Перед тем как начать знакомство с темой, необходимо повторить правила нахождения определителей второго, третьего и высших порядков. Также необходимо знать, что детерминант 1-го порядка — число. Рассмотрим 2 метода вычисления ранга матриц.
Онлайн-калькулятор
Метод окаймляющих миноров
Для нахождения ранга матрицы данным методом требуется уметь находить миноры матриц.
Рангом матрицы QQ называется наивысший порядок миноров, среди которых есть хотя бы один отличный от 00.
При этом ранг матрицы не может превышать порядка матрицы: 0⩽rang Qm×n⩽min(m,n)0leqslant rang Q_{mtimes n}leqslant min (m, n).
Обозначить ранг матрицы QQ можно следующим образом: rang Qrang Q или r(Q)r(Q).
Если ранг матрицы QQ равен rr, то это означает, что в матрице QQ имеется отличный от нуля минор порядка rr. При этом всякий минор порядка больше, чем rr равен нулю.
Исходя из определения ранга матрицы, следует, что если все миноры первого порядка (т. е. элементы матрицы QQ) равны 00, то rang Q=0rang Q=0. Если один из миноров первого порядка отличен от 00, а все миноры второго порядка равны 00, то rang Q=1rang Q=1. Если все миноры kk-го порядка равны 00, или миноров kk-го порядка не существует, то rang Q=k−1rang Q=k-1.
Рассмотрим примеры нахождения ранга матриц данным методом.
Пример 1
Найти ранг матрицы методом окаймляющих миноров
F=(03−1210−2−10)F=begin{pmatrix}0&3&-1\2&1&0\-2&-1&0end{pmatrix}.
Данная матрица имеет размер 3×33times3, поэтому ее ранг не может быть больше 33, т.е. rang F⩽3rang Fleqslant3.
Перейдем к вычислению ранга матрицы.
Среди миноров 1-го порядка (т.е. элементов определителя) есть хотя бы один, не равный 00, поэтому rang F≥1rang Fgeq1.
Перейдем к проверке миноров 2-го порядка. Например, на пересечении строк №1 и №2 и столбцов №1 и №2 получим минор: ∣0321∣=0⋅1−2⋅3=0−6=−6begin{vmatrix}0&3\2&1end{vmatrix}=0cdot1-2cdot3=0-6=-6. Значит, среди миноров 2-го порядка есть хотя бы один, не равный 00 и поэтому rang F≥2rang Fgeq2.
Перейдем к проверке миноров 3-го порядка. Минор 3-го порядка — определитель матрицы FF, поскольку она состоит из 3 строк и 3 столбцов: ∣03−1210−2−10∣=0begin{vmatrix}0&3&-1\2&1&0\-2&-1&0end{vmatrix}=0. Значит, ранг матрицы FF равен 22, или rang F=2rang F=2.
Пример 2
Найти ранг матрицы методом окаймляющих миноров
K=(21−23−121213−15−2−21243−31)K=begin{pmatrix}2&1&-2&3\-1&2&1&2\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{pmatrix}.
Данная матрица имеет размер 5×45times4. Из чисел 55 и 44 минимальным является 44, поэтому ее ранг не может быть больше 44, а значит rang K⩽4rang Kleqslant4.
Перейдем к вычислению ранга матрицы.
Среди миноров 1-го порядка (т.е. элементов определителя) есть хотя бы один, не равный 00, поэтому rang K≥1rang Kgeq1.
Перейдем к проверке миноров 2-го порядка. Например, на пересечении строк №1 и №2 и столбцов №1 и №2 получим минор: ∣21−12∣=2⋅2−(−1)⋅1=4+1=5begin{vmatrix}2&1\-1&2end{vmatrix}=2cdot2-(-1)cdot1=4+1=5. Значит, среди миноров 2-го порядка есть хотя бы один, не равный 00 и поэтому rang K≥2rang Kgeq2.
Перейдем к проверке миноров 3-го порядка. Например, на пересечении строк №1, №3 и №5 и столбцов №2, №3 и №4 получим минор:
∣1−233−153−31∣=1⋅(−1)⋅1+(−2)⋅5⋅3+3⋅(−3)⋅3−3⋅(−1)⋅3−(−2)⋅1⋅3−1⋅5⋅(−3)=−1−30−27+9+6+15=−28begin{vmatrix}1&-2&3\3&-1&5\3&-3&1end{vmatrix}=1cdot(-1)cdot1+(-2)cdot5cdot3+3cdot(-3)cdot3-3cdot(-1)cdot3-(-2)cdot1cdot3-1cdot5cdot(-3)=-1-30-27+9+6+15=-28.
Значит, среди миноров 3-го порядка есть хотя бы один, не равный 00 и поэтому rang K≥3rang Kgeq3.
Перейдем к проверке миноров 4-го порядка. Например, на пересечении строк №1, №2, №3 и №4 и столбцов №1, №2, №3 и №4 получим минор:
∣21−23−121213−15−2−212∣=2(−1)1+1∣2123−15−212∣−(−1)2+1∣1−233−15−212∣+(−1)3+1∣1−23212−212∣−2(−1)4+1∣1−232123−15∣=2(−1)2∣2123−15−212∣−(−1)3∣1−233−15−212∣+(−1)4∣1−23212−212∣−2(−1)5∣1−232123−15∣=2∣2123−15−212∣+∣1−233−15−212∣+∣1−23212−212∣+2∣1−232123−15∣=2(−4+6−10−4−10−6)−2+9+20−6−5+12+2+6+8+6−2+8+2(5−6−12−9+2+20)=−56+56+0=0begin{vmatrix}2&1&-2&3\-1&2&1&2\1&3&-1&5\-2&-2&1&2end{vmatrix}=2(-1)^{1+1}begin{vmatrix}2&1&2\3&-1&5\-2&1&2end{vmatrix}-(-1)^{2+1}begin{vmatrix}1&-2&3\3&-1&5\-2&1&2end{vmatrix}+(-1)^{3+1}begin{vmatrix}1&-2&3\2&1&2\-2&1&2end{vmatrix}-2(-1)^{4+1}begin{vmatrix}1&-2&3\2&1&2\3&-1&5end{vmatrix}=2(-1)^{2}begin{vmatrix}2&1&2\3&-1&5\-2&1&2end{vmatrix}-(-1)^{3}begin{vmatrix}1&-2&3\3&-1&5\-2&1&2end{vmatrix}+(-1)^{4}begin{vmatrix}1&-2&3\2&1&2\-2&1&2end{vmatrix}-2(-1)^{5}begin{vmatrix}1&-2&3\2&1&2\3&-1&5end{vmatrix}=2begin{vmatrix}2&1&2\3&-1&5\-2&1&2end{vmatrix}+begin{vmatrix}1&-2&3\3&-1&5\-2&1&2end{vmatrix}+begin{vmatrix}1&-2&3\2&1&2\-2&1&2end{vmatrix}+2begin{vmatrix}1&-2&3\2&1&2\3&-1&5end{vmatrix}=2(-4+6-10-4-10-6)-2+9+20-6-5+12+2+6+8+6-2+8+2(5-6-12-9+2+20)=-56+56+0=0.
