Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Samankaltaiset tiedostot
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

9 Matriisit. 9.1 Matriisien laskutoimituksia

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Ortogonaalinen ja ortonormaali kanta

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Matriisien tulo. Matriisit ja lineaarinen yhtälöryhmä

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Ennakkotehtävän ratkaisu

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

Käänteismatriisi 1 / 14

Insinöörimatematiikka D

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D

Matematiikka B2 - TUDI

1.1. Määritelmiä ja nimityksiä

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

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

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Insinöörimatematiikka D

Ortogonaalisen kannan etsiminen

Kurssin loppuosassa tutustutaan matriiseihin ja niiden käyttöön yhtälöryhmien ratkaisemisessa.

Insinöörimatematiikka D

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:

Matematiikka B2 - Avoin yliopisto

Matriisialgebra harjoitukset, syksy x 1 + x 2 = a 0

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

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

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

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

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

Ominaisarvo ja ominaisvektori

BM20A0700, Matematiikka KoTiB2

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

Oppimistavoitematriisi

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Talousmatematiikan perusteet: Luento 9. Matriisien peruskäsitteet Yksinkertaiset laskutoimitukset Transponointi Matriisitulo

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

1 Kannat ja kannanvaihto

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.

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Insinöörimatematiikka D

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

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

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

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

Oppimistavoitematriisi

Johdatus lineaarialgebraan

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.

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

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

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

Vektorien virittämä aliavaruus

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

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Käänteismatriisin. Aiheet. Käänteismatriisin ominaisuuksia. Rivioperaatiot matriisitulona. Matriisin kääntäminen rivioperaatioiden avulla

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

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

Lineaariset kongruenssiyhtälöryhmät

Lineaarialgebra (muut ko)

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310

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

Johdatus lineaarialgebraan

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

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 =

1 Matriisit ja lineaariset yhtälöryhmät

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

Similaarisuus. Määritelmä. Huom.

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Insinöörimatematiikka D

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44

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

Talousmatematiikan perusteet: Luento 10. Lineaarikuvaus Matriisin aste Determinantti Käänteismatriisi

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Talousmatematiikan perusteet: Luento 11. Lineaarikuvaus Matriisin aste Käänteismatriisi

Insinöörimatematiikka D

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Determinantti 1 / 30

Insinöörimatematiikka D

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.

Talousmatematiikan perusteet

3x + y + 2z = 5 e) 2x + 3y 2z = 3 x 2y + 4z = 1. x + y 2z + u + 3v = 1 b) 2x y + 2z + 2u + 6v = 2 3x + 2y 4z 3u 9v = 3. { 2x y = k 4x + 2y = h

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.

Johdatus lineaarialgebraan

Determinantti. Määritelmä

Determinantti. Määritelmä

Informaatiotieteiden yksikkö. Lineaarialgebra 1A. Pentti Haukkanen. Puhtaaksikirjoitus: Joona Hirvonen

802118P Lineaarialgebra I (4 op)

ominaisvektorit. Nyt 2 3 6

802120P MATRIISILASKENTA (5 op)

1. LINEAARISET YHTÄLÖRYHMÄT JA MATRIISIT. 1.1 Lineaariset yhtälöryhmät

Transkriptio:

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 mitä vielä oppimatta., 2/19

Kertausta: Matriisit a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n A =... a m1 a m2... a mn Matriisi A on m n -matriisi eli sen tyyppi on m n. Rivillä i sarakkeessa j olevaa alkiota merkitään A(i, j). Kaikkien reaalikertoimisten m n -matriisien joukkoa merkitään R m n., 3/19

Kertausta: Matriisien laskutoimitukset Matriiseja voidaan laskea yhteen ja kertoa skalaareilla. Matriisikertolasku on hieman monimutkaisempi operaatio. Matriisipotenssi määritellään matriisikertolaskun avulla. Kaikissa laskutoimituksissa (skalaarikertolaskua lukuunottamatta) on tarkistettava, että matriisit ovat sopivaa tyyppiä., 4/19

Kertausta: Matriisien laskusääntöjä Lause 1 Seuraavat säännöt pätevät matriiseille A, B ja C sekä reaaliluvulle a, jos laskutoimitukset on määritelty: (a) A + B = B + A (b) A + (B + C) = (A + B) + C (c) A(BC) = (AB)C (d) A(B + C) = AB + AC (e) (A + B)C = AC + BC (f) a(ab) = (aa)b = A(aB) Huomaa, että yleisessä tapauksessa AB BA!, 5/19

Kertausta: Ykkösmatriisi Ykkösmatriisi: 1 0 0 0 1. I n =. R n n... 0 0 0 1 Ykkösmatriiseja on eri kokoisia. Usein koko jätetään merkitsemättä: I n = I. Ykkösmatriisi on aina neliömatriisi. Ykkösmatriisi käyttäytyy matriisien kertolaskussa kuin luku 1: I m A = A ja AI n = A, 6/19

