Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem
|
|
- Mirosław Biernacki
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych C. () Nech V będze zborem lczb rzeczywstych dodatnch, a dodawane wektorów nech będze mnożenem lczb. Operację mnożena przez lczby rzeczywste określmy następująco: : R V V, (a, v) v a Wykazać, że wyżej opsana struktura algebraczna jest przestrzeną lnową nad całem lczb rzeczywstych R. () Nech K będze dowolnym całem oraz nech V = K (zbór wszystkch neskończonych cągów elementów cała K). Określmy dzałana dodawana wektorów oraz mnożena wektorów przez skalary z cała K następująco: [a, a,...] + [b, b,...] : = [a + b, a + b,...], a [a, a,...] : = [aa, aa,...]. Pokazać, że wyżej zdefnowana struktura algebraczna jest przestrzeną wektorową nad całem K. () Nech A będze nepustym zborem oraz nech K będze dowolnym całem. Oznaczmy symbolem K A zbór wszystkch funkcj A K. Sumą funkcj f : A K oraz funkcj g : A K nazywamy funkcję f + g : A K taką, że (f + g)(a) = f(a) + g(a) dla każdego a A. Iloczynem funkcj f : A K przez skalar x z cała K nazywamy funkcję xf : A K taką, że (xf)(a) = xf(a) dla każdego a A. Pokazać, że tak zdefnowana struktura algebraczna jest przestrzeną lnową nad całem K. () Oznaczmy symbolem K[X] zbór wszystkch welomanów zmennej X o współczynnkach z cała K. Sprawdzć, że z dzałanam dodawana welomanów mnożena welomanu przez elementy cała K, zbór K[X] jest przestrzeną wektorową nad całem K. () Oznaczmy symbolem K(X) zbór wszystkch funkcj wymernych zmennej X o wspóczynnkach z cała K. Sprawdzć, że z dzałanam dodawana funkcj wymernych mnożena funkcj wymernej przez element cała K zbór K(X) jest przestrzeną wektorow nad całem K. (7) Macerzą o m werszach n kolumnach nad całem K nazywamy układ (prostokątną tablczkę) mn elementów cała K (które nazywamy elementam albo współczynnkam macerzy) ułożonych w m werszach w n kolumnach. Element macerzy oznaczamy podając numer wersza numer kolumny, w których sę on znajduje. W macerzach zmennych na ogół elementy oznaczamy tą samą lterą z numerem wersza numerem kolumny jako ndeksam. Macerze zapsujemy w nawase kwadratowym. Na przykład dla n = m = równość [ ] [a j ] = Pojęce macerzy wprowadzl angelscy matematycy: Wllam Rowan Hamlton (8-8), Arthur Cayley (8-89) John J. Sylvester (8-897) w latach -tych XIX w.
2 oznacza, że a =, a =, a =, a =. Zbór wszystkch macerzy o m werszach n kolumnach nad całem K oznaczamy symbolem Kn m. Sumą macerzy A = [a j ] macerzy B = [b j ] nazywamy macerz A + B taką, że A + B = [c j ] wtedy tylko wtedy, gdy dla każdych, j zachodz równość c j = a j + b j. Iloczynem macerzy A = [a j] przez element a cała K nazywamy macerz aa tak, że aa = [c j ] wtedy tylko wtedy, gdy dla każdych, j zachodz równość c j = aa j. Wykazać, że Kn m z dzałanam dodawana macerzy mnożena macerzy przez element cała K jest przestrzeną wektorową nad K. (8) Macerz S = [s j ] Kn n nazywamy macerzą symetryczną, gdy jej elementy s j spełnają warunk: s j = s j dla każdych, j. Macerz A = [a j ] Kn n nazywamy macerzą antysymetryczną, gdy jej elementy a j spełnają warunk: a j = a j dla każdych, j. Sprawdzć, że każdy ze zborów: zbór S n wszystkch macerzy symetrycznych należcych do Kn n zbór A n wszystkch macerzy antysymetrycznych należcych do Kn, n z dzałanam dodawana macerzy mnożena macerzy przez skalar, jest przestrzeną wektorow nad całem K. (9) Nech A będze dowolnym zborem, a P (A) nech będze zborem wszystkch jego podzborów. Dzałane dodawana w zborze P (A) defnujemy następująco: B C = (B\C) (C\B). Mnożene elementów P (A) przez elementy cała Z defnujemy w oczywsty sposób: B =, B = B. Sprawdzene łącznośc dzałana jest dość kłopotlwe. (a) Zakładając, że dzałane jest łączne, sprawdzć, że spełnone są równeż pozostałe aksjomaty przestrzen lnowej. (b) Wykazać łączność dzałana. () Jak warunek mus spełnać dodawane w grupe addytywnej A, żeby mnożene elementów tej grupy przez elementy cała Z zdefnowane następująco: a =, a = a było rozdzelne względem dodawana? () Nech V = C, U = {(z, z, z, z ) V : z = z = }. Wektory dodawać będzemy w zwykły sposób natomast mnożene przez skalary defnujemy na cztery różne sposoby: a) zα = θ dla z C oraz α V. b) zα = α dla z C oraz α V. c) zα = (Rez)α dla z C oraz α V. d) zα = { zα gdy z C α U zα gdy z C α / U. Sprawdzć, że w każdym z czterech powyższych przykładów dokładne jeden z aksjomatów przestrzen lnowej ne jest spełnony. Jak wnosek zwązany z wzajemną zależnoścą aksjomatów przestrzen lnowej można wycgnąć z tego zadana? () Wykazać, że przemenność dodawana wynka z pozostałych aksjomatów przestrzen wektorowej. () Pokazać, że jeśl U jest podprzestrzeną przestrzen lnowej V nad całem K, to U jest równeż przestrzeną lnową nad K. () Zbadać, które z następujących podzborów przestrzen K są podprzestrzenam wektorowym: a) U = {[t, t +,, ] : t K}, b) U = {[t, u, t + u, t u] : t, u K}, c) U = {[tu, u, t, ] : t, u K}, d) U = {[x, y, z, t] : x + y z = }, e) U = {[x, y, z, t] : xy = }, f) U = {t[,,, ] + u[,,, ] : t, u K}. () Zbadać, które z następujących podzborów przestrzen R są podprzestrzenam lnowym: a) U = {[t, u, t + u, t u] : t u},
3 b) U = {[t, u, t, ] : tu }, c) U = {[x, y, z, t] : x, y, z, t Q}. () Nech R będze przestrzeną cągów elementów cała R (zob. zadane z poprzednego zestawu??, str.??). Zbadać, które spośród następujących zborów są podprzestrzenam wektorowym przestrzen R : a) U = {[a, a,...] : a + = a + a dla każdego =,,...}; b) U = {[a, a,...] : a = (a + a + ) dla każdego =,,...}; c) zbór wszystkch cągów [a, a,...], których prawe wszystke wyrazy (wszystke wyrazy z wyjątkem co najwyżej skończonej lczby) są równe zero; d) zbór wszystkch cągów ogranczonych. (7) Nech A R będze zborem nepustym oraz nech V = R A będze przestrzeną funkcj A R (zob. zadane, str. ). Zbadać, które z następujących podzborów przestrzen R A są podprzestrzenam lnowym: a) zbór wszystkch funkcj parzystych, gdy A = R. b) zbór wszystkch funkcj neparzystych, gdy A = R. c) zbór wszystkch funkcj rosnących. d) zbór wszystkch funkcj monotoncznych. e) U = {f V : f() = f()}, gdy A = [, ]. f) U = {f V : f(x) = dla każdego x B}, gdy B A B A. (8) Sprawdzć, które z określonych podzborów przestrzen welomanów K[X] nad całem K są podprzestrzenam wektorowym: a) U = {F K[X] : F ( ) = }, b) U = {F K[X] : F () F () = }, c) K[X] = {F K[X] : stf }, d) U = {F K[X] : stf = }. (9) Pokazać, że jeśl U = ln(α, α,..., α k ), U = ln(β, β,..., β l ), to U + U = ln(α, α,..., α k, β, β,..., β l ). () Wyznaczyć wszystke podprzestrzene przestrzen a) Z ; b) Z ; c) Z. () Pokazać, że jeśl U oraz W są podprzestrzenam przestrzen lnowej V, to U W jest podprzestrzeną przestrzen V wtedy tylko wtedy, gdy U W lub W U. () Wykazać, że: a) Suma U + + U k podprzestrzen przestrzen lnowej V jest podprzestrzen przestrzeną V. b) V = U U k każdy wektor v V ma jednoznaczne przedstawene w postac v = u + + u k, gdze u U dla =,,..., k. () Pokazać, że R = U U, jeżel a) U jest zborem rozwązań równana x + x + x + x =, a U = ln( ).
