Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Samankaltaiset tiedostot
Vektorien virittämä aliavaruus

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Vektoreiden virittämä aliavaruus

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

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.

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

Johdatus lineaarialgebraan

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

7 Vapaus. 7.1 Vapauden määritelmä

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.

5 Lineaariset yhtälöryhmät

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I. LM1, Kesä /218

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Johdatus lineaarialgebraan

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

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

Oppimistavoitematriisi

Oppimistavoitematriisi

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

Johdatus lineaarialgebraan

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

Johdatus lineaarialgebraan

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

JAKSO 2 KANTA JA KOORDINAATIT

Ortogonaalisen kannan etsiminen

Avaruuden R n aliavaruus

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

Insinöörimatematiikka D

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio

2.5. Matriisin avaruudet ja tunnusluvut

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I

Bijektio. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin jokaiselle alkiolle kuvautuu tasan yksi lähdön alkio.

Lineaariset yhtälöryhmät ja matriisit

Kanta ja dimensio 1 / 23

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Insinöörimatematiikka D

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

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka D

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

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

Esimerkki 8. Ratkaise lineaarinen yhtälöryhmä. 3x + 5y = 22 3x + 4y = 4 4x 8y = r 1 + r r 3 4r 1. LM1, Kesä /68

Insinöörimatematiikka D

Lineaarikuvauksen R n R m matriisi

Ominaisarvo ja ominaisvektori

Lineaarinen yhtälöryhmä

Matemaattinen Analyysi / kertaus

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

3 Lineaariset yhtälöryhmät ja Gaussin eliminointimenetelmä

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Insinöörimatematiikka D

10 Matriisit ja yhtälöryhmät

Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus

Matemaattinen Analyysi, s2016, L2

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

Yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen ominaisuuksia

Gaussin ja Jordanin eliminointimenetelmä

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310

ominaisvektorit. Nyt 2 3 6

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

s = 11 7 t = = 2 7 Sijoittamalla keskimmäiseen yhtälöön saadaan: k ( 2) = 0 2k = 8 k = 4

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44

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.

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Insinöörimatematiikka D

8 KANNAT JA ORTOGONAALISUUS. 8.1 Lineaarinen riippumattomuus. Vaasan yliopiston julkaisuja 151

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

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Tehtäväsarja I Kerrataan lineaarikuvauksiin liittyviä todistuksia ja lineaarikuvauksen muodostamista. Sarjaan liittyvät Stack-tehtävät: 1 ja 2.

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Ennakkotehtävän ratkaisu

Lineaarialgebra II, MATH.1240 Matti laaksonen, Lassi Lilleberg

Vektorien pistetulo on aina reaaliluku. Esimerkiksi vektorien v = (3, 2, 0) ja w = (1, 2, 3) pistetulo on

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi

Matriisilaskenta Luento 12: Vektoriavaruuden kannan olemassaolo

Ristitulolle saadaan toinen muistisääntö determinantin avulla. Vektoreiden v ja w ristitulo saadaan laskemalla determinantti

Insinöörimatematiikka D

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

1 Kannat ja kannanvaihto

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

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:

Ratkaisuehdotukset LH 7 / vko 47

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

Ratkaisuehdotukset LH 3 / alkuvko 45

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

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

Insinöörimatematiikka D

Transkriptio:

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta I 23.5.2013 HY / Avoin yliopisto Jokke Häsä, 1/22

Käytännön asioita Ensimmäiset tehtävät olivat sujuneet hyvin. Kansilehdet on oltava mukana tehtäviä palautettaessa, myös sähköisesti palauttavilla. Kansilehden on oltava päällimmäisenä, selvästi luettavissa. Sähköisesti palauttavien on laitettava kansilehden tiedot myös viestikenttään. Rehellinen ja ainakin joitakin tuloksia tuottanut työskentely tehtävän parissa riittää merkintään, mutta jos et ole päässyt lainkaan eteenpäin, älä merkitse tehtävää tehdyksi. Kysy ohjauksissa apua, jos jäät jumiin., 2/22

