Algebra. macierzy brzegowych z zastosowaniami. Micha Kolupa Zbigniew Âleszyƒski
|
|
- Józef Jabłoński
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Algebra macierzy brzegowych z zastosowaniami Micha Kolupa Zbigniew Âleszyƒski
2 Algebra macierzy brzegowych z zastosowaniami
3 Algebra macierzy brzegowych z zastosowaniami Micha Kolupa Zbigniew Âleszyƒski WYDAWNICTWO C.H. BECK WARSZAWA 200
4 Wydawca: Dorota Ostrowska-Furmanek Redakcja merytoryczna: Urszula Cielniak Projekt okładki i stron tytułowych: Maryna Wiśniewska Ilustracja na okładce: c Mark Evans/iStockphoto.com Seria: Metody ilościowe Złożono programem TEX c Wydawnictwo C.H. Beck 200 Wydawnictwo C.H. Beck Sp. z o.o. ul. Bonifraterska 7, Warszawa Skład i łamanie: Wydawnictwo C.H. Beck Druk i oprawa: Elpil, Siedlce ISBN
5 Spis treści Wstęp Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności Podstawy teoretyczne Zadania Odpowiedzi i wskazówki Rozdział 2. Działania na macierzach z wykorzystaniem macierzy brzegowych Podstawy teoretyczne Zadania Odpowiedzi i wskazówki Rozdział. Zastosowanie macierzy brzegowych do obliczania wyznacznika... Podstawy teoretyczne Zadania Odpowiedzi i wskazówki Rozdział 4. Zastosowanie macierzy brzegowej do wyznaczania macierzy odwrotnej do macierzy danej Podstawy teoretyczne Zadania Odpowiedzi i wskazówki Rozdział 5. Zastosowanie macierzy brzegowych do rozwiązywania układów równań liniowych Podstawy teoretyczne Zadania Odpowiedzi i wskazówki Rozdział 6. Zastosowanie macierzy brzegowych do wyznaczania rozwiązań bazowych Podstawy teoretyczne Zadania Odpowiedzi i wskazówki Dodatek A. Elementy teorii jednorównaniowych modeli ekonometrycznych. 9 A.. Podstawy teoretyczne A.2. Zadania A.. Odpowiedzi i wskazówki
6 Spis treści Dodatek B. Elementy teorii par korelacyjnych B.. Podstawy teoretyczne B.2. Zadania B.. Odpowiedzi i wskazówki Bibliografia
7 Wstęp Niniejsza praca składa się z sześciu rozdziałów poświęconych teorii i aplikacjom macierzy brzegowych oraz dwóch dodatków oznaczonych literami A i B. Scharakteryzujemy teraz krótko treść rozdziałów i dodatków. W rozdziale pierwszym przedstawiamy definicję macierzy brzegowej będącej szczególnym przypadkiem macierzy blokowej oraz podajemy podstawowe twierdzenie dotyczące macierzy brzegowych. Rozdział drugi zawiera informacje na temat działań wykonywanych na macierzach z wykorzystaniem macierzy brzegowych. Mówimy tu o dodawaniu i odejmowaniu macierzy, przedstawiamy iloczyn Cauchy ego dwóch macierzy oraz iloczyn liczby przez macierz (macierzy przez liczbę). Rozdział trzeci jest poświęcony omówieniu zastosowań macierzy brzegowych do obliczania wartości wyznacznika, natomiast w rozdziałach dalszych zaprezentowano zastosowania macierzy brzegowych do wyznaczania macierzy odwrotnej (rozdz. 4), rozwiązywania układów równań liniowych (rozdz. 5) oraz wyznaczania rozwiązań bazowych (rozdz. 6). Z przedstawionych informacji wynika, że w naszej książce są omawiane podstawowe zagadnienia mieszczące się w programie algebry liniowej wykładanej na różnego rodzaju studiach ekonomicznych w Polsce. Proponowane ujęcie zapewnia a priori jednolite podejście do tematu, a tym samym ułatwia zaprogramowanie metod na komputer. Nadto powoduje, że wykład algebry nie ma cech książki kucharskiej, tak charakterystycznych w przypadku ujęcia tradycyjnego. Posługiwanie się macierzami brzegowymi wymaga umiejętności konstruowania odpowiedniej macierzy brzegowej. Mając taką macierz, należy w każdym przypadku wykonać te same, co z mocą podkreślamy, działania elementarne na wierszach macierzy brzegowej. Pod pojęciem działań elementarnych rozumiemy:. Mnożenie wierszy macierzy przez dowolną liczbę różną od zera (oznacza to, że każdy element danego wiersza mnożymy przez tę liczbę, np. jeśli wiersz ma postać [2 5 7], a daną liczbą jest 2, to pomnożenie tego wiersza przez 2 powoduje, że mamy nowy wiersz postaci [ ]. 7
