Критерий совместности СЛАУ Кронекера-Капелли

Теорема Кронекера-Капелли. Критерий совместности системы линейных алгебраических уравнений. СЛАУ совместна тогда и только тогда, когда ранг матрицы системы равен рангу расширенной матрицы. То есть, если в СЛАУ $r=\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}$, где $\operatorname{rang}A$ — обозначает ранг матрицы системы, а $\operatorname{rang}\widetilde{A}$ — ранг расширенной матрицы, тогда данная матрица совместна, причём система имеет единственное решение, если $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}=n$, где $n$ — число неизвестных, и бесконечное число решений, если $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}<n$.

Необходимость. Пусть задана расширенная матрица $\widetilde{A}$:

$\widetilde{A}=\left\{\begin{matrix}
a_{11}x_{1} \; + \; a_{12}x_{2} \; + \; \cdots \; + \; a_{1n}x_{n} \; = \; b_{1}
\\a_{21}x_{1} \; + \; a_{22}x_{2} \; + \; \cdots \; + \; a_{2n}x_{n} \; = \; b_{2}
\\ \cdots \quad \cdots \quad \cdots \quad \cdots \quad \cdots \quad \cdots \quad \cdots
\\a_{m1}x_{1} \; + \; a_{m2}x_{2} \; + \; \cdots \; + \; a_{mn}x_{n} \; = \; b_{m}
\end{matrix}\right.$

Скажем, что данная система совместна, в таком случае существуют числа $\left(c_{1},c_{2},\dots,c_{n}\right)$, которые являются частным решением матрицы, при подстановке их в систему. Мы получим равенство:

$\begin{Vmatrix} b_{1}\\ b_{2} \\ \vdots \\ b_{n}\\ \end{Vmatrix} =
c_{1}\begin{Vmatrix} a_{11}\\ a_{21} \\\vdots\\ a_{m1} \end{Vmatrix} +
c_{2}\begin{Vmatrix} a_{12}\\ a_{22} \\\vdots\\ a_{m2} \end{Vmatrix} + \dots+
c_{n}\begin{Vmatrix} a_{1n}\\ a_{2n} \\\vdots\\ a_{mn} \end{Vmatrix}
$

Следовательно, вектор-столбец свободных членов является линейной комбинацией столбцов $\left(a_{1},a_{2},\dots,a_{n}\right),$ матрицы $A.$ Так же, мы можем заметить, что сколько бы мы раз не приписали или не вычеркнули строку(столбец), от этого не меняется ранг системы, из этого следует, что $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}$.

Достаточность. Если $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}$, то это означает, что у них один и тот же базисный минор. Тогда, согласно теореме о базисном миноре, последний столбец свободных членов – линейная комбинация столбцов базисного минора.

Следствие:

  1. $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}=n$ единственное решение.
  2. $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}<n$ бесконечное число решений.
  3. Количество главных переменных равно рангу системы.

Примеры решения задач

Рассмотрим примеры задач, в которых используеться критерий совместности $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}.$

  1. $ \left\{\begin{matrix}
    2x_{1} \; — \; x_{2} \; + \; 5x_{3} \; = \; 4
    \\3x_{1} \; — \; x_{2} \; + \; 5x_{3} \; = \; 0
    \\5x_{1} \; — \; 2x_{2} \; + \; 3x_{3} \; = \; 2
    \end{matrix}\right.$

    Решение

    Сначала, приведем матрицу к треугольному виду.

    $\left(\begin{matrix} 2 & -1 & 5 & 4 \\ 3 & -1 & 5 & 0 \\ 5 & -2 & 3 & 2 \end{matrix} \right)\sim
    \left(\begin{matrix} -1 & 2 & 5 & 4\\ -1 & 3 & 5 & 0 \\ -2 & 5 & 3 & 2 \end{matrix} \right)\sim$

    $\left(\begin{matrix} -1 & 1 & 5 & 4\\ 0 & 1 & 0 & -4 \\ 0 & 1 & -7 & -7 \end{matrix} \right)\sim
    \left(\begin{matrix} -1 & 1 & 5 & 4\\ 0 & 1 & 0 & -4 \\ 0 & 0 & -7 & -3 \end{matrix} \right)$

    Элементарные преобразования не меняют ранга матриц, поэтому в результате выполненных действий, получены эквивалентные исходнной матрице системы $A=\left(\begin{matrix} -1 & 1 & 5 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & -7\end{matrix}\right)$ и расширенная матрица системы $\widetilde{A}=\left(\begin{matrix} -1 & 1 & 5 & 4\\ 0 & 1 & 0 & -4 \\ 0 & 0 & -7 & -3 \end{matrix} \right)$

    $\operatorname{rang}A=\operatorname{rang}\widetilde{A}=3$ значит, по теореме Кронекера-Капелли система совместна.

  2. $\left\{\begin{matrix}
    x_{1} \; + \; x_{2} \; — \; x_{3} \; = \; 7
    \\x_{1} \; + \; 2x_{2} \; — \; 3x_{3} \; = \; 1
    \\-2x_{1} \; — \; 2x_{3} \; = \; 3
    \end{matrix}\right.$

    Решение

    Приведем матрицу к ступенчистому виду:

    $\left(\begin{matrix} 1 & 1 & -1 & -4 \\ 1 & 2 & -3 & 0 \\ -2 & 0 & -2 & 3 \end{matrix} \right)\sim \left(\begin{matrix} 1 & 1 & -1 & -4 \\ 0 & 1 & -2 & 4 \\ 0 & 2 & -4 & -5 \end{matrix} \right)\sim \left(\begin{matrix} 1 & 1 & -1 & -4 \\ 0 & 1 & -2 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & -13 \end{matrix} \right)$

    $\Rightarrow \widetilde{A}=\left(\begin{matrix} 1 & 1 & -1 & -4 \\ 0 & 1 & -2 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & -13 \end{matrix} \right)=\operatorname{rang}\widetilde{A}=3$

    $\Rightarrow A=\left(\begin{matrix} 1 & 1 & -1 \\ 0 & 1 & -2 \\ 0 & 0 & 0 \end{matrix} \right)=\operatorname{rang}A=2$

    $\operatorname{rang}A\neq \operatorname{rang}\widetilde{A}$. По теореме Кронекера-Капелли система линейных уравнений несовместна.

  3. $\left\{\begin{matrix}
    5x_{1} \; — \; 3x_{2} \; + \; 2x_{3} \; + \; 4x_{4} = \; 3
    \\4x_{1} \; — \; 2x_{2} \; + \; 3x_{3} \; + \; 7x_{4} = \; 1
    \\8x_{1} \; — \; 6x_{2} \; — \; x_{3} \; — \; 5x_{4} = \; 9
    \\7x_{1} \; — \; 3x_{2} \; + \; 7x_{3} \; + \; 17x_{4} = \; \lambda
    \end{matrix}\right.$

    Решение

    Очевидно, что от значения $\lambda$ зависит, будет ли матрица совместна или нет.

