Lokalne ektrema, formy kwadratowe

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Lokalne ektrema, formy kwadratowe"

Transkrypt

1 Lokalne ektrema, formy kwadratowe Ostatnio poprawiłem 6 grudnia 214 r. Wypada raz jeszcze wrócić do ekstremów warunkowych. W przypadku ekstremów funkcji rozpatrywanych na zbiorach otwartych podaliśmy warunek wystarczajacy na to, aby funkcja miała w pewnym punkcie ekstremum lokalne. Zrobimy teraz to samo w przypadku funkcji rozpatrywanej na zbiorze zdefiniowanym za pomoca równań, określonej na wiekszym zbiorze otwartym, czyli podamy warunek wystarczajacy na to, by funkcja miała w pewnym punkcie lokalne ekstremum zwiazane warunkowe). Twierdzenie 6.1 o lokalnych ekstremach warunkowych, war. dostateczny) Niech F : G R l bedzie odwzorowaniem klasy C 2 ze zbioru G otwartego w R k+l zaś f : G R funkcja klasy C 2. Załóżmy, że R l jest wartościa regularna odwzorowania F, tzn. że jeżeli F x) =, to DF x): R k+l R l jest epimorfizmem. Niech p M = F 1 bedzie takim punktem, że istnieja takie liczby λ 1, λ 2,..., λ l, że grad fp) = j λ j grad F j p). Niech Lx) = fx) j λ jf j x) L nazywana jest funkcja Lagrange a). W tej sytuacji DLp) = oraz a. jeżeli D 2 Lp)v 2 > dla każdego wektora v T p M \ {} D 2 Lp) jest dodatnio określona na przestrzeni stycznej w punkcie p do zbioru M), to funkcja f M ma lokalne minimum właściwe w punkcie p; b. jeżeli D 2 Lp)v 2 < dla każdego wektora v T p M \ {} D 2 Lp) jest ujemnie określona na przestrzeni stycznej w punkcie p do zbioru M), to funkcja f M ma lokalne maksimum właściwe w punkcie p; c. jeżeli D 2 Lp)v 2 > > D 2 Lp)w 2 dla pewnych wektorów v, w T p M, to funkcja f M nie ma lokalnego ekstremum w punkcie p. Dowód. Zauważmy, że L M = f M. Wobec tego możemy zajmować sie w dalszym ciagu funkcja L. Z twierdzenia o funkcji uwikłanej wynika, że istnieja: takie k wymiarowe otoczenie U punktu R k oraz k + l wymiarowe otoczenie V punktu p R k+l i taki homeomorfizm ϕ zbioru U na zbiór V M, że dla każdego x U różniczka Dϕx) jest włożeniem monomorfizmem) oraz ϕ = p. Mamy DL ϕ) = DL ϕ Dϕ i wobec tego D 2 L ϕ)x)v 2 = D 2 Lϕx)) Dϕx)v ) 2 + DLϕx)) D 2 ϕx)v 2). Dla x = mamy wiec D 2 L ϕ)v 2 = D 2 Lϕ) Dϕv ) 2 + DLϕ) D 2 ϕv 2) = = D 2 Lp) Dϕv ) 2 + DLp) D 2 ϕv 2) = D 2 Lp) Dϕv ) 2, bo L zdefiniowaliśmy tak, by DLp) =. Teza wynika teraz od razu z twierdzenia o lokalnych ekstremach zastosowanego do funkcji L ϕ określonej na zbiorze U otwartym w R k. Uwaga 6.2 W twierdzeniu o lokalnych ekstremach warunkowych trzeba koniecznie rozpatrywać funkcje Lagrange a L zamiast funkcji f, chociaż te dwie funkcje pokrywaja sie na 13

