Algebra liniowa z geometrią analityczną/Wykład 7: Wyznacznik: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Pitab (dyskusja | edycje)
 
(Nie pokazano 35 wersji utworzonych przez 3 użytkowników)
Linia 1: Linia 1:
==Odwzorowania  wieloliniowe==
==Odwzorowania  wieloliniowe==


Niech <math>V</math> będzie <math>n</math>-wymiarową przestrzenią wektorową nad ciałem <math>\mathbb K</math> o charakterystyce różnej od 2. Niech dane będzie odwzorowanie <math>\phi :V^k\longrightarrow \mathbb K</math>. Mówimy, że odwzorowanie <math>\phi</math> jest k-liniowe, jeśli dla każdego <math> i= 1,...,k</math> oraz dla dowolnie ustalonych wektorów <math>v_1,...,v_{i-1},v_{i+1},..., v_k</math> odwzorowanie
Niech <math>V</math> będzie <math>n</math>-wymiarową przestrzenią wektorową nad ciałem <math>\mathbb K</math> o charakterystyce różnej od 2. Niech dane będzie odwzorowanie <math>\phi :V^k\longrightarrow \mathbb K</math>. Mówimy, że odwzorowanie <math>\phi</math> jest k-liniowe, jeśli dla każdego <math>i= 1,\ldots,k</math> oraz dla dowolnie ustalonych wektorów <math>v_1,\ldots,v_{i-1},v_{i+1},\ldots, v_k</math> odwzorowanie




<center><math>V\ni v\longrightarrow \phi (v_1,...,v_{i-1},v,v_{i+1},..., v_k)\in \mathbb K</math></center>
<center><math>V\ni v\longrightarrow \phi (v_1,\ldots,v_{i-1},v,v_{i+1},\ldots, v_k)\in \mathbb K</math></center>




jest liniowe. Na przykład, odwzorowanie <math>\mathbb R ^k\ni (a_1,...,a_k)\longrightarrow a_1...a_k\in \mathbb R</math> jest <math>k</math>-liniowe.
jest liniowe. Na przykład, odwzorowanie <math>\mathbb R ^k\ni (a_1,\ldots,a_k)\longrightarrow a_1 \ldots a_k\in \mathbb R</math> jest <math>k</math>-liniowe.
Zbiór wszystkich odwzorowań <math>k</math>-liniowych <math>\phi :V^k\longrightarrow \mathbb K</math> oznaczmy przez <math>{\cal L} ^k(V)</math>. W naturalny sposób (tak jak w Przykładzie 7. Wykładu I) zbiór ten
Zbiór wszystkich odwzorowań <math>k</math>-liniowych <math>\phi :V^k\longrightarrow \mathbb K</math> oznaczmy przez <math>{\cal L} ^k(V)</math>. W naturalny sposób (tak jak w Przykładzie 7. Wykładu I) zbiór ten
jest wyposażony w strukturę przestrzeni wektorowej.
jest wyposażony w strukturę przestrzeni wektorowej.


Mówimy, że odwzorowanie <math>\phi</math> jest antysymetryczne, jeśli dla
Mówimy, że odwzorowanie <math>\phi</math> jest antysymetryczne, jeśli dla
każdej permutacji <math>\rho</math> ciągu <math>1,...,k</math> zachodzi wzór
każdej permutacji <math>\rho</math> ciągu <math>1,\ldots,k</math> zachodzi wzór




<center><math>\phi (v_{\rho (1)}, ..., v_{\rho (k)}) =\sgn \,\rho\ \phi
<center><math>\phi (v_{\rho (1)}, \ldots, v_{\rho (k)}) = sgn \,\rho\ \phi
(v_1,...,v_k),</math></center>
(v_1,\ldots,v_k)</math>,</center>




gdzie <math>\sgn\ \rho</math> oznacza znak permutacji <math>\rho</math>. Podobnie definiuje się odwzorowanie symetryczne. Mianowicie, <math>\phi</math> jest symetryczne, jeśli dla każdej permutacji <math>\rho</math> zachodzi równość.
gdzie <math>sgn\ \rho</math> oznacza znak permutacji <math>\rho</math>. Podobnie definiuje się odwzorowanie symetryczne. Mianowicie, <math>\phi</math> jest symetryczne, jeśli dla każdej permutacji <math>\rho</math> zachodzi równość.




<center><math>\phi (v_{\rho (1)}, ..., v_{\rho (k)}) = \phi
<center><math>\phi (v_{\rho (1)}, \ldots, v_{\rho (k)}) = \phi
(v_1,...,v_k).</math></center>
(v_1,\ldots,v_k)</math>.</center>




Linia 34: Linia 34:


# <math>\phi</math> jest antysymetryczne,
# <math>\phi</math> jest antysymetryczne,
# <math>\phi (v_1,...,v_k)=0</math> dla dowolnych wektorów <math>v_1,...,v_k\in
# <math>\phi (v_1,\ldots,v_k)=0</math> dla dowolnych wektorów <math>v_1,\ldots,v_k\in
V</math> takich, że dwa spośród <math>v_1,...,v_k</math> są jednakowe.
V</math> takich, że dwa spośród <math>v_1,\ldots,v_k</math> są jednakowe.
# Jeśli  <math>v_1,...,v_k</math> są liniowo zależne, to <math>\phi (v_1,...,
# Jeśli  <math>v_1,\ldots,v_k</math> są liniowo zależne, to <math>\phi (v_1,\ldots,
v_k)=0</math>.
v_k)=0</math>.
}}
}}


{{dowod|||
{{dowod|||
Załóżmy 1. Niech wektory <math>v_iv_j</math> będą jednakowe w ciągu wektorów <math>v_1,...,v_k</math>. Niech <math>\rho</math> oznacza permutację, która
Załóżmy 1. Niech wektory <math>v_iv_j</math> będą jednakowe w ciągu wektorów <math>v_1,\ldots,v_k</math>. Niech <math>\rho</math> oznacza permutację, która
zamienia <math>i</math> na <math>j</math>. Znak tej permutacji jest równy <math>-1</math>. Po zastosowaniu tej permutacji ciąg wektorów <math>v_1,...,v_k</math> nie ulega zmianie. Wobec tego <math>\phi (v_{\rho (1)},...,v_{\rho (k)})=\phi (v_1,...,v_k)</math>. Z drugiej strony
zamienia <math>i</math> na <math>j</math>. Znak tej permutacji jest równy <math>-1</math>. Po zastosowaniu tej permutacji ciąg wektorów <math>v_1,\ldots,v_k</math> nie ulega zmianie. Wobec tego <math>\phi (v_{\rho (1)},\ldots,v_{\rho (k)})=\phi (v_1,\ldots,v_k)</math>. Z drugiej strony




<center><math>\phi (v_{\rho (1)},...,v_{\rho (k)})=- \phi (v_ 1,...,v_k). </math></center>
<center><math>\phi (v_{\rho (1)},\ldots,v_{\rho (k)})=- \phi (v_ 1,\ldots,v_k)</math></center>




Dodajmy do obu stron tej równości <math>\phi (v_{\rho (1)},...,v_{\rho
Dodajmy do obu stron tej równości <math>\phi (v_{\rho (1)},\ldots,v_{\rho
(k)})=\phi (v_1,...,v_k)</math>. Dostajemy  równość
(k)})=\phi (v_1,\ldots,v_k)</math>. Dostajemy  równość




<center><math>(1+1) \phi (v_1,...,v_k)=0.</math></center>
<center><math>(1+1) \phi (v_1,\ldots,v_k)=0</math>.</center>




Wynika stąd, że <math>\phi (v_1,...,v_k)=0</math>, bo ciało <math>\mathbb K</math> ma charakterystykę różną od 2.
Wynika stąd, że <math>\phi (v_1,\ldots,v_k)=0</math>, bo ciało <math>\mathbb K</math> ma charakterystykę różną od 2.


