Jacobis Formel von Carl Gustav Jacob Jacobi drückt in der Analysis die Ableitungsfunktion der Determinante einer von einer Variablen
t
{\displaystyle t}
abhängenden Matrix
A
(
t
)
{\displaystyle A(t)}
durch die Adjunkte von
A
{\displaystyle A}
und der Ableitung von
A
{\displaystyle A}
nach
t
{\displaystyle t}
aus.[ 1]
Wenn die
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
-Matrix
A
(
t
)
∈
R
n
×
n
{\displaystyle A(t)\in \mathbb {R} ^{n\times n}}
eine differenzierbare Funktion eines Parameters
t
∈
R
{\displaystyle t\in \mathbb {R} }
ist, dann besagt der Satz:
∂
t
det
A
=
Sp
(
adj
(
A
)
∂
t
A
)
{\displaystyle \partial _{t}\det A=\operatorname {Sp} (\operatorname {adj} (A)\partial _{t}A)}
Darin bezeichnet
∂
t
{\displaystyle \partial _{t}}
die Ableitung nach
t
{\displaystyle t}
,
det
{\displaystyle \det }
die Determinante ,
Sp
{\displaystyle \operatorname {Sp} }
die Spur und
adj
{\displaystyle \operatorname {adj} }
die Adjunkte. Mit dem Frobenius-Skalarprodukt von Matrizen
⟨
A
,
B
⟩
:=
Sp
(
A
T
B
)
{\displaystyle \langle A,B\rangle :=\operatorname {Sp} (A^{\mathrm {T} }B)}
kann das mit der Kofaktormatrix
cof
(
A
)
=
adj
(
A
)
T
{\displaystyle \operatorname {cof} (A)=\operatorname {adj} (A)^{\mathrm {T} }}
als
∂
t
det
(
A
)
=
⟨
cof
(
A
)
,
∂
t
A
⟩
{\displaystyle \partial _{t}\det(A)=\langle \operatorname {cof} (A),\partial _{t}A\rangle }
notiert werden. Wenn
A
{\displaystyle A}
invertierbar ist, schreibt sich das
∂
t
det
(
A
)
=
det
(
A
)
⟨
(
A
−
1
)
T
,
∂
t
A
⟩
{\displaystyle \partial _{t}\det(A)=\det(A)\langle (A^{-1})^{\mathrm {T} },\partial _{t}A\rangle }
Das charakteristische Polynom einer
n
×
n
{\displaystyle n\times n}
-Matrix
M
{\displaystyle M}
lautet
det
(
λ
E
−
M
)
=
∑
k
=
0
n
c
k
λ
k
{\displaystyle \det(\lambda E-M)=\sum _{k=0}^{n}c_{k}\lambda ^{k}}
,
wobei
E
{\displaystyle E}
die Einheitsmatrix ,
c
n
=
1
{\displaystyle c_{n}=1}
und
c
n
−
1
=
−
Sp
(
M
)
{\displaystyle c_{n-1}=-\operatorname {Sp} (M)}
ist. Mit dem Determinantenproduktsatz zeigt sich bei
det
(
A
)
≠
0
{\displaystyle \det(A)\neq 0}
, sodass die Inverse existiert, und
λ
=
η
−
1
{\displaystyle \lambda =\eta ^{-1}}
:
det
(
A
+
η
H
)
=
det
(
η
A
(
η
−
1
E
+
A
−
1
H
)
)
=
η
n
det
(
A
)
det
(
η
−
1
E
+
A
−
1
H
)
=
η
n
det
(
A
)
(
η
−
n
+
η
1
−
n
Sp
(
A
−
1
H
)
+
O
(
η
2
−
n
)
)
=
det
(
A
)
(
1
+
η
Sp
(
A
−
1
H
)
+
O
(
η
2
)
)
,
{\displaystyle {\begin{aligned}\det(A+\eta \,H)&=\det \left(\eta \,A\left(\eta ^{-1}E+A^{-1}H\right)\right)=\eta ^{n}\det(A)\det \left(\eta ^{-1}E+A^{-1}H\right)\\&=\eta ^{n}\det(A)\left(\eta ^{-n}+\eta ^{1-n}\operatorname {Sp} (A^{-1}H)+{\mathcal {O}}(\eta ^{2-n})\right)\\&=\det(A)\left(1+\eta \,\operatorname {Sp} (A^{-1}H)+{\mathcal {O}}(\eta ^{2})\right),\end{aligned}}}
worin das Landau-Symbole
O
(
η
k
)
{\displaystyle {\mathcal {O}}(\eta ^{k})}
Terme zusammenfasst, die
η
{\displaystyle \eta }
in mindestens
k
{\displaystyle k}
-ter Ordnung enthalten und die im folgenden Grenzwert nichts beitragen.
So berechnet sich die Richtungsableitung
D
H
det
(
A
)
:
=
lim
η
→
0
det
(
A
+
η
H
)
−
det
(
A
)
η
=
det
(
A
)
Sp
(
A
−
1
H
)
{\displaystyle D_{H}\det(A){:}=\lim _{\eta \to 0}{\frac {\det(A+\eta \,H)-\det(A)}{\eta }}=\det(A)\,\operatorname {Sp} (A^{-1}H)}
und nach der Kettenregel die Ableitung
∂
t
det
(
A
)
=
det
(
A
)
Sp
(
A
−
1
∂
t
A
)
=
Sp
(
adj
(
A
)
∂
t
A
)
=
⟨
cof
(
A
)
,
∂
t
A
⟩
{\displaystyle \partial _{t}\det(A)=\det(A)\operatorname {Sp} (A^{-1}\partial _{t}A)=\operatorname {Sp} (\operatorname {adj} (A)\partial _{t}A)=\langle \operatorname {cof} (A),\partial _{t}A\rangle }
Die Menge der invertierbaren Matrizen in
R
n
×
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n\times n}}
sind eine dichte Teilmenge des Matrizenraums
R
n
×
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n\times n}}
, weswegen die Formel für alle quadratischen Matrizen gilt.