看到有小伙伴在问，矩阵的秩是什么，做了那么多题目，对于矩阵的秩还没系统的总结过，今天我就结合一下实际例题，来回答一下矩阵的秩是什么。
矩阵的秩
在线性代数中，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数。
这是矩阵的秩的定义，但是看上去比较难以理解，因此，我打算从多种矩阵的角度来解答这个问题。
我们知道，一般的矩阵是mxn的类型，还有一种就是方阵，方阵就是特殊的矩阵，指的是行数和列数相等的矩阵，对于这两种矩阵而言，矩阵的秩也有着很大的区别。
对于方阵(行数、列数相等)的A矩阵而言，矩阵的秩就是用R(A)来表示。
对于mxn的A矩阵而言，矩阵的秩有多种情况，最大是m和n中的较小的一个数值，我们称尽可能大的秩的矩阵为满秩，那不满足的话就被称为秩不足。
当然，这些都是定义，还是要给出实际的例子才能解释什么才是矩阵的秩。
我们一般怎么来计算矩阵的秩。
通俗的讲，就是数数，数矩阵的非零行数。
矩阵的秩其中有一个定理，这个定理需要大家进行记忆，初等变换不改变矩阵的秩，根据这个定理，我们在计算矩阵的秩的时候就用矩阵的初等行变换将矩阵变成行阶梯矩阵，而行阶梯矩阵中非零行的行数就是矩阵的秩。
图一
那么，对于矩阵的秩有一个初步的了解之后，我们再来研究相应的例题。
在研究例题之前矩阵的秩的应用，矩阵的秩有几个定理需要记忆一下。
1、矩阵进行初等变换后是不改变矩阵的秩的矩阵的秩的应用，这是我之前举例子也提到过的一点。
2、矩阵的行秩、列秩、秩都是相等的，这就意味着你只要求出其中一个，就能够知道其他的条件。
3、如果矩阵A可逆的话，矩阵A和它的逆矩阵B相乘得到的矩阵和逆矩阵B的秩相等，反过来，即为R(AB)=R(B)。
4、假设存在两个矩阵M和N，由于矩阵相乘得到的新矩阵的行和列都是在矩阵M和N的行和列的范围内的，所以相乘得到的新矩阵的秩是小于等于矩阵M和N的最小值，即为R(AB)
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