第六节 利用初等变换求矩阵的秩

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矩阵的分块 初等行变换 初等矩阵 矩阵的秩

矩阵的分块      初等行变换  初等矩阵 矩阵的秩

Matrix and determinant
教学目的与要求:掌握矩阵的初等变换,会求矩阵的 标准形,能应用矩阵的初等变换求矩阵的逆矩阵,理 解矩阵秩的的概念,会求矩阵的秩 。 教学内容:初等变换,矩阵等阶,初等方阵,矩阵求逆,矩 阵的秩。
重点:矩阵的初等变换,矩阵求逆,矩阵的秩 。
难点:矩阵的秩 。 教学方式:讲授。
A

即对 n 2n 矩阵 ( A E ) 施行初等行变换, 当把 A 变成 E 时,原来的 E 就变成 A1 .
1 例1 设 A 2 3 1 解 A E 2 3
1 0 0 c5 4c1 3c2 3c3 0
c3 c4 c4 c1 c2
矩阵 F 称为矩阵 B 的标准形.
特点:F的左上角是一个单位矩 阵,其余元素全
为零.
m n 矩阵 A 总可经过初等变换化为 标准形
Er O F O O mn 此标准形由m , n, r 三个数唯一确定,其中r 就是
A ~ E , 故 E 经有限次初等变换可变A,
即存在有限个初等方阵P1 , P2 ,, Pl , 使
P1 P2 Pr EPr 1 Pl A

A P1 P2 Pl .
推论 m n 矩阵 A ~ B 的充分必要条件是 : 存在 m 阶可逆方阵 P 及 n 阶可逆方阵 Q , 使 PAQ B.
1 2 1 1 2 1 1 1 2 3 1 1 3 6 9 7 B1 4 2 2 9
2 r2 31 1 1 r 1 r3 21 0 2 2r 1 B1 1 r4 21 0 5 3r 3 3 0 3 9 6
1 4 1 2 1 2 2 2 1 2 3 5 7 9 4 3

矩阵的秩求法

矩阵的秩求法
定义2 在 m×n 矩阵 A 中任取 k 行、k 列(k ≤ m , k ≤ n ),位于这些行列交叉处的 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,称为矩阵 A 的 k 阶子式。 m×n 矩阵A 的 k 阶子式共有CmkCnk个。 定义2 设在矩阵A 中有一个不等于0的 r 阶子式 D,且所有 r +1 阶子式(如果有的话)全等于0,那 么 D 称为矩阵A 的最高阶非零子式,数 r 称为矩阵 A 的秩,记作R ( A ) = r 。规定零矩阵的秩等于 0 。
4 3 9 12
1 1 7 8
4 1 11 12
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1 0 0 0
6 4 12 16
4 3 9 12
1 1 7 8
4 1 11 12
1 r3 3r2 0 ~ 0 r4 4r2 0
6 4 0 0
4 3 0 0
1 1 4 4
4 1 8 8
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1 0 0 0 1 r4 3r3 0 ~ 0 0
6 4 0 0 6 4 0 0
4 3 0 0 4 3 0 0
1 1 4 4 1 1 4 0
2 0 0 1 3 0 3 2 24 0, 4
因此R(B)= 3 。
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从本例可知,由矩阵A 的秩的定义求秩,关键在 于找 A 中不等于 0 的子式的最高阶数。 一般当行数与列数都较高时,按定义求秩是很麻 烦的。 对于行阶梯形矩阵,显然它的秩就等于非零行的 行数。 因此自然想到用初等变换把矩阵化为行阶梯形矩 阵,但两个等价的矩阵的秩是否相等呢?
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矩阵求秩的方法

