Harjoitus 2 -- Ratkaisut
|
|
- Jyrki Hämäläinen
- 5 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Harjoitus -- Ratkaisut Listat a Table-komento Huom. (*-merkki aloittaa kommentin ja *)-merkki päättää sen. In[5]:= Table x, x,. x:n arvo, viimeinen x:n arvo, askelpituus Out[5]=, 4, 9,, 5, 3, 49, 4, 8,,, 44, 9, 9, 5, 5, 89, 34, 3, 4, 44, 484, 59, 57, 5, 7, 79, 784, 84, 9, 9, 4, 89, 5, 5, 9, 39, 444, 5,, 8, 74, 849, 93, 5,, 9, 34, 4, 5,, 74, 89, 9, 35, 33, 349, 334, 348, 3, 37, 3844, 399, 49, 45, 435, 4489, 44, 47, 49, 54, 584, 539, 547, 55, 577, 599, 84, 4, 4, 5, 74, 889, 75, 75, 739, 759, 7744, 79, 8, 88, 844, 849, 883, 95, 9, 949, 94, 98, tai lyhyemmin (oletusarvoisesti ensimmäinen arvo ja askelpituus ovat ): In[]:= Table x, x, Out[]=, 4, 9,, 5, 3, 49, 4, 8,,, 44, 9, 9, 5, 5, 89, 34, 3, 4, 44, 484, 59, 57, 5, 7, 79, 784, 84, 9, 9, 4, 89, 5, 5, 9, 39, 444, 5,, 8, 74, 849, 93, 5,, 9, 34, 4, 5,, 74, 89, 9, 35, 33, 349, 334, 348, 3, 37, 3844, 399, 49, 45, 435, 4489, 44, 47, 49, 54, 584, 539, 547, 55, 577, 599, 84, 4, 4, 5, 74, 889, 75, 75, 739, 759, 7744, 79, 8, 88, 844, 849, 883, 95, 9, 949, 94, 98, Summa lasketaan Sum-funktiolla, Length antaa listan alkioiden lukumäärän. In[7]:= Sum i, i, Length Out[7]= Toinen, kätevä tapa laskea taulukon alkioiden summa on Total-funktiolla, argumentiksi annetaan summattava lista. In[8]:= Total Out[8]= b Pistetulo Vektoreita ja matriiseja kuvataan Mathematicassa listoilla: In[9]:= a, 3 ; b, ; Vektorien välinen kulma on cos Α a b a b vektorin pituus Norm-funktiolla. Α-kirjain kirjoitetaan esc-a-esc.. Pistetulo lasketaan Dot-funktiolla (tai kirjoittamalla piste vektorien väliin) ja
2 hratk.nb In[3]:= a.b Α ArcCos N Norm a Norm b Out[3]=.944 Yo. kulma on radiaaneja. Sama asteina on In[3]:= Α Degree Out[3]= 8.9 c Ristitulo Kahden vektorin ristitulo on kohtisuorassa kumpaakin vektoria vastaan, ts. kohtisuorassa niiden määrämää tasoa vastaan. Huom. ristitulo on määritelty vaan kolmiulotteisille vektoreille. Ristitulovektorista saa yksikkövektorin jakamalla pituudella. In[3]:= a,, 3 ; b,, ; n Cross a, b ; n n Norm n Out[34]= 3,, d Matriisit Matriisi määritellään Mathematicassa listana, jonka alkiot ovat listoja. Nämä osalistat vastaavat matriisin vaakarivejä. Eigenvectors-komento antaa listan, jonka alkiot ovat matriisin ominaisvektoreita. In[35]:= M m,, 3, ; mi Inverse m ; evec Eigenvectors m ; eval Eigenvalues m ; x evec ; x evec ; Λ eval ; Λ eval ; Print "M ", MatrixForm m Print "det M ", Det m Print "M:n käänteismatriisi: M ", MatrixForm mi Print "M:n ominaisvektorit: X ", MatrixForm x, " ja X ", MatrixForm x Print "M:n ominaisarvot: Λ ", Λ, " ja Λ ", Λ 3 det M 5 M:n käänteismatriisi: M M:n ominaisvektorit: X 3 3 ja X 3 3 M:n ominaisarvot: Λ 3 ja Λ 3 Tarkistetaan tulokset. Nyt täytyisi olla M M M M I, ja M X i Λ i X i, i,.
3 hratk.nb 3 In[48]:= m.mi MatrixForm mi.m MatrixForm m.x Λ m.x Λ Out[48]//MatrixForm= Out[49]//MatrixForm= Out[5]//MatrixForm= Out[5]//MatrixForm= MatrixForm MatrixForm Nyt ominaisvektorit on vain esitetty eri muodossa. FullSimplify paljastaa yhtäsuuruuden (Voit kokeilla myös Simplifyfunktiota. Se ei osaa sieventää kompleksilukuja): In[5]:= Print MatrixForm FullSimplify x, " ", MatrixForm FullSimplify m.x Λ Print MatrixForm FullSimplify x, " ", MatrixForm FullSimplify m.x Λ e Indeksöinti Muuttujien indeksöinti on kätevä tapa käsitellä useampaa kuin yhtä muuttujaa jonkin kollektiivisen nimen ja numeron avulla. Tämä eroaa listoista siinä mielessä, että "listan" kokoa ei tarvitse määritellä -- indeksöinti vastaa ikään kuin tietokannan luomista. Huom. seuraava komento asettaa A:n arvoksi MatrixForm-muodossa olevan olion. Sen jälkeen A:ta käsiteltäessä olisi aina kirjoitettava A[[]] jos haluttaisiin viitata koko listaan. FullForm-komento näyttää kaikki olion rakenneosat (sitä ei yleensä tarvitse missään). Esim. aaltosulkeilla muodostettu lista on Mathematican sisällä muodossa List[...]. In[54]:= A Table Random, 3, 3 MatrixForm Out[54]//MatrixForm=
