矩阵的秩及应用_国慧
案例教学法在矩阵的秩的教学中的应用

案例教学法在矩阵的秩的教学中的应用
案例教学法是一种以实际案例为基础,通过让学生进行实际操作和解决问题的方式进行教学的方法。
矩阵的秩作为线性代数中的重要概念和应用,在教学过程中可以采用案例教学法来提高学生对该概念的理解和运用能力。
一、案例选择
在选择案例时,可以选取一些与学生生活和学习经验有关的实际问题。
一个矩阵的秩可以表示矩阵的行或列向量组的线性相关性,可以通过选取一些具有实际意义的向量组进行案例教学。
如一个班级的学生在考试中的成绩可以用一个向量表示,其中每个向量为学生的成绩。
通过解决这个案例,学生可以更好地理解和运用矩阵的秩的概念。
二、案例分析
在案例分析阶段,要引导学生通过具体问题的分析和解决来理解和运用矩阵的秩的概念。
在上述案例中,首先可以让学生根据班级学生的成绩向量组,通过构造矩阵来表示,并求出该矩阵的秩。
通过计算秩的过程,学生可以理解秩的定义和计算方法。
三、案例解决
四、案例讨论
在案例讨论阶段,可以引导学生通过对案例的讨论和分析,深化对矩阵的秩的理解。
学生可以进一步讨论秩与向量组的线性相关性之间的关系,以及秩与矩阵的行列式之间的关系等。
通过讨论,学生可以发现矩阵的秩在线性代数中的应用,并学会将秩应用到实际问题的求解中。
五、案例拓展
在案例拓展阶段,可以引导学生通过拓展案例,进一步应用和巩固矩阵的秩的知识。
可以选择一些与学生专业和兴趣相关的案例,让学生通过解决这些案例来巩固和应用所学的知识。
可以选取一个图像处理的案例,通过构造图像矩阵并计算矩阵的秩,来进行图像的压缩和恢复等操作。
矩阵的秩及其求法课件

目 录
• 矩阵的秩的定义 • 矩阵的秩的求法 • 矩阵的秩的应用 • 矩阵的秩的特殊情况 • 矩阵的秩的注意事项
矩阵的秩的定义
01
秩的定义
秩
一个矩阵的秩是其行向量组或列向量组的一个最大线性无关组中所含向量的个数。
定义中的关键词
线性无关、最大、个数。
秩的性质
性质1
矩阵的秩是其行向量组的秩或列向量组的秩,即r(A)=r(A 的行向量组)=r(A的列向量组)。
矩阵的秩的特殊情
04
况
零矩阵的秩
要点一
总结词
零矩阵的秩总是为0。
要点二
详细描述
对于任何n阶零矩阵,其秩都为0,因为零矩阵其行列式值。
详细描述
对于n阶方阵A,其秩r(A)等于其行列式值|A|,当且仅当 A是满秩矩阵时。
特殊矩阵的秩
总结词
特殊矩阵的秩可以通过其元素性质计算。
详细描述
对于一些具有特定元素性质的矩阵,如上三 角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵等,其秩可
以通过元素的性质直接计算得出。
矩阵的秩的注意事
05
项
秩的计算与误差
计算方法
矩阵的秩可以通过多种方法计算,如行初等变换法、 列初等变换法、子式法等。
误差控制
在计算过程中,应尽量减少误差,确保结果的准确性 。
精度要求
方法2
初等列变换法。通过初等列变换将矩阵化为阶梯形矩阵,阶梯形矩阵中非零行的行数即为 原矩阵的秩。
方法3
利用子式求秩。一个n阶矩阵的秩等于其所有n阶子式的秩,而n阶子式的秩又等于其所有 元素的最高次幂系数乘积不为0时的最高阶数。
矩阵的秩的求法
02
行列式法
对矩阵的秩的有关理解及其在线性代数中的应用

