หน้าแรก คลังความรู้ พีชคณิตเชิงเส้น แรงก์ (ค่าลำดับขั้น)
Linear Algebra
// บทที่ 7.10 · พีชคณิตเชิงเส้น · Rank of a Matrix
ค่าลำดับขั้นของเมทริกซ์ (แรงก์, Rank of a Matrix): หาด้วยการลดแถวและไมเนอร์ โจทย์พารามิเตอร์ k และทฤษฎีบทการมีคำตอบ
แรงก์คือตัวเลขตัวเดียวที่ตอบได้ว่าในเมทริกซ์มี “ข้อมูลไม่ซ้ำกัน” อยู่กี่แถว ระบบสมการจึงรู้ได้ทันทีว่ามีคำตอบเดียว มีไม่จำกัด หรือไม่มีเลย หน้านี้ไล่จากวิธีนับแบบ ม.ปลาย ผ่านโจทย์พารามิเตอร์ k k k ที่ออกสอบบ่อย ไปจนถึงปริภูมิศูนย์ แรงก์-ภาวะศูนย์ และการใช้แรงก์ในวงจรไฟฟ้ากับระบบควบคุม สูตรใช้รหัส R
สรุปใน 30 วินาที
rank A \operatorname{rank}A rank A = จำนวนแถวไม่เป็นศูนย์หลังลดแถวเป็นขั้นบันได = จำนวนตัวหลัก (pivot)
จำนวนแถวอิสระ = จำนวนหลักอิสระเสมอ จึงได้ rank A T = rank A ≤ min ( m , n ) \operatorname{rank}A^T = \operatorname{rank}A \le \min(m, n) rank A T = rank A ≤ min ( m , n )
เมทริกซ์ n × n n\times n n × n : det A ≠ 0 ⟺ rank A = n \det A \ne 0 \iff \operatorname{rank}A = n det A = 0 ⟺ rank A = n ถ้า det A = 0 \det A = 0 det A = 0 ต้องลดแถวจึงรู้ว่าแรงก์เหลือเท่าไร
ระบบ A x = b A\mathbf x = \mathbf b A x = b : rank A < rank [ A ∣ b ] \operatorname{rank}A \lt \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] rank A < rank [ A ∣ b ] ไม่มีคำตอบ · เท่ากัน = n = n = n คำตอบเดียว · เท่ากัน = r < n = r \lt n = r < n ไม่จำกัด มีตัวแปรอิสระ n − r n - r n − r ตัว
ระดับ พื้นฐาน ม.ปลาย · เตรียมสอบ · ปี 1กลาง ป.ตรี วิศวกรรมขั้นสูง ป.โท · งานวิจัย
อ่านวิธีทำ ตัวหลัก (pivot) สูตรที่ใช้ แถวที่กลายเป็นศูนย์
ค้นหาสูตรในหน้านี้
โหมดฝึกทำ: ซ่อนวิธีทำ
แรงก์คืออะไร: นับข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน พื้นฐาน
สมมุติมีสามสมการ แต่สมการที่สามได้จากการบวกสองสมการแรก สมการที่สามจึงไม่ได้ให้ข้อมูลใหม่ ระบบนี้ “ดูเหมือน” มีสามสมการ แต่มีข้อมูลจริงแค่สอง ตัวเลข 2 นี้คือแรงก์ (rank) หรือค่าลำดับขั้น ของเมทริกซ์สัมประสิทธิ์
x y z rank 1 อยู่บนเส้นเดียว x y z rank 2 อยู่บนระนาบเดียว x y z rank 3 กางเต็ม 3 มิติ แรงก์คือจำนวนทิศทางที่หลักทั้งหมดของเมทริกซ์ “ครอบคลุม” ได้ เวกเตอร์ทุกตัวอยู่บนเส้นเดียว = แรงก์ 1 · อยู่บนระนาบเดียว = แรงก์ 2 · กางเต็มสามมิติ = แรงก์ 3
R1 Definition of rank นิยามแรงก์
rank A = จำนวนแถวอิสระเชิงเส้น = จำนวนหลักอิสระเชิงเส้น = จำนวนตัวหลักในรูปขั้นบันได \operatorname{rank}A = \text{จำนวนแถวอิสระเชิงเส้น} = \text{จำนวนหลักอิสระเชิงเส้น} = \text{จำนวนตัวหลักในรูปขั้นบันได} rank A = จำนวนแถวอิสระเชิงเส้น = จำนวนหลักอิสระเชิงเส้น = จำนวนตัวหลักในรูปขั้นบันได
ทั้งสามนิยามให้ค่าเดียวกันเสมอ ตำราไทยบางเล่มเรียก “ค่าลำดับขั้น” หรือ “ลำดับชั้น” เขียนได้ทั้ง rank A \operatorname{rank}A rank A , r ( A ) r(A) r ( A ) , ρ ( A ) \rho(A) ρ ( A )
R2 Basic bounds ขอบเขตของแรงก์
0 ≤ rank A ≤ min ( m , n ) , rank A T = rank A 0 \le \operatorname{rank}A \le \min(m, n), \qquad \operatorname{rank}A^T = \operatorname{rank}A 0 ≤ rank A ≤ min ( m , n ) , rank A T = rank A
rank A = 0 \operatorname{rank}A = 0 rank A = 0 เฉพาะเมทริกซ์ศูนย์ · เมทริกซ์ 3 × 5 3\times5 3 × 5 มีแรงก์ได้มากสุด 3
R3 Row operations keep the rank ลดแถวแล้วแรงก์ไม่เปลี่ยน
A ∼ B ( ด้วย R i ↔ R j , k R i , R i + k R j ) ⇒ rank A = rank B A \sim B \ (\text{ด้วย } R_i \leftrightarrow R_j,\ kR_i,\ R_i + kR_j) \Rightarrow \operatorname{rank}A = \operatorname{rank}B A ∼ B ( ด้วย R i ↔ R j , k R i , R i + k R j ) ⇒ rank A = rank B
ต่างจากดีเทอร์มิแนนต์ที่เปลี่ยนเครื่องหมายหรือถูกคูณ แรงก์ไม่สนใจเลย จึงลดแถวได้อิสระ (และลดหลักได้ด้วย)
หาแรงก์ด้วยการลดแถวเป็นขั้นบันได พื้นฐาน
วิธีที่ใช้ได้กับเมทริกซ์ทุกขนาด: ใช้การดำเนินการตามแถว (ดู ระบบสมการ: การดำเนินการแถว ) ทำให้ใต้ตัวหลักเป็นศูนย์ทีละหลัก จนได้รูปขั้นบันได (row echelon form, REF) แล้วนับแถวที่ไม่เป็นศูนย์
เลือกตัวหลักในหลักซ้ายสุดที่ยังไม่เป็นศูนย์ (สลับแถวถ้าจำเป็น เลือก ±1 จะคำนวณง่าย)
