§3. Ранг матрицы

Определение ранга матрицы

Линейно зависимые строки

Элементарные преобразования матриц

Эквивалентные матрицы

Алгоритм нахождения ранга матрицы с помощью элементарных преобразований

§4. Определители первого, второго и третьего порядка

Определитель первого порядка

Определитель второго порядка

Определитель третьего порядка

Правило Саррюса

§5. Вычисление определителей больших порядков

Алгебраическое дополнение

Теорема Лапласа

Определитель треугольной матрицы

Приложение. Понятие определителя п -го порядка в общем виде.

§ 3. Ранг матрицы

Каждую матрицу характеризует некоторое число, имеющее важное значение при решении систем линейных уравнений. Это число называется рангом матрицы .

Ранг матрицы равен числу ее линейно независимых строк (столбцов), чрез которые линейно выражаются все остальные ее строки (столбцы).

Строки (столбцы) матрицы называются линейно зависимыми , если их соответствующие элементы пропорциональны.

Иначе говоря, элементы одной из линейно зависимых строк равны элементам другой, умноженным на одно и то же число. Например, строки 1 и 2 матрицы А линейно зависимы, если , где (λ – некоторое число).

Пример . Найти ранг матрицы

Решение .

Вторая строка получается из первой, если ее элементы умножить на –3, третья получается из первой, если ее элементы умножить на 0, а четвертая строка не может быть выражена через первую. Получается, матрица имеет две линейно независимые строки, т.к. первая и четвертая строки не пропорциональны, следовательно, ранг матрицы равен 2.

Ранг матрицы А обозначается rang A или r (A ).

Из определения ранга матрицы следует:

1. Ранг матрицы не превосходит наименьшего из ее размеров, т.е. для матрицы А m × n .

2. Ранг матрицы равен нулю, только если это нулевая матрица.

В общем случае определение ранга матрицы достаточно трудоемко. Для облегчения этой задачи используют преобразования, сохраняющие ранг матрицы, которые называются элементарными преобразованиями :

1) отбрасывание нулевой строки (столбца);

2) умножение всех элементов строки (столбца) на число, отличное от нуля;

3) изменение порядка строк (столбцов);

4) прибавление к элементам одной строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца), умноженных на любое число;

5) транспонирование матрицы.

Две матрицы называются эквивалентными , если одна получается из другой с помощью конечного числа элементарных преобразований.

Эквивалентность матриц обозначается знаком « ~ » (эквивалентно).

С помощью элементарных преобразований любую матрицу можно привести к треугольному виду, тогда вычисление ее ранга не представляет труда.

Процесс вычисления ранга матрицы с помощью элементарных преобразований рассмотрим на примере.

Пример . Найти ранг матрицы

А =

Решение .

Наша задача – привести матрицу к треугольному виду, т.е. с помощью элементарных преобразований добиться того, чтобы ниже главной диагонали в матрице были только нули.

1. Рассмотрим первую строку. Если элемент а 11 = 0, то при перестановке строк или столбцов добиваемся того, чтобы а 11 ¹ 0. В нашем примере поменяем местами, например, первую и вторую строки матрицы:

А =

Теперь элемент а 11 ¹ 0. Умножая первую строку на подходящие числа и складывая с другими строками, добьемся того, чтобы все элементы первого столбца (кроме а 11) равнялись нулю.

2. Рассмотрим теперь вторую строку. Если элемент а 22 = 0, то при перестановке строк или столбцов добиваемся того, чтобы а 22 ¹ 0. Если элемент а 22 ¹ 0 (а у нас а 22 = –1 ¹ 0), то, умножая вторую строку на подходящие числа и складывая с другими строками, добьемся того, чтобы все элементы второго столбца (кроме а 22) равнялись нулю.

3. Если в процессе преобразований получаются строки (столбцы), целиком состоящие из нулей, то отбрасываем их. В нашем примере отбросим строки 3-ю и 4-ю:

Последняя матрица имеет ступенчатый вид и содержит две строки. Они линейно независимы, следовательно, ранг матрицы равен 2.

§ 4. Определители первого, второго и третьего порядка

Среди всего многообразия матриц отдельно выделяют квадратные. Этот тип матриц хорош тем, что:

1. Единичные матрицы – квадратные.

2. Можно умножать и складывать любые квадратные матрицы одного порядка, при этом получается матрица того же порядка.

3. Квадратные матрицы можно возводить в степень.

Кроме того, только для квадратных матриц может быть вычислен определитель.

