矩阵的秩及其应用

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浅谈矩阵的秩及其应用

浅谈矩阵的秩及其应用

浅谈矩阵的秩及其应用作者:***来源:《科学导报·学术》2020年第16期摘 ;要:矩阵的秩是线性代数中的重要的概念之一,并且又有着极其广泛的应用。

然而,在学习线性代数中,对于理解矩阵的秩的概念,性质以及掌握矩阵秩的求法和应用,感觉有些吃力。

特别是对于普通高校文科的学生,以及民办高校的学生,更不知如何更有效正确理解和掌握。

本文对如何有效的正确的理解矩阵的秩和性质,通常怎样求矩阵的秩,都有那些常见的方法,以及矩阵的秩在线性代数中都有哪些常见的应用等问题,进行梳理,归纳和总结。

为同学们在学习有关矩阵的秩的知识时,提供思路和方法。

如有不适当之处恳请老师和同学以及读者给予批评指正。

关键词:矩阵的秩;满秩矩阵;极大无关组;初等变换四.矩阵的秩的应用1.在向量组的线性相关性中的应用:对于给定的一组“具体”的向量组,首先将向量组写成矩阵,然后求出矩阵的秩,如果,则向量组线性无关,如果,则向量组 ;线性相关.2.在向量组线性表示中的应用:其一是对于给定的向量能被向量组组线性表示的充分必要条件是 ;其二是对于给定的两个向量组线性表示与,根据性质5,向量组可以被向量组线性表示的充分必要条件是。

2.在求解线性方程组中的应用:对于线性方程组,如果,则由唯一解;如果,则有无穷多解;如果,则无解。

而对于齐次线性方程组,则当有非零解;否则,只有零解。

3.在判定矩阵是否可逆中的应用:对于给定的一个阶方阵,判定方阵是否可逆?除了根据它的行列式是否为零外,还可以根据方阵的秩来确定。

即,如果,则可逆,同时,我们还知道,它是方阵可逆的充分必要条件。

4.在求矩阵特征值中的作用:对于可以对角化的方阵,它的秩就是的非零特征值的个数。

所以,为降秩矩阵的充分必要条件是它有零特征值。

另外,的秩不小于的非零特征值的个数。

由此可很方便的求出的非零特征值的个数或判断特征值是否有零及其重数。

5.判断二次型的正定性:设二次型,其中,则有正(负)定的充分必要条件是的正(负)惯性指数与的秩都等于 ; 为半正(负)定的充分必要条件是的正(负)惯性指数与的秩相等且小于。

有关矩阵的秩及其应用

有关矩阵的秩及其应用

r (AB)≤min {r (A), r (B)}
定理 3 设 A 是 m×n 矩阵,P 是 m 阶可逆矩阵,Q 是 n 阶可逆矩阵,则
r (A) = r (PA) = r (AQ) = r (PAQ) 推论 设 A 是是 m×n 矩阵,则 r (A) = r,当且仅当存在 m 阶可逆矩阵 P 和 n 阶可逆矩阵 Q,
r

A− O
C
AB B
− −
CD D

=
r(
A

C
)
+
r(B

D)

定理 6 (Frobenius 不等式)
设 A 是 m×n 矩阵,B 是 n×s 矩阵,C 是 s×t 矩阵。则
r (ABC)≥r (AB) + r (BC) – r (B)
证明:由分块矩阵的乘法得

AB B
ABC O
证明:由定理 1 得
r( A1 + A2 + " + Ak ) ≤ k
r( A1 + A2 + " + Ak ) ≤ r( A1 ) + r( A2 + A3 + " + Ak ) ≤ r( A1 ) + r( A2 ) + r( A3 + A4 + " + Ak ) "" ≤ r( A1 ) + r( A2 ) + " + r( Ak ) =k 定理 2 矩阵的乘积的秩不超过各因子的秩。即:设 A 是 m×n 矩阵,B 是 n×s 矩阵,则
a1
A2
=
a2

【方案】矩阵的秩及其应用.doc

【方案】矩阵的秩及其应用.doc

山西师范大学本科毕业论文(设计) 矩阵的秩及其应用姓名杨敏娜院系数学与计算机科学学院专业数学与应用数学班级11510102学号1151010240指导教师王栋答辩日期成绩矩阵的秩及其应用内容摘要矩阵在高等代数的研究中占有极其重要的地位,矩阵的秩更是研究矩阵的一个重要纽带。

