矩阵的秩及其求法求秩的技巧
矩阵秩的证明方法及技巧

矩阵秩的证明方法及技巧矩阵的秩是描述矩阵行(列)向量空间维数的重要指标,广泛应用在线性代数和矩阵理论中。
下面将介绍矩阵秩的定义、性质以及一些证明方法和技巧。
一、矩阵秩的定义和性质:1. 矩阵秩的定义:对于任意一个m×n矩阵A,它的秩(rank)定义为其所有非零行(列)向量的极大无关组的向量个数,即r(A) = r(A^T),其中A^T为A的转置矩阵。
2.矩阵秩的基本性质:a) r(A) ≤ min(m, n),即矩阵秩r(A)不会超过矩阵的行数m和列数n的较小值。
b)如果r(A)=m,即矩阵的秩与行数相等,则称矩阵为满秩矩阵。
c)两个矩阵的行等价(列等价),它们的秩相等。
d)对于一个n阶方阵A,如果A可逆,则r(A)=n,即满秩方阵。
e)若A和B为同型矩阵,则r(A+B)≤r(A)+r(B)。
二、矩阵秩的证明方法和技巧:1.行变换法证明矩阵秩:行变换可以通过初等行变换来实现,包括交换两行、行乘以一个非零常数、行加上另一行的k倍。
行变换不改变矩阵的秩,因此可以通过行变换来找到矩阵的极大无关组,从而确定矩阵的秩。
2.列空间法证明矩阵秩:列空间是由矩阵的所有列向量张成的向量空间,可以通过检查矩阵的列向量组是否线性无关来确定矩阵的秩。
如果列向量组线性无关,则矩阵的秩等于列向量组的向量个数;否则,删除线性相关的列向量,再次检查新的列向量组是否线性无关,直至找到一个线性无关的列向量组为止。
3.奇异值分解法证明矩阵秩:对于任意一个m×n矩阵A,可以进行奇异值分解为A=UΣV^T,其中U和V为正交矩阵,Σ为对角矩阵,其对角元素为矩阵A的奇异值。
矩阵A的秩等于非零奇异值的个数。
4.行列式法证明矩阵秩:矩阵A的秩等于其最高阶非零子式的阶数。
通过计算矩阵A的各个阶数的子式的行列式是否为零,可以确定矩阵的秩。
5.矩阵的分解法证明矩阵秩:常用的矩阵分解方法包括LU分解、QR分解和SVD分解等。
通过对矩阵进行适当的分解,可以得到新的矩阵形式,从而更容易确定矩阵的秩。
矩阵求秩方法

矩阵求秩方法
求矩阵的秩是线性代数中常见的问题,以下是关于矩阵求秩的10条方法及其详细描述:
1. 奇异值分解法:通过对矩阵进行奇异值分解,将矩阵变换为一个对角矩阵,其中非零元素的个数即为矩阵的秩。
2. 初等变换法:利用矩阵的初等行(列)变换,将矩阵化简为行简化阶梯型矩阵,其中非零行的个数即为矩阵的秩。
3. 极大线性无关组法:通过逐步选择矩阵中的列,构建一个极大线性无关组,其中向量的个数即为矩阵的秩。
4. 秩-零空间法:矩阵的秩与其零空间的维数之和为矩阵的列数。
可以通过计算矩阵的零空间 (null space) 的维数来求解矩阵的秩。
5. 行列式法:矩阵的行列式非零的最大子阵的阶数就是矩阵的秩。
6. 直接检验法:将矩阵转换为梯形矩阵或行阶梯矩阵,其中非零行的个数即为矩阵的秩。
7. 特征值法:矩阵的秩等于其特征值不为零的个数。
8. 与单位矩阵求秩法:通过将矩阵与单位矩阵进行连接,得到一个增广矩阵,进而将其化简为行简化阶梯型矩阵,其中非零行的个数即为矩阵的秩。
9. Gauss-Jordan消元法:通过高斯消元法和高斯约当消元法将矩阵化简为行简化阶梯型矩阵,其中非零行的个数即为矩阵的秩。
10. 极大线性无关组与生成组比较法:利用极大线性无关组与生成组的关系来求解矩阵的秩,其中生成组的个数等于矩阵的秩。
4_4矩阵的秩

Page 6
例1
1 2 3 求矩阵 A 2 3 5 的秩. 4 7 1
解
1 2 在 A 中, 0. 2 3
又 A的 3 阶子式只有一个 A,且 A 0,
R( A) 2.
