Rangul unei matrice poate fi egal cu zero? Calcularea rangului unei matrice folosind transformări elementare

Elementar Următoarele 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.

Canonic O 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 2 Aflați 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, respectiv 5:

;

scădeți primul din a treia linie; obținem o matrice

B = ,

care este echivalentă 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:

Kronecker - teorema Capelli- criteriul de compatibilitate pentru un sistem de ecuații algebrice liniare:

Pentru ca un sistem liniar să fie consistent, este necesar și suficient ca rangul matricei extinse a acestui sistem să fie egal cu rangul matricei sale principale.

Dovada (condiții de compatibilitate a sistemului)

Necesitate

Lăsa sistem comun Apoi, există numere astfel încât . Prin urmare, coloana este o combinație liniară a coloanelor matricei. Din faptul că rangul unei matrice nu se va schimba dacă un rând (coloană) este șters sau adăugat din sistemul rândurilor sale (coloanelor), care este o combinație liniară a altor rânduri (coloane), rezultă că .

Adecvarea

Lăsa . Să luăm unele minore de bază în matrice. Din moment ce, atunci va fi și baza minoră a matricei. Apoi, conform teoremei de bază minor, ultima coloană a matricei va fi o combinație liniară a coloanelor de bază, adică coloanele matricei. Prin urmare, coloana de termeni liberi ai sistemului este o combinație liniară a coloanelor matricei.

Consecințe

Numărul de variabile principale sisteme egal cu rangul sistemului.

Comun sistem va fi definit (soluția sa este unică) dacă rangul sistemului este egal cu numărul tuturor variabilelor sale.

Sistem omogen de ecuații

Oferi15 . 2 Sistem omogen de ecuații

este întotdeauna comună.

Dovada. Pentru acest sistem, mulțimea numerelor , , , este o soluție.

În această secțiune vom folosi notația matricială a sistemului: .

Oferi15 . 3 Suma soluțiilor unui sistem omogen de ecuații liniare este o soluție a acestui sistem. O soluție înmulțită cu un număr este, de asemenea, o soluție.

Dovada. Lăsați-le să servească drept soluții pentru sistem. Apoi și. Lăsa . Apoi

Din moment ce, atunci - soluția.

Fie un număr arbitrar, . Apoi

Din moment ce, atunci - soluția.

Consecinţă15 . 1 Dacă un sistem omogen de ecuații liniare are o soluție diferită de zero, atunci are infinite de soluții diferite.

Într-adevăr, înmulțind o soluție diferită de zero cu diverse numere, vom obține soluții diferite.

Definiție15 . 5 Vom spune că soluțiile forme de sisteme sistem fundamental de soluții, dacă coloane formează un sistem liniar independent și orice soluție a sistemului este o combinație liniară a acestor coloane.

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 de carieră. 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) să 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 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: - după 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 mea ar avea o a cincea coloană în matrice, atunci ar trebui să calculeze 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 unghiulari.

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 modifică rangul matricei, iar esența aici este extrem de simplă: conform algoritmului, în timpul transformărilor elementare, toate rândurile proporționale inutile (dependente liniar) 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 2 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 studiu independent:

Exemplul 6

Aflați rangul unei matrice

O scurtă soluție și răspuns la sfârșitul lecției.

Trebuie remarcat faptul că expresia „rangul matricei” nu este văzută atât de des în practică și, în majoritatea problemelor, puteți face fără ea cu totul. 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).

Determinarea rangului unei matrice

Considerăm o matrice \(A\) de tip \((m,n)\). Fie, pentru certitudine, \(m \leq n\). Să luăm \(m\) rânduri și să alegem \(m\) coloane ale matricei \(A\), la intersecția acestor rânduri și coloane obținem o matrice pătrată de ordinul \(m\), al cărei determinant se numește comanda minora \(m\) matrice \(A\). Dacă acest minor este diferit de 0, se numește minor de bază iar ei spun că rangul matricei \(A\) este egal cu \(m\). Daca acest determinant este egal cu 0, atunci se aleg alte coloane \(m\), la intersectia lor exista elemente care formeaza un alt minor de ordin \(m\). Dacă minorul este 0, continuăm procedura. Dacă dintre toate posibilele minore de ordin \(m\) nu există zerouri, selectăm \(m-1\) rânduri și coloane din matricea \(A\), la intersecția lor o matrice pătrată de ordin \(m- 1\) apare, determinantul său se numește minor de ordinul \(m-1\) al matricei originale. Continuând procedura, căutăm un minor non-zero, trecând prin toți minorii posibili, coborându-le ordinea.

