Next: 6. Wyznacznik, zmiana bazy
Up: Algebra liniowa II
Previous: 4. Przekształcenia liniowe i
Niech
będzie macierzą wymiaru
, o kolumnach
. Piszemy wówczas
. W tym rozdziale
zajmiemy się problemem, jak sprawdzić, czy macierz
jest
odwracalna. Na mocy wniosku 4.14 jest to równoważne temu, że
wektory
są liniowo niezależne w przestrzeni
.
Wektory te rozpinają w przestrzeni
uogólniony
równoległościan
W przypadku
,
jest równoległobokiem, w przypadku
,
jest zwykłym równoległościanem (być może zdegenerowanym).
Rysunek:
Równoległobok
rozpięty przez
i
|
Intuicyjnie jest jasne, że wektory
są liniowo
niezależne
-wymiarowa objętość ``równoległościanu''
jest
. Są wzory definiujące tę objętość, poznamy
je w rozdziale 15. Wygodniej jednak zdefiniować
-wymiarową
objętość ``zorientowaną'' ``równoległościanu''
(o
wartościach dodatnich lub ujemnych), równą
co do wartości bezwzględnej zwykłej
-wymiarowej
objętości. Rolę takiej zorientowanej objętości bedzie odgrywać
funkcja wyznacznika
. Mówiąc nieformalnie, powinno być
Funkcję wyznacznika wprowadzimy w sposób aksjomatyczny. Najpierw
wypiszemy postulowane własności funkcji
, następnie
udowodnimy, że istnieje dokładnie jedna funkcja o tych
własnościach. W rozdziale 15 udowodnimy, że tak określona funkcja
w istocie spełnia
.
Macierze wymiaru
będziemy tu zapisywać
jako układy
kolumn czy też wręcz układy
wektorów z
. Zatem
możemy uważać za n-argumentową funkcję o
argumentach z
i wartościach w
.
Oto postulowane własności wyznacznika.
- D1.
-
- D2.
- Dla
,
- D3.
- Jeśli dla pewnego
, to
.
- D4.
-
Rysunek:
|
Rysunek:
|
Jak wspomnieliśmy wyżej, pokażemy, że istnieje jedyna funkcja
spelniająca D1-D4. Do tego celu będziemy potrzebować
pewnych wiadomości o permutacjach.
Definicja 5.1
Permutacją liczb
![$1,\dots,n$](img673.png)
nazywamy
dowolną funkcję
![$\sigma:\{1,\dots,n\}\rightarrow \{1,\dots,n\}$](img674.png)
,
która jest 1-1 i ``na'' (tzn. jest bijekcją). Zbiór permutacji
liczb
![$1,\dots,n$](img673.png)
oznaczamy przez
![$S_n$](img675.png)
.
Zauważmy, że zbiór
ma
elementów. Permutację
zapisujemy w postaci dwuwierszowej:
w dolnym wierszu występują wartości
dla kolejnych liczb z
górnego wiersza.
Permutacje (jak wszystkie funkcje) można składać. Złożenie
permutacji
jest
również permutacją z
. Składanie permutacji nazywamy też
mnożeniem permutacji i piszemy
zamiast
. Na przykład
Szczególnym rodzajem permutacji są transpozycje. Dla
transpozycją
nazywamy permutację
która zamienia miejscami
i
, nie ruszając innych
liczb. Jedną z permutacji z
jest identyczność
Przykład.
Niech
. Wówczas
Ogólniej, jeśli
i
są dwiema permutacjami z
, to
powstaje z
przez zamianę (transpozycję) liczb
miejscami w permutacji
Uwaga 5.2
Każdą permutację można przedstawić jako iloczyn
pewnej liczby transpozycji liczb sąsiednich.
Dowód przeprowadzimy na przykładzie permutacji
W następującym ciągu kolejna permutacja powstaje przez
pomnożenie poprzedniej z prawej strony przez transpozycję nad
strzałką. W ciągu tym dążymy (poprzez przestawianie sąsiednich
liczb w dolnych wierszach) do osiągnięcia permutacji
.
To znaczy
Ale dla każdej
. Zatem
Każda permutacja jest bijekcją. Dlatego funkcja odwrotna do
permutacji
jest również bijekcją, czyli
permutacją. Nazywamy ją permutacją odwrotną do permutacji
i oznaczamy przez
. Mamy
,
dlatego odwracanie permutacji polega (w zapisie dwuwierszowym) na
zamianie miejscami wierszy górnego i dolnego:
po uporządkowaniu liczb w górnym wierszu uzyskujemy zwykły zapis
dwuwierszowy permutacji
. Na przykład dla
,
Dla transpozycji
.
Definicja 5.3
Mówimy, że liczby
![$i\neq j$](img708.png)
tworzą inwersję w permutacji
![$\tau\in
S_n$](img709.png)
, jeśli w ciągu
![$\tau(1),\tau(2),\dots,\tau(n)$](img710.png)
większa z liczb
![$i,j$](img711.png)
występuje wcześniej niż mniejsza.