Page 7
3 2 2 1 0 3 1 2 5 0 例2 求矩阵 B 的秩. 0 0 0 4 3 0 0 0 0 0
关的列向量, 这说明A的列秩p r; 根据引理,A的极大无关列构成的矩阵一定有
一个非零的p阶子式, p r , 所以p r。 故
类似地,有r rA rAT AT的列秩 A的行秩。
Page 14
结论 若Dr 是矩阵A的一个最高阶非零子式,
则Dr 所在的r列即是列向量组的一个极大无关组, Dr 所在的r 行即是行向量组的一个极大无关组.
奇异矩阵为降秩矩阵.
Page 3
1 1 0 2 例如:矩阵 A 0 0 0 0 a1 (1,1, 3,1), a2
3 1 1 4 的行向量组是 0 5 0 0 (0, 2, -1, 4),
a3 (0, 0, 0, 5), a4 (0, 0, 0, 0) 可以证明 1 , 2 , 3 是A的行向量组的一个极大无关组.
3 2 2 2 1 3 ,求该矩阵的秩. 0 1 5
计算A的3阶子式,
1 3 2 3 2 2 1 2 2 0 , 0 2 1 00 2 3 2 , 1 3 0, 1 3 0, 0 2 0 1 2 0 5 0 1 5 2 1 5
0.
§4.4
矩阵的秩
一、矩阵秩的概念
二、矩阵秩的求法 0011 0010 1010 1101 0001 0100 1011
矩阵的秩及其求法矩阵秩求法演示文稿

5 3 6
0
8
5
4
1 1 1 2
0 3 4 4 0 5 1 0
R(A) 2, 5 0, 1 0
5, 1
三、满秩矩阵 定义3 A 为 n 阶方阵时,
RA n, 称 A 是满秩阵,(非奇异矩阵)
RA n, 称 A 是降秩阵,(奇异矩阵) 可见:RA n A 0
RA n A ~ E
RA n A ~ En
例如 1 A 2 3
2 1 1
3 2 2
1 0 0
2 3 2
3 1 4 0 3 0
0 1 2
0 1 3
1 0 0
0 0
1 0 E 0 1
RA 3
A为满秩方阵。
关于矩阵的秩的一些重要结论:
定理5
R(AB) R(A), R(AB) R(B),即
对于满秩方阵A施行初等行变换可以化为单位阵E, 又根据初等阵的作用:每对A施行一次初等行变换, 相当于用一个对应的初等阵左乘A, 由此得到下面的 定理
定理3 设A是满秩方阵,则存在初等方阵
P1, P2,, Ps. 使得 Ps Ps1 , P2P1A E
对于满秩矩阵A,它的行最简形是 n 阶单位阵 E .
2 1 所构成的二阶子式为 D2 0 1
12 3 而 D3 4 6 5 为 A 的一个三阶子式。
1 0 1
显然, m n 矩阵 A 共有 cmk cnk 个 k 阶子式。
2. 矩阵的秩
定义2 设 A aij mn ,有r 阶子式不为0,任何r+1阶
子式(如果存在的话)全为0 , 称r为矩阵A的秩,
0 1
2 3
4 6
求 RA.
1 1 1 2
线性代数§3.3矩阵的秩

设A为n阶可逆方阵. 因为| A | 0, 所以, A的最高阶非零子式为| A |, 则R(A)=n.
故, 可逆方阵A的标准形为单位阵E, 即A E. 即可逆矩阵的秩等于阶数. 故又称可逆(非奇异)矩 阵为满秩矩阵, 奇异矩阵又称为降秩矩阵. 1 2 2 1 1 2 4 8 0 2 , b , 例5:设 A 2 4 2 3 3 3 6 0 6 4 求矩阵A和矩阵B=(A | b)的秩. 分析: 设矩阵B的行阶梯形矩阵为B=(A| b), 则A就是A的行阶梯形矩阵. 因此可以从B=(A| b)中同时考察出R(A)及R(B).
