Matematiikka ja teknologia, kevät 2011
|
|
- Anna Aro
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 13. tammikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos
2 Tarkoitus Kurssin tarkoituksena on tutustuttaa ja käydä läpi eräisiin teknologisiin sovelluksiin liittyvää matematiikkaa. Kurssilla pyritään vastaamaan ennemmin kysymykseen mihin tätä [matematiikkaa] tarvitaan? kuin kysymykseen miten tämä vempain toimii?. Ei välttämättä käydä läpi kaikkea asiaan liittyvää matematiikkaa, vaan kiinnostavin osa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
3 Rakenne Luennot koostuvat kahdesta osasta, perusosasta klo 16:05 17:15 ja jatko-osasta 17:25 18:30. Kurssin voi suorittaa kahdessa laajuudessa: 1 op Tämä suoritustapa edellyttää osallistumista vähintään viiden luennon perusosaan sekä tiivistelmän (<150 sanaa) kirjoittamista niistä. 2 op Tämä suoritustapa edellyttää osallistumista vähintään viiden luennon kumpaankin osaan sekä tiivistelmän (<250 sanaa) kirjoittamista niistä. Tiivistelmästä enemmän kohta. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
4 Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat: 13.1 Global positioning system (GPS) 20.1 Satunnaislukugeneraattorit 27.1 Google ja PageRank algoritmi 3.2 JPEG kuvanpakkaus 10.2 ei luentoa! 17.2 Geometria arkkitehtuurissa 24.2 ROF kuvan virheenpoisto (3.3 Fraktaalit ja kuvanpakkaus) HUOM! 3.3 on ylimääräinen luento fraktaaleista tässä luennossa ei ole ollenkaan perusosaa, koska aiheen käsittely vaatii enemmän matemaattista pohjaa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
5 Tiivistelmästä Perusosan tiivistelmässä vastataan seuraaviin kysymyksiin: Mitä matematiikkaa ilmiöön liittyy? Miksi juuri tämä matematiikka on relevanttia? Jatko-osan tiivistelmässä vastataan lisäksi kysymykseen: Miten tätä matematiikkaa käytetään? Tiivistelmän yleisiä ohjeita: Lukija ei tiedä sisältöä, mutta aihepiiri yleensä on tuttu Kerro asioita, älä pelkästään luettele Kirjoita käytetyt lähteet näkyviin [ei osa tiivistelmää]. HUOM! Sanamäärät ovat ylärajoja tärkeä ei ole sanojen vaan asian määrä! Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
6 Tiivistelmien palautus Luennot ovat viikoilla 2 5 ja 7 8(9). Ensimmäisten 3 4 tiivistelmän palautus on 17.2 (viikko 7). Loput tiivistelmät palautetaan 10.3 mennessä. Jos tiivistelmä näyttää siltä, että se on viidessä minuutissa Wikipediasta värkätty, niin ei mene läpi... Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
7 Aihe 1: GPS Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
8 GPS GPS Global Positioning System on paikannusjärjestelmä joka perustuu satelliittien lähettämien signaalien käyttöön. Toimintaan 7/95 kun ensimmäiset 24 satelliittia olivat radoillaan. satelliitit ovat kuudella radalla, km korkeudessa (kiertoaika 11h58min). Jokaisessa satelliitissa on atomikello, ja se lähettää signaalin ennalta sovittuina aikoina (2/s). Jokaisen satelliitin sijainti on tiedossa (laskettavissa). Näiden tietojen avulla GPS vastaanotin voi määrittää sijainnin n. 20m tarkkuudella (100m ennen 5/2000). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
9 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Oletetaan, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1. Tämä signaali on lähetetty tasan edellisenä sekuntina tai puolisekuntina t 1, koska aikaisemmat signaalit ovat jo ohittaneet maapallon ( 1 2 s c = km). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
10 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Oletetaan, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1. Tämä signaali on lähetetty tasan edellisenä sekuntina tai puolisekuntina t 1, koska aikaisemmat signaalit ovat jo ohittaneet maapallon ( 1 2 s c = km). Signaalin kulkuaika on siis t 1 := t 1 t 1 ja kuljettu matka on c t 1. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
11 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Oletetaan, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1. Tämä signaali on lähetetty tasan edellisenä sekuntina tai puolisekuntina t 1, koska aikaisemmat signaalit ovat jo ohittaneet maapallon ( 1 2 s c = km). Signaalin kulkuaika on siis t 1 := t 1 t 1 ja kuljettu matka on c t 1. Merkitään satelliitin paikkaa koordinaattimuodossa (a 1, b 1, c 1 ). GPS vastaanotin sijaitsee siis etäisyydellä c t 1 tästä, eli sen koordinaatit (x, y, z) toteuttavat, Pytagoran lauseen mukaisesti, yhtälön (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c t 1 ) 2. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
12 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Oletetaan, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1. Tämä signaali on lähetetty tasan edellisenä sekuntina tai puolisekuntina t 1, koska aikaisemmat signaalit ovat jo ohittaneet maapallon ( 1 2 s c = km). Signaalin kulkuaika on siis t 1 := t 1 t 1 ja kuljettu matka on c t 1. Merkitään satelliitin paikkaa koordinaattimuodossa (a 1, b 1, c 1 ). GPS vastaanotin sijaitsee siis etäisyydellä c t 1 tästä, eli sen koordinaatit (x, y, z) toteuttavat, Pytagoran lauseen mukaisesti, yhtälön (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c t 1 ) 2. Tämän yhtälön toteuttavat kaikki sopivalla pallonkuorella olevat pisteet, eli se ei vielä määrää sijaintia. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
13 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Paikan määräämiseksi käytämme hyväksi useamman satelliitin tietoja. Vastaavalla tavalla saamme (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c t 1 ) 2, (1) (x a 2 ) 2 + (y b 2 ) 2 + (z c 2 ) 2 = (c t 2 ) 2, (2) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2, (3) missä (a i, b i, c i ) merkkaa satelliitin i sijaintia ja t i aikaa jolta signaalilla kuluu saapua satelliitista vastaanottimelle. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
14 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Paikan määräämiseksi käytämme hyväksi useamman satelliitin tietoja. Vastaavalla tavalla saamme (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c t 1 ) 2, (1) (x a 2 ) 2 + (y b 2 ) 2 + (z c 2 ) 2 = (c t 2 ) 2, (2) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2, (3) missä (a i, b i, c i ) merkkaa satelliitin i sijaintia ja t i aikaa jolta signaalilla kuluu saapua satelliitista vastaanottimelle. Yhtälöryhmässä on kolme muuttujaa ja kolme yhtälöä, mutta se ei ole lineaarinen, eli siihen ei voi soveltaa yleistä ratkaisumenetelmää. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
15 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Paikan määräämiseksi käytämme hyväksi useamman satelliitin tietoja. Vastaavalla tavalla saamme (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c t 1 ) 2, (1) (x a 2 ) 2 + (y b 2 ) 2 + (z c 2 ) 2 = (c t 2 ) 2, (2) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2, (3) missä (a i, b i, c i ) merkkaa satelliitin i sijaintia ja t i aikaa jolta signaalilla kuluu saapua satelliitista vastaanottimelle. Yhtälöryhmässä on kolme muuttujaa ja kolme yhtälöä, mutta se ei ole lineaarinen, eli siihen ei voi soveltaa yleistä ratkaisumenetelmää. Ratkaisuun voisi käyttää numeerista menetelmää, mutta pienellä päättelyllä voimme säästää paljon vaivaa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
16 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Toisen asteen termit (x 2, y 2, z 2 ) esiintyvät kaikissa yhtälöissä samalla kertoimella. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
17 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Toisen asteen termit (x 2, y 2, z 2 ) esiintyvät kaikissa yhtälöissä samalla kertoimella. Siten on hyödyllistä tarkastella yhtälöitä (1) (3), (2) (3) ja (3): 2(a 3 a 1 )x + 2(b 3 b 1 )y + 2(c 3 c 1 )z = O 1, (4) 2(a 3 a 2 )x + 2(b 3 b 2 )y + 2(c 3 c 2 )z = O 2, (5) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2. (6) Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
18 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Toisen asteen termit (x 2, y 2, z 2 ) esiintyvät kaikissa yhtälöissä samalla kertoimella. Siten on hyödyllistä tarkastella yhtälöitä (1) (3), (2) (3) ja (3): 2(a 3 a 1 )x + 2(b 3 b 1 )y + 2(c 3 c 1 )z = O 1, (4) 2(a 3 a 2 )x + 2(b 3 b 2 )y + 2(c 3 c 2 )z = O 2, (5) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2. (6) Nyt yhtälöt (4)&(5) ovat lineaarisia, mutta kahdessa yhtälössä on kolme tuntematonta. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
19 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Toisen asteen termit (x 2, y 2, z 2 ) esiintyvät kaikissa yhtälöissä samalla kertoimella. Siten on hyödyllistä tarkastella yhtälöitä (1) (3), (2) (3) ja (3): 2(a 3 a 1 )x + 2(b 3 b 1 )y + 2(c 3 c 1 )z = O 1, (4) 2(a 3 a 2 )x + 2(b 3 b 2 )y + 2(c 3 c 2 )z = O 2, (5) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2. (6) Nyt yhtälöt (4)&(5) ovat lineaarisia, mutta kahdessa yhtälössä on kolme tuntematonta. Ongelma ratkeaa, kun ensin ratkaisemme yhtälöistä (4)&(5) muuttujat x ja y muuttujan z lineaarisena funktiona. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
20 Miten sijainti määritellään? (versio 1) Toisen asteen termit (x 2, y 2, z 2 ) esiintyvät kaikissa yhtälöissä samalla kertoimella. Siten on hyödyllistä tarkastella yhtälöitä (1) (3), (2) (3) ja (3): 2(a 3 a 1 )x + 2(b 3 b 1 )y + 2(c 3 c 1 )z = O 1, (4) 2(a 3 a 2 )x + 2(b 3 b 2 )y + 2(c 3 c 2 )z = O 2, (5) (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c t 3 ) 2. (6) Nyt yhtälöt (4)&(5) ovat lineaarisia, mutta kahdessa yhtälössä on kolme tuntematonta. Ongelma ratkeaa, kun ensin ratkaisemme yhtälöistä (4)&(5) muuttujat x ja y muuttujan z lineaarisena funktiona. Kun nämä sijoitetaan yhtälöön (6), saadaan muuttujan z suhteen toisen asteen yhtälö, joka voidaan ratkaista. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
21 Ongelma ajastuksen kanssa Tavallinen GPS vastaanotin ei sisällä atomikelloa! Jos vastaanottimen kello on esimerkiksi 0,0001 sekuntia väärässä, niin virhe paikannuksessa on 0, 0001s c = 15000m. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
22 Ongelma ajastuksen kanssa Tavallinen GPS vastaanotin ei sisällä atomikelloa! Jos vastaanottimen kello on esimerkiksi 0,0001 sekuntia väärässä, niin virhe paikannuksessa on 0, 0001s c = 15000m. Ongelma voidaan ratkaista huomaamalla, että vastaanottimen kello on lyhyessä ajassa erittäin tarkka (esim. virhe s sekunnissa), vaikka virhettä olisi kertynyt pitkän aikavälin kuluessa paljon enemmän. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
23 Miten sijainti määritellään? (versio 2) Oletetaan seuraavaksi, että kaikki satelliitit ovat (atomikelloineen) täsmälleen oikeassa ajassa, mutta GPS vastaanottimen kello saattaa olla väärässä. Merkitään vastaanottimen ajan virhettä muuttujalla τ, eli GPS aika = oikea aika + τ. Oletetaan edelleen, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1, omalla kellolla mitattuna. Tämä signaali on lähetetty aikaan t 1, satelliitin kellolla mitattuna. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
24 Miten sijainti määritellään? (versio 2) Oletetaan seuraavaksi, että kaikki satelliitit ovat (atomikelloineen) täsmälleen oikeassa ajassa, mutta GPS vastaanottimen kello saattaa olla väärässä. Merkitään vastaanottimen ajan virhettä muuttujalla τ, eli GPS aika = oikea aika + τ. Oletetaan edelleen, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1, omalla kellolla mitattuna. Tämä signaali on lähetetty aikaan t 1, satelliitin kellolla mitattuna. Signaalin todellinen vastaanottohetki on, muuttujan τ määritelmän mukaan, t 1 τ. Signaalin kulkuaika on siis t 1 τ (muista, että t 1 = t 1 t 1 ) ja kuljettu matka on c (t 1 τ). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
25 Miten sijainti määritellään? (versio 2) Oletetaan seuraavaksi, että kaikki satelliitit ovat (atomikelloineen) täsmälleen oikeassa ajassa, mutta GPS vastaanottimen kello saattaa olla väärässä. Merkitään vastaanottimen ajan virhettä muuttujalla τ, eli GPS aika = oikea aika + τ. Oletetaan edelleen, että vastaanotin havaitsee signaalin ajanhetkellä t 1, omalla kellolla mitattuna. Tämä signaali on lähetetty aikaan t 1, satelliitin kellolla mitattuna. Signaalin todellinen vastaanottohetki on, muuttujan τ määritelmän mukaan, t 1 τ. Signaalin kulkuaika on siis t 1 τ (muista, että t 1 = t 1 t 1 ) ja kuljettu matka on c (t 1 τ). Aiemman päättelyn mukaisesti (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c (t 1 τ)) 2. Nyt myös τ on tuntematon muuttuja. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
26 Miten sijainti määritellään? (versio 2) Koska tuntemattomia muuttujia on neljä, tarvitsemme neljä yhtälöä; ne saadaan vastaanottamalla signaali vielä neljänneltä satelliitilta: (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c (t 1 τ)) 2, (x a 2 ) 2 + (y b 2 ) 2 + (z c 2 ) 2 = (c (t 2 τ)) 2, (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c (t 3 τ)) 2, (x a 4 ) 2 + (y b 4 ) 2 + (z c 4 ) 2 = (c (t 4 τ)) 2. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
27 Miten sijainti määritellään? (versio 2) Koska tuntemattomia muuttujia on neljä, tarvitsemme neljä yhtälöä; ne saadaan vastaanottamalla signaali vielä neljänneltä satelliitilta: (x a 1 ) 2 + (y b 1 ) 2 + (z c 1 ) 2 = (c (t 1 τ)) 2, (x a 2 ) 2 + (y b 2 ) 2 + (z c 2 ) 2 = (c (t 2 τ)) 2, (x a 3 ) 2 + (y b 3 ) 2 + (z c 3 ) 2 = (c (t 3 τ)) 2, (x a 4 ) 2 + (y b 4 ) 2 + (z c 4 ) 2 = (c (t 4 τ)) 2. Yhtälöryhmässä on neljä muuttujaa ja neljä yhtälöä, mutta se ei ole lineaarinen, elikä siihen ei voi soveltaa yleistä ratkaisumenetelmää. Aikaisempaa menetelmää kuitenkin toimii, ja sillä päädytään ensin kolmen yhtälön lineaariseen ryhmään. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
28 Realiteetteja ja muita parannuksia Usein voi käytössä olla useampi kuin 4 satelliittia. Silloin voidaan valita ne, joisa saa parhaan paikkatiedon: vastaavien pallonkuorien pitää leikata mahdollisimman kohtisuorassa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
29 Realiteetteja ja muita parannuksia Usein voi käytössä olla useampi kuin 4 satelliittia. Silloin voidaan valita ne, joisa saa parhaan paikkatiedon: vastaavien pallonkuorien pitää leikata mahdollisimman kohtisuorassa. Ilmakehästä johtuen signaalin nopeus ei ole täsmälleen c eikä reitti suora. Mikäli tämä korjataan ( Differential GPS ) voi tarkkuus paikannuksessa olla luokkaa 1cm. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
30 Realiteetteja ja muita parannuksia Usein voi käytössä olla useampi kuin 4 satelliittia. Silloin voidaan valita ne, joisa saa parhaan paikkatiedon: vastaavien pallonkuorien pitää leikata mahdollisimman kohtisuorassa. Ilmakehästä johtuen signaalin nopeus ei ole täsmälleen c eikä reitti suora. Mikäli tämä korjataan ( Differential GPS ) voi tarkkuus paikannuksessa olla luokkaa 1cm. Erikoisen suhteellisuusteorian mukaan liikkuva kello (satelliitissa) käy hitaammin kuin paikallaan oleva. Toisaalta yleisen suhteellisuusteorian mukaan maan painovoiman muutoksen ansiosta kellot satelliiteissa käyvät nopeammin. Nämä efektit täytyy ajan mittauksessa korjata. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
31 Realiteetteja ja muita parannuksia Usein voi käytössä olla useampi kuin 4 satelliittia. Silloin voidaan valita ne, joisa saa parhaan paikkatiedon: vastaavien pallonkuorien pitää leikata mahdollisimman kohtisuorassa. Ilmakehästä johtuen signaalin nopeus ei ole täsmälleen c eikä reitti suora. Mikäli tämä korjataan ( Differential GPS ) voi tarkkuus paikannuksessa olla luokkaa 1cm. Erikoisen suhteellisuusteorian mukaan liikkuva kello (satelliitissa) käy hitaammin kuin paikallaan oleva. Toisaalta yleisen suhteellisuusteorian mukaan maan painovoiman muutoksen ansiosta kellot satelliiteissa käyvät nopeammin. Nämä efektit täytyy ajan mittauksessa korjata. Eri syistä (esim. muiden kappaleiden painovoima) satelliitit eivät pysy täsmälleen alkuperäisillä radoillaan. Tästä syystä satelliitin lähettämä signaali sisältää tiedon radan muutoksista. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
