Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät
|
|
- Sari Tamminen
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät LuK-tutkielma Jesse Salo Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto
2 Sisältö Johdanto 2 1 Kongruensseista Kongruenssin ominaisuuksia Kongruenssiyhtälöryhmä Yhtälöryhmien matriisiesitys Matriisien kongruenssi Yhtälöryhmien ratkaiseminen matriisimenetelmällä Lähdeluettelo 13 1
3 Johdanto Tässä tutkielmassa tutkitaan lineaarisia kongruenssiyhtälöryhmiä ja kehitetään niille ratkaisutapa. Tutkielmassa on käytetty pääasiassa teosta [2]. Lukijalta odotetaan esitietoina kongruenssien ja lineaarialgebran perustuntemusta. Erityisen tärkeitä esitietoja ovat matriisilaskenta ja varsinkin matriisien tulon ja determinantin laskeminen. Tutkielman alussa perehdytään kongruenssiin ja niihin kongruenssin ominaisuuksiin, joita tullaan myöhemmin tutkielmassa tarvitsemaan. Seuraavaksi tutkitaan lineaarista kongruenssiyhtälöparia, jolle esitetään algebrallinen ratkaisutapa. Vastaavalla menetelmällä voitaisiin ratkaista myös suurempia lineaarisia kongruenssiyhtälöryhmiä, mutta tutkielman toisessa luvussa kehitetään toinen ratkaisutapa matriisien avulla. Sitä varten käytetään lineaarisille kongruenssiyhtälöryhmälle matriisiesitystä ja tutkitaan hieman matriisien kongruenssia. Näin saadaan matriisien lineaarinen kongruenssiyhtälö, joka voidaan ratkaista etsimällä käänteismatriisi alkuperäisen yhtälön kerroinmatriisille. Tästä ratkaisusta saadaan ehdot alkuperäisen kongruenssiyhtälöryhmän ratkaisuille. Tutkielma perustuu suurimmaksi osaksi lähdeaineistoihin. Osion 1.1 numeroimattomat esimerkit ovat itse keksimiäni. Myös tutkielman lopussa olevat ehdot, jotka lineaarisen kongruenssiyhtälöryhmän ratkaisun on täytettävä, yleisen ratkaisun muoto ja viimeinen esimerkki ovat omia lisäyksiäni. 2
4 1 Kongruensseista Ensimmäiseksi määritellään kongruenssi ja tutustutaan muutamiin siihen liittyviin tuloksiin. Näitä ominaisuuksia voidaan käyttää hyväksi myöhemmissä osioissa. 1.1 Kongruenssin ominaisuuksia Määritelmä 1.1. Olkoon m Z + ja a, b Z. Jos m a b, niin sanotaan, että luku a on kongruentti luvun b kanssa modulo m. Tällöin käytetään merkintää a b (mod m) tai a b (m). Esimerkiksi luvut 7 ja 19 ovat kongruentteja modulo 12, sillä Voidaan käyttää myös merkintää 7 19 (mod 12). Määritelmä 1.2. Olkoon m Z + ja a, b Z. Luku b on luvun a käänteisluku modulo m, jos ab 1 (mod m). Esimerkiksi luvun 7 käänteisluku modulo 13 on 2, sillä 7 2 = 14 1 (mod 13). Todistetaan seuraavaksi kaksi kongruenssiin liittyvää tulosta. Lause 1.3. Olkoon m Z +. Kongruensseilla modulo m on seuraavat ominaisuudet: (i) Reeksiivisyys. Jos a on kokonaisluku, niin a a (mod m). (ii) Symmetrisyys. Jos a ja b ovat sellaisia kokonaislukuja, että a b (mod m), niin b a (mod m). (iii) Transitiivisuus. Jos a, b ja c ovat sellaisia kokonaislukuja, että a b (mod m) ja b c (mod m), niin a c (mod m). Todistus. (i) Nähdään, että a a (mod m), koska m (a a) = 0. (ii) Jos a b (mod m), niin m (a b). On siis olemassa sellainen kokonaisluku k, että km = a b. Kun kerrotaan yhtälön molemmat puolet luvulla 1, saadaan ( k)m = b a. Nyt m (b a) ja määritelmän 1.1 mukaan b a (mod m). 3
5 (iii) Jos a b (mod m) ja b c (mod m), niin m (a b) ja m (b c). Tällöin on olemassa sellaiset kokonaisluvut k ja l, että km = a b ja lm = b c. Nyt a c = (a b) + (b c) = km + lm = (k + l)m. Siis m (a c), joten a c (mod m). Lause 1.4. Olkoon a, b, c Z ja m Z +. Jos a b (mod m), niin (i) a + c b + c (mod m), (ii) a c b c (mod m), (iii) ac bc (mod m). Todistus. (i) Koska a b (mod m), niin m (a b). Erotus (a b) voidaan kirjoittaa muodossa (a b) = (a + c) (b + c), joten m (a + c) (b + c). Näin ollen a + c b + c (mod m). (ii) Vastaavasti erotus (a b) voidaan esittää muodossa (a b) = (a c) (b c), joten m (a c) (b c). Siis a c b c (mod m). (iii) Käytetään hyväksi relaatiota ac bc = c(a b). Nyt m (a b), josta seuraa, että m c(a b) ja siten ac bc (mod m). 1.2 Kongruenssiyhtälöryhmä Muotoa ax b (mod m) oleva kongruenssi, jossa x on tuntematon kokonaisluku, on yhden muuttujan lineaarinen kongruenssiyhtälö. Jos x = x 0 on ylläolevan kongruenssin eräs ratkaisu, niin x 1 x 0 (mod m) on myös ratkaisu. Jos siis jakojäännösluokan modulo m eräs alkio on ratkaisu, niin kaikki tämän jakojäännösluokan alkiot ovat myös ratkaisuja. Tutkitaan seuraavaksi kongruenssiyhtälöparia, jossa on kaksi muuttujaa ja jossa molempien kongruenssien moduloluku on m. 4
