线性代数之行列式问题求解方法总结

行列式的计算技巧和方法总结行列式是线性代数中的重要概念，广泛应用于数学、物理、工程等领域。

正确计算行列式有助于解决线性方程组、特征值等问题。

下面将总结行列式的计算技巧和方法。

一、行列式的定义和性质：行列式是一个数，是由方阵中元素按照一定规律排列所组成的。

设A为n阶方阵，行列式记作det(A)或，A，定义如下：det(A) = ，A， = a11*a22*...*ann - a11*a23*...*a(n-1)n +a12*a23*...*ann-1*n + ... + (-1)^(n-1)*a1n*a2(n-1)*...*ann 其中，a_ij表示A的第i行第j列的元素。

行列式具有以下性质:1. 若A = (a_ij)为n阶方阵，若将A的第i行和第j行互换位置，则det(A)变为-det(A)。

2. 若A = (a_ij)为n阶方阵，若A的其中一行的元素全为0，则det(A) = 0。

3. 若A = (a_ij)为n阶三角形矩阵，则det(A) = a11*a22*...*ann。

4. 若A = (a_ij)和B = (b_ij)为n阶方阵，则det(AB) = det(A)* det(B)。

5. 若A = (a_ij)为n阶可逆方阵，则det(A^(-1)) = 1/det(A)。

二、行列式计算的基本方法：1.二阶行列式：对于2阶方阵A = (a_ij)，有det(A) = a11*a22 - a12*a212.三阶行列式：对于3阶方阵A = (a_ij)，有det(A) = a11*a22*a33 +a12*a23*a31 + a13*a21*a32 - a13*a22*a31 - a12*a21*a33 -a11*a23*a323.高阶行列式：对于n阶方阵A，可以利用行列式按行展开的性质来计算。

选择其中一行（列）展开，计算每个元素乘以其代数余子式的和，即：det(A) = a1j*C1j + a2j*C2j + ... + anj*Cnj其中，Cij为A的代数余子式，表示去掉第i行第j列后所得子矩阵的行列式。

线性代数行列式计算总结线性代数中的行列式是一种非常重要的数学工具，它在矩阵理论、线性方程组的解法、线性空间与线性变换以及特征值与特征向量的计算中都起到至关重要的作用。

行列式的计算方法有很多，下面我将总结一下常见的行列式计算方法。

首先，我们先来定义什么是一个行列式。

行列式是一个标量，它是一个n阶方阵所带的一个数值特征。

对于一个n阶方阵A，它的行列式表示为，A，或者det(A)，它的计算方法如下所示。

1.二阶行列式的计算方法对于一个二阶方阵A=，a11a12a21a2它的行列式计算方法是：，A，=a11*a22-a12*a212.三阶行列式的计算方法对于一个三阶方阵A=，a11a12a13a21a22a2a31a32a3它的行列式计算方法是：，A，=a11*a22*a33+a12*a23*a31+a13*a21*a32-a13*a22*a31-a12*a21*a33-a11*a23*a323.高阶行列式的计算方法对于一个高阶方阵A，可以通过对其中一行或一列进行展开来计算行列式。

展开的方式有很多种，常用的有代数余子式展开和化简为三角行列式展开两种。

3.1代数余子式展开对于一个n阶方阵A，选择一行或一列展开，计算每个元素的代数余子式，然后按照正负交替的方式相乘相加得到行列式的值。

具体步骤如下：- 选择第i行展开，行列式的值为，A， = ai1*C_1i + ai2*C_2i+ ... + ain*C_ni- 其中，C_ij是元素a_ij的代数余子式，计算方法是去掉第i行和第j列剩余元素构成的(n-1)阶子阵的行列式。

3.2三角行列式展开对于一个n阶方阵A，通过初等变换将方阵化为上三角形或下三角形，然后计算对角线的乘积得到行列式的值。

除了以上两种展开的方法，还可以通过矩阵的特征值和特征向量计算行列式的值。

具体步骤是：-计算矩阵A的特征值λ_1,λ_2,...,λ_n-计算矩阵A的特征向量v_1,v_2,...,v_n-行列式的值等于特征值的乘积：，A，=λ_1*λ_2*...*λ_n行列式的计算方法还有很多，比如拉普拉斯展开、按行或按列展开等。