8 Wstęp 2. Mnożenie wiersza przez dowolną liczbę różną od zera, a następnie dodanie tak otrzymanego wiersza do innego wiersza (poprzednio pomnożony wiersz [ ] dodamy do innego wiersza, np. [6 2 8 ], i otrzymamy [0 8 8 ]).. Zamiana miejscami dwóch dowolnych wierszy. Każdy z wymienionych rozdziałów ma jednakową strukturę. Najpierw omawiamy podstawowe fakty tematycznie związane z zagadnieniem wymienionym w tytule rozdziału, następnie ilustrujemy je na przykładach, po czym, w kolejnym podrozdziale, przedstawiamy zadania do samodzielnego rozwiązania przez Czytelnika. Na koniec podajemy odpowiedzi do zadań przeznaczonych do samodzielnego rozwiązania wraz ze wskazówkami. Na wstępie informowaliśmy, że oprócz wspomnianych sześciu rozdziałów, które można nazwać algebraicznymi, praca zawiera jeszcze dwa dodatki oznaczone literami A i B. One również mają taką samą strukturę, co wymienione rozdziały. Dodatek A jest poświęcony elementom teorii jednorównaniowych modeli ekonometrycznych. Dodatek B dotyczy elementów teorii par korelacyjnych. Powyższe informacje wskazują, że tematyka zamieszczona w dodatkach odpowiada wykładom z ekonometrii realizowanym na kierunku ekonomia. Dodajmy jeszcze, że w dodatkach A i B podajemy wykorzystanie macierzy brzegowych zarówno w teorii jednorównaniowych modeli ekonometrycznych, jak i w teorii par korelacyjnych. Niniejsze opracowanie może być więc uznane za podręcznik z zakresu algebry liniowej oraz aplikacji w ekonometrii, przeznaczony głównie, ale nie jedynie, dla słuchaczy studiów ekonomicznych w ramach kierunku ekonomia. 8
9 Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności.. Podstawy teoretyczne Daną macierz [a ij ] o wymiarach m n dzielimy na bloki A ij przy użyciu p linii poziomych i q linii pionowych. Blok A ij jest macierzą o wymiarach m i n j, gdzie: oraz m + m m p = m (.) n + n n q = n. Mamy zatem: a a 2... a n A A 2... A q a 2 a a 2n A 2 A A 2q =. (.2) a m a m2... a mn A p A p2... A pq Macierz A daną wzorem (.2) nazywamy macierzą blokową. Jej szczególnym przypadkiem jest macierz brzegowa. Jest to bowiem macierz blokowa, w której: ) blok A jest macierzą nieosobliwą stopnia S, 2) bloki A 2,..., A q są S-wymiarowymi wektorami kolumnowymi, ) bloki A 2,..., A p są S-wymiarowymi wektorami wierszowymi, 4) bloki A ij (i = 2,,..., p, j = 2,,..., q) są liczbami, czyli macierzami o wymiarach. Macierz blokową zapisaną w postaci macierzy, której bloki spełniają warunki od do 4, nazywamy wielokrotną macierzą brzegową. Odnotujmy jeszcze, że każda macierz brzegowa jest macierzą blokową, ale nie każda macierz blokowa jest macierzą brzegową. Aby nią być, musi spełniać warunki od do 4. 9
10 Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności Przykład.. Macierz: zapisana w postaci: (.) (.4) 5 7 nie jest macierzą brzegową, bo nie jest spełniony postulat. Ta sama macierz A zapisana w postaci: (.5) 5 7 jest macierzą brzegową, bo są spełnione wszystkie postulaty od do 4. Istotnie, blok A 2 = jest macierzą kwadratową, wektory A 2 5 = oraz 4 6 A 7 = są wektorami kolumnowymi dwuwymiarowymi, blok A 2 = jest 2 dwuwymiarowym wektorem wierszowym, pozostałe zaś bloki A 22 = [5] oraz A 2 = [7] są macierzami o wymiarach, czyli liczbami. Zakładamy, że macierz wyjściowa jest macierzą kwadratową stopnia n, np.: (.6) Wówczas macierz postaci: (.7) 0
