《矩阵的秩的等式及不等式的证明》

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矩阵秩的等式与不等式

矩阵秩的等式与不等式

等式二:設為階可逆矩陣,為階可逆矩陣,為
階矩陣,
重要事實:一矩陣左乘或右乘可逆矩陣不改變其秩。

最簡單的想法是將想
像為對執行一連串的基本列運算,其淨效果等於左乘可逆矩陣。

因為基本
列運算不改變矩陣秩,
等式三:設,為階矩陣,若存在階可逆矩陣和
階可逆矩陣滿足,則,相反陳述亦真。

不等式一:設為階矩陣,則
既然矩陣秩等於線性獨立的行(或列)向量總數,秩必不大於行數(或列數)。

不等式二:設為階矩陣,為階矩陣,
不等式三:設,為階矩陣,。

Sylrester不等式的多种证明方法

Sylrester不等式的多种证明方法

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≥“^)+“^)+…+,(^.)一(P—I如

所以“^)+,(^2)+…+r(^)s(p—l撕
’但,(::)z,(^)+,(肿所以¨r(^研2,(^)+r(聊即r(^1+r(研-ns,(^所
方法2:[:苫]第一列右乘一B加到第二列.然后第二列再乘
参考文献 f1】张禾瑞.郜炳新著.高等代款.人民教育出版社 【2J毛键耀著.高代2讲义 【3】钱吉林著.高等代敷题●f精粹.中央民族大季出】眩社
(4)没A是秩为r的小xn矩阵,从A中任取s行,作成—个5×^
矩阵B,邪么,r(8)2,+j一艉

2 SyI怕砒er不等式证明
设A为m×n矩阵,B为s×万矩阵,那么r(^)+“矗)一n§r(^B)≤
min(,(^).r(B)) 证明:先证,(^口)smil.(r(^)。一口))
方法l:j殳k,凡。.“^)=r.,(口)=j,因为,(^)=,。由预备知识
SyI reste r不等式的多种证明方法
熊霄
t郑州电力高等专科学校)
擅耍syh.61w不等式是高等敷荦中非常重要的不等式,本文总结了sylr瓢H不等式的多种证明方法:
关键词Svlr嘶r不等式矩阵矩阵的秩
1预备知识
n)设A为m×徘, r(^)=r’那么存君Em阶可逆阵P与n阶可
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由于初等变换不改变分块矩阵的秩.故删+柏}‘C:]=G苫)=
2n01.2l;7
【4】武小雪.谈话篇分析阅读教学O】.教学与蕾理.2n03.f 12 l
Is】彭全定.大学英语教学论【MJ.长沙:湖南人民出版社。2州.120
作者简介徐晓芳(198卜)。★.硕士在读.研完方向:应用;I
言擘、英语教学。

矩阵的秩的相关不等式的归纳小结

矩阵的秩的相关不等式的归纳小结

矩阵的秩的相关不等式的归纳小结-标准化文件发布号:(9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII矩阵的秩的相关不等式的归纳小结林松(莆田学院数学系,福建,莆田)摘要:利用分块矩阵,证明一些矩阵的秩的相关不等式,观察矩阵在运算后秩的变化,归纳出常见的有关矩阵的秩的不等式,由此引出等式成立的条件。

关键词:矩阵的秩,矩阵的初等变换引言:矩阵的秩是指矩阵中行(或列)向量组的秩,与之等价的说法通常是指矩阵中不为零的子式的最高阶数,是矩阵最重要的数字特征之一。

利用分块矩阵,把子式看成元素,可将高阶矩阵的运算化为较低阶矩阵的运算,也为矩阵的秩的一些常见不等式的证明带来了方便。

本文将讨论矩阵的秩的一些常见不等式,并由此引出一些秩的不等式等号成立的等价条件。

一基本的定理1 设A是数域P上n m⨯矩阵,于是⨯矩阵,B是数域上m s秩(AB)≤min [秩(A),秩(B)],即乘积的秩不超过个因子的秩2设A与B是m n⨯矩阵,秩(A±B)≤秩(A)+秩(B)二常见的秩的不等式1 设A与B为n阶方阵,证明若AB = 0,则 r(A) + r(B) ≤ n证:设r(A) = r,r(B )= s,则由AB = 0,知,B的每一列向量都是以A为系数方阵的齐次线性方程组的解向量。

当r = n时,由于该齐次方程组只要零解,故此时 B = 0,即此时r(A) = n,r(B) = 0,结论成立。

当r〈 n 时,该齐次线性方程组的基础解系中含n-r个向量,从而B 的列向量组的秩≤n-r,即r (B )≤ n-r 所以 r(A) + r(B) ≤ n2设A 为m n ⨯矩阵,B 为n s ⨯矩阵,证明不等式r(AB)≤r(A)+r(B)-n证:设E 为n 阶单位矩阵, S E 为S 阶单位方阵,则由于000S EB A AB A E E E B ⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭而 0S EB E ⎛⎫ ⎪-⎝⎭可逆,故r(A)+r(B) ≥ 秩 0A E B ⎛⎫⎪⎝⎭ =秩 0A AB E ⎛⎫ ⎪⎝⎭=秩 00AB E ⎛⎫⎪⎝⎭=r(AB)+r(E) =r(AB)+n 从而r(AB) ≥ r(A) + r(B) - n3设A ,B 都是n 阶方阵,E 是n 阶单位方阵,证明 秩(AB-E )≤秩(A-E )+秩(B-E )证:因为0A E B E B E --⎛⎫⎪-⎝⎭00B E ⎛⎫ ⎪⎝⎭00AB E B E -⎛⎫= ⎪-⎝⎭故秩(AB-E )≤秩00AB E B E -⎛⎫ ⎪-⎝⎭≤秩0A E B E B E --⎛⎫⎪-⎝⎭=秩(A-E )+秩(B-E ) 因此 秩(AB-E )≤秩(A-E )+秩(B-E )4 设A ,B ,C 依次为,,m n n s s t ⨯⨯⨯的矩阵,证明r(ABC) ≥ r(AB) + r(BC) - r(B)证:设 ,s t E E 分别为,s,t 阶单位矩阵,则由于0AB ABC B ⎛⎫⎪⎝⎭0st E C E ⎛⎫ ⎪-⎝⎭=0AB B BC ⎛⎫ ⎪⎝⎭且0s t E C E ⎛⎫⎪-⎝⎭是可逆矩阵,故 r(AB) + r(BC)≤秩0AB B BC ⎛⎫ ⎪⎝⎭=秩0ABABC B ⎛⎫⎪⎝⎭=秩00ABC B ⎛⎫⎪⎝⎭= r(ABC) + r(B) 从而r(ABC) ≥r(AB) + r(BC) - r(B)5 设A ,B 都是n 阶矩阵,证明;r( A B + A + B ) ≤ r( A ) + r ( B ) 证明:r( AB + A + B)=r( A (B+E) + B) 利用基本定理二≤r( A (B + E)) + r(B) 利用基本定理一 ≤r( A ) + r( B )6 设A ,C 均为m n ⨯矩阵,B ,D 均为n s ⨯矩阵,证明 r ( A B – C D )≤ r ( A-C ) + r ( B - D )证明:根据分块矩阵的乘法可知000mn E C A C E B D -⎛⎫⎛⎫⎪⎪-⎝⎭⎝⎭0n s E B E ⎛⎫ ⎪⎝⎭=0A C AB CD B D --⎛⎫⎪-⎝⎭由此易知r (A-C )+r (B-D )=r 0A CAB CD B D --⎛⎫⎪-⎝⎭≥r(AB-CD)从而得r (AB-CD ) ≤ r (A-C ) + r (B-D )三 不等式等号成立的探讨1 设A ,B 分别为m n ⨯和n m ⨯矩阵,则()()()r AB =r A +r B -n 的充分条件为:A 0A 0r =r EB 0B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦证明:由E -A A 0E -B 0-AB E -B 0-AB ==0E E B 0E E B 0E E 0⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦得:A 00-AB r =r E B E0⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ ()()()0-AB A 0r =r AB +n r =r A +r B E 0E B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦又, ∴()()()r AB =r A +r B -n2 设A ,B 分别为m n ⨯和n m ⨯矩阵,则()()()r AB =r A +r B -n 的充分必要条件为存在矩阵X 、Y ,使得nXA +BY =E证明:根据题三 1,只需要证明nXA +BY =E A 0A 0r =r X Y E B 0B ⎡⎤⎡⎤⇔⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦存在、,使得m n n n nm m n E 0A 0E 0E 0A 0=-X E E B -Y E -Y E -AX B A 0E -XA -BY B ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⇐⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤=⎢⎥⎣⎦由当 n XA +BY =E 时,A 0A 0r =r E B 0B ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦∴()()()r AB =r A +r B -n12200,0000rSEE AQ P BQ ⎛⎫⎛⎫⇒== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭1设 P 1122000000P Q A P Q B ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭则 11220000P A Q P B Q ⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭112200P AQ P BQ ⎛⎫= ⎪⎝⎭000000000000r SE E ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭(1)112200000P Q A P Q E B ⎛⎫⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭11222000P A Q P P B Q ⎛⎫⎛⎫= ⎪⎪⎝⎭⎝⎭ 1121220P AQ P Q P BQ ⎛⎫=⎪⎝⎭12340000000000r S E C C E C C ⎛⎫⎪⎪= ⎪⎪⎝⎭(2) 对式(2)右端的方阵作行初等变换,可消去1C ,2C ,3C ,由于式(1),式(2)右端方阵秩相等,故在消去1C ,2C ,3C 时也消去了4C ,对式(2)右端分块记为120FC F ⎛⎫ ⎪⎝⎭ 其中1F =00rE C ⎛⎫ ⎪⎝⎭, 2F =00SE C ⎛⎫ ⎪⎝⎭, C=1234C C C C ⎛⎫ ⎪⎝⎭ 于是上述消去1C 的行变换相当于 1000C -⎛⎫ ⎪⎝⎭000rE ⎛⎫⎪⎝⎭+1234C C C C ⎛⎫ ⎪⎝⎭=2340C C C ⎛⎫ ⎪⎝⎭消去其余234,,C C C 有类似的结果,这样初等变换就相当于存在矩阵S ,T ,使S 1F =T 2F +C =0,即1122210SP AQ P BQ T P Q ++= 从而有 令得 n XA BY E +=3 设 A ,B ,分别为 ,,m n n l l m ⨯⨯⨯矩阵,而B 的一个满秩分解是B=HL ,即H 是列满秩矩阵,L 是行满秩矩阵,则r(ABC)=r(AB)+r(BC)-r(B)的充要条件是存在矩阵X ,Y使得r XAH LCY E +=证明:设r (B )=r ,因为B=HL 是满秩分解 所以 有r(AB) = r(AHL) = r(AH) r(BC) = r(HLC) = r(LC) 则r(ABC) = r(AB) + r(BC) - r(B)⇔ r(AHLC) = r(AH) + r(LC) - r 又由上题 得r(AHLC) = r(AH) + r(LC) - r⇔矩阵X,Y 使得 r XAH LCY E += 所以 3得证4 设A 为n 阶矩阵,证明如果 2A = E ,那么r ( A + E ) + r ( A – E )= n证明: ( A + E )( A – E ) =2A + A – A – E = E – E = 0 ∴r ( A + E )+ r ( A – E )≤ nr( A + E ) + r( A – E ) ≥ r( A + E + A - E) = r(2A) = r(A)2A = E∴2A = E,即A≠0∴ r(A)= nr( A + E) + r( A - E) ≥n故 r( A + E )+ r( A - E) = n5 设A为n阶矩阵,且2A = A,证明 r(A)+ r(A-E)= n证明:由2A = A,可得 A( A – E )= 0由题一 1知,r( A ) + r( A - E)≤ n又因为 E-A和A-E 有相同的秩n = r( E ) = r( A + E – A ) ≤ r ( A ) + r ( E – A ) 从而 r( A ) + r( A – E ) = n6 设A是阶矩阵,则3A = A的充分必要条件是r(A)= r(A-2A)+ r(A+2A)证明:必要性一方面,由3A = A⇔(E-A)A(E+A)=0 由题二 4知0 ≥ r[(E-A)A] + r[ A (E+A)] - r(A)即r(A)≥ r(A-2A)+r(A+2A)另一方面,由r(A-2A)+r(A+2A)≥r[(A-2A)+(A+2A)] = r(2A)= r(A)所以 r(A)= r(A-2A)+ r(A+2A)充分性若r(A)= r(A-2A)+r(A+2A)设r(A) = r,A的满秩分解是A = HL,则存在 X,Y使(2X )H =r E ,L (2Y )= r E 成立则 X (E-A )H +L (E-A )Y=(XH + LY )-(XHLH - LHLY )=r E -0 = r E由题三3得 r[(E-A )A(E+A)]=r[(E-A) A] + r[A (E+A)]- r(A) = 0即得(E-A )A (E+A )=0 从而得 3A = A参考文献:[1] 张禾瑞 .高等代数(第二版)[M].高等教育出版社 [2] 杨子胥.高等代数习题解[M].山东科技出版社 [3] 李师正.高等代数解题方法与技巧[M].高等教育出版社。