通过对矩阵的秩的分析,对判断向量组的线性相关性,求其次线性方程组的基础解系,求解非其次线性方程组等等都有一定的意义和作用。

论文第一部分介绍矩阵的概念,一般性质及秩的求法,这对之后介绍秩的应用有重要的铺垫作用。

第二部分再利用这些性质及定理解决向量组和线性方程组的有关问题。

第三部分研究矩阵的秩在解析几何应用中,着重用于判断空间两直线的位置关系。

在与特征值间的关系主要是计算一些复杂矩阵的值。

最后将矩阵的秩推广到特征值和其他与向量组有关的向量空间的应用。

本文主要对矩阵的秩相关定义定理进行总结和证明,并将其运用到一些具体事例中。

【关键词】矩阵的秩向量组线性方程组特征值解析几何The Rank of Matrix and the Application of the Rank ofMatrixAbstractThe matrix plays a very important role in the research on advanced algebra. The rank of matrix is an important link of matrix. The analysis of the rank of matrix determines the linear relation of vector group. And there are certain significance and role to solve some linear equations and non linear equations.First, the article introduces the concept of matrix, general nature and method for the rank of matrix, it plays an important role for the application of the rank. Second, use the properties and theorems of vector group to solve the problem of linear equations. Third, analysis the rank of matrix in geometry application, it focuses on the judgment of space position relationship of two lines. In the characteristics of value, it mainly calculates some complex matrix. Finally, the application of the rank of matrix is extended to Eigen value and other related vectors in vector space.This paper mainly summarizes the matrix rank and its related theorem, and applies it to some specific examples.【Key Words】rank of matrix vector group linear equations characteristic value Analytic geometry目录一、引言 (01)二、矩阵的秩 (01)(一)矩阵的秩的定义 (01)(二)矩阵的秩的一般性质及求法 (01)(三)求抽象矩阵的秩 (02)三、矩阵的秩的应用 (03)(一)矩阵的秩在判定向量组的线性相关性方面的应用 (03)(二)矩阵的秩在线性方程组方面的应用 (04)(三)矩阵的秩在解析几何方面的应用 (07)(四)矩阵的秩在特征值方面的应用 (07)(五)矩阵的秩在其他方面的应用 (08)四、小结 (09)参考文献 (10)致谢 (11)矩阵的秩及其应用学生姓名:杨敏娜 指导老师:王栋一、引言矩阵概念在代数的学习中是一个关键的分支,是研究线性代数的基石,矩阵的秩作为矩阵的核心内容,更是研究它的一个纽带。

矩阵秩的不等式及其应用

矩阵秩的不等式及其应用

矩阵秩的不等式及其应用矩阵秩的不等式及其应用矩阵是数学中的重要概念,广泛应用于物理、经济等领域。

矩阵秩是矩阵理论中很重要的一个概念。

矩阵秩不仅仅是一个数值,还具有深刻的物理意义。

下面我们将探讨矩阵秩的不等式及其应用。

一、矩阵秩的定义矩阵是一个M行N列的矩形数组,其中包含M×N个实数元素。

矩阵秩是由它的行和列所组成的线性空间的维数。

一个矩阵的秩指矩阵的行、列向量组的维数中的最小值。

二、矩阵秩的不等式对于任何一个矩阵A,其行秩等于其列秩。

即rank(A)=rank(AT)。

我们可以利用这个性质得到以下的矩阵秩不等式:对于任何两个矩阵A和B,有rank(A+B) ≤ rank(A) + rank(B)rank(A-B) ≤ rank(A) + rank(B)rank(AB) ≤ min(rank(A), rank(B))rank(AB) ≤ rank(A)这些不等式给我们提供了方便快捷的工具来计算矩阵秩。

三、矩阵秩的应用矩阵秩在各个领域都有广泛的应用。

在工程中,它可以用于建立模型和解法,广泛应用于控制工程、数字信号处理、材料科学等。

例如,在控制工程中,我们可以利用矩阵秩的不等式来确定控制系统的稳定性。

一个控制系统是稳定的,当且仅当系统矩阵的秩等于系统状态的维数。

如果系统的任何一个状态可以被表示为系统矩阵中的一个线性组合,那么系统就是不稳定的。

此外,在统计学中,我们也可以利用矩阵秩来确定数据的维度。

数据的维数等于其协方差矩阵的秩。

一个协方差矩阵有多少个非零特征值就代表数据有多少维。

总之,矩阵秩是一个非常重要的概念,可以帮助我们解决很多实际问题。

矩阵秩的不等式为我们提供了更便捷的计算方式。

我们应该在学习中深入理解矩阵秩,并灵活运用其相关知识。

矩阵秩的求解方法及应用探索

矩阵秩的求解方法及应用探索

矩阵秩的求解方法及应用探索
矩阵秩是描述矩阵中线性无关行(列)的数量,它是矩阵变换空间的
维数。

矩阵秩的求解方法:
1. 初等变换法:将矩阵按照行(列)块排列,用初等变换(换行,
换列,倍乘列,加减乘列)把矩阵变为 diagonal matrix ,然后统计主
对角线中非零元素的个数。

2. 分解法:将一个矩阵A分解为前向和后向的乘积,分别用Q和R
表示,即A=QR,其中Q为m×n的正交矩阵,R为上三角矩阵,则 r=min (m,n),因此A的秩也就是R的秩,即r.。

矩阵秩的应用:
1.线性方程组的解法:矩阵秩可以用来判断一个线性方程组是否有解,如果群中方程数大于未知数,而该矩阵的秩小于未知数数目,则该线性方
程组无解。

2.图像重建:矩阵秩可以用来重建图像,可以通过将图像表示成一个
矩阵的形式,然后求出矩阵的秩,并运用一定的程序将矩阵重建为原图像。

3.数据挖掘:矩阵秩可以用来分析一组数据中最具代表性的变量,可
以将一组变量分解成一个矩阵,然后求出矩阵的秩,进而挖掘出最具代表
性的几个变量。

关于矩阵的秩的一些理论及应用

关于矩阵的秩的一些理论及应用

b1 b2 b
c1 c2 c
d1 d2 d
则有如下结论
(1)直线和平面相交 r ( A ) (2)直线和平面平行 r ( A ) (3)直线在平面上
r ( A) 3
2, r ( A ) 3
r ( A ) r ( A ) 2
够顺利完成,要特别感谢我的导师高学亮老师, 感谢各位系里老师的关心和帮助。
最后向所有关心和帮助过我的人表示我最真心的
感谢。
k 1 a1 k 2 a 2 ... k n a n 0
是否存在非
零解,又相当于判断其对应的系数矩阵 A 的秩是小于还
线性相关
R A n来自线性无关R A n
2 矩阵的秩在解方程组问题时的应用 齐次方程组解的判定
齐次方程组有非零解的充要条件是他的系数 矩阵的秩小于 n 非齐次线性方程组有解的充要条件是 若
1
, a 2 , a 3 , ..., a n

