这个结论怎么证明,线性代数
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认为R表示的是秩(rank)的意思。
则一个矩阵的rank的定义是行向量或者列向量的维数。
即 R(A)=min{x的维数:x 是一个非0向量,可以左乘A,xA=0}
从而可以找到向量a,使得aA=0,且a的维数与A的rank相同。
类似的,R(AB)=min{x的维数:x 是一个非0向量,可以左乘AB,xAB=0}
那么由aA=0,可以推出,aAB=0。从而a向量可以属于R(AB)右边的极小化允许集中,
也就是说 R(AB)<=R(A).
类似可得R(AB)<=R(B),不过需要使用右乘定义
R(AB)=min{x的维数:x 是一个非0向量,可以右乘AB,ABx=0}。
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