กำจัดตัวเลขใต้ตัวหลักให้เป็นศูนย์ด้วย R i ← R i − k R หลัก R_i \leftarrow R_i - kR_{\text{หลัก}} R i ← R i − k R หลัก
ขยับลงหนึ่งแถว ขวาหนึ่งหลัก ทำซ้ำ (หลักไหนไม่มีตัวหลักให้ข้ามไป)
นับแถวที่ไม่เป็นศูนย์ทั้งแถว = แรงก์
ตัวอย่าง R-1 · 3×3 หาแรงก์ของ A = ( 1 2 − 1 2 3 1 3 5 0 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & -1 \\ 2 & 3 & 1 \\ 3 & 5 & 0 \end{pmatrix} A = 1 2 3 2 3 5 − 1 1 0 ลองในแล็บ
ใช้ 1 \hlP{1} 1 ที่มุมบนซ้ายเป็นตัวหลัก กำจัดหลักที่ 1: R 2 ← R 2 − 2 R 1 , R 3 ← R 3 − 3 R 1 R_2 \leftarrow R_2 - 2R_1,\ R_3 \leftarrow R_3 - 3R_1 R 2 ← R 2 − 2 R 1 , R 3 ← R 3 − 3 R 1
( 1 2 − 1 0 − 1 3 0 − 1 3 ) \begin{pmatrix} \hlP{1} & 2 & -1 \\ 0 & -1 & 3 \\ 0 & -1 & 3 \end{pmatrix} 1 0 0 2 − 1 − 1 − 1 3 3
ตัวหลักถัดไปคือ − 1 -1 − 1 กำจัดใต้มัน: R 3 ← R 3 − R 2 R_3 \leftarrow R_3 - R_2 R 3 ← R 3 − R 2
( 1 2 − 1 0 − 1 3 0 0 0 ) \begin{pmatrix} \hlP{1} & 2 & -1 \\ 0 & \hlP{-1} & 3 \\ \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} \end{pmatrix} 1 0 0 2 − 1 0 − 1 3 0
rank A = 2 \operatorname{rank}A = 2 rank A = 2 (แถวไม่เป็นศูนย์ 2 แถว)
เหตุผล: แถว 3 = แถว 1 + แถว 2 พอดี ( 1 + 2 , 2 + 3 , − 1 + 1 ) = ( 3 , 5 , 0 ) (1+2,\ 2+3,\ -1+1) = (3, 5, 0) ( 1 + 2 , 2 + 3 , − 1 + 1 ) = ( 3 , 5 , 0 ) · ตรวจซ้ำ det A = 0 \det A = 0 det A = 0 สอดคล้องกัน
ตัวอย่าง R-2 · 3×4 ไม่จัตุรัส หาแรงก์ของ B = ( 1 2 0 3 2 4 1 7 − 1 − 2 2 − 1 ) B = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 3 \\ 2 & 4 & 1 & 7 \\ -1 & -2 & 2 & -1 \end{pmatrix} B = 1 2 − 1 2 4 − 2 0 1 2 3 7 − 1 ลองในแล็บ
R 2 ← R 2 − 2 R 1 , R 3 ← R 3 + R 1 R_2 \leftarrow R_2 - 2R_1,\ R_3 \leftarrow R_3 + R_1 R 2 ← R 2 − 2 R 1 , R 3 ← R 3 + R 1
( 1 2 0 3 0 0 1 1 0 0 2 2 ) \begin{pmatrix} \hlP{1} & 2 & 0 & 3 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 2 & 2 \end{pmatrix} 1 0 0 2 0 0 0 1 2 3 1 2
หลักที่ 2 ใต้แถว 1 เป็นศูนย์หมด จึงข้ามไปหลักที่ 3 ใช้ 1 1 1 เป็นตัวหลัก: R 3 ← R 3 − 2 R 2 R_3 \leftarrow R_3 - 2R_2 R 3 ← R 3 − 2 R 2
( 1 2 0 3 0 0 1 1 0 0 0 0 ) \begin{pmatrix} \hlP{1} & 2 & 0 & 3 \\ 0 & 0 & \hlP{1} & 1 \\ \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} \end{pmatrix} 1 0 0 2 0 0 0 1 0 3 1 0
rank B = 2 \operatorname{rank}B = 2 rank B = 2 ตัวหลักอยู่หลักที่ 1 และ 3
หลักที่ 2 ไม่มีตัวหลักเพราะหลัก 2 = 2 × หลัก 1 และหลัก 4 = 3 × หลัก 1 + หลัก 3 ตรวจ: 3 ⋅ ( 1 , 2 , − 1 ) + ( 0 , 1 , 2 ) = ( 3 , 7 , − 1 ) 3\cdot(1, 2, -1) + (0, 1, 2) = (3, 7, -1) 3 ⋅ ( 1 , 2 , − 1 ) + ( 0 , 1 , 2 ) = ( 3 , 7 , − 1 ) ✓
ตัวอย่าง R-3 · 4×4 หาแรงก์ของ C = ( 1 1 1 1 1 2 3 4 1 3 6 10 2 3 4 5 ) C = \begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 1 & 2 & 3 & 4 \\ 1 & 3 & 6 & 10 \\ 2 & 3 & 4 & 5 \end{pmatrix} C = 1 1 1 2 1 2 3 3 1 3 6 4 1 4 10 5 ลองในแล็บ
R 2 − R 1 , R 3 − R 1 , R 4 − 2 R 1 R_2 - R_1,\ R_3 - R_1,\ R_4 - 2R_1 R 2 − R 1 , R 3 − R 1 , R 4 − 2 R 1
( 1 1 1 1 0 1 2 3 0 2 5 9 0 1 2 3 ) \begin{pmatrix} \hlP{1} & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 2 & 3 \\ 0 & 2 & 5 & 9 \\ 0 & 1 & 2 & 3 \end{pmatrix} 1 0 0 0 1 1 2 1 1 2 5 2 1 3 9 3
R 3 − 2 R 2 , R 4 − R 2 R_3 - 2R_2,\ R_4 - R_2 R 3 − 2 R 2 , R 4 − R 2
( 1 1 1 1 0 1 2 3 0 0 1 3 0 0 0 0 ) \begin{pmatrix} \hlP{1} & 1 & 1 & 1 \\ 0 & \hlP{1} & 2 & 3 \\ 0 & 0 & \hlP{1} & 3 \\ \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} \end{pmatrix} 1 0 0 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1 3 3 0
rank C = 3 \operatorname{rank}C = 3 rank C = 3
สังเกตตั้งแต่แรก: แถว 4 = แถว 1 + แถว 2 จึงคาดว่าแรงก์ไม่เกิน 3 ส่วนสามแถวแรก (สามเหลี่ยมปาสคาล) อิสระกัน
หาแรงก์ด้วยไมเนอร์ (ดีเทอร์มิแนนต์ย่อย) กลาง
