今日，我们将深入探讨行列式的内涵及其计算方法。因内容较多，我们将分三次详细阐述。那么，我们就直接进入主题。
我们须明确矩阵与行列式的异同之处，我们的讲解从二阶开始讲起。
众所周知，矩阵的形象化表示是由中括号或圆括号界定。对于其先前的解析，读者可参考笔者之前的关于矩阵乘法的文章，此处我们不再赘述。
接下来，我们转向行列式的讲解。其结构形似向量长度的计算。
对于其求解方法，相信大部分读者已有一定了解。但为了更全面的解析，我们还是从基础开始。
那么，行列式的值具有何种直观意义呢？简单来说，你可以将其视为一个“数”。
对于三阶行列式的求解，我们将留待下篇文述说（为了引入余子式和代数余子式的概念）。本篇我们主要聚焦于行列式的意义。
需要特别强调的是，我们所谈及的行列式特指n阶方阵的行列式。只有这种特定结构的方阵才可进行值求解。
若方阵不是n行n列，如所谓的“行列式”，那么它并非方阵，没有定义，无法进行运算。
明确了这一点后，我们正式探讨行列式的意义。
如前所述，行列式的值是一个“数”。实际上，这个数代表了线性变换后的面积或体积比率。
即使不理解也没关系，我们可以设想一个经典的直角坐标系。其经历线性变换后的矩阵我们称之为线性变换矩阵。
在这个坐标系中，我们可以选取任意大小的正方形、长方形、圆形或不规则图形的面积进行研究。
为便于说明，我们以坐标原点处的2乘2的正方形为例。
将这个2乘2的正方形放入斜坐标系中时，它变为平行四边形，面积扩大了两倍。
这里我们发现...
负号的意义在于：在原始的坐标系中，y轴位于x轴之前。但在新的坐标系中，x'轴被置于y'轴之前。这实际上是将原始的直坐标系中的整个坐标平面进行了反转。
(未完待续）