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7.2 行变换、乘积与可逆性

精确追踪行变换如何改变行列式,再把这种行为连到乘积公式、逆矩阵与可逆性测试。

上一节用余因子展开定义了行列式。那个定义是正确的,但并不是每次都 值得直接照着做的计算方法。真正强大的地方,在于把行列式与行变换放 在一起看。

这一节要回答三个问题:

  • 每一种基本行变换会怎样改变行列式;
  • 为什么对方阵有 det(AB)=det(A)det(B)\det(AB)=\det(A)\det(B)
  • 为什么 det(A)0\det(A)\neq0AA 可逆其实是同一句话。

为什么行变换重要

行化简的作用,是把矩阵变成一个更容易处理的矩阵。若行列式要有用, 就必须知道这个“更容易处理的矩阵”与原矩阵之间,究竟差了多少。

定理

三种基本行变换对行列式的影响

AA 是一个方阵。

  1. BB 是由 AA 交换一次两行得到,则
det(B)=det(A).\det(B)=-\det(A).
  1. BB 是由 AA 把某一行乘上非零标量 β\beta 得到,则
det(B)=βdet(A).\det(B)=\beta\det(A).
  1. BB 是由 AA 把某一行改成“原本那一行加上另一行的倍数”得 到,则
det(B)=det(A).\det(B)=\det(A).

这些都是精确公式,不是粗略印象。它们正正就是让消元法与行列式可以 一起工作的记账规则。

用行化简计算行列式

假设你把一个方阵 AA 化简成上三角矩阵 UU。那么:

  1. 记录一共用了多少次换行;
  2. 记录有没有把某一行乘上标量,以及乘了什么;
  3. 行加法不用额外处理,因为它不改变行列式;
  4. 最后从 UU 的对角线乘积读出 det(U)\det(U)

然后再把换号与缩放因素补回去,便得到 det(A)\det(A)

例题

用行化简计算一个行列式

A=[1232573810].A= \begin{bmatrix} 1&2&3\\ 2&5&7\\ 3&8&10 \end{bmatrix}.

做行变换:

[1232573810]R22R1, R33R1[123011021]R32R2[123011001].\begin{bmatrix} 1&2&3\\ 2&5&7\\ 3&8&10 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_2-2R_1,\ R_3-3R_1} \begin{bmatrix} 1&2&3\\ 0&1&1\\ 0&2&1 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_3-2R_2} \begin{bmatrix} 1&2&3\\ 0&1&1\\ 0&0&-1 \end{bmatrix}.

整个过程只用了“某行加上另一行倍数”这一类行变换,所以行列式没有改 变。最后矩阵已是上三角,因此

det(A)=11(1)=1.\det(A)=1\cdot1\cdot(-1)=-1.

例题

换行一次就会变号

B=[0143].B= \begin{bmatrix} 0&1\\ 4&3 \end{bmatrix}.

交换两行:

[0143]R1R2[4301].\begin{bmatrix} 0&1\\ 4&3 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_1\leftrightarrow R_2} \begin{bmatrix} 4&3\\ 0&1 \end{bmatrix}.

新矩阵是三角矩阵,所以它的行列式是 4。由于只交换了一次两行,

det(B)=4.\det(B)=-4.

这与直接用 2×22\times2 公式计算得到的结果一致:

det(B)=0314=4.\det(B)=0\cdot3-1\cdot4=-4.

乘积公式是结构定理

定理

乘积的行列式

AABB 是同尺寸的方阵,则

det(AB)=det(A)det(B).\det(AB)=\det(A)\det(B).

这条定理比表面看起来深得多。矩阵乘法并不交换,通常 ABBAAB\neq BA。 即使如此,

det(AB)=det(A)det(B)=det(B)det(A)=det(BA)\det(AB)=\det(A)\det(B)=\det(B)\det(A)=\det(BA)

所以行列式会忘记一部分乘法次序敏感的细节,但同时保留一个非常重要 的标量不变量。

证明

为什么由基本矩阵可推出乘积公式

行列式与可逆性其实是同一件事

定理

用行列式判断可逆性

对任何方阵 AA,下列两件事等价:

  1. AA 可逆。
  2. det(A)0\det(A)\neq0

因此,行列式不只是数值摘要,它本身就是一个完整的可逆性测试。

AA 的行阶梯形有零行,那行列式就必为 0,所以 AA 不可逆。若 行化简最终得到的是单位矩阵,那对角线乘积非零,因此 AA 可逆。

定理

逆矩阵与幂次的行列式

AA 可逆,则

det(A1)=1det(A).\det(A^{-1})=\frac{1}{\det(A)}.

