线性代数秩怎么求 求过程

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通过初等行变换(就是一行的多少倍加的另一行或行交换,或者某一行乘以一个非零倍数)把矩阵化成行阶梯型(行阶梯形就是任一行从左数第一个非零数的列序数都比上一荇的大

形象说就是形成一个阶梯。这样数一下非零行(零行就是全是零的行非零行就是不全为零的行)的个数就是秩。

根据定义求解定義如下:

设有向量组A(A可以含有限个向量,也可以含无限多个向量),如果在A中能选出r个向量a1,a2,...ar,满足

(2)A中任意r+1个向量线性相关。

则向量组a1a2,...ar称为向量组A的最大线性无关向量组(简称最大无关组),数r称为向量组A的秩只含零向量的向量组没有最大无关组,规定他的秩为0求解過程用相似矩阵的相似变化求解

解:第三行减去第一行,得:

第二行的-(1-a)倍加到第三行得:

这是一个行阶梯形矩阵,非零行的行数为2所以矩阵的秩为2。

1、如果矩阵A的列秩=(AIJ)sxn等于A的列数n则A的列秩等于n。

2、矩阵的行秩、列秩和秩均相等

3、初等变换不改变矩阵的秩。

4、矩阵乘积的秩Rab小于或等于min{RARb};

5、当R(a)<=n-2时,最高阶非零子形式的阶数为<=n-2任意n-1子形式的阶数为零,伴随矩阵中的每个元素都是n-1子形式加上┅个符号因此伴随矩阵为0矩阵。

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矩阵的秩课本上是这么定义的:

定义2.1 在矩阵A中,任取k行与k列(k≤m,k≤n)位于这些行列交叉处的k2个元素,不改变它们在矩阵中所处的位置次序而得的k阶行列式称为矩阵A的k階子式。

定义2.1 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

不明白的继续看书明白的继续看下面的代码。我们用到了numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩

  1. 改变一下i右下角元素的值,设置为0

  2. 重新计算矩阵的秩得到3

  3. 以下是我们用到的所有代码:

原作者:Delta数据工作室

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作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创未经许可,谢绝转载

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