MATRIISILASKENTA. Oppitunti 1. Matriisin käsite. Tarkastellaan ratkaistavaksi annettua yhtälöä. 2 x = 2 6

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "MATRIISILASKENTA. Oppitunti 1. Matriisin käsite. Tarkastellaan ratkaistavaksi annettua yhtälöä. 2 x = 2 6"

Transkriptio

1 MRIISILSKEN Oppitunti Mtriisin käsite... 1 Yhtälöryhmä... Mtriisien perusopertiot... 4 Erikoisi mtriisej... 7 Käänteismtriisin käsite... 9 Ositetut mtriisit (lohkomtriisit) Kompleksiset mtriisit Oppitunti Mtriisin determinntti Käänteismtriisi Mtriiseill lskeminen symbolisesti Yhtälöryhmä Ominisrvot j vektorit Cyleyn-Hmiltonin teoreem Oppitunti 1 Mtriisin käsite rkstelln rtkistvksi nnettu yhtälöä x =6 joss tuntemton x tulee määrätä. Kyseessä on tyyppiä x = b olev yhtälöryhmä (tässä koostuu vin yhdestä yhtälöstä), joss eri termit ilmistn mtriisien vull. Kerroinmtriisi on neliömtriisi, jok tässä tpuksess on sklri (rvoltn, tyyppiä 1 x 1 olev mtriisi); tuntemton mtriisi x on vektori, jok tässä tpuksess on smoin sklri (1 x 1 mtriisi); nnettu dtvektori 6 on smoin sklri. Yhtälöryhmän rtkisemiseksi kerrotn yhtälöä vsemmlt mtriisin käänteismtriisill, jok tässä on rvoltn -1 = ½. Yhtälön vsemmlle puolelle jää nyt vin yksikkömtriisi, I, jok on rvoltn 1, kerrottun tuntemttomll. x = 6 I I x = 6 1

2 Kertominen yksikkömtriisill vst tietyssä mielessä kertomist ykkösellä. ällöin yksikkömtriisi kert toinen mtriisi nt tulokseksi sen toisen mtriisin. Siis vsemmlle puolelle jää vin tuntemton x. Suorittmll lskut myös yhtälön oikell puolell sdn tulos. 1 x = 6 = 3 Menettely kuv yleistä tp ilmist yhtälöitä mtriisien vull sekä rtkist niitä. Esitetyssä tpuksess kyseessä oli vin yksi yhtälö, mikä ltisti mtriisit sklreiksi. Mutt ktsotn toist esimerkkiä. Yhtälöryhmä Olkoon nnettu yhtälöryhmä x+ 3y = 6. 7x + 15y = 8 Nyt on kksi tuntemtont j kksi yhtälöä. Entäpä jos yhtälöitä onkin 1000 kpl? kpl? Mtriisit ovt tp käsitellä tällisi tietomääriä systemttisesti lukutulukoiden vull. Esitettävät lskentmenettelyt ovt yleisiä, j käytettävissä on hyviä lskentohjelmistoj, joill sekä pienet että (kohtuullisen) suuret tehtävät voidn lske ivn smoill menetelmillä. Mtriisit voidn ymmärtää lukutulukoiksi, joihin pktn dt edelleen käsiteltäväksi. Esimerkin yhtälö voidn esittää muodoss X 3 x y = 8 X 3 x 6 = X Y = 7 15 = y 8. 1 X = 1 Y I X = X = Y I Y Kerroinmtriisi on nyt tyyppiä x olev neliömtriisi. Rtkistv muuttuj X (koostuu tuntemttomist x j y) on esitetty tyyppiä x 1 olevn pystyvektorin. nnettu dt Y (6, -8) on smoin x 1 pystyvektori. Siis Kerrotn vsemmlt mtriisin käänteismtriisill. Huom, että myös yhtälön oikell puolell tämä kertominen tphtuu vsemmlt. (ikisemmss esimerkissä mtriisit olivt sklrej j kertomisen suunnll ei itse siss olisi ollut merkitystä. Mutt nyt on.) = Y

3 Vsemmlle sdn jälleen yksikkömtriisi I, jok kertoo X:ää, j nt siis tulokseksi tuon hlutun tuntemttomn. Mutt rtkisu on vst symbolisess muodoss; oike puoli on vielä lskettv. Siis on lskettv eli :n käänteismtriisi j kerrottv se mtriisill Y. Jätetään tämä esimerkki (vielä ei ost lske käänteismtriisi) j ktsotn mtriisien peruskäsitteitä. Mtriisi voidn siis jtell lukukvioksi, jok koostuu (vk)riveistä j (pysty)srkkeist. (Yleisesti puhutn riveistä (row) j srkkeist (column).) Mtriisiin sijoitettvt luvut ovt lkioit eli elementtejä; niitä merkitään siten, että esim. lkio ij on rivin i j srkkeen j sisältämä lkio. Esimerkin mtriisiss on n riviä j m srkett. Kyseessä on n x m tyyppiä olev mtriisi. Snotn myös, että mtriisin dimensio on n x m. Jos n = m, kyseessä on neliömtriisi , m 1m 1, m 1 m = n1 n n, m nm rivi (row) srke (column) n m mtriisi ietyntyyppisille mtriiseille käytetään omi nimiä, kosk nämä mtriisit esiintyvät usein sovelluksiss. Mtriisi, joss on vin yksi srke ti vin yksi rivi termejä, kutsutn vektoriksi. ll olevss esimerkissä on srkemtriisi; joskus käytetään myös nimitystä pystyvektori. 1 n = n 1 -dimensioinen (pysty)vektori Mtriisin trnspoosi on perusopertio, joss rivit vihdetn vstviksi srkkeiksi j päinvstoin. Mtriisin trnspoosi merkitään kirjimell, joskus myös heittomerkillä. Edellä olevn esimerkin pystyvektorist sdn trnsponoimll vkvektori. [ ] 1 n = :n trnspoosi 1 n -dimensioinen (vk)vektori 3

4 Mtriisien perusopertiot Mtriisien perusopertiot ovt trnsponointi, yhteen- j vähennyslsku, sklrill kertominen j mtriisitulo. Determinntin lskeminen j käänteismtriisin määrääminen voidn myös mieltää perusopertioiksi, mutt niitä käsitellään jäljempänä. 1. rnsponointi rnsponointi kuvttiin edellä; nyt esimerkkinä x 3 mtriisi, jok trnsponoitess muuttuu 3 x mtriisiksi = = Mtriisi kuvtn joskus symbolisesti viittmll sen elementteihin muodoss = ( ij ),1 i n,1 j p n p ällöin trnspoosi voidn merkitä = ( ji ) B= Sklri eli pelkkä luku voidn tietyin vruksin mieltää 1 x 1 mtriisiksi. Sklrin trnspoosiss tulos ei muutu miksikään.. Yhteen- j vähennyslsku Mtriisien yhteen- j vähennyslsku on määritelty vin smntyyppisille eli smndimensioisille mtriiseille. Opertio tphtuu luonnollisell tvll termeittäin siten, että esimerkiksi lskuss Esimerkki: + B = C jokinen termi c ij = ij + b ij. 1 3 = B= B = = ( ij + ij ) B= ( ij bij ) B b Dimensioiden oltv smt 4

5 3. Sklrill kertominen Sklrill kertominen on erikseen määritelty lskutoimitus. Siinä mtriisin jokinen termi kerrotn ko. sklrill. Esim: 1 3 α α 3α = α = 4α 5α 6α (α sklri) 1 3 = B = (yksikkömtriisi) 1 3 α α 3 + αb= α α 6 + = α α Edellisessä esimerkissä mtriisi B on yksikkö- eli identiteettimtriisi, jot usein merkitään kirjimell I. Sille löytyy pljon käyttöä, kuten jo lun yhtälöesimerkistä kävi ilmi. Osittelulit ovt voimss sklrill kertomisen suhteen. ( α + β )= α + β (α j β sklrej) ( ) + α= 1+ α= 1+ α = ( 1) = ( ij ) Vähennyslsku voidn lähestyä jttelemll mtriisi kerrottun sklrill 1. Huom, että edellä oleviss kvoiss esiintyvä luseke = 1 trkoitt sklrill 1 kertomist eikä yksikkömtriisill kertomist = I (eli I * ), jok olisi mtriisitulo. (ässä tpuksess tosin tulos on sm.) 4. Mtriisitulo Khden mtriisin j B tulo (mtriisitulo) on määritelty vin, kun mtriisien dimensioille (lyhennysmerkintä dim) pätee B = C dim = nxp dim B = pxk dim C = nxk Siis kun on dimensiot n x p j B dimensiot p x k (huom. sm p molemmiss), niin lskutoimitus on määritelty j tulos on tyyppiä n x k. Kertolskuss termi c ij lsketn siten, että mtriisin i:nnen rivin lkiot kerrotn termeittäin mtriisin B j:nnen srkkeen lkioill, j tulos lsketn yhteen. Kyseessä on hiemn hnklsti miellettävä opertio, jok knntt opetell muistmn peritteen j esimerkein. 5

