Metody matematyczne fizyki

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Metody matematyczne fizyki"

Transkrypt

1 Metody matematyczne fizyki Tadeusz Lesiak Wykład VI Elementy teorii grup

2 Wstęp do teorii grup Teoria grup (TG) = matematyka symetrii liczne zastosowania w fizyce i chemii Odpowiada na ważne pytanie: jakie wielkości nie zmieniają się jeśli poddamy zmianie (transformacji) pewne obiekty T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 2

3 Definicja grupy (przypomnienie) Grupa (oznaczenie (G,*) ) to zbiór obiektów, oraz pewna operacja, którą można wykonać na obiektach, spełniające następujące własności: 1. - domkniętość 2. - łączność 3. oznaczany jako -istnienie elementu jednostkowego 4. - istnienie elementu odwrotnego Słownik: - dla każdego - istnieje - zawiera się w - taki że Obiekt = cokolwiek np. liczby rzeczywiste, całkowite, pisanki o różnych kolorach Pewna operacja cokolwiek co można wykonać na zbiorze obiektów T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 3

4 Przykłady grup 1. Grupa liczb całkowitych z dodawaniem: Spr: domkniętość i łączność spełnione; istnieje element jednostkowy (zero), dla każdej liczby całkowitej a: a -1 = - a istnieje element odwrotny 2. Grupa liczb rzeczywistych z dodawaniem: Spr: domkniętość i łączność spełnione; istnieje element jednostkowy (zero), dla każdej liczby rzeczywistej a: a -1 = - a istnieje element odwrotny 3. Grupa liczb rzeczywistych z mnożeniem: Spr: domkniętość i łączność spełnione; istnieje element jednostkowy (jeden), a -1 = 1/ a istnieje element odwrotny Z JEDNYM WYJĄTKIEM a = 0 TO NIE JEST GRUPA 4. Grupa liczb rzeczywistych z wyłączeniem zera z mnożeniem: wszystkie warunki definicji grupy są spełnione T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 4

5 Grupy przemienne i nieprzemienne Grupa jest przemienna (abelowa) jeśli: Jeśli ten warunek nie jest spełniony grupa jest nieprzemienna (nie abelowa) Przykład grupy abelowej: Obroty na płaszczyźnie Przykład grupy nie abelowej: Obroty wokół dwóch osi prostopadłych do siebie w 3D T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 5

6 Przykłady grup 5. Grupa jednoelementowa z mnożeniem: wszystkie warunki definicji grupy są spełnione; taka grupa nie jest jednak specjalnie interesująca przykład GRUPY TRYWIALNEJ 6. Grupa trójelementowa z dodawaniem modulo 3 : 3 mod 3 = 0, 4 mod 3 = 1, 5 mod 3 = 2 wszystkie warunki definicji grupy są spełnione; Rząd grupy = liczba jej elementów Rząd największej, sporadycznej, skończonej grupy prostej, zwanej też potworną ( monster ): T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 6

7 Grupy dyskretne, skończone Grupa skończona rząd skończony np. równy 3 dla Grupa nieskończona rząd nieskończony np. Elementy grupy mogą być dyskretne np. lub ciągłe np. Grupy dyskretne można wygodnie opisywać za pomocą tabeli mnożenia grupowego Każdy element grupy musi wystąpić dokładnie raz w każdym wierszu i w każdej kolumnie ten warunek zapewnia spełnianie definicji grupy T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 7

8 Przykłady macierzy mnożeń Grupa rzędu drugiego Trzy z czterech elementów macierzy są bardzo łatwe do wyznaczenia: Reguła: Każdy element grupy musi wystąpić dokładnie raz w każdym wierszu i w każdej kolumnie istnieje tylko jedna grupa rzędu drugiego e Grupa rzędu trzeciego?? istnieje tylko jedna grupa rzędu trzeciego Przykład: zbiór pierwiastków trzeciego stopnia z jedności; działanie = mnożenie liczb zespolonych Grupa rzędu czwartego Istnieją cztery takie grupy (pokazać) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 8

9 Przykłady macierzy mnożeń Grupa rzędu szóstego T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 9

10 Elementy grupy = operacje symetrii układu; Przykład cząsteczki amoniaku: Cząsteczka NH 3 posiada sześć operacji symetrii: e identyczność nic się nie zmienia C 3 -obrót wokół osi z o kąt C 32 obrót wokół osi z o kąt i odbicia względem płaszczyzn zawierających oś z oraz wektory i (i =1,2,3) widok z góry Tabela mnożeń: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 10

11 Izomorfizm Dwie grupy nazywamy izomorficznymi jeżeli istnieje jedno jednoznaczna odpowiedniość między elementami tych grup, przy czym odpowiedniość ta zachowuje działanie grupowe: Niech grupa G składa się z elementów: a,b,c, ; działanie grupowe + grupa G posiada elementy: a,b,c, ; działanie grupowe x Jeżeli dla wszystkich par elementów obu grup zachodzi to grupy (G,+) i (G,x) są izomorficzne Przykład dwóch grup 2-elementowych, izomorficznych: e (G 1,x) - zbiór dwóch liczb całkowitych {-1,1}; działanie = zwykłe mnożenie; e = 1, g 1 = -1 (G 2,+) - zbiór dwóch liczb całkowitych {0,1}; działanie = dodawanie modulo 2; e = 0, g 1 = = 0, = 1, 1+ 0 = 1, 1+ 1= 0 T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 11

12 Podgrupy Zbiór elementów H zawarty w zbiorze G nazywa się podgrupą grupy G jeżeli: 1) Iloczyn dowolnej pary elementów należących do H, należy znów do H 2) Jeśli to Każda podgrupa jest także grupą Każda grupa jest swoją podgrupą Element jednostkowy jest podgrupą każdej grupy T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 12

13 Działania grupowe Przykład: trzy pisanki wielkanocne w kolorach: R (red), O (orange) i Y (yellow), umieszczone w jednym rzędzie Elementy grupy: e brak zmian w kolejności pisanek g 1 cykliczna permutacja w prawo np. g 2 - cykliczna permutacja w lewo np. g 3 zamiana miejscami elementów 12 np. g 4 zamiana miejscami elementów 1 3 np. g 5 - zamiana miejscami elementów 2 3 np. Uwaga: (Patrz dyskusja poniżej) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 13