Остальные миноры 4-го порядка также равны нулю:
∣21−23−121213−1543−31∣=0begin{vmatrix}2&1&-2&3\-1&2&1&2\1&3&-1&5\4&3&-3&1end{vmatrix}=0,
∣21−23−1212−2−21243−31∣=0begin{vmatrix}2&1&-2&3\-1&2&1&2\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{vmatrix}=0,
∣21−2313−15−2−21243−31∣=0begin{vmatrix}2&1&-2&3\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{vmatrix}=0,
∣−121213−15−2−21243−31∣=0begin{vmatrix}-1&2&1&2\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{vmatrix}=0.
Значит, ранг матрицы KK равен 33, или rang K=3rang K=3.
Данный метод не всегда удобен, поскольку связан с вычислением большого количества определителей. Рассмотрим метод нахождения ранга матриц, который наиболее часто применяется на практике.
Метод Гаусса (метод элементарных преобразований)
Метод основан на элементарных преобразованиях матриц, под которыми будем понимать такие преобразования, в результате которых сохраняется эквивалентность матриц:
- перестановка местами любых двух рядов (строк или столбцов) матрицы;
- умножение любого ряда матрицы (строки или столбца) на некоторое число, отличное от нуля;
- прибавление к любому ряду (строке или столбцу) матрицы другого ряда (строки или столбца), умноженного на некоторое число, отличное от нуля.
Рангом матрицы называется количество ненулевых строк матрицы после ее приведения к ступенчатому виду при помощи элементарных преобразований над строками и столбцами.
Рассмотрим суть данного метода на примерах.
Пример 1
Найти ранг матрицы методом Гаусса F=(03−1210−2−10)F=begin{pmatrix}0&3&-1\2&1&0\-2&-1&0end{pmatrix}.
Приведем матрицу FF с помощью элементарных преобразований к ступенчатому виду.
Поменяем местами строки №1 и №2:
(03−1210−2−10)∼(21003−1−2−10)begin{pmatrix}0&3&-1\2&1&0\-2&-1&0end{pmatrix}sim begin{pmatrix}2&1&0\0&3&-1\-2&-1&0end{pmatrix}.
Прибавим к строке №3 строку №1, умноженную на 1:
(21003−1−2−10)∼(21003−1000)begin{pmatrix}2&1&0\0&3&-1\-2&-1&0end{pmatrix}simbegin{pmatrix}2&1&0\0&3&-1\0&0&0end{pmatrix}.
С помощью элементарных преобразований мы привели матрицу FF к ступенчатому виду. В ней остались 2 ненулевые строки, следовательно, rang F=2rang F=2.
Пример 2
Найти ранг матрицы методом Гаусса
K=(21−23−121213−15−2−21243−31)K=begin{pmatrix}2&1&-2&3\-1&2&1&2\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{pmatrix}.
Приведем матрицу KK с помощью элементарных преобразований к ступенчатому виду.
Поменяем местами строки №1 и №2:
(21−23−121213−15−2−21243−31)∼(−121221−2313−15−2−21243−31)begin{pmatrix}2&1&-2&3\-1&2&1&2\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\2&1&-2&3\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{pmatrix}.
Поменяем местами строки №2 и №4:
(−121221−2313−15−2−21243−31)∼(−1212−2−21213−1521−2343−31)begin{pmatrix}-1&2&1&2\2&1&-2&3\1&3&-1&5\-2&-2&1&2\4&3&-3&1end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\-2&-2&1&2\1&3&-1&5\2&1&-2&3\4&3&-3&1end{pmatrix}.
Поменяем местами строки №3 и №4:
(−1212−2−21213−1521−2343−31)∼(−1212−2−21221−2313−1543−31)begin{pmatrix}-1&2&1&2\-2&-2&1&2\1&3&-1&5\2&1&-2&3\4&3&-3&1end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\-2&-2&1&2\2&1&-2&3\1&3&-1&5\4&3&-3&1end{pmatrix}.
Поменяем местами строки №4 и №5:
(−1212−2−21221−2313−1543−31)∼(−1212−2−21221−2343−3113−15)begin{pmatrix}-1&2&1&2\-2&-2&1&2\2&1&-2&3\1&3&-1&5\4&3&-3&1end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\-2&-2&1&2\2&1&-2&3\4&3&-3&1\1&3&-1&5end{pmatrix}.
Прибавим к строке №2 строку №1, умноженную на -2:
(−1212−2−21221−2343−3113−15)∼(−12120−6−1−221−2343−3113−15)begin{pmatrix}-1&2&1&2\-2&-2&1&2\2&1&-2&3\4&3&-3&1\1&3&-1&5end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\2&1&-2&3\4&3&-3&1\1&3&-1&5end{pmatrix}.
Прибавим к строке №3 строку №1, умноженную на 2:
(−12120−6−1−221−2343−3113−15)∼(−12120−6−1−2050743−3113−15)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\2&1&-2&3\4&3&-3&1\1&3&-1&5end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\0&5&0&7\4&3&-3&1\1&3&-1&5end{pmatrix}.
Прибавим к строке №4 строку №1, умноженную на 4:
(−12120−6−1−2050743−3113−15)∼(−12120−6−1−205070111913−15)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\0&5&0&7\4&3&-3&1\1&3&-1&5end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\0&5&0&7\0&11&1&9\1&3&-1&5end{pmatrix}.
Прибавим к строке №5 строку №1, умноженную на 1:
(−12120−6−1−205070111913−15)∼(−12120−6−1−20507011190507)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\0&5&0&7\0&11&1&9\1&3&-1&5end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\0&5&0&7\0&11&1&9\0&5&0&7end{pmatrix}.
Прибавим к строке №2 строку №3, умноженную на 1:
(−12120−6−1−20507011190507)∼(−12120−1−150507011190507)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-6&-1&-2\0&5&0&7\0&11&1&9\0&5&0&7end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&5&0&7\0&11&1&9\0&5&0&7end{pmatrix}.
Прибавим к строке №5 строку №3, умноженную на -1:
(−12120−1−150507011190507)∼(−12120−1−150507011190000)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&5&0&7\0&11&1&9\0&5&0&7end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&5&0&7\0&11&1&9\0&0&0&0end{pmatrix}.
Прибавим к строке №3 строку №2, умноженную на 5:
(−12120−1−150507011190000)∼(−12120−1−1500−532011190000)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&5&0&7\0&11&1&9\0&0&0&0end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&0&-5&32\0&11&1&9\0&0&0&0end{pmatrix}.
