0105行列式按行(列)展开-行列式-线性代数

2024-03-18 17:28

本文主要是介绍0105行列式按行(列)展开-行列式-线性代数,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!

在n阶行列式中,把 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} (i,j)aij所在的第 i 行和第 j i行和第j i行和第j列划去后,留下来的 n − 1 n-1 n1阶行列式叫做 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} (i,j)aij的余子式,记作 M i j M_{ij} Mij;记 A i j = ( − 1 ) i + j M i j , A i j 叫做 ( i , j ) 元 a i j A_{ij}=(-1)^{i+j}M_{ij},A_{ij}叫做(i,j)元a_{ij} Aij=(1)i+jMij,Aij叫做(i,j)aij的代数余子式。

引理 一个n阶行列式,如果其中第 i i i行所有元素除 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} (i,j)aij外都是零,那么这行列式等于 a i j a_{ij} aij与它的代数余子式的乘积,即

D = a i j A i j D=a_{ij}A_{ij} D=aijAij

证明: 先证明 ( i , j ) = ( 1 , 1 ) 的情形,此时 D = ∣ a 11 0 ⋯ 0 a 21 a 22 ⋯ a 2 n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ 这是上一节例 10 , k = 1 的情形,按例 10 的结论,有 D = a 11 M 11 又 A 11 = ( − 1 ) 1 + 1 M 11 = M 11 ∴ D = a 11 A 11 = a 11 M 11 在证一般情形,此时 ∣ a 11 ⋯ a 1 j ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 0 ⋯ a i j ⋯ a i n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 ⋯ a n j ⋯ a n n ∣ 把第 i 行依次与第 i − 1 , i − 2 , ⋯ , 1 行做交换;然后把第 j 列依次与第 j − 1 , j − 2 , ⋯ 列做交换 这样数 a i j 换成 ( 1 , 1 ) 元,经过的交换次数为 i + j − 2 ,所得行列式 D 1 有 D 1 = ( − 1 ) i + j − 2 D = ( − 1 ) i + j D D 1 中 ( 1 , 1 ) 的余子式就是 D 中 ( i , j ) 元的余子式 M i j D = ( − 1 ) i + j D 1 = ( − 1 ) i + j a i j M i j = a i j A i j 证明:\\ 先证明(i,j)=(1,1)的情形,此时\\ D=\begin{vmatrix} a_{11}&0&\cdots&0\\ a_{21}&a_{22}&\cdots&a_{2n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 这是上一节例10,k=1的情形,按例10的结论,有\\ D=a_{11}M_{11}\\ 又A_{11}=(-1)^{1+1}M_{11}=M_{11}\\ \therefore D=a_{11}A_{11}=a_{11}M_{11}\\ 在证一般情形,此时\\ \begin{vmatrix} a_{11}&\cdots&a_{1j}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&&\vdots&&\vdots\\ 0&\cdots&a_{ij}&\cdots&a_{in}\\ \vdots&&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&\cdots&a_{nj}&\cdots&a{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 把第i行依次与第i-1,i-2,\cdots,1行做交换;然后把第j列依次与第j-1,j-2,\cdots列做交换\\ 这样数a_{ij}换成(1,1)元,经过的交换次数为i+j-2,所得行列式D_1\\ 有D_1=(-1)^{i+j-2}D=(-1)^{i+j}D\\ D_1中(1,1)的余子式就是D中(i,j)元的余子式M_{ij}\\ D=(-1)^{i+j}D_1=(-1)^{i+j}a_{ij}M_{ij}=a_{ij}A_{ij} 证明:先证明(i,j)=(1,1)的情形,此时D= a11a21an10a22an20a2nann 这是上一节例10k=1的情形,按例10的结论,有D=a11M11A11=(1)1+1M11=M11D=a11A11=a11M11在证一般情形,此时 a110an1a1jaijanja1nainann 把第i行依次与第i1,i2,,1行做交换;然后把第j列依次与第j1j2列做交换这样数aij换成(1,1)元,经过的交换次数为i+j2,所得行列式D1D1=(1)i+j2D=(1)i+jDD1(1,1)的余子式就是D(i,j)元的余子式MijD=(1)i+jD1=(1)i+jaijMij=aijAij

