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◎学习目标
- 理解矩阵乘积行列式问题的提出背景:当 \(A\) 为 \(S \times N\)、\(B\) 为 \(N \times M\) 时,\(AB\) 为 \(S \times M\),仅当 \(S = M\)(方阵)时 \(\det(AB)\) 才有定义;
- 掌握第一种情况:当 \(S > N\) 时,\(\det(AB) = 0\),理由是 \(\operatorname{rank}(AB) \leq \operatorname{rank}(A) \leq N < S\),故 \(AB\) 不满秩,行列式为 0;
- 掌握第二种情况的核心定理:当 \(A, B\) 均为 \(N \times N\) 方阵时,\(\det(AB) = \det(A)\det(B)\);
- 理解证明的两种路径:① 利用可逆矩阵分解为初等矩阵乘积;② 利用分块矩阵构造和行列式按 \(k\) 行展开公式(为下集比内-柯西公式铺垫)。
1问题的提出 ⏱ 00:00
设 \(A\) 是 \(S \times N\) 矩阵,\(B\) 是 \(N \times M\) 矩阵,则 \(AB\) 是 \(S \times M\) 矩阵。只有当 \(S = M\)(即 \(AB\) 为方阵)时,\(\det(AB)\) 才有意义。⏱ 02:40
自然地,我们会问:\(\det(AB)\) 与 \(\det(A)\)、\(\det(B)\) 之间有什么关系?
更一般地,当 \(S \leq N\)(此时 \(AB\) 为 \(S \times S\) 方阵)时,\(\det(AB)\) 如何用 \(A, B\) 的子式来表达?这就是下一集要讲的比内-柯西(Binet-Cauchy)公式。
2情形一:\(S > N\),\(\det(AB) = 0\) ⏱ 03:26
当 \(S > N\) 时,\(A\) 是 \(S \times N\) 瘦高型矩阵,\(B\) 是 \(N \times S\) 胖型矩阵,\(AB\) 是 \(S \times S\) 方阵。
证明
由秩的不等式:\(\operatorname{rank}(AB) \leq \operatorname{rank}(A) \leq N\)(因为 \(A\) 只有 \(N\) 列)。⏱ 04:40
而 \(AB\) 是 \(S\) 阶方阵,其满秩应为 \(S\)。但 \(\operatorname{rank}(AB) \leq N < S\),故 \(AB\) 不满秩。
不满秩的方阵,其行列式等于 0。因此 \(\det(AB) = 0\)。证毕。
3情形二:\(S = N\),\(\det(AB) = \det(A)\det(B)\) ⏱ 07:40
当 \(A, B\) 均为 \(N\) 阶方阵时,这是线性代数中最基本也最重要的行列式恒等式之一。
证明思路概览
丘老师采用两种情况讨论 + 初等矩阵分解的证明方法:
- 情况 1:\(\det(A) = 0\),此时 \(A\) 不满秩,从而 \(AB\) 也不满秩(\(\operatorname{rank}(AB) \leq \operatorname{rank}(A) < N\)),故 \(\det(AB) = 0 = \det(A)\det(B)\)。
- 情况 2:\(\det(A) \neq 0\),此时 \(A\) 可逆,可分解为初等矩阵的乘积 \(A = P_1 P_2 \cdots P_m\),通过逐项验证初等矩阵左乘时对行列式的影响来证明。
详细证明(情况 2:\(\det(A) \neq 0\))
第一步:因 \(A\) 可逆,由前面所学命题,\(A\) 可分解为若干个初等矩阵的乘积:⏱ 15:30
于是 \(AB = P_1 P_2 \cdots P_m B\)。
第二步:只需验证对任意初等矩阵 \(P\) 和任意 \(N\) 阶方阵 \(B\),有
因为一旦此式成立,反复应用即得:
第三步:逐类验证三种初等矩阵:
- 第一类(倍加):\(P = P_{ij(k)}\),将第 \(j\) 行的 \(k\) 倍加到第 \(i\) 行。\(\det(P) = 1\)。\(PB\) 相当于对 \(B\) 做同样的行变换,行列式不变,故 \(\det(PB) = \det(B) = 1 \cdot \det(B) = \det(P)\det(B)\)。⏱ 17:00
- 第二类(对换):\(P = P_{ij}\),互换第 \(i, j\) 行。\(\det(P) = -1\)。\(PB\) 使 \(B\) 的行互换,行列式反号,故 \(\det(PB) = -\det(B) = \det(P)\det(B)\)。⏱ 17:23
- 第三类(倍乘):\(P = P_{i(c)}\),第 \(i\) 行乘非零数 \(c\)。\(\det(P) = c\)。\(PB\) 使 \(B\) 的第 \(i\) 行乘 \(c\),行列式乘 \(c\),故 \(\det(PB) = c\det(B) = \det(P)\det(B)\)。⏱ 17:41
