当前课程知识点:线性代数(1) > 第十七讲 行列式的计算 > 17.1 行列式计算公式与展开定理 > 17.1 行列式计算公式与展开定理
大家好 上一讲我们学习了
行列式的定义
这一节我们学习行列式的
两种计算方法
一种是跟置换矩阵相关
给出了行列式的一个公式
另一种呢
是把n阶行列式
转化成n-1阶行列式
这样递归的计算
我们下面来看这两种计算方法
在上一讲
我们学习了行列式的定义
和一些基本性质
使用这些基本性质呢
我们能求一些行列式
但是呢
好像我们能求的范围不大
所以我们这节课呢
我们想考虑一下
一般行列式的计算方法
我们先来看一个例子
这是一个三阶的行列式
那么我们对它进行拆分
我们先来看它的第一列
我们可以把它想成两个向量的加
a11 a21 a31
它可以写成a11 0 0
再加上一个0 a21 a31
那么根据这样列向量的拆分
我们就得到了行列式的拆分
那么得到这个
后面两列都没有动
那么我们继续往下拆分
这时候呢比如说第一个
我们可以把它这一列
我们可以把它想成
a11 a22 a32
我们可以把它写成
a11 a22 0
再加上0 0 a32
那么我们又可以往下这样拆分
就得到了这样两个
那么相应的这些呢
我们也可以继续地往下拆分
比如说这个
我们就可以把它再拆开
那么我们拆的最后原则呢
就是保证每一列
只留下一个aij
通过这样不断拆分呢
我们可以保证这一点
就是每一列只留下一个aij
那么大家可以看到
如果我们比如说
我们第一列留下了a11
第二列留下了一个a12
第三列留下一个a23
比如这样子
那如果拆分中
拆出这样一个行列式呢
我们可以看到
它的第一列和第二列是成比例的
所以呢它必须是0
这个提示我们呢
我们在所有的拆分中
如果每一列留的aij
有两列的aij是同样的
在同一行中
那么这样就会导致它成比例
成比例
所以我们最后拆分以后
可能不为0的项
只有是不同行的
每一列留下的都要带不同行的aij
所以最后我们得到了只有6项
在第一列中我们取第一行的
第二列中取第二行的
第三列中取第三行的
就是要保证
它们实际上是在不同行不同列的
就是说不同行不同列的aij
才可能保证这个行列式不为0
那么我们把它们都提出来以后呢
就是这些只留下了一些1 1
这些1的位置呢
我们看到
正好是在不同行不同列的1
所以这些实际上大家可以看到
实际上都是一些置换阵的行列式
那么这些1所在的位置呢
对应的这些小脚标
比如说这是2 3
那么就在第二行第三列有一个1
比如说这是3 2
那么就在第三行第二列有一个1
因为它们正好是从这块提出来的
这样呢
我们整个这个矩阵的行列式
就得到了
是不同行不同列的元素的乘积
那么正负号呢实际上
也就是说这些置换阵的行列式
我们都知道
它的结果是正1或负1
所以实际上
只是提供它的正号或负号
正负号由置换阵的行列式来给出
好 我们总结一下
它的一般项是在不同行不同列
所以我们如果第一行
取是第i1列的元素
第二行取第i2列的元素
第三行取第i3列的元素
那么i1 i2 i3呢
它们是互不相同的
所以i1 i2 i3
是1 2 3一个重新的排列
比如说我们看一下
在第一个中呢
它取的是1 2 3
第一列和第二列 第三列
第二个中呢
它取的是1 3 2
这是1 2 3的一个重新排列
那么如果这样一个排列呢
实际上是对应的一个置换阵的
这个置换阵呢它的行列式
就是在相应的位置 这块放1
这个1是在第i1列
这一块有一个1
这是在第i2列 这一个是i3列
所以置换阵的行列式呢
如果取-1的话 我们叫奇排列
如果取+1的话 我们叫偶排列
比如说3 1 2
那么它对应的是这样一个形式
2 1 3
也就是说在第一行中
我们在第二列放一个1
在第二行中的第一个位置
放一个1
第三行中
我们在第三个位置放一个1
那么我们可以看到
一般的情况那么1 2到n呢
它有n阶乘个排列
这每一个排列呢
对应着一个置换阵
置换阵的元素呢