32 Väliaika ja muutama matemaattinen käsite Matriisi, vektori, rivivektori Käänteismatriisi, determinantti Lineaarisesti riippumaton/riippuva [Aritmetiikka modulo 2, kunta F 2, periodinen jono] Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
33 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Aiemmin tarkastelimme yhtälöryhmää 2(a 3 a 1 )x + 2(b 3 b 1 )y + 2(c 3 c 1 )z = O 1, 2(a 3 a 2 )x + 2(b 3 b 2 )y + 2(c 3 c 2 )z = O 2. Miten ratkaisemme muuttujan z yhtälöryhmästä? Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
34 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Aiemmin tarkastelimme yhtälöryhmää 2(a 3 a 1 )x + 2(b 3 b 1 )y + 2(c 3 c 1 )z = O 1, 2(a 3 a 2 )x + 2(b 3 b 2 )y + 2(c 3 c 2 )z = O 2. Miten ratkaisemme muuttujan z yhtälöryhmästä? Asetetaan ( ) a3 a A := 2 1 b 3 b 1, c := 2 a 3 a 2 b 3 b 2 ( c3 c 1 c 3 c 2 Nyt yhtälöpari voidaan kirjoittaa matriisimuodossa: ( ) x A = ω c z. y ), ω := ( O1 O 2 ). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
35 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Matriisiyhtälö ( ) x A = ω c z y kerrotaan matriisin A käänteismatriisilla. Näin saamme ( ) x = A 1 ω A 1 c z, y josta erityisesti nähdään, että x ja y ovat lineaarisia muuttujan z suhteen. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
36 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Matriisiyhtälö ( ) x A = ω c z y kerrotaan matriisin A käänteismatriisilla. Näin saamme ( ) x = A 1 ω A 1 c z, y josta erityisesti nähdään, että x ja y ovat lineaarisia muuttujan z suhteen. Tässä herää (toivottavasti) kysymys, miten tiedämme matriisin A olevan kääntyvä? Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
37 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Meidän pitää siis selvittää, milloin matriisilla ( ) a3 a A = 2 1 b 3 b 1 a 3 a 2 b 3 b 2 on käänteismatriisi. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
38 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Meidän pitää siis selvittää, milloin matriisilla ( ) a3 a A = 2 1 b 3 b 1 a 3 a 2 b 3 b 2 on käänteismatriisi. Tämä tapahtuu jos ja vain jos matriisin rivit ovat toisistaan lineaarisesti riippumattomia (determinantti eroaa nollasta). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
39 Miten sijainti määritellään? (versio 1 syv) Meidän pitää siis selvittää, milloin matriisilla ( ) a3 a A = 2 1 b 3 b 1 a 3 a 2 b 3 b 2 on käänteismatriisi. Tämä tapahtuu jos ja vain jos matriisin rivit ovat toisistaan lineaarisesti riippumattomia (determinantti eroaa nollasta). Ensimmäinen rivivektori osoittaa satelliitista 1 satelliittiin 3, toinen satelliitista 2 satelliittiin 3. Vektorit ovat siis lineaarisesti riippuvia täsmälleen silloin kun kolme satelliittia ovat samalla suoralla (x-y tasossa). Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
40 Miten sijainti määritellään? (versio 2 syv) Paikannusongelman realistisemmassa versiossa päädyimme käyttämään tietoa neljästä satelliitista, jolloin ensin piti ratkaista neljän muuttuja ja kolmen yhtälön lineaarinen ryhmä. Nyt matriisia A vastaa matriisi ( a4 a 1 b 4 b 1 c 4 c ) 1 2 a 4 a 2 b 4 b 2 c 4 c 2. a 4 a 3 b 4 b 3 c 4 c 3 Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
41 Miten sijainti määritellään? (versio 2 syv) Matriisi 2 ( a4 a 1 b 4 b 1 c 4 c ) 1 a 4 a 2 b 4 b 2 c 4 c 2 a 4 a 3 b 4 b 3 c 4 c 3 on kääntyvä jos ja vain jos rivit ovat toisistaan lineaarisesti riippumattomia, eli eivät kaikki sisälly mihinkään tasoon. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
42 Miten sijainti määritellään? (versio 2 syv) Matriisi 2 ( a4 a 1 b 4 b 1 c 4 c ) 1 a 4 a 2 b 4 b 2 c 4 c 2 a 4 a 3 b 4 b 3 c 4 c 3 on kääntyvä jos ja vain jos rivit ovat toisistaan lineaarisesti riippumattomia, eli eivät kaikki sisälly mihinkään tasoon. Rivivektori k osoittaa satelliitista k satelliittiin 4; joten ne ovat siis lineaarisesti riippuvia täsmälleen silloin kun kaikki neljä satelliittia ovat samassa tasossa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
43 Miten sijainti määritellään? (versio 2 syv) Matriisi 2 ( a4 a 1 b 4 b 1 c 4 c ) 1 a 4 a 2 b 4 b 2 c 4 c 2 a 4 a 3 b 4 b 3 c 4 c 3 on kääntyvä jos ja vain jos rivit ovat toisistaan lineaarisesti riippumattomia, eli eivät kaikki sisälly mihinkään tasoon. Rivivektori k osoittaa satelliitista k satelliittiin 4; joten ne ovat siis lineaarisesti riippuvia täsmälleen silloin kun kaikki neljä satelliittia ovat samassa tasossa. Tästä syystä satelliittien kiertoradat on suunniteltu niin, että jokaisena ajanhetkenä on jokaisesta maapallon pisteestä näkyvissä vähintään neljä satelliittia jotka eivät ole lähellä samaa tasoa. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
44 Lineaarinen siirtorekisteri Tähän saakka emme ole ottaneet kantaa siihen, missä muodossa signaali välittyy satelliitilta vastaanottimeen. Itse asiassa kaikki satelliitit käyttävät samaa taajuutta (n. 1500MHz) ja haluttut signaalit koodataan käyttäen niin sanottua asynkronista CDMA (code division multiple access) menetelmää. Tämä menetelmä perustuu lineaaristen siirtorekisterien (Linear shift registers) käyttöön. Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
45 Lineaarinen siirtorekisteri Tähän saakka emme ole ottaneet kantaa siihen, missä muodossa signaali välittyy satelliitilta vastaanottimeen. Itse asiassa kaikki satelliitit käyttävät samaa taajuutta (n. 1500MHz) ja haluttut signaalit koodataan käyttäen niin sanottua asynkronista CDMA (code division multiple access) menetelmää. Tämä menetelmä perustuu lineaaristen siirtorekisterien (Linear shift registers) käyttöön. [piirros taululle] Peter Hästö Matemaattisten tieteiden laitos 13. tammikuuta / 22
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 3. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:
LisätiedotYhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A4/A6 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 5.9.25 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x + x 2
LisätiedotOppimistavoitematriisi
Oppimistavoitematriisi Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Arvosanaan 1 2 riittävät Arvosanaan 5 riittävät Yhtälöryhmät (YR) Osaan ratkaista ensimmäisen asteen yhtälöitä ja yhtälöpareja Osaan muokata
LisätiedotKannan 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
LisätiedotOppimistavoitematriisi
Oppimistavoitematriisi Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Esitiedot Arvosanaan 1 2 riittävät Arvosanaan 3 4 riittävät Arvosanaan 5 riittävät Yhtälöryhmät (YR) Osaan ratkaista ensimmäisen asteen yhtälöitä
LisätiedotMatematiikka ja teknologia, kevät 2011
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 27. tammikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:
LisätiedotYhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A000 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2..205 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x x 2 =
LisätiedotLineaariset kongruenssiyhtälöryhmät
Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät LuK-tutkielma Jesse Salo 2309369 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Sisältö Johdanto 2 1 Kongruensseista 3 1.1 Kongruenssin ominaisuuksia...................
LisätiedotMatematiikka ja teknologia, kevät 2011
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 24. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:
Lisätiedot2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio
x = x 2 = 5/2 x 3 = 2 eli Ratkaisu on siis x = (x x 2 x 3 ) = ( 5/2 2) (Tarkista sijoittamalla!) 5/2 2 Tämä piste on alkuperäisten tasojen ainoa leikkauspiste Se on myös piste/vektori jonka matriisi A
LisätiedotMS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42
MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42 Tehtävät 1-4 lasketaan alkuviikon harjoituksissa ryhmissä, ja ryhmien ratkaisut esitetään harjoitustilaisuudessa (merkitty kirjaimella L = Lasketaan).
Lisätiedot3 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
Lisätiedot3 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
LisätiedotKäänteismatriisin ominaisuuksia
Käänteismatriisin ominaisuuksia Lause 1.4. Jos A ja B ovat säännöllisiä ja luku λ 0, niin 1) (A 1 ) 1 = A 2) (λa) 1 = 1 λ A 1 3) (AB) 1 = B 1 A 1 4) (A T ) 1 = (A 1 ) T. Tod.... Ortogonaaliset matriisit
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi
Talousmatematiikan perusteet: Luento 10 Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi Lineaarikuvaus Esim. Yritys tekee elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta, jossa käytetään
LisätiedotMatematiikka ja teknologia, kevät 2011
Matematiikka ja teknologia, kevät 2011 Peter Hästö 17. helmikuuta 2011 Matemaattisten tieteiden laitos Sisältö Kurssi koostuu kuudesta (seitsemästä) toisistaan riippumattomasta luennosta. Aihepiirit ovat:
LisätiedotOminaisarvo 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
LisätiedotInversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 3
Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 3 Kevät 2011 1 Singulaariarvohajotelma (Singular Value Decomposition, SVD) Olkoon A R m n matriisi 1. Tällöin A voidaan esittää muodossa A = UΣV T,
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt QR-hajotelma ja pienimmän neliösumman menetelmä Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto PNS-ongelma PNS-ongelma
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt ja pienimmän neliösumman menetelmä Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 18 R. Kangaslampi QR ja PNS PNS-ongelma
Lisätiedot802118P Lineaarialgebra I (4 op)
802118P Lineaarialgebra I (4 op) Tero Vedenjuoksu Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2012 Lineaarialgebra I Yhteystiedot: Tero Vedenjuoksu tero.vedenjuoksu@oulu.fi Työhuone M206 Kurssin kotisivu
LisätiedotVektoreiden virittämä aliavaruus
Vektoreiden virittämä aliavaruus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,... v k R n. Näiden vektoreiden virittämä aliavaruus span( v 1, v 2,... v k ) tarkoittaa kyseisten vektoreiden kaikkien lineaarikombinaatioiden
LisätiedotVapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.
Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +
LisätiedotTalousmatematiikan 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
Lisätiedot7 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
LisätiedotLineaarinen yhtälöryhmä
Lineaarinen yhtälöryhmä 1 / 39 Lineaarinen yhtälö Määritelmä 1 Lineaarinen yhtälö on muotoa a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a n x n = b, missä a i, b R, i = 1,..., n ovat tunnettuja ja x i R, i = 1,..., n ovat tuntemattomia.
LisätiedotSatelliittipaikannus
Kolme maailmalaajuista järjestelmää 1. GPS (USAn puolustusministeriö) Täydessä laajuudessaan toiminnassa v. 1994. http://www.navcen.uscg.gov/gps/default.htm 2. GLONASS (Venäjän hallitus) Ilmeisesti 11
Lisätiedot2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut
2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut m n-matriisi A Lineaarikuvaus A : V Z, missä V ja Z ovat sopivasti valittuja, dim V = n, dim Z = m (yleensä V = R n tai C n ja Z = R m tai C m ) Kuva-avaruus ja
LisätiedotKäänteismatriisi 1 / 14
1 / 14 Jokaisella nollasta eroavalla reaaliluvulla on käänteisluku, jolla kerrottaessa tuloksena on 1. Seuraavaksi tarkastellaan vastaavaa ominaisuutta matriiseille ja määritellään käänteismatriisi. Jokaisella
LisätiedotLineaariset 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
LisätiedotTehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja 1 3 ja 9. Tarvitset myös luvusta 4 määritelmän 4.1.
HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, kesä 2015 Harjoitus 2 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 25.5.2015 klo 16.15. Tehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja
LisätiedotKurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa.
7 Matriisilaskenta Kurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa. 7.1 Lineaariset yhtälöryhmät Yhtälöryhmät liittyvät tilanteisiin, joissa on monta tuntematonta
LisätiedotVapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee:
Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +
LisätiedotGaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä
1 / 25 : Se on menetelmä lineaarisen yhtälöryhmän ratkaisemiseksi. Sitä käytetään myöhemmin myös käänteismatriisin määräämisessä. Ideana on tiettyjä rivioperaatioita käyttäen muokata yhtälöryhmää niin,
LisätiedotNumeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 8 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 8 () Numeeriset menetelmät 11.4.2013 1 / 35 Luennon 8 sisältö Interpolointi ja approksimointi Funktion approksimointi Tasainen
LisätiedotKohdeyleisö: toisen vuoden teekkari
Julkinen opetusnäyte Yliopisto-opettajan tehtävä, matematiikka Klo 8:55-9:15 TkT Simo Ali-Löytty Aihe: Lineaarisen yhtälöryhmän pienimmän neliösumman ratkaisu Kohdeyleisö: toisen vuoden teekkari 1 y y
LisätiedotMS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I
MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I G. Gripenberg Aalto-yliopisto 21. tammikuuta 2016 G. Gripenberg (Aalto-yliopisto) MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta
LisätiedotNumeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 3 Ti 13.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 3 Ti 13.9.2011 p. 1/37 p. 1/37 Epälineaariset yhtälöt Newtonin menetelmä: x n+1 = x n f(x n) f (x n ) Sekanttimenetelmä:
LisätiedotOminaisarvo 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
LisätiedotSimilaarisuus. 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
LisätiedotBM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 5, Syksy 2015
BM20A5800 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 5, Syksy 205 Päivityksiä: 4.0.205 klo 5:0. Tehtävässä 3b vektorin x lauseke korjattu. 5.0.205 klo 3:20. Tehtävässä 8d viittaus väärään tehtävään
LisätiedotNumeeriset menetelmät TIEA381. Luento 5. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 5 () Numeeriset menetelmät / 28
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 5 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 5 () Numeeriset menetelmät 3.4.2013 1 / 28 Luennon 5 sisältö Luku 4: Ominaisarvotehtävistä Potenssiinkorotusmenetelmä QR-menetelmä
LisätiedotLineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi
Lineaarikuvaukset aiheita ten ten 1 Matematiikassa sana lineaarinen liitetään kahden lineaariavaruuden väliseen kuvaukseen. ten Määritelmä Olkoon (L, +, ) ja (M, ˆ+, ˆ ) reaalisia lineaariavaruuksia, ja
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 6.6.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/22 Kertausta: Kääntyvien matriisien lause Lause 1 Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Seuraavat ehdot ovat yhtäpitäviä.