计算n 阶行列式的若干方法举例n 阶行列式的计算方法很多，除非零元素较多时可利用定义计算（①按照某一列或某一行展开②完全展开式）外，更多的是利用行列式的性质计算，特别要注意观察所求题目的特点，灵活选用方法，值得注意的是，同一个行列式，有时会有不同的求解方法。

下面介绍几种常用的方法，并举例说明。

1．利用行列式定义直接计算 例1 计算行列式001002001000000n D n n=-解 D n 中不为零的项用一般形式表示为112211!n n n nn a a a a n ---=.该项列标排列的逆序数t （n －1 n －2…1n ）等于(1)(2)2n n --，故(1)(2)2(1)!.n n n D n --=-2．利用行列式的性质计算例2 一个n 阶行列式n ijD a =的元素满足,,1,2,,,ij ji a a i j n =-=则称D n 为反对称行列式，证明：奇数阶反对称行列式为零. 证明：由i j j i a a =-知i i i ia a =-，即 0,1,2,,ii a i n ==故行列式D n 可表示为1213112232132331230000n n n nnnna a a a a a D a a a a a a -=-----由行列式的性质A A '=1213112232132331230000n n nn nnn a a a a a a D a a a a a a -----=- 12131122321323312300(1)0n n n n nnna a a a a a a a a a a a -=------ (1)n n D =-当n 为奇数时，得D n =－D n ，因而得D n = 0.3．化为三角形行列式若能把一个行列式经过适当变换化为三角形，其结果为行列式主对角线上元素的乘积。

因此化三角形是行列式计算中的一个重要方法。

例3 计算n 阶行列式a b b b ba b b D bb a bbbba=解：这个行列式的特点是每行（列）元素的和均相等，根据行列式的性质，把第2，3，…，n 列都加到第1列上，行列式不变，得(1)(1)(1)(1)a n b b b b a n b a b bD a n bb a b a n bb b a+-+-=+-+- 11[(1)]11b b b a b b a n b b a b b ba =+- 100[(1)]00b bb a b a n b a b a b-=+--- 1[(1)]()n a n b a b -=+--4．降阶法降阶法是按某一行（或一列）展开行列式，这样可以降低一阶，更一般地是用拉普拉斯定理，这样可以降低多阶，为了使运算更加简便，往往是先利用列式的性质化简，使行列式中有较多的零出现，然后再展开。