14 Działania grupowe Obiekty na które działa grupa pisanki; Elementy grupy = pewne operacje na obiektach Działanie grupowe: sposób w jaki poszczególny element grupy zmienia ustawienie pisanek Jakie wielkości nie zmieniają się jeśli poddamy zmianie (transformacji) pewne obiekty zawsze trzy pisanki w trzech kolorach Transformacja = zmiana porządku ustawienia pisanek Rząd grupy = 6 Nazwa grupy: S 3 S 3 przykładem grupy symetrycznej uwzględniającej wszystkie permutacje trzech elementów Ogólnie dla S n grupy uwzględniającej wszystkie permutacje n elementów rząd grupy wynosi n! T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 14

15 Grupy Permutacji Grupa symetryczna S n = grupa uwzględniająca wszystkie permutacje n elementów jej rząd wynosi n! (tyle ile jest permutacji n elementów) Twierdzenie Cayleya: każda grupa G rzędu n jest izomorficzna z jakąś podgrupą rzędu n grupy S n Ã! ::: n p= m 1 m 2 m 3 ::: m n Zapis elementów grupy S n fm 1 ;m 2 ;m 3 :::m n g Zbiór jest pewnym ustawieniem pierwszych liczb n naturalnych Przykład: permutacja p= Ã ! Ta permutacja działając na f1;2;3;4;5;6g prowadzi do ustawienia f6;5;4;3;2;1g Ta sama permutacja działając na f2;5;3;4;6;1g daje ustawienie f5;2;4;3;1;6g w powyższym przykładzie pary 1-6, 2-5 oraz 3-4 przechodzą nawzajem w siebie Każda taka para nosi nazwę cyklu T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 15

16 Grupy Permutacji p= Ã ! = (16)(25)(34) (permutacja p składa się z trzech cykli każdy z nich ma długość 2) dla permutacji 6-cio elementowej mogą także istnieć cykle o długościach 1 i 3 Przykład: Interpretacja cyklu: (163): 16, 63, 31, - tak jakby te cyfry wędrowały po obwodzie koła i przechodziły w siebie ale kierunek ruchu CW lub CCW jest istotny Przykład na rolę kierunku (163) = (316) = (631) ale (163) 6= (136) każde takie przedstawienie = rozbicie permutacji na rozłączne cykle Cykle dwuelementowe (zwane transpozycjami) odgrywają szczególną rolę: dowolny cykl (a zatem i dowolna permutacja) może być przedstawiony jako iloczyn transpozycji (ale już nie będących rozłącznymi) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 16

17 Grupy Permutacji Konwencja: jeśli kilka cykli jest napisanych obok siebie to najpierw działa cykl umieszczony na prawym końcu itd., a jako ostatnią wykonujemy permutację odpowiadającą cyklowi stojącemu po lewej stronie Jeżeli cykle są rozłączne to kolejność ich działania (zapisu) nie ma znaczenia W przeciwnym przypadku jest istotna Przykład 1 (163) = (13)(16) - rozbicie cyklu 3-elementowego na nie rozłączne cykle 2-elementowe (163)f 136g = (13)(16)f 136g = (13)f 631g = f 613g cykl ustawienie Przykład 2 cykle nie rozłączne kolejność ich działania istotna: (13)(16)f 136g = (13)f 631g = f 613g (16)(13)f 136g = (16)f 316g = f 361g T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 17

18 Grupy Permutacji Rozkład na cykle 2-elementowe (transpozycje) nie jest jednoznaczny Przykład 3 (163) = (13)(16) ale również: (163) = (316) = (36)(31) Ogólny rozkład cyklu o długości n na transpozycje może być zapisany w postaci: Parzystość (P) permutacji p (123:::n) = (1 n)(1 n 1) :::(13)(12) P(p) = ( 1) N N liczba transpozycji, na które można rozłożyć daną permutację N ilość transpozycji (N nieparzysta P = -1; N parzysta P = +1) Iloczyn dwóch permutacji = kolejne wykonanie dwóch permutacji Iloczyn permutacji jest permutacją W sposób trywialny są także dla permutacji spełnione pozostałe aksjomaty grupowe Zbiór wszystkich permutacji n obiektów tworzy grupę S n składającą się z n! elementów T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 18

19 Grupy Permutacji Spośród grup S n, jedynie S 1 i S 2 są abelowe. Wszystkie grupy S n (n>2) są nieabelowe Uwaga: w zapisie permutacji istnieje znaczna swoboda w wyborze kolejności przedmiotów: w symbolu permutacji istotne są jedynie związki między przedmiotami umieszczonymi jeden nad drugim ustawienie poziome nie ma żadnego znaczenia Przykład: p= Ã ! = Ã ! = Ã ! Reguła stosowania dwóch kolejnych permutacji: Uwaga: wybór liczb na oznaczenie przedmiotów podlegających permutowaniu jest podyktowany jedynie sprawą wygody. Równie dobrze zamiast liczb można permutować cokolwiek np. buraka, selera, pora czy też Palikota, Kaczyńskiego, Tuska T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 19

20 S 1 grupa 1-elementowa: feg Grupy Permutacji S 2 grupa 2-elementowa: fe;(12)g S 3 grupa 6-elementowa: Bardziej zwarty zapis z użyciem cykli Elementy grupy: jej tabela mnożeń (widać że grupa ta jest nieabelowa) podgrupy dla grupy S 3 : rzędu drugiego o elementach: {e, (12)}, {e,(13)}, {e,(23)} (są one parami izomorficzne) rzędu trzeciego o elementach: {e, (123), (132)} T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 20

