Robert Susmaga. Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań
|
|
- Konrad Janik
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ...
2 Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty Centrum Wykładowe, blok informatyki, pok. 7
3 Wyłączenie odpowiedzialności Prezentowane materiały, będące dodatkiem pomocniczym do wykładów, z konieczności fragmentarycznym i niedopracowanym, należy wykorzystywaćz pełnąświadomościąfaktu, że mogąnie być pozbawione przypadkowych błędów, braków, wypaczeń i przeinaczeń:-) Autor
4 ...
5 Założenia rozmiary opisywanych wektorów/macierzy pozwalają na opisywanych operacje o ile nie powiedziano inaczej średnie są średnimi arytmetycznymi wariancje są wariancjami z populacji odległości są odległościami euklidesowymi układy równań są układami równań liniowych układy współrzędnych są układami współrzędnych kartezjańskich
6 (średnie) Średnia wektora [a, b, c, d] T wynosi s. Ile wynosi średnia wektora [d, c, b, a] T? Średnia wektora xwynosi s. Ile wynosi średnia wektoraax? (a jest dowolnym skalarem)
7 (ko/wariancje) Ile wynosi wariancja wektora x= [1, 2, 3] T? Ile wynosi kowariancja wektorów x= [1, 2, 3] T i y= [1, 2, 3] T? Ile wynosi kowariancja wektorów x= [1, 2, 3] T i y= [3, 2, 1] T? Wariancja wektora [a, b, c, d] T wynosi v. Ile wynosi wariancja wektora [d, c, b, a] T? Wariancja wektora xwynosi v. Ile wynosi wariancja wektoraax? (a jest dowolnym skalarem) Kowariancja wektorów xi ywynosi c. Ile wynosi kowariancja wektorówaxi by? (a i b sądowolnymi skalarami)
8 (iloczyny macierzy) Jaka operacja iloczynu macierzowego (tzn. jakie mnożeniei przez jakąmacierz) wyzerowuje nieparzyste wiersze danej macierzy? podwaja parzyste kolumny danej macierzy? zamienia miejscami pierwszy oraz drugi wiersz danej macierzy? zamienia miejscami kolumny o numerach i oraz j danej macierzy? Jaka (podwójna) operacja iloczynu macierzowego (tzn. jakie mnożeniai przez jakie macierze) sumuje wszystkie elementy danej macierzy? zamienia miejscami dwa pierwsze wiersze i dwie pierwsze kolumny danej macierzy?
9 (macierze przeciw/diagonalne) Jaką macierzą jest iloczyn n (n > 1) macierzy diagonalnych? Jaką macierzą jest n-ta (n > 1) potęga macierzy diagonalnej? Jaką macierzą jest iloczyn dwóch macierzy przeciwdiagonalnych? Jaką macierzą jest iloczyn macierzy diagonalnej iprzeciwdiagonalnej?
10 (wyznaczniki) Ile wynosi wyznacznik macierzy [1, 2; 3 4]? złożonej z samych zer? złożonej z samych jedynek? odwrotnej do [1, 2; 3 4]? diag(1,2,...,n)? Dana jest macierz D=diag(a,b,c) taka, żedet(d) = 0. Co można powiedzieć o wartościach a, b i c?
11 (wyznaczniki) Dana jest macierz A= [a 1; 2 3]taka, żedet(a) = 0. Co można powiedzieć o wartości a? Dana jest macierz A= [a b; 1 2]taka, żedet(a) = 0. Czy jest możliwe, że a = 0 i b = 0? a 0 i b = 0? a = 0 i b 0? a 0 i b 0? Dana jest macierz A= [a b; c d]taka, żedet(a) = 0. Co można powiedzieć o wektorach [a, b] T i [c d] T?
12 (wyznaczniki + układy równań) Ile wyznaczników trzeba obliczyć, aby stwierdzić, czy dowolny układ pięciu równań z pięcioma niewiadomymi jest określony? Ile wyznaczników trzeba obliczyć, aby stwierdzić, czy jednorodny układ pięciu równań z pięcioma niewiadomymi jest określony? Ile wyznaczników trzeba obliczyć, aby stwierdzić, czy jednorodny układ pięciu równańz pięcioma niewiadomymiposiada rozwiązania niezerowe? Ile wyznaczników trzeba obliczyć, aby rozwiązać metodą Crameradowolny określony układ pięciu równańz pięcioma niewiadomymi? Czy metodacrameramoże zostać użyta do znajdowania wektorów własnych macierzy?
13 (układy równań) Czy zawsze istnieją i jakie są rozwiązaniaukładukx= k 1, gdzie k 1 jest pierwsząkolumnąkwadratowej macierzy K o wyznaczniku niezerowym? o wyznaczniku zerowym? Czy zawsze istnieją i jakie są rozwiązaniaukładukx= k 1, gdzie k 1 = 0jest pierwsząkolumnądowolnej (niekoniecznie kwadratowej) macierzy K?
