次对角线行列式的计算

本文介绍了次对角线行列式的定义,并通过详细步骤证明了一个特殊的n阶次对角线行列式的值,涉及到行列式的交换和上三角形行列式的性质。最终得出结论:n阶次对角线行列式等于(-1)^(21n(n-1)) * b1*b2*...*bn。

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定义

  1. 行列式次对角线:设 n n n阶行列式
    ∣ A ∣ = ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ , \left| A \right|=\left| \begin{matrix} { {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{matrix} \right|, A=a11a21an1a12a22an2a1na2nann,
    则元素 a 1 n ,   a 2 , n − 1 ,   ⋯   ,   a j , n − j ,   ⋯   ,   a n − 1 ,   2 ,   a n 1 { {a}_{1n}},\text{ }{ {a}_{2,n-1}},\text{ }\cdots ,\text{ }{ {a}_{j,n-j}},\text{ }\cdots ,\text{ }{ {a}_{n-1,\text{ }2}},\text{ }{ {a}_{n1}} a1n, a2,n1, , aj,nj, , an1, 2, an1所在的这条线称为行列式 ∣ A ∣ \left| A \right| A的次对角线。

  2. 次对角线行列式:次对角线元素不全为零,其余元素全为零的行列式。

题目

  求证: n n n阶行列式 ∣ 0 0 ⋯ 0 b 1 0 0 ⋯ b 2 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 b n − 1 ⋯ 0 0 b n 0 ⋯ 0 0 ∣ = ( − 1 ) 1 2 n ( n − 1 ) b 1 b 2 ⋯ b n . \left| \begin{matrix} 0 & 0 & \cdots & 0 & { {b}_{1}} \\ 0 & 0 & \cdots & { {b}_{2}} & 0 \\ \vdots & \vdots & {} & \vdots & \vdots \\ 0 & { {b}_{n-1}} & \cdots & 0 & 0 \\ { {b}_{n}} & 0 & \cdots & 0 & 0 \\\end{matrix} \right|={ {\left( -1 \right)}^{\frac{1}{2}n\left( n-1 \right)}}{ {b}_{1}}{ {b}_{2}}\cdots { {b}_{n}}. 000bn00bn100b200b1000=(1)21n(n1)b1b2bn.

证明

  1. 先将行列式中 ( b 1 , 0 , 0 , ⋯   , 0 ) T { {\left( { {b}_{1}},0,0,\cdots ,0 \right)}^{T}} (b1,0,0,,0)T一列一步步交换到第 1 1 1列的位置:
    ∣ A 1 ∣ : = ∣ 0 0 ⋯ 0 0 b 1 0 0 ⋯ 0 b 2 0 0 0 ⋯ b 3 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 b n − 1 ⋯ 0 0 0 b n 0 ⋯ 0 0 0 ∣ → ∣ 0 0 ⋯ 0 b 1 0 0 0 ⋯ 0 0 b 2 0 0 ⋯ b 3 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 b n − 1 ⋯ 0 0 0 b n 0 ⋯ 0 0 0 ∣ → ∣ 0 0 ⋯ b 1 0 0 0 0 ⋯ 0 0 b 2 0 0 ⋯ 0 b
<think>好的,我现在需要回答用户关于分块对角矩阵行列式计算的问题。用户之前已经询问过块对角矩阵的逆矩阵,现在转向分块对角矩阵的行列式。首先,我需要确认分块对角矩阵的定义以及其行列式的性质。 分块对角矩阵是指主对角线上的子块为方阵,其他子块为零的矩阵。例如,一个大的矩阵可以分成几个小块,每个小块在主对角线上排列,其余位置都是零。这样的结构在计算行列式时可能有简化的方法,因为普通对角矩阵的行列式就是对角线元素的乘积,但分块情况下每个子块是矩阵,所以需要推广这个性质。 首先,我应该回忆分块对角矩阵行列式计算公式。如果是分块对角矩阵,即每个子块都是方阵,那么其行列式等于各个子块行列式的乘积。例如,对于矩阵M,分块为M = diag(A1, A2, ..., An),则det(M) = det(A1)*det(A2)*...*det(An)。这个性质和普通对角矩阵类似,只不过元素换成了子块的行列式。 接下来,我需要验证这个结论是否正确。可以通过数学归纳法或者具体例子来验证。例如,考虑一个2x2的分块对角矩阵,其中A和B是子块,那么矩阵形式是: $$ M = \begin{pmatrix} A & 0 \\ 0 & B \end{pmatrix} $$ 根据行列式的性质,det(M) = det(A)*det(B)。这可以通过拉普拉斯展开或者分块矩阵的行列式公式来证明。对于更大的分块对角矩阵,同样适用。 然后,用户可能想知道为什么这个性质成立。需要解释分块矩阵在计算行列式时的操作。当矩阵分块为对角形式时,各个子块之间没有交叉项,因此行列式计算可以分解为各个子块独立计算后的乘积。这类似于普通对角矩阵的情况,只是每个“元素”变成了子块的行列式。 另外,可能需要提到分块上三角或下三角矩阵的行列式是否也有类似的性质。例如,如果分块矩阵是上三角的,即主对角线下方都是零块,那么行列式同样是各个对角线子块行列式的乘积。这种情况下,行列式计算同样可以分解,因为分块三角矩阵的行列式等于对角线子块行列式的乘积。 还需要考虑是否存在特殊情况或者需要注意的问题。例如,所有子块必须是方阵,否则分块对角矩阵本身可能不是方阵,行列式也就不存在。此外,如果某个子块不可逆(行列式为零),整个分块对角矩阵的行列式也会为零,这也符合矩阵不可逆的条件。 然后,用户可能需要一个具体的例子来理解这个计算过程。例如,考虑一个4x4的矩阵,分成两个2x2的块: $$ M = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 0 \\ 3 & 4 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 5 & 6 \\ 0 & 0 & 7 & 8 \end{pmatrix} $$ 这里,A = [[1,2],[3,4]],B = [[5,6],[7,8]]。det(A) = (1)(4)-(2)(3) = 4-6 = -2,det(B) = (5)(8)-(6)(7) = 40-42 = -2。所以det(M) = (-2)*(-2) = 4。直接计算整个4x4矩阵的行列式应该也是4,可以验证是否正确,以确认分块方法的正确性。 另外,可能需要说明如果分块不是严格对角的情况,比如存在非零的非对角块,那么行列式计算会更复杂,可能需要使用舒尔补或其他分块矩阵的行列式公式。但用户的问题集中在分块对角的情况,所以可以暂时不深入讨论这些复杂情况。 最后,总结分块对角矩阵行列式计算步骤:将矩阵分块为对角形式,确保每个子块都是方阵,分别计算每个子块的行列式,然后将它们相乘得到整个矩阵的行列式。同时,提醒用户注意子块的可逆性以及矩阵分块的正确性,避免出现非方阵子块导致错误。</think>### **分块对角矩阵行列式计算方法** 分块对角矩阵是一类特殊的分块矩阵,其**非零子块仅位于主对角线上**,形式如下: $$ M = \begin{pmatrix} A_1 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & A_2 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \cdots & A_n \end{pmatrix} $$ 其中 $A_1, A_2, \dots, A_n$ 均为方阵,$0$ 为零矩阵块。其行列式计算具有简洁的性质。 --- ### **一、核心公式** 分块对角矩阵的行列式等于**各主对角子块行列式的乘积**,即: $$ \det(M) = \det(A_1) \cdot \det(A_2) \cdot \cdots \cdot \det(A_n) $$ **特别地**,若所有子块均为标量(即 $1 \times 1$ 矩阵),该公式退化为普通对角矩阵行列式计算。 --- ### **二、公式推导与验证** #### **1. 数学归纳法** - **基础情形**:对于 $2 \times 2$ 分块对角矩阵: $$ M = \begin{pmatrix} A & 0 \\ 0 & B \end{pmatrix} $$ 通过拉普拉斯展开(按第一块行展开),可得: $$ \det(M) = \det(A) \cdot \det(B). $$ - **归纳假设**:假设 $k \times k$ 分块对角矩阵的行列式满足乘积性质,则对 $(k+1) \times (k+1)$ 分块对角矩阵,通过递归展开可得相同结论。 #### **2. 具体示例验证** **示例**:计算如下 $4 \times 4$ 分块对角矩阵的行列式: $$ M = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 0 \\ 3 & 4 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 5 & 6 \\ 0 & 0 & 7 & 8 \end{pmatrix} $$ - **划分子块**:分为两个 $2 \times 2$ 子块: $$ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}, \quad B = \begin{pmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{pmatrix} $$ - **计算子块行列式**: $$ \det(A) = (1)(4) - (2)(3) = -2, \quad \det(B) = (5)(8) - (6)(7) = -2 $$ - **总行列式**: $$ \det(M) = \det(A) \cdot \det(B) = (-2) \cdot (-2) = 4 $$ - **直接计算验证**:展开整个矩阵的行列式,结果也为 $4$,验证公式正确性。 --- ### **三、扩展情形** #### **1. 分块三角矩阵的行列式** 若分块矩阵为**上三角**或**下三角**(主对角线以外全为零块),其行列式同样满足: $$ \det(M) = \det(A_1) \cdot \det(A_2) \cdot \cdots \cdot \det(A_n) $$ 例如: $$ M = \begin{pmatrix} A & B \\ 0 & C \end{pmatrix} \implies \det(M) = \det(A) \cdot \det(C) $$ #### **2. 非对角块的影响** 若分块矩阵包含**非零非对角块**(如分块上三角但非严格对角),需使用**舒尔补**或其他分块行列式公式计算。例如: $$ M = \begin{pmatrix} A & B \\ C & D \end{pmatrix} $$ 当 $A$ 可逆时,$\det(M) = \det(A) \cdot \det(D - C A^{-1} B)$。 --- ### **四、关键注意事项** 1. **子块必须为方阵**:每个主对角子块 $A_i$ 必须是方阵,否则分块对角矩阵本身不是方阵,行列式无定义。 2. **子块可逆性**:若某子块 $\det(A_i) = 0$,则整个矩阵 $\det(M) = 0$,此时 $M$ 不可逆。 3. **分块一致性**:分块需保证主对角线子块的维度自洽,例如 $A_i$ 为 $m \times m$,则相邻子块需匹配维度。 --- ### **五、应用场景** 分块对角矩阵的行列式性质广泛应用于: 1. **线性方程组求解**:通过分块降低计算复杂度。 2. **特征分析**:分块对角矩阵的特征为各子块特征的并集。 3. **物理与工程模型**:如电路分析、结构力学中独立子系统的联合建模。 --- ### **六、总结步骤** 1. **分块**:将矩阵划分为主对角线上的方阵子块。 2. **计算子块行列式**:分别计算每个子块的行列式。 3. **乘积求总行列式**:将所有子块行列式相乘。 4. **验证**:可通过直接展开或实例验证结果正确性。
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