矩阵的秩

本文介绍了在线性代数中矩阵的列秩与行秩的概念,解释了方阵的列秩和行秩总是相等,并说明了矩阵秩的意义在于图像经过矩阵变换后的空间维度。

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在线性代数中,一个矩阵A的列秩是的线性无关的纵列的极大数。类似的,行秩是的线性无关的橫行的极大数目。

方阵的列秩和行秩总是相等的,因此他们可以简称为矩阵的秩。通常表示为r(A), rk(A)或rank(A)。

mxn矩阵的秩为m和n中的较小者,表示为min(m,n)。

直观理解矩阵的秩:

  • 秩是图像经过矩阵变换后的空间维度
  • 列空间的维度
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