矩阵的秩不为0,矩阵一定可逆吗?

如题所述

n阶矩阵(方正)的行向量或列向量线性无关,则秩等于n,所以矩阵的行列式不等于0,矩阵可逆。

计算过程:

n×n的实对称矩阵A如果满足对所有非零向量

 

,对应的二次型

 

,就称A为正定矩阵。若

 

则A是一个负定矩阵,若

 

,则n阶矩阵(方正)的行向量或列向量线性无关,则秩等于n,所以矩阵的行列式不等于0,矩阵可逆。

扩展资料:

相关定理:

线性(linear)指量与量之间按比例、成直线的关系,在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数。

非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系,一阶导数不为常数。

线性代数起源于对二维和三维直角坐标系的研究。在这里,一个向量是一个有方向的线段,由长度和方向同时表示。这样向量可以用来表示物理量,比如力,也可以和标量做加法和乘法。这就是实数向量空间的第一个例子。

现代线性代数已经扩展到研究任意或无限维空间。一个维数为 n 的向量空间叫做n 维空间。在二维和三维空间中大多数有用的结论可以扩展到这些高维空间。尽管许多人不容易想象n 维空间中的向量,这样的向量(即n 元组)用来表示数据非常有效。

由于作为 n 元组,向量是n 个元素的“有序”列表,大多数人可以在这种框架中有效地概括和操纵数据。比如,在经济学中可以使用 8 维向量来表示 8 个国家的国民生产总值(GNP)。

当所有国家的顺序排定之后,比如(中国、美国、英国、法国、德国、西班牙、印度、澳大利亚),可以使用向量(v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8)显示这些国家某一年各自的 GNP。这里,每个国家的 GNP 都在各自的位置上。

参考资料来源:百度百科--线性代数

参考资料来源:百度百科--矩阵

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