2. Geometrinen algebra dimensioissa kaksi ja kolme
|
|
- Niina Haapasalo
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 . Geometrinen algebra dimensioissa kaksi ja kolme William Kingdon Cliord ( ) esitteli geometrisen algebransa luvulla. Cliord yhdisti sisä- ja ulkotulot yhdeksi tuloksi, geometriseksi tuloksi. Geometrinen tulo on assosiatiivinen, kuten Grassmannin ulkotulo. Lisäksi geometrinen tulo mahdollisti mahdollistaa geometrien algebran alkioiden käänteisalkioiden määrittelyn..1 Geometrinen tulo vektoreille Olkoot a ja b vektoreita. Kappaleessa 1. tutustuttiin kahteen tuloon vektoreilla. Symmetriseen sisätuloon, jota merkitään a b ja antisymmetriseen ulkotuloon, jota merkitäänn a b. Tutkiessaan kompleksilukujen, Cliord sai idean yleistää lukujen z = z + iy ja w = u + iv tulo zw = xu + vy + i(uy vx) korkeampiin dimensioihin. Cliordin idea oli korvata jälkimmäinen termi Grassmannin ulkotulolla. Tuloksena saatu tulo on määritelty kaikissa äärellisissä dimensioissa ja sitä merkitään ab ja kutsutaan geometriseksi tuloksi. Geometrinen tulo vektoreille a ja b on ab = a b + a b. Tulo itsessään näyttää hieman arveluttavalta, lasketaanhan siinä surutta yhteen skalaareita ja bivektoriksi kutsuttuja olioita. Miten tuloon siis pitäisi suhtautua? Vastauksena on; kuten reaali- ja imaginaarilukujen tuloon, jossa tulos ei ole liioin puhtaan reaalinen kuin puhtaan imaginaarinen, vaan jotain siltä väliltä. Jos siis tiedämme vektorien sisä- ja ulkotulot, voimme laskea geometrisen tulon lisäämällä nämä toisiinsa. Toisaalta voimme laskea myös sisä- ja ulkotulot geometrisen tulon avulla, kuten seuraava lause esittää. Lause 1 Olkoot a ja b vektoreita. Tällöin sisätulo saadaan laskettua kaavalla a b = 1 ( ab + ba ) ja ulkotulo kaavalla a b = 1 ( ab ba ). 1
2 Todistus: Olkoot a ja b vektoreita. Lasketaan kaksi tuloa: ja Lasketaan (1) ja () yhteen, niin Vähennetään () tulosta (1), eli ab = a b + a b (1) ba = b a + b a = a b a b. () ab + ba = a b a b = 1 ( ab + ba ). ab ba = a b a b = 1 ( ab ba ). Sisä- ja ulkotulo voidaan siis laskea geometrisen tulon avulla. Tästä seuraa, että geometrisen algebran aksiomaattisen määrittelyn perustaksi riittää geometrinen tulo. Esimerkki Olkoot a ja b vektoreita. Jos a ja b ovat saman suuntaiset, eli b = λa kun λ R, niin ab = a(λa) = a (λa) + a (λa) = a (λa) + λ a a }{{} =0 = a (λa) = a b. Tästä seuraa, että yhdensuuntaiset vektorit kommutoivat, eli a b ab = ba. Jos puolestaan a ja b ovat kohtisuorat, niin ab = }{{} a b +a b =0 = a b.
3 Tästä puolestaan seuraa, että kohtisuorat vektorit antikommutoivat, eli a b ab = ba. Ylemmästä esimerkistä seuraa, että normi voidaan samaistaa vektorin neliöön, eli a = aa = a a = a.. Geometrisen algebran pääpiirteet Cliord meni pidämmälle kuin laskemalla yhteen skalaareita ja bivektoreita. Hän määritteli matemaattisen struktuurin, missä kaikkia alkioita voitiin laskea yhteen ja kertoa keskenään assosiatiivisella kertolaskutoimituksella. Tätä hän kutsui Geometriseksi algebraksi ja sen alkioita multivektoreiksi. Geometrisen algebran alkiot muodostavat lineaarisen avaruuden. Tämän lineaariavaruuden kanta-alkioita eritellään toisistaan määrittelemällä kullekin alkiolle aste (grade). Aste määräytyy sen mukaan monenko vektorin tulona kyseinen alkio saadaan. Esimerkiksi skalaarien aste on 0, vektorien 1, bivektorien etc. Määritellään n.s. asteprojektori, merkitään r, siten, että se poimii mielivaltaisesta multivektorista A sen alkiot jotka ovat astetta r. Esimerkki 3 Olkoon a ja b vektoreita. Tällöin kun k ja a 0 = 0, a 1 = a, a k = 0, ab 0 = a b, ab 1 = 0, ab = a b. Esimerkki 4 Olkoon {e 1, e 1 } avaruuden R luonnollinen kanta. Tällöin vektorien {e 1, e 1 } generoiman geometrisen algebran vektoriavaruuden kanta on {1, e 1, e 1, e 1 e }. Luonnolliselle kannalle e 1 e = e 1 e e 1 e }{{} = e 1 e. =0 3
