Teorema di Binet

In algebra lineare, il teorema di Binet è un teorema che collega il prodotto fra matrici quadrate con il determinante.

Il teorema viene generalizzato dalla formula di Cauchy-Binet.

Il teorema

Siano A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} due matrici quadrate con lo stesso numero di righe, a valori in un campo K {\displaystyle K} .

Il determinante del prodotto tra A {\displaystyle A} e B {\displaystyle B} è il prodotto del determinante di A {\displaystyle A} per il determinante di B {\displaystyle B} :

det ( A B ) = det A det B . {\displaystyle \det(A\cdot B)=\det A\cdot \det B.}

Dimostrazione

Si ricordi che il determinante può essere considerato come una forma multilineare alternante det ( c 1 , , c n ) {\displaystyle \det(c_{1},\ldots ,c_{n})} sulle colonne di una matrice quadrata n × n {\displaystyle n\times n} ; l'unica per cui det ( e 1 , , e n ) = 1 , {\displaystyle \det(e_{1},\ldots ,e_{n})=1,} dove e 1 , , e n {\displaystyle e_{1},\ldots ,e_{n}} è la base canonica di K n {\displaystyle K^{n}} . Il teorema di Binet segue dal fatto che le forme multilineari alternanti costituiscono uno spazio vettoriale unidimensionale, e che la funzione ϕ ( X ) = det ( A X ) {\displaystyle \phi (X)=\det(A\cdot X)} è una forma multilineare alternante.

Lemma 1

Tutte le forme multilineari alternanti sono multiple del determinante.

Dimostrazione del lemma 1

Sia f : K n × × K n K {\displaystyle f\colon K^{n}\times \dots \times K^{n}\to K} una forma multilineare e alternante. Sia e 1 , , e n {\displaystyle e_{1},\ldots ,e_{n}} la base canonica di K n {\displaystyle K^{n}} . Dati i vettori v 1 , , v n K n {\displaystyle v_{1},\ldots ,v_{n}\in K^{n}} tali che ogni v j {\displaystyle v_{j}} ha coordinate canoniche c j , 1 , , c j , n {\displaystyle c_{j,1},\ldots ,c_{j,n}} . Per multilinearità vale:

f ( v 1 , , v n ) = f ( j 1 = 1 n c 1 , j 1 e j 1 , , j n = 1 n c n , j n e j n ) = j 1 = 1 n j n = 1 n ( k = 1 n c k , j k ) f ( e j 1 , , e j n ) . {\displaystyle f(v_{1},\ldots ,v_{n})=f\left(\sum _{j_{1}=1}^{n}c_{1,j_{1}}e_{j_{1}},\ldots ,\sum _{j_{n}=1}^{n}c_{n,j_{n}}e_{j_{n}}\right)=\sum _{j_{1}=1}^{n}\ldots \sum _{j_{n}=1}^{n}\left(\prod _{k=1}^{n}c_{k,j_{k}}\right)f(e_{j_{1}},\ldots ,e_{j_{n}}).}

Poiché la forma è anche alternante, quando j 1 , , j n {\displaystyle j_{1},\ldots ,j_{n}} non sono tutti distinti, si ha che f ( e j 1 , , e j n ) = 0 {\displaystyle f(e_{j_{1}},\ldots ,e_{j_{n}})=0} . Possiamo quindi riscrivere l'equazione considerando soltanto i casi in cui j 1 , , j n {\displaystyle j_{1},\ldots ,j_{n}} sono distinti, ossia sono una permutazione di 1 , , n {\displaystyle 1,\ldots ,n} . Indicando con S n {\displaystyle S_{n}} il gruppo simmetrico di 1 , , n {\displaystyle 1,\ldots ,n} abbiamo:

f ( v 1 , , v n ) = σ S n ( k = 1 n c k , σ ( k ) ) f ( e σ ( 1 ) , , e σ ( n ) ) . {\displaystyle f(v_{1},\ldots ,v_{n})=\sum _{\sigma \in S_{n}}\left(\prod _{k=1}^{n}c_{k,\sigma (k)}\right)f(e_{\sigma (1)},\ldots ,e_{\sigma (n)}).}

Considerando che ogni forma alternante è anche antisimmetrica si possono riordinare gli argomenti di f {\displaystyle f} nel seguente modo:

f ( v 1 , , v n ) = σ S n ( k = 1 n c k , σ ( k ) ) sgn ( σ ) f ( e 1 , , e n ) = f ( e 1 , , e n ) det ( C ) , {\displaystyle f(v_{1},\ldots ,v_{n})=\sum _{\sigma \in S_{n}}\left(\prod _{k=1}^{n}c_{k,\sigma (k)}\right)\operatorname {sgn}(\sigma )f(e_{1},\ldots ,e_{n})=f(e_{1},\ldots ,e_{n})\det(C),}

dove C {\displaystyle C} è la matrice che ha per colonne le coordinate canoniche di v 1 , , v n {\displaystyle v_{1},\ldots ,v_{n}} . Dunque

f ( v 1 , , v n ) = f ( e 1 , , e n ) det ( v 1 , , v n ) . {\displaystyle f(v_{1},\ldots ,v_{n})=f(e_{1},\ldots ,e_{n})\det(v_{1},\ldots ,v_{n}).}

Il risultato dell'applicazione della forma multilineare alternante alla base canonica determina la forma in modo univoco.