Definiție.

Se numește minorul diferit de zero al unei matrice date de ordinul cel mai înalt minor de bază din matricea originală, ordinea acesteia se numește rang matricele \(A\), rândurile și coloanele, la intersecția cărora există o bază minoră, se numesc rânduri și coloane de bază. Rangul unei matrice este notat cu \(rang(A)\).

Din această definiție rezultă proprietăți simple ale rangului unei matrice: este un număr întreg, iar rangul unei matrice non-nule satisface inegalitățile: \(1 \leq rank(A) \leq \min(m,n)\ ).

Cum se va schimba rangul matricei dacă un rând este șters? Adăugați o linie?

Verifică răspunsul

1) Rangul poate scădea cu 1.

2) Rangul poate crește cu 1.

Dependența liniară și independența liniară a coloanelor matriceale

Fie \(A\) o matrice de tip \((m,n)\). Luați în considerare coloanele matricei \(A\) - acestea sunt coloane cu numere \(m\) fiecare. Să le notăm \(A_1,A_2,...,A_n\). Fie \(c_1,c_2,...,c_n\) niște numere.

Definiție.

Coloana \[ D=c_1A_1+c_2A_2+...+c_nA_n = \sum _(m=1)^nc_mA_m \] se numește o combinație liniară de coloane \(A_1,A_2,...,A_n\), numere \( c_1,c_2 ,...,c_n\) se numesc coeficienții acestei combinații liniare.

Definiție.

Fie date \(p\) coloane \(A_1, A_2, ..., A_p\). Dacă există numere \(c_1,c_2,...,c_p\) astfel încât

1. nu toate aceste numere sunt egale cu zero,

2. combinația liniară \(c_1A_1+c_2A_2+...+c_pA_p =\sum _(m=1)^pc_mA_m\) este egală cu coloana zero (adică o coloană ale cărei toate elementele sunt zero), atunci spunem că coloanele \( A_1, A_2, ..., A_p\) sunt dependente liniar. Dacă pentru un anumit set de coloane astfel de numere \(c_1,c_2,...,c_n\) nu există, coloanele se numesc liniar independente.

Exemplu. Luați în considerare 2 coloane

\[ A_1=\left(\begin(array)(c) 1 \\ 0 \end(array) \right), A_2=\left(\begin(array)(c) 0 \\ 1 \end(array) \right), \] atunci pentru orice numere \(c_1,c_2\) avem: \[ c_1A_1+c_2A_2=c_1\left(\begin(array)(c) 1 \\ 0 \end(array) \right) + c_2\left(\begin(array)(c) 0 \\ 1 \end(array) \right)=\left(\begin(array)(c) c_1 \\ c_2 \end(array) \right). \]

Această combinație liniară este egală cu coloana zero dacă și numai dacă ambele numere \(c_1,c_2\) sunt egale cu zero. Astfel, aceste coloane sunt liniar independente.

Afirmație. Pentru ca coloanele să fie dependente liniar, este necesar și suficient ca unul dintre ele să fie o combinație liniară a celorlalte.

Fie coloanele \(A_1,A_2,...,A_m\) să fie dependente liniar, adică. pentru unele constante \(\lambda _1, \lambda _2,...,\lambda _m\), care nu sunt toate egale cu 0, este valabilă următoarele: \[ \sum _(k=1)^m\lambda _kA_k=0 \ ] (în partea dreaptă este coloana zero). Fie, de exemplu, \(\lambda _1 \neq 0\). Apoi \[ A_1=\sum _(k=2)^mc_kA_k, \quad c_k=-\lambda _k/\lambda _1, \quad \quad (15) \] i.e. prima coloană este o combinație liniară a celorlalte.

