Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski"

Transkriptio

1 Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

2 Macierze Niech dane b d liczby n, m N Ka»d funkcj okre±lon na iloczynie kartezja«skim {1,, m} {1,, n} o warto±ciach w zbiorze liczb rzeczywistych lub zespolonych nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach Zwykle macierz zapisujemy za pomoc tabelki (szachownicy) o m wierszach i n kolumnach: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn lub [a ij ] i {1,m},j {1,n} Symbol a ij oznacza liczb umieszczon na skrzy»owaniu itego wiersza i jtej kolumny

3 Macierze Je»eli m = n, to macierz nazywamy macierz kwadratow i wówczas n nazywamy stopniem macierzy Rozwa»my macierz kwadratow stopnia n: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn Wyrazy a 11, a 22,, a nn le» na jednej przek tnej macierzy B dziemy j nazywali gªówn przk tn macierzy W dalszym ci gu b dziemy macierze oznaczalui wielkimi literami A, B, C,

4 Macierze Niech A i B b d macierzami o m wierszach i n kolumnach: a 11 a 12 a 1n b 11 b 12 b 1n a 21 a 22 a 2n b 21 b 22 b 2n A = B = a m1 a m2 a mn b m1 b m2 b mn Wówczas macierz a 11 + b 11 a 12 + b 12 a 1n + b 1n a 21 + b 21 a 22 + b 22 a 2n + b 2n C = a m1 + b m1 a m2 + b m2 a mn + b mn nazywamy sum macierzy A i B oraz oznaczamy C = A + B

5 Macierze Niech α b dzie liczb rzeczywist lub zespolon oraz A niech b dzie macierz o m wierszach i n kolumnach: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn Wówczas macierz αa = α A = A α = αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn nazywamy iloczynem macierzy A przez liczb (skalar) α

6 Macierze Wªasno±ci dodawania macierzy i mno»enia macierzy przez skalar α(a + B) = αa + αb, (α + β)a = αa + βa, (α β)a = α(βa), gdzie A i B s macierzami, a α, β liczbami rzeczywistymi lub zespolonymi

7 Macierze Dla uªatwienia wprowad¹my oznaczenie: A n n na macierz o m wierszach i n kolumnach Niech A b d macierz o m wierszach i n kolumnach, za± B macierz o n wierszach i p kolumnach:: a 11 a 12 a 1n b 11 b 12 b 1p a 21 a 22 a 2n b 21 b 22 b 2p A = B = a m1 a m2 a mn b n1 b n2 b np tzn A = A m n B = B n p

8 Macierze Wtedy iloczynem macierzy A = A m n i B = B n p nazywamy macierz C = C m p tak,»e C = A B = n a 1i b i1 i=1 n a 2i b i1 i=1 n a mi b i1 i=1 n n a 1i b i2 a 1i b ip i=1 i=1 n n a 2i b i2 a 2i b ip i=1 i=1 n n a mi b i2 a mi b ip i=1 i=1 tzn C = [c kl ], gdzie n c kl = a ki b il i=1 Uwaga: Mno»enie macierzy A B jest wykonalne tylko wtedy, gdy liczba kolumn macierzy A jest równa liczbie wierzy macierzy B

9 Macierze Wªasno±ci dziaªa«na macierzach (cd): (A B) C = A (B C), C (A + B) = C A + C B, (A + B) C = A C + B C, α(a B) = (αa) B = A (αb), gdzie A, B, C s macierzami, za± α jest skalarem Uwaga Mno»enie macierzy nie jest przemienne, tzn A B B A

10 Macierze Macierz jednostkow nazywamy macierz I postaci I = Uwaga: Je±li macierz A jest macierz kwadratow stopnia n, a I macierz jednostkow stopnia n, to: A I = I A = A

11 Wyznaczniki Niech A b dzie macierz kwadratow stopnia n Wyznacznikiem macierzy A nazywamy liczb deta zdeniowan w sposób indukcyjny: wyznacznikiem macierzy [a 11 ] nazywamy liczb a 11 tzn det[a 11 ] = a 11, je±li n > 1, to wyznacznikiem macierzy a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a n1 a n2 a nn nazywamy liczb deta = ( 1) 1+1 a 11 M 11 +( 1) 1+2 a 12 M ( 1) 1+n a 1n M 1n gdzie M 1i jest wyznacznikiem macierzy stopnia n 1 otrzymanej z macierzy A przez skre±lenie pierwszego wiersza i itej kolumny (i {1,, n})

12 Wyznaczniki Minorem M ij macierzy A b dziemy nazywali wyznacznik macierzy stopnia n 1 powstaªej z macierzy A poprzez skre±lenie itego wiersza oraz jtej kolumny Wyra»enie ( 1) i+1 a i1 M i1 + ( 1) i+2 a i2 M i2 + + ( 1) i+n a in M in nazywamy rozwini ciem wyznacznika wedªug itego wiersza, natomiast wyra»enie ( 1) 1+j a 1j M 1j + ( 1) 2+j a 2j M 2j + + ( 1) n+j a nj M nj nazywamy rozwini ciem wyznacznika wedªug jtej kolumny Twierdzenie Rozwini cie wyznacznika stopnia n wedªug itego wiersza (i {1,, n}) lub jtej kolumny (j {1,, n}) jest równe temu wyznacznikowi

13 Wyznaczniki Macierz diagonalna stopnia n 2 jest to macierz, która poza gªówn przek tn ma wyª cznie zera: D = Jej wyznacznik jest równy: a a a nn detd = a 11 a 22 a nn

14 Wyznaczniki Wªasno± 1 Wyznacznik danej macierzy kwadratowej jest równy wyznacznikowi macierzy transponowanej tej macierzy Wªasno± 2 Wyznacznik macierzy, w której jeden wiersz skªada si z samych zer, jest równy zero Wªasno± 3 Zamiana dwóch ró»nych wierszy w macierzy kwadratowej powoduje zmian znaku jej wyznacznika Wªasno± 4 Je»eli w macierzy kwadratowej dwa wiersze s identyczne, to jej wyznacznik jest równy zero

15 Wyznaczniki Wªasno± 5 Wspólny czynnik danego wiersza mo»emy wyci gn przed znak wyznacznika, tzn a 11 a 12 a 1n a 11 a 12 a 1n det λa i1 λa i2 λa in = λ det a i1 a i2 a in a n1 a n2 a nn a n1 a n2 a nn