4 4 hratk.nb In[55]:= FullForm A A Mathematica ei osaa laskea kertolaskua A Out[55]//FullForm= MatrixForm List List `, `, `, List `, `, `, List `, `, ` Out[5]= Out[57]=.485,.579,.374, , ,.55944,.7754, ,.477 Kannattaa siis erottaa MatrixForm-komento matriisin luomiskäskystä. In[58]:= A Table Random, 3, 3 ; MatrixForm A Out[59]//MatrixForm= Eigenvectors-funktio antaa taulukon, jonka alkiot ovat matriisin ominaisvektorit. Huomaa pistetuloista, että Eigenvectorskomento automaattisesti normittaa ominaisvektorit (pituus on ). In[]:= a. evec Eigenvectors A ; a evec ; a evec ; a 3 evec 3 ; Table a i.a j, i, 3, j, 3 MatrixForm Out[5]//MatrixForm= Indeksöinnin etuja on se, että ominaisvektorit voidaan merkitä vaikka ominaisarvojen avulla. Toisaalta tämä merkintä saattaa vaikeuttaa niihin viittaamista, ja ominaisvektorien oletusarvoinen järjestys on melko hyvä (suurinta ominaisarvoa vastaava vektori on ensimmäinen ja pienintä vastaava viimeinen). Toisaalta taas, jos ominaisarvoja on paljon (suuri matriisi) ja halutaan jotain tiettyä ominaisarvoa vastaava ominaisvektori, niin tällä merkinnällä on etunsa. In[]:=? a Global`a a.44839,.487, a.89745,.8793,.3498 a ,.544,.9373 Seuraavassa Do[lauseke,{i,imax}] suorittaa lausekkeen, joka riippuu i:stä, imax kertaa. Lisää tästä seuraavissa harjoituksissa. Huom. indeksöityä muuttujaa ei saa tyhjennettyä komennolla a=., vaan tarvitaan Remove-käsky. In[7]:= Remove a ; eval Eigenvalues A ; Do a eval i evec i, i, 3
5 hratk.nb 5 In[7]:=? a Global`a a ,.544,.9373 a ,.8793,.3498 a ,.487, Indeksöintiä tullaan käyttämään myöhemmin lisää. Kuvaajien piirtäminen a) Perus-plottaus In[7]:= Plot Sin x, Cos x, x,, Π.5 Out[7]= b) Pisteiden plottaus Prime[n] antaa n:nnen alkuluvun (ts. Prime[]=, Prime[]=3, jne) In[7]:= Out[7]= alkuluvut Table n, Prime n, n, ListPlot,,, 3, 3, 5, 4, 7, 5,,, 3, 7, 7, 8, 9, 9, 3,, 9,, 3,, 37, 3, 4, 4, 43, 5, 47,, 53, 7, 59, 8,, 9, 7,, Out[73]= 4 3
6 hratk.nb c Parametrinen käyrä ParametricPlot-funktio sotkee jostain syystä kuvan mittasuhteet. Mittasuhteita voi säätää asetuksella AspectRatio. GoldenRatio on matemaattinen vakio, "kultaisen leikkauksen" suhdeluku. In[74]:= x t : t 3 t ; y t : Sin t ; ParametricPlot x t, y t, t,,, AspectRatio GoldenRatio.8.7. Out[75]= d Manipulate-komennolla mitä tahansa lausekkeita voidaan kätevästi muokata jonkin parametrin suhteen -- erinomainen työkalu havainnollistamiseen. Syntaksi on Manipulate[lauseke,{p,pmin,pmax}], missä lauseke riippuu parametrista p. Plotkomennon asetus PlotRange määrää y-akselin rajat. In[7]:= a.; x.; Sin a x Manipulate Plot, x,,, PlotRange,, a,, x a 8 Out[77]= 4 Manipulate toimii minkä tahansa lausekkeiden kanssa. Esim.
7 hratk.nb 7 In[78]:= Manipulate x, x,, x Out[78]= 5. In[79]:= Manipulate Sum xi, i,, n, n,, i n Out[79]= x x x3 x4 x5 x x7 x8 x9 x Myös useamman parametrin suhteen voidaan manipuloida. In[8]:= Manipulate Plot3D Sin a x Cos b y, x, Π, Π, y, Π, Π, a,.5,, b,.5, a b Out[8]=
8 8 hratk.nb In[85]:= i.; n.; Manipulate ListPlot Table i, Prime i, i,, n, n,, n Out[8]= Tiedostonkäsittely Tiedostoja luotaessa on hyvä tietää, mihin ne luodaan. Directory[] antaa senhetkisen työhakemiston. Jos haluat muuttaa oletusarvoa, käytä SetDirectory["hakemistopolku"]-funktiota. In[87]:= Out[87]= Directory C:\Documents and Settings\mattas\My Documents Jos tiedostoon kirjoitetaan >>-komennolla, taulukot kirjoittuvat aaltosulkeineen päivineen, ts. tiedostoon tulee Mathematicakoodia. Tiedostoa, johon kirjoitetaan, ei tarvitse erikseen luoda. In[88]:= alkuluvut harjt3a.m Tiedoston sisältämä Mathematica-koodi ajetaan <<-komennolla. Tiedoston viimeisen käskyn tulos tulostetaan näytölle, ja sen voi vaikka sijoittaa muuttujaan. Tämä mahdollistaa funktioiden kirjoittamisen tiedostoon. In[89]:= alkuluvut. alkuluvut harjt3a.m Out[9]=,,, 3, 3, 5, 4, 7, 5,,, 3, 7, 7, 8, 9, 9, 3,, 9,, 3,, 37, 3, 4, 4, 43, 5, 47,, 53, 7, 59, 8,, 9, 7,, 7 Komennolla <<< lisätään jo olemassa olevan tiedoston loppuun (<< tyhjentäisi tiedoston). In[9]:= alkuluvut Table n, Prime n, n,, 4 ; alkuluvut harjt3a.m Nyt jos yllä luodun tiedoston sisältö ajetaan Mathematicassa, se tulostaa vain viimeksi lisätyn taulukon sisällön. In[93]:= Out[93]= harjt3a.m, 73,, 79, 3, 83, 4, 89, 5, 97,,, 7, 3, 8, 7, 9, 9, 3, 3, 3, 7, 3, 3, 33, 37, 34, 39, 35, 49, 3, 5, 37, 57, 38, 3, 39, 7, 4, 73
9 hratk.nb 9 Jos taulukko halutaan kirjoittaa tiedostoon nättiin taulukkomuotoon, voidaan käyttää esim. Export-funktiota (argumentti "Table" kertoo, että taulukko kirjoitetaan tiedostoon kaksisarakkeisessa muodossa: In[94]:= Out[94]= Export "harjt3a.txt", alkuluvut, "Table" harjt3a.txt Tällöin tosin tiedoston loppuun lisääminen ei onnistu. Listat voi vaikka yhdistää ennen tiedostoon kirjoittamista, Joinfunktiolla: In[95]:= Out[95]= In[9]:= Out[9]= Join alkuluvut, alkuluvut,,, 3, 3, 5, 4, 7, 5,,, 3, 7, 7, 8, 9, 9, 3,, 9,, 3,, 37, 3, 4, 4, 43, 5, 47,, 53, 7, 59, 8,, 9, 7,, 7,, 73,, 79, 3, 83, 4, 89, 5, 97,,, 7, 3, 8, 7, 9, 9, 3, 3, 3, 7, 3, 3, 33, 37, 34, 39, 35, 49, 3, 5, 37, 57, 38, 3, 39, 7, 4, 73 Export "harjt3a.txt",, "Table" harjt3a.txt Kahteen sarakkeeseen kirjoitettuja taulukoita luetaan tiedostoista Import-komennolla. Se siis lukee raakaa dataa ja muuttaa sen Mathematicassa käytettävään muotoon. In[97]:= Out[97]= Import "harjt3a.txt", "Table",,, 3, 3, 5, 4, 7, 5,,, 