《矩阵的秩的等式及不等式的证明》

《矩阵的秩的等式及不等式的证明》

摘要矩阵的秩是矩阵的一个重要特征,它具有许多的重要性质.本文总结归纳出了有关矩阵的秩的等式和不等式命题,以及证明这些命题常用的证明方法,即从向量组、线性方程组、线性空间同构、矩阵分块、矩阵初等变换等角度给出多种证明方法.本文主要解决以下几个问题:用矩阵已知的秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;用线性空间的方法证明矩阵秩的等式和不等式问题;用向量组秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;用矩阵分块法证明秩的等式和不等式问题.目录第一章绪论 (1)第二章预备知识 (2)第三章用矩阵的秩的理论证明秩的等式和不等式 (3)第四章用线性空间的理论证明秩的等式和不等式 (6)第五章用向量组秩的理论证明秩的等式和不等式 (10)第六章用矩阵分块法证明秩的等式和不等式 (15)第七章小结 (23)参考文献 (24)致谢 (25)第一章绪论矩阵的秩是矩阵的一个重要特征,是矩阵理论中研究的一个重要内容,它具有许多的重要性质.研究矩阵的秩对于解决矩阵的很多问题具有重要意义.矩阵的秩的等式及不等式的证明对于学习矩阵也是重点和难点,初学者在做这方面的题目往往不知如何下手.笔者归纳了矩阵的秩的常见等式和不等式以及与之相关的一些结论,并从向量组、线性方程组、矩阵分块、矩阵初等变换等角度探索了多种证明方法,它有助于学习者加深对秩的理解和知识的运用,也方便教师教学.目前对矩阵秩的研究已经比较成熟了,但是由于秩是矩阵论里的一个基本而重要的概念,它仍然有着重要的研究价值,有关它的论文时见报端.很多国内外的有关数学书籍杂志对矩阵的秩都有讲述,如苏育才、姜翠波、张跃辉在《矩阵论》(科学出版社、2006年5月出版)中较完整地给出了矩阵秩的理论.北京大学数学系前代数小组编写的《高等代数》(高等教育出版社,2003年7月出版)也介绍了秩的一些性质.但是对秩的等式及不等式的介绍都比较分散,不全面也没有系统化,不方便初学者全面掌握秩的性质.因此有必要对矩阵的秩的等式和不等式进行一个归总,便于学习和掌握.本文通过查阅文献资料,总结归纳出有关矩阵的秩的等式和不等式命题,以及证明这些命题常用的证明方法,从向量组、线性方程组、线性空间同构、矩阵分块、矩阵初等变换等角度给出多种证明方法.主要内容有:(1)用矩阵已知的秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;(2)用线性空间的方法证明矩阵秩的等式和不等式问题;(3)用向量组秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;(4)用矩阵分块法证明秩的等式和不等式问题.第二章 预备知识定义1矩阵的行向量组的秩称为矩阵的行秩;矩阵的列向量组的秩称为矩阵的列秩;矩阵的行秩和列秩统称为矩阵的秩.定义2如果两个向量组互相可以线性表出,它们就称为等价.定义3 数域P 上的矩阵的初等行(列)变换是指下列三种变换:(1)以数域P 中的一个非零数乘以矩阵的某一行(列);(2)把矩阵的某一行(列)的c 倍加到另一行(列);(3)互换矩阵中两行(列)的位置.定义4在一个s n ⨯矩阵A 中任意选定k 行和k 列,位于这些选定的行列交叉点上的2k 个元素按原来的次序组成的k 级行列式称为A 的一个k 级子式.定义5设A 为m n ⨯矩阵,称线性方程组0Ax =的解空间为A 的零空间(即核空间),记作()N A ,即(){}0N A x Ax ==.引理1[1] 矩阵的行秩等于列秩.引理2[1] 任意两个等价的向量组必有相同的秩.引理3 n 阶方阵A 可逆0A ⇔≠.证明:充分性:当,0≠=A d 由**11()()A A A A E d d ==知A 可逆,且1*1.A A d-= 必要性:如果A 可逆,那么有1-A 使.1E AA =- 两边取列式,得11==-E A A ,因而0≠A .引理4[1] 矩阵的秩是r 的充要条件为矩阵中有一个r 级子式不为0,同时所有的1r +级子式全为0.引理5[1] 如果向量组()I 可以由向量组()II 线性表出,那么()I 的秩不超过()II 的秩. 证明:根据已知可知向量组()I 极大线性无关组可由()II 的极大线性无关组线性表出,根据向量组的基本性质(见参考文献[1])可得,向量组()I 极大线性无关组的向量个数不超过()II 的极大线性无关组的向量个数,即()I 的秩不超过()II 的秩.引理6[1] 在齐次线性方程组有非零解的情况下,它有基础解系,并且基础解系所含解的个数为n r -,这里r 表示系数矩阵的秩,n r -也是自由未知量的个数.第三章 用矩阵的秩的理论证明秩的等式和不等式本章主要是利用矩阵已知的秩的理论证明秩的等式和不等式问题,例如行秩等于列秩,秩为r 的充要条件,常见的秩的不等式等等.要掌握并且灵活运用这些知识才能证明下面的命题.这些命题都是一些基本的命题.命题 ()()T r A r A =.证明:由矩阵转置的定义,A 的行向量组就是T A 的列向量组,因此A 的行秩就是T A 的列秩,又由引理1知()()T r A r A =,命题证毕.命题 ()()r kA r A =(其中0k ≠).证明:kA 的行向量组可由A 的行向量组线性表出,A 的行向量组也可由kA 的行向量组线性表出,因此kA 的行向量组与A 的行向量组等价.由引理2它们的秩相等,再由秩的定义知kA 与A 的秩相等,命题证毕.命题 A 是一个s n ⨯矩阵,如果P 是s s ⨯可逆矩阵,Q 是n n ⨯可逆矩阵,那么()()()r A r PA r AQ ==.证明:令B PA =,由矩阵乘积的秩不超过各因子的秩可知()()r B r A ≤,但是由1A P A -=,又有()()r A r B ≤.所以()()()r A r B r PA ==.另一个等式可以同样地证明,命题证毕.命题[2] 设A 是一个n 阶方阵,则()()()()*,1,10,2n r A n r A r A n r A n =⎧⎪==-⎨⎪≤-⎩如如如.证明:若()r A n =,由引理3,0A ≠,知A 可逆,*1A A A -=可逆,故()r A n *=. 若()1r A n =-,由引理4,A 存在1n -阶子式不为0,因此*0A ≠,()1r A *≥,又因为*0AA A E ==,有()()*r A r A n +≤,即()()*1r A n r A ≤-=,从而()*1r A =.若()2r A n ≤-,则由引理4,A 存在1n -阶子式全为0,于是*=0A ,即()*0r A =.命题证毕.从这个命题可以得出()()*r A r A ≤的结论.命题[3] 设A 是一个m n ⨯矩阵,任取A 的s 行t 列,交叉处的s t ⨯个元素按原来的相对位置构成s t ⨯子矩阵C ,则()()r C m n r A s t ++≥++.证明:设D 为A 的s 行所构成的s t ⨯子矩阵,它由C 所在的s 行确定.设()r D d =.则A 的任意一个大于d m s +-阶的子式M 必须至少有1d +行出现在D 中.根据行列式的性质,对这个子式M 按出现在D 中的那些行进行拉普拉斯展开,则可以看出,这个M 可以表示成D 的一些阶子式的线性组合,其中k 为某个大于d 的数.由引理3这些子式全为零.因此任意一个大于d m s +-阶子式M 必须等于零.由秩的定义,()()r A r D m s ≤+-.由行与列的对称性类似地可推出()()r D r C n t ≤+-,两式相加即可得到()()r C m n r A s t ++≥++,命题证毕.命题[4] 设,A B 都是n 阶矩阵,证明:()()()r AB A B r A r B ++≤+.证明:()()()r AB A B r A B E B ++=++()()r A B E B ≤++()()r A r B ≤+,命题证毕. 例 设A 为n 阶方阵,求证必存在正整数m 使得()()1m m r A r A +=.证明:由于A 为n 阶方阵,则()()()20i n r A r A r A ≥≥≥≥≥,其中i 为正整数,而n 是有限数,上面的不等式不可能无限不等下去,因而必存在正整数m 使得()()1m m r A r A +=.例设A ,B 都是n 阶方阵,E 是n 阶单位矩阵,证明()()()r AB E r A E r B E -≤-+-.证明:因为()()AB E A E A B E -≤-+-,所以()()()()()()()()()r AB E r A E A B E r A E r A B E r A E r B E -=-+-≤-+-≤-+-. 命题设A 为n 阶矩阵,证明:如果2A E =,那么()()r A E r A E n -+-=.证明: 因为()()20A E A E A A A E E E -+=+--=-=,由命题知()()r A E r A E n -+-≤. ①又 ()()()()()2r A E r A E r A E A E r A r A -++≥++-==而2A E =,所以21A =,即0A ≠,()r A n =. 因此()()r A E r A E n -+-≥. ②由①,② 可得()()r A E r A E n -+-=.例[5] 设A ,B 为n 阶方阵,且1=,ABA B -则()()n AB E r AB E r =-++.证明:因为,1-=B ABA 所以()E AB =2.由命题知()()n E AB r E AB r =-++ (1)由 ()()E AB r AB E r +=+,()()E AB r AB E r -=- (2)由(1),(2)知有()()n AB E r AB E r =-++成立.例设A 为n 阶矩阵,且2A A =,证明()()r A r A E n +-=.证明:由2A A =,可得 ()0A A E -=.()()r A r A E n +-≤ ①又因为E A -和A E - 有相同的秩,所以()()()()n r E r A E A r A r E A ==+-≤+- ②由①,② 可得()()r A r A E n +-=.第四章 用线性空间的理论证明秩的等式和不等式本章主要是利用线性空间的维数公式,同构,直和分解,核与值域的一些性质和定理来证明矩阵的一些秩的等式和不等式命题.线性空间和线性变换的知识本来就比较抽象,还要和矩阵的联系起来,是有一定的难度的.这其中要构造一些映射.命题 A 设为n 阶方阵,如果A 的列向量所生成的n R 的子空间()R A 与A 的零空间(即核空间)()N A 的直和为n R ,则()()2r A r A =.证明:根据引理6,要证()()2r A r A =,只要证0AX =与20A X =同解.0AX =的解显然为方程组20A X =的解.下面我们用反证法证明20A X =的任一解Y 同时也是20A X =的解.若0AY ≠,因()0A AY =,故()AY N A ∈.另一方面,()1ni i i AY y R A α==∈∑,其中()12,,,n A ααα=,()12,,,Tn Y y y y =, 从而 ()()0AY R A N A ≠∈⋂,这与()()n R R A N A =⊕矛盾,所以20A X =的任一解同时也是0AX =的解,于是它们同解,故()()2r A r A =.命题 设A 为m n ⨯矩阵,B 为1n ⨯矩阵,证明Sylrester 公式:()()()+-r A r B n r AB ≤.证明:设A 为m n ⨯矩阵,B 为1n ⨯矩阵,考虑1n x X x ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,1n y Y y ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 方程组0(1)0(2)0(3)ABX BX AY =⎧⎪=⎨⎪=⎩ ,设(1)(2)(3)的解空间分别为AB V ,B V ,A V ,则()dim A V n r A =-,将三者联系起来,作{}AB BX x V ∈,则它为A V 的子空间,从而{}()dim dim AB A BX x V V n r A ∈≤=-,又B V 为AB V 的子空间,作:AB B V V W =⊕一方面()()()()()dim dim dim 11AB B W V V r AB r B r B r AB =-=---=- 下证{}AB W BX X V ≅∈定义 {}:AB f W BX X V →∈()f B ξξ=易知这个映射是单满的,并且满足线性运算条件,所以它是同构映射.{}()()dim dim AB W BX X V r B r AB =∈=-但上面:{}()dim dim AB A BX X V V n r A ∈≤=-.因此 ()()()n r A r B r AB -≥-,即 ()()()r A r B n r AB +-≤.命题 设A 为m n ⨯,B 为n m ⨯矩阵,AB BA =.证()()()()AB r B r A r B A r -+≤+. 证明:设4321,,,w w w w 分别为A ,B ,A B +,AB 行空间,那么()1dim w r A =, ()2dim w r B =()3dim w r A B =+, ()4dim w r AB =由于213w w w +⊆,并由维数公式得:()31212dim dim dim dim w w w w w ≤+=+()21dim w w ⋂-即得:()()()()12dim r A B r A r B w w +≤+-⋂ (1)由于AB 的行向量是B 的行向量的线性组合,所以有24w w ⊆,又AB BA =,所以有14w w ⊆,因此有214w w w ⋂⊆,所以有()()21dim w w AB r ⋂≤ (2).将(2)代入(1)即得: ()()()()AB r B r A r B A r -+≤+. 