4 b) U jest zborem rozwązań układu równań ln( ). { x + x x + x = x + x + x =, natomast U = () Pokazać, że R = U + U, lecz R U U, jeżel U jest zborem rozwązań równana x x + x + x =, zaś U = ln( ). Do równana defnującego U dołożyć jeszcze jedno równane tak, aby nowa podprzestrzeń rozwązań U spełnała warunek R = U U. () Uzasadnć, że R = ln( ) ln( ) = ln( ) ln( ) = ln( ) ln( ). W przypadku każdej sumy prostej przedstawć wektor w postac sumy wektora z perwszego składnka sumy prostej wektora z drugego składnka sumy prostej. () Nech V = R R (zob. zadane z poprzednego zestawu??, str. ). Zbór funkcj neparzystych oznaczymy lterą N, natomast zbór funkcj parzystych - lterą P. Pokazać, że N oraz P są podprzestrzenam przestrzen V oraz że V = N P. Przedstawć funkcję f daną wzorem f(x) = a n x n + + a x + a w postac sumy funkcj parzystej funkcj neparzystej. (7) Nech V będze przestrzeną lnową oraz nech B A. OznaczmyU B = {f V A : f(a) = θ dla a B}. Pokazać, że U B jest podprzestrzeną przestrzen V A. Dla jakch podzborów B oraz C zboru A zachodz równość V A = U B + U C, a dla jakch równość V A = U B U C? (8) Sprawdzć, czy Kn n = S n A n (por. zadane 8 str. ). (9) W zborze Z wyróżnmy dwa podzbory: U = {,, } oraz W = {, }. Pokazać, że U jest przestrzeną lnową nad Z W jest przestrzeną lnową nad całem Z, Z = U+W, U W = {}. Czy Z jest sumą prostą przestrzen lnowych U W? () Sprawdzć, że podzbór Z jest podprzestrzeną lnową, a podzbór Q ne jest podprzestrzeną. () (Modularność kraty podprzestrzen) Nech U, U, U będą podprzestrzenam przestrzen wektorowej V. Udowodnć, że
5 a) U + (U U ) (U + U ) (U + U ), b) (U U ) + (U U ) U (U + U ), c) (U U ) + (U U ) + (U U ) (U + U ) (U + U ) (U + U ), d) (U U ) + (U U ) = U (U + (U U )), e) jeśl U U, to U + (U U ) = (U + U ) U. () (Nedystrybutywność kraty podprzestrzen) Podaj przykład podprzestrzen U, U, U przestrzen R dla których a) U + (U U ) (U + U ) (U + U ), b) (U + U ) U (U U ) + (U U ). () (G. Brkhoff ) Sprawdzć, że z podprzestrzen ln( ), ln( ), ln( ), ln( ) za pomocą operacj + można utworzyć neskończene wele różnych podprzestrzen przestrzen R. (Wskazówka: wygodne jest rysować na płaszczyźne z = przekroje badanych podprzestrzen z tą płaszczyzną; ne wszystke podprzestrzene mają z ną nepusty przekrój!) () Wykazać, że następujące pary przestrzen wektorowych są zomorfczne: a) U U U U, b) U U U k U U U k, c) (U + U ) / (U U ) U / (U U ) U / (U U ), gdze U, U,..., U k są podprzestrzenam przestrzen lnowej V. () Pokazać, że a) β ln(α,..., α n ) ln(α,..., α n ) = ln(β, α,, α n ), b) dla dowolnych, j =,..., n, j oraz x K, zachodz równość ln(α, α,..., α n ) = ln(α, α,..., α, α + xα j, α +,..., α n ), c) dla dowolnego =,..., n, oraz x K, x, zachodz równość ln(α, α,..., α n ) = ln(α, α,..., α, xα, α +,..., α n ). () Sprawdzć, czy wektory α oraz β są kombnacjam lnowym układu A wektorów przestrzen R, jeżel 9 9 a) A = ( ), α = β = b) A = ( ), α = 9 β = Czy zaps wektora α w postac kombnacjlnowej układu A jest jednoznaczny? (7) Dla jakej lczby zespolonej c C wektor oraz c przestrzen C? 9 jest kombnacją lnową wektorów c + + Garret Brkhoff (ur. 9 r.) - wspóczesny matematyk amerykańsk, ne mylć z George D. Brkhoffem (88-9), amerykańskm specjalstą od równań różnczkowych.
