大值，所有元素必须满足a_{i_{1}i_{2}...i_{n}}>=0，否则行列式会变小。

这是行列式的第一个性质。

2.阵的总体特征性质。

从矩阵的特征性质来看，行列式的值受到矩阵的总列数的影响，即行列式的值与矩阵的列数成正比。

如果在n 阶矩阵中，行列式的值为det A=a_{1}a_{2}..a_{n}，则可以推出，在n+1阶矩阵A=(a_{ij})中，行列式的值为detA=a_{1}a_{2}...a_{n+1}。

是行列式的第二个性质。

3.质A：对于任意n阶矩阵A=(a_{ij})，当在其第i行中增加一个新的元素时，行列式的值将变为原来值的2倍。

这是行列式的第三个性质。

4.质B：对于任意n阶矩阵A=(a_{ij})，当在其第i列中增加一个新的元素时，行列式的值将变为原来值的3倍。

这是行列式的第四个性质。

5.质C：对于任意n阶矩阵A=(a_{ij})，当所有元素都增加K倍时，行列式的值将增加K^n倍。

这是行列式的第五个性质。

6.质D：对于n阶矩阵A=(a_{ij})的行列式可以写成：detA=sum_{1≤i_{1}<i_{2}<...<i_{n}}a_{i_{1}i_{2}...i_{n}}，其中i_{1},i_{2},…,i_{n}是1到n的数字。

是行列式的第六个性质。

7.质E：对于四阶以上的方阵A=(a_{ij})，其行列式的值只取决于A的矩阵元素，而与元素的相对位置无关。

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。