(2) C on joukko, jonka alkioita kutsutaan sala(kirjoite)tuiksi viesteiksi (engl. ciphertext);

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "(2) C on joukko, jonka alkioita kutsutaan sala(kirjoite)tuiksi viesteiksi (engl. ciphertext);"

Transkriptio

1 2. Salausjärjestelmä Salausjärjestelmien kuvaamisessa käytetään usein apuna kolmea henkilöä : Liisa (engl. Alice), Pentti (engl. Bob) ja Erkki (eng. Eve eavesdrop 10 ). Salausjärjestelmillä pyritään viestin välittämisessä takaamaan mm. seuraavat: Luottamuksellisuus: Liisan Pentille lähettämää viestiä ei kukaan muu pysty lukemaan. Autenttisuus: Pentti tietää, että vain Liisa on voinut lähettää viestin. Eheys: Pentti tietää, että kukaan ei ole väärentänyt Liisan lähettämää viestiä. Kiistämättömyys: Liisa ei voi kiistää lähettäneensä viestiä. Miksi nämä ominaisuudet ovat tärkeitä? Tarkastellaan esimerkkiä: Oletetaan, että Liisa ostaa Pentiltä omenan verkon kautta. Liisa lähettää Pentille tiedot luottokortistaan, mitä hän haluaa ostaa ja toimitusosoitteen. Liisa ei halua, että nämä tiedot joutuvat vääriin käsiin. Pentti haluaa varmistua, että tilaus on tullut Liisalta eikä keneltäkään muulta, joka vain tekeytyy Liisaksi. Kumpikin haluaa, ettei kukaan pystyy väärentämään viestiä (esimerkiksi niin, että tilaukseen muutettaisiin päärynä omenan tilalle). Lopuksi Pentti haluaa, ettei Liisa voi myöhemmin kieltää tilanneensa Pentiltä omenaa. Määritelmä 2.1. Salausjärjestelmä (lyh. salain) on viiden joukon P, C, K, E ja D kokoelma niin, että seuraavat ehdot toteutuvat: (1) P on joukko, jonka alkioita kutsutaan selväkielisiksi viesteiksi (engl. plaintext); (2) C on joukko, jonka alkioita kutsutaan sala(kirjoite)tuiksi viesteiksi (engl. ciphertext); (3) C on joukko, jonka alkioita kutsutaan avaimiksi (engl. key); (4) E = {E k k K} on kokoelma funktioita E k : P C, joita kutsutaan salausfunktioiksi (engl. encryption function); (5) D = {D k k K} on kokoelma funktioita D k : C P, joita kutsutaan avausfunktioiksi (engl. decryption function). (6) jokaiselle e K on olemassa d K siten, että D d (E e (p)) = p kaikille p P. Huomaa, että viimeisen ehdon nojalla jokainen salausfunktio E e on injektio. Yleensä salaimen joukot ovat äärellisiä ja kuvaukset E e ja D d bijektioita. Salausmenetelmiä käsittelevässä kirjallisuudessa salausfunktiosta saatetaan käyttää nimitystä yksisuuntainen funktio. Tällainen määritellään funktioksi f : X Y, jolle arvot f(x) on helppoa laskea, mutta oleellisesti kaikille kuvajoukon f(x) alkioille y on laskennallisesti mahdotonta määrätä alkio x X, jolle f(x) = y. Vaikka lainausmerkkeihin sijoitetut ilmaisut ovat epämääräisiä, ne antavat jonkinlaisen idean yksisuuntaisuudesta: salausfunktiolla E e salatun viestin c = E e (p) avaaminen onnistuu helposti (näin ainakin pitäisi olla), kunhan tunnetaan salausavainta e vastaava avausavain d, p = D d (c). Mutta jos avaimia on paljon, on oikean avaimen etsiminen kuin neulan etsimistä heinäsuovasta. Avausavain d on siis eräänlainen takaportti. 9 Viimeksi muutettu Tai miksei Catherine the Cryptoanalyst, Katariina kuin Kelju K. Kojootti, tai Seppo Salakuuntelija. 9

2 Esimerkki 2.2 (Caesarin salain). Olkoot P = C = K = {A, B,..., Z}. Kun kirjaimet samaistetaan kokonaislukujen jäännösluokkien kanssa, A := [0] 26, B := [1] 26,..., Z := [25] 26, on P = C = K = Z 26. Salaus- ja avausfunktioina olkoot E e : Z 26 Z 26, E e (x) := x + e, ja D d : Z 26 Z 26, D d (x) := x d. Jos jäännösluokat [a] 26 samaistetaan kokonaislukujen 0, 1,..., 25 kanssa, ovat salaus- ja avausfunktiot E e (x) = x + e mod 26 ja E d (x) = x d mod 26. Salausfunktio E e siirtää aakkoston kirjaimia e merkkiä eteenpäin (syklisesti), ja vastaavasti avausfunktio D d d merkkiä taaksepäin. Määritelmän viimeinen ehto toteutuu, avaimelle d = e Symmetrinen ja epäsymmetrinen salausjärjestelmä. Oletetaan, että Liisa käyttää viestin salaamiseen salausavainta e ja Pentti vastaavasti sen avaamiseen avausavainta d. Jos salausjärjestelmässä on aina d = e tai avausavain d on helposti laskettavissa, kun salausavain e tunnetaan, salausjärjestelmää kutsutaan symmetriseksi. Symmetrisessä salausjärjestelmässä Liisan ja Pentin pitää ennen viestinvaihto sopia salaus- ja avausavaimista. Tämän avainten vaihtamisen turvallisuus on keskeinen ongelma symmetrisessä järjestelmässä. Jos salausavain e joutuu väärin käsiin (Erkille), on avausavain d helppo määrätä ja näin Liisan Pentille lähettämät viestit myös helppo avata. Caesarin salain on esimerkki symmetrisestä salausjärjestelmästä. Epäsymmetrisessä salausjärjestelmässä d e ja avausavaimen d määrääminen salausavaimen e avulla (ilman erityisiä lisätietoja) on käytännöllisesti katsoen mahdotonta. Tällaisessä järjestelmässä salausavain e voidaan julkistaa. Jokainen, joka haluaa lähettää Pentille salakirjoitetun viestin, voi käyttää avainta e. Koska avausavaimen d määrääminen on mahdotonta, eivät muut (=Erkki) kuin ne, jotka tuntevat avaimen d, pysty avaamaan avaimella e salattuja viestejä. Tällaisessa järjestelmässä salausavainta e kutsutaan myös julkiseksi avaimeksi (tai julkisavaimeksi), avainta d salaiseksi avaimeksi ja järjestelmää julkisavainsalaukseksi Kirjaimet ja sanat. Viestien kirjoittamiseen tarvitaan kirjaimia tai muita symboleita. Aakkosto on äärellinen joukko, jota jatkossa merkitään kirjaimella Σ. Aakkoston Σ pituus on joukon Σ alkioiden lukumäärä. Joukon Σ alkoita kutsutaan symboleiksi tai kirjaimiksi. Esimerkkejä 2.3. a) Englanninkielisten viestien esittämisessä tavallinen aakkosto on Σ = {A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V, W, X, Y, Z} b) Tietokoneille luonnollinen aakkosto on kokonaislukujen jäännösluokkarengas Σ = Z 2 = {[0] 2, [1] 2 } Usein jäännösluokat [0] 2 ja [1] 2 samaistetaan lukujen ( bittien ) 0 ja 1 kanssa, jolloin lasketaan modulo 2. 10

3 11 Kuva 2.1. ascii-merkistön symbolit. Ensimmäiselle 32 merkille ja viimeiselle käytetään lyhennenimeä, muilla graafista symbolia. Kuva on lainattu sivulta c) Toinen tietokoneisiin luonnollisella tavalla liittyvä aakkosto on ns. ascii-merkistö 11. Tämä merkistö on standardoitu, tietokoneella seitsemällä bitillä esittävien merkkien joukko (kuva 2.1). Näitä vastaavat (desimaaliset) luvut x = (b 7, b 6,..., b 1 ) 2 = b b b b 1, missä b 1,..., b 7 {0, 1}, t.s. luvut 0, 1,..., 127. Merkistön 32 ensimmäistä merkkiä (0 x < 31) ja viimeinen (x = 127) ovat tavallisessa tekstissä näkymättömiä ns. kontrollimerkkejä, joita on aikoinaan käytetty tietoliikenteen ohjausmerkkeinä. Merkki x = 32 on välilyönti; muilla on näkyvä graafinen vastine. Esimerkiksi 65 = A, 66 = B,..., 90 = Z. Koska tietokoneessa bittijonot järjestetään tavallisesti kahdeksan bitin muodostamiksi tavuiksi, on ascii-merkkien normaali bittijonoesitys (b 8, b 7, b 6,..., b 1 ) 2, missä b 8 = 0. Niin sanotuille laajennetuille ascii-merkistöille kahdeksas bitti b 8 = 1. Näihin merkistöihin on mukaan otettu eurooppalaisten kielten tarvitsemia aksentteja sisältäviä kirjaimia. Määritelmä 2.4. Olkoon Σ aakkosto. (1) Sana on jono (a n,..., a 1 ), missä a j Σ ja n N. Tyhjä sana on jono (), jolle n = 0. (2) Sanan w = (a n,..., a 1 ) pituus on sanan komponenttien lukumäärä n. (3) Sanojen w = (a n,..., a 1 ) ja v = (b m,..., b 1 ) yhdistetty sana on jono wv := (a n,..., a 1, b m,..., b 1 ). 11 American Standard Code for Information Interchange.