6 (8) Sprawdzć, czy układ ( Przedstawć wektor + (9) Sprawdzć, że każda kombnacja lnowa ) wektorów przestrzen C jest lnowo nezależny. jako ch kombnację lnową. x x x x wektorów z przestrzen C spełna warunek x + x + x + x =, a ne każda spełna warunek x. () Znaleźć tak wektor x x przestrzen Z, aby wektory,, x x x x były lnowo nezależne. Ile rozwązań ma to zadane? () Zbór C lczb zespolonych z dzałanam dodawana lczb zespolonych mnożena lczb zespolonych przez lczby rzeczywste jest przestrzeną wektorow nad całem lczb rzeczywstych R. Oznaczamy ją symbolem C R. Sprawdzć, że każde trzy wektory z C R są lnowo zależne. () Sprawdzć, czy układ wektorów (α,..., a n ) przestrzen K jest lnowo zależny, jeżel a) K = Z 7, α = b) K = R, α = c) K = C, α = d) K = Z, α = α = α = α = α = α = α = α = α = α = + + α = α = Jeżel to możlwe, przedstawć jeden z wektorów tego układu jako kombnację lnową pozostałych. () Wykazać, że wektory α, α,... α n są lnowo nezależne wtedy tylko wtedy, gdy dla dowolnych skalarów a, a,... a n b, b,..., b n z równośc a α +a α + +a n α n = b α +b α + +b n α n wynka, że a = b, a = b,..., a n = b n. Wyjaśnć, jak zwązek ma ten fakt z pytanem, zadanym w zadanu. () Pokazać, że nezerowe wektory α, α,... α k są lnowo nezależne wtedy tylko, gdy ln(α,..., α k ) = ln(α ) ln(α k ). Pojęce lnowej nezależnośc wektorów pochodz od Grassmanna.
7 () Zbór R lczb rzeczywstych z dzałanam dodawana mnożena przez lczby wymerne jest przestrzeną wektorową nad całem Q lczb wymernych. Oznaczamy ją symbolem R Q. Sprawdzć, że,, są lnowo nezależnym wektoram przestrzen R Q. () Nech K będze całem, a B A zboram. Dla funkcj f K A oznaczmy f B element K B tak, że dla każdego x B zachodz równość: (f B )(x) = f(x). Funkcję f B nazywamy ogranczenem funkcj f do podzboru B. Jaką prawdzwą mplkację można utworzyć ze zdań : f, f,..., f n są lnowo zależne w K A, f B, f B,..., f n B są lnowo zależne w K B? Jaką prawdzwą mplkację można utworzyć ze zdań : f, f,..., f n są lnowo nezależne w K A, f B, f B,..., f n B są lnowo nezależne w K B? (7) Sprawdzć, czy f, f, f są lnowo nezależne w R R, jeżel a) f (x) =, f (x) = sn x, f (x) = sn x dla x R, b) f (x) =, f (x) = sn x, f (x) = cos x dlax R. (8) Sprawdzć, czy, X, X,..., X n są lnowo nezależne w przestrzen wektorowej K[X]. Sprawdzć, czy dla danego a K, welomany, X a, (X a),..., (X a) n są lnowo nezależne w tej samej przestrzen. (9) Sprawdzć, czy f, f,..., f n są lnowo nezależne w R R, jeżel f (x) = x x x dla x R, =,..., n. () Sprawdzć, czy,,,..., są lnowo nezależne w przestrzen Q(X) nad całem lczb X X X X n wymernych. () Nech (β, β,..., β n ) będze układem nezerowych wektorów przestrzen V. Pokazać, że układ (β, β,..., β n ) jest bazą przestrzeną V wtedy tylko wtedy, gdy V = ln(β ) ln(β ) ln(β n ). () Pokazać, że wektory α,..., α n tworz bazę przestrzen Q n znaleźć współrzędne wektora β w tej baze, jeżel a) n = ; α = α = α =, β = 9 b) n = ; α = α =, α = β = 7 c) n = ; α = α = α = α = β = () Wyznaczyć bazy podprzestrzen rozwązań następujących układów równań (nad R): x + x + x = x + x x = a) x x + x = b) x x + x x =. x x + x = x x + x + x = () Wyznaczyć bazę wymar podprzestrzen ln(α, α,..., a n ) przestrzen Q gdy: a) α = α = α = α = ; 7 7 Pojęce wymaru przestrzen wektorowej pochodz od Grassmanna.
