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

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

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

Transkrypt

1 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 (wektorową) nad ciałem K nazywamy niepusty zbiór V z dwoma działaniami: dodawaniem wektorów + : V V V tzn vw V v + w V mnożeniem wektorów przez skalar : K V V tzn α K v V αv V spełniającymi następujące warunki: 1 o 4 o (V +) jest grupą przemienną 5 o α K vw V α(v + w) = αv + αw 6 o αβ K v V (α + β)v = αv + βv 7 o αβ K v V α(βv) = (α β)v 8 o 1 K v V 1 v = v Zadanie 1 Sprawdzić czy podany zbiór ze wskazanymi działaniami jest przestrzenią wektorową nad ciałem K = R: a) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (x 1 + x 2 y 1 + y 2 ) α (x y) = (αx αy) b) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (x 1 + x 2 y 1 + y 2 ) α (x y) = (αy αx) c) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (x 1 + x 2 y 1 + y 2 ) α (x y) = (0 αy) d) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (x 1 + x 2 y 1 + y 2 ) α (x y) = ((α + 1)x αy) e) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (x 1 + x 2 y 1 + y 2 ) α (x y) = (αx 2y) f) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (y 1 + y 2 x 1 + x 2 ) α (x y) = (αx αy) g) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (x 1 x 2 y 1 y 2 ) α (x y) = (αx αy) h) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (2x 1 + 3x 2 y 1 + y 2 ) α (x y) = (αx αy) i) R 2 (x 1 y 1 ) (x 2 y 2 ) = (0 0) α (x y) = (αx αy) j) C(R R) (f g)(x) = f(x) + g(x) (α f)(x) = αf(x) k) C(R R) (f g)(x) = 2f(x) (α f)(x) = αf(x) l) M 2 2 (R) A B = A + B α A = αa 1

2 m) M 2 2 (R) A B = 2A + B α A = αa Odpowiedzi: a) tak b) nie c) nie d) nie e) nie f) nie g) nie h) nie i) nie j) tak k) nie l) tak m) nie Twierdzenie 1 Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem K oraz v w V α β K Wtedy zachodzą następujące własności: v V 0v = 0 α K α0 = 0 αv = 0 (α = 0 v = 0) (v 0 αv = βv) α = β (α 0 αv = αw) v = w ( α)v = α( v) = (αv) Zadanie 2 Udowodnić powyższe twierdzenie Definicja 2 Niepusty zbiór W V nazywamy podprzestrzenią liniową przestrzeni liniowej V jeżeli vw W v + w W oraz α K v W αv W Uwaga 1 Powyższe warunki można zastąpić jednym równoważnym: αβ K vw W αv + βw W Zadanie 3 Sprawdzić czy zbiór jest podprzestrzenią danej przestrzeni wektorowej nad ciałem K = R: a) {(x y) R 2 y = x} w R 2 b) {(x y) R 2 y = x} w R 2 c) {(x y) R 2 y = 2x} w R 2 d) {(x y) R 2 y = x + 1} w R 2 e) {(x y) R 2 x y 0} w R 2 f) {(x y) R 2 y x} w R 2 g) {(x y) R 2 x 2 + y 2 1} w R 2 h) {(x y) R 2 xy = 0} w R 2 i) {(x y z) R 3 y = x z = 0} w R 3 j) {(x y z) R 3 x + y + z = 0} w R 3 k) {(x y z) R 3 xy = 0} w R 3 l) {(x y z) R 3 x + y = 1 z = 2x} w R 3 m) GL(n R) w M n n (R) n) {A M 2 2 (R) det(a) = 0} w M 2 2 (R) o) {A M 2 2 (R) A 2 = 0} w M 2 2 (R) p) {f C(R R) f( x) = f(x)} w C(R R) q) {f C(R R) f(0) = 0} w C(R R) r) {f C(R R) f(0) = 1} w C(R R) Odpowiedzi: a) tak b) tak c) tak d) nie e) nie f) nie g) nie h) nie i) tak j) tak k) nie l) nie m) nie n) nie o) nie p) tak q) tak r) nie 2