4 (4) Kaikkien sanojen joukkoa merkitään Σ ja kaikkien n N pituisten sanojen joukkoa Σ n. Huomautus 2.5. Epätyhjä joukko G on monoidi, jos siinä on määritelty laskutoimitus t.s. kuvaus : G G G siten, että 12 (i) (g 1 g 2 ) g 3 = (g 1 g 2 ) g 3 kaikille g 1, g 2, g 3 G (assosiatiivisuus); (ii) on olemassa alkio e G siten, että e g = g e = g kaikille g G. Alkiota e kutsutaan laskutoimituksen neutraalialkioksi. Joukko G on ryhmä, jos lisäksi on voimassa (iii) jokaiselle g G on olemassa käänteisalkio g 1, jolle g g 1 = g 1 g = e. Edelleen: ryhmä G on kommutatiivinen (tai Abelin ryhmä), jos lisäksi on voimassa (iv) g 1 g 2 = g 2 g 1 kaikille g 1, g 2 G (kommutatiivisuus). Esimerkiksi aakkoston Σ kaikkien sanojen joukko Σ on monoidi, kun laskutoimituksena on sanojen yhdistäminen. Neutraalialkio on tyhjä sana. Sen sijaan joukko Σ ei ole ryhmä eikä sen laskutoimitus ole kommutatiivinen (ainakaan, jos sen aakkostossa on enemmän kuin yksi symboli). Esimerkki 2.6 (Tärkeä). Olkoon n Z, n 2. Kun kokonaislukujen jäännösluokille [a] n laskutoimituksena yhteenlaskua, on pari (Z n, +) Abelin ryhmä. Jos laskutoimitukseksi valitaan kertolasku, on pari (Z n, ) monoidi (neutraalialkio [1] n ), mutta ei ryhmä. Joukolla Z n on kuitenkin erittäin tärkeä osajoukko, josta kertolaskulla saadaan Abelin ryhmä. Olkoon Z n := {x Z n x on kääntyvä}. Tällöin pari (Z n, ) on Abelin ryhmä. (Tämän todistaminen jätetään lukijan tehtäväksi. Todistus on suoraviivainen asetettujen ehtojen tarkistus, eikä siinä tarvita aiemmin alkion x = [a] n kääntyvyydelle todettua yhtäpitävää ehtoa syt(a, n) = 1.) 2.3. Lohkosalaus. Määritelmä 2.7. Olkoot Σ aakkosto ja n Z +. Salausjärjestelmä (P, C, K, E, D) on lohkosalain, jos sen selväkielisten viestien joukko P ja salattujen viestien joukko C ovat n-pituisten Σ-sanojen joukko Σ n. Luku n on lohkosalaimen lohkopituus. Lause 2.8. Lohkosalaimen salausfunktiot ovat bijektioita. Todistus. Jokaisen salausjärjestelmän salausfunktio E e E on injektio salaaavaa -ehdon D d (E e (p)) = p nojalla. Lohkosalaimelle salausfunktiot ovat kuvauksia E e : Σ n Σ n äärelliseltä joukolta itselleen, ja tällaiset kuvaukset ovat bijektioita. Huomautus 2.9. Epätyhjän joukon X bijektioita f : X X itselleen kutsutaan joukon X permutaatioiksi. Joukon X permutaatioiden joukkoa merkitään yleensä S(X). Lohkosalaimen salausfunktiot ovat siis permutaatioita. 12 Tarkkaan ottaen pitäisi käyttää ilmaisua pari (G, ) on monoidi, jos.... Joukossa G voi nimittäin olla useita erilaisia laskutoimituksia, joista osa toteuttaa monoidilta vaaditut ehdot, osa ei. 12

5 Myös lohkosalaimen avausfunktiot ovat bijektioita, koska ehdon D d (E e (p)) = p nojalla ne ovat surjektioita. Äärelliseltä joukolta itselleen menevä surjektio on bijektio. Lohkosalaimelle on siis D d = Ee 1. Yleisin mahdollinen n-pituisten Σ-sanojen salausjärjestelmä on seuraava: Asetetaan P := Σ n ja C := Σ n. Avaimiksi valitaan kaikki joukon Σ n permutaatiot eli K := S(Σ n ). Avainta π S(Σ n ) vastaava salausfunktio E π : Σ n Σ n on E π (w) := π(w). Salausfunktiota E π vastaava avausfunktio on D π : Σ n Σ n, D π (v) := π 1 (v). Tämän salausjärjestelmän avainten joukko on varsin suuri. Jos aakkoston Σ pituus on σ, on joukossa Σ n σ n sanaa ja tällöin joukolla Σ n on (σ n )! permutaatiota. Koska avaimia on paljon, voisi otaksua, että tähän yleiseen lohkosalaimeen perustuva salausmenetelmä olisi turvallinen. Näin yleisessä tilanteessa mielivaltaisen permutaation π S(Σ n ) esittäminen (tietokoneella) on kuitenkin vaikeaa, joten käytännön tilanteissa avaimet valitaan jostakin permutaatiojoukon S(Σ n ) osajoukosta, jonka permutaatioita on helpompi käsitellä. Toisessa ääripäässä lohkosalaimia on yksittäisten aakkoston merkkien permutointi. Jos englanninkielisille viesteille aakkostona on Σ = {A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V, W, X, Y, Z}, voitaisiin monimerkkinen viesti salata merkki merkiltä vaihtaen jokainen viestin merkki p merkiksi π(p), missä π S(Σ). Avaimia on nytkin melko paljon, 26! kappaletta. Tällainen salaus on kuitenkin helposti murrettavissa frekvenssianalyysin avulla. Nimittäin, englanninkielisissä teksteissä kirjain E on yleisin, T toiseksi yleisin, A kolmanneksi jne. Salatussa (riittävän pitkässä) viestissä merkin π(e) pitäisi siis olla yleisin, merkin π(t) toiseksi yleisin, merkin π(a) kolmanneksi yleisin jne. Vastaavanlaiset esiintymäfrekvenssit tunnetaan myös kirjainpareille, joten kirjainparien joukon Σ 2 permutaatioiden joukon käyttäminen salaamiseen ei ole turvallista. Huomautus Joidenkin lohkosalausmenetelmien kohdalla turvallisuutta voi olla mahdollista lisätä käyttämällä moninkertaista salausta. Esimerkiksi kolminkertainen salaus voidaan järjestää seuraavasti: Valitaan kolme avainta k 1, k 2, k 3 K. Selväkielinen viesti p P salataan muotoon c := E k1 (D k2 (E k3 (p))) Tässä E k1 ja E k3 ovat avaimia k 1 ja k 3 vastaavat salausfunktiot ja D k2 avainta k 2 vastaava avausfunktio. Tämän kolminkertaisen salauksen avainten joukko on näennäisesti K 3, siis selvästi suurempi kuin alkuperäinen avainjoukko K. Joissakin tapauksissa moninkertaisella salauksella avainten joukko ei kuitenkaan kasva. Esimerkiksi edellisessä yksittäisten aakkoston merkkien permutoinnissa K = S({A,..., Z}), E π (w) = π(w) ja D π (v) = π 1 (v), jolloin E k1 (D k2 (E k3 (p))) = E k (p), missä k = k 1 k2 1 k 3 on kolmen permutaation yhdistettynä permutaationa joukon {A,..., Z} permutaatio. Avainten joukko ei siis nyt kasva lainkaan. 13

6 2.4. Lohkosalauksen käyttämisestä. Olkoon (P, C, K, E, D) lohkosalain, jonka lohkopituus on n ja aakkosto Σ. Elektronissa koodikirjatilassa (engl. electronic codebook mode, lyh. ECB) annettua lohkosalainta käytetään seuraavasti: Annettu selväkielinen viesti m, jonka pituus voi nyt olla pitempi kuin n, katkaistaan lohkopituuden n pituisiksi viestipätkiksi m j, 1 j l, siis l-jonoksi joukon P = Σ n alkioita. Jos viestin m pituus ei ole lohkopituuden n monikerta, täydennetään viestiä m niin, että sen pituus on luvun n monikerta. (Edellä luku l on viestin m pituus jaettuna luvulla n.) Kun salausavain on e K, salataan jokainen lohkopituuden n mittainen viestipätkiksi m j salausfunktiolla E e. Salattu viesti on nyt jono (c 1,..., c l ) := (E e (m 1 ),..., E e (m l )). Jos salausfunktiota E e vastaa avausfunktio D d, avataan viesti (c 1,..., c l ) komponenteittain (D d (c 1 ),..., D d (c l )). ECB-menetelmää (hieman yleistäen) voidaan käyttää myös tilanteissa, joissa salakirjoitettu viesti on pitempi kuin selväkielinen viesti. Myöhemmin RSA-salauksen yhteydessä saadaan esimerkki tällaisesta. Koska ECB-tilassa identtiset viestin osat w j salataan samanlaisiksi jonoiksi c j C, voi frekvenssianalyysin kaltainen menetelmä toimia salattujen viestien murtamiseksi. Lisäksi, jos Erkki tuntee salausavaimella k salatun viestin c j, voi hän muuttaa Liisan Pentille lähettämää viestiä m = (m 1,..., m l ) (c 1,..., c l ) vaihtamalla komponentin c j tilalle viestin c j. Erkki saattaa siis pystyä väärentämään Liisan Pentille lähettämiä viestejä. Salauslohkojen ketjutustilassa (engl. cipherblock chaining mode, lyh. CBC) edellä mainittuja ECB-tilan ongelmia korjataan niin, että seuraavan salattavan viestin komponentin w j salaamiseen ei käytetä pelkästään avainta k vaan myös aiemmin salattuja komponentteja c i, 1 i < j. CBC-tilan kuvaamiseksi luonnollisinta on käyttää aakkostoa Σ := Z 2 = {0, 1}. Tässä luvuilla 0 ja 1 lasketaan modulo 2; siis = 0, = = 1 ja = 0. Joukkoon Z n 2 määritellään laskutoimitus asettamalla (b 1,..., b n ) (c 1,..., c n ) := (b 1 + c 1,..., b n + c n ). Tätä laskutoimitusta kutsutaan usein n-bittisten jonojen poissulkevaksi tai -operaatioksi (engl. exclusive or, lyh. XOR). Tässä laskutoimituksessa vähennyslasku on helppoa: koska kaikille x, y Z 2 on (x + y) + y = x, on myös kaikille b, c Z n 2 voimassa (b c) c = b, t.s. jonon c vasta-alkio on c. CBC-tila käyttää apuna aloitusvektoria A Z n 2, joka saa olla julkinen. Oletetaan, että Liisa on lähettämässä viestiä m Pentille. Viesti m oletetaan nytkin jonoksi m = (m 1,..., m l ), missä m j Z n 2. CBC-tilassa asetetaan c 0 := A, ja c j := E e (c j 1 m j ), kun 1 j l. Pentille lähtetty salattu viesti on nyt jono c := (c 1,..., c l ). Viestin c avaamisen Pentti hoitaa seuraavasti: Olkoon D d salausfunktiota E e vastaava avausfunktio. Pentti laskee c 0 := A, ja m j := c j 1 D d (c j ), kun 1 j l. Lukijan tehtäväksi jätetään todeta, että Pentin näin saama viesti (m 1,..., m l ) on Liisan alkuperäinen viesti. 14