Na przykład w permutacji
liczby
nie tworzą inwersji, zaś liczby
tworzą
inwersję. Pozostałe inwersje w
to
. Mówimy, że permutacja
jest parzysta, gdy
występuje w niej parzyście wiele inwersji. W przeciwnym razie
mówimy, że
jest nieparzysta. Definiujemy znak permutacji
:
Uwaga 5.4
Transpozycja jest nieparzysta.
Na przykład w transpozycji
tworzy inwersję z liczbami
, zaś
tworzy inwersję z
liczbami
, przy czym w ten sposób inwersja
jest
liczona
razy. Dlatego w transpozycji
jest 5 inwersji.
Uwaga 5.5
Jeśli
![$\sigma=(i,i+1)$](img725.png)
, to
![$sgn(\tau\sigma)=-sgn(\tau)$](img726.png)
.
Dowód.
powstaje z
przez zamianę miejscami
i
, więc liczba inwersji zmienia się o
.
Uwaga 5.6
Dla permutacji
![$\sigma,\tau\in S_n,
sgn(\sigma\tau)=sgn(\sigma)\cdot sgn(\tau)$](img729.png)
.
Dowód. Na mocy uwagi 5.2 przedstawiamy permutacje
w
postaci iloczynów transpozycji liczb sąsiednich:
Permutacja
jest parzysta (ma
transpozycji).
Skoro mnożenie z prawej strony przez transpozycję liczb sąsiednich
zmienia znak permutacji (uwaga 5.5), to
Dlatego
.
Uwaga 5.7
![$sgn(\sigma)=sgn(\sigma^{-1})$](img737.png)
.
Dowód.
Wracamy teraz do wyznacznika.
Fakt 5.8
Załóżmy, że funkcja
![$\det$](img663.png)
spełnia D1-D4. Wtedy
1) jeśli pewne
![$A_i=O$](img739.png)
, to
![$\det(A_1,\dots,A_n)=0$](img667.png)
,
2) dla
![$j\neq i$](img740.png)
oraz
![$t\in R$](img105.png)
,
(indeks
![$i$](img34.png)
nad nawiasem klamrowym oznacza
![$i$](img34.png)
-tą kolumnę),
3) dla
![$\sigma\in S_n,\
\det(A_{\sigma(1)},A_{\sigma(2)},\dots,A_{\sigma(n)})=sgn(\sigma)\det(A_1,\dots,A_n)$](img742.png)
,
4) jeśli dla pewnych
![$i\neq j, A_i=A_j$](img743.png)
, to
![$\det(A_1,\dots,A_n)=0$](img667.png)
.
Dowód. 1) Gdy
, to
, zatem na mocy D2 (dla
) dostajemy
3) Na mocy D3,
Z drugiej strony, na mocy D1,
gdyż na mocy D3,
.
Dlatego
, czyli
Zatem (3) zachodzi dla szczególnego przypadku
.
Niech teraz
będzie dowolne. Na mocy uwagi 5.2
jest iloczynem transpozycji liczb sąsiednich:
. Zatem
powstaje z
przez
transpozycji kolumn sąsiednich, co zmienia znak
-razy. Gdy
jest parzyste,
. Gdy
jest
nieparzyste,
. Stąd dostajemy (3).
4) Załóżmy, że
dla pewnych
. Niech
będzie permutacją taką, że
i
. Wówczas
,
więc na mocy D3 i (3)
Dlatego
.
2) Na mocy D1 i D2:
gdyż
na mocy (4).
Następne twierdzenie jest kluczem do dowodu istnienia funkcji
.
Twierdzenie 5.9
Załóżmy, że
![$\det$](img663.png)
spełnia D1-D4,
![$A=[a_{ij}]_{n\times n},\
B=[b_{ij}]_{n\times n}$](img768.png)
. Wtedy
Dowód. Zapiszmy macierze
i
w postaci ciągów kolumn:
. Wówczas dla
Dlatego
(na mocy D1-D3 oraz faktu 5.8)
W
występuje wyznacznik
.
Dla ustalonego układu liczb
definiujemy funkcję
wzorem
. Zwróćmy uwagę, że
Jeśli w ciągu
jedna z liczb powtarza się, to w
macierzy
pewne dwie kolumny są
równe, więc na mocy faktu 5.8(4) wówczas
Jeśli w ciągu
żadna liczba się nie powtarza,
to
jest permutacją i na mocy faktu 5.8(3),
Dlatego w
sumowanie możemy ograniczyć do tych układów
, które odpowiadają permutacjom
. Wówczas
więc
Na mocy D4,
. Przyjmując w twierdzeniu 5.9
dostajemy
następujący wniosek.
Wniosek 5.10
Jeśli
![$\det$](img663.png)
spełnia D1-D4, to
Używając tego wniosku możemy już udowodnić istnienie jedynej funkcji
spełniającej D1-D4.
