GAL. zestawy do prac domowych z rozwiązaniami semestr zimowy 2011/2012. Wydział MIM UW

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "GAL. zestawy do prac domowych z rozwiązaniami semestr zimowy 2011/2012. Wydział MIM UW"

Transkrypt

1 GAL zestawy do prac domowych z rozwiązaniami semestr zimowy / Wydział MIM UW wersja z października

2 Spis treści Układy równań Liczby zespolone 7 Przestrzenie liniowe, kombinacje liniowe Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m 5 Rząd macierzy 9 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n 7 Macierze i przekształcenia liniowe K n w K m 6 8 Macierz przekształcenia liniowego 9 Przestrzeń funkcjonałów 6 Macierze kwadratowe

3 J Chaber Układy równań Układy równań Układ ( ) a x + a x + + a n x n b a x + a x + + a n x n b a m x + a m x + + a mn x n b m, w którym występują znane współczynniki a ij i wyrazy wolne b, b,, b m oraz niewiadome x, x,, x n nazywamy układem m równań z n niewiadomymi Układ ( ) nazywamy jednorodnym jeśli wszystkie wyrazy wolne sa zerami Grupując współczynniki a ij w kolumny można zapisać ( ) w postaci wektorowej a a a n b a ( w) x + x a + + x a n n b a m a m Kolumny w równaniu ( w) nazywamy wektorami (z R m ) Po lewej stronie równania ( w) występuje operacja dodawania wektorów z R m mnożonych przez liczby x j Wynikiem tej operacji jest wektor, którego kolejne współrzędne występują po lewej stronie równań układu ( ) Przejście od ( w) do ( ) pokazuje więc jak mnożyć wektory z R m przez liczby i jak dodawać wektory (oddzielnie na każdej współrzędnej) Kolumnę wyrazów wolnych układu jednorodnego nazywamy wektorem zerowym i oznaczamy przez Oznaczając kolejne kolumny (wektory) występujące po lewej stronie równania ( w) przez A, A,, A n, a kolumnę z prawej strony (zwaną kolumną wyrazów wolnych) przez B otrzymujemy skrócony zapis ( ) a mn ( w) x A + x A + + x n A n B Wektor x A + x A + + x n A n nazywamy kombinacją liniową wektorów A, A,, A n o współczynnikach x, x,, x n Istnienie rozwiązań układu ( ) oznacza więc, że wektor B jest kombinacją liniową wektorów A, A,, A n, a rozwiązania ( ) są współczynnikami kombinacji dających w wyniku B Grupując kolumny A, A,, A n w tabelę można zapisać ( ) w postaci macierzowej a a a n x b a a a n x ( m) a m a m a mn x n b m b b m Tabelę w równaniu ( m) nazywamy macierzą o n kolumnach i m wierszach (macierzą z M m n (R)) macierzą współczynników ( ) (liczba kolumn jest liczbą niewiadomych, a liczba wierszy, liczbą równań) Oznaczając macierz występującą po lewej stronie równania ( m) przez A (A [A, A,, A n ] [a ij ]), a wektor niewiadomych przez X R n otrzymujemy skrócony zapis ( ) ( m) AX B Po prawej stronie ( m) występuje operacja mnożenia macierzy A M m n (R) przez wektor X R n (liczba kolumn macierzy jest równa liczbie współrzędnych wektora) Wynikiem tej operacji jest wektor z R m kombinacja liniowa kolumn macierzy A o współczynnikach będących współrzędnymi wektora X (lewa strona ( w)) Przejście od ( m) do ( w) pokazuje więc jak mnożyć macierz przez wektor Rozwiązując ( ) szukamy wektorów X R n, które wymnożone przez macierz współczynników tego układu dają kolumnę wyrazów wolnych

4 J Chaber Układy równań Rozwiązywanie układów równań liniowych metoda eliminacji Gaussa Dla zadanego układu ( ) szukamy opisu zbioru wszystkich rozwiązań tego układu (jeśli układ ( ) nie ma rozwiązań to nazywamy go układem sprzecznym) Zbiór wszystkich rozwiązań układu ( ) wyznacza się przekształcając ten układ w nowy układ ( ), który ma taki sam zbiór rozwiązań jak układ wyjściowy (mówimy, że te układy są równoważne) i daje się łatwo rozwiązać Przekształcenie ( ) w ( ) polega na wielokrotnym wykonywaniu następujących prostych operacji (każda z nich zachowuje zbiór rozwiązań modyfikowanego układu): (I) dodanie do jednego z równań innego równania pomnożonego przez liczbę, (II) zamiana dwóch równań miejscami, (III) pomnożenie jednego z równań przez liczbę różną od zera W praktyce operacje wykonuje się na wierszach macierzy rozszerzonej układu, to znaczy macierzy [A B] [A,, A n, B] uzyskanej przez dopisanie do macierzy współczynników układu kolumny wyrazów wolnych tego układu Opisanym wyżej operacjom na równaniach odpowiadają następujące operacje (nazywane elementarnymi) na wierszach tej macierzy: (I) dodanie do jednego z wierszy innego wiersza pomnożonego przez liczbę, (II) zamiana dwóch wierszy miejscami, (III) pomnożenie jednego z wierszy przez liczbę różną od zera Wykonując operacje elementarne na wierszach, macierz [A B] można przekształcić do macierzy [A B ] w postaci schodkowej, to znaczy takiej że: (S) żaden wiersz zerowy macierzy [A B ] nie poprzedza wiersza niezerowego, (S) pierwsze niezerowe wyrazy (wyrazy wiodące schodki) kolejnych niezerowych wierszy macierzy [A B ] stoja w kolumnach o rosnacych numerach Wyjściowy układ równań AX B ma taki sam zbiór rozwiązań jak układ A X B Opiszemy metodę znajdowania zbioru rozwiązań układu A X B Załóżmy, że macierz [A B ] ma r niezerowych wierszy, których wyrazy wiodące są w kolumnach o numerach j < j < < j r Jeśli j r n + (schodek ostatniego niezerowego wiersza macierzy [A B ] znajduje się w ostatniej kolumnie tej macierzy), to układ A X B (a więc i układ wyjściowy) jest sprzeczny W przeciwnym wypadku (j r < n + ) wszystkie rozwiązania układu wyjściowego znajdujemy wyliczając z układu A X B niewiadome x j, x j,, x jr (zmienne zależne) w zależności od pozostałych niewiadomych, które moga przyjmować dowolne wartości (zmienne niezależne, parametry) Zmienne zależne, zaczynajac od ostatniej (x jr ), wyliczamy wtedy z kolejnych równań układu A X B, zaczynajac od ostatniego niezerowego Wchodzimy po schodkach obliczajac na każdym odpowiadajac a mu zmienna zależna Zmienna zależna x jk wyliczana z k-tego równania zależy wyłacznie od zmiennych niezależnych o numerach wiekszych niż j k (za zmienne zależne o numerach wiekszych niż j k podstawiamy obliczone wcześniej zależności) Tak wyliczone rozwiązanie X R n zależne od n r zmiennych niezależnych (zwane rozwiązaniem ogólnym układu ( )) można przedstawić w postaci X X + t X + t X + + t p X p, gdzie t, t,, t p są zmiennymi niezależnymi (p (n r) jest liczbą kolumn A bez schodków) W praktyce, zamiast liczyć rozwiązanie ogólne X z równania A X B, oblicza się wektory X, X,, X p występujące we wzorze na X: X jest rozwiązaniem A X B odpowiadającym parametrom t j dla j,,, p, X k jest rozwiązaniem A X odpowiadającym parametrom t k, t j dla j k (X k (X + X k ) X jest rozwiązaniem układu A X jako różnica dwóch rozwiązań A X B )

5 J Chaber Układy równań Zestaw Niech A, A i A [A, A, A, A ], A 6, A a) Obliczyć kombinację liniową A + A A + A b) Obliczyć iloczyny AY i A(X + Y ) 6, X Dany jest układ równań x + x + x + 6x + x 5 x + x + x + x + x 5 x + x + x + x 5 x + x + x 5 a) Zapisać ten układ w postaci wektorowej i macierzowej, Y b) Sprawdzić, czy x, x, x, x, x 5 jest rozwiązaniem tego układu Niech ( ) będzie układem równań z poprzedniego zadania a) Rozwiązać układ ( ) b) Rozwiązać układ jednorodny AX, gdzie A jest macierzą współczynników układu ( ) Uwaga Przez znalezienie rozwiązania niesprzecznego układu równań należy tu (i w zadaniu ) rozumieć przedstawienie rozwiązania ogólnego X w postaci X X + t X + t X + + t p X p, gdzie t, t,, t p są wszystkimi zmiennymi niezależnymi układu Dany jest układ równań x + x + x + x x 5 b x + x + x + x b x + x + x b Wyjaśnić, czy dla danego wektora b b a) b, b) b b 5 b ten układ równań jest niesprzeczny i jeśli tak, to rozwiązać ten układ

6 J Chaber Układy równań Rozwiązania zadań z zestawu a) Kombinacja liniowa A + A A + A jest iloczynem macierzy A [A, A, A, A ] przez wektor, którego współrzędne są współczynnikami kombinacji (wektor X) Obliczamy: AX b) AY 6, A(X+Y ) Uwaga A(sX + ty ), jako kombinacja kolumn A j macierzy A o współczynnikach sx j + ty j, jest sumą: kombinacji wektorów A j o współczynnikach sx j i kombinacji A j o współczynnikach ty j Widać stąd, że A(sX + ty ) sax + tay Dla s i t, A(X + Y ) AX + AY a) Postać wektorowa: x + x + x + x 6 + x 5 Postać macierzowa: 6 x x x x x 5 b) Zamiast podstawiać niewiadome do wyjściowego układu, wygodnie jest skorzystać z postaci wektorowej (lub, co na jedno wychodzi, macierzowej): a) Redukujemy macierz rozszerzoną układu do postaci schodkowej (opisane są wyłącznie operacje zmiany kolejności wierszy; wykonuje się je tu po to, by uniknąć rachunków na ułamkach) W każdym z ostatnich dwóch kroków wykonaliśmy dwie operacje elementarne W praktyce często operację zmiany kolejności wierszy łączy się z operacjami zerowania wyrazów przy pomocy przestawionego wiersza (oznacza to pominięcie w zapisie macierzy z zamienionymi wierszami; tak jak w ostatnim kroku) Skrócony zapis (z opisem wykonywanych operacji) jest przedstawiony na następnej stronie

