1、det是一个计算机函数，在FreeMat、Matlab中，该函数用于求一个方阵（square matrix）的行列式（Determinant）。
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2、在FreeMat、Matlab等主流软件中，该函数用于求一个方阵（square matrix）的 行列式（Determinant）。
det：矩阵行列式
句法：d = det(A)
描述：d = det(A)，返回方阵的行列式A。
拓展资料——举例说明：
计算矩阵的行列式：创建一个3×3的方阵，A。
A = [1-24; -5 2 0; 1 0 3]
A = 3×3
1 -2 4
-5 2 0
1 0 3
计算行列式A。
d = det（A） 则d = -32
Python 中，可以使用 NumPy 库来生成随机数组并进行矩阵运算。
首先，可以使用 numpy.random.rand 函数生成一个12阶的随机非负方阵：
import numpy as np
A = np.random.rand(12, 12)
然后，可以使用 numpy.linalg.eig 函数求出矩阵的特征值：
Copy codeeigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A)
如果矩阵的特征值是对角线上的元素，那么它就是相似于对角阵。
计算方阵所对应的行列式的最小余子式，可以使用 numpy.linalg.det 函数计算行列式，然后枚举所有可能的余子式并取最小值：
Copy codedef min_cofactor(A):
determinant = np.linalg.det(A)
min_cofactor = float('inf')
for i in range(A.shape[0]):
for j in range(A.shape[1]):
cofactor = np.linalg.det(np.delete(np.delete(A, i, axis=0), j, axis=1))
min_cofactor = min(min_cofactor, cofactor)
return min_cofactor
最后，每列选取一个元素，使相邻三列的和最小，可以枚举所有的列并求出和的最小值：
Copy codedef min_sum(A):
min_sum = float('inf') for i in range(A.shape[1] - 2):
column_sum = A[:,i] + A[:,i+1] + A[:,i+2]
min_column_sum = min(column_sum)
min_sum = min(min_sum, min_column_sum) return min_sum
希望以上答案能够帮到你。
det的意思：det是一个计算机函数，在FreeMat、Matlab中，该函数用于求一个方阵（square matrix）的行列式（Determinant）。
det为矩阵的行列式值，det计算某一方阵(行列相等的二维数组)的对应行列式值每一矩阼都有一个对应的行列式。
行列式是对矩阵表按一定规则进行运算之后所得到的一个数值。行列式可以确定出对应矩阵是否存在着逆,即确定矩阵的奇异性,可以用来解线性方程组等。当行列式为0或近似于0时,其对应逆矩阵不存在,或虽然存在,但计算机计算出来的结果不正确。
语法：d = det(X)的解析：
返回方阵X的行列式值。如果X仅包含一个整数元素，返回的结果d也是一个整数。
解析：将der(X)==0作为对矩阵奇异性的测试仅适合具有阶和较小整数元素的矩阵。使用abs(det(X))=tolerance作为检测矩阵奇异性的方法同样也不是推荐方法，原因在于正确选择的容差tolerance非常困难。函数cond(X)则可以检查奇异或者接近奇异的矩阵。
该函数用于求一个方阵的行列式,常见于matlab等数学软件中
行列式于矩阵属于线性代数学内容，学起来并不复杂，但概念较多，计算量大。学习时需要加以注意。此外，matlab等软件可以用于线性代数的学习中创造方便，例如如果要求一个高阶行列式，手算超复杂，但matlab只要用一个det(A)这个命令即可，很方便