6 Esim: ( 1) 3 ( ) 1 ( 1) = = = ( 1) 6 ( ) 4 5 ( 1) Kvoin mtriisitulo voidn esittää seurvsti dim = n p B= C dim C = n m dim B= p m ( c ) p = b ij ik kj k = p b11 b1 b1 m x c1 x x 1 p b1 b b m x x x x = x x x x n 1 n np bp 1 bp bpm x x x x n p p m n m c = b + b + + b p p Seurvss on esitetty joitkin lskusääntöjä: ( + B) = ( + b ) = ( + b ) = + B ij ij ( ) = ( ) ) = ( ) = ( ) = ij ji ji ij ji Siis summn trnspoosi on yhtä kuin yhteenlskettvien mtriisien trnspoosien summ. Mtriisin trnspoosin trnspoosi on mtriisi itse. Mtriisitulo poikke oleellisesti sklrien tutust kertolskust. On huomttv, että tulon vihdntlki ei mtriisien kertolskuss päde (hrvinisi erikoistpuksi lukuunottmtt). Siis yleensä B B. Jos joillekin mtriiseille j B pätee B = B, niin mtriisien snotn kommutoivn = B B B 3 4 = = = in + B= B+ + 0= 0 + =, dim = dim 0 (0 nollmtriisi, kikki elementit nolli) I = I =,dim = dim I = n n (I yksikkömtriisi) Huom, että yksikkömtriisi kommutoi in, kunhn kertov ti kerrottv toinen mtriisi on oike dimensiot. Muist, että yksikkömtriisill kertominen on mtriisitulo, 6

7 jolloin dimensioiden on oltv sopivi. Sklrill kertominen sen sijn on erikseen määritelty opertio, joten sklrin mieltäminen 1 x 1 tyyppiseksi mtriisiksi on tässä mielessä hrhnjohtv. Vektorin kertominen mtriisill 1 = = 1 3 [ ] b1 b= b b = b1 b b b 3 3 [ ] 3 1 b 1 1 b 1 b 1 3 b = [ b1 b b 3] b 1 b b = b1 3b 3b b1 b= [ 1 3] b = [ b 1 1+ b + b 3 3] 13 b 11 3 Erikoisi mtriisej 31 Edellä on jo esitelty sklri j vektori mtriisien erikoistpuksin. Lisäksi seurvi käytetään yleisesti: yyppi Esimerkki Huomioitv nollmtriisi = yksikkömtriisi I = in neliömtriisi, päädigonlill ykkösiä, muut mtriisin termit nolli. 7

8 digonlimtriisi yläkolmiomtriisi ( λ ) λ λ 0 0 Λ= dig i = 0 0 λ3 0 x x x x 0 x x x R = 0 0 x x x λ in neliömtriisi x:t mielivltisi lukuj. in neliömtriisi lkolmiomtriisi x x x 0 0 U = x x x 0 x x x x x:t mielivltisi lukuj. in neliömtriisi Vielä joitkin mtriisilskentn liittyviä lskusääntöjä. ( ) ( ) ( ) λ = λ, λ R ( B) = + B = + B = B + B= B+ + 0 = + ( ) = 0 1= ( B) C = ( BC) B ( + C) = B+ C λ( + B) = λ+ λb ( λ + ) = + ( λµ ) = λ ( µ ) µ λ µ 8

9 I = I = 0= 0= 0 I yksikkömtriisi, 0 nollmtriisi Huom erityisesti, että esim. ( BC) = C B pätee in kun mtriisien kertolsku on dimensioiden puolest määritelty. Smoin huom, että edellä 0 trkoitt sopivn kokoist nollmtriisi (nollist koostuv mtriisi) eikä sklri 0. Yleensä B B B = 0 EI välttämättä merkitse = 0 ti B = = D = D = D = 1 3 Käänteismtriisin käsite Mtriisi B on mtriisin käänteismtriisi, jos B = B = I. Käänteismtriisi voi oll inostn neliömtriiseill (tietenkin myös sklreill, jolloin kyse on käänteisluvust). Mtriisin käänteismtriisi merkitään -1. Siis = = I. (Mtriisi kommutoi in käänteismtriisins knss.) Jos mtriisill on käänteismtriisi, :n snotn olevn säännöllinen (eisingulrinen); muuss tpuksess mtriisi on singulrinen. Jos käänteismtriisi on olemss, se on yksikäsitteinen. Huom, että mtriiseille ei ole määritelty jkolsku eli mtriisill ei voi jk (ellei jet sklrill eli siis kerrot käänteisluvull). Jkolsku vst kertominen käänteismtriisill joko oikelt ti vsemmlt, siis esim. CD Lskusääntöjä: ti D C (tulokset eivät yleensä ole smt) 9

10 ( ) ( λ) ( B) = 1 = λ = B ( ) = ( ) ( λ sklri) edellyttäen että kikki mtriisit j lskutoimitukset ovt määriteltyjä. Neliömtriisi snotn symmetriseksi, jos =. Relist neliömtriisi snotn 1 ortogonliseksi, jos = eli = = I. Ositetut mtriisit (lohkomtriisit) Mtriisin lkioit (ti lkioryhmiä) voidn pitää mtriisein. Lskutoimituksiss on huomioitv dimensioit koskevt rjoitukset. 1 3 B 1 3 M = = C D = 4 5 B= C 1 = Cy1+ Dy = [ 7 8 ] D= [ 9] 1 3 x B y x x = y1 y C D y = x x 3 y + By = [ x ] 3 Huom. Kun suoritetn lskutoimituksi ositetuill mtriiseill on dimensioiden oltv yhteensopivi sekä lohkojen että niiden sisältämien osmtriisien välillä. Kompleksiset mtriisit Mtriisin lkiot voivt oll myös kompleksilukuj, esim. 1+ i 1i C = 3i 4 i ( i on imginriyksikkö) 3 1+ i Mtriisi C :n lkiot ovt C:n liittoluvut. 10

11 1 i 1+ i C = 3i 4 + i 3 i Kompleksisen mtriisin tpuksess trnsponoinnin sijn käytetään yleensä hermitointi, jok on määritelty C H = C. Siis hermitoitu mtriisi sdn ottmll lkioist liittoluvut j trnsponoimll. H 1 i + 3i 3 C = 1+ i 4i i Hermitointi noudtt seurvi sääntöjä H ( ) ( ) ( ) H λ = λ ( λ sklri, relinen ti kompleksinen) ( B) H H = H H H + B = + B H H H = B Huom. Jos mtriisi on relinen, pätee H =. Neliömtriisi -olip se sitten relinen ti kompleksinen- kutsutn hermiittiseksi, jos H 1 = j unitriseksi, jos = H eli H = H = I, vrt. nimityksiin symmetrinen j ortogonlinen mtriisi. Oppitunti Mtriisin determinntti Määritelty neliömtriiseille, nt tulokseksi reli- ti kompleksiluvun (sklrin) = 1 det = = Mtriisin determinntti on tärkeä käsite esim. käänteismtriisin lskennss. Determinntin lskeminen 11 =

12 Merkitään limtriisiksi poistettu, esim = ij sellist :n osmtriisi, jost i:s rivi j j:s srke on Mtriisin determinntti voidn nyt lske limtriisien determinnttien (lideterminnttien) vull ti esim. det = det det + det det = det det + det lideterminntit voidn ts lske uusien lideterminnttien vull; lopuss tulee vstn x-lidetermintti, jok ostn lske muutenkin. i jos ei, niin voidn plutt 1x1 tpukseen skk. Determinntti lskettess voidn kulke mitä thns pysty- ti vkriviä pitkin (ei vinorivejä). Etumerkki määräytyy siten, että osmtriisin lideterminntin merkiksi ( ) 1 i+ j otetn. b = c d det = det d b det c= d bc ensimmäistä riviä pitkin kehitetty det = b det c+ d det = bc+ d= d bc toist srkett pitkin kehitetty = det = det det + det Jos mtriisiss on nolltermejä, voidn päästä helpommll b c d 0 e f g = 0 h i j 0 k l m e f g det = det h i j (1. pystyrivin muut lkiot nolli) k l m ij 1

13 Neliömtriisin jälki eli trce, tr, trce, tr(), on päädigonlill olevien lkioiden summ tr = x x i x ii x = 1(sklri) det = 1, tr( ) = 1 b = c d b = 0 c det = d bc, tr( ) = + d det = c, tr( ) = + c Yläkolmiomtriisin (ti lkolmiomtriisin) determinntti on päädigonlill olevien lkioiden tulo, ko. mtriisin jälki on näiden lkioiden summ. Pätee tietysti myös digonlimtriisille. Käänteismtriisi :n käänteismtriisi -1 on olemss täsmälleen silloin, kun on säännöllinen eli det 0. Määritelmä: c ij ( ) = = I n 1 n = n1 n nn n n i+ j (yksikkömtriisi) = det (kofktorit, cofctor) ij Nämä muodostvt nxn-dimensioisen mtriisin C = ( c ij ), jonk trnspoosi on :n djungoitu mtriisi (djoint). dj = C 13

