A是三阶矩阵,r(A)=1,说明矩阵A行列式为0,根据矩阵行列式的值=所有特征值的积得出:矩阵A必定有一个特征值为0;
由 r(A)=1,得出AX=0的基础解系含3-1=2个向量,所以矩阵A的属于特征值0的线性无关的特征向量有2个;所以0至少是A的2重特征值。
特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、物理学、化学、计算机等领域有着广泛的应用。设 A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量 x,使得 Ax=mx 成立,则称 m 是A的一个特征值(characteristic value)或本征值(eigenvalue)。非零n维列向量x称为矩阵A的属于(对应于)特征值m的特征向量或本征向量,简称A的特征向量或A的本征向量。
设M是n阶方阵, I是单位矩阵, 如果存在一个数λ使得 M-λI 是奇异矩阵(即不可逆矩阵, 亦即行列式为零), 那么λ称为M的特征值。
在A变换的作用下,向量ξ仅仅在尺度上变为原来的λ倍。称ξ是A 的一个特征向量,λ是对应的特征值(本征值),是(实验中)能测得出来的量,与之对应在量子力学理论中,很多量并不能得以测量,当然,其他理论领域也有这一现象。
r(A)=1什么意思?
A是三阶矩阵,r(A)=1,说明矩阵A行列式为0,根据矩阵行列式的值=所有特征值的积得出:矩阵A必定有一个特征值为0;由 r(A)=1,得出AX=0的基础解系含3-1=2个向量,所以矩阵A的属于特征值0的线性无关的特征向量有2个;所以0至少是A的2重特征值。特征值是线性代数中的一个重要概念。在数学、...
帮我看看这个r(a)=1是什么意思?
A的秩等于1
线性代数:图中第三问中r(A)=1是怎么来的?
因为A=阿尔法*(贝塔的转置), 故A的每行都是行向量(贝塔的转置)的数乘,故A的行秩为1,所以r(A)=A的行秩=1.
为什么R(A)=1矩阵A可以写成向量组合
矩阵的秩等于1,那就意味着,矩阵的所有列(或者所有行)的极大无关组就是1个向量,也就是说任意两个列(或者行)肯定是线性相关的。因此,矩阵的所有列(行)都可以由其中某一列(行)进行数乘后生成。至于你说的写成向量组合,我不太明白是什么意思,我只能解释成由一个向量生成。
矩阵A的秩等于1是什么意思
R(A)=1。A为非零矩阵.所以R(A)>0。若R(A)=2则detA不为零det(A*A)=det(A)det(A)。矩阵作为高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中。在物理学中,矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学中,三维动画制作也需要用到矩阵。 矩阵的运算是数值分析领域的...
如何理解r(A'A)= r(A)=1?
即每个A'AX=0的解都对应着Y=0,这意味着Y=AX=0,从而证明了两个方程组解集相同。综上所述,由于AX=0和A'AX=0具有相同的解,我们可以得出r(A'A)的秩与r(A)的秩相等,即r(A'A)=r(A)=1。这个结果体现了单位列向量a的独特性,它的转置与自身相乘并不会增加线性无关的列向量数量。
求解释一下R(A)=1,R(B)=2都是怎么来的?
首先,B是一个增广矩阵,B=(A,b),所以,R(B)是4列全部的秩,R(A)是B中前3列的秩 如题,若λ=0,则A中的第二行,第三行都为0,A的秩为1,故R(A)=1 若λ=0,则B中的第三行都为0,第二行有一个3,B的秩为2,故R(B)=2 ...
24,25题的r(a)为什么等于1呢?
因为24题和25题中的a,就是一个单独的向量,而且这个向量不是0向量 任何不是0向量的单独向量,它的秩当然只能是1了。因为不是0向量,所以秩不会是0 因为只有1个向量,所以最大无关组的向量个数不可能大于1(想一想,一个向量中,怎么可能有2个或超过2个向量线性无关呢?)所以秩就是1了。
r(a)为何等于1?
r(A)=r的定义为存在r阶子式不等于零,任意的大于r阶子式均为0 有的书上也定义为存在r阶子式不等于零,任意的r+1阶子式均为0 两个是等价的,因为r+2阶子式的余子式是r+1阶子式,如果r+1阶子式均为零,用行列式的展开式易得,r+2阶子式也为0.同理,所有的大于r阶子式都为0.如果...
设A为n阶矩阵,r(A)=1.求证 A^2=kA
简单分析一下,答案如图所示