4 Yleensä ns. geometrisen algebran generoivia alkoita merkitään {1, e 1, e 1, e 1 e }. Olkoon nyt A = 1 + e 1 e ja B = 5e ja Siis AB = (1 + e 1 e )5e = 5e + 10(e 1 e )e = 5e + 10e 1 e = 5e + 10e 1 e }{{} =1 = 5e + 10e 1. AB 0 = 0, AB 1 = 10e 1 + 5e, AB = 0. Kuten edellä, voimme siis kertoa mielivaltaisia multivektoreita keskenään. Geometrinen tulo on assosiatiivinen, tämä riittää määritellä vektoreille, eli a(bc) = (ab)c := abc. Koska multivektorit voidaan kirjoittaa summana ja tulona vektoreita, periytyy assosiatiivisuus, eli jos A, B, C ovat multivektoreita, niin A(BC) = (AB)C = ABC. Vastaavasti vektorien distributiivisuudesta perityy distrivutiivisuus multivektoreille: A(B + C) = AB + AC. Assosiatiivisuus varmistaa sen, että voimme määrittää vektorien käänteisalkion. Jo Hamiltonhan aikoinaan tutkiskeli sitä, miten saataisiin jaettua vektoreilla. Lähestytään asiaa esimerkin avulla. Esimerkki 5 Olkoot a ja b 0 vektoreita ja ab = C, missä siis C on muotoa 4
5 skalaari+bivektori. Miten ratkaisisimme yhtälöstä a:n? Kokeillaan: ab = C (ab)b = Cb a(bb) = Cb ab = Cb a b = Cb a = C b b a = C b b. Ilmeisesti a 1 = a a olisi vektorin a käänteisalkio, tarkistetaan vielä. Lause 6 Olkoon a 0 vektori. Tällöin vektorin a käänteisalkio on Todistus: Olkoon a vektori. Siispä a 1 = a a. aa 1 = a a = a a = 1 ja a 1 a = a a = a a = 1. Esimerkki 7 Olkoon a ja b vektoreita. Tiedämme, että a b = a b cos(θ). 5
6 Saataisiinko ulkotulolle mitään samantapaista? Lähdetään laskemaan: (a b) = (a b)(a b) = (ab a b)( b a) = (ab a b)(a b ba) = (a b)ab (ab)(ba) (a b) + (a b)ba = ab a (a b) + (a b)(ab }{{ ba } ) a b = a b + (a b) = a b + a b cos (θ) = a b (cos (θ) 1) }{{} sin (θ) = a b sin (θ). Aika lailla saman näköistä kuin ristitulo dimensiossa 3. Onkohan näillä jotakin yhteys? Vastaus: On..3 Geometrinen algebra tasossa Palataan tutkimaan edellisen kappaleen esimerkin tason R geometrista algebraa, jonka generoi alkiot {1, e 1, e, e 1 e }. Kantavektorit toteuttavat e 1 = e = 1 ja e 1 e = 1. Generoivien alkioiden juokossa korkein aste on alkolla e 1 e. Korkeimman asteen omaavaa alkiota kutsutaan pseudoskalaariksi. Tasolla R määriteltyä geometrista algebraa merkitään G. Jokainen algebran G multivektori voidaan antaa generoivien alkioiden avulla. Eli, jos ja niin näiden summa on A = α 0 + α 1 e 1 + α e + α 3 e 1 e B = β 0 + β 1 e 1 + β e + β 3 e 1 e A + B = (α 0 + β 0 ) + (α 1 + β 1 )e 1 + (α + β )e + (α 3 + β 3 )e 1 e..3.1 Bivektori ja sen ominaisuudet Tutkitaan nyt algebran G bivektoria. Olemme jo osoittaneet, että e 1 e = e 1 e. Tutkitaan laskusääntöjä hieman lisää. Ensinnäkin ortonormaalit vektorit antikommutoivat, koska e 1 e = e 1 e = e e 1 = e e 1. Tämän ja assososiatiivisuuden avulla saadaan seuraavat laskusäännöt: 6
7 Lause 8 Olkoot e 1 ja e 1 algebran G generoivia vektoreita, tällöin (1) (e 1 e )e 1 = e, () (e 1 e )e = e 1, (3) e 1 (e 1 e ) = e, (4) e (e 1 e ) = e 1, (5) (e 1 e ) = 1. Todistus: Todistetaan (1): (e 1 e )e 1 = ( e e 1 )e 1 = e e 1 = e. Kohdat (), (3) ja (4) menee kuten (1). Todistetaan kohta (5) (e 1 e ) = e 1 e e 1 e = e e 1 e }{{} 1 e = e = 1. =1 Kohdasta (5) seuraa alkion e 1 e nimitys pseudoskalaari. Kohtia (1)-(4) voidaan ajatella ±90 rotaatioina..3. Multivektorien kertominen Edellä laskimme multivektorien ja A = α 0 + α 1 e 1 + α e + α 3 e 1 e B = β 0 + β 1 e 1 + β e + β 3 e 1 e summan. Annetaan seuraavaksi kaava tulolle, jonka voi todentaa (kamalahkolla) suoralla laskulla. Tulon on siis missä kertoimet ovat AB = µ 0 + µ 1 e 1 + µ e + µ 3 e 1 e µ 0 = α 0 β 0 + α 1 β 1 + α β α 3 β 3, µ 1 = α 0 β 1 + α 1 β 0 + α 3 β α β 3, µ = α 0 β + α β 0 + α 1 β 3 α 3 β 1, µ 3 = α 0 β 3 + α 3 β 0 + α 1 β α β 1. 7
