矩阵的秩例题及答案
两个矩阵的乘积的秩怎么做例题？
两个矩阵的乘积的秩怎么做例题？
1、矩阵相乘需要前面矩阵的行数与后面矩阵的列数相同方可相乘。第一步先将前面矩阵的每一行分别与后面矩阵的列相乘作为结果矩阵的行列。第二步算出结果即可。
2、矩阵相乘最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义 。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。一个m×n的矩阵就是m×n个数排成m行n列的一个数阵。由于它把许多数据紧凑的集中到了一起，所以有时候可以简便地表示一些复杂的模型。
矩阵的秩判别方法举例？
1、用初等变换秩不变 然后讨论未知数情况；比较简单；
2、特殊行列式：用加边法、累加写出结果 ，用行列式值是否等于零与满秩的关系；
3、实对称针用多角化再判断。
矩阵的秩怎么理解，最好有个例子？
行向量组或是列向量组的最大非线性相关向量的个数，也是行列规范化后非零的向量个数。比如(100,010,001)秩就是3，而（111,110,001）秩就是2.秩也可以理解成矩阵构成的线性方程解的个数a，秩为r，有na r
两个三阶矩阵相乘等于0如何判断矩阵的秩？
关系： r(A) r(B)n；
推导过程如下：
设AB 0, A是mxn, B是nxs 矩阵；
则 B 的列向量都是 AX0的秩；
所以 r(B)n-r(A)；
所以 r(A) r(B)n。
扩展资料：
秩性质
我们假定 A是在域 F上的 m× n矩阵并描述了上述线性映射。
只有零矩阵有秩 0 A的秩最大为 min(m,n) f是单射，当且仅当 A有秩 n（在这种情况下，我们称 A有“满列秩”）。
f是满射，当且仅当 A有秩 m（在这种情况下，我们称 A有“满行秩”）。
在方块矩阵A（就是 m n) 的情况下，则 A是可逆的，当且仅当 A有秩 n（也就是 A有满秩）。如果 B是任何 n× k矩阵，则 AB的秩最大为 A的秩和 B的秩的小者。
即：秩（AB）≤min（秩（A），秩（B)) 推广到若干个矩阵的情况。
就是：秩（)≤min（秩（A1），秩（A2），...秩（Am)) 证明：考虑矩阵的秩的线性映射的定义，令A、B对应的线性映射分别为 f和 g，则秩（AB)表示复合映射 f·g，它的象 Im f·g是 g的像 Im g在映射 f作用下的象。
然而 Im g是整个空间的一部分，因此它在映射 f作用下的象也是整个空间在映射 f作用下的象的一部分。也就是说映射 Im f·g是Im f的一部分。
对矩阵就是：秩（AB）≤秩（A）。对于另一个不等式：秩（AB）≤秩（B），考虑 Im g的一组基：（e1，e2，...，en），容易证明（f(e1），f(e2），...，f(en））生成了空间 Im f·g，于是 Im f·g的维度小于等于Im g的维度。
对矩阵就是：秩（AB）≤秩（B）。因此有：秩（AB）≤min（秩（A），秩（B））。若干个矩阵的情况证明类似。
作为 情况的一个例子，考虑积 两个因子都有秩 1，而这个积有秩 0。可以看出，等号成立当且仅当其中一个矩阵（比如说 A）对应的线性映射不减少空间的维度，即是单射，这时 A是满秩的。
于是有以下性质：如果 B是秩 n的 n× k矩阵，则 AB有同 A一样的秩。如果 C是秩 m的 l× m矩阵，则 CA有同 A一样的秩。A的秩等于 r，当且仅当存在一个可逆 m× m矩阵 X和一个可逆的 n× n矩阵 Y使得 这里的 Ir指示 r× r单位矩阵。证明可以通过高斯消去法构造性地给出。
矩阵的秩加上矩阵的零化度等于矩阵的纵列数（这就是秩-零化度定理）。
关系是r(A) r(B)n。
因为AB0，所以B的每一列都是线性方程组AX0的解。而根据线性方程组理论，AX0的基础解系中线性无关的解的个数（或者说解空间的维数）≤ n-r(A)。
而B的列向量组是解空间的一部分，所以B的列向量组中的极大线性无关组中的向量个数(就是秩r(B))一定≤基础解系中线性无关的解的个数，也就是≤ n-r(A)，所以r(B)≤ n-r(A)，从而r(A) r(B)n。
扩展资料
方阵(行数、列数相等的矩阵)的列秩和行秩总是相等的，因此它们可以简单地称作矩阵A的秩。通常表示为r(A)，m × n矩阵的秩最大为m和n中的较小者，表示为 min(m,n)。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩；类似的，否则矩阵是秩不足（或称为“欠秩”）的。
设A是一组向量，定义A的极大无关组中向量的个数为A的秩。
定义1、在m*n矩阵A中，任意决定k行和k列交叉点上的元素构成A的一个k阶子矩阵，此子矩阵的行列式，称为A的一个k阶子式。
例如，在阶梯形矩阵中，选定1，3行和3，4列，它们交叉点上的元素所组成的2阶子矩阵的行列式 就是矩阵A的一个2阶子式。
定义2、A(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A的秩，记作rA，或rankA或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得：
若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在rmin(m,n)时，A中所有的r 1阶子式全为零，则A的秩为r。
由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵, det(A)≠0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)0。
由行列式的性质1(1.5)知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。