它是由这个重新排列给出来的
那么其中置换阵
我们在一个排列中实行一个对换
得到一个新排列
那么相当于置换阵中的某两行
做一个对换
得到一个新的置换阵
那么大家知道
当一个置换阵做对换以后
它的行列式变成一个-1
所以呢原来一个奇排列
当对换一下以后
就变成一个偶排列
偶排列对换一下
就变成一个奇排列
由此我们看到
奇排列和偶排列是一样多的
它们做一个对换
奇偶性就变一次
所以有二分之阶乘个奇排列
还有二分之阶乘个偶排列
一般的呢
我们把这样一个行列式呢
我们可以通过拆分的办法
把它拆分成一些
不同行不同列的元素
得到这种行列式
这样一共有n阶乘个
保证了这些元素在不同行不同列
然后呢
我们可以把这些数都提出去
因为在每一列
只有一个aij
其他地方全是0
所以它可以提出去
剩下的呢
就是这样一个行列式值
这个行列式值呢是取正1或者负1
它取决于
这个排列是奇排列还是偶排列
那么这个呢一共有n阶乘项
例如这样一个四阶的行列式
那么我们可以看到
这一列中呢有两个1
这一列中也有两个1
每一列中都是两个1
所以我们通过拆分
保证每一列中只有一个1
那么我们可以先
拆分以后我们会发现
这一列中拆分呢
可以拆分出一个
第一列拆分出1 0这样一个向量
其他列不动
另外一个是0 0 0 1
这第一列拆分出来的
那么如果第二列
我们看到0 1 1 0
它可以拆分出0 1 0 0
和0 0 1 0
那么大家可以看到
如果按第二列拆分产生的这个
和第一列拆分产生的这个
那么有可能碰在一起
就会导致一个行列式
有相同的两列
所以呢 它们必然取0
所以为了保证这样通过拆分呢
实际留下的只有这两个行列式
就是我们保证它要拆分以后
元素在不同行不同列
那么这两个行列式呢
它们分别是两个置换阵的行列式
第一个置换阵呢 我们来看
这个1呢是在第三列
所以这个1在第二列
所以我们第二个是2
这个是第一列 这个是第四列
那么这个置换阵
到底是取正1还是负1呢
那我们看3 2 1 4
我们实际上不需要直接计算
这个置换阵的行列式
我们可以通过两种办法
一种是把这个置换阵
我们进行行变换
调换把它变成一个单位阵
调换一次正负号变一次
那么我们看它要调换多少次
而这个调换过程中
跟这个3 2 1 4
变成1 2 3 4是一一对应的
3 2 1 4我们可以调换一次
就变成了1 2 3 4
那么相当于呢
从这个行列式矩阵中看呢
它的行列式的第一行
和第三行调换一下
所以呢这个行列式值应该是负1
那么我们来看4 3 2 1
4 3 2 1呢
怎么变成1 2 3 4
那么我们可以先把1和4调换一下
1 3 2 4
然后我们把中间两个调换一下
也就是说从4 3 2 1
调换到1 2 3 4
一共走了两遍
那么走了两步以后呢
那么它的正负号调换两次
而这个正负号是正的
所以我们看到
4 3 2 1也是正的
这个调换过程
跟整个置换阵的调换过程
是完全一一对应的
那么这个行列式的值呢
我们最后得到它等于0
我们在前面已经说过
A可逆呢
当且仅当A的行列式不等于0
所以我们可以看到
这个行列式中的矩阵
它是一个不可逆的
不可逆的意味着它的列
或者它的行是线性相关的
那我们可以仔细检查
发现第一行加第三行
等于第二行加第四行
所以它是一个奇异矩阵
用以上的方法来求行列式呢
它的计算量比较大
那么另外一个办法呢
就是使用递归的办法
就是将A的行的或者列消去
再写成n-1阶的行列式的组合
这样可以不断的把n阶的
化成n-1阶的行列式
再把n-1阶的行列式化成n-2阶的
不断的递归的算
那么为此我们先要定义
余子式的概念
设A是一个n阶方阵
Mij就是把A的第i行和第j列划去
得到的一个n-1阶的矩阵
比如说A是这样一个四阶的方阵
那么M12呢
就是把A的第一行和第二列划去
那么剩下的得到的
一个三阶的矩阵
这个矩阵呢
它的行列式我们称为余子式
如果我们给它加上一个正负号
这个正负号的加法呢
就是前面加上一个-1的i+j次方