8 Yllä olevaa esitystä tulolle tuskin kannattaa käyttää käsinkaskuissa. Kuitenkin on asioita joita tästä huomataan. Ensinnäkin tulo on aina hyvin määritelty ja algebra on suljettu tulon suhteen. Lisäksi tulo on aina laskettavissa ts. se on helposti implementoitavissa tietokonesovellusissa. Toinen tapa kytkeä geometriset algebrat softaan on lineaarialgebra. Matriisien laskentarutiinithan ovat usein saatavilla valmiina. Puhumme tällöin ns. geometristen algebrojen matriisiesityksistä. Esimerkiksi geometrisen algebran G vektoriavaruuden kannaksi voidaan valita kannan {1, e 1, e, e 1 e } sijasta kanta {I, E 1, E, E 1 E } missä I = ( ), E 1 = ( ), E = ( ) 1 0, E E = ( ) Nämä matriisit toteuttavat tarvittavat algebralliset ominaisuudet, eli E 1 = I, E = I, E 1 E = E E 1 ja (E 1 E ) = I. Mainitaan vielä yleisesti, että geometriset algebrat assosiatiivisina algebroina voidaan aina esittää matriisiesitysten avulla. Ongelmaksi matriisiesityksissä tulee geometrisen sisällön katoaminen aksioomien taakse. Olisi siis soveliasta puhua assosiatiivisista algebroista, joiden kanta-alkiot antikommutoivat ja neliö on ±1 nimellä Cliordin algebra. Tällöin ei kiinnitetä huomiota siihen, mitä kanta-alkiot ovat vaan ennemminkin siihen, mitä aksioomian ne totetuttavat. Geometrisia algebroja voi silloin ajatella niinä Cliordin algebroina joiden generoivat alkiot ovat geometriset vektorit (suuntajanojen ekvivalenssiluokat)..3.3 Kytkentä kompleksilukuihin On selvää, että geometrisella algebralla G ja kompleksiluvuilla on jokin yhteys. Onhan yksikköbivektorin neliö 1 ja operoitaessa tällä vektoriin saadaan tuloksena vektori joka on kiertynyt ±90. Merkitään I = e 1 e jolloin siis I = 1.Nyt skalaarin ja bivektorin summa voidaan samaistaa kompleksilukuun, eli Z = u + ve 1 e = u + Iv. Entäpä vektorit, astetta 1 olevat objektit? Kompleksilukuhan voidaan ajatella myös tason R vektorina. Olkoon vektori x = ue 1 + ve. Onko olemassa kuvausta x Z? Vastaus on yksinkertainen, kerrotaan yllä olevaa vasemmalta kantavektorilla e 1, e 1 x = u + ve 1 e = u + Iv = Z. 8
9 Alkion e 1 roolina on olla siis joko reaaliakselin suuntainen yksikkövektori tai operaattori joka kuvaa vektoreja kompleksiluvuiksi ja päin vastoin. Merkitään kompleksikonjugaattia vastaavaa operaattoria ja kutsutaan reversioksi. Nyt Z = u Iv Z = u e 1 e v = u + e e 1 v = xe 1. Olkoon lisäksi W kompleksiluku joka saadaan vektorista y siten, että W = e 1 y ja W = ye 1. Tällöin tulo W Z palautuu geometriseksi tuloksi W Z = ye 1 e 1 x = yx..3.4 Rotaatiot Tunnetustu kompleksilukua z voidaan kiertää kulma φ milloin saadaan kompleksiluku z, eli z = e iφ z missä i on tavallinen imaginaariyksikkö. Ajatellaan nyt kompleksilukuja geometrisessa algebrassa G muodossa Z = u + Iv. Määritellään eksponenttifunktio tuttuun tapaan sarjana e Iφ = (Iφ) n n=o n! = cos(φ) + I sin(φ). Vastaavasti voimme siis kiertää kompleksiluvun Z kompleksiluvuksi Z kaavalla Z = e Iφ Z. Lause 9 Olkoon Z kompleksiluku ja x vektori s.e x = e 1 Z. Tällöin x = e Iφ x = xe Iφ, missä x on saatu kiertämällä tason vektoria x kulman φ. Todistus: Siis x = e 1 Z = e 1 e Iφ Z = e 1 e Iφ e 1 x 9
10 ja e 1 e Iφ e 1 = e 1 (cos(φ) + I sin(φ))e 1 = cos(φ) + e 1 e 1 e e }{{} 1 sin(φ) = e 1 e = cos(φ) I sin(φ.) Koska I antikommutoi kaikkien vektorien kanssa, niin x = e Iφ x = xe Iφ, Kun siis vektoria x kierretään tasossa on sama operoimmeko vektoriin vasemmalta e Iφ :llä vai oikelta e Iφ :llä. Käytännön sovellusten kannalta on hyväksi todettu seuraava tapa. Järjestellään termejä, x = e Iφ x = e Iφ/ e Iφ/ x = e Iφ/ xe Iφ/. Merkitään R = e Iφ/ ja kutsutaan tätä roottoriksi. Toisaalta R = cos( φ ) I sin(φ ) ja R = cos( φ ) + I sin(φ ) = eiφ/. Rotaatiot on yleensä tapana antaa roottorin avulla muodossa x = RxR..4 Geometrinen algebra avaruudessa Geometrinen algebra avaruudessa R 3 on käytännöllinen työkalu esimerkiksi Euklidisen geometrian ja klassisen mekaniikan ongelmissa. Muodostetaan tässä esityksessä geometrinen algebra G 3 lisäämällä yksi lineaarisesti riippumaton kantavektori e 3 algebran G generoivian alkioiden joukkoon {e 1, e }. Saadaan joukko {e 1, e, e 3 } missä vektorit oletetaan ortonormaaleiksi. Tällöin kantavektorit generoivat kolme lineaarisesti riippumatonta kanta bivektoria {e 1 e, e e 3, e 3 e 1 }. 10
