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对角线法则计算三阶行列式行列式是线性代数中的一个重要概念，它是一个标量，可以用来描述矩阵的性质。
在矩阵中，行列式的计算是非常重要的，因为它涉及到矩阵的可逆性、秩、特征值等基本概念。
本文将介绍如何使用对角线法则计算三阶行列式，希望能够帮助读者更好地理解行列式的计算方法。
一、行列式的定义行列式是一个数学对象，它是一个正方形矩阵的一个标量值。
对于一个n阶矩阵A=[aij]，行列式的定义如下：其中，S是所有n个数的所有n-1阶子式的代数余子式之和。
对于三阶矩阵A=[aij]，行列式的定义如下：二、对角线法则对于三阶矩阵A=[aij]，使用对角线法则可以快速计算行列式的值。
对角线法则的具体方法如下：1. 在矩阵中，从左上角到右下角的对角线上的元素称为主对角线，从左下角到右上角的对角线上的元素称为副对角线。
2. 在矩阵中，将主对角线上的元素依次相乘，再将结果相加，得到的值称为主对角线之和。
3. 在矩阵中，将副对角线上的元素依次相乘，再将结果相加，得到的值称为副对角线之和。
4. 将主对角线之和减去副对角线之和，即可得到行列式的值。
例如，对于三阶矩阵A=[aij]，使用对角线法则计算行列式的值如下：三、示例分析为了更好地理解对角线法则计算三阶行列式的方法，我们来看一个具体的例子。
设矩阵A=[aij]如下：使用对角线法则计算行列式的值如下：因此，矩阵A的行列式的值为-12。
四、总结行列式是线性代数中的一个重要概念，它可以用来描述矩阵的性质。
对于三阶矩阵，使用对角线法则可以快速计算行列式的值。
在计算行列式的过程中，可以根据对角线法则的方法，依次计算主对角线之和和副对角线之和，然后将两个值相减即可得到行列式的值。
希望本文能够帮助读者更好地理解行列式的计算方法，提高对线性代数的理解和掌握程度。
三对角矩阵行列式计算三对角矩阵是一种特殊的矩阵，它的非零元素仅出现在主对角线和其相邻的两条对角线上。
在数学和工程领域中，三对角矩阵的行列式计算是一个重要的问题。
本文将介绍三对角矩阵的定义、性质以及行列式计算的方法，并通过实例进行说明，希望能够对读者有所帮助。
首先，我们来了解三对角矩阵的定义。
一个n阶三对角矩阵可以表示为下面的形式：\[\begin{bmatrix}a_1 & c_1 & 0 & \cdots & \cdots & \cdots & 0 \\b_1 & a_2 & c_2 & 0 & \cdots & \cdots & 0 \\0 & b_2 & a_3 & c_3 & \cdots & \cdots & 0 \\\vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \ddots & \ddots &\vdots \\0 & 0 & 0 & \ddots & \ddots & \ddots & c_{n-1} \\0 & 0 & 0 & \cdots & b_{n-1} & a_n & c_n \\0 & 0 & 0 & \cdots & \cdots & b_n & a_{n+1}\\\end{bmatrix}\]其中，主对角线上的元素依次为$a_1, a_2, a_3, \cdots, a_n$，第一条对角线上的元素依次为$b_1, b_2, b_3, \cdots, b_{n-1}$，第二条对角线上的元素依次为$c_1, c_2, c_3, \cdots, c_n$。
三对角线线性方程组的解法三对角线线性方程组是数学中常见的一类特殊线性方程组，只有3个变量，并且具有特殊的结构：它们具有三条对角线，每条对角线上的变量只与它中心对角线上的变量相关。
本文旨在介绍三对角线线性方程组的解法，包括求解一般三对角线线性方程组的方法和求解特殊的三对角线线性方程组的方法。
首先，来看一般的三对角线线性方程组的求解。
在求解一般的三对角线线性方程组时，可以使用首先求出Y的方法。
