2-1_二阶_三阶行列式的性质
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行列式1. 行列式的性质性质1 行列式与它的转置行列式相等T D D =.性质2 互换行列式的两行列,行列式变号.推论1 如果行列式有两行列的对应元素完全相同,则此行列式的值为零.如a b ca b c 0a b c'''= 性质3 行列式的某一行列中所有的元素都乘以同一数k ,等于用数k 乘此行列式.如111213111213212223212223313233313233a a a a a a ka ka ka k a a a a a a a a a = 推论2 如果行列式中有两行列元素成比例,则此行列式的值为零.如a b ca b c 0ka kb kc'''= 性质4 若行列式的某一行列的元素都是两数之和,则这个行列式等于两个行列式之和.如111213111213111213212122222323212223212223313233313233313233a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ''''''+++=+ 性质5 把行列式的某一行列的各元素乘以同一数然后加到另一行列对应的元素上去,行列式的值不变.如111213111213212223212223313233311132123313a a a a a a a a a a a a a a a a ka a ka a ka =+++2. 余子式与代数余子式在n 阶行列式中,把元素ij a 所在的第i 行和第j 列划去后,留下来的n-1阶行列式叫做元素ij a 的余子式,记作ij M ,i jij ij A (1)M +=-叫做元素ij a 的代数余子式.如111213212223313233a a a a a a a a a ,元素23a 的余子式为1112233132aa M a a =,元素23a 的代数余子式为11122323233132a a A (1)M a a +=-=-.3. 行列式按行列展开法则定理1 行列式的值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,即1122i i i i in in D a A a A a A =+++或 1122j j j j nj nj D a A a A a A =+++()1,2,,;1,2i n j n ==如111213212223313233a a a a a a a a a 111112121313a A a A a A =++ 定理2 行列式任一行列的元素与另一行列的对应元素的代数余子式乘积之和等于零,即12120,j j i i jn i n a A a A a A +++=或,11220.j j j j nj nj a A a A a A i j +++=≠()1,2,,;1,2i n j n ==4. 行列式的计算 1二阶行列式1112112212212122a a a a a a a a =- 2三阶行列式111213212223313233a a a a a a a a a 112233122331132132132231122133112332a a a a a a a a a a a a a a a a a a =++--- 3对角行列式1212n nλλλλλλ=,n(m 1)21212n n(1)λλλλλλ-=-4三角行列式1111121n 2122222n 1122nn n1n2nn nn a a a a a a a a a a a a a a a ==111,n 11n1n n(n 1)212,n 12,n 12n 21n 2,n 1n1n1n1n2nna a a a a a a a (1)a a a a a a a -----==-5消元法:利用行列式的性质,将行列式化成三角行列式,从而求出行列式的值.6降阶法:利用行列式的性质,化某行列只有一个非零元素,再按该行列展开,通过降低行列式的阶数求出行列式的值.7加边法:行列式每行列所有元素的和相等,将各行列元素加到第一列行,再提出公因式,进而求出行列式的值.矩阵1. 常见矩阵1对角矩阵:主对角线以外的元素全为0的方阵,称为对角矩阵.记作Λ. 2单位矩阵:主对角线上的元素全为1的对角矩阵,称为单位矩阵.记作E.3上三角矩阵:对角线以下的元素全为0的方阵.如11121n 222n nn a a a a a a ⎛⎫⎪⎪⎪ ⎪⎝⎭ 4下三角矩阵:对角线以上的元素全为0的方阵.