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Weinstein–Aronszajn identity

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1331: 893: 703: 1185: 505: 725: 535: 1072: 978: 239: 426: 359: 269: 1238: 1215: 1004: 153: 130: 1372: 1024: 399: 379: 329: 83: 63: 1080: 434: 1401: 28: 1248: 1365: 1286: 888:{\displaystyle \det \!{\begin{pmatrix}I_{m}&A\\B&I_{n}\end{pmatrix}}=\det(I_{n})\det(I_{m}-AI_{n}^{-1}B)=\det(I_{m}-AB).} 698:{\displaystyle \det \!{\begin{pmatrix}I_{m}&A\\B&I_{n}\end{pmatrix}}=\det(I_{m})\det(I_{n}-BI_{m}^{-1}A)=\det(I_{n}-BA).} 1037: 1406: 1358: 1301: 904: 165: 296: 288: 1396: 1391: 1255: 86: 17: 1282: 1276: 522: 404: 337: 247: 1244: 281: 1220: 1197: 986: 135: 112: 1342: 1338: 1009: 384: 364: 314: 300: 68: 48: 1385: 332: 1330: 526: 292: 156: 38: 1180:{\displaystyle \det(AB-\lambda I_{m})=(-\lambda )^{m-n}\det(BA-\lambda I_{n}).} 1191: 1258:
by relating determinants of large matrices to determinants of smaller ones.
1074:. The identity can be used to show the somewhat more general statement that 34:
For two suitable matrices, A and B, I+AB and I+BA have the same determinate
27:"Sylvester's determinant theorem" redirects here. Not to be confused with 500:{\displaystyle M={\begin{pmatrix}I_{m}&A\\B&I_{n}\end{pmatrix}}.} 719:
is invertible, the formula for the determinant of a block matrix gives
109:
respectively (either or both of which may be infinite) then, provided
1302:"The mesoscopic structure of GUE eigenvalues | What's new" 1346: 1067:{\displaystyle \lambda \in \mathbb {R} \setminus \{0\}} 738: 548: 449: 1223: 1200: 1083: 1040: 1012: 989: 907: 728: 538: 437: 407: 387: 367: 340: 317: 250: 168: 138: 115: 71: 51: 1232: 1209: 1179: 1066: 1018: 998: 972: 887: 697: 499: 420: 393: 373: 353: 323: 263: 233: 147: 124: 77: 57: 732: 542: 1143: 1084: 939: 908: 854: 805: 786: 729: 664: 615: 596: 539: 200: 169: 1278:An Introduction to Grids, Graphs, and Networks 973:{\displaystyle \det(I_{n}-BA)=\det(I_{m}-AB).} 234:{\displaystyle \det(I_{m}+AB)=\det(I_{n}+BA),} 1366: 1026:then gives the Weinstein–Aronszajn identity. 8: 1061: 1055: 311:The identity may be proved as follows. Let 1373: 1359: 1222: 1199: 1165: 1131: 1106: 1082: 1048: 1047: 1039: 1011: 988: 949: 918: 906: 864: 836: 831: 815: 796: 769: 745: 733: 727: 674: 646: 641: 625: 606: 579: 555: 543: 537: 480: 456: 444: 436: 412: 406: 386: 366: 345: 339: 316: 255: 249: 210: 179: 167: 137: 114: 70: 50: 1281:, Oxford University Press, p. 271, 1254:The identity also finds applications in 1243:This identity is useful in developing a 1267: 1052: 7: 1327: 1325: 18:Sylvester's determinant theorem 1249:multivariate Gaussian distributions 331:be a matrix consisting of the four 291:and its generalization. It is the 25: 1329: 29:Sylvester's determinant identity 1171: 1146: 1128: 1118: 1112: 1087: 964: 942: 933: 911: 879: 857: 848: 808: 802: 789: 689: 667: 658: 618: 612: 599: 225: 203: 194: 172: 1: 1190:It follows that the non-zero 527:determinant of a block matrix 287:It is closely related to the 1345:. You can help Knowledge by 43:Weinstein–Aronszajn identity 1423: 1402:Theorems in linear algebra 1324: 26: 297:Woodbury matrix identity 289:matrix determinant lemma 1275:Pozrikidis, C. (2014), 1341:-related article is a 1306:Terrytao.wordpress.com 1234: 1211: 1181: 1068: 1020: 1000: 974: 889: 699: 525:, the formula for the 501: 422: 395: 375: 355: 325: 265: 235: 149: 126: 79: 59: 1235: 1212: 1182: 1069: 1021: 1001: 975: 890: 700: 502: 423: 421:{\displaystyle I_{n}} 396: 376: 356: 354:{\displaystyle I_{m}} 326: 266: 264:{\displaystyle I_{k}} 236: 150: 127: 80: 60: 1407:Linear algebra stubs 1256:random matrix theory 1221: 1198: 1081: 1038: 1010: 987: 905: 726: 536: 435: 405: 385: 365: 338: 315: 248: 166: 136: 113: 69: 49: 844: 654: 1233:{\displaystyle BA} 1230: 1210:{\displaystyle AB} 1207: 1177: 1064: 1016: 999:{\displaystyle -A} 996: 970: 885: 827: 777: 695: 637: 587: 497: 488: 418: 391: 371: 351: 321: 261: 231: 148:{\displaystyle BA} 145: 125:{\displaystyle AB} 122: 