⑤?1,?,?s??1,?,?t?? ??1,?,?s??? ??1??s,?1??t??? ??1,?,?t?
矩阵的秩的简单性质 0?r?A??mi?nm,n? r?A??0?A?0 A行满秩：r?A??m A列满秩：r?A??n n阶矩阵A满秩：r?A??n
A满秩?A的行（列）向量组线性无关 ?A?0 ?A可逆
?Ax?0只有零解，Ax??唯一解。
矩阵在运算中秩的变化
初等变换保持矩阵的秩 ①rAT?r?A?
②c?0时，r?cA??r?A? ③r?A?B??r?A??r?B? ④r?AB??min?r?A?,r?B??
⑤A可逆时，r?AB??r?B?
弱化条件：如果A列满秩，则??AB????B? 证：下面证ABx?0与Bx?0同解。 ?是ABx?0的解?AB??0
?B??0??是Bx?0的解
??B可逆时，r?AB??r?A?
⑥若AB?0，则r?A??r?B??n（A的列数，B的行数） ⑦A列满秩时r?AB??r?B?
B行满秩时r?AB??r?A?
⑧r?AB??n?r?A??r?B?
解的性质
1．Ax?0的解的性质。
如果?1,?2,?,?e是一组解，则它们的任意线性组合c1?1是解。
?i,A?i?0?A?c1?1?c2?2???ce?e??0 2．Ax?????0?
①如果?1,?2,?,?e是Ax??的一组解，则
c1?1?c2?2???ce?e也是Ax??的解?c1?c2???ce?1 c1?1?c2?2???ce?e是Ax?0的解?c1?c2???ce?0 A?i??c2?2???ce?e一定也
???i
A?c1?1?c2?2???ce?e??c1A?1?c2A?2???ceA?e ??c1?c2???ce??
特别的： 当?1,?2是Ax??的两个解时，?1??2是Ax?0的解 ②如果?0是Ax??的解，则n维向量?也是Ax??的解??解的情况判别
方程：Ax??，即x1?1?x2?2???xn?n?? 有解????1,?2,?,?n
???A|?????A?????1,?2,?,?n,??????1,?2,?,?n?
无解???A|?????A? 唯一解???A|?????A??n
无穷多解???A|?????A??n 方程个数m：
??A|???m,??A??m
??0是Ax?0的解。
①当??A??m时，??A|???m，有解
②当m?n时，??A??n，不会是唯一解 对于齐次线性方程组Ax?0，
只有零解???A??n（即A列满秩） （有非零解???A??n）
特征值特征向量
?是A的特征值??是A的特征多项式xE?A的根。
两种特殊情形：
（1）A是上（下）三角矩阵，对角矩阵时，特征值即对角线上的元素。
?? 1? A??0?0? xE?A?*? 20*???? ? 3???*x?? 20?*????x?? 1??x?? 2??x?? 3? x?? 3x?? 100 （2）r?A??1时：A的特征值为0,0,?,0,tr?A? 特征值的性质
命题：n阶矩阵A的特征值?的重数?n?r?? E?A? 命题：设A的特征值为? 1,? 2,?,? n，则 ①? 1? 2?? n?A ②? 1?? 2???? n?tr?A? 命题：设?是A的特征向量，特征值为?，即A????，则
??f?x?? ①对于A的每个多项式f?A?，f?A? ②当A可逆时，A???11??，A*??|A|??
命题：设A的特征值为? 1,? 2,?,? n，则
①f?A?的特征值为f?? 1?,f?? 2?,?,f?? n? ②A可逆时，A的特征值为
?1111 ,,?,? 1? 2? n A*的特征值为
|A||A||A| ,,?,? 1? 2? n ③A的特征值也是? 1,? 2,?,? n 特征值的应用
①求行列式|A|?? 1,? 2,?,? n ②判别可逆性 ?是A的特征值?T? E?A?0?A?? E不可逆 A?? E可逆??不是A的特征值。
当f?A??0时，如果f?c??0，则A?cE可逆
若?是A的特征值，则f???是f?A?的特征值?f????0。 f?c??0?c不是A的特征值?AcE可逆。 n阶矩阵的相似关系
当AU?UA时，B?A，而AU?UA时，B?A。 相似关系有i）对称性：A~B?B~A U?1AU?B，则A?UBU?1
ii）有传递性：A~B，B~C，则A~C
U?1AU?B，V?1BV?C，则
?1 ?UV?A?UV??V?1U?1AUV?V?1BV?C 命题 当A~B时，A和B有许多相同的性质 ①A?B
②??A????B?
③A，B的特征多项式相同，从而特征值完全一致。
A与B的特征向量的关系：?是A的属于?的特征向量?U?1?是B的属于?的特征向量。
A?????BU?1???U?1?? ? ????
U?1A???U?1??U?1AUU?1???U?1?
正定二次型与正定矩阵性质与判别
可逆线性变换替换保持正定性
??f?x1,x2,?,xn?变为g?y1,y2,?,yn?，则它们同时正定或同时不正定
A~?B，则A，B同时正定，同时不正定。
T 例如B?CAC。如果A正定，则对每个x?0
xTBx?xTCTACx??Cx?ACx?0
T （C可逆，x?0，?Cx?0！） 我们给出关于正定的以下性质 A正定?A~?E
?存在实可逆矩阵C，A?CC。 ?A的正惯性指数?n。 ?A的特征值全大于0。
?A的每个顺序主子式全大于0。
判断A正定的三种方法： ①顺序主子式法。 ②特征值法。 ③定义法。
基本概念
对称矩阵A?A。 反对称矩阵A??A。
简单阶梯形矩阵：台角位置的元素都为1 ，台角正上方的元素都为0。 如果A是一个n阶矩阵，A是阶梯形矩阵?A是上三角矩阵，反之不一定 矩阵消元法：（解的情况） ①写出增广矩阵A?，用初等行变换化A?为阶梯形矩阵B?。 ②用B?判别解的情况。
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