白兔糖vov
国内主要研究矩阵秩的变换和分解。矩阵秩的求法很多,一般归结起来有以下几种:1)通过对矩阵做初等变换(包括行变换以及列变换)化简为梯形矩阵求秩。此类求解一般适用于矩阵阶数不是很大的情况,可以精确确定矩阵的秩,而且求解快速比较容易掌握。2)通过矩阵的行列式,由于行列式的概念仅仅适用于方阵的概念。通过行列式是否为0则可以大致判断出矩阵是否是满秩。3)对矩阵做分块处理,如果矩阵阶数较大时将矩阵分块通过分块矩阵的性质来研究原矩阵的秩也是重要的研究方法。此类情况一般也是可以确定原矩阵秩的。4)对矩阵分解,此处区别与上面对矩阵分块。例如n阶方阵A,R分解(Q为正交阵,R为上三角阵)以及Jordan分解等。通过对矩阵分解,将矩阵化繁为简来求矩阵的秩也会有应用。5)对矩阵整体做初等变换(行变换为左乘初等矩阵,列变换为右乘初等矩阵)。此类情况多在证明秩的不等式过程有应用,技巧很高与前面提到的分块矩阵联系密切。
rank就是指矩阵的秩啊,low-rank matrix可能是指秩比较小的矩阵吧
矩阵的秩的定义:是其行向量或列向量的极大无关组中包含向量的个数。 能这么定义的根本原因是:矩阵的行秩和列秩相等(证明可利用n+1个n维向量必线性相关) 矩阵的秩
A = 1 -1 2 1 0 2 -2 4 -2 0 3 0
1 北方民族大学毕业论文(设计) 开 题 报 告 书 题目 姓 名
这个问题也不太难啊,你可以向你的学长和学姐们请教一下,或者向你的老师问问