当前位置: 首页 > article >正文

【线性代数】行列式的概念

d e t ( A ) = ∑ i 1 , i 2 , ⋯   , i n ( − 1 ) σ ( i 1 , ⋯   , i n ) a 1 , i 1 a 2 , i 2 , ⋯   , a n , i n det(A) =\sum_{i_1,i_2,\cdots,i_n } (-1)^{\sigma(i_1,\cdots,i_n)} a_{1,i_1}a_{2,i_2},\cdots, a_{n,i_n} det(A)=i1,i2,,in(1)σ(i1,,in)a1,i1a2,i2,,an,in

i 1 , ⋯   , i n i_1,\cdots,i_n i1,,in 1 , ⋯   , n 1,\cdots,n 1,,n 的排列.

计算复杂度

O ( n ⋅ n ! ) O(n\cdot n!) O(nn!)

{ 1 , 2 } \{1,2\} {1,2} 的全排列如下

排列逆序数奇偶性
1 , 2 1,2 1,20
2 , 1 2,1 2,11

[ a 1 , 1 a 1 , 2 a 2 , 1 a 2 , 2 ] \left[\begin{matrix}a_{1,1} &a_{1,2}\\ a_{2,1} & a_{2,2}\end{matrix}\right] [a1,1a2,1a1,2a2,2]

{ 1 , 2 , 3 } \{1,2,3\} {1,2,3} 的全排列如下

排列逆序数奇偶性
1 , 2 , 3 1,2,3 1,2,30
1 , 3 , 2 1,3,2 1,3,21
2 , 1 , 3 2,1,3 2,1,31
2 , 3 , 1 2,3,1 2,3,12
3 , 1 , 2 3,1,2 3,1,22
3 , 2 , 1 3,2,1 3,2,13

[ a 1 , 1 a 1 , 2 a 1 , 3 a 2 , 1 a 2 , 2 a 2 , 3 a 3 , 1 a 3 , 2 a 3 , 3 ] \left[\begin{matrix}a_{1,1} &a_{1,2} & a_{1,3}\\ a_{2,1} & a_{2,2}& a_{2,3} \\ a_{3,1} & a_{3,2} & a_{3,3}\end{matrix}\right] a1,1a2,1a3,1a1,2a2,2a3,2a1,3a2,3a3,3

递归法生成全排列

using CSV, DataFrames, Tables
function OE(sigma)   # 判断奇偶置换
   n=length(sigma); out=1
   for i=1:n
      for j=1:n-1
         if sigma[j] > sigma[j+1]
            out=-out;  sigma[j],sigma[j+1]=sigma[j+1], sigma[j]
         end
      end
   end
   return(out)
end
function remove_last(seq)   # 删除序列最后一个元素
lth=length(seq)
z=copy(seq[1:lth-1])
return(z)
end
function rankfull(seq,n,cpl)  # 递归全排列生成器
   lth=length(seq)
   if lth==1
      m=[cpl; seq]
      open("rankfull_sol.txt","a") do io
          for i=1:n
              s=m[i];  write(io, "$s,")
          end
          write(io,"\n");
      end
   else
      for i=1:lth
         s=seq[i];    idx=0;
         list=zeros(Int,lth-1)
         for j=1:lth
            if !(seq[j]==s)
               idx=idx+1;  list[idx]=seq[j]
            end
         end
         cpl=[cpl; s];
         rankfull(list,n,cpl)
         cpl=remove_last(cpl)
      end
   end
end
function det_defn(A)  # 定义法求行列式
   lth=size(A,1)
   seq=1:lth
   global ranksol=[seq];
   lth=length(seq); cpl=[]; iters=factorial(lth)
   try
       rankfull(seq,lth,cpl)
   catch nothing
   end
   io=open("rankfull_sol.txt","r")
   data=read(io,String)
   file = CSV.File(IOBuffer(data), header=false)
   CSV.write("fullrank.csv", file)
   close(io)
   sigma=zeros(Int64,iters,lth);
   for i=1:factorial(lth)
       for j=1:lth
          sigma[i,j]=file[i][j]
       end
   end
   DETs=0*A[1,1]
   for i=1:iters
      Prs=1
      for j=1:lth
         Prs=Prs*M[j,sigma[i,j]]
      end
      DETs=DETs+ OE(sigma[i,:])*Prs
   end
   return(DETs)
end
M=[4//1 3 2 1;
   3 2 1 4;
   2 1 4 3;
   1 4 3 2]
a= det_defn(M)
println("\n")
println("defn=",a)

