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编程问答

矩阵秩的几何意义

發布時間:2023/12/31 编程问答 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 矩阵秩的几何意义 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

矩陣的秩是什么?

文章目錄

  • 前言
  • 一、矩陣秩的定義?
  • 二、矩陣乘法的幾何意義
  • 三、幾何上理解矩陣的秩
    • 1.矩陣AAA是方陣時
    • 2.矩陣AAA是方陣時(3*3)
    • 3.矩陣AAA非方陣時(3*2)
  • 總結
  • 參考


前言

相信大家剛開始學線性代數時,都會接觸到一個重要的概念,矩陣的秩。矩陣的秩的定義很好理解,可是這矩陣秩的背后有啥奧秘呢?通過自己的學習和大家分享下我理解的秩的概念。


一、矩陣秩的定義?

矩陣秩的數學定義:在 m×nm \times nm×n矩陣 AAA 中,任取 k 行與 k 列(k≤m;k≤nk \leq m;k \leq nkmkn),位于這些行列交 叉處的 k2k^2k2個元素,不改變它們在 AAA中所處的位置次序而得的 kkk 階行列式,稱為矩陣 AAAkkk 階子式。

設在矩陣 AAA 中有一個不等于 0 的 rrr 階子式 DDD,且所有r+1r+1r+1階子式 (如果存在的話)全等于 0,那么 DDD 稱為矩陣 AAA 的最高階非零子式,數rrr稱為矩陣 AAA 的秩,記作R(A)R(A)R(A)

二、矩陣乘法的幾何意義

我們先做個準備,理解下矩陣乘法的幾何意義

一句話概括就是,C=ABC=ABC=AB,把AAA看成一個“函數f(x)f(x)f(x)”,將BBB的每一列向量看成xxx,最終將空間某一個位置的xxx移動到空間的另外一個位置(長度可能發生變化)。

三、幾何上理解矩陣的秩

1.矩陣AAA是方陣時

  • 舉個例子假如AAA =
  • (2111)\left( \begin{matrix} 2 & 1 \\ 1 & 1 \\ \end{matrix} \right) (21?11?)

    看到這個矩陣我們很容易判斷它時秩為2的矩陣,因為兩行不成比例。根據矩陣的秩的定義也可以判斷。但這不是我們想要的直觀上的理解。什么是幾何上的理解呢?

    xxx是任意的一個取值為實數的向量(x1x2)\left( \begin{matrix} x_1 \\ x_2 \end{matrix} \right)(x1?x2??),我們知道AxAxAx是一個兩行一列的向量,當我們讓x1,x2x_1,x_2x1?,x2?取遍一切實數,AxAxAx就能鋪滿整個二維平面(想象一下上面的矩陣相乘的幾何意義)。因為
    Ax=x1(21)+x2(11)Ax=x_1\left( \begin{matrix} 2 \\ 1 \\ \end{matrix} \right) + x_2\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \\ \end{matrix} \right)Ax=x1?(21?)+x2?(11?),我們可以把(21)\left( \begin{matrix} 2 \\ 1 \end{matrix} \right)(21?)(11)\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \end{matrix} \right)(11?)看成是一個二維平面的基,確實也可以,因為它們線性無關。

    重要:1.矩陣A的秩等于2,不剛好等于最終由矩陣列向量線性組合生成的空間的維數嗎,矩陣A的列向量生成的空間是二維平面,二維平面是2維的空間。2.這里矩陣A的秩等于2也可以理解為,無窮多個向量通過矩陣的作用,都落在二維平面上。
  • 再舉一個例子,假如BBB =
  • (1212)\left( \begin{matrix} 1 & 2 \\ 1 & 2 \\ \end{matrix} \right) (11?22?)

    看到這個矩陣我們很容易判斷它時秩為1的矩陣,因為兩行成比例。根據矩陣的秩的定義也可以判斷。如何從幾何上的理解呢?

    xxx是任意的一個取值為實數的向量(x1x2)\left( \begin{matrix} x_1 \\ x_2 \end{matrix} \right)(x1?x2??),我們知道AxAxAx是一個兩行一列的向量,當我們讓x1,x2x_1,x_2x1?,x2?取遍一切實數,AxAxAx就不能鋪滿整個二維平面。因為
    Ax=x1(11)+x2(22)Ax=x_1\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \\ \end{matrix} \right) + x_2\left( \begin{matrix} 2 \\ 2 \\ \end{matrix} \right)Ax=x1?(11?)+x2?(22?) (11)\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \end{matrix} \right)(11?)(22)\left( \begin{matrix} 2 \\ 2 \end{matrix} \right)(22?)是兩個共線的向量,由它們生成的空間只能是一條直線,這條直線為y=xy=xy=x它不是整個二維平面,我們可以稱呼向量(22)\left( \begin{matrix} 2 \\ 2 \end{matrix} \right)(22?)是垃圾向量,因為它對生成整個二維平面沒有一點貢獻。

