previous contents next

3.3 Теорема Лапласа.

Определение 3.7:
Подматрицей матрицы $A\in{R}_{m,n}$ называется любая матрица полученная вычеркиванием из матрицы $A$ каких-либо строк и столбцов.
Подматрицу матрицы $A$ обозначают как $A\begin{pmatrix}i_1, & \dots, & i_r \\ j_1, & \ldots, & j_s\end{pmatrix}$, где $i_1,\ldots,i_r\in\overline{1,m}$, $j_1,\ldots,j_s\in\overline{1,n}$ такие, что $i_1<i_2<\cdots<i_r$, $j_1<j_2<\cdots<j_s$ номера не вычеркиваемых строк и столбцов.

Определение 3.8:
Минором $k$-того порядка матрицы $A\in{R}_{m,n}$ называется определитель любой его квадратной подматрицы порядка $k$.
Минор $k$-того порядка матрицы $A$ обозначают как $$M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}:= \left|A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}\right|.$$

Утверждение 3.8:
Пусть $A=(a_{i,j})_{n\times{n}}\in{R}_{n,n}$, $1\leq{i}_1<i_2<\cdots<i_k\leq{n}$, $1\leq{j}_1<j_2<\cdots<j_k\leq{n}$, тогда $$M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}= \sum_{(t_1,\ldots,t_k)\in\mathcal{P}(\{j_1,\ldots,j_k\})}\delta(t_1,\ldots,t_k)a_{1,t_1}\cdots{a}_{k,t_k}.$$

Доказательство:

Пусть $B=A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}=(b_{r,s})_{k\times{k}}$, тогда для любых $r,s\in\overline{1,k}$ $b_{r,s}=a_{i_r,j_s}$ и $$ M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix} = |B| = \sum_{(l_1,\ldots,l_k)\in\mathcal{P}(\overline{1,k})}\delta(l_1,\ldots,l_k)b_{1,l_1}\cdots{b}_{k,l_k}= \sum_{(l_1,\ldots,l_k)\in\mathcal{P}(\overline{1,k})}a_{i_1,j_{l_1}}\cdots{a_{i_k,j_{l_k}}} $$ Так как набор $j_1,\ldots,j_k$ по определению подматрицы упорядочен, то $$ \forall{a},b\in\overline{1,k}(a<b\Leftrightarrow{j}_a<j_b)\Rightarrow {J}(l_1,\ldots,l_k)=J(j_{l_1},\ldots,j_{l_k})\Rightarrow\delta(l_1,\ldots,l_k)=\delta(j_{l_1},\ldots,j_{l_k}). $$ Тогда $$|B|=\sum_{(l_1,\ldots,l_k)\in\mathcal{P}(\overline{1,k})}\delta(j_{l_1},\ldots,j_{l_k})a_{i_1,j_{l_1}}\cdots{a}_{i_k,j_{l_k}}.$$ Рассмотрим отображение $\varphi:\mathcal{P}(\overline{1,k})\to\mathcal{P}(\{j_1,\ldots,j_k\})$ такое, что для любой перестановки $(l_1,\ldots,l_k)\in\mathcal{P}(\overline{1,k})$ $\varphi(l_1,\ldots,l_k)=(j_{l_1},\ldots,j_{l_k})$. Предположим, что отображение $\varphi$ не инъективно, то есть существуют две различные перестановки $(l_1,\ldots,l_k)$, $(l'_1,\ldots,l'_k)$ такие, что $$\varphi(l_1,\ldots,l_k)=\varphi(l'_1,\ldots,l'_k)=(j_{l_1},\ldots,j_{l_k}).$$ Тогда существует $u\in\overline{1,k}$ такое, что $l_u\neq{l}'_u$, тогда так как в наборе $j_{l_1},\dots,j_{l_k}$ нет одинаковых чисел, то $j_{l_u}\neq{j}_{l'_u}$, но это невозможно по предположению $\varphi(l_1,\ldots,l_k)=\varphi(l'_1,\ldots,l'_k)$. Следовательно, отображение $\varphi$ инъективно, а так как $|\mathcal{P}(\overline{1,k})|=|\mathcal{P}(\{j_1,\ldots,j_k\})|$, то отображение $\varphi$ биективно. Таким образом в последнем выражении для $|B|$ можно соответствующим образом заменить суммирование по множеству $\mathcal{P}(\overline{1,k})$ на суммирование по множеству $\mathcal{P}(\{j_1,\ldots,j_k\})$, тогда $$|B|=\sum_{(t_1,\ldots,t_k)\in\mathcal{P}(\{j_1,\ldots,j_k\})}\delta(t_1,\ldots,t_k)a_{i_1,t_1}\cdots{a}_{i_k,t_k}.$$

Определение 3.9:
Дополнительным минором $CM_A\begin{pmatrix}i_1,& \ldots, & i_k \\ j_i, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}$ квадратной матрицы $A$ называется определитель подматрицы матрицы $A$ полученный вычеркиванием из матрицы $A$ строк с номерами $i_1,\ldots,i_k$ и столбцов с номерами $j_1,\ldots,j_k$.

Определение 3.10:
Алгебраическим дополнением минора $M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}$ квадратной матрицы $A\in{R}_{n,n}$ называется элемент кольца $R$ $$\overline{CM}_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}:=(-1)^{i_1+\cdots+i_k+j_1+\cdots+j_k}CM_A \begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}.$$

Теорема 3.7: Теорема Лапласа.
Пусть $A=(a_{i,j})_{n\times{n}}\in{R}_{n,n}$, $1\leq{i}_1<i_2<\cdots<i_k\leq{n}$, тогда $$|A|=\sum_{i\leq{j}_1<\cdots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix} \overline{CM}_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}.$$

Доказательство:

Пусть $i_1=1$, $i_2=2$, ..., $i_k=k$. Обозначим $$ \Delta:=\sum_{1\leq{j}_1<\cdots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix} \overline{CM}_A\begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k \end{pmatrix}= \sum_{i\leq{j}_1<\cdots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix} (-1)^{1+\cdots+k+j_1+\cdots+j_k}M_A\begin{pmatrix}k+1, & \ldots, & n \\ j_{k+1}, & \ldots, & j_n\end{pmatrix}, $$ где ${j_{k+1},\ldots,j_n}=\overline{1,n}\backslash\{j_1,\ldots,j_k\}$. Обозначим $P_1:=\mathcal{P}(\{j_1,\ldots,j_k\})$, $P_2:=\mathcal{P}(\{j_{k+1},\ldots{j}_n\})$, тогда $$M_A\begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}M_A\begin{pmatrix}k+1, & \ldots, & n \\ j_{k+1}, & \ldots, & j_n\end{pmatrix}= \left(\sum_{(t_1,\ldots{t}_k)\in{P}_1}\delta(t_1,\ldots,t_k)a_{1,t_1}\cdots{a}_{k,t_k}\right) \left(\sum_{(t_{k+1},\ldots,t_n)\in{P}_2}\delta(t_{k+1},\ldots,t_n)a_{k+1,t_{k+1}}\cdots{a}_{n,t_n}\right)= $$ $$ \sum_{(t_1,\ldots,t_k)\in{P_1} \\ (t_{k+1},\ldots,t_n)\in{P}_1}\delta(t_1,\ldots,t_k)\delta(t_{k+1},\ldots,t_n)a_{1,t_1}\cdots {a}_{k,t_k}a_{k+1,t_{k+1}}\ldots{a}_{n,t_n}. $$ Если $(t_1,\ldots,t_k)\in{P}_1$, $(t_{k+1},\ldots,t_n)\in{P}_2$, то $(t_1,\ldots,t_k,t_{k+1},\ldots,t_n)\in\mathcal{P}(\overline{1,n})$. Тогда по утверждению 1.2 $$ \delta(t_1,\ldots,t_n)=\delta(t_1,\ldots,t_k,t_{k+1}\ldots,t_n)=(-1)^{t_1+\cdots+t_k-(1+\cdots+k)}\delta(t_1,\ldots,t_k)\delta(t_{k+1},\ldots,t_{n}) $$ Так как для любой перестановки $(t_1,\ldots,t_k)\in{P}_1$ $t_1+\cdots+t_k=j_1+\cdots+j_k$, то для любой перестановки $(t_1,\ldots,t_k)\in{P}_1$ $$(-1)^{1+\cdots+k+j_1+\cdots+j_k}(-1)^{t_1+\cdots+t_k-(1+\cdots+k)}=(-1)^{2(j_1+\cdots+j_k)}=1.$$ Тогда $$\Delta=\sum_{1\leq{j}_1<\cdots<j_k\leq{n}} \sum_{(t_1,\ldots,t_k)\in{P}_1 \\ (t_{k+1},\ldots,t_n)\in{P}_2}\delta(t_1,\ldots,t_n)a_{1,t_1}\cdots{a}_{n,t_n}$$ Число слагаемых во внешней сумме равно $C_n^k$, число слагаемых в каждой из внутренних сумм равно $k!(n-k)!$, следовательно общее число слагаемых в последнем выражении равно $C_n^kk!(n-k)!=\frac{n!}{k!(n-k)!}k!(n-k)!=n!=P_n$. Различным парам перестановок $(t_1,\ldots,t_k)\in{P}_1$, $(t_{k+1},\ldots,t_n)\in{P}_2$ соответствуют различные перестановки $(t_1,\ldots,t_k,t_{k+1},\ldots,t_n)\in\mathcal{P}(\overline{1,n})$. Таким образом повторную сумму в последнем выражении можно заменить на одну сумму по множеству $\mathcal{P}(\overline{1,n})$, то есть $$\Delta=\sum_{(t_1,\ldots,t_n)\in\mathcal{P}(\overline{1,n})}\delta(t_1,\ldots,t_n)a_{1,t_1}\cdots{a}_{n,t_n}=|A|.$$ Пусть теперь $i_1,\ldots,i_k$ произвольный упорядоченный набор из $\overline{1,n}$.
Совершив $i_1-1$ перестановок соседних строк, поставим строку $i_1$ на первое место. В получившейся матрице, совершив $i_2-2$ перестановок соседних строк, поставим строку $i_2$ на второе место и так далее. В результате совершив $(i_1-1)+(i_2-2)+\cdots+(i_k-k)$ перестановок получим матрицу $B$, в которой строки $i_1,\ldots,i_k$ матрицы $A$ стоят на первых $k$ местах. При этом взаимный порядок всех остальных строк не изменился, тогда по доказанному выше $$ |B|=\sum_{1\leq{j}_1<\ldots<j_k\leq{n}}M_B\begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}\overline{CM}_A\begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}= \sum_{1\leq{j}_1<\ldots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k\\j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}(-1)^{1+\cdots+k+j_1+\cdots+j_k}CM_B \begin{pmatrix}1, & \ldots, & k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}=$$ $$=\sum_{1\leq{j}_1<\ldots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k\\j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}(-1)^{1+\cdots+k+j_1+\cdots+j_k}CM_A \begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}. $$ Тогда по свойству 5 определителя $$ |A|=(-1)^{i_1+\cdots+i_k-(1+\cdots+k)}|B|= \sum_{1\leq{j}_1<\ldots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}(-1)^{i_1+\cdots+i_k+j_1+\cdots+j_k} CM_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}=\\= \sum_{1\leq{j}_1<\ldots<j_k\leq{n}}M_A\begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}\overline{CM}_A \begin{pmatrix}i_1, & \ldots, & i_k \\ j_1, & \ldots, & j_k\end{pmatrix}. $$
Можно сформулировать и аналогично доказать теорему, в условии которой зафиксированы $k$ столбцов, а не строк.

Следствие 3.3:
Пусть $A\in{R}_{n,n}$, обозначим $A_{r,s}:=\overline{CM}_A\binom{r}s$, тогда $$\forall{i},j\in\overline{1,n}\left(|A|=\sum_{t=1}^na_{i,t}A_{i,t}=\sum_{t=1}^na_{t,j}A_{t,j}\right)$$

Доказательство:

Фиксируем $i\in\overline{1,n}$, тогда по теореме Лапласа при $k=1$ $$|A|=\sum_{1\leq{t}\leq{n}}M_A\binom{i}t\overline{CM}_A\binom{i}t=\sum_{t=1}^n(-1)^{i+t}a_{i,t}CM_A\binom{i}t=\sum_{t=1}^na_{i,t}A_{i,t}.$$

Следствие 3.4:
Пусть $A\in{R}_{n,n}$, $i,j\in\overline{1,n}$, $i\neq{j}$, тогда $$\sum_{t=1}^na_{i,t}A_{j,t}=\sum_{t=1}^na_{t,i}A_{t,j}=0.$$

Доказательсво:
Пусть матрица $B=(b_{i,j})_{n\times{n}}$ такая, что для любых ${k\neq{j}}$ $\vec{B}_k=\vec{A}_k$ и $\vec{B}_j=\vec{A}_i$. Тогда матрица $B$ имеет две одинаковые строки, следовательно, по свойству 3 определителя $$0=|B|=\sum_{t=1}^nb_{j,t}B_{j,t}=\sum_{t=1}^na_{i,t}A_{j,t}.$$

3.4 Обратимые матрицы.

Везде далее в этом разделе $R$ - коммутативное кольцо с единицей $e$.

Теорема 3.8:
$$\forall{A}\in{R}_{n,n}(A\in(R_{n,n})^*\Leftrightarrow|A|\in{R}^*).$$

Доказательство:

$\Rightarrow)$ $$ A\in(R_{n,n})^*\Rightarrow\exists{B}\in{R}_{n,n}:AB=BA=E\Rightarrow|A||B|=|B||A|=|AB|=|E|=e. $$ Тогда по теореме 3.6 $|A||B|=|B||A|=e$, следовательно, $|A|\in{R}^*$.
$\Leftarrow)$ Пусть $|A|\in{R}^*$, $A=(a_{i,j})_{n\times{n}}$. Рассмотрим матрицу $A^*=(c_{i,j})_{n\times{n}}$ такую, что для любых $i,j\in\overline{1,n}$ $c_{i,j}=A_{j,i}$. Пусть $AA^*=(d_{i,j})_{n\times{n}}$, тогда $$\forall{i},j\in\overline{1,n}\left(d_{i,j}=\vec{A}_i(A^*)_j^{\downarrow}=\sum_{t=1}^na_{t,i}c_{t,j}=\sum_{t=1}^na_{i,t}A_{j,t}\right).$$ Тогда по следствию 3.4 при $i\neq{j}$ $d_{i,j}=0$, a при $i=j$ $d_{i,j}=|A|$, то есть $AA^*=|A|E$ и $A(|A|^{-1}A^*)=E$. Аналогично $A^*A=|A|E$ и $(|A|^{-1}A^*)A=E$. Таким образом существует $A^{-1}=|A|^{-1}A^*$
Матрица $A^*$ называется взаимной матрицей для матрицы $A$.

previous contents next