11 Lisäksi tulee uudenlainen elementti, kolmen kantavektorin tulo (e 1 e )e 3 = e 1 e e 3 mitä kutsutaan yksikkötrivektoriksi ja sen aste on 3. Trivektori on yksikkökuutio avaruudessa R 3 jonka särminä ovat vektorit e 1, e, e 3. Näin ollen geometrisen algebran G 3 vektoriavaruuden kanta on {1, e 1, e, e 3, e 1 e, e e 3, e 3 e 1, e 1 e e 3 } eli 1 skalaari, 3 vektoria, 3 bivektoria ja 1 trivektori. Trivektoria e 1 e e 3 kutsutaan nyt pseudoskalaariksi, koska sillä on korkein aste..4.1 Vektorin ja bivektorin tulo Kantavektorien antikommutatiivisuudesta seuraa (e 1 e ) = (e e 3 ) = (e 3 e 1 ) = 1. Jälleen vektorien geometrinen tulo laajennetaan kaikille geometrisen algebran G 3 olioille. Olkoon a vektori ja B bivektori. Bivektori B virittää jonkun tason avaruudessa R 3. Jaetaan vektori a tämän tason suuntaiseen, a, ja tasoa vastaan kohtisuoraan, a, osaan eli a = a + a. Nyt on olemassa a :n kanssa ortogonaalinen tason B vektori b siten, että B = a b = a b. Tutkitaan tulon ab = (a + a )B = a B + a B komponentteja. Eli on vektori ja a B = a (a b) = a b a B = a (a b) = a a b on kolmen ortogonaalisen vektorin tulona trivektori. Eli tulo ab on muotoa vektori+trivektori. Olkoon nyt bivektori B = b c, missä b, c vektoreita. Geometrisen tulo assosiatiivisuuden ja distributiivisuuden nojalla bivektorin B tulo vektorin a kanssa on ab = a(b c) = a 1 (bc cb) = 1 (abc acb). 11
12 Sovelletaan tähän identiteettiä Siis eli ab = a b ba. ab = (a b)c (a c)b 1 (bac cab) = (a b)c (a c)b + 1 (bc cb) a } {{} b c=b ab Ba = (a b)c (a c)b. Yhtälön oikea puoli on vektori, eli operaatio ab Ba on astetta alentava, joka siis sisätulon ominaisuus. Voidaan merkitä a B = 1 (ab Ba). Lisäksi a B = a b = (a b)a = B a. Lause 10 Olkoot a, b, c vektoreita. Tällöin ulkotulo on assosiatiivinen, eli Todistus: Kamalahko suora lasku, katso kirja. (a b) c = a (b c). Tulo a B on siis astetta nostava jolloin a B = a (b c) = (a b) c = 1 (ab ba) c = 1 (a(b c) (c b)a) = 1 (a(b c) + (b c)a) = 1 (ab + Ba). 1
13 Lopuksi yhteenveto. Geometrinen tulo vektorin ja bivektorin välillä voidaan antaa muodossa ab = a B + a B missä a B = 1 (ab Ba) ja a B = 1 (ab + Ba)..4. Bivektorialgebra Geometrisessa algebrassa G 3 on kolme lineaarisesti riippumatonta kantabivektoria, merkitään B 1 = e e 3, B = e 3 e 1 ja B 3 = e 1 e. Suorina laskuina voidaan osoittaa, että ja Lisäksi B 1 = B = B 3 = 1 B 1 B = B B 1, B 1 B 3 = B 3 B 1, B B 3 = B 3 B. B 1 B B 3 = 1. Yllä olevat ominaisuudet lähes totetuutavat kvaternionialgebran aksioomat,ainoastaan tulo ijk = 1. Siis, jos valitaan (esimerkiksi) saadaan kvaternionit. i = B 1, j = B, k = B Trivektori Geometrisessa algebrassa G 3 yksikkötrivektori on korkeimman asteen omaava alkio, eli myös pseudoskalaari, merkitään I = e 1 e e 3. Selvästi I = 1. Olkoot a, b, c lineaarisesti riippumattomia vektoreita. Tällöin a b c on trivektori, jota voi ajatella avaruuden R 3 suuntaissärmiönä särminä vektorit a, b, c. Nyt selvästi a b c = αi. 13
14 Edellä α on skalaari ja α on trivektorin a b c muodostaman suuntaissärmiön tilavuus. Tilavuus ei riipu miten ulkotulo lasketaan, kunhan vektorien suuntaa ei muuteta. Eli ulkotulo säilyttää arvonsa syklisissä permutoinneissa, a b c = c a b = b c a. Operoidaan trivektorilla kantavektoriin e 1 saadaan e 1 I = e 1 (e 1 e e 3 ) = e e 3. Tuloksena saadaan bivektori joka virittää tason jonka normaali on vektori e 1. Tästä seuraa myös muuta. Voidaan osoitaa, että trivektori I kommutoi kaikkien vektorien kanssa, eli ai = Ia. Tämä ominaisuus on kaikkien geometristen algebrojen G n pseudoskalaareilla, joilla n on pariton. Jos n on parillinen, kuten, pseudoskalaari antikommutoi kaikkien vektorien kanssa. Pseudoskalaarin I avulla voidaan kuhunkin kantavektoriin e 1, e, e 3 liittää ns. duaalibivektori. Muunnos on Ie 1 = e e 3, Ie = e 3 e 1, Ie 3 = e 1 e. Jos puolestaan operoidaan pseudoskalaarilla yksikköbivektoreihin, saadaan Ie 1 e = e 3, Ie e 3 = e 1, Ie 3 e 1 = e. Näiden avulla saadaan näppärä yhteys ristituloon, onhan Siis Jos siis a ja b ovat vektoreita, niin e 1 e = e 3, e e 3 = e 1, e 3 e 1 = e. Ie 1 e = I(e 1 e ) = e 1 e, Ie e 3 = I(e e 3 ) = e e 3, Ie 3 e 1 = I(e 3 e 1 ) = e 3 e 1. a b = I(a b). 14
Konformigeometriaa. 5. maaliskuuta 2006
