发布网友 发布时间:2022-12-21 15:50
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热心网友 时间:2024-01-08 19:09
所有矩阵都有秩。
在一个m维线性空间E中,一个向量组的秩表示的是其生成的子空间的维度。考虑m× n矩阵,将A的秩定义为向量组F的秩,则可以看到如此定义的A的秩就是矩阵 A的线性无关纵列的极大数目,即对于每个矩阵A,fA都是一个线性映射,同时,对每个的 线性映射f,都存在矩阵A使得 f= fA。
扩展资料:
一个矩阵A的秩还可定义为fA的像的维度。矩阵A称为fA的变换矩阵。这个定义的好处是适用于任何线性映射而不需要指定矩阵,因为每个线性映射有且仅有一个矩阵与其对应。秩还可以定义为n减f的核的维度;秩-零化度定理声称它等于f的像的维度。
计算矩阵的秩的一个有用应用是计算线性方程组解的数目。如果系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩,则方程组有解。在这种情况下,如果它的秩等于方程(未知数)的数目,则方程有唯一解;如果秩小于未知数个数,则有无穷多个解。
热心网友 时间:2024-01-08 19:09
当然所有的矩阵都有秩。热心网友 时间:2024-01-08 19:09
先化为行阶梯型矩阵,就可以直接看出这个矩阵的秩是2了,还是这个是3×2矩阵,不是2×3矩阵