21 Reprezentacje grup Reprezentacja (macierzowa) grupy = przedstawienie całej grupy (wszystkich jej elementów) w postaci zbiorów liczb (macierzy) Ważna uwaga: w ten sam sposób można też przedstawić transformacje liniowe Przykład: dwie reprezentacje grupy ( Z 3 ; ) Reprezentacja pierwsza: Reprezentacja druga ( Z 3 ;+ ) Z 3 = (0;1;2) (e= 0; g 1 = 1; g 2 = 2) ( Z 3 ; ) Z 3 = (1;e 2¼i 3 ;e 4¼i 3 ) (e= 1; g 1 = e 2¼i 3 ; g 2 = e 4¼i 3 ) Struktura grupy jest zachowana w obu reprezentacjach T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 21

22 Reprezentacje: notacja Określmy grupę ( G, * ) z elementami e, g 1, g 2, D(G) reprezentacja grupy G Elementy D(G): D(e), D(g 1 ), D(g 2 ), Każdy z elementów D(g i ) to macierz o pewnych rozmiarach Działanie dla D(G): * = mnożenie macierzy Cały czas pamiętajmy że: Grupa ta pewien zbiór abstrakcyjnych obiektów Przedstawienie grupy w postaci zbioru macierzy liczb (reprezentacji) z operacją grupową będącą mnożeniem macierzy pozwala na bardzo wygodne badanie struktury grupy posługując się znanymi nam obiektami T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 22

23 Reprezentacje: notacja Zastosujmy tzw. notację Diraca Wektor kolumnowy (KET): Wektor wierszowy (BRA): Iloczyn skalarny T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 23

24 Reprezentacje: notacja Każdemu elementowi grupy skończonej przypiszmy jeden standardowy wersor bazy ortonormalnej: Zdefiniujmy sposób w jaki element reprezentacji D(G) działa na wersory bazy: Wtedy dowolny element grupy G w reprezentacji macierzowej zadany jest wzorem: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 24

25 Reprezentacje: notacja Rozważmy najprostszy przykład grupy rzędu drugiego: e Znajdźmy reprezentację macierzową elementu jednostkowego: Znajdźmy reprezentację macierzową elementu g 1 : T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 25

26 Reprezentacje: notacja Łatwo sprawdzić, iż tak określona reprezentacja spełnia działania grupy: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 26

27 Reprezentacje grup Równanie prowadzi dla grupy n-elementowej do jej reprezentacji w postaci macierzy n x n Taką reprezentację nazywamy regularną Ogólnie, reprezentacja w postaci macierzy m x m reprezentacja m-wymiarowa Dla danej grupy istnieje (nieskończenie) wiele reprezentacji Dla niemal każdej grupy można rozważać reprezentacje w postaci macierzy o wymiarze k x k (k <n) tj. o wymiarze mniejszym od odpowiadającego reprezentacji regularnej Proces znajdowania dla danej grupy reprezentacji o wymiarze mniejszym niż odpowiadający reprezentacji regularnej = redukcja reprezentacji Jeśli taka reprezentacja istnieje to reprezentacja wyjściowa jest redukowalna W przeciwnym wypadku reprezentacja ta jest nieredukowalna T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 27

28 Przykład reprezentacji zredukowanej - pisanki S 3 Dla przypomnienia: Zbiór trzech pisanek można przedstawić w postaci następującego wektora kolumnowego Dla przykładu rozważmy jaka macierz będzie odpowiadać elementowi g 1 Macierze tej reprezentacji mają wymiar 3x3 (a nie 6x6) przykład reprezentacji zredukowanej T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 28

29 Iloczyn prosty grup Niech G i H będą dwiema grupami (nie zakłada się żadnych związków między nimi) - operacja grupowa dla G - operacja grupowa dla H Iloczyn prosty grup G i H oznaczmy jako: Dowolny element grupy K oznaczmy jako: - operacja grupowa dla K Dwa dowolne elementy grupy K są mnożone według następującej reguły: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 29

30 Suma prosta dwóch przestrzeni Przypisanie elementom grupy wersorów bazy ortonormalnej oznacza, że elementy grupy rozpinają n-wymiarową przestrzeń Jeżeli: V jest dowolną n-wymiarową przestrzenią liniową, rozpiętą przez n liniowo niezależnych wektorów bazy U i W są dwiema podprzestrzeniami V V jest sumą prostą U i W jeżeli każdy wektor może być zapisany jako suma gdzie oraz Każdy operator X działający na elementy przestrzeni V może być podzielony na części działające indywidualnie na U i V; notacja T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 30

31 Suma prosta dwóch przestrzeni Jeżeli: operator X n ma postać macierzy n x n to pojęcie jego sumy prostej z operatorami A m (macierz m x m) oraz B k (macierz k x k) oznacza iż można X n przedstawić w postaci blokowo diagonalnej: gdzie Oraz A m, B k i 0 oznaczają w tym zapisie macierze o odpowiednich wymiarach T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 31

32 Suma prosta dwóch przestrzeni Pojęcie sumy prostej można uogólnić, uwzględniając wiele składników: Reprezentacja dowolnej grupy jest redukowalna, jeśli może być przedstawiona w postaci blokowo diagonalnej T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 32

33 Suma prosta dwóch przestrzeni Przykład: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 33

34 Transformacja podobieństwa Reprezentacja dowolnej grupy jest redukowalna, jeśli może być przedstawiona w postaci blokowo diagonalnej. Co oznacza jeśli może być przedstawiona? Dla danej macierzy D oraz macierzy S posiadającej macierz odwrotną można zdefiniować liniową transformację podobieństwa: Jeżeli dwie macierze D i D są związane transformacją podobieństwa to mówimy iż są one równoważne. Jeśli D(G) jest reprezentacją grupy G, to reprezentacją tej grupy jest także S -1 DS dla dowolnej odwracalnej macierzy S (wynika z liniowości transformacji podobieństwa). Jeśli rozważamy daną reprezentację, która nie jest w postaci blokowo diagonalnej to sprawdzenie czy jest ona redukowalna polega na znalezieniu właściwej macierzy S, która przez transformację podobieństwa prowadziła by do postaci blokowo-diagonalnej. T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 34

