6 Homomorfizmy przestrzeni liniowych
|
|
- Łukasz Sadowski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 konspekt wykladu / Homomorfizmy przestrzeni liniowych Definicja 6.1. Niech V, U be przestrzeniami liniowymi nad cialem K. Przeksztalcenie F : V W nazywamy przeksztalceniem liniowym (homomorfizmem przestrzeni liniowych), gdy dla dowolnych v, u V, a K spelnione sa naste puja ce warunki F (u + v) = F (u) + F (v), F (au) = af (u). Latwo udowodnić nastepuja cy fakt: Uwaga 6.2. Przeksztalcenie F : V W jest liniowe wtedy i tylko wtedy gdy dla dowolnych wektorów v 1, v 2,... v n V oraz dowolnych a 1, a 2,... a n K, F (a 1 v a n v n ) = a 1 F (v 1 ) a n F (v n ) Przyklady 1. F : K[x] K[x], w dw dx. 2. Niech B = (v 1,..., v n ) be dzie baza przestrzeni liniowej V nad cialem K. Definiujemy przeksztalcenie M B : V Mn(K), 1 M B (v) = x 1. x n v = x 1 v x n v n. Przeksztalcenie M B jest przeksztalceniem liniowym. Nazywamy je przeksztalceniem wspólrze dnych. 3. Niech X bedzie niepustym zbiorem, K cialem i x 0 X. Przeksztalcenie F : Map(X, K) K, f f(x 0 ) jest liniowe. 4. Niech V = V 1 V 2. Dla dowolnego wektora v V istnieja wtedy wyznaczone jednoznacznie wektory v 1 V 1, v 2 V 2, takie że v = v 1 + v 2. Przeksztalcenie P V1 : V V, v v 1 nazywamy rzutem na V 1 wdluz V 2. Symetria wzgledem V 1 wzdluż V 2 nazywamy takie przeksztalcenie S : V V, v v 1 v 2. Latwo pokazać, że oba te przeksztalcenia sa liniowe.
2 konspekt wykladu /10 2 Twierdzenie 6.3. Niech V, W be przestrzeniami liniowymi nad cialem K i niech B = (v 1,..., v n ) bedzie baza przestrzeni V oraz niech w 1,..., w n be dzie dowolnym ukladem wektorów w przestrzeni W. Istnieje dokladnie jedno przeksztalcenie liniowe F : V W, takie że F (v i ) = w i, dla i = 1,..., n. Niech V, W be przestrzeniami liniowymi nad cialem K. Oznaczmy symbolem Hom(V, W ) zbiór wszystkich przeksztalceń liniowych z V w W. Przeksztalcenia liniowe z Hom(V, W ) mozemy dodawać i mnożyc przez elementy z ciala K. Dla F, G Hom(V, W ), a K (F + G)(v) := F (v) + G(v), (af )(v) := af (v). Zbiór Hom(V, W ) z tymi dzialaniami jest przestrzenia wektorowa nad cialem K. Wektorem zerowym w tej przestrzeni jest przeksztalcenie zerowe przyporzadkowuja ce dowolnemu wektorowi v z przestrzeni V wektor zerowy z przestrzeni W. Twierdzenie 6.4. Niech F : V W, G : W U be da przeksztalceniami liniowymi. 1. Przeksztalcenie G F : V U jest przeksztalceniem liniowym. 2. Jesli przeksztalcenie liniowe F jest odwracalne to F 1 : W V jet również przeksztalceniem liniowym. Definicja 6.5. Niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Wówczas 1. Ja drem przeksztalcenia F nazywamy zbiór kerf := {v V : F (v) = 0}. 2. Obrazem przeksztalcenia F nazywamy zbiór ImF := {F (v) : v V }. Przyklad 6.6. Niech V = V 1 V 2 oraz P V1 be dzie rzutem na V 1 wzdluz V 2. Wtedy KerP V1 = V 2 oraz ImP V1 = V 1. Ponadto P V1 V 1 = Id V1 oraz P V1 + P V2 = Id V. Uwaga 6.7. Niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Wówczas
