Când rangul unei matrice este 1 Rangul matricei și baza minoră a matricei

>>Rang matrice

Rangul matricei

Determinarea rangului unei matrice

Luați în considerare o matrice dreptunghiulară. Dacă în această matrice selectăm în mod arbitrar k linii şi k coloane, apoi elementele de la intersecția rândurilor și coloanelor selectate formează o matrice pătrată de ordinul k-lea. Determinantul acestei matrice se numește minor de ordinul k-lea matricea A. Evident, matricea A are minore de orice ordin de la 1 la cel mai mic dintre numerele m și n. Dintre toate minorele nenule ale matricei A, există cel puțin un minor a cărui ordine este cea mai mare. Se numește cel mai mare dintre ordinele minore diferite de zero ale unei matrice date rang matrici. Dacă rangul matricei A este r, aceasta înseamnă că matricea A are un minor de ordin diferit de zero r, dar fiecare minor de ordin mai mare decât r, este egal cu zero. Rangul matricei A este notat cu r(A). Evident, relația este valabilă

Calcularea rangului unei matrice folosind minori

Rangul matricei se găsește fie prin metoda limitării minorilor, fie prin metoda transformărilor elementare. Când calculați rangul unei matrice folosind prima metodă, ar trebui să treceți de la minorii de ordin inferior la minorii de ordin superior. Dacă a fost deja găsit un D minor de ordinul k al matricei A, diferit de zero, atunci numai minorele de ordin (k+1) care mărginesc D minor necesită calcul, adică. conținându-l ca minor. Dacă toate sunt egale cu zero, atunci rangul matricei este k.

Exemplul 1.Găsiți rangul matricei folosind metoda limitării minorilor

Soluţie.Începem cu minorii de ordinul 1, adică. dintre elementele matricei A. Să alegem, de exemplu, un (element) minor M 1 = 1, situat în primul rând și prima coloană. Mărginind cu ajutorul celui de-al doilea rând și al treilea rând, obținem un M 2 minor = diferit de zero. Ne întoarcem acum la minorii de ordinul 3 care se învecinează cu M2. Sunt doar două dintre ele (puteți adăuga o a doua sau a patra coloană). Să le calculăm: = 0. Astfel, toți minorii învecinați de ordinul trei s-au dovedit a fi egali cu zero. Rangul matricei A este doi.

Calcularea rangului unei matrice folosind transformări elementare

ElementarUrmătoarele transformări de matrice se numesc:

1) permutarea oricăror două rânduri (sau coloane),

2) înmulțirea unui rând (sau coloană) cu un număr diferit de zero,

3) adăugarea la un rând (sau coloană) a unui alt rând (sau coloană), înmulțit cu un anumit număr.

Cele două matrici sunt numite echivalent, dacă una dintre ele este obținută de la cealaltă folosind o mulțime finită de transformări elementare.

Matricele echivalente nu sunt, în general, egale, dar rangurile lor sunt egale. Dacă matricele A și B sunt echivalente, atunci se scrie după cum urmează: A~B.

CanonicO matrice este o matrice în care la începutul diagonalei principale există mai multe pe rând (al căror număr poate fi zero), iar toate celelalte elemente sunt egale cu zero, de exemplu,

Folosind transformări elementare de rânduri și coloane, orice matrice poate fi redusă la canonică. Rangul unei matrice canonice este egal cu numărul celor de pe diagonala sa principală.

Exemplul 2Aflați rangul unei matrice

și să-l aducă la forma canonică.

Soluţie. Din a doua linie, scădeți prima și rearanjați aceste linii:

Acum din a doua și a treia linie o scădem pe prima, înmulțită cu 2 și, respectiv, 5:

;

scădeți primul din a treia linie; obținem o matrice

B = ,

care este echivalent cu matricea A, deoarece se obține din ea folosind o mulțime finită de transformări elementare. În mod evident, rangul matricei B este 2 și, prin urmare, r(A)=2. Matricea B poate fi ușor redusă la canonică. Scăzând prima coloană, înmulțită cu numere potrivite, din toate cele ulterioare, întoarcem la zero toate elementele primului rând, cu excepția primului, iar elementele rândurilor rămase nu se modifică. Apoi, scăzând a doua coloană, înmulțită cu numerele potrivite, din toate cele ulterioare, trecem la zero toate elementele din al doilea rând, cu excepția celui de-al doilea, și obținem matricea canonică:

Fie A o matrice de dimensiuni m\x n și k un număr natural care nu depășește m și n: k\leqslant\min\(m;n\). Ordinea k-a minoră matricea A este determinantul unei matrice de ordin k formată din elemente situate la intersecția dintre k rânduri și k coloane alese arbitrar ale matricei A. La desemnarea minorilor, vom indica numerele rândurilor selectate ca indici superiori, iar numerele coloanelor selectate ca indici inferiori, aranjandu-le în ordine crescătoare.

Exemplul 3.4. Scrieți minori de diferite ordine ale matricei

A=\begin(pmatrix)1&2&1&0\\ 0&2&2&3\\ 1&4&3&3\end(pmatrix)\!.

Soluţie. Matricea A are dimensiuni de 3\x4 . Are: 12 minori de ordinul I, de exemplu, minor M_(()_2)^(()_3)=\det(a_(32))=4; 18 minori de ordinul 2, de exemplu, M_(()_(23))^(()^(12))=\begin(vmatrix)2&1\\2&2\end(vmatrix)=2; 4 minori de ordinul 3, de exemplu,

M_(()_(134))^(()^(123))= \begin(vmatrix)1&1&0\\0&2&3\\ 1&3&3 \end(vmatrix)=0.

Într-o matrice A de dimensiuni m\x n se numește ordinul al r-lea minor de bază, dacă este diferit de zero și toți minorii de ordin (r+1)-ro sunt egali cu zero sau nu există deloc.

Rangul matricei se numeşte ordinea de bază minoră. Nu există o bază minoră într-o matrice zero. Prin urmare, rangul unei matrice zero este, prin definiție, egal cu zero. Rangul matricei A este notat cu \operatorname(rg)A.

