Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Samankaltaiset tiedostot
Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Rekrutacja Referencje

Matriisit. Määritelmä 1 Reaaliluvuista a ij, missä i = 1,..., k ja j = 1,..., n, muodostettua kaaviota a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A =

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

Sprzêtowa implementacja czêœci wielomianowej funkcji orbitalnej na potrzeby obliczeñ kwantowo-chemicznych

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

2.1.4 har:linyryhmat03. Octavella. Katso ensin esimerkit???? esim:yroctave01 Octaven antamat vastausehdotukset.

Determinantti 1 / 30

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

Zamykanie otworów w trójwymiarowych obiektach wolumetrycznych

J1 (II.6.9) J2 (X.5.5) MATRIISILASKENTA(TFM) MALLIT AV 6

Matematiikka B2 - TUDI

Konfiguracja sceny w systemie wizyjnym z nieruchom¹ kamer¹**

Adaptacyjny uk³ad regulacji z predyktorem Smitha z mo liwoœci¹ zastosowania w systemach rozproszonych

t P1 `UT. Kaupparek. nro Y-tunnus Hämeenlinnan. hallinto- oikeudelle. Muutoksenhakijat. 1( UiH S<

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Matkustaminen Yleistä

t2. 1CaScL J QCCA SAAPUNUT. ,gin `<lorrrmuq / - t, r n c., n n n / r 1 T i F E T s t7 L PALTAMON KUNTA

x 2 x 3 x 1 x 2 = 1 2x 1 4 x 2 = 3 x 1 x 5 LINEAARIALGEBRA I Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos 2014 Esa Järvenpää, Hanna Kiili

Generowanie danych z obrazów bronchoskopowych w celu póÿniejszej klasyfikacji***

Analiza sceny przy u yciu deskryptorów punktów charakterystycznych**

Yl ä -S a von S O TE kunt a yhtym ä en Kuukausiraportti

(0 desimaalia, 2 merkitsevää numeroa).

Insinöörimatematiikka D

2x1 + x 2 = 1 x 1 + x 2 = 3. x1 = 2 x 2 = 5. 2 ( 2)+5 = = 3. 5x1 x 2 = 1 10x 1 2x 2 = 2. ax1 +bx 2 = e cx 1 +dx 2 = f

Matemaattinen Analyysi

2016 TOP 10O t], ]Lt ELEMENTY GRY

bab.la Zwroty: Korespondencja osobista Życzenia fiński-fiński

Ratkaisuehdotukset LH 10 / vko 48

BRUKSANVISNING KÄYTTÖOHJE MÙKÖDÉSI ÉS HASZNÁLATI UTASÍTÁS INSTRUKCJA OBS UGI NÁVOD NA INSTALACI A POUÎITÍ

Määräys STUK SY/1/ (34)

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

Optyczny tomograf procesowy sk³adaj¹cy siê z piêciu projekcji

Ilmastointi PUSSISUODATIN ALTECH CL-36-3-M5 LASIKUITU L500 PUSSISUODATIN ALTECH CL-63-6-M5 LASIKUITU L360

Paljonko kello on?mitä kello on?

Lineaarialgebra I. Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Esa Järvenpää Kirjoittanut Tuula Ripatti

Neliömatriisin adjungaatti, L24

Zastosowanie zbiorów rozmytych do ewaluacji ró nych aspektów systemów kszta³cenia

Matkustaminen Yleistä

Paikannuksen matematiikka MAT

Ville Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007

Metody kalibracji urz¹dzeñ do akwizycji sygna³ów okoruchowych***

Matemaattinen Analyysi

Insinöörimatematiikka D

Ratkeavista ryhmistä: teoriaa ja esimerkkejä

Ax, y = x, A y. A = A A hermiittinen. Jokainen reaalinen ja symmetrinen matriisi on määritelmän mukaan myös hermiittinen. A =, HARJOITUSTEHTÄVIÄ

Matkustaminen Liikkuminen

Lineaarialgebra (muut ko)

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/81

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 2

Säteilyturvakeskuksen määräys turvallisuusluvasta ja valvonnasta vapauttamisesta

Matemaattinen Analyysi

Charakterystyka kasy ELZAB Delta Max E 8 Zawarto opakowania 8

Karta Praw dla Dzieci z Trudnościami

Seuraava luento ti on salissa XXII. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/117

Kvanttilaskenta - 2. tehtävät

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?