Odwrotnie, jeśli <math>\phi</math> spełnia warunek 2), to dla każdych wektorów <math>v_1,..., v_k</math> i dla każdych <math>i< j</math>, <math>i,j=1,...,k</math> mamy
Odwrotnie, jeśli <math>\phi</math> spełnia warunek 2), to dla każdych wektorów <math>v_1,\ldots, v_k</math> i dla każdych <math>i< j</math>, <math>i,j=1,\ldots,k</math> mamy




<center><math> 0=\phi (v_1,...,v_{i-1},v_i +v_j, v_{i+1},..., v_{j-1},
<center><math>0=\phi (v_1,\ldots,v_{i-1},v_i +v_j, v_{i+1},\ldots, v_{j-1},
v_{i}+v_{j}, v_{j+1},...,v_k).</math></center>
v_{i}+v_{j}, v_{j+1},\ldots,v_k)</math>.</center>




Linia 67: Linia 67:




<center><math>\phi (v_1,...,v_{i-1}, v_j,v_{i+1},...,v_{j-1},v_i, v_{j+1},...,
<center><math>\phi (v_1,\ldots,v_{i-1}, v_j,v_{i+1},\ldots,v_{j-1},v_i, v_{j+1},\ldots,
v_k)=-\phi (v_1,..., v_k).</math></center>
v_k)=-\phi (v_1,\ldots, v_k)</math>.</center>




Ponieważ każda permutacja jest złóżeniem pewnej liczby <math>s</math> transpozycji i znak permutacji jest równy <math>(-1)^s</math>, więc <math>\phi</math> jest antysymetryczne.
Ponieważ każda permutacja jest złóżeniem pewnej liczby <math>s</math> transpozycji i znak permutacji jest równy <math>(-1)^s</math>, więc <math>\phi</math> jest antysymetryczne.


Załóżmy, że spełniony jest warunek 2. Jeśli ciąg <math>v_1,..., v_k</math>
Załóżmy, że spełniony jest warunek 2. Jeśli ciąg <math>v_1,\ldots, v_k</math>
jest liniowo zależny, to pewien wektor z tego ciągu jest kombinacją liniową pozostałych wektorów. Korzystając z <math>k</math>-liniowości <math>\phi</math> i z warunku 2. dostajemy natychmiast, że <math>\phi (v_1,...,v_n )=0</math>. Na koniec, załóżmy 3). Jeśli, któreś wektory w ciągu <math>v_1,..., v_n</math> są równe, to ciąg <math>v_1,..., v_n</math> jest liniowo zależny , a zatem <math>\phi (v_1,...,v_n)=0</math>. Dowód lematu jest zakończony.
jest liniowo zależny, to pewien wektor z tego ciągu jest kombinacją liniową pozostałych wektorów. Korzystając z <math>k</math>-liniowości <math>\phi</math> i z warunku 2. dostajemy natychmiast, że <math>\phi (v_1,\ldots,v_n )=0</math>. Na koniec, załóżmy 3). Jeśli, któreś wektory w ciągu <math>v_1,\ldots, v_n</math> są równe, to ciąg <math>v_1,\ldots, v_n</math> jest liniowo zależny , a zatem <math>\phi (v_1,\ldots,v_n)=0</math>. Dowód lematu jest zakończony.
}}
}}


Linia 84: Linia 84:
Zajmiemy się teraz <math>n</math>-formami, gdzie <math>n=\dim V</math>.
Zajmiemy się teraz <math>n</math>-formami, gdzie <math>n=\dim V</math>.


Niech <math>e_1,...,e_n</math> będzie bazą przestrzeni wektorowej <math>V</math> i <math>\omega \in \La</math>. Niech <math>v_1,..., v_n\in V</math>. Każdy z tych wektorów przedstawimy jako kombinację liniową wektorów bazy. A zatem <math>v_j=\sum _{i=1}^n a_{ij}e_i</math> dla każdego <math>j=1,...,n</math>. Korzystając z Lematu [[#lemat_1.1|1.1 ]] otrzymujemy następujące równości
Niech <math>e_1,\ldots,e_n</math> będzie bazą przestrzeni wektorowej <math>V</math> i <math>\omega \in</math>. Niech <math>v_1,\ldots, v_n\in V</math>. Każdy z tych wektorów przedstawimy jako kombinację liniową wektorów bazy. A zatem <math>v_j=\sum _{i=1}^n a_{ij}e_i</math> dla każdego <math>j=1,\ldots,n</math>. Korzystając z [[#lemat_1.1|Lematu 1.1 ]] otrzymujemy następujące równości




<center><math>\aligned\omega (v_1,...,v_n)&=&\omega (\sum _{{i_1}=1}^n{a_{i_11}}
<center><math>\begin{align}\omega (v_1,\ldots,v_n)&=\omega (\sum _{{i_1}=1}^n{a_{i_11}}
{e_{i_1}},...,\sum
{e_{i_1}},\ldots,\sum
_{{i_n}=1}^n{a_{i_nn}}e_{i_n}) \\
_{{i_n}=1}^n{a_{i_nn}}e_{i_n}) \\
&=& \sum _{{i_1},...,{i_n}=1}^n {a_{{i_11}}}\cdot\cdot\cdot
&= \sum _{{i_1},\ldots,{i_n}=1}^n {a_{{i_11}}}\cdot\cdot\cdot
{a_{{i_nn}}}\omega
{a_{{i_nn}}}\omega
({e_{i_1}},...,{e_{i_n}})\\
({e_{i_1}},\ldots,{e_{i_n}})\\
&=& \sum  _{\small{\begin{array} {l}
&= \sum  _{{\begin{smallmatrix}
\ \ \ \  {i_1},...,{i_n}\\
\ \ \ \  {i_1},\ldots,{i_n}\\
\ { i_a}\ne {i_b} \ {\rm dla}\ a\ne b
\ { i_a}\ne {i_b} \ {\rm dla}\ a\ne b
\end{array} }}
\end{smallmatrix} }}
{a_{i_1 1}}\cdot\cdot\cdot{a_{i_n n}}\omega
{a_{i_1 1}}\cdot\cdot\cdot{a_{i_n n}}\omega
({e_{i_1}},...,{e_{i_n}})
({e_{i_1}},\ldots,{e_{i_n}})
\endaligned</math></center>
\end{align}</math></center>




Ponieważ ciąg różnowartościowy <math>i_1,...,i_n</math> jest permutacją ciągu
Ponieważ ciąg różnowartościowy <math>i_1,\ldots,i_n</math> jest permutacją ciągu
<math>1,...,n</math>, więc dostajemy
<math>1,\ldots,n</math>, więc dostajemy




<center><math>\aligned\omega (v_1,...,v_n)&=&\sum _{\rho\in{\cal S}_n} {a_{\rho
<center><math>\begin{align}\omega (v_1,\ldots,v_n)&=\sum _{\rho\in{\cal S}_n} {a_{\rho
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}} \omega (e_{\rho (1)},..., e_{\rho (n)})\\
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}} \omega (e_{\rho (1)},\ldots, e_{\rho (n)})\\
&=&\sum _{\rho\in{\cal S}_n} \sgn\, \rho \,{a_{\rho
&=\sum _{\rho\in{\cal S}_n} sgn\, \rho \,{a_{\rho
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho
(n)n}} \omega (e_1,..., e_n)\\
(n)n}} \omega (e_1,\ldots, e_n)\\
&=& \omega (e_1,...,e_n) \left (\sum _{\rho\in{\cal S}_n} \sgn\,
&= \omega (e_1,\ldots,e_n) \left (\sum _{\rho\in{\cal S}_n} sgn\,
\rho \, {a_{\rho (1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}}\right ),
\rho \, {a_{\rho (1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}}\right ),
\endaligned</math></center>
\end{align}</math></center>




gdzie <math>{\cal S} _n</math> oznacza zbiór wszystkich permutacji ciągu <math>1,...,n</math>. Ostatecznie, dla każdego <math>\omega \in\La </math>, zachodzi wzór
gdzie <math>{\cal S} _n</math> oznacza zbiór wszystkich permutacji ciągu <math>1,\ldots,n</math>. Ostatecznie, dla każdego <math>\omega \in</math>, zachodzi wzór