如112122n1n2nn a a a a a a ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭5对称矩阵:设A 为n阶方阵,若T A A =,即ij ji a a =,则称A 为对称矩阵. 6反对称矩阵:设A 为n阶方阵,若T A A =-,即ij ji a a =- ,则称A 为反对称矩阵. 7正交矩阵:设A 为n阶方阵,如果T AA E =或T A A E =,则称A 为正交矩阵. 2. 矩阵的加法、数乘、乘法运算 1矩阵的加法 如a b c a b c a a b b c c d e f d e f d d e e f f ''''''+++⎛⎫⎛⎫⎛⎫+=⎪ ⎪⎪''''''+++⎝⎭⎝⎭⎝⎭注:① 只有同型矩阵才能进行加减运算;② 矩阵相加减就是对应元素相加减. 2数乘矩阵 如a b c ka kb kc k d e f kd ke kf ⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭注:数乘矩阵就是数乘矩阵中的每个元素.3矩阵的乘法:设ij m ij n s s A (a ),B (b )⨯⨯==,规定ij m n AB C (c ),⨯== 其中sij i11j i22j is sj ik kj k 1c a b a b a b a b ==+++=∑(i 1,2,,m,j 1,2,,n.)==注:①左矩阵A 的列数等于右矩阵B 的行数;②左矩阵A 的第i 行与右矩阵B 的第j 列对应元素乘积的和是矩阵乘积C 的元素ij c . ③左矩阵A 的行数为乘积C 的行数,右矩阵B 的列数为乘积C 的列数. 如行矩阵乘列矩阵是一阶方阵即一个数,即()112111121s 111112211s s1s1b ba a a ab a b a b b ⎛⎫ ⎪ ⎪=++⎪ ⎪⎝⎭列矩阵乘行矩阵是s 阶方阵,即()1111111112111s 2121112112211s 11121s s1s111s112s11s a a b a b a b a a b a b a b b b b a a b a b a b ⎛⎫⎛⎫⎪⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭3. 逆矩阵设n 阶方阵A 、B,若AB=E 或BA=E,则A,B 都可逆,且11A B,B A --==.1二阶方阵求逆,设a b A c d ⎛⎫=⎪⎝⎭,则1*d b 11A A c a A ad bc --⎛⎫== ⎪--⎝⎭两调一除法. 2对角矩阵的逆11111221n n a a a a a a ----⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭, 111n 2121n1a a a a a a ----⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭.3分块对角阵的逆11111221s s A A A A ;A A ----⎛⎫⎛⎫⎪⎪⎪⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭111s 2121s1A A A A A A ----⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 4一般矩阵求逆,初等行变换的方法:()()ERT1A E EA -−−−→.4. 方阵的行列式由n阶方阵A 的元素所构成的行列式各元素的位置不变叫做方阵A 的行列式.记作A 或detA. 5. 矩阵的初等变换下面三种变换称为矩阵的初等行列变换:1互换两行列;2数乘某行列;3某行列的倍数加到另一行列. 6. 初等矩阵单位矩阵经过一次初等变换得到的矩阵,称为初等矩阵.如001100100010,0k 0,010100001k 01⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭都是初等矩阵. 7. 矩阵的秩矩阵A 的非零子式的最高阶数,称为矩阵A 的秩.记作RA 或rA. 求矩阵的秩的方法:1定义法:找出A 中最高阶的非零子式, 它的阶数即为A 的秩.2初等行变换法:ERTA −−−→行阶梯形矩阵,RA=R 行阶梯形矩阵=非零行的行数. 8. 