3, 7, 7, 8, 9, 9, 3,, 9,, 3,, 37, 3, 4, 4, 43, 5, 47,, 53, 7, 59, 8,, 9, 7,, 7,, 73,, 79, 3, 83, 4, 89, 5, 97,,, 7, 3, 8, 7, 9, 9, 3, 3, 3, 7, 3, 3, 33, 37, 34, 39, 35, 49, 3, 5, 37, 57, 38, 3, 39, 7, 4, 73 b Tämä tehtävää varten ladataan Units-paketista yksiköiden määrittelyt. Kun nämä käskyt kirjoitetaan erilliseen tiedostoon (ks. harjt3b.m), yläindeksejä sun muita ei voi käyttää. In[98]:= Units` Nopeusfunktiossa t on aika sekunteina, joten aina kun t esiintyy kaavassa, lisätään perään yksikkö Second. In[99]:= a. Second ; b 4 Second ; t.; v t :,, Meter Second ; v t : a t Second,, b t Second Meter Second ; Kappaleen paikka ajan funktiona on r t r t v t' t', tai vakionopeuden tapauksessa r t r v t. Integraali lasketaan Mathematicassa komennolla Integrate[f,{x,xmin,xmax}], missä f on jokin x:n funktio, ja integroimisrajat ovat xmin:stä xmax:iin. Määrittelen seuraavassa kappaleen paikan t:n funktioksi, joten integroimismuuttujalle on annettava jokin toinen nimi, esim. 'ti'. In[]:= r,, Meter; r t : r v t t Second r t : r Integrate v ti, ti,, t Second Funktioiden r ja r lausekkeilla pitäisi olla yksikkönä Meter.
10 hratk.nb In[]:= Out[]= r t r t Meter Meter t, Meter t, Meter Meter t Out[]= Meter. Meter t, Meter t, Meter Meter t3 Integroimis- ja piirtämisrajojen (PlotRange) hakeminen tapahtuu yrityksen ja erehdyksen kautta. Ei tästä lentoradasta kovin hienoa kuvaa saa. Huom. r[t]:llä on yksikkö Meter. Piirtofunktio ei osaa käsitellä sitä, joten se pitää jakaa pois. In[5]:= ParametricPlot3D r t Meter, t,,, PlotRange,,,,, Out[5]=
11 hratk.nb In[]:= ParametricPlot3D r t Meter, t,,, PlotRange,,,,, Out[]= Samat käskyt, ei-vakioisen nopeuden tapauksessa, on kirjoitettu tiedostoon harjt3b.m. Tallenna se Directory[]-funktion näyttämään hakemistoon ja aja se. In[3]:= harjt3b.m Out[3]=
12 hratk.nb c) Käytetään taas indeksöityjä muuttujia. In[4]:= a. A,,,,,,,, ; Do a i Eigenvectors A i, i, 3 Seuraavassa r:n on oltava vektori (ts. jokin olio, jolle pistetulo a[i]:n kanssa on määritelty). In[7]:= In[8]:= Out[8]= f r : Sum a i.r, i, 3 f,, Voitaisiin myös määritellä In[9]:= In[]:= Out[]= a i. x, y, z g x, y, z : Sum, i, 3 g,, Huomaa ero funktioiden f ja g käytössä! f ottaa vain yhden argumentin, joka on vektori (3-alkioinen lista). g ottaa kolme argumenttia. Piirretään f:n kuvaaja: In[]:= Manipulate Plot3D f x, y, z, x,,, y,,, PlotRange, 5, z, 3, 3 z.98 Out[]=
Harjoitus 2 -- Ratkaisut
Harjoitus -- Ratkaisut Listat a Table-komento Huom. (*-merkki aloittaa kommentin ja *)-merkki päättää sen. Table x, x,. x:n arvo, viimeinen x:n arvo, askelpituus, 4, 9, 6, 5, 36, 49, 64, 8,,, 44, 69, 96,
LisätiedotHarjoitus 4 -- Ratkaisut
Harjoitus -- Ratkaisut 1 Ei kommenttia. Tutkittava funktio: In[15]:= f x : x 1 x Sin x ; Plot f x, x, 0, 3 Π, PlotRange All Out[159]= Luodaan tasavälinen pisteistö välille 0 x 3 Π. Tehdään se ensin kiinnitetyllä
LisätiedotHarjoitus 5 -- Ratkaisut
Harjoitus -- Ratkaisut 1 Ei kommenttia. Tutkittava funktio oskilloi äärettömän tiheään nollan lähellä. PlotPoints-asetus määrää, kuinka tiheästi Plot-funktio ottaa piirrettävästä funktiosta "näytteitä"
LisätiedotHarjoitus 1 -- Ratkaisut
Kun teet harjoitustyöselostuksia Mathematicalla, voit luoda selkkariin otsikon (ja mahdollisia alaotsikoita...) määräämällä soluille erilaisia tyylejä. Uuden solun tyyli määrätään painamalla ALT ja jokin
LisätiedotHarjoitus 3 -- Ratkaisut
Harjoitus 3 -- Ratkaisut 1 ' '-merkki kirjoitetaan =, ' '-merkki!=, ' '-merkki ==. Yhtälöiden ratkaisusta puhutaan lisää myöhemmin. a f x, y : If ehtolauseke x y, y tämä palautetaan, jos
LisätiedotHarjoitus 1 -- Ratkaisut
Kun teet harjoitustyöselostuksia Mathematicalla, voit luoda selkkariin otsikon (ja mahdollisia alaotsikoita...) määräämällä soluille erilaisia tyylejä. Uuden solun tyyli määrätään painamalla ALT ja jokin
LisätiedotMatriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37
Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37 Tehtävä 1: Käynnistä Matlab-ohjelma ja kokeile laskea sillä muutama peruslaskutoimitus: laske jokin yhteen-, vähennys-, kerto- ja jakolasku. Laske
LisätiedotMS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 / vko 44
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus / vko Tehtävä (L): Käynnistä Matlab-ohjelma ja kokeile laskea sillä muutama peruslaskutoimitus: laske jokin yhteen-, vähennys-, kerto- ja jakolasku. Laske
Lisätiedot9. Vektorit. 9.1 Skalaarit ja vektorit. 9.2 Vektorit tasossa
9. Vektorit 9.1 Skalaarit ja vektorit Skalaari on koon tai määrän mitta. Tyypillinen esimerkki skalaarista on massa. Lukumäärä on toinen hyvä esimerkki skalaarista. Vektorilla on taas suuruus ja suunta.