11 .. Podstawy teoretyczne jest pojedynczą macierzą brzegową (użyliśmy jednej linii poziomej i jednej linii pionowej). Tę samą macierz możemy zapisać w postaci: (.8) Tym razem użyliśmy dwóch linii poziomych i tyluż pionowych. Jest to zatem podwójna macierz brzegowa. Wynika z tego, że macierz kwadratowa stopnia n może być zapisana w postaci co najwyżej (n )-krotnej macierzy brzegowej. Innymi słowy, macierz kwadratową stopnia n możemy przedstawić w postaci k-krotnej macierzy brzegowej (k < n). Dla dalszych rozważań wygodniej będzie posługiwać się następującym zapisem wielokrotnej macierzy brzegowej: A f... f k g. (.9)... Q rk g r W formule (.9) rolę macierzy A (zob. zapis (.2)) odgrywa macierz A, rolę bloków A j dla j = 2,,..., q odgrywają wektory f t (t =, 2,..., k), natomiast rolę bloków A i dla i = 2,,..., p (zob. (.2)) odgrywają wektory g d (d =, 2,..., r). Na koniec zauważmy, że bloki A ij (i = 2,,..., p, j = 2,,..., q) tworzą obecnie macierz Q rk o wymiarach r k i elementach q zv (z =, 2,..., r, v =, 2,..., k). Dodajmy jeszcze, że macierz A podaną w zapisie (.9) nazywamy macierzą wewnętrzną macierzy brzegowej A. W pracy Kolupy i Szczepańskiej-Gruźlewskiej [99] udowodniono następujące Twierdzenie.. Na macierzy brzegowej A danej wzorem (.9) wykonujemy przekształcenie elementarne (zob. wstęp) takie, że: α wewnętrzna macierz A przechodzi w górną macierz trójkątną (zera poniżej głównej przekątnej) z jednostkową główną przekątną, β wektory g k, k =, 2,..., r, przechodzą w wektory zerowe. Wówczas macierz Q rk = [q zv ] o wymiarach r k przechodzi w macierz D rk = [d zv ] również o wymiarach r k, przy czym Odwołamy się do ilustracji twierdzenia.. d zv = q zv g z A f v. (.0)
12 Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności Przykład.2. Dana jest macierz A postaci: (.) 2 4 Zapiszmy ją jako podwójną macierz brzegową: (.2) 2 4 Na tej macierzy wykonamy przekształcenia α i β. Mamy zatem kolejno: A (.) W wyniku tych operacji macierz [] została przekształcona w macierz górną trójkątną z jednostkową przekątną (jest to macierz zdegenerowana), natomiast macierz: 2 5 Q 22 = 4 została przekształcona w macierz: D 22 = [ ]. Sprawdzimy poprawność dokonanych obliczeń, stosując wzór (.0). Mamy zatem: d = q g A f = 2 2 = 2 2 = 4, d 2 = q 2 g A f 2 = 5 = 5 = 4, d 2 = q 2 g 2 A f = 2 2 = 4 = 5, d 22 = q 22 g 2 A f 2 = 4 2 = 4 2 = 0. (.4) Niech dana będzie macierz [a ij ] o wymiarach m n. Symbolem A T oznaczamy macierz transponowaną, powstałą przez zapisanie wierszy macierzy A w kolumnach, czyli A T = [a ji ] n m. 2
13 .. Podstawy teoretyczne Rozpatrzymy teraz macierz kwadratową A stopnia n +. Ma ona postać: a... a n a,n+ a 2... a 2n a 2,n (.5) a n... a n,n a n,n+ a n+,... a n+,n a n+,n+ Zapiszemy ją w postaci macierzy brzegowej: A f, (.6) g z gdzie A = [a ij ] jest macierzą kwadratową stopnia n. Jest to macierz wewnętrzna macierzy brzegowej A danej wzorem (.6). Z kolei: g = [g g 2... g n ] dla g i = a n+,i, i =, 2,..., n, f T = [f f 2... f n ] dla f j = a j,n+, j =, 2,..., n, z = a n+,n+. (.7) Przykład.. Macierz (.8) zapiszemy w postaci (.6). Mamy zatem: = A f, (.9) g z czyli 2 5 A = , f = 2 2, g = [ 2 0 W pracy Kolupy [982] podane jest następujące ], z = 4. (.20) Twierdzenie.2. Jeśli A ij oznacza dopełnienie algebraiczne elementu a ij macierzy wewnętrznej A, to: n n det z det A A ij g i f j, (.2) i= j=
14 Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności gdzie symbole det A oraz det A oznaczają wyznaczniki macierzy odpowiednio A oraz A (zob. wzór (.6)). Zauważmy, że: n n i= j= ( ) T A ij g i f j = g A D f, (.22) gdzie A D oznacza macierz dołączoną, czyli macierz o elementach A ij stanowiących dopełnienia algebraiczne elementów a ij macierzy wewnętrznej A, natomiast symbol T w indeksie górnym oznacza macierz transponowaną. Na podstawie (.9) dostajemy: ( ) T det z det A g A D f. (.2) Zależność tę zilustrujemy przykładem. Przykład.4. Posłużmy się macierzą A daną wzorem (.8) i zapisaną w postaci (.9) jako macierz brzegowa. Obliczamy: A 0 = det = 9, A = det = 2, A 4 5 = det = 4, A 5 2 = det = 0, A 2 22 = det = 4, A = det = 0, A 5 = det =, A 2 2 = det = 4, A 4 5 = det = Wówczas: skąd: 9 0 ( ) A D T = A D = 0 4 0, Ponieważ det A = = 28, przeto Mamy zatem: g ( A D ) T [ f = 2 0 Ostatecznie: 4 ] (transponowana macierz dołączona). z det A = 4 ( 28) = [ = det 2 ( 22) = ] 2 2 = 22.
