求这道线性代数秩怎么求？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-11-18 06:05 标签： 线性代数秩怎么求

来段废话吧之前写过一个小短攵关于学习的，我把能力分成知识和经验两种方面来说知识要考学习，而经验要依靠不断的练习和思考以及通过知识作为基础来升级創造经验。不过看看周围那些掌握了更多社会资源的人他们经验相当丰富，各种各样的经验但是知识却有所欠缺，这样就使得某些产品和服务发生了根本上的变化为了掩盖其中有一些不良变化，这些人又会利用自己丰富的经验来掩盖或者转移问题这样下去不知道会產生些什么。

前面我们所有的知识都依靠方程组来推进的Rank也一样，毕竟线性代数秩怎么求就是研究方程组的方程组$Ax=b$在消元过程中，有些行最后的结果是$0x=0$这个现象从字面上理解就是上面的方程和这行的方程存在倍数关系比如本行的方程是$2x+2y=2$那么上面可能有一行$x+y=1$或者其他等價方程，还有可能是上面几个方程的线性组合刚好和本行方程一致这样的意思就表明，这行方程对于全局求解没有提供任何有用的信息比如描述一个人，A说你是个男的B说你不是个女的，B这个信息就没用了（也可以说A的信息没用）那这样虽然有两条信息，但是原有的信息（原有的成员）就是1B的信息可以通过A的演化出来，所以Rank就是矩阵所表示的方程组中那些原有的成员的数量

解释，如果矩阵中存在pivot那么证明第i行的pivot下面的行没办法表示出第i行，上面的也没办法表示第i行

Rank r还是行空间和列空间的维数同时跟Nullspace的维度有关！

Special Solutions上一篇也提到過了，我不知道怎么翻译（particular solution和special solution分不清谁是谁）通俗得说就是给free variables赋予特殊值，然后求出pivot对应的未知数的一般我们都是分别设置0和1，一个為1其他是0然后迭代。

原方程组中独立的方程数就是rank的大小独立的概念在后面介绍，到时候回来看会非常惊艳

总结一下，这篇从原文來看有点模糊就是前一篇的知识也有后一篇的知识也有而且融合在一些，想捋顺出来一点点说有点费劲写了一篇用了一下午，下面看看还能不能再写两篇

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