LisätiedotA B = (1, q, q 2 ) (2, 0, 2) = 2 2q q 2 = 0 q 2 = 1 q = ±1 A(±1) = (1, ±1, 1) A(1) A( 1) = (1, 1, 1) (1, 1, 1) = A( 1) A(1) A( 1) = 1
Mapu I Viikko 4 tehtävä malli Millä q:n arvoilla vektori A(q) (, q, q ) on kohtisuora vektorin B (, 0, ) kanssa? Ovatko A:n eri ratkaisut keskenään kohtisuoria? Jos eivät, määrää niiden välinen kulma!
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 13.6.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/12 Käytännön asioita Kesäkuun tentti: ke 19.6. klo 17-20, päärakennuksen sali 1. Anna palautetta kurssisivulle ilmestyvällä
LisätiedotValitse ruudun yläosassa oleva painike Download Scilab.
Luku 1 Ohjeita ohjelmiston Scilab käyttöön 1.1 Ohjelmiston lataaminen Ohjeet ohjelmiston lataamiseen Windows-koneelle. Mene verkko-osoitteeseen www.scilab.org. Valitse ruudun yläosassa oleva painike Download
Lisätiedot815338A Ohjelmointikielten periaatteet 2014-2015. Harjoitus 7 Vastaukset
815338A Ohjelmointikielten periaatteet 2014-2015. Harjoitus 7 Vastaukset Harjoituksen aiheena on funktionaalinen ohjelmointi Scheme- ja Haskell-kielillä. Voit suorittaa ohjelmat osoitteessa https://ideone.com/
LisätiedotVektorit. Vektorin luominen... 192 Vektorin tuominen näyttöön... 195 Vektorin koon ja alkioiden muokkaaminen... 195 Vektorin poistaminen...
12 Vektorit Vektorin luominen... 192 Vektorin tuominen näyttöön... 195 Vektorin koon ja alkioiden muokkaaminen... 195 Vektorin poistaminen... 196 TI -86 M1 M2 M3 M4 M5 F1 F2 F3 F4 F5 192 Luku 12: Vektorit
LisätiedotOrtogonaaliset matriisit, määritelmä 1
, määritelmä 1 Määritelmä (a). Neliömatriisi Q on ortogonaalinen, jos Q T Q = I. Määritelmästä voidaan antaa samaa tarkoittavat, mutta erilaiselta näyttävät muodot: Määritelmä (b). n n neliömatriisi Q,
Lisätiedot815338A Ohjelmointikielten periaatteet Harjoitus 6 Vastaukset
815338A Ohjelmointikielten periaatteet 2015-2016. Harjoitus 6 Vastaukset Harjoituksen aiheena on funktionaalinen ohjelmointi Scheme- ja Haskell-kielillä. Voit suorittaa ohjelmat osoitteessa https://ideone.com/
Lisätiedotplot(f(x), x=-5..5, y=-10..10)
[] Jokaisen suoritettavan rivin loppuun ; [] Desimaalierotin Maplessa on piste. [] Kommentteja koodin sekaan voi laittaa # -merkin avulla. Esim. #kommentti tähän [] Edelliseen tulokseen voi viitata merkillä
LisätiedotHarjoitus 1: Matlab. Harjoitus 1: Matlab. Mat Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1. Syksy 2006
Harjoitus 1: Matlab Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tutustuminen Matlab-ohjelmistoon Laskutoimitusten
LisätiedotOminaisarvo-hajoitelma ja diagonalisointi
Ominaisarvo-hajoitelma ja a 1 Lause 1: Jos reaalisella n n matriisilla A on n eri suurta reaalista ominaisarvoa λ 1,λ 2,...,λ n, λ i λ j, kun i j, niin vastaavat ominaisvektorit x 1, x 2,..., x n muodostavat
LisätiedotHarjoitus 6 -- Ratkaisut
Harjoitus 6 -- Ratkaisut 1 Ei kommenttia. 2 Haetaan data tiedostosta. SetDirectory"homeofysjmattas" SetDirectory "c:documents and settingsmattasdesktopteachingatk2harjoitukseth06" netnfstuhome4ofysjmattas
LisätiedotTässä dokumentissa on ensimmäisten harjoitusten malliratkaisut MATLABskripteinä. Voit kokeilla itse niiden ajamista ja toimintaa MATLABissa.
Laskuharjoitus 1A Mallit Tässä dokumentissa on ensimmäisten harjoitusten malliratkaisut MATLABskripteinä. Voit kokeilla itse niiden ajamista ja toimintaa MATLABissa. 1. tehtävä %% 1. % (i) % Vektorit luodaan
LisätiedotKevään 2011 pitkän matematiikan ylioppilastehtävien ratkaisut Mathematicalla Simo K. Kivelä /
Kevään 0 pitkän matematiikan ylioppilastehtävien ratkaisut Mathematicalla Simo K. Kivelä / 8.7.0 a) b) c) a) Tehtävä Yhtälö ratkaistaan yleensä Solve-funktiolla: Solve x 3 x, x x 4 Joissakin tapauksissa
LisätiedotEsimerkki: Tietoliikennekytkin
Esimerkki: Tietoliikennekytkin Tämä Mathematica - notebook sisältää luennolla 2A (2..26) käsitellyn esimerkin laskut. Esimerkin kuvailu Tarkastellaan yksinkertaista mallia tietoliikennekytkimelle. Kytkimeen
LisätiedotMatriisit ovat matlabin perustietotyyppejä. Yksinkertaisimmillaan voimme esitellä ja tallentaa 1x1 vektorin seuraavasti: >> a = 9.81 a = 9.