14 (układy równań) Jakie jest rozwiązanie układuwx=w i, gdzie (w i ) T jest i-tym wierszem symetrycznej macierzy W? Jakie jest rozwiązanie układuwx=sw i, gdzie s jest dowolnym skalarem, a (w i ) T jest i-tym wierszem symetrycznej macierzy W? Jakie jest rozwiązanie układuwx=w i +w j, gdzie (w i ) T i (w j ) T są (odpowiednio) wierszami i-tym i j-tym macierzy W? Jakie jest rozwiązanie układuwx=aw i +bw j, gdzie a i b są dowolnymi skalarami, a (w i ) T i (w j ) T są (odpowiednio) wierszami i-tym i j-tym macierzy W?
15 (kombinacje wypukłe) Jakie sąwspółrzędne punktu leżącego w połowie odcinka, którego wierzchołkami są punktyo współrzędnych [1, 3] T i[3, 1] T? Jakie sąwspółrzędne punktów leżących w jednej czwartej i w trzech czwartych odcinka, którego wierzchołkami są punkty o współrzędnych[1, 3] T i[3, 1] T? Jakie sąwspółrzędne środka trójkąta, którego wierzchołkami są punkty o współrzędnych [0, 0] T, [1, 0] T i[0.5, 3 1/2 /2] T? Jakie sąwspółrzędne środka czworościanu, którego wierzchołkami są punkty o współrzędnych [1, 1, 1] T, [ 1, 1, 1] T, [1, 1, 1] T?i [ 1, 1, 1] T?
16 (kombinacje wypukłe/liniowe) Jakąfigurętworzy zbiór wszystkich kombinacji wypukłych/liniowychwektorów [0, 0] T i[1, 1] T? [0, 0] T, [1, 1] T i[2, 2] T? [0, 0, 0] T i[1, 1, 1] T? [0, 0] T, [1, 0] T i[3 1/2 /2, 0] T? [0, 0, 0] T, [1, 1, 1] T i[2, 2, 2] T?
17 (przekształcenia macierzami diagonalnymi) Jaka jest interpretacja geometryczna operacji polegającej na przemnożeniu wektora [x, y] T przez macierz [2 0; 0 2]? Jakie figury nie zmieniąswojego kształtu po transformacji polegającej na przemnożeniu ich wszystkich wektorów składowych przez macierz [2 0; 0 1]? Jakie figury nie zmieniąswojego położenia ani kształtu po transformacji polegającej na przemnożeniu ich wszystkich wektorów składowych przez macierz [1 0; 0 2]? Jaka jest interpretacja geometryczna operacji polegającej na przemnożeniu wektora [x, y] T przez macierz [0 1; 1 0]?
18 (wartości własne) Czy 5 jest wartościąwłasnąmacierzy [22; 31]? Czy jakaś wartość macierzy [3 2; 12] jest jej wartościąwłasną? Jakie sąwartości własne macierzy [31; 22]? [21; 12]? [11; 11]? [30; 02]? [10; 01]? [00; 00]? diag(1,2,...,n) I? O?
19 (wartości własne) Wartościami własnymi pewnej macierzy są liczby 1 i 4 jaki jest rozmiar tej macierzy? jaki jest wyznacznik tej macierzy? jaki jest ślad tej macierzy? jaki jest rząd tej macierzy?
20 (wektory własne) Czym musi się charakteryzować widmo macierzy A aby istniał taki niezerowy wektor x, żeax= x? Jaki niezerowy wektor nie ulega zmianie po przemnożeniu przez macierz [2 1; 1 2]? Jakie sąwektory własne macierzy [3 1; 2 2]? [2 1; 1 2]? [1 1; 1 1]? [3 0; 0 2]? [1 0; 0 1]? [0 0; 0 0]? I? O?
21 (elementy EVD) Wartościami własnymi pewnej macierzy są1 i 3, a odpowiadającymi im wektorami własnymi [1, 1] T i [1, 1] T. Jak przedstawia się rozkład EVD tej macierzy? Wartościami własnymi pewnej macierzy sąa i b, a odpowiadającymi im wektorami własnymi [, ] T i [, ] T. Jak przedstawia się rozkład EVD tej macierzy?
22 (elementy EVD) Jaki jest rozkład EVD macierzy [31; 22]? [21; 12]? [11; 11]? [30; 02]? [10; 01]? I? [00; 00]? O?