6 Oletetaan, että halutaan löytää kaikki sellaiset kokonaisluvut x ja y, että yhtälöparin 3x + 4y 5 (mod 13) 2x + 5y 7 (mod 13) kongruenssit toteutuvat. Kerrotaan ylempi yhtälö luvulla 5 ja alempi yhtälö luvulla 4, jolloin saadaan 15x + 20y 25 (mod 13) 8x + 20y 28 (mod 13). Kun vähennetään ylempi yhtälö alemmasta, saadaan 7x 3 (mod 13). (mod 13), kerrotaan yhtälön molem- Koska luku 2 on luvun 7 käänteisluku mat puolet luvulla 2. Nyt jonka perusteella 2 7x 2 3 (mod 13), x 7 (mod 13). Samoin voidaan kertoa ylempi yhtälö luvulla 2 ja alempi luvulla 3, jolloin saadaan 6x + 8y 10 (mod 13) 6x + 15y 21 (mod 13). Kun vähennetään ylempi yhtälö alemmasta, saadaan 7y 11 (mod 13). Luku y saadaan ratkaistua, kun kerrotaan molemmat puolet luvulla 2, joka on luvun 7 käänteisluku modulo m. Tällöin saadaan 2 7y 2 11 (mod 13), joten y 9 (mod 13). 5
7 Samaan lopputulokseen päästään sijoittamalla x 7 (mod 13) kumpaan tahansa alkuperäisistä yhtälöistä. Tehdään tämä ensimmäiselle yhtälölle, jolloin saadaan 3x + 4y 5 (mod 13) y 5 (mod 13) y 5 (mod 13) 8 + 4y 5 (mod 13) 4y 10 (mod 13) 10 4y 100 (mod 13) y 9 (mod 13). Tästä nähdään, että jokaisen ratkaisun (x, y) tulee toteuttaa ehdot x 7 (mod 13) ja y 9 (mod 13). Kun sijoitetaan nämä alkuperäiseen yhtälöpariin, nähdään että nämä parit (x, y) ovat todellakin ratkaisuja, koska 3x + 4y = 57 5 (mod 13) 2x + 5y = 59 7 (mod 13). Näin ollen kaikki tämän yhtälöparin ratkaisut ovat sellaisia pareja (x, y), että x 7 (mod 13) ja y 9 (mod 13). Nähdään, että kongruenssiyhtälöparin ratkaisujen löytäminen on hyvin suoraviivaista. Samoin voidaan ratkaista kongruenssiyhtälöryhmiä, joissa on n kongruenssia ja tuntematonta. Tällöin edellä käytetty ratkaisutapa voi viedä paljon aikaa, varsinkin jos n on suuri. Seuraavassa luvussa kehitetään näille yhtälöryhmille nopeampi ratkaisutapa lineaarialgebraa hyväksi käyttäen. 2 Yhtälöryhmien matriisiesitys 2.1 Matriisien kongruenssi Määritelmä 2.1. Olkoot A ja B n k-matriiseja, joiden alkiot ovat kokonaislukuja. Merkitään matriisien (i, j)-alkioita a ij ja b ij. Jos a ij b ij (mod m) kaikilla pareilla (i, j), 1 i n ja 1 j k, niin sanotaan, että matriisi A on kongruentti matriisin B kanssa modulo m, ja merkitään A B (mod m). 6
8 Matriisien kongruenssi on tehokas tapa ilmaista nk kongruenssia a ij b ij (mod m), jossa 1 i n ja 1 j k. Esimerkki 2.2. On helposti nähtävissä, että ( ) ( ) (mod 11) Seuraava tulos osoittautuu tärkeäksi, kun myöhemmin kehitetään ratkaisutapaa matriisimuotoiselle kongruenssiyhtälöryhmälle. Lause 2.3. Olkoot A ja B sellaisia n k-matriiseja, että A B (mod m), C k p-matriisi, D p n-matriisi ja matriisien kaikki alkiot kokonaislukuja. Tällöin AC BC (mod m) ja DA DB (mod m). Todistus. Merkitään matriisin A ja matriisin B alkioita a ij ja b ij, kun 1 i n ja 1 j k. Vastaavasti merkitään matriisin C alkioita c ij, kun 1 i k ja 1 j p. Matriisien AC ja BC alkiot (i, j) ovat k t=1 a itc tj ja k t=1 b itc tj, kun 1 i n ja 1 j p. Koska A B (mod m), niin a it b it (mod m) kaikilla kokonaisluvuilla i ja k. Siten Lauseen 1.4 kohdan (iii) nojalla k t=1 a itc tj k t=1 b itc tj (mod m). Näin ollen AC BC (mod m). Väitteen DA DB (mod m) todistus on vastaavanlainen. Tarkastellaan nyt kongruenssiyhtälöryhmää a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n b 1 (mod m) a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n b 2 (mod m) a n1 x 1 + a n2 x a nn x n b n. (mod m). Matriisiesitystä käyttämällä tämä yhtälöryhmä voidaan esittää matriisien kongruenssina AX B (mod m), missä a 11 a 12 a 1n x 1 b 1 a 21 a 22 a 2n A =. X = x 2., ja B = b 2.. a n1 a n2 a nn x n b n 7