2 zbiorze M. Podamy przykład. Niech F x y) = x + x 2y) 2 2, f x y) = x y 2. Mamy F =, grad F = 1, grad f = 1, zatem w punkcie jest spełniony warunek Lagrange a dla funkcji f na zbiorze M = F 1. T M = ker DF { ) = x } y) : x =. Mamy wiec D 2 f 2 y) = 2y 2, co sugeruje, że funkcja f M ma w punkcie lokalne maksimum. To jednak nie jest prawda. Niech ϕt) = ) 4t 2 t+t. Mamy wi ec, 2 F ϕt)) = = 4t 2 + 2t 2 2t 2t 2) 2 = i Dϕ = 1), zatem ϕ parametryzuje pewne otoczenie punktu w M. Mamy również fϕt)) = 4t 2 t + t 2) 2 = 3t 2 2t 3 t 4. Jasne jest wiec, że funkcja f ϕ ma w punkcie lokalne minimum właściwe, wiec również funkcja f M ma w punkcie lokalne minimum właściwe. Przyczyna tego pozornego paradoksu jest to, że wektory postaci D 2 ϕv 2 nie musi nie musza być styczne do M w punkcie p, wiec ich obrazy przy Df nie musza być zerowe. W przypadku funkcji Lagrange a ta kwestia nie wystepuje, bo jej różniczka w punkcie p jest przekształceniem zerowym, funkcja Lagrange a jest tak właśnie dobrana! Zadanie 6.1 Znaleźć lokalne ekstrema oraz oba kresy funkcji x 2 + y 2 + z 2 na zbiorze zdefiniowanym równaniem x y z4 = 1 H.Cartan). Twierdzenie 6.3 o niemal jednostajnej zbieżności) Załóżmy, że zbiór G jest otwarty i spójny. Niech f n ) bedzie ciagiem funkcji klasy C 1 określonych na G. Załóżmy, że ciag Df n ) jest zbieżny jednostajnie na każdym zbiorze zwartym C G do pewnej funkcji g oraz że istnieje punkt p G taki, że ciag f n p)) jest zbieżny. Wtedy ciag f n ) jest zbieżny jednostajnie na każdym zbiorze zwartym do pewnej funkcji f C 1 G) i zachodzi równość Df = g. Dowód. szkic) Jeśli C jest zbiorem zwartym wypukłym, to dowód tego twierdzenia jest powtórzeniem dowodu podanego w zeszłym roku w przypadku funkcji jednej zmiennej określonych na przedziale z jedna drobna różnica: teraz twierdzenie o wartości średniej to nierówność, wiec trzeba dokonać kosmetycznych zmian w oszacowaniach, by pasowały do wielowymiarowej wersji twierdzenia o wartości średniej. Nastepnie należy skorzystać z tego, że każde dwa punkty zbioru otwartego i spójnego można połaczyć łamana w nim zawarta, taka łamana można pokryć skończona liczba kul otwartych, których domkniecia sa zawarte w zbiorze G, ponumerować je tak, by pierwsza zawierała punkt p, druga przecinała pierwsza, trzecia druga itd. Nastepnie z tego, że twierdzenie jest prawdziwe w przypadku zbioru zwartego wypukłego wywnioskować teze dla dowolnej łamanej zawartej w G zaczynajacej sie w punkcie p, a stad już bez trudności da sie uzyskać teze twierdzenia. Jest jasne, że jeśli założymy, że funkcje f 1, f 2,... sa klasy C m oraz ciag D m f n ) jest jednostajnie zbieżny na każdym zbiorze zwartym zawartym w zbiorze G oraz że dla j =, 1,..., m 1 ciag D j f n )p) jest zbieżny w pewnym punkcie p G, to okaże sie, że ciag f n ) jest jednostajnie zbieżny na każdym zbiorze zwartym zawartym w G oraz że funkcja graniczna f jest klasy C m i lim D j f n = D j f przy czym zbieżność jest n jednostajna na zwartych podzbiorach zbioru G. 14

3 Przypomnijmy, że na analizie I wykazaliśmy, ze funkcja α zdefiniowana wzorami αt) = dla t i αt) = e 1/t dla t > jest funkcja klasy C na całej prostej. Wynika stad, że funkcja β zdefiniowana wzorem α1 x 2 ) jest klasy C na całej przestrzeni przy czym na kuli otwartej B, 1) przyjmuje wartości dodatnie a poza kula otwarta B, 1) jest równa. Załóżmy, że C R k jest zbiorem domknietym. Niech G = R k \C. Zbiór G jest otwarty, wiec jest suma kul otwartych. Z tej rodziny kul można wybrać rodzine przeliczalna {Bp n, r n )}, której suma równa jest G. Definiujemy funkcje fx) = n ε nβ x p n ) r n, przy czym liczby dodatnie ε1, ε 2,... sa tak małe, że ε n sup D j x) 2 n dla j =, 1,..., n. Oczywiście oznacza to nałożenie na każda z j,x liczb ε 1, ε 2,... skończenie wielu warunków, zatem można je tak dobrać, że postulowane nierówności bed a zachodzić w całej przestrzeni. Oznacza to, że szeregi n ε nd j β x p n ) r n sa zbieżne jednostajnie w całej przestrzeni R k dla j =, 1, 2,.... Wobec tego funkcja f jest klasy C. Jest ona dodatnia poza zbiorem domknietym C, a na zbiorze C jest tożsamościowo równa. Wykazaliśmy wiec Twierdzenie 6.4 o najpaskudniejszej poziomicy) Dla każdego zbioru domknietego C istnieje funkcja f klasy C taka, że C = f 1. Dodajmy, że wielu matematyków usiłuje opisać poziomice typowych funkcji klasy C. Wiele przypadków już opisano, ale jest wysoce prawdopodobne, że badania te jeszcze przez wiele lat bed a dostarczać rozrywki matematykom. Tematyka jest ważna również dzieki temu, że osiagni ete wyniki zazwyczaj znajduja zastosowanie również poza matematyka. Uwaga 6.5 o lokalnych ekstremach warunkowych) Ten temat interesuje z różnych przyczyn ekonomistów. Omówimy teraz twierdzenie, które pojawia sie w ksiażce Foundation of Economics Analysis, 1947, P.A.Samuelsona nagroda Nobla z ekonomii, 197 z błedem poprawionym w 1952 w pracy G.Debreu nagroda Nobla z ekonomii, 1983). Twierdzenie nie jest specjalnie trudne, a informacje historyczne służa jedynie podkreśleniu jego wagi w ekonomii, na której autor tego tekstu zna sie tak jak wszyscy w RP z wyjatkiem ekonomistów z prawdziwego zdarzenia). Ten fragment tekstu oparty jest na pracy G.Debreu. Przypomnimy najpierw najbardziej podstawowych własności form kwadratowych. Niech A = a i,j ) bedzie macierza symetryczna wymiaru k, tzn. a i,j = a j,i. Wtedy funkcja Q zdefiniowana wzorem Qx) = Ax x nazywana jest forma kwadratowa. Niech x = Dy dla pewnej macierzy nieosobliwej D D jest macierza izomorfizmu). Wtedy QDy) = ADy Dy = D T ADy y = Qy) też jest forma kwadratowa, ale zmiennej y. Formy Q i Q s a równoważne to definicja. W dalszym ciagu macierz A jest symetryczna. Funkcja Q na sferze jednostkowej osiaga swe kresy. Niech m = inf x =1 Qx). Istnieje punkt p taki, że m = Qp) i p = 1. Na mocy twierdzenia Lagrange a o ekstremach warunkowych istnieje taka liczba λ, że grad Qx) = λ grad x 2 ) = 2λx. Dzieki symetrii macierzy A mamy również grad Qx) = 2Ax. Wobec tego Ap = λp. Stad wynika, że m = Qp) = Ap p = λ. Wykazaliśmy wiec, że macierz A ma co najmniej jedna wartość własna rzeczywista oraz 15