Прибавим к строке №4 строку №2, умноженную на 11:
(−12120−1−1500−532011190000)∼(−12120−1−1500−53200−10640000)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&0&-5&32\0&11&1&9\0&0&0&0end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&0&-5&32\0&0&-10&64\0&0&0&0end{pmatrix}.
Прибавим к строке №4 строку №3, умноженную на -2:
(−12120−1−1500−53200−10640000)∼(−12120−1−1500−53200000000)begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&0&-5&32\0&0&-10&64\0&0&0&0end{pmatrix}sim begin{pmatrix}-1&2&1&2\0&-1&-1&5\0&0&-5&32\0&0&0&0\0&0&0&0end{pmatrix}.
С помощью элементарных преобразований мы привели матрицу KK к ступенчатому виду. В ней остались 3 ненулевые строки, следовательно, rang K=3rang K=3.
Любым из рассмотренных методов можно найти ранг матрицы.
Наши эксперты готовы оказать вам помощь с решением задачи онлайн по самым низким ценам!
Тест по теме «Ранг матрицы»
В данной статье пойдет речь о таком понятии, как ранг матрицы и необходимых дополнительных понятиях. Мы приведем примеры и доказательства нахождения ранга матрицы, а также расскажем, что такое минор матрицы, и почему он так важен.
Минор матрицы
Чтобы понять, что такое ранг матрицы, необходимо разобраться с таким понятием, как минор матрицы.
Минор k-ого порядка матрицы — определитель квадратной матрицы порядка k×k, которая составлена из элементов матрицы А, находящихся в заранее выбранных k-строках и k-столбцах, при этом сохраняется положение элементов матрицы А.
Проще говоря, если в матрице А вычеркнуть (p-k) строк и (n-k) столбцов, а из тех элементов, которые остались, составить матрицу, сохраняя расположение элементов матрицы А, то определитель полученной матрицы и есть минор порядка k матрицы А.
Из примера следует, что миноры первого порядка матрицы А и есть сами элементы матрицы.
Можно привести несколько примеров миноров 2-ого порядка. Выберем две строки и два столбца. Например, 1-ая и 2 –ая строка, 3-ий и 4-ый столбец.
При таком выборе элементов минором второго порядка будет -1302=(-1)×2-3×0=-2
Другим минором 2-го порядка матрицы А является 0011=0
Предоставим иллюстрации построения миноров второго порядка матрицы А:
Минор 3-го порядка получается, если вычеркнуть третий столбец матрицы А:
003112-1-40=0×1×0+0×2×(-1)+3×1×(-4)-3×1×(-1)-0×1×0-0×2×(-4)=-9
Иллюстрация, как получается минор 3-го порядка матрицы А:
Для данной матрицы миноров выше 3-го порядка не существует, потому что
k≤min(p, n)=min (3, 4)=3
Сколько существует миноров k-ого порядка для матрицы А порядка p×n?
Число миноров вычисляют по следующей формуле:
Cpk×Cnk, где Сpk=p!k!(p-k)! и Cnk=n!k!(n-k)! — число сочетаний из p по k, из n по k соответственно.
После того, как мы определились, что такое миноры матрицы А, можно переходить к определению ранга матрицы А.
Ранг матрицы: методы нахождения
Ранг матрицы — наивысший порядок матрицы, отличный от нуля.
Rank (A), Rg (A), Rang (A).
Из определения ранга матрицы и минора матрицы становиться понятно, что ранг нулевой матрицы равен нулю, а ранг ненулевой матрицы отличен от нуля.
Нахождение ранга матрицы по определению
Метод перебора миноров — метод, основанный на определении ранга матрицы.
Алгоритм действий способом перебора миноров:
Необходимо найти ранг матрицы А порядка p×n. При наличии хотя бы одного элемента, отличного от нуля, то ранг матрицы как минимум равен единице (т.к. есть минор 1-го порядка, который не равен нулю).
Далее следует перебор миноров 2-го порядка. Если все миноры 2-го порядка равны нулю, то ранг равен единице. При существовании хотя бы одного не равного нулю минора 2-го порядка, необходимо перейти к перебору миноров 3-го порядка, а ранг матрицы, в таком случае, будет равен минимум двум.
Аналогичным образом поступим с рангом 3-го порядка: если все миноры матрицы равняются нулю, то ранг будет равен двум. При наличии хотя бы одного ненулевого минора 3-го порядка, то ранг матрицы равен минимум трем. И так далее, по аналогии.
Найти ранг матрицы:
А=-11-1-202260-443111-7
Поскольку матрица ненулевая, то ее ранг минимум равен единице.
Минор 2-го порядка -1122=(-1)×2-1×2=4 отличен от нуля. Отсюда следует, что ранг матрицы А не меньше двух.
Перебираем миноры 3-го порядка: С33×С53=15!3!(5-3)!= 10 штук.
-11-12264311=(-1)×2×11+1×6×4+(-1)×2×3-(-1)×2×4-1×2×11-(-1)×6×3=0
-11-2220431=(-1)×2×1+1×0×4+(-2)×2×3-(-2)×2×4-1×2×1-(-1)×0×3=0
-1-1-22604111=(-1)×6×1+(-1)×0×4+(-2)×2×11-(-2)×6×4-(-1)×2×1-(-1)×0×11=0
-11-2220431=(-1)×2×1+1×0×4+(-2)×2×3-(-2)×2×4-1×2×1-(-1)×0×3=0
-1-1026-4411-7=(-1)×6×(-7)+(-1)×(-4)×4+0×2×11-0×6×4-(-1)×2×(-7)-(-1)×(-4)×11=0
1-1026-4311-7=1×6×(-7)+(-1)×(-4)×3+0×2×11-0×6×3-(-1)×2×(-7)-1×(-4)×11=0
1-2020-431-7=1×0×(-7)+(-2)×(-4)×3+0×2×1-0×0×3-(-2)×2×(-7)-1×(-4)×1=0
-1-2060-4111-7=(-1)×0×(-7)+(-2)×(-4)×11+0×6×1-0×0×11-(-2)×6×(-7)-(-1)×(-4)×1=0
Миноры 3-го порядка равны нулю, поэтому ранг матрицы равен двум.
Ответ: Rank (A) = 2.
Нахождение ранга матрицы методом окаймляющих миноров
Метод окаймляющих миноров — метод, который позволяет получить результат при меньшей вычислительной работе.
Окаймляющий минор — минор Mok(k+1) -го порядка матрицы А, который окаймляет минор M порядка k матрицы А, если матрица, которая соответствует минору Mok , «содержит» матрицу, которая соответствует минору М.
Проще говоря, матрица, которая соответствует окаймляемому минору М, получается из матрицы, соответствующей окаймляющему минору Mok , вычеркиванием элементов одной строки и одного столбца.
