==Определитель== ~~TOC~~ Понятие определителя вводится только для **квадратных** ((:algebra2 матриц)). ===Определение== **Определитель** (или **детерминант**[[determinator (//лат.//) --- определяющий.]]) определяется для произвольной __квадратной__ матрицы $ A^{} $, и представляет из себя ((:polynomialm#полиномы_нескольких_переменных полином)) от всех ее элементов. Обозначается --- либо $ \det (A)_{} $, либо $ \det A_{} $, либо --- в развернутом виде[[И для матриц порядка выше первого!]] --- $$ \left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} \\ \dots & & & \dots \\ a_{n1} & a_{n2} & \dots & a_{nn} \end{array} \right| $$ (матрица ограничивается вертикальными чертами[[Специфическое обозначение определителя матрицы с помощью вертикальных черт, ее ограничивающих, предложено ((:biogr#кэли Артуром Кэли)).]]). Имея в виду порядок матрицы $ A_{} $, о ее определителе говорят как об **определителе порядка** $ n_{} $. Для $ n=1_{} $: $$ \det (A) = a_{11} \ ; $$ для $ n=2_{} $: $$ \det (A) = \left| \begin{array}{cc} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array} \right|=a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21} \ ; $$ для $ n=3_{} $: $$ \det (A) = \left| \begin{array}{lll} a_{11} & a_{12} & a_{13}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right| = $$ $$ =a_{11}a_{22}a_{33}+a_{12}a_{23} a_{31} + a_{21}a_{32} a_{13} - a_{31} a_{22} a_{13} - a_{21}a_{12}a_{33} - a_{11} a_{32} a_{23} \ ; $$ для $ n=4_{} $ формула ((algebra2:det4x4 становится громоздкой)). !!!!! Области использования понятия определителя: 1. (исторически первоначальная) с помощью этой функции устанавливаются условия ((:algebra2:linearsystems#матричный_формализм_метода_гаусса существования и единственности решения системы линейных уравнений)) от нескольких переменных; более того, эта функция позволяет компактно записать решение; 2. эта функция позволяет анализировать свойства отображений (функций) одного многомерного множества в другое, см. ((:mapping ЗДЕСЬ)); 3. определитель имеет также ряд ((#геометрические_приложения_определителя геометрических приложений)). Введем теперь определитель произвольного порядка $ n_{} $. Упорядоченная пара различных натуральных чисел $ (a,b)_{} $ образует **инверсию** (или нарушение порядка), если $ a>b_{} $. Будем обозначать число инверсий в паре $ (a,b)_{} $ через $ \operatorname{inv}(a,b)_{} $. Таким образом $$\operatorname{inv}(a,b)=\left\{ \begin{array}{l} 1 \ npu \ a>b \\ 0 \ npu \ a ((:basics:combinatorics#перестановки_чисел_1_2_..._n ЗДЕСЬ))), что половина слагаемых в сумме будет иметь положительный знак, а другая половина --- отрицательный. !!?!! В разложение определителя пятого порядка входит произведение $ a_{32}a_{54}a_{21} $ * * . Заполните места, обозначенные * * , и укажите знак произведения. !!?!! Входит ли в разложение определителя 7-го порядка произведение $ a_{71}a_{17}a_{26}a_{62}a_{53}a_{35}a_{44}^{} $? Если входит, то с каким знаком? !!?!! Пользуясь только определением, вычислить определитель $$\left|\begin{array}{cccc} 0&0&0&1\\ 0&0&0&2\\ 0&0&0&3\\ 1&2&3&4 \end{array}\right|.$$ !!Т!! **Теорема.** Если $ (\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_n) $ и $ (\beta_1,\beta_2,\dots,\beta_n) $ --- произвольные перестановки чисел $ \{ 1,2,\dots,n\} $, то в разложение определителя обязательно встретится слагаемое $$ (-1)^{\operatorname{inv}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_n)+\operatorname{inv}(\beta_1,\beta_2,\dots,\beta_n)} a_{\alpha_1 \beta_1}a_{\alpha_2 \beta_2} \times \dots \times a_{\alpha_n \beta_n} \, . $$ **Доказательство** ((:algebra2:dets:prop ЗДЕСЬ)). Последний результат дает основание для альтернативного определения определителя --- симметричного относительно его строк и столбцов. Определитель матрицы есть сумма всевозможных произведений элементов матрицы, взятых по одному из каждой строки и каждого столбца, и такому произведению приписывается знак согласно теореме. ===Элементарные свойства определителя=== Определитель порядка $ n_{} $, как функция своих элементов, является ((:polynomialm#однородный_полином однородным полиномом)) степени $ n_{} $, этот полином ((:dets:irreduc неприводим)) над любым из множеств $ \mathbb Z, \mathbb Q, \mathbb R_{} $ или $ \mathbb C_{} $. В разложении определителя всегда присутствует произведение элементов его главной диагонали: $$ a_{11}a_{22}\times \dots \times a_{nn} $$ (со знаком $ +_{} $), оно называется **главным членом определителя**. Относительно каждого своего элемента $ a_{jk}^{} $ определитель будет __линейной__ функцией; о подобной функции иногда говорят как о **полилинейной**. Теперь изложим свойства определителя как функции элементов его некоторой фиксированной строки (или фиксированного столбца). 1. Определитель матрицы не меняется при ее ((:algebra2#транспонирование транспонировании)): $ \det A_{} = \det A^{\top} $. 2. Определитель матрицы меняет знак при перестановке местами двух строк (столбцов): $$ \det [A_{[1]},\dots,A_{[j]},\dots,A_{[k]},\dots,A_{[n]}]=- \det [A_{[1]},\dots,A_{[k]},\dots,A_{[j]},\dots,A_{[n]}] \, . $$ 3. Определитель матрицы равен нулю если она имеет две одинаковые строки (два одинаковых столбца). 4. Общий множитель строки (столбца) матрицы можно вынести за знак определителя: $$ \det [A_{[1]},\dots,cA_{[j]},\dots,A_{[n]}]= c\det [A_{[1]},\dots,A_{[j]},\dots,A_{[n]}] . $$ 5. Сложение двух определителей, различающихся только по одной строке (столбцу), можно производить путем сложения этих строк (столбцов): $$ \det [A_{[1]},\dots,A_{[j]} + \tilde{A}_{[j]},\dots,A_{[n]}]= $$ $$ =\det [A_{[1]},\dots,A_{[j]},\dots,A_{[n]}]+\det [A_{[1]},\dots,\tilde{A}_{[j]},\dots,A_{[n]}] . $$ Свойства 4 и 5 называются линейными свойствами определителя относительно его столбцов или строк. Свойство 2 называется кососимметричным свойством определителя относительно его столбцов или строк. 6. Определитель матрицы не меняется если к любой строке прибавить любую другую строку, домноженную на произвольную постоянную. Аналогичное утверждение справедливо для столбцов: $$ \det [A_{[1]},\dots,A_{[j]},\dots, A_{[k]},\dots,A_{[n]}]= \det [A_{[1]},\dots,A_{[j]} + c\cdot A_{[k]},\dots, A_{[k]},\dots,A_{[n]}] \ . $$ **Доказательства** свойств ((:algebra2:dets:prop ЗДЕСЬ)). ===Миноры и алгебраические дополнения=== Определитель $ (n-1)_{} $-го порядка, получающийся вычеркиванием из $$ \det A = \left| \begin{array}{lllllll} a_{11} & \dots & a_{1,k-1} & a_{1k} & a_{1,k+1} & \dots & a_{1n} \\ \dots &&&\dots&&& \dots \\ a_{j-1,1} & \dots & a_{j-1,k-1} & a_{j-1,k} & a_{j-1,k+1} & \dots & a_{j-1,n} \\ a_{j1} & \dots & a_{j,k-1} & a_{jk} & a_{j,k+1} & \dots & a_{jn} \\ a_{j+1,1} & \dots & a_{j+1,k-1} & a_{j+1,k} & a_{j+1,k+1} & \dots & a_{j+1,n} \\ \dots &&&\dots&&& \dots \\ a_{n1} & \dots & a_{n,k-1} & a_{nk} & a_{n,k+1} & \dots & a_{nn} \end{array} \right| $$ $ j_{} $-й строки и $ k_{} $-го столбца называется **минором**[[ minor (//лат.