矩阵秩的相关结论证明及举例

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高等代数3.4 矩阵的秩

高等代数3.4 矩阵的秩

由引理,这个方程的系数矩阵
a11 a21 ar1
a12

a1n
a22 a2n

ar 2 arn

,
的行秩 r . 因此在它的行向量中可以找到 r 个是
线性无关的,不妨设为
(a11, a21,, arபைடு நூலகம்) , (a12 , a22 ,, ar2 ) ,
x11 + x22 + … xrr = 0
只有零解,这也就是说,齐次线性方程组
a11x1 a21x2 ar1xr 0 ,

a12
x1


a22 x2 ar2 xr

0
,
a1n x1 a2n x2 arn xr 0 ,
只有零解.
ain
)

i

ai1 a11
1
,
i 2,, n .
由 | A | = 0 可知 n - 1 级矩阵
a22 a2n


an 2 ann
的行列式为零. 根据归纳法假定,这个矩阵的行向
量组线性相关. 因而向量组
2

a21 a11
1
,
3

a31 a11
1
, ,n

an1 a11
1
线性相关,这就是说,有不全为零的数 k2 , … , kn
使
k2
( 2

a21 a11
1)



kn
( n

an1 a11
1)

0
.
改写一下,有

线代秩的相关总结

线代秩的相关总结

线代秩的相关总结在线性代数中,矩阵的秩是一个重要的概念,它可以提供关于矩阵的重要信息。

以下是线性代数中秩的一些相关总结:1. 定义:矩阵的秩是指矩阵的列(或行)向量的线性无关的最大组数。

换句话说,秩是指矩阵中的独立列(或行)的数量。

2. 矩阵性质:任何一个矩阵的列秩和行秩是相等的,因此我们可以简单地称之为矩阵的秩。

3. 矩阵秩的性质:a. 矩阵的秩不能超过其维度较小的一侧的大小。

例如,一个m x n的矩阵的秩不能超过m和n中的较小者。

b. 若矩阵A是m x n的,则它的秩r满足1 ≤ r ≤ min(m, n)。

c. 若矩阵A是m x n的,并且矩阵的秩为r,则矩阵的零空间(即Ax=0的解空间)的维度为n-r。

d. 对于方阵A,如果它的秩等于其维度,即r = n(或者r = m),则该矩阵被称为满秩矩阵。

4. 计算秩的方法:a. 利用消元法(高斯消元法)求解矩阵的行最简形式,通过观察矩阵中非零行的数量来确定秩。

b. 利用矩阵的特征值和特征向量来确定秩。

5. 秩的应用:a. 判断矩阵是否可逆:如果一个方阵是一个满秩矩阵,则它是可逆的,即逆矩阵存在。

b. 解线性方程组:当一个线性方程组的系数矩阵的秩等于常数向量的秩时,方程组有解。

c. 确定矩阵的维度:矩阵的秩可以告诉我们矩阵所在向量空间的维度。

d. 判断线性相关性:如果一个向量集合的秩等于向量的数量,则向量集合线性独立;否则,它们是线性相关的。

e. 数据降维:在数据分析中,秩可以被用来识别数据中的冗余信息或降维操作。

以上是在线性代数中关于矩阵秩的一些相关总结,它们是我们理解和应用线性代数中秩的重要性和方法的基础。

矩阵的秩在线性代数中的应用

矩阵的秩在线性代数中的应用

2 3 4
3 4 5
4 5 6
5 6 7
是否可逆.
解:
1 2 3 4 1 2 3 4
A
2 3
3 4
4 5
5 6
0 0
1 2
1 2 3 4
0 0 0
1 0 0
2 0 0
3
2 0
0
2

2 2 这个阶梯形矩阵有 4 个非零行,故 r(A) 4 .所以矩阵 A 是可逆的.
3x1 2x2 4x3 3x4 9x5 3
解:对增广矩阵 k1, k2, k3,ks 施行初等行变换
1 1 2 1 3 1 1 1 2 1 3 1
A 2 1 2 2 6 3 0 3 6 0 0 0
3 2 4 3 9 3 0 1 2 6 18 0
1 1 2 1 0 3 6 0
1
6 2
0 0 0
1 0 0
0 1 3
0 4 12
1 13
1 0 2 1 0
0 0
1 0
0 1
0 4
1 1
0 0 0 0 0
因此r(A) 3 .
3.矩阵的秩在讨论方阵是否可逆中的作用
定理1: 设 A 为n阶方阵,若A 可逆,当且仅当r(A) n.
1 2 3 4
例:判断方阵
A
2.矩阵秩的计算
介绍一种难度比较小的方法来求矩阵的秩,把任意一个矩 阵A变为阶梯型的矩阵.
c11
0
c12 c22
c1r c2 r
c1n
c2n
B 0
0
crr crn
0
0
0
0
0
0
0
0
其中,cii 0 ,i 1,2,3,,r ,r(B) r(C) .C 的左上角r 阶子式