16 Wyznaczniki Wªasno± 6 Je»eli dwa wiersze wyznacznika s proporcjonalne, to wyznacznik ten jest równy zero Wªasno± 7 Wyznacznik nie zmieni si, je»eli do jedngo wiersza dodamy inny (dodaj c do siebie odpowiednie wyrazy) wiersz pomno»ony przez dowoln staª

17 Wyznaczniki Twierdzenie Cauchy'ego Je»eli A i B s macierzami kwadratowymi tego samego stopnia, to det(a B) = deta detb

18 Wyznaczniki Ka»d macierz kwadratow o wyznaczniku ró»nym od zera nazywamy macierz nieosobliw Twierdzenie Dla ka»dej macierzy kwadratowej A istnieje co najwy»ej jedna macierz B taka,»e B A = A B = I Je±li dla danej macierzy kwadratowej A istnieje macierz B speªniaj ca powy»sz równo±, to t (jedyn ) macierz B nazywamy macierz odwrotn i oznaczamy symbolem A 1 Twierdzenie Dana macierz kwadratowa ma macierz odwrotn wtedy i tylko wtedy, gdy jest nieosobliwa

19 Ukªady równa«rozpatrzmy ukªad n równa«liniowych o n niewiadomych: a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1, a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2, a n1 x 1 + a n2 x a nn x n = b n (1) Macierz A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn nazywamy macierz ukªadu (1) Ukªad (1) nazywamy ukªadem Cramera, je±li macierz A ukªadu (1) jest nieosobliwa, tzn deta 0 Liczb deta nazywamy wyznacznikiem ukªadu (1), a macierz [b 1,, b n ] T nazywamy kolumn wyrazów wolnych tego ukªadu

20 Ukªady równa«niech x = [x 1,, x n ] T i b = [b 1,, b n ] T Wówczas ukªad (1) mo»emy zapisa w postaci a 11 a 12 a 1n x 1 b 1 a 21 a 22 a 2n x 2 = b 2 a n1 a n2 a nn x n b n lub A x = b

21 Ukªady równa«ka»dy ukªad liczb x 1, x 2,, x n speªniaj cy ukªad (1) nazywamy rozwi zaniem ukªadu (1) Twierdzenie Cramera Ka»dy ukª d Cramera postaci (1) ma dokªadnie jedno rozwi zanie Jest ono dane wzorem x k = deta k deta, k {1,, n}, gdzie A k jest macierz powstaª z macierzy A ukªadu (1) przez zast pienie ktej kolumny przez kolumn wyrazów wolnych Powy»sze wzory nosz nazw wzorów Cramera

22 Ukªady równa«je»eli kolumna wyrazów wolnych w ukª dzie (1) jest zerowa, tzn b 1 = b 2 = = b n = 0, to ukª d taki nazywamy ukªadem jednorodnym a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = 0, a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = 0, a n1 x 1 + a n2 x a nn x n = 0 Z twierdzenia Cramera wynika,»e je±li wyznacznik ukªadu (2) jest ró»ny od zera, to uk ªd ten ma dokªadnie jedno rozwi zanie, dokª dniej: rozwi zanie zerowe, tzn x 1 = x 2 = = x n = 0 Wniosek 1 Jednorodny ukªad Cramera (2) ma tylko rozwi zanie zerowe 2 Je»eli ukªad równa«(2) ma rozwi zanie niezerowe, to wyznacznik tego ukª du jest równy zero (2)

23 Ukªady równa«je±li z macierzy prostok tnej (niekoniecznie kwadratowej) skre±limy pewn ilo± wierszy lub kolumn, tak aby elementy nieskre±lone utworzyªy macierz kwadaratow, to jej wyznacznik b dziemy nazywali minorem macierzy Rz dem macierzy nazywamy najwy»szy za stopni tych jej minorów, które s ró»ne od zera Rz d macierzy A b dziemy oznacza symbolem r(a) Twierdzenie Rz d macierzy nie zmieni si, gdy: zamienimy wiersze na kolumny, przestawimy wiersze, wiersze pomno»ymy przez liczb ró»n od zera, do jednego wiersza dodamy inny pomno»ony przez dowoln liczb rzeczywist

24 Ukªady równa«rozwa»my nast puj cy ukª d m równa«o n niewiadomych: a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1, a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2, a m1 x 1 + a m2 x a mn x n = b m, (3) w którym m, n > 1 oraz a ij, b i (i {1,, m}, j {1,, n}) nale» do zbioru liczb rzeczywistych lub zespolonych

25 Ukªady równa«niech A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n x = x 1 x 2 b = b 1 b 2 a m1 a m2 a mn x n b m Przy tych oznaczeniach ukªad (3) przyjmuje posta Ax = b Macierz A nazywamy macierz ukªadu (3), natomiast macierz a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n b 2 A = a m1 a m2 a mn b m nazywamy macierz uzupeªnion ukªadu (3)

26 Ukªady równa«twierdzenie KroneckeraCapelliego Warunkiem koniecznym i wystarczaj cym na to by ukª d (3) miaª rozwi zanie, jest aby r(a) = r(b) Ukªad, który nie ma rozwi za«nazywamy ukªadem sprzecznym Dwa ukªady równa«s równowa»ne, je»eli maj te same zbiory rozwi za«

27 Ukªady równa«twierdzenie Zaªó»my,»e ukªad (3) ma rozwi zanie i r(a) = r Niech M 0 b dzie minorem stopnia r macierzy A Usu«my z ukªadu (3) te równania, których wspóªczynniki nie s elementami minora M Otrzymany ukª d jest równowa»ny ukªadowi (3)

28 Ukªady równa«twierdzenie Niech macierz A ukªadu równa«a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1, a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2, a r1 x 1 + a r2 x a rn x n = b r, ma rz d równy r Wówczas wszystkie rozwi zania tego ukªadu otrzymujemy, traktuj c (n r) niewiadomych jako parametry, pozostaªe za± niewiadome obliczaj c wzorami Cramera Twierdzenie Warunkiem koniecznym i wystarczaj cym na to, aby ukªad jednorodny (2) miaª rozwi zanie niezerowe, jest aby wyznacznik tego ukªadu byª równy zero

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Granica ci gu Niech Y, A N. Dowoln funkcj f : A Y nazywamy ci giem elementów zbioru Y. Najcz ±ciej mamy: A = N, tzn. f : N Y. Je»eli

Lisätiedot

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski Elementy logiki i teorii mnogo±ci Zdanie (w sensie logicznym) takie zdanie w sensie gramatycznym, które jest prawdziwe lub faªszywe.