23 (iloczyny skalarne) Jaki jest iloczyn skalarny wektorów [12] T i [21] T? [12] T i [ 2 1] T? [ 1 2] T i [ 2 1] T? [12] T i [ 2 1] T? [12] T i [2 1] T? 0i 1?
24 (ortogonalność wektorów) Jaki wektor jest ortogonalny do wektora [1 2] T? [1 1] T? [1 0] T? [ ] T? [ ] T? 0? Dla jakich wartości i beta wektory [ 0] T i [0 ] T są ortogonalne? Czy istnieje wektor jednocześnie ortogonalny do wektorów [0 1] T i [1 0] T? [0 0 1] T i [0 1 0] T? Jaki zbiór tworząwektory ortogonalne do [1 0 0] T?
25 (normy wektorów) Jaka jest norma wektora [3 4] T? Jaka jest unormowana postać wektora [3 4] T? Jaka jest unormowana postać wektora [ 0 0 0] T? dla różnych wartości? Czy wszystkie takie wektory można unormować? Dla jakich wartości i beta wektory [ 0] T i [0 ] T są ortonormalne? Jaki zbiór tworząunormowane wektory ortogonalne do [1 0 0] T? Jaki zbiór tworzą unormowane wektory ortogonalne do 0?
26 (układy współrzędnych) Jakie współrzędne ma wektor [2 2] T (wyrażony w standardowym układzie współrzędnych) w układzie o środku w [0 0] T iwersorach[1 1] T i [1 1] T? Jakie współrzędne w układzie standardowym ma wektoro współrzędnych [2 2] T wyrażonych w układzie współrzędnych o środku w [0 0] T iwersorach [1 1] T i [1 1] T?
27 (elementy PCA) Dana jest macierz X(o rozmiarachmxn) ze współrzędnymi m punktów pewnej figuryoraz macierz kowariancji S X, = X T X/m, której wartości własne wynoszą: 9, 2, 1 i 0 jaka jest liczba oryginalnych zmiennych opisujących punkty tej figury? jaka jest suma wariancji oryginalnych zmiennych opisujących punkty tej figury? jaki jest górny limit wariancji oryginalnych zmiennych opisujących punkty tej figury?
28 (elementy PCA) Dana jest macierz X(o rozmiarachmxn) ze współrzędnymi m punktów pewnej figury oraz macierz kowariancji S X, = X T X/m, której wartości własne wynoszą: 9, 2, 1 i 0, oraz macierz Y= XK, gdzie Kjest macierzą(wszystkich) unormowanych wektorów własnych macierzy S X odpowiadających wymienionym wartościom własnym jaka jest liczba nowych zmiennych opisujących punkty tej figury? jaka jest suma wariancji nowych zmiennych opisujących punkty tej figury? jakie są wariancje nowych zmiennych opisujących punkty tej figury?
29 (elementy PCA) Dana jest macierz X ze współrzędnymi... (c.d.) w ilu wymiarach faktycznie rezyduje figura złożona z punktów opisanych w macierzy X? (czyli: do ilu wymiarów można zredukować przestrzeńjej opisu bez żadnej straty na wariancji?) jaki procent wariancji tracimy redukując trzy nowe zmienne (czyli kolumny macierzy Y) i które trzy zmienne należy wtedy usunąć? ile nowych zmiennych (czyli kolumn macierzy Y) można zredukować ze stratą na wariancji nie przekraczającą 20%?
30 (elementy PCA) Dana jest macierz X ze współrzędnymi... (c.d.) czy można przedstawić punkty z macierzy X na wykresie rozrzutu trójwymiarowym bez strat na wariancji? (a jeżeli nie, to z jaką stratą należy się liczyć?) dwuwymiarowym bez strat na wariancji? (a jeżeli nie, to z jaką stratą należy się liczyć?) jednowymiarowym bez strat na wariancji? (a jeżeli nie, to z jaką stratą należy się liczyć?)
31 (elementy PCA) Dana jest macierz ortogonalna K, której kolumny reprezentują wersory pewnego układu współrzędnych jak znajdować współrzędne wektora x(zadanego w układzie standardowym) w układzie o środku w 0i wersorach z macierzy K? jak znajdować współrzędne wektorów reprezentowanych przez wiersze macierzy X (zadanych w układzie standardowym) w układzie o środku w 0i wersorach z macierzy K?
32 (elementy PCA) Dana jest macierz (oryginalnych zmiennych) Xoraz jej macierz kowariancji S X, dla której uruchomiono procedurępca, generując macierz (nowych zmiennych) Yoraz macierze L i K. Jakie są związki/zależności między macierzami X i Y macierzami Y i L macierzami S X i L
33 (elementy SVD) Jaki jest rozkład SVD macierzy [21; 12]? [30; 02]? [10; 01]? [01; 10]? I? [00; 00]? O?
