Ранг системы векторов
Дадим два равносильных определения ранга системы векторов.
Определение 7.16. Рангом системы векторов называется количество векторов в любом базисе этой системы.
Определение 7.17. Рангом системы векторов называется максимальное число линейно независимых векторов в этой системе.
Если дана система векторов а1, а2, …, аm пространства Rn, то ранг r этой системы не больше количества векторов в ней и не больше размерности пространства Rn, то есть r m и r n, или r min(m, n).
Ранг линейно независимой системы векторов равен количеству векторов в ней.
Ранг ступенчатой системы векторов равен количеству векторов в ней.
Лемма 7.1 (о ранге системы векторов). Ранг системы векторов не изменится, если к ней добавить (или удалить) вектор, являющийся линейной комбинацией остальных.
На основании этой леммы можно доказать теорему.
Теорема 7.5. Ранг системы векторов не меняется при следующих преобразованиях, называемых элементарными:
умножение вектора на число, не равное нулю;
прибавление к одному вектору другого, умноженного на произвольное число;
удаление нулевого вектора.
С помощью этих преобразований векторы системы можно поменять местами.
Практическое нахождение ранга и базиса системы векторов
Из данной системы векторов составляем матрицу, расположив векторы как строки этой матрицы. Приводим матрицу к ступенчатому виду с помощью элементарных преобразований над строками этой матрицы. При этом не меняется ни ранг матрицы, ни ранг системы векторов-строк. Ранг полученной ступенчатой матрицы, а также полученной ступенчатой системы векторов равен количеству оставшихся ненулевых строк. Базисом системы векторов являются те векторы, на месте которых остались ненулевые строки.
Пример 7.4. Найти ранг и базис системы векторов а1 = (1, 3, 0, 5), а2 = (1, 2, 0, 4), а3 = (1, 1, 1, 3) а4 = (1, 0, –1, 0), а5 = (1, –3, 3, –1).
Решение. Действуем по описанной схеме.
.
Ранг системы векторов равен трем (по количеству оставшихся ненулевых строк), один из базисов образуют векторы а1, а2, а3.
Нахождение ранга системы векторов позволяет решать вопрос о линейной зависимости системы векторов. Если ранг системы векторов равен количеству векторов в системе, то эта система линейно независима, если же ранг системы векторов меньше количества векторов в системе, то эта система векторов линейно зависима.
Так как ранг рассмотренной системы (пример 7.4) векторов а1, а2, а3, а4, а5 равен трем и меньше числа векторов, то есть пяти, то система векторов а1, а2, а3, а4, а5 линейно зависима.
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Т. Н. Матыцина е. К. Коржевина линейная алгебра
- Оглавление
- Введение
- 1. Множества
- 1.1. Множества и их элементы. Способы задания множеств
- 1.2. Подмножества. Диаграммы Эйлера – Венна
- 1.3. Операции над множествами и их свойства
- 1. Объединение (или сумма).
- 2. Пересечение (или произведение).
- 3. Разность.
- 4. Декартовое произведение (или прямое произведение).
- Свойства операций над множествами
- 1.4. Метод математической индукции
- 1.5. Комплексные числа
- Операции над комплексными числами
- Геометрическая интерпретация комплексных чисел
- Тригонометрическая форма комплексного числа
- Действия над комплексными числами в тригонометрической форме
- 3. Возведение в степень.
- 4. Извлечение корня n-ой степени.
