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行列式的求导

行列式的求导

作者: Boye0212 | 来源:发表于2021-04-19 17:09 被阅读0次

    在应用中,经常会碰到需要对某个矩阵的行列式进行求导的情况。而行列式的计算方法比较复杂,如果将它展开成后计算,会比较麻烦,因此最好直接记住一些结论。

    本文以计算\dfrac{\partial |A|}{\partial A}\dfrac{\partial \ln |A|}{\partial A}为例,介绍如何对行列式求导,并希望大家可以记住结论。

    首先,为防止大家线性代数的内容忘得差不多了,我们先以方阵An\times n)为例,回顾一下与行列式有关的基本概念:

    • minor(余子式,或者叫余因式)M:是一个n\times n方阵,其中元素M_{ij}就是把原方阵A去掉第i行、第j列之后再取行列式的值;
    • cofactor(代数余子式)CC_{ij}=(-1)^{i+j}M_{ij}
    • adjugate(伴随矩阵)A^*A^*_{ij}=(-1)^{i+j}M_{ji},即A^*=C'

    而方阵A行列式,就可以用某一行(比如第i行)的cofactor C的形式来表达(当然也可以用A^*):|A|=\sum_{j}A_{ij}C_{ij}

    另外,若A是非奇异矩阵,则有
    A^{-1}=\dfrac{A^*}{|A|}=\dfrac{C'}{|A|}

    现在,再来看对|A|的求导。对于A的某个元素A_{ij},将行列式写成A的第i行展开的形式,我们有
    \dfrac{\partial |A|}{\partial A_{ij}} = \dfrac{\partial \sum_{j}A_{ij}C_{ij}}{\partial A_{ij}}=C_{ij}
    第二个等式是因为,对于任意的j,在C_{ij}的计算中都是剔除了A_{ij}的,也即它和A_{ij}的变动没关系。

    因此,我们有
    \dfrac{\partial |A|}{\partial A} = C = (A^*)'

    如果A非奇异,那么有
    \dfrac{\partial |A|}{\partial A} = (|A|A^{-1})'= |A|(A^{-1})'

    对于\ln |A|,利用链式法则,有
    \dfrac{\partial \ln |A|}{\partial A} = \dfrac{1}{|A|} |A|(A^{-1})' = (A^{-1})'

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