15 .. Podstawy teoretyczne Z twierdzenia.2 wynika kolejne Twierdzenie.. Jeśli macierz wewnętrzna A macierzy brzegowej A jest nieosobliwa, to: det A = z ga f. (.24) det A Ze wzoru (.24) widać, że wartość ga f można obliczyć za pomocą wzoru: ga f = z det A. (.25) det A Na podstawie wzoru (.25) można wysnuć wniosek, że chcąc obliczyć wartość ga f, należy obliczyć wyznaczniki stojące po prawej stronie tego wzoru. Jest to sugestia całe szczęście fałszywa, bowiem obliczenie jednego wyznacznika jest kłopotliwym zabiegiem numerycznym, natomiast obliczenie dwóch wyznaczników jest już bardzo pracochłonne. Poniżej podamy postępowanie, według którego możemy obliczyć iloraz det A przez det A bez osobnego obliczania każdego z wymienionych wyznaczników. Dla macierzy A danej wzorem (.20) obliczyliśmy det A = 28 oraz det 90, wobec czego: det A = 45 det A 4. (.26) Jednocześnie na podstawie twierdzenia. mamy: A Wynik ten prosimy porównać z rezultatem (.26). Na zakończenie przeglądu własności macierzy brzegowej podamy jeszcze następujące Twierdzenie.4. Jeśli macierze A, B, C i D są macierzami o wymiarach odpowiednio n n, n p, p n, p p, to wyznacznik macierzy F postaci A B F =, (.27) C D przy założeniu nieosobliwości macierzy A (przy założeniu nieosobliwości macierzy D) jest odpowiednio równy 5
16 Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności ( ) det F = det A det D CA B, (.28) ( ) det F = det D det A BD C. (.29) Dowód twierdzenia.4 podany jest w pracy Kolupy i Szczepańskiej-Gruźlewskiej [99]. Dodajmy jeszcze, że macierz M postaci oraz macierz N dana wzorem noszą nazwę dopełnień Schura. M = D CA B N = A BD C.2. Zadania.. Dane są następujące macierze: 2 a) 4 5 7, b) B = c) C = , Zapisać każdą z nich w przynajmniej dwóch różnych postaciach macierzy brzegowych..2. Na podanych macierzach brzegowych: 2 a) 4 5 7, b) B = 5 7 2, 0 6
17 c) C = , 7 4 wykonać przekształcenia α i β... Dana jest macierz brzegowa postaci: Zadania Wykonać przekształcenia α i β..4. Dla macierzy brzegowych postaci: 2 a) 5 4, b), wyznaczyć iloraz det A przez det A : I) bezpośrednio obliczając det A, a następnie det A, II) wykonując przekształcenia α i β..5. Czy w wyniku wykonania przekształceń α i β na macierzy brzegowej postaci: na miejscu zera otrzymamy 4?.6. Dana jest macierz brzegowa: d 0 0 a 0 d 2 0 a d a b b 2 b z 7
18 Rozdział. Macierz brzegowa i jej podstawowe własności oraz macierz A = Sprawdzić, że jeśli d i 0, to: det det (A ) d d d ( z. i= ) a i b i. d i.. Odpowiedzi i wskazówki.. a) Na przykład b) np. B = lub c) tylko 6 C = a) , lub B = , = = 26 7, b) B = , c) C =
19 A Odpowiedzi i wskazówki.4. ai) det A =, det 4, 2 2 aii) A 0 0 9, bi) det A =, det 27, bii) Nie, mamy bowiem: Stosując przekształcenia α i β, otrzymujemy: a d 0 0 a 0 0 d 0 d 2 0 a 2 0 d 2 0 a d a 0 0 d a b b 2 b z 0 b 2 b z a b d a 0 0 d 0 0 a d d a b z a b d a 2b 2 d a d a 2 d 2 a d z a b d a 2b 2 d 2 a b d. 9
