设A是5*4矩阵,则是A的列向量组线性无关还是行向量组线性无关啊?
若A为5行4列的矩阵则,必有行向量组线性相关;列向量组线相关性要看A的秩,因为5个4维向量必线性相关。
矩阵的秩,可以看做是这个矩阵代表的线性变换值域的维数。详细来说,一个n维的矩阵A代表了一个n维的线性变换,这个线性变换A能把每一个n维向量变换为一个新的n维向量(当然这两个向量可能是相等的)。
而把所有n维向量经过这个线性变换A的所有像组成的集合称为这个线性变换值域的维数。也就是说,一个矩阵的秩越大,它的像空间的维数就越大。
而特征值和特征向量的概念就更加熟悉了。如果一个线性变换作用在一个向量上,只改变了它的长度不改变它的方向,那这个向量就是这个线性变换的特征向量,而长度改变的比例就是特征值。
而特征值的大小也有其意义,特征值越大,说明矩阵在对应的特征向量方向上的包含的信息量就越多。在实际应用中,往往会对包含信息量较小的方向来做降维处理。
扩展资料:
线性相关注意:
1、对于任一向量组而言,,不是线性无关的就是线性相关的。
2、向量组只包含一个向量a时,a为0向量,则说A线性相关;若a≠0,则说A线性无关。
3、包含零向量的任何向量组是线性相关的。
4、含有相同向量的向量组必线性相关。
5、增加向量的个数,不改变向量的相关性。(注意,原本的向量组是线性相关的)【局部相关,整体相关】。
参考资料:百度百科-线性相关