可以看出线性空间的维数和他的一组基所含向量的个数
是相等的,这样就把解决维数问题简化到了讨论向量的 个数,也就是讨论向量组的秩。
小结
矩阵的秩是高等代数中很重要的一个内容, 矩阵秩的应用也是非常广泛的,并且解决问题时
也简单明了,比如在判断向量组线性相关性的时
候,把复杂的表示问题,等价成求矩阵的秩,一 眼就能看出我们想要的结果。矩阵的秩还在一些
几何问题上得到巧妙的应用,将复杂的图形问题
变成了代数问题,只简单的求出方程组的解就可 以判断直线平面的位置关系。
致谢
大学本科的学习生活即将结束。在此,我要感谢 所有曾经教导过我的老师和关心过我的同学,他
们在我成长过程中给予了我很大的帮助。本文能

矩阵的秩及应用

矩阵的秩及应用

c,C为 s×m矩阵,则 r(A)+r(B)一n<r ain(r(A),r(B)),
6)矩阵 A的所有特征值均不为零 。
特另0的若 I A I≠0,贝0 r(c)=r(B);若 AB=0,贝0
有 了这些等价条件,在解决一些具体 问题的时
r(A)+r(B)≤n。
候是十分)一r(B)。 2.2 一般 矩 阵的 情形
定理 2(线性方程组有解 判别定理 ):线性方
7)若 AX=O与 BX=O同解 ,则 r(A)=r(B)。
程组 AX=B有解的充分必要条件是它的系数矩 阵 A
8)r(A)=r(AA )=r(ATA)-r(A ),其 中 A为 n×n 与增广矩阵 有相同的秩 。
矩阵,A 为 A的转置。 9)r(A“)=r(A ),m≥n,A是 n阶方阵。 10)r(AB)≤min(r(A),r(B)),r(AB)≥r(A)+
r(B)一n,这里 A、B分别是 m×n和 n×s矩阵
11)r(ABC)≥r(AB)+r(BC)一r(B)。
l2)若 G为列满秩矩阵 (r(G)等于 G的列数 ), H为行满秩矩阵,则 r(GH)=r(AH)=r(A)。 2 矩 阵 的秩 与行 列式
定义 1:齐次线性方程组 AX=O( ) 的一组解 T1 ,T1 ..T1 称为 ( )的一个基础解系,如果
3)设 A为 m×n矩阵,r(A)=r,则 A的任意 S
定理 2:矩阵 A的秩是 r的充分必要条件是矩
行组成 的矩 阵 B,有 r(B)≥r+s-n。
阵 A中有一个 r级子式不为零, 同时所有的 r+l
4)设 M=l L A O l,则 r(M)=r(A)+r(B); O B_J

矩阵秩的研究与应用

矩阵秩的研究与应用

矩阵秩的研究与应用.doc矩阵秩是线性代数中的重要概念,它描述了矩阵所代表的线性方程组中线性无关的方程个数,也可以理解为矩阵列向量的线性无关个数。

在实际应用中,矩阵秩有着广泛的应用,例如解线性方程组、求解线性变换的性质、压缩数据、识别图像等方面。

1. 解线性方程组线性方程组的求解是矩阵秩应用最为广泛的领域之一。

一个m×n的矩阵A表示一个有m个方程、n个未知数的线性方程组,如果这个矩阵的秩rank(A)等于n,则方程组有唯一解;如果rank(A)<n,方程组有无穷多解;如果rank(A)<m,方程组无解。

例如线性方程组2x + 3y + z = -1x - y + 2z = 73x - y + kz = 0其增广矩阵为$$\begin{bmatrix}2 &3 & 1 & -1 \\1 & -1 &2 & 7 \\3 & -1 & k & 0 \\\end{bmatrix}$$对其进行行变换,得到$$\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 7-k \\0 & 1 & 0 & -4 \\0 & 0 & 1 & 3k-3 \\\end{bmatrix}$$可以看出,当k≠1时,方程组有唯一解;当k=1时,方程组有无穷多解。

2. 求解线性变换的性质线性变换是线性代数中的重要概念,它描述了一个向量空间中任意两个向量之间的关系。

对于一个n维向量空间V,由线性变换T所产生的变换矩阵A是一个n×n的矩阵,可以用矩阵乘法的形式计算。

矩阵A的秩可以用来判断T的性质。

例如,如果矩阵A的秩为n,则T是一个满秩线性变换,它将V映射为一个n维的向量空间,保留了V的所有维度;如果矩阵A的秩小于n,则T 是一个非满秩线性变换,它将V映射到低维向量空间中。

矩阵秩的性质及应用

矩阵秩的性质及应用

矩阵秩的性质及应用矩阵秩是矩阵理论中的一个重要概念,它代表的是矩阵中线性无关的向量或行列的最大数量,也可以理解为矩阵的非零行列的最大线性无关的数量。

矩阵秩有很多重要的性质和应用,下面将详细介绍。

一、性质:1. 对于任意的m x n矩阵A,其秩满足以下性质:(1)矩阵的秩不会超过矩阵的行数和列数中的较小者,即rank(A) ≤min(m, n)。

(2)如果矩阵A的秩等于行数或者等于列数,即rank(A) = min(m, n),那么矩阵A被称为满秩矩阵。

(3)如果矩阵A的秩等于0,即rank(A) = 0,那么矩阵A被称为零矩阵。

(4)两个矩阵相似,它们的秩是相等的,即如果A和B相似,则rank(A) = rank(B)。

(5)对于矩阵A的任意非零子矩阵B,有rank(B) ≤rank(A)。

2. 矩阵的秩与其对应的行列式的性质有关:(1)如果一个n阶方阵A的行列式不等于0,即det(A) ≠0,则rank(A) = n,也就是说该矩阵是满秩矩阵。

(2)如果一个n阶方阵A的行列式等于0,即det(A) = 0,则rank(A) < n,也就是说该矩阵不是满秩矩阵。

二、应用:1. 线性方程组的解:考虑一个包含m个方程和n个未知数的线性方程组,可以将其表示为矩阵形式Ax = b,其中A是一个m x n的矩阵,x和b是n维列向量。