将三对角线线性方程组表示为形如AX=Y的一维形式，其中A是一个对角矩阵，X和Y 分别为它们右边的向量，可以通过简单的消去法求出Y：Y(i)=B(i)+A(i,i+1)y(i+1)+A(i,i-1)y(i-1)其中i=1,2,…n，B(i)为右边的向量，A(i,i+1)和A(i,i-1)分别为矩阵A的元素。
求出y之后，只需将它代入方程组，求出x即可。
求解一般的三对角线线性方程组的方法虽简单，但是有时我们需要求解某些特殊的三对角线线性方程组，比如方程组中有两个相邻的元素相等的特殊情况。
这种情况下，求解三对角线线性方程组的方法会有所不同。
比如，当方程组中有a(i,i+1)=a(i+1,1)时，可以将其改写为增广矩阵形式：（a11 a12 a13 0）（0 a23 a24 0）（0 0 a33 a34）（0 0 0 a44）然后可以使用追赶法求出矩阵的解，将矩阵拆分为若干个三对角线线性方程组，再利用上文介绍的求解一般三对角线线性方程组的方法，求出每个三对角线线性方程组的解。
此外，当三对角线线性方程组的右端向量Y有一些特殊的性质时，也可以考虑使用其它方法求解。
比如，当Y只有有限个非零元素时，可以使用推广追赶法，先求出右端向量Y的细节，再由此求出未知向量X；当Y具有一些相似特性时，可以考虑使用前后推法，或者使用DN技巧。
总而言之，三对角线线性方程组是数学中常见的一种特殊的线性方程组，它们的解法有很多种，涵盖了一般的三对角线线性方程组和特殊的三对角线线性方程组，以及当右端向量Y具有一些特殊的性质时的其它求解方法。
三对角形行列式递推法引言在线性代数中，行列式是一种重要的概念，它可以用来描述线性方程组的解、矩阵的特征值等。
本文将介绍一种特殊类型的矩阵——三对角矩阵，并介绍使用递推法计算三对角矩阵的行列式。
什么是三对角矩阵三对角矩阵是指除了主对角线上的元素外，其余元素都为零或者具有某种规律。
一个n×n的三对角矩阵可以表示为：[a1b100⋯0 c2a2b20⋯0 0c3a3b3⋯0⋮⋮⋮⋮⋱⋮0⋯⋯c n−1a n−1b n−1 0⋯⋯0c n a n]其中a i,b i,c i为实数。
计算三对角矩阵行列式的递推法计算一个普通矩阵的行列式通常需要使用展开定理，时间复杂度为O(n!)，非常耗时。
而对于三对角矩阵，我们可以使用递推法来计算其行列式，时间复杂度为O(n)。
递推关系设D n表示一个n×n的三对角矩阵的行列式，则有以下递推关系：D1=a1D2=a2D1−c2b1D i=a i D i−1−c i b i−1D i−2 (3≤i≤n)其中i表示矩阵的维度。
证明递推关系为了证明上述递推关系，我们可以使用数学归纳法。
当n=1时，显然有D1=a1，递推关系成立。
假设当n=k时递推关系成立，即D k=a k D k−1−c k b k−1D k−2。
那么当n=k+1时：由此可见，递推关系对于任意的n都成立。
递推法计算行列式根据上述递推关系，我们可以通过迭代计算的方式，从小到大依次求解D1,D2,...,D n。
具体算法如下：输入：三对角矩阵A，维度n// 初始化边界条件d_prev = a[0]d_curr = a[0]*a[1] - c[0]*b[0]for i = 3 to n do:d_next = a[i]*d_curr - c[i-1]*b[i-2]*d_prevd_prev = d_currd_curr = d_next返回：d_curr总结本文介绍了三对角矩阵和使用递推法计算三对角矩阵行列式的方法。
三对角行列式计算方法和结论1. 什么是三对角行列式？说到三对角行列式，很多人可能会一脸懵，觉得这名字听起来就像是数学界的“外星人”。
别担心，咱们慢慢来，轻松搞懂它。
首先，三对角行列式其实就是一个特别的矩阵，只有主对角线及其上下相邻的两条对角线上有数字，其他位置全是零。
这就好比在一块棋盘上，只有“国王”和“王后”能活动，而其他棋子都乖乖待在原地，不打扰他们。
