向量的线性相关性与矩阵的秩
线性代数疑难问题解答

线性代数疑难问题解答第一章 行列式1. 排列21)1( -n n 的逆序数是2)1(-n n ,那么如何来确定它的奇偶性?解答:我们可以看一下这个排列的奇偶性随着n 的变化情况,然后找出规律。
,1=n 2)1(-n n =0,偶排列; ,2=n 12)1(=-n n ,奇排列; ,3=n 32)1(=-n n ,奇排列; ,4=n 62)1(=-n n ,偶排列; ,5=n 102)1(=-n n ,偶排列; ,6=n 152)1(=-n n ,奇排列 可以看出,奇偶性的变化以4为周期,因此我们可以总结如下:当k n 4=或14+=k n 时, 2)1(-n n 是偶数,所以排列是偶排列,当24+=k n 或34+=k n 时, 2)1(-n n 是奇数,所以排列是奇排列.2.行列式定义最基本的有哪些?答:行列式定义最基本的有以下两种: 第一种方式:用递推的方式给出,即 当11)(⨯=a A 时,规定a =A ;当n n ij a ⨯=)(A 时,规定∑∑==+=-=nj ij ij ij ij nj ji A a M a 11)1(A其中ij M 为A 中去掉元素ij a 所在的行和列后得到的1-n 阶行列式,称为A 中元素ij a 的余子式,ij j i ij M A +-=)1(称为ij a 的代数余子式。
第二种方法:对n 阶行列式A 用所有!n 项的代数和给出,即∑-==n np p p t nnn n nna a a a a a a a a a a a A2121212222111211)1(其中n p p p ,,,21 为自然数n ,,2,1 的一个排列,t 为这个排列的逆序数 第一种方式的思想是递推,其实质也是“降阶” ,在实际计算行列式中有着重要的应用。
第二种方式的思想是对二阶、三阶行列式形式的推广,更利于理解行列式的性质。
3.行列式的主要问题是什么?答:行列式的主要问题就是计算行列式的值,其基本方法是运用行列式性质,化简所给行列式而计算之。
矩阵的秩计算

矩阵的秩计算矩阵的秩是线性代数中一个重要的概念,它可以用来描述矩阵的线性相关性和线性无关性。
在计算机科学、工程学和物理学等领域中,矩阵的秩也有着广泛的应用。
本文将从基本概念、计算方法和应用三个方面介绍矩阵的秩。
一、基本概念矩阵的秩指的是矩阵中线性无关的行或列的最大个数。
具体来说,对于一个m行n列的矩阵A,如果它的秩为r,那么就意味着存在r 个线性无关的行或列,且没有更多的线性无关行或列。
同时,矩阵的秩也等于它的列空间或行空间的维度。
二、计算方法对于一个矩阵A,可以通过进行初等行变换或初等列变换来求解其秩。
初等行变换包括交换两行、某行乘以一个非零常数、某行加上另一行的k倍。
初等列变换与之类似。
通过这些变换,可以将矩阵A转化为行简化阶梯形或列简化阶梯形,从而求得其秩。
可以通过矩阵的特征值来计算矩阵的秩。
具体来说,对于一个n阶矩阵A,如果它有n个非零的特征值,那么它的秩为n。
反之,如果它只有k个非零特征值,那么它的秩就是n-k。
三、应用1. 线性方程组的解:对于一个m行n列的矩阵A和n行1列的矩阵X,可以通过求解AX=0来得到线性方程组的解。
如果矩阵A的秩等于n,那么线性方程组有唯一解;如果矩阵A的秩小于n,那么线性方程组有无穷多解;如果矩阵A的秩小于m,那么线性方程组无解。
2. 矩阵的相似性:矩阵的秩还可以用于判断两个矩阵是否相似。
如果两个矩阵A和B相似,那么它们的秩相等。
3. 矩阵的逆:对于一个n阶矩阵A,如果它的秩等于n,那么它是可逆的,即存在一个n阶矩阵B,使得AB=BA=I,其中I是单位矩阵。
反之,如果矩阵A的秩小于n,那么它是不可逆的。
4. 图像处理:在图像处理中,可以使用矩阵的秩来判断图像的信息量。
如果一个图像的秩较高,那么它包含了更多的信息;反之,如果一个图像的秩较低,那么它的信息量较少。
总结起来,矩阵的秩是描述矩阵线性相关性和线性无关性的重要指标。
它可以通过初等行变换、初等列变换或特征值来计算。
线性代数第三章向量组的线性相关性与矩阵的秩