75: 55: 1354: 1353: 1019:{\displaystyle A} 394:{\displaystyle B} 374:{\displaystyle A} 324:{\displaystyle M} 132:(and hence, also 78:{\displaystyle B} 58:{\displaystyle A} 16:(Redirected from 1414: 1375: 1368: 1361: 1333: 1326: 1316: 1315: 1313: 1312: 1298: 1292: 1291: 1272: 1239: 1237: 1236: 1231: 1216: 1214: 1213: 1208: 1186: 1184: 1183: 1178: 1170: 1169: 1142: 1141: 1111: 1110: 1073: 1071: 1070: 1065: 1051: 1025: 1023: 1022: 1017: 1005: 1003: 1002: 997: 979: 977: 976: 971: 954: 953: 923: 922: 894: 892: 891: 886: 869: 868: 843: 835: 820: 819: 801: 800: 782: 781: 774: 773: 750: 749: 718: 704: 702: 701: 696: 679: 678: 653: 645: 630: 629: 611: 610: 592: 591: 584: 583: 560: 559: 520: 506: 504: 503: 498: 493: 492: 485: 484: 461: 460: 427: 425: 424: 419: 417: 416: 400: 398: 397: 392: 380: 378: 377: 372: 360: 358: 357: 352: 350: 349: 330: 328: 327: 322: 295:analogue of the 280: 270: 268: 267: 262: 260: 259: 240: 238: 237: 232: 215: 214: 184: 183: 154: 152: 151: 146: 131: 129: 128: 123: 108: 98: 84: 82: 81: 76: 64: 62: 61: 56: 21: 1422: 1421: 1417: 1416: 1415: 1413: 1412: 1411: 1382: 1381: 1380: 1379: 1322: 1320: 1319: 1310: 1308: 1300: 1299: 1295: 1289: 1274: 1273: 1269: 1264: 1245:Bayes estimator 1219: 1218: 1196: 1195: 1161: 1127: 1102: 1079: 1078: 1036: 1035: 1032: 1008: 1007: 985: 984: 945: 914: 903: 902: 860: 811: 792: 776: 775: 765: 763: 757: 756: 751: 741: 734: 724: 723: 717: 709: 670: 621: 602: 586: 585: 575: 573: 567: 566: 561: 551: 544: 534: 533: 519: 511: 487: 486: 476: 474: 468: 467: 462: 452: 445: 433: 432: 408: 403: 402: 383: 382: 363: 362: 341: 336: 335: 313: 312: 309: 301:matrix inverses 282:identity matrix 272: 251: 246: 245: 206: 175: 164: 163: 134: 133: 111: 110: 100: 90: 67: 66: 47: 46: 45:states that if 35: 32: 23: 22: 15: 12: 11: 5: 1420: 1418: 1410: 1409: 1404: 1399: 1394: 1384: 1383: 1378: 1377: 1370: 1363: 1355: 1352: 1351: 1339:linear algebra 1334: 1318: 1317: 1293: 1287: 1266: 1265: 1263: 1260: 1240:are the same. 1229: 1226: 1206: 1203: 1188: 1187: 1176: 1173: 1168: 1164: 1160: 1157: 1154: 1151: 1148: 1145: 1140: 1137: 1134: 1130: 1126: 1123: 1120: 1117: 1114: 1109: 1105: 1101: 1098: 1095: 1092: 1089: 1086: 1063: 1060: 1057: 1054: 1050: 1046: 1043: 1031: 1028: 1015: 995: 992: 981: 980: 969: 966: 963: 960: 957: 952: 948: 944: 941: 938: 935: 932: 929: 926: 921: 917: 913: 910: 896: 895: 884: 881: 878: 875: 872: 867: 863: 859: 856: 853: 850: 847: 842: 839: 834: 830: 826: 823: 818: 814: 810: 807: 804: 799: 795: 791: 788: 785: 780: 772: 768: 764: 762: 759: 758: 755: 752: 748: 744: 740: 739: 737: 731: 713: 706: 705: 694: 691: 688: 685: 682: 677: 673: 669: 666: 663: 660: 657: 652: 649: 644: 640: 636: 633: 628: 624: 620: 617: 614: 609: 605: 601: 598: 595: 590: 582: 578: 574: 572: 569: 568: 565: 562: 558: 554: 550: 549: 547: 541: 515: 508: 507: 496: 491: 483: 479: 475: 473: 470: 469: 466: 463: 459: 455: 451: 450: 448: 443: 440: 415: 411: 390: 370: 348: 344: 320: 308: 305: 258: 254: 242: 241: 230: 227: 224: 221: 218: 213: 209: 205: 202: 199: 196: 193: 190: 187: 182: 178: 174: 171: 144: 141: 121: 118: 74: 54: 33: 24: 14: 13: 10: 9: 6: 4: 3: 2: 1419: 1408: 1405: 1403: 1400: 1398: 1397:Matrix theory 1395: 1393: 1390: 1389: 1387: 1376: 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Index

Sylvester's determinant theorem
Sylvester's determinant identity
mathematics
matrices
trace class
identity matrix
matrix determinant lemma
determinant
Woodbury matrix identity
matrix inverses
blocks
invertible
determinant of a block matrix
eigenvalues
Bayes estimator
multivariate Gaussian distributions
random matrix theory
An Introduction to Grids, Graphs, and Networks
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9780199996735
"The mesoscopic structure of GUE eigenvalues | What's new"
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v
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e
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Determinants

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