矩阵秩的基本不等式

矩阵秩的基本不等式

矩阵秩的基本不等式

定理1:设,m n A R ∈,,n s B R ∈,则{}()()()min (),()r A r B n r AB r A r B +-≤≤。 证明:由于0Bx =的解一定是0ABx =的解,因此0Bx =的基础解系为0ABx =的基础解系的一部分。于是,()()s r B s r AB -≤-,即()()r AB r B ≤。 ()()()()()()T T T T r AB r AB r B A r A r A ==≤=。

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我们假设1x ,2x ,……,()s r B x -,()1s r B x -+,……,()s r AB x -为0ABx =的基础解系。其中,0i Bx =,1()i s r B ≤≤-;0j Bx ≠,()1()s r B j s r AB -+≤≤-。 下面,我们来证明向量组{}()

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《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.

矩阵的秩与向量组的秩一致

矩阵的“秩”,是线性代数第一部分的核心概念。 “矩阵的秩与向量组的秩一致。矩阵的秩就是其行(或列)向量组的秩。”怎样证明?就当做习题练一练。 设矩阵A的秩为r ,则A必有一个r 阶子式不为0,而所有 r + 1阶子式全为 0 逻辑1——r 阶子式不为0,则 r个r 维向量线性无关。 分析这是格莱姆法则推论,带来的直接判别方法。 (画外音:r个未知量 r个方程的齐次线性方程组仅有0 解的充分必要条件是其系数行列式不为0) 逻辑思维链——这r 个r 维向量与A 的行(或列)向量组有何关系? 逻辑2——(“线性无关,延长无关。”定理)—— 已知一个n 维向量组线性无关,如果在相同的位置,给组内每个向量都增加一个分量,则所得的n + 1维向量组也线性无关。 分析不妨认为给线性无关的n 维向量组a1,a 2,…,a k 的每个向量都加上第n + 1个分量,形成一个n + 1 维向量组b1,b 2,…,b k

若有一组不全为零的数c1,c2,…,c k ,使得c1b1+ c2b 2+ ---+ c k b k = 0 ,如何证明“这组常数只能全为0”? 每个向量有n + 1 分量,向量“线性组合为0”实际上是n + 1个等式。前n 个等式即 c1 a1+ c2a2+ ---+ c k a k = 0 由已知线性无关即得,这组常数只能全为0,而最后那个(第n + 1个)等式自然成立。 逻辑3 ——将线性无关的 r个r 维向量,逐次延长为矩阵A 的r 个行向量(或列向量),它们线性无关。 (潜台词:简而言之,不为0的r阶子式所在的r个行向量(或列向量)线性无关。) 逻辑思维链(关键问题)——这r 个行向量是行向量组的最大无关组吗? 唯一信息——A的所有r + 1阶子式全为0 分析不妨设不为0 的r 阶子式就由这r 个行的左起前r 个分量排成。(画外音:画个示意图最好。)

矩阵秩的基本不等式

1 矩阵秩的基本不等式 定理1:设,m n A R ∈,,n s B R ∈,则{}()()()min (),()r A r B n r AB r A r B +-≤≤。 证明:由于0Bx =的解一定是0ABx =的解,因此0Bx =的基础解系为0ABx =的基础解系的一部分。于是,()()s r B s r AB -≤-,即()()r AB r B ≤。 ()()()()()()T T T T r AB r AB r B A r A r A ==≤=。 这样,我们就证明了()()r AB r A ≤,()()r AB r B ≤,故{}()min (),()r AB r A r B ≤。 我们假设1x ,2x ,……,()s r B x -,()1s r B x -+,……,()s r AB x -为0ABx =的基础解系。其中,0i Bx =,1()i s r B ≤≤-;0j Bx ≠,()1()s r B j s r AB -+≤≤-。 下面,我们来证明向量组{} ()()1 s r AB j j s r B Bx -=-+是线性无关的。事实上,假设数j k , ()1()s r B j s r AB -+≤≤-,使得 ()()1 ()s r AB j j j s r B k Bx -=-+∑ ,于是() ()1 0s r AB j j s r B B x -=-+=∑ 。 这样, () ()1 0s r AB j j s r B x -=-+=∑ 为0Bx =的解。于是,存在数j k ,1()j s r B ≤≤-,使得 ()() ()1 1 ()s r AB s r B j j j j s r B j x k x --=-+== -∑ ∑,即()1 0s r AB j j j k x -==∑ 。由于向量组{} ()1 s r AB j j x -=线性无关,因 此,0j k =,()1()s r B j s r AB -+≤≤-。于是,向量组{}() ()1 s r AB j j s r B Bx -=-+线性无关。 又由于()0j j A Bx ABx ==,()1()s r B j s r AB -+≤≤-,因此{}() ()1 s r AB j j s r B Bx -=-+为 0Ax =的基础解系的一部分。于是, []()()11()()()s r AB s r B r B r AB n r A ---++=-≤- 即()()()r AB r A r B n ≥+-。 推论1:若,m n A R ∈,,n s B R ∈满足0AB =,则()()r A r B n +≤。 证明:0()()()r AB r A r B n =≥+-,于是()()r A r B n +≤。

