MathLabs
Định lýĐã chứng minh

Điều kiện khả nghịch qua định thức

Phát biểu

Một ma trận vuông AA khả nghịch nếu và chỉ nếu det⁡(A)≠0\det(A)\neq 0; khi đó, A−1=1det⁡(A)adj⁡(A)A^{-1}=\dfrac{1}{\det(A)}\operatorname{adj}(A), trong đó adj⁡(A)\operatorname{adj}(A) là ma trận phụ hợp (chuyển vị của ma trận các phần bù đại số).

Vì sao đúng?

Một ánh xạ tuyến tính có thể "hoàn tác" được đúng khi nó không làm không gian sụp xuống một chiều thấp hơn — vì định thức đã đo chính xác câu hỏi "nó có làm thể tích sụp về không", nên tính khả nghịch và det⁡≠0\det\neq 0 thực ra là cùng một phát biểu nhìn từ hai góc: một góc đại số (có tồn tại ma trận nghịch đảo hay không), một góc hình học (hệ số co giãn thể tích có khác không hay không).

Phác thảo chứng minh

(⇒\Rightarrow) Giả sử AA khả nghịch, nên tồn tại ma trận A−1A^{-1} với AA−1=IAA^{-1}=I. Áp dụng định lý tính nhân đã chứng minh trên, det⁡(A)det⁡(A−1)=det⁡(AA−1)=det⁡(I)=1\det(A)\det(A^{-1})=\det(AA^{-1})=\det(I)=1. Vì tích của hai số det⁡(A)\det(A) và det⁡(A−1)\det(A^{-1}) bằng 11, không số nào trong chúng có thể bằng 00 — nên det⁡(A)≠0\det(A)\neq 0.

(⇐\Leftarrow), thực hiện cụ thể với 2×22\times 2: giả sử A=(abcd)A=\begin{pmatrix}a&b\\ c&d\end{pmatrix} có det⁡(A)=ad−bc≠0\det(A)=ad-bc\neq 0. Đặt adj⁡(A)=(d−b−ca)\operatorname{adj}(A)=\begin{pmatrix}d&-b\\ -c&a\end{pmatrix}. Nhân trực tiếp, A⋅adj⁡(A)=(abcd)(d−b−ca)=(ad−bc−ab+abcd−cd−cb+ad)=(ad−bc00ad−bc)=det⁡(A) IA\cdot\operatorname{adj}(A)=\begin{pmatrix}a&b\\ c&d\end{pmatrix}\begin{pmatrix}d&-b\\ -c&a\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}ad-bc&-ab+ab\\ cd-cd&-cb+ad\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}ad-bc&0\\ 0&ad-bc\end{pmatrix}=\det(A)\,I, đúng là đẳng thức A⋅adj⁡(A)=det⁡(A) IA\cdot\operatorname{adj}(A)=\det(A)\,I. Cùng phép tính theo thứ tự ngược lại cũng cho adj⁡(A)⋅A=det⁡(A) I\operatorname{adj}(A)\cdot A=\det(A)\,I.

Vì det⁡(A)≠0\det(A)\neq 0, chia cả hai vế của A⋅adj⁡(A)=det⁡(A)IA\cdot\operatorname{adj}(A)=\det(A)I cho số vô hướng det⁡(A)\det(A) ta được A⋅adj⁡(A)det⁡(A)=IA\cdot\dfrac{\operatorname{adj}(A)}{\det(A)}=I, và tương tự theo thứ tự ngược lại adj⁡(A)det⁡(A)⋅A=I\dfrac{\operatorname{adj}(A)}{\det(A)}\cdot A=I. Điều này cho một nghịch đảo hai phía tường minh A−1=1det⁡(A)adj⁡(A)A^{-1}=\dfrac{1}{\det(A)}\operatorname{adj}(A), nên AA khả nghịch.

Với nn tổng quát (minh họa ở n=3n=3), lập luận tương tự vẫn đúng vì khai triển Laplace theo phần bù đại số cho ∑jaijCij=det⁡(A)\sum_j a_{ij}C_{ij}=\det(A) (khai triển theo dòng ii) còn ∑jaijCkj=0\sum_j a_{ij}C_{kj}=0 với i≠ki\neq k (tổng này là khai triển phần bù đại số của một ma trận có dòng ii được chép vào dòng kk, tức có hai dòng bằng nhau nên định thức bằng 00 theo bảng trên). Ghép các đẳng thức theo từng dòng này lại thành dạng ma trận cho đúng A⋅adj⁡(A)=det⁡(A)IA\cdot\operatorname{adj}(A)=\det(A)I với mọi cỡ nn, nên bất cứ khi nào det⁡(A)≠0\det(A)\neq 0, lập luận chia như ở trường hợp 2×22\times 2 cho ra A−1=adj⁡(A)/det⁡(A)A^{-1}=\operatorname{adj}(A)/\det(A); ngược lại, nếu det⁡(A)=0\det(A)=0, phần phản đảo của đoạn đầu loại hẳn khả năng khả nghịch, vì det⁡(A)det⁡(A−1)=1\det(A)\det(A^{-1})=1 sẽ buộc det⁡(A)≠0\det(A)\neq 0. Điều này chứng minh điều kiện theo cả hai chiều.

Chủ đề chứa định lý này

Chứng minh từng bước

Chưa có chứng minh từng bước cho định lý này.

Tài liệu tham khảo

  1. Eric W. Weisstein (MathWorld) (2024). Determinant
  2. Gilbert Strang (2016). Introduction to Linear Algebra