1.1 三对角行列式的形状想象一下，一个三对角行列式像极了一个阶梯，越往下走，越显得整齐划一。
比如说，一个 4x4 的三对角行列式，它的样子大致是这样的：begin{vmatrixa_1 & b_1 & 0 & 0c_1 & a_2 & b_2 & 0 。
0 & c_2 & a_3 & b_3 。
0 & 0 & c_3 & a_4end{vmatrix看到这个形式，你是不是想到了“家有一老，如有一宝”？没错，这个行列式的结构，简洁而有力，绝对是数学界的宝贝。
1.2 计算的重要性三对角行列式的计算可不是随便来玩的，它在数值分析、工程计算以及物理建模中可谓是不可或缺。
想象一下，如果你的计算机程序因为一个行列式出错，那可真是“哎呀，我的老天爷”了！所以，搞清楚如何计算它，简直就像掌握了一门“绝世武功”。
2. 计算方法好啦，接下来我们来聊聊如何计算这个“宝贝”。
其实，计算三对角行列式有个简单而高效的方法，叫做“递推法”。
不如就像做饭，一步一步来，越做越好。
2.1 递推公式我们可以用一个简单的公式来表示它：D_n = a_n D_{n1 b_{n1c_{n1 D_{n2。
听起来有点复杂，其实它的意思就是：当前的行列式等于当前主对角线元素乘以前一个行列式减去上一个主对角线元素和次对角线元素的乘积乘以前前一个行列式。
听起来是不是就像在讲“家族传承”的故事？2.2 计算实例假如我们有一个 3x3 的三对角行列式：begin{vmatrixa_1 & b_1 & 0c_1 & a_2 & b_20 & c_2 & a_3end{vmatrix那我们的计算过程就能这样展开：1. 先算 (D_1 = a_1)。
三对角行列式计算公式推导三对角矩阵指的是只有主对角线和相邻的次对角线和超过它们一格的次对角线上有非零元素的方阵。
计算这种矩阵的行列式有一个特别简单的公式，即Cramer公式的变形：$$|A|=\prod_{i=1}^n a_i,$$其中$a_1, a_n$ 为矩阵 $A$ 的主对角线元素，$a_i, a_{i-1}$ 和 $a_{i+1}$ 分别为它的第 $i$ 个、第 $i-1$ 个、第$i+1$ 个次对角线上的元素。
我们可以采用数学归纳法来证明这个公式。
如果 $n=1$，那么$|A|=a_1$，这满足公式。
如果 $n=2$，那么 $|A|$ 的表达式可以用主对角线元素和第 $1$ 个次对角线元素表示，即：$$|A|=\left|\begin{matrix}a_1 & a_2 \\a_3 &a_4\end{matrix}\right|=a_1a_4-a_2a_3.$$根据公式可知，$|A|=a_1a_4-a_2a_3$，这满足公式。
假设$n=k$ 时公式成立，考虑 $n=k+1$ 的情况，即：$$|A|=\left|\begin{matrix}a_1 & a_2 & & & \\a_3 & a_4 & \ddots & & \\& \ddots & \ddots & \ddots & \\& & \ddots & a_{n-1} & a_n \\& & & a_{n+1} & a_{n+2}\end{matrix}\right|.$$将矩阵 $A$ 按行 $n$ 进行展开，可得：$$|A|=a_{n+1}\left|\begin{matrix}a_1 & a_2 & & & \\a_3 & a_4 & \ddots & & \\& \ddots & \ddots & \ddots & \\& & \ddots & a_{n-1} & a_n \\a_1/a_{n+1} & a_2/a_{n+1} & \cdots & a_{n-1}/a_{n+1} & 1 \end{matrix}\right|-a_n\left|\begin{matrix}a_1 & a_2 & & & \\a_3 & a_4 & \ddots & & \\& \ddots & \ddots & \ddots & \\& & \ddots & a_{n-1} & a_{n+1} \\a_1/a_n & a_2/a_n & \cdots & 1 & a_{n+1}/a_n\end{matrix}\right|.$$根据归纳假设，我们有：$$|A|=a_{n+1}\prod_{i=1}^{n} a_i-a_n\prod_{i=1}^{n-1} a_i,$$可见这满足公式。