Определитель матрицы – это особое число, вычисляемое по некоторому правилу. Определитель матрицы А обозначается:

Или прямыми скобками: ,

Или заглавной греческой буквой «дельта»: Δ(A ),

Или символом «детерминант»: det (A ).

Определителем матрицы первого порядка А = (а 11) или определителем первого порядка , называется число, равное элементу матрицы:

Δ 1 = = а 11

Определителем матрицы второго порядка или определителем второго порядка

Пример :

Определителем матрицы третьего порядка или определителем третьего порядка , называется число, которое вычисляется по формуле:

Определитель третьего порядка можно вычислить, пользуясь правилом Саррюса .

Правило Саррюса . К определителю третьего порядка справа подписывают два первых столбца и со знаком плюс (+) берут сумму произведений трех элементов, расположенных на главной диагонали определителя и на «прямых», параллельных главной диагонали, со знаком минус (–) берут сумму произведений элементов, расположенных на второй диагонали и на «прямых», параллельных ей.

Пример :

Легко заметить, что число слагаемых в определителе увеличивается с увеличением его порядка. Вообще в определителе п -го порядка число слагаемых равно 1·2·3·…·п = п !.

Проверим: для Δ 1 число слагаемых равно 1! = 1,

для Δ 2 число слагаемых равно 2! = 1·2 = 2,

для Δ 3 число слагаемых равно 3! = 1·2·3 = 6.

Отсюда следует, что для определителя 4-го порядка число слагаемых равно 4! = 1·2·3·4 = 24, а значит вычисление такого определителя достаточно трудоемко, не говоря уже об определителях более высокого порядка. Учитывая это, вычисление определителей больших порядков стараются свести к вычислению определителей второго или третьего порядков.

§ 5. Вычисление определителей больших порядков

Введем ряд понятий.

Пусть дана квадратная матрица А n -го порядка:

А=

Минором M ij элемента a ij называется определитель (п – 1)-го порядка, полученной из матрицы А вычеркиванием i -oй строки и j -го столбца.

Например, минором элемента а 12 матрицы третьего порядка будет:

Алгебраическим дополнением А ij элемента a ij называется его минор, взятый со знаком (−1) i + j :

А ij = (−1) i + j M ij

Иначе говоря, А ij = M ij , если i +j четное число,

А ij = −M ij , если i +j нечетное число.

Пример . Найти алгебраические дополнения элементов второй строки матрицы

Решение .

С помощью алгебраических дополнений можно высчитывать определители больших порядков, на основании теоремы Лапласа.

Теорема Лапласа. Определитель квадратной матрицы равен сумме произведений элементов любой его строки (столбца) на их алгебраические дополнения:

– разложение по i-ой строке;

( – разложение по j-му столбцу).

Пример . Вычислить определитель матрицы разложением по первой строке.

Решение .

Таким образом, определитель любого порядка можно свести к вычислению нескольких определителей меньшего порядка. Очевидно, что для разложения удобно выбирать строку или столбец, содержащую как можно больше нулей.

Рассмотрим еще один пример.

Пример . Вычислить определитель треугольной матрицы

Решение .

Получили, что определитель треугольной матрицы равен произведению элементов ее главной диагонали .

Этот важный вывод позволяет легко вычислить определитель любой треугольной матрицы. Это тем более полезно, что при необходимости всякий определитель можно свести к треугольному виду. При этом используются некоторые свойства определителей.


Приложение

Понятие определителя п -го порядка в общем виде.

Вообще можно дать строгое определение для определителя матрицы п -го порядка, но для этого необходимо ввести ряд понятий.

Перестановкой чисел 1, 2, ..., n называется любое расположение этих чисел в определенном порядке. В элементарной алгебре доказывается, что число всех перестановок, которые можно образовать из n чисел, равно 12...n = n !. Например, из трех чисел 1, 2, 3 можно образовать 3! = 6 перестановок: 123, 132, 312, 321, 231, 213.

Говорят, что в данной перестановке числа i и j составляют инверсию (беспорядок), если i > j , но i стоит в этой перестановке раньше j , то есть если большее число стоит левее меньшего.

Перестановка называется четной (или нечетной ), если в ней соответственно четно (нечетно) общее число инверсий.

Операция, посредством которой от одной перестановки переходят к другой, составленной из тех же n чисел, называется подстановкой n -ой степени .

