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大学数学基礎解説
文献あり

縦長行列の行列式

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$$\newcommand{csgn}[0]{\operatorname{Cul-sgn}} \newcommand{powerset}[1]{2^{#1}} \newcommand{pullback}[1]{#1^\leftarrow} \newcommand{pushout}[1]{#1^\to} \newcommand{sgn}[0]{\operatorname{sgn}} $$

正方行列の行列式を縦長行列(行数が列数以上である行列)に対して拡張した概念であるCullis行列式について,少し勉強したので紹介します.

注:本記事は 矩形行列の行列式 の内容を参考に書いていますが,(自分用に)一部 矩形行列の行列式 とは違う記号を使ってしまっているので注意してください.

この記事『矩形行列の行列式』意味
$[n]$$I$$\{1,\ldots,n\}$
$I_n$$1_n$$n$次単位行列
$\widehat{A}_{i,j}$$A_{i,j}$$A$の第$i$行と第$j$列を取り除いた行列
$S_{n,k}$$S_{k}^{I}$$\{1\ldots,k\}$から$\{1,\ldots,n\}$への単射全体の集合
$\csgn$$\sgn_I$Cullis符号

(2024/04/30 補小行列式展開の節を追加)

記号と導入

  • $n\in\mathbb{N}$に対して,$[n]:=\{1,\ldots,n\}$とおく($n=0$のときは$[0]:=\emptyset$とする).
  • $n,k\in\mathbb{N}$に対して,$n\times k$(複素)行列全体の集合を$M_{n,k}(\mathbb{C})$とする.
  • $n\times n$行列$A$の行列式を$\det_{n,n}(A)$と書く.

このとき,次のことが成り立つのだった.

第1列に関する余因子展開

$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times n}\in M_{n,n}(\mathbb{C})$に対して,次式が成り立つ.
$$\det_{n,n}(A)=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,n-1}(\widehat{A}_{i,1}).$$
ただし$\widehat{A}_{i,j}$は,$A$から第$i$行と第$j$列を取り除いて得られる$(n-1)\times(n-1)$行列とした.

$n=1$の場合の余因子展開
$$\det_{1,1}(\begin{pmatrix}a_{1,1}\end{pmatrix})=a_{1,1}\det_{0,0}(\begin{pmatrix}\end{pmatrix})$$
を成り立たせるためには,$\det_{0,0}(\begin{pmatrix}\end{pmatrix}):=1$と考えるのが妥当であることに注意しておく.

Cullis行列式

Cullis行列式の定義

正方行列の余因子展開を踏まえて,行列式を次のように一般化する.

Cullis行列式 (cf. 矩形行列の行列式 p.55 定義1.4.1)

$0\le k\le n$に対して,Cullis行列式$\det_{n,k}:M_{n,k}(\mathbb{C})\to\mathbb{C}$を次のように帰納的に定める.
\begin{align*} \det_{n,k}(A) :=\begin{cases} 1&(k=0),\\ \displaystyle\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\widehat{A}_{i,1})&(k\ge 1). \end{cases} \end{align*}
ただし$\widehat{A}_{i,1}$は,$A$から第$i$行と第$1$列を取り除いて得られる$(n-1)\times(k-1)$行列とした.

もちろん$k=n$の場合は,Cullis行列式$\det_{n,n}$は普通の意味での行列式に一致する.

$k=1$の場合:交代和

\begin{align*} \det_{n,1}(\begin{pmatrix}a_{1,1}\\\vdots\\a_{n,1}\end{pmatrix})=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}. \end{align*}

次の行列のCullis行列式を計算せよ.
$$ (1)\quad \begin{pmatrix}1&2\\3&4\\5&6\end{pmatrix}\quad\qquad (2)\quad \begin{pmatrix}4&6\\9&12\\8&10\end{pmatrix}\quad\qquad (3)\quad \begin{pmatrix}9&1&6\\3&7&2\\4&5&8\\2&6&3\end{pmatrix}$$

この解答中では,行列$A$のCullis行列式を$|A|$で表す.

  1. 計算例\begin{align*} \begin{vmatrix}{\color{red}1}&2\\{\color{red}3}&4\\{\color{red}5}&6\end{vmatrix} &={\color{red}1}\cdot\begin{vmatrix}4\\6\end{vmatrix}-{\color{red}3}\cdot\begin{vmatrix}2\\6\end{vmatrix}+{\color{red}5}\cdot\begin{vmatrix}2\\4\end{vmatrix} \\ &=1\cdot(4-6)-3\cdot(2-6)+5\cdot(2-4) \\ &=-2+12-10 \\ &=0.\end{align*}
  2. 計算例\begin{align*} \begin{vmatrix}{\color{red}4}&6\\{\color{red}9}&12\\{\color{red}8}&10\end{vmatrix} &={\color{red}4}\cdot\begin{vmatrix}12\\10\end{vmatrix}-{\color{red}9}\cdot\begin{vmatrix}6\\10\end{vmatrix}+{\color{red}8}\cdot\begin{vmatrix}6\\12\end{vmatrix} \\ &=4\cdot(12-10)-9\cdot(6-10)+8\cdot(6-12) \\ &=8+36-48 \\ &=-4.\end{align*}
  3. 計算例\begin{align*} \begin{vmatrix}{\color{red}9}&1&6\\{\color{red}3}&7&2\\{\color{red}4}&5&8\\{\color{red}2}&6&3\end{vmatrix} &={\color{red}9}\cdot\begin{vmatrix}7&2\\5&8\\6&3\end{vmatrix}-{\color{red}3}\cdot\begin{vmatrix}1&6\\5&8\\6&3\end{vmatrix}+{\color{red}4}\cdot\begin{vmatrix}1&6\\7&2\\6&3\end{vmatrix}-{\color{red}2}\cdot\begin{vmatrix}1&6\\7&2\\5&8\end{vmatrix} \\ &=9\cdot(7\cdot\begin{vmatrix}8\\3\end{vmatrix}-5\cdot\begin{vmatrix}2\\3\end{vmatrix}+6\cdot\begin{vmatrix}2\\8\end{vmatrix}) -3\cdot(1\cdot\begin{vmatrix}8\\3\end{vmatrix}-5\cdot\begin{vmatrix}6\\3\end{vmatrix}+6\cdot\begin{vmatrix}6\\8\end{vmatrix})\\ &\qquad {}+4\cdot(1\cdot\begin{vmatrix}2\\3\end{vmatrix}-7\cdot\begin{vmatrix}6\\3\end{vmatrix}+6\cdot\begin{vmatrix}6\\2\end{vmatrix}) -2\cdot(1\cdot\begin{vmatrix}2\\8\end{vmatrix}-7\cdot\begin{vmatrix}6\\8\end{vmatrix}+5\cdot\begin{vmatrix}6\\2\end{vmatrix}) \\ &=9\cdot(7\cdot(8-3)-5\cdot(2-3)+6\cdot(2-8)) -3\cdot(1\cdot(8-3)-5\cdot(6-3)+6\cdot(6-8))\\ &\qquad {}+4\cdot(1\cdot(2-3)-7\cdot(6-3)+6\cdot(6-2)) -2\cdot(1\cdot(2-8)-7\cdot(6-8)+5\cdot(6-2)) \\ &=9\cdot(35+5-36)-3\cdot(5-15-12)+4\cdot(-1-21+24)-2\cdot(-6+14+20)\\ &=9\cdot 4-3\cdot(-22)+4\cdot 2-2\cdot 28\\ &=36+66+8-56 \\ &=54.\end{align*}
(cf. 矩形行列の行列式 p.147 系2.5.3 (i))

