Determinants

(¬‿¬)
Title

El determinante es una función escalar que asigna a cada matriz cuadrada An×nA_{n \times n} un número real:

det:Mn×nRodet:Rn×nR\det: M_{n \times n} \to \mathbb{R} \quad \text{o} \quad \det: \mathbb{R}^{n \times n} \to \mathbb{R}

Notación:

det(A)=A\det(A) = |A|

Caso 2×22 \times 2:

Para una matriz A=[a11a12a21a22]A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{bmatrix}, el determinante se calcula como:

det(A)=a11a12a21a22=a11a22a12a21\det(A) = \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{vmatrix} = a_{11}a_{22} - a_{12}a_{21}

(^▽^)
Ejemplo:

3142=3214=2\begin{vmatrix} 3 & 1 \\ 4 & 2 \end{vmatrix} = 3 \cdot 2 - 1 \cdot 4 = 2

El determinante de la inversa es el inverso del determinante:

A1=1A|A^{-1}| = \frac{1}{|A|}

El determinante del producto es el producto de los determinantes:

AB=AB|A \cdot B| = |A| \cdot |B|

3. Factor Común en una Fila/Columna

Si se multiplica una fila o columna por un escalar kk, el determinante queda multiplicado por kk:

ka11a12ka21a22=ka11a12a21a22 \begin{vmatrix} k a_{11} & a_{12} \\ k a_{21} & a_{22} \\ \end{vmatrix} = k \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ \\ a_{21} & a_{22} \end{vmatrix}

El determinante de una matriz elevada a una potencia mm es:

Am=Am|A^m| = |A|^m

Si todos los elementos de la matriz se multiplican por kk, el determinante se escala por knk^n:

ka11ka12ka21ka22=k2a11a12a21a22 \begin{vmatrix} k a_{11} & k a_{12} \\ k a_{21} & k a_{22} \end{vmatrix} = k^2 \begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{21} & a_{22} \end{vmatrix}

El determinante de la transpuesta es igual al de la matriz original:

At=A|A^t| = |A|

Si se intercambian dos filas o columnas, el determinante cambia de signo:

abcd=cdab \begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} = -\begin{vmatrix} c & d \\ a & b \end{vmatrix}

Si una fila o columna es completamente cero, el determinante es cero:

00ab=0 \begin{vmatrix} 0 & 0 \\ a & b \end{vmatrix} = 0

Si dos filas o columnas son idénticas, el determinante es cero:

abab=0 \begin{vmatrix} a & b \\ a & b \end{vmatrix} = 0

10. Determinante de la Matriz Identidad

El determinante de la matriz identidad es siempre 1:

In=1|I_n| = 1

11. Dependencia Lineal en Filas/Columnas

Si una fila o columna es múltiplo de otra (linealmente dependiente), el determinante es cero:

35610(2Fila 1)=0o36(2Col 1)510=0\begin{vmatrix} 3 & 5 \\ 6 & 10 \quad (2 \cdot \text{Fila 1}) \end{vmatrix} = 0 \quad \text{o} \quad \begin{vmatrix} 3 & 6 \quad (2 \cdot \text{Col 1}) \\ 5 & 10 \end{vmatrix} = 0

12. Combinación Lineal de Filas/Columnas

Si una fila/columna es combinación lineal de otras, el determinante se anula:

abcdefa+db+ec+f(Fila 1+Fila 2)=0\begin{vmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ a+d & b+e & c+f \quad (\text{Fila 1} + \text{Fila 2}) \end{vmatrix} = 0

Al multiplicar una fila/columna por kk, el determinante se escala por kk. Para revertirlo:

abcd=1kkakbcd\begin{vmatrix} a & b \\ c & d \end{vmatrix} = \frac{1}{k} \begin{vmatrix} ka & kb \\ c & d \end{vmatrix}

El determinante es el producto de la diagonal:

a11a12a130a22a2300a33=a11a22a33\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ 0 & a_{22} & a_{23} \\ 0 & 0 & a_{33} \end{vmatrix} = a_{11} \cdot a_{22} \cdot a_{33}