3 Twierdzenie 2 Niech U W będą podprzestrzeniami liniowymi przestrzeni liniowej V Wówczas 1 zbiór U W jest podprzestrzenią liniową V 2 zbiór U W jest podprzestrzenią liniową V wtedy i tylko wtedy gdy U W lub W U Zadanie 4 Które ze zbiorów W są podprzestrzeniami wskazanych przestrzeni liniowych V? a) W = {(x y) : x + 2y = 0 2x + 2y = 0 } V = R 2 b) W = {(x y) : x + 2y = 0 2x + 2y = 0 } V = R 2 c) W = {(x y) : 2x + 4y = 0 x = 0 } V = R 2 d) W = {(x y) : 2x + 4y = 0 x = 0 } V = R 2 e) W = {(x y z) : x + y 2z = 0 3x 2y + z = 0 } V = R 3 f) W = {(x y z) : x + y 2z = 0 3x 2y + z = 0 } V = R 3 g) W = {p R[x] : p(1) = 0 p (2) = 0 } V = R[x] h) W = {p R[x] : p(1) = 0 p (2) = 0 } V = R[x] Definicja 3 Podprzestrzeń liniową V nazywamy generowaną (rozpiętą) przez A = {v 1 v 2 v n } i oznaczamy span{v 1 v 2 v 2 } = {w V : w = α 1 v 1 + α 2 v 2 + α n v n α i K 1 i n} Przestrzeń ta zawiera wszystkie kombinacje liniowe tych wektorów Sam zbiór A = {v 1 v n } nazywamy zbiorem generującym (rozpinajacym) podprzestrzeń span{a} Stosuje się również oznaczenia < v 1 v n > lin{v 1 v n } L(v 1 v n ) Zadanie 5 Przestawić wektor v w postaci kombinacji liniowej wektorów v i lub pokazać że jest to niemożliwe: a) v = [1 2] v 1 = [0 1] v 2 = [1 5] b) v = [1 3] v 1 = [2 3] v 2 = [3 4] c) v = [1 0] v 1 = [5 3] v 2 = [ 1 2] d) v = [9 3] v 1 = [2 3] v 2 = [4 2] e) v = x 2 1 v 1 = x 1 v 2 = x 2 + x v 3 = x + 2 f) v = x 2 + 3x v 1 = 3x v 2 = x 1 v 3 = x Zadanie 6 Który z wektorów x 1 = [ ] x 2 = [ ] x 3 = [ ] x 4 = [ ] x 5 = [ ] x 6 = [ ] x 7 = [ ] x 8 = [ ] należy do przestrzeni V = span {[ ] [ ] [ ]}? 3

4 Zadanie 7 Wykazać że a) jeśli a b c V to span{a b c} = span{a + b b + c c} b) jeśli a b c V to span{a b c} = span{a a + b a + b + c} c) jeśli a b c V to span{a b c} = span{a b a c a} d) span{x 1 x 2 x 3 y} = span{x 1 x 2 x 3 } y span{x 1 x 2 x 3 } Definicja 4 Niech V będzie przestrzenią liniową Mówimy że wektory v 1 v 2 v n V są liniowo niezależne jeżeli α1 α n K α 1 v 1 + α 2 v α n v n = 0 α 1 = α 2 = = α n = 0 W przeciwnym wypadku wektory te są liniowo zależne czyli jeden z nich można zapisać jako kombinację liniową pozostałych Zadanie 8 Za pomocą definicji zbadać liniową niezależność wektorów: a) [2 1] [1 2] b) [2 2] [2 2] c) [3 3] [ 3 3] Zadanie 9 Pokazać że a) jeśli v 1 v 2 v 3 są liniowo niezależne to u 1 = v 1 + v 2 u 2 = v 2 + v 3 u 3 = v 1 + v 3 są liniowo niezależne b) jeśli v 1 v 2 v 3 są dowolnymi wektorami z przestrzeni V to u 1 = v 1 v 2 u 2 = v 2 v 3 u 3 = v 3 v 1 są liniowo zależne c) jeśli v 1 v 2 v n są dowolnymi wektorami z przestrzeni V to u 1 = v 1 v 2 u 2 = v 2 v 3 u n 1 = v n 1 v n u n = v n v 1 są liniowo zależne Definicja 5 Bazą przestrzeni liniowej V nazywamy zbiór B wektorów z tej przestrzeni gdy jest on liniowo niezależny oraz V = span{b} Definicja 6 Jeśli baza składa się z n wektorów to wymiar przestrzeni wynosi dim(v ) = n Wymiar może być też równy 0 (dla przestrzeni zerowej) lub (dla przestrzeni która nie ma bazy skończonej) Twierdzenie 3 Wektory v 1 = (v 11 v 12 v 1n ) v 2 = (v 21 v 22 v 2n ) v n = (v n1 v n2 v nn ) 4

