一.矩阵的秩
1.定义：
矩阵线性无关的行数或列数称为矩阵的秩
补充：
线性代数中的线性相关是指：
如果对于向量α1,α2,…,αn，
存在一组不全为0的实数k1、k2、…、kn，
使得：k1·α1+k2·α2+…kn·αn=0成立，
那么就说α1,α2,…,αn线性相关；
线性代数中的线性无关是指：
如果对于向量α1,α2,…,αn，
只有当k1=k2=…=kn=0时，
才能使k1·α1+k2·α2+…kn·αn=0成立，
那么就说α1,α2,…,αn线性无关
2.矩阵的秩的求法
MATLAB中：rank(A)表示求矩阵A的秩。
实际计算中：一般当矩阵阶数不是很大时，我们可以采用对矩阵做初等变换化简为梯形矩阵求秩。
例：矩阵A =
132-321412求矩阵的秩
通过初等行变换，将矩阵化为上阶梯型矩阵：
1 3 20 11 70 0 1非零行数为3，那么矩阵的秩为3。
使用MATLAB可以得到同样的结果。
除此之外，还有很多种矩阵求秩的方法：
/question/1771639702174299740.html
二.矩阵的范数
1.矩阵的范数的定义和求法
/p/35897775
矩阵A的1——范数：矩阵列元素绝对值之和的最大值
∣∣A∣∣1=MAXj=1n{∣∑i=1naij∣}||A||_1 = MAX_{j=1}^{n}\{|\sum_{i=1}^n{{a_i}_j}|\} ∣∣A∣∣1=MAXj=1n{∣i=1∑naij∣}矩阵A的2——范数：矩阵
ATAA^TA ATA
的最大特征值，又称为谱范数
∣∣A∣∣2=λ1||A||_2=\sqrtλ_1 ∣∣A∣∣2=λ1
矩阵A的∞——范数：所有矩阵行元素绝对值之和的最大值
∣∣A∣∣∞=MAXi=1n{∑j−1n∣aij∣}||A||_∞=MAX_{i=1}^n\{\sum_{j-1}^n|a_{i{j}}|\} ∣∣A∣∣∞=MAXi=1n{j−1∑n∣aij∣}
MATLAB中，求向量范数的函数为：
norm(V)或者norm(V,2)：计算向量V的2——范数
norm(V,1)：计算向量V的1——范数
norm(V,inf)：计算向量V的∞——范数
三.矩阵的条件数
1.矩阵的条件数的定义
是判断矩阵病态与否的一种度量，条件数越大矩阵越病态。
矩阵A的条件数等于A的范数与A的逆矩阵的范数的乘积
条件数越接近于1，矩阵的性能越好，反之矩阵的性能越差
2.矩阵的条件数的求法
MATLAB中，计算矩阵A的三种条件数的函数是：
cond(A,1)计算A的1——范数下的条件数
cond(A) cond(A,2)——计算A的2——范数下的条件数
cond(A,inf)——计算A的∞——范数下的条件数
四.矩阵的特征值和特征向量
1.定义
设矩阵A为n阶方阵，如果存在：
常数λ和n维非零列向量x，使得等式
Ax=λxAx = λx Ax=λx
成立，那么称
λ是矩阵A的特征值
x是对应特征值λ的特征向量
2.矩阵的特征值和特征向量的求法
MATLAB中：
可以使用E=eig(A求解矩阵A的全部特征值
或者使用[X,D]=eig(A)求矩阵A的全部特征值，构成对角阵D，并产生矩阵X，X各列是相应的特征向量
实际计算中：
贴大神博客链接
/baidu_38172402/article/details/82312967
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