Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Samankaltaiset tiedostot
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

A = a b B = c d. d e f. g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg). Matriisin determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla:

Determinantti. Määritelmä

Determinantti. Määritelmä

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

Determinantit. Kaksirivinen determinantti. Aiheet. Kaksirivinen determinantti. Kaksirivinen determinantti. Kolmirivinen determinantti

Insinöörimatematiikka D

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Insinöörimatematiikka D

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Ennakkotehtävän ratkaisu

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Ominaisarvoon 4 liittyvät ominaisvektorit ovat yhtälön Ax = 4x eli yhtälöryhmän x 1 + 2x 2 + x 3 = 4x 1 3x 2 + x 3 = 4x 2 5x 2 x 3 = 4x 3.

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

Ortogonaalisen kannan etsiminen

Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin

Matematiikka B2 - TUDI

Tehtäväsarja I Seuraavat tehtävät liittyvät kurssimateriaalin lukuun 7 eli vapauden käsitteeseen ja homogeenisiin

MS-A0004/MS-A0006 Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6 / vko 42

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II Syksy 2009 Laskuharjoitus 1 ( ) Ratkaisuehdotuksia Vesa Ala-Mattila

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

Matriisialgebra harjoitukset, syksy 2016

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I, HY Kurssikoe Ratkaisuehdotus. 1. (35 pistettä)

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Käänteismatriisi 1 / 14

5 OMINAISARVOT JA OMINAISVEKTORIT

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

MS-A0003/A Matriisilaskenta Laskuharjoitus 6

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Ortogonaaliset matriisit, määritelmä 1

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Determinantti 1 / 30

5 Lineaariset yhtälöryhmät

ominaisvektorit. Nyt 2 3 6

Aiheet. Kvadraattinen yhtälöryhmä. Kvadraattinen homogeeninen YR. Vapaa tai sidottu matriisi. Vapauden tutkiminen. Yhteenvetoa.

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Alkeismuunnokset matriisille, sivu 57

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Matriisitulo Determinantti

Neliömatriisi A on ortogonaalinen (eli ortogonaalimatriisi), jos sen alkiot ovat reaalisia ja

Matriisilaskenta Luento 16: Matriisin ominaisarvot ja ominaisvektorit

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Aiheet. Kvadraattinen yhtälöryhmä. Kvadraattinen homogeeninen YR. Vapaa tai sidottu matriisi. Vapauden tutkiminen. Yhteenvetoa.

Insinöörimatematiikka D, laskuharjoituksien esimerkkiratkaisut

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 5 / vko 48

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

Ratkaisuehdotukset LH 3 / alkuvko 45

Vapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.

Matriisi-vektori-kertolasku, lineaariset yhtälöryhmät

6 MATRIISIN DIAGONALISOINTI

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

MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta

Oppimistavoitematriisi

Oppimistavoitematriisi

Matriisilaskenta Laskuharjoitus 5 - Ratkaisut / vko 41

Vektoreiden virittämä aliavaruus

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

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

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

Neliömatriisit A ja B ovat similaareja toistensa suhteen, A B, jos on olemassa kääntyvä matriisi P, jolle pätee A = PBP 1.

LU-hajotelma. Esimerkki 1 Matriisi on yläkolmiomatriisi ja matriisi. on alakolmiomatriisi. 3 / 24

Vektorien virittämä aliavaruus

Tehtäväsarja I Kertaa tarvittaessa materiaalin lukuja 1 3 ja 9. Tarvitset myös luvusta 4 määritelmän 4.1.

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

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

Johdatus lineaarialgebraan. Juha Honkala 2017

MS-A0003/A0005 Matriisilaskenta Malliratkaisut 4 / vko 47

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Ominaisarvo-hajoitelma ja diagonalisointi

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

Neliömatriisin adjungaatti, L24

Lineaarialgebra, kertausta aiheita

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Johdatus lineaarialgebraan

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

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. 3.2 Matriisien laskutoimitukset. Olkoot A 2 := AA =

Matriisipotenssi. Koska matriisikertolasku on liitännäinen (sulkuja ei tarvita; ks. lause 2), voidaan asettaa seuraava määritelmä: ja A 0 = I n.

