什么是矩阵的维度?
矩阵不讲维数,维数是线性空间的性质,空间的维数是指它的基所含向量的个数,一个矩阵不能组成线性空间,不能讲维数。
在数学中,矩阵的维数说法不一,并没有定义矩阵的维数, 线性空间才有维数, 所以这造成了两种解释:
1 矩阵的维数是其行向量(或列向量)生成的向量空间的维数;
2 指它的行数与列数 (一般编程人员喜欢这样定义, 因为他们关注的是数组的大小)。
你说的矩阵的秩,其实就是第1种,即矩阵的维数就是矩阵的秩。
矩阵的秩就是矩阵中非零子式的最高阶数,简单来说,就是把矩阵进行初等行变换之后有非零数的行数。
扩展资料:
在数学中,矩阵(Matrix)是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。作为解决线性方程的工具,矩阵也有不短的历史。
成书最迟在东汉前期的《九章算术》中,用分离系数法表示线性方程组,得到了其增广矩阵。在消元过程中,使用的把某行乘以某一非零实数、从某行中减去另一行等运算技巧,相当于矩阵的初等变换。
但那时并没有现今理解的矩阵概念,虽然它与现有的矩阵形式上相同,但在当时只是作为线性方程组的标准表示与处理方式。
矩阵正式作为数学中的研究对象出现,则是在行列式的研究发展起来后。逻辑上,矩阵的概念先于行列式,但在实际的历史上则恰好相反。
日本数学家关孝和(1683年)与微积分的发现者之一戈特弗里德·威廉·莱布尼茨(1693年)近乎同时地独立建立了行列式论。
其后行列式作为解线性方程组的工具逐步发展。1750年,加布里尔·克拉默发现了克莱姆法则。
参考资料来源:百度百科-矩阵
参考资料来源:百度百科-维度
一个1×1的矩阵可以表示数轴上的一点,此矩阵是一维的;
一个2×2的矩阵,把其列向量看成平面上点得坐标,那么这个矩阵可以表示两个点,也可以看成从原点出发的两个向量,。如果这两个向量不平行,那么它们可以用来确定整个平面,此时这个2×2的矩阵就是二维的。如果那两个向量平行,矩阵就是一维的,就是楼上说的秩为1;
一个3×3的矩阵,可以表示成三维空间中的3个点,如果这三个点不在同一平面上,那么它们可以确定一个球,即可以表示整个三维空间,此时矩阵就是三维的;若三点共面,那么矩阵就是两维的;三点共线,矩阵一维的。【其实这个说法有很大漏洞,它是错误的,刚才忽然发现啦,看看就好,当做理解吧】
个人理解 ,很多疏漏,请指教。
2013-04-13
矩阵的秩用R(A)表示。
矩阵的零空间指的是方程AX=0的解空间。
方程AX=0的所有解组成一个线性空间,这个线性空间称为解空间,也称为矩阵A的零空间。
矩阵的零空间的秩用N(A)表示。
dim表示的是空间维数,也就是表示该空间的矩阵的秩。因为维数就是用基向量的个数来定义的,而基向量的个数就等于矩阵的列向量的秩,也就是矩阵的秩。