性质6: R(A + B) R(A) + R(B). 证明: 设A, B为mn矩阵, 对矩阵(A+B ¦ B)作列变 换: ci – cn+i (i =1,2, · · · , n)得, (A+B ¦ B) (A+O ¦ B) B) R(A) + R(B). 于是, R(A+B) R(A+B ¦ B) =R(A+O ¦ 性质7: R(AB) min{R(A), R(B)}. 性质8: 若AmnBnl =O, 则R(A)+R(B) n . 这两条性质将在后面给出证明. 例7: 设A为n阶方阵, 证明R(A+E)+R(A–E) n . 证明: 因为(A+E)+(E–A)=2E, 由性质6知, R(A+E)+R(E–A)R(2E)=n, 而R(E–A)=R(A–E), 所以 R(A+E)+R(A–E) n .
§3.3 矩阵的秩
一、矩阵秩的概念
由上节讨论知: 任何矩阵Amn, 总可以经过有限次 初等行变换把它们变为行阶梯形矩阵和标准形矩阵. 行阶梯形矩阵中非零行的行数, 也就是标准形矩阵中 的数字r 是唯一确定的. 它是矩阵理论中非常重要的数 量关系之一——矩阵的秩. 定义: 在mn矩阵A中任取 k 行 k 列( km, kn ), 位于这 k 行 k 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到的 k 阶行列式, 被称为矩阵A 的k阶子式. k C k 个. mn矩阵A的k阶子式共有 C m n
线性代数-矩阵的秩

设A
=
2 −2 3
−4 4 −6
8 −2 0
−036 , b
=
2 43
求矩阵A及矩阵B = ( A b)的秩. 解 分析:设 B 的行阶梯形矩阵为 B~ = ( A~,b~),
则 A~ 就是 A 的行阶梯形矩阵, 故从 B~ = ( A~,b~) 中可同时看出 R( A) 及 R(B).
1 − 2 2 − 1 1
故 R(AT A) = R(A).
又由于 B 也可经一次初等变换变为 A, 故也有 R(B) ≤ R( A).
因此 R( A) = R(B).
经一次初等行变换矩阵的秩不变,即可知经 有限次初等行变换矩阵的秩仍不变.
设A经初等列变换变为 B,也有R( A) = R(B).
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 ),
6 11
则这个子式便是A 的一个最高阶非零子式.
设 n 阶可逆矩阵 A, A ≠ 0, ∴ A 的最高阶非零子式为 A, R( A) = n, 故 A 的标准形为单位阵 E, A ~ E.
可逆矩阵的秩等于阶数 ,故称可逆矩阵 为满秩矩阵. 奇异矩阵为降秩矩阵 .
1 − 2 2 − 1 1
例5
− 2 0 1 5
解
13 02 −2 0
1 0
3 = 2 ≠ 0, 2
计算A的3阶子式,
−2
1 3 2 1 −2 2
− 1 = 0, 0 2 3 = 0, 0 − 1 3 = 0,
1
−2 0 5 −2 1 5
3 −2 2
2 − 1 3 = 0, ∴ R(A) = 2.
015
1 3 − 2 2 另解 对矩阵 A = 0 2 − 1 3 做初等变换,
求矩阵的秩的三种方法

求矩阵的秩的三种方法矩阵是线性代数中的一个重要概念,它由一个数域中的矩形阵列组成,是线性变换的一种表现形式。
矩阵的秩是矩阵的重要性质之一,它可以告诉我们矩阵中行向量或列向量之间的关系。
在实际应用中,求解矩阵的秩是非常常见的问题。
本文将介绍矩阵的三种求解秩的方法。
方法一:高斯消元法高斯消元法是求解矩阵秩的一种基础方法。
对于一个矩阵A,如果它的秩为r,则A必然存在一个大小为r的非零行列式。
我们可以通过对矩阵A进行初等行变换将矩阵转化为行简化阶梯矩阵,然后统计矩阵中非零行的个数来确定矩阵的秩。
具体步骤如下:1. 对矩阵A进行高斯列变换,将A转化为行简化阶梯矩阵形式。
2. 统计矩阵中非零行的个数,即为矩阵的秩。
