最新考研数学矩阵8大秩及其证明

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矩阵秩的8大性质、重要定理以及关系

矩阵秩的8大性质、重要定理以及关系

矩阵秩的8大性质:②R(A T)-1?(A);③若A〜叭则R(A) = R(B);④若八Q可逆,则R(PAQ) = R(A). 下面再介绍几个常用的矩阵秩的性质:⑤nwc{R(A),R(E)IWR(A』)WR(A) + 特别地,当B = b为非零列向量时,有R(AX/?(A,fr)<J?(A) + L⑦R(AB)<min|K(A)t Z?(B)L(见下节定理7)⑧若釘4产O,则R(A) + R(B)£”.(见下章例13)设AB = O f若A为列满秩矩阵,则B-0.线性方程组的解:定理3 H元线性方程组A x=&(i)无解的充分必要条件是K(A)CR(A』);(ii)有惟一解的充分必要条件是R(A) = R(A,b)=n;(iii)有无限多解的充分必要条件是R(A) = R(A』)Cr?・定理4 n元齐次线性方程组Ax=OW零解的充分必要条件是R(A)Cm £35翹方聽AE鬧械酬髓件默⑷=R(A"定理6矩阵方程AX=B有繃充分必要条件是R(A) = R(A,B)・定理7 «AB = C,则R(C)Wmin|R(A),R(B)h向量组的线性相关性:定鰹1向跖能由向量组严心线憐示的充分必要桑件是3£阵A 珂的曲严心)的秩等于矩阵B =(爲卫2广』册』)的税.定理2向虽组B ;bJ“7 能由向蚩组A0叫…心 线性表示的充分必要条件是矩阵A = («i 严心)的秩等于矩阵(A,B)=(釦,…上捕,27啲秩,即 R(A} = R(A,B)・推论向輦组A :叭与向H 组B ;枷』ejE 等价的充分必要 条件是J?(A) = R(B)-J?(A,B)t其中A 和月是向僮组A 和B 所构成的矩阵”定理3设向悽组B :D ]』2「讪能由向證组A"1厲厂心线性表示. JMR(h 』w 讪KR 仏曲厂叫)阵A = g 曲严心)的秩小于向懂个数奶向咼组线性无关曲充分必要条件 是R ⑷二皿血“也线性相关成盲之,若向储组BA 也线性无关.(2) 7«个"维向虽组成的向量组,当维数«小于向虽个数加时一定銭牲相 关•特别地d+1个”维向量一定线性相关,(3) 设向量组人:叭』2,线性无关,而向量组线性 相关侧向虽b 必定理4,%线性相关的充分必要条件是它所构成的矩 定理5 (1)若向员组A :餌严心线性相关』IJ 向量组g 宀dJM *能由向鈕组A钱性表示,且表示式是惟一的.对比:矩阵A =(叭』加小,%)的秧等于矩阵B = 的税, 定理5线性方程组曲M 有解的充分必要憑件是R⑷= R(A ;b)?l定理2向虽组时血严血能由向量组A :釘』线性表示的 充分必要条件是矩阵4二(尙,伽「・,心)的秩等于矩阵= 儿7)的秩,即R(A) = R(A 』}.条件是定理1JSA 仙疋“5—线性表示的充分必要条件是推论 向量组A :%与向 组…出等价的充分必要R(A) = R(B) = R(A t B),其中A 和B 是向世组A 和B 所构成的矩阵・定理6矩阵方程AX=B 有解的充分必要条件是R(A) = R(A t B).组…心线性表示, 则ROM?严由)WR(a赳严叫)・nI AB = cl^ R(C)^min{R{A)~R(B) \ .定理4向卿小如严心黠相关的充分必要条件是它所构成的矩阵A = 「心)的秩小于向齢数用洞鞠黠无关的充分必璃件是R(A)n||能4 "元制ait方翻X0有鶴繃充分必要条瞬丽石~|觀5如騎次難方翻(13)的餓行贱D判侧粽黠方物(13)蹣粹龜定翡如果撅黠方翩(13)辭霸』陀的貓的式必腮.I。