Kertausta: Gaussin Jordanin menetelmä 1. Kirjoita yhtälöryhmän matriisi. 2. Muuta matriisi alkeisrivitoimituksilla porrasmatriisiksi. 3. Muuta porrasmatriisi redusoiduksi porrasmatriisiksi. 4. Lue ratkaisut redusoidusta porrasmatriisista., 3/22

Kertausta: Redusoidun porrasmatriisin tulkinta Jos jokin viimeisistä riveistä on [0 0 1], yhtälöryhmällä ei ole ratkaisua. Muussa tapauksessa Jos jossakin sarakkeessa (pystyviivan vasemmalla puolella) ei ole johtavaa alkiota, sitä vastaa vapaa muuttuja. Ratkaisuja on ääretön määrä. Jos kaikissa sarakkeissa (pystyviivan vasemmalla puolella) on johtava alkio, ratkaisu on yksikäsitteinen ja luettavissa suoraan matriisista., 4/22

Kertaus: Aliavaruusesimerkki Kuuluuko vektori w = ( 2, 3, 2, 1) vektoreiden v 1 = (0, 1, 2, 1), v 2 = (2, 0, 1, 1) ja v 3 = (4, 2, 2, 0) virittämään aliavaruuteen? Toisin sanoen: onko yhtälöryhmällä 2x 2 + 4x 3 = 2 x 1 + 2x 3 = 3 2x 1 + x 2 + 2x 3 = 2 x 1 x 2 = 1 ratkaisua?, 5/22

Kertausta: Aliavaruusesimerkin ratkaisu Yhtälöryhmää vastaava redusoitu porrasmatriisi on 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 Yhtälöryhmällä ei ole ratkaisuja. Vastaus kysymykseen: vektori ei kuulu aliavaruuteen., 6/22

Demoja Montako ratkaisua yhtälöryhmällä on? Kysytään WolframAlphalta! Paperilla laskettaessa porrasmuoto usein riittää., 7/22

Esimerkki Millä ehdolla vektori w = (w 1, w 2, w 3 ) kuuluu vektoreiden v 1 = (3, 2, 1), v 2 = (2, 2, 6) ja v 3 = (3, 4, 5) virittämään aliavaruuteen span( v 1, v 2, v 3 ). Tutkitaan, milloin yhtälöllä x 1 v 1 + x 2 v 2 + x 3 v 3 = w on ratkaisuja. Saadaan yhtälöryhmä 3x 1 + 2x 2 + 3x 3 = w 1 2x 1 2x 2 + 4x 3 = w 2 x 1 + 6x 2 5x 3 = w 3, 8/22

Esimerkki jatkuu Muokataan yhtälöryhmää vastaava matriisi porrasmatriisiksi: 1 6 5 w 3 0 10 6 w 2 + 2w 3 0 0 0 w 1 2w 2 w 3 Matriisista nähdään, että yhtälöryhmällä on ratkaisuja, jos ja vain jos w 1 2w 2 w 3 = 0., 9/22

Luentotehtävä 1 Osoite: m.socrative.com Tarkastellaan R 2 :n suoria, jotka ovat siis muotoa { p + t v t R}. Mikä seuraavista väitteistä ei voi pitää paikkaansa? A Kahdella eri suoralla on sama paikkavektori. B Kahdella eri suoralla on eri suuntavektorit, mutta ei yhtään yhteistä pistettä. C Kahdella eri suoralla on sama paikkavektori, mutta ei yhtään yhteistä pistettä. D Kahden eri suoran suuntavektorit ovat yhdensuuntaiset., 10/22

