3.1.1. Определение. Рангом матрицы называется максимальный порядок ненулевых миноров этой матрицы.
Прокомментируем определение. Пусть дана матрица A = . Среди миноров первого порядка этой матрицы есть ненулевой. Например, M 1=-1¹0 (вообще говоря, все миноры первого порядка у матрицы A ненулевые). Но все миноры второго порядка у матрицы A равны нулю:
M 2= =0, = =0, = =0.
(Это можно заметить и без перебора всевозможных миноров второго порядка, так как у матрицы строки пропорциональны, и поэтому строки пропорциональны и у всевозможных миноров второго порядка). Следовательно, максимальный порядок ненулевых миноров этой матрицы равен 1, и поэтому ранг матрицы равен 1.
Другой пример. Среди миноров первого порядка матрицы
B =
есть ненулевые, например, M 1=1¹0. Также среди миноров второго порядка есть ненулевой: M 2= =4¹0. А вот всевозможные миноры третьего порядка равны нулю, так как при сложении первых двух строк матрицы B получается третья строка, и поэтому таким же свойством будут обладать всевозможные миноры третьего порядка, и, как следствие, все они равны нулю. (Конечно, можно непосредственно убедиться в этом, перебрав все миноры третьего порядка, число которых равно =4). Таким образом, ранг матрицы B равен 2.
|
|
Ранг матрицы A обозначается через rg A (в литературе встречается также rk A, rank A и другие).
3.1.2. Ясно, что при нахождении ранга действовать по его определению неразумно, так как если окажется, что среди миноров k -1-го порядка есть ненулевые, а все миноры k -го порядка являются нулевыми, то для того, чтобы убедиться в этом, потребуется перебрать и найти значения
´ = ×
определителей (миноров) k -го порядка. Например, если для матрицы размерности 4´5 окажется, что среди миноров второго порядка есть ненулевой, а все миноры третьего порядка нулевые, то чтобы убедиться в этом, придётся перебрать и подсчитать значения
´ = × =40
всевозможных миноров третьего порядка. И при этом не запутаться при переборе! Поэтому разработаны специальные методы его нахождения. Одним из методов является так называемый метод окаймления миноров, который заключается в следующем:
1) Находится какой-нибудь ненулевой элемент aij матрицы и полагается M 1= aij. Это ¾ ненулевой минор 1-го порядка.
2) Допустим,
Mk =
¾ ненулевой минор k -го порядка. Составляется минор Mk +1k +1-го порядка «окаймлением» минора Mk строкой и столбцом, куда не входят строки и столбцы Mk:
Mk +1= .
Если Mk +1=0 для всех строк и столбцов с номерами ik +1, jk +1, не входящими в число номеров строк и столбцов Mk, то ранг r матрицы равен k. Если Mk +1¹0, то окаймляем Mk +1 и т.д.
Например, найдём ранг матрицы
|
|
A = .
Положим M 1= a 11=2¹0. Окаймляем ненулевой минор M 1 второй строкой и вторым столбцом: M 2= =0. Аналогично, окаймление второй строкой, и третьим и четвёртым столбцами последовательно даёт
= =0, = =1¹0.
Таким образом, мы нашли ненулевой минор второго порядка. Окаймляем его третьей строкой и столбцами, которые не содержат столбцы, содержащие элементы из :
M 3= =0 (окаймление вторым столбцом),
= =0 (окаймление третьим столбцом).
Окаймление завершили. Таким образом, максимальный порядок ненулевых миноров матрицы A равен 2, то есть rg A =2.
Другой метод опирается на следующий факт:
3.1.3. Теорема. При элементарных преобразованиях матрицы её ранг не меняется.
Отсюда вытекает, что если матрицу элементарными преобразованиями привести к трапециедальному виду, то ранг итоговой матрицы, а вместе с ней и ранг исходной, равен числу её ненулевых строк. Ясно, что достаточно матрицу привести к ступенчатому виду.
Например,
® ® ® .
(Читателю предлагается восстановить, какие преобразования применены к A) Теперь видно, что rg A =2.