5 tworzą bazę przestrzeni R n wtedy i tylko wtedy gdy v 11 v 12 v 1n v 21 v 22 v 2n 0 v n1 v n2 v nn Zadanie 10 Za pomocą wyznacznika zbadać liniową niezależność wektorów (sprawdzić czy wektory są bazą w R n ): a) [1 1 0] [1 0 1] [1 1 1] b) [5 4 3] [2 1 1] [ ] c) [1 3 2] [2 1 4] [ ] d) [4 3 2] [ 3 2 4] [2 3 1] e) [ ] [ ] [ ] [ ] f) [ ] [ ] [ ] [ ] Definicja 7 (Współrzędne wektora w bazie) Niech B = {b 1 b 2 b n } gdzie n N będzie bazą przestrzeni liniowej V Współrzędnymi wektora v V w bazie B nazywamy współczynniki α i R (ogólnie: α i K) 1 i n kombinacji liniowej przedstawiającej ten wektor v = α 1 b 1 + α 2 b α n b n Współrzędne wektora v w ustalonej bazie zapisujemy v = [α 1 α 2 α n ] Zadanie 11 Wyznaczyć bazę i wymiar przestrzeni generowanej przez wektory: a) [1 3 2] [2 2 1] [1 7 7] [ 1 1 7] [1 1 7] b) [ ] [ ] [ ] c) [ ] [ ] [ ] [ ] d) [ ] [ ] [ ] [ ] e) [ ] [ ] [ ] f) [ ] [ ] [ ] g) [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] Zadanie 12 Wyznaczyć bazę przestrzeni R 3 zawierającą wektory v 1 v 2 gdzie: a) v 1 = [1 2 2] v 2 = [2 2 1] b) v 1 = [3 2 1] v 2 = [2 0 3] c) v 1 = [1 2 3] v 2 = [0 1 1] d) v 1 = [ 1 1 1] v 2 = [1 1 1] 5

6 Zadanie 13 Dla jakich a R poniższe wektory tworzą bazę przestrzeni R? a) [1 1 1] [1 a 2] [2 3 4] b) [2 1 1] [1 0 3] [1 1 a] c) [1 2 3] [3 2 1] [a 0 3] d) [1 1 1] [a 1 2] [ 2 2 1] Zadanie 14 Wyznaczyć bazę przestrzeni R 4 zawierającą wektory v 1 v 2 gdzie: a) v 1 = [ ] v 2 = [ ] c) v 1 = [ ] v 2 = [ ] b) v 1 = [ ] v 2 = [ ] Definicja 8 Niech A M n m (R) w 1 w n Wtedy możemy zdefiniować: Jej kolumny oznaczmy przez k 1 k m a wiersze 1 rząd macierzy A jako największy możliwy stopień niezerowego minora macierzy A i oznaczamy go przez r(a) 2 przestrzeń kolumnową macierzy A C(A) = span{k 1 k m } 3 przestrzeń wierszową macierzy A R(A) = span{w 1 w n } 4 przestrzeń zerową macierzy A N(A) = {x = (x 1 x 2 x n ) T : Ax = 0} Twierdzenie 4 Dla dowolnej macierzy A M n m (R) zachodzą równości r(a) = dimc(a) = dimr(a) Twierdzenie 5 Poniższe operacje nie zmieniają rzędu macierzy: zamiana między sobą dwóch wierszy (kolumn) pomnożenie wiersza (kolumny) przez niezerową liczbę dodanie do ustalonej kolumny (do ustalonego wiersza) innej kolumny (innego wiersza) Zadanie 15 Obliczyć rząd macierzy: a) [ ] c) b) d)

