Em álgebra, a fórmula de Leibniz, batizada em homenagem a Gottfried Leibniz, expressa o determinante de uma matriz quadrada em termos de permutações dos elementos da matriz. Se A for uma matriz n×n, onde ai,j é a entrada na iésima (
a) linha e jésima coluna de A,[1] a fórmula é
![{\displaystyle \det(A)=\sum _{\tau \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\tau )\prod _{i=1}^{n}a_{i,\tau (i)}=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod _{i=1}^{n}a_{\sigma (i),i},}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9f2d3cc770d9717de983f8bfc4a6bdb422ac46ab)
onde sgn é a função de sinal de permutações no grupo de permutação Sn, que retorna +1 e -1 para permutações pares e ímpares, respectivamente.[2][3]
Outra notação comum usada para a fórmula é em termos do símbolo de Levi-Civita e faz uso da notação de soma de Einstein,[4] onde se torna
![{\displaystyle \det(A)=\epsilon _{i_{1}\cdots i_{n}}{a}_{1i_{1}}\cdots {a}_{ni_{n}},}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/dfcc5e78b81f915398d7fb5819fca2927a2bb484)
o que pode ser mais familiar para os físicos.
Avaliando diretamente a fórmula de Leibniz a partir da definição requer
operações em geral — isto é, várias operações assintoticamente proporcionais an fatorial - porque n! é o número de permutações de ordem n. Isso é impraticavelmente difícil para n grande. Em vez disso, o determinante pode ser avaliado em O(n3) operações formando a decomposição LU
(normalmente por meio de eliminação de Gauss ou métodos semelhantes), caso em que
e os determinantes das matrizes triangulares L e Usão simplesmente produtos de suas entradas diagonais. (Em aplicações práticas de álgebra linear numérica, no entanto, o cálculo explícito do determinante raramente é necessário.) Veja, por exemplo, Trefethen, Bau (1997).
Teorema
Existe exatamente uma função
![{\displaystyle F:M_{n}(\mathbb {K} )\rightarrow \mathbb {K} }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/fe93978f4affd17cb2ee79d0c9c7acd7b3bd6022)
que é multilinear alternado em relação às colunas e de modo que
.
Prova
Singularidade: Deixe
ser essa função, e deixe
seja uma matriz
. Chame
a coluna
a de
, ou seja
, a fim de que
Além disso, deixe
denotar o vetor coluna
a da matriz identidade.
Agora se escreve cada um dos
(s) em termos de
, ou seja
.
Como
é multilinear, um tem
![{\displaystyle {\begin{aligned}F(A)&=F\left(\sum _{k_{1}=1}^{n}a_{k_{1}}^{1}E^{k_{1}},\dots ,\sum _{k_{n}=1}^{n}a_{k_{n}}^{n}E^{k_{n}}\right)\\&=\sum _{k_{1},\dots ,k_{n}=1}^{n}\left(\prod _{i=1}^{n}a_{k_{i}}^{i}\right)F\left(E^{k_{1}},\dots ,E^{k_{n}}\right).\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f208fe6e2dd47425a643af9db402e6dd4a380ba6)
Da alternância, segue-se que qualquer termo com índices repetidos é zero. A soma pode, portanto, ser restrita a tuplas com índices não repetitivos, ou seja, permutações:
![{\displaystyle F(A)=\sum _{\sigma \in S_{n}}\left(\prod _{i=1}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)F(E^{\sigma (1)},\dots ,E^{\sigma (n)}).}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a23bad4f447f6769e59e9d73e96981378a2d16ab)
Como
está alternando, as colunas
pode ser trocado até se tornar a identidade. A função de signal
é definido para contar o número de trocas necessárias e levar em conta a mudança de sinal resultante. Finalmente consegue-se:
![{\displaystyle {\begin{aligned}F(A)&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\prod _{i=1}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)F(I)\\&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod _{i=1}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/79a84da98e304d02048847954e1137f47a2d5fad)
pois
deve ser igual a
.
Portanto, nenhuma função além da função definida pela Fórmula de Leibniz pode ser uma função alternada multilinear com
.
Existência
Mostramos agora que
, onde F é a função definida pela fórmula de Leibniz, possui essas três propriedades.
