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El Determinante de una Suma de Matrices

Dado $$ N $n \times n$ matrices $\mathsf{A}^{1}, \dots, \mathsf{A}^{N}$, \begin{align} \det \left( \sum_{i = 1}^{N} \mathsf{A}^{i} \right) = \sum_{\sigma \S} \det \mathsf{A}^{\sigma}, \end{align} donde $S = \{ \sigma \colon \{ 1, \dots, n \} \mapsto \{ 1, \dots, N \} \}$ y $(\mathsf{A}^{\sigma})_{ij} = \mathsf{A}_{ij}^{\sigma(i)}$.

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Lyra Puntos 30

Esta es una aplicación recta de avance de la linealidad de la determinante en las filas de la matriz. Llame a la suma de las matrices $\Sigma_A$. Observe que cada fila de $\Sigma_A de dólares es una suma de las filas correspondientes de cada $A^i$. Si dividimos el factor determinante a lo largo de la primera fila, entonces tenemos $$\det\left(\Sigma_A\right) = \sum_{i=1}^N\det\left(\Sigma_A^{(i)}\right)$$ donde cada $\Sigma_A^{(i)}$ es la matriz obtenida a partir de $\Sigma_A$ por la colocación de la primera fila con la primera fila de $A^i$. Cuenta ahora de que la segunda fila (y en las salas) de cada $\Sigma_A^{(i)}$ sigue siendo una suma de las filas. La división de cada $\Sigma_A^{(i)}$ a lo largo de la segunda fila da ahora $$\det\left(\Sigma_A^{(i)}\right) = \sum_{j=1}^N\det\left(\Sigma_A^{(i,\,j)}\right)$$ donde $\Sigma_A^{(i,\,j)}$ tiene la primera fila de $A^i$ y la segunda fila de $A^j$. Sustituyendo esta expresión en nuestro original suma, tenemos que $$\det\left(\Sigma_A\right) = \sum_{i=1}^N\sum_{j=1}^N\det\left(\Sigma_A^{(i,\,j)}\right)$$ o de manera más compacta $$\det\left(\Sigma_A\right) = \sum_{(k_1,\ k_2)}\det\left(\Sigma_A^{(k_1,\,k_2)}\right)$$ Donde la suma de los rangos de más de la totalidad de los $2$-tuplas con $1\le k_1,\ k_2 \le$ N. Continuando en la obvia la moda, podemos llegar finalmente $$\det\left(\Sigma_A\right) = \sum_{(k_1,\ \cdots, k_n)}\det\left(\Sigma_A^{(k_1,\,\cdots,k_n)}\right)$$ donde la suma de los rangos sobre todo $$n-tuplas. Por supuesto $\Sigma_A^{(k_1,\,\cdots,k_n)}$ es la matriz con una fila $i$ de $a^{k_i}$. Esta es exactamente la suma deseada.

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