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Álgebra Moderna I: Misma Estructura Cíclica, Permutación Conjugada y Polinomio de Vandermonde.

Por Cecilia del Carmen Villatoro Ramos

Introducción

Anteriormente en nuestro curso, definimos una caracterización única para las permutaciones, aprendimos que la factorización completa es única salvo por el orden de los factores. Ahora, podemos analizar a los ciclos que aparecen en dicha factorización completa.

La unicidad de la factorización completa nos asegura que la cantidad de ciclos que la conforman y la longitud de éstos no van a cambiar sin importar la factorización que escojamos. Estudiar estas propiedades de la factorización completa motiva la definición de estructura cíclica y de permutación conjugada, dos definiciones centrales de esta entrada.

Además de la factorización completa, existen otras maneras de descomponer a las permutaciones. Intuitivamente, podemos pensar a las permutaciones como reacomodos, entonces es posible llegar a cualquier acomodo intercambiando elementos de dos en dos, es decir podemos reacomodar los números de $1$ a $n$ como queramos mediante intercambios dos a dos.

Misma Estructura Cíclica

Recordemos que toda permutación se puede factorizar en una factorización completa y que toda factorización completa es única salvo por el orden de sus productos. Entonces la cantidad de ciclos y su longitud no va a cambiar, independientemente de la factorizacoón completa que escojamos. Esto motiva la siguiente definición.

Definición. Sean $\alpha, \beta \in S_n$. Decimos que $\alpha$ y $\beta$ tienen la misma estructura cíclica si su factorización completa tiene el mismo número de $r-$ciclos para toda $r \in \z^+$.

Ejemplo.

En $S_9$, tomemos $\alpha$ y $\beta$ como sigue

\begin{align*}
\alpha &= (2 \; 4 \; 7 \; 9)(1 \; 3)(5 \; 6)(8)\\
\beta &= (2 \; 4)(1 \; 5 \; 8 \; 9)(3 \; 7)(6).
\end{align*}

Claramente, $\alpha$ y $\beta$ tienen la misma estructura cíclica, ya que ambas están formadas por un $4-$ciclo, dos transposiciones y un uno ciclo.

Permutación Conjugada

Definición. Sean $\alpha, \beta \in S_n$. Decimos que $\beta$ es conjugada de $\alpha$ si existe $\gamma \in S_n$ tal que $\beta = \gamma \alpha \gamma^{-1}$.

Ejemplo.

Tomemos $\gamma = (1 \; 2 \; 3)$, entonces $\gamma = (1\;2\;4)$ y $\alpha = (3 \; 5 \; 6 \; 8)$. Entonces podemos calcular a $\beta$ como sigue,

\begin{align*}
\gamma\alpha\gamma^{-1} &= (1 \; 2 \; 3)(3 \; 5 \; 6 \; 8)(1 \; 3 \; 2) \\
& = (1 \; 5 \; 6 \; 8) = \beta.
\end{align*}

Así, $\beta = (1 \; 5 \; 6 \; 8)$ es conjugada de $(1 \; 5 \; 6 \; 8) = \alpha$.

Teorema.

La siguiente igualdad de conjuntos se cumple,

$S_n = \left< \{\tau \in S_n | \tau \text{ es una transposición} \} \right>$.

Demostración.

Como toda permutación es un producto de ciclos, basta ver que todo ciclo es un producto de transposiciones. Así,

\begin{align*}
(i_1 \; \cdots \; i_r) = (i_1 \; i_r) \cdots (i_1\; i_3)(i_1 \; i_2).
\end{align*}

Por lo tanto $S_n = \left< \{ \tau \in S_n | \tau \text{ es una transposición} \}\right>$.

$\square$

Podemos observar que si consideramos la relación en $S_n$ dada por $\alpha \sim \beta$ si y sólo si $\alpha$ es conjugada de $\beta$, es una relación de equivalencia. Aquí no lo demostraremos, pero queda como tarea moral.

¿A qué nos referimos con reacomodos?

Vimos que toda permutación se puede descomponer en ciclos disjuntos y, bajo condiciones específicas, esta descomposición es única salvo por orden de factores. Sin embargo, hay otras maneras de descomponer a una permutación, las podemos pensar a las permutaciones como reacomodos. Es claro que podemos llegar a cualquier reacomodo intercambiando los elementos de 2 en 2.

