秩定理(rank theorem)是指映射的微分秩性質的一個定理,該定理斷言:設V與W分別是n維與m維C流形.f:V→W是一個C映射,且在每個點a∈V處df的秩是一個與a無關的整數r,則存在a與f(a)的區圖(U,φ)與(U′,φ′),使得φ′°f°φ|φ(V)是映射(x1,x2,…,xn)↔(x1,x2,…,xr,0,…,0)。
基本介紹
- 中文名:秩定理
- 外文名:rank theorem
- 所屬學科:數學(數學分析)
- 簡介:有關雅可比矩陣的秩的一個定理
基本介紹




相關概念及介紹













秩定理(rank theorem)是指映射的微分秩性質的一個定理,該定理斷言:設V與W分別是n維與m維C流形.f:V→W是一個C映射,且在每個點a∈V處df的秩是一個與a無關的整數r,則存在a與f(a)的區圖(U,φ)與(U′,φ′),使得φ′°f°φ|φ(V)是映射(x1,x2,…,xn)↔(x1,x2,…,xr,0,…,0)。
















秩定理(rank theorem)是指映射的微分秩性質的一個定理,該定理斷言:設V與W分別是n維與m維Ck流形.f:V→W是一個Ck映射,且在每個點a∈V處df的秩是一個與a無關的整數r,則存在a與f(a)的區圖(U,φ...
矩陣的秩 定理:矩陣的行秩,列秩,秩都相等。定理:初等變換不改變矩陣的秩。定理:如果A可逆,則r(AB)=r(B),r(BA)=r(B)。定理:矩陣的乘積的秩R 引理:設矩陣A=(a)sxn的列秩等於A的列數n,則A的列秩,秩都等於n。當r(A)當r(A)變化規律 (1)轉置後秩不變 (2)r(A)(3)r(kA)=r(A),k...
秩-零化度定理是抽象代數中的同態基本定理線上性空間上的表現形式。如果用更現代的語言,定理可以表示為:如果 是線性空間中的一個短正合列,那么有: 其中 R表示 im T, U表示 ker T。 在有限維的情況下,上式可以作進一步推廣。如果 是有限維線性空間中的一個正合列,那么有: 在有限維線性空間中,秩...
是一個同構映射。所以一個矩陣A的秩還可定義為 的像的維度(像與核的討論參見線性映射)。矩陣A稱為f的變換矩陣。這個定義的好處是適用於任何線性映射而不需要指定矩陣,因為每個線性映射有且僅有一個矩陣與其對應。秩還可以定義為n減f的核的維度;秩-零化度定理聲稱它等於 的像的維度。向量組的秩 主條目 :...
向量組的秩簡介 一個向量組的極大線性無關組所包含的向量的個數,稱為向量組的秩;若向量組的向量都是0向量,則規定其秩為0.向量組α1,α2,···,αs的秩記為R{α1,α2,···,αs}或rank{α1,α2,···,αs}。套用 定理 根據向量組的秩可以推出一些線性代數中比較有用的定理 向量組...
的變換矩陣。這個定義的好處是適用於任何線性映射而不需要指定矩陣,因為每個線性映射有且僅有一個矩陣與其對應。秩還可以定義為n減f的核的維度;秩-零化度定理聲稱它等於f的像的維度。性質 我們假定A是在域F上的m×n矩陣並描述了上述線性映射。m×n矩陣的秩不大於m或n的一個非負整數,表示為 rk(A) ≤ ...
,顯然,項秩也在置換相抵下不變。【例1】記 則 ,其中A₃有兩個最大無關元組。上例中矩陣的線秩與項秩相等並非偶然,這個結論對任一矩陣都成立。相關性質定理 定理1(Frobenius-König) 設A是m×n矩陣,m≤n,則下列性質是互相等價的:(1)A的項秩ρ (2)A的線秩 <m;(3)A含有p×q的零子矩陣...
