关于线性代数矩阵的秩的问题,矩阵的秩.

请问矩阵的秩和伴随矩阵的秩之间有什么关系?【线性代数吧】_百度贴吧
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请问矩阵的秩和伴随矩阵的秩之间有什么关系?收藏
r(A*)=nr(A)=n-1
r(A*)=1r(A)&n-1
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线性代数 矩阵秩的性质(补充)
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文档介绍:
第二讲矩阵的秩
我们已经知道?给定一个m?n矩阵A?它的标准形
由数r完全确定?这个数也就是A的行阶梯形中非零行的行数?这个数便是矩阵A的秩?
1 1 ?2 1 4
2 ?1 ?1 1 2
2 ?3 1 ?1 2
3 6 ?9 7 9
k阶子式 在m?n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的k阶行列式?称为矩阵A的k阶子式?
D?是A的一个二阶子式?
1 1 ?2 1 4
2 ?1 ?1 1 2
2 ?3 1 ?1 2
3 6 ?9 7 9
矩阵的秩 设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D?且所有r?1阶子式(如果存在的话)全等于0?那么D称为矩阵A的最高阶非零子式?数r称为矩阵A的秩?记作R(A)?并规定零矩阵的秩等于0?
矩阵A的秩R(A)就是A中不等于0的子式的最高阶数?
(1)若矩阵A中有某个s阶子式不为0?则R(A)?s?若A中所有t阶子式全为0?则R(A)?t? (2)若A为m?n矩阵?则0?R(A)?min{m? n}? (3)R(AT)?R(A)?
几个简单结论
矩阵的秩 设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D?且所有r?1阶子式(如果存在的话)全等于0?那么D称为矩阵A的最高阶非零子式?数r称为矩阵A的秩?记作R(A)?并规定零矩阵的秩等于0?
(1)若矩阵A中有某个s阶子式不为0?则R(A)?s?若A中所有t阶子式全为0?则R(A)?t? (2)若A为m?n矩阵?则0?R(A)?min{m? n}? (3)R(AT)?R(A)?
几个简单结论
(4)对于n阶矩阵A?当|A|?0时? R(A)?n?当|A|?0时? R(A)?n? 可逆矩阵又称为满秩矩阵?不可逆矩阵(奇异矩阵)又称为降秩矩阵?
例1 求矩阵A和B的秩?其中
在A中?容易看出一个2阶子式
A的3阶子式只有一个|A|?经计算可知|A|?0?因此R(A)?2?
以三个非零行的首非零元为对角元的3阶子式
是一个上三角行列式?它显然不等于0?因此R(B)?3?
B是一个有3个非零行的行阶梯形矩阵?其所有4阶子式全为零?
对于行阶梯形矩阵?它的秩就等于非零行的行数?
若A~B?则R(A)?R(B)?
根据这一定理?为求矩阵的秩?只要把矩阵用初等行变换变成行阶梯形矩阵?行阶梯形矩阵中非零行的行数即是该矩阵的秩?
例2 求矩阵A的秩?并求A的一个最高阶非零子式?其中
所以R(A)?3?
为求A的最高阶非零子式?考虑由A的 1、2、4 列构成的矩阵
因为A0的子式
所以这个子式是A的最高阶非零子式?
以B为增广矩阵的线性方程组Ax?b是无解的?这是因为行阶梯形矩阵的第3行表示矛盾方程0?1?
例3 求矩阵A及B?(A? b)的秩?其中
对B作初等行变换变为行阶梯形矩阵?设B的行阶梯形矩阵为B0?(A0? b0)?则A0就是A的行阶梯形矩阵?故从B0?(A0? b0)中可同时看出R(A)及R(B)?
所以R(A)?2? R(B)?3?
例4 设?已知R(A)?2?求?与?的值?
因R(A)?2?故
(6)R(A?B)?R(A)?R(B)?
(5)max{R(A)? R(B)}?R(A? B)?R(A)?R(B)?特别地?当B?b为列向量时?有R(A)?R(A? b)?R(A)?1?
(4)若P、Q可逆?则R(PAQ)?R(A)?
这是因为(A?B? B)~(A? B)?于是
R(A?B? B)?R(A? B)
?R(A)?R(B)?
矩阵秩的性质
(1)0?R(Am?n)?min{m? n}? (2)R(AT)?R(A)? (3)若A~B?则R(A)?R(B)?
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下载次数:python&线性代数:求矩阵的秩
矩阵的秩,课本上是这么定义的:
定义2.1 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,不改变它们在矩阵中所处的位置次序而得的k阶行列式,称为矩阵A的k阶子式。
定义2.1 设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵A的最高阶非零子式,数r称为矩阵A的秩,记作
不明白的继续看书,明白的继续看下面的代码。我们用到了numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩。
先引入numpy模块
创建一个单位矩阵i
计算单位矩阵i的秩
改变一下i右下角元素的值,设置为0
重新计算矩阵的秩,得到3
以下是我们用到的所有代码:
&&& import
i=numpy.eye(4)
array([[ 1.,
& & &[ 0.,
& & &[ 0.,
& & &[ 0.,
numpy.matrix_rank(i)
Traceback (most
recent call last):
File "", line 1, in
& numpy.matrix_rank(i)
AttributeError:
'module' object has no attribute 'matrix_rank'
numpy.linalg.matrix_rank(i)
i[-1,-1]=0
array([[ 1.,
& & &[ 0.,
& & &[ 0.,
& & &[ 0.,
numpy.linalg.matrix_rank(i)
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以上网友发言只代表其个人观点,不代表新浪网的观点或立场。2017考研线性代数重难点讲解:矩阵的秩
来源:新东方网整理
  行列式与矩阵的变化、运算、求解;矩阵的正交;二次型的求解,正定二次型;方程组有解的条件;向量组的线性相关与线性无关等是线性代数的重难点,大家都掌握了吗?冲刺时间有限,新东方网考研频道提醒考生要把重点吃透,下面讲解矩阵的秩。
2017考研线性代数重难点讲解:矩阵的秩
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