行列式 determinant

以下为MIT18.06 线性代数第18课笔记,记于2018年12月16日。
本文用\det或者双竖线表示行列式。

行列式基本性质

性质1:\det(I)=1

性质2:进行一次行交换,则行列式改变一次正负号

例如:\begin{vmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{vmatrix} =1, \begin{vmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 0 \end{vmatrix} =-1

性质3a:\begin{vmatrix} ta & tb \\ c & d \end{vmatrix} = t\begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix}

性质3b:\begin{vmatrix} a+a' & b+b' \\ c & d \end{vmatrix} = \begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} + \begin{vmatrix} a' & b' \\ c & d \end{vmatrix}

注意性质3a,3b中只是对每一行生效,而不是整个矩阵。竖线表示行列式,因此性质3a中表示t和行列式的乘积,而不是标量t和整个矩阵相乘。
以上三个性质是基本性质,接下来讨论的性质是它们的推论。课上没有提到三个基本性质的来源和原理,姑且不管它。

性质4:如果有两行相同,则\det=0

根据性质2,行交换会改变符号,而两行相同,则表示交换后矩阵无变换,行列式就无变化。行列式无变化而同时又能改变符号的情况只有\det=0

性质5:从一行减去另一行的倍数,不会改变行列式

\begin{aligned} \begin{vmatrix} a & b \\ c-la & d-lb \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} + \begin{vmatrix} a & b \\ -la & -lb \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} - l\begin{vmatrix} a & b \\ a & b \end{vmatrix} =\begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} \end{aligned}
其中分别用到了性质3b、3a、4。

性质6:有一行全为0,则\det=0

根据性质3a,如果t=0,则可以推出性质6。

性质7a:U是一个n阶的上三角矩阵,则有\det(U)=\begin{vmatrix}d_1 & * & * \\ 0 & d_2 & * \\ 0 & 0 & d_n\end{vmatrix}=d_1d_2...d_n

首先,通过行变换可以把U转换成:\begin{vmatrix}d_1 & 0 & 0 \\ 0 & d_2 & 0 \\ 0 & 0 & d_n\end{vmatrix} 这样只剩主元的形式。
利用性质3a和性质1,每次从其中一行提一个系数出来,最终只剩下一个单位矩阵。
\begin{aligned} \begin{vmatrix}d_1 & 0 & 0 \\ 0 & d_2 & 0 \\ 0 & 0 & d_n\end{vmatrix}= d_1\begin{vmatrix}1 & 0 & 0 \\ 0 & d_2 & 0 \\ 0 & 0 & d_n\end{vmatrix}= d_1d_2..d_n\begin{vmatrix}1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1\end{vmatrix}= d_1d_2...d_n \end{aligned}

性质7b:L是一个n阶的下三角矩阵,同理也有\det(L)=d_1d_2...d_n

性质7实际上是一个相对方便的计算行列式的方法,可以作为公式记忆。

性质8:若矩阵A是奇异矩阵,则\det(A)=0;若矩阵可逆,则\det\ne0

\begin{vmatrix}a & b\\ c & d\end{vmatrix}= \begin{vmatrix}a & b\\ 0 & d-\dfrac{c}{a}b\end{vmatrix}= \begin{vmatrix}a & 0\\ 0 & d-\dfrac{c}{a}b\end{vmatrix}= ad-cb
显然ad-cb\ne0(行列式不为0)和矩阵可逆(满秩)是等价的。

性质9a:\det(AB)=\det(A)\det(B)

\begin{vmatrix} a_1 & 0 & 0\\ 0 & a_2 & 0 \\ 0 & 0 & a_n \end{vmatrix} \begin{vmatrix} b_1 & 0 & 0\\ 0 & b_2 & 0 \\ 0 & 0 & b_n \end{vmatrix}= \begin{vmatrix} a_1b_1 & 0 & 0\\ 0 & a_2b_2 & 0 \\ 0 & 0 & a_nb_n \end{vmatrix}
不难看出上面的式子是成立的。而对于更一般情形的矩阵,可以变换成上面的形式,且根据性质5,变换的过程中行列式不变。

性质9b:\det(A^{-1}A)=\det(A^{-1})\det(A)=\det(I)=1,也即\det(A^{-1})\det(A)=1

这里的A是可逆的(前提),那么我们可以断定其行列式不为零,否则性质9b的等式不可能成立。
类似的推论:\det(A^n)=\det(A)^n
如果是矩阵乘以标量,即每一行每一个元素都乘以k。\det(kA)=k^n\det(A)

性质10:\det(A^T)=\det(A)

如果\det(A^T)=\det(A),且作分解A=LU,则有\det(U^TL^T)=\det(LU)
则有\det(U^T)\det(L^T)=\det(L)\det(U)。上(下)三角矩阵转置后的对角线是不变的,又根据性质7a和性质7b,可知其行列式也是不变的,因此该等式恒成立,反推回去,性质10成立。

补充一条性质:行列式只适用于方阵,不适用于长方形矩阵。


以下为MIT18.06 线性代数第19课笔记,记于2018年12月19日。

接下来,试图导出一个计算行列式的普遍的公式,先看二阶矩阵:

根据性质3b,可以把a看作a+0b看出0+b,拆分就得到:
\begin{vmatrix}a&b\\c&d\end{vmatrix}= \begin{vmatrix}a&0\\c&d\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}0&b\\c&d\end{vmatrix}
还可进一步拆分为:
\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}= \begin{vmatrix}a&0\\0&d\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}0&b\\c&0\end{vmatrix}
根据性质7,可以知道前一项是ad,后一项需要交换行得到-bc。因此原矩阵的行列式就是ad-cb

对于三阶矩阵,也用类似的方法进行拆分,如下为只拆分第一行,分成3项。在保持各项第一行和第三行不变的情况,又拆分第二行,以此类推,一共拆成27行。其实相当于每一行选一个不为0,考虑所有的排列情况,3^3=27
A = \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\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}0&a_{12}&0\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}0&0&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&a_{23}\\a_{31}&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}
这27项中,某一列全为0的项我们可以直接忽略,因为其行列式为0。于是我们可以这样考虑,第一行选一个位置不为零,第二行就还有2个位置可以选,否则必然会有一列为全0。因此总共的选法是3!=6。即不为0的项一共6项。我们把它们罗列出来:
\begin{aligned} \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}\\0&a_{22}&0\\a_{31}&0&0\end{vmatrix} +\begin{vmatrix}0&0&a_{13}\\a_{21}&0&0\\0&a_{32}&0\end{vmatrix} \end{aligned}
根据对角线的乘积和适当的行变换,我们有:
\det(A)=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_{22}a_{31}+a_{13}a_{21}a_{32}

根据同样的原理,我们可以得到一个通用的计算行列式的公式,A_n表示n阶矩阵:
det(A_n)=\sum^{n!}{\pm}a_{1\alpha}a_{2\beta}...a_{n\omega}
其中,\alpha\omega表示的是数字1到n的某一种排列。不过这个公式没有体现具体哪一项的符号是正,哪一项是负。

代数余子式

对三阶矩阵的行列式计算公式稍作变形:
det=a_{11}(a_{22}a_{33}-a_{23}a_{32})-a_{12}(a_{21}a_{33}-a_{23}a_{31})+a_{13}(a_{22}a_{31}-a_{21}a_{32})
其中括号里的部分,就叫代数余子式。体现在矩阵中,这几项可以表示成:
det=\begin{vmatrix}a_{11}&\bigcirc&\bigcirc\\\bigcirc&a_{22}&a_{23}\\\bigcirc&a_{32}&a_{33}\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}\bigcirc&a_{12}&\bigcirc\\a_{21}&\bigcirc&a_{23}\\a_{31}&\bigcirc&a_{33}\end{vmatrix}+ \begin{vmatrix}\bigcirc&\bigcirc&a_{13}\\a_{21}&a_{22}&\bigcirc\\a_{31}&a_{32}&\bigcirc\end{vmatrix}

a_{ij}的代数余子式记为C_{ij},根据上面的式子,可以看出其绝对值等于比n小一阶的矩阵(去除第i行和第j列)的行列式。如果考虑符号,那么有规律:
i+j为奇数则为负号,i+j为偶数则为正号。比如a_{12}中,1+2=3,因此为负号。也就是说,这里的“值”和“符号”都是代数余子式的一部分。
把上面的式子中的代数余子式用符号代替:
det=a_{11}C_{11}+a_{12}C_{12}+...+a_{1n}C_{1n}
由于代数余子式包含了符号,所以这里全部用加号。

不难看出,除了提出a_{11}之外,有可以提出第二行的元素:
det=a_{21}(a_{13}a_{32}-a_{12}a_{33})+a_{22}(a_{11}a_{33}-a_{13}a_{31})+a_{23}(a_{12}a_{31}-a_{11}a_{32})
为了符合二阶行列式的公式,稍微需要变形:
det=-a_{21}(a_{12}a_{33}-a_{13}a_{32})+a_{22}(a_{11}a_{33}-a_{13}a_{31})-a_{23}(a_{11}a_{32}-a_{12}a_{31})

由此,可以得到推广后的代数余子式求行列式公式:

det=a_{i1}C_{i1}+a_{i2}C_{i2}+...+a_{in}C_{in}

其中,i表示第i行。要注意的是,各元素对应的代数余子式的符号有下列规律:
\begin{vmatrix}+&-&+\\-&+&-\\+&-&+\end{vmatrix}
无论几阶矩阵,都是正负交替的。

例题:求\begin{vmatrix}1&2&0\\1&1&3\\0&2&1\end{vmatrix}
方法1:利用性质2和性质7。
在不换行的情况下化简得:\begin{vmatrix}0&1&-3\\1&1&3\\0&0&7\end{vmatrix},然后交换第一行和第二行可以得到一个上三角矩阵:\begin{vmatrix}1&1&3\\0&1&-3\\0&0&7\end{vmatrix},于是行列式为对角线乘积,由于有一次换行,需要变号,最终det=-7

方法2:利用代数余子式。
det = 1\times(1\times1-2\times3)-2\times(0\times3-1\times1)+0=-7

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