机器学习|数学基础Mathematics for Machine Learning系列之线性代数:二阶与三阶行列式全排列及其逆序数

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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!
 
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文章仅作为自己的学习笔记 用于知识体系建立以及复习
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二阶与三阶行列式

二阶行列式

记作

∣ a 11 a 12 a 21 a 22 ∣ = a 11 ∗ a 22 − a 12 ∗ a 21 \\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12}\\\\ a_{21} & a_{22} \\end{vmatrix}=a_{11}*a_{22}-a_{12}*a_{21} a11a21a12a22=a11a22a12a21

定义

主对角线上的两元素之积减去副对角线上两元素之积所得的差,即: a 11 ∗ a 22 − a 12 ∗ a 21 a_{11}*a_{22}-a_{12}*a_{21} a11a22a12a21

注:行列式本质是一个数值,比如 ∣ 1 2 3 4 ∣ \\begin{vmatrix} 1 & 2\\\\ 3 &4 \\end{vmatrix} 1324代表的就是数值(-2=1×4-2×3)

举例

∣ 3 − 2 2 1 ∣ = ? \\begin{vmatrix} 3 & -2\\\\ 2 & 1 \\end{vmatrix} = ? 3221=

答:

∣ 3 − 2 2 1 ∣ = 3 ∗ 1 − ( − 2 ) ∗ 2 = 3 − ( − 4 ) = 7 \\begin{vmatrix} 3 & -2\\\\ 2 & 1 \\end{vmatrix}=3*1-(-2)*2=3-(-4)=7 3221=31(2)2=3(4)=7

三阶行列式

记作

∣ a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 ∣ = a 11 ∗ a 22 ∗ a 33 + a 12 ∗ a 23 ∗ a 31 + a 13 ∗ a 21 ∗ a 32 − a 11 ∗ a 23 ∗ a 32 − a 12 ∗ a 21 ∗ a 33 − a 13 ∗ a 22 ∗ a 31 \\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_{11}*a_{23}*a_{32}-a_{12}*a_{21}*a_{33}-a_{13}*a_{22}*a_{31} a11a21a31a12a22a32a13a23a33=a11a22a33+a12a23a31+a13a21a32a11a23a32a12a21a33a13a22a31

举例

∣ 1 2 − 4 − 2 2 1 − 3 4 − 2 ∣ = ? \\begin{vmatrix} 1 & 2 & -4\\\\ -2 & 2 &

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