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🔢 Determinant 計算機

專業免費的 Determinant 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
1 3 × 3 matrix
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是矩陣行列式?

行列式是由方陣的各個元素計算出來的單一數值。它能告訴你這個矩陣是否可逆(行列式不為零代表可逆)、線性變換如何縮放面積或體積,以及一組方程式是否有唯一解。這個計算機可處理線性代數課程中最常見的兩種情況:2×2 與 3×3 矩陣。

如何使用這個計算機

先選擇矩陣大小(2×2 或 3×3),接著在每個標示好的儲存格中輸入對應的元素——a11 是左上角的元素,a33 則是右下角的元素。若選擇 2×2 矩陣,系統只會讀取左上角區塊(a11、a12、a21、a22),其餘欄位會被忽略。按下計算後,行列式便會立即顯示,同時也會列出 3×3 餘因子展開過程中所用到的各個 2×2 子行列式(minor)。

公式解析

對於 2×2 矩陣,假設上排為 a、b,下排為 c、d,則行列式就是簡單的 ad - bc。至於 3×3 矩陣,我們採用沿第一列的餘因子展開法:將第一列的每個元素,乘以「刪去該元素所在的列與行後,所剩下的 2×2 矩陣行列式」(即其子行列式),並依序套用正負交替的符號(+、−、+)。

\det A = a_{11}M_{11} - a_{12}M_{12} + a_{13}M_{13}

\det A = a_{11}(a_{22}a_{33}-a_{23}a_{32}) - a_{12}(a_{21}a_{33}-a_{23}a_{31}) + a_{13}(a_{21}a_{32}-a_{22}a_{31})

實例演算

以各列為 (1, 2, 3)、(0, 1, 4)、(5, 6, 0) 的矩陣為例。各子行列式為 M_{11} = 1·0 - 4·6 = -24,M_{12} = 0·0 - 4·5 = -20,M_{13} = 0·6 - 1·5 = -5。因此

\det A = 1·(-24) - 2·(-20) + 3·(-5) = -24 + 40 - 15 = 1

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

行列式為零代表什麼?
表示這個矩陣是奇異矩陣(singular)——它沒有反矩陣,對應的方程組也沒有唯一解。
行列式可以是負數嗎?
可以。負的行列式代表該線性變換會翻轉方向(改變定向),但其絕對值仍然代表面積或體積的縮放比例。
這個計算機能處理更大的矩陣嗎?
本工具支援 2×2 與 3×3 矩陣,這也是最常用到的尺寸。更大的行列式通常會以列化簡(row reduction)的方式來計算。