求矩阵的秩的方法是寻找矩阵A中非零子式的最高阶数r，则矩阵的秩为r，初等行变换，把原来的矩阵变换为行阶梯型矩阵，非零行的行数r就是矩阵的秩。
矩阵的秩是指矩阵中非零子式的最高阶数，也就是非零子式的最大数量。找到矩阵的秩可以帮助我们更好地理解矩阵的性质和特征，在线性代数和矩阵理论中有着重要的应用。求矩阵的秩的一种方法是通过初等行变换将原矩阵变换为行阶梯型矩阵，然后找出非零行的行数r，即为矩阵的秩。
初等行变换是一种基本的矩阵变换，包括对调、倍加、倍乘、消元等操作，通过这些操作可以将原矩阵变换为行阶梯型矩阵。行阶梯型矩阵的特点是，每一非零行的第一个非零元素在该行的最左下方，且比它右边的元素值小，而行最右边的元素为0。
在行阶梯型矩阵中，非零行的行数r即为矩阵的秩，因为这些行包含了原矩阵中的所有非零子式，而这些非零子式的最高阶数就是r，也就是非零子式的最大数量。通过初等行变换将原矩阵变换为行阶梯型矩阵，可以方便地得到矩阵的秩。
矩阵的秩的意义：
1、矩阵的秩可以用来描述矩阵的线性相关性。一个矩阵的秩就是其行向量或列向量的线性无关的程度，即最多可以从中选出多少个向量是线性无关的。如果一个矩阵的秩为r，那么其行向量或列向量的线性组合最多只能包含r个非零元素，而再多的元素则无法线性表示。
2、矩阵的秩还可以用来判断线性方程组的解的情况。对于一个齐次线性方程组，其系数矩阵的秩就是其解空间的维度，即方程组中独立方程的个数。如果一个矩阵的秩为r，那么其解空间的大小就是n-r，其中n是未知数的个数。对于非齐次线性方程组，其增广矩阵的秩等于系数矩阵的秩加上常数向量的个数，也等于方程组中独立方程的个数。
3、矩阵的秩还可以用于计算矩阵的逆矩阵、行列式等。如果一个矩阵的秩为r，那么其行列式的大小就是r个非零元素的乘积，而其逆矩阵的秩等于其自身的秩。