矩阵求秩的方法

矩阵求秩的方法
求矩阵的秩的几种方法:
1、通过对矩阵做初等变换(包括行变换以及列变换)化简为梯形矩阵求秩。

此类求解一般适用于矩阵阶数不是很大的情况,可以精确确定矩阵的秩,而且求解快速比较容易掌握。

2、通过矩阵的行列式,由于行列式的概念仅仅适用于方阵的概念。

通过行列式是否为0则可以大致判断出矩阵是否是满秩。

3、对矩阵做分块处理,如果矩阵阶数较大时将矩阵分块通过分块矩阵的性质来研究原矩阵的秩也是重要的研究方法。

此类情况一般也是可以确定原矩阵秩的。

4、对矩阵分解,此处区别与上面对矩阵分块。

例如n阶方阵A,R分解(Q为正交阵,R为上三角阵)以及Jordan分解等。

通过对矩阵分解,将矩阵化繁为简来求矩阵的秩也会有应用。

5、对矩阵整体做初等变换(行变换为左乘初等矩阵,列变换为右乘初等矩阵)。

此类情况多在证明秩的不等式过程有应用,技巧很高与前面提到的分块矩阵联系密切。

扩展资料:
矩阵的秩是线性代数中的一个概念。

在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数。

通常表示为r(A),rk(A)或rank A。

在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。

类似地,行秩是A的线性无关的横行的极大数目。

通俗一点说,如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量,秩就是这些行向量或者列向量的秩,也就是极大无关组中所含向量的个数。

矩阵的秩

矩阵的秩
D4 3 0 21 D5 3 6 2 4 0
D3
1 6 0 4 0 6
4
2 7
D6 7 4 42 Nhomakorabea高 等 代 数
●矩阵的秩的概念
定义2.5.2 矩阵A中所有不为零的子式的最高阶数,称为 矩阵A的秩,记作 R(A) 或 r(A)。 如果 R(A)=r,则 A 中至少有一个 r 阶子式不等于零,
高 等 代 数
定理2.5.2 n阶矩阵A可逆的充要条件是R(A)=n
定理2.5.3 n阶矩阵A可逆的充要条件是方阵A满秩序。
定理2.5.4 一个方阵满秩的充要条件是它能表示为初等矩阵的乘积
高 等 代 数
所有高于 r 阶的子式都为零。
例如
1 2 3 A 2 2 1 3 4 4
因为 所以
高 等 代 数
A 0
1 2 2 0 2 2
R( A) 2
1 3 2 2 0 2 1 3 的秩. 例 求矩阵A= 2 0 1 5 解: 因为 1 3 2 0, 计算A的3阶子式. 0 2 1 3 2 0 2 1 0, 2 0 1 1 2 2 0 1 3 0, 2 1 5 1 3 2 0 2 3 0, 2 0 5 3 2 2 2 1 3 0. 0 1 5 所以, R(A)=2.
高 等 代 数
●利用矩阵的初等变换求矩阵的秩
定理2.5.1 设矩阵A经过初等变换化为B,则A有不等于零的 K阶子式当且仅当B有不等于零的K阶子式 推论2.5.1 矩阵的初等变换不改变矩阵的秩。
初等变换求矩阵秩的方法: 用初等行变换把矩阵变成 为行阶梯形矩阵, 行阶梯形矩阵中非零行的行数就是 矩阵的秩.
一、矩阵的秩概念 二、矩阵的秩求法

矩阵的秩

矩阵的秩

与列秩相等.
3. 矩阵的秩 把矩阵的行秩和列秩统称为矩阵的秩.
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13
二、矩阵的秩与行列式的关系
1. 齐次线性方程组有非零解的充要条件
定理 5
n n 矩阵
a11 a21 A a n1
a12 a22 an 2
a1n a2 n ann
, ar 2 , ar 1,2 ,
, as 2 ) ,
,(a1r ,
, arr , ar 1,r ,
也线性无关. 它们正好是矩阵 A 的 r 个列向量, 由
它们的线性无关性可知矩阵 A 的列秩 r1 至少是 r , 也就是说 r1 r . 用同样的方法可证 r r1 . 这样就证明了行秩
ar 1 xr 0 , ar 2 xr 0 , arn xr 0 ,
11
只有零解. 由引理,这个方程组的系数矩阵
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a11 a12 a1n
a21 a22 a2 n
ar 1 ar 2 , arn
的行秩 r . 因此在它的行向量中可以找到 r 个是 线性无关的,不妨设为
a11 x1 a12 x2 a x a x 21 1 22 2 a s1 x1 a s 2 x2
的系数矩阵
a1n xn 0 , a2 n xn 0 , a sn xn 0
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(1)
7
a11 a21 A a s1
显然, 1 , 2 线性无关, 再来讨论1 , 2 , 3的线性相
关性. 设有数 k1, k2 , k3 , 使