对于下面的矩阵A,我们可以通过高斯消元法求解矩阵的秩:$$A=\begin{bmatrix}1 &2 & 3\\4 &5 & 6\\7 & 8 & 9\end{bmatrix}$$按照高斯消元法的步骤对A进行初等行变换,得到行简化阶梯矩阵:方法二:矩阵的列空间对于一个矩阵A,其列空间是由A中所有列向量所张成的向量空间。
矩阵的秩等于它的列空间的维度。
我们可以先求解矩阵A的列空间的维度,然后确定矩阵A的秩。
具体步骤如下:2. 取矩阵A中与非零列对应的列向量,将它们作为张成列空间的一组基。
3. 求解列空间的维度,即为矩阵A的秩。
阶梯矩阵中非零列的位置分别是1和2,因此取A中的第1列和第2列作为列空间的一组基。
可以看出,这组基中存在一个线性关系:第2列 = 2*第1列。
矩阵A的列空间实际上只由A中的第1列张成,其维度为1,因此矩阵A的秩为1。
总结:本文介绍了求解矩阵秩的三种方法:高斯消元法、矩阵的列空间和矩阵的行空间。
对于一般的矩阵,三种方法的求解结果并不一定相同。
但无论采用哪种方法,都能够有效地求解矩阵的秩。
还有一些特殊的矩阵,它们的秩具有一些特殊性质:1. 对于一个n阶矩阵A,如果它是一个可逆矩阵,那么它的秩为n。
矩阵的秩及求法

矩阵的秩及求法矩阵是线性代数中重要的概念,它有许多重要的性质和应用。
其中,矩阵的秩可以用来描述一个矩阵的性质,是矩阵理论中的重要概念之一。
本文将介绍矩阵的秩及求法。
1. 矩阵的秩矩阵的秩是描述矩阵线性无关的最大列数或行数,可以用来判断矩阵的特征和性质。
矩阵的秩可以分为列秩和行秩,两者是相等的。
当矩阵的行秩或列秩为r时,称该矩阵的秩为r,用rank(A)表示。
矩阵的秩可以看作是矩阵中某个部分的线性独立数量,它可以影响到方程组的解的数目,同时也可以影响到矩阵的行列式的值,因此矩阵的秩是矩阵理论中非常重要的一个概念。
求矩阵的秩是矩阵理论中常见的问题之一,有许多的求法。
下面我们将介绍几种常用的求法。
2.1 高斯消元法高斯消元法是求解矩阵秩的一种常用方法。
具体操作步骤如下:1)将矩阵A转化为行阶梯形矩阵U。
2)计算矩阵U中非零行的数量,这个数量就是矩阵A的秩。
例如,对于如下的矩阵:$$\left[ \begin{matrix}1&2&1\\2&2&-1\\-1&-1&2\end{matrix} \right]$$非零行的数量为3,因此该矩阵的秩为3。
2.2 奇异矩阵判定法奇异矩阵是指矩阵的行列式为0的矩阵。
如果一个矩阵是奇异矩阵,则其秩为小于矩阵的维数。
因此,我们可以通过判断矩阵的行列式是否为0来快速判定矩阵是否是奇异矩阵。
其行列式可以计算得到:$det(A)=-1$,因此该矩阵不是奇异矩阵,秩为3。
2.3 矩阵的基变换法我们可以进行列基变换,将其转化为:3. 总结矩阵的秩是描述矩阵线性无关的最大列数或行数。
我们可以通过高斯消元法、奇异矩阵判定法、矩阵的基变换法等方法来求解矩阵的秩。
在实际问题中,矩阵的秩有着重要的应用价值,例如矩阵的逆矩阵等。
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第五节:矩阵的秩及其求法
一、矩阵秩的概念
1. k 阶子式
定义1 设 在A 中任取k 行k 列交叉处元素按原相对位置组成的 阶行列式,称为A 的一个k 阶子式。
例如 共有 个二阶子式,有 个三阶子式 矩阵A 的第一、三行,第二、四列相交处的元素所构成的二阶子式为 而 为 A 的一个三阶子式。
显然, 矩阵 A 共有 个 k 阶子式。
2. 矩阵的秩
定义2 设 有r 阶子式不为0,任何r+1阶子式(如果存在的话)全为0 , 称r为矩阵A的秩,记作R (A)或秩(A )。
规定: 零矩阵的秩为 0 .
注意:(1) 如 R ( A ) = r ,则 A 中至少有一个 r 阶子式 所有 r + 1 阶子式为 0,且更高阶子式均为 0,r 是 A 中不为零的子式的最高阶数,是唯一的 .
(2) 有行列式的性质, (3) R(A) ≤m , R (A ) ≤n , 0 ≤R (A ) ≤min { m , n } .