Exemplul 3.5. Găsiți toate minorii de bază și rangul matricei

A=\begin(pmatrix)1&2&2&0\\0&2&2&3\\0&0&0&0\end(pmatrix)\!.

Soluţie. Toți minorii de ordinul trei ai acestei matrice sunt egali cu zero, deoarece acești determinanți au un al treilea rând zero. Prin urmare, doar un minor de ordinul doi situat în primele două rânduri ale matricei poate fi de bază. Trecând prin 6 minori posibili, selectăm non-zero

M_(()_(12))^(()^(12))= M_(()_(13))^(()^(12))= \begin(vmatrix)1&2\\0&2 \end( vmatrix)\!,\quad M_(()_(24))^(()^(12))= M_(()_(34))^(()^(12))= \begin(vmatrix) 2&0\\2&3\end(vmatrix)\!,\quad M_(()_(14))^(()^(12))= \begin(vmatrix)1&0\\0&3\end(vmatrix)\!.

Fiecare dintre acești cinci minori este unul de bază. Prin urmare, rangul matricei este 2.

Note 3.2

1. Dacă într-o matrice toți minorii de ordinul k sunt egali cu zero, atunci și minorii de ordin superior sunt egali cu zero. Într-adevăr, extinzând ordinul minor de (k+1)-ro peste orice rând, obținem suma produselor elementelor acestui rând de către minorii de ordinul k, iar acestea sunt egale cu zero.

2. Rangul unei matrice este egal cu cel mai înalt ordin al minorului diferit de zero al acestei matrice.

3. Dacă o matrice pătrată este nesingulară, atunci rangul ei este egal cu ordinea sa. Dacă o matrice pătrată este singulară, atunci rangul ei este mai mic decât ordinul său.

4. Desemnările sunt folosite și pentru rang \operatorname(Rg)A,~ \operatorname(rang)A,~ \operatorname(rank)A.

5. Rangul matricei bloc este definit ca rangul unei matrice obișnuite (numerice), adică indiferent de structura sa bloc. În acest caz, rangul unei matrice de bloc nu este mai mic decât rangurile blocurilor sale: \operatorname(rg)(A\mid B)\geqslant\operatorname(rg)AȘi \operatorname(rg)(A\mid B)\geqslant\operatorname(rg)B, deoarece toate minorele matricei A (sau B ) sunt și minore ale matricei bloc (A\mid B) .

Teoreme pe baza minorului și rangul matricei

Să luăm în considerare principalele teoreme care exprimă proprietățile dependenței liniare și ale independenței liniare ale coloanelor (rândurilor) unei matrice.

Teorema 3.1 pe baza minoră.Într-o matrice arbitrară A, fiecare coloană (rând) este o combinație liniară a coloanelor (rândurilor) în care se află baza minoră.

Într-adevăr, fără pierderi de generalitate, presupunem că într-o matrice A de dimensiunea m\x n baza minoră este situată în primele r rânduri și primele r coloane. Luați în considerare determinantul

D=\begin(vmatrix)~ a_(11)&\cdots&a_(1r)\!\!&\vline\!\!&a_(1k)~\\ ~\vdots&\ddots &\vdots\!\!&\ vline\!\!&\vdots~\\ ~a_(r1)&\cdots&a_(rr)\!\!&\vline\!\!&a_(rk)~\\\hline ~a_(s1)&\cdots&a_ (sr)\!\!&\vline\!\!&a_(sk)~\end(vmatrix),

care se obține prin alocarea elementelor corespunzătoare ale rândului și coloanei a k-a bazei minore a matricei A. Rețineți că pentru orice 1\leqslant s\leqslant m iar acest determinant este egal cu zero. Dacă s\leqslant r sau k\leqslant r , atunci determinantul D conține două rânduri identice sau două coloane identice. Dacă s>r și k>r, atunci determinantul D este egal cu zero, deoarece este minor de ordinul (r+l)-ro. Extinderea determinantului de-a lungul ultimei linii, obținem

a_(s1)\cdot D_(r+11)+\ldots+ a_(sr)\cdot D_(r+1r)+a_(sk)\cdot D_(r+1\,r+1)=0,

unde D_(r+1\,j) sunt complementele algebrice ale elementelor ultimului rând. Rețineți că D_(r+1\,r+1)\ne0 deoarece aceasta este o bază minoră. De aceea

a_(sk)=\lambda_1\cdot a_(s1)+\ldots+\lambda_r\cdot a_(sr), Unde \lambda_j=-\frac(D_(r+1\,j))(D_(r+1\,r+1)),~j=1,2,\ldots,r.

Scriind ultima egalitate pentru s=1,2,\ldots,m, obținem

\begin(pmatrix)a_(1k)\\\vdots\\a_(mk)\end(pmatrix)= \lambda_1\cdot\! \begin(pmatrix)a_(11)\\\vdots\\a_(m1)\end(pmatrix)+\ldots \lambda_r\cdot\! \begin(pmatrix)a_(1r)\\\vdots\\a_(mr)\end(pmatrix)\!.

acestea. a k-a coloană (pentru orice 1\leqslant k\leqslant n) este o combinație liniară a coloanelor bazei minore, ceea ce trebuia să dovedim.

Teorema minoră a bazei servește la demonstrarea următoarelor teoreme importante.

Condiție pentru ca determinantul să fie zero

Teorema 3.2 (condiție necesară și suficientă pentru ca determinantul să fie zero). Pentru ca un determinant să fie egal cu zero, este necesar și suficient ca una dintre coloanele sale (unul dintre rândurile sale) să fie o combinație liniară a coloanelor (rândurilor) rămase.

