Wykład 2. . = n x k y k

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wykład 2. . = n x k y k"

Transkrypt

1 Wykład 2 Matematyka 2, semestr letni 2/2 Kontynuujemy przygotowanie do studiowania rachunku różniczkowego funkcji wielu zmiennychwiedząjużpaństwo,żepochodnafunkcjif: R n Rwpunkciex R n jestodwzorowaniemliniowymdziałającymnawektorachzaczepionychwx owartościachwrjesttoobiekt nieco innego rodzaju niż wyjściowa funkcja Podobnie rzecz się ma z drugą pochodną Okazuje się, że druga pochodna funkcji wielu zmiennych jest formą dwuliniową na tej samej przestrzeni wektorowej, na której działa pochodna Zanim zatem na dobre zajmiemy się różniczkowaniem funkcji wielu zmiennych, powinniśmy dowiedzieć się kilku rzeczy o formach dwuliniowych Podobnie jak w rachunku różniczkowym funkcji jednej zmiennej, badanie drugiej pochodnej(a czasami i wyższych) jest potrzebne na przykład do określania rodzaju punktów ekstremalnych Definicja Niech V będzie przestrzenią wektorową nad ciałem R Formą dwuliniową na przestrzeni V nazywamy odwzorowanie Q:V V R którejestliniowezewzględunakażdyzeswoichargumentów,tzndlawszystkichv,v 2,v V orazλ,λ 2 Rspełniawarunki Q(λ v +λ 2 v 2,v)=λ Q(v,v)+λ 2 Q(v 2,v) Q(v,λ v +λ 2 v 2 )=λ Q(v,v )+λ 2 Q(v,v 2 ) Mówimy,żeformajestsymetryczna,jeśliponadtodlawszystkichv,v 2 V a antysymetryczna, jeśli Q(v,v 2 )=Q(v 2,v ), Q(v,v 2 )= Q(v 2,v ) Przykład Formą dwuliniową jest iloczyn skalarny( ), o którym mówili państwo w poprzednimsemestrzeniektóreprzestrzeniewektorowe,naprzykład R n,wyposażonesąwkanoniczny iloczyn skalarny Jeśli v= x x 2 x n, w= y y 2 y n to (v w)=[x x 2 x n ] y y 2 y n = n x k y k k= Przykład 2 W ruchu obrotowym bryły sztywnej związek między prędkością kątową a energią kinetyczną bryły wyraża się wzorem E= 2 I (p, n)ω 2, gdzieeoznaczaenergię,ωwartośćprędkościkątowej,ai (p, n) takzwanymomentbezwładności względemosiowektorzekierunkowym n przechodzącejprzezpunktpmomentbezwładności związany jest z rozkładem masy wewnątrz bryły, zależy również od położenia osi obrotu względem bryły Należy obliczać go oddzielnie dla każdej osi obrotu Okazuje się jednak, że informację o momentach bezwładności danej bryły względem osi o dowolnym kierunku, przechodzącej przez ustalony punkt przestrzeni p przedstawić można w postaci formie dwuliniowej symetrycznejnazywanejtensorembezwładnościzamiastwielkościi (p, n) ω 2 dowzorunaenergię

2 2 wstawićnależyi p ( ω, ω),gdzietymrazemi p oznaczaodpowiedniąformędwuliniowąprzykład konkretnej formy dla konkretnej bryły sztywnej pojawi się w dalszej części wykładu, kiedy poznamy już sposoby zapisywania form dwuliniowych MacierzformydwuliniowejWybierzmybazęe=(e,e 2,,e n )wprzestrzeniwektorowej V Zauważmy, że z warunku dwuliniowości wynika, że forma Q jest jednoznacznie określona przez swoje wartości na bazie Istotnie, jeśli to v=λ e +λ 2 e 2 + +λ n e n, w=µ e +µ 2 e 2 + +µ n e n Q(v,w)=Q(λ e +λ 2 e 2 + +λ n e n,µ e +µ 2 e 2 + +µ n e n )= λ Q(e,µ e +µ 2 e 2 + +µ n e n )+λ 2 Q(e 2,µ e +µ 2 e 2 + +µ n e n )+ + +λ n Q(e n,µ e +µ 2 e 2 + +µ n e n )= n λ i Q(e i,µ e +µ 2 e 2 + +µ n e n )= i= n λ i( µ Q(e i,e )+µ 2 Q(e i,e 2 )+ µ n Q(e i,e n ) ) n n = λ i µ k Q(e i,e k ) i= i=k= Widzimywięc,żeżebywyznaczyćwartośćQ(v,w)trzebaznaćwspółrzędnewektorówviww bazieorazwartościqnawektorachbazowych:q(e i,e k )FormaQchrakteryzowanajestwięc przezn 2 liczbjeśliwartościq(e i,e k )oznaczymyq ik możemynapisać: n n Q(v,w)= λ i µ k Q ik i=k= LiczbyQ ik wygodniejestustawićwmacierzn n: Q Q 2 Q n Q 2 Q 22 Q 2n [Q] e = Q n Q n2 Q nn Jeśli forma jest symetryczna, jej macierz jest symetryczna względem głównej przekątnej, tzn Q ik =Q ki,jeślijestantysymetryczna,towyrazynagłównejprzekątnejmusząbyćrównezero oraz macierz jest być antysymetryczna ze względu na główną przekątną Zwróćmyuwagęnato,że elementmacierzowy Q ik maobawskaźnikinadole,anie,jak było w przypadku macierzy odwzorowania liniowego, jeden wskaźnik na górze a drugi na dole Różnica ta odzwierciedla różnicę między obiektami geometrycznymi reprezentowanymi przez macierz Mimo, że macierz odwzorowania i macierz formy wyglądają jednakowo, to jednak działają inaczej i mają różne własności Wzór n n Q(v,w)= λ i µ k Q ik i=k=

