1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert:

Hasonló dokumentumok
1. A kétszer kettes determináns

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Bevezetés az algebrába 1

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

3. el adás: Determinánsok

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK október 12. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak

DETERMINÁNSSZÁMÍTÁS. Határozzuk meg a 1 értékét! Ez most is az egyetlen elemmel egyezik meg, tehát az értéke 1.

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Lineáris egyenletrendszerek

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Mátrixok 2017 Mátrixok

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39

1. ábra ábra

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)


összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

Gauss elimináció, LU felbontás

Numerikus módszerek 1.

Lineáris egyenletrendszerek

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

és n oszlopból áll, akkor m n-es mátrixról beszélünk. (Az oszlopok száma a mátrix vízszintes mérete, a sorok 2 3-as, a ij..

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

Lineáris algebra. Wettl Ferenc, BME , 0.2 változat. Tartalomjegyzék. Geometriai szemléltetés. (tömör bevezetés) Az egyenletek szemléltetése

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Gazdasági matematika II. tanmenet

NUMERIKUS MÓDSZEREK I. TÉTELEK

Mátrixok, mátrixműveletek

1. Geometria a komplex számsíkon

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

Feladat: megoldani az alábbi egyenletrendszert: A x = b,

Gauss-Seidel iteráció

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Matematikai statisztika 1.

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Bodó Bea, Somonné Szabó Klára Matematika 2. közgazdászoknak

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Bevezetés az algebrába 1

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Mátrixok. 3. fejezet Bevezetés: műveletek táblázatokkal

12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Lineáris Algebra gyakorlatok

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások

Lineáris algebra (10A103)

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

1. zárthelyi,

Gyakorló feladatok I.

Testek. 16. Legyen z = 3 + 4i, w = 3 + i. Végezzük el az alábbi. a) (2 4), Z 5, b) (1, 0, 0, 1, 1) (1, 1, 1, 1, 0), Z 5 2.

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

12 48 b Oldjuk meg az Egyenlet munkalapon a következő egyenletrendszert az inverz mátrixos módszer segítségével! Lépések:

Matematika Plus 1 építőmérnök hallgatóknak

Bevezetés a számításelméletbe I. Zárthelyi feladatok október 20.

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Fejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc. Dr. Kersner Róbert

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

BEVEZETÉS A SZÁMÍTÁSELMÉLETBE 1

7. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 7. előadás Elemi bázistranszformáció

vektor, hiszen ez nem skalárszorosa

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

NUMERIKUS MÓDSZEREK PÉLDATÁR

1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?

5 = hiszen és az utóbbi mátrix determinánsa a középs½o oszlop szerint kifejtve: 3 7 ( 2) = (példa vége). 7 5 = 8. det 6.

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Matematika I

Juhász Tibor. Lineáris algebra

Valasek Gábor

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Lineáris algebra numerikus módszerei

Bevezetés a számításelméletbe I. Zárthelyi feladatok október 18.

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Matematika (mesterképzés)

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

Mátrixfelbontások BSc szakdolgozat

A parciális törtekre bontás?

2014/2015-ös tanév II. féléves tematika

Matematika Plus 1 építőmérnök hallgatóknak

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Permut aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

EGYSZERŰSÍTETT ALGORITMUS AZ ELEMI BÁZISCSERE ELVÉGZÉSÉRE

Átírás:

1 Determinánsok 1 Bevezet definíció Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert: a 11 x 1 +a 12 x 2 = b 1 a 21 x 1 +a 22 x 2 = b 2 Szorozzuk meg az első egyenletet a 22 -vel a másodikat a 12 -vel: a 11 a 22 x 1 +a 12 a 22 x 2 = b 1 a 22 a 21 a 12 x 1 +a 22 a 12 x 2 = b 2 a 12, majd vonjuk ki az első egyenletetből a másodikat: azaz Hasonlóan: a 11 a 22 a 12 a 21 x 1 = b 1 a 22 b 2 a 12, x 1 = b 1a 22 b 2 a 12 a 11 a 22 a 12 a 21 x 2 = b 2a 11 b 2 a 21 a 11 a 22 a 12 a 21 Ha az alábbi három ismeretlenes egyenletrendszert tekintjük: a 11 x 1 +a 12 x 2 +a 1 x = b 1 a 21 x 1 +a 22 x 2 +a 2 = b 2 a 1 x 1 +a 2 x 2 +a 2 x = b Ekkor egy hasonló, de lényegesen hosszabb számolás adja: ahol x 1 = p q, p = b 1 a 22 a + b a 12 a 2 + b 2 a 1 a 2 b a 1 a 22 b 1 a 2 a 2 b 2 a 12 a q = a 11 a 22 a + a 12 a 2 a 1 + a 1 a 21 a 2 a 1 a 22 a 1 a 11 a 2 a 2 a 12 a 21 a Hasonló képlet adható x 2, x -ra Próbáljuk megérteni a nevezőket! A kétismeretlenes egyenletrendszerben a kéttagú összegek: a 11 a 22 a 12 a 21 A háromismeretlenes egyenletrendszerben a háromtagú összegek: a 11 a 22 a a 12 a 2 a 1 a 1 a 21 a 2 a 1 a 22 a 1 a 11 a 2 a 2 a 12 a 21 a Látjuk, hogy egy szorzatban az indexek első számai az 1, 2 ill 1, 2,, a második számokban pedig az 1, 2 ill 1, 2, számok összes permutációja jelenik meg Igy termzetes azt gondolnunk, hogy az a 11 x 1 + a 12 x 2 + +a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + +a 2n x n = b 2 a n1 x 1 + a n2 x 2 + +a nn x n = b n egyenletrendszer megoldásánál az x i nevezőjében olyan n tényezős szorzatok jelennek meg, ahol az indexben az első számok: 1, 2,, n a második számokban az 1, 2,, n számok összes lehetséges permutációi szerepelnek Még meg kell értenünk a szorzatok előjelét Ehhez az inverziószám fogalmára van szükségünk 1 definíció Legyen az 1, 2,, n számok egy permutációja σ1, σ2,, σn Ekkor ebben a permutációban azon párok számát, ahol az előbbre lévő nagyobb mint a hátrébb lévő a permutáció inverziószámának hívjuk Jelöl: Iσ Például: Két szám eseten: Három szám esetén: I1, 2 = 0 I2, 1 = 1 I1, 2, = 0 I2,, 1 = 2 I, 1, 2 = 2 I, 2, 1 = I1,, 2 = 1 I2, 1, = 1 Látjuk azt, hogy a nevezőken + áll ha a 1σ1 a 2σ2 a nσn esetén Iσ az inverziószám páros szám szám, ha az Iσ páratlan, tehát n = 2 esetén az szorzat előjele: a 1σ1 a 2σ2 a nσn 1 Iσ Ezek alapján termzetes az alábbi definíció: 1