A continuación, ilustramos esto con un ejemplo.

Tomemos $\sigma = (1 \; 2 \; 3 \; 4 \; 5)$, en esta permutación los números $1,2,3,4$ y $5$ cambian ya que el $1$ va a dar a $2$, el $2$ al $3$, etc., así que si reacomodamos los números $1,2,3,4,5$ de acuerdo a lo que nos indica $\sigma,$ en vez la lista $1\;2\;3\;4\;5$ tendremos ahora la lista $2\;3\;4,5\;1.$ Entonces nos preguntamos, ¿cómo podemos llegar de la lista $1\;2\;3\;4\;5$ a la lista $2\;3\;4\;5\;1$ sólo mediante intercambios dos a dos?

Primero, observemos que lo único que tenemos que hacer es pasar el 1 hasta el final. Luego, tomemos en cuenta que nuestra propuesta es intercambiar los elementos de dos en dos. Así, el proceso es el siguiente:

Referencia visual del reacomodo.
  1. Intercambiamos 1 y 2, así nuestra lista quedaría $2 \; 1 \; 3 \; 4 \; 5.$ Observemos que el 2 ya queda en la posición deseada.
  2. Sobre el resultado anterior, intercambiamos 1 y 3. Hasta el momento tenemos el reacomodo $2 \; 3 \; 1 \; 4 \; 5$.
  3. Ahora, nos toca intercambiar 1 y 4. Así obtenemos $2 \; 3 \; 4 \; 1 \;5$
  4. Por último, nos queda acomodar el último número, así que intercambiamos 1 y 5.

Al final, llegamos al reacomodo buscado. Esto nos indica que para permutar los números $1,2,3,4$ y $5$ de acuerdo a $\sigma$ basta con intercambiar el uno con el dos, luego el uno con el tres, después el uno con el cuatro y finalmente el uno con el cinco. En otras palabras, la permutación sigma se obtiene de aplicar sucesivamente las transposiciones $(1 \; 2)$, $(1 \; 3)$, $(1 \; 4)$ y $(1 \; 5)$. Debido a que escribimos la composición de permutaciones de derecha a izquierda, nuestra sigma quedaría de la siguiente manera:

$\sigma = (1 \; 2 \; 3 \; 4 \; 5) = (1 \; 5) (1 \; 4) (1 \; 3) (1 \; 2).$

Este ejemplo nos ilustra cómo podemos descomponer un ciclo como producto de transposiciones. Probaremos esto en el caso general, y dado que toda permutación es un producto de ciclos y cada ciclo se puede descomponer en producto de transposiciones, entonces podremos concluir que toda permutación es un producto de transposiciones.

El polinomio de Vandermonde

Hemos probado que toda permutación se puede expresar como un producto de transposiciones, esto es importante porque las transposiciones son permutaciones muy sencillas, sin embargo estas descomposiciones no son únicas, pueden cambiar los factores que aparecen, su orden e incluso en el número de factores que presentan. A pesar de ello siempre tienen un número par o siempre un número impar de transposiciones. Para probar este resultado introduciremos un polinomio con distintas indeterminadas que permutaremos usando permutaciones.

Definición. El polinomio de Vandermonde en los indeterminadas $x_1, \dots, x_n$ con coeficientes enteros es

\begin{align*}
V(x_1,\dots,x_n) = \prod_{1 \leq i < j \leq n}(x_i – x_j).
\end{align*}

Dado $\alpha \in S_n$, el $\alpha-$polinomio de Vandermonde es

\begin{align*}
\alpha \; V(x_1, \dots, x_n) = \prod_{1 \leq i < j \leq n}(x_{\alpha(i)} – x_{\alpha(j)}).
\end{align*}

Ejemplo.

\begin{align*}
V(x_1,x_2,x_3,x_4) = & (x_1 – x_2)(x_1 – x_3)(x_1 – x_4) \\
& (x_2 – x_3) (x_2 – x_4)(x_3-x_4).
\end{align*}

Calculemos ahora $(2 \; 4) \, V(x_1,x_2,x_3,x_4)$. Observemos que los únicos factores de $V$ que cambian son aquellos donde aparece el subíndice $2$ o el $4$, y éstos se intercambian, por ejemplo el factor $ (x_1 – x_2)$ cambiará al factor $ (x_1 – x_4)$. Así

\begin{align*}
(2 \; 4) \, V(x_1,x_2,x_3,x_4) = &(x_1 – x_4)(x_1 – x_3)(x_1-x_2)\\
&(x_4-x_3)(x_4 – x_2)(x_3-x_2) \\
= & \,- V(x_1,x_2,x_3,x_4).
\end{align*}

Observación. Sólo pueden suceder dos cosas, $\alpha V = V$ ó $\alpha V = – V$ para todo $\alpha \in S_n$.

