În algebră , o matrice Vandermonde , numită după Alexandre-Théophile Vandermonde , este o matrice de forma[ 1] :
V
=
[
1
α
1
α
1
2
…
α
1
n
−
1
1
α
2
α
2
2
…
α
2
n
−
1
1
α
3
α
3
2
…
α
3
n
−
1
⋮
⋮
⋮
⋱
⋮
1
α
m
α
m
2
…
α
m
n
−
1
]
{\displaystyle V={\begin{bmatrix}1&\alpha _{1}&\alpha _{1}^{2}&\dots &\alpha _{1}^{n-1}\\1&\alpha _{2}&\alpha _{2}^{2}&\dots &\alpha _{2}^{n-1}\\1&\alpha _{3}&\alpha _{3}^{2}&\dots &\alpha _{3}^{n-1}\\\vdots &\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\1&\alpha _{m}&\alpha _{m}^{2}&\dots &\alpha _{m}^{n-1}\end{bmatrix}}}
Determinantul unei matrici pătratice Vandermonde (m=n) poate fi exprimat astfel:[ 2]
det
(
V
)
=
∏
1
≤
i
<
j
≤
n
(
α
j
−
α
i
)
.
{\displaystyle \det(V)=\prod _{1\leq i<j\leq n}(\alpha _{j}-\alpha _{i}).}
Calculând determinantul cu formula lui Leibniz :
det
(
V
)
=
∑
σ
∈
S
n
sgn
(
σ
)
∏
i
=
1
n
α
i
σ
(
i
)
−
1
,
{\displaystyle \det(V)=\sum _{\sigma \in S_{n}}\operatorname {sgn}(\sigma )\prod _{i=1}^{n}\alpha _{i}^{\sigma (i)-1},}
unde S n înseamnă mulțimea permutărilor lui
Z
∩
[
1
,
n
]
{\displaystyle \mathbb {Z} \cap [1,n]}
, iar sgn(σ) este signatura permutării
Se demonstrează prin inducție că:
det
(
V
)
=
∏
1
≤
i
<
j
≤
n
(
α
j
−
α
i
)
{\displaystyle \det(V)=\prod _{1\leq i<j\leq n}(\alpha _{j}-\alpha _{i})}
Pentru (n=2), se verifică imediat. Pentru (n>2), executăm operația elementară
C
i
{\displaystyle C_{i}}
←
C
i
−
(
α
1
×
C
i
−
1
)
{\displaystyle C_{i}-(\alpha _{1}\times C_{i-1})}
asupra coloanelor, scăzând din coloana n coloana (n-1) înmulțită cu coeficientul
α
1
{\displaystyle \alpha _{1}}
, apoi din coloana (n-1) coloana (n-2) înmulțită cu
α
1
{\displaystyle \alpha _{1}}
..., din coloana 2 coloana 1 înmulțită cu
α
1
{\displaystyle \alpha _{1}}
, - astfel încât în final pe prima linie să rămână 1 numai în poziția (1,1) și în rest zerouri. Determinantul rămâne neschimbat, și egal cu:
det
(
V
)
=
|
1
0
0
…
0
1
α
2
−
α
1
α
2
(
α
2
−
α
1
)
…
α
2
n
−
2
(
α
2
−
α
1
)
1
α
3
−
α
1
α
3
(
α
3
−
α
1
)
…
α
3
n
−
2
(
α
3
−
α
1
)
⋮
⋮
⋮
⋮
1
α
n
−
α
1
α
n
(
α
n
−
α
1
)
…
α
n
n
−
2
(
α
n
−
α
1
)
|
{\displaystyle \det(V)={\begin{vmatrix}1&0&0&\dots &0\\1&\alpha _{2}-\alpha _{1}&\alpha _{2}(\alpha _{2}-\alpha _{1})&\dots &\alpha _{2}^{n-2}(\alpha _{2}-\alpha _{1})\\1&\alpha _{3}-\alpha _{1}&\alpha _{3}(\alpha _{3}-\alpha _{1})&\dots &\alpha _{3}^{n-2}(\alpha _{3}-\alpha _{1})\\\vdots &\vdots &\vdots &&\vdots \\1&\alpha _{n}-\alpha _{1}&\alpha _{n}(\alpha _{n}-\alpha _{1})&\dots &\alpha _{n}^{n-2}(\alpha _{n}-\alpha _{1})\\\end{vmatrix}}}
Dezvoltând după prima linie:
det
(
V
)
=
1
×
|
α
2
−
α
1
α
2
(
α
2
−
α
1
)
…
α
2
n
−
2
(
α
2
−
α
1
)
α
3
−
α
1
α
3
(
α
3
−
α
1
)
…
α
3
n
−
2
(
α
3
−
α
1
)
⋮
⋮
⋮
α
n
−
α
1
α
n
(
α
n
−
α
1
)
…
α
n
n
−
2
(
α
n
−
α
1
)
|
{\displaystyle \det(V)=1\times {\begin{vmatrix}\alpha _{2}-\alpha _{1}&\alpha _{2}(\alpha _{2}-\alpha _{1})&\dots &\alpha _{2}^{n-2}(\alpha _{2}-\alpha _{1})\\\alpha _{3}-\alpha _{1}&\alpha _{3}(\alpha _{3}-\alpha _{1})&\dots &\alpha _{3}^{n-2}(\alpha _{3}-\alpha _{1})\\\vdots &\vdots &&\vdots \\\alpha _{n}-\alpha _{1}&\alpha _{n}(\alpha _{n}-\alpha _{1})&\dots &\alpha _{n}^{n-2}(\alpha _{n}-\alpha _{1})\\\end{vmatrix}}}
Conform proprietății de multiliniaritate a determinantului:
det
(
V
)
=
(
α
2
−
α
1
)
(
α
3
−
α
1
)
…
(
α
n
−
α
1
)
|
1
α
2
α
2
2
…
α
2
n
−
2
1
α
3
α
3
2
…
α
3
n
−
2
1
α
4
α
4
2
…
α
4
n
−
2
⋮
⋮
⋮
⋮
1
α
n
α
n
2
…
α
n
n
−
2
|
{\displaystyle \det(V)=(\alpha _{2}-\alpha _{1})(\alpha _{3}-\alpha _{1})\dots (\alpha _{n}-\alpha _{1}){\begin{vmatrix}1&\alpha _{2}&\alpha _{2}^{2}&\dots &\alpha _{2}^{n-2}\\1&\alpha _{3}&\alpha _{3}^{2}&\dots &\alpha _{3}^{n-2}\\1&\alpha _{4}&\alpha _{4}^{2}&\dots &\alpha _{4}^{n-2}\\\vdots &\vdots &\vdots &&\vdots \\1&\alpha _{n}&\alpha _{n}^{2}&\dots &\alpha _{n}^{n-2}\\\end{vmatrix}}}
de unde, prin inducție matematică , se obține rezultatul cerut.
^ Roger A. Horn and Charles R. Johnson (1991), Topics in matrix analysis, Cambridge University Press. See Section 6.1
^ „copie arhivă” . Arhivat din original la 12 decembrie 2010 . Accesat în 24 noiembrie 2012 .