矩阵秩重要知识点总结_考研必看复习课程

矩阵秩重要知识点总结_考研必看复习课程

] ]
b1
3 1
4 6
2
1
5
3
1 1
4 1 1 1
b3
a3
[b1 , a3 [b1 , b1
] ]
b1
[b2 [b2
, ,
a3 b2
] ]
b2
1
0
1 3
2 1
5
3
1 1
2
0
1
第二步单位化,令
精品文档
精品文档
1 e1 || b1 || b1
精品文档 一. 矩阵等价
行等价:矩阵 A 经若干次初等行变换变为矩阵 B 列等价:矩阵 A 经若干次初等列变换变为矩阵 B 矩阵等价:矩阵 A 经若干次初等行变换可以变为矩阵 B,矩阵 B 经若干次初等行变换可 以变成矩阵 A,则成矩阵 A 和 B 等价 矩阵等价的充要条件 1. 存在可逆矩阵 P 和 Q,PAQ=B 2. R(A)=R(B) 二. 向量的线性表示
Case1:向量 b 能由向量组 A 线性表示:
充要条件:
1.线性方程组 A x =b 有解
2.R(A)=R(A,b) Case2:向量组 B 能由向量组 A 线性表示 充要条件:
R(A)=R(A,B) 推论 ∵R(A)=R(A,B),R(B) ≤R(A,B) ∴R(B) ≤R(A) Case3:向量组 A 能由向量组 B 线性表示 充要条件:
R(B)=R(B,A) 推论 ∵R(B)=R(A,B),R(A) ≤R(A,B) ∴R(A) ≤R(B) Case4:向量组 A 和 B 能相互表示,即向量组 A 和向量组 B 等价 充要条件:
R(A)=R(B)=R(A,B)=R(B,A) Case5:n 维单位坐标向量组 能由矩阵 A 的列向量组线性表示 充要条件是:

考研基础复习(线代)矩阵

考研基础复习(线代)矩阵

进行分块矩阵的乘法运算时,注意: 进行分块矩阵的乘法运算时,注意: 左分块矩阵的列的分法 列的分法必须和右分块矩阵 左分块矩阵的 列的分法 必须和右分块矩阵 行的分法一致 一致. 的行的分法一致
一、矩阵的基本内容
——5、分块矩阵及其求逆 、
A1 O O A2 A= L L O O L O L O L L , O As
O O L As
可逆的充要条件是: A1 , A2 , L , As 都可逆,且: 都可逆, 可逆的充要条件是:
O
A2 1 L
A 1
O
O L O L L ; 1 O As L
一、矩阵的基本内容
——5、分块矩阵及其求逆 、
特别: 为可逆矩阵, 特别:若 A 、 B 为可逆矩阵,则:
对于分块对角阵: 对于分块对角阵:
阶方阵, 其中 Ai 为 ni 阶方阵,有: | A |=| A1 | | A2 | | As | .
一、矩阵的基本内容 ——5、分块矩阵及其求逆 、
A1 O O A2 A= L L O O
A11 O = L O
分块对角阵
L L L O
A O O B
1
A 1 = O
1
O 1 ; B
O A B O
1
O 1 = A
B 1 O ;
A C O B
A 1 = O
A 1 CB 1 1 ; B
一、矩阵的基本内容
——5、分块矩阵及其求逆 、
A O C B
1
A 1 = B 1 CA 1
( A M E ) ~ ( E M A 1 ) (行变换) ; 行变换)
A E ~ 1 E A
; (列变换) 列变换)

2021考研数学线性代数公式详解-矩阵

2021考研数学线性代数公式详解-矩阵

B

l l I
...
l l -
BS
R叮 E
···
』 E 』
E
BE SE

B A 「
I

A
+-
B
I
--
l l
···
B A -
±

i
B R A A S r l ,, +····E寸- V S F -BEll--l
(2) 数与分块矩阵的乘法
II A11 A=I :
IIAsl
… AIr II
Il λ’"A ·-11
k个
矩阵的事满足下列运算规律
AkAt=Ak+t ,(Ak)1=A*1
5. 矩阵的转盟
(1 )定义 6