(^▽^)
Ejemplo:

251034001=23(1)=6\begin{vmatrix}2 & 5 & 1 \\0 & 3 & 4 \\0 & 0 & -1\end{vmatrix} = 2 \cdot 3 \cdot (-1) = -6

El determinante es aditivo para sumas en una misma fila/columna:

a+cb+dxy=abxy+cdxy\begin{vmatrix} a+c & b+d \\ x & y \end{vmatrix} = \begin{vmatrix} a & b \\ x & y \end{vmatrix} + \begin{vmatrix} c & d \\ x & y \end{vmatrix}

Para una matriz An×nA_{n \times n}:

adj(A)=An1|\text{adj}(A)| = |A|^{n-1}

La doble adjunta satisface:

adj(adj(A))=An2A\text{adj}(\text{adj}(A)) = |A|^{n-2} A

(ಠ_ಠ)
Observación Clave:
  • Las propiedades 11-12 son casos particulares de dependencia lineal.
  • La propiedad 16 es útil para calcular inversas mediante A1=adj(A)AA^{-1} = \frac{\text{adj}(A)}{|A|}.

Para matrices 3×3 Dada la matriz:

A=(abcdefghi)A = \begin{pmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{pmatrix}

Procedimiento:

1

Repetir las dos primeras filas

abajo de la tercera (o repetir las dos primeras columnas a la derecha, según la versión).
Aquí mostraré la versión común de repetir las dos primeras columnas:

abcabdefdeghigh\begin{array}{cccccc} a & b & c & a & b \\ d & e & f & d & e \\ g & h & i & g & h \\ \end{array}

2

Sumar los productos de las diagonales principales

(de izquierda a derecha, 3 diagonales empezando en la primera columna):

  • aeia \cdot e \cdot i
  • bfgb \cdot f \cdot g
  • cdhc \cdot d \cdot h
3

Restar los productos de las diagonales secundarias

(de derecha a izquierda, 3 diagonales empezando en la última columna):

  • cegc \cdot e \cdot g
  • afha \cdot f \cdot h
  • bdib \cdot d \cdot i

Fórmula:

det(A)=aei+bfg+cdhcegafhbdi\det(A) = aei + bfg + cdh - ceg - afh - bdi

(^▽^)
Ejemplo:

A=(123456789)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}

Diagonales principales (suma):

  • 159=451\cdot5\cdot9 = 45
  • 267=842\cdot6\cdot7 = 84
  • 348=963\cdot4\cdot8 = 96
    Suma = 45+84+96=22545 + 84 + 96 = 225

Diagonales secundarias (resta):

  • 357=1053\cdot5\cdot7 = 105
  • 168=481\cdot6\cdot8 = 48
  • 249=722\cdot4\cdot9 = 72
    Resta = 105+48+72=225105 + 48 + 72 = 225

det(A)=225225=0\det(A) = 225 - 225 = 0

El método de Gauss (o eliminación gaussiana) es un método general para calcular determinantes de cualquier orden n×nn \times n, transformando la matriz en una matriz triangular superior.

Procedimiento:

1

Transformar la matriz a forma triangular superior

Usando operaciones elementales de fila:

  • Permutar dos filas → Cambia el signo del determinante:

    A=A|A'| = -|A|

  • Multiplicar una fila por un escalar kk → El determinante se multiplica por kk:

    A=kA|A'| = k \cdot |A|

  • Sumar un múltiplo de una fila a otra filaNo cambia el determinante.

