第1个回答 2014-10-15
为了便于讨论，令A为m阶广场
证明：我们的排名
方阵，因为任何矩阵都可以通过一系列的初等变换成形状像我们1 0 ... 0 ... 0
0 1 ... 0 ... 0
.....................
0 0 ... 1 ... 0
0 0 ... 0 ... 0
.................. ...
0 0 ... 0 ... 0
矩阵，称为标准形式（注：这是未提及的标准形式二次对称矩阵）
是方讨论这个问题，那就是，塑造了一系列标准的初等行变换的前者
的是几个主对角线之一;其余一些0
和元素比对角线其他都为零。让一个标准的形式为乙
因为在“线性空间米×域P的号m阶矩阵”和
“线性所有线性变换在时域P的空间的数量的线性空间“同构。
所以研究是在应用程序的性质线性空间可以被复制成直线距离感同构变换空间，二手，他们是在“非歧视性”。比索（由于线性变换符号字体不能单独与花饰字体的差异，所以在使用维基，形成“线性变换A”，表示线性变换
使用的形式是“矩阵”，代表的线性变换矩阵）的含量
前知识应该提到：一系列非
初级基质降解的产物，变换不改变基本的，初等变换矩阵的秩是？可逆所以
矩阵B级（数1）中，是矩阵A的秩为n
可逆和秩的，因为不发生变化，所以讨论矩阵B可被施加到矩阵A，然后我们看到
，
如果线性变换B（或矩阵B）是排名n，则B是做前n
线性空间群身份映射的线性变换（因为基向量组没有订单，我们会不会有采取有原则的前n个问题）基地办_百万零变换后，通过线性变换乙特征多项式构成的线性变换为（λ-1）^ N
可以快速求n个线性无关的特征向量，这些功能直接访问就可以了基于第n个向量的线性空间。
我们的结论是，该线性变换B等级是多少，它必须找到线性独立的特征向量的个数。
作为特征向量只能属于一个特征值，二手使线性无关的特征向量的数量，有很多特色价值观（你是否是不一样的特征值？）
那里为n 1，是相同的（从特征多项式也知道有n重根）
因为非退化线性替换不改变空间的维数，并没有改变矩阵的秩。
下面我们解释这样做初等行变换矩阵B为什么要重新计算根重量，通过对磷≠1域的数量乘以（当然百灵第i行的数目，如果k = 1，纯粹是脱裤子放屁），
成为我们的特征多项式（λ-1）^（N-1）*（λ-K），二手其他初等变换恰当的比喻。
借思维，转型不可预测的关系，物理，找什么守恒量？这是显著。
虽然做这类非退化线性变换转化，尽管特性数值会改变，平价但守恒量是一定要求n个线性无关的特征向量，其数量是矩阵B（线性变换B）是相同的军衔。
所以我们找到了一个守恒量，属于？特征向量是相等的不同特征值，纯属巧合，毫无意义。
恰巧等于无关紧要的数目，有多少相等（等于几平方的特征多项式），关于过程重复进行计算。
最后关闭的问题，题目说的是指骨à
这个简单的矩阵B将进行一系列初等行变换的，虽然特征多项式发生了变化，线性变换改变，二手特征多项式发生了变化，但是我们发现保守的数量n为常数。本回答被网友采纳