行列式的展开定理
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行列式展开公式证明行列式展开公式,也称为拉普拉斯定理或余子式展开定理。
它是用于计算n阶方阵行列式的一种方法。
下面给出行列式展开公式的证明。
设A为一个n阶方阵,其元素为a_ij,其中1≤i,j≤n。
我们要证明行列式展开公式:det(A) = a_11 * A_11 + a_12 * A_12 + ... + (-1)^(n+1) * a_1n * A_1n其中,A_ij表示元素a_ij的代数余子式。
证明过程如下:1. 首先,我们将A的n阶行列式拆分成n个部分,每个部分都以第一行的一个元素a_1j为基础。
det(A) = a_11 * B_11 + a_12 * B_12 + ... + a_1n * B_1n 其中,B_ij表示将矩阵A的第一行和第j列删除后得到的(n-1)阶方阵。
2. 接下来,我们对每个B_ij应用归纳法。
当n=2时,显然有:B_11 = a_22, B_12 = a_21B_21 = a_12, B_22 = a_11那么det(A) = a_11 * (a_22) + a_12 * (a_21) = a_11 * a_22 - a_12 * a_21,这是二阶方阵的行列式计算公式。
3. 假设对于所有小于n的正整数k,行列式展开公式成立。
我们来看B_11,即删除A的第一行和第一列后得到的(n-1)阶方阵。
根据归纳假设,我们可以将其展开为:B_11 = b_11 * C_11 + b_12 * C_12 + ... + b_1(n-1) * C_1(n-1) 其中,C_ij表示将矩阵A的第一行和第一列删除后得到的(n-2)阶方阵。
4. 然后,我们可以将det(A)展开为:det(A) = a_11 * (b_11 * C_11 + b_12 * C_12 + ... + b_1(n-1) * C_1(n-1))+ a_12 * (b_21 * C_21 + b_22 * C_22 + ... + b_2(n-1) * C_2(n-1))+ ...+ a_1n * (b_n1 * C_n1 + b_n2 * C_n2 + ... + b_n(n-1) * C_n(n-1))5. 接下来,我们观察每一项的乘积。
行列式按行列展开定理行列式按行列展开定理一、 余子式的定义:在n 阶行列式中,把(i.j )元ij a 所在的第i 行,第j 列去掉之后,留下来的n-1阶行列式称作ij a 的余子式,记作ij M二、 代数余子式:在n 阶行列式的ij a 余子式ij M 加上符号(1)i j +-,称作ij a 的代数余子式ij A : (1)i j ij ij A M +=-三、 引理1:一个n 阶行列式,如果其中的第i 行所有元素除了(i,j )元ija 外都为0,则这个行列式等于ij a 与它的代数余子式乘积:ij ij D a A =⋅四、 行列式按行(列)展开法则:定理3:行列式等于它的任一行(列)的各个元素与其对应的代数余子式的乘积之和:1122i i i i in in D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅1122j j j j nj nj D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅ (i j ≠)推论:行列式某一行(列)的元素与对应的另一行(列)元素的代数余子式乘积之和等于0:1122i j i j in jn D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅1122i j i j ni nj D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅ (i j ≠)五、 克拉默法则:如果含有n 个未知数的n 个线性方程组:11112211n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=21122222n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=31132233n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=………………………………………………………………………………………………………1122n n nn n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=其系数行列式不等于0,即:1111............0...nn nna a D a a =≠ 那么,方程组有惟一解:11D x D =,22D x D =,…n N D x D= 1111,1122,11,1......................j nj j n n n j nn a b a a b a D a b a a +++=① 定理4:如果含n 个未知数的n 个线性方程组的系数行列式不等于0,则方程一定有解,且解是惟一的。
