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如果A是mxn的矩阵,rank(A)=r.可以把A分解成mxr的满秩矩阵X和rxn的满秩矩阵Y的乘积,即A=XY且rank(X)=rank(Y)=rank(A)=r,这样的分解就叫满秩分解,当然当r>0时满秩分解不唯一.一般来讲用Gauss消去法就能给出满秩分解,线...
好写哦！科技论文，专业性这么强，写出来，也是只有专业人员才能明白。首先，序言：把矩阵的乘法原理，加以介绍、解释和说明，这些就是书上现成的东西。接着介绍其应用都有哪些，具体在哪些方面。最后说明本文主要介绍哪些方面的具体应用及事例。进入正文，集中写清楚，你要介绍的应用及事例。字数要多，就多写，写详细一些；字数一般，就写得一般，就可以啦。。。祝成功！
其实你的问题本身就有疑问。A=1 0 10 1 1这个矩阵的显然秩=2，第2列和第3列是他的一个极大无关组，即：a2=[0 1]^T, a3=[1 1]^T。因为a1可以由a2,a3来表示.(a1=a3-a2)所以B=0 11 1A本身就是最简行阶梯型。所以Cr=1 0 10 1 1那你说A=B*Cr吗？显然是不对的！*************************************************其实B中的极大无关组，不是随便选的，你不能说是“某个极大无关组”，而是特定的几大无关组。B中的列向量，必须是Cr的非零首元所在的那个列的列向量！！！！比如本题，Cr的非零首元是C11和C22，那B的选取只能是A的第一列和第二列，即B=1 0 0 1这样就对了。A的第二列和第三列虽然也是一个极大无关组，但它并又有和C中的非零首元对应上，因此就不对。
矩阵的秩的定义：是其行向量或列向量的极大无关组中包含向量的个数。
能这么定义的根本原因是：矩阵的行秩和列秩相等（证明可利用n+1个n维向量必线性相关）
矩阵的秩的几何意义如下：在n维线性空间V中定义线性变换，可以证明：在一组给定的基下，任一个线性变换都可以与一个n阶矩阵一一对应；而且保持线性；换言之，所有线性变换组成的空间End
扩展资料：
A=(aij)m×n的不为零的子式的最大阶数称为矩阵A的秩，记作rA，或rankA或R(A)。
特别规定零矩阵的秩为零。
显然rA≤min(m,n) 易得：若A中至少有一个r阶子式不等于零，且在r 由定义直接可得n阶可逆矩阵的秩为n，通常又将可逆矩阵称为满秩矩阵, det(A)≠0；不满秩矩阵就是奇异矩阵，det(A)=0。 由行列式的性质知，矩阵A的转置AT的秩与A的秩是一样的。 奇异值分解非常有用，对于矩阵A(p*q)，存在U(p*p)，V(q*q)，B(p*q)（由对角阵与增广行或列组成），满足A = U*B*V U和V中分别是A的奇异向量，而B是A的奇异值。AA'的特征向量组成U，特征值组成B'B，A'A的特征向量组成V，特征值（与AA'相同）组成BB'。因此，奇异值分解和特征值问题紧密联系。 如果A是复矩阵，B中的奇异值仍然是实数。 SVD提供了一些关于A的信息，例如非零奇异值的数目（B的阶数）和A的阶数相同，一旦阶数确定，那么U的前k列构成了A的列向量空间的正交基。 参考资料来源：百度百科——矩阵的秩 行列式的秩如下： 对于行列式来说，非零子式的最高阶数就是它的秩。矩阵的秩用来表示一种矩阵结构，表示矩阵的某些行能否被其他行代替。 在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。类似地，行秩是A的线性无关的横行的极大数目。 行列式的特点： 行列式A中某行用同一数k乘，其结果等于kA。 行列式A等于其转置行列式AT（AT的第i行为A的第i列）。 若n阶行列式|αij|中某行（或列），行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行（或列）,一个是b1,b2,…,bn；另一个是с1，с2,…,сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。 对矩阵A：m×n做初等行变换，A的秩等于m减去元素全为0的行的个数 通过化简矩阵 使矩阵达到最简 有多少行非零的 秩就是多少 秩和解的个数有关 我以前写过一篇关于计算矩阵的秩的小论文，里面是我的一些看法，我从中摘录了一部分，附在下面，看看对你有没有什么帮助。我的看法也是通过将矩阵化成最简形来求解，以下是这么选择的原因。其实这个问题可以讨论讨论的，当时我对自己的算法也不算很满意，所以有什么问题尽管提。本程序是为求解矩阵的秩而进行编译的。要说明其功能，首先要明白什么是矩阵的秩。