7 e) f) g) h) i) j) Odpowiedzi: a) 2 b) 2 c) 4 d) 4 e) 4 f) 3 g) 3 h) 4 i) 5 j) 3 Zadanie 16 Wyznaczyć bazę przestrzeni kolumnowej C(A) bazę przestrzeni wierszowej R(A) bazę przestrzeni zerowej N(A) i rząd macierzy r(a) dla macierzy: a) c) e) b) d) f) Uwaga 2 Jeśli r(a) = n oznacza to macierz posiada n kolumn liniowo niezależnych Zadanie 17 Zbadać liniową niezależność wektorów z Zadania 10 przy użyciu rzędu macierzy Definicja 9 (Macierz przejścia z bazy A do bazy B) Niech V będzie przestrzenią liniową oraz niech A = {a 1 a 2 a n } B = {b 1 b 2 b n } będą bazami tej przestrzeni Macierzą przejścia z bazy A do bazy B nazywamy macierz kwadratową PB A stopnia n której kolejnymi kolumnami są współrzędne kolejnych wektorów bazy B w bazie A to znaczy: b 1 = p 11 a 1 + p 21 a p n1 a n p 11 p 12 p 1n b 2 = p 12 a 1 + p 22 a p n2 a n P A p 21 p 22 p 2n B = b n = p 1n a 1 + p 2n a p nn a n p n1 p n2 p nn Uwaga 3 Macierz przejścia z bazy B do bazy A można obliczyć jako macierz odwrotną ( ) 1 PA B = PB A 7

8 Uwaga 4 Niech v A = [α 1 α 2 α n ] A V czyli v = α 1 a 1 + α 2 a α n a n Przy powyższych oznaczeniach współrzędne [β 1 β 2 β n ] wektora v w bazie B (co oznaczamy v B lub [v] B ) wyrażają się wzorem v B = P B A v A czyli 1 β 1 p 11 p 12 p 1n α 1 β 2 = p 21 p 22 p 2n α 2 β n p n1 p n2 p nn α n Uwaga 5 Jeżeli E = {e 1 e 2 e 3 } oznacza bazę standardową przestrzeni V to wtedy dla bazy A = {a 1 a 2 a n } i bazy B = {b 1 b 2 b n } tej samej przestrzeni mamy A = PA E = a 1 a 2 a n B = PB E = b 1 b 2 b n gdzie w oznacza zapis pionowy wektora w Wtedy macierze przejścia z bazy A do bazy B oraz z bazy B do bazy A możemy obliczyć na kilka sposobów: licząc macierze odwrotne i odpowiednie iloczyny P A B = P B A = używając metody eliminacji Gaussa-Jordana ( P E A ) 1 P E B = P A E P E B ( P E B ) 1 P E A = P B E P E A [A B] [B A] [ ] I PB A [ ] I PA B po otrzymaniu jednej macierzy odwrócić ją by otrzymać drugą (Uwaga 3) Zadanie 18 Wyznaczyć wektor współrzędnych [v] B wektora v względem bazy B gdy: a) v = [2 0] B = {[5 6] [1 2]} b) v = [1 2] B = {[4 5] [6 7]} c) v = [0 1 3] B = {[1 1 1] [1 1 0] [1 0 1]} d) v = [1 0 2] B = {[3 2 3] [3 2 1] [1 0 0]} e) v = [ 3 3 4] B = {[ 1 2 0] [2 1 0] [0 1 2]} f) v = [8 3 2] B = {[2 2 3] [4 6 6] [0 1 2]} g) v = 1 + x + 7x 2 B = { 1 + x 2 x + x 2 2x + x 2} h) v = 3 + x 6x 2 B = { 1 x 2 x x 2 2x + x 2} 8