20 Rozdział 2. Działania na macierzach z wykorzystaniem macierzy brzegowych 2.. Podstawy teoretyczne W tym rozdziale omówimy kolejno dodawanie macierzy, odejmowanie i mnożenie macierzy w sensie Cauchy ego oraz mnożenie macierzy przez liczbę (liczby przez macierz). Rozpatrzmy dwie macierze [a ij ] oraz B = [b ij ] o tych samych wymiarach m n. Podkreślamy, iż tylko wówczas możemy obliczyć ich sumę C = A + B, która również jest macierzą o wymiarach m n. Do jej wyznaczenia korzystamy z macierzy brzegowej postaci: D = I m A. (2.) I m B Na macierzy D wykonujemy przekształcenia β (przekształceń α nie trzeba wykonywać, gdyż macierz I m jest górną macierzą trójkątną z jednostkową główną przekątną). Po ich wykonaniu na miejscu macierzy B podanej w macierzy D (zob. wzór (2.)) wystąpi szukana suma C = A + B. Odwołajmy się do przykładów. 2 Przykład 2.. Dodajmy macierz o wymiarach 2 do macierzy B = o takich samych wymiarach Macierz D ma postać: 0 2 D =
15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej
15. Macierze Definicja Macierzy. Dla danego ciała F i dla danych m, n IN funkcję A : {1,...,m} {1,...,n} F nazywamy macierzą m n ( macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)
Macierze. Rozdział Działania na macierzach
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy
1 Macierze i wyznaczniki
1 Macierze i wyznaczniki 11 Definicje, twierdzenia, wzory 1 Macierzą rzeczywistą (zespoloną) wymiaru m n, gdzie m N oraz n N, nazywamy prostokątną tablicę złożoną z mn liczb rzeczywistych (zespolonych)
Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F
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
PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek
a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...
Wykład 15 Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem i niech α 1, α 2,, α n, β K. Równanie: α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n = β z niewiadomymi x 1, x 2,, x n nazywamy równaniem liniowym. Układ: a 21 x
Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych
Zestaw - Macierz odwrotna, układy równań liniowych Przykładowe zadania z rozwiązaniami Załóżmy, że macierz jest macierzą kwadratową stopnia n. Mówimy, że macierz tego samego wymiaru jest macierzą odwrotną
Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013
Wyznaczniki Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2013 1 / 13 Terminologia
det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...
Wykład 14 Wyznacznik macierzy cd Twierdzenie 1 Niech A będzie macierzą kwadratową i niech A i, A j będą dwiema różnymi jej kolumnami, wtedy dla dowolnego k K: det[a 1,, A i,, A j,, A n ] det[a 1,, A i
Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 3.
Ekoenergetyka Matematyka Wykład 3 MACIERZE Macierzą wymiaru n m, gdzie nm, nazywamy prostokątną tablicę złożoną z n wierszy i m kolumn: a a2 a j am a2 a22 a2 j a2m [ a ] nm A ai ai 2 a aim - i-ty wiersz
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
Wykład 7 Macierze i wyznaczniki
Wykład 7 Macierze i wyznaczniki Andrzej Sładek sladek@ux2mathusedupl Instytut Matematyki, Uniwersytet Śląski w Katowicach Andrzej Sładek (Instytut Matematyki, Uniwersytet Śląski Wykład w Katowicach) 7
Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn
Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra
1 Zbiory i działania na zbiorach.
Matematyka notatki do wykładu 1 Zbiory i działania na zbiorach Pojęcie zbioru jest to pojęcie pierwotne (nie definiuje się tego pojęcia) Pojęciami pierwotnymi są: element zbioru i przynależność elementu
ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska
ALGEBRA LINIOWA Wykład 2 Analityka gospodarcza, sem 1 Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska dr inż Natalia Jarzębkowska, CNMiKnO semzimowy 2018/2019 2/17 Macierze Niech M = {1, 2,, m} i N
, A T = A + B = [a ij + b ij ].