{{wzor|wzor_sgn|1.1|
{{wzor|wzor_sgn|1.1|
<math>
<math>
\omega (v_1,...,v_n)=\omega (e_1,...,e_n) \left (\sum
\omega (v_1,\ldots,v_n)=\omega (e_1,\ldots,e_n) \left (\sum
_{\rho\in{\cal S}_n} \sgn\, \rho \ {a_{\rho
_{\rho\in{\cal S}_n} sgn\, \rho \ {a_{\rho
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}}\right )
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}}\right )
</math>}}
</math>}}
Linia 131: Linia 131:


<center><math>
<center><math>
\sum _{\rho\in{\cal S}_n} \sgn\, \rho \ {a_{\rho
\sum _{\rho\in{\cal S}_n} sgn\, \rho \ {a_{\rho
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}}
(1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}}
</math></center>
</math></center>




nie zależy od <math>\omega</math>. A zatem przestrzeń <math>\mathbb L_{a}^{n} </math> jest 1-wymiarowa i każda <math>n</math>-forma jest wyznaczona jednoznacznie przez zdefiniowanie <math>\omega (e_1,..., e_n)</math>  dla dowolnie wybranej bazy <math>e_1,..., e_n</math>.
nie zależy od <math>\omega</math>. A zatem przestrzeń <math>\mathcal L_{a}^{n}</math> jest 1-wymiarowa i każda <math>n</math>-forma jest wyznaczona jednoznacznie przez zdefiniowanie <math>\omega (e_1,\ldots, e_n)</math>  dla dowolnie wybranej bazy <math>e_1,\ldots, e_n</math>.


W przypadku, gdy <math>V=\mathbb K ^n</math> mamy bazę kanoniczną <math>e_1,...,e_n</math> tej przestrzeni. Każda <math>n</math>-forma na <math>\mathbb K^n</math> może być zadana na bazie kanonicznej.
==Wyznacznik macierzy. Podstawowe własnosci==
 
W przypadku, gdy <math>V=\mathbb K ^n</math> mamy bazę kanoniczną <math>e_1,\ldots,e_n</math> tej przestrzeni. Każda <math>n</math>-forma na <math>\mathbb K^n</math> może być zadana na bazie kanonicznej.


Rozważmy teraz przestrzeń <math>M(n,n;\mathbb K)</math>. Przypomnijmy, że jest to przestrzeń wszystkich macierzy kwadratowych o wymiarach <math>n</math> na
Rozważmy teraz przestrzeń <math>M(n,n;\mathbb K)</math>. Przypomnijmy, że jest to przestrzeń wszystkich macierzy kwadratowych o wymiarach <math>n</math> na
<math>n</math> i o wyrazach w ciele <math>\mathbb K</math>.  Niech <math>A\in M(n,n;\mathbb K)</math>. Niech <math>A_1,..., A_n</math> oznaczają kolumny macierzy. Kolumny są wektorami przestrzeni <math>\mathbb K ^n</math>.  Macierz możemy traktować jako ciąg kolumn <math>A_1,...,A_n</math>. Na podstawie wyżej przeprowadzonych rozważań, możemy stwierdzić prawdziwość następującego twierdzenia
<math>n</math> i o wyrazach w ciele <math>\mathbb K</math>.  Niech <math>A\in M(n,n;\mathbb K)</math>. Niech <math>A_1,\ldots, A_n</math> oznaczają kolumny macierzy. Kolumny są wektorami przestrzeni <math>\mathbb K ^n</math>.  Macierz możemy traktować jako ciąg kolumn <math>A_1,\ldots,A_n</math>. Na podstawie wyżej przeprowadzonych rozważań, możemy stwierdzić prawdziwość następującego twierdzenia


{{twierdzenie|1.2||
{{twierdzenie|2.1||
Istnieje dokładnie jedno odwzorowanie <math>n</math>-liniowe antysymetryczne
Istnieje dokładnie jedno odwzorowanie <math>n</math>-liniowe antysymetryczne




<center><math>\omega _o:M(n,n;\mathbb K)\ni A\longrightarrow \omega_o (A_1,...,A_n)\in \mathbb K </math></center>
<center><math>\omega _o:M(n,n;\mathbb K)\ni A\longrightarrow \omega_o (A_1,\ldots,A_n)\in \mathbb K</math></center>




takie, że <math>\omega _o(e_1,...,e_n)=1</math>, gdzie <math>e_1,...,e_n</math>  jest bazą kanoniczną przestrzeni <math>\mathbb K ^n</math>.
takie, że <math>\omega _o(e_1,\ldots,e_n)=1</math>, gdzie <math>e_1,\ldots,e_n</math>  jest bazą kanoniczną przestrzeni <math>\mathbb K ^n</math>.
}}
}}


Odwzorowanie <math>\omega _o</math> nazywa się wyznacznikiem i oznacza symbolem <math>\det</math>.
Odwzorowanie <math>\omega _o</math> nazywa się wyznacznikiem i oznacza symbolem <math>\det</math>.


Symbol <math>\det A</math> oznacza wartość odwzorowania <math>\det</math> na  ciągu kolumn <math>A_1,...,A_n</math> macierzy <math>A</math>.
Symbol <math>\det A</math> oznacza wartość odwzorowania <math>\det</math> na  ciągu kolumn <math>A_1,\ldots,A_n</math> macierzy <math>A</math>.


Podkreślamy, że wyznacznik macierzy definiuje się tylko dla macierzy
Podkreślamy, że wyznacznik macierzy definiuje się tylko dla macierzy
kwadratowych. Na podstawie formuły ([[#wzor_sgn|1.1]]) otrzymujemy natychmiast następujący wzór na wyznacznik macierzy <math>A=[a_{ij}]\in M(n,n;\mathbb K)</math>
kwadratowych. Na podstawie formuły ([[#wzor_sgn|1.1]]) otrzymujemy natychmiast następujący wzór na wyznacznik macierzy <math>A=[a_{ij}]\in M(n,n;\mathbb K)</math>


 
{{wzor|wzor_det|2.2|
{{wzor|wzor_det|1.2|
<math>
<math>
\det A= \sum _{\rho\in{\cal S}_n} \sgn\, \rho \ {a_{\rho
\det A= \sum _{\rho\in{\cal S}_n} sgn\, \rho \ {a_{\rho
(1)1}}...{a_{\rho (n)n}}
(1)1}}\ldots{a_{\rho (n)n}}
</math>}}
</math>}}


{{przyklad|1.3 ||
<center>
Niech dana będzie baza <math>v_1,...,v_n</math> przestrzeni wektorowej <math>V</math>. Niech <math>P</math> będzie macierzą przejścia od bazy <math>v_1,..., v_n</math> do bazy <math>-v_1,v_2..,v_n</math>. Widać od razu, że <math>\det A=1</math>.
{| border="0" align="center" cellspacing="10"
|
[[File:ag_7_2a.mp4|253x253px|thumb|left|Wzór Sarrusa]]
|}
</center>
 
{{przyklad|2.2||
Niech dana będzie baza <math>v_1,\ldots,v_n</math> przestrzeni wektorowej <math>V</math>. Niech <math>P</math> będzie macierzą przejścia od bazy <math>v_1,\ldots, v_n</math> do bazy <math>-v_1,v_2..,v_n</math>. Widać od razu, że <math>\det A=1</math>.
}}
}}


Dowiedziemy teraz kilku podstawowych własności wyznacznika.
Dowiedziemy teraz kilku podstawowych własności wyznacznika.


