从零推导的行列式性质

上一篇文章《如何定义行列式?从逆序数到行列式的行展开!》中,我们从逆序数的角度出发,定义了行列式,并且推导出了行列式的行展开公式。

在本篇文章中,我们将继续推导行列式的性质。首先我们主要还是采用第三公理化(递归法)的视角来进行计算,逆序数的视角仅作为补充,我个人认为理由递归法的递推公式比较容易进行数学归纳法的证明。

定义回顾

递归法定义(第三公理化定义)

设AA为n×nn\times n矩阵,aija_{ij}为AA的第ii行第jj列元素,MijM_{ij}为去掉AA的第ii行第jj列元素后得到的(n−1)×(n−1)(n-1)\times(n-1)矩阵,则行列式定义如下: det⁡(A)=∑j=1naij(−1)i+jdet⁡(Mij)∣aij∣=aij\begin{aligned} \det(A) &= \sum_{j=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})\ |a_{ij}| &= a_{ij} \end{aligned} 其中ii可以取任意整数1≤i≤n1\leq i\leq n,通常取i=1i=1。

逆序数定义

设AA为n×nn\times n矩阵,aija_{ij}为AA的第ii行第jj列元素,则行列式定义如下: det⁡(A)=∑σ∈Sn(−1)τ(σ)∏i=1naiσ(i)\det(A) = \sum_{\sigma\in S_n} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^n a_{i\sigma(i)}

先计算一些常用的行列式

nn 阶下三角行列式

设AA为nn阶下三角矩阵(当i<ji<j时,aij=0a_{ij}=0,即主对角线以上元素为 00),则AA的行列式为: det⁡(A)=∏i=1naii\det(A) = \prod_{i=1}^n a_{ii}

证明:对 nn 作数学归纳法,当n=1,2n=1,2时,结论显然成立。

假设结论对n−1n-1阶下三角行列式成立,则由定义得 Dn=(−1)1+1a11Dn−1=a11∏i=2naii=∏i=1naii\begin{aligned} D_n &= (-1)^{1+1}a_{11}D_{n-1}\ &= a_{11}\prod_{i=2}^n a_{ii}\ &= \prod_{i=1}^n a_{ii} \end{aligned} 其中DnD_n为nn阶下三角行列式,Dn−1D_{n-1}为去掉DnD_n的第一行第一列元素后得到的(n−1)(n-1)阶下三角行列式。

因此结论对nn阶下三角行列式成立。

nn 阶上三角行列式

设AA为nn阶上三角矩阵(当i>ji>j时,aij=0a_{ij}=0,即主对角线以下元素为 00),则AA的行列式为: det⁡(A)=∏i=1naii\det(A) = \prod_{i=1}^n a_{ii}

证明:对 nn 作数学归纳法,当n=1,2n=1,2时,结论显然成立。

假设结论对n−1n-1阶上三角行列式成立,则由定义得 Dn=(−1)n+nannDn−1=ann∏i=1n−1aii=∏i=1naii\begin{aligned} D_n &= (-1)^{n+n}a_{nn}D_{n-1}\ &= a_{nn}\prod_{i=1}^{n-1} a_{ii}\ &= \prod_{i=1}^n a_{ii} \end{aligned} 其中DnD_n为nn阶上三角行列式,Dn−1D_{n-1}为去掉DnD_n的第nn行第nn列元素后得到的(n−1)(n-1)阶上三角行列式。

因此结论对nn阶上三角行列式成立。

nn 阶对角行列式

设AA为nn阶对角矩阵(当i≠ji\neq j时,aij=0a_{ij}=0),则AA的行列式为: det⁡(A)=∏i=1naii\det(A) = \prod_{i=1}^n a_{ii}

证明:对 nn 作数学归纳法,当n=1,2n=1,2时,结论显然成立。

假设结论对n−1n-1阶对角行列式成立,则由定义得 Dn=(−1)1+1a11Dn−1=a11∏i=2naii=∏i=1naii\begin{aligned} D_n &= (-1)^{1+1}a_{11}D_{n-1}\ &= a_{11}\prod_{i=2}^n a_{ii}\ &= \prod_{i=1}^n a_{ii} \end{aligned} 其中DnD_n为nn阶对角行列式,Dn−1D_{n-1}为去掉DnD_n的第一行第一列元素后得到的(n−1)(n-1)阶对角行列式。

因此结论对nn阶对角行列式成立。

nn 阶反对角行列式

设AA为nn阶反对角矩阵(当i+j≠n+1i+j\neq n+1时,aij=0a_{ij}=0),则AA的行列式为: det⁡(A)=(−1)n(n−1)2∏i=1nai(n−i+1)\det(A) = (-1)^{\frac{n(n-1)}{2}}\prod_{i=1}^n a_{i(n-i+1)}

