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行空間計算機
行空間計算機可透過執行列化簡至列簡化階梯形矩陣 (RREF),來尋找任何矩陣的行空間(也稱為值域或像)。它會識別樞軸列,從原始矩陣中提取相應的基底向量,並計算秩(Rank)和零度(Nullity)。逐步播放器顯示了每一項列運算 — 交換、縮放和消去 — 以便您跟隨整個過程。對於 2D 和 3D 矩陣,互動式視覺化會將行空間顯示為直線、平面或完整空間。
什麼是行空間?
矩陣 A 的 行空間(記作 Col(A) 或 Range(A))是 A 的列向量之所有線性組合的集合。換句話說,它是列向量的生成空間 (Span):
$$\text{Col}(A) = \{ A\mathbf{x} \mid \mathbf{x} \in \mathbb{R}^n \} = \text{span}(\mathbf{a}_1, \mathbf{a}_2, \ldots, \mathbf{a}_n)$$
行空間是 \(\mathbb{R}^m\) 的子空間,其中 m 是行數。其維度等於矩陣的秩。
如何找到行空間
- 寫出矩陣 A — 將您的向量排列為列。
- 列化簡至 RREF — 應用高斯消去法(列交換、縮放和消去),直到矩陣呈現列簡化階梯形矩陣。
- 識別樞軸列 — 在 RREF 中包含主導 1(樞軸)的列。
- 從原始矩陣中提取基底 — 原始矩陣 A 在樞軸位置上的列即構成行空間的基底。
核心概念
行空間 vs. 列空間 (Row Space) vs. 零空間 (Null Space)
| 子空間 | 定義 | 維度 | 存在於 |
|---|---|---|---|
| 行空間 (Col A) | A 的列向量的生成空間 | rank(A) | ℝm |
| 列空間 (Row A) | A 的橫列向量的生成空間 | rank(A) | ℝn |
| 零空間 (Null A) | Ax = 0 的解 | nullity(A) | ℝn |
| 左零空間 | ATx = 0 的解 | m − rank(A) | ℝm |
如何使用行空間計算機
- 設定維度 — 選擇矩陣的行數和列數(最多為 6×6)。
- 輸入數值 — 在每個儲存格中輸入數字。使用快速範例來載入具有不同秩的預設矩陣。
- 計算 — 點擊「計算行空間」以查看完整分析。
- 探索結果 — 使用步驟播放器觀察每一項列運算。查看醒目提示的樞軸列、基底向量以及秩-零度分解。對於小型矩陣,請查看幾何視覺化。
常見問題
什麼是矩陣的行空間?
矩陣 A 的行空間是其所有列向量之線性組合的集合。它也被稱為矩陣的值域或像。在幾何上,它代表了透過應用矩陣變換可以到達的所有向量。
如何找到矩陣的行空間?
將矩陣化簡為列簡化階梯形矩陣 (RREF)。識別 RREF 中的樞軸列。原始矩陣中對應位置的列即構成行空間的基底。
秩與行空間之間的關係是什麼?
矩陣的秩等於其行空間的維度。它是線性獨立列的數量,等於 RREF 中樞軸列的數量。
什麼是秩-零度定理?
秩-零度定理指出,對於一個 m×n 矩陣 A,rank(A) + nullity(A) = n,其中 n 是列數。秩是行空間的維度,而零度是零空間的維度。
行空間可以是空的嗎?
行空間始終至少包含零向量。如果矩陣是零矩陣,則行空間僅為零向量集合。對於任何非零矩陣,行空間是一個非平凡子空間。
引用此內容、頁面或工具為:
"行空間計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw//,來自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/
由 MiniWebtool 團隊製作。更新日期:2026-04-12
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