9 Esimerkki 2.4. Yhtälöpari voidaan esittää matriisimuodossa ( ) ( ) 3 4 x 2 5 y 3x + 4y 5 (mod 13) 2x + 5y 7 (mod 13) ( ) 5 7 (mod 13). 2.2 Yhtälöryhmien ratkaiseminen matriisimenetelmällä Kehitetään nyt tapa ratkaista muotoa AX B (mod m) oleva kongruenssi. Tämä tapa perustuu sellaisen matriisin A 1 löytämiseen, että A 1 A I (mod m), missä I on identiteettimatriisi. Määritelmä 2.5. Jos A ja A 1 ovat n n-matriiseja, niiden alkiot ovat kokonaislukuja ja A 1 A AA 1 I (mod m), missä I = on identiteettimatriisi, niin sanotaan, että matriisi A 1 on matriisin A käänteismatriisi modulo m. Jos matriisi A 1 on matriisin A käänteismatriisi ja B A 1 (mod m), tällöin myös matriisi B on matriisin A käänteismatriisi. Tämä on seuraus Lauseesta 2.3, sillä BA A 1 A I (mod m). Jos vastaavasti matriisit B 1 ja B 2 ovat molemmat matriisin A käänteismatriiseja, niin B 1 B 2 (mod m). Tämän osoittamiseksi käytetään Lausetta 2.3 ja kongruenssia B 1 A B 2 A I (mod m). Kerrotaan kongruenssin molemmat puolet matriisilla B 1, jolloin saadaan B 1 AB 1 B 2 AB 1 (mod m). Koska AB 1 I (mod m), niin voidaan todeta, että B 1 B 2 (mod m). Esimerkki 2.6. Koska ( ) ( ) = ( ) ( ) (mod 5) ja ( ) ( ) ( ) ( ) = (mod 5), ( ) ( ) niin nähdään, että matriisi on matriisin käänteismatriisi modulo 5. 8
10 Seuraavaa lausetta käyttämällä on helppoa löytää käänteismatriisi 2 2- matriiseille. ( ) a b Lause 2.7. Olkoon m Z +, A =, jonka alkiot ovat kokonaislukuja c d ja syt (m, deta) = 1. Tällöin matriisi ( ) d b A 1 = (deta) 1, c a missä (deta) 1 on matriisin A determinantin käänteisluku modulo m, on matriisin A käänteismatriisi modulo m. Merkitään selvyyden vuoksi jatkossa (deta) =. Todistus. Määritelmän 2.5 nojalla riittää, että osoitetaan kongruenssien AA 1 A 1 A I (mod m) olevan voimassa. ( ) ( ) ( ) a b d b ad bc 0 AA c d c a 0 bc + ad ( ) ( ) ( ) = I (mod m) 0 1 ja ( ) ( ) ( ) d b a b ad bc 0 A 1 A 1 1 c a c d 0 bc + ad ( ) ( ) ( ) = I (mod m), 0 1 missä 1 on luvun käänteisluku modulo m, joka on olemassa, koska syt (, m) = 1. ( ) 3 4 Esimerkki 2.8. Olkoon A =. Koska luku 2 on luvun deta = käänteisluku modulo 13, niin edellisen Lauseen 2.7 nojalla ( ) ( ) ( ) A 1 2 (mod 13) Kun n Z +, n > 2, niin n n-matriisin käänteismatriisi voidaan löytää sen liittomatriisin avulla. 9
11 Määritelmä 2.9. Olkoon A n n-matriisi. Matriisin A liittomatriisi on n n-matriisi adj A = (cof A) T, missä (cofa) ij = ( 1) i+j deta ij kaikilla i, j = 1,..., n. Matriisin cof A alkio (cofa) ij on siis ( 1) i+j kerrottuna sen matriisin determinantilla, joka saadaan, kun poistetaan matriisista A i:s rivi ja j:s sarake. Liittomatriisi on tämän matriisin transpoosi. Seuraava lineaarialgebran tulos löytyy teoksesta [1]. Tässä vaiheessa lukijan on hyvä palauttaa mieleen kuinka n n-matriisin determinantti kehitetään rivin i tai sarakkeen j suhteen. Lause Olkoon A n n-matriisi ja det A 0. Tällöin A(adjA) = (deta)i, missä adj A on matriisin A liittomatriisi. Todistus. Tarkastellaan tuloa a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n C 11 C 21 C j1 C n1... C 12 C 22 C j2 C n2 AadjA = a i1 a i2 a in C 1n C 2n C jn C nn a n1 a n2 a nn Tässä on käytetty lyhennysmerkintää C ij rivillä i ja sarakkeessa j on = (cofa) ij. Tulomatriisin alkio a i1 C j1 + a i2 C j2 + + a in C jn. Jos i = j, niin ylläoleva alkio on matriisin A rivin i suhteen kehitetty determinantti, ja jos i j, niin ylläoleva alkio on nolla. Siten det(a) det(a) 0 A(adjA) =... = det(a)i. 0 0 det(a) Tämän lauseen seurauksena saadaan tulos, jolla löydetään n n-matriisin A käänteismatriisi modulo m. 10
12 Seuraus Olkoot A n n-matriisi, jonka alkiot ovat kokonaislukuja, ja m sellainen positiivinen kokonaisluku, että syt (deta, m) = 1. Tällöin matriisi A 1 = 1 (adja) on matriisin A käänteismatriisi modulo m, missä 1 on luvun = deta käänteisluku modulo m. Todistus. Jos syt(deta, m) = 1, niin deta 0. Tällöin lauseen 2.10 nojalla A adja = (deta)i = I. Koska syt(deta, m) = 1, niin luvulla = deta on olemassa käänteisluku 1 modulo m. Tästä voidaan päätellä, että A( 1 adja) A (adja) 1 1 I I (mod m) ja 1 (adja)a 1 (adja A) 1 I I (mod m) Esimerkki Olkoon A = Tällöin deta = 5. Koska syt( 5, 7) = 1 ja luvun 5 käänteisluku on 4 (mod 7), saadaan A 1 = 4(adjA) = = (mod 7) Matriisin A käänteismatriisia modulo m voidaan käyttää kongruenssiyhtälön AX B (mod m) ratkaisemiseen, missä syt(deta, m) = 1. Kun kerrotaan yhtälön molemmat puolet käänteismatriisilla A 1, niin lauseen 2.3 perusteella A 1 (AX) A 1 B (mod m) (A 1 A)X A 1 B (mod m) X A 1 B (mod m). Ratkaisumatriisi X löydetään muodostamalla matriisi A 1 B (mod m). 11