证明:对 nn 作数学归纳法,当n=1,2n=1,2时,结论显然成立。

假设结论对n−1n-1阶反对角行列式成立,则由定义得 Dn=(−1)1+na1nDn−1=(−1)1+na1n(−1)(n−1)(n−2)2∏i=2nai(n−i+1)=(−1)n(n−1)2∏i=1nai(n−i+1)\begin{aligned} D_n &= (-1)^{1+n}a_{1n}D_{n-1}\ &= (-1)^{1+n}a_{1n}(-1)^{\frac{(n-1)(n-2)}{2}}\prod_{i=2}^n a_{i(n-i+1)}\ &= (-1)^{\frac{n(n-1)}{2}}\prod_{i=1}^n a_{i(n-i+1)} \end{aligned} 其中DnD_n为nn阶反对角行列式,Dn−1D_{n-1}为去掉DnD_n的第一行第nn列元素后得到的(n−1)(n-1)阶反对角行列式。

因此结论对nn阶反对角行列式成立。

也可以通过计算得到:

Dn=(−1)1+na1nDn−1Dn−1=(−1)1+(n−1)a2(n−1)Dn−2⋮D2=(−1)1+2a(n−1)2D1D1=ann\begin{aligned} D_n &= (-1)^{1+n}a_{1n}D_{n-1}\ D_{n-1} &= (-1)^{1+(n-1)}a_{2(n-1)}D_{n-2}\ \vdots\ D_2 &= (-1)^{1+2}a_{(n-1)2}D_1\ D_1 &= a_{nn} \end{aligned}

将上面各式相乘,得到 Dn=(−1)1+n(−1)1+(n−1)⋯(−1)1+2a1na2(n−1)⋯a(n−1)2ann=(−1)n(n−1)2∏i=1nai(n−i+1)\begin{aligned} D_n &= (-1)^{1+n}(-1)^{1+(n-1)}\cdots(-1)^{1+2}a_{1n}a_{2(n-1)}\cdots a_{(n-1)2}a_{nn}\ &= (-1)^{\frac{n(n-1)}{2}}\prod_{i=1}^n a_{i(n-i+1)} \end{aligned}

nn 阶行列式的性质

性质 1:行列式与矩阵的转置相等

det⁡(A)=det⁡(AT)\det(A) = \det(A^T)

证明: 由定义得

det⁡(AT)=define∑σ∈Sn(−1)τ(σ)∏i=1nbiσ(i)=bij=aji∑σ∈Sn(−1)τ(σ)∏i=1naσ(i)i\begin{aligned} \det(A^T) &\xlongequal{\mathrm{define}} \sum_{\sigma\in S_n} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^n b_{i\sigma(i)}\ &\xlongequal{b_{ij}=a_{ji}} \sum_{\sigma\in S_n} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^n a_{\sigma(i)i}\ \end{aligned}

det⁡(A)=∑σ∈Sn(−1)τ(σ)∏i=1naiσ(i)=∑σ∈Sn(−1)τ(σ)∏i=1naσ−1(i)i=∑σ∈Sn(−1)τ(σ−1)∏i=1naσ−1(i)i=∑ρ∈Sn(−1)τ(ρ)∏i=1naρ(i)i\begin{aligned} \det(A) &= \sum_{\sigma\in S_n} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^n a_{i\sigma(i)}\ &= \sum_{\sigma\in S_n} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^n a_{\sigma^{-1}(i)i}\ &= \sum_{\sigma\in S_n} (-1)^{\tau(\sigma^{-1})}\prod_{i=1}^n a_{\sigma^{-1}(i)i}\ &= \sum_{\rho\in S_n} (-1)^{\tau(\rho)}\prod_{i=1}^n a_{\rho(i)i}\ \end{aligned}

因此 det⁡(A)=det⁡(AT)\det(A) = \det(A^T)。

作者的话:你猜我为啥不用递归法定义来证明?

性质 2:行列式可以按任意一行(列)展开

det⁡(A)=∑j=1naij(−1)i+jdet⁡(Mij)=∑i=1naij(−1)i+jdet⁡(Mij)\det(A) = \sum_{j=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij}) = \sum_{i=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})

证明: 由定义得 det⁡A=∑σ∈Sn(−1)τ(σ)∏i=1naiσ(i)=∑j=1naij∑σ∈Snσ(i)=j(−1)τ(σ)∏k=1k≠inakσ(k)=∑j=1naij(−1)i+j∑ρ∈Sn−1(−1)τ(ρ)∏k=1n−1ak′ρ(k′)=∑j=1naij(−1)i+jdet⁡(Mij)\begin{aligned} \det{A} &=\sum_{\sigma \in S_n} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{i=1}^n a_{i\sigma(i)}\ &=\sum_{j=1}^n a_{ij}\sum_{\substack{\sigma \in S_n \ \sigma(i)=j}} (-1)^{\tau(\sigma)}\prod_{\substack{k=1 \ k\neq i}}^n a_{k\sigma(k)}\ &=\sum_{j=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\sum_{\rho \in S_{n-1}} (-1)^{\tau(\rho)}\prod_{k=1}^{n-1} a_{k'\rho(k')}\ &=\sum_{j=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij}) \end{aligned} 其中k′={kk<ik+1k≥ik'=\begin{cases}k & k<i\ k+1 & k\geq i\end{cases}

同理,由性质 1 可得 det⁡(A)=∑i=1naij(−1)i+jdet⁡(Mij)\det(A) = \sum_{i=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})

性质 3:行列式的线性性质

  1. 若将矩阵AA的某一行(列)乘以常数kk,则行列式也乘以kk,即 det⁡(B)=kdet⁡(A)\det(B) = k\det(A) 其中BB为将矩阵AA的第ii行(列)乘以常数kk后得到的矩阵。
  2. 若将矩阵AA的某一行(列)拆成两行(列)的和,则行列式也拆成两项的和,即 det⁡(B)=det⁡(A)+det⁡(C)\det(B) = \det(A) + \det(C) 其中BB为将矩阵AA的第ii行(列)拆成两行(列)的和后得到的矩阵,CC为将矩阵AA的第ii行(列)替换成另一行(列)后得到的矩阵。

证明: 由定义得 det⁡(B)=∑j=1nbij(−1)i+jdet⁡(Mij)=∑j=1nkaij(−1)i+jdet⁡(Mij)=kdet⁡(A)\begin{aligned} \det(B) &= \sum_{j=1}^n b_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})\ &= \sum_{j=1}^n k a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})\ &= k\det(A) \end{aligned} 其中BB为将矩阵AA的第ii行(列)乘以常数kk后得到的矩阵。

同理,若将矩阵AA的第ii行(列)拆成两行(列)的和,则 det⁡(B)=∑j=1nbij(−1)i+jdet⁡(Mij)=∑j=1n(aij+cij)(−1)i+jdet⁡(Mij)=∑j=1naij(−1)i+jdet⁡(Mij)+∑j=1ncij(−1)i+jdet⁡(Mij)=det⁡(A)+det⁡(C)\begin{aligned} \det(B) &= \sum_{j=1}^n b_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})\ &= \sum_{j=1}^n (a_{ij}+c_{ij})(-1)^{i+j}\det(M_{ij})\ &= \sum_{j=1}^n a_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij}) + \sum_{j=1}^n c_{ij}(-1)^{i+j}\det(M_{ij})\ &= \det(A) + \det(C) \end{aligned} 其中BB为将矩阵AA的第ii行(列)拆成两行(列)的和后得到的矩阵,CC为将矩阵AA的第ii行(列)替换成另一行(列)后得到的矩阵。

上述性质使用逆序数定义也可以证明,读者可自行尝试。

性质 4:行列式中两行元素全相等,则行列式为零

det⁡(A)=0\det(A) = 0 其中AA为n×nn\times n矩阵,且AA的第ii行与第jj行元素全相等,i≠ji\neq j。

证明1: 假设已经证明行列式交换两行(列)符号取反 det⁡(A)=−det⁡(A)\det(A) = -\det(A) 则可得det⁡(A)=0\det(A) = 0。

证明2: 用数学归纳法证明,结果对n=2n=2时显然成立,假设结论对n−1n-1阶矩阵成立,则对nn阶矩阵AA的第kk行展开(k≠i,jk\neq i,j),则 det⁡(A)=∑l=1nakl(−1)k+ldet⁡(Mkl)\begin{aligned} \det(A) &= \sum_{l=1}^n a_{kl}(-1)^{k+l}\det(M_{kl})\ \end{aligned} 其中MklM_{kl}为去掉AA的第kk行第ll列元素后得到的(n−1)×(n−1)(n-1)\times(n-1)矩阵,且MklM_{kl}的第ii行与第jj行元素全相等,因此det⁡(Mkl)=0\det(M_{kl})=0,从而det⁡(A)=0\det(A)=0。结论对nn阶矩阵成立。