Matriisilaskenta. Harjoitusten 3 ratkaisut (Kevät 2019) 1. Olkoot AB = ja 2. Osoitetaan, että matriisi B on matriisin A käänteismatriisi.

Luento 9. Epälineaarisuus

3 *ä;r ä:e 5ä ä{ :i. c oo) S g+;!qg *r; Er ; l[$ E ;;iä F:ä ä :E ä: a bo. =. * gäf$iery g! Eä. a is äg*!=."fl: ä; E!, \ ins:" qgg ;._ EE üg.

Badania nad automatyzacj¹ procesu tworzenia serwisów internetowych

Virtapainike. Virran merkkivalo. Bluetooth-merkkivalo. Bluetooth-painike. Päälle tai pois kytkeminen

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57

sim.exe DLL DLL ISO 639 sim.exe DLL ISO 639

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Esimerkki 4.4. Esimerkki jatkoa. Määrää matriisin ominaisarvot ja -vektorit. Ratk. Nyt

Ensi viikon luennot salissa X. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/66

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Ennakkotehtävän ratkaisu

spomffioimmu ALKURUOKIA JA PIENEEN NALKAAN **** HOTELLT ju talon leipiiä (* voiduan valmistaa myös gluteenittomana)

Determinantti. Määritelmä

Matriisialgebra harjoitukset, syksy 2016

NEN PAINOVOIMAMITTAUS N:o OU 10/7b

Liittomatriisi. 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.

Demorastitiedot saat demonstraattori Markus Niskaselta Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/104

802120P Matriisilaskenta (5 op)

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

KARTTALEHTI 11/ /2 Vääräjärvi KARTTALEHTI 17/21 KARTTALEHTI 5/21 KARTTALEHTI 9/21 KARTTALEHTI 10/ Karijärvi KARTTALEHTI 1/21

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1

Ositetuista matriiseista

LUKU 10. Yhdensuuntaissiirto

Lukujärjestys vko

S-ZSOTOOP DZDATA !SWIA 0 \ S-ISOTOOPPIDATA GTL-78 S AVZA. M19/3314/=78/14/10 M,IkeI ä, A.J.Laitakari Pielavesi, Säviä

CERTYFIKAT JĘZYKOWY UNIWERSYTETU WARSZAWSKIEGO EGZAMIN Z JĘZYKA OBCEGO NA POZIOMIE B1 TEST PRZYKŁADOWY

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Tällä viikolla viimeiset luennot ja demot. Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/162

Todennäköisyyden ominaisuuksia

5 Differentiaaliyhtälöryhmät

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Kunnanhallitus Kunnanvaltuusto Rakennus- ja ympäristölautakunnan valinta 113/ /2017. Khall

Ominaisarvo-hajoitelma ja diagonalisointi

Matemaattinen Analyysi

Matikkapaja keskiviikkoisin klo Lineaarialgebra (muut ko) p. 1/210

Numeeriset menetelmät

Podróże Poruszanie się

Neliömuodoista, matriisin ominaisarvoista ja avaruuden kierroista

Determinantti. Määritelmä

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

Koncepcja i realizacja molekularnego modelu obliczeñ w analizie paradygmatu niewidzialnej rêki rynku Adama Smitha

Transkriptio:

Matematyka 1 Šukasz Dawidowski Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Macierze Niech dane b d liczby n, m N Ka»d funkcj okre±lon na iloczynie kartezja«skim {1,, m} {1,, n} o warto±ciach w zbiorze liczb rzeczywistych lub zespolonych nazywamy macierz o m wierszach i n kolumnach Zwykle macierz zapisujemy za pomoc tabelki (szachownicy) o m wierszach i n kolumnach: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn lub [a ij ] i {1,m},j {1,n} Symbol a ij oznacza liczb umieszczon na skrzy»owaniu itego wiersza i jtej kolumny

