2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 13

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 13"

Transkrypt

1 Spis treści Podstaoe struktury algebraiczne Grupa, pierścień, ciało Grupy permutacji 4 3 Pierścień ielomianó, algorytm Euklidesa, najiększy spólny dzielnik 6 4 Zadania 7 Rachunek macierzoy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wproadzenie teoretyczne Zadania 3 3 Wyznacznik macierzy opracoanie dra Piotra Rzonsoskiego 3 3 Teoria 3 3 Zadania 33 4 Przestrzeń linioa, linioa kombinacja ektoró, baza przestrzeni linioej (opracoano na podstaie BG Elementy algebry linioej t I ) 4 4 Wproadzenie teoretyczne 4 4 Zadania 44 5 Macierz przekształcenia linioego, artości łasne, ektory łasne 5 5 Wproadzenie teoretyczne 5 5 Macierz przekształcenia linioego 5 5 Wektory łasne, artości łasne i przestrzenie łasne 5 5 Zadania 5

2 Podstaoe struktury algebraiczne Grupa, pierścień, ciało Definicja Działaniem enętrznym ( skrócie będziemy móić działaniem) zbiorze X nazyać będziemy każdą funkcję X X X Definicja Niech F i A będą niepustymi zbiorami Doolne odzoroanie : działaniem zenętrznym zbiorze A ze zbiorem operatoró F F A A nazyamy Definicja 3 Grupą nazyamy zbiór G z działaniem : G G G, dla którego spełnione są następujące arunki: G Dla doolnych a, b, c G : (a b) c = a (b c) (łączność) G Istnieje element e G (nazyany elementem neutralnym grupy) taki, że: dla każdego a G : e a = a e = a G3 Dla każdego a G istnieje element b G (nazyany elementem odrotnym do a) taki, że: a b = b a = e Definicja 4 Grupą przemienną (lub abeloą) nazyamy zbiór G z działaniem : G G G, spełniającym arunki G G3 z poyższej definicji oraz arunek: G4 dla doolnych a, b G : a b = b a Fakt Niech G będzie grupą Element neutralny grupy G jest tylko jeden Dla każdego elementu a G element odrotny b do elementu a jest jednoznacznie określony, oznaczamy go symbolem a 3 Dla każdego a G mamy: ( a ) = a 4 Dla doolnych a, b G zachodzi róność: (ab) = b a Często dla uproszczenia zapisu element neutralny dla mnożenia ( ) będziemy oznaczać poprzez, natomiast dla dodaania (+) poprzez Definicja 5 Niepusty podzbiór H grupy (G, ) nazyamy podgrupą grupy G, gdy (H, ) jest grupą Definicja 6 Pierścieniem nazyamy zbiór R z doma działaniami: z dodaaniem + : R R R i z mnożeniem : R R R, dla których są spełnione następujące arunki: P (R, +) jest grupą abeloą P Dla doolnych a, b, c R : (a b) c = a (b c) (łączność mnożenia) P3 Dla doolnych a, b, c R : (rozdzielność mnożenia zględem dodaania) a (b + c) = a b + a c (a + b) c = a c + b c

3 Jeśli ponadto R {} oraz istnieje element neutralny mnożenia e R taki, że: to móimy, że R jest pierścieniem z jedynką Jeśli mnożenie pierścieniu R jest przemienne, tzn: to móimy, że R jest pierścieniem przemiennym dla każdego a R : a e = e a = a, dla każdego a, b R : a b = b a, Definicja 7 Ciałem nazyamy niepusty zbiór K (posiadający co najmniej da elementy) raz z działaniami + : K K K oraz : K K K takimi, że: C (K, +, ) jest pierścieniem przemiennym z jedynką C Zbiór K = K \ {} z mnożeniem jest grupą Definicja 8 Niech (A, + A ) oraz (B, + B ) będą grupami Móimy, że odzoroanie f : A B jest homomorfizmem grup, gdy dla każdego a, b A: f (a + A b) = f (a) + B f (b) Niech teraz (A, + A, A) oraz (B, + B, B) będą pierścieniami Móimy, że odzoroanie f : A B jest homomorfizmem pierścieni, gdy dla każdego a, b A: Warto zauażyć, że przypadku, gdy: f (a + A b) = f (a) + B f (b) f (a A b) = f (a) B f (b) (A, + A ) oraz (B, + B ) są grupami i f : A B jest homomorfizmem grup, to: f ( A ) = B (A, + A, A) oraz (B, + B, B) są doolnymi pierścieniami i f : A B jest homomorfizmem pierścieni, to: f ( A ) = B 3 (A, + A, A) oraz (B, + B, B) są doolnymi pierścieniami z jedynką i f : A B jest homomorfizmem tych pierścieni, to: f ( A ) = B, f ( A ) = B Jądrem homomorfizmu f : A B, jest zbiór: Ker f = {a A : f (a) = B } Obrazem homomorfizmu f : A B jest zbiór: Im f = {b B, a A : f (a) = b} 3

4 Grupy permutacji Definicja 9 Niech f : X Y (a) Móimy, że f jest suriekcją (odzoroaniem na zbiór Y ), gdy dla każdego y Y, istnieje x X taki, że: y = f (x) (b) Móimy, że f jest iniekcją (odzoroaniem różnoartościoym), gdy dla doolnych x, x X zachodzi następująca implikacja: lub rónoażna implikacja: x x f (x ) f (x ) f (x ) = f (x ) x = x (c) Móimy, że f jest bijekcją, gdy jest zaróno iniekcją jak i suriekcją Niech: f : X Y g : Y Z Złożeniem funkcji f i g nazyamy funkcję h := g f : X Z określoną następująco: dla każdego x X : h (x) := (g f) (x) = g (f (x)) Czyli mamy następującą sytuację: f X Y Z g Zauażmy, że ogólnym przypadku składanie funkcji nie jest przemienne Niech np f, g : R R, dla doolnego x R dane zorami: Wóczas dla doolnego x R mamy: g f f (x) = x g (x) = x (f g) (x) = f (g (x)) = f ( x ) = x (g f) (x) = g (f (x)) = g (x) = 4x Tierdzenie Niech X będzie doolnym zbiorem, a Bij (X) niech będzie zbiorem szystkich bijekcji zbioru X (tzn Bij (X) = {f : X X; f jest bijekcją}) Zbiór Bij (X) raz ze składaniem funkcji torzy grupę Nas interesoać będą zbiory, które mają skończoną liczbę elementó Definicja Niech X będzie doolnym zbiorem n-elementoym Grupę bijekcji takiego zbioru oznaczamy S n i nazyamy grupą permutacji zbioru n-elementoego Elementy grupy S n nazyamy permutacjami Zauażmy, że doolny zbiór n elementoy możemy utożsamić ze zbiorem {,, 3,, n}, niech ięc X = {,, 3,, n} Wóczas doolną permutację σ S n możemy zapisać: ( ) 3 n σ = σ () σ () σ (3) σ (n) Elementem neutralnym grupy S n jest permutacja identycznościoa: ( ) 3 n Id = 3 n Elementem odrotnym do σ jest: σ = ( ) σ () σ () σ (3) σ (n) 3 n 4

5 Definicja Permutację σ S n nazyamy cyklem długości k, gdy istnieje k elementoy podzbiór {a, a,, a k } zbioru X taki, że: σ (a ) = a, σ (a ) = a 3,, σ (a k ) = a k, σ (a k ) = a oraz σ (a) = a dla a / {a, a,, a k } Przyjmujemy, że permutacja identycznościoa jest cyklem długości jeden Zauażmy, że każdy cykl długości k można zapisać na k sposobó Definicja Da cykle (a, a,, a j ), (b, b,, b k ) nazyamy cyklami rozłącznymi, gdy zbiory {a, a,, a j }, {b, b,, b k } są rozłączne Tierdzenie Każdą permutację można przedstaić postaci iloczynu parami rozłącznych cykli Przedstaienie to jest jednoznaczne z dokładnością do kolejności cykli Definicja 3 Cykl długości nazyamy transpozycją Tierdzenie 3 Każdą permutację można rozłożyć na iloczyn transpozycji To przedstaienie nie jest jednoznaczne Jednak, gdy dana permutacja jest jednocześnie iloczynem p i r transpozycji, to liczby p i r są tej samej parzystości (tzn obie są parzyste lub obie są nieparzyste) W rozkładzie permutacji identycznościoej na transpozycje ystępuje zasze parzysta ich ilość Poniższa róność określa sposób rozkładu cyklu długości k na iloczyn transpozycji: (a, a, a 3,, a k, a k ) = (a, a k ) (a, a k ) (a, a 3 ) (a, a ) Definicja 4 Znakiem permutacji σ nazyamy liczbę sgn σ = ( ) r, gdzie r jest liczbą czynnikó rozkładzie permutacji σ na iloczyn transpozycji Jeśli sgn σ =, to permutację σ nazyamy parzystą Jeśli sgn σ =, to permutację σ nazyamy nieparzystą Definicja 5 Niech dana będzie permutacja: ( ) 3 s t n σ = σ () σ () σ (3) σ (s) σ (t) σ (n) Móimy, że liczby s, t torzą inersję, gdy: Np Liczba 6 torzy 5 inersji Liczba 4 torzy 3 inersji Liczba torzy inersji Liczba 3 torzy inersji Liczba 7 torzy inersji Liczba 5 torzy inersji Liczba torzy inersji σ = s < t oraz σ (s) > σ (t) ( ) Liczba szystkich inersji permutacji σ ynosi = 3 Istnieje rónoażna definicja parzystości permutacji: Definicja 6 (rónoażna definicji 4) Permutację σ S n nazyamy parzystą, gdy dla n > liczba inersji σ jest parzysta lub σ S Permutację σ S n, n > nazyamy nieparzystą, gdy liczba inersji σ jest nieparzysta 5

