Algebra liniowa z geometrią analityczną/Wykład 7: Wyznacznik: Różnice pomiędzy wersjami
(Nie pokazano 23 wersji utworzonych przez 2 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, | 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, | <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, | 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, | każdej permutacji <math>\rho</math> ciągu <math>1,\ldots,k</math> zachodzi wzór | ||
<center><math>\phi (v_{\rho (1)}, | <center><math>\phi (v_{\rho (1)}, \ldots, v_{\rho (k)}) = sgn \,\rho\ \phi | ||
(v_1, | (v_1,\ldots,v_k)</math>,</center> | ||
gdzie <math> | 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)}, | <center><math>\phi (v_{\rho (1)}, \ldots, v_{\rho (k)}) = \phi | ||
(v_1, | (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, | # <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</math> takich, że dwa spośród <math>v_1,\ldots,v_k</math> są jednakowe. | ||
# Jeśli <math>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, | 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, | 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)}, | <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)}, | Dodajmy do obu stron tej równości <math>\phi (v_{\rho (1)},\ldots,v_{\rho | ||
(k)})=\phi (v_1, | (k)})=\phi (v_1,\ldots,v_k)</math>. Dostajemy równość | ||
<center><math>(1+1) \phi (v_1, | <center><math>(1+1) \phi (v_1,\ldots,v_k)=0</math>.</center> | ||
Wynika stąd, że <math>\phi (v_1, | 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, | 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, | <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_{i}+v_{j}, v_{j+1},\ldots,v_k)</math>.</center> | ||
Linia 67: | Linia 67: | ||
<center><math>\phi (v_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)=-\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, | 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, | 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, | 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>\ | <center><math>\begin{align}\omega (v_1,\ldots,v_n)&=\omega (\sum _{{i_1}=1}^n{a_{i_11}} | ||
{e_{i_1}}, | {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}, | &= \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_1}},\ldots,{e_{i_n}})\\ | ||
&= \sum _{ | &= \sum _{{\begin{smallmatrix} | ||
\ \ \ \ {i_1}, | \ \ \ \ {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{ | \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_1}},\ldots,{e_{i_n}}) | ||
\ | \end{align}</math></center> | ||
Ponieważ ciąg różnowartościowy <math>i_1, | Ponieważ ciąg różnowartościowy <math>i_1,\ldots,i_n</math> jest permutacją ciągu | ||
<math>1, | <math>1,\ldots,n</math>, więc dostajemy | ||
<center><math>\ | <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)}, | (1)1}}\cdot\cdot\cdot{a_{\rho (n)n}} \omega (e_{\rho (1)},\ldots, e_{\rho (n)})\\ | ||
&=\sum _{\rho\in{\cal S}_n} | &=\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, | (n)n}} \omega (e_1,\ldots, e_n)\\ | ||
&= \omega (e_1, | &= \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 ), | ||
\ | \end{align}</math></center> | ||
gdzie <math>{\cal S} _n</math> oznacza zbiór wszystkich permutacji ciągu <math>1, | 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, | \omega (v_1,\ldots,v_n)=\omega (e_1,\ldots,e_n) \left (\sum | ||
_{\rho\in{\cal S}_n} | _{\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 130: | Linia 130: | ||
<center><math> | <center><math> | ||
\sum _{\rho\in{\cal S}_n} | \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>\mathcal L_{a}^{n} </math> jest 1-wymiarowa i każda <math>n</math>-forma jest wyznaczona jednoznacznie przez zdefiniowanie <math>\omega (e_1, | 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>. | ||