    重要:矩陣A的秩等于 1,不剛好等于矩陣列向量線性組合生成的一維空間的維數嗎,由于矩陣A第二列是垃圾向量,最終只能生成一維的直線。

    3.高維矩陣n?nn*nn?n也是這樣理解的。

    2.矩陣AAA是方陣時(3*3)

    舉個例子假如AAA =

    (212112312)\left( \begin{matrix} 2 & 1 & 2\\ 1 & 1 & 2\\ 3 & 1 & 2 \end{matrix} \right) ???213?111?222????

    看到這個矩陣我們很容易判斷它時秩為2的矩陣,因為有兩行成比例。根據矩陣的秩的定義也可以判斷。如何從幾何上的理解呢?

    xxx是任意的一個取值為實數的向量(x1x2x3)\left( \begin{matrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{matrix} \right)???x1?x2?x3?????,我們知道AxAxAx是一個三行一列的向量,當我們讓x1,x2,x3x_1,x_2, x_3x1?,x2?,x3?取遍一切實數,AxAxAx就不能生成整個三維空間,只能生成三維空間的一個平面。因為
    Ax=x1(213)+x2(111)+x3(222)Ax=x_1\left( \begin{matrix} 2 \\ 1 \\ 3 \end{matrix} \right) + x_2\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{matrix} \right)+x_3\left( \begin{matrix} 2 \\ 2 \\ 2 \end{matrix} \right) Ax=x1????213????+x2????111????+x3????222???? (111)\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{matrix} \right)???111????(222)\left( \begin{matrix} 2 \\ 2 \\ 2 \end{matrix} \right)???222????共線,(222)\left( \begin{matrix} 2 \\ 2 \\ 2 \end{matrix} \right)???222????對生成三維空間沒有做出任何貢獻。

    重要: 1.矩陣A的秩等于 2 ,不剛好等于最終由矩陣列向量線性組合生成的空間的維數嗎,矩陣A的列向量生成的空間是二維平面,二維平面是 2 維的空間。2.當用無窮多個 3 維列向量與矩陣作用時,最終向量全部坍縮在一個二維平面內。我們可以形象稱呼這個矩陣不怎么“健壯”,明明是 3*3 的矩陣,最終只能生成2維平面。

    3.矩陣AAA非方陣時(3*2)

    舉個例子假如AAA =

    (211111)\left( \begin{matrix} 2 & 1 \\ 1 & 1 \\ 1 & 1 \end{matrix} \right) ???211?111????

    看到這個矩陣我們很容易判斷它時秩為2的矩陣。根據矩陣的秩的定義也可以判斷。如何從幾何上的理解呢?

    xxx是任意的一個取值為實數的向量(x1x2)\left( \begin{matrix} x_1 \\ x_2 \end{matrix} \right)(x1?x2??),我們知道AxAxAx是一個三行一列的向量,當我們讓x1,x2x_1,x_2x1?,x2?取遍一切實數,AxAxAx生成三維空間的一個平面。因為
    Ax=x1(211)+x2(111)Ax=x_1\left( \begin{matrix} 2 \\ 1 \\ 1 \end{matrix} \right) + x_2\left( \begin{matrix} 1 \\ 1 \\ 1 \end{matrix} \right) Ax=x1????211????+x2????111????

    重要:矩陣A的秩等于 2,不剛好等于最終由矩陣列向量線性組合生成的空間的維數嗎,矩陣A的列向量生成的空間是二維平面,二維平面是 2 維的空間。

    總結

    1.所以,矩陣的秩就是,當用相應的無窮多個向量去與矩陣作用時,最終它們鋪滿空間的維數。 2.在三維幾何空間中,如果鋪滿的是一個二維平面,就說矩陣秩為 2 ,如果填充滿三維空間,就說矩陣秩為 3

    參考

    1.線性代數的幾何意義----任廣千,謝聰等
    2.線性代數的本質 — 3Blue1Brown

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的矩阵秩的几何意义的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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