Подстановка, переводящая одну перестановку в другую, записывается двумя строками в общих скобках, причем числа, занимающие одинаковые места в рассматриваемых перестановках, называются соответствующими и пишутся одно под другим. Например, символ

обозначает подстановку, в которой 3 переходит в 4, 1 – в 2, 2 – в 1, 4 – в 3. Подстановка называется четной (или нечетной), если общее число инверсий в обеих строках подстановки четно (нечетно). Всякая подстановка n -ой степени может быть записана в виде

т.е. с натуральным расположением чисел в верхней строке.

Пусть нам дана квадратная матрица порядка n

Рассмотрим все возможные произведения по n элементов этой матрицы, взятых по одному и только по одному из каждой строки и каждого столбца, т.е. произведений вида:

,

где индексы q 1 , q 2 ,..., q n составляют некоторую перестановку из чисел
1, 2,..., n . Число таких произведений равно числу различных перестановок из n символов, т.е. равно n !. Знак произведения , равен (–1)q , где q –число инверсий в перестановке вторых индексов элементов.

Определителем n -го порядка называется алгебраическая сумма всех возможных произведений по n элементов матрицы, взятых по одному и только по одному из каждой строки и каждого столбца, т.е. произведений вида: . При этом знак произведения равен (–1) q , где q – число инверсий в перестановке вторых индексов элементов.


Линейная алгебра

Рассмотрим матрицу А размера .

А=
Выделим в нейkстрок иkстолбцов (
).

Определение 26: Минором k-го порядка матрицы А называется определитель квадратной матрицы, получающийся из данной выделением в ней.

kстрок иkстолбцов.

Определение 27: Рангом матрицы называется наибольший из порядков, отличных от нуля, ее миноров,r(A).

Определение 28: Минор, порядок которого совпадает с рангом называетсябазисным минором .

Утверждение:

1. Ранг выражается целым числом.(
)

2. r=0,
, когда А – нулевая.

Элементарные преобразования матриц.

К элементарным преобразованиям матриц относятся следующие:

1) умножение всех элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на одно и то же число.

2) прибавление к элементам какой-либо строки (столбца) матрицы соответствующих элементов другой строки (столбца) умноженные на одно и то же число;

3) перестановка местами строк (столбцов) матрицы;

4) отбрасывание нулевой строки (столбца);

5) замена строк матрицы соответствующими столбцами.

Определение 29: Матрицы, получающиеся одна из другой, при элементарных преобразованиях называется эквивалентными матрицами, обозначаются “ ~“

Основное свойство эквивалентных матриц: Ранги эквивалентных матриц равны.

Пример 18: Вычислитьr(A),

Решение: Первую строку умножим поэтапно на (-4)(-2)

(-7) и затем прибавим соответственно к второй, третьей и четвертой строкам.

~

поменяем местами вторую и четвертую строки
вторую строку умножим на (-2) и прибавим к четвертой строке; сложим вторую и третью строки.

сложим третью и четвертую строки.

~
откинем нулевую строку

~
r(A)=3
ранг исходной матрицы

равен трем.

Определение 30: Назовем матрицу А ступенчатой, если все элементы главной диагонали0, а элементы под главной диагональю равны нулю.

Предложение :

1) ранг ступенчатой матрицы равен числу ее строк;

2) всякая матрица может быть приведена к ступенчатому виду с помощью элементарных преобразований.

Пример 19: При каких значениях  матрица
 имеет ранг, равный единице?

Решение: Ранг равен единице, если определитель второго порядка равен нулю, т.е.

§6. Системы линейных уравнений общего вида.

Система вида
---(9) называется системой общего вида.

Определение 31: Две системы называются равносильными (эквивалентными), если каждое решение первой системы являются решением второй и наоборот.

В системе (1) матрицу А=
назовем основной матрицей системы, а=
расширенной матрицей системы

Теорема. Кронекера-Капелли

Для совместности системы (9) необходим и достаточно, чтобы ранг основной матрицы системы равнялся рангу расширенной матрицы, т. е. r(A)=r()

Теорема 1. Если ранг матрицы совместной системы равен числу неизвестных, то система имеет единственное решение.

Теорема 2. Если ранг матрицы совместной системы меньше числа неизвестных, то система имеет бесчисленное множество решений.

Правило решения произвольной системы линейных уравнений:

1)найти ранги основной и расширенной матриц системы. Если
, то система не совместна.

2) Если
=r, то система совместна. Найти какой-либо базисный минор порядкаr. Базисным будем называть минор, на основании которого определялся ранг матрицы.

Неизвестные, коэффициенты которых входят в базисный минор, называют главными (базисными) и оставляют слева, а остальные неизвестные называют свободными и переносят в правую часть уравнения.