3 konspekt wykladu / kerf jest podprzestrzenia liniowa V, 2. ImF jest podprzestrzenia liniowa W. Twierdzenie 6.8. Niech B = (v 1,..., v n ) be dzie baza przestrzeni V oraz niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Wówczas ImF = L(F (B)). Twierdzenie 6.9. Niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Wówczas dimv = dimkerf + dimimf. Definicja Przeksztalcenie liniowe F : V W nazywamy monomorfizmem, jeśli F jest róznowartosciowe, epimorfizmem, jeśli F jest na, izomorfizmem, jesli F jest róznowartościowe i na. Twierdzenie Niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Naste puja ce warunki sa równoważne: 1. F jest monomorfizmem, 2. kerf = {0}, 3. F przeprowadza dowolny liniowo niezależny uklad wektorów na uklad liniowo niezależny, 4. F przeprowadza dowolna baze na uklad liniowo niezależny, 5. F przeprowadza pewna baze na uklad liniowo niezależny. Wniosek Niech F : V W be dzie przeksztalceniem liniowym. Naste puja ce warunki sa równoważne: 1. F jest izomorfizmem, 2. F przeprowadza każ baze przestrzeni V na baze przestrzeni W, 3. F przeprowadza pewna baze przestrzeni V na baze przestrzeni W.
4 konspekt wykladu /10 4 Niech F : V W bedzie izomorfizmem przestrzeni liniowych. Z powyższych wniosków wynika, że wtedy dimv = dimw. Ponadto, jeśli dimv = dimw = n to przestrzenie V oraz W sa izomorficzne. Oznacza to, że dwie przestrzenie wektorowe V, W sa izomorficzne wtedy i tylko wtedy gdy dimv = dimw W szczególnosci wynika sta d, ze każda n wymiarowa przestrzeń wektorowa jest izomorficzna z przestrzenia K n. 7 Macierze przeksztalceń liniowych Definicja 7.1. Niech V, W be przestrzeniami liniowymi nad cialem K i niech F : V W be dzie przeksztalceniem liniowym. Ponadto niech uklad wektorów B = (v 1,..., v n ) bedzie baza przestrzeni V, a uklad C = (w 1,..., w m ) baza przestrzeni W. Macierza przeksztalcenia F w bazach B i C nazywamy macierz A = [a ij ] M n m(k) taka, że dla j = 1,..., n. c j (A) = M C (F (v j )), Macierz przeksztalcenia liniowego w bazach B oraz C oznaczamy MC B (F ). Bezpośrednio z definicji wynika, że dla dowolnego j = 1,..., n F (v j ) = m a ij w i. i=1 Uwaga 7.2. Niech F : V W be dzie przeksztalceniem liniowym. DimImF = rz(m B C (F )). Twierdzenie 7.3. Niech V, W be przestrzeniami liniowymi nad cialem K i niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Ponadto niech B bedzie baza przestrzeni V a uklad C = baza przestrzeni W. Przeksztalcenie M B C : Hom(V, W ) M n m(k), F M B C (F ), jest izomorfizmem przestrzeni wektorowych.
