Что такое ранг матрицы

Для работы с понятием ранга матрицы нам понадобятся сведения из темы "Алгебраические дополнения и миноры. Виды миноров и алгебраических дополнений". В первую очередь это касается термина "минор матрицы", так как ранг матрицы станем определять именно через миноры.

Поясним подробнее. Допустим, среди миноров второго порядка есть хотя бы один, отличный от нуля. А все миноры, порядок которых выше двух, равны нулю. Вывод: ранг матрицы равен 2. Или, к примеру, среди миноров десятого порядка есть хоть один, не равный нулю. А все миноры, порядок которых выше 10, равны нулю. Вывод: ранг матрицы равен 10.

Обозначается ранг матрицы $A$ так: $
ang A$ или $r(A)$. Ранг нулевой матрицы $O$ полагают равным нулю, $
ang O=0$. Напомню, что для образования минора матрицы требуется вычёркивать строки и столбцы, – однако вычеркнуть строк и столбцов более, чем содержит сама матрица, невозможно. Например, если матрица $F$ имеет размер $5 imes 4$ (т.е. содержит 5 строк и 4 столбца), то максимальный порядок её миноров равен четырём. Миноры пятого порядка образовать уже не удастся, так как для них потребуется 5 столбцов (а у нас всего 4). Это означает, что ранг матрицы $F$ не может быть больше четырёх, т.е. $
ang F≤4$.

В более общей форме вышеизложенное означает, что если матрица содержит $m$ строк и $n$ столбцов, то её ранг не может превышать наименьшего из чисел $m$ и $n$, т.е. $
ang A≤min(m,n)$.

В принципе, из самого определения ранга следует метод его нахождения. Процесс нахождения ранга матрицы по определению можно схематически представить так:

Поясню эту схему более подробно. Начнём рассуждать с самого начала, т.е. с миноров первого порядка некоторой матрицы $A$.

1. Если все миноры первого порядка (т.е. элементы матрицы $A$) равны нулю, то $
   ang A=0$. Если среди миноров первого порядка есть хотя бы один, не равный нулю, то $
   ang A≥ 1$. Переходим к проверке миноров второго порядка.
2. Если все миноры второго порядка равны нулю, то $
   ang A=1$. Если среди миноров второго порядка есть хотя бы один, не равный нулю, то $
   ang A≥ 2$. Переходим к проверке миноров третьего порядка.
3. Если все миноры третьего порядка равны нулю, то $
   ang A=2$. Если среди миноров третьего порядка есть хотя бы один, не равный нулю, то $
   ang A≥ 3$. Переходим к проверке миноров четвёртого порядка.
4. Если все миноры четвёртого порядка равны нулю, то $
   ang A=3$. Если среди миноров четвёртого порядка есть хотя бы один, не равный нулю, то $
   ang A≥ 4$. Переходим к проверке миноров пятого порядка и так далее.

Что ждёт нас в конце этой процедуры? Возможно, что среди миноров k-го порядка найдётся хоть один, отличный от нуля, а все миноры (k+1)-го порядка будут равны нулю. Это значит, что k – максимальный порядок миноров, среди которых есть хотя бы один, не равный нулю, т.е. ранг будет равен k. Может быть иная ситуация: среди миноров k-го порядка будет хоть один не равный нулю, а миноры (k+1)-го порядка образовать уже не удастся. В этом случае ранг матрицы также равен k. Короче говоря, порядок последнего составленного ненулевого минора и будет равен рангу матрицы.

Перейдём к примерам, в которых процесс нахождения ранга матрицы по определению будет проиллюстрирован наглядно. Ещё раз подчеркну, что в примерах данной темы мы станем находить ранг матриц, используя лишь определение ранга. Иные методы (вычисление ранга матрицы методом окаймляющих миноров, вычисление ранга матрицы методом элементарных преобразований) рассмотрены в следующих темах.

Кстати, вовсе не обязательно начинать процедуру нахождения ранга с миноров самого малого порядка, как это сделано в примерах №1 и №2. Можно сразу перейти к минорам более высоких порядков (см. пример №3).

Найти ранг матрицы $A=left(egin 5 & 0 & -3 & 0 & 2 \ 7 & 0 & -4 & 0 & 3 \ 2 & 0 & -1 & 0 & 1 end
ight)$.