重要公式及结论 1矩阵运算的公式及结论()()12121212k k k k k k k k k k k k kk 10A B B A,(A B )C A (B C ),(A B )A B (AB )C A(BC ),(A B )C AC BC ,(AB )(A )B A(B )A A A ,(A )A ,(A )A ,E EAB A BA B ,EA AE A,A Eλλλλλλλλ+-+=+++=+++=+=+=+==⋅========()()()()()()T TTT T T T T T TTT nT n n A A,(A B )A B ,A A ,AB B A A A ,AB B A ,AA A A A EA A ,A A ,AB A B BA ,A A ,A B A Bλλλλ*******=+=+===========+≠+矩阵乘法不满足交换律,即一般地A B ≠AB;矩阵乘法不满足消去律,即一般地若AB=AC,无B=C ;只有当A 可逆时,有B=C.一般地若AB=O,则无A=O 或B=O.()222A B ?A 2AB B +++.2逆矩阵的公式及定理()()()()()()()()11111111n 11111k1k1T11T 1A A ,A A ,,A A 1A A,A A,A A ,A A AB B A1A A A AAA A ,Aλλ----------*-**--**-----===========A 可逆⇔|A |≠0⇔A ~E 即A 与单位矩阵E 等价 3矩阵秩的公式及结论()()()T m n R(O )0,R(A )min{m,n },R(A )R(A ),R(kA )R(A ),k 0A 0R(A )n ,R A B R A R B ⨯=≤==≠≠⇔=+≤+R AB ≤R A , R AB ≤R B .特别地,当A 可逆时,RAB=RB ;当B 可逆时,RAB=RA.()()ET A B A ~B R A R B −−→⇔⇒= 即等价矩阵的秩相等或初等变换不改变矩阵的秩.9. 矩阵方程1设 A 为n 阶可逆矩阵,B 为n ×m 矩阵,则矩阵方程AX=B 的解为1X A B -=;解法:① 求出1A -,再计算1A B -; ② ()()ERTAB E X −−−→ .2设 A 为n 阶可逆矩阵,B 为m ×n 矩阵,则矩阵方程XA=B 的解为1X BA -=;解法:① 求出1A -,再计算1BA -; ② ECT A E B X ⎛⎫⎛⎫−−−→⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭. 10. 矩阵间的关系1等价矩阵:如果矩阵A 经过有限次初等变换变成矩阵B,那么称矩阵A 与B 等价.即存在可逆矩阵P,Q,使得PAQ=B.性质:等价矩阵的秩相等.2相似矩阵:如果存在可逆矩阵P,使得1P AP B -=,那么称A 与B 相似. 性质:相似矩阵有相同的特征多项式,相同的特征值,相同的行列式,相同的迹. 3合同矩阵:如果存在可逆矩阵P,使得TP AP B =,那么称A 与B 合同. 性质:合同矩阵的秩相等.向量空间1. 线性组合1若α=k β,则称向量α与β成比例. 2零向量O是任一向量组的线性组合.3向量组中每一向量都可由该向量组线性表示. 2. 线性相关与线性无关1 单独一个向量线性相关当且仅当它是零向量.2 单独一个向量线性无关当且仅当它是非零向量.3 两向量线性相关当且仅当两向量对应成比例.4 两向量线性无关当且仅当两向量不对应成比例.5 含有O向量的向量组一定线性相关.6 向量组12m ,,,ααα线性相关的充分必要条件是① 齐次线性方程组22m m 11k k 0k ααα+++=有非零解.② 以向量组为列作的矩阵()12m ,,,ααα的秩<向量的个数m.7n 个n 维向量12n ,,,ααα线性相关的充分必要条件是以向量组为列作的行列式的值()12n ,,,ααα=0.8 向量组12m ,,,ααα线性无关的充分必要条件是① 齐次线性方程组22m m 11k k 0k ααα+++=只有零解.② 以向量组为列作的矩阵()12m ,,,ααα的秩=向量的个数m.9 n 个n 维向量12n ,,,ααα线性无关的充分必要条件是以向量组为列作的行列式的值()12n ,,,ααα≠0.10当m>n 时,m 个n 维向量一定线性相关.定理1:向量组 a 1 , a 2 ,……, a m m ≥2线性相关的充分必要条件是向量组中至少有一个向量可由其余m-1个向量线性表示.向量组线性无关的充分必要条件是向量组中任何一个向量都不能由其余向量线性表示. 