Konformigeometriaa 5. maaliskuuta 006 1 Sisältö 1 Konformigeometria 1.1 Viivan esitys stereograasena projektiona............ 1. Euklidisen avaruuden konformaalinen malli........... 4 Konformikuvaukset
Lineaarikuvaukset. 12. joulukuuta F (A r ) = F (A r ) r .(3) F (s) = s. (4) Skalaareille kannattaa määritellä lisäksi seuraavat tulot:
Lineaarikuvaukset 12. joulukuuta 2005 1 Yleistys multivektoreille Olkoon F lineaarikuvaus vektoriavaruudessa. Yleistetään F luonnollisella tavalla terille F (a 1 a n ) = F (a 1 ) F (a n ), (1) sekä terien
Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on
13 Pistetulo Avaruuksissa R 2 ja R 3 on totuttu puhumaan vektorien pituuksista ja vektoreiden välisistä kulmista. Kuten tavallista, näiden käsitteiden yleistäminen korkeampiulotteisiin avaruuksiin ei onnistu
1 Cli ordin algebra. Cli ordin algebron tai geometristen algebrojen tarkoitus on määritellä geometrinen tulo vektoriavaruudessa esim avaruudessa R n :
1 Cli ordin algebra Cli ordin algebron tai geometristen algebrojen tarkoitus on määritellä geometrinen tulo vektoriavaruudessa esim avaruudessa R n : Joukossa R voidaan määritellä summa ja tulo. Myöskin
y z = (x, y) Kuva 1: Euklidinen taso R 2
Kompleksiluvut. Määritelmä Tarkastellaan euklidista tasoa R = {(, y), y R}. y y z = (, y) R Kuva : Euklidinen taso R Suorakulmaisessa koordinaatistossa on -akseli ja y-akseli. Luvut ja y ovat pisteen z
sitä vastaava Cliffordin algebran kannan alkio. Merkitään I = e 1 e 2 e n
Määritelmä 1.1 Algebran A keskus C on joukko C (A) = {a A ax = xa x A}. Lause 1. Olkoon Cl n Cliffordin algebra, jonka generoi joukko {e 1,..., e n }. Jos n on parillinen, niin C (Cl n ) = {λ λ R}. Jos
Vektorialgebra 1/5 Sisältö ESITIEDOT: vektori
Vektorialgebra 1/5 Sisältö Skalaaritulo Vektoreiden yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen lisäksi vektoreiden välille voidaan määritellä myös kertolasku. Itse asiassa näitä on kaksi erilaista. Seurauksena
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
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 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
Epäeuklidista geometriaa
Epäeuklidista geometriaa 7. toukokuuta 2006 Sisältö 1 Johdanto 1 1.1 Euklidinen geometria....................... 1 1.2 Epäeuklidinen geometria..................... 2 2 Poincarén kiekko 2 3 Epäeuklidiset
Havainnollistuksia: Merkitään w = ( 4, 3) ja v = ( 3, 2). Tällöin. w w = ( 4) 2 + ( 3) 2 = 25 = 5. v = ( 3) = 13. v = v.
Havainnollistuksia: Merkitään w = ( 4, 3) ja v = ( 3, 2). Tällöin w = w w = ( 4) 2 + ( 3) 2 = 25 = 5 v = v v = ( 3) 2 + 2 2 = 13. w =5 3 2 v = 13 4 3 LM1, Kesä 2014 76/102 Normin ominaisuuksia I Lause
Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.
Lineaariavaruudet aiheita 1 määritelmä Nelikko (L, R, +, ) on reaalinen (eli reaalinen vektoriavaruus), jos yhteenlasku L L L, ( u, v) a + b ja reaaliluvulla kertominen R L L, (λ, u) λ u toteuttavat seuraavat
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
Diracin yhtälö Björkenin ja Drellin formulaation mukaan on I 0. 0 i 1 0
Diracin spinorit. Määritelmiä Diracin yhtälö Björkenin ja Drellin formulaation mukaan on γ µ (i µ ea µ ψ = mψ, ψ C 4, missä matriisit γ µ ovat ( γ = γ = I I, γ k = γ k = ( σ k σ k missä edelleen I on 2
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
Ristitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti
14 Ristitulo Avaruuden R 3 vektoreille voidaan määritellä pistetulon lisäksi niin kutsuttu ristitulo. Pistetulosta poiketen ristitulon tulos ei ole reaaliluku vaan avaruuden R 3 vektori. Ristitulosta on
1 Kompleksiluvut 1. y z = (x, y) Kuva 1: Euklidinen taso R 2
Sisältö 1 Kompleksiluvut 1 1.1 Määritelmä............................ 1 1. Kertolasku suorakulmaisissa koordinaateissa.......... 4 1.3 Käänteisluku ja jakolasku..................... 9 1.4 Esimerkkejä.............................
1.1 Vektorit. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 1.1 Vektorit. 1.1 Vektorit. Reaalinen n-ulotteinen avaruus on joukko. x 1. R n.