命题 若()()r AB r B =,证明()()r ABC r BC =.证明:设方程组0ABX =与0BX =的解空间分别为AB V ,B V . 若()()r AB r B =,则根据引理6知()()dim dim AB B V V = ① 又因为满足0BX =解向量也满足0ABX =,所以AB B V V ⊇ ② 由① ②可推出AB B V V =.要证()()r ABC r BC =,只要证0ABCX =与0BCX =同解. 设方程组0ABCX =与0BCX =的解空间分别为ABC V ,BC V . 显然ABC BC V V ⊇,只要证ABC BC V V ⊆.由0ABCX =知AB B CX V V ∈=,即0BCX =,因此ABC BC V V ⊆,命题得证. 此例是一个有价值的结论.例 n 阶矩阵A 满足2A A =当且仅当()()r A r A E n +-=.证明:先证明必要性.由2A A =知A 相似于形如0110A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭的对角阵,其中1的个数为()r A ,又E A -与0E A -相似,从而有相同的秩,而0110E A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 其中0的个数为A 的秩,1的个数()n r A -.所以()()()()()()00r A r E A r A r E A r A n r A +-=+-=+-=.充分性.只要证明对任意X 均有2A X AX =即可.由()()r A r E A n +-=说明,10AX =的解空间1V 与()20E A X -=的解空间2V 满足12n V V R ⊕=,从而对任意X 存在唯一分解12X X X =+其中1122X V X V ∈∈,所以()()()()22121222121200A X A X X A AX A AX A AX X AX AX A X X =+=+=+=+=+=+AX =综上即证2A A =.命题设,A B 分别是,m m m n ⨯⨯矩阵,A 其中为可逆矩阵,证明()().r AB r B = 证明:设121212,(,,...,),(,,...,),(,,...,)m n n AB Q A B Q αααβββγγγ====, 则 1211122212(,,...,),(,,...,),...,(,,...,)m m m n n αααβγαααβγαααβγ=== 因为A 为可逆矩阵,秩为m ,故可将12(,,...,)m ααα看做m 维线性空间的一组基, 则12,,...,n γγγ向量在这组基下的坐标向量分别为12,,...,n βββ.作1212(,,...,),(,,...,)n n l l βββγγγ,在这两个线性空间中构造映射,将12(,,...,)n l γγγ中的每个向量映射到在基12(,,...,)m ααα下的坐标向量,这个映射是一个同构映射,因此1212(,,...,),(,,...,)n n l l βββγγγ这两个线性空间同构,所以1212dim((,,...,))dim((,,...,))n n l l βββγγγ=,而1212dim((,,...,))(),dim((,,...,))()n n l r B l r AB βββγγγ==.所以()().r AB r B = 同理可证明B 当为可逆矩阵时,()().r AB r A =这章主要是利用线性空间和线性变换的一些知识来证明矩阵的秩的等式和不等式命题,难点在于要好好理解线性空间和线性变换的一些知识,重要定理和性质,再把握它们同矩阵的联系.第五章 用向量组秩的理论证明秩的等式和不等式本章主要利用向量组的秩和极大线性无关组的一些知识,以及线性方程组的解空间的维数和系数矩阵的秩的关系来证明秩的等式和不等式.命题设A 是m n ⨯矩阵,B 是m p ⨯矩阵,则()r A 或()()()()r B r A B r A r B ≤≤+. 证明:()A B 列向量组向量的个数比A 和B 多,所以()r A 或()()r B r A B ≤. 下面证明()()()r A B r A r B ≤+.不妨设112,,i i ir A A A 与212,,j j jr B B B 分别是A 与B的列向量组的极大线性无关组,则()A B 的每个列向量均可用向量组121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B线性表出,根据引理5可知()()()()12121212,,,,,i i ir j j jr r A B r A A A B B B r r r A r B ≤≤+=+.命题证毕.命题设A ,B 是m n ⨯矩阵,()()()()()r A r B r A B r A r B -≤±≤+. 证明:先证明()()()r A B r A r B +≤+. 设()12,,n A A A A =,()12,,n B B B B =,则()1122,,n n A B A B A B A B +=+++.不妨设112,,i i ir A A A 与212,,j j jr B B B 分别是A 与B 的列向量组的极大线性无关组,则有111122s i i r ir A k A k A k A =+++()1,2,,s n =221122s i i r ir B l B l B l B =+++112211221122s s i i r ir i i r ir A B k A k A k A l B l B l B +==+++++++即A B +的列向量可以由121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B 线性表出,由引理5知()()()()12121212,,,,,i i ir j j jr r A B r A A A B B B r r r A r B +≤≤+=+.再证明()()()r A r B r A B -≤+.由刚证明的结论()()()r A B r A r B +≤+可知()()()()()()()()r A r A B B r A B r B r A B r B =++-≤++-=++,移项得到()()()r A r B r A B -≤+,同理可得()()()r B r A r A B -≤+,因此()()()r A r B r A B -≤+. 综上所述我们证明了()()()()()r A r B r A B r A r B -≤+≤+,对于()()()()()r A r B r A B r A r B -≤-≤+,只要把以上证明过程的B 改成B -即可得证,命题证毕.由命题()()T r A r A =,命题()()r kA r A =(其中0k ≠)和本命题可推知()()()r kA lB r A r B +≤+(其中0kl ≠).例设A ,B 是m n ⨯矩阵,证明:()()r A B r A B ±≤. 证明:先证明()()r A B r A B +≤. 设()12,,n A A A A = ()12,,n B B B B =,则()1122,,n n A B A B A B A B +=+++ ()()1212,,,,,n n A B A A A B B B =.不妨设112,,i i ir A A A 与212,,j j jr B B B 分别是A 与B 的列向量组的极大线性无关组,则有111122s i i r ir A k A k A k A =+++()1,2,,s n =221122s i i r ir B l B l B l B =+++112211221122s s i i r ir i i r ir A B k A k A k A l B l B l B +==+++++++即A B +的列向量可以由121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B 线性表出,由于 121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B也是来自于()A B 的列向量组的向量,所以A B +的列向量也可以由()A B 的列向量组线性表出,根据引理5可知()()r A B r A B +≤.对于()()r A B r A B -≤, 只要把以上证明过程的B 改成B -即可得证,命题证毕.命题设A 是m n ⨯矩阵,B 是n p ⨯矩阵,如果0AB =,则()()r A r B n +≤. 证明:设 ()12,,,p B B B B =,则()12,,,0p AB AB AB AB ==.故有120p AB AB AB ====,即齐次方程组0AX =有p 个解12,,,p B B B .若()r A r =,则根据引理6,12,,,p B B B 可由n r -个解向量组成的基础解系线性表出.根据引理5有()r B n r =-,()()()r A r B r n r n +≤+-=,命题证毕. 例 A 是m n ⨯矩阵,则()()()()T T T r A A r AA r A r A ===. 证明:由命题知()()T r A r A =.下面我们先证明()()T r A A r A =. 只要证明0T A AX =与0AX =同解便可得到()()T r A A r A =. 一方面,满足0AX =解向量也满足0T A AX =;另一方面,由0T A AX =两边同时左乘T X 得到0T T X A AX =,即()()0TAX AX =,设1n k AX k ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,那么()()2210T n AX AX k k =+=,所以0i k =()1,2,,i n =,0AX =,满足0T A AX =的解也满足0AX =.综上所述0T A AX =与0AX =同解,解空间的维数相等,由系数矩阵的秩与线性方程解空间的维数之间的关系可知()()T n r A A n r A -=-,()()T r A A r A =.对()()T T r AA r A =证明过程与此类似,所以()()()()T T T r A A r AA r A r A ===,命题证毕.例 证明:若线性方程组0AX =的解均为0BX =的解,则()()r A r B ≥.证明:设方程组0AX =与0BX =的解空间分别为A V ,B V ,若线性方程组0AX =的解均为0BX =的解,则A B V V ⊆,()()dim dim A B V V ≤根据引理6有()()n r A n r B -≤-,即()()r A r B ≥,命题得证.例设A 为m n ⨯矩阵,B 为1n ⨯矩阵,证明0ABX =与0BX =同解的充分必要条件为()()r AB r B =.证明:设方程组0ABX =,0BX =解空间分别为AB V ,B V . 必要性:若AB B V V =,()()dim dim AB B V V =,根据引理6可知()()n r AB n r B -=-,可以推出()()r AB r B =.充分性:若()()r AB r B =,则根据引理6知()()dim dim AB B V V = ①又因为满足0BX =解向量也满足0ABX =,所以AB B V V ⊇ ②由① ②可推出AB B V V =.命题证毕.命题设A 是数域P 上n m ⨯矩阵,B 是数域P 上m s ⨯矩阵,证明()()(){}min ,r AB r A r B ≤即矩阵乘积的秩不超过各因子的秩.证明: 构造齐次线性方程组0ABX =与0BX =,设方程组0ABX =与0BX =的解空间分别为AB V ,B V .显然,满足0BX =解向量也满足0ABX =,所以AB B V V ⊇,()()dim dim AB B V V ≥, 根据引理6知()()r AB r B ≤.再构造齐次线性方程组0T T B A X =与0T A X =,同理可得()()T T T r B A r A ≤,即()()r AB r A ≤.综上所述()()(){}min ,r AB r A r B ≤.此命题用归纳法可以推广为:如果12m A A A A =那么1()()min j j mA A ≤≤≤秩秩.例 如果m n ⨯方程组0AX =的解为方程11220n n b x b x b x +++=的解,其中()'12,,,n X x x x =,求证()12,,,n A r r A b b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭.证明:由已知可知0AX =与120,,,n A X b b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭同解,根据引理6它们的系数矩阵的秩相等,所以 ()12,,,n A r r A b b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭.第六章 用矩阵分块法证明秩的等式和不等式本章主要是利用矩阵分块的方法来证明矩阵的秩的等式和不等式,也包括矩阵分解的方法证明秩的等式和不等式,涉及到了矩阵的广义初等变换和广义初等矩阵.例[4] 设A 是数域P 上n m ⨯矩阵,B 是数域P 上m s ⨯矩阵, 求证()()(){}min ,r AB r A r B ≤,即矩阵乘积的秩不超过各因子的秩.证明:设111212122212m m n n nm a a a a aa A aa a ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,111212122212s s m m ms b b b b bb B b b b ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭令12,,,m B B B 表示B 的行向量,12,,,n C C C 表示C AB =的行向量。