ไมเนอร์อันดับ k k k คือดีเทอร์มิแนนต์ของเมทริกซ์ย่อย k × k k\times k k × k ที่ได้จากการเลือก k k k แถวและ k k k หลัก วิธีนี้สะดวกกับเมทริกซ์ 3×3 หรือ 3×4 ที่มีตัวแปร และใช้คู่กับ สมบัติของดีเทอร์มิแนนต์
R4 Determinantal rank แรงก์จากไมเนอร์
rank A = r ⟺ มีไมเนอร์อันดับ r ที่ไม่เป็นศูนย์ และไมเนอร์อันดับ r + 1 ทุกตัวเป็นศูนย์ \operatorname{rank}A = r \iff \text{มีไมเนอร์อันดับ } r \text{ ที่ไม่เป็นศูนย์ และไมเนอร์อันดับ } r + 1 \text{ ทุกตัวเป็นศูนย์} rank A = r ⟺ มีไมเนอร์อันดับ r ที่ไม่เป็นศูนย์ และไมเนอร์อันดับ r + 1 ทุกตัวเป็นศูนย์
R5 Square matrices เมทริกซ์จัตุรัส
A n × n : rank A = n ⟺ det A ≠ 0 ⟺ A − 1 มีอยู่ A_{n\times n}:\quad \operatorname{rank}A = n \iff \det A \ne 0 \iff A^{-1} \text{ มีอยู่} A n × n : rank A = n ⟺ det A = 0 ⟺ A − 1 มีอยู่
เป็นส่วนหนึ่งของ ทฤษฎีบทเมทริกซ์หาอินเวอร์สได้ I10
ตัวอย่าง R-4 · ไมเนอร์ หาแรงก์ของ ( 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ) \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix} 1 4 7 2 5 8 3 6 9 ด้วยไมเนอร์ ลองในแล็บ
ไมเนอร์อันดับ 3 มีตัวเดียวคือ det A \det A det A D2
det A = ( 45 + 84 + 96 ) − ( 105 + 48 + 72 ) = 225 − 225 = 0 ⇒ rank A < 3 \det A = (45 + 84 + 96) - (105 + 48 + 72) = 225 - 225 = 0 \ \Rightarrow\ \operatorname{rank}A \lt 3 det A = ( 45 + 84 + 96 ) − ( 105 + 48 + 72 ) = 225 − 225 = 0 ⇒ rank A < 3
ลองไมเนอร์อันดับ 2 มุมบนซ้าย R4
∣ 1 2 4 5 ∣ = 5 − 8 = − 3 ≠ 0 \begin{vmatrix} 1 & 2 \\ 4 & 5 \end{vmatrix} = 5 - 8 = -3 \ne 0 1 4 2 5 = 5 − 8 = − 3 = 0
rank A = 2 \operatorname{rank}A = 2 rank A = 2
ไม่ต้องตรวจไมเนอร์ 2×2 ครบทั้ง 9 ตัว เจอตัวที่ไม่เป็นศูนย์เพียงตัวเดียวก็พอ · ข้อควรระวัง: ถ้าเมทริกซ์ 4 × 4 4\times4 4 × 4 ต้องไล่ไมเนอร์จำนวนมาก การลดแถวจะเร็วกว่า
แล็บหาแรงก์ทีละขั้น (เศษส่วนแม่นตรง)
พิมพ์เมทริกซ์ได้ถึง 6 แถว 7 หลัก หนึ่งบรรทัดต่อหนึ่งแถว ใช้เศษส่วนอย่าง 3/4 ได้ แล็บจะลดแถวทีละขั้นพร้อมแรเงาตัวหลัก บอกแรงก์ ภาวะศูนย์ ฐานของปริภูมิหลักและปริภูมิศูนย์ ถ้าติ๊ก “หลักสุดท้ายคือ b” จะเทียบ rank A \operatorname{rank}A rank A กับ rank [ A ∣ b ] \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] rank [ A ∣ b ] และเขียนคำตอบทั่วไปให้
แรงก์ที่มีพารามิเตอร์ k k k : โจทย์ที่ออกสอบบ่อย กลาง
รูปแบบคำถาม “จงหาค่า k k k ที่ทำให้แรงก์เท่ากับ 2” หรือ “แรงก์ของ A A A เป็นเท่าใดสำหรับทุกค่า k k k ” มีขั้นตอนตายตัวสามขั้น
R6 Procedure for a parameter ขั้นตอนโจทย์พารามิเตอร์
① หา det A ( k ) แยกตัวประกอบ → ② k ที่ det ≠ 0 ⇒ rank = n → ③ แทน k ที่ทำให้ det = 0 ทีละค่า แล้วลดแถว \text{① หา } \det A(k) \text{ แยกตัวประกอบ} \ \rightarrow\ \text{② } k \text{ ที่ } \det \ne 0 \Rightarrow \operatorname{rank} = n \ \rightarrow\ \text{③ แทน } k \text{ ที่ทำให้ } \det = 0 \text{ ทีละค่า แล้วลดแถว} ① หา det A ( k ) แยกตัวประกอบ → ② k ที่ det = 0 ⇒ rank = n → ③ แทน k ที่ทำให้ det = 0 ทีละค่า แล้วลดแถว
ข้อ ③ ห้ามข้าม: det = 0 \det = 0 det = 0 บอกแค่ว่าแรงก์ไม่เต็ม อาจเหลือ n − 1 n - 1 n − 1 หรือน้อยกว่านั้น · ถ้าเมทริกซ์ไม่จัตุรัส ให้ลดแถวโดยเก็บ k k k ไว้ แล้วแยกกรณีตามตัวที่อาจเป็นศูนย์
ตัวอย่าง R-5 · พารามิเตอร์ k หาแรงก์ของ A = ( 1 1 k 1 k 1 k 1 1 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 1 & k \\ 1 & k & 1 \\ k & 1 & 1 \end{pmatrix} A = 1 1 k 1 k 1 k 1 1 สำหรับทุกค่า k k k ดูในแล็บ k
กระจายตามแถวแรก D4
det A = 1 ( k − 1 ) − 1 ( 1 − k ) + k ( 1 − k 2 ) = − k 3 + 3 k − 2 = − ( k − 1 ) 2 ( k + 2 ) \det A = 1(k - 1) - 1(1 - k) + k(1 - k^2) = -k^3 + 3k - 2 = \hlF{-(k - 1)^2(k + 2)} det A = 1 ( k − 1 ) − 1 ( 1 − k ) + k ( 1 − k 2 ) = − k 3 + 3 k − 2 = − ( k − 1 ) 2 ( k + 2 )
k ≠ 1 k \ne 1 k = 1 และ k ≠ − 2 k \ne -2 k = − 2 : det A ≠ 0 \det A \ne 0 det A = 0 จึงได้ rank A = 3 \operatorname{rank}A = 3 rank A = 3 R5
k = 1 k = 1 k = 1 : ทุกแถวเป็น ( 1 , 1 , 1 ) (1, 1, 1) ( 1 , 1 , 1 ) ลดแถวเหลือแถวเดียว