那么我们就把它叫做代数余子式
那我们可以看到
每一个aij
它实际上对应着一个余子式Mij
余子式加上正负号呢就是Cij
一个方阵它的每一个元素
对应着一个代数余子式
它是一个数
这个代数余子式呢
实际上是一个
n-1阶矩阵的行列式
带有正负号的
好 我们的定理是说
A的行列式呢
实际上是把A的第i行
A的第i行是这些元素
i是任意取的一个
A的第i行乘上
它们相应的代数余子式
或者我们用列的角度说也行
就是A的第j列
乘上它们的代数余子式
那么当然下面这个
我们可以从A的转置的角度来说
因为A的第i行
就是A转置的第i列
A的第j列就是A转置的第j行
好 我们用实际例子来检查一下
这个定理
这是一个四阶的矩阵
那么来算它的行列式
我们刚才说了
一个矩阵的行列式呢
是任取它其中的某一行
然后用这一行
乘上相应的代数余子式再求和
或者取任意列
乘上相应的代数余子式再求和
那么这个例子中呢
我们不妨取第一行
那么H4呢
就等于第一行的每一个元素
乘上它们的代数余子式
这个就是我们的a11
那么a11代数余子式
就是把a11它所在的行和列划掉
算这个
那么这是a12
a12它的代数余子式呢
按正常的应该是等于负1的
它的第一行第二列
再乘上它的余子式
那么这个值呢 在我们这儿
就等于负的这个行列式
那么这两个行列式本身是三阶的
也不容易一下看出来
所以我们还要继续往下算
那么这时候算的时候呢
从刚才我们这个计算
我们可以得到启发
就是H4的后面
第一行的后面两个元素是0
所以我们根本不需要
算它的相应的代数余子式
就是C13加上0乘C14
这个启发我们呢
如果在某一行中有很多0
或者某一列中有很多0
那么我们可以少计算
它的代数余子式
那么现在我们算这个行列式
那么我们首先呢
对它进行一个行变换
这个行变换以后呢
我们可以看到最后一列
只有一个1
那么这两个行列式
我们知道是一样的
因为做了一个
第一类的初等行变换
那么如果我们按照
最后一列展开的话
这个行列式值呢
应该是最后一列
乘上它们相应的代数余子式
因为它正常应该等于0
乘上它的代数余子式
0在第一行第三列
所以是C13加1
乘以它的代数余子式C23
加上0乘上C33
所以最后就等于
1乘上代数余子式
这个代数余子式呢
它前面的正负号我们看到
等于-1的2加3
这个是-1的2加3 所以是负号
这样我们就算完了
同样的道理我们可以算
后面这个的行列式
最后我们可以计算出
H4的行列式是等于8
-课前引言
--课前引言
-1.1 引言
--1.1 引言
-1.2 n维向量空间中的点
-1.3 向量
--1.3 向量
-1.4 向量空间的定义
-1.5 向量空间的线性组合
-1.6 向量的点积、长度
-1.7 向量的夹角
-1.8 两个不等式
-第一讲 向量及其运算--1.9 课后作业
-2.1 矩阵与向量的乘积
-2.2 可逆矩阵
--2.2 可逆矩阵
-2.3 线性方程组的行图和列图
-第二讲 矩阵与线性方程组--2.4 课后作业
-3.1 Gauss消元法(上)
-3.1 Gauss消元法(下)
-3.2 消元法的矩阵表示 3.2.1 消去矩阵
-3.2 消元法的矩阵表示 3.2.2 置换阵
-3.2 消元法的矩阵表示 3.2.3 初等行(列)变换和初等矩阵
-第三讲 高斯消元法--3.3 课后作业
-4.1 矩阵
--4.1 矩阵
-4.2 矩阵的加法和数乘
-4.3 矩阵的乘法
-4.4 矩阵的乘法的性质
-4.5 矩阵的方幂
-4.6 关于矩阵乘法的引入
-4.7 分块矩阵
--4.7 分块矩阵
-4.8 矩阵的转置
-第四讲 矩阵的运算--4.9 课后作业
-5.1 可逆矩阵的定义
-5.2 矩阵可逆的性质
-5.3 初等矩阵的逆
-5.4 Gauss-Jordan消元法求A的逆
-5.5 矩阵可逆与主元个数
-5.6 下三角矩阵的逆
-5.7 分块矩阵的消元和逆