Vandermonde y las Transposiciones

A continuación veremos qué efecto tienen las transposiciones en el polinomio de Vandermonde.

Lema 1. Sea $\tau \in S_n$ una transposición. Entonces $\tau V = -V$.

Demostración.

Sea $\tau = (k \; l) \in S_n$ con $k < l$.
Al aplicar $\tau$ a $V$, los factores donde no aparecen ni $k$ ni $l$ quedan igual, los factores $x_i-x_k$ con $i<k$ cambian a $x_i-x_k$ con $i<k<l$ por lo que no provocan cambio de signo. Mediante argumentos análogos podemos ver que tampoco los factores

\begin{align*}
x_k – x_i \quad &\text{ con } \quad i > l \\
x_i – x_l \quad &\text{ con } \quad i < k \\
x_l – x_i \quad &\text{ con } \quad i > l
\end{align*}

cambian de signo. Sólo cambian de signo los factores
\begin{align*}
x_k – x_{k + 1} && x_{k+1} – x_l \\
x_k – x_{k+2} && x_{k+2} – x_l \\
\vdots && \vdots \\
x_k – x_{l-1} && x_{l-1} – x_l \\
x_k – x_l.
\end{align*}

Debido a que en esta última lista hay una cantidad impar de factores, entonces hay una cantidad impar de cambios de signo. Por lo tanto $\tau\, V = -V$.

$\square$

Lema 2. Sean $\tau, \beta \in S_n$, $\tau$ una transposición. $( \tau \beta )V = – \beta V$.

Demostración. Basta hacer
\begin{align*}
(\tau \beta) V = \tau (\beta V) = \tau (\pm V) = – (\pm V) = – \beta V.
\end{align*}

$\square$

Teoremas importantes

Teorema. Sea $\alpha = \tau_1 \cdots \tau_r \in S_n$, $\tau_1, \dots, \tau_r$ transposiciones. Entonces

$\alpha V = (-1)^r \,V$.

Demostración. Por inducción sobre $r$.

Base de inducción: Supongamos que $r = 1$.
Entonces, desarrollando $\alpha V$ y usando el lema 1 obtenemos

\begin{align*}
\alpha V &= \tau_1 V\\
&= -V = (-1)^1 V & \text{Lema 1.}
\end{align*}

Así, se cumple la proposición para al caso base.

Ahora, sea $r > 1$.
Hipótesis de Inducción: Supongamos que el resultado se cumple para el producto de $r-1$ transposiciones.

P.D. $\alpha V = (-1)^r V$.

Desarrollando $\alpha V$ y usando el Lema 2, obtenemos:

\begin{align*}
\alpha V &= (\tau_1 \, \tau_2 \cdots \tau_r) V\\
&= (\tau_1 \, (\tau_2 \cdots \tau_r)) V & \text{Agrupamos}\\
&= -(\tau_2 \cdots \tau_r) V &\text{Lema 2.}
\end{align*}

Ahora, como $(\tau_2 \cdots \tau_r)$ tiene $r-1$ factores, podemos aplicar la hipótesis de inducción y continuar con las igualdades.

\begin{align*}
-(\tau_2 \cdots \tau_r) V = -(-1)^{r-1} V = (-1)^r \,V.
\end{align*}

Así, demostramos lo deseado.

$\square$

Teorema. Sea $\alpha = \tau_1 \cdots \tau_r = \rho_1 \cdots \rho_t \in S_n$, con $\tau_1, \cdots, \tau_r$, $\rho_1, \cdots, \rho_t$ transposiciones. Entonces $r$ y $t$ tienen la misma paridad.

Demostración.
Por el teorema anterior, obtenemos:

\begin{align*}
\alpha V = (\rho_1 \cdots \rho_t) V = (-1)^t \,V.
\end{align*}

Por otro lado, por el teorema anterior también obtenemos:

\begin{align*}
\alpha V = (\tau_1 \cdots \tau_r) V = (-1)^r \,V.
\end{align*}

Entonces $(-1)^t V = (-1)^r V$. Por lo tanto $t$ y $r$ tienen la misma paridad.

