Ax, y = x, A y. A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. A =, HARJOITUSTEHTÄVIÄ
|
|
- Niilo Kinnunen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 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 A:n liittomatriisiksi (engl. adjoint). Jos x C n, y C m ja A on kompleksinen matriisi kokoa m n, niinliittomatriisinjac m :n skalaaritulon määritelmistä seuraa helposti (vrt. reaalinen tapaus edellä) Ax, y = x, A y. Jos A = {a ij } n i,j= on neliömatriisi ja A = A, ts.a ji =ā ij i, j, niinsanotaan, että A on hermiittinen (engl. Hermitean): A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. Esimerkki 5 Yleinen hermiittinen matriisi kokoa 2 2 on muotoa [ ] a c A =, c b missä a, b R ja c C. HARJOITUSTEHTÄVIÄ. Laske 2A +3B, A B T, AB ja BA, kun A = 3 2, B = Olkoon A = [ ], B = Laske AB, AC, BC, CA ja BA T , C =
2 X.. Matriisialgebra Pitkäranta: Calculus Fennicus 3. Millä matriisien tyyppiä koskevilla oletuksilla tulot AB ja BA ovat molemmat määriteltyjä, b) samaa tyyppiä? 4. Olkoon a = [, 3, 5, 2], b =[, 3, 2, 4] T, A =(( ) i+j,i=, 2, j=, 2, 3, 4). Laske vektorien/matriisien a, b, A keskinäisistä (kaksittaisist tuloista kaikki, jotka ovat määriteltyjä. 5. Matriisit A ja B ovat kokoa 0 0 ja niiden alkiot ovat a ij = i + j ja b ij = i j. LasketulomatriisinC = AB alkio c ij. 6. Olkoon A = a, B = b c c c d d c d d Määritä luvut a, b, c, d siten, että A 0, B 0, A 2 = A, B 2 = B ja AB = Määritä matriisi A, kuntiedetään,että A = 3, A = 2, A = Hae kaikki matriisit B, jotkakommutoivatmatriisin [ ] [ 0 0 A =, b) A = 0 0 kanssa. 9. Olkoon A ja B samaa kokoa olevia neliömatriiseja. Todista: (A + B) 2 = A 2 +2AB + B 2 A ja B kommutoivat b) A ja B symmetriset AB symmetrinen A ja B symmetriset ja kommutoivat AB symmetrinen 0. Laske A k k N, b) B =(I + A) 00,kun A = , I = ]
3 X.. Matriisialgebra. Todista matriisitulon transponointisääntö (AB) T = B T A T. b) Näytä, että jokainen neliömatriisi on esitettävissä yksikäsitteisesti muodossa A = B + C, missäb on symmetrinen ja C on vinosymmetrinen: C + C T = Olkoon A = , b = 2 3 x, x = y. z Sievennä lauseke f(x, y, z) =x T Ax + b T x toisen asteen polynomiksi. 3. Laske Ax, Bx, AB, (AB) ja B A,kun [ ] 2 i i i 3 i i 2+i A =, B = i 2 +i, x = 3 i. i 2i 3+2i 3i 2+2i i 2+i 4. (*) Jos reaalinen matriisi A =(a ij ) kokoa m n tulkitaan avaruuden R mn alkiona, niin ko. avaruuden euklidista normia vastaa matriisinormi ( m /2 n A = aij) 2. i= j= Näytä, että pätee Ax A x x R n. 5. (*) Olkoon x R ja määritellään x A = 0 x x, I = , x exp(a) =I + k= k! Ak. Laske matriisin exp(a) alkiot x:n funktiona. 6. (*) (Naudat laitumell Nautalaumassa on on 83 täysin ruskeata eläintä, 77 sarvipäätä, 36 sukupuoleltaan sonnia, 22 ruskeata sarvipäätä, 5 ruskeata sonnia, 25 sarvipäistä sonnia ja 7 ruskeata sarvipäistä sonnia. Kaikki lauman eläimet kuuluvat johonkin mainituista ryhmistä. Montako eläintä laumassa on? Vihje: Jaa eläimet pistevieraisiin ryhmiin, esim. ruskeita sarvipäisiä sonneja x kpl... ei-ruskeita sarvettomia lehmiä x 8 kpl. Kirjoita lineaarinen yhtälöryhmä ja ratkaise! 669