7 Lisää lohkosalauksen käyttötapoja löytyy kirjasta [1, ja 3.8.4] (Salauksen takaisinketjutustila (engl. cipher feedback mode, lyh. CFB) ja tuloksen takaisinketjutustila (engl. ouput feedback mode, lyh. OFB)) Affiini salain 1. Caesarin salainta voidaan yleistää varsin yksinkertaisella tavalla. Caesarin salaimen salausfunktioita olivat E e : Z 26 Z 26, E e (x) := x + e. Olkoon nyt m kokonaisluku, m 2. Valitaan aakkostoksi Σ := Z m sekä selvä- ja salattujen viestin joukoiksi P = C := Σ = Z m. Merkitään Z m := {α Z m α on kääntyvä}. Muistettakoon, että alkio α Z m on kääntyvä, jos ja vain jos syt(a, m) = 1, kun jäännösluokka α esitetään kokonaisluvun a avulla, α = [a] m. Avainten joukko olkoon K := {(α, β) Z 2 m α Z m} = Z m Z m. Affiinissa salaimessa, jonka lohkopituus on n = 1, valitaan salausfunktioiksi E k : Z m Z m, E k (x) := α x + β, kun k = (α, β) K. Jos α = [a] m ja β = [b] m, on E k ([x] m ) := a x + b mod m. Avausfunktiot ovat tällöin D k : Z m Z m, D k (y) := α y γ, kun k = (α, γ) K. Erityisesti, salausavainta k = (α, β) vastaa avausavain k = (α, β), missä α on alkion α käänteisalkio. Jos α = [a] m ja α = [a ] m on siis oltava a a 1 mod m. Kannattaa muistaa, että avausavain on helposti laskettavissa laajennetun Eukleideen algoritmin avulla. Jotta voisimme tarkastella hieman yleisempää affiinilineaarista lohkosalausta, tarkastelemme lyhyesti matriiseja, joiden alkiot kokonaislukujen jäännösluokkia tai yleisemmän renkaan alkioita. Aloitetaan eräillä yleisessä käytössä olevilla nimityksillä. (Mallina kannattaa pitää joukkoa Z m ja laskutoimituksina kokonaislukujen jäännösluokkien yhteen- ja kertolaskua). Pari (R, +), missä R on epätyhjä joukko ja + on joukon R laskutoimitus eli kuvaus R R R, on Abelin ryhmä, jos (i) (r 1 + r 2 ) + r 3 = (r 1 + r 2 ) + r 3 kaikille r 1, r 2, r 3 R (assosiatiivisuus); (ii) on olemassa nolla-alkio 0 R siten, että 0 + r = r + 0 = r kaikille r R. (iii) jokaiselle r R on olemassa vasta-alkio r, jolle r + ( r) = ( r) + r = 0; (iv) r 1 + r 2 = r 2 + r 1 kaikille r 1, r 2 R (kommutatiivisuus). Esimerkkejä a) Pari (Z m, +), missä + on kokonaislukujen jäännösluokkien yhteenlasku, on Abelin ryhmä. b) Pari (Z m, ), missä on kokonaislukujen jäännösluokkien kertolasku, on myös Abelin ryhmä. Abelin ryhmän laskutoimitusta ei siis aina ole luonnollista merkitä yhteenlaskuna, vaikka määritelmä näin muotoiltaisiinkin. Silloin, kun laskutoimituksena on kertolasku, tässä sen merkintänä käytetty piste jätetään usein merkitsemättä. c) Kun tason origokeskisen yksikköympyrän kehän pisteet samaistetaan kompleksilukujen kanssa (tai paremminkin tason pisteille määritellään kompleksilukukertolasku), on yksikköympyrän kehä Abelin ryhmä. Kompleksiluvuista erittäin lyhyesti: 15

8 Tason pisteille (x, y), (x, y ) R 2 määritellään yhteenlasku tutulla komponentittaisella vektoriyhteenlaskulla ja kertolasku kaavalla (x, y) (x, y ) := (x x y y, x y + x y). Muista: tasovektoreille ei määritellä kertolaskua; lineaarialgebrassa esiintyviä kertolaskuja ovat vektorin kertominen luvulla ja vektoreiden sisätulo. Kertolasku on paljon luonnollisemman tuntuinen, kun otetaan käyttöön merkintä i := (0, 1). Tällöin jokainen tason piste (x, y) voidaan esittää muodossa (x, y) = x (1, 0) + y i, ja kertolaskun määritelmän nojalla i 2 = (1, 0). Muotoa x (1, 0), missä x R, käyttäytyvät yhteen- ja (tässä määritellyn) kertolaskun suhteen kuten reaaliluvut. Tapana on samaistaa x (1, 0) R 2 ja x R. Näin jokainen tason piste saa esityksen (x, y) = x + y i. Nyt määritelty kertolasku saa tässä esityksessä muodon (x + y i) (x + y i) = x x y y + (x y + x y) i. Jos toisaalta tulo (x + y i) (x + y i) laskettaisiin tavanomaisten laskusääntöjen mukaisesti, päästäisiin samaan tulokseen, kun luvulle i käytetään sääntöä i 2 = 1. Kompleksilukujen joukko C on taso R 2, kun se varustetaan tutulla komponentittaisella vektoriyhteenlaskulla ja kertolaskuna käytetään tässä määriteltyä kertolaskua. (Miksi vastaavaa ei tehdä muille euklidisille avaruuksille R n? Lyhyesti: näiden laskutoimitusten suhteen kompleksilukujen joukko C käyttäytyy kuten reaalilukujen joukko; muille joukoille R n tällaista kertolaskua ei ole olemassa. Avaruuteen R 4 voidaan määritellä kertolasku niin, kaikki muut tutut laskusäännöt säilyvät, mutta kertolaskun kommutatiivisuus menetetään. Kvaterniot lukualueiden kurssilla.) Oletetaan nyt, että pari (R, +) on Abelin ryhmä, ja että lisäksi annettuna on toinen laskutoimitus (kertolasku) : R R R, jolle on voimassa (i) (r 1 r 2 ) r 3 = (r 1 r 2 ) r 3 kaikille r 1, r 2, r 3 R (kertolaskun assosiatiivisuus); (ii) (r 1 + r 2 ) r 3 = r 1 r 3 + r 2 r 3 ja r 1 (r 2 + r 3 ) = r 1 r 2 + r 1 r 3 kaikille r 1, r 2, r 3 R (distribuutiivisuus); (iii) kertolaskulle on olemassa neutraalialkio (ykkösalkio) 1, jolle r 1 = 1 r = r kaikille r R. Kun yllä olevat ehdot toteutuvat, kolmikkoa (R, +, ) kutsutaan renkaaksi. Yleensä kertomerkki jätetään merkitsemättä. Jos kertolaskulle on lisäksi voimassa r 1 r 2 = r 2 r 1 kaikille r 1, r 2 R, sanotaan, että rengas on kommutatiivinen. Esimerkkejä a) Kokonaislukujen joukko Z on kommutatiivinen rengas, kun yhteen- ja kertolasku ovat ne tutut. b) Kokonaislukujen jäännösluokkien joukko Z m on kommutatiivinen rengas, kun yhteen- ja kertolasku ovat jäännösluokille edustajien avulla aiemmin määritellyt laskutoimitukset. c) Kaikkien jatkuvien funktioiden f : R R muodostama joukko on kommutatiivinen rengas, kun funktioille f ja g määritellään summa f + g ja tulo f g (f + g)(t) := f(t) + g(t), (f g)(t) := f(t) g(t), t R. 16

