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线性代数的学习和整理11: 子式与余子式

子式

目录

1 原始矩阵A

2 子式(都是行列式)

2.1 k阶子式(行数=列数即可)

比如1阶子式:因为只有1行1列

比如2阶子式:因为有2行2列

比如3阶子式:因为有3行3列

2.2 k阶主子式 {行序号数组} ={列序号数组}

比如1阶主子式:因为有1行1列,且是第1行,第1列

比如2阶主子式:因为有2行2列,且是第1,2行,第1,2列

比如3阶主子式:因为有3行3列,且是第1,2,3行,第1,2,3列

2.3 k阶顺序主子式 {行序号数组} ={列序号数组},且按次序取

1阶顺序主子式:因为有1行1列,且是第1行,第1列

2阶顺序主子式:因为有2行2列,且是第1,2行,第1,2列

3阶顺序主子式:因为有3行3列,且是第1,2,3行,第1,2,3列

3 余子式

3.1 余子式

3.2 代数余子式

3.3 重点(-1)^(i+j)

3.4 余子式作用是?


1 原始矩阵A

  • 下面设计一个原始矩阵A,故意设计为A34, 行数≠列数

\begin{bmatrix} 1 & 2& 3& 4\\ 5 & 6& 7& 8\\ 9& 10 & 11& 12 \end{bmatrix}

2 子式(都是行列式)

  • 子式都是行列式
  • 行列式一定是n行n列的

2.1 k阶子式(行数=列数即可

  • 从一个矩阵中任取k行k列,交叉处会有k*k个元素,这些元素构成仍然保持在矩阵中的相对位置次序得到的k阶行列式,称为矩阵的K阶子式
  1. 如果取1行1列,就是1个元素
  2. 如果取2行2列,就是4个元素
  3. 如果取3行3列,就是9个元素
  • 如果一个矩阵 Am*n 如果i∈m是1个k元子集,而且  j∈n是1个k元子集, 那么|A|i*j是Am*n的k阶子式
  • 简单的说,子式就是从矩阵里选择部分元素形成的行列式,行数=列数即可

比如1阶子式:因为只有1行1列

[1]

[7]

比如2阶子式:因为有2行2列

[1256]

[1458]

比如3阶子式:因为有3行3列

[13457891112]

2.2 k阶主子式 {行序号数组} ={列序号数组}

  • 如果取得行号列号相等,则是k阶主子式
  • 如果i=j,那么|A|i*j是Am*n的k阶主子式
  • 简单的说,主子式就是从矩阵里旋转的部分矩阵形成的行列式要求行数=列数,并且还要求是 {行序号数组} ={列序号数组}

比如1阶主子式:因为有1行1列,且是第1行,第1列

[1]

但是下面这个子式就不是主子式,因为取得是第2行,第3列的内容构成的子式

[7]

比如2阶主子式:因为有2行2列,且是第1,2行,第1,2列

[1256]

下面这个子式仍然是主子式,因为取得是第1,3行,第1,3列的内容构成的子式

[13911]

但是下面这个子式就不是主子式,因为取得是第1,2行,第1,4列的内容构成的子式

[1458]

比如3阶主子式:因为有3行3列,且是第1,2,3行,第1,2,3列

[12356791011]

但是下面这个子式就不是主子式,因为取得是第1,2,3行,第1,3,4列的内容构成的子式

[13457891112]

2.3 k阶顺序主子式 {行序号数组} ={列序号数组},且按次序取

  • 如果i=j=(1,2....k),即取得是左起前k列,和上起前k行,那么|A|i*j是Am*n的k阶顺序主子式
  • 简单的说,顺序主子式就是从矩阵里旋转的部分矩阵形成的行列式要求行数=列数,并且还要求是 {行序号数组} ={列序号数组},并且,还得是按从左到右,从上到下这么按次序取行和列。

1阶顺序主子式:因为有1行1列,且是第1行,第1列

[1]

2阶顺序主子式:因为有2行2列,且是第1,2行,第1,2列

[1256]

3阶顺序主子式:因为有3行3列,且是第1,2,3行,第1,2,3列

[12356791011]

3 余子式

作用是把n阶行列式化简为n – 1阶行列式

3.1 余子式

  • 在n阶行列式(意味着比然是方阵对应的矩阵)中,把aij所在的第i行和第j列的内容划掉,留下来的行列式称为余子式。
  • 记为Mij

3.2 代数余子式

严格定义

  • 行列式 An*n
  • 其余子式 Mij
  • 代数余子式记为Cij=(-1)^(i+j)*Mij

3.3 重点(-1)^(i+j)

  • 代数余子式记为Cij=(-1)^(i+j)*Mij
  • (-1)^(i+j) 这个需要参考:行列式的展开时用到的克拉默法则
  • 全排列
  • 数组的逆序数之和
  • 根据第2项脚标,展开计算逆序数之和,见下图

 

3.4 余子式作用是?

  • 作用是把n阶行列式化简为n – 1阶行列式
  • C的转置矩阵称为A的伴随矩阵,伴随矩阵类似于逆矩阵,并且当A可逆时可以用来计算它的逆矩阵。
  • 3阶行列式的展开,需要用到余子式的计算

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