3)Найти выражения главных неизвестных через свободные. Получено общее решение системы.

Пример 20: Исследовать систему и в случае ее совместности найти или единственное или общее решение

Решение: 1) по Т. Кронекера-Капелли находим ранги расширенной и основной матриц системы:

~
~

~
~
ранг основной матрицы равен двум

2) находим ранг расширенной матрицы
~
~
~

3) Вывод:
=2, то система совместна.

Но

система неопределенная и имеет бесчисленное множество решений.

4) Базисные неизвестные и, т. к. они принадлежат базисному минору, а- свободная неизвестная.

Пусть =с, где с – любое число.

5)Последней матрице соответствует система


6)Ответ:

7) Проверка: в любое из уравнений исходной системы, где присутствуют все неизвестные, подставляем найденные значения.

В каждой матрице можно связать два ранга: строчный ранг (ранг системы строк) и столбцовый ранг (ранг системы столбцов).

Теорема

Строчный ранг матрицы равен её столбцовому рангу.

Ранг матрицы

Определение

Рангом матрицы $A$ называется ранг её системы строк или столбцов.

Обозначается $\operatorname{rang} A$

На практике для нахождения ранга матрицы используют следующее утверждение: ранг матрицы равен количеству ненулевых строк после приведения матрицы к ступенчатому виду.

Элементарные преобразования над строками (столбцами) матрицы не меняют её ранга.

Ранг ступенчатой матрицы равен количеству её ненулевых строк.

Пример

Задание. Найти ранг матрицы $ A=\left(\begin{array}{cccc}{0} & {4} & {10} & {1} \\ {4} & {8} & {18} & {7} \\ {10} & {18} & {40} & {17} \\ {1} & {7} & {17} & {3}\end{array}\right) $

Решение. С помощью элементарных преобразований над ее строками приведем матрицу $A$ к ступенчатому виду. Для этого вначале от третьей строки отнимем две вторых:

$$ A \sim \left(\begin{array}{cccc}{0} & {4} & {10} & {1} \\ {4} & {8} & {18} & {7} \\ {2} & {2} & {4} & {3} \\ {1} & {7} & {17} & {3}\end{array}\right) $$

От второй строки отнимаем четвертую строку, умноженную на 4; от третьей - две четвертых:

$$ A \sim \left(\begin{array}{rrrr}{0} & {4} & {10} & {1} \\ {0} & {-20} & {-50} & {-5} \\ {0} & {-12} & {-30} & {-3} \\ {1} & {7} & {17} & {3}\end{array}\right) $$

Ко второй строке прибавим пять первых, к третьей - три третьих:

$$ A \sim \left(\begin{array}{cccc}{0} & {4} & {10} & {1} \\ {0} & {0} & {0} & {0} \\ {0} & {0} & {0} & {0} \\ {1} & {7} & {17} & {3}\end{array}\right) $$

Меняем местами первую и вторую строчки:

$$ A \sim \left(\begin{array}{cccc}{0} & {0} & {0} & {0} \\ {0} & {4} & {10} & {1} \\ {0} & {0} & {0} & {0} \\ {1} & {7} & {17} & {3}\end{array}\right) $$

$$ A \sim \left(\begin{array}{cccc}{1} & {7} & {17} & {3} \\ {0} & {4} & {10} & {1} \\ {0} & {0} & {0} & {0} \\ {0} & {0} & {0} & {0}\end{array}\right) \Rightarrow \operatorname{rang} A=2 $$

Ответ. $ \operatorname{rang} A=2 $

Метод окаймления миноров

На этой теореме базируется еще один метод нахождения ранга матрицы - метод окаймления миноров . Суть этого метода заключается в нахождении миноров, начиная с низших порядков и двигаясь к более высоким. Если минор $n$-го порядка не равен нулю, а все миноры $n+1$-го равны нулю, то ранг матрицы будет равен $n$ .

Пример

Задание. Найти ранг матрицы $ A=\left(\begin{array}{rrrr}{1} & {2} & {-1} & {-2} \\ {2} & {4} & {3} & {0} \\ {-1} & {-2} & {6} & {6}\end{array}\right) $ , используя метод окаймления миноров.