==Wyznacznik macierzy. Podstawowe własnosci== | ==Wyznacznik macierzy. Podstawowe własnosci== | ||
W przypadku, gdy <math>V=\mathbb K ^n</math> mamy bazę kanoniczną <math>e_1, | 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, | <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|2.1|| | {{twierdzenie|2.1|| | ||
Linia 149: | Linia 149: | ||
<center><math>\omega _o:M(n,n;\mathbb K)\ni A\longrightarrow \omega_o (A_1, | <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, | 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, | 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|2.2| | ||
<math> | <math> | ||
\det A= \sum _{\rho\in{\cal S}_n} | \det A= \sum _{\rho\in{\cal S}_n} sgn\, \rho \ {a_{\rho | ||
(1)1}} | (1)1}}\ldots{a_{\rho (n)n}} | ||
</math>}} | </math>}} | ||
<center> | |||
{| border="0" align="center" cellspacing="10" | |||
| | |||
[[File:ag_7_2a.mp4|253x253px|thumb|left|Wzór Sarrusa]] | |||
|} | |||
</center> | |||
{{przyklad|2.2|| | {{przyklad|2.2|| | ||
Niech dana będzie baza <math>v_1, | 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>. | ||
}} | }} | ||
Linia 181: | Linia 187: | ||
{{wzor|wzor_deta|2.3| | {{wzor|wzor_deta|2.3| | ||
<math> | <math> | ||
\det AB=\det A\, \det B | \det AB=\det A\, \det B</math>}} | ||
</math>}} | |||
Linia 191: | Linia 196: | ||
{{wzor|wzor_c1|2.4| | {{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, | 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|2.5| | {{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 208: | Linia 211: | ||
<center><math>\ | <center><math>\begin{align}\det AB&=\det (C_1,\ldots,C_n)\\ | ||
&=\det \left (\sum _{l_1=1}^nb_{l_11}{A_{l_1}}, | &=\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}, | &= \sum _{{l_1},\ldots,{l_n}=1}^n | ||
{b_{l_11}} | {b_{l_11}}\ldots{b_{l_nn}}\, \det | ||
({A_{l_1}}, | ({A_{l_1}},\ldots,{A_{l_n}})\\ | ||
&=\sum _{ | &=\sum _{{\begin{smallmatrix} | ||
l_1,\ldots,l_n\\ | |||
{l_a}\ne {l_b}\ {\rm dla}\ a\ne b\end{smallmatrix} }} | |||
{b_{l_11}} | {b_{l_11}}\ldots{b_{l_nn}}\, \det | ||
({A_{l_1}}, | ({A_{l_1}},\ldots,{A_{l_n}})\\ | ||
&= \sum _{\rho \in {\cal S}_n}{b_{\rho (1)1}} | &= \sum _{\rho \in {\cal S}_n}{b_{\rho (1)1}}\ldots{b_{\rho (n)n}}\, | ||
\det ({A_{\rho (1)}}, | \det ({A_{\rho (1)}},\ldots,{A_{\rho (n)}})\\ | ||
&= \sum _{ | &= \sum _{{\rho \in {\cal S}_n}} sgn\, \rho \ {b_{\rho | ||
(1)1}} | (1)1}}\ldots{b_{\rho (n)n}}\, | ||
\det\, A\\ | \det\, A\\ | ||
&=\det A\, \det B | &=\det A\, \det B | ||
\ | \end{align}</math></center> | ||
Linia 231: | Linia 234: | ||
<center><math>1=\det I=\det (AA^{-1})=(\det A)(\det A^{-1}) | <center><math>1=\det I=\det (AA^{-1})=(\det A)(\det A^{-1})</math>.</center> | ||
Linia 259: | Linia 262: | ||
<center><math> | <center><math>\det B=\sum _{\rho \in{\cal S}_n} sgn\rho\ b_{\rho | ||
(1)1}\cdot\cdot\cdot b_{\rho (n)n} | (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> | 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>\ | <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 274: | Linia 277: | ||
{{wzor|wzor_det2|2.7| | {{wzor|wzor_det2|2.7| | ||
<math> | <math> | ||
\det A= \sum _{\rho \in{\cal S}_n} | \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 305: | Linia 307: | ||
<center><math>\phi :M( n-k,n-k; | <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 315: | Linia 317: | ||
<center><math>\phi (C)= \phi (I) \ \det C | <center><math>\phi (C)= \phi (I) \ \det C</math>,</center> | ||
Linia 332: | Linia 334: | ||
<center><math>\psi (A)=\psi (I) \ \det A | <center><math>\psi (A)=\psi (I) \ \det A</math>.</center> | ||
Linia 342: | Linia 344: | ||
\ O\ I | \ O\ I | ||
\end{array} | \end{array} | ||
\right ]=1 | \right ]=1</math>,</center> | ||
</math></center> | |||
Linia 354: | Linia 355: | ||
{{wzor|wzor_det4|2.9| | {{wzor|wzor_det4|2.9| | ||
<math> | <math> | ||
\det | \det | ||
\begin{bmatrix} | |||
1 & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ | |||
0\\ | |||
\vdots & \ & B\\ | |||
\ | 0 | ||
\end{bmatrix}= \det B</math>,}} | |||
\end{ | |||
</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>. | ||
Linia 372: | Linia 368: | ||
{{twierdzenie|2.7|| | {{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, | wskaźnika <math>j</math> (<math>j=1,\ldots,n</math>) zachodzi wzór | ||
}} | }} | ||
Linia 378: | Linia 374: | ||
{{wzor|wzor_det5|2.10| | {{wzor|wzor_det5|2.10| | ||
<math> | <math> | ||
\det A = a_{1j}\Delta _{1j}+ | \det A = a_{1j}\Delta _{1j}+\ldots+a_{nj}\Delta _{nj}</math>,}} | ||
</math>}} | |||
Linia 385: | 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, | 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, | <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> | <center><math>A_j =\sum _{i=1}^n a_{ij} e_i</math></center> | ||
Linia 397: | Linia 393: | ||
<center><math> | <center><math>\det A= \sum _{i=1}^n a_{ij}\det [ A_1,\ldots,A_{j-1}, e_i, | ||
A_{j+1}, | A_{j+1},\ldots,A_n]</math>.</center> | ||
Linia 404: | Linia 400: | ||
<center><math> | <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, | 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> | <center><math> | ||
\begin{bmatrix} | |||
1 & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\ | |||
0\\ | |||
\ | \vdots & \ & A_{ij}\\ | ||
0 | |||
\end{bmatrix}</math>,</center> | |||
\end{ | |||
</math></center> | |||
Linia 427: | Linia 421: | ||
<center><math>\det [A_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} | ^{i-1}\det A_{ij}= \Delta _{ij}</math>.</center> | ||
Linia 436: | Linia 430: | ||
{{twierdzenie|2.8|| | {{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, | 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 | ||
}} | }} | ||
Linia 442: | Linia 436: | ||
{{wzor|wzor_det6|2.11| | {{wzor|wzor_det6|2.11| | ||
<math> | <math> | ||
\det A = a_{i1}\Delta _{i1}+ | \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 będzie -wymiarową przestrzenią wektorową nad ciałem o charakterystyce różnej od 2. Niech dane będzie odwzorowanie . Mówimy, że odwzorowanie jest k-liniowe, jeśli dla każdego oraz dla dowolnie ustalonych wektorów odwzorowanie
jest liniowe. Na przykład, odwzorowanie jest -liniowe.
Zbiór wszystkich odwzorowań -liniowych oznaczmy przez . W naturalny sposób (tak jak w Przykładzie 7. Wykładu I) zbiór ten
jest wyposażony w strukturę przestrzeni wektorowej.
Mówimy, że odwzorowanie jest antysymetryczne, jeśli dla każdej permutacji ciągu zachodzi wzór
gdzie oznacza znak permutacji . Podobnie definiuje się odwzorowanie symetryczne. Mianowicie, jest symetryczne, jeśli dla każdej permutacji zachodzi równość.
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 -liniowego następujace warunki są równoważne.
- jest antysymetryczne,
- dla dowolnych wektorów takich, że dwa spośród są jednakowe.
- Jeśli są liniowo zależne, to .
Dowód
Załóżmy 1. Niech wektory będą jednakowe w ciągu wektorów . Niech oznacza permutację, która zamienia na . Znak tej permutacji jest równy . Po zastosowaniu tej permutacji ciąg wektorów nie ulega zmianie. Wobec tego . Z drugiej strony
Dodajmy do obu stron tej równości . Dostajemy równość
Wynika stąd, że , bo ciało ma charakterystykę różną od 2.
Odwrotnie, jeśli spełnia warunek 2), to dla każdych wektorów i dla każdych , mamy
Stąd, że spełnia warunek 2. oraz z -liniowości odwzorowania dostajemy
Ponieważ każda permutacja jest złóżeniem pewnej liczby transpozycji i znak permutacji jest równy , więc jest antysymetryczne.
Załóżmy, że spełniony jest warunek 2. Jeśli ciąg jest liniowo zależny, to pewien wektor z tego ciągu jest kombinacją liniową pozostałych wektorów. Korzystając z -liniowości i z warunku 2. dostajemy natychmiast, że . Na koniec, załóżmy 3). Jeśli, któreś wektory w ciągu są równe, to ciąg jest liniowo zależny , a zatem . Dowód lematu jest zakończony.

Jest oczywiste, że suma odwzorowań -liniowych antysymetrycznych jest odwzorowaniem -liniowym antysymetrycznym i odwzorowanie -liniowe antysymetryczne pomnożone przez skalar jest też antysymetryczne. A zatem ogół odwzorowań antysymetrycznych stanowi podprzestrzeń przestrzeni . Oznaczmy tę podprzestrzeń przez . Elementy przestrzeni nazywamy też -formami na przestrzeni . Choć teoria -form jest ważna i interesująca, na potrzeby naszego wykładu zajmiemy się tylko szczególnymi przypadkami, tzn. szczególnymi przypadkami . Po pierwsze, znamy już przestrzeń 1-form. Przestrzenią tą jest przestrzeń dualna , 1-formami odwzorowania liniowe określone na i o wartościach w ciele .
Zajmiemy się teraz -formami, gdzie .
Niech będzie bazą przestrzeni wektorowej i . Niech . Każdy z tych wektorów przedstawimy jako kombinację liniową wektorów bazy. A zatem dla każdego . Korzystając z Lematu 1.1 otrzymujemy następujące równości
Ponieważ ciąg różnowartościowy jest permutacją ciągu
, więc dostajemy
gdzie oznacza zbiór wszystkich permutacji ciągu . Ostatecznie, dla każdego , zachodzi wzór
(1.1)
Skalar
nie zależy od . A zatem przestrzeń jest 1-wymiarowa i każda -forma jest wyznaczona jednoznacznie przez zdefiniowanie dla dowolnie wybranej bazy .
Wyznacznik macierzy. Podstawowe własnosci
W przypadku, gdy mamy bazę kanoniczną tej przestrzeni. Każda -forma na może być zadana na bazie kanonicznej.
Rozważmy teraz przestrzeń . Przypomnijmy, że jest to przestrzeń wszystkich macierzy kwadratowych o wymiarach na i o wyrazach w ciele . Niech . Niech oznaczają kolumny macierzy. Kolumny są wektorami przestrzeni . Macierz możemy traktować jako ciąg kolumn . Na podstawie wyżej przeprowadzonych rozważań, możemy stwierdzić prawdziwość następującego twierdzenia
Twierdzenie 2.1
Istnieje dokładnie jedno odwzorowanie -liniowe antysymetryczne
takie, że , gdzie jest bazą kanoniczną przestrzeni .
Odwzorowanie nazywa się wyznacznikiem i oznacza symbolem .
Symbol oznacza wartość odwzorowania na ciągu kolumn macierzy .
Podkreślamy, że wyznacznik macierzy definiuje się tylko dla macierzy kwadratowych. Na podstawie formuły (1.1) otrzymujemy natychmiast następujący wzór na wyznacznik macierzy
(2.2)
|
Przykład 2.2
Niech dana będzie baza przestrzeni wektorowej . Niech będzie macierzą przejścia od bazy do bazy . Widać od razu, że .
Dowiedziemy teraz kilku podstawowych własności wyznacznika.
Twierdzenie 2.3
Dla dowolnych macierzy zachodzi wzór
(2.3)
Dowód
(2.4)
Niech oznaczają kolumny macierzy zaś - kolumny macierzy . Na podstawie formuły (2.4 ) mamy wzór
(2.5)
Otrzymujemy następujące równości
Korzystając z definicji wyznacznika, łatwo widać, że wyznacznik macierzy jednostkowej jest równy . A zatem, jeśli jest macierzą odwracalną, to
Oznacza to, że macierz odwracalna ma wyznacznik różny on zera, a wyznacznik macierzy odwrotnej jest odwrotnością wyznacznika macierzy danej. Mamy więc wzór
(2.6)
dla macierzy odwracalnej . Macierz, której wyznacznik jest różny od zera nazywa się macierzą nieosobliwą.
Załóżmy teraz, że macierz ma niezerowy wyznacznik. Wtedy kolumny macierzy , jako wektory przestrzeni są liniowo niezależne (na podstawie (Lematu 1.1). Oznacza to, że, jeśli potraktujemy jako odwzorowanie liniowe z do , to jest izomorfizmem. A zatem macierz jest odwracalna. Mamy więc
Twierdzenie 2.4
Macierz jest odwracalna wtedy i tylko wtedy, gdy jest nieosobliwa.
Twierdzenie 2.5
Jeżeli , to .
Dowód
Oznaczmy przez macierz dualną do . A zatem . Mamy
Dla każdej permutacji weźmy . Jeśli , to . Zatem iloczyn jest równy iloczynowi (po ewentualnym spermutowaniu czynników). Ponieważ odwzorowanie jest bijekcją i dla każdej permutacji zachodzi równość , zatem

Z powyższego twierdzenia dostajemy następujący wzór na wyznacznik macierzy
(2.7)
Wyznacznik jest -liniową antysymetryczną funkcją wierszy.
Zauważmy teraz, że jeśli w macierzy 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 pomnożymy przez skalar , to dla otrzymanej w ten sposób macierzy mamy wzór . 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 .
Udowodnimy teraz pewną pożyteczną rachunkową własność wyznacznika.
Twierdzenie 2.6
Niech , , zaś oznacza zerową macierz z . Zachodzi wzór
(2.8)
Dowód
Dla ustalonych macierzy i rozważmy następujące odwzorowanie
Odwzorowanie , jako odwzorowanie rzędów macierzy jest -liniowe i antysymetryczne. A zatem, na podstawie rozważań z początku tego wykładu, wiemy, że
gdzie jest macierzą jednostkową. Pokażemy, że . Ustalmy macierz i rozważmy odwzorowanie
Traktując to odwzorowanie jako odwzorowanie kolumn macierzy , widzimy, że odwzorowanie to jest -liniowe antysymetryczne. A zatem, tak jak wyżej, dostajemy
Wystarczy teraz udowodnić, że
gdzie w odpowiednim miejscu oznacza macierz jednostkową odpowiedniego wymiaru. Ostatni wzór zostawiamy jako ćwiczenie.

W szczególności, zachodzi wzór
, (2.9)
gdzie .
Udowodnimy teraz twierdzenie o tzw. rozwinięciu Laplace'a względem -tej kolumny.
Twierdzenie 2.7
Niech . Dla każdego ustalonego wskaźnika () zachodzi wzór
, (2.10)
gdzie oznacza wyznacznik macierzy otrzymanej z
macierzy powstałej z macierzy przez wykreślenie -tego wiersza i -tej kolumny, pomnożony przez .
Dowód
Niech będą kolumnami macierzy . Macierz traktujemy jako ciąg kolumn, tzn. . Jeśli jest bazą kanoniczną przestrzeni , to
Zatem, pamiętając o tym, że wyznacznik jest -liniową antysymetryczną funkcją kolumn, dostajemy
Wystarczy zauważyć, że
W tym celu przesuńmy -tą kolumnę macierzy w lewo na pierwsze miejsce. Wykonujemy
transpozycji. W tak otrzymanej macierzy przesuńmy -ty wiersz na pierwsze miejsce. W tym celu dokonujemy transpozycji. Po tych operacjach dostajemy macierz postaci
gdzie jest macierzą otrzymaną z macierzy przez wykreślenie -tego wiersza i -tej kolumny.
Korzystając ze wzoru (2.9) otrzymujemy

Na podstawie Twierdzenia 2.5 otrzymujemy wzory na rozwinięcie Laplace'a względem -tego wiersza.
Twierdzenie 2.8
Niech . Dla każdego ustalonego wskaźnika () zachodzi wzór
, (2.11)