//) - меньший; minores --- дети, молодежь.]] $ (n-1)_{} $-го порядка этого определителя, **соответствующим элементу** $ a_{jk}^{} $. Будем обозначать его $ M_{jk}^{} $: $$ M_{jk} = A\left( \begin{array}{lllllll} 1 & 2 & \dots & j-1, & j+1 & \dots & n \\ 1 & 2 & \dots & k-1, & k+1 & \dots & n \end{array} \right) = $$ $$ =\left| \begin{array}{llllll} a_{11} & \dots & a_{1,k-1} & a_{1,k+1} & \dots & a_{1n} \\ \dots &&&&& \dots \\ a_{j-1,1} & \dots & a_{j-1,k-1} & a_{j-1,k+1} & \dots & a_{j-1,n} \\ a_{j+1,1} & \dots & a_{j+1,k-1} & a_{j+1,k+1} & \dots & a_{j+1,n} \\ \dots &&&&& \dots \\ a_{n1} & \dots & a_{n,k-1} & a_{n,k+1} & \dots & a_{nn} \end{array} \right| \ . $$ Величина $$ A_{jk} = (-1)^{j+k}M_{jk} $$ называется **алгебраическим дополнением элемента** $ a_{jk}^{} $ в $ \det A_{} $. Пусть $ (\alpha_1,\dots,\alpha_n) $ при $ \alpha_{1}<\alpha_2< \dots <\alpha_k $ и $ \alpha_{k+1}<\dots<\alpha_n $, и $ (\beta_1,\dots,\beta_n) $ при $ \beta_{1}<\beta_2<\dots<\beta_k $ и $ \beta_{k+1}<\dots< \beta_n $ --- две ((:basics:combinatorics#перестановки перестановки)) чисел от $ 1_{} $ до $ n_{} $. В матрице $ A_{n\times n} $ выделим $ k>1 $ строк с номерами $ \alpha_{1},\alpha_2, \dots,\alpha_k $ и $ k $ столбцов с номерами $ \beta_{1},\beta_2,\dots ,\beta_{k} $. Элементы $ a_{\alpha_{_j} \beta_{_{\ell}}} $, стоящие в этих строках и столбцах, образуют определитель $ k_{} $-го порядка: $$ M= A\left( \begin{array}{lll} \alpha_1 & \dots & \alpha_k \\ \beta_1 & \dots & \beta_k \end{array} \right) =\left| \begin{array}{lll} a_{\alpha_1 \beta_1} & \dots & a_{\alpha_1 \beta_k} \\ \dots & & \dots \\ a_{\alpha_k \beta_1} & \dots & a_{\alpha_k \beta_k} \end{array} \right|. $$ Он называется **минором порядка k** матрицы $ A_{} $. ---- **Главным минором** порядка $ k_{} $ квадратной матрицы $ A_{} $ называется определитель $$ A_k=A\left( \begin{array}{lll} 1 & \dots & k \\ 1 & \dots & k \end{array} \right)=\left| \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1k} \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2k} \\ \dots & & & \dots \\ a_{k1} & a_{k2} & \dots & a_{kk} \end{array} \right| $$ т.е. определитель, образованный элементами первых $ k_{} $ строк и первых $ k_{} $ столбцов матрицы. ---- В современной и классической литературе имеются существенные различия в терминологии. Достаточно часто главным минором[[ principal minor (//англ.//); Hauptminor (Hauptunterdeterminante) (//нем.//).]] квадратной матрицы $ A_{n\times n} $ называют минор $$ A\left( \begin{array}{lll} j_1 & \dots & j_k \\ j_1 & \dots & j_k \end{array} \right) = \left|\begin{array}{cccc} a_{j_1j_1} & a_{j_1j_2} & \dots & a_{j_1j_k} \\ a_{j_2j_1} & a_{j_2j_2} & \dots & a_{j_2j_k} \\ \vdots & & \ddots & \vdots \\ a_{j_kj_1} & a_{j_kj_2} & \dots & a_{j_kj_k} \end{array} \right| , \quad 1\le j_1 ((:algebra2:symmetric ЗДЕСЬ)) ) мне придется иметь дело именно с минором $$ A\left( \begin{array}{lll} j_1 & \dots & j_k \\ j_1 & \dots & j_k \end{array} \right) ; $$ я буду называть его тогда **ведущим минором**. !!Т!! **Теорема.** //Определитель матрицы равен сумме произведений элементов некоторого ряда (строки или столбца) определителя на их алгебраические дополнения. Иначе говоря, справедливы следующие// **формулы разложения определителя по** $ \mathbf j $**-й строке** (//или// **по элементам** $ \mathbf j $**-й строки**): $$ \det A = a_{j1}A_{j1} + a_{j2}A_{j2}+ \dots + a_{jn}A_{jn} = \sum_{\ell=1}^n a_{j\ell} A_{j\ell} $$ и **разложения определителя по** $ k_{} $**-му столбцу**: $$ \det A = a_{1k}A_{1k} + a_{2k}A_{2k}+ \dots + a_{nk}A_{nk} = \sum_{\ell=1}^n a_{\ell k} A_{\ell k} $$ //для любых// $ \{j,k \} \subset \{1,2,\dots,n \} $. **Доказательство** ((:algebra2:dets:minors ЗДЕСЬ)). !!П!! **Пример.** Разложение определителя третьего порядка по первому столбцу: $$ \left| \begin{array}{lll} a_{11} & a_{12} & a_{13}\\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} \end{array} \right| =a_{11} \left| \begin{array}{ll} a_{22} & a_{23} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right| - a_{21} \left| \begin{array}{ll} a_{12} & a_{13} \\ a_{32} & a_{33} \end{array} \right|+ a_{31} \left| \begin{array}{ll} a_{12} & a_{13} \\ a_{22} & a_{23} \end{array} \right| $$ по второму столбцу: $$ =-a_{12} \left| \begin{array}{ll} a_{21} & a_{23} \\ a_{31} & a_{33} \end{array} \right| + a_{22} \left| \begin{array}{ll} a_{11} & a_{13} \\ a_{31} & a_{33} \end{array} \right|- a_{32} \left| \begin{array}{ll} a_{11} & a_{13} \\ a_{21} & a_{23} \end{array} \right| = $$ и по третьему столбцу: $$ = a_{13} \left| \begin{array}{ll} a_{21} & a_{22} \\ a_{31} & a_{32} \end{array} \right| - a_{23} \left| \begin{array}{ll} a_{11} & a_{12} \\ a_{31} & a_{32} \end{array} \right|+ a_{33} \left| \begin{array}{ll} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{array} \right| . $$ !!П!! **Пример.** Вычислить $$ \left| \begin{array}{rrrr} 4&7& 1 &5 \\ 3 & 4 & 0 &-6 \\ -11 & 8 & 2 & 9\\ -12 & -10 &0 & 8 \end{array} \right| , $$ разложив определитель по третьей строке. **Решение.** В формуле берем $ j=3 $: $$ -11 (-1)^{3+1} \left| \begin{array}{rrr} 7& 1 &5 \\ 4 & 0 &-6 \\ -10 &0 & 8 \end{array} \right| + 8 (-1)^{3+2} \left| \begin{array}{rrr} 4& 1 &5 \\ 3 & 0 &-6 \\ -12 & 0 & 8 \end{array} \right| + $$ $$ + 2 (-1)^{3+3} \left| \begin{array}{rrr} 4&7& 5 \\ 3 & 4 & -6 \\ -12 & -10 & 8 \end{array} \right| + 9 (-1)^{3+4} \left| \begin{array}{rrr} 4&7& 1 \\ 3 & 4 & 0 \\ -12 & -10 &0 \end{array} \right|= $$ и используем формулу вычисления определителя третьего порядка: $$ =-11\cdot 28 - 8 \cdot 48 + 3 \cdot 314 - 9 \cdot 18 = -226 \ . $$ Заметим, что тот же самый результат можно было бы получить, сэкономив на вычислении определителей третьего порядка, если бы мы разложили исходный определитель по третьему __столбцу__: $$ 1\cdot \left| \begin{array}{rrr} 3 & 4 & -6 \\ -11 & 8 & 9\\ -12 & -10 & 8 \end{array} \right| - 0 \cdot (\dots) + 2 \cdot \left| \begin{array}{rrr} 4&7& 5 \\ 3 & 4 & -6 \\ -12 & -10 & 8 \end{array} \right| - 0 \cdot (\dots) = $$ $$ =1 \cdot (-854) + 2 \cdot 314 = -226 \ . $$ Наличие нулевых элементов "облегчает жизнь" вычислителю... А что делать, если среди элементов определителя нет нулевых? --- Их надо "сделать". Для этого в нашем распоряжении имеется такое средство, как преобразования строк или столбцов. В самом деле, на основании общего ((#элементарные_свойства_определителя свойства)) 6 определителя, к любой его строке можно прибавить любую другую строку, домноженную на произвольное число --- определитель от этого не изменится; аналогичное свойство справедливо и для столбцов. Но тогда мы можем упомянутые множители подбирать так, чтобы добиться появления как можно большего количества нулей в отдельной строке (или столбце). !!П!! **Пример.** Вычислить $$ \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 2 & 1 & 3 & 4\\ 3 &1 &2 &3 &1\\ 4 & -1 &2 &4 &-2\\ 1 &-1 &1 &1 & 2\\ 4 & -1 & 2 &5 & 6 \end{array} \right| \ . $$ **Решение.