行列式的计算方法(含四种,看完就会!)
行列式的計算方法
- 前言
- 一、對角線法
- 二、代數余子式法
- 三、等價轉化法
- 四、逆序數法
- 總結
前言
提示:本文主要講述行列式的求解方法,所以本文側重于方法的講解,而并非推導。主要思路為從三階行列式舉例,再過渡到高階行列式的通用方法 。
以下是本篇文章正文內容:
一、對角線法
▍以三階行列式為例:
D3=∣a11a12a13a21a22a23a31a32a33∣D_3= \left| \begin{matrix} a_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\\ \end{matrix} \right| D3?=∣∣∣∣∣∣?a11?a21?a31??a12?a22?a32??a13?a23?a33??∣∣∣∣∣∣?
①將第一、二列平移到行列式右側
②如圖做出六條斜對角線
③對角線上的元素相乘,紅色相加的和 減去 藍色相加的和
D3=D_3= D3?=
a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32} a11?a22?a33?+a12?a23?a31?+a13?a21?a32?
?a13a22a31?a11a23a32?a12a21a33-a_{13}a_{22}a_{31}-a_{11}a_{23}a_{32}-a_{12}a_{21}a_{33} ?a13?a22?a31??a11?a23?a32??a12?a21?a33?
對角線法也是三階行列式計算使用最廣泛的方法
▍ 對角線法適用于二、三階行列式,對于更高階的行列式暫時未找到規律
二、代數余子式法
▍以三階行列式為例:
例:D3=∣a11a12a13a21a22a23a31a32a33∣例:D_3= \left| \begin{matrix} a_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\\ \end{matrix} \right| 例:D3?=∣∣∣∣∣∣?a11?a21?a31??a12?a22?a32??a13?a23?a33??∣∣∣∣∣∣?
以第一行展開,得D3=以第一行展開,得D_3= 以第一行展開,得D3?=
=(?1)1+1a11M11+(?1)1+2a12M12+(?1)1+3a13M13=\left( -1 \right) ^{1+1}a_{11}M_{11}+\left( -1 \right) ^{1+2}a_{12}M_{12}+\left( -1 \right) ^{1+3}a_{13}M_{13} =(?1)1+1a11?M11?+(?1)1+2a12?M12?+(?1)1+3a13?M13?
=a11∣a22a23a32a33∣?a12∣a21a23a31a33∣+a13∣a21a22a31a32∣=a_{11}\left| \begin{matrix} a_{22}& a_{23}\\ a_{32}& a_{33}\\ \end{matrix} \right|-a_{12}\left| \begin{matrix} a_{21}& a_{23}\\ a_{31}& a_{33}\\ \end{matrix} \right|+a_{13}\left| \begin{matrix} a_{21}& a_{22}\\ a_{31}& a_{32}\\ \end{matrix} \right| =a11?∣∣∣∣?a22?a32??a23?a33??∣∣∣∣??a12?∣∣∣∣?a21?a31??a23?a33??∣∣∣∣?+a13?∣∣∣∣?a21?a31??a22?a32??∣∣∣∣?
對于任一行(列)都可進行展開
▍例n階行列式:
Dn=∣a11a12?a1na21a22?a2n???an1an2?ann∣D_n=\left| \begin{matrix} 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{matrix} \right| Dn?=∣∣∣∣∣∣∣∣∣?a11?a21??an1??a12?a22??an2??????a1n?a2n??ann??∣∣∣∣∣∣∣∣∣?
以第 i 行展開:
=(?1)i+1ai1Mi1+(?1)i+2ai2Mi2+?+(?1)i+nainMin=\left( -1 \right) ^{i+1}a_{i1}M_{i1}+\left( -1 \right) ^{i+2}a_{i2}M_{i2}+\cdots +\left( -1 \right) ^{i+n}a_{in}M_{in} =(?1)i+1ai1?Mi1?+(?1)i+2ai2?Mi2?+?+(?1)i+nain?Min?
以第 j 列展開:
=(?1)1+ja1jM1j+(?1)2+ja2jM2j+?+(?1)n+janjMnj=\left( -1 \right) ^{1+j}a_{1j}M_{1j}+\left( -1 \right) ^{2+j}a_{2j}M_{2j}+\cdots +\left( -1 \right) ^{n+j}a_{nj}M_{nj} =(?1)1+ja1j?M1j?+(?1)2+ja2j?M2j?+?+(?1)n+janj?Mnj?
例:∣01021531412∣=(?1)1+2∣3221∣=1例: \left| \begin{matrix} 0& 1& 0\\ 2& 15& 3\\ 1& 41& 2\\ \end{matrix} \right|=\left( -1 \right) ^{1+2}\left| \begin{matrix} 3& 2\\ 2& 1\\ \end{matrix} \right|=1 例:∣∣∣∣∣∣?021?11541?032?∣∣∣∣∣∣?=(?1)1+2∣∣∣∣?32?21?∣∣∣∣?=1
本例中,利用代數余子式法能夠簡便運算
三、等價轉化法
①行列式的某一行(列)的各元素乘同一數然后加到另一行(列)對應的元素上去,行列式不變 ②行列式中某一行(列)的所有元素的公因子可以提到行列式記號的外面轉化法的核心思想是將行列式轉化成上三角行列式
直接舉例:
D4=∣3111131111311113∣D_4=\left| \begin{matrix} 3& 1& 1& 1\\ 1& 3& 1& 1\\ 1& 1& 3& 1\\ 1& 1& 1& 3\\ \end{matrix} \right| D4?=∣∣∣∣∣∣∣∣?3111?1311?1131?1113?∣∣∣∣∣∣∣∣?
∣3111131111311113∣=r1+r2+r3+r4∣6666131111311113∣=r1÷66∣1111131111311113∣\left| \begin{matrix} 3& 1& 1& 1\\ 1& 3& 1& 1\\ 1& 1& 3& 1\\ 1& 1& 1& 3\\ \end{matrix} \right|\xlongequal{r_1+r_2+r_3+r_4}\left| \begin{matrix} 6& 6& 6& 6\\ 1& 3& 1& 1\\ 1& 1& 3& 1\\ 1& 1& 1& 3\\ \end{matrix} \right|\xlongequal{r_1\div 6}6\left| \begin{matrix} 1& 1& 1& 1\\ 1& 3& 1& 1\\ 1& 1& 3& 1\\ 1& 1& 1& 3\\ \end{matrix} \right| ∣∣∣∣∣∣∣∣?3111?1311?1131?1113?∣∣∣∣∣∣∣∣?r1?+r2?+r3?+r4?∣∣∣∣∣∣∣∣?6111?6311?6131?6113?∣∣∣∣∣∣∣∣?r1?÷66∣∣∣∣∣∣∣∣?1111?1311?1131?1113?∣∣∣∣∣∣∣∣?
=r2?r1,r3?r1,r4?r16∣1111020000200002∣=6×1×2×2×2=48\xlongequal{r_2-r_1,r_3-r_1,r_4-r_1}6\left| \begin{matrix} 1& 1& 1& 1\\ 0& 2& 0& 0\\ 0& 0& 2& 0\\ 0& 0& 0& 2\\ \end{matrix} \right|=6\times1\times 2\times 2\times 2=48 r2??r1?,r3??r1?,r4??r1?6∣∣∣∣∣∣∣∣?1000?1200?1020?1002?∣∣∣∣∣∣∣∣?=6×1×2×2×2=48
四、逆序數法
▍以三階行列式為例
D3=∣a11a12a13a21a22a23a31a32a33∣=∑(?1)ta1p1a2p2a3p3D_3=\left| \begin{matrix} a_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\\ \end{matrix} \right| =\sum{\left( -1 \right) ^ta_{1p_1}a_{2p_2}a_{3p_3}} D3?=∣∣∣∣∣∣?a11?a21?a31??a12?a22?a32??a13?a23?a33??∣∣∣∣∣∣?=∑(?1)ta1p1??a2p2??a3p3??
t為排列?p1p2p3的逆序數t\text{為排列 }p_1p_2p_3\ \text{的逆序數} t為排列?p1?p2?p3??的逆序數
其中p1、p2、p3≤3,且各不相同其中p_1\text{、}p_2\text{、}p_3\text{≤3,且各不相同} 其中p1?、p2?、p3?≤3,且各不相同
▍對于n階行列式:
Dn=∣a11a12?a1na21a22?a2n???an1an2?ann∣D_n=\left| \begin{matrix} 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{matrix} \right| Dn?=∣∣∣∣∣∣∣∣∣?a11?a21??an1??a12?a22??an2??????a1n?a2n??ann??∣∣∣∣∣∣∣∣∣?
=∑(?1)ta1p1a2p2?anpn=\sum{\left( -1 \right) ^ta_{1p_1}a_{2p_2}\cdots a_{np_n}} =∑(?1)ta1p1??a2p2???anpn??
t為排列?p1p2?pn的逆序數t\text{為排列 }p_1p_2\cdots p_n\ \text{的逆序數} t為排列?p1?p2??pn??的逆序數
其中p1、p2?pn≤n,且各不相同其中p_1\text{、}p_2\cdots p_n\text{≤n,且各不相同} 其中p1?、p2??pn?≤n,且各不相同
前三種方法的本質其實都是逆序數法,逆序數法也是行列式求解最基礎的方法,但使用起來更加復雜總結
本文講述了四種行列式的計算方法:
▍其中對角線法,是使用最簡單、最廣泛的方法
▍代數余子式法和等價轉化法,在特定情況下能極大程度上簡便運算,但需要讀者對行列式進行靈活地觀察
▍逆序數法,是一種更加基礎的方法,使用起來比較復雜
提示:以上是本人關于行列式學習的體會,若有錯誤,歡迎大家批評和交流(*^▽ ^*)/
總結
以上是生活随笔為你收集整理的行列式的计算方法(含四种,看完就会!)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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