9 Zadanie 19 Wyznaczyć wektor v gdy dana jest baza B i wektor współrzędnych [v] B : a) [v] B = [2 0] B = {[5 6] [1 2]} b) [v] B = [1 2] B = {[4 5] [6 7]} c) [v] B = [0 1 3] B = {[1 1 1] [1 1 0] [1 0 1]} d) [v] B = [1 0 2] B = {[3 2 3] [3 2 1] [1 0 0]} e) [v] B = [ 3 3 4] B = {[ 1 2 0] [2 1 0] [0 1 2]} f) [v] B = [8 3 2] B = {[2 2 3] [4 6 6] [0 1 2]} Zadanie 20 Wyznaczyć bazę B w przestrzeni R 2 taką że [ 7 11] B = [2 3] [ 1 2] B = [1 1] Zadanie 21 Wyznaczyć macierz przejścia z bazy B do bazy C oraz [v] C gdy: a) B = {b 1 b 2 } C = {c 1 c 2 } gdzie c 1 = 6b 1 2b 2 c 2 = 3b 1 + 2b 2 [v] B = [2 4] b) B = {b 1 b 2 } C = {c 1 c 2 } gdzie c 1 = b 1 + 2b 2 c 2 = 3b 1 b 2 [v] B = [1 1] c) B = {b 1 b 2 } C = {c 1 c 2 } gdzie c 1 = b 1 b 2 c 2 = b 1 + b 2 [v] B = [ 1 1] d) B = {b 1 b 2 b 3 } C = {c 1 c 2 c 3 } gdzie c 1 = b 1 + b 2 + b 3 c 2 = b 1 + b 2 b 3 c 3 = 3b 1 + 2b 2 b 3 [v] B = [1 2 3] e) B = {b 1 b 2 b 3 } C = {c 1 c 2 c 3 } gdzie c 1 = 4b 1 b 2 c 2 = b 1 + b 2 c 3 = b 2 2b 3 [v] B = [1 1 1] f) B = {[3 1] [2 2]} C = {[5 2] [ 1 1]} [v] B = [1 2] g) B = {[1 1] [ 1 1]} C = {[2 3] [3 0]} [v] B = [2 2] h) B = {[7 2] [2 1]} C = {[4 1] [5 2]} [v] B = [0 1] i) B = { 1 x x 2} C = { 1 2x + x 2 3 5x + 4x 2 2x + 3x 2} [v] B = x + 1 j) B = { 1 x x 2 x 3} C = { x 3 x 2 x 2 x x 1 x } [v] B = x + 1 Twierdzenie 6 (Kroneckera-Capellego) Układ m równań liniowych z n niewiadomymi postaci a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2 a m1 x 1 + a m2 x a mn x n = b m ma rozwiązanie wtedy i tylko wtedy gdy r (A) = r ([A B]) Fakt 1 Niech AX = B (jak w poprzednim twierdzeniu) ma następującą ilość rozwiązań: 1 jeżeli r (A) = r ([A B]) = n to układ ma dokładnie jedno rozwiązanie 2 jeżeli r (A) = r ([A B]) = r < n to układ ma nieskończenie wiele rozwiązań zależnych od n r parametrów 3 jeżeli r (A) r ([A B]) to układ nie ma rozwiązania 9

10 Zadanie 22 Określić liczbę rozwiązań układu równań używając rzędu macierzy: a) b) c) { 2x 6y = 5 x +3y = 2 2x +y +3z = 4 x +2y z = 1 x y +4z = 3 x +2y +2z = 1 y +z = 1 x +y +2z = 3 3y +4z = 4 d) e) f) 3x +y +z t = 1 x +y +z = 1 x y z t = 0 x +y z t = 1 x +y +z +t = 1 x +y = 3 x +2y +3z +4t = 5 2x +3y +4z +5t = 1 3x +4y +5z +t = 2 4x +5y +z +2t = 3 Bibliografia: 1 K Jankowska T Jankowski Zbiór zadań z matematyki PG Gdańsk T Jurlewicz Z Skoczylas Algebra liniowa 1 Definicje twierdzenia wzory GiS Wrocław T Jurlewicz Z Skoczylas Algebra liniowa 1 Przykłady i zadania GiS Wrocław T Jurlewicz Z Skoczylas Algebra liniowa 2 Definicje twierdzenia wzory GiS Wrocław T Jurlewicz Z Skoczylas Algebra liniowa 2 Przykłady i zadania GiS Wrocław A Romanowski Algebra liniowa PG Gdańsk J Rutkowski Algebra liniowa w zadaniach PWN Warszawa J Topp Algebra liniowa PG Gdańsk

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

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.

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

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

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, nazywa- Definicja 1. Przestrzenią liniową R n my zbiór wektorów R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} }, z określonymi działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby rzeczywiste.

