【解析几何笔记】6.三阶行列式

2024-08-24 02:20

本文主要是介绍【解析几何笔记】6.三阶行列式,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

6. 三阶行列式

6.1 三阶行列式的定义

对三阶方阵 ( a 1 a 2 a 3 b 1 b 2 b 3 c 1 c 2 c 3 ) \begin{pmatrix} a_{1} & a_{2} & a_{3}\\ b_{1} & b_{2} & b_{3}\\ c_{1} & c_{2} &c_{3} \end{pmatrix} a1b1c1a2b2c2a3b3c3 ,在直角坐标系中取向量 α = ( a 1 , a 2 , a 3 ) , β = ( b 1 , b 2 , b 3 ) , γ = ( c 1 , c 2 , c 3 ) \pmb{\alpha}=(a_{1},a_{2},a_{3}),\pmb{\beta}=(b_{1},b_{2},b_{3}),\pmb{\gamma}=(c_{1},c_{2},c_{3}) α=(a1,a2,a3),β=(b1,b2,b3),γ=(c1,c2,c3)
定义三阶行列式 ∣ a 1 a 2 a 3 b 1 b 2 b 3 c 1 c 2 c 3 ∣ = V ( α , β , γ ) \begin{vmatrix} a_{1} & a_{2} & a_{3}\\ b_{1} & b_{2} & b_{3}\\ c_{1} & c_{2} &c_{3} \end{vmatrix}=V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma}) a1b1c1a2b2c2a3b3c3 =V(α,β,γ),其中 V ( α , β , γ ) V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma}) V(α,β,γ)是以 α , β , γ \pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma} α,β,γ为相邻边的平行六面体的有向体积

6.2 三阶行列式的性质

和二阶行列式的性质类似。

  • V ( α , α , γ ) = 0 V(\pmb{\alpha},\pmb{\alpha},\pmb{\gamma})=0 V(α,α,γ)=0

  • V ( α , β , γ ) = − V ( β , α , γ ) = V ( α , γ ) , β V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma})=-V(\pmb{\beta},\pmb{\alpha},\pmb{\gamma})=V(\pmb{\alpha},\pmb{\gamma}),\pmb{\beta} V(α,β,γ)=V(β,α,γ)=V(α,γ),β

  • V ( k α , β , γ ) = k V ( α , β , γ ) V(k\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma})=kV(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma}) V(kα,β,γ)=kV(α,β,γ)

  • V ( α , β , γ + δ ) = V ( α , β , γ ) + V ( α , β , δ ) V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma}+\pmb{\delta})=V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma})+V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\delta}) V(α,β,γ+δ)=V(α,β,γ)+V(α,β,δ)

  • V ( α , β , k α + γ ) = V ( α , β , γ ) V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},k\pmb{\alpha}+\pmb{\gamma})=V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma}) V(α,β,kα+γ)=V(α,β,γ)

  • ∣ a 1 a 2 a 3 b 1 b 2 b 3 c 1 c 2 c 3 ∣ = V ( α , β , γ ) = a 1 b 2 c 3 + a 2 b 3 c 1 + a 3 b 1 c 2 − a 1 b 3 c 2 − a 2 b 1 c 3 − a 3 b 2 c 1 \begin{vmatrix} a_{1} & a_{2} & a_{3}\\ b_{1} & b_{2} & b_{3}\\ c_{1} & c_{2} &c_{3} \end{vmatrix}=V(\pmb{\alpha},\pmb{\beta},\pmb{\gamma})=a_{1}b_{2}c_{3}+a_{2}b_{3}c_{1}+a_{3}b_{1}c_{2}-a_{1}b_{3}c_{2}-a_{2}b_{1}c_{3}-a_{3}b_{2}c_{1} a1b1c1a2b2c2a3b3c3 =V(α,β,γ)=a1b2c3+a2b3c1+a3b1c2a1b3c2a2b1c3a3b2c1(可以用二阶行列式的拆0的方法证明,我这里不证明了,主对角线和减去反对角线和)
    n n n阶方阵也有类似的性质,线性代数(或者高等代数)学过,不记了。