Macierze Je»eli m = n, to macierz nazywamy macierz kwadratow i wówczas n nazywamy stopniem macierzy Rozwa»my macierz kwadratow stopnia n: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn Wyrazy a 11, a 22,, a nn le» na jednej przek tnej macierzy B dziemy j nazywali gªówn przk tn macierzy W dalszym ci gu b dziemy macierze oznaczalui wielkimi literami A, B, C,

Macierze Niech A i B b d macierzami o m wierszach i n kolumnach: a 11 a 12 a 1n b 11 b 12 b 1n a 21 a 22 a 2n b 21 b 22 b 2n A = B = a m1 a m2 a mn b m1 b m2 b mn Wówczas macierz a 11 + b 11 a 12 + b 12 a 1n + b 1n a 21 + b 21 a 22 + b 22 a 2n + b 2n C = a m1 + b m1 a m2 + b m2 a mn + b mn nazywamy sum macierzy A i B oraz oznaczamy C = A + B

Macierze Niech α b dzie liczb rzeczywist lub zespolon oraz A niech b dzie macierz o m wierszach i n kolumnach: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn Wówczas macierz αa = α A = A α = αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn nazywamy iloczynem macierzy A przez liczb (skalar) α

Macierze Wªasno±ci dodawania macierzy i mno»enia macierzy przez skalar α(a + B) = αa + αb, (α + β)a = αa + βa, (α β)a = α(βa), gdzie A i B s macierzami, a α, β liczbami rzeczywistymi lub zespolonymi

Macierze Dla uªatwienia wprowad¹my oznaczenie: A n n na macierz o m wierszach i n kolumnach Niech A b d macierz o m wierszach i n kolumnach, za± B macierz o n wierszach i p kolumnach:: a 11 a 12 a 1n b 11 b 12 b 1p a 21 a 22 a 2n b 21 b 22 b 2p A = B = a m1 a m2 a mn b n1 b n2 b np tzn A = A m n B = B n p

Macierze Wtedy iloczynem macierzy A = A m n i B = B n p nazywamy macierz C = C m p tak,»e C = A B = n a 1i b i1 i=1 n a 2i b i1 i=1 n a mi b i1 i=1 n n a 1i b i2 a 1i b ip i=1 i=1 n n a 2i b i2 a 2i b ip i=1 i=1 n n a mi b i2 a mi b ip i=1 i=1 tzn C = [c kl ], gdzie n c kl = a ki b il i=1 Uwaga: Mno»enie macierzy A B jest wykonalne tylko wtedy, gdy liczba kolumn macierzy A jest równa liczbie wierzy macierzy B

Macierze Wªasno±ci dziaªa«na macierzach (cd): (A B) C = A (B C), C (A + B) = C A + C B, (A + B) C = A C + B C, α(a B) = (αa) B = A (αb), gdzie A, B, C s macierzami, za± α jest skalarem Uwaga Mno»enie macierzy nie jest przemienne, tzn A B B A

Macierze Macierz jednostkow nazywamy macierz I postaci 1 0 0 0 1 0 I = 0 0 1 Uwaga: Je±li macierz A jest macierz kwadratow stopnia n, a I macierz jednostkow stopnia n, to: A I = I A = A

Wyznaczniki Niech A b dzie macierz kwadratow stopnia n Wyznacznikiem macierzy A nazywamy liczb deta zdeniowan w sposób indukcyjny: wyznacznikiem macierzy [a 11 ] nazywamy liczb a 11 tzn det[a 11 ] = a 11, je±li n > 1, to wyznacznikiem macierzy a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a n1 a n2 a nn nazywamy liczb deta = ( 1) 1+1 a 11 M 11 +( 1) 1+2 a 12 M 12 + +( 1) 1+n a 1n M 1n gdzie M 1i jest wyznacznikiem macierzy stopnia n 1 otrzymanej z macierzy A przez skre±lenie pierwszego wiersza i itej kolumny (i {1,, n})