34 (odległości) Jaka jest odległośćw przestrzeni 3-wymiarowej pomiędzy punktami o współrzędnych wyrażonych przez elementy wektorów x T = [1, 2, 3] i y T = [1, 2, 3]? x T = [1, 2, 3] i y T = [3, 2, 1]? Jaka jest odległośćw przestrzeni n-wymiarowej pomiędzy punktami o współrzędnych wyrażonych przez elementy wektorów x T = 1 T i y T = 1 T? x T = 0 T i y T = 1 T? x T = 0 T i y T = n 1 T? x T = 1 T i y T = n 1 T?
35 (macierze odległości) Dana jest macierz Xo rozmiarach mxn z opisami obiektów (dane w wierszach) oraz macierz odległości Dmiędzy tymi obiektami jakie są rozmiary macierzy D? jakie są podstawowe właściwości macierzy D?
36 (elementy MDS+ EVD) Dana jest macierz odległości D pomiędzy pewnymi obiektami jak przedstawia sięprocedura tworzenia wykresu rozrzutu dla tych obiektów? jakie macierze są generowane w ramach tej procedury? jakie wskaźniki pozwalają ocenić jakość utworzonego wykresu? dla jakich macierzy D jakość ta będzie idealna?
37 (norma Frobeniusa) Jaka jest wartość normy Frobeniusa macierzy [3 1; 2 2]? [10; 01]? O o rozmiarach mxn? I o rozmiarach mxm? 11 T o rozmiarach mxn? Dla jakich macierzy Xwartość normy Frobeniusa macierzy X X jest zerowa? O X jest zerowa? X I jest zerowa?
38 (elementy MDS+ PNL) Dana jest macierz odległości D o rozmiarach mxm pomiędzy pewnymi obiektami jak przedstawia sięprzykładowy problem programowania nieliniowego pozwalający na utworzenie wykresu rozrzutu dla tych obiektów? jakie są podstawowe parametry tego problemu (liczba zmiennych, liczba ograniczeń)? jaki wskaźnik pozwala ocenić jakość utworzonego wykresu? dla jakich macierzy D jakość ta będzie idealna?
39 (elementy PCA + MDS + EVD + SVD) Czy SVD może być wykorzystany na jakimś etapie procedury PCA, a jeżeli tak, to w jaki sposób? Czy SVD może być wykorzystany na jakimś etapie procedury MDS (wersja z EVD), a jeżeli tak, to w jaki sposób?
40 (układy barycentryczne) Dany jest trójkąt równoboczny o boku długości a jaka jest macierz odległości pomiędzy wierzchołkami tego trójkąta? jaka jest długość wysokości tego trójkąta? punkty o jakich przykładowych współrzędnych stanowią wierzchołki takiego trójkąta? jaka jest suma odległości środka trójkąta od jego boków? jaka jest suma odległości dowolnego punktu trójkąta od jego boków?
41 (układy barycentryczne) Jakie są reprezentacje w trójwymiarowym układzie barycentrycznym wektorów o współrzędnych [1, 0, 0] T? [1/2, 1/2, 0] T? [1/3, 1/3, 1/3] T? [1/6, 2/6, 3/6] T?
42 (układy barycentryczne) W jakim układzie barycentrycznym można zareprezentować wektory o współrzędnych [0, 1] T? [1/4, 3/4] T? [1/2, 1/2] T? [3/4, 1/4] T? [1, 0] T?
43 (układy barycentryczne) Dane sąwektory x 0,y 0i z 0spełniające x+ y+ z = n 1 (gdzie n > 0) jak przeliczyć trójki wartości tych wektorów na pary współrzędnych (pewnych) punktów na płaszczyźnie? czy wynikająca z powyższego przekształcenia redukcja wymiarowości wektorów (z trzech do dwóch) wiąże się z utratą wariancji?(a jeżeli tak, to z jak wielką?)