求矩阵的秩的步骤

求矩阵的秩的步骤

求矩阵的秩的步骤今天要讲的是关于矩阵秩的重要结论。

关于矩阵的秩,讲三点,前两点是比较重要的,专门提出来强调一下,第三点是书上没有的一个重要的结论:1、,也就是一个矩阵与另一个矩阵相乘后,新矩阵的秩一定不大于原矩阵。

怎么证明呢,结合线性结合线性方程组的有解性来进行证明的,AB=C,已经说明了AX=C是有解的,而线性方程组的有解性与矩阵的秩的关系说明了R(A)=R(A,C),所以A的秩大于等于C的秩,再将此矩阵两边转置,再根据线性方程组的解与矩阵的秩间关系同理可得A的秩大于等于C的秩.当我们学习了与线性表示有关的系统性理论后对这个定理会有更直观的理解。

2、矩阵左乘列满秩矩阵后新矩阵的秩与原矩阵的秩一样,此结论希望引起大家重视,此结论就是同济大学第五版70页的例9,大家可以参照此过程。

3、给出一个关于矩阵的秩的一般性的结论,上述是脱离了方程组单独讲的矩阵的秩的结论,而当秩与方程组结合时也有重要结论,对于方程组Ax=b1、如果A是行满秩的矩阵,那么方程组要么有唯一解,要么有无穷多解。

如果A是行满秩的矩阵,因为矩阵的列秩等于矩阵的行秩,所以矩阵的列秩等于矩阵的行数,所以矩阵的列向量的线性组合一定能得到所有该维数的列向量。

怎么理解呢?比如A是2x4的矩阵,A的秩为2,那么组成A的四个列向量的秩为2,这四个列向量都是2维的,那这四个列向量是不是能线性组合成任意的二维列向量,所以一定有解。

A的形式要么是矮且胖要么是方阵(矩阵的列不可能小于矩阵的行数),如果矩阵A矮且胖的话,那么对线性方程组的约束的个数(矩阵的行数)小于未知数的个数,那就是无穷多解。

矩阵A是方阵,根据克拉默法则我们也能得出是唯一解。

上面是我们根据我们对线性代数的直观理解做出的推导,那么这个结论怎么证明呢?。

3-4矩阵的秩

3-4矩阵的秩
向量组 α1 , α 2 ,L , α n 称为矩阵A的列向量组.
α1
α2
αj
αn
高等代数
类似地 , 矩阵A = (a ij )m×n 又有m 个n维行向量
a 11 a 21 M A= a i1 M a m1
a a a
12 22
M
i2
M
a
m2
L 2n M L a in M L a mn L
个线性无关的行向量, 是r个线性无关的行向量, 则该向量组的延伸组 个线性无关的行向量
(a11 , a21 ,L , ar 1 , ar +1,1 ,L , a s1 ),L ,(a1r , a2 r ,L , arr , ar +1,r ,L , a sr )
也线性无关. 于是矩阵A的列秩 也线性无关. 于是矩阵 的列秩 r1 ≥ r . 同理可证 r1 ≤ r. 所以 r1 = r .
高等代数
a11 0 A= L 0
a12 ′ a22 L ′ an 2
L L L L
a1n ′ a2 n = a11 L ′ ann
′ a22 L ′ an 2
L L L
′ a2 n L a′ nn
ai 1 ′ 其中 (0, ai′2 ,L , ain ) = α i − α1 , i = 2,L , n a11
a11 x1 + a12 x 2 + L + a1n xn = 0 a21 x1 + a22 x2 + L + a2 n xn = 0 LLLLLLLLLL = 0 a x + a x +L + a x = 0 r2 2 rn n r1 1

矩阵的秩的性质以及矩阵运算和矩阵的秩的关系

矩阵的秩的性质以及矩阵运算和矩阵的秩的关系

高等代数第二次大作业1120133839 周碧莹30011303班矩阵的秩的性质1.阶梯型矩阵J的行秩和列秩相等,它们都等于J的非零行的数目;并且J的主元所在的列构成列向量的一个极大线性无关组。

