python矩阵行秩函数_为什么矩阵行秩等于列秩?
挖墳
最近整理一些基礎(chǔ)知識(shí)的時(shí)候,也被這個(gè)問題困惑著。
書上的解釋是,任何矩陣通過初等變換都可以化成標(biāo)準(zhǔn)型(單位陣+一些全零行或列)。顯然行秩和列秩是相等的。
但是相比代數(shù)上的解釋,我更想要尋求幾何上的解釋。
高贊大佬從幾何角度解釋的原因,但更接近是公式推導(dǎo)出來的結(jié)論,仍然很抽象,難以理解。
反復(fù)琢磨后,想到了一個(gè)更加通俗的角度。
空間變換的角度,A是變換矩陣,X是變換前的坐標(biāo),Y是變換后的。
A中的列向量組構(gòu)成一組基,來替換當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)正交基。
A滿秩的情況下,就是同維的線性變換。比如R(A)=2,變換前是個(gè)平面,變換后仍是個(gè)平面。
現(xiàn)在考慮升維的情況,
拆解:
,
盡管β是個(gè)三維向量,但是變換后的空間仍然只有兩個(gè)基底,也就是說,變換前是個(gè)平面,變換后仍是個(gè)平面。
這意味著A和B的效果是等價(jià)的。則將A、B補(bǔ)零成3階方陣后滿足,
。
Rr(B)=Rr(A), Rc(B)=Rc(A),A的行秩和列秩相等,則B的行秩和列秩也相等。
這個(gè)結(jié)論從一維向高維推廣,就可以給出答案。
矩陣的行代表空間的維度,列代表空間中基底的數(shù)量。矩陣的行秩等于列秩意味著,n個(gè)基底的線性組合只能表示一個(gè)n維子空間。
總結(jié)
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