定理2 行列式等于它的任意一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和,即

D = a i 1 A i 1 + a i 2 A i 2 + ⋯ + a i n A i n ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) D=a_{i1}A_{i1}+a_{i2}A_{i2}+\cdots+a_{in}A_{in}(i=1,2, \cdots,n) D=ai1Ai1+ai2Ai2++ainAin(i=1,2,,n)​或者

D = a 1 j A 1 j + a 2 j A 2 j + ⋯ + a n j A n j ( j = 1 , 2 , ⋯ , n ) D=a_{1j}A_{1j}+a_{2j}A_{2j}+\cdots+a_{nj}A_{nj}(j=1,2, \cdots,n) D=a1jA1j+a2jA2j++anjAnj(j=1,2,,n)

证明: D = ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ a i 1 + 0 + ⋯ + 0 0 + a i 2 + ⋯ + 0 ⋯ 0 + ⋯ + 0 + a i n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ = ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ a i 1 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ + ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 0 a i 2 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ + ⋯ + ∣ a 11 a 12 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ a i n ⋮ ⋮ ⋮ a n 1 a n 2 ⋯ a n n ∣ 根据引理,有 D = a i 1 A i j + a i 2 A i 2 + ⋯ + a i n A i n ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) 类似地,若按列证明,可得 D = a 1 j A 1 j + a 2 j A 2 j + ⋯ + a n j A n j ( j = 1 , 2 , ⋯ , n ) 证明:\\ D=\begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i1}+0+\cdots+0&0+a_{i2}+\cdots+0&\cdots&0+\cdots+0+a_{in}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i1}&0&\cdots&0\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}+ \begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ 0&a_{i2}&\cdots&0\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}+\cdots+ \begin{vmatrix} a_{11}&a_{12}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ 0&0&\cdots&a_{in}\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n1}&a_{n2}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 根据引理,有 D=a_{i1}A_{ij}+a_{i2}A_{i2}+\cdots+a_{in}A_{in}(i=1,2,\cdots,n)\\ 类似地,若按列证明,可得\\ D=a_{1j}A_{1j}+a_{2j}A_{2j}+\cdots+a_{nj}A_{nj}(j=1,2,\cdots,n) 证明:D= a11ai1+0++0an1a120+ai2++0an2a1n0++0+ainann = a11ai1an1a120an2a1n0ann + a110an1a12ai2an2a1n0ann ++ a110an1a120an2a1nainann 根据引理,有D=ai1Aij+ai2Ai2++ainAin(i=1,2,,n)类似地,若按列证明,可得D=a1jA1j+a2jA2j++anjAnj(j=1,2,,n)

例7 计算 D = ∣ 3 1 − 1 2 − 5 1 3 − 4 2 0 1 − 1 1 − 5 3 − 3 ∣ D=\begin{vmatrix} 3&1&-1&2\\ -5&1&3&-4\\ 2&0&1&-1\\ 1&-5&3&-3\\ \end{vmatrix} D= 3521110513132413
解: D = c 1 − 2 c 3 , c 4 + c 3 ∣ 5 1 − 1 1 − 11 1 3 − 1 0 0 1 0 − 5 − 5 3 0 ∣ = ( − 1 ) 3 + 3 ∣ 5 1 1 − 11 1 − 1 − 5 − 5 0 ∣ = r 2 + r 1 ∣ 5 1 1 − 6 2 0 − 5 − 5 0 ∣ = ( − 1 ) 1 + 3 ∣ − 6 2 − 5 − 5 ∣ = 30 + 10 = 40 解:\\ D\overset{c_1-2c_3,c_4+c_3}{=}\begin{vmatrix} 5&1&-1&1\\ -11&1&3&-1\\ 0&0&1&0\\ -5&-5&3&0\\ \end{vmatrix}\\ =(-1)^{3+3}\begin{vmatrix} 5&1&1\\ -11&1&-1\\ -5&-5&0\\ \end{vmatrix}\\ \overset{r_2+r_1}{=}\begin{vmatrix} 5&1&1\\ -6&2&0\\ -5&-5&0\\ \end{vmatrix}\\ =(-1)^{1+3}\begin{vmatrix} -6&2\\ -5&-5\\ \end{vmatrix}\\ =30+10=40 解:D=c12c3,c4+c3 51105110513131100 =(1)3+3 5115115110 =r2+r1 565125100 =(1)1+3 6525 =30+10=40