Dimostrazione del teorema

Sia ϕ ( X ) = det ( A X ) {\displaystyle \phi (X)=\det(A\cdot X)} . Occorre dimostrare che è una forma multilineare alternante sulle colonne di X {\displaystyle X} .

Per le regole della moltiplicazione tra matrici, siano x 1 , , x n {\displaystyle x_{1},\ldots ,x_{n}} le colonne di X {\displaystyle X} , allora la colonna j {\displaystyle j} di A X {\displaystyle A\cdot X} è uguale a A x j {\displaystyle Ax_{j}} e, considerando ϕ {\displaystyle \phi } e det {\displaystyle \det } come forme sulle colonne si può scrivere ϕ ( x 1 , , x n ) = det ( A x 1 , , A x n ) . {\displaystyle \phi (x_{1},\ldots ,x_{n})=\det(Ax_{1},\ldots ,Ax_{n}).}

Quindi:

  • ϕ {\displaystyle \phi } è multilineare, infatti siano λ K {\displaystyle \lambda \in K} , a , b K n {\displaystyle a,b\in K^{n}} , vale
ϕ ( , λ a + b , ) = det ( , A ( λ a + b ) , ) = λ det ( , A a , ) + det ( , A b , ) = λ ϕ ( , a , ) + ϕ ( , b , ) . {\displaystyle \phi (\ldots ,\lambda a+b,\ldots )=\det(\ldots ,A(\lambda a+b),\ldots )=\lambda \det(\ldots ,Aa,\ldots )+\det(\ldots ,Ab,\ldots )=\lambda \phi (\ldots ,a,\ldots )+\phi (\ldots ,b,\ldots ).}
  • ϕ {\displaystyle \phi } è alternante, infatti ϕ ( , a , , a , ) = det ( , A a , , A a , ) = 0. {\displaystyle \phi (\ldots ,a,\ldots ,a,\ldots )=\det(\ldots ,Aa,\ldots ,Aa,\ldots )=0.}

Quindi

det ( A B ) = ϕ ( B ) = ϕ ( I n ) det ( B ) = det ( A I n ) det ( B ) = det ( A ) det ( B ) . {\displaystyle \det(A\cdot B)=\phi (B)=\phi (I_{n})\det(B)=\det(A\cdot I_{n})\cdot \det(B)=\det(A)\cdot \det(B).}

Applicazioni

  • Una matrice è invertibile se e solo se ha determinante diverso da zero. Infatti:
    • se A {\displaystyle A} è invertibile allora esiste B {\displaystyle B} tale che A B = I {\displaystyle AB=I} , e quindi det ( A ) det ( B ) = det ( I ) = 1 {\displaystyle \det(A)*\det(B)=\det(I)=1} , e quindi det ( A ) {\displaystyle \det(A)} non è zero.
    • se det ( A ) {\displaystyle \det(A)} non è zero l'algoritmo di Gauss permette di trovare un'inversa.
  • Se A {\displaystyle A} è invertibile, allora:
det ( A 1 ) = ( det A ) 1 {\displaystyle \det(A^{-1})=(\det A)^{-1}}
  • Il determinante è invariante per similitudine: infatti
det ( M A M 1 ) = det M det A det M 1 = det A {\displaystyle \det(MAM^{-1})=\det M\cdot \det A\cdot \det M^{-1}=\det A}
  • Il determinante di un endomorfismo f : V V {\displaystyle f:V\to V} (dove V {\displaystyle V} è uno spazio vettoriale di dimensione finita), definito come il determinante di una matrice associata rispetto ad una base B {\displaystyle B} , in realtà non dipende dalla scelta di B {\displaystyle B} : è quindi una grandezza intrinseca di f {\displaystyle f} , che indichiamo con det ( f ) {\displaystyle \det(f)} .
  • Il determinante di un'isometria f : V V {\displaystyle f:V\to V} ha norma 1. Quindi se K = R {\displaystyle K=\mathbb {R} } il determinante di una isometria è 1 oppure -1.

Bibliografia

  • (EN) Joel G. Broida & S. Gill Williamson (1989) A Comprehensive Introduction to Linear Algebra, §4.6 Cauchy-Binet theorems, pp 208–14, Addison-Wesley ISBN 0-201-50065-5.

Voci correlate

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