Bdtyk

Рангом системы строк (столбцов) матрицы A{displaystyle A} с m{displaystyle m} строк и n{displaystyle n} столбцов называется максимальное число линейно независимых 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}, rk⁡A{displaystyle operatorname {rk} 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.

Определение |

Пусть Am×n{displaystyle A_{mtimes n}} — прямоугольная матрица.

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

• ноль, если A{displaystyle A} — нулевая матрица;


• число r∈N:∃Mr≠0,∀Mr+1=0{displaystyle rin mathbb {N} :;exists M_{r}neq 0,;forall M_{r+1}=0}, где Mr{displaystyle M_{r}} — минор матрицы A{displaystyle A} порядка r{displaystyle r}, а Mr+1{displaystyle M_{r+1}} — окаймляющий к нему минор порядка (r+1){displaystyle (r+1)}, если они существуют.

Связанные определения |

• Ранг матрицы A{displaystyle A} размера m×n{displaystyle mtimes n} называют полным, если rang⁡A=min{m,n}{displaystyle operatorname {rang} A=min{m,n}}.


• 
  Базисный минор матрицы A{displaystyle A} — любой ненулевой минор матрицы A{displaystyle A} порядка r{displaystyle r}, где r=rang⁡A{displaystyle r=operatorname {rang} A}.
  
  • Строки и столбцы, на пересечении которых стоит базисный минор, называются базисными строками и столбцами. (Они определены неоднозначно в силу неоднозначности базисного минора.)
  
  

Свойства |

• 
  Теорема (о базисном миноре): Пусть r=rang⁡A,Mr{displaystyle r=operatorname {rang} A,M_{r}} — базисный минор матрицы A{displaystyle A}, тогда:
  
  
  
  1. базисные строки и базисные столбцы линейно независимы;
  
  
  2. любая строка (столбец) матрицы A{displaystyle A} есть линейная комбинация базисных строк (столбцов).
  
  
  
  


• 
  Следствия:
  
  
  
  • Если ранг матрицы равен r{displaystyle r}, то любые p:p>r{displaystyle pcolon p>r} строк или столбцов этой матрицы будут линейно зависимы.
  
  
  • Если A{displaystyle A} — квадратная матрица, и detA=0{displaystyle det A=0}, то строки и столбцы этой матрицы линейно зависимы.
  
  
  • Пусть r=rang⁡A{displaystyle r=operatorname {rang} A}, тогда максимальное количество линейно независимых строк (столбцов) этой матрицы равно r{displaystyle r}.
  
  
  
  


• 
  Теорема (об инвариантности ранга при элементарных преобразованиях): Введём обозначение A∼B{displaystyle Asim B} для матриц, полученных друг из друга элементарными преобразованиями. Тогда справедливо утверждение: Если A∼B{displaystyle Asim 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×n{displaystyle mtimes n} и n×k{displaystyle ntimes k}, то

rang⁡AB≥rang⁡A+rang⁡B−n{displaystyle operatorname {rang} ABgeq operatorname {rang} A+operatorname {rang} B-n}

Это частный случай следующего неравенства.

• 
  Неравенство Фробениуса: Если AB, BC, ABC корректно определены, то

rang⁡ABC≥rang⁡AB+rang⁡BC−rang⁡B{displaystyle operatorname {rang} ABCgeq operatorname {rang} AB+operatorname {rang} BC-operatorname {rang} B}

Линейное преобразование и ранг матрицы |

Пусть A{displaystyle A} — матрица размера m×n{displaystyle mtimes 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)=Ax{displaystyle T(x)=Ax}. Ранг матрицы A{displaystyle A} — это размерность образа 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.

Литература |

• Эрнест Винберг. Курс алгебры (рус.) (5 сентября 2017). Проверено 24 августа 2018.

Для улучшения этой статьи по математике желательно: Переработать оформление в соответствии с правилами написания статей. Найти и оформить в виде сносок ссылки на независимые авторитетные источники, подтверждающие написанное.