** Будем добиваться появления нулей во втором столбце. С этой целью прибавим вторую строку к третьей, четвертой и пятой, а также вычтем, домножив предварительно на $ 2_{} $, из первой: $$ =\left| \begin{array}{rrrrr} -4 & 0 & -3 & -3 & 2\\ 3 &1 &2 &3 &1\\ 7 & 0 &4 &7 &-1\\ 4 & 0 &3 &4 & 3\\ 7 & 0 & 4 &8 & 7 \end{array} \right|= $$ раскладываем по второму столбцу: $$ =\left| \begin{array}{rrrr} -4 & -3 & -3 & 2\\ 7 & 4 &7 &-1\\ 4 & 3 &4 & 3\\ 7 & 4 &8 & 7 \end{array} \right|= $$ и вот уже порядок понизился. Вычитаем из третьего столбца первый: $$ =\left| \begin{array}{rrrr} -4 & -3 & 1 & 2\\ 7 & 4 &0 &-1\\ 4 & 3 &0 & 3\\ 7 & 4 &1 & 7 \end{array} \right|= $$ теперь имеет смысл увеличить число нулевых элементов в третьем столбце --- вычитаем из четвертой строки первую: $$ =\left| \begin{array}{rrrr} -4 & -3 & 1 & 2\\ 7 & 4 &0 &-1\\ 4 & 3 &0 & 3\\ 11 & 7 &0 & 5 \end{array} \right|= $$ Раскладываем по третьему столбцу: $$ =\left| \begin{array}{rrr} 7 & 4 &-1\\ 4 & 3 & 3\\ 11 & 7 & 5 \end{array} \right|= $$ Можно было бы применить теперь формулу разложения определителя третьего порядка, но можно и продолжить упрощения --- вычтем из третьей строки первую и вторую: $$ =\left| \begin{array}{rrr} 7 & 4 &-1\\ 4 & 3 & 3\\ 0 & 0 & 3 \end{array} \right|= $$ и разложим по третьей строке: $$ =3\left| \begin{array}{rr} 7 & 4 \\ 4 & 3 \\ \end{array} \right|=3(21-16)=15 \ . $$ Систематическое развитие идеи, использованной при решении последнего примера, приводит к основному методу вычисления определителя --- ((#метод_приведения_к_треугольному_виду_метод_гаусса методу Гаусса)). Следующий результат имеет исключительно теоретическое значение: используется для доказательства некоторых результатов. !!Т!! **Теорема.** //Сумма произведений элементов// $ j_{} $//-го ряда// $ \det A $ //на алгебраические дополнения элементов// $ k_{} $//-го ряда равна// 0 //если// $ j\ne k $ //и равна// $ \det A $ //если// $ j=k_{} $: $$ \sum_{\ell=1}^n a_{\ell j}A_{\ell k}=\delta_{jk} \det A \ , \ \sum_{\ell=1}^n a_{j \ell}A_{k \ell}=\delta_{jk} \det A . $$ Здесь $ \delta_{jk}^{} $ --- ((algebra2:notations#символ_Кронекера символ Кронекера)). **Доказательство** ((:algebra2:dets:minors ЗДЕСЬ)). ===Теорема Лапласа== Пусть $ (\alpha_1,\dots,\alpha_n) $ при $ \alpha_{1}<\alpha_2< \dots <\alpha_k $ и $ \alpha_{k+1}<\dots<\alpha_n $, и $ (\beta_1,\dots,\beta_n) $ при $ \beta_{1}<\beta_2<\dots<\beta_k $ и $ \beta_{k+1}<\dots< \beta_n $ --- две ((:basics:combinatorics#перестановки перестановки)) чисел $ 1,2,\dots,n_{} $. Выделим в $ \det A_{} $ строки с номерами $ \alpha_{1},\alpha_2, \dots,\alpha_k $ и столбцы с номерами $ \beta_{1},\beta_2,\dots ,\beta_{k} $. Элементы $ a_{\alpha_{_j} \beta_{_{\ell}}} $, стоящие в этих строках и столбцах, образуют определитель $ k_{} $-го порядка: $$ M= A\left( \begin{array}{lll} \alpha_1 & \dots & \alpha_k \\ \beta_1 & \dots & \beta_k \end{array} \right) = \left| \begin{array}{lll} a_{\alpha_1 \beta_1} & \dots & a_{\alpha_1 \beta_k} \\ \dots & & \dots \\ a_{\alpha_k \beta_1} & \dots & a_{\alpha_k \beta_k} \end{array} \right|. $$ Он называется **минором** $ k_{} $**-го порядка** определителя $ \det A_{} $. Если же из определителя $ \det A_{} $ __вычеркиваются__ строки и столбцы с указанными номерами, то получившийся определитель $ (n-k)_{} $-го порядка $$ A\left( \begin{array}{lll} \alpha_{k+1} & \dots & \alpha_n \\ \beta_{k+1} & \dots & \beta_n \end{array} \right) $$ называется **минором, дополнительным минору** $ M_{} $ **в** $ \det A_{} $. Число $$ \tilde{M}= (-1)^{\alpha_1 + \dots + \alpha_k + \beta_1 + \dots + \beta_k} A\left( \begin{array}{lll} \alpha_{k+1} & \dots & \alpha_n \\ \beta_{k+1} & \dots & \beta_n \end{array} \right) $$ называется **алгебраическим дополнением минора** $ M_{} $ в $ \det A_{} $. !!Т!! **Теорема [Лаплас].** //Выделим в// $ \det A_{} $ //произвольные строки с номерами// $ \alpha_1< \dots < \alpha_{k} $. //Образуем всевозможные миноры// $ k_{} $-//го порядка с элементами из этих строк:// $$ A\left( \begin{array}{lll} \alpha_1 & \dots & \alpha_k \\ \beta_1 & \dots & \beta_k \end{array} \right) , $$ //где// $ 1\le \beta_{1}< \dots < \beta_k \le n $ . //Домножим эти миноры на их алгебраические дополнения в// $ \det A_{} $. //Тогда величина// $ \det A_{} $ //равна сумме таких произведений по всем возможным ((:basics/combinatorics#сочетания сочетаниям)) из элементов// $ \{1,2,\dots,n\} $ //по// $ k_{} $ //элементам// $ (\beta_{1},\dots,\beta_k) $ : $$ \det A = $$ $$ =\sum_{1\le \beta_1< \dots < \beta_k \le n} (-1)^{\left\{ \begin{array}{c} \alpha_1 + \dots + \alpha_k + \\ \beta_1 + \dots + \beta_k \end{array} \right\}} A\left( \begin{array}{lll} \alpha_1 & \dots & \alpha_k \\ \beta_1 & \dots & \beta_k \end{array} \right) A\left( \begin{array}{lll} \alpha_{k+1} & \dots & \alpha_n \\ \beta_{k+1} & \dots & \beta_n \end{array} \right) \, . $$ !!?!! Сколько слагаемых содержится в правой части этой формулы? !!П!! **Пример.** Вычислить $$ \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 2 & 1 & 3 & 4\\ 3 &1 &2 &3 &1\\ 4 & -1 &2 &4 &-2\\ 1 &-1 &1 &1 & 2\\ 4 & -1 & 2 &5 & 6 \end{array} \right| $$ с помощью теоремы Лапласа, взяв $ \alpha_{1}=2,\alpha_2=5 $. **Решение.** $$ (-1)^{2+5+1+2} \left| \begin{array}{rr} 3 &1 \\ 4 & -1 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 1 & 3 & 4\\ 2 &4 &-2\\ 1 &1 & 2 \end{array} \right|+ (-1)^{2+5+1+3} \left| \begin{array}{rr} 3 &2 \\ 4 &2 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 3 & 4\\ -1 &4 &-2\\ -1 &1 & 2 \end{array} \right| + $$ $$ + (-1)^{2+5+1+4} \left| \begin{array}{rr} 3 &3 \\ 4 &5 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 1 & 4\\ -1 &2 &-2\\ -1 &1 & 2 \end{array} \right| + (-1)^{2+5+1+5} \left| \begin{array}{rr} 3 &1 \\ 4 &6 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 1 & 3\\ -1 &2 &4\\ -1 &1 & 1 \end{array} \right| $$ $$ + (-1)^{2+5+2+3} \left| \begin{array}{rr} 1 &2 \\ -1 &2 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 3 & 4\\ 4 & 4 &-2\\ 1 &1 & 2 \end{array} \right| + (-1)^{2+5+2+4} \left| \begin{array}{rr} 1 &3 \\ -1 &5 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 1 & 4\\ 4 &2 &-2\\ 1 &1 & 2 \end{array} \right| + $$ $$ + (-1)^{2+5+2+5} \left| \begin{array}{rr} 1 &1 \\ -1 &6 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 1 & 3\\ 4 &2 &4\\ 1 &1 & 1 \end{array} \right| + (-1)^{2+5+3+4} \left| \begin{array}{rr} 2 &3 \\ 2 &5 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 2 & 4\\ 4 &-1 &-2\\ 1 &-1 & 2 \end{array} \right| + $$ $$ + (-1)^{2+5+3+5} \left| \begin{array}{rr} 2 &1 \\ 2 &6 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 2 & 3\\ 4 &-1 &4\\ 1 &-1 & 1 \end{array} \right| + (-1)^{2+5+4+5} \left| \begin{array}{rr} 3 &1 \\ 5 &6 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrr} 2 & 2 & 1\\ 4 &-1 &2\\ 1 &-1 & 1 \end{array} \right|= $$ $$ =+(-7)(-16)-(-2)44+3\cdot 20 -14 \cdot (-4)+4 \cdot (-10) - 8 \cdot 10 +7 \cdot 2 +4 \cdot (-40) - $$ $$ -10 \cdot (-3) +13 \cdot (-5)=15 . $$ Теорема Лапласа является обобщением теоремы о ((algebra2:dets#миноры_и_алгебраические_дополнения разложении определителя по элементам его ряда)) (строки или столбца), ее утверждение заключается в том, что в полном разложении $ \det A_{} $ можно по определенному правилу сгруппировать слагаемые. Практического значения теорема не имеет (т.е. не позволяет сэкономить при вычислениях определителей общего вида), но полезна при доказательстве некоторых теоретических результатов, например, следующего: !!=>!! Имеет место равенство $$ \left| \begin{array}{llllll} a_{11} & \dots & a_{1k} & 0 & \dots & 0 \\ \vdots & & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{k1} & \dots & a_{kk} & 0 & \dots & 0 \\ a_{k+1,1} & \dots & a_{k+1,k} & a_{k+1,k+1} & \dots & a_{k+1,n} \\ \vdots & & \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{n1} & \dots & a_{nk} & a_{n,k+1} & \dots & a_{nn} \end{array} \right|= $$ $$ =\left| \begin{array}{lll} a_{11} & \dots & a_{1k} \\ \vdots & & \vdots \\ a_{k1} & \dots & a_{kk} \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{lll} a_{k+1,k+1} & \dots & a_{k+1,n} \\ \vdots & & \vdots \\ a_{n,k+1} & \dots & a_{nn} \end{array} \right| \, . $$ !!