线性代数--行列式1

本篇来自对线性代数第一篇的行列式的一个总结。

主要是行列式中有些关键点和注意事项,便于之后的考研复习使用。

首先,对于普通的二阶和三阶行列式,我们可以直接对其进行拆开,展开。

而对于n阶行列式

A=\det \boldsymbol{A}=\left| \begin{matrix} a_{11}& a_{12}& \cdots& a_{1n}\\ a_{21}& a_{22}& \cdots& a_{2n}\\ \vdots& \vdots& \ddots& \vdots\\ a_{n1}& a_{n2}& \cdots& a_{nn}\\ \end{matrix} \right|

其行列式的值等于它的任意一行或者一列与其对应的代数余子项的乘积之和

其中我们称

         

之后便是算数的过程.........

我知道行列式的展开讲述起来是一个抽象的过程,要想真正了解其还是得看书做题。

 关于范德蒙行列式

         这其实算是和点火公式一类,相当于公式一般记住就行

       其特点是,第一行全是1,第二行为正常的元素,而第三行则为第二行相对应的元素的两次,第四行则为相对于第二行元素的三次,如此我们称该行列式为范德蒙行列式,

那么最终的结果即为,第二项减去第一项,乘,第三项减去第一项.....到第n项减去第一项(注意,此项目相减只发生在第二行,即为正常的元素)如此,所有的元素都减过了第一项,该所有的元素减去第二项(除去第一项),同理,到了第三项,所有元素减去第三项(除去第二项和第一项)。注意该最终的结果是所有相减的差相乘。

小总结

关于行列式,是一个难以表达,又是十分抽象的过程,我看了自己的过程,感觉就是完全不能拿到台面上的作品,其中的过程完全不能给那些初学者所表述清楚。可能这也是和我是初学者有关,我也是刚看完网课,对于行列式有了一个初步的概念,关于之后如何再来完备自己的行列式的框架,那就之后再看吧,对于行列式,还是要在题目之中找到做题的理解和概念。

    

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/364520.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ModuleNotFoundError: No module named ‘_sysconfigdata_x86_64_conda_linux_gnu‘

ModuleNotFoundError: No module named _sysconfigdata_x86_64_conda_linux_gnu 1.软件环境⚙️2.问题描述🔍3.解决方法🐡4.结果预览🤔 1.软件环境⚙️ Ubuntu 20.04 Python 3.7.0 2.问题描述🔍 今天发现更新conda之后&#xff0…

用pycharm进行python爬虫的步骤

使用 pycharm 进行 python 爬虫的步骤:下载并安装 pycharm。创建一个新项目。安装 requests 和 beautifulsoup 库。编写爬虫脚本,包括获取页面内容、解析 html 和提取数据的代码。运行爬虫脚本。保存和处理提取到的数据。 用 PyCharm 进行 Python 爬虫的…

代码随想录-Day43

52. 携带研究材料(第七期模拟笔试) 小明是一位科学家,他需要参加一场重要的国际科学大会,以展示自己的最新研究成果。他需要带一些研究材料,但是他的行李箱空间有限。这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等…

基于MongoDB的电影影评分析

项目源码及资料 项目介绍 1、从豆瓣网爬取Top10的电影数据 爬取网址: https://movie.douban.com/top250 1.1 爬取Top10的影视信息 mv_data [] i 0 for x in soup.select(.item):i 1mv_name re.search(>([^<])<, str(x.select(.info > .hd > a > .tit…

Flink 从入门到放弃

0 写在前面 程序员闯荡江湖的一生都在与数据打交道&#xff0c;初入江湖时基于 MySQL 的 CRUD&#xff0c;渐入佳境后利用 Redis 实现查询加速及分布式控制&#xff0c;本质上都是数据处理&#xff1b;无论主动/被动&#xff0c;都在利用数据来达成业务/技术目的。自然而然的&a…

java基于ssm+jsp 多用户博客个人网站

1管理员功能模块 管理员登录&#xff0c;管理员通过输入用户名、密码等信息进行系统登录&#xff0c;如图1所示。 图1管理员登录界面图 管理员登录进入个人网站可以查看&#xff1b;个人中心、博文类型管理、学生博客管理、学生管理、论坛信息、管理员管理、我的收藏管理、留…

CriticGPT: 用 GPT-4 找出 GPT-4 的错误

CriticGPT 是 OpenAI 发布的一个基于 GPT-4 的模型&#xff0c;它可以帮助我们人类 Review 并纠正 ChatGPT 在生成代码时的错误。使用 CriticGPT 审查代码时&#xff0c;有 60% 的概率生成的代码更好更正确。

【计算机网络】期末复习(2)

目录 第一章&#xff1a;概述 第二章&#xff1a;物理层 第三章&#xff1a;数据链路层 第四章&#xff1a;网络层 第五章&#xff1a;传输层 第一章&#xff1a;概述 三大类网络 &#xff08;1&#xff09;电信网络 &#xff08;2&#xff09;有线电视网络 &#xff0…

路由(urls)

自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 Django的URL路由流程&#xff1a; l Django查找全局urlpatterns变量&#xff08;urls.py&#xff09;。 l 按照先后顺序&#xff0c;对URL逐一匹…

FreeBSD虚拟化解决之道:高效、安全、灵活的虚拟解决方案全览

FreeBSD下的虚拟化技术 虚拟化软件可让一台计算机同时运行多个操作系统。这种用于个人电脑的系统软件通常涉及一个运行虚拟化软件的宿主机&#xff08;host&#xff09;操作系统&#xff0c;并支持任何数量的客户机&#xff08;guest&#xff09;操作系统。 FreeBSD下的虚拟解…

Docker中修改TiDB数据库密码(类似mysql)

1.Docker容器运行TiDB pingcap/tidb:last 2.登陆容器系统&#xff1a; 3.在容器中安装mysql客户端&#xff1a; 4.空密码登陆TiDB 5.修改TiDB密码并退出 6.使用修改后的密码登陆验证&#xff1a;

基于Spring Boot与Vue的智能房产匹配平台+文档

博主介绍&#xff1a;✌在职Java研发工程师、专注于程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计✌ 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的老师 Wechat / QQ 名片 :) Java精品实战案例《700套》 2025最新毕业设计选题推荐&#xff1a;最热的500个选题…

CocosCreator构建IOS教程

CocosCreator构建IOS教程 添加include: Header Search Paths:拖拽include过来 添加SoundEngine: Header Search Paths: 把SoundEngine POSIX Common 三个文件夹拖拽到里面去

学习笔记——动态路由——RIP(距离矢量协议)

一、距离矢量协议 1、距离矢量协议 矢量行为&#xff1a;协议收到一个路由之后&#xff0c;查看是否可以加入到本地的路由表中&#xff0c;如果可以加入&#xff0c;则可以传递&#xff0c;如果不可以加入&#xff0c;则无法传递。 距离矢量路由协议 RIP基于距离矢量算法(又…

【python013】pyinstaller打包PDF提取脚本为exe工具

1.在日常工作和学习中&#xff0c;遇到类似问题处理场景&#xff0c;如pdf文件核心内容截取&#xff0c;这里将文件打包成exe可执行文件&#xff0c;实现功能简便使用。 2.欢迎点赞、关注、批评、指正&#xff0c;互三走起来&#xff0c;小手动起来&#xff01; 3.欢迎点赞、关…

Superset二次开发之导入导出功能源码解读

可导出的类型 支持 看板(Dashboard)、图表(Charts)、数据集(Datasets)、SQL(saved_query)、数据库(Database connection) 单次或批量的导出,和单次导入操作 看板(Dashboard) 图表(Charts) 数据集(Datasets) SQL (saved_query) 数据库(database connections)…

Sentinel解决雪崩问题

我们或多或少都对雪崩问题有点了解&#xff0c;在微服务系统中&#xff0c;各个微服务互相调用&#xff0c;关系错综复杂&#xff0c;如果其中一个微服务挂了或者处理消息的速度大幅下降&#xff0c;需要被处理的消息越积越多&#xff0c;那么影响的不仅仅是本微服务的功能&…

Echarts地图实现:山东省报考人数

Echarts地图实现&#xff1a;山东省报考人数 效果预览 设计思路 数据可视化&#xff1a;选择地图作为数据展示的方式&#xff0c;可以直观地展示山东省不同城市的报考人数分布。交互性&#xff1a;通过ECharts的交互功能&#xff0c;如提示框&#xff08;tooltip&#xff09;…

Unity之HTC VIVE Cosmos环境安装(适合新手小白)(一)

提示&#xff1a;能力有限&#xff0c;错误之处&#xff0c;还望指出&#xff0c;不胜感激&#xff01; 文章目录 前言一、unity版本电脑配置相关关于unity版本下载建议&#xff1a;0.先下载unity Hub1.不要用过于旧的版本2.不要下载最新版本或者其他非长期支持版本 二、官网下…

大模型微调实战之基于星火大模型的群聊对话分角色要素提取挑战赛:Task01:跑通Baseline

目录 0 背景1 环境配置1.1 下载包1.2 配置密钥1.3 测试模型 2 解决问题2.1 获取数据2.2 设计Prompt2.2 设计处理函数2.3 开始提取 附全流程代码 0 背景 Datawhale AI夏令营第二期开始啦&#xff0c;去年有幸参与过第一期&#xff0c;收获很多&#xff0c;这次也立马参与了第二…