定理2:如果向量组A :a 1 , a 2 ,……, a r 线性无关,而向量组 a 1 , a 2 ,……, a r ,α线性相关,则α可由A线性表示,且表示式唯一.定理3:设向量组2r 1A :,,,ααα,12r r 1m B :,,,,,,ααααα+若A 线性相关,则向量组B 也线性相关;反之,若向量组B 线性无关,则向量组A 也线性无关.即部分相关,则整体相关;整体无关,则部分无关. 定理4:无关组的截短组无关,相关组的接长组相关. 3. 极大无关组与向量组的秩定义1 如果在向量组 T 中有 r 个向量 a 1 , a 2 ,……, a r ,满足条件: ⑴ 向量组 a 1 , a 2 ,……, a r 线性无关, ⑵ T α∀∈,2r 1,,,,αααα线性相关.那么称向量 a 1 , a 2 ,……, a r 是向量组 T 的一个极大无关组.定义2 向量组的极大无关组中所含向量的个数,称为向量组的秩.定义3 矩阵的行向量组的秩称为矩阵的行秩;矩阵的列向量组的秩称为矩阵的列秩; 结论1 线性无关的向量组的极大无关组就是它本身;结论2 如果向量组的秩是r ,那么该向量组的任意 r 个线性无关的向量都是它的一个极大无关组; 定理1 设向量组A:a 1,a 2, …,a r ;及向量组B:b 1,b 2, …, b s ,如果组A 能由组B 线性表示,且组A 线性无关,则r ≦s.推论1 等价的向量组有相同的秩.定理2 矩阵的秩=矩阵列向量组的秩=矩阵行向量组的秩. 4. 向量空间定义1 设V 为n 维向量的集合,如果集合V 非空,且集合V 对于加法及乘数两种运算封闭,那么就称集合V 为向量空间.5. 基与向量在基下的坐标定义2 设V 是向量空间,如果向量组a 1 , a 2 ,……, a r ,满足条件: 1向量组 a 1 , a 2 ,……, a r 线性无关; 2T α∀∈,2r 1,,,,αααα线性相关.那么称向量组a 1 , a 2 ,……, a r 是向量空间V 的一个基, 基中所含向量的个数称为向量空间V 的维数,记作dimV ,并称V 为r 维向量空间.定义3 设向量组 a 1 , a 2 , … , a r 是向量空间V 的一个基,则V 中任一向量x 可唯一地表示为基的一个线性组合,即 1122r r x a a a λλλ=+++,称有序数组12r ,,,λλλ为向量x 在基 a 1 , a 2 , … , a r 下的坐标.线性方程组1. 线性方程组解的判定1 线性方程组Ax=b 有解的充分必要条件是它的系数矩阵A 和增广矩阵A,b 的秩相同,即RA=RA,b . 当RA=RA,b=r① 方程组AX=b 有惟一解的充分必要条件是r=n; ② 方程组AX=b 有无穷多解的充分必要条件是r < n. 2 方程组AX= b 无解的充分必要条件是R A ≠RA,b. 2. 齐次线性方程组有非零解的判定1 齐次方程组AX=0有非零解的充分必要条件是系数矩阵A 的秩 RA < 未知量的个数n .2 含有n 个方程,n 个未知量的齐次线性方程组AX=0有非零解的充分必要条件是方程组的系数行列式等于零.即|A |=03 齐次线性方程组AX=0中,若方程的个数m<未知量的个数n,则方程组有非零解 3. 齐次线性方程组解的性质(1) 若12,ξξ是Ax=0的解,则12ξξ+也是Ax=0的解; (2) 若ξ是Ax=0的解,则k ξ也是Ax=0的解.4. 齐次线性方程组的基础解系与通解 (1) 解空间齐次线性方程组Ax=0的全体解向量所组成的集合,是一个向量空间,称为方程组 Ax=0的解空间.记作V,即V={ x | Ax=0,x ∈R }. 2 基础解系齐次方程组AX=0的解空间 V 的一个基,称为齐次方程组AX=0 的一个基础解系. 基础解系中解向量的个数是n-rA.方程组AX=0的任意n-r 个线性无关的解都是AX=0的基础解系. 3齐次线性方程组的通解为1122n r n r k k k ξξξ--+++,其中12n r ,,,ξξξ-是Ax=0的一个基础解系.5. 非齐次线性方程组解的性质1若12,ηη是Ax=b 的解,则12ηη-是Ax=0的解; 即Ax=b 的任意两个解的差必是其导出组A x =0的解. 2若η是Ax=b 的解,ξ是Ax=0的解,则ηξ+是Ax=b 的解.即Ax=b 的任意一个解和其导出组 A x =0 的任意一个解之和仍是 Ax=b 的解. 6. 非齐次线性方程组的通解非齐次线性方程组AX=b 的通解为*1122n r n r k k k ξξξη--++++其中12n r ,,,ξξξ-为对应的齐次线性方程组Ax=0的一个基础解系, *η为非齐次线性方程组AX=b 的任意一个解,称为特解.