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行列式的計算的簡便方法

發布時間:2025-07-22 21:41:53

Ⅰ 二階行列式的計算

二階行列式的計算如上圖

行列式在數學中,是一個函數,其定義域為det的矩陣A,取值為一個標量,寫作det(A)或 | A | 。

行列式的計算方法

一 化成三角形行列式法

先把行列式的某一行(列)全部化為 1 ,再利用該行(列)把行列式化為三角形行列式,從而求出它的值,這是因為所求行列式有如下特點:1 各行元素之和相等; 2 各列元素除一個以外也相等。

充分利用行列式的特點化簡行列式是很重要的.

二 降階法

根據行列式的特點,利用行列式性質把某行(列)化成只含一個非零元素,然後按該行(列)展開。展開一次,行列式降低一階,對於階數不高的數字行列式本法有效。

三 拆成行列式之和(積)

把一個復雜的行列式簡化成兩個較為簡單的。

四 利用范德蒙行列式

根據行列式的特點,適當變形(利用行列式的性質——如:提取公因式;互換兩行(列);一行乘以適當的數加到另一行(列)去; ...) 把所求行列式化成已知的或簡單的形式。其中范德蒙行列式就是一種。這種變形法是計算行列式最常用的方法。

五加邊法

要求:1 保持原行列式的值不變; 2 新行列式的值容易計算。根據需要和原行列式的特點選取所加的行和列。加邊法適用於某一行(列)有一個相同的字母外,也可用於其第 列(行)的元素分別為 n-1 個元素的倍數的情況。

六 綜合法

計算行列式的方法很多,也比較靈活,總的原則是:充分利用所求行列式的特點,運用行列式性質及上述常用的方法,有時綜合運用以上方法可以更簡便的求出行列式的值;有時也可用多種方法求出行列式的值.。

Ⅱ 計算行列式簡單的方法

1、利用行列式定義直接計算:行列式是由排成n階方陣形式的n²個數aij(i,j=1,2,...n)確定的一個數,其值為n項之和。2、利用行列式的性質計算。3、化為三角形行列式計算:若能把一個行列式經過適當變換化為三角形,其結果為行列式主對角線上元素的乘積。因此化三角形是行列式計算中的一個重要方法。
行列式在數學中,是一個函數,其定義域為det的矩陣A,取值為一個標量,寫作det(A)或|A|。無論是在線性代數、多項式理論,還是在微積分學中(比如說換元積分法中),行列式作為基本的數學工具,都有著重要的應用。

行列式可以看做是有向面積或體積的概念在一般的歐幾里得空間中的推廣。或者說,在n維歐幾里得空間中,行列式描述的是一個線性變換對「體積」所造成的影響。
①行列式A中某行(或列)用同一數k乘,其結果等於kA。

②行列式A等於其轉置行列式AT(AT的第i行為A的第i列)。

③若n階行列式|αij|中某行(或列);行列式則|αij|是兩個行列式的和,這兩個行列式的第i行(或列),一個是b1,b2,…,bn;另一個是с1,с2,…,сn;其餘各行(或列)上的元與|αij|的完全一樣。

④行列式A中兩行(或列)互換,其結果等於-A。⑤把行列式A的某行(或列)中各元同乘一數後加到另一行(或列)中各對應元上,結果仍然是A。

Ⅲ 線性代數行列式的計算有什麼技巧嗎

線性代數行列式有如下計算技巧:

1、行列式A中某行(或列)用同一數k乘,其結果等於kA。

2、行列式A等於其轉置行列式AT(AT的第i行為A的第i列)。

3、若n階行列式|αij|中某行(或列);行列式則|αij|是兩個行列式的和,這兩個行列式的第i行(或列),一個是b1,b2,…,bn;另一個是с1,с2,…,сn;其餘各行(或列)上的元與|αij|的完全一樣。

4、行列式A中兩行(或列)互換,其結果等於-A。 ⑤把行列式A的某行(或列)中各元同乘一數後加到另一行(或列)中各對應元上,結果仍然是A。

線性代數行列式在數學中,是一個函數,其定義域為det的矩陣A,取值為一個標量,寫作det(A)或 | A | 。無論是在線性代數、多項式理論,還是在微積分學中(比如說換元積分法中),行列式作為基本的數學工具,都有著重要的應用。

(3)行列式的計算的簡便方法擴展閱讀

線性代數重要定理:

1、每一個線性空間都有一個基。

2、對一個n行n列的非零矩陣A,如果存在一個矩陣B使AB=BA=E,則A為非奇異矩陣(或稱可逆矩陣),B為A的逆陣。

3、矩陣非奇異(可逆)當且僅當它的行列式不為零。

4、矩陣非奇異當且僅當它代表的線性變換是個自同構。

5、矩陣半正定當且僅當它的每個特徵值大於或等於零。

6、矩陣正定當且僅當它的每個特徵值都大於零。

7、解線性方程組的克拉默法則。

8、判斷線性方程組有無非零實根的增廣矩陣和系數矩陣的關系。

註:線性代數被廣泛地應用於抽象代數和泛函分析中;通過解析幾何,線性代數得以被具體表示。線性代數的理論已被泛化為運算元理論。由於科學研究中的非線性模型通常可以被近似為線性模型,使得線性代數被廣泛地應用於自然科學和社會科學中。

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