- Показательная форма комплексного числа
- 2. Бинарные отношения
- 2.1. Понятие отношения
- Способы задания бинарных отношений
- Операции над бинарными отношениями
- 2.2. Свойства бинарных отношений
- 2.3. Отношение эквивалентности
- 2.4. Функции
- 3. Матрицы и действия над ними
- 3.1. Общие понятия
- 3.2. Основные операции над матрицами и их свойства
- 3.2.1. Сложение однотипных матриц
- 3.2.2. Умножение матрицы на число
- 3.2.3. Умножение матриц
- 3.3. Транспонирование матриц
- 4. Определители квадратных матриц
- 4.1. Определители матриц второго и третьего порядка
- 4.2. Определитель матрицы n-го порядка
- 4.3. Свойства определителей
- 4.4. Практическое вычисление определителей
- 5. Ранг матрицы. Обратная матрица
- 5.1. Понятие ранга матрицы
- 5.2. Нахождение ранга матрицы методом окаймления миноров
- 5.3. Нахождение ранга матрицы с помощью элементарных преобразований
- 5.4. Понятие обратной матрицы и способы ее нахождения
- Алгоритм нахождения обратной матрицы
- Нахождение обратной матрицы с помощью элементарных преобразований
- 6. Системы линейных уравнений
- 6.1. Основные понятия и определения
- 6.2. Методы решения систем линейных уравнений
- 6.2.1. Метод Крамера
- 6.2.2. Метод обратной матрицы
- 6.2.3. Метод Гаусса
- Описание метода Гаусса
- 6.3. Исследование системы линейных уравнений
- 6.4. Однородные системы линейных уравнений
- Свойства решений однородной системы линейных уравнений
- Фундаментальный набор решений однородной системы линейных уравнений
- 7. Арифметическое n-мерное векторное пространство
- 7.1. Основные понятия
- 7.2. Линейная зависимость и независимость системы векторов
- Свойства линейной зависимости системы векторов
- Единичная система векторов
- Две теоремы о линейной зависимости
- 7.3. Базис и ранг системы векторов
- Базис пространства Rn
- Ранг системы векторов
- 8. Векторные (линейные) пространства
- 8.1. Определение векторного пространства над произвольным полем.
- Простейшие свойства векторных пространств
- Линейная зависимость и независимость системы векторов
- 8.2. Подпространства. Линейные многообразия
- Пересечение и сумма подпространств
- Линейные многообразия
- 8.3. Базис и размерность векторного пространства
- 8.3.1. Конечномерные векторные пространства
- Базис конечномерного векторного пространства
- 8.3.2. Базисы и размерности подпространств
- 8.3.3. Координаты вектора относительно данного базиса
- 8.3.4. Координаты вектора в различных базисах
- 8.4 Евклидовы векторные пространства
- Скалярное произведение в координатах
- Метрические понятия
- Процесс ортогонализации
- Скалярное произведение в ортонормированном базисе
- Ортогональное дополнение подпространства
- 9. Линейные операторы
- 9.1. Основные понятия и способы задания линейных операторов
- Способы задания линейных операторов
- 9.2. Матрица линейного оператора Связь между координатами вектора и координатами его образа
- Матрицы линейного оператора в различных базисах
- 9.3. Подобные матрицы
- Свойства отношения подобия матриц
- 9.4. Действия над линейными операторами
- 1. Сложение линейных операторов.
- Свойства сложения линейных операторов
- 9.5. Ядро и образ линейного оператора
- 9.6. Обратимые линейные операторы
- 9.7. Собственные векторы линейного оператора
- 9.7.1. Свойства собственных векторов
- 9.7.2. Характеристический многочлен матрицы
- 9.7.3. Нахождение собственных векторов линейного оператора
- 9.7.4. Алгоритм нахождения собственных векторов линейного оператора
- 9.7.5.Условия, при которых матрица подобна диагональной матрице
- 10. Жорданова нормальная форма матрицы линейного оператора
- 10.1. Понятие λ-матрицы
- Свойства λ-матрицы
- 10.2. Жорданова нормальная форма
- 10.3.Приведение матрицы к жордановой (нормальной) форме
- Алгоритм приведения матрицы a к жордановой форме
- 11. Билинейные и квадратичные формы
- 11.1. Билинейные формы
- Свойства билинейных форм
- Преобразование матрицы билинейной формы при переходе к новому базису. Ранг билинейной формы
- 11.2. Квадратичные формы
- Приведение квадратичной формы к каноническому виду
- Закон инерции квадратичных форм
- Классификация квадратичных форм
- Необходимое и достаточное условие знакоопределенности квадратичной формы
- Необходимое и достаточное условие знакопеременности квадратичной формы
- Необходимое и достаточное условие квазизнакопеременности квадратичной формы
- Критерий Сильвестра знакоопределенности квадратичной формы
- Заключение
- Библиографический список
- Линейная алгебра
- 156961, Г. Кострома, ул. 1 Мая, 14