4 że najmniejsza wartość formy kwadratowej Q przyjmowana w punktach sfery jednostkowej o środku w punkcie jest jej wartościa własna. Załóżmy teraz, że λ 1 jest wartościa własna macierzy A a v 1 jest odpowiadajacym jej wektorem własnym, tzn. Av 1 = λ 1 v 1, v 1. Jeśli w jest wektorem prostopadłym do wektora v 1, to zachodza równości Aw v 1 = w Av 1 = w λ 1 v 1 ) = λ 1 w v 1 =, zatem również wektor Aw jest prostopadły do wektora v 1. Niech V oznacza zbiór wszystkich wektorów prostopadłych do wektora v 1. V jest podprzestrzenia liniowa wymiaru k 1, niezmiennicza ze wzgledu na A: w V Aw V. Rozumujac dokładnie tak jak w przypadku całej przestrzeni przekonujemy sie, że przekształcenie liniowe A V ma rzeczywista wartość własna λ 2, odpowiadajacy jej wektor własny v 2 V jest oczywiście prostopadły do wektora v 1. Teraz można zastosować to samo rozumowanie do zbioru złożonego ze wszystkich wektorów prostopadłych do obu wektorów v 1, v 2. Otrzymamy trzeci wektor własny prostopadły do v 1 i do v 2. Prowadzi do do bazy złożonej z wzajemnie prostopadłych wektorów własnych. Wykazaliśmy wiec, że wartości własne macierzy symetrycznej sa rzeczywiste i że istnieje baza złożona z wzajemnie prostopadłych wektorów własnych, w szczególności macierz symetryczna jest diagonalizowalna. Niech V +, V i V oznaczaja podprzestrzenie liniowe niezmiennicze odpowiadajace wartościom dodatnim własnym macierzy A, zerowej wartości własnej macierzy A i wartościom ujemnym. Na V + \{} forma Q przyjmuje wartości dodatnie, na V jest tożsamościowo równa, na V \ {} wartości ujemne. W szczególności: macierz symetryczna A jest dodatnio określona wtedy i tylko wtedy, gdy jej wszystkie jej wartości własne sa dodatnie. Zastepuj ac forme Q wyznaczona przez macierz A równoważna forma Q wyznaczona przez macierz D T AD, D macierz o wyznaczniku, stwierdzamy, że wymiary analogicznie zdefiniowanych podprzestrzeni Ṽ +, Ṽ i Ṽ sa takie same jak w przypadku macierzy A, chociaż wartości własne moga być inne wynika to stad, że V + jest maksymalna podprzestrzenia liniowa, na której forma Q jest dodatnio określona, V to maksymalna podprzestrzeń liniowa, na której forma Q jest ujemnie określona, zaś V to maksymalna podprzestrzeń liniowa, na której forma Q jest zerowa. Zastepuj ac macierz A macierza D T AD mamy odpowiedni rozkład na podprzestrzenie D 1 V +, D 1 V i D 1 V, które moga nie być niezmiennicze dla przekształcenia li11niowego zdefiniowanego za pomoca macierzy D T AD. Oznacza to, że rozkład R k na sume prosta podprzestrzeni Ṽ+, Ṽ i Ṽ określonych jako podprzestrzenie, na których forma kwadratowa jest dodatnio określona, zerowa, ujemnie określona nie jest jednoznaczny konkretne przykłady ci studenci, którzy nie zdaja sobie sprawy z tego powinni wymyśleć sami, bo to bardzo proste). Niech B = b i,j ) bedzie macierza kwadratowa wymiaru k. Niech B r oznacza dla r = 1, 2,..., k macierz ) wymiaru r znajdujac a sie w lewym górnym rogu macierzy B, np. b1,1 b B 2 = 1,2, B oznacza wyznacznik macierzy kwadratowej B, B = 1. Przez y r b 2,1 b 2,2 oznaczamy funkcje liniowa zmiennych x r, x r+1,..., x k postaci x r +d r+1 x r+1 + +d k x k. 16