第三章向量组的线性相关性与矩阵的秩何建军§3 • 1 概念与性质3.1.1向量的概念和运算1、n维向量:n个数构成的一个有序数组(a i,a2,…,a n),称为一个n维向量,记为〉=佝,a2 ,…,a n ),并称为n维行向量,a i称为〉的第i个分量,〉的转置T T(a1,a2, a n)称为n维向量。
2、相等:若a =@182,…,a n),p =(D,b2,…,b n),当且仅当a i =b i(i =1,2,…,n)时,:,:。
3、加法:」-a b!,a2 b2^ ,a n b n4、数乘:k ka1,ka2,…,ka n ,(k 为常数)5、內积:匕0 】=aQ +a?b2 + …+a“b n3.1.2向量组的线性相关性1、线性组合:给定向量组A : 对于任何一组实数匕出,…,k m,向量k V1 k^ 2肚m称为向量组A的一个线性组合,匕*?,…,k m称为这个线性组合的组合系数2、线性表示:给定向量组A : 〉1「2,i「m和向量:,如果存在一组数n n « n'1, '2, ,‘ m ,使得■- = ‘1〉1 ‘2〉2 •…-'rn'm则向量-能有向量组A线性表示,向量-是向量组A的线性组合。
3、线性相关:给定向量组A : ‘1厂2,厂m,如果存在一组不全为零的数k1 , k2 , , k m,使得kr 1 k2〉2 k m〉m=o则称向量组A是线性相关的。
4、线性无关:向量组A :r,〉2,…,〉m,不线性相关,称向量组A线性无关,即不存在不全为零的数k1,k2, , k m使得1• k2「2•■ k m m=0成立,即只有当k1二Q二=k m=0时,才有k^ 1 k2「2 ' k^' m=0成立。
(如果存在一组数k-k2,,k m 使得k V 1 k^ ■k m「m=0,则必有k1= k2 = = k m=0,称向量组A 线性无关)注:含有零向量的向量组一定线性相关。
矩阵的秩与向量组线性相关性的判定

矩阵的秩与向量组线性相关性的判定作者:单彩虹李慧珍夏静来源:《文理导航·教育研究与实践》2016年第06期【摘要】向量组的线性相关性是线性代数中的最重要也是最基本的内容,本文通过两个例子来看一下矩阵的秩在向量组线性相关性判定中的应用。
【关键词】向量;矩阵;线性代数矩阵、向量组的线性相关性是线性代数中的最重要也是最基本的内容,它们关系密切,无法割裂开来。
矩阵是研究线性代数各类问题的载体,矩阵的秩也是判定向量组线性相关性常用的方法。
下面我们就通过两个例子来看一下矩阵的秩在判定向量组线性相关性时的应用。
向量组线性相关性判定定理向量组a1,a2,…am线性相关的充分必要条件是它所构成的矩阵A=(a1,a2,…am)的秩小于向量个数m;向量组线性无关的充分必要条件是R(A)=m。
例1设b1=a1,b2=a1+a2,…,br=a1+a2+…+ar且向量组a1,a2,…,ar线性无关,证明向量组b1,b2,…,br线性无关。
证先把向量组b1,b2,…,br由向量组a1,a2,…,ar线性表示的关系式写成矩阵形式:记为B=AK,因为detK=1,所以K是可逆矩阵,由矩阵秩的性质可知R(b1,b2,…,br)=(a1,a2,…,ar)又因为a1,a2,…,ar线性无关,由向量组线性相关性判定定理可知R(a1,a2,…,ar)=r,从而有R(b1,b2,…,br)=r,再次运用定理知向量组b1,b2,…,br线性无关。
例2 设b1=a1+a2,b2=a2+a3,b3=a3+a4,b4=a4+a1,证明向量组b1,b2,…,br线性相关。
证一根据题设可得b1-b2+b3-b4=(a1+a2)-(a2+a3)+(a3+a4)-(a4+a1)=0由定义,知向量组b1,b2,…,br线性相关。
证二两向量组表示的矩阵形式为:因为detK=0,所以R(K)由矩阵秩的性质知R(b1,b2,b3,b4)≤R(K)由判定定理,向量组b1,b2,…,br线性相关。
线性代数_ 向量组的线性相关性与矩阵的秩_

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定理1
若矩阵 A 中至少有一个 k 阶子式不为零,而 所有的 k+1 阶子式全为零,则 r ( A ) = k .
