anchor.diff:  \left|M\right|=\left|A\right|\left|D\right|+\left|B\right|\left|C\right|-\operatorname{tr}((A^{\#}B)(D^{\#}C))
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  -Remember the definition of adjugate matrix stem:[M^{-1}=\frac{1}{\left|M\right|}M^{\#}], here we are going to prove
  +随伴行列の定義stem:[M^{-1}=\frac{1}{\left|M\right|}M^{\#}]により、先ずはこの式を証明します。
   
   [stem]
   ++++
   M^{\#}={\left( \begin{matrix} X & Y \\ Z & W \\ \end{matrix} \right)}={\left( \begin{matrix} (\left|D\right|A-B(D^{\#}C))^{\#} & (\left|B\right|C-D(A^{\#}B)^{\#})^{\#} \\ (\left|C\right|B-A(D^{\#}C)^{\#})^{\#} & (\left|A\right|D-C(A^{\#}B))^{\#} \\ \end{matrix} \right)}
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  -Starting from proving the top left submatrix stem:[X=(\left|D\right|A-B(D^{\#}C))^{\#}],
  -
  -The adjugate matrix of stem:[M] is the transpose of the cofactor matrix stem:[C] of stem:[M] (stem:[M^{\#}=C^{T}]), and the cofactor matrix stem:[C=((-1)^{i+j} M_{ij})] where stem:[M_{ij}] is the determinant of the (i,j)-minor of stem:[M]. Thus stem:[M^{\#}= ((-1)^{j+i}M_{ji})]. Remember the *TRANSPOSE* here! 
  -For details visit Adjugate Matrix wiki page.
  +左上の小行列stem:[X=(\left|D\right|A-B(D^{\#}C))^{\#}]から始めましょう。
  +
  +stem:[M]の随伴行列は余因子行列stem:[C]の転置行列であり（tem:[M^{\#}=C^{T}]）、その余因子行列はstem:[C=((-1)^{i+j} M_{ij})]と定義されています。stem:[M_{ij}]はstem:[M]からi行j列を取り除いて得られる小行列（(i,j)-minor）の行列式。つまりstem:[M^{\#}= ((-1)^{j+i}M_{ji})]になります。「*転置*」のとこを覚えてください。 
  +
  +詳細は随伴行列（Adjugate Matrix）の英語版wikiページに参照してください。
   
   [stem]
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positive.code: D^{\#}C={\left( \begin{matrix}{} {D_3}{C_0}-{D_1}{C_2} &{D_3}{C_1}-{D_1}{C_3} \\ {D_0}{C_2}-{D_2}{C_0} & {D_0}{C_3}-{D_2}{C_1} \\ \end{matrix} \right)}
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  We have
  
  [stem]
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negative.code: }
  ----
  
  ここにもう一つのトリックがあります。例えばstem:[\left|D\right|A-B(D^{\#}C)]のような２ｘ２小行列を計算したあと、通常その随伴行列stem:[X=(\left|D\right|A-B(D^{\#}C))^{\#}]を求めますが、ここではその随伴行列の計算を後回しして、最終結果のデータを４ｘ４行列にを入れる時にまとめて計算するの方が効率良くなります。逆行列を求める関数の最後の部分を見れば分かるでしょう。
  
  最後に残ったのは行列式です。２ｘ２行列式は簡単ですが、４ｘ４行列式の方が問題です。前述した行列式性質を思い出してください：
  
  [stem]
  ++++
  