5 konspekt wykladu /10 5 Mnożenie macierzy Definicja 7.4. Iloczynem macierzy A = [a ij ] M k m(k) i macierzy B = [b ij ] M n k (K) nazywamy macierz C = [c ij] M n m(k), taka,że c ij = k a it b tj. t=1 Iloczyn macierzy A oraz B oznaczamy AB lub A B. Uwaga 7.5. Niech A Mm(K) k oraz B Mk n (K). Wtedy dla j = 1,..., n oraz dla i = 1,..., m c j (AB) = Ac j (B), r i (AB) = Ar i (B). Wniosek 7.6. Niech A Mm(K) k oraz B Mk n (K). Wtedy dla j = 1,..., n oraz dla i = 1,..., m: k c j (AB) = b tj c t (A) r i (AB) = t=1 k a it r t (B). Symbolem I n oznaczamy macierz kwadratowa n n taka że I n (i, j) = t=1 { 0 gdy i = j 1 gdy i = j. Macierz taka nazywamy macierza jednostkowa. Dla dowolnej macierzy A M n m(k) otrzymujemy I n A = A = AI m. Twierdzenie 7.7. Wlasności mnożenia macierzy Niech A, A, B, B, C be macierzami takimi, ze wszystkie mnożenia sa wykonalne oraz a K. Wtedy 1. (AB)C = A(BC), 2. (A + A )B = AB + A B oraz A(B + B ) = AB + AB,
6 konspekt wykladu / (aa)b = A(aB) = a(ab). Twierdzenie 7.8. Niech V, W be przestrzeniami liniowymi nad cialem K i niech F : V W bedzie przeksztalceniem liniowym. Ponadto niech B bedzie baza przestrzeni V a uklad C baza przestrzeni W. Macierz A = M B C (F ) wtedy i tylko wtedy gdy dla dowolnego wektora v V, M C (F (v)) = A M B (v). Niech B, B be bazami przestrzeni wektorowej V, a przeksztalcenie Id = Id V bedzie przeksztalceniem identycznosciowym przestrzeni V (tzn Id V (v) = v). Macierz M B B (Id) nazywamy macierza zmiany bazy z B do B. Macierz ta pozwala obliczyć wspólrze dne dowolnego wektora z V w bazie B, gdy znamy te wspólrzedne w bazie B. Prawdziwy jest naste puja cy wzór M B (v) = M B B (Id)M B(v). Twierdzenie 7.9. Jeśli V, U, W sa przestrzeniami liniowymi nad cialem K z bazami B, C, D odpowiednio a F : V W, G : W U sa przeksztalceniami liniowymi, to M B D(G F ) = M C D(G) M B C (F ). Twierdzenie Jeśli F : V W jest przeksztalceniem liniowym a B i B sa bazami przestrzeni V oraz C i C sa bazami przestrzeni W, to M B C (F ) = M C C (Id)M B C (F )M B B (Id). 8 Macierze odwracalne Definicja 8.1. Macierz otrzymana w wyniku jednej operacji elementarnej na wierszach (lub kolumnach) macierzy I n nazywamy macierza elementarna. Operacje elemantarne na wierszach lub kolumnach dowolnej macierzy A moga być uzyskane przez mnożenie macierzy A przez macierze elementarne. Wynika to z nastepuja cego twierdzenia. Twierdzenie 8.2. Niech f bedzie operacja wierszowa, a g operacja kolumnowa. Ponadto niech A Mm(K) k i macierzy B Mk n (K). Wtedy f(ab) = f(a)b, g(ab) = Ag(B).
7 konspekt wykladu /10 7 Wniosek 8.3. Jeśli f jest operacja elementarna na wierszach macierzy A, a g operacja elementarna na kolumnach macierzy A, to f(a) = E 1 A, g(a) = AE 2, gdzie E 1 jest macierza elementarna równa f(i) oraz E 2 jest macierza elementarna równa g(i). Twierdzenie 8.4. Macierze A oraz A sa wierszowo równowazne wtedy i tylko wtedy gdy istnieja macierze elementarne E 1,..., E m, takie że A = E 1 E 2 E m A. Definicja 8.5. Macierz A M n n (K) nazywamy odwracalna, jeśli istnieje macierz B M n n (K), taka że AB = I n. Macierz B nazywamy wówczas macierza odwrotna do macierzy A i oznaczamy A 1. Pokazaliśmy, ze macierze (jeśli wybierzemy bazy) wyznaczaja jednoznacznie przeksztalcenia liniowe. Okazuje sie że macierze odwracalne odpowiadaja przy taki utozsamieniu izomorfizmom. Uwaga 8.6. Macierz A Mn n (K) jest macierza odwracalna wtedy i tylko wtedy gdy przeksztalcenie liniowe F : K n K n takie, że MB B (F ) = A, gdzie B jest dowolna baza K n, jest izomorfizmem. Wniosek 8.7. Niech A Mn n (K). Jeśli istnieje B Mn n (K), takie że AB = I to zachodzi też BA = I. Ponadto taka macierz B jest wyznaczona jednoznacznie. Przyklady macierzy odwracalnych 1. Macierz jednostkowa I i macierze elementarne sa odwracalne.ponadto I 1 = I oraz jeśli E jest macierza elementarna to macierz E 1 odwrotna do niej jest tez macierza elementarna. 2. Macierze zamiany wpólrzednych sa odwracalne. Ponadto (M B B (Id)) 1 = M B B (Id). 3. Jeśli A, B sa macierzami odwracalnymi to AB jest macierza odwracalna i (AB) 1 = B 1 A 1.