如果方程组能够有解,则有rank(A) = rank([A, b]),即矩阵A和增广矩阵[A, b]的秩相等。

通过计算矩阵A的秩,可以判断线性方程组是否有解,以及有多少个自由变量。

2. 线性映射的维数问题:考虑一个线性映射T:V →W,其中V和W分别是n维和m维向量空间。

根据线性映射的定义,如果对于V中的任意向量v,总能找到一个唯一的映射结果T(v)在W空间中,那么我们可以把V称为映射T的定义域,把W称为映射T 的值域。

根据线性映射的定义和性质,可知rank(A) = rank(T),其中A是矩阵表示映射T的矩阵。

矩阵的秩及其应用

矩阵的秩及其应用

矩阵的秩及其应用摘要:本文主要介绍了矩阵的秩的概念及其应用。

首先是在解线性方程组中的应用,当矩阵的秩为1时求特征值;其次是在多项式中的应用,最后是关于矩阵的秩在解析几何中的应用。

对于每一点应用,本文都给出了相应的具体的实例,通过例题来加深对这部分知识的理解。

关键词:矩阵的秩; 线性方程组; 特征值; 多项式引言:阵矩的秩是线性代数中的一个概念,它描述了矩阵的一个数值特征。

它是矩阵 的一个重要性质。

在判定向量组的线性相关性,线性方程组是否有解,求矩阵的特征值,在多项式、空间几何中等多个方面都有广泛的应用。

由于矩阵的秩的重要作用和地位,需要我们认真学习。

1.矩阵的秩及其求法1.1矩阵的秩的定义定义1.1.1[1] 矩阵A 的行(列)向量组的秩称为矩阵A 的行(列)秩。

定义1.1.2[2] 矩阵的列向量组(或行向量组)的任一极大线性无关组所含向量的个数称为矩阵的秩。

定义1.1.3[1] 设在矩阵A 中有一个不等于零的r 阶子式,且所有的1r +子式(如果存在的话)全等于零,则称矩阵A 的秩为r ,记为()r A r =或秩()A r =。

零矩阵的秩规定为零。

注:由定义可以看出(1)若A 为n m ⨯矩阵,则()r A m ≤,也()r A n ≤,即()min{,}r A m n =(2) ()()T r A r A = ,()()r kA r A = ,k 为非零数 1.2 矩阵的秩的求法定义法和初等变换法是我们常用的求矩阵的秩的两种方法,下面就来比较一 下这两种方法。

方法1 按定义例1.2.1 求矩阵A =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--41311221222832的秩 解 按定义3解答,容易算出二阶子式12232-0≠,而矩阵的所有三阶子式1312122832--=0,43112122232-=0,41312212283--=0,4111222282-=0 所以()2r A =方法2 初等变换法引理1.2.1[1] 初等变换不改变矩阵的秩。

矩阵的秩及其应用

矩阵的秩及其应用

矩阵的秩及其应用矩阵的秩的及其应用摘要:本文主要介绍了矩阵的秩的概念及其应用。

首先是在解线性方程组中的应用,在多项式中的应用;其次是在二次型中的应用,最后是关于矩阵的秩在几何中的应用。

关键词:矩阵的秩;线性方程组;特征值;多项式;二次型一:引言矩阵的秩是线性代数中的一个概念,它描述了矩阵的一个数值特征。

它是矩阵的一个重要性质,它将矩阵的本质展现出来。

在判定向量组的线性相关性,线性方程组是否有解,求矩阵的特征值,在多项式、空间几何中等多个方面都有广泛的应用。

二:矩阵的秩的定义及其性质(1)定义1 一个向量组的极大线性无关组所含向量的个数称为这个向量组的秩。

定义 2 所谓矩阵的行秩就是矩阵的行向量组的秩, 矩阵的列秩就是矩阵的列向量组的秩. 矩阵的行秩等于矩阵的列秩, 并统称为矩阵的秩. 另外, 在我们的课本上矩阵的秩等于它的不为零的子式的最高阶数, 这其实是矩阵的秩的行列式定义。

(2)性质及变化规律(1)转置后秩不变(2)初等变换不改变矩阵的秩;(3)r(A)<=min(m,n),A是m*n型矩阵(4)r(kA)=r(A),k不等于0(5)r(A)=0 <=> A=0(6)r(A+B)<=r(A)+r(B)(7)r(AB)<=min(r(A),r(B))(8)r(A)+r(B)-n<=r(AB)注:这里的n指的是A的列数。

这里假定A是m×n 阶矩阵。

特别的:A:m*n,B:n*s,AB=0 -> r(A)+r(B)<=n(8)P,Q为可逆矩阵, 则r(PA)=r(A)=r(AQ)=r(PAQ)三:矩阵的秩的应用(1)解线性方程组(线性方程组可解的判定方法)对一个线性方程组来说,其可以表示成AX=B的形式,A为线性方程组的系数矩阵,设其增广矩阵为A则有方程组AX=B无解当且仅当R(A)<r(a);< p="">方程组AX=B有唯一解当且仅当R(A)=R(A)=n;方程组AX=B有无穷多解当且仅当R(A)=R(A)<n;< p="">例如讨论齐次线性方程组=-+--=+--+=---+=-++-023055570202x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 解的情况解对上面方程组的系数矩阵做初等行变换,得-----------11213555711111211121→ ??------04150009601335021121→----1121000112000032021121可知R(A)=4<5.因此齐次线性方程组有非零解.此时,方程组中四个方程都是有效方方程(2)讨论向量组的相关性向量组的秩既该向量组极大无关组所含向量的个数,而向量组本身所含的向量的个数与秩相等,则该向量组线性无关,所含向量个数大于秩,则该向量组线性相关,这个性质常常用来判断向量组是否线性相关。