矩阵秩的相关结论证明及举例

矩阵秩的相关结论证明及举例

华北水利水电大学矩阵秩的相关结论证明及举例课程名称:线性代数专业班级:能源与动力工程(热动)101班成员组成:王威威联系方式:2014年12月30日一:摘要矩阵的秩是数学中一个极其重要并广泛应用的概念,是线性代数的一个重要研究对象,因此,矩阵的秩的结论作为线性代数的一个重要结论已经渗透到各章节之中,他把线性代数的内容紧紧联系在一起,矩阵的秩作为矩阵的一个重要本质属性则贯穿矩阵理论的始终,所以对矩阵秩的研究不仅能帮助我们更好地学习矩阵,而且也是我们学习好线性代数各章节的有力保证。

关键词:矩阵秩结论证明英文题目Abstract:Matrix rank is an extremely important and widely us ed in the mathematical concept, is an important res earch object of linear algebra, as a result, the c onclusion of the rank of matrix as an important co nclusion of linear algebra has penetrated into chapt er, associate the content of the positive linear al gebra and matrix of rank as an important essential attribute of the matrix, however, throughout the c ourse of the theory of matrix so that the study o f matrix rank can not only help us better learning matrix and chapter we learn good linear algebra Key words:matrix rank conclusion proof二:正文1:定义定义 1.11 在矩阵A=()m n ij a ⨯中任意取k 行k 列(1≤k ≤min(m,n)),位于这k 行k 列交点上的k*2个元素,按照他们在矩阵A 中的相应位置所组成k 阶行列式称为矩阵A 的一个k 阶子式。

矩阵秩的等式与不等式的证明及应用

矩阵秩的等式与不等式的证明及应用

矩阵秩的等式与不等式的证明及应用矩阵是高等代数的一个重要概念,也是线性代数中的主要研究对象,同时也是一种应用广泛的数学工具.不管是在数学学习还是实际问题中,我们常常会遇到许多比较复杂的计算问题,而使用矩阵来解决这些难题,往往会使问题简单化.早在古代,我国的《九章算术》就已经对矩阵有了初步的描述.而矩阵的理论起源,可追溯到18世纪.高斯在1801年、艾森斯坦在1844-1852年,先后把一个线性变换的全部系数用一个字母来表示,艾森斯坦还强调乘法次序的重要性.这些工作都孕育了矩阵的思想,但矩阵的正式定义直到1858年才由凯莱给出来.凯莱在《矩阵论的研究报告》中全面阐述了矩阵的一些理念,同时他还在文中给出了许多矩阵的运算法则以及矩阵转置的定义,证明了矩阵加法中的可交换性与可结合性,更为重要的是他还给出了伴随矩阵、矩阵可逆的概念.由于凯莱的奠基性工作,一般认为他是矩阵理论的创始人.而矩阵的秩是矩阵的一个重要特征,是矩阵理论中研究的一个重要内容,它具有许多的重要性质.对于矩阵的秩的等式与不等式,近年来有一些学者对其进行了研究.张英,乔世东利用同解方程组、标准形、线性空间和同态基本定理来证明矩阵秩的一些性质;王廷明利用构造分块矩阵并通过广义初等变换的方法,证明矩阵秩的(不)等式;殷倩把分散的知识点及重要的常用结论整合在一起,归纳整理出若干常用有效的证明方法;徐小萍给出五个矩阵秩的不等式,并利用代数理论对其进行证明,然后用一些典型例题对其应用进行分析.在前人研究的基础上,本文进一步系统的探究了矩阵秩的等式与不等式及其应用.首先介绍矩阵秩的等式与不等式的研究背景和国内外的研究现状,其次介绍矩阵秩的定义与简单性质,然后给出一些矩阵秩的等式与不等式的证明,最后通过例子研究其在多方面的应用。

11 预备知识1.1 矩阵的定义定义1.1 由m n ⨯个数()1,2,,;1,2,,ij a i m j n ==所排列成的m 行n 列的数表111212122212n n m m mna a a a a a a a a称为m 行n 列的矩阵,简称m n ⨯矩阵.记作111212122212,n n m m mn a a a a a a A a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦(1.1) 简记为()ij m n A a ⨯=或m n A ⨯,这m n ⨯个数称为A 的元素.当m n =时,矩阵A 称为n 阶方阵.例如,431259370⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦就是一个3阶方阵.1.2 矩阵秩的定义定义1.2 通过在m n ⨯矩阵A 中任取k 行k 列(,k m k n ≤≤)的行列交叉处的2k 个元素,而不改变它们在A 中所处的位置顺序而得到的k 阶行列式,称为矩阵A 的k 阶子式. m n ⨯矩阵A 的k 阶子式共有kkm n C C ⋅个.定义 1.3 如果矩阵A 有一个不为零的r 阶子式D ,且所有1r +阶子式都为零,那么D 称为矩阵A 的最高阶非零子式,这个数r 称为矩阵A 的秩,记作()R A ,并且规定零矩阵的秩等于零.2 矩阵秩的性质在矩阵秩的问题当中,有些问题仅依靠定义来解决比较复杂和困难,而利用性质则会简单些,下面我们总结和归纳出了矩阵秩的一些性质.性质2.1 矩阵的行秩与列秩相等.证明 考虑线性方程组0AX =,首先如果未知数的个数超过A 的行秩,则它有非零解.设m n ⨯阶矩阵A 的行秩为r ,考虑方程组0AX =,它由m 个方程n 个未知数组成.从A 的行向量中任意选取r 个线性无关的行向量,重新组合成矩阵B ,所以方程组0AX =和0BX =同解.在这种情况下,如果B 的列数大于行数,那么方程组0BX =必有非零解,因此0AX =也有非零解.接着证明行秩等于列秩.设m n ⨯阶矩阵A 的行秩为r ,列秩为s .考虑A 的任意1r +个列向量组成的矩阵C ,因为C 的行秩小于或等于r (因为C 的行向量是由A 的行向量的一部分分量组成的),所以CX=0存在非零解,这表明这1r +个列向量是线性相关的.所以A 的列秩最大为r ,即s r ≤.同理可证r s ≤,因此s r =.性质2.2 初等行(列)变换不改变矩阵的秩.数域P 上的矩阵的初等行(列)变换是指以下三种变换: (1)用数域P 中的一个非零数k 乘以矩阵的某一行(列); (2)将矩阵的某一行(列)的c 倍加到另一行(列); (3)交换矩阵中两行(列)的位置.证明 设m n ⨯矩阵A 通过一次初等行变换转变为m n ⨯矩阵B ,且()1R A r =,()2R B r =.1.初等交换变换:i jr rA B ↔→(交换矩阵的第i 行与第j 行)由于矩阵A 中的任意11r +阶子式均全为零,因此矩阵B 的任意11r +阶子式也为零.所以有矩阵B 中任11r +阶子式等于任意非零常数k 与矩阵A 的某个11r +阶子式的乘积.2.初等乘法变换:ikr A B →(将矩阵的第i 行与用非零常数k 相乘)由于矩阵A 中的任意11r +阶子式全为零,因此矩阵B 的任意11r +阶子式也为零.所以有矩阵B 中任何11r +阶子式等于任意非零常数k 与A 的某个11r +阶子式的乘积.3.初等加法变换:i j r krA B +→(将矩阵的第j 行的k 倍加到矩阵的第i 行上) 对于矩阵B 的任意11r +阶子式1B .(1)若1B 不包含矩阵B 的第i 行或同时包含第j 行与第i 行,那么由行列式的性质得11+1r B D =这里的1+1r D 为矩阵A 的任意11r +阶子式;(2)若1B 包含第i 行但不包含第j 行,那么由行列式的性质得11111r r B D k C ++=+这里的11r D +,11r C +均为矩阵A 的11r +阶子式。