7 J Chaber Układy równań 5 6 w w w w w + w w w w w w w w w w + w Zmienne zależne to x, x, x (wyrazy na schodkach są podkreślone), x, x 5 są niezależne Z kolejnych równań odczytujemy: z trzeciego x + x 5, z drugiego x x x 5, z pierwszego x x x x x 5 + ( + x + x 5 ) ( + x 5 ) x x 5 Zatem X x x 5 + x 5 x x 5 + x + x 5 ozn X + t X + t X b) Redukcja macierzy rozszerzonej [A ] przebiega tak jak w a) (w części odpowiadającej A; dopisana kolumna zerowa nie może się w trakcie redukcji zmienić) Dostajemy więc macierz schodkową taką jak w a) (z zerową ostatnią kolumną) We wzorach na rozwiązanie ogólne wszystkie stałe są zerowe, a to oznacza, że zerowy jest wektor X i rozwiązanie ogólne ma postać X t X + t X, gdzie X i X są takie jak w a) Uwaga Przy ustalonych wartościach parametrów t, t wektor X X + t X + t X jest jedynym rozwiązaniem układu ( ) dla zmiennych niezależnych x t i x 5 t W szczególności: X jest jedynym rozwiązaniem ( ) takim, że x x 5, X + X jest jedynym rozwiązaniem ( ) takim, że x, x 5, X + X jest jedynym rozwiązaniem ( ) takim, że x, x 5, Z analizy rozwiązania układu jednorodnego w b) wynika, że: X jest jedynym rozwiązaniem układu jednorodnego takim, że x, x 5, X jest jedynym rozwiązaniem układu jednorodnego takim, że x, x 5, Rozwiązanie X X + t X + t X uzyskane w a) łatwo można zweryfikować sprawdzając, tak jak w zadaniu b), czy AX B, AX i AX Co więcej, w praktyce układ ( ) rozwiązuje się wyliczając z macierzy schodkowej rozwiązanie (X ) układu dla parametrów zerowych i rozwiązania układu jednorodnego (X, X ) dla jednego z parametrów przyjmującego wartość, pozostałych Redukując macierz współczynników z dopisanymi dwiema kolumnami wyrazów wolnych jednocześnie badamy układy z obu podpunktów (staramy sie przy tym unikać rachunków na ułamkach) w w w 5 w w 5 w w w w 5 w w w 5 W żadnej z dwóch dopisanych kolumn nie ma schodka, więc oba układy są niesprzeczne, w obu zmienne x, x, x są zależne, a x, x 5 niezależne Znajdziemy rozwiązanie X X + t X + t X

8 J Chaber Układy równań 6 a) Szukamy rozwiązania X postaci [?,?,,?, ] wyliczając zmienne zależne z kolejnych równań (wygodnie zapisywać X w wierszu pod kolumnami macierzy zredukowanej) 5 X [?,?,,?, ] [?,?,,, ] [?,,,, ] [,,,, ] Analogicznie z układu jednorodnego o macierzy obliczamy X [?,?,,?, ] i X [?,?,,?, ] Mamy: X [?,?,,?, ] [?,?,,, ] [?,,,, ] [,,,, ] i X [?,?,,?, ] [?,?,,, ] [?,,,, ] [,,,, ] Powyższy zapis pokazuje kolejność obliczania zmiennych zależnych W praktyce kolejne współrzędne x, x, x szukanego wektora wpisuje się pod odpowiadającymi im kolumnami b) Rozwiązanie ogólne ma postać Y Y + t Y + t Y, gdzie wektory Y X i Y X są rozwiązaniami układu jednorodnego znalezionymi w a) Wystarczy więc obliczyć Y Z układu o macierzy rozszerzonej Uwaga obliczamy Y [?,?,,?, ] [?,?,,, ] [?,,,, ] [,,,, ] Zadanie ma proste (niestandardowe) rozwiązanie Macierz współczynników po zmianie kolejności kolumn na odwrotną, ma postać schodkową Z postaci wektorowej układu równań widać, że kolejność kolumn nie jest istotna (wpływa tylko na kolejność niewiadomych) Bez redukcji widzimy więc, że oba układy są niesprzeczne Rozwiązania można odczytać przyjmując jako zmienne zależne x, x, x 5 (jako schodek trzeciego wiersza warto wybrać jedynkę z trzeciej kolumny), co odpowiada kolejności kolumn/niewiadomych 5,,,, Niech X X + s X + s X będzie ogólnym rozwiązaniem a), Y Y + s Y + s Y ogólnym rozwiązaniem b) uzyskiwanym na tej drodze (Y X i Y X ) Z macierzy X X 5 odczytujemy (obliczając X i X zerujemy ostatnią kolumnę) [,?,,?,?] [, 5,,?,?] [, 5,,,?] [, 5,,, 8], [,?,,?,?] [,,,?,?] [,,, 9,?] [,,, 9, ], X [,?,,?,?] [,,,?,?] [,,, 9,?] [,,, 9, ] Z macierzy odczytujemy Y [,?,,?,?] [,,,?,?] [,,,,?] [,,,, ],

9 J Chaber Liczby zespolone 7 Liczby zespolone Zestaw a) Dany jest układ równań o współczynnikach rzeczywistych z parametrem λ R λx + x x + x λ x + λx + x + λx x + x + x + x Wyznaczyć wszystkie wartości λ R, dla których ten układ jest niesprzeczny b) Dany jest układ równań o współczynnikach zespolonych { ( + i)z + iz + iz + ( i)z ( i)z + z + z + iz i Sprawdzić, że ten układ jest niesprzeczny i znaleźć jego rozwiązania Uwaga Tak jak dla układu o współczynnikach rzeczywistych, rozwiązania niesprzecznego układu równań o współczynnikach zespolonych zależą od zmiennych niezależnych, które odpowiadają kolumnom bez schodków Rozwiązanie ogólne ma postać Z Z + w X + w X + + w p X p, gdzie w, w,, w p C są wszystkimi zmiennymi niezależnymi układu Sprawdzić, że dla dowolnych z, z C a) z + z z + z i z z z z, b) z + z z + z Wskazówka Podnieść obie strony do kwadratu i skorzystać z faktu, że dla z C, z zz oraz Rez z Wyznaczyć wszystkie liczby zespolone z spełniające dane równanie kwadratowe a) z + z + 5 b) z + (i 7)z + i Wyznaczyć wszystkie liczby zespolone z a + ib spełniające dane równanie a) z 6 b) z 5 (z) 7 8( + i) Wskazówka W obu przypadkach zbadać oddzielnie moduł i argument niewiadomej z 5 Dany jest zbiór D {z C : < Rez < Imz} a) Naszkicować zbiór { } iz + i : z D b) Naszkicować zbiór { w C : iw D } 6 Rozłożyć wielomian w(x) x na iloczyn a) czynników stopnia pierwszego o współczynnikach zespolonych b) czynników stopnia co najwyżej drugiego o współczynnikach rzeczywistych

10 J Chaber Liczby zespolone 8 Rozwiązania zadań z zestawu a) Redukujemy macierz rozszerzoną układu (zapisując wykonywane operacje po lewej stronie macierzy) λ λ w λ λ w w λ λ w λw λ λ λ λ Jeśli λ, to w drugim wierszu mamy sprzeczne równanie (zamieniając ten wiersz z trzecim dostajemy schodek w kolumnie wyrazów wolnych) Załóżmy, że λ Możemy wtedy kontynuować redukcję dodając do trzeciego wiersza drugi pomnożony przez q λ λ Otrzymamy macierz w w w + qw λ λ λ λ + q Ta macierz ma postać schodkową Jeśli + λ, to trzeci schodek jest w kolumnie wyrazów wolnych, bo λ + q + 5 > (układ jest sprzeczny) Jeśli + λ, to schodek jest w trzeciej kolumnie i wtedy układ jest niesprzeczny Reasumując: układ jest niesprzeczny wtedy i tylko wtedy, gdy λ ± b) Tak jak w przypadku układów o współczynnikach rzeczywistych, redukujemy macierz rozszerzoną układu (jako schodek wybieramy jedynkę przy niewiadomej z w drugim równaniu) [ ] + i i i i w [ ] i i i i i i w iw i [ ] i i i w [ ] iw i + i w + i w i w Dwa ostatnie kroki prowadzące od postaci schodkowej (po przestawieniu kolejności kolumn) do postaci schodkowej zredukowanej wykonaliśmy żeby ułatwić odczytanie rozwiązań (rachunki na liczbach zespolonych są trudniejsze niż rachunki na liczbach rzeczywistych) Rozwiązanie ma postać Z Z + z Z + z Z, a wektory Z, Z i Z (z C ) odczytujemy z macierzy zredukowanej (Z i Z jako rozwiązania układu jednorodnego): [ ] i + i Z [,,?,?] [,,, + i], Z [,,?,?] [,, + i, ], Z [,,?,?] [,,, ] Uwaga Odczytując Z z macierzy zredukowanej warto myśleć o zmiennych zależnych jako współczynnikach kombinacji liniowej kolumn zawierających schodki (jedynka na schodku, zera na pozostałych współrzędnych) dającej kolumnę wyrazów wolnych Odczytując rozwiązania układu jednorodnego związanego ze zmienną niezależną z j chcemy otrzymać kolumnę przeciwną do kolumny związanej z tą zmienną (szukamy współczynników kombinacji liniowej kolumn macierzy zredukowanej, która daje wektor zerowy) a) Niech z a + bi, z c + di Wtedy z + z a + c + (b + d)i, z z ac bd + (ad + bc)i, więc z + z a + c + ( b d)i z + z oraz z z ac bd + ( ad bc)i z z b) z + z (z + z )(z + z ) z z + z z + z z + z z z + Re(z z ) + z z + z z + z ( z + z )

