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        從一道行列式的演化談行列式的計算方法

        2018-11-08 10:06:14王亞林
        速讀·下旬 2018年11期

        王亞林

        摘 要:行列式是線性代數(shù)中的核心內(nèi)容,在線性方程組的解、矩陣的特征理論等方面的研究中扮演著重要角色。行列式的計算既是教學(xué)中的一個重點,也是利用行列式解決問題的關(guān)鍵。本文從一道文字行列式出發(fā),通過行列式中元素的不同變化觀察它們之間的特點,針對不同特點給出相應(yīng)計算方法,凸顯了行列式計算中一題多解的特性,同時也培養(yǎng)了從已有知識構(gòu)建新知識的知識建構(gòu)能力。這些探討為今后指導(dǎo)教學(xué)和利用行列式解決問題奠定了一定的基礎(chǔ)。

        關(guān)鍵詞:行列式;矩陣分解;降階理論;知識建構(gòu)

        行列式在數(shù)學(xué)中,是由解線性方程組產(chǎn)生的一種算式,亦可看作有向面積或體積的概念在一般的歐幾里得空間中的推廣。行列式是由日本數(shù)學(xué)家關(guān)孝和與德國數(shù)學(xué)家萊布尼茲在17世紀(jì)晚期提出的,它在線性代數(shù)、多項式理論以及微積分學(xué)中發(fā)揮著重要作用。計算高階行列式往往是復(fù)雜而困難的事,但在實際教學(xué)、實際問題和理論問題中都是必須要解決的。從理論上講,必可用行列式的性質(zhì)將原行列式化為上(下)三角行列式,但這通常只對數(shù)字行列式奏效,一般的文字行列式未必能實現(xiàn)這一想法,因此需要另想他法。所謂文字行列式就是元素中含有未定元的行列式。

        下面重點討論文字行列式的計算。

        首先,文字行列式由于其元素的未定性導(dǎo)致它比數(shù)字行列式更為抽象。其次,在文字行列式的計算過程中,有時需要對未定元是否取某些值進(jìn)行討論。因此給學(xué)生的認(rèn)知帶來一定的困惑,同時增加了學(xué)生使用行列式的性質(zhì)和已有方法計算文字行列式的難度。為了解決文字行列式計算中出現(xiàn)的困擾,首先從一個簡單的文字行列式出發(fā),通過分析該文字行列式的特點,利用行列式的性質(zhì)和一些基本的計算方法實現(xiàn)了它的計算。其次通過改變原有文字行列式的元素,對比新的行列式與原有行列式的異同,觀察變化前后行列式計算方法的區(qū)別與聯(lián)系。最后通過上述實例重點總結(jié)文字行列式的計算技巧和每種行列式計算方法的關(guān)鍵點。

        我們先給出行列式計算中經(jīng)常用到的一些性質(zhì)和定理。它們的證明可參考中的相應(yīng)章節(jié)。

        性質(zhì)1 互換行列式的兩行(列),行列式変號。

        性質(zhì)2 行列式某一行(列)的所有元素的公因子可以提到行列式符號的外面。

        性質(zhì)3 行列式中如果有兩行(列)元素成比例,則行列式為零。

        性質(zhì)4 若行列式的某一行(列)的元素都是兩組數(shù)之和,則此行列式等于兩個行列式之和,這兩個行列式的這一行(列)分別是第一組數(shù)和第二組數(shù),而其余各行(列)與原來行列式的相應(yīng)各行(列)相同。

        性質(zhì)5 把行列式的某一行(列)乘以同一個數(shù)然后加到另一行(列)對應(yīng)元素上去,行列式不變。

        定理1:行列式等于它的任一行(列)的各元素與其對應(yīng)代數(shù)余子式乘積之和,即

        下面我們從一個簡單的文字行列式的實例出發(fā),通過行列式中元素的變換,探討文字行列式的計算方法和技巧。

        例1:

        分析:n階行列式Dn有如下特點:①Dn的第i行有公因子[ai],第j列有公因子[bj],其中[i,j=1,2,……,n];②Dn對應(yīng)的n階矩陣能夠分解成一個n維列向量和一個n維行向量的乘積?;谔攸c①我們可通過行列式的性質(zhì)(性質(zhì)2和性質(zhì)3)與加邊法(升階法)兩種方法計算該行列式;特點②恰好符合Binet—Cauchy定理的條件,因此可利用Binet—Cauchy定理的結(jié)果獲得此行列式的值。具體解法如下。

        解:

        方法一:利用行列式的性質(zhì)。

        方法二:加邊法。

        給Dn增加一行一列得到一個新的行列式[Mn+1],有

        方法三:利用Binet—Cauchy定理。

        分析:例2中的n階行列式是給例1中的n階行列式每個元素加1得到的一個新的行列式。此行列式表面上不再具有例1中的特點①,但通過行列式的性質(zhì)5處理之后部分具有例1中的特點①,類似于例1中的特點②得到了保留,同時這種變化使此行列式有了新的特點。具體如下:①Dn的第i行含有[ai],第j列含有[bj],其中[i,j=1,2,……,n];②Dn對應(yīng)的n階矩陣能夠分解成一個[n×2]矩陣和一個[2×n]矩陣的乘積;③每一行(列)中的元素都是兩組數(shù)之和?;谔攸c①我們可通過行列式的性質(zhì)(性質(zhì)5、性質(zhì)2和性質(zhì)3)與加邊法兩種方法計算該行列式;特點②恰好符合Binet—Cauchy定理的條件,因此可利用Binet—Cauchy定理的結(jié)果獲得此行列式的值;特點③滿足行列式性質(zhì)3的要求,籍此可采用分裂法計算此行列式。具體解法如下。

        解:

        方法一:利用行列式的性質(zhì)。

        方法二:加邊法。

        給Dn增加一行一列得到一個新的行列式[Mn+1],有

        方法三:利用Binet—Cauchy定理。

        方法四:分裂法。

        當(dāng)n=1時,[D1=1+a1b1];

        當(dāng)[n≥2]時,將Dn按第1列分裂成兩個行列式之和,再將第一個行列式的第1列乘(-1)加到第j列,然后從第j列提取公因式[bj]([j=2,3,……,n]),將第二個行列式的第1列提取公因式[b1]后乘([-bj])加到第[j]([j=2,3,……,n])列,有

        分析:例3中的n階行列式是給例1中的n階行列式主對角線上每個元素加1得到的一個新的行列式。此行列式具有如下特點:①Dn的第i行含有[ai],第j列含有[bj],其中i,j=1,2,[……],n;②每一行(列)中的元素都是兩組數(shù)之和;③Dn對應(yīng)的n階矩陣能夠?qū)懗梢粋€n階單位陣加上一個n維列向量與一個n維行向量的乘積?;谔攸c①可通過加邊法計算該行列式;特點②滿足行列式性質(zhì)3的要求,籍此可采用分裂法計算此行列式,與例2中的分裂法所不同的是這里我們先獲得該行列式的遞推公式,再配合遞推法獲得此行列式的值;特點③恰好具有定理3的形式,因此可利用降階定理的結(jié)果獲得此行列式的值。具體解法如下。

        方法一:加邊法。

        把Dn增加1行1列,得到一個[n+1]階行列式[Mn+1],有

        方法二:分裂法。

        將Dn按第n列分裂成兩個行列式之和,再將第一個行列式按第n列展開,將第二個行列式的第n列提取公因子([-bn])后乘[bj]加到第[j]([j=1,2,……,n-1])列,有

        方法三:利用降階定理。

        分析:例4中的n階行列式可以看做例3中的n階行列式所含元素[aibj]變成[ai-bj]得到的一個新的行列式,其中[i,j=1,2,……,n].例4與例3的這種關(guān)系為我們計算例4中的行列式提供了一定的思想,但就同一方法而言例4的計算復(fù)雜度比例3要高,甚至對例3很奏效的一些方法對于解決例4卻變得很困難,例如分裂法和送取法。例4的具體解法如下:

        解:

        方法一:加

        方法二:利用降階定理。

        例1至例4的計算涉及了行列式計算的六種常用方法:性質(zhì)法、加邊法、分裂法、遞推法、利用Binet—Cauchy定理和利用降階定理。這些方法的核心是行列式的性質(zhì),而運(yùn)用這些方法計算行列式的核心是掌握每種方法的本質(zhì)和行列式自身的特點。這里所謂的性質(zhì)法主要是應(yīng)用性質(zhì)3的結(jié)論,一般情況下此過程需要其它性質(zhì)輔助實現(xiàn)。加邊法以定理1為理論依據(jù),以保持原行列式的值不變?yōu)樵瓌t,以簡化行列式的計算為目的,在原行列式的基礎(chǔ)上增加一行一列的方法,一般增加的一行或一列的元素由0和1組成,此外的一行或一列的元素則要根據(jù)原行列式的特點,選擇原行列式中的某些原有元素。最后,上面僅給出了計算行列式的一些基本方法,對于一些技巧性更強(qiáng)或針對特定形式的行列式的計算方法可參看。

        參考文獻(xiàn)

        [1]屠伯塤.線性代數(shù)方法導(dǎo)引[M].上海:復(fù)旦大學(xué)出版社,1986.

        [2]許以超.線性代數(shù)與矩陣論[M].北京:高等教育出版社,1992.

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