计算n阶行列式

摘要

本文主要介绍如何用拉普拉斯展开计算计算n阶行列式的值。

行列式

行列式(Determinant)是数学中的一个函数,将一个 n × n {n\times n} n×n的矩阵 A {A} A映射到一个纯量,记作 det ⁡ ( A ) 或 ∣ A ∣ {\det(A)}或{|A|} det(A)A。 ——摘自维基百科

说白了就是一个 n × n {n\times n} n×n的特殊矩阵。
但是虽然它跟矩阵很像,但也是两种不同的东西。

行列式的值

一个 2 × 2 {2\times 2} 2×2的行列式,又被称为二阶行列式。
对于行列式:A= [ 1 2 3 4 ] {\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}} [1324]
其值为:A = 1 × 4 − 2 × 3 = − 2 {1\times 4 - 2\times 3 = -2} 1×42×3=2
3 × 3 {3\times 3} 3×3的行列式,又被称为三阶行列式。
对于行列:B= [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] {\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{bmatrix}} 147258369
其值为:
∣ B ∣ = 1 ⋅ ∣ 5 6 8 9 ∣ − 2 ⋅ ∣ 4 6 7 9 ∣ + 3 ⋅ ∣ 4 5 7 8 ∣ |B|=1\cdot {\begin{vmatrix}5&6\\8&9\end{vmatrix}}-2\cdot {\begin{vmatrix}4&6\\7&9\end{vmatrix}}+3\cdot {\begin{vmatrix}4&5\\7&8\end{vmatrix}} B=1586924769+34758
       = 1 ⋅ ( − 3 ) − 2 ⋅ ( − 6 ) + 3 ⋅ ( − 3 ) = 0 {\displaystyle {}=1\cdot (-3)-2\cdot (-6)+3\cdot (-3)=0} =1(3)2(6)+3(3)=0

以上对于三阶行列式的计算方式是:拉普拉斯展开。

拉普拉斯展开

在数学中,拉普拉斯展开(或称拉普拉斯公式)是一个关于行列式的展开式。将一个 n × n n×n n×n的行列式进行拉普拉斯展开,即是将其表示成关于行列式的某一行(或某一列)的n个元素与其代数余子式乘积的和。

余子式

对于行列式:B= [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] {\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{bmatrix}} 147258369

[ 5 6 8 9 ] {\begin{bmatrix}5&6\\8&9\end{bmatrix}} [5869]是其去掉第一行和第一列后的一个余子式。

[ 4 6 7 9 ] {\begin{bmatrix}4&6\\7&9\end{bmatrix}} [4769]是其去掉第一行和第二列后的一个余子式。

在n阶行列式中,把所在的第i行与第j列划去后,所留下来的n-1阶行列式为余子式。

代数余子式

在n阶行列式中,把元素 a i j a_{ij} aij所在的第 i i i行和第 j j j列划去后,留下来的n-1阶行列式叫做元素 a i j a_{ij} aij的余子式,记作 M i j M_{ij} Mij M i j × ( − 1 ) i + j M_{ij}\times(-1)^{i+j} Mij×(1)i+j记为 A i j A_{ij} Aij A i j A_{ij} Aij叫做元素 a i j a_{ij} aij的代数余子式

对于行列式:B = [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ] {\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{bmatrix}} 147258369

a 11 的 代 数 余 子 式 为 : − 1 ( 1 + 1 ) × ∣ 5 6 8 9 ∣ a_{11} 的代数余子式为:-1^{(1+1)}\times{\begin{vmatrix}5&6\\8&9\end{vmatrix}} a111(1+1)×5869

a 12 的 代 数 余 子 式 为 : − 1 ( 1 + 2 ) × ∣ 4 6 7 9 ∣ a_{12} 的代数余子式为:-1^{(1+2)}\times{\begin{vmatrix}4&6\\7&9\end{vmatrix}} a121(1+2)×4769

a 13 的 代 数 余 子 式 为 : − 1 ( 1 + 3 ) × ∣ 4 6 7 9 ∣ a_{13} 的代数余子式为:-1^{(1+3)}\times{\begin{vmatrix}4&6\\7&9\end{vmatrix}} a131(1+3)×4769

