线性代数行列式
目录
二阶与三阶行列式
二元线性方程组与二阶行列式
三阶行列式
全排列和对换
排列及其逆序数
对换
n阶行列式的定义
行列式的性质
二阶与三阶行列式
二元线性方程组与二阶行列式

若是采用消元法解x1、x2的话则得到以下式子

有二阶行列式的规律可得:分母的形式为 
当求解的为x1的分子的时候我们得到
当求解的为x2的分子的时候我们得到
所以我们可以得到一个利用二阶行列式求解二元线性方程组求解的规律
例如根据此规律求解:

以下是求解步骤
三阶行列式


根据如图所示的运算规律,我们计算两道例题来加深理解

D = 1 * 2 * ( - 2 ) + 2 * 1 * ( - 3 ) + ( - 4 ) * ( - 2 ) * 4 - ( - 3 ) * ( - 4 ) * 2 - 2 * ( - 2 ) * ( - 2 ) - 1 * 1 * 4 = -4 - 6 + 32 - 24 - 8 - 4 = - 14

D = 3x^2 + 4x + 18 - 12 - 2x^2 - 9x = x^2 - 5x + 6
而后根据一元二次方程求解可得x = 2或x = 3
全排列和对换
排列及其逆序数
把n个不同的元素排列成一列,叫做这n个元素的全排列,也简称排列。n个不同元素的所有排列的中枢,通常用Pn表示,假设n为元素个数,那么Pn = n!
对于n个不同的元素,先规定个元素之间有一个标准次序(例如n个不同的自然数,可规定由小到大为标准次序),于是在这n个元素的任意排列当中,当某一对元素的先后次序与标准次序不同时,就说它构成了一个逆序,一个排列中所有逆序的总数叫做这个排列的逆序数
逆序数为奇数的排列叫做奇排列,逆序数为偶数的排列叫做偶排列
不失一般性,不妨设n个元素为1-n这n个自然数,并规定由从小到大为标准次序,设p1-pn为这n个自然数的一个排列,考虑到元素pi(i = 1,2...n),如果比pi大的且排在pi前面的元素有ti个,就说pi这个元素的逆序数是ti,全排列的逆序数之综合t = t1 + t2 + t3 + ... + tn = 即为这个排列的逆序数
例题:求32514中的逆序数
t1 = 0
t2 = 1(2的前面有3)
t3 = 0
t4 = 3(1的前面有3、2、5)
t5 = 1(4的前面有5)
对换
在排列当中,将任意两个元素对调,其余的元素不动,这种作出新排列的手续叫做对换,将相邻两个元素对换,叫做相邻对换
对换分为:相邻对换与不相邻对换
定理一:一个排列当中的任意两个元素对换,排列改变奇偶性
定理二:及排列对换成标准排列的对换次数为奇数,偶排列兑换成标准排列的次数为偶数
n阶行列式的定义
有三阶行列式可得
根据该三阶规律式我们可以将aij想象为国际象棋中的皇后,皇后的放置规则和aij中i与j的选择类似
由此我们可以推导出n阶行列式,简称det(aij),其中的数aij称为行列式D的(i,j)元
注意:在我们学过行列式之后,线性代数中的|a|就不能够简单的当作一个绝对值来运算,其有可能是当n = 1时的一个行列式。
由n阶行列式我们可以推导出下三角行列式和对角行列式,由于下三角行列式的除对角线以上的所有元素均为0,因此D = a11a22a33...ann,对于对角行列式则除了对角线其余所有元素皆为0,其与下三角行列式类似,都刷过上三角矩阵和下三角矩阵的编程题,这里就不再赘述
行列式的性质
性质一:行列式与他的转置行列式相同

DT为D的转置行列式,那么我们利用计算机的思维来理解的话,可以发现转置行列式实际就是原行列式按照对角线对于矩阵元素反转,换句话说就是将aij换为aji即可
性质二:对换行列式的两行(列),行列式变号
推论:如果行列式有两行(列)完全相同,则此行列式等于零
由性质二可得,如果行列式有两行(列)完全相同,那么交换此两行(列)则与不交换完全相同,即D = - D,那么则有唯一解,D = 0
推论三: 行列式的某一行(列)中所有元素都同乘一数k,等于用数k乘此行列式
推论:行列式当中某一行(列)的所有元素的公因子可以提到行列式记号的外面

性质四:行列式中如果有两行(列)元素成比例,则此行列式等于零
性质五:若行列式的某一行(列)的元素都是两数之和,则可以拆为多个行列式之和
性质六:把行列式的某一行(列)的各元素乘同一数然后加到另一行(列)对应的元素上去,行列式不变
未完待续...
相关文章:
线性代数行列式
目录 二阶与三阶行列式 二元线性方程组与二阶行列式 三阶行列式 全排列和对换 排列及其逆序数 对换 n阶行列式的定义 行列式的性质 二阶与三阶行列式 二元线性方程组与二阶行列式 若是采用消元法解x1、x2的话则得到以下式子 有二阶行列式的规律可得:分…...
Vision Transformer (ViT) 论文的第二句话
Vision Transformer (ViT) 论文的第二句话 flyfish 原句: “In vision, attention is either applied in conjunction with convolutional networks, or used to replace certain components of convolutional networks while keeping their overall structure in…...
Github 2024-12-27 Java开源项目日报Top10
根据Github Trendings的统计,今日(2024-12-27统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下: 开发语言项目数量Java项目9Kotlin项目1C#项目1非开发语言项目1C++项目1《Hello 算法》:动画图解、一键运行的数据结构与算法教程 创建周期:476 天协议类型:Ot…...
气相色谱-质谱联用分析方法中的常用部件,分流平板更换
分流平板,是气相色谱-质谱联用分析方法中的一个常用部件,它可以实现气相色谱柱流与MS检测器流的分离和分流。常见的气质联用仪分流平板有很多种,如单层T型分流平板、双层T型分流平板、螺旋分流平板等等。 操作视频http://www.spcctech.com/v…...
centos7 免安装mysql5.7及配置(支持多个mysql)
一) 下载免安装包: mysql下载地址: https://dev.mysql.com/downloads/mysql/下载时,选择以前5.7版本: image 下载第一个TAR压缩包: image 二) 定义安装路径并解压安装包 1、假设需要把MySQL放到 /usr/local…...
Python的Pandas--Series的创建和实现
1.Series函数的格式: pandas.Series(data,index,dtype,name,copy) data:一组数据(ndarray类型、list、dict等类)或标量值 index:数据索引标签。如果不指定,默认为整数,从0开始 dtype&#x…...
OCR实践-问卷表格统计
前言 书接上文 OCR实践—PaddleOCROCR实践-Table-Transformer 本项目代码已开源 放在 Github上,欢迎参考使用,Star https://github.com/caibucai22/TableAnalysisTool 主要功能说明:对手动拍照的问卷图片进行统计分数(对应分数…...
uniapp中的条件编译
在script中 // #ifdef APP-PLUS console.log("11"); // #endif// #ifdef MP-WEIXIN console.log("22"); // #endif 在template中 <!-- #ifdef APP-PLUS --><view>哈哈哈</view> <!-- #endif --><!-- #ifdef MP-WEIXIN -->…...
Segment Routing Overview
大家觉得有意义和帮助记得及时关注和点赞!!! Segment Routing (SR) 是近年来网络领域的一项新技术,“segment” 在这里 指代网络隔离技术,例如 MPLS。如果快速回顾网络设计在过去几十年的 发展,我们会发现 SR 也许是正在形成的第三代网络设计…...
【K8s】专题十五(6):Kubernetes 网络之 Pod 网络调试
本文内容均来自个人笔记并重新梳理,如有错误欢迎指正! 如果对您有帮助,烦请点赞、关注、转发、订阅专栏! 专栏订阅入口 | 精选文章 | Kubernetes | Docker | Linux | 羊毛资源 | 工具推荐 | 往期精彩文章 【Docker】(全…...
CMake 构建项目并整理头文件和库文件
本文将介绍如何使用 CMake 构建项目、编译生成库文件,并将头文件和库文件整理到统一的目录中以便在其他项目中使用。 1. 项目结构 假设我们正在构建一个名为 rttr 的开源库,初始的项目结构如下: D:\WorkCode\Demo\rttr-master\|- src\ …...
Boost之log日志使用
不讲理论,直接上在程序中可用代码: 一、引入Boost模块 开发环境:Visual Studio 2017 Boost库版本:1.68.0 安装方式:Nuget 安装命令: #只安装下面几个即可 Install-package boost -version 1.68.0 Install…...
多功能jquery图片预览放大镜插件
xZoom是一款多功能的jquery图片预览放大镜插件。它支持多种图片放大模式,可以和Fancy Box或Magnific Pop-up等插件结合使用,功能非常强大。 在线预览 下载 使用方法 在页面中引入jquery和xzoom.css以及xzoom.js文件。 <link rel"stylesheet&…...
CSS系列(39)-- Shapes详解