14 1 dj ulos: = det kun det 0 b = c d det = d bc 0 c11 c1 d c d b C = dj C c1 c = = = b c dj 1 d b = = det d bc c rkistus: 1 d b b 1 d bc db bd = = d bc c c d d bc c c bc d d bc = = = I d bc 0 d bc 0 1 Mtriiseill lskeminen symbolisesti Lskeminen mtriiseill symbolisesti ei ole ivn yhtä suorviivist kuin symbolinen lskeminen sklreill. On muistettv muun muss: mtriisien lskulit, mtriisien dimensioiden täytyy täsmätä, mtriisien kertolsku ei ole kommuttiivinen, käänteismtriisi ei in ole olemss. B ( ) B ( B + + ) Oletetn: B neliömtriisi, B säännöllinen (käänteismtriisi olemss), kertolskut määriteltyjä. 1 1 ( B ) B( B + + ) = B+ B BB = B+ B = B B ulos ei tästä enää sievene; jos kuitenkin mtriisit j B sttumlt kommutoivt eli B = B, tulokseksi tulee nollmtriisi. ( + ) 1 =? B ämän lskemiseksi ilmn mitään oletuksi ei voi tehdä mitään! Joskus utt mtriisinkääntölemm ( + BDC) = B( D + C B) C, jok pätee edellyttäen että dimensiot sopivt j käänteismtriisit ovt olemss. Huom. Sklrill kertominen on erikseen määritelty lskutoimitus I 14

15 11 1 λ11 λ1 λ 11 1 = λ1 λ ei siis ymmärretä mtriisien kertolskuksi! Yhtälöryhmä utkitn yhtälöryhmää x+ y = 0. x+ 3y = 0 ämä voidn esittää mtriisimuodoss 1 1 x = = y 0 Kosk nyt mtriisin determinntti on erisuuri kuin 0 det = 3 = 1 0, yhtälöryhmällä on olemss vin trivili rtkisu y =x x 3x= x= 0 x= y = 0. Muutetn yhtälöryhmää hiemn. x+ y = 0 3x+ 3y = 0 ämä voidn esittää helposti mtriisimuodoss 1 1 x = = y 0 Nyt kerroinmtriisin determinntti on noll, det = 3 3 = 0 jolloin löydämme nollst poikkevn rtkisun. Edellä olevlle yhtälöryhmällä sdn rtkisu x = y. ämä trkoitt sitä, että rtkisuj on ääretön määrä. Mikä on edellä olevn esimerkin opetus: Homogeenisell yhtälöryhmällä x = 0, joss on neliömtriisi, on in ns. trivilirtkisu x = 0. Muit nollst poikkevi rtkisuj löytyy täsmälleen silloin, kun det = 0 15

16 Ominisrvot j vektorit rkstelln yhtälöryhmää e = λe joss on nxn-mtriisi e nx1-vektori j λ on sklri. Siis ( λi) e= 0 Jott vektorille e löytyisi nollst poikkevi rtkisuj, niin ( λi) ( λi ) det = det = 0 ämä on mtriisin krkteristinen yhtälö, jonk vsen puoli on krkteristinen polynomi n n ( ) det ( ) p λ = λi = λ + α λ + + α λ+ p ( λ ) = 0 ( ) n 1 α0 Yhtälön eli siis det λi = 0 juuret ovt :n ominisrvot λi. Ominisrvo λ i vst ominisvektori e i, jok toteutt ehdon e = λ e i i i nollvektori ei hyväksytä Huom. Ominisrvot ovt yksikäsitteisiä, ominisvektorit eivät (jokinen ominisvektori voidn kerto sklrill, j silti yhtälö toteutuu). 1 = huom. yläkolmiomtriisi 4 det = 1det = 16 = 13 = Ylä (ti l-)kolmiomtriisin determinntti on päädigonlilkioiden tulo. Pätee luonnollisesti myös digonlimtriiseille. Ominisrvot: e = λe ( ) Krkteristisen yhtälön p ( λ) = det λi = 0 juuret ovt :n ominisrvot. λ λ λ λ 4 = 0 0 λ λ 3 Stiin edelleen yläkolmiomtriisi. Sen determinntti on 16

17 det ( λi ) = ( λ )( λ )( λ 3) λ1 = 1, λ = λ3 = 3 = 0 Ylä (ti l-)kolmiomtriisin ominisrvot ovt suorn päädigonlin lkiot. Pätee luonnollisesti myös digonlimtriiseille. = e= λe ( λi ) e= λ 0 det ( λi ) = det 0 λ 1 = ( λ)( λ λ+ ) = 0 0 λ λ = on yksi ominisrvoist. Entäs vstv ominisvektori? e1 e3 = e1 e = λe e + e3 = e e1 = e3 Yhtälöt eivät kuitenkn ole riippumttomi, joten rtkisuj on rjton määrä. Rtk. e1 = 0, e3 = 0, e mielivltinen 0 rvo λ = vstv ominisvektori e=, C 0 Cyleyn-Hmiltonin teoreem Olkoon = Neliömtriisin krkteristinen polynomi on p ( λ) = det [ λi ] = λ = det 0 0 λ 11 1 ( λ 11)( λ ) 11 = λ ( 11 + ) λ Huom. oisen steen polynomi. Vstv krkteristinen polynomi on 1 λ = det λ 17

18 ( λ ) = det [ ] = 0 p λi Yhtälön rtkisut λ i ovt krkteristisen yhtälön juuret. Cyleyn-Hmiltonin teoreem: Mtriisi toteutt omn krkteristisen yhtälönsä! p ( ) = 0 Edellisen esimerkin tpuksess pätee teoreemn perusteell p ( ) = ( + ) + ( ) I = = λ 0 p( λ) = det λ 0 λ 3 ( λi ) = det 3 λ 4 = λ λ 7 4 = 0 3 ( ) = 7 4 = 0 p I 4 = 7I tp lske käänteismtriisi nekdootti p ( λ) = det [ λi ] ( ) = det [ I ] = det [ ] = det [ 0] = 0 p!!! Siis Cyley-Hmiltonin teoreem on helposti todistettu?! Herääminen on piinllist... λ n λ n 0 λ n 1 λ 3 n λi = 0 0 λ 0 0 = 31 3 λ33 3n λ λ λ λ:n piklle mtriisi?????? n1 n n3 nn n1 n n3 nn 18

4 DETERMINANTTI JA KÄÄNTEISMATRIISI

4 DETERMINANTTI JA KÄÄNTEISMATRIISI 4 DETERMINANTTI JA KÄÄNTEISMATRIISI Neliömtriisin determinntti Neliömtriisin A determinntti on luku, jot merkitään det(a) ti A. Lskeminen: -mtriisin A determinntti: det(a) -mtriisin A determinntti esim.

Lisätiedot

Tampereen teknillinen yliopisto hum Konstruktiotekniikan laitos. MEC-2430 Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy 2012.

Tampereen teknillinen yliopisto hum Konstruktiotekniikan laitos. MEC-2430 Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy 2012. mpereen teknillinen yliopisto hum 3.8. Konstruktiotekniikn litos MEC-430 Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk Syksy 0. Mtemtiikn j mtriisilskennn kertust Yleistä Kirjoittelen tänne joitin kurssin keskeisiä

Lisätiedot

Esimerkki 8.1 Määritellään operaattori A = x + d/dx. Laske Af, kun f = asin(bx). Tässä a ja b ovat vakioita.