=>!! Пусть $ A_{1},\dots,A_k $ --- квадратные матрицы (не обязательно одинаковых порядков). Тогда $$ \det \left( \begin{array}{cccc} A_1 & {\mathbb O} & \dots & {\mathbb O} \\ \ast & A_2 & & {\mathbb O} \\ \vdots & & \ddots & \\ \ast & \ast & \dots & A_k \end{array} \right)= \det A_1 \times \dots \times \det A_k. $$ В частности, определители ((:algebra2#треугольная треугольных матриц)) $$ \left( \begin{array}{cccc} a_{11} & 0 & \dots & 0 \\ \ast & a_{22} & \dots & 0 \\ \vdots & & \ddots & \\ \ast & \ast & \dots & a_{nn} \end{array} \right) \quad u \quad \left( \begin{array}{cccc} a_{11} & \ast & \dots & \ast \\ 0 & a_{22} & \dots & \ast \\ \vdots & & \ddots & \\ 0 & 0 & \dots & a_{nn} \end{array} \right) $$ равны произведению элементов главных диагоналей. !!?!! Пользуясь теоремой Лапласа, вычислить определитель, предварительно преобразовав его: $$\left|\begin{array}{rrrrr} 3&4&-3&-1&2\\ -5&6&5&2&3\\ 4&-9&-3&7&-5\\ -1&-4&1&1&-2\\ -3&7&5&2&3 \end{array}\right|.$$ **Ответ.** $ 14_{} $. !!И!! Биографические заметки о Лапласе ((:biogr#лаплас ЗДЕСЬ)). ===Теорема Бине - Коши=== **Задача.** Пусть произведение двух матриц дает квадратную $ C_{m\times m}^{}=A_{m\times n}\cdot B_{n\times m} $. Выразить $ \det C_{} $ через миноры матриц $ A_{} $ и $ B_{} $. !!Т!! **Теорема [Бине, Коши].** $$\det C=\left\{\begin{array}{ll} 0& npu\ m>n; \\ \det A \cdot \det B& npu \ m=n; \\ \displaystyle \sum_{1\le \beta_1<\dots<\beta_m \le n } A\left(\begin{array}{llll} 1 & 2 & \dots & m \\ \beta_1 & \beta_2 & \dots & \beta_m \end{array} \right) B\left( \begin{array}{llll} \beta_1 & \beta_2 & \dots & \beta_m \\ 1 & 2 & \dots & m \end{array} \right)& npu\ m ((:algebra:dets:binet_cauchy ЗДЕСЬ)). !!?!! Показать, что для квадратных матриц одинакового порядка имеют место равенства **a)** $ \det (AB) = \det (BA)_{} $; **б)** $ \det (A^{n}) = (\det A)^{n} $. !!И!! Биографические заметки о Коши ((:biogr#коши ЗДЕСЬ)). ===Методы вычисления определителей== ====Метод приведения к треугольному виду (метод Гаусса)==== Напомним свойство 6 из ((:algebra2:dets#элементарные_свойства_определителя элементарных свойств определителя)): величина определителя не изменится если прибавить к любой его строке любую другую строку, умноженную на произвольную константу. Этот факт можно использовать для того, чтобы "сделать" в определителе побольше элементов равных нулю, т.к. содержащие эти элементы слагаемые выпадут из ((#определение полного разложения определителя)). Еще одно элементарное свойство --- ((:algebra2:dets#элементарные_свойства_определителя свойство)) 2 , утверждает, что перестановка строк изменит знак определителя, но не изменит его абсолютную величину. Пользуясь этими двумя преобразованиями, можем поставить целью привести определитель к треугольному виду, т.е. к виду $$ \left| \begin{array}{lllll} a_{11} & a_{12} & \ldots& a_{1,n-1} & a_{1, n} \\ 0 & a_{22}^{[1]} & \ldots& a_{2,n-1}^{[1]} & a_{2, n}^{[1]} \\ & & \ddots & & \dots \\ 0& 0& \dots & a_{n-1,n-1}^{[n-2]} &a_{n-1, n}^{[n-2]} \\ 0& 0 & \dots & 0 & a_{nn}^{[n-1]} \end{array} \right| \ . $$ Тогда, на основании следствия к ((#теорема_лапласа теореме Лапласа)), величина исходного определителя с точностью до знака будет совпадать с произведением диагональных элементов: $$ \det A = a_{11} a_{22}^{[1]} \times \dots \times a_{n-1,n-1}^{[n-2]} a_{nn}^{[n-1]} \ . $$ Формализовать приведение определителя к треугольному виду возможно с помощью используюшегося при решении систем линейных уравнений ((:algebra2:linearsystems#исключение_переменных метода Гаусса)). Так, первый шаг преобразования определителя $$ \left| \begin{array}{lllll} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \dots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & \dots & a_{2n} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} & \dots & a_{3n} \\ \vdots & & & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & a_{n3} & \dots & a_{nn} \end{array} \right| $$ будет состоять в "обнулении" элементов первого столбца: из второй строки вычитается первая, домноженная на $ (-a_{21}/a_{11}) $, из третьей строки --- первая, домноженная на $ (-a_{31}/a_{11}) $ и т.д. Все эти операции не изменяют величины определителя, но преобразуют его к виду $$ \left| \begin{array}{ccccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \dots & a_{1n} \\ 0 & a_{22} - a_{12}a_{21}/a_{11} & a_{23}- a_{13}a_{21}/a_{11} & \dots & a_{2n} -a_{1n}a_{21}/a_{11} \\ 0 & a_{32} - a_{12}a_{31}/a_{11} & a_{33} - a_{13}a_{31}/a_{11} & \dots & a_{3n} - a_{1n}a_{31}/a_{11} \\ \vdots & & & & \vdots \\ 0 & a_{n2} - a_{12}a_{n1}/a_{11} & a_{n3} - a_{13}a_{n1}/a_{11} & \dots & a_{nn} - a_{1n}a_{n1}/a_{11} \end{array} \right| $$ (при условии $ a_{11} \ne 0 $). Теперь можно ((#миноры_и_алгебраические_дополнения разложить по первому столбцу)) и свести задачу к вычислению определителя порядка $ n-1 $. !!П!! **Пример.** Вычислить $$ \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 4 & 2 & 4 & 1 & 3\\ 2 & 7 & 1 & 3 & 2\\ -2 & 1 & -2 & -1 & 2\\ 1 & 2 & 3 & 2 & 2 \end{array} \right| $$ методом Гаусса. **Решение.** Вычитаем первую строку, умноженную на соответствующие числа, из остальных строк, добиваясь появления нулей в первом столбце: $$ =\left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 0 & -2 & -7 & 1\\ 0 & 6 & -2 & -1 & 1\\ 0 & 0 & 1 & 3 & 3\\ 0 & \frac{3}{2} & \frac{3}{2} & 0 & \frac{3}{2} \end{array} \right| = $$ Выносим общий множитель элементов последней строки: $$ = \frac{3}{2} \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 0 & -2 & -7 & 1\\ 0 & 6 & -2 & -1 & 1\\ 0 & 2 & 1 & 3 & 3\\ 0 & 1 & 1 & 0 & 1 \end{array} \right| = $$ Поскольку элемент, стоящий во второй строке и втором столбце нулевой, то поменяем местами вторую и пятую строки, при этом знак определителя изменится: $$ = -\frac{3}{2} \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\ 0 & 6 & -2 & -1 & 1\\ 0 & 2 & 1 & 3 & 3 \\ 0 & 0 & -2 & -7 & 1\\ \end{array} \right| = $$ Теперь с помощью второй строки обращаем в нуль элементы второго столбца: $$ = -\frac{3}{2} \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\ 0 & 0 & -8 & -1 & -5\\ 0 & 0 & -1 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & -2 & -7 & 1\\ \end{array} \right| = $$ Чтобы избежать появления дробных элементов, поменяем местами третью и четвертую строки, определитель при этом снова поменяет знак: $$ = \frac{3}{2} \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\ 0 & 0 & -1 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & -8 & -1 & -5\\ 0 & 0 & -2 & -7 & 1 \end{array} \right| = \frac{3}{2} \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\ 0 & 0 & -1 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & -25 & -13\\ 0 & 0 & 0 & -13 & -1 \end{array} \right|= $$ $$ =\frac{3}{2} \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 1 & 3 & 4 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\ 0 & 0 & -1 & 3 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & -25 & -13\\ 0 & 0 & 0 & 0 & \frac{\scriptstyle 144}{\scriptstyle 25} \end{array} \right|= $$ $$ =\frac{3}{2}\cdot 2\cdot 1 \cdot (-1) \cdot (-25) \cdot \frac{144}{25}=432. $$ !!?!! Вычислить $ \det \left[ \min(i,j) \right]_{i,j=1}^{n} $. !!