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

Ositetuista matriiseista

Johdatus lineaarialgebraan

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

Vapaus. Määritelmä. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee:

Transkriptio:

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. a) Matriisi A on kääntyvä. b) Yhtälöllä A x = b on täsmälleen yksi ratkaisu kaikilla b R n. c) Yhtälöllä A x = 0 on vain triviaali ratkaisu x = 0. d) Matriisi A on riviekvivalentti ykkösmatriisin kanssa. e) Matriisi A on alkeismatriisien tulo. f) Matriisi A ei ole riviekvivalentti sellaisen matriisin kanssa, jossa on nollarivejä. g) Matriisin A determinantti ei ole nolla., 2/22

Kertausta: Determinantti Määritelmä (a) Matriisin A = a determinantti on det(a) = a. (b) Matriisin a b B = c d determinantti on det(b) = ad bc., 3/22

Kertausta: Determinantti Määritelmä Matriisin a b c C = d e f g h i determinantti on det(c) = a(ei fh) b(di fg) + c(dh eg)., 4/22

Kertausta: Determinantti Determinanttia voi merkitä myös pystyviivojen avulla. Esimerkiksi 1 2 3 4 = 1 4 2 3 = 2. Suurempien matriisien determinantit muodostetaan pienemmistä ns. kehityskaavojen avulla. Esimerkiksi a b c e d e f = a h g h i f i b d g f i + c d g e h., 5/22

Kertausta: Determinantti ja kääntyvyys Lause 2 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Matriisi A on kääntyvä, jos ja vain jos det(a) 0., 6/22

Kertausta: Determinantin ominaisuuksia Lause 3 Oletetaan, että A ja B ovat n n -matriiseja. Tällöin det(ab) = det(a) det(b). Lause 4 Oletetaan, että matriisi A on kääntyvä. Tällöin det(a 1 ) = 1 det(a). Lause 5 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Tällöin det(a T ) = det(a)., 7/22

Alkeisrivitoimitusten vaikutus determinanttiin Lause 6 Oletetaan, että A on neliömatriisi. (a) Jos matriisi B saadaan matriisista A vaihtamalla kaksi riviä keskenään, niin det(b) = det(a). (b) Jos matriisi B saadaan matriisista A kertomalla jokin rivi reaaliluvulla t 0, niin det(b) = t det(a). (c) Jos matriisi B saadaan matriisista A lisäämällä johonkin riviin jokin toinen rivi reaaliluvulla k kerrottuna, niin det(b) = det(a)., 8/22

Eräiden matriisien determinantteja Lause 7 Oletetaan, että A on neliömatriisi. Tällöin (a) jos matriisissa A on nollarivi (nollasarake), niin det(a) = 0 (b) jos matriisissa A on kaksi samaa riviä (samaa saraketta), niin det(a) = 0 (c) jos A on kolmiomatriisi (eli kaikki lävistäjän alapuoliset tai yläpuoliset alkiot ovat nollia), niin matriisin A determinantti on lävistäjäalkioiden tulo., 9/22

Esimerkki Lasketaan matriisin 1 2 0 2 4 1 2 0 2 determinantti muuntamalla se vaiheittain porrasmatriisiksi., 10/22

Esimerkki jatkuu 1 2 0 2 4 1 R 2+2R 1 1 2 0 0 0 1 R 3 2R 1 1 2 0 0 0 1 2 0 2 2 0 2 0 4 2 R 2 R 3 1 2 0 0 4 2. 0 0 1 Tuloksena on yläkolmiomatriisi, jonka determinantti on lävistäjäalkioiden tulo eli 4. Ainoastaan viimeinen alkeisrivitoimitus muutti matriisin determinanttia, ja se aiheutti vain etumerkin muutoksen. Siispä alkuperäisen matriisin determinantti oli 4., 11/22