Данная матрица имеет размер $3 imes 5$, т.е. содержит три строки и пять столбцов. Из чисел 3 и 5 минимальным является 3, посему ранг матрицы $A$ не больше 3, т.е. $
ang A≤ 3$. И это неравенство очевидно, так как миноры четвёртого порядка образовать мы уже не сможем, – для них нужно 4 строки, а у нас всего 3. Перейдём непосредственно к процессу нахождения ранга заданной матрицы.

Среди миноров первого порядка (т.е среди элементов матрицы $A$) есть ненулевые. Например, 5, -3, 2, 7. Вообще, нас не интересует общее количество ненулевых элементов. Есть хотя бы один не равный нулю элемент – и этого достаточно. Так как среди миноров первого порядка есть хотя бы один, отличный от нуля, то делаем вывод, что $
ang A≥ 1$ и переходим к проверке миноров второго порядка.

Начнём исследовать миноры второго порядка. Например, на пересечении строк №1, №2 и столбцов №1, №4 расположены элементы такого минора: $left|egin 5 & 0 \ 7 & 0 end
ight|$. У этого определителя все элементы второго столбца равны нулю, поэтому и сам определитель равен нулю, т.е. $left|egin 5 & 0 \ 7 & 0 end
ight|=0$ (см. свойство №3 в теме свойства определителей). Или же можно банально вычислить сей определитель, используя формулу №1 из раздела по вычислению определителей второго и третьего порядков:

$$ left|egin 5 & 0 \ 7 & 0 end
ight|=5cdot 0-0cdot 7=0. $$

Первый проверенный нами минор второго порядка оказался равен нулю. О чём это говорит? О том, что нужно дальше проверять миноры второго порядка. Либо они все окажутся нулевыми (и тогда ранг будет равен 1), либо среди них найдётся хотя бы один минор, отличный от нуля. Попробуем осуществить более удачный выбор, записав минор второго порядка, элементы которого расположены на пересечении строк №1, №2 и столбцов №1 и №5: $left|egin 5 & 2 \ 7 & 3 end
ight|$. Найдём значение этого минора второго порядка:

$$ left|egin 5 & 2 \ 7 & 3 end
ight|=5cdot 3-2cdot 7=1. $$

Данный минор не равен нулю. Вывод: среди миноров второго порядка есть хотя бы один, отличный от нуля. Следовательно $
ang A≥ 2$. Нужно переходить к исследованию миноров третьего порядка.

Если для формирования миноров третьего порядка мы станем выбирать столбец №2 или столбец №4, то такие миноры будут равными нулю (ибо они будут содержать нулевой столбец). Остаётся проверить лишь один минор третьего порядка, элементы которого расположены на пересечении столбцов №1, №3, №5 и строк №1, №2, №3. Запишем этот минор и найдём его значение:

$$ left|egin 5 & -3 & 2 \ 7 & -4 & 3 \ 2 & -1 & 1 end
ight|=-20-18-14+16+21+15=0. $$

Итак, все миноры третьего порядка равны нулю. Последний составленный нами ненулевой минор был второго порядка. Вывод: максимальный порядок миноров, среди которых есть хотя бы один, отличный от нуля, равен 2. Следовательно, $
ang A=2$.

Найти ранг матрицы $A=left( egin -1 & 3 & 2 & -3\ 4 & -2 & 5 & 1\ -5 & 0 & -4 & 0\ 9 & 7 & 8 & -7 end
ight)$.

Имеем квадратную матрицу четвёртого порядка. Сразу отметим, что ранг данной матрицы не превышает 4, т.е. $
ang A≤ 4$. Приступим к нахождению ранга матрицы.

Среди миноров первого порядка (т.е среди элементов матрицы $A$) есть хотя бы один, не равный нулю, поэтому $
ang A≥ 1$. Переходим к проверке миноров второго порядка. Например, на пересечении строк №2, №3 и столбцов №1 и №2 получим такой минор второго порядка: $left| egin 4 & -2 \ -5 & 0 end
ight|$. Вычислим его:

$$ left| egin 4 & -2 \ -5 & 0 end
ight|=0-10=-10. $$

Среди миноров второго порядка есть хотя бы один, не равный нулю, поэтому $
ang A≥ 2$.