2.矩阵的初等行变换不改变矩阵的行秩。

证明:设矩阵A的行向量组是a1,…,as.设A经过1型初等行变换变成矩阵B,则B的行向量组是a1,…,ai,kai+aj,…,as.显然a1,…,ai,kai+aj,…,as可以由a1,…,as线性表处。

由于aj=1*(kai+aj)-kai,因此a1,…,as可以由a 1,…,ai,kai+aj,…,as线性表处。

于是它们等价。

而等价的向量组由相同的秩,因此A的行秩等于B的行秩。

同理可证2和3型初等行变换使所得矩阵的行向量组与原矩阵的行向量组等价,从而不改变矩阵的行秩。

3.矩阵的初等行变换不改变矩阵的列向量组的线性相关性。

证明:一是为什么初等行变换不改变列向量的线性相关性?二是列向量进行初等行变换后,为什么可以根据行最简形矩阵写出不属于极大无关组的向量用极大无关组表示的表示式?第一个问题:设α1,α2,…,αn是n个m维列向量,则它们的线性相关性等价于线性方程组AX=0(其中A=(α1,α2,…,αn),X=(x1,x2,…,xn)T)是否有非零解,即α1,α2,…,αn线性相关等价于AX=0有非零解,α1,α2,…,αn 线性无关等价于AX=0只有零解。

而对A进行三种行初等变换分别相当于对线性方程组中的方程进行:两个方程交换位置,对一个方程乘一个非零常数,将一个方程的常数倍对应加到另一个方程上。

显然进行三种变换后所得方程组与原方程组同解,若设所得方程组为BX=0,则B即为对A进行行初等变换后所得矩阵。

B 的列向量的线性相关性与BX=0是否有解等价,也就是与AX=0是否有解等价,即与A的列向量的线性相关性等价!第二个问题以一个具体例子来说明。

例:设矩阵,求A的列向量组的一个极大无关组,并把不属于极大无关组的列向量用极大无关组线性表示。

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。

一道矩阵秩证明题的分析与解决

一道矩阵秩证明题的分析与解决

一道矩阵秩证明题的分析与解决
矩阵秩是矩阵理论中重要的基本概念,它代表矩阵的最大非零行数,也是用来
度量矩阵某种特殊性质的指标。

下面将说明如何证明矩阵A的秩等于矩阵A的列数:
首先,需要明确的是,要证明矩阵A的秩等于矩阵A的列数,就必须证明矩阵
A的列数(m等于n)满足秩m的条件,即矩阵A的列数是矩阵A的最大线性无关
组的数量。

接下来,要证明矩阵A的秩等于矩阵A的列数,我们可以首先将矩阵A进行行
列式化简(行列式简化),即矩阵A的行阶梯矩阵,这将产生一个矩阵A的行阶梯行列式,它与原矩阵A的行列式相同。

接着,我们可以对矩阵A的行阶梯简行列式进行操作,以及使用Gauss-
Jordan变换将矩阵A转换为一个单位矩阵(一个最简单的矩阵)。

且可见矩阵A
的行阶梯简行列式的列数(m等于n)也是矩阵A的最大线性无关组的数量,即矩
阵A的秩等于矩阵A的列数。

最后,上述方法便可以用以证明矩阵A的秩等于矩阵A的列数,由此可见矩阵
秩的证明的基本过程是通过行列式的操作将矩阵A转换为一个单位矩阵,这将实现单位矩阵的最大线性无关组的数量,并验证矩阵A的秩等于矩阵A的列数。

总之,矩阵秩是一个基本概念,可以用来证明矩阵A的秩等于矩阵A的列数,
这种证明的过程是通过使用行列式的操作将矩阵A转换为一个单位矩阵,这将实现单位矩阵的最大线性无关组的数量,从而证明矩阵A的秩等于矩阵A的列数。