Ominaisarvot ja ominaisvektorit Määritelmä Oletetaan, että A on n n -neliömatriisi. Luku λ R on matriisin A ominaisarvo, jos on olemassa sellainen vektori v R n, että v 0 ja A v = λ v. Vektoria v, joka toteuttaa yllä mainitun ehdon kutsutaan ominaisarvoon λ liittyväksi ominaisvektoriksi., 12/22

Esimerkki Matriisilla A = on ominaisarvo 4, sillä 3 1 1 = 1 3 1 3 1 1 3 4 = 4 4 1. 1 Eräs ominaisarvoa 4 vastaava ominaisvektori on siis (1, 1). Toinen ominaisvektori olisi esim. (2, 2), sillä 3 1 2 = 1 3 2 8 = 4 8 2. 2, 13/22

Esimerkki jatkuu Matriisilla A on toinenkin ominaisarvo: 3 1 1 2 1 = = 2. 1 3 1 2 1 Siispä myös luku 2 on matriisin A ominaisarvo. Vastaava ominaisvektori on esim. (1, 1)., 14/22

Luentotehtävä 1 Osoite: m.socrative.com Huoneen numero: 969797 Mikä seuraavista matriiseista on kääntyvä? A D 2 5 1 0 0 0 1 3 2 1 1 2 2 1 0 3 0 2 B 3 2 0 1 4 0 1 1 0 C 2 0 1 0 1 3 1 1 2, 15/22

Luentotehtävä 2 Vektorit v 1 = (1, 0, 1), v 2 = (0, 0, 2) ja v 3 = (4, 0, 3) virittävät aliavaruuden W. Mikä on W :n dimensio? A 0 B 1 C 2 D 3 E en tiedä, 16/22

Ominaisarvojen määrittäminen Muutetaan yhtälö A v = λ v muotoon (A λi) v = 0. Milloin yhtälöllä on muita ratkaisuja kuin v = 0? Vastaus: kun A λi ei ole kääntyvä. Toisin sanoen: kun det(a λi) = 0., 17/22

Esimerkki Etsitään matriisin ominaisarvot. A = 3 1 1 3 Ensinnäkin 3 λ 1 det(a λi) = 1 3 λ = (3 λ)2 1 = λ 2 6λ + 8. Ominaisarvot ovat yhtälön λ 2 6λ + 8 = 0 ratkaisut. Ominaisarvot ovat siis λ 1 = 4 ja λ 2 = 2., 18/22

Esimerkki jatkuu Etsitään vielä ominaisarvoa λ 1 = 4 vastaavat ominaisvektorit. Ratkaistaan yhtälö (A 4I) v = 0. Muutetaan yhtälöryhmän matriisi porrasmuotoon 1 1 0 1 1 0. 1 1 0 0 0 0 Ratkaisu on v 1 = t, v 2 = t. Ominaisvektorit ovat siis muotoa (t, t), missä t R \ {0}. Samalla tavoin voitaisiin etsiä ominaisarvoa λ 2 = 2 vastaavat ominaisvektorit. Ne ovat muotoa (t, t), missä t R \ {0}., 19/22

Diagonalisointi Määritelmä Neliömatriisia A R n n kutsutaan diagonalisoituvaksi, jos on olemassa kääntyvä matriisi P R n n ja lävistäjämatriisi D R n n, joille pätee P 1 AP = D. Lause 8 Jos matriisilla A R n n on n lineaarisesti riippumatonta ominaisvektoria, A on diagonalisoituva. Tällöin P koostuu matriisin A ominaisvektoreista ja D ominaisarvoista., 20/22

Matriisilla Esimerkki A = 3 1 1 3 on kaksi lineaarisesti riippumatonta ominaisvektoria (1, 1) ja (1, 1). Siispä A on diagonalisoituva. Laittamalla ominaisvektorit sarakkeiksi saadaan matriisi 1 1 P =. 1 1 P:n käänteismatriisi on P = 1 2 1 1. 1 1, 21/22

Esimerkki jatkuu Lasketaan matriisi D = P 1 AP = 1 1 1 3 1 1 1 = = 2 1 1 1 3 1 1 4 0. 0 2 Matriisin A ominaisvektorit näkyvät matriisin D lävistäjällä., 22/22