    Сначала приведем матрицу к треугольному ввиду:

    $\widetilde{A}=\left(\begin{matrix} 5 & -3 & 2 & 4 & 3\\ 4 & -2 & 3 & 7 & 1\\ 8 & -6 & -1 & -5 & 9 \\ 7 & -3 & 7 & 17 & \lambda \end{matrix} \right)\sim
    \left(\begin{matrix} 1 & -1 & -1 & -3 & 2\\ 4 & -2 & 3 & 7 & 1\\ 0 & -2 & -7 & -19 & 7 \\ 7 & -3 & 7 & 17 & \lambda \end{matrix} \right)\sim$

    $\left(\begin{matrix} 1 & -1 & -1 & -3 & 2\\ 0 & 2 & 7 & 19 & -7\\ 0 & -2 & -7 & -19 & 7 \\ 0 & 4 & 14 & 38 & \lambda — 14 \end{matrix} \right)\sim\left(\begin{matrix} 1 & -1 & -1 & -3 & 2\\ 0 & 2 & 7 & 19 & -7\\ 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \lambda \end{matrix} \right)$

    При $\lambda\neq0$: $\operatorname{rang}\widetilde{A}=3$, $\operatorname{rang}A=2$. По теореме Кронекера-Капелли система линейных уравнений несовместна.

    При $\lambda=0$: $\operatorname{rang}\widetilde{A}=2$, $\operatorname{rang}A=2$. По теореме Кронекера-Капелли система линейных уравнений совместна.

Критерий совместности СЛАУ Кронекера-Капелли

Тест на закрепление материала «Критерий совместности СЛАУ Кронекера-Капелли».

Литература

  1. Личный конспект, составленный на основе лекций Белозерова Г.С.
  2. Фадеев Д.К. Лекции по алгебре. М.: Наука, 1984.-416 с.  стр 119.
  3. Проскуряков И.В. Сборник задач по линейной алгебре. М.: Наука, 1984.-384 с.  стр 101-103.

Операция транспонирования матриц и ее свойства

Определение. Пусть задана матрица $A.$ Тогда замена строк на столбцы, а столбцов — на строки называется транспонированием по отношению к $A.$ Так, если $$A = \begin{pmatrix}
a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
\end{pmatrix},$$ то транспонированная матрица будет выглядеть: $$A^{T} = \begin{pmatrix}
a_{11} & a_{21} & \cdots & a_{m1}\\
a_{12} & a_{22} & \cdots & a_{m2}\\
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
a_{1n} & a_{2n} & \cdots & a_{mn}
\end{pmatrix}.$$

Свойства транспонирования матриц

  1. $\left ( A^{T} \right )^{T} = A $
  2. Пусть задана матрица $$A = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
    a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Проведём транспонирование матрицы $A:$
    $$A^{T} = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{21} & \cdots & a_{m1}\\
    a_{12} & a_{22} & \cdots & a_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n} & a_{2n} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Проведём повторное транспонирование матрицы $A^{T}$ и получаем: $$\left ( A^{T} \right )^{T} = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
    a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}. $$
    Следовательно, $ \left ( A^{T} \right )^{T} = A,$ что и требовалось доказать.

  3. $\left ( \lambda \cdot A \right )^{T} = \lambda \cdot A^{T}$
  4. Пусть задана матрица $$A = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
    a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Проведём транспонирование матрицы $A:$
    $$A^{T} = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{21} & \cdots & a_{m1}\\
    a_{12} & a_{22} & \cdots & a_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n} & a_{2n} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Докажем, что $ \left ( \lambda \cdot A \right )^{T} = \lambda \cdot A^{T}.$ Найдём $\left ( \lambda \cdot A \right )^{T}$ $$ \lambda \cdot \begin{pmatrix}
    a_{11}\cdot & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
    a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}
    a_{11}\cdot \lambda & a_{12}\cdot \lambda & \cdots & a_{1n}\cdot \lambda\\
    a_{21}\cdot \lambda & a_{22}\cdot \lambda & \cdots & a_{2n}\cdot \lambda\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1}\cdot \lambda & a_{m2}\cdot \lambda & \cdots & a_{mn}\cdot \lambda
    \end{pmatrix}.$$
    Проведём транспонирование и получаем: $$\left ( \lambda \cdot A \right )^{T} = \begin{pmatrix}
    a_{11}\cdot \lambda & a_{21}\cdot \lambda & \cdots & a_{m1}\cdot \lambda\\
    a_{12}\cdot \lambda & a_{22}\cdot \lambda & \cdots & a_{m2}\cdot \lambda\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n}\cdot \lambda & a_{2n}\cdot \lambda & \cdots & a_{mn}\cdot \lambda
    \end{pmatrix}. $$
    Найдём $\lambda \cdot A^{T}:$ $$ \lambda \cdot A^{T} = \begin{pmatrix}
    a_{11}\cdot \lambda & a_{21}\cdot \lambda & \cdots & a_{m1}\cdot \lambda\\
    a_{12}\cdot \lambda & a_{22}\cdot \lambda & \cdots & a_{m2}\cdot \lambda\\
    \ldots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n}\cdot \lambda & a_{2n}\cdot \lambda & \cdots & a_{mn}\cdot \lambda
    \end{pmatrix}.$$
    Следовательно, $\left ( \lambda \cdot A \right )^{T} = \lambda \cdot A^{T},$ что и требовалось доказать.

  5. $\left ( A + B \right )^{T} = A^{T} + B^{T}$
  6. Пусть $$ A = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
    a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}, \; B = \begin{pmatrix}
    b_{11} & b_{12} & \cdots & b_{1n}\\
    b_{21} & b_{22} & \cdots & b_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    b_{n1} & b_{n2} & \cdots & b_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Проведём транспонирование матриц: $$ A^{T}= \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{21} & \cdots & a_{m1}\\
    a_{12} & a_{22} & \cdots & a_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n} & a_{2n} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}, \; B^{T}= \begin{pmatrix}
    b_{11} & b_{21} & \cdots & b_{m1}\\
    b_{12} & b_{22} & \cdots & b_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    b_{1n} & b_{2n} & \cdots & b_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Найдём $\left ( A + B \right )^{T}$ и $A^{T} + B^{T}:$
    $$A + B= \begin{pmatrix}
    a_{11} + b_{11} &a_{12} + b_{12} & \cdots & a_{1n} + b_{1n}\\
    a_{21} + b_{21} &a_{21} + b_{21} & \cdots & a_{2n} + b_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} + b_{m1} &a_{m1} + b_{m1} & \cdots & a_{mn} + b_{mn}
    \end{pmatrix}. $$
    $$\left ( A + B \right )^{T}= \begin{pmatrix}
    a_{11} + b_{11} &a_{21} + b_{21} & \cdots & a_{1n} + b_{1n}\\
    a_{12} + b_{12} &a_{22} + b_{22} & \cdots & a_{2n} + b_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n} + b_{1n} &a_{2n} + b_{2n} & \cdots & a_{mn} + b_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    $$A^{T} + B^{T} = \begin{pmatrix}
    a_{11} + b_{11} &a_{21} + b_{21} & \cdots & a_{1n} + b_{1n}\\
    a_{12} + b_{12} &a_{22} + b_{22} & \cdots & a_{2n} + b_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{1n} + b_{1n} &a_{2n} + b_{2n} & \cdots & a_{mn} + b_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Получаем, что $\left ( A + B \right )^{T} = A^{T} + B^{T},$ что и требовалось доказать.

