矩阵中有一项异常基本的看法，那就是矩阵的秩。矩阵的秩是什么呢？简朴来说，矩阵的秩就是矩阵中的一个重要指标，可以用来形貌矩阵所包罗的线性无关的向量的个数。若是只有一列或一行是非零的，那么矩阵的秩就是1，若是某些向量可以通过其他向量的线性组合示意出来，那么这些向量就是线性相关的，对应的行或列可以酿成0，因此矩阵的秩就小于矩阵的行数和列数之间的较小值。
矩阵的秩在许多数学领域都有着重要的应用。在机械学习领域，矩阵的秩在许多算法中都有着不行替换的作用，例如奇异值剖析算法和主因素剖析算法都需要用到矩阵的秩。在现实应用中，矩阵的秩也可以用来形貌矩阵中的信息量和相关度等重要特征。
总之矩阵的秩在数学和工程学科中都有着普遍的应用，从线性代数到图像处置，从盘算机视觉到网络流推荐等等，这些应用都需要对矩阵的秩有一定的体会和应用。明晰矩阵的秩之美，您可以更好的明晰这一重要看法。