第三章 初等矩阵与矩阵的秩

第三章  初等矩阵与矩阵的秩

解(续):B 还有其它 3 阶非零子式,例如
2 0
3
2 1 2 0 0 3 0 5 18 3
2 0 2 0 1 5 6 0 0 3
0 1 2 8 0 0 4
结论:行阶梯形矩阵的秩就等于非零行的行数.
二、用初等变换求矩阵的秩
为求矩阵的秩,只要用初等行变换把矩阵化成行阶梯形矩阵 行阶梯形矩阵中非零行的行数就是该矩阵的秩. 1 2 1 0 2 2 4 2 6 6 的秩。 例3:求矩阵 A 2 1 0 2 3 3 3 3 4 3 解:对A施行初等行变换化成行阶梯形矩阵。
r1 3r3 r2 r3 r1 2r2
1 2 0 14 3 9 0 1 0 6 1 4 0 0 1 5 1 3 1 0 0 2 1 1 0 1 0 6 1 4 0 0 1 5 1 3

1 0 0 2 1 1 r3 (1) 0 1 0 6 1 4 0 0 1 5 1 3
0 5 0 3 2 6 1 3 2 3 A 2 0 1 5 3 1 6 4 1 4
r1 r4 r2 r4 r3 2r1 r4 3r1
6 4 1 4 1 3 1 1 0 4 0 12 9 7 11 0 16 12 8 12
1 1 0 1 1 1 0 1 r3 3 r2 r2 r1 0 1 1 1 0 1 1 1 r3 r1 0 3 3 3 0 0 0 0 A1
行阶梯矩阵
行阶梯形矩阵:
1 1 0 1 0 1 1 1 A 1 0 0 0 0

初等行变换求秩技巧

初等行变换求秩技巧稿子一嗨,亲爱的小伙伴们!今天咱们来聊聊初等行变换求秩的那些小技巧。

你知道吗,初等行变换就像是给矩阵做一场魔法变身。

当面对一个复杂的矩阵时,别慌张,咱们一步一步来。

先看看有没有一行或者一列全是零,这就像是找到了矩阵的小破绽。

如果有,那秩肯定会少一些啦。

然后呢,把某一行乘以一个非零数,这就像是给这一行加了个“特效”。

比如说,把某一行变成整数,这样后面的计算会更清晰明了。

还有哦,如果有两行差不多,那就用其中一行减去另一行,让矩阵变得更简单。

这就像整理房间,把相似的东西归归类。

有时候,可能需要多尝试几次不同的变换组合,就像尝试不同的穿搭,找到最合适的那一套。

呀,初等行变换求秩需要咱们细心、耐心,多动手试试,慢慢就能找到感觉啦。

加油哦,相信你们都能掌握这个神奇的技巧!稿子二嘿,朋友们!今天来和大家唠唠初等行变换求秩的技巧。

刚开始接触的时候,是不是觉得有点头疼?别担心,其实很有趣的。

比如说,咱们先找一行元素比较简单的,以它为基础去变换其他行。

这就好像是找一个“带头大哥”,带着大家一起变整齐。

要是遇到分数,别害怕,把每行都乘以一个合适的数,把分数变成整数,这样看起来是不是舒服多啦?还有一个小窍门,当某一行的元素是其他行的倍数关系时,赶紧用这行减去或加上对应的倍数行,矩阵就会变得更清爽。

而且哦,在变换的过程中,要时不时地看看矩阵的样子,想象一下它最终会变成什么漂亮的模样。

千万别忘了,每一步都要认真,别出错,不然就像走错了路,还得重新来。

多做几道题练练手,你会发现,初等行变换求秩也没那么难嘛!加油,小伙伴们,咱们一起攻克这个小难题!。

初等变换与矩阵的秩



ka ka k a a
i1
in
i1
in


a a
n1
nn
a a
n1
nn
推论:某一行的所有元 素的公因子可以 提到行列式符号的外面 。
性质4:若行列式中有两行元 素对应成比 例,则行列式为零。
性质5:若行列式某一行的元素是两数 之和,则行列式可拆成两个行列式的 和。
即:
(3)传递性:若A B,且B C,A C.
1 1 2 1
r3 r2
0
0 r4 r2
3 5 5 B 0 7 9

