对称行列式的计算技巧如下：
利用行列式的展开式进行计算：对称矩阵的行列式值可以通过展开式进行计算，即用代数余子式展开每一行，得到一个多项式，这个多项式的系数就是行列式的值。需要注意的是，在对称矩阵的行列式展开式中，主对角线上的元素都是1，因此只需要计算其他位置的元素即可。
利用递推关系式进行计算：对于阶数较低的对称矩阵，我们可以利用递推关系式来计算行列式的值。
具体来说，对于nnn阶对称矩阵，我们可以先计算n−1n-1n−1阶对称矩阵的行列式值，再根据递推关系式计算出nnn阶对称矩阵的行列式值。这种方法需要熟练掌握递推关系式的推导过程。
利用矩阵的初等变换进行计算：初等变换是线性代数中常用的方法之一，它可以将一个矩阵变为另一个矩阵，并且不改变其秩和行列式的值。因此，对于一个对称矩阵，我们可以通过对其进行初等变换，将其变为一个单位矩阵，这样就可以直接得到该对称矩阵的行列式值。需要注意的是，在进行初等变换时需要小心操作，避免出错。
利用数值计算软件进行计算：对于较大的对称矩阵，我们可以利用数值计算软件来计算其行列式值。
常用的数值计算软件有MATLAB、Mathematica、Maple等，这些软件都提供了计算矩阵行列式的函数。在使用这些软件时，只需要将对称矩阵输入到相应的函数中，即可得到其行列式值。
对称矩阵行列式的应用
线性代数中的逆矩阵和矩阵的秩：对称矩阵的行列式可以用来计算逆矩阵和矩阵的秩。对于一个可逆矩阵A，其行列式值|A|不为零，通过计算|A|的逆矩阵，可以得到A的逆矩阵。同时，矩阵的秩也可以通过计算行列式来得到，因为矩阵的秩等于其行向量或列向量的极大无关组中向量的个数。
微积分中的雅可比行列式：在微积分中，雅可比行列式是一种非常重要的工具，它可以用来表示多元函数的偏导数和方向导数。对于一个多元函数，其雅可比行列式是一个关于该函数的偏导数的函数，可以用来判断该函数是否可微。同时，雅可比行列式也可以用来计算方向导数，从而得到函数在不同方向上的变化率。
数值计算中的误差控制：在数值计算中，误差控制是一个非常重要的环节。对称矩阵的行列式可以用来进行误差控制。例如，在进行高精度计算时，可以通过计算对称矩阵的行列式来估计计算误差的大小，从而进行误差控制。
概率论和统计学中的方差和协方差：在概率论和统计学中，方差和协方差是用来描述随机变量和随机向量之间的不确定性的重要指标。对称矩阵的行列式可以用来计算方差和协方差。对于一个随机向量X，其方差矩阵是一个对称矩阵，其行列式值等于X的各分量之间的协方差矩阵的行列式值。
信号处理中的傅里叶变换：在信号处理中，傅里叶变换是一种非常重要的工具，它可以用来将时域信号转换到频域，从而得到信号的频率特征。对称矩阵的行列式可以用来计算傅里叶变换的结果。
例如，对于一个实数信号，其傅里叶变换后的结果可以表示为一个对称矩阵，其行列式值即为信号的功率谱密度。