13 Tarkastellaan lopuksi esimerkkiä, jossa on kolme kongruenssiyhtälöä ja kolme tuntematonta muuttujaa, ja ratkaistaan se käyttämällä matriisimenetelmää. Esimerkki Tarkastellaan kolmen kongruenssin yhtälöryhmää 2x 1 + 5x 2 + 6x 3 3 (mod 7) 2x 1 + x 3 4 (mod 7) x 1 + 2x 2 + 3x 3 1 (mod 7). Se voidaan esittää matriisimuodossa x x 2 4 (mod 7) x Esimerkissä 2.12 nähtiin, että matriisi on matriisin käänteismatriisi modulo 7. Tällöin x x 2 = = 8 1 (mod 7). x Yhtälöryhmän eräs ratkaisu on siis x 1 = 4, x 2 = 1 ja x 3 = 3. Jokaisen ratkaisun on täytettävä alla olevat ehdot Yleinen ratkaisu on siis muotoa x 1 4 (mod 7) x 2 1 (mod 7) x 3 3 (mod 7). x 1 = 4 + k 7 x 2 = 1 + l 7 x 3 = 3 + n 7, missä k, l, n Z. Voidaan valita esimerkiksi x 1 = 11, x 2 = 8 ja x 3 = 10. Tällöin eli yhtälöryhmä toteutuu = (mod 7) = 32 4 (mod 7) = 57 1 (mod 7), 12
14 Lähdeluettelo [1] 1. Anton, Howard & Rorres, Chris: Elementary linear algebra - applications version; 8. painos. John Wiley & Sons, Inc., [2] 2. Rosen, Kenneth H.: Elementary number theory and its applications; 3. painos. Addison-Wesley Publishing Company,
Diofantoksen yhtälön ratkaisut
Diofantoksen yhtälön ratkaisut Matias Mäkelä Matemaattisten tieteiden tutkinto-ohjelma Oulun yliopisto Kevät 2017 Sisältö Johdanto 2 1 Suurin yhteinen tekijä 2 2 Eukleideen algoritmi 4 3 Diofantoksen yhtälön
LisätiedotMatriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä
Matriisien tulo Lause Olkoot A, B ja C matriiseja ja R Tällöin (a) A(B + C) =AB + AC, (b) (A + B)C = AC + BC, (c) A(BC) =(AB)C, (d) ( A)B = A( B) = (AB), aina, kun kyseiset laskutoimitukset on määritelty
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 30.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/19 Käytännön asioita Kurssi on suunnilleen puolessa välissä. Kannattaa tarkistaa tavoitetaulukosta, mitä on oppinut ja
LisätiedotKäänteismatriisi 1 / 14
1 / 14 Jokaisella nollasta eroavalla reaaliluvulla on käänteisluku, jolla kerrottaessa tuloksena on 1. Seuraavaksi tarkastellaan vastaavaa ominaisuutta matriiseille ja määritellään käänteismatriisi. Jokaisella
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M Hirvensalo mikhirve@utufi V Junnila viljun@utufi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M Hirvensalo mikhirve@utufi V Junnila viljun@utufi Luentokalvot 5 1
LisätiedotMatematiikka B2 - TUDI
Matematiikka B2 - TUDI Miika Tolonen 3. syyskuuta 2012 Miika Tolonen Matematiikka B2 - TUDI 1 Kurssin sisältö (1/2) Matriisit Laskutoimitukset Lineaariset yhtälöryhmät Gaussin eliminointi Lineaarinen riippumattomuus
LisätiedotMatematiikka B2 - Avoin yliopisto
6. elokuuta 2012 Opetusjärjestelyt Luennot 9:15-11:30 Harjoitukset 12:30-15:00 Tentti Kurssin sisältö (1/2) Matriisit Laskutoimitukset Lineaariset yhtälöryhmät Gaussin eliminointi Lineaarinen riippumattomuus
LisätiedotLukuteorian kertausta
Lukuteorian kertausta Jakoalgoritmi Jos a, b Z ja b 0, niin on olemassa sellaiset yksikäsitteiset kokonaisluvut q ja r, että a = qb+r, missä 0 r < b. Esimerkki 1: Jos a = 60 ja b = 11, niin 60 = 5 11 +
LisätiedotKurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa.
7 Matriisilaskenta Kurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa. 7.1 Lineaariset yhtälöryhmät Yhtälöryhmät liittyvät tilanteisiin, joissa on monta tuntematonta
LisätiedotEnnakkotehtävän ratkaisu
Ennakkotehtävän ratkaisu Ratkaisu [ ] [ ] 1 3 4 3 A = ja B =. 1 4 1 1 [ ] [ ] 4 3 12 12 1 0 a) BA = =. 1 + 1 3 + 4 0 1 [ ] [ ] [ ] 1 0 x1 x1 b) (BA)x = =. 0 1 x 2 x [ ] [ ] [ 2 ] [ ] 4 3 1 4 9 5 c) Bb
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi A. Lepistö alepisto@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2016 M. Hirvensalo V. Junnila A. Lepistö
LisätiedotLineaariset yhtälöryhmät ja matriisit
Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit Lineaarinen yhtälöryhmä a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2. a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = b m, (1) voidaan esittää
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 6.6.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/22 Kertausta: Kääntyvien matriisien lause Lause 1 Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Seuraavat ehdot ovat yhtäpitäviä.