Esimerkki 8.1 Määritellään operaattori A = x + d/dx. Laske Af, kun f = asin(bx). Tässä a ja b ovat vakioita. 8. Operttorit, mtriisit j ryhmäteori Mtemttinen operttori määrittelee opertion, jonk mukn sille nnettu funktiot muoktn. Operttorit ovt erityisen tärkeitä kvnttimekniikss, kosk siinä jokist suurett vst

Lisätiedot

VEKTOREILLA LASKEMINEN

VEKTOREILLA LASKEMINEN ..07 VEKTOREILL LSKEMINEN YHTEENLSKU VEKTORIT, M4 Vektoreiden j summ on vektori +. Tämän summvektorin + lkupiste on vektorin lkupiste j loppupiste vektorin loppupiste, kun vektorin lkupisteenä on vektorin

Lisätiedot

VEKTOREILLA LASKEMINEN

VEKTOREILLA LASKEMINEN 3..07 VEKTOREILLA LASKEMINEN YHTEENLASKU VEKTORIT, MAA Vektoreiden j summ on vektori +. Tämän summvektorin + lkupiste on vektorin lkupiste j loppupiste vektorin loppupiste, kun vektorin lkupisteenä on

Lisätiedot

Taloustieteen matemaattiset menetelmät 2017 materiaali 2. esimerkin valossa perustellaan menetelmiä yhtälöryhmän analysointiin ja ratkaisuun

Taloustieteen matemaattiset menetelmät 2017 materiaali 2. esimerkin valossa perustellaan menetelmiä yhtälöryhmän analysointiin ja ratkaisuun Tloustieteen mtemttiset menetelmät 7 mterili Linerilgebr Johdnto Seurvill luennoill esimerkin vloss perustelln menetelmiä yhtälöryhmän nlysointiin j rtkisuun tärkeä rtkisumenetelmä mtriisien yleisiä ominisuuksi

Lisätiedot

EDE Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy Matematiikan ja matriisilaskennan kertausta

EDE Elementtimenetelmän perusteet. Luento vk 1 Syksy Matematiikan ja matriisilaskennan kertausta mperee tekillie yliopisto hum.8.3 Kostruktiotekiik litos EDE-00 Elemettimeetelmä perusteet. Lueto vk Syksy 03. Mtemtiik j mtriisilske kertust Yleistä Kirjoittele täe joiti kurssi keskeisiä sioit iille,

Lisätiedot

Reaalinen lukualue. Millainen on luku, jossa on päättymätön ja jaksoton desimaalikehitelmä?

Reaalinen lukualue. Millainen on luku, jossa on päättymätön ja jaksoton desimaalikehitelmä? Relinen lukulue POLYNOMIFUNKTIOT JA -YHTÄLÖT, MAA Millinen on luku, joss on päättymätön j jksoton desimlikehitelmä? Onko sellisi? Trkstelln Pythgorn luseest stv yksikköneliön lävistäjää, luku + = x x =.

Lisätiedot

Neliömatriisin A determinantti on luku, jota merkitään det(a) tai A. Se lasketaan seuraavasti: determinantti on

Neliömatriisin A determinantti on luku, jota merkitään det(a) tai A. Se lasketaan seuraavasti: determinantti on 4. DETERINANTTI JA KÄÄNTEISATRIISI 6 4. Neliömtriisi determitti Neliömtriisi A determitti o luku, jot merkitää det(a) ti A. Se lsket seurvsti: -mtriisi A determitti o det(a) () -mtriisi A determitti void

Lisätiedot

6. Matriisilaskennan kertausta

6. Matriisilaskennan kertausta 93 6 Mtriisilskennn kertust Tämän luvun sisältämät sit on pääosin käyty läpi jo kurssill Lj mtemtiikk, jost myös puuttuvi todistuksi on löydettävissä Kertmme ne kuitenkin merkintöjen yhtenäistämiseksi

Lisätiedot

OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA

OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA OSA 1: POLYNOMILASKENNAN KERTAUSTA, BINOMIN LASKUSÄÄNTÖJÄ JA YHTÄLÖNRATKAISUA Tekijät: Ari Heimonen, Hellevi Kupil, Ktj Leinonen, Tuomo Tll, Hnn Tuhknen, Pekk Vrniemi Alkupl Tiedekeskus Tietomn torninvrtij

Lisätiedot

2.1 Vaillinaiset yhtälöt

2.1 Vaillinaiset yhtälöt .1 Villiniset yhtälöt Yhtälö, jok sievenee muotoon x + bx + c = 0 (*) on yleistä normlimuoto olev toisen steen yhtälö. Tämän rtkiseminen ei olekn enää yhtä meknist kuin normlimuotoisen ensisteen yhtälön

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 9. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 9 () Numeeriset menetelmät / 29

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 9. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 9 () Numeeriset menetelmät / 29 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 9 Kirsi Vljus Jyväskylän yliopisto Luento 9 () Numeeriset menetelmät 17.4.2013 1 / 29 Luennon 9 sisältö Numeerisest integroinnist Newtonin j Cotesin kvt Luento 9 ()

Lisätiedot

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä 1.1. Määritelmiä ja nimityksiä Luku joko reaali- tai kompleksiluku. R = {reaaliluvut}, C = {kompleksiluvut} R n = {(x 1, x 2,..., x n ) x 1, x 2,..., x n R} C n = {(x 1, x 2,..., x n ) x 1, x 2,..., x

Lisätiedot

73035 Insinöörimatematiikka 2

73035 Insinöörimatematiikka 2 7335 Insinöörimtemtiikk Syksy 4/ Y Avoin yliopisto Risto Silvennoinen Sisällys OSA Mtriisilgebr Determinntit 3 Redusoitu riviporrsmuoto 4 Alivruudet Linerinen riippuvuus Knnt 5 Lineriset yhtälöryhmät 6

Lisätiedot

Sarjaratkaisun etsiminen Maplella

Sarjaratkaisun etsiminen Maplella Srjrtkisun etsiminen Mplell Olkoon trksteltvn ensimmäisen kertluvun differentiliyhtälö: > diffyht:= diff(y(x, x=1y(x^; d diffyht := = dx y( x 1 y( x Tälle pyritään etsimään srjrtkisu origokeskisenä potenssisrjn.

Lisätiedot

Ristitulo ja skalaarikolmitulo

Ristitulo ja skalaarikolmitulo Ristitulo j sklrikolmitulo Opetussuunnitelmn 00 mukinen kurssi Vektorit (MAA) sisältää vektoreiden lskutoimituksist keskeisenä ineksen yhteenlskun, vähennyslskun, vektorin kertomisen luvull j vektoreiden

Lisätiedot

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 5 Demonstraatiotehtävien ratkaisut. ja kaikki a Σ ovat säännöllisiä lausekkeita.

T Syksy 2002 Tietojenkäsittelyteorian perusteet Harjoitus 5 Demonstraatiotehtävien ratkaisut. ja kaikki a Σ ovat säännöllisiä lausekkeita. T-79.8 Syksy 22 Tietojenkäsittelyteorin perusteet Hrjoitus 5 Demonstrtiotehtävien rtkisut Säännölliset lusekkeet määritellään induktiivisesti: j kikki Σ ovt säännöllisiä lusekkeit. Mikäli α j β ovt säännöllisiä

Lisätiedot

TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Harri Lehtinen. Kongruenssista

TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma. Harri Lehtinen. Kongruenssista TAMPEREEN YLIOPISTO Pro grdu -tutkielm Hrri Lehtinen Kongruenssist Mtemtiikn, tilstotieteen j filosofin litos Mtemtiikk Helmikuu 006 Tmpereen yliopisto Mtemtiikn, tilstotieteen j filosofin litos LEHTINEN,

Lisätiedot

3 LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA GAUSSIN ELIMINOINTIMENETELMÄ. Lineaarinen yhtälöryhmä jossa on m yhtälöä ja n tuntematonta x 1,,x n :

3 LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA GAUSSIN ELIMINOINTIMENETELMÄ. Lineaarinen yhtälöryhmä jossa on m yhtälöä ja n tuntematonta x 1,,x n : 3 LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA GAUSSIN ELIMINOINTIMENETELMÄ Linerinen yhtälöryhmä joss on m yhtälöä j n tuntemtont x,,x n : = + + = + + = + + m n mn m n n n n b x x b x x b x x K M K K Mtriisiyhtälönä:

Lisätiedot

Matematiikan perusteet taloustieteilijöille 2 800118P

Matematiikan perusteet taloustieteilijöille 2 800118P Mtemtiikn perusteet tloustieteilijöille 2 800118P Luentomoniste Kri Myllylä Niin Korteslhti Oulun yliopisto Mtemttisten tieteiden litos Kevät 2014 Sisältö 1 Mtriisilgebr j optimointi 4 11 Määritelmä 4

Lisätiedot

2.4 Pienimmän neliösumman menetelmä

2.4 Pienimmän neliösumman menetelmä 2.4 Pienimmän neliösummn menetelmä Optimointimenetelmiä trvitn usein kokeellisen dtn nlysoinniss. Mittuksiin liittyy virhettä, joten mittus on toistettv useit kertoj. Oletetn, että mittn suurett c j toistetn

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Mtemtiikn tukikurssi Kurssikert 4 Tilvuuden j vipn ln lskeminen Kuten iemmin käsittelimme, määrätyn integrlin vull voi lske pintloj j tilvuuksi. Tyypillisenä sovelluksen tilvuuden lskemisest on tpus, joss

Lisätiedot

Kuvausta f sanotaan tällöin isomorfismiksi.

