在数学中,拉普拉斯展开(或称拉普拉斯公式)是一个关于行列式的展开式。将一个n×n矩阵B的行列式进行拉普拉斯展开,即是将其表示成关于矩阵B的某一行(或某一列)的n个元素的(n-1)×(n-1)余子式的和。行列式的拉普拉斯展开一般被简称为行列式按某一行(或按某一列)的展开。由于矩阵B有n行n列,它的拉普拉斯展开一共有2n种。拉普拉斯展开的推广称为拉普拉斯定理,是将一行的元素推广为关于k行的一切子式。它们的每一项和对应的代数余子式的乘积之和仍然是B的行列式。研究一些特定的展开可以减少对于矩阵B之行列式的计算,拉普拉斯公式也常用于一些抽象的推导中。
线性代数
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![{\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a31efc33ac33577d719a3ccd162a9bf21e4847ea)
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向量 · 向量空间 · 基底 · 行列式 · 矩阵
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设B = (bij)是一个n × n矩阵。B关于第i行第j列的余子式Mij是指B中去掉第i行第j列后得到的n−1阶子矩阵的行列式。有时可以简称为B的(i,j)余子式。B的(i,j)代数余子式:Cij是指B的(i,j)余子式Mij与(−1)i + j的乘积:Cij = (−1)i + j Mij
拉普拉斯展开最初由范德蒙德给出,为如下公式:对于任意i,j ∈ {1, 2, ...,n}:
-
考虑以下的矩阵:
- 。
这个矩阵的行列式可以用沿着第一行的拉普拉斯展开式来计算:
-
- 。
也可以用沿着第二列的拉普拉斯展开式来计算:
-
- 。
很容易看到这个结果是正确的:这个矩阵是奇异的,因为它的第一列和第三列的和与第二列成比例,因此它的行列式是零。
设B是一个n × n的矩阵, 。为了明确起见,将 的系数记为 ,其中1 ≤ s,t ≤ n − 1.
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sgn σ' = sgn σ。然后
- 。
由于两个轮换分别可以被写成n − i和n − j个对换,因此
- 。
因此映射σ ↔ τ是双射。由此,
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从而拉普拉斯展开成立。
拉普拉斯在1772年的论文中给出了行列式展开的一般形式,现在称为拉普拉斯定理。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。