Найти ранг матрицы:
А=120-13-2037134-21100365
Для нахождения ранга берем минор 2-го порядка М=2-141
Записываем все окаймляющие миноры:
12-1-207341,20-10374-21,2-13071411,12-1341006,20-14-21036,2-13411065.
Чтобы обосновать метод окаймляющих миноров, приведем теорему, формулировка которой не требует доказательной базы.
Если все миноры, окаймляющие минор k-ого порядка матрицы А порядка p на n, равны нулю, то все миноры порядка (k+1) матрицы А равна нулю.
Алгоритм действий:
Чтобы найти ранг матрицы, необязательно перебирать все миноры, достаточно посмотреть на окаймляющие.
Если окаймляющие миноры равняются нулю, то ранг матрицы нулевой. Если существует хотя бы один минор, который не равен нулю, то рассматриваем окаймляющие миноры.
Если все они равны нулю, то Rank(A) равняется двум. При наличии хотя бы одного ненулевого окаймляющего минора, то приступаем к рассматриванию его окаймляющих миноров. И так далее, аналогичным образом.
Найти ранг матрицы методом окаймляющих миноров
А=210-134210-12111-40024-14
Как решить?
Поскольку элемент а11 матрицы А не равен нулю, то возьмем минор 1-го порядка. Начнем искать окаймляющий минор, отличный от нуля:
2142=2×2-1×4=02041=2×1-0×4=2
Мы нашли окаймляющий минор 2-го порядка не равный нулю 2041.
Осуществим перебор окаймляющих миноров — (их(4-2)×(5-2)=6 штук).
210421211=0; 20-1410211=0; 20341-121-4=0;210421002=0; 20-1410024=0; 20341-102-14=0
Ответ: Rank(A) = 2.
Нахождение ранга матрицы методом Гаусса (с помощью элементарных преобразований)
Вспомним, что представляют собой элементарные преобразования.
Элементарные преобразования:
- путем перестановки строк (столбцов) матрицы;
- путем умножение всех элементов любой строки (столбца) матрицы на произвольное ненулевое число k;
путем прибавления к элементам какой-либо строки (столбца) элементов, которые соответствуют другой стоки (столбца) матрицы, которые умножены на произвольное число k.
Нахождение ранга матрицы методом Гаусса — метод, который основывается на теории эквивалентности матриц: если матрица В получена из матрицы А при помощи конечного числа элементарных преобразований, то Rank(A) = Rank(B).
Справедливость данного утверждения следует из определения матрицы:
- в случае перестановки строк или столбцов матрицы ее определитель меняет знак. Если он равен нулю, то и при перестановке строк или столбцов остается равным нулю;
- в случае умножения всех элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на произвольное число k, которое не равняется нулю, определитель полученной матрицы равен определителю исходной матрицы, которая умножена на k;
в случае прибавления к элементам некоторой строки или столбца матрицы соответствующих элементов другой строки или столбца, которые умножены на число k, не изменяет ее определителя.
Суть метода элементарных преобразований: привести матрицу ,чей ранг необходимо найти, к трапециевидной при помощи элементарных преобразований.
Для чего?
Ранг матриц такого вида достаточно просто найти. Он равен количеству строк, в которых есть хотя бы один ненулевой элемент. А поскольку ранг при проведении элементарных преобразований не изменяется, то это и будет ранг матрицы.
Проиллюстрируем этот процесс:
- для прямоугольных матриц А порядка p на n, число строк которых больше числа столбцов:
А~1b12b13⋯b1n-1b1n01b23⋯b2n-2b2n⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯1bn-1n000⋯01000⋯00⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯00, Rank(A)=n
или
А~1b12b13⋯b1kb1k+1⋯b1n01b23⋯b2kb2k+1⋯b2n⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯1bkk+1⋯bkn000⋯00⋯0⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯00⋯0, Rank(A)=k
- для прямоугольных матриц А порядка p на n, число строк которых меньше числа столбцов:
А~1b12b13⋯b1pb1p+1⋯b1n01b23⋯b2pb2p+1⋯b2n⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯1bpp+1⋯bpn, Rank(A)=p
или
А~1b12b13⋯b1kb1k+1⋯b1n01b23⋯b2kb2k+1⋯b2n⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯1bkk+1⋯bkn000⋯00⋯0⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯00⋯0
- для квадратных матриц А порядка n на n:
А~1b12b13⋯b1n-1b1n01b23⋯b2n-1b2n⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯1bn-1n000⋯01, Rank(A)=n
или
A~1b12b13⋯b1kb1k+1⋯b1n01b23⋯b2kb2k+1⋯b2n⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯1bkk+1⋯bkn000⋯00⋯0⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮⋮000⋯00⋯0, Rank(A)=k, k<n
Найти ранг матрицы А при помощи элементарных преобразований:
А=21-26300-11-12-75-24-1572-411
Как решить?
Поскольку элемент а11 отличен от нуля, то необходимо умножить элементы первой строки матрицы А на 1а11=12:
А=21-26300-11-12-75-24-1572-411~
Прибавляем к элементам 2-ой строки соответствующие элементы 1-ой строки, которые умножены на (-3). К элементам 3-ей строки прибавляем элементы 1-ой строки, которые умножены на (-1):
~А(1)=112-13300-11-12-75-24-1572-411~А(2)==112-133+1(-3)0+12(-3)0+(-1)(-3)-1+3(-3)1+1(-3)-1+12(-3)2+(-1)(-1)-7+3(-1)5+1(-5)-2+12(-5)4+(-1)(-5)-15+3(-5)7+1(-7)2+12(-7)-4+(-1)(-7)11+3(-7)=
=112-130-323-100-323-100-929-300-323-10
Элемент а22(2) отличен от нуля, поэтому мы умножаем элементы 2-ой строки матрицы А на А(2) на 1а22(2)=-23:
А(3)=112-1301-22030-323-100-929-300-323-10~А(4)=112-1301-22030-32+1323+(-2)32-10+203×320-92+1929+(-2)92-30+203×920-32+1323+(-2)32-10+203×32==112-1301-2203000000000000
- К элементам 3-ей строки полученной матрицы прибавляем соответствующие элементы 2-ой строки ,которые умножены на 32;
- к элементам 4-ой строки — элементы 2-ой строки, которые умножены на 92;
- к элементам 5-ой строки — элементы 2-ой строки, которые умножены на 32.
Все элементы строк равны нулю. Таким образом, при помощи элементарных преобразований ,мы привели матрицу к трапецеидальному виду, откуда видно, что Rank (A(4))=2 . Отсюда следует, что ранг исходной матрицы также равен двум.
Если проводить элементарные преобразования, то не допускаются приближенные значения!