  7. $\left ( A \cdot B \right )^{T} = A^{T} \cdot B^{T}$
  8. Пусть $$ A = \begin{pmatrix}
    a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1n}\\
    a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    a_{m1} & a_{m2} & \cdots & a_{mn}
    \end{pmatrix}, \; B = \begin{pmatrix}
    b_{11} & b_{12} & \cdots & b_{1n}\\
    b_{21} & b_{22} & \cdots & b_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    b_{m1} & b_{m2} & \cdots & b_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    Проведём транспонирование матриц: $$ A^{T} = C = \begin{pmatrix}
    c_{11} & c_{21} & \cdots & c_{m1}\\
    c_{12} & c_{22} & \cdots & c_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    c_{1n} & c_{2n} & \cdots & c_{mn}
    \end{pmatrix}, \; B^{T} = D = \begin{pmatrix}
    d_{11} & d_{21} & \cdots & d_{m1}\\
    d_{12} & d_{22} & \cdots & d_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    d_{1n} & d_{2n} & \cdots & d_{mn}
    \end{pmatrix}.$$
    так, что $ с_{ji} = a_{ij},$ $ d_{\beta \alpha} = b_{\alpha \beta} $
    $$AB = F = \begin{pmatrix}
    f_{11} & f_{12} & \cdots & f_{1n}\\
    f_{21} & f_{22} & \cdots & f_{2n}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    f_{m1} & f_{m2} & \cdots & f_{mn}
    \end{pmatrix}. $$
    $$A^{T}B^{T} = G = \begin{pmatrix}
    g_{11} & g_{21} & \cdots & g_{m1}\\
    g_{12} & g_{22} & \cdots & g_{m2}\\
    \cdots & \cdots & \cdots & \cdots\\
    g_{1n} & g_{2n} & \cdots & g_{mn}
    \end{pmatrix}. $$
    Тогда, $$f_{ij} = \sum_{\alpha = 1}^{k} a_{i\alpha} b_{\alpha j},$$
    $$g_{ji} = \sum_{\alpha = 1}^{k}d_{j\alpha} c_{\alpha i} = \sum_{\alpha = 1}^{k} b_{\alpha j} a_{i \alpha} = \sum_{\alpha = 1}^{k} = a_{i\alpha} b_{\alpha j} = f_{ij}.$$
    Итак, $g_{ji} = f_{ij}$ при всех $i = 1, 2, …, m$ и $j = 1, 2, …, n, $ следовательно, $G = F^{T},$ т. е. $A^{T} B^{T}= \left ( A B \right )^{T} $.

      Примеры решения задач

      Пример 1

      Дана матрица $ A = \begin{pmatrix}
      5 & 2 & 6 \\
      1 & 4 & 9 \\
      8 & 3 & 10
      \end{pmatrix}.$ Составить матрицу $A^{T}.$

      Решение

      $A^{T} = \begin{pmatrix}
      5 & 2 & 6 \\
      1 & 4 & 9 \\
      8 & 3 & 10
      \end{pmatrix}^{T} = \begin{pmatrix}
      5 & 1 & 8 \\
      2 & 4 & 3 \\
      6 & 9 & 10
      \end{pmatrix}. $

      [свернуть]

      Пример 2

      Дана матрица $ A = \begin{pmatrix}
      11 & 0 & 9 \\
      7 & 23 & 0 \\
      1 & 11 & 4
      \end{pmatrix}.$ Найти $ \left ( 2 \cdot A \right )^{T}. $

      Решение

      Воспользуемся вторым свойством транспонирования матриц, где $\left ( \lambda \cdot A \right )^{T} = \lambda \cdot A^{T},$ получим: $$ 2 \cdot A^{T} =2 \begin{pmatrix}
      11 & 7 & 1 \\
      0 & 23 & 11 \\
      9 & 0 & 4
      \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}
      22 & 14 & 2 \\
      0 & 46 & 2 \\
      18 & 0 & 8
      \end{pmatrix}.$$

      [свернуть]

      Пример 3

      Даны две матрицы $ A = \begin{pmatrix}
      5 & 1 & 8 \\
      2 & 4 & 3 \\
      6 & 9 & 10
      \end{pmatrix} $ и $ B = \begin{pmatrix}
      11 & 7 & 1 \\
      0 & 23 & 11 \\
      9 & 0 & 4
      \end{pmatrix}.$
      Найти $ \left ( A + 3 \cdot B \right )^{T}.$

      Решение

      Найдём сумму матриц $A$ и $B:$
      $$A + 3 \cdot B = \begin{pmatrix}
      5 & 1 & 8 \\
      2 & 4 & 3 \\
      6 & 9 & 10
      \end{pmatrix} + \begin{pmatrix}
      33 & 21 & 3 \\
      0 & 69 & 33 \\
      27 & 0 & 12
      \end{pmatrix} = \begin{pmatrix}
      28 & 22 & 11 \\
      2 & 73 & 36 \\
      33 & 9 & 22
      \end{pmatrix}.$$

      Проведём транспонирование суммы матриц: $$\left ( A + 3 \cdot B \right )^{T} = \begin{pmatrix}
      28 & 22 & 11 \\
      2 & 73 & 36 \\
      33 & 9 & 22
      \end{pmatrix}^{T} = \begin{pmatrix}
      28 & 2 & 11 \\
      22 & 73 & 99 \\
      11 & 36 & 22
      \end{pmatrix}.$$

      [свернуть]

      Пример 4

      Даны две матрицы $ A = \begin{pmatrix}
      5 & 11 & 16 & 12 & 56 \\
      4 & 3 & 45 & 10 & 22\\
      5 & 1 & 9 & 56 & 14 \\
      33 & 23 & 34 & 45 & 89
      \end{pmatrix} $ и
      $$ B = \begin{pmatrix}
      12 & 10 & 15 & 11\\
      3 & 2 & 20 & 22\\
      1 & 4 & 8 & 2\\
      5 & 11 & 3 & 4\\
      16 & 4 & 11 & 12
      \end{pmatrix}.$$
      Найти $ \left ( A \cdot B \right )^{T}.$

      Решение

      Решим задачу двумя способами, используя 4 свойство.