9 d) Kaikkien kokoa m m olevien neliömatriisien A = [a i,j ] m i,j=1 joukko on rengas, kun yhteen- ja kertolasku ovat ne tutut lineaarilgebrassa määritellyt matriisien yhteen- ja matriisikertolasku. Neliömatriisien muodostama rengas ei ole kommutatiivinen (kun m > 1). Edellisen esimerkin jokaisessa kohdassa käy niin, että jollekin kyseisen renkaan alkiolla ei löydy käänteisalkiota. Yleisesti: Olkoot (R, +, ) rengas ja r R. Sanotaan, että alkio r on kääntyvä, jos on olemassa r R siten, että r r = r r = 1. Tällaista alkiota r kutsutaan alkion r käänteisalkioksi. Alkion r käänteisalkiota merkitään yleensä r 1. Jos kommutatiivisessa renkaassa jokaisella nollasta eroalla alkiolla on käänteisalkio, kutsutaan rengasta kunnaksi. Renkaan nollasta eroavaa alkiota a kutsutaan nollanjakajaksi, jos on olemassa alkio b 0 siten, että a b = 0. Rengasta R kutsutaan kokonaisalueeksi, jos se on kommutatiivinen ja siinä ei ole nollanjakajia (t.s. tavanomainen tulon nollasääntö pätee). Esimerkkejä a) Kokonaislukujen renkaassa a Z on kääntyvä, jos ja vain jos a = ±1. Rengas Z on kokonaisalue, mutta ei kunta. b) Jäännösluokkarenkaassa [a] m Z m on kääntyvä, jos ja vain jos syt(a, m) = 1. Alkion [a] m käänteisalkio on jäännösluokka [a ] m Z m, missä a a 1 mod m. Jos m ei ole alkuluku, m = p q, missä p, q Z +, 1 < p, q < m, on [p] m [0] m ja [q] m [0] m, mutta [p] m [q] m = [p q] m = [0] m. Renkaassa Z m on siis nollanjakajia. Jos taas m on alkuluku, on Z m kunta (ja siis myös kokonaisalue). Nimittäin, alkuluvulle m ehto syt(a, m) = 1 toteutuu kaikille luvuille a {1,..., m 1}. Tällöin renkaan Z m jokainen nollasta eroava alkio on kääntyvä. Saadaan seuraava tärkeä tulos: Rengas Z m on kunta, jos ja vain jos m on alkuluku. c) Kaikkien jatkuvien funktioiden f : R R muodostamassa renkaassa alkio f on kääntyvä, jos ja vain jos f(t) 0 kaikille t R. Alkion f käänteisalkio on jatkuva funktio f : R R, jolle f (t) = 1/f(t) kaikille t R. Tätä funktiota merkitään yleensä 1/f, ei f 1. Tässä jatkuvien funktioiden muodostamassa renkaassa on nollanjakajia, joten se ei ole kokonaisalue. d) Neliömatriisien renkaassa alkio A = [a i,j ] m i,j=1 on kääntyvä, jos ja vain jos det A 0. Alkion A käänteisalkio on matriisin A käänteismatriisi A 1. Neliömatriisien renkaassa on nollanjakajia eikä se ole kommutatiivinen, jos m > 1, joten se ei ole kokonaisalue. Olkoon nyt R annettu kommutatiivinen rengas (vaikkapa R = Z m ). Kokoa k n oleva R-kertoiminen matriisi on matriisi a 1,1 a 1,2... a 1,n a A = [a i,j ] i=1...k = 2,1 a 2,2... a 2,n j=1...n......, a k,1 a k,2... a k,n missä alkiot a i,j R. Matriisien A = [a i,j ] i=1...k ja B = [a i,j ] i=1...k summa määritellään kaavalla j=1...n j=1...n A + B := [a i,j + b i,j ] i=1...k. j=1...n 17

10 Matriisien A = [a i,j ] i=1...k ja B = [a j,l ] j=1...n tulo (huomaa koot) määritellään kaavalla j=1...n l=1...p n A B := [c i,l ] i=1...k, missä c i,l := a i,j b j,l. l=1...p Kun rajoitutaan tarkastelemaan neliömatriiseja (siis k = n), muodostavat n n- kokoiset R-kertoimiset matriisit renkaan, ykkösalkiona yksikkömatriisi I n, jossa diagonaalilla on 1 ja muualla 0. (Väitettyjen ominaisuuksien tarkastaminen on varsin suoraviivainen lasku. Jos laskut käy läpi huolellisesti huomaa, että renkaan R ei tarvitse olla edes kommutatiivinen.) Neliömatriisin determinantti määritellään R-kertoimiselle matriisille kuten reaalikertoimisessa tapauksessa. Jos A = [a i,j ] n i,j=1 ja A i,j on se (n 1) (n 1) alimatriisi, joka saadaan, kun matriisista A poistetaan i. sarake ja j. rivi, niin n det A = ( 1) i+j a i,j A i,j. j=1 Yhtälailla det A = n i=1 ( 1)i+j a i,j A i,j. (Nämä kaavat vastaavat determinantin kehityssääntöjä j. rivin ja i. sarakkeen mukaan.) Suurin osa lineaarialgebran kurssilla käsiteltyjä matriisien tuloksia yleistyy sellaisenaan R-kertoimisille matriiseille. 13 Matriisin kääntyvyys tuo esiin yhden harvoista poikkeavista kohdista. Seuraavat kannattaa palauttaa mieleen lineaarialgebrasta: Matriisin A liittomatriisi adj A on matriisin [( 1) i+j A i,j ] n i,j=1 transpoosi. Liittomatriisin tärkein ominaisuus on yleisessäkin kommutatiivisessa renkaassa voimassa oleva kaava (adj A) A = A adj A = (det A) I n. Tulos kannattaa tarkistaa laskemalla se huolellisesti läpi ainakin tapauksessa n = 2. Tästä saadaan seuraava täsmennys matriisin kääntyvyydelle: R-kertoiminen neliömatriisi A on kääntyvä, jos ja vain jos det A on renkaan R kääntyvä alkio. Jos A on kääntyvä, saadaan sen käänteismatriisi kaavalla A 1 = (det A) 1 adj A. Nimittäin, jos det A on renkaan R kääntyvä alkio, niin edellisen liittomatriisikaavan nojalla matriisilla (det A) 1 adj A on käänteismatriisilta vaadittu ominaisuus. Jos taas A on kääntyvä, on olemassa matriisi B, jolle A B = I n. Determinantin tulo-ominaisuus on voimassa myös R-kertoimisille matriiseille, joten det A det B = det(a B) = det I n = 1. Tästä seuraa, että alkiolla det A R on käänteisalkio det B Affiini salain n. Palataan affiiniin salaimeen. Lohkkosalain, jonka aakkosto on Z m ja lohkopituus on n, on affiini, jos sen selväkielisten ja salattujen viestin joukot ovat P = C := Σ = Z n m, avainten joukko K := {(A, β) A on kääntyvä Z m -kertoiminen n n-matriisi ja β Z n m}, 13 Kutakuinkin kaikki lineaarialgebra yleistyy tilanteeseen, missä kertoimina ja vektorien koordinaatteina esiintyvät (reaali-)luvut korvataan yleisemmän kunnan alkioilla. Sen sijaan yleisemmän renkaan käyttäminen tuo monenlaisia ongelmia. Vektoriavaruuksien yleistyksiä, joissa kerroinjoukkona on kuntaa yleisempi rengas kutsutaan moduleiksi; ks. esim. [10, luku V]. j=1 18

11 ja salausfunktioina E k : Z n m Z n m, E k (x) := A x + β, kun k = (A, β) K. Tässä vektorit x, β Z n m tulkitaan sarakevektoreiksi, jolloin Ax on tavallinen matriisin ja sarakevektorin matriisitulo. Avausfunktiot ovat tällöin D k : Z n m Z n m, D k (y) := B y γ, kun k = (B, γ) K. Erityisesti, salausavainta k = (A, β) vastaa avausavain k = (B, β), missä B on matriisin A käänteismatriisi, B = (det A) 1 adj A, missä (det A) 1 on determinantin det A Z m käänteisalkio renkaassa Z m. Esimerkki 2.14 (Vigenèren salain; Blaise Vigenère 1500-luvulla). Valitaan P = C := Σ = Z n m ja K := Z n m sekä Avausfunktiot ovat tällöin E β : Z n m Z n m, E β (x) := x + β. D β : Z n m Z n m, D β (y) := y β. Vigenèren salaimen käyttö esimerkiksi aakkostolla Z 26 = {A, B,..., Z} voidaan tulkita tapahtuvan seuraavasti (näin sitä käytettiin ennen Euleria ja Gaussia): Salattavan viestin x ensimmäistä merkkiä x 1 siirretään aakkostossa avaimen β ensimmäisen merkin β 1 verran eteenpäin (tarvittaesa syklisesti aakkoston alkuun palaten). Seuraavaksi toista merkkiä x 2 siirretään avaimen toisen merkin β 2 verran eteenpäin, jne. Viestin avaaminen tapahtuu vastaavasti, nyt kuitenkin siirrot tehdään aakkostossa taaksepäin. Esimerkki 2.15 (Hillin salain; Lester S. Hill 1929). Valitaan P = C := Σ = Z n m, avainten joukko ja salausfunktiot K := {A A on kääntyvä Z m -kertoiminen n n-matriisi}, Avausfunktiot ovat tällöin E A : Z n m Z n m, E A (x) := A x. D B : Z n m Z n m, D B (y) := B y. Vaikka affiinin salaimen avainten joukko on suuri, voidaan affiinilla salaimella salattu viesti murtaa, jos samalla avaimella salattuja viestejä tunnetaan sekä selväkielisinä että salattuina riittävästi. Tällainen murtotapa tunnetaan tunnettujen selväkieliviestien hyökkäyksenä (engl. known plaintext attack). Oletetaan, että salausfunktiona on E k : Z n m Z n m, E k (x) := A x + β, missä salausavain k = (A, β). Tässä siis A on kääntyvä Z m -kertoiminen n n-matriisi ja β Z n m. Erkki haluaa saada selville avaimen k = (A, β). Oletetaan, että Erkki on saanut selville n + 1 selväkielistä viestiä p j, 0 j n, ja niiden avaimella k salatut viestit c j, 0 j n. Siis c j = Ap j + β, 0 j n. 19