5 Twierdzenie 6.6 o postaci kanonicznej niektórych form kwadratowych) Niech A = a i,j ) bedzie macierza symetryczna wymiaru k, tzn. a i,j = a j,i. W tej k sytuacji wzór Ax x = c r yr, 2 c r zachodzi wtedy i tylko wtedy, gdy A r = dla r=1 r = 1, 2,..., k. Mamy wtedy c r = A r A r 1.1 Dowód. Jeśli forme kwadratowa Qx) := Ax x można zapisać w postaci k c r yr, 2 c r, to oczywiście a 1,1, bo c 1 a zmienna x 1 wystepuje tylko w y 1. Jeśli A 1 = a 1,1, to możemy napisać Qx) = a i,j x i x j = a 1,1 x1 + a 1,2 a 1,1 x 2 + a 1,3 a 1,1 x a ) 1,k 2 a 1,1 x k + Q2 x 2, x 3,..., x k ), gdzie przez Q 2 x) oznaczyliśmy odpowiednia forme kwadratowa k 1 zmiennych x 2, x 3,..., x k. Spróbujmy przekształcić nasza forme raz jeszcze, by zapisać ja w postaci c 1 y1 2 + c 2 y2 2 + Q 3 x 3,..., x k ). Zróżniczkujmy stronami równość Qx) = a i,j x i x j = c 1 y1 2 + c 2 y2 2 + Q 3 x 3,..., x k ) wzgledem x 1 i wzgledem x 2. Otrzymujemy równości 1 Q 2 x 1 x) = k j=1 a y 1,jx j = c 1 y 1 1 Q oraz 1 2 x) = k j=1 a 2,j x j = c 1 y 1 y 1 + c 2 y 2 y 2. Z wzoru y 2 = x 2 + d 3 x d k x k wynika, że y 2 = 1. Niech y 1 = i x 3 = x 4 = = x k =. Otrzymujemy wiec równania a 1,1 x 1 + a 1,2 x 2 = i a 2,1 x 1 + a 2,2 x 2 = c 2 x 2. Podprzestrzeń opisana równaniami y 1 = i x 3 = x 4 = = x k = ma oczywiście wymiar 1. Wobec tego układ dwóch równań a 1,1 x 1 + a 1,2 x 2 =, a 2,1 x 1 + a 2,2 c 2 )x 2 = ma niezerowe rozwiazanie, zatem jego wyznacznik jest równy, czyli = a 1,1 a 1,2 a 2,1 a 2,2 c 2 = a 1,1 a 1,2 a 2,1 a 2,2 a 1,1 a 2,1 c 2 = A 2 c 2 A 1. Stad wynika, że c 2 = A 2, zatem przy założeniu, że A A 1 1 stwierdzamy, że c 2 = A 2 =. Kolej na c 3. Chcemy, aby była spełniona równość Qx) = a i,j x i x j = c 1 y1 2 + c 2 y2 2 + c 3 y3 2 + Q 4 x 4, x 5,..., x k ). Różniczkujac ja stronami wzgledem x 1, x 2, x 3 otrzymujemy równości 1 Q 2 1 Q 2 1 Q 2 x 1 = j a 1,jx j = c 1 y 1 y 1 x 1 = j a y 2,jx j = c 1 y 1 y 1 + c 2 y 2 2 = j a y 3,jx j = c 1 y 1 y 1 + c 2 y 2 y 2 + c 3 y 3 3 Przyjmijmy teraz y 1 = y 2 =, x 4 = x 5 = = x k =. Te równania definiuja jednowymiarowa podprzestrzeń liniowa w R k, zatem poniższy układ równań wiemy, że y 1 = y 2 =, y 3 = 1) a 1,1 x 1 + a 1,2 x 2 + a 1,3 x 3 = a 2,1 x 1 + a 2,2 x 2 + a 2,3 x 3 = a 3,1 x 1 + a 3,2 x 2 + a 3,3 x 3 = c 3 x 3 1 To nie jest ogólne twierdzenie o postaci kanonicznej, bo przekształcenie, za pomoca którego sprowadzamy forme kwadratowa do postaci kanonicznej, ma szczególna postać, jasne jest też, że mowa jest jedynie o formach kwadratowych niezdegenerowanych 17 r=1 x 1

6 ma niezerowe rozwiazanie. Wobec tego jego wyznacznik równy jest, czyli a 1,1 a 1,2 a 1,3 = a 2,1 a 2,2 a 2,3 a 3,1 a 3,2 a 3,3 c = a 1,1 a 1,2 a 1,3 a 2,1 a 2,2 a 2,3 3 a 3,1 a 3,2 a a 1,1 a 1,2 a 2,1 a 2,2 3,3 a 3,1 a 3,2 c = A 3 c 3 A 2. 3 Podobnie jak poprzednio jest oczywiste, że c 3 = A 3 =. Te procedure można kontynuować. Dowód został zakończony. Z twierdzenia tego wynika twierdzenie Sylvestera: macierz A jest dodatnio określona wtedy i tylko wtedy, gdy wszystkie wyznaczniki A r sa dodatnie. Jasne jest też, że jest ujemnie określona wtedy i tylko wtedy, gdy c 1, c 2,..., c k <, czyli gdy A 1 <, A 2 >, A 3 <, A 4 >,... Zbliżamy sie do głównej cześci tej opowieści. A jest w dalszym ciagu macierza symetryczna, ale od tej pory wymiaru k +l. Zakładamy też, że B jest macierza o l wierszach i k + l kolumnach. Zajmować sie bedziemy dodatnia określonościa formy kwadratowej Q, Qx) = Ax x ale na podprzestrzeni M zdefiniowanej równaniem Bx =, czyli układem l równań liniowych z k niewiadomymi. Chodzi o to, by warunek typu Sylvestera wyrazić w terminach macierzy A i B. Lemat 6.7 Forma kwadratowa Q jest dodatnio określona na podprzestrzeni M wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje liczba λ taka, że dla każdego x zachodzi Qx) + λbx Bx >. Dowód. Warunek wystarcza, bo jeśli x M, to < Qx) + λbx Bx = Qx). Wykażemy, że jest również konieczny. Załóżmy wiec, że Qx) > dla każdego x M. Ponieważ Bx = i Q jest funkcja ciagł a, wiec istnieje takie otoczenie U zbioru zwartego {x R k+l : x = 1, Bx = }, że jeśli x U, to Qx) >. Funkcja ciagła określona zbiorze zwartym osiaga swój kres dolny, wiec istnieje takie x, że x = 1 i Ax x Ax x dla każdego x, dla którego x = 1. Z tego samego powodu istnieje taki punkt x 1, że x 1 = 1 i Bx Bx Bx 1 Bx 1 > dla każdego x / U, dla którego x = 1. Teraz pozostaje wybrać λ > tak duże, by λbx 1 Bx 1 + Ax x >, co oczywiście jest możliwe. Z określenia λ wynika od razu, że Qx) + λbx Bx > : w zbiorze U tak jest, bo pierwszy składnik jest dodatni, a drugi nieujemny, poza U drugi składnik majoryzuje pierwszy. Wniosek 6.8 Forma Q jest dodatnio określona na podprzestrzeni M, wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje liczba λ taka, że dla każdej liczby λ λ i dla każdego x zachodzi nierówność Qx) + λbx Bx >. Lemat 6.9 A + λb T B jest wielomianem zmiennej λ. którego współczynnik przy najwyższej potedze zmiennej tzn. przy λ l ) równy jest 1) l A B T B l. W tym miejscu l to macierz kwadratowa wymiaru l.) 18

7 Dowód. Z oczywistej równości ) ) ) A λb T Ik+l A + λb T B λb T = B I l B I l I l wynika, że λbt B I l = 1)l A + λb T B. Trzeba wiec obliczyć współczynnik przy λ l w wielomianie λbt B I l. Ten współczynnik to wartość l tej pochodnej tej funkcji podzielona przez l!. Pochodna wyznacznika możemy obliczyć np. zastepuj ac jedna z k + 2l kolumn, kolumna złożona z pochodnych funkcji wystepuj acych w tej kolumnie i sumujac tych k + 2l składników; w rzeczywistości l składników, bo w k + l kolumnach λ nie wystepuje. Różniczkujac po raz drugi otrzymamy z każdego z l składników l 1 składników, bo teraz λ wystepuje tylko w l 1 kolumnach. W rezultacie po l różniczkowaniach otrzymamy l! składników, każdy z nich równy BT B. Dowód został zakończony. Twierdzenie 6.1 o dodatniej określoności formy kwadratowej na podprzestrzeni) Jeśli A jest macierza symetryczna wymiaru k + l, B macierza o k + l kolumnach i l wierszach, Bl, to Ax x > dla każdego x, dla którego Bx =, wtedy i tylko wtedy, gdy 1) l A r B l,r ) T B l,r > dla l + 1 r k + l. B l,r := b i,j ), gdzie 1 i l, 1 j r) Dowód. Wykażemy najpierw, że z dodatniej określoności na podprzestrzeni M złożonej z tych punktów x, dla których Bx = wynika, że k wyznaczników z tezy twierdzenia to liczby dodatnie. Najpierw udowodnimy, że BT B. Rozważmy dowolne punkty x Rk+l, y R l takie, że Ax + B T y = i jednocześnie Bx =. Wtedy zachodzi równość = Ax x + B T y x = Ax x + y Bx = Ax x. Wynika stad, że x =, zatem B T y =, co w świetle tego, że B l =, oznacza, że y =. Wobec tego jedynym rozwiazaniem układu Ax + B T y =, Bx = jest rozwiazanie zerowe, a stad wnioskujemy, że BT B. W taki sam sposób wykazujemy, że dla r = l + 1, l + 2,..., l + k 1 zachodzi r B l,r ) T B l,r rozpatrujemy po prostu takie wektory x, że = x r+1 = x r+2 = =... = x k+l. Z wniosku 6.8 wynika, że dla dostatecznie dużych liczb λ macierz A + λ B T B jest dodatnio określona. Z twierdzenia Sylvestera wynika wiec, że dla r = 1, 2,..., k + l wyznaczniki macierzy A + λb T B ) = A r r + λb l,r ) T B l,r sa dodatnie. Wyznacznik r + λ B l,r ) T B l,r jest dodatni dla r = l + 1, l + 2,..., l + k dla dostatecznie dużych 19

8 liczb λ, a ponieważ jest to wielomian stopnia r l, wiec współczynnik przy λ r l jest dodatni. Stad i z lematu 6.9 wynika wiec, że 1) l A r B l,r ) T B l,r >. Zakończyliśmy dowód pierwszej implikacji. Teraz założymy, że wyznaczniki maja odpowiednie znaki i wykażemy, że forma zdefiniowana macierza A jest dodatnio określona na podprzestrzeni zdefiniowanej równaniem Bx =. Wystarczy wykazać, że dla dostatecznie dużych λ macierz A + λb T B jest dodatnio określona. Wykażemy, że dla dostatecznie dużych liczb λ wyznaczniki A + λb T B ) r s a dodatnie dla r = 1, 2,..., k + l. Jest tak dla r = 1, 2,..., l, bo wtedy macierz B T B ) jest dodatnio określona jako r macierz Grama układu r liniowo niezależnych wektorów. Jej wyznacznik jest wiec dodatni, zatem dla dostatecznie dużych λ > wyznacznik macierzy A+λB T B ) też jest r dodatni wyznacznik jest funkcja ciagł a macierzy). Dla r > l jest to po prostu założenie. Stad i z lematu 6.7 wynika, że macierz A jest dodatnio określona na podprzestrzeni M złożonej z tych wektorów x, dla których Bx =. Dowód został zakończony. 11

1 Pochodne wyższych rzędów

1 Pochodne wyższych rzędów 1 Pochodne wyższych rzędów Definicja 1.1 (Pochodne cząstkowe drugiego rzędu) Niech f będzie odwzorowaniem o wartościach w R m, określonym na zbiorze G R k. Załóżmy, że zbiór tych x G, dla których istnieje

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

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne Wyk lad 11 Wektory i wartości w lasne 1 Wektory i wartości w lasne Niech V bedzie przestrzenia liniowa nad cia lem K Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V

Bardziej szczegółowo

3. Funkcje wielu zmiennych

3. Funkcje wielu zmiennych 3 Funkcje wielu zmiennych 31 Ciagłość Zanim podamy definicję ciagłości dla funkcji wielu zmiennych wprowadzimy bardzo ogólne i abstrakcyjne pojęcie przestrzeni metrycznej Przestrzeń metryczna Metryka w

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

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

Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wielomian n-zmiennych x 1,, x n postaci n a ij x i x j, (1) gdzie a ij R oraz a ij = a ji dla wszystkich i, j = 1,, n nazywamy forma kwadratowa n-zmiennych Forme (1) można

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

2. Definicja pochodnej w R n

2. Definicja pochodnej w R n 2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)

Bardziej szczegółowo

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH

II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH II. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1. Zbiory w przestrzeni R n Ustalmy dowolne n N. Definicja 1.1. Zbiór wszystkich uporzadkowanych układów (x 1,..., x n ) n liczb rzeczywistych, nazywamy przestrzenią n-wymiarową

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

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania

Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:

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

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

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

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

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

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2 Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana Niech A - macierz kwadratowa stopnia n Jak obliczyć np A 100? a 11 0 0 0 a 22 0 Jeśli A jest macierzą diagonalną tzn A =, to Ak = 0 0 a nn Niech B =

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n Na dzisiejszym wykładzie rozważać będziemy funkcje f : R m R n Każda taka funkcję f można przedstawić jako wektor funkcji (f 1, f 2,, f n ), gdzie każda

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

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

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie Seria zadań z Algebry IIR nr 29 kwietnia 207 r Notacja: We wszystkich poniższych zadaniach K jest ciałem, V wektorow a nad K zaś jest przestrzeni a Zadanie Niechaj V = K 4 [t] Określmy podprzestrzenie

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

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

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

Metody optymalizacji. notatki dla studentów matematyki semestr zimowy 2015/2016

Metody optymalizacji. notatki dla studentów matematyki semestr zimowy 2015/2016 Metody optymalizacji notatki dla studentów matematyki semestr zimowy 2015/2016 Aktualizacja: 11 stycznia 2016 Spis treści Spis treści 2 1 Wprowadzenie do optymalizacji 1 11 Podstawowe definicje i własności

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk 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 szczegółowo

Programowanie liniowe

Programowanie liniowe Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni

Bardziej szczegółowo

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1

A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1 A Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1 Zadanie 1 Niech f b edzie endomorfizmem skończenie wymiarowej przestrzeni V nad cia lem charakterystyki różnej od 2 takim, że M(f) nie jest diagonalizowalna ale M(f

Bardziej szczegółowo

F t+ := s>t. F s = F t.

F t+ := s>t. F s = F t. M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Funkcje dwóch zmiennych

Funkcje dwóch zmiennych Funkcje dwóch zmiennych Andrzej Musielak Str Funkcje dwóch zmiennych Wstęp Funkcja rzeczywista dwóch zmiennych to funkcja, której argumentem jest para liczb rzeczywistych, a wartością liczba rzeczywista.

Bardziej szczegółowo

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2.

2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. (a) f(x) = ln 3 x ln x, (b) f(x) = e2x x 2 2. 2. ZASTOSOWANIA POCHODNYCH. Koniecznie trzeba znać: twierdzenia o ekstremach (z wykorzystaniem pierwszej i drugiej pochodnej), Twierdzenie Lagrange a, Twierdzenie Taylora (z resztą w postaci Peano, Lagrange

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

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

Bardziej szczegółowo

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu: Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania Zadanie 4 c) Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:. Analiza funkcji: (a) Wyznaczenie dziedziny funkcji (b) Obliczenie

Bardziej szczegółowo

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą

Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Dwa równania kwadratowe z częścią całkowitą Andrzej Nowicki Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet M. Kopernika w Toruniu anow @ mat.uni.torun.pl 4 sierpnia 00 Jeśli r jest liczbą rzeczywistą, to

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

1 Pochodne wyższych rzędów

1 Pochodne wyższych rzędów Pochodne wyższych rzędów Pochodną rzędu drugiego lub drugą pochodną funkcji y = f(x) nazywamy pochodną pierwszej pochodnej tej funkcji. Analogicznie definiujemy pochodne wyższych rzędów, jako pochodne

Bardziej szczegółowo

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH RZECZYWISTYCH Definicja 1. Niech A będzie dowolnym niepustym zbiorem. Metryką w zbiorze A nazywamy funkcję rzeczywistą

Bardziej szczegółowo

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R) Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)

Bardziej szczegółowo

AM1.2 zadania 14. Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka

AM1.2 zadania 14. Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka AM.2 zadania 4 Tekst poprawiony 24 kwietnia 206 r. Zadania 26, 28, 29, 3, 33, 34, 35, 36, 40, 42, 62 i inne z wykrzyknikiem obok numeru sa obowiazkowe! Zadania z numerami opatrzonymi gwiazdka można napisać

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

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

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

9 Przekształcenia liniowe

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

Bardziej szczegółowo

Analiza Funkcjonalna - Zadania

Analiza Funkcjonalna - Zadania Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.

Bardziej szczegółowo

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej Szkoła Główna Handlowa 17 maja 2012 Definicja Mówimy, że odwzorowanie F : X R n, gdzie X R n, jest lokalnie

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzenie Hilberta

1 Przestrzenie Hilberta M. Beśka, Wykład monograficzny, Dodatek 1 1 Przestrzenie Hilberta 1.1 Podstawowe fakty o przestrzeniach Hilberta Niech H będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb rzeczywistych. Określmy odwzorowanie,

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 14: Wektory i wartości własne. ) =

Zestaw 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 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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Podobieństwo macierzy

1 Podobieństwo macierzy GAL (Informatyka) Wykład - zagadnienie własne Wersja z dnia 6 lutego 2014 Paweł Bechler 1 Podobieństwo macierzy Definicja 1 Powiemy, że macierze A, B K n,n są podobne, jeżeli istnieje macierz nieosobliwa

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

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu

1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu 1 Metody rozwiązywania równań nieliniowych. Postawienie problemu Dla danej funkcji ciągłej f znaleźć wartości x, dla których f(x) = 0. (1) 2 Przedział izolacji pierwiastka Będziemy zakładać, że równanie

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

(warunkowe), mnożniki Lagrange a

(warunkowe), mnożniki Lagrange a Ekstrema zwiazane (warunkowe, Ostatnio poprawiłem 6 grudnia 2014 r. Duża cześć zadań pochodzi od dr Marcina Kuczmy Poszukujac ekstremów lokalnych i globalnych funkcji pomijaliśmy do tej pory jeden bardzo

Bardziej szczegółowo

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. Analiza stabilności rozwiązań stanowi ważną część jakościowej teorii równań różniczkowych. Jej istotą jest poszukiwanie odpowiedzi

Bardziej szczegółowo

1 Ciągłe operatory liniowe

1 Ciągłe operatory liniowe 1 Ciągłe operatory liniowe Załóżmy, że E, F są przestrzeniami unormowanymi. Definicja 1.1. Operator liniowy T : E F nazywamy ograniczonym, jeżeli zbiór T (B) F jest ograniczony dla dowolnego zbioru ograniczonego

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Matematyka 2, semestr letni 2010/2011 Brak fragmentu dotyczącego twierdzenia o odwzorowaniu odwrotnym

Wykład 6. Matematyka 2, semestr letni 2010/2011 Brak fragmentu dotyczącego twierdzenia o odwzorowaniu odwrotnym Wykład 6. Matematyka 2, semestr letni 2010/2011 Brak fragmentu dotyczącego twierdzenia o odwzorowaniu odwrotnym Niechf: R n RbędziefunkcjąróżniczkowalnąnapewnymobszarzeO R 2.Przyjrzyjmy się zbiorowi f

Bardziej szczegółowo

Geometria analityczna

Geometria analityczna Geometria analityczna Paweł Mleczko Teoria Informacja (o prostej). postać ogólna prostej: Ax + By + C = 0, A + B 0, postać kanoniczna (kierunkowa) prostej: y = ax + b. Współczynnik a nazywamy współczynnikiem

Bardziej szczegółowo

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = : 4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,

Bardziej szczegółowo

Zbiory wypukłe i stożki

Zbiory wypukłe i stożki Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej 28 kwietnia 2016 Hiperpłaszczyzna i półprzestrzeń Definicja Niech a R n, a 0, b R. Zbiór H(a, b) = {x R n : (a x) = b} nazywamy hiperpłaszczyzną, zbiory {x R

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

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 W. Guzicki Zadanie IV z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1 Zadanie IV. Dany jest prostokątny arkusz kartony o długości 80 cm i szerokości 50 cm. W czterech rogach tego arkusza wycięto kwadratowe

Bardziej szczegółowo

Metoda mnożników Lagrange'a

Metoda mnożników Lagrange'a Metoda mnożników Lagrange'a Przemysław Ryś 1. Motywacja i założenia W analizie mikroekonomicznej spotykamy się często z problemem znalezienia miejsca, gdzie zadana funkcja przyjmuje największą lub najmniejszą

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

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

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

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

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej Wykład 2 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej czȩść II (opracował: Piotr Nayar) Definicja 2.. Niech (E, E) bȩdzie przestrzenia mierzalna i niech λ : E

Bardziej szczegółowo

O geometrii semialgebraicznej

O geometrii semialgebraicznej Inauguracja roku akademickiego 2018/2019 na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego O geometrii semialgebraicznej Stanisław Spodzieja Łódź, 28 września 2018 Wstęp Rozwiązywanie równań

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009

Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009 Zadania z Algebry liniowej 3 semestr zimowy 2008/2009 1. Niech V będzie przestrzenią wektorową nad ciałem K i niech 0 K oraz θ V będą elementem zerowym ciała K i wektorem zerowym przestrzeni V. Posługując

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja) Matematyka II Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 208/209 wykład 3 (27 maja) Całki niewłaściwe przedział nieograniczony Rozpatrujemy funkcje ciągłe określone na zbiorach < a, ),

Bardziej szczegółowo

Ekstrema globalne funkcji

Ekstrema globalne funkcji SIMR 2013/14, Analiza 1, wykład 9, 2013-12-13 Ekstrema globalne funkcji Definicja: Funkcja f : D R ma w punkcie x 0 D minimum globalne wtedy i tylko (x D) f(x) f(x 0 ). Wartość f(x 0 ) nazywamy wartością

Bardziej szczegółowo

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów

Bardziej szczegółowo

Matematyka A kolokwium, 27 maja 2015, godz. 18:15 20:10

Matematyka A kolokwium, 27 maja 2015, godz. 18:15 20:10 Matematyka A kolokwium, 7 maja, godz 8: : Poprawiłem: godz :, 4 września r 3 p Rozwiazać x t x t xt = x t x t xt = 6 + t cos3t + 36te 3t 7e 3t Pierwiastkami równania charakterystycznego = λ λ = λ + 3λ

Bardziej szczegółowo

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia 1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia Definicja 1 Funkcją dwóch zmiennych określoną na zbiorze A R 2 o wartościach w zbiorze R nazywamy przyporządkowanie każdemu punktowi ze zbioru A dokładnie jednej

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

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

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c

FUNKCJA KWADRATOWA. 1. Definicje i przydatne wzory. lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax 2 + bx + c FUNKCJA KWADRATOWA 1. Definicje i przydatne wzory DEFINICJA 1. Funkcja kwadratowa lub trójmianem kwadratowym nazywamy funkcję postaci: f(x) = ax + bx + c taką, że a, b, c R oraz a 0. Powyższe wyrażenie

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

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

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

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze

Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze 1 Izomorfizm przestrzeni L(V ; W ) i M m n (R) Twierdzenie 111 Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi o bazach uporzadkowanych (α 1,, α n ) i (β 1,, β

Bardziej szczegółowo

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s.

Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s. Funkcje analityczne Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) 1 Przekształcenia płaszczyzny Płaszczyzna jako przestrzeń liniowa, odwzorowania liniowe

Bardziej szczegółowo