Решение. Минорами минимального порядка являются миноры первого порядка, которые равны элементам матрицы $A$ . Рассмотрим, например, минор $ M_{1}=1 \neq 0 $ . расположенный в первой строке и первом столбце. Окаймляем его с помощью второй строки и второго столбца, получаем минор $ M_{2}^{1}=\left| \begin{array}{ll}{1} & {2} \\ {2} & {4}\end{array}\right|=0 $ ; рассмотрим еще один минор второго порядка, для этого минор $M_1$ окаймляем при помощи второй строки и третьего столбца, тогда имеем минор $ M_{2}^{2}=\left| \begin{array}{rr}{1} & {-1} \\ {2} & {3}\end{array}\right|=5 \neq 0 $ , то есть ранг матрицы не меньше двух. Далее рассматриваем миноры третьего порядка, которые окаймляют минор $ M_{2}^{2} $ . Таких миноров два: комбинация третьей строки со вторым столбцом или с четвертым столбцом. Вычисляем эти миноры.


Ранг матрицы представляет собой важную числовую характеристику. Наиболее характерной задачей, требующей нахождения ранга матрицы, является проверка совместности системы линейных алгебраических уравнений. В этой статье мы дадим понятие ранга матрицы и рассмотрим методы его нахождения. Для лучшего усвоения материала подробно разберем решения нескольких примеров.

Навигация по странице.

Определение ранга матрицы и необходимые дополнительные понятия.

Прежде чем озвучить определение ранга матрицы, следует хорошо разобраться с понятием минора, а нахождение миноров матрицы подразумевает умение вычисления определителя. Так что рекомендуем при необходимости вспомнить теорию статьи методы нахождения определителя матрицы, свойства определителя.

Возьмем матрицу А порядка . Пусть k – некоторое натуральное число, не превосходящее наименьшего из чисел m и n , то есть, .

Определение.

Минором k-ого порядка матрицы А называется определитель квадратной матрицы порядка , составленной из элементов матрицы А , которые находятся в заранее выбранных k строках и k столбцах, причем расположение элементов матрицы А сохраняется.

Другими словами, если в матрице А вычеркнуть (p–k) строк и (n–k) столбцов, а из оставшихся элементов составить матрицу, сохраняя расположение элементов матрицы А , то определитель полученной матрицы есть минор порядка k матрицы А .

Разберемся с определением минора матрицы на примере.

Рассмотрим матрицу .

Запишем несколько миноров первого порядка этой матрицы. К примеру, если мы выберем третью строку и второй столбец матрицы А , то нашему выбору соответствует минор первого порядка . Иными словами, для получения этого минора мы вычеркнули первую и вторую строки, а также первый, третий и четвертый столбцы из матрицы А , а из оставшегося элемента составили определитель. Если же выбрать первую строку и третий столбец матрицы А , то мы получим минор .

Проиллюстрируем процедуру получения рассмотренных миноров первого порядка
и .

Таким образом, минорами первого порядка матрицы являются сами элементы матрицы.

Покажем несколько миноров второго порядка. Выбираем две строки и два столбца. К примеру, возьмем первую и вторую строки и третий и четвертый столбец. При таком выборе имеем минор второго порядка . Этот минор также можно было составить вычеркиванием из матрицы А третьей строки, первого и второго столбцов.

Другим минором второго порядка матрицы А является .

Проиллюстрируем построение этих миноров второго порядка
и .

Аналогично могут быть найдены миноры третьего порядка матрицы А . Так как в матрице А всего три строки, то выбираем их все. Если к этим строкам выбрать три первых столбца, то получим минор третьего порядка

Он также может быть построен вычеркиванием последнего столбца матрицы А .

Другим минором третьего порядка является

получающийся вычеркиванием третьего столбца матрицы А .

Вот рисунок, показывающий построение этих миноров третьего порядка
и .

Для данной матрицы А миноров порядка выше третьего не существует, так как .

Сколько же существует миноров k-ого порядка матрицы А порядка ?

Число миноров порядка k может быть вычислено как , где и - число сочетаний из p по k и из n по k соответственно.

Как же построить все миноры порядка k матрицы А порядка p на n ?

Нам потребуется множество номеров строк матрицы и множество номеров столбцов . Записываем все сочетания из p элементов по k (они будут соответствовать выбираемым строкам матрицы А при построении минора порядка k ). К каждому сочетанию номеров строк последовательно добавляем все сочетания из n элементов по k номеров столбцов. Эти наборы сочетаний номеров строк и номеров столбцов матрицы А помогут составить все миноры порядка k .

Разберем на примере.

Пример.

Найдите все миноры второго порядка матрицы .

Решение.

Так как порядок исходной матрицы равен 3 на 3, то всего миноров второго порядка будет .

