线性代数学习笔记(四)——行列式按行展开

线性代数学习笔记(四)——行列式按行展开本篇笔记介绍了行列式按行或按列展开定理 异乘变零定理 拉普拉斯定理和行列式相乘定理

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本篇笔记介绍了行列式按行或按列展开定理、异乘变零定理、拉普拉斯定理和行列式相乘定理。

1 行列式按行(列)展开定理

余子式:去掉行列式指定元素所在行和所在列元素后得到的新行列式(顾名思义,即剩余子集行列式)。
D = ∣ 1 1 0 ( 3 ) 1 1 1 1 2 ② 3 4 5 5 6 6 ∣ D=\begin{vmatrix} 1&1&0&(3)\\ 1&1&1&1\\ 2&②&3&4\\ 5&5&6&6\\ \end{vmatrix} D=
11251150136(3)146

M 32 = ∣ 1 0 3 1 1 1 5 6 6 ∣ M_{32}=\begin{vmatrix} 1&0&3\\ 1&1&1\\ 5&6&6\\ \end{vmatrix}\uad M32=
115016316

M 14 = ∣ 1 1 1 2 2 3 5 5 6 ∣ M_{14}=\begin{vmatrix} 1&1&1\\ 2&2&3\\ 5&5&6\\ \end{vmatrix} M14=
125125136

余子式使用符号 M i j M_{ij} Mij表示。

代数余子式:在余子式前面添加 ( − 1 ) i + j (-1)^{i+j} (1)i+j符号。
A 32 = ( − 1 ) 3 + 2 ∣ 1 0 3 1 1 1 5 6 6 ∣ A_{32}=(-1)^{3+2}\begin{vmatrix} 1&0&3\\ 1&1&1\\ 5&6&6\\ \end{vmatrix}\uad A32=(1)3+2
115016316

A 14 = ( − 1 ) 1 + 4 M 14 A_{14}=(-1)^{1+4}M_{14} A14=(1)1+4M14

代数余子式使用符号 A i j A_{ij} Aij表示。

行列式按某行(列)展开定理:给定一个行列式,它的值等于任意一行(列)中各元素与其对应的代数余子式乘积之和。即:

按行展开: D = a i 1 A i 1 + a i 2 A i 2 + . . . + a i n A i n D=a_{i1}A_{i1}+a_{i2}A_{i2}+…+a_{in}A_{in} D=ai1Ai1+ai2Ai2++ainAin
按列展开: D = a 1 j A 1 j + a 2 j A 2 j + . . . + a n j A n j D=a_{1j}A_{1j}+a_{2j}A_{2j}+…+a_{nj}A_{nj} D=a1jA1j+a2jA2j++anjAnj

∣ 1 1 2 0 1 0 2 3 5 ∣ = 0 × A 21 + 1 × ( − 1 ) 2 + 2 ∣ 1 2 2 5 ∣ + 0 × A 23 \begin{vmatrix} 1&1&2\\ 0&1&0\\ 2&3&5\\ \end{vmatrix}=0×A_{21}+1×(-1)^{2+2}\begin{vmatrix} 1&2\\ 2&5\\ \end{vmatrix}+0×A_{23}
102113205
=
0×A21+1×(1)2+2
1225
+
0×A23

2 异乘变零定理

某行(列)元素与另一行(列)元素代数余子式的乘积之和等于零。

构造如下行列式(第2、3、4行与行列式 D D D相同):
D 1 = ∣ ⑨ ⑨ ⑨ ⑩ 0 0 8 9 2 2 5 4 ⑨ ⑨ ⑨ ⑩ ∣ D_1=\begin{vmatrix} ⑨&⑨&⑨&⑩\\ 0&0&8&9\\ 2&2&5&4\\ ⑨&⑨&⑨&⑩\\ \end{vmatrix} D1=
02028594

D 1 D_1 D1按第1行展开:
9 × A 11 + 9 × A 12 + 9 × A 13 + 10 × A 14 ② 9×A_{11}+9×A_{12}+9×A_{13}+10×A_{14}\uad② 9×A11+9×A12+9×A13+10×A14

不难发现,表达式①和表达式②完全相同,而行列式 D 1 D_1 D1第1行和第4行对应相等,根据行列式性质3可知其值为0,故异乘变零也。

3 拉普拉斯定理*

k k k阶子式:取定 k k k k k k列,位于交叉位置元素所以构成的行列式。

取定第1行第2行,第1列第2列,得到如下2阶子式:

∣ ① ② ① ① ∣ \begin{vmatrix} ①&②\\ ①&①\\ \end{vmatrix}

余子式:除去 k k k阶子式所在行和所在列后得到的行列式。

上述行列式 D D D的余子式为:
∣ 0 8 9 10 ∣ \begin{vmatrix} 0&8\\ 9&10\\ \end{vmatrix}
09810

代数余子式:在余子式前面添加 ( − 1 ) ( i 1 + i 2 + . . . + i k ) + ( j 1 + j 2 + . . . + j k ) (-1)^{(i_1+i_2+…+i_k)+(j_1+j_2+…+j_k)} (1)(i1+i2++ik)+(j1+j2++jk)符号。

上述行列式 D D D的代数余子式为:
( − 1 ) ( 1 + 2 ) + ( 1 + 2 ) ∣ 0 8 9 10 ∣ (-1)^{(1+2)+(1+2)}\begin{vmatrix} 0&8\\ 9&10\\ \end{vmatrix} (1)(1+2)+(1+2)
09810