44 (elementy FA) (pominięte)
45 (elementy CA) (pominięte)
46 (elementy t-sne) (pominięte)
47 ... 47
Robert Susmaga. Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań
... Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty Centrum Wykładowe, blok informatyki, pok. 7 Wyłączenie odpowiedzialności
Bardziej szczegółowoMateriały wykładowe (fragmenty)
Materiały wykładowe (fragmenty) 1 Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty Centrum Wykładowe, blok informatyki, pok. 7
Bardziej szczegółowoTeoria Informacji i Metody Kompresji Danych
Teoria Informacji i Metody Kompresji Danych 1 Przykładowe zadania (dodatkowe materiały wykładowe) 2 Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL
Bardziej szczegółowoAlgebra 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 szczegółowoi = [ 0] j = [ 1] k = [ 0]
Ćwiczenia nr TEMATYKA: Układy współrzędnych: kartezjański, walcowy (cylindryczny), sferyczny (geograficzny), Przekształcenia: izometryczne, nieizometryczne. DEFINICJE: Wektor wodzący: wektorem r, ρ wodzącym
Bardziej szczegółowoGeometria 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 szczegółowoPODSTAWY 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 szczegółowoWłasności 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 szczegółowoFormy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009
Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Definicja Niech V, W,
Bardziej szczegółowoUkłady 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 szczegółowoSIMR 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 szczegółowo2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I
Liniowa niezależno ność wektorów Przykład: Sprawdzić czy następujące wektory z przestrzeni 3 tworzą bazę: e e e3 3 Sprawdzamy czy te wektory są liniowo niezależne: 3 c + c + c3 0 c 0 c iei 0 c + c + 3c3
Bardziej szczegółowoTeoria Informacji i Metody Kompresji Danych
Teoria Informacji i Metody Kompresji Danych 1 Materiały wykładowe (fragmenty) 2 Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA 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 szczegółowoAnaliza głównych składowych- redukcja wymiaru, wykł. 12
Analiza głównych składowych- redukcja wymiaru, wykł. 12 Joanna Jędrzejowicz Instytut Informatyki Konieczność redukcji wymiaru w eksploracji danych bazy danych spotykane w zadaniach eksploracji danych mają
Bardziej szczegółowo; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...
Tekst na niebiesko jest komentarzem lub treścią zadania. Zadanie. Dane są macierze: A D 0 ; E 0 0 0 ; B 0 5 ; C Wykonaj poniższe obliczenia: 0 4 5 Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję
Bardziej szczegółowoPODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO
Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Skalar Definicja Skalar wielkość fizyczna (lub geometryczna)
Bardziej szczegółowoMatematyka dla studentów ekonomii : wykłady z ćwiczeniami/ Ryszard Antoniewicz, Andrzej Misztal. Wyd. 4 popr., 6 dodr. Warszawa, 2012.
Matematyka dla studentów ekonomii : wykłady z ćwiczeniami/ Ryszard Antoniewicz, Andrzej Misztal. Wyd. 4 popr., 6 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa 9 CZĘŚĆ I. WSTĘP DO MATEMATYKI 11 Wykład 1. Rachunek
Bardziej szczegółowo3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B
1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =
Bardziej szczegółowoZadania egzaminacyjne
Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie
Bardziej szczegółowoOPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA
OPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA Wprowadzenie W robotyce przez pojęcie manipulacji rozumiemy przemieszczanie w przestrzeni przedmiotów i narzędzi za pomocą specjalnego mechanizmu. W związku z tym pojawia
Bardziej szczegółowoAnaliza składowych głównych
Analiza składowych głównych Wprowadzenie (1) W przypadku regresji naszym celem jest predykcja wartości zmiennej wyjściowej za pomocą zmiennych wejściowych, wykrycie związku między wielkościami wejściowymi
Bardziej szczegółowoUkłady 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 szczegółowoφ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +
Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone.
Bardziej szczegółowoAby przygotować się do kolokwiów oraz do egzaminów należy ponownie przeanalizować zadania
Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1 Aby przygotować się do kolokwiów oraz do egzaminów należy ponownie przeanalizować zadania rozwiązywane na wykładzie, rozwiązywane na ćwiczeniach, oraz samodzielnie
Bardziej szczegółowoMet 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 szczegółowoAnaliza korespondencji
Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy
Bardziej szczegółowodr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;
Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia
Bardziej szczegółowoRuch jednostajnie zmienny prostoliniowy
Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy Przyspieszenie w ruchu jednostajnie zmiennym prostoliniowym Jest to taki ruch, w którym wektor przyspieszenia jest stały, co do wartości (niezerowej), kierunku i
Bardziej szczegółowo5. 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 szczegółowoIloczyn 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= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3
ZESTAW I 1. Rozwiązać równanie. Pierwiastki zaznaczyć w płaszczyźnie zespolonej. z 3 8(1 + i) 3 0, Sposób 1. Korzystamy ze wzoru a 3 b 3 (a b)(a 2 + ab + b 2 ), co daje: (z 2 2i)(z 2 + 2(1 + i)z + (1 +
Bardziej szczegółowoElementy statystyki wielowymiarowej
Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład Spis treści 1 Elementy statystyki wielowymiarowej 1.1 Kowariancja i współczynnik korelacji 1.2 Macierz kowariancji 1.3 Dwumianowy rozkład normalny 1.4 Analiza składowych
Bardziej szczegółowo2. 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 szczegółowo2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26
Spis treści Zamiast wstępu... 11 1. Elementy teorii mnogości... 13 1.1. Algebra zbiorów... 13 1.2. Iloczyny kartezjańskie... 15 1.2.1. Potęgi kartezjańskie... 16 1.2.2. Relacje.... 17 1.2.3. Dwa szczególne
Bardziej szczegółowo1. 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 szczegółowoWykład 14. Elementy algebry macierzy
Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,
Bardziej szczegółowoLista. 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 szczegółowoPrzekształcenia liniowe
Przekształcenia liniowe Zadania Które z następujących przekształceń są liniowe? (a) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (2x, x x 2 ), (b) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (x + 3x 2, x 2 ), (c) T : R 2 R, T (x, x 2 )
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XV: Zagadnienia redukcji wymiaru danych 2 lutego 2015 r. Standaryzacja danych Standaryzacja danych Własności macierzy korelacji Definicja Niech X będzie zmienną losową o skończonym drugim momencie.