Lisätiedot

Rekrutacja Referencje

Rekrutacja Referencje - Wstęp Hyvä Herra, Hyvä Herra, Formalny, odbiorcą jest mężczyzna, którego nazwiska nie znamy Hyvä Rouva Hyvä Rouva Formalny, odbiorcą jest kobieta, której nazwiska nie znamy Hyvä Herra / Rouva Formalny,

Lisätiedot

Matriisit. Määritelmä 1 Reaaliluvuista a ij, missä i = 1,..., k ja j = 1,..., n, muodostettua kaaviota a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A =

Matriisit. Määritelmä 1 Reaaliluvuista a ij, missä i = 1,..., k ja j = 1,..., n, muodostettua kaaviota a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = 1 / 21 Määritelmä 1 Reaaliluvuista a ij, missä i 1,..., k ja j 1,..., n, muodostettua kaaviota a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A... a k1 a k2 a kn sanotaan k n matriisiksi. Usein merkitään A [a ij ]. Lukuja

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

Sprzêtowa implementacja czêœci wielomianowej funkcji orbitalnej na potrzeby obliczeñ kwantowo-chemicznych

Sprzêtowa implementacja czêœci wielomianowej funkcji orbitalnej na potrzeby obliczeñ kwantowo-chemicznych AUTOMATYKA 2010 Tom 14 Zeszyt 3/2 Maciej Wielgosz*, Ernest Jamro*, Pawe³ Russek*, Kazimierz Wiatr* Sprzêtowa implementacja czêœci wielomianowej funkcji orbitalnej na potrzeby obliczeñ kwantowo-chemicznych

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

2.1.4 har:linyryhmat03. Octavella. Katso ensin esimerkit???? esim:yroctave01 Octaven antamat vastausehdotukset.

2.1.4 har:linyryhmat03. Octavella. Katso ensin esimerkit???? esim:yroctave01 Octaven antamat vastausehdotukset. Vaasan yliopiston julkaisuja, opetusmonisteita 49 har:linyryhmat03 Tehtävä 2.3 Ratkaise lineaariset yhtälörymät x + y z 5 x + 2y + 4z 16 a x + 2y + 2z 0 2x + z 14 b x + y z 5 x + 2y + 4z 16 x + 2y + 2z

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

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

Zamykanie otworów w trójwymiarowych obiektach wolumetrycznych

Zamykanie otworów w trójwymiarowych obiektach wolumetrycznych AUTOMATYKA 2009 Tom 13 Zeszyt 3 Marcin Janaszewski*, **, Laurent Babout*, Micha³ Postolski*, **, ukasz Jopek*, ** Zamykanie otworów w trójwymiarowych obiektach wolumetrycznych 1. Wprowadzenie W niniejszym

Lisätiedot

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6 MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6 J (II.6.9) Päättele, että avaruusvetorit a, b ja c ovat lineaarisesti riippuvat täsmälleen un vetoreiden virittämän suuntaissärmiön tilavuus =. Tuti tällä riteerillä ovato

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

Konfiguracja sceny w systemie wizyjnym z nieruchom¹ kamer¹**

Konfiguracja sceny w systemie wizyjnym z nieruchom¹ kamer¹** AUTOMATYKA 2011 Tom 15 Zeszyt 3 Miros³aw Jab³oñski* Konfiguracja sceny w systemie wizyjnym z nieruchom¹ kamer¹** 1. Wprowadzenie Jednym z celów stosowania systemów wizyjnych jest pozyskiwanie informacji

Lisätiedot

Adaptacyjny uk³ad regulacji z predyktorem Smitha z mo liwoœci¹ zastosowania w systemach rozproszonych

Adaptacyjny uk³ad regulacji z predyktorem Smitha z mo liwoœci¹ zastosowania w systemach rozproszonych AUTOMATYKA 2008 Tom 12 Zeszyt 2 Andrzej Tutaj* Adaptacyjny uk³ad regulacji z predyktorem Smitha z mo liwoœci¹ zastosowania w systemach rozproszonych 1. Wstêp Sterowanie w uk³adach z opóÿnieniem przedstawia

Lisätiedot

t P1 `UT. Kaupparek. nro Y-tunnus Hämeenlinnan. hallinto- oikeudelle. Muutoksenhakijat. 1( UiH S<

t P1 `UT. Kaupparek. nro Y-tunnus Hämeenlinnan. hallinto- oikeudelle. Muutoksenhakijat. 1( UiH S< 1(0 1 4 1 1 4 UiH 0 0 0 1 S< A S I A N A J O T O I M I S T O O S S I G U S T A F S S O N P L 2 9, Ra u h a n k a t u 2 0, 1 5 1 1 1 L a h t i P u h e l i n 0 3 / 7 8 1 8 9 6 0, G S M 0 5 0 0 / 8 4 0 5

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

Matkustaminen Yleistä

Matkustaminen Yleistä - Olennaiset Voisitko auttaa minua? Avun pyytäminen Puhutko englantia? Tiedustelu henkilöltä puhuuko hän englantia Możesz mi pomóc? [form.:] Może Pan(i) mi pomóc? Czy mówisz po angielsku? [form.:] Czy

Lisätiedot

28. 08. 2012. 20 t2. 1CaScL J QCCA SAAPUNUT. ,gin `<lorrrmuq / - t, r n c., n n n / r 1 T i F E T s t7 L PALTAMON KUNTA

28. 08. 2012. 20 t2. 1CaScL J QCCA SAAPUNUT. ,gin `<lorrrmuq / - t, r n c., n n n / r 1 T i F E T s t7 L PALTAMON KUNTA 20 t2 1CaScL J QCCA SAAPUNUT 28. 08. 2012 PALTAMON KUNTA NN.gN HAGL T 0 K S N K o K Ö D