3 w zapisie macierzowym wyglądałby tak: Q Q 2 Q n () Q(v,w)= [ λ λ 2 λ n] Q 2 Q 22 Q 2n Q n Q n2 Q nn µ µ 2 µ n =([v]e ) T [Q] e [w] e Przykład3Macierzkanonicznegoiloczynuskalarnegona R n względembazystandardowej jest macierzą jednostkową Przykład Rozważamy bryłę sztywną B składającą się z ośmiu jednakowych mas m umieszczonychwwierzchołkachsześcianurozpiętegonawektorachbazystandardowejwr 3 3 m Wyrazy macierzowe momentu bezwładności wyznaczamy zgodnie ze wzorem: 8 I ii = m [ 8 (x α )2 +(x 3 α )2 +(x 3 α )2 (x i α )2], I ij = mx i α xj α dlai j, α= gdzie α numeruje wierzchołki sześcianu Łatwo sprawdzić, że I=m Korzystajączmacierzy[I] e obliczyćmożemymomentbezwładnościwobrociewzględemdowolnej osi przechodzącej przez początek układu współrzędnych Na przykład względem osi, której wektorem kierunkowym jest n= 3, I n =m 3 [] =m 3 [] =m Przykład 5 Macierz momentu bezwładności jednorodnego czworościanu B o masie M rozpiętego na wektorach bazy standardowej względem początku układu współrzędnych jest postaci [I] e = M α=

4 Elementy macierzowe I wyznaczamy zgodnie ze wzorem I ik = ρ(x,x 2,x 3 ) ( (x ) 2 +(x 2 ) 2 +(x 3 ) 2 )δ ik x i x k) dx dx 2 dx 3, B gdzie ρ jest gęstością bryły Tego rodzaju całki obliczać będziemy w drugiej części semestru Korzystajączmacierzy[I] e obliczyćmożemymomentbezwładnościwobrociewzględemdowolnej osi przechodzącej przez początek układu współrzędnych Na przykład względem osi, której wektorem kierunkowym jest n= 3, I n = 3 M [] Do rozwiązania mamy teraz następujące zadanie: = M 3 [] = M 3 2=2M 5 Zadanie Niech Q będzie formą dwuliniową na przestrzeni wektorowej V Znając macierz formy[q] e wbazieeimacierzeprzejścia[id] f e,[id] e fmiędzybazamieifznaleźćmacierz formy[q] f wbazief Rozwiązanie: Startujemy ze wzoru() Q(v,w)=([v] e ) T [Q] e [w] e Wiemy w jaki sposób dokonuje się zmiany reprezentacji wektora w bazie za pomocą macierzy przejścia: [v] e =[id] e f[v] f, [w] e =[id] e f[w] f Musimy też pamiętać, że transpozycja zamienia kolejność mnożenia macierzy, to znaczy Wstawiamy zgodnie z kolorem: ([v] e ) T =([id] e f[v] f ) T =([v] f ) T ([id] e f) T Q(v,w)=([v] e ) T [Q] e [w] e =([v] f ) T ([id] e f) T [Q] e [id] e f[w] f W ostatnim wzorze warto wyróżnić następujący fragment: iporównaćtoz Wniosek: Q(v,w)=([v] f ) T ([id] e f) T [Q] e [id] e f[w] f Q(v,w)=([v] f ) T [Q] f [w] f (2) [Q] f =([id] e f) T [Q] e [id] e f Wzór(2) warto porównać z odpowiednim wzorem dla macierzy odwzorowań liniowych Niech F będzie odwzorowaniem z przestrzeni V do przestrzeni V Wtedy do zapisania odwzorowania w postaci macierzy wystarczy jedna baza, której możemy użyć dwa razy: w dziedzinie i w obrazie, otrzymującmacierz[f] e eprzejścieodmacierzy[f] e edomacierzy[f] f fodbywasięwedług wzoru (3) [F] f f=[id] f e[f] e e[id] e f Zwróćmy uwagę na różnicę: [Q] f =([id] e f) T [Q] e [id] e f [F] f f=[id] f e[f] e e[id] e f