$\square$

Tarea moral

  1. Prueba que la relación en $S_n$ dada por $\alpha \sim \beta$ si y sólo si $\beta$ es conjugada de $\alpha$, es una relación de equivalencia.
  2. Encuentra $\sigma\alpha\sigma^{-1}$ en cada inciso:
    1. $\alpha = ( 2 \; 3 \; 5), \; \sigma = (1\; 3 \; 5 \; 6)$.
    2. $\alpha = (5 \; 4 \; 3 \; 1), \; \sigma = (2 \; 4 \; 5 \; 7 \; 8)$.
    3. $\alpha = (1 \; 7 \; 5 \; 4 \; 2 \; 3), \; \sigma = (1 \; 2 \; 4 \; 6 \; 7)$.
  3. Sean $\alpha,\sigma \in S_n$ con $\sigma = (i_1\; i_2 \; \cdots \; i_r) \in S_n$ un $r-$cíclo.
    1. ¿Qué forma cíclica tiene $\alpha\sigma\alpha^{-1}$?
    2. ¿Cómo podemos describir a la permutación $\alpha\sigma\alpha^{-1}$ a partir de cómo son $\alpha$ y $\sigma$ sin necesidad de hacer paso a paso la composición? ¿puedes encontrar una fórmula que lo describa?
  4. Considera $\alpha = (1 \; 9 \; 4)(10 \; 2 \; 8 \; 5 \; 3)(3 \; 5 \; 6 \; 8)(7 \; 2) \in S_{10}$.
    1. Escribe a $\alpha$ como un producto de transposiciones de al menos tres formas distintas y compara la cantidad de transposiciones que se usan en cada caso.
    2. Con lo anterior, determina quién es $\alpha V$.

Más adelante…

Todavía nos quedan propiedades del polinomio de Vandermonde que estudiar. En la siguiente entrada profundizaremos en ellas. Por ejemplo, ¿existe una manera de determinar el signo que tendrá el $\alpha-$polinomio de Vandermonde? ¿Cómo se relaciona con la descomposición de la permutación $\alpha$? ¿Hay manera de relacionar las permutaciones que dan lugar a polinomios con el mismo signo? Éstas y otras preguntas las responderemos a continuación.

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Seminario de Resolución de Problemas: Cálculo de determinantes

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Introducción

Una de las habilidades fundamentales que hay que desarrollar para resolver problemas de álgebra lineal es el cálculo de determinantes. Como vimos en la entrada anterior, conocer el determinante de una matriz nos permite saber si es invertible. Así mismo, los determinantes permiten encontrar soluciones a sistemas de ecuaciones lineales, y más adelante veremos que están relacionados con el rango. Además, los determinantes juegan un papel muy importante en otras áreas de las matemáticas, como cálculo y teoría de gráficas.

Todo parte de la siguiente definición:

Definición. Para una matriz $A$ de $n \times n$ con entradas reales $A=[a_{ij}]$, el determinante de $A$ es $$\det A = \sum_{\sigma \in S_n} \text{sign}(\sigma)a_{1\sigma(1)}\cdot\ldots\cdot a_{n\sigma(n)},$$ donde la suma se hace sobre todas las permutaciones (funciones biyectivas) $\sigma$ de $\{1,\ldots,n\}$ a sí mismo y $\text{sign}(\sigma)$ es el signo de la permutación.

A $\det A$ también lo escribimos a veces en notación de «matriz con barras verticales» como sigue:

\begin{align*}
\det A = \begin{vmatrix}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1n}\\
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2n}\\
\vdots & & \ddots & \vdots\\
a_{n1} & a_{n2} & \ldots & a_{nn}.
\end{vmatrix}.
\end{align*}

La definición permite mostrar de maneras muy elegantes las propiedades que cumplen los determinantes, pero no es nada práctica para cuando se quieren hacer las cuentas. Como la suma se hace sobre todas las permutaciones $\sigma$ de un conjunto de $n$ elementos, si quisiéramos calcular determinantes por definición se tendrían que hacer $n!$ productos, y luego sumar todos estos resultados.