Lisätiedot

x 2 x 3 x 1 x 2 = 1 2x 1 4 x 2 = 3 x 1 x 5 LINEAARIALGEBRA I Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2014 Esa Järvenpää, Hanna Kiili

x 2 x 3 x 1 x 2 = 1 2x 1 4 x 2 = 3 x 1 x 5 LINEAARIALGEBRA I Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2014 Esa Järvenpää, Hanna Kiili 6 4 2 x 2 x 3 15 10 5 0 5 15 5 3 2 1 1 2 3 2 0 x 2 = 1 2x 1 0 4 x 2 = 3 x 1 x 5 2 5 x 1 10 x 1 5 LINEAARIALGEBRA I Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2014 Esa Järvenpää, Hanna Kiili Sisältö

Lisätiedot

Generowanie danych z obrazów bronchoskopowych w celu póÿniejszej klasyfikacji***

Generowanie danych z obrazów bronchoskopowych w celu póÿniejszej klasyfikacji*** AUTOMATYKA 2009 Tom 13 Zeszyt 3 Zbigniew Mikrut*, Mariusz Duplaga** Generowanie danych z obrazów bronchoskopowych w celu póÿniejszej klasyfikacji*** 1. Wprowadzenie Koncepcje i eksperymenty opisywane w

Lisätiedot

Analiza sceny przy u yciu deskryptorów punktów charakterystycznych**

Analiza sceny przy u yciu deskryptorów punktów charakterystycznych** AUTOMATYKA 2011 Tom 15 Zeszyt 3 Piotr Szymczyk*, Magdalena Szymczyk* Analiza sceny przy u yciu deskryptorów punktów charakterystycznych** 1. Wprowadzenie Analiza sceny polega na wyodrêbnieniu z obrazu

Lisätiedot

Yl ä -S a von S O TE kunt a yhtym ä en Kuukausiraportti

Yl ä -S a von S O TE kunt a yhtym ä en Kuukausiraportti Ylä-Savon SOTE K U N T A Y H T Y M A Yl ä -S a von S O TE kunt a yhtym ä en Kuukausiraportti Tammikuu - Heinäkuu 213 Kuukausiraportti heinäkuu 213 Kuntayhtymä Talous Ta 213 Tot.71213 Tot-% Ennuste Toimintatuotot,

Lisätiedot

(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa).

(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa). NUMEERISET MENETELMÄT DEMOVASTAUKSET SYKSY 20.. (a) Absoluuttinen virhe: ε x x ˆx /7 0.4 /7 4/00 /700 0.004286. Suhteellinen virhe: ρ x x ˆx x /700 /7 /00 0.00 0.%. (b) Kahden desimaalin tarkkuus x ˆx

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

2x1 + x 2 = 1 x 1 + x 2 = 3. x1 = 2 x 2 = 5. 2 ( 2)+5 = = 3. 5x1 x 2 = 1 10x 1 2x 2 = 2. ax1 +bx 2 = e cx 1 +dx 2 = f

2x1 + x 2 = 1 x 1 + x 2 = 3. x1 = 2 x 2 = 5. 2 ( 2)+5 = = 3. 5x1 x 2 = 1 10x 1 2x 2 = 2. ax1 +bx 2 = e cx 1 +dx 2 = f Ä Ò Ö Ð Ö Á ÇÙÐÙÒ ÝÐ ÓÔ ØÓ Å Ø Ñ ØØ Ø Ò Ø Ø Ò Ð ØÓ ¾¼½½ ÂÖÚ ÒÔ Ã Ö Ó ØØ ÒÙØ ÌÙÙÐ Ê Ô ØØ ¾ ½ Ä Ò Ö Ò Ò Ý ØÐ ÖÝ Ñ ½½ Ñ Ö µ Ê Ø Ý ØÐ 5x = 7 Ã ÖÖÓØ Ò Ý ØÐ ÔÙÓÐ ØØ Ò ÐÙÚÙÐÐ 5 1 ÓÐÐÓ Ò Ò 5 1 5x = 5 1 7 Ð x =

Lisätiedot

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi Vaasan yliopisto, syksy 2016 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi 8. harjoitus, viikko 49 R1 to 12 14 F453 (8.12.) R2 to 14 16 F345 (8.12.) R3 ke 8 10 F345 (7.11.) 1. Määritä funktion f (x) = 1 Taylorin sarja

Lisätiedot

2016 TOP 10O t], ]Lt ELEMENTY GRY

2016 TOP 10O t], ]Lt ELEMENTY GRY autor: Thorsten Gimmler ilustracje: Marcin Minor 2017 2016 TOP 10O t], ]Lt 2014 NAJLEPSZA 'Y Ŭ< Y / E The Dice Tower USA The Dice Tower USA WIELKA BRYTANIA 2003 2003 NAJLEPSZA GRA DWUOSOBOWA TOP 10 GIER

Lisätiedot

bab.la Zwroty: Korespondencja osobista Życzenia fiński-fiński

bab.la Zwroty: Korespondencja osobista Życzenia fiński-fiński Życzenia : Ślub Onnittelut! Toivomme teille molemmille kaikkea onnea maailmassa. Onnittelut! Toivomme teille molemmille kaikkea onnea maailmassa. młodej parze Lämpimät onnentoivotukset teille molemmille

Lisätiedot

Ratkaisuehdotukset LH 10 / vko 48

Ratkaisuehdotukset LH 10 / vko 48 MS-C134 Lineaarialgebra, II/017 Ratkaisuehdotukset LH 10 / vko 48 Tehtävä 1: Olkoot A R n n symmetrinen ja positiividefiniitti matriisi. Näytä, että (i T A n (λ iα i (ii A n (λ i α i jossa α i on siten,

Lisätiedot

BRUKSANVISNING KÄYTTÖOHJE MÙKÖDÉSI ÉS HASZNÁLATI UTASÍTÁS INSTRUKCJA OBS UGI NÁVOD NA INSTALACI A POUÎITÍ

BRUKSANVISNING KÄYTTÖOHJE MÙKÖDÉSI ÉS HASZNÁLATI UTASÍTÁS INSTRUKCJA OBS UGI NÁVOD NA INSTALACI A POUÎITÍ Kyl-och frysskåp / Jääkaappipakastin / HıtŒ-Fagyasztó szekrény / Ch odziarko - zamra arka / Chladniãka s mrazákem BRUKSANVISNING KÄYTTÖOHJE MÙKÖDÉSI ÉS HASZNÁLATI UTASÍTÁS INSTRUKCJA OBS UGI NÁVOD NA INSTALACI

Lisätiedot

Määräys STUK SY/1/ (34)

Määräys STUK SY/1/ (34) Määräys SY/1/2018 4 (34) LIITE 1 Taulukko 1. Vapaarajat ja vapauttamisrajat, joita voidaan soveltaa kiinteiden materiaalien vapauttamiseen määrästä riippumatta. Osa1. Keinotekoiset radionuklidit Radionuklidi

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

Optyczny tomograf procesowy sk³adaj¹cy siê z piêciu projekcji

Optyczny tomograf procesowy sk³adaj¹cy siê z piêciu projekcji AUTOMATYKA 27 Tom 11 Zeszyt 3 Mariusz Rz¹sa*, Krzysztof Grudzieñ**, Andrzej Romanowski**, Rados³aw Wajman** Optyczny tomograf procesowy sk³adaj¹cy siê z piêciu projekcji 1. Wprowadzenie Idea tomografii

Lisätiedot

Ilmastointi PUSSISUODATIN ALTECH CL-36-3-M5 LASIKUITU L500 PUSSISUODATIN ALTECH CL-63-6-M5 LASIKUITU L360

Ilmastointi PUSSISUODATIN ALTECH CL-36-3-M5 LASIKUITU L500 PUSSISUODATIN ALTECH CL-63-6-M5 LASIKUITU L360 Ilmastointi Tuote LVI-numero Pikakoodi 7754400 OK08 CL-36-3-M5 LASIKUITU L360 CL-36-3-M5 LASIKUITU L500 CL-63-6-M5 LASIKUITU L360 CL-63-6-M5 LASIKUITU L500 CL-66-6-M5 LASIKUITU L360 CL-66-6-M5 LASIKUITU

Lisätiedot

Paljonko kello on?mitä kello on?

Paljonko kello on?mitä kello on? Czas Pobrano z www.suomika.pl Kellonaika Paljonko kello on?mitä kello on? Milloin?Koska? Mihin aikaan?moneltako? Kello on tasan kaksi. Kello on puoli kolme. Kello on viisi (minuuttia) yli kaksi. Kello

Lisätiedot

Lineaarialgebra I. Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Esa Järvenpää Kirjoittanut Tuula Ripatti

Lineaarialgebra I. Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Esa Järvenpää Kirjoittanut Tuula Ripatti Lineaarialgebra I Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2011 Esa Järvenpää Kirjoittanut Tuula Ripatti 2 1 Lineaarinen yhtälöryhmä 11 Esimerkki (a) Ratkaise yhtälö 5x = 7 Kerrotaan yhtälö puolittain

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

Zastosowanie zbiorów rozmytych do ewaluacji ró nych aspektów systemów kszta³cenia

Zastosowanie zbiorów rozmytych do ewaluacji ró nych aspektów systemów kszta³cenia AUTOMATYKA 2008 Tom 12 Zeszyt 3 Kzysztof Pzybyszewski* Zastosowanie zbioów ozmytych do ewaluacji ó nych aspektów systemów kszta³cenia 1. Wpowadzenie Ka dy system nauczania mo na ozpatywaæ jako system infomacyjny.

Lisätiedot

Matkustaminen Yleistä

Matkustaminen Yleistä - Olennaiset Możesz mi pomóc? [form.:] Może Pan(i) mi pomóc? Avun pyytäminen Czy mówisz po angielsku? [form.:] Czy mówi Pan(i) po angielsku? Tiedustelu henkilöltä puhuuko hän englantia Can you help me,

Lisätiedot

Paikannuksen matematiikka MAT

Paikannuksen matematiikka MAT TA M P E R E U N I V E R S I T Y O F T E C H N O L O G Y M a t h e m a t i c s Paikannuksen matematiikka MAT-45800 4..008. p.1/4 Käytännön järjestelyt Kotisivu: http://math.tut.fi/courses/mat-45800/ Luennot:

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

Metody kalibracji urz¹dzeñ do akwizycji sygna³ów okoruchowych***

Metody kalibracji urz¹dzeñ do akwizycji sygna³ów okoruchowych*** AUTOMATYKA 2010 Tom 14 Zeszyt 3/1 Jacek Chodak*, Tomasz Kryjak* Metody kalibracji urz¹dzeñ do akwizycji sygna³ów okoruchowych*** 1. Wprowadzenie Urz¹dzenie do akwizycji sygna³u okoruchowego (eye-traker)

Lisätiedot

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi Vaasan liopisto, kevät 2015 / ORMS1010 Matemaattinen Analsi 8. harjoitus, viikko 18 R1 ma 16 18 D115 (27.4.) R2 ke 12 14 B209 (29.4.) 1. Määritä funktion (x) MacLaurinin sarjan kertoimet, kun (0) = 2 ja

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

Ratkeavista ryhmistä: teoriaa ja esimerkkejä

Ratkeavista ryhmistä: teoriaa ja esimerkkejä Ratkeavista ryhmistä: teoriaa ja esimerkkejä Pro Gradu-tutkielma Lauri Kangas 2192712 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Kevät 2015 Sisältö 1 Perusteita 3 1.1 Ryhmät ja aliryhmät.......................

Lisätiedot

Ax, y = x, A y. A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. A =, HARJOITUSTEHTÄVIÄ

Ax, y = x, A y. A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. A =, HARJOITUSTEHTÄVIÄ X.. Matriisialgebra Esimerkki 4 Jos niin x =[i, +i, 2 i ] T C 3, y =[ 2i, 2i, i ] T C 3, x, x = x 2 =+(+)+(4+)=8, y, y =(+4)+4+(+)=, x, y = i( + 2i)+(+i)( 2i)+(2 i)( +i) = +3i. Matriisia A = ĀT sanotaan

Lisätiedot

Matkustaminen Liikkuminen

Matkustaminen Liikkuminen - Sijainti Zgubiłem/Zgubiłam się. Et tiedä missä olet. Czy mógłby Pan/mogłaby Pani pokazać mi gdzie to jest na mapie? Tietyn sijainnin kysymistä kartalta Gdzie jest? Tietyn rakennuksen / n sijainnin tiedustelu...

