向量 · 向量空间 · 行列式 · 矩阵
标量 · 向量 · 向量空间 · 向量投影 · 外积 · 内积 · 数量积 · 向量积
矩阵 · 行列式 · 线性方程组 · 秩 · 核 · 迹 · 单位矩阵 · 初等矩阵 · 方块矩阵 · 分块矩阵 · 三角矩阵 · 非奇异方阵 · 转置矩阵 · 逆矩阵 · 对角矩阵 · 可对角化矩阵 · 对称矩阵 · 反对称矩阵 · 正交矩阵 · 幺正矩阵 · 埃尔米特矩阵 · 反埃尔米特矩阵 · 正规矩阵 · 伴随矩阵 · 余因子矩阵 · 共轭转置 · 正定矩阵 · 幂零矩阵 · 矩阵分解 (LU分解 · 奇异值分解 · QR分解 · 极分解 · 特征分解) · 子式和余子式 · 拉普拉斯展开 ·
线性空间 · 线性变换 · 线性子空间 · 线性生成空间 · 基 · 线性映射 · 线性投影 · 线性无关 · 线性组合 · 线性泛函 · 行空间与列空间 · 对偶空间 · 正交 · 特征向量 · 最小二乘法 · 格拉姆-施密特正交化 ·
克莱姆法则(英语:Cramer's rule),又称为克拉玛公式、克拉默法则,是一个线性代数中的定理,用行列式来计算出线性等式组中的所有解。这个定理因加百列·克莱姆(1704年 - 1752年)的卓越使用而命名。在计算上,并非最有效率之法,因而在很多条等式的情况中没有广泛应用。不过,这一定理在理论性方面十分有效。
一个线性方程组可以用矩阵与向量的方程来表示:
其中的列的列向量后得到的矩阵。为了方便,我们通常使用的系数的的行列式,以及就是单位矩阵。
对于元线性方程组
把系数矩阵 表示成列向量的形式
由于系数矩阵可逆,故方程组一定有解.
设,即
考虑的值,利用行列式的线性和交替性质,有
于是
运用克莱姆法则可以很有效地解决以下方程组。
已知:
使用矩阵来表示时就是:
当矩阵可逆时,x和y可以从克莱姆法则中得出:
用3×3矩阵的情况亦差不多。
已知:
当中的矩阵表示为:
当矩阵可逆时,可以求出x、y和z:
克莱姆法则在解决微分几何的问题时十分有用。
先考虑两条等式和。其中的u和v是需要考虑的变量,并且它们互不相关。我们可定义和。
找出一条等式适合是克莱姆法则的简单应用。
首先,我们要计算、、和的导数:
将和代入和,可得出:
因为和互不相关,所以和的系数都要等于0。所以等式中的系数可以被写成:
现在用克莱姆法则就可得到:
用两个雅可比矩阵来表示的方程:
用类似的方法就可以找到、以及。
克莱姆法则可以用来证明一些线性代数中的定理,当中的定理对环理论十分有用。
克莱姆法则可以用来证明一个线性规划问题有一个基本整数的解。这样使得线性规划的问题更容易被解决。