Wyznaczniki Minorem M ij macierzy A b dziemy nazywali wyznacznik macierzy stopnia n 1 powstaªej z macierzy A poprzez skre±lenie itego wiersza oraz jtej kolumny Wyra»enie ( 1) i+1 a i1 M i1 + ( 1) i+2 a i2 M i2 + + ( 1) i+n a in M in nazywamy rozwini ciem wyznacznika wedªug itego wiersza, natomiast wyra»enie ( 1) 1+j a 1j M 1j + ( 1) 2+j a 2j M 2j + + ( 1) n+j a nj M nj nazywamy rozwini ciem wyznacznika wedªug jtej kolumny Twierdzenie Rozwini cie wyznacznika stopnia n wedªug itego wiersza (i {1,, n}) lub jtej kolumny (j {1,, n}) jest równe temu wyznacznikowi

Wyznaczniki Macierz diagonalna stopnia n 2 jest to macierz, która poza gªówn przek tn ma wyª cznie zera: D = Jej wyznacznik jest równy: a 11 0 0 0 a 22 0 0 0 0 0 0 a nn detd = a 11 a 22 a nn

Wyznaczniki Wªasno± 1 Wyznacznik danej macierzy kwadratowej jest równy wyznacznikowi macierzy transponowanej tej macierzy Wªasno± 2 Wyznacznik macierzy, w której jeden wiersz skªada si z samych zer, jest równy zero Wªasno± 3 Zamiana dwóch ró»nych wierszy w macierzy kwadratowej powoduje zmian znaku jej wyznacznika Wªasno± 4 Je»eli w macierzy kwadratowej dwa wiersze s identyczne, to jej wyznacznik jest równy zero

Wyznaczniki Wªasno± 5 Wspólny czynnik danego wiersza mo»emy wyci gn przed znak wyznacznika, tzn a 11 a 12 a 1n a 11 a 12 a 1n det λa i1 λa i2 λa in = λ det a i1 a i2 a in a n1 a n2 a nn a n1 a n2 a nn

Wyznaczniki Wªasno± 6 Je»eli dwa wiersze wyznacznika s proporcjonalne, to wyznacznik ten jest równy zero Wªasno± 7 Wyznacznik nie zmieni si, je»eli do jedngo wiersza dodamy inny (dodaj c do siebie odpowiednie wyrazy) wiersz pomno»ony przez dowoln staª

Wyznaczniki Twierdzenie Cauchy'ego Je»eli A i B s macierzami kwadratowymi tego samego stopnia, to det(a B) = deta detb

Wyznaczniki Ka»d macierz kwadratow o wyznaczniku ró»nym od zera nazywamy macierz nieosobliw Twierdzenie Dla ka»dej macierzy kwadratowej A istnieje co najwy»ej jedna macierz B taka,»e B A = A B = I Je±li dla danej macierzy kwadratowej A istnieje macierz B speªniaj ca powy»sz równo±, to t (jedyn ) macierz B nazywamy macierz odwrotn i oznaczamy symbolem A 1 Twierdzenie Dana macierz kwadratowa ma macierz odwrotn wtedy i tylko wtedy, gdy jest nieosobliwa

Ukªady równa«rozpatrzmy ukªad n równa«liniowych o n niewiadomych: 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 n1 x 1 + a n2 x 2 + + a nn x n = b n (1) Macierz A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn nazywamy macierz ukªadu (1) Ukªad (1) nazywamy ukªadem Cramera, je±li macierz A ukªadu (1) jest nieosobliwa, tzn deta 0 Liczb deta nazywamy wyznacznikiem ukªadu (1), a macierz [b 1,, b n ] T nazywamy kolumn wyrazów wolnych tego ukªadu

Ukªady równa«niech x = [x 1,, x n ] T i b = [b 1,, b n ] T Wówczas ukªad (1) mo»emy zapisa w postaci a 11 a 12 a 1n x 1 b 1 a 21 a 22 a 2n x 2 = b 2 a n1 a n2 a nn x n b n lub A x = b