【例】证明:在空间仿射坐标系中有 α = ( x 1 , x 2 , x 3 ) , β = ( b 1 , b 2 , b 3 ) \pmb{\alpha}=(x_{1},x_{2},x_{3}),\pmb{\beta}=(b_{1},b_{2},b_{3}) α=(x1,x2,x3),β=(b1,b2,b3),若 α / / β ⇔ ∣ x 1 x 2 y 1 y 2 ∣ = ∣ x 1 x 3 y 1 y 3 ∣ = ∣ x 2 x 3 y 2 y 3 ∣ = 0 \pmb{\alpha}//\pmb{\beta}\Leftrightarrow\begin{vmatrix} x_{1} & x_{2}\\ y_{1} & y_{2} \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{1} & x_{3}\\ y_{1} & y_{3} \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{2} & x_{3}\\ y_{2} & y_{3} \end{vmatrix}=0 α//β x1y1x2y2 = x1y1x3y3 = x2y2x3y3 =0
【证】先证必要性:由于 α / / β \pmb{\alpha}//\pmb{\beta} α//β,则 ∃ λ ∈ R \exists\lambda\in\mathbb{R} λR使得 y i = λ x i ( i = 1 , 2 , 3 ) y_{i}=\lambda x_{i}(i=1,2,3) yi=λxi(i=1,2,3),所以 ∣ x 1 x 2 y 1 y 2 ∣ = ∣ x 1 x 3 y 1 y 3 ∣ = ∣ x 2 x 3 y 2 y 3 ∣ = 0 \begin{vmatrix} x_{1} & x_{2}\\ y_{1} & y_{2} \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{1} & x_{3}\\ y_{1} & y_{3} \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} x_{2} & x_{3}\\ y_{2} & y_{3} \end{vmatrix}=0 x1y1x2y2 = x1y1x3y3 = x2y2x3y3 =0
再证充分性, ∣ x 1 x 2 y 1 y 2 ∣ = 0 \begin{vmatrix} x_{1} & x_{2}\\ y_{1} & y_{2} \end{vmatrix}=0 x1y1x2y2 =0,则 ∃ λ \exists\lambda λ使得 y 1 = λ x 1 , y 2 = λ x 2 y_{1}=\lambda x_{1},y_{2}=\lambda x_{2} y1=λx1,y2=λx2
再由 ∣ x 2 x 3 y 2 y 3 ∣ = 0 \begin{vmatrix} x_{2} & x_{3}\\ y_{2} & y_{3} \end{vmatrix}=0 x2y2x3y3 =0可知 y 2 = λ x 2 , y 3 = λ x 3 y_{2}=\lambda x_{2},y_{3}=\lambda x_{3} y2=λx2,y3=λx3
α / / β \pmb{\alpha}//\pmb{\beta} α//β

【定理】构造平面仿射坐标系 [ 0 : e 1 , e 2 ] [0:\pmb{e}_{1},\pmb{e}_{2}] [0:e1,e2],有三个点 A = ( a 1 , a 2 ) , B = ( b 1 , b 2 ) , C = ( c 1 , c 2 ) A=(a_{1},a_{2}),B=(b_{1},b_{2}),C=(c_{1},c_{2}) A=(a1,a2),B=(b1,b2),C=(c1,c2),则 A , B , C A,B,C A,B,C三点共线 ⇔ ∣ a 1 a 2 1 b 1 b 2 1 c 1 c 2 1 ∣ = 0 \Leftrightarrow\begin{vmatrix} a_{1} & a_{2} & 1\\ b_{1} & b_{2}& 1\\ c_{1} & c_{2} & 1 \end{vmatrix}=0 a1b1c1a2b2c2111 =0
【证】若要 ∣ a 1 a 2 1 b 1 b 2 1 c 1 c 2 1 ∣ = ∣ a 1 − c 1 a 2 − c 2 0 b 1 − c 1 b 2 − c 2 0 c 1 c 2 1 ∣ = ∣ a 1 − c 1 a 2 − c 2 b 1 − c 1 b 2 − c 2 ∣ = ∣ C A ⃗ C B ⃗ ∣ = 0 \begin{vmatrix} a_{1} & a_{2} & 1\\ b_{1} & b_{2}& 1\\ c_{1} & c_{2} & 1 \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} a_{1}-c_{1} & a_{2}-c_{2} & 0\\ b_{1}-c_{1} & b_{2}-c_{2}& 0\\ c_{1} & c_{2} & 1 \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} a_{1}-c_{1} & a_{2}-c_{2} \\ b_{1}-c_{1} & b_{2}-c_{2} \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} \vec{CA} \\ \vec{CB} \end{vmatrix}=0 a1b1c1a2b2c2111 = a1c1b1c1c1a2c2b2c2c2001 = a1c1b1c1a2c2b2c2 = CA CB =0
当且仅当A,B,C三点共线

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