Teorema minoră a bazei

Teorema.

Pentru orice matrice diferită de zero \(A\) este adevărată următoarea:

1. Coloanele de bază sunt liniar independente.

2. Orice coloană matrice este o combinație liniară a coloanelor sale de bază.

(Același lucru este valabil și pentru șiruri).

Fie, pentru certitudine, \((m,n)\) tipul de matrice \(A\), \(rang(A)=r \leq n\) iar baza minoră este situată în primul \(r \) matrice de rânduri și coloane \(A\). Fie \(s\) orice număr între 1 și \(m\), \(k\) orice număr între 1 și \(n\). Luați în considerare un minor de următoarea formă: \[ D=\left| \begin(array)(ccccc) a_(11) & a_(12) & \ldots & a_(1r) & a_(1s) \\ a_(21) & a_(22) & \ldots & a_(2r) & a_(2s) \\ \dots &\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \\ a_(r1) & a_(r2) & \ldots & a_(rr) & a_(rs) \\ a_(k1) & a_(k2) & \ldots & a_(kr) & a_(ks) \\ \end(array) \right| , \] adică Am atribuit \(s-\)-a coloană și \(k-\)-lea rând minorului de bază. Prin definiția rangului unei matrice, acest determinant este egal cu zero (dacă alegem \(s\leq r\) sau \(k \leq r\), atunci acest minor are 2 coloane identice sau 2 rânduri identice, dacă \(s>r\) și \(k>r\) - prin definiția rangului, un minor de mărime mai mare decât \(r\) devine zero). Să extindem acest determinant de-a lungul ultimei linii, obținem: \[ a_(k1)A_(k1)+a_(k2)A_(k2)+....+a_(kr)A_(kr)+a_(ks) A_(ks)=0. \quad \quad(16) \]

Aici numerele \(A_(kp)\) sunt complementele algebrice ale elementelor din rândul de jos \(D\). Valorile lor nu depind de \(k\), deoarece sunt formate folosind elemente din primele \(r\) linii. În acest caz, valoarea \(A_(ks)\) este un minor de bază, diferit de 0. Să notăm \(A_(k1)=c_1,A_(k2)=c_2,...,A_(ks) =c_s \neq 0 \). Să rescriem (16) în notație nouă: \[ c_1a_(k1)+c_2a_(k2)+...+c_ra_(kr)+c_sa_(ks)=0, \] sau, împărțind la \(c_s\), \[ a_(ks)=\lambda_1a_(k1)+\lambda_2a_(k2)+...+\lambda_ra_(kr), \quad \lambda _p=-c_p/c_s. \] Această egalitate este valabilă pentru orice valoare a lui \(k\), deci \[ a_(1s)=\lambda_1a_(11)+\lambda_2a_(12)+...+\lambda_ra_(1r), \] \[ a_ (2s)=\lambda_1a_(21)+\lambda_2a_(22)+...+\lambda_ra_(2r), \] \[ ................... .. .................................... \] \[ a_(ms)=\lambda_1a_( m1) +\lambda_2a_(m2)+...+\lambda_ra_(mr). \] Deci, coloana \(s-\)-a este o combinație liniară a primelor coloane \(r\). Teorema este demonstrată.

Cometariu.

Din teorema minoră de bază rezultă că rangul unei matrice este egal cu numărul coloanelor sale liniar independente (care este egal cu numărul de rânduri liniar independente).

Corolarul 1.

Dacă determinantul este zero, atunci are o coloană care este o combinație liniară a celorlalte coloane.

Corolarul 2.

Dacă rangul unei matrice este mai mic decât numărul de coloane, atunci coloanele matricei sunt dependente liniar.

Calcularea rangului unei matrice și găsirea bazei minore

Unele transformări de matrice nu își schimbă rangul. Astfel de transformări pot fi numite elementare. Faptele corespunzătoare pot fi ușor verificate folosind proprietățile determinanților și determinând rangul unei matrice.