35 Grupy ciągłe Wszystkie dotąd rozważane grupy były skończonego rzędu (inaczej dyskretne) Zbadajmy jeden z najprostszych przykładów grupy ciągłej (nieskończonego rzędu): Rozważmy okrąg jednostkowy: Każdy punkt na okręgu jest określony przez podanie współrzędnej (mierzonej od dodatniej półosi x) Punkt =0 uznajmy za startowy (tak jak np. ROY dla grupy pisanek) Rozważmy wszelkie możliwe obroty od położenia startowego Dla grupy pisanek było tylko sześć możliwych operacji. W rozważanym przypadku istnieje nieskończona ilość możliwych obrotów dla kąta z przedziału [0,2) Własności grupy są przy tym spełnione: 1) Domkniętość 2) Łączność 3) Element jednostkowy 4) Element odwrotny T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 35

36 Grupy ciągłe Nieskończona ilość elementów grupy jest parametryzowana przez ciągły, rzeczywisty parametr () Zamiast mówić o elementach grupy g i trzeba rozważać ich zbiór g() Dla grupy nieskończonego rzędu nie można skonstruować tabeli mnożenia Rozważana powyżej grupa jest abelowa Ważna reprezentacja badanej grupy w postaci macierzy Eulera 2x2: Wtedy dodawanie grupowe = mnożenie macierzy: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 36

37 Grupy Liego Definicja grupy Liego: grupa sparametryzowana przez jeden lub więcej ciągłych parametrów spełniająca dodatkowo dwa poniższe warunki: (oznaczmy zbiór parametrów jako a = {a 1, a 2, a n }; Wtedy musi zachodzić:. Oznacza to iż musi istnieć zależność funkcyjna :. 1)Dla grup Liego funkcja φ musi być analityczna (różniczkowalna dowolną ilość razy). 2)Dodatkowo wymaga się analityczności funkcji wiążącej dany zbiór parametrów a ze zbiorem odpowiadającym elementowi odwrotnemu a*. Przykład: Rozważmy 1-parametrową grupę ciągłych przekształceń liniowych opisywanych parametrem rzeczywistym a: wtedy: (postać funkcji φ - analitycznej) (postać funkcji a* - analitycznej) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 37

38 Grupy Liego Wymiar grupy Liego = liczba ciągłych parametrów, od których zależą elementy grupy Elementami grupy mogą być macierze n x n (inaczej transformacje liniowe). Jedyny warunek: macierze te muszą być odwracalne Dla n wymiarów najogólniejsza grupa Liego to grupa wszystkich odwracalnych macierzy n x n GL(n) - ogólna grupa liniowa Dokładniejszy zapis -jeśli elementy macierzy n x n są zespolone -jeśli elementy macierzy n x n są rzeczywiste jest podgrupą T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 38

39 Grupy Liego specjalna grupa liniowa Znajdźmy inną, bardzo ważną podgrupę dla ; W przestrzeni n-wymiarowej można skonstruować równoległoscian, którego boki tworzy n niezerowych wektorów zaczepionych w początku układu współrzędnych. Przykład dla 3D Jeśli składowe tych n wektorów ułożyć jako wiersze (kolumny) macierzy n x n to wyznacznik tej macierzy będzie równy objętości równoległościanu Rozważmy zbiór transformacji liniowych, które nie zmieniają objętości równoległościanu zdefiniowanego powyżej To oznacza iż rozważamy jedynie te macierze z ogólnej grupy liniowej, których wyznacznik jest równy 1 Macierze takie tworzą specjalną grupę liniową (podgrupę ) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 39

40 Grupy ortogonalne Rozważmy grupę transformacji obrotów w przestrzeni n-wymiarowej wokół początku układu odniesienia Transformacje te zachowują długość każdego wektora są ortogonalne Zachodzi relacja: - grupa ortogonalna w n wymiarach (elementy macierzy ortogonalnych są zawsze rzeczywiste) - grupa ortogonalna w n wymiarach dla której Grupy ortogonalne o wyznaczniku równym -1 zmieniają skrętność układu (lewo prawoskrętny): Np. dla macierzy 3D: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 40

41 Grupy unitarne Stanowią rozszerzenie pojęcia grup ortogonalnych: W macierzy unitarnej macierzy V o rozmiarze n x n występują liczby zespolone Macierze unitarne - zespolone macierze odpowiadające transformacjom zachowującym długość wektora w postaci: - grupa unitarna o wymiarze n tworzą ją macierze unitarne j.w. - Specjalna grupa unitarna - zawiera macierze unitarne n x n o wyznaczniku równym jeden T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 41

42 Grupy pseudo-ortogonalne SO(m,n) Grupy ortogonalne w przestrzeni m+n wymiarowej nad ciałem liczb rzeczywistych zachowujące iloczyn skalarny w postaci: Parę liczb (m,n) nazywa się często sygnaturą grupy W szczególności, grupa SO(1,3) o sygnaturze (1,3) to grupa Lorentza T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 42

43 Generatory grup Liego Każda grupa Liego może być sparametryzowana za pomocą n ciągłych parametrów i Elementy grupy oznaczmy jako: Każda taka grupa zawiera element jednostkowy, który wybieramy jako odpowiadający zerowej wartości parametru(-ów): Wtedy reprezentacja elementu jednostkowego ma postać: (macierz jednostkowa n x n) Rozważmy teraz wartość parametru i, tylko nieznacznie różniącą się od zera: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 43

44 Generatory grup Liego Wtedy reprezentację grupy można rozwinąć w szereg Taylora: Oznaczmy: Czynnik ( i) X i hermitowska X i -stałe macierze, ich postać poniżej Wtedy reprezentacja dla elementu infinitezymalnie różniącego się od zera: Transformacja skończona = suma skończonej liczby transformacji infinitezymalnych. Jak będzie wyglądać postać reprezentacji dla transformacji skończonej? T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 44

45 Generatory grup Liego Obliczmy granicę nieskończonej liczby transformacji infinitezymalnych: X i - generatory grupy jest ich tyle ile ciągłych parametrów danej grupy Np. dla grupy SO(3) mającej trzy ciągłe parametry kąty Eulera, i występują trzy generatory, odpowiednio X, X oraz X T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 45