更一般地,对每个正整数 m

det(Am)=(det(A))m.\det(A^m)=(\det(A))^m.

AA 可逆,这条幂次公式对负整数也成立。

例题

找出令矩阵变成奇异的参数

A=[21010111100x0231].A= \begin{bmatrix} 2&1&0&1\\ 0&1&1&1\\ 1&0&0&x\\ 0&2&3&1 \end{bmatrix}.

沿第一列展开:

det(A)=211100x231+101111231.\det(A)= 2 \begin{vmatrix} 1&1&1\\ 0&0&x\\ 2&3&1 \end{vmatrix} + \begin{vmatrix} 1&0&1\\ 1&1&1\\ 2&3&1 \end{vmatrix}.

第一个 3×33\times3 行列式沿第二行展开最方便:

11100x231=x1123=x.\begin{vmatrix} 1&1&1\\ 0&0&x\\ 2&3&1 \end{vmatrix} =-x \begin{vmatrix} 1&1\\ 2&3 \end{vmatrix} =-x.

第二个行列式等于 1-1,所以

det(A)=2(x)+(1)=2x1.\det(A)=2(-x)+(-1)=-2x-1.

因此 AA 奇异当且仅当 det(A)=0\det(A)=0,也就是

x=12.x=-\frac12.

手算时的实用清单

若你要用消元法算行列式,请保持以下纪律。

  • 行加法可以放心用,因为它不改变行列式;
  • 除非能带来大幅简化,否则不要太早做缩放,因为之后要把缩放因素补 回去;
  • 每一次换行都要清楚记录,因为每次都会变号;
  • 一到上三角或出现零行,就应停下来读值。

这跟你解线性系统时的纪律其实一样。不同之处只在于,最终目标不再是 解向量,而是一个标量。

常见错误

常见错误

行等价不代表行列式相同

学生常常记得:行等价矩阵对应同一个线性系统的解集。然后便错误地推 出:它们的行列式也应相同。这是假的。

只有第三类行变换会保留行列式。换行会改号,而把一行乘上标量会把行 列式一起乘上那个标量。

快速检查

快速检查

若把 A 的其中一行乘上 5,det(A)\det(A) 会怎样变?

直接使用缩放那条规则。

解答

答案

快速检查

若 A 行化简后出现零行,对 det(A)\det(A) 可以下什么结论?

先想阶梯形本身的行列式。

解答

答案

快速检查

行列式等于 0 的方阵可以可逆吗?

用等价定理回答。

解答

答案

练习

快速检查

用行化简计算 det[110231014]\det\begin{bmatrix}1&1&0\\2&3&1\\0&1&4\end{bmatrix}

尽量避免行缩放,让记账最短。

解答

引导解答

快速检查

det(A)=4\det(A)=4det(B)=3\det(B)=-3,其中 A、B 都是 3×33\times3 方阵,求 det(AB)\det(AB)

用乘积公式。

解答

引导解答

快速检查

det(A)=6\det(A)=6,求 det(A1)\det(A^{-1})

假设 A 可逆。

解答

引导解答

相关笔记

若你对基本定义仍觉得太符号化,可先回看 7.1 行列式与余因子展开

之后可继续读 7.3 转置、列变换与克拉默法则, 从列的角度重看行列式。

另外也应把 5.1 可逆矩阵 放在旁边,因为本节等于用行列式补上了那一章的可逆性判准。

本节掌握 checkpoint

要完成这一节 checkpoint,需要把每一题答对。 答对进度: 0%.

技能点: determinant, row-operation, sign-change

若矩阵 B 由 A 交换一次两行得到,以下哪个等式一定成立?

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剩余尝试次数: 不限尝试次数

预览不会消耗尝试次数。

提交会记录一次正式评分尝试。

本单元重点词汇