2

Una vez en forma triangular superior:

AU=(u11u12u1n0u22u2n00unn)A \rightarrow U = \begin{pmatrix} u_{11} & u_{12} & \dots & u_{1n} \\ 0 & u_{22} & \dots & u_{2n} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & \dots & u_{nn} \end{pmatrix}

El determinante es el producto de los elementos de la diagonal principal:

det(A)=(producto de factores por escalares aplicados)×(1)nº de permutaciones×(u11u22unn)\det(A) = (\text{producto de factores por escalares aplicados}) \times (-1)^{\text{nº de permutaciones}} \times (u_{11} \cdot u_{22} \cdots u_{nn})

3

Fórmula compacta:

det(A)=(iki)(1)pj=1nujj\boxed{\det(A) = \left( \prod_{i} k_i \right) \cdot (-1)^p \cdot \prod_{j=1}^n u_{jj}}

donde:

  • kik_i = factores por multiplicación de filas
  • pp = número de intercambios de filas
  • ujju_{jj} = elementos diagonales de la matriz triangular
(^▽^)
Ejemplo:

Sea:

A=(213413120)A = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 3 \\ 4 & -1 & 3 \\ 1 & 2 & 0 \end{pmatrix}

Paso 1: F2F22F1F_2 \leftarrow F_2 - 2F_1

(213033120)\begin{pmatrix} 2 & 1 & 3 \\ 0 & -3 & -3 \\ 1 & 2 & 0 \end{pmatrix}

Determinante sin cambios.

Paso 2: F3F30.5F1F_3 \leftarrow F_3 - 0.5F_1

(21303301.51.5)\begin{pmatrix} 2 & 1 & 3 \\ 0 & -3 & -3 \\ 0 & 1.5 & -1.5 \end{pmatrix}

Paso 3: F3F3+0.5F2F_3 \leftarrow F_3 + 0.5F_2

(213033003)\begin{pmatrix} 2 & 1 & 3 \\ 0 & -3 & -3 \\ 0 & 0 & -3 \end{pmatrix}

Paso 4: Matriz triangular superior:

U=(213033003)U = \begin{pmatrix} 2 & 1 & 3 \\ 0 & -3 & -3 \\ 0 & 0 & -3 \end{pmatrix}

det(A)=2(3)(3)=18\det(A) = 2 \cdot (-3) \cdot (-3) = 18

( •̀ .̫ •́ )✧
Ventajas:
  • Funciona para matrices n×nn \times n
  • Más eficiente para matrices grandes que el método por cofactores
  • Útil para matrices con muchos ceros

Método de Desarrollo por Menores (Regla de Laplace)

Para una matriz 3×3:

A=(abcdefghi)A = \begin{pmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{pmatrix}

Procedimiento:

1

Desarrollo por la primera fila:

Fórmula:

A=aC11+bC12+cC13|A| = a \cdot C_{11} + b \cdot C_{12} + c \cdot C_{13}

donde:

  • C11=(1)1+1M11=(+1)efhiC_{11} = (-1)^{1+1} M_{11} = (+1) \cdot \begin{vmatrix} e & f \\ h & i \end{vmatrix}
  • C12=(1)1+2M12=(1)dfgiC_{12} = (-1)^{1+2} M_{12} = (-1) \cdot \begin{vmatrix} d & f \\ g & i \end{vmatrix}
  • C13=(1)1+3M13=(+1)deghC_{13} = (-1)^{1+3} M_{13} = (+1) \cdot \begin{vmatrix} d & e \\ g & h \end{vmatrix}
2

Cálculo de los menores 2×2:

  1. M11=efhi=eifhM_{11} = \begin{vmatrix} e & f \\ h & i \end{vmatrix} = ei - fh
  2. M12=dfgi=difgM_{12} = \begin{vmatrix} d & f \\ g & i \end{vmatrix} = di - fg
  3. M13=degh=dhegM_{13} = \begin{vmatrix} d & e \\ g & h \end{vmatrix} = dh - eg
3

Sustituyendo:

A=a(eifh)+b(1)(difg)+c(dheg)=a(eifh)b(difg)+c(dheg)\begin{aligned} |A| &= a(ei - fh) + b(-1)(di - fg) + c(dh - eg) \\ &= a(ei - fh) - b(di - fg) + c(dh - eg) \end{aligned}

4

Expresión final desarrollada:

