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1、先化成爪型行列式
2、再化成上三角或下三角
第一步：把第1行的1倍分别加至第2、3、4行，化为爪型行列式
第二步：把第2、3、4列的（-1）倍都加到第1列，化为上三角
第三步：得出结果文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-587247.html
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线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数
本系列文章将从下面不同角度解析线性代数的本质，本文是本系列第二篇 向量究竟是什么？ 向量的线性组合，基与线性相关 矩阵与线性相关 矩阵乘法与复合线性变换 三维空间中的线性变换 行列式 逆矩阵，列空间，秩与零空间 克莱姆法则 非方阵 点积与对偶性 叉积 以线性
目录 1 模的定义 2 向量的模是距离 2.1 向量的模的定义 2.2 向量的模的计算公式 3 矩阵的模 3.1 矩阵/向量组的模的定义 3.2 矩阵的模的公式 4 矩阵的模和行列式的关系？ 模，又称为范数。 范数，是具有“长度”概念的函数。 在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是
要注意，矩阵的初等变换只在计算方程组的解和计算秩的时候使用，而且计算方程组的解时，只能进行行变换，而计算矩阵的秩时，则可以行变换和列变换同时用，因为这样不会改变矩阵的秩。 行列式也是可以同时行变换和列变换，这样也不会改变行列式的值。 矩阵提公因
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视频链接，求个赞哦： 陶哲轩必备助手之人工智能数学验证+定理发明工具LEAN4 [线性代数篇2]矩阵乘积的行列式变形（下篇）_哔哩哔哩_bilibili import Mathlib.LinearAlgebra.Matrix.Determinant import Mathlib.GroupTheory.Perm.Fin import Mathlib.GroupTheory.Perm.Sign import Mathlib.Data.Real.Sqrt import Mathlib.Data.Li
在n阶行列式中，把 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} ( i , j ) 元 a ij 所在的第 i 行和第 j i行和第j i 行和第 j 列划去后，留下来的 n − 1 n-1 n − 1 阶行列式叫做 ( i , j ) 元 a i j (i,j)元a_{ij} ( i , j ) 元 a ij 的余子式，记作 M i j M_{ij} M ij ；记 A i j = ( − 1 ) i + j M i j , A i j 叫做 (
本笔记记录自B站《线性代数》高清教学视频 “惊叹号”系列 宋浩老师第一课 有2行2列，4个元素 ∣ a 11 a 12 a 21 a 22 ∣ begin{vmatrix} a_{11} a_{12}\\\\ a_{21} a_{22} end{vmatrix} ∣ ∣ a 11 a 21 a 12 a 22 ∣ ∣ a i j a_{ij} a ij : i是行标，j是列标 ∣ a 11 a 12 a 21 a 22 ∣
行列式相乘的原则，就是将第一个行列式中依次将每行的每个元素分别与第二个行列式每列的每个元素进行相加再相乘。 其实这样理解：已知两个行列式，如上，相乘有新行列式，新行列式左上角第一个值为： a 11 *b 11 +a 12 *b 21 +a 13 *b 31 实例2： 当然，三阶行列式无法与四阶
一、行列式的性质 性质1 行列互换，其值不变，即 |A|=|A^{T}| 性质2 若行列式中某行(列)元素全为 0， 则行列式为 0 性质3 若行列式中某行(列)元素有公因子 k(kneq0) ，则 k 可提到行列式外面（ 倍乘性质 ） $$ begin{vmatrix}a_{11}a_{12}cdotsa_{1n}\\\\vdotsvdotsvdots\\\\ka_{i1}ka_{i2}cdotska_{in}\\\\
