矩阵杂谈——矩阵的秩

矩阵的秩,即为矩阵的主元个数,它决定着矩阵关于 A x = b Ax=b Ax=b这个方程组到底有多少解。

下面便来具体分析这句话:

r :矩阵的秩 A : m × n 大小的矩阵 r:矩阵的秩\\A:m \times n大小的矩阵 r:矩阵的秩A:m×n大小的矩阵


1. r = m = n r= m=n r=m=n

此时,矩阵消元过后可以简化表示为 [ I ] [ I ] [I],此时必定有一个解。

可以理解为 r r r个 r r r元的线性不相关方程必然有且仅有一个解。

也可以理解为给你了一个线性不相关的基底,必然能以唯一形式表达出空间上的一个向量。

2. r = n < m r=n<m r=n<m

此时的矩阵消元后,可以简化表示为 [ I 0 ] \left[ \begin{matrix} I\\ 0 \end{matrix} \right] [I0]

当下面几行的参数能满足 0 = b n 0=b_n 0=bn时,情况便和第一种一样,有且仅有一个解。不满足的话就是无解。

3. r = m < n r=m<n r=m<n

此时的矩阵消元后,可以简化表示为 [ I F ] \left[ \begin{matrix} {I} &{F} \end{matrix} \right] [IF]

由于自由列的存在,给解了不确定性,所以这样的矩阵对应的方程总是有解且有无数个解的。

4. r < m , r < n r<m,r<n r<m,r<n

这样的矩阵消元后可表示为: [ I F 0 0 ] \left[ \begin{matrix} {I} &{F} \\ {0}& {0} \end{matrix} \right] [I0F0]

情况是综合2与3,不难得到,可能有0个解或者无数个解。

相关推荐
covco4 小时前
矩阵管理系统指南:拆解星链引擎的架构设计与全链路落地实践
大数据·人工智能·矩阵
covco6 小时前
分布式架构实战:全平台矩阵管理系统的技术实现与性能优化
分布式·矩阵·架构
三维重建-光栅投影10 小时前
线性代数之超定方程使用最小二乘求解
人工智能·线性代数
森屿~~12 小时前
CMA-ES:从搜索分布自适应到协方差矩阵学习
学习·elasticsearch·矩阵
covco13 小时前
全域矩阵运营系统多租户权限体系架构设计与轻量化落地实践
微服务·矩阵·权限管控
三维重建-光栅投影17 小时前
最小二乘中的矩阵求导基础总结
线性代数·机器学习·矩阵
covco17 小时前
AI 原生营销矩阵系统:分布式架构设计与核心模块实现
人工智能·分布式·矩阵
covco17 小时前
中小团队短视频矩阵落地难点与轻量化技术解决方案
矩阵
小雅痞17 小时前
[Java][Leetcode middle] 73. 矩阵置零
java·leetcode·矩阵
star learning white19 小时前
线性代数5
线性代数