Перейдём к минорам третьего порядка. Найдём, к примеру, минор, элементы которого расположены на пересечении строк №1, №3, №4 и столбцов №1, №2, №4:

$$ left | egin -1 & 3 & -3\ -5 & 0 & 0\ 9 & 7 & -7 end
ight|=105-105=0. $$

Так как данный минор третьего порядка оказался равным нулю, то нужно исследовать иной минор третьего порядка. Либо все они окажутся равными нулю (тогда ранг будет равен 2), либо среди них найдётся хоть один, не равный нулю (тогда станем исследовать миноры четвёртого порядка). Рассмотрим минор третьего порядка, элементы которого расположены на пересечении строк №2, №3, №4 и столбцов №2, №3, №4:

$$ left| egin -2 & 5 & 1\ 0 & -4 & 0\ 7 & 8 & -7 end
ight|=-28. $$

Среди миноров третьего порядка есть хотя бы один, отличный от нуля, поэтому $
ang A≥ 3$. Переходим к проверке миноров четвёртого порядка.

Любой минор четвёртого порядка располагается на пересечении четырёх строк и четырёх столбцов матрицы $A$. Иными словами, минор четвёртого порядка – это определитель матрицы $A$, так как данная матрица как раз и содержит 4 строки и 4 столбца. Определитель этой матрицы был вычислен в примере №2 темы "Понижение порядка определителя. Разложение определителя по строке (столбцу)", поэтому просто возьмём готовый результат:

$$ left| egin -1 & 3 & 2 & -3\ 4 & -2 & 5 & 1\ -5 & 0 & -4 & 0\ 9 & 7 & 8 & -7 end
ight|=86. $$

Итак, минор четвертого порядка не равен нулю. Миноров пятого порядка образовать мы уже не можем. Вывод: наивысший порядок миноров, среди которых есть хотя бы один отличный от нуля, равен 4. Итог: $
ang A=4$.

Найти ранг матрицы $A=left( egin -1 & 0 & 2 & -3\ 4 & -2 & 5 & 1\ 7 & -4 & 0 & -5 end
ight)$.

Сразу отметим, что данная матрица содержит 3 строки и 4 столбца, поэтому $
ang A≤ 3$. В предыдущих примерах мы начинали процесс нахождения ранга с рассмотрения миноров наименьшего (первого) порядка. Здесь же попробуем сразу проверить миноры максимально возможного порядка. Для матрицы $A$ такими являются миноры третьего порядка. Рассмотрим минор третьего порядка, элементы которого лежат на пересечении строк №1, №2, №3 и столбцов №2, №3, №4:

$$ left| egin 0 & 2 & -3\ -2 & 5 & 1\ -4 & 0 & -5 end
ight|=-8-60-20=-88. $$

Итак, наивысший порядок миноров, среди которых есть хоть один, не равный нулю, равен 3. Поэтому ранг матрицы равен 3, т.е. $
ang A=3$.

Вообще, нахождение ранга матрицы по определению – в общем случае задача довольно-таки трудоёмкая. Например у матрицы сравнительно небольшого размера $5 imes 4$ имеется 60 миноров второго порядка. И если даже 59 из них будут равны нулю, то 60й минор может оказаться ненулевым. Тогда придётся исследовать миноры третьего порядка, которых у данной матрицы 40 штук. Обычно стараются использовать менее громоздкие способы, такие как метод окаймляющих миноров или метод эквивалентных преобразований.

Понятие ранга матрицы

Определение. Рангом матрицы называется максимальное число линейно независимых строк, рассматриваемых как векторы.

Теорема 1 о ранге матрицы. Рангом матрицы называется максимальный порядок отличного от нуля минора матрицы.

Понятие минора мы уже разбирали на уроке по определителям, а сейчас обобщим его. Возьмём в матрице сколько-то строк и сколько-то столбцов, причём это "сколько-то" должно быть меньше числа строк и стобцов матрицы, а для строк и столбцов это "сколько-то" должно быть одним и тем же числом. Тогда на пересечении скольки-то строк и скольки-то столбцов окажется матрица меньшего порядка, чем наша исходная матрица. Определитель это матрицы и будет минором k-го порядка, если упомянутое "сколько-то" (число строк и столбцов) обозначим через k.

Определение. Минор (r+1)-го порядка, внутри которого лежит выбранный минор r-го порядка, называется называется окаймляющим для данного минора.

Наиболее часто используются два способа отыскания ранга матрицы. Это способ окаймляющих миноров и способ элементарных преобразований (методом Гаусса).