ja kompleksiluvut ja kompleksiluvut 1.1 MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta 1. ja kompleksiluvut Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 8.9.015 Reaalinen
Paulin spinorit ja spinorioperaattorit
Paulin spinorit ja spinorioperaattorit Spinoreita on useita erilaisia. Esimerkiksi Paulin, Dirackin ja Weyelin spinorit. Yhteisenä piirteenä eri spinoreilla on se, että kukin liittyy tavallisesti johonkin
Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo
Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Määritelmä Vektoreiden v R n ja w R n pistetulo on v w = v 1 w 1 + v 2 w 2 + + v n w n. Huom. Pistetulo v w on reaaliluku! LM2, Kesä 2014 164/246 Kertausta:
Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo
Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Määritelmä Vektoreiden v R n ja w R n pistetulo on v w = v 1 w 1 + v 2 w 2 + + v n w n. Huom. Pistetulo v w on reaaliluku! LM2, Kesä 2012 227/310 Kertausta:
802320A LINEAARIALGEBRA OSA II
802320A LINEAARIALGEBRA OSA II Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 64 Sisätuloavaruus Määritelmä 1 Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus on reaalinen
Vektoreiden A = (A1, A 2, A 3 ) ja B = (B1, B 2, B 3 ) pistetulo on. Edellisestä seuraa
Viikon aiheet Pistetulo (skalaaritulo Vektorien tulot Pistetulo Ristitulo Skalaari- ja vektorikolmitulo Integraalifunktio, alkeisfunktioiden integrointi, yhdistetyn funktion derivaatan integrointi Vektoreiden
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
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,
3 Skalaari ja vektori
3 Skalaari ja vektori Määritelmä 3.1 Skalaari on suure, jolla on vain suuruus, jota mitataan jossakin mittayksikössä. Skalaaria merkitään reaaliluvulla. Esimerkki 3.2 Paino, pituus, etäisyys, pinta-ala,
Johdatus matematiikkaan
Johdatus matematiikkaan Luento 6 Mikko Salo 6.9.2017 Sisältö 1. Kompleksitaso 2. Joukko-oppia Kompleksiluvut Edellisellä luennolla huomattiin, että toisen asteen yhtälö ratkeaa aina, jos ratkaisujen annetaan
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
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
2 Kierto yleisesti peilausten avulla
1 Rotaatioista Viime kerralla nähtiin, että jokainen R 3 rotaatio voidaan esittää kvaternien avulla kuvauksena ρ y (x) = yxy, missä y = 1. Lemma 1.1. Kuvaus ρ : S 3 SO(3), missä ρ(y) = ρ y on surjektiivinen
1 Sisätulo- ja normiavaruudet
1 Sisätulo- ja normiavaruudet 1.1 Sisätuloavaruus Määritelmä 1. Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus : V V R on reaalinen sisätulo eli pistetulo, jos (a) v w = w v (symmetrisyys); (b) v + u w = v
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
Kanta ja Kannan-vaihto
ja Kannan-vaihto 1 Olkoon L vektoriavaruus. Äärellinen joukko L:n vektoreita V = { v 1, v 2,..., v n } on kanta, jos (1) Jokainen L:n vektori voidaan lausua v-vektoreiden lineaarikombinaationa. (Ts. Span(V
Kompleksiluvut., 15. kesäkuuta /57
Kompleksiluvut, 15. kesäkuuta 2017 1/57 Miksi kompleksilukuja? Reaaliluvut lukusuoran pisteet: Tiedetään, että 7 1 0 x 2 = 0 x = 0 1 7 x 2 = 1 x = 1 x = 1 x 2 = 7 x = 7 x = 7 x 2 = 1 ei ratkaisua reaalilukujen
Suora. Määritelmä. Oletetaan, että n = 2 tai n = 3. Avaruuden R n suora on joukko. { p + t v t R},
Määritelmä Suora Oletetaan, että n = 2 tai n = 3. Avaruuden R n suora on joukko { p + t v t R}, missä p, v R n ja v 0. Tässä p on suoran jonkin pisteen paikkavektori ja v on suoran suuntavektori. v p LM1,
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
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
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I LM1, Kesä 2012 1/218 Avaruuden R 2 vektorit Määritelmä (eli sopimus) Avaruus R 2 on kaikkien reaalilukuparien joukko; toisin sanottuna R 2 = { (a, b) a R ja b R }.
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/141 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.
C = {(x,y) x,y R} joiden joukossa on määritelty yhteen- ja kertolasku seuraavasti
Vaasan yliopiston julkaisuja 189 9 OMINAISARVOTEHTÄVÄ Ch:EigSystem Sec:CMatrix 9.1 Kompleksinen lineaariavaruus 9.1.1 Kompleksiluvut Pian tulemme tarvitsemaan kompleksisen lineaariavaruuden alkeita. Tätä
A B = (1, q, q 2 ) (2, 0, 2) = 2 2q q 2 = 0 q 2 = 1 q = ±1 A(±1) = (1, ±1, 1) A(1) A( 1) = (1, 1, 1) (1, 1, 1) = A( 1) A(1) A( 1) = 1
Mapu I Viikko 4 tehtävä malli Millä q:n arvoilla vektori A(q) (, q, q ) on kohtisuora vektorin B (, 0, ) kanssa? Ovatko A:n eri ratkaisut keskenään kohtisuoria? Jos eivät, määrää niiden välinen kulma!
Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus
Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus Lause 17 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Oletetaan, että λ 1,..., λ m ovat matriisin A eri ominaisarvoja, ja oletetaan, että v 1,..., v m ovat jotkin
Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo
Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo Antti Rasila 2016 Vektoriavaruuden kannan olemassaolo Jos {v 1, v 2,..., v k } on äärellisulotteisen vektoriavaruuden V lineaarisesti riippumaton
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 )
Kanta ja dimensio 1 / 23
1 / 23 Kuten ollaan huomattu, saman aliavaruuden voi virittää eri määrä vektoreita. Seuraavaksi määritellään mahdollisimman pieni vektorijoukko, joka virittää aliavaruuden. Jokainen aliavaruuden alkio
MS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Idea Lineaarisen systeemin ratkaiseminen Olkoon
Yleiset lineaarimuunnokset
TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Kari Tuominen Yleiset lineaarimuunnokset Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Toukokuu 29 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos
9. Vektorit. 9.1 Skalaarit ja vektorit. 9.2 Vektorit tasossa
9. Vektorit 9.1 Skalaarit ja vektorit Skalaari on koon tai määrän mitta. Tyypillinen esimerkki skalaarista on massa. Lukumäärä on toinen hyvä esimerkki skalaarista. Vektorilla on taas suuruus ja suunta.