Lisätiedot802118P Lineaarialgebra I (4 op)
802118P Lineaarialgebra I (4 op) Tero Vedenjuoksu Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2012 Lineaarialgebra I Yhteystiedot: Tero Vedenjuoksu tero.vedenjuoksu@oulu.fi Työhuone M206 Kurssin kotisivu
LisätiedotLU-hajotelma. Esimerkki 1 Matriisi on yläkolmiomatriisi ja matriisi. on alakolmiomatriisi. 3 / 24
LU-hajotelma 1 / 24 LU-hajotelma Seuravassa tarkastellaan kuinka neliömatriisi voidaan esittää kahden kolmiomatriisin tulona. Käytämme alkeismatriiseja tälläisen esityksen löytämiseen. Edellä mainittua
Lisätiedot3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä
3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä Lineaarinen m:n yhtälön yhtälöryhmä, jossa on n tuntematonta x 1,, x n on joukko yhtälöitä, jotka ovat muotoa a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a 21
Lisätiedot3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä
1 3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä Lineaarinen m:n yhtälön yhtälöryhmä, jossa on n tuntematonta x 1,, x n on joukko yhtälöitä, jotka ovat muotoa a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a
Lisätiedot3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =
3 3 Olkoot 9 8 B 7 6 ja A 5 4 [ 3 4 Nyt A + B, AB ja BB eivät ole mielekkäitä (vastaavilla lineaarikuvauksilla menisivät dimensiot solmuun tällaisista yhdistelmistä) Kuitenkin voidaan laskea BA ja 9( )
LisätiedotMatriisipotenssi. Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: ja A 0 = I n.
Matriisipotenssi Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: Määritelmä Oletetaan, että A on n n -matriisi (siis neliömatriisi) ja k
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi
Talousmatematiikan perusteet: Luento 11 Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi Viime luennolla Käsittelimme matriisien peruskäsitteitä ja laskutoimituksia Vakiolla kertominen, yhteenlasku ja vähennyslasku
Lisätiedot3. Kongruenssit. 3.1 Jakojäännös ja kongruenssi
3. Kongruenssit 3.1 Jakojäännös ja kongruenssi Tässä kappaleessa esitellään kokonaislukujen modulaarinen aritmetiikka (ns. kellotauluaritmetiikka), jossa luvut tyypillisesti korvataan niillä jakojäännöksillä,
Lisätiedot2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut
2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut m n-matriisi A Lineaarikuvaus A : V Z, missä V ja Z ovat sopivasti valittuja, dim V = n, dim Z = m (yleensä V = R n tai C n ja Z = R m tai C m ) Kuva-avaruus ja
LisätiedotDeterminantit. Kaksirivinen determinantti. Aiheet. Kaksirivinen determinantti. Kaksirivinen determinantti. Kolmirivinen determinantti
Determinantit 1 2 2-matriisin ( A = on det(a) = a 11 a 12 a 21 a 22 a 11 a 12 a 21 a 22 ) = a 11a 22 a 12 a 21. 1 2 2-matriisin on det(a) = Esim. Jos A = ( a 11 a 12 a 21 a 22 A = a 11 a 12 a 21 a 22 )
LisätiedotJohdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan
Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan Informaatioteknologian tiedekunta Jyväskylän yliopisto 5. luento.2.27 Lineaarialgebraa - Miksi? Neuroverkon parametreihin liittyvät kaavat annetaan monesti
LisätiedotMatikkapaja 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 )
LisätiedotKäänteismatriisin ominaisuuksia
Käänteismatriisin ominaisuuksia Lause 1.4. Jos A ja B ovat säännöllisiä ja luku λ 0, niin 1) (A 1 ) 1 = A 2) (λa) 1 = 1 λ A 1 3) (AB) 1 = B 1 A 1 4) (A T ) 1 = (A 1 ) T. Tod.... Ortogonaaliset matriisit
Lisätiedot3.2 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
LisätiedotNeliömatriisin adjungaatti, L24
Neliömatriisin adjungaatti, L24 1 2 1 3 Matriisi = A = 7 4 6 5 2 0 ( ) 7 6 Alimatriisi = A 12 = 5 0 Minori = det(a 12 ) = 7 6 5 0 = 30 Kofaktori = ( 1) 1+2 det(a 12 ) = 30 2 Määritelmä n n neliö-matriisin
LisätiedotLiittomatriisi. Liittomatriisi. Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä. 1) i+j det A ij.
Liittomatriisi Määritelmä 16 Olkoon A 2 M(n, n). Matriisin A liittomatriisi on cof A 2 M(n, n), missä (cof A) ij =( 1) i+j det A ij kaikilla i, j = 1,...,n. Huomautus 8 Olkoon A 2 M(n, n). Tällöin kaikilla
LisätiedotA = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:
11 Determinantti Neliömatriisille voidaan laskea luku, joka kertoo muun muassa, onko matriisi kääntyvä vai ei Tätä lukua kutsutaan matriisin determinantiksi Determinantilla on muitakin sovelluksia, mutta
LisätiedotMatriisilaskenta. Harjoitusten 3 ratkaisut (Kevät 2019) 1. Olkoot AB = ja 2. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi.
Matriisilaskenta Harjoitusten ratkaisut (Kevät 9). Olkoot ja A = B = 5. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi. Tapa Käänteismatriisin määritelmän nojalla riittää osoittaa, että AB
Lisätiedot2.8. Kannanvaihto R n :ssä
28 Kannanvaihto R n :ssä Seuraavassa kantavektoreiden { x, x 2,, x n } järjestystä ei saa vaihtaa Vektorit ovat pystyvektoreita ( x x 2 x n ) on vektoreiden x, x 2,, x n muodostama matriisi, missä vektorit
Lisätiedot1. LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT. 1.1 Lineaariset yhtälöryhmät
1 1 LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT Muotoa 11 Lineaariset yhtälöryhmät (1) a 1 x 1 + a x + + a n x n b oleva yhtälö on tuntemattomien x 1,, x n lineaarinen yhtälö, jonka kertoimet ovat luvut a 1,,
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi
Talousmatematiikan perusteet: Luento 10 Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi Lineaarikuvaus Esim. Yritys tekee elintarviketeollisuuden käyttämää puolivalmistetta, jossa käytetään
LisätiedotDeterminantti 1 / 30
1 / 30 on reaaliluku, joka on määritelty neliömatriiseille Determinantin avulla voidaan esimerkiksi selvittää, onko matriisi kääntyvä a voidaan käyttää käänteismatriisin määräämisessä ja siten lineaarisen
LisätiedotYhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A000 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2..205 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x x 2 =
LisätiedotYhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.