A=aeiafhbdi+bfg+cdhceg\boxed{|A| = aei - afh - bdi + bfg + cdh - ceg}

(^▽^)
Ejemplo:

A=(123456789)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}

Por la fórmula:

A=1(5968)2(4967)+3(4857)=1(4548)2(3642)+3(3235)=1(3)2(6)+3(3)=3+129=0\begin{aligned} |A| &= 1(5\cdot9 - 6\cdot8) - 2(4\cdot9 - 6\cdot7) + 3(4\cdot8 - 5\cdot7) \\ &= 1(45 - 48) - 2(36 - 42) + 3(32 - 35) \\ &= 1(-3) - 2(-6) + 3(-3) \\ &= -3 + 12 - 9 = 0 \end{aligned}

( •̀ .̫ •́ )✧
Comparación con Sarrus:

La regla de Sarrus da:

aei+bfg+cdhcegafhbdiaei + bfg + cdh - ceg - afh - bdi

Si reordenamos la expresión de menores:

aeiafhbdi+bfg+cdhcegaei - afh - bdi + bfg + cdh - ceg

Son idénticas, solo cambia el orden de los términos.

(ʘ‿ʘ)
Fórmula general para cualquier fila o columna:

Para desarrollar por la fila kk:

A=j=13akj(1)k+jMkj|A| = \sum_{j=1}^3 a_{kj} \cdot (-1)^{k+j} \cdot M_{kj}

Para desarrollar por la columna pp:

A=i=13aip(1)i+pMip|A| = \sum_{i=1}^3 a_{ip} \cdot (-1)^{i+p} \cdot M_{ip}

Para una matriz 3×3:

A=(abcdefghi)A = \begin{pmatrix} a & b & c \\ d & e & f \\ g & h & i \end{pmatrix}

Procedimiento:

1

Definición de Cofactor

El cofactor CijC_{ij} del elemento aija_{ij} es:

Cij=(1)i+jMijC_{ij} = (-1)^{i+j} \cdot M_{ij}

donde MijM_{ij} es el menor (determinante de la submatriz obtenida eliminando la fila ii y columna jj).

2

Matriz de Cofactores

La matriz de cofactores es:

cof(A)=(C11C12C13C21C22C23C31C32C33)\text{cof}(A) = \begin{pmatrix} C_{11} & C_{12} & C_{13} \\ C_{21} & C_{22} & C_{23} \\ C_{31} & C_{32} & C_{33} \end{pmatrix}

donde cada elemento se calcula como:

3

Cálculo de cofactores - Fila 1

C11=(1)1+1efhi=+(eifh)C12=(1)1+2dfgi=(difg)=fgdiC13=(1)1+3degh=+(dheg)\begin{aligned} C_{11} &= (-1)^{1+1} \begin{vmatrix} e & f \\ h & i \end{vmatrix} = +(ei - fh) \\ C_{12} &= (-1)^{1+2} \begin{vmatrix} d & f \\ g & i \end{vmatrix} = -(di - fg) = fg - di \\ C_{13} &= (-1)^{1+3} \begin{vmatrix} d & e \\ g & h \end{vmatrix} = +(dh - eg) \end{aligned}

4

Cálculo de cofactores - Fila 2

C21=(1)2+1bchi=(bich)=chbiC22=(1)2+2acgi=+(aicg)C23=(1)2+3abgh=(ahbg)=bgah\begin{aligned} C_{21} &= (-1)^{2+1} \begin{vmatrix} b & c \\ h & i \end{vmatrix} = -(bi - ch) = ch - bi \\ C_{22} &= (-1)^{2+2} \begin{vmatrix} a & c \\ g & i \end{vmatrix} = +(ai - cg) \\ C_{23} &= (-1)^{2+3} \begin{vmatrix} a & b \\ g & h \end{vmatrix} = -(ah - bg) = bg - ah \end{aligned}

