선형대수학 에서 부분 행렬 (部分行列, 영어 : submatrix )은 주어진 행렬 의 일부 행과 일부 열을 취한 더 작은 행렬이다. 소행렬식 (小行列式, 영어 : minor )은 부분 정사각 행렬 의 행렬식 이다. 부분 행렬과 그 행렬식은 라플라스 전개 와 코시-비네 공식 등의 항등식에서 등장한다. 양의 정부호 행렬 의 한 가지 필요충분조건 도 부분 행렬의 행렬식을 통해 기술할 수 있다.
환
R
{\displaystyle R}
위의
m
×
n
{\displaystyle m\times n}
행렬
A
∈
Mat
(
m
,
n
;
R
)
{\displaystyle A\in \operatorname {Mat} (m,n;R)}
과 그 행의 집합
I
⊆
{
1
,
2
,
…
,
m
}
{\displaystyle I\subseteq \{1,2,\dots ,m\}}
및 열의 집합
J
⊆
{
1
,
2
,
…
,
n
}
{\displaystyle J\subseteq \{1,2,\dots ,n\}}
에 대하여,
A
{\displaystyle A}
의
(
I
,
J
)
{\displaystyle (I,J)}
-부분 행렬
A
I
,
J
∈
Mat
(
|
I
|
,
|
J
|
;
R
)
{\displaystyle A_{I,J}\in \operatorname {Mat} (|I|,|J|;R)}
은
A
{\displaystyle A}
의
I
{\displaystyle I}
에 속하는 행과
J
{\displaystyle J}
에 속하는 열을 취하여 원래의 순서대로 배열한
|
I
|
×
|
J
|
{\displaystyle |I|\times |J|}
행렬이다. 즉, 만약
I
=
{
i
1
,
i
2
,
…
,
i
|
I
|
}
(
i
1
<
i
2
<
⋯
<
i
|
I
|
)
{\displaystyle I=\{i_{1},i_{2},\dots ,i_{|I|}\}\qquad (i_{1}<i_{2}<\cdots <i_{|I|})}
J
=
{
j
1
,
j
2
,
…
,
j
|
J
|
}
(
j
1
<
j
2
<
⋯
<
j
|
J
|
)
{\displaystyle J=\{j_{1},j_{2},\dots ,j_{|J|}\}\qquad (j_{1}<j_{2}<\cdots <j_{|J|})}
라고 하면, 이는 다음과 같다.
(
A
I
,
J
)
r
,
s
=
A
i
r
,
j
s
(
r
=
1
,
2
,
…
,
|
I
|
,
s
=
1
,
2
,
…
,
|
J
|
)
{\displaystyle (A_{I,J})_{r,s}=A_{i_{r},j_{s}}\qquad (r=1,2,\dots ,|I|,\;s=1,2,\dots ,|J|)}
특히,
A
{\displaystyle A}
의
I
{\displaystyle I}
에 대한 주부분 행렬 (主部分行列, 영어 : principal submatrix )은 부분 행렬
A
I
,
I
{\displaystyle A_{I,I}}
를 뜻한다.[ 1] :24, §1.3.3
A
{\displaystyle A}
의
k
×
k
{\displaystyle k\times k}
선행 주부분 행렬 (先行主部分行列, 영어 : leading principal submatrix )은 부분 행렬
A
{
1
,
…
,
k
}
,
{
1
,
…
,
k
}
{\displaystyle A_{\{1,\dots ,k\},\{1,\dots ,k\}}}
를 뜻한다.[ 1] :24, §1.3.3
A
{\displaystyle A}
의
i
{\displaystyle i}
번째 행벡터 (行-, 영어 : row vector )는
A
i
,
{
1
,
…
,
n
}
{\displaystyle A_{i,\{1,\dots ,n\}}}
이다.
A
{\displaystyle A}
의
j
{\displaystyle j}
번째 열벡터 (列-, 영어 : column vector )는
A
{
1
,
…
,
m
}
,
j
{\displaystyle A_{\{1,\dots ,m\},j}}
이다.
가환환 성분의 행렬 의 부분 정사각 행렬 의 행렬식 은 흔히 소행렬식 이라고 부른다. 주부분 행렬의 행렬식은 주소행렬식 (主小行列式, 영어 : principal minor )이라고 하며, 선행 주부분 행렬의 행렬식은 선행 주소행렬식 (先行主小行列式, 영어 : leading principal minor )이라고 한다.
가환환
R
{\displaystyle R}
위의
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
정사각 행렬
A
∈
Mat
(
n
;
R
)
{\displaystyle A\in \operatorname {Mat} (n;R)}
및 크기가 같은 행과 열의 집합
I
,
J
⊆
{
1
,
2
,
…
,
n
}
{\displaystyle I,J\subseteq \{1,2,\dots ,n\}}
에 대하여 (
|
I
|
=
|
J
|
{\displaystyle |I|=|J|}
),
A
{\displaystyle A}
의
(
I
,
J
)
{\displaystyle (I,J)}
-소행렬식
M
(
A
)
I
,
J
{\displaystyle M(A)_{I,J}}
은
I
{\displaystyle I}
에 속하는 행과
J
{\displaystyle J}
에 속하는 열을 제거한 부분 행렬의 행렬식 이다.
A
{\displaystyle A}
의
(
I
,
J
)
{\displaystyle (I,J)}
-여인자
C
(
A
)
I
,
J
{\displaystyle C(A)_{I,J}}
는
(
I
,
J
)
{\displaystyle (I,J)}
-소행렬식에 적절한 부호
(
−
1
)
∑
I
∑
J
{\displaystyle (-1)^{\sum I \sum J}}
를 추가한 것이다.