$k,n$$k< n$を満たす正の整数とし,$1$を並べた列ベクトルを$\widetilde{1}_n:=\begin{pmatrix}1\end{pmatrix}_{n\times 1}\in M_{n,1}(\mathbb{C})$とする.
このとき,$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$に対して次式が成り立つことを示せ.
$$ \det_{n,k+1}((A,\widetilde{1}_n))=\begin{cases}0&(\text{$n,k$ の偶奇が一致している場合}),\\\det_{n,k}(A)&(\text{$n,k$ の偶奇が異なる場合}).\end{cases}$$

解答例

$k$に関する帰納法で示す.$k=1$のときは
\begin{align*} \det_{n,2}((A,\widetilde{1}_n)) &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,1}(\widetilde{1}_{n-1}) \\ &=\det_{n,1}(A)\det_{n-1,1}(\widetilde{1}_{n-1}) \\ &=\begin{cases} 0&(\text{$n$ が奇数の場合}), \\ \det_{n,1}(A)&(\text{$n$ が偶数の場合}). \end{cases} \end{align*}
$k\ge 2$のときは,帰納法の仮定より
\begin{align*} \det_{n,k+1}((A,\widetilde{1}_n)) &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k}((\widehat{A}_{i,1}\widetilde{1}_{n-1})) \\ &=\begin{cases} 0&(\text{$n-1,k-1$ の偶奇が一致している場合}), \\ \displaystyle\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\widehat{A}_{i,1})&(\text{$n-1,k-1$ の偶奇が異なる場合}) \end{cases} \\ &=\begin{cases} 0&(\text{$n,k$ の偶奇が一致している場合}), \\ \det_{n,k}(A)&(\text{$n,k$ の偶奇が異なる場合}). \end{cases} \end{align*}

Cullis行列式の多重線形性と交代性

Cullis行列式$\det_{n,k}$は,正方行列の行列式と同様に,列に関する多重線形性と交代性を満たす.

多重線形性 (cf. 矩形行列の行列式 p.63 定理1.4.11 (i), (ii))

$1\le k\le n$のとき,$\det_{n,k}$は列に関して多重線形性を満たす.

$n$に関する帰納法で示す.$n=1$のときは
\begin{align*} \det_{1,1}(\begin{pmatrix}a_{1,1}+\lambda b_1\end{pmatrix}) &=a_{i,1}+\lambda b_i =\det_{1,1}(\begin{pmatrix}a_{1,1}\end{pmatrix})+\lambda\det_{1,1}(\begin{pmatrix}b_{1}\end{pmatrix}). \end{align*}
$n\ge 2$のとき,第$j\in[k]$列に関する線形性を示す.$j=1$の場合は
\begin{align*} \det_{n,k}(\begin{pmatrix} {\color{red}a_{1,1}+\lambda b_1}&a_{1,2}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}a_{n,1}+\lambda b_n}&a_{n,2}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}{\color{red}(a_{i,1}+\lambda b_i)}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots\\a_{n,2}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}{\color{red}a_{i,1}}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+{\color{red}\lambda}\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}{\color{red}b_i}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=\det_{n,k}(\begin{pmatrix} {\color{red}a_{1,1}}&a_{1,2}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}a_{n,1}}&a_{n,2}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+{\color{red}\lambda}\det_{n,k}(\begin{pmatrix} {\color{red}b_1}&a_{1,2}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}b_n}&a_{n,2}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}). \end{align*}
$j\ge 2$の場合は,帰納法の仮定より$\det_{n-1,k-1}$が多重線形性をもつことから
\begin{align*} \det_{n,k}(\begin{pmatrix} a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}+\lambda b_1}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,1}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}+\lambda b_n}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}+\lambda b_{1}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,j}+\lambda b_{i-1}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,j}+\lambda b_{i+1}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}+\lambda b_{n}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}(\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,j}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,j}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+{\color{red}\lambda}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}b_{1}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}b_{i-1}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}b_{i+1}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}b_{n}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})) \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,j}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,j}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+{\color{red}\lambda}\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}b_{1}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}b_{i-1}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}b_{i+1}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}b_{n}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &= \det_{n,k}(\begin{pmatrix} a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,1}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+{\color{red}\lambda} \det_{n,k}(\begin{pmatrix} a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}b_1}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,1}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}b_n}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}). \end{align*}

交代性 (cf. 矩形行列の行列式 p.63 定理1.4.11 (iii))

$1\le k\le n$のとき,$\det_{n,k}$は列に関して交代性を満たす.

$n$に関する帰納法で示す.$n\le 2$のときは自明.
$n\ge 3$のとき,第$j$列と第$m$$(j< m)$を入れ替えることを考えると,$j>1$であれば
\begin{align*} \det_{n,k}(\begin{pmatrix} a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,m}}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,1}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,m}}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,m}}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,m}}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,j}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,m}}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,j}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,m}}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &={\color{red}-}\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&{\color{red}a_{1,m}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,j}}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,m}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,j}}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,m}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&{\color{red}a_{n,m}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &={\color{red}-}\det_{n,k}(\begin{pmatrix} a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,j}}&\cdots&{\color{red}a_{1,m}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,1}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,j}}&\cdots&{\color{red}a_{n,m}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}). \end{align*}
$j=1$であれば
\begin{align*} \det_{n,k}(\begin{pmatrix} {\color{red}a_{1,m}}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,1}}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ {\color{red}a_{n,m}}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,1}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}{\color{red}a_{i,m}}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,1}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i-1,1}}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{i+1,1}}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,1}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}{\color{red}a_{i,m}}(-1)^{m-2}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} {\color{red}a_{1,1}}&a_{1,2}&\cdots&a_{1,m-1}&a_{1,m+1}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}a_{i-1,1}}&a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,m-1}&a_{i-1,m+1}&\cdots&a_{i-1,k}\\ {\color{red}a_{i+1,1}}&a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,m-1}&a_{i+1,m+1}&\cdots&a_{i+1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}a_{n,1}}&a_{n,2}&\cdots&a_{n,m-1}&a_{n,m+1}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}{\color{red}a_{i,m}}(-1)^{m-2}\bigg(\sum_{p=1}^{i-1}(-1)^{p-1}{\color{red}a_{p,1}}\det_{n-2,k-2}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,m-1}&a_{1,m+1}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{p-1,2}&\cdots&a_{p-1,m-1}&a_{p-1,m+1}&\cdots&a_{p-1,k}\\ a_{p+1,2}&\cdots&a_{p+1,m-1}&a_{p+1,m+1}&\cdots&a_{p+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,m-1}&a_{i-1,m+1}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,m-1}&a_{i+1,m+1}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&a_{n,m-1}&a_{n,m+1}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+\sum_{p=i+1}^{n}(-1)^{p-2}{\color{red}a_{p,1}}\det_{n-2,k-2}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,m-1}&a_{1,m+1}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,m-1}&a_{i-1,m+1}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,m-1}&a_{i+1,m+1}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{p-1,2}&\cdots&a_{p-1,m-1}&a_{p-1,m+1}&\cdots&a_{p-1,k}\\ a_{p+1,2}&\cdots&a_{p+1,m-1}&a_{p+1,m+1}&\cdots&a_{p+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&a_{n,m-1}&a_{n,m+1}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})\bigg) \\ &=\sum_{p=1}^{n}(-1)^{p}{\color{red}a_{p,1}}(-1)^{m-2}\bigg(\sum_{i=p+1}^{n}(-1)^{i-2}{\color{red}a_{i,m}}\det_{n-2,k-2}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,m-1}&a_{1,m+1}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{p-1,2}&\cdots&a_{p-1,m-1}&a_{p-1,m+1}&\cdots&a_{p-1,k}\\ a_{p+1,2}&\cdots&a_{p+1,m-1}&a_{p+1,m+1}&\cdots&a_{p+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,m-1}&a_{i-1,m+1}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,m-1}&a_{i+1,m+1}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&a_{n,m-1}&a_{n,m+1}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})+\sum_{i=1}^{p-1}(-1)^{i-1}(-1)^{-2}{\color{red}a_{i,m}}\det_{n-2,k-2}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&a_{1,m-1}&a_{1,m+1}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{i-1,2}&\cdots&a_{i-1,m-1}&a_{i-1,m+1}&\cdots&a_{i-1,k}\\ a_{i+1,2}&\cdots&a_{i+1,m-1}&a_{i+1,m+1}&\cdots&a_{i+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{p-1,2}&\cdots&a_{p-1,m-1}&a_{p-1,m+1}&\cdots&a_{p-1,k}\\ a_{p+1,2}&\cdots&a_{p+1,m-1}&a_{p+1,m+1}&\cdots&a_{p+1,k}\\ \vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&a_{n,m-1}&a_{n,m+1}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix})\bigg) \\ &=-\sum_{p=1}^{n}(-1)^{p-1}{\color{red}a_{p,1}}(-1)^{m-2}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} {\color{red}a_{1,m}}&a_{1,2}&\cdots&a_{1,m-1}&a_{1,m+1}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}a_{p-1,m}}&a_{p-1,2}&\cdots&a_{p-1,m-1}&a_{p-1,m+1}&\cdots&a_{p-1,k}\\ {\color{red}a_{p+1,m}}&a_{p+1,2}&\cdots&a_{p+1,m-1}&a_{p+1,m+1}&\cdots&a_{p+1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&\vdots&\vdots&&\vdots\\ {\color{red}a_{n,m}}&a_{n,2}&\cdots&a_{n,m-1}&a_{n,m+1}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=-\sum_{p=1}^{n}(-1)^{p-1}{\color{red}a_{p,1}}\det_{n-1,k-1}(\begin{pmatrix} a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,m}}&\cdots&a_{1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{p-1,2}&\cdots&{\color{red}a_{p-1,m}}&\cdots&a_{p-1,k}\\ a_{p+1,2}&\cdots&{\color{red}a_{p+1,m}}&\cdots&a_{p+1,k}\\ \vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,m}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}) \\ &=-\det_{n,k}(\begin{pmatrix} {\color{red}a_{1,1}}&a_{1,2}&\cdots&{\color{red}a_{1,m}}&\cdots&a_{1,k}\\ {\color{red}\vdots}&\vdots&&{\color{red}\vdots}&&\vdots\\ {\color{red}a_{n,1}}&a_{n,2}&\cdots&{\color{red}a_{n,m}}&\cdots&a_{n,k} \end{pmatrix}). \end{align*}
ただし,途中で次の式変形を用いた:
$$ \sum_{i=1}^{n}\sum_{p=1}^{i-1}=\sum_{1\le p< i\le n}=\sum_{p=1}^{n}\sum_{i=p+1}^{n},\qquad\sum_{i=1}^{n}\sum_{p=i+1}^{n}=\sum_{1\le i< p\le n}=\sum_{p=1}^{n}\sum_{i=1}^{p-1}.$$

