如何直观地理解矩阵的秩? 矩阵的秩

矩阵的秩(如何直观地懂得矩阵的秩?)
矩阵的秩可以直观地懂得为筛眼的大小:

如何直观地理解矩阵的秩? 矩阵的秩

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下面就来说明这句话是什么意思?
1 矩阵的作用
假设对于向量 x1 、 x2、 x3、x4 有:
如何直观地理解矩阵的秩? 矩阵的秩

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上述关系可以用图像来表现,左侧的向量 x1 、 x2、 x3、x4,在 A 的作用下,变为了右侧的向量 y1 、y2 、y3 、y4 :
如何直观地理解矩阵的秩? 矩阵的秩

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将各个向量依次连起来就得到了两个矩形 。那么可以这么懂得,左侧的矩形在 A 的作用下,变为了右侧的矩形:
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2 矩阵的秩
如果 A 的秩不一样,那么左侧的矩形在 A 的作用下,右侧就可能得到不同的图形:
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有一个很显著的特色,矩阵的秩 rank(A) 越小,得到的图形越小(这里直接给结论了,细节就不展开了):
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3 矩阵是筛子
因为上面的结论,所以可以将矩阵 A 看作一个筛子:
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那么矩阵的秩 rank(A) 可以看作筛眼的大小,rank(A) 越小对应的筛眼越小(疏忽掉筛子的形状,下面用带网格的圆来表现筛子):
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筛眼越小,自然漏过去的越小 。
4 矩阵复合的秩
把矩阵的秩看作筛眼的资源网大小还是有必定说明才能的 。比如矩阵的秩有如下的性质,该性质也称为矩阵复合的秩:
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A 、B 可以看作两个筛子:
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可以用带网格两个圆来表现这两个筛子,可以看到各自的筛眼大小不同,也就是各自的矩阵的秩不雷同:
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当这两个筛子叠在一起的时候,叠加部分的筛眼变小了,比单独某一个筛子的筛眼要小:
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所以此时有:
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当然还有可能 A 、B 如下:
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这时叠在一起时,叠加部分的筛眼等于其中某一个筛子的筛眼:
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所以此时有:
【如何直观地理解矩阵的秩? 矩阵的秩】
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综合起来就是资源网:
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5 满秩矩阵复合的秩
满秩矩阵 P 可以看作完整没有筛眼的筛子:
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这样两者复合,筛眼大小就资源网完整取决于 A :
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所以可得到满秩矩阵复合的性质:
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