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数学一

线性代数

行列式的概念与性质

定位信息

  • 章节:第一章 行列式 §1.1
  • 编号:MATH-LIN-01
  • 难度:★★☆☆☆
  • 近5年考频:直接命题约2次,间接应用几乎每年

一、知识点讲解

1.1 行列式的定义

二阶行列式:对二阶方阵 A=(a11a12 a21a22)A = \begin{pmatrix} a_{11} & a_{12} \ a_{21} & a_{22} \end{pmatrix},其行列式定义为

A=det(A)=a11a22a12a21|A| = \det(A) = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}

三阶行列式:对三阶方阵,按"对角线法则"(Sarrus法则)展开:

a11a12a13a21a22a23a31a32a33=a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32a13a22a31a12a21a33a11a23a32\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{vmatrix} = a_{11}a_{22}a_{33} + a_{12}a_{23}a_{31} + a_{13}a_{21}a_{32} - a_{13}a_{22}a_{31} - a_{12}a_{21}a_{33} - a_{11}a_{23}a_{32}

n阶行列式(归纳定义):设 n1n-1 阶行列式已定义,则 nn 阶行列式

A=j=1n(1)1+ja1jM1j=j=1na1jA1j|A| = \sum_{j=1}^{n} (-1)^{1+j} a_{1j} M_{1j} = \sum_{j=1}^{n} a_{1j} A_{1j}

其中 MijM_{ij} 是元素 aija_{ij}余子式(划去第 ii 行第 jj 列后所得 n1n-1 阶行列式),Aij=(1)i+jMijA_{ij} = (-1)^{i+j} M_{ij}代数余子式

等价定义(逆序数法):A=σSnsgn(σ)i=1nai,σ(i)|A| = \sum_{\sigma \in S_n} \text{sgn}(\sigma) \prod_{i=1}^n a_{i,\sigma(i)},其中 sgn(σ)\text{sgn}(\sigma) 为排列 σ\sigma 的逆序数的奇偶性。

1.2 行列式的性质

性质1 转置不变AT=A|A^T| = |A|

性质2 行(列)互换变号:交换两行(列),行列式变号。

推论:若行列式有两行(列)相同,则行列式为零。

性质3 行(列)的公因子可提

kai1kain=kai1ain\begin{vmatrix} \vdots \\ k \cdot a_{i1} & \cdots & k \cdot a_{in} \\ \vdots \end{vmatrix} = k \begin{vmatrix} \vdots \\ a_{i1} & \cdots & a_{in} \\ \vdots \end{vmatrix}

性质4 行(列)拆分:某行(列)元素为两数之和时,可拆为两个行列式之和。

性质5 倍加不变:将某行(列)的 kk 倍加到另一行(列),行列式不变。这是计算中最常用的操作。

性质6 按行(列)展开

A=j=1naijAij(按第i行展开)|A| = \sum_{j=1}^n a_{ij} A_{ij} \quad (\text{按第}i\text{行展开})

A=i=1naijAij(按第j列展开)|A| = \sum_{i=1}^n a_{ij} A_{ij} \quad (\text{按第}j\text{列展开})

异乘变零j=1nakjAij=0\sum_{j=1}^n a_{kj} A_{ij} = 0kik \neq i),即某行元素乘以另一行的代数余子式之和为零。

1.3 特殊行列式

类型形式结果
上(下)三角行列式主对角线以下(上)全为零i=1naii\prod_{i=1}^n a_{ii}
对角行列式仅主对角线非零i=1naii\prod_{i=1}^n a_{ii}
副对角行列式仅副对角线非零(1)n(n1)2i=1nai,n+1i(-1)^{\frac{n(n-1)}{2}} \prod_{i=1}^n a_{i,n+1-i}
范德蒙德行列式Vn=111 x1x2xn  x1n1x2n1xnn1V_n = \begin{vmatrix} 1 & 1 & \cdots & 1 \ x_1 & x_2 & \cdots & x_n \ \vdots & \vdots & & \vdots \ x_1^{n-1} & x_2^{n-1} & \cdots & x_n^{n-1} \end{vmatrix}1j<in(xixj)\prod_{1 \le j < i \le n}(x_i - x_j)

二、记忆辅助

  1. "转置不变、互换变号、公因子可提、倍加不变" —— 四大性质口诀:"转、换、提、加"
  2. 代数余子式符号(1)i+j(-1)^{i+j} 呈棋盘格分布,(1,1)(1,1) 位置为正,交替排列
  3. 范德蒙德行列式:记忆"下标大的减下标小的",即 j<i(xixj)\prod_{j<i}(x_i - x_j),总共有 Cn2C_n^2 个因子
  4. 异乘变零:同行展开得 A|A|,异行展开得 00 —— "同行非零,异行归零"

三、例题精解

例1:利用行列式性质计算

题目:计算 D=123 456 789D = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \ 4 & 5 & 6 \ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix}