12 Näistä yhtälöistä saadaan erotuksille c j c 0 ja p j p 0 yhtälöryhmä c j c 0 = A(p j p 0 ), 1 j n. Olkoon P n n-matriisi, jonka sarakkeina ovat erotukset p j p 0, 1 j n, ja vastaavasti C n n-matriisi, jonka sarakkeina ovat erotukset c j c 0, 1 j n. Tällöin edellinen yhtälöryhmä voidaan kirjoittaa matriisimuotoon C = A P. Jos tunnetut selväkieliset viestit p j, 0 j n, poikkeavat riittävän paljon toisistaan, tarkemmin sanottuna niin paljon, että matriisi P on kääntyvä, saadaan edellisestä yhtälöstä A = CP 1. Tämän jälkeen vektori β saadaan yhtälöstä c 0 = Ap 0 + β, β = Ap 0 c 0. Hieman edellistä päättelyä muuttamalla saadaan: Hillin salaimelle riittää tuntea n riittävän paljon toisistaan poikkeavaa selväkielistä viestiä; Vigenèren salaimelle riittää yksi selväkielinen viesti. Esimerkki Oletetaan, että Hillin salainta on käytetty ECB-tilassa lohkopituudella n = 2, ja että selväkielistä viestiä HAND vastaa salattuna FOOT (aakkostona Z 26 = {A, B,..., Z}). Viestiä HAND vastaa nyt pari p 1 = (7, 0), p 2 = (13, 3), ja salattua viestiä FOOT vastaa c 1 = (5, 14), c 2 = (14, 19). Vastaavat (Z 26 -alkioiset) matriisit ovat P = [ ] ja C = [ Koska det P = 21, on syt(det P, 26) = 1, ja P on siis kääntyvä. Alkion det P käänteisalkioksi modulo 26 saadaan laajennetulla Eukleideen algorimilla (jolla sytkin lasketaan) (det P ) 1 5. Siis Hillin salaimen avaimeksi saadaan A = C P 1 = [ ] ( 5 [ ] ) = [ ] ] [ ] [ ] X J =. C P Vigenèren salain pysyi turvallisena vuoteen 1863 asti, jolloin Preussin armeijan upseeri F. W. Kasiski keksi tilastollisen menetelmän tunnistaa lohkopituus n. Kun lohkopituus n tunnetaan, tiedetään, että salatun viestin j. merkki, j + n. merkki, j + 2n. merkki jne on salattu käyttäen samaa avainta β j. Nämä n merkin välein olevat merkit on salattu Caesarin salaimella, jonka murtaminen ei ole vaikeaa. Vigenèren salain ja yleisempi affiini salain toimivat tässä esimerkkinä salaimista, joissa avainten joukko voi olla suuri, menetelmä on matemaattisesti elegantti, mutta joiden murtaminen on osoittautunut helpoksi. Esimerkki 2.17 (Vernamin kertakäyttöliuska). Vernamin salain voidaan kuvata seuraavasti: P = C = K := Σ = Z n 2 ja E k (p) := p k. Viestin p salaamiseksi Liisa valitsee avaimen k satunnaisesti, laskee c := p k ja lähettää viestin c Pentille. Viestin avaaminen on helppoa: p = c k. Avainta k ei pidä käyttää kuin kerran (tästä nimi); jos Erkki saa selville parin (p, c), hän saa myös avaimen k = p c. 20

13 Ongelmaksi muodostuu avausavaimen toimittaminen turvallisesti Pentille; Pentti tarvitsee jokaista lähtettävää viestiä p varten käytetyn avaimen k, käytännössä siis koodikirjan, josta löytävät jokaista käytettyä viestiä vastaavat avaimet. Käytännössä Vernamin salainta voivat käyttää (rikkaat) valtiot diplomaatti- ja sotilasviestintään. Salausmenetelmissä esittävissä oppikirjoissa menetelmä esitellään siksi, että sen voidaan osoittaa olevan täydellisesti salaavan. Tarkka määritelmä löytyy kirjasta [1, luku 4]. Seuraava tulos karakterisoi täydellisen salaavuuden tilanteessa, missä joukoissa P ja K on yhtä monta alkiota, ja jokaisen selväkielisen viestin p P todennäköisyys on positiivinen: Salain on täydellisesti salaava, jos ja vain jos avainten joukon K todennäköisyysjakauma on tasainen ja jokaiselle selväkieliselle viestille p P ja salatulle viestille c C on olemassa täsmälleen yksi avain k K siten, että E k (p) = c. 21

kaikille a R. 1 (R, +) on kommutatiivinen ryhmä, 2 a(b + c) = ab + ac ja (b + c)a = ba + ca kaikilla a, b, c R, ja

kaikille a R. 1 (R, +) on kommutatiivinen ryhmä, 2 a(b + c) = ab + ac ja (b + c)a = ba + ca kaikilla a, b, c R, ja Renkaat Tarkastelemme seuraavaksi rakenteita, joissa on määritelty kaksi binääristä assosiatiivista laskutoimitusta, joista toinen on kommutatiivinen. Vaadimme muuten samat ominaisuudet kuin kokonaisluvuilta,

Lisätiedot

H = : a, b C M. joten jokainen A H {0} on kääntyvä matriisi. Itse asiassa kaikki nollasta poikkeavat alkiot ovat yksiköitä, koska. a b.

H = : a, b C M. joten jokainen A H {0} on kääntyvä matriisi. Itse asiassa kaikki nollasta poikkeavat alkiot ovat yksiköitä, koska. a b. 10. Kunnat ja kokonaisalueet Määritelmä 10.1. Olkoon K rengas, jossa on ainakin kaksi alkiota. Jos kaikki renkaan K nollasta poikkeavat alkiot ovat yksiköitä, niin K on jakorengas. Kommutatiivinen jakorengas

Lisätiedot

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia 9 Matriisit Aiemmissa luvuissa matriiseja on käsitelty siinä määrin kuin on ollut tarpeellista yhtälönratkaisun kannalta. Matriiseja käytetään kuitenkin myös muihin tarkoituksiin, ja siksi on hyödyllistä

Lisätiedot

on Abelin ryhmä kertolaskun suhteen. Tämän joukon alkioiden lukumäärää merkitään

on Abelin ryhmä kertolaskun suhteen. Tämän joukon alkioiden lukumäärää merkitään 5. Primitiivinen alkio 5.1. Täydennystä lukuteoriaan. Olkoon n Z, n 2. Palautettakoon mieleen, että kokonaislukujen jäännösluokkarenkaan kääntyvien alkioiden muodostama osajoukko Z n := {x Z n x on kääntyvä}

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 30.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/19 Käytännön asioita Kurssi on suunnilleen puolessa välissä. Kannattaa tarkistaa tavoitetaulukosta, mitä on oppinut ja

Lisätiedot

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET Merkintöjä ja Algebrallisia rakenteita

802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET Merkintöjä ja Algebrallisia rakenteita 802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET Merkintöjä ja Algebrallisia rakenteita Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LUKUTEORIA 1 / 25 Lukujoukkoja N = {0, 1, 2,..., GOOGOL 10,...} = {ei-negatiiviset

Lisätiedot

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä Matriisien tulo Lause Olkoot A, B ja C matriiseja ja R Tällöin (a) A(B + C) =AB + AC, (b) (A + B)C = AC + BC, (c) A(BC) =(AB)C, (d) ( A)B = A( B) = (AB), aina, kun kyseiset laskutoimitukset on määritelty

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I 802320A LINEAARIALGEBRA OSA I Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 72 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä

Lisätiedot

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1.1 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä V epätyhjä joukko. Oletetaan, että joukossa V on määritelty laskutoimitus

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141 Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/141 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.