2 definíció Egy A = a ij n n mátrix determinánsa: deta = σ 1 Iσ a 1σ1 a 2σ2 a nσn, ahol az összegz az 1, 2,, n összes permutációjára vonatkozik Egy másik jelöl: deta = Példák: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn 1 Egy 2 2-es mátrix determinánsát úgy számoljuk ki, hogy a főátlóban lévő elemeket összeszorozzuk kivonjuk ebből a mellékátlóban lévő elemeket szorzatát: 5 2 4 = 5 4 2 = 26 2 Egy -as determinánst a legegyszerűbb az ún Sarrus-szabállyal kiszámolni Ehhez a -as determinánst leírása után ismételjük meg az első két oszlopot formáljunk az átlósan elhelyezkedő számokból -tagú szorzatokat Ezeket adjuk össze oly módon, hogy a balról, fentről jobbra lefelé elhelyezkedő számok szorzatait +-szal a többieket -szal vesszük tekintetbe 5 2 1 4 4 = 5 4 6 + 2 4 1 + 1 1 2 1 2 6 1 4 1 5 4 2 2 6 = 106 Legyen A egy ún n n-es felső háromszögmátrix, azaz olyan mátrix, ahol a főátló alatt 0-k szerepelnek Ekkor a 11 a 12 a 1 a 1n 0 a 22 a 2 a 2n 0 0 a a n = 0 0 0 a nn 1 Iσ a 1σ1 a 2σ2 a nσn σ Nézzük meg, hogy ez a szumma milyen nem nulla szorzatokat tartalmaz! Az a nσn 0 csak akkor lehet, ha σn = n A a nσn 1 0 csak akkor lehet, ha σn 1 = n 1 vagy n Mivel σn = n, ezért σn 1 = n 1 Hasonlóan kapjuk, hogy σi = i minden 1 i n esetén Azaz csak egy összeggel kell számolnunk: az a 11 a 22 a nn -nel Mivel az I1, 2,, n = 0, ezért az előjel + lesz, így a 11 a 12 a 1 a 1n 0 a 22 a 2 a 2n 0 0 a a n = a 11 a 22 a nn 0 0 0 a nn Az utolsó példa azért jelentős, mert a Gauss-elimináció során minden n n-es mátrix ilyen alakra hozható Így a következőkben azzal foglalkoznunk, hogy megértsük, hogy a Gauss-elimináció során alkalmazott sorműveletek milyen hatással vannak a determinánsra Példák: Legyen Ekkor A = 2 4 1 deta = 10 1 Sorcsere: 1 2 4 = 10, azaz a determináns a 1-szeresére változott 2 c 0-val való szorzás: Szorozzuk meg a második sort -mal: 2 4 9 = 0, azaz a determináns szintén -szorosára nőtt Egy sorhoz adjuk hozzá egy másik sor c-szeresét: Adjuk például az első sorhoz a második sor dupláját: 0 10 1 = 10, azaz a determináns értéke nem változott A fent látott tulajdonságok általában is igazak: 1 tétel 1 Ha egy n n-es mátrixban sorcserét hajtunk végre, akkor a determináns értéke 1-gyel szorzódik 2 Ha egy n n-es mátrixban egy sort beszorzunk egy c számmal, akkor a determináns is c-vel szorzódik Ha egy n n-es mátrixban egy sorhoz hozzáadjuk egy másik sor c-szeresét, akkor determináns nem változik Példa: Határozza meg az 6 9 1 2 2 1 2

determináns értékét! Megoldás: Emeljünk ki -at az első sorból: 6 9 = 1 2 2 1 1 2 2 1 Adjuk hozzá az első sort a második negyedik sorhoz vonjuk ki a harmadik sorból az első sort: = 1 2 2 1 0 0 1 2 Cseréjük fel a második harmadik sort: = 0 0 1 2 0 0 1 2 Vonjuk ki a harmadik sorból a második sor dupláját: = 0 0 6 5 0 0 1 2 0 0 1 2 Cseréljük meg a harmadik negyedik sort: 0 0 6 5 = 0 0 1 2 0 0 1 2 0 0 6 5 Vonjuk ki a negyedik sorból a harmadik sor hatszorosát: 0 0 1 2 = 0 0 1 2 = 21 0 0 6 5 0 0 0 7 A következőkben azt vizsgáljuk meg, hogy a mátrixműveletek a determinánsokkal mit csinálnak Legyen Ekkor A = 1 2 4 deta = 2, B = 1 5 2 1 B = 11 Nyilván deta T = 1 2 4 = 2 = deta, deta + B = 0 10 5 5 = 50 deta + detb detab = 7 5 = 22 = detadetb, deta 1 = 2 1 = 1 2 = 1 deta 2 1 2 A fent látott összefüggek általában is igazak: 2 tétel Legyen A = a ij n n B = b ij n n Ekkor 1 deta T = deta, 2 detab = detadetb, ha A invertálható, akkor deta 1 = 1 deta A determináns fogalmával már teljesen le lehet írni azokat a négyzetes mátrixokat, amelyek invertálhatók: tétel Egy A = a ij n n mátrix akkor csak akkor invertálható, ha deta 0 Bizonyítás: Tegyük fel, hogy A = a ij n n egy invertálható mátrix Ekkor létezik A 1 n n-es mátrix, hogy AA 1 = I n Ezért ezért 1 = I n = detaa 1 = detadeta 1, det A 0 Most tegyük fel, hogy deta 0 Alkalmazzuk deta-ra a Gauss-Jordan eliminációt Ekkor az eredmény vagy az I n egységmátrix vagy egy olyan mátrix, amelynek utolsó sorában csupa 0 van Nézzük meg, hogy a Gauss-Jordan elimináció során alkalmazott lépeknél a determináns hogyan változik! Sorcserénél a determináns -1-szeresre változik; ha egy sort c 0 számmal szorzunk, akkor a determináns is c-vel szorzódik ha egy sorhoz hozzáadjuk egy másik sor c-szeresét, akkor nem változik a determináns értéke Ezért ha olyan n n-es mátrixból indulunk ki, ahol a determináns nem-nulla, akkor a Gauss-Jordan eliminációval kapott mátrix determinánsa sem nulla Ezért nem lehet, hogy a fenti A mátrix esetén a Gauss-Jordan-elimináció olyan mátrixot eredményezzen, ahol az utolsó sorban 0-k vannak, mert akkor a determináns 0 lenne Így a Gauss- Jordan elimináció az I n egységmátrixot szolgáltatja, tehát a korábban megismert algoritmussal meghatározhatjuk A 1 -t, tehát létezik az inverz A következőkben a determins egy másik kiszámítási módját mutatjuk be Az A = a ij n n mátrix determinánsa: deta = σ 1 Iσ a 1σ1 a 2σ2 a nσn, ezért látjuk, hogy egy rögzített a ij szám olyan szorzatokban szerepel, ahol a tagok abból a mátrixból jönnek, amit