方阵的特征值1. 向量的内积设1122n n x y x y x ,y x y ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,则x,y 的内积为[]1122n n x,y x y x y x y =+++.1向量x 的长度:2n x x ==++2非零向量的单位化:若向量 x ≠0 , 1x .x则是单位向量 3当[]x,y 0,x y =时称向量与正交.4若非零向量组中的向量两两正交,则称该向量组为正交组. 5若正交组中每个向量都是单位向量,则称它为标准正交组. 定理1 正交向量组必线性无关定理2 A 为正交矩阵的充分必要条件是 A 的列行向量都是单位向量且两两正交. 6施密特正交化过程设123,,ααα是一个线性无关的向量组,① 正交化:令11,βα=[][]1222111,a ,,ββββββ=-[][][][]132333121122,a ,a a ,,βββββββββ=--;② 单位化:取312123123e ,e ,e ββββββ===. 则123e ,e ,e 是与123,,ααα等价的标准正交组. 2. 特征值与特征向量1方阵A 的特征值λ是特征方程A E 0λ-=的根. 2三角矩阵和对角矩阵的全部特征值就是它的全部对角元.3方阵和它的转置方阵有相同的特征值. 4设12n ,,,λλλ是n 阶方阵A 的全部特征值,则()12n tr A λλλ=+++,12n A λλλ=⋅⋅.即方阵A 的对角线上元素之和等于A 的全部特征值之和,方阵A 的行列式等于A 的全部特征值的乘积. 5若λ是方阵A 的特征值,则()fλ是方阵()f A 的特征值. 特别地,当()f A 0=时,方阵A 的特征值是()f 0λ=的根.说明:m m 1m m 110f (x )a x a xa x a --=++++,m m 1m m 110f (A )a A a A a A a E --=++++.例如λ是方阵A 的特征值,则方阵()f A A 2E =+的特征值是()f2λλ=+.方阵()2f A A 3A 4E =--的特征值是()2f34λλλ=--.例如若2A 3A 4E 0--=,则方阵A 的特征值是2340λλ--=的根,即121,4λλ=-=.6设12P ,P 都是方阵A 的属于同一特征值0λ的特征向量,则()112212k P k P k ,k +不全为零也是0λ的特征向量.7属于不同特征值的特征向量线性无关.8属于不同特征值的线性无关的特征向量的并集仍线性无关. 3. 方阵的对角化1若方阵A 与对角矩阵Λ相似,则说A 可以对角化.即存在可逆矩阵P,使得1P AP Λ-=. Λ是以A 的n 个特征值为对角元素的对角矩阵. 2n 阶方阵A 可以对角化的充分必要条件是①A 有n 个线性无关的特征向量;②属于每一个特征值的线性无关的特征向量的个数与该特征值的重数相同. 3n 阶方阵A 可以对角化的充分条件是n 阶方阵A 的n 个特征值互不相等. 4若A 与B 相似,则()f A 与()f B 相似.4. 实对称矩阵的对角化1实对称矩阵的属于不同特征值的特征向量彼此正交.2实对称矩阵一定可以对角化. 即存在正交矩阵P,使得1P AP Λ-=.Λ是以A 的n 个特征值为对角元素的对角矩阵.3利用正交矩阵将对称矩阵化为对角矩阵的步骤:1求特征值;2求特征向量;3将特征向量正交化,单位化;4最后将这些特征向量做成矩阵.二次型1. 二次型的标准化(1) 用正交变换化二次型为标准形的具体步骤:① 写出二次型T f x Ax =的对称矩阵A ;② 求A 的全部特征值12n ,,,λλλ;③ 求每个特征值的线性无关的特征向量12n ,,,ξξξ; ④ 将特征向量正交化,单位化,得12n ,,,ηηη;⑤ 将这些特征向量做成矩阵,记()12n C ,,,ηηη=,最后做正交变换x=Cy ,得到f 的标准形为 2221122n n f y y y λλλ=+++.其中12n ,,,λλλ是T f x Ax =的矩阵A 的特征值.(2) 用配方法化二次型为标准形的具体步骤:① 若二次型含有i x 的平方项,则先把含有i x 的项集中,然后配方,再对其余的变量同样进行,直到都配成平方项为止,经过可逆的线性变换,就得到标准形;② 若二次型中不含有平方项,则先作可逆线性变换,令i i j j i j kk x y y x y y x y =-⎧⎪=+⎨⎪=⎩,k=1,2,…,n,i≠j化二次型为含有平方项的二次型,然后再按1中方法配方.2. 