Bardziej szczegółowoTreść 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 szczegółowo1 Układy równań liniowych
II Metoda Gaussa-Jordana Na wykładzie zajmujemy się układami równań liniowych, pojawi się też po raz pierwszy macierz Formalną (i porządną) teorią macierzy zajmiemy się na kolejnych wykładach Na razie
Bardziej szczegółowoO 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 szczegółowoMetody numeryczne Wykład 4
Metody numeryczne Wykład 4 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Metody skończone rozwiązywania
Bardziej szczegółowoElementy projektowania inzynierskiego Przypomnienie systemu Mathcad
Elementy projektowania inzynierskiego Definicja zmiennych skalarnych a : [S] - SPACE a [T] - TAB - CTRL b - SHIFT h h. : / Wyświetlenie wartości zmiennych a a = b h. h. = Przykładowe wyrażenia
Bardziej szczegółowoFormy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011
Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2011 1 / 16 Definicja Niech V,
Bardziej szczegółowoW 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 szczegółowoStatystyka i eksploracja danych
Wykład XII: Zagadnienia redukcji wymiaru danych 12 maja 2014 Definicja Niech X będzie zmienną losową o skończonym drugim momencie. Standaryzacją zmiennej X nazywamy zmienną losową Z = X EX Var (X ). Definicja
Bardziej szczegółowoWektory 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 szczegółowoPrzykładowe zadania na egzamin z matematyki - dr Anita Tlałka - 1
Przykładowe zadania na egzamin z matematyki - dr Anita Tlałka - 1 Zadania rozwiązywane na wykładzie Zadania rozwiązywane na ćwiczeniach Przy rozwiązywaniu zadań najistotniejsze jest wykazanie się rozumieniem
Bardziej szczegółowoDB 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 szczegółowoa 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 szczegółowoFIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA GEOMETRYCZNE
Umiejętności opracowanie: Maria Lampert LISTA MOICH OSIĄGNIĘĆ FIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA GEOMETRYCZNE Co powinienem umieć Umiejętności znam podstawowe przekształcenia geometryczne: symetria osiowa i środkowa,
Bardziej szczegółowoWYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH
WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH Pod redakcją Anny Piweckiej Staryszak Autorzy poszczególnych rozdziałów Anna Piwecka Staryszak: 2-13; 14.1-14.6; 15.1-15.4; 16.1-16.3; 17.1-17.6;
Bardziej szczegółowocx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5
Matematyka ZLic - 07 Wektory i macierze Wektorem rzeczywistym n-wymiarowym x x 1, x 2,,x n nazwiemy ciąg n liczb rzeczywistych (tzn odwzorowanie 1, 2,,n R) Zbiór wszystkich rzeczywistych n-wymiarowych
Bardziej szczegółowoMetody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce
Metody dekompozycji macierzy stosowane w automatyce Grzegorz Mzyk Politechnika Wrocławska, WydziałElektroniki 23 lutego 2015 Plan wykładu 1 Wprowadzenie 2 Rozkład LU 3 Rozkład spektralny 4 Rozkład Cholesky
Bardziej szczegółowoMetody i analiza danych
2015/2016 Metody i analiza danych Macierze Laboratorium komputerowe 2 Anna Kiełbus Zakres tematyczny 1. Funkcje wspomagające konstruowanie macierzy 2. Dostęp do elementów macierzy. 3. Działania na macierzach
Bardziej szczegółowoRachunek 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 szczegółowoWektory i wartości własne
Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń
Bardziej szczegółowoALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,
ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA, MAT00405 PRZEKSZTAL CANIE WYRAZ EN ALGEBRAICZNYCH, WZO R DWUMIANOWY NEWTONA Uprościć podane wyrażenia 7; (b) ( 6)( + ); (c) a 5 6 8a ; (d) ( 5 )( 5 + ); (e) ( 45x 4 y
Bardziej szczegółowoPYTANIA TEORETYCZNE Z MATEMATYKI
Zbiory liczbowe: 1. Wymień znane Ci zbiory liczbowe. 2. Co to są liczby rzeczywiste? 3. Co to są liczby naturalne? 4. Co to są liczby całkowite? 5. Co to są liczby wymierne? 6. Co to są liczby niewymierne?