对矩阵的秩的有关理解及其在线性代数中的应用摘 要:本文叙述了矩阵秩的几个等价定义,并且给出了几个相关秩的解法.通过例子来验证和探讨了矩阵秩在线性代数中的应用,这些知识对我们理解矩阵的本质,灵活运用矩阵的秩去分析相关问题有一定的意义和作用.关键词:矩阵的秩;秩的解法;秩的应用 On the Rank of Matrix relating to the understanding Extremelyin the Application of Linear AlgebraAbstract : This article describes several equivalent definitions of matrix rank, and gives the solution of some rank. Through example to verify that the discussion and application of matrix in linear algebra, this knowledge to our understanding of the nature of the matrix, flexible use of matrix rank to have a certain meaning and analysis of related problems. Key words : rank of matrix; rank method; the application of rank0 前言矩阵的理论是线性代数的理论基础。
而在矩阵的理论中,矩阵的秩是一个基本的理论概念,也是矩阵最重要的数量特征之一,他在初等变换下是一个不变量.它是反应矩阵固有特性的一个重要概念.矩阵作为线性代数的重要工具,已渗透到各章内容之中,并成为行列式、线性代数方程组、线性空间、欧氏空间和二次型的纽带,它把线性代数各章节贯串成为一个整体.而矩阵的秩几乎贯穿矩阵理论的始终,是矩阵一个重要的、本质的属性,在求方阵的逆、判断线性方程组是否有解以及有多少个解、判断向量组的线性相关性、求矩阵的特征值等方面,矩阵的秩都有着广泛的应用. 1 矩阵秩的概念首先给出矩阵秩的几个等价定义定义1 设s ,矩阵中不为0子式的最高阶数,即A 有r 阶子式不为0,任何1r +阶子式(如果存在的话)全为0,称r 为矩阵A 的秩。
浅谈矩阵的秩及其应用定稿.doc

宝鸡文理学院本科学年论文论文题目:矩阵秩及其应用学生姓名:李前学生学号:201190014020专业名称:数学与应用数学指导老师:杨建宏数学系2013年11月28日目录【摘要】 (1)【关键字】 (1)一、矩阵的秩的有关概念 (1)二、矩阵中的相关定理及命题 (2)三、矩阵的秩的两种计算方法及其优劣比较 (4)四、矩阵运算中矩阵的秩的关系 (6)五、矩阵秩的应用 (10)【参考文献】 (15)浅谈矩阵的秩及其应用李前(宝鸡文理学院 数学系,陕西 宝鸡 721013)【摘要】 本论文主要将矩阵的秩这一重要概念的相关内容及其相关定理的证明详细给出,并在一些具体题目中加以应用。
【关键字】 矩阵秩; 线性方程组; 非零子式的最高级数; 初等变换1、矩阵秩的相关概念,定理及命题为了介绍矩阵的秩,首先介绍k 级子式的概念定义[1] 在m n ⨯阶矩阵A 中任意选定矩阵的k 行和k 列,将位于这些所选定的行和列的交点上的2k 个元素按原来的次序组成的一个新的行列式,称为矩阵的的一个k 级子式。
定义[2] 设m nA F ⨯∈所含的非零子式的最高阶数为r ,则称r 为矩阵A 的秩,记为rankA .当0A =时,A 不含任何非零子式,定义矩阵A 的秩为0,记为0rankA =.矩阵的秩可分为行秩和列秩。
所谓矩阵的行秩是将矩阵的每一行看成一个向量,那么该矩阵就可以认为是由这些行向量组成的,这些行向量组的秩就是矩阵的行秩;同样,将每一列看成一个向量,那么列向量组的秩就是矩阵的列秩。
简单地说,矩阵的行秩就是矩阵经过初等变换化为阶梯形矩阵后,新矩阵中非零的行向量的个数;矩阵的列秩就是矩阵经过初等变换化为阶梯形矩阵后,新矩阵中非零的列向量的个数。
显然,m n ⨯阶矩阵A 的非零子式的最高阶数比,m n 中的任何一个都小,可记为 {}min ,rankA m n ≤.若m n ≤,当rankA m =时称A 为行满秩,同样,若n m ≤,当rankA n=时称A 为列满秩;如果m n =,并且当rankA 达到最大值n 时,称A 为满秩方阵。