例12 证明范德蒙德行列式

D n = ∣ 1 1 ⋯ 1 x 1 x 2 ⋯ x n x 1 2 x 2 2 ⋯ x n 2 ⋮ ⋮ ⋮ x 1 n − 1 x 2 n − 1 ⋯ x n n − 1 ∣ = ∏ n ≥ i > j ≥ 1 ( x i − x j ) D_n=\begin{vmatrix} 1&1&\cdots&1\\ x_1&x_2&\cdots&x_n\\ x_1^2&x_2^2&\cdots&x_n^2\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ x_1^{n-1}&x_2^{n-1}&\cdots&x_n^{n-1}\\ \end{vmatrix}=\prod_{n\ge i\gt j\ge1}(x_i-x_j) Dn= 1x1x12x1n11x2x22x2n11xnxn2xnn1 =ni>j1(xixj)
证明: 用数学归纳法 ∵ D 2 = ∣ 1 1 x 1 x 2 ∣ = x 2 − x 1 = ∏ 2 ≥ i > j ≥ 1 ( x i − x j ) ∴ 当 n = 2 时,等式成立 现在假设当等式与 n − 1 阶范德蒙德行列式成立,要证等式对于 n 阶范德蒙德行列式成立。 把 D n 降阶:从第 n 行开始,后行减去前行的 x 1 倍,有 D n = ∣ 1 1 1 ⋯ 1 0 x 2 − x 1 x 3 − x 1 ⋯ x n − x 1 0 x 2 ( x 2 − x 1 ) x 3 ( x 3 − x 1 ) ⋯ x n ( x n − x 1 ) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 x 2 n − 2 ( x 2 − x 1 ) x 3 n − 2 ( x 3 − x 1 ) ⋯ x n n − 2 ( x n − x 1 ) ∣ 按第一列展开,并把每列的公因子 ( x i − x j ) 提出,有 D n = ( x 2 − x 1 ) ( x 3 − x 1 ) ⋯ ( x n − x 1 ) ∣ 1 1 ⋯ 1 x 2 x 3 ⋯ x n x 2 2 x 3 2 ⋯ x n 2 ⋮ ⋮ ⋮ x 2 n − 2 x 3 n − 2 ⋯ x n n − 2 ∣ 上式右端的行列式是 n − 1 阶范德蒙德行列式,按归纳法假设,它等于所有 ( x i − x j ) 因子的乘积,其中 n ≥ i > j ≥ 2 故 D n = ( x 2 − x 1 ) ( x 3 − x 1 ) ⋯ ( x n − x 1 ) ∏ n ≥ i > j ≥ 2 ( x i − x j ) = ∏ n ≥ i > j ≥ 1 ( x i − x j ) 证明:\\ 用数学归纳法\\ \because D_2=\begin{vmatrix} 1&1\\ x_1&x_2\\ \end{vmatrix} =x_2-x_1=\prod_{2\ge i\gt j\ge1}(x_i-x_j)\\ \therefore 当n=2时,等式成立\\ 现在假设当等式与n-1阶范德蒙德行列式成立,要证等式对于n阶范德蒙德行列式成立。\\ 把D_n降阶:从第n行开始,后行减去前行的x_1倍,有\\ D_n=\begin{vmatrix} 1&1&1&\cdots&1\\ 0&x_2-x_1&x_3-x_1&\cdots&x_n-x_1\\ 0&x_2(x_2-x_1)&x_3(x_3-x_1)&\cdots&x_n(x_n-x_1)\\ \vdots&\vdots&\vdots&&\vdots\\ 0&x_2^{n-2}(x_2-x_1)&x_3^{n-2}(x_3-x_1)&\cdots&x_n^{n-2}(x_n-x_1)\\ \end{vmatrix}\\ 按第一列展开,并把每列的公因子(x_i-x_j)提出,有\\ D_n=(x_2-x_1)(x_3-x_1)\cdots(x_n-x_1)\begin{vmatrix} 1&1&\cdots&1\\ x_2&x_3&\cdots&x_n\\ x_2^2&x_3^2&\cdots&x_n^2\\ \vdots&\vdots&&\vdots\\ x_2^{n-2}&x_3^{n-2}&\cdots&x_n^{n-2}\\ \end{vmatrix}\\ 上式右端的行列式是n-1阶范德蒙德行列式,按归纳法假设,它等于所有(x_i-x_j)因子的乘积,其中n\ge i\gt j\ge2\\ 故 D_n=(x_2-x_1)(x_3-x_1)\cdots(x_n-x_1)\prod_{n\ge i\gt j\ge2}(x_i-x_j)\\ =\prod_{n\ge i\gt j\ge 1}(x_i-x_j) 证明:用数学归纳法D2= 1x11x2 =x2x1=2i>j1(xixj)n=2时,等式成立现在假设当等式与n1阶范德蒙德行列式成立,要证等式对于n阶范德蒙德行列式成立。Dn降阶:从第n行开始,后行减去前行的x1倍,有Dn= 10001x2x1x2(x2x1)x2n2(x2x1)1x3x1x3(x3x1)x3n2(x3x1)1xnx1xn(xnx1)xnn2(xnx1) 按第一列展开,并把每列的公因子(xixj)提出,有Dn=(x2x1)(x3x1)(xnx1) 1x2x22x2n21x3x32x3n21xnxn2xnn2 上式右端的行列式是n1阶范德蒙德行列式,按归纳法假设,它等于所有(xixj)因子的乘积,其中ni>j2Dn=(x2x1)(x3x1)(xnx1)ni>j2(xixj)=ni>j1(xixj)

