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  • 线性代数之——行列式及其性质

    方阵的行列式是一个数字,这个数字包含了矩阵的大量信息。首先,它立即告诉了我们这个矩阵是否可逆。矩阵的行列式为零的话,矩阵就没有逆矩阵。当 (A) 可逆的时候,其逆矩阵 (A^{-1}) 的行列式为 (1 / det(A))

    行列式可以用来求逆矩阵、计算主元和求解方程组,但是我们很少这样做,因为消元会更快。

    对于上述矩阵,如果行列式 (ad-bc) 为零的话,我们不能除以零,也就是没有逆矩阵。其主元为 (a)(d - (c/a)b)主元的乘积就是行列式的值

    行列式有三个基本的性质,由这三个性质我们可以计算任意方针的行列式, (A) 的行列式记作 (det(A)) 或者 (|A|)

    • 性质 1: (det space I = 1),单位矩阵的行列式为 1 ,与之对应的是单位立方体的体积是 1。

    • 性质 2: 当两行进行交换的时候行列式改变符号。

    由这个性质,我们可以很容易得到所有置换矩阵的行列式,置换矩阵都是由单位矩阵演化而来,当有奇数次行交换时,(det space P = -1);当有偶数次行交换时,(det space P = 1)

    • 性质 3: 行列式是单独每一行的线性函数(其它行不变)。

    若某一行乘以 (t),行列式就也乘以 (t)。如果某一行加上另一行,行列式就也相加。

    这不意味着 (2I = 2 detspace I)(2I) 是对其中的每一行都乘以 2,因此要乘以 (2^n)

    这就像面积或者体积一样,长方形的长和宽都变为原来的 2 倍的话,面积就会变为 4 倍。

    • 性质 4: 当矩阵中有两行一样的话,(det(A)=0)

    利用性质 2,我们对这两行进行行交换,矩阵仍然保持不变,但其行列式需要变号,那么行列式只能为零。

    • 性质 5: 用矩阵的一行减去另一行的倍数,行列式不变。

    [egin{vmatrix}a&b\ c-lambda a&d-lambda bend{vmatrix} = egin{vmatrix}a&b\ c &d end{vmatrix} -lambda egin{vmatrix}a&b\ a& bend{vmatrix} =egin{vmatrix}a&b\ c &d end{vmatrix} ]

    在消元的过程中,行列式不会改变,如果有行交换的话,符号不同,因此有 (det space A = pm det space U)

    • 性质 6: 当矩阵的某一行全为零的时候,行列式为零。

    利用性质 5,将全零行加上另外一行。

    [egin{vmatrix}a&b\ 0&0end{vmatrix} = egin{vmatrix}a&b\ a& bend{vmatrix} =0 ]

    • 性质 7: 如果矩阵是三角形的,那么行列式等于对角线上元素的乘积。

    利用性质 5,我们可以将对角线上面或者下面的元素通过消元法全部变成 0,这不会改变行列式的值。然后,矩阵就只有对角线上有非零值,我们再利用性质 3 将每行的系数提取出来,矩阵就变成了单位矩阵。

    • 性质 8: 如果矩阵是可逆的那么 (det(A) ot=0),反之 (det(A)=0)

    消元过程会让 (A) 变为 (U),如果 (A) 是不可逆的,那么 (U) 中一定有全零行,其行列式为零。如果 (A) 是可逆的,那么 (U) 中的对角线为主元,其行列式为对角线的乘积,也即主元的乘积。

    如果 (PA=LU),那么有 (|P| space |A| = |L| space |U|)(L) 为对角线上为 1 的下三角矩阵,因此有 (det space L = 1),而 (det space P = pm 1),所以 (|A| = pm|U|)

    • 性质 9: (|AB| = |A||B|)

    [det(AA^{-1}) = det space I = 1 o det space A^{-1} = frac{1}{det space A} ]

    一个简单的证明过程如下所示:

    • 性质 10: 转置矩阵的行列式不变,(det space A^{T} = det space A)

    [|P| space |A| = |L| space |U| leftrightarrow |P^T| space |A^T| = |L^T| space |U^T| ]

    对比以上两项,置换矩阵的逆等于转置,所以有 (|P||P^T|=1),因此它们同时为 1 或者 -1。对三角矩阵的转置不影响其对角线元素,因此行列式不变,所以有 (|L| =|L^T|,|U| =|U^T|),所以有 (|A| =|A^T|)

    因此,任意应用于矩阵的行的性质都可以同时应用到矩阵的列上去

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/seniusen/p/10023231.html
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