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python求秩函数 python求矩阵方程( 二 )

IT技术函数


线性代数之矩阵秩的求法
K阶子式的定义
在m×n的矩阵A中，任取k行、k列(k小于等于m、k小于等于n)，位于这些行和列交叉处的 个元素，在不改变原有次序的情况下组成的矩阵叫做矩阵A的k阶子式 。
不难发现矩阵A有个
?
个k阶子式 。
比如有矩阵A
?
比如取第1行，第3行，第1列，第4列交叉上的元素组成的子式即为其一个2阶子式 。即按照如下划线操作 ：
?
即其中的一个2阶子式是：
矩阵秩的定义
设在m×n的矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D，且所有r+1阶子式全等于0，则D是该矩阵的最高阶非零子式 。非零子式的最高阶数即叫做矩阵的秩 记作R(A) r是rank的缩写 。不难发现矩阵的秩有如下特点：
R(A)大于等于0小于等于min{m,n} 。
r(A) = m 取了所有的行，叫行满秩
r(A) = n 取了所有的列 ， 叫列满秩
r(A)min{m,n}则叫做降秩
A是方阵，A满秩的充要条件是A是可逆的(转换为A的行列式不等于0，所以可逆)
r(A) = r的充要条件是有一个r阶子式不为0，所有r+1阶子式为0
矩阵A（m乘n阶）左乘m阶可逆矩阵P，右乘n阶可逆矩阵Q，或者左右乘可逆矩阵PAQ不改变其秩 。
对矩阵实施(行、列）初等变换不改变矩阵的秩
阶梯形矩阵的秩 r(A)等于非零行的行数 。
A的秩等于A转置的秩
任意矩阵乘可逆矩阵，秩不变
矩阵秩的求法
定义法
该方法是根据矩阵的秩的定义来求，如果找到k阶子式为0，而k-1阶不为0，那么k-1即该矩阵的秩 。
#Sample1（示例一），求下列矩阵的秩：
A=
针对矩阵A ， 我们先找它的一个3阶子式看看是否为0，比如我们找的是
很显然该三阶子式等于-1≠0，所以该矩阵的秩是3 。
因为当前矩阵没有4阶子式子，所以3是该矩阵的最高阶 。
#Sample2（示例二）：已知矩阵A
，如果R(A)3,求a 。
Step1：这种已知矩阵的秩求参数的题目需要借助秩的定义 。因为当前矩阵A是3阶的，而R(A)又小于3，那么A的三阶子式(即A本身)为0 。
Step2：可按照行(列)将第2、3行(列)都加到第1行(列)上去 ， 然后提取公因子a+2,
Step3：再以第1行（列）为轴，消除其它行(列)进而得到
Step4：（a+2）
=0 所以a=-2或者a=1 。
类似的,#Sample3（示例三）如果如下的矩阵A的秩R(A)等于3那么k等多少呢python求秩函数？
思路:该题的思路跟上例类似，不过这里解出的k（k=1或者k=-3）需要带回原矩阵里核验下，而k=1时R(A)=1和题目的条件冲突，所以k只能为-3 。
阶梯型数非零行数
分两步:
第一步先将原矩阵化简成阶梯型矩阵
第二步数新矩阵的非零行行数 ， 该函数即对应原矩阵的秩 。
#Sample4（示例四）：示例 ， 求如下矩阵A的秩
Step1：第1行的-2倍加到第2行上去、第1行的1倍加到第三行上去，于是得到
Step2：针对上述矩阵 ， 将第2行加到第3行上去，于是得到
Step3：此时我们已经能输出非0行的函数即2，所以矩阵A的秩是2 。
阶梯型画台阶
我们可以借助阶梯的图形化方式勾出台阶数，见下图示例#Sample5（示例五）：
注：1 画阶梯(台阶下的元素全为0)数台阶 ， 台阶水平方向可跨多列，垂直(列)方向不能跨多行（即一次只能有1个台阶） 。
2 该方法本质上属于阶梯型，只是操作时以图形化数台阶的方式 。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：原文链接：
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