11 J Chaber Liczby zespolone 9 Wielomian az + bz + c stopnia (a ) o współczynnikach rzeczywistych można sprowadzić do postaci kanonicznej az + bz + c a(z + b a z + ( b a ) ( b a ) + c a ) a((z + b a ) b ac a ) Jeśli wyrażenie w nawiasie jest różnicą kwadratów (istnieje w spełniające w b ac), to rozkładając to wyrażenie na iloczyn (z + b a w a )(z + b a + w a ) dostajemy znane wzory na pierwiastki Dokładnie tak samo dostajemy analogiczne wzory na pierwiastki zespolone jeśli a, b, c C, z tym, że w ciele liczb zespolonych wyrażenie w nawiasie jest zawsze różnicą kwadratów a) b ac 6 Liczba w i spełnia w, więc z, z ±i ± i b) b ac ( 7 + i) ( i) (9 5) + i( 8 + ) 7 i Szukamy w x + iy takiego, że w 7 i Porównując części rzeczywiste i urojone otrzymujemy równoważny układ { x y 7 xy, z którego obliczamy w ±( i) Stąd z 7 i+( i) 5 i, z 7 i ( i) + i W obu przypadkach z nie spełnia równania, więc wszystkie rozwiązania znajdziemy badając ich moduł i argument a) Z z 6 mamy z 6 z 6, więc z (bo z R jest dodatni) Porównując argumenty dostajemy 6 arg z π + kπ, czyli arg z π 6 + k π Dla k,,,, 5 dostajemy 6 różnych rozwiązań: z k cos( π 6 + k π)+i sin( π 6 + k π) ( w kz, gdzie z cos π 6 + i sin π 6, a w k cos k π + i sin k π są pierwiastkami stopnia 6 z jedności, które pełnią tu rolę taką jak ± przy pierwiastkach stopnia ) Argumentami kolejnych rozwiązań z k są liczby 6 π, 6 π, 5 6 π, 7 6 π, 9 6 π, 6 π, ich postać algebraiczną najłatwiej wyznaczyć geometrycznie interpretując je jako punkty okręgu jednostkowego będące wierzchołkami sześciokąta równobocznego o wierzchołku z Z trójkąta równobocznego o wierzchołkach, z, z odczytujemy z + i, z 5 z i Po zwiększeniu argumentów o π dostajemy z z i oraz z z 5 + i Pozostałe dwa rozwiązania, to z i oraz z z i b) Z z 5 (z) 7 8( + i) + i 6 mamy z 6, więc z Porównując argumenty dostajemy 5 arg z + 7 arg z arg( + i) + kπ π 6 + kπ, czyli arg z π + kπ Stąd arg z π kπ, co daje dwa rozwiązania: dla k z (cos( π ) + i sin( π )) i oraz dla k, z z + i 5 Warunek Rez < Imz oznacza, że arg z ( π, π + π), a < Rez oznacza, że arg z ( π, π ) Zatem D { z C : arg z ( π, π )} ( D; gdyby obie nierówności definiujące zbiór D były nieostre, liczbę trzeba by było rozpatrywać oddzielnie) W obu podpunktach zamiast szkicu podamy opis szukanego zbioru W szczególności D można opisać jako klin ograniczony prostymi a b i a, zawarty w półpłaszczyźnie a > a) Zbiór D { z : z D } } {w C : arg w ( π, π ) jest klinem ograniczonym prostymi a + b i a, zawartym w półpłaszczyźnie a < Zbiór id { iz : z D } } {w C : arg w ( π + π, π + π ) jest klinem ograniczonym prostymi a b i b, zawartym w półpłaszczyźnie b < { } } } Zbiór id iz : z D {w C : arg w ( 5π, π) {w C : arg w (, π ) jest klinem ograniczonym prostymi b i a + b, zawartym w półpłaszczyźnie b > { } Zbiór id + i iz + i : z D, który otrzymujemy w wyniku przesunięcia zbioru id, jest klinem ograniczonym prostymi b i a + b, zawartym w półpłaszczyźnie b >

12 J Chaber Liczby zespolone b) Warunek iw D oznacza, że arg w + π ( π, π ) + kπ, czyli arg w ( π π, ) + kπ, równoważnie, arg w ( π kπ, ) + Zbiór { w C : iw D } jest więc sumą trzech klinów D k, k,,, gdzie D { w C : arg w ( π, )}, { D w C : arg w ( 7π, π }, ) { D w C : arg w ( 5π, π } ) 6 a) Zespolone pierwiastki w(x) to liczby z takie, że z 6 7 Znajdziemy ich moduł i argument Z z mamy z 6 z 6, więc z Porównując argumenty dostajemy 6 arg z π + kπ, czyli arg z π 6 + k π Dla k,,,, 5 dostajemy 6 rozwiązań o argumentach 6 π, 6 π, 5 6 π, 7 6 π, 9 6 π, 6 π Liczby okręgu jednostkowego o takich argumentach to: + i, i, + i, i, i, i (pierwiastki stopnia 6 z występujące w jednym z poprzednich zadań) Mnożąc je przez otrzymujemy rozwiązania: + i, i, + i, i, i, i Znając 6 pierwiastków wielomianu w(x) możemy rozłożyć go na czynniki liniowe: x (x i )(x i )(x + i )(x + + i )(x + i )(x + i ) b) Jeśli z C jest zespolonym pierwiastkiem w(x) (czyli w(z) ), to w(z) w(z) (bo w(x) jest wielomianem o współczynnikach rzeczywistych) W rozkładzie w(x) na czynniki liniowe mamy więc pary (x z)(x z) (x xrez + zz) Stosując tę obserwację do rozkładu w na czynniki liniowe nad C otrzymujemy: x (x x + )(x + )(x + x + )

13 J Chaber Przestrzenie liniowe, kombinacje liniowe Przestrzenie liniowe, kombinacje liniowe Kontrolowanie operacji elementarnych na wierszach Rozwiązanie zadań rachunkowych często wymaga zredukowania macierzy A [A,, A n ] M m n (K) do postaci schodkowej Rachunki można kontrolować redukując A z dopisaną kolumną Σ A + +A n Redukowaną macierz [A Σ] interpretuje się jako macierz rozszerzoną układu równań AX Σ, który ma rozwiązanie x x n Operacje elementarne na wierszach nie zmieniają zbioru rozwiązań, więc na każdym etapie redukcji dopisana kolumna powinna być sumą poprzednich Zestaw Zbadać, czy w przestrzeni liniowej V nad R wektory β, β należą do W lin(α, α, α, α ), gdzie a) V R, β [,,, ], β [,,, ] oraz α [,,, ], α [,,, ], α [5,,, ], α [,,, ] [ ] [ ] b) V M (R), β, β oraz [ ] [ ] [ ] [ ] 5 α, α, α, α Niech α, α, α R będą takie jak w punkcie a) poprzedniego zadania, V lin(α, α, α ) R i niech ε [,,, ], ε [,,, ], ε [,,, ], ε [,,, ] będą wektorami z R a) Zbadać, które z wektorów ε, ε, ε, ε należą do V b) Sprawdzić, że układy współczynników y, y, y, y takie, że y ε +y ε +y ε +y ε V tworzą zbiór rozwiązań pewnego jednorodnego układu równań i wyznaczyć macierz tego układu Zbadać, czy w danej przestrzeni liniowej V nad R wektor zerowy można przedstawić jako kombinację liniową danych wektorów α, α, α, α na co najmniej dwa różne sposoby Jeśli tak, to podać przykład dwóch różnych kombinacji (wyznaczyć dwa różne układy współczynników x, x, x, x R takie, że x α + x α + x α + x α ) a) V R, α [,,, ], α [,,, ], α [,,, 5], α [,,, ] b) V R [x] jest przestrzenią wielomianów stopnia nie większego niż, α + x + x + x, α + x + x x, α + x + x + 5x, α + x + x Niech (α,, α n ) będzie układem wektorów w przestrzeni liniowej V nad ciałem K Wówczas następujące warunki są równoważne (warunek (ii) został przyjęty jako definicja liniowej niezależności układu (α,, α n )) (i) Każdy wektor β lin(α,, α n ) daje się przedstawić jako kombinacja liniowa wektorów tego układu na dokładnie jeden sposób (ii) Wektor zerowy daje się przedstawić jako kombinacja liniowa wektorów tego układu na dokładnie jeden sposób (wszystkie współczynniki w takim przedstawieniu muszą być zerowe) (iii) Żaden z wektorów α j nie jest kombinacją liniową pozostałych (to znaczy α j lin(α i ) i j dla j,, n) (iv) Żaden z wektorów α j nie jest kombinacją liniową poprzednich (to znaczy α i α j lin(α,, α j ) dla j,, n) Uwaga Dla układu wektorów kolumn (A,, A n ) w przestrzeni K m każdy z warunków (i),(ii) i (iv) oznacza, że w wyniku redukcji macierzy A [A,, A n ] do postaci schodkowej otrzymamy macierz mającą schodek w każdej kolumnie W zadaniu nie ma jednak założenia, że V K m

14 J Chaber Przestrzenie liniowe, kombinacje liniowe Rozwiązania zadań z zestawu a) Równość x α +x α +x α +x α β wygodnie przedstawić zapisując wektory w kolumnach Otrzymujemy wtedy układ równań w postaci wektorowej 5 b ( w) x + x + x + x b b b Aby zbadać, czy dla β β i β β układ ( w) ma rozwiązania redukujemy macierz współczynników z dopisanymi dwiema kolumnami wyrazów wolnych (i kolumną Σ, w której wyrazy niepotrzebne do dalszej kontroli rachunków stopniowo zastępujemy znakiem ) 5 w w w + w w w w w w w + w w w w w w w + w Z postaci schodkowej wynika, że dla β β układ ( w) jest sprzeczny, czyli β W, a dla β β układ ( w) jest niesprzeczny, czyli β W b) Równośc x α + x α + x α + x α β oznacza tu, że każdy wyraz macierzy będącej kombinacją liniową macierzy α j jest równy odpowiedniemu wyrazowi macierzy β Rozpatrując kolejno wyrazy na miejscach (, ), (, ), (, ), (, ) otrzymujemy cztery równania, które dają układy równań takie jak w a) Zatem, tak jak w a), β W i β W a) Tak jak w poprzednim zadaniu trzeba sprawdzić, które z równań x α + x α + x α ε j, j,, ma rozwiązanie Redukujemy macierz współczynników z dopisanymi czterema kolumnami wyrazów wolnych (i kolumną kontrolną) 5 w w w + w w w w w w w + w w w 5 Widzimy, że każda z dopisanych kolumn ma niezerowe wyrazy pod poziomą kreską, a to oznacza, że wszystkie rozpatrywane równania są sprzeczne, czyli ε j U dla j,, b) Trzeba zbadać dla jakich y, y, y, y równanie x α +x α +x α y ε +y ε +y ε +y ε ma rozwiązanie x, x, x, czyli istnieją x, x, x takie, że x, x, x, y, y, y, y jest rozwiązaniem równoważnego równania x α + x α + x α y ε y ε y ε y ε Macierz, którą redukowaliśmy w punkcie a) odpowiada macierzy współczynników tego równania Cztery dopisane kolumny po przeniesieniu na lewą stronę powinny mieć zmienione znaki, ale po redukcji można je ponownie przenieść na prawą stronę przechodząc do równania x α + x α + x α y ε + y ε + y ε + y ε, w którym kolejne wektory mają współrzędne stojące w odpowiednich kolumnach macierzy zredukowanej w punkcie a) Warunkiem równoważnym istnieniu rozwiązania x, x, x jest zerowanie się dwóch ostatnich współrzędnych kombinacji y ε + y ε + y ε + y ε