对角线法则计算三阶行列式对角线法则是计算三阶行列式的有效方法之一，也被称为“蛇形法则”。
在矩阵论和线性代数中，行列式是一个非常重要的概念，它代表了矩阵的一些基本性质和特征。
本文将介绍对角线法则以及如何使用该方法计算三阶行列式。
一、对角线法则是什么？对于一个三阶矩阵A，行列式的计算方法可以有很多，其中一种简便的方法便是对角线法则。
对角线法则是指对于一个三阶矩阵的行列式，先分别将每行数值乘积相加，再从右下角到左上角的对角线上减去所有从左下角到右上角的数值乘积相加。
即：det(A) = a11*a22*a33 + a12*a23*a31 + a13*a21*a32 -a31*a22*a13 - a32*a23*a11 - a33*a21*a12其中，a11、a12、a13是矩阵A的第一行，a21、a22、a23是矩阵A的第二行，a31、a32、a33是矩阵A的第三行。
这个表达式相当于对矩阵的每一行都应用了一个相似的式子，即行列式的计算方法。
你可以尝试将上面的公式代入一个实际的三阶矩阵中计算，以更好地理解这个表达式。
二、如何使用对角线法则计算三阶行列式？下面我们将通过一个实际的例子演示如何使用对角线法则计算三阶行列式。
假设我们有一个三阶矩阵：A = [[1, -2, 3], [4, -5, 6], [7, -8, 9]]我们可以按照对角线法则的计算方法，将其计算出矩阵A的行列式。
首先，根据公式，我们可以计算出每行数值乘积的和：a11*a22*a33 = 1*(-5)*9 = -45a12*a23*a31 = (-2)*6*7 = -84a13*a21*a32 = 3*4*(-8) = -96将它们相加得：(-45) + (-84) + (-96) = -225接下来，我们需要减去从左下角到右上角对角线上的数值乘积的和：a31*a22*a13 = 7*(-5)*3 = -105a32*a23*a11 = (-8)*6*1 = -48a33*a21*a12 = 9*4*(-2) = -72将它们相加得：(-105) + (-48) + (-72) = -225最后，将每行数值乘积的和和从左下角到右上角对角线上的数值乘积的和相减即可得到矩阵A的行列式：-225 - (-225) = 0。
利用对角线法则计算三阶行列式1. 行列式是什么行列式，听起来好像是一种神秘的魔法公式，实际上，它在数学中可是大有用处的。
简单来说，行列式就是一个数，能够帮助我们判断一个方阵的性质。
比如说，如果我们有一个三阶方阵，也就是三行三列的矩阵，计算它的行列式可以告诉我们这个矩阵是否可逆，或者说它的“体积”有多大。
要是行列式为零，那就代表这个矩阵没有反转的能力，就像一辆没油的车，死活动不了。
2. 对角线法则的妙用2.1 什么是对角线法则？说到计算三阶行列式，咱们可得提一提对角线法则。
这玩意儿就像是给你指明了道路，简单明了。
听起来复杂，其实就是一个很直观的方法。
我们拿一个三阶矩阵，比如说：begin{bmatrixa &b & cd &e & fg & h & iend{bmatrix在这里，a、b、c这些字母就代表数字了。
对角线法则的核心就是找出矩阵的对角线。
嘿，别小看这条线，里面的学问可不少！2.2 怎么用对角线法则计算行列式？好了，下面就来讲讲具体怎么操作。
首先，你得画三条对角线，这些线就是从左上角到右下角，以及从右上角到左下角的线。
这样一来，咱们就能通过这两组对角线来计算行列式。
对于第一条对角线，从左到右的那条，我们要把每个对角线上数字相乘，再把这三个乘积加起来。
例如，我们来计算：1. (a times e times i)。
2. (b times f times g)。