(4) 如果 An ×n , 且 则 R
( A ) = n .反之,如 R ( A ) = n ,则
因此,方阵 A 可逆的充分必要条件是 R ( A ) = n .
二、矩阵秩的求法
1、子式判别法(定义)。
例1 设 为阶梯形矩阵,求R(B )。
解 由于 存在一个二阶子式不为0,而任何三阶子式全为0,则 R(B ) = 2.
结论:阶梯形矩阵的秩=台阶数。
例如
()
n m ij a A ⨯={}),m in 1(n m k k ≤≤⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----=110145641321A 182423=C C 43334=C C 10122--=D 1015643
213-=D n m ⨯k n k m c c ()
n m ij a A ⨯=0,
r D ≠()().
T R A R A =0,A ≠0.A ≠⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=000007204321B 02021≠⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=010*********A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=001021B ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=100010011C 125034000D ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭21235081530007200000E ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭
()3=A R ()2=B R ()3=C R ()2
R D =()3R E =
一般地,行阶梯形矩阵的秩等于其“台阶数”—— 非零行的行数。
例2 设 如果 求 a . 解
或 例3 则
2、用初等变换法求矩阵的秩
定理2 矩阵初等变换不改变矩阵的秩。
即 则 注: 只改变子行列式的符号。
是 A 中对应子式的 k 倍。
是行列式运算的性质。
求矩阵A 的秩方法:
1)利用初等行变换化矩阵A为阶梯形矩阵B
2)数阶梯形矩阵B非零行的行数即为矩阵A 的秩。
例4
求
解 R(A ) = 2
⎪⎪
⎪⎭
⎫ ⎝⎛=a a a A 111111(),3<A R ()3<A R a
a a A 11111
1=0
)1)(2(2=-+=a a 1=∴a 2
-=a ⎪⎪⎪
⎪
⎪
⎭
⎫
⎝⎛
=K K K K A 111111111111()3=A R =K 3-()31111
1113(
1)(3)
111111K A K K K K K
=+=-+B A →)
()(B R A R =j i r r ↔.1i r k .2j i kr r +.3⎪⎪⎪
⎭
⎫
⎝⎛-----=211163124201A ().
A R −−→−-1
22r r A ⎪⎪⎪⎭⎫
⎝⎛----211021104201⎪⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛--→000
0211
04201
例5
三、满秩矩阵
定义3 A 为 n 阶方阵时,
称 A 是满秩阵,(非奇异矩阵) 称 A 是降秩阵,(奇异矩阵) 可见: 对于满秩方阵A施行初等行变换可以化为单位阵E , 又根据初等阵的作用:每对A施行一次初等行变换,相当于用一个对应的初等阵左乘A,
由此得到下面的定理. 定理3 设A 是满秩方阵,则存在初等方阵 使得
对于满秩矩阵A,它的行最简形是 n 阶单位阵 E .
例如
A 为满秩方阵。
关于矩阵的秩的一些重要结论:
定理5 R (AB ) R (A ), R(AB) R (B ), 即R(AB ) mi n{R(A),R (B )}
设A 是 矩阵,B 是
矩阵, 性质1 性质2 如果 A B = 0 则 性质3 如果 R (A )= n, 如果 A B = 0 则 B = 0。
性质4 设A ,B 均为 矩阵,则 例8 设A 为n 阶矩阵,证明R(A+E)+R(A-E )≥n
证: ∵ (A +E )+(E-A)=2E μλμλ,2,6352132111,求)(且设=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=A R A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=6352132111μλA ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----+-→458044302111μλ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----+-→015044302111μλλ,2)(=A R 1,5==∴μλ01,05=-=-∴μλ(),
n A R =(),
n A R <()0
≠⇔=A n A R .,,,21s P P P E A P P P P s s =-121, ()E A n A R ~= ()n E A n A R ~⇔=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=213212321A ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛----→320430321⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛→320110001E
=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛→100010001()3=∴A R ≤≤≤
n m ⨯t n ⨯).
()()(AB R n B R A R ≤-+.
)()(n B R A R ≤+n m ⨯).
()()(B R A R B A R +≤±
∴ R(A+E)+ R( E-A )≥R(2E)=n 而R( E-A )=R(A-E )
∴ R(A+E)+R(A-E)≥n。