0
0
0
3
在行阶梯形的基础上,如果再对矩阵进行初等行变换,则可 将矩阵化为行最简形,即矩阵的非零元素行的第一个非零元素 为1,并且其所在的列其他元素为零.如上例中
一般地,对n阶方阵 A,有:
代数余子式
a11 a12 a1n A a21 a22 a2n
an1 an2 ann
余子式M ij
代数余子式Aij (1)i j Mij
例如3阶行列式
14 M
23 3 6
1 4 8 5 2 9 361
14
A23

3
6
一般地,余子式为
a11 a12 a13 A a21 a22 a23
a31 a32 a33
a11(a22a33 a23a32) a12(a23a31 a21a33)
a13(a21a32 a22a31)

a11
a22 a32
a23 a33

a12
a21 a31
a23 a33

2.4矩阵的秩详解ppt课件


R(B) 3
18
故 B 中必有 3 阶非零子式. 且共有 4 个. 计算B的前三行构成的子式
3 2 5 32 5 2 0 52 0 5 3 2 6 6 0 11
25
2
16 0.
6 11
则这个子式便是A 的一个最高阶非零子式.
19
1 2 2 1 1
例5
设A
2 2
4 4
8 2
0 3
7
当A ri rj B或 A rik B时, 在 B 中总能找到与Dr 相对应的子式 Dr ,. 由于Dr Dr 或 Dr kDr , 因此 Dr 0,从而 R(B) r.
当A ri krj B时,分三种情况讨论: (1)Dr中不含第i行; (2)Dr中同时含第i行和第j行; (3)Dr中含第i行但不含第j行;
aa23三小结2初等变换法求矩阵秩的方法1利用定义把矩阵用初等行变换变成为行阶梯形矩阵行阶梯形矩阵中非零行的行数就是矩阵的秩
第二章
第四节 矩阵的秩
一、矩阵秩的概念 二、矩阵秩的求法 三、小结
1
一、矩阵秩的概念
定义1 在 m n 矩阵 A中任取 k 行 k 列(k m, k n), 位于这些行列交叉处的 k2个 元素,不改变它们在 A中所 处的位置次序而得的k阶行列式,称为矩阵 A的 k 阶子式.
m n 矩阵 A 的 k 阶子式共有 Cmk Cnk 个.
定义2 若在矩阵 A中有一个不等于 0 的 r 阶子式 D, 且所有 r 1 阶子式(如果存在的话)全等于 0,那末 D 称为矩阵A的最高阶非零子式,数 r称为矩阵 A 的秩, 记作 R( A) .并规定零矩阵的秩等于零.
2
由定义可知m n 矩阵 A的秩 R( A) 是 A中非零 子式的最高阶数.

3-1矩阵的秩与初等变换

r1 r4
1 6 4 1 4 6 1 3 2 3 2 0 1 5 3 3 2 0 5 0
23
r1 r4
1 6 4 1 4 6 1 3 2 3 2 0 1 5 3 3 2 0 5 0 1 6 4 1 4 1 1 0 4 3 2 0 1 5 3 3 2 0 5 0
1、A为m n矩阵,则0 r(A) min(m, n) 2、r(A)=r(A )
T
3、A为n阶方阵,则A可逆 r(A )=n
28
三、初等矩阵的概念
矩阵的初等变换是矩阵的一种基本运算,应 用广泛. 定义 由单位矩阵 E 经过一次初等变换得到的方 阵称为初等矩阵. 三种初等变换对应着三种初等方阵.
台阶数即是非零行的行数,阶梯线的竖线后面 的第一个元素为非零元,即非零行的第一个非 零元。该元素称为拐角元素
10

