Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski
|
|
- Kauko Ahonen
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
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 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
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.
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,
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
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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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,
(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
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
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 =
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
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
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
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,
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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,
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:
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
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)
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
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
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.......................
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
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...
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
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 )
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 +
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
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
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
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
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
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..
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
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
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!
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; >
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
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
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
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
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
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
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
MS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Ominaisarvoteoriaa Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Ominaisarvot Kertaus: ominaisarvot Määritelmä
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
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
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)
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
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
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
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
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
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
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
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
Ositetuista matriiseista
TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Anja Kuronen Ositetuista matriiseista Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Joulukuu 2010 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos
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
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
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
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
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
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
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
5 Differentiaaliyhtälöryhmät
5 Differentiaaliyhtälöryhmät 5.1 Taustaa ja teoriaa Differentiaaliyhtälöryhmiä tarvitaan useissa sovelluksissa. Toinen motivaatio yhtälöryhmien käytölle: Korkeamman asteen differentiaaliyhtälöt y (n) =
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
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
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
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
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
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
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
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
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)
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
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