5 Z prawej strony starą macierz mnożymy przez tę samą macierz przejścia w obu przypadkach, ale z lewej jest macierz transponowana dla formy i odwrotna dla macierzy odwzorowania O tej różnicy trzeba pamiętać! Przykład6Naprzestrzeni R 2 [ ]wielomianówstopnianiewiększegoniż2rozważmyteraz formę dwuliniową daną wzorem () Q(v,w)=6 v (t)w(t)dt Użyjemy bazy standardowej do zapisania macierzy tej formy: Wyznaczamy wyrazy macierzowe: na przykład Podobnie: Q(e 3,e 2 )=6 e (t)=, e 2 (t)=t, e 3 (t)=t 2 e 3 (t)e 2(t)=6 (2t)(t)dt=6 Q(e,e )=, Q(e,e 2 )=3, Q(e,e 3 )=2, Q(e 2,e )=6, Q(e 2,e 2 )=2, Q(e 2,e 3 )=2, Q(e 3,e )=6, Q(e 3,e 2 )=, Q(e 3,e 3 )=3 Macierz tej formy ma więc postać 3 2 (5) [Q] e = Używając współrzędnych(c, b, a) związanych z bazą e, tzn takich, że możemy zapisać (6) Q(v,w)=[c v b v a v ] v(t)=at 2 +bt+c=ae 3 (t)+be 2 (t)+ce (t), [v] e = c w b w a w =[c v b v a v ] [ ] 2 2t 2 dt=6 3 t3 = c b a 3b w +2a w 6c w +2b w +2a w 6c w +b w +3a w, = 3c v b w +2c v a w +6b v c w +2b v b w +2b v a w +6a v c w +a v b w +3a v a w Powyższe wzory(),(5),(6) przedstawiają trzy sposoby opisania tej samej formy dwuliniowej: przy pomocy abstrakcyjnego wzoru(), przy pomocy macierzy w wybranej bazie(5), przy pomocy wzoru z użyciem współrzędnych(6) O ogólnych formach dwuliniowych to wszystko Dalej będziemy zajmować się tylko formami dwuliniowymi symetrycznymi, ponieważ takie właśnie formy pojawiają się w rachunku różniczkowym funkcji wielu zmiennych jako drugie pochodne funkcji Formy dwuliniowe symetryczne i formy kwadratowe W przykładach(2),() widzieliśmy, że formy dwuliniowej używamy często wstawiając ten sam wektor w oba miejsca przeznaczone na argument Odwzorowanie, które wówczas dostajemy: (7) V v q(v)=q(v,v) 5

6 6 nazywane jest formą kwadratową Nazwa bierze się stąd, że jeśli wektor pomnożymy przez stałą λ,wartośćformypomnożysięprzezλ 2 : q(λv)=q(λv,λv)=λ 2 Q(v,v)=λ 2 q(v) Forma kwadratowa związana z iloczynem skalarnym to kwadrat długości wektora: (v v)= v 2 Forma dwuliniowa symetryczna definiuje formę kwadratową wzorem(7) Okazuje się, że jeśli znamy jedynie formę kwadratową, możemy odtworzyć formę dwuliniową od której pochodzi Istotnie, obliczmy q(v+w)=q(v+w,v+w)=q(v,v)+q(v,w)+q(w,v)+q(w,w)= Q(v,v)+2Q(v,w)+Q(w,w)=q(v)+q(w)+2Q(v,w) Możemy zatem wyznaczyć Q(v, w) używając jedynie formy kwadratowej q: (8) Q(v,w)= 2 (q(v+w) q(v) q(w)) Wzór(8) nosi nazwę formuły polaryzacyjnej Formy kwadratowe i formy dwuliniowe symetryczne są we wzajemnie jednoznacznej odpowiedniości Macierzą formy kwadratowej nazywamy macierz formy dwuliniowej od której forma pochodzi Przyjrzyjmy się jak wygląda forma kwadratowa zapisana we współrzędnych Jeśli forma symetryczna Q i wektor v w bazie e mają postać Q Q 2 Q n λ Q 2 Q 22 Q 2n [Q] e =, λ 2 [v]e =, Q n Q n2 Q nn λ n to we współrzędnych Q Q 2 Q n λ q(v)=[λ λ 2 λ n Q 2 Q 22 Q 2n λ 2 ] = Q n Q n2 Q nn λ n n n λ i λ j Q ij = ii (λ i=q i ) 2 + 2Q ij λ i λ j i<j Wostatniejrównościwykorzystaliśmysymetrięmacierzy[Q] e,cospowodowałopojawieniesię czynników 2 Przykład 7 Forma kwadratowa odpowiadająca tensorowi bezwładności z przykładu() we współrzędnych(x,x 2,x 3 )związanychzbaząkanonicznąmapostać: x ı(x,x 2,x 3 )=m[x x 2 x 2 ] x 2 = x 3 i,j= m ( 8(x ) 2 +8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x x 2 x 2 x 3 x x 3)