И!! Биографические заметки о Гауссе ((:biogr#гаусс ЗДЕСЬ)). ====Вычисление целочисленного определителя== !!§!! Материал этого пункта предполагает (хотя бы беглое) знакомство с разделом ((:modular#сравнения МОДУЛЯРНАЯ АРИФМЕТИКА)). !!П!! **Пример.** Верно ли равенство $$ \left| \begin{array}{rrrr} 51239 & 79922 & 55538 & 29177 \\ 46152 & 16596 & 37189 & 82561 \\ 71489 & 23165 & 26563 & 61372 \\ 44350 & 42391 & 91185 & 64809 \end{array} \right|=0 \ ? $$ **Решение.** Фактическое вычисление подобного определителя --- каким бы ((:algebra2:dets#методы_вычисления_определителей методом)) мы не воспользовались --- задача довольно трудоемкая. Однако вопрос ставится __не о фактическом значении__, а о равенстве его нулю. Это обстоятельство может упростить вычисления. Обозначим неизвестное значение определителя через $ x_{} $; очевидно это число целое. Если $ x=0_{} $, то и его остаток при делении на любое число $ M\in \mathbb Z $ тоже должен быть равным нулю. Если же хоть для одного $ M\in \mathbb Z $ выполнится условие $ x\not\equiv 0 \pmod M $, то и $ x\ne 0 $. Вычисление определителя фактически ((:algebra2:dets#определение сводится к умножению элементов определителя)). Если же мы ставим задачу определения остатка от деления этого выражения на $ M_{} $, то имеет смысл сразу же "сократить" каждый элемент определителя до его остатка от деления на $ M_{} $. Возьмем сначала $ M=10 $, т.е. от каждого элемента определителя оставляем только последнюю цифру: $$ \left| \begin{array}{rrrr} 9 & 2 & 8 & 7 \\ 2 & 6 & 9 & 1 \\ 9 & 5 & 3 & 2 \\ 0 & 1 & 5 & 9 \end{array} \right| \equiv_{_{10}} \left| \begin{array}{rrrr} -1 & 2 & -2 & -3 \\ 2 & -4 & -1 & 1 \\ -1 & 5 & 3 & 2 \\ 0 & 1 & 5 & -1 \end{array} \right| = \left| \begin{array}{rrrr} -1 & 2 & -2 & -3 \\ 0 & 0 & -5 & -5 \\ 0 & 3 & 5 & -5 \\ 0 & 1 & 5 & -1 \end{array} \right|= - \left| \begin{array}{rrr} 0 & -5 & -5 \\ 3 & 5 & -5 \\ 1 & 5 & -1 \end{array} \right| \equiv_{_{10}} 0 \ . $$ Итак, полученный ответ является необходимым, но не достаточным условием равенства определителя нулю. Сделаем еще одну проверку: возьмем $ M=7 $. $$ \left| \begin{array}{rrrr} 6 & 3 & 0 & 1 \\ 1 & 6 & 5 & 3 \\ 5 & 2 & 5 & 3 \\ 5 & 6 & 3 & 3 \end{array} \right|\equiv_{_{7}} 3 \ne 0 \ . $$ **Ответ.** Равенство неверно. Понятно, что если бы определитель был равен нулю, то каждое вычисление по модулю только "увеличивало бы достоверность" этого события. Можно ли на основе серии модулярных вычислений установить истинное значение определителя? ''Это позволяет сделать'' ((:modular:crt#целочисленный_определитель КИТАЙСКАЯ ТЕОРЕМА ОБ ОСТАТКАХ)). !!§!! А складировать встретившиеся на моем пути целочисленные определители буду ((:algebra2:dets:integer ЗДЕСЬ)). ====Вычисление определителей, зависящих от параметров== ''Приемы вычисления'' ((algebra2:dets:special_cases ЗДЕСЬ)) ===Часто встречающиеся определители== ====Вандермонда== $$V(x_1,\dots,x_n)= \det \left[ x_j^{k-1} \right]_{j,k=1}^{n}= \left|\begin{array}{ccccc} 1 &x_1&x_1^2&\ldots&x_1^{n-1}\\ 1 &x_2&x_2^2&\ldots&x_2^{n-1}\\ \vdots& &&& \vdots\\ 1 &x_n&x_n^2&\ldots&x_n^{n-1} \end{array}\right|_{n\times n}=\prod_{1\le j < k \le n} (x_k-x_j). $$ **Доказательство** ((:algebra2:dets:special_cases#opredelitel_vandermonda ЗДЕСЬ)). !!=>!! $ V(x_{1},\dots,x_n)=0 $ тогда и только тогда, когда среди чисел $ x_{1},\dots,x_n $ имеются одинаковые. Частным случаем определителя Вандермонда является определитель **матрицы дискретного преобразования Фурье**: $$ F=\left[ \varepsilon_j^{k} \right]_{j,k=0}^{n-1}= \left( \begin{array}{lllll} 1 & 1 & 1 & \dots & 1 \\ 1 & \varepsilon_1 & \varepsilon_1^2 & \dots & \varepsilon_1^{n-1} \\ 1 & \varepsilon_2 & \varepsilon_2^2 & \dots & \varepsilon_2^{n-1} \\ 1 & \varepsilon_3 & \varepsilon_3^2 & \dots & \varepsilon_3^{n-1} \\ \vdots & & & & \vdots \\ 1 & \varepsilon_{n-1} & \varepsilon_{n-1}^{2} & \dots & \varepsilon_{n-1}^{n-1} \end{array} \right) \quad npu \quad \varepsilon_j = \cos \frac{2 \pi j}{n} + {\mathbf i} \, \sin \frac{2 \pi j}{n} $$ --- ((:complex_num#корни_из_единицы корне n-й степени из 1)). Основываясь на свойстве $ \varepsilon_j=\varepsilon_1^{j} $, матрицу часто записывают в эквивалентном виде $$ F= \left[ \varepsilon^{jk} \right]_{j,k=0}^{n-1}= \left( \begin{array}{lllll} 1 & 1 & 1 & \dots & 1 \\ 1 & \varepsilon & \varepsilon^2 & \dots & \varepsilon^{n-1} \\ 1 & \varepsilon^2 & \varepsilon^4 & \dots & \varepsilon^{2(n-1)} \\ 1 & \varepsilon^3 & \varepsilon^6 & \dots & \varepsilon^{3(n-1)} \\ \vdots & & & & \vdots \\ 1 & \varepsilon^{n-1} & \varepsilon^{2(n-1)} & \dots & \varepsilon^{(n-1)^2} \end{array} \right) \quad npu \quad \varepsilon = \cos \frac{2 \pi}{n} + {\mathbf i} \, \sin \frac{2 \pi}{n} \ . $$ !!=>!! $$ \det F = \left\{ \begin{array}{ll} n^{n/2} {\mathbf i}^{n(n-1)/2+1} & \mbox{ при }\ n_{} - \mbox{ четном }, \\ n^{n/2} {\mathbf i}^{n(n-1)/2} & \mbox{ при }\ n_{} - \mbox{ нечетном }. \end{array} \right. $$ **Доказательство** ((:algebra2:fourier ЗДЕСЬ)). !!§!! ''Подробнее об определителя Вандермонда'' ((:algebra2:vander ЗДЕСЬ)). ====Ганкеля== или определитель ((:algebra2#ганкелева ганкелевой матрицы)): $$H_n= \left|\begin{array}{llllll} h_0 &h_1&h_2&\dots&h_{n-2}& h_{n-1}\\ h_1 &h_2&h_3&\dots&h_{n-1}& h_{n}\\ h_2 &h_3&h_4&\dots&h_{n}& h_{n+1}\\ \dots& & &&& \dots\\ h_{n-1} &h_n&h_{n+1}&\dots &h_{2n-3}&h_{2n-2} \end{array}\right|_{n\times n}= \det \left[h_{j+k-2} \right]_{j,k=1}^{n} . $$ Элементы $ h_{0},\dots,h_{n-1},h_n,\dots,h_{2n-2} $ --- **образующие** ганкелевого определителя. !!§!! ''Свойства и применения определителя Ганкеля'' ((:algebra2:hankel ЗДЕСЬ)). ====Грама== Пусть в векторном пространстве определено ((:euclid_space#определения скалярное произведение)) $ \langle X_{},Y \rangle $. **Определителем Грама** (или **грамианом**) системы векторов $ \{X_{1},\dots,X_m \} $ называется $$ {\mathfrak G}(X_1,\dots,X_m)=\left| \begin{array}{cccc} \langle X_1,X_1 \rangle & \langle X_1,X_2 \rangle & \dots & \langle X_1,X_m \rangle \\ \langle X_2,X_1 \rangle & \langle X_2,X_2 \rangle & \dots & \langle X_2,X_m \rangle \\ \dots & && \dots \\ \langle X_m,X_1 \rangle & \langle X_m,X_2 \rangle & \dots & \langle X_m,X_m \rangle \end{array} \right| = \det \left[ \langle X_j,X_k \rangle \right]_{j,k=1}^n \ . $$ !!Т!! **Теорема.** $ {\mathfrak G}(X_{1},\dots,X_m)=0 $ //тогда и только тогда, когда система векторов// $ \{X_{1},\dots,X_m \} $ //((:linear_space#линейная_зависимость_базис_координаты линейно зависима)).// !!§!! ''Свойства и применения определителя Грама'' ((dets:Gram ЗДЕСЬ)) ====Циклический (циркулянт)==== или определитель ((:algebra2:cyclic циклической матрицы)) $$D_n=\left|\begin{array}{lllll} a_1&a_2&a_3&\dots&a_n\\ a_n&a_1&a_2&\dots&a_{n-1}\\ a_{n-1}& a_n & a_1 & \dots & a_{n-2} \\ \vdots&&& \ddots & \vdots \\ a_2&a_3&a_4&\dots&a_1 \end{array}\right|=\prod_{j=0}^{n-1} f(\varepsilon_j),$$ где $ f(x)=a_{1}+a_2x+a_3x^2+\dots+a_nx^{n-1} $, а $$ \varepsilon_j=\cos \frac{2\,\pi j}{n} + {\mathbf i} \sin \frac{2\,\pi j}{n} $$ --- ((:complex_num#корни_из_единицы корень n-й степени из единицы)). **Доказательство** ((:algebra2:cyclic ЗДЕСЬ)). !!?!! Найти явное выражение для циркулянта $$\left|\begin{array}{ccccc} 1&2&3&\dots&n\\ n&1&2&\dots&n-1\\ n-1&n&1&\dots&n-2\\ \dots&&&& \dots \\ 2&3&4&\dots&1 \end{array}\right|.