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相等。

A的秩 = A的行秩 = A的列秩

A^T 是 A 的行列互换,所以 r(A) = r(A^T)。

矩阵的列秩和行秩总是相等的,因此它们可以简单地称作矩阵 A的秩。通常表示为 rk(A) 或 rank A。

m× n矩阵的秩最大为 m和 n中的较小者。有尽可能大的秩的矩阵被称为有满秩;类似的,否则矩阵是秩不足的。

在一个m维线性空间E中,一个向量组的秩表示的是其生成的子空间的维度。考虑m× n矩阵,将A的秩定义为向量组F的秩,则可以看到如此定义的A的秩就是矩阵 A的线性无关纵列的极大数目,即 A的列空间的维度(列空间是由 A的纵列生成的 F的子空间)。

因为列秩和行秩是相等的,大家也可以定义 A的秩为 A的行空间的维度。

扩展资料:

由行列式的性质知,矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。

引理 设矩阵A=(aij)sxn的列秩等于A的列数n,则A的列秩,秩都等于n。

定理 矩阵的行秩,列秩,秩都相等。

定理 初等变换不改变矩阵的秩。

定理 矩阵的乘积的秩Rab<=min{Ra,Rb};

当r(A)<=n-2时,最高阶非零子式的阶数<=n-2,任何n-1阶子式均为零,而伴随阵中的各元素就是n-1阶子式再加上个正负号,所以伴随阵为0矩阵。

当r(A)<=n-1时,最高阶非零子式的阶数<=n-1,所以n-1阶子式有可能不为零,所以伴随阵有可能非零(等号成立时伴随阵必为非零)。

如果 B是秩 n的 n× k矩阵,则 AB有同 A一样的秩。如果 C是秩 m的 l× m矩阵,则 CA有同 A一样的秩。A的秩等于 r,当且仅当存在一个可逆 m× m矩阵 X和一个可逆的 n× n矩阵 Y使得 这里的 Ir指示 r× r单位矩阵。证明可以通过高斯消去法构造性地给出。


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