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) ≤ n 2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 E B A AB A E E E B ??????= ? ? ?-?????? 而 0S E B E ?? ?-?? 可逆,故 r(A)+r(B) ≥ 秩 0A E B ?? ? ?? =秩 0A AB E ?? ???=秩 0 0AB E ?? ??? =r(AB)+r(E) =r(AB)+n 从而r(AB) ≥ r(A) + r(B) - n 3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)

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,α 2 ,…, αn ), B =() ββ βn ,...,,2 1 则 A +B =( α1 +β1 ,α2 +β 2 ,…, αn +βn ) 不妨设A 列向量的极大线性无关组为 α1 ,α 2 ,…, α r . (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 +α 2 2 k i +…+ α r ir k ; βi =β1 1 l i +β 2 2 l i +…+ β s is l ; 则 αi +β i = k i 1 α1 +α 2 2 k i +…+αr ir k +β1 1 l i +β 2 2 l i +…+ β s is l ; 即A +B 的列向量可由 α1 ,α 2 ,…, α r , β 1 , β 2 ,… β s 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 ),...,,(2 1 ββ βn B =,由AB =O ,知B 的每一列都是O =AX 解, 即O =A β i ,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 ≤.

1求下列向量组的秩与一个极大线性无关组

习题4.3 1.求下列向量组的秩与一个极大线性无关组: (1) []12,1,3,1T α=-, []23,1,2,0T α=-, []31,3,4,2T α=-,[]44,3,1,1T α=-. (2) []11,1,1,1T α=, []21,1,1,1T α=--, []31,1,1,1T α=--,[]41,1,1,1T α=---. (3) []11,1,2,4T α=-, []20,3,1,2T α=,[]33,0,7,14T α=, []41,1,2,0T α=-,[]52,1,5,6T α=. 分析 向量组的秩等于该向量组构成的矩阵的秩, 所以求向量组的秩可以转化为求矩阵的秩. 先把向量构成矩阵通过矩阵的初等行变换成阶梯形, 通过阶梯形便可得到矩阵的秩, 它也就是该向量组的秩, 而阶梯形的阶梯头所在的列对应的向量便构成该向量组的一个极大线性无关组. 解 (1) []1 23 423141133113301123241000010210000αααα--???????? ---??? ?=??→????????--???? , 所以该向量组的秩为2, 且1α, 2α为它的一个极大线性无关组. (2) []1 23 41111111111110 1011111001111110001αααα--???? ????---??? ?=??→???? ---???? --???? , 所以该向量组的秩为4, 且1α,2α,3α,4α为它的一个极大线性无关组. (3) []1 234 51031 21 0312130110110121725000104214060 0000ααααα???? ????--? ???=??→???? ??? ? ???? , 所以该向量组的秩为3, 且1α,2α,4α为它的一个极大线性无关组. 2.计算下列向量组的秩,并判断该向量组是否线性相关. (1) []11,1,2,3,4T α=-,[]23,7,8,9,13T α=-,