$$ ====Результант== Для полиномов $ f(x)=a_{0}x^n+a_1x^{n-1}+\dots+a_n $ и $ g(x)=b_{0}x^m+b_1x^{m-1}+\dots+b_m $ рассмотрим матрицу порядка $ (m+n) \times (m+n)_{} $ $$ M=\left(\begin{array}{cccccccccc} a_0&a_1&a_2&\ldots&\ldots&a_n&0&\dots &0 &0\\ 0&a_0&a_1&\ldots&\ldots&a_{n-1}&a_n&\dots&0 &0\\ \vdots&&\ddots&&&&&&\ddots\\ 0&0&\ldots&a_0&\ldots&\ldots & & \ldots &a_{n-1} &a_n\\ 0&0&\ldots&&b_0&b_1&\ldots& \ldots &b_{m-1}&b_m\\ 0&0&\ldots&b_0&b_1&\ldots &&\ldots &b_m&0\\ \vdots&&&\ldots&&&& &&\vdots\\ 0&b_0&\ldots&\ldots&&b_m&\ldots&&\ldots&0\\ b_0&\ldots&\ldots&&b_m&0&\ldots&&&0 \end{array}\right) \begin{array}{l} \left.\begin{array}{l} \\ \\ \\ \\ \end{array}\right\} m \\ \left. \begin{array}{l} \\ \\ \\ \\ \\ \end{array}\right\} n \end{array} $$ (элементы выше $ a_{n} $ и $ b_{0} $, и ниже $ a_{0} $ и $ b_{m} $ все равны нулю). Выражение $$ {\mathcal R}(f,g)= (-1)^{n(n-1)/2} \det M $$ называется **результантом** (**в форме Сильвестра**) полиномов $ f_{} $ и $ g_{} $ . !!Т!! **Теорема.** //Если// $ \{\lambda_{1},\dots,\lambda_n\} $ --- //корни полинома// $ f_{}(x) $,// а // $ \{\mu_{1},\dots,\mu_m\} $ --- //корни полинома// $ g_{}(x) $ , //то// $$ {\mathcal R}(f,g)= a_0^m b_0^n \prod_{k=1}^m \prod_{j=1}^n (\lambda_j - \mu_k) \ . $$ !!=>!! $$ {\mathcal R}(f,g)= a_0^m \prod_{j=1}^n g(\lambda_j)= b_0^n \prod_{k=1}^m f(\mu_k) \ . $$ !!=>!! $ {\mathcal R}(f,g)=0_{} $ тогда и только тогда, когда полиномы $ f_{}(x) $ и $ g_{}(x) $ имеют общий корень. !!§!! ''Свойства и применения результанта'' ((dets:resultant ЗДЕСЬ)) ====Дискриминант== полинома $ f(x)=a_0x^n+a_1x^{n-1}+\dots+a_n, n>1,a_0\ne 0 $ может быть определен через ((#результант результант)) этого полинома и его производной: $$ {\mathcal D}(f)=\frac{(-1)^{n(n-1)/2}}{a_0}{\mathcal R}(f(x),f^{\prime}(x)) \ . $$ Дискриминант можно представить в виде определителя порядка $ 2n-1_{} $: $ {\mathcal D}(f)= $ $$ =\frac{1}{a_0} \left|\begin{array}{cccccccccc} a_0&a_1&a_2&\ldots&\ldots&a_n&0&\dots &0 &0\\ 0&a_0&a_1&\ldots&\ldots&a_{n-1}&a_n&\dots&0 &0\\ \vdots&&\ddots&&&&&&\ddots\\ 0&0&\ldots&a_0&a_1&\ldots & & \ldots &a_{n-1} &a_n\\ 0&0&\ldots&&na_0&(n-1)a_1&\ldots& \ldots &2a_{n-2}&a_{n-1}\\ 0&0&\ldots&na_0&(n-1)a_1&\ldots &&\ldots &a_{n-1}&0\\ \vdots&&&\ldots&&&& &&\vdots\\ 0&na_0&\ldots&\ldots&&a_{n-1}&\ldots&&\ldots&0\\ na_0&\ldots&\ldots&&a_{n-1}&0&\ldots&&&0 \end{array}\right| \begin{array}{l} \left.\begin{array}{l} \\ \\ \\ \\ \end{array}\right\} n-1 \\ \left. \begin{array}{l} \\ \\ \\ \\ \\ \end{array}\right\} n \end{array} $$ !!Т!! **Теорема.** //Если// $ \lambda_1,\dots,\lambda_{n} $ --- //корни полинома// $ f(x)_{} $, //то// $$ {\mathcal D}(f) =a_0^{2n-2} \prod_{0\le j < k \le n} (\lambda_k - \lambda_j)^2 \ . $$ !!=>!! $ {\mathcal D}(f) = 0_{} $ тогда и только тогда, когда $ f(x)_{} $ имеет ((:polynomial#основная_теорема_высшей_алгебры кратный корень)). !!§!! ''Свойства и применения дискриминанта'' ((dets:discrim ЗДЕСЬ)) ====Континуант== определяется как определитель ((:algebra2#ленточная трехдиагональной матрицы)): $$ Q_n(x_1,x_2,x_3,\dots,x_n)= \left|\begin{array}{ccccccc} x_1&1 & 0 & 0 & \dots& 0 & 0\\ -1 &x_2& 1 & 0 & \dots& 0& 0 \\ 0 &-1 & x_3 & 1 & \dots & 0& 0 \\ \vdots&&& &\ddots && \vdots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \dots &-1&x_n \end{array}\right| $$ и фактически является ((:polynomialm полиномом)) от $ x_{1},\dots, x_n $ --- этот полином называется ((:numtheory#линейное_представление_нод континуантой)). !!§!! Континуант является частным случаем ((:algebra2:dets:special_cases#метод_рекуррентных_соотношений определителя Якоби)). !!Т!! **Теорема.** //Имеет место рекуррентная формула// $$ Q_n(x_1,\dots,x_n)= x_nQ_{n-1}(x_1,\dots,x_{n-1})+Q_{n-2}(x_1,\dots,x_{n-2}) \ . $$ !!=>!! Континуант равен сумме произведения $ x_{1}\cdot x_2 \times \dots \times x_n $ и всевозможных произведений, получающихся из него вычеркиванием пар соседних множителей (и добавлением $ 1_{} $ в случае четного $ n_{} $). !!П!! **Пример.** $$ \begin{array}{lcl} Q_2(x_1,x_2)&=&x_1x_2+1 \ , \\ Q_3(x_1,x_2,x_3)&=& x_1x_2x_3+x_3+x_1 \ , \\ Q_6(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6)&=&x_1x_2x_3x_4x_5x_6+\\ &&+x_3x_4x_5x_6 +x_1x_4x_5x_6+ x_1x_2x_5x_6+ x_1x_2x_3x_6+x_1x_2x_3x_4+ \\ &&+x_5x_6+x_1x_6+x_1x_2+x_1x_4+x_3x_4+x_3x_6+1 . \end{array} $$ !!?!! Сколько слагаемых содержится в полном разложении континуанта? **Подсказка** ((:recurr#идея_решения ЗДЕСЬ)) !!Т!! **Теорема.** //Имеет место тождество// $$ Q_n(x_1,\dots,x_n) Q_{n-2}(x_2,\dots,x_{n-1})-Q_{n-1}(x_2,\dots,x_{n})Q_{n-1}(x_1,\dots,x_{n-1})\equiv (-1)^n \ . $$ **Доказательство** следует из ((#тождество_Сильвестра тождества Сильвестра)). ====Якобиан == **Якобианом** или **определителем Якоби** или **функциональным определителем** системы из $ n_{} $ функций $ \{f_1(x_1,\dots,x_n),\dots,f_{n}(x_1,\dots,x_n)\} $ по переменным $ x_{1},\dots,x_n $ называется определитель, составленный из частных производных: $$ {\mathfrak J}=\frac{D(f_1,f_2,\dots,f_n)}{D(x_1,x_2,\dots,x_n)}= \left| \begin{array}{cccc} {\partial f_1}/{\partial x_1} & {\partial f_1}/{\partial x_2} & \dots & {\partial f_1}/{\partial x_n} \\ {\partial f_2}/{\partial x_1} & {\partial f_2}/{\partial x_2} & \dots & {\partial f_2}/{\partial x_n} \\ \dots & && \dots \\ {\partial f_n}/{\partial x_1} & {\partial f_n}/{\partial x_2} & \dots & {\partial f_n}/{\partial x_n} \end{array} \right|= \det \left[ \frac{\partial f_j}{\partial x_k} \right]_{j,k=1}^n $$ !!Т!! //Якобиан тождественно равен нулю в некоторой области// $ \mathbb{S} $: $$ \frac{D(f_1,f_2,\dots,f_n)}{D(x_1,x_2,\dots,x_n)} \equiv 0 \mbox{ } \ \mbox{при} \mbox{ } X \in \mathbb{S} $$ //тогда и только тогда, когда между функциями// $ f_1,f_{2},\dots,f_n $ //имеется функциональная зависимость в// $ \mathbb{S} $, //т.е. существует функция// $ G(y_1,y_2,\dots,y_{n}) $ //отличная от тождественного нуля, такая, что// $$ G(f_1(X),f_2(X),\dots,f_n(X))\equiv 0 \mbox{ } \mbox{при} \mbox{ } X \in \mathbb{S} \ . $$ !!§!! ''Свойства и применения якобиана'' ((algebra2:dets:jacobian ЗДЕСЬ)) ==== Гессиан == **Гессианом** или **определителем Гессе** функции $ F(x_{1},x_2,\dots,x_n) $ называется якобиан ее частных производных, т.е. определитель $$ \mathcal H (F) = \left| \begin{array}{cccc} {\partial^2 F}/{\partial x_1^2} & {\partial^2 F}/{\partial x_1 \partial x_2} & \dots & {\partial^2 F}/{\partial x_1 \partial x_n} \\ {\partial^2 F}/{\partial x_2 \partial x_1} & {\partial^2 F}/{\partial x_2^2} & \dots & {\partial^2 F}/{\partial x_2 \partial x_n} \\ \dots & && \dots \\ {\partial^2 F}/{\partial x_n \partial x_1} & {\partial^2 F}/{\partial x_n \partial x_2} & \dots & {\partial^2 F}/{\partial x_n^2} \end{array} \right|= \det \left[ \frac{\partial^2 F}{\partial x_j \partial x_k} \right]_{j,k=1}^n \ , $$ состоящий из частных производных второго порядка функции $ F $. ====Вронскиан== системы функций $ \{u_{1}(x),\dots,u_n(x)\} $ --- это определитель $$ W(u_1(x),\dots,u_n(x))= \left| \begin{array}{llll} u_1(x) & u_2(x) & \dots & u_n(x) \\ u_1^{\prime}(x) & u_2^{\prime}(x) & \dots & u_n^{\prime}(x) \\ u_1^{\prime \prime}(x) & u_2^{\prime \prime}(x)&\dots& u_n^{\prime \prime}(x)\\ \dots & & & \dots \\ u_1^{(n-1)}(x) &u_2^{(n-1)}(x) &\dots & u_n^{(n-1)}(x) \end{array} \right| \ . $$ !!