5

Cálculo de cofactores - Fila 3

C31=(1)3+1bcef=+(bfce)C32=(1)3+2acdf=(afcd)=cdafC33=(1)3+3abde=+(aebd)\begin{aligned} C_{31} &= (-1)^{3+1} \begin{vmatrix} b & c \\ e & f \end{vmatrix} = +(bf - ce) \\ C_{32} &= (-1)^{3+2} \begin{vmatrix} a & c \\ d & f \end{vmatrix} = -(af - cd) = cd - af \\ C_{33} &= (-1)^{3+3} \begin{vmatrix} a & b \\ d & e \end{vmatrix} = +(ae - bd) \end{aligned}

6

Cálculo del determinante

Método 1: Usando la fila 1

A=aC11+bC12+cC13|A| = a \cdot C_{11} + b \cdot C_{12} + c \cdot C_{13}

Método 2: Usando la columna 1

A=aC11+dC21+gC31|A| = a \cdot C_{11} + d \cdot C_{21} + g \cdot C_{31}

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Ejemplo Numérico

A=(123456789)A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix}

Paso 1: Calcular cofactores de la fila 1

C11=+5689=4548=3C12=4679=(3642)=6C13=+4578=3235=3\begin{aligned} C_{11} &= +\begin{vmatrix} 5 & 6 \\ 8 & 9 \end{vmatrix} = 45 - 48 = -3 \\ C_{12} &= -\begin{vmatrix} 4 & 6 \\ 7 & 9 \end{vmatrix} = -(36 - 42) = 6 \\ C_{13} &= +\begin{vmatrix} 4 & 5 \\ 7 & 8 \end{vmatrix} = 32 - 35 = -3 \end{aligned}

Paso 2: Calcular determinante

A=1(3)+26+3(3)=3+129=0|A| = 1 \cdot (-3) + 2 \cdot 6 + 3 \cdot (-3) = -3 + 12 - 9 = 0

(ʘ‿ʘ)
Verificación por otra fila

Usando la fila 2:

C21=2389=(1824)=6C22=+1379=921=12C23=1278=(814)=6\begin{aligned} C_{21} &= -\begin{vmatrix} 2 & 3 \\ 8 & 9 \end{vmatrix} = -(18 - 24) = 6 \\ C_{22} &= +\begin{vmatrix} 1 & 3 \\ 7 & 9 \end{vmatrix} = 9 - 21 = -12 \\ C_{23} &= -\begin{vmatrix} 1 & 2 \\ 7 & 8 \end{vmatrix} = -(8 - 14) = 6 \end{aligned}

A=46+5(12)+66=2460+36=0|A| = 4 \cdot 6 + 5 \cdot (-12) + 6 \cdot 6 = 24 - 60 + 36 = 0

Mismo resultado ✓

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Propiedad importante

Para cualquier fila ii:

A=j=13aijCij|A| = \sum_{j=1}^3 a_{ij} \cdot C_{ij}

Para cualquier columna jj:

A=i=13aijCij|A| = \sum_{i=1}^3 a_{ij} \cdot C_{ij}

El resultado es siempre el mismo, independientemente de la fila o columna elegida.

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Relación con la matriz adjunta

La matriz adjunta (o adjugada) es la traspuesta de la matriz de cofactores:

adj(A)=[cof(A)]T\text{adj}(A) = [\text{cof}(A)]^T

Esta se usa para calcular la matriz inversa:

A1=1Aadj(A)A^{-1} = \frac{1}{|A|} \cdot \text{adj}(A)

(para A0|A| \neq 0)

Método del Pivote (Regla de Chío) para Determinantes 3×3

Reducir un determinante n×nn\times n a uno de (n1)×(n1)(n-1)\times(n-1) mediante operaciones elementales con un elemento pivote.

Procedimiento:

1

Seleccionar el pivote

Elegir cualquier elemento aij0a_{ij} \neq 0 como pivote. Idealmente:

  • Elegir aij=1a_{ij} = 1 si existe
  • Elegir fila/columna con más ceros
  • Preferir elementos pequeños para simplificar cálculos
2

Transformar la columna/fila del pivote

Objetivo: Convertir todos los elementos de la columna (excepto el pivote) en ceros.

