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ailearning/docs/linalg/chapter19.md
2021-05-07 10:20:42 +08:00

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# 第十九讲:行列式公式和代数余子式
上一讲中,我们从三个简单的性质扩展出了一些很好的推论,本讲将继续使用这三条基本性质:
1. $\det I=1$
2. 交换行行列式变号;
3. 对行列式的每一行都可以单独使用线性运算,其值不变;
我们使用这三条性质推导二阶方阵行列式:
$$\begin{vmatrix}a&b\\c&d\end{vmatrix}=\begin{vmatrix}a&0\\c&d\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&b\\c&d\end{vmatrix}=\begin{vmatrix}a&0\\c&0\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}a&0\\0&d\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&b\\c&0\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&b\\0&d\end{vmatrix}=ad-bc$$
按照这个方法,我们继续计算三阶方阵的行列式,可以想到,我们保持第二、三行不变,将第一行拆分为个行列式之和,再将每一部分的第二行拆分为三部分,这样就得到九个行列式,再接着拆分这九个行列式的第三行,最终得到二十七个行列式。可以想象到,这些矩阵中有很多值为零的行列式,我们只需要找到不为零的行列式,求和即可。
$$\begin{vmatrix}a_{11}&a_{12}&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}=\begin{vmatrix}a_{11}&0&0\\0&a_{22}&0\\0&0&a_{33}\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}a_{11}&0&0\\0&0&a_{23}\\0&a_{32}&0\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&a_{12}&0\\a_{21}&0&0\\0&0&a_{33}\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&a_{12}&0\\0&0&a_{23}\\a_{31}&0&0\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&0&a_{13}\\a_{21}&0&0\\0&a_{32}&0\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&0&a_{13}\\0&a_{22}&0\\a_{31}&0&0\end{vmatrix}$$
$$原式=a_{11}a_{22}a_{33}-a_{11}a_{23}a_{32}-a_{12}a_{21}a_{33}+a_{12}a_{23}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32}-a_{13}a_{22}a_{31}\tag{1}$$
同理,我们想继续推导出阶数更高的式子,按照上面的式子可知$n$阶行列式应该可以分解成$n!$个非零行列式(占据第一行的元素有$n$种选择,占据第二行的元素有$n-1$种选择,以此类推得$n!$
$$\det A=\sum_{n!} \pm a_{1\alpha}a_{2\beta}a_{3\gamma}\cdots a_{n\omega}, (\alpha, \beta, \gamma, \omega)=P_n^n\tag{2}$$
这个公式还不完全,接下来需要考虑如何确定符号:
$$\begin{vmatrix}0&0&\overline 1&\underline 1\\0&\overline 1&\underline 1&0\\\overline 1&\underline 1&0&0\\\underline 1&0&0&\overline 1\end{vmatrix}$$
* 观察带有下划线的元素,它们的排列是$(4,3,2,1)$,变为$(1,2,3,4)$需要两步操作,所以应取$+$
* 观察带有上划线的元素,它们的排列是$(3,2,1,4)$,变为$(1,2,3,4)$需要一步操作,所以应取$-$。
* 观察其他元素,我们无法找出除了上面两种以外的排列方式,于是该行列式值为零,这是一个奇异矩阵。
此处引入代数余子式cofactor的概念它的作用是把$n$阶行列式化简为$n-1$阶行列式。
于是我们把$(1)$式改写为:
$$a_{11}(a_{22}a_{33}-a_{23}a_{32})+a_{12}(a_{21}a_{33}-a_{23}a_{31})+a_{13}(a_{21}a_{32}-a_{22}a_{31})$$
$$\begin{vmatrix}a_{11}&0&0\\0&a_{22}&a_{23}\\0&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&a_{12}&0\\a_{21}&0&a_{23}\\a_{31}&0&a_{33}\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}0&0&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&0\\a_{31}&a_{32}&0\end{vmatrix}$$
于是,我们可以定义$a_{ij}$的代数余子式:将原行列式的第$i$行与第$j$列抹去后得到的$n-1$阶行列式记为$C_{ij}$$i+j$为偶时时取$+$$i+j$为奇时取$-$。
现在再来完善式子$(2)$:将行列式$A$沿第一行展开:
$$\det A=a_{11}C_{11}+a_{12}C_{12}+\cdots+a_{1n}C_{1n}$$
到现在为止,我们了解了三种求行列式的方法:
1. 消元,$\det A$就是主元的乘积;
2. 使用$(2)$式展开,求$n!$项之积;
3. 使用代数余子式。
计算例题:
$A_4=\begin{vmatrix}1&1&0&0\\1&1&1&0\\0&1&1&1\\0&0&1&1\end{vmatrix}\stackrel{沿第一行展开}{=}\begin{vmatrix}1&1&0\\1&1&1\\0&1&1\end{vmatrix}-\begin{vmatrix}1&1&0\\0&1&1\\0&1&1\end{vmatrix}=-1-0=-1$