15 J Chaber Przestrzenie liniowe, kombinacje liniowe Szukaną[ macierzą jednorodnego ] układu równań wiążącego współczynniki y, y, y, y jest więc 5 macierz z prawego dolnego rogu macierzy zredukowanej w punkcie a) 7 a) Równość x α +x α +x α +x α wygodnie przedstawić zapisując wektory w kolumnach Otrzymujemy wtedy jednorodny układ równań w postaci wektorowej ( w) x + x + x + x 5 Układ ( w) ma rozwiązanie zerowe x x Aby sprawdzić, czy istnieje inne (niezerowe) rozwiązanie, redukujemy macierz rozszerzoną układu 8 w 5 5 w w w w w w w w w w 5 6 w w w w w 5 Na tym etapie redukcji widać, że w trzeciej kolumnie nie ma schodka Oznacza to, że równanie x α + x α α ma (dokładnie jedno, bo w pierwszych dwóch kolumnach są schodki) rozwiązanie, które odczytujemy z trzech pierwszych kolumn otrzymanej wyżej macierzy 5 [?? ] [?, ] [, ] Dodając do obu stron równania α α α wektor przeciwny do α α dostajemy α + α + α, co daje rozwiązanie X [x, x, x, x ] [,,, ] układu ( w) dla którego zmienna niezależna x przyjmuje wartość Uwaga W praktyce, rozwiązując jednorodny układ równań, redukuje się tylko macierz współczynników tego układu (nie zapominając o pominiętej kolumnie zerowej) b) Warunek x α + x α + x α + x α oznacza tu, że każdy współczynnik wielomianu będącego kombinacją liniową wielomianów α j jest zerem Biorąc kolejno współczynniki przy x, x, x, x otrzymujemy cztery równania, które dają układ równań taki jak w a) Zatem, tak jak w a), α +α +α jest znikającą kombinacją liniową wielomianów α j o niezerowych współczynnikach Implikacje (i) (ii) i (iii) (iv) są oczywiste Dla dowodu (ii) (iii) załóżmy (iii): istnieje j takie, że α j lin(α i ) i j, czyli α j i j a iα i dla pewnego układu skalarów (a i ) i j Wtedy α j + i j a iα i jest przedstawieniem wektora zerowego przeczącym (ii) Dla dowodu (iv) (i) załóżmy (i): pewne β lin(α,, α n ) ma dwa różne przedstawienia β i n b iα i i n c iα i Wtedy i n a iα i, gdzie a i b i c i nie wszystkie są zerowe Dla j max{i : a i } mamy α j i<j a i a j α i, czyli (iv)

16 J Chaber Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m Przestrzeń K(A) kolumn macierzy A Macierz A [A,, A n ] M m n (K) będziemy interpretować jako układ n kolumn A,, A n K m Zbiór lin(a,, A n ) kombinacji liniowych tego układu jest zamknięty na operacje dodawania wektorów (bo j n x ja j + j n y ja j j n (x j+y j )A j i mnożenie przez skalary (bo c j n x ja j j n cx ja j ) Interpretując współczynniki x j (y j ) jako współrzędne wektora kolumny X K n (Y K n ) dostajemy ważne wzory: AX + AY A(X + Y ) i c(ax) A(cX) Zbiór lin(a,, A n ) {B K m : AX B jest niesprzeczny} jest więc podprzestrzenią liniową K m Przestrzeń K(A) lin(a,, A n ) nazywamy przestrzenią kolumn A (rozpiętą na kolumnach A) Dla każdej niezerowej podprzestrzeni V K m można znaleźć r m i macierz [C,, C r ] M m r (K) taką, że V lin(c,, C r ), C i dla j >, C j lin(c,, C j ) Istotnie, kolejne kolumny C j możemy wybierać z V dbając o spełnienie ostatnich dwóch warunków tak długo, póki wybrane kolumny nie będą rozpinały V Po r m krokach będzie V lin(c,, C r ), bo w przeciwnym wypadku moglibyśmy skonstruować macierz o m wierszach [C,, C m, C m+ ], która w wyniku redukcji do postaci schodkowej miałaby schodek w każdej z m + kolumn (schodek w j-tej kolumnie świadczy o tym, że C j lin(c,, C j )) Liniowa niezależność i baza w przestrzeni kolumn macierzy Kolumny macierzy A [A,, A n ] M m n (K) tworzą układ liniowo niezależny wtedy i tylko wtedy, gdy A ma, po redukcji do postaci schodkowej, schodki we wszystkich kolumnach (w rozwiązaniu układu równań x A + + x n A n nie ma zmiennych niezależnych jest tylko jedno (zerowe) rozwiązanie) Jeśli macierz A [A,, A n ] M m n (K) ma, po redukcji do postaci schodkowej, schodki w kolumnach o numerach j,, j r, to układ kolumn A j,, A jr macierzy A jest liniowo niezależny i każdy wektor B z przestrzeni kolumn A można jednoznacznie przedstawić jako kombinację liniową wektorów A j,, A jr (jej współczynniki, to zmienne zależne wyliczone z AX B dla zerowych zmiennych niezależnych) Układ kolumn A j,, A jr jest bazą przestrzeni lin(a,, A n ) rozpiętej przez kolumny macierzy A Przestrzeń N(A) rozwiązań jednorodnego układu równań AX Dla macierzy A M m n (K) zbiór N(A) rozwiązań układu AX jest podprzestrzenią przestrzeni K n (bo A(X + Y ) AX + AY i A(cX) c(ax)) Jeśli rozwiązania układu AX zależą od p zmiennych niezależnych, a X,, X p są wszystkimi rozwiązaniami uzyskanymi przez podstawienie za zmienne niezależne p zer i jednej jedynki, to układ wektorów X,, X p jest bazą przestrzeni N(A) (bo jedyne rozwiązanie układu AX, dla którego odpowiednie zmienne niezależne przyjmują wartości t,, t p ma postać X t X + + t p X p ) Suma wymiarów przestrzeni K(A) i N(A) Dla macierzy A M m n (K) mamy K(A) K m, N(A) K n oraz dim K(A) + dim N(A) n (bo wymiar przestrzeni K(A) jest liczbą kolumn, w których (po redukcji macierzy A do postaci schodkowej) występują schodki, a wymiar N(A) jest liczbą kolumn bez schodków) Rozpinanie, liniowa niezależność, baza Niech (A,, A n ) będzie układem kolumn macierzy A [A,, A n ] M m n (K) Wtedy (A,, A n ) rozpina K m dla każdego B K m układ równań AX B ma rozwiązanie A ma po redukcji schodek w każdym wierszu, jest liniowo niezależny dla każdego B K m układ AX B ma co najwyżej jedno rozwiązanie A ma po redukcji schodek w każdej kolumnie, jest bazą K m dla każdego B K m układ AX B równań ma dokładnie jedno rozwiązanie A ma po redukcji schodek w każdym wierszu i w każdej kolumnie (więc n m)

17 J Chaber Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m 5 Zestaw Niech α [,,, ], α [,,, ], α [,,, 5], α [,,, ], α 5 [, 5,, ] rozpinają podprzestrzeń V lin(α, α, α, α, α 5 ) R a) Znaleźć bazę przestrzeni V b) Rozszerzyć bazę z a) do bazy całej przestrzeni R Niech W R 5 będzie przestrzenią opisaną przez jednorodny układ równań (zbiorem rozwiązań tego układu) a) Znaleźć bazę przestrzeni W x + x + x x x 5 x + x + x x x 5 x + x x + x + x 5 b) Rozszerzyć bazę z a) do bazy całej przestrzeni R 5 W R dane są wektory α [,,, ] i α [,,, ] a) Zbadać czy lin(α, α ) W, gdzie W jest opisana przez układ równań x + 5x x x x + 5x x x x x + x + x b) Zbadać, czy układ α, α można rozszerzyć do bazy R wektorami wybranymi z układu β [,,, ], β [,,, ], β [,,, ] Jeśli można, to znaleźć taką bazę i znaleźć współrzędne każdego z wektorów β i w tej bazie W R dane są wektory α [, λ, ], α [,, ], α [λ,, ] Zbadać dla jakich wartości parametru λ R a) układ α, α, α jest liniowo niezależny, b) lin(α, α, α ) lin([,, ], [, 7, ]) 5 Wyznaczyć wszystkie wartości parametru λ R takie, że dany zbiór A λ R jest podprzestrzenią liniową R, gdzie a) A λ { [a b, a + λa, λ λ] R : a, b R } b) A λ jest zbiorem rozwiązań układu równań { x + x + λx x x λ λ

18 J Chaber Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m 6 Rozwiązania zadań z zestawu Wybierzemy bazę V i jej rozszerzenie do bazy całej przestrzeni R usuwając z układu wektorów α, α, α, α, ε, ε, ε, ε rozpinającego R te, które są kombinacjami poprzednich Znajdziemy je redukując do postaci schodkowej macierz, której kolumny są wektorami układu rozpinającego (kolumny rozpinające V oddzielamy od dopisanych, które zapewniają, że układ rozpina całe R ; wykonywane operacje na wierszach łatwo tu odczytać z prawej części redukowanej macierzy) a) Ze schodków lewej części macierzy zredukowanej odczytujemy, że układ α, α, α jest bazą V b) Układ α, α, α można rozszerzyć do bazy przestrzeni R dodając którykolwiek z wektorów ε j (najlepiej ε bo w takiej bazie wygodnie byłoby liczyć współrzędne zadanego wektora β R ) a) W celu znalezienia bazy rozwiązujemy jednorodny układ równań opisujący W redukując macierz współczynników (wygodnie zacząć redukcję od ostatniej kolumny) w 7 w w 5 w + w 5 Znajdujemy bazę X, X, X przestrzeni rozwiązań podstawiając za zmienne niezależne x, x, x dwa zera i jedynkę (pamiętamy przy tym o zerowej kolumnie wyrazów wolnych): X [,,?,,?] [,,,,?] [,,,, ], X [,,?,,?] [,,,,?] [,,,, ], X [,,?,,?] [,,,,?] [,,,, ] b) Liniową niezależność zachowamy dodając do układu rozwiązań X, X, X wektory ε, ε 5 (wektory bazy standardowej R 5 mające jedynki na miejscu zmiennych zależnych) 6 7

19 J Chaber Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m 7 a) Aby zbadać inkluzję V lin(α, α ) W wystarczy sprawdzić, że każdy z wektorów α j rozpinających V jest w W (spełnia układ równań opisujący W ) Podobnie można zbadać W V (sprawdzając, czy dla wszystkich wektorów β z bazy W układ x α + x α β jest niesprzeczny), wymagałoby to jednak rozwiązania układu równań opisującego W Wiedząc, że V W łatwiej jest sprawdzić, czy dim V dim W Zaczniemy od uproszczenia opisu W (poprzez redukcję macierzy współczynników) 5 w 5 5 w w w + w w w + w w + w w 5 w w 5 w Przestrzeń V lin([,,, ], [,,, ]) jest płaszczyzną (bo wektory rozpinające są liniowo niezależne: [,,, ] i [,,, ] lin([,,, ])) Podobnie przestrzeń W (bo układ opisujący ma dwie zmienne niezależne: x, x ) Wystarczy więc sprawdzić, czy α, α W Mamy i, co dowodzi V W b) Redukujemy macierz mającą w kolumnach współrzędne wektorów z układu α, α, β, β, β w w 9 w w 5 w w 6 w w w w w + w Widać, że szukanym rozszerzeniem może być baza α, α, β, β Współrzędne β w tej bazie to,,,, a współrzędne β w to,,, Widać też, że β lin(α, α, β ) Współrzędne β znajdujemy rozwiązując układ równań x α + x α + x β β, którego macierz rozszerzona redukuje się do macierzy złożonej z pierwszych czterech kolumn otrzymanej wyżej macierzy [?,?,? ] [?,?, ] [?,, ] [,, ] Zatem β ma w bazie α, α, β, β współrzędne,,,

