Sea prudente, generalice (c)
Creo que la forma más agradable de responder a esta pregunta es es el cálculo directo de la inversa - sin embargo, para una matriz más general incluyendo la matriz de Hilbert como un caso especial. Las fórmulas correspondientes tienen una estructura muy transparente y generalizaciones posteriores no triviales.
La matriz $A$ es un caso particular del llamado Matriz de Cauchy con elementos $$A_{ij}=\frac{1}{x_i-y_j},\qquad i,j=1,\ldots, N.$$ En concreto, en el caso de Hilbert podemos tomar $$x_i=i-\frac{1}{2},\qquad y_i=-i+\frac12.$$ El determinante de $A$ viene dada en el caso general por $$\mathrm{det}\,A=\frac{\prod_{1\leq i<j\leq N}(x_i-x_j)(y_j-y_i)}{\prod_{1\leq i,j\leq N}(x_i-y_j)}.\tag{1}$$ Hasta un prefactor constante fácilmente calculable, la estructura de (1) se deduce de la observación de que $\mathrm{det}\,A$ se desvanece siempre que haya un par de coincidencias $x$ 's o $y$ 's. (En este último caso $A$ contiene un par de filas/columnas coincidentes). Para nuestro $x$ y $y$ el determinante es claramente distinto de cero, por lo que $A$ es invertible.
También se puede encontrar fácilmente la inversa $A^{-1}$ ya que la matriz obtenida a partir de una matriz de Cauchy suprimiendo una fila y una columna es también de tipo Cauchy, con una $x$ y una $y$ menos. Tomando el cociente de los dos determinantes correspondientes y utilizando (1), la mayoría de los factores se anulan y se obtiene \begin {align} A_{mn}^{-1}= \frac {1}{y_m-x_n} \frac { \prod_ {1 \leq i \leq N}(x_n-y_i) \cdot\prod_ {1 \leq i \leq N}(y_m-x_i)}{ \prod_ {i \neq n}(x_n-x_i) \cdot\prod_ {i \neq m}(y_m-y_i)}. \tag {2} \end {align}
Para nuestro particular $x$ y $y$ la fórmula (2) se reduce a \begin {align} A_{mn}^{-1}&= \frac {(-1)^{m+n}}{m+n-1} \frac { \frac {(n+N-1)!}{(n-1)!} \cdot \frac {(m+N-1)!}{(m-1)!}}{(n-1)!(N-n)! \cdot (m-1)!(N-m)!}= \\ &=(-1)^{m+n}(m+n-1){n+N-1 \choose N-m}{m+N-1 \choose N-n}{m+n-2 \choose m-1}^2. \end {align} La última expresión es claramente un número entero. $\blacksquare$
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De hecho, se tiene una forma cerrada para las entradas de $A^{-1}$ . Se trata de una [matriz de Hilbert]( es.wikipedia.org/wiki/Matriz de Hilbert )
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¿Puedo preguntar cómo ha demostrado que $A$ ¿es invertible? Recuerdo que hace un año intenté encontrar una prueba elegante de eso y no lo conseguí. (Sólo para estar seguro: no considero elegante en este caso encontrar el determinante)
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Se me olvidó añadir a la descripción de la recompensa que también estaría bien un breve resumen de por qué la matriz es invertible.
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Pregunta relacionada con MO: mathoverflow.net/questions/47561/
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Relacionado, tal vez dupla de math.stackexchange.com/q/46862/8271
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@HSN Los vectores $x^i$ en $L_2[0,1]$ son linealmente independientes, por lo que su matriz de Gram es invertible.