案例教学法在矩阵的秩的教学中的应用

案例教学法在矩阵的秩的教学中的应用矩阵的秩是线性代数中一个重要的概念,而案例教学法是一种能够将抽象概念与实际问题相结合的教学方法。
在矩阵的秩的教学中,可以采用案例教学法来增强学生的兴趣和理解能力,使其达到事半功倍的效果。
首先,针对矩阵的秩这一概念,可以通过实际问题来介绍和解释。
比如,可以让学生思考一个有20个观测数据的问题,然后设计一个矩阵A,其中每一行对应一个观测数据,每一列对应一个自变量,以此来阐述线性代数的应用问题。
在这个问题中,不同的自变量对观测数据的影响不同,而矩阵A可以用来表达自变量与观测数据之间的关系。
然后,可以引入矩阵的秩这一概念,来进一步解释矩阵中不同变量的相互独立性和相关性。
其次,可以通过具体的案例来帮助学生更好地理解矩阵的秩的计算方式和意义。
比如,可以给定一个3×3的矩阵,要求学生计算它的秩。
然后,可以给予学生一些提示,如矩阵的行可以看成向量,矩阵的秩等于线性无关的行向量数量。
让学生自己计算,并解释计算过程和结果的意义,这样就可以让学生通过实际操作来理解矩阵的秩的定义和计算方法,以及对问题的解决能力有提高。
最后,也可以通过一些具体场景来帮助学生更好地理解矩阵的秩的实际应用。
比如,在数据科学领域中,矩阵的秩可以用来解决数据挖掘和机器学习中存在的问题,如矩阵奇异性等。
然后,引入一些真实的数据案例来说明,如何利用矩阵的秩来实现数据分析和预测的应用。
通过这种方式,学生可以更加深刻地理解和应用该概念。
总之,案例教学法可以有效地帮助学生理解和应用矩阵的秩这一概念,通过实际问题和具体场景,让学生深入了解矩阵的秩的意义和应用,从而提高他们的学习兴趣和学习效果。
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
矩阵的秩及应用

c,C为 s×m矩阵,则 r(A)+r(B)一n<r ain(r(A),r(B)),
6)矩阵 A的所有特征值均不为零 。
特另0的若 I A I≠0,贝0 r(c)=r(B);若 AB=0,贝0
有 了这些等价条件,在解决一些具体 问题的时
r(A)+r(B)≤n。
候是十分)一r(B)。 2.2 一般 矩 阵的 情形
定理 2(线性方程组有解 判别定理 ):线性方
7)若 AX=O与 BX=O同解 ,则 r(A)=r(B)。
程组 AX=B有解的充分必要条件是它的系数矩 阵 A
8)r(A)=r(AA )=r(ATA)-r(A ),其 中 A为 n×n 与增广矩阵 有相同的秩 。
矩阵,A 为 A的转置。 9)r(A“)=r(A ),m≥n,A是 n阶方阵。 10)r(AB)≤min(r(A),r(B)),r(AB)≥r(A)+
r(B)一n,这里 A、B分别是 m×n和 n×s矩阵
11)r(ABC)≥r(AB)+r(BC)一r(B)。
l2)若 G为列满秩矩阵 (r(G)等于 G的列数 ), H为行满秩矩阵,则 r(GH)=r(AH)=r(A)。 2 矩 阵 的秩 与行 列式
定义 1:齐次线性方程组 AX=O( ) 的一组解 T1 ,T1 ..T1 称为 ( )的一个基础解系,如果
3)设 A为 m×n矩阵,r(A)=r,则 A的任意 S
定理 2:矩阵 A的秩是 r的充分必要条件是矩
行组成 的矩 阵 B,有 r(B)≥r+s-n。
阵 A中有一个 r级子式不为零, 同时所有的 r+l
4)设 M=l L A O l,则 r(M)=r(A)+r(B); O B_J
矩阵的秩在线性代数中的应用

2 3 4
3 4 5
4 5 6
5 6 7
是否可逆.
解:
1 2 3 4 1 2 3 4
A
2 3
3 4
4 5
5 6
0 0
1 2
1 2 3 4
0 0 0
1 0 0
2 0 0
3
2 0
0
2
不
2 2 这个阶梯形矩阵有 4 个非零行,故 r(A) 4 .所以矩阵 A 是可逆的.