Bardziej szczegółowo

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe Przestrzenie liniowe Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 2 wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 10 Przestrzenie

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

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe Definicja 1 (Iloczyn skalarny). Niech V będzie rzeczywistą przestrzenią liniową. Iloczynem skalarnym w przestrzeni V nazywamy funkcję

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

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

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Zadania z algebry liniowej - sem. I Struktury algebraiczne

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

Bardziej szczegółowo

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

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

Bardziej szczegółowo

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 Rząd macierzy. 2 Liniowa niezależność. Algebra liniowa. V. Rząd macierzy. Baza podprzestrzeni wektorowej

1 Rząd macierzy. 2 Liniowa niezależność. Algebra liniowa. V. Rząd macierzy. Baza podprzestrzeni wektorowej 1 Rząd macierzy Rozpatrzmy równanie jednorodne Ax = 0, gdzie A M(n, k). Wiemy, że posiada ono rozwiązanie. Jednakże wymiar macierzy A, a tym samym liczba równań w odpowiadającym jej układzie równań liniowych

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

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

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

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

Przestrzenie liniowe

Przestrzenie liniowe ALGEBRA LINIOWA 2 Wydział Mechaniczny / AIR, MTR Semestr letni 2009/2010 Prowadzący: dr Teresa Jurlewicz Przestrzenie liniowe Uwaga. W nawiasach kwadratowych podane są numery zadań znajdujących się w podręczniku

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

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

Bardziej szczegółowo

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

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/ Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/ dr n. mat. Zdzisław Otachel Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Akademicka 15, p.211a, bud. Agro

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

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

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

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8 ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8 1. Sprawdzić, czy następujące podzbiory są podprzestrzeniami liniowymi przestrzeni R n (dla odpowiednich n) (a) {[u, v, 2u, 4v] ; u, v R} R 4, (b) {[u, v,

Bardziej szczegółowo

1 Elementy logiki i teorii mnogości

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

Bardziej szczegółowo

. : 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

2. Układy równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

Zastosowania wyznaczników

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów KOINACJA LINIOWA UKŁADU WEKTORÓW Definicja 1 Niech będzie przestrzenią liniową (wektorową) nad,,,, układem wektorów z przestrzeni, a,, współczynnikami ze zbioru (skalarami). Wektor, nazywamy kombinacją

Bardziej szczegółowo

Układy liniowo niezależne

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

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

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

= Zapiszemy poniższy układ w postaci macierzy. 8+$+ 2&=4 " 5 3$ 7&=0 5$+7&=4

= 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 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

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

Przekształcenia liniowe

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

Bardziej szczegółowo

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

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

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

Bardziej szczegółowo

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 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 =

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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 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 +

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

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań. Zestaw zadań : Sumy i sumy proste podprzestrzeni Baza i wymiar Rzędy macierzy Struktura zbioru rozwiązań układu równań () Pokazać, że jeśli U = lin(α, α,, α k ), U = lin(β, β,, β l ), to U + U = lin(α,

Bardziej szczegółowo

13 Układy równań liniowych

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

Bardziej szczegółowo

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

1 Działania na zbiorach

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

Bardziej szczegółowo

Analiza funkcjonalna 1.

Analiza funkcjonalna 1. Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.

Bardziej szczegółowo

Lista. Przestrzenie liniowe. Zadanie 1 Sprawdź, czy (V, +, ) jest przestrzenią liniową nadr :

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

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

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

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Bardziej szczegółowo

"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 "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.

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej

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

Bardziej szczegółowo

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3 3 Wyznaczniki 31 Wyznaczniki stopni 2 i 3 Wyznacznik macierzy 2 2 Dana jest macierz [ ] a b A Mat c d 2 2 (R) Wyznacznikiem macierzy A nazywamy liczbę mamy a A c b ad bc d Wyznacznik macierzy A oznaczamy

Bardziej szczegółowo

Własności wyznacznika

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

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia liniowe

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 )

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

Przestrzeń liniowa. Algebra. Aleksander Denisiuk

Przestrzeń liniowa. Algebra. Aleksander Denisiuk Algebra Przestrzeń liniowa 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.

Bardziej szczegółowo

Algebra z Geometrią Analityczną. { x + 2y = 5 x y = 9. 4x + 5y 3z = 9, 2x + 4y 3z = 1. { 2x + 3y + z = 5 4x + 5y 3z = 9 7 1,

Algebra z Geometrią Analityczną. { x + 2y = 5 x y = 9. 4x + 5y 3z = 9, 2x + 4y 3z = 1. { 2x + 3y + z = 5 4x + 5y 3z = 9 7 1, Lista Algebra z Geometrią Analityczną Układy równań. Zadanie 1 Wyjaśnij na czym polega metoda elininacji Gaussa rozwiązując układ równań: { x + 2y = 5 x y = 9 Zadanie 2 Rozwiąż układ równań metodą eliminacji