A = a ij n n mátrix i-edik sorának j-edik oszlopának elhagyásával kapunk Jelölje ennek determinánsát M ij Nézzük meg, hogy hogyan számítható ki ez alapján egy -as mátrix determinánsa: a 11 a 12 a 1 a 21 a 22 a 2 a 1 a 2 a = a 11 a 22 a + a 12 a 2 a 1 + a 1 a 21 a 2 a 1 a 22 a 1 a 11 a 2 a 2 a 12 a 21 a = a 11 a 22 a a 2 a 2 + a 12 a 2 a 1 a 21 a + a 1 a 21 a 2 a 22 a 1 = a 11 M 11 a 12 M 12 + a 1 M 1 Érdemes bevezetni az előjeles aldetermináns fogalmát: Eszerint a 11 a 12 a 1 a 21 a 22 a 2 a 1 a 2 a C ij = 1 i+j M ij = a 11C 11 + a 12 C 12 + a 1 C 1 Ezt az zrevételt általánosítja a kifejti tétel: 4 tétel Legyen A = a ij n n, jelölje C ij az előjeles aldeterminánsokat Ekkor minden 1 i n esetén det A = a i1 C i1 + a i2 C i2 + + a in C in minden 1 j n esetén det A = a 1j C 1j + a 2j C 2j + + a nj C nj Az első képletet használatánál azt mondjuk, hogy az i- edik sor szerint fejtjük ki a determinánst, míg a második képletet használva a szóhasználat az, hogy a j-edik oszlop szerint fejtünk ki Mindig olyan sor vagy oszlop szerint érdemes kifejteni, amelyik a lehető legtöbb 0-t tartalmazza, mert így a lehető legtöbb olyan szorzat lesz, ahol az egyik tényező 0, tehát ezeket le sem kell írni Példa: Számítsuk ki az 6 9 0 2 0 1 2 2 1 determináns értékét! Megoldás: A második sor szerint érdemes kifejteni Ekkor a 1 i+j előjelet legegyszerűbb az ún sakktáblaszabály szerint felírni, balodalt felül + jel van, egy sorban felváltva vannak + jelek, két egymás utáni sorban eggyel elcsusztatva vannak a + -ok Eszerint 6 9 0 2 0 = 1 2 2 1 6 9 = 2 1 2 2 1 2 6 1 1 1 2 1 E két determinánst most megint kifejtjük, mondjuk az első sor szerint: 6 9 2 1 2 2 1 = 6 2 1 2 1 9 1 2 1 + 2 2 22 = így 1 2 1 6 0 9 1 + 2 = 15 6 1 1 1 2 1 = 1 1 + 1 1 2 6 1 1 6 9 0 2 0 1 2 2 1 1 6 0 + 1 = 0, = = 15 2 0 = 45 A kifejti tétel egy kis módosításával jutunk a ferde kifejti tételhez: 5 tétel Legyen A = a ij n n, jelölje C ij az előjeles aldeterminánsokat Ekkor minden 1 i n minden 1 j n esetén ha i j, akkor a i1 C j1 + a i2 C j2 + + a in C jn = 0 A kifejti a ferde kifejti tétel lehetőséget ad arra, hogy invertálható mátrix esetén az inverzet felírjuk Ehhez szükség van az adjungált mátrix definíciójára: definíció Az A = a ij n n mátrix adjungált mátrixát úgy kapjuk, hogy minden komponens helyett vesszük a hozzá tartozó előjeles aldetermináns, majd ezt transzponáljuk a főállóra tükrözzük Tömören: adja = C ji n n 6 tétel Ha A = a ij n n egy invertélható mátrix, akkor A 1 = 1 det A adja 4