Запишем все сочетания из 3 по 2 номеров строк матрицы А : 1, 2 ; 1, 3 и 2, 3 . Все сочетания из 3 по 2 номеров столбцов есть 1, 2 ; 1, 3 и 2, 3 .

Возьмем первую и вторую строки матрицы А . Выбрав к этим строкам первый и второй столбцы, первый и третий столбцы, второй и третий столбцы, получим соответственно миноры

Для первой и третьей строк при аналогичном выборе столбцов имеем

Осталось ко второй и третьей строкам добавить первый и второй, первый и третий, второй и третий столбцы:

Итак, все девять миноров второго порядка матрицы А найдены.

Сейчас можно переходить к определению ранга матрицы.

Определение.

Ранг матрицы – это наивысший порядок минора матрицы, отличного от нуля.

Ранг матрицы А обозначают как Rank(A) . Можно также встретить обозначения Rg(A) или Rang(A) .

Из определений ранга матрицы и минора матрицы можно заключить, что ранг нулевой матрицы равен нулю, а ранг ненулевой матрицы не меньше единицы.

Нахождение ранга матрицы по определению.

Итак, первым методом нахождения ранга матрицы является метод перебора миноров . Этот способ основан на определении ранга матрицы.

Пусть нам требуется найти ранг матрицы А порядка .

Вкратце опишем алгоритм решения этой задачи способом перебора миноров.

Если есть хотя бы один элемент матрицы, отличный от нуля, то ранг матрицы как минимум равен единице (так как есть минор первого порядка, не равный нулю).

Далее перебираем миноры второго порядка. Если все миноры второго порядка равны нулю, то ранг матрицы равен единице. Если существует хотя бы один ненулевой минор второго порядка, то переходим к перебору миноров третьего порядка, а ранг матрицы как минимум равен двум.

Аналогично, если все миноры третьего порядка равны нулю, то ранг матрицы равен двум. Если существует хотя бы один минор третьего порядка, отличный от нуля, то ранг матрицы как минимум равен трем, а мы преступаем к перебору миноров четвертого порядка.

Отметим, что ранг матрицы не может превышать наименьшего из чисел p и n .

Пример.

Найдите ранг матрицы .

Решение.

Так как матрица ненулевая, то ее ранг не меньше единицы.

Минор второго порядка отличен от нуля, следовательно, ранг матрицы А не меньше двух. Переходим к перебору миноров третьего порядка. Всего их штук.




Все миноры третьего порядка равны нулю. Поэтому, ранг матрицы равен двум.

Ответ:

Rank(A) = 2 .

Нахождение ранга матрицы методом окаймляющих миноров.

Существуют другие методы нахождения ранга матрицы, которые позволяют получить результат при меньшей вычислительной работе.

Одним из таких методов является метод окаймляющих миноров .

Разберемся с понятием окаймляющего минора .

Говорят, что минор М ок (k+1)-ого порядка матрицы А окаймляет минор M порядка k матрицы А , если матрица, соответствующая минору М ок , «содержит» матрицу, соответствующую минору M .

Другими словами, матрица, соответствующая окаймляемому минору М , получается из матрицы, соответствующей окаймляющему минору M ок , вычеркиванием элементов одной строки и одного столбца.

Для примера рассмотрим матрицу и возьмем минор второго порядка . Запишем все окаймляющие миноры:

Метод окаймляющих миноров обосновывается следующей теоремой (приведем ее формулировку без доказательства).

Теорема.

Если все миноры, окаймляющие минор k-ого порядка матрицы А порядка p на n , равны нулю, то все миноры порядка (k+1) матрицы А равны нулю.

Таким образом, для нахождения ранга матрицы не обязательно перебирать все миноры, достаточно окаймляющих. Количество миноров, окаймляющих минор k -ого порядка матрицы А порядка , находится по формуле . Отметим, что миноров, окаймляющих минор k-ого порядка матрицы А , не больше, чем миноров (k + 1)-ого порядка матрицы А . Поэтому, в большинстве случаев использование метода окаймляющих миноров выгоднее простого перебора всех миноров.

Перейдем к нахождению ранга матрицы методом окаймляющих миноров. Кратко опишем алгоритм этого метода.

Если матрица А ненулевая, то в качестве минора первого порядка берем любой элемент матрицы А , отличный от нуля. Рассматриваем его окаймляющие миноры. Если все они равны нулю, то ранг матрицы равен единице. Если же есть хотя бы один ненулевой окаймляющий минор (его порядок равен двум), то переходим к рассмотрению его окаймляющих миноров. Если все они равны нулю, то Rank(A) = 2 . Если хотя бы один окаймляющий минор отличен от нуля (его порядок равен трем), то рассматриваем его окаймляющие миноры. И так далее. В итоге Rank(A) = k , если все окаймляющие миноры (k + 1)-ого порядка матрицы А равны нулю, либо Rank(A) = min(p, n) , если существует ненулевой минор, окаймляющий минор порядка (min(p, n) – 1) .