Într-adevăr, necesitatea decurge din teorema minoră de bază. Dacă determinantul unei matrici pătrate de ordinul n este egal cu zero, atunci rangul său este mai mic decât n, adică. cel puțin o coloană nu este inclusă în baza minoră. Atunci această coloană aleasă, de teorema 3.1, este o combinație liniară a coloanelor în care se află baza minoră. Adăugând, dacă este necesar, la această combinație alte coloane cu coeficienți zero, obținem că coloana selectată este o combinație liniară a coloanelor rămase ale matricei. Suficiența rezultă din proprietățile determinantului. Dacă, de exemplu, ultima coloană A_n a determinantului \det(A_1~A_2~\cdots~A_n) exprimată liniar prin restul

A_n=\lambda_1\cdot A_1+\lambda_2\cdot A_2+\ldots+\lambda_(n-1)\cdot A_(n-1),

apoi adăugând la A_n coloana A_1 înmulțită cu (-\lambda_1), apoi coloana A_2 înmulțită cu (-\lambda_2), etc. coloana A_(n-1) înmulțită cu (-\lambda_(n-1)) obținem determinantul \det(A_1~\cdots~A_(n-1)~o) cu o coloană nulă care este egală cu zero (proprietatea 2 a determinantului).

Invarianța rangului matricei sub transformări elementare

Teorema 3.3 (asupra invarianței rangului sub transformări elementare). În timpul transformărilor elementare ale coloanelor (rândurilor) unei matrice, rangul acesteia nu se modifică.

Într-adevăr, să fie. Să presupunem că în urma unei transformări elementare a coloanelor matricei A am obţinut matricea A". Dacă s-a efectuat o transformare de tip I (permutarea a două coloane), atunci orice minor (r+l)-ro de ordinul al matricei A" este fie egală cu minorul corespunzător (r+l )-ro de ordinul matricei A, fie diferă de acesta prin semn (proprietatea 3 a determinantului). Dacă a fost efectuată o transformare de tip II (înmulțirea coloanei cu numărul \lambda\ne0 ), atunci orice minor (r+l)-ro de ordinul matricei A" este fie egal cu minorul corespunzător (r+l) -ro de ordinul matricei A sau diferit de acesta factor \lambda\ne0 (proprietatea 6 a determinantului Dacă s-a efectuat o transformare de tip III (adăugând la o coloană o altă coloană înmulțită cu numărul \Lambda), atunci oricare minor al ordinului (r+1) al matricei A" este fie egal cu minorul corespunzător. (r+1) al-lea ordin al matricei A (proprietatea 9 a determinantului), fie este egal cu suma două minore (r+l)-ro de ordinul matricei A (proprietatea 8 a determinantului). Prin urmare, la o transformare elementară de orice tip, toate minorele (r+l)-ro de ordinul matricei A" sunt egale cu zero, deoarece toate minorele (r+l)-ro de ordinul matricei A sunt egal cu zero Astfel, s-a dovedit că la transformările elementare ale coloanelor matricea de rang nu poate crește Deoarece transformările inverse cu cele elementare sunt elementare, rangul matricei nu poate scădea la transformările elementare ale coloanelor, adică este similar. a demonstrat că rangul matricei nu se modifică la transformări elementare ale rândurilor.

Corolarul 1. Dacă un rând (coloană) al unei matrice este o combinație liniară a celorlalte rânduri (coloane), atunci acest rând (coloană) poate fi șters din matrice fără a-și schimba rangul.

Într-adevăr, un astfel de șir poate fi făcut zero folosind transformări elementare, iar un șir zero nu poate fi inclus în baza minoră.

Corolarul 2. Dacă matricea este redusă la cea mai simplă formă (1.7), atunci

\operatorname(rg)A=\operatorname(rg)\Lambda=r\,.

Într-adevăr, matricea formei celei mai simple (1.7) are o bază minoră de ordinul r-a.

Corolarul 3. Orice matrice pătrată nesingulară este elementară, cu alte cuvinte, orice matrice pătrată nesingulară este echivalentă cu o matrice de identitate de același ordin.

Într-adevăr, dacă A este o matrice pătrată nesingulară de ordinul al n-lea, atunci \operatorname(rg)A=n(a se vedea punctul 3 din comentariile 3.2). Prin urmare, aducând matricea A la forma cea mai simplă (1.7) prin transformări elementare, se obține matricea identitate \Lambda=E_n , deoarece \operatorname(rg)A=\operatorname(rg)\Lambda=n(vezi Corolarul 2). Prin urmare, matricea A este echivalentă cu matricea de identitate E_n și poate fi obținută din aceasta ca urmare a unui număr finit de transformări elementare. Aceasta înseamnă că matricea A este elementară.

Teorema 3.4 (despre rangul matricei). Rangul unei matrice este egal cu numărul maxim de rânduri liniar independente ale acestei matrice.

De fapt, lasă \operatorname(rg)A=r. Atunci matricea A are r rânduri liniar independente. Acestea sunt liniile în care se află baza minoră. Dacă ar fi dependente liniar, atunci acest minor ar fi egal cu zero prin Teorema 3.2, iar rangul matricei A nu ar fi egal cu r. Să arătăm că r este numărul maxim de rânduri liniar independente, adică. orice p rânduri sunt dependente liniar pentru p>r. Într-adevăr, formăm matricea B din aceste p rânduri. Deoarece matricea B face parte din matricea A, atunci \operatorname(rg)B\leqslant \operatorname(rg)A=r

Aceasta înseamnă că cel puțin un rând al matricei B nu este inclus în baza minoră a acestei matrice. Apoi, după teorema bazei minore, este egală cu o combinație liniară a rândurilor în care este situată baza minoră. Prin urmare, rândurile matricei B sunt dependente liniar. Astfel, matricea A are cel mult r rânduri liniar independente.

Corolarul 1. Numărul maxim de rânduri liniar independente dintr-o matrice este egal cu numărul maxim de coloane liniar independente:

\operatorname(rg)A=\operatorname(rg)A^T.

Această afirmație rezultă din teorema 3.4 dacă o aplicăm rândurilor unei matrice transpuse și ținem cont de faptul că minorii nu se modifică în timpul transpunerii (proprietatea 1 a determinantului).

Corolarul 2. În timpul transformărilor elementare ale rândurilor unei matrice, dependența liniară (sau independența liniară) a oricărui sistem de coloane ale acestei matrice este păstrată.

