列向量对应的矩阵的秩

”矩阵的秩小于行数的时候,其对应的行向量组是线性相关,矩阵的秩小于列数的时候其对应的列向量组是线性相关的”这句话对吗?对于矩阵A乘以矩阵B等于零矩阵,可以看成Ax等于零,其中A按列分,那么可否看成是xB等于O,其中B按行分,如果可以的话判断

matlab矩阵比较有一个N*N维的矩阵,和一个N*1维的列向量.矩阵的每一行和向量的对应元素相比较,矩阵元素值大于等于这个值就置为1,小于就置为-1.用matlab如何实现.a是NxNb是Nx1c=a>=repmat(b,[1N]);c=

矩阵的秩等于1为何能分解为列向量与行向量乘积矩阵什么时候能分解为列向量与行向量乘积?设A为n*n矩阵,rank(A)=1记A=(a1,…,an),ak,k=1,…,n为n维列向量不妨设a1不是零向量,那么由rank(A)=1可得ak=bk*

什么事矩阵的行向量和列向量在线性代数中,行向量是一个1×n的矩阵,即矩阵由一个含有n个元素的行所组成：　　行向量的转置是一个列向量,反之亦然.　　所有的行向量的集合形成一个向量空间,它是所有列向量集合的对偶空间.

如果向量x是矩阵a的一个非零特征值λ所对应的特征向量,则x是a的列向量的线性组合.Ax=λx令A=(a1,a2,...,an),x=(k1,k2,.,kn)^T那么k1a1+k2a2+...+knan=λx因为λ不为零.故(k1/λ)a1+

为什么可以写成行向量乘列向量的矩阵秩就小于等于1啊?按照秩的性质有r(AB)行向量和列向量本身秩都为1,所以r(AB)

一个N阶矩阵做列分块,列向量线性相关,能推出矩阵A的秩一定是是的A的秩等于其列向量组的秩(即列秩)列向量组线性相关,则r(A)

用阶梯形矩阵法求向量组的秩一定要把向量作列向量构造矩阵吗?这样说对吗【把向量作列向量构造矩阵,然后作初等行变换.因为初等行变换不改变列秩,故可求出向量组的秩.同理,完全可以把它们作为行向量构造矩阵,只要对它们作初等列变换即可.不过一般都是习

初等列变换不改变矩阵的秩,矩阵的秩等于向量组的秩,那是不是列变换不改变向量组的线性相关性初等列变换不改变向量组的线性相关性不

秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵（向量）行矩阵（向量）的形式秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵（向量）行矩阵（向量）的形式r(A)=1故设A=αβ^T然后这样算A^n很方便...秩为1的矩阵：一定可以分解为列矩阵（向量）行矩阵（向量）的形

为什么个矩阵A的列向量组可以由矩阵B的列向量组表示时,那么A的秩就小于等于B的秩?矩阵A的列向量组可以由矩阵B的列向量组表示时一定存在C有A=BC,（你把每个表达式写出来,组合一下就可以得到这个式子）R（A)=R(AB)

线性方程有解证明证明：线性方程组有解的充分必要条件是：系数矩阵的列向量与增广矩阵的列向量等组等秩.对于非齐次线性方程组,下列条件等价；(1).AX=b有解；(2).b可由A的列向量组线性表示；(3).增广矩阵[Ab]的秩等于系数矩阵A的秩.

什么是矩阵的列向量组的系数啊设矩阵A＝（α1,α2,……,αn）,列向量αj＝（a1j,a2j,……,amj）′[转置]如果列向量组线性相关,则齐次线性方程组：x1α1+x2α2+……+xnαn＝0有非零解（k1,k2,……,kn）.这个解

列向量构成的矩阵相乘的几何意义是什么建议你看一下《线性代数的几何意义》一书,还有孟岩博客中的《理解矩阵》一文,很有启发性!

关于矩阵下面说法错误的是：1.矩阵的秩等于该矩阵的行向量组的秩；2.矩阵的秩等于该矩阵的列向量组的秩；3.一个n阶方阵的不同特征值对应的特征向量线型无关；4.相似矩阵有相同的特征多项式,从而有相同的特征值.4是错的4考研常考啊,你的多做题

想咨询一下A,B矩阵等价A,B对应向量组等价以及A,B行等价A,B列等价的关系我的理解是：（如图）想麻烦老师帮我看下（1）A,B行等价的充要条件和A,B列等价的充要条件对不对     &nb

若矩阵B的列向量组能由矩阵A的列向量线性表示,则AX=B的解存在

正交矩阵的列向量组和行向量组都是单位正交向量组.对.这是正交矩阵的一个充要条件

行向量写成向量组构成的矩阵时是不是写成列向量?enduide比如行向量α1=(a11,a12,…,a1n)α2=(a21,a22,…,a2n)……αm=(am1,am2,…,amn)写成矩阵是就是(α1α2…αm)希望对楼主有所帮助，望采纳

将列向量构成的向量组矩阵化为行阶梯形（只用行初等变换）,那么每行第一个非零元素所在的列对应的那几个向量就是这个向量组的一个最大线性无关组.简称最大无关组.请举例说明例：A=(a1,a2,a3,a4,a5)=[10211][-13-55-2]