Python linkit: Python tutoriaali: http://docs.python.org/2/tutorial/ Numpy&Scipy ohjeet: http://docs.scipy.org/doc/ Matlabin alkeet (Pääasiassa Deni Seitzin tekstiä) Matriisit ovat matlabin perustietotyyppejä.
LisätiedotHarjoitus 10: Mathematica
Harjoitus 10: Mathematica Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tutustuminen Mathematica-ohjelmistoon Mathematican
LisätiedotVärähtelevä jousisysteemi
Mathematican version 8 mukainen. (5.10.01 SKK) Värähtelevä jousisysteemi Jousen puristumista ja venymistä voidaan kuvata varsin yksinkertaisella matemaattisella mallilla m d x k x, d t missä x on jousen
LisätiedotVektorialgebra 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori
Vektorialgebra 1/5 Sisältö Skalaaritulo Vektoreiden yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen lisäksi vektoreiden välille voidaan määritellä myös kertolasku. Itse asiassa näitä on kaksi erilaista. Seurauksena
LisätiedotVektoreiden A = (A1, A 2, A 3 ) ja B = (B1, B 2, B 3 ) pistetulo on. Edellisestä seuraa
Viikon aiheet Pistetulo (skalaaritulo Vektorien tulot Pistetulo Ristitulo Skalaari- ja vektorikolmitulo Integraalifunktio, alkeisfunktioiden integrointi, yhdistetyn funktion derivaatan integrointi Vektoreiden
LisätiedotOpiskelijan pikaopas STACK-tehtäviin. Lassi Korhonen, Oulun yliopisto
Opiskelijan pikaopas STACK-tehtäviin Lassi Korhonen, Oulun yliopisto 21.3.2016 SISÄLLYSLUETTELO Oppaan käyttäminen... 2 Vastauksen syöttämisen perusteet... 2 Operaatiot... 2 Luvut ja vakiot... 3 Funktiot...
Lisätiedot. Kun p = 1, jono suppenee raja-arvoon 1. Jos p = 2, jono hajaantuu. Jono suppenee siis lineaarisesti. Vastaavasti jonolle r k+1 = r k, suhde on r k+1
TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-.39 Optimointioppi Kimmo Berg 8. harjoitus - ratkaisut. a)huomataan ensinnäkin että kummankin jonon raja-arvo r on nolla. Oletetaan lisäksi että
Lisätiedotläheisyydessä. Piirrä funktio f ja nämä approksimaatiot samaan kuvaan. Näyttääkö järkeenkäyvältä?
BM20A5840 - Usean muuttujan funktiot ja sarjat Harjoitus 1, Kevät 2017 1. Tunnemme vektorit a = [ 1 2 3 ] ja b = [ 2 1 2 ]. Laske (i) kummankin vektorin pituus (eli itseisarvo, eli normi); (ii) vektorien
LisätiedotMatriisiteoria Harjoitus 1, kevät Olkoon. cos α sin α A(α) = . sin α cos α. Osoita, että A(α + β) = A(α)A(β). Mikä matriisi A(α)A( α) on?
Harjoitus 1, kevät 007 1. Olkoon [ ] cos α sin α A(α) =. sin α cos α Osoita, että A(α + β) = A(α)A(β). Mikä matriisi A(α)A( α) on?. Olkoon a x y A = 0 b z, 0 0 c missä a, b, c 0. Määrää käänteismatriisi
LisätiedotKompleksilukujen kunnan konstruointi
Kompleksilukujen kunnan konstruointi Seuraava esitys osoittaa, miten kompleksilukujoukko voidaan määritellä tunnetuista reaalisista käsitteistä lähtien. Määrittelyjen jälkeen on helppoa osoittaa Mathematican
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
LisätiedotDeterminantti 1 / 30
1 / 30 on reaaliluku, joka on määritelty neliömatriiseille Determinantin avulla voidaan esimerkiksi selvittää, onko matriisi kääntyvä a voidaan käyttää käänteismatriisin määräämisessä ja siten lineaarisen
LisätiedotMatriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät
Matematiikan peruskurssi K3/P3, syksy 25 Kenrick Bingham 825 Toisen välikokeen alueen ydinasioita Alla on lueteltu joitakin koealueen ydinkäsitteitä, joiden on hyvä olla ensiksi selvillä kokeeseen valmistauduttaessa
LisätiedotOminaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus
Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus Lause 17 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Oletetaan, että λ 1,..., λ m ovat matriisin A eri ominaisarvoja, ja oletetaan, että v 1,..., v m ovat jotkin
LisätiedotMoniulotteisia todennäköisyysjakaumia
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (007) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen
LisätiedotMS-A0003/A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6
MS-A3/A - Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 Ratkaisuehdotelmia. Diagonalisointi on hajotelma A SΛS, jossa diagonaalimatriisi Λ sisältää matriisin A ominaisarvot ja matriisin S sarakkeet ovat näitä ominaisarvoja
LisätiedotNeliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja
7 NELIÖMATRIISIN DIAGONALISOINTI. Ortogonaaliset matriisit Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja A - = A T () Muistutus: Kokoa n olevien vektorien
LisätiedotMb8 Koe Kuopion Lyseon lukio (KK) sivu 1/3
Mb8 Koe 4.11.015 Kuopion Lyseon lukio (KK) sivu 1/3 Kokeessa on kaksi osaa. Osa A ratkaistaan tehtäväpaperille ja osa B ratkaistaan konseptipaperille. Osa A: saat käyttää taulukkokirjaa mutta et laskinta.
Lisätiedot1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät
1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät 11 Yhtälöryhmä matriisimuodossa m n-matriisi sisältää mn kpl reaali- tai kompleksilukuja, jotka on asetetettu suorakaiteen muotoiseksi kaavioksi: a 11 a 12 a 1n
LisätiedotMS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42
MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42 Tehtävät 1-4 lasketaan alkuviikon harjoituksissa ryhmissä, ja ryhmien ratkaisut esitetään harjoitustilaisuudessa (merkitty kirjaimella L = Lasketaan).