De fapt, să alegem oricare k coloane ale unei matrice A date și să compunem matricea B din ele. Să presupunem că în urma transformărilor elementare ale rândurilor matricei A s-a obţinut matricea A" şi ca urmare a aceloraşi transformări ale rândurilor matricei B s-a obţinut matricea B". Prin teorema 3.3 \operatorname(rg)B"=\operatorname(rg)B. Prin urmare, dacă coloanele matricei B au fost liniar independente, i.e. k=\operatorname(rg)B(vezi Corolarul 1), atunci coloanele matricei B" sunt de asemenea independente liniar, deoarece k=\operatorname(rg)B". Dacă coloanele matricei B ar fi liniar dependente (k>\operatorname(rg)B), atunci coloanele matricei B" sunt de asemenea dependente liniar (k>\operatorname(rg)B"). În consecință, pentru orice coloană a matricei A, dependența liniară sau independența liniară este păstrată sub transformări elementare de rând.

Note 3.3

1. Prin corolarul 1 al teoremei 3.4, proprietatea coloanelor indicată în corolarul 2 este valabilă și pentru orice sistem de rânduri matrice dacă transformările elementare sunt efectuate numai pe coloanele sale.

2. Corolarul 3 al teoremei 3.3 poate fi rafinat după cum urmează: orice matrice pătrată nesingulară, folosind transformări elementare doar ale rândurilor sale (sau numai coloanelor sale), poate fi redusă la o matrice de identitate de același ordin.

De fapt, folosind doar transformări elementare de rând, orice matrice A poate fi redusă la forma simplificată \Lambda (Fig. 1.5) (vezi Teorema 1.1). Deoarece matricea A este nesingulară (\det(A)\ne0), coloanele sale sunt liniar independente. Aceasta înseamnă că și coloanele matricei \Lambda sunt liniar independente (Corolarul 2 al Teoremei 3.4). Prin urmare, forma simplificată \Lambda a unei matrice nesingulare A coincide cu forma sa cea mai simplă (Fig. 1.6) și este matricea de identitate \Lambda=E (vezi Corolarul 3 al Teoremei 3.3). Astfel, prin transformarea doar a rândurilor unei matrice nesingulare, aceasta poate fi redusă la matricea de identitate. Raționament similar este valabil pentru transformările elementare ale coloanelor unei matrice nesingulare.

Rangul produsului și suma matricelor

Teorema 3.5 (cu privire la rangul produsului matricelor). Rangul produsului matricelor nu depășește rangul factorilor:

\operatorname(rg)(A\cdot B)\leqslant \min\(\operatorname(rg)A,\operatorname(rg)B\).

Într-adevăr, să fie matricele A și B dimensiunile m\x p și p\times n . Să atribuim matricei A matricea C=AB\colon\,(A\mid C). Desigur că \operatorname(rg)C\leqslant\operatorname(rg)(A\mid C), deoarece C face parte din matrice (A\mid C) (vezi paragraful 5 al observațiilor 3.2). Rețineți că fiecare coloană C_j, conform operației de înmulțire a matricei, este o combinație liniară de coloane A_1,A_2,\ldots,A_p matrici A=(A_1~\cdots~A_p):

C_(j)=A_1\cdot b_(1j)+A_2\cdot b_(2j)+\ldots+A_(p)\cdot b_pj),\quad j=1,2,\ldots,n.

O astfel de coloană poate fi ștearsă din matrice (A\mid C) fără a-și schimba rangul (Corolarul 1 al Teoremei 3.3). Tăiind toate coloanele matricei C, obținem: \operatorname(rg)(A\mid C)=\operatorname(rg)A. De aici, \operatorname(rg)C\leqslant\operatorname(rg)(A\mid C)=\operatorname(rg)A. În mod similar, putem demonstra că condiția este îndeplinită simultan \operatorname(rg)C\leqslant\operatorname(rg)B, și trageți o concluzie despre validitatea teoremei.

Consecinţă. Dacă A este o matrice pătrată nesingulară, atunci \operatorname(rg)(AB)= \operatorname(rg)BȘi \operatorname(rg)(CA)=\operatorname(rg)C, adică rangul unei matrice nu se schimbă atunci când este înmulțită din stânga sau din dreapta cu o matrice pătrată nesingulară.

Teorema 3.6 privind rangul sumelor matricelor. Rangul sumei matricelor nu depășește suma rândurilor termenilor:

\operatorname(rg)(A+B)\leqslant \operatorname(rg)A+\operatorname(rg)B.

Într-adevăr, să creăm o matrice (A+B\mid A\mid B). Rețineți că fiecare coloană a matricei A+B este o combinație liniară de coloane ale matricelor A și B. De aceea \operatorname(rg)(A+B\mid A\mid B)= \operatorname(rg)(A\mid B). Avand in vedere ca numarul de coloane liniar independente din matrice (A\mid B) nu depaseste \operatorname(rg)A+\operatorname(rg)B, A \operatorname(rg)(A+B)\leqslant \operatorname(rg)(A+B\mid A\mid B)(vezi secțiunea 5 din Observațiile 3.2), obținem inegalitatea care se dovedește.

Vom lua în considerare, de asemenea, o aplicație practică importantă a subiectului: studiul unui sistem de ecuații liniare pentru consistență.

Care este rangul unei matrice?

Epigraful plin de umor a articolului conține o cantitate mare de adevăr. De obicei, asociem cuvântul „rank” cu un fel de ierarhie, cel mai adesea cu o scară a carierei. Cu cât o persoană are mai multe cunoștințe, experiență, abilități, conexiuni etc. – cu cât este mai mare poziția și gama de oportunități. În termeni de tineret, rangul se referă la gradul general de „abruptitate”.

Iar frații noștri matematici trăiesc după aceleași principii. Să luăm câteva aleatorii la plimbare matrice zero:

Să ne gândim la asta, dacă în matrice toate zerourile, atunci despre ce rang putem vorbi? Toată lumea este familiarizată cu expresia informală „zero total”. În societatea matricelor totul este exact la fel:

Rangul matricei zeroorice dimensiune este egală cu zero.