设在矩阵A中有一个不等于0的r结子式D，且所有r+1阶子式（如果存在的话）全等于0，那么D称为矩阵A的最高阶非零子式，数r称为矩阵A的秩，记作R(A)。零矩阵的秩为1。根据定义推断，计算矩阵A的秩，可以转化为计算矩阵A的最大非零子式。但是，实际应用这条原理来解决此问题并不容易。因为，应用计算机计算矩阵A所对应的行列式|A|的值非常麻烦。一个m×n的矩阵，其k阶子式多达m!/[k!•(m-k)!]•n!/[k!•(n-k)!]个，这大大增加了程序的计算量。同时，由于不同阶的子式的值的算法不易通用，故也增加了程序员的编程负担，最重要的是，程序的通用性较低，不易应用于相似题目的求解。故，本程序算法并未采用这种思路。那么，本题又应当如何求解呢？实际生活中，我们一般的求解方法是应用初等变换求解。应用初等变换，将要求的矩阵A变换成行最简形或列最简形然后再进行判断，这才是我们求解矩阵的秩的常规做法。那么，编写程序求解矩阵的秩当然也可以遵循这种做法。相对于前面所讨论的原理来说，应用这种原理进行算法设计，可以减少不少的时间，同时计算机求解的速度也能大大提高。而且，再本算法的基础上稍加改进，即可适应任何阶次的矩阵的秩的求解。 找点文献给你自己看看吧，需要就发邮件给我[1]高朝邦,祝宗山.关于矩阵的秩的等价描述[J].成都大学学报（自然科学版）,2006,25(1)从行列式、矩阵的等价、线性方程组、线性空间、线性映射等角度来刻画矩阵的秩,进而用这些命题来证明与矩阵的秩有关的一些命题.[2]费绍金.用矩阵的秩判断空间中平面与平面、直线与直线及直线与平面间的位置关系[J].牡丹江教育学院学报,2007,(6)利用线性方程组解的理论讨论空间中平面与平面、直线与直线及直线与平面间的位置关系,给出用矩阵的秩判定以上关系的方法及结论.[3]严坤妹.一类矩阵的秩[J].福建商业高等专科学校学报,2005,(4)矩阵的秩是矩阵的一个重要不变量,根据两个重要的矩阵的秩的不等式以及分块矩阵的初等变换的性质,本文研究了一类矩阵的秩的特征.[4]戴红霞.关于矩阵的秩的例题教学[J].南京审计学院学报,2005,2(2)本文通过三个典型例题的具体讲解,加深学生对抽象概念"矩阵的秩"的理解和掌握.[5]余航.试论分块矩阵的秩[J].桂林师范高等专科学校学报,2001,15(3)任一矩阵都可求得它的秩,而在矩阵运算中,矩阵的分块是一个很重要的技巧.本文从不同角度,从特殊到一般地探求了分块矩阵的秩.[6]徐兰.利用分块矩阵探讨矩阵的秩的有关定理[J].昌吉学院学报,2003,(4)矩阵是线性代数的主要研究对象之一,利用分块矩阵,研究高阶矩阵的秩及矩阵在运算后秩的变化,得到有关的定理.[7]邹晓光.互素多项式矩阵的秩的一个简单结论及其应用[J].金华职业技术学院学报,2006,6(1)本文给出了互素多项式在矩阵的秩讨论中的一个简单结果:定理:设f(x),g(x)∈P[x],A是n阶方阵,若(f(x),g(x))=1,则n+r[f(A)g(A)]=r(f(A))+r(g(A)).以及结果的一些简单应用,对文献[1]中的一些结论进一步讨论.[8]张丽梅,乔立山,李莹.可逆坡矩阵与坡矩阵的秩[J].山东大学学报（理学版）,2007,42(9)坡是两个元素的乘积小于等于每个因子的加法幂等半环.讨论了可逆坡矩阵的若干性质,证明了可逆坡矩阵必是满秩的.讨论了坡矩阵的行秩、列秩与Schein秩.给出了坡矩阵的Schein秩的一个重要性质. 第2行，减去第3、4行，变成0第2、4行交换，得到行阶梯型矩阵，数一下非零行数，是2则秩等于2 要快速求一个矩阵的秩当然是使用初等行变换的方法也就是进行矩阵行的化简在通过化简得到最简矩阵之后其矩阵的非零行数就是这个矩阵的秩即行秩是A的线性无关的横行的极大数目 你怎么也做分块矩阵的应用毕业论文？？ 百度文库有篇很好的，直接搜“毕业论文分块矩阵的应用”就行了。 这个问题也不太难啊，你可以向你的学长和学姐们请教一下，或者向你的老师问问 这个应该是比较简单的,关于这个命题的证明好象很多书上都是有的，而且好象还不址一种.找找最古老的一本高等代数或者线性代数的书看看就可以了我推荐北京大学的,好象是不错的，武汉大学的有个教材也不错.主要是证明乘积后的秩的规律性 矩阵秩的意义在于它可判定线性方程组的解。①系数矩阵秩R(A) = 增广矩阵秩R(A | b)，方程组有唯一解；②系数矩阵秩 R(A) = 增广矩阵秩R(A | b) < 未知量个数n (n亦为列向量个数)，方程组有无穷多解；③系数矩阵秩 R(A) < 增广矩阵秩R(A | b)，方程组无解。( 系数矩阵属于增广矩阵的一部分；增广矩阵包含系数矩阵在内)。 矩阵的秩就是其主元的个数，从这一点，你应该可以隐约知道些什么矩阵秩的求法毕业论文
浅谈分块矩阵的应用毕业论文
毕业论文矩阵的秩开题报告