线性代数行列式计算方法总结在线性代数中，行列式是一个非常重要的概念，它在矩阵运算和线性方程组的求解中起着至关重要的作用。

本文将总结一些常见的行列式计算方法，希望能够帮助读者更好地理解和运用线性代数中的行列式。

1. 代数余子式法。

代数余子式法是一种常见的计算行列式的方法。

对于一个n阶矩阵A，它的行列式可以通过以下公式来计算：det(A) = a11A11 + a12A12 + ... + a1nA1n。

其中，a11, a12, ..., a1n是矩阵A的第一行元素，A11, A12, ..., A1n分别是对应元素的代数余子式。

代数余子式的计算方法是先将对应元素所在的行和列去掉，然后计算剩下元素构成的(n-1)阶矩阵的行列式，再乘以对应元素的符号（正负交替）。

通过递归的方式，可以计算出整个矩阵的行列式。

2. 克拉默法则。

克拉默法则是一种用于求解线性方程组的方法，它也可以用来计算行列式。

对于一个n阶方阵A，如果它的行列式不为0，那么可以通过克拉默法则来求解它的逆矩阵。

逆矩阵的元素可以通过矩阵A的各个元素的代数余子式和行列式的比值来计算。

虽然克拉默法则在实际计算中并不常用，但它对于理解行列式的性质和逆矩阵的计算方法有一定的帮助。

3. 初等行变换法。

初等行变换法是一种通过对矩阵进行一系列行变换来简化行列式计算的方法。

这些行变换包括交换两行、某一行乘以一个非零常数、某一行加上另一行的若干倍。

通过这些行变换，可以将一个矩阵化简为上三角形矩阵或者对角矩阵，从而更容易计算它的行列式。

需要注意的是，进行行变换时要保持行列式的值不变，即每一次行变换都要乘以一个相应的系数。

4. 特征值法。

特征值法是一种通过矩阵的特征值和特征向量来计算行列式的方法。

对于一个n阶矩阵A，它的行列式可以表示为其特征值的乘积。

通过计算特征值和特征向量，可以得到矩阵A的行列式的值。

特征值法在实际计算中比较复杂，但它对于理解矩阵的性质和特征值分解有一定的帮助。

行列式的计算方法总结行列式是线性代数中的一个重要概念，它在矩阵计算和向量空间的研究中起着关键作用。

本文将总结一些行列式的计算方法，帮助读者更好地掌握这一概念。

一、定义与性质行列式是一个与方阵相对应的数值。

对于一个n阶方阵A，它的行列式记作det(A)或|A|。

行列式有以下几个重要性质：1. 互换行列式的两行（两列）会改变行列式的符号；2. 行列式的任意两行（两列）互换，行列式的值不变；3. 行列式的某一行（某一列）元素乘以一个非零数，等于用这个非零数乘以行列式；4. 行列式有可加性，即若将某一行（某一列）的各元素分成两部分，则行列式等于这两部分行列式的和。

二、按行展开法按行展开法是计算行列式的一种常用方法。

对于一个n阶方阵A，按第i行展开，即将第i行元素与其代数余子式相乘再求和，可得行列式的值。

假设A是一个3阶方阵，可以按第1行展开计算：det(A) = a11A11 + a12A12 + a13A13其中，A11、A12、A13分别为元素a11、a12、a13对应的代数余子式，它们的计算方法是去掉对应元素所在的行列后，计算剩余矩阵的行列式。

按行展开法适用于任意阶数的方阵，但随着方阵阶数的增加，计算工作量也呈指数级增长。

因此，在实际应用中，需要在节约计算资源和时间之间进行权衡。

三、性质运算法则根据行列式的性质，可以借助一些特殊的运算法则来简化计算过程。

1. 方阵的转置：对于一个n阶方阵A，有det(A) = det(A^T)。

即方阵的转置不影响行列式的值。

2. 方阵的上下三角形式：行列式的值等于对角线上元素的乘积。

如果一个方阵的上（下）三角元素都是零，那么它的行列式值为零。

3. 方阵的倍增法则：将方阵的某一行（某一列）的所有元素乘以一个常数k，它的行列式也乘以k。

这个法则可以用来简化计算，通过线性变换将某一行（某一列）的数值变为整数。

四、克莱姆法则克莱姆法则是一种计算方程组的的方法，它利用了方阵的行列式的性质。

计算n 阶行列式的若干方法举例n 阶行列式的计算方法很多，除非零元素较多时可利用定义计算（①按照某一列或某一行展开②完全展开式）外，更多的是利用行列式的性质计算，特别要注意观察所求题目的特点，灵活选用方法，值得注意的是，同一个行列式，有时会有不同的求解方法。

下面介绍几种常用的方法，并举例说明。

1．利用行列式定义直接计算 例1 计算行列式00100201000000n D n n =-解 D n 中不为零的项用一般形式表示为112211!n n n nn a a a a n ---=.该项列标排列的逆序数t （n －1 n －2…1n ）等于(1)(2)2n n --，故 (1)(2)2(1)!.n n n D n --=-2．利用行列式的性质计算例2 一个n 阶行列式n ij D a =的元素满足,,1,2,,,ij ji a a i j n =-=则称D n 为反对称行列式，证明：奇数阶反对称行列式为零. 证明：由ijji aa =-知ii ii a a =-，即0,1,2,,ii a i n ==故行列式D n 可表示为1213112232132331230000n n n n nnna a a a a a D a a a a a a -=-----由行列式的性质A A '=1213112232132331230000n n n n nnn a a a a a a D a a a a a a -----=-12131122321323312300(1)00n n n n nnna a a a a a a a a a a a -=------(1)n n D =-当n 为奇数时，得D n =－D n ，因而得D n = 0.3．化为三角形行列式若能把一个行列式经过适当变换化为三角形，其结果为行列式主对角线上元素的乘积。

