rankab与ranka rankb的关系 我们先证明(A+B)X=0可以推出AX=0且BX= 0,0=A(A+B)X=A^2X,由于rankA^2=rankA且任意AX=0的解为A^2X=0的解,我们有AX=0与A^2X=0的解空间相等,于是A^2X=0推出AX= 0,此时当然有BX= 0. 为了估计rank(A+B)的值,我们由上面的探索得到启示去估计(A+B)X=0的解...
rank A+ rank B 空格地方都是0矩阵 最后的不等式成立的原因是：A+B 是的子矩阵 纯手打，请采纳，祝 学习进步考试高分！
故AB=(a1B,a2B……amB)的极大无关组必定在a1B,a2]B……ar中，也就是说AB的极大无关组中的向量不超过r个，即rank(AB)<=rank(A)类似的可以证明rank(AB)<=rank(B)所以rank(AB)<=min(rankA,rankB)
rank(a)=rank(ab)≤ rank(b)这说明 rank(a)=rank(b)反方向,如果rank(a)=rank(b),因为a^2=a=ab,(b)a=ba^2=(ba)a,所以 b=ba,b^2=(ba)^2=ba(ba)=bab=b(ab)=ba=b,所以 b^2=b=ba
已知A是一个m*n的矩阵，B是一个n*p的矩阵。一个矩阵A的列秩(rank)是A的线性无关的最大的列数，行秩是A的最大线性无关的行数AB之列可由A之列线性组合表出，AB之行可由B之行线性组合表出==rank(AB)=min(rank(A),rank(B));min=最小值rank(AB)=rank(A)---(1)rank(AB)=rank(B)...
B即:矩阵A等价于矩阵B 或 矩阵A可以通过初等变换,化为矩阵B ,或矩阵B可以通过初等变换,化为矩阵A;rankA=rankB 即:矩阵A的秩 等于 矩阵B的秩 ,或矩阵A 与 矩阵B 有相同的行秩(或列秩);或矩阵A 与 矩阵B 的极大无关 行(列)向量组的个数相同的.定理表明:以上两个命题
这条件很丑:(nullity(A) + dim(imA + kerB) = nullity(B) + dim(imB + kerA)
1 在线性代数中秩的定义：一个矩阵A的列秩是 A的线性无关的纵列的极大数目。类似地，行秩是 A的线性无关的横行的极大数目。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...
矩阵A等价于矩阵B 或 矩阵A可以通过初等变换，化为矩阵B ，或 矩阵B可以通过初等变换，化为矩阵A；rankA=rankB 即：矩阵A的秩 等于 矩阵B的秩 ，或 矩阵A 与 矩阵B 有相同的行秩(或列秩）；或 矩阵A 与 矩阵B 的极大无关 行（列）向量组的个数相同的。定理表明：以上两个命题是等价的 ...
抛个砖。设A∈Rm×n，B∈Rn×m，m≥n。由|I−AB|=|I−BA|可知|λI−AB|=λm−n|λI−BA|，故AB和BA的非零特征值及其代数重数相等，所以这部分对秩的贡献（=各非零特征值的代数重数之和）也一样，不用看。对于零特征值，我们要求它们对秩的贡献也一样。考虑到对应零特征值的k阶Jordan块...