{{twierdzenie|1.4||
{{twierdzenie|2.3||
Dla dowolnych macierzy <math>A,B\in M(n,n;\mathbb K)</math> zachodzi wzór
Dla dowolnych macierzy <math>A,B\in M(n,n;\mathbb K)</math> zachodzi wzór
}}
}}


{{wzor|wzor_deta|1.3|
{{wzor|wzor_deta|2.3|
<math>
<math>
\det AB=\det A\, \det B.
\det AB=\det A\, \det B</math>}}
</math>}}




Linia 188: Linia 195:




{{wzor|wzor_c1|1.4|
{{wzor|wzor_c1|2.4|
<math>
<math>
c_{ij}=\sum _{l=1}^n a_{il}b_{lj}.
c_{ij}=\sum _{l=1}^n a_{il}b_{lj}</math>}}
</math>}}




Niech <math>A_1,...,A_n</math> oznaczają kolumny macierzy <math>A</math> zaś <math>C_1,...,C_n</math> - kolumny macierzy <math>C</math>. Na podstawie formuły  ([[#wzor_c1|1.4 ]]) mamy wzór
Niech <math>A_1,\ldots,A_n</math> oznaczają kolumny macierzy <math>A</math> zaś <math>C_1,\ldots,C_n</math> - kolumny macierzy <math>C</math>. Na podstawie formuły  ([[#wzor_c1|2.4 ]]) mamy wzór




{{wzor|wzor_c2|1.5|
{{wzor|wzor_c2|2.5|
<math>
<math>
C_j=\sum _{l=1}^n b_{lj}A_l.
C_j=\sum _{l=1}^n b_{lj}A_l</math>}}
</math>}}




Linia 206: Linia 211:




<center><math>\aligned\det AB&=&\det (C_1,...,C_n)\\
<center><math>\begin{align}\det AB&=\det (C_1,\ldots,C_n)\\
&=&\det \left (\sum _{l_1=1}^nb_{l_11}{A_{l_1}},...,\sum
&=\det \left (\sum _{l_1=1}^nb_{l_11}{A_{l_1}},\ldots,\sum
_{l_n=1}^nb_{l_nn}{A_{l_n}}\right )\\
_{l_n=1}^nb_{l_nn}{A_{l_n}}\right )\\
&=& \sum _{{l_1},...,{l_n}=1}^n
&= \sum _{{l_1},\ldots,{l_n}=1}^n
{b_{l_11}}...{b_{l_nn}}\, \det
{b_{l_11}}\ldots{b_{l_nn}}\, \det
({A_{l_1}},...,{A_{l_n}})\\
({A_{l_1}},\ldots,{A_{l_n}})\\
&=&\sum _{\small{\begin{array} {l}
&=\sum _{{\begin{smallmatrix}
\ \ \ \ \ \ \ l_1,...,l_n\\
l_1,\ldots,l_n\\
\ {l_a}\ne {l_b}\ {\rm dla}\ a\ne b\end{array} }}
{l_a}\ne {l_b}\ {\rm dla}\ a\ne b\end{smallmatrix} }}
{b_{l_11}}...{b_{l_nn}}\, \det
{b_{l_11}}\ldots{b_{l_nn}}\, \det
({A_{l_1}},...,{A_{l_n}})\\
({A_{l_1}},\ldots,{A_{l_n}})\\
&=& \sum _{\rho \in {\cal S}_n}{b_{\rho (1)1}}...{b_{\rho (n)n}}\,
&= \sum _{\rho \in {\cal S}_n}{b_{\rho (1)1}}\ldots{b_{\rho (n)n}}\,
\det ({A_{\rho (1)}},...,{A_{\rho (n)}})\\
\det ({A_{\rho (1)}},\ldots,{A_{\rho (n)}})\\
&=& \sum _{\small{\rho \in {\cal S}_n}}\sgn\, \rho \ {b_{\rho
&= \sum _{{\rho \in {\cal S}_n}} sgn\, \rho \ {b_{\rho
(1)1}}...{b_{\rho (n)n}}\,
(1)1}}\ldots{b_{\rho (n)n}}\,
\det\, A\\
\det\, A\\
&=&\det A\, \det B
&=\det A\, \det B
\endaligned</math></center>
\end{align}</math></center>




Linia 229: Linia 234:




<center><math>1=\det I=\det (AA^{-1})=(\det A)(\det A^{-1}).</math></center>
<center><math>1=\det I=\det (AA^{-1})=(\det A)(\det A^{-1})</math>.</center>




Linia 235: Linia 240:




{{wzor|wzor_det1|1.6|
{{wzor|wzor_det1|2.6|
<math>
<math>
\det (A^{-1})=(\det A)^{-1}
\det (A^{-1})=(\det A)^{-1}
Linia 243: Linia 248:
dla macierzy odwracalnej <math>A</math>. Macierz, której wyznacznik jest różny od zera nazywa się ''macierzą nieosobliwą''.
dla macierzy odwracalnej <math>A</math>. Macierz, której wyznacznik jest różny od zera nazywa się ''macierzą nieosobliwą''.


Załóżmy teraz, że macierz <math>A</math> ma niezerowy wyznacznik. Wtedy kolumny macierzy <math>A</math>, jako wektory przestrzeni <math>\mathbb K ^n</math> są liniowo niezależne (na podstawie Lematu ([[#lemat_1.1|1.1]]). Oznacza to, że, jeśli <math>A</math> potraktujemy jako odwzorowanie liniowe z <math>\mathbb K ^n</math> do <math>\mathbb K ^n</math>, to <math>A</math> jest izomorfizmem. A zatem macierz <math>A</math> jest odwracalna. Mamy więc
Załóżmy teraz, że macierz <math>A</math> ma niezerowy wyznacznik. Wtedy kolumny macierzy <math>A</math>, jako wektory przestrzeni <math>\mathbb K ^n</math> są liniowo niezależne (na podstawie ([[#lemat_1.1|Lematu 1.1]]). Oznacza to, że, jeśli <math>A</math> potraktujemy jako odwzorowanie liniowe z <math>\mathbb K ^n</math> do <math>\mathbb K ^n</math>, to <math>A</math> jest izomorfizmem. A zatem macierz <math>A</math> jest odwracalna. Mamy więc


{{twierdzenie|1.5||
{{twierdzenie|2.4||
Macierz <math>A</math> jest odwracalna wtedy i tylko wtedy, gdy jest nieosobliwa.
Macierz <math>A</math> jest odwracalna wtedy i tylko wtedy, gdy jest nieosobliwa.
}}
}}


{{twierdzenie|1.6||
{{twierdzenie|2.5|tw 2.5|
Jeżeli <math>A\in M(n,n;\mathbb K)</math>, to <math>\det A^*=\det A</math>.
Jeżeli <math>A\in M(n,n;\mathbb K)</math>, to <math>\det A^*=\det A</math>.
}}
}}
Linia 257: Linia 262:




<center><math>\det B=\sum _{\rho \in{\cal S}_n}\sgn\rho\  b_{\rho
<center><math>\det B=\sum _{\rho \in{\cal S}_n} sgn\rho\  b_{\rho
(1)1}\cdot\cdot\cdot b_{\rho (n)n}.</math></center>
(1)1}\cdot\cdot\cdot b_{\rho (n)n}</math>.</center>