Avaruuden R n aliavaruus
Avaruuden R n aliavaruus 1 / 41 Aliavaruus Esimerkki 1 Kuva: Suora on suljettu yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen suhteen. 2 / 41 Esimerkki 2 Kuva: Suora ei ole suljettu yhteenlaskun ja skalaarilla
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 17 R. Kangaslampi Vektoriavaruudet Vektoriavaruus
Lukion matematiikkakilpailun alkukilpailu 2015
Lukion matematiikkakilpailun alkukilpailu 015 Avoimen sarjan tehtävät ja niiden ratkaisuja 1. Olkoot a ja b peräkkäisiä kokonaislukuja, c = ab ja d = a + b + c. a) Osoita, että d on kokonaisluku. b) Mitä
MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1
MS-A0102 Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Kompleksiluvut Riikka Korte (muokannut Riikka Kangaslammen materiaalin pohjalta) Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 5.11.2015 1 /
Pistetulo eli skalaaritulo
Pistetulo eli skalaaritulo VEKTORIT, MAA4 Pistetulo on kahden vektorin välinen tulo. Tarkastellaan ensin kahden vektorin välistä kulmaa. Vektorien a ja, kun a 0, välinen kulma on (kuva) kovera kun a vektorit
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
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
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
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,
Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi
Lineaarikuvaukset aiheita ten ten 1 Matematiikassa sana lineaarinen liitetään kahden lineaariavaruuden väliseen kuvaukseen. ten Määritelmä Olkoon (L, +, ) ja (M, ˆ+, ˆ ) reaalisia lineaariavaruuksia, ja
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
Jatkoa lineaarialgebrasta
Jatkoa lineaarialgebrasta 16. tammikuuta 2006 Sisältö 1 Singulaariarvohajotelma 1 2 Tensorit ja lineaarikuvausten komponentit 2 2.1 Karteesiset tensorit........................ 3 2.2 Determinantti, osa
MS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Ominaisarvoteoriaa Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Ominaisarvot Kertaus: ominaisarvot Määritelmä
Ortogonaalisen kannan etsiminen
Ortogonaalisen kannan etsiminen Lause 94 (Gramin-Schmidtin menetelmä) Oletetaan, että B = ( v 1,..., v n ) on sisätuloavaruuden V kanta. Merkitään V k = span( v 1,..., v k ) ja w 1 = v 1 w 2 = v 2 v 2,
Esitetään tehtävälle kaksi hieman erilaista ratkaisua. Ratkaisutapa 1. Lähdetään sieventämään epäyhtälön vasenta puolta:
MATP00 Johdatus matematiikkaan Ylimääräisten tehtävien ratkaisuehdotuksia. Osoita, että 00 002 < 000 000. Esitetään tehtävälle kaksi hieman erilaista ratkaisua. Ratkaisutapa. Lähdetään sieventämään epäyhtälön
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy Millä reaaliluvun x arvoilla. 3 4 x 2,
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 6. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) + + + 4, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + 4 + 6 + +, b) 8 + 4 6 + + n n, c) + + +
1.1 Vektorit. MS-A0007 Matriisilaskenta. 1.1 Vektorit. 1.1 Vektorit. Reaalinen n-ulotteinen avaruus on joukko. x 1. R n. 1. Vektorit ja kompleksiluvut
ja kompleksiluvut ja kompleksiluvut 1.1 MS-A0007 Matriisilaskenta 1. ja kompleksiluvut Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 26.10.2015 Reaalinen
Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut
Insinöörimatematiikka D, 29.3.2016 4. laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut 1. Olkoon u (4,0,4,2) ja v ( 1,1,3,5) vektoreita vektoriavaruudessa R 4. Annetun sisätulon (x,y) indusoima normi on x (x,x) ja
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
MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48
MS-A3/A5 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48 Tehtävä (L): a) Onko 4 3 sitä vastaava ominaisarvo? b) Onko λ = 3 matriisin matriisin 2 2 3 2 3 7 9 4 5 2 4 4 ominaisvektori? Jos on, mikä on ominaisarvo?
KOMPLEKSIANALYYSIN KURSSI SYKSY 2012
KOMPLEKSIANALYYSIN KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 1. Kompleksiluvuista Kaksiulotteinen reaalinen vektoriavaruus R 2 koostuu lukupareista (x 1, x 2 ), missä x 1 ja x 2 ovat reaalilukuja, eli R 2
Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 8. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 8 () Numeeriset menetelmät / 35
Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 8 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 8 () Numeeriset menetelmät 11.4.2013 1 / 35 Luennon 8 sisältö Interpolointi ja approksimointi Funktion approksimointi Tasainen
9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista
29 9 Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista Tarkastelemme kertalukua n olevia lineaarisia differentiaaliyhtälöitä y ( x) + a ( x) y ( x) + + a ( x) y( x) + a ( x) y= b( x) ( n) ( n
l 1 2l + 1, c) 100 l=0
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 5. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) 5 + 5 +, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + + 5 + + 99, b) 5 + 4 65 + + n 5 n, c)
Excursio Cliordin analyysiin. 13. helmikuuta 2006
Excursio Cliordin analyysiin 13. helmikuuta 2006 1 Sisältö 1 Cliordin algebra 3 2 Monogeeniset funktiot 5 3 Cauchyn integraalikaava monogeenisille funktioille 9 2 1 Cliordin algebra Tutustutaan tässä kappaleessa
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
Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006
Sisätuloavaruudet 4. lokakuuta 2006 Tässä esityksessä vektoriavaruudet V ja W ovat kompleksisia ja äärellisulotteisia. Käydään ensin lyhyesti läpi määritelmiä ja perustuloksia. Merkitään L(V, W ) :llä
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,
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 24.2.2016 Susanna Hurme Päivän aihe: Voiman momentin käsite (Kirjan luvut 4.1-4.6) Mikä on voiman momentti? Määritetään momentti skalaari- ja vektorimuodossa Opitaan
PERUSASIOITA ALGEBRASTA
PERUSASIOITA ALGEBRASTA Matti Lehtinen Tässä luetellut lauseet ja käsitteet kattavat suunnilleen sen mitä algebrallisissa kilpatehtävissä edellytetään. Ns. algebrallisia struktuureja jotka ovat nykyaikaisen
LUKU 10. Yhdensuuntaissiirto
LUKU hdensuuntaissiirto Olkoot (M, N) suunnistettu pinta, p M ja v p R 3 p annettu vektori pisteessä p (vektorin v p ei tarvitse olla pinnan M tangenttivektori). Tällöin vektori (v p N(p)) N(p) on vektorin
1 Kompleksiluvut. Kompleksiluvut 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 7
Kompleksiluvut 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 7 1 Kompleksiluvut Lukualueiden laajennuksia voi lähestyä polynomiyhtälöiden ratkaisemisen kautta. Yhtälön x+1 = 0 ratkaisemiseksi tarvitaan negatiivisia lukuja.