-160//1

邻近对换算法生成全排列

function ranking(lth)  # 邻近对换全排列生成器
    prd=1;  arr=zeros(Int64,lth);
    for i=1:lth arr[i]=i end
    for i=1:lth   prd=prd*i end
    jx=lth  ; dr=-1;   s=0;
    for j=1:prd
        if dr<0
            if jx>1
                arr[jx],arr[jx+dr] =   arr[jx+dr],arr[jx]
                jx=jx+dr
            else
                arr[lth],arr[lth-1] =   arr[lth-1],arr[lth]
                dr=-dr
            end
        else
            if jx<lth
                arr[jx],arr[jx+dr] =   arr[jx+dr],arr[jx];
                jx=jx+dr
            else
                arr[1],arr[2] =   arr[2],arr[1];   dr=-dr
            end
        end
        open("ranking_sol.txt","a") do io
            for i=1:lth
                s=arr[i];  write(io, "$s,")
            end
            write(io,"\n");
        end    
    end
end
function det_defn2(A)  # 定义法求行列式
   lth=size(A,1)
   seq=1:lth
   global ranksol=[seq];
   lth=length(seq); cpl=[]; iters=factorial(lth)
   try rm("ranking_sol.txt")
    catch
        nothing
   end
   ranking(lth)
   io=open("ranking_sol.txt","r")
   data=read(io,String)
   file = CSV.File(IOBuffer(data), header=false)
   CSV.write("fullrank.csv", file)
   close(io)
   sigma=zeros(Int64,iters,lth);
   for i=1:factorial(lth)
       for j=1:lth
          sigma[i,j]=file[i][j]
       end
   end
   DETs=0*A[1,1]
   for i=1:iters
      Prs=1
      for j=1:lth
         Prs=Prs*M[j,sigma[i,j]]
      end
      DETs=DETs+ OE(sigma[i,:])*Prs
   end
   return(DETs)
end    
M=[4//1 3 2 ;
   3 2 1 ;
   2 1 4]
a= det_defn2(M)

-160//1


http://www.kler.cn/a/510019.html

相关文章:

  • opencv projectPoints函数 computeCorrespondEpilines函数 undistortPoints函数
  • 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)
  • 无降智o1 pro——一次特别的ChatGPT专业模式探索
  • 算法与数据结构——复杂度
  • python mysql库的三个库mysqlclient mysql-connector-python pymysql如何选择,他们之间的区别
  • redis 分布式重入锁
  • 【Web】2025西湖论剑·中国杭州网络安全安全技能大赛题解(全)
  • 【k8s】k8s部署Argo CD
  • HTML学习笔记(4)
  • SparkSQL数据源与数据存储综合实践
  • [Effective C++]条款47 萃取器
  • 洛谷P4017 最大食物链计数(图的拓扑排序)
  • 从新手到高手的蜕变:MySQL 约束进阶全攻略
  • vue 实现打印功能
  • 期望最大化算法:机器学习中的隐变量与参数估计的艺术
  • AIGC - 深度洞察如何对大模型进行微调以满足特定需求
  • RPA编程实践:Electron实践开始
  • vllm稳定输出json
  • 素描风格渲染
  • 基于Java+Sql Server实现的(GUI)学籍管理系统
  • springboot基于微信小程序的传统美食文化宣传平台小程序
  • docker 基础语法学习,K8s基础语法学习,零基础学习
  • python-leetcode-存在重复元素 II
  • Linux shell zip 命令实现不切换当前终端的工作目录打包另一个路径下的文件和文件夹
  • TCP 重传演进:TCP RACK Timer 能替代 RTO 吗
  • 【触想智能】工业电脑一体机在数控机床设备上应用的注意事项以及工业电脑日常维护知识分享