规范二次型设二次型T f x Ax =的标准形为222211p p p 1p 1r r f d y d y d y d y ++=++---,i d 0>,r 是f 的秩令11p p p 1p 1r r y z y z y z y z ++⎧=⎪⎪⎪⎪⎪=⎪⎪⎨⎪=⎪⎪⎪⎪⎪=⎪⎩,得22221p p 1r f z z z z +=++---,称为二次型T f x Ax =的规范形.注:规范形是唯一的.其中正平方项的个数p 称为Tf x Ax =正惯性指数,负平方项的个数r-p 称为T f x Ax =负惯性指数,它们的差p-r-p=2p-r 称为T f x Ax =符号差.3. 正定二次型二次型T f x Ax =正定⇔矩阵A 正定⇔A 的特征值全为正⇔A 的各阶顺序主子式都为正. 二次型T f x Ax =负定⇔矩阵A 负定⇔A 的奇数阶顺序主子式为负,偶数阶顺序主子式为正.。
二阶三阶行列式对角线法则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述行列式是线性代数中的重要概念,它是一个数学工具,用于描述线性方程组的性质和解的情况。
二阶和三阶行列式是行列式理论中的基础,它们具有重要的数学意义和广泛的应用。
在本文中,我们将重点讨论二阶和三阶行列式的性质和计算方法,特别是介绍对角线法则在求解行列式值时的应用。
通过学习二阶和三阶行列式,可以深入理解行列式的概念和性质,为进一步学习多阶行列式奠定基础。
同时,对角线法则作为一种简便的计算方法,可以帮助我们更快速地求解行列式的值,提高解题效率。
因此,本文的目的是帮助读者全面了解二阶和三阶行列式,并掌握对角线法则的运用,为深入学习行列式理论打下坚实的基础。
1.2 文章结构文章结构部分:本文主要分为三个部分,即引言、正文和结论。
引言部分主要包括对二阶和三阶行列式的简要概述,介绍了行列式在数学和工程中的重要性和应用,并说明了文章的目的和意义。
正文部分分为二阶行列式、三阶行列式和对角线法则三个小节,将详细介绍二阶和三阶行列式的定义、性质和计算方法,以及介绍对角线法则在计算行列式时的应用和意义。
结论部分将对二阶和三阶行列式进行总结,展示其重要性和应用,并展望未来在更高阶行列式及其在数学和工程中的进一步研究和应用。
1.3 目的目的部分的内容应该概括文章的主要目标和意义。
例如:目的:本文旨在介绍二阶、三阶行列式以及它们的性质,并重点讲解对角线法则在计算行列式时的应用。
通过本文的阐述,读者可以深入了解行列式的计算方法,并且掌握对角线法则在简化计算过程中的重要作用。
同时,我们也希望读者能够进一步应用这些知识,解决实际问题和拓展数学思维。
2.正文2.1 二阶行列式二阶行列式是指一个2x2矩阵的行列式,通常表示为:a bc d其中,a、b、c、d分别为矩阵中的元素。
二阶行列式的计算公式为ad - bc。
这个公式也被称为“交叉相乘减交叉相乘”的方法。
举个例子,对于矩阵2 34 1其二阶行列式的计算过程为:2*1 - 3*4 = 2 - 12 = -10。
线性代数§1.1⼆阶、三阶⾏列式本章说明与要求⾏列式的理论是⼈们从解线性⽅程组的需要中建⽴和发展起来的,它在线性代数以及其他数学分⽀上都有着⼴泛的应⽤。
在本章⾥我们主要讨论下⾯⼏个问题:(1) ⾏列式的定义;(2) ⾏列式的基本性质及计算⽅法;(3) 利⽤⾏列式求解线性⽅程组(克莱姆法则)。
本章的重点:是⾏列式的计算,要求在理解n阶⾏列式的概念,掌握⾏列式性质的基础上,熟练正确地计算三阶、四阶及简单的n阶⾏列式。
计算⾏列式的基本思路是:按⾏(列)展开公式,通过降阶来计算.但在展开之前往往先利⽤⾏列式性质通过对⾏列式的恒等变形,使⾏列式中出现较多的零和公因式,从⽽简化计算。
常⽤的⾏列式计算⽅法和技巧:直接利⽤定义法,化三⾓形法,降阶法,递推法,数学归纳法,利⽤已知⾏列式法。
⾏列式在本章的应⽤:求解线性⽅程组(克莱姆法则).要掌握克莱姆法则并注意克莱姆法则应⽤的条件。
本章的重点:⾏列式性质;⾏列式的计算。
本章的难点:⾏列式性质;⾼阶⾏列式的计算;克莱姆法则。
==============================================§1.1 ⼆阶、三阶⾏列式⾏列式的概念起源于解线性⽅程组,它是从⼆元与三元线性⽅程组的解的公式引出来的。
因此我们⾸先讨论解⽅程组的问题。