2. MS-A4/A6 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 5.9.25 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x + x 2
LisätiedotSalausmenetelmät. Veikko Keränen, Jouko Teeriaho (RAMK, 2006)
Salausmenetelmät Veikko Keränen, Jouko Teeriaho (RAMK, 2006) LUKUTEORIAA JA ALGORITMEJA 3. Kongruenssit à 3.1 Jakojäännös ja kongruenssi Määritelmä 3.1 Kaksi lukua a ja b ovat keskenään kongruentteja (tai
LisätiedotBM20A0700, 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
LisätiedotLineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus
Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen
Lisätiedot1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät
1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät 11 Yhtälöryhmä matriisimuodossa m n-matriisi sisältää mn kpl reaali- tai kompleksilukuja, jotka on asetetettu suorakaiteen muotoiseksi kaavioksi: a 11 a 12 a 1n
LisätiedotLineaarialgebra 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.
LisätiedotVille Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007
Ville Turunen: Mat-1.1410 Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007 Materiaali: kirjat [Adams R. A. Adams: Calculus, a complete course (6th edition), [Lay D. C. Lay: Linear
LisätiedotOminaisarvo ja ominaisvektori
Määritelmä Ominaisarvo ja ominaisvektori Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Reaaliluku λ on matriisin ominaisarvo, jos on olemassa sellainen vektori v R n, että v 0 ja A v = λ v. Vektoria v, joka
LisätiedotGaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä
1 / 25 : Se on menetelmä lineaarisen yhtälöryhmän ratkaisemiseksi. Sitä käytetään myöhemmin myös käänteismatriisin määräämisessä. Ideana on tiettyjä rivioperaatioita käyttäen muokata yhtälöryhmää niin,
LisätiedotOminaisarvo ja ominaisvektori
Ominaisarvo ja ominaisvektori Määritelmä Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Reaaliluku λ on matriisin ominaisarvo, jos on olemassa sellainen vektori v R n, että v 0 ja A v = λ v. Vektoria v, joka
LisätiedotMatikkapaja 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
LisätiedotLineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg
Vaasan yliopisto, syksy 218 Lineaarialgebra II, MATH124 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg Tentti T1, 284218 Ratkaise 4 tehtävää Kokeessa saa käyttää laskinta (myös graafista ja CAS-laskinta), mutta ei taulukkokirjaa
LisätiedotKannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:
8 Kanta Tässä luvussa tarkastellaan aliavaruuden virittäjävektoreita, jotka muodostavat lineaarisesti riippumattoman jonon. Merkintöjen helpottamiseksi oletetaan luvussa koko ajan, että W on vektoreiden
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
LisätiedotLineaarinen yhtälöryhmä
Lineaarinen yhtälöryhmä 1 / 39 Lineaarinen yhtälö Määritelmä 1 Lineaarinen yhtälö on muotoa a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a n x n = b, missä a i, b R, i = 1,..., n ovat tunnettuja ja x i R, i = 1,..., n ovat tuntemattomia.
LisätiedotDeterminantti. Määritelmä
Determinantti Määritelmä Oletetaan, että A on n n-neliömatriisi Merkitään normaaliin tapaan matriisin A alkioita lyhyesti a ij = A(i, j) (a) Jos n = 1, niin det(a) = a 11 (b) Muussa tapauksessa n det(a)
Lisätiedotominaisvektorit. Nyt 2 3 6
Esimerkki 2 6 8 Olkoon A = 40 0 6 5. Etsitäänmatriisinominaisarvotja 0 0 2 ominaisvektorit. Nyt 2 0 2 6 8 2 6 8 I A = 40 05 40 0 6 5 = 4 0 6 5 0 0 0 0 2 0 0 2 15 / 172 Täten c A ( )=det( I A) =( ) ( 2)
LisätiedotKäänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla
Käänteismatriisi, L5 1 Tässä kalvosarjassa käsittelemme neliömatriiseja. Ilman asian jatkuvaa toistamista oletamme seuraavassa, että kaikki käsittelemämme matriisit ovat neliömatriiseja. Määritelmä. Olkoon
LisätiedotOrtogonaalinen 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
Lisätiedot9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia
9 Matriisit Aiemmissa luvuissa matriiseja on käsitelty siinä määrin kuin on ollut tarpeellista yhtälönratkaisun kannalta. Matriiseja käytetään kuitenkin myös muihin tarkoituksiin, ja siksi on hyödyllistä
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta I
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 4.6.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/19 Käytännön asioita Viimeiset harjoitukset on palautettava torstaina 13.6. Laskaripisteensä ja läsnäolonsa voi kukin tarkistaa
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 29 Laskuharjoitus (9. - 3..29) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila Tehtävä. Olkoon V vektoriavaruus. Todistettava: jos U V ja W V ovat V :n aliavaruuksia, niin
LisätiedotMatriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma
Matriisilaskenta Luento 8: LU-hajotelma Antti Rasila 2016 Matriisihajotelmat 1/2 Usein matriisiyhtälön Ax = y ratkaiseminen on epäkäytännöllistä ja hidasta. Siksi numeerisessa matriisilaskennassa usein
LisätiedotLineaarialgebra (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
Lisätiedot10 Matriisit ja yhtälöryhmät
10 Matriisit ja yhtälöryhmät Tässä luvussa esitellään uusi tapa kirjoittaa lineaarinen yhtälöryhmä matriisien avulla käyttäen hyväksi matriisikertolaskua sekä sarakevektoreita Pilkotaan sitä varten yhtälöryhmän
Lisätiedot5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT
5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT Ominaisarvo-ongelma Käsitellään neliömatriiseja: olkoon A n n-matriisi. Luku on matriisin A ominaisarvo (eigenvalue), jos on olemassa vektori x siten, että Ax = x () Yhtälön
Lisätiedota ord 13 (a)
JOHDATUS LUKUTEORIAAN (syksy 2017) HARJOITUS 4, MALLIRATKAISUT Tehtävä 1. Etsi asteet ord p (a) luvuille a 1, 2,..., p 1 kun p = 13 ja kun p = 17. (ii) Mitkä jäännösluokat ovat primitiivisiä juuria (mod
LisätiedotOsittaistuenta Gaussin algoritmissa: Etsitään 1. sarakkeen itseisarvoltaan suurin alkio ja vaihdetaan tämä tukialkioiksi (eli ko. rivi 1. riviksi).