1. Rearanjarea coloanelor.

2. Înmulțirea elementelor oricărei coloane cu un factor diferit de zero.

3. Adăugarea oricărei alte coloane la o coloană, înmulțită cu un număr arbitrar.

4. Trimiterea coloanei zero.

Același lucru este valabil și pentru șiruri.

Folosind aceste transformări, matricea poate fi transformată în așa-numita formă „trapezoidală” - o matrice cu doar zerouri sub diagonala principală. Pentru o matrice „trapezoidală”, rangul este numărul de elemente nenule de pe diagonala principală, iar baza minoră este minora a cărei diagonală coincide cu mulțimea elementelor nenule de pe diagonala principală a matricei transformate.

Exemplu. Luați în considerare matricea

\[ A=\left(\begin(array)(cccc) 2 &1 & 11 & 2 \\ 1 & 0 & 4 & -1 \\ 11 & 4 & 56 & 5 \\ 2 & -1 & 5 & - 6 \end(matrice) \right). \] Îl vom transforma folosind transformările de mai sus. \[ A=\left(\begin(array)(cccc) 2 &1 & 11 & 2 \\ 1 & 0 & 4 & -1 \\ 11 & 4 & 56 & 5 \\ 2 & -1 & 5 & - 6 \end(array) \right) \mapsto \left(\begin(array)(cccc) 1 & 0 & 4 & -1 \\ 2 & 1 & 11 & 2 \\ 11 & 4 & 56 & 5 \\ 2 & -1 & 5 & -6 \end(array) \right) \mapsto \left(\begin(array)(cccc) 1 & 0 & 4 & -1 \\ 0 & 1 & 3 & 4 \\ 0 & 4 & 12 & 16 \\ 0 & -1 & -3 & -4 \end(array) \right) \mapsto \] \[ \left(\begin(array)(cccc) 1 & 0 & 4 & - 1 \\ 0 & 1 & 3 & 4 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end(array) \right)\mapsto \left(\begin(array)(cccc) 1 & 0 & 4 & -1 \\ 0 & 1 & 3 & 4 \end(array)\right). \]

Aici facem secvențial următorii pași: 1) rearanjați a doua linie în partea de sus, 2) scădeți prima linie din restul cu un factor adecvat, 3) scădeți a doua linie din a treia de 4 ori, adăugați a doua linie la a patra, 4) tăiați liniile zero - a treia și a patra. Matricea noastră finală a căpătat forma dorită: există numere diferite de zero pe diagonala principală și zerouri sub diagonala principală. După aceasta, procedura se oprește și numărul de elemente nenule de pe diagonala principală este egal cu rangul matricei. Minorul de bază este primele două rânduri și primele două coloane. La intersecția lor există o matrice de ordinul 2 cu un determinant diferit de zero. În același timp, mergând înapoi de-a lungul lanțului de transformări, puteți urmări de unde provine acest sau acel rând (acesta sau acea coloană) din matricea finală, adică. determinați rândurile și coloanele de bază din matricea originală. În acest caz, primele două rânduri și primele două coloane formează baza minoră.

Să fie dată o matrice:

Să selectăm în această matrice șiruri arbitrare și coloane arbitrare
. Apoi determinantul ordinul al-lea, compus din elemente de matrice
, situat la intersecția rândurilor și coloanelor selectate, se numește minor matricea de ordinul al-lea
.

Definiția 1.13. Rangul matricei
este cel mai mare ordin al minorului diferit de zero al acestei matrice.

Pentru a calcula rangul unei matrice, trebuie să luăm în considerare toți minorii ei de ordinul cel mai mic și, dacă cel puțin unul dintre ei este diferit de zero, să trecem la luarea în considerare a minorilor de ordinul cel mai înalt. Această abordare pentru determinarea rangului unei matrice se numește metoda de limită (sau metoda de limită a minorilor).

Problema 1.4. Folosind metoda limitării minorilor, determinați rangul matricei
.