第一步:审题与分析 观察各行之间的关系,第2行 = 第1行 + 3,第3行 = 第1行 + 6,各行成等差关系,猜测行列式可能为零。

第二步:选择方法 利用性质5(倍加变换)化简,使某行(列)出现大量零元素。

第三步:完整计算r2r1:123333789r_2 - r_1: \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & 3 & 3 \\ 7 & 8 & 9 \end{vmatrix}

r3r1:123333666r_3 - r_1: \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 3 & 3 & 3 \\ 6 & 6 & 6 \end{vmatrix}

第3行提取公因子6:6123 333 1116 \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \ 3 & 3 & 3 \ 1 & 1 & 1 \end{vmatrix}

第2行提取公因子3:18123 111 11118 \begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \ 1 & 1 & 1 \ 1 & 1 & 1 \end{vmatrix}

第2、3行相同,行列式 =18×0=0= 18 \times 0 = 0

第四步:验证与总结D=0\boxed{D = 0}。本题关键观察:三行成等差 \Rightarrow 线性相关 \Rightarrow 行列式为零。


例2:范德蒙德行列式的应用

题目:计算 D=1111 abcd a2b2c2d2 a3b3c3d3D = \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \ a & b & c & d \ a^2 & b^2 & c^2 & d^2 \ a^3 & b^3 & c^3 & d^3 \end{vmatrix}

第一步:审题与分析 这是一个4阶范德蒙德行列式,x1=a,x2=b,x3=c,x4=dx_1 = a, x_2 = b, x_3 = c, x_4 = d

第二步:选择方法 直接套用范德蒙德行列式公式。

第三步:完整计算D=1j<i4(xixj)D = \prod_{1 \le j < i \le 4}(x_i - x_j)

展开所有因子(C42=6C_4^2 = 6 个): D=(ba)(ca)(da)(cb)(db)(dc)D = (b-a)(c-a)(d-a)(c-b)(d-b)(d-c)

第四步:验证与总结D=(ba)(ca)(da)(cb)(db)(dc)\boxed{D = (b-a)(c-a)(d-a)(c-b)(d-b)(d-c)}

验证:当 a=ba=b 时,第1、2列相同,D=0D=0,与公式一致。✓


例3:按行展开计算

题目:计算 D=1200 3400 5678 9101112D = \begin{vmatrix} 1 & 2 & 0 & 0 \ 3 & 4 & 0 & 0 \ 5 & 6 & 7 & 8 \ 9 & 10 & 11 & 12 \end{vmatrix}

第一步:审题与分析 左上角为 2×22 \times 2 分块,右下角也是 2×22 \times 2 分块,右上角为零。这是准三角形式。

第二步:选择方法 按前两行展开,或直接利用分块三角行列式公式。

第三步:完整计算 由于右上角 2×22 \times 2 子块为零矩阵,此为准上三角分块矩阵:

D=1234781112D = \begin{vmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 7 & 8 \\ 11 & 12 \end{vmatrix}

=(1×42×3)(7×128×11)= (1 \times 4 - 2 \times 3)(7 \times 12 - 8 \times 11)

=(46)(8488)=(2)(4)=8= (4 - 6)(84 - 88) = (-2)(-4) = 8

第四步:验证与总结D=8\boxed{D = 8}。分块三角行列式 = 对角块行列式的乘积,这是简化高阶行列式计算的重要技巧。


四、考情分析

  • 题型分布:选择题(判断行列式值、性质判断)、填空题(特殊行列式计算)、解答题(作为其他章节的前置工具)
  • 考查重点:行列式性质的灵活运用、特殊行列式的识别与计算
  • 命题趋势:近年直接考行列式计算的频率降低,但作为特征值、方程组等章节的基础工具,几乎每年必用
  • 分值占比:直接考查约3-4分,间接应用约占线性代数总分的15-20%

五、易错点

  1. 代数余子式符号遗漏Aij=(1)i+jMijA_{ij} = (-1)^{i+j} M_{ij},忘记 (1)i+j(-1)^{i+j} 是最常见错误,尤其是 i+ji+j 为奇数时符号为负
  2. 倍加变换与互换混淆:性质5"倍加不变"不等于"倍乘不变"——将某行乘以 kk(性质3)会改变行列式值,而将某行的 kk加到另一行(性质5)不改变
  3. 范德蒙德行列式因子顺序:公式为 j<i(xixj)\prod_{j<i}(x_i - x_j),是"后减前",不能写反。若写成"前减后"需加符号 (1)Cn2(-1)^{C_n^2}
  4. 分块行列式适用条件:只有左上或右下为零块的三角分块才能直接乘,一般分块(四个子块都不为零)不能直接求行列式

六、来源标注

  • 同济大学《线性代数》第6版 第1章 §1.1-§1.3
  • 李永乐《线性代数辅导讲义》第1章
  • 张宇《考研数学线性代数9讲》第1讲

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