      • Метод №1. Найдём преобразование матриц $A$ и $B:$ $$A \cdot B = \begin{pmatrix}
        5 & 11 & 16 & 12 \\
        4 & 3 & 45 & 10 \\
        5 & 1 & 9 & 56 \\
        33 & 23 & 34 & 45 \\
        56 & 22 & 14 & 89 \\
        \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix}
        12 & 10 & 15 & 11 & 16\\
        3 & 2 & 20 & 22 & 0\\
        1 & 4 & 8 & 2 & 11\\
        5 & 11 & 0 & 4 & 12\\
        \end{pmatrix} =$$
        $$= \begin{pmatrix}
        538 & 430 & 1151 & 1579 & 2081 \\
        849 & 565 & 1066 & 2166 & 2450 \\
        127 & 77 & 336 & 590 & 434 \\
        216 & 183 & 738 & 518 & 920 \\
        547 & 475 & 943 & 1388 & 2206 \\
        \end{pmatrix}. $$

        Проведём транспонирование матрицы:
        $$ \left ( A \cdot B \right )^{T} = \begin{pmatrix}
        538 & 849 & 127 & 216 & 547 \\
        430 & 565 & 77 & 183 & 475 \\
        1151 & 1066 & 336 & 738 & 943 \\
        1579 & 2166 & 590 & 518 & 1388 \\
        2081 & 2450 & 434 & 920 & 2206
        \end{pmatrix}. $$

      • Метод №2. Проведём транспонирование матриц $A$ и $B:$
        $$ A^{T} = \begin{pmatrix}
        5 & 4 & 5 & 33\\
        11 & 3 & 1 & 23\\
        16 & 45 & 9 & 34\\
        12 & 10 & 56 & 45\\
        56 & 22 & 14 & 89
        \end{pmatrix}.$$
        $$ B^{T} = \begin{pmatrix}
        12 & 3 & 1 & 5 & 16\\
        10 & 2 & 4 & 11 & 4\\
        15 & 20 & 8 & 3 & 11\\
        11 & 22 & 2 & 4 & 12
        \end{pmatrix}.$$

        Найдём произведение $A^{T}$ и $B^{T}:$
        $$A^{T} \cdot B^{T} = \begin{pmatrix}
        538 & 849 & 127 & 216 & 547 \\
        430 & 565 & 77 & 183 & 475 \\
        1151 & 1066 & 336 & 738 & 943 \\
        1579 & 2166 & 590 & 518 & 1388 \\
        2081 & 2450 & 434 & 920 & 2206
        \end{pmatrix}.
        $$

      • Оба метода показали одинаковый ответ, что также подтверждает свойство №4.

      [свернуть]

      Пример 5

      Дана транспонированная матрица $ A^{T} = \begin{pmatrix}
      1 & 3 & 22 & 21 \\
      2 & 11 & 1 & 12\\
      0 & 4 & 20 & 31\\
      6 & 15 & 50 & 9
      \end{pmatrix}.$ Найти первоначальную матрицу $A.$

      Решение

      Воспользуемся первым свойством транспонирования матриц, где $\left ( A^{T} \right )^{T} = A, $ получим:
      $$ \left ( A^{T} \right )^{T} = \begin{pmatrix}
      1 & 3 & 22 & 21 \\
      2 & 11 & 1 & 12\\
      0 & 4 & 20 & 31\\
      6 & 15 & 50 & 9
      \end{pmatrix}^{T} = \begin{pmatrix}
      1 & 2 & 9 & 6 \\
      3 & 11 & 4 & 15\\
      22 & 1 & 20 & 40\\
      21 & 12 & 31 & 9
      \end{pmatrix}. $$

      [свернуть]

      Смотрите также

      Операция транспонирования матриц и ее свойства

      Данный тест предназначен для проверки ваших знаний на тему «Операция транспонирования матриц и ее свойства». Удачи !

Теорема об аддитивной группе матриц

Теорема. Пусть $ M_{m\times n} \left ( P\right )$ — множество матриц размеров $m\times n$ над полем $P,$ «$+$» — операция сложения матриц. Тогда пара $\left ( M_{m\times n} \left ( P \right ),\,+\right )$ — абелева группа.

Для доказательства теоремы необходимо проверить аксиомы группы и коммутативность операции сложения матриц.

Для записи аксиом и свойств в общем виде будем использовать следующие обозначения:

Ассоциативность

В общем виде аксиома ассоциативности группы выглядит так: $$\forall g_{1},\,g_{2},\,g_{3}\in G\;\left (g_{1}\ast g_{2}\right )\ast g_{3}=g_{1}\ast \left (g_{2}\ast g_{3}\right ).$$ Запишем ее для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\forall A,B,C\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;\left ( A+B \right )+C=A+\left ( B+C \right ).$$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right),\; B=\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right),$$ $$C=\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$\left (A+B\right )+C=\left( \left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right) \right) +$$ $$+\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn}\end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n} \\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{matrix}\right)+$$ $$+\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn} &\end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}+c_{11}&a_{12}+b_{12}+c_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n}+c_{1n} \\a_{21}+b_{21}+c_{21}&a_{22}+b_{22}+c_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}+c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}+c_{m1}&a_{m2}+b_{m2}+c_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}+c_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$A+\left ( B+C \right )=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+$$ $$+\left(\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}c_{11}&c_{12} & \cdots &c_{1n} \\c_{21}&c_{22} & \cdots &c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\c_{m1}&c_{m2}&\cdots &c_{mn} \end{matrix}\right) \right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}b_{11}+c_{11}&b_{12}+c_{12} & \cdots &b_{1n}+c_{1n} \\b_{21}+c_{21}&b_{22}+c_{22} & \cdots &b_{2n}+c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}+c_{m1}&b_{m2}+c_{m2}&\cdots &b_{mn}+c_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}+c_{11}&a_{12}+b_{12}+c_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n}+c_{1n} \\a_{21}+b_{21}+c_{21}&a_{22}+b_{22}+c_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}+c_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot\\a_{m1}+b_{m1}+c_{m1}&a_{m2}+b_{m2}+c_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}+c_{mn} \end{matrix}\right).$$

$\left ( A+B \right )+C=A+\left ( B+C \right )\Rightarrow $ операция ассоциативна.

Аксиома нейтрального элемента

В общем виде аксиома нейтрального элемента группы выглядит так: $$\exists e\in G:\;\forall g\in G\;g\ast e=e\ast g=g.$$ Запишем ее для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\exists O\in M_{m\times n}\left ( P \right ):\;\forall A\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;A+O=O+A=A.$$ В нашем случае нейтральным элементом является нулевая матрица $O\in M_{m\times n}\left ( P \right ).$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right),\; O =\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right).$$$$A+O=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+0&a_{12}+0 & \cdots &a_{1n}+0 \\a_{21}+0&a_{22}+0 & \cdots &a_{2n}+0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+0&a_{m2}+0&\cdots &a_{mn}+0 \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=A.$$ $$O+A=\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}0+a_{11}&0+a_{12} & \cdots &0+a_{1n} \\0+a_{21}&0+a_{22} & \cdots &0+a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0+a_{m1}&0+a_{m2}&\cdots &0+a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=A.$$

$A+O=O+A=A\Rightarrow $ $O$ — нейтральный элемент.