Luați în considerare marginile de ordinul întâi, de exemplu,
. Apoi trecem la considerarea unor margini de ordinul doi.

De exemplu,
.

În cele din urmă, să analizăm marginea de ordinul trei.

Deci, cel mai înalt ordin al unui minor diferit de zero este 2, prin urmare
.

Când rezolvați Problema 1.4, puteți observa că un număr de minori de ordinul doi sunt diferit de zero. În acest sens, se aplică următorul concept.

Definiția 1.14. O bază minoră a unei matrice este orice minoră diferită de zero a cărei ordine este egală cu rangul matricei.

Teorema 1.2.(Teorema de bază minoră). Rândurile de bază (coloanele de bază) sunt liniar independente.

Rețineți că rândurile (coloanele) unei matrice sunt dependente liniar dacă și numai dacă cel puțin una dintre ele poate fi reprezentată ca o combinație liniară a celorlalte.

Teorema 1.3. Numărul de rânduri de matrice liniar independente este egal cu numărul de coloane de matrice liniar independente și este egal cu rangul matricei.

Teorema 1.4.(Condiție necesară și suficientă pentru ca determinantul să fie egal cu zero). Pentru ca determinantul -a comanda a fost egal cu zero, este necesar și suficient ca rândurile (coloanele) să fie dependente liniar.

Calcularea rangului unei matrice pe baza definiției sale este prea greoaie. Acest lucru devine deosebit de important pentru matricele de ordin înalt. În acest sens, în practică, rangul unei matrice este calculat pe baza aplicării teoremelor 10.2 - 10.4, precum și a utilizării conceptelor de echivalență a matricei și transformări elementare.

Definiția 1.15. Două matrice
Și sunt numite echivalente dacă rangurile lor sunt egale, adică
.

Dacă matrice
Și sunt echivalente, apoi rețineți
 .

Teorema 1.5. Rangul matricei nu se modifică din cauza transformărilor elementare.

Vom numi transformări matrice elementare
oricare dintre următoarele operații pe o matrice:

Înlocuirea rândurilor cu coloane și coloanelor cu rândurile corespunzătoare;

Rearanjarea rândurilor matricei;

Tăierea unei linii ale cărei elemente sunt toate zero;

Înmulțirea unui șir cu un număr diferit de zero;

Adăugarea elementelor unei linii a elementelor corespunzătoare unei alte linii înmulțite cu același număr
.

Corolarul teoremei 1.5. Dacă matricea
obtinut din matrice folosind un număr finit de transformări elementare, apoi matricea
Și sunt echivalente.

Când se calculează rangul unei matrice, aceasta ar trebui redusă la o formă trapezoidală folosind un număr finit de transformări elementare.

Definiția 1.16. Vom numi trapezoidală o formă de reprezentare matricială atunci când în marginea minoră de ordinul cel mai înalt non-zero, toate elementele de sub cele diagonale dispar. De exemplu:

Aici
, elemente de matrice
mergi la zero. Apoi forma de reprezentare a unei astfel de matrice va fi trapezoidală.

De regulă, matricele sunt reduse la o formă trapezoidală folosind algoritmul gaussian. Ideea algoritmului Gauss este că, prin înmulțirea elementelor primului rând al matricei cu factorii corespunzători, se realizează ca toate elementele primei coloane situate sub elementul
, s-ar transforma la zero. Apoi, înmulțind elementele coloanei a doua cu factorii corespunzători, ne asigurăm că toate elementele coloanei a doua situate sub elementul
, s-ar transforma la zero. Apoi procedați în același mod.

Problema 1.5. Determinați rangul unei matrice prin reducerea acesteia la o formă trapezoidală.

Pentru a facilita utilizarea algoritmului gaussian, puteți schimba prima și a treia linie.








.

Este evident că aici
. Cu toate acestea, pentru a aduce rezultatul într-o formă mai elegantă, puteți continua transformarea coloanelor.










.

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 exemplu de solutie.

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) al 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) liniar independente ale acesteia.
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.