线性代数学习笔记(十九)

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线性代数学习笔记(十九)

2024-07-09 12:01:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

本篇笔记首先介绍了矩阵行满秩、列满秩、满秩和降秩等概念,并讨论了矩阵秩与r阶子式值的关系;然后重点介绍了阶梯形矩阵和行简化阶梯形矩阵,该部分内容非常重要,后续章节和考试经常会用到;同时还讨论了阶梯形矩阵的用处和将矩阵化为阶梯形,并由此求矩阵的秩;最后介绍了矩阵秩的两个性质,矩阵的秩与其转置矩阵的秩相等,任意矩阵乘以可逆矩阵秩不变。

1 矩阵秩的表示

矩阵的秩是反映矩阵行之间结构复杂程度的一个词。 记作: r ( A ) = r r(A)=r r(A)=r。 如: r ( A ) = 5 r(A)=5 r(A)=5或 秩 ( A ) = 5 秩(A)=5 秩(A)=5, r r r为 r a n k rank rank的缩写。

规定:零矩阵的秩等零,即 r ( O ) = 0 r(O)=0 r(O)=0。

如果 A A A为 m × n m{\times}n m×n的矩阵,那么 0 ≤ r ( A ) ≤ m i n { m , n } 0{\le}r(A){\le}min\{m,n\} 0≤r(A)≤min{m,n}, 若 r ( A ) = m r(A)=m r(A)=m,代表取了所有的行,称为行满秩; 若 r ( A ) = n r(A)=n r(A)=n,意味着取了所有的列,称为列满秩; 若 r ( A ) = m i n { m , n } r(A)=min\{m,n\} r(A)=min{m,n},即矩阵为行满秩或列满秩,统称为满秩; 若 r ( A ) < m i n { m , n } r(A)



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