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秩可用于線性代數的哪些問題

生活 更新时间:2025-04-22 09:17:16

僅開個頭,不做深層次的分析,因為暫時沒時間,誰讓官方催更呢?當然仔細思考,也定會有所收獲的。秩在線代裡面起到“定”什麼的作用,與各章均有緊密的練習,你知道相應的關系嗎,會寫出對應的秩語言嗎?

在此給出秩的一些問題,請自行查閱資料或者直接檢測作答,并梳理其内在邏輯,自學複習文檔。

秩可用于線性代數的哪些問題(線性代數秩的有關問題)1

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問題1.請複述:秩的2種定義分别是什麼?提示:矩陣行列式,向量

{ ①如何理解其中“最高為r階”非零子式中的最高為r的含義

→提示:一個說大,一個說小,大小夾。

②區分理解:“有一個”和“每一個”}

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以上圖片分别為說大和說小

問題2.判斷下面三個命題是否正确?(3個重要的命題)

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請牢記清楚

問題3.填空題

(1) 矩陣的性質,常見的等式與不等式

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填空題1

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填空題2

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填空題3

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填空題4

(2)線性方程組中與秩相關的命題填空

1.Am*n階,AX=0通解中:基礎解析所含線性無關的解向量個數為:[ ]

2.解的判定

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秩與方程組

(3).如何利用秩,判斷向量組相關無關,

核心定理:→關鍵看:向量組的秩與向量組個數的關系,相等無關,不等相關

-矩陣的秩=它行向量組的秩=它列向量組的秩,故判别 :矩陣的秩 與 所對應的向量組個數的關系

分析:Am*n 本來判别A列向量組的向量是否相關無關,是去看A的列向量組的秩,與A列向量所含向量個數n之間的關系,但是由于“3秩相等”A列向量組的秩=矩陣的秩R(A)相等,故隻需要看矩陣A的秩R(A)和列向量組所含向量個數n的關系即可,相等則列向量組線性無關,不等則相關。

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秩與相關無關

(4).若A~B 等價,相似,合同,則R(A)=R(B);要會區分:相似,合同,等價的概念

重要命題:

若A可相似對角化,則R(A)=非零特征值的個數,重根按重數算 (請判别正确與否)

判别A可相似對角化的秩語言又是什麼?

K重根(設重根為Ω)有K個線性無關的特征向量,秩語言即:n-r(ΩE-A)=K(重數)

→實對稱矩陣的秩=非零特征值的個數

進而:R(A)=二次型标準型平方項非零0系數的個數→再進一步思考與規範型關系

慣性定理:R(A)=p q正負慣性指數之和

(5).若An*n可逆,則R(A)= [ ],若A不可逆,則R(A)={ }

4.矩陣的秩與各章的關系 (請思考具體的關系)

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摘自李林老師的書

5.矩陣的秩的求法結構體系(線代題最愛做的就是分類:具體 ,抽象)

采用分類來思考:具體和抽象,具體是指A的元素給出,抽象是指僅給A符号,不給A的元素

數字型矩陣的秩如何求?有哪些方法?

(1)定義法;(2)初等變換 (用的多);(3)行列式 ;(4)特征值(特殊結構)

(可相似對角化的特殊結構,例如:主對角元素相同為b,其他元素亦相同為a,可分解為秩為1的特殊結構)

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數字型矩陣的求法

  • 抽象型矩陣A的秩如何求?
1.經典的構思:一大一小一夾

要證明R(A)=n,可采用:一個說大R(A)≥n,一個說小R(A)≤n,一大一小一夾R(A)=n

{關鍵如何說大?如何說小?利用好上述:行列式,方程組,相關無關的信息解讀以及常見不等式}

你會:從矩陣A的行列式中子式讀出秩的信息嗎?

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存在二階子式不為0

你會:從相關,無關中讀出秩的信息嗎?

若α1=α2-α3,則R(α1,α2,α3)≤2,你能讀出來嗎?理由是?

你會:會從AX=b,A為4階,有3個線性無關的解,讀出秩的信息嗎?

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摘自李永樂老師的公衆号

  • 擴展兩類題的構思:(考的很少,了解,理解即可)

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一個說大一個說小,大小夾

2.利用秩的定義,性質,結論,以及它與其他章節的關系知識來反求秩,理論見上文填空題部分

補充矩陣分解的思想

1.當B的每一列都可以由A的列向量表示的時候,想到 B=AC ,表示系數矩陣C

典型條件設置→什麼時候想到用矩陣分解

1. 設a1 a2 a3線性無關,讨論a1-a2 a1 2a2-a3 a1-a3

2.[Aa1 Aa2 Aa3]=A[a1 a2 a3] 從而可用乘法公式 C=AB 而可以利用R(AB)越乘越小的結論:推出秩的不等式,

3.[A AB]=[AE AB]=A[E B] 如上

4.A-AB=A(E-B)

5.已知P=[ 抽象的 ],且可逆或者列線性無關。告之你一個有關A的等式,讓你求P-AP=B的B,要點:①先求AP→觀察法,利用矩陣分解的思路→把AP的結果矩陣分解寫為:P*,→因為P可逆,進而*=B所求的。2020考題 2001年數一考題等

2.A=BC分解的構思,先看B,C中是否有可逆矩陣或者線性無關的,從而可以得到R(A)與R(B)或R(C)的确切關系;若沒有,則利用R(BC) “越乘越小”R(BC)≤min{R(B) R(C )}

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分析

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