证: 由于 A 的所有 k + 1 阶子式全为零,则 A 的任 一 k + 2 阶子式按某行( 列 )展开后必为零,进而全 部高于 k + 1 阶的子式全为零。 又由于 A 中至少有一个 k 阶子式不为零, 故 A 的最高阶非零子式为 k 阶,因此 r ( A ) = k .
定义2
设 A 为 m n 矩阵,在 A 中任取 k 行 k 列 ( 1 ≤ k ≤ min{m, n}), 由交叉处的 k2 个元素 ( 不改变它们的相对 位置 ) 所构成的方阵称为A的一个k 阶子阵,其行列式 称为 A 的一个 k 阶子式。
取矩阵 A 的前 k 行前 k 列所构成的子阵称为矩阵 A 的 k 阶顺序主子阵,其行列式称为 A 的 k 阶顺序主子 式。
反之, 如果 k1bi1 krbir 0,
则
k1Pai1
kr Pair
两边左乘P1
0 k1ai1
krair
0.
因此结论成立。
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推论1
设矩阵A, B, P 满足 B = PA,其中P为 可逆阵。则 (1) r(A) = r(B); (2) A, B 的列向量组的极大无关组一 一对应,并 且其余向量由极大无关组线性表示相同
a j k1ai1 krair b j k1bi1 krbir .
推论2
矩阵 A 经初等行变换化为矩阵 B, 则 A, B具有定 理2及推论1的结论。
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例1
1 1 2 1
求矩阵 A 3 1
0
2
的秩.
1 3 4 4
线性代数 线性相关性与秩

将(r +1)阶行列式Dj按最后一列展开,有:
a1 j A1 + a2 j A2 +
α1 A1 + α 2 A2 +
+ arj Ar + ar +1, j Dr = 0
j = 1,2, ,n
按向量形式写,上式为:
+ α r Ar + α r +1 Dr = 0 ∵ Dr ≠ 0, ⇒ α1 , α 2 , , α r +1线性相关, 从而α1 , α 2 , , α m 线性相关。
若存在一组不全为零的数 k1 , km , 使向量组 α1 , k1α1 + kmα m ≠ 0, 则 α1 , α m线性无关
α m的线性组合
× √
向量组 α1 ,
α m (m ≥ 2) 线性无关 ⇔ 该向量组中任意t (1 ≤ t ≤ m)个线性无关
向量组 α1 ,
α m (m ≥ 2) 中任取两个向量线性无关 ⇒ 该向量组线性无关
称为向量组的秩,记为 r (α1 , α 2 , , α m ). r(0)=0 注:(1)线性无关的向量组的秩=向量的个数。 (2)向量组线性无关⇔秩=向量个数。
若α1 , α 2 , , α m 可由β1 , β 2 , , β s 线性表示,则 定理3: r (α1 , α 2 , , α m ) ≤ r ( β1 , β 2 , , βs )
注: 1.线性无关向量组的极大无关组就是其本身;
2.向量组与其极大无关组等价; 3.同一个向量组的极大无关组不惟一,但它们之间是 等价的.