Kuvausta f sanotaan tällöin isomorfismiksi. Määritelmä..12. Oletetn, että 1 =(V 1,E 1 ) j 2 =(V 2,E 2 ) ovt yksinkertisi verkkoj. Verkot 1 j 2 ovt isomorfiset, jos seurvt ehdot toteutuvt: (1) on olemss bijektio f : V 1 V 2 (2) kikill, b V 1 pätee,

Lisätiedot

Riemannin integraalista

Riemannin integraalista Lebesguen integrliin sl. 2007 Ari Lehtonen Riemnnin integrlist Johdnto Tämän luentomonisteen trkoituksen on tutustutt lukij Lebesgue n integrliin j sen perusominisuuksiin mhdollisimmn yksinkertisess tpuksess:

Lisätiedot

sin θ θ θ r 2 sin 2 θ φ 2 = 0.

sin θ θ θ r 2 sin 2 θ φ 2 = 0. Mtemtiikn j tilstotieteen litos Osittisdifferentiliyhtälöt Kevät 21 Hrjoitus 9 Rtkisuj Jussi Mrtin 1. Osoit, että Lplce-yhtälö pllokoordinteiss on 2 u 1 r 2 2 u r r 1 r 2 sin θ u 1 2 u sin θ θ θ r 2 sin

Lisätiedot

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016 ICS-C2 Tietojenkäsittelyteori Kevät 2 Kierros,. 5. helmikuut Demonstrtiotehtävien rtkisut D: Sievennä seurvi säännöllisiä lusekkeit (so. konstruoi yksinkertisemmt lusekkeet smojen kielten kuvmiseen): ()

Lisätiedot

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE 3.6.2014 Ratkaisut ja arvostelu

VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE 3.6.2014 Ratkaisut ja arvostelu VALTIOTIETEELLINEN TIEDEKUNTA TILASTOTIETEEN VALINTAKOE 3.6.4 Rtkisut j rvostelu. Koululisen todistuksen keskirvo x on lskettu ) b) c) d) kymmenen ineen perusteell. Jos koululinen nostisi neljän ineen

Lisätiedot

MATEMATIIKKA. Matematiikkaa pintakäsittelijöille. Peruslaskutoimitukset. Isto Jokinen 2015

MATEMATIIKKA. Matematiikkaa pintakäsittelijöille. Peruslaskutoimitukset. Isto Jokinen 2015 MATEMATIIKKA Mtemtiikk pintkäsittelijöille Peruslskutoimitukset Isto Jokinen 01 SISÄLTÖ 1. Lskujärjestys 1. Murtoluvuill lskeminen. Suureet j mittyksiköt. Potenssi. Juuri 6. Tekijäyhtälöiden rtkiseminen

Lisätiedot

Käydään läpi: ääriarvo tarkastelua, L Hospital, integraalia ja sarjoja.

Käydään läpi: ääriarvo tarkastelua, L Hospital, integraalia ja sarjoja. DI mtemtiikn opettjksi: Täydennyskurssi, kevät Luentorunko j hrjoituksi viikolle : ti 9.. klo :-5:, to.. klo 9:5-: j klo 4:5-6: Käydään läpi: äärirvo trkstelu, L Hospitl, integrli j srjoj.. Kerrtn äärirvojen

Lisätiedot

1. Derivaatan Testi. Jos funktio f on jatkuva avoimella välillä ]a, b[ ja x 0 ]a, b[ on kriit. tai singul. piste niin. { f (x) > 0, x ]a, x 0 [

1. Derivaatan Testi. Jos funktio f on jatkuva avoimella välillä ]a, b[ ja x 0 ]a, b[ on kriit. tai singul. piste niin. { f (x) > 0, x ]a, x 0 [ 1. Derivtn Testi Jos funktio f on jtkuv voimell välillä ], b[ j x 0 ], b[ on kriit. ti singul. piste niin { f (x) < 0, x ], x 0 [ f x (x) > 0, x ]x 0, b[ 0 on lokli minimipiste (1) { f (x) > 0, x ], x

Lisätiedot

x k 1 Riemannin summien käyttö integraalin approksimointiin ei ole erityisen tehokasta; jatkuvasti derivoituvalle funktiolle f virhe b

x k 1 Riemannin summien käyttö integraalin approksimointiin ei ole erityisen tehokasta; jatkuvasti derivoituvalle funktiolle f virhe b 5 Integrlien lskemisest 51 Riemnnin summt [A2], [4, 61] Rjoitetun funktion f : [, b] R Riemnn-integroituvuudelle ytäpitäväksi on kurssill Anlyysi 2 osoitettu, että Riemnnin summill S P := f(ξ k ) ( ),

Lisätiedot

II.1. Suppeneminen., kun x > 0. Tavallinen lasku

II.1. Suppeneminen., kun x > 0. Tavallinen lasku II. EPÄOLEELLISET INTEGRAALIT nt II.. Suppeneminen Esim. Olkoon f() =, kun >. Tvllinen lsku = / =. Kuitenkn tätä integrli ei ole ikisemmss mielessä määritelty, kosk f ei ole rjoitettu välillä [, ] (eikä

Lisätiedot

7 Funktiosarjoista. 7.1 Funktiosarjojen suppeneminen

7 Funktiosarjoista. 7.1 Funktiosarjojen suppeneminen 7 Funktiosrjoist 7. Funktiosrjojen suppeneminen Seurvksi trkstelln srjoj, joiden termit ovt (lukujen sijst) jollkin välillä I määriteltyjä funktioit. Täsmällisemmin funktiosrjll (ti lyhyemmin srjll) trkoitetn

Lisätiedot

3.3 KIELIOPPIEN JÄSENNYSONGELMA Ratkaistava tehtävä: Annettu yhteydetön kielioppi G ja merkkijono x. Onko

3.3 KIELIOPPIEN JÄSENNYSONGELMA Ratkaistava tehtävä: Annettu yhteydetön kielioppi G ja merkkijono x. Onko 3.3 KILIOPPIN JÄSNNYSONGLMA Rtkistv tehtävä: Annettu yhteydetön kielioppi G j merkkijono x. Onko x L(G)? Rtkisumenetelmä = jäsennyslgoritmi. Useit vihtoehtoisi menetelmiä, erityisesti kun G on jotin rjoitettu

Lisätiedot

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 8: Integraalifunktio ja epäoleellinen integraali

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 8: Integraalifunktio ja epäoleellinen integraali MS-A1{3,4} (ELEC*) Differentili- j integrlilskent 1 Luento 8: Integrlifunktio j epäoleellinen integrli Pekk Alestlo, Jrmo Mlinen Alto-yliopisto, Mtemtiikn j systeeminlyysin litos 5.1.216 Pekk Alestlo,

Lisätiedot

10. MÄÄRÄTYN INTEGRAALIN KÄYTTÖ ERÄIDEN PINTA-ALOJEN LASKEMISESSA

10. MÄÄRÄTYN INTEGRAALIN KÄYTTÖ ERÄIDEN PINTA-ALOJEN LASKEMISESSA MAA0 0. Määrätyn integrlin käyttö eräiden pint-lojen lskemisess 0. MÄÄRÄTYN INTEGRAALIN KÄYTTÖ ERÄIDEN PINTA-ALOJEN LASKEMISESSA Edellä on todettu, että f (x)dx nt x-kselin j suorien x =, x = sekä funktion

Lisätiedot

LINSSI- JA PEILITYÖ TEORIAA. I Geometrisen optiikan perusaksioomat

LINSSI- JA PEILITYÖ TEORIAA. I Geometrisen optiikan perusaksioomat (0) LINSSI- JA PEILITYÖ MOTIVOINTI Tutustutn linsseihin j peileihin geometrisen optiikn mittuksiss Tutkitn vlon käyttäytymistä linsseissä j peileissä Määritetään linssien j peilien polttopisteet Optiset

Lisätiedot

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016 ICS-C Tietojenkäsittelyteori Kevät 6 Kierros 8, 7.. mliskuut Demonstrtiotehtävien rtkisut D: Määrittele Turingin koneen stndrdimllin muunnelm, joss koneen työnuh on molempiin suuntiin ääretön, j osoit

Lisätiedot

Painopiste. josta edelleen. x i m i. (1) m L A TEX 1 ( ) x 1... x k µ x k+1... x n. m 1 g... m n g. Kuva 1. i=1. i=k+1. i=1

Painopiste. josta edelleen. x i m i. (1) m L A TEX 1 ( ) x 1... x k µ x k+1... x n. m 1 g... m n g. Kuva 1. i=1. i=k+1. i=1 Pinopiste Snomme ts-ineiseksi kpplett, jonk mteriliss ei ole sisäisiä tiheyden vihteluj. Tällisen kppleen pinopisteen sijinti voidn joskus päätellä kppleen muodon perusteell. Esimerkiksi ts-ineisen pllon

Lisätiedot

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2016 ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteori Kevät 2016 Kierros 5, 8. 12. helmikuut Demonstrtiotehtävien rtkisut D1: Hhmolusekkeet ovt esimerkiksi UN*X-järjestelmien tekstityökluiss käytetty säännöllisten lusekkeiden

Lisätiedot

MS-A010{2,3,4,5} (SCI, ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 8: Integraalifunktio ja epäoleellinen integraali

MS-A010{2,3,4,5} (SCI, ELEC*, ENG*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 8: Integraalifunktio ja epäoleellinen integraali MS-A1{2,3,4,5} (SC, ELEC*, ENG*) Differentili- j integrlilskent 1 Luento 8: ntegrlifunktio j epäoleellinen integrli Pekk Alestlo, Jrmo Mlinen Alto-yliopisto, Mtemtiikn j systeeminlyysin litos November

Lisätiedot

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 8

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 8 Mt-.148 Dynminen optimointi, mllivstukset, kierros 8 1. Idelisess tsvirtmoottoriss vääntömomentti on suorn verrnnollinen virtn. Moottori pyörittää ikiliikkuj (ei kitk- ti sähkömgneettisi vstusvoimi). Moottorin

Lisätiedot

Laskennan mallit (syksy 2010) 1. kurssikoe, ratkaisuja

Laskennan mallit (syksy 2010) 1. kurssikoe, ratkaisuja 582206 Lskennn mllit (syksy 2010) 1. kurssikoe, rtkisuj 1. [2+2+2 pistettä] Säännöllisissä lusekkeiss on käytetty tuttu lyhennysmerkintää Σ = ( ). () merkkijonot, joiden kksi ensimmäistä merkkiä ovt joko

Lisätiedot

Vakioiden variointi kolmannen kertaluvun yhtälölle

Vakioiden variointi kolmannen kertaluvun yhtälölle Vkioiden vriointi kolmnnen kertluvun yhtälölle Olkoon trksteltvn kolmnnen kertluvun linerinen epähomogeeninen differentiliyhtälö > diffyht:= (-1)*diff(y(), $3)-*diff(y(), $2)+diff(y(), )=ep(^2); diffyht

Lisätiedot

5 Epäoleellinen integraali

5 Epäoleellinen integraali 5 Epäoleellinen integrli 5. Integrlin suppeneminen Olkoon f sellinen välillä [, b[ (ei siis välttämättä pisteessä b) määritelty funktio, että f on Riemnn-integroituv välillä [, ] kikill ], b[ eli on olemss

Lisätiedot

Mikrotalousteoria 2, 2008, osa III

Mikrotalousteoria 2, 2008, osa III Sisältö Mikrotlousteori 2, 2008, os III Yrityksen tuotntofunktiost 2 Pnosten substituoitvuus 2 3 Yrityksen teori 3 4 Mittkvedut tuotnnoss 5 5 Yksikkökustnnusten j skltuottojen steen välinen yhteys 5 6

Lisätiedot

Kertymäfunktio. Kertymäfunktio. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 2/2. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 1/2. Kertymäfunktio: Esitiedot

Kertymäfunktio. Kertymäfunktio. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 2/2. Kertymäfunktio: Mitä opimme? 1/2. Kertymäfunktio: Esitiedot TKK (c) Ilkk Mellin (24) 1 Johdtus todennäköisyyslskentn TKK (c) Ilkk Mellin (24) 2 : Mitä opimme? 1/2 Jos stunnisilmiötä hlutn mllint mtemttisesti, on ilmiön tulosvihtoehdot kuvttv numeerisess muodoss.

Lisätiedot

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2 BM20A0700, Matematiikka KoTiB2 Luennot: Matti Alatalo, Harjoitukset: Oppikirja: Kreyszig, E.: Advanced Engineering Mathematics, 8th Edition, John Wiley & Sons, 1999, luku 7. 1 Kurssin sisältö Matriiseihin

Lisätiedot

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa II

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa II MS-A7 ifferentili- j integrlilskent (Chem Yhteenveto, os II G. Gripenberg Alto-yliopisto 9. helmikuut 16 G. Gripenberg (Alto-yliopisto MS-A7 ifferentili- j integrlilskent (Chem Yhteenveto, 9. helmikuut

Lisätiedot

Sähkömagneettinen induktio

Sähkömagneettinen induktio ähkömgneettinen inuktio Kun johinsilmukn läpi menevä mgneettikentän vuo muuttuu, silmukkn inusoituu jännite j silmukss lk kulke sähkövit. Mgneettikentässä liikkuvn johtimeen syntyy myös jännite. Näitä

Lisätiedot

Integraalilaskentaa. 1. Mihin integraalilaskentaa tarvitaan? MÄNTÄN LUKIO

Integraalilaskentaa. 1. Mihin integraalilaskentaa tarvitaan? MÄNTÄN LUKIO Integrlilskent Tämä on lukion oppimterileist hiemn poikkev yksinkertistettu selvitys määrätyn integrlin lskemisest. Kerromme miksi integroidn, mitä integroiminen trkoitt, miten integrli lsketn j miten

Lisätiedot

766328A Termofysiikka Harjoitus no. 12, ratkaisut (syyslukukausi 2014)

766328A Termofysiikka Harjoitus no. 12, ratkaisut (syyslukukausi 2014) 7668A Termofysiikk Hrjoitus no 1, rtkisut (syyslukukusi 14) 1 Lämpötilss T K elektronien energit eivät ylitä Fermin energi (ɛ i ɛ F ), lämpötilprmetri β j kemillinen potentili vst Fermin energi (µ() ɛ

Lisätiedot

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2015

ICS-C2000 Tietojenkäsittelyteoria Kevät 2015 ICS-C2 Tietojenkäsittelyteori Kevät 25 Kierros 3, 26. 3. tmmikuut Demonstrtiotehtävien rtkisut D: Ldi epädeterministinen äärellinen utomtti, jok test onko nnetun inäärijonon kolmnneksi viimeinen merkki,

Lisätiedot

Määritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m )

Määritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m ) Määritelmä 519 Olkoon T i L V i, W i, 1 i m Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m h v 1 v 2 v m T 1 v 1 T 2 v 2 T m v m 514 sanotaan olevan kuvausten T 1,, T m indusoima ja sitä

Lisätiedot

.) (b) Vertaa p :tä vastaavaa kineettistä energiaa perustilan kokonaisenergiaan. ( ) ( ) = = Ek

.) (b) Vertaa p :tä vastaavaa kineettistä energiaa perustilan kokonaisenergiaan. ( ) ( ) = = Ek S-446, FYSIIKKA IV (Sf) Kevät 5, HSf Rtkisut HSf- Kvnttimekninen hrmoninen värähtelijä on perustillln (mss m) Värähtelyn mplitudi on A () ske p (Värähtelijä sijitsee välillä A ) (b) Vert p :tä vstv kineettistä

Lisätiedot

AUTOMAATTIEN SYNKRONISAATIOSTA

AUTOMAATTIEN SYNKRONISAATIOSTA AUTOMAATTIEN SYNKRONISAATIOSTA John Kopr Pro grdu -tutkielm Huhtikuu 015 MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS TURUN YLIOPISTO TURUN YLIOPISTO Mtemtiikn j tilstotieteen litos KOPRA, JOHAN: Automttien synkronistiost

Lisätiedot

Sinilause ja kosinilause

Sinilause ja kosinilause Siniluse j kosiniluse GEOMETRI M3 Mikäli kolmion korkeus j knt tiedetään, voidn pint-l lske. Esimerkki: Lske kolmion l, kun 38 kulmn viereiset sivut ovt 8, j 6,8. Nyt knt tiedetään, korkeutt ei! 38 8,

Lisätiedot

MITEN MÄÄRITÄN ASYMPTOOTIT?

MITEN MÄÄRITÄN ASYMPTOOTIT? MITEN MÄÄRITÄN ASYMPTOOTIT? Asmptootti Asmptootti on suor ti muu kärä, jot funktion kuvj f() rjtt lähest, kun muuttujn rvot lähestvät tiettä luku ti ääretöntä. Rjoitutn luksi niihin tpuksiin, joiss smptootti

Lisätiedot

Analyyttiset funktiot ja integrointiteorian alkeita

Analyyttiset funktiot ja integrointiteorian alkeita Anlyyttiset funktiot j integrointiteorin lkeit 6. helmikuut 2006 isältö 1 Kertust 1 2 Anlyyttiset funktiot 2 2.1 Anlyyttiset funktiot tsoll................... 2 2.2 Monogeeniset funktiot vruudess R n.............

Lisätiedot

Harjoitus 3 - Ratkaisut

Harjoitus 3 - Ratkaisut Hrjoitus 3 - Rtkisut Fymm II 4..4 Yhtälöiden luokitteleminen j krkteristiset pinnt Kosk luentomoniste käsittelee toisen kertluvun kvsilineristen osittisdierentiliyhtälöiden luokittelun j krkterististen

Lisätiedot

4 Taso- ja avaruuskäyrät

4 Taso- ja avaruuskäyrät P2-luentoj kevät 2008, Pekk Alestlo 4 Tso- j vruuskäyrät Tässä luvuss tutustutn tso- j vruuskäyriin, niiden krenpituuteen j krevuuteen. Konkreettisin sovelluksin trkstelln nnettu rt pitkin liikkuvn hiukksen

Lisätiedot

6 Integraalilaskentaa

6 Integraalilaskentaa 6 Integrlilskent 6. Integrlifunktio Funktion f integrlifunktioksi snotn funktiot F, jonk derivtt on f. Siis F (x) = f (x) määrittelyjoukon jokisell muuttujn rvoll x. Merkitään F(x) = f (x) dx. Integrlifunktion

Lisätiedot

S Fysiikka III (EST), Tentti

S Fysiikka III (EST), Tentti S-114.137 Fysiikk III (ES), entti 30.8.006 1. Lämpövoimkone toteutt oheisen kuvn Crnotin prosessi. Koneess on työineen yksi mooli ideliksu. Lske yksitomisen ksun kierroksen ikn tekemän työn suhde kksitomisen

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi

Matematiikan tukikurssi Mtemtiikn tukikurssi Kurssikert 5 1 Jtkuvuus Trkstelln funktiot fx) josskin tietyssä pisteessä x 0. Tämä funktio on tässä pisteessä joko jtkuv ti epäjtkuv. Jtkuvuuden ymmärtää prhiten trkstelemll epäjtkuv

Lisätiedot

Riemannin integraali

Riemannin integraali LUKU 5 iemnnin integrli Tässä luvuss funktion f iemnnin integrli merkitään - b f = - b f() d. Vstvsti funktion f Lebesgue in integrli merkitään f = f() dm(). [,b] [,b] Luse 5.1. Olkoon f : [, b] rjoitettu

Lisätiedot

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

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

Lisätiedot

Tee B-osion konseptiin etusivulle pisteytysruudukko! Muista kirjata nimesi ja ryhmäsi. Välivaiheet perustelevat vastauksesi!

Tee B-osion konseptiin etusivulle pisteytysruudukko! Muista kirjata nimesi ja ryhmäsi. Välivaiheet perustelevat vastauksesi! MAA8 Koe 4.4.016 Jussi Tyni Tee B-osion konseptiin etusivulle pisteytysruudukko! Muist kirjt nimesi j ryhmäsi. Väliviheet perustelevt vstuksesi! A-osio. Ilmn lskint. MAOLi s käyttää. Mksimissn 1h ik. Lske

Lisätiedot

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2017 Harjoitus 6, ratkaisuista. 1. Onko jokin demojen 5 tehtävän 3 relaatioista

Matematiikan johdantokurssi, syksy 2017 Harjoitus 6, ratkaisuista. 1. Onko jokin demojen 5 tehtävän 3 relaatioista Mtemtiikn johntokurssi, syksy 07 Hrjoitus 6, rtkisuist. Onko jokin emojen 5 tehtävän reltioist ) R := {(, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, )}, ) S := {(, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ),

Lisätiedot

Syksyn 2015 Pitkän matematiikan YO-kokeen TI-Nspire CAS -ratkaisut

Syksyn 2015 Pitkän matematiikan YO-kokeen TI-Nspire CAS -ratkaisut Sksn 0 Pitkän mtemtiikn YO-kokeen TI-Nspire CAS -rtkisut Tekijät: Olli Krkkulinen Rtkisut on ldittu TI-Nspire CAS -tietokoneohjelmll kättäen Muistiinpnot -sovellust. Kvt j lskut on kirjoitettu Mth -ruutuihin.

Lisätiedot

2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automaattimalleista poikkeava tapa kuvata yksinkertaisia kieliä. Olkoot A ja B aakkoston Σ kieliä. Perusoperaatioita:

2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automaattimalleista poikkeava tapa kuvata yksinkertaisia kieliä. Olkoot A ja B aakkoston Σ kieliä. Perusoperaatioita: 2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automttimlleist poikkev tp kuvt yksinkertisi kieliä. Olkoot A j B kkoston Σ kieliä. Perusopertioit: Yhdiste: A B = {x Σ x A ti x B}; Ktentio: AB = {xy Σ x A, y B}; Potenssit:

Lisätiedot

TYÖ 30. JÄÄN TIHEYDEN MÄÄRITYS. Tehtävänä on määrittää jään tiheys.

TYÖ 30. JÄÄN TIHEYDEN MÄÄRITYS. Tehtävänä on määrittää jään tiheys. TYÖ 30 JÄÄN TIHEYDEN MÄÄRITYS Tehtävä älineet Tusttietoj Tehtävänä on äärittää jään tiheys Byretti (51010) ti esi 100 l ittlsi (50016) j siihen sopivi jääploj, lkoholi (sopii jäähdytinneste lsol), nlyysivk

Lisätiedot

Johdatus reaalifunktioihin P, 5op

Johdatus reaalifunktioihin P, 5op Johdtus relifunktioihin 802161P, 5op Os 3 Pekk Slmi 19. lokkuut 2015 Pekk Slmi FUNK 19. lokkuut 2015 1 / 48 Integrlit 1 Määrätty integrli = oike integrli: esim. 1 0 x 2 dx = reliluku 2 Määräämätön integrli

Lisätiedot

Kognitiivinen mallintaminen I, kevät Harjoitus 1. Joukko-oppia. MMIL, luvut 1-3 Ratkaisuehdotuksia, MP

Kognitiivinen mallintaminen I, kevät Harjoitus 1. Joukko-oppia. MMIL, luvut 1-3 Ratkaisuehdotuksia, MP Kognitiivinen mllintminen I, kevät 007 Hrjoitus. Joukko-oppi. MMIL, luvut -3 Rtkisuehdotuksi, MP. Määritellään joukot: A = {,,, 3, 4, 5} E = {, {}, } B = {, 4} F = C = {, } G = {{, }, {,, 4}} D = {, }

Lisätiedot

TEHTÄVÄ 1. Olkoon (f n ) jono jatkuvia funktioita f n : [a, b] R, joka suppenee välillä [a, b] tasaisesti kohti funktiota f : [a, b] R.

TEHTÄVÄ 1. Olkoon (f n ) jono jatkuvia funktioita f n : [a, b] R, joka suppenee välillä [a, b] tasaisesti kohti funktiota f : [a, b] R. Topologi I Hrjoitus 10, rtkisuj AP TEHTÄVÄ 1. Olkoon (f n ) jono jtkuvi funktioit f n : [, b] R, jok suppenee välillä [, b] tsisesti kohti funktiot f : [, b] R. Osoit, että tällöin f n (x) dx f(x) dx.

Lisätiedot

MATEMATIIKAN HARJOITTELUMATERIAALI

MATEMATIIKAN HARJOITTELUMATERIAALI SAVONIA-AMMATTIKORKEAKOULU Tekniikk Infrrkentmisen j kivnnisln työnjohdon koulutus (ESR) MATEMATIIKAN HARJOITTELUMATERIAALI Ari Tuomenlehto - 0 - Lusekkeen käsittelyä Luseke j lusekkeen rvo Näkyviin merkittyä

Lisätiedot

Q = {q 1, q 2, q 3, q 4 } Σ = {a, b} F = {q 4 },

Q = {q 1, q 2, q 3, q 4 } Σ = {a, b} F = {q 4 }, T-79.48 Syksy 22 Tietojenkäsittelyteorin perusteet Hrjoitus 4 Demonstrtiotehtävien rtkisut 4. Tehtävä: Ldi epädeterministinen äärellinen utomtti, jok test onko nnetun inäärijonon kolmnneksi viimeinen merkki,

Lisätiedot

Viivaintegraali: "Pac- Man" - tulkinta. Viivaintegraali: "Pac- Man" - tulkinta. "Perinteisempi" tulkinta: 1D 3/19/13

Viivaintegraali: Pac- Man - tulkinta. Viivaintegraali: Pac- Man - tulkinta. Perinteisempi tulkinta: 1D 3/19/13 Viivintegrli: "Pc- Mn" - tulkint Otetn funk:o f(,), jok riippuu muudujist j. Jokiselle, tson pisteellä funk:oll on siis joku rvo. Tpillisiä fsiklis- kemillisi esimerkkejä voisivt oll esimerkiksi mss:hes

Lisätiedot

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

Matriisit, kertausta. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi Matriisit, kertausta Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio. Matriiseja ovat esimerkiksi: ( 2 0.4 8 0 2 1 ) ( 0, 4 ), ( ) ( 1 4 2, a 11 a 12 a 21 a 22 ) Kaavio kirjoitetaan kaarisulkujen väliin

Lisätiedot

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

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

Lisätiedot

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM) Laskuharjoitus 4 / vko 47, mallivastaukset

Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 (CHEM) Laskuharjoitus 4 / vko 47, mallivastaukset Differentili- j integrlilskent (CHEM) Lskuhrjoitus / vko 7, mllivstukset Johdntotehtävä x dx = ln.693, joten rvo ln voidn pproksimoid integroimll numeerisesti funktiot x välillä [,]. Jetn väli [,] khteen

Lisätiedot

1.3 Toispuoleiset ja epäoleelliset raja-arvot

1.3 Toispuoleiset ja epäoleelliset raja-arvot . Toisuoleiset j eäoleelliset rj-rvot Rj-rvo lim f () A olemssolo edellyttää että muuttuj täytyy void lähestyä rvo kummst suust hyväsä. Jos > ii sot että lähestyy rvo oikelt ositiivisest suust. Jos ts

Lisätiedot

LYHYEN MATEMATIIKAN SIMULOITU YO-KOE 2 RATKAISUT

LYHYEN MATEMATIIKAN SIMULOITU YO-KOE 2 RATKAISUT Lyhyt mtemtiikk YO-vlmennus 8. mliskuut 00 LYHYEN MATEMATIIKAN SIMULOITU YO-KOE RATKAISUT. Trkstelln yhtälöpri, polynomin sievennöstä j lusekkeeseen sijoittmist. ) Rtkistn jälkimmäisestä yhtälöstä x, jolle

Lisätiedot

Matematiikan tukikurssi. Hannu Kivimäki

Matematiikan tukikurssi. Hannu Kivimäki Mtemtiikn tukikurssi Hnnu Kivimäki Sisältö I Ensimmäinen välikoe Integrointi 2 Osittisintegrointi 5 3 Osmurtohjotelm 4 Lisää osmurtoj 4 5 Sijoituskeino 9 6 Määrätty integrli 2 7 Ylä- j lsumm 22 8 Määrätyn

Lisätiedot

4 Pinta-alasovelluksia

4 Pinta-alasovelluksia Pint-lsovelluksi. Kuvjn lle jäävä pint-l voidn määrittää, jos kuvj on -kselin yläpuolell. Välillä [, 5] funktion f kuvj on -kselin lpuolell. Peiltn funktion f kuvj -kselin suhteen, jolloin sdn funktion

Lisätiedot

Aalto-yliopisto, Teknillisen fysiikan laitos PHYS-E0460 Reaktorifysiikan perusteet Harjoitus 6, mallivastaukset Syksy 2016

Aalto-yliopisto, Teknillisen fysiikan laitos PHYS-E0460 Reaktorifysiikan perusteet Harjoitus 6, mallivastaukset Syksy 2016 Alto-yliopisto, Teknillisen fysiikn litos Sipilä/Heikinheimo PHYS-E0460 Rektorifysiikn perusteet Hrjoitus 6, mllivstukset Syksy 016 Tehtävä 3 on tämän hrjoituskierroksen tulutehtävä. Vlmistudu esittelemään

Lisätiedot

Digitaalinen videonkäsittely Harjoitus 5, vastaukset tehtäviin 25-30

Digitaalinen videonkäsittely Harjoitus 5, vastaukset tehtäviin 25-30 Digitlinen videonkäsittely Hrjoitus 5, vstukset tehtäviin 5-30 Tehtävä 5. ) D DCT sdn tekemällä ensin D DCT kullekin riville, j toistmll D DCT tuloksen sdun kuvn srkkeill. -D N-pisteen DCT:, k 0 N ( k),

Lisätiedot

MATEMATIIKAN HARJOITTELUMATERIAALI

MATEMATIIKAN HARJOITTELUMATERIAALI SAVONIA-AMMATTIKORKEAKOULU Tekniikk Infrrkentmisen j kivnnisln työnjohdon koulutus (ESR) MATEMATIIKAN HARJOITTELUMATERIAALI Hrjoitustehtävien rtkisut Ari Tuomenlehto - 0 - Hrjoitustehtävien rtkisut 1.

Lisätiedot

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

Matriisit, L20. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Aiheet. Määritelmiä ja merkintöjä. Laskutoimitukset. Matriisikaavoja. Matriisin transpoosi Matriisit, L20 Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio. Matriiseja ovat esimerkiksi: ( 2 0.4 8 0 2 1 ) ( 0, 4 ), ( ) ( 1 4 2, a 11 a 12 a 21 a 22 ) Merkintöjä 1 Matriisi on suorakulmainen lukukaavio.

Lisätiedot

7.lk matematiikka. Geometria 1

7.lk matematiikka. Geometria 1 7.lk mtemtiikk 1 Htnpään koulu 7B j 7C Kevät 2017 2 Sisällys 1. Koordintisto... 4 2. Kulmien nimeäminen j luokittelu... 8 3. Kulmien mittminen j piirtäminen... 10 4. Ristikulmt j vieruskulmt... 14 5. Suort,

Lisätiedot

9 A I N. Alkuperäinen piiri. Nortonin ekvivalentti R T = R N + - U T = I N R N. Théveninin ekvivalentti DEE-11110 SÄHKÖTEKNIIKAN PERUSTEET

9 A I N. Alkuperäinen piiri. Nortonin ekvivalentti R T = R N + - U T = I N R N. Théveninin ekvivalentti DEE-11110 SÄHKÖTEKNIIKAN PERUSTEET DEE11110 SÄHKÖTEKNIIKAN PERUSTEET http://www.tut.fi/smg/course.php?id=57 Rtkisut Hrjoitukset 3, 2014 Tehtävä 1. Pyydetään muodostmn nnetun piirin Nortonin ekvivlentti. Nortonin, smoin kuin Theveninin,

Lisätiedot

Automaattimalleista poikkeava tapa kuvata yksinkertaisia kieliä. Olkoot A ja B aakkoston Σ kieliä. Perusoperaatioita:

Automaattimalleista poikkeava tapa kuvata yksinkertaisia kieliä. Olkoot A ja B aakkoston Σ kieliä. Perusoperaatioita: 2.6 SÄÄNNÖLLISET LAUSEKKEET Automttimlleist poikkev tp kuvt yksinkertisi kieliä. Olkoot A j B kkoston Σ kieliä. Perusopertioit: Yhdiste: A B = {x Σ x A ti x B}; Ktentio: AB = {xy Σ x A, y B}; Potenssit:

Lisätiedot

Pythagoraan lause. Pythagoras Samoslainen. Pythagoraan lause

Pythagoraan lause. Pythagoras Samoslainen. Pythagoraan lause Pythgorn luse Pythgors Smoslinen Pythgors on legendrinen kreikklinen mtemtiikko j filosofi. Tiedot hänen elämästään ovt epävrmoj j ristiriitisi. Tärkein Pythgorst j pythgorlisi koskev lähde on Lmlihosin

Lisätiedot

5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

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

Lisätiedot

MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta

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

Lisätiedot

Matriisiteoria Harjoitus 1, kevät Olkoon. cos α sin α A(α) = . sin α cos α. Osoita, että A(α + β) = A(α)A(β). Mikä matriisi A(α)A( α) on?

Matriisiteoria Harjoitus 1, kevät Olkoon. cos α sin α A(α) = . sin α cos α. Osoita, että A(α + β) = A(α)A(β). Mikä matriisi A(α)A( α) on? Harjoitus 1, kevät 007 1. Olkoon [ ] cos α sin α A(α) =. sin α cos α Osoita, että A(α + β) = A(α)A(β). Mikä matriisi A(α)A( α) on?. Olkoon a x y A = 0 b z, 0 0 c missä a, b, c 0. Määrää käänteismatriisi

Lisätiedot

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

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

Lisätiedot

θ 1 θ 2 γ γ = β ( n 2 α + n 2 β = l R α l s γ l s 22 LINSSIT JA LINSSIJÄRJESTELMÄT 22.1 Linssien kuvausyhtälö

θ 1 θ 2 γ γ = β ( n 2 α + n 2 β = l R α l s γ l s 22 LINSSIT JA LINSSIJÄRJESTELMÄT 22.1 Linssien kuvausyhtälö 22 LINSSIT JA LINSSIJÄRJSTLMÄT 22. Linssien kuvusyhtälö Trkstelln luksi vlon tittumist pllopinnll (krevuussäde R j krevuuskeskipiste C) kuvn mukisess geometriss. Tässä vlo siis tulee ineest ineeseen 2

Lisätiedot

lim + 3 = lim = lim (1p.) (3p.) b) Lausekkeen täytyy supistua (x-2):lla, joten osoittajan nollakohta on 2.

lim + 3 = lim = lim (1p.) (3p.) b) Lausekkeen täytyy supistua (x-2):lla, joten osoittajan nollakohta on 2. Mtemtiikk III 0600 Kurssi / Differetili- j itegrlilske jtkokurssi Tee 7 tehtävää ) Määritä lim ( ) ) + b) Määritä vkio site, että luseke ( ) + + ( )( ) ( + + ) + + + + + lim + lim lim (p) o jtkuv myös

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

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

Lisätiedot