При способе окаймляющих миноров используется следующая теорема.

Теорема 2 о ранге матрицы. Если из элементов матрицы можно составить минор r-го порядка, не равный нулю, то ранг матрицы равен r.

При способе элементарных преобразований используется следующее свойство:

– если путём элементарных преобразований получена трапециевидная матрица, эквивалентная исходной, то рангом этой матрицы является число строк в ней кроме строк, полностью состоящих из нулей.

Отыскание ранга матрицы способом окаймляющих миноров

Окаймляющим минором называется минор большего порядка по отношению к данному, если этот минорм большего порядка содержит в себе данный минор.

Например, дана матрица

.

,

окаймляющими будут такие миноры:

.

Алгоритм нахождения ранга матрицы следующий.

1. Находим не равные нулю миноры второго порядка. Если все миноры второго порядка равны нулю, то ранг матрицы будет равен единице ( r =1 ).

2. Если существует хотя бы один минор второго порядка, не равный нулю, то составляем окаймляющие миноры третьего порядка. Если все окаймляющие миноры третьего порядка равны нулю, то ранг матрицы равен двум ( r =2 ).

3. Если хотя бы один из окаймляющих миноров третьего порядка не равен нулю, то составляем окаймляющие его миноры. Если все окаймляющие миноры четвёртого порядка равны нулю, то ранг матрицы равен трём ( r =2 ).

4. Продолжаем так, пока позволяет размер матрицы.

Пример 1. Найти ранг матрицы

.

Решение. Минор второго порядка .

Окаймляем его. Окаймляющих миноров будет четыре:

,

,

,

.

Таким образом, все окаймляющие миноры третьего порядка равны нулю, следовательно, ранг данной матрицы равен двум ( r =2 ).

Пример 2. Найти ранг матрицы

.

Решение. Ранг данной матрицы равен 1, так как все миноры второго порядка этой матрицы равны нулю (в этом, как и в случаях окаймляющих миноров в двух следующих примерах, дорогим студентам предлагается убедиться самостоятельно, возможно, используя правила вычисления определителей), а среди миноров первого порядка, то есть среди элементов матрицы, есть не равные нулю.

Пример 3. Найти ранг матрицы

.

Решение. Минор второго порядка этой матрицы , в все миноры третьего порядка этой матрицы равны нулю. Следовательно, ранг данной матрицы равен двум.

Пример 4. Найти ранг матрицы

.

Решение. Ранг данной матрицы равен 3, так как единственный минор третьего порядка этой матрицы равен 3.

Отыскание ранга матрицы способом элементарных преобразований (методом Гаусса)

Уже на примере 1 видно, что задача определения ранга матрицы способом окаймляющих миноров требует вычисления большого числа определителей. Существует, однако, способ, позволяющий свести объём вычислений к минимуму. Этот способ основан на использовании элементарных преобразований матриц и ещё называется также методом Гаусса.

Под элементарными преобразованиями матрицы понимаются следующие операции:

1) умножение какой-либо строки или какого либо столбца матрицы на число, отличное от нуля;

2) прибавление к элементам какой-либо строки или какого-либо столбца матрицы соответствующих элементов другой строки или столбца, умноженных на одно и то же число;

3) перемена местами двух строк или столбцов матрицы;

4) удаление "нулевых" строк, то есть таких, все элементы которых равны нулю;

5) удаление всех пропорциональных строк, кроме одной.

Теорема. При элементарном преобразовании ранг матрицы не меняется. Другими словами, если мы элементарными преобразованиями от матрицы A перешли к матрице B , то .

Используя эту теорему, отправляясь от любой матрицы A всегда можно прийти к такой матрице B , вычисление ранга которой не представляет затруднений. Для этого следует добиться, чтобы матрица B была трапециевидной.

Тогда ранг полученной матрицы будет равен числу строк в ней кроме строк, полностью состоящих из нулей.

Пример 5. Найти ранг матрицы

.

Решение. Подвергнем эту матрицу следующим преобразованиям. Ко второй строке прибавим третью, умноженную на – 2, а затем к третьей строке прибывам первую, умноженную на 2, и, наконец, из четвёртой вычтем первую. После этих трёх последовательно выполненных преобразований получим матрицу

.