矩阵的秩及其应用

矩阵的秩及其应用

35 赤子矩阵是数学中的一个重要的基本概念,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具。

成书于西汉末、东汉初的《九章算术》用分离系数法表示线性方程组,自然地得到了其增广矩阵。

在消元过程中,使用的把某行乘以某一非零实数等运算技巧,相当于矩阵的初等变换。

但当时并没有现在理解的矩阵概念,虽然它与现在的矩阵形式上相同,但在当时只是作为线性方程组的标准表示与处理方式。

矩阵的现代概念在19世纪逐渐形成。

1801年,德国数学家高斯把一个线性变换的全部系数作为一个整体。

1844年,德国数学家艾森斯坦讨论了“变换”(矩阵)极其乘积。

1850年,英国数学家西尔维斯特首先使用了矩阵一词。

1858年,英国数学家凯莱发表了《关于矩阵理论的研究报告》。

.他首先将矩阵作为一个独立的数学对象加以研究。

并在这个主题上首先发表了一系列文章,因而被认为是矩阵论的创立者。

1879年,费罗贝尼乌斯引入了矩阵的秩的概念,在矩阵论的发展史上,他的贡献是不可磨灭的。

在东北师范大学贺昌亭和汪经武等人分别编写的《高等代数》中对矩阵的秩的概念及计算都有介绍。

因为行列式要求行数等于列数,排成的表总是正方形的,通过对它的研究又发现了矩阵的理论。

矩阵也是由数排成行和列的数表,可以行数和列数相等也可以不等。

作为解决线性方程的工具,矩阵也有不短的历史。

1693年,微积分的发现者之一戈特弗里德·威廉·莱布尼茨建立了行列式论。

1850年,加布里尔·西尔维斯特首先创出m at r i x 一词。

西尔维斯特开创了美国的纯数学研究,并创办了《美国数学杂志》。

矩阵和行列式是两个完全不同的概念,行列式代表着一个数,而矩阵仅仅是一些数的有顺序的摆法。

利用矩阵这个工具,可以把线性方程组中的系数组成向量空间中的向量;这样对于一个多元线性方程组的解的情况,以及不同解之间的关系等等一系列理论上的问题,就都可以得到彻底的解决。

在北京大学数学系几何与代数教研室前代数小组编写的《高等代数》第三版中,就利用矩阵的秩来解决线性方程组是否有解,及解的个数。

矩阵的秩在现实中的应用

矩阵的秩在现实中的应用

矩阵的秩的应用(一)矩阵的秩在判定向量组的线性相关性方面的应用矩阵的秩对研究向量组间是否线性相关有重要的意义, 咱们可以通过把向量组转换成矩阵的形式,通过判断矩阵的秩的情况来间接判定向量组是相关还是无关的。

那么我们首先从向量组之间的关系着手。

1.向量组间的关系 (1).定义[4]:若向量组A 中每个向量都可以由向量组B 线性表示,则称向量组A 组能由向量组B 线性表出。

两个向量组若能互相线性表出,则称这两个向量组等价。

向量组中任何一个最大的线性无关组所含有的向量数称为这个向量组的秩。

(2).有关定理①[4]若向量组A 能由向量组B 线性表示,则知秩A ≤秩B ; ②[4]等价的向量组必等秩,但是其逆不真;③[4]矩阵中行向量组的秩和列向量组的秩都等于其非零子式的最高阶数,所以矩阵的秩既等于其行秩(即其行向量组的秩),又等于其列秩(即其列向量组的秩)。

④[4]一个向量组中,其任何两个极大线性无关组都是等价的。

2.判定向量组是否线性相关利用矩阵的秩来判断向量组的线性相关性,通常用来判断有m 个n 维向量的向量组。

令12,(,,)m A =∂∂∂,当()R A m =,此向量组1,2,,m ∂∂∂是线性无关的,当()R A m <,此向量组是线性相关的。

例: 设123(1,1,1),(1,2,3),(1,3,)T T Tt ∂=∂=∂=。

(1)问t 的值取多少时,该向量组线性相关? (2)问t 的值取多少时,该向量组线性无关?解: 1,2,3111111()12301213021A t t ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=∂∂∂=→ ⎪ ⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭从最后一个矩阵可知:(1)t ≠5时,()3R A =,向量组线性无关;(2)t=5时,()2R A =,向量组线性相关。

3.根据矩阵的秩判断向量组线性相关性利用矩阵的秩证明向量组的线性相关性,就是把向量组中每一个向量用矩阵形式表示出来,根据矩阵秩的性质,分析向量组间相关性。

浅谈矩阵的秩及其应用定稿

浅谈矩阵的秩及其应用定稿

山西师范大学本科毕业论文浅谈矩阵的秩及其应用李欢姓名院系数学与计算机科学学院专业数学与应用数学07510101班级学号**********指导教师张富荣答辩日期2010.12.20成绩浅谈矩阵的秩及其应用内容摘要矩阵理论,在线性代数中占有十分重要的地位。