实验矩阵的秩与向量组的极大无关组

项目五 矩阵运算与方程组求解 实验2 矩阵的秩与向量组的极大无关组 实验目的 学习利用Mathematica 求矩阵的秩,作矩阵的初等行变换; 求向量组的秩与极大无关组. 基本命令 1. 求矩阵M 的所有可能的k 阶子式组成的矩阵的命令:Minors[M,k]. 2. 把矩阵A 化作行最简形的命令:RowReduce[A]. 3. 把数表1,数表2, …,合并成一个数表的命令:Join[list1,list2,…]. 例如输入 Join[{{1,0,-1},{3,2,1}},{{1,5},{4,6}}] 则输出 {{1,0,-1},{3,2,1},{1,5},{4,6}} 实验举例 求矩阵的秩 例2.1 (教材 例2.1) 设,815073*********???? ? ??-------=M 求矩阵M 的秩. 输入 Clear[M]; M={{3,2,-1,-3,-2},{2,-1,3,1,-3},{7,0,5,-1,-8}}; Minors[M,2] 则输出 {{-7,11,9,-5,5,-1,-8,8,9,11},{-14,22,18,-10,10,-2, -16,16,18,22},{7,-11,-9,5,-5,1,8,-8,-9,-11}} 可见矩阵M 有不为0的二阶子式. 再输入 Minors[M,3] 则输出 {{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}} 可见矩阵M 的三阶子式都为0. 所以.2)(=M r

例2.2 已知矩阵???? ? ??----=1t 0713123123M 的秩等于2, 求常数t 的值. 左上角的二阶子式不等于0. 三阶子式应该都等于0. 输入 Clear[M]; M={{3,2,-1,-3},{2,-1,3,1},{7,0,t,-1}}; Minors[M,3] 输出为 {{35-7t,45-9t,-5+t}} 当5=t 时, 所有的三阶子式都等于0. 此时矩阵的秩等于2. 例2.3 (教材 例2.2) 求矩阵???????? ??-----322 4211631095114047116的行最简形及其秩. 输入 A={{6,1,1,7},{4,0,4,1},{1,2,-9,0},{-1,3,-16,-1},{2,-4,22,3}} MatrixForm[A] RowReduce[A]//MatrixForm 则输出矩阵A 的行最简形 ???????? ??-0000000010000510 01 01 根据矩阵的行最简形,便得矩阵的秩为3. 矩阵的初等行变换 命令RowfReduce[A]把矩阵A 化作行最简形. 用初等行变换可以求矩阵的秩与矩阵的逆. 例2.4 设,41311221222832A ???? ? ??--=求矩阵A 的秩. 输入

关于“矩阵的行列式不等式”的几点注记

关于“矩阵的行列式不等式”的几点注记 摘要本文给出了实矩阵的若干行列式不等式的证明,并在复数域上针对正定矩阵建立了行列式不等式。针对实矩阵,主要给出了五个命题阐述其行列式不等式,同时对有些命题作出了引申与进一步说明;针对复正定矩阵,给出了三个命题,在这三个命题的证明过程中用到了Schur定理和Holder不等式。 关键词实矩阵;复正定矩阵;行列式;不等式 Several Notes for “Inequalities on the Determinant of Matrix” Abstract In this paper, several determinantal inequalities on real matrix are proved. As applications, some inequalities on determinants of positively definite matrices are established in complex number field. For the real matrix, five propositions are given to explain its determinantal inequalities, and some time, extensions and further states are made for some propositions. For the complex positively definite matrix, three propositions are given, in the process of the proof of the three propositions, the Schur theorem and Holder inequality are used. Key words real matrix; complex positively definite matrix; determinant; inequality

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。 1

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

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 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,B 是数域上m s ?矩阵,于是 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) ≤ n 2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 E B A AB A E E E B ??????= ? ? ?-??????