8 konspekt wykladu /10 8 Lemat 8.8. Wierszowo zredukowana macierz A jest odwracalna wtedy i tylko wtedy gdy A = I. Twierdzenie 8.9. Niech A M n n (K). Nastepuja ce warunki sa równoważne: Macierz A jest odwracalna, Macierz A jest wierszowo równowazna z macierza jednostkowa, Macierz A jest iloczynem macierzy elementarnych, Rza d macierzy A jest równy n Poniższe twierdzenie opisuje algorytm znajdowania macierzy odwrotnej. Twierdzenie Niech A M n n (K). Macierz A jest odwracalna wtedy i tylko wtedy gdy macierz A I jest wierszowo równoważna z macierza I B. Ponadto jeśli ten warunek jest spelniony to A 1 = B. 9 Wyznaczniki macierzy Niech A M n n (K). Symbolem A ij bedziemy oznaczali macierz powstala z macierzy A przez usunie cie i-tego wiersza oraz j-tej kolumny. Dla kazdej macierzy A M n n (K) przyporzadkujemy element ciala K zwany wyznacznikiem macierzy. Definicja 9.1. Wyznacznikiem nazywamy funkcje, która przyporza dkowuje każdej macierzy kwadratowej o wyrazach z ciala K pewien element tego ciala, oznaczany deta, tak że 1. Jeśli A = [a] M 1 1 (K), to deta = a, 2. Jeśli A = [a ij ] M n n (K), gdzie n > 1, to deta = n j=1 ( 1)1+j a 1j deta 1j. Twierdzenie 9.2. (Wlasności wyznaczników) Niech A, B, C M n n (K). 1. Jesli c j (C) = c j (A) + c j (B) dla 0 j n oraz c i (A) = c i (B) = c i (C) dla i = j, to detc = deta + detb. 2. Jeśli macierz B powstala z A przez zamiane miejscami dwóch kolumn to detb = deta.
9 konspekt wykladu / Jeśli macierz B powstala z macierzy A przez pomnożenie jednej (dowolnej) kolumny przez element c K to detb = cdeta. W powyższym twierdzeniu możemy kolumny zasta pić wierszami. Wynika to natychmiast z jeszcze jednej wlasności wyznaczników. Aby ja sformulować wprowadźmy nowe oznaczenie. Dla dowolnej macierzy A Mm(K) n symbolem A T oznaczamy macierz należaca do Mn m (K) taka, ze r i (A T ) = c i (A) dla i = 1,..., n. Inaczej mówiac wiersze macierzy A T to kolumny macierzy A i odwrotnie. Oczywiste jest, że (A T ) T = A. Twierdzenie 9.3. Niech A M n n (K). Wówczas deta T = deta. Twierdzenie 9.4. Niech A Mn n (K). Wówczas dla każdego 1 i n, 1 j n n n deta = ( 1) i+j a ij deta ij = ( 1) i+j a ij deta ij. i=1 Wzory z powyższego twierdzenia nazywamy rozwinie ciem Laplace a, pierwszy wzgle dem j-tej kolumny, drugi wzgledem i-tego wiersza. Wniosek 9.5. Niech A M n n (K) 1. Jeśli w macierzy A wiersz (lub kolumna) jest zerowy to deta = Jeśli w macierzy A dwa wiersze (dwie kolumny) sa równe to deta = 0. Zbadamy teraz jak zmienia sie wyznacznik macierzy A gdy wykonujemy operacje elementarne na wierszach lub kolumnach macierzy. Przypomnijmy, ze mamy elementarne operacje trzech typów: typu 1: dodanie do dowolnego wiersza (kolumny) innego (innej) pomnożonego przez stala. j=1 typu2: zamiana kolejności wierszy (kolumn) typu 3 : pomnożenie wiersza (kolumny) przez niezerowy element ciala K. Wniosek 9.6. Niech A M n n (K) 1. Operacje elementarne typu 1 nie zmieniaja wyznacznika macierzy A.