Вычитая из четвёртой строки третью, а затем переставив местами вторую и третью строки, получаем матрицу

.

Получили трапециевидную матрицу. Ранг полученной матрицы равен трём (r=3), так как после вычёркивания последней строки, полностью состоящей из нулей, в ней останется три строки.

Желающие могут проверить это решение способом окаймляющих миноров (минор третьего порядка, находящийся в левом верхнем углу, не равен нулю, а все миноры четвёртого порядка равны нулю).

Найти ранг матрицы самостоятельно, а затем посмотреть решение

Пример 6. Найти ранг матрицы

.

Пример 7. Найти ранг матрицы

.

В данной статье пойдет речь о таком понятии, как ранг матрицы и необходимых дополнительных понятиях. Мы приведем примеры и доказательства нахождения ранга матрицы, а также расскажем, что такое минор матрицы, и почему он так важен.

Минор матрицы

Чтобы понять, что такое ранг матрицы, необходимо разобраться с таким понятием, как минор матрицы.

Минор k-ого порядка матрицы — определитель квадратной матрицы порядка k×k, которая составлена из элементов матрицы А, находящихся в заранее выбранных k-строках и k-столбцах, при этом сохраняется положение элементов матрицы А.

Проще говоря, если в матрице А вычеркнуть (p-k) строк и (n-k) столбцов, а из тех элементов, которые остались, составить матрицу, сохраняя расположение элементов матрицы А, то определитель полученной матрицы и есть минор порядка k матрицы А.

Из примера следует, что миноры первого порядка матрицы А и есть сами элементы матрицы.

Можно привести несколько примеров миноров 2-ого порядка. Выберем две строки и два столбца. Например, 1-ая и 2 –ая строка, 3-ий и 4-ый столбец.

При таком выборе элементов минором второго порядка будет – 1 3 0 2 = ( – 1 ) × 2 – 3 × 0 = – 2

Другим минором 2-го порядка матрицы А является 0 0 1 1 = 0

Предоставим иллюстрации построения миноров второго порядка матрицы А:

Минор 3-го порядка получается, если вычеркнуть третий столбец матрицы А:

0 0 3 1 1 2 – 1 – 4 0 = 0 × 1 × 0 + 0 × 2 × ( – 1 ) + 3 × 1 × ( – 4 ) – 3 × 1 × ( – 1 ) – 0 × 1 × 0 – 0 × 2 × ( – 4 ) = – 9

Иллюстрация, как получается минор 3-го порядка матрицы А:

Для данной матрицы миноров выше 3-го порядка не существует, потому что

k ≤ m i n ( p , n ) = m i n ( 3 , 4 ) = 3

Сколько существует миноров k-ого порядка для матрицы А порядка p×n?

Число миноров вычисляют по следующей формуле:

C p k × C n k , г д е С p k = p ! k ! ( p – k ) ! и C n k = n ! k ! ( n – k ) ! — число сочетаний из p по k, из n по k соответственно.

После того, как мы определились, что такое миноры матрицы А, можно переходить к определению ранга матрицы А.

Ранг матрицы: методы нахождения

Ранг матрицы — наивысший порядок матрицы, отличный от нуля.

Из определения ранга матрицы и минора матрицы становиться понятно, что ранг нулевой матрицы равен нулю, а ранг ненулевой матрицы отличен от нуля.

Нахождение ранга матрицы по определению

Метод перебора миноров — метод, основанный на определении ранга матрицы.

Алгоритм действий способом перебора миноров:

Необходимо найти ранг матрицы А порядка p×n. При наличии хотя бы одного элемента, отличного от нуля, то ранг матрицы как минимум равен единице (т.к. есть минор 1-го порядка, который не равен нулю).

Далее следует перебор миноров 2-го порядка. Если все миноры 2-го порядка равны нулю, то ранг равен единице. При существовании хотя бы одного не равного нулю минора 2-го порядка, необходимо перейти к перебору миноров 3-го порядка, а ранг матрицы, в таком случае, будет равен минимум двум.

Аналогичным образом поступим с рангом 3-го порядка: если все миноры матрицы равняются нулю, то ранг будет равен двум. При наличии хотя бы одного ненулевого минора 3-го порядка, то ранг матрицы равен минимум трем. И так далее, по аналогии.