推论 行列式某一行(列)的元素与另一行(列)的对应元素的代数余子式乘积之和等于零。即

a i 1 A j 1 + a i 2 A j 2 + ⋯ + a i n A j n = 0 , i ≠ j a_{i1}A_{j1}+a_{i2}A_{j2}+\cdots+a_{in}A_{jn}=0,i\not=j ai1Aj1+ai2Aj2++ainAjn=0,i=j

a 1 i A 1 j + a 2 i A 2 j + ⋯ + a n i A n j = 0 , i ≠ j a_{1i}A_{1j}+a_{2i}A_{2j}+\cdots+a_{ni}A_{nj}=0,i\not=j a1iA1j+a2iA2j++aniAnj=0,i=j

证明: 设有 n 阶行列式 D = d e t ( a i j ) ,按第 j 行展开式为 D = a j 1 A j 1 + a j 2 A j 2 + ⋯ + a j n A j n 因诸 A j k ( k = 1 , 2 , ⋯ n ) 都是先划去了 D 中第 j 行在经计算而得 所以当第 j 行元素依次取 b 1 , b 2 , ⋯ , b n 时,就有 D j = ∣ a 11 ⋯ a 1 n ⋮ ⋮ a j − 1 , 1 ⋯ a j − 1 , n b 1 ⋯ b n a j + 1 , 1 ⋯ a j + 1 , n ⋮ ⋮ a n 1 ⋯ a n n ∣ 这里 D j 表示除第 j 行外其余行均与 D 相同的行列式。特别当 b 1 , b 2 , ⋯ , b n 依次取 D = d e t ( a i j ) 的第 i 行 ( i ≠ j ) 时 上式扔成立,此时 D j 中第 i 行与第 j 行相同,故 D j = 0 ∴ a i 1 A j 1 + a i 2 A j 2 + ⋯ + a i n A j n = 0 ( i ≠ j ) 类似地,对于列也成立。 证明:\\ 设有n阶行列式D=det(a_{ij}),按第j行展开式为\\ D=a_{j1}A_{j1}+a_{j2}A_{j2}+\cdots+a_{jn}A_{jn}\\ 因诸A_{jk}(k=1,2,\cdots n)都是先划去了D中第j行在经计算而得\\ 所以当第j行元素依次取b_1,b_2,\cdots,b_n时,就有\\ D_j=\begin{vmatrix} a_{11}&\cdots&a_{1n}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{j-1,1}&\cdots&a_{j-1,n}\\ b_1&\cdots&b_n\\ a_{j+1,1}&\cdots&a_{j+1,n}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{n1}&\cdots&a_{nn}\\ \end{vmatrix}\\ 这里D_j表示除第j行外其余行均与D相同的行列式。 特别当b_1,b_2,\cdots,b_n依次取D=det(a_{ij})的第i行(i\not=j)时\\ 上式扔成立,此时D_j中第i行与第j行相同,故D_j=0\\ \therefore a_{i1}A_{j1}+a_{i2}A_{j2}+\cdots+a_{in}A_{jn}=0(i\not=j) 类似地,对于列也成立。 证明:设有n阶行列式D=det(aij),按第j行展开式为D=aj1Aj1+aj2Aj2++ajnAjn因诸Ajk(k=1,2,n)都是先划去了D中第j行在经计算而得所以当第j行元素依次取b1,b2,,bn时,就有Dj= a11aj1,1b1aj+1,1an1a1naj1,nbnaj+1,nann 这里Dj表示除第j行外其余行均与D相同的行列式。特别当b1,b2,,bn依次取D=det(aij)的第i(i=j)上式扔成立,此时Dj中第i行与第j行相同,故Dj=0ai1Aj1+ai2Aj2++ainAjn=0(i=j)类似地,对于列也成立。

