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列秩和行秩怎么算
这个定义涉及到向量的极大线性无关组。设a1,a2……as为一个n维向量组，如果向量组中有r个向量线性无关，而任何r+1个向量都线性相关，那么这r个线性无关的向量称为向量组的一个极大线性无关组。向量组的极大线性无关组中所含向量的个数，称为向量的秩。矩阵的行向量的秩称为行秩。列向量的秩成为列秩。
矩阵的秩等于行秩还是劣势
因为每个矩阵都可以通过初等变换，得到唯一的标准型与之对应，而标准型中的非零行数就是秩。
不管通过初等行变换来求行秩，还是初等列变换求列秩，最终都可以化成这个唯一的标准型，且行秩（或列秩），就等于秩。矩阵的行秩与列秩相等，是线性代数基本定理的重要组成部分.其基本证明思路是，矩阵可以看作线性映射的变换矩阵，列秩为像空间的维度，行秩为非零原像空间的维度，因此列秩与行秩相等，即像空间的维度与非零原像空间的维度相等（这里的非零原像空间是指约去了零空间后的商空间：原像空间）。
这从矩阵的奇异值分解就可以看出来。
行列式的秩怎么求有几种方法
一、行列式的秩怎么求
行列式是一个数值，没有秩
只有矩阵才有秩。
矩阵的秩求法：
1、使用初等行变换，或列变换，化成阶梯形，数一下非零行的行数（或非零列的列数），即为秩
2、使用矩阵秩的定义，找到一个k阶子式不为0，k+1阶子式为0，则秩等于k
二、如何求矩阵的秩
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）。
矩阵的秩是反映矩阵固有特性的一个重要概念。
设A是一组向量，定义A的最大无关组中向量的个数为A的秩。
定义1.在m*n矩阵A中，任意决定k行和k列交叉点上的元素构成A的一个k阶子矩阵，此子矩阵的行列式，称为A的一个k阶子式。
例如，在阶梯形矩阵中，选定1，3行和3，4列，它们交叉点上的元素所组成的2阶子矩阵的行列式就是矩阵A的一个2阶子式。
定义2.A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A
的秩，记作rA，或rankA或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n)易得：
若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在r<min(m,n)时，A中所有的r+1阶子式全为零，则A的秩为r。
由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵,det(A)¹0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)=0。
由行列式的性质1(1.5[4])知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。
例1.计算下面矩阵的秩，
而A的所有的三阶子式，或有一行为零；或有两行成比例，因而所
有的三阶子式全为零，所以rA=2。
矩阵行秩列秩怎么定义的，相等吗
行秩就是行向量组的极大无关组的向量个数列秩就是列向量组的极大无关组的向量个数一个矩阵中行秩与列秩是相等的一般把矩阵的行秩与列秩统称为矩阵的
OK，关于矩阵的秩等于行秩还是劣势和行秩为什么等于列秩的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
