Tengo un examen próximo, y estoy preocupado de que (como suelo hacer) voy a cometer un error en algún cálculo algebraico menor en un problema grande como encontrar el determinante de una matriz 4x4 o más grande. Es probable que me pidan usar la Expansión de Laplace, y me gustaría saber si hay alguna otra forma rápida y sucia que pueda intentar para asegurarme de que mi respuesta sea correcta. Considerando que no se me permite usar una calculadora, ¿hay algún otro método no convencional que pueda usar para tratar de verificar una solución correcta?
Sé cómo encontrar el determinante sin problema, pero soy muy propenso a cometer errores menores y no quiero tener que pasar mucho tiempo revisando cada problema en detalle para asegurarme de que no omití un signo negativo en algún lugar.
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¿La computación de eigenvalores ocurre a menudo en los ejercicios en los que necesitas encontrar el determinante?
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Todavía no he llegado a los valores propios en clase, creo que será la próxima semana. Supongo que tal vez esa pueda ser una forma.
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No realmente. Encontrar los autovalores solo para confirmar si el determinante es correcto es una pérdida de tiempo valioso. Es mejor que revises lo que escribiste. Sería bueno si tuvieras que encontrarlos de todos modos.
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¿Sabías que las operaciones de filas y columnas de una matriz no cambian el determinante (salvo algunos cambios menores)?
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Estoy consciente de que intercambiar filas anula el determinante, y multiplicar una fila por una constante multiplica el determinante por esa misma constante... pero no he visto la otra operación de fila.
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Eso es suficiente. Con eso puedes triangularizar tu matriz y cuando tengas una matriz triangular es fácil encontrar el determinante.
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Sin duda, un $4\times 4$ no es muy divertido. A veces la primera columna, por ejemplo, no es muy agradable, pero alguna otra columna (o fila) tiene un par de ceros. Entonces, intercambiar puede ahorrar tiempo.
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@GitGud: No, no es suficiente.
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@TedShifrin Tienes razón, gracias.
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@agent154 Como Ted señaló, también necesitas la operación llamada adicción de filas en el enlace anterior.