46 Generatory grup Liego Dla danej grupy Liego istnieje nieskończenie wiele zbiorów generatorów {X i, i =1,2, n} Każdy taki zbiór określa konkretną reprezentację rozpatrywanej grupy. Reprezentacja grupy ma postać: Wygodnie jest uważać przestrzeń ciągłych parametrów grupy za przestrzeń wektorową. generatory grupy w takim przypadku określają zachowanie w pobliżu elementu jednostkowego oraz rozpinają bazę tej przestrzeni wektorowej. Generatory wektorami jednostkowymi w przestrzeni parametrów grupy. Liczba generatorów = liczba ciągłych parametrów = wymiar grupy. T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 46

47 Algebry Liego Algebra grupy zbiór wszystkich kombinacji liniowych wektorów-elementów grupy z zespolonymi współczynnikami Algebra Liego: zbiór kombinacji liniowych wektorów = generatorów grupy Rozważmy dwa elementy tej samej grupy, scharakteryzowanej przez generatory X i Element pierwszy opisuje zbiór parametrów i Element drugi opisuje zbiór parametrów j Z definicji grupy wynika, iż iloczyn musi być także elementem grupy scharakteryzowanym pewnym zestawem parametrów k : ale na ogół gdyż generatory są macierzami i mogą ze sobą nie komutować Zachodzi relacja Bakera-Campbella-Hausdorffa (BCH): T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 47

48 Algebry Liego Jeśli generatory komutują relacja BCH redukuje się do zwykłego mnożenia Komutator [X i, X ] musi być kombinacją liniową generatorów: -stałe grupy ich znajomość określa w pełni reguły komutacji generatorów, a tym samym postać grupy w każdej jej reprezentacji Algebra grupy Liego jest w pełni określona przez jej generatory oraz reguły ich wzajemnej komutacji T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 48

49 Reprezentacja dołączona To reprezentacja, którą konstruuje się bezpośrednio ze stałych grupy w postaci macierzy zdefiniowanych jako: Można łatwo pokazać, iż macierze T spełniają relację: Stałe grupy są różne od zera jedynie dla grup nieabelowych Reprezentację dołączoną można skonstruować jedynie dla grup nieabelowych Wymiar reprezentacji dołączonej: (n 2-1) x (n 2-1) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 49

50 Przykład: grupa SU(3) N 2 1 = 8 generatorów spełniających relacje: f stałe grupy: rzeczywiste, zupełnie antysymetryczne względem indeksów Generatory można przedstawić w postaci macierzy Gell-Manna (3x3, hermitowskie): T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 50

51 Przykład: grupa SU(3) Macierze Gell-Manna działają na wektory bazowe w następujący sposób: Liczby, = 1, 2,, 8 są rzeczywiste i parametryzują dany element grupy T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 51

52 Diagramy Younga Diagramy Younga (DY) obiekty kombinatoryczne, pozwalające na bardzo wygodny opis struktury reprezentacji grup rozważanych powyżej. DY to zbiór kwadratowych pól wypełnionych liczbami całkowitymi ze zbioru (1,2,,n} Przykład: Nieredukowalne reprezentacje grup S n można opisać (rysować) używając DY o n polach Np. podstawowa reprezentacja grupy S 3 odpowiada dwóm DY: Dodatkowo, rozmiar reprezentacji nieredukowalnych danej grupy można łatwo wyliczać stosując regułę haków-długości (patrz poniżej) Dodatkowo, znając reprezentację (DY) np. grupy S 3 można bezpośrednio znaleźć reprezentacje grupy S poprzez dołożenie do DY odpowiadającego S 3 jednego pola (kwadracika) na wszystkie dozwolone sposoby (działa to też w drugą stronę) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 52

53 Diagramy Younga DY można uważać za graficzną ilustrację podziału liczby naturalnej na sumę liczb naturalnych Przykład: 12 = Konwencja angielska (francuska odwrócone znaki nierówności) -Ilość pól nie rośnie w dół licząc od lewej strony i-ty wiersz DY zawiera i kwadratów Podział = zbiór liczb, spełniających powyższy warunek. Każdemu podziałowi odpowiada jednoznacznie pewien diagram Younga Przykład: diagramy Younga odpowiadające podziałowi dla liczby 4: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 53

54 Diagramy Younga Tableaux Younga (TY) = diagram Younga z polami wypełnionymi liczbami naturalnymi z przedziału (1,2,,n), TY typu jeśli każda liczba występuje tylko raz Przykład: wszystkie TY typu dla podziału (2,1): Standardowe tableux Younga (STY) typu : takie, dla którego liczby w kolejnych polach są uporządkowane rosnąco zarówno względem wierszy jak i kolumn Przykład: istnieją tylko dwa STY dla podziału (2,1): Inny przykład STY: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 54

55 Diagramy Younga D - rozmiar diagramu Younga = ułamek zdefiniowany w następującej postaci: licznik ułamka = iloczyn wszystkich liczb przypisanych poszczególnym polom diagramu (dla rozkładu na reprezentacje redukowalne dla grup SU(N) zaczynamy od N w lewym górnym rogu) mianownik ułamka = iloczyn tzw. haków wartość pojedynczego haka = liczba pól przez które on przechodzi Przykłady: D= = 2 D= = 168 D= = 15 T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 55

56 Diagramy Younga dla grupy SU(3) Najbardziej ogólna postać tableaux Younga dla grupy SU(3): Nieredukowalne reprezentacje grupy SU(3) można sparametryzować w postaci ich wymiaru D, zależnego od dwóch liczb Reprezentacje (m,n) i (n,m) mają przy tym ten sam wymiar i są do siebie wzajemnie sprzężone Ilość sposobów, n a które można wybrać reprezentację (m,n): W szczególności, ta ilość dla (n,n): T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 56

57 Nieredukowalne reprezentacje SU(3) Reprezentacja trywialna 1D (skalar) D= = 1 D= 3 1 = 3 D= = 3 D= = 6 D= = 6 D= = 8 D= = 10 D= = 10 T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 57

58 Nieredukowalne reprezentacje SU(3) D= = 15 D= = 15 D= = 15 D= = 15 D= = 24 D= = 24 D= = 27 Dla uproszczenia nie rozważamy znaczenia symbolu prim, ograniczając się tylko do rozmiaru reprezentacji T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 58