3. (c times d times h)。
这些乘积一加，就是我们第一组对角线的结果，记住了哦！接着，我们看另一条对角线，从右到左的那条。
我们同样要做乘法，然后相减。
这就好比是对比一下，看看哪边更“壮”。
具体的步骤如下：1. (c times e times g)。
2. (a times f times h)。
3. (b times d times i)。
这些乘积相加，得出一个数。
然后，把这个数从之前的总和中减去，哦啦，最后的结果就是你所求的行列式啦！3. 举个例子，手把手教你3.1 例子介绍咱们来个具体的例子，假设有一个矩阵：begin{bmatrix1 &2 & 34 &5 & 67 & 8 & 9end{bmatrix这可不是随便选的，咱们就用这个来算一算。
三对角行列式计算的特征根方法
三对角行列式（Three Dimensional Matrix）特征根方法是一种用于计算三维行列式的非常有效的方法。
三对角行列式的定义是指一个矩阵的行和列都是由三个相同的元素组成的矩阵。
例如，
$\begin{bmatrix}a & 0 & 0 \\ 0 & b & 0 \\ 0 & 0 & c
\end{bmatrix}$
是三对角行列式，它由三个元素a，b和c组成。
这种特殊的行列式可以用来计算特征根（Characteristic Roots），它是行列式的解。
特征根可以用于解决多种问题，例如寻找一定函数的零点，计算方程组的解等。
三对角行列式特征根方法可以用来解决这种问题。
三对角行列式特征根方法的基本原理是将矩阵的三个元素 a, b 和 c 作为一个三元一次方程的参数，使用求根公式计算出这个一次方程的根，从而计算出特征根。
这种方法有很多优点，包括简单易懂，计算结果准确可靠，没有参数估计误差等。
三对角行列式特征根方法在研究特征根的广泛应用，能够有效解决许多问题。
因此，它的重要性不言而喻。
然而，这种方法只适用于三对角行列式，如果是一般的行列式，就无法使用了。
所以，在使用这种方法时，要特别注意矩阵的类型。
三对角线行列式的公式好的，以下是为您生成的关于“三对角线行列式的公式”的文章：在数学的世界里，行列式就像是一个个神秘的城堡，等待着我们去探索和征服。
而三对角线行列式，更是其中一座独特而有趣的城堡。
咱们先来说说啥是三对角线行列式。
想象一下，在一张大大的纸上，整齐排列着一排数字，形成了一个像三条对角线一样的形状，这就是三对角线行列式啦。
比如说，像这样：\[\begin{vmatrix}a_{1} & b_{1} & 0 & 0 & \cdots & 0 \\c_{1} & a_{2} & b_{2} & 0 & \cdots & 0 \\0 & c_{2} & a_{3} & b_{3} & \cdots & 0 \\\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & a_{n}\end{vmatrix}\]那它的公式是啥呢？这可有点复杂，但别怕，咱们慢慢捋一捋。
我记得有一次给学生们讲这个知识点的时候，有个特别可爱的小家伙，瞪着大眼睛一脸迷茫地问我：“老师，这一堆数字怎么就能算出个结果来呢？”我笑着告诉他：“就像咱们玩拼图，得找到其中的规律和窍门呀。
”对于奇数阶的三对角线行列式，公式是这样的：\[D_{n} = \sum_{k=0}^{\frac{n - 1}{2}} (-1)^{k} C_{k}\]其中 \(C_{k}\) 是一个与系数有关的表达式。
而对于偶数阶的三对角线行列式，公式又有所不同啦。
在学习和运用这个公式的过程中，可不能死记硬背哦。
得理解其中的原理，就像咱们解谜题，得知道为什么这样做才能找到答案。
简单三对角矩阵矩阵行列式的基本探究张云鹏 (2014070904021)指导教师：李厚彪【摘要】三对角矩阵的行列式的计算在行列式的计算中占据特殊地位,由于三对角矩阵具有明显的规律性但其行列式运算又有一定的难度经常成为出题的热点，本篇小论文给简单三角矩阵行列式运算做出基本解法，并通过三对角矩阵得到一组Cos （nx ）与Sin(nx)的简明展开公式。