关于矩阵秩的一个不等式

关于矩阵秩的一个不等式 Ξ 沈 华 (湖北大学数学系 武汉 430062) 对任意矩阵M ,用r (M )表示M 的秩。熟知,矩阵的秩是矩阵的一个重要不变量,对矩阵的加法和乘法,我们有下面两个基本的不等式。 (一)设A 、B 是两个m ×n 矩阵,则 r (A +B )≤r (A )+r (B ) (1) (二)设A 、B 分别是两个m ×n 、n ×l 矩阵,则 r (A )+r (B )-n ≤r (A B )≤m in{r (A ),r (B )}它通常被称为Sylvester 不等式。 对这两个不等式,有不同的证明和理解,见[1、2]。在本文里,我们要结合矩阵的满秩分解,用不等式(二)来研究不等式(一),从中给出r (A +B )≤r (A )+r (B )的一个推广形式。本文所需的矩阵知识是基本的,可在[1、2]里找到。 现在,对任意m ×n 矩阵M ,我们用C M 、R M 分别表示由M 的所有列向量、行向量所生成的向量空间。明显地,向量空间C M 、R M 的维数为di m C M =di m R M =r (M )。进一步地,对任意分块矩阵M =(M 1,M 2)和N = N 1N 2 ,根据定义容易验证向量空间C M =C M 1+C M 2,向量空间R N =R N 1+R N 2。 本文的目的是证明如下的 定理 设A 、B 是两个m ×n 矩阵,则 r (A )+r (B )-(d 1+d 2)≤r (A +B )≤r (A )+r (B )-m ax{d 1、d 2} (2)这里d 1=di m (C A ∩C B ),d 2=di m (R A ∩R B )。 (2)是比(1)精确的不等式。根据(2)式,我们立即得到下面的推论1 设A 、B 、d 1、d 2的意义如上述定理所述,则r (A +B )=r (A )+r (B )当且仅当d 1=d 2=0。 注意到r (-B )=r (B )及C -B =C B 、R -B =R B ,这样根据推论1,可以得到有趣的推论2 设A 、B 是两个m ×n 矩阵,则有r (A +B )=r (A )+r (B )当且仅当r (A -B )=r (A )+r (B )。 先证明一个预备性结果。 引理 设A 是个秩为r 的m ×n 矩阵,对A 的任意满秩分解A =H L ,均有C A =C H ,R A =R L ,这里H 为m ×r 列满矩阵,L 为r ×n 行满矩阵。 证明 设A =(Α1、Α2、…、Αn ),H =(Β1、Β2、…、Βr ),L =(l ij )r ×n ,从A =H L 得到Αi =l 1i Β1+l 2i Β2+…+l ri Βr (1≤i ≤n )。这样由Α1、Α2、…、Αn 生成的向量空间C A <由Β、Β2、…、Βr 生成的向量空间C H .注意到di m C A =r (A )=r (H )=di m C H ,我们立即得到C A =C H 。 又A 的转置矩阵A ′有满秩分解A ′=L ′H ′ ,于是C A ′=C L ′,也就是说,R A =R L 。61 高等数学研究STUD IES I N COLL EGE M A TH E M A T I CS V o l 16,N o 11 M ar .,2003 Ξ

求向量组的秩与极大无关组(修改整理)-向量组的极大无关组与秩

求向量组的秩与最大无关组 一、对于具体给出的向量组,求秩与最大无关组 1、求向量组的秩(即矩阵的秩)的方法:为阶梯形矩阵 【定理】矩阵的行秩等于其列秩,且等于矩阵的秩.(三秩相等) ①把向量组的向量作为矩阵的列(或行)向量组成矩阵A; ②对矩阵A进行初等行变换化为阶梯形矩阵B; ③阶梯形B中非零行的个数即为所求向量组的秩. 【例1】求下列向量组a1=(1, 2, 3, 4),a2 =( 2, 3, 4, 5),a3 =(3, 4, 5, 6)的秩. 解1:以a1,a2,a3为列向量作成矩阵A,用初等行变换将A化为阶梯形矩阵后可求. 因为阶梯形矩阵的列秩为2,所以向量组的秩为2. 解2:以a1,a2,a3为行向量作成矩阵A,用初等行变换将A化为 阶梯形矩阵后可求. 因为阶梯形矩阵的行秩为2,所以向量组的秩为2. 2、求向量组的最大线性无关组的方法 方法1 逐个选录法 给定一个非零向量组A:α1, α2,…, αn ①设α1≠ 0,则α1线性相关,保留α1 ②加入α2,若α2与α1线性相关,去掉α2;若α2与α1线性无关,保留α1,α2;