Аксиома симметричных элементов

В общем виде аксиома симметричных элементов группы выглядит так: $$\forall g\in G\;\exists{g}’\in G:\;g\ast{g}’={g}’\ast g=e.$$ Запишем ее для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\forall A\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;\exists\left ( -A \right )\in M_{m\times n}\left ( P \right ):\;A+\left ( -A \right )=-A+A=O.$$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$-A=-\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}-a_{11}&-a_{12} & \cdots &-a_{1n} \\-a_{21}&-a_{22} & \cdots &-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}&-a_{m2}&\cdots &-a_{mn} \end{matrix}\right).$$ $$A+\left ( -A \right )=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}-a_{11}&-a_{12} & \cdots &-a_{1n} \\-a_{21}&-a_{22} & \cdots &-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}&-a_{m2}&\cdots &-a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}-a_{11}&a_{12}-a_{12} & \cdots &a_{1n}-a_{1n} \\a_{21}-a_{21}&a_{22}-a_{22} & \cdots &a_{2n}-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}-a_{m1}&a_{m2}-a_{m2}&\cdots &a_{mn}-a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)=O;$$$$-A+A=\left(\begin{matrix}-a_{11}&-a_{12} & \cdots &-a_{1n} \\-a_{21}&-a_{22} & \cdots &-a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}&-a_{m2}&\cdots &-a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix} -a_{11}+a_{11}&-a_{12}+a_{12} & \cdots &-a_{1n}+a_{1n} \\-a_{21}+a_{21}&-a_{22}+a_{22} & \cdots &-a_{2n}+a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\-a_{m1}+a_{m1}& -a_{m2}+a_{m2}&\cdots &-a_{mn}+a_{mn} \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix}0&0 & \cdots &0 \\0&0 & \cdots &0\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\0&0&\cdots &0 \end{matrix}\right)=O.$$

$A+\left ( -A \right )=-A+A=O \Rightarrow$ $A$ и $-A$ — симметричные элементы.

Коммутативность

Проверив все аксиомы, мы доказали, что $\left ( M_{m\times n} \left ( P \right ),\,+\right )$ — группа. Чтобы доказать, что она абелева, проверим коммутативность опреации.

Общий вид: $$\forall g_{1},g_{2}\in G\;g_{1}\ast g_{2}=g_{2}\ast g_{1}.$$ Для множества матриц размеров $m\times n:$ $$\forall A,B\in M_{m\times n}\left ( P \right )\;A+B=B+A.$$

Пусть $$A=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right),\; B=\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right);$$ $$A+B=\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\ \cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n} \\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{matrix}\right);$$ $$B+A=\left(\begin{matrix}b_{11}&b_{12} & \cdots &b_{1n} \\b_{21}&b_{22} & \cdots &b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}&b_{m2}&\cdots &b_{mn} \end{matrix}\right)+\left(\begin{matrix}a_{11}&a_{12} & \cdots &a_{1n} \\a_{21}&a_{22} & \cdots &a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}b_{11}+a_{11}&b_{12}+a_{12} & \cdots &b_{1n}+a_{1n} \\b_{21}+a_{21}&b_{22}+a_{22} & \cdots &b_{2n}+a_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\b_{m1}+a_{m1}&b_{m2}+a_{m2}&\cdots &b_{mn}+a_{mn} \end{matrix}\right)=$$ $$=\left(\begin{matrix}a_{11}+b_{11}&a_{12}+b_{12} & \cdots &a_{1n}+b_{1n} \\a_{21}+b_{21}&a_{22}+b_{22} & \cdots &a_{2n}+b_{2n}\\\cdot &\cdot &\cdot &\cdot \\a_{m1}+b_{m1}&a_{m2}+b_{m2}&\cdots &a_{mn}+b_{mn}\end{matrix}\right).$$

$A+B=B+A\Rightarrow$ операция коммутативна.

Доказав три аксиомы группы и коммутативность, мы доказали теорему об аддитивной группе матриц.

Литература

  1. Белозеров Г.С. Конспект лекций по линейной алгебре.
  2. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1980.-400 с., стр. 23-26
  3. Фадеев Д.К. Лекции по алгебре. М.: Наука, 1984.-416 с., стр. 242-244

Свойства определителей

Рассмотрим свойства определителей, на основе которых можно существенно облегчить их вычисление:

Свойство $1$

Определитель транспонированной матрицы равен определителю начальной матрицы: $\det A = \det A^{T}$.

Доказательство

Действительно, брать произведения элементов по одному из каждой строки и по одному из каждого столбца исходной матрицы — то же самое, что делать это по отношению к транспонированной матрице. Далее, номера строк для исходной матрицы — это номера столбцов для транспонированной, а номера столбцов исходной матрицы — суть номера строк транспонированной. Поэтому каждое слагаемое входит в состав определителя исходной матрицы и определителя транспонированной с одним и тем же множителем.

[свернуть]

Свойство $2$

Транспозиция (замена) двух строк (столбцов) матрицы — меняет знак определителя $$\det A = \begin{vmatrix} a_{11} & … & a_{1n} \\ .&.&. \\ a_{i1} & … & a_{in} \\ a_{j1} & … & a_{jn} \\ .&.&. \\ a_{n1} & … & a_{nn} \end{vmatrix} = -\begin{vmatrix} a_{11} & … & a_{1n} \\ .&.&. \\ a_{j1} & … & a_{jn}\\ a_{i1} & … & a_{in} \\ .&.&. \\ a_{n1} & … & a_{nn} \end{vmatrix}.$$

Доказательство

Действительно, по Теореме №$2$ о транспозиции — транспозиция меняет четность элементов перестановки. При перестановке двух строк, каждый элемент меняет знак, значит и сам определитель меняет знак.

[свернуть]

Свойство $3$

Умножение всей строки (столбца) на некий элемент $\alpha$ является аналогичным умножению всего определителя на этот элемент. Определитель с нулевой строкой (столбцом) равен нулю: $$ \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1 j} & \cdots & a_{1 n} \\a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2 j} & \cdots & a_{2 n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\\alpha a_{i 1} & \alpha a_{i 2} & \cdots & \alpha a_{i j} & \cdots & \alpha a_{i n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\a_{n 1} & a_{n 2} & \cdots & a_{n j} & \cdots & a_{n n}\end{vmatrix}= \alpha \cdot\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1 j} & \cdots & a_{1 n} \\ a_{21} & a_{22} & \cdots & a_{2 j} & \cdots & a_{2 n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ a_{i 1} & a_{i 2} & \cdots & a_{i j} & \cdots & a_{i n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\a_{n 1} & a_{n 2} & \cdots & a_{n j} & \cdots & a_{n n}\end{vmatrix}.$$

Доказательство

Пусть на $\alpha$ умножаются все элементы $i$-той строки. Каждый член определителя содержит $1$ элемент из этой строки, поэтому всякий член определителя приобретает общий множитель $\alpha$, а это значит что и сам определитель умножается на $\alpha$.

[свернуть]

Свойство $4$

Если все элементы $i$-той строки (столбца) матрицы определителя разбить в сумму двух строк: $$a_{i j}=b_{j}+c_{j}, \quad j=1, \ldots, n$$ то и саму матрицу можно будет разбить на две, у которых все строки (столбцы) кроме $i$-той — такие же как у первой матрицы, а $i$-тая строка состоит из $b_{j}$ в первой матрице определителя, и из элементов $c_{j}$ во втором.

