拉普拉斯展开

线性代数
${\displaystyle \mathbf {A} ={\begin{bmatrix}1&2\\3&4\end{bmatrix}}}$
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在数学中，拉普拉斯展开（英語：Laplace expansion，或称拉普拉斯公式）是一个关于行列式的展开式。将一个${\displaystyle n\times n}$矩阵${\displaystyle B}$的行列式进行拉普拉斯展开，即是将其表示成关于矩阵${\displaystyle B}$的某一行（或某一列）的${\displaystyle n}$个元素的${\displaystyle (n-1)\times (n-1)}$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${\displaystyle B}$有${\displaystyle n}$行${\displaystyle n}$列，它的拉普拉斯展开一共有${\displaystyle 2n}$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${\displaystyle k}$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${\displaystyle B}$的行列式。研究一些特定的展开可以减少对于矩阵${\displaystyle B}$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。

设B = (b_ij)是一个n × n矩阵。B关于第i行第j列的余子式M_ij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：C_ij是指B的（i，j）余子式M_ij与(−1)^{i + j}的乘积：C_ij = (−1)^{i + j} M_ij

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}：

${\displaystyle {\begin{aligned}|B|&{}=b_{i1}C_{i1}+b_{i2}C_{i2}+\cdots +b_{in}C_{in}\\&{}=b_{1j}C_{1j}+b_{2j}C_{2j}+\cdots +b_{nj}C_{nj}\end{aligned}}}$

考虑以下的矩阵：

${\displaystyle B={\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\\7&8&9\end{bmatrix}}}$。

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：

${\displaystyle |B|=1\cdot {\begin{vmatrix}5&6\\8&9\end{vmatrix}}-2\cdot {\begin{vmatrix}4&6\\7&9\end{vmatrix}}+3\cdot {\begin{vmatrix}4&5\\7&8\end{vmatrix}}}$

${\displaystyle {}=1\cdot (-3)-2\cdot (-6)+3\cdot (-3)=0}$。

也可以用沿着第二列的拉普拉斯展开式来计算：

${\displaystyle |B|=-2\cdot {\begin{vmatrix}4&6\\7&9\end{vmatrix}}+5\cdot {\begin{vmatrix}1&3\\7&9\end{vmatrix}}-8\cdot {\begin{vmatrix}1&3\\4&6\end{vmatrix}}}$

${\displaystyle {}=-2\cdot (-6)+5\cdot (-12)-8\cdot (-6)=0}$。

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${\displaystyle B}$是一个${\displaystyle n\times n}$ 的矩阵，${\displaystyle i,j\in \{1,2,...,n\}}$。为了明确起见，将${\displaystyle M_{ij}}$的系数记为${\displaystyle (a_{st})}$，其中${\displaystyle 1\leq s,t\leq n-1}$.

考虑${\displaystyle B}$的行列式${\displaystyle |B|}$中的每个含有${\displaystyle b_{ij}}$的项，它的形式为：

${\displaystyle \operatorname {sgn} \tau \,b_{1,\tau (1)}\cdots b_{i,j}\cdots b_{n,\tau (n)}=\operatorname {sgn} \tau \,b_{ij}a_{1,\sigma (1)}\cdots a_{n-1,\sigma (n-1)}}$

其中的置换${\displaystyle \tau \in S_{n}}$使得${\displaystyle \tau (i)=j}$，而${\displaystyle \sigma \in S_{n-1}}$是唯一的将除了${\displaystyle i}$以外的其他元素都映射到与${\displaystyle \tau }$相同的像上去的置换。显然，每个${\displaystyle \tau }$都对应着唯一的${\displaystyle \sigma }$，每一个${\displaystyle \sigma }$也对应着唯一的${\displaystyle \tau }$。因此我们创建了S_n − 1与{τ ∈ S_n : 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' ∈ S_n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

${\displaystyle \tau \,=(n,n-1,\ldots ,i)\,\sigma '\,(j,j+1,\ldots ,n)}$。

由于两个轮换分别可以被写成n − i和n − j个对换，因此

${\displaystyle \operatorname {sgn} \tau \,=(-1)^{2n-(i+j)}\operatorname {sgn} \sigma '\,=(-1)^{i+j}\operatorname {sgn} \sigma }$。

因此映射σ ↔ τ是双射。由此，

${\displaystyle \sum _{\tau \in S_{n}:\tau (i)=j}}$	${\displaystyle \operatorname {sgn} \tau \,b_{1,\tau (1)}\cdots b_{n,\tau (n)}}$
	${\displaystyle =\sum _{\sigma \in S_{n-1}}(-1)^{i+j}\operatorname {sgn} \sigma \,b_{ij}a_{1,\sigma (1)}\cdots a_{n-1,\sigma (n-1)}}$
	${\displaystyle =\ b_{ij}(-1)^{i+j}|M_{ij}|,}$

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。

• 拉普拉斯定理^{[永久失效連結]}
• 线性代数发展史^{[永久失效連結]}
• 行列式的展开定理^{[永久失效連結]}
• 戴立辉，线性代数，同济大学出版社，2007.