矩阵秩的相关结论证明及举例

矩阵秩的相关结论证明及举例

矩阵秩的相关结论证明及举例华北水利水电大学矩阵秩的相关结论证明及举例课程名称:线性代数专业班级:能源与动力工程(热动)101班成员组成:王威威联系方式:2014年12月30日一:摘要矩阵的秩是数学中一个极其重要并广泛应用的概念,是线性代数的一个重要研究对象,因此,矩阵的秩的结论作为线性代数的一个重要结论已经渗透到各章节之中,他把线性代数的内容紧紧联系在一起,矩阵的秩作为矩阵的一个重要本质属性则贯穿矩阵理论的始终,所以对矩阵秩的研究不仅能帮助我们更好地学习矩阵,而且也是我们学习好线性代数各章节的有力保证。

关键词:矩阵秩结论证明英文题目Abstract:Matrix rank is an extremely important and widely u sed in the mathematical concept, is an important r esearch object of linear algebra, as a result, the conclusion of the rank of matrix as an important conclusion of linear algebra has penetrated into chapter, associate the content of the positive line ar algebra and matrix of rank as an important ess ential attribute of the matrix, however, throughout the course of the theory of matrix so that the study of matrix rank can not only help us bette r learning matrix and chapter we learn good linearalgebraKey words: matrix rank conclusion proof二:正文1:定义定义 1.11 在矩阵A=()m n ij a ⨯中任意取k 行k 列(1≤k ≤min(m,n)),位于这k 行k 列交点上的k*2个元素,按照他们在矩阵A 中的相应位置所组成k 阶行列式称为矩阵A 的一个k 阶子式。

矩阵秩Frobenius不等式几种证明方法

矩阵秩Frobenius不等式几种证明方法

E l " 为P 到P 上的变换 , 并且对任意 的 O L
, 有 ( O 1 )=B a ,

r ( A )+ r ( BC)

可 逆 矩 阵 。
则 ( ( O / l , O t 2 , ・ 一, O / , ) ): ( ( O t 1 ) , ( O / 2 ) , …, ( d , ) ) 。
矩 阵运算 叫 J , 町把 这些 小矩 阵 当作 元素 一样来 处理 。在分 块
之 , 矩 阵 间 的相 互 关 系简 洁 清 晰 。 与 其 它 方 法 相 比 , 矩 阵 分
1 . 3 线 性 空 间维 数 比较 法 齐次线性方程组 A x =0的解 空 间 的 维数 与 系 数 矩 阵 A
中图分 类号 : 0 1 5 1 . 2
文献标识码 : A
文章 编号 : 1 0 0 8 — 8 4 5 8 ( 2 0 1 3 ) 0 6~ 0 0 2 2 — 0 2
0 引言
矩阵的秩是矩阵数量特征 , 初 等变换下 的不变 量 , 它 广 泛
且 『 】 ,
r ( A B C )≥ r ( 4 )+r ( B C )一r ( B )
即 r ( A B C)≥ r ( A B)+r ( B C)一r ( ) ( 3 )
同时促使代数理论 知识 完善。
1 矩阵 F r o b e n i u s 秩不 等式 的证 明
1 . 1 分 块 矩 阵 法
矩 阵分块是把一个 大矩 阵看成 是 由一些 小矩 阵构 成 , 在
令卢: l O t l+k 2 O Z 2+… +k r O t , 为线性变换 , 则:
O L= r , ( I B )=r 厂 ( k 1 l +k 2 O t 2+‘ ・ 。 + )

2.6 矩阵的秩

2.6 矩阵的秩
的秩, 数 r称为矩阵 A 的秩,记作 R( A) .
注:
1. m × n 矩阵 A 的秩 R ( A ) 是 A 中不等于零的 子式的最高阶数 .
显有 R( AT ) = R( A). 2.对于 A ,
T
3. R( Am×n ) ≤ min( m , n)
4. R( An ) = n ⇔ A为可逆矩阵 .
例1
1 2 3 求矩阵 A = 2 3 − 5 的秩 . 4 7 1
1 2 在 A 中, ≠ 0. 2 3
解:
又 Q A的 3 阶子式只有一个 A, 且 A = 0,
∴ R ( A ) = 2.
1 例2 知 A = 0 − 2 1 3 = 2 ≠ 0, 解 Q 0 2
r2 ÷ 2
2 − 1 1 r ÷5 2 1 0 3 0 0 5 r − r 4 3 0 0 1
2 − 1 1 2 1 0 0 0 1 0 0 0
∴ R ( A ) = 2,
R ( B ) = 3.
三、矩阵秩的性质
定理2 定理2 设A为m × n 矩阵P、 Q分别为 m 阶 矩阵P
第2.6节 矩阵的秩 2.6节
主要内容: 主要内容: 一、矩阵秩的概念 二、矩阵秩的求法 三、矩阵秩的不等式(略讲) 矩阵秩的不等式(略讲)
一、矩阵秩的概念
1、k阶子式 、 阶子式
定义1 在 m × n 矩阵 A 中任取 k 行 k 列(k ≤ m , k ≤ n),
位于这些行列交叉处的 k 2 个元素 , 按原来的相对位置 构成k阶行列式,称为矩阵 A 的 k 阶子式 . 阶行列式,
四、小结
1. 矩阵秩的概念 2. 求矩阵秩的方法 (1)利用定义 (1)利用定义 (即寻找矩阵中非零子式的最高阶数 (即寻找矩阵中非零子式的最高阶数); 即寻找矩阵中非零子式的最高阶数); (2)初等变换法 (2)初等变换法 (把矩阵用初等行变换变成为行阶梯形矩阵,行 把矩阵用初等行变换变成为行阶梯形矩阵, 把矩阵用初等行变换变成为行阶梯形矩阵 阶梯形矩阵中非零行的行数就是矩阵的秩). 阶梯形矩阵中非零行的行数就是矩阵的秩

矩阵相关结论的一些证明

矩阵相关结论的一些证明

矩阵相关结论的一些证明摘要:有关矩阵的秩的等式或不等式的证明,常常和向量组的秩,线性方程的解等相联系,推证有一定难度,也有一定的技巧,熟记关于矩阵的秩的一些结论,对有关问题的论证会有很大帮助。

1. 证明:r(A ﹢B)≤r(A)﹢r(B)证 设A =(α1,α2,…,αn ), B =()βββn ,...,,21 则 A +B =(α1+β1,α2+β2,…,αn +βn )不妨设A 列向量的极大线性无关组为α1,α2,…,αr . (1≤r ≤n);B 列向量的极大线性无关组为β1,β2,…βs . (1≤s ≤n). 则k i i 1=αα1+α22k i +…+αr ir k ; βi =β11l i +β22l i +…+βs is l ;则 αi +βi = k i 1α1+α22k i +…+αr ir k +β11l i +β22l i +…+βs is l ; 即A +B 的列向量可由α1,α2,…,αr ,β1,β2,…βs 线性表出,故)()()(B +A =+≤B +A r r s r r .2. 若AB =O ,则)()(B r A r +n ≤.证 记 ),...,,(21βββnB =,由AB =O ,知B 的每一列都是O =AX 解,即O =A βi,i=1,2,…,n 又因O =AX 的基础解系所含向量个数为)(A r n -, 换言之, O =AX 的所有解所构成的向量组的秩为)(A r n -.故≤)(B r )(A r n -, 即)()(B r A r +n ≤.3. 若E A =2, 证明)(E A r ++)(E A r -=n.证 E A =2,E A 22= ,E A 22-=)(E A -)(E A +O =, 由结论2知r )(E A -+r )(E A +n ≤;)()(2A E A E E ++-= 再由结论1知r )(E A -+r )(E A +n E r =≥)2(,综上所述, )(E A r ++)(E A r -=n.4。