Содержание:
Элементарные преобразования матриц:
Рассмотрим прямоугольную матрицу:
состоящую из m строк и n столбцов. В п.3.2 отмсчалось, что каждую строку матрицы можно рассматривать как n-мсрный вектор, а каждый столбец – как m-мерный вектор. Тогда матрицу А можно записать в виде:
и, следовательно, данную матрицу можно рассматривать как систему вектор строк или вектор столбцов. Б указанных системах вектор-строк и вектор-столбцов можно выделять линейно независимые (зависимые) векторы. Тогда будем говорить, что строки (столбцы) матрицы линейно независимы (зависимы), если соответствующие им векторы независимы (зависимы).
Определения
Определение: Рангом системы строк (соответственно столбцов) матрицы А называется наибольшее число линейно независимых среди них.
Поскольку легко доказать, что ранг системы строк матрицы равен рангу системы её столбцов, то справедливо следующее
Определение: Рангом матрицы, обозначаемым r(А), называется максимальное число линейно независимых строк (столбцов) матрицы.
При транспонировании матрицы ранг её не изменяется.
Другой метод определения ранга матрицы связан с понятием определителя.
Выделим в матрице А любые k строк и k столбцов. Элементы, стоящие на их пересечении, образуют квадратную матрицу, определитель которой называется минором k-го порядка матрицы А. Ясно, что величина к должна удовлетворять двум условиям:
. Полагая последовательно k = 1,2,…,l, где
, составляем при каждом k все миноры k-то порядка матрицы А. Тогда можно сформулировать еще одно определение ранга матрицы.
Определение: Рангом матрицы, обозначаемым r(А), называется порядок самого старшего минора этой матрицы, не равного нулю.
Из определения следует, что если ранг матрицы А равен l, то среди всех её миноров существует хотя бы один минор l-го порядка, отличный от нуля, но все миноры (l+1)-го порядков либо равны нулю, либо не могут быть составлены.
Вычисление ранга матрицы путём перебора всех её миноров весьма трудоёмко. Существует, однако, более простой способ вычисления ранга матрицы, основанный на упрощении структуры матрицы с помощью элементарных преобразований. Элементариыми преобразованиями матрицы называют следующие преобразования:
- обмен местами двух строк или двух столбцов матрицы;
- умножение всех элементов строки или столбца матрицы на произвольное число
, не равное нулю; - прибавление ко всем элементам строки (столбца) матрицы соответствующих элементов другой строки (столбца), предварительно умноженных на одно и то же число;
- исключение из матрицы строки или столбца, состоящего из нулей.
, не равное нулю;Матрицы называются эквивалентными, если от одной из них к другой можно перейти путём конечного числа элементарных преобразований.
Ступенчатой матрицей называется матрица, удовлетворяющая тому свойству, что если в какой-либо из сё строк первый отличный от нуля элемент стоит на l-м месте, то во всех следующих строках на первых l местах стоят нули:
где элементы 
отличны от нуля, а все элементы, стоящие под ними, равны нулю.
Для вычисления ранга матрицы приводят её с помощью цепочки элементарных преобразований к ступенчатому виду. Тогда ранг матрицы совпадает с числом её ненулевых диагональных элементов.
Теоремы о ранге матриц. Свойства ранга матриц
Относительно ранга матриц можно сформулировать следующие теоремы:
Теорема: Если матрица имеет минор порядка r, отличный от нуля, для которого все содержащие его миноры порядка
(окаймляющие миноры) равны нулю, то ранг этой матрицы равен r.
Вычисление ранга матрицы при помощи метода окаймления нужно вести от низших порядков к высшим. Сначала ищем минор первого порядка (т.е. элемент матрицы) или сразу второго порядка, отличный от нуля. Затем вычисляем окаймляющие его миноры следующего порядка, пока не найдём среди них отличного от нуля и т.д., пока не найдем минор порядка l, отличный от нуля, для которого либо все окаймляющие его миноры порядка l+1 равны нулю, либо такие миноры не могут быть составлены.
Теорема: Элементарные преобразования не меняют ранга матрицы.
Доказательство теоремы следует из определения ранга матрицы и свойств определителей.
Пример:
Найти ранг матрицы: 
Решение:
Минор первого порядка в левом верхнем углу равен 
. Окаймляющий его минор второго порядка:
Вычисляем окаймляющий его минор третьего порядка: 
Значит ранг матрицы равен 2.
Пример:
Найти ранг матрицы:
Решение:
При помощи элементарных преобразований приведём данную матрицу к ступенчатому виду. На первом шаге умножим последовательно первую строку на 3, 3, 2 и вычтем из второй, третьей, четвёртой строк соответственно:
В эквивалентной матрице прибавим к третьей строке вторую и вычтем вторую из четвёртой строки:
(поменяем местами третью и четвертую строки)
(поменяем местами третий, четвёртый и пятый столбцы со вторым и опустим строки, состоящие из нулей) 
Преобразовали матрицу к ступеньчатому виду, у которой на диагонали три ненулевых элемента. Ранг матрицы равен 3.
Отмстим некоторые свойства ранга матриц.
- Ранг суммы двух (или нескольких) матриц не больше суммы их рангов.
- Любую матрицу ранга r можно представить в виде суммы r матриц ранга 1, но нельзя представить в виде суммы менее чем r таких матриц.
- Любую матрицу С ранга r можно представить в виде произведения , где А состоит из r линейно независимых столбцов, г B -из r линейно независимых строк.
- Ранг произведения матриц порядка n удовлетворяет неравенству .
, где А состоит из r линейно независимых столбцов, г B -из r линейно независимых строк.
.Определение системы m линейных уравнений с n неизвестными
Системой m линейных уравнений с n неизвестными 
называется система вида:
Числа 
называются соответственно коэффициентами системы и ее свободными членами. Первый индекс i коэффициента 
соответствует номеру уравнения, в которое входит этот коэффициент, а второй индекс – номеру неизвестной 
, при которой стоит этот коэффициент. Индекс свободного члена 
соответствует номеру уравнения, содержащего 
.
С помощью знака суммирования
систему (5.3.1) можно записать в виде:
Матрица
составленная из коэффициентов системы 
, называется матрицей
системы. Если к этой матрице добавить столбец свободных членов, то получим расширенную матрицу системы: 
Обозначив матрицу-столбец неизвестных 
и матрицу-столбец свободных членов 
, систему (5. 3.1) можно записать в матричной форме:
где 
Используется также табличная форма записи системы (5.3.1):
Отметим, что (5.3.1), (5.3.2), (5.3.3), (5.3.4)- различные виды записи одной и той же системы линейных уравнений.
Решением системы (5.3.1) называется любой упорядоченный набор действительных чисел 
, который при подстановке в (5.3.1) вместо неизвестных 
, обращает каждое из уравнений системы в верное равенство.
