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行列式定义与基本性质

复习#

核心问题:

  • 对角线法则(求解行列式)、克拉默法则(求解线性方程组):二阶行列式、三阶行列式
  • 逆序的概念
  • n阶行列式
  • 行列式的性质

Q&A#

对角线法则
克拉默法则
逆序怎么算?性质?
n阶行列式展开到底是什么?每项正负怎么确定?
行列式的性质:转置、换行、倍法、分拆、消法


二阶行列式#

定义:

∣a11a12a21a22∣=a11a22−a12a21\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{vmatrix} = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}

红色为主对角线,取正;蓝色为副对角线,取负:

克拉默法则(二元线性方程组)#

对于二元线性方程组:

{a1x+b1y=c1a2x+b2y=c2\begin{cases} a_1x + b_1y = c_1 \\ a_2x + b_2y = c_2 \end{cases}

令 D=∣a1b1a2b2∣D = \begin{vmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \end{vmatrix},则:

x=D1D=∣c1b1c2b2∣∣a1b1a2b2∣,y=D2D=∣a1c1a2c2∣∣a1b1a2b2∣x = \frac{D_1}{D} = \frac{\begin{vmatrix} c_1 & b_1 \\ c_2 & b_2 \end{vmatrix}}{\begin{vmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \end{vmatrix}}, \quad y = \frac{D_2}{D} = \frac{\begin{vmatrix} a_1 & c_1 \\ a_2 & c_2 \end{vmatrix}}{\begin{vmatrix} a_1 & b_1 \\ a_2 & b_2 \end{vmatrix}}
要点

D1D_1 是把 DD 的第 1 列换成常数项,D2D_2 是把第 2 列换成常数项。

注意

当 D=0D = 0 时,方程可能无解或有无穷多解。


三阶行列式#

定义:

D=∣a11a12a13a21a22a23a31a32a33∣D = \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{vmatrix}

展开式(对角线法则 / Sarrus 法则):

D=(a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32)⏟主方向和(正)  −  (a13a22a31+a12a21a33+a11a23a32)⏟副方向和(负)D = \underbrace{(a_{11}a_{22}a_{33} + a_{12}a_{23}a_{31} + a_{13}a_{21}a_{32})}_{\text{主方向和(正)}} \;-\; \underbrace{(a_{13}a_{22}a_{31} + a_{12}a_{21}a_{33} + a_{11}a_{23}a_{32})}_{\text{副方向和(负)}}
📝 待插图

三阶 Sarrus 法则:将前两列复制到右侧辅助连线,3 条主对角线标红 ++,3 条副对角线标蓝 −-。

克拉默法则(三元线性方程组)#

对于三元线性方程组:

{a1x+b1y+c1z=d1a2x+b2y+c2z=d2a3x+b3y+c3z=d3\begin{cases} a_1x + b_1y + c_1z = d_1 \\ a_2x + b_2y + c_2z = d_2 \\ a_3x + b_3y + c_3z = d_3 \end{cases}

令 DD 为系数行列式,DiD_i 为把第 ii 列换成常数项后的行列式,则:

x=D1D,y=D2D,z=D3Dx = \frac{D_1}{D}, \quad y = \frac{D_2}{D}, \quad z = \frac{D_3}{D}

其中:

D1=∣d1b1c1d2b2c2d3b3c3∣,D2=∣a1d1c1a2d2c2a3d3c3∣,D3=∣a1b1d1a2b2d2a3b3d3∣D_1 = \begin{vmatrix} d_1 & b_1 & c_1 \\ d_2 & b_2 & c_2 \\ d_3 & b_3 & c_3 \end{vmatrix}, \quad D_2 = \begin{vmatrix} a_1 & d_1 & c_1 \\ a_2 & d_2 & c_2 \\ a_3 & d_3 & c_3 \end{vmatrix}, \quad D_3 = \begin{vmatrix} a_1 & b_1 & d_1 \\ a_2 & b_2 & d_2 \\ a_3 & b_3 & d_3 \end{vmatrix}
注意

当 D=0D = 0 时,方程可能无解或有无穷多解。


逆序数#

定义: 排列 a1a2a3…an−2an−1ana_1 a_2 a_3 \dots a_{n-2} a_{n-1} a_n 的逆序数记为 τ(a1a2a3…an)\tau(a_1 a_2 a_3 \dots a_n),表示排列中前面的数大于后面的数的对数。

  • 若排列为正序(如 1 2 3 … n1\,2\,3\,\dots\,n):τ=0\tau = 0
  • 若排列为全逆序(如 n … 3 2 1n\,\dots\,3\,2\,1):τ=n(n−1)2\tau = \dfrac{n(n-1)}{2}
📝 待插图

逆序数计数示例:以排列 3  1  23\;1\;2 为例,用弧线标出逆序对 (3,1)(3,1) 和 (3,2)(3,2),展示 τ=2\tau = 2。

性质:一次互换改变奇偶性#

经过一次互换(交换排列中任意两个数),奇排列 ⇌\rightleftharpoons 偶排列。

证明
  1. 若 i,ji, j 相邻: 互换后 τ\tau 加 1 或减 1,改变一次奇偶性。

  2. 若 i,ji, j 中间隔着 ss 个数:

    • ii 往 jj 方向移动 ss 次(每次与相邻元素互换)
    • i,ji, j 互换 1 次
    • jj 往反方向移动 ss 次
    • 总互换次数 =2s+1= 2s + 1(奇数次)

    ⇒\Rightarrow 必定改变奇偶性。

📝 待插图

互换证明示意:展示 ii 和 jj 间隔 ss 个数时,ii 逐步移动到 jj 位置的过程,标注总次数 2s+12s+1。


n 阶行列式#

核心要点
  • 每行/列各选一个元素相乘,作为一项
  • n 阶行列式的项数为 n!n!
  • 每一项的正负由列下标排列的逆序数决定:(−1)τ(-1)^\tau
每项正负=(−1)τ,{τ 为偶→正τ 为奇→负\text{每项正负} = (-1)^{\tau}, \quad \begin{cases} \tau \text{ 为偶} \to \text{正} \\ \tau \text{ 为奇} \to \text{负} \end{cases}

计算步骤:

  1. 先调整行的排列为正序(即按行下标 1,2,…,n1, 2, \dots, n 排列)
  2. 再看列的排列的逆序数 τ\tau,(−1)τ(-1)^\tau 即为该项符号
📝 待插图

n 阶行列式展开路径:以 4×4 矩阵为例,标出从每行选一个元素、列不重复的一条选取路径。

例题#

∣000a1400a2300a3200a41000∣\begin{vmatrix} 0 & 0 & 0 & a_{14} \\ 0 & 0 & a_{23} & 0 \\ 0 & a_{32} & 0 & 0 \\ a_{41} & 0 & 0 & 0 \end{vmatrix}

取非零项:a14⋅a23⋅a32⋅a41a_{14} \cdot a_{23} \cdot a_{32} \cdot a_{41}

  • 行排列:1,2,3,41, 2, 3, 4(正序,τ行=0\tau_{\text{行}} = 0)
  • 列排列:4,3,2,14, 3, 2, 1(全逆序,τ列=4×32=6\tau_{\text{列}} = \dfrac{4 \times 3}{2} = 6)
  • 66 为偶数 ⇒(−1)6=+1\Rightarrow (-1)^6 = +1,该项为正
∴原式=a14⋅a23⋅a32⋅a41\therefore \text{原式} = a_{14} \cdot a_{23} \cdot a_{32} \cdot a_{41}

行列式的性质#

性质 1:转置#

行与列互换(转置),行列式值不变。

D=∣123456789∣,DT=∣147258369∣,D=DTD = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix}, \quad D^T = \begin{vmatrix} 1 & 4 & 7 \\ 2 & 5 & 8 \\ 3 & 6 & 9 \end{vmatrix}, \quad D = D^T

性质 2:换行(行交换)#

任意两行(列)交换,行列式加一个负号。

D=∣123456789∣,D1=∣456123789∣,D=−D1D = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix}, \quad D_1 = \begin{vmatrix} 4 & 5 & 6 \\ 1 & 2 & 3 \\ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix}, \quad D = -D_1
推论

若两行(列)相同,则行列式 =0= 0;两行(列)成比例,也为 00。


性质 3:倍法(行倍乘)#

某一行(列)乘以常数 kk,行列式值也乘以 kk。

D=∣123456789∣,D1=∣1232×42×52×6789∣=2DD = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix}, \quad D_1 = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 \times 4 & 2 \times 5 & 2 \times 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix} = 2D

性质 4:分拆(行拆分)#

某一行(列)可拆分为两行之和,其余行不变。

D=∣a1a2a3b1b2b3c1c2c3∣=∣a1a2a3x1+y1x2+y2x3+y3c1c2c3∣D = \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix} = \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ x_1 + y_1 & x_2 + y_2 & x_3 + y_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix}=∣a1a2a3x1x2x3c1c2c3∣+∣a1a2a3y1y2y3c1c2c3∣= \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ x_1 & x_2 & x_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix} + \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ y_1 & y_2 & y_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix}

性质 5:消法(行倍加)#

某行乘以 kk 后加到另一行上,行列式值不变。

D=∣a1a2a3b1b2b3c1c2c3∣=∣a1a2a3b1+ka1b2+ka2b3+ka3c1c2c3∣D = \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 & b_2 & b_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix} = \begin{vmatrix} a_1 & a_2 & a_3 \\ b_1 + ka_1 & b_2 + ka_2 & b_3 + ka_3 \\ c_1 & c_2 & c_3 \end{vmatrix}

性质总结#

性质一句话公式表达
转置行列互换,值不变D=DTD = D^T
换行两行交换,加负号D=−D1D = -D_1
倍法某行 ×k\times k,值 ×k\times kD1=kDD_1 = kD
分拆一行拆为两行之和D=Dx+DyD = D_x + D_y
消法某行 ×k\times k 加到另一行,值不变DD 不变
核心结论

消法性质是计算行列式的核心工具——通过消法将行列式化为上三角,此时行列式 == 主对角线元素之积。


行列式定义与基本性质
https://entropy.lighterever.com/posts/行列式定义与基本性质/
作者
Lighterever
发布于
2026-09-09
许可协议
CC BY-NC-SA 4.0