Judulnya adalah pertanyaan. Teknik ini melibatkan penggunaan "matriks kofaktor", atau "matriks adjugate", dan memberikan formula eksplisit untuk komponen kebalikan dari matriks kuadrat. Tidak mudah dilakukan dengan tangan untuk sebuah matriks yang lebih besar dari, katakanlah, . Untuk matriks, membutuhkan komputasi determinan dari matriks itu sendiri dan komputasi faktor penentu matriks. Jadi saya kira itu tidak berguna untuk aplikasi. Tapi saya ingin konfirmasi.
Saya tidak bertanya tentang signifikansi teoretis dari teknik dalam membuktikan teorema tentang matriks.
sumber
Saya akan menentang kerumunan - matriks adjugate sebenarnya sangat berguna untuk beberapa aplikasi khusus dengan dimensi kecil (seperti empat atau kurang), khususnya ketika Anda membutuhkan kebalikan dari matriks tetapi tidak peduli skala.
Dua contoh termasuk perhitungan homografi terbalik dan iterasi hasil Rayleigh untuk masalah yang sangat kecil (yang selain disederhanakan dengan menggunakan adjugate secara numerik lebih baik).
sumber