矩阵的秩8个公式及证明

矩阵的秩8个公式及证明

矩阵的秩8个公式及证明
矩阵的秩是线性代数中的一个重要概念,它描述了矩阵中线性无关的列(或行)的最大数量。

下面我将列举并证明矩阵的秩的八个公式。

1. 零矩阵的秩为0,证明很简单,因为零矩阵中没有非零的行或列。

2. 对角矩阵的秩等于非零对角元素的个数,证明也比较简单,因为对角矩阵中只有对角线上的元素可能非零,所以秩等于非零对角元素的个数。

3. 初等变换不改变矩阵的秩,初等变换包括交换矩阵的两行(列),用非零常数乘以矩阵的某一行(列),以及用一个非零常数乘以矩阵的某一行(列)加到另一行(列)上。

这些操作不改变矩阵的秩。

4. 行(列)等价的矩阵具有相同的秩,行等价指的是通过一系列的初等行变换可以相互转化的矩阵,列等价类似。

由于初等变换不改变矩阵的秩,所以行(列)等价的矩阵具有相同的秩。

5. 矩阵的秩不超过它的行数和列数中的较小值,这是因为矩阵
的秩描述的是矩阵中线性无关的列(或行)的最大数量,而这个数
量不可能超过矩阵的行数或列数。

6. 对于任意的矩阵A和B,秩(A + B) ≤ 秩(A) + 秩(B),证
明过程比较复杂,可以使用矩阵的行列式性质和秩的定义进行证明。

7. 对于任意的矩阵A和B,秩(AB) ≤ min(秩(A), 秩(B)),
证明过程比较复杂,可以使用矩阵的行列式性质和秩的定义进行证明。

8. 对于任意的矩阵A,秩(A) = 秩(A^T),这个公式的证明比
较简单,可以通过矩阵的转置操作和秩的定义进行证明。

综上所述,这是矩阵的秩的八个公式及其证明。

这些公式在线
性代数中具有重要的应用和意义。

关于矩阵秩不等式证明的一种新方法

关于矩阵秩不等式证明的一种新方法

关于矩阵秩不等式证明的一种新方法
《关于矩阵秩不等式证明的一种新方法》
矩阵秩不等式是一种重要的数学定理,它可以帮助我们证明一些复杂的数学推理。

最近,研究人员提出了一种新的矩阵秩不等式证明方法,它可以更有效地证明复杂的数学推理。

这种新方法基于一种叫做“矩阵秩不等式”的基本定理,它指出,对于任何一个矩阵A,有rank(A)≤min(m,n),其中m,n分别是A的行数和列数。

这种定理的证明是基于矩阵的秩定义,以及矩阵的可分解性。

新方法的关键是,它可以有效地证明矩阵秩不等式,而不必考虑矩阵的可分解性。

它的基本思想是,对于任意矩阵A,我们可以将A分解成两个矩阵B和C,其中,
rank(A)=rank(B)+rank(C)。

因此,我们可以证明rank(A)≤min(m,n),而不必考虑矩阵的可分解性。

这种新方法可以更有效地证明复杂的数学推理,它可以节省大量的时间和精力。

它的实用性和可行性也得到了广泛的认可,成为现代数学证明中不可或缺的一部分。

关于矩阵秩的不等式大全

关于矩阵秩的不等式大全

关于矩阵秩的不等式大全矩阵秩是线性代数中一个重要的概念,它在各个领域都有着广泛的应用。

关于矩阵秩的不等式有很多,这些不等式在不同的情境下有着不同的意义和应用。

我将从不同的角度来介绍一些与矩阵秩相关的不等式。

首先,我们来看矩阵秩的基本性质。

对于一个m×n的矩阵A,它的秩r满足0 ≤ r ≤ min(m, n)。

这个不等式告诉我们矩阵秩的取值范围。

其次,我们可以介绍矩阵秩与矩阵的转置和逆的关系。

对于一个n阶方阵A,有r(AB) ≤ min(r(A), r(B)),r(A^T) = r(A),r(AA^(-1)) = r(A^(-1)A) = n。

这些不等式告诉我们矩阵秩在矩阵乘法、转置和逆运算中的性质。

另外,还有一些与矩阵秩相关的不等式在矩阵分解和特征值分解中有着重要的应用。

例如,对于一个n×n的对称矩阵A,有最小特征值λ_min ≤ r(A) ≤ λ_max,其中λ_min和λ_max分别是A的最小特征值和最大特征值。

这个不等式告诉我们矩阵秩与特征值之间的关系。

此外,在线性方程组的求解中,矩阵秩也有着重要的作用。

例如,对于一个m×n的系数矩阵A,如果r(A) = r(A|b)(增广矩阵A|b的秩),则方程组有解;如果r(A) ≠ r(A|b),则方程组无解。

这个不等式告诉我们矩阵秩与线性方程组解的存在性和唯一性之间的关系。

总之,矩阵秩的不等式涉及到线性代数的各个方面,它们在矩阵理论、线性方程组、特征值分解等各个领域中都有着重要的应用。

通过深入理解和运用这些不等式,可以更好地理解和应用矩阵秩的概念。

矩阵的秩不等式

矩阵的秩不等式

矩阵的秩不等式矩阵的秩不等式是线性代数中一个重要的定理,它描述了一个矩阵的秩和其子矩阵的秩之间的关系。

在本文中,我们将介绍矩阵的秩不等式的定义、证明以及应用。

1. 定义设 $A$ 是一个 $m\times n$ 的矩阵,则它的秩记为$\text{rank}(A)$。

如果 $B$ 是 $A$ 的一个子矩阵,则它的秩记为$\text{rank}(B)$。

则有以下不等式:$$\text{rank}(A)+\text{rank}(B)-n\leq \text{rank}(AB)\leq\min(\text{rank}(A),\text{rank}(B))$$其中,$AB$ 表示 $A$ 和 $B$ 的乘积。

2. 证明为了证明上述不等式,我们需要使用以下两个引理:引理1:设 $A,B,C$ 是三个矩阵,则有 $\text{rank}(AB)\leq\min(\text{rank}(A),\text{rank}(B))$ 和 $\text{rank}(ABC)\leq\min(\text{rank}(AB),\text{rank}(C))$引理2:设 $A,B,C,D$ 是四个矩阵,则有$\text{rank}\begin{pmatrix} A & B \\ C & D \\ \end{pmatrix}\geq \text{rank}(A)+\text{rank}(D)-\text{rank}(B)-\text{rank}(C)$下面我们来证明矩阵的秩不等式:首先,由引理1可得:$$\text{rank}(AB)\leq \min(\text{rank}(A),\text{rank}(B))$$于是,我们有:$$\text{rank}(AB)\leq \min(\text{rank}(A),\text{rank}(B))\leq\min(\text{rank}(A)+\text{rank}(B)-n,\min(\text{rank}(A),\text{rank}(B)))$$其中,第二个不等式是因为 $\min(a,b)\leq a+b-n$。

高等代数矩阵秩的等式与不等式

高等代数矩阵秩的等式与不等式

. .. . . ..
矩阵秩的等式与不等式
初等变换不改变矩阵的秩,故

( 秩A
) B
=

Er
Es

= r + s = 秩(A) + 秩(B). 0


()
M= A 0 ,
CB
其中 A, B 都是方阵,那么秩(M)≥秩(A)+秩(B).
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
. .. . . ..
矩阵秩的等式与不等式
( 证 设秩 (A) = r,秩 (B) = s,则 A 的等价标准形为 Er
0 () B 的等价标准形为 Es 0 ,从而
00
) 0, 0
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
. .. . . ..
0 ( −r−1−+−v−(A−)−r→2 E − A
0
)
(
)
0
−−−−−−−→ EA u(A)(E − A)
E + A + A2 c2+c1u(A) 0 E + A + A2
)
(
)
E
−r−2−−−(E−+−A−+−−A−2)−r→1
0
E
E + A + A2
c1 −c2 (E−A)
A3 − E 0
所以这个矩阵的秩是 n 当且仅当 A3 − E = 0,这就得到了证明.
的秩 ≥ r + s = 秩 (A)+ 秩 (B),即秩(M)≥秩(A)+秩(B).

秩不等式证明总结

秩不等式证明总结

秩不等式证明总结秩不等式证明是初中高中数学中常见的一道题目,对于广大学生而言,掌握它的证明方法可以提高解题的效率,同时也可以深入理解向量和矩阵的重要性质。

以下是一篇关于秩不等式证明的总结。

一、初始条件秩不等式证明的各项变量有$A_{m\times n}$,$B_{n\times p}$和$C_{m\times p}$,且$rank(A_{m\times n})=m$,$rank(B_{n\times p})=n$。

需证明$rank(C_{m\times p})\leqslant n$。

二、辅助条件由于$rank(A_{m\times n})=m$,则$A_{m\times n}$各行向量线性无关。

设$A_{m\times n}$的前$k$列为$A_k$,$k\leqslant n$,则$A_k$的各行向量线性无关。

同理,$rank(B_{n\times p})=n$可得,$B_{n\times p}$的前$l$列为$B_l$,$l\leqslant p$,$B_l$的各列向量线性无关。

三、证明过程1.构造辅助矩阵$D_{k\times l}$,$D_{k\times l}=A_kB_l$,即$D_{k\times l}$的第$i$行第$j$列元素为$A_k$的第$i$行向量与$B_l$的第$j$列向量的内积。

2.对$D_{k\times l}$的各行向量做线性组合,得到:$$(t_1,t_2,\cdots,t_k)D_{1\timesl}+(t_1',t_2',\cdots,t_k')D_{2\timesl}+\cdots+(t_s,t_{s+1},\cdots,t_k)D_{s\times l}=0$$ 其中,$t_1,t_2,\cdots,t_k$不全为零。

3.设$C_{m\times p}$的前$s$列为$C_s$,$s\leqslant p$。

由于$B_l$的各列向量线性无关,因此可知$D_{1\times l},D_{2\times l},\cdots,D_{s\times l}$的各列向量线性无关,即它们的秩为$s$。

