最近在读一篇低秩矩阵提取图像特征的论文，不理解低秩的含义。
https://wenku.baidu.com/view/7128ca3014791711cc791765.html
如果矩阵表达的是结构性信息，例如图像等，那么这个矩阵各行之间存在一定的相关性，这个矩阵就是低秩的。所谓低秩就是，假设X是m*n的矩阵，秩远小于m和n，那么这个矩阵就是低秩的。低秩矩阵的每行每列可以表示出来，包含了很多冗余信息，可以利用这些冗余信息进行图像恢复和图像特征提取。
秩和核范数之间的关系：秩rank是非凸问题，求解优化问题比较困难，寻找凸近似解来近似优化。矩阵的秩凸近似解就是他的核范数