矩阵的秩记作,有时也简写为。
用此来构建一个:
根据可知,的每一列都是的的,即存在一个的矩阵使得(比如下面的矩阵: 其列秩为2,下面尝试将其分解为: 因为的列秩为2,为了计算简单,选择来构造矩阵: 矩阵的第一列为的列向量组合: 矩阵的第二列为: 矩阵的第三列为: 所以: ):
其列秩为2,下面尝试将其分解为:
因为的列秩为2,为了计算简单,选择来构造矩阵:
矩阵的第一列为的列向量组合:
矩阵的第二列为:
矩阵的第三列为:
所以:
由于,根据,那么的每一行都是的的。这意味着的包含于 的之中,因此:
而仅有行,所以:
综上可得:
(2)下面只要把为,用同样的方法可证明:
(3)综合(1)、(2)可得:
根据可知,在下
因为行秩=列秩=秩,所以秩就是,在下,的的。
不论矩阵的的维度是多少(当然要保证),只要它的秩,也就是,那么值域的维度都是2:
根据秩的几何意义可知,对于相同的自然定义域,如果越小,那么值域的维度就越小。比如:
据此,可以将看作一个筛子,就是筛眼的大小。筛眼()越大,漏下去(输出)的也就越大:
比如下面这个,容易验证既是列满秩,也是行满秩,所以是满秩矩阵:
(1)首先假设有阶,它的其实就是:
因此是的,因此是满秩矩阵。下面只需要证明后得到的依然,就可以得出是满秩的结论。
(2)。不妨假设是第二行的倍加到第一行上,因此得到的向量组为:
假设该向量组,那么一定有不全为零的实数、、、使得:
不妨假设,移项整理后可得:
也就是说可由剩下的行向量,这与相矛盾,因此也是的,因此后得到的依然是满秩矩阵。
(3)同样的道理,和得到的也是满秩矩阵。因此,所有都是满秩矩阵。