根据拉普拉斯展开,按第一行将行列式展开就得到:
∣ B ∣ = a 11 × A 11 + a 12 × A 12 + a 13 × A 13 |B| = a_{11} \times A_{11} + a_{12}\times A_{12} + a_{13}\times A_{13} B=a11×A11+a12×A12+a13×A13

       = 1 ⋅ ∣ 5 6 8 9 ∣ − 2 ⋅ ∣ 4 6 7 9 ∣ + 3 ⋅ ∣ 4 5 7 8 ∣ = 1\cdot {\begin{vmatrix}5&6\\8&9\end{vmatrix}}-2\cdot {\begin{vmatrix}4&6\\7&9\end{vmatrix}}+3\cdot {\begin{vmatrix}4&5\\7&8\end{vmatrix}} =1586924769+34758

       = 1 ⋅ ( − 3 ) − 2 ⋅ ( − 6 ) + 3 ⋅ ( − 3 ) = 0 {=1\cdot (-3)-2\cdot (-6)+3\cdot (-3)=0} =1(3)2(6)+3(3)=0

代码实现:

计算n阶行列式的值的代码实现就是模拟拉普拉斯展开,假定以第一行展开, 不断的n阶行列式降阶, 直到n等于2时可以直接交叉计算,所以我们可以用递归的思路写。
比如一个5阶行列式,按第一行展开,将其转化为5个4阶行列式,然后将这5个4阶行列式转化为5*4个3阶,最后转化为2阶。

先给出一道模板题:
试题 算法提高 计算行列式

代码:

	import java.io.*;

public class Main{
	static BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
	static BufferedWriter out = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
	
	public static int Int(String s){return Integer.parseInt(s);}
	
	public static void copy(int[][]A, int[][] A1, int i, int len) throws IOException{
		for(int x = 1; x < len; x++)
			for(int y = 0, j = 0; j < len; j++)
				if(j != i) {
					A1[x-1][y++] = A[x][j];
				}
	}
	
	public static int F(int[][] A, int len)throws Exception{
		int res = 0;
		if(len == 1)return A[0][0];
		if(len == 2){
			return A[0][0]*A[1][1] - A[0][1]*A[1][0]; // 递归出口
		}
		else{ 
			int A1[][] = new int[10][10];
			for(int i = 0; i < len; i++){
				copy(A, A1, i, len);// 得到余子式
				res += Math.pow(-1, i) * A[0][i] * F(A1, len-1); //递归式
			}
		}
		return res;
	}
	
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		int n;
		n = Integer.parseInt(in.readLine());
		
		int arr[][] = new int[10][10];

		for(int i = 0; i < n; i++){
			String[] s = in.readLine().split(" "); 
			for(int j = 0; j < n; j++){
				arr[i][j] = Int(s[j]);
			}
		}
		
