线性代数(2)行列式6种运算性质

来自B站《猴博士爱讲课》,摘取行列式6种常用的运算性质

1.对角线x,其余a

[ x a a a x a a a x ] = ( x a ) n 1 [ x + ( n 1 ) a ] \begin{bmatrix}x&a&\cdots&a\\a&x&\cdots&a\\\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\a&a&\cdots&x\end{bmatrix}=(x-a)^{n-1}[x+(n-1)a]

  • 矩阵特点:n行n列,除对角线均是x外,矩阵其他数均是a
  • 实例:
    对于矩阵 [ 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 3 3 3 3 2 ] \begin{bmatrix}2&3&3&3\\3&2&3&3\\3&3&2&3\\3&3&3&2\end{bmatrix} ,这里 x = 2 ; a = 3 ; n = 4 x=2;a=3;n=4 代入公式得 ( 2 3 ) 4 1 [ 2 + ( 4 1 ) 3 ] (2-3)^{4-1}[2+(4-1)3] ,化简得-11。

2.矩阵内两行(列)等比矩阵为0

(1)矩阵内两行(列)相同或者成比例时,矩阵为0
(2)某行(列)为两项相加减时,行列式可拆成两个行列式相加减

  • 实例
    对于 [ 1 2 3 2 4 6 5 6 8 ] \begin{bmatrix}1&2&3\\2&4&6\\5&6&8\end{bmatrix} ,由于 r 2 = 2 r 1 r_2=2r_1 ,因此此矩阵为0.

3.某行(列)为两项加减的时,可拆成两个行列式加减形式

  • 实例
    已知 [ a 1 b 1 c 1 a 2 b 2 c 2 a 3 b 3 c 3 ] = 1 \begin{bmatrix}a_1&b_1&c_1\\a_2&b_2&c_2\\a_3&b_3&c_3\end{bmatrix}=1 ,求 [ a 1 b 1 a 1 + c 1 a 2 b 2 a 2 + c 2 a 3 b 3 a 3 + c 3 ] \begin{bmatrix}a_1&b_1&a_1+c_1\\a_2&b_2&a_2+c_2\\a_3&b_3&a_3+c_3\end{bmatrix} ?
    由上述行列式加减的性质,可将原式拆成两个行列式相加的形式,则原式 [ a 1 b 1 a 1 + c 1 a 2 b 2 a 2 + c 2 a 3 b 3 a 3 + c 3 ] = [ a 1 b 1 a 1 a 2 b 2 a 2 a 3 b 3 a 3 ] + [ a 1 b 1 c 1 a 2 b 2 c 2 a 3 b 3 c 3 ] \begin{bmatrix}a_1&b_1&a_1+c_1\\a_2&b_2&a_2+c_2\\a_3&b_3&a_3+c_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}a_1&b_1&a_1\\a_2&b_2&a_2\\a_3&b_3&a_3\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}a_1&b_1&c_1\\a_2&b_2&c_2\\a_3&b_3&c_3\end{bmatrix} ,由于前面矩阵 c 1 = c 3 c_1=c_3 ,因此为0;后面的矩阵是已知的,因此,最终结果就是1。

4.求余子式(M)、代数余子式(A)

  • 余子式(M),求 M x y M_{xy} 就是去掉矩阵的x行y列后剩下的数重组矩阵
  • 代数余子式(A), A x y = ( 1 ) x + y M x y A_{xy}=(-1)^{x+y}*M_{xy}
  • 实例
    求矩阵 [ 1 2 3 2 4 6 5 6 8 ] \begin{bmatrix}1&2&3\\2&4&6\\5&6&8\end{bmatrix} M 23 M_{23} A 23 A_{23}
    去掉第2行第3列后得到新矩阵 [ 1 2 5 6 ] \begin{bmatrix}1&2\\5&6\end{bmatrix} ,求得结果为-4。
    A 23 = ( 1 ) 2 + 3 M 23 = ( 1 ) ( 4 ) = 4 A_{23}=(-1)^{2+3}*M_{23}=(-1)*(-4)=4

5.多个余子式或代数余子式加减

已知 D = [ 1 2 3 4 ] D=\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix} ,求 3 A 11 + 2 A 12 3A_{11}+2A_{12} ?
求A步骤:
1.找到 A x y A_{xy} 对应位置,这里是1行1列的1和1行2列的2的位置
2.将A前的系数替换到对应的位置形成新的行列式
这里,新的行列式是 [ 3 2 3 4 ] \begin{bmatrix}3&2\\3&4\end{bmatrix}
3.求新生成行列式的值即得到最终结果
[ 3 2 3 4 ] = 3 4 3 2 = 6 \begin{bmatrix}3&2\\3&4\end{bmatrix}=3*4-3*2=6
这里用直接计算A的方式验证一下:
M 11 = 4 M_{11}=4 A 11 = ( 1 ) 1 + 1 4 = 4 A_{11}=(-1)^{1+1}*4=4
M 12 = 3 M_{12}=3 A 12 = ( 1 ) 1 + 2 3 = 3 A_{12}=(-1)^{1+2}*3=-3
3 A 11 + 2 A 12 = 3 4 + 2 ( 3 ) = 6 3A_{11}+2A_{12}=3*4+2*(-3)=6

求M步骤:
因为 A x y = ( 1 ) x + y M x y A_{xy}=(-1)^{x+y}*M_{xy} ,因此可通过该式将 M x y M_{xy} 转换成 A x y A_{xy} ,再按照求代数余子式的方法进行计算。
示例:
已知 D = [ 1 2 3 4 ] D=\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix} ,求 3 M 11 + 2 M 12 3M_{11}+2M_{12} ?
因为 A 11 = ( 1 ) 1 + 1 M 11 A_{11}=(-1)^{1+1}*M_{11} ,所以 M 11 = A 11 M_{11}=A_{11}
因为 A 12 = ( 1 ) 1 + 2 M 12 A_{12}=(-1)^{1+2}*M_{12} ,所以 M 12 = A 12 M_{12}=-A_{12}
所以原式 3 M 11 + 2 M 12 = 3 A 11 2 A 12 3M_{11}+2M_{12}=3A_{11}-2A_{12}
所以新行列式 [ 3 2 3 4 ] = 3 4 ( 2 ) 3 = 18 \begin{bmatrix}3&-2\\3&4\end{bmatrix}=3*4-(-2)*3=18
直接代入 M x y M_{xy} 验证,原式 3 M 11 + 2 M 12 = 3 4 + 2 3 = 18 3M_{11}+2M_{12}=3*4+2*3=18 ,得到同样的结果。

6.给一个方程组,判断其解

判断 { x 1 + 2 x 2 = 0 4 x 1 + 5 x 2 = 0 \begin{cases}x_1+2x_2=0\\4x_1+5x_2=0\end{cases} 是否有唯一解。
判断依据:

方程组 D 0 D\neq0 D = 0 D=0
齐次 只有一组零解 有零解与非零解
非齐次 只有一组非零解 有多个解或者非零解

注:
齐次是指方程组除了带x的项和0项,没有常数项
非齐次则是方程组除了带x的项,还有常数项
零解是指方程的解是0

原式 { x 1 + 2 x 2 = 0 4 x 1 + 5 x 2 = 0 \begin{cases}x_1+2x_2=0\\4x_1+5x_2=0\end{cases} 没有常数项,又: D = [ 1 2 4 5 ] = 3 0 D=\begin{bmatrix}1&2\\4&5\end{bmatrix}=-3\neq0 ,根据上表可知原式只有一组零解

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