6 3 Pierścień ielomianó, algorytm Euklidesa, najiększy spólny dzielnik Anna Iaszkieicz-Rudoszańska, Wstęp do algebry i teorii liczb, Wyd Naukoe UAM: Pierścień ielomianó, str 5-3 Pierścień liczb całkoitych (Podzielność Z, NWD, NWW, algorytm Euklidesa), str 5-63 Definicja 7 Móimy, że liczba n dzieli liczbę a, co zapisujemy n a tedy i tylko tedy, gdy istnieje liczba k Z taka, że a = kn Definicja 8 Liczbą naturalną d nazyamy najiększym spólnym dzielnikiem liczb a, a,, a m, gdy i {,,, m} : d a i oraz c N : c a c a c a m = c d Piszemy óczas d = (a, a,, a m ) Definicja 9 Liczbą naturalną nazyamy najmniejszą spólną ielokrotnością różnych od zera liczb a, a,, a m, gdy i {,,, m} : a i oraz c N : a c a c a m c = c Piszemy óczas = [a, a,, a m ] Gdy i {,,, m} : a i =, to = [a, a,, a m ] = Tierdzenie 4 Niech R będzie dziedziną całkoitości Niech f, g R[x] oraz spółczynnik przy najyższej potędze x ielomianie g będzie odracalny Istnieje tedy dokładnie jedna para ielomianó q, r A[x], taka że: f = gq + r oraz deg r < deg g Definicja Niech f, g K[x], gdzie K jest doolnym ciałem Niech f lub g Najiększym spólnym dzielnikiem ielomianó f i g nazyamy ielomian unormoany h K[x], spełniający następujące arunki: h g oraz h f, dla każdego h K[x] takiego, że h f i h g zachodzi: h h Piszemy tedy h = (f, g) Definicja Jeśli (f, g) =, to ielomiany f, g nazyamy zględnie pierszymi Definicja Element a R nazyamy pieriastkiem ielomianu f R[x], gdy f(a) = Tierdzenie 5 (Bézouta) Element a R jest pieriastkiem ielomianu f R[x] tedy i tylko tedy, gdy (x a) f Tierdzenie 6 Niech n N Wielomian n-tego stopnia o spółczynnikach z dziedziny całkoitości ma co najyżej n pieriastkó tym pierścieniu Tierdzenie 7 Niech f = a n x n + + a x + a Z[x] Jeśli ułamek nieskracalny p q ielomianu f, to p a oraz q a n jest pieriastkiem Tierdzenie 8 (Zasadnicze tierdzenie algebry) Każdy ielomian f C[x] stopnia dodatniego ma ciele C pieriastek Wniosek 8 Każdy ielomian f C[x] stopnia n N ma ciele C dokładnie n pieriastkó, licząc z krotnościami Tierdzenie 9 Każdy ielomian rzeczyisty nieparzystego stopnia ma pieriastek R 6

7 4 Zadania Zadanie Wykonaj następujące działania: a 4 + ciele Z 5, b ciele Z 7, c ( + 3 ) + 3 ciele Z 5, Roziązanie: a 4 + = 4 + = + = 3 d + ciele Z 3, e (5 4 ) pierśc Z 6, f 6 3 ( 4 + ) ciele Z, g ( ciele C) ( +i)( 5i) 4i 3 b = = 6 c ( + 3 ) + 3 = 3 ( + ) = = 4 d + = + = + = e (5 4 ) = (5 + 4) = 3 = f 6 3 ( 4 + ) = + 8(3 + 6) = = + 6 = 8 Zadanie Zbuduj tabelkę działania S 3 Roziązanie: σ σ σ 3 σ 4 σ 5 σ 6 σ σ σ σ 3 σ 4 σ 5 σ 6 σ σ σ 3 σ σ 6 σ 4 σ 5 σ 3 σ 3 σ σ σ 5 σ 6 σ 4 σ 4 σ 4 σ 5 σ 6 σ σ σ 3 σ 5 σ 5 σ 6 σ 4 σ 3 σ σ σ 6 σ 6 σ 4 σ 5 σ σ 3 σ gdzie: σ = ( 3 3 ), σ = ( 3 3 ), σ 3 = ( 3 3 ), σ 4 = ( 3 3 ), σ 5 = ( 3 3 ), σ 6 = ( 3 3 ) Zadanie 3 Niech σ = ( ), τ = ( ) Oblicz: στ, τσ, σ τσ, τ σ 3 Roziązanie: στ = ( ) τσ = ( ) σ τσ = ( ) τ σ = ( ) σ = σ = ( ), τ = ( ), τ = ( ) Zadanie 4 Zapisz poniższe permutacje postaci duierszoej: a σ = (,, 4, 6), σ S 7, b τ = (3, 5, 4), τ S 5 4 Roziązanie: a σ = (,, 4, 6) = ( ) b τ = (3, 5, 4) = ( ) Zadanie 5 Roziąż rónania: 7

8 a (, )x = (, 3)(, 4) grupie S 4, b ( ) x ( ) = ( ) grupie S 5, c ( 3 3 ) x ( 3 3 ) = ( 3 3 ) grupie S 3, d x ( ) = ( ) grupie S 5 5 Roziązanie: a (, )x = (, 3)(, 4) x = (, 4,, 3) b ( ) x ( ) = ( ) x = ( ) c ( 3 3 ) x ( 3 3 ) = ( 3 3 ) x = ( 3 3 ), d x ( ) = ( ) x = ( ) Zadanie 6 Daną permutację σ S przedsta postaci iloczynu transpozycji Określ znak i parzystość permutacji σ a σ = ( ) c σ = ( b σ = ( ) d σ = ( Roziązanie: ) ) a σ = ( ) = (, 6, 3,, 7, 9, 4, 8,, 5) = (, 5)(, )(, 8)(, 4)(, 9)(, 7)(, )(, 3)(, 6) sgn σ = ( ) 9 = σ jest permutacją nieparzystą b σ = ( ) = (, 3, 6)(4, 8, 5,, 9, 7) = (, 6)(, 3)(4, 7)(4, 9)(4, )(4, 5)(4, 8) sgn σ = ( ) 7 = σ jest permutacją nieparzystą c σ = ( ) = (,, )(4, 5)(6, 8, 7, 9) = (, )(, )(4, 5)(6, 9)(6, 7)(6, 8) sgn σ = ( ) 6 = σ jest permutacją parzystą d σ = ( ) = (, 3, 4)(6,, 8, 9, 7) = (, 4)(, 3)(6, 7)(6, 9)(6, 8)(6, ) sgn σ = ( ) 6 = σ jest permutacją parzystą Zadanie 7 Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: a (, 95), b (8, 8), c (36, 6, 9), d (, 68, 8), e (3, 4, 7, 5), f [, 95], g [8, 8], h [36, 6, 9], i [, 68, 8], j [3, 4, 7, 5] Zadanie 8 Przy pomocy algorytmu Euklidesa yznacz: (4, 35), (8, 5), (345, 664), (, 765), (48, 684), (89, 7, 689), (359, 737, 943) 8 Roziązanie: (4, 35) = 7: 35 = = 7 + (8, 5) = 36: 5 = = = 36 + (345, 664) = 3: 664 = = = =

9 (, 765) = : = = = = = 8 + (48, 684) = 4: 684 = = = = = + 6 = = (89, 7, 689) = (89, (7, 689)) = 3: (7, 689) = 3: 7 = = (89, 3) = 3, bo 89 = 63 3 (359, 737, 943) = ((359, 737), 943) = 3: (359, 737) = 6: (6, 943) = 3: 359 = = = = = = Zadanie 9 Wyznacz element odrotny do liczby: a 35 Z 37 b 5 Z 57 c 637 Z 734 d 633 Z Roziązanie: a 35 Z = = 7 + = 35 7 = 35 (37 35) 7 = (mod 37) 35 = 8 b 5 Z = = = 6 + = 7 6 = 7 (5 7 7) = = 5 + 8(57 5) = = (mod 57) 5 = c 637 Z = = = = = = 35 + = 7 35 = 7 (6 7) = = 3(77 6) 6 = = (46 77) = = 3 (637 46) 5 46 = = ( ) = (mod 734) 637 = 49 9