l 1 2l + 1, c) 100 l=0 AB 3AC ja AB AC sekä vektoreiden AB ja
MATEMATIIKAN PERUSKURSSI I Harjoitustehtäviä syksy 7. Millä reaaliluvun arvoilla a) 9 =, b) + 5 + +, e) 5?. Kirjoita Σ-merkkiä käyttäen summat 4, a) + + 5 + + 99, b) 5 + 4 65 + + n 5 n, c) +
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
Lineaarikuvauksen R n R m matriisi
Lineaarikuvauksen R n R m matriisi Lauseessa 21 osoitettiin, että jokaista m n -matriisia A vastaa lineaarikuvaus L A : R n R m, jolla L A ( v) = A v kaikilla v R n. Osoitetaan seuraavaksi käänteinen tulos:
Esko Turunen Luku 3. Ryhmät
3. Ryhmät Monoidia rikkaampi algebrallinen struktuuri on ryhmä: Määritelmä (3.1) Olkoon joukon G laskutoimitus. Joukko G varustettuna tällä laskutoimituksella on ryhmä, jos laskutoimitus on assosiatiivinen,
1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa
MAT-33500 Differentiaaliyhtälöt, kevät 2006 Luennot 27.-28.2.2006 Samuli Siltanen 1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa Tämä asialöytyy myös Hirschin ja Smalen kirjasta, luku 3, pykälä 1F. Olkoon
Ch7 Kvanttimekaniikan alkeita. Tässä luvussa esitellään NMR:n kannalta keskeiset kvanttimekaniikan tulokset.
Ch7 Kvanttimekaniikan alkeita Tässä luvussa esitellään NMR:n kannalta keskeiset kvanttimekaniikan tulokset. Spinnittömät hiukkaset Hiukkasta kuvaa aineaaltokenttä eli aaltofunktio. Aaltofunktio riippuu
Kokonaislukuoptimointi
Kokonaislukuoptimointi Algebrallisen geometrian sovelluksia Sisältö Taustaa algebrallisesta geometriasta Gröbnerin kanta Buchbergerin algoritmi Kokonaislukuoptimointi Käypyysongelma Algoritmi ratkaisun
Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus.
Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus. Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden
1. Viikko. K. Tuominen MApu II 1/17 17
1. Viikko Keskeiset asiat ja tavoitteet: 1. Kompleksiluvut, kompleksitaso, polaariesitys, 2. Kompleksilukujen peruslaskutoimitukset, 3. Eulerin ja De Moivren kaavat, 4. Potenssi ja juuret, kompleksinen
(1) refleksiivinen, (2) symmetrinen ja (3) transitiivinen.
Matematiikassa ja muuallakin joudutaan usein tekemisiin sellaisten relaatioiden kanssa, joiden lakina on tietyn ominaisuuden samuus. Tietyn ominaisuuden samuus -relaatio on ekvivalenssi; se on (1) refleksiivinen,
1. Piirrä kompleksitasoon seuraavat matemaattiset objektit/alueet.
BM0A5700 - Integraalimuunnokset Harjoitus 1 1. Piirrä kompleksitasoon seuraavat matemaattiset objektit/alueet. a Piste z 1 i. Ympyrä z 1 i. Avoin kiekko z 1 i
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
3.3 Funktion raja-arvo
3.3 Funktion raja-arvo Olkoot A ja B kompleksitason joukkoja ja f : A B kuvaus. Kuvauksella f on pisteessä z 0 A raja-arvo c, jos jokaista ε > 0 vastaa δ > 0 siten, että 0 < z z 0 < δ ja z A f(z) c < ε.
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 [
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
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
Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37
Matriisilaskenta Laskuharjoitus 1 - Ratkaisut / vko 37 Tehtävä 1: Käynnistä Matlab-ohjelma ja kokeile laskea sillä muutama peruslaskutoimitus: laske jokin yhteen-, vähennys-, kerto- ja jakolasku. Laske
Johdatus lineaarialgebraan
Johdatus lineaarialgebraan Osa II Lotta Oinonen, Johanna Rämö 28. lokakuuta 2014 Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Sisältö 15 Vektoriavaruus....................................
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka. Luento Susanna Hurme
KJR-C1001 Statiikka ja dynamiikka Luento 23.2.2016 Susanna Hurme Tervetuloa kurssille! Mitä on statiikka? Mitä on dynamiikka? Miksi niitä opiskellaan? Päivän aihe: Voiman käsite ja partikkelin tasapaino