1 Macierze Jeżeli każdej uporządkowanej parze liczb naturalnych (i, j), 1 i m, 1 j n jest przyporządkowana dokładnie jedna liczba a ij, to mówimy, że jest określona macierz prostokątna A = a ij typu m
MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ
MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ). Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ.. OKREŚLENIE Ciąg liczbowy = Dowolna funkcja przypisująca liczby rzeczywiste pierwszym n (ciąg skończony), albo wszystkim (ciąg nieskończony)
Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka
Treści programowe Matematyka Katarzyna Trąbka-Więcław Elementy algebry liniowej. Macierze i wyznaczniki. Ciągi liczbowe, granica ciągu i granica funkcji, rachunek granic, wyrażenia nieoznaczone, ciągłość
RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska
RACHUNEK MACIERZOWY METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy
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,
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ Problem Jak rozwiązać podany układ równań? 2x + 5y 8z = 8 4x + 3y z = 2x + 3y 5z = 7 x + 8y 7z = Definicja Równanie postaci a x + a 2 x 2 + + a n x n = b gdzie a, a 2, a
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych
5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a
Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy funkcję
Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna
Wyk lad 5 W lasności wyznaczników Macierz odwrotna 1 Operacje elementarne na macierzach Bardzo ważne znaczenie w algebrze liniowej odgrywaja tzw operacje elementarne na wierszach lub kolumnach macierzy
Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych
Zestaw - Macierz odwrotna, układy równań liniowych Przykładowe zadania z rozwiązaniami ZałóŜmy, Ŝe macierz jest macierzą kwadratową stopnia n. Mówimy, Ŝe macierz tego samego wymiaru jest macierzą odwrotną
Macierze i Wyznaczniki
dr Krzysztof Żyjewski MiBM; S-I 0.inż. 0 października 04 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Definicja. Iloczynem macierzy A = [a ij m n, i macierzy B = [b ij n p nazywamy macierz
A A A A A A A A A n n
DODTEK NR GEBR MCIERZY W dodatku tym podamy najważniejsze definicje rachunku macierzowego i omówimy niektóre funkcje i transformacje macierzy najbardziej przydatne w zastosowaniach numerycznych a w szczególności
Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa
1 Wykład 5 Metoda eliminacji Gaussa Rozwiązywanie układów równań liniowych Układ równań liniowych może mieć dokładnie jedno rozwiązanie, nieskończenie wiele rozwiązań lub nie mieć rozwiązania. Metody dokładne
MACIERZE I WYZNACZNIKI
Wykłady z matematyki inżynierskiej IMiF UTP 07 MACIERZ DEFINICJA. Macierza o m wierszach i n kolumnach nazywamy przyporza dkowanie każdej uporza dkowanej parze liczb naturalnych (i, j), gdzie 1 i m, 1
Rozwiązywanie układów równań liniowych
Rozwiązywanie układów równań liniowych Marcin Orchel 1 Wstęp Jeśli znamy macierz odwrotną A 1, to możęmy znaleźć rozwiązanie układu Ax = b w wyniku mnożenia x = A 1 b (1) 1.1 Metoda eliminacji Gaussa Pierwszy
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
Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze
Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Katedra Informatyki Stosowanej Spis treści Spis treści 1 Wektory
DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018
DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 SPIS TREŚCI Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo
Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników
Radosław Marczuk Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników 12 listopada 2005 1. Macierze Macierzą nazywamy układ liczb(rzeczywistych, bądź zespolonych), funkcji, innych macierzy w postaci: A a 11
Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania
Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania Łukasz Wojciechowski marca 00 Dany jest układ m równań o n niewiadomych postaci: a x + a x + + a n x n = b a x + a x + + a n x n = b. a m x + a m x +
Własności wyznacznika
Własności wyznacznika Rozwinięcie Laplace a względem i-tego wiersza: n det(a) = ( 1) i+j a ij M ij (A), j=1 gdzie M ij (A) to minor (i, j)-ty macierzy A, czyli wyznacznik macierzy uzyskanej z macierzy
2. Układy równań liniowych
2. Układy równań liniowych Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2017/2018 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 2. Układy równań liniowych zima 2017/2018 1 /
a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =
11 Algebra macierzy Definicja 11.1 Dla danego ciała F i dla danych m, n N funkcję A : {1,..., m} {1,..., n} F nazywamy macierzą m n (macierzą o m wierszach i n kolumnach) o wyrazach z F. Wartość A(i, j)
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 + +
Postać Jordana macierzy
Rozdział 8 Postać Jordana macierzy Niech F = R lub F = C Macierz J r λ) F r r postaci λ 1 0 0 0 λ 1 J r λ) = 0 λ 1 0 0 λ gdzie λ F nazywamy klatką Jordana stopnia r Oczywiście J 1 λ) = [λ Definicja 81
5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25
MIMUW 5 Wyznaczniki 25 5 Wyznaczniki Wyznacznik macierzy kwadratowych jest funkcją det : K m n K, (m = 1, 2, ) przypisującą każdej macierzy kwadratowej skalar, liniowo ze względu na każdy wiersz osobno
Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych
Rozwiązywanie układów równań liniowych metody dokładne Materiały pomocnicze do ćwiczeń z metod numerycznych Piotr Modliński Wydział Geodezji i Kartografii PW 13 stycznia 2012 P. Modliński, GiK PW Rozw.
; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...