任意の列に関する余因子展開 (cf. 矩形行列の行列式 p.146 系2.5.2 (i))

$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times k}\in M_{n,k}(\mathbb{C})$$j_0\in[k]$に対して,
$$\det_{n,k}(A)=\sum_{i=1}^n(-1)^{i-j_0}a_{i,j_0}\det_{n-1,k-1}(\widehat{A}_{i,j_0})$$
が成り立つことを示せ.ここで,$\widehat{A}_{i,j_0}$$A$の第$i$行と第$j_0$列を取り除いて得られる$(n-1)\times(k-1)$行列とした.

解答例

$A$の第$j$列を$a_j\in\mathbb{C}^n$として$A_{j_0}:=(a_{j_0},a_1,\ldots,a_{j_0-1},a_{j_0+1},\ldots,a_k)$とおくと
$$\det_{n,k}(A_{j_0})=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,j_0}\det_{n-1,k-1}(\widehat{A}_{i,j_0}).$$
これと交代性$\det_{n,k}(A_{j_0})=(-1)^{j_0-1}\det_{n,k}(A)$より所望の等式を得る.

多重線形性と交代性について

前節で,Cullis行列式$\det_{n,k}$が多重線形性と交代性を満たすことを示した.
ここで一旦,多重線形性と交代性から導かれる性質をいくつか見てみる.

(cf. 矩形行列の行列式 p.65 定義1.4.14 (i))

$n,k$を正の整数とする.

  • $S_{n,k}:=\{\sigma\mid\text{$\sigma$ は $[k]$ から $[n]$ への単射}\}$.
  • $S_{n,k}^{\uparrow}:=\{\sigma\in S_{n,k}\mid \sigma(1)<\cdots<\sigma(k)\}$.
  • $\sigma\in S_{n,k}$に対して,$\overline{\sigma}\in S_{n,k}^{\uparrow}$を次式で定める:
    $$\overline{\sigma}(i):=(\text{$\sigma(1),\ldots,\sigma(k)$ のうち小さい方から $i$ 番目の数}).$$
  • $S_{3,2}=\{(\begin{smallmatrix}1&2\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}1&&2\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}&1&2\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}2&1\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}2&&1\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}&2&1\\1&2&3\end{smallmatrix})\}$.
  • $S_{3,2}^{\uparrow}=\{(\begin{smallmatrix}1&2\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}1&&2\\1&2&3\end{smallmatrix}),(\begin{smallmatrix}&1&2\\1&2&3\end{smallmatrix})\}$.
  • $\overline{(\begin{smallmatrix}2&&4&&3&1\\1&2&3&4&5&6\end{smallmatrix})}=(\begin{smallmatrix}1&&2&&3&4\\1&2&3&4&5&6\end{smallmatrix})$.
  • $\#S_{n,k}={}_n\mathrm{P}_{k}$$\#S_{n,k}^{\uparrow}={}_n\mathrm{C}_{k}$が成り立つ.
  • $k=n$の場合,$S_{n,n}$$n$次対称群であり,$S_{n,n}^{\uparrow}$は恒等置換$\operatorname{id}_{[n]}$からなる$1$元集合である.
  • $k>n$の場合,$S_{n,k}=\emptyset$である.
有限列の転倒数 (cf. 矩形行列の行列式 p.117 註6)

$X$を全順序集合とし,$a:[k]\to X$を長さ$k$の有限列とする.
このとき,$a$転倒数$\ell(a)$
$$\ell(a):=\#\{(i,j)\in[k]^2\mid\text{$i< j$ かつ $a(i)>a(j)$}\}$$
と定める.

$k$を正の整数,$X$を全順序集合とし,$\sigma:[k]\to[k]$$\tau:[k]\to X$を単射とする.
このとき,$(-1)^{\ell(\tau\circ \sigma)}=(-1)^{\ell(\tau)}\cdot(-1)^{\ell(\sigma)}$が成り立つことを示せ.

解答例

$\sigma,\tau$の単射性より,$\triangle:=\{(i,j)\in[k]^2\mid i< j\}$は次の4つの集合の非交和で表せる:
\begin{align*} \triangle_1&:=\{(i,j)\in\triangle\mid\text{$\sigma(i)<\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))<\tau(\sigma(j))$}\}, \\ \triangle_2&:=\{(i,j)\in\triangle\mid\text{$\sigma(i)<\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))>\tau(\sigma(j))$}\}, \\ \triangle_3&:=\{(i,j)\in\triangle\mid\text{$\sigma(i)>\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))<\tau(\sigma(j))$}\}, \\ \triangle_4&:=\{(i,j)\in\triangle\mid\text{$\sigma(i)>\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))>\tau(\sigma(j))$}\}. \end{align*}
このとき,まず
\begin{align*} \ell(\sigma) &=\#\{(i,j)\in\triangle\mid \sigma(i)>\sigma(j)\} =\#(\triangle_3\cup\triangle_4) =\#\triangle_3+\#\triangle_4, \\ \ell(\tau\circ\sigma) &=\#\{(i,j)\in\triangle\mid \tau(\sigma(i))>\tau(\sigma(j))\} =\#(\triangle_2\cup\triangle_4) =\#\triangle_2+\#\triangle_4 \end{align*}
である.さらに,$\sigma$は全単射だから
\begin{align*} \ell(\tau) &=\#\{(i,j)\in\triangle\mid \tau(i)>\tau(j)\} \\ &=\#\{(i,j)\in [k]^2\mid\text{$\sigma(i)<\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))>\tau(\sigma(j))$}\} \\ &=\#\{(i,j)\in \triangle\mid\text{$\sigma(i)<\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))>\tau(\sigma(j))$}\}+\#\{(j,i)\in \triangle\mid\text{$\sigma(i)<\sigma(j)$ かつ $\tau(\sigma(i))>\tau(\sigma(j))$}\} \\ &=\#\triangle_2+\#\triangle_3 \end{align*}
となる.したがって$\ell(\tau\circ\sigma)+2\cdot\#\triangle_3=\ell(\tau)+\ell(\sigma)$より所望の等式を得る.

一般に,多重線形性と交代性を満たす写像については次のことが成り立つ.

$n,k$を正の整数とし,$\mathbb{C}^n$の標準基底を$e_1,\ldots,e_n$とする.
写像$d:(\mathbb{C}^n)^k\to\mathbb{C}$が多重線形性と交代性を満たすとき,任意の$n\times k$行列$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times k}$に対して
$$ d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix})=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}d(e_{\overline{\sigma}(1)},e_{\overline{\sigma}(2)},\ldots,e_{\overline{\sigma}(k)})\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j}$$
が成り立つ.

まず多重線形性から
\begin{align*} d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{i_1=1}^{n}a_{i_1,1}d(e_{i_1},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix})=\cdots\\ &=\sum_{i_1=1}^{n}\sum_{i_2=1}^{n}\cdots\sum_{i_k=1}^{n}a_{i_1,1}a_{i_2,2}\cdots a_{i_k,k}d(e_{i_1},e_{i_2},\ldots,e_{i_k}) \\ &=\sum_{\sigma:[k]\to[n]}a_{\sigma(1),1}a_{\sigma(2),2}\cdots a_{\sigma(k),k}d(e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}) \end{align*}
である.この最後の和について,$\sigma$が単射でないときは交代性から$d(e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)})=0$となるので,単射な$\sigma$に関する項だけが残り,さらに交代性から
\begin{align*} d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}a_{\sigma(1),1}a_{\sigma(2),2}\cdots a_{\sigma(k),k}d(e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}) \\ &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}a_{\sigma(1),1}a_{\sigma(2),2}\cdots a_{\sigma(k),k}(-1)^{\ell(\sigma)}d(e_{\overline{\sigma}(1)},e_{\overline{\sigma}(2)},\ldots,e_{\overline{\sigma}(k)}) \end{align*}
となる.

$n,k$を正の整数とし,$\mathbb{C}^n$の標準基底を$e_1,\ldots,e_n$とする.
与えられた写像$f:S_{n,k}^{\uparrow}\to\mathbb{C}$に対して
$$ d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix}):=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}f(\overline{\sigma})\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j} \qquad (A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times k}\in M_{n,k}(\mathbb{C}))$$
で写像$d:(\mathbb{C}^n)^k\to\mathbb{C}$を定めたとき,この写像$d$は多重線形性と交代性を満たすことを示せ.

解答例

多重線形性:$j\in[k]$$b_1,\ldots,b_n,\lambda\in\mathbb{C}$に対して
\begin{align*} d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,j-1}\\a_{2,j-1}\\\vdots\\a_{n,j-1} \end{pmatrix},{\color{red}\begin{pmatrix} a_{1,j}\\a_{2,j}\\\vdots\\a_{n,j} \end{pmatrix}+\lambda\begin{pmatrix} b_1\\b_2\\\vdots\\b_n \end{pmatrix}},\begin{pmatrix} a_{1,j+1}\\a_{2,j+1}\\\vdots\\a_{n,j+1} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix}) &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}f(\overline{\sigma})a_{\sigma(1),1}\cdots a_{\sigma(j-1),j-1}{\color{red}(a_{\sigma(j),j}+\lambda b_{\sigma(j)})}a_{\sigma(j+1),j+1}\cdots a_{\sigma(k),k} \\ &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}f(\overline{\sigma})a_{\sigma(1),1}\cdots a_{\sigma(j-1),j-1}{\color{red}a_{\sigma(j),j}}a_{\sigma(j+1),j+1}\cdots a_{\sigma(k),k}+{\color{red}\lambda}\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}f(\overline{\sigma})a_{\sigma(1),1}\cdots a_{\sigma(j-1),j-1}{\color{red}b_{\sigma(j)}}a_{\sigma(j+1),j+1}\cdots a_{\sigma(k),k} \\ &=d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,j-1}\\a_{2,j-1}\\\vdots\\a_{n,j-1} \end{pmatrix},{\color{red}\begin{pmatrix} a_{1,j}\\a_{2,j}\\\vdots\\a_{n,j} \end{pmatrix}},\begin{pmatrix} a_{1,j+1}\\a_{2,j+1}\\\vdots\\a_{n,j+1} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix})+{\color{red}\lambda} d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,j-1}\\a_{2,j-1}\\\vdots\\a_{n,j-1} \end{pmatrix},{\color{red}\begin{pmatrix} b_1\\b_2\\\vdots\\b_n \end{pmatrix}},\begin{pmatrix} a_{1,j+1}\\a_{2,j+1}\\\vdots\\a_{n,j+1} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix}). \end{align*}
交代性:任意の互換$\tau\in S_{k,k}$に対して
\begin{align*} d(\begin{pmatrix} a_{1,\tau(1)}\\a_{2,\tau(1)}\\\vdots\\a_{n,\tau(1)} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,\tau(2)}\\a_{2,\tau(2)}\\\vdots\\a_{n,\tau(2)} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,\tau(k)}\\a_{2,\tau(k)}\\\vdots\\a_{n,\tau(k)} \end{pmatrix}) &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}f(\overline{\sigma})\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),\tau(j)} \\ &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma\circ \tau)}f(\overline{\sigma\circ \tau})\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(\tau(j)),\tau(j)} \\ &=-\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}f(\overline{\sigma})\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j} \\ &=-d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,k}\\a_{2,k}\\\vdots\\a_{n,k} \end{pmatrix}). \\ \end{align*}

よって,多重線形性と交代性を満たす写像$d:(\mathbb{C}^n)^k\to\mathbb{C}$は,各$\sigma\in S_{n,k}^{\uparrow}$に対する$d(e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)})$の値だけで決まる
(なお$k>n$の場合は$S_{n,k}=\emptyset$より$d=0$となるので,$k\le n$の場合だけ考えればよい.)

特に$k=n$の場合,これはよく知られた行列式の特徴づけとなっている.

正方行列の行列式の特徴づけ (cf. 矩形行列の行列式 p.45 定理1.3.9)

$n$を正の整数とし,$\mathbb{C}^n$の標準基底を$e_1,\ldots,e_n$とする.
写像$d:(\mathbb{C}^n)^n\to\mathbb{C}$が多重線形性と交代性を満たすとき,任意の$n\times n$行列$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times n}$に対して
$$ d(\begin{pmatrix} a_{1,1}\\a_{2,1}\\\vdots\\a_{n,1} \end{pmatrix},\begin{pmatrix} a_{1,2}\\a_{2,2}\\\vdots\\a_{n,2} \end{pmatrix},\ldots,\begin{pmatrix} a_{1,n}\\a_{2,n}\\\vdots\\a_{n,n} \end{pmatrix})=d(e_{1},e_{2},\ldots,e_{n})\underbrace{\sum_{\sigma\in S_{n,n}}(-1)^{\ell(\sigma)}\prod_{i=1}^{n}a_{\sigma(i),i}}_{\det_{n,n}(A)}$$
が成り立つ.

この命題から,次のことが成り立つ.

$n,k$を正の整数とする.
写像$d:M_{n,k}(\mathbb{C})\to\mathbb{C}$が列に関する多重線形性と交代性を満たすとき,任意の$n\times k$行列$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$と任意の$k\times k$行列$B\in M_{k,k}(\mathbb{C})$に対して
$$ d(AB)=d(A)\det_{k,k}(B)$$
が成り立つことを示せ.

解答例

$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$に対して,写像$d_A:(\mathbb{C}^k)^k\to\mathbb{C}$
$$ d_A(b_1,\ldots,b_k):=d(\begin{pmatrix}Ab_1,\ldots,Ab_k\end{pmatrix}) \qquad (b_1,\ldots,b_k\in\mathbb{C}^k)$$
で定めると,この$d_A$は多重線形性と交代性を満たす.よって任意の$B=\begin{pmatrix}b_1,\ldots,b_k\end{pmatrix}\in M_{k,k}(\mathbb{C})$に対して
$$ d_A(b_1,\ldots,b_k)=d_A(e_1,\ldots,e_k)\det_{k,k}(B),$$
つまり$d(AB)=d(A)\det_{k,k}(B)$が成り立つ.(ここで,$e_1,\ldots,e_k$$\mathbb{C}^k$の標準基底とした.)

これをCullis行列式$\det_{n,k}$に適用すると,次の命題を得る.

Cullis行列式の右乗法性 (cf. 矩形行列の行列式 p.157 系2.6.2)

$1\le k\le n$のとき,$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$$B\in M_{k,k}(\mathbb{C})$に対して
$$ \det_{n,k}(AB)=\det_{n,k}(A)\det_{k,k}(B)$$
が成り立つ.

$A\in M_{n,n}(\mathbb{C})$$B\in M_{n,k}(\mathbb{C})$に対して,
$$\det_{n,k}(AB)=\det_{n,n}(A)\det_{n,k}(B)$$
は成り立たないことがある.実際,たとえば
\begin{align*} \det_{3,2}(\begin{pmatrix}1&1&0\\1&1&1\\0&1&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}1&2\\3&4\\5&6\end{pmatrix}) &=\det_{3,2}(\begin{pmatrix}4&6\\9&12\\8&10\end{pmatrix})=-4 \end{align*}

\begin{align*} \det_{3,3}(\begin{pmatrix}1&1&0\\1&1&1\\0&1&1\end{pmatrix})\det_{3,2}(\begin{pmatrix}1&2\\3&4\\5&6\end{pmatrix}) &=(-1)\cdot 0=0 \end{align*}
は等しくない.

$2$次正方行列の積み上げ (矩形行列の行列式 p.283 定理4.3.5 の特別な場合)

縦長行列$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$と正の整数$m$に対して,$A$を縦に$m$個重ねて得られる$mn\times k$行列を$A^{\langle m\rangle}$と書くことにする.たとえば
\begin{align*} \begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}^{\langle 2\rangle} =\begin{pmatrix}1&0\\0&1\\1&0\\0&1\end{pmatrix},\qquad \begin{pmatrix}1&2\\3&4\end{pmatrix}^{\langle 3\rangle} =\begin{pmatrix}1&2\\3&4\\1&2\\3&4\\1&2\\3&4\end{pmatrix} \end{align*}
である.$A$$2$次正方行列のとき,$\det_{2m,2}(A^{\langle m\rangle})=m\det_{2,2}(A)$が成り立つことを示せ.

解答例

すべての成分が$1$である$2m\times 1$行列を$\tilde{1}_{2m}$と書くと,Cullis行列式の列に関する多重線形性・右乗法性と問題2より
\begin{align*} \det_{2m,2}(A^{\langle m\rangle}) &=\det_{2m,2}((\begin{smallmatrix}1&0\\0&1\end{smallmatrix})^{\langle m\rangle}A) \\ &=\det_{2m,2}((\begin{smallmatrix}1&0\\0&1\end{smallmatrix})^{\langle m\rangle})\det_{2,2}(A) \\ &=\det_{2m,2}((\begin{smallmatrix}1&1\\0&1\end{smallmatrix})^{\langle m\rangle})\det_{2,2}(A) \\ &=\det_{2m,2}(((\begin{smallmatrix}1\\0\end{smallmatrix})^{\langle m\rangle},\tilde{1}_{2m}))\det_{2,2}(A) \\ &=\det_{2m,1}((\begin{smallmatrix}1\\0\end{smallmatrix})^{\langle m\rangle})\det_{2,2}(A) \\ &=(\underbrace{(1-0)+(1-0)+\cdots+(1-0)}_{\text{$m$ terms}})\det_{2,2}(A) \\ &=m\det_{2,2}(A). \end{align*}

Cullis行列式の別定義

Cullis行列式の明示公式と特徴づけ

Cullis行列式$\det_{n,k}$は,列に関する多重線形性と交代性に加えて,各$\sigma\in S_{n,k}^{\uparrow}$に対する$\det_{n,k}(\begin{pmatrix}e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}\end{pmatrix})$の値で特徴づけられるのだった.
そこで,$\det_{n,k}(\begin{pmatrix}e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}\end{pmatrix})$を計算してみよう.

表記の都合上,$\mathbb{C}^n$の標準基底を$e_1^n,e_2^n,\ldots,e_n^n$と表す.
$\sigma(1)<\sigma(2)<\cdots<\sigma(k)$に注意して繰り返し余因子展開すると
\begin{align*} \det_{n,k}((e_{\sigma(1)}^n,e_{\sigma(2)}^n,\ldots,e_{\sigma(k)}^n)) &=(-1)^{\sigma(1)-1}\det_{n-1,k-1}((e_{\sigma(2)-1}^{n-1},\ldots,e_{\sigma(k)-1}^{n-1})) \\ &=(-1)^{\sigma(1)-1}(-1)^{\sigma(2)-2}\det_{n-2,k-2}((e_{\sigma(3)-2}^{n-2},\ldots,e_{\sigma(k)-2}^{n-2})) \\ &=\cdots \\ &=(-1)^{\sigma(1)-1}(-1)^{\sigma(2)-2}\cdots(-1)^{\sigma(k-1)-(k-1)}\det_{n-(k-1),1}((e_{\sigma(k)-(k-1)}^{n-(k-1)})) \\ &=(-1)^{\sigma(1)-1}(-1)^{\sigma(2)-2}\cdots(-1)^{\sigma(k-1)-(k-1)}(-1)^{\sigma(k)-k} \\ &=(-1)^{\sum\{\sigma(1),\ldots,\sigma(k)\}-\sum\{1,\ldots,k\}} \\ \end{align*}
となる.そこで,次の定義をする.

Cullis符号 (cf. 矩形行列の行列式 p.51 定義1.3.14, p.65 定義1.4.14)

$\mathbb{N}$の有限部分集合$c$に対して,$c$Cullis符号$\csgn(c)$
$$ \csgn(c):=(-1)^{\sum c-\sum[\#c]}$$
で定義する.また,これを用いて写像$\sgn_{n,k}:S_{n,k}\to\{\pm 1\}$
$$ \sgn_{n,k}(\sigma):=(-1)^{\ell(\sigma)}\csgn(\{\sigma(1),\ldots,\sigma(k)\})$$
で定義する.(特に$k=n$のときは$\sgn_{n,n}(\sigma)=(-1)^{\ell(\sigma)}$であり,通常の置換の符号と一致する.)

  • $\csgn([n])=(-1)^{\frac{n(n+1)}{2}-\frac{n(n+1)}{2}}=1$.
  • $\csgn(\{1,2,4,6\})=(-1)^{(1+2+4+6)-(1+2+3+4)}=(-1)^{3}=-1$.

このとき,Cullis行列式は
\begin{align*} \det_{n,k}(A) &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}\sgn_{n,k}(\sigma)\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j} \\ &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}(-1)^{\ell(\sigma)}\csgn(\{\sigma(1),\ldots,\sigma(k)\})\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j} \end{align*}
と表せる.また,正方行列のときと同様に次の特徴づけができる.

Cullis行列式の特徴づけ

$1\le k\le n$のとき,次の3条件を満たす写像$d:M_{n,k}(\mathbb{C})\to\mathbb{C}$はCullis行列式$\det_{n,k}$に一致する.

  • $d$は列に関して多重線形性をもつ.
  • $d$は列に関して交代性をもつ.
  • 任意の$\sigma\in S_{n,k}^{\uparrow}$に対して,$d((e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}))=\csgn(\{\sigma(1),\sigma(2),\ldots,\sigma(k)\})$である.

交代性から,3つ目の条件は「任意の$\sigma\in S_{n,k}$に対して,$d((e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}))=\sgn_{n,k}(\sigma)$である.」で置き換えてもよい.

2つの定義の同値性

前節の特徴づけをCullis行列式の定義にしてもよい.

Cullis行列式の別定義 (cf. 矩形行列の行列式 p.120 定義2.3.2, p.123 命題2.3.6)

$1\le k\le n$に対して,次の3条件を満たす一意的な写像$\det_{n,k}:M_{n,k}(\mathbb{C})\to\mathbb{C}$Cullis行列式という.

  • $\det_{n,k}$は列に関して多重線形性をもつ.
  • $\det_{n,k}$は列に関して交代性をもつ.
  • 任意の$\sigma\in S_{n,k}^{\uparrow}$に対して,$\det_{n,k}((e_{\sigma(1)},e_{\sigma(2)},\ldots,e_{\sigma(k)}))=\csgn(\{\sigma(1),\sigma(2),\ldots,\sigma(k)\})$である.

つまり,各$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times k}$に対して$\det_{n,k}(A)$は次式で表せる:
$$\det_{n,k}(A)=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}\sgn_{n,k}(\sigma)\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j}.$$

この節では余因子展開による定義を忘れて,上の別定義から$\det_{n,k}$の余因子展開を導出する.
計算のため,$\widehat{A}_{i,j}$の成分の定義を明確にしておく.

$n\times k$行列$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}$$(i_0,j_0)\in[n]\times [k]$に対して,($A$から第$i_0$行と第$j_0$列を取り除いて得られる)$(n-1)\times(k-1)$行列$\widehat{A}_{i_0,j_0}=\begin{pmatrix}\widehat{a}_{i_0,j_0,i,j}\end{pmatrix}$を次式で定める:
$$ \widehat{a}_{i_0,j_0,i,j} :=\begin{cases} a_{i,j} & (\text{$i< i_0$ かつ $j< j_0$ の場合}),\\ a_{i+1,j} & (\text{$i\ge i_0$ かつ $j< j_0$ の場合}),\\ a_{i,j+1} & (\text{$i< i_0$ かつ $j\ge j_0$ の場合}),\\ a_{i+1,j+1} & (\text{$i\ge i_0$ かつ $j\ge j_0$ の場合}). \end{cases} $$

$\sigma\in S_{n,k}$に対して,写像$\widehat{\sigma}:[k-1]\to[n-1]$
$$\widehat{\sigma}(j):=\begin{cases}\sigma(j+1)&(\text{$\sigma(j+1)<\sigma(1)$ の場合}),\\\sigma(j+1)-1&(\text{$\sigma(j+1)>\sigma(1)$ の場合})\end{cases}$$
で定めると,次のことが成り立つ.

  1. $i,j\in[k-1]$について,$\widehat{\sigma}(i)<\widehat{\sigma}(j)$$\sigma(i+1)<\sigma(j+1)$は同値である.
  2. $\widehat{\sigma}\in S_{n-1,k-1}$.
  3. 転倒数の差$\ell(\sigma)-\ell(\widehat{\sigma})$は,$\sigma(j+1)<\sigma(1)$を満たす$j\in[k-1]$の個数に等しい.
  4. $\sgn_{n-1,k-1}(\widehat{\sigma})=(-1)^{\sigma(1)-1}\sgn_{n,k}(\sigma).$

  1. $\widehat{\sigma}(i)<\widehat{\sigma}(j)$かつ$\sigma(i+1)\ge \sigma(j+1)$を満たす$i,j\in[k-1]$がもしあれば,$\widehat{\sigma}(i)<\widehat{\sigma}(j)$より$i\ne j$であることに注意すれば
    $$\widehat{\sigma}(i)<\widehat{\sigma}(j)\le \sigma(j+1)<\sigma(i+1)\le \widehat{\sigma}(i)+1$$
    となり矛盾するので,$\widehat{\sigma}(i)<\widehat{\sigma}(j)$ならば$\sigma(i+1)<\sigma(j+1)$である.
    逆に$\sigma(i+1)<\sigma(j+1)$かつ$\widehat{\sigma}(i)\ge\widehat{\sigma}(j)$を満たす$i,j\in[k-1]$がもしあれば
    $$\sigma(i+1)<\sigma(j+1)\le\widehat{\sigma}(j)+1\le \widehat{\sigma}(i)+1\le \sigma(i+1)+1$$
    となるから,上の$\le$すべてで等号成立しなければならない.すると$\sigma(j+1)=\widehat{\sigma}(j)+1$$\widehat{\sigma}(i)=\sigma(i+1)$より$\sigma(i+1)<\sigma(1)<\sigma(j+1)=\sigma(i+1)+1$を得て矛盾するので,$\sigma(i+1)<\sigma(j+1)$ならば$\widehat{\sigma}(i)<\widehat{\sigma}(j)$でもある.
  2. $i,j\in[k-1]$$\widehat{\sigma}(i)=\widehat{\sigma}(j)$を満たすとき,(1)より$\sigma(i+1)=\sigma(j+1)$だから,$\sigma$の単射性より$i=j$となる.よって$\widehat{\sigma}$も単射である.
  3. \begin{align*} \ell(\sigma) &=\#\{(i,j)\in[k]^2\mid \text{$1< i< j$ かつ $\sigma(i)>\sigma(j)$}\}+\#\{j\in[k]\mid\text{$1< j$ かつ $\sigma(1)>\sigma(j)$}\} \\ &=\#\{(i,j)\in[k-1]^2\mid \text{$i< j$ かつ $\sigma(i+1)>\sigma(j+1)$}\}+\#\{j\in[k-1]\mid\text{$\sigma(1)>\sigma(j+1)$}\} \\ &=\#\{(i,j)\in[k-1]^2\mid \text{$i< j$ かつ $\widehat{\sigma}(i)>\widehat{\sigma}(j)$}\}+\#\{j\in[k-1]\mid\text{$\sigma(1)>\sigma(j+1)$}\} \\ &=\ell(\widehat{\sigma})+\#\{j\in[k-1]\mid\text{$\sigma(1)>\sigma(j+1)$}\}. \end{align*}
  4. $\widehat{\sigma}$の定義と(3)より
    \begin{align*} \sum_{j=1}^{k-1}\widehat{\sigma}(j) &=\sum_{j=1}^{k-1}\sigma(j+1)-((k-1)-(\ell(\sigma)-\ell(\widehat{\sigma}))) \\ &=\sum_{j=1}^{k}\sigma(j)-\sigma(1)-k+1+\ell(\sigma)-\ell(\widehat{\sigma}) \end{align*}
    が成り立つから
    \begin{align*} \sum_{j=1}^{k-1}\widehat{\sigma}(j)-\frac{k(k-1)}{2}+\ell(\widehat{\sigma}) &=\bigg(\sum_{j=1}^{k}\sigma(j)-\frac{k(k+1)}{2}\bigg)-\sigma(1)+1+\ell(\sigma) \end{align*}
    より
    \begin{align*} (-1)^{\ell(\widehat{\sigma})}\csgn(\{\widehat{\sigma}(1),\ldots,\widehat{\sigma}(k-1)\}) &=(-1)^{-\sigma(1)+1}(-1)^{\ell(\sigma)}\csgn(\{\sigma(1),\ldots,\sigma(k)\}) \end{align*}
    を得る.

$A=\begin{pmatrix}a_{i,j}\end{pmatrix}_{n\times k}\in M_{n,k}(\mathbb{C})$$\sigma\in S_{n,k}$に対して
$$ \prod_{j=2}^{k}a_{\sigma(j),j}=\prod_{j=1}^{k-1}\widehat{a}_{\sigma(1),1,\widehat{\sigma}(j),j}.$$

$\sigma(j+1)<\sigma(1)$かどうかで積を分けると
\begin{align*} \prod_{j=2}^{k}a_{\sigma(j),j} &=\bigg(\prod_{\substack{j=1\\\sigma(j+1)<\sigma(1)}}^{k-1}a_{\sigma(j+1),j+1}\bigg)\bigg(\prod_{\substack{j=1\\\sigma(j+1)>\sigma(1)}}^{k-1}a_{\sigma(j+1),j+1}\bigg) \\ &=\bigg(\prod_{\substack{j=1\\\widehat{\sigma}(j)<\sigma(1)}}^{k-1}a_{\widehat{\sigma}(j),j+1}\bigg)\bigg(\prod_{\substack{j=1\\\widehat{\sigma}(j)\ge\sigma(1)}}^{k-1}a_{\widehat{\sigma}(j)+1,j+1}\bigg) \\ &=\bigg(\prod_{\substack{j=1\\\widehat{\sigma}(j)<\sigma(1)}}^{k-1}\widehat{a}_{\sigma(1),1,\widehat{\sigma}(j),j}\bigg)\bigg(\prod_{\substack{j=1\\\widehat{\sigma}(j)\ge\sigma(1)}}^{k-1}\widehat{a}_{\sigma(1),1,\widehat{\sigma}(j),j}\bigg) \\ &=\prod_{j=1}^{k-1}\widehat{a}_{\sigma(1),1,\widehat{\sigma}(j),j}. \end{align*}

$i\in[n]$に対して,$\{\sigma\in S_{n,k}\mid\sigma(1)=i\}\ni\sigma\mapsto\widehat{\sigma}\in S_{n-1,k-1}$は全単射である.

次の写像$S_{n-1,k-1}\ni\tau\mapsto\check{\tau}\in\{\sigma\in S_{n,k}\mid\sigma(1)=i\}$が逆写像になる:
$$ \check{\tau}(j):=\begin{cases} i & (\text{$j=1$ の場合}), \\ \tau(j-1) & (\text{$j\ge 2$ かつ $\tau(j-1)< i$ の場合}), \\ \tau(j-1)+1 & (\text{$j\ge 2$ かつ $\tau(j-1)\ge i$ の場合}). \end{cases} $$

$1$列に関する余因子展開

$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$に対して
$$\det_{n,k}(A)=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i+1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\widehat{A}_{i,1}).$$

\begin{align*} \det_{n,k}(A) &=\sum_{\sigma\in S_{n,k}}\sgn_{n,k}(\sigma)\prod_{j=1}^{k}a_{\sigma(j),j} \\ &=\sum_{i=1}^{n}\sum_{\substack{\sigma\in S_{n,k}\\\sigma(1)=i}}(-1)^{-\sigma(1)+1}\sgn_{n-1,k-1}(\widehat{\sigma})a_{\sigma(1),1}\prod_{j=1}^{k-1}\widehat{a}_{\sigma(1),1,\widehat{\sigma}(j),j} \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\sum_{\widehat{\sigma}\in S_{n-1,k-1}}\sgn_{n-1,k-1}(\widehat{\sigma})\prod_{j=1}^{k-1}\widehat{a}_{i,1,\widehat{\sigma}(j),j} \\ &=\sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}a_{i,1}\det_{n-1,k-1}(\widehat{A}_{i,1}). \end{align*}

補小行列式展開

余因子展開は,$1$つの列を選んで,行列式の計算をより小さいサイズの行列式計算へ帰着する手法であった.
これを一般化した,$2$つ以上の列を選ぶ展開式を紹介する.

(cf. 矩形行列の行列式 p.51 定義1.3.14)

集合$S$$m\in\mathbb{N}$に対して,$S$$m$元部分集合全体の集合を$\mathscr{C}_m^S$とする.

$S$が有限集合のとき,$\#\mathscr{C}_m^S={}_{\#S}\mathrm{C}_{m}$が成り立つ.

補行列

$1\le m\le k\le n$$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$とし,$I\in\mathscr{C}_m^{[n]}$$J\in\mathscr{C}_{m}^{[k]}$の元を小さい順にそれぞれ$i_1,\ldots,i_m\in I$$j_1,\ldots,j_m\in J$とする.

  • $A$から第$i_1,\ldots,i_m$行と第$j_1,\ldots,j_m$列を取り出して得られる$m\times m$行列を$A_{I,J}$とする.
    $$ A_{I,J}:=\begin{pmatrix} a_{i_1,j_1} & a_{i_1,j_2} & \cdots & a_{i_1,j_m} \\ a_{i_2,j_1} & a_{i_2,j_2} & \cdots & a_{i_2,j_m} \\ \vdots & \vdots & & \vdots \\ a_{i_m,j_1} & a_{i_m,j_2} & \cdots & a_{i_m,j_m} \end{pmatrix}$$
  • $A$から第$i_1,\ldots,i_m$行と第$j_1,\ldots,j_m$列をすべて取り除いて得られる$(n-m)\times(k-m)$行列を$\widehat{A}_{I,J}:=A_{[n]\setminus I,[k]\setminus J}$とする.(この$\widehat{A}_{I,J}$を,$A_{I,J}$補行列という.)

\begin{align*} A=\begin{pmatrix} 11&{\color{red}12}&{\color{red}13}&14&{\color{red}15}\\ {\color{LimeGreen}21}&22&23&{\color{LimeGreen}24}&25\\ {\color{LimeGreen}31}&32&33&{\color{LimeGreen}34}&35\\ 41&{\color{red}42}&{\color{red}43}&44&{\color{red}45}\\ {\color{LimeGreen}51}&52&53&{\color{LimeGreen}54}&55\\ 61&{\color{red}62}&{\color{red}63}&64&{\color{red}65}\\ {\color{LimeGreen}71}&72&73&{\color{LimeGreen}74}&75\\ \end{pmatrix}, \quad {\color{red}I=\{1,4,6\}}, \quad {\color{red}J=\{2,3,5\}} \end{align*}
のとき,
\begin{align*} A_{I,J}=\begin{pmatrix} {\color{red}12}&{\color{red}13}&{\color{red}15}\\ {\color{red}42}&{\color{red}43}&{\color{red}45}\\ {\color{red}62}&{\color{red}63}&{\color{red}65}\\ \end{pmatrix}, \qquad \widehat{A}_{I,J}=\begin{pmatrix} {\color{LimeGreen}21}&{\color{LimeGreen}24}\\ {\color{LimeGreen}31}&{\color{LimeGreen}34}\\ {\color{LimeGreen}51}&{\color{LimeGreen}54}\\ {\color{LimeGreen}71}&{\color{LimeGreen}74}\\ \end{pmatrix} \end{align*}
である.

$1\le m\le n$に対して,集合$X$
\begin{align*} X&:=\{(I',x)\mid\text{$I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}$ かつ $x\in[n]\setminus I'$}\} \end{align*}
で定め,写像$f:X\to \mathbb{C}$を考える.このとき
$$ \sum_{I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}}\sum_{i\in[n]\setminus I'}f(I',i)=\sum_{I\in\mathscr{C}_{m}^{[n]}}\sum_{i\in I}f(I\setminus\{i\},i)$$
が成り立つ.


集合$Y$と写像$\sigma:X\to Y$
\begin{align*} Y&:=\{(I,y)\mid\text{$I\in\mathscr{C}_{m}^{[n]}$ かつ $y\in I$}\} \\ \sigma(I',x)&:=(I'\cup\{x\},x) \end{align*}
で定めると,$Y\ni(I,y)\mapsto(I\setminus\{y\},y)\in X$$\sigma$の逆写像となるから$\sigma$は全単射であり
\begin{align*} \sum_{I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}}\sum_{i\in[n]\setminus I'}f(I',i) &=\sum_{(I',i)\in X}f(I',i) \\ &=\sum_{(I,i)\in Y}f(\sigma^{-1}(I,i)) \\ &=\sum_{I\in\mathscr{C}_{m}^{[n]}}\sum_{i\in I}f(I\setminus\{i\},i). \end{align*}
補小行列式展開 (cf. 矩形行列の行列式 p.145 定理2.5.1)

$1\le m\le k\le n$のとき,$A\in M_{n,k}(\mathbb{C})$$J\in\mathscr{C}_m^{[k]}$に対して
$$\det_{n,k}(A)=\sum_{I\in\mathscr{C}_m^{[n]}}(-1)^{\sum I-\sum J}\det_{m,m}(A_{I,J})\det_{n-m,k-m}(\widehat{A}_{I,J}).$$
$m=1$のときは通常の余因子展開に一致する.)

$m$に関する帰納法で示す.$m=1$のときは既に示した.
$m\ge 2$のとき,$J$の元を小さい順に$j_1,\ldots,j_m$とし,$J':=J\setminus\{j_m\}$とおくと,帰納法の仮定と各$I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}$に対する小行列式$\det_{n-m+1,k-m+1}(\widehat{A}_{I',J'})$の($A$の第$j_m$列だった列に関する)余因子展開より
\begin{align*} \det_{n,k}(A) &=\sum_{I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}}(-1)^{\sum I'-\sum J'}\det_{m-1,m-1}(A_{I',J'})\det_{n-m+1,k-m+1}(\widehat{A}_{I',J'}) \\ &=\sum_{I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}}(-1)^{\sum I'-\sum J'}\det_{m-1,m-1}(A_{I',J'})\sum_{i\in[n]\setminus I'}(-1)^{i-\#\{x\in I'\mid x< i\}-j_m+(m-1)}a_{i,j_m}\det_{n-m,k-m}(\widehat{A}_{I'\cup\{i\},J}) \\ &=\sum_{I'\in\mathscr{C}_{m-1}^{[n]}}\sum_{i\in[n]\setminus I'}(-1)^{\sum I'\cup\{i\}-\sum J}(-1)^{-\#\{x\in I'\cup\{i\}\mid x< i\}+m-1}a_{i,j_m}\det_{m-1,m-1}(A_{I',J'})\det_{n-m,k-m}(\widehat{A}_{I'\cup\{i\},J}) \\ &=\sum_{I\in\mathscr{C}_{m}^{[n]}}\sum_{i\in I}(-1)^{\sum I-\sum J}(-1)^{-\#\{x\in I\mid x< i\}+m-1}a_{i,j_m}\det_{m-1,m-1}(A_{I\setminus\{i\},J'})\det_{n-m,k-m}(\widehat{A}_{I,J}) \\ &=\sum_{I\in\mathscr{C}_{m}^{[n]}}(-1)^{\sum I-\sum J}\det_{m,m}(A_{I,J})\det_{n-m,k-m}(\widehat{A}_{I,J}). \end{align*}

$(m,k,n)=(2,3,4)$の場合の一例

$$ A=\begin{pmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}&a_{1,3}\\a_{2,1}&a_{2,2}&a_{2,3}\\a_{3,1}&a_{3,2}&a_{3,3}\\a_{4,1}&a_{4,2}&a_{4,3}\end{pmatrix}, \qquad J=\{1,2\}\in \mathscr{C}_{2}^{[3]}$$
に対する補小行列式展開は
\begin{align*} \det_{3,4}(A) &=\begin{vmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}\\a_{2,1}&a_{2,2}\end{vmatrix}\begin{vmatrix}a_{3,3}\\a_{4,3}\end{vmatrix} -\begin{vmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}\\a_{3,1}&a_{3,2}\end{vmatrix}\begin{vmatrix}a_{2,3}\\a_{4,3}\end{vmatrix} +\begin{vmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}\\a_{4,1}&a_{4,2}\end{vmatrix}\begin{vmatrix}a_{2,3}\\a_{3,3}\end{vmatrix} \\ &\qquad{}+\begin{vmatrix}a_{2,1}&a_{2,2}\\a_{3,1}&a_{3,2}\end{vmatrix}\begin{vmatrix}a_{1,3}\\a_{4,3}\end{vmatrix} -\begin{vmatrix}a_{2,1}&a_{2,2}\\a_{4,1}&a_{4,2}\end{vmatrix}\begin{vmatrix}a_{1,3}\\a_{3,3}\end{vmatrix} +\begin{vmatrix}a_{3,1}&a_{3,2}\\a_{4,1}&a_{4,2}\end{vmatrix}\begin{vmatrix}a_{1,3}\\a_{2,3}\end{vmatrix}. \end{align*}
ただし,行列$B$のCullis行列式を$|B|$で表した.

Cullis行列式の実装例 (Java)

以下のソースコードを paiza.IO 等にコピペすれば,いろいろな行列のCullis行列式を計算させることができると思います.
※筆者はプログラミング初心者です.ソースコードが見苦しかったり不備があったりするかもしれませんがご了承ください.

      import java.util.*;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        int[][] A = {
            {9,1,6},
            {3,7,2},
            {4,5,8},
            {2,6,3},
        };
        System.out.println(det(A)); // 54
    }
    public static int det(int[][] matrix){
        int n = matrix.length;
        if(n==0)return 1;
        int k = matrix[0].length;
        if(n<k)throw new RuntimeException();
        if(k==0)return 1;
        int result = 0;
        for(int i0=0; i0<n; i0++){// 第1列に関して余因子展開
            int[][] submatrix = new int[n-1][k-1];
            for(int i=0; i<n-1; i++){
                submatrix[i] = Arrays.copyOfRange(matrix[i+((i<i0)?0:1)],1,k);
            }
            result += (i0%2==0?1:-1) * matrix[i0][0] * det(submatrix);
        }
        return result;
    }
}
    

誤りや改善点がありましたら,ご指摘いただけると嬉しいです.
また,Cullis行列式に興味を持った方はぜひ『矩形行列の行列式』を読んでみてください.
ここまでお読みいただき,ありがとうございました.

参考文献

投稿日:331
更新日:514
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