为什么秩为1的矩阵A一定可以分解成列向量乘以行向量

2021-02-24 16:26:42 字数 2702 阅读 3927

1楼:电灯剑客

存在可逆矩阵p,q使得a=p*d*q

其中d是分块对角阵

1 00 0

相应地把p按列分块,q按行分块就可以得到pdq其实就是p的第一列和q的第一行的乘积

一个列向量乘以一个行向量的秩为什么是1

2楼:不是苦瓜是什么

按照秩的性质有

抄r(ab)<=min(r(a),r(b))行向量和列向量本身秩都为1,所以r(ab)<=1,即乘积小于等于1。

所以不是等于1,而是小于等于1。

计算矩阵 a的秩的最容易的方式是高斯消去法。高斯算法生成的a的行梯阵形式有同 a一样的秩,它的秩就是非零行的数目。

例如:4×4矩阵

1、第2纵列是第1纵列的两倍,而第4纵列等于第1和第3纵列的总和。第1和第3纵列是线性无关的,所以a的秩是2。这可以用高斯算法验证。

它生成下列 a的行梯阵形式:它有两个非零的横行。

2、在应用在计算机上的浮点数的时候,基本高斯消去可能是不稳定的,应当使用秩启示分解。一个有效的替代者是奇异值分解,但还有更少代价的选择,比如有支点的qr分解,比高斯消去在数值上更强壮。

3楼:匿名用户

严格bai说秩应该是 小于du

等于 1.

因为 r(ab) <= min

所以当a,b分别是一个zhi

列向dao量和一个行向量时

r(ab)<= min <= 1

如果 ab 不是零内矩阵, 则 r(ab)>=1这时就容

有 r(ab)=1.

ps. meimizi, 匿名系统扣10分, 再说了, 匿名没用的

4楼:匿名用户

其实这是性质啊。按照秩的性质有r(ab)<=min(r(a),r(b))

行向量和列向量本身秩都为1,所以r(ab)<=1,即乘积小于等于1。

所以不是等于1,而是小于等于1.

请问怎么证明 秩为1的矩阵 一定能化成一个列向量乘以一个行向量

5楼:匿名用户

设bai r(a) = 1

则 a ≠ 0

设 a 的第i0行元不全为du0

记a的行

zhi向量

dao为 a1,a2,...,am

由于 r(a)=1, 则 ai0 是a的行向量组的一个极大无关版组a的行向量都可由ai线性表权示

设 ai = kiai0

令 b = (k1,k2,...,km)^t则 bai0 = a

即a是一个列向量与一个行向量的乘积.

怎么证明秩为1的n阶方阵可以写成一个n维列向量乘以一个n维行向量

6楼:匿名用户

很简单bai,既然矩阵a的秩为1,它du

一定能通过初等变换zhi变换成diag(1,0,0,....0)形式

dao设变换矩阵为p,q,则

paq = diag(1,0,...,0)

a= p'diag(1,0,...,0)q' (p',q'表示p,q的逆矩阵)专

=p' diag(1,0,...,0) diag(1,0,0...,0) q'

p' diag(1,0,...,0)等于一个除属了第一列非0的其他都是0的矩阵

diag(1,0,...,0)q'等于一个除了第一行非0的其他都是0的矩阵

这两个矩阵乘积就是等价于p'diag(1,0,...,0)的第一列乘以diag(1,0,...,0) q'的第一行得证

一个秩为一的方阵,如何分解成一个列向量和行向量相乘的形式

7楼:匿名用户

秩为一的方阵,一定存在一行元素

使得其它行的元素都是它的倍数

过程如下图:

用matlab语言怎么将一个秩为1的矩阵分解成列向量和行向量相乘形式

8楼:电灯剑客

楼上的方法是有明显缺陷的,比如对于 a=[0 0; 0 1] 就完全失效。

可以用svd来做,[u,s,v]=svds(a,1),那么a=u*s*v'

9楼:匿名用户

x=a(:,1);

y=a(1,:)/a(1);

x*y就是原来那个r=1的矩阵

矩阵的秩等于它的列向量组的秩,也等于它的行向量组的秩 这句话怎样理解?一个矩阵的行、列向量组是什么 5

10楼:匿名用户

这里是三种概念,但是他们的值是相同的。

如果感到很难理解,不妨使用空间维度来思考。

一个矩阵的所有列向量,代表了所需要的维度;

一个矩阵的所有行向量,代表了所能提供的维度。

这里会有三种情况:

1.所提供的维度小于所需要的维度,那么有几个列向量是不能表示出来的;造成了行秩等于列秩,也就是等于列秩本可以达到所需的维度,但是提供的维度达不到。

2.所提供的维度大于所需要的维度,那么提供的维度,完全可以表示出需要的维度。造成了列秩等于行秩,也就是再多需要几个维度仍然能够被表达出来。

11楼:匿名用户

矩阵的秩等于非零行(全是零的行)的行数也等于非零列(全是零的列)的列数

一个行向量就是矩阵的一行数,一个列向量就是矩阵的一列数

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