综合定理2及其推论,有关于代数余子式的重要性质:
∑ k = 1 n a k i A k j = { D , 当 i = j 0 , 当 i ≠ j 或 ∑ k = 1 n a i k A j k = { D , 当 i = j 0 , 当 i ≠ j \sum_{k=1}^n{a_{ki}A_{kj}}= \begin{cases} D,&当i=j\\ 0,&当i\ne j \end{cases}\\ 或\sum_{k=1}^n{a_{ik}A_{jk}}= \begin{cases} D,&当i=j\\ 0,&当i\ne j \end{cases} k=1nakiAkj={D,0,i=ji=jk=1naikAjk={D,0,i=ji=j

例13 设

D = ∣ 3 − 5 2 1 1 1 0 − 5 − 1 3 1 3 2 − 4 − 1 − 3 ∣ D=\begin{vmatrix}3&-5&2&1\\1&1&0&-5\\-1&3&1&3\\2&-4&-1&-3\end{vmatrix}\\ D= 3112513420111533

D 的元 ( i , j ) D的元(i,j) D的元(i,j)的余子式和代数余子式依次记作 M i j 和 A i j M_{ij}和A_{ij} MijAij

A 11 + A 12 + A 13 + A 14 及 M 11 + M 21 + M 31 + M 41 A_{11}+A_{12}+A_{13}+A_{14}及M_{11}+M_{21}+M_{31}+M_{41} A11+A12+A13+A14M11+M21+M31+M41
解: A 11 + A 12 + A 13 + A 14 = 1 ⋅ A 11 + 1 ⋅ A 12 + 1 ⋅ A 13 + 1 ⋅ A 14 = ∣ 1 1 1 1 1 1 0 − 5 − 1 3 1 3 2 − 4 − 1 − 3 ∣ = r 3 − r 1 , r 4 + r 1 ∣ 1 1 1 1 1 1 0 − 5 − 2 2 0 2 3 − 3 0 − 2 ∣ = ∣ 1 1 − 5 − 2 2 2 3 − 3 − 2 ∣ = c 1 + c 2 ∣ 2 1 − 5 0 2 2 0 − 3 − 2 ∣ = 4 M 11 + M 21 + M 31 + M 41 = A 11 − A 21 + A 31 − A 41 = ∣ 1 − 5 2 1 − 1 1 0 − 5 1 3 1 3 − 1 − 4 − 1 − 3 ∣ = r 4 + r 3 ∣ 1 − 5 2 1 − 1 1 0 − 5 1 3 1 3 0 − 1 0 0 ∣ = − ∣ 1 2 1 − 1 0 − 5 1 1 3 ∣ = r 1 − 2 r 3 − ∣ − 1 0 − 5 − 1 0 − 5 1 1 3 ∣ = 0 解:\\ A_{11}+A_{12}+A_{13}+A_{14}=1\cdot A_{11}+1\cdot A_{12}+1\cdot A_{13}+1\cdot A_{14}\\ =\begin{vmatrix}1&1&1&1\\1&1&0&-5\\-1&3&1&3\\2&-4&-1&-3\end{vmatrix}\\ \overset{r3-r1,r_4+r1}{=}\begin{vmatrix}1&1&1&1\\1&1&0&-5\\-2&2&0&2\\3&-3&0&-2\end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix}1&1&-5\\-2&2&2\\3&-3&-2\end{vmatrix}\\ \overset{c_1+c_2}{=}\begin{vmatrix}2&1&-5\\0&2&2\\0&-3&-2\end{vmatrix}=4\\ M_{11}+M_{21}+M_{31}+M_{41}=A_{11}-A_{21}+A_{31}-A_{41}=\\ \begin{vmatrix}1&-5&2&1\\-1&1&0&-5\\1&3&1&3\\-1&-4&-1&-3\end{vmatrix}\\ \overset{r_4+r_3}{=}\begin{vmatrix}1&-5&2&1\\-1&1&0&-5\\1&3&1&3\\0&-1&0&0\end{vmatrix}\\ =-\begin{vmatrix}1&2&1\\-1&0&-5\\1&1&3\end{vmatrix}\\ \overset{r_1-2r_3}{=}-\begin{vmatrix}-1&0&-5\\-1&0&-5\\1&1&3\end{vmatrix}\\ =0 解:A11+A12+A13+A14=1A11+1A12+1A13+1A14= 1112113410111533 =r3r1,r4+r1 1123112310001522 = 123123522 =c1+c2 200123522 =4M11+M21+M31+M41=A11A21+A31A41= 1111513420111533 =r4+r3 1110513120101530 = 111201153 =r12r3 111001553 =0