Notă : Matricea zero este desemnată cu litera greacă „theta”

Pentru a înțelege mai bine rangul matricei, în continuare voi folosi materiale pentru a ajuta geometrie analitică. Luați în considerare zero vector spațiul nostru tridimensional, care nu stabilește o direcție anume și este inutil pentru construcție bază afină. Din punct de vedere algebric, coordonatele acestui vector sunt scrise în matrice„unul câte trei” și logic (în sensul geometric indicat) presupunem că rangul acestei matrice este zero.

Acum să ne uităm la câteva diferit de zero vectori coloanăȘi vectori rând:

Fiecare instanță are cel puțin un element diferit de zero și asta e ceva!

Rangul oricărui vector rând diferit de zero (vector coloană) este egal cu unu

Și în general vorbind - dacă în matrice dimensiuni arbitrare există cel puțin un element diferit de zero, apoi rangul său nu mai puțin unitati.

Vectorii rând algebrici și vectorii coloană sunt într-o anumită măsură abstracti, așa că să revenim din nou la asocierea geometrică. Non-zero vector stabilește o direcție foarte definită în spațiu și este potrivit pentru construcție bază, prin urmare rangul matricei va fi considerat egal cu unu.

Informații teoretice : în algebra liniară, un vector este un element al unui spațiu vectorial (definit prin 8 axiome), care, în special, poate reprezenta un rând (sau coloană) ordonat de numere reale cu operațiile de adunare și înmulțire cu un număr real definite. pentru ei. Informații mai detaliate despre vectori pot fi găsite în articol Transformări liniare.

dependent liniar(exprimate unul prin altul). Din punct de vedere geometric, a doua linie conține coordonatele vectorului coliniar , care nu a avansat deloc problema în clădire bază tridimensională, fiind în acest sens de prisos. Astfel, rangul acestei matrice este, de asemenea, egal cu unu.

Să rescriem coordonatele vectorilor în coloane ( transpune matricea):

Ce s-a schimbat în ceea ce privește rangul? Nimic. Coloanele sunt proporționale, ceea ce înseamnă că rangul este egal cu unu. Apropo, rețineți că toate cele trei linii sunt, de asemenea, proporționale. Ele pot fi identificate cu coordonatele Trei vectori coliniari ai planului, din care unul singur util pentru construirea unei baze „plate”. Și acest lucru este în întregime în concordanță cu simțul nostru geometric al rangului.

Din exemplul de mai sus rezultă o afirmație importantă:

Rangul matricei în rânduri este egal cu rangul matricei în coloane. Am menționat deja puțin acest lucru în lecția despre eficient metode de calcul a determinantului.

Notă : dependența liniară a rândurilor implică dependența liniară a coloanelor (și invers). Dar pentru a economisi timp și din obișnuință, aproape întotdeauna voi vorbi despre dependența liniară a șirurilor.

Să continuăm dresajul nostru iubit animal de companie. Să adăugăm coordonatele altui vector coliniar la matricea din al treilea rând :

Ne-a ajutat el să construim o bază tridimensională? Desigur că nu. Toți cei trei vectori merg înainte și înapoi pe aceeași cale, iar rangul matricei este egal cu unul. Puteți lua oricât de mulți vectori coliniari doriți, să zicem 100, să le puneți coordonatele într-o matrice „o sută cu trei”, iar rangul unui astfel de zgârie-nori va rămâne unul.

Să ne familiarizăm cu matricea, ale cărei rânduri liniar independent. O pereche de vectori necoliniari este potrivită pentru construirea unei baze tridimensionale. Rangul acestei matrice este doi.

Care este rangul matricei? Liniile par să nu fie proporționale... deci, în teorie, sunt trei. Cu toate acestea, rangul acestei matrice este, de asemenea, doi. Am adăugat primele două rânduri și am scris rezultatul în partea de jos, adică. exprimată liniar a treia linie prin primele două. Geometric, rândurile matricei corespund coordonatele a trei vectori coplanari, iar printre acești trei sunt și o pereche de camarazi necoliniari.

După cum puteți vedea, dependență liniarăîn matricea considerată nu este evidentă, iar astăzi vom învăța cum să o scoatem la lumină.

Cred că mulți oameni pot ghici care este rangul unei matrice!

Luați în considerare o matrice ale cărei rânduri liniar independent. Se formează vectori bază afină, iar rangul acestei matrice este de trei.

După cum știți, orice al patrulea, al cincilea, al zecelea vector al spațiului tridimensional va fi exprimat liniar în termeni de vectori de bază. Prin urmare, dacă adăugați orice număr de rânduri la o matrice, atunci rangul acesteia va fi tot egal cu trei.

Raționament similar poate fi efectuat pentru matrice de dimensiuni mai mari (desigur, fără nicio semnificație geometrică).

Definiție : Rangul unei matrice este numărul maxim de rânduri liniar independente. Sau: Rangul unei matrice este numărul maxim de coloane liniar independente. Da, numărul lor este întotdeauna același.

Din cele de mai sus rezultă și un ghid practic important: rangul matricei nu depășește dimensiunea minimă a acesteia. De exemplu, în matrice patru rânduri și cinci coloane. Dimensiunea minimă este patru, prin urmare, rangul acestei matrice cu siguranță nu va depăși 4.

Denumiri: în teoria și practica lumii nu există un standard general acceptat pentru desemnarea rangului unei matrice, cel mai comun poate fi găsit: - cum se spune, un englez scrie una, un german alta; Prin urmare, pe baza celebrei glume despre iadul american și rusesc, să notăm rangul matricei cu un cuvânt nativ. De exemplu: . Și dacă matricea este „nenumită”, dintre care sunt multe, atunci puteți scrie pur și simplu .

Cum să găsiți rangul unei matrice folosind minori?

Dacă bunica noastră ar avea o a cincea coloană în matricea ei, atunci ar trebui să calculăm un alt minor de ordinul al 4-lea („albastru”, „zmeura” + coloana a 5-a).