( 1 1 1 0 0 0 0 0 0 ) ⇒ rank A = 1 \begin{pmatrix} \hlP{1} & 1 & 1 \\ \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} \\ \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} \end{pmatrix} \ \Rightarrow\ \operatorname{rank}A = 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 ⇒ rank A = 1
k = − 2 k = -2 k = − 2 : R 2 − R 1 , R 3 + 2 R 1 R_2 - R_1,\ R_3 + 2R_1 R 2 − R 1 , R 3 + 2 R 1 แล้ว R 3 + R 2 R_3 + R_2 R 3 + R 2
( 1 1 − 2 1 − 2 1 − 2 1 1 ) ∼ ( 1 1 − 2 0 − 3 3 0 0 0 ) ⇒ rank A = 2 \begin{pmatrix} 1 & 1 & -2 \\ 1 & -2 & 1 \\ -2 & 1 & 1 \end{pmatrix} \sim \begin{pmatrix} \hlP{1} & 1 & -2 \\ 0 & \hlP{-3} & 3 \\ \hlU{0} & \hlU{0} & \hlU{0} \end{pmatrix} \ \Rightarrow\ \operatorname{rank}A = 2 1 1 − 2 1 − 2 1 − 2 1 1 ∼ 1 0 0 1 − 3 0 − 2 3 0 ⇒ rank A = 2
rank A = 3 \operatorname{rank}A = 3 rank A = 3 เมื่อ k ≠ 1 , − 2 k \ne 1, -2 k = 1 , − 2 · rank A = 1 \operatorname{rank}A = 1 rank A = 1 เมื่อ k = 1 k = 1 k = 1 · rank A = 2 \operatorname{rank}A = 2 rank A = 2 เมื่อ k = − 2 k = -2 k = − 2
ราก k = 1 k = 1 k = 1 เป็นรากซ้ำสองชั้น แรงก์ก็ลดลงสองขั้นพอดี (จาก 3 เหลือ 1) เป็นเรื่องบังเอิญที่ดีของเมทริกซ์สมมาตรนี้ ไม่ใช่กฎทั่วไป
เลื่อนค่า k k k ในแล็บด้านล่างแล้วดูว่ากราฟของ det A ( k ) \det A(k) det A ( k ) แตะศูนย์ตรงไหน และแรงก์ลดลงเท่าไรที่จุดนั้น มีชุดตัวอย่างระบบเอกพันธ์และระบบ [ A ∣ b ] [A\mid\mathbf b] [ A ∣ b ] ให้ลองด้วย
แรงก์กับการมีคำตอบของระบบสมการ พื้นฐาน → กลาง
นี่คือเหตุผลหลักที่ต้องรู้จักแรงก์ เทียบแรงก์ของเมทริกซ์สัมประสิทธิ์ A A A กับเมทริกซ์แต่งเติม [ A ∣ b ] [A\mid\mathbf b] [ A ∣ b ] ก็รู้ทันทีว่าระบบเป็นแบบไหน โดยไม่ต้องแก้จนจบ
R7 Rouché–Capelli theorem ทฤษฎีบทรูเช-กาเปลลี (โครเนกเกอร์-กาเปลลี)
A x = b , A m × n : { rank A < rank [ A ∣ b ] ไม่มีคำตอบ (inconsistent) rank A = rank [ A ∣ b ] = n คำตอบเดียว rank A = rank [ A ∣ b ] = r < n คำตอบไม่จำกัด A\mathbf x = \mathbf b,\ A_{m\times n}: \quad \begin{cases} \operatorname{rank}A \lt \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] & \text{ไม่มีคำตอบ (inconsistent)} \\ \operatorname{rank}A = \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] = n & \text{คำตอบเดียว} \\ \operatorname{rank}A = \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] = r \lt n & \text{คำตอบไม่จำกัด} \end{cases} A x = b , A m × n : ⎩ ⎨ ⎧ rank A < rank [ A ∣ b ] rank A = rank [ A ∣ b ] = n rank A = rank [ A ∣ b ] = r < n ไม่มีคำตอบ (inconsistent) คำตอบเดียว คำตอบไม่จำกัด
R8 Free variables จำนวนตัวแปรอิสระ
จำนวนตัวแปรอิสระ = n − rank A \text{จำนวนตัวแปรอิสระ} = n - \operatorname{rank}A จำนวนตัวแปรอิสระ = n − rank A
คำตอบไม่จำกัดเขียนเป็น x = x p + t 1 v 1 + ⋯ + t n − r v n − r \mathbf x = \mathbf x_p + t_1\mathbf v_1 + \cdots + t_{n-r}\mathbf v_{n-r} x = x p + t 1 v 1 + ⋯ + t n − r v n − r
R9 Homogeneous systems ระบบเอกพันธ์ A x = 0 A\mathbf x = \mathbf 0 A x = 0
มีคำตอบไม่ชัด ( x ≠ 0 ) ⟺ rank A < n ⟺ n × n det A = 0 \text{มีคำตอบไม่ชัด } (\mathbf x \ne \mathbf 0) \iff \operatorname{rank}A \lt n \ \overset{n\times n}{\iff}\ \det A = 0 มีคำตอบไม่ชัด ( x = 0 ) ⟺ rank A < n ⟺ n × n det A = 0
ระบบเอกพันธ์มี x = 0 \mathbf x = \mathbf 0 x = 0 เสมอ จึงไม่มีกรณี “ไม่มีคำตอบ”
จุดเดียว rank 3 · 3 ไม่จำกัด (เส้นตรง) rank 2 · 2 ไม่มีคำตอบ rank 2 · 3 สามกรณีของระบบสามสมการสามตัวแปร มองเป็นสามระนาบ: ตัดกันที่จุดเดียว (rank 3, 3) · ผ่านเส้นเดียวกันเหมือนหน้าหนังสือ (rank 2, 2) · ตัดกันเป็นคู่ ๆ แต่ไม่มีจุดร่วม (rank 2, 3)
ตัวอย่าง R-6 · พารามิเตอร์ a, b พิจารณา x + y + z = 1 x + 2 y + 3 z = 2 x + 3 y + a z = b \begin{aligned} x + y + z &= 1 \\ x + 2y + 3z &= 2 \\ x + 3y + az &= b \end{aligned} x + y + z x + 2 y + 3 z x + 3 y + a z = 1 = 2 = b หาเงื่อนไขของ a , b a, b a , b ที่ทำให้ระบบมีคำตอบเดียว ไม่จำกัด และไม่มีคำตอบ ดูสามระนาบ
