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线性代数小述(三)

by Amamiya Fuko

此去经年返,安知胡不归?

前言

FU⭐️KO

首先需要对上一篇的线性组合的概念做一个更正,然后是考虑行列式相关的内容。

目录

1.线性组合
2.行列式
-行列式运算的定义
-拉普拉斯展开

线性组合

线性组合是对一个向量的分解。考虑一个二维空间,若某一向量与两个向量在同在该空间中,且这两个向量是线性无关的(不平行的),则必然有这个向量对于后两个向量的线性组合表示,如
Av1ˇ+Bv2ˇ=bˇA\v{v_1} + B\v{v_2} = \v{b} Av1ˇ+Bv2ˇ=bˇ

行列式

行列式最开始只是种简便记法,如对于以下以下线性组合有
[a1b1a2b2][x1x2]=[c1c2]D=∣a1b1a2b2∣,D1=∣c1b1c2b2∣,D2=∣a1c1a2c2∣[D00D][x1x2]=[D1D2]x1=D1D−1,x2=D2D−1\begin{array}{l} \begin{bmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} c_1 \\ c_2 \end{bmatrix} \\ \\ D = \begin{vmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \end{vmatrix}, D_1 = \begin{vmatrix} c_1 & b_1 \\ c_2 & b_2 \end{vmatrix}, D_2 = \begin{vmatrix} a_1 & c_1 \\ a_2 & c_2 \end{vmatrix} \\ \\ \begin{bmatrix} D & 0 \\ 0 & D \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} D_1 \\ D_2 \end{bmatrix} \\ \\ x_1 = D_{1}D^{-1},x_2= D_{2}D^{-1} \end{array} [a1a2b1b2][x1x2]=[c1c2]D=a1a2b1b2,D1=c1c2b1b2,D2=a1a2c1c2[D00D][x1x2]=[D1D2]x1=D1D1x2=D2D1

行列式运算的定义

Ai×jA_{i\times j}Ai×j为n阶方阵
A=[a11⋯a1j⋮⋱⋮ai1⋯aij]A = \begin{bmatrix} a_{11} & \cdots & a_{1j} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ a_{i1} & \cdots & a_{ij} \end{bmatrix} A=a11ai1a1jaij

det⁡A=∣A∣=∑(−1)τ(i1⋯in)+τ(j1⋯jn)ai1j1⋯ainjn\det{A} =|A| = \sum (-1)^{\tau (i_1 \cdots i_n) + \tau (j_1 \cdots j_n)}a_{i_1 j_1}\cdots a_{i_n j_n}detA=A=(1)τ(i1in)+τ(j1jn)ai1j1ainjn

其中τ(N)\tau (N)τ(N)为排列 N 的逆序数,如τ(132)=1\tau (132) = 1τ(132)=1τ(123)=0\tau (123) = 0τ(123)=0

拉普拉斯展开

子式与余子式,设子式为A,余子式为M,则它们有下列关系

[AM]\left[\begin{array}{c|ccc} A & & & \\ \hline \\ & & M & \\ & & & \end{array}\right] AM
拉普拉斯展开
det⁡A=∑(−1)i+jAijMij\det{A} = \sum (-1)^{i+j}A_{ij}M_{ij} detA=(1)i+jAijMij

http://www.dtcms.com/wzjs/238729.html

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