Por esta razón, es muy importante encontrar otras formas de evaluar determinantes. Para empezar, esta entrada hará referencia a dos enlaces del blog en los que se discuten las propiedades básicas de determinantes. Luego, se hablará de dos tipos especiales de determinantes: los de Vandermonde y los de matrices circulantes.

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Además, es también muy importante que sepas calcular determinantes usando la expansión de Laplace. En la siguiente entrada puedes ver el enunciado de la técnica, y cómo se usa en varios ejemplos:

Problemas de cálculo de determinantes

Para fines de este curso, es importante que revises esas entradas. Puedes saltarte las demostraciones de los resultados principales, pero presta atención a cómo se usan en cada uno de los problemas.

Las siguientes secciones presentan técnicas avanzadas que a veces resultan útiles. Sin embargo, tómalas como temas optativos, dando prioridad a primero dominar los básicos.

Determinantes de Vandermonde

Teorema (determinante de Vandermonde). Sean $a_1,\ldots,a_n$ números reales. El determinante de la matriz de Vandermonde \begin{align*}
\begin{pmatrix}
1&a_1 & a_1^2 & \ldots & a_1^{n-1}\\
1 & a_2 & a_2^2 & \ldots & a_2^{n-1}\\
1&a_3 & a_3^2 & \ldots & a_3^{n-1}\\
\vdots& & & \ddots & \vdots\\
1& a_n & a_n^2 & \ldots & a_n^{n-1}\\
\end{pmatrix}
\end{align*} es igual a $$\prod_{1\leq i < j \leq n} (a_j-a_i).$$

Ejemplo. La matriz $$\begin{pmatrix} 1 & a & a^2 \\ 1 & b & b^2 \\ 1 & c & c^2\end{pmatrix}$$ es una matriz de Vandermonde, así que su determinante es $$(b-a)(c-a)(c-b).$$

$\square$

Veamos un problema en el que aparece una matriz de Vandermonde.

Problema. Sean $a$, $b$ y $c$ reales distintos de $0$. Muestra que el determinante de $$\begin{vmatrix}a^2 & b^2 & c^2\\ c^2& a^2 & b^2 \\ ca & ab & bc \end{vmatrix}$$ es $$(a^2-bc)(b^2-ca)(c^2-ab).$$

Sugerencia pre-solución. Formula un problema equivalente usando propiedades de determinantes para que quede un determinante del tipo de Vandermonde. Aprovecha la simetría para ahorrar algunas cuentas.

Solución. Como el determinante es homogéneo en cada columna, podemos factorizar $a^2$ de la primera, $b^2$ de la segunda y $c^2$ de la tercera para obtener que
\begin{align*}
\begin{vmatrix}a^2 & b^2 & c^2\\ c^2& a^2 & b^2 \\ ca & ab & bc \end{vmatrix} &= (abc)^2 \begin{vmatrix}1 & 1 & 1 \\ \frac{c^2}{a^2}& \frac{a^2}{b^2} & \frac{b^2}{c^2} \\ \frac{c}{a} & \frac{a}{b} & \frac{b}{c} \end{vmatrix}\\
&=-(abc)^2 \begin{vmatrix}1 & 1 & 1 \\ \frac{c}{a} & \frac{a}{b} & \frac{b}{c} \\ \frac{c^2}{a^2}& \frac{a^2}{b^2} & \frac{b^2}{c^2} \end{vmatrix}.
\end{align*}

Aquí también usamos que al intercambiar dos filas (o columnas), el determinante de una matriz cambia de signo.

Una matriz tiene el mismo determinante que su transpuesta, y la transpuesta de esta última matriz es de Vandermonde, de modo que $$-(abc)^2 \begin{vmatrix}1 & 1 & 1 \\ \frac{c}{a} & \frac{a}{b} & \frac{b}{c} \\ \frac{c^2}{a^2}& \frac{a^2}{b^2} & \frac{b^2}{c^2} \end{vmatrix} = -(abc)^2 \left(\frac{a}{b}-\frac{c}{a}\right)\left(\frac{b}{c}-\frac{c}{a}\right)\left(\frac{b}{c}-\frac{a}{b}\right).$$

Vamos a partir esta última expresión en factores simétricos. Tenemos que $$ab\left(\frac{a}{b}-\frac{c}{a}\right)=a^2-bc.$$ De manera similar, tenemos también $$-ca\left(\frac{b}{c}-\frac{c}{a}\right)=c^2-ab$$ y $$bc\left(\frac{b}{c}-\frac{a}{b}\right)=b^2-ac.$$

