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矩阵的秩

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线性代数中,矩阵行秩定义为矩阵中线性无关的行的数目的最大值。这个值等于矩阵中线性无关的列的数目的最大值,也就是矩阵的列秩。这个值就定义为矩阵的秩

假设矩阵A的列秩为r,记矩阵A的列向量为c_1, c_2, \cdots, c_n,于是能找到r个线性无关的列向量,使得等式x_1 c_{i_1} + x_2 c_{i_2} + \cdots + x_r c_{i_r} = 0只有零解。另一方面,可知此线性方程组只有零解当且仅当它的行向量组的秩\ge r。于是能在此线性方程组的系数矩阵中找到r个线性无关的行向量。注意到这些行向量是由矩阵A的行向量缩短得到的。给这些行向量增加若干个分量,我们就得到矩阵A的r个线性无关的行向量。因此矩阵A的行秩必然\ge列秩。同样可证矩阵A的列秩\ge行秩。所以行秩等于列秩。记之为矩阵的秩。

易知初等行变换不改变矩阵的行秩,初等列变换不改变矩阵的列秩。结合前文可知,无论对矩阵施以初等行变换还是初等列变换都不能改变矩阵的秩。这样就可以经由初等行变换和初等列变换,把任意矩阵变为类似下面的形式:

\begin{pmatrix} 1 & 0      & 0 & \cdots & 0\\ 0 & 1      & 0 & \cdots & 0\\ 0 & 0      & 1 & \cdots & 0\\   & \vdots &   & \ddots & \vdots\\ \end{pmatrix}

其中1只出现在对角线上,其它各处都是0。显然其中1的个数就是矩阵的秩。

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