而在矩阵理论中,矩阵的秩又是一个十分重要的概念,它是矩阵的一个数量特征,而且初等变换不改变矩阵的秩,是初等变换下的不变量。

矩阵的秩与矩阵是否可逆,线性方程组的解得情况等都有密切的关系。

论文开头介绍了矩阵的秩,矩阵的行秩和列秩以及与矩阵有关的常见的命题和定理,部分定理并给出证明。

第二部分介绍了计算矩阵的两种计算方法,求非零子式的最高级数法和初等变换法,并对其优劣进行比较。

在矩阵的运算过程中,矩阵的秩存在某些关系,熟练地掌握这些关系对解有关矩阵的习题很有帮助。

最后详细地介绍了矩阵的秩与线性方程组解的个数之间的关系,并将其应用到解析几何中,判断空间两直线位置关系。

本论文主要将矩阵的秩这一重要概念的相关内容及其相关定理的证明详细给出,并在一些具体题目中加以应用。

【关键词】矩阵矩阵的秩线性方程组非零子式的最高级数初等变换A Brief Introduction on the rank of Matrix and theApplication of the rank of MatrixAbstractIn matrix theory, rank of matrix is an important concept. It is a matrix of number of characteristics, and it is invariant under elementary transformations. Rank of matrix may have a close relationship with the solution of linear equations.At the beginning, the paper presents the concept of rank of matrix, the matrix row rank and column rank, and the common matrix-related theorems. And some theorems are given proof. The second section of the paper describes two methods for calculating the rank of matrix, one is seeking the highest grade of the non-zero minor, and the other is elementary transformation. And it compares their advantages and disadvantages. In the process of matrix computation, there are some important relations about the matrix rank .If we have a good understanding about these relations, it will be very helpful. Finally, it has a detail description on the application of the rank of matrix, especially the relationship between the rank of matrix and the solution of linear equations.In this paper, it contains some important concepts related to the rank of matrix, the proof and some specific application.【Key Words】matrix rank of matrix linear equations the highest grade of the non-zero minor elementary transformation目录一、引言 (01)二、矩阵的秩的有关概念 (01)三、矩阵中的相关定理及命题 (02)四、矩阵的秩的两种计算方法及其优劣的比较 (03)(一)矩阵的秩两种计算方法 (03)(二)两种计算方法的优劣比较 (04)五、矩阵运算中矩阵的秩的关系 (05)六、矩阵秩的应用 (08)(一)矩阵的秩在线性方程组中的应用 (08)(二)矩阵的秩在解析几何中的应用 (10)(三)矩阵的秩在其它方面的应用 (10)参考文献 (12)致谢 (12)浅谈矩阵的秩及其应用学生姓名:李欢 指导老师:张富荣一、引言矩阵理论,在线性代数中占有十分重要的地位。

矩阵的秩及其在线性代数中的应用

矩阵的秩及其在线性代数中的应用

矩阵的秩及其在线性代数中的应用
矩阵的秩是指矩阵中线性无关的行或列向量的最大个数,用
r(A)表示。

具体来说,如果一个矩阵有m行、n列,那么矩阵的秩不大于m、n中的较小值,即r(A) ≤ min(m,n)。

在线性代数中,矩阵的秩是一个非常重要的概念。

以下列举了一些矩阵秩的应用:
1. 判断矩阵的行或列是否线性无关:如果矩阵A的秩r(A)等于行或列的个数,那么A的行或列就是线性无关的。

这个性质在求解方程组或者解析几何中非常有用。

2. 判断矩阵是否可逆:如果一个矩阵A可逆,那么其行或列向量线性无关,即r(A)等于矩阵A的行或列数。

因此,判断一个矩阵是否可逆就可以通过计算它的秩来实现。

3. 求解线性方程组:如果一个m×n的矩阵A的秩满足r(A) = m,那么它的行向量线性无关,从而可以求出增广矩阵[A|b]的解。

如果r(A) < m,那么方程组有无穷多解。

如果r(A) ≤ n,那么方程组要么没有解,要么有唯一解。

4. 求解最小二乘法问题:在拟合数据时,如果数据点不在同一平面上,就需要使用最小二乘法来拟合数据。

矩阵的秩可以用来判断数据点是否在同一平面上,从而决定是否可以使用最小二乘法。

总之,矩阵的秩在线性代数中有着非常重要的应用,是求解各种问题的基础。

浅谈矩阵的秩及其应用的开题报告

浅谈矩阵的秩及其应用的开题报告

鞍山师范学院本科毕业生毕业论文开题报告题目:浅谈矩阵的秩及其应用系别:数学与信息科学学院专业:数学与应用数学年级: 13级2班姓名:杨笑导师:张立新(一)选题意义1. 理论意义:高等代数作为数学专业基础课程之一,矩阵理论又是它主要的内容,其中矩阵的秩特别重要,它是反映矩阵固有性质的一个重要概念。

不管是数学专业还是非数学专业,掌握矩阵的秩的定义以及简单性质,有助于我们解决一些基本的矩阵的秩的相关问题。

通过本篇论文,可以让我们对矩阵的秩有更加深刻的理解,及灵活运用矩阵的秩分析相关问题有一定的意义和作用。

2。

现实意义:矩阵的秩几乎贯穿矩阵理论的始末,是矩阵的一个重要的本质属性,在解线性方程组,判断线性空间中点线面的位置关系,以及在解析几何中,判断空间两直线位置关系等领域都有广泛的应用。

(二)论文综述1、国内外研究现状及分析:矩阵是数学中的一个重要的基本概念,是代数学的一个主要研究对象,也是数学研究和应用的一个重要工具.最初,矩阵概念的产生是作用于解线性方程组,英国数学家凯莱在矩阵论的研究中作出了巨大贡献,定义了矩阵的秩、初等因子、矩阵初等变换等概念,并且讨论了矩阵初等变换的一些重要性质,同时,弗罗伯纽斯的贡献也不是不可磨灭的,在凯莱的基础上,引进了正交矩阵、矩阵的相似变换等概念,并讨论了正交矩阵与合同矩阵的一些重要性质.矩阵本身所具有的性质依赖于元素的性质,矩阵由最初作为一种工具经过两个多世纪的发展,现在已成为独立的一门数学分支—-矩阵论。

矩阵的应用也是相当广泛的,不仅仅是在数学领域,在物理、力学、科技等方面也发挥了不可忽视的作用,目前,虽然很多数学家在矩阵的秩的研究中做出了很多贡献,但是,矩阵的秩作为矩阵的一个重要性质,在高等代数、几何空间、数学分析等方面都有密切关系,例如矩阵分析法在企业战略管理、营销活动、供应链管理技术、教学效率评价、射击训练效果评价等方面都起到举足轻重的作用。