Luentotehtävä 2 Erästä yhtälöryhmää vastaa seuraava matriisi: 1 0 3 1 2 0 0 2 0 1 0 0 0 k 2 1 k 1. 0 0 0 0 0 Millä k:n arvoilla yhtälöryhmällä on (ainakin yksi) ratkaisu? A vain arvolla 1 B vain arvolla 1 C millä tahansa arvolla D ei millään arvolla E en tiedä, 11/22

Vektoriavaruuden virittäjät Mikä tahansa vektorijoukko virittää jonkin aliavaruuden. Toisinaan on annettu aliavaruus, ja halutaan tietää, virittävätkö jotkin tietyt vektorit kyseisen aliavaruuden. Erityisesti joskus on kiinnostavaa, virittävätkö annetut vektorit koko vektoriavaruuden R n., 12/22

Esimerkki Merkitään ē 1 = (1, 0) ja ē 2 = (0, 1). Osoitetaan, että ē 1 ja ē 2 virittävät avaruuden R 2., 13/22

Osoitetaan, että vektorit Esimerkki ū 1 = (1, 1, 0), ū 2 = (1, 0, 1), ū 3 = (0, 1, 1) ja ū 4 = ( 2, 1, 1) virittävät avaruuden R 3. Oletetaan, että w = (w 1, w 2, w 3 ) R 3. On selvitettävä, onko olemassa lukuja x 1, x 2, x 3, x 4 R, joille pätee x 1 ū 1 + x 2 ū 2 + x 3 ū 3 + x 4 ū 4 = w. Saadaan yhtälöryhmä, jonka matriisi on 1 1 0 2 w 1 1 0 1 1 w 2. 0 1 1 1 w 3, 14/22

Esimerkki jatkuu Alkeisrivitoimituksilla (esim. Maplen avulla) saadaan redusoitu porrasmatriisi 1 1 0 0 1 2 (w 1 + w 2 w 3 ) 1 0 1 0 1 2 (w 1 w 2 + w 3 ). 1 0 0 1 2 2 ( w 1 + w 2 + w 3 ) Ratkaisuja on joka tapauksessa useita! Tarkastellaan vaikkapa vektoria w = (1, 2, 3). Nyt yleinen ratkaisu on x 1 = t, x 2 = 1+t, x 3 = 2 2t, x 4 = t, missä t R., 15/22

Esimerkki jatkuu Jos esimerkiksi valitaan t = 1, saadaan ratkaisu w = ū 1 + 2ū 2 + ū 4. Jos taas valitaan t = 2, saadaan ratkaisu w = 2ū 1 + 3ū 2 2ū 3 + 2ū 4. Seuraavana tavoitteena on löytää sellainen virittäjäjoukko, että aliavaruuden vektorit voidaan ilmaista virittäjävektorien lineaarikombinaationa täsmälleen yhdellä tavalla., 16/22

Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 + +c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0. Jos jono ei ole vapaa, sanotaan, että se on sidottu tai lineaarisesti riippuva., 17/22

Esimerkki Merkitään ē 1 = (1, 0) ja ē 2 = (0, 1). Onko avaruuden R 2 jono (ē 1, ē 2 ) vapaa?, 18/22

Esimerkki Merkitään w 1 = (2, 1) ja w 2 = ( 4, 2). Onko avaruuden jono ( w 1, w 2 ) vapaa?, 19/22

Esimerkki Merkitään v 1 = (1, 2), v 2 = ( 3, 1) ja v 3 = ( 1, 1). Tutkitaan, onko jono ( v 1, v 2, v 3 ) vapaa vai sidottu., 20/22

Esimerkki jatkuu [ ] [ ] 1 3 1 0 R 2 2R 1 1 3 1 0 2 1 1 0 0 5 3 0 [ ] [ ] 1 5 R 2 1 3 1 0 R 1 +3R 2 1 0 4/5 0. 0 1 3/5 0 0 1 3/5 0, 21/22

5 v 3 v3 v 1 4 v 1 v 2 3 v 2, 22/22