行列式展开定理行列式展开定理是线性代数中的重要定理之一,它是计算行列式的一个有效方法。
行列式是一个与矩阵相关的数值,它对于矩阵的性质和变换具有重要的作用。
行列式展开定理的全称为“按某一行(列)展开”,它是通过一系列代数运算将一个n阶行列式转化为n-1阶行列式来计算行列式的方法。
设A是一个n阶矩阵,其行列式用det(A)表示。
行列式展开定理可以按任意一行或一列展开,我以按行展开为例。
设A的第i行的元素为a[i1]、a[i2]、……、a[in],则根据行列式展开定理,行列式的展开可以表示为如下形式:det(A) = a[i1]∙A[i1] + a[i2]∙A[i2] + … +a[in]∙A[in]其中A[i]表示经过去掉第i行和第j列后的(n-1)阶子矩阵的行列式。
我们可以继续展开每个A[i],直到展开到2阶行列式或者1阶行列式为止。
对于2阶行列式,计算公式为:det(B) = b11∙b22 - b12∙b21其中B是2阶矩阵,b11、b12、b21、b22为矩阵B的元素。
对于1阶行列式,计算公式为:det(C) = c11其中C是一个1阶矩阵,c11为矩阵C的元素。
通过不断展开每个子矩阵,并根据2阶和1阶行列式的计算公式,我们最终可以将n阶行列式的计算转化为一系列的代数计算,从而得到行列式的具体数值。
行列式展开定理的应用非常广泛,例如在解线性方程组、求逆矩阵、计算行列式的值等方面都有重要的作用。
它不仅可以帮助我们更深入地理解矩阵的性质,还能够为我们提供一种高效的计算方法。
总之,行列式展开定理是线性代数中的重要定理之一,它通过一系列代数运算将n阶行列式转化为n-1阶行列式来计算行列式的值,具有广泛的应用价值。
行列式的展开定理
行列式的展开定理是指给定一个n阶行列式A,n≥1,对A进行展开,则A等于其各行中任取一项,乘上对于这一项的代数余子式,按行号排列
的和。
展开定理的主要思想是求解行列式,可以将原本n阶行列式简化为二
阶行列式,逐渐简化,最后变为一阶行列式,其值即为最终求出的行列式值。
展开定理的乘积分配律为:对于一个n阶行列式A,其中的任一一行
乘以一个常数c,那么这个行列式的值就相应乘以一个常数c。
展开定理的符号表示方法为:记A为行/列式,aij表示A的第(i,
j)项。
通常情况下,行列式展开定理表示为:
A=a11|A11|+a12|A12|+…+ain|Ain|,其中|Aij|表示行列式A的第i
行第j列的余子式。
经常使用的展开定理有两种:一类是Sarrus定理,一类是Laplace
定理。
Sarrus定理:3阶行列式可以按照a11,a12,a21,a22,a31,a32的顺序
展开,即A=a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32-a13a22a31-a12a21a33-
a11a23a32。
Laplace定理:n阶行列式可以按照每行或每列任取一项,乘以这一
项的代数余子式,按行号或列号排列求和。
行列式计算法则行列式是线性代数中一个重要的概念,它在矩阵和向量运算中起着重要的作用。
在本文中,我们将讨论行列式的计算法则,包括展开定理、性质和应用。
1. 展开定理行列式的展开定理是计算行列式的重要方法之一。
对于一个n 阶行列式A,可以通过展开定理将其转化为n-1阶行列式的和的形式。
展开定理的具体形式如下:\[|A| = \sum_{i=1}^{n}(-1)^{i+j}a_{ij}M_{ij}\]其中,\(a_{ij}\)表示矩阵A的第i行第j列的元素,\(M_{ij}\)表示剩余元素构成的n-1阶行列式,\(i\)和\(j\)分别表示所选取的行和列。
通过展开定理,可以将一个n阶行列式转化为n-1阶行列式的和的形式,从而简化行列式的计算过程。
2. 性质行列式具有许多重要的性质,这些性质对于行列式的计算和应用都具有重要的意义。
其中一些重要的性质包括:- 交换性质:行列式中交换两行(列)的位置,行列式的值相反。
- 线性性质:如果行列式的某一行(列)可以表示为两个向量的线性组合,那么该行列式可以表示为两个行列式的和。
- 数乘性质:如果行列式的某一行(列)所有元素都乘以一个数k,那么行列式的值也乘以k。
这些性质为行列式的计算提供了重要的理论基础,同时也为行列式的应用提供了便利。
3. 应用行列式在线性代数和相关领域中有着广泛的应用。
其中一些重要的应用包括:- 线性方程组的求解:通过行列式的方法可以求解线性方程组的解,特别是对于n阶线性方程组,行列式的方法是一种重要的求解手段。