M
(
A
)
I
,
J
=
det
A
{
1
,
…
,
n
}
∖
I
,
{
1
,
…
,
n
}
∖
J
∈
R
{\displaystyle M(A)_{I,J}=\det A_{\{1,\dots ,n\}\setminus I,\{1,\dots ,n\}\setminus J}\in R}
C
(
A
)
I
,
J
=
(
−
1
)
∑
I
∑
J
det
A
{
1
,
…
,
n
}
∖
I
,
{
1
,
…
,
n
}
∖
J
∈
R
{\displaystyle C(A)_{I,J}=(-1)^{\sum I \sum J}\det A_{\{1,\dots ,n\}\setminus I,\{1,\dots ,n\}\setminus J}\in R}
가환환
R
{\displaystyle R}
위의
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
정사각 행렬
A
∈
Mat
(
n
;
R
)
{\displaystyle A\in \operatorname {Mat} (n;R)}
의 여인자 행렬 (餘因子行列, 영어 : cofactor matrix )
C
(
A
)
∈
Mat
(
n
;
R
)
{\displaystyle C(A)\in \operatorname {Mat} (n;R)}
는 각
(
i
,
j
)
{\displaystyle (i,j)}
-여인자
C
(
A
)
i
j
=
(
−
1
)
i
j
det
A
{
1
,
…
,
n
}
∖
{
i
}
,
{
1
,
…
,
n
}
∖
{
i
}
{\displaystyle C(A)_{ij}=(-1)^{i j}\det A_{\{1,\dots ,n\}\setminus \{i\},\{1,\dots ,n\}\setminus \{i\}}}
를
(
i
,
j
)
{\displaystyle (i,j)}
-성분으로 하는
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
정사각 행렬이다.
실수 3×3 행렬
(
2
−
1
0
3
1
9
−
5
7
−
12
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}2&-1&0\\3&1&9\\-5&7&-12\end{pmatrix}}}
에서 2번째 행과 1번째 열을 제거한 부분 행렬은
(
−
1
0
7
−
12
)
{\displaystyle {\begin{pmatrix}-1&0\\7&-12\end{pmatrix}}}
이다. 따라서 (2,1)-여인자는
(
−
1
)
2
1
|
−
1
0
7
−
12
|
=
(
−
1
)
×
(
(
−
1
)
×
(
−
12
)
−
0
×
7
)
=
−
12
{\displaystyle (-1)^{2 1}{\begin{vmatrix}-1&0\\7&-12\end{vmatrix}}=(-1)\times ((-1)\times (-12)-0\times 7)=-12}
이다.
가환환
R
{\displaystyle R}
위의
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
정사각 행렬
A
{\displaystyle A}
및 행·열의 집합
I
⊆
{
1
,
2
,
…
,
n
}
{\displaystyle I\subseteq \{1,2,\dots ,n\}}
에 대하여, 다음이 성립한다.
det
A
=
∑
J
⊆
{
1
,
…
,
n
}
|
J
|
=
|
I
|
(
det
A
I
,
J
)
(
−
1
)
∑
I
∑
J
(
det
A
{
1
,
…
,
n
}
∖
I
,
{
1
,
…
,
n
}
∖
J
)
=
∑
J
⊆
{
1
,
…
,
n
}
|
J
|
=
|
I
|
(
det
A
J
,
I
)
(
−
1
)
∑
J
∑
I
(
det
A
{
1
,
…
,
n
}
∖
J
,
{
1
,
…
,
n
}
∖
I
)
{\displaystyle \det A=\sum _{J\subseteq \{1,\dots ,n\}}^{|J|=|I|}(\det A_{I,J})(-1)^{\sum I \sum J}(\det A_{\{1,\dots ,n\}\setminus I,\{1,\dots ,n\}\setminus J})=\sum _{J\subseteq \{1,\dots ,n\}}^{|J|=|I|}(\det A_{J,I})(-1)^{\sum J \sum I}(\det A_{\{1,\dots ,n\}\setminus J,\{1,\dots ,n\}\setminus I})}
가환환
R
{\displaystyle R}
위의
m
×
n
{\displaystyle m\times n}
행렬
A
{\displaystyle A}
및
n
×
m
{\displaystyle n\times m}
행렬
B
{\displaystyle B}
에 대하여, 다음이 성립한다 (
m
≤
n
{\displaystyle m\leq n}
).
det
(
A
B
)
=
∑
I
⊆
{
1
,
…
,
n
}
|
I
|
=
m
det
A
{
1
,
…
,
m
}
,
I
det
B
I
,
{
1
,
…
,
m
}
{\displaystyle \det(AB)=\sum _{I\subseteq \{1,\dots ,n\}}^{|I|=m}\det A_{\{1,\dots ,m\},I}\det B_{I,\{1,\dots ,m\}}}
가환환
R
{\displaystyle R}
위의
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
정사각 행렬
A
{\displaystyle A}
의 고전적 수반 행렬
adj
A
{\displaystyle \operatorname {adj} A}
은 여인자 행렬의 전치 행렬 이다. 가역 행렬
A
{\displaystyle A}
의 역행렬 은 고전적 수반 행렬과 행렬식 을 통해 다음과 같이 나타낼 수 있다.
A
−
1
=
1
det
A
adj
A
{\displaystyle A^{-1}={\frac {1}{\det A}}\operatorname {adj} A}
에르미트 행렬
A
{\displaystyle A}
에 대하여, 다음 두 조건이 서로 동치 이다.
또한 다음 두 조건이 서로 동치 이다.
Hoffman, Kenneth (1971). 《Linear Algebra》 (영어) 2판. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice-Hall. ISBN 0-13-536797-2 .