Liukuluvut Tietokonelaskuissa käytetään liukulukuja: mikä esittää lukua ± α α α M β k ± ( M α i β i )β k, i= β on järjestelmän kantaluku, α α M liukuluvun mantissa, α,, α M lukuja,,,, β, siten että α Esimerkki
LisätiedotSimilaarisuus. Määritelmä. Huom.
Similaarisuus Määritelmä Neliömatriisi A M n n on similaarinen neliömatriisin B M n n kanssa, jos on olemassa kääntyvä matriisi P M n n, jolle pätee Tällöin merkitään A B. Huom. Havaitaan, että P 1 AP
LisätiedotLineaarikuvauksen 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:
LisätiedotAlgebra I, harjoitus 5,
Algebra I, harjoitus 5, 7.-8.10.2014. 1. 2 Osoita väitteet oikeiksi tai vääriksi. a) (R, ) on ryhmä, kun asetetaan a b = 2(a + b) aina, kun a, b R. (Tässä + on reaalilukujen tavallinen yhteenlasku.) b)
LisätiedotDeterminantti. Määritelmä
Determinantti Määritelmä Oletetaan, että A on n n-neliömatriisi. Merkitään normaaliin tapaan matriisin A alkioita lyhyesti a ij = A(i, j). (a) Jos n = 1, niin det(a) = a 11. (b) Muussa tapauksessa n det(a)
LisätiedotOppimistavoitematriisi
Oppimistavoitematriisi Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Esitiedot Arvosanaan 1 2 riittävät Arvosanaan 3 4 riittävät Arvosanaan 5 riittävät Yhtälöryhmät (YR) Osaan ratkaista ensimmäisen asteen yhtälöitä
LisätiedotEsimerkki 4.4. Esimerkki jatkoa. Määrää matriisin ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt
Esimerkki 4.4. Määrää matriisin 2 2 1 A = 1 3 1 2 4 3 ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt det(a λi ) = 1 + 2 λ 2 1 + 1 λ 1 λ 1 3 λ 1 = 1 3 λ 1 2 4 3 λ 2 4 3 λ 1 λ = 1 4 λ 1 = (1 λ)( 1)1+1 4 λ 1 2 6 3
Lisätiedot1.1. 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
LisätiedotTalousmatematiikan perusteet
kevät 219 / orms.13 Talousmatematiikan perusteet 9. harjoitus, viikko 12 (18.3. 22.3.219) L Ma 1 12 A22 R5 Ti 14 16 F453 R1 Ma 12 14 F453 L To 8 1 A22 R2 Ma 16 18 F453 R6 Pe 12 14 F14 R3 Ti 8 1 F425 R7
Lisätiedot5 Lineaariset yhtälöryhmät
5 Lineaariset yhtälöryhmät Edellisen luvun lopun esimerkissä päädyttiin yhtälöryhmään, jonka ratkaisemisesta riippui, kuuluuko tietty vektori eräiden toisten vektorien virittämään aliavaruuteen Tämäntyyppisiä
Lisätiedot2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio. 2.2 Gaussin eliminaatio
x = x 2 = 5/2 x 3 = 2 eli Ratkaisu on siis x = (x x 2 x 3 ) = ( 5/2 2) (Tarkista sijoittamalla!) 5/2 2 Tämä piste on alkuperäisten tasojen ainoa leikkauspiste Se on myös piste/vektori jonka matriisi A
LisätiedotTehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja 1 3 ja 9. Tarvitset myös luvusta 4 määritelmän 4.1.
HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, kesä 2015 Harjoitus 2 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 25.5.2015 klo 16.15. Tehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja
LisätiedotMS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 /
MS-A3/A5 Matriisilaskenta, II/27 MS-A3/A5 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 3 / 3. 7..27 Tehtävä (L): Etsi kaikki yhtälön Ax = b ratkaisut, kun 3 5 4 A = 3 2 4 ja b = 6 8 7 4. Ratkaisu : Koetetaan ratkaista
LisätiedotLatinalaiset neliöt ja taikaneliöt
Latinalaiset neliöt ja taikaneliöt LuK-tutkielma Aku-Petteri Niemi Matemaattisten tieteiden tutkinto-ohjelma Oulun yliopisto Kevät 2018 Sisältö Johdanto 2 1 Latinalaiset neliöt 3 1.1 Latinalainen neliö.........................
LisätiedotTehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin
HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, kesä 2015 Harjoitus 4 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 862015 klo 1615 Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin
LisätiedotVektoreiden virittämä aliavaruus
Vektoreiden virittämä aliavaruus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,... v k R n. Näiden vektoreiden virittämä aliavaruus span( v 1, v 2,... v k ) tarkoittaa kyseisten vektoreiden kaikkien lineaarikombinaatioiden
LisätiedotInformaatiotieteiden yksikkö. Lineaarialgebra 1A. Pentti Haukkanen. Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen
Informaatiotieteiden yksikkö Lineaarialgebra 1A Pentti Haukkanen Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen . 2 Sisältö 1 Matriisit, determinantit ja lineaariset yhtälöryhmät 4 1.1 Matriisit..............................