Bardziej szczegółowo

Macierze i Wyznaczniki

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

Bardziej szczegółowo

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy

Bardziej szczegółowo

Działania na przekształceniach liniowych i macierzach

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,

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

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 1. Ciała Definicja 1. Układ { ; 0, 1; +, } złożony ze zbioru, dwóch wyróżnionych elementów 0, 1 oraz dwóch działań +:, : nazywamy ciałem

Bardziej szczegółowo

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 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 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

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

Przestrzeń liniowa i przekształcenie liniowe

Przestrzeń liniowa i przekształcenie liniowe opracował Maciej Grzesiak Przestrzeń liniowa i przekształcenie liniowe W algebrze rozpatruje się zbiory abstrakcyjne Natura elementów zbioru się nie liczy Na elementach rozpatruje się działania spełniające

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych W tej części skupimy się na macierzach kwadratowych. Zakładać będziemy, że A M(n, n) dla pewnego n N. Definicja 1. Niech A M(n, n). Wtedy macierzą odwrotną macierzy A (ozn. A 1 ) nazywamy taką macierz

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: poniedziałek

Bardziej szczegółowo

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,...

det[a 1,..., A i,..., A j,..., A n ] + det[a 1,..., ka j,..., A j,..., A n ] Dowód Udowodniliśmy, że: det[a 1,..., A i + ka j,..., A j,... Wykład 14 Wyznacznik macierzy cd Twierdzenie 1 Niech A będzie macierzą kwadratową i niech A i, A j będą dwiema różnymi jej kolumnami, wtedy dla dowolnego k K: det[a 1,, A i,, A j,, A n ] det[a 1,, A i

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

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

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych

Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych Wyk lad 6 Podprzestrzenie przestrzeni liniowych 1 Określenie podprzestrzeni Definicja 6.1. Niepusty podzbiór V 1 V nazywamy podprzestrzeni przestrzeni liniowej V, jeśli ma on nastepuj ace w lasności: (I)

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA Tematyka LITERATURA

ALGEBRA Tematyka LITERATURA ALGEBRA Tematyka Podstawowe pojęcia algebry: działania, własności działań. Struktury algebraiczne: grupy, pierścienie, ciała, przestrzenie liniowe. Ciała liczbowe: ciało liczb wymiernych, ciało liczb rzeczywistych,

Bardziej szczegółowo

Kombinacje liniowe wektorów.

Kombinacje liniowe wektorów. Kombinacje liniowe wektorów Definicja: Niech V będzie przestrzenią liniową nad ciałem F, niech A V Zbiór wektorów A nazywamy liniowo niezależnym, jeżeli m N v,, v m A a,, a m F [a v + + a m v m = θ a =

Bardziej szczegółowo

Endomorfizmy liniowe

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

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

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Lista nr 1 - Liczby zespolone Lista nr - Liczby zespolone Zadanie. Obliczyć: a) ( 3 i) 3 ( 6 i ) 8 c) (+ 3i) 8 (i ) 6 + 3 i + e) f*) g) ( 3 i ) 77 ( ( 3 i + ) 3i 3i h) ( + 3i) 5 ( i) 0 i) i ( 3 i ) 4 ) +... + ( 3 i ) 0 Zadanie. Przedstawić

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

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH ALGEBRA Z GEOMETRIĄ 1/10 BAZY PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Piotr M. Hajac Uniwersytet Warszawski Wykład 11, 18.12.2013 Typeset by Jakub Szczepanik. Istnienie bazy Tak jak wśród wszystkich pierścieni wyróżniamy

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania, seria 5.

Rozwiązania, seria 5. Rozwiązania, seria 5. 26 listopada 2012 Zadanie 1. Zbadaj, dla jakich wartości parametru r R wektor (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)} R 3? Rozwiązanie. Załóżmy, że (r, r, 1) lin{(2, r, r), (1, 2, 2)}.

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

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

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych Algebra liniowa Macierze i układy równań liniowych Własności wyznaczników det I = 1, det(ab) = det A det B, det(a T ) = det A. Macierz nieosobliwa Niech A będzie macierzą kwadratową wymiaru n n. Mówimy,

Bardziej szczegółowo

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ). Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich

Bardziej szczegółