Пример вычисления определителя
Определитель матрицы — является многочленом от элементов квадратной матрицы (если элементы матрицы это числа, тогда определитель матрицы тоже будет числом).
Для нахождения определителя матрицы, исходная матрица должна быть квадратной.
Дана матрица размером 2х2;


Что бы вычислить определитель матрицы 2х2 нужно из произведения элементов главной диагонали, вычесть произведение элементов побочной диагонали;

Дана матрица размером 3х3;

Что бы вычислить определитель матрицы 3х3 нужно воспользоваться формулой;


Подставляем наши значения в формулу;

Дана матрица размером 4х4;

Есть два способа вычисления определителя матрицы:
По определению — через разложение по строке или столбцу;
По методу Гаусса — приведение матрицы к треугольному виду (этот способ лучше использовать для решения матриц, размером 4х4 и более).
Решим пример первым способом (по определению — через разложение по строке или столбцу)
Чтобы вычислить определитель матрицы, нужно воспользоваться следующей формулой, в ней рассмотрен пример разложения матрицы по первой строке;

Итак, начнём
Выбираем строку или столбец (любую), лучше всего выбирать строку или столбец, где больше нулей, для удобства вычисления; В данном случае мы выбираем третью строку, так как в ней присутствует ноль;

Берём первый элемент этой строки (2); Теперь вычёркиваем третью строку и первый столбец;

Получаем матрицу 3х3;

Согласно формуле, мы умножаем выбранный нами элемент на определитель получившейся матрицы;
Вычисление определителя матрицы 3х3, мы рассматривали в примере №2

Далее делаем всё тоже самое, что и в шаге два, только берём второй элемент данной строки (0) и вычёркиваем третью строку и второй столбец;

Так как этот элемент равен нулю, то ни чего не нужно считать и так всё ясно;
Теперь берём третий элемент строки (6) и вычёркиваем третью строку и третий столбец;

Получаем матрицу 3х3;

Вычисляем определитель этой матрицы и умножаем на выбранный нами элемент (6)

Берём четвёртый элемент строки (-3) и вычёркиваем третью строку и четвёртый столбец;

Получаем матрицу 3х3;

Вычисляем определитель этой матрицы и умножаем на выбранный нами элемент (-3)

Чтобы вычислить определитель исходной матрицы, нужно сложить полученные результаты;

Опишем решение примера вторым способом (по методу Гаусса — приведение матрицы к треугольному виду)
Суть способа заключается в том, чтобы перед вычислением определителя, привести матрицу к треугольному виду. Если в ходе приведения матрицы к треугольному виду вы умножаете (делите) строку на число, то на это же число нужно будет умножить (разделить) полученный в конце определитель;
Пример приведения матрицы к треугольному виду мы уже рассматривали здесь
Итак, мы привили матрицу к треугольному виду;

Теперь чтобы вычислить определитель приведённой матрицы, нужно перемножить все элементы, стоящие на главной диагонали;
Определитель матрицы 3 на 3
Детерминант матрицы (не путайте с дискриминантом для квадратных уравнений) — это определённая матричная характеристика. Иногда вместо термина «детерминант» также используется понятие «определитель».
Детерминант можно посчитать только для квадратных матриц, поэтому при постановке вопроса о нахождении детерминанта для матрицы с размерностью 3 имеют в виду именно квадратную матрицу.
Ниже мы рассмотрим различные способы нахождения определителя 3х3.
Разложение определителя матрицы по строчке
Этот метод сложнее на словах, чем на деле.
Суть его в том, что определитель записывается как сумма произведений элементов первой или любой другой строчки и соответствующих им определителей размером 2 на 2.
Определитель для каждого произведения состоит из элементов, записанных без элементов той строчки и столбца, в которых стоит единичный элемент-множитель.
Также можно осуществлять разложение не только по первой строчке, но и по любой другой или даже столбцу.
Чтобы определить знак, который записывается перед очередным произведением, необходимо помнить, что знаки при элементах чередуются, у первого элемента первой строки — плюс.
То есть произведение при первом элементе первой строчки будет записываться положительным.
Вычислите определитель для $M$ разложением по любой строчке:
$M = \begin
Решение:
Рисунок 1. Пример матрицы 3х3. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
В последней строчке присутствует нуль, поэтому удобно будет сделать разложение именно по ней:
$Δ= (-5) \cdot \begin
Способ «по-французски»: правило Саррюса
Самый легко запоминаемый способ.
Первые два столбика матрицы переписываются рядом справа с исходной матрицей, а дальше рассматриваются левые и правые образуемые диагонали.
Тройки произведений чисел с розовых диагоналей записываются с плюсом, а с синих – с минусом.
Рисунок 2. Как посчитать матрицу 3 на 3. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Посчитайте определитель $М$ этим методом.
Решение:
$Δ = (-1) \cdot (-4) \cdot 10 + 2 \cdot 3 \cdot (-5) + 5 \cdot 7 \cdot 0 – 2 \cdot 7 \cdot 10 — (-1) \cdot 3 \cdot 0 – 5 \cdot (-4) \cdot (-5) = 40 – 30 + 0 -140 – 0 – 100 = 230$.
Мнемоническое правило с треугольниками
Несколько более сложный способ для запоминания в отличие от предыдущего.
Суть его в том, что произведения троек значений с главной диагонали и с двух треугольников, одна из сторон для каждого параллельна главной диагонали, записываются с плюсом, а с минусом записываются те произведения, что на побочной диагонали и двух треугольниках с параллельными ей сторонами (смотрите рисунок).
Рисунок 3. Как найти детерминант матрицы 3 на 3. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ
Приведение матричной таблицы к треугольной
В этом методе нужно получить матрицу, элементы которой сверху или снизу от главной диагонали равны нулю.
Найти определитель для М с помощью получения треугольной матрицы.
Решение:
Вспомним свойство определителя: из любой строки или столбца можно вынести общий для этой строчки или столбца множитель.
$\begin
Теперь преобразуем полученную таблицу, для этого начинаем приводить к нулям элементы крайнего левого столбца. Строчки для удобства будем записывать как (n), где n — это номер строчки.
1) (2) $\cdot \frac17$ + (3), результат запишем в третьей строчке:
2) (1) $ \cdot 7$ + (2), полученное запишем во второй строчке:
3) (2) $\cdot \frac<2><35>$ + (3)$, пишем в 3-ью:, пишем в 3-ью:
Получили матрицу нужного типа. Посчитаем $D$:
$Δ = 10 \cdot (-1) \cdot 5 \cdot \frac<23> <5>= -230$.
Во время использования данного способа внимательно следите за знаками, а также за порядком вычислений.
Теперь вы умеете решать определители матриц наиболее распространёнными способами.
Определитель матрицы и его свойства
В этом уроке мы детально рассмотрим несколько ключевые вопросов и определений, благодаря чему вы раз и навсегда разберётесь и с матрицами, и с определителями, и со всеми их свойствами.
Определители — центральное понятие в алгебре матриц. Подобно формулам сокращённого умножения, они будут преследовать вас на протяжении всего курса высшей математики. Поэтому читаем, смотрим и разбираемся досконально.:)
И начнём мы с самого сокровенного — а что такое матрица? И как правильно с ней работать.
Правильная расстановка индексов в матрице
Матрица — это просто таблица, заполненная числами. Нео тут ни при чём.
Одна из ключевых характеристик матрицы — это её размерность, т.е. количество строк и столбцов, из которых она состоит. Обычно говорят, что некая матрица $A$ имеет размер $\left[ m\times n \right]$, если в ней имеется $m$ строк и $n$ столбцов. Записывают это так:
\[A=\left[ m\times n \right]\]
Бывают и другие обозначения — тут всё зависит от предпочтений лектора/ семинариста/ автора учебника. Но в любом случае со всеми этими $\left[ m\times n \right]$ и $<_
Какой индекс за что отвечает? Сначала идёт номер строки, затем — столбца? Или наоборот?
При чтении лекций и учебников ответ будет казаться очевидным. Но когда на экзамене перед вами — только листик с задачей, можно переволноваться и внезапно запутаться.
Поэтому давайте разберёмся с этим вопросом раз и навсегда. Для начала вспомним обычную систему координат из школьного курса математики:
Введение системы координат на плоскости
Помните её? У неё есть начало координат (точка $O=\left( 0;0 \right)$) оси $x$и $y$, а каждая точка на плоскости однозначно определяется по координатам: $A=\left( 1;2 \right)$, $B=\left( 3;1 \right)$ и т.д.
А теперь давайте возьмём эту конструкцию и поставим её рядом с матрицей так, чтобы начало координат находилось в левом верхнем углу. Почему именно там? Да потому что открывая книгу, мы начинаем читать именно с левого верхнего угла страницы — запомнить это легче лёгкого.
Но куда направить оси? Мы направим их так, чтобы вся наша виртуальная «страница» была охвачена этими осями. Правда, для этого придётся повернуть нашу систему координат. Единственно возможный вариант такого расположения:
Наложение системы координат на матрицу
Определение индексов в матрице
Просто всмотритесь в эту картинку внимательно. Поиграйтесь с координатами (особенно когда будете работать с настоящими матрицами и определителями) — и очень скоро поймёте, что даже в самых сложных теоремах и определениях вы прекрасно понимаете, о чём идёт речь.
Разобрались? Что ж, переходим к первому шагу просветления — геометрическому определению определителя.:)
Геометрическое определение
Прежде всего хотел бы отметить, что определитель существует только для квадратных матриц вида $\left[ n\times n \right]$. Определитель — это число, которое cчитается по определённым правилам и является одной из характеристик этой матрицы (есть другие характеристики: ранг, собственные вектора, но об этом в других уроках).
Ну и что это за характеристика? Что он означает? Всё просто:
Определитель квадратной матрицы $A=\left[ n\times n \right]$ — это объём $n$-мерного параллелепипеда, который образуется, если рассмотреть строки матрицы в качестве векторов, образующих рёбра этого параллелепипеда.
Например, определитель матрицы размера 2×2 — это просто площадь параллелограмма, а для матрицы 3×3 это уже объём 3-мерного параллелепипеда — того самого, который так бесит всех старшеклассников на уроках стереометрии.
На первый взгляд это определение может показаться совершенно неадекватным. Но давайте не будем спешить с выводами — глянем на примеры. На самом деле всё элементарно, Ватсон:
Задача. Найдите определители матриц:
\[\left| \begin
1 & 0 \\ 0 & 3 \\\end \right|\quad \left| \begin 1 & -1 \\ 2 & 2 \\\end \right|\quad \left| \begin 2 & 0 & 0 \\ 1 & 3 & 0 \\ 1 & 1 & 4 \\\end \right|\] Решение. Первые два определителя имеют размер 2×2. Значит, это просто площади параллелограммов. Начертим их и посчитаем площадь.
Первый параллелограмм построен на векторах $<
_<1>>=\left( 1;0 \right)$ и $< _<2>>=\left( 0;3 \right)$:
Определитель 2×2 — это площадь параллелограмма
Очевидно, это не просто параллелограмм, а вполне себе прямоугольник. Его площадь равна
\[S=1\cdot 3=3\]
Второй параллелограмм построен на векторах $<
_<1>>=\left( 1;-1 \right)$ и $< _<2>>=\left( 2;2 \right)$. Ну и что с того? Это тоже прямоугольник:
Ещё один определитель 2×2
Стороны этого прямоугольника (по сути — длины векторов) легко считаются по теореме Пифагора:
\[\begin
& \left| < _<1>> \right|=\sqrt<<<1>^<2>>+<<\left( -1 \right)>^<2>>>=\sqrt<2>; \\ & \left| < _<2>> \right|=\sqrt<<<2>^<2>>+<<2>^<2>>>=\sqrt<8>=2\sqrt<2>; \\ & S=\left| < _<1>> \right|\cdot \left| < _<2>> \right|=\sqrt<2>\cdot 2\sqrt<2>=4. \\\end \] Осталось разобраться с последним определителем — там уже матрица 3×3. Придётся вспоминать стереометрию:
Определитель 3×3 — это объём параллелепипеда
Выглядит мозговыносяще, но по факту достаточно вспомнить формулу объёма параллелепипеда:
\[V=S\cdot h\]
где $S$ — площадь основания (в нашем случае это площадь параллелограмма на плоскости $OXY$), $h$ — высота, проведённая к этому основанию (по сути, $z$-координата вектора $<
_<3>>$). Площадь параллелограмма (мы начертили его отдельно) тоже считается легко:
\[\begin
& S=2\cdot 3=6; \\ & V=S\cdot h=6\cdot 4=24. \\\end \] Вот и всё! Записываем ответы.
Ответ: 3; 4; 24.
Небольшое замечание по поводу системы обозначений. Кому-то наверняка не понравится, что я игнорирую «стрелочки» над векторами. Якобы так можно спутать вектор с точкой или ещё с чем.
Но давайте серьёзно: мы с вами уже взрослые мальчики и девочки, поэтому из контекста прекрасно понимаем, когда речь идёт о векторе, а когда — о точке. Стрелки лишь засоряют повествование, и без того под завязку напичканное математическими формулами.
И ещё. В принципе, ничто не мешает рассмотреть и определитель матрицы 1×1 — такая матрица представляет собой просто одну клетку, а число, записанное в этой клетке, и будет определителем. Но тут есть важное замечание:
В отличие от классического объёма, определитель даст нам так называемый «ориентированный объём», т.е. объём с учётом последовательности рассмотрения векторов-строк.
И если вы хотите получить объём в классическом смысле этого слова, придётся взять модуль определителя, но сейчас не стоит париться об этом — всё равно через несколько секунд мы научимся считать любой определитель с любыми знаками, размерами и т.д.:)
Алгебраическое определение
При всей красоте и наглядности геометрического подхода у него есть серьёзный недостаток: он ничего не говорит нам о том, как этот самый определитель считать.
Поэтому сейчас мы разберём альтернативное определение — алгебраическое. Для этого нам потребуется краткая теоретическая подготовка, зато на выходе мы получим инструмент, позволяющий считать в матрицах что и как угодно.
Правда, там появится новая проблема. но обо всём по порядку.
Перестановки и инверсии
Давайте выпишем в строчку числа от 1 до $n$. Получится что-то типа этого:
Теперь (чисто по приколу) поменяем парочку чисел местами. Можно поменять соседние:
А можно — не особо соседние:
И знаете, что? А ничего! В алгебре эта хрень называется перестановкой. И у неё есть куча свойств.
Определение. — строка из $n$ различных чисел, записанных в любой последовательности. Обычно рассматриваются первые $n$ натуральных чисел (т.е. как раз числа 1, 2, . $n$), а затем их перемешивают для получения нужной перестановки.
Обозначаются перестановки так же, как и векторы — просто буквой и последовательным перечислением своих элементов в скобках. Например: $p=\left( 1;3;2 \right)$ или $p=\left( 2;5;1;4;3 \right)$. Буква может быть любой, но пусть будет $p$.:)
Далее для простоты изложения будем работать с перестановками длины 5 — они уже достаточно серьёзны для наблюдения всяких подозрительных эффектов, но ещё не настолько суровы для неокрепшего мозга, как перестановки длины 6 и более. Вот примеры таких перестановок:
Естественно, перестановку длины $n$ можно рассматривать как функцию, которая определена на множестве $\left\< 1;2;. ;n \right\>$ и биективно отображает это множество на себя же. Возвращаясь к только что записанным перестановкам $<
_<1>>$, $<
_<2>>$ и $<
_<3>>$, мы вполне законно можем написать:
Количество различных перестановок длины $n$ всегда ограничено и равно $n!$ — это легко доказуемый факт из комбинаторики. Например, если мы захотим выписать все перестановки длины 5, то мы весьма заколебёмся, поскольку таких перестановок будет
\[n!=5!=1\cdot 2\cdot 3\cdot 4\cdot 5=120\]
Одной из ключевых характеристик всякой перестановки является количество инверсий в ней.
Мы будем обозначать через $N\left( p \right)$ количество инверсий в перестановке $p$, но будьте готовы встретиться и с другими обозначениями в разных учебниках и у разных авторов — единых стандартов тут нет. Тема инверсий весьма обширна, и ей будет посвящён отдельный урок. Сейчас же наша задача — просто научиться считать их в реальных задачах.
Например, посчитаем количество инверсий в перестановке $p=\left( 1;4;5;3;2 \right)$:
\[\left( 4;3 \right);\left( 4;2 \right);\left( 5;3 \right);\left( 5;2 \right);\left( 3;2 \right).\]
Таким образом, $N\left( p \right)=5$. Как видите, ничего страшного в этом нет. Сразу скажу: дальше нас будет интересовать не столько само число $N\left( p \right)$, сколько его чётность/ нечётность. И тут мы плавно переходим к ключевому термину сегодняшнего урока.
Что такое определитель
Пусть дана квадратная матрица $A=\left[ n\times n \right]$. Тогда:
Определение. $A=\left[ n\times n \right]$ — это алгебраическая сумма $n!$ слагаемых, составленных следующим образом. Каждое слагаемое — это произведение $n$ элементов матрицы, взятых по одному из каждой строки и каждого столбца, умноженное на (−1) в степени количество инверсий:
\[\left| A \right|=\sum\limits_
<<<\left( -1 \right)>^ >\cdot <_<1;p\left( 1 \right)>>\cdot <_<2;p\left( 2 \right)>>\cdot . \cdot <_ >>\]
Принципиальным моментом при выборе множителей для каждого слагаемого в определителе является тот факт, что никакие два множителя не стоят в одной строчке или в одном столбце.
\[j=p\left( i \right),\quad i=1,2. n\]
А когда есть перестановка $p$, мы легко посчитаем инверсии $N\left( p \right)$ — и очередное слагаемое определителя готово.
Естественно, никто не запрещает поменять местами множители в каком-либо слагаемом (или во всех сразу — чего мелочиться-то?), и тогда первые индексы тоже будут представлять собой некоторую перестановку. Но в итоге ничего не поменяется: суммарное количество инверсий в индексах $i$ и $j$ сохраняет чётность при подобных извращениях, что вполне соответствует старому-доброму правилу:
От перестановки множителей произведение чисел не меняется.
Вот только не надо приплетать это правило к умножению матриц — в отличие от умножения чисел, оно не коммутативно. Но это я отвлёкся.:)
Матрица 2×2
Вообще-то можно рассмотреть и матрицу 1×1 — это будет одна клетка, и её определитель, как нетрудно догадаться, равен числу, записанному в этой клетке. Ничего интересного.
Поэтому давайте рассмотрим квадратную матрицу размером 2×2:
Поскольку количество строк в ней $n=2$, то определитель будет содержать $n!=2!=1\cdot 2=2$ слагаемых. Выпишем их:
Очевидно, что в перестановке $\left( 1;2 \right)$, состоящей из двух элементов, нет инверсий, поэтому $N\left( 1;2 \right)=0$. А вот в перестановке $\left( 2;1 \right)$ одна инверсия имеется (собственно, 2 < 1), поэтому $N\left( 2;1 \right)=1.$
Итого универсальная формула вычисления определителя для матрицы 2×2 выглядит так:
Графически это можно представить как произведение элементов, стоящих на главной диагонали, минус произведение элементов на побочной:
/>Определитель матрицы 2×2
Рассмотрим пару примеров:
Задача. Вычислите определитель:
\[\left| \begin
5 & 6 \\ 8 & 9 \\\end \right|;\quad \left| \begin 7 & 12 \\ 14 & 1 \\\end \right|.\] Решение. Всё считается в одну строчку. Первая матрица:
\[5\cdot 9-8\cdot 6=45-48=-3\]
И вторая:
\[7\cdot 1-14\cdot 12=7-168=-161\]
Ответ: −3; −161.
Впрочем, это было слишком просто. Давайте рассмотрим матрицы 3×3 — там уже интересно.
Матрица 3×3
Теперь рассмотрим квадратную матрицу размера 3×3:
При вычислении её определителя мы получим $3!=1\cdot 2\cdot 3=6$ слагаемых — ещё не слишком много для паники, но уже достаточно, чтобы начать искать какие-то закономерности. Для начала выпишем все перестановки из трёх элементов и посчитаем инверсии в каждой из них:
\[\begin _<1>>=\left( 1;2;3 \right)\Rightarrow N\left( <
_<1>> \right)=N\left( 1;2;3 \right)=0; \\ & <
_<2>>=\left( 1;3;2 \right)\Rightarrow N\left( <
_<2>> \right)=N\left( 1;3;2 \right)=1; \\ & <
_<3>>=\left( 2;1;3 \right)\Rightarrow N\left( <
_<3>> \right)=N\left( 2;1;3 \right)=1; \\ & <
_<4>>=\left( 2;3;1 \right)\Rightarrow N\left( <
_<4>> \right)=N\left( 2;3;1 \right)=2; \\ & <
_<5>>=\left( 3;1;2 \right)\Rightarrow N\left( <
_<5>> \right)=N\left( 3;1;2 \right)=2; \\ & <
_<6>>=\left( 3;2;1 \right)\Rightarrow N\left( <
_<6>> \right)=N\left( 3;2;1 \right)=3. \\\end Как и предполагалось, всего выписано 6 перестановок $<
_<1>>$, . $<
_<6>>$ (естественно, можно было бы выписать их в другой последовательности — суть от этого не изменится), а количество инверсий в них меняется от 0 до 3. В общем, у нас будет три слагаемых с «плюсом» (там, где $N\left( p \right)$ — чётное) и ещё три с «минусом». А в целом определитель будет считаться по формуле: Вот только не надо сейчас садиться и яростно зубрить все эти индексы! Вместо непонятных цифр лучше запомните следующее мнемоническое правило: . Для нахождения определителя матрицы 3×3 нужно сложить три произведения элементов, стоящих на главной диагонали и в вершинах равнобедренных треугольников со стороной, параллельной этой диагонали, а затем вычесть такие же три произведения, но на побочной диагонали. Схематически это выглядит так: />Определитель матрицы 3×3: правило треугольников Именно эти треугольники (или пентаграммы — кому как больше нравится) любят рисовать во всяких учебниках и методичках по алгебре. Впрочем, не будем о грустном. Давайте лучше посчитаем один такой определитель — для разминки перед настоящей жестью.:) Задача. Вычислите определитель: \[\left| \begin Решение. Работаем по правилу треугольников. Сначала посчитаем три слагаемых, составленных из элементов на главной диагонали и параллельно ей: \[\begin Теперь разбираемся с побочной диагональю: \[\begin Осталось лишь вычесть из первого числа второе — и мы получим ответ: \[185-161=24\] Вот и всё! Ответ: 24. Тем не менее, определители матриц 3×3 — это ещё не вершина мастерства. Самое интересное ждёт нас дальше.:) Как мы знаем, с ростом размерности матрицы $n$ количество слагаемых в определителе составляет $n!$ и быстро растёт. Всё-таки факториал — Уже для матриц 4×4 считать определители напролом (т.е. через перестановки) становится как-то не оч. Про 5×5 и более вообще молчу. Поэтому к делу подключаются некоторые свойства определителя, но для их понимания нужна небольшая теоретическая подготовка. Пусть дана произвольная матрица $A=\left[ m\times n \right]$. Заметьте: не обязательно квадратная. В отличие от определителей, миноры — это такие няшки, которые существуют не только в суровых квадратных матрицах. Выберем в этой матрице несколько (например, $k$) строк и столбцов, причём $1\le k\le m$ и $1\le k\le n$. Тогда: Определение. — определитель квадратной матрицы, возникающей на пересечении выбранных $k$ столбцов и строк. Также минором мы будем называть и саму эту новую матрицу. Обозначается такой минор $< Совершенно необязательно, чтобы выбранные строки и столбцы стояли рядом, как в рассмотренном примере. Главное, чтобы количество выбранных строк и столбцов было одинаковым (это и есть число $k$). Есть и другое определение. Возможно, кому-то оно больше придётся по душе: Определение. Пусть дана прямоугольная матрица $A=\left[ m\times n \right]$. Если после вычеркивания в ней одного или нескольких столбцов и одной или нескольких строк образуется квадратная матрица размера $\left[ k\times k \right]$, то её определитель — это и есть минор $< Как говорил мой кот, иногда лучше Пример. Пусть дана матрица \[A=\left[ \begin Выбирая строку 1 и столбец 2, получаем минор первого порядка: \[< Выбирая строки 2, 3 и столбцы 3, 4, получаем минор второго порядка: \[< А если выбрать все три строки, а также столбцы 1, 2, 4, будет минор третьего порядка: \[< Считать этот определитель мне уже в лом. Но он равен 53.:) Читателю не составит труда найти и другие миноры порядков 1, 2 или 3. Поэтому идём дальше. «Ну ok, и что дают нам эти Определение. Пусть дана квадратная матрица $A=\left[ n\times n \right]$, в которой выбран минор $< Уточним один момент: дополнительный минор — это не просто «кусок матрицы», а определитель этого куска. Обозначаются дополнительные миноры с помощью «звёздочки»: $M_ где операция $A\nabla < Дополнительные миноры редко используются сами по себе. Они являются частью более сложной конструкции — алгебраического дополнения. Определение. минора $< Как правило, алгебраическое дополнение минора $< \[<_ Сложно? На первый взгляд — да. Но это не точно. Потому что на самом деле всё легко. Рассмотрим пример: Пример. Дана матрица 4×4: \[A=\left[ \begin Выберем минор второго порядка \[< Капитан Очевидность как бы намекает нам, что при составлении этого минора были задействованы строки 1 и 4, а также столбцы 3 и 4. Вычёркиваем их — получим дополнительный минор: \[M_<2>^<*>=\left| \begin Осталось найти число $S$ и получить алгебраическое дополнение. Поскольку мы знаем номера задействованных строк (1 и 4) и столбцов (3 и 4), всё просто: \[\begin Ответ: $<_<2>>=-4$ Вот и всё! По сути, всё различие между дополнительным минором и алгебраическим дополнением — только в минусе спереди, да и то не всегда. Наша задача сейчас — научиться быстро считать алгебраические дополнения, потому что они являются составной частью «Теоремы, Которую Нельзя Называть». Но мы всё же назовём. Встречайте: И вот мы пришли к тому, зачем, собственно, все эти миноры и алгебраические дополнения были нужны. . Пусть в матрице размера $\left[ n\times n \right]$ выбрано $k$ строк (столбцов), причём $1\le k\le n-1$. Тогда определитель этой матрицы равен сумме всех произведений миноров порядка $k$, содержащихся в выбранных строках (столбцах), на их алгебраические дополнения: \[\left| A \right|=\sum<< Причём таких слагаемых будет ровно $C_ Ладно, ладно: про $C_ Мы не будем её доказывать, хоть это и не представляет особой трудности — все выкладки сводятся к старым-добрым перестановкам и чётности/ нечётности инверсий. Тем не менее, доказательство будет представлено в отдельном параграфе, а сегодня у нас сугубо практический урок. Поэтому переходим к частному случаю этой теоремы, когда миноры представляют собой отдельные клетки матрицы. То, о чём сейчас пойдёт речь — как раз и есть основной инструмент работы с определителями, ради которого затевались вся эта дичь с перестановками, минорами и алгебраическими дополнениями. Читайте и наслаждайтесь: Из этого следствия можно сразу сформулировать несколько выводов: Последний факт особенно важен. Например, вместо зверского определителя 4×4 теперь достаточно будет посчитать несколько определителей 3×3 — с ними мы уж как-нибудь справимся.:) Что ж, попробуем посчитать одну такую задачку? Задача. Найдите определитель: \[\left| \begin Решение. Разложим этот определитель по первой строке: \[\begin \[\begin Ответ: 0. Задача. Найдите определитель: \[\left| \begin Решение. Для разнообразия давайте в этот раз работать со столбцами. Например, в последнем столбце присутствуют сразу два нуля — очевидно, это значительно сократит вычисления. Сейчас увидите почему. Итак, раскладываем определитель по четвёртому столбцу: \[\begin И тут — о, чудо! — два слагаемых сразу улетают коту под хвост, поскольку в них есть множитель «0». Остаётся ещё два определителя 3×3, с которыми мы легко разберёмся: \[\begin Возвращаемся к исходнику и находим ответ: \[\left| \begin Ну вот и всё. И никаких 4! = 24 слагаемых считать не пришлось.:) Ответ: −2 В последней задаче мы видели, как наличие нулей в строках (столбцах) матрицы резко упрощает разложение определителя и вообще все вычисления. Возникает естественный вопрос: а нельзя ли сделать так, чтобы эти нули появились даже в той матрице, где их изначально не было? Ответ однозначен: можно. И здесь нам на помощь приходят свойства определителя: Особую ценность представляет третье свойство: мы можем вычитать из одной строки (столбца) другую до тех пор, пока в нужных местах не появятся нули. Чаще всего расчёты сводится к тому, чтобы «обнулить» весь столбец везде, кроме одного элемента, а затем разложить определитель по этому столбцу, получив матрицу размером на 1 меньше. Давайте посмотрим, как это работает на практике: Задача. Найдите определитель: \[\left| \begin Решение. Нулей тут как бы вообще не наблюдается, поэтому можно «долбить» по любой строке или столбцу — объём вычислений будет примерно одинаковым. Давайте не будем мелочиться и «обнулим» первый столбец: в нём уже есть клетка с единицей, поэтому просто возьмём первую строчку и вычтем её 4 раза из второй, 3 раза из третьей и 2 раза из последней. В результате мы получим новую матрицу, но её определитель будет тем же: \[\begin Теперь с невозмутимостью Пятачка раскладываем этот определитель по первому столбцу: \[\begin Понятно, что «выживет» только первое слагаемое — в остальных я даже определители не выписывал, поскольку они всё равно умножаются на ноль. Коэффициент перед определителем равен единице, т.е. его можно не записывать. Зато можно вынести «минусы» из всех трёх строк определителя. По сути, мы трижды вынесли множитель (−1): \[\left| \begin Получили мелкий определитель 3×3, который уже можно посчитать по правилу треугольников. Но мы попробуем разложить и его по первому столбцу — благо в последней строчке гордо стоит единица: \[\begin Можно, конечно, ещё поприкалываться и разложить матрицу 2×2 по строке (столбцу), но мы же с вами адекватны, поэтому просто посчитаем ответ: \[\left( -1 \right)\cdot \left| \begin Вот так и разбиваются мечты. Всего-то −160 в ответе.:) Ответ: −160. Парочка замечаний перед тем, как мы перейдём к последней задаче: Идём дальше. Последняя задача в сегодняшнем уроке. Задача. Найдите определитель: \[\left| \begin Решение. Ну, тут первая строка прямо-таки напрашивается на «обнуление». Берём первый столбец