Lisätiedot

n (n 1) avainten vaihtoa. Miljoonalle käyttäjälle avainten vaihtoja tarvittaisiin

n (n 1) avainten vaihtoa. Miljoonalle käyttäjälle avainten vaihtoja tarvittaisiin 3. RSA Salausjärjestelmien käytön perusongelma oli pitkään seuraava: Kun Liisa ja Pentti haluavat vaihtaa salakirjoitettuja viestejä keskenään ja jos heidän käyttämänsä salausmenetelmä on symmetrinen,

Lisätiedot

R : renkaan R kääntyvien alkioiden joukko; R kertolaskulla varustettuna on

R : renkaan R kääntyvien alkioiden joukko; R kertolaskulla varustettuna on 0. Kertausta ja täydennystä Kurssille Äärelliset kunnat tarvittavat esitiedot löytyvät Algebran kurssista [Alg]. Hyödyksi voivat myös olla (vaikka eivät välttämättömiä) Lukuteorian alkeet [LTA] ja Salakirjoitukset

Lisätiedot

renkaissa. 0 R x + x =(0 R +1 R )x =1 R x = x

renkaissa. 0 R x + x =(0 R +1 R )x =1 R x = x 8. Renkaat Tarkastelemme seuraavaksi rakenteita, joissa on määritelty kaksi assosiatiivista laskutoimitusta, joista toinen on kommutatiivinen. Vaadimme näiltä kahdella laskutoimituksella varustetuilta

Lisätiedot

a b 1 c b n c n

a b 1 c b n c n Algebra Syksy 2007 Harjoitukset 1. Olkoon a Z. Totea, että aina a 0, 1 a, a a ja a a. 2. Olkoot a, b, c, d Z. Todista implikaatiot: a) a b ja c d ac bd, b) a b ja b c a c. 3. Olkoon a b i kaikilla i =

Lisätiedot

jonka laskutoimitus on matriisien kertolasku. Vastaavasti saadaan K-kertoiminen erityinen lineaarinen ryhmä

jonka laskutoimitus on matriisien kertolasku. Vastaavasti saadaan K-kertoiminen erityinen lineaarinen ryhmä 4. Ryhmät Tässä luvussa tarkastelemme laskutoimituksella varustettuja joukkoja, joiden laskutoimitukselta oletamme muutamia yksinkertaisia ominaisuuksia: Määritelmä 4.1. Laskutoimituksella varustettu joukko

Lisätiedot

Esko Turunen Luku 3. Ryhmät

Esko Turunen Luku 3. Ryhmät 3. Ryhmät Monoidia rikkaampi algebrallinen struktuuri on ryhmä: Määritelmä (3.1) Olkoon joukon G laskutoimitus. Joukko G varustettuna tällä laskutoimituksella on ryhmä, jos laskutoimitus on assosiatiivinen,

Lisätiedot

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 3 (9 sivua) OT

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 3 (9 sivua) OT Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 3 (9 sivua) 31.1.-4.2.2011 OT 1. Määritellään kokonaisluvuille laskutoimitus n m = n + m + 5. Osoita, että (Z, ) on ryhmä.

Lisätiedot

Ennakkotehtävän ratkaisu

Ennakkotehtävän ratkaisu Ennakkotehtävän ratkaisu Ratkaisu [ ] [ ] 1 3 4 3 A = ja B =. 1 4 1 1 [ ] [ ] 4 3 12 12 1 0 a) BA = =. 1 + 1 3 + 4 0 1 [ ] [ ] [ ] 1 0 x1 x1 b) (BA)x = =. 0 1 x 2 x [ ] [ ] [ 2 ] [ ] 4 3 1 4 9 5 c) Bb

Lisätiedot

Käänteismatriisi 1 / 14

Käänteismatriisi 1 / 14 1 / 14 Jokaisella nollasta eroavalla reaaliluvulla on käänteisluku, jolla kerrottaessa tuloksena on 1. Seuraavaksi tarkastellaan vastaavaa ominaisuutta matriiseille ja määritellään käänteismatriisi. Jokaisella

Lisätiedot

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta Määritelmä Kantaa ( w 1,..., w k ) kutsutaan ortogonaaliseksi, jos sen vektorit ovat kohtisuorassa toisiaan vastaan eli w i w j = 0 kaikilla i, j {1, 2,..., k}, missä

Lisätiedot

Nimittäin, koska s k x a r mod (p 1), saadaan Fermat n pienen lauseen avulla

Nimittäin, koska s k x a r mod (p 1), saadaan Fermat n pienen lauseen avulla 6. Digitaalinen allekirjoitus Digitaalinen allekirjoitus palvelee samaa tarkoitusta kuin perinteinen käsin kirjotettu allekirjoitus, t.s. Liisa allekirjoittaessaan Pentille lähettämän viestin, hän antaa

Lisätiedot

ja jäännösluokkien joukkoa

ja jäännösluokkien joukkoa 3. Polynomien jäännösluokkarenkaat Olkoon F kunta, ja olkoon m F[x]. Polynomeille f, g F [x] määritellään kongruenssi(-relaatio) asettamalla g f mod m : m g f g = f + m h jollekin h F [x]. Kongruenssi

Lisätiedot

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

BM20A0700, 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

Lisätiedot

Kuvauksista ja relaatioista. Jonna Makkonen Ilari Vallivaara

Kuvauksista ja relaatioista. Jonna Makkonen Ilari Vallivaara Kuvauksista ja relaatioista Jonna Makkonen Ilari Vallivaara 20. lokakuuta 2004 Sisältö 1 Esipuhe 2 2 Kuvauksista 3 3 Relaatioista 8 Lähdeluettelo 12 1 1 Esipuhe Joukot ja relaatiot ovat periaatteessa äärimmäisen

Lisätiedot

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.

Liittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij. Liittomatriisi Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä (cof A) ij =( 1) i+j det A ij kaikilla i, j = 1,...,n. Huomautus 8 Olkoon A 2 M(n, n). Tällöin kaikilla

Lisätiedot

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen

Lisätiedot

d Z + 17 Viimeksi muutettu

d Z + 17 Viimeksi muutettu 5. Diffien ja Hellmanin avaintenvaihto Miten on mahdollista välittää salatun viestin avaamiseen tarkoitettu avain Internetin kaltaisen avoimen liikennöintiväylän kautta? Kuka tahansahan voi (ainakin periaatteessa)

Lisätiedot

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto 6. elokuuta 2012 Opetusjärjestelyt Luennot 9:15-11:30 Harjoitukset 12:30-15:00 Tentti Kurssin sisältö (1/2) Matriisit Laskutoimitukset Lineaariset yhtälöryhmät Gaussin eliminointi Lineaarinen riippumattomuus

Lisätiedot

Algebra I, harjoitus 5,

Algebra I, harjoitus 5, Algebra I, harjoitus 5, 7.-8.10.2014. 1. 2 Osoita väitteet oikeiksi tai vääriksi. a) (R, ) on ryhmä, kun asetetaan a b = 2(a + b) aina, kun a, b R. (Tässä + on reaalilukujen tavallinen yhteenlasku.) b)

Lisätiedot

Matematiikka B2 - TUDI

Matematiikka 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

Lisätiedot

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Informaatioteknologian tiedekunta Jyväskylän yliopisto 5. luento.2.27 Lineaarialgebraa - Miksi? Neuroverkon parametreihin liittyvät kaavat annetaan monesti

Lisätiedot

Salakirjoitusmenetelmiä

Salakirjoitusmenetelmiä Salakirjoitusmenetelmiä LUKUTEORIA JA LOGIIKKA, MAA 11 Salakirjoitusten historia on tuhansia vuosia pitkä. On ollut tarve lähettää viestejä, joiden sisältö ei asianomaisen mielestä saanut tulla ulkopuolisten

Lisätiedot

k=1 b kx k K-kertoimisia polynomeja, P (X)+Q(X) = (a k + b k )X k n+m a i b j X k. i+j=k k=0

k=1 b kx k K-kertoimisia polynomeja, P (X)+Q(X) = (a k + b k )X k n+m a i b j X k. i+j=k k=0 1. Polynomit Tässä luvussa tarkastelemme polynomien muodostamia renkaita polynomien ollisuutta käsitteleviä perustuloksia. Teemme luvun alkuun kaksi sopimusta: Tässä luvussa X on muodollinen symboli, jota

Lisätiedot

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät LuK-tutkielma Jesse Salo 2309369 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Sisältö Johdanto 2 1 Kongruensseista 3 1.1 Kongruenssin ominaisuuksia...................

Lisätiedot

(1.1) Ae j = a k,j e k.

(1.1) Ae j = a k,j e k. Lineaarikuvauksen determinantti ja jälki 1. Lineaarikuvauksen matriisi. Palautetaan mieleen, mikä lineaarikuvauksen matriisi annetun kannan suhteen on. Olkoot V äärellisulotteinen vektoriavaruus, n = dim

Lisätiedot

Matriisipotenssi. Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: ja A 0 = I n.

Matriisipotenssi. Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: ja A 0 = I n. Matriisipotenssi Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: Määritelmä Oletetaan, että A on n n -matriisi (siis neliömatriisi) ja k

Lisätiedot

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

1 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

Lisätiedot

Liite 2. Ryhmien ja kuntien perusteet

Liite 2. Ryhmien ja kuntien perusteet Liite 2. Ryhmien ja kuntien perusteet 1. Ryhmät 1.1 Johdanto Erilaisissa matematiikan probleemoissa törmätään usein muotoa a + x = b tai a x = b oleviin yhtälöihin, joissa tuntematon muuttuja on x. Lukujoukkoja

Lisätiedot

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

10 Matriisit ja yhtälöryhmät 10 Matriisit ja yhtälöryhmät Tässä luvussa esitellään uusi tapa kirjoittaa lineaarinen yhtälöryhmä matriisien avulla käyttäen hyväksi matriisikertolaskua sekä sarakevektoreita Pilkotaan sitä varten yhtälöryhmän

Lisätiedot

R 1 = Q 2 R 2 + R 3,. (2.1) R l 2 = Q l 1 R l 1 + R l,

R 1 = Q 2 R 2 + R 3,. (2.1) R l 2 = Q l 1 R l 1 + R l, 2. Laajennettu Eukleideen algoritmi Määritelmä 2.1. Olkoot F kunta ja A, B, C, D F [x]. Sanotaan, että C jakaa A:n (tai C on A:n jakaja), jos on olemassa K F [x] siten, että A = K C; tällöin merkitään

