В этом видео мы поговорим о свойствах определителя, потому что именно свойства определителя определяют его. Начнем с рассказа о том, что такое ориентированный объем в произвольном Rn, потом поговорим о свойствах определителя и потом выпишем явную формулу. Итак, для формализации ориентированного объема рассмотрим вектора e1, e2, e3, и так далее, en, которые на i-том месте содержат единичку, а на остальных — нули. Чего я хочу от ориентированного объема? Во-первых, я хочу того, чтобы объем базового гиперкубика (квадратика, кубика, гиперкубика со сторонами один, один, один) — чтобы этот объем равнялся единичке. Во-вторых, я хочу удобных вычислений, а удобные вычисления возникают, когда что-то линейно. Соответственно, я хочу, чтобы этот ориентированный объем был линеен по каждому аргументу: ориентированный объем от a плюс b и остальных векторов равен ориентированному объему от a и остальных векторов плюс ориентированный объем от b и остальных векторов; и точно так же любое число Лямбда можно вынести из любого аргумента: не только из первого, а из второго, из третьего. И кроме того, от ориентированного объема я хочу антисимметричности: при переставлении любых двух векторов (смене порядка) должен меняться знак ориентированного объема. И теперь, если у меня есть определение ориентированного объема, я могу дать определение определителя. Рассмотрим n векторов v1, v2 — vn, для которых ориентированный объем не нулевой, и определитель оператора L показывает, во сколько раз под действием оператора L изменяется ориентированный объем этого набора из n векторов. И точно так же, по аналогии с двумерным случаем, мы можем сказать, что результат не зависит от выбора изначальных векторов v1, и так далее, vn, для которых мы рассматривали изменение объема, и можно просто определить определитель как ориентированный объем того параллелепипеда, который получается из преобразования базового гиперкубика e1, e2, и так далее, en. Соответственно, определителем матрицы называется определитель соответствующего линейного оператора. Мы помним, что в матрице L i-тый столбец равен результату применения оператора L к вектору ei, поэтому определитель матрицы L — это ориентированная площадь гиперпараллелепипеда, который образован столбиками этой матрицы. И заранее сформулируем утверждение, что определитель можно также считать и по строкам — от этого результат подсчета не зависит. Определитель обозначают det (детерминант) сокращением или просто пишут вертикальные палочки вокруг матрицы. Есть быстрые два признака, как увидеть, что определитель равен нулю. Если среди векторов есть два одинаковых, то гиперобъем параллелепипеда равен нулю, поскольку он при этом схлопывается в плоскость. И конечно, если среди векторов есть хотя бы один нулевой, то гиперобъем соответствующего параллелепипеда тоже равен нулю. Очень полезным при расчете определителя является принцип Кавальери. Мы знаем, что если мы возьмем параллелограмм, скосим его, то площадь полученного параллелограмма не меняется. То же самое произойдет и в пространстве; можно просто представить себе, что все оставшиеся измерения уходят вглубь экрана, и поэтому при скашивании параллелепипеда гиперобъем никак не изменится. То есть я могу прибавить к вектору a соседний b, и в результате гиперобъем от a, b и остальных векторов будет такой же, как гиперобъем от a плюс b, b и остальных векторов. Давайте посмотрим, как принцип Кавальери действует на матрице. Вот у нас есть матрица со столбиками (0, 4, 0), (3, 2, 1), (минус 2, 7, минус 5). Я беру первый столбик (первый вектор) и вычитаю его или прибавляю его сколь угодно раз ко второму; я возьму, вычту его с весом минус одна вторая — тогда я убью двойку (занулю ее). Потом я первый столбик вычту из третьего так, чтобы убить семерку; и получается, что я с помощью вот этой четверки скосил всю строку. И, соответственно, единственным ненулевым элементом строки можно точно так же скосить весь столбец: я вторую строчку вычту с нужными весами из первой и из третьей, и занулю соответствующие элементы. Определитель при этом действии никак не изменится. Давайте посмотрим, как связаны определитель матрицы и ранг матрицы. Для матрицы L размера n на n четыре свойства эквивалентны: определить равен нулю; столбцы матрицы линейно зависимы; строки матрицы линейно зависимы; или ранг матрицы меньше числа столбцов (поскольку матрица квадратная, то можно говорить, что меньше числа строк). У нас естественным образом возникает определитель композиции. Если мы последовательно применяем два оператора A и B, то поскольку A меняет объем соответствующего параллелепипеда в det A раз, а B меняет объем полученного параллелепипеда еще в определитель B раз, то композиция (последовательное применение B, а затем A) меняет, конечно, гиперобъем параллелепипедов в определитель A помножить на определитель B раз. И, в частности, из