Разберем метод окаймляющих миноров для нахождения ранга матрицы на примере.

Пример.

Найдите ранг матрицы методом окаймляющих миноров.

Решение.

Так как элемент a 1 1 матрицы А отличен от нуля, то возьмем его в качестве минора первого порядка. Начнем поиск окаймляющего минора, отличного от нуля:

Найден окаймляющий минор второго порядка, отличный от нуля . Переберем его окаймляющие миноры (их штук):

Все миноры, окаймляющие минор второго порядка , равны нулю, следовательно, ранг матрицы А равен двум.

Ответ:

Rank(A) = 2 .

Пример.

Найдите ранг матрицы с помощью окаймляющих миноров.

Решение.

В качестве отличного от нуля минора первого порядка возьмем элемент a 1 1 = 1 матрицы А . Окаймляющий его минор второго порядка не равен нулю. Этот минор окаймляется минором третьего порядка
. Так как он не равен нулю и для него не существует ни одного окаймляющего минора, то ранг матрицы А равен трем.

Ответ:

Rank(A) = 3 .

Нахождение ранга с помощью элементарных преобразований матрицы (методом Гаусса).

Рассмотрим еще один способ нахождения ранга матрицы.

Следующие преобразования матрицы называют элементарными:

  • перестановка местами строк (или столбцов) матрицы;
  • умножение всех элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на произвольное число k , отличное от нуля;
  • прибавление к элементам какой-либо строки (столбца) соответствующих элементов другой строки (столбца) матрицы, умноженных на произвольное число k .

Матрица В называется эквивалентной матрице А , если В получена из А с помощью конечного числа элементарных преобразований. Эквивалентность матриц обозначается символом « ~ » , то есть, записывается A ~ B .

Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований матрицы основано на утверждении: если матрица В получена из матрицы А с помощью конечного числа элементарных преобразований, то Rank(A) = Rank(B) .

Справедливость этого утверждения следует из свойств определителя матрицы:

  • При перестановке строк (или столбцов) матрицы ее определитель меняет знак. Если он равен нулю, то при перестановке строк (столбцов) он остается равным нулю.
  • При умножении всех элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на произвольное число k отличное от нуля, определитель полученной матрицы равен определителю исходной матрицы, умноженному на k . Если определитель исходной матрицы равен нулю, то после умножения всех элементов какой-либо строки или столбца на число k определитель полученной матрицы также будет равен нулю.
  • Прибавление к элементам некоторой строки (столбца) матрицы соответствующих элементов другой строки (столбца) матрицы, умноженных на некоторое число k , не изменяет ее определителя.

Суть метода элементарных преобразований заключается в приведении матрицы, ранг которой нам требуется найти, к трапециевидной (в частном случае к верхней треугольной) с помощью элементарных преобразований.

Для чего это делается? Ранг матриц такого вида очень легко найти. Он равен количеству строк, содержащих хотя бы один ненулевой элемент. А так как ранг матрицы при проведении элементарных преобразований не изменяется, то полученное значение будет рангом исходной матрицы.

Приведем иллюстрации матриц, одна из которых должна получиться после преобразований. Их вид зависит от порядка матрицы.


Эти иллюстрации являются шаблонами, к которым будем преобразовывать матрицу А .

Опишем алгоритм метода .

Пусть нам требуется найти ранг ненулевой матрицы А порядка (p может быть равно n ).

Итак, . Умножим все элементы первой строки матрицы А на . При этом получим эквивалентную матрицу, обозначим ее А (1) :

К элементам второй строки полученной матрицы А (1) прибавим соответствующие элементы первой строки, умноженные на . К элементам третьей строки прибавим соответствующие элементы первой строки, умноженные на . И так далее до p-ой строки. Получим эквивалентную матрицу, обозначим ее А (2) :

Если все элементы полученной матрицы, находящиеся в строках со второй по p-ую , равны нулю, то ранг этой матрицы равен единице, а, следовательно, и ранг исходной матрицы равен единице.

Если же в строках со второй по p-ую есть хотя бы один ненулевой элемент, то продолжаем проводить преобразования. Причем действуем абсолютно аналогично, но лишь с отмеченной на рисунке частью матрицы А (2)

Если , то переставляем строки и (или) столбцы матрицы А (2) так, чтобы «новый» элемент стал ненулевым.