拉普拉斯展开定理:在 n n n阶行列式中,任意取定 k k k行,由 k k k行元素组成的所有 k k k阶子式与代数余子式乘积之和等于行列式的值。

假定取定前2行,不难发现,第3、第4和第5列都是0,与前2行任意一个组合得到的2阶子式均为0,即: ∣ 1 0 3 0 ∣ \begin{vmatrix}1&0\\3&0\\\end{vmatrix}
1300
∣ 2 0 4 0 ∣ \begin{vmatrix}2&0\\4&0\\\end{vmatrix}
2400
,所以只有前2列组成的2阶子式 ∣ 1 2 3 4 ∣ \begin{vmatrix}1&2\\3&4\\\end{vmatrix}
1324
不为0。

故: D = ∣ 1 2 3 4 ∣ × ( − 1 ) ( 1 + 2 ) + ( 1 + 2 ) ∣ 3 4 5 1 1 1 8 3 1 ∣ D=\begin{vmatrix} 1&2\\ 3&4\\ \end{vmatrix}×(-1)^{(1+2)+(1+2)}\begin{vmatrix} 3&4&5\\ 1&1&1\\ 8&3&1\\ \end{vmatrix} D=
1324
×
(1)(1+2)+(1+2)
318413511

4 行列式相乘定理

假设 D 1 D1 D1 D 2 D2 D2是两个 n n n阶(同阶)行列式,则它们的乘积可以表示成一个 n n n阶行列式。

运算规则
① 先用 D 1 D1 D1的第1行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第1列元素然后相加,结果作为新行列式的第1行的第1个元素;
② 然后用 D 1 D1 D1的第1行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第2列元素然后相加,结果作为新行列式的第1行的第2个元素;
③ 再用 D 1 D1 D1的第1行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第n列元素然后相加,结果作为新行列式的第1行的第n个元素;
④ 换 D 1 D1 D1的第2行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第1列元素然后相加,结果作为新行列式的第2行的第1个元素;
⑤ 然后用 D 1 D1 D1的第2行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第2列元素然后相加,结果作为新行列式的第2行的第2个元素;
⑥ 再用 D 1 D1 D1的第2行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第n列元素然后相加,结果作为新行列式的第2行的第n个元素;
⑦ 依次最后用 D 1 D1 D1的第n行元素分别乘以 D 2 D2 D2的第n列元素然后相加,结果作为新行列式的第n行的第n个元素。






= ∣ 1 × 1 + 1 × 1 + 1 × 3 1 × 2 + 1 × 3 + 1 × 2 1 × 3 + 1 × 2 + 1 × 1 2 × 1 + 0 × 1 + 0 × 3 2 × 2 + 0 × 3 + 0 × 2 2 × 3 + 0 × 2 + 0 × 1 0 × 1 + 0 × 1 + 3 × 3 0 × 2 + 0 × 3 + 3 × 2 0 × 3 + 0 × 2 + 3 × 1 ∣ =\begin{vmatrix} 1×1+1×1+1×3&1×2+1×3+1×2&1×3+1×2+1×1\\ 2×1+0×1+0×3&2×2+0×3+0×2&2×3+0×2+0×1\\ 0×1+0×1+3×3&0×2+0×3+3×2&0×3+0×2+3×1\\ \end{vmatrix} =
1×1+1×1+1×32×1+0×1+0×30×1+0×1+3×31×2+1×3+1×22×2+0×3+0×20×2+0×3+3×21×3+1×2+1×12×3+0×2+0×10×3+0×2+3×1

= ∣ 5 7 6 2 4 6 9 6 3 ∣ =\begin{vmatrix} 5&7&6\\ 2&4&6\\ 9&6&3\\ \end{vmatrix} =
529746663

= ∣ 1 × 1 + 2 × 0 + 1 × 2 1 × 0 + 2 × 1 + 1 × 0 1 × 2 + 2 × 0 + 1 × 1 2 × 1 + 1 × 0 + 1 × 2 2 × 0 + 1 × 1 + 1 × 0 2 × 2 + 1 × 0 + 1 × 1 1 × 1 + 1 × 0 + 2 × 2 1 × 0 + 1 × 1 + 2 × 0 1 × 2 + 1 × 0 + 2 × 1 ∣ =\begin{vmatrix} 1×1+2×0+1×2&1×0+2×1+1×0&1×2+2×0+1×1\\ 2×1+1×0+1×2&2×0+1×1+1×0&2×2+1×0+1×1\\ 1×1+1×0+2×2&1×0+1×1+2×0&1×2+1×0+2×1\\ \end{vmatrix} =
1×1+2×0+1×22×1+1×0+1×21×1+1×0+2×21×0+2×1+1×02×0+1×1+1×01×0+1×1+2×01×2+2×0+1×12×2+1×0+1×11×2+1×0+2×1

= ∣ 3 2 3 4 1 5 5 1 4 ∣ =\begin{vmatrix} 3&2&3\\ 4&1&5\\ 5&1&4\\ \end{vmatrix} =
345211354

行列式的本质就是一个数,所以不同阶的行列式相乘时,可以先分别求出值,再相乘。

5 引用

《线性代数》高清教学视频 “惊叹号”系列 宋浩老师_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili_1.3 行列式按行展开

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