A
、EF= ,,.飞 G HYH m x n
r
t
t
-t t
t
nm向 . ..
12 a22 …
t t
am
am2 …

α 1 「
B I
n 叫
1

2
-A Ta
,.‘、 a Hf- 、‘,, n x m
=t t t
(2)运算规律
1)结合律 λ(µ}A=(λµ. )A
2)分配律(λ +µ)A = λA+µA ,λ(A+B)=λA+λB
3.矩阵与矩阵的乘法 (1)定义
设 A=(马)时’B=(bij txn 则矩阵 A. B的乘积为AB=C=(cij)mxn , 其
中cij=ail bli+ai2b2i + … +%鸟 (i=I,2,··,m;j=1,2,···,n)
A n E’
1 I

矩阵的秩和解的存在定理

矩阵的秩和解的存在定理

R( A) R( A, b) n R( A) R( A, b) n
方程组有无穷多组解
2018年10月22日12时18分
例6 讨论当t 为何值时,
( 1 t) x1 x2 x3 0, (1)有唯一解; x1 (1 t) x2 x3 3, (2)无解; x x (1 t) x t (3)有无穷多解,求通解. 2 3 1 解一:
2018年10月22日12时18分
设 A 经初等列变换变为B,
则 AT 经初等行变换变为BT , R( AT ) R( BT ), 且 R( A) R( AT ), R( B) R( BT ),
R( A) R( B ).
综上, 若 A 经有限次初等变换变为B( 即 A ~ B ), 则 R( A) R( B ).
3 2 1 1 例 A aij 1 2 3 2 其中 3 , 1 34 4 4 2 3 为一阶子式; 1 2 3 1 , 为二阶子式; 4 4 1 3 3 2 1 3 2 1 1 2 3 , 1 2 2为三阶子式. 4 4 2 4 4 3
(3) t 3时, R( A) R( B) 2 ,方程组有无穷多解
2018年10月22日12时18分
例6 讨论当t 为何值时,
( 1 t) x1 x2 x3 0, (1)有唯一解; x1 (1 t) x2 x3 3, (2)无解; x x (1 t) x t (3)有无穷多解,求通解. 2 3 1 解二:
1 0 r1 r3 1 t 1 r2 r1 B 1 1 t 1 3 r3 (1 t )r1 1 1 1 t t r3 r2

关于矩阵的秩的一些理论及应用

关于矩阵的秩的一些理论及应用

b1 b2 b
c1 c2 c
d1 d2 d
则有如下结论
(1)直线和平面相交 r ( A ) (2)直线和平面平行 r ( A ) (3)直线在平面上
r ( A) 3
2, r ( A ) 3
r ( A ) r ( A ) 2
够顺利完成,要特别感谢我的导师高学亮老师, 感谢各位系里老师的关心和帮助。
最后向所有关心和帮助过我的人表示我最真心的
感谢。
k 1 a1 k 2 a 2 ... k n a n 0
是否存在非
零解,又相当于判断其对应的系数矩阵 A 的秩是小于还
线性相关
R A n来自线性无关R A n
2 矩阵的秩在解方程组问题时的应用 齐次方程组解的判定
齐次方程组有非零解的充要条件是他的系数 矩阵的秩小于 n 非齐次线性方程组有解的充要条件是 若
1
, a 2 , a 3 , ..., a n

可以看出线性空间的维数和他的一组基所含向量的个数
是相等的,这样就把解决维数问题简化到了讨论向量的 个数,也就是讨论向量组的秩。
小结
矩阵的秩是高等代数中很重要的一个内容, 矩阵秩的应用也是非常广泛的,并且解决问题时
也简单明了,比如在判断向量组线性相关性的时
候,把复杂的表示问题,等价成求矩阵的秩,一 眼就能看出我们想要的结果。矩阵的秩还在一些
几何问题上得到巧妙的应用,将复杂的图形问题
变成了代数问题,只简单的求出方程组的解就可 以判断直线平面的位置关系。
致谢
大学本科的学习生活即将结束。在此,我要感谢 所有曾经教导过我的老师和关心过我的同学,他
们在我成长过程中给予了我很大的帮助。本文能

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 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。

一类矩阵的若干性质及其在考研数学中的应用(原创)

一类矩阵的若干性质及其在考研数学中的应用(原创)