Concluzie: ordinea maximă a unui minor diferit de zero este trei, ceea ce înseamnă .

Poate că nu toată lumea a înțeles pe deplin această frază: un minor de ordinul al 4-lea este egal cu zero, dar printre minorii de ordinul al 3-lea a existat unul diferit de zero - prin urmare, ordinul maxim diferit de zero minor și egal cu trei.

Apare întrebarea: de ce să nu calculăm imediat determinantul? Ei bine, în primul rând, în majoritatea sarcinilor matricea nu este pătrată și, în al doilea rând, chiar dacă obțineți o valoare diferită de zero, sarcina va fi cel mai probabil respinsă, deoarece implică de obicei o soluție standard „de jos în sus”. Și în exemplul luat în considerare, determinantul zero al ordinului al patrulea ne permite să afirmăm că rangul matricei este doar mai mic de patru.

Trebuie să recunosc, am venit cu problema pe care am analizat-o eu însumi pentru a explica mai bine metoda limitării minorilor. În practică, totul este mai simplu:

Exemplul 2

Găsiți rangul unei matrice utilizând metoda marginilor minore

Soluția și răspunsul sunt la sfârșitul lecției.

Când funcționează algoritmul cel mai rapid? Să revenim la aceeași matrice patru pe patru. . Evident, soluția va fi cea mai scurtă în cazul „bunului” minori de colt:

Și, dacă , atunci , altfel – .

Gândirea nu este deloc ipotetică - există multe exemple în care întreaga chestiune este limitată doar la minori unghiular.

Cu toate acestea, în unele cazuri, o altă metodă este mai eficientă și de preferat:

Cum să găsiți rangul unei matrice folosind metoda Gaussiană?

Paragraful este destinat cititorilor care sunt deja familiarizați metoda gaussianași mai mult sau mai puțin au pus mâna pe ea.

Din punct de vedere tehnic, metoda nu este nouă:

1) folosind transformări elementare, reducem matricea la o formă în trepte;

2) rangul matricei este egal cu numărul de rânduri.

Este absolut clar că folosind metoda Gaussiană nu se modifică rangul matricei, iar esența aici este extrem de simplă: conform algoritmului, în timpul transformărilor elementare, toate rândurile proporționale (dependente liniar) inutile sunt identificate și eliminate, rezultând un „reziduu uscat” - numărul maxim de rânduri liniar independente.

Să transformăm vechea matrice familiară cu coordonatele a trei vectori coliniari:

(1) Prima linie a fost adăugată la a doua linie, înmulțită cu –2. Prima linie a fost adăugată la a treia linie.

(2) Liniile zero sunt eliminate.

Astfel, a mai rămas o linie, deci . Inutil să spun că acest lucru este mult mai rapid decât calcularea a nouă zero minori de ordinul al 2-lea și abia apoi tragerea unei concluzii.

Vă reamintesc că în sine matrice algebrică nimic nu poate fi schimbat, iar transformările sunt efectuate doar în scopul determinării rangului! Apropo, să ne oprim încă o dată la întrebarea, de ce nu? Matricea sursă transportă informații care sunt fundamental diferite de informațiile din matrice și rând. În unele modele matematice (fără exagerare), diferența într-un număr poate fi o chestiune de viață sau de moarte. ...Mi-am amintit de profesori de matematică din clasele primare și gimnaziale care tăiau fără milă notele cu 1-2 puncte pentru cea mai mică inexactitate sau abatere de la algoritm. Și a fost teribil de dezamăgitor când, în loc de un „A” aparent garantat, a ieșit „bun” sau chiar mai rău. Înțelegerea a venit mult mai târziu - cum altfel să-i încredințezi unei persoane sateliți, focoase nucleare și centrale electrice? Dar nu vă faceți griji, nu lucrez în aceste domenii =)

Să trecem la sarcini mai semnificative, unde, printre altele, ne vom familiariza cu tehnici de calcul importante metoda Gauss:

Exemplul 3

Găsiți rangul unei matrice folosind transformări elementare

Soluţie: este dată o matrice „patru cu cinci”, ceea ce înseamnă că rangul său nu este cu siguranță mai mare de 4.

În prima coloană, nu există 1 sau –1, prin urmare, sunt necesare acțiuni suplimentare pentru a obține cel puțin o unitate. De-a lungul existenței site-ului, mi s-a pus în mod repetat întrebarea: „Este posibil să rearanjam coloanele în timpul transformărilor elementare?” Aici, am rearanjat prima și a doua coloană și totul este în regulă! În majoritatea sarcinilor în care este utilizat metoda gaussiana, coloanele pot fi într-adevăr rearanjate. DAR NU ESTE NEVOIE. Și ideea nu este nici măcar în posibilă confuzie cu variabile, ideea este că în cursul clasic de matematică superioară această acțiune nu este în mod tradițional luată în considerare, așa că un astfel de încuviințare va fi privit FOARTE strâmb (sau chiar forțat să refacă totul).

Al doilea punct se referă la numere. Pe măsură ce iei decizia, este util să folosești următoarea regulă generală: transformările elementare ar trebui, dacă este posibil, să reducă numerele matriceale. La urma urmei, este mult mai ușor să lucrezi cu unu, doi, trei decât, de exemplu, cu 23, 45 și 97. Și prima acțiune vizează nu numai obținerea unuia în prima coloană, ci și eliminarea numerelor. 7 și 11.

Mai întâi soluția completă, apoi comentariile:

(1) Prima linie a fost adăugată la a doua linie, înmulțită cu –2. Prima linie a fost adăugată la a treia linie, înmulțită cu –3. Și la grămadă: prima linie a fost adăugată la a patra linie, înmulțită cu –1.

(2) Ultimele trei rânduri sunt proporționale. Linia a 3-a și a 4-a au fost eliminate, a doua linie a fost mutată pe primul loc.

(3) Prima linie a fost adăugată la a doua linie, înmulțită cu –3.

Matricea redusă la formă eșalonată are două rânduri.