Найти ранг матрицы:

А = – 1 1 – 1 – 2 0 2 2 6 0 – 4 4 3 11 1 – 7

Поскольку матрица ненулевая, то ее ранг минимум равен единице.

Минор 2-го порядка – 1 1 2 2 = ( – 1 ) × 2 – 1 × 2 = 4 отличен от нуля. Отсюда следует, что ранг матрицы А не меньше двух.

Перебираем миноры 3-го порядка: С 3 3 × С 5 3 = 1 5 ! 3 ! ( 5 – 3 ) ! = 10 штук.

– 1 1 – 1 2 2 6 4 3 11 = ( – 1 ) × 2 × 11 + 1 × 6 × 4 + ( – 1 ) × 2 × 3 – ( – 1 ) × 2 × 4 – 1 × 2 × 11 – ( – 1 ) × 6 × 3 = 0

– 1 1 – 2 2 2 0 4 3 1 = ( – 1 ) × 2 × 1 + 1 × 0 × 4 + ( – 2 ) × 2 × 3 – ( – 2 ) × 2 × 4 – 1 × 2 × 1 – ( – 1 ) × 0 × 3 = 0

– 1 – 1 – 2 2 6 0 4 11 1 = ( – 1 ) × 6 × 1 + ( – 1 ) × 0 × 4 + ( – 2 ) × 2 × 11 – ( – 2 ) × 6 × 4 – ( – 1 ) × 2 × 1 – ( – 1 ) × 0 × 11 = 0

– 1 1 – 2 2 2 0 4 3 1 = ( – 1 ) × 2 × 1 + 1 × 0 × 4 + ( – 2 ) × 2 × 3 – ( – 2 ) × 2 × 4 – 1 × 2 × 1 – ( – 1 ) × 0 × 3 = 0

– 1 – 1 0 2 6 – 4 4 11 – 7 = ( – 1 ) × 6 × ( – 7 ) + ( – 1 ) × ( – 4 ) × 4 + 0 × 2 × 11 – 0 × 6 × 4 – ( – 1 ) × 2 × ( – 7 ) – ( – 1 ) × ( – 4 ) × 11 = 0

1 – 1 0 2 6 – 4 3 11 – 7 = 1 × 6 × ( – 7 ) + ( – 1 ) × ( – 4 ) × 3 + 0 × 2 × 11 – 0 × 6 × 3 – ( – 1 ) × 2 × ( – 7 ) – 1 × ( – 4 ) × 11 = 0

1 – 2 0 2 0 – 4 3 1 – 7 = 1 × 0 × ( – 7 ) + ( – 2 ) × ( – 4 ) × 3 + 0 × 2 × 1 – 0 × 0 × 3 – ( – 2 ) × 2 × ( – 7 ) – 1 × ( – 4 ) × 1 = 0

– 1 – 2 0 6 0 – 4 11 1 – 7 = ( – 1 ) × 0 × ( – 7 ) + ( – 2 ) × ( – 4 ) × 11 + 0 × 6 × 1 – 0 × 0 × 11 – ( – 2 ) × 6 × ( – 7 ) – ( – 1 ) × ( – 4 ) × 1 = 0

Миноры 3-го порядка равны нулю, поэтому ранг матрицы равен двум.

Нахождение ранга матрицы методом окаймляющих миноров

Метод окаймляющих миноров — метод, который позволяет получить результат при меньшей вычислительной работе.

Окаймляющий минор — минор M o k ( k + 1 ) -го порядка матрицы А, который окаймляет минор M порядка k матрицы А, если матрица, которая соответствует минору M o k , «содержит» матрицу, которая соответствует минору М.

Проще говоря, матрица, которая соответствует окаймляемому минору М, получается из матрицы, соответствующей окаймляющему минору M o k , вычеркиванием элементов одной строки и одного столбца.

Найти ранг матрицы:

А = 1 2 0 – 1 3 – 2 0 3 7 1 3 4 – 2 1 1 0 0 3 6 5

Для нахождения ранга берем минор 2-го порядка М = 2 – 1 4 1

Записываем все окаймляющие миноры:

1 2 – 1 – 2 0 7 3 4 1 , 2 0 – 1 0 3 7 4 – 2 1 , 2 – 1 3 0 7 1 4 1 1 , 1 2 – 1 3 4 1 0 0 6 , 2 0 – 1 4 – 2 1 0 3 6 , 2 – 1 3 4 1 1 0 6 5 .