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M Hirvensalo mikhirve@utufi V Junnila viljun@utufi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M Hirvensalo mikhirve@utufi V Junnila viljun@utufi Luentokalvot 5 1

Lisätiedot

MAT Algebra 1(s)

MAT Algebra 1(s) 8. maaliskuuta 2012 Esipuhe Tämä luentokalvot sisältävät kurssin keskeiset asiat. Kalvoja täydennetään luennolla esimerkein ja todistuksin. Materiaali perustuu Jyväskylän, Helsingin ja Turun yliopistojen

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet Osa 4: Modulaariaritmetiikka Riikka Kangaslampi 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Modulaariaritmetiikka Jakoyhtälö Määritelmä 1 Luku

Lisätiedot

Jäännösluokat. Alkupala Aiemmin on tullut sana jäännösluokka vastaan. Tarkastellaan

Jäännösluokat. Alkupala Aiemmin on tullut sana jäännösluokka vastaan. Tarkastellaan Jäännösluokat LUKUTEORIA JA TODIS- TAMINEN, MAA Alkupala Aiemmin on tullut sana jäännösluokka vastaan. Tarkastellaan lukujoukkoja 3k k Z =, 6, 3, 0, 3, 6, 3k + k Z =,,,,, 7, 3k + k Z =,,,,, 8, Osoita,

Lisätiedot

ALGEBRA KEVÄT 2013 JOUNI PARKKONEN

ALGEBRA KEVÄT 2013 JOUNI PARKKONEN ALGEBRA KEVÄT 2013 JOUNI PARKKONEN Algebra käsittelee laskemista. Osin tämä tarkoittaa numeroilla laskemista lukualueissa N, Z, Q, R, C laskutoimituksilla + ja ja niiden käänteisoperaatioilla ja / siinä

Lisätiedot

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos: 8 Kanta Tässä luvussa tarkastellaan aliavaruuden virittäjävektoreita, jotka muodostavat lineaarisesti riippumattoman jonon. Merkintöjen helpottamiseksi oletetaan luvussa koko ajan, että W on vektoreiden

Lisätiedot

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi Talousmatematiikan perusteet: Luento 11 Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi Viime luennolla Käsittelimme matriisien peruskäsitteitä ja laskutoimituksia Vakiolla kertominen, yhteenlasku ja vähennyslasku

Lisätiedot

Johdatus lineaarialgebraan

Johdatus lineaarialgebraan Johdatus lineaarialgebraan Osa II Lotta Oinonen, Johanna Rämö 28. lokakuuta 2014 Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Sisältö 15 Vektoriavaruus....................................

Lisätiedot

1 Kannat ja kannanvaihto

1 Kannat ja kannanvaihto 1 Kannat ja kannanvaihto 1.1 Koordinaattivektori Oletetaan, että V on K-vektoriavaruus, jolla on kanta S = (v 1, v 2,..., v n ). Avaruuden V vektori v voidaan kirjoittaa kannan vektorien lineaarikombinaationa:

Lisätiedot

Mitään muita operaatioita symbolille ei ole määritelty! < a kaikilla kokonaisluvuilla a, + a = kaikilla kokonaisluvuilla a.

Mitään muita operaatioita symbolille ei ole määritelty! < a kaikilla kokonaisluvuilla a, + a = kaikilla kokonaisluvuilla a. Polynomit Tarkastelemme polynomirenkaiden teoriaa ja polynomiyhtälöiden ratkaisemista. Algebrassa on tapana pitää erillään polynomin ja polynomifunktion käsitteet. Polynomit Tarkastelemme polynomirenkaiden

Lisätiedot

Matriisit, kertausta. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Matriisit, 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

Lisätiedot

802355A Algebralliset rakenteet Luentorunko Syksy Markku Niemenmaa Kari Myllylä Topi Törmä Marko Leinonen

802355A Algebralliset rakenteet Luentorunko Syksy Markku Niemenmaa Kari Myllylä Topi Törmä Marko Leinonen 802355A Algebralliset rakenteet Luentorunko Syksy 2016 Markku Niemenmaa Kari Myllylä Topi Törmä Marko Leinonen Sisältö 1 Kertausta kurssilta Algebran perusteet 3 2 Renkaat 8 2.1 Renkaiden teoriaa.........................

Lisätiedot

Teema 4. Homomorfismeista Ihanne ja tekijärengas. Teema 4 1 / 32

Teema 4. Homomorfismeista Ihanne ja tekijärengas. Teema 4 1 / 32 1 / 32 Esimerkki 4A.1 Esimerkki 4A.2 Esimerkki 4B.1 Esimerkki 4B.2 Esimerkki 4B.3 Esimerkki 4C.1 Esimerkki 4C.2 Esimerkki 4C.3 2 / 32 Esimerkki 4A.1 Esimerkki 4A.1 Esimerkki 4A.2 Esimerkki 4B.1 Esimerkki

Lisätiedot

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Ominaisarvo ja ominaisvektori Ominaisarvo ja ominaisvektori Määritelmä Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Reaaliluku λ on matriisin ominaisarvo, jos on olemassa sellainen vektori v R n, että v 0 ja A v = λ v. Vektoria v, joka

Lisätiedot

Lukuteorian kertausta

Lukuteorian kertausta Lukuteorian kertausta Jakoalgoritmi Jos a, b Z ja b 0, niin on olemassa sellaiset yksikäsitteiset kokonaisluvut q ja r, että a = qb+r, missä 0 r < b. Esimerkki 1: Jos a = 60 ja b = 11, niin 60 = 5 11 +

Lisätiedot

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 10.8.2015 klo 16.15. Tehtäväsarja I Tutustu lukuun 15, jossa vektoriavaruuden

Lisätiedot

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Algebra I - Kesä 2009 Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin 8 -Tehtävät 3-6 4 sivua Heikki Koivupalo ja Rami Luisto

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Algebra I - Kesä 2009 Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin 8 -Tehtävät 3-6 4 sivua Heikki Koivupalo ja Rami Luisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Algebra I - Kesä 2009 Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin 8 -Tehtävät 3-6 4 sivua Heikki Koivupalo ja Rami Luisto 3. Oletetaan, että kunnan K karakteristika on 3. Tutki,

Lisätiedot

RSA-salausmenetelmä LuK-tutkielma Tapani Sipola Op. nro Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2017

RSA-salausmenetelmä LuK-tutkielma Tapani Sipola Op. nro Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2017 RSA-salausmenetelmä LuK-tutkielma Tapani Sipola Op. nro. 1976269 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2017 Sisältö Johdanto 2 1 Salausmenetelmien yleisiä periaatteita 3 2 Määritelmiä ja

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Liite 1: Joukko-oppi

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Liite 1: Joukko-oppi Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Liite 1: Joukko-oppi TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Joukko-oppi >> Joukko-opin peruskäsitteet Joukko-opin perusoperaatiot Joukko-opin laskusäännöt Funktiot Tulojoukot

Lisätiedot

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 2 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma

Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 2 syksy 2008 Eemeli Blåsten. Ratkaisuehdotelma Johdatus lukuteoriaan Harjoitus 2 syksy 2008 Eemeli Blåsten Ratkaisuehdotelma Tehtävä 1 1. Etsi lukujen 4655 ja 12075 suurin yhteinen tekijä ja lausu se kyseisten lukujen lineaarikombinaationa ilman laskimen

Lisätiedot

Matriisilaskenta. Harjoitusten 3 ratkaisut (Kevät 2019) 1. Olkoot AB = ja 2. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi.

Matriisilaskenta. Harjoitusten 3 ratkaisut (Kevät 2019) 1. Olkoot AB = ja 2. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi. Matriisilaskenta Harjoitusten ratkaisut (Kevät 9). Olkoot ja A = B = 5. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi. Tapa Käänteismatriisin määritelmän nojalla riittää osoittaa, että AB

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 56 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V

Lisätiedot

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160 Kuvaus Määritelmä Oletetaan, että X ja Y ovat joukkoja. Kuvaus eli funktio joukosta X joukkoon Y on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon X alkioon täsmälleen yhden alkion, joka kuuluu joukkoon Y. Merkintä

Lisätiedot

2017 = = = = = = 26 1

2017 = = = = = = 26 1 JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 2, MALLIRATKAISUT Tehtävä 1. Sovella Eukleiden algoritmia ja (i) etsi s.y.t(2017, 753) (ii) etsi kaikki kokonaislukuratkaisut yhtälölle 405x + 141y = 12. Ratkaisu

Lisätiedot

Algebran perusteet. 44 ϕ(105) = (105). Näin ollen

Algebran perusteet. 44 ϕ(105) = (105). Näin ollen Algebran perusteet Harjoitus 4, ratkaisut kevät 2016 1 a) Koska 105 = 5 21 = 3 5 7 ja 44 = 2 2 11, niin syt(44, 105) = 1 Lisäksi ϕ(105) = ϕ(3 5 7) = (3 1)(5 1)(7 1) = 2 4 6 = 48, joten Eulerin teoreeman

Lisätiedot

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä 3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä Lineaarinen m:n yhtälön yhtälöryhmä, jossa on n tuntematonta x 1,, x n on joukko yhtälöitä, jotka ovat muotoa a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a 21

Lisätiedot

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

1.1. 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

Lisätiedot

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Lineaarikuvauksen 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:

Lisätiedot

Neliömatriisin adjungaatti, L24

Neliömatriisin adjungaatti, L24 Neliömatriisin adjungaatti, L24 1 2 1 3 Matriisi = A = 7 4 6 5 2 0 ( ) 7 6 Alimatriisi = A 12 = 5 0 Minori = det(a 12 ) = 7 6 5 0 = 30 Kofaktori = ( 1) 1+2 det(a 12 ) = 30 2 Määritelmä n n neliö-matriisin

Lisätiedot

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin 8 (7 sivua)

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin 8 (7 sivua) Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdoituksia harjoituksiin ( sivua).... Nämä ovat kurssin Algebra I harjoitustehtävien ratkaisuehdoituksia. Ratkaisut koostuvat kahdesta osiosta,

Lisätiedot

Käänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla

Käänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla Käänteismatriisi, L5 1 Tässä kalvosarjassa käsittelemme neliömatriiseja. Ilman asian jatkuvaa toistamista oletamme seuraavassa, että kaikki käsittelemämme matriisit ovat neliömatriiseja. Määritelmä. Olkoon

Lisätiedot

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset 32 Idea: Lineaarikuvausten laskutoimitusten avulla määritellään vastaavat matriisien laskutoimitukset Vakiolla kertominen ja summa Olkoon t R ja A, B R n m Silloin ta, A + B R n m ja määritellään ta ta

Lisätiedot

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Matriisit, 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.