Răspuns:

Acum este rândul tău să torturezi matricea de patru câte patru:

Exemplul 4

Găsiți rangul unei matrice folosind metoda Gaussiană

iti amintesc ca metoda gaussiana nu implică o rigiditate clară, iar decizia dvs. va diferi cel mai probabil de decizia mea. Un scurt exemplu de sarcină la sfârșitul lecției.

Ce metodă ar trebui să folosesc pentru a găsi rangul unei matrice?

În practică, adesea nu se precizează deloc ce metodă ar trebui folosită pentru a găsi rangul. Într-o astfel de situație, condiția ar trebui analizată - pentru unele matrice este mai rațional să se rezolve prin minori, în timp ce pentru altele este mult mai profitabil să se aplice transformări elementare:

Exemplul 5

Aflați rangul unei matrice

Soluţie: prima metoda dispare cumva imediat =)

Puțin mai sus, am sfătuit să nu ating coloanele matricei, dar când există o coloană zero, sau coloane proporționale/coincidente, atunci tot merită amputat:

(1) A cincea coloană este zero, eliminați-o din matrice. Astfel, rangul matricei nu este mai mare de patru. Prima linie a fost înmulțită cu –1. Aceasta este o altă caracteristică caracteristică a metodei Gauss, care transformă următoarea acțiune într-o plimbare plăcută:

(2) La toate liniile, începând de la a doua, s-a adăugat primul rând.

(3) Prima linie a fost înmulțită cu –1, a treia linie a fost împărțită cu 2, a patra linie a fost împărțită cu 3. A doua linie a fost adăugată la a cincea linie, înmulțită cu –1.

(4) A treia linie a fost adăugată la a cincea linie, înmulțită cu –2.

(5) Ultimele două rânduri sunt proporționale, al cincilea se elimină.

Rezultatul sunt 4 rânduri.

Răspuns:

Clădire standard cu cinci etaje pentru explorare independentă:

Exemplul 6

Aflați rangul unei matrice

O scurtă soluție și răspuns la sfârșitul lecției.

Trebuie remarcat faptul că expresia „rangul matricei” nu este atât de des întâlnită în practică și, în majoritatea problemelor, puteți face cu totul fără ea. Dar există o sarcină în care conceptul în cauză este personajul principal și vom încheia articolul cu această aplicație practică:

Cum se studiază un sistem de ecuații liniare pentru consistență?

Adesea, pe lângă soluție sisteme de ecuații liniare conform condiției, se cere mai întâi să o examinăm pentru compatibilitate, adică să se dovedească că există vreo soluție. Un rol cheie în o astfel de verificare îl joacă Teorema Kronecker-Capelli, pe care o voi formula în forma necesară:

Dacă rang matrice de sistem egal cu rangul sistem de matrice extinsă, atunci sistemul este consistent, iar dacă acest număr coincide cu numărul de necunoscute, atunci soluția este unică.

Astfel, pentru a studia sistemul pentru compatibilitate este necesar să se verifice egalitatea , Unde - matricea sistemului(amintiți-vă terminologia din lecție metoda Gauss), A - matrice de sistem extinsă(adică o matrice cu coeficienți de variabile + o coloană de termeni liberi).

Definiție. Rangul matricei este numărul maxim de rânduri liniar independente considerate ca vectori.

Teorema 1 asupra rangului matricei. Rangul matricei se numește ordinul maxim al unui minor diferit de zero al unei matrice.

Am discutat deja despre conceptul de minor în lecția despre determinanți, iar acum îl vom generaliza. Să luăm un anumit număr de rânduri și un anumit număr de coloane din matrice, iar acest „cât” ar trebui să fie mai mic decât numărul de rânduri și coloane ale matricei, iar pentru rânduri și coloane acest „cât” ar trebui să fie acelasi numar. Apoi, la intersecția câte rânduri și câte coloane va exista o matrice de ordin mai mic decât matricea noastră originală. Determinantul este o matrice și va fi minor de ordinul k, dacă „unele” menționat (numărul de rânduri și coloane) este notat cu k.

Definiție. Minor ( r Ordinul +1), în care se află minorul ales r-allea ordin se numește margine pentru un anumit minor.

Cele două metode cele mai frecvent utilizate sunt aflarea rangului matricei. Acest mod de a se învecina cu minoriiȘi metoda transformărilor elementare(metoda Gauss).

Când se folosește metoda minorilor limită, se folosește următoarea teoremă.

Teorema 2 asupra rangului matricei. Dacă un minor poate fi compus din elemente de matrice r de ordinul al-lea, nu este egal cu zero, atunci rangul matricei este egal cu r.

Când se utilizează metoda de transformare elementară, se utilizează următoarea proprietate:

Dacă prin transformări elementare se obține o matrice trapezoidală echivalentă cu cea originală, atunci rangul acestei matrice este numărul de linii din el, altele decât liniile formate în întregime din zerouri.

Găsirea rangului unei matrice folosind metoda limitării minorilor

Un minor care înglobează este un minor de ordin superior în raport cu cel dat, dacă acest minor de ordin superior îl conține pe minorul dat.

De exemplu, având în vedere matricea

Să luăm un minor

Minorii limitrofe vor fi:

Algoritm pentru găsirea rangului unei matrice Următorul.

1. Găsiți minori de ordinul doi care nu sunt egali cu zero. Dacă toți minorii de ordinul doi sunt egali cu zero, atunci rangul matricei va fi egal cu unu ( r =1 ).

2. Dacă există cel puțin un minor de ordinul doi care nu este egal cu zero, atunci compunem minorii limitrofe de ordinul al treilea. Dacă toți minorii învecinați de ordinul al treilea sunt egali cu zero, atunci rangul matricei este egal cu doi ( r =2 ).

3. Dacă cel puțin unul dintre minorii învecinați de ordinul al treilea nu este egal cu zero, atunci compunem minorii învecinați. Dacă toți minorii învecinați de ordinul al patrulea sunt egali cu zero, atunci rangul matricei este egal cu trei ( r =2 ).