- 矩阵的求逆:矩阵的逆可以通过行列式的方法求解,行列式为0的矩阵没有逆矩阵,而非零行列式的矩阵存在逆矩阵。
- 线性变换的性质:行列式可以用来判断线性变换是否保持了面积或体积的性质,从而对线性变换的性质进行分析。
通过行列式的计算和应用,我们可以更好地理解线性代数中的重要概念,同时也可以解决实际问题中的相关计算和分析。
总结行列式是线性代数中的重要概念,它通过展开定理、性质和应用为线性代数和相关领域的计算和分析提供了重要的方法和工具。
行列式的行(列)展开定理
行(列)展开定理用于分析行列式的结构,它表明行列式的值可以从各行(列)中求出。
行展开定理的证明以行列式的一行为基础,将该行中的元素看作常数,把它们乘以该行中的未知数,然后做加法运算,得出了行列式的值。
公式表示为a(1,1)x(1)+a(1,2)x(2)+...+a(1,n)x(n)=|A|,其中a(1,1)~a(1,n)表示第一行的元素,x(1)~x(n)表示第一行未知数,|A|表示行列式A的值。
同样,列展开定理用列来求出行列式的值,其公式为
a(1,1)x(1)+a(2,1)x(2)+...+a(n,1)x(n)=|A|,其中a(1,1)~a(n,1)表示第一列的元素,x(1)~x(n)表示第一列未知数,|A|表示行列式A的值。
相比于行展开定理,列展开定理更容易理解,理论上它们是均有用的,但由于行列式结构的不规则性,有时列展开定理比行展开定理更加有效,避免了因展开完毕后加法操作量过大而需要累加回路的结果。
总之,行(列)展开定理是一种分析行列式结构的基本方法,它既可以用来求出行列式的值,也可以用来求出未知数。
它丰富了行列式计算的方法,被广泛用于各种电子计算机的程序设计和机器算法中,为工程实际应用和科学研究提供了有力帮助。
一、 余子式的定义:在n 阶行列式中,把()元ij a 所在的第i 行,第j 列去掉之后,留下来的n-1阶行列式称作ij a 的余子式,记作ij M二、 代数余子式:在n 阶行列式的ij a 余子式ij M 加上符号(1)i j +-,称作ij a 的代数余子式ij A : (1)i j ij ij A M +=-三、 引理1:一个n 阶行列式,如果其中的第i 行所有元素除了(i,j )元ij a 外都为0,则这个行列式等于ij a 与它的代数余子式乘积: ij ij D a A =⋅四、 行列式按行(列)展开法则:定理3:行列式等于它的任一行(列)的各个元素与其对应的代数余子式的乘积之和:1122i i i i in in D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅1122j j j j nj nj D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅ (i j ≠)推论:行列式某一行(列)的元素与对应的另一行(列)元素的代数余子式乘积之和等于0:1122i j i j in jn D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅1122i j i j ni nj D a A a A a A =⋅+⋅+⋅⋅⋅+⋅ (i j ≠)五、 克拉默法则:如果含有n 个未知数的n 个线性方程组:11112211n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=21122222n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=31132233n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=………………………………………………………………………………………………………1122n n nn n n a x a x a x b ++⋅⋅⋅+=其系数行列式不等于0,即:1111............0...nn nna a D a a =≠ 那么,方程组有惟一解:11D x D=,22D x D =,…n N D x D = 1111,1122,11,1......................j n j j n n n j nn a b a a b a D a b a a +++=① 定理4:如果含n 个未知数的n 个线性方程组的系数行列式不等于0,则方程一定有解,且解是惟一的。
行列式展开定理行列式展开定理是线性代数中的一个重要定理,它描述了一个n阶行列式可通过对其中一行(或一列)进行展开,用余子式乘以对应元素的代数余子式构成的和来表示。
这个定理的证明主要基于数学归纳法和代数性质的运用。
首先,我们来介绍一些必要的定义和概念。