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 4.6.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/19 Käytännön asioita Viimeiset harjoitukset on palautettava torstaina 13.6. Laskaripisteensä ja läsnäolonsa voi kukin tarkistaa
LisätiedotMatematiikka B2 - TUDI
Matematiikka B2 - TUDI Miika Tolonen 3. syyskuuta 2012 Miika Tolonen Matematiikka B2 - TUDI 1 Kurssin sisältö (1/2) Matriisit Laskutoimitukset Lineaariset yhtälöryhmät Gaussin eliminointi Lineaarinen riippumattomuus
LisätiedotJohdatus 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
LisätiedotMatemaattinen Analyysi, s2016, L2
Matemaattinen Analyysi, s2016, L2 riippumattomuus, 1 Esimerkkejä esimerkki Dieetti-välipala 1: Opiskelija Ken Obi on dieetillä. Lenkin jälkeen Ken pysähtyy välipalalle. Dieetin mukaan hänen pitäisi saada
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
Lisätiedot802120P Matriisilaskenta (5 op)
802120P Matriisilaskenta (5 op) Tero Vedenjuoksu Matemaattiset tieteet Syksy 2015 1 / 159 Luennoitsija: Tero Vedenjuoksu tero.vedenjuoksu@oulu.fi M321 Kurssilla käytetään Noppaa (noppa.oulu.fi) sekäoptimaa
LisätiedotKanta ja Kannan-vaihto
ja Kannan-vaihto 1 Olkoon L vektoriavaruus. Äärellinen joukko L:n vektoreita V = { v 1, v 2,..., v n } on kanta, jos (1) Jokainen L:n vektori voidaan lausua v-vektoreiden lineaarikombinaationa. (Ts. Span(V
LisätiedotLineaarialgebra 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
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 13.6.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/12 Käytännön asioita Kesäkuun tentti: ke 19.6. klo 17-20, päärakennuksen sali 1. Anna palautetta kurssisivulle ilmestyvällä
LisätiedotMatriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät
Matematiikan peruskurssi K3/P3, syksy 25 Kenrick Bingham 825 Toisen välikokeen alueen ydinasioita Alla on lueteltu joitakin koealueen ydinkäsitteitä, joiden on hyvä olla ensiksi selvillä kokeeseen valmistauduttaessa
LisätiedotMatematiikka 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
LisätiedotLineaarialgebra 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
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Matriisinormi, häiriöalttius Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Matriisinormi Matriisinormi Matriiseille
LisätiedotMatriisien 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
LisätiedotMS-A0004/A0006 Matriisilaskenta
4. MS-A4/A6 Matriisilaskenta 4. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto..25 Tarkastellaan neliömatriiseja. Kun matriisilla kerrotaan vektoria, vektorin
LisätiedotVektorien virittämä aliavaruus
Vektorien virittämä aliavaruus Esimerkki 13 Mikä ehto vektorin w = (w 1, w 2, w 3 ) komponenttien on toteutettava, jotta w kuuluu vektoreiden v 1 = (3, 2, 1), v 2 = (2, 2, 6) ja v 3 = (3, 4, 5) virittämään
LisätiedotMS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45
MS-A3/A5 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 2 / vko 45 Tehtävä (L): Hahmottele kompleksitasoon ne pisteet, jotka toteuttavat a) z 2i = 2, b) z 2i < 2, c) /z
LisätiedotOminaisarvoon 4 liittyvät ominaisvektorit ovat yhtälön Ax = 4x eli yhtälöryhmän x 1 + 2x 2 + x 3 = 4x 1 3x 2 + x 3 = 4x 2 5x 2 x 3 = 4x 3.
Matematiikan ja tilastotieteen laitos Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Ylimääräinen harjoitus 6 Ratkaisut A:n karakteristinen funktio p A on λ p A (λ) det(a λi ) 0 λ ( λ) 0 5 λ λ 5 λ ( λ) (( λ) (
Lisätiedot1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät
1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät 11 Yhtälöryhmä matriisimuodossa m n-matriisi sisältää mn kpl reaali- tai kompleksilukuja, jotka on asetetettu suorakaiteen muotoiseksi kaavioksi: a 11 a 12 a 1n
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Idea Lineaarisen systeemin ratkaiseminen Olkoon
LisätiedotLuento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa
Luento 9: Yhtälörajoitukset optimoinnissa Lagrangen kerroin Oletetaan aluksi, että f, g : R R. Merkitään (x 1, x ) := (x, y) ja johdetaan Lagrangen kerroin λ tehtävälle min f(x, y) s.t. g(x, y) = 0 Olkoon
Lisätiedot4. Lasketaan transienttivirrat ja -jännitteet kuvan piiristä. Piirielimien arvot ovat C =
BMA58 Funktiot, lineaarialgebra ja vektorit Harjoitus 6, Syksy 5. Olkoon [ 6 6 A =, B = 4 [ 3 4, C = 4 3 [ 5 Määritä matriisien A ja C ominaisarvot ja ominaisvektorit. Näytä lisäksi että matriisilla B
LisätiedotNumeeriset 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
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 9
Talousmatematiikan perusteet: Luento 9 Vektorien peruslaskutoimitukset Lineaarinen riippumattomuus Vektorien sisätulo ja pituus Vektorien välinen kulma Motivointi Tähän asti olemme tarkastelleet yhden
LisätiedotLineaarikombinaatio, 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
Lisätiedot5 Lineaariset yhtälöryhmät
5 Lineaariset yhtälöryhmät Edellisen luvun lopun esimerkissä päädyttiin yhtälöryhmään, jonka ratkaisemisesta riippui, kuuluuko tietty vektori eräiden toisten vektorien virittämään aliavaruuteen Tämäntyyppisiä
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I, HY Kurssikoe Ratkaisuehdotus. 1. (35 pistettä)
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, HY Kurssikoe 26.10.2017 Ratkaisuehdotus 1. (35 pistettä) (a) Seuraavat matriisit on saatu eräistä yhtälöryhmistä alkeisrivitoimituksilla. Kuinka monta ratkaisua yhtälöryhmällä
LisätiedotA = 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
LisätiedotMuutoksen arviointi differentiaalin avulla
Muutoksen arviointi differentiaalin avulla y y = f (x) y = f (x + x) f (x) dy y dy = f (x) x x x x x + x Luento 7 1 of 15 Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto Muutoksen arviointi differentiaalin
Lisätiedot10 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
LisätiedotDynaamiset regressiomallit
MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Heikki Seppälä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2015 Viikko 6: 1 Kalmanin suodatin Aiemmin käsitellyt
LisätiedotAntti Rasila. Kevät Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto. Antti Rasila (Aalto-yliopisto) MS-A0204 Kevät / 16
MS-A0204 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (ELEC2) Luento 5: Gradientti ja suunnattu derivaatta. Vektoriarvoiset funktiot. Taylor-approksimaatio. Antti Rasila Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
LisätiedotDeterminantit. Kaksirivinen determinantti. Aiheet. Kaksirivinen determinantti. Kaksirivinen determinantti. Kolmirivinen determinantti
Determinantit 1 2 2-matriisin ( A = on det(a) = a 11 a 12 a 21 a 22 a 11 a 12 a 21 a 22 ) = a 11a 22 a 12 a 21. 1 2 2-matriisin on det(a) = Esim. Jos A = ( a 11 a 12 a 21 a 22 A = a 11 a 12 a 21 a 22 )
LisätiedotEnnakkotehtävän 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
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
LisätiedotTehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin
HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, kesä 2015 Harjoitus 4 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 862015 klo 1615 Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin
LisätiedotInsinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut
Insinöörimatematiikka D, 06 laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut Alla olevat esimerkkiratkaisut ovat melko ksitiskohtaisia Tenttivastauksissa ei leensä tarvitse muistaa lauseiden, määritelmien, esimerkkien
LisätiedotMatriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma
Matriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma Antti Rasila 2016 Matriisihajotelmat 1/2 Usein matriisiyhtälön Ax = y ratkaiseminen on epäkäytännöllistä ja hidasta. Siksi numeerisessa matriisilaskennassa usein
LisätiedotNumeeriset menetelmät TIEA381. Luento 6. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 6 () Numeeriset menetelmät / 33
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 6 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 6 () Numeeriset menetelmät 4.4.2013 1 / 33 Luennon 6 sisältö Interpolointi ja approksimointi Polynomi-interpolaatio: Vandermonden
Lisätiedot3.2.2 Tikhonovin regularisaatio
3 Tikhonovin regularisaatio Olkoon x 0 R n tuntematon, M R m n teoriamatriisi ja y Mx + ε R m (316 annettu data Häiriöherkässä ongelmassa pienimmän neliösumman miniminormiratkaisu x M + y Q N (M x + M
LisätiedotInsinöörimatematiikka 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
LisätiedotMatriisialgebra harjoitukset, syksy x 1 + x 2 = a 0
MATRIISIALGEBRA, s, Ratkaisuja/ MHamina & M Peltola 22 Virittääkö vektorijoukko S vektoriavaruuden V, kun a V = R 3 ja S = {(1,0, 1,(2,0,4,( 5,0,2,(0,0,1} b V = P 2 (R ja S = {t1,t 2 1,t 2 t} ( ( 1 0 c
LisätiedotInversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 4
Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 4 Kevät 20 Regularisointi Eräs keino yrittää ratkaista (likimääräisesti) huonosti asetettuja ongelmia on regularisaatio. Regularisoinnissa ongelmaa
LisätiedotOsittaistuenta Gaussin algoritmissa: Etsitään 1. sarakkeen itseisarvoltaan suurin alkio ja vaihdetaan tämä tukialkioiksi (eli ko. rivi 1. riviksi).
Liukuluvut Tietokonelaskuissa käytetään liukulukuja: mikä esittää lukua ± α α α M β k ± ( M α i β i )β k, i= β on järjestelmän kantaluku, α α M liukuluvun mantissa, α,, α M lukuja,,,, β, siten että α Esimerkki
LisätiedotOletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U
HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 018 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Olkoon U R avoin joukko ja ϕ = (ϕ 1, ϕ, ϕ 3 ) : U R 3 kaksiulotteisen C 1 -alkeispinnan
LisätiedotVapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.
Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +
LisätiedotLiittomatriisi. 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
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Matriisinormi, häiriöalttius Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 14 R. Kangaslampi matriisiteoriaa Matriisinormi
LisätiedotJAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT
JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT Kanta ja dimensio Tehtävä Esittele vektoriavaruuden kannan määritelmä vapauden ja virittämisen käsitteiden avulla ja anna vektoriavaruuden dimension määritelmä Esittele Lause
LisätiedotMatriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 2017
Matriisilaskenta (TFM) MS-A1 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 17 R Alkuviikko TEHTÄVÄ J1 Mitkä matriisit E 1 ja E 31 nollaavat sijainnit (, 1) ja (3, 1) matriiseissa E 1 A ja E 31 A kun 1 A = 1. 8
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 17 R. Kangaslampi Vektoriavaruudet Vektoriavaruus
LisätiedotSuhteellisuusteorian perusteet 2017
Suhteellisuusteorian perusteet 017 Harjoitus 5 esitetään laskuharjoituksissa viikolla 17 1. Tarkastellaan avaruusaikaa, jossa on vain yksi avaruusulottuvuus x. Nollasta poikkeavat metriikan komponentit
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet
kevät 219 / orms.13 Talousmatematiikan perusteet 9. harjoitus, viikko 12 (18.3. 22.3.219) L Ma 1 12 A22 R5 Ti 14 16 F453 R1 Ma 12 14 F453 L To 8 1 A22 R2 Ma 16 18 F453 R6 Pe 12 14 F14 R3 Ti 8 1 F425 R7
LisätiedotOminaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus
Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus Lause 17 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Oletetaan, että λ 1,..., λ m ovat matriisin A eri ominaisarvoja, ja oletetaan, että v 1,..., v m ovat jotkin
Lisätiedot8 KANNAT JA ORTOGONAALISUUS. 8.1 Lineaarinen riippumattomuus. Vaasan yliopiston julkaisuja 151
Vaasan yliopiston julkaisuja 151 8 KANNAT JA ORTOGONAALISUUS KantaOrthogon Sec:LinIndep 8.1 Lineaarinen riippumattomuus Lineaarinen riippumattomuus on oikeastaan jo määritelty, mutta kirjoitamme määritelmät
Lisätiedot