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7.2 行變換、乘積與可逆性

精確追蹤行變換如何改變行列式,再把這種行為連到乘積公式、逆矩陣與可逆性測試。

上一節用餘因子展開定義了行列式。那個定義是正確的,但並不是每次都 值得直接照着做的計算方法。真正強大的地方,在於把行列式與行變換放 在一起看。

這一節要回答三個問題:

  • 每一種基本行變換會怎樣改變行列式;
  • 為甚麼對方陣有 det(AB)=det(A)det(B)\det(AB)=\det(A)\det(B)
  • 為甚麼 det(A)0\det(A)\neq0AA 可逆其實是同一句話。

為甚麼行變換重要

行化簡的作用,是把矩陣變成一個更容易處理的矩陣。若行列式要有用, 就必須知道這個「更容易處理的矩陣」與原矩陣之間,究竟差了多少。

定理

三種基本行變換對行列式的影響

AA 是一個方陣。

  1. BB 是由 AA 交換一次兩行得到,則
det(B)=det(A).\det(B)=-\det(A).
  1. BB 是由 AA 把某一行乘上非零純量 β\beta 得到,則
det(B)=βdet(A).\det(B)=\beta\det(A).
  1. BB 是由 AA 把某一行改成「原本那一行加上另一行的倍數」得 到,則
det(B)=det(A).\det(B)=\det(A).

這些都是精確公式,不是粗略印象。它們正正就是讓消元法與行列式可以 一起工作的記帳規則。

用行化簡計算行列式

假設你把一個方陣 AA 化簡成上三角矩陣 UU。那麼:

  1. 記錄一共用了多少次換行;
  2. 記錄有沒有把某一行乘上純量,以及乘了甚麼;
  3. 行加法不用額外處理,因為它不改變行列式;
  4. 最後從 UU 的對角線乘積讀出 det(U)\det(U)

然後再把換號與縮放因素補回去,便得到 det(A)\det(A)

例題

用行化簡計算一個行列式

A=[1232573810].A= \begin{bmatrix} 1&2&3\\ 2&5&7\\ 3&8&10 \end{bmatrix}.

做行變換:

[1232573810]R22R1, R33R1[123011021]R32R2[123011001].\begin{bmatrix} 1&2&3\\ 2&5&7\\ 3&8&10 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_2-2R_1,\ R_3-3R_1} \begin{bmatrix} 1&2&3\\ 0&1&1\\ 0&2&1 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_3-2R_2} \begin{bmatrix} 1&2&3\\ 0&1&1\\ 0&0&-1 \end{bmatrix}.

整個過程只用了「某行加上另一行倍數」這類行變換,所以行列式沒有改 變。最後矩陣已是上三角,因此

det(A)=11(1)=1.\det(A)=1\cdot1\cdot(-1)=-1.

例題

換行一次就會變號

B=[0143].B= \begin{bmatrix} 0&1\\ 4&3 \end{bmatrix}.

交換兩行:

[0143]R1R2[4301].\begin{bmatrix} 0&1\\ 4&3 \end{bmatrix} \xrightarrow{R_1\leftrightarrow R_2} \begin{bmatrix} 4&3\\ 0&1 \end{bmatrix}.

新矩陣是三角矩陣,所以它的行列式是 4。由於只交換了一次兩行,

det(B)=4.\det(B)=-4.

這與直接用 2×22\times2 公式計算得到的結果一致:

det(B)=0314=4.\det(B)=0\cdot3-1\cdot4=-4.

乘積公式是結構定理

定理

乘積的行列式

AABB 是同尺寸的方陣,則

det(AB)=det(A)det(B).\det(AB)=\det(A)\det(B).

這條定理比表面看起來深得多。矩陣乘法並不交換,通常 ABBAAB\neq BA。 即使如此,

det(AB)=det(A)det(B)=det(B)det(A)=det(BA)\det(AB)=\det(A)\det(B)=\det(B)\det(A)=\det(BA)

所以行列式會忘記一部分乘法次序敏感的細節,但同時保留一個非常重要 的純量不變量。

證明

為甚麼由基本矩陣可推出乘積公式

行列式與可逆性其實是同一件事

定理

用行列式判斷可逆性

對任何方陣 AA,下列兩件事等價:

  1. AA 可逆。
  2. det(A)0\det(A)\neq0

因此,行列式不只是數值摘要,它本身就是一個完整的可逆性測試。

AA 的行階梯形有零行,那行列式就必為 0,所以 AA 不可逆。若 行化簡最終得到的是單位矩陣,那對角線乘積非零,因此 AA 可逆。

定理

逆矩陣與冪次的行列式

AA 可逆,則

det(A1)=1det(A).\det(A^{-1})=\frac{1}{\det(A)}.

更一般地,對每個正整數 m

det(Am)=(det(A))m.\det(A^m)=(\det(A))^m.

AA 可逆,這條冪次公式對負整數亦成立。

例題

找出令矩陣變成奇異的參數

A=[21010111100x0231].A= \begin{bmatrix} 2&1&0&1\\ 0&1&1&1\\ 1&0&0&x\\ 0&2&3&1 \end{bmatrix}.

沿第一列展開:

det(A)=211100x231+101111231.\det(A)= 2 \begin{vmatrix} 1&1&1\\ 0&0&x\\ 2&3&1 \end{vmatrix} + \begin{vmatrix} 1&0&1\\ 1&1&1\\ 2&3&1 \end{vmatrix}.

第一個 3×33\times3 行列式沿第二行展開最方便:

11100x231=x1123=x.\begin{vmatrix} 1&1&1\\ 0&0&x\\ 2&3&1 \end{vmatrix} =-x \begin{vmatrix} 1&1\\ 2&3 \end{vmatrix} =-x.

第二個行列式等於 1-1,所以

det(A)=2(x)+(1)=2x1.\det(A)=2(-x)+(-1)=-2x-1.

因此 AA 奇異當且僅當 det(A)=0\det(A)=0,亦即

x=12.x=-\frac12.

手算時的實用清單

若你要用消元法計行列式,請保持以下紀律。

  • 行加法可以放心用,因為它不改變行列式;
  • 除非能帶來大幅簡化,否則不要太早做縮放,因為之後要把縮放因素補 回去;
  • 每一次換行都要清楚記錄,因為每次都會變號;
  • 一到上三角或出現零行,就應停下來讀值。

這跟你解線性系統時的紀律其實一樣。不同之處只在於,最終目標不再是 解向量,而是一個純量。

常見錯誤

常見錯誤

行等價不代表行列式相同

學生常常記得:行等價矩陣對應同一個線性系統的解集。然後便錯誤地推 出:它們的行列式也應相同。這是假的。

只有第三類行變換會保留行列式。換行會改號,而把一行乘上純量會把行 列式一起乘上那個純量。

快速檢查

快速檢查

若把 A 的其中一行乘上 5,det(A)\det(A) 會怎樣變?

直接使用縮放那條規則。

解答

答案

快速檢查

若 A 行化簡後出現零行,對 det(A)\det(A) 可以下甚麼結論?

先想階梯形本身的行列式。

解答

答案

快速檢查

行列式等於 0 的方陣可以可逆嗎?

用等價定理回答。

解答

答案

練習

快速檢查

用行化簡計算 det[110231014]\det\begin{bmatrix}1&1&0\\2&3&1\\0&1&4\end{bmatrix}

盡量避免行縮放,令記帳最短。

解答

引導解答

快速檢查

det(A)=4\det(A)=4det(B)=3\det(B)=-3,其中 A、B 都是 3×33\times3 方陣,求 det(AB)\det(AB)

用乘積公式。

解答

引導解答

快速檢查

det(A)=6\det(A)=6,求 det(A1)\det(A^{-1})

假設 A 可逆。

解答

引導解答

相關筆記

若你對基本定義仍覺得太符號化,可先回看 7.1 行列式與餘因子展開

之後可繼續讀 7.3 轉置、列變換與克拉默法則, 從列的角度重看行列式。

另外亦應把 5.1 可逆矩陣 放在旁邊,因為本節等於用行列式補上了那一章的可逆性判準。

本節掌握 checkpoint

要完成這一節 checkpoint,需要把每一題答對。 答對進度: 0%.

技能點: determinant, row-operation, sign-change

若矩陣 B 由 A 交換一次兩行得到,以下哪個等式一定成立?

已用嘗試次數: 0

剩餘嘗試次數: 不限嘗試次數

預覽不會消耗嘗試次數。

提交會記錄一次正式評分嘗試。

本單元重點詞彙