【关键词】三对角矩阵; 矩阵; 数列递推; 三角函数; 斐波那契数列1. 引言在进行行列式计算之前我们先探究一下斐波那契数列通项公式的计算方法。
例1、现已知斐波那契数列满足如下关系：()01111,1,,1n n n F F F F F n +-===+≥，试求其通项公式。
解：易知对于1、2项为任意值但满足()11,1n n n F F F n +-=+≥的数列的加法与数乘满足线性空间八条条件。
则存在满足()11,1n n n F F F n +-=+≥的两个数列{}n a 、{}n b 。
他们的任意;(k 0)nn a kb =≠不恒成立。
则任意{}n c 中的任意一项12n n n c k a k b =+使恒成立。
鉴于()11,1n n n F F F n +-=+≥的递推形式，我们不妨设数列{}n a 、{}n b 为两组几何级数，其公比分别为1q 、2q ；且()1nn a q =、()2nn b q =根据()11,1n n n F F F n +-=+≥可列方程n n-1n-2q =q +q ，化简可知2q -q-1=0。
又因为011,1F F ==，可求得1255k ,k 55==-。
经计算可知15q=2±，则nnn n 1+51-5a =b =22⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭，。
又因为011,1F F ==，可求得1255k ,k 55==-。
则斐波那契数列的表示为11515225n n n F ⎡⎤⎛⎫⎛⎫+-⎢⎥=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎣⎦我们简化上述求法为特征方程法。
并可以广泛运用在三对角矩阵矩阵行列式的计算中。
2. 简单三对角矩阵行列式的特征方程行列式的计算说到底是一种值的计算，对于简单三对角矩阵更可以理解为一种数列{}n a 的通项公式计算。
那么我们计算简单的三对角矩阵的行列式时，可以先按特定的行列展开得到一种递推公式，然后根据递推公式进行计算，得出数列{}n a 的通项公式。
其常用方法与斐波那契数列的求法相似。
例2、计算n 750002750002700A =0007500027解：设n na =A 。
从最后一行展开na ，可知()()n+nn+n-1n-2n n-10A a =17a 120005-+-继续展开可知n n-1n-2a =7a 10a -。
此时我们可以根据导论中的解法设出满足n n-1n-2a =7a 10a -的两个等比数列()1b nn q =、()2c nn q =。
可列方程2q -7q+10=0，并可解的12q =2;q =5。
又根据12a =7;a =39。
可知n nn 52a =33-（5）（2）。
附注：《线性代数与空间解析几何学习指导》的36页给出了本题另外一种解法。
但该种运算具有一定的局限性：其特征方程必有两个不等根（对实根不做要求）。
此要求一旦不满足，就无法构成线性空间进行运算。
例3、计算n 210001210001200A =0002100012。
解：设n na =A 。
从最后一行展开na ，可知()()n+nn+n-1n-2n n-10A a =12a 10001-+-继续展开可知n n-1n-2a =2a -a 。
可列方程2q -2q+1=0，并可解的12q =q =1此时无法解出{}n a 的通项公式。
可见此时特征方程的解法是失效的。
我们改写n n-1n-2a =2a -a 为n n-1n-1n-2a -a =a -a 。
之后就可以轻松得到n a =n+1。
综上所述：简单三角矩阵的行列式的解可利用特征方程得到，特征方程失效的场合可以根据递推关系轻松推得通项公式。
