行列式的计算方法根据矩阵的大小和具体情况可以采用不同的方法。以下是常用的计算行列式的方法：

一、2×2矩阵的行列式

对于一个2×2的矩阵：
$$A=\left(\begin{array}{cc}a& b\\ c& d\end{array}\right)$$

行列式的计算公式为：
$$\det (A)=ad-bc$$

二、3×3矩阵的行列式

对于一个3×3的矩阵：
$$A=\left(\begin{array}{ccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}\end{array}\right)$$

方法1：Sarrus法则（仅适用于3×3矩阵）

1. 拓展矩阵：将矩阵的第一列和第二列复制到矩阵的右侧：
   $$\left(\begin{array}{ccccc}{a}_{11}& a_{12}& a_{13}& a_{11}& a_{12}\\ a_{21}& a_{22}& a_{23}& a_{21}& a_{22}\\ a_{31}& a_{32}& a_{33}& a_{31}& a_{32}\end{array}\right)$$

2. 计算正对角线的乘积和：
   $$P=a_{11}{a}_{22}{a}_{33}+a_{12}{a}_{23}{a}_{31}+a_{13}{a}_{21}{a}_{32}$$

3. 计算反对角线的乘积和：
   $$N=a_{13}{a}_{22}{a}_{31}+a_{11}{a}_{23}{a}_{32}+a_{12}{a}_{21}{a}_{33}$$

4. 行列式的值为：
   $$\det (A)=P-N$$

方法2：按行（列）展开法

选择一行或一列，利用代数余子式进行展开。例如，对第一行展开：
$$\det (A)=a_{11}{C}_{11}+a_{12}{C}_{12}+a_{13}{C}_{13}$$

其中，$C_{ij}$ 是对应的代数余子式：
$$C_{ij}=(-1{)}^{i+j}{M}_{ij}$$

$M_{ij}$ 是 $a_{ij}$ 的余子式，即删除第 $i$ 行和第 $j$ 列后剩下的行列式。

三、高阶矩阵的行列式

对于 $n\times n$ 的矩阵，可以使用按行（列）展开法或行列变换法。

1. 按行（列）展开法（Laplace展开）

• 步骤：

  1. 选择一行或一列（通常选择包含较多零元素的行或列，以简化计算）。
  2. 对该行或列的每个元素，计算其代数余子式。
  3. 将元素与其对应的代数余子式相乘，再求和。

• 公式（以第 $i$ 行展开为例）：
  $$\det (A)=\sum _{j=1}^n{a}_{ij}{C}_{ij}$$

2. 行列变换法

通过对矩阵进行初等行（列）变换，将矩阵化为上三角矩阵或对角矩阵，然后利用以下性质计算行列式：

• 性质1：如果将两行（列）交换，行列式取相反数。

• 性质2：如果某一行（列）乘以常数 $k$，行列式也乘以 $k$。

• 性质3：如果在一行（列）中加上另一行（列）的倍数，行列式不变。

• 性质4：上三角矩阵或下三角矩阵的行列式等于对角线上元素的乘积。

• 步骤：

  1. 利用初等行变换，将矩阵化为上三角矩阵。
  2. 记录变换过程中对行列式值的影响。
  3. 最终行列式等于对角线元素的乘积，结合变换的影响，得到原矩阵的行列式。

示例：

对于矩阵：
$$A=\left(\begin{array}{ccc}2& 3& 1\\ 4& 1& -3\\ -1& 2& 5\end{array}\right)$$

通过初等行变换，将其化为上三角矩阵，然后计算行列式。

四、使用矩阵分解法

对于大型矩阵，手工计算行列式非常繁琐，可以借助LU分解等方法，将矩阵分解为易于计算行列式的形式。

• LU分解：将矩阵 $A$ 分解为下三角矩阵 $L$ 和上三角矩阵 $U$ 的乘积 $A=LU$。

• 行列式的计算：
  $$\det (A)=\det (L)\times \det (U)$$

  由于 $L$ 和 $U$ 是三角矩阵，其行列式为对角线元素的乘积。

五、行列式的性质简化计算

利用行列式的性质，可以在计算过程中简化步骤：

• 性质5：如果矩阵有一行或一列全为零，行列式为零。
• 性质6：如果矩阵的两行（列）相同，行列式为零。
• 性质7：如果矩阵的某一行（列）是另一行（列）的倍数，行列式为零。

总结

计算行列式的方法多种多样，选择合适的方法可以大大简化计算过程。在手工计算时，通常优先选择含有多个零元素的行或列进行展开，或者利用行列变换将矩阵化为易于计算的形式。