因此化三角形是行列式计算中的一个重要方法。

例3 计算n 阶行列式a b b b ba b b Dbb a b bbba=解：这个行列式的特点是每行（列）元素的和均相等，根据行列式的性质，把第2，3，…，n 列都加到第1列上，行列式不变，得(1)(1)(1)(1)a n b b b b a n b ab b D a n bb a b a n bb b a+-+-=+-+-11[(1)]11b b b a b b a n b b a b b ba=+-100[(1)]000b b b a b a n b a b a b-=+---1[(1)]()n a n b a b -=+--4．降阶法降阶法是按某一行（或一列）展开行列式，这样可以降低一阶，更一般地是用拉普拉斯定理，这样可以降低多阶，为了使运算更加简便，往往是先利用列式的性质化简，使行列式中有较多的零出现，然后再展开。

行列式的计算技巧窍门情况总结行列式是线性代数中重要的概念之一，它在解决线性方程组、矩阵的逆等问题中起着关键作用。

本文将总结行列式的计算技巧和窍门，帮助读者更好地掌握行列式的计算方法。

1.定义行列式是一个方阵所对应的一个标量值。

对于一个n阶方阵A，它的行列式记作det(A)，A，或者D(A)。

对于2阶和3阶方阵，行列式的计算较为简单，可以直接应用定义进行计算。

例如对于2阶方阵A：abcd对于3阶方阵A：abcdefghidet(A) = aei + bfg + cdh - ceg - bdi - afh。

2.初等变换法初等变换法是一种常用的计算行列式的方法。

初等变换指的是对行列式的行（或列）进行以下操作：①互换两行（列）；②其中一行（列）与其它行（列）相加（或相减，可取加减系数为1和-1）；③其中一行（列）乘以一个非零常数。

这些操作不改变行列式的值。

通过使用初等变换，可以将行列式转化为更简单的形式，从而更容易计算。

例如，在计算3阶行列式时，我们可以使用初等变换将行列式化为上三角形式，这样计算起来会更加简便。

3.拆分法则行列式有一个重要的性质，即它是线性的。

也就是说，如果将一个方阵的其中一行（列）按一定的方式进行拆分并相加（或相减），则行列式的值不变。

这个性质对于简化行列式的计算非常有帮助。

例如，在计算3阶行列式时，可以选择将第一列按照一定方式进行拆分，然后相加或相减。

这样可以将行列式化简为两个2阶行列式的形式，从而更容易计算。

4.分块矩阵法对于大规模的方阵，计算行列式将变得较为复杂。

分块矩阵法是一种较为高效的计算行列式的方法。

分块矩阵法的基本思想是将一个大的方阵分割为若干个小的方阵，并利用分块矩阵的性质进行计算。

这样可以将复杂的计算问题化简为对小方阵的计算问题，从而降低了计算的难度和复杂度。

5.逆序数法逆序数法是一种计算行列式的方法，它利用了逆序数和奇偶性的关系。

逆序数是指在一个排列中，逆序对的个数。

行列式的几种计算方法7篇第1篇示例：行列式是线性代数中的一个重要概念，它是一个方阵中的一个数值，可以帮助我们判断矩阵的性质，计算行列式的值是线性代数中的基础技能之一。

下面我们将介绍几种行列式的计算方法以及其应用。

一、直接展开法计算行列式最基本的方法就是直接展开法。

以3阶行列式为例，一个3阶方阵的行列式可以表示为：\[\begin{vmatrix}a &b &c \\d &e &f \\g & h & i\end{vmatrix}\]通过公式展开，可以得到：\[\begin{aligned}\begin{vmatrix}a &b &c \\d &e &f \\g & h & i\end{vmatrix} & = aei + bfg + cdh - ceg - bdi - afh \\& = a(ei - fh) - b(di - fg) + c(dh - eg)\end{aligned}\]这样就可以直接计算出行列式的值。

但是这种方法比较繁琐，不适用于高阶行列式的计算。

二、拉普拉斯展开法\[\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n} \\\vdots & \vdots & & \vdots \\a_{n1} & a_{n2} & \cdots & a_{nn} \\\end{vmatrix}\]以第一行为例，可以按照以下公式展开：\[ \text{det}(A) = a_{11}C_{11} + a_{12}C_{12} + \cdots +a_{1n}C_{1n} \]C_{ij}表示元素a_{ij}的代数余子式，通过递归计算代数余子式，最终可以得到行列式的值。