ลดแถวเมทริกซ์แต่งเติม: R 2 − R 1 , R 3 − R 1 R_2 - R_1,\ R_3 - R_1 R 2 − R 1 , R 3 − R 1
( 1 1 1 1 0 1 2 1 0 2 a − 1 b − 1 ) \left(\begin{array}{ccc|c} 1 & 1 & 1 & 1 \\ 0 & 1 & 2 & 1 \\ 0 & 2 & a - 1 & b - 1 \end{array}\right) 1 0 0 1 1 2 1 2 a − 1 1 1 b − 1
R 3 − 2 R 2 R_3 - 2R_2 R 3 − 2 R 2
( 1 1 1 1 0 1 2 1 0 0 a − 5 b − 3 ) \left(\begin{array}{ccc|c} \hlP{1} & 1 & 1 & 1 \\ 0 & \hlP{1} & 2 & 1 \\ 0 & 0 & \hlF{a - 5} & \hlF{b - 3} \end{array}\right) 1 0 0 1 1 0 1 2 a − 5 1 1 b − 3
อ่านแถวสุดท้ายด้วย R7
a ≠ 5 : rank A = rank [ A ∣ b ] = 3 ⇒ คำตอบเดียว a = 5 , b = 3 : แถว [ 0 0 0 ∣ 0 ] ⇒ rank = 2 = 2 < 3 ⇒ ไม่จำกัด a = 5 , b ≠ 3 : [ 0 0 0 ∣ b − 3 ] ⇒ 2 < 3 ⇒ ไม่มีคำตอบ \begin{aligned} a \ne 5 &: \ \operatorname{rank}A = \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] = 3 \Rightarrow \text{คำตอบเดียว} \\ a = 5,\ b = 3 &: \ \text{แถว } [0\ 0\ 0 \mid 0] \Rightarrow \operatorname{rank} = 2 = 2 \lt 3 \Rightarrow \text{ไม่จำกัด} \\ a = 5,\ b \ne 3 &: \ [0\ 0\ 0 \mid b - 3] \Rightarrow 2 \lt 3 \Rightarrow \text{ไม่มีคำตอบ} \end{aligned} a = 5 a = 5 , b = 3 a = 5 , b = 3 : rank A = rank [ A ∣ b ] = 3 ⇒ คำตอบเดียว : แถว [ 0 0 0 ∣ 0 ] ⇒ rank = 2 = 2 < 3 ⇒ ไม่จำกัด : [ 0 0 0 ∣ b − 3 ] ⇒ 2 < 3 ⇒ ไม่มีคำตอบ
กรณีไม่จำกัด ให้ z = t z = t z = t : จากแถว 2 y = 1 − 2 t y = 1 - 2t y = 1 − 2 t จากแถว 1 x = 1 − y − z = t x = 1 - y - z = t x = 1 − y − z = t R8
( x , y , z ) = ( 0 , 1 , 0 ) + t ( 1 , − 2 , 1 ) (x, y, z) = (0, 1, 0) + t(1, -2, 1) ( x , y , z ) = ( 0 , 1 , 0 ) + t ( 1 , − 2 , 1 )
a ≠ 5 a \ne 5 a = 5 : คำตอบเดียว (เช่น a = 6 , b = 4 a = 6, b = 4 a = 6 , b = 4 ได้ ( 1 , − 1 , 1 ) (1, -1, 1) ( 1 , − 1 , 1 ) ) · a = 5 , b = 3 a = 5, b = 3 a = 5 , b = 3 : ไม่จำกัด ( t , 1 − 2 t , t ) (t, 1 - 2t, t) ( t , 1 − 2 t , t ) · a = 5 , b ≠ 3 a = 5, b \ne 3 a = 5 , b = 3 : ไม่มีคำตอบ
ตรวจกรณีไม่จำกัดในสมการที่ 3: t + 3 ( 1 − 2 t ) + 5 t = 3 t + 3(1 - 2t) + 5t = 3 t + 3 ( 1 − 2 t ) + 5 t = 3 ✓ ทุกค่า t t t
ตัวอย่าง R-7 · ระบบเอกพันธ์ หา k k k ที่ทำให้ x + 2 y + z = 0 2 x + y + z = 0 x − y + k z = 0 \begin{aligned} x + 2y + z &= 0 \\ 2x + y + z &= 0 \\ x - y + kz &= 0 \end{aligned} x + 2 y + z 2 x + y + z x − y + k z = 0 = 0 = 0 มีคำตอบที่ไม่ใช่ศูนย์ แล้วหาคำตอบนั้น ดูในแล็บ k
det ( 1 2 1 2 1 1 1 − 1 k ) = 1 ( k + 1 ) − 2 ( 2 k − 1 ) + 1 ( − 2 − 1 ) = − 3 k \det\begin{pmatrix} 1 & 2 & 1 \\ 2 & 1 & 1 \\ 1 & -1 & k \end{pmatrix} = 1(k + 1) - 2(2k - 1) + 1(-2 - 1) = -3k det 1 2 1 2 1 − 1 1 1 k = 1 ( k + 1 ) − 2 ( 2 k − 1 ) + 1 ( − 2 − 1 ) = − 3 k
ต้องการ det = 0 \det = 0 det = 0 R9 จึงได้ k = 0 k = 0 k = 0
แทน k = 0 k = 0 k = 0 : สมการ 1 ลบสมการ 2 ได้ − x + y = 0 ⇒ y = x -x + y = 0 \Rightarrow y = x − x + y = 0 ⇒ y = x แทนในสมการ 1: 3 x + z = 0 ⇒ z = − 3 x 3x + z = 0 \Rightarrow z = -3x 3 x + z = 0 ⇒ z = − 3 x
k = 0 k = 0 k = 0 และ ( x , y , z ) = t ( 1 , 1 , − 3 ) (x, y, z) = t(1, 1, -3) ( x , y , z ) = t ( 1 , 1 , − 3 )
ตรวจสมการ 3: 1 − 1 + 0 ⋅ ( − 3 ) = 0 1 - 1 + 0\cdot(-3) = 0 1 − 1 + 0 ⋅ ( − 3 ) = 0 ✓ · แรงก์ = 2 จึงมีตัวแปรอิสระ 3 − 2 = 1 3 - 2 = 1 3 − 2 = 1 ตัว
แล็บสามระนาบ 3 มิติ: เห็นแรงก์เป็นภาพ
แต่ละสมการ a x + b y + c z = d ax + by + cz = d a x + b y + cz = d คือระนาบหนึ่งระนาบ ลากที่ภาพเพื่อหมุน เลือกกรณีต่าง ๆ แล้วสังเกตว่าแรงก์สองตัวสัมพันธ์กับรูปการตัดกันอย่างไร ชุด “เลื่อน a, b” คือระบบในตัวอย่าง R-6
ปริภูมิหลัก ปริภูมิศูนย์ และทฤษฎีบทแรงก์-ภาวะศูนย์ กลาง → ขั้นสูง
แรงก์คือ “มิติ” ของปริภูมิหลัก (column space) C ( A ) C(A) C ( A ) ซึ่งคือเซตของ A x A\mathbf x A x ทั้งหมดที่เป็นไปได้ ส่วนปริภูมิศูนย์ (null space) N ( A ) N(A) N ( A ) คือเซตของ x \mathbf x x ที่ทำให้ A x = 0 A\mathbf x = \mathbf 0 A x = 0 สองปริภูมินี้แบ่งจำนวนตัวแปร n n n กันพอดี