10 konspekt wykladu / Operacje elementarne typu 2 zmieniaja znak wyznacznika A. item Operacje elementarne typu 3 mnoża wyznacznik macierzy A przez element ciala K. Twierdzenie 9.7. (Twierdzenie Cauchy ego) Niech A, B M n n (K). Wówczas detab = detadetb. Twierdzenie 9.8. Niech A = [a ij ] M n n (K). 1. Macierz A jest odwracalna wtedy i tylko wtedy gdy deta = Niech A be dzie macierza odwracalna i ponadto niech B = [b ij ] M n n (K) oraz b ij = ( 1) j+i deta ji deta. Wówczas B = A 1. Twierdzenie 9.9. (Twierdzenie Cramera) Niech U be dzie ukladem n- równań z n-niewiadomymi o macierzy wspólczynników A i kolumnie wyrazów wolnych B. Zalóżmy, że deta = 0. Wówczas uklad ma dokladnie jedno rozwia zanie (x 1,..., x n ) takie że dla dowolnego i, x i = deta i deta, gdzie macierz A i powstala z macierzy A przez zasta pienie i-tej kolumny kolumna B.
Wyk lad 5 W lasności wyznaczników. Macierz odwrotna
Wyk lad 5 W lasności wyznaczników Macierz odwrotna 1 Operacje elementarne na macierzach Bardzo ważne znaczenie w algebrze liniowej odgrywaja tzw operacje elementarne na wierszach lub kolumnach macierzy
Algebra konspekt wykladu 2009/10 1. du na dzialanie na zbioze G, jeśli dla dowolnych elementów x, y S, x y S. S jest zamkniety ze wzgle
Algebra konspekt wykladu 2009/10 1 3 Podgrupy Niech S g mówimy, że podzbiór S jest zamknie ty ze wzgle du na dzialanie na zbioze G, jeśli dla dowolnych elementów x, y S, x y S. S jest zamkniety ze wzgle
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
Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera
Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera 1 Odwracanie macierzy I n jest elementem neutralnym mnożenia macierzy w zbiorze M n (R) tzn A I n I n A A dla dowolnej macierzy A M n (R) Ponadto z twierdzenia
Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania
Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:
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.
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)
Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}
Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro
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
Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze
Wyk lad 11 Przekszta lcenia liniowe a macierze 1 Izomorfizm przestrzeni L(V ; W ) i M m n (R) Twierdzenie 111 Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi o bazach uporzadkowanych (α 1,, α n ) i (β 1,, β
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ
O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ Problem Jak rozwiązać podany układ równań? 2x + 5y 8z = 8 4x + 3y z = 2x + 3y 5z = 7 x + 8y 7z = Definicja Równanie postaci a x + a 2 x 2 + + a n x n = b gdzie a, a 2, a
Wyk lad 3 Wyznaczniki
1 Określenie wyznacznika Wyk lad 3 Wyznaczniki Niech A bedzie macierza kwadratowa stopnia n > 1 i niech i, j bed a liczbami naturalnymi n Symbolem A ij oznaczać bedziemy macierz kwadratowa stopnia n 1
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
Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego
Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni
Zastosowania wyznaczników
Zastosowania wyznaczników Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 7.wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2012 1 / 17
Wykład 7 Macierze i wyznaczniki
Wykład 7 Macierze i wyznaczniki Andrzej Sładek sladek@ux2mathusedupl Instytut Matematyki, Uniwersytet Śląski w Katowicach Andrzej Sładek (Instytut Matematyki, Uniwersytet Śląski Wykład w Katowicach) 7
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
det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...