		out.write(F(arr, n) + "\n");
		out.flush();
	}
}

以上代码中用了一个递归函数求解行列式的值,用一个copy函数求解余子式的值,代码很简单,不再多解释了。

<think>首先,用户的问题是基于给定的引用和之前的系统指令。回顾对话历史:-系统指令要求:-所有行内数学表达式用`$...$`,例如:`$x^2$`。-独立公式用`$$...$$`并单独成段。-正确使用LaTeX语法。-用中文回答。-生成相关问题。-引用的段落末尾添加引用标识,例如:[^1]。-用户之前的消息:-用户询问“n行列式的详细解释和方法”,特别强调了“数学算法行列式计算方法”。-提供了三个引用:-[^1]:讨论四行列式计算,指出不能简单地用对角线法则,提到了多种计算方法如定义法、化三角形法、按行展开法等。-[^2]:讨论了利用分块矩阵计算行列式方法。-[^3]:提到了递归算法求解n行列式,用Java实现。用户当前的问题是:“我想查找关于计算n行列式的详细解释和方法请问如何详细计算n行列式数学算法行列式计算方法”因此,我需要提供详细的解释和计算方法计算n行列式。我应该参考用户提供的引用内容,因为它们提供了线索,比如:-[^1]提到了多种方法。-[^2]提到了分块矩阵方法。-[^3]提到了递归算法(可能是按行展开或余子式的方法)。系统指令还要求在回答中引用的段落末尾添加引用标识,例如:[^1]。所以我需要在适当的地方引用这些引用。此外,指令要求生成相关问题,所以在回答结束时,我需要添加一个“相关问题”部分,类似示例中的格式。现在,规划我的回答结构:-回答应结构化,逐步解释计算n行列式方法。-使用中文。-数学表达式正确格式化:-行内用`$...$`,例如:对于行列式定义为`$\det(A)=\sum_{\sigma\inS_n}\operatorname{sgn}(\sigma)\prod_{i=1}^{n}a_{i,\sigma(i)}$`。-独立公式用`$$...$$`,例如:拉普拉斯展开。关键方法,基于知识:1.**定义法**:使用排列和符号的定义计算。但时间复杂度高,不实用。2.**按行(列)展开(拉普拉斯展开)**:递归方法,将n行列式到(n-1)。3.**行变换法**:通过初等行变换化矩阵为上三角矩阵,然后求对角线的积。4.**其他方法**:如分块矩阵、利用特殊矩阵公式等。用户引用的内容:-[^1]提到:定义法、对角线法(对于低)、化三角形法、按行展开、递推法、加边法、拆行法、数学归纳法、析因法、辅助行列式、拉普拉斯定理、范德蒙行列式、矩阵行列式公式、方阵特征值。-[^2]专门讲分块矩阵用于四行列式。-[^3]讨论递归算法。所以,在回答中,我可以突出以下方法:-行变换法(化三角形法):高效且常用。-按行展开法:递归实现。-其他方法简要提及。解释步骤:1.**介绍行列式概念**:简短定义。2.**详细方法**:-**按行(列)展开法**:解释拉普拉斯展开。-公式:`$$\det(A)=\sum_{j=1}^{n}(-1)^{i+j}a_{ij}M_{ij}$$`对于固定行i。-然后递归计算余子式。-参考[^3]的递归算法。-**初等行变换法**:-解释如何通过行交换、行加法和缩放化为上三角或对角线矩阵。-行列式等于对角线元素的积(如果化成了对角矩阵)。-由于变换不影响行列式值,只考虑行交换时的符号变化。-**分块矩阵法**:当矩阵可以分块时使用,参考[^2]。适用于某些特殊结构。3.**讨论复杂度**:n!vsO(n^3)等。4.**示例**:可能需要一个简单的例子,如计算3行列式,然后扩展到n。-但n较抽象,所以用符号表示。使用LaTeX:-行内:`$a_{ij}$`-独立:```latex$$\det(A)=\begin{vmatrix}a_{11}&\cdots&a_{1n}\\\vdots&\ddots&\vdots\\a_{n1}&\cdots&a_{nn}\end{vmatrix}$$$$添加引用:-当提到特定方法时,引用到用户提供的引用。-例如,提到“按行展开法”时,引用[^1]或[^3]。最后,生成相关问题:-基于行列式计算的相关问题。-例如:1.如何用行变换计算行列式?2.递归算法的实现细节是什么?3.哪些软件库可用于计算大型矩阵的行列式?回答结构:-**引言**:解释n行列式的重要性。-**计算方法详细解释**:-方法1:按行展开(递归)。-方法2:初等行变换。-方法3:其他方法简要。-**总结与建议**:哪个方法更高效。-**相关问题**:列出3-5个相关问题。确保答案真实可靠:基于数学知识。</think> ### 计算n行列式的详细解释与方法 行列式线性代数中的核心概念,用于描述方阵的性质,如可逆性、特征值等。对于 $n \times n$ 矩阵 $A = (a_{ij})$,其行列式记为 $\det(A)$ 或 $|A|$。计算 $n$ 行列式方法多种多样,但其核心是利用数学算法将问题简化。依据您提供的引用内容,我将参考常见方法(如引用[^1]提到的定义法、按行展开法和行变换法,引用[^3]提到的递归算法),详细解释计算过程。重点是数学算法计算逻辑,而非编程实现。下面,我将逐步说明主要方法,包括定义、步骤、复杂度和示例,确保内容实用易懂。 #### 1. **行列式的基本概念** 行列式定义为所有置换的乘积和: $$ \det(A) = \sum_{\sigma \in S_n} \operatorname{sgn}(\sigma) \prod_{i=1}^{n} a_{i,\sigma(i)} $$ 其中: - $S_n$ 是 $n$ 置换群,$\operatorname{sgn}(\sigma)$ 是置换 $\sigma$ 的符号(正1或负1)。 - 此定义法完整但计算量为 $O(n!)$,仅适用于小型 $n$,不适合实际算法。对于高行列式(如 $n \geq 4$),需用高效算法如按行展开或行变换法[^1]。 #### 2. **核心计算方法** 以下是针对 $n$ 行列式的三种主要算法,按实用性和效率排序。 **方法1: 按行(列)展开法 (拉普拉斯展开法)** - **原理**:将 $n$ 行列式为 $(n-1)$ 行列式计算,采用递归策略(即引用[^3]提到的递归算法)。固定一行 $i$ 或一列 $j$,利用余子式 $M_{ij}$(即删除第 $i$ 行第 $j$ 列后的子矩阵行列式)和代数余子式 $C_{ij} = (-1)^{i+j} M_{ij}$: $$ \det(A) = \sum_{j=1}^{n} a_{ij} C_{ij} \quad \text{(固定行 } i\text{)} $$ 此公式允许递归计算,直到降至2或3行列式(可用简单公式如 $\det \begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} = ad - bc$)。 - **步骤**: 1. 选择一个行或列(通常选零元素多的以减少计算量)。 2. 对于该行中的每个元素 $a_{ij}$,计算其代数余子式 $C_{ij}$。 3. 递归计算余子式 $M_{ij}$(即 $(n-1)$ 行列式)。 4. 求和:$\det(A) = \sum_{j} a_{ij} (-1)^{i+j} M_{ij}$。 5. 递归基准:当 $n=1$ 时,$\det(A) = a_{11}$;$n=2$ 时,$\det(A) = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}$。 - **复杂度**:$O(n!)$ 的最坏情况(因递归树大小),但通过优化(如缓存中间结果)可降至 $O(2^n)$。对于稀疏矩阵较好,但对于大型 $n$ 效率不高。 - **示例(计算3行列式)**:设 $A = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & 4 & 5 \\ 1 & 0 & 6 \end{vmatrix}$。固定第1行: - $j=1$: $a_{11}=1$,$C_{11}=(-1)^{1+1} \begin{vmatrix} 4 & 5 \\ 0 & 6 \end{vmatrix} = 1 \cdot (4\cdot6 - 5\cdot0) = 24$ - $j=2$: $a_{12}=2$,$C_{12}=(-1)^{1+2} \begin{vmatrix} 0 & 5 \\ 1 & 6 \end{vmatrix} = (-1) \cdot (0\cdot6 - 5\cdot1) = 5$ - $j=3$: $a_{13}=3$,$C_{13}=(-1)^{1+3} \begin{vmatrix} 0 & 4 \\ 1 & 0 \end{vmatrix} = 1 \cdot (0\cdot0 - 4\cdot1) = -4$ - $\det(A) = 1 \cdot 24 + 2 \cdot 5 + 3 \cdot (-4) = 24 + 10 - 12 = 22$。 - **扩展到 $n$ **:递归调用相同逻辑,每次降[^3]。 **方法2: 初等行变换法 (化三角形法)** - **原理**:通过初等行变换将矩阵化为上三角矩阵(或对角矩阵),行列式等于对角线元素的积(考虑行交换带来的符号变化)。初等行变换包括: - 行交换:改变符号 $\det \rightarrow -\det$。 - 行倍数缩放:$\det \rightarrow k \det$($k$ 缩放因子)。 - 行加法:不改变值 $\det$(即行 $R_i \rightarrow R_i + k R_j$)。 最终,上三角矩阵的行列式为: $$ \det(A) = a_{11} a_{22} \cdots a_{nn} $$ 此法高效,适用于任意 $n$,是数值计算的标准方法(如引用[^1]提到的化三角形法)[^1]。 - **步骤**: 1. 初等行变换:使用高斯消元法,逐步将矩阵转换为上三角形式。 2. 记录变换:记录行交换次数 $k$(符号变化 $(-1)^k$)和缩放因子 $c$(如果缩放行)。 3. 计算对角线乘积:$\det(A) = (-1)^k \prod_{i=1}^{n} a_{ii}$($a_{ii}$ 是变换后对角线元素)。 4. 优化:部分主元选择以减少数值误差。 - **复杂度**:$O(n^3)$,远优于递归方法,适用于大型 $n$(如 $n > 100$)。 - **示例(计算4行列式)**:设 $A = \begin{vmatrix} 2 & 1 & 3 & 4 \\ 1 & 0 & 2 & 1 \\ 0 & 3 & 1 & 2 \\ 1 & 2 & 0 & 1 \end{vmatrix}$。 - 步骤1: 行交换 $R_1 \leftrightarrow R_2$ (符号变化,故 $\det \rightarrow -\det$),得到 $\begin{vmatrix} 1 & 0 & 2 & 1 \\ 2 & 1 & 3 & 4 \\ 0 & 3 & 1 & 2 \\ 1 & 2 & 0 & 1 \end{vmatrix}$。 - 步骤2: $R_2 \rightarrow R_2 - 2R_1$,$R_4 \rightarrow R_4 - R_1$:矩阵变为 $\begin{vmatrix} 1 & 0 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 0 & 3 & 1 & 2 \\ 0 & 2 & -2 & 0 \end{vmatrix}$。 - 步骤3: $R_3 \rightarrow R_3 - 3R_2$,$R_4 \rightarrow R_4 - 2R_2$:矩阵化为上三角 $\begin{vmatrix} 1 & 0 & 2 & 1 \\ 0 & 1 & -1 & 2 \\ 0 & 0 & 4 & -4 \\ 0 & 0 & 0 & 8 \end{vmatrix}$。 - 对角线乘积:$1 \cdot 1 \cdot 4 \cdot 8 = 32$。由于一次行交换,符号为 $-1$,故 $\det(A) = -32$。 - 此方法适用于任意 $n$ ,包括引用[^1]强调的四以上行列式[^1]。 **方法3: 其他高级方法(简要说明)** - **分块矩阵法**:当矩阵可分区为子块时使用(引用[^2]讨论的四行列式示例)。例如,若 $A = \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12} \\ A_{21} & A_{22} \end{bmatrix}$,则 $\det(A) = \det(A_{11} A_{22} - A_{12} A_{21})$(仅当子块可交换)。适用于结构化矩阵。 - **特殊矩阵公式**:对于特定矩阵,直接应用公式: - Vandermonde行列式:$\det(V) = \prod_{1 \leq i < j \leq n} (x_j - x_i)$。 - 对角矩阵:$\det = \prod a_{ii}$。 - **数值方法**:在软件中,使用LU分解或特征值计算(引用[^1]提到的方阵特征值法),$\det(A) = \lambda_1 \lambda_2 \cdots \lambda_n$。 - 这些方法作为辅助,在特定场景有效,但行变换法是通用首选[^1][^2]。 #### 3. **方法选择与建议** - **$n$ 的大小**: - $n \leq 3$:用定义或简单展开。 - $n \geq 4$:首选行变换法($O(n^3)$ 复杂度),避免递归的低效。 - 大型 $n$(如 $n > 100$):使用数值库(如Python的NumPy),基于LU分解实现。 - **算法可靠性**:行变换法稳定且通用;按行展开法易实现但慢。引用[^1]强调,高行列式不能用对角线法则[^1]。 - **注意事项**: - 确保矩阵为方阵(非方阵无行列式)。 - 行列式值为零时表示矩阵不可逆。 - 在编程中,递归算法可用memoization优化,但优先选择迭代行变换。 #### 4. **相关问题**
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