LisätiedotHarjoitus 7 -- Ratkaisut
Harjoitus 7 -- Ratkaisut 1 Solve osaa ratkaista polynomiyhtälöitä, ainakin astelukuun 4 asti. Erikoistapauksissa korkeammankin asteen yhtälöt ratkeavat. Clear a, b, c, d, e, x ; Solve a x 3 b x 2 c 0,
LisätiedotPERUSLASKUJA. Kirjoita muuten sama, mutta ota välilyönti 4:n jälkeen 3/4 +5^2
PERUSLASKUJA Matemaattisten lausekkeiden syöttäminen: Kirjoita ilman välilyöntejä /+^2 Kirjoita muuten sama, mutta ota välilyönti :n jälkeen / +^2 Kopioi molemmat matematiikka-alueet ja liiku alueen sisällä
LisätiedotRistitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti
14 Ristitulo Avaruuden R 3 vektoreille voidaan määritellä pistetulon lisäksi niin kutsuttu ristitulo. Pistetulosta poiketen ristitulon tulos ei ole reaaliluku vaan avaruuden R 3 vektori. Ristitulosta on
LisätiedotBM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016
BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 4, Syksy 2016 1. Hahmottele karkeasti funktion f : R R 2 piirtämällä sen arvoja muutamilla eri muuttujan arvoilla kaksiulotteiseen koordinaatistoon
LisätiedotLuento 8: Epälineaarinen optimointi
Luento 8: Epälineaarinen optimointi Vektoriavaruus R n R n on kaikkien n-jonojen x := (x,..., x n ) joukko. Siis R n := Määritellään nollavektori = (,..., ). Reaalisten m n-matriisien joukkoa merkitään
Lisätiedot6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI
6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI Ortogonaaliset matriisit Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja A - = A T Muistutus: vektorien a ja b pistetulo (skalaaritulo,
LisätiedotMatriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi
Matriisit, L20 Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio. Matriiseja ovat esimerkiksi: ( 2 0.4 8 0 2 1 ) ( 0, 4 ), ( ) ( 1 4 2, a 11 a 12 a 21 a 22 ) Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio.
LisätiedotMS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I
MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 21. tammikuuta 2016 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta
LisätiedotMatriiseista. Emmi Koljonen
Matriiseista Emmi Koljonen 3. lokakuuta 22 Usein meillä on monta systeemiä kuvaavaa muuttujaa ja voimme kirjoittaa niiden välille riippuvaisuuksia, esim. piirin silmukoihin voidaan soveltaa silmukkavirtayhtälöitä.
Lisätiedot1.1. Määritelmiä ja nimityksiä
1.1. Määritelmiä ja nimityksiä Luku joko reaali- tai kompleksiluku. R = {reaaliluvut}, C = {kompleksiluvut} R n = {(x 1, x 2,..., x n ) x 1, x 2,..., x n R} C n = {(x 1, x 2,..., x n ) x 1, x 2,..., x
LisätiedotMatriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi
Matriisit, L20 Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio. Matriiseja ovat esimerkiksi: ( 2 0.4 8 0 2 1 ( 0, 4, ( ( 1 4 2, a 11 a 12 a 21 a 22 Kaavio kirjoitetaan kaarisulkujen väliin (amer. kirjoissa
LisätiedotJuuri 4 Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty Kertaus. b) B = (3, 0, 5) K2. ( )
Kertaus K1. a) OA =- i + j + k K. b) B = (, 0, 5) K. a) AB = (6 -(- )) i + ( - ) j + (- -(- 7)) k = 8i - j + 4k AB = 8 + (- 1) + 4 = 64+ 1+ 16 = 81= 9 b) 1 1 ( ) AB = (--(- 1)) i + - - 1 j =-i - 4j AB
LisätiedotSuorista ja tasoista LaMa 1 syksyllä 2009
Viidennen viikon luennot Suorista ja tasoista LaMa 1 syksyllä 2009 Perustuu kirjan Poole: Linear Algebra lukuihin I.3 - I.4 Esko Turunen esko.turunen@tut.fi Aluksi hiukan 2 ja 3 ulotteisen reaaliavaruuden
LisätiedotKJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 24.2.2016 Susanna Hurme Päivän aihe: Voiman momentin käsite (Kirjan luvut 4.1-4.6) Mikä on voiman momentti? Määritetään momentti skalaari- ja vektorimuodossa Opitaan
Lisätiedotax + y + 2z = 0 2x + y + az = b 2. Kuvassa alla on esitetty nesteen virtaus eräässä putkistossa.
BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 7, Syksy 206 Tutkitaan yhtälöryhmää x + y + z 0 2x + y + az b ax + y + 2z 0 (a) Jos a 0 ja b 0 niin mikä on yhtälöryhmän ratkaisu? Tulkitse ratkaisu
LisätiedotMatlab- ja Maple- ohjelmointi
Perusasioita 2. helmikuuta 2005 Matlab- ja Maple- ohjelmointi Yleistä losoaa ja erityisesti Numsym05-kurssin tarpeita palvellee parhaiten, jos esitän asian rinnakkain Maple:n ja Matlab:n kannalta. Ohjelmien
LisätiedotIlkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia
Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa 3: Todennäköisyysjakaumia Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia TKK (c) Ilkka Mellin (006) 1 Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia >> Multinomijakauma Kaksiulotteinen
LisätiedotLineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi
Lineaarikuvaukset aiheita ten ten 1 Matematiikassa sana lineaarinen liitetään kahden lineaariavaruuden väliseen kuvaukseen. ten Määritelmä Olkoon (L, +, ) ja (M, ˆ+, ˆ ) reaalisia lineaariavaruuksia, ja
LisätiedotLuento 8: Epälineaarinen optimointi
Luento 8: Epälineaarinen optimointi Vektoriavaruus R n R n on kaikkien n-jonojen x := (x,..., x n ) joukko. Siis R n := Määritellään nollavektori 0 = (0,..., 0). Reaalisten m n-matriisien joukkoa merkitään
LisätiedotFUNKTION KUVAAJAN PIIRTÄMINEN
FUNKTION KUVAAJAN PIIRTÄMINEN Saat kuvapohjan painamalla @-näppäintä tai Insert/Graph/X-Y-POT. Kuvapohjassa on kuusi paikanvaraaja: vaaka-akselin keskellä muuttuja ja päissä minimi- ja maksimiarvot pystyakselin
Lisätiedot1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit
1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit Olkoon A = [a jk ] n n matriisi. Tarkastellaan vektoriyhtälöä Ax = λx, (1) 1 missä λ on luku. Sellaista λ:n arvoa, jolla yhtälöllä on ratkaisu x 0, kutsutaan matriisin
Lisätiedot1.1 Vektorit. MS-A0007 Matriisilaskenta. 1.1 Vektorit. 1.1 Vektorit. Reaalinen n-ulotteinen avaruus on joukko. x 1. R n. 1. Vektorit ja kompleksiluvut
ja kompleksiluvut ja kompleksiluvut 1.1 MS-A0007 Matriisilaskenta 1. ja kompleksiluvut Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 26.10.2015 Reaalinen
LisätiedotVille Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007
Ville Turunen: Mat-1.1410 Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007 Materiaali: kirjat [Adams R. A. Adams: Calculus, a complete course (6th edition), [Lay D. C. Lay: Linear
LisätiedotTilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi. Esimerkit laskettu JMP:llä
Tilastollinen vastepintamallinnus: kokeiden suunnittelu, regressiomallin analyysi, ja vasteen optimointi Esimerkit laskettu JMP:llä Antti Hyttinen Tampereen teknillinen yliopisto 29.12.2003 ii Ohjelmien
LisätiedotOletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 018 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Olkoon U R avoin joukko ja ϕ = (ϕ 1, ϕ, ϕ 3 ) : U R 3 kaksiulotteisen C 1 -alkeispinnan
LisätiedotOppimistavoitematriisi
Oppimistavoitematriisi Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Arvosanaan 1 2 riittävät Arvosanaan 5 riittävät Yhtälöryhmät (YR) Osaan ratkaista ensimmäisen asteen yhtälöitä ja yhtälöpareja Osaan muokata
LisätiedotYleistä vektoreista GeoGebralla
Vektoreita GeoGebralla Vektoreilla voi laskea joko komentopohjaisesti esim. CAS-ikkunassa tai piirtämällä piirtoikkunassa. Ensimmäisen tavan etuna on, että laskujen tueksi muodostuu kuva. Tästä on varmasti
Lisätiedot1.1 Vektorit. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 1.1 Vektorit. 1.1 Vektorit. Reaalinen n-ulotteinen avaruus on joukko. x 1. R n.