7 Diagonalizacja Niech Q będzie formą dwuliniową symetryczną na przestrzeni V Mówimy, żebazaediagonalizujeformęqjeślimacierz[q] e jestmacierządiagonalną Twierdzenie (Lagrange) Każda forma dwuliniowa symetryczna ma bazę diagonalizującą Szkic dowodu: Dowód twierdzenia() jest konstruktywny, to znaczy polega na skonstruowaniu przykładowej bazy diagonalizującej W tym kontekście wygodniej jest pracować z formą kwadratową zamiast z formą dwuliniową Zacznijmy od konkretnego przykładu- rozważmy formęızprzykładu(7)(dlawygodyprzyjmijmym=): ı(x,x 2,x 3 )=8(x ) 2 +8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x x 2 x 2 x 3 x x 3 Spróbujemy doprowadzić formę ı do takiej postaci, aby we wzorze występowały tylko wyrazy kwadratowe, bez mieszanych: ı(x,x 2,x 3 )=8(x ) 2 +8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x x 2 x 2 x 3 x x 3 = 8(x ) 2 x (x 2 +x 3 )+8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x 2 x 3 = [ 8 (x ) 2 ] 2 x (x 2 +x 3 ) +8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x 2 x 3 Wyrażenie w nawiasie kwadatowym traktujemy jak początek rozwinięcia pełnego kwadratu: 8 [(x x2 x3 ) 2 ] 6 (x2 +x 3 ) 2 +8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x 2 x 3 = 8(x x2 x3 ) 2 2 (x2 +x 3 ) 2 +8(x 2 ) 2 +8(x 3 ) 2 x 2 x 3 = 8(x x2 x3 ) 2 + ( (x 2 +x 3 ) 2 +6(x 2 ) 2 +6(x 3 ) 2 8x 2 x 3) 2 Zauważmy,żeczęśćzaznaczonanaczerwononiezawierawogólewspółrzędnejx Pouporządkowaniu możemy poddać ją takiej samej operacji sprowadzania do pełnych kwadratów Dla ułatwienia rachunków zajmiemy się na razie tylko częścią czerwoną: (x 2 +x 3 ) 2 +6(x 2 ) 2 +6(x 3 ) 2 8x 2 x 3 = (x 2 ) 2 2x 2 x 3 (x 3 ) 2 +6(x 2 ) 2 +6(x 3 ) 2 8x 2 x 3 = 5(x 2 ) 2 +5(x 3 ) 2 x 2 x 3 =5 [(x 2 ) 2 2 ] 3 x2 x 3 +5(x 3 ) 2 = 5 [(x x3 ) 2 ] 9 (x3 ) 2 +5(x 3 ) 2 = 5(x 2 3 x3 ) (x3 ) 2 +5(x 3 ) 2 =5(x 2 3 x3 ) 2 3 (x3 ) 2 Otrzymany wynik wstawiamy do wyrażenia na ı: ı(x,x 2,x 3 )=8(x x2 x3 ) (x2 3 x3 ) (x3 ) 2 Nowe współrzędne oznaczamy literą α: α =x x2 x3, 7 (9) α 2 =x 2 3 x3, α 3 =x 3