Lisätiedot

Lineaarialgebra (muut ko)

Lineaarialgebra (muut ko) Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/103 Lineaarialgebra (muut ko) Tero Laihonen Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/103 Operaatiot Vektoreille u = (u 1,u 2 ) ja v = (v 1,v 2 ) Yhteenlasku: u+v = (u 1 +v 1,u 2 +v

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

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2 Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2 Kevät 2012 1 Lineaarinen inversio-ongelma Määritelmä 1.1. Yleinen (reaaliarvoinen) lineaarinen inversio-ongelma voidaan esittää muodossa m = Ax +

Lisätiedot

Säteilyturvakeskuksen määräys turvallisuusluvasta ja valvonnasta vapauttamisesta

Säteilyturvakeskuksen määräys turvallisuusluvasta ja valvonnasta vapauttamisesta 1 (33) LUONNOS 2 -MÄÄRÄYS STUK SY/1/2017 Säteilyturvakeskuksen määräys turvallisuusluvasta ja valvonnasta vapauttamisesta Säteilyturvakeskuksen päätöksen mukaisesti määrätään säteilylain ( / ) 49 :n 3

Lisätiedot

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi Vaasan yliopisto, 009-010 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi 8. harjoitus 1. Ratkaise y + y + y = x. Kommentti: Yleinen työlista ratkaistaessa lineaarista, vakiokertoimista toisen kertaluvun differentiaaliyhtälöä

Lisätiedot

Charakterystyka kasy ELZAB Delta Max E 8 Zawarto opakowania 8

Charakterystyka kasy ELZAB Delta Max E 8 Zawarto opakowania 8 Spis tre ci Redakcja: 1.5 Charakterystyka kasy ELZAB Delta Max E 8 Zawarto opakowania 8 Rozdzia 1 - Budowa i dzia anie 9 1 Opis ogólny 9 1.1 Budowa kasy 9 1.2 Rozmieszczenie elementów obs ugi 9 1.3 Opis

Lisätiedot

Karta Praw dla Dzieci z Trudnościami

Karta Praw dla Dzieci z Trudnościami Karta Praw dla Dzieci z Trudnościami Jeśli nie zaczniemy dobrze traktować dzieci ze społecznymi, emocjonalnymi i behawioralnymi wyzwaniami, utracimy ich ze zdumiewającą szybkością. Właściwe postępowanie

Lisätiedot

Seuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117

Seuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117 Seuraava luento ti 31.10 on salissa XXII Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/117 Operaatiot Vektoreille u = (u 1,u 2 ) ja v = (v 1,v 2 ) Yhteenlasku: u+v = (u 1 +v 1,u 2 +v

Lisätiedot

Kvanttilaskenta - 2. tehtävät

Kvanttilaskenta - 2. tehtävät Kvanttilaskenta -. tehtävät Johannes Verwijnen January 8, 05 edx-tehtävät Vastauksissa on käytetty edx-kurssin materiaalia.. Problem The inner product of + and is. Edelleen false, kts. viikon tehtävä 6..

Lisätiedot

Matriisiteoria 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?

Matriisiteoria 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

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

Luento 9. Epälineaarisuus

Luento 9. Epälineaarisuus Lueno 9 Epälineaarisuus 8..6 Epälineaarisuus Tarkasellaan passiivisa epälineaarisa komponenia u() y() f( ) Taylor-sarjakehielmä 3 y f( x) + f '( x) ( x x) + f ''( x) ( x x) + f ''( x) ( x x) +...! 3! 4!

Lisätiedot

3 *ä;r ä:e 5ä ä{ :i. c oo) S g+;!qg *r; Er ; l[$ E ;;iä F:ä ä :E ä: a bo. =. * gäf$iery g! Eä. a is äg*!=."fl: ä; E!, \ ins:" qgg ;._ EE üg.

3 *ä;r ä:e 5ä ä{ :i. c oo) S g+;!qg *r; Er ; l[$ E ;;iä F:ä ä :E ä: a bo. =. * gäf$iery g! Eä. a is äg*!=.fl: ä; E!, \ ins: qgg ;._ EE üg. t AJ 1., t4 t4 \J : h J \) (.) \ ( J r ) tḡr (u (1) m * t *h& r( t{ L.C g :LA( g9; p ö m. gr iop ö O t : U 0J (U.p JJ! ä; >

Lisätiedot

Badania nad automatyzacj¹ procesu tworzenia serwisów internetowych

Badania nad automatyzacj¹ procesu tworzenia serwisów internetowych AUTOMATYKA 2010 Tom 14 Zeszyt 3/2 Lidia Dutkiewicz*, Katarzyna Grobler*, Patryk Orzechowski*, Dariusz Pa³ka**, Cezary Piskor-Ignatowicz*, Marek Zachara* Badania nad automatyzacj¹ procesu tworzenia serwisów

Lisätiedot

Virtapainike. Virran merkkivalo. Bluetooth-merkkivalo. Bluetooth-painike. Päälle tai pois kytkeminen

Virtapainike. Virran merkkivalo. Bluetooth-merkkivalo. Bluetooth-painike. Päälle tai pois kytkeminen Pakkauksen sisältö Painikkeet ja portit Bluetooth-kuulokkeet USB - 3,5 mm -latauskaapeli 3,5 mm:n audiokaapeli Pikaopas Kantokotelo Äänenvoimakkuus ylös -painike Äänenvoimakkuus alas -painike Virtapainike

Lisätiedot

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/88 Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57 AM1: Kahden vaakarivin vaihto AM2: Vaakarivin kertominen skalaarilla c 0 AM3: Vaakarivin lisääminen toiseen skalaarilla c kerrottuna

Lisätiedot

sim.exe DLL DLL ISO 639 sim.exe DLL ISO 639

sim.exe DLL DLL ISO 639 sim.exe DLL ISO 639 DLL sim.exe DLL DLL ISO 639 sim.exe DLL ISO 639 *************************** ISO 639 *************************** () ab aa af sq am ar hy as ay az ba eu bn dz bh bi br bg my be 299 ( ) ( ) () () km ca zh

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Ominaisarvoteoriaa Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 22 R. Kangaslampi matriisiteoriaa Kertaus: ominaisarvot

Lisätiedot

Esimerkki 4.4. Esimerkki jatkoa. Määrää matriisin ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt

Esimerkki 4.4. Esimerkki jatkoa. Määrää matriisin ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt Esimerkki 4.4. Määrää matriisin 2 2 1 A = 1 3 1 2 4 3 ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt det(a λi ) = 1 + 2 λ 2 1 + 1 λ 1 λ 1 3 λ 1 = 1 3 λ 1 2 4 3 λ 2 4 3 λ 1 λ = 1 4 λ 1 = (1 λ)( 1)1+1 4 λ 1 2 6 3

Lisätiedot

Ensi viikon luennot salissa X. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66

Ensi viikon luennot salissa X. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66 Ensi viikon luennot salissa X Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/66 Redusoitu porrasmuoto 1 1 2 4 1 1 4 6 2 2 5 9 1 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 Eli aste r(a) = 2 ja vaakariviavaruuden

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Ominaisarvoteoriaa Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Ominaisarvot Kertaus: ominaisarvot Määritelmä

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

spomffioimmu ALKURUOKIA JA PIENEEN NALKAAN **** HOTELLT ju talon leipiiä (* voiduan valmistaa myös gluteenittomana)

spomffioimmu ALKURUOKIA JA PIENEEN NALKAAN **** HOTELLT ju talon leipiiä (* voiduan valmistaa myös gluteenittomana) **** HOTELLT spomffioimmu ALKURUOKIA JA PIENEEN NALKAAN 1. Muikkulautanen (L)* - marinoituja savuntuikkuja ja punasipuliu, kirkasta perunas al aattia, r u is nap p ej a r uo lt o s ip ul ita h n a I lu

Lisätiedot

Determinantti. Määritelmä

Determinantti. Määritelmä Determinantti Määritelmä Oletetaan, että A on n n-neliömatriisi Merkitään normaaliin tapaan matriisin A alkioita lyhyesti a ij = A(i, j) (a) Jos n = 1, niin det(a) = a 11 (b) Muussa tapauksessa n det(a)

Lisätiedot

Matriisialgebra harjoitukset, syksy 2016

Matriisialgebra harjoitukset, syksy 2016 Matriisialgebra harjoitukset, syksy 6 MATRIISIALGEBRA, s. 6, Ratkaisuja/ M.Hamina & M. Peltola 8. Olkoon 4 A 6. 4 Tutki, onko A diagonalisoituva. Jos on, niin määrää matriisi D T AT ja siihen liittyvä

Lisätiedot

NEN PAINOVOIMAMITTAUS N:o OU 10/7b

NEN PAINOVOIMAMITTAUS N:o OU 10/7b I RAUTARUUKKI Oy I RAUTUVAARAN YlVlPÄ.RISTi-)N ALUEELLI- MALMINETSINTÄ NEN PAINOVOIMAMITTAUS N:o OU 0/7b I 3.2. - 30.4.976 osa II -- TUTKIMUSALUE LAATIJA I JAKELU KUNTA LAAT.PVM HYV. SlVlOY OU ma KARTTALEHTI

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

Demorastitiedot saat demonstraattori Markus Niskaselta Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104

Demorastitiedot saat demonstraattori Markus Niskaselta Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104 Ensi viikolla luennot salissa X Torstaina 7.12. viimeiset demot (12.12. ja 13.12. viimeiset luennot). Torstaina 14.12 on välikoe 2, muista ilmoittautua! Demorastitiedot

Lisätiedot

802120P Matriisilaskenta (5 op)

802120P Matriisilaskenta (5 op) 802120P Matriisilaskenta (5 op) Marko Leinonen Matemaattiset tieteet Syksy 2016 1 / 220 Luennoitsija: Marko Leinonen marko.leinonen@oulu.fi MA333 Kurssilla käytetään Noppaa (noppa.oulu.fi) Luentomoniste

Lisätiedot

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg Vaasan yliopisto, syksy 218 Lineaarialgebra II, MATH124 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg Tentti T1, 284218 Ratkaise 4 tehtävää Kokeessa saa käyttää laskinta (myös graafista ja CAS-laskinta), mutta ei taulukkokirjaa

Lisätiedot

KARTTALEHTI 11/21. 147/2 Vääräjärvi KARTTALEHTI 17/21 KARTTALEHTI 5/21 KARTTALEHTI 9/21 KARTTALEHTI 10/21. 119 Karijärvi KARTTALEHTI 1/21

KARTTALEHTI 11/21. 147/2 Vääräjärvi KARTTALEHTI 17/21 KARTTALEHTI 5/21 KARTTALEHTI 9/21 KARTTALEHTI 10/21. 119 Karijärvi KARTTALEHTI 1/21 ETELÄ- JA LÄNSIOSA Karttalehti 1/21. kohteet,, ja Karttalehti 2/21. kohteet, ja Karttalehti 3/21.kohde 106 Karttalehti 4/21.kohteet,, ja Karttalehti 5/21.kohteet kohde Karttalehti 6/21.kohteet ja Karttalehti

Lisätiedot

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1 Lineaarialgebran kertaustehtävien b ratkaisuista. Määritä jokin kanta sille reaalikertoimisten polynomien lineaariavaruuden P aliavaruudelle, jonka virittää polynomijoukko {x, x+, x x }. Ratkaisu. Olkoon

Lisätiedot

Ositetuista matriiseista

Ositetuista matriiseista TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Anja Kuronen Ositetuista matriiseista Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Joulukuu 2010 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos

Lisätiedot

LUKU 10. Yhdensuuntaissiirto

LUKU 10. Yhdensuuntaissiirto LUKU hdensuuntaissiirto Olkoot (M, N) suunnistettu pinta, p M ja v p R 3 p annettu vektori pisteessä p (vektorin v p ei tarvitse olla pinnan M tangenttivektori). Tällöin vektori (v p N(p)) N(p) on vektorin

Lisätiedot

Lukujärjestys vko 41 5.10. - 9.10.2015

Lukujärjestys vko 41 5.10. - 9.10.2015 1 (5) AmmattitaitoinenSihteeri 7.10.2015 8:00 7.10.2015 3:00 MaL Mikro 2 AvustajanaArjessa 5.10.2015 8:00 5.10.2015 3:00 Ulkop. kouluttaja / AvustajanaArjessa 6.10.2015 8:00 6.10.2015 3:00 Ulkop. kouluttaja