10 d 633 Z = = = = 6 + = 7 6 = 7 ( 5 7) = 6 7 = 6(633 6 ) = = ( ) = (mod 734) 633 = 3 Zadanie Oblicz f + g, f g: a f = 5X ( + i) X + i, g = ix + 3 i pierścieniu C[X], b f = 3X + X + 4, g = X + 3X + 3 pierścieniu Z 5 [X], c f = X 4 + 3, g = ( X 4 + ) pierścieniu Z[X] Roziązanie: a f + g = 5X X + 3, f g = 5iX 3 + (66 7i)X (8 + i)x + + 3i b f + g = 4X +, f g = X 4 + X 3 + c f + g =, f g = 4X 8 8X 4 3 Zadanie Wykonaj następujące dzielenia z resztą: a X 4 9X 3 + 3X 6X + 3 przez X 5 Z[X] b X 4 + X 3 + X + 3X + 3 przez 3X + X + 4 Z 5 [X] c X 5 + 4X 4 + 3X + przez X 3 + X + 4 Z 5 [X] d X 5 + 8X 4 + 7X 3 + 3X + 5 przez 3X 3 + 7X + 5X + Z [X] Roziązanie: a X 4 9X 3 + 3X 6X + 3 = (X 3 4X + 3X )(X 5) + 8 b X 4 + X 3 + X + 3X + 3 = (4X + 4X + )(3X + X + 4) c X 5 + 4X 4 + 3X + = (3X + X + )(X 3 + X + 4) + 4X + X + 3 d X 5 + 8X 4 + 7X 3 + 3X + 5 = (8X + 6X + 8)(3X 3 + 7X + 5X + ) + 5X + X + 8 Zadanie Stosując metodę Hornera ykonaj następujące dzielenia z resztą: a X 5 + X 4 + 5X przez X + Z[X] b 3X 5 + 7X 4 5X 3 4X X 4 przez X + Z[X] c X 4 + 5X 3 + X + 4X + 3 przez X + Z 7 [X] d X 4 + 3X + przez X + 4 Z 5 [X] Roziązanie: a X 5 + X 4 + 5X = (X 4 + X 3 + 4X 4X + 4)(X + ) b 3X 5 + 7X 4 5X 3 4X X 4 = (3X 4 + X 3 7X )(X + ) c X 4 + 5X 3 + X + 4X + 3 = (X 3 + 3X + 3X + 5)(X + )

11 d X 4 + 3X + = (X 3 = X + X + 4)(X + 4) + 3 4

12 Rachunek macierzoy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wproadzenie teoretyczne Definicja Móimy, że macierz A jest postaci zredukoanej, gdy spełnione są następujące arunki: Począszy od penego iersza szystkie następne iersze macierzy składają się z samych zer Poyżej tego iersza nie ma ierszy złożonych z samych zer W każdym niezeroym ierszu pierszy od leej niezeroy yraz jest róny Ten niezeroy yraz będziemy nazyać jedynką iodącą iersza 3 Jeśli da sąsiednie iersze nie są złożone z samych zer, to iodąca jedynka yższego iersza znajduje się na leo od iodącej jedynki niższego iersza 4 Jeśli ponadto, każda kolumna zaierająca iodącą jedynkę ma pozostałe yrazy róne, to móimy, że macierz A jest postaci całkoicie zredukoanej Definicja Następujące operacje ykonyane na ierszach macierzy, nazyać będziemy operacjami elementarnymi: OE Zamiana miejscami dóch ierszy OE Pomnożenie iersza przez niezeroy element ciała K OE3 Dodanie do danego iersza ielokrotności innego iersza Definicja 3 Rzędem macierzy A nazyamy liczbę iodących jedynek doolnej postaci zredukoanej macierzy A Fakt Operacje elementarne nie zmieniają rzędu danej macierzy Tierdzenie (Kroneckera-Capellego) Niech [A b] będzie macierzą rozszerzoną danego układu rónań linioych Wóczas ten układ ma roziązanie tedy i tylko tedy, gdy: rz[a b] = rz A Ponadto, jeśli układ rónań linioych o n nieiadomych ma roziązanie, to jego roziązanie zależy od s = n rz A parametró Tierdzenie Jeśli A M n,n (K), to następujące arunki są rónoażne: A jest macierzą odracalną, postać całkoicie zredukoana macierzy A jest macierzą identycznościoą I n, 3 rz A = n, 4 det A, 5 dla każdego b K n układ rónań linioych AX = b ma dokładnie jedno roziązanie, 6 jednorodny układ rónań linioych AX = θ n ma tylko jedno roziązanie: x = x = = x n =

13 Zadania Zadanie Określ czy zbiór (A, ) jest grupą, grupą abeloą: a a b = a + b, a, b A, gdzie A = Z b a b = a+b, a, b A, gdzie A = Q c a b = a + b + ab, a, b A, gdzie A = (, ) d a b = a + b + ab, a, b A, gdzie A = [, ) e a b = a + b 5, a, b A, gdzie A = Z f a b = 5 log 5 a+log 5 b, a, b A, gdzie A = R + g a b = 3 log 3 a log 3 b, a, b A, gdzie A = R + h (a, a ) (b, b ) = (a b, a b + a b ), (a, a ), (b, b ) A, gdzie A = (R \ {}) R Roziązanie: a a b = a + b, a, b A, gdzie A = Z Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P Zatem: L = (a b) c = (a + b ) c = (a + b ) + c = a 4 + b + a b a b + c P = a (b c) = a (b + c ) = a + b + c L P Czyli działanie nie jest łączne, ięc (A, ) nie jest grupą b a b = a+b, a, b A, gdzie A = Q Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P Zatem: L = (a b) c = a + b P = a (b c) = a b + c c = L P Czyli działanie nie jest łączne, ięc (A, ) nie jest grupą c a b = a + b + ab, a, b A, gdzie A = (, ) a+b + c = a + b + c 4 = a + b+c = a + b + c 4 Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P L = (a b) c = (a + b + ab) c = a + b + ab + c + ac + bc + abc P = a (b c) = a (b + c + bc) = a + b + c + bc + ab + ac + abc Zatem: Czyli działanie jest łączne L = P 3

14 Spradzamy, czy działanie jest przemienne, tzn czy dla każdego a, b A zachodzi: Niech a, b A Czyli działanie jest przemienne a b = b a a b = a + b + ab = b + a + ba = b a Spradzamy, czy istnieje element neutralny, tzn czy istnieje e A taki, że dla każdego a A zachodzi: a e = a = e a Jednak poyżej już pokazaliśmy, że działanie jest przemienne, zatem ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a e = a a + e + ae = a e(a + ) = e = lub a = / A Stąd otrzymaliśmy e = Czyli działanie posiada element neutralny Spradzamy, czy dla każdego elementu a A istnieje element odrotny a A taki, że: a a = }{{} = a a =e Jednak tak jak poyżej, ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a a = a + a + aa = a (a + ) = a, a +, bo / A a = a a + Czyli każdy element zbioru A posiada element odrotny Zatem (A, ) jest grupą abeloą d a b = a + b + ab, a, b A, gdzie A = [, ) Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A Zatem: Czyli działanie jest łączne (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P L = (a b) c = (a + b + ab) c = a + b + ab + c + ac + bc + abc P = a (b c) = a (b + c + bc) = a + b + c + bc + ab + ac + abc L = P Spradzamy, czy działanie jest przemienne, tzn czy dla każdego a, b A zachodzi: Niech a, b A Czyli działanie jest przemienne a b = b a a b = a + b + ab = b + a + ba = b a 4

15 Spradzamy, czy istnieje element neutralny, tzn czy istnieje e A taki, że dla każdego a A zachodzi: a e = a = e a Jednak poyżej już pokazaliśmy, że działanie jest przemienne, zatem ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a e = a a + e + ae = a e(a + ) = e = lub a = Stąd otrzymaliśmy e = Czyli działanie posiada element neutralny Spradzamy, czy dla każdego elementu a A istnieje element odrotny a A taki, że: a a = }{{} = a a =e Jednak tak jak poyżej, ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a a = a + a + aa = a (a + ) = a, dla a =, otrzymujemy = sprzeczność Czyli nie każdy element zbioru A posiada element odrotny Zatem (A, ) nie jest grupą e a b = a + b 5, a, b A, gdzie A = Z Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P Zatem: Czyli działanie jest łączne L = (a b) c = (a + b 5) c = a + b 5 + c 5 = a + b + c P = a (b c) = a (b + c 5) = a + b + c 5 5 = a + b + c L = P Spradzamy, czy działanie jest przemienne, tzn czy dla każdego a, b A zachodzi: Niech a, b A Czyli działanie jest przemienne a b = b a a b = a + b 5 = b + a 5 = b a Spradzamy, czy istnieje element neutralny, tzn czy istnieje e A taki, że dla każdego a A zachodzi: a e = a = e a Jednak poyżej już pokazaliśmy, że działanie jest przemienne, zatem ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a e = a a + e 5 = a e = 5 Stąd otrzymaliśmy e = 5 Czyli działanie posiada element neutralny 5

16 Spradzamy, czy dla każdego elementu a A istnieje element odrotny a A taki, że: a a = }{{} 5 = a a =e Jednak tak jak poyżej, ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a a = 5 a + a 5 = 5 a = a + Czyli każdy element zbioru A posiada element odrotny Zatem (A, ) jest grupą abeloą f a b = 5 log 5 a+log 5 b, a, b A, gdzie A = R + Zauażmy, że a b = 5 log 5 a+log 5 b = 5 log 5 a 5 log 5 b = a b Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A Zatem: Czyli działanie jest łączne (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P L = (a b) c = ab c = abc P = a (b c) = a bc = abc L = P Spradzamy, czy działanie jest przemienne, tzn czy dla każdego a, b A zachodzi: Niech a, b A Czyli działanie jest przemienne a b = b a a b = ab = ba = b a Spradzamy, czy istnieje element neutralny, tzn czy istnieje e A taki, że dla każdego a A zachodzi: a e = a = e a Jednak poyżej już pokazaliśmy, że działanie jest przemienne, zatem ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a e = a ae = a a(e ) = e = lub a = / A Stąd otrzymaliśmy e = Czyli działanie posiada element neutralny Spradzamy, czy dla każdego elementu a A istnieje element odrotny a A taki, że: a a = }{{} = a a =e Jednak tak jak poyżej, ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a a = aa = a = a a, bo / A Czyli każdy element zbioru A posiada element odrotny 6

17 Zatem (A, ) jest grupą abeloą g a b = 3 log 3 a log 3 b, a, b A, gdzie A = R + Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego a, b, c A zachodzi: Niech a, b, c A Zatem: (a b) c = a (b c) }{{}}{{} L P L = (a b) c = 3 log 3 a log 3 b c = 3 log 3 3log 3 a log 3 b log 3 c = 3 log 3 a log 3 b log 3 c P = a (b c) = a 3 log 3 b log 3 c = 3 log 3 a log 3 3log 3 b log 3 c = 3 log 3 a log 3 b log 3 c Czyli działanie jest łączne L = P Spradzamy, czy działanie jest przemienne, tzn czy dla każdego a, b A zachodzi: Niech a, b A Czyli działanie jest przemienne a b = b a a b = 3 log 3 a log 3 b = 3 log 3 b log 3 a = b a Spradzamy, czy istnieje element neutralny, tzn czy istnieje e A taki, że dla każdego a A zachodzi: a e = a = e a Jednak poyżej już pokazaliśmy, że działanie jest przemienne, zatem ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a e = a 3 log 3 a log 3 e = a log 3 a log 3 e = log 3 a log 3 a(log 3 e ) = log 3 a = lub log 3 e = a = lub e = 3 Stąd otrzymaliśmy e = 3 Czyli działanie posiada element neutralny Spradzamy, czy dla każdego elementu a A istnieje element odrotny a A taki, że: a a = }{{} 3 = a a =e Jednak tak jak poyżej, ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech a A a a = 3 3 log 3 a log 3 a = 3 log 3 a log 3 a =, dla a =, mamy log 3 a = i otrzymujemy = sprzeczność Czyli nie każdy element zbioru A posiada element odrotny Zatem (A, ) nie jest grupą h (a, a ) (b, b ) = (a b, a b + a b ), (x, x ) A, dla x = a, b, gdzie A = (R \ {}) R Spradzamy, czy działanie jest łączne, tzn czy dla każdego (a, a ), (b, b ), (c, c ) A zachodzi: ((a, a ) (b, b )) (c, c ) = (a, a ) ((b, b ) (c, c )) }{{}}{{} L P 7

18 Niech (a, a ), (b, b ), (c, c ) A L = ((a, a ) (b, b )) (c, c ) = (a b, a b + a b ) (c, c ) = (a b c, a b c + c a b + c a b ) P = (a, a ) ((b, b ) (c, c )) = (a, a ) (b c, b c + b c ) = (a b c, a b c + a b c + a b c ) Zatem: Czyli działanie jest łączne L = P Spradzamy, czy działanie jest przemienne, tzn czy dla każdego (a, a ), (b, b ) A zachodzi: Niech (a, a ), (b, b ) A (a, a ) (b, b ) = (b, b ) (a, a ) (a, a ) (b, b ) = (a b, a b + a b ) = (b a, b a + b a ) = (b, b ) (a, a ) Czyli działanie jest przemienne Spradzamy, czy istnieje element neutralny, tzn czy istnieje (e, e ) A taki, że dla każdego (a, a ) A zachodzi: (a, a ) (e, e ) = (a, a ) = (e, e ) (a, a ) Jednak poyżej już pokazaliśmy, że działanie jest przemienne, zatem ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech (a, a ) A (a, a ) (e, e ) = (a, a ) (a e, a e + a e ) = (a, a ) Stąd otrzymujemy układ rónań: { a e = a a (e ) = a = / R \ {} lub e = a e + a e = a a e = a = / R \ {} lub e = Stąd otrzymaliśmy (e, e ) = (, ) Czyli działanie posiada element neutralny Spradzamy, czy dla każdego elementu (a, a ) A istnieje element odrotny (a, a ) A taki, że: (a, a ) (a, a ) = (, ) = (a }{{}, a ) (a, a ) =(e,e ) Jednak tak jak poyżej, ystarczy spradzić tylko jeden z arunkó Niech (a, a ) A (a, a ) (a, a ) = (, ) (a a, a a + a a ) = (, ) Stąd otrzymujemy układ rónań: { a a =, ponieaż a, ięc a = a a a + a a = a a + a a = a = a a Czyli każdy element zbioru A posiada element odrotny Zatem (A, ) jest grupą abeloą Zadanie Niech: A = 3, B = 3, C =, D =, E =, 3 Oblicz: A + 3I, 3A, D + D, ( B + D T ) T, D + B T, AA T, ( AA T ) T, A T A, C T C, CC T, BDD T, CC T A, αb, ADBE, C T AE α R Roziązanie: 8

19 4 A + 3I = A = D + D = (B + D T ) T = D + B T = AA T = (AA T ) T = A T A = C T C = [ 4 ] 4 6 CC T = BDD T = CC T A = α α αb = 3α α α α α α 5 6 ADBE = C T AE = [ 5 ] Zadanie 3 Wyznacz macierz hermitosko-sprzężoną A do macierzy A: + 3i i i a A = + 3i b A = i i Macierz, z którego podpunktu jest macierzą hermitoską, a z którego jest macierzą antyhermitoską 3 Roziązanie: + 3i i 3i i a A = + 3i, A = 3i A = A macierz antyhermitoska i i b i i A =, A i = A = A i macierz hermitoska Zadanie 4 Zinterpretuj operacje na ektorach płaszczyzny (R ) (translacja o ektor T = [ Tx T y ], skaloanie, obrót zględem środka układu spółrzędnych) jako operacje na odpoiednich macierzach 4 Roziązanie: Translacja o ektor Skaloanie: [ Tx T y ] : [ x = y] x = y [ x y ] + Tx T y s x s y 9

20 Obrót leo o kąt α zględem początku układu spółrzędnych Zauażmy, że { x = r cos β y = r sin β Więc spółrzędne punktu P = (x, y) są następujące: { x = r cos(β + α) = r(cos β cos α sin β sin α) = x cos α y sin α y = r sin(β + α) = r(sin β cos α + cos β sin α) = x sin α + y cos α Macierzoo możemy to zapisać następująco: [ x y] = cos α sin α x sin α cos α y Zadanie 5 Znajdź postacie zredukoane i rzędy następujących macierzy: a A = 4, c C = 3 4, 3 b B =, 5 3 4, 5 4 5, d D = Roziązanie: a A = =+ 5 3= = rz A = 3, b B =, 5 3 4, , 5 3 4, 5 = = 5 3= = rz B = 3,

21 c C = 4 = 4= =3 4= = 3 3 4= rz C = 4, d D = = = 3 7, 4= =3+ 3 4= = = = 4 4 rz D = 4 Zadanie 6 Znajdź postacie całkoicie zredukoane i rzędy następujących macierzy: 4 b B = 4 a A = 3, 4 6 Roziązanie: a A = 3 3= = 5 4= 4, 6= = = = 5+ 3, 6= 6 3 5= 5 4 6= = 6 5 = + 5 4= 4+ 5 = = 3 = 3 rz A = 5,

22 4 4 b B = 4 = 3 3= 3 4 = = + rz B = 3 5 Zadanie 7 W zależności od parametru m R oblicz rząd poniższych macierzy: 3m + 7 m + m a A = c C = + 9m 5 m + 6m + 5 6m 5 m m + 8m m + 5m m + 5 m + m m + m m m b B = 5m + 3m + 3m 3 6m + 5 4m d D = m m + m m + m m m m m 5m m 5m m 7 Roziązanie: [ 3m + 7 m + a A = = 3m + 7 m m 5 m 9 6 3m + 7 m + [ ] 6 9 = (3m+7) 6 9 3m + 7 m + 9 (m 4) 6 m = 4 A 9 rz A = m 4 A = 9 m 4 [ 6 9 ] rz A = m + 5 m + m m + 5 m + m b B = 5m + 3m + 3m = m m + m 3 6m + 5 4m + m 3= 3 3 m m 5 m = B rz B = m B = m m + 5 m + m m + 3= m 3 m m = B 7 rz B = m + 5 m + m m B 3= m 3 m + rz B = 3 c [ ] m C = + 9m 5 m + 6m + 5 m + 5 m + 5 m + 8m m + 5m (m + 5)(m ) m(m + 5) m = 5 C rz C = m 5 C = m+5 m = C = m+5 [ ] [ (m ) m rz C = ] (m ) m + ] = 9

23 m C = m rz C = d Wiemy, że rząd macierzy danej jest róny rzędoi macierzy transponoanej, czyli rz D = rz D T m + m m 5m D T = m m + m m m m m 5m = 3 = 4 m m m 5m 3=3 m 4= 4 m m m 5m m m m m m m m m m m m 3= 3 m 4= 4 m m 5m 3=3 m4 5m m 3 4 m m m m m m 5m m m = D T rz D = m D T 3= m 3 4= m 4 5 m m = 5 D T rz D = 3 m 5 D T 4= 5 m 4 rz D = 4 Zadanie 8 W zależności od parametru m przeanalizuj liczbę roziązań układu rónań: x x x 3 = x + 3x + x 3 = x + mx mx 3 = 8 Roziązanie: A b = 3 3 = m m m m 3= 3 m m m m m + m 3 Po identycznych operacjach otrzymamy: A m + m = rz A =, rz [ A b ] = 3 układ sprzeczny, brak roziązań m rz A = 3, rz [ A b ] = 3 układ ma jedno roziązanie Zadanie 9 (przykład 6, str 53, BG tom ) Roziąż układ rónań ciele liczb rzeczyistych oraz Z 5 x + 4x + 6x 3 = 8 4x + 5x + 6x 3 = 4 x + 7x + x 3 = 4 3

24 9 Roziązanie: = = = = = Otrzymaliśmy układ sprzeczny ciele liczb rzeczyistych Kontynuujmy ięc roziązyanie Z = 4 Zatem: x = 4 x 3 = 4 + 3x 3 Mamy zatem następujące roziązania (x, x, x 3 ): a x = 4 (4 + 3x 3 ) 3x 3 = x 3 3x 3 = + x 3 x = + t x = 4 + 3t x 3 = t, t Z 5 (, 4, ), (,, ), (3,, ), (4, 3, 3), (,, 4) Zadanie Roziąż (metodą Gaussa) następujące układy rónań ciele liczb rzeczyistych: b c x + 3x + 5x 3 = x + 7x + 9x 3 = 3x + 8x + 7x 3 = 7 x + 5x + x 3 = 5x + 9x + 7x 3 = 3 x 8x + 7x 3 = x + x x 3 = 4 3x + 5x x 3 = 9 4x + 5x x 3 = 7 Roziązanie: d e f x + 3x + x 3 + 4x 4 = 3x + x + x 3 + x 4 = 5x + x + x 3 + 8x 4 = 4 7x + 3x 3 + 5x 4 = x + x + x 3 = x + 4x + 3x 3 = 6 3x + 4x + 4x 3 = 8 5x 6x 3x 3 = 8 x + 4x + x 3 + x 4 + 3x 5 = 5 x + 3x + x 3 + x 4 + 5x 5 = x + 7x + 5x 3 x 4 3x 5 = 4 a b = 5 3=3+ 5 3= = = 53 3 = 3 3 = + 3 Zatem: x = x = 3 x 3 = = 3 5 = = =

25 c d e f Układ sprzeczny = 3 3 3=3 3 3 = = = 3 Zatem: x = t x = 3 + t x 3 = t, = = 3 5, 4= =3 7 4= = Układ sprzeczny = 3= 3 3, 4= = = 3 = + 3, 4= Zatem: t R 4 3=3+ 4 4= = = 3= x = 4 x = 5 x 3 = = 3 = = = = 3 Zatem: x = 7 + s 5t u x = 3 s + t + u x 3 = s x 4 = t x 5 = u, s, t, u R Zadanie Roziąż układ rónań: x + y + z = 5 a x + y = 6 ciele Z 3, b 5x + y + 4z = x + y + 3z = x + y + z = 4x + 3y + z = 3 ciele Z 5, 5

26 c d x + y + 3z = 4 3x + 4y + z = 4 x + 3y + z = x + y + z = x + 4y + z = 3 3x + y + 4z = 3 ciele Z 5, ciele Z 5, e f x + y + 4z = 4 3x + y + z = x + 3y + 3z = x + 3y + 5z = 6 4x + 6y + 3z = 6x + 5y + 4z = 5 ciele Z 5, ciele Z 7 Roziązanie: a 6 = 6 9 3= = = =83 6 = 3 = 5 5 = b c d e Zatem: x = y = z = = 3 = = =4 3 3 = = 4 Zatem: x = y = 4 z = = 3 3 = 4 4 3= = Układ sprzeczny 4 3 = 3 3 3=3 3 3 = = = Zatem: x = 4 + t y = + 3t z = t, t Z =3 = 4 3 =4 3 3 =, 3= = = 3 3=33 = 3 =

27 f Zatem: x = y = z = = = = = = + 3 = 3 = 4 3 Zatem: x = 5 y = 3 z = 4 Zadanie Znajdź macierze odrotne (o ile istnieją) dla poniższych macierzy: A = , B = 3 3, C = 3, D = Roziązanie: [ A I ] = = =3 4 3= = = = = +3 3 I A Zatem A = [ B I ] = =+3 4= = = =3+3 4= = = = = 3+ 4, = = + 3 = = I B ] 7

28 Zatem B = [ C I ] 4 = =+3 4 3= = 3 3= = 3 =+3 = = [ I C ] Zatem C = 6 4 [ D I ] 3 3 = 4 = =3 3 3 rz D = D nie istnieje Zadanie 3 Roziąż układ rónań linioych AX = b, znajdując macierz odrotną do macierzy spółczynnikó, gdzie: a A =, b =, b A = 6, b = 3 Roziązanie: a AX = b X = A b, (jeśli A istnieje) A I = 3=3 = 3 = I A X = = b AX = b X = A b, (jeśli A istnieje) A I = = = 3= 3+, 4= 4 = 3 = + 3, 4=

29 = = 4 = = [ I A ] X = =

30 3 Wyznacznik macierzy opracoanie dra Piotra Rzonsoskiego 3 Teoria Definicja 3 Wyznacznik macierzy kadratoej zdefiniujemy za pomocą indukcji matematycznej Jeżeli A = [a] M, (K), to det A = a Załóżmy, że został zdefinioany yznacznik macierzy kadratoej o n ierszach Niech A M n,n (K) oraz niech M i,j M n,n (K) będzie macierzą, którą otrzymujemy po ykreśleniu z A i-tego iersza i j-tej kolumny Ponadto niech A ij = ( ) i+j det M ij Element A ij ciała K nazyamy dopełnieniem algebraicznym elementu a ij macierzy A Przy tych oznaczeniach yznacznik macierzy A definiujemy za pomocą yrażenia det A = a A + a A + + a n A n Tierdzenie 3 (Laplace a) Jeżeli A M n,n (K), to zachodzą następujące zory: det A = a i A i + a i A i + + a in A in dla każdego i n, det A = a j A j + a j A j + + a nj A nj dla każdego j n Definicja 3 Niech A M n,n (K) będzie macierzą o spółrzędnych a ij K Wóczas móimy, że A jest macierzą: dolną trójkątną/dolnotrójkątną, gdy ma zera nad przekątną, czyli a ij = dla i < j, górną trójkątną/górnotrójkątną, gdy ma zera pod przekątną, czyli a ij = dla i > j, 3 przekątnioą(diagonalną), jeżeli a ij = dla i j Własności 3 (Wyznacznika) Niech a a a n a a a n A = M n,n(k) a n a n a nn Jeżeli macierz A ma iersz lub kolumnę złożoną z samych zer, to det A = Dla każdego c K i dla każdego j n mamy a ca j a n a ca j a n det = c det A a n ca n a nn Taka sama łasność zachodzi przy mnożeniu doolnego iersza macierzy przez skalar 3 Jeżeli macierze B, C M n,n (K) różnią się od macierzy A tylko j-tą kolumną i mają postać a b j a n a b j a n B = a n b n a nn a a j + b j a n a a j + b j a n C = a n a nj + b n a nn to det C = det A + det B Taka sama łasność zachodzi dla ierszy macierzy 3

31 4 Jeżeli macierz A ma die identyczne kolumny (odpoiednio iersze), to det A = 5 Zamiana miejscami dóch kolumn (ierszy) macierzy pooduje, że znak yznacznika zmienia się na przeciny 6 Jeżeli jedna kolumna (iersz) macierzy A jest ielokrotnością innej kolumny (odpoiednio - iersza), to det A = 7 Jeżeli do jednej kolumny (iersza) macierzy A dodamy ielokrotność innej kolumny (odpoiednio iersza), to yznacznik macierzy nie ulegnie zmianie 8 Jeżeli A, B M n,n (K) to zachodzą następujące róności: det(ab) = det A det B = σ S n (sgn σ)b σ() b σ() b σ(n)n σ S n (sgn σ)b σ() b σ() b σ(n)n gdzie S n jest grupą permutacji zbioru n-elementoego, a sgn σ jest znakiem permutacji σ S n Tierdzenie 3 (Cauchy ego) Jeżeli A, B M n,n (K), to det(ab) = det A det B Definicja 33 Dla macierzy kadratoej A M n,n (K) definiujemy jej macierz dołączoną A A A n A D A A A n = A n A n A nn tzn A D jest macierzą kadratoą, która na przecięciu i-tego iersza i j-tej kolumny ma dopełnienie algebraiczne A ji Tierdzenie 33 Jeżeli A Gl n (K), to zachodzi następujący zór: Mamy następujący układ rónań: A = det A AD a x + a x + + a n x n = b a x + a x + + a n x n = b a m x + a m x + + a mn x n = b m (3) Tierdzenie 34 Jeżeli det A, to układ rónań (3) ma dokładnie jedno roziązanie, które jest dane za pomocą zoró x i = det A x i det A, dla i n, gdzie A xi otrzymuje się przez zastąpienie i-tej kolumny macierzy A kolumną yrazó olnych układu (3) 3

32 Definicja 34 Móimy, że macierz A jest postaci zredukoanej, gdy spełnione są następujące arunki: Począszy od penego iersza szystkie następne iersze macierzy składają się z samych zer Poyżej tego iersza nie ma ierszy złożonych z samych zer W każdym niezeroym ierszu pierszy od leej niezeroy yraz jest róny Ten niezeroy yraz będziemy nazyać jedynką iodącą iersza 3 Jeśli da sąsiednie iersze nie są złożone z samych zer, to iodąca jedynka yższego iersza znajduje się na leo od iodącej jedynki niższego iersza 4 Jeśli ponadto, każda kolumna zaierająca iodącą jedynkę ma pozostałe yrazy róne, to móimy, że macierz A jest postaci całkoicie zredukoanej Definicja 35 Następujące operacje ykonyane na ierszach macierzy, nazyać będziemy operacjami elementarnymi: OE Zamiana miejscami dóch ierszy OE Pomnożenie iersza przez niezeroy element ciała K OE3 Dodanie do danego iersza ielokrotności innego iersza Definicja 36 Rzędem macierzy A nazyamy liczbę iodących jedynek doolnej postaci zredukoanej macierzy A Fakt 3 Operacje elementarne nie zmieniają rzędu danej macierzy Definicja 37 Wyznacznik macierzy kadratoej zdefiniujemy za pomocą indukcji matematycznej Jeżeli A = [a] M, (K), to det A = a Załóżmy, że został zdefinioany yznacznik macierzy kadratoej o n ierszach Niech A M n,n (K) oraz niech M i,j M n,n (K) będzie macierzą, którą otrzymujemy po ykreśleniu z A i-tego iersza i j-tej kolumny Ponadto niech A ij = ( ) i+j det M ij Element A ij ciała K nazyamy dopełnieniem algebraicznym elementu a ij macierzy A Przy tych oznaczeniach yznacznik macierzy A definiujemy za pomocą yrażenia det A = a A + a A + + a n A n Tierdzenie 35 (Laplace a) Jeżeli A M n,n (K), to zachodzą następujące zory: det A = a i A i + a i A i + + a in A in dla każdego i n, det A = a j A j + a j A j + + a nj A nj dla każdego j n Własności 3 (Wyznacznika) Niech A = [a ij ] M n,n (K) Jeżeli macierz A ma iersz lub kolumnę złożoną z samych zer, to det A = Dla każdego c K i dla każdego j n mamy a ca j a n a ca j a n det = c det A a n ca n a nn Taka sama łasność zachodzi przy mnożeniu doolnego iersza macierzy przez skalar 3 Jeżeli macierz A ma die identyczne kolumny (odpoiednio iersze), to det A = 4 Zamiana miejscami dóch kolumn (ierszy) macierzy pooduje, że znak yznacznika zmienia się na przeciny 3

33 5 Jeżeli jedna kolumna (iersz) macierzy A jest ielokrotnością innej kolumny (odpoiednio - iersza), to det A = 6 Jeżeli do jednej kolumny (iersza) macierzy A dodamy ielokrotność innej kolumny (odpoiednio iersza), to yznacznik macierzy nie ulegnie zmianie 7 Jeżeli A, B M n,n (K) to zachodzą następujące róności: det(ab) = det A det B = σ S n (sgn σ)b σ() b σ() b σ(n)n σ S n (sgn σ)b σ() b σ() b σ(n)n gdzie S n jest grupą permutacji zbioru n-elementoego, a sgn σ jest znakiem permutacji σ S n Tierdzenie 36 (Cauchy ego) Jeżeli A, B M n,n (K), to det(ab) = det A det B 3 Zadania Zadanie 3 Obliczyć następujące yznaczniki: a 3, b 3, c Roziązanie: a Policzymy ten yznacznik najpier prost z definicji, a następnie korzystając z różnych łasności yznacznika 3 = ( )+ 3 + ( )+ ( ) + ( )+3 3 = = ( ) + 3 det [ ] + ( ) + det [ ] + ( ) + det [ ] + ( ) + det [ ] + + ( ) + det [ ] + ( ) + 3 det [ ] = = = 3 = + 3 ========= 3 = ( )+3 3 = ( + 3) =, b k =k k 3 ======== 3 = ( ) + 3 = +3 ========== = = ( ) +3 ( ) = (3 5) =, c 3 = ( ) = ( )+ 3 3 = 3 Zadanie 3 Niech c R, A M n (R) i det A = a Oblicz det ca 3 Roziązanie: 33

34 c c a, c R, A M n (R), det A = a Niech C M n (R), C = c det(c A) = det(ca) = det C det A = c n det A = c n a Zadanie 33 Oblicz yznaczniki: a b c d e f g h Roziązanie: a 345 = ( 5) 3 = b 5 = ========= k =k +k 4 3 ================ 4 5 k 3=k 3+k, k 4=k 4+k = ( ) ========= 3= = ( ) = ( 35) = c = ========= 4 4 = ( ) k =k k 3 ======== = 3 ( ) = ( + 3) = d k =k k ========== k 3=k 3 k ========== k 3=k 3 k ========== = = = e = ========= = ( ) = 8 9 = 34

35 f g h = = = = = = 3 ========== k 4=k 4 3k 7 ========= = ( ) =================== = 3 3= 3, 4= = ( ) = ( ) = = ( 49) = 49 35

36 Definicja 38 Dla macierzy kadratoej A M n,n (K) definiujemy jej macierz dołączoną A A A n A D A A A n = A n A n A nn tzn A D jest macierzą kadratoą, która na przecięciu i-tego iersza i j-tej kolumny ma dopełnienie algebraiczne A ji Tierdzenie 37 Jeżeli A Gl n (K), to zachodzi następujący zór: A = det A AD Zadanie 34 Oblicz macierze odrotne do następujących macierzy (jeśli istnieją): a A = 4 5 d D = b B = cos α sin α 3 e E = sin α cos α 3 c C = Roziązanie: 7 9 a A =, det A = 4 5 A = ( ) + det [ 5 ] = 5 A = ( ) + det [ 4 ] = 4 A = ( ) + det [ 9 ] = 9 A = ( ) + det [ 7 ] = 7 A D 5 9 = 4 7 A = det A AD = = b B = 4 3, det B = 3 B = ( ) + 3 = ( ) + 3 = ( ) 3+ 3 B = ( ) + 3 = ( ) = ( ) 3+ 4 B 3 = ( ) = ( ) = ( ) B D = B = det B BD = 7 5 =

37 3 c C = 3 3, 4 det C = C = ( ) + = ( ) + 3 = ( ) 3+ 3 C = ( ) = ( ) = ( ) C 3 = ( ) = ( ) = ( ) C D = C = det C CD = 6 6 = d D = 5 5 4, det D = D = ( ) = ( ) = ( ) D = ( ) = ( ) = ( ) D 3 = ( ) = ( ) = ( ) D D = D = det D DD = 3 3 = cos α sin α e E =, det E = sin α cos α E = cos α = cos α, E = sin α cos α 3 = sin α = sin α E = sin α cos α = cos α sin α sin α cos α 3 = cos α sin α = E 3 = sin α = sin α, E 3 = cos α sin α 33 = cos α cos α sin α E D = sin α cos α E = cos α sin α det E ED = sin α cos α Zadanie 35 Roziąż rónania: 5 x x a 3 = 3 x x 4 37

38 b c [ 3 8 x = x ] x x x 3 x x x = x 3 x 3 x Roziązanie: 5 a 3 b c Niech A = x x = x x det A =, A 3 = [ 3 8 x = x ] Niech A = x x = A x x 3 5 Zatem: 3 = det A =, A = [ x x ] = A x x x 3 x x x = x 3 x 3 x Zatem: 3 = = 4 = 3 5 Niech A = 3 3 det A =, A = 6 4 Zatem: 4 5 x x x 3 x x x 3 = A = = 3 x 3 x 3 x Mamy następujący układ rónań: a x + a x + + a n x n = b a x + a x + + a n x n = b a m x + a m x + + a mn x n = b m (3) Tierdzenie 38 Jeżeli det A, to układ rónań (3) ma dokładnie jedno roziązanie, które jest dane za pomocą zoró x i = det A x i det A, dla i n, gdzie A xi otrzymuje się przez zastąpienie i-tej kolumny macierzy A kolumną yrazó olnych układu (3) Zadanie 36 Za pomocą zoró Cramera roziąż następujący układ rónań nad ciałem R: a { 4x 7x = 3 5x 6x = 4 b x x + x 3 = 3x 4x + 5x 3 = 5 4x 5x + 9x 3 = 8 38

39 c x + 3x + 4x 3 = x + 4x + 7x 3 = 4x + 9x + x 3 = 5 36 Roziązanie: a A =, A 5 6 x =, A 4 6 x = 5 4 det A =, det A x =, det A x = Zatem: { x = x = b A = 3 4 5, A x = 5 4 5, A x = 3 5 5, A x3 = det A = 3, det A x =, det A x =, det A x3 = Zatem: x = 3 x = 3 x 3 = c A = 4 7, A x = 4 7, A x = 7, A x3 = det A = 7, det A x =, det A x =, det A x3 = Zatem: x = 7 x = 7 x 3 = 7 39

40 4 Przestrzeń linioa, linioa kombinacja ektoró, baza przestrzeni linioej (opracoano na podstaie BG Elementy algebry linioej t I ) 4 Wproadzenie teoretyczne Definicja 4 Zbiór V z yróżnionym elementem θ = θ V V oraz z doma działaniami: + : V V V dodaania elementó V, : K V V mnożenia elementó V przez elementy K, nazyamy przestrzenią linioą nad ciałem K (lub przestrzenią ektoroą nad ciałem K), jeśli spełnione są następujące arunki: (V, +, θ) jest grupą abeloą z elementem neutralnym θ, α (v + ) = α v + α, (α + β) v = α v + β v, 3 α (β v) = (αβ) v, 4 v = v Róności z dodpunktó 4 zachodzą dla szystkich v, V oraz α, β K Elementy przestrzeni linioej nazyamy ektorami Elementy ciała K nazyamy skalarami Definicja 4 Układem ektoró przestrzeni linioej V o skaźnikach ze zbioru T nazyamy każdą funkcję v : T V Wartość funkcji v na elemencie t T oznaczamy v t Układ ektoró będziemy zapisyać postaci (v t ) t T Niech V będzie przestrzenią linioą nad ciałem K Niech będzie dany układ ektoró S = (v, v,, v m ) z V oraz układ skalaró (α, α,, α m ) z K Wektor: v = α v + α v + + α m v m = m α i v i nazyamy kombinacją linioą ektoró układu S Skalary α i nazyamy spółczynnikami tej kombinacji Linioą kombinację ektoró można zdefinioać dla doolnego układu ektoró S = (v t ) t T, gdzie T jest penym niekoniecznie skończonym zbiorem skaźnikó Należy jednak pamiętać, że po to, aby yrażenie: α t v t miało sens, trzeba założyć, że α t = dla praie szystkich t T t T 3 Niech V będzie przestrzenią linioą nad ciałem K Niech S = (v t ) t T będzie penym układem ektoró z V Weźmy układ skalaró (α t ) t T t T K, taki że α t = dla praie szystkich t T Wektor: i= v = t T α t v t nazyamy kombinacją linioą ektoró układu S Skalary α t nazyamy spółczynnikami tej kombinacji 4 Niech V będzie przestrzenią linioą nad ciałem K Móimy, że ektory układu S = (v, v,, v m ) z V rozpinają przestrzeń V, jeśli każdy ektor v V jest kombinacją linioą ektoró v i, dla i =,,, m Oznacza to, że każdy ektor v V można zapisać postaci: dla penych skalaró α, α,, α m K v = α v + α v + + α m v m 4

41 5 Niech będzie dany układ ektoró (v, v,, v m ) z przestrzeni V Wtedy zbiór szystkich kombinacji linioych: L(v, v,, v m ) = {α v + α v + + α m v m : α, α,, α m K} ektoró v, v,, v m nazya się połoką linioą układu ektoró (v, v,, v m ) 6 Niech v, v,, v m V będą ektorami przestrzeni linioej V nad ciałem K Móimy, że te ektory są linioo niezależne, gdy z róności: ynika, że szystkie spółczynniki są róne zero: α v + α v + + α m v m = θ V α = α = = α m = Móimy, że ektory v, v,, v m V są linioo zależne, gdy nie są linioo niezależne Tierdzenie 4 Niech V będzie przestrzenią linioą nad ciałem K Niech S = (v, v,, v m ) będzie penym układem ektoró z V Niech będzie dany układ ektoró S = (v i, v i,, v ik ), gdzie v ij dla j k są penymi ektorami układu S oraz liczby i, i,, i k są parami różne Wóczas: Jeśli ektory z S są linioo zależne, to jeden z nich jest kombinacją linioą pozostałych Jeśli θ V jest jednym z ektoró układu S, to układ S jest linioo zależny 3 Jeśli ektory układu S są linioo niezależne, to ektory układu S są linioo niezależne 4 Jeśli ektory układu S są linioo zależne, to ektory układu S są linioo zależne Tierdzenie 4 Jeśli v, v,, v n K m oraz n > m, to ektory v, v,, v n są linioo zależne Wniosek 4 Każdy skończony układ linioo niezależnych ektoró K n składa się co najyżej z n ektoró Kolumny macierzy A M m,n (K) są ektorami linioo zależnymi K m tedy i tylko tedy, gdy rónanie macierzoe: AX = θ m ma niezeroe roziązanie ze zględu na X Tierdzenie 43 Niech v, v,, v n K n będą penymi ektorami Niech: A = [ v v v n ] Mn (K) będzie macierzą, której kolumnami są ektory v, v,, v n Wtedy następujące arunki są rónoażne: Wektory v, v,, v n są linioo niezależne Układ rónań linioych AX = θ n ma tylko jedno roziązanie K n 3 det A Tierdzenie 44 Niech S = (v, v,, v n ) będzie układem linioo niezależnym przestrzeni K n Wtedy każdy ektor K n jest kombinacją linioą ektoró z układu S, tzn S rozpina przestrzeń K n Definicja 43 Niech funkcje f i (x), i =,,, n mają pochodne do rzędu n łącznie na przedziale (a, b) Wyznacznik postaci: f (x) f (x) f n (x) f (x) f (x) f n(x) W (x) = f (n ) (x) f (n ) (x) f n (n ) (x) nazyamy yznacznikiem Wrońskiego lub rońskianem dla funkcji f, f,, f n punkcie x (a, b) 4

42 Tierdzenie 45 Jeśli funkcje f, f,, f n są linioo zależne na przedziale (a, b), to ich rońskian jest tożsamościoo róny zeru Wniosek 45 Jeśli dla penego x (a, b), W (x ), to funkcje f, f,, f n są linioo niezależne Definicja 44 Układ ektoró S = (v t ) t T przestrzeni V nazyamy bazą przestrzeni V, jeśli są spełnione następujące arunki: Układ S jest linioo niezależny Układ S rozpina przestrzeń V, tzn V = L(S) W szczególności, jeśli skończony układ ektoró S = (v, v,, v n ) jest bazą przestrzeni V, to móimy, że V ma bazę skończoną Definicja 45 Niech dane będą da układy ektoró S = (v t ) t T oraz S = ( t ) t T przestrzeni V Móimy, że układ S zaiera układ S, gdy T T oraz t = v t dla każdego t T Zaieranie układó zapisujemy S S Tierdzenie 46 Niech V będzie przestrzenią linioą nad ciałem K i niech S = (v t ) t T będzie danym układem ektoró V Wtedy następujące arunki są rónoażne: Układ S jest bazą przestrzeni V Każdy ektor v V da się jednoznacznie zapisać postaci kombinacji linioej ektoró: v = t T α t v t, gdzie v t S i α t są praie szystkie róne zero 3 S jest maksymalnym układem linioo niezależnym V ze zględu na relację zaierania układó 4 S jest minimalnym układem ze zględu na relację zaierania układó, które rozpinają przestrzeń V Definicja 46 Niech S = (v t ) t T będzie bazą przestrzeni linioej V oraz niech v V Układ skalaró (α t ) t T taki, że α t = dla praie szystkich t T oraz taki, że: v = α t v t, t T nazyamy spółrzędnymi ektora v zględem bazy S i oznaczamy symbolem v S W szczególności, jeśli V ma bazę skończoną S = (v, v,, v n ) oraz: v = α v + α v + + α n v n, to spółrzędne ektora v V zględem bazy S zapisujemy jako ektor z K n następujący sposób: α α v S = α n Tierdzenie 47 Niech S = (v, v,, v n ) oraz S = ( t ) t T będą bazami przestrzeni linioej V Wóczas baza S też jest skończona i składa się z n ektoró Definicja 47 Niech V będzie przestrzenią linioą nad ciałem K Jeśli V ma skończoną bazę S, to móimy, że V jest przestrzenią skończenie ymiaroą Liczbę elementó bazy S przestrzeni skończenie ymiaroej V nazyamy ymiarem przestrzeni V i oznaczamy symbolem dim K V 3 Jeśli przestrzeń V nie ma skończonej bazy, to móimy, że jest nieskończenie ymiaroa Wniosek 47 Niech dim K V = n Jeśli S = (v, v,, v m ) jest linioo niezależnym układem ektoró V, to m n Jeśli S = (v, v,, v n ) jest linioo niezależnym układem ektoró V, to S jest bazą przestrzeni V 4

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018 DB Algebra linioa semestr letni 208 Teoria oraz iększość zadań niniejszym skrypcie zostały opracoane na podstaie książek:. G. Banaszak, W. Gajda, Elementy algebry linioej cz. I, Wydanicto Naukoo-Techniczne,

Bardziej szczegółowo

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9

2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9 Spis treści 1 Podstawowe struktury algebraiczne 2 11 Grupa, pierścień, ciało 2 12 Grupy permutacji 4 13 Pierścień wielomianów, algorytm Euklidesa, największy wspólny dzielnik 6 14 Zadania 7 2 Rachunek

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

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

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

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

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Elementy logiki i teorii mnogości

1 Elementy logiki i teorii mnogości 1 Elementy logiki i teorii mnogości 11 Elementy logiki Notatki do wykładu Definicja Zdaniem logicznym nazywamy zdanie oznajmujące, któremu przysługuje jedna z dwu logicznych ocen prawda (1) albo fałsz

Bardziej szczegółowo

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

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

Bardziej szczegółowo

2 Kongruencje 5. 4 Grupy 9. 5 Grupy permutacji Homomorfizmy grup Pierścienie 16

2 Kongruencje 5. 4 Grupy 9. 5 Grupy permutacji Homomorfizmy grup Pierścienie 16 DB Algebra dla informatyków 1 semestr letni 2018 1 Spis treści 1 Podzielność w Z, algorytm Euklidesa 2 2 Kongruencje 5 3 Twierdzenia: Fermata, Eulera i Wilsona 7 4 Grupy 9 5 Grupy permutacji 12 6 Homomorfizmy

Bardziej szczegółowo

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)

1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny) Rozdział 1 Pierścienie i ideały Definicja 1.1 Pierścieniem nazywamy trójkę (R, +, ), w której R jest zbiorem niepustym, działania + : R R R i : R R R są dwuargumentowe i spełniają następujące warunki dla

Bardziej szczegółowo

1 Zbiory i działania na zbiorach.

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

Bardziej szczegółowo

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór. 20. Definicje i przykłady podstawowych struktur algebraicznych (grupy, pierścienie, ciała, przestrzenie liniowe). Pojęcia dotyczące przestrzeni liniowych (liniowa zależność i niezależność układu wektorów,

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

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

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

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Maciej Grzesiak Podstawowe struktury algebraiczne 1. Wprowadzenie Przedmiotem algebry było niegdyś przede wszystkim rozwiązywanie równań. Obecnie algebra staje się coraz bardziej nauką o systemach matematycznych.

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Algorytm Euklidesa. ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90),

Algorytm Euklidesa. ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90), Algorytm Euklidesa ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90), (d) NWD(120, 168, 280), (e) NWD(30, 42, 70, 105), (f) NWW[120, 195], (g)

Bardziej szczegółowo

1 Macierze i wyznaczniki

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)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji

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

Bardziej szczegółowo

1 Grupy. 1.1 Grupy. 1.2 Podgrupy. 1.3 Dzielniki normalne. 1.4 Homomorfizmy

1 Grupy. 1.1 Grupy. 1.2 Podgrupy. 1.3 Dzielniki normalne. 1.4 Homomorfizmy 1 Grupy 1.1 Grupy 1.1.1. Niech G będzie taką grupa, że (ab) 2 = a 2 b 2 dla dowolnych a, b G. Udowodnić, że grupa G jest abelowa. 1.1.2. Niech G będzie taką grupa, że (ab) 1 = a 1 b 1 dla dowolnych a,

Bardziej szczegółowo

Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G.

Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G. Działania Definicja: Działaniem wewnętrznym w niepustym zbiorze G nazywamy funkcję działającą ze zbioru GxG w zbiór G. Przykłady działań wewnętrznych 1. Dodawanie i mnożenie są działaniami wewnętrznymi

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

2. Układy równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Egzamin z algebry liniowej 2003 r.

Egzamin z algebry liniowej 2003 r. Egzamin z algebry linioej 003 r. Cześć I na ocene dostateczna Zadanie. Wyznacz szystkie liczby zespolone z takie, że a) z = 8 + 6i, b) ( + 3i) z = i. Zadanie. Wykonaj podane dzia lania macierzoe: [ 3 0

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 2 marca 2017 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod m)),

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

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

Macierze i Wyznaczniki

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

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

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

Bardziej szczegółowo

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa.

1. Wykład NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1.1. NWD, NWW i algorytm Euklidesa. 1. Wykład 1 Twierdzenie 1.1 (o dzieleniu z resztą). Niech a, b Z, b 0. Wówczas istnieje dokładnie jedna para liczb całkowitych q, r Z taka, że a = qb + r oraz 0 r< b.

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 6: Ciała skończone i kongruencje Gniewomir Sarbicki 24 lutego 2015 Relacja przystawania Definicja: Mówimy, że liczby a, b Z przystają modulo m (co oznaczamy jako a = b (mod

Bardziej szczegółowo

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi.

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi. Grupy. Permutacje 1 1 Definicja grupy Niech G będzie zbiorem. Działaniem na zbiorze G nazywamy odwzorowanie (oznaczane, jak mnożenie, przez ) przyporządkowujące każdej parze uporządkowanej (a, b) G G element

Bardziej szczegółowo

Algebra. Jakub Maksymiuk. lato 2018/19

Algebra. Jakub Maksymiuk. lato 2018/19 Algebra Jakub Maksymiuk lato 2018/19 Algebra W1/0 Zbiory z działaniami Podstawowe własności Potęgi Tabelka działania Przykłady Grupa symetryczna Algebra W1/1 Podstawowe własności Definicja: Działaniem

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 1 - Pojęcie grupy i rzędu elementu

Ćwiczenia 1 - Pojęcie grupy i rzędu elementu Algebra 1 Ćwiczenia 1 - Pojęcie grupy i rzędu elementu Definicje i podstawowe własności Definicja 1. Niech X będzie niepustym zbiorem. Działaniem w zbiorze X nazywamy dowolne odwzorowanie (funkcję) działające

Bardziej szczegółowo

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

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

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

4 Przekształcenia liniowe

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

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011 1 GEOMETRIA ANALITYCZNA 1 Wydział Fizyki Algebra liniowa z geometria - zadania Rok akademicki 2010/2011 Agata Pilitowska i Zbigniew Dudek 1 Geometria analityczna 1.1 Punkty i wektory 1. Sprawdzić, czy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM.

Chcąc wyróżnić jedno z działań, piszemy np. (, ) i mówimy, że działanie wprowadza w STRUKTURĘ ALGEBRAICZNĄ lub, że (, ) jest SYSTEMEM ALGEBRAICZNYM. DEF. DZIAŁANIE DWUARGUMENTOWE Działaniem dwuargumentowym w niepsutym zbiorze nazywamy każde odwzorowanie iloczynu kartezjańskiego :. Inaczej mówiąc, w zbiorze jest określone działanie dwuargumentowe, jeśli:

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

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

Bardziej szczegółowo

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,...

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

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zastosowania wyznaczników

Zastosowania wyznaczników Zastosowania wyznaczników Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 7.wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2012 1 / 17

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

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

Bardziej szczegółowo

Algebra abstrakcyjna

Algebra abstrakcyjna Algebra abstrakcyjna Przykłady 1. Sama liczba 0 tworzy grupę (rzędu 1) ze względu na zwykłe dodawanie, również liczba 1 tworzy grupę (rzędu 1) ze względu na zwykłe mnożenie.. Liczby 1 i 1 stanowią grupą

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych

Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych Sumy kwadratów kolejnych liczb naturalnych Andrzej Nowicki 24 maja 2015, wersja kk-17 Niech m < n będą danymi liczbami naturalnymi. Interesować nas będzie równanie ( ) y 2 + (y + 1) 2 + + (y + m 1) 2 =

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania z teorii liczb

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne Definicja 1. Działaniem dwuargumentowym w niepustym zbiorze A nazywamy każdą funkcję : A A A, tzn. taką funkcję, że zachodzi a,b A (a, b) ((a,

Bardziej szczegółowo

Zestaw 2. Definicje i oznaczenia. inne grupy V 4 grupa czwórkowa Kleina D n grupa dihedralna S n grupa symetryczna A n grupa alternująca.

Zestaw 2. Definicje i oznaczenia. inne grupy V 4 grupa czwórkowa Kleina D n grupa dihedralna S n grupa symetryczna A n grupa alternująca. Zestaw 2 Definicja grupy Definicje i oznaczenia grupa zbiór z działaniem łącznym, posiadającym element neutralny, w którym każdy element posiada element odwrotny grupa abelowa (przemienna) grupa, w której

Bardziej szczegółowo

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

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

Bardziej szczegółowo

Własności wyznacznika

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

Bardziej szczegółowo

3 Przestrzenie liniowe

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

Bardziej szczegółowo

Spis treści Wstęp Liczby zespolone Funkcje elementarne zmiennej zespolonej Wielomiany Macierze i wyznaczniki

Spis treści Wstęp Liczby zespolone Funkcje elementarne zmiennej zespolonej Wielomiany Macierze i wyznaczniki Spis treści Wstęp ii 1 Liczby zespolone 1 1.1 Definicja i działania, liczby sprzężone......................... 1 1.2 Moduł, argument, postać trygonometryczna..................... 2 1.3 Działania na liczbach

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna

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

Bardziej szczegółowo

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka

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

Bardziej szczegółowo

Grupy, pierścienie i ciała

Grupy, pierścienie i ciała Grupy, pierścienie i ciała Definicja: Niech A będzie niepustym zbiorem. Działaniem wewnętrznym (lub, krótko, działaniem) w zbiorze A nazywamy funkcję : A A A. Niech ponadto B będzie niepustym zbiorem.

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

1. Liczby zespolone i

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

Bardziej szczegółowo

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

Wyznaczniki. Algebra. Aleksander Denisiuk

Wyznaczniki. Algebra. Aleksander Denisiuk Algebra Wyznaczniki Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych zamiejscowy ośrodek dydaktyczny w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Algebra p. 1 Wyznaczniki

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej Wyk lad 9 Baza i wymiar liniowej Baza liniowej Niech V bedzie nad cia lem K Powiemy, że zbiór wektorów {α,, α n } jest baza V, jeżeli wektory α,, α n sa liniowo niezależne oraz generuja V tzn V = L(α,,

Bardziej szczegółowo

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy

Ciała skończone. 1. Ciała: podstawy Ciała skończone 1. Ciała: podstawy Definicja 1. Każdy zbiór liczb, w którym są wykonalne wszystkie cztery działania z wyjątkiem dzielenia przez 0 i który zawiera więcej niż jedną liczbę, nazywamy ciałem

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

Paweł Gładki. Algebra. http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/

Paweł Gładki. Algebra. http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/ Paweł Gładki Algebra http://www.math.us.edu.pl/ pgladki/ Konsultacje: Środa, 14:00-15:00 Jeżeli chcesz spotkać się z prowadzącym podczas konsultacji, postaraj się powiadomić go o tym przed lub po zajęciach,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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 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

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów

Treść wykładu. Pierścienie wielomianów. Dzielenie wielomianów i algorytm Euklidesa Pierścienie ilorazowe wielomianów Treść wykładu Pierścienie wielomianów. Definicja Niech P będzie pierścieniem. Wielomianem jednej zmiennej o współczynnikach z P nazywamy każdy ciąg f = (f 0, f 1, f 2,...), gdzie wyrazy ciągu f są prawie

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Teoretyczne podstawy programowania liniowego Teoretyczne podstawy programowania liniowego Elementy algebry liniowej Plan Kombinacja liniowa Definicja Kombinacja liniowa wektorów (punktów) x 1, x 2,, x k R n to wektor x R n k taki, że x = i=1 λ i

Bardziej szczegółowo