Строк (столбцов). Несколько строк (столбцов) называются линейно независимыми, если ни одна из них не выражается линейно через другие. Ранг системы строк всегда равен рангу системы столбцов, и это число называется рангом матрицы.

Ранг матрицы - наивысший из порядков всевозможных ненулевых миноров этой матрицы. Ранг нулевой матрицы любого размера ноль. Если все миноры второго порядка равны нулю, то ранг равен единице, и т.д.

Ранг матрицы - размерность образа dim ⁡ (im ⁡ (A)) {\displaystyle \dim(\operatorname {im} (A))} линейного оператора , которому соответствует матрица.

Обычно ранг матрицы A {\displaystyle A} обозначается rang ⁡ A {\displaystyle \operatorname {rang} A} , r ⁡ A {\displaystyle \operatorname {r} A} , rg ⁡ A {\displaystyle \operatorname {rg} A} или rank ⁡ A {\displaystyle \operatorname {rank} A} . Последний вариант свойственен для английского языка, в то время как первые два - для немецкого, французского и ряда других языков.

Энциклопедичный YouTube

  • 1 / 5

    Пусть - прямоугольная матрица.

    Тогда по определению рангом матрицы A {\displaystyle A} является:

    Теорема (о корректности определения рангов). Пусть все миноры матрицы A m × n {\displaystyle A_{m\times n}} порядка k {\displaystyle k} равны нулю ( M k = 0 {\displaystyle M_{k}=0} ). Тогда ∀ M k + 1 = 0 {\displaystyle \forall M_{k+1}=0} , если они существуют.

    Связанные определения

    Свойства

    • Теорема (о базисном миноре): Пусть r = rang ⁡ A , M r {\displaystyle r=\operatorname {rang} A,M_{r}} - базисный минор матрицы A {\displaystyle A} , тогда:
    • Следствия:
    • Теорема (об инвариантности ранга при элементарных преобразованиях): Введём обозначение для матриц, полученных друг из друга элементарными преобразованиями . Тогда справедливо утверждение: Если A ∼ B {\displaystyle A\sim B} , то их ранги равны.
    • Теорема Кронекера - Капелли : Система линейных алгебраических уравнений совместна тогда и только тогда, когда ранг её основной матрицы равен рангу её расширенной матрицы. В частности:
      • Количество главных переменных системы равно рангу системы.
      • Совместная система будет определена (её решение единственно), если ранг системы равен числу всех её переменных.
    • Неравенство Сильвестра : Если A и B матрицы размеров m x n и n x k , то
    rang ⁡ A B ≥ rang ⁡ A + rang ⁡ B − n {\displaystyle \operatorname {rang} AB\geq \operatorname {rang} A+\operatorname {rang} B-n}

    Это частный случай следующего неравенства.

    • Неравенство Фробениуса : Если AB, BC, ABC корректно определены, то
    rang ⁡ A B C ≥ rang ⁡ A B + rang ⁡ B C − rang ⁡ B {\displaystyle \operatorname {rang} ABC\geq \operatorname {rang} AB+\operatorname {rang} BC-\operatorname {rang} B}

    Линейное преобразование и ранг матрицы

    Пусть A {\displaystyle A} - матрица размера m × n {\displaystyle m\times n} над полем C {\displaystyle C} (или R {\displaystyle R} ). Пусть T {\displaystyle T} - линейное преобразование, соответствующее A {\displaystyle A} в стандартном базисе; это значит, что T (x) = A x {\displaystyle T(x)=Ax} . Ранг матрицы A {\displaystyle A} - это размерность области значений преобразования T {\displaystyle T} .

    Методы

    Существует несколько методов нахождения ранга матрицы:

    • Метод элементарных преобразований
    Ранг матрицы равен числу ненулевых строк в матрице после приведения её к ступенчатой форме при помощи элементарных преобразований над строками матрицы.
    • Метод окаймляющих миноров
    Пусть в матрице A {\displaystyle A} найден ненулевой минор k {\displaystyle k} -го порядка M {\displaystyle M} . Рассмотрим все миноры (k + 1) {\displaystyle (k+1)} -го порядка, включающие в себя (окаймляющие) минор M {\displaystyle M} ; если все они равны нулю, то ранг матрицы равен k {\displaystyle k} . В противном случае среди окаймляющих миноров найдется ненулевой, и вся процедура повторяется.