2 0 0
1 1 0
3 1 3
0 0 0
3 0 0
2 0 0
4 2 0
1 3 0
都是行阶梯形矩阵
11
1 行阶梯形矩阵B5还称为行简化阶梯形矩阵, 0 0 即非零行的第一个非零元为1,且这些非零 0
1. 对调两行或两列; 2. 以数 k 0 乘某行或某列; 3. 以数 k 乘某行(列)加到另一 行(列)上去.
25
r3 3r2
r4 4r2
1 6 4 1 4 1 1 0 4 3 0 0 0 4 8 0 0 0 4 8 1 6 4 1 4 1 1 0 4 3 0 0 0 4 8 0 0 0 0 0
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其中 β i = α i + kα j .
∴ B 可由 A 线性表示 . Q α i = β i − kα j ,
∴ A 可由 B 线性表示 .
∴ A 与 B 等价 .
∴ 行向量组等价 则行秩相等 行向量组等价, 则行秩相等.
{ 从而行秩 = 列秩 = R(A) = R(B) }.
证毕. 证毕
对于任何矩阵Am×n ,总可经过有限次初等行 变换把他变为行阶梯形和行最简形.
12
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初等变换求矩阵秩的方法: 初等变换求矩阵秩的方法:
把矩阵用初等行变换变成为行阶梯形矩阵, 把矩阵用初等行变换变成为行阶梯形矩阵, 行阶梯形矩阵中非零行的行数就是矩阵的秩. 行阶梯形矩阵中非零行的行数就是矩阵的秩
例如: 例如
返回
1 −2 2 3
−2 −1 0 2 4 2 6 −6 . −1 0 2 3 3 3 3 4 4×5 ×
解: A
r2 + 2r1 r3 − 2r1
r4 − 3r1
1 − 2 − 1 0 0 0 2 0 3 0 9 6 1 − 2 − 1 r2 ↔ r3 0 3 2 r3 ↔ r4 0 9 6 0 0 0
1 3 − 2 2 1 3 − 2 2 ∴ 0 2 − 1 3 ~ 0 2 − 1 3 , − 2 0 1 5 0 0 0 0
显然,非零行的行数为 , 显然,非零行的行数为2,
∴ R ( A ) = 2.
14
此方法简单! 此方法简单!
20
返回
L L L L L L L
a1 n L a in L a jn L a mn m × n
返回
(1). 若A 经行变换 B, 则 R(A) = R(B);
7
(2). 若A
经列变换
B, 则 R(A) = R(B);
— (3). 若A ~ B, 则 R( A) = R( B ).
16
返回
D≠0
1 − 2 2 0 − 1 0 3 − 1 2 2 c3 ↔ c5 =C 0 0 1 − 3 0 0 0 0 0 0 C 4 = 0.
∴ R ( A ) = 3.
R(A) = R(B) = R(C) .
返回
17
[註]: 註 C 经过列变换
(0化) 化
(3). ri + krj . 这三种变换称为矩阵A的初等行变换. 这三种变换称为矩阵 的初等行变换. 相应的有初等列变换 初等列变换. 相应的有初等列变换. (1 )c i ↔ c j
( 2 ) kc
i
( 3 ) c i + kc j 初等行变换、初等列变换统称为初等变换 初等变换. 初等行变换、初等列变换统称为初等变换.
18
返回
(2). 若A B, 则 R(A) = R(B), 有相同的标准形. 从而 A 与 B 有相同的标准形
a11 L a1n ( 3). 设方阵 A = L L L , an1 L ann
若 A 为可逆阵 (即|A|≠0), 则 R(A) = n , 即 阶单位阵, 从而 A 的标准形为 n 阶单位阵 即 A E.
ri ↔ r j 逆变换 ri ↔ r j ; 1 ri × k 逆变换 ri × ( ) 或 ri ÷ k ; k ri + kr j 逆变换 ri + ( − k )r j 或 ri − krj .
5
返回
定义14. 如果矩阵A经过有限次初等变换变成 经过有限次初等变换变成B, 定义 如果矩阵 经过有限次初等变换变成 则称矩阵A与 是等价的 记作A 是等价的, 则称矩阵 与B是等价的,记作 B
2
返回
例如: 例如:
a r A= x
b c r1 ↔ r2 s t y z
s kb y
3
r s t a b c x y z
r r2 × k ka x
tka x + λr
(阶梯阵 阶梯阵) 阶梯阵
1 2 0 6 D≠0 B= 0 0 0 0
3 7 4 0
4 8 3 0
5 9 . 2 0
而 B4 = 0,
∴ 秩 = 3.
13
返回