Доказательство

Действительно, любой член матрицы определителя можно представить в виде произведения: $$\begin{aligned}a_{1 \alpha_{1}} a_{2 \alpha_{2}} \ldots a_{i \alpha_{i}} \ldots a_{n \alpha_{n}}&=a_{1 \alpha_{1}} a_{2 \alpha_{2}} \ldots\left(b_{\alpha_{i}}+c_{\alpha_{i}}\right)\ldots a_{n \alpha_{n}}=\\&=a_{1 \alpha_{1}} a_{2 \alpha_{2}} \ldots b_{\alpha_{i}} \ldots a_{n \alpha_{n}}+a_{1\alpha_{1}} a_{2 \alpha_{2}} \ldots c_{\alpha_{i}} \ldots a_{n\alpha_{n}}.\end{aligned}.$$ Объединяя первые слагаемые этого выражения, мы получим матрицу определителя, где в первой матрице в $i$-той строке вместо элементов $a_{i j}$ стоят элементы$b_{j} .$ Соответственно вторые слагаемые составляют матрицу определителя, с элементами $c_{j}$ таким образом: $$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \cdots & a_{1 n} \\a_{1}+c_{1} & b_{2}+c_{2} & \dots & b_{n}+c_{n} \\a_{n 1} & a_{n 2} & \dots & a_{n n}\end{vmatrix}=$$$$=\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \dots a_{1 n} \\b_{1} & b_{2} & \dots & b_{n} \\a_{n 1} & a_{n 2} & \dots & a_{nn}\end{vmatrix}+\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1 n} \\c_{1} & c_{2} &\dots & c_{n} \\a_{n 1} & a_{n 2} & \dots & a_{n n}\end{vmatrix}.$$

[свернуть]

Свойство $5$

Определитель верхней (нижней) треугольной матрицы есть произведение элементов ее главной диагонали $$\begin{vmatrix}a_{11} & a_{12} & a_{13} & \cdots & a_{1 n} \\0 & a_{22} & a_{23} & \cdots & a_{2 n} \\0 & 0 & a_{33} & \cdots & a_{3 n} \\\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\0 & 0 & 0 & \cdots & a_{n n}\end{vmatrix}=a_{11} \cdot a_{22} \cdot a_{33} \cdot \ldots \cdot a_{n n}.$$

Доказательство

Действительно, так как определитель есть произведение одного из элементов строки (столбца) его матрицы, то у первого столбца единственным будет $a_{11}$, во втором столбце — $a_{22}$ т.к. у первой строки $a_{11}$, третьим элементом — только $a_{33}$, далее аналогично.

[свернуть]

Свойство $6$

Если в матрице определителя одна строка будет результатом ее сложения с другой строкой и умножения на число, определитель не изменится . $$\begin{vmatrix}a_{11}& \cdots & \cdots & \cdots & a_{1n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \\ a_{i 1} & a_{i 2} & a_{i 3} & \cdots & a_{i n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ a_{j 1} & a_{j 2} & a_{j 3} & \cdots & a_{j n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ a_{n1}& \cdots & \cdots & \cdots & a_{nn}\end{vmatrix}=$$$$=\begin{vmatrix}a_{11}& \cdots & \cdots & \cdots & a_{1n} \\\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ a_{i 1} & a_{i 2} & a_{i 3} & \cdots & a_{i n} \\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ a_{k 1}+k a_{i 1} & a_{k 2}+k a_{i 2} & a_{k 3}+k a_{i 3} & \cdots & a_{k n}+k a_{i n} \\ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots\\ a_{n1}& \cdots & \cdots & \cdots & a_{nn}\end{vmatrix}\cdot$$

Доказательство

Этот определитель можно представить в виде суммы определителей (по $4$ свойству), в итоге получится $2$ определителя, один из которых будет равен нулю, из-за равенства двух строк, а второй будет исходным.

[свернуть]

Пример $1$

Вычислить определитель $$\det A=\begin{vmatrix}6 & 1 & 6 \\12 & 2 & 12 \\9 & 2 & 5\end{vmatrix}.$$

Решение

Выносим $2$ из второй строки определителя: $$\det A = \begin{vmatrix}6 & 1 & 6 \\12 & 2 & 12 \\9 & 2 & 5\end{vmatrix} = 2\begin{vmatrix}6 & 1 & 6 \\6 & 1 & 6 \\9 & 2 & 5\end{vmatrix} = 0.$$ Видим что у определителя две равных строки соответственно определитель равен нулю

[свернуть]

Пример $2$

Вычислить определитель$$\det A =\begin{vmatrix}12& 5 & 1 & 5 & 19 \\0 & 8 & 2 & 12 & 9 \\0 & 0 & 4 & 27 & 41 \\0 & 0 & 0 & 5 & 13 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 7\end{vmatrix}$$

Решение

По пятому свойству, определитель треугольной матрицы равен произведению элементов главной диагонали: $$\det A=\begin{vmatrix}12& 5 & 1 & 5 & 19 \\0 & 8 & 2 & 12 & 9 \\0 & 0 & 4 & 27 & 41 \\0 & 0 & 0 & 5 & 13 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 7\end{vmatrix}=12\cdot8\cdot4\cdot5\cdot7=13440.$$

[свернуть]

Пример $3$

Проверьте, будет ли определитель транспонированной матрицы равен исходной:$$\begin{Vmatrix}3 & 3 & -1 \\4 & 1 & 3 \\1 & -2 & -2\end{Vmatrix}.$$

Решение

$$\begin{vmatrix}3 & 3 & -1 \\4 & 1 & 3 \\1 & -2 & -2 \end{vmatrix}=$$$$=(-6)-(-18)-(-24) + 8 + 9 — (-1)=54$$$$\begin{vmatrix}3 & 4 & 1 \\3 & 1 & -2 \\-1 & 3 & -2 \end{vmatrix}=(-6)-(-18)-(-24)+8+9- (-1)=54.$$ Действительно, определитель транспонированной матрицы равен исходной

[свернуть]

Пример 4

Вычислите определитель треугольной матрицы: $$\begin{Vmatrix}3 & 0 & 0 \\4 & 1 & 0 \\1 & -2 & -2 \end{Vmatrix}.$$

Решение

Воспользуемся пятым свойством: $$\begin{vmatrix}3 & 0 & 0 \\4 & 1 & 0 \\1 & -2 & -2 \end{vmatrix} = 3\cdot1\cdot-2 = -6$$

Пример $5$

Вычислите определитель: $$\begin{vmatrix}6 & 5 & 9 & 3 \\2 & 1 & 0 & 4 \\0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 12 & 8 & 2 \end{vmatrix}.$$

Решение
[свернуть]

По $3$ свойству, матрица определителя, содержащая нулевую строку равна нулю. Ответ $\det A=0$

[свернуть]

Смотрите также

  1. Конспект Белозерова Г.С. по алгебре — Глава IV.
  2. Курош А.Г. Курс высшей алгебры М.: Наука, 1968, издание 9, глава 1, §4, «Определители n-го порядка»
  3. В.Воеводин Линейная алгебра М.: Наука, 1980, глава 7, §62, «Матрицы и определители» — стр 201

Свойства Определителей

Проверьте себя на знание материала «Свойства Определителей»

Теорема Лапласа (без доказательства)

Итак, прежде чем перейти к методу использования теоремы Лапласа, необходимо рассмотреть несколько важных определений.

Определение Пусть дана матрица $A \in M_{m \times n}(P).$ Возьмем в ней любые $i$ строк и $i$ столбцов, причем $i > 0$ и $i$ меньше минимального из $m$ и $n.$ Элементы, которые располагаются на пересечении выбранных строк и столбцов, образуют матрицу $i-$го порядка. Определитель этой матрицы называется минором $i-$го порядка исходной матрицы. Если порядок минора равен единице, то минор является элементом исходной матрицы.

Пример 1 Пусть дан определитель четвертого порядка $$ \begin{vmatrix} -8 & -5 & 2 & 7 \\ 1 & 3 & -9 & -3 \\ 4 & -4 & -1 & 9 \\ -5 & 3 & -4 & 8 \end{vmatrix}.$$ Выберем, например, $2$-й и $4$-й столбцы и $1$-ю и $3$-ю строки. Таким образом, элементы, стоящие на пересечении этих столбцов и строк образуют минор $2-$го порядка: $$ \begin{vmatrix} -5 & 7 \\ -4 & 9 \end{vmatrix} = -45 + 28 = -17.$$ Также мы можем выбрать любые строки и столбцы для получения миноров.

Определение Пусть дана матрица $A \in M_m(P).$ Выберем в ней минор $i-$го порядка, такой, что $i > 0$ и $i < m.$ Если мы вычеркнем строки и столбцы матрицы, в которых лежит данный минор, то мы получим новую матрицу. Определитель новой матрицы называется дополнительным минором к исходному.

Пример 2 Возьмем определитель и его минор $2-$го порядка из первого примера. Дополнительным минором к нему будет $$ \begin{vmatrix} 1 & -9 \\ -5 & -4 \end{vmatrix} = -4-45 = -49.$$

Определение Пусть дана матрица $A \in M_m(P).$ Выберем в ней минор $i-$го порядка, такой, что $i > 0$ и $i < m.$ Если мы умножим дополнительный к нему минор на число $(-1)^{S_1 + S_2}$, в котором $S_1$ — это сумма номеров строк, а $S_2$ — это сумма номеров столбцов, в которых лежит исходный минор, то мы получим алгебраическое дополнение к этому минору.

Пример 3 Пусть дан определитель пятого порядка $$ \begin{vmatrix} -7 & 5 & 3 & -2 & 6 \\ 9 & -8 & 7 & 3 & -4 \\ 0 & 1 & -1 & -5 & 9 \\ -3 & 2 & -2 & -4 & -8 \\ 4 & 9 & 5 & -1 & 1 \end{vmatrix}.$$ Выберем в нем, к примеру $1-$ю и $4-$ю строки, а также $2-$й и $5-$й столбцы. Тогда на пересечении выбранных строк и столбцов образуется минор $2-$го порядка $$ \begin{vmatrix} 5 & 6 \\ 2 & -8 \end{vmatrix} = -40-12 = -52.$$ Дополнительным минором к нему будет $$ \begin{vmatrix} 9 & 7 & 3 \\ 0 & -1 & -5 \\ 4 & 5 & -1 \end{vmatrix} = 9 + 0-140 + 12 + 0 + 225 = 106.$$ Наконец, алгебраическим дополнением к минору будет $$ \begin{vmatrix} 9 & 7 & 3 \\ 0 & -1 & -5 \\ 4 & 5 & -1 \end{vmatrix} \cdot (-1)^{(1 + 4) + (2 + 5)} = 106 \cdot (-1)^{12} = 106,$$ где степени $-1$ являются таковыми, так как элементы минора исходного определителя располагаются в $1-$й и $4-$й строках и во $2-$м и в $5-$м столбцах.

Итак, разобравшись с приведенными выше определениями, можно приступать к формулированию теоремы.

Теорема (Лапласа) Если в определителе порядка $m$ выбрать $i$ строк (столбцов), где $i > 0$ и $i < m,$ то данный определитель будет равняться сумме миноров, которые расположены в этих строках (столбцах), умноженных на их алгебраические дополнения. Эти миноры будут иметь $i-$й порядок.

Таким образом, благодаря теореме Лапласа, при вычислении определителя $m-$го порядка, мы можем вычислить несколько определителей более малых порядков ($i$), что упрощает нам задачу.

Следствием (а также частным случаем, для которого $i = 1$) из теоремы Лапласа является Теорема о разложении определителя по строке.

Примеры решения задач

Пример 4 Найти определитель матрицы $4-$го порядка $$\begin{pmatrix} 3 & 5 & 6 & 9 \\ -1 & 7 & 2 & -5 \\ 0 & 4 & 1 & 2 \\ -3 & -6 & 5 & 0 \end{pmatrix}.$$ Разложим определитель этой матрицы по теореме Лапласа, выбрав $1-$ю и $3-$ю строки: $$\begin{vmatrix} 3 & 5 & 6 & 9 \\ -1 & 7 & 2 & -5 \\ 0 & 4 & 1 & 2 \\ -3 & -6 & 5 & 0 \end{vmatrix} = (-1)^{(1 + 3) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} 3 & 5 \\ 0 & 4 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 2 & -5 \\ 5 & 0 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(1 + 3) + (1 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 3 & 6 \\ 0 & 1 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 7 & -5 \\ -6 & 0 \end{vmatrix} + (-1)^{(1 + 3) + (1 + 4)} \cdot \begin{vmatrix} 3 & 9 \\ 0 & 2 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 7 & 2 \\ -6 & 5 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(1 + 3) + (2 + 4)} \cdot \begin{vmatrix} 5 & 9 \\ 4 & 2 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} -1 & 2 \\ -3 & 5 \end{vmatrix} + (-1)^{(1 + 3) + (3 + 4)} \cdot \begin{vmatrix} 6 & 9 \\ 1 & 2 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} -1 & 7 \\ -3 & -6 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(1 + 3) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 5 & 6 \\ 4 & 1 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} -1 & -5 \\ -3 & 0 \end{vmatrix} = (-1)^7 \cdot (12-0) \cdot (0 + 25) +$$ $$+ (-1)^8 \cdot (3-0) \cdot (0-30) + (-1)^9 \cdot (6-0) \cdot (35 + 12) +$$ $$+ (-1)^{10} \cdot (10-36) \cdot (-5 + 6) + (-1)^{11} \cdot (12-9) \cdot (6 + 21) +$$ $$+ (-1)^9 \cdot (5-24) \cdot (0-15) = -(12 \cdot 25)-3 \cdot 30-6 \cdot 47-26 \cdot 1-3 \cdot 27-$$ $$-(19 \cdot 15) = -300-90-282-26-81-285 = -1064.$$

Как мы могли заметить, для нахождения определителя $4-$го порядка нам понадобилось искать лишь определители $2-$го порядка, что намного легче. Разберем этот пример подробнее.

Для начала, вторым множителем каждого слагаемого является минор, расположенный в выбранных в начале решения строках. Мы берем все существующие в данных строках миноры. Далее, первым множителем каждого слагаемого является $(-1)$ в степени, которая является суммой номеров строк и столбцов, в которых расположен соответствующий минор. Третьим же множителем является дополнительный минор к соответствующему. Произведение дополнительного минора и $(-1)$ в соответствующей степени образует алгебраическое дополнение к своему минору.

Таким образом мы расписываем все миноры, находящиеся в выбранных строках, умножаем на их алгебраические дополнения и суммируем полученные произведения. После этого решаем полученное выражение, приходя к ответу, который является значением определителя исходной матрицы.

