Lineārajā algebrā **determinants** ir lielums, ko var piekārtot jebkurai kvadrātveida matricai. Matricas *A* determinantu parasti apzīmē ar det(*A*) vai |*A*| un to var izteikt kā polinomu no matricas *A* elementiem.

Definīcija
----------

### Aksiomātiska definīcija

Determinants ir definēts jebkurai kvadrātveida matricai pār komutatīvu gredzenu *R* (piemēram, veseli, reāli vai kompleksi skaitļi). Funkciju *ƒ*: *R**n*×*n* → *R*, kas *n*×*n* matricām pār gredzenu *R* piekārto elementus no *R*, sauc par **determinantu**, ja tai izpildās šādas trīs īpašības:

1. *ƒ*(*I*) = 1, kur *I* ir *n*×*n* vienības matrica (šeit 1 apzīmē gredzena *R* vienības elementu),
2. funkcija *ƒ* ir *lineāra attiecībā pret matricas rindiņām* (skatīt zemāk),
3. *ƒ*(*A*) = 0, ja jebkuras divas matricas *A* rindiņas ir vienādas (šeit 0 apzīmē gredzena *R* nulles elementu).

Var pierādīt, ka eksistē viena vienīga funkcija *ƒ*, kurai izpildās šīs trīs īpašības. Šo funkciju parasti apzīmē ar "det".

#### Linearitāte

Ja *A* ir *n*×*n* matrica un ar *r**i* apzīmē rindas vektoru, kas vienāds ar šīs matricas *i*-to rindiņu, tad matricu *A* var pierakstīt šādi:

{\displaystyle A={\begin{bmatrix}r\_{1}\\r\_{2}\\\vdots \\r\_{n}\end{bmatrix}}.}
Funkciju *ƒ*: *R**n*×*n* → *R* sauc par *lineāru attiecībā pret matricas rindiņām*, ja tai izpildās šāda īpašība:

{\displaystyle f{\begin{pmatrix}{\begin{bmatrix}r\_{1}\\r\_{2}\\\vdots \\\alpha r\_{i}+\beta r'\_{i}\\\vdots \\r\_{n}\end{bmatrix}}\end{pmatrix}}=\alpha f{\begin{pmatrix}{\begin{bmatrix}r\_{1}\\r\_{2}\\\vdots \\r\_{i}\\\vdots \\r\_{n}\end{bmatrix}}\end{pmatrix}}+\beta f{\begin{pmatrix}{\begin{bmatrix}r\_{1}\\r\_{2}\\\vdots \\r'\_{i}\\\vdots \\r\_{n}\end{bmatrix}}\end{pmatrix}},}
kur *α* un *β* ir patvaļīgi gredzena *R* elementi un *i* ir vesels skaitlis no 1 līdz *n*.

### Formula 2×2 matricām

{\displaystyle {\begin{vmatrix}a&b\\c&d\end{vmatrix}}=ad-bc.}
### Formula 3×3 matricām

Metode determinanta aprēķināšanai 3×3 matricai.
{\displaystyle {\begin{aligned}{\begin{vmatrix}a&b&c\\d&e&f\\g&h&i\end{vmatrix}}&=a{\begin{vmatrix}e&f\\h&i\end{vmatrix}}-b{\begin{vmatrix}d&f\\g&i\end{vmatrix}}+c{\begin{vmatrix}d&e\\g&h\end{vmatrix}}\\&=a(ei-fh)-b(di-fg)+c(dh-eg)\\&=aei+bfg+cdh-ceg-bdi-afh.\end{aligned}}}
Piemēram, ja

{\displaystyle A={\begin{pmatrix}-2&2&-3\\-1&1&3\\2&0&-1\end{pmatrix}}}
tad

{\displaystyle {\begin{aligned}\det(A)&={\bigl (}(-2)\cdot 1\cdot (-1){\bigr )}+{\bigl (}2\cdot 3\cdot 2{\bigr )}+{\bigl (}(-3)\cdot (-1)\cdot 0{\bigr )}\\&-{\bigl (}2\cdot 1\cdot (-3){\bigr )}-{\bigl (}0\cdot 3\cdot (-2){\bigr )}-{\bigl (}(-1)\cdot (-1)\cdot 2{\bigr )}\\&=2+12+0-(-6)-0-2=18.\end{aligned}}}
Lai aprēķinātu determinantu 3×3 matricai, var izmantot Sarusa metodi.

