Charles Dodgson, daha çok takma adı Lewis Carroll ile tanınan yazar, matris determinantlarını hesaplamak için "Dodgson yoğunlaşması" veya "yoğunlaşma" olarak bilinen bir yöntem keşfetti. Bu yöntem, başlangıçta elle hesaplamayı kolaylaştırmak amacıyla geliştirilmiş olsa da, günümüzde makineyle yapılan hesaplamalar için de pratik özelliklere sahiptir. Temel fikir, bir matrisi tekrar tekrar yoğunlaştırarak, her adımda bir satır ve bir sütun eksik yeni bir matris elde etmektir. Bu süreçte, her eleman, kendisi ile güneyindeki, doğusundaki ve güneydoğusundaki komşularının oluşturduğu 2x2'lik matrisin determinantı ile değiştirilir. En alt satır ve en sağdaki sütun, komşuları olmadığı için çıkarılır.
Algoritmanın ilerleyen adımlarında, yani ikinci adımdan (A(2)) itibaren, her 2x2'lik determinant, iki adım önceki bir matristen alınan bir elemana bölünür. Dodgson'ın 1867 tarihli orijinal makalesi, zamanla değişen matematiksel gösterim ve terminolojiye rağmen şaşırtıcı derecede okunabilirdir. Yöntem, sıfıra bölme sorununu önlemek için matrisin içindeki sıfırları ortadan kaldırmak üzere satır veya sütunların yeniden düzenlenmesini veya satırların eklenmesini gerektirebilir. Eğer orijinal matrisin tüm girişleri tam sayı ise, Dodgson'ın yoğunlaşma algoritmasındaki bölme işlemleri tamdır ve algoritma boyunca üretilen tüm matrisler tam sayı girişlere sahip olacaktır.
Determinant hesaplama yöntemleri arasında, öğrencilere genellikle ilk öğretilen kofaktör açılımı O(n!) karmaşıklığı ile verimsizdir. Daha verimli bir yöntem olan kısmi pivotlama ile Gaussian elimination O(n³) işlem gerektirir. Dodgson'ın yoğunlaşma algoritması da Gaussian elimination gibi O(n³) karmaşıklığa sahiptir. Bu durum, yoğunlaşma yöntemini hem elle kolayca uygulanabilir hem de makine hesaplamaları için verimli kılar. Yöntem, kofaktör açılımına kıyasla öğretmesi ve uygulaması daha kolaydır, bu da onu matematiksel hesaplamalar için değerli bir araç haline getirir.
Lewis Carroll'ın matematiksel bir yöntem geliştirmiş olması, onun çok yönlü dehasını ve matematiğin günlük hayattaki pratik uygulamalarına olan katkısını gözler önüne seriyor.