20 J Chaber Podprzestrzenie liniowe przestrzeni K m 8 a) Będziemy redukować macierz o kolumnach α, α, α (liniowa niezależność układu nie zależy od kolejności wektorów, a wygodniej nie mieć parametru w pierwszej kolumnie) λ λ + w λ λ + w w λ λ 7 5 w w 5 λ 6 λ w w w + qw 5 λ 6 + q(λ 6), gdzie q λ 5 Liniowa niezależność układu α, α, α jest więc równoważna warunkowi + λ 5 (λ 6) Obliczając pierwiastki trójmianu 5 + (λ )(λ 6) λ λ + 9 dostajemy λ, ±8 Zatem liniowa niezależność układu α, α, α jest równoważna warunkowi λ {, 9} b) Niech V λ lin(α, α, α ) i W lin([,, ], [, 7, ]) Jeśli V λ W, to dim V λ dim W, więc z a) λ {, 9} Aby zbadać inkluzje W V i W V 9 redukujemy macierz mającą w kolumnach współrzędne baz W V V 9 (z układu α, α, α rozpinającego V λ usuwamy α ) 7 9 w w w + w 9 w w w w w Ze środkowej części otrzymanej macierzy widzimy, że α W dla λ, a z prawej części mamy V 9 W Zatem V λ W wtedy i tylko wtedy, gdy λ 9 5 Jeśli A λ jest podprzestrzenią liniową R, to A λ, więc (w obu podpunktach) musi być spełniony warunek λ λ, czyli λ lub λ a) Jeśli λ, to A λ {a[,, ] + b[,, ] : a, b R} lin([,, ], [,, ]) jest podprzestrzenią liniową R Jeśli λ, to dla a, b mamy α [,, ] A, ale ( )α [,, ] A, bo druga współrzędna wektorów z A ma postać a + a (a + ) Reasumując, A λ jest podprzestrzenią liniową R wtedy i tylko wtedy, gdy λ b) Jeśli λ, to A λ jest podprzestrzenią liniową R jako zbiór rozwiązań jednorodnego układu równań liniowych Jeśli λ, to A λ jest zbiorem rozwiązań układu równań { x + x + x x x Dla x mamy układ dwóch równań liniowych z niewiadomymi x, x, z którego wyliczamy x i x Zatem α [,, ] A Łatwo sprawdzić, że α [ 8,, ] A Reasumując, A λ jest podprzestrzenią liniową R wtedy i tylko wtedy, gdy λ 5

21 J Chaber 5 Rząd macierzy 9 5 Rząd macierzy Przestrzeń W (A) wierszy macierzy A Macierz A M m n (K) można interpretować jako układ m wierszy w,, w m K n Przestrzeń W (A) lin(w,, w m ) K n nazywamy przestrzenią wierszy A (rozpiętą na wierszach A) Jeśli macierz A ma postać schodkową, to niezerowe wiersze A stanowią bazę W (A ) Łatwo sprawdzić, że operacje elementarne na wierszach nie zmieniają przestrzeni wierszy (W (A ) W (A)), więc redukując macierz A do macierzy A w postaci schodkowej i biorąc niezerowe wiersze A otrzymujemy bazę W (A) Wiersze czy kolumny Badając układ α,, α n wektorów z K m można te wektory zapisać jako wiersze macierzy z M n m (K), lub jako kolumny macierzy z M m n (K) Zapisywanie w kolumnach jest na ogół dużo bardziej skuteczne (bo jest związane z badaniem kombinacji liniowych układu α,, α n, co pozwala korzystać z wiedzy o układach równań liniowych; inny ważny powód pojawi się w dyskusji przekształceń liniowych) Rząd macierzy A Dla macierzy A M m n (K) rzędem A nazywamy liczbę r(a) dim W (A) dim K(A) (oba wymiary są liczbą schodków w macierzy otrzymanej w wyniku redukcji A do postaci schodkowej) Wymiar przestrzeni N(A) i rząd macierzy A Dla macierzy A M m n (K) mamy dim N(A)+dim K(A) dim N(A)+r(A) n (bo wymiar przestrzeni N(A) jest liczbą kolumn bez schodków) Rozpinanie, liniowa niezależność, baza Niech (A,, A n ) będzie układem kolumn macierzy A [A,, A n ] M m n (K) Wtedy (A,, A n ) rozpina K m r(a) m (A ma po redukcji schodek w każdym wierszu), jest liniowo niezależny r(a) n (A ma po redukcji schodek w każdej kolumnie), jest bazą K m r(a) n m (A ma po redukcji schodek w każdym wierszu i kolumnie) Zestaw 5 Dana jest macierz A 5 8 M (R) i wektory,, z R a) Sprawdzić, że V W, gdzie V R jest rozpięta na zadanych wektorach, a W N(A) b) Dla j, znaleźć wszystkie wektory X R spełniające układ równań AX A j (gdzie A j oznacza j-tą kolumnę macierzy A) Dla λ, µ R dane są macierz A λ a) Zbadać rząd A λ w zależności od λ R λ λ M (R) i wektor B µ µ R b) Zbadać zbiór rozwiązań układu równań A λ X B µ w zależności od λ, µ R (sprawdzić kiedy ten zbiór jest pusty, jednopunktowy lub nieskończony)

22 J Chaber 5 Rząd macierzy Rozwiązania zadań z zestawu 5 a) Sprawdzimy, czy V W i dim V dim W Zaczniemy od redukcji macierzy A do macierzy A w postaci schodkowej (co ułatwi sprawdzenie inkluzji) 5 w w 8 w w 5 7 w 5 7 w w 5 7 w + w Z postaci schodkowej wynika, że dim W (rozwiązania zależą od zmiennych niezależnych x, x ) Obliczamy teraz iloczyny A X podstawiając za X kolejne wektory rozpinające V 5, 5, 5 Ponieważ wektory rozpinające V są w N(A ), mamy V N(A ) W Z dim V wynika więc, że dim V dim W, co daje równość V W b) Wektor [,,, ] jest rozwiązaniem układu AX A (analogicznie, wektor [,,, ] jest rozwiązaniem układu AX A ), a bazę rozwiązań układu AX stanowią dwa liniowo niezależne wektory rozpinające V N(A) Z twierdzenia Kroneckera-Capelliego rozwiązanie ogólne układu AX A (AX A ) ma postać X + t + t X + t Redukujemy macierz rozszerzoną [A λ B µ ] układu A λ X B µ µ λ λ + µ 6 λ 6 λ w w w w w µ λ µ λ µ + t + µ λ µ λ µ Dla λ {, } widzimy, że r(a λ ) r([a λ B µ ]), więc układ jest niesprzeczny i zbiór rozwiązań jest jednopunktowy niezależnie od wartości µ (bo rząd A λ jest taki jak liczba niewiadomych nie ma zmiennych niezależnych) Dla λ µ mamy r(a λ ) r([a λ B µ ]), więc układ jest niesprzeczny i zbiór rozwiązań jest nieskończony (bo rząd A λ jest mniejszy niż liczba niewiadomych jest jedna zmienna niezależna) Dla λ i µ mamy r(a λ ) < r([a λ B µ ]), więc układ jest sprzeczny Dla λ dwa ostatnie wiersze macierzy zredukowanej są równe Po odjęciu drugiego wiersza od trzeciego zobaczymy r(a λ ) r([a λ B µ ]), więc układ jest niesprzeczny, a zbiór rozwiązań jest nieskończony niezależnie od wartości µ (bo rząd A λ jest mniejszy niż liczba niewiadomych)

23 J Chaber 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n Ważne wzory Dla podprzestrzeni V, V skończenie wymiarowej przestrzeni V mamy (udowodniony na wykładzie) wzór dim(v + V ) dim V + dim V dim(v V ) Dla macierzy A M m n (K), wektorów kolumn B,, B k K n oraz skalarów y, y k K mamy ważny wzór (wynikający z wzorów A(X +Y ) AX +AY i A(yX) yax uzasadnionych w zestawie ) A(y B + + y k B k ) y AB + + y k AB k Przecięcie podprzestrzeni K n opisanych układami równań ([ A Dla V N(A) K n i W N(B) K n część wspólna V W N B równań złożonym z równań opisujących V i z równań opisujących W ) ]) (jest opisana układem Przecięcie podprzestrzeni K n opisanej układem równań z rozpiętą na układzie wektorów Dla przestrzeni V N(A) K n i W K(B) K n (gdzie A M m n (K) i B M n k (K)) część wspólną można znaleźć (opisując W układem równań lub, bardziej bezpośrednio) podstawiając kombinacje liniowe BY kolumn B [B,, B k ] do układu równań AX Po podstawieniu X y B + + y k B k dostajemy A(y B + + y k B k ) y AB + + y k AB k Układ współczynników y,, y k daje kombinację z V W wtedy i tylko wtedy, gdy jest rozwiązaniem jednorodnego układu równań o macierzy C [AB,, AB k ] M m k (K) Jeśli (Y,, Y p ) jest bazą N(C), to wektory BY,, BY p (odpowiednie kombinacje kolumn B) rozpinają V W (bo dla Y t Y + + t p Y p kombinacja BY B(t Y + + t p Y p ) t BY + + t p BY p ) Przecięcie podprzestrzeni K n rozpiętych na układach wektorów Dla przestrzeni V K(A) K n i W K(B) K n (gdzie A M n l (K) i B M n k (K)) część wspólną można znaleźć (opisując je układami równań lub, bardziej bezpośrednio) porównując kombinacje liniowe AX kolumn A [A,, A l ] i kombinacje liniowe BY kolumn B [B,, B k ] W równaniu wektorowym x A + + x l A l y B + + y k B k współczynniki x,, x l traktujemy jako niewiadome, a współczynniki y,, y k jako parametry z K Układ parametrów y,, y k daje kombinację z V W wtedy i tylko wtedy, gdy rozpatrywane równanie wektorowe ma rozwiązanie x,, x l Redukując macierz [A B] [A,, A l B,, B k ] M n (l+k) (K) do macierzy [A B ] w postaci schodkowej otrzymujemy równoważne równanie wektorowe x A + + x la l y B + + y kb k Jeśli A ma r schodków i C M (n r) k (K) jest macierzą utworzoną z B przez usunięcie pierwszych r wierszy, to wyjściowy układ jest niesprzeczny wtedy i tylko wtedy, gdy parametry y,, y k są z N(C) Jak poprzednio, V W lin(by,, BY p ), gdzie (Y,, Y p ) jest bazą przestrzeni N(C) Opis podprzestrzeni V K n jako przestrzeni rozwiązań jednorodnego układu równań Badając przecięcie V K(A) K n z W lin(ε,, ε n ) K n, zgodnie z opisaną wyżej procedurą (redukując macierz [A I n ], gdzie I n M n n (K) jest macierzą o kolumnach ε,, ε n ), otrzymujemy układ równań CY opisujący V K n V (bo I n Y y ε + + y n ε n Y, zob zadanie b) z zestawu )