8 8 b) α = c) α = α = α = α = α = 8 α = α = 7 9 α = α = () Wybrać bazę podprzestrzen ln(α, α,..., a n ) Z m 7 spośród wektorów α, α,..., a n, jeżel a) α = α = α = ; b) α = c) α = α = α = α = α = α = α = ; α = ; 7 7 ; d) α =, α =, α =, α =, α =. Wybrać dowolne bazy powyższych podprzestrzen, nekoneczne spośród wektorów α, α,..., a n. () Czymożna znaleźć bazę przestrzen K złożoną z wektorów postac: x x a) x x ; x + x + x + x =, b) x x ; x + x + x + x =. x x Pokazać, że jeśl U jest właścwą podprzestrzeną przestrzen lnowej V, to stneje baza przestrzen V, której wszystke wektory należą do V \U. (7) Pokazać, że jeśl wektory α, α,..., a n tworzą bazę przestrzen wektorowej V nad całem K, to dla dowolnych, j =,..., n, j, wektory: a) α, α,..., α, α + xα j, a +,..., a n dla x K, b) α, α,..., α, xα, a +,..., a n dla x K, x równeż tworzą bazę przestrzen V. (8) Znaleźć bazę przestrzen R, w której wektor ε ma współrzędne (,, ) oraz bazę, w której wektor ten ma współrzędne (,, ), a wektor ε + ε wspórzędne (,, ). (9) Znaleźć bazę każdej z nżej wypsanych podprzestrzen przestrzen R oraz bazę sumy algebracznej U + U j, jak częśc wspólnej U U j każdej pary podprzestrzen:
9 9 a) U = ln( ), U = { x x x x R : x + x x + x = }. b) U = ln( ), U = ln( ), U = { x x x x R : x x + x + x = }. c) U = { x x x x R : x x + x x = }, U = ln( ). d) U = ln( ), U = ln( ). () Nech cało K ma q elementów. Oblczyć, le przestrzeń K n ma różnych a) wektorów, b) baz.
Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
Bardziej szczegółowoPokazać, 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 szczegółowoZestaw 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 szczegółowoLaboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
Bardziej szczegółowoDiagonalizacja macierzy kwadratowej
Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an
Bardziej szczegółowoV. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH
Krs na Stdach Doktoranckch Poltechnk Wrocławskej wersja: lty 007 34 V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH. Zbór np. lczb rzeczywstych a, b elementy zbor A a A b A, podzbór B zbor A : B A, sma zborów
Bardziej szczegółowoALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO
ALGEBRY HALLA DLA POSETÓW SKOŃCZONEGO TYPU PRINJEKTYWNEGO NA PODSTAWIE REFERATU JUSTYNY KOSAKOWSKIEJ. Moduły prnjektywne posety skończonego typu prnjektywnego Nech I będze skończonym posetem. Przez max
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne
Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x
Bardziej szczegółowoEgzamin poprawkowy z Analizy II 11 września 2013
Egzamn poprawkowy z nalzy II 11 wrześna 13 Uwag organzacyjne: każde zadane rozwązujemy na osobnej kartce Każde zadane należy podpsać menem nazwskem własnym oraz prowadzącego ćwczena Na wszelk wypadek prosmy
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoI. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoTwierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że
Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam
Bardziej szczegółowoPODSTAWY MATEMATYCZNE
PODSTAWY MATEMATYCZNE ALGEBRA WEKTORÓW I TENSORÓW Baza ortonormalna w E 3 : e 1, e 2, e 3 ( e, e ) j j 1 f j 0 f j Każdy wektor w E 3 może być wyrażony jako lnowa kombnacja wersorów bazowych a a e a e
Bardziej szczegółowoPrzez n-wymiarowy wektor kolumnowy (rzeczywisty), będziemy rozumieć układ n liczb rzeczywistych x 1, x 2,..., x n ustawionych w kolumnę:
1.1 Wektory, przestrzeń wektorowa. Przez n-wymarowy wektor kolumnowy (rzeczywsty), będzemy rozumeć układ n lczb rzeczywstych x 1, x 2,..., x n ustawonych w kolumnę: x1 x2 x = M x n Lczby x nazywamy składowym
Bardziej szczegółowoMETODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO. Termokinetyka
METODA ELEMENTU SKOŃCZONEGO Termoknetyka Matematyczny ops ruchu cepła (1) Zasada zachowana energ W a Cepło akumulowane, [J] P we Moc wejścowa, [W] P wy Moc wyjścowa, [W] t przedzał czasu, [s] V q S(V)
Bardziej szczegółowop Z(G). (G : Z({x i })),
3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
Bardziej szczegółowo3 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 szczegółowoWykład 1 Zagadnienie brzegowe liniowej teorii sprężystości. Metody rozwiązywania, metody wytrzymałości materiałów. Zestawienie wzorów i określeń.
Wykład Zagadnene brzegowe lnowe teor sprężystośc. Metody rozwązywana, metody wytrzymałośc materałów. Zestawene wzorów określeń. Układ współrzędnych Kartezańsk, prostokątny. Ose x y z oznaczono odpowedno
Bardziej szczegółowoZapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
Bardziej szczegółowo5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie liniowe
Przestrzenie liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 2 wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 10 Przestrzenie
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Bardziej szczegółowoZadania 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 szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych
Bardziej szczegółowo5. Maszyna Turinga. q 1 Q. Konfiguracja: (q,α β) q stan αβ niepusta część taśmy wskazanie położenia głowicy
5. Maszyna Turnga = T Q skończony zór stanów q 0 stan początkowy F zór stanów końcowych Γ skończony zór symol taśmy T Γ alfaet wejścowy T Γ symol pusty (lank) δ: Q Γ! 2 Q Γ {L,R} funkcja
Bardziej szczegółowoAlgebra 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) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoSymetrie i struktury ciała stałego - W. Sikora
Symetre struktury cała stałego - W. Skora ( W wykładach zostały wykorzystane fragmenty materałów opracowanych w ramach praktyk wakacyjnej przez studentk specjalnośc Fzyka Cała Stałego WFIS: Sylwę Chudy,
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoSztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311
Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoZadania 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 szczegółowo11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.
/22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:
Bardziej szczegółowo3 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 szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia 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 szczegółowoLogika i teoria mnogości/wykład 1: Po co nam teoria mnogości? Naiwna teoria mnogości, naiwna indukcja, naiwne dowody niewprost
1 z 8 2013-03-23 18:23 Logka teora mnogośc/wykład 1: Po co nam teora mnogośc? Nawna teora mnogośc, nawna ndukcja, nawne dowody newprost From Studa Informatyczne < Logka teora mnogośc "Nawna" teora mnogośc
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoWykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x
Wykład z Podsaw maemayk dla sudenów Inżyner Środowska Wykład 8. CŁKI NIEOZNCZONE Defnca (funkca perwona) Nech F es funkcą perwoną funkc f na przedzale I, eżel F '( ) f ( ) dla każdego I. Udowodnć, że funkce
Bardziej szczegółowoStatystyka. Zmienne losowe
Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu
Bardziej szczegółowou u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH
METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH Szkc rozwązana równana Possona w przestrzen dwuwymarowe. Równane Possona to równae różnczkowe cząstkowe opsuące wele
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2007/08 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x, b R N, A R N N (1) ma jednoznaczne
Bardziej szczegółowoPodprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0
Bardziej szczegółowof(x, y) = arctg x y. f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. x = 1 1 y = y y = 1 1 +
Różnczkowalność pocodne Ćwczene. Znaleźć pocodne cz astkowe funkcj f(x, y) = arctg x y. Rozw azane: Wdać, że funkcj f można napsać jako f(u(x, y)) gdze f(u) = arctg(u), u(x, y) = x y. Korzystaj ac z reg
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoRównania rekurencyjne na dziedzinach
Marek Materzok Równana rekurencyjne na dzedznach Pommo, ż poczynłem starana, aby praca ta była możlwe kompletna wolna od błędów, ne mogę zagwarantować, że ne wkradły sę do nej żadne neścsłośc czy pomyłk.