ja kompleksiluvut ja kompleksiluvut 1.1 MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta 1. ja kompleksiluvut Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 8.9.015 Reaalinen
Lisätiedotdt 2. Nämä voimat siis kumoavat toisensa, jolloin saadaan differentiaaliyhtälö
Mathematican version 8 mukainen. (25.10.2012 SKK) Tavallinen heiluri Otetaan tarkastelun kohteeksi tavallinen yksinkertainen heiluri. Tämä koostuu kitkattomaan niveleen kiinnitetystä (massattomasta) varresta
LisätiedotMatriisit, kertausta. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi
Matriisit, kertausta Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio. Matriiseja ovat esimerkiksi: ( 2 0.4 8 0 2 1 ) ( 0, 4 ), ( ) ( 1 4 2, a 11 a 12 a 21 a 22 ) Kaavio kirjoitetaan kaarisulkujen väliin
Lisätiedot4. Lasketaan transienttivirrat ja -jännitteet kuvan piiristä. Piirielimien arvot ovat C =
BMA58 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 6, Syksy 5. Olkoon [ 6 6 A =, B = 4 [ 3 4, C = 4 3 [ 5 Määritä matriisien A ja C ominaisarvot ja ominaisvektorit. Näytä lisäksi että matriisilla B
LisätiedotMS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus / vko 5 Tehtävä 1 (L): Hahmottele kompleksitasoon ne pisteet, jotka toteuttavat a) z 3 =, b) z + 3 i < 3, c) 1/z >. Yleisesti: ehto z = R, z C muodostaa kompleksitasoon
LisätiedotHavainnollistuksia: Merkitään w = ( 4, 3) ja v = ( 3, 2). Tällöin. w w = ( 4) 2 + ( 3) 2 = 25 = 5. v = ( 3) = 13. v = v.
Havainnollistuksia: Merkitään w = ( 4, 3) ja v = ( 3, 2). Tällöin w = w w = ( 4) 2 + ( 3) 2 = 25 = 5 v = v v = ( 3) 2 + 2 2 = 13. w =5 3 2 v = 13 4 3 LM1, Kesä 2014 76/102 Normin ominaisuuksia I Lause
LisätiedotHannu Mäkiö. kertolasku * jakolasku / potenssiin korotus ^ Syöte Geogebran vastaus
Perusohjeita, symbolista laskentaa Geogebralla Kielen vaihtaminen. Jos Geogebrasi kieli on vielä englanti, niin muuta se Options välilehdestä kohdasta Language suomeksi (finnish). Esittelen tässä muutaman
LisätiedotDI matematiikan opettajaksi: Täydennyskurssi, kevät 2010 Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle 11: ti klo 13:00-15:30
DI matematiikan opettajaksi: Tädennskurssi, kevät Luentorunkoa ja harjoituksia viikolle : ti 6 klo :-5: Kädään läpi: funktioita f : D f R n R m ja integrointia R n :ssä Oletetaan, että, R n ovat mielivaltaisia
LisätiedotKertausosa. 5. Merkitään sädettä kirjaimella r. Kaaren pituus on tällöin r a) sin = 0, , c) tan = 0,
Kertausosa. a),6 60 576 Peruuttaessa pyörähdyssuunta on vastapäivään. Kulma on siis,4 60 864 a) 576 864 0,88m. a) α b 0,6769... 0,68 (rad) r,m 8cm β,90...,9 (rad) 4cm a) α 0,68 (rad) β,9 (rad). a) 5,0
Lisätiedotcos x 13 12 cos 2x dx a) symbolisesti, b) numeerisesti. Piirrä integroitavan funktion kuvaaja. Mikä itse asiassa on integraalin arvo?
Aalto-yliopisto, Matematiikan ja Systeemianalyysin laitos Matlab-tehtäviä, käyrän sovitus -e Differentiaali- ja integraalilaskenta 1. Laske integraali 2π cos x 13 12 cos 2x dx a) symbolisesti, b) numeerisesti.
LisätiedotOhjelmoinnin perusteet Y Python
Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 1.4.2009 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 1.4.2009 1 / 56 Tentti Ensimmäinen tenttimahdollisuus on pe 8.5. klo 13:00 17:00 päärakennuksessa. Tämän jälkeen
LisätiedotMatematiikka B2 - TUDI
Matematiikka B2 - TUDI Miika Tolonen 3. syyskuuta 2012 Miika Tolonen Matematiikka B2 - TUDI 1 Kurssin sisältö (1/2) Matriisit Laskutoimitukset Lineaariset yhtälöryhmät Gaussin eliminointi Lineaarinen riippumattomuus
LisätiedotBM20A0700, Matematiikka KoTiB2
BM20A0700, Matematiikka KoTiB2 Luennot: Matti Alatalo, Harjoitukset: Oppikirja: Kreyszig, E.: Advanced Engineering Mathematics, 8th Edition, John Wiley & Sons, 1999, luku 7. 1 Kurssin sisältö Matriiseihin
LisätiedotOhjelmoinnin perusteet Y Python
Ohjelmoinnin perusteet Y Python T-106.1208 9.2.2009 T-106.1208 Ohjelmoinnin perusteet Y 9.2.2009 1 / 35 Listat Esimerkki: halutaan kirjoittaa ohjelma, joka lukee käyttäjältä 30 lämpötilaa. Kun lämpötilat
LisätiedotMS-A0107 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM)
MS-A17 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 CHEM) Laskuharjoitus 4lv, kevät 16 1. Tehtävä: Laske cos x dx a) osittaisintegroinnilla, b) soveltamalla sopivaa trigonometrian kaavaa. Ratkaisu: a) Osittaisintegroinnin
LisätiedotViikon aiheet. Funktion lineaarinen approksimointi
Viikon aiheet Funktion ääriarvot Funktion lineaarinen approksimointi Vektorit, merkintätavat, pituus, yksikkövektori, skalaarilla kertominen, kanta ja kannan vaihto Funktion ääriarvot 6 Väliarvolause Implisiittinen
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 13. Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu
Talousmatematiikan perusteet: Luento 13 Rajoittamaton optimointi Hessen matriisi Ominaisarvot ja vektorit Ääriarvon laadun tarkastelu Viime luennolla Aloimme tarkastella yleisiä, usean muuttujan funktioita
LisätiedotT STATIIKKA 2 (3 OP.) OAMK
T510503 STATIIKKA 2 (3 OP.) OAMK Raimo Hannila 05.09.2011 1 Tuntisuunnitelma (Luonnos). SL-2011 (15 vk?)., syysloma vk 43. Kurssin laajuus ks. opinto-opas. Ohjattu työskentely (Teoria +Harjoitus)= 39 h.
Lisätiedotlinux linux: käyttäjän oikeudet + lisää ja - poistaa oikeuksia
L6: linux linux linux: käyttäjän oikeudet Käyttäjällä, username, on käyttöoikeus rajattuun levytilaan du -h /home/username/ tulostaa käytetyn levytilan. Yhteenvedon antaa du -h /home/jetsu/ - -summarize
LisätiedotKäänteismatriisin ominaisuuksia
Käänteismatriisin ominaisuuksia Lause 1.4. Jos A ja B ovat säännöllisiä ja luku λ 0, niin 1) (A 1 ) 1 = A 2) (λa) 1 = 1 λ A 1 3) (AB) 1 = B 1 A 1 4) (A T ) 1 = (A 1 ) T. Tod.... Ortogonaaliset matriisit
LisätiedotSuora. Määritelmä. Oletetaan, että n = 2 tai n = 3. Avaruuden R n suora on joukko. { p + t v t R},
Määritelmä Suora Oletetaan, että n = 2 tai n = 3. Avaruuden R n suora on joukko { p + t v t R}, missä p, v R n ja v 0. Tässä p on suoran jonkin pisteen paikkavektori ja v on suoran suuntavektori. v p LM1,
LisätiedotKompleksiluvut., 15. kesäkuuta /57
Kompleksiluvut, 15. kesäkuuta 2017 1/57 Miksi kompleksilukuja? Reaaliluvut lukusuoran pisteet: Tiedetään, että 7 1 0 x 2 = 0 x = 0 1 7 x 2 = 1 x = 1 x = 1 x 2 = 7 x = 7 x = 7 x 2 = 1 ei ratkaisua reaalilukujen
LisätiedotLineaarikuvauksen R n R m matriisi
Lineaarikuvauksen R n R m matriisi Lauseessa 21 osoitettiin, että jokaista m n -matriisia A vastaa lineaarikuvaus L A : R n R m, jolla L A ( v) = A v kaikilla v R n. Osoitetaan seuraavaksi käänteinen tulos:
LisätiedotOhjelmoinnin peruskurssi Y1
Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 CSE-A1111 30.9.2015 CSE-A1111 Ohjelmoinnin peruskurssi Y1 30.9.2015 1 / 27 Mahdollisuus antaa luentopalautetta Goblinissa vasemmassa reunassa olevassa valikossa on valinta Luentopalaute.
LisätiedotA-osio. Tehdään ilman laskinta ja taulukkokirjaa! Valitse tehtävistä A1-A3 kaksi ja vastaa niihin. Maksimissaan tunti aikaa suorittaa A-osiota.
MAA5.2 Loppukoe 24.9.2013 Jussi Tyni Valitse 6 tehtävää Muista merkitä vastauspaperiin oma nimesi ja tee etusivulle pisteytysruudukko Kaikkiin tehtävien ratkaisuihin välivaiheet näkyviin! A1. A-osio. Tehdään
LisätiedotHarjoitus Tarkastellaan luentojen Esimerkin mukaista työttömyysmallinnusta. Merkitään. p(t) = hintaindeksi, π(t) = odotettu inflaatio,
Differentiaaliyhtälöt, Kesä 06 Harjoitus 3 Kaikissa tehtävissä, joissa pitää tarkastella kriittisten pisteiden stabiliteettia, jos kyseessä on satulapiste, ilmoita myös satulauraratkaisun (tai kriittisessä
LisätiedotPistetulo eli skalaaritulo
Pistetulo eli skalaaritulo VEKTORIT, MAA4 Pistetulo on kahden vektorin välinen tulo. Tarkastellaan ensin kahden vektorin välistä kulmaa. Vektorien a ja, kun a 0, välinen kulma on (kuva) kovera kun a vektorit
LisätiedotMS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 /
MS-A3/A5 Matriisilaskenta, II/27 MS-A3/A5 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 / 3. 7..27 Tehtävä (L): Etsi kaikki yhtälön Ax = b ratkaisut, kun 3 5 4 A = 3 2 4 ja b = 6 8 7 4. Ratkaisu : Koetetaan ratkaista
LisätiedotPOHDIN - projekti. Funktio. Vektoriarvoinen funktio
POHDIN - projekti Funktio Funktio f joukosta A joukkoon B tarkoittaa sääntöä, joka liittää jokaiseen joukon A alkioon jonkin alkion joukosta B. Yleensä merkitään f : A B. Usein käytetään sanaa kuvaus synonyymina
LisätiedotSisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006
Sisätuloavaruudet 4. lokakuuta 2006 Tässä esityksessä vektoriavaruudet V ja W ovat kompleksisia ja äärellisulotteisia. Käydään ensin lyhyesti läpi määritelmiä ja perustuloksia. Merkitään L(V, W ) :llä
Lisätiedot