4. Continuați în acest fel atâta timp cât dimensiunea matricei o permite.

Exemplul 1. Aflați rangul unei matrice

Soluţie. Minor de ordinul doi .

Să o limităm. Vor fi patru minori în graniță:

Astfel, toți minorii învecinați de ordinul al treilea sunt egali cu zero, prin urmare, rangul acestei matrice este egal cu doi ( r =2 ).

Exemplul 2. Aflați rangul unei matrice

Soluţie. Rangul acestei matrice este egal cu 1, întrucât toți minorii de ordinul doi ai acestei matrice sunt egali cu zero (în aceasta, ca și în cazurile minorilor limitrofe din următoarele două exemple, dragi elevi sunt invitați să verifice pt. ei înșiși, poate folosind regulile de calcul al determinanților), iar printre minorii de ordinul întâi, adică printre elementele matricei, există și altele diferite de zero.

Exemplul 3. Aflați rangul unei matrice

Soluţie. Minorul de ordinul doi al acestei matrice este și toate minorii de ordinul trei ale acestei matrice sunt egale cu zero. Prin urmare, rangul acestei matrice este doi.

Exemplul 4. Aflați rangul unei matrice

Soluţie. Rangul acestei matrice este 3, deoarece singurul minor de ordinul trei al acestei matrice este 3.

Găsirea rangului unei matrice folosind metoda transformărilor elementare (metoda Gauss)

Deja în exemplul 1 este clar că sarcina de a determina rangul unei matrice folosind metoda minorilor învecinați necesită calcularea unui număr mare de determinanți. Există, totuși, o modalitate de a reduce cantitatea de calcul la minimum. Această metodă se bazează pe utilizarea transformărilor matriceale elementare și este numită și metoda Gauss.

Următoarele operații sunt înțelese ca transformări matrice elementare:

1) înmulțirea oricărui rând sau coloană a unei matrice cu un alt număr decât zero;

2) adăugarea la elementele oricărui rând sau coloană a matricei a elementelor corespunzătoare dintr-un alt rând sau coloană, înmulțite cu același număr;

3) schimbarea a două rânduri sau coloane ale matricei;

4) eliminarea rândurilor „nule”, adică a celor ale căror elemente sunt toate egale cu zero;

5) ștergerea tuturor liniilor proporționale cu excepția uneia.

Teorema.În timpul unei transformări elementare, rangul matricei nu se modifică. Cu alte cuvinte, dacă folosim transformări elementare din matrice A a mers la matrice B, Acea .

Un număr r se numește rangul matricei A dacă:
1) în matricea A există un minor de ordinul r, diferit de zero;
2) toți minorii de ordin (r+1) și mai mari, dacă există, sunt egali cu zero.
În caz contrar, rangul unei matrice este cel mai mare ordin minor, altul decât zero.
Denumiri: rangA, r A sau r.
Din definiție rezultă că r este un număr întreg pozitiv. Pentru o matrice nulă, rangul este considerat zero.

Scopul serviciului. Calculatorul online este conceput pentru a găsi rangul matricei. În acest caz, soluția este salvată în format Word și Excel. vezi soluția exemplu.

Instrucțiuni. Selectați dimensiunea matricei, faceți clic pe Următorul.

Definiție . Fie dată o matrice de rang r. Orice minor al unei matrice care este diferit de zero și are ordinul r se numește de bază, iar rândurile și coloanele componentelor sale sunt numite rânduri și coloane de bază.
Conform acestei definiții, o matrice A poate avea mai multe minore de bază.

Rangul matricei de identitate E este n (numărul de rânduri).

Exemplul 1. Având în vedere două matrice, și minorii lor , . Care dintre ele poate fi considerată cea de bază?
Soluţie. Minor M 1 =0, deci nu poate fi o bază pentru niciuna dintre matrice. Minor M 2 =-9≠0 și are ordinul 2, ceea ce înseamnă că poate fi luat ca bază a matricelor A sau / și B, cu condiția ca acestea să aibă ranguri egale cu 2. Deoarece detB=0 (ca determinant cu două coloane proporționale), atunci rangB=2 și M 2 pot fi luate ca bază minoră a matricei B. Rangul matricei A este 3, datorită faptului că detA=-27≠ 0 și, prin urmare, ordinea bazei minore a acestei matrice trebuie să fie egală cu 3, adică M 2 nu este o bază pentru matricea A. Rețineți că matricea A are o singură bază minoră, egală cu determinantul matricei A.

Teoremă (despre baza minoră). Orice rând (coloană) al unei matrice este o combinație liniară a rândurilor (coloanelor) de bază.
Corolare din teoremă.

Fiecare matrice (r+1) coloană (rând) de rang r este dependentă liniar.
Dacă rangul unei matrice este mai mic decât numărul rândurilor (coloanelor) sale, atunci rândurile (coloanelor) sale sunt dependente liniar. Dacă rangA este egal cu numărul de rânduri (coloane) sale, atunci rândurile (coloanele) sunt liniar independente.
Determinantul unei matrice A este egal cu zero dacă și numai dacă rândurile (coloanele) ale acesteia sunt dependente liniar.
Dacă adăugați un alt rând (coloană) la un rând (coloană) a unei matrice, înmulțit cu orice număr, altul decât zero, atunci rangul matricei nu se va schimba.
Dacă tăiați un rând (coloană) dintr-o matrice, care este o combinație liniară a altor rânduri (coloane), atunci rangul matricei nu se va schimba.
Rangul unei matrice este egal cu numărul maxim de rânduri (coloane) ale acesteia liniar independente.
Numărul maxim de rânduri liniar independente este același cu numărul maxim de coloane liniar independente.

Exemplul 2. Aflați rangul unei matrice .
Soluţie. Pe baza definiției rangului matricei, vom căuta un minor de ordinul cel mai înalt, diferit de zero. Mai întâi, să transformăm matricea într-o formă mai simplă. Pentru a face acest lucru, înmulțiți primul rând al matricei cu (-2) și adăugați-l la al doilea, apoi înmulțiți-l cu (-1) și adăugați-l la al treilea.