拉普拉斯展开式是一种计算行列式的方法,它通过选择矩阵的某一行或某一列,然后计算该行或该列的元素与它们对应的代数余子式的乘积之和。
其数学表达式为(按行展开):
其中,
为原矩阵,
为矩阵
的第
行第
列的元素,
为将矩阵
的第
行和第
列去掉后得到的子矩阵。
标准代码如下
def determinant_4x4(matrix) :
if len(matrix) == 1:
return matrix[0][0]
det = 0
for c in range(len(matrix)):
minor = [row[:c] + row[c+1:] for row in matrix[1:]]
cofactor = ((-1)**c) * determinant_4x4(minor)
det += matrix[0][c] * cofactor
return det
本代码使用了递归的方法,通过不断将矩阵的行和列去掉,来计算行列式。
当然,也可以使用numpy库中的det方法来简化计算,但是numpy返回结果是浮点数,这里给出一种处理方式
def determinant_4x4(matrix) :
import numpy as np
return np.rint(np.linalg.det(matrix)).astype(matrix[0][0].__class__).tolist()
本代码利用rint函数进行舍入,并利用astype函数将结果转换为原矩阵的类型,最后通过tolist方法返回结果。