矩阵的秩(Rank)
矩阵的秩(Rank)是线性代数中的核心概念,表示矩阵中线性无关的行(或列)的最大数量,反映了矩阵所包含的“独立信息”的多少。以下是其核心要点:
1. 秩的定义
-
行秩:矩阵中线性无关的行的最大数量。
-
列秩:矩阵中线性无关的列的最大数量。
-
关键结论:对任何矩阵,行秩 = 列秩,统称为矩阵的秩,记作 rank(A)。
2. 秩的几何意义
-
矩阵的秩 = 矩阵对应的线性变换后空间的维度。
-
例如,若 A 是一个 3×3 矩阵:
-
若 rank(A)=3,变换后的空间仍是三维的(满秩)。
-
若 rank(A)=2,变换将三维空间压缩到一个平面。
-
若 rank(A)=1,变换将空间压缩到一条直线。
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3. 秩的计算方法
(1) 高斯消元法
通过初等行变换将矩阵化为行阶梯形,非零行的数量即为秩。
示例矩阵:
A = [[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]]行阶梯形:
[[1, 2, 3],[0, -3, -6],[0, 0, 0]] # 非零行数为2 → rank(A) = 2
(2) 行列式法(仅适用于方阵)
-
若方阵的行列式非零,则满秩(秩=阶数)。
-
若行列式为零,秩小于阶数。
(3) 奇异值分解(SVD)
- 矩阵的秩等于非零奇异值的数量(适用于任意矩阵)。
4. 秩的性质
-
秩的范围:若矩阵是m×n 的,则0≤rank(A)≤min(m,n)。
-
满秩矩阵:若 rank(A)=min(m,n),称矩阵为满秩矩阵。
-
秩与方程组解的关系:
-
齐次方程 Ax=0:解空间的维度 = n−rank(A)(n 为变量数)。
-
非齐次方程 Ax=b:
-
有解 ⇨ rank(A)=rank([A∣b])。
-
唯一解 ⇨ 系数矩阵满秩。
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5. 秩的应用场景
-
数据降维:若数据矩阵秩较低,可通过主成分分析(PCA)压缩维度。
-
机器学习:低秩矩阵分解用于推荐系统(如 Netflix 算法)。
-
图像压缩:利用低秩近似减少存储空间。
-
系统可控性:控制理论中,系统是否可控可通过矩阵的秩判断。
6. 示例分析
7. 常见误区
-
行列式为零 ⇨ 秩一定不足:仅对方阵成立,非方阵无行列式。
-
行秩 ≠ 列秩:实际上两者始终相等。
-
秩与矩阵元素大小无关:秩只依赖线性相关性,与数值大小无关。
总结
矩阵的秩是衡量其“信息容量”的核心指标:
-
高秩:数据独立性强,信息丰富。
-
低秩:数据冗余度高,可压缩性强。
理解秩的概念,对分析线性方程组、数据降维、算法设计等至关重要。
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