LisätiedotJohdatus matemaattiseen päättelyyn
Johdatus matemaattiseen päättelyyn Maarit Järvenpää Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Syyslukukausi 2015 1 Merkintöjä 2 Todistamisesta 2 3 Joukko-oppia Tässä luvussa tarkastellaan joukko-opin
LisätiedotSalausmenetelmät LUKUTEORIAA JA ALGORITMEJA. Veikko Keränen, Jouko Teeriaho (RAMK, 2006) 3. Kongruenssit. à 3.4 Kongruenssien laskusääntöjä
Salausmenetelmät Veikko Keränen, Jouko Teeriaho (RAMK, 2006) LUKUTEORIAA JA ALGORITMEJA 3. Kongruenssit à 3.4 Kongruenssien laskusääntöjä Seuraavassa lauseessa saamme kongruensseille mukavia laskusääntöjä.
Lisätiedot3.1 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
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt QR-hajotelma ja pienimmän neliösumman menetelmä Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto PNS-ongelma PNS-ongelma
LisätiedotTehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin
HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, kesä 2014 Harjoitus 4 Ratkaisujen viimeinen palautuspäivä: pe 662014 klo 1930 Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun
LisätiedotMS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt
MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt ja pienimmän neliösumman menetelmä Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 18 R. Kangaslampi QR ja PNS PNS-ongelma
LisätiedotEkvivalenssirelaatio. Määritelmä 2 Joukon A binäärinen relaatio R on ekvivalenssirelaatio, mikäli. Jos R on ekvivalenssirelaatio ja a A, niin joukkoa
Määritelmä 1 Olkoot x ja y joukon A alkioita. Jos R on jokin ominaisuus/ehto, joka määritellään yksikäsitteisesti joukon A kaikkien alkioiden välille siten, että se joko toteutuu tai ei toteudu alkioiden
LisätiedotLUKUTEORIA johdantoa
LUKUTEORIA johdantoa LUKUTEORIA JA TODISTAMINEN, MAA11 Lukuteorian tehtävä: Lukuteoria tutkii kokonaislukuja, niiden ominaisuuksia ja niiden välisiä suhteita. Kokonaislukujen maailma näyttää yksinkertaiselta,
LisätiedotOppimistavoitematriisi
Oppimistavoitematriisi Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I Arvosanaan 1 2 riittävät Arvosanaan 5 riittävät Yhtälöryhmät (YR) Osaan ratkaista ensimmäisen asteen yhtälöitä ja yhtälöpareja Osaan muokata
LisätiedotSeuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117
Seuraava luento ti 31.10 on salissa XXII Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117 Lineaarialgebra (muut ko) p. 2/117 Operaatiot Vektoreille u = (u 1,u 2 ) ja v = (v 1,v 2 ) Yhteenlasku: u+v = (u 1 +v 1,u 2 +v
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi A. Lepistö alepisto@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2016 M. Hirvensalo V. Junnila A. Lepistö
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
LisätiedotMatriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät
Matematiikan peruskurssi K3/P3, syksy 25 Kenrick Bingham 825 Toisen välikokeen alueen ydinasioita Alla on lueteltu joitakin koealueen ydinkäsitteitä, joiden on hyvä olla ensiksi selvillä kokeeseen valmistauduttaessa
LisätiedotLineaarisen kokonaislukuoptimointitehtävän ratkaiseminen
Lineaarisen kokonaislukuoptimointitehtävän ratkaiseminen Jos sallittuja kokonaislukuratkaisuja ei ole kovin paljon, ne voidaan käydä kaikki läpi yksitellen Käytännössä tämä ei kuitenkaan ole yleensä mahdollista
Lisätiedot802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA III BASICS OF NUMBER THEORY PART III. Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO
8038A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA III BASICS OF NUMBER THEORY PART III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 016 Sisältö 1 Irrationaaliluvuista Antiikin lukuja 6.1 Kolmio- neliö- ja tetraedriluvut...................
LisätiedotKaksirivisen matriisin determinantille käytämme myös merkintää. a 11 a 12 a 21 a 22. = a 11a 22 a 12 a 21. (5.1) kaksirivine
Vaasan yliopiston julkaisuja 97 5 DETERMINANTIT Ch:Determ Sec:DetDef 5.1 Determinantti Tämä kappale jakautuu kolmeen alakappaleeseen. Ensimmäisessä alakappaleessa määrittelemme kaksi- ja kolmiriviset determinantit.
Lisätiedot802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA III BASICS OF NUMBER THEORY PART III
802328A LUKUTEORIAN PERUSTEET OSA III BASICS OF NUMBER THEORY PART III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LUKUTEORIA 1 / 77 Irrationaaliluvuista Määritelmä 1 Luku α C \ Q on
Lisätiedot7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä
7 Vapaus Kuten edellisen luvun lopussa mainittiin, seuraavaksi pyritään ratkaisemaan, onko annetussa aliavaruuden virittäjäjoukossa tarpeettomia vektoreita Jos tällaisia ei ole, virittäjäjoukkoa kutsutaan
LisätiedotOminaisarvoon 4 liittyvät ominaisvektorit ovat yhtälön Ax = 4x eli yhtälöryhmän x 1 + 2x 2 + x 3 = 4x 1 3x 2 + x 3 = 4x 2 5x 2 x 3 = 4x 3.
Matematiikan ja tilastotieteen laitos Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Ylimääräinen harjoitus 6 Ratkaisut A:n karakteristinen funktio p A on λ p A (λ) det(a λi ) 0 λ ( λ) 0 5 λ λ 5 λ ( λ) (( λ) (
Lisätiedot802320A LINEAARIALGEBRA OSA III
802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 56 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V
Lisätiedot