前端技术探索系列:CSS Shapes详解 ✨ 致读者:探索形状布局的艺术 👋 前端开发者们, 今天我们将深入探讨 CSS Shapes,这个强大的形状布局特性。 基础形状 🚀 圆形与椭圆 /* 基础圆形 */ .circle {widt…...
AI 神经网络在智能家居场景中的应用
在科技持续进步的当下,智能家居领域正经历着深刻变革,AI 神经网络技术的融入成为推动这一变革的关键力量,为家居生活带来了诸多显著变化与提升,本文将几种常见的AI算法应用做了一下总结,希望对物联网从业者有所帮助。 …...
Rocky DEM tutorial7_Conical Dryer_锥形干燥器
tutorial 7_Conical Dryer_锥形干燥器 文章目录 tutorial 7_Conical Dryer_锥形干燥器0. 目的1. 模型介绍2. 模型设置2.1设置physics2.2 导入几何2.3 设置motion2.4 Boundary边界设置2.5 设置材料2.6设置材料间相互作用2.7 创建粒子2.8 设置颗粒进口2.9 求解器设置3. 后处理Enj…...
CSS(二):美化网页元素
目录 字体样式 文本样式 列表样式 背景图片 字体样式 字体相关的 CSS 属性: font-family:设置字体font-size:设置字体大小font-weight:设置字体的粗细(如 normal, bold, lighter 等)color:…...
平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法,用于处理三维非线性状态估计问题
本MATLAB 代码实现了平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)算法,用于处理三维非线性状态估计问题 文章目录 运行结果代码概述代码 运行结果 三轴状态曲线对比: 三轴误差曲线对比: 误差统计特性输出(命令行截图&…...
【论文笔记】Visual Alignment Pre-training for Sign Language Translation
🍎个人主页:小嗷犬的个人主页 🍊个人网站:小嗷犬的技术小站 🥭个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 基本信息 标题: Visual Alignment Pre-tra…...
NLP基础知识 - 向量化
NLP基础知识 - 向量化 目录 NLP基础知识 - 向量化 NLP基础知识 - 向量化目录什么是向量化?为什么需要向量化?常见的向量化方法1. 词袋模型(Bag of Words, BoW)2. TF-IDF(词频-逆文档频率)3. 词嵌入&#x…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求: 有一个问题反馈页面,要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据,方便管理员及时处理反馈。 我的方法:直接将逻辑写在SQL中,这样可以直接在页面展示 完整代码: SELECTSF.FE…...
Frozen-Flask :将 Flask 应用“冻结”为静态文件
Frozen-Flask 是一个用于将 Flask 应用“冻结”为静态文件的 Python 扩展。它的核心用途是:将一个 Flask Web 应用生成成纯静态 HTML 文件,从而可以部署到静态网站托管服务上,如 GitHub Pages、Netlify 或任何支持静态文件的网站服务器。 &am…...
IT供电系统绝缘监测及故障定位解决方案
随着新能源的快速发展,光伏电站、储能系统及充电设备已广泛应用于现代能源网络。在光伏领域,IT供电系统凭借其持续供电性好、安全性高等优势成为光伏首选,但在长期运行中,例如老化、潮湿、隐裂、机械损伤等问题会影响光伏板绝缘层…...
Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?
Redis 的发布订阅(Pub/Sub)模式与专业的 MQ(Message Queue)如 Kafka、RabbitMQ 进行比较,核心的权衡点在于:简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...
网站指纹识别
网站指纹识别 网站的最基本组成:服务器(操作系统)、中间件(web容器)、脚本语言、数据厍 为什么要了解这些?举个例子:发现了一个文件读取漏洞,我们需要读/etc/passwd,如…...
Python+ZeroMQ实战:智能车辆状态监控与模拟模式自动切换
目录 关键点 技术实现1 技术实现2 摘要: 本文将介绍如何利用Python和ZeroMQ消息队列构建一个智能车辆状态监控系统。系统能够根据时间策略自动切换驾驶模式(自动驾驶、人工驾驶、远程驾驶、主动安全),并通过实时消息推送更新车…...
代码规范和架构【立芯理论一】(2025.06.08)
1、代码规范的目标 代码简洁精炼、美观,可持续性好高效率高复用,可移植性好高内聚,低耦合没有冗余规范性,代码有规可循,可以看出自己当时的思考过程特殊排版,特殊语法,特殊指令,必须…...
【SpringBoot自动化部署】
SpringBoot自动化部署方法 使用Jenkins进行持续集成与部署 Jenkins是最常用的自动化部署工具之一,能够实现代码拉取、构建、测试和部署的全流程自动化。 配置Jenkins任务时,需要添加Git仓库地址和凭证,设置构建触发器(如GitHub…...
C++_哈希表
本篇文章是对C学习的哈希表部分的学习分享 相信一定会对你有所帮助~ 那咱们废话不多说,直接开始吧! 一、基础概念 1. 哈希核心思想: 哈希函数的作用:通过此函数建立一个Key与存储位置之间的映射关系。理想目标:实现…...
