简介

　　在线性代数，行列式是一个函数，其定义域为的矩阵A，值域为一个标量，写作det(A)。在本质上，行列式描述的是在n维空间中，一个线性变换所形成的“平行多面体”的“体积”。行列式无论是在微积分学中（比如说换元积分法中），还是在线性代数中都有重要应用。 　　行列式概念的最初引进是在解线性方程组的过程中。行列式被用来确定线性方程组解的个数，以及形式。随后，行列式在许多领域都逐渐显现出重要的意义和作用。于是有了线性自同态和向量组的行列式的定义。 　　行列式的特性可以被概括为一个n次交替线性形式，这反映了行列式作为一个描述“体积”的函数的本质。 　　若干数字组成的一个类似于矩阵的方阵，与矩阵不同的是，矩阵的表示是用中括号，而行列式则用线段。行列式的值是按下述方式可能求得的所有不同的积的代数和，既是一个实数：求每一个积时依次从每一行取一个元因子，而这每一个元因子又需取自不同的列，作为乘数，积的符号是正是负决定于要使各个乘数的列的指标顺序恢复到自然顺序所需的换位次数是偶数还是奇数。也可以这样解释：行列式是矩阵的所有不同行且不同列的元素之积的代数和，和式中每一项的符号由积的各元素的行指标与列指标的逆序数之和决定：若逆序数之和为偶数，则该项为正；若逆序数之和为奇数，则该项为负。 　　逆序数：在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。一个排列中逆序的总数就称为这个排列的逆序数。逆序数为偶数的排列称为偶排列；逆序数为奇数的排列称为奇排列。如2431中，21，43，41，31是逆序，逆序数是4，为偶排列。

垂直线记法

　　矩阵 A 的行列式有时也记作 |A|。绝对值和矩阵范数也使用这个记法，有可能和行列式的记法混淆。不过矩阵范数通常以双垂直线来表示（如：），且可以使用下标。此外，矩阵的绝对值是没有定义的。因此，行列式经常使用垂直线记法（例如：克莱姆法则和子式）。例如，一个矩阵： 　　

行列式 det(A) 也写作 | A | 或明确的写作： 　　

即矩阵的方括号以细长的垂直线取代。

定义

　　一个矩阵A的行列式有一个乍看之下很奇怪的定义： 　　

其中sgn(σ)是排列σ的符号差。 　　对于比较小的矩阵，比如说二阶和三阶的矩阵，行列式表达如下，有些像是主对角线（左上至右下）元素的乘积减去副对角线（右上至左下）元素的乘积（见图中红线和蓝线）。 　　2阶： 3阶：。 但对于阶数较大的矩阵，行列式有 n! 项，并不是这样的形式。 　　二维向量组的行列式 　　行列式是向量形成的平行四边形的面积 　　设P是一个二维的有向欧几里得空间，即一个所谓的欧几里得平面。两个向量X和X’的行列式是： 　　经计算可知，行列式表示的是向量X和X ’形成的平行四边形的有向面积。并有如下性质： 　　行列式为零当且仅当两个向量共线（线性相关），这时平行四边形退化成一条直线。 如果以逆时针方向为正向的话，有向面积的意义是：平行四边形面积为正当且仅当向量X和X’逆时针排列（如图）。 行列式是一个双线性映射。也就是说， ， 并且 。

三维向量组的行列式

　　设E是一个三维的有向欧几里得空间。三个三维向量的行列式是： 　　这时的行列式表示X、X’和X’’三个向量形成的平行六面体的有向体积，也叫做这三个向量的混合积。同样的，可以观察到如下性质： 　　行列式为零当且仅当三个向量共线或者共面（三者线性相关），这时平行六面体退化为平面图形，体积为零。 这时行列式是一个“三线性映射”，也就是说，对第一个向量有 ，对第二、第三个向量也是如此。

基的选择

　　在以上的行列式中，我们不加选择地将向量在所谓的正交基下分解，实际上在不同的基之下，行列式的值并不相同。这并不是说平行六面体的体积不唯一。恰恰相反，基的变换可以看作线性映射对基的作用，而不同基下的行列式代表了基变换对“体积”的影响。可以证明，对于所有同定向的标准正交基，向量组的行列式的值是一样的。也就是说，如果我们选择的基都是“单位长度”，并且两两正交，那么在这样的基之下，平行六面体的体积是唯一的。

线性变换

　　经线性映射后的正方体 　　设E是一个一般的n维的有向欧几里得空间。一个线性变换把一个向量线性地变为另一个向量。比如说，在三维空间中，向量(x,y,z)被射到向量(x’,y’,z’)： 　　其中a、b、c等是系数。如右图，正方体（可以看作原来的一组基形成的）经线性变换后可以变成一个普通的平行六面体，或变成一个平行四边形（没有体积）。这两种情况表示了两种不同的线性变换，行列式可以将其很好地分辨出来（为零或不为零）。 　　更详细地说，行列式表示的是线性变换前后平行六面体的体积的变化系数。如果设左边的正方体体积是一，那么中间的平行六面体的（有向）体积就是线性变换的行列式的值，右边的平行四边形体积为零，因为线性变换的行列式为零。这里我们混淆了线性变换的行列式和向量组的行列式，但两者是一样的，因为我们在对一组基作变换。

严格的定义

　　由二维及三维的例子，我们可以看到一般的行列式应该具有怎样的性质。为了描述一个n维空间中的“平行多面体”的“体积”，行列式首先需要是线性的，这可以由面积的性质得到。这里的线性是对于每一个向量来说的，因为当一个向量变为原来的a倍时，“平行多面体”的“体积”也变为原来的a倍。其次，当一个向量在其它向量组成的“超平面”上时，“平行多面体”的“体积”是零（可以想象三维空间的例子）。也就是说，当向量线性相关时，行列式为零。于是可以得出行列式的定义：

向量组的行列式

　　行列式是E到K上的交替多线性形式。 　　具体来说，设 E 是一个内积空间，一个从E到K上的交替多线性形式是指函数： 　　（多线性） 或者说，当ai = aj 的时候 （交替性） 所有E到K上的交替多线性形式的集合记作 An(E) 。 　　定理： An(E) 的维度是1，也就是说，设是 E 的一组基，那么，所有的交替多线性形式都可以写成 　　其中是在基B下的展开。 定理的证明是对任一个多线性形式，考虑将D依照多线性性质展开， 　　这时，