Wykład 14 Wyznacznik macierzy cd Twierdzenie 1 Niech A będzie macierzą kwadratową i niech A i, A j będą dwiema różnymi jej kolumnami, wtedy dla dowolnego k K: det[a 1,, A i,, A j,, A n ] det[a 1,, A i
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
Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011
1 GEOMETRIA ANALITYCZNA 1 Wydział Fizyki Algebra liniowa z geometria - zadania Rok akademicki 2010/2011 Agata Pilitowska i Zbigniew Dudek 1 Geometria analityczna 1.1 Punkty i wektory 1. Sprawdzić, czy
DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018
DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018 Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne,
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
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
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje
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
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
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
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
Działania na przekształceniach liniowych i macierzach
Działania na przekształceniach liniowych i macierzach Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 5 wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa,
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
Endomorfizmy liniowe
Endomorfizmy liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 8. wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, listopad 2011 1 / 16 Endomorfizmy
, A T = A + B = [a ij + b ij ].
1 Macierze Jeżeli każdej uporządkowanej parze liczb naturalnych (i, j), 1 i m, 1 j n jest przyporządkowana dokładnie jedna liczba a ij, to mówimy, że jest określona macierz prostokątna A = a ij typu m
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,
Wydział Fizyki PW Algebra z geometria
Wydział Fizyki PW Algebra z geometria - konspekt wykładu Agata Pilitowska Rok akademicki 2016/2017 Spis treści 1 Liczby zespolone 3 2 Geometria analityczna w przestrzeni R 3 9 21 Punkty i wektory 9 22
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
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar liniowej Baza liniowej Niech V bedzie nad cia lem K Powiemy, że zbiór wektorów {α,, α n } jest baza V, jeżeli wektory α,, α n sa liniowo niezależne oraz generuja V tzn V = L(α,,
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)
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
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
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)
13 Układy równań liniowych
13 Układy równań liniowych Definicja 13.1 Niech m, n N. Układem równań liniowych nad ciałem F m równaniach i n niewiadomych x 1, x 2,..., x n nazywamy koniunkcję równań postaci a 11 x 1 + a 12 x 2 +...
Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011
Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2011 1 / 16 Definicja Niech V,
2 Rachunek macierzowy, metoda eliminacji Gaussa-Jordana Wprowadzenie teoretyczne Zadania... 9
Spis treści 1 Podstawowe struktury algebraiczne 2 11 Grupa, pierścień, ciało 2 12 Grupy permutacji 4 13 Pierścień wielomianów, algorytm Euklidesa, największy wspólny dzielnik 6 14 Zadania 7 2 Rachunek
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek
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 + +
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
Układy równań liniowych
Układy równań liniowych Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 1. wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 1
Przekształcenia liniowe
Przekształcenia liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 4. wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2010 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2006 1 / 7
Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych
Wyk lad 10 Przestrzeń przekszta lceń liniowych 1 Określenie przestrzeni przekszta lceń liniowych Niech V i W bed a przestrzeniami liniowymi Oznaczmy przez L(V ; W ) zbór wszystkich przekszta lceń liniowych
Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne
Wyk lad 11 Wektory i wartości w lasne 1 Wektory i wartości w lasne Niech V bedzie przestrzenia liniowa nad cia lem K Każde przekszta lcenie liniowe f : V V nazywamy endomorfizmem liniowym przestrzeni V
1. R jest grupą abelową względem działania + (tzn. działanie jest łączne, przemienne, istnieje element neutralny oraz element odwrotny)
Rozdział 1 Pierścienie i ideały Definicja 1.1 Pierścieniem nazywamy trójkę (R, +, ), w której R jest zbiorem niepustym, działania + : R R R i : R R R są dwuargumentowe i spełniają następujące warunki dla
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.........
Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009
Formy kwadratowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 15 Definicja Niech V, W,
MACIERZE I WYZNACZNIKI
Wykłady z matematyki inżynierskiej IMiF UTP 07 MACIERZ DEFINICJA. Macierza o m wierszach i n kolumnach nazywamy przyporza dkowanie każdej uporza dkowanej parze liczb naturalnych (i, j), gdzie 1 i m, 1
ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska
ALGEBRA LINIOWA Wykład 2 Analityka gospodarcza, sem 1 Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska dr inż Natalia Jarzębkowska, CNMiKnO semzimowy 2018/2019 2/17 Macierze Niech M = {1, 2,, m} i N
Układy liniowo niezależne
Układy liniowo niezależne Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 3.wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2016 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, październik 2016 1
Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika
Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n
A. Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1
A Strojnowski - Twierdzenie Jordana 1 Zadanie 1 Niech f b edzie endomorfizmem skończenie wymiarowej przestrzeni V nad cia lem charakterystyki różnej od 2 takim, że M(f) nie jest diagonalizowalna ale M(f
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze
Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek
Własności wyznacznika
Własności wyznacznika Rozwinięcie Laplace a względem i-tego wiersza: n det(a) = ( 1) i+j a ij M ij (A), j=1 gdzie M ij (A) to minor (i, j)-ty macierzy A, czyli wyznacznik macierzy uzyskanej z macierzy
Przekształcenia 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 )
Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2
Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana Niech A - macierz kwadratowa stopnia n Jak obliczyć np A 100? a 11 0 0 0 a 22 0 Jeśli A jest macierzą diagonalną tzn A =, to Ak = 0 0 a nn Niech B =
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
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)
; 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
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
Macierze i Wyznaczniki
dr Krzysztof Żyjewski MiBM; S-I 0.inż. 0 października 04 Macierze i Wyznaczniki Kilka wzorów i informacji pomocniczych: Definicja. Iloczynem macierzy A = [a ij m n, i macierzy B = [b ij n p nazywamy macierz
9 Przekształcenia liniowe
9 Przekształcenia liniowe Definicja 9.1. Niech V oraz W będą przestrzeniami liniowymi nad tym samym ciałem F. Przekształceniem liniowym nazywamy funkcję ϕ : V W spełniającą warunek (LM) v1,v 2 V a1,a 2
Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania
Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 9. wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa,listopad
Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :
Lista Przestrzenie liniowe Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr : V = R[X], zbiór wielomianów jednej zmiennej o współczynnikach rzeczywistych, wraz ze standardowym dodawaniem
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?,
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
Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25
Wykład 4 Informatyka Stosowana Magdalena Alama-Bućko 25 marca 2019 Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca 2019 1 / 25 Macierze Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca 2019 2 / 25 Macierza wymiaru m n
1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych
W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz
1 Elementy logiki i teorii mnogości
1 Elementy logiki i teorii mnogości 11 Elementy logiki Notatki do wykładu Definicja Zdaniem logicznym nazywamy zdanie oznajmujące, któremu przysługuje jedna z dwu logicznych ocen prawda (1) albo fałsz
