矩阵的秩怎么求举例
列秩和行秩怎么算？
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。
一阶矩阵秩怎么算？
一阶矩阵，如果里面元素是0，秩就是0，不是0的话秩就是1
三阶矩阵求秩快速方法？
除了上下三角形矩阵
不然还是不建议快速求逆的
一般还是用初等行变换的方法
(A,E)得到(E,B)
那么b是a的逆矩阵
矩阵ab的乘积的秩？
两矩阵可以相乘A×B，只需A的列数等于B的行数，这里A(3×4),B(4×2)，所以A×B是3×2的矩阵，它的秩 ≤2，你可以用初等变换先把第三行化为0 0，再将上面2×2的方块化阶梯形。
也可以在A×B找二阶子式，只要有一个二阶子式不为零，秩就是2；
若所有二阶子式都为零，但只要不是零矩阵（即有非零元素），那秩就是1。
知道线性相关如何求秩？
设有n个向量a1,a2...,an（都是m维），如果他们线性无关，那么n个向量组成的向量组的秩就是n。
在线性代数里，矢量空间的一组元素中，若没有矢量可用有限个其他矢量的线性组合所表示，则称为线性无关或线性独立，反之称为线性相关。
在线性代数中，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。
线性无关和线性相关的性质：
1、对于任一向量组而言,，不是线性无关的就是线性相关的。
2、向量组只包含一个向量a时，a为0向量，则说A线性相关; 若a≠0, 则说A线性无关。
3、包含零向量的任何向量组是线性相关的.。
4、含有相同向量的向量组必线性相关。
5、增加向量的个数，不改变向量的相关性。(注意，原本的向量组是线性相关的)
6、减少向量的个数，不改变向量的无关性。(注意，原本的向量组是线性无关的）
7、一个向量组线性无关，则在相同位置处都增加一个分量后得到的新向量组仍线性无关。
8、一个向量组线性相关，则在相同位置处都去掉一个分量后得到的新向量组仍线性相关。