![{\displaystyle {\begin{aligned}F(A^{1},\dots ,cA^{j},\dots )&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )ca_{\sigma (j)}^{j}\prod _{i=1,i\neq j}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\\&=c\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )a_{\sigma (j)}^{j}\prod _{i=1,i\neq j}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\\&=cF(A^{1},\dots ,A^{j},\dots )\\\\F(A^{1},\dots ,b+A^{j},\dots )&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\left(b_{\sigma (j)}+a_{\sigma (j)}^{j}\right)\prod _{i=1,i\neq j}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\\&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\left(b_{\sigma (j)}\prod _{i=1,i\neq j}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)+\left(a_{\sigma (j)}^{j}\prod _{i=1,i\neq j}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)\right)\\&=\left(\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )b_{\sigma (j)}\prod _{i=1,i\neq j}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)+\left(\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod _{i=1}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)\\&=F(A^{1},\dots ,b,\dots )+F(A^{1},\dots ,A^{j},\dots )\\\\\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8f8500375a1aff537d0445d180e43f0428cf68af)
![{\displaystyle {\begin{aligned}F(\dots ,A^{j_{1}},\dots ,A^{j_{2}},\dots )&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\prod _{i=1,i\neq j_{1},i\neq j_{2}}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)a_{\sigma (j_{1})}^{j_{1}}a_{\sigma (j_{2})}^{j_{2}}\\\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0eb7e9a8162b7cf5131c0b7bc5dc56aa85611ff7)
Para qualquer
deixe
seja a tupla igual a
com os índices
e
trocados.
![{\displaystyle {\begin{aligned}F(A)&=\sum _{\sigma \in S_{n},\sigma (j_{1})<\sigma (j_{2})}\left[\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\prod _{i=1,i\neq j_{1},i\neq j_{2}}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)a_{\sigma (j_{1})}^{j_{1}}a_{\sigma (j_{2})}^{j_{2}}+\operatorname {sgn}(\sigma ')\left(\prod _{i=1,i\neq j_{1},i\neq j_{2}}^{n}a_{\sigma '(i)}^{i}\right)a_{\sigma '(j_{1})}^{j_{1}}a_{\sigma '(j_{2})}^{j_{2}}\right]\\&=\sum _{\sigma \in S_{n},\sigma (j_{1})<\sigma (j_{2})}\left[\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\prod _{i=1,i\neq j_{1},i\neq j_{2}}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)a_{\sigma (j_{1})}^{j_{1}}a_{\sigma (j_{2})}^{j_{2}}-\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\prod _{i=1,i\neq j_{1},i\neq j_{2}}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)a_{\sigma (j_{2})}^{j_{1}}a_{\sigma (j_{1})}^{j_{2}}\right]\\&=\sum _{\sigma \in S_{n},\sigma (j_{1})<\sigma (j_{2})}\operatorname {sgn}(\sigma )\left(\prod _{i=1,i\neq j_{1},i\neq j_{2}}^{n}a_{\sigma (i)}^{i}\right)\left(a_{\sigma (j_{1})}^{j_{1}}a_{\sigma (j_{2})}^{j_{2}}-a_{\sigma (j_{1})}^{j_{2}}a_{\sigma (j_{2})}^{j_{_{1}}}\right)\\\\\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1b83899b02158f013dde5b363b838368208beb43)
Assim se
então
.
Finalmente,
:
![{\displaystyle {\begin{aligned}F(I)&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod _{i=1}^{n}I_{\sigma (i)}^{i}=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod _{i=1}^{n}\operatorname {\delta } _{i,\sigma (i)}\\&=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\operatorname {\delta } _{\sigma ,\operatorname {id} _{\{1\ldots n\}}}=\operatorname {sgn}(\operatorname {id} _{\{1\ldots n\}})=1\end{aligned}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/25c3289e9cc17c5fd0ea82a6acbb8ad13a2eda3f)
Assim, as únicas funções multilineares alternadas com
estão restritas à função definida pela fórmula de Leibniz e, na verdade, também possuem essas três propriedades. Portanto, o determinante pode ser definido como a única função
![{\displaystyle \det :M_{n}(\mathbb {K} )\rightarrow \mathbb {K} }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c635f2d859f5724f3bb78a49cdd6afb86c0eaaf4)
com essas três propriedades.
Referências
- ↑ Burke, James V. (2019). «Determinants» (PDF)
- ↑ Isaiah Lankham, Bruno Nachtergaele e Anne Schilling (2007). «Permutations and the Determinant» (PDF). University of California, Davis
- ↑ «Permutations and the Determinant of a Square Matrix». WORLD SCIENTIFIC. Dezembro de 2015: 81–94. ISBN 978-981-4730-35-8. Consultado em 4 de setembro de 2020
- ↑ «Leibniz formula for determinants explained». everything.explained.today. Consultado em 4 de setembro de 2020
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