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【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质

时间:2023-01-24 11:01:25浏览次数:51  
标签:转置 元素 证明 Machine 内容 行列式 Learning Mathematics 性质


文章目录

  • ​​前言​​
  • ​​1.5 行列式的性质​​
  • ​​转置行列式​​
  • ​​性质1​​
  • ​​内容​​
  • ​​证明​​
  • ​​性质2​​
  • ​​内容​​
  • ​​证明​​
  • ​​性质3​​
  • ​​内容​​
  • ​​证明​​
  • ​​性质4​​
  • ​​内容​​
  • ​​证明​​
  • ​​性质5​​
  • ​​内容​​
  • ​​证明​​
  • ​​性质6​​
  • ​​内容​​
  • ​​证明​​
  • ​​结语​​

前言

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自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称:海轰
标签:程序猿|C++选手|学生
简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,有幸拿过一些国奖、省奖…已保研。目前正在学习C++/Linux/Python
学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!
 
机器学习小白阶段
文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习
知其然 知其所以然!

1.5 行列式的性质

转置行列式

n阶行列式D:

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【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_02,得到

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_03

行列式【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_04称为行列式【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_05的转置行列式

性质1

内容

行列式与它的转置行列式相等

证明

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_06【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_04【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_05的转置行列式

再设【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_09

又因为 我们知道

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_03

所以有:【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_11

推出
【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_09=【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_13=【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_14(利用【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_11)

又因为

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_16

所以

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_17

证明完成!

性质2

内容

互换行列式的两行(列),行列式变号

证明

设n阶行列式D

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数

交换第i、j行

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_19

我们设

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_20


【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_21时,有【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_22
【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_23时,有【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_24【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_25

简单的说

  • 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_26,也就是不属于交换的那两行,b与a就是完全的对应关系;
  • 【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_27时,就是交换的那两行,b与a行之间的就是相反的,列是一样的

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_28

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_29

对比 发现只交换了行坐标

从1…i…j…n 变成了 1…j…i…n

很明显,和全排列中交换任意两个元素一样,奇偶性会改变
也就是逆序数+1或-1

其实就是在行列式这里就是相当于奇偶性发生一次变化,就是乘了一个-1

所以

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_30

证明完成!

性质3

内容

行列式中的某一行(列)中的所有元素都乘以同一数k,等于用数k乘此行列式

证明

设行列式【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数

假设第i行所有元素同时乘以k,有

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_32

化简

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_33

证明完成!

同理,列的情形也是一样的

性质4

内容

行列式中如果有两行(列)元素成比列,则此行列式等于0

证明

设行列式【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_34

其中第i行元素与第j行元素成比例,也就是【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_35

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_36

因为【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_35

所以

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_38

如果此时对换第i行与第j行

行列式【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_05依然不会发生变化

因为对换后,D还是原来的值

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_40(对换后 其实和原来一样)

但是因为任意两行互换后,一定会发生变号,变为-D

综上,有

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_41

得到

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_42

证明完成!

性质5

内容

若行列式中的某一行(列)的元素都是两数之和,例如第i列的元素都是两数之和

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_43

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_转置_44

证明

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_45

证明完成!

性质6

内容

把行列式的某一行(列)的各元素乘以同一个数然后再加到另一行(列)对应的元素上去,行列式不变

证明

设行列式【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_程序猿_34

对第j行乘以k,再加到第i行,得到

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_47

由性质5得

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_48

由性质4得

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_49

所以

【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_计算机专业_50

证明完成!

结语

说明:

  • 参考于 课本《线性代数》第五版 同济大学数学系编
  • 配合书中概念讲解 结合了自己的一些理解及思考

文章仅作为学习笔记,记录从0到1的一个过程

希望对您有所帮助,如有错误欢迎小伙伴指正~

我是 海轰ଘ(੭ˊᵕˋ)੭


【机器学习|数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数(3):行列式的性质_线性代数_51


标签:转置,元素,证明,Machine,内容,行列式,Learning,Mathematics,性质
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