24 J Chaber 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n Zestaw 6 Niech V lin([,,, ], [,,, ], [,,, ], [,,, ]) R i niech W R będzie podprzestrzenią opisaną układem równań { x + x + x x x + x x a) Znaleźć układ równań opisujący V Wskazówka Analogiczne zadanie zostało rozwiązane w punkcie b) zadania z zestawu b) Znaleźć dim(v + W ) i bazę części wspólnej V W Niech V lin([,,, ], [,,, ], [,,, ]) R i niech W R będzie podprzestrzenią opisaną układem równań { x + x + x + x x + x + x + x a) Znaleźć bazę części wspólnej V W b) Znaleźć dim(v + W ) Niech V lin([,,, ], [,,, ], [,,, ]) i W lin([,, 5, ], [,,, ], [,,, ]) będą podprzestrzeniami R a) Znaleźć dim V, dim W, dim(v + W ) i dim(v W ) b) Znaleźć bazę części wspólnej V W Wykazać, że dla podprzestrzeni V,, V n (n > ) przestrzeni liniowej V nad ciałem K następujące warunki są równoważne (warunek (i) został przyjęty jako definicja sumy prostej V V n ) (i) Każdy wektor β V + + V n daje się przedstawić w dokładnie jeden sposób jako suma β α + + α n, gdzie α j V j dla j,, n (ii) Wektor zerowy daje się przedstawić w dokładnie jeden sposób jako suma α + + α n, gdzie α j V j dla j,, n (wszystkie α j w takim przedstawieniu muszą być zerowe) (iii) Żadna z przestrzeni V j nie zawiera niezerowych wektorów z sumy pozostałych podprzestrzeni (to znaczy V j i j V i {} dla j,, n) (iv) Żadna z przestrzeni V j nie zawiera niezerowych wektorów z sumy poprzednich podprzestrzeni (to znaczy V j i<j V i {} dla j,, n) Wskazówka Zmodyfikować rozwiązanie zadania zestawu

25 J Chaber 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n Rozwiązania zadań z zestawu 6 a) Badamy równość wektorową x α + x α + x α + x α Y, gdzie wektory α,, α rozpinają V, a Y y ε + y ε + y ε + y ε jest kolumną wyrazów wolnych zależną od parametrów y,, y Warunek opisujący wartości parametrów, dla których układ ma rozwiązania (Y V ) znajdziemy redukując macierz mającą w kolumnach współrzędne wektorów α, α, α, α ε, ε, ε, ε (interesuje nas niesprzeczność, więc możemy zmienić kolejność α j ) Stąd warunek Y V [(niesprzeczność ] równania wektorowego) jest równoważny warunkowi CY, gdzie C jest macierzą w prawym dolnym bloku redukowanej macierzy b) dim(v + W ) dim V + dim W dim(v W ) Z a) dim V i łatwo widać, że dim W Część wspólna V W jest opisana układem złożonym z równań opisujących W i równań opisujących V Bazę i wymiar V W znajdziemy redukując macierz tego układu w w w 7 w w 5 w w w w w w w w w Zbiór rozwiązań jest prostą, więc dim(v +W ) + Wektor bazy V W znajdujemy podstawiając za zamienną niezależną x 5 5 [?,?,?, 5 ] [?,?,, 5] [?,,, 5] [,,, 5] Oznaczmy przez A macierz układu opisującego W i przez B [B, B, B ] macierz mającą w kolumnach wektory rozpinające V 5 a) Podstawiając do układu AX opisującego W kombinację BY V dostajemy [ ] [ ] [ ] [ y + y + y 7 y +y 7 +y 5 ] [ ]

26 J Chaber 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n Otrzymany układ równań na współczynniki kombinacji rozwiązujemy redukując jego macierz [ ] [ ] Stąd Y [?,?, ] [?,, ] [,, ] i BY + 6 jest wektorem rozpinającym V W b) dim(v + W ) dim V + dim W dim(v W ) r(b) + ( ) r(b) + Pozostaje policzyć rząd B w w w w w w w Mamy więc dim(v + W ) r(b) + w w w + w w + w Oznaczmy przez A [A, A, A ] macierz mającą w kolumnach wektory rozpinające V i przez B [B, B, B ] macierz mającą w kolumnach wektory rozpinające W a) Przestrzeń V + W jest rozpięta przez kolumny macierzy [A B] Redukując tę macierz znajdziemy dim V i dim(v + W ) w w w w w 5 w w 5 w w w w w w 5 6 w w w w w 5 Zatem dim V, dim(v + W ), a dim(v W ) dim V + dim W dim(v + W ) Pozostaje policzyć dim W, który jest taki sam jak rząd macierzy B z trzech ostatnich kolumn zredukowanej macierzy (zamieniamy kolumny i miejscami oraz usuwamy zerowy wiersz) 6 w w w w w + w w + w Mamy więc dim(v W ) dim V + dim W dim(v + W ) + b) Wektor BY W jest w V wtedy i tylko wtedy, gdy układ AX BY (gdzie X traktujemy jako niewiadome, [ a Y] jako parametry) jest niesprzeczny, a to oznacza, że CY, gdzie C jest macierzą z prawego dolnego rogu zredukowanej macierzy Układ ([,, ], [,, ]) jest bazą przestrzeni rozwiązań N(C), więc wektory B +B i B +B rozpinają V W B + B 5, B + B 5 Bazą V W jest wektor B B [,,, ] (z a) wiedzieliśmy, że dim(v W ), więc można było nie liczyć drugiej kombinacji)

27 J Chaber 6 Suma i przecięcie podprzestrzeni K n 5 Implikacje (i) (ii) i (iii) (iv) są oczywiste Dla dowodu (ii) (iii) załóżmy (iii): dla pewnego j > istnieje niezerowy wektor α j V j taki, że α j i j α i, gdzie α i V i dla i j Wtedy α j + i j α i jest przedstawieniem wektora zerowego przeczącym (ii) Dla dowodu (iv) (i) załóżmy (i): pewne β i n V i ma dwa różne przedstawienia β i n β i i n γ i, gdzie β i, γ i V i dla i n Wtedy i n α i, gdzie α i β i γ i V i nie wszystkie są zerowe Dla j max{i : α i } mamy j > i α j i<j α i, czyli (iv)

28 J Chaber 7 Macierze i przekształcenia liniowe K n w K m 6 7 Macierze i przekształcenia liniowe K n w K m Ważny wzór i iloczyn macierzy Dla macierzy A M m n (K), wektorów (kolumn) B,, B k K n oraz skalarów y, y k K mamy ważny wzór (wynikający z wzorów A(X +Y ) AX +AY i A(yX) yax uzasadnionych w zestawie ) A(y B + + y k B k ) y AB + + y k AB k Niech B [B,, B k ] M n k (K) i niech Y K k będzie kolumną o współrzędnych y, y k Zastępując w ważnym wzorze kombinacje liniowe iloczynem odpowiedniej macierzy przez wektor Y otrzymujemy postać macierzową A(BY ) CY, gdzie macierz C [AB,, AB k ] M m k (K) ma m wierszy (jak A) i k kolumn (jak B) Zauważmy, że liczba kolumn A jest taka jak liczba wierszy B Macierz C nazywamy iloczynem macierzy A przez B i oznaczamy przez AB (kolejność jest istotna) Przekształcenie liniowe ϕ A : K n K m wyznaczone przez macierz A M m n (K) Macierz A M m n (K) wyznacza ϕ A : K n K m dane przez ϕ A (X) AX (X i ϕ A (X) są kolumnami) Ważny wzór oznacza, że ϕ A zachowuje kombinacje liniowe, czyli ϕ A jest przekształceniem liniowym Iloczyn macierzy i złożenie przekształcenia ϕ B : K k K n z przekształceniem ϕ A : K n K m Niech B [B,, B k ] M n k (K), A [A,, A n ] M m n (K) Wtedy złożeniem przekształcenia liniowego ϕ B : K k K n z przekształceniem ϕ A : K n K m jest przekształcenie ϕ A ϕ B : K k K m dane wzorem ϕ A ϕ B (Y ) ϕ A (ϕ B (Y )) A(BY ) CY, gdzie C [AB,, AB k ] AB M m k (K) Postać macierzowa ważnego wzoru oznacza więc, że ϕ A ϕ B ϕ AB Każde przekształcenie liniowe ϕ : K n K m jest wyznaczone przez pewną macierz Niech A [A,, A n ] M m n (K) Wtedy ϕ A (ε j ) A + +A j + +A n A j dla j,,, n Jeśli ϕ : K n K m jest przekształceniem liniowym i A [A,, A n ] M m n (K) jest macierzą mającą w j-tej kolumnie współrzędne obrazu wektora ε j (czyli A j ϕ(ε j ) dla j,, n), to ϕ ϕ A, bo ϕ x x n ϕ x + + x n x ϕ(ε ) + + x n ϕ(ε n ) x A + + x n A n AX Macierz jednostkowa I n M n n (K) Dla wektora α K n, przez [α] będziemy oznaczać kolumnę współrzędnych α Macierz I n [ [ε ],, [ε n ] ] wyznaczającą identyczność ϕ In id K n : K n K n nazywamy macierzą jednostkową Dla A M m n (K) mamy oczywiście I m A AI n A (bo id K m ϕ A ϕ A id K n ϕ A ) Suma wymiarów jądra i obrazu przekształcenia liniowego ϕ A : K n K m Jądro ker ϕ A {X : AX } N(A) K n i obraz im ϕ A {AX : X K n } K(A) K m Zatem dim ker ϕ A + dim im ϕ A dim N(A) + dim K(A) n dim K n Epimorfizmy, monomorfizmy, izomorfizmy Niech przekształcenie liniowe ϕ : K n K m będzie wyznaczone przez macierz A M m n (K) Wtedy ϕ jest epimorfizmem jeśli dla każdego B K m istnieje X K n takie, że AX B ( A ma po redukcji schodek w każdym wierszu r(a) m), ϕ jest monomorfizmem jeśli dla każdego B K m istnieje co najwyżej jeden X K n taki że AX B ( A ma po redukcji schodek w każdej kolumnie r(a) n), ϕ jest izomorfizmem jeśli dla każdego B K m istnieje dokładnie jeden X K n taki że AX B ( A ma po redukcji schodek w każdym wierszu i w każdej kolumnie r(a) m n)

3 Przestrzenie liniowe

3 Przestrzenie liniowe MIMUW 3 Przestrzenie liniowe 8 3 Przestrzenie liniowe 31 Przestrzenie liniowe Dla dowolnego ciała K, analogicznie jak to robiliśmy dla R, wprowadza się operację dodawania wektorów kolumn z K n i mnożenia

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem. Niech n, m N. Równanie liniowe nad ciałem K z niewiadomymi (lub zmiennymi) x 1, x 2,..., x n K definiujemy jako formę zdaniową zmiennej (x 1,..., x n ) K

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

13 Układy równań liniowych 13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...

Bardziej szczegółowo

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego. . Metoda eliminacji. Treść wykładu i ich macierze... . Metoda eliminacji. Ogólna postać układu Układ m równań liniowych o n niewiadomych x 1, x 2,..., x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania Łukasz Wojciechowski marca 00 Dany jest układ m równań o n niewiadomych postaci: a x + a x + + a n x n = b a x + a x + + a n x n = b. a m x + a m x +

Bardziej szczegółowo

2. Układy równań liniowych

2. Układy równań liniowych 2. Układy równań liniowych Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2017/2018 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 2. Układy równań liniowych zima 2017/2018 1 /

Bardziej szczegółowo

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ... Wykład 15 Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem i niech α 1, α 2,, α n, β K. Równanie: α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n = β z niewiadomymi x 1, x 2,, x n nazywamy równaniem liniowym. Układ: a 21 x

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań. Zestaw zadań : Sumy i sumy proste podprzestrzeni Baza i wymiar Rzędy macierzy Struktura zbioru rozwiązań układu równań () Pokazać, że jeśli U = lin(α, α,, α k ), U = lin(β, β,, β l ), to U + U = lin(α,

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych ozważmy układ n równań liniowych o współczynnikach a ij z n niewiadomymi i : a + a +... + an n d a a an d a + a +... + a n n d a a a n d an + an +... + ann n d n an an a nn n d

Bardziej szczegółowo

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami: (N, ), (Z, +) (Z, ), (R, ), (Q \ {}, ) czym jest element neutralny i przeciwny w grupie?,

Bardziej szczegółowo

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3 ZESTAW I 1. Rozwiązać równanie. Pierwiastki zaznaczyć w płaszczyźnie zespolonej. z 3 8(1 + i) 3 0, Sposób 1. Korzystamy ze wzoru a 3 b 3 (a b)(a 2 + ab + b 2 ), co daje: (z 2 2i)(z 2 + 2(1 + i)z + (1 +

Bardziej szczegółowo

1 Układy równań liniowych

1 Układy równań liniowych II Metoda Gaussa-Jordana Na wykładzie zajmujemy się układami równań liniowych, pojawi się też po raz pierwszy macierz Formalną (i porządną) teorią macierzy zajmiemy się na kolejnych wykładach Na razie

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Wykłady z matematyki inżynierskiej JJ, 08 DEFINICJA Układ m równań liniowych z n niewiadomymi to: ( ) 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 +

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 10. Homomorfizmy Definicja 1. Niech V, W będą dwiema przestrzeniami liniowymi nad ustalonym ciałem, odwzorowanie ϕ : V W nazywamy homomorfizmem

Bardziej szczegółowo

4 Przekształcenia liniowe

4 Przekształcenia liniowe MIMUW 4. Przekształcenia liniowe 16 4 Przekształcenia liniowe Obok przestrzeni liniowych, podstawowym obiektem algebry liniowej są przekształcenia liniowe. Rozpatrując przekształcenia liniowe między przestrzeniami

Bardziej szczegółowo

Własności wyznacznika

Własności wyznacznika Własności wyznacznika Rozwinięcie Laplace a względem i-tego wiersza: n det(a) = ( 1) i+j a ij M ij (A), j=1 gdzie M ij (A) to minor (i, j)-ty macierzy A, czyli wyznacznik macierzy uzyskanej z macierzy

Bardziej szczegółowo

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Lista nr 1 - Liczby zespolone Lista nr - Liczby zespolone Zadanie. Obliczyć: a) ( 3 i) 3 ( 6 i ) 8 c) (+ 3i) 8 (i ) 6 + 3 i + e) f*) g) ( 3 i ) 77 ( ( 3 i + ) 3i 3i h) ( + 3i) 5 ( i) 0 i) i ( 3 i ) 4 ) +... + ( 3 i ) 0 Zadanie. Przedstawić

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

Układy równań i równania wyższych rzędów Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone i

1. Liczby zespolone i Zadania podstawowe Liczby zespolone Zadanie Podać część rzeczywistą i urojoną następujących liczb zespolonych: z = ( + 7i)( + i) + ( 5 i)( + 7i), z = + i, z = + i i, z 4 = i + i + i i Zadanie Dla jakich

Bardziej szczegółowo

Praca domowa - seria 6

Praca domowa - seria 6 Praca domowa - seria 6 28 grudnia 2012 Zadanie 1. Znajdź bazę jądra i obrazu przekształcenia liniowego φ : R 4 wzorem: R 3 danego φ(x 1, x 2, x 3, x 4 ) = (x 1 +2x 2 x 3 +3x 4, x 1 +x 2 +2x 3 +x 4, 2x

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 1. wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 1

Bardziej szczegółowo

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Baza w jądrze i baza obrazu ( ) Przykład Baza w jądrze i baza obrazu (839) Znajdź bazy jądra i obrazu odwzorowania α : R 4 R 3, gdzie α(x, y, z, t) = (x + 2z + t, 2x + y 3z 5t, x y + z + 4t) () zór ten oznacza, że α jest odwzorowaniem

Bardziej szczegółowo

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B 1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 1. Ciała Definicja 1. Układ { ; 0, 1; +, } złożony ze zbioru, dwóch wyróżnionych elementów 0, 1 oraz dwóch działań +:, : nazywamy ciałem

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Maciej Burnecki Spis treści strona główna 1 Wyrażenia algebraiczne, indukcja matematyczna 2 2 Geometria analityczna w R 2 Liczby zespolone 4 4 Wielomiany

Bardziej szczegółowo

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra

Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra Metoda eliminacji Gaussa Autorzy: Michał Góra 9 Metoda eliminacji Gaussa Autor: Michał Góra Przedstawiony poniżej sposób rozwiązywania układów równań liniowych jest pewnym uproszczeniem algorytmu zwanego

Bardziej szczegółowo

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem Rozdział 6 Równania liniowe 6 Przekształcenia liniowe Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem F Definicja 6 Funkcję f : X Y spełniającą warunki: a) dla dowolnych x,

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Maciej Burnecki opracowanie Spis treści I Wyrażenia algebraiczne, indukcja matematyczna 2 II Geometria analityczna w R 2 4 III Liczby zespolone 5

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA, ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA, MAT00405 PRZEKSZTAL CANIE WYRAZ EN ALGEBRAICZNYCH, WZO R DWUMIANOWY NEWTONA Uprościć podane wyrażenia 7; (b) ( 6)( + ); (c) a 5 6 8a ; (d) ( 5 )( 5 + ); (e) ( 45x 4 y

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami Maciej Burnecki opracowanie strona główna Spis treści 1 Wyrażenia algebraiczne indukcja matematyczna 1 Geometria analityczna w R 3 3 Liczby zespolone

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami Maciej Burnecki Spis treści 0 Wyrażenia algebraiczne, indukcja matematyczna 2 2 2 1 Geometria analityczna w R 2 3 3 3 2 Liczby zespolone 4 4 4 3

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą

Bardziej szczegółowo

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem Zestaw zadań 9: Przestrzenie wektorowe. Podprzestrzenie () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawaniem jako dodawaniem wektorów i operacją mnożenia przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzenią

Bardziej szczegółowo

GAL. J. Chaber, R.Pol. Wydział MIM UW

GAL. J. Chaber, R.Pol. Wydział MIM UW GAL J. Chaber, R.Pol Wydział MIM UW wrzesień 2015 Wstęp Materiały do zajęć z GAL-u są oparte na naszym wieloletnim doświadczeniu w prowadzeniu tych zajęć na Wydziale MIM UW i są dostosowane do obecnego

Bardziej szczegółowo

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych 5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ Maciej Burnecki opracowanie strona główna Spis treści I Zadania Wyrażenia algebraiczne indukcja matematyczna Geometria analityczna na płaszczyźnie Liczby zespolone 4 Wielomiany

Bardziej szczegółowo

Rozdział 2. Liczby zespolone

Rozdział 2. Liczby zespolone Rozdział Liczby zespolone Zbiór C = R z działaniami + oraz określonymi poniżej: x 1, y 1 ) + x, y ) := x 1 + x, y 1 + y ), 1) x 1, y 1 ) x, y ) := x 1 x y 1 y, x 1 y + x y 1 ) ) jest ciałem zob rozdział

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

Bardziej szczegółowo

Wykłady z matematyki Liczby zespolone

Wykłady z matematyki Liczby zespolone Wykłady z matematyki Liczby zespolone Rok akademicki 015/16 UTP Bydgoszcz Liczby zespolone Wstęp Formalnie rzecz biorąc liczby zespolone to punkty na płaszczyźnie z działaniami zdefiniowanymi następująco:

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory i działania na zbiorach.

1 Zbiory i działania na zbiorach. Matematyka notatki do wykładu 1 Zbiory i działania na zbiorach Pojęcie zbioru jest to pojęcie pierwotne (nie definiuje się tego pojęcia) Pojęciami pierwotnymi są: element zbioru i przynależność elementu

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i + Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone.

Bardziej szczegółowo

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,. 1 WYKŁAD 3 3. FUNKCJA LINIOWA FUNKCJĄ LINIOWĄ nazywamy funkcję typu : dla, gdzie ; ół,. Załóżmy na początek, że wyraz wolny. Wtedy mamy do czynienia z funkcją typu :.. Wykresem tej funkcji jest prosta

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012 1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać

Bardziej szczegółowo

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

Definicja i własności wartości bezwzględnej. Równania i nierówności z wartością bezwzględną. Rozwiązywanie układów dwóch (trzech) równań z dwiema (trzema) niewiadomymi. Układy równań liniowych z parametrem, analiza rozwiązań. Definicja i własności

Bardziej szczegółowo

Algebra z Geometrią Analityczną. { x + 2y = 5 x y = 9. 4x + 5y 3z = 9, 2x + 4y 3z = 1. { 2x + 3y + z = 5 4x + 5y 3z = 9 7 1,

Algebra z Geometrią Analityczną. { x + 2y = 5 x y = 9. 4x + 5y 3z = 9, 2x + 4y 3z = 1. { 2x + 3y + z = 5 4x + 5y 3z = 9 7 1, Lista Algebra z Geometrią Analityczną Układy równań. Zadanie 1 Wyjaśnij na czym polega metoda elininacji Gaussa rozwiązując układ równań: { x + 2y = 5 x y = 9 Zadanie 2 Rozwiąż układ równań metodą eliminacji

Bardziej szczegółowo

Praca domowa - seria 2

Praca domowa - seria 2 Praca domowa - seria 0 listopada 01 Zadanie 1. Zaznacz na płaszczyźnie zespolonej zbiór liczb spełniających nierówność: A = {z C : i z < Im(z)}. Rozwiązanie 1 Niech z = a + ib, gdzie a, b R. Wtedy z =

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

Układy liniowo niezależne

Układy liniowo niezależne Układy liniowo niezależne Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 3.wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2016 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, październik 2016 1

Bardziej szczegółowo

9 Przekształcenia liniowe

9 Przekształcenia liniowe 9 Przekształcenia liniowe Definicja 9.1. Niech V oraz W będą przestrzeniami liniowymi nad tym samym ciałem F. Przekształceniem liniowym nazywamy funkcję ϕ : V W spełniającą warunek (LM) v1,v 2 V a1,a 2

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 SPIS TREŚCI Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k. Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy

Bardziej szczegółowo

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

, A T = A + B = [a ij + b ij ]. 1 Macierze Jeżeli każdej uporządkowanej parze liczb naturalnych (i, j), 1 i m, 1 j n jest przyporządkowana dokładnie jedna liczba a ij, to mówimy, że jest określona macierz prostokątna A = a ij typu m

Bardziej szczegółowo

1 Rząd macierzy. 2 Liniowa niezależność. Algebra liniowa. V. Rząd macierzy. Baza podprzestrzeni wektorowej

1 Rząd macierzy. 2 Liniowa niezależność. Algebra liniowa. V. Rząd macierzy. Baza podprzestrzeni wektorowej 1 Rząd macierzy Rozpatrzmy równanie jednorodne Ax = 0, gdzie A M(n, k). Wiemy, że posiada ono rozwiązanie. Jednakże wymiar macierzy A, a tym samym liczba równań w odpowiadającym jej układzie równań liniowych

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy

Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy Zadania z algebry liniowej - sem I Przestrzenie liniowe bazy rząd macierzy Definicja 1 Niech (K + ) będzie ciałem (zwanym ciałem skalarów a jego elementy nazywać będziemy skalarami) Przestrzenią liniową

Bardziej szczegółowo

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ Problem Jak rozwiązać podany układ równań? 2x + 5y 8z = 8 4x + 3y z = 2x + 3y 5z = 7 x + 8y 7z = Definicja Równanie postaci a x + a 2 x 2 + + a n x n = b gdzie a, a 2, a

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

3. Wykład Układy równań liniowych. 31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +

Bardziej szczegółowo

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Zapisz za pomocą spójników logicznych i kwantyfikatorów: x jest większe niż 6 lub mniejsze niż 4

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Zapisz za pomocą spójników logicznych i kwantyfikatorów: x jest większe niż 6 lub mniejsze niż 4 Lista Algebra z Geometrią Analityczną Zadanie 1 Zapisz za pomocą spójników logicznych i kwantyfikatorów: x jest większe niż 6 lub mniejsze niż 4 jeżeli x jest podzielne przez 4 to jest podzielne przez

Bardziej szczegółowo

Matematyka A kolokwium 26 kwietnia 2017 r., godz. 18:05 20:00. i = = i. +i sin ) = 1024(cos 5π+i sin 5π) =

Matematyka A kolokwium 26 kwietnia 2017 r., godz. 18:05 20:00. i = = i. +i sin ) = 1024(cos 5π+i sin 5π) = Matematyka A kolokwium 6 kwietnia 7 r., godz. 8:5 : Starałem się nie popełniać błędów, ale jeśli są, będę wdzięczny za wieści o nich Mam też nadzieję, że niektórzy studenci zechcą zrozumieć poniższy tekst,

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. Magdalena Nowak. 23 marca Uniwersytet Śląski

Liczby zespolone. Magdalena Nowak. 23 marca Uniwersytet Śląski Uniwersytet Śląski 23 marca 2012 Ciało liczb zespolonych Rozważmy zbiór C = R R, czyli C = {(x, y) : x, y R}. W zbiorze C definiujemy następujące działania: dodawanie: mnożenie: (a, b) + (c, d) = (a +

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018 DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018 Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne,

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach Algebra liniowa z geometrią /4 Działania na zbiorach Zadanie Czy działanie : R R R określone wzorem (x x ) (y y ) := (x y x y x y + x y ) jest przemienne? Zadanie W dowolnym zbiorze X określamy działanie

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia liniowe

Przekształcenia liniowe Przekształcenia liniowe Zadania Które z następujących przekształceń są liniowe? (a) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (2x, x x 2 ), (b) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (x + 3x 2, x 2 ), (c) T : R 2 R, T (x, x 2 )

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Ostatnie zmiany 23.05.2009 r. 1. Niech F będzie podciałem ciała K i niech n N. Pokazać, że niepusty liniowo niezależny podzbiór S przestrzeni F n jest także

Bardziej szczegółowo

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.

B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ. 8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą

Bardziej szczegółowo

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25 MIMUW 5 Wyznaczniki 25 5 Wyznaczniki Wyznacznik macierzy kwadratowych jest funkcją det : K m n K, (m = 1, 2, ) przypisującą każdej macierzy kwadratowej skalar, liniowo ze względu na każdy wiersz osobno

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0 Z43: Algebra liniowa Zagadnienie: przekształcenie liniowe, macierze, wyznaczniki Zadanie: przekształcenie liniowe, jądro i obraz, interpretacja geometryczna. Przestrzeń liniowa Już w starożytności człowiek

Bardziej szczegółowo

Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ).

Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ). Zad (0p) Zaznacz na płaszczyźnie zespolonej wszystkie z C, które spełniają równanie ( iz 3 z z ) Re [(z + 3) ( z 3) = 0 Szukane z C spełniają: iz 3 = z z Re [(z + 3) ( z 3) = 0 Zajmijmy się najpierw pierwszym

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F

Bardziej szczegółowo

"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub

Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza. Gabriel Laub "Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub Def. Macierzą odwrotną do macierzy A M(n) i deta nazywamy macierz A - M(n) taką, że A A - A - A Tw.

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II POZIOM ROZSZERZONY Równania i nierówności z wartością bezwzględną. rozwiązuje równania i nierówności

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

GAL 80 zadań z liczb zespolonych

GAL 80 zadań z liczb zespolonych GAL 80 zadań z liczb zespolonych Postać algebraiczna liczby zespolonej 1 Sprowadź wyrażenia do postaci algebraicznej: (a) ( + i)(3 i) + ( + 31)(3 + 41), (b) (4 + 3i)(5 i) ( 6i), (5 + i)(7 6i) (c), 3 +

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie układów równań liniowych

Rozwiązywanie układów równań liniowych Rozwiązywanie układów równań liniowych Marcin Orchel 1 Wstęp Jeśli znamy macierz odwrotną A 1, to możęmy znaleźć rozwiązanie układu Ax = b w wyniku mnożenia x = A 1 b (1) 1.1 Metoda eliminacji Gaussa Pierwszy

Bardziej szczegółowo

Matematyka liczby zespolone. Wykład 1

Matematyka liczby zespolone. Wykład 1 Matematyka liczby zespolone Wykład 1 Siedlce 5.10.015 Liczby rzeczywiste Zbiór N ={0,1,,3,4,5, } nazywamy zbiorem Liczb naturalnych, a zbiór N + ={1,,3,4, } nazywamy zbiorem liczb naturalnych dodatnich.

Bardziej szczegółowo

Zajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria

Zajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria Technologia Chemiczna 008/09 Zajęcia wyrównawcze. Pokazać, że: ( )( ) n k k l = ( n l )( n l k l Zajęcia nr (h) Dwumian Newtona. Indukcja. ). Rozwiązać ( ) ( równanie: ) n n a) = 0 b) 3 ( ) n 3. Znaleźć

Bardziej szczegółowo

9 Układy równań liniowych

9 Układy równań liniowych 122 II PRZESTRZENIE WEKTOROWE 9 Układy równań liniowych 1 Istnienie rozwiązań układu równań liniowych W tym paragrafie przerwiemy chwilowo ogólną analizę struktur pojawiających się w przestrzeniach wektorowych,

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c, Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax 2 + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax 2, a R \

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

Macierze i Wyznaczniki dr Krzysztof Żyjewski MiBM; S-I 0.inż. 0 października 04 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Definicja. Iloczynem macierzy A = [a ij m n, i macierzy B = [b ij n p nazywamy macierz

Bardziej szczegółowo

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe ALGEBRA LINIOWA 2 Wydział Mechaniczny / AIR, MTR Semestr letni 2009/2010 Prowadzący: dr Teresa Jurlewicz Przestrzenie liniowe Uwaga. W nawiasach kwadratowych podane są numery zadań znajdujących się w podręczniku

Bardziej szczegółowo

1 Działania na macierzach

1 Działania na macierzach 1 Działania na macierzach Dodawanie macierzy Dodawać można tylko macierze o tych samych wymiarach i robi to się następująco: [ 1 3 4 5 6 ] + [ 0 3 1 3 7 8 ] = [1 + 0 + 3 3 + 1 4 3 5 + 7 6 + 8 ] = [1 5

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 10 Rozkład LU i rozwiązywanie układów równań liniowych Niech będzie dany układ równań liniowych postaci Ax = b Załóżmy, że istnieją macierze L (trójkątna dolna) i U (trójkątna górna), takie że macierz

Bardziej szczegółowo

Rozdział 2. Liczby zespolone

Rozdział 2. Liczby zespolone Rozdział Liczby zespolone Zbiór C = R z działaniami + oraz określonymi poniżej: x 1,y 1 +x,y := x 1 +x,y 1 +y, 1 x 1,y 1 x,y := x 1 x y 1 y,x 1 y +x y 1 jest ciałem zob przykład 16, str 7; jest to tzw

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania z teorii liczb

Przykładowe zadania z teorii liczb Przykładowe zadania z teorii liczb I. Podzielność liczb całkowitych. Liczba a = 346 przy dzieleniu przez pewną liczbę dodatnią całkowitą b daje iloraz k = 85 i resztę r. Znaleźć dzielnik b oraz resztę

Bardziej szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4  5 3$ 7&=0 5$+7&=4 17. Układ równań 17.1 Co nazywamy układem równań liniowych? Jak zapisać układ w postaci macierzowej (pokazać również na przykładzie) Co to jest rozwiązanie układu? Jaki układ nazywamy jednorodnym, sprzecznym,

Bardziej szczegółowo

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami: 9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym

Bardziej szczegółowo