通过初等行变换法，将矩阵化成阶梯矩阵，阶梯矩阵非零行(零行就是全是零的行，非零行就是不全为零的行)的个数就是秩。
初等变换的形式：
1、以P中一个非零的数乘矩阵的某一行；
2、把矩阵的某一行的c倍加到另一行，这里c是P中的任意一个数；
3、互换矩阵中两行的位置。
一般来说，一个矩阵经过初等行变换后就变成了另一个矩阵，当矩阵A经过初等行变，换变成矩阵B时可以证明：任意一个矩阵经过一系列初等行变换总能变成阶梯型矩阵。
扩展资料：
矩阵的秩的性质：
1、设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n，则A的列秩，秩都等于n。
2、矩阵的行秩，列秩，秩都相等。
3、初等变换不改变矩阵的秩。
4、矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb};
5、当r(A)<=n-2时，最高阶非零子式的阶数<=n-2，任何n-1阶子式均为零，而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号，所以伴随阵为0矩阵。
Sievers分析仪
2024-12-30 广告
通过初等行变换(就是一行的多少倍加的另一行，或行交换，或者某一行乘以一个非零倍数)把矩阵化成行阶梯型(行阶梯形就是任一行从左数第一个非零数的列序数都比上一行的大。
形象的说就是形成一个阶梯，)。这样数一下非零行(零行就是全是零的行，非零行就是不全为零的行)的个数就是秩。
根据定义求解，定义如下：
设有向量组A（A可以含有限个向量,也可以含无限多个向量）,如果在A中能选出r个向量a1,a2,...ar,满足
（1）a1,a2,...ar线性无关；
（2）A中任意r+1个向量线性相关。
则向量组a1，a2，...，ar称为向量组A的最大线性无关向量组（简称最大无关组），数r称为向量组A的秩，只含零向量的向量组没有最大无关组，规定他的秩为0求解过程用相似矩阵的相似变化求解。
解：第三行减去第一行，得：
1，1，1，a；
0，0，0，1；
0，0，0，1-a。
第二行的-(1-a)倍加到第三行，得：
1，1，1，a；
0，0，0，1；
0，0，0，0。
这是一个行阶梯形矩阵，非零行的行数为2，所以矩阵的秩为2。
扩展资料：
矩阵的秩的定理：
若A~B，则R(A)= R(B)。
根据这一定理，为求矩阵的秩，只要把矩阵用初等行变换成行阶梯形矩阵，易见该矩阵最高阶非零子式的阶数。显然行阶梯形矩阵中非零行的行数即是该矩阵的秩。这就给出求矩阵秩的方法。
如果向量组：
（I）α1，α2，...，αsα1，α2，...，αs可以由。
（II）β1，β2，...，βtβ1，β2，...，βt线性表出，则r(II)≥r(I)r(II)≥r(I)。
解释为：能表出其他向量组，则其他向量组必然在自己的范围内，如果II的秩没有I大，则撑不起I张起的空间。这是很酷的一个定理。
r(A) = A的行秩（矩阵A的行向量组的秩）= A的列秩（矩阵A的列向量组的秩）。
初等变换的向量组的秩不变。
1 1 1 a
0 0 0 1
0 0 0 1-a
第二行的-(1-a)倍加到第三行，得
1 1 1 a
0 0 0 1
0 0 0 0
这是一个行阶梯形矩阵，非零行的行数为2，
所以矩阵的秩为2。