1 3 − 2 2 做初等变换, 对矩阵 A = 0 2 − 1 3 做初等变换, − 2 0 1 5
11
1 0 0 0
0 −1 0 1 −1 0 0 0
4 3 = B5 0 1 −3 0 0 0
返回
1 0 0 0
0 −1 0 4 1 −1 0 3 = B5 0 0 1 − 3 0 0 0 0
行阶梯形矩阵B5还称为行最简形矩阵,即非 零行的第一个非零元为1,且这些非零元所在的列 的其他元素都为零.
证明: 证明 证(1).
α1 M α i r + kr j M i A= α j M α m
8
α1 M βi M = B, α j M α m
9
返回
二、求矩阵的秩的初等变换法 A
经有限次行 经有限次行变换
B (行阶梯形), 则B 中 行
的秩, 非零行的个数 r , 就是 A 的秩 即 R(A) = r .
{阶梯形 每一行第一个非零元素所在列的 阶梯形: 下方全为零. 下方全为零 }
1 0 0 0 0 −1 0 4 1 −1 0 3 = B5 0 0 1 −3 0 0 0 0
19
返回
矩阵秩的性质: 矩阵秩的性质 1. 0 ≤ R( Am× n ) ≤ min{m , n}
2. R(T ) = R(T )
'
3. P ≠ 0, Q ≠ 0 ⇒ R( PAQ ) = R( A) 4. max{R( A), R( B)} ≤ R( A, B) ≤ R( A) + R( B)
5.R( A + B) ≤ R( A) + R( B) 6.R( AB) ≤ min{R( A), R( B)} 8.R( A + E ) + R( A − E ) ≥ n
§6 利用初等变换求矩阵的秩
一、矩阵的初等变换 二、求矩阵的秩的初等变换法
1
返回
一、矩阵的初等变换 定义13. 对矩阵 A m × n 施行下列变换: 定义 施行下列变换: (1). ri ↔ rj ;
(2). k ⋅ ri ;
(其中 为不等于零的数 其中k为不等于零的数 其中 为不等于零的数.)
15
0 2 6 −2 2 − 1 3 − 2 0 2 2 − 1 3 − 2 6 − 2
返回
r3 − 3r2
2 1 − 2 − 1 0 0 3 2 2 −1 0 −3 1 0 0 0 0 0 6 − 2
2 1 − 2 − 1 0 r4 + 2r3 0 3 2 2 − 1 =B 0 −3 1 0 0 0 0 0 0 0
10
返回
特点: 特点: (1)、可划出 )、可划出 一条阶梯线, 一条阶梯线,线 的下方全为零; 的下方全为零; (2)、每个台阶 )、每个台阶 只有一行, 只有一行, 台阶数即是非零行的行数, 台阶数即是非零行的行数,阶梯线的竖线后面 的第一个元素为非零元, 的第一个元素为非零元,即非零行的第一个非 零元. 零元.
1 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 E3 0 = 0 0 . 0 1 0 0 0 0 0 0
此阵叫做 A 的标准形 的标准形.
(1). 若矩阵 Am×n 的秩为r (r > 0) , 则
E r 0 . Am×n I = 0 0 m× n I 称为 的标准形 其中E r 为 r 阶单位阵 . 称为A 的标准形,
s kb y + λs
kc z + λt t
s c1 ↔ c2 kb y + λs
r ka x + λr
t kc . z + λt
4
返回
初等变换的逆变换仍为初等变换, 初等变换的逆变换仍为初等变换, 且变换类 逆变换仍为初等变换 型相同. 型相同.
性质: 性质:
( 1 )反身性: A 反身性:
若 ( 2 ) 对称性: A 对称性: ( 3 ) 传递性: A 传递性: 若
A B,则B 则 B,B A C,则A 则 C
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定理四. 定理四

a 11 L ai1 L A= a j1 L am 1
a 12 L ai 2 L a j2 L am 2
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