【小猜想：n g(1)(1)000(1)g(2)(2)000(2)g(3)00A =000g(n-1)(n 1)0(n 1)g(n)h f h f h f --也可以通过特征方程解出。
】3. 三角函数的n 次展开。
关于三对角矩阵的行列式的证明题又颇为经典的一道。
例4、证明cos 100012cos 100012cos 00cos nx==0002cos 1012cos n x x x A xx。
解：设n na =A 。
从最后一行展开na ，可知()n+n-1n-2n n-10A a =2cosxa 10001+-继续展开可知n n-1n-2a =2cosxa -a 。
接下来的证明可由数学归纳法与三角恒等变形求得，此处略。
（详见《线性代数与空间解析几何学习指导》48页）接下来我们把cos 100012cos 100012cos 00cos nx==0002cos 1012cos n x x x A xx视作已知探究cos(nx)的展开式。
由已得到的递推公式n n-1n-2a =2cosxa -a ，可列方程2q -2cosx q+1=0。
解得()2q=cosx 1-cos x i ±，即q=cosx sin xi±。
经计算()()nncosx sin xi cosx-sin xi cos nx=2++。
于是我们就得到了用复数表示的cos nx 的展开式。
既然cos nx 可展开，我们有足够的理由相信sin nx 也可以以类似方式展开。
利用三角恒等变形我们可以得到以下结果：()()()()()()()()()()()sin nx=sin n-1x x =sin n-1x cos x cos n-1x sin x =sin n-1x cos x sin xcos n-2x x =sin n-1x cos x sin xcosxcos n-2x-sinxsinxsin n-2x111=sin n-1x cos x+sin 2xcos n-2x+cos 2xsin n-2x-22+⎡⎤⎣⎦+++⎡⎤⎣⎦+()()()sin n-2x211=sin n-1x cos x+sin nx-sin n-2x22化简可得()()sin nx=2cosxsin n-1x sin n-2x -。
设n a =sin nx ，可得n n-1n-2a =2cosxa -a 。
最终计算结果为()()nni cosx sin xi i cosx-sin xi sin nx=2+-。
综上所述，我们可以得到()()()()n nn n i cosx sin xi i cosx-sin xi sin nx=2cosx sin xi +cosx-sin xi cos nx=2⎧+-⎪⎪⎨+⎪⎪⎩。
该表达式利用复数表达实数，并通过i 的引入免去的cos nx 的奇偶讨论，并使得任意角的三角函数值理论上可计算。
4. 通过特征方程构造简单三对角矩阵行列式谈完了简单三对角矩阵行列式的求解，我们接下来谈谈简单三角行列式的构造。
我们以构造简单三对角矩阵行列式sin nx=n A 为例。
设n a =sin nx ，由(3)中论述可知n n-1n-2a =2cosxa -a 。
并将递推公式改写为n-2n-1n 1200A 00A 0a =+000k 02cos xk 0。
其中12k ,k 应满足12-k k =-1。
我们不妨令12k =k =1。
则n-1n 0A a =1012cos x。
又因为递推公式从第三项开始生效，可写出12sin x 0a =sin x a =02cos x ，。
则可知sin x 000002cos 100012cos 00sin nx==0002cos 1012cos n x x A xx。
由构成过程看，展开简单三对角矩阵行列式时最好从最后向上展开。
5. 参考文献[1] 黄廷祝，成孝予. 线性代数与空间解析几何[M]. 第三版. 北京：高等教育出版社，2007.[2] 黄廷祝，余时伟，线性代数与空间解析几何学习指导[M]. 北京：高等教育出版社，2005.。