и вычитаем ровно один раз из всех остальных: \[\begin Раскладываем по первой строке, а затем выносим общие множители из оставшихся строк: \[\cdot \left| \begin Снова наблюдаем «красивые» числа, но уже в первом столбце — раскладываем определитель по нему: \[\begin Порядок. Задача решена. Ответ: 1440 Перед тем как находить и считать определитель, дадим определение определителю матрицы. Что такое определитель матрицы или детерминант матрицы? Определитель матрицы — это некоторое число, с которым можно сопоставить любую квадратную матрицу А = ( a i j ) n × n . |А|, ∆ , det A — символы, которыми обозначают определитель матрицы. Как найти определитель матрицы? Вычислить определитель или найти определитель можно с помощью разных способов (в том числе онлайн и при помощи калькулятора). Конкретный способ поиска и того, как решать, выбирают в зависимости от порядка матрицы. Определитель матрицы второго порядка можно вычислять по формуле: d e t A = 1 — 2 3 1 = 1 × 1 — 3 × ( — 2 ) = 1 + 6 = 7 Нахождение определителя матрицы 3-го порядка осуществляется по одному из правил: Как найти определитель матрицы третьего порядка по методу треугольника (определитель матрицы 3×3)? а 11 а 12 а 13 а 21 а 22 а 23 а 31 а 32 а 33 = a 11 × a 22 × a 33 + a 31 × a 12 × a 23 + a 21 × a 32 × a 13 — a 31 × a 22 × a 13 — a 21 × a 12 × a 33 — a 11 × a 23 × a 32 А = 1 3 4 0 2 1 1 5 — 1 d e t A = 1 3 4 0 2 1 1 5 — 1 = 1 × 2 × ( — 2 ) + 1 × 3 × 1 + 4 × 0 × 5 — 1 × 2 × 4 — 0 × 3 × ( — 1 ) — 5 × 1 × 1 = ( — 2 ) + 3 + 0 — 8 — 0 — 5 = — 12 Чтобы вычислить определитель по методу Саррюса, необходимо учесть некоторые условия и выполнить следующие действия: а 11 а 12 а 13 а 21 а 22 а 23 а 31 а 32 а 33 = a 11 × a 22 × a 33 + a 31 × a 12 × a 23 + a 21 × a 32 × a 13 — a 31 × a 22 × a 13 — a 21 × a 12 × a 33 — a 11 × a 23 × a 32 А = 1 3 4 0 2 1 — 2 5 — 1 1 3 0 2 — 2 5 = 1 × 2 × ( — 1 ) + 3 × 1 × ( — 2 ) + 4 × 0 × 5 — 4 × 2 × ( — 2 ) — 1 × 1 × 5 — 3 × 0 × ( — 1 ) = — 2 — 6 + 0 + 16 — 5 — 0 = 3 Чтобы вычислить определитель матрицы четвертого порядка, можно воспользоваться одним из 2-х способов: Представленные способы определяют вычисление определителя n как вычисление определителя порядка n-1 за счет представления определителя суммой произведений элементов строки (столбца) на их алгебраические дополнения. Разложение матрицы по элементам строки: d e t A = a i 1 × A i 1 + a i 2 × A i 2 + . . . + а i n × А i n Разложение матрицы по элементам столбца: d e t A = а 1 i × А 1 i + а 2 i × А 2 i + . . . + а n i × А n i Если раскладывать матрицу по элементам строки (столбца), необходимо выбирать строку (столбец), в которой(-ом) есть нули. А = 0 1 — 1 3 2 1 0 0 — 2 4 5 1 3 2 1 0 А = 0 1 — 1 3 2 1 0 0 — 2 4 5 1 3 2 1 0 = 2 × ( — 1 ) 3 × 1 — 1 3 — 2 5 1 3 1 0 = — 2 × 1 — 1 3 4 5 1 2 1 0 + 1 × 0 — 1 3 — 2 5 1 3 1 0 А = 0 1 — 1 3 2 1 0 0 — 2 4 5 1 3 2 1 0 = 3 × ( — 1 ) 5 × 2 1 0 — 2 4 5 3 2 1 + 1 × ( — 1 ) 7 × 0 1 — 1 2 1 0 3 2 1 = — 3 × 2 1 0 — 2 4 5 3 2 1 — 1 × 0 1 — 1 2 1 0 3 2 1 В рамках темы советуем обратиться к модулю определителя. А = 1 3 4 0 2 1 0 0 5 d e t А = 1 3 4 0 2 1 0 0 5 = 1 × 5 × 2 = 10 Матричныый определитель, который содержит нулевой столбец, равный нулю (представляет собой минор).
Общая схема вычисления определителей
это вам не хрен собачий довольно быстро растущая функция.Что такое минор матрицы
Выбор $k = 2$ столбцов и строк для формирования минора
один раз навернуться с 11-го этажа есть корм, чем мяукать, сидя на балконе.
Алгебраические дополнения
миньоны миноры?» — наверняка спросите вы. Сами по себе — ничего. Но в квадратных матрицах у каждого минора появляется «компаньон» — дополнительный минор, а также алгебраическое дополнение. И вместе эти два ушлёпка позволят нам щёлкать определители как орешки.
Дополнительный минор к минору $<
>$, где $S$ — сумма номеров всех строк и столбцов, задействованных в исходном миноре $<>\cdot M_
>\cdot M_<2>^<*>=<<\left( -1 \right)>^<12>>\cdot \left( -4 \right)=-4\endТеорема Лапласа
Разложение определителя по строке и столбцу
Основные свойства определителя
Определитель матрицы: алгоритм и примеры вычисления определителя матрицы
Определитель матрицы 3-го порядка: правило треугольника
Правило Саррюса
Методы разложения по элементам строки и столбца
Свойства определителя
Определитель 2×2 — это площадь параллелограмма
Ещё один определитель 2×2
Определитель 3×3 — это объём параллелепипеда