4 X.2. Neliömatriisit. Käänteismatriisi HARJOITUSTEHTÄVIÄ. Olkoon A, B ja C samaa kokoa olevia neliömatriiseja. Todista: A säännöllinen ja symmetrinen A symmetrinen. b) CA = CB ja C säännöllinen A = B. AB singulaarinen A tai B singulaarinen. d) A singulaarinen ja B säännöllinen AB ja BA singulaariset. e) A ja B ortogonaaliset AB ortogonaalinen. 2. Tarkista kokoa 2 2 olevan matriisin käänteismatriisin laskusääntö [ ] a b = [ ] d b, D = ad bc 0. c d D c a 3. Näytä, että jokainen ortogonaalinen 2 2-matriisi voidaan kirjoittaa jollakin θ R jompaan kumpaan seuraavista muodoista: [ ] [ ] cos θ sin θ cos θ sin θ A = tai A =. sin θ cos θ sin θ cos θ b) Olkoon A kokoa 3 3 oleva ortogonaalimatriisi,jonka alkioista tiedetään: a = 3 7, a 2 = 2 7,a 22 = 6 7,a 2 < 0, a 3 > 0, a 3 < 0. LaskeA ja A. Totea, että yhtälöryhmässä 2 x 3 + x x 3 3 = 3 x 2 x x 3 =2 x x 2 3 =3 kerroinmatriisi on ortogonaalinen. Ratkaise tätä tietoa käyttäen! d) Matriisilla A = on ominaisuus: λa on ortogonaalinen eräällä λ R. Määritätätätietoa hyväksi käyttäen vaakavektori x T siten, että x T A = [7, 3, 3, 9]. 4. Olkoon H = I xx T,missäx R n, x 0 ja x.näytä,ettäeräällä λ R pätee H = I + λxx T. b) Olkoon x R n, x 0 ja r =2 x 2.Näytä,ettäH = I r xx T on symmetrinen ja ortogonaalinen matriisi. Näytä, että jos matriisille A pätee A + A T = 0 ja I + A on säännöllinen matriisi, niin B =(I + A) (I A) on ortogonaalinen. 679
5 X.2. Neliömatriisit. Käänteismatriisi Pitkäranta: Calculus Fennicus 5. Onko joukon (, 2,...,0) permutaatio (4, 6, 2, 7, 9,, 3, 0, 5, 8) parillinen vai pariton? 6. Matriiseista V ja V 2 kokoa 3 3 tiedetään, että kertoessaan vasemmalta matriisin A matriisi V vaihtaa A :n rivienja2järjestyksenjav 2 rivien 2ja3järjestyksen.Millaisenrivienpermutoinninsillointuottavat V V 2 ja V 2 V?MääritämyösV ja V 2 sekä mainitut tulot. 7. Olkoon A =(a ij ) kokoa n n ja D = diag{d i,i=...n}. Määritä matriisien AD ja DA alkiot. b) Olkoon n, k N, n 2, k n, A =(a ij ) kokoa n n, a ii = a 0kun i k, a kk = b 0, a ik = c 0kun i>kja a ij =0muulloin. Määritä käänteismatriisin A alkiot. 8. Määritä seuraavien kolmiomatriisien käänteismatriisit ratkaisemallayleinen lineaarinen yhtälöryhmä, jonka kerroinmatriisina on ko. matriisi. [ ] b) d) e) f) (*) Näytä Lauseeseen X.2.6 vedoten, että neliömatriiseille pätee: AB säännöllinen A ja B säännölliset. b) A 2 +3A +2I = 0 A säännöllinen. 0. (*) Näytä, että on olemassa permutaatiomatriisit U ja V siten, että pätee A = = U V Laske käänteismatriisi A tämän tiedon avulla. Tarkista, että AA = I.. (*) Olkoon a, b R ja b 0.Näytämatriisialgebranavulla,ettäpätee: Differentiaaliyhtälöllä y +ay +by = x 00 on yksittäisratkaisuna polynomi astetta
