矩阵的秩

对于任意,始终有等于,所以统称为,即:

矩阵的秩记作,有时也简写为

        (1)假设的矩阵,其,所以可设如下(其中每个向量都是维的):

用此来构建一个

根据可知,的每一列都是,即存在一个的矩阵使得(比如下面的矩阵:

其列秩为2,下面尝试将其分解为:

因为的列秩为2,为了计算简单,选择来构造矩阵

矩阵的第一列为的列向量组合:

矩阵的第二列为:

矩阵的第三列为:

所以:

):

由于,根据,那么的每一行都是。这意味着包含于 之中,因此:

仅有行,所以:

综上可得:

        (2)下面只要把,用同样的方法可证明:

        (3)综合(1)、(2)可得:

根据可知,在

因为行秩=列秩=秩,所以秩就是,在下,的

1 秩的几何意义

不论矩阵的维度是多少(当然要保证),只要它的秩,也就是,那么值域的维度都是2:

2 秩的直观理解

根据秩的几何意义可知,对于相同的自然定义域,如果越小,那么值域的维度就越小。比如:

据此,可以将看作一个筛子,就是筛眼的大小。筛眼()越大,漏下去(输出)的也就越大:

3 满秩矩阵
如果某个,既是,又是,那么就称该矩阵为,或者简称为。满秩矩阵必为 假设的矩阵,且是满秩矩阵。因为列满秩,那么列秩=;又因为行满秩,那么行秩=;然后因为行秩=列秩,所以必然,所以满秩矩阵必为方阵。

比如下面这个,容易验证既是列满秩,也是行满秩,所以是满秩矩阵:

可证明所有都是满秩矩阵,比如下面的这个完成是满秩矩阵:

根据的定义,它们都是在上应用得到的。

        (1)首先假设有,它的其实就是

因此是的,因此是满秩矩阵。下面只需要证明后得到的依然,就可以得出是满秩的结论。

        (2)。不妨假设是第二行的倍加到第一行上,因此得到的向量组为:

假设该向量组,那么一定有不全为零的实数使得:

不妨假设,移项整理后可得:

也就是说可由剩下的行向量,这与相矛盾,因此也是的,因此后得到的依然是满秩矩阵。

        (3)同样的道理,得到的也是满秩矩阵。因此,所有都是满秩矩阵。

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