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
13. Cia la. Rozszerzenia cia l.
59 13. Cia la. Rozszerzenia cia l. Z rozważań poprzedniego paragrafu wynika, że jeżeli wielomian f o wspó lczynnikach w ciele K jest nierozk ladalny, to pierścień ilorazowy K[X]/(f) jest cia lem zawieraja
Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3
3 Wyznaczniki 31 Wyznaczniki stopni 2 i 3 Wyznacznik macierzy 2 2 Dana jest macierz [ ] a b A Mat c d 2 2 (R) Wyznacznikiem macierzy A nazywamy liczbę mamy a A c b ad bc d Wyznacznik macierzy A oznaczamy
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 )
Podstawowe działania w rachunku macierzowym
Podstawowe działania w rachunku macierzowym Marcin Detka Katedra Informatyki Stosowanej Kielce, Wrzesień 2004 1 MACIERZE 1 1 Macierze Macierz prostokątną A o wymiarach m n (m wierszy w n kolumnach) definiujemy:
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
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
Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania
Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 9. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2011 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, grudzień
Algebra i jej zastosowania - konspekt wykładu
Algebra i jej zastosowania - konspekt wykładu Agata Pilitowska MiNI - rok akademicki 2018/2019 Spis treści 1 Pierścienie i ciała 1 11 Definicja i przykłady 1 12 Pierścienie całkowite 3 13 Pierścienie Euklidesa
Wydział Fizyki PW Algebra z geometria
Wydział Fizyki PW Algebra z geometria - konspekt wykładu Agata Pilitowska Rok akademicki 07/08 Spis treści Grupy, pierścienie, ciała Liczby zespolone 3 3 Geometria analityczna w przestrzeni R 3 9 3 Punkty
Rozwiazywanie układów równań liniowych. Ax = b
Rozwiazywanie układów równań liniowych Ax = b 1 PLAN REFERATU: Warunki istnienia rozwiazań układu Metoda najmniejszych kwadratów Metoda najmniejszych kwadratów - algorytm rekurencyjny Rozwiazanie układu
Rozdzia l 1. Przestrzenie wektorowe
Rozdzia l 1 Przestrzenie wektorowe Materiał tego rozdziału jest, z jednej strony, trudny, bo operuje pojęciami abstrakcyjnymi, a zdrugiej strony łatwy, nie zawiera w sobie istotnych problemów technicznych,
Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników
Radosław Marczuk Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników 12 listopada 2005 1. Macierze Macierzą nazywamy układ liczb(rzeczywistych, bądź zespolonych), funkcji, innych macierzy w postaci: A a 11
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.
Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania
Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania Łukasz Wojciechowski marca 00 Dany jest układ m równań o n niewiadomych postaci: a x + a x + + a n x n = b a x + a x + + a n x n = b. a m x + a m x +
"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub
"Bieda przeczy matematyce; gdy się ją podzieli na więcej ludzi, nie staje się mniejsza." Gabriel Laub Def. Macierzą odwrotną do macierzy A M(n) i deta nazywamy macierz A - M(n) taką, że A A - A - A Tw.
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
ALGEBRA Z GEOMETRIĄ MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH
ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 MACIERZE ODWZOROWAŃ LINIOWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 12, 08.01.2014 Typeset by Jakub Szczepanik. Motywacje 2/10 W celu wykonania obliczeń numerycznych w zagadnieniach
Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy
Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy Justyna Winnicka Na podstawie podręcznika Matematyka. e-book M. Dędys, S. Dorosiewicza, M. Ekes, J. Kłopotowskiego. rok akademicki 217/218
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
RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska
RACHUNEK MACIERZOWY METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Czym jest macierz? Definicja Macierzą A nazywamy
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
UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH
Wykłady z matematyki inżynierskiej JJ, 08 DEFINICJA Układ m równań liniowych z n niewiadomymi to: ( ) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x 2 +
Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ).
Zad (0p) Zaznacz na płaszczyźnie zespolonej wszystkie z C, które spełniają równanie ( iz 3 z z ) Re [(z + 3) ( z 3) = 0 Szukane z C spełniają: iz 3 = z z Re [(z + 3) ( z 3) = 0 Zajmijmy się najpierw pierwszym
Wyznaczniki. Algebra. Aleksander Denisiuk
Algebra Wyznaczniki Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych zamiejscowy ośrodek dydaktyczny w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Algebra p. 1 Wyznaczniki