Lisätiedot

S-ZSOTOOP DZDATA !SWIA 0 \ S-ISOTOOPPIDATA GTL-78 S AVZA. M19/3314/=78/14/10 M,IkeI ä, A.J.Laitakari Pielavesi, Säviä

S-ZSOTOOP DZDATA !SWIA 0 \ S-ISOTOOPPIDATA GTL-78 S AVZA. M19/3314/=78/14/10 M,IkeI ä, A.J.Laitakari Pielavesi, Säviä M19/3314/=78/14/10 M,IkeI ä, A.J.Laitakari Pielavesi, Säviä!SWIA 0 \ S-ZSOTOOP DZDATA S-ISOTOOPPIDATA GTL-78 S AVZA SÄVIÄN S-ISOTOOPPIDATA ANALYYSITULOSTEN SELITYKSET VASEMMALTA OIKEALLE LABORATORIOKOODI

Lisätiedot

CERTYFIKAT JĘZYKOWY UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO EGZAMIN Z JĘZYKA OBCEGO NA POZIOMIE B1 TEST PRZYKŁADOWY

CERTYFIKAT JĘZYKOWY UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO EGZAMIN Z JĘZYKA OBCEGO NA POZIOMIE B1 TEST PRZYKŁADOWY CERTYFIKAT JĘZYKOWY UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO EGZAMIN Z JĘZYKA OBCEGO NA POZIOMIE B1 TEST PRZYKŁADOWY odpowiedzi na pytania do testów 1.1, 2.1, 2.2, 2.3, 3.1 wpisuj na kartę odpowiedzi numer 1 odpowiedzi

Lisätiedot

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä 1 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

Lisätiedot

Tällä viikolla viimeiset luennot ja demot. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/162

Tällä viikolla viimeiset luennot ja demot. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/162 Tällä viikolla viimeiset luennot ja demot Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/162 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/162 Kertausta Vektorin u = (u 1,u 2 ) R 2 pituus u = u 2 1 +u2 2 Vektorien u ja v = (v 1,v 2

Lisätiedot

Todennäköisyyden ominaisuuksia

Todennäköisyyden ominaisuuksia Todennäköisyyden ominaisuuksia 0 P(A) 1 (1) P(S) = 1 (2) A B = P(A B) = P(A) + P(B) (3) P(A) = 1 P(A) (4) P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) (5) Tapahtuman todennäköisyys S = {e 1,..., e N }. N A = A. Kun alkeistapaukset

Lisätiedot

5 Differentiaaliyhtälöryhmät

5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5.1 Taustaa ja teoriaa Differentiaaliyhtälöryhmiä tarvitaan useissa sovelluksissa. Toinen motivaatio yhtälöryhmien käytölle: Korkeamman asteen differentiaaliyhtälöt y (n) =

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Differentiaaliyhtälöt. osa 2 Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 1 R. Kangaslampi Matriisihajotelmista

Lisätiedot

Kunnanhallitus Kunnanvaltuusto Rakennus- ja ympäristölautakunnan valinta 113/ /2017. Khall

Kunnanhallitus Kunnanvaltuusto Rakennus- ja ympäristölautakunnan valinta 113/ /2017. Khall Kunnanhallitus 193 08.06.2017 Kunnanvaltuusto 36 19.06.2017 Rakennus- ja ympäristölautakunnan valinta 113/00.00.01/2017 Khall 08.06.2017 193 Kunnan toimielimistä säädetään kuntalain 30 :ssä. Toimielinten

Lisätiedot

Ominaisarvo-hajoitelma ja diagonalisointi

Ominaisarvo-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

Lisätiedot

Matemaattinen Analyysi

Matemaattinen Analyysi Vaasan yliopisto, kevät 01 / ORMS1010 Matemaattinen Analyysi. harjoitus, viikko 1 R1 ke 1 16 D11 (..) R to 10 1 D11 (..) 1. Määritä funktion y(x) MacLaurinin sarjan kertoimet, kun y(0) = ja y (x) = (x

Lisätiedot

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210 Matikkapaja keskiviikkoisin klo 14-16 Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/210 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

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät Numeeriset menetelmät Luento 5 Ti 20.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 5 Ti 20.9.2011 p. 1/40 p. 1/40 Choleskyn menetelmä Positiivisesti definiiteillä matriiseilla kolmiohajotelma

Lisätiedot

Podróże Poruszanie się

Podróże Poruszanie się - Lokalizacja Jag har gått vilse. Nie wiemy, gdzie się znajdujemy Kan du visa mig var det är på kartan? Pytanie o na mapie Var kan jag hitta? Pytanie o konkretny Olen eksyksissä. Voisitko näyttää kartalta

Lisätiedot

Neliömuodoista, matriisin ominaisarvoista ja avaruuden kierroista

Neliömuodoista, matriisin ominaisarvoista ja avaruuden kierroista Neliömuodoista matriisin ominaisarvoista ja avaruuden kierroista Marko Moisio 1 Neliömuodoista ja matriisin ominaisarvoista Tarkastellaan toisen asteen tasokäyrän määräävää yhtälöä a + by 2 + 2cxy = d

Lisätiedot

Determinantti. Määritelmä

Determinantti. Määritelmä Determinantti Määritelmä Oletetaan, että A on n n-neliömatriisi. Merkitään normaaliin tapaan matriisin A alkioita lyhyesti a ij = A(i, j). (a) Jos n = 1, niin det(a) = a 11. (b) Muussa tapauksessa n det(a)

Lisätiedot

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain Matriisilaskenta LH4 24 ratkaisut 1 Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot jotka sisältävät vain a) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit joilla d a + b b) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit

Lisätiedot

Koncepcja i realizacja molekularnego modelu obliczeñ w analizie paradygmatu niewidzialnej rêki rynku Adama Smitha

Koncepcja i realizacja molekularnego modelu obliczeñ w analizie paradygmatu niewidzialnej rêki rynku Adama Smitha AUTOMATYKA 2009 Tom 13 Zeszyt 3 Pawe³ Skrzyñski*, Tadeusz Szuba* Koncepcja i realizacja molekularnego modelu obliczeñ w analizie paradygmatu niewidzialnej rêki rynku Adama Smitha 1. Wprowadzenie Pomimo

Lisätiedot