③依次进行下去,最后求出的向量组就是所求的最大无关组 【例2】求向量组:()()()1231,2,12,3,14,1,1,,,T T T ααα=-=-=-的最大无关组 解:因为a 1非零,故保留a 1 取a 2,因为a 1与a 2线性无关,故保留a 1,a 2 取a 3,易得a 3=2a 1+a 2,故a 1,a 2 ,a 3线性相关。 所以最大无关组为a 1,a 2 方法2 初等变换法 【定理】 矩阵A 经初等行变换化为B ,则B 的列向量组与A 对应的列向量组有相同的线性相关性. 证明从略,下面通过例子验证结论成立. 向量组:α1=(1,2,3)T , α2=(-1,2,0)T , α3=(1,6,6)T 由上可得,求向量组的最大线性无关组的方法: (1)列向量行变换 ①把向量组的向量作为矩阵的列向量组成矩阵A ; ②对矩阵A 进行初等行变换化为阶梯形矩阵B ; ③A 中的与B 的每阶梯首列对应的向量组,即为最大无关组. 【例3】求向量组 :α1=(2,1,3,-1)T , α2=(3,-1,2,0)T , α3=(1,3,4,-2)T , α4=(4,-3,1,1)T 的秩和一个最大无关组, 并把不属于最大无关组的向量用最大无关组线性表示。 解 以α1,α2,α3,α4为列构造矩阵A , 并实施初等行变换化为行阶梯形矩阵求其秩:

一些特殊矩阵的秩等式

一些特殊矩阵的秩等式 引言 矩阵的秩可以利用矩阵的非零子式的阶数定义,也可以利用矩阵的行向量组或列向量组的秩来定义,即: 定义1 设A 是数域F 上的m n ?矩阵,称矩阵A 不为零的最高阶数为矩阵A 的秩. 定义2设A 是数域F 上的m n ?矩阵,12,,,m βββ 是其行向量组,12,,,n ααα 是其列向量组,称向量组12,,,m βββ 的秩为A 的行秩,向量组12,,,n ααα 的秩为A 的列秩. 可以证明,对矩阵A ,行秩等于列秩.称矩阵A 的行秩(列秩)为矩阵A 的秩. 记作()rank A . 矩阵的秩是矩阵的一种重要特征,利用矩阵的秩特征,可以讨论矩阵的一些性质.很多特殊矩阵的特征都可以利用秩关系来刻画. 本文将在已有关于矩阵秩关系的基础上,在第一部分主要讨论诸如幂等矩阵、对合矩阵等特殊矩阵的秩等式关系,第二部分则主要讨论矩阵运算下的秩关系. A 是矩阵,T A 为A 的转置矩阵,I 为单位矩阵,A *为A 的伴随矩阵. n I 为n n ?的 单位矩阵,n V 为n 维线性空间.如果矩阵A ,B ∈n n C ?,满足2A =A ,2n B I =,则分别称A 、B 为幂等矩阵、对和矩阵. 1 幂等矩阵的秩恒等式 定理1.1[1] n 阶矩阵A 满足2A =A ,则()rank A +()rank I A -=n . 证明 (证法一) 设()rank A =r ,由2A =A 可得()A A I -=0, 则()A I -的每一个列向量都是以A 为系数的方阵的齐次线性方程组的解向量. (i)当r =n 时,由于齐次线性方程组只有零解,故此时A I -=0, 即此时 ()rank A =n ,()rank A I -=0,()rank A +()rank A I -=n , 结论成立. (ii)当r

矩阵秩的基本不等式

矩阵秩的基本不等式 定理1:设,m n A R ∈,,n s B R ∈,则{}()()()min (),()r A r B n r AB r A r B +-≤≤。 证明:由于0Bx =的解一定是0ABx =的解,因此0Bx =的基础解系为0ABx =的基础解系的一部分。于是,()()s r B s r AB -≤-,即()()r AB r B ≤。 ()()()()()()T T T T r AB r AB r B A r A r A ==≤=。 这样,我们就证明了()()r AB r A ≤,()()r AB r B ≤,故{}()min (),()r AB r A r B ≤。 我们假设1x ,2x ,……,()s r B x -,()1s r B x -+,……,()s r AB x -为0ABx =的基础解系。其中,0i Bx =,1()i s r B ≤≤-;0j Bx ≠,()1()s r B j s r AB -+≤≤-。 下面,我们来证明向量组{}() ()1s r AB j j s r B Bx -=-+是线性无关的。事实上,假设数j k , ()1()s r B j s r AB -+≤≤-,使得 () ()1 ()s r AB j j j s r B k Bx -=-+∑,于是()()10s r AB j j s r B B x -=-+=∑。 这样, ()()10s r AB j j s r B x -=-+=∑为0Bx =的解。于是,存在数j k ,1()j s r B ≤≤-,使得 () ()()11()s r AB s r B j j j j s r B j x k x --=-+==-∑∑,即()10s r AB j j j k x -==∑。由于向量组{}()1s r AB j j x -=线性无关,因 此,0j k =,()1()s r B j s r AB -+≤≤-。于是,向量组{}() ()1s r AB j j s r B Bx -=-+线性无关。 ; 又由于()0j j A Bx ABx ==,()1()s r B j s r AB -+≤≤-,因此{}()()1s r AB j j s r B Bx -=-+为 0Ax =的基础解系的一部分。于是, []()()11()()()s r AB s r B r B r AB n r A ---++=-≤- 即()()()r AB r A r B n ≥+-。 推论1:若,m n A R ∈,,n s B R ∈满足0AB =,则()()r A r B n +≤。 证明:0()()()r AB r A r B n =≥+-,于是()()r A r B n +≤。