3x1 2x2 4x3 3x4 9x5 3
解:对增广矩阵 k1, k2, k3,ks 施行初等行变换
1 1 2 1 3 1 1 1 2 1 3 1
A 2 1 2 2 6 3 0 3 6 0 0 0
3 2 4 3 9 3 0 1 2 6 18 0
1 1 2 1 0 3 6 0
1
6 2
0 0 0
1 0 0
0 1 3
0 4 12
1 13
1 0 2 1 0
0 0
1 0
0 1
0 4
1 1
0 0 0 0 0
因此r(A) 3 .
3.矩阵的秩在讨论方阵是否可逆中的作用
定理1: 设 A 为n阶方阵,若A 可逆,当且仅当r(A) n.
1 2 3 4
例:判断方阵
A
2.矩阵秩的计算
介绍一种难度比较小的方法来求矩阵的秩,把任意一个矩 阵A变为阶梯型的矩阵.
c11
0
c12 c22
c1r c2 r
c1n
c2n
B 0
0
crr crn
0
0
0
0
0
0
0
0
其中,cii 0 ,i 1,2,3,,r ,r(B) r(C) .C 的左上角r 阶子式
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
设 为 行 组成 的矩 阵 , 有
矩 阵,
一 , 则 一“ 。
的任 意
设一 匕 一 匕
」
夕 」 ,贝 。 一 」 。
和
《
阵 中有一个 级子式不为零 , 同时所有的 级子 式全 为零 。 以上 给 出 了 矩 阵的秩 与行 列 式的 关系 ,
中图分类号 文献标识码 文章编 号 一 一 一
矩 阵 的秩 的基础 理 论 矩 阵秋 的相 关定 义
定义 向量 组 的极 大无 关组 所含 向量 的个 数 称 为这 个 向量组 的秩 。 定义 矩 阵 列 向量 组 的秩称 为 矩 阵 的列 秩 , 矩 阵行 向量组 的秩 称为 矩 阵的行 秩 。
矩 阵 的情 形 定理 矩 阵 的行 列 式为零 的充 分必 要 条 件 的秩小 于 。 通 过 定理 的 陈述 可 以得 到否命 题 , 即 矩阵 的秩等于 的充分 必要条件是 的行列式 不为零 。 从而有以下一些等价条件
时结论 成 立 。 今设结论对 成立 , 由
以
十
参考文献
只 刁 月 气 故有
王朝瑞 图论网 北京 北京理工大学出 版社 , 」 张先 城 李正 良 图 论及 其应用网 北京 高等教育出 版社 , 涂俊明 图论 及 其应用网 北京 中国禾 附 支 大学出 版社 ,
歹 二
一 艺久 气
与 的长为 。 一 的途 径 的数 。 , 于是 为 阶单位 矩 阵 , 已知 一 , 试判断 的 列 向量组是 否线 性无 关 解 因为 秩 秩 一秩 一 , 又 为 矩阵 , , 所 以秩 《 , 即 的列 向量组 的秩为 , 所 以 的列向量组线性无关 。 例题 设 为 矩阵 , 且 , 证明 不 可逆 。 证明 因为 为 为 矩阵, 《秩
一 。 ① 。一 上 ,
。反之 , 设
任取 任 , 有 中的元素 口 , 使得 一 口 。 由直和 的定 义知存 在 口、 任 和 任 一 上 , 使得 口一 口、 。 于是 有 一 口 一 口、, 即 一任
。 任 。 , 故 。 任 。 , 显然 。 样 。 一。 , 即。 任 。 。 任 。 。这
后 , 就能建立由数域 上的线性变换到数域 上 的 矩阵的 一 对应 。 线性变换的和对应矩阵 的和 , 线性变换的乘积对应矩阵的乘积 , 可逆的线 性 变换对应可逆的矩阵 , 且逆变换和逆矩阵对应 。 同样线性 变换的秩对应矩阵的秩 , 这 样 就把 一个 抽 象 的 问题 转换 为 具体 问题 , 从而使 问题 得 到简 化 。 例题 设 为线性空间 的线性变换 。关于 某组基 的矩阵 , 求证 仁 。 当且仅 当
