怎么快速判断一个向量组的秩
ra的秩和rab的秩怎么看？
ra的秩和rab的秩怎么看？
r（A）就是A的秩，不用说ra的秩。
因为a-b的向量组（行或列）一定是A和B向量组的线性组合。
自然r（A） r（B）大于它
R(AB)：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。
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。
向量组的秩怎么判断？
一个向量组的极大线性无关组所包含的向量的个数，称为向量组的秩；若向量组的向量都是0向量，则规定其秩为0，向量组α1，α2，···，αs的秩记为R{α1，α2，···，αs}或rank{α1，α2，···，αs}。
怎么根据秩判断向量组线性相关性？
把每个向量写成一列，进行初等行变换，化为阶梯形矩阵，如果非零行的行数等于向量的个数，则向量组线性无关，如果小于向量组的个数，则线性相关.如a(1,1,0),b(1,2,1)则（a,b）[111201]初等行变换之后得〔110100〕矩阵的秩为2和向量的个数相等，所以线性无关。
向量组的秩怎么判断有几个？
通俗的说，就是把这一组向量中的垃圾向量踢出后剩下的高品质向量的个数，假设这一组有5个向量，踢出两个垃圾，还剩3个。
那么这个向量组的秩就是3。那什么是垃圾向量呢？就是能被别人线性表示的向量。比如说向量α1能被α2和α3线性表示，也就是它的工作能被别人取代。那么α1就是垃圾向量！
秩是线性代数中最重要的概念，是广大考生一定要掌握的概念。在线性代数中，关于秩有两大类：矩阵的秩以及向量组的秩，这两个概念之间是有区别和联系的。首先，我们来看一下它们各自的概念。
矩阵的秩：矩阵A最高阶非零子式的阶数称之为矩阵A的秩，记为r（A），其中r（A）不超过矩阵行数和列数的最小值。
矩阵的秩可以化为向量组的秩来计算，向量组的秩也可以化为矩阵的秩来计算。在计算矩阵的秩时，理论上需要计算非零子式来确定，但是有的时候计算量大、计算麻烦，故可以利用初等行变换把矩阵化为阶梯型矩阵，最后非零行的个数就是矩阵的秩。
扩展资料：
根据向量组的秩可以推出一些线性代数中比较有用的定理
1 向量组α1，α2，···，αs线性无关等价于R{α1，α2，···，αs}s。
2 若向量组α1，α2，···，αs可被向量组β1，β2，···，βt线性表出，则R{α1，α2，···，αs}小于等于R{β1，β2，···，βt}。
3 等价的向量组具有相等的秩。
4 若向量组α1，α2，···，αs线性无关，且可被向量组β1，β2，···，βt线性表出，则s小于等于t。
5 向量组α1，α2，···，αs可被向量组β1，β2，···，βt线性表出，且sgtt，则α1，α2，···，αs线性相关。
6 任意n 1个n维向量线性相关。
矩阵的秩
有向量组的秩的概念可以引出矩阵的秩的概念。一个m行n列的矩阵可以看做是m个行向量构成的行向量组，也可看做n个列向量构成的列向量组。
行向量组的秩成为行秩，列向量组的秩成为列秩，容易证明行秩等于列秩，所以就可成为矩阵的秩。矩阵的秩在线性代数中有着很大的应用，可以用于判断逆矩阵和线性方程组解的计算等方面。