矩阵的秩

矩阵的秩是线性代数中的一个概念。在线性代数中,一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数,通常表示为r(A),rk(A)或rank A。1在线性代数

秩是线性代数术语。在线性代数中,一个矩阵的秩是其非零子式的最高阶数,一个向量组的秩则是其最大无关组所含的向量个数。定义 矩阵的秩 主条目 :矩阵的秩 用行列式定义 设矩阵 中有一个 阶非零子式 ,且所有 阶子式(

向量组的秩为线性代数的基本概念,它表示的是一个向量组的极大线性无关组所含向量的个数。由向量组的秩可以引出矩阵的秩的定义。定义 极大无关组 要定义向量组的秩,首先要定义极大线性无关向量组。向量组T中如果有一部分组α1,

7.书套,一套书为一秩。 散秩坐凝尘,吹气幽兰并。《纳兰词生查子》秩数学释义 编辑 线性代数中矩阵中的存在一个r阶子式不为0,且任意的r+1阶子式为0,则阶数r就叫作该矩阵的秩.秩

在线性代数中,秩-零化度定理给出了一个线性变换或一个矩阵的秩(rank)和零化度(nullity) 之间的关系。中文名 秩-零化度定理 类型 定理 公式 rank A+ nullity A= n 领域 数学、线性代数 定义 线性变换或秩和零化度之间

1854年时法国数学家埃尔米特(C.Hermite)使用了“正交矩阵”这一术语,但他的正式定义直到1878年才由费罗贝尼乌斯发表。1879年,费罗贝尼乌斯引入矩阵秩的概念。至此,矩阵的体系基本上建立起来了。

(3)在数值分析中,由于数值计算误差,测量误差,噪声以及病态矩阵,零奇异值通常显示为很小的数目。将一个矩阵分解为比较简单或者性质比较熟悉的矩阵之组合,方便讨论和计算。由于矩阵的特征值和特征向量在化矩阵为对角形的问题中占有特殊

我们假定A是在域F上的m×n矩阵并描述了上述线性映射。m×n矩阵的秩不大于m或n的一个非负整数,表示为 rk(A) ≤ min(m,n)。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩;类似的,否则矩阵是秩不足(或称为“欠秩”)的。只有零

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