例:求向量组的极大无关组. α1 = (1,2,−1), α 2 = ( 2,−3,1), α 3 ⎛1 2 ⎛ α1 ⎞ ⎛ 1 2 − 1⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ A = ⎜α 2 ⎟ = ⎜ 2 − 3 1 ⎟ → ⎜ 0 − 7 ⎜0 − 7 ⎜ α ⎟ ⎜ 4 1 − 1⎟ ⎝ ⎠ ⎝ 3⎠ ⎝
矩阵的向量空间矩阵的秩与线性相关性

矩阵的向量空间矩阵的秩与线性相关性矩阵是线性代数中的重要概念之一,它描述了向量与线性变换之间的关系。
在研究矩阵的性质时,向量空间的概念也十分重要。
本文将探讨矩阵的向量空间以及矩阵的秩与线性相关性之间的关系。
一、矩阵的向量空间矩阵可以看作是由一组向量组成的。
向量是指在向量空间中的一个点,它可以由一组有序的数值表示。
在研究向量的性质时,我们需要考虑向量的线性组合、线性相关和线性无关等概念。
对于一个由m×n个实数构成的矩阵A,我们可以将它看作是一个m 维n列的向量,进而构成一个向量空间。
向量空间的性质包括零向量、加法、标量乘法等运算。
通过这些运算,我们可以得到向量空间的维数和基。
二、矩阵的秩矩阵的秩是指矩阵所包含的线性无关的列或行的最大个数。
秩的计算方法包括初等行变换和初等列变换。
一个m×n矩阵的秩不会超过m和n中的较小值。
当矩阵的秩等于m或n时,该矩阵被称为满秩矩阵。
秩的概念在矩阵求解、线性方程组求解等问题中具有重要作用。
通过计算矩阵的秩,我们可以得到矩阵的列空间和行空间,进而得到矩阵的零空间和左零空间。
这些空间描述了矩阵的线性相关性和线性无关性。
三、矩阵的线性相关性矩阵的线性相关性指的是矩阵中的向量之间存在线性关系,即存在一组不全为零的实数,使得矩阵中的向量的线性组合等于零向量。
如果矩阵中的向量线性无关,则称矩阵是线性无关的。
线性相关性与矩阵的秩密切相关。
如果一个矩阵的秩小于其行数或列数,那么该矩阵线性相关。
反之,如果一个矩阵的秩等于其行数或列数,那么该矩阵线性无关。
矩阵的线性相关性对于解决线性方程组、求解特征值等问题非常关键。
通过判断矩阵的线性相关性,我们可以确定矩阵是否存在解,进而求解出相关的数值。
综上所述,矩阵的向量空间与矩阵的秩、线性相关性之间存在密切的关系。
研究矩阵的向量空间可以帮助我们理解矩阵的性质和运算规律。
而矩阵的秩和线性相关性则是研究矩阵在线性代数中的一些重要性质的关键概念。
一个向量组线性相关的判定方法

交流Experience ExchangeDI G I T C W 经验262DIGITCW2019.05定义:给定一个向量组I ,若存在m 个不全为零的数,使得成立,则称向量组线性相关。
否则,称向量组线性无关。
等价定义:若向量组I 中至少有一个向量能由其余的向量线性表出,则该向量组线性相关。
给出任意一个向量组,判断其线性相关性,有以下几种判定方法:(1)包含零向量的向量组必线性相关。
若,则有,所以向量组线性相关。
(2)只含有一个向量的向量组线性相关该向量是零向量。
“”若,有,所以α线性相关。
“”若线性相关,则存在,使得,得到。
(3)含有两个向量的向量组线性相关它们的对应分量成比例。
“”若线性相关,存在不全为零的数,使得成立。
假设,则有,故对应分量成比例。
“”若对应分量成比例,一定存在数,使得或者,则有线性相关。
例1:对应分量不成比例,所以向量组线性无关。
(4)单位向量组必线性无关。
由于,有,所以单位向量组线性无关。
(5)向量组的向量个数>向量维数,必线性相关。
任意一个向量都可以由单位向量线性表出,即有下,又因为单位向量组是线性无关的,由等价定义可得,该向量组必线性相关。
判断一个向量组是否线性相关等价于判断一个齐次线性方程组是否有非零解,令向量组中向量的维数等于方程的个数,向量的个数等于方程中未知量的个数,即可构成一个齐次线性方程组。
例2:讨论的线性相关性。
解:由向量方程,可以得到齐次线性方程组由于齐次线性方程组系数矩阵A 的秩,故该齐次线性方程组有非零解,即不全为零,所以向量组线性相关。
(6)向量组的向量个数 向量维数时,判断对应的齐次线性方程组是否有非零解,只需要根据其系数行列式和系数矩阵来判定即可,故有以下两种判定方法:方法一:以各向量为列向量组成行列式D ,方法二:以各向量为列向量组成矩阵A ,进行初等行变换,化为行阶梯形矩阵,例3:讨论向量组,,的线性相关性。
解:由向量方程,可以得到齐次线性方程组所以向量组线性相关。
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第三章 向量的线性相关性与矩阵的秩3.1 设()()()T T T 110,011,111321−=−==ααα。
(1) 计算 32121322;2ααααα+−+−。
(2) 求满足方程的向量ξ: ξαξααξ23)(3)(321+=+−− 。
(3) 计算.T T T T T T a a a a a a 1321322121;;;αααα3.2 设n 阶矩阵 ()⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛==T n T Tn A αααααM L 2121,n αα,,1L 和T n T ααL L ,,1分别称作矩阵A 的列向量组和行向量组,见(2.13)和(2.14)。
