Déterminant d'une matrice antisymétrique
Réponses
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Quelle est la définition du déterminant ? L'unique forme $n$-linéaire alternée par rapport aux colonnes qui vaut $1$ en l'identité ? l'unique application multiplicative de l'ensemble des matrices vers le corps qui vaut $1$ en l'identité ? l'application qui à $(a_{ij})$ associe $\sum\varepsilon(\sigma)\prod_{i=1}^na_{\sigma(i),i}$ ? l'application qui à $(a_{ij})$ associe $\sum\varepsilon(\sigma)\prod_{i=1}^na_{i,\sigma(i)}$ ?
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La deuxième.
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Quelle définition tu veux dire,mais directement $ \det(A^T)=\det(A)$ et avec les hypothèses on montre aussi que $ \det(A^T)=-\det(A)$ donc le déterminant est nul .Signé le ChatLe 😄 Farceur
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$\det (A^t) = \det(A)$ et, si $A$ est d'ordre $n$, $\det (-A) = (-1)^n \det(A)$. Donc si $A^t=-A$ et $n$ est impair, on obtient $\det(A)=$ $-\det(A)$. Après, je ne suis pas parti de la définition du déterminant mais de certaines de ses propriétés. Quelle définition fallait-il prendre ?
Après je bloque. -
On note $A=(a_{i,j}) \in M_n(\mathbb{K})$ donc $\,^t A = (a_{j,i})$ et on a : $\det(A)=\sum\limits_{\sigma \in S_n} \varepsilon(\sigma) \prod\limits_{i=1}^n a_{\sigma(i),i}=\sum\limits_{\sigma \in S_n} \varepsilon(\sigma) \prod\limits_{i=1}^n a_{i,\sigma(i)}=\det(\,^t A )$ .De plus, $A$ est antisymétrique donc $\,^t A=-A$ ainsi, $\det(A )=\det(\,^t A )=\sum\limits_{\sigma \in S_n} \varepsilon(\sigma) \prod\limits_{i=1}^n (-1)\times a_{\sigma(i),i}=(-1)^n \det(A)$ .Par conséquent, $\det(A)(1-(-1)^n)=0$ . Or, $A$ est d'ordre impair donc $n$ est impair et on obtient : $2\det(A)=0 \Rightarrow \det(A)=0$ .
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On peut le faire comme tu le dis, mais là je souhaite uniquement utiliser $\det(A) = \sum \varepsilon(\sigma) \prod a_{\sigma(i),i}$
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Avec la réduction de Jordan, on montre qu'une matrice et sa transposée sont semblables. Par multiplicativité du déterminant, leurs déterminants sont donc égaux. Puis on continue comme les précédents : $\det(A)=\det(A^{\mathsf{T}})=\det(-A)=\det(-\mathrm{I}_n)\det(A)=-\det(A)$ si $n$ est impair.Force est de constater que la réduction de Jordan va au-delà de la définition du déterminant... Je ne crois pas avoir gagné alors.
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Celle que j'attends utilise un appariement (c'est un peu tordu).
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Le déterminant n'est pas toujours nul, il manque une hypothese
Le 😄 Farceur -
gebrane
La matrice est supposée d'ordre impair. Sans quoi cela ne marche pas. Considérer la matrice $A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -1 & 0 \end{pmatrix}$ par exemple.
[Inutile de reproduire le message précédent. AD]
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C'est une question piège dans le genre Oral. Je me suis fais piéger une fois de parler de la continuité d'une fonction sans préciser la topologie. Ici si on travaille dans le corps Z/2Z, la matrice I_3 est belle et bien un contre exemple
Le 😄 Farceur -
La matrice que tu donnes n'est pas antisymétrique. Mea culpa ! J'aurais dû préciser qu'ici la matrice est à coefficients dans un anneau de caractéristique différente de $2.$
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canasson29 a dit :mais là je souhaite uniquement utiliser $\det(A) = \sum \varepsilon(\sigma) \prod a_{\sigma(i),i}$$\det(A^T)=\det A$ découle d'un changement de variable pas trop compliqué et $\det(-A)=(-1)^n \det A$ est une conséquence évidente de la définition.On en déduit $2\det A=0$ et si $2$ non nul, $\det A=0$.Par ailleurs, si le corps est de caractéristique $2$, on a $I_3=-I_3$ donc $I_3$ est bien antisymétrique et de déterminant non nul.
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Tu as parfaitement raison ! C'est la preuve donnée par @NicoLeProf d'ailleurs. Moi je veux un appariement.
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Qu'est-ce qu'un appariement ?
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former des paires !
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Une esquisse de tentative (ou l'inverse ?). On note $S_i$ l'ensemble des permutations telles que $\sigma(1)=i$. Pour $\sigma\in S_1$, vu que $a_{11}=0$, le terme correspondant est nul. Pour $i\ge2$, on compare le terme correspondant à $\sigma\in S_i$ et celui qui correspond à $(1,i)\sigma(1,i)$, et ces termes sont opposés parce que le facteur $a_{1,\sigma(1)}$ est envoyé sur son opposé et que les autres n'ont pas bougé (wishful thinking...), de même que la signature. Bon, cela n'a pas l'air très clair comme ça mais ça pourrait être un appariement du genre.
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Peut-être que ce tu proposes marche ! Je ne me suis pas penché sur ta proposition. Il doit y avoir pas mal de mélanges dans tout ça.
Ce que j'ai en tête n'est pas éloigné de tout ce que vous avez tous proposé.
Petite indication : regrouper $\sigma$ et $\sigma^{-1}$ quand cela est possible.
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