Así, concluimos que $$\begin{vmatrix}a^2 & b^2 & c^2\\ c^2& a^2 & b^2 \\ ca & ab & bc \end{vmatrix}= (a^2-bc)(b^2-ca)(c^2-ab).$$

$\square$

Determinantes de matrices circulantes

Teorema (determinantes circulantes) Sean $a_1,\ldots, a_n$ números reales. El determinante de la matriz circulante
\begin{align*}
\begin{pmatrix}
a_1& a_n & a_{n-1} & \ldots & a_2\\
a_2&a_1& a_{n}& \ldots & a_3\\
a_3 & a_2& a_1& \ldots & a_4\\
\vdots& & & \ddots & \vdots\\
a_n& a_{n-1} & a_{n-2} &\ldots & a_1.
\end{pmatrix}
\end{align*}

es $$\prod_{j=0}^{n-1} (a_1 + a_n \omega_j + a_{n-1} \omega_j^2 + \ldots + a_2 \omega_j^{n-1}),$$ en donde $\omega_j$ es la $n$-ésima raíz de la unidad dada por $\omega_j:= e^{j \cdot \frac{2\pi i}{n}}$.

Ejemplo. La matriz $$\begin{pmatrix} a & b & c \\ c & a & b \\ b & c & a\end{pmatrix}$$ es una matriz circulante, así que su determinante es $$(a+b+c)(a+\omega b + \omega^2 c)(a+\omega^2 b+ \omega c),$$ donde $\omega$ es la raíz cúbica de la unidad de argumento positivo mínimo.

$\square$

El siguiente problema apareció en la tercera edición de la Olimpiada Iberoamericana de Matemática Universitaria. El enunciado en esa ocasión fue un poco distinto, pero lo adaptamos a la notación de esta entrada.

Problema. Sea $n\geq 3$ un entero Muestra que el determinante de la matriz circulante en donde $a_1=a_n=a_{n-1}=1$ y $a_2=\ldots=a_{n-1}=0$ es $3$ si $n$ no es un múltiplo de $3$ y es $0$ si $n$ es un múltiplo de $3$.

Sugerencia pre-solución. Para empezar, aplica el teorema de determinantes de matrices circulantes. Luego, necesitarás además un argumento de polinomios y de números complejos.

Solución. Para empezar, llamemos $A_n$ a la matriz del problema. Como $A_n$ es una matriz circulante, su determinante es $$\det(A_n) = \prod_{j=0}^{n-1} (1 + \omega_j + \omega_j^2).$$

El polinomio $1+x+x^2$ se factoriza como $(\eta-x)(\eta^2-x)$, donde $\eta$ es la raíz cúbica de la unidad de argumento positivo mínimo. De esta forma, podemos reescribir al determinante de $A_n$ como $$\det(A_n) = \prod_{j=0}^{n-1} (\eta-\omega_j)(\eta^2-\omega_j).$$

El polinomio $h(x)=x^n-1$ se factoriza como $$h(x)=(x-\omega_0)(x-\omega_1)\ldots(x-\omega_{n-1}),$$ así que $\det(A_n)$ es precisamente el producto de $h(\eta)$ con $h(\eta^2)$. En otras palabras,
\begin{align*}
\det(A_n)&= (\eta^n-1)(\eta^{2n}-1)\\
&=\eta^{3n}+1-(\eta^n+\eta^{2n})\\
&=2-(\eta^n+\eta^{2n})
\end{align*}

Finalmente, hacemos un análisis de casos:

  • Si $n$ es múltiplo de $3$, entonces $\eta^n = \eta^{2n} = 1$ y entonces $\det(A_n)=0$.
  • Si $n$ no es múltiplo de $3$, entonces $n$ y $2n$ no son congruentes módulo $3$, y entonces $\eta^n$ y $\eta^{2n}$ son $\eta$ y $\eta^2$ en algún orden. Así, $$(\eta^n+\eta^{2n})=\eta+\eta^2=-1,$$ y por lo tanto $\det(A_n)=3$.

$\square$

Más problemas

Puedes encontrar más problemas de cálculo de determinantes en la Sección 7.4 y la Sección 7.5 del libro Essential Linear Algebra de Titu Andreescu.