Transpoosi Määritelmä Oletetaan, että A on m n -matriisi. Sen transpoosi A on n m -matriisi, joka saadaan vaihtamalla matriisin A rivit ja sarakkeet keskenään. Esimerkiksi matriisin transpoosi on A = [ 1 3 ] 2 5 0 1 A 1 5 = 3 0. 2 1 Matriisin A sanotaan olevan symmetrinen, jos A = A., 7/19

Käänteismatriisi Määritelmä Olkoon A neliömatriisi. Jos on olemassa matriisi B, jolle pätee AB = I ja BA = I, sanotaan, että A on kääntyvä ja B on matriisin A käänteismatriisi., 8/19

Esimerkki 1 1 0 Matriisin A = 0 2 1 käänteismatriisi on 1 0 0 0 0 1 B = 1 0 1, sillä 2 1 2 1 1 0 0 0 1 1 0 0 AB = 0 2 1 1 0 1 = 0 1 0 1 0 0 2 1 2 0 0 1 ja 0 0 1 1 1 0 1 0 0 BA = 1 0 1 0 2 1 = 0 1 0. 2 1 2 1 0 0 0 0 1, 9/19

Tehtävä 1 0 1 Onko jokin seuraavista matriiseista matriisin A = 0 1 1 1 2 0 käänteismatriisi? [ ] 1 3 1 1 2 3 1 2 2 1 B =, C = 4 1 1 4, D = 1 1 1 0 1 3 1 2 0 0 1 2 1, 10/19

Käänteismatriisien ominaisuuksia Jos matriisi A on kääntyvä, sen käänteismatriisille käytetään merkintää A 1. Käänteismatriisit vastaavat käänteislukuja. Kaikki ominaisuudet eivät kuitenkaan ole samoja! Lause 2 Matriisilla on korkeintaan yksi käänteismatriisi., 11/19

Käänteismatriisien ominaisuuksia Lause 3 Oletetaan, että matriisit A ja B ovat kääntyviä. Tällöin myös matriisit A 1 ja AB ovat kääntyviä. Niiden käänteismatriisit ovat seuraavat: (a) (A 1 ) 1 = A (b) (AB) 1 = B 1 A 1, 12/19

Luentotehtävä 1 Osoite: m.socrative.com Huone: 969797 Mikä seuraavista joukoista on eräs R 3 :n aliavaruus? (Tässä oli vahingossa kaksi oikeaa ratkaisua.) A {(1, 0, 1) + s( 1, 0, 1) + t(2, 4, 5) s, t R} B {(s + t, 2s t) s, t R} C {(v 1, v 2, v 3 ) R 3 v 1 = v 2 + v 3 } D {(v 1, v 2, v 3 ) R 3 v 1 = v 2 + v 3 + 1}, 13/19

Luentotehtävä 2 Mikä seuraavista ei kävisi vapauden määritelmäksi? A Yhtälöstä c 1 v 1 + + c k v k = 0 saatavan yhtälöryhmän ratkaisu on yksikäsitteinen. B Yhtälö c 1 v 1 + + c k v k = 0 pätee, jos c 1 = 0,..., c k = 0. C Jokainen w span( v 1,..., v k ) voidaan esittää vain yhdellä tavalla vektorien v 1,..., v k lineaarikombinaationa. D Nollavektori voidaan esittää vain yhdellä tavalla vektorien v 1,..., v k lineaarikombinaationa. E Yhtälöstä c 1 v 1 + + c k v k = 0 saatavassa matriisissa on kerroinsarakkeiden määrä k korkeintaan yhtä suuri kuin rivien määrä n ja nollarivien määrä yhtä suuri kuin n k., 14/19

Sarakevektorit Avaruuden R n vektori (v 1, v 2,..., v n ) voidaan samastaa matriisin v 1 v 2. Rn 1 v n kanssa. Joukon R n 1 alkioita kutsutaan sarakevektoreiksi., 15/19

Esimerkki Vektoria v R n voidaan kertoa matriisilla A R m n. Lasketaan matriisin 2 4 A = 1 0 2 1 ja vektorin v = ( 5, 3) tulo., 16/19

Matriisikertolasku ja lineaariset yhtälöryhmät Tutkitaan yhtälöryhmää 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 Merkitään a 11 a 11 a 1n x 1 a 21 a 22 a 2n A =.., x = x 2. ja b = a m1 a m2 a mn x n b 1 b 2.. b m, 17/19

Matriisikertolasku ja lineaariset yhtälöryhmät Nähdään, että a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n A x =.. a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n Yhtälöryhmä voidaan näin ollen kirjoittaa muodossa A x = b., 18/19

Kääntyvyyden vaikutus yhtälöryhmään Lause 4 Jos matriisi A on kääntyvä, yhtälöllä on A x = b täsmälleen yksi ratkaisu. Jos yhtälöryhmälle halutaan täsmälleen yksi ratkaisu, riittää tutkia kerroinmatriisia A., 19/19