-第五讲 矩阵的逆--5.8 课后作业
-6.1 LU分解
--LU分解
-6.2 用LU分解解线性方程组
-6.3 消元法的计算量
--消元法的计算量
-6.4 LU分解的存在性和唯一性
-6.5 对称矩阵的LDL^T分解
-6.6 置换矩阵
--置换矩阵
-6.7 PA=LU分解
--PA=LU分解
-第六讲 LU分解--6.8 课后作业
-7.1 引言
--7.1 引言
-7.2 向量空间和子空间
-7.3 列空间和零空间
-7.4 阶梯形
--7.4 阶梯形
-第七讲 向量空间--7.5 课后作业
-8.1 引言
--8.1 引言
-8.2 基础解系
--8.2 基础解系
-8.3 简化行阶梯形的列变换
-第八讲 求解齐次线性方程组--8.4 课后作业
-9.1 复习
-9.2 求特解
-9.3 解的一般性讨论
-第九讲 求解非齐次线性方程组--9.4 课后作业
-10.1 引言
--引言
-10.2 n维空间的坐标系
-10.3 无关性、基与维数
-10.4 无关性、基与维数的性质
-10.5 关于秩的不等式
-第十讲 线性无关、基与维数--10.6 课后作业
-11.1 四个基本子空间的基
--11.1
-11.2 维数公式
--11.2
-11.3 例题
--11.3
-第十一讲 四个基本子空间的基和维数--11.4 课后作业
-12.1 引言
--12.1
-12.2 四个子空间的正交性
--12.2
-12.3 正交补
--12.3
-12.4 Ax=b在行空间中的唯一性
--12.4
-第十二讲 四个基本子空间的正交关系--12.5 课后作业
-13.1 引言
--13.1 引言
-13.2 点在直线和平面上的投影
-13.3 一般情形
-第十三讲 正交投影--13.4 课后作业
-14.1 复习
--14.1 复习
-14.2 最小二乘法
-14.3 最小二乘法的应用:曲线拟合
-第十四讲 最小二乘法--14.4 课后作业
-15.1 引言
--15.1 引言
-15.2 正交向量组和正交矩阵
-15.3 Gram-Schmidt正交化过程
-15.4 QR分解
-第十五讲 Gram-Schmidt正交化--15.5 课后作业
-16.1 引言
--16.1 引言
-16.2 二阶行列式的几何含义
-16.3 一般行列式的定义
-16.4 行列式和初等变换
-第十六讲 行列式的基本性质--16.5 课后作业
-17.1 行列式计算公式与展开定理
-17.2 典型例题
-第十七讲 行列式的计算--17.3 课后作业
-18.1 引言
--18.1 引言
-18.2.1 求逆矩阵公式
-18.2.2 线性方程组的公式解
-18.3 计算有向长度、面积和体积
-18.4 和QR分解的联系
-第十八讲 Cramer法则及行列式的几何意义--18.5 课后作业
-19.1 引言和定义
--default
-19.2 例
--default
-19.3 特征值的性质
--default
-第十九讲 特征值与特征向量--19.4 课后作业
-20.1 矩阵可对角化的条件
--default
-20.2 特征值的代数重数和几何重数
--default
-20.3 矩阵可对角化的应用
--default
-20.4 同时对角化
--default
-20.5 小结
--default
-第二十讲 矩阵的对角化--20.6 课后作业
-21.1 引言
--21.1 引言
-21.2 A可对角化的情形
-21.3 矩阵的指数函数
-21.4 二阶常系数线性微分方程
-21.5 微分方程的稳定性
-第二十一讲 特征值在微分方程中的应用--21.6 课后作业
-22.1 实对称矩阵的特征值与特征向量
-22.2 实对称阵正交相似于对角阵
-22.3 实对称阵特征值与主元的关系
-22.4 小结
--22.4 小结
-第二十二讲 实对称矩阵--22.5 课后作业
-总结和预告