Пример 5 Найти определитель матрицы $4-$го порядка $$\begin{pmatrix} 1 & 4 & -3 & 0 \\ 5 & -2 & 1 & 7 \\ 0 & 2 & -6 & 4 \\ -5 & 1 & 0 & 2 \end{pmatrix}.$$

Решение

Разложим определитель данной матрицы по теореме Лапласа по $2-$му и $3-$му столбцам: $$\begin{vmatrix} 1 & 4 & -3 & 0 \\ 5 & -2 & 1 & 7 \\ 0 & 2 & -6 & 4 \\ -5 & 1 & 0 & 2 \end{vmatrix} = (-1)^{(1 + 2) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 4 & -3 \\ -2 & 1 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 0 & 4 \\ -5 & 2 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(1 + 3) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 4 & -3 \\ 2 & -6 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 5 & 7 \\ -5 & 2 \end{vmatrix} + (-1)^{(1 + 4) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 4 & -3 \\ 1 & 0 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 5 & 7 \\ 0 & 4 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(2 + 3) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} -2 & 1 \\ 2 & -6 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 1 & 0 \\ -5 & 2 \end{vmatrix} + (-1)^{(2 + 4) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} -2 & 1 \\ 1 & 0 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 4 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(3 + 4) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 2 & -6 \\ 1 & 0 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 1 & 0 \\ 5 & 7 \end{vmatrix} = (-1)^8 \cdot (4-6) \cdot (0 + 20) +$$ $$+ (-1)^9 \cdot (-24 + 6) \cdot (10 + 35) + (-1)^{10} \cdot (0 + 3) \cdot (20-0) +$$ $$+ (-1)^{10} \cdot (12-2) \cdot (2-0) + (-1)^{11} \cdot (0-1) \cdot (4-0) +$$ $$+ (-1)^{12} \cdot (0 + 6) \cdot (7-0) = -2 \cdot 20 + 18 \cdot 45 + 3 \cdot 20 + 10 \cdot 2 + 1 \cdot 4 +$$ $$+ 6 \cdot 7 = -40 + 810 + 60 + 20 + 4 + 42 = 896. $$

[свернуть]

Пример 6 Найти определитель матрицы $4-$го порядка $$\begin{pmatrix} 7 & 9 & 12 & 0 \\ 4 & 5 & -3 & 1 \\ 0 & 2 & 4 & -5 \\ 11 & -7 & 9 & 8 \end{pmatrix}.$$

Решение

Разложим определитель данной матрицы по теореме Лапласа по $2-$й и $4-$й строкам: $$\begin{vmatrix} 7 & 9 & 12 & 0 \\ 4 & 5 & -3 & 1 \\ 0 & 2 & 4 & -5 \\ 11 & -7 & 9 & 8 \end{vmatrix} = (-1)^{(2 + 4) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} 4 & 5 \\ 11 & -7 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 12 & 0 \\ 4 & -5 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(2 + 4) + (1 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 4 & -3 \\ 11 & 9 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 9 & 0 \\ 2 & -5 \end{vmatrix} + (-1)^{(2 + 4) + (1 + 4)} \cdot \begin{vmatrix} 4 & 1 \\ 11 & 8 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 9 & 12 \\ 2 & 4 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(2 + 4) + (2 + 3)} \cdot \begin{vmatrix} 5 & -3 \\ -7 & 9 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 7 & 0 \\ 0 & -5 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(2 + 4) + ( 2 + 4)} \cdot \begin{vmatrix} 5 & 1 \\ -7 & 8 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 7 & 12 \\ 0 & 4 \end{vmatrix} + (-1)^{(2 + 4) + (3 + 4)} \cdot \begin{vmatrix} -3 & 1 \\ 9 & 8 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 7 & 9 \\ 0 & 2 \end{vmatrix} =$$ $$= (-1)^9 \cdot (-28-55) \cdot (-60-0) + (-1)^{10} \cdot (36 + 33) \cdot (-45-0) +$$ $$+ (-1)^{11} \cdot (32-11) \cdot (36-24) + (-1)^{11} \cdot (45-21) \cdot (-35-0) +$$ $$+ (-1)^{12} \cdot (40 + 7) \cdot (28-0) + (-1)^{13} \cdot (-24-9) \cdot (14-0) = -83 \cdot 60-69 \cdot $$ $$ \cdot 45-21 \cdot 12 + 24 \cdot 35 + 47 \cdot 28 + 33 \cdot 14 = -4980-3105-252 + 840 +$$ $$+ 1316 + 462 = -5719. $$

[свернуть]

Пример 7 Найти определитель матрицы $4-$го порядка $$\begin{pmatrix} -5 & 7 & 12 & 0 \\ 11 & -2 & 6 & 10 \\ 2 & 15 & 1 & -3 \\ 4 & -1 & 14 & 5 \end{pmatrix}.$$

Решение

Разложим определитель данной матрицы по теореме Лапласа по $1-$му и $2-$му столбцам: $$\begin{vmatrix} -5 & 7 & 12 & 0 \\ 11 & -2 & 6 & 10 \\ 2 & 15 & 1 & -3 \\ 4 & -1 & 14 & 5 \end{vmatrix} = (-1)^{(1 + 2) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} -5 & 7 \\ 11 & -2 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 1 & -3 \\ 14 & 5 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(1 + 3) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} -5 & 7 \\ 2 & 15 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 6 & 10 \\ 14 & 5 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(1 + 4) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} -5 & 7 \\ 4 & -1 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 6 & 10 \\ 1 & -3 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(2 + 3) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} 11 & -2 \\ 2 & 15 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 12 & 0 \\ 14 & 5 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(2 + 4) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} 11 & -2 \\ 4 & -1 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 12 & 0 \\ 1 & -3 \end{vmatrix} +$$ $$+ (-1)^{(3 + 4) + (1 + 2)} \cdot \begin{vmatrix} 2 & 15 \\ 4 & -1 \end{vmatrix} \cdot \begin{vmatrix} 12 & 0 \\ 6 & 10 \end{vmatrix} = (-1)^6 \cdot (10-77) \cdot (5 + 42) +$$ $$+ (-1)^7 \cdot (-75-14) \cdot (30-144) + (-1)^8 \cdot (5-28) \cdot (-18-10) +$$ $$+ (-1)^8 \cdot (165 + 4) \cdot (60-0) + (-1)^9 \cdot (-11 + 8) \cdot (-36-0) +$$ $$+ (-1)^{10} \cdot (-2-60) \cdot (120-0) = -67 \cdot 47-89 \cdot 110 + 23 \cdot 28 + 169 \cdot 60-$$ $$-3 \cdot 36-62 \cdot 120 = -3149-9790 + 644 + 10140-108-7440 = -9703. $$

[свернуть]

Смотрите также

  1. А. И. Кострикин Введение в алгебру М.: Наука, 1994, Глава 3, §3, «Упражнения» (стр. 150)
  2. Курош А.Г. Курс высшей алгебры М.: Наука, 1968, Глава 1, §6, «Вычисление определителей» (стр. 51)
  3. Личный конспект, составленный на основе лекций Г. С. Белозерова.

Теорема Лапласа

Тест на проверку знаний о теореме Лапласа и определений, необходимых для формулировки данной теоремы.