Bardziej szczegółowo3. 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 szczegółowoPRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA PROSTO DO MATURY KLASA 1 ZAKRES PODSTAWOWY
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA PROSTO DO MATURY KLASA 1 ZAKRES PODSTAWOWY Warszawa 2019 LICZBY RZECZYWISTE stosować prawidłowo pojęcie zbioru, podzbioru, zbioru pustego; zapisywać zbiory w różnej postaci
Bardziej szczegółowoElementy Modelowania Matematycznego
Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 6 Metoda simpleks Spis treści Wstęp Zadanie programowania liniowego Wstęp Omówimy algorytm simpleksowy, inaczej metodę simpleks(ów). Jest to stosowana w matematyce
Bardziej szczegółowoSylabus 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 szczegółowoAkwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Reprezentacje sygnału Jak reprezentujemy sygnał: wybieramy sygnały wzorcowe (bazę) rozwijamy sygnał w wybranej
Bardziej szczegółowo1 Zbiory i działania na zbiorach.
Matematyka notatki do wykładu 1 Zbiory i działania na zbiorach Pojęcie zbioru jest to pojęcie pierwotne (nie definiuje się tego pojęcia) Pojęciami pierwotnymi są: element zbioru i przynależność elementu
Bardziej szczegółowoAlgebra 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 szczegółowoROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.
ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ. LICZBA TEMAT GODZIN LEKCYJNYCH Potęgi, pierwiastki i logarytmy (8 h) Potęgi 3 Pierwiastki 3 Potęgi o wykładnikach
Bardziej szczegółowoWykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25
Wykład 4 Informatyka Stosowana Magdalena Alama-Bućko 25 marca 2019 Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca 2019 1 / 25 Macierze Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca 2019 2 / 25 Macierza wymiaru m n
Bardziej szczegółowo13 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 szczegółowoProcesy stochastyczne WYKŁAD 2-3. Łańcuchy Markowa. Łańcuchy Markowa to procesy "bez pamięci" w których czas i stany są zbiorami dyskretnymi.
Procesy stochastyczne WYKŁAD 2-3 Łańcuchy Markowa Łańcuchy Markowa to procesy "bez pamięci" w których czas i stany są zbiorami dyskretnymi. Przykład Symetryczne błądzenie przypadkowe na prostej. 1 2 Łańcuchem
Bardziej szczegółowoPodstawy robotyki. Wykład II. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska
Podstawy robotyki Wykład II Ruch ciała sztywnego w przestrzeni euklidesowej Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska Preliminaria matematyczne
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoPRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA PROSTO DO MATURY KLASA 1 ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY
PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA PROSTO DO MATURY KLASA 1 ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY Copyright by Nowa Era Sp. z o.o. Warszawa 2019 LICZBY RZECZYWISTE Na poziomie wymagań koniecznych lub podstawowych
Bardziej szczegółowoGRAFIKA KOMPUTEROWA podstawy matematyczne. dr inż. Hojny Marcin pokój 406, pawilon B5 E-mail: mhojny@metal.agh.edu.pl Tel.
GRAFIKA KOMPUTEROWA podstawy matematyczne dr inż. Hojny Marcin pokój 406, pawilon B5 E-mail: mhojny@metal.agh.edu.pl Tel. (12) 617 46 37 Plan wykładu 1/4 ZACZNIEMY OD PRZYKŁADOWYCH PROCEDUR i PRZYKŁADÓW
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne
Wykład 10 Rozkład LU i rozwiązywanie układów równań liniowych Niech będzie dany układ równań liniowych postaci Ax = b Załóżmy, że istnieją macierze L (trójkątna dolna) i U (trójkątna górna), takie że macierz
Bardziej szczegółowoklasa III technikum I. FIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA Wiadomości i umiejętności
I. FIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA - zna i rozumie pojęcia, zna własności figur: ogólne równanie prostej, kierunkowe równanie prostej okrąg, równanie okręgu - oblicza odległość dwóch punktów na płaszczyźnie -
Bardziej szczegółowoUkłady równań liniowych
Układy równań liniowych Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 1. wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 1
Bardziej szczegółowo1 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 szczegółowoPróbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum. w roku szkolnym 2012/2013
Próbny egzamin z matematyki dla uczniów klas II LO i III Technikum w roku szkolnym 2012/2013 I. Zakres materiału do próbnego egzaminu maturalnego z matematyki: 1) liczby rzeczywiste 2) wyrażenia algebraiczne
Bardziej szczegółowoPLAN WYNIKOWY PROSTO DO MATURY KLASA 1 ZAKRES PODSTAWOWY
PLAN WYNIKOWY PROSTO DO MATURY KLASA 1 ZAKRES PODSTAWOWY Copyright by Nowa Era Sp. z o.o. Warszawa 019 Liczba godzin TEMAT ZAJĘĆ EDUKACYJNYCH Język matematyki 1 Wzory skróconego mnożenia 3 Liczby pierwsze,
Bardziej szczegółowo3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.