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。

列满秩矩阵左乘不改变矩阵的秩证明

列满秩矩阵左乘不改变矩阵的秩证明

列满秩矩阵左乘不改变矩阵的秩证明在线性代数中,矩阵的秩是一个重要的概念。

秩可以理解为矩阵中线性无关的列(或行)的最大数量。

而当一个矩阵的列满秩时,即矩阵的列向量线性无关,我们可以证明,对该矩阵进行左乘不会改变矩阵的秩。

让我们来回顾一下矩阵的秩的定义。

给定一个矩阵A,它的列秩定义为线性无关的列向量的最大数量。

同样地,它的行秩定义为线性无关的行向量的最大数量。

根据矩阵的秩的定义,我们可以得知,对于任意一个矩阵A,它的列秩等于它的行秩。

现在,我们假设有一个列满秩矩阵A,即矩阵A的所有列向量线性无关。

我们将证明,对于任意一个矩阵B,如果B与A相乘,即BA,那么它的秩与A的秩相等。

我们可以将矩阵A表示为列向量的形式:A=[a1, a2, ..., an],其中a1, a2, ..., an为矩阵A的列向量。

由于A的列向量线性无关,所以对于任意一个向量x,当Ax=0时,必有x=0,即只有零向量可以使得Ax=0成立。

现在,我们考虑矩阵BA的秩。

假设矩阵BA的秩为r,即存在r个线性无关的列向量。

我们将这些列向量表示为[b1, b2, ..., br],其中b1, b2, ..., br为矩阵BA的列向量。

由于矩阵BA的列向量可以表示为矩阵A的列向量与矩阵B的乘积,即bi=Ba,其中a为矩阵A的列向量。

我们可以将这些列向量展开:bi=B*[a1, a2, ..., an],即bi=b1*a1 + b2*a2 + ... + br*an。

现在,我们假设存在一个向量x,使得BAx=0。

根据矩阵BA的列向量的展开式,我们有(b1*a1 + b2*a2 + ... + br*an)x=0。

由于矩阵A的列向量线性无关,所以当且仅当b1, b2, ..., br都为零向量时,上述等式才成立。

当BA的秩为r时,必有r个线性无关的列向量b1, b2, ..., br,且这些列向量都为零向量。

这意味着矩阵B的列向量与矩阵A的列向量线性相关,即存在一个非零向量x,使得B*[a1, a2, ..., an]x=0。

矩阵的秩课件

矩阵的秩课件
总结词
理解矩阵秩的定义
详细描述
矩阵的秩定义为线性无关的行向量或 列向量的最大数量。
总结词
掌握特殊矩阵的秩
详细描述
对于方阵,其秩等于其所有非零子 式的最高阶数;对于增广矩阵,其 秩等于其对应的系数矩阵的秩。
习题二:判断矩阵是否可逆
总结词
掌握判断矩阵可逆的方法
01
总结词
理解矩阵可逆的定义
03
总结词
掌握可逆矩阵的性质
秩也可以定义为矩阵中非零子 式的最高阶数。
秩的性质
秩具有传递性,即如果矩阵A的秩为r ,矩阵B的秩也为r,那么矩阵A+B的 秩也为r。
如果矩阵P和Q可逆,那么(P*Q)的秩 等于(Q*P)的秩,即 rank(P*Q)=rank(Q*P)。
秩的计算方法
利用初等行变换或初等列变换,将矩阵化为阶梯形矩阵,然后数阶梯形矩阵中非零行的数量即可得到 矩阵的秩。
THANKS
感谢观看
详细描述
构造法是一种直接证明方法,适用于能够具体构造出满足 条件的例子或反例的情况。在证明矩阵秩的性质时,构造 法可以通过构造一个具体的矩阵例子或反例,来证明命题 的正确性或错误性。
06
矩阵秩的习题与解答
习题一:求矩阵的秩
总结词
掌握求矩阵秩的方法
详细描述
通过初等行变换,将矩阵转化为行 阶梯形矩阵,非零行的行数即为矩 阵的秩。
归纳法
总结词
通过数学归纳法,证明对于所有自然数n,命题都成立。
详细描述
归纳法是一种通过有限步骤证明无限命题的方法。在证明矩阵秩的性质时,归纳法可以 通过从n=1开始,逐步推导归纳步骤,最终证明对于所有自然数n,命题都成立。
构造法
要点一

有关矩阵秩的重要结论

有关矩阵秩的重要结论
又 B AK ,
r ( B ) r ( AK ) r ( K )
由 K sr 知, r ( K ) r .
r(K ) r.
综上, r ( K ) r .
7
(反证法) 假若 1 , 2 , , r 线性相关,
则存在不全为零的数 k1 , k 2 , , k r 使得 k1 1 k 2 2 k r r 0 成立,
例8:书p106 / 3.24 例9:书p106 / 3.25
12
k1 k 2 0 即 ( 1 , 2 , , r ) 又 B AK , kr k1 k 2 0 (思路: 1 , 2 , , s 无关) 有 ( 1 , 2 , , s ) K 找矛盾,推相关。 kr 8
(2) Ann 下列说法等价
A 是可逆矩阵 A 0
A 是非奇异矩阵 A 是满秩矩阵
r ( A) n
11
四、正交化与正交矩阵
1. 正交化、单位化
2. 正交矩阵 A