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摘要矩阵的秩是矩阵的一个重要特征,它具有许多的重要性质.本文总结归纳出了有关矩阵的秩的等式和不等式命题,以及证明这些命题常用的证明方法,即从向量组、线性方程组、线性空间同构、矩阵分块、矩阵初等变换等角度给出多种证明方法.本文主要解决以下几个问题:用矩阵已知的秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;用线性空间的方法证明矩阵秩的等式和不等式问题;用向量组秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;用矩阵分块法证明秩的等式和不等式问题.目录第一章绪论 (1)第二章预备知识 (2)第三章用矩阵的秩的理论证明秩的等式和不等式 (3)第四章用线性空间的理论证明秩的等式和不等式 (6)第五章用向量组秩的理论证明秩的等式和不等式 (10)第六章用矩阵分块法证明秩的等式和不等式 (15)第七章小结 (23)参考文献 (24)致谢 (25)第一章绪论矩阵的秩是矩阵的一个重要特征,是矩阵理论中研究的一个重要内容,它具有许多的重要性质.研究矩阵的秩对于解决矩阵的很多问题具有重要意义.矩阵的秩的等式及不等式的证明对于学习矩阵也是重点和难点,初学者在做这方面的题目往往不知如何下手.笔者归纳了矩阵的秩的常见等式和不等式以及与之相关的一些结论,并从向量组、线性方程组、矩阵分块、矩阵初等变换等角度探索了多种证明方法,它有助于学习者加深对秩的理解和知识的运用,也方便教师教学.目前对矩阵秩的研究已经比较成熟了,但是由于秩是矩阵论里的一个基本而重要的概念,它仍然有着重要的研究价值,有关它的论文时见报端.很多国内外的有关数学书籍杂志对矩阵的秩都有讲述,如苏育才、姜翠波、张跃辉在《矩阵论》(科学出版社、2006年5月出版)中较完整地给出了矩阵秩的理论.北京大学数学系前代数小组编写的《高等代数》(高等教育出版社,2003年7月出版)也介绍了秩的一些性质.但是对秩的等式及不等式的介绍都比较分散,不全面也没有系统化,不方便初学者全面掌握秩的性质.因此有必要对矩阵的秩的等式和不等式进行一个归总,便于学习和掌握.本文通过查阅文献资料,总结归纳出有关矩阵的秩的等式和不等式命题,以及证明这些命题常用的证明方法,从向量组、线性方程组、线性空间同构、矩阵分块、矩阵初等变换等角度给出多种证明方法.主要内容有:(1)用矩阵已知的秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;(2)用线性空间的方法证明矩阵秩的等式和不等式问题;(3)用向量组秩的理论证明矩阵秩的等式和不等式问题;(4)用矩阵分块法证明秩的等式和不等式问题.第二章 预备知识定义1矩阵的行向量组的秩称为矩阵的行秩;矩阵的列向量组的秩称为矩阵的列秩;矩阵的行秩和列秩统称为矩阵的秩.定义2如果两个向量组互相可以线性表出,它们就称为等价.定义3 数域P 上的矩阵的初等行(列)变换是指下列三种变换:(1)以数域P 中的一个非零数乘以矩阵的某一行(列);(2)把矩阵的某一行(列)的c 倍加到另一行(列);(3)互换矩阵中两行(列)的位置.定义4在一个s n ⨯矩阵A 中任意选定k 行和k 列,位于这些选定的行列交叉点上的2k 个元素按原来的次序组成的k 级行列式称为A 的一个k 级子式.定义5设A 为m n ⨯矩阵,称线性方程组0Ax =的解空间为A 的零空间(即核空间),记作()N A ,即(){}0N A x Ax ==.引理1[1] 矩阵的行秩等于列秩.引理2[1] 任意两个等价的向量组必有相同的秩.引理3 n 阶方阵A 可逆0A ⇔≠.证明:充分性:当,0≠=A d 由**11()()A A A A E d d ==知A 可逆,且1*1.A A d-= 必要性:如果A 可逆,那么有1-A 使.1E AA =- 两边取列式,得11==-E A A ,因而0≠A .引理4[1] 矩阵的秩是r 的充要条件为矩阵中有一个r 级子式不为0,同时所有的1r +级子式全为0.引理5[1] 如果向量组()I 可以由向量组()II 线性表出,那么()I 的秩不超过()II 的秩. 证明:根据已知可知向量组()I 极大线性无关组可由()II 的极大线性无关组线性表出,根据向量组的基本性质(见参考文献[1])可得,向量组()I 极大线性无关组的向量个数不超过()II 的极大线性无关组的向量个数,即()I 的秩不超过()II 的秩.引理6[1] 在齐次线性方程组有非零解的情况下,它有基础解系,并且基础解系所含解的个数为n r -,这里r 表示系数矩阵的秩,n r -也是自由未知量的个数.第三章 用矩阵的秩的理论证明秩的等式和不等式本章主要是利用矩阵已知的秩的理论证明秩的等式和不等式问题,例如行秩等于列秩,秩为r 的充要条件,常见的秩的不等式等等.要掌握并且灵活运用这些知识才能证明下面的命题.这些命题都是一些基本的命题.命题3.1 ()()T r A r A =.证明:由矩阵转置的定义,A 的行向量组就是T A 的列向量组,因此A 的行秩就是T A 的列秩,又由引理1知()()T r A r A =,命题证毕.命题3.2 ()()r kA r A =(其中0k ≠).证明:kA 的行向量组可由A 的行向量组线性表出,A 的行向量组也可由kA 的行向量组线性表出,因此kA 的行向量组与A 的行向量组等价.由引理2它们的秩相等,再由秩的定义知kA 与A 的秩相等,命题证毕.命题3.3 A 是一个s n ⨯矩阵,如果P 是s s ⨯可逆矩阵,Q 是n n ⨯可逆矩阵,那么()()()r A r PA r AQ ==.证明:令B PA =,由矩阵乘积的秩不超过各因子的秩可知()()r B r A ≤,但是由1A P A -=,又有()()r A r B ≤.所以()()()r A r B r PA ==.另一个等式可以同样地证明,命题证毕.命题3.4[2] 设A 是一个n 阶方阵,则()()()()*,1,10,2n r A n r A r A n r A n =⎧⎪==-⎨⎪≤-⎩如如如.证明:若()r A n =,由引理3,0A ≠,知A 可逆,*1A A A -=可逆,故()r A n *=. 若()1r A n =-,由引理4,A 存在1n -阶子式不为0,因此*0A ≠,()1r A *≥,又因为*0AA A E ==,有()()*r A r A n +≤,即()()*1r A n r A ≤-=,从而()*1r A =.若()2r A n ≤-,则由引理4,A 存在1n -阶子式全为0,于是*=0A ,即()*0r A =.命题证毕.从这个命题可以得出()()*r A r A ≤的结论.命题 3.5[3] 设A 是一个m n ⨯矩阵,任取A 的s 行t 列,交叉处的s t ⨯个元素按原来的相对位置构成s t ⨯子矩阵C ,则()()r C m n r A s t ++≥++.证明:设D 为A 的s 行所构成的s t ⨯子矩阵,它由C 所在的s 行确定.设()r D d =.则A 的任意一个大于d m s +-阶的子式M 必须至少有1d +行出现在D 中.根据行列式的性质,对这个子式M 按出现在D 中的那些行进行拉普拉斯展开,则可以看出,这个M 可以表示成D 的一些阶子式的线性组合,其中k 为某个大于d 的数.由引理3这些子式全为零.因此任意一个大于d m s +-阶子式M 必须等于零.由秩的定义,()()r A r D m s ≤+-.由行与列的对称性类似地可推出()()r D r C n t ≤+-,两式相加即可得到()()r C m n r A s t ++≥++,命题证毕.命题3.6[4] 设,A B 都是n 阶矩阵,证明:()()()r AB A B r A r B ++≤+.证明:()()()r AB A B r A B E B ++=++()()r A B E B ≤++()()r A r B ≤+,命题证毕. 例3.1 设A 为n 阶方阵,求证必存在正整数m 使得()()1m m r A r A +=.证明:由于A 为n 阶方阵,则()()()20i n r A r A r A ≥≥≥≥≥,其中i 为正整数,而n 是有限数,上面的不等式不可能无限不等下去,因而必存在正整数m 使得()()1m m r A r A +=.例3.2设A ,B 都是n 阶方阵,E 是n 阶单位矩阵,证明()()()r AB E r A E r B E -≤-+-.证明:因为()()AB E A E A B E -≤-+-,所以()()()()()()()()()r AB E r A E A B E r A E r A B E r A E r B E -=-+-≤-+-≤-+-. 命题3.7设A 为n 阶矩阵,证明:如果2A E =,那么()()r A E r A E n -+-=.证明: 因为()()20A E A E A A A E E E -+=+--=-=,由命题5.3知()()r A E r A E n -+-≤. ①又 ()()()()()2r A E r A E r A E A E r A r A -++≥++-==而2A E =,所以21A =,即0A ≠,()r A n =. 因此()()r A E r A E n -+-≥. ②由①,② 可得()()r A E r A E n -+-=.例3.3[5] 设A ,B 为n 阶方阵,且1=,ABA B -则()()n AB E r AB E r =-++.证明:因为,1-=B ABA 所以()E AB =2.由命题3.7知()()n E AB r E AB r =-++ (1)由 ()()E AB r AB E r +=+,()()E AB r AB E r -=- (2)由(1),(2)知有()()n AB E r AB E r =-++成立.例3.4设A 为n 阶矩阵,且2A A =,证明()()r A r A E n +-=.证明:由2A A =,可得 ()0A A E -=.()()r A r A E n +-≤ ①又因为E A -和A E - 有相同的秩,所以()()()()n r E r A E A r A r E A ==+-≤+- ②由①,② 可得()()r A r A E n +-=.第四章 用线性空间的理论证明秩的等式和不等式本章主要是利用线性空间的维数公式,同构,直和分解,核与值域的一些性质和定理来证明矩阵的一些秩的等式和不等式命题.线性空间和线性变换的知识本来就比较抽象,还要和矩阵的联系起来,是有一定的难度的.这其中要构造一些映射.命题4.1 A 设为n 阶方阵,如果A 的列向量所生成的n R 的子空间()R A 与A 的零空间(即核空间)()N A 的直和为n R ,则()()2r A r A =.证明:根据引理6,要证()()2r A r A =,只要证0AX =与20A X =同解.0AX =的解显然为方程组20A X =的解.下面我们用反证法证明20A X =的任一解Y 同时也是20A X =的解.若0AY ≠,因()0A AY =,故()AY N A ∈.另一方面,()1ni i i AY y R A α==∈∑,其中()12,,,n A ααα=,()12,,,Tn Y y y y =, 从而 ()()0AY R A N A ≠∈⋂,这与()()n R R A N A =⊕矛盾,所以20A X =的任一解同时也是0AX =的解,于是它们同解,故()()2r A r A =.命题4.2 设A 为m n ⨯矩阵,B 为1n ⨯矩阵,证明Sylrester 公式:()()()+-r A r B n r AB ≤.证明:设A 为m n ⨯矩阵,B 为1n ⨯矩阵,考虑1n x X x ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,1n y Y y ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭, 方程组0(1)0(2)0(3)ABX BX AY =⎧⎪=⎨⎪=⎩ ,设(1)(2)(3)的解空间分别为AB V ,B V ,A V ,则()dim A V n r A =-,将三者联系起来,作{}AB BX x V ∈,则它为A V 的子空间,从而{}()dim dim AB A BX x V V n r A ∈≤=-,又B V 为AB V 的子空间,作:AB B V V W =⊕一方面()()()()()dim dim dim 11AB B W V V r AB r B r B r AB =-=---=- 下证{}AB W BX X V ≅∈定义 {}:AB f W BX X V →∈()f B ξξ=易知这个映射是单满的,并且满足线性运算条件,所以它是同构映射.{}()()dim dim AB W BX X V r B r AB =∈=-但上面:{}()dim dim AB A BX X V V n r A ∈≤=-.因此 ()()()n r A r B r AB -≥-,即 ()()()r A r B n r AB +-≤.命题4.3 设A 为m n ⨯,B 为n m ⨯矩阵,AB BA =.证()()()()AB r B r A r B A r -+≤+. 证明:设4321,,,w w w w 分别为A ,B ,A B +,AB 行空间,那么()1dim w r A =, ()2dim w r B =()3dim w r A B =+, ()4dim w r AB =由于213w w w +⊆,并由维数公式得:()31212dim dim dim dim w w w w w ≤+=+()21dim w w ⋂-即得:()()()()12dim r A B r A r B w w +≤+-⋂ (1)由于AB 的行向量是B 的行向量的线性组合,所以有24w w ⊆,又AB BA =,所以有14w w ⊆,因此有214w w w ⋂⊆,所以有()()21dim w w AB r ⋂≤ (2).将(2)代入(1)即得: ()()()()AB r B r A r B A r -+≤+.