1 WYKŁAD 3 3. FUNKCJA LINIOWA FUNKCJĄ LINIOWĄ nazywamy funkcję typu : dla, gdzie ; ół,. Załóżmy na początek, że wyraz wolny. Wtedy mamy do czynienia z funkcją typu :.. Wykresem tej funkcji jest prosta
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa. 1. Macierze.
Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy
Bardziej szczegółowoNa rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f(x) określonej dla x [-7, 8].
Zadania 1 28 stanowią przykłady spełniające kryteria na ocenę 3. Zadanie 1 Na rysunku przedstawiony jest wykres funkcji f() określonej dla [-7, 8]. Odczytaj z wykresu i zapisz: a) największą wartość funkcji
Bardziej szczegółowoMacierze. 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 szczegółowo10. Redukcja wymiaru - metoda PCA
Algorytmy rozpoznawania obrazów 10. Redukcja wymiaru - metoda PCA dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. PCA Analiza składowych głównych: w skrócie nazywana PCA (od ang. Principle Component
Bardziej szczegółowoLUBELSKA PRÓBA PRZED MATURĄ 2018 poziom podstawowy
LUELSK PRÓ PRZED MTURĄ 08 poziom podstawowy Schemat oceniania Zadania zamknięte (Podajemy kartotekę zadań, która ułatwi Państwu przeprowadzenie jakościowej analizy wyników). Zadanie. (0 ). Liczby rzeczywiste.
Bardziej szczegółowomacierze 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 szczegółowo2) R stosuje w obliczeniach wzór na logarytm potęgi oraz wzór na zamianę podstawy logarytmu.
ZAKRES ROZSZERZONY 1. Liczby rzeczywiste. Uczeń: 1) przedstawia liczby rzeczywiste w różnych postaciach (np. ułamka zwykłego, ułamka dziesiętnego okresowego, z użyciem symboli pierwiastków, potęg); 2)
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska INFORMACJE WSTĘPNE Hipotezy do uczenia się lub tworzenia
Bardziej szczegółowoAlgebra macierzy
Algebra macierzy Definicja macierzy Macierze Macierze Macierze Działania na macierzach Działania na macierzach A + B = B + A (prawo przemienności dodawania) (A + B) + C = A + (B + C) (prawo łączności dodawania)
Bardziej szczegółowo= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4
17. Układ równań 17.1 Co nazywamy układem równań liniowych? Jak zapisać układ w postaci macierzowej (pokazać również na przykładzie) Co to jest rozwiązanie układu? Jaki układ nazywamy jednorodnym, sprzecznym,
Bardziej szczegółowoAnaliza składowych głównych. Wprowadzenie
Wprowadzenie jest techniką redukcji wymiaru. Składowe główne zostały po raz pierwszy zaproponowane przez Pearsona(1901), a następnie rozwinięte przez Hotellinga (1933). jest zaliczana do systemów uczących
Bardziej szczegółowoRozkłady wielu zmiennych
Rozkłady wielu zmiennych Uogólnienie pojęć na rozkład wielu zmiennych Dystrybuanta, gęstość prawdopodobieństwa, rozkład brzegowy, wartości średnie i odchylenia standardowe, momenty Notacja macierzowa Macierz
Bardziej szczegółowoFunkcja liniowa - podsumowanie
Funkcja liniowa - podsumowanie 1. Funkcja - wprowadzenie Założenie wyjściowe: Rozpatrywana będzie funkcja opisana w dwuwymiarowym układzie współrzędnych X. Oś X nazywana jest osią odciętych (oś zmiennych
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II
ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II POZIOM ROZSZERZONY Równania i nierówności z wartością bezwzględną. rozwiązuje równania i nierówności
Bardziej szczegółowoUkłady 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 szczegółowoZadania z algebry liniowej - sem. I Przestrzenie liniowe, bazy, rząd macierzy
Zadania z algebry liniowej - sem I Przestrzenie liniowe bazy rząd macierzy Definicja 1 Niech (K + ) będzie ciałem (zwanym ciałem skalarów a jego elementy nazywać będziemy skalarami) Przestrzenią liniową
Bardziej szczegółowoWyznaczniki. 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