8 8 Jakiej bazie odpowiadają te współrzędne? Na razie jeszcze nie wiemy Jeśli jednak tę nieznaną bazęoznaczymyliterąf,towiemy,że 8 [I] f = Jak znaleźć wektory bazowe mając odpowiadające im współrzędne? Potrzebna nam będzie zależność odwrotna do(9): x =α + α2 + 3 α3, () x 2 =α α3, x 3 =α 3 Wektorv,którywbazieezapisujesięjako v=x e +x 2 e 2 +x 3 e 3 można teraz łatwo zapisać w nowej bazie, której odpowiadają współrzędne α: v=x e +x 2 e 2 +x 3 e 3 = (α + α2 + ) 3 α3 e + (α 2 + ) 3 α3 e 2 +α 3 e 3 = Wektory bazy f to wektory f =e α e +α 2 ( e +e 2 ) +α 3 ( 3 e 3 e 2+e 3 ) () f 2 = e +e 2, f 3 = 3 e 3 e 2+e 3 Znaleźliśmy jakąś bazę diagonalizującą dla formy I(oraz ı) Oczywiście taka baza nie jest jedyna Nie będziemy podawać ogólnego przepisu na diagonalizację metodą Lagranża Z przeprowadzonych dopiero co rachunków na konkretnym przykładzie wynika także algorytm dla dowolnej formy Pewien problem mogą nam sprawić tylko formy w których nie ma żadnych wyrazów kwadratowych- nie ma więc od czego zacząć algorytmu W takim przypadku należy wybraćwyrazmieszanyx i x j ipodstawić x i =α+β, x j =α β, wtedy x i x j =(α+β)(α β)=α 2 β 2 i już mamy potrzebne wyrażenia kwadratowe Wspomnieliśmy już, że baza diagonalizująca nie jest wyznaczona jednoznacznie Współczynniki, które pojawiają się na diagonali macierzy formy też mogą być bardzo różne(zależą oczywiście od bazy) Okazuje się jednak, że jest coś co od wyboru bazy diagonalizującej nie zależy Mówi o tym następujące twierdzenie

9 Twierdzenie2(Sylvesteraobezwładnościform)Jeśli(α,,α n )i(β,β n )sąukładami współrzędnych odpowiadających dwum bazom diagonalizującym formę kwadratową q i jeśli n n q(α,,α n )= a i (α i ) 2, q(β,,β n )= b i (β i ) 2 k= to w zbiorach A={a,α 2,a n }, B={b,b 2,b n } jest tyle samo współczynników dodatnich, tyle samo ujemnych i tyle samo zerowych Dowód:Zauważmynapoczątku,żewartośćbezwzględnąwspółczynnikówa i można wciągnąć do definicji współrzędnych(i oczywiście tym samym bazy diagonalizującej) Możemy więczałożyć,żezbioryaibskładająsięzplusiminusjedynekwspółrzędnemożnateż uporządkować tak, aby pierwsze były te ze współczynnikami +, dalej a następnie te, które mająwspółczynnikzerojeśliwspółrzędnewukładzieαwektoravoznaczymyα i (v),podobnie ze współrzędnymi β, to forma kwadratowa q we współrzędnych odpowiadających obu bazom ma postać: p α r α p q(v)= (α i (v)) 2 β r β (α pα+i (v)) 2 = (β i (v)) 2 (β pβ+i (v)) 2 i= i= Naszymzadaniemjestpokazać,żep α =p β ir α =r β Jasnejest,żep α +r α =p β +r β Jeśli jądrem q nazwiemy podprzestrzeń zdefiniowaną warunkiem i= k= i= kerq=kerq={v V: w VQ(v,w)=}, to p α +r α =p β +r β =n dimkerq Załóżmyteraz,żep β <p α,tzn Warunki p β p α < = n+p β p α <n (2) β i (v)= dla i=,,p β, α j (v)= dla j=p α +,,n zapisane w jednym z układów współrzędnych(α lub β) przyjmą postać układu równań liniowych, który składa się z mniej niż n równań Ma więc niezerowe rozwiązanie(układ równań liniowych, jednorodny, liczba równań mniejsza od wymiaru przestrzeni) Oznaczmy to rozwiązaniev Wartośćformynawektorzev wukładziewspółrzędnychαto: (3) q(v) = p α i= (α i (v )) 2 r α i= (α pα+i (v )) 2 = p α i= (α i (v )) 2 Awartośćformynawektorzev wukładziewspółrzędnychαto: p β r β r β () q(v) = (β i (v)) 2 (β pβ+i (v)) 2 = (β pβ+i (v)) 2 i= Zewzorów(3)i()wynika,że i= (5) q(v )=, Równanie(5) w połączeniu z(3) oznacza, że p α i= (α i (v )) 2 = czyli α i (v )= dla i=p α i= 9

10 Pamiętamyjednak(układrównań(5)),żetakżedlapozostałychindeksówα i (v )=Wygląda więcnato,żewszystkiewspółrzędnewektorav wukładzieαsąrównezerotojednakoznacza, żev =DoprowadziliśmydosprzecznościOkazujesię,żeniemożebyćp β <p α Ponieważ żadenzukładówwspółrzędnychniejestwyróżniony,niemożebyćtakżep β >p α Pozostaje zatemp β =p α,atojużgwarantuje,żer β =r α JeśliliczbęwspółczynnikówdodatnichwzbiorzeAoznaczymypaujemnychr,toparę(p,q) nazywamysygnaturąformyq(lubq)aliczbęr=p+qrzędemformyznajdowaniesygnatury formy jest ważną umiejętnością potrzebną przy badaniu ekstremów funkcji wielu zmiennych Istnieje jeszcze jedna metoda znajdowania sygnatury, nie wymagająca diagonalizowania formy Najpierw jednak trzeba przyzwoicie nauczyć się co to jest wyznacznik!

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ). Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich

Bardziej szczegółowo

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011 Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/2012 4 listopada 2011 W trakcie poprzedniego wykładu zdefiniowaliśmy pojęcie k-kowektora na przestrzeni wektorowej. Wprowadziliśmy także iloczyn zewnętrzny wielokowektorów

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Algebra liniowa. 1. Macierze. Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy

Bardziej szczegółowo

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Przekształcenia liniowe, diagonalizacja macierzy 1. Podano współrzędne wektora v w bazie B. Znaleźć współrzędne tego wektora w bazie B, gdy: a) v = (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

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

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

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 1 listopada 013 1 Odwzorowanie styczne i cofnięcie formy cd: 1.1 Transport pola wektorowego i cofnięcie formy W poprzednim paragrafie

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

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Definicja Niech V, W,

Bardziej szczegółowo

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Wykład 14. Elementy algebry macierzy Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,

Bardziej szczegółowo

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy

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

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j = 11 Algebra macierzy Definicja 11.1 Dla danego ciała F i dla danych m, n N funkcję A : {1,..., m} {1,..., n} F nazywamy macierzą m n (macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)

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

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

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej 15. Macierze Definicja Macierzy. Dla danego ciała F i dla danych m, n IN funkcję A : {1,...,m} {1,...,n} F nazywamy macierzą m n ( macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)

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

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

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011 Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2011 1 / 16 Definicja Niech V,

Bardziej szczegółowo

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II Wykład II I. Algebra wektorów 2.1 Iloczyn wektorowy pary wektorów. 2.1.1 Orientacja przestrzeni Załóżmy, że trójka wektorów a, b i c jest niekomplanarna. Wynika z tego, że żaden z tych wektorów nie jest

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

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

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów KOINACJA LINIOWA UKŁADU WEKTORÓW Definicja 1 Niech będzie przestrzenią liniową (wektorową) nad,,,, układem wektorów z przestrzeni, a,, współczynnikami ze zbioru (skalarami). Wektor, nazywamy kombinacją

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

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

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

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13 Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13 (1) Nazwa Algebra liniowa z geometrią (2) Nazwa jednostki prowadzącej Instytut Matematyki przedmiot (3) Kod () Studia Kierunek

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

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. 1. Podstawy matematyki 1.1. Geometria analityczna W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. Skalarem w fizyce nazywamy

Bardziej szczegółowo

5.6 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a

5.6 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a Ostatecznie f = 1 r 2 f ) r 2 r r + ctg ϑ f r 2 ϑ + 1 2 f r 2 ϑ + 1 2 2 f r 2 sin 2 ϑ ϕ 2 56 Klasyczne wersje Twierdzenia Stokes a Odpowiedniość między polami wektorowymi i jednoformami lub n 1)-formami

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

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same 1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,

Bardziej szczegółowo

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze... Tekst na niebiesko jest komentarzem lub treścią zadania. Zadanie. Dane są macierze: A D 0 ; E 0 0 0 ; B 0 5 ; C Wykonaj poniższe obliczenia: 0 4 5 Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie W pierwszym wykładzie przypomnimy podstawowe działania na macierzach. Niektóre z nich zostały opisane bardziej szczegółowo w innych

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 2 1/11

WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 2 1/11 WYKŁAD 6 KINEMATYKA PRZEPŁYWÓW CZĘŚĆ 1/11 DEFORMACJA OŚRODKA CIĄGŁEGO Rozważmy dwa elementy płynu położone w pewnej chwili w bliskich sobie punktach A i B. Jak zmienia się ich względne położenie w krótkim

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

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Geometria Lista 0 Zadanie 1 Geometria Lista 0 Zadanie 1. Wyznaczyć wzór na pole równoległoboku rozpiętego na wektorach u, v: (a) nie odwołując się do współrzędnych tych wektorów; (b) odwołując się do współrzędnych względem odpowiednio

Bardziej szczegółowo

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017 Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2017 1 / 10 Definicja Funkcja

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne

Zaawansowane metody numeryczne Wykład 11 Ogólna postać metody iteracyjnej Definicja 11.1. (metoda iteracyjna rozwiązywania układów równań) Metodą iteracyjną rozwiązywania { układów równań liniowych nazywamy ciąg wektorów zdefiniowany

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

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,

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

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

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ). Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ.. OKREŚLENIE Ciąg liczbowy = Dowolna funkcja przypisująca liczby rzeczywiste pierwszym n (ciąg skończony), albo wszystkim (ciąg nieskończony)

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

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFT s Punkty ECTS: 5. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFT s Punkty ECTS: 5. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: - Nazwa modułu: Matematyczne metody fizyki 1 Rok akademicki: 2013/2014 Kod: JFT-1-103-s Punkty ECTS: 5 Wydział: Fizyki i Informatyki Stosowanej Kierunek: Fizyka Techniczna Specjalność: - Poziom studiów:

Bardziej szczegółowo

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : Lista Przestrzenie liniowe Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : V = R[X], zbiór wielomianów jednej zmiennej o współczynnikach rzeczywistych, wraz ze standardowym dodawaniem

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

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

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

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

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1 Algebra liniowa II Lista Zadanie Udowodnić, że jeśli B b ij jest macierzą górnotrójkątną o rozmiarze m m, to jej wyznacznik jest równy iloczynowi elementów leżących na głównej przekątnej: det B b b b mm

Bardziej szczegółowo

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I

Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Notatki do wykładu Geometria Różniczkowa I Katarzyna Grabowska, KMMF 6 stycznia 014 1 Różniczkowanie pól i form 1.1 Pochodna kowariantna Zobaczmy jak we współrzędnych wyglądać będzie równanie różniczkowe

Bardziej szczegółowo

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji

Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji Adam Kiersztyn Lublin 2014 Adam Kiersztyn () Pochodne cząstkowe i ich zastosowanie. Ekstrema lokalne funkcji maj 2014 1 / 24 Zanim przejdziemy

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0} Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro

Bardziej szczegółowo

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru.

jest rozwiązaniem równania jednorodnego oraz dla pewnego to jest toŝsamościowo równe zeru. Układy liniowe Układ liniowy pierwszego rzędu, niejednorodny. gdzie Jeśli to układ nazywamy jednorodnym Pamiętamy, Ŝe kaŝde równanie liniowe rzędu m moŝe zostać sprowadzone do układu n równań liniowych

Bardziej szczegółowo

Formy kwadratowe. Rozdział 10

Formy kwadratowe. Rozdział 10 Rozdział 10 Formy kwadratowe Rozważmy rzeczywistą macierz symetryczną A R n n Definicja 101 Funkcję h : R n R postaci h (x) = x T Ax (101) nazywamy formą kwadratową Macierz symetryczną A występującą w

Bardziej szczegółowo

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26 Spis treści Zamiast wstępu... 11 1. Elementy teorii mnogości... 13 1.1. Algebra zbiorów... 13 1.2. Iloczyny kartezjańskie... 15 1.2.1. Potęgi kartezjańskie... 16 1.2.2. Relacje.... 17 1.2.3. Dwa szczególne

Bardziej szczegółowo

[ A i ' ]=[ D ][ A i ] (2.3)

[ A i ' ]=[ D ][ A i ] (2.3) . WSTĘP DO TEORII SPRĘŻYSTOŚCI 1.. WSTĘP DO TEORII SPRĘŻYSTOŚCI.1. Tensory macierzy Niech macierz [D] będzie macierzą cosinusów kierunkowych [ D ]=[ i ' j ] (.1) Macierz transformowana jest równa macierzy

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

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

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

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska ALGEBRA LINIOWA Wykład 2 Analityka gospodarcza, sem 1 Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska dr inż Natalia Jarzębkowska, CNMiKnO semzimowy 2018/2019 2/17 Macierze Niech M = {1, 2,, m} i N

Bardziej szczegółowo

Iloczyn skalarny, wektorowy, mieszany. Ortogonalność wektorów. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta. Małgorzata Kowaluk semestr X

Iloczyn skalarny, wektorowy, mieszany. Ortogonalność wektorów. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta. Małgorzata Kowaluk semestr X Iloczyn skalarny, wektorowy, mieszany. Ortogonalność wektorów. Metoda ortogonalizacji Grama-Schmidta. Małgorzata Kowaluk semestr X ILOCZYN SKALARNY Iloczyn skalarny operator na przestrzeni liniowej przypisujący

Bardziej szczegółowo

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska . Wprowadzenie pojęcia funkcji liniowej w nauczaniu matematyki w gimnazjum. W programie nauczania matematyki w

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd

Wykład 3 Równania rózniczkowe cd 7 grudnia 2010 Definicja Równanie różniczkowe dy dx + p (x) y = q (x) (1) nazywamy równaniem różniczkowym liniowym pierwszego rzędu. Jeśli q (x) 0, to równanie (1) czyli równanie dy dx + p (x) y = 0 nazywamy

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

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Liniowa niezależno ność wektorów Przykład: Sprawdzić czy następujące wektory z przestrzeni 3 tworzą bazę: e e e3 3 Sprawdzamy czy te wektory są liniowo niezależne: 3 c + c + c3 0 c 0 c iei 0 c + c + 3c3