Si el pivote está en la columna jj:

  1. Si aij1a_{ij} \neq 1, dividir toda la fila ii entre aija_{ij}
  2. Para cada fila kik \neq i:
    FkFkakjFiF_k \leftarrow F_k - a_{kj}F_i
3

Desarrollar por la columna del pivote

Después de las operaciones, la columna del pivote tiene la forma:

  • Pivote en posición (i,j)(i,j): valor 1
  • Todas las demás posiciones: valor 0

El determinante se reduce a:

A=(1)i+jMij|A| = (-1)^{i+j} \cdot |M_{ij}|

donde MijM_{ij} es el menor (submatriz eliminando fila ii y columna jj).

4

Ajustar por operaciones elementales

Si se realizaron operaciones que modifican el determinante:

Aoriginal=(1)pk1k2krAreducido|A|_{\text{original}} = \frac{(-1)^p}{k_1 k_2 \cdots k_r} \cdot |A|_{\text{reducido}}

donde:

  • pp = número de intercambios de filas
  • kik_i = factores por multiplicación de filas
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Ejemplo Completo

Calcular:

A=314205123|A| = \begin{vmatrix} 3 & 1 & 4 \\ 2 & 0 & 5 \\ 1 & 2 & 3 \end{vmatrix}

Paso 1: Elegir pivote a22=0a_{22} = 0 → no sirve
Elegir a31=1a_{31} = 1 (ya es 1, ideal)

Paso 2: Intercambiar F1F3F_1 \leftrightarrow F_3 para llevar el 1 a posición (1,1)(1,1):

A=123205314|A| = -\begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 2 & 0 & 5 \\ 3 & 1 & 4 \end{vmatrix}

(p=1p=1 intercambio → factor 1-1)

Paso 3: Crear ceros en columna 1:
F2F22F1F_2 \leftarrow F_2 - 2F_1
F3F33F1F_3 \leftarrow F_3 - 3F_1

A=123041055|A| = -\begin{vmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 0 & -4 & -1 \\ 0 & -5 & -5 \end{vmatrix}

Paso 4: Desarrollar por columna 1:

A=[1(1)1+14155+0+0]|A| = - \left[ 1 \cdot (-1)^{1+1} \begin{vmatrix} -4 & -1 \\ -5 & -5 \end{vmatrix} + 0 + 0 \right]

Paso 5: Calcular determinante 2×2:

4155=(4)(5)(1)(5)=205=15\begin{vmatrix} -4 & -1 \\ -5 & -5 \end{vmatrix} = (-4)(-5) - (-1)(-5) = 20 - 5 = 15

Paso 6: Resultado final:

A=(15)=15|A| = -(15) = -15

Verificación por Sarrus: 3(0352)1(2351)+4(2201)3(0\cdot3 - 5\cdot2) - 1(2\cdot3 - 5\cdot1) + 4(2\cdot2 - 0\cdot1)
=3(010)1(65)+4(40)= 3(0-10) - 1(6-5) + 4(4-0)
=301+16=15= -30 - 1 + 16 = -15

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Regla de Chío General (sin crear ceros)

Si elegimos a11a_{11} como pivote:

A=1a11n2a11a22a21a12a11a23a21a13a11a32a31a12a11a33a31a13|A| = \frac{1}{a_{11}^{n-2}} \begin{vmatrix} a_{11}a_{22} - a_{21}a_{12} & a_{11}a_{23} - a_{21}a_{13} \\ a_{11}a_{32} - a_{31}a_{12} & a_{11}a_{33} - a_{31}a_{13} \end{vmatrix}

Para nuestro ejemplo con a11=3a_{11}=3:

A=13323021352432113314=132755=13(1035)=453=15|A| = \frac{1}{3^{3-2}} \begin{vmatrix} 3\cdot0 - 2\cdot1 & 3\cdot5 - 2\cdot4 \\ 3\cdot2 - 1\cdot1 & 3\cdot3 - 1\cdot4 \end{vmatrix} = \frac{1}{3} \begin{vmatrix} -2 & 7 \\ 5 & 5 \end{vmatrix} = \frac{1}{3}(-10-35) = \frac{-45}{3} = -15

Método del Pivote (Regla de Chío) para Determinantes 4×4

Matriz Original:

A=(1003010423001526)A = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 3 \\ 0 & -1 & 0 & 4 \\ 2 & 3 & 0 & 0 \\ 1 & 5 & -2 & 6 \end{pmatrix}

Procedimiento:

1

Análisis de la matriz

Observamos que la columna 3 tiene tres ceros:

Columna 3=(0002)\text{Columna 3} = \begin{pmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \\ -2 \end{pmatrix}

Esto simplificará enormemente el cálculo, ya que solo un término del desarrollo será no nulo.

2

Desarrollo por columna 3

La fórmula para desarrollar por una columna jj es:

A=i=14(1)i+jaijMij|A| = \sum_{i=1}^{4} (-1)^{i+j} a_{ij} \cdot |M_{ij}|

Para j=3j = 3:

A=i=14(1)i+3ai3Mi3|A| = \sum_{i=1}^{4} (-1)^{i+3} a_{i3} \cdot |M_{i3}|

3

Cálculo término a término

Calculamos cada término:

  1. Para i=1i=1:

    (1)1+3a13M13=(+1)0M13=0(-1)^{1+3} \cdot a_{13} \cdot |M_{13}| = (+1) \cdot 0 \cdot |M_{13}| = 0

  2. Para i=2i=2:

    (1)2+3a23M23=(1)0M23=0(-1)^{2+3} \cdot a_{23} \cdot |M_{23}| = (-1) \cdot 0 \cdot |M_{23}| = 0

  3. Para i=3i=3:

    (1)3+3a33M33=(+1)0M33=0(-1)^{3+3} \cdot a_{33} \cdot |M_{33}| = (+1) \cdot 0 \cdot |M_{33}| = 0

  4. Para i=4i=4:

    (1)4+3a43M43=(1)(2)M43=2M43(-1)^{4+3} \cdot a_{43} \cdot |M_{43}| = (-1) \cdot (-2) \cdot |M_{43}| = 2 \cdot |M_{43}|

Resultado intermedio:

A=2M43|A| = 2 \cdot |M_{43}|

4

Calcular el menor M43M_{43}

El menor M43M_{43} se obtiene eliminando la fila 4 y columna 3:

M43=(103014230)M_{43} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 3 \\ 0 & -1 & 4 \\ 2 & 3 & 0 \end{pmatrix}

Ahora debemos calcular det(M43)\det(M_{43}).

5

Desarrollar M43M_{43} por columna 1

Observamos la columna 1 de M43M_{43}:

(102)\begin{pmatrix} 1 \\ 0 \\ 2 \end{pmatrix}

Desarrollo por columna 1:

M43=i=13(1)i+1ai1Mi1(2)|M_{43}| = \sum_{i=1}^{3} (-1)^{i+1} a_{i1} \cdot |M_{i1}^{(2)}|

Donde Mi1(2)M_{i1}^{(2)} son menores 2×2:

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Cálculo de los menores 2×2

  1. Para i=1i=1:

    (1)1+111430=1[(1)(0)(4)(3)]=1(012)=12(-1)^{1+1} \cdot 1 \cdot \begin{vmatrix} -1 & 4 \\ 3 & 0 \end{vmatrix} = 1 \cdot [(-1)(0) - (4)(3)] = 1 \cdot (0 - 12) = -12

  2. Para i=2i=2:

    (1)2+100330=(1)0(0033)=0(-1)^{2+1} \cdot 0 \cdot \begin{vmatrix} 0 & 3 \\ 3 & 0 \end{vmatrix} = (-1) \cdot 0 \cdot (0 \cdot 0 - 3 \cdot 3) = 0