Чтобы обосновать метод окаймляющих миноров, приведем теорему, формулировка которой не требует доказательной базы.

Если все миноры, окаймляющие минор k-ого порядка матрицы А порядка p на n, равны нулю, то все миноры порядка (k+1) матрицы А равна нулю.

Чтобы найти ранг матрицы, необязательно перебирать все миноры, достаточно посмотреть на окаймляющие.

Если окаймляющие миноры равняются нулю, то ранг матрицы нулевой. Если существует хотя бы один минор, который не равен нулю, то рассматриваем окаймляющие миноры.

Если все они равны нулю, то Rank(A) равняется двум. При наличии хотя бы одного ненулевого окаймляющего минора, то приступаем к рассматриванию его окаймляющих миноров. И так далее, аналогичным образом.

Найти ранг матрицы методом окаймляющих миноров

А = 2 1 0 – 1 3 4 2 1 0 – 1 2 1 1 1 – 4 0 0 2 4 – 14

Поскольку элемент а 11 матрицы А не равен нулю, то возьмем минор 1-го порядка. Начнем искать окаймляющий минор, отличный от нуля:

2 1 4 2 = 2 × 2 – 1 × 4 = 0 2 0 4 1 = 2 × 1 – 0 × 4 = 2

Мы нашли окаймляющий минор 2-го порядка не равный нулю 2 0 4 1 .

Осуществим перебор окаймляющих миноров — (их ( 4 – 2 ) × ( 5 – 2 ) =6 штук).

2 1 0 4 2 1 2 1 1 = 0 ; 2 0 – 1 4 1 0 2 1 1 = 0 ; 2 0 3 4 1 – 1 2 1 – 4 = 0 ; 2 1 0 4 2 1 0 0 2 = 0 ; 2 0 – 1 4 1 0 0 2 4 = 0 ; 2 0 3 4 1 – 1 0 2 – 14 = 0

Нахождение ранга матрицы методом Гаусса (с помощью элементарных преобразований)

Вспомним, что представляют собой элементарные преобразования.

• путем перестановки строк (столбцов) матрицы;
• путем умножение всех элементов любой строки (столбца) матрицы на произвольное ненулевое число k;

путем прибавления к элементам какой-либо строки (столбца) элементов, которые соответствуют другой стоки (столбца) матрицы, которые умножены на произвольное число k.

Нахождение ранга матрицы методом Гаусса — метод, который основывается на теории эквивалентности матриц: если матрица В получена из матрицы А при помощи конечного числа элементарных преобразований, то Rank(A) = Rank(B).

Справедливость данного утверждения следует из определения матрицы:

• в случае перестановки строк или столбцов матрицы ее определитель меняет знак. Если он равен нулю, то и при перестановке строк или столбцов остается равным нулю;
• в случае умножения всех элементов какой-либо строки (столбца) матрицы на произвольное число k, которое не равняется нулю, определитель полученной матрицы равен определителю исходной матрицы, которая умножена на k;

в случае прибавления к элементам некоторой строки или столбца матрицы соответствующих элементов другой строки или столбца, которые умножены на число k, не изменяет ее определителя.

Суть метода элементарных преобразований: привести матрицу ,чей ранг необходимо найти, к трапециевидной при помощи элементарных преобразований.

Ранг матриц такого вида достаточно просто найти. Он равен количеству строк, в которых есть хотя бы один ненулевой элемент. А поскольку ранг при проведении элементарных преобразований не изменяется, то это и будет ранг матрицы.

Проиллюстрируем этот процесс:

• для прямоугольных матриц А порядка p на n, число строк которых больше числа столбцов:

1 b 12 b 13 ⋯ b 1 n – 1 b 1 n 0 1 b 23 ⋯ b 2 n – 2 b 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 b n – 1 n 0 0 0 ⋯ 0 1 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 0 0 , R a n k ( A ) = n

1 b 12 b 13 ⋯ b 1 k b 1 k + 1 ⋯ b 1 n 0 1 b 23 ⋯ b 2 k b 2 k + 1 ⋯ b 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 b k k + 1 ⋯ b k n 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 , R a n k ( A ) = k

• для прямоугольных матриц А порядка p на n, число строк которых меньше числа столбцов:

1 b 12 b 13 ⋯ b 1 p b 1 p + 1 ⋯ b 1 n 0 1 b 23 ⋯ b 2 p b 2 p + 1 ⋯ b 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 b p p + 1 ⋯ b p n , R a n k ( A ) = p

1 b 12 b 13 ⋯ b 1 k b 1 k + 1 ⋯ b 1 n 0 1 b 23 ⋯ b 2 k b 2 k + 1 ⋯ b 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 b k k + 1 ⋯ b k n 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0

• для квадратных матриц А порядка n на n:

1 b 12 b 13 ⋯ b 1 n – 1 b 1 n 0 1 b 23 ⋯ b 2 n – 1 b 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 b n – 1 n 0 0 0 ⋯ 0 1 , R a n k ( A ) = n

1 b 12 b 13 ⋯ b 1 k b 1 k + 1 ⋯ b 1 n 0 1 b 23 ⋯ b 2 k b 2 k + 1 ⋯ b 2 n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 1 b k k + 1 ⋯ b k n 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 , R a n k ( A ) = k , k n

Найти ранг матрицы А при помощи элементарных преобразований:

А = 2 1 – 2 6 3 0 0 – 1 1 – 1 2 – 7 5 – 2 4 – 15 7 2 – 4 11

Поскольку элемент а 11 отличен от нуля, то необходимо умножить элементы первой строки матрицы А на 1 а 11 = 1 2 :

А = 2 1 – 2 6 3 0 0 – 1 1 – 1 2 – 7 5 – 2 4 – 15 7 2 – 4 11

Прибавляем к элементам 2-ой строки соответствующие элементы 1-ой строки, которые умножены на (-3). К элементам 3-ей строки прибавляем элементы 1-ой строки, которые умножены на (-1):

А ( 1 ) = 1 1 2 – 1 3 3 0 0 – 1 1 – 1 2 – 7 5 – 2 4 – 15 7 2 – 4 11

А ( 2 ) = = 1 1 2 – 1 3 3 + 1 ( – 3 ) 0 + 1 2 ( – 3 ) 0 + ( – 1 ) ( – 3 ) – 1 + 3 ( – 3 ) 1 + 1 ( – 3 ) – 1 + 1 2 ( – 3 ) 2 + ( – 1 ) ( – 1 ) – 7 + 3 ( – 1 ) 5 + 1 ( – 5 ) – 2 + 1 2 ( – 5 ) 4 + ( – 1 ) ( – 5 ) – 15 + 3 ( – 5 ) 7 + 1 ( – 7 ) 2 + 1 2 ( – 7 ) – 4 + ( – 1 ) ( – 7 ) 11 + 3 ( – 7 ) =

= 1 1 2 – 1 3 0 – 3 2 3 – 10 0 – 3 2 3 – 10 0 – 9 2 9 – 30 0 – 3 2 3 – 10

Элемент а 22 ( 2 ) отличен от нуля, поэтому мы умножаем элементы 2-ой строки матрицы А на А ( 2 ) н а 1 а 22 ( 2 ) = – 2 3 :

А ( 3 ) = 1 1 2 – 1 3 0 1 – 2 20 3 0 – 3 2 3 – 10 0 – 9 2 9 – 30 0 – 3 2 3 – 10

А ( 4 ) = 1 1 2 – 1 3 0 1 – 2 20 3 0 – 3 2 + 1 3 2 3 + ( – 2 ) 3 2 – 10 + 20 3 × 3 2 0 – 9 2 + 1 9 2 9 + ( – 2 ) 9 2 – 30 + 20 3 × 9 2 0 – 3 2 + 1 3 2 3 + ( – 2 ) 3 2 – 10 + 20 3 × 3 2 = = 1 1 2 – 1 3 0 1 – 2 20 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

• К элементам 3-ей строки полученной матрицы прибавляем соответствующие элементы 2-ой строки ,которые умножены на 3 2 ;
• к элементам 4-ой строки — элементы 2-ой строки, которые умножены на 9 2 ;
• к элементам 5-ой строки — элементы 2-ой строки, которые умножены на 3 2 .

Все элементы строк равны нулю. Таким образом, при помощи элементарных преобразований ,мы привели матрицу к трапецеидальному виду, откуда видно, что R a n k ( A ( 4 ) ) = 2 . Отсюда следует, что ранг исходной матрицы также равен двум.

Если проводить элементарные преобразования, то не допускаются приближенные значения!