如何在更大的矩阵上应用这个方法？

对于更大矩阵的应用，你需要编写一个循环来处理每一个元素的代数余子式。首先，你可以遍历矩阵中的每个元素（`a`, `b`, `c`, `d`等），然后按照上述步骤创建相应的子矩阵并计算其行列式。这里是一个简化版的示例，适用于通用的n x n矩阵：

def calculate_all_minor_determinants(matrix):
    n = len(matrix)
    minor_determinants = {}
    
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            # 创建子矩阵并删除当前行和列
            sub_matrix = np.delete(np.delete(matrix, i, axis=0), j, axis=1)
            
            # 计算并存储代数余子式
            sign = (-1) ** (i + j)
            determinant = np.linalg.det(sub_matrix)
            minor_determinants[(i, j)] = sign * determinant
            
    return minor_determinants

# 使用这个函数处理大矩阵
big_matrix = ... # 你的大矩阵
all_minors = calculate_all_minor_determinants(big_matrix)

在这个函数中，`minor_determinants`将是一个字典，键是元组`(i, j)`表示原始矩阵中的位置，值是对应位置的代数余子式。