Т!! **Теорема.** //Аналитические на интервале// $ ]a,b_{}[ $ //функции// $ u_{1}(x),\dots,u_n(x) $ // ((:linear_space#линейная_зависимость_базис_координаты линейно зависимы)) на// $ ]a,b[ $ //тогда и только тогда, когда// $$ W(u_{1}(x),\dots,u_n(x))\equiv 0 \ \mbox{ на } \ ]a,b[ \, . $$ !!§!! ''Свойства и применения вронскиана'' ((dets:Wronskian ЗДЕСЬ)) ===Геометрические приложения определителя== **Уравнение прямой**, проходящей через точки плоскости с координатами $ (x_{1},y_1) $ и $ (x_{2},y_2) $: $$ \left| \begin{array}{lll} 1& x & y \\ 1& x_1 & y_1 \\ 1 & x_2 & y_2 \end{array} \right|=0 ; $$ действуя над строками, определитель можно преобразовать к виду: $$ \left| \begin{array}{ll} x_1-x & y_1-y \\ x_2 - x & y_2 -y \end{array} \right|=0 \ . $$ **Уравнение окружности**, проходящей через точки плоскости с координатами $ (x_{1},y_1) , (x_{2},y_2) $ и $ (x_{3},y_3) $: $$ \left| \begin{array}{llll} 1 & x & y & x^2+y^2 \\ 1 & x_1 & y_1 & x_1^2+y_1^2 \\ 1 & x_2 & y_2 & x_2^2+y_2^2 \\ 1 & x_3 & y_3 & x_3^2+y_3^2 \end{array} \right|=0 . $$ При условии, что все три точки лежат на одной прямой: $$ \left| \begin{array}{lll} 1 & x_1 & y_1 \\ 1 & x_2 & y_2 \\ 1 & x_3 & y_3 \end{array} \right|=0 $$ окружность вырождается в прямую $$ \left| \begin{array}{clll} 1 & x & y & 0 \\ 1 & x_1 & y_1 & x_1^2+y_1^2 \\ 1 & x_2 & y_2& x_2^2+y_2^2 \\ 1 & x_3 & y_3& x_3^2+y_3^2 \end{array} \right|=0 . $$ Сформулированные геометрические задачи являются частными случаями общей задачи об ((interpolation: интерполяции)). !!Т!! **Теорема.** //Площадь треугольника с вершинами// $ (x_{1},y_1) , (x_{2},y_2) $ //и// $ (x_{3},y_3) $ //равна абсолютной величине (модулю) выражения// $$ \frac{1}{2} \left| \begin{array}{lll} 1 & x_1 & y_1 \\ 1 & x_2 & y_2 \\ 1 & x_3 & y_3 \end{array} \right| . $$ {{ algebra2:square.gif|}} **Доказательство.** В самом деле, расстояние от точки $ P_{} $ с координатами $ (X_{},Y) $ до прямой $$ Ax+By+C=0 $$ с точностью до знака ((:algebra2:optimiz:distance#расстояние_от_точки_до_линейного_многообразия_плоскости равно)) $$ d=\frac{AX+BY+C}{\sqrt{A^2+B^2}} \ . $$ Для треугольника $ P_1P_2P_{3} $ с вершинами $$ P_1=(x_1,y_1),P_2=(x_2,y_2), P_3=(x_3,y_3) $$ уравнение прямой $ P_1 P_{2} $ может быть записано в виде $$ x(y_1-y_2)+y(x_2-x_1)+(x_1y_2-x_2y_1)=0 \ . $$ Таким образом, в приведенных выше обозначениях имеем: $$ A=y_1-y_2,\ B=x_2-x_1, C=x_1y_2-x_2y_1 $$ и, следовательно, величина $$ \sqrt{A^2+B^2}=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}=|P_1P_2| \ , $$ т.е. равна длине стороны треугольника. Тогда расстояние от точки $ P_{3} $ до прямой $ P_{1}P_2 $ находится из уравнения $$ d\cdot |P_1P_2| = Ax_3+By_3+C=(y_1-y_2)x_3+(x_2-x_1)y_3+(x_1y_2-x_2y_1)=\left| \begin{array}{lll} 1 & x_1 & y_1 \\ 1 & x_2 & y_2 \\ 1 & x_3 & y_3 \end{array} \right| \ . $$ В левой части стоит выражение для удвоенной площади треугольника. **Площадь** $ n- $угольника $ P_{0}P_1\dots P_{n-1} $ с вершинами $ P_0 = (x_{0},y_0) ,\dots, P_{n-1} = (x_{n-1},y_{n-1}) $ равна абсолютной величине (модулю) выражения $$ \frac{1}{2} \sum_{k=1}^{n-2} \left| \begin{array}{lll} 1 & x_0 & y_0 \\ 1 & x_k & y_k \\ 1 & x_{k+1} & y_{k+1} \end{array} \right| $$ при условии, что стороны не пересекаются. **Объем** тетраэдра с вершинами $ (x_{1},y_1,z_1) ,(x_{2},y_2,z_2) , (x_{3},y_3,z_3) , (x_{4},y_4,z_4) $ равен абсолютной величине (модулю) выражения $$ \frac{1}{6} \left| \begin{array}{llll} 1 & x_1 & y_1 & z_1 \\ 1 & x_2 & y_2 & z_2 \\ 1 & x_3 & y_3 & z_3 \\ 1 & x_4 & y_4 & z_4 \end{array} \right| . $$ **Объем** фигуры, ограниченной эллипсоидом $$ (x_1,x_2,x_3)\left( \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{12} & a_{22} & a_{23} \\ a_{13} & a_{23} & a_{33} \end{array} \right) \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{array} \right) =1 $$ (квадратичная форма, стоящая в левой части, ((algebra2:optimiz#знакоопределенность_квадратичной_формыкритерий_сильвестра положительно определена)) ) равен $$ \frac{4}{3} \frac{\pi}{\sqrt{\left| \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{12} & a_{22} & a_{23} \\ a_{13} & a_{23} & a_{33} \end{array} \right| }} \ . $$ !!§!! ''Дальнейшие геометрические применения определителя'' ((dets:geometry ЗДЕСЬ)) ===Дополнительные свойства определителя== ====Вычисление определителей блочных матриц== Пусть $ A_{} $ и $ D_{} $ -- квадратные матрицы (не обязательно одинакового порядка), а $ B_{} $ и $ C_{} $ -- произвольные матрицы, такие, что блочная матрица $$ \left( \begin{array}{cc} A & B \\ C & D \end{array} \right) $$ -- квадратная. !!Т!! **Теорема.** Если матрица $ A $ ((:algebra2:inverse#obratnaja_matrica невырожденная)), то имеет место равенство: $$ \det \left( \begin{array}{cc} A & B \\ C & D \end{array} \right)= \det A \det(D-CA^{-1}B) . $$ !!=>!! Если все матрицы $ A, B, C_{} $ и $ D_{} $ --- одинакового порядка, то $$ \det \left( \begin{array}{cc} A & B \\ C & D \end{array} \right)= \left\{ \begin{array}{cc} \det (AD-CB) & npu \ AC=CA \\ \det (DA-CB) & npu \ AB=BA \\ \det (AD^{\top}-BC^{\top}) & npu\ CD^{\top}=DC^{\top} \end{array} \right. $$ !!=>!! В частном случае когда матрица $ A_{} $ --- первого порядка, приведенная в теореме формула эквивалентна первому шагу ((#метод_приведения_к_треугольному_виду_метод_гаусса метода Гаусса)) вычисления определителя: $$ \left| \begin{array}{lllll} a_{11} & a_{12} & a_{13} & \dots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} & \dots & a_{2n} \\ a_{31} & a_{32} & a_{33} & \dots & a_{3n} \\ \vdots & & & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & a_{n3} & \dots & a_{nn} \end{array} \right|= $$ $$ =a_{11} \det\left( \left( \begin{array}{llll} a_{22} & a_{23} & \dots & a_{2n} \\ a_{32} & a_{33} & \dots & a_{3n} \\ \vdots & & & \vdots \\ a_{n2} & a_{n3} & \dots & a_{nn} \end{array} \right) - \frac{1}{a_{11}} \left( \begin{array}{l} a_{21} \\ a_{31} \\ \vdots \\ a_{n1} \end{array} \right) (a_{12} , a_{13} , \dots , a_{1n} ) \right) $$ при условии $ a_{11} \ne 0 $. !!=>!! В частном случае когда матрица $ D_{} $ --- первого порядка, получаем формулу для вычисления ((:algebra2#конкатенация окаймленного)) определителя, т.е. определителя $$ \left| \begin{array}{lllll} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} & x_1 \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} & x_2 \\ \vdots & & & & \vdots \\ a_{n1} & a_{n2} & \dots & a_{nn} & x_n \\ y_1 & y_2 & \dots & y_n & z \end{array} \right|= \left( z - (y_1,\dots,y_n) A^{-1} \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array} \right) \right) \det A , $$ которую можно сделать универсальной, т.е. действительной и в случае особенной матрицы $ A_{} $: $$ = z \det A - (y_1,\dots,y_n) {\tilde A} \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_n \end{array} \right) ; $$ здесь матрица $ {\tilde A} $ --- ((:algebra2#обращение_матрицы взаимная)) матрице $ A_{} $. Используя представление взаимной матрицы через алгебраические дополнения, получаем: $$ =z \det A - \sum_{j,k=1}^n x_jy_k A_{jk} \ . $$ Аналог этого равенства для случая симметричных матриц: $$ \left| \begin{array}{lllll} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} & x_1 \\ a_{12} & a_{22} & \dots & a_{2n} & x_2 \\ \vdots & & & & \vdots \\ a_{1n} & a_{2n} & \dots & a_{nn} & x_n \\ x_1 & x_2 & \dots & x_n & z \end{array} \right|= z \det A - \left(2 \sum_{1 \le j ((algebra2:det4x4 ЗДЕСЬ)). !!П!! **Пример.** Положив в теореме $ j=2, k=5_{} $, получаем: $$ \left| \begin{array}{rrrrr} 2 & 2 & 1 & 3 & 4\\ 3 & 1 & 2 & 3 & 1\\ 4 & -1 & 2 & 4 & -2\\ 1 & -1 & 1 & 1 & 2\\ 4 & -1 & 2 & 5 & 6 \end{array} \right| \cdot \left|\begin{array}{rrr} 2 & 1 & 3 \\ 4 & 2 & 4 \\ 1 & 1 & 1 \end{array} \right|= $$ $$ =\left| \begin{array}{rrrr} 2 & 1 & 3 & 4\\ 4 & 2 & 4 & -2\\ 1 & 1 & 1 & 2\\ 4 & 2 & 5 & 6 \end{array} \right| \cdot \left| \begin{array}{rrrr} 2 & 2 & 1 & 3 \\ 3 & 1 & 2 & 3 \\ 4 & -1 & 2 & 4 \\ 1 & -1 & 1 & 1 \end{array} \right| - \left| \begin{array}{rrrr} 2 & 2 & 1 & 3 \\ 4 & -1 & 2 & 4 \\ 1 & -1 & 1 & 1 \\ 4 & -1 & 2 & 5 \end{array} \right|\cdot \left| \begin{array}{rrrr} 2 & 1 & 3 & 4\\ 3 & 2 & 3 & 1\\ 4 & 2 & 4 & -2\\ 1 & 1 & 1 & 2 \end{array} \right| \ . $$ **Проверка.** $ 15 \cdot 2=6\cdot 5-(-5)\cdot 0 $. !!§!! ''Доказательство и обобщение тождества'' ((dets:sylvester ЗДЕСЬ)) ====Оценка величины определителя== !!Т!! **Теорема [Адамар].** //Для произвольной вещественной матрицы// $$A=\left( \begin{array}{cccc} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} \\ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} \\ \dots & & & \dots \\ a_{n1} & a_{n2} & \dots & a_{nn} \end{array} \right) $$ //справедливо следующее// **неравенство Адамара** $$ \left| \det A \right| \le \sqrt{ \sum_{j=1}^n a_{1j}^2} \sqrt{ \sum_{j=1}^n a_{2j}^2} \times \dots \times \sqrt{ \sum_{j=1}^n a_{nj}^2} \ . $$ //Иными словами: модуль определителя матрицы не превосходит произведения "длин" его строк.// **Доказательство** ((dets:gram#свойства_определителя_грама ЗДЕСЬ)). !!§!! Аналогичное утверждение справедливо и относительно столбцов матрицы. !!П!! **Пример.** $$ \left|\det\left( \begin{array}{rrr} -47 & 40 & -81 \\ 91 & 68 & -10 \\ 31 & -51 & 77 \end{array} \right) \right| \le $$ $$ \le \left\{ \begin{array}{cl} \sqrt{(47^2+40^2+81^2)(91^2+68^2+10^2)(31^2+51^2+77^2)} &\le 1131360 \\ & \\ \sqrt{(47^2+91^2+31^2)(40^2+68^2+51^2)(81^2+10^2+77^2)} & \le 1127957 \end{array} \right. $$ при истинной величине определителя $ 31867 $. !!=>!! Если матрица $ A $ невырождена, то равенство в неравенстве Адамара достигается тогда и только тогда, когда строки матрицы ортогональны. !!=>!! Если все элементы матрицы $ A \in \mathbb C^{n\times n} $ ограничены: $ \{| a_{jk} | \le \gamma\}_{j,k} $, то $$ |\det A| \le \gamma^n n^{n/2} \, . $$ В частности, если $ \{| a_{jk} | \le 1\}_{j,k} $, то $$ |\det A| \le n^{n/2} $$ и для некоторых $ n $ эта оценка становится точной: равенство достигается на ((:algebra2#ортогональная матрицах Адамара)). ====Дифференцирование определителя== !!Т!! **Теорема.** //Пусть все элементы матрицы// $ A_{} $ //являются функциями от// $ x_{} $ //дифференцируемыми на некотором интервале// $ ]a,b[ $: $$ A(x)=\left[a_{jk}(x) \right]_{j,k=1}^n \ , $$ //тогда на этом интервале// $$ \frac{d}{d\ x} \det A \equiv $$ $$ \equiv \left| \begin{array}{cccc} a_{11}^{\prime}(x) & a_{12}^{\prime}(x) & \dots & a_{1n}^{\prime}(x) \\ a_{21}(x) & a_{22}(x) & \dots & a_{2n}(x) \\ \dots & & & \dots \\ a_{n1}(x) & a_{n2}(x) & \dots & a_{nn}(x) \end{array} \right|+\left| \begin{array}{cccc} a_{11}(x) & a_{12}(x) & \dots & a_{1n}(x) \\ a_{21}^{\prime}(x) & a_{22}^{\prime}(x) & \dots & a_{2n}^{\prime}(x) \\ \dots & & & \dots \\ a_{n1}(x) & a_{n2}(x) & \dots & a_{nn}(x) \end{array} \right|+\dots+ $$ $$ + \left| \begin{array}{cccc} a_{11}(x) & a_{12}(x) & \dots & a_{1n}(x) \\ a_{21}(x) & a_{22}(x) & \dots & a_{2n}(x) \\ \dots & & & \dots \\ a_{n1}^{\prime}(x) & a_{n2}^{\prime}(x) & \dots & a_{nn}^{\prime}(x) \end{array} \right| $$ !!П!! **Пример.** Вычислить $$ \frac{d}{d\ x} \left| \begin{array}{cc} 3\,x^2+4\,x+1 & x^3-\sqrt{3} \\ x^2-1 & 7\,x^3-x+4 \end{array} \right| \ . $$ **Решение.** Можно вычислить определитель напрямую $$ \left| \begin{array}{cc} 3\,x^2+4\,x+1 & x^3-\sqrt{3} \\ x^2-1 & 7\,x^3-x+4 \end{array} \right|=20\,x^5+28\,x^4+5\,x^3+(8 +\sqrt{3})\,x^2 +15\,x+4-\sqrt{3} \ , $$ а потом продифференцировать: $$ 100\,x^4+15\,x^2+112\,x^3+(2\sqrt{3}+16)\,x+15 \ . $$ и этот результат совпадает с полученным из теоремы: $$ \frac{d}{d\ x} \left| \begin{array}{cc} 3\,x^2+4\,x+1 & x^3-\sqrt{3} \\ x^2-1 & 7\,x^3-x+4 \end{array} \right|=\left| \begin{array}{cc} 6\,x+4 & 3\,x^2 \\ x^2-1 & 7\,x^3-x+4 \end{array} \right|+ \left| \begin{array}{cc} 3\,x^2+4\,x+1 & x^3-\sqrt{3} \\ 2\,x & 21\,x^2-1 \end{array} \right| \ . $$ На этом примере можно заметить, что операции дифференцирования ((:algebra2#полином_от_матрицы_и_матричный_полином матричного полинома)) $ A(x)_{} $ и вычисления определителя нельзя переставить местами $$ \det \left( \frac{d}{d\ x} A(x) \right) \ne \frac{d}{d\ x} \det(A(x)) \ . $$ !!Т!! **Теорема .** //Если// $ \operatorname{adj}(A) $ //означает матрицу ((algebra2/inverse#obratnaja_matrica взаимную)) матрице// $ A_{} $, //а// $ \operatorname{Sp}_{} $ --- //((:algebra2#sled след)), то справедлива// **формула Якоби**: $$ \frac{d}{d\ x} \det A = \operatorname{Sp} \left[ \operatorname{adj}(A) \frac{d A}{d\ x} \right] \ . $$ //Если// $ \det A\ne 0 $, //то // $$ \frac{d}{d\ x} \det A = \operatorname{Sp} \left[A^{-1} \frac{d A}{d\ x} \right] \det A \ . $$ **Доказательство.** Рассмотрим определитель матрицы как функцию ее элементов. Известно, что $$ \partial \det A / \partial a_{jk} = A_{jk} \, , $$ где $ A_{jk} $ --- ((#миноры_и_алгебраические_дополнения алгебраическое дополнение)) элемента $ a_{jk} $ в $ \det A $. Тогда $$ \frac{d}{d\ x} \det A =\sum_{j,k=1}^n \frac{\partial \det A}{ \partial a_{jk}} a_{jk}^{\prime}(x) = \sum_{j,k=1}^n A_{jk} a_{jk}^{\prime}(x) \, . $$ На основании свойства ((:algebra2#след следа)) и определения ((algebra2/inverse#obratnaja_matrica взаимной)) матрицы, получаем утверждение теоремы. !!Т!! **Теорема.** //Если матрица// $ \mathbf{M}(x) $ //удовлетворяет матричному дифференциальному уравнению (см.// ((algebra2/funmatrix/matricant МАТРИЦАНТ)) ): $$ \frac{d \mathbf{M}(x)}{d\ x} = A(x) \mathbf{M}(x) \ , $$ //где// $ A(x) $ --- //матрица того же порядка, что и// $ \mathbf{M}(x) $, //то справедливо// **тождество Абеля- Якоби-Лиувилля**: $$ \frac{d (\det \mathbf{M}(x)) }{d\ x} = \operatorname{Sp} \left( A \right) \det \mathbf{M}(x) \ . $$ !!§!! Градиент определителя, как полинома от элементов матрицы ((:algebra2:dets:turnbull ЗДЕСЬ)). ===Определитель оператора== рассматривается ((:mapping:operator#матрица_оператора ЗДЕСЬ)). ==Задачи== ((:algebra2:dets:problems ЗДЕСЬ)). ==Источники== [1]. **Нетто Е.** //((:references#netto Начала теорiи определителей))//. Mathesis. Одесса. 1912 [2]. **Uspensky J.V.** //Theory of Equations.// New York. McGraw-Hill. 1948 [3]. **Turnbull H.W.** //The Theory of Determinants, Matrices and Invariants.// Blackie & Sons Ltd. 1929