利用 A A I I A ==,证明: ,n i A A T i T i i i ,,1,;L ===αεαε其中i ε是单位向量组。
3.3 把向量β表示成向量组 i α的线性组合。
(1) ()()()()T T T T 110,101,011,011321===−=αααβ;(2)()()(),1111,1111,112121T T T −−===ααβ()()T T 1111,111143−−=−−=αα;(3)()()(),1312,1011,100021T T T ===ααβ()()T T 1110,001143−−==αα。
3.4 判别下列向量组是否线性相关。
(1) ;()(T T 642,32121−−−==αα)(2) ()()()T T T 621,520,111321===ααα;(3) ()(),0130,421121T T =−=αα()T 47033=α; (4)()(),3122,625421T T −=−=αα()()T T 6514,933643−=−=αα。
3.5 求数,使得 l k ,(1) ()()()T T T k 910,203,154321===ααα线性相关;(2) ()(),0123,111221T T −==αα()T k 0213−=α 线性无关; (3)()()()T T T l k 10,00,321321===ααα线性无关。
3.6 设θ=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−+⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛+⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛411210312321k k k , 证明 0321===k k k 。
3.7 下列命题是否正确?若正确,证明之;若不正确,举反例。
(1) 向量组)2(,,,21≥m m αααL 线性无关的充分必要条件是任意两个向量线性无关。
(2) 向量组)2(,,,21≥m m αααL 线性相关的充分必要条件是有某1−m 个向量线性相关。
(3) 若向量组)2(,,,21≥m m αααL 线性相关,则1α可由m αα,,2L 线性表示。
(4) 若有不全为零的数,使得m k k k ,,,21L θββαα=+++++m m m m k k k k L L 1111,则m αα,,1L 线性相关,m ββ,,1L 也线性相关。
(5) 若向量组21,αα线性相关,21,ββ线性相关,则2211,βαβα++线性相关。
(6) 若向量组321,,ααα线性无关,则 321211,,αααααα−−−线性无关。
3.8 证明维向量组n ()()()T n T T 111,,011,00121L L L L ===ηηη 线性无关。
3.9 证明:对任意向量321,,ααα,向量组3133221,,αααααα+++ 线性相关。
3.10 设向量组4321,,,αααα线性相关,但其中任何三个向量都线性无关。
证明必存在一组全不为零的数 ,使得4321,,,k k k k θαααα=+++44332211k k k k ,3.11 设⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛+=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛+=⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛+=23211,111,111,111k k k k k βααα,试问取何值时, k β可由321,,ααα线性表示。
3.12 设向量组m ααα,,,21L 线性无关,且21,ββ均可由m ααα,,,21L 线性表示。
证明m ααα,,,21L 21ββ+k 线性无关,其中 是任意常数。
k 3.13 设向量组321,,ααα线性相关,432,,ααα线性无关。
问 (1) 1α能否由32,αα线性表示?证明你的结论。
(2)4α能否由321,,ααα线性表示?证明你的结论。
3.14 求下列向量组的秩及其一个极大线性无关组。
(1) ()()()T T T 300,020,011321===ααα; (2) ()(),2130,421121T T =−=αα()()T T 6512,1470343==αα。
3.15 证明一个向量组的任何一个线性无关组都可以扩充成一个极大线性无关组。
3.16 设向量组()(),2130,421121T T =−=αα ()()T T 0211,1470343−==αα。
(1) 证明21,αα线性无关;(2) 把21,αα扩充成一个极大线性无关组。
3.17 已知向量组 m A ααα,,,:21L 的秩为 r , 证明向量组A 中任意r 个线性无关的向量组都构成了一个极大线性无关组。
