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定理已证明

行列式的乘性

命题陈述

对任意两个 n×nn\times n 矩阵 A,BA,B,都有 det⁡(AB)=det⁡(A)det⁡(B)\det(AB)=\det(A)\det(B)。

为什么成立?

由于行列式衡量的是线性映射对体积的缩放程度,先作用映射 BB、再作用映射 AA,体积应当先按 BB 的倍数缩放,再按 AA 的倍数缩放,也就是按这两个倍数的乘积缩放——乘性正是"复合线性映射就复合它们的体积缩放倍数"这一事实的代数表述。

证明思路

首先回顾三种基本行变换对行列式的影响(这可以直接从莱布尼茨求和式 det⁡(A)=∑σ∈Snsgn⁡(σ)∏i=1nai,σ(i)\det(A)=\sum_{\sigma\in S_n}\operatorname{sgn}(\sigma)\prod_{i=1}^n a_{i,\sigma(i)} 得出,因为该和式的每一项分别对每一行都是线性的):交换两行使 det⁡\det 乘以 −1-1,把某一行乘以 kk 使 det⁡\det 乘以 kk,把某一行的若干倍加到另一行上则 det⁡\det 不变。

对 AA 施行的每一个基本行变换,都等价于用相应的初等矩阵 EE 左乘 AA(把同一变换施加到单位矩阵 II 上即可得到)。与上一段对照可知,det⁡(E)\det(E) 恰好等于该变换的缩放系数(−1-1、kk 或 11),所以对每个初等矩阵 EE,都有 det⁡(EA)=det⁡(E)det⁡(A)\det(EA)=\det(E)\det(A)。

情形一,AA 可逆:高斯消元法用有限次基本行变换把任意可逆矩阵化为单位矩阵,即存在初等矩阵 E1,…,EmE_1,\dots,E_m 使 Em⋯E1A=IE_m\cdots E_1A=I,于是 A=E1−1⋯Em−1A=E_1^{-1}\cdots E_m^{-1},它本身就是初等矩阵的乘积(初等矩阵的逆也是同类型的初等矩阵)。反复利用上一段的等式,得 det⁡(A)=det⁡(E1−1)⋯det⁡(Em−1)\det(A)=\det(E_1^{-1})\cdots\det(E_m^{-1});再把它用到 AB=E1−1⋯Em−1BAB=E_1^{-1}\cdots E_m^{-1}B 上,得 det⁡(AB)=det⁡(E1−1)⋯det⁡(Em−1)det⁡(B)=det⁡(A)det⁡(B)\det(AB)=\det(E_1^{-1})\cdots\det(E_m^{-1})\det(B)=\det(A)\det(B)。

情形二,AA 奇异:此时 det⁡(A)=0\det(A)=0(奇异矩阵不能完全化为单位矩阵,上面的行变换规则表明,任何能达到的行阶梯形仍含有一行全为零,沿该行做余子式展开就迫使 det⁡=0\det=0)。奇异还意味着 rank⁡(A)<n\operatorname{rank}(A)<n,而对任意 BB 都有 rank⁡(AB)≤rank⁡(A)<n\operatorname{rank}(AB)\leq\operatorname{rank}(A)<n,所以乘积 ABAB 也是奇异的,从而 det⁡(AB)=0\det(AB)=0。因此 det⁡(AB)=0=0⋅det⁡(B)=det⁡(A)det⁡(B)\det(AB)=0=0\cdot\det(B)=\det(A)\det(B),等式在这种情形下同样成立,至此对一切 AA 完成证明。

用到此定理的主题

分步证明

该定理暂无分步证明。

参考文献

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