Lisätiedot

[a] ={b 2 A : a b}. Ekvivalenssiluokkien joukko

[a] ={b 2 A : a b}. Ekvivalenssiluokkien joukko 3. Tekijälaskutoimitus, kokonaisluvut ja rationaaliluvut Tässä luvussa tutustumme kolmanteen tapaan muodostaa laskutoimitus joukkoon tunnettujen laskutoimitusten avulla. Tätä varten määrittelemme ensin

Lisätiedot

Determinantti 1 / 30

Determinantti 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

Lisätiedot

{I n } < { I n,i n } < GL n (Q) < GL n (R) < GL n (C) kaikilla n 2 ja

{I n } < { I n,i n } < GL n (Q) < GL n (R) < GL n (C) kaikilla n 2 ja 5. Aliryhmät Luvun 4 esimerkeissä esiintyy usein ryhmä (G, ) ja jokin vakaa osajoukko B G siten, että (B, B ) on ryhmä. Määrittelemme seuraavassa käsitteitä, jotka auttavat tällaisten tilanteiden käsittelyssä.

Lisätiedot

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Ominaisarvo ja ominaisvektori Määritelmä Ominaisarvo ja ominaisvektori Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Reaaliluku λ on matriisin ominaisarvo, jos on olemassa sellainen vektori v R n, että v 0 ja A v = λ v. Vektoria v, joka

Lisätiedot

6. Tekijäryhmät ja aliryhmät

6. Tekijäryhmät ja aliryhmät 6. Tekijäryhmät ja aliryhmät Tämän luvun tavoitteena on esitellä konstruktio, jota kutsutaan tekijäryhmän muodostamiseksi. Konstruktiossa lähdetään liikkeelle jostakin isosta ryhmästä, samastetaan alkioita,

Lisätiedot

Ongelma 1: Miten tieto kannattaa koodata, jos sen halutaan olevan hyvin vaikeasti luettavaa?

Ongelma 1: Miten tieto kannattaa koodata, jos sen halutaan olevan hyvin vaikeasti luettavaa? Ongelma 1: Miten tieto kannattaa koodata, jos sen halutaan olevan hyvin vaikeasti luettavaa? 2012-2013 Lasse Lensu 2 Ongelma 2: Miten tietoa voidaan (uudelleen)koodata tehokkaasti? 2012-2013 Lasse Lensu

Lisätiedot

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

Ville 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

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 29.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/26 Kertausta: Kanta Määritelmä Oletetaan, että w 1, w 2,..., w k W. Vektorijono ( w 1, w 2,..., w k ) on aliavaruuden

Lisätiedot

Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus.

Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus. 1 Lineaarikuvaus 1.1 Määritelmä Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V W on lineaarinen, jos (a) L(v + w) = L(v) + L(w); (b) L(λv) = λl(v) aina, kun v, w V ja λ K. Termejä:

Lisätiedot

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Määritelmä Vektoreiden v R n ja w R n pistetulo on v w = v 1 w 1 + v 2 w 2 + + v n w n. Huom. Pistetulo v w on reaaliluku! LM2, Kesä 2014 164/246 Kertausta:

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi A. Lepistö alepisto@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2016 M. Hirvensalo V. Junnila A. Lepistö

Lisätiedot

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla: 11 Determinantti Neliömatriisille voidaan laskea luku, joka kertoo muun muassa, onko matriisi kääntyvä vai ei Tätä lukua kutsutaan matriisin determinantiksi Determinantilla on muitakin sovelluksia, mutta

Lisätiedot

2 j =

2 j = 1. Modulaariaritmetiikkaa Yksinkertaisissa salausjärjestelmissä käytettävä matematiikka on paljolti lukuteoriaan pohjautuvaa suurten lukujen modulaariaritmetiikkaa (lasketaan kokonaisluvuilla modulo n).

Lisätiedot

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia Voidaan osoittaa, että avaruuden R n vektoreilla voidaan laskea tuttujen laskusääntöjen mukaan. Huom. Lause tarkoittaa väitettä, joka voidaan perustella

Lisätiedot

g : R R, g(a) = g i a i. Alkio g(a) R on polynomin arvo pisteessä a. Jos g(a) = 0, niin a on polynomin g(x) nollakohta.

g : R R, g(a) = g i a i. Alkio g(a) R on polynomin arvo pisteessä a. Jos g(a) = 0, niin a on polynomin g(x) nollakohta. ALGEBRA II 27 on homomorfismi. Ensinnäkin G(a + b) a + b G(a)+G(b) (f), G(ab) ab G(a)G(b) G(a) G(b) (f), ja koska kongruenssien vasempien ja oikeiden puolten asteet ovat pienempiä kuin f:n aste, niin homomorfiaehdot

Lisätiedot

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81 Matikkapaja keskiviikkoisin klo 14-16 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/81 Operaatiot Vektoreille u = (u 1,u 2 ) ja v = (v 1,v 2 ) Yhteenlasku: u+v = (u 1 +v 1,u 2 +v 2 )

Lisätiedot

SALAUSMENETELMÄT. Osa 2. Etätehtävät

SALAUSMENETELMÄT. Osa 2. Etätehtävät SALAUSMENETELMÄT Osa 2 Etätehtävät A. Kysymyksiä, jotka perustuvat luentomateriaaliin 1. Määrittele, mitä tarkoitetaan tiedon eheydellä tieoturvan yhteydessä. 2. Määrittele, mitä tarkoittaa kiistämättömyys

Lisätiedot

2.8. Kannanvaihto R n :ssä

2.8. Kannanvaihto R n :ssä 28 Kannanvaihto R n :ssä Seuraavassa kantavektoreiden { x, x 2,, x n } järjestystä ei saa vaihtaa Vektorit ovat pystyvektoreita ( x x 2 x n ) on vektoreiden x, x 2,, x n muodostama matriisi, missä vektorit

Lisätiedot

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä 7 Vapaus Kuten edellisen luvun lopussa mainittiin, seuraavaksi pyritään ratkaisemaan, onko annetussa aliavaruuden virittäjäjoukossa tarpeettomia vektoreita Jos tällaisia ei ole, virittäjäjoukkoa kutsutaan

Lisätiedot

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit Lineaarinen yhtälöryhmä a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2. a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m, (1) voidaan esittää

Lisätiedot

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

Similaarisuus. Määritelmä. Huom. Similaarisuus Määritelmä Neliömatriisi A M n n on similaarinen neliömatriisin B M n n kanssa, jos on olemassa kääntyvä matriisi P M n n, jolle pätee Tällöin merkitään A B. Huom. Havaitaan, että P 1 AP

Lisätiedot

(d) 29 4 (mod 7) (e) ( ) 49 (mod 10) (f) (mod 9)

(d) 29 4 (mod 7) (e) ( ) 49 (mod 10) (f) (mod 9) 1. Pätevätkö seuraavat kongruenssiyhtälöt? (a) 40 13 (mod 9) (b) 211 12 (mod 2) (c) 126 46 (mod 3) Ratkaisu. (a) Kyllä, sillä 40 = 4 9+4 ja 13 = 9+4. (b) Ei, sillä 211 on pariton ja 12 parillinen. (c)

Lisätiedot

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet

MS-A0402 Diskreetin matematiikan perusteet MS-A040 Diskreetin matematiikan perusteet Osa : Relaatiot ja funktiot Riikka Kangaslampi 017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Relaatiot Relaatio Määritelmä 1 Relaatio joukosta A

Lisätiedot

Talousmatematiikan perusteet: Luento 9. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo

Talousmatematiikan perusteet: Luento 9. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo Talousmatematiikan perusteet: Luento 9 Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo Viime luennolta Esim. Yritys tekee elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta,

Lisätiedot

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi

Matriisit, 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

Lisätiedot

MAT-41150 Algebra I (s) periodilla IV 2012 Esko Turunen

MAT-41150 Algebra I (s) periodilla IV 2012 Esko Turunen MAT-41150 Algebra I (s) periodilla IV 2012 Esko Turunen Tehtävä 1. Onko joukon X potenssijoukon P(X) laskutoimitus distributiivinen laskutoimituksen suhteen? Onko laskutoimitus distributiivinen laskutoimituksen

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra 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

Lisätiedot