R10 Rank–nullity theorem ทฤษฎีบทแรงก์-ภาวะศูนย์
rank A + nullity A = n , nullity A = dim N ( A ) \operatorname{rank}A + \operatorname{nullity}A = n, \qquad \operatorname{nullity}A = \dim N(A) rank A + nullity A = n , nullity A = dim N ( A )
n n n คือจำนวนหลัก (จำนวนตัวแปร) ไม่ใช่จำนวนแถว
R11 Bases from row reduction หาฐานจากการลดแถว
C ( A ) : หลักของ A เดิม ที่ตำแหน่งตัวหลัก R ( A ) : แถวไม่เป็นศูนย์ของ REF N ( A ) : แก้ RREF ( A ) x = 0 C(A):\ \text{หลักของ } \hlP{A \text{ เดิม}} \text{ ที่ตำแหน่งตัวหลัก} \qquad R(A):\ \text{แถวไม่เป็นศูนย์ของ REF} \qquad N(A):\ \text{แก้ } \operatorname{RREF}(A)\,\mathbf x = \mathbf 0 C ( A ) : หลักของ A เดิม ที่ตำแหน่งตัวหลัก R ( A ) : แถวไม่เป็นศูนย์ของ REF N ( A ) : แก้ RREF ( A ) x = 0
ข้อผิดพลาดยอดนิยม: เอาหลักของ REF มาเป็นฐานของ C ( A ) C(A) C ( A ) — ผิด เพราะการลดแถวเปลี่ยนปริภูมิหลัก (แต่ไม่เปลี่ยนปริภูมิแถว)
ตัวอย่าง R-8 · ฐานของปริภูมิ จาก B B B ในตัวอย่าง R-2 หาฐานของ C ( B ) C(B) C ( B ) และ N ( B ) N(B) N ( B ) แล้วตรวจทฤษฎีบทแรงก์-ภาวะศูนย์ ลองในแล็บ
ตัวหลักอยู่หลักที่ 1 และ 3 จึงใช้หลัก 1 และ 3 ของ B B B เดิม R11
C ( B ) = span { ( 1 2 − 1 ) , ( 0 1 2 ) } C(B) = \operatorname{span}\left\{ \begin{pmatrix} 1 \\ 2 \\ -1 \end{pmatrix}, \begin{pmatrix} 0 \\ 1 \\ 2 \end{pmatrix} \right\} C ( B ) = span ⎩ ⎨ ⎧ 1 2 − 1 , 0 1 2 ⎭ ⎬ ⎫
RREF ของ B B B คือ ( 1 2 0 3 0 0 1 1 0 0 0 0 ) \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 3 \\ 0 & 0 & 1 & 1 \\ 0 & 0 & 0 & 0 \end{pmatrix} 1 0 0 2 0 0 0 1 0 3 1 0 ตัวแปรอิสระ x 2 = s , x 4 = t x_2 = s,\ x_4 = t x 2 = s , x 4 = t ได้ x 1 = − 2 s − 3 t , x 3 = − t x_1 = -2s - 3t,\ x_3 = -t x 1 = − 2 s − 3 t , x 3 = − t
x = s ( − 2 1 0 0 ) + t ( − 3 0 − 1 1 ) \mathbf x = s\begin{pmatrix} -2 \\ 1 \\ 0 \\ 0 \end{pmatrix} + t\begin{pmatrix} -3 \\ 0 \\ -1 \\ 1 \end{pmatrix} x = s − 2 1 0 0 + t − 3 0 − 1 1
ตรวจ R10 : rank + nullity = 2 + 2 = 4 = n \operatorname{rank} + \operatorname{nullity} = 2 + 2 = 4 = n rank + nullity = 2 + 2 = 4 = n ✓
ฐานของ C ( B ) C(B) C ( B ) : ( 1 , 2 , − 1 ) , ( 0 , 1 , 2 ) (1, 2, -1),\ (0, 1, 2) ( 1 , 2 , − 1 ) , ( 0 , 1 , 2 ) · ฐานของ N ( B ) N(B) N ( B ) : ( − 2 , 1 , 0 , 0 ) , ( − 3 , 0 , − 1 , 1 ) (-2, 1, 0, 0),\ (-3, 0, -1, 1) ( − 2 , 1 , 0 , 0 ) , ( − 3 , 0 , − 1 , 1 )
ตรวจ B ( − 3 , 0 , − 1 , 1 ) T = ( − 3 + 0 + 0 + 3 , − 6 − 1 + 7 , 3 − 2 − 1 ) = ( 0 , 0 , 0 ) B(-3, 0, -1, 1)^T = (-3 + 0 + 0 + 3,\ -6 - 1 + 7,\ 3 - 2 - 1) = (0, 0, 0) B ( − 3 , 0 , − 1 , 1 ) T = ( − 3 + 0 + 0 + 3 , − 6 − 1 + 7 , 3 − 2 − 1 ) = ( 0 , 0 , 0 ) ✓
สมบัติของแรงก์ที่ใช้พิสูจน์และแก้โจทย์ ขั้นสูง
R12 Products · Sylvester's inequality ผลคูณ
rank A + rank B − n ≤ rank ( A B ) ≤ min ( rank A , rank B ) \operatorname{rank}A + \operatorname{rank}B - n \le \operatorname{rank}(AB) \le \min(\operatorname{rank}A, \operatorname{rank}B) rank A + rank B − n ≤ rank ( A B ) ≤ min ( rank A , rank B )
A A A ขนาด m × n m\times n m × n , B B B ขนาด n × p n\times p n × p · คูณด้วยเมทริกซ์หาอินเวอร์สได้ แรงก์ไม่เปลี่ยน: rank ( P A Q ) = rank A \operatorname{rank}(PAQ) = \operatorname{rank}A rank ( P A Q ) = rank A
R13 Sums and Gram matrices ผลบวกและ A T A A^TA A T A
rank ( A + B ) ≤ rank A + rank B , rank ( A T A ) = rank ( A A T ) = rank A \operatorname{rank}(A + B) \le \operatorname{rank}A + \operatorname{rank}B, \qquad \operatorname{rank}(A^TA) = \operatorname{rank}(AA^T) = \operatorname{rank}A rank ( A + B ) ≤ rank A + rank B , rank ( A T A ) = rank ( A A T ) = rank A
ข้อหลังคือเหตุผลที่ กำลังสองน้อยสุด A T A x = A T b A^TA\mathbf x = A^T\mathbf b A T A x = A T b มีคำตอบเดียวเมื่อหลักของ A A A อิสระกัน
R14 Rank-one matrices เมทริกซ์แรงก์ 1
rank A = 1 ⟺ A = u v T , u ≠ 0 , v ≠ 0 \operatorname{rank}A = 1 \iff A = \mathbf u\mathbf v^T,\ \mathbf u \ne \mathbf 0,\ \mathbf v \ne \mathbf 0 rank A = 1 ⟺ A = u v T , u = 0 , v = 0
ทุกแถวเป็นพหุคูณของแถวเดียวกัน · เป็นฐานของ Sherman–Morrison และการบีบอัดข้อมูลด้วย SVD
R15 Rank of the adjugate แรงก์ของ adj A \operatorname{adj}A adj A
rank ( adj A ) = { n rank A = n 1 rank A = n − 1 0 rank A ≤ n − 2 \operatorname{rank}(\operatorname{adj}A) = \begin{cases} n & \operatorname{rank}A = n \\ 1 & \operatorname{rank}A = n - 1 \\ 0 & \operatorname{rank}A \le n - 2 \end{cases} rank ( adj A ) = ⎩ ⎨ ⎧ n 1 0 rank A = n rank A = n − 1 rank A ≤ n − 2
เช่น A = ( 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ) A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{pmatrix} A = 1 4 7 2 5 8 3 6 9 แรงก์ 2 จึงได้ adj A \operatorname{adj}A adj A แรงก์ 1
แรงก์ในงานวิศวกรรม: วงจรไฟฟ้า ระบบควบคุม และข้อมูลจริง กลาง → ขั้นสูง
R16 Incidence matrix of a circuit เมทริกซ์อุบัติการณ์ของวงจร
rank A inc = n node − 1 ⇒ KCL อิสระ n − 1 สมการ , KVL อิสระ b − n + 1 สมการ (= จำนวนเมช) \operatorname{rank}A_{\text{inc}} = n_{\text{node}} - 1 \ \Rightarrow\ \text{KCL อิสระ } n - 1 \text{ สมการ},\quad \text{KVL อิสระ } b - n + 1 \text{ สมการ (= จำนวนเมช)} rank A inc = n node − 1 ⇒ KCL อิสระ n − 1 สมการ , KVL อิสระ b − n + 1 สมการ (= จำนวนเมช )
ผลรวมของทุกแถวเป็นศูนย์ (กระแสออกจากโนดหนึ่งเข้าอีกโนด) แรงก์จึงขาดไปหนึ่งเสมอ ต่อยอดใน การประยุกต์: เมทริกซ์อุบัติการณ์
R17 Kalman controllability test ทดสอบการควบคุมได้
x ˙ = A x + B u ควบคุมได้ ⟺ rank [ B A B ⋯ A n − 1 B ] = n \dot{\mathbf x} = A\mathbf x + B u \ \text{ควบคุมได้} \iff \operatorname{rank}\begin{bmatrix} B & AB & \cdots & A^{n-1}B \end{bmatrix} = n x ˙ = A x + B u ควบคุมได้ ⟺ rank [ B A B ⋯ A n − 1 B ] = n
การสังเกตได้ใช้ rank [ C T A T C T ⋯ ] = n \operatorname{rank}\begin{bmatrix} C^T & A^TC^T & \cdots \end{bmatrix} = n rank [ C T A T C T ⋯ ] = n แบบเดียวกัน
R18 Numerical rank แรงก์เชิงตัวเลข (ข้อมูลจริงมีความคลาดเคลื่อน)
rank ε A = # { σ i > ε } , ε = max ( m , n ) σ 1 ϵ mach ( ค่าเริ่มต้นของ NumPy/MATLAB ) \operatorname{rank}_\varepsilon A = \#\{\sigma_i \gt \varepsilon\},\qquad \varepsilon = \max(m, n)\,\sigma_1\,\epsilon_{\text{mach}} \ (\text{ค่าเริ่มต้นของ NumPy/MATLAB}) rank ε A = # { σ i > ε } , ε = max ( m , n ) σ 1 ϵ mach ( ค่าเริ่มต้นของ NumPy/MATLAB )
σ i \sigma_i σ i คือค่าเอกฐาน (singular values) จาก SVD · ข้อมูลวัดจริงแทบไม่มีเมทริกซ์ที่ det = 0 \det = 0 det = 0 พอดี จึงนับเฉพาะ σ i \sigma_i σ i ที่ใหญ่กว่าระดับสัญญาณรบกวน
ตัวอย่าง R-9 · วงจร 4 โนด 5 กิ่ง วงจรมีโนด 1–4 กิ่ง 1 → 2 , 2 → 3 , 3 → 4 , 4 → 1 , 1 → 3 1\to2,\ 2\to3,\ 3\to4,\ 4\to1,\ 1\to3 1 → 2 , 2 → 3 , 3 → 4 , 4 → 1 , 1 → 3 เขียนเมทริกซ์อุบัติการณ์ หาแรงก์ และจำนวนสมการ KCL/KVL อิสระ ลองในแล็บ
แถว = โนด หลัก = กิ่ง ใส่ + 1 +1 + 1 ที่โนดต้นทาง − 1 -1 − 1 ที่โนดปลายทาง
A inc = ( 1 0 0 − 1 1 − 1 1 0 0 0 0 − 1 1 0 − 1 0 0 − 1 1 0 ) A_{\text{inc}} = \begin{pmatrix} 1 & 0 & 0 & -1 & 1 \\ -1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 1 & 0 & -1 \\ 0 & 0 & -1 & 1 & 0 \end{pmatrix} A inc = 1 − 1 0 0 0 1 − 1 0 0 0 1 − 1 − 1 0 0 1 1 0 − 1 0
ทุกหลักมี + 1 +1 + 1 กับ − 1 -1 − 1 อย่างละตัว ผลรวมสี่แถว = 0 \mathbf 0 0 แรงก์จึงไม่เกิน 3 และลดแถวได้ตัวหลักสามตัวพอดี R16
rank = 3 \operatorname{rank} = 3 rank = 3 : KCL อิสระ 4 − 1 = 3 4 - 1 = 3 4 − 1 = 3 สมการ · KVL อิสระ 5 − 4 + 1 = 2 5 - 4 + 1 = 2 5 − 4 + 1 = 2 สมการ (สองเมช)
นี่คือเหตุผลที่การวิเคราะห์โนดเลือกโนดอ้างอิง (กราวด์) หนึ่งโนดแล้วเขียนสมการเฉพาะอีก n − 1 n - 1 n − 1 โนด ดู วิเคราะห์โนดด้วยเมทริกซ์
ตัวอย่าง R-10 · ระบบควบคุม ระบบ A = ( 0 1 − 2 − 3 ) A = \begin{pmatrix} 0 & 1 \\ -2 & -3 \end{pmatrix} A = ( 0 − 2 1 − 3 ) ตรวจการควบคุมได้เมื่อ (ก) B = ( 0 , 1 ) T B = (0, 1)^T B = ( 0 , 1 ) T (ข) B = ( 1 , − 1 ) T B = (1, -1)^T B = ( 1 , − 1 ) T
(ก) A B = ( 1 , − 3 ) T AB = (1, -3)^T A B = ( 1 , − 3 ) T R17
rank [ 0 1 1 − 3 ] = 2 ( det = − 1 ≠ 0 ) \operatorname{rank}\begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 1 & -3 \end{bmatrix} = 2 \ (\det = -1 \ne 0) rank [ 0 1 1 − 3 ] = 2 ( det = − 1 = 0 )
(ข) A B = ( − 1 , 1 ) T = − B AB = (-1, 1)^T = -B A B = ( − 1 , 1 ) T = − B
rank [ 1 − 1 − 1 1 ] = 1 < 2 \operatorname{rank}\begin{bmatrix} 1 & -1 \\ -1 & 1 \end{bmatrix} = 1 \lt 2 rank [ 1 − 1 − 1 1 ] = 1 < 2
(ก) ควบคุมได้ · (ข) ควบคุมไม่ได้
ใน (ข) B B B เป็นเวกเตอร์เฉพาะ ของ A A A (λ = − 1 \lambda = -1 λ = − 1 ) อินพุตจึงกระตุ้นได้แค่โหมดเดียว อีกโหมด (λ = − 2 \lambda = -2 λ = − 2 ) ไม่มีทางควบคุม
เรื่องแรงก์เชิงตัวเลข: เมทริกซ์ ( 1 1 1 1.0001 ) \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 1.0001 \end{pmatrix} ( 1 1 1 1.0001 ) มีแรงก์ 2 ตามทฤษฎี แต่ค่าเอกฐานคือ σ 1 ≈ 2.00005 \sigma_1 \approx 2.00005 σ 1 ≈ 2.00005 และ σ 2 ≈ 5 × 10 − 5 \sigma_2 \approx 5\times10^{-5} σ 2 ≈ 5 × 1 0 − 5 ถ้าข้อมูลมีความคลาดเคลื่อนระดับ 10 − 3 10^{-3} 1 0 − 3 ในทางปฏิบัติจึงมองเป็นแรงก์ 1 ผลกระทบของเมทริกซ์แบบนี้ต่อการแก้ระบบอยู่ในหน้า ผลเฉลยเชิงตัวเลข: เลขเงื่อนไข
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย
กับดักในข้อสอบ
เห็น det A = 0 \det A = 0 det A = 0 แล้วตอบ “แรงก์ = n − 1 n - 1 n − 1 ” ทันที — ต้องลดแถวตรวจ (ตัวอย่าง R-5 ที่ k = 1 k = 1 k = 1 ได้แรงก์ 1)
นับแถวของ REF ที่มีศูนย์บางตัว ว่าเป็นแถวศูนย์ — แถวศูนย์ต้องเป็นศูนย์ทั้งแถว
ใช้หลักของ REF เป็นฐานของปริภูมิหลัก — ต้องใช้หลักของ A A A เดิม R11
ลืมว่า n n n ในแรงก์-ภาวะศูนย์คือจำนวนหลัก (ตัวแปร) ไม่ใช่จำนวนแถว
เทียบแค่ rank A \operatorname{rank}A rank A กับ n n n โดยไม่ดู rank [ A ∣ b ] \operatorname{rank}[A\mid\mathbf b] rank [ A ∣ b ] — ระบบอาจไม่มีคำตอบ
คำถามที่พบบ่อย แรงก์ของเมทริกซ์คืออะไร? แรงก์ (ค่าลำดับขั้น) คือจำนวนแถวที่เป็นอิสระเชิงเส้นของเมทริกซ์ ซึ่งเท่ากับจำนวนหลักที่อิสระเสมอ หาได้ง่ายที่สุดโดยลดแถวให้เป็นรูปขั้นบันไดแล้วนับแถวที่ไม่เป็นศูนย์ (จำนวนตัวหลัก) ในภาษาระบบสมการคือจำนวนสมการที่ไม่ซ้ำซ้อนกัน
หาแรงก์ด้วยดีเทอร์มิแนนต์ได้ไหม? ได้ แรงก์คืออันดับของไมเนอร์ (ดีเทอร์มิแนนต์ของเมทริกซ์ย่อยจัตุรัส) ที่ใหญ่ที่สุดที่ไม่เป็นศูนย์ สำหรับเมทริกซ์ n×n ถ้า det ≠ 0 แรงก์คือ n แต่ถ้า det = 0 ต้องหาไมเนอร์ขนาดเล็กลงหรือลดแถวต่อ เพราะ det = 0 บอกแค่ว่าแรงก์ไม่เต็ม ไม่ได้บอกว่าเหลือเท่าไร
แรงก์บอกอะไรเกี่ยวกับระบบสมการ Ax = b? ตามทฤษฎีบทรูเช-กาเปลลี ถ้า rank A < rank [A|b] ระบบไม่มีคำตอบ ถ้า rank A = rank [A|b] = n (จำนวนตัวแปร) มีคำตอบเดียว และถ้า rank A = rank [A|b] = r < n มีคำตอบไม่จำกัดโดยมีตัวแปรอิสระ n − r ตัว
โจทย์หาแรงก์ที่มีพารามิเตอร์ k ทำอย่างไร? ถ้าเป็นเมทริกซ์จัตุรัส ให้หา det ในรูปของ k ก่อน ค่า k ที่ไม่ทำให้ det เป็นศูนย์ได้แรงก์เต็ม ส่วนค่า k ที่ทำให้ det = 0 ต้องแทนค่าทีละตัวแล้วลดแถวเพื่อนับแรงก์จริง เช่น [[1,1,k],[1,k,1],[k,1,1]] มี det = −(k−1)²(k+2) ได้แรงก์ 1 เมื่อ k = 1 แรงก์ 2 เมื่อ k = −2 และแรงก์ 3 เมื่อ k อื่น
ทฤษฎีบทแรงก์-ภาวะศูนย์ (rank–nullity) ใช้ทำอะไร? สำหรับเมทริกซ์ m×n จะได้ rank A + nullity A = n ใช้นับจำนวนตัวแปรอิสระของระบบเอกพันธ์ Ax = 0 (เท่ากับ nullity) และจำนวนเวกเตอร์ในฐานของปริภูมิศูนย์ ในวงจรไฟฟ้าใช้นับจำนวนสมการ KCL และ KVL ที่เป็นอิสระ
มด
อาจารย์มด · ธีรวุฒิ แสวงบุญ อาจารย์สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้า มหาวิทยาลัยราชภัฏธนบุรี สมุทรปราการ · ดูโปรไฟล์
บทความอ่านง่ายเกี่ยวกับหัวข้อนี้
ดูบทความทั้งหมด →