6 X.3. Gaussin algoritmi kuormitus ristikkorakenteessa, vrt. Luku X.8), niin Gaussin algoritmin eliminaatiovaiheen toistaminen pystytään välttämään pelkän LU-hajotelman avulla: Kun hajotelman matriisit L ja U tallennetaan, niin yhtälöryhmä Ax = b voidaan purkaa kahdeksi peräkkäiseksi yhtälöryhmäksi: LUx = b Ly = b, Ux = y. Nämä ratkeavat eteen- ja takaisinsijoituksilla, jolloin yhtälöryhmän ratkaisemisen työmääräksi tulee W n 2 (ks. Harj.teht. 5b). Jos A olisi tallennettu, olisi työmäärä sama, joten käänteismatriisin laskemisella ei voiteta mitään (!). HARJOITUSTEHTÄVIÄ. Kirjoita seuraavat yhtälöryhmät taulukkomuotoon ja ratkaise Gaussin algoritmilla. Laske myös kerroinmatriisien LU-hajotelmat. { { x + y =33 x + ay = b) (a ±) 2x +4y =00 ax + y =2 x +3x 2 x 3 =4 x +2x 2 +3x 3 = x + x 2 +2x 3 =7 d) x + x 2 x 3 =2 2x +6x 2 +2x 3 =20 x 6x 3 =4 x + x 2 +2x 3 = x x 2 +4x 3 =8 e) x + x 2 = f) x 2x 2 +3x 3 =0 3x x 2 +3x 3 = 3 2x +4x 2 5x 3 =8 g) 2. Olkoon 2x x 2 = x +2x 2 x 3 =2 x 2 +2x 3 x 4 = x 3 +2x 4 = h) 2x x 2 x 4 = 4 x +2x 2 x 3 = x 2 +2x 3 x 4 =4 x x 3 +3x 4 = A = 2 2 0, b =, b 2 = Ratkaise Gaussin algoritmilla yhtälöryhmät Ax = b ja Ax = b 2 ja laske matriisin A LU-hajotelma. 69
7 X.3. Gaussin algoritmi Pitkäranta: Calculus Fennicus 3. Olkoon 0 0 A = Laske käänteismatriisi A Gaussin algoritmilla ratkaisemalla yhtälöryhmä Ax = b yleisellä b R 4 (symbolinen lasku), b) ratkaisemalla taulukkomuodossa yhtälöryhmät Ax = e i,i= Näytä, että jos lineaarisen yhtälöryhmän kerroimatriisi A on symmetrinen, niin Gaussin algoritmi säilyttää symmetrisenä sen matriisin osan, johon eliminaatio ei ole vielä edennyt, ts. (k ):n eliminaatioaskeleen jälkeen pätee a (k ) ji = a (k ) ij i, j k. Päättele, että Gaussin algoritmin vaatima laskutyö on symmetrisen kerroinmatriisin tapauksessa W = 6 n3 + O(n 2 ). 5. Olkoon A, B matriiseja kokoa n n, L, U ala- ja yläkolmiomatriiseja samaa kokoa ja b R n.näytäoikeaksiseuraavatlaskuoperaatioidentyömääriä koskevat arviot (työyksikkö = kertolasku + yhteenlasku). A, b Ab n 2 + O(n) b) L, b L b 2 n2 + O(n) A, B AB n 3 + O(n 2 ) d) L, U LU 3 n3 + O(n 2 ) 6. (*) Näytä, että laskuoperaation A A työmäärä Gaussin algoritmin eri vaihtoehdoissa on (A kokoa n n, työyksikkö=kertolasku+yhteenlasku) [ A I ] [ I A ] n 3 + O(n 2 ) b) A A = U L n 3 + O(n 2 ) 692
8 X.4. Tuettu Gaussin algoritmi HARJOITUSTEHTÄVIÄ. Näytä, että tuetun Gaussin algoritmin kuluessa suoritetut tukioperaatiot (rivien ja sarkkeiden vaihdot) voidaan suorittaa ennen eliminaatioita lopputuloksen muuttumatta. b) Olkoon A matriisi kokoa n n ja olkoon A k matriisi kokoa k k, joka koostuu A:n alkioista a ij, i,j =...k.näytä,ettäyhtälöryhmäax = b ratkeaa Gaussin algoritmilla ilman tukioperaatioita täsmälleen kun A k on säännöllinen matriisi jokaisella k =...n. 2. Muunna singulaariseen perusmuotoon tuetulla Gaussin algoritmilla, määritä ratkaisut tai totea ratkeamattomuus: 2 3 x 8 0 x y = 4 b) 2 x 2 = 6 z x 3 2 d) x x 2 x 3 x 4 = x x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 0 = Määritä A:n säännöllisyysaste, kaikki yhtälöryhmän Ax = 0 ratkaisut sekä tulohajotelma A = V T LUW T,kunA = d) b) e) f)