命题4.4 若()()r AB r B =,证明()()r ABC r BC =. 证明:设方程组0ABX =与0BX =的解空间分别为AB V ,B V . 若()()r AB r B =,则根据引理6知()()dim dim AB B V V = ① 又因为满足0BX =解向量也满足0ABX =,所以AB B V V ⊇ ② 由① ②可推出AB B V V =.要证()()r ABC r BC =,只要证0ABCX =与0BCX =同解. 设方程组0ABCX =与0BCX =的解空间分别为ABC V ,BC V . 显然ABC BC V V ⊇,只要证ABC BC V V ⊆.由0ABCX =知AB B CX V V ∈=,即0BCX =,因此ABC BC V V ⊆,命题得证. 此例是一个有价值的结论.例4.1 n 阶矩阵A 满足2A A =当且仅当()()r A r A E n +-=.证明:先证明必要性.由2A A =知A 相似于形如0110A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭的对角阵,其中1的个数为()r A ,又E A -与0E A -相似,从而有相同的秩,而0110E A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 其中0的个数为A 的秩,1的个数()n r A -.所以()()()()()()00r A r E A r A r E A r A n r A +-=+-=+-=.充分性.只要证明对任意X 均有2A X AX =即可.由()()r A r E A n +-=说明,10AX =的解空间1V 与()20E A X -=的解空间2V 满足12n V V R ⊕=,从而对任意X 存在唯一分解12X X X =+其中1122X V X V ∈∈,所以()()()()22121222121200A X A X X A AX A AX A AX X AX AX A X X =+=+=+=+=+=+AX =综上即证2A A =.命题4.5设,A B 分别是,m m m n ⨯⨯矩阵,A 其中为可逆矩阵,证明()().r AB r B = 证明:设121212,(,,...,),(,,...,),(,,...,)m n n AB Q A B Q αααβββγγγ====, 则 1211122212(,,...,),(,,...,),...,(,,...,)m m m n n αααβγαααβγαααβγ=== 因为A 为可逆矩阵,秩为m ,故可将12(,,...,)m ααα看做m 维线性空间的一组基, 则12,,...,n γγγ向量在这组基下的坐标向量分别为12,,...,n βββ.作1212(,,...,),(,,...,)n n l l βββγγγ,在这两个线性空间中构造映射,将12(,,...,)n l γγγ中的每个向量映射到在基12(,,...,)m ααα下的坐标向量,这个映射是一个同构映射,因此1212(,,...,),(,,...,)n n l l βββγγγ这两个线性空间同构,所以1212dim((,,...,))dim((,,...,))n n l l βββγγγ=,而1212dim((,,...,))(),dim((,,...,))()n n l r B l r AB βββγγγ==.所以()().r AB r B = 同理可证明B 当为可逆矩阵时,()().r AB r A =这章主要是利用线性空间和线性变换的一些知识来证明矩阵的秩的等式和不等式命题,难点在于要好好理解线性空间和线性变换的一些知识,重要定理和性质,再把握它们同矩阵的联系.第五章 用向量组秩的理论证明秩的等式和不等式本章主要利用向量组的秩和极大线性无关组的一些知识,以及线性方程组的解空间的维数和系数矩阵的秩的关系来证明秩的等式和不等式.命题5.1设A 是m n ⨯矩阵,B 是m p ⨯矩阵,则()r A 或()()()()r B r A B r A r B ≤≤+. 证明:()A B 列向量组向量的个数比A 和B 多,所以()r A 或()()r B r A B ≤. 下面证明()()()r A B r A r B ≤+.不妨设112,,i i ir A A A 与212,,j j jr B B B 分别是A 与B的列向量组的极大线性无关组,则()A B 的每个列向量均可用向量组121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B线性表出,根据引理5可知()()()()12121212,,,,,i i ir j j jr r A B r A A A B B B r r r A r B ≤≤+=+.命题证毕.命题5.2设A ,B 是m n ⨯矩阵,()()()()()r A r B r A B r A r B -≤±≤+. 证明:先证明()()()r A B r A r B +≤+. 设()12,,n A A A A =,()12,,n B B B B =,则()1122,,n n A B A B A B A B +=+++.不妨设112,,i i ir A A A 与212,,j j jr B B B 分别是A 与B 的列向量组的极大线性无关组,则有111122s i i r ir A k A k A k A =+++()1,2,,s n =221122s i i r ir B l B l B l B =+++112211221122s s i i r ir i i r ir A B k A k A k A l B l B l B +==+++++++即A B +的列向量可以由121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B 线性表出,由引理5知()()()()12121212,,,,,i i ir j j jr r A B r A A A B B B r r r A r B +≤≤+=+.再证明()()()r A r B r A B -≤+.由刚证明的结论()()()r A B r A r B +≤+可知()()()()()()()()r A r A B B r A B r B r A B r B =++-≤++-=++,移项得到()()()r A r B r A B -≤+,同理可得()()()r B r A r A B -≤+,因此()()()r A r B r A B -≤+. 综上所述我们证明了()()()()()r A r B r A B r A r B -≤+≤+,对于()()()()()r A r B r A B r A r B -≤-≤+,只要把以上证明过程的B 改成B -即可得证,命题证毕.由命题3.1()()T r A r A =,命题3.2()()r kA r A =(其中0k ≠)和本命题可推知()()()r kA lB r A r B +≤+(其中0kl ≠).例5.1设A ,B 是m n ⨯矩阵,证明:()()r A B r A B ±≤. 证明:先证明()()r A B r A B +≤. 设()12,,n A A A A = ()12,,n B B B B =,则()1122,,n n A B A B A B A B +=+++ ()()1212,,,,,n n A B A A A B B B =.不妨设112,,i i ir A A A 与212,,j j jr B B B 分别是A 与B 的列向量组的极大线性无关组,则有111122s i i r ir A k A k A k A =+++()1,2,,s n =221122s i i r ir B l B l B l B =+++112211221122s s i i r ir i i r ir A B k A k A k A l B l B l B +==+++++++即A B +的列向量可以由121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B 线性表出,由于 121212,,,,,i i ir j j jr A A A B B B也是来自于()A B 的列向量组的向量,所以A B +的列向量也可以由()A B 的列向量组线性表出,根据引理5可知()()r A B r A B +≤.对于()()r A B r A B -≤, 只要把以上证明过程的B 改成B -即可得证,命题证毕.命题5.3设A 是m n ⨯矩阵,B 是n p ⨯矩阵,如果0AB =,则()()r A r B n +≤. 证明:设 ()12,,,p B B B B =,则()12,,,0p AB AB AB AB ==.故有120p AB AB AB ====,即齐次方程组0AX =有p 个解12,,,p B B B .若()r A r =,则根据引理6,12,,,p B B B 可由n r -个解向量组成的基础解系线性表出.根据引理5有()r B n r =-,()()()r A r B r n r n +≤+-=,命题证毕. 例5.2 A 是m n ⨯矩阵,则()()()()T T T r A A r AA r A r A ===. 证明:由命题3.1知()()T r A r A =.下面我们先证明()()T r A A r A =. 只要证明0T A AX =与0AX =同解便可得到()()T r A A r A =. 一方面,满足0AX =解向量也满足0T A AX =;另一方面,由0T A AX =两边同时左乘T X 得到0T T X A AX =,即()()0TAX AX =,设1n k AX k ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,那么()()2210T n AX AX k k =+=,所以0i k =()1,2,,i n =,0AX =,满足0T A AX =的解也满足0AX =.综上所述0T A AX =与0AX =同解,解空间的维数相等,由系数矩阵的秩与线性方程解空间的维数之间的关系可知()()T n r A A n r A -=-,()()T r A A r A =.对()()T T r AA r A =证明过程与此类似,所以()()()()T T T r A A r AA r A r A ===,命题证毕.例5.3 证明:若线性方程组0AX =的解均为0BX =的解,则()()r A r B ≥. 证明:设方程组0AX =与0BX =的解空间分别为A V ,B V ,若线性方程组0AX =的解均为0BX =的解,则A B V V ⊆,()()dim dim A B V V ≤根据引理6有()()n r A n r B -≤-,即()()r A r B ≥,命题得证.例5.4设A 为m n ⨯矩阵,B 为1n ⨯矩阵,证明0ABX =与0BX =同解的充分必要条件为()()r AB r B =.证明:设方程组0ABX =,0BX =解空间分别为AB V ,B V . 必要性:若AB B V V =,()()dim dim AB B V V =,根据引理6可知()()n r AB n r B -=-,可以推出()()r AB r B =.充分性:若()()r AB r B =,则根据引理6知()()dim dim AB B V V = ①又因为满足0BX =解向量也满足0ABX =,所以AB B V V ⊇ ②由① ②可推出AB B V V =.命题证毕.命题 5.4设A 是数域P 上n m ⨯矩阵,B 是数域P 上m s ⨯矩阵,证明()()(){}min ,r AB r A r B ≤即矩阵乘积的秩不超过各因子的秩.证明: 构造齐次线性方程组0ABX =与0BX =,设方程组0ABX =与0BX =的解空间分别为AB V ,B V .显然,满足0BX =解向量也满足0ABX =,所以AB B V V ⊇,()()dim dim AB B V V ≥, 根据引理6知()()r AB r B ≤.再构造齐次线性方程组0T T B A X =与0T A X =,同理可得()()T T T r B A r A ≤,即()()r AB r A ≤.综上所述()()(){}min ,r AB r A r B ≤.此命题用归纳法可以推广为:如果12m A A A A =那么1()()min j j mA A ≤≤≤秩秩.例 5.4 如果m n ⨯方程组0AX =的解为方程11220n n b x b x b x +++=的解,其中()'12,,,n X x x x =,求证()12,,,n A r r A b b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭.证明:由已知可知0AX =与120,,,n A X b b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭同解,根据引理6它们的系数矩阵的秩相等,所以 ()12,,,n A r r A b b b ⎛⎫= ⎪⎝⎭.第六章 用矩阵分块法证明秩的等式和不等式本章主要是利用矩阵分块的方法来证明矩阵的秩的等式和不等式,也包括矩阵分解的方法证明秩的等式和不等式,涉及到了矩阵的广义初等变换和广义初等矩阵.例6.1[4] 设A 是数域P 上n m ⨯矩阵,B 是数域P 上m s ⨯矩阵, 求证()()(){}min ,r AB r A r B ≤,即矩阵乘积的秩不超过各因子的秩.证明:设111212122212m m n n nm a a a a aa A aa a ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,111212122212s s m m ms b b b b bb B b b b ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭令12,,,m B B B 表示B 的行向量,12,,,n C C C 表示C AB =的行向量。

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