1. rank
<정의>
주어진 행렬의 linear independent인 행의 수를 row rank, linear independent인 열의 수를 column rank라고 부릅니다.
linear algebra에서 가장 중요한 결과 중 하나는 row rank와 column rank가 항상 같다는 것으로 그래서 둘 중 하나를 행렬의 rank라고 부릅니다.
기호로 보통 rA=r(A)=rank(A)라고 표시합니다.
<relationship with invertible>
1) square matrix Ann의 rank가 n이면 full rank를 가진다고 하고 모든 행이나 열이 linear independent하다고 부르며 Ann이 invertible인 것과 필요충분조건이다.
2) square matrix가 아닌 경우 Apq에서 p<q인데 rank(A)=p이면 full row rank matrix라고 부르고 p>q인데 rank(A)=q이면 full column rank matrix라고 부른다.
<주요 성질>
1) rank는 정의로부터 0이상의 양수이지만 오직 zero matrix만 rank=0이다.
2) Ann이 invertible일 필요충분조건은 Ann가 full rank를 가질 때이다. rank(A)=n
3) rank(Amn)≤min(m,n)
4) rank(AB)≤min(rank(A),rank(B))
5) 주어진 행렬 A에 임의의 nonsingular matrix를 곱해도 주어진 행렬의 rank는 변하지 않는다.
즉, Q−1가 존재하는 Q에 대하여 rank(A)=rank(QA)=rank(AQ)
6) 모든 원소가 실수인 행렬 A에 대하여 rank(AAT)=rank(ATA)=rank(A)=rank(AT)
7) Amn과 Bnk에 대하여 rank(A)+rank(B)−n≤rank(AB)
8) idempotent matrix Mnn에 대하여 rank(I−M)=n−rank(M)
2. trace
<정의>
n×n square matrix A={aij}에 대하여 main diagonal의 합 tr(A)=∑ni=1aii을 A={aij}의 trace라고 부릅니다.
<주요 성질>
1) tr(A+B)=tr(A)+tr(B)이고 임의의 실수 c에 대하여 tr(cA)=ctr(A)
2) tr(AT)=tr(A)
3) cyclic으로 행렬의 곱을 회전시켜도 trace값은 변하지 않습니다.
tr(ABCD)=tr(BCDA)=tr(CDAB)=tr(DABC)
[ABCD에서 A를 끝으로 옮김 >> BCDA에서 B를 끝으로 옮김 >> CDAB에서 C를 끝으로 옮김]
반대로 임의의 permutation은 trace가 변할 수 있습니다. tr(ABCD)≠tr(BACD)
4) A2=A를 만족시키는 idempotent matrix A는 tr(A)=rank(A)
5) 어떤 양의 정수 k에 대하여 Ak=0을 만족시키는 행렬 A에 대하여 tr(A)=0
역으로 모든 k에 대하여 tr(Ak)=0이면 Am=0을 만족시키는 양의 정수 m이 존재한다.
6) A의 eigenvalue가 λ1,λ2,...,λn이면 tr(A)=n∑i=1λi이고 tr(Ak)=n∑i=1λki
7) tr(AAT)=0이면 A=0 혹은 tr(ATA)=0이면 A=0이다.
참고로 AAT=0이면 A=0이고 ATA=0이면 A=0이다.
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