行列式是一个有序数表,是一个正方形矩阵中对角线上元素相乘并按照一定规则相加得到的一个数。
例如,对于一个2阶行列式(2x2矩阵):$\begin{vmatrix}a &b \\c & d\\\end{vmatrix}$ = ad - bc行列式的计算可以通过对行或列的操作转化为三角形矩阵,从而简化计算。
对于n阶行列式,可以递归地进行以下展开运算:选择第i行(或第j列)进行展开,将此行的元素乘以对应的代数余子式,并进行符号调整后相加。
具体地,使用数学归纳法,我们可以证明行列式展开定理。
当n=2时,定理显然成立。
假设当n=k时,定理成立,即k阶行列式可以通过任选一行(或一列)展开为余子式乘以对应元素的代数余子式之和,即$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1k} \\a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2k}\\\vdots & \vdots & \ldots & \vdots\\a_{k1} & a_{k2} & \ldots & a_{kk}\\\end{vmatrix}$=$a_{i1}\begin{vmatrix}a_{11} & \ldots & a_{1,i-1} & a_{1,i+1} & \ldots &a_{1k} \\\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots\\ a_{k1} & \ldots & a_{k,i-1} & a_{k,i+1} & \ldots &a_{kk}\\\end{vmatrix}$+(-1)^(i+1)$a_{i2}\begin{vmatrix}a_{11} & \ldots & a_{1,i-1} & a_{1,i+1} & \ldots &a_{1k} \\\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots\\ a_{k1} & \ldots & a_{k,i-1} & a_{k,i+1} & \ldots &a_{kk}\\\end{vmatrix}$+$\ldots$+(-1)^(i+k)$a_{ik}\begin{vmatrix}a_{11} & \ldots & a_{1,i-1} & a_{1,i+1} & \ldots &a_{1k} \\\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots\\ a_{k1} & \ldots & a_{k,i-1} & a_{k,i+1} & \ldots &a_{kk}\\\end{vmatrix}$。
行列式的Laplace展开定理行列式的Laplace 展开定理一、行列式按一行或一列的展开我们知道,若D 为n 阶行列式,A ij 为行列式元素a ij 的代数余子式,那么对任意的i ≠j ,如下四个等式都成立。
a i 1A i 1+a i 2A i 2+L +a in A in =D ; a i 1A j 1+a i 2A j 2+L +a in A jn =0;a 1j A 1j +a 2j A 2j +L +a nj A nj =D ;a 1i A 1j +a 2i A 2j +L +a ni A nj =0。
上式称为n 阶行列式按一行(列)展开的定理。
我们问:n 阶行列式是否可以按二行(列)展开?更一般的,n 阶行列式是否可以按k 行或k 列展开?如果可以,行列式的展开式是怎样的?我们先回顾n 阶行列式中元素a ij 的余子式和代数余子式的概念。
定义1 在n 阶行列式D 中,把元素a ij 所在的第i 和第j 列划去后,剩下的n −1阶行列式,称为元素a ij 的余子式,记为M ij 。
称A ij =(−1) i +j M ij 为元素a ij 的代数余子式,即a 11a 21ML La 1, j −1a 2, j −1Ma 1, j +1a 2, j +1M a i −1, j +1a i +1, j +1M a n , j +1L La 1n a 2n MM ij =a i −1, 1L a i −1, j −1a i +1, 1L a i +1, j −1M Ma n 1La n , j −1L a i −1, n ; A ij =(−1) i +j M ijL a i +1, nM La n , n二、行列式的Laplace 展开定理为了将n 阶行列式按一行(列)展开的定理推广到按k 行或k 列展开,先把元素的余子式和代数余子式的概念加以推广。
定义1 在n 阶行列式D 中,任取k 行,k 列(1≤k ≤n −1) ),位于这k 行、k 列交点处的k 2个元素按原来的相对位置组成的k 阶行列式M 称为D 的一个k 阶子式。