59 Rozkład na reprezentacje nieredukowalne dla iloczynu prostego SU(N) x SU(N) x na przykładzie SU(N) Reprezentacja podstawowa - jedno pole (kwadracik) N Reprezentacja sprzężona - jedna kolumna złożona z (N-1) pól N Przykłady: SU(2): SU(3): robocza konwencja kiedy reprezentacja sprzężona: 1. posiada dwa wiersze 2. Ilość pól drugiego wiersza = ilości pól pierwszego lub jest od niej o jeden mniejsza T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 59

60 Rozkład na reprezentacje nieredukowalne dla iloczynu prostego SU(N) x SU(N) x SU(2): 2-2= 2-2= 3 1 D= = 3 D= = 1 SU(3): 3-3= 6 3 D= = 6 D= = 3 T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 60

61 Rozkład na reprezentacje nieredukowalne dla iloczynu prostego SU(N) x SU(N) x SU(3): 3-3= = = = (3-3)- 3 = (6 3)- 3= (6-3) (3-3) = = T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 61

62 Rozkład na reprezentacje nieredukowalne dla iloczynu prostego SU(N) x SU(N) x T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 62

63 Rozkład na reprezentacje nieredukowalne dla iloczynu prostego SU(N) x SU(N) x dla barionów obiektów złożonych z trzech kwarków I takie struktury symetryczne realizują się w przyrodzie!!! Dla czterech kwarków: Trzy kwarki ze spinem: T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 63

64 Rozkład na reprezentacje nieredukowalne dla iloczynu prostego SU(N) x SU(N) x podobnie dla mezonów (kwark + antykwark) w SU(3): = T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 64

65 Związek reprezentacji nieredukowalnych (diagramów Younga) z tensorami Istnieje jednoznaczny związek między reprezentacjami redukowalnymi (diagramami Younga), a tensorami o pewnej symetrii Przykład dotyczący grupy SU(3): Najbardziej ogólną postać tableux Younga dla nieredukowalnej reprezentacji (m,n) tej grupy: Każdą antysymetryczną parę (k a, l a ) a = 1, 2,, m można zastąpić indeksem j a w następujący sposób: Tak zdefiniowany tensor jest symetryczny zarówno w indeksach {j 1, j m } jak i {i 1, i n } T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 65

66 Związek reprezentacji nieredukowalnych (diagramów Younga) z tensorami Można udowodnić, iż zachodzi przy tym relacja: Nie wszystkie składowe powyższego tensora są niezależne. Ilość niezależnych składowych = rozmiar danej reprezentacji nieredukowalnej D(m,n) Prawo transformacji: Górne i dolne indeksy transformują się b. podobnie jedyna zmiana polega na sprzężeniu zespolonym w odpowiedniej macierzy S dla każdego przekształcenia górnego indeksu tj. na zamianie a - * a Tensor antysymetryczny ijk służy przy tym do podnoszenia i opuszczania indeksów: (A jk transformuje się jak x i x k ) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 66

67 Nieredukowalne reprezentacje SU(3) Reprezentacja trywialna 1D (skalar) Reprezentacja dołączona T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 67

68 Nieredukowalne reprezentacje SU(3) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 68

69 Rozkład na nieredukowalne reprezentacje przez nakładanie diagramów wagowych (SU(3)) Wektory wagowe wektory bazy odpowiadające komutującym ze sobą generatorom danej grupy. Dla SU(3) są dwa wektory wagowe odpowidające: Reprezentacje tej grupy można przedstawiać w postaci figur na płaszczyźnie (opuszczono osie diagramów wagowych): Dwa przykładowe węzły. Składanie kwarka z antykwarkiem 1. Kładziemy środek drugiego diagramu wagowego na każdym węźle pierwszego diagramu. 2. Reguła_1: w zewnętrznej warstwie tak powstałego diagramu może być w jednym miejscu po jednym węźle. 3. Reguła_2: w drugiej warstwie idąc do wewnątrz może być po dwa węzły: tutaj jest 3, zatem trzeci węzeł zostaje przerzucony do nowej reprezentacji o liczebności Reguła_3: w trzeciej warstwie po 3 węzły itd. T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 69

70 Rozkład na nieredukowalne reprezentacje przez nakładanie diagramów wagowych (SU(3)) Składanie kwarka z kwarkiem: Wystarczy zastosować reguły 1 i 2. Liczebność ogólnego multipletu SU(3) Przykłady oktet dekuplet T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 70

71 Backup T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 71

72 14 komórek sieciowych Bravais T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 72

73 Algebra grupy Przypisanie elementom grupy wersorów bazy ortonormalnej oznacza, że elementy grupy rozpinają n-wymiarową przestrzeń - algebra grupy G: zbiór wszystkich możliwych kombinacji liniowych wektorów z zespolonymi (czasem rzeczywistymi) współczynnikami Oznaczenie: Dodawanie dwóch elementów algebry = zwykłe dodawanie liniowych kombinacji T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 73

74 Algebra grupy Definicja działania reprezentacji grupy na elementy algebry (same elementy grupy nie działają na elementy algebry; na te ostatnie działają reprezentacje grupy) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 74

75 Moduł grupy Zastąpmy wektory ortonormalne bazy, zbiorem M złożonym z q abstrakcyjnych obiektów na które mogą działać elementy grupy, oznaczonym jako: Identycznie jak dla algebry, można z tego zbioru skonstruować przestrzeń wektorową: Moduł M: Moduł stanowi strukturę algebraiczną, będącą uogólnieniem pojęcia przestrzeni liniowej T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 75

76 Przykład: Moduł grupy Rozważmy zbiór trzech abstrakcyjnych obiektów (np. pisanek): M = {m 0, m 1, m 2 } Wtedy moduł to zbiór wszystkich punktów abstrakcyjnej przestrzeni 3D, określonych w postaci: Wtedy np. element g 1 (patrz pisanki) działając na określony punkt daje przestawienie współczynników c 0 i c 1 : Z tabeli mnożeń tej grupy wynika iż: Interpretacja geometryczna: odbicie względem płaszczyzny c 0 = c 1 w trójwymiarowej przestrzeni modułu T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 76

77 Algebra a Moduł Algebra -przestrzeń wektorowa rozpięta przez elementy grupy Moduł przestrzeń wektorowa, na którą działają reprezentacje danej grupy T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 77

78 Podprzestrzeń niezmiennicza Przykład: Rozważmy jak grupa S 3 działa na przestrzeń 3D rozpiętą przez: * Weźmy pod uwagę podprzestrzeń w postaci: ** Łatwo sprawdzić bezpośrednim rachunkiem iż działanie żadnego z elementów grupy S 3 na tę podprzestrzeń nie wyprowadza poza nią Tak zdefiniowana przestrzeń (**) stanowi podprzestrzeń niezmienniczą dla przestrzeni rozpiętej przez wektory (*) T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 78

79 Grupy Liego Robocza definicja grupy Liego: grupa sparametryzowana przez jeden lub więcej ciągłych parametrów Dokładniej: każdy element grupy odpowiada punktowi pewnej rozmaitości Rozmaitość to przestrzeń topologiczna, która jest lokalnie Euklidesowa w każdym swoim punkcie Przykład nr 1 rozmaitości okrąg o promieniu jednostkowym b. mały wycinek łuku wygląda jak odcinek prostej Przykład nr 2 rozmaitości sfera 3D o jednostkowym promieniu otoczenie każdego punktu na sferze 3D wygląda lokalnie jak kawałek płaszczyzny 2D T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 79

80 Grupy Liego Każdemu elementowi grupy g() G odpowiada pewien operator liniowy R(g()) działający w przestrzeni wektorowej V (wymiar tej przestrzeni nie ma związku z wymiarem grupy) Ta przestrzeń wektorowa jest styczna do rozmaitości G w punkcie odpowiadającym elementowi jednostkowemu T.Lesiak Metody matematyczne fizyki 80

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

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 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

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

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

Bardziej szczegółowo

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5 wstęp 1 i wiadomości wstępne 5 1 Zbiory i zdania............................ 5 Pojęcia pierwotne i podstawowe zasady 5. Zbiory i zdania 6. Operacje logiczne 7. Definicje i twierdzenia 9. Algebra zbiorów

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1. Elementy (abstrakcyjnej) teorii grup

1. Elementy (abstrakcyjnej) teorii grup 1. Elementy (abstrakcyjnej) teorii grup Grupy symetrii def. Grupy Zbiór (skończony lub nieskończony) elementów {g} tworzy grupę gdy: - zdefiniowana operacja mnożenia (złożenia) g 1 g 2 = g 3 є G - (g 1

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

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

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

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

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

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą

Bardziej szczegółowo

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

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

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek. Grupa SU(N) Unitarne (zespolone) macierze N N można sparametryzować pzez N rzeczywistych parametrów. Ale detu =, unitarność: U U = narzucają dodatkowe warunki. Rozważmy

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

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

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

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

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

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie Teoria sprężystości jest działem mechaniki, zajmującym się bryłami sztywnymi i ciałami plastycznymi. Sprężystość zajmuje się odkształceniami

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

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

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

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Skalar Definicja Skalar wielkość fizyczna (lub geometryczna)

Bardziej szczegółowo

1 Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych

1 Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych 2. Wektory. 2.. Wektor jako n ka liczb W fizyce mamy do czynienia z pojęciami lub obiektami o różnym charakterze. Są np. wielkości,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Teoria ciała stałego Cz. I

Teoria ciała stałego Cz. I Teoria ciała stałego Cz. I 1. Elementy teorii grup Grupy symetrii def. Grupy Zbiór (skończony lub nieskończony) elementów {g} tworzy grupę gdy: - zdefiniowana operacja mnożenia (złożenia) g 1 g 2 = g 3

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

Rachunek wektorowy - wprowadzenie. dr inż. Romuald Kędzierski

Rachunek wektorowy - wprowadzenie. dr inż. Romuald Kędzierski Rachunek wektorowy - wprowadzenie dr inż. Romuald Kędzierski Graficzne przedstawianie wielkości wektorowych Długość wektora jest miarą jego wartości Linia prosta wyznaczająca kierunek działania wektora

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

Symetria w fizyce materii

Symetria w fizyce materii Symetria w fizyce materii - Przekształcenia symetrii w dwóch i trzech wymiarach - Wprowadzenie w teorię grup; grupy symetrii - Wprowadzenie w teorię reprezentacji grup - Teoria grup a mechanika kwantowa

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

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B 1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna

Matematyka dyskretna Matematyka dyskretna Wykład 9: Grupy skończone Gniewomir Sarbicki Grupy cykliczne Definicja: Jeżeli każdy element grupy G jest postaci a n dla pewnego a G, to mówimy, że grupa G jest grupą cykliczną o

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Przestrzenie wektorowe

Przestrzenie wektorowe Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:

Bardziej szczegółowo

Analiza stanu naprężenia - pojęcia podstawowe

Analiza stanu naprężenia - pojęcia podstawowe 10. ANALIZA STANU NAPRĘŻENIA - POJĘCIA PODSTAWOWE 1 10. 10. Analiza stanu naprężenia - pojęcia podstawowe 10.1 Podstawowy zapisu wskaźnikowego Elementy konstrukcji znajdują się w przestrzeni fizycznej.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012 1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać

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

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy I gimnazjum wg programu Matematyka z plusem

Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy I gimnazjum wg programu Matematyka z plusem Wymagania edukacyjne z matematyki dla klasy I gimnazjum wg programu Matematyka z plusem pojęcie liczby naturalnej, całkowitej, wymiernej rozszerzenie osi liczbowej na liczby ujemne sposób i potrzebę zaokrąglania

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

Geometria Lista 0 Zadanie 1

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

Bardziej szczegółowo

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0 Z43: Algebra liniowa Zagadnienie: przekształcenie liniowe, macierze, wyznaczniki Zadanie: przekształcenie liniowe, jądro i obraz, interpretacja geometryczna. Przestrzeń liniowa Już w starożytności człowiek