9 X.4. Tuettu Gaussin algoritmi Pitkäranta: Calculus Fennicus 4. Saata seuraavat yhtälöryhmät tuetulla Gaussin algoritmilla singulaariseen perusmuotoon. Määritä ratkeavuusehdot ja yleinen ratkaisu sekäedelleen kerroinmatriisin tulohajotelma A = V T LUW T x b x 2 = b 2 b) x 3 b 3 x b x 2 x 3 x 4 = b 2 b 3 b 4 x 5 b x x 2 x 3 x 4 = 5. Muunna singulaariseen perusmuotoon ja ratkaise, mikäli mahdollista: [ ] x 0 4 [ ] 2 [ ] x = b) 4 6 x = 4 3 y x e) x x 2 x Olkoon A = = 2 4 d) x x 2 x 3 x 4 = x y = 4 z , b) A = Määritä Gaussin algoritmilla ratkeavuusehdot ja yleinen ratkaisu yhtälöryhmille Ax = b (b R 3 )jaa T x = b (b R 4 ).. b b 2 b 3 b 4 702
10 X.5. Determinantti Cramerin sääntö Determinantin muista käyttömuodoista on syytä vielä mainita (ilman todistusta, ks. Harj.teht. ) seuraavat kaksi laskusääntöä. Lause X.5.7 (Cramerin sääntö) Jos A on säännöllinen neliömatriisi kokoa n n, niinyhtälöryhmänax = b ratkaisu on x =(x i ), x i = det A(i) det A, i =... n, missä A (i) saadaan A:sta korvaamalla i:s sarake b:llä. Lause X.5.8 Säännöllisen matriisin A käänteismatriisi on A = B T, i+j det A(ij) [B] ij =( ) det A. Cramerin säännöllä on pienikokoisia yhtälöryhmiä ratkaistaessa edelleen jonkin verran käyttöä käsinlaskussa. Etenkin jos kerroinmatriisin alkiot ovat kokonaislukuja, voidaan säännöllä minimoida (käsinlaskussa vaivalloiset) jakolaskut. Myös symbolisessa (käsin)laskennassa Cramerin säännöllä on käyttöä samaan tapaan kuin determinantilla yleensä. Numeerisessa matriisilaskennassa sen sijaan Cramerin säännöllä on kyseenalainen kunnia esiintyä maailman huonoimpana lineaarisen yhtälöryhmän ratkaisualgoritmina. HARJOITUSTEHTÄVIÄ. Näytä, että ortogonaalisen matriisin determinantilla on vainkaksimahdollista arvoa: Joko det A =tai det A =. 2. Laske Sarrus n säännöllä: b) Olkoon α, β, γ R. Laske α α 2 α + β α+2β α+3β β β 2 b) α +3β α+ β α+2β γ γ 2 α +2β α+3β α+ β 2 α α 2 α 2 α α α 3 Sveitsiläinen matemaatikko Gabriel Cramer ( ) oli determinanttiteorian uranuurtajia teoksellaan Introduction à l analyse des lignes courbes algébrigues (750). 7
11 X.5. Determinantti Pitkäranta: Calculus Fennicus Laske alideterminanttikehitelmällä, b) ja Gaussin algortimilla, d) molemmilla: b) d) Laske det B, kun B =( 5AA T ) 7 ja A = Määritä kaikki reaaliset tai kompleksiset λ:n arvot, joilla seuraavat matriisit ovat singulaarisia. [ ] λ λ 4 b) λ λ λ 6 λ 3 3 λ 4 4 λ 2 d) λ Olkoon a,...,a n R n,jamääritellään. λ 2 2 λ 3 2 +λ b k = a k, b j = a j + β j a k, j =...n, j k, missä k n ja β j R. NäytädeterminanttifunktionV ominaisuuksien perusteella, että pätee V (b,...,b n )=V (a,...,a n ).Mitentämätulos liittyy Gaussin algoritmiin sovellettuna matriisiin A =[a...a n ] T? 8. Neliömatriisi A =(a ij ) olkoon kokoa n n ja tridiagonaalinen, ts.a ij =0, kun i j 2. Edelleenolkoona ii =, i =...n,jaa ij = λ, kun i j =. Näytä, että determinantille D n =deta pätee palautuskaava D n = D n λ 2 D n 2. b) Laske D n,n=2...0, kunλ =2.Josλ =, niin millä n:n arvoilla A on singulaarinen?