三类均验证完毕,定理得证。⏱ 24:22
另一种证明思路:利用分块矩阵(通向比内-柯西公式)
考虑分块矩阵 \(\begin{pmatrix} I_s & A \\ 0 & I_n \end{pmatrix}\) 和 \(\begin{pmatrix} A & 0 \\ I_n & B \end{pmatrix}\),通过分块初等变换将其化为 \(\begin{pmatrix} 0 & AB \\ I_n & B \end{pmatrix}\) 等形式,再利用分块行列式公式推出结论。此方法不仅证明了 \(\det(AB) = \det(A)\det(B)\),还为一般情形(\(S \leq N\))的比内-柯西公式提供了统一的证明框架。⏱ 09:30–13:00
4初等矩阵的行列式 ⏱ 18:46
在证明过程中,需要知道三种初等矩阵的行列式值。下面用"令 \(B = I\)(单位矩阵)"的技巧快速得到:
- 第一类(倍加)\(P_{ij(k)}\):\(\det P_{ij(k)} = 1\);⏱ 18:52
- 第二类(对换)\(P_{ij}\):\(\det P_{ij} = -1\);
- 第三类(倍乘)\(P_{i(c)}\):\(\det P_{i(c)} = c\)(\(c \neq 0\))。
推导方法:令 B = I
将上面已证的公式 \(\det(PB) = \det(P)\det(B)\) 中的 \(B\) 取为单位矩阵 \(I\):
而 \(PI\) 就是对单位矩阵 \(I\) 做相应的初等行变换,得到的正是初等矩阵 \(P\) 本身。因此:
- 第一类:对 \(I\) 做倍加变换,行列式不变,\(\det P = 1\);
- 第二类:对 \(I\) 做对换,行列式反号,\(\det P = -1\);
- 第三类:对 \(I\) 的第 \(i\) 行乘 \(c\),行列式乘 \(c\),\(\det P = c\)。
这与我们从定义直接计算的结论完全一致。⏱ 19:27
5本集小结 ⏱ 24:18
| 方法 | 关键工具 | 适用范围 |
|---|---|---|
| 初等矩阵分解法 | \(A = P_1 \cdots P_m\),验证 \(\det(PB) = \det(P)\det(B)\) | \(A, B\) 均为方阵 |
| 构造分块矩阵,用行列式按 \(k\) 行展开 | 一般 \(S \leq N\)(比内-柯西公式) |
★重点回顾
⚠易错点提醒
- 无条件套用 \(\det(AB) = \det(A)\det(B)\):该公式要求 \(A, B\) 均为同阶方阵。若 \(A\) 为 \(S \times N\)、\(B\) 为 \(N \times S\) 且 \(S \neq N\),则 \(\det(A)\)、\(\det(B)\) 无定义,公式不能直接使用。
- 忽略秩的限制:当 \(S > N\) 时,\(\det(AB) = 0\) 是由秩决定的,不是公式失效,而是自然结论。
- 混淆行列式与矩阵相等:\(\det(AB) = \det(A)\det(B)\) 是数量等式,不是矩阵等式 \(AB = BA\) 或类似关系。
✎自我检测
- 设 \(A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{pmatrix}\),\(B = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 2 \end{pmatrix}\),直接计算 \(\det(AB)\) 和 \(\det(A)\det(B)\),验证公式成立。
- 设 \(A\) 为 \(3 \times 2\) 矩阵,\(B\) 为 \(2 \times 3\) 矩阵。证明 \(\det(AB) = 0\)。
- 利用 \(\det(AB) = \det(A)\det(B)\) 证明:若 \(A\) 可逆,则 \(\det(A^{-1}) = \frac{1}{\det(A)}\)。
- 已知 \(\det(A) = 3\),\(\det(B) = -2\),求 \(\det(2A)\)、\(\det(A^3)\)、\(\det(AB^{-1})\)(其中 \(A, B\) 均为 3 阶方阵)。
- (思考)为什么证明中只对"初等矩阵左乘 B"做了验证,而没有验证"右乘"的情况?右乘的情形是否同样成立?
- (选做)用分块矩阵法证明:对任意 \(S \times N\) 矩阵 \(A\) 和 \(N \times S\) 矩阵 \(B\)(\(S \leq N\)),有 \[ \det\begin{pmatrix} I_S & A \\ B & I_N \end{pmatrix} = \det(I_N - BA) = \det(I_S - AB). \] (此恒等式是比内-柯西公式的萌芽。)