Bardziej szczegółowo

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5 Matematyka ZLic - 07 Wektory i macierze Wektorem rzeczywistym n-wymiarowym x x 1, x 2,,x n nazwiemy ciąg n liczb rzeczywistych (tzn odwzorowanie 1, 2,,n R) Zbiór wszystkich rzeczywistych n-wymiarowych

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA I GIMNAZJUM Małgorzata Janik

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA I GIMNAZJUM Małgorzata Janik WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA I GIMNAZJUM Małgorzata Janik DOPUSZCZAJĄCY DOSTATECZNY DOBRY BARDZO DOBRY LICZBY I DZIAŁANIA zna pojęcie liczby naturalnej, całkowitej, wymiernej. rozumie rozszerzenie

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

KURS WSPOMAGAJĄCY PRZYGOTOWANIA DO MATURY Z MATEMATYKI ZDAJ MATMĘ NA MAKSA. przyjmuje wartości większe od funkcji dokładnie w przedziale

KURS WSPOMAGAJĄCY PRZYGOTOWANIA DO MATURY Z MATEMATYKI ZDAJ MATMĘ NA MAKSA. przyjmuje wartości większe od funkcji dokładnie w przedziale Zestaw nr 1 Poziom Rozszerzony Zad.1. (1p) Liczby oraz, są jednocześnie ujemne wtedy i tylko wtedy, gdy A. B. C. D. Zad.2. (1p) Funkcja przyjmuje wartości większe od funkcji dokładnie w przedziale. Wtedy

Bardziej szczegółowo

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

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

Bardziej szczegółowo

1.1. Rachunek zdań: alternatywa, koniunkcja, implikacja i równoważność zdań oraz ich zaprzeczenia.

1.1. Rachunek zdań: alternatywa, koniunkcja, implikacja i równoważność zdań oraz ich zaprzeczenia. 1. Elementy logiki i algebry zbiorów 1.1. Rachunek zdań: alternatywa, koniunkcja, implikacja i równoważność zdań oraz ich zaprzeczenia. Funkcje zdaniowe. Zdania z kwantyfikatorami oraz ich zaprzeczenia.

Bardziej szczegółowo

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Liczby zespolone I Rozważmy zbiór R R (zbiór par liczb rzeczywistych) i wprowadźmy w nim nastepuj ace dzia lania: z 1 + z 2 = (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 )

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ Maciej Burnecki opracowanie strona główna Spis treści I Zadania Wyrażenia algebraiczne indukcja matematyczna Geometria analityczna na płaszczyźnie Liczby zespolone 4 Wielomiany

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

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

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

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

Metody matematyczne fizyki

Metody matematyczne fizyki Metody matematyczne fizyki Tadeusz Lesiak Wykład I Wektory Wektory w geometrii i algebrze Historycznie pierwszy był opis geometryczny: B Wektor = uporządkowana para punktów = ukierunkowany odcinek linii

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

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 3.

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

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

Mechanika. Wykład 2. Paweł Staszel

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

Bardziej szczegółowo

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

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY MATEMATYKA KLASA 8 DZIAŁ 1. LICZBY I DZIAŁANIA

WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY MATEMATYKA KLASA 8 DZIAŁ 1. LICZBY I DZIAŁANIA WYMAGANIA EDUKACYJNE NA POSZCZEGÓLNE OCENY MATEMATYKA KLASA 8 DZIAŁ 1. LICZBY I DZIAŁANIA zna znaki używane do zapisu liczb w systemie rzymskim; zna zasady zapisu liczb w systemie rzymskim; umie zapisać

Bardziej szczegółowo

Plan realizacji materiału nauczania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych

Plan realizacji materiału nauczania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych Plan realizacji materiału nauczania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych Poziomy wymagań edukacyjnych: K konieczny ocena dopuszczająca (2) P podstawowy ocena dostateczna (3) R rozszerzający ocena dobra

Bardziej szczegółowo

14. Przestrzenie liniowe

14. Przestrzenie liniowe 14. 14.1 Sformułować definicję przestrzeni liniowej. Podać przykłady. Przestrzenią liniową nad ciałem F nazywamy czwórkę uporządkowaną (V, F,+, ), gdzie V jest zbiorem niepustym, F jest ciałem, + jest

Bardziej szczegółowo

A A A A A A A A A n n

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

Bardziej szczegółowo

OPIS MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS)

OPIS MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS) OPIS MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS) I. Informacje ogólne: 1 Nazwa modułu Matematyka 2 2 Kod modułu 04-A-MAT2-60-1L 3 Rodzaj modułu obowiązkowy 4 Kierunek studiów astronomia 5 Poziom studiów I stopień 6 Rok

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

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych Układy równań liniowych ozważmy układ n równań liniowych o współczynnikach a ij z n niewiadomymi i : a + a +... + an n d a a an d a + a +... + a n n d a a a n d an + an +... + ann n d n an an a nn n d

Bardziej szczegółowo

1 Logika. 1. Udowodnij prawa logiczne: 3. (p q) (p q) 2. (p q) ( q p) 2. Sprawdź, czy wyrażenie ((p q) r) (p (q r)) jest tautologią.

1 Logika. 1. Udowodnij prawa logiczne: 3. (p q) (p q) 2. (p q) ( q p) 2. Sprawdź, czy wyrażenie ((p q) r) (p (q r)) jest tautologią. Logika. Udowodnij prawa logiczne:. (p q) ( p q). (p q) ( q p) 3. (p q) (p q). Sprawdź czy wyrażenie ((p q) r) (p (q r)) jest tautologią. 3. Zad 3. Sprawdź czy zdanie: Jeżeli liczba a dzieli się przez i

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

Projekt matematyczny

Projekt matematyczny Projekt matematyczny Tomasz Kochanek Uniwersytet Śląski Instytut Matematyki Katowice VI Święto Liczby π 15 marca 2012 r. Tomasz Kochanek (Uniwersytet Śląski) Projekt matematyczny 1 / 32 Wielkie twierdzenie

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

WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE III GIMNAZJUM

WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE III GIMNAZJUM WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE III GIMNAZJUM OCENA ŚRÓDROCZNA: NIEDOSTATECZNY ocenę niedostateczny otrzymuje uczeń, który

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo