拉普拉斯定理及证明? 拉普拉斯定理及证明?

\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\u5b9a\u7406\u600e\u4e48\u8bc1\u660e

\u8bc1\u660e\u7684\u4f9d\u636e\u662f\u884c\u5217\u5f0f\u4efb\u610f\u4e24\u5217\u4e92\u6362\uff0c\u884c\u5217\u5f0f\u503c\u53d8\u53f7\uff0c\u4e5f\u5c31\u662f\u8bf4\uff0c\u884c\u5217\u5f0f\u4e2d\u5c06\u4efb\u610f\u4e24\u5217\u4e92\u6362\uff0c\u4e92\u6362\u4e86\u51e0\u6b21\uff0c\u5219\u884c\u5217\u5f0f\u53d8\u4e3a\u539f\u6765\u7684\uff08-1\uff09\u7684\u51e0\u6b21\u65b9\u500d\u3002\u5728\u6570\u5b66\u4e2d\uff0c\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\uff08\u6216\u79f0\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u516c\u5f0f\uff09\u662f\u4e00\u4e2a\u5173\u4e8e\u884c\u5217\u5f0f\u7684\u5c55\u5f00\u5f0f\u3002
\u5c06\u4e00\u4e2a\u77e9\u9635B\u7684\u884c\u5217\u5f0f\u8fdb\u884c\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\uff0c\u5373\u662f\u5c06\u5176\u8868\u793a\u6210\u5173\u4e8e\u77e9\u9635B\u7684\u67d0\u4e00\u884c\uff08\u6216\u67d0\u4e00\u5217\uff09\u7684 n\u4e2a\u5143\u7d20\u7684\u4f59\u5b50\u5f0f\u7684\u548c\u3002
\u884c\u5217\u5f0f\u7684\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\u4e00\u822c\u88ab\u7b80\u79f0\u4e3a\u884c\u5217\u5f0f\u6309\u67d0\u4e00\u884c\uff08\u6216\u6309\u67d0\u4e00\u5217\uff09\u7684\u5c55\u5f00\u3002\u7531\u4e8e\u77e9\u9635B\u6709 n\u884c n\u5217\uff0c\u5b83\u7684\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\u4e00\u5171\u6709 2n\u79cd\u3002\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\u7684\u63a8\u5e7f\u79f0\u4e3a\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5b9a\u7406\uff0c\u662f\u5c06\u4e00\u884c\u7684\u5143\u7d20\u63a8\u5e7f\u4e3a\u5173\u4e8ek\u884c\u7684\u4e00\u5207\u5b50\u5f0f\u3002
\u5b83\u4eec\u7684\u6bcf\u4e00\u9879\u548c\u5bf9\u5e94\u7684\u4ee3\u6570\u4f59\u5b50\u5f0f\u7684\u4e58\u79ef\u4e4b\u548c\u4ecd\u7136\u662fB\u7684\u884c\u5217\u5f0f\u3002\u7814\u7a76\u4e00\u4e9b\u7279\u5b9a\u7684\u5c55\u5f00\u53ef\u4ee5\u51cf\u5c11\u5bf9\u4e8e\u77e9\u9635B\u4e4b\u884c\u5217\u5f0f\u7684\u8ba1\u7b97\uff0c\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u516c\u5f0f\u4e5f\u5e38\u7528\u4e8e\u4e00\u4e9b\u62bd\u8c61\u7684\u63a8\u5bfc\u4e2d\u3002

\u6269\u5c55\u8d44\u6599\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u57281772\u5e74\u7684\u8bba\u6587\u4e2d\u7ed9\u51fa\u4e86\u884c\u5217\u5f0f\u5c55\u5f00\u7684\u4e00\u822c\u5f62\u5f0f\uff0c\u73b0\u5728\u79f0\u4e3a\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5b9a\u7406\u3002\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5b9a\u7406\u5efa\u7acb\u5728\u5b50\u5f0f\u548c\u4f59\u5b50\u5f0f\u7684\u57fa\u7840\u4e0a\u3002
\u8bf4\u660e\u4e86\u5982\u679c\u5c06B\u5173\u4e8e\u67d0k\u884c\u7684\u6bcf\u4e00\u4e2a\u5b50\u5f0f\u548c\u5bf9\u5e94\u7684\u4ee3\u6570\u4f59\u5b50\u5f0f\u7684\u4e58\u79ef\u52a0\u8d77\u6765\uff0c\u90a3\u4e48\u5f97\u5230\u7684\u4ecd\u7136\u662fB\u7684\u884c\u5217\u5f0f\u3002\u5b9a\u7406\u7684\u8bc1\u660e\u4e0e\u6309\u4e00\u884c\uff08\u4e00\u5217\uff09\u5c55\u5f00\u7684\u60c5\u51b5\u4e00\u6837\uff0c\u90fd\u662f\u901a\u8fc7\u5efa\u7acb\u7f6e\u6362\u95f4\u7684\u53cc\u5c04\u6765\u8bc1\u660e\u4e24\u8005\u76f8\u7b49\u3002

\u8bbeB\u662f\u4e00\u4e2a

\u7684\u77e9\u9635\uff0c

\u4e3a\u4e86\u660e\u786e\u8d77\u89c1\uff0c\u5c06

\u7684\u7cfb\u6570\u8bb0\u4e3a

\u5176\u4e2d


\u8003\u8651B\u7684\u884c\u5217\u5f0f|B|\u4e2d\u7684\u6bcf\u4e2a\u542b\u6709

\u7684\u9879\uff0c\u5b83\u7684\u5f62\u5f0f\u4e3a\uff1a




\u5176\u4e2d\u7684\u7f6e\u6362\u03c4 \u2208Sn\u4f7f\u5f97\u03c4(i) =j\uff0c\u800c\u03c3 \u2208Sn-1\u662f\u552f\u4e00\u7684\u5c06\u9664\u4e86i\u4ee5\u5916\u7684\u5176\u4ed6\u5143\u7d20\u90fd\u6620\u5c04\u5230\u4e0e\u03c4\u76f8\u540c\u7684\u50cf\u4e0a\u53bb\u7684\u7f6e\u6362\u3002\u663e\u7136\uff0c\u6bcf\u4e2a\u03c4\u90fd\u5bf9\u5e94\u7740\u552f\u4e00\u7684\u03c3\uff0c\u6bcf\u4e00\u4e2a\u03c3\u4e5f\u5bf9\u5e94\u7740\u552f\u4e00\u7684\u03c4\u3002\u56e0\u6b64\u6211\u4eec\u521b\u5efa\u4e86Sn−1\u4e0e{\u03c4\u2208Sn:\u03c4(i)=j}\u4e4b\u95f4\u7684\u4e00\u4e2a\u53cc\u5c04\u3002\u7f6e\u6362\u03c4\u53ef\u4ee5\u7ecf\u8fc7\u5982\u4e0b\u65b9\u5f0f\u4ece\u03c3\u5f97\u5230\uff1a
\u5b9a\u4e49\u03c3' \u2208Sn\u4f7f\u5f97\u5bf9\u4e8e1 \u2264k\u2264n−1\uff0c\u03c3'(k) = \u03c3(k)\u5e76\u4e14\u03c3'(n) =n\uff0c\u4e8e\u662fsgn\u03c3' = sgn \u03c3\u3002\u7136\u540e



\u7531\u4e8e\u4e24\u4e2a\u8f6e\u6362\u5206\u522b\u53ef\u4ee5\u88ab\u5199\u6210

\u548c

\u4e2a\u5bf9\u6362\uff0c\u56e0\u6b64




\u56e0\u6b64\u6620\u5c04\u03c3 ↔ \u03c4\u662f\u53cc\u5c04\u3002\u7531\u6b64\uff1a









\u4ece\u800c\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5c55\u5f00\u6210\u7acb\u3002


\u6269\u5c55\u8d44\u6599\uff1a
\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5b9a\u7406
\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u57281772\u5e74\u7684\u8bba\u6587\u4e2d\u7ed9\u51fa\u4e86\u884c\u5217\u5f0f\u5c55\u5f00\u7684\u4e00\u822c\u5f62\u5f0f\uff0c\u79f0\u4e3a\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5b9a\u7406\u3002\u62c9\u666e\u62c9\u65af\u5b9a\u7406\u5efa\u7acb\u5728\u5b50\u5f0f\u548c\u4f59\u5b50\u5f0f\u7684\u57fa\u7840\u4e0a\uff0c\u8bf4\u660e\u4e86\u5982\u679c\u5c06B\u5173\u4e8e\u67d0k\u884c\u7684\u6bcf\u4e00\u4e2a\u5b50\u5f0f\u548c\u5bf9\u5e94\u7684\u4ee3\u6570\u4f59\u5b50\u5f0f\u7684\u4e58\u79ef\u52a0\u8d77\u6765\uff0c\u90a3\u4e48\u5f97\u5230\u7684\u4ecd\u7136\u662fB\u7684\u884c\u5217\u5f0f\u3002
\u5b9a\u7406\u7684\u8bc1\u660e\u4e0e\u6309\u4e00\u884c\uff08\u4e00\u5217\uff09\u5c55\u5f00\u7684\u60c5\u51b5\u4e00\u6837\uff0c\u90fd\u662f\u901a\u8fc7\u5efa\u7acb\u7f6e\u6362\u95f4\u7684\u53cc\u5c04\u6765\u8bc1\u660e\u4e24\u8005\u76f8\u7b49\u3002

设B是一个

 的矩阵,

 为了明确起见,将

 的系数记为

 其中

考虑B的行列式|B|中的每个含有

 的项,它的形式为:

其中的置换τ∈Sn使得τ(i)=j,而σ∈Sn-1是唯一的将除了i以外的其他元素都映射到与τ相同的像上去的置换。显然,每个τ都对应着唯一的σ,每一个σ也对应着唯一的τ。因此我们创建了Sn−1与{τ∈Sn:τ(i)=j}之间的一个双射。置换τ可以经过如下方式从σ得到:

定义σ'∈Sn使得对于1≤k≤n−1,σ'(k)=σ(k)并且σ'(n)=n,于是sgnσ'=sgnσ。然后

由于两个轮换分别可以被写成

 和

 个对换,因此

因此映射σ↔τ是双射。由此:

 

 

 

从而拉普拉斯展开成立。

扩展资料:

拉普拉斯定理

拉普拉斯在1772年的论文中给出了行列式展开的一般形式,称为拉普拉斯定理。拉普拉斯定理建立在子式和余子式的基础上,说明了如果将B关于某k行的每一个子式和对应的代数余子式的乘积加起来,那么得到的仍然是B的行列式。

定理的证明与按一行(一列)展开的情况一样,都是通过建立置换间的双射来证明两者相等。



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