第
卷 年
第 月
期
邢 台学 院学报
人 」 工 【 山
,
头 巨阵的铁 及 应 用
国 慧
河北师范大学数信 学院 , 河北石家庄
摘 要 利用矩 阵的秋 的 相 关定理及 重要 结论 , 阐述矩阵的秋在数学知识的学 习 研 究中所起 的作用 , 总结 了一些矩 阵的 秋的重要性质 , 将代数 内容的学习融入具体 问题的证明中 ,将知识 紧密的联 系 在一起 , 为以后相 关知识 的学习莫定基础 。 关键词 矩 阵的秋 基础解 系 增 广矩 阵 维数
阶矩 阵 , 又 秩
, 即秩 , 所 以 不可逆 。 本 文介 绍 了矩 阵 的 秩 的 相 关 知 识 , 包 括 矩
阵的秩的相 关定义及相 关性质 等基础 内容 , 着 重 介 绍 了矩 阵 的 秩 与 代 数 各 方 面 内 容 的联 系 及 应 用 , 加深对矩阵的秩的理解 。
一般 矩 阵的秩 与行 列 式的 关系 。 矩 阵 的秩在 解 方程组 中的应 用 相 关理论知 识 定理 齐次 线 性方 程组 一。 有 非零解 的充 分 必 要条件 是 它 的系数 矩 阵 的秩小 于 。 定理 线性方 程组 有解 判别 定理 线性 方 程组 有解 的充 分 必要条 件是 它的 系数 矩 阵 与增广矩阵万 有相同的秩 。 定义 齐次 线性 方程 组 一 的一组 解 门、, 门, , …门 ,称 为 , 的 一个基 础解 系 , 如 果 的任 意 一个解都 能够表 示成 门 、 , 门,, … 门, 的线 性组 合 的形 式 。 。、, 。, , … 。 , 线性 无 关 。 定理 在齐次 线性方 程组有 非零解 的情况下 ,
矩 阵的秩的两个等价定义 矩阵行秩等于矩阵列秩 , 统称为矩阵的秩 。 矩阵中最大阶非零子式的阶 数称为矩阵的秩 。 矩 阵的秩 记为 秩 或 。 矩 阵秋 的相 关性质 设矩 阵 和 分别是 和 矩阵, , 为 矩阵 , 则 一 《 , , 特 别 的若 , , 则 一 若 一。 ,则
《 。 《 , 一 一 。
。 ① 。一 上 。
证明 设 二 , 二 , …, 。 是 的一组基 , 在 这组基下的矩阵为 , 则线性变换 在这组基下的 矩 阵为 , 且 一 、 , ,, 二, 其中 。 上 , , …, , 。 , …, 二
。 。 是 的一组基 。 于是 。设 , 一
, 心 … ,
下转第 一 页
邢台学院学报
矩阵 的行列式的秩等于 。 的行 列式不 为零 。 矩 阵 是 可逆 矩 阵 。 齐 次 线性方 程组 一 只 有零解 。 矩阵 能表示成一些初等矩 阵的乘积 的形 式, 即 一 上 …二 矩 阵 的所有特征值均不为零 。 有 了这些等价条件 , 在解决一些具体 问题 的时 候 是 十分方 便 的 。
矩 阵的秋 在 线性 变换 中的应用 为 了讨论矩阵的秩在线性空间中的应用 , 首先 引入 一个 重要 的概 念 。 定义 设 是 数域 上 维 线性 空间 , 上 ,
定义 如果在线性空间 中有 个线性无关的 向量 , 但是 没有更 多数 目的线性无关 的向量 , 那么 就称 为 维的 如果在 中可以找到任意多个线性 无关的 向量 , 那 么 就称 为无 限维 的 。 定义 在 维线性空间 中 , 个线性无关 的 向量 上 , ,, 二, 称为 的一组基 。设 是 中任一向量 , 于是 、 , , …, 。 , 线性相 关 , 因 此 可以 被基 、 , , …, 线性表 出 一 、。上 , , … , 其 中系数 , , …, 是被 向量 和基 上 , , , 二, 唯一确定的 , 这组数就称为 在基 、, 。 , , 二 , 下 的 坐标 , 记 为
