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伴随矩阵的秩只有3种可能
当r(A)=n时,r(A*)=n
当r(A)=n-1时,r(A*)=1
当r(A)<n-1时,r(A*)=0
也就是说,如果A满秩,则A*满秩,而且显然他们的秩是相等的。否则就不等。
全证明挺麻烦的,举个栗子,你模仿的证吧
比如r(A)=n时,r(A*)=n
r(A)=n,说明A有n阶子式不为0,也就是|A|不为0,由|A*|=|A|^(n-1),所以|A*|也不为0,所以r(A*)=n
就是用秩的定义。A的秩为n,则A有n阶子式不为0,而n+1阶子式全为0
当r(A)=n时,r(A*)=n
当r(A)=n-1时,r(A*)=1
当r(A)<n-1时,r(A*)=0
也就是说,如果A满秩,则A*满秩,而且显然他们的秩是相等的。否则就不等。
全证明挺麻烦的,举个栗子,你模仿的证吧
比如r(A)=n时,r(A*)=n
r(A)=n,说明A有n阶子式不为0,也就是|A|不为0,由|A*|=|A|^(n-1),所以|A*|也不为0,所以r(A*)=n
就是用秩的定义。A的秩为n,则A有n阶子式不为0,而n+1阶子式全为0
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矩阵的秩
矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数。通常表示为r(A),rk(A)或rankA。
在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地,行秩是A的线性无关的横行的极大数目。通俗一点说,
如果把矩阵看成一个个行向量或者列向量,秩就是这些行向量或者列向量的秩,也就是极大无关组中所含向量的个数。
拓展资料;
变化规律
(1) 转置后秩不变
(2)r(A)<=min(m,n),A是m*n型矩阵
(3)r(kA)=r(A),k不等于0
(4)r(A)=0 <=> A=0
(5)r(A+B)<=r(A)+r(B)
(6)r(AB)<=min(r(A),r(B))
(7)r(A)+r(B)-n<=r(AB)
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