AT A E
A 的n个列(行)向量组为单位正交向量组
A 1 AT A 1
A 也是正交矩阵
T
A, B 是正交矩阵,则 AB 也是正交矩阵
若 Am n Bn l Om l,则 R ( A ) R ( B ) n .
1
例:设 A是n阶矩阵 A的伴随矩阵, n 2,
n , 若 r ( A ) n; 证明: ( A ) 1, 若 r ( A ) n 1; r 0, 若 r ( A ) n 1.
综上,r ( E AB ) r ( E AB ) n

矩阵的秩

矩阵的秩

这个数就是矩阵的秩.
但是由于这个数的唯一性
化为阶梯形方程. 尚未证明, 因此下面用另一种方法给出矩阵的秩的
定义.
二、 定义
定义 3 在 矩阵 A 中, 任取 k 行与 k 列
( k ≤ m, k ≤ n ), 位于这些行、列交叉处的 k2 个
元素,不改变它们在 A 中所处的位置次序而得到
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
由矩阵秩的定义可得: (1)若矩阵 A 中有一个 s 阶子式不为零,则
R(A) ≥ s;若 A 中所有 t 阶子式全为零,则R(A) < t.
(2)若 A 为 m n 矩阵,则 0 ≤ R(A) ≤ min{ m , n } . (3) R(AT) = R(A) .
(4)设 A 为 n 阶方阵,则当 | A | 0 时 R(A) = n , 当 | A | = 0 时 R(A) < n . 可见,可逆矩阵的秩等于 矩阵的阶数,不可逆矩阵的秩小于矩阵的阶数. 因此
ri rj ri rj
证明 先证明: 若先证明: 若 A 经一次初等行变换 A 经一次初等行变换变为
R(A) 设 R(A) 设 R(A) = r, 且 阶子式 Dr 阶子式 Dr 0 R(B). R(A) = R(B). = r, 且 A 的某个 rA 的某个 r 0.
ri k ri k
例 8 设 A 为 n 阶方阵,证明
R(A + E) + R(A – E) ≥ n .
例 9 证明:若 Amn Bnl = C,且 R(A) = n ,, 例 9 证明:若 Amn Bnl = C,且 R(A) = n
则 R(B) = R(C) .

§4.4 矩阵的秩这个还得好好看一下,尤其是那几个证明题好好看一下啊

§4.4  矩阵的秩这个还得好好看一下,尤其是那几个证明题好好看一下啊
4
显然: 显然:
非零行行数. 行阶梯形矩阵的秩为其
1 例 求 阵 = 2 1 矩 A −3
7 6的 、 秩 列 。 秩 行 与 秩 1
: 二 子 d 解 A的 阶 式 = r 故A =2 ;
1 7 2 6
≠ 0 A没 三 子 , , 有 阶 式
1 7 1 7 又 ≠ 0, , 线 无 , 加 性 关 添 分 2 6 2 6 得 两 列 量 性 关 A 列 = 。 量 A的 个 向 线 无 , 的 秩 2
T T T
从而rC ≤ rB。
22
推论1 设A是一个s × n矩阵,P,Q 分别是s阶和n阶可逆矩阵,则 rA = rPA = rAQ = rPAQ.
证明: = P (PA),由矩阵乘积的秩 A 的定理,有rA = rP−1 ( PA) ≤ rPA ≤ rA,所以, rA = rPA; 同理rA = rAQ = rPAQ。
3
2 例 0 求矩阵 B = 0 0 解
−1 3 0 0
0 1 0 0
0
QB是一个行阶梯形矩阵,其非零行有3行, ∴ B 的所有 4 阶子式全为零 .
2 −1 3 而 0 3 − 2 ≠ 0, 0 0 4

R ( B ) = 3.
23
−1
2 s 的矩阵, r 推论 设A是一个 × n的矩阵,秩为 , s P 则存在 阶可逆矩阵 和n阶的可逆矩阵 Er Q,使得 PAQ = , 0 0 . 0
24
A 例 设 , B分 为 × n, s × m矩 , 别 s 阵 则 rank( A, B) ≤ rankA+ rankB 。
19
1 2 0 2 1 2 0 2 行 证明:A = 1 3 −1 6 0 1 −1 4 → −4 −6 −2 0 0 2 −2 8 1 0 0 0 1 2 0 2 列 行 列 0 1 −1 4 0 1 −1 4 → → → 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 E2 0 。 0 1 0 0 = 0 0 = B 故A ≅ B.rB = 2,则rA = 2。 0 0 0 0 20