Dla każdej permutacji <math>\rho \in{\cal S}</math> weźmy <math>\rho ^{-1}</math>. Jeśli <math>\rho (i)=j</math>, to <math>\rho ^{-1} (j)=i</math>. Zatem iloczyn <math>b_{\rho (1)1}\cdot\cdot\cdot b_{\rho (n)n}</math> jest równy iloczynowi <math>b_{1\rho ^{-1}(1)}\cdot\cdot\cdot b_{n\rho ^{-1}(n)}</math> (po ewentualnym spermutowaniu czynników). Ponieważ odwzorowanie <math>{\cal S}_n\ni \rho \longrightarrow \rho ^{-1}\in {\cal S }_n</math> jest bijekcją i dla każdej permutacji <math>\rho</math> zachodzi równość <math>\sgn \ \rho =\sgn\ {\rho }^{-1}</math>, zatem
Dla każdej permutacji <math>\rho \in{\cal S}</math> weźmy <math>\rho ^{-1}</math>. Jeśli <math>\rho (i)=j</math>, to <math>\rho ^{-1} (j)=i</math>. Zatem iloczyn <math>b_{\rho (1)1}\cdot\cdot\cdot b_{\rho (n)n}</math> jest równy iloczynowi <math>b_{1\rho ^{-1}(1)}\cdot\cdot\cdot b_{n\rho ^{-1}(n)}</math> (po ewentualnym spermutowaniu czynników). Ponieważ odwzorowanie <math>{\cal S}_n\ni \rho \longrightarrow \rho ^{-1}\in {\cal S }_n</math> jest bijekcją i dla każdej permutacji <math>\rho</math> zachodzi równość <math>sgn \ \rho = sgn\ {\rho }^{-1}</math>, zatem


   
   
<center><math>\aligned\det B&=&\sum _{\rho \in{\cal S}_n} \sgn\, \rho \, b_{1\rho (1)}\cdot\cdot\cdot n_{n\rho (n)}\\ &=& \sum _{\rho \in{\cal S}_n}\sgn \, \rho \, a_{\rho (1)1}\cdot\cdot\cdot a_{\rho (n)n}=\det A. \endaligned</math></center>
<center><math>\begin{align}\det B&=\sum _{\rho \in{\cal S}_n} sgn\, \rho \, b_{1\rho (1)}\cdot\cdot\cdot n_{n\rho (n)}\\ &= \sum _{\rho \in{\cal S}_n} sgn \, \rho \, a_{\rho (1)1}\cdot\cdot\cdot a_{\rho (n)n}=\det A. \end{align}</math></center>
}}
}}


Linia 271: Linia 276:




{{wzor|wzor_det2|1.7|
{{wzor|wzor_det2|2.7|
<math>
<math>
\det A= \sum _{\rho \in{\cal S}_n}\sgn\, \rho \,\ a_{1\rho
\det A= \sum _{\rho \in{\cal S}_n} sgn\, \rho \,\ a_{1\rho
(1)}\cdot\cdot\cdot a_{n\rho (n)}.
(1)}\cdot\cdot\cdot a_{n\rho (n)}</math>}}
</math>}}




Linia 281: Linia 285:


Zauważmy teraz, że jeśli w macierzy <math>A</math> do pewnej kolumny (lub
Zauważmy teraz, że jeśli w macierzy <math>A</math> do pewnej kolumny (lub
pewnego wiersza) dodamy kombinację liniową pozostałych kolumn (lub pozostałych wierszy), to wyznacznik macierzy się nie zmieni. Wynika to z wieloliniowości wyznacznika i z warunku 2. Lematu [[#lemat_1.1|1.1]]. Jeśli zamienimy miejscami dwie kolumny (lub dwa wiersze), to wyznacznik zmieni swój znak.  Jeśli pewną kolumnę macierzy <math>A</math> pomnożymy przez skalar <math>\lambda</math>, to dla otrzymanej w ten sposób macierzy <math>A'</math> mamy wzór <math>\det A'=\lambda \det A</math>. W szczególności, wymienione właśnie operacje na macierzach są takie, że, po ich zastosowaniu do danej macierzy, wyznacznik macierzy się nie zmieni lub łatwo kontrolujemy ewentualne zmiany wyznacznika tej macierzy. Mówimy, że są to operacje elementarne (lub dopuszczalne ze względu na wyznacznik). Oczywiście sensowne jest mnożenie  wierszy lub kolumn przez skalary różne od <math>0</math>.
pewnego wiersza) dodamy kombinację liniową pozostałych kolumn (lub pozostałych wierszy), to wyznacznik macierzy się nie zmieni. Wynika to z wieloliniowości wyznacznika i z warunku 2. [[#lemat_1.1|Lematu 1.1]]. Jeśli zamienimy miejscami dwie kolumny (lub dwa wiersze), to wyznacznik zmieni swój znak.  Jeśli pewną kolumnę macierzy <math>A</math> pomnożymy przez skalar <math>\lambda</math>, to dla otrzymanej w ten sposób macierzy <math>A'</math> mamy wzór <math>\det A'=\lambda \det A</math>. W szczególności, wymienione właśnie operacje na macierzach są takie, że, po ich zastosowaniu do danej macierzy, wyznacznik macierzy się nie zmieni lub łatwo kontrolujemy ewentualne zmiany wyznacznika tej macierzy. Mówimy, że są to operacje elementarne (lub dopuszczalne ze względu na wyznacznik). Oczywiście sensowne jest mnożenie  wierszy lub kolumn przez skalary różne od <math>0</math>.


Udowodnimy teraz pewną pożyteczną rachunkową własność wyznacznika.
Udowodnimy teraz pewną pożyteczną rachunkową własność wyznacznika.


{{twierdzenie|1.7||
{{twierdzenie|2.6||
Niech <math>A\in (k,k;\mathbb K)</math>, <math>B\in M(k,n-k;\mathbb K)</math>, <math>C\in M(n-k,n-k;\mathbb K)</math> zaś <math>O</math> oznacza zerową macierz z <math>M(n-k,k;\mathbb K)</math>. Zachodzi wzór
Niech <math>A\in (k,k;\mathbb K)</math>, <math>B\in M(k,n-k;\mathbb K)</math>, <math>C\in M(n-k,n-k;\mathbb K)</math> zaś <math>O</math> oznacza zerową macierz z <math>M(n-k,k;\mathbb K)</math>. Zachodzi wzór
}}
}}


{{wzor|wzor_det3|1.8|
{{wzor|wzor_det3|2.8|
<math>
<math>
\det\left [\begin{array} {lr}
\det\left [\begin{array} {lr}
Linia 303: Linia 307:




<center><math>\phi :M( n-k,n-k;\K)\ni C\longrightarrow \phi  (C)= \det\left [\begin{array} {lr}
<center><math>\phi :M( n-k,n-k;)\ni C\longrightarrow \phi  (C)= \det\left [\begin{array} {lr}
\ A \ B\\
\ A \ B\\
\ O\ C.
\ O\ C.
Linia 313: Linia 317:




<center><math>\phi (C)= \phi (I) \ \det C,</math></center>
<center><math>\phi (C)= \phi (I) \ \det C</math>,</center>




Linia 330: Linia 334:




<center><math>\psi (A)=\psi (I) \ \det A .</math></center>
<center><math>\psi (A)=\psi (I) \ \det A</math>.</center>




Linia 340: Linia 344:
\ O\ I
\ O\ I
\end{array}  
\end{array}  
\right ]=1,
\right ]=1</math>,</center>
</math></center>




Linia 350: Linia 353:




{{wzor|wzor_det4|1.9|
{{wzor|wzor_det4|2.9|
<math>
<math>
\det \left [ \begin{array} {lcccr}
\det  
 
\begin{bmatrix}
\ 1\ a_{12}\ .\ .\ .\ a_{1n}\\
1 & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
\ 0\ \ \ \ \ \\
0\\
\ . \ \  \ \ \ \ \\
\vdots & \ & B\\
\ .\  \ \  \ \ \ \ B \ \\
0
\ . \  \  \  \ \ \  \\
\end{bmatrix}= \det B</math>,}}
\ 0\  \  \  \  \  \  \  \
\end{array} \right ]= \det B,
</math>}}
 
 
gdzie <math>B\in M(n-1,n-1;\mathbb K)</math>.
gdzie <math>B\in M(n-1,n-1;\mathbb K)</math>.


Udowodnimy teraz  twierdzenie o tzw. rozwinięciu Laplace'a względem <math>j</math>-tej kolumny.
Udowodnimy teraz  twierdzenie o tzw. rozwinięciu Laplace'a względem <math>j</math>-tej kolumny.