12 X.5. Determinantti 9. (*) Näytä, että jos determinantti kokoa n 3 lasketaan alideterminanttisäännöllä, niin tarvittava kertolaskujen lukumäärä on n W n = n! k!. 0. (*) Määritellään determinanttifunktio V (a,...,a n )=det[a...a n ] palautuvasti käyttäen Lauseen X.5.5 ensimmäistä purkusääntöä (k =)sekä sääntöä det a = a determinantille kokoa n =. Näytä induktiolla, että mainitulla tavalla määritellyllä funktiolla on determinanttifunktion ominaisuudet (i) (iii). b) Näytä, että jos p = (i,...,i n ) on joukon (,...,n) permutaatio ja I p =[e i...e in ],niina-kohdanmääritelmänmukaisestionjokodet I p = tai det I p =. Päättele,ettäedellisessätapauksessapermutaatiop on parillinen (eli saavutettavissa parillisella määrällä parivaihtoj ja jälkimmäisessä pariton siis jokainen permutaatio on jompaa kumpaa tyyppiä.. (*) Valitsemalla b = b j e j, j =...n johda Cramerin sääntö alideterminanttisäännöstä. Todista edelleen Lause X.5.8 lähtien Cramerin säännöstä. k= 73
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
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
110. 111. 112. 113. 114. 4. Matriisit ja vektorit. 4.1. Matriisin käsite. 4.2. Matriisialgebra. Olkoon A = , B = Laske A + B, 5 14 9, 1 3 3
4 Matriisit ja vektorit 4 Matriisin käsite 42 Matriisialgebra 0 2 2 0, B = 2 2 4 6 2 Laske A + B, 2 A + B, AB ja BA A + B = 2 4 6 5, 2 A + B = 5 9 6 5 4 9, 4 7 6 AB = 0 0 0 6 0 0 0, B 22 2 2 0 0 0 6 5
5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit
5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit Olkoon A = [a jk ] n n matriisi. Tarkastellaan vektoriyhtälöä Ax = λx, (1) missä λ on luku. Sellaista λ:n arvoa, jolla yhtälöllä on ratkaisu x 0, kutsutaan matriisin A
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
Käänteismatriisin 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
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Informaatioteknologian tiedekunta Jyväskylän yliopisto 5. luento.2.27 Lineaarialgebraa - Miksi? Neuroverkon parametreihin liittyvät kaavat annetaan monesti
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
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
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
Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja
7 NELIÖMATRIISIN DIAGONALISOINTI. Ortogonaaliset matriisit Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja A - = A T () Muistutus: Kokoa n olevien vektorien
3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset
32 Idea: Lineaarikuvausten laskutoimitusten avulla määritellään vastaavat matriisien laskutoimitukset Vakiolla kertominen ja summa Olkoon t R ja A, B R n m Silloin ta, A + B R n m ja määritellään ta ta
Insinöörimatematiikka 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
3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä
3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä Lineaarinen m:n yhtälön yhtälöryhmä, jossa on n tuntematonta x 1,, x n on joukko yhtälöitä, jotka ovat muotoa a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a 21
1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit
1 Ominaisarvot ja ominaisvektorit Olkoon A = [a jk ] n n matriisi. Tarkastellaan vektoriyhtälöä Ax = λx, (1) 1 missä λ on luku. Sellaista λ:n arvoa, jolla yhtälöllä on ratkaisu x 0, kutsutaan matriisin
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 )
3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =
3 3 Olkoot 9 8 B 7 6 ja A 5 4 [ 3 4 Nyt A + B, AB ja BB eivät ole mielekkäitä (vastaavilla lineaarikuvauksilla menisivät dimensiot solmuun tällaisista yhdistelmistä) Kuitenkin voidaan laskea BA ja 9( )
Insinöörimatematiikka 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
6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI
6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI Ortogonaaliset matriisit Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja A - = A T Muistutus: vektorien a ja b pistetulo (skalaaritulo,
Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä
Matriisien tulo Lause Olkoot A, B ja C matriiseja ja R Tällöin (a) A(B + C) =AB + AC, (b) (A + B)C = AC + BC, (c) A(BC) =(AB)C, (d) ( A)B = A( B) = (AB), aina, kun kyseiset laskutoimitukset on määritelty
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
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
5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT
5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT Ominaisarvo-ongelma Käsitellään neliömatriiseja: olkoon A n n-matriisi. Luku on matriisin A ominaisarvo (eigenvalue), jos on olemassa vektori x siten, että Ax = x () Yhtälön
Käänteismatriisi 1 / 14
1 / 14 Jokaisella nollasta eroavalla reaaliluvulla on käänteisluku, jolla kerrottaessa tuloksena on 1. Seuraavaksi tarkastellaan vastaavaa ominaisuutta matriiseille ja määritellään käänteismatriisi. Jokaisella
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 30.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/19 Käytännön asioita Kurssi on suunnilleen puolessa välissä. Kannattaa tarkistaa tavoitetaulukosta, mitä on oppinut ja
Matriisipotenssi. Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: ja A 0 = I n.