结语

❓QQ:806797785

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参考:

[1]同济大学数学系.工程数学.线性代数 第6版 [M].北京:高等教育出版社,2014.6.p15-20.

[2]同济六版《线性代数》全程教学视频[CP/OL].2020-02-07.p5.

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http://www.chinasem.cn/article/823085

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目录 一、行列式 1. 行列式的定义 2. (全)排列 3. 逆序数 二、矩阵 1. 矩阵的定义 三、行列式和矩阵的区别 四、参考书目 一、行列式 1. 行列式的定义 2. (全)排列 3. 逆序数 二、矩阵 1. 矩阵的定义 三、行列式和矩阵的区别 四、参考书目 同济大学数学系. 工程数学 线性代数 第六版. 高等教育

【React 】折叠面板,点击展开时再请求数据

需求背景:使用折叠面板的形式展示数据,面板内部数据需要在打开时请求接口获取。 遇到问题:最开始使用Antd 的折叠面板组件,它对于数据直接渲染是没问题的,但是不好满足打开面板时再动态加载数据的需求,于是自己手写了一个。 效果展示(已脱敏): 话不多说,以下是手写的组件代码: 面板的header 内容结构可以根据自己需要调整 /* eslint-disable @typ

elementUI的table使用展开功能( type=“expand“ ),展开时合起上一次展开的内容,始终保持展开内容为一个,并且再次点击合起自身

直接上代码了没什么可讲的,主要是用到 row-key="id" :expand-row-keys="expands @row-click="handleRowClick" <template><div class="ele-body"><el-card shadow="never"><!-- 数据表格 --><ele-pro-tableref="table":columns="column

【线性代数】实对称

对称矩阵是在线性代数中非常重要的一类矩阵。一个矩阵 \( A \) 被称为对称矩阵,如果它等于其转置矩阵,即 \( A = A^T \)。对称矩阵具有以下几个重要性质: ### 1. 特征值和特征向量 - **实特征值**:对称矩阵的所有特征值都是实数。 - **正交特征向量**:对于不同特征值对应的特征向量是正交的,即如果 \( \lambda_1 \) 和 \( \lambda_2 \)

线性代数习题求解复习

problem1: Section 2.2. Problem 20: Three planes can fail to have an intersection point, even if no planes are parallel. The system is singular if row 3 of A is a of the first two rows. Find a third

HDU 1043 搜索+康托展开

反向搜索 然后把所有的状态都打表出来 用康托展开记录hash判重 #include "string"#include "iostream"#include "algorithm"#include "queue"using namespace std;const int maxn=1000001;struct node{int s[9];int loc; //0的位置int st