矩阵的秩与行列式的关系

矩阵的秩与行列式的关系
定理3.2若A是m n维矩阵,则R(A) min(m, n).
定理3.3若A是n阶方阵,则R( A) n的充分必要条件 是A为非奇异的。
定理3.4对任何矩阵A,有R( A) R( AT )
西安建大
三、 初等方阵
回忆:下面三种变换称为矩阵的初等行变换:
1 对调两行(对调i, j 两行,记作ri rj);
小结:
矩阵的秩 初等方阵
定理3.5方阵可逆的充要条件是它可以表示成有 限个初等方阵的乘积。
定理3.6 m n维矩阵A~B的充要条件是存在
m阶可逆方阵P和n阶可逆方阵Q,使PAQ=B
西安建大
第二讲 矩阵的秩的求法和 矩阵的标准形
一、等价矩阵具有相同的秩 二、矩阵秩的求法. 三、矩阵秩的性质 四、矩阵的秩与行列式的关系
0
00
0
(1)可划出一条阶梯线,
线的下方全为零;
1 1 2 1 4
(2)每个台阶只有一行,台阶 数即是非零行的行数,阶梯 线的竖线后面的第一个元素
0
0
0
2 0 0
1 0 0
1 5 0
0
3
0
为非零元,即非零行的第一
个非零元.
西安建大
行最简形矩阵:
在行阶梯形矩阵的基础上,还要求非零行的第一个非零元 为数1,且这些1所在的列的其他元素全都为零。
1 0 1 0 4
例如:
0
1
1
0
3
B
0 0 0 1 3
0
0
00
0
注:对于任何矩阵,总可以经过有限次初等行变换把它变 为 行阶梯形矩阵和行最简形矩阵。
西安建大
0 0 0 1 1 1
0
1

矩阵秩的一些著名结论

矩阵秩的一些著名结论

引言矩阵的秩是高等代数中一个应用及其广泛的理论,有关矩阵的秩的等式或不等式的证明,常常和向量组的秩,线性方程组的解等密切相关,推证有难度也有技巧。

熟练掌握关于矩阵秩的一些结论及其证明技巧,对有关理论的学习会有很大的裨益。

矩阵A 中的最大阶不为零的子式的阶数就称为矩阵A 的秩,记为r(A).一些平凡的理论及概念读者可参阅一些权威教材,这里只对一些经典的理论做一讨论.1. 证明: 设B A ,为两个同阶矩阵,则有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 i1=αα1+α22k i +…+αrir k ;βi=β11l i +β22l i +…+βsisl ;则αi+βi=k i 1α1+α22k i +…+αrirk +β11l i +β22l i +…+βsisl ;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 =Aβi,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,EA 22=,E A22-=)(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 若A A=2证明: )(A r +)(E A r -n =.证O A E A A A=-=-)(2,由结论2知 )(A r +)(E A r -n ≤.又因.)(A E A E +-= 知,).()()()()(A r E A r A r A E r E r +-=+-≤ 即 n ≤)(A r +)(E A r -. 综上所述,)(A r +)(E A r -n =. 5.矩阵=A )(a ij sn,)(b ij B nm=,证明:)(AB r ≥)(A r +)(B r -n .证 设)(A r =r1,)(B r =r2,)(AB r =r则存在可逆矩阵P ss,Qnn使PAQ =⎪⎪⎭⎫⎝⎛O O O E 1. 及 B Q 1-=()⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯-⨯B B m n m r r 1. 故)(AB r =⎪⎭⎫⎝⎛∙-B QPAQ r 1B Q PAQ 1-∙=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛O O O E 1()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯-⨯B B m n mr r 1=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯O r B m 1.则)(AB r =⎪⎭⎫⎝⎛∙-B QPAQ r 1=()B mr r ⨯1=r .因r ()⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯-⨯B B m n m r r 1=)(B r =r 2 则()B mn r ⨯-1中还有rr -2个线性无关行向量,故r r -2≤r n 1-则r rr ≤-+21,即)(AB r ≥)(A r +)(B r -n .6.设A*为A的伴随矩阵,则伴随矩阵A *的秩为:)(*A r =⎪⎩⎪⎨⎧-<-==1)(,01)(,1)(,n A r n A r n A r n证 若)(A r =n 时,即A可逆,因EA A A =∙*,则有A AA 1*-∙=,故)(*A r =n r A =-)(1.若1)(-=n A r 时,0=A , EA A A =∙*=O ,由结论2知)(*A r +)(A r n ≤,即 )(*A r ≤-n )(A r =1.也就是)(*A r =0,或 )(*A r =1. 假设)(*A r =0,则A 的所有1-n 阶子式为0, 这与)(A r =1-n 矛盾.故)(*A r =1.若当)(A r <1-n 时,则A 的所有1-n 阶子式全为0,则O A =*,即)(*A r =0.故上述结论 )(*A r =⎪⎩⎪⎨⎧-<-==1)(,01)(,1)(,n A r n A r n A r n 成立。

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。

矩阵的秩与矩阵的行列式

矩阵的秩与矩阵的行列式

矩阵的秩与矩阵的行列式矩阵是数学中的一个重要概念,广泛应用于线性代数、计算机科学等领域。

在矩阵的研究中,我们常常涉及到矩阵的秩和矩阵的行列式两个概念。

本文将探讨矩阵的秩与矩阵的行列式之间的关系以及它们在实际问题中的应用。

一、矩阵的秩的定义和性质矩阵的秩是描述矩阵中非零行的最大个数,也可以理解为矩阵的行向量或列向量中线性无关向量的个数。

定义:一个m×n的矩阵A的秩,记作rank(A),是指它的最大线性无关向量组所含向量的个数。

性质1:若矩阵A的行秩和列秩相等,则称其秩为r,且等于行秩或列秩。

性质2:任意一个m×n矩阵的秩不可能大于min(m, n)。

性质3:若矩阵A的秩为r,则矩阵A必定存在r阶非零子式,且所有r阶子式都非零。

二、矩阵的行列式的定义和性质矩阵的行列式是一个与矩阵相关的数值,它用于表示线性变换对$n$维空间的扩大或收缩的比例。

定义:对于一个n阶方阵A,A的行列式,记作det(A)或|A|,等于它的n阶子行列式的代数和。

性质1:对于一个n阶方阵A,若A可逆,则其行列式不为0,即det(A) ≠ 0。

性质2:若矩阵B由矩阵A的行(列)交换得到,则det(B) = -det(A)。

性质3:若矩阵B由矩阵A的一行(列)乘以常数k得到,则det(B) = k*det(A)。

三、矩阵的秩与矩阵的行列式的关系矩阵的秩与矩阵的行列式之间有着紧密的联系,下面我们来详细介绍。

定理1:对于一个n×n的矩阵A,A的秩与其行列式的关系为rank(A) = n,当且仅当det(A) ≠ 0时成立。

理解:当一个矩阵的秩等于其阶数时,意味着所有的行向量或列向量都是线性无关的,此时行列式不等于0。

反之亦然,当行列式等于0时,说明矩阵的行向量或列向量之间存在线性相关关系,从而秩小于n。

定理2:对于任意一个m×n的矩阵A,矩阵的主子式及其扩展子式(包括省略的行列)的非零子式所组成的最大阶数,即其秩rank(A)。

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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。

定义1.12 若m ×n 矩阵A 中至少存在一个r 阶子式不为0,而所有r+1阶子式(如果有的话)全为0,则称r 为矩阵A 的秩,记为Rank(A),或简记为R(A)。