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/50

Metody numeryczne. Janusz Szwabiński. Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/50 Metody numeryczne Układy równań liniowych, część II Janusz Szwabiński szwabin@ift.uni.wroc.pl Metody numeryczne I (C) 2004 Janusz Szwabiński p.1/50 Układy równań liniowych, część II 1. Iteracyjne poprawianie

Bardziej szczegółowo

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne. pytania teoretyczne:. Co to znaczy, że wektory v, v 2 i v 3

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

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych Rozdział 3 Tensory 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych W kartezjańskim układzie współrzędnych punkty P są scharakteryzowane przez współrzędne kartezjańskie wektora wodzącego r = x 1 i 1 + x 2 i 2 +

Bardziej szczegółowo

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013 Iloczyn skalarny Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień 2013 1 / 14 Standardowy

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska RACHUNEK MACIERZOWY METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy

Bardziej szczegółowo

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu. Równania różniczkowe Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument

Bardziej szczegółowo

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.

Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe. Z5: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania zagadnienie brzegowe Dyskretne operatory różniczkowania Numeryczne obliczanie pochodnych oraz rozwiązywanie

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 7/15 Rachunek różnicowy Dobrym narzędziem do obliczania skończonych sum jest rachunek różnicowy. W rachunku tym odpowiednikiem operatora

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

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych, IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. Definicja 1.1. Niech D będzie podzbiorem przestrzeni R n, n 2. Odwzorowanie f : D R nazywamy

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

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

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w

Bardziej szczegółowo

Mechanika. Wykład 2. Paweł Staszel

Mechanika. Wykład 2. Paweł Staszel Mechanika Wykład 2 Paweł Staszel 1 Przejście graniczne 0 2 Podstawowe twierdzenia o pochodnych: pochodna funkcji mnożonej przez skalar pochodna sumy funkcji pochodna funkcji złożonej pochodna iloczynu

Bardziej szczegółowo

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać układu równań liniowych Układ liniowych równań algebraicznych

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach. WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

Bardziej szczegółowo

Elementy geometrii analitycznej w R 3

Elementy geometrii analitycznej w R 3 Rozdział 12 Elementy geometrii analitycznej w R 3 Elementy trójwymiarowej przestrzeni rzeczywistej R 3 = {(x,y,z) : x,y,z R} możemy interpretować co najmniej na trzy sposoby, tzn. jako: zbiór punktów (x,

Bardziej szczegółowo

RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych. Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych

RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych. Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych wyliczamy według wzoru (x, x 2,..., x n ) f(x, x 2,..., x n )

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

Geometria w R 3. Iloczyn skalarny wektorów

Geometria w R 3. Iloczyn skalarny wektorów Geometria w R 3 Andrzej Musielak Str 1 Geometria w R 3 Działania na wektorach Wektory w R 3 możemy w naturalny sposób dodawać i odejmować, np.: [2, 3, 1] + [ 1, 2, 1] = [1, 5, 2] [2, 3, 1] [ 1, 2, 1] =

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

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

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 Nazwa Algebra liniowa z geometrią Nazwa jednostki prowadzącej Wydział Matematyczno - Przyrodniczy przedmiot Kod Studia Kierunek

Bardziej szczegółowo

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników Radosław Marczuk Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników 12 listopada 2005 1. Macierze Macierzą nazywamy układ liczb(rzeczywistych, bądź zespolonych), funkcji, innych macierzy w postaci: A a 11

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE

PROGRAMOWANIE KWADRATOWE PROGRAMOWANIE KWADRATOWE Programowanie kwadratowe Zadanie programowania kwadratowego: Funkcja celu lub/i co najmniej jedno z ograniczeń jest funkcją kwadratową. 2 Programowanie kwadratowe Nie ma uniwersalnej

Bardziej szczegółowo

MACIERZE I WYZNACZNIKI

MACIERZE I WYZNACZNIKI Wykłady z matematyki inżynierskiej IMiF UTP 07 MACIERZ DEFINICJA. Macierza o m wierszach i n kolumnach nazywamy przyporza dkowanie każdej uporza dkowanej parze liczb naturalnych (i, j), gdzie 1 i m, 1

Bardziej szczegółowo

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy funkcję

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

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 6 Teoria funkcje cz. 2

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 6 Teoria funkcje cz. 2 1 FUNKCJE Wykres i własności funkcji kwadratowej Funkcja kwadratowa może występować w 3 postaciach: postać ogólna: f(x) ax 2 + bx + c, postać kanoniczna: f(x) a(x - p) 2 + q postać iloczynowa: f(x) a(x

Bardziej szczegółowo