矩阵的秩的性质与应用论文1

* * * * 学院 学生毕业论文 ( 2012 届) 题目(中文)矩阵的秩的性质与应用 (英文)The properties and applications of matrix rank 专业:数学与应用数学班级:姓名:学号: 指导教师: ****学院教务处制 ****学院教务处制 诚信声明 我声明,所呈交的毕业论文是本人在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.据我查证,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,我承诺,论文中的所有内容均真实、可信. 毕业论文作者签名:签名日期:年月日 摘要:本文探讨了矩阵的秩的不变性,矩阵秩的Sylvester与 Frobenius 不等式及其等式成立的条件及应用,矩阵秩与矩阵运算的关 系,与矩阵可逆的关系,与向量组的线性相关、与零特征值代数重数的关系等一些性质.从而得到矩阵的秩在线性代数方面,解析几何,概率论等中的应用. 关键词:矩阵秩;矩阵秩不变性;矩阵秩不等式;矩阵秩恒等式; 线性方程组;零特征值代数重数;齐次线性方程组 Abstract: This article discuss the invariant of matrix rank, Sylvester and Frobenius inequality and the condition of its equality, and the relationship of matrix operations and matrix rank, the relation ship of invertible matrix and matrix rank, and the vectors of linear correlation, and zero Eigen valu e algebra and heavy number relation and so on. Thus we can obtain the rank of matrix’s applicatio n in linear algebra, analytic geometry, probability theory and so on. Keyword: matrix rank; invariance of matrix rank; rank of matrix inequalities; rank of matrix equal ities; linear equations; zero Eigen value algebra and heavy number; homogeneous linear equations . 目录 1 矩阵秩的性质 (2) 1.1矩阵的秩的不变性.......................................................................................... 2 1.2 矩阵的秩的一些基本性质........................................................................... 7 1.3矩阵的秩与矩阵的运算.................................................................................. 7 1.4 关于矩阵的秩的一些不等式等式及其应用................................................. 8 1.5 矩阵的秩与可逆........................................................................................... 12

向量组的等价及向量组的秩

向量组的等价及向量组的秩 一 基本概念 1 设T 是由若干个n 维向量构成的集合,向量12,,,r T ααα∈ ,若有 (1)12,,,r ααα 线性无关; (2)T 中任一向量都可由12,,,r ααα 线性表示。 那么,则称12,,,r ααα 是T 的一个极大无关组。称r 为T 的秩数,若T 无极大无关组,即T 不含非零向量时,称T 的秩数为0。T 的秩数记为()R T 。 2设有n 维向量组Ⅰ:12,,,s ααα 与n 维向量组Ⅱ:12,,,t βββ 。如果Ⅰ中任一向量都可由Ⅱ中向量线性表示,反之Ⅱ中任一向量都可由Ⅰ中向量线性表示,那么则称向量组Ⅰ与Ⅱ等价。 3 矩阵A 的行向量组的秩数称为A 的行秩数;A 的列向量组的秩数称为A 的列秩数。A 的行秩数记为行秩A ;A 的列秩数记为列秩A 。 二 主要结论 1 简化行阶梯形矩阵的性质 (1)主列构成的向量组线性无关; (2)每一非主列均可由前面的主列线性表示;从而若有非主列,则其列向量组必线性相关。 (3)主列构成的向量组即为列向量组的一个极大无关组;从而列秩数等于主列的个数。 2 对矩阵A 进行行的初等变换不改变A 的列向量组的线性关系。 3 个数大于维数的向量组必线性相关;特别有,n +1个n 维向量必线性相关。 4 设向量组12,,,s ααα 中任一向量都可由向量12,,,t βββ 线性表示。那么,如果s t >,则向量组12,,,s ααα 必线性相关。 等价陈述即其逆否命题为:设向量组12,,,s ααα 中任一向量都可由向量12,,,t βββ 线性表示。那么,如果向量组12,,,s ααα 线性无关,则必有s t ≤。 推论1:向量组T 的极大无关组中所含向量个数被T 所唯一确定。即T 的任意两个极大无关组中所含向量个数相等。 推论2:设向量组(Ⅰ)中任一向量都可由(Ⅱ)中向量线性表示,则R (Ⅰ)≤ R (Ⅱ)。 推论3:等价的向量组的秩数相等。 5 对任意矩阵A 均有,行秩A =列秩A =R (A )。