在解析几何中,矩阵的秩可用来判断空间中两直线、两平面及直线和平面之间的关系。

矩阵的秩在现实中的应用

矩阵的秩在现实中的应用

矩阵的秩的应用(一)矩阵的秩在判定向量组的线性相关性方面的应用矩阵的秩对研究向量组间是否线性相关有重要的意义, 咱们可以通过把向量组转换成矩阵的形式,通过判断矩阵的秩的情况来间接判定向量组是相关还是无关的。

那么我们首先从向量组之间的关系着手。

1.向量组间的关系 (1).定义[4]:若向量组A 中每个向量都可以由向量组B 线性表示,则称向量组A 组能由向量组B 线性表出。

两个向量组若能互相线性表出,则称这两个向量组等价。

向量组中任何一个最大的线性无关组所含有的向量数称为这个向量组的秩。

(2).有关定理①[4]若向量组A 能由向量组B 线性表示,则知秩A ≤秩B ; ②[4]等价的向量组必等秩,但是其逆不真;③[4]矩阵中行向量组的秩和列向量组的秩都等于其非零子式的最高阶数,所以矩阵的秩既等于其行秩(即其行向量组的秩),又等于其列秩(即其列向量组的秩)。

④[4]一个向量组中,其任何两个极大线性无关组都是等价的。

2.判定向量组是否线性相关利用矩阵的秩来判断向量组的线性相关性,通常用来判断有m 个n 维向量的向量组。

令12,(,,)m A =∂∂∂,当()R A m =,此向量组1,2,,m ∂∂∂是线性无关的,当()R A m <,此向量组是线性相关的。

例: 设123(1,1,1),(1,2,3),(1,3,)T T Tt ∂=∂=∂=。

(1)问t 的值取多少时,该向量组线性相关? (2)问t 的值取多少时,该向量组线性无关?解: 1,2,3111111()12301213021A t t ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪=∂∂∂=→ ⎪ ⎪⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭从最后一个矩阵可知:(1)t ≠5时,()3R A =,向量组线性无关;(2)t=5时,()2R A =,向量组线性相关。

3.根据矩阵的秩判断向量组线性相关性利用矩阵的秩证明向量组的线性相关性,就是把向量组中每一个向量用矩阵形式表示出来,根据矩阵秩的性质,分析向量组间相关性。

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山西师范大学本科毕业论文(设计) 矩阵的秩及其应用杨敏娜姓名院系数学与计算机科学学院专业数学与应用数学11510102班级学号**********指导教师王栋答辩日期成绩矩阵的秩及其应用内容摘要矩阵在高等代数的研究中占有极其重要的地位,矩阵的秩更是研究矩阵的一个重要纽带。

通过对矩阵的秩的分析,对判断向量组的线性相关性,求其次线性方程组的基础解系,求解非其次线性方程组等等都有一定的意义和作用。

论文第一部分介绍矩阵的概念,一般性质及秩的求法,这对之后介绍秩的应用有重要的铺垫作用。

第二部分再利用这些性质及定理解决向量组和线性方程组的有关问题。

第三部分研究矩阵的秩在解析几何应用中,着重用于判断空间两直线的位置关系。

在与特征值间的关系主要是计算一些复杂矩阵的值。

最后将矩阵的秩推广到特征值和其他与向量组有关的向量空间的应用。

本文主要对矩阵的秩相关定义定理进行总结和证明,并将其运用到一些具体事例中。

【关键词】矩阵的秩向量组线性方程组特征值解析几何The Rank of Matrix and the Application of the Rank ofMatrixAbstractThe matrix plays a very important role in the research on advanced algebra. The rank of matrix is an important link of matrix. The analysis of the rank of matrix determines the linear relation of vector group. And there are certain significance and role to solve some linear equations and non linear equations.First, the article introduces the concept of matrix, general nature and method for the rank of matrix, it plays an important role for the application of the rank. Second, use the properties and theorems of vector group to solve the problem of linear equations. Third, analysis the rank of matrix in geometry application, it focuses on the judgment of space position relationship of two lines. In the characteristics of value, it mainly calculates some complex matrix. Finally, the application of the rank of matrix is extended to Eigen value and other related vectors in vector space.This paper mainly summarizes the matrix rank and its related theorem, and applies it to some specific examples.【Key Words】rank of matrix vector group linear equations characteristic value Analytic geometry目录一、引言 (01)二、矩阵的秩 (01)(一)矩阵的秩的定义 (01)(二)矩阵的秩的一般性质及求法 (01)(三)求抽象矩阵的秩 (02)三、矩阵的秩的应用 (03)(一)矩阵的秩在判定向量组的线性相关性方面的应用 (03)(二)矩阵的秩在线性方程组方面的应用 (04)(三)矩阵的秩在解析几何方面的应用 (07)(四)矩阵的秩在特征值方面的应用 (07)(五)矩阵的秩在其他方面的应用 (08)四、小结 (09)参考文献 (10)致谢 (11)矩阵的秩及其应用学生姓名:杨敏娜 指导老师:王栋一、引言矩阵概念在代数的学习中是一个关键的分支,是研究线性代数的基石,矩阵的秩作为矩阵的核心内容,更是研究它的一个纽带。