этого свойства следует, что определители обратных матриц — это обратные числа. А еще из этого сразу же следует, что определитель обратимой матрицы — ненулевой. Возникает, правда, естественный вопрос: вдруг эти свойства, которые мы потребовали от ориентированного объема, противоречат друг другу? Вдруг определитель зависит от выбора векторов v1, v2 — vn, на которых мы смотрим изменение объема? К счастью, мы можем сохранять олимпийское спокойствие: три свойства, которые мы сформулировали для ориентированного объема, однозначно определяют ориентированный объем; и более того, отношение ориентированных объемов не зависит от выбора стартовых векторов, на которых мы считали изменение гиперобъема (от выбора v1, и так далее, vn). Чтобы сделать определение определителя более конструктивным, давайте рассмотрим формулу с перестановками. Перестановкой называют последовательность из n чисел, в которой каждое число от одного до n встречается ровно один раз, например, (32145). Это переставлены числа, они идут не по порядку, но, тем не менее, каждое число от одного до пяти упомянуто только один раз. Перестановку называют четной, если для того, чтобы привести ее в упорядоченное состояние (12345), нужно сделать четное число смен пар чисел. Например, перестановка (12345) — надо делать ноль перестановок, она сразу в исходном порядке, поэтому она четная, знак ее равен одному. А перестановка (32145) — нечетная, потому что надо сменить единичку и тройку, тогда будет (12345). Единичка — нечетное число, значит, знак перестановки — минус 1; она называется нечетной. И перестановка (21354) — тоже четная, потому что, чтобы ее привести в порядок, надо переставить двойку и единичку (раз) и надо еще переставить четверку и пятерку (два), тогда она станет (12345). Это две смены элементов потребовалось; два — четное число, эта перестановка называется четной. Соответственно, если мы рассмотрим квадратную матрицу, то каждую перестановку можно трактовать, как расстановку ладей на матрице. Многие могут быть знакомы с задачей, как расставить ладьи на шахматной доске так, чтобы они не били друг друга; расставить можно целых восемь ладей на шахматной доске. А здесь каждая перестановка на самом деле кодирует некоторый набор элементов матрицы по одному элементу в каждой строке и каждом столбце. Например, перестановка (3124) — я могу на нее посмотреть как на выбор элемента номер три в первой строке, элемента номер один во второй строке, элемента номер два в третьей строке, элемента номер четыре в последней строке. В каждой строке в каждом столбце выбран один элемент. И соответственно, с помощью p от Сигма (если Сигма — это перестановка) мы обозначим произведение соответствующих элементов. Например, p(3124) — это a13 на a21, на a32, на a44. И формулу для определителя — в студию! Трем свойствам определителя соответствует единственная функция — определитель L, которая перебирает все возможные перестановки из n элементов и домножает знак перестановки на произведение соответствующих элементов, которые эта перестановка копирует, и складывает по всем возможным перестановкам. Соответственно, перестановку Сигма мы трактуем как инструкцию, какой элемент брать в каждой строке; с помощью p от Сигма мы обозначаем произведение соответствующих элементов. Давайте проиллюстрируем на матрице два на два. Есть всего две перестановки для матрицы из двух элементов: перестановка (12), которая четная (ничего не надо менять), и перестановка (2 минус 1) — там надо два и единичку переставить местами. Перестановка (12) задает нам элементы a и d (что их надо перемножить); перестановка (21) говорит: перемножьте элементы b и c (то есть второй элемент в первой строке и первый элемент во второй строке). Соответственно, первую (четную) мы берем с плюсом, вторую (нечетную) мы берем с минусом — и мы получаем, что определитель матрицы два на два — это ad минус bc. Со случаем три на три все то же самое, только чуть-чуть дольше. Естественно, перестановок из трех элементов целых шесть штук; давайте посмотрим на некоторые из них. Например, перестановка (123) — четная. Соответственно, если я беру в первой строке первый элемент a, а во второй строке — второй элемент e, в третьей строке — третий элемент i, то это перестановка (123), она четная, и произведение a на e на i я должен взять с плюсом. Если я посмотрю, скажем, на перестановку (321) — она нечетная. Почему она нечетная? Потому что, чтобы ее привести в исходный порядок, надо тройку и единичку поменять местами. Эту перестановку я буду брать, соответствующее произведение, с минусом; соответственно, перестановка задает элементы c, e и g; и c на e на g я возьму с минусом. Итак, я перебираю все шесть перестановок и получаю явную формулу для определителя матрицы три на три: aei плюс cdh плюс bfg минус ceg минус bdi минус afh. В следующем видео мы руками вычислим определитель.