  3. Para i=3i=3:

    (1)3+120314=12[(0)(4)(3)(1)]=2(0+3)=6(-1)^{3+1} \cdot 2 \cdot \begin{vmatrix} 0 & 3 \\ -1 & 4 \end{vmatrix} = 1 \cdot 2 \cdot [(0)(4) - (3)(-1)] = 2 \cdot (0 + 3) = 6

Suma:

M43=12+0+6=6|M_{43}| = -12 + 0 + 6 = -6

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Resultado final

A=2M43=2(6)=12|A| = 2 \cdot |M_{43}| = 2 \cdot (-6) = -12


:::check[Verificación con método alternativo] Podemos verificar mediante reducción por filas:

  1. F3F32F1F_3 \leftarrow F_3 - 2F_1
  2. F4F4F1F_4 \leftarrow F_4 - F_1
    Obtenemos:

(1003010403060523)\begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & 3 \\ 0 & -1 & 0 & 4 \\ 0 & 3 & 0 & -6 \\ 0 & 5 & -2 & 3 \end{pmatrix}

  1. Desarrollar por columna 1: 11043065231 \cdot \begin{vmatrix} -1 & 0 & 4 \\ 3 & 0 & -6 \\ 5 & -2 & 3 \end{vmatrix}

  2. Desarrollar el 3×3 por columna 2: (2)(1)3+21436(-2) \cdot (-1)^{3+2} \cdot \begin{vmatrix} -1 & 4 \\ 3 & -6 \end{vmatrix}

  3. 1436=(1)(6)(4)(3)=612=6\begin{vmatrix} -1 & 4 \\ 3 & -6 \end{vmatrix} = (-1)(-6) - (4)(3) = 6 - 12 = -6

  4. Resultado: 1[(2)(1)5(6)]=(2)(1)(6)=121 \cdot [(-2) \cdot (-1)^5 \cdot (-6)] = (-2) \cdot (-1) \cdot (-6) = -12 ✓ :::

Propiedades de Matrices Especiales

Propiedad 1: Matriz con elementos iguales fuera de la diagonal Para matrices de la forma:

A=(abbbbabbbbabbbba)A = \begin{pmatrix} a & b & b & b \\ b & a & b & b \\ b & b & a & b \\ b & b & b & a \end{pmatrix}

Técnica: Sumar todas las filas a la primera fila:

F1F1+F2+F3+F4F_1 \leftarrow F_1 + F_2 + F_3 + F_4

Obtenemos:

F1=(a+3b,a+3b,a+3b,a+3b)F_1 = (a+3b, a+3b, a+3b, a+3b)

Factorizando (a+3b)(a+3b):

A=(a+3b)1111babbbbabbbba|A| = (a+3b) \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ b & a & b & b \\ b & b & a & b \\ b & b & b & a \end{vmatrix}

Restando bF1b \cdot F_1 de las demás filas:

A=(a+3b)11110ab0000ab0000ab=(a+3b)(ab)3|A| = (a+3b) \begin{vmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & a-b & 0 & 0 \\ 0 & 0 & a-b & 0 \\ 0 & 0 & 0 & a-b \end{vmatrix} = (a+3b)(a-b)^3

Propiedad 2: Matrices Antisimétricas Una matriz AA es antisimétrica si AT=AA^T = -A.

Propiedad importante:
Para matrices antisimétricas de orden impar, el determinante es siempre cero.

Demostración:

AT=AAT=AA^T = -A \Rightarrow |A^T| = |-A|

Pero:

  1. AT=A|A^T| = |A| (propiedad del determinante)
  2. A=(1)nA|-A| = (-1)^n |A| (al sacar -1 de cada fila)

Igualando:

A=(1)nA|A| = (-1)^n |A|

Si nn es impar, (1)n=1(-1)^n = -1, entonces:

A=A2A=0A=0|A| = -|A| \Rightarrow 2|A| = 0 \Rightarrow |A| = 0