在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性无关的纵列的极大数目。类似地,行秩是A的线性无关的横行的极大数目。 矩阵的列秩和行秩总是相等的,因此它们可以简单地称作矩阵A的秩。通常表示为r(A),rk(A)或rank A。 m × n矩阵的秩最大为m和n中的较小者,表示为 min(m,n)。
有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩;类似的,否则矩阵是秩不足(或称为“欠秩”)的。 前三段是来自维基百科[1] 设A是一组向量,定义A的极大无关组中向量的个数为A的秩。 定义1。 在m*n矩阵A中,任意决定k行和k列交叉点上的元素构成A的一个k阶子矩阵,此子矩阵的行列式,称为A的一个k阶子式。
例如,在阶梯形矩阵中,选定1,3行和3,4列,它们交叉点上的元素所组成的2阶子矩阵的行列式 就是矩阵A的一个2阶子式。 定义2。 A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A 的秩,记作rA,或rankA或R(A)。 特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得: 若A中至少有一个r阶子式不等于零,且在r由行列式的性质1(1。5[4])知,矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。 例1。 计算下面矩阵的秩, 而A的所有的三阶子式,或有一行为零;或有两行成比例,因而所 有的三阶子式全为零,所以rA=2。 矩阵的秩 引理 设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n,则A的列秩,秩都等于n。
定理 矩阵的行秩,列秩,秩都相等。 定理 初等变换不改变矩阵的秩。 定理 矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb}; 当r(A)<=n-2时,最高阶非零子式的阶数<=n-2,任何n-1阶子式均为零,而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号,所以伴随阵为0矩阵。
当r(A)<=n-1时,最高阶非零子式的阶数<=n-1,所以n-1阶子式有可能不为零,所以伴随阵有可能非零(等号成立时伴随阵必为非零)。
矩阵的秩怎么求?
发布时间:2023-06-29 08:17责任编辑:陆小强关键词:
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