推论

  1. 行列式中两行(列)成比例,则行列式为零。
  2. 在行列式中,将某一行(列)的各元素加上另一行(列)对应元素的常数倍,行列式的值不变。

性质 5:行列式交换两行(列)符号取反

det⁡(B)=−det⁡(A)\det(B) = -\det(A) 其中BB为将矩阵AA的第ii行(列)与第jj行(列)交换后得到的矩阵,i≠ji\neq j。

证明:

设矩阵 A=(aij)A = (a_{ij}),BB 是将 AA 的第 rr 行与第 ss 行交换后得到的矩阵。 设 p=(p1⋯pn)p = (p_1 \cdots p_n) 是一个排列,qq 是将 pp 中的第 rr 个元素 prp_r 与第 ss 个元素 psp_s 交换后得到的排列。

根据行列式定义: det⁡(B)=∑p∈Sn(−1)τ(p)∏i=1nbi,pi\det(B) = \sum_{p \in S_n} (-1)^{\tau(p)} \prod_{i=1}^{n} b_{i, p_i}

由 BB 的构造可知 br,pr=as,prb_{r, p_r} = a_{s, p_r}, bs,ps=ar,psb_{s, p_s} = a_{r, p_s},且对 i≠r,si \neq r, s 有 bi,pi=ai,pib_{i, p_i} = a_{i, p_i}。代入上式: det⁡(B)=∑p∈Sn(−1)τ(p)(as,prar,ps∏i≠r,sai,pi)\det(B) = \sum_{p \in S_n} (-1)^{\tau(p)} \left( a_{s, p_r} a_{r, p_s} \prod_{i \neq r, s} a_{i, p_i} \right)

根据排列 qq 的定义,上式右边的乘积项可以写作: as,prar,ps∏i≠r,sai,pi=∏i=1nai,qia_{s, p_r} a_{r, p_s} \prod_{i \neq r, s} a_{i, p_i} = \prod_{i=1}^{n} a_{i, q_i}

根据已知排列性质,交换排列中两个元素会改变逆序数的奇偶性,故 (−1)τ(p)=−(−1)τ(q)(-1)^{\tau(p)} = -(-1)^{\tau(q)}。

代入得: det⁡(B)=∑p∈Sn−(−1)τ(q)∏i=1nai,qi\det(B) = \sum_{p \in S_n} -(-1)^{\tau(q)} \prod_{i=1}^{n} a_{i, q_i}

当 pp 遍历所有排列 SnS_n 时,qq 也同样遍历 SnS_n。因此,我们可以将求和变量从 pp 换成 qq: det⁡(B)=−∑q∈Sn(−1)τ(q)∏i=1nai,qi=−det⁡(A)\det(B) = - \sum_{q \in S_n} (-1)^{\tau(q)} \prod_{i=1}^{n} a_{i, q_i} = -\det(A)

证毕。

利用推论的证明:

思考一下,如果只有两个变量aa和bb,如何仅通过加减法运算来交换它们的值?(不得使用临时变量)

  1. a += b=a+ba\ \text{+=}\ b = a + b
  2. b += −a=b−(a+b)=−ab\ \text{+=}\ -a = b - (a + b) = -a
  3. a += b=a+b−a=ba\ \text{+=}\ b = a + b - a = b

设矩阵 A=(aij)A = (a_{ij}),BB 是将 AA 的第 rr 行与第 ss 行交换后得到的矩阵。

det⁡A=r+sdet⁡(A1)=s−rdet⁡(A2)=r+sdet⁡(A3)=−s−det⁡(B)\begin{aligned} \det{A} &\xlongequal{r+s} \det(A_1)\ &\xlongequal{s-r} \det(A_2)\ &\xlongequal{r+s} \det(A_3)\ &\xlongequal{-s} -\det(B) \end{aligned}

证明如下式子:

∑k=1naikAjk=0(i≠j)\sum_{k=1}^n a_{ik}A_{jk} = 0 \quad (i \neq j) 其中Ajk=(−1)j+kdet⁡(Mjk)A_{jk} = (-1)^{j+k}\det(M_{jk})为ajka_{jk}的代数余子式。

证明: 设矩阵 A=(aij)A = (a_{ij}),构造矩阵 BB,其第 jj 行与第 ii 行相同,其余行与 AA 相同。则显然其第 jj 行元素对应的代数余子式为 AjkA_{jk}。 det⁡(B)=∑k=1naikAjk=0\det(B) = \sum_{k=1}^n a_{ik}A_{jk} = 0

证毕。