Matriisipotenssi Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: Määritelmä Oletetaan, että A on n n -matriisi (siis neliömatriisi) ja k
Osittaistuenta 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
Ominaisarvoon 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) (
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
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
LU-hajotelma. Esimerkki 1 Matriisi on yläkolmiomatriisi ja matriisi. on alakolmiomatriisi. 3 / 24
LU-hajotelma 1 / 24 LU-hajotelma Seuravassa tarkastellaan kuinka neliömatriisi voidaan esittää kahden kolmiomatriisin tulona. Käytämme alkeismatriiseja tälläisen esityksen löytämiseen. Edellä mainittua
Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta
Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta Määritelmä Kantaa ( w 1,..., w k ) kutsutaan ortogonaaliseksi, jos sen vektorit ovat kohtisuorassa toisiaan vastaan eli w i w j = 0 kaikilla i, j {1, 2,..., k}, missä
Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit
Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit Lineaarinen yhtälöryhmä a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2. a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m, (1) voidaan esittää
Insinöörimatematiikka 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
Lineaarialgebra, kertausta aiheita
Lineaarialgebra, kertausta aiheita Matriisitulo käänteismatriisi determinantin kehittäminen determinantin ominaisuudet adjungaatti ja Cramerin kaavat yhtälöryhmän eri esitystavat Gauss-Jordan -algoritmi
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
BM20A0700, Matematiikka KoTiB2
BM20A0700, Matematiikka KoTiB2 Luennot: Matti Alatalo, Harjoitukset: Oppikirja: Kreyszig, E.: Advanced Engineering Mathematics, 8th Edition, John Wiley & Sons, 1999, luku 7. 1 Kurssin sisältö Matriiseihin
1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät
1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät 11 Yhtälöryhmä matriisimuodossa m n-matriisi sisältää mn kpl reaali- tai kompleksilukuja, jotka on asetetettu suorakaiteen muotoiseksi kaavioksi: a 11 a 12 a 1n
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 3. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 3 () Numeeriset menetelmät / 45
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 3 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 3 () Numeeriset menetelmät 20.3.2013 1 / 45 Luennon 3 sisältö Luku 2: Epälineaarisen yhtälön ratkaiseminen Polynomin reaaliset
9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia
9 Matriisit Aiemmissa luvuissa matriiseja on käsitelty siinä määrin kuin on ollut tarpeellista yhtälönratkaisun kannalta. Matriiseja käytetään kuitenkin myös muihin tarkoituksiin, ja siksi on hyödyllistä
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
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
Matriisilaskenta (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
1. Normi ja sisätulo
Kurssimateriaalia K3/P3-kursille syksyllä 3 83 Heikki Apiola Sisältää otteita Timo Eirolan L3-kurssin lineaarialgebramonisteesta, jonka lähdekoodin Timo on ystävällisesti antanut käyttööni Normi ja sisätulo
Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät
Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät LuK-tutkielma Jesse Salo 2309369 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Sisältö Johdanto 2 1 Kongruensseista 3 1.1 Kongruenssin ominaisuuksia...................
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
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 6 To 22.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 6 To 22.9.2011 p. 1/38 p. 1/38 Ominaisarvotehtävät Monet sovellukset johtavat ominaisarvotehtäviin Yksi
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
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Luento 4 To 15.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 4 To 15.9.2011 p. 1/38 p. 1/38 Lineaarinen yhtälöryhmä Lineaarinen yhtälöryhmä matriisimuodossa Ax = b
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
(1.1) Ae j = a k,j e k.
Lineaarikuvauksen determinantti ja jälki 1. Lineaarikuvauksen matriisi. Palautetaan mieleen, mikä lineaarikuvauksen matriisi annetun kannan suhteen on. Olkoot V äärellisulotteinen vektoriavaruus, n = dim
i=1 Näistä on helppo näyttää ominaisuudet (1)-(4). Ellei toisin mainita, käytetään R n :ssä
Kurssimateriaalia K3/P3-kursille syksyllä 003. 8.0.003 Heikki Apiola Sisältää otteita Timo Eirolan L3-kurssin lineaarialgebramonisteesta, jonka lähdekoodin Timo on ystävällisesti antanut käyttööni.. Normi
Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 48, , c)
Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 48, 2017 R Alkuviikko TEHTÄVÄ J1 Laske Gaussin algoritmilla ja Sarrus n säännöllä seuraavat determinantit: 2 3 1 a) 1 2 0 1 4 3, b) 0 2
Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Matriisitulo Determinantti
Talousmatematiikan perusteet: Luento 1 Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Matriisitulo Determinantti Viime luennolta Esim. Yritys tekee elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta,
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 /
MS-A3/A5 Matriisilaskenta, II/27 MS-A3/A5 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 / 3. 7..27 Tehtävä (L): Etsi kaikki yhtälön Ax = b ratkaisut, kun 3 5 4 A = 3 2 4 ja b = 6 8 7 4. Ratkaisu : Koetetaan ratkaista
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
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
Talousmatematiikan perusteet: Luento 9. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo
Talousmatematiikan perusteet: Luento 9 Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo Viime luennolta Esim. Yritys tekee elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta,
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
Ortogonaaliset matriisit, määritelmä 1
, määritelmä 1 Määritelmä (a). Neliömatriisi Q on ortogonaalinen, jos Q T Q = I. Määritelmästä voidaan antaa samaa tarkoittavat, mutta erilaiselta näyttävät muodot: Määritelmä (b). n n neliömatriisi Q,
2.8. Kannanvaihto R n :ssä
28 Kannanvaihto R n :ssä Seuraavassa kantavektoreiden { x, x 2,, x n } järjestystä ei saa vaihtaa Vektorit ovat pystyvektoreita ( x x 2 x n ) on vektoreiden x, x 2,, x n muodostama matriisi, missä vektorit
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
x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );
LINEAARIALGEBRA Ratkaisuluonnoksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla
Insinöörimatematiikka 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
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
3x + y + 2z = 5 e) 2x + 3y 2z = 3 x 2y + 4z = 1. x + y 2z + u + 3v = 1 b) 2x y + 2z + 2u + 6v = 2 3x + 2y 4z 3u 9v = 3. { 2x y = k 4x + 2y = h
HARJOITUSTEHTÄVIÄ 1. Anna seuraavien yhtälöryhmien kerroinmatriisit ja täydennetyt kerroinmatriisit sekä ratkaise yhtälöryhmät Gaussin eliminointimenetelmällä. { 2x + y = 11 2x y = 5 2x y + z = 2 a) b)
Käänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla
Käänteismatriisi, L5 1 Tässä kalvosarjassa käsittelemme neliömatriiseja. Ilman asian jatkuvaa toistamista oletamme seuraavassa, että kaikki käsittelemämme matriisit ovat neliömatriiseja. Määritelmä. Olkoon
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 4 / vko 47
MS-A3/A5 Matriisilaskenta Malliratkaisut 4 / vko 47 Tehtävä 1 (L): Oletetaan, että AB = AC, kun B ja C ovat m n-matriiseja. a) Näytä, että jos A on kääntyvä, niin B = C. b) Seuraako yhtälöstä AB = AC yhtälö
Matriisi-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
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
Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.
LINEAARIALGEBRA Harjoituksia 2016 1. Olkoon V = R 2 varustettuna tavallisella yhteenlaskulla. Määritellään reaaliluvulla kertominen seuraavasti: λ (x 1, x 2 ) = (λx 1, 0) (x 1, x 2 ) R 2 ja λ R. Osoita,
H = : a, b C M. joten jokainen A H {0} on kääntyvä matriisi. Itse asiassa kaikki nollasta poikkeavat alkiot ovat yksiköitä, koska. a b.
10. Kunnat ja kokonaisalueet Määritelmä 10.1. Olkoon K rengas, jossa on ainakin kaksi alkiota. Jos kaikki renkaan K nollasta poikkeavat alkiot ovat yksiköitä, niin K on jakorengas. Kommutatiivinen jakorengas
10 Matriisit ja yhtälöryhmät
10 Matriisit ja yhtälöryhmät Tässä luvussa esitellään uusi tapa kirjoittaa lineaarinen yhtälöryhmä matriisien avulla käyttäen hyväksi matriisikertolaskua sekä sarakevektoreita Pilkotaan sitä varten yhtälöryhmän
Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi
Talousmatematiikan perusteet: Luento 11 Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi Viime luennolla Käsittelimme matriisien peruskäsitteitä ja laskutoimituksia Vakiolla kertominen, yhteenlasku ja vähennyslasku
Insinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D Mika Hirvensalo mikhirve@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2014 Mika Hirvensalo mikhirve@utu.fi Luentokalvot 3 1 of 16 Kertausta Lineaarinen riippuvuus
A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:
11 Determinantti Neliömatriisille voidaan laskea luku, joka kertoo muun muassa, onko matriisi kääntyvä vai ei Tätä lukua kutsutaan matriisin determinantiksi Determinantilla on muitakin sovelluksia, mutta
Kurssin 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
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
x = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );
LINEAARIALGEBRA Harjoituksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla
MS-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
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
Numeeriset menetelmät
Numeeriset menetelmät Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Kurssitiedot Luennot alkavat ke 11.1.2012 Ke 12-14 L3 To 14-16 L6 Kurssin viimeinen luento To 22.3 2012 Kurssin suorittaminen välikokein:
MATRIISIALGEBRA. Harjoitustehtäviä syksy Olkoot A =, B =
MATRIISIALGEBRA Harjoitustehtäviä syksy 2008 0 3 2 3. Olkoot, B =, C =. 3 2 3 2 4 0 Määrättävä A + B, 4A 2B, A T, C T, (A T ) T. 2. Jos A, B ja C ovat kuten edellisessä tehtävässä, onko a) C + C T määritelty,
Talousmatematiikan 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
3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0007 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset
3 MS-A7 Matriisilaskenta 3 Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 925 Lineaariset yhtälöt ovat vektoreille luonnollisia yhtälöitä, joita ratkotaan
MS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Ominaisarvoteoriaa Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Ominaisarvot Kertaus: ominaisarvot Määritelmä
1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus
1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1.1 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä V epätyhjä joukko. Oletetaan, että joukossa V on määritelty laskutoimitus
Numeeriset 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
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
2.5. 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
6. OMINAISARVOT JA DIAGONALISOINTI
0 6 OMINAISARVOT JA DIAGONALISOINTI 6 Ominaisarvot ja ominaisvektorit Olkoon V äärellisulotteinen vektoriavaruus, dim(v ) = n ja L : V V lineaarikuvaus Määritelmä 6 Skalaari λ R on L:n ominaisarvo, jos
3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset
31 MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta 3 Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2292015 Lineaariset yhtälöt ovat vektoreille luonnollisia yhtälöitä, joita
Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus
Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen
Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47
MS-C34 Lineaarialgebra, II/7 Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47 Tehtävä : Olkoot M R symmetrinen ja positiividefiniitti matriisi (i) Näytä, että m > ja m > (ii) Etsi Eliminaatiomatriisi E R siten, että [
tyyppi metalli puu lasi työ I II III metalli puu lasi työ
MATRIISIALGEBRA Harjoitustehtäviä syksy 29 ( 7 1 1 4 1 1. Olkoot, B = 1 5 2 5 3 Määrää 2A, B 2A, A T, ( 2A) T, (A T ) T. ), C = ( 1 ) 4 4 ja E = 7. 3 2. Olkoot A, B, C ja E kuten edellisessä tehtävässä.
1. LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT. 1.1 Lineaariset yhtälöryhmät
1 1 LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT Muotoa 11 Lineaariset yhtälöryhmät (1) a 1 x 1 + a x + + a n x n b oleva yhtälö on tuntemattomien x 1,, x n lineaarinen yhtälö, jonka kertoimet ovat luvut a 1,,
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 29.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/26 Kertausta: Kanta Määritelmä Oletetaan, että w 1, w 2,..., w k W. Vektorijono ( w 1, w 2,..., w k ) on aliavaruuden
Matriisilaskenta 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
Matriisilaskenta Laskuharjoitus 5 - Ratkaisut / vko 41
MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta, I/06 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 5 - Ratkaisut / vko 4 Tehtävä 5 (L): a) Oletetaan, että λ 0 on kääntyvän matriisin A ominaisarvo. Osoita, että /λ on matriisin A
Tyyppi metalli puu lasi työ I 2 8 6 6 II 3 7 4 7 III 3 10 3 5
MATRIISIALGEBRA Harjoitustehtäviä syksy 2014 Tehtävissä 1-3 käytetään seuraavia matriiseja: ( ) 6 2 3, B = 7 1 2 2 3, C = 4 4 2 5 3, E = ( 1 2 4 3 ) 1 1 2 3 ja F = 1 2 3 0 3 0 1 1. 6 2 1 4 2 3 2 1. Määrää