计算行列式的方法总结行列式（Determinant）是线性代数中的一个重要概念，它是一个与方阵相关的数值。

计算行列式可以帮助我们解决线性方程组、求解特征值等问题。

在数学和工程领域中，行列式经常被使用到。

本文将对计算行列式的几种常见方法进行总结和介绍。

1. 定义首先，我们需要了解行列式的定义。

对于一个n阶方阵A，它的行列式记作|A|或det(A)。

行列式的值是根据方阵的元素通过一定的规则计算而得，可以表示为：|A| = a11 * a22 * ... * ann + a12*a23*...*ann*a21 + ... + ann*a1n*a2n*...*an-1n- a1n*a22*...*an-1n*a21 - ... - ann*a1n*a2n*...*a(n-1)(n-1)其中，a(ij)表示方阵A的第i行第j列的元素。

2. 公式法公式法是计算行列式的常见方法之一，它适用于二阶和三阶方阵。

对于二阶方阵A，其行列式计算公式为：|A| = a11*a22 - a12*a21对于三阶方阵A，其行列式计算公式为：|A| = a11*a22*a33 + a12*a23*a31 + a13*a21*a32 - a13*a22*a31 - a11*a23*a32 - a12*a21*a33通过这些行列式的公式，我们可以方便地计算二阶和三阶方阵的行列式。

3. 初等行变换初等行变换是通过对行进行一系列操作来变换方阵的形式从而简化行列式的计算。

我们常用的初等行变换操作有三种：交换两行、某一行乘以非零常数、某一行加上另一行的倍数。

例如，对于一个三阶方阵A，如果我们想计算其行列式但是发现有一个行是0，那么我们可以通过交换两行的操作，将该行移到最后一行。

这样，原方阵的行列式就等于新方阵的行列式。

同时，通过某一行乘以非零常数和某一行加上另一行的倍数的操作，可以将方阵变为上三角阵或下三角阵，进一步简化行列式的计算。

4. 拆线法拆线法是计算高阶方阵的行列式常用的方法，对于n阶方阵，其行列式可以通过n-1阶方阵的行列式来计算。

线性代数行列式计算方法总结线性代数是数学的一个分支，研究向量空间与线性映射的代数理论。

行列式是线性代数中重要的概念之一，用于判断线性方程组的解的存在与唯一性，以及计算线性变换的特征值与特征向量等。

本文将介绍线性代数中行列式的计算方法，并总结为以下几种常见的方法。

方法一：定义法行列式的定义是一个很重要的概念，也是计算行列式的基础。

对于一个n阶方阵A，它的行列式表示为|A|或det(A)，定义为n个行向量或列向量所组成的n维向量空间的基向量所构成的平行多面体的有向体积。

根据这个定义，我们可以通过构造平行多面体来计算行列式的值，方法即是代数余子式展开法。

方法二：对角线法则对角线法则是计算2阶或3阶方阵行列式的简易方法。

对于2阶方阵A，其行列式的值等于主对角线上元素的乘积减去副对角线上元素的乘积；对于3阶方阵A，其行列式的值等于主对角线上元素的乘积与副对角线上元素的乘积之差。

此方法适用于小规模方阵的计算。

方法三：按行展开法按行展开法是计算n阶方阵行列式的一种常用方法。

对于一个n阶方阵A，选择其中一行（通常选择第一行）展开，即将该行中的元素与所在行和列上排列的剩余元素分别构成n-1阶的方阵，然后将其乘以对应元素的代数余子式，最后再按正负号相间相加得到行列式的值。

按行展开法在计算大规模方阵的行列式时，不仅简化了计算过程，还可以通过递归的方式实现。

方法四：按列展开法按列展开法与按行展开法类似，只是选择展开的对象变为一列。

选择第j列展开，则将该列中的元素与所在行和列上排列的剩余元素分别构成n-1阶的方阵，然后将其乘以对应元素的代数余子式，最后再按正负号相间相加得到行列式的值。

方法五：性质法行列式具有一系列的性质，可以根据这些性质来简化行列式的计算过程。

这些性质包括行列对换，相同行列的元素倍加，行列式放缩等。

利用这些性质，我们可以通过对行列式进行简单的变换，使其更容易计算，例如将行列式转化为上三角形矩阵，然后直接求解主对角线上元素的乘积即可。