{{twierdzenie|1.8 ||
{{twierdzenie|2.7||
Niech <math>A=[a_{ij}]\in M(n,n;\mathbb K)</math>. Dla każdego ustalonego
Niech <math>A=[a_{ij}]\in M(n,n;\mathbb K)</math>. Dla każdego ustalonego
wskaźnika <math>j</math> (<math>j=1,...,n</math>) zachodzi wzór
wskaźnika <math>j</math> (<math>j=1,\ldots,n</math>) zachodzi wzór
}}
}}




{{wzor|wzor_det5|1.10|
{{wzor|wzor_det5|2.10|
<math>
<math>
\det A = a_{1j}\Delta _{1j}+...+a_{nj}\Delta _{nj},
\det A = a_{1j}\Delta _{1j}+\ldots+a_{nj}\Delta _{nj}</math>,}}
</math>}}




Linia 383: Linia 380:
macierzy <math>A</math> powstałej z macierzy <math>A</math> przez wykreślenie <math>i</math>-tego wiersza i <math>j</math>-tej kolumny, pomnożony przez <math>(-1) ^{i+j}</math>.
macierzy <math>A</math> powstałej z macierzy <math>A</math> przez wykreślenie <math>i</math>-tego wiersza i <math>j</math>-tej kolumny, pomnożony przez <math>(-1) ^{i+j}</math>.


[[File:ag_7_2b.mp4|253x253px|thumb|right|Rozwinięcie Laplace'a]]


{{dowod|||
{{dowod|||
Niech <math>A_1,...,A_n</math> będą kolumnami macierzy <math>A</math>. Macierz
Niech <math>A_1,\ldots,A_n</math> będą kolumnami macierzy <math>A</math>. Macierz
<math>A</math> traktujemy jako ciąg kolumn, tzn. <math>A= [A_1,...,A_n]</math>. Jeśli <math>e_1,...,e_n</math> jest bazą kanoniczną przestrzeni <math>\K ^n</math>, to
<math>A</math> traktujemy jako ciąg kolumn, tzn. <math>A= [A_1,\ldots,A_n]</math>. Jeśli <math>e_1,\ldots,e_n</math> jest bazą kanoniczną przestrzeni <math>mathbb K ^n</math>, to




<center><math>A_j =\sum _{i=1}^n a_{ij} e_i. </math></center>
<center><math>A_j =\sum _{i=1}^n a_{ij} e_i</math></center>




Linia 395: Linia 393:




<center><math>\det A= \sum _{i=1}^n a_{ij}\det [ A_1,...,A_{j-1}, e_i,
<center><math>\det A= \sum _{i=1}^n a_{ij}\det [ A_1,\ldots,A_{j-1}, e_i,
A_{j+1},...,A_n].</math></center>
A_{j+1},\ldots,A_n]</math>.</center>




Linia 402: Linia 400:




<center><math>\det [A_1,..., A_{j-1}, e_i,A_{j+1},..., A_n] = \Delta _{ij}.</math></center>
<center><math>\det [A_1,\ldots, A_{j-1}, e_i,A_{j+1},\ldots, A_n] = \Delta _{ij}</math>.</center>




W tym celu przesuńmy <math>j</math>-tą kolumnę macierzy <math> [A_1,..., A_{j-1}, e_i,A_{j+1},..., A_n]</math> w lewo  na pierwsze miejsce. Wykonujemy
W tym celu przesuńmy <math>j</math>-tą kolumnę macierzy <math>[A_1,\ldots, A_{j-1}, e_i,A_{j+1},\ldots, A_n]</math> w lewo  na pierwsze miejsce. Wykonujemy
<math>j-1</math> transpozycji. W tak otrzymanej macierzy przesuńmy <math>i</math>-ty wiersz na pierwsze miejsce. W tym celu dokonujemy <math>i-1</math> transpozycji. Po tych operacjach dostajemy macierz postaci
<math>j-1</math> transpozycji. W tak otrzymanej macierzy przesuńmy <math>i</math>-ty wiersz na pierwsze miejsce. W tym celu dokonujemy <math>i-1</math> transpozycji. Po tych operacjach dostajemy macierz postaci




<center><math>\left [ \begin{array} {lcccr}
<center><math>
\ 1\ a_{i2}\ .\ .\ .\ a_{in}\\
\begin{bmatrix}
\ 0\ \ \ \ \ \\
1 & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
\ . \ \  \ \ \ \ \\
0\\
\ .\  \ \  \ \ \ \ A_{ij} \ \\
\vdots & \ & A_{ij}\\
\ . \  \  \  \ \ \  \\
0
\ 0\  \  \  \  \  \  \  \
\end{bmatrix}</math>,</center>
\end{array} \right ],
</math></center>




gdzie <math>A_{ij}</math> jest macierzą otrzymaną z macierzy <math>A</math> przez wykreślenie <math>i</math>-tego wiersza i <math>j</math>-tej kolumny.
gdzie <math>A_{ij}</math> jest macierzą otrzymaną z macierzy <math>A</math> przez wykreślenie <math>i</math>-tego wiersza i <math>j</math>-tej kolumny.


Korzystając ze wzoru ([[#wzor_det4|1.9]]) otrzymujemy
Korzystając ze wzoru ([[#wzor_det4|2.9]]) otrzymujemy




<center><math>\det [A_1,..., A_{j-1}, e_i,A_{j+1},..., A_n] =(-1)^{j-1}(-1)
<center><math>\det [A_1,\ldots, A_{j-1}, e_i,A_{j+1},\ldots, A_n] =(-1)^{j-1}(-1)
^{i-1}\det A_{ij}= \Delta _{ij}.</math></center>
^{i-1}\det A_{ij}= \Delta _{ij}</math>.</center>




}}
}}
Na podstawie Twierdzenia 1.5 otrzymujemy wzory na rozwinięcie
Na podstawie [[#tw_2.5|Twierdzenia 2.5]] otrzymujemy wzory na rozwinięcie
Laplace'a względem <math>i</math>-tego wiersza.
Laplace'a względem <math>i</math>-tego wiersza.


{{twierdzenie|1.9||
{{twierdzenie|2.8||
Niech <math>A=[a_{ij}]\in M(n,n;\mathbb K)</math>. Dla każdego ustalonego wskaźnika <math>i</math> (<math>i=1,...,n</math>) zachodzi wzór
Niech <math>A=[a_{ij}]\in M(n,n;\mathbb K)</math>. Dla każdego ustalonego wskaźnika <math>i</math> (<math>i=1,\ldots,n</math>) zachodzi wzór
}}
}}




{{wzor|wzor_det6|1.11|
{{wzor|wzor_det6|2.11|
<math>
<math>
\det A = a_{i1}\Delta _{i1}+...+a_{in}\Delta _{in},
\det A = a_{i1}\Delta _{i1}+\ldots+a_{in}\Delta _{in}</math>,}}
</math>}}

Aktualna wersja na dzień 22:03, 15 wrz 2023

Odwzorowania wieloliniowe

Niech V będzie n-wymiarową przestrzenią wektorową nad ciałem 𝕂 o charakterystyce różnej od 2. Niech dane będzie odwzorowanie ϕ:Vk𝕂. Mówimy, że odwzorowanie ϕ jest k-liniowe, jeśli dla każdego i=1,,k oraz dla dowolnie ustalonych wektorów v1,,vi1,vi+1,,vk odwzorowanie


Vvϕ(v1,,vi1,v,vi+1,,vk)𝕂


jest liniowe. Na przykład, odwzorowanie k(a1,,ak)a1ak jest k-liniowe. Zbiór wszystkich odwzorowań k-liniowych ϕ:Vk𝕂 oznaczmy przez k(V). W naturalny sposób (tak jak w Przykładzie 7. Wykładu I) zbiór ten jest wyposażony w strukturę przestrzeni wektorowej.

Mówimy, że odwzorowanie ϕ jest antysymetryczne, jeśli dla każdej permutacji ρ ciągu 1,,k zachodzi wzór


ϕ(vρ(1),,vρ(k))=sgnρ ϕ(v1,,vk),


gdzie sgn ρ oznacza znak permutacji ρ. Podobnie definiuje się odwzorowanie symetryczne. Mianowicie, ϕ jest symetryczne, jeśli dla każdej permutacji ρ zachodzi równość.


ϕ(vρ(1),,vρ(k))=ϕ(v1,,vk).


Wyżej wspomniane mnożenie liczb rzeczywistych jest k-liniowe symetryczne.

W niniejszym wykładzie odwzorowania antysymetryczne będą odgrywać główną rolę. Zacznijmy od następującego lematu.

Lemat 1.1

Dla odwzorowania k-liniowego ϕ następujace warunki są równoważne.

  1. ϕ jest antysymetryczne,
  2. ϕ(v1,,vk)=0 dla dowolnych wektorów v1,,vkV takich, że dwa spośród v1,,vk są jednakowe.
  3. Jeśli v1,,vk są liniowo zależne, to ϕ(v1,,vk)=0.

Dowód

Załóżmy 1. Niech wektory vivj będą jednakowe w ciągu wektorów v1,,vk. Niech ρ oznacza permutację, która zamienia i na j. Znak tej permutacji jest równy 1. Po zastosowaniu tej permutacji ciąg wektorów v1,,vk nie ulega zmianie. Wobec tego ϕ(vρ(1),,vρ(k))=ϕ(v1,,vk). Z drugiej strony


ϕ(vρ(1),,vρ(k))=ϕ(v1,,vk)


Dodajmy do obu stron tej równości ϕ(vρ(1),,vρ(k))=ϕ(v1,,vk). Dostajemy równość


(1+1)ϕ(v1,,vk)=0.


Wynika stąd, że ϕ(v1,,vk)=0, bo ciało 𝕂 ma charakterystykę różną od 2.

Odwrotnie, jeśli ϕ spełnia warunek 2), to dla każdych wektorów v1,,vk i dla każdych i<j, i,j=1,,k mamy


0=ϕ(v1,,vi1,vi+vj,vi+1,,vj1,vi+vj,vj+1,,vk).


Stąd, że ϕ spełnia warunek 2. oraz z k-liniowości odwzorowania ϕ dostajemy


ϕ(v1,,vi1,vj,vi+1,,vj1,vi,vj+1,,vk)=ϕ(v1,,vk).


Ponieważ każda permutacja jest złóżeniem pewnej liczby s transpozycji i znak permutacji jest równy (1)s, więc ϕ jest antysymetryczne.

Załóżmy, że spełniony jest warunek 2. Jeśli ciąg v1,,vk jest liniowo zależny, to pewien wektor z tego ciągu jest kombinacją liniową pozostałych wektorów. Korzystając z k-liniowości ϕ i z warunku 2. dostajemy natychmiast, że ϕ(v1,,vn)=0. Na koniec, załóżmy 3). Jeśli, któreś wektory w ciągu v1,,vn są równe, to ciąg v1,,vn jest liniowo zależny , a zatem ϕ(v1,,vn)=0. Dowód lematu jest zakończony.

Jest oczywiste, że suma odwzorowań k-liniowych antysymetrycznych jest odwzorowaniem k-liniowym antysymetrycznym i odwzorowanie k-liniowe antysymetryczne pomnożone przez skalar jest też antysymetryczne. A zatem ogół odwzorowań antysymetrycznych stanowi podprzestrzeń przestrzeni k(V). Oznaczmy tę podprzestrzeń przez ak(V). Elementy przestrzeni ak(V) nazywamy też k-formami na przestrzeni V. Choć teoria k-form jest ważna i interesująca, na potrzeby naszego wykładu zajmiemy się tylko szczególnymi przypadkami, tzn. szczególnymi przypadkami k. Po pierwsze, znamy już przestrzeń 1-form. Przestrzenią tą jest przestrzeń dualna V*, 1-formami odwzorowania liniowe określone na V i o wartościach w ciele 𝕂.

Zajmiemy się teraz n-formami, gdzie n=dimV.

Niech e1,,en będzie bazą przestrzeni wektorowej V i ω. Niech v1,,vnV. Każdy z tych wektorów przedstawimy jako kombinację liniową wektorów bazy. A zatem vj=i=1naijei dla każdego j=1,,n. Korzystając z Lematu 1.1 otrzymujemy następujące równości


ω(v1,,vn)=ω(i1=1nai11ei1,,in=1nainnein)=i1,,in=1nai11ainnω(ei1,,ein)=    i1,,in iaib dla abai11ainnω(ei1,,ein)


Ponieważ ciąg różnowartościowy i1,,in jest permutacją ciągu 1,,n, więc dostajemy


ω(v1,,vn)=ρ𝒮naρ(1)1aρ(n)nω(eρ(1),,eρ(n))=ρ𝒮nsgnρaρ(1)1aρ(n)nω(e1,,en)=ω(e1,,en)(ρ𝒮nsgnρaρ(1)1aρ(n)n),


gdzie 𝒮n oznacza zbiór wszystkich permutacji ciągu 1,,n. Ostatecznie, dla każdego ω, zachodzi wzór


ω(v1,,vn)=ω(e1,,en)(ρ𝒮nsgnρ aρ(1)1aρ(n)n)      (1.1)


Skalar


ρ𝒮nsgnρ aρ(1)1aρ(n)n


nie zależy od ω. A zatem przestrzeń an jest 1-wymiarowa i każda n-forma jest wyznaczona jednoznacznie przez zdefiniowanie ω(e1,,en) dla dowolnie wybranej bazy e1,,en.

Wyznacznik macierzy. Podstawowe własnosci

W przypadku, gdy V=𝕂n mamy bazę kanoniczną e1,,en tej przestrzeni. Każda n-forma na 𝕂n może być zadana na bazie kanonicznej.

Rozważmy teraz przestrzeń M(n,n;𝕂). Przypomnijmy, że jest to przestrzeń wszystkich macierzy kwadratowych o wymiarach n na n i o wyrazach w ciele 𝕂. Niech AM(n,n;𝕂). Niech A1,,An oznaczają kolumny macierzy. Kolumny są wektorami przestrzeni 𝕂n. Macierz możemy traktować jako ciąg kolumn A1,,An. Na podstawie wyżej przeprowadzonych rozważań, możemy stwierdzić prawdziwość następującego twierdzenia

Twierdzenie 2.1

Istnieje dokładnie jedno odwzorowanie n-liniowe antysymetryczne


ωo:M(n,n;𝕂)Aωo(A1,,An)𝕂


takie, że ωo(e1,,en)=1, gdzie e1,,en jest bazą kanoniczną przestrzeni 𝕂n.

Odwzorowanie ωo nazywa się wyznacznikiem i oznacza symbolem det.

Symbol detA oznacza wartość odwzorowania det na ciągu kolumn A1,,An macierzy A.

Podkreślamy, że wyznacznik macierzy definiuje się tylko dla macierzy kwadratowych. Na podstawie formuły (1.1) otrzymujemy natychmiast następujący wzór na wyznacznik macierzy A=[aij]M(n,n;𝕂)

detA=ρ𝒮nsgnρ aρ(1)1aρ(n)n      (2.2)

Wzór Sarrusa

Przykład 2.2

Niech dana będzie baza v1,,vn przestrzeni wektorowej V. Niech P będzie macierzą przejścia od bazy v1,,vn do bazy v1,v2..,vn. Widać od razu, że detA=1.

Dowiedziemy teraz kilku podstawowych własności wyznacznika.

Twierdzenie 2.3

Dla dowolnych macierzy A,BM(n,n;𝕂) zachodzi wzór

detAB=detAdetB      (2.3)


Dowód

Niech A=[aij] i B=[bij]. Wiemy, że wyrazy cij macierzy C=AB wyrażają się wzorem


cij=l=1nailblj      (2.4)


Niech A1,,An oznaczają kolumny macierzy A zaś C1,,Cn - kolumny macierzy C. Na podstawie formuły (2.4 ) mamy wzór


Cj=l=1nbljAl      (2.5)


Otrzymujemy następujące równości


detAB=det(C1,,Cn)=det(l1=1nbl11Al1,,ln=1nblnnAln)=l1,,ln=1nbl11blnndet(Al1,,Aln)=l1,,lnlalb dla abbl11blnndet(Al1,,Aln)=ρ𝒮nbρ(1)1bρ(n)ndet(Aρ(1),,Aρ(n))=ρ𝒮nsgnρ bρ(1)1bρ(n)ndetA=detAdetB


Korzystając z definicji wyznacznika, łatwo widać, że wyznacznik macierzy jednostkowej I jest równy 1. A zatem, jeśli A jest macierzą odwracalną, to


1=detI=det(AA1)=(detA)(detA1).


Oznacza to, że macierz odwracalna ma wyznacznik różny on zera, a wyznacznik macierzy odwrotnej jest odwrotnością wyznacznika macierzy danej. Mamy więc wzór


det(A1)=(detA)1      (2.6)


dla macierzy odwracalnej A. Macierz, której wyznacznik jest różny od zera nazywa się macierzą nieosobliwą.

Załóżmy teraz, że macierz A ma niezerowy wyznacznik. Wtedy kolumny macierzy A, jako wektory przestrzeni 𝕂n są liniowo niezależne (na podstawie (Lematu 1.1). Oznacza to, że, jeśli A potraktujemy jako odwzorowanie liniowe z 𝕂n do 𝕂n, to A jest izomorfizmem. A zatem macierz A jest odwracalna. Mamy więc

Twierdzenie 2.4

Macierz A jest odwracalna wtedy i tylko wtedy, gdy jest nieosobliwa.

Twierdzenie 2.5

Jeżeli AM(n,n;𝕂), to detA*=detA.

Dowód

Oznaczmy przez B=[bij] macierz dualną do A=[aij]. A zatem bij=aji. Mamy


detB=ρ𝒮nsgnρ bρ(1)1bρ(n)n.


Dla każdej permutacji ρ𝒮 weźmy ρ1. Jeśli ρ(i)=j, to ρ1(j)=i. Zatem iloczyn bρ(1)1bρ(n)n jest równy iloczynowi b1ρ1(1)bnρ1(n) (po ewentualnym spermutowaniu czynników). Ponieważ odwzorowanie 𝒮nρρ1𝒮n jest bijekcją i dla każdej permutacji ρ zachodzi równość sgn ρ=sgn ρ1, zatem


detB=ρ𝒮nsgnρb1ρ(1)nnρ(n)=ρ𝒮nsgnρaρ(1)1aρ(n)n=detA.


Z powyższego twierdzenia dostajemy następujący wzór na wyznacznik macierzy A=[aij]


detA=ρ𝒮nsgnρ a1ρ(1)anρ(n)      (2.7)


Wyznacznik jest n-liniową antysymetryczną funkcją wierszy.

Zauważmy teraz, że jeśli w macierzy A do pewnej kolumny (lub pewnego wiersza) dodamy kombinację liniową pozostałych kolumn (lub pozostałych wierszy), to wyznacznik macierzy się nie zmieni. Wynika to z wieloliniowości wyznacznika i z warunku 2. Lematu 1.1. Jeśli zamienimy miejscami dwie kolumny (lub dwa wiersze), to wyznacznik zmieni swój znak. Jeśli pewną kolumnę macierzy A pomnożymy przez skalar λ, to dla otrzymanej w ten sposób macierzy A mamy wzór detA=λdetA. W szczególności, wymienione właśnie operacje na macierzach są takie, że, po ich zastosowaniu do danej macierzy, wyznacznik macierzy się nie zmieni lub łatwo kontrolujemy ewentualne zmiany wyznacznika tej macierzy. Mówimy, że są to operacje elementarne (lub dopuszczalne ze względu na wyznacznik). Oczywiście sensowne jest mnożenie wierszy lub kolumn przez skalary różne od 0.

Udowodnimy teraz pewną pożyteczną rachunkową własność wyznacznika.

Twierdzenie 2.6

Niech A(k,k;𝕂), BM(k,nk;𝕂), CM(nk,nk;𝕂) zaś O oznacza zerową macierz z M(nk,k;𝕂). Zachodzi wzór

det[ A B O C]=detA detC      (2.8)


Dowód

Dla ustalonych macierzy A i B rozważmy następujące odwzorowanie


ϕ:M(nk,nk;)Cϕ(C)=det[ A B O C.]


Odwzorowanie ϕ, jako odwzorowanie nk rzędów macierzy C jest (nk)-liniowe i antysymetryczne. A zatem, na podstawie rozważań z początku tego wykładu, wiemy, że


ϕ(C)=ϕ(I) detC,


gdzie I jest macierzą jednostkową. Pokażemy, że ϕ(I)=detA. Ustalmy macierz B i rozważmy odwzorowanie


ψ:M(k,k;𝕂)Aψ(A)=det[ A B O I.]


Traktując to odwzorowanie jako odwzorowanie k kolumn macierzy A, widzimy, że odwzorowanie to jest k-liniowe antysymetryczne. A zatem, tak jak wyżej, dostajemy


ψ(A)=ψ(I) detA.


Wystarczy teraz udowodnić, że


det[ I B O I]=1,


gdzie I w odpowiednim miejscu oznacza macierz jednostkową odpowiedniego wymiaru. Ostatni wzór zostawiamy jako ćwiczenie.

W szczególności, zachodzi wzór


det[1a12a1n0 B0]=detB,      (2.9)

gdzie BM(n1,n1;𝕂).

Udowodnimy teraz twierdzenie o tzw. rozwinięciu Laplace'a względem j-tej kolumny.

Twierdzenie 2.7

Niech A=[aij]M(n,n;𝕂). Dla każdego ustalonego wskaźnika j (j=1,,n) zachodzi wzór


detA=a1jΔ1j++anjΔnj,      (2.10)


gdzie Δij oznacza wyznacznik macierzy otrzymanej z macierzy A powstałej z macierzy A przez wykreślenie i-tego wiersza i j-tej kolumny, pomnożony przez (1)i+j.

Rozwinięcie Laplace'a

Dowód

Niech A1,,An będą kolumnami macierzy A. Macierz A traktujemy jako ciąg kolumn, tzn. A=[A1,,An]. Jeśli e1,,en jest bazą kanoniczną przestrzeni mathbbKn, to


Aj=i=1naijei


Zatem, pamiętając o tym, że wyznacznik jest n-liniową antysymetryczną funkcją kolumn, dostajemy


detA=i=1naijdet[A1,,Aj1,ei,Aj+1,,An].


Wystarczy zauważyć, że


det[A1,,Aj1,ei,Aj+1,,An]=Δij.


W tym celu przesuńmy j-tą kolumnę macierzy [A1,,Aj1,ei,Aj+1,,An] w lewo na pierwsze miejsce. Wykonujemy j1 transpozycji. W tak otrzymanej macierzy przesuńmy i-ty wiersz na pierwsze miejsce. W tym celu dokonujemy i1 transpozycji. Po tych operacjach dostajemy macierz postaci


[1a12a1n0 Aij0],


gdzie Aij jest macierzą otrzymaną z macierzy A przez wykreślenie i-tego wiersza i j-tej kolumny.

Korzystając ze wzoru (2.9) otrzymujemy


det[A1,,Aj1,ei,Aj+1,,An]=(1)j1(1)i1detAij=Δij.


Na podstawie Twierdzenia 2.5 otrzymujemy wzory na rozwinięcie Laplace'a względem i-tego wiersza.

Twierdzenie 2.8

Niech A=[aij]M(n,n;𝕂). Dla każdego ustalonego wskaźnika i (i=1,,n) zachodzi wzór


detA=ai1Δi1++ainΔin,      (2.11)