Bardziej szczegółowo. : 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 szczegółowoMECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko
MECHANIKA Wykład Nr 10 MOMENT BEZWŁADNOŚCI Prowadzący: dr Krzysztof Polko Defncja momentu bezwładnośc Momentem bezwładnośc punktu materalnego względem płaszczyzny, os lub beguna nazywamy loczyn masy punktu
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie 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 szczegółowoTemat: Operacje elementarne na wierszach macierzy
Temat: Operacje elementarne na erszach macerzy Anna Rajfura Anna Rajfura Operacje elementarne na erszach macerzy n j m n A Typy operacj elementarnych. Zamana mejscam erszy oraz j, ozn.: j. Mnożene ersza
Bardziej szczegółowoW praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
Bardziej szczegółowoWyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych
Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)
Bardziej szczegółowoR 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 szczegółowoMatematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa
Matematyka dyskreta 10. Fukcja Möbusa Defcja 10.1 Nech (P, ) będze zborem uporządkowaym. Mówmy, że zbór uporządkoway P jest lokale skończoy, jeśl każdy podzał [a, b] P jest skończoy, a, b P Uwaga 10.1
Bardziej szczegółowoJak 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 szczegółowoWektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy
Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy Justyna Winnicka Na podstawie podręcznika Matematyka. e-book M. Dędys, S. Dorosiewicza, M. Ekes, J. Kłopotowskiego. rok akademicki 217/218
Bardziej szczegółowoPodstawy teorii falek (Wavelets)
Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc
Bardziej szczegółowoKwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego
Efekt Comptona. Kwantowa natura promenowana elektromagnetycznego Zadane 1. Foton jest rozpraszany na swobodnym elektrone. Wyznaczyć zmanę długośc fal fotonu w wynku rozproszena. Poneważ układ foton swobodny
Bardziej szczegółowoPattern Classification
attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter
Bardziej szczegółowoφ(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 szczegółowoHipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Bardziej szczegółowo14. Przestrzenie liniowe
14. 14.1 Sformułować definicję przestrzeni liniowej. Podać przykłady. Przestrzenią liniową nad ciałem F nazywamy czwórkę uporządkowaną (V, F,+, ), gdzie V jest zbiorem niepustym, F jest ciałem, + jest
Bardziej szczegółowoBadanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Bardziej szczegółowoPortfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Bardziej szczegółowoNowoczesne technk nformatyczne - Ćwczene 2: PERCEPTRON str. 2 Potencjał membranowy u wyznaczany jest klasyczne: gdze: w waga -tego wejśca neuronu b ba
Nowoczesne technk nformatyczne - Ćwczene 2: PERCEPTRON str. 1 Ćwczene 2: Perceptron WYMAGANIA 1. Sztuczne sec neuronowe budowa oraz ops matematyczny perceptronu (funkcje przejśca perceptronu), uczene perceptronu
Bardziej szczegółowoProces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Bardziej szczegółowodr 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 szczegółowoXXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje
Bardziej szczegółowocx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5
Matematyka ZLic - 07 Wektory i macierze Wektorem rzeczywistym n-wymiarowym x x 1, x 2,,x n nazwiemy ciąg n liczb rzeczywistych (tzn odwzorowanie 1, 2,,n R) Zbiór wszystkich rzeczywistych n-wymiarowych
Bardziej szczegółowoDiagnostyka układów kombinacyjnych
Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane
Bardziej szczegółowo1 Elementy logiki i teorii mnogości
1 Elementy logiki i teorii mnogości 11 Elementy logiki Notatki do wykładu Definicja Zdaniem logicznym nazywamy zdanie oznajmujące, któremu przysługuje jedna z dwu logicznych ocen prawda (1) albo fałsz
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie statystyczne, statystyki
M. Beśka, Statystyka matematyczna, wykład 1 1 1 Przestrzene statystyczne, statystyk 1.1 Rozkłady zmennych losowych Nech Ω, F, P ) będze ustaloną przestrzeną probablstyczną, a X : Ω IR zmenną losową na
Bardziej szczegółowo2 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 szczegółowoa 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 szczegółowoRóżniczkowalność, pochodne, ekstremum funkcji. x 2 1 x x 2 k
Różnczkowalność, pochodne, ekstremum funkcj Ćwczene 1 Polczyć pochodn a kerunkow a funkcj: 1 1 1 x 1 x 2 x k ϕ(x 1,, x k ) x 2 1 x 2 2 x 2 k x k 1 1 x k 1 2 x k 1 w dowolnym punkce p [x 1, x 2,, x k T
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoAlgebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011
1 GEOMETRIA ANALITYCZNA 1 Wydział Fizyki Algebra liniowa z geometria - zadania Rok akademicki 2010/2011 Agata Pilitowska i Zbigniew Dudek 1 Geometria analityczna 1.1 Punkty i wektory 1. Sprawdzić, czy
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TWIERDZENIE BAYESA Wedza pozyskwana przez metody probablstyczne ma
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo geometryczne
Prawdopodobeństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźne wypełna wnętrze kwadratu [0 x ; 0 y ]. Znajdź p-stwo, że dowolny punkt
Bardziej szczegółowoKolokwium poprawkowe z Optymalizacji II (Ściśle tajne przed godz. 16 : stycznia 2016.)
Kolokwum z Optymalzacj II Ścśle tajne przed godz 4 : 00 8 grudna 05) Proszę uważne przeczytać treść zadań Na ocenę bardzo duży wpływ będze mała czytelność rozwązań poprawność uzasadnena każdej odpowedz
Bardziej szczegółowoWstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody iteracyjne. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Faktoryzacja SVD Metody teracyjne P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Sngular Value Decomposton Twerdzene 1. Dla każdej macerzy A R M N, M N, stneje rozkład
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem:
Zadane 1 Udowodnj, że CAUS PRAM Załóżmy przetwarzane przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu hstor hv zachodz zatem: O OW O OW x X p j o O o1 o2 o1 o2 o1 j o2 ( o1 = w( x) v o2 = r( x) v) o1 o2 ( o1 o o2)
Bardziej szczegółowoV. TERMODYNAMIKA KLASYCZNA
46. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA. ERMODYNAMIKA KLASYCZNA ermodynamka jako nauka powstała w XIX w. Prawa termodynamk są wynkem obserwacj welu rzeczywstych procesów- są to prawa fenomenologczne modelu rzeczywstośc..
Bardziej szczegółowoPODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Skalar Definicja Skalar wielkość fizyczna (lub geometryczna)
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoP 1, P 2 - wektory sił wewnętrznych w punktach powierzchni F wokół punktu A
TEORI STNU NPRĘŻENI. WEKTOR NPRĘŻENI r x P P P P, P - wektory sł wewnętrznych w unktach owerzchn wokół unktu P P r, P - suma sł wewnętrznych na owerzchn P P P P średna gęstość sł wewnętrznych na owerzchn
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie 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 szczegółowoZestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =
Zestaw zadań 4: Wektory i wartości własne () Niech V = V V 2 będzie przestrzenią liniową nad ciałem K, w którym + 0 Znaleźć wszystkie podprzestrzenie niezmiennicze rzutu V na V wzdłuż V 2 oraz symetrii
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Bardziej szczegółowo