毕业论文行列式的计算应用

行列式是线性代数中的一种重要工具，用于解决线性方程组、矩阵求逆、行列式的秩等问题。行列式的计算方法有多种，以下是其中几种常用的方法：

1. 拉普拉斯展开法：将行列式按照某一行或某一列展开成多个小行列式的和。对于每个小行列式，可以递归地继续展开，直到得到一个1阶行列式，即一个数。最后将所有小行列式的结果相加即可得到原行列式的值。

2. 三角形法则：将行列式通过初等变换，化为一个上三角行列式或下三角行列式。上三角行列式的值等于对角线上的元素之积，下三角行列式的值等于对角线下面的元素之积。因此，可以通过初等变换将行列式化为上三角或下三角形式，然后直接计算行列式的值。

3. 克拉默法则：如果线性方程组的系数矩阵为A，解向量为x，常数向量为b，那么线性方程组的解可以用行列式的形式表示：对于第i个未知量，它的解为该未知量在A的第i列上加上一个常数项，该常数项等于将A的第i列替换为常数向量b后，得到的行列式值除以A的行列式值。因此，可以通过计算行列式和一些简单的矩阵运算，求解线性方程组的解。

4. 巴塞罗那定理：对于一个n阶行列式，将其展开后，每个元素的系数等于它所在行的逆序对数与它所在列的逆序对数之和的奇偶性。因此，可以通过计算行列式展开式中每个元素的系数，来判断行列式的值的正负性。

这些方法的适用范围和精度不同，但都可以用来计算行列式的值。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的计算方法。

1、DNA序列对比

在生物信息学中，人类基因的染色体图谱在进行DNA序列对比是就用到了矩阵的相似。

基于生物学中序列决定结构，结构决定功能的普遍规律，将核酸序列和蛋白质一级结构上的序列都看成由基本字符组成的字符串，检测序列之间的相似性，发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。

2、遥感图像对比

图像配准就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、 摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用 于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。

由于同一场景拍摄的图像是真实的三维，世界在不同时间向成像平面的一系列投影，而图像与图像之间具有较大的相关性和信息冗 余，所以无论所处理的图像是发生何种形式的变化。

3、行列式进行保密编译码

在英文中有一种对消息进行保密的措施，就是把英文字母用一个整数来表示。然后传送这组整数。这种方法是很容易根据数字出现的频率来破译，例如出现频率特别高的数字，很可能对应于字母E。

可以用乘以行列式和矩阵A的方法来进一步加密。假如A是一个行列式等于±1的整数矩阵，则A1的元素也必定是整数。而经过这样变换过的消息，同样两个字母对应的数字不同，所以就较难破译。接收方只要将这个消息乘以A-1就可以复原。

4、行列式在企业设备更新中的应用

企业为了创造更大的价值，需要购买新设备，但买新设备花钱较多。而继续使用旧设备需要大量的维修费。为了解决这一问题，行列式和矩阵就可以计算出在哪一年更新设备，使企业的经济效益最好。

5、行列式在文献管理中的应用

比如现代搜索中往往包括几百万个文件和成千的关键词，但可以利用矩阵和行列式的稀疏性，节省计算机的存储空间和搜索时间。

行列式的进一步知识可以参看高等院校的《线性代数》课程有关章节。行列式的性质很多，这些性质大多是用于行列式的计算的。中学所学的行列式应该是2阶与3阶行列式，线性代数中的行列式阶数可以更大。行列式的引进是为了方便计数，当线性问题遇到大量的数据时，可以用矩阵和行列式来方便的进行计算。比如有的线性方程组求解，就可以用行列式来计算。解析几何中，已知三个顶点的坐标，要求三角形的面积，通过计算可以得知其面积刚好等于以这三个顶点坐标为元素的行列式。行列式的应用 希望对你有帮助。