【线性代数】1行列式

news/2025/2/22 7:34:27/

1. 行列式的概念

行列式的符号表示:\left | A \right |,det(A)

行列式的计算结果:一个数

计算模型1:二阶行列式

二阶行列式:$\begin{vmatrix} a &b\\ c & d \end{vmatrix}=ad-bc$

三阶行列式:$\begin{vmatrix} 3 & 0 & 4 \\ 2 & -1 & 7 \\-5 & 3 & 1\end{vmatrix}$

n阶行列式:$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1n}\\ a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2n}\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nn}\end{vmatrix}$

🍎计算行列式 \begin{vmatrix} 1&-1\\ 4&2 \end{vmatrix}

\begin{vmatrix} 1&-1\\ 4&2 \end{vmatrix}=1\times 2-\left ( -1 \right )\times 4=6


计算模型2:上三角形行列式

上三角形行列式特征:主对角线下皆为0。

上三角形行列式:\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ 0 & a_{22} & a_{23} \\ 0 & 0 & a_{33} \end{vmatrix}=a_{11}a_{22}a_{33}

化上三角形通用方法:主对角线下,逐列变0。


2. 行列式的性质

性质1:倍加值不变

某行(列)加减另一行(列)的几倍,行列式的值不变。

行:row

列:column

🍎计算行列式 \begin{vmatrix} 1 & -2 & 4 \\ 1 & 1 & 2 \\ 3 & 9 & 5 \end{vmatrix}.

\begin{vmatrix} 1 & -2 & 4 \\ 1 & 1 & 2 \\ 3 & 9 & 5 \end{vmatrix}\frac{r_2-1r_1}{r_3-3r_1} \begin{vmatrix} 1 & -2 & 4 \\ 0 & 3 & -2 \\ 0 & 15 & -7 \end{vmatrix}

\begin{vmatrix} 1 & -2 & 4 \\ 1 & 1 & 2 \\ 3 & 9 & 5 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 1 & -2 & 4 \\ 0 & 3 & -2 \\ 0 & 15 & -7 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 1 & -2 & 4 \\ 0 & 3 & -2 \\ 0 & 0 & 3 \end{vmatrix}=1\times3\times3=9

🍎计算行列式 \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ -2 & 0 & -5 \\ 5 & 6 & 7 \end{vmatrix}.

\begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ -2 & 0 & -5 \\ 5 & 6 & 7 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 4 & 1 \\ 0 & -4 & -8 \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 4 & 1 \\ 0 & 0 & -7 \end{vmatrix}=1\times4\times(-7)=-28


性质2:互换要变号

互换行列式的某两行(列),行列式变号。

🍎计算行列式 \begin{vmatrix} 2 & 3 & 5 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 4 & 7 \end{vmatrix}.
\begin{vmatrix} 2 & 3 & 5 \\ 0 & 0 & 1 \\ 0 & 4 & 7 \end{vmatrix}\quad\underline{r_2\leftrightarrow r_3}\quad-\quad \begin{vmatrix} 2 & 3 & 5 \\ 0 & 4 & 7 \\ 0 & 0 & 1 \end{vmatrix}\quad=-(2\times4\times1)=-8


性质3:提取公因子

行列式中,某一行(列)所有元素的公因子可以提到行列式记号外。

🍎已知\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ h & i & j \end{vmatrix}=3,则


http://www.ppmy.cn/news/1572487.html

相关文章

DeepAR:一种用于时间序列预测的深度学习模型

介绍 DeepAR是一种基于递归神经网络(RNN)的时间序列预测模型,由亚马逊在2017年提出。它特别适用于处理多变量时间序列数据,并能够生成概率预测。DeepAR通过联合训练多个相关时间序列来提高预测性能,从而在实际应用中表…

Docker+Jenkins自动化部署SpringBoot项目【详解git,jdk,maven,ssh配置等各种配置,附有示例+代码】

文章目录 DockerJenkins部署SpringBoot项目一.准备工作1.1安装jdk111.2安装Maven 二.Docker安装Jenkins2.1安装Docker2.2 安装Jenkins2.3进入jenkins 三.Jenkins设置3.1安装jenkins插件3.2全局工具配置全局配置jdk全局配置maven全局配置git 3.3 系统配置安装 Publish Over SSH …

React中PureComponent的用法

PureComponent 是 React 中的一个类组件,继承自 React.Component,它提供了一个优化性能的机制。PureComponent 会自动实现 shouldComponentUpdate 方法,只有当组件的 props 或 state 发生变化时,组件才会重新渲染。 1. 工作原理 …

MySQL稍微进阶

一.数据库约束 1.约束类型: NOT NULL: 并且也是无法通过update进行修改的。 2.unique 3.default 建表是default指定在某个变量之后。 primary key主键: 主键是身份的唯一标识,并且也不能设定多个主键,并且主键包含NO…

MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】动态窗口法(DWA)及其算法变种(附matlab、C++和python代码实现)

目录 前言 算法原理 什么是滑动窗口? 核心思想 关键点: 什么是动态窗口算法 改进DWA算法中的评价函数权重 模糊控制自适应调整权重 算法步骤 算法流程 算法流程图 评分的计算方法 目标得分(Goal Score) 障碍物得分(Obstacle Score) 速度得分(Speed Score)…

docker 基础命令使用(ubuntu)

docker 状态查询 docker ps docker ps -adocker --version docker info docker --help docker run --help docker ps --help ...docker 操作镜像命令 docker imagesdocker rmi 镜像id/镜像名docker 操作容器命令 docker ps docker ps -adocker run 命令 # 端口映射 -p 参数…

【Reverse】Base64魔改逆向及例题Ezbase(编码表、索引值)(附C、python解密脚本)

目录 一.思维导图二.加密原理三.算法识别与解密C代码四.魔改方式五.魔改例题Ezbase六.python解密代码 一.思维导图 先附上我自己的对于逆向题中Base64算法的思维导图 二.加密原理 Base64加解密原理这里就不说了 大概就是这张图 三.算法识别与解密C代码 Base64的C代码目前…

【3.Git与Github的历史和区别】

目录 Git的历史和Github的区别本质和功能 Git的历史和Github的区别 Git是由Linux内核的创造者Linus Torvalds于2005年创建的。当时,Linux内核开源项目使用BitKeeper作为版本控制系统,但2005年BitKeeper的商业公司终止了与Linux社区的合作,收…