Ukªady równa«ka»dy ukªad liczb x 1, x 2,, x n speªniaj cy ukªad (1) nazywamy rozwi zaniem ukªadu (1) Twierdzenie Cramera Ka»dy ukª d Cramera postaci (1) ma dokªadnie jedno rozwi zanie Jest ono dane wzorem x k = deta k deta, k {1,, n}, gdzie A k jest macierz powstaª z macierzy A ukªadu (1) przez zast pienie ktej kolumny przez kolumn wyrazów wolnych Powy»sze wzory nosz nazw wzorów Cramera

Ukªady równa«je»eli kolumna wyrazów wolnych w ukª dzie (1) jest zerowa, tzn b 1 = b 2 = = b n = 0, to ukª d taki nazywamy ukªadem jednorodnym a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0, a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0, a n1 x 1 + a n2 x 2 + + a nn x n = 0 Z twierdzenia Cramera wynika,»e je±li wyznacznik ukªadu (2) jest ró»ny od zera, to uk ªd ten ma dokªadnie jedno rozwi zanie, dokª dniej: rozwi zanie zerowe, tzn x 1 = x 2 = = x n = 0 Wniosek 1 Jednorodny ukªad Cramera (2) ma tylko rozwi zanie zerowe 2 Je»eli ukªad równa«(2) ma rozwi zanie niezerowe, to wyznacznik tego ukª du jest równy zero (2)

Ukªady równa«je±li z macierzy prostok tnej (niekoniecznie kwadratowej) skre±limy pewn ilo± wierszy lub kolumn, tak aby elementy nieskre±lone utworzyªy macierz kwadaratow, to jej wyznacznik b dziemy nazywali minorem macierzy Rz dem macierzy nazywamy najwy»szy za stopni tych jej minorów, które s ró»ne od zera Rz d macierzy A b dziemy oznacza symbolem r(a) Twierdzenie Rz d macierzy nie zmieni si, gdy: zamienimy wiersze na kolumny, przestawimy wiersze, wiersze pomno»ymy przez liczb ró»n od zera, do jednego wiersza dodamy inny pomno»ony przez dowoln liczb rzeczywist

Ukªady równa«rozwa»my nast puj cy ukª d m równa«o n niewiadomych: 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, (3) w którym m, n > 1 oraz a ij, b i (i {1,, m}, j {1,, n}) nale» do zbioru liczb rzeczywistych lub zespolonych

Ukªady równa«niech A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n x = x 1 x 2 b = b 1 b 2 a m1 a m2 a mn x n b m Przy tych oznaczeniach ukªad (3) przyjmuje posta Ax = b Macierz A nazywamy macierz ukªadu (3), natomiast macierz a 11 a 12 a 1n b 1 a 21 a 22 a 2n b 2 A = a m1 a m2 a mn b m nazywamy macierz uzupeªnion ukªadu (3)

Ukªady równa«twierdzenie KroneckeraCapelliego Warunkiem koniecznym i wystarczaj cym na to by ukª d (3) miaª rozwi zanie, jest aby r(a) = r(b) Ukªad, który nie ma rozwi za«nazywamy ukªadem sprzecznym Dwa ukªady równa«s równowa»ne, je»eli maj te same zbiory rozwi za«

Ukªady równa«twierdzenie Zaªó»my,»e ukªad (3) ma rozwi zanie i r(a) = r Niech M 0 b dzie minorem stopnia r macierzy A Usu«my z ukªadu (3) te równania, których wspóªczynniki nie s elementami minora M Otrzymany ukª d jest równowa»ny ukªadowi (3)

Ukªady równa«twierdzenie Niech macierz A ukªadu równa«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 r1 x 1 + a r2 x 2 + + a rn x n = b r, ma rz d równy r Wówczas wszystkie rozwi zania tego ukªadu otrzymujemy, traktuj c (n r) niewiadomych jako parametry, pozostaªe za± niewiadome obliczaj c wzorami Cramera Twierdzenie Warunkiem koniecznym i wystarczaj cym na to, aby ukªad jednorodny (2) miaª rozwi zanie niezerowe, jest aby wyznacznik tego ukªadu byª równy zero