Tekst na niebiesko jest komentarzem lub treścią zadania. Zadanie. Dane są macierze: A D 0 ; E 0 0 0 ; B 0 5 ; C Wykonaj poniższe obliczenia: 0 4 5 Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję
Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25
Wykład 4 Informatyka Stosowana Magdalena Alama-Bućko 25 marca 2019 Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca 2019 1 / 25 Macierze Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca 2019 2 / 25 Macierza wymiaru m n
Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) x x 2 n x.
Analiza numeryczna Lista nr 3 (ćwiczenia) Sprawdzić że macierz ma wartości własne2+ 222 2 2 Niechx R n Udowodnić że 2 0 0 x x 2 n x 3 NiechA R n n będzie macierzą symetryczną Wiadomo że wówczas istnieje
UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać układu równań liniowych Układ liniowych równań algebraicznych
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
Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera
Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera 1 Odwracanie macierzy I n jest elementem neutralnym mnożenia macierzy w zbiorze M n (R) tzn A I n I n A A dla dowolnej macierzy A M n (R) Ponadto z twierdzenia
3. Macierze i Układy Równań Liniowych
3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x
3. Wykład Układy równań liniowych.
31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +
Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.
. Metoda eliminacji. Treść wykładu i ich macierze... . Metoda eliminacji. Ogólna postać układu Układ m równań liniowych o n niewiadomych x 1, x 2,..., x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21
Wektory i wartości własne
Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń
MACIERZE. Sobiesiak Łukasz Wilczyńska Małgorzata
MACIERZE Sobiesiak Łukasz Wilczyńska Małgorzata Podstawowe pojęcia dotyczące macierzy Nie bez przyczyny zaczynamy od pojęcia macierzy, które jest niezwykle przydatne we wszystkich zastosowaniach, obliczeniach
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
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
Metoda eliminacji Gaussa. Autorzy: Michał Góra
Metoda eliminacji Gaussa Autorzy: Michał Góra 9 Metoda eliminacji Gaussa Autor: Michał Góra Przedstawiony poniżej sposób rozwiązywania układów równań liniowych jest pewnym uproszczeniem algorytmu zwanego
Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =
Macierze 1 Macierz o wymiarach m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn Mat m n (R) zbiór macierzy m n o współczynnikach rzeczywistych Analogicznie określamy Mat m n (Z), Mat m n (Q) itp 2
Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych
Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,
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
1 Układy równań liniowych
II Metoda Gaussa-Jordana Na wykładzie zajmujemy się układami równań liniowych, pojawi się też po raz pierwszy macierz Formalną (i porządną) teorią macierzy zajmiemy się na kolejnych wykładach Na razie
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
Układy równań liniowych. Krzysztof Patan
Układy równań liniowych Krzysztof Patan Motywacje Zagadnienie kluczowe dla przetwarzania numerycznego Wiele innych zadań redukuje się do problemu rozwiązania układu równań liniowych, często o bardzo dużych
Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji
Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji I LO im. F. Ceynowy w Świeciu Radosław Rudnicki joix@mat.uni.torun.pl 17.03.2009 r. Typeset by FoilTEX Streszczenie Celem wykładu jest wprowadzenie
13 Układy równań liniowych
13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...
MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ
MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ). Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ.. OKREŚLENIE Ciąg liczbowy = Dowolna funkcja przypisująca liczby rzeczywiste pierwszym n (ciąg skończony), albo wszystkim (ciąg nieskończony)
macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same
1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,
WYDAWNICTWO PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU
WYDAWNICTWO PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU Karolina Kalińska MATEMATYKA: PRZYKŁADY I ZADANIA Włocławek 2011 REDAKCJA WYDAWNICTWA PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ WE WŁOCŁAWKU Matematyka:
III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH
III TUTORIAL Z METOD OBLICZENIOWYCH ALGORYTMY ROZWIĄZYWANIA UKŁADÓW RÓWNAŃ LINIOWYCH Opracowanie: Agata Smokowska Marcin Zmuda Trzebiatowski Koło Naukowe Mechaniki Budowli KOMBO Spis treści: 1. Wstęp do
Metody i analiza danych
2015/2016 Metody i analiza danych Macierze Laboratorium komputerowe 2 Anna Kiełbus Zakres tematyczny 1. Funkcje wspomagające konstruowanie macierzy 2. Dostęp do elementów macierzy. 3. Działania na macierzach
UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne
UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH -Metody dokładne Układy równań liniowych Rozpatruje się układ n równań liniowych zawierających n niewiadomych: a + a +... + ann b a + a +... + ann b... an + an+... + annn bn który
Michał Ko lupa JAK OBLICZAĆ RYZYKO PORTFELA REALIZOWANEGO W WARUNKACH KRÓTKIEJ SPRZEDAŻY
ACTA UNIVERSITATIS LODZIENSIS FOLIA OECONOMICA 205,2007 Michał Ko lupa JAK OBLICZAĆ RYZYKO PORTFELA REALIZOWANEGO W WARUNKACH KRÓTKIEJ SPRZEDAŻY Praca ta została napisana w związku z jubileuszem 80-lecia
Obliczenia naukowe Wykład nr 8
Obliczenia naukowe Wykład nr 8 Paweł Zieliński Katedra Informatyki, Wydział Podstawowych Problemów Techniki, Politechnika Wrocławska Literatura Literatura podstawowa [] D. Kincaid, W. Cheney, Analiza numeryczna,
Wykład 6. Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym
1 Wykład 6 Metoda eliminacji Gaussa: Eliminacja z wyborem częściowym Eliminacja z wyborem pełnym ELIMINACJA GAUSSA Z WYBOREM CZĘŚCIOWYM ELEMENTÓW PODSTAWOWYCH 2 Przy pomocy klasycznego algorytmu eliminacji
Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.
