Bootstrap

行列式计算方法

行列式(Determinant)是线性代数中一个重要的概念,用来描述方阵的一些性质,尤其是与矩阵的可逆性、特征值等有关。下面是几种常见的计算行列式的方法:

1. 2x2矩阵的行列式

对于一个2x2矩阵:

A=\begin{pmatrix} a&b\\ c& d \end{pmatrix}

行列式计算公式是:

det(A)=ad-bc

2. 3x3矩阵的行列式

对于一个3x3矩阵:

A=\begin{pmatrix} a& b&c \\ d& e &f \\ g& h& i \end{pmatrix}

行列式的计算公式是:

det(A)=a\cdot det\begin{pmatrix} e &f \\ h& i \end{pmatrix}-b\cdot det\begin{pmatrix} d &f \\ g& i \end{pmatrix}+c\cdot det\begin{pmatrix} d &e \\ h&g \end{pmatrix}

具体步骤:

  • 计算每个2x2子矩阵的行列式。
  • 按照加减法则将它们加权求和。

3. n x n矩阵的行列式(展开法)

对于n x n的矩阵,可以使用按行或按列展开的方法计算行列式。

以按第一行展开为例,若有矩阵:

A=\begin{pmatrix} a_{11} &a_{12} & \cdots &a_{1n} \\ a_{21}& a_{22} &\cdots &a_{2n} \\ \vdots &\vdots & \ddots &\vdots \\ a_{n1}&a_{n2} & \cdots & a_{nn} \end{pmatrix}

行列式的展开式为:

det(A)=\sum_{j=1}^{n}(-1)^{1+j}a_{1j}\cdot det(A_{1j})

其中,A_{1j}是去掉第1行第j列后的子矩阵,行列式的计算递归进行。

4. 使用初等变换计算行列式

可以通过对矩阵进行初等行变换来简化行列式的计算:

  • 交换两行:行列式符号改变,即乘以-1。
  • 将一行乘以一个常数k:行列式乘以k。
  • 将一行加到另一行:行列式不变。

如果通过初等变换将矩阵化为上三角矩阵或下三角矩阵,行列式等于对角线元素的乘积。

5. 利用LU分解计算行列式

将矩阵A分解为LU形式(上三角矩阵L和下三角矩阵U),则行列式满足:

det(A)=det(L)\cdot det(U)

因为L是单位下三角矩阵,det(L)=1,所以:

det(A)=det(U)

而上三角矩阵U的行列式等于其对角线元素的乘积。

6. Cofactor展开法(伴随矩阵法)

伴随矩阵是通过计算矩阵的每个元素的余子式得到的。

通过余子式和伴随矩阵的关系,也可以计算行列式,特别适用于计算伴随矩阵等问题。


例题

假设我们有如下矩阵:

A=\begin{pmatrix} 1& 2&3 \\ 0& 4 &5\\ 1& 0&6 \end{pmatrix}

方法1:直接按行列式展开(使用3x3矩阵的展开公式)

det(A)=1×(4×6−5×0)−2×(0×6−5×1)+3×(0×0−4×1)=52

方法2:使用初等行变换简化矩阵

  • 用第3行减去第1行,使得第3行的第一列为0:

R_{3}\rightarrow R_{3}-R_{1}\Rightarrow \begin{pmatrix} 1 &2 &3 \\ 0&4 &5 \\ 0& -2 &3 \end{pmatrix}

  • 用第3行加上第2行的两倍,使得第3行第二列为0:

R_{3}\rightarrow R_{3}+2R_{2}\Rightarrow \begin{pmatrix} 1 &2 &3 \\ 0&4 &5 \\ 0& 0 &13 \end{pmatrix}

  • 现在,我们得到了上三角矩阵:

det(A)=1\cdot4 \cdot 13=52

方法3:LU分解

  • 矩阵A的LU分解形式为:A=LU,其中L是下三角矩阵,U是上三角矩阵。
  • 通过高斯消元法,可以得到:

L=\begin{pmatrix} 1 & 0&0 \\ 0& 1 &0 \\ 1 & -2 & 1 \end{pmatrix}         U=\begin{pmatrix} 1 & 2&3 \\ 0& 4 &5 \\ 0 &0 & 13 \end{pmatrix}

  • 行列式是L和U的行列式的乘积。因为L的行列式是1(L是单位下三角矩阵),U的行列式是其对角线元素的乘积,即:

det(U)=1\displaystyle \displaystyle *4*13=52

方法4:Cofactor展开法(伴随矩阵法)

步骤1:计算余子式(Minor)

对于矩阵 A中的每个元素 a_{ij},我们首先计算其余子式 M_{ij},即删除第i行第j列后,剩下的子矩阵的行列式。

去掉第一行第一列,得到的子矩阵:

M_{11}=\begin{pmatrix} 4 &5 \\ 0 & 6 \end{pmatrix}

行列式为:

det(M_{11})=4\times 6-5\times0=24

依次得到det(M_{12})=-5det(M_{13})=-4

步骤2:计算代数余子式(Cofactor)

代数余子式是余子式的值乘以 (-1)^{i+j},其中 i和 j 是元素 a_{ij}的行和列索引。

C _{11}=(-1)^{1+1}\times M_{11}=1\times24=24

C _{12}=(-1)^{1+2}\times M _{12}=-1\times(-5)=5

C _{13}=(-1)^{1+3}\times M _{13}=1\times(-4)=-4

步骤3:计算行列式

根据代数余子式展开行列式:

det(A)=a_{11}\cdot C_{11}+a_{12}\cdot C_{12}+a_{13}\cdot C_{13}=52

;