### Formulas *n*×*n* matricām

Determinantu *n*×*n* matricai

{\displaystyle A={\begin{pmatrix}a\_{1,1}&a\_{1,2}&\cdots &a\_{1,n}\\a\_{2,1}&a\_{2,2}&\cdots &a\_{2,n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a\_{n,1}&a\_{n,2}&\cdots &a\_{n,n}\end{pmatrix}}}
var izteikt kā polinomu no tās elementiem *a**i*,*j*. Šo polinomu parasti apzīmē ar det(*A*) un tas satur *n*! saskaitāmos. Katrs no šiem saskaitāmajiem ir vai nu ar plus vai mīnus zīmi un sastāv no *n* matricas *A*elementu reizinājuma (pa vienam no katras rindas un kolonnas). Šo polinomu var izteikt ar vairāku ekvivalentu formulu palīdzību.

#### Leibnica formula

Bieži vien determinantu definē ar Leibnica formulas palīdzību:

{\displaystyle {\begin{aligned}\det(A)&=\sum \_{\sigma \in S\_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )a\_{1,\sigma (1)}a\_{2,\sigma (2)}\cdots a\_{n,\sigma (n)}\\&=\sum \_{\sigma \in S\_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod \_{i=1}^{n}a\_{i,\sigma (i)}.\end{aligned}}}
Šajā formulā *S**n* apzīmē simetrisko grupu jeb kopu, kas sastāv no visām *n* elementu permutācijām, sgn(*σ*) ir permutācijas *σ* zīme, *σ*(*i*) ir skaitlis no 1 līdz *n*, uz kuru *σ* attēlo *i*.

Intuitīvi par permutāciju *σ* var domāt kā par virkni garumā *n*, kas satur skaitļus no 1 līdz *n* patvaļīgā secībā tā, ka katrs skaitlis parādās tieši vienu reizi; *S**n* ir kopa no visām šādām virknēm, *σ*(*i*) ir *i*-tais skaitlis virknē *σ*, bet zīme sgn(*σ*) ir vienāda ar +1 vai -1, atkarībā no tā vai virknē *σ* esošos skaitļus nepieciešams mainīt vietām *pāra* vai *nepāra* skaitu reižu, lai to sakārtotu augošā secībā.

#### Summa ar Levi-Čivita simbolu

Leibnica formulā esošā summa ir pār visām virknēm *σ* garumā *n*, kurā katrs no skaitļiem no 1 līdz *n* parādās *tieši vienu* reizi. Šo summu var pārrakstīt tā, lai tajā parādītos visas iespējamās virknes garumā *n* (tā satur skaitļus no 1 līdz *n* un katrs no tiem drīkst parādīties patvaļīgi daudz reižu — sākot no nevienas, līdz pat *n* reizēm). Šī summa sastāv no *n**n* saskaitāmajiem, taču lielākā daļa no tiem ir vienāda ar nulli:

{\displaystyle {\begin{aligned}\det A&=\sum \_{i\_{1},i\_{2},\ldots ,i\_{n}=1}^{n}\varepsilon \_{i\_{1}i\_{2}\dots i\_{n}}a\_{1,i\_{1}}a\_{2,i\_{2}}\cdots a\_{n,i\_{n}}\\&=\sum \_{i\_{1},i\_{2},\ldots ,i\_{n}=1}^{n}\varepsilon \_{i\_{1}i\_{2}\dots i\_{n}}\prod \_{k=1}^{n}a\_{k,i\_{k}}.\end{aligned}}}
Šajā formulā {\displaystyle \varepsilon \_{i\_{1}i\_{2}\dots i\_{n}}} ir Levi-Čivita simbols, kas ir vienāds ar 0, ja virkne *i*1*i*2…*i**n* nav permutācija, bet pretējā gadījumā ir vienāds ar šīs permutācijas zīmi.

