[转]“余子式”和“代数余子式”

本文介绍了行列式降阶求值的方法,通过定义余子式和代数余子式,利用定理展开任意阶行列式。以实例演示了具体操作过程。

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  行列式是解线性方程组的有力工具。但是,行列式的展开,对于二阶、三阶行列式来说还比较方便,而对于高于三阶行列式的展开,则没有一般规律可循。这时,把高阶行列式降阶,使它转化为较低阶的行列式,则是一条可行的道路。“余子式”和“代数余子式”就是适应这种需要而产生的。

  把行列式中某一元素所在的行与列划去后,剩下的元素按行列顺序排列所组成的行列式,叫做原行列式中对应于这个元素的余子式。

  
  

  设行列式中某一元素位于第i行第j列,把对应于这个元素的余子式乘上(-1)i+j后,所得到的式子叫做原行列式中对应于这个元素的代数余子式。

  

  有了余子式和代数余子式的概念,根据下述定理,我们就可以展开任意一个行列式。

  定理:行列式等于它的任意一行(或一列)的所有元素与它们各自对应的代数余子式的乘积的和。

  下面我们举一个例子,说明如何用这个定理展开一个行列式,从而降阶求值。

代数余子式是与矩阵中的元素相关的特定数值,在计算行列式或者求逆矩阵等过程中扮演重要角色。给定一个$n \times n$的方阵$A = (a_{ij})$,其中$i, j=1,...,n$。 对于任意选定的一个元素$a_{ij}$,其对应的代数余子式记作$C_{ij}=(−1)^{i+j}\cdot M_{ij}$,这里$M_{ij}$表示删除了元素$a_{ij}$所在的行列之后剩下的$(n-1)\times(n-1)$阶矩阵的行列式的值,即所谓的余子式。 伴随矩阵(Adjugate Matrix),也称为adjoint matrix或经典伴随矩阵,是由原矩阵各个位置上的代数余子式组成的置矩阵。具体来说,如果有一个$n\times n$的矩阵$A$,那么它的伴随矩阵$\text{adj}(A)$定义如下: 设$A=[a_{ij}]$为$n$阶矩阵,则存在一个$n$阶矩阵$\text{adj}(A)=[b_{ji}]$使得$b_{ji}=(-1)^{i+j}|M_{ij}|$,这里的$|M_{ij}|$代表去掉第$i$行第$j$列后的余子式的行列式绝对值。 为了更清楚地说明这一点,考虑下面的例子: 假设有一个3x3的矩阵$A$ $$ \begin{pmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{pmatrix} $$ 要找到该矩阵的伴随矩阵,需要先确定每个元素的代数余子式。例如,元素$a$的代数余子式$C_{11}$将是剩余2x2矩阵的行列式乘以适当的正负号, $$ C_{11} = (-1)^{(1+1)}\begin{vmatrix} e & f\\ h & i \end{vmatrix} = ei-fh. $$ 重复这一过程可以得到所有其它元素的代数余子式。一旦有了所有的代数余子式,就可以构造出伴随矩阵,它由这些代数余子式组成但按照行列互换的方式排列。 伴随矩阵的应用之一是在非奇异矩阵的情况下用于寻找逆矩阵;若矩阵是非奇异的(即可逆的),则有关系式$A^{-1}=\frac{\text{adj}(A)}{|A|}$成立,其中$|A|$是指矩阵$A$的行列式的值。
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