矩阵T αβ的若干性质及其在考研数学中的应用设向量βα,均为n 维非零列向量,记TαβA =。

通过对历年考研试题的研究发现,线性代数部分比较重视对矩阵A 性质的考查,而课本和相关考研辅导书对这些性质没有做系统的研究,从而导致考研学生在遇到相关题目时不知所措。

本文将研究矩阵A 的性质,并借助考研数学真题来说明这些性质的应用,进而强调掌握好这些性质的重要性。

1 矩阵),(00≠≠=βααβA T的性质性质1 矩阵),(00≠≠=βααβA T的秩为1。

证明:令()0αT ≠=n a a a ,,,21 ,()0βT≠=n b b b ,,,21 ,不妨设0≠i a ,则⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡→⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡→⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=00000021212112111212112111 n n n n n n n n n n n n i i i n b b b b a b a b a b b b b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a b a A ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡→00000000021 n b b b ,于是A 的秩为1。

性质2 A αβA n1T)(-=n 。

注意,αβT 就是A 的迹。

该性质利用矩阵乘法的结合律即可证明。

由于秩为1的矩阵总可以表示为矩阵A 的形式[1],因此上述性质也可推广到以下结论:推论1 秩为1的矩阵的n 次方等于该矩阵迹的n —1次方乘以这个矩阵本身。

性质3 当0≠=βα即T ααA =时,A 的全部特征值分别为0002,,,, α,其中唯一非零特征值对应的线性无关的特征向量为α。

证明:因为矩阵A 是实对称矩阵,所以它一定相似于一个对角阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n 21λλλ Λ其中n λλ,,1 为A 的n 个特征值。

由性质1,1)(=A r ,又因为相似矩阵有相同的秩,故1)(=Λr ,从而可知n λλ,,1 中有一个不为零,其余都为零。

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考研数学矩阵的8大秩及其证明2009
()1
证明:根据矩阵秩的定义直接得出。

()2
证明:对矩阵A 任意添加列后变成矩阵(), A B ,则秩显然不小于()R A ,即: ()(), R A B R A ≥ 同理: ()(), R A B R B ≥
因而:()(){}(), , Max R A R B R A B ≤成立。

又设 ()(), R A r R B t ==,把, A B 分别做列变换化成列阶梯形~
~
, A B
1110
3
810
1100
1000⎛⎫

⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭
如:就是列阶梯形
用~
~~
~
1
1
, r r a a b b 分别表示非全零列,则有:
()~
~~
()1~~
~
~~
()1
, 00, , , 0
0表示列变换表示列变换c r c c r A A a a A B A B B B b b ⎧⎛⎫−−−−−→= ⎪⎪⎪⎝⎭
⎛⎫
⇒−−→⎨ ⎪⎝⎭⎛⎫
⎪−−−−−→= ⎪⎪⎝⎭

由于初等变换后互为等价矩阵,故()~~, , R A B R A B ⎛⎫
= ⎪⎝⎭
而矩阵~~, A B ⎛⎫ ⎪⎝⎭只含有r t +个非全零列,所以:()()~~~~, , R A B r t R A B R A R B ⎛⎫⎛⎫
≤+⇒≤+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭。

综合上述得:()(){}()()(), , Max R A R B R A B R A R B ≤≤+
●特别地:如B b =为列向量,则()1R b ≡()()() , 1R A R A B R A ⇒≤≤+。

●如B E =,设()(), , m n m R A B R A E ⨯=, 则
()()() , , m n m m m n m m R A E R E m R A E m ⨯⨯≥≥=⇒=
()3
证明:
()()()()()()()()()()()()
2 , , , , , , A B B A B R A B B R A B R A R B R A B R A B B R A B R A B R A R B +→⇒+=−−−−→+≥=+≥+⇒+≤+由公式知
()4
证明:()1 设()()() ,AB C B AX C R A R A C R C =⇒=⇒=≥是的解
()()()()
()
()()()()()(){},min , T R B R B T
T
T
T
T
T
T
B A
C R B
R B
C
R C R B R C R C R AB R A R B n
==⇒=≥−−−−
−→≥⇒=≤≤又,
()2 设()(), m n n s R A r R B t ⨯⨯==
则A 的标准型为000r
m n E ⨯⎛⎫
⎪⎝⎭,B 的标准型为000t n s
E ⨯⎛⎫
⎪⎝⎭ 存在可逆矩阵, , , m s n n P Q P Q 使:
()()()()()111111
1
1
00 0
000000000000000n r n t r
t m n n s m n n s
r t r
t
m n n s m n n s m n n s m n n s
r t
r n t n n n n
n r t m E
E P AQ P BQ E E E E AB P Q P Q P M Q m m M Q P m m R AB R P -⨯-⨯⨯------⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯---⨯-⨯⎛⎫⎛⎫
== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⇒== ⎪ ⎪
⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫

=−−−→= ⎪


⇒=分块()()()()11
00000000 000000 0000 n r n t r t n n s m n n s r t n n m n n s r t r n t r
t n r t m n n s E E M Q E E R M m m E E R m m -⨯---⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯--⨯⨯⨯⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎢⎥
⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎣⎦
⎡⎤
⎛⎫⎛⎫=⎢⎥
⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎣⎦⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎢⎥ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎣⎦
=()()000r r t t r r t t r t E m E R R E m E R m ⨯⨯⨯⎛⎫
== ⎪⎝⎭
()()()()()()()()()()()()() --r t n n n n n n n n r t r t r t r t m M R M n M n r n t M m R m R m n n r n t r t n R A R B n R AB R m R A R B n ⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯≡--≥--=+-=+-⇒=≥+-注意到矩阵是满秩矩阵的子阵,。

考虑到极端情况:即中有行没有一个零元素,有列没有一个零元素,这时,中的零元素全部在矩阵中,从而使取得最小值,所以:
()5
证明:设()12, ,
, l B b b b =,则
()()()12, ,
, 0, 0,
, 00 1,2,
,l i A b b b Ab i l =⇒==
()()()()()()
()()12 0 0 ,., , , i l B l AX AX S R S n R A b S R B R b b b R S n R A R A R B n
===-∈⇒=≤=-⎡⎤⎣⎦⇒+≤ 上式说明的个列向量都是齐次方程的解。

如果的解空间为 其维数就是 显然,
()6
证明:分三种情况
(1)()R A n =,A 满秩、可逆,1
**0n A A A E A A
-=⇒=≠,*A 可逆,()*R A n =
(2)()1R A n =-,说明A 中至少有一个元素的代数余子式不为零,即存在
()**001ij A A R A ≠⇒≠⇒≥
又()1R A n =-,A 不可逆,则
()()()()****
0011
A A A R A R A n R A R A =⇒=⇒+≤⇒≤⇒=
(3)()1R A n <-时,由矩阵秩的定义知,A 得所有1n -阶子式为零0ij A ⇒≡ ()()**00T
ij A A R A ==⇒=
如()1R A n =-,则()()()*
*
110A R R A R A n n A ⎛
⎫=+=-+= ⎪⎝⎭。

()7证明:考察下列两个齐次方程组
(1)0
(2)
T A AX AX == 显然,(2)的解全部是方程(1)解,因此,(2)的基础解系包含于(1)的基础解系,即 ()()()()T T n R A n R A A R A A R A -≤-⇒≤ 另一方面
()()
()0000T
T T T A AX X A AX AX AX AX =⇒=⇒=⇔=
因此,(1)的基础解系包含于(2)的基础解系,即
()()()()
()()()()()
T T T T n R A n R A A R A A R A R A R A A R A R A A R A -≥-⇒≥∴≥≥⇒=
而()()()()T
T T T R AA R A
A R A A R A ⎡⎤===⎢⎥⎣⎦
()8证明:设()(), R A r R B s ==,则:
1
21
234341
21
2343
4
0000000
0000000000000000000000 0000000
00
0r r
s s r r
s s E E C C E A C C E C B C C C C E E E C
E C C E C C C C C ⎡⎤⎡⎤⎢
⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥−−−−−−→→⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥→→→⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦初等行列混合变换()()()()()4440000000000
000000
00 0000
0 r
s r s r s r s E C E A E R R R E R E R C R E R E r t C B C ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
⎡⎤⎢⎥⎡⎤
⎢⎥⇒==++≥+=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦
⎢⎥⎣⎦
()()()()4 0 0 0 C A R R A R B C C B =⎛⎫≥+= ⎪⎝⎭
时等号成立时等号成立
下面3个关于秩的公式也常常使用。

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