#### Laplasa formula

Ja *A* = (*a*1,1) ir 1×1 matrica, tad det(*A*) = *a*1,1. Lielākām matricām determinantu var aprēķināt rekursīvi ar Laplasa formulas palīdzību. Tā izsaka dotās matricas determinantu kā funkciju no mazāku apakšmatricu determinantiem. Šo procesu sauc par determinanta izvirzīšanu pēc attiecīgās rindiņas vai kolonnas:

{\displaystyle {\begin{aligned}\det(A)&=\sum \_{j=1}^{n}(-1)^{i+j}a\_{i,j}M\_{i,j}\\&=\sum \_{i=1}^{n}(-1)^{i+j}a\_{i,j}M\_{i,j}.\end{aligned}}}
Pirmajā izteiksmē indekss *i* ir fiksēts un tā atbilst izvirzījumam pēc *i*-tās rindiņas, bet otrajā izteiksmē indekss *j* ir fiksēts un tā atbilst izvirzījumam pēc *j*-tās kolonnas. Šajās formulās *M**i*,*j* apzīmē determinantu apakšmatricai, kas iegūta atmetot matricas *A* *i*-to rindiņu un *j*-to kolonnu (šos lielumus sauc par matricas *A* **minoriem**).

Determinanta ģeometriskā interpretācija
---------------------------------------

Laukums paralelogramam, kuru veido vektori (*a*,*b*) un (*c*,*d*).
Paralelograma laukums ir vienāds ar determinanta absolūto vērtību matricai, kas sastāv no paralelogramu veidojošajiem vektoriem.

Īpašības
--------

Pielietojums
------------

Skatīt arī
----------

* Permanents

Atsauces
--------

1. ↑  Artin, Teorēma 3.14, 24. lpp.

Papildu literatūra
------------------

**Latviski:**


**Angliski:**

* Lang, Serge (1987), Linear algebra, Undergraduate texts in mathematics (3 izd.), Springer, ISBN 978-0-38-796412-6, Nodaļa VI, Determinants, 140. lpp.
* Lang, Serge (1986), Introduction to Linear algebra, Undergraduate texts in mathematics (2 izd.), Springer, ISBN 978-0-38-796205-4, Nodaļa VII, Determinants, 195. lpp.

**Vāciski:**

* Artin, Michael (1998), Algebra, Grundstudium Mathematik (2 izd.), Birkhäuser, ISBN 978-3-76-435938-6, Nodaļa 1.3, Determinanten, 20. lpp.

Ārējās saites
-------------

* Eric W. Weisstein, Determinant, MathWorld.

|  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 

| * s
* d
* l
Lineārā algebra |
| --- |
|  |
| Pamata koncepti | 
* Skalārs lielums
* Vektors
* Vektoru telpa
* Skalāra reizināšana
* Vektora projekcija
* Lineārais sprīdis
* Lineārais plāns
* Lineārā projekcija
* Lineārā neatkarība
* Lineārā kombinācija
* Bāze
* Bāzes maiņa
* Rindu un kolonnu vektori
* Rindu un kolonnu lauki
* Kodols
* Īpašvērtības un īpašvektori
* Transponēšana
* Lineārie vienādojumi

 | Trīs dimensiju Eiklīda telpa |
|  |
| Matricas | 
* Bloks
* Sadalīšana
* Apgrieztā
* Minors
* Reizināšana
* Ranks
* Transformācija
* Krāmera formulas (likums)
* Gausa izslēgšanas metode

 |
|  |
| Bilinearitāte | 
* Ortogonalitāte
* Skalārais reizinājums
* Iekšējā reizinājuma telpa
* Vektoriāls reizinājums
* Grama–Šmita process

 |
|  |
| Multilineārā algebra | 
* Determinants
* Vektoriālais reizinājums
* Jauktais reizinājums
* Septiņu-dimensiju vektoriālais reizinājums
* Ģeometriskā algebra
* Ārējā algebra
* Bivektors
* Multivektors
* Tenzors
* Outermorfisms

 |
|  |
| Vektoru lauka konstrukcijas | 
* Duāla
* Tiešā summa
* Funkcijas telpa
* Koeficients
* Apakšlauks
* Tenzorreizinājums

 |
|  |
| kaitliskā lineārā algebra|Skaitliskā | 
* Peldošo punktu
* Skaitliskā stabilitāte
* Basic Linear Algebra Subprograms (BLAS)
* Retināta matrica
* Lineārās algebras programmatūras bibliotēkas

 |
|  |
| 
* Kategorija
* Wikibook (En)
* Wikiversity (En)

 |

 |

|  |  |  |
| --- | --- | --- |
| 

|  |  |
| --- | --- |
| Autoritatīvā vadība | 
* WorldCat
* LCCN: sh85037299
* BNF: cb11975737s (data)
* NDL: 00562696

 |

 |