设有⼆元线性⽅程组()()------1 ------2ax by c dx ey f +=+=?? ⽤消元法求解:()()12:e b - ()ae bd x ce bf -=-?,ce bf x ae bd-=-, ()()21:a d - ()ae bd y af dc -=-?,af dc y ae bd-=-。
即得⽅程组的解:ce bf x ae bd af dc y ae bd -?=??-?-?=?-?。
这就是⼀般⼆元线性⽅程组的解公式。
但这个公式很不好记忆,应⽤时⼗分不⽅便。
由此可想⽽知,多元线性⽅程组的解公式肯定更为复杂。
二阶三阶行列式1.引言1.1 概述二阶行列式和三阶行列式是线性代数中常见的概念。
行列式是一个整数或实数的方阵,它具有很多重要的性质和应用。
二阶行列式是一个2×2的方阵,而三阶行列式是一个3×3的方阵。
在本文中,我们将介绍二阶行列式和三阶行列式的定义以及计算方法,并总结它们的特点和重要性。
在二阶行列式部分,我们将详细介绍二阶行列式的定义和计算方法。
二阶行列式的定义是由其中的四个元素按一定的规则相乘再相减得到的一个数值。
计算二阶行列式可以使用简单的公式,即将对角线上的两个元素相乘再相减。
我们将提供详细的计算示例,并讨论二阶行列式在几何学和线性方程组中的应用。
在三阶行列式部分,我们将进一步介绍三阶行列式的定义和计算方法。
三阶行列式的计算比较复杂,需要按一定的规则进行乘法和加减运算。
我们将解释这些规则,并提供实际的计算例子。
此外,我们还将探讨三阶行列式在向量空间和线性方程组中的应用,以及它们与二阶行列式之间的关系。
通过本文的学习,读者将能够理解二阶行列式和三阶行列式的概念和计算方法。
同时,他们还将认识到行列式在数学和实际应用中的重要性。
了解行列式可以帮助我们解决各种问题,包括求解线性方程组、计算向量的正交性和计算面积和体积等。
行列式是线性代数中的基础知识,对于进一步学习和应用线性代数的内容具有重要的意义。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将首先介绍二阶行列式的概念和定义,详细阐述其计算方法。
然后,我们将进一步探讨三阶行列式的定义和计算方法。
在分析和比较二阶行列式与三阶行列式的异同之后,我们将总结这两者的特点和应用。
本文的主要目的是通过对二阶和三阶行列式的研究,帮助读者更好地理解和应用行列式的相关概念和计算方法。
具体来说,本文的内容安排如下:2. 正文2.1 二阶行列式2.1.1 定义在这一部分中,我们将引入二阶行列式的概念,并详细解释其定义。
通过具体的例子,我们将展示如何构建并计算二阶行列式。
行列式的运算法则公式1.行列式的性质:(1)交换定理:对于n阶行列式,将其行与列调换,则行列式的值不变。
(2)对角线法则:对于n阶行列式,行标和列标的和为偶数,则行列式的值为主对角线上各元素的乘积之和;行标和列标的和为奇数,则行列式的值为主对角线上各元素的乘积之差。
2.行列式的递推公式:(1)二阶行列式:对于2阶行列式,行列式的值等于左上角元素乘以右下角元素,减去右上角元素乘以左下角元素。
(2)三阶行列式:对于3阶行列式,行列式的值等于三个主对角线上元素的乘积之和,减去三个副对角线上元素的乘积之和。
3.行列式的初等变换:(1)行(列)交换:交换两行(列),行列式的值不变。
(2)行(列)倍乘:将其中一行(列)的元素乘以k,行列式的值乘以k。
(3)行(列)倍加:将其中一行(列)的k倍加到另一行(列)上,行列式的值不变。
4.行列式的倍数的性质:(1)行(列)成比例:若有两行(列)是成比例的,则行列式的值为0。
(2)带公因子:若行(列)中存在公因子,可提出公因子,行列式的值等于公因子乘以去掉公因子的行列式的值。
5.行列式的秩:(1)非零行列式:对于非零行列式,如果有r行(列)成线性相关,则行列式的值为0。
(2)对角行列式:对于对角行列式,主对角线上的元素均不为0,则行列式的值等于主对角线上各元素的乘积。
6.行列式的乘改定义:(1) 行列式的乘积定义:两个行列式A和B的乘积定义为C=AB,其中C的元素为C_ij = ∑(A_i1*B_1j),即A的第i行与B的第j列对应元素的乘积之和。
(2)顺序可交换:行列式的乘法满足顺序可交换,即AB=BA。
7.行列式的乘积规则:(1)两个行列式的乘积的维数:如果A是m×n的矩阵,B是n×p的矩阵,则AB的维数为m×p。
(2)AB的行列式的值:如果AB的行列式的值存在,且A的行行列式的值不为0,B的列行列式的值不为0,则AB的行列式的值等于A的行列式的值乘以B的行列式的值。
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。