向量组的秩和最大线性无关组

向量组的秩和最大线性无关组 引例:对于方程组 12312312 321221332x x x x x x x -+=-??+-=??-+=-? 容易发现其有效方程的个数为2个,因为第3个方程可由第1个方程减去第2个方程得到(或者第3个方程是第1个方程和第2个方程的线性组合); 由于本章的内容是用向量的关系来研究方程组解的情况,进而从方程组3个方程对应的3个向量来说“有用”(或者也可以说成等价有效)的最少的向量是2个。 因此,对于一个给定的向量组,其中“有用”(或者也可以说成等价有效)的最少的向量应该有多少个呢?在此我们提出最大线性无关组的概念: 最大线性无关组:在s ααα,,,21Λ中,存在ip i i ααα,,,21Λ满足: (1)ip i i ααα,,,21Λ线性无关; (2)在ip i i ααα,,,21Λ中再添加一个向量就线性相关。 则称ip i i ααα,,,21Λ是s ααα,,,21Λ的一个最大线性无关组, 注: Ⅰ、不难看出条件(2)等价的说法还有s ααα,,,21Λ中任一向量均可由ip i i ααα,,,21Λ线性表示;或者亦可以说成s ααα,,,21Λ中任意1p +个向量均线性相关; Ⅱ、从最大线性无关组的定义可以看出最大线性无关组与原先的向量组可以相互线性表示,进而最大线性无关组与原先的向量组是等价的(即

有效的最少的方程构成的方程组与原先的方程组是等价的); Ⅲ、从上面的方程组可以看出同解的有效方程组可以是第1、2两个方程构成,也可以是第2、3两个方程构成(因为第1个方程可以看成第2、3两个方程的和),因此从其对应的向量组来说,向量组的最大线性无关组是不唯一的; Ⅳ、可以发现,虽然同解的有效方程组的形式可以不一样,但是同解的有效方程组中所含的方程的个数是唯一的,即从其对应的向量组来说,最大线性无关组虽然不唯一,但是最大线性无关组中所含向量的个数唯一的。这是从数的角度反映了向量组的性质,在此给出向量组的秩的概念: 向量组的秩:称最大线性无关组中所含向量的个数为向量组的秩,如上面定义中ip i i ααα,,,21Λ是s ααα,,,21Λ的一个最大线性无关组,则称 s ααα,,,21Λ的秩为p ,记为12(,,,)s R p ααα=L 。 例:求向量组123(3,6,4,2,1),(2,4,3,1,0),(1,2,1,2,3),T T T ααα=-=--=-- 4(1,2,1,3,1)T α=-的秩及一个最大线性无关组,并将其余的向量用最大线性无关组表示。 分析:容易发现用定义的形式很难求秩和最大线性无关组,为此我们从方程组和矩阵之间的关系以及方程组和向量组之间的关系可以得到,向量组的秩及其最大线性无关组应该与其对应的矩阵的秩以及矩阵的最高阶非零子式之间有某种关系,为此我们给出: 定理:矩阵的秩等于其行向量组的秩,也等于其列向量组的秩. 略证:设A 的秩为r ,则在A 中存在r 阶子式0r D ≠,从而r D 所在的r 列线性无关,又A 中的所有的1r +阶子式10r D +=,因此A 中的任意1r +个列向量

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