矩 阵 的秩 与行列 式
收稿 日期 一 一
等于 的列数 一 。
,
它有基础解系 , 并且基础解系所含解的个数等于 , 这里 是齐次线性方程组中未知量的个数 , 表
作者 简介 国
慧
一 , 女 , 河 北邢 台市 人 , 研 究生 , 主 要 从事基 础 数学 的研 究
一
。 引
邢台学院学报
年第
期
示系数矩阵的秩 , 一 就是 自由未知量的个数 。 拒 阵的 秋在 解 方程 组 中的应 用 利用矩阵的秩判断方程个数等于未知量个数的 线性方程组解的情况十分简单易行的 , 方法是首先 判断线性方程组的系数矩阵 的行列式 是否 为零 , 如果 ` , 则利用克拉默法则进行求 解 如果 一 , 利 用 定理 的 结论 , 即看 是否等于 , 来判别方程组是否有解 。 例题 设 、 、 是 三个 阶方 阵 , 求证 若 一 ,则 一 。 证明 设方程组 一 。 与方 程 组 二 的解 空间分 别为 上 , , 因为方 程 组 一 。 的解
从 二砚 , 上 一 一秩 , ,一 。 由于秩 由此 可知 一秩 , 所以 、一 , 即 上 二 。 齐次 方程组 二 与 一。同解 。
、二 , 所 以 、 二 也 就是 一 与方 程组
二 。
、也是 方 程组 二 的 一 。, 所 以方 程 组 二 有相 同的解 , 从
矩 阵 的秩在 线性 空 间及线 性 变换 中 的应用 头 巨 阵的秋 在 线性 空 间中的 应用
」 ,则
分别是
《
设矩阵
,
,
。
矩 阵, 则
时
矩阵,
一 一 一 。 , 一 时 。其中 是 的伴随矩阵 。 若 一 与 一 同解 , 则 一 。 一 一 一 ,其中 为 为 的转 置 。 一 , , 是 阶方 阵 。
《 , ,
' 一,当
一 时
'一,
一 ,这 里
、
分别是
和
一
矩阵 。
。
若 为列满秩矩阵 为行 满秩矩 阵 , 则 一
元 素。 尸等 于 中 联 结 ,和巧 的 长 为 的 途 径 的
数 目。
广 , 图论 中的基础知识 , 又是工程实际中经常用到 的 。 数学归纳法在结论以及命题的证明过程中起 了画 龙点睛的作用 , 是其 它证 明方法所不可代 替的 。
证明 对 用 归纳法 。 当 时才 为 价 单位 矩 阵 。从 任 一顶 点 到 自身 有 一条长 为 。的途 径 , 任何 两个 不 同 的顶 点 间没有长 为 途径 , 故 当
哟 表 示 由经 过 一 条 到, 再 经 过 一 条 长 为
由归纳法原理知 , 对任何 几 , 结论成立 。 对两 点 的道路 长进 行 归纳 例 设 是 的邻接矩阵 , 证明 才 的 户
、
引
。 `凡 卜 叹
的途 径 的数 目 。 由归纳法 原理 , 结论 得证 。 图论这 门学科 的 内容十分 丰富 , 涉及 的面也 比较
上 , 则 解, 即
而
一 ,且 , 山, 为 上 的 一组基 。 在线性空间中 , 齐次线性方程组的全部解 向量 组 成 一个 子 空 间 , 这 个 子空 间 叫做齐 次 线性方 程 组 的解空间 , 解空间的墓就是方程组的基础解系 , 它 的维数等于 一 , 其中 为系数矩阵的秩 。 例题 设方 阵 与 的秩相等 , 证明 元 齐 次方 程组 二 与 一 。同解 。 上 , 证明 设 一 与 一 。的解 空间分别 为 此即 丫 秩 的 , 因为 一 。 的解 一定是