此外,我们规定,零矩阵的秩为0
2:矩阵秩的相关结论证明及举例
2.1矩阵几个重要结论的证明:
结论1 对于任意矩阵A ,有()A r =()'A r 。

其中'A 是矩阵A 的转置矩阵. 证 因为A ='A ,则A 与'A 的不等于零的子式的最高阶数相等,即()A r =()
'A r . 结论2 对于任意矩阵A ,有()kA r =()A r ,其中k 是非零常数. 证 因为KA 与A 的不等于零的子式的最高阶数相等,则()kA r =()A r .
结论3 对于任意矩阵A ,()*A r ≤()A r ,其中*A 是矩阵A 的伴随矩阵. 证 当()A r =n ,即A 可逆时,由于*A =1-n A ,故*A 也是可逆的,即()*A r =n ,当 ()A r =n-1时,有A =0,于是*AA =A .I=0,从而()
≤*A r 1,又因为()A r =n-1,所以至少有一个代数余子式0≠ij A ,从而又由()1≥*A r ,于是()1=*A r ,当
()10-≤≤n A r 时,0=*A ,即此时()0=*A r .则()
()()()⎪⎩⎪⎨⎧-<-===*1,01
,1,n A r n A r n A r n A r 当当当 即()
()A r A r ≤*.
结论4 ()()()().m in B r A r AB r •≤
证 ()(),,A ,,s B r r A r B n l l m ==⨯⨯设因为()r A r =,所以存在可逆矩阵P,Q
使得PAQ=,000⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛r I 于是()()().00011⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛===-B I r B PAQQ r PAB r AB r r 其中(),'11ij b Q B ==-所以()()⎪⎪⎪⎪
⎪⎭
⎫ ⎝⎛''=⎥⎦⎤⎢⎣⎡'⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=o o o o
b b r b I r AB r n ij r ..............................000111 显然最右边一个矩阵的秩不超过它的非零行数r ,也不超过(),1s b r =所以()()()().,m in B r A r AB r ≤
结论 5 设A,B,C 分别为q p p n n m ⨯⨯⨯,,矩阵,则()()()()B r ABC r BC r AB r +≤+
证 因为,00⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-o B ABC BC B AB I o A I 所以 ()()()()B r ABC r o B ABC o r BC B o AB r BC o o AB r BC r AB r +=⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=+
结论6 设A ,B 均为n*m 阶矩阵,则r(A+B)≦r(A)+r(B).
证明: 设A=(a1,a2,…,an), B=(b1,b2,…bn)则
A+B=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)
于是 r(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)≦r(a1,a2,…,an)≦r(b1,b2,…bn)
故 r (A+B)≦r(A)+r(B).
结论7 设A ,B 均为n 阶方阵,则()()()E B r E A r -+-≤E -AB r
证明
故,E -B -A -AB 000E -A 2121⎥⎦⎤⎢⎣⎡-−−−→−⎥⎦⎤⎢⎣⎡---−−−→−⎥⎦⎤⎢⎣⎡-⨯+⨯+E
B E AB E B A AB E A E B E b b b A b r r r r ()()()B-E+rA-Er
-E≤AB r 例设A 是n 阶可逆矩阵,且n X C B A =⎥⎦⎤⎢
⎣⎡r 试用A ,B ,C 表示X 。

解⎥⎦
⎤⎢⎣⎡−−−−→−⎥⎦⎤⎢⎣⎡-−−−−→−⎥⎦⎤⎢⎣⎡--⨯--⨯-BX-CAo0A-1B A b b b CA b r r r r B CA X B A X C B 11211210A
则()()()
n B CA X n B CA X r A r X C B A =-+=-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--11r r 故 ()
B CA B CA X 11X ,0r --==-因而
结论8 r(A+B)≦r(A)+r(B)
证明:设A1,A2,A3…Ar 为A 的列向量的极大线性无关组,B1, B2, B3… Bs 为B 的列向量的极大线性无关组,则(A,B)的列向量均可由{A1, A2, A3 …Ar , B1, B2, B3…Bs}线性表示.
r(A ,B)≦r{A1, A2, A3 …Ar , B1, B2, B3…Bs},而A1, A2, A3 …Ar , B1, B2, B3…Bs 中线性无关的向量一定不超过r+s 个,所以r(A ,B)≦r(A)+r(B)
结论9 设A ,B 都是n 阶非零矩阵,且AB=0,则A 和B 的秩都
小于n
因为AB=0,所以r(A)+r(B)≦n ,因为A ≠0,B ≠0,所以r(A)≥1,r(B)≥1,所以1≦r(A)≦n , 1≦r(B)≦n
结论10 对于任意方阵A ,必存在正整数m ,使得r(A*(m+1))=r(A*m)
证明:由结论4知r(A)≥r(A*2)≥r(A*3)≥…r(A*k)≥…而(rA)是有限数,上面不等式不可能无限不等下去,则一定存在正整数m ,使得r(A*(m+1))=r(A*m)
结论11: 设D=⎥⎦
⎤⎢⎣⎡B C O A ,则r(D)≧r(A)+r(B). r ⎥⎦⎤⎢⎣⎡En O O AB =r ⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-En A B O , 得 r(AB)+n ≧r(A)+r(B),
即 r (AB)≧r(A)+r(B)-n.
三:结束语
本文列举了一些矩阵秩的相关重要结论、证明和举例。

在此过程中,加深了我们对矩阵的秩的认识,并对其有了一些较为清晰的理解,我们相信这对我们以后的学习会有很大的帮助。

同时我们也清楚,我们脚下的路还很漫长,不能满足于一些基本理论的研究,要深入挖掘,以探求更深层次的知识。

参考文献
[1] 李炯生,查建国,王新茂编写的线性代数。

中国科学技术大学出版社
[M]同济大学线性代数(第三版)(第四版)
[J] 百度百科,图书馆查找。

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