Analiza numeryczna Kurs INP002009W Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.wroc.pl A-1 p.223 Plan wykładu Podstawowe pojęcia Własności macierzy Działania
METODY NUMERYCZNE. wykład. konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30. dr inż. Grażyna Kałuża pokój
METODY NUMERYCZNE wykład dr inż. Grażyna Kałuża pokój 103 konsultacje: wtorek 10:00-11:30 środa 10:00-11:30 www.kwmimkm.polsl.pl Program przedmiotu wykład: 15 godzin w semestrze laboratorium: 30 godzin
Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3
3 Wyznaczniki 31 Wyznaczniki stopni 2 i 3 Wyznacznik macierzy 2 2 Dana jest macierz [ ] a b A Mat c d 2 2 (R) Wyznacznikiem macierzy A nazywamy liczbę mamy a A c b ad bc d Wyznacznik macierzy A oznaczamy
Macierze Lekcja I: Wprowadzenie
Macierze Lekcja I: Wprowadzenie Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej Definicja Niech dane będą dwie liczby naturalne dodatnie m i n. Układ m n liczb ułożonych w prostokątną tablicę złożoną z m
D1. Algebra macierzy. D1.1. Definicje
D1. Algebra macierzy W niniejszym dodatku podamy podstawowe operacje macierzowe oraz niektóre techniki algebry macierzowej nie dbając szczególnie o formalizm matematyczny. Zakres jest wystarczający dla
Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1
Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1 Liczby zespolone Postać wykładnicza liczby zespolonej Niech e oznacza stałą Eulera Definicja Równość e i cos isin nazywamy wzorem Eulera. ALGEBRA 2 Liczby zespolone Każdą liczbę
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
UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne
UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH - Metody dokładne Układy równań liniowych Rozpatruje się układ n równań liniowych zawierających n niewiadomych: a11x1 a12x2... a1nxn b1 a21x1 a22x2... a2nxn b2... an 1x1 an2x2...
Zadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy
Zadania z algebry liniowej - sem I Przestrzenie liniowe bazy rząd macierzy Definicja 1 Niech (K + ) będzie ciałem (zwanym ciałem skalarów a jego elementy nazywać będziemy skalarami) Przestrzenią liniową
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
Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika
Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n
Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}
Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro
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
Wektor, 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
UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH
Transport, studia I stopnia rok akademicki 2011/2012 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Uwagi wstępne Układ liniowych równań algebraicznych można
1. PODSTAWY TEORETYCZNE
1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie W pierwszym wykładzie przypomnimy podstawowe działania na macierzach. Niektóre z nich zostały opisane bardziej szczegółowo w innych
Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1
Algebra liniowa II Lista Zadanie Udowodnić, że jeśli B b ij jest macierzą górnotrójkątną o rozmiarze m m, to jej wyznacznik jest równy iloczynowi elementów leżących na głównej przekątnej: det B b b b mm
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.
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
0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.
5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,
Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem
Rozdział 6 Równania liniowe 6 Przekształcenia liniowe Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem F Definicja 6 Funkcję f : X Y spełniającą warunki: a) dla dowolnych x,
Układy równań liniowych
Układy równań liniowych Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 1. wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 1
Rozdział 4. Macierze szyfrujące. 4.1 Algebra liniowa modulo 26
Rozdział 4 Macierze szyfrujące Opiszemy system kryptograficzny oparty o rachunek macierzowy. W dalszym ciągu przypuszczamy, że dany jest 26 literowy alfabet, w którym utożsamiamy litery i liczby tak, jak
Działania na przekształceniach liniowych i macierzach
Działania na przekształceniach liniowych i macierzach Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 5 wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa,