矩陣的秩可以直觀地理解為篩眼的大小：
下面就來解釋這句話是什麼意思？
1 矩陣的作用
假設對于向量 x1 、 x2、 x3、x4 有：
上述關系可以用圖像來表示，左側的向量 x1 、 x2、 x3、x4，在 A 的作用下，變為了右側的向量 y1 、y2 、y3 、y4 ：
将各個向量依次連起來就得到了兩個矩形。那麼可以這麼理解，左側的矩形在 A 的作用下，變為了右側的矩形：
2 矩陣的秩
如果 A 的秩不一樣，那麼左側的矩形在 A 的作用下，右側就可能得到不同的圖形：
有一個很明顯的特點，矩陣的秩 rank(A) 越小，得到的圖形越小（這裡直接給結論了，細節就不展開了）：
3 矩陣是篩子
因為上面的結論，所以可以将矩陣 A 看作一個篩子：
那麼矩陣的秩 rank(A) 可以看作篩眼的大小，rank(A) 越小對應的篩眼越小（忽略掉篩子的形狀，下面用帶網格的圓來表示篩子）：
篩眼越小，自然漏過去的越小。
4 矩陣複合的秩
把矩陣的秩看作篩眼的大小還是有一定解釋能力的。比如矩陣的秩有如下的性質，該性質也稱為矩陣複合的秩：
A 、B 可以看作兩個篩子：
可以用帶網格兩個圓來表示這兩個篩子，可以看到各自的篩眼大小不同，也就是各自的矩陣的秩不相同：
當這兩個篩子疊在一起的時候，疊加部分的篩眼變小了，比單獨某一個篩子的篩眼要小：
所以此時有：
當然還有可能 A 、B 如下：
這時疊在一起時，疊加部分的篩眼等于其中某一個篩子的篩眼：
所以此時有：
綜合起來就是：
5 滿秩矩陣複合的秩
滿秩矩陣 P 可以看作完全沒有篩眼的篩子：
這樣兩者複合，篩眼大小就完全取決于 A ：
所以可得到滿秩矩陣複合的性質：
更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!
zpostcode 
Recruit 
weather 
mreligion 
Yellowpages 
sport 
constellation 
shopping 
name 
game 
directory 
literature 
Word 
tour 
furnish 
Lottery 
tftnews 
lyrics 
News 
digital 
car 
dir 
Edu 
Finance 