Twierdzenie 5.11
Istnieje dokładnie jedna funkcja
![$\det:M_{n\times n}({\mathbb{R}})\rightarrow
{\mathbb{R}}$](img661.png)
spełniająca D1-D4. Wyraża się ona wzorem
![$(\dagger)$](img794.png)
.
Dowód. (idea) Sprawdzamy rachunkowo, że funkcja
zadana
wzorem
spełnia aksjomaty D1-D4. Jedyność wynika z
wniosku 5.10.
Z twierdzeń 5.9 i 5.11 wynika następujący wniosek.
Wniosek 5.12 (twierdzenie Cauchy'ego)
![$\det(A\cdot
B)=\det(A)\cdot\det(B)$](img795.png)
.
Kolejne twierdzenie pokazuje, że funkcja wyznacznika dostarcza
prostego kryterium do sprawdzania, czy macierz
jest odwracalna
(znalezienie takiego kryterium było celem tego rozdziału).
Twierdzenie 5.13
![$\det(A)\neq 0\iff$](img796.png)
macierz
![$A$](img20.png)
jest odwracalna.
Dowód.
Jeśli
nie jest
odwracalna, to jej kolumny
są liniowo zależne
(wniosek 4.14), więc na przykład
dla
pewnych
(inne przypadki są analogiczne). Wtedy na mocy
D1,D2 i faktu 5.5(4)
Załóżmy, że
jest odwracalna. Wtedy istnieje macierz
odwrotna
taka, że
. Z twierdzenia
Cauchy'ego dostajemy
, więc
.
Dowód twierdzenia 5.13 pokazuje, że
.
Transpozycją macierzy
nazywamy macierz
, gdzie
. Macierz
nazywamy też macierzą transponowaną względem
. Innymi słowy,
transpozycja polega na przestawieniu wierszy i kolumn danej macierzy.
Na przykład dla macierzy
macierz transponowana ma postać
Okazuje się, że transpozycja nie zmienia wyznacznika macierzy.
Twierdzenie 5.14
Dla macierzy
![$A=[a_{ij}]_{n\times n},\
\det(A)=\det(A^*)$](img809.png)
.
Dowód. Niech
, gdzie
.
(gdyż iloczyny
i
różnią się tylko kolejnością czynników)
(tu dokonujemy podstawienia
; gdy
przebiega
,
również przebiega
, ponadto
(uwaga 5.7))
Z twierdzenia 5.14 wynika, że wszystkie własności wyznacznika
wyrażone w terminach kolumn macierzy są prawdziwe w terminach
wierszy.
Wniosek 5.15
Niech
![$A$](img20.png)
będzie macierzą kwadratową. Wówczas kolumny macierzy
![$A$](img20.png)
są liniowo niezależne
![$\iff$](img210.png)
wiersze macierzy
![$A$](img20.png)
są liniowo
niezależne.
Dowód. Wiersze macierzy
to kolumny macierzy
. Dlatego
kolumny macierzy
są liniowo niezależne
macierz
jest odwracalna
kolumny macierzy
są liniowo niezależne
wiersze macierzy
są liniowo niezależne.
Wniosek 5.16
Załóżmy, że macierz kwadratowa
![$A$](img20.png)
ma kolumny
![$A_1,\dots,A_n$](img655.png)
i
wiersze
![$W_1,\dots,W_n$](img820.png)
.
1) Następujące operacje nie zmieniają
wyznacznika macierzy
![$A$](img20.png)
.
a) Dodanie wektora
![$tA_j$](img821.png)
do
![$i$](img34.png)
-tej kolumny (
![$j\neq i$](img740.png)
).
b) Dodanie wektora
![$tW_j$](img822.png)
do
![$i$](img34.png)
-tego wiersza (
![$j\neq i$](img740.png)
).
2) Zamiana wierszy (lub kolumn) miejscami zmienia znak wyznacznika.
3)
![$\det\left[\begin{array}{lllcl}a_{11}&a_{12}&a_{13}&\cdots&a_{1n}\\
0&a_{22}&a...
...
0&0&0&\dots&a_{nn}\end{array}\right]=a_{11}\cdot a_{22}\cdot\dots\cdot a_{nn}$](img823.png)
.
Dowód. (1) i (2) są łatwe. Dla dowodu (3) wykorzystamy wzór
. W przypadku macierzy górnotrójkątnej występującej w
(3), iloczyn występujący we wzorze
jako składnik sumy
dla permutacji
znika, gdy dla pewnego
(gdyż wówczas w naszej macierzy
). Zatem sumowanie
można ograniczyć do permutacji
spełniających
dla wszystkich
. łatwo jednak dowieść, że jedyną
taką permutacją jest permutacja
, dla której
. Stąd
natychmiast wynika równość (3).
Next: 6. Wyznacznik, zmiana bazy
Up: Algebra liniowa II
Previous: 4. Przekształcenia liniowe i
Ludomir Newelski
2005-09-21