通过对矩阵的秩的探讨,能更好地理解矩阵的有关概念,同时对判别向量组之间的线性相关性,求齐次线性方程组和非齐次线性方程组的基础解系有一定意义。

分析矩阵的秩在线性空间方面的应用,能准确快速地判断空间中直线的位置关系。

另外,在求解一些复杂行列式的值的过程中,将行列式问题转换成矩阵问题,大大简化了计算过程。

深刻地理解矩阵的秩将对今后线性代数方面的学习有很大的帮助。

二、矩阵的秩(一)矩阵的秩的定义介绍矩阵的秩,首先应该了解矩阵的k 阶子式,借助k 阶子式的定义,进一步来了解矩阵秩的概念。

下面对k 阶子式进行简单介绍:1.k 级子式[1]:在一个n 阶行列式D 中任意选取k 行和k 列(k n ≤)。

位于这些行和列的交点上的2k 个元素依照原来的序次构成一个k 阶行列式M ,称为行列式D 的一个k 阶子式。

例如 : 118339512104A ⎛⎫ ⎪=⎪ ⎪⎝⎭矩阵A 的第一、三行,第二、三列相交处的元素所构成的二阶子式为183104D ⎛⎫= ⎪⎝⎭。

当然,矩阵的k 阶子式并不是唯一的。

显然,m n ⨯矩阵A 共有k km nC C 个k 阶子式。

2. 矩阵的秩[1] :设()ij m nA a ⨯=有r 阶子式不为0,任何1r +阶子式(如果存在的话)全为0 , 称r 为矩阵A 的秩,记作()R A 或秩A 。

矩阵的行秩就是矩阵的行向量组的秩,同理,矩阵的列秩就是矩阵的列向量组 的秩。

矩阵的行秩等于矩阵的列秩,所以一般就统称为矩阵的秩。

(二)矩阵的秩的一般性质及求法1.矩阵的秩的一些简单性质我们通常规定零矩阵的秩即为0。

(1).如()R A r =,则A 中最少有一个r 阶子式0r D ≠,其余1r +阶子式全部为0,且更高阶子式为0,此中r 是A 中非零的子式的最高阶数。

(2).初等矩阵均满秩,任何矩阵乘满秩方阵,秩均不变的。

(3).n n ⨯矩阵的行列式为零的充分必要条件是,矩阵A 的秩小于n 。

(4).由行列式的性质知,()()TR A R A =。

(5).()()()}{,,0min ,R A m R A n R A m n <<<<。

(6).如果n n A ⨯,且0A ≠,则()R A n =。

反之,如()R A n =,则0A ≠所以有,方阵A 可逆的充分必要条件是()R A n =。

此时称矩阵A 是满秩的。

(7).A 可逆时,()()R AB R B =;B 可逆时,()()R AB R A =。

2.具体矩阵的秩的求法(1).根据矩阵的秩的定义,求矩阵的非零阶子式的最高的阶数,即为矩阵的秩。

(2).应用等价矩阵有相同秩的结论,利用矩阵的初等变换,先将一般矩阵简化成阶梯形,那么矩阵的秩即为阶梯矩阵中非零的行数,在初等变换中,可以只进行初等行变换,也可以初等行变换或初等列变换混用来对它进行化简。

例一:对如下的矩阵求它的秩012114210A ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭求法一:由于01211420210A ==≠-,而A 的最高阶数是三阶,所以()3R A =。

求法二:1012114114012210002A ⎛⎫⎛⎫⎪⎪=→ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪--⎝⎭⎝⎭对它进行初等变换以后, 最后的阶梯矩阵中,非零行数为3,所以该矩阵秩为3,即()3R A =。

注:以上的两种求矩阵秩的方法中,两者各有千秋,运用初等变换的方法求矩阵的秩,一般适用于超过三阶的矩阵,比较快速方便。

因为对于高阶子式来说,其k 级子式的个数较多,计算比较冗长且难度较大。

而对于低阶的矩阵,求k 级子式更直接易理解。

(三)、求抽象矩阵的秩遇到抽象矩阵求秩,用上面的两种方法是不能解决问题的,所以,求抽象矩阵的秩,除了以上介绍矩阵的秩的相关性质外,还需补充一些有关矩阵的秩的有关结果。

结论一:设A 是秩为r 的m n ⨯矩阵,则A 可以表示成r 个秩是1的矩阵的和。

例二 : 证明0()()0A r r A r B B ⎛⎫=+ ⎪⎝⎭。

证明 设(),()R A r R B s ==,那么肯定有可逆的矩阵11,P Q 与可逆的矩阵22,P Q ,使得11121211122212000000rs E E P ABQ P AQ Q P P BQ Q P ----⎛⎫⎛⎫==⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭化简,A B 为等价标准形,故一定有可逆矩阵112200,00P Q P Q ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,使成立111122220000000000000000000000r r E P Q P AQ A P Q P BQ B E ⎛⎫ ⎪⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎪⎝⎭,因为左乘及右乘和原来矩阵的秩仍然相等,最终有00000000()()00000000r r E A r r r s r A r B B E ⎛⎫⎪⎛⎫ ⎪==+=+ ⎪⎪⎝⎭⎪⎝⎭。

结论二:设A 是n 阶方阵(2n ≥),则有当()R A n =,时,*()R A n =当()1R A n =-时,*()1R A =当()1R A n ≤-时,*()0R A =例题三:已知A 是3阶非奇异矩阵,那么**(())r A =解:从结论二得*****3,()3(())1,()20,()2r A r A r A r A ⎧=⎪==⎨⎪<⎩,又从题知A 为3阶不可逆矩阵,所以()2r A ≤,所以*()1r A =或0,故**(())0r A =结论三[3]:,A B 为n 阶方阵且0AB =时,()()r A r B n +≤。

例四:已知123244812Q t ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭,P 为3阶非零矩阵,且还有0PQ =成立,则 ( )A. 6t =时,P 的秩必为1B. 6t =时,P 的秩必为2C. 6t ≠时,P 的秩必为1D. 6t ≠时, P 的秩必为2解:因为0P ≠,所以秩()1r P ≥,又由题知道0PQ =,所以()()3r P r Q +≤。

当6t =时,()1,r Q =故可以得1()2r P ≤≤,当6t ≠时,()2r Q =,又可以得1()321r P ≤≤-=,即肯定有()1r P =。

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