3.18 设m ααα,,,21L 是一组维向量,已知单位向量组n m εεε,,,21L 可由其线性表示。
证明m ααα,,,21L 线性无关。
3.19 设m ααα,,,21L 是一组维向量。
证明n m ααα,,,21L 线性无关的充分必要条件是任一维向量都可被其线性表示。
n 3.20 已知向量组A 与向量组B 有相同的秩,且向量组A 可由向量组B 线性表示。
证明向量组A 与B 等价。
3.21 设向量组s ααα,,,21L ;t βββ,,,21L 和t s ββαα,,,,,11L L 的秩分别为321,,r r r 。
证明 21321),(max r r r r r +≤≤3.22 求下列矩阵的秩:(1) ; (2);⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−−101012111⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎝⎛−102517245341302 (3); ⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛−−−10030116030242201211(4) ,()n m b b b a a a C ,,,2121L M ⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=其中不全为零,),,2,1(m i a i L =),,2,1(n j b j L =不全为零。
3.23 设为实系数矩阵,已知n n ij a A ×=)(),,,2,1(,0n i a ii L =>),,,2,1,(,0j i n j i a ij ≠=<L ,且,求A 的秩。
),,2,1(,01n i a nj ij L ==∑=3.24 求),,,,(54321ααααα的秩,其中:(1),)0,2,2,1(,)14,7,0,3(,)2,1,3,0(,)4,2,1,1(4321TTTT−=α=α=α−=αT )10,5,1,2(5=α;(2) ,)0,1,0,0,1(,)0,1,1,1,0(,)1,0,1,0,1(321TT T −−=α−=α=α .TT)1,1,1,0,1(,)1,0,0,1,0(54=α−−=α3.25 (1)设矩阵,且⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=k k k k A 1111111111113)(=A r ,求常数k 的值; (2)设n 阶矩阵,且⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎜⎜⎜⎜⎝⎛=1111L L L L L L L L L a a a a a a a a a a a a A 1)(−=n A r ,求常数a 的值。
3.26 试用矩阵的初等变换的方法判断下列向量组的线性相关性: (1);TTT)2,0,1(,)5,2,0(,)3,2,1(321−=α−=α−=α (2); TTT)1,3,4,2(,)0,2,3,0(,)1,1,1,2(321−−=α−=α−−=α (3). TTT)1,0,1,3,1(,)1,1,0,2,1(,)0,1,1,4,2(321=α−=α=α3.27 设向量组,)2,1,2,3(,)1,5,3,1(,)3,1,1,1(321TTTp +−=α−−=α=α,),10,6,2(4T p −−=α(1)p 为何值时,该向量组线性无关?并在此时将向量用T)10,6,1,4(=α4321,,,αααα线性表示;(2)p 为何值时,该向量组线性相关?并在此时求出它的秩和一个极大线性无关组。
3.28 设n 阶矩阵A 的伴随矩阵为,证明.*A ⎪⎩⎪⎨⎧−<−===1)(01)(1)(*)(n A r n A r n A r n A r 3.29 证明矩阵添加一列(或一行),则其秩或不变;或增加1。
3.30 设A 是n 阶矩阵,证明:(1) 如果A A =2,则n I A r A r =−+)()(; (2) 如果I A =2,则n I A r I A r =−++)()(.3.31 设A 为秩是r 的矩阵,证明:n m ×r m −行全为0; (1)存在m 阶可逆矩阵P ,使P A 的后(2)存在n 阶可逆矩阵Q ,使A Q 的后r n −行全为0。
3.32 证明 .)()(B r A r B O O A r +=⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛3.33 设证明.,)(n m ij a A ×=,)(n k ij b B ×=)()()}(),(max{B r A r B A r B r A r +≤⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛≤3.34 设证明,)(n s ij a A ×=,)(m n ij b B ×=n B r A r AB r −+≥)()()(.。