Система уравнений (5.3.1) называется совместной, если она имеет хотя бы одно решение, и несовместной, если она не имеет решений. Совместная система уравнений называется определенной, если она имеет единственное решение, и неопределенной, если она имеет более одного решения.
Две системы уравнений с одинаковыми наборами неизвестных 
называются равносильными, если они имеют одно и то же множество решений.
Отмстим, что для любой системы (5.3.1) возможны только три случая:
- система (5.3.1) имеет единственное решение;
- система (5.3.1) имеет бесчисленное множество решений;
- система (5.3.1) несовместна.
Множество всех решений системы (5.3.1) называется ее общим решением.
Решить систему (5.3.1) – значит найти ее общее решение.
Пример:
Пусть задана система
Тогда эту систему можно записать в матричном виде:
или в виде таблицы:
Система определенная, так как она имеет единственное решение 
. Других решений быть не может, так как прямые
на координатной плоскости 
пересекаются в единственной точке.
Экономические задачи, приводящие к системе линейных уравнений
Предположим, что производственные мощности для изготовления n различных видов продукции установлены в т цехах. Пусть 
представляет собой суммарную мощность цеха i, и 
— часть производственного аппарата цеха i, которая необходима для производства единицы продукции вида j. Тогда обозначив через 
количество выпущенной продукции, получим систему уравнений, показывающих. как можно использовать имеющиеся мощности в полном объёме.
Широкий круг задач экономики приводит к составлению системы уравнений. Так в примере 4.3.2 составлялась система линейных уравнений (4.3.1) балансовой модели для трёх отраслей. В общем случае под балансовой моделью понимается система уравнений, каэ/сдое из которых выражает требование баланса между производимым количеством продукции и совокупной потребностью в этой продукции.
При построении балансовых моделей используется понятие чистой (или технологической) отрасли, т.е. условной отрасли, объединяющей всё производство данного продукта независимо от ведомственной (административной) подчинённости и форм собственности предприятий и фирм. Всё народное хозяйство представляется в виде совокупности п отраслей, каждая из которых рассматривается как производящая и как потребляющая.
Если обозначить через:
то систему уравнений баланса можно записать в виде:
или в матричной форме:
где Х- вектор-столбец валовой продукции; Y- вектор-столбец конечной продукции; А – матрица коэффициентов прямых затрат.
Основу экономико-математической модели межотраслевого баланса составляет технологическая матрица А, содержащая коэффициенты прямых затрат на производство единицы продукции:
Коэффициент!,! прямых затрат являются довольно стабильной величиной во времени.
Переписав матричное уравнение (5.4.2) в виде EX-AX = Y или (E-A)X = Y, (5.4.3) получим стандартную форму записи системы уравнений.
Определение ранга матрицы
Рассмотрим прямоугольную матрицу (4.1). Если в этой матрице выделить произвольно 
строк и 
столбцов, то элементы, стоящие на пересечении выделенных строк и столбцов, образуют квадратную матрицу 
-го порядка. Определитель этой матрицы называется минором 
-го порядка матрицы А. Очевидно, что матрица А обладает минорами любого порядка от 1 до наименьшего из чисел 
Среди всех отличных от нуля миноров матрицы А найдется по крайней мере один минор, порядок которого будет наибольшим. Наибольший из порядков миноров данной матрицы, отличных от нуля, называется рангом матрицы. Если ранг матрицы А равен 
, то это означает, что в матрице А имеется отличный от нуля минор порядка 
, но всякий минор порядка, большего чем 
, равен нулю. Ранг матрицы А обозначается через 
(А).
Очевидно, что выполняется соотношение
Ранг матрицы находится либо методом окаймления миноров, либо методом элементарных преобразований. При вычислении ранга матрицы первым способом следует переходить от миноров низших порядков к минорам более высокого порядка. Если уже найден минор D 
-го порядка матрицы А, отличный от нуля, то требуют вычисления лишь миноры (
+1)-го порядка, окаймляющие минор D, т.е. содержащие его в качестве минора. Если все они равны нулю, то ранг матрицы равен 
.
Элементарными называются следующие преобразования матрицы:
- перестановка двух любых строк (или столбцов),
- умножение строки (или столбца) на отличное от нуля число,
- прибавление к одной строке (или столбцу) другой строки (или столбца), умноженной на некоторое число.
Две матрицы называются эквивалентными, если одна из них получается из другой с помощью конечного множества элементарных преобразований.
Эквивалентные матрицы не являются, вообще говоря, равными, но их ранги равны. Если матрицы А и В эквивалентны, то это записывается так: А ~ В.
Канонической матрицей называется матрица, у которой в начале главной диагонали стоят подряд несколько единиц (число которых может равняться нулю), а все остальные элементы
равны нулю, например, 
При помощи элементарных преобразований строк и столбцов любую матрицу можно привести к канонической. Ранг канонической матрицы равен числу единиц на ее главной диагонали.
- Заказать решение задач по высшей математике
Пример:
Найти методом окаймления миноров ранг матрицы 
Решение:
Начинаем с миноров 1-го порядка, т.е. с элементов матрицы А. Выберем, например, минор (элемент) 
расположенный в первой строке и первом столбце. Окаймляя при помощи второй строки и третьего столбца, получаем минор 
отличный от нуля.
Переходим теперь к минорам 3-го порядка, окаймляющим 
Их всего два (можно добавить второй столбец или четвертый). Вычисляем их:
Таким образом, асе окаймляющие миноры третьего порядка оказались равными нулю. Ранг матрицы А равен двум.
Пример:
Найти ранг матрицы 
и привести ее к каноническому виду.
Решение:
Из второй строки вычтем первую и переставим эти строки: 
Теперь из второй и третьей строк вычтем первую, умноженную соответственно на 2 и 5: 
из третьей строки вычтем первую; получим матрицу 
которая эквивалентна матрице А, так как получена из нее с помощью конечного множества элементарных преобразований. Очевидно, что ранг матрицы В равен 2, а следовательно, и 
Матрицу В легко привести к канонической. Вычитая первый столбец, умноженный на подходящие числа, из всех последующих, обратим в нуль все элементы первой строки, кроме первого, причем элементы остальных строк не изменяются. Затем, вычитая второй столбец, умноженный на подходящие числа, из всех последующих, обратим в нуль все элементы второй строки, кроме второго, и получим каноническую матрицу:
Вычисление ранга матрицы
Для исследования разрешимости систем линейных уравнений важную роль играет понятие ранга матрицы. Рассмотрим прямоугольную матрицу А 
Выделим k произвольных строк и k произвольных столбцов этой матрицы. Определитель k-го порядка, составленный из элементов матрицы А, расположенных на пересечении выделенных строк и столбцов, называется минором k-го порядка матрицы А.
Рангом матрицы А называется наибольший порядок ее миноров, отличных от нуля. Обозначение: rank А, 
Базисным минором матрицы называется всякий отличный от нуля ее минор, порядок которого равен рангу матрицы.
Рассмотрим некоторые методы вычисления ранга матрицы.
Метод окаймляющих миноров
Минор порядка k+1, содержащий в себе минор порядка k, называется окаймляющим минором.
Вычисляя ранг матрицы, удобнее переходить от миноров меньших порядков к минорам больших порядков. Если найден минор k-го порядка, отличный от нуля, а все окаймляющие его миноры порядка k+1 равны нулю, то ранг матрицы равен k.
- Определители второго и третьего порядков и их свойства
- Метод Гаусса – определение и вычисление
- Прямая линия на плоскости и в пространстве
- Плоскость в трехмерном пространстве
- Кратный интеграл
- Ряды в математике
- Дифференциальные уравнения с примерами
- Обратная матрица – определение и нахождение
Нахождение ранга матрицы — примеры решения
Содержание:
- Что такое ранг матрицы — понятие, для чего используется
-
Как определить ранг матрицы, примеры
- Нахождение ранга матрицы по определению
- Нахождение ранга матрицы методом окаймляющих миноров
- Отыскание ранга матрицы способом элементарных преобразований (методом Гаусса)
Что такое ранг матрицы — понятие, для чего используется
Возьмем случайную матрицу (underset{mtimes n}A) и натуральное число k, меньшее или равное числам m и n. Вычеркивая в ней произвольным образом (m — k) строк и (n — k) столбцов, мы получим квадратные подматрицы меньше размера исходной, k-го порядка. Определители таких подматриц будут минорами k-го порядка матрицы (underset{mtimes n}A.)
Минор k-го порядка матрицы A — это определитель k-го порядка с элементами, которые расположены на пересечении любых k строк и любых k столбцов.
Всего из матрицы (underset{mtimes n}A) получится выделить (C_m^kC_n^k) миноров k-го порядка.
Осторожно! Если преподаватель обнаружит плагиат в работе, не избежать крупных проблем (вплоть до отчисления). Если нет возможности написать самому, закажите тут.
Например, из (underset{3times 4}A) мы получим 12 миноров 1-го порядка, 18 — 2-го и 4 — 3-го.
Если среди матричных элементов (a_{ij}) (i = 1, 2 … m; j = 1, 2 … n) есть отличные от нуля, то существует натуральное число r, которое обладает следующими свойствами:
- У матрицы А есть ненулевой минор r-го порядка.
- Любой из миноров этой матрицы порядка r + 1 или выше будет нулевым.
Число r с такими характеристиками — ранг матрицы A.
Ранг матрицы — это наивысший порядок ее ненулевых миноров.
Устоявшегося обозначения ранга не существует, чаще всего его записывают как (r (A)) или rang A, где А — обозначение матрицы. Понятие ранга обычно используют в ситуациях, когда необходима проверка совместимости системы линейных уравнений.
В случае, когда базисный минор матрицы (underset{3times 4}A) имеет порядок r < m, то как минимум одна ее строка будет не базисной. Согласно теореме о базисном миноре, в таком случае строки рассматриваемой матрицы (underset{3times 4}A) линейно зависимы. В случае, когда r = m, все строки являются базисными и линейно независимыми.
Из этого можно сделать следующие выводы:
- Когда ранг матрицы A меньше числа ее строк, они линейно зависимы. В случае, когда он равен числу строк, все они линейно независимы.
- Всякие r + 1 строк матрицы A ранга r линейно зависимы.
- Ранг любой матрицы равняется максимальному числу ее линейно независимых строк.
Теорема 1
Максимальное число линейно независимых столбцов матрицы равно максимальному количеству ее линейно независимых строк и равно ее рангу.
Следствие
Ранг не меняется при транспонировании.
Как определить ранг матрицы, примеры
Нахождение ранга матрицы по определению
Определить ранг можно, перебрав все миноры.
Теорема 2
Если из элементов матрицы можно составить ненулевой минор n-го порядка, то ранг равен n.
С учетом данной теоремы перебор производится по следующему алгоритму:
- Перебрать миноры 1-го порядка. Если наличествует хоть один ненулевой минор 1-го порядка, ранг как минимум равен 1.
- Перебрать миноры 2-го порядка. Если все они нулевые, ранг — единичный. В противном случае переходим к пункту 3.
- Перебрать миноры 3-го порядка. Если все они нулевые, ранг — два. В противном случае переходим к минорам 4-го, 5-го порядков и т. д.
Нахождение ранга матрицы методом окаймляющих миноров
Этот метод дает возможность сократить вычисления.
Окаймляющий минор — минор (n+1)-го порядка матрицы А. Он окаймляет минор n-го порядка, если матрица, соответствующая минору (n+1)-го порядка, содержит матрицу, которая соответствует упомянутому минору n-го порядка. Таким образом, чтобы получить окаймляемый минор, надо взять окаймляющий его и вычеркнуть одну строку и один столбец.
Пример № 1
Вычислить ранг матрицы
(begin{pmatrix}2&3&7&11\1&2&4&7\5&0&10&5end{pmatrix}.)
Решение:
В матрице есть элементы, отличные от нуля, значит, ее ранг больше единицы.
(М_2;=;begin{pmatrix}2&3\1&2end{pmatrix};=;4;-;3;=;1; neq 0. )
Раз ранг больше двух, нужно рассмотреть миноры 3-го порядка, содержащие вышеприведенный минор (М_2.)
(М_3;=;begin{pmatrix}2&3&7\1&2&4\5&0&10end{pmatrix};=;5;times;begin{pmatrix}3&7\2&4end{pmatrix};+;10;times;begin{pmatrix}2&3\1&2end{pmatrix}=;5;times;(12;-;14);+;10;times;(4;-;3);=;-;10;+;10;=;0.)
(М_3;=;begin{pmatrix}2&3&11\1&2&7\5&0&5end{pmatrix};=;5;times;begin{pmatrix}3&11\2&7end{pmatrix};+;5;times;begin{pmatrix}2&3\1&2end{pmatrix}=;5;times;(21;-;22);+;5;times;(4;-;3);=;-;5;+;5;=;0.)
Как мы видим, все миноры 3-го порядка нулевые, значит, наибольший ненулевой минор относится ко 2-му порядку.
Ответ: 2.
Отыскание ранга матрицы способом элементарных преобразований (методом Гаусса)
В большинстве случаев нахождение ранга перебором миноров требует долгих вычислений. Более простой способ решения этой задачи базируется на элементарных преобразованиях по методу Гаусса, сохраняющих ранг исходной матрицы A и приводящих ее к ступенчатому виду. К таким преобразованиям относятся:
- Вычеркивание нулевой строки или столбца. Нулевая строка не может быть базисной строкой, ведь в таком случае базисные строки были бы линейно зависимы, а это противоречит теореме о базисном миноре.
- Перестановка двух строк между собой. Другие строки в этом случае не меняются. Это утверждение непосредственно следует из теоремы о базисном миноре, согласно которой ранг равняется максимальному числу линейно независимых строк.
- Умножение любой строки на число( lambda neq 0).
- Вычеркивание строки, которая является линейной комбинацией других строк.
- Прибавление к одной строке другой строки, умноженной на число (lambda neq 0).
- Транспонирование.
Проведем подробный разбор пункта 5. Представим, что к q-й строке прибавлена p-я строка, умноженная на (lambda neq 0). В итоге появится новая матрица A′. Если q-я и p-я строки — базисные, это преобразование не изменит значения базисного минора. В случае, когда только p-я строка — базисная, q-я строка является их линейной комбинацией. Умножение на (lambda) это не изменит, и такую строку допустимо удалить при преобразовании.
Если q-я строка — базисная, а p-я — нет, то после преобразования (r_{q} rightarrow r_{q} + lambda r_{p}) базисный минор (triangle_{r}) перейдет в минор (triangle’_{r}) матрицы A′, который отличается от (triangle_{r}) тем, что вместо элементов строки (r_{q}) содержит элементы строки( r_{q} + lambda r_{p}). Согласно теореме о линейности, (triangle’_r=triangle_r+lambda;triangle_r^{(1)}.)
Определитель r-го порядка (triangle_r^{(1)}) в этом выражении отличается от (triangle_r) тем, что вместо элементов q-й строки содержит соответствующие элементы строки( r_{p}.)
Так как p-я строка — не базисная, она может быть представлена в виде линейной комбинации r базисных строк, то (triangle_r^{(1)} = 0) и (triangle_r^{(1)} = triangle_r.)
Как мы видим, при преобразовании( r_{q} rightarrow r_{q} + lambda r_{p}) базисный минор ни при каких условиях не изменяется. Из этого делаем вывод, что r (A) = r (A′).
Примечание
Матрицы A и B эквивалентны по рангу и обозначаются A ∼ B в том случае, когда B можно получить из A путем элементарных преобразований, перечисленных выше.
Пример № 2
Вычислить ранг матрицы
(В;=;begin{pmatrix}4&0&-1\0&2&4\4&4&1end{pmatrix}.)
Решение:
Прибавим первую строку матрицы B, умноженную на -1, к ее третьей строке. После произведения необходимых расчетов получим:
(В;sim;begin{pmatrix}4&0&-1\0&2&4\0&4&2end{pmatrix}.)
Умножим вторую строку получившейся матрицы на -2 и прибавим результат умножения к третьей строке:
(В;sim;begin{pmatrix}4&0&-1\0&2&4\0&0&-6end{pmatrix}.)
Итак, исходная матрица 3-го порядка является невырожденной, поскольку ее определитель равен
(4 times 2 times (-6) = -48 neq 0.)
Ответ: 3.
Уважаемые студенты!
Заказать решение задач по 200+ предметам можно здесь всего за 10 минут.
Ранг матрицы
| Определение |
| Ранг матрицы $ A $ – это максимальное количество линейно-независимых строк (столбцов) этой матрицы. Обозначается $ rang A $ или $ r(A) $. |
Формула ранга матрицы гласит, что он не должен превышать порядка этой же матрицы:
$$ 0 leq rang A_{m times n} leq min (m,n) $$
Чтобы найти ранг матрицы существует два метода:
- Метод окамляющих миноров
- Метод элементарных преобразований
На практике применяется второй способ, так как он универсальный и позволяет вычислять ранг матриц любого порядка. Основан он на свойстве, заключаещегося в том, что $ rang A $ не меняется в случае проведения элементарных преобразований над матрицей. Путём приведения матрицы к ступенчатому виду мы узнаем количество линейно-независимых строк (столбцов), которое равно рангу матрицы.
| Пример 1 |
| Определить ранг матрицы $$ A = begin{pmatrix} 2&0&-2 \ -4&0&4 end{pmatrix} $$ |
| Решение |
|
Пример решаем с помощью элементарных преобразований. Приводим матрицу к ступенчатой форме. Прибавляем удвоенную первую строку ко второй: $$ A = begin{pmatrix} 2&0&-2 \ -4&0&4 end{pmatrix} overset{c_2+2c_1}{thicksim} begin{pmatrix} 2&0&-2 \ 0&0&0 end{pmatrix} $$ В полученной матрице появилась нулевая строка, которую необходимо убрать из матрицы: $$ begin{pmatrix} 2&0&-2 \ 0&0&0 end{pmatrix} thicksim begin{pmatrix} 2&0&-2 end{pmatrix} $$ Теперь после преобразований количество строк $ m = 1 $, количество столбцов $ n=3 $. Наименьшее число $ m = 1 $, поэтому $ rang A = 1 $. Если не получается решить свою задачу, то присылайте её к нам. Мы предоставим подробное решение онлайн. Вы сможете ознакомиться с ходом вычисления и почерпнуть информацию. Это поможет своевременно получить зачёт у преподавателя! |
| Ответ |
| $$ rang A = 1 $$ |
| Пример 2 |
| Найти ранг матрицы: $$ A = begin{pmatrix} 4&2&3 \ 5&2&1 \ 9&4&4 end{pmatrix} $$ |
| Решение |
|
Выполняем элементарные преобразования над матрицей, чтобы узнать количество линейно-независимых строк. Вычитаем из второй строки, умноженной на четверку, первую строку, умноженную на пятерку: $$ A = begin{pmatrix} 4&2&3 \ 5&2&1 \ 9&4&4 end{pmatrix} overset{4c_2-5c_1}{thicksim} begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 \ 9&4&4 end{pmatrix} $$ Вычитаем из третьей строки, умноженной на четыре, первую строку, умноженную на девять: $$ begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 \ 9&4&4 end{pmatrix} overset{4c_3-9c_1}{thicksim}begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 \ 0&-2&-11 end{pmatrix} $$ Вычитаем из третьей строки вторую строку: $$ begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 \ 0&-2&-11 end{pmatrix} overset{4c_3-9c_1}{thicksim}begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 \ 0&0&0 end{pmatrix} $$ Замечаем, что последняя строка матрицы нулевая, значит её можно вычеркнуть: $$ begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 \ 0&-2&-11 end{pmatrix} thicksim begin{pmatrix} 4&2&3 \ 0&-2&-11 end{pmatrix} $$ После элементарных преобразований количество строк уменьшилось и стало $ m=2 $, а количество столбцов $ n = 3 $. По формуле ранга матрицы берем минимальные число из $ m $ и $ n $, то есть $ m=2 $. Получили, что $ rang A = 2 $ |
| Ответ |
| $$ rang A = 2 $$ |