Bizonyítás: Az inverz definíciója szerint azt kell megmutatni, hogy 1 A det A adja = I n, azaz AadjA = det AI n = det A 0 0 0 0 det A 0 0 0 0 det A 0 0 0 0 det A Vegyük a AadjA szorzatot A szorzat i-edik sorának j-edik oszlopának eleme { det A, ha i = j a i1 C j1 + a i2 C j2 + + a in C jn = 0, ha i j a kifeti ferde kifejti tétel szerint Ez bizonyítja a tételt Példa: Határozza meg az 5 2 A = 2 mátrix inverzét! Megoldás: Könnyen látszik, hogy M 11 =, M 12 = 2, M 21 = 2, M 22 = 5, ezért C 11 =, C 12 = 2, C 21 = 2, C 22 = 5 Így Mivel ezért adja = A 1 = 2 2 5 det A =, 2 2 5 Végezetül visszatérünk a kiinduló problémára szeretnénk egy n ismeretlent tartalmazó n egyenletből álló lineáris egyenletrendszert megoldani, most már determinánsokkal Legyen a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a n1 x 1 + a n2 x 2 + + a nn x n = b n, A fenti egyenletrendszerből formált együtthatómátrix: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a n1 a n2 a nn A változók oszlopvektora: x 1 x n x 2 x = A konstansok oszlopvektora: b = b 1 b 2 b n Az egyenlet az ismert módon, tömören Ax = b alakba írható Ha A egy invertálható mátrix, akkor Az x = A 1 1 b = det A adja b adja b szorzat elvégze a következő adja: b 1 C 11 + b 2 C 21 + + b n C n1 b 1 C 12 + b 2 C 22 + + b n C n2, b 1 C 1n + b 2 C 2n + + b n C nn tehát Igy x 1 b 1 C 11 + b 2 C 21 + + b n C n1 b 1 C 12 + b 2 C 22 + + b n C n2 x 2 = 1 det A x m b 1 C 1n + b 2 C 2n + + b n C nn x j = b 1C 1j + b 2 C 2j + + b n C nj det A Végezetül meg kell értenünk a számlálót Jelölje A j azt a mátrixot, amelyet úgy kapunk, hogy az A mátrixban a j-edik oszlopot kicseréljük a b oszlopvektorral Ekkor C ik - vel jelölve az A j aldeterminánsait kapjuk a j-edik oszlop szerint A j -t kifejtve, hogy det A j = b 1 C 1j + b 2 C 2j + + b n C nj Mivel az A j A csak a j-edik oszlopban külömbözik, ezért a j-edik oszlophoz tartozó előjeles aldeterminánsok a két mátrixban megegyeznek, azaz C ij = C ij, 5

ezért det A j = b 1 C 1j + b 2 C 2j + + b n C nj, így x j = det A j det A A fent levezetett formulát Cramer-szabálynak hívják Példa: Oldjuk meg az x 2z = 6 x + 4y + 6z = 0 x 2y + z = 8 egyenletrendszert a Cramer-szabállyal! Megoldás: Az együtthatómátrix: 1 0 2 4 6, 1 2 ennek determinánsa: det A = 44 A Cramer-szabályban szereplő mátrixok: 6 0 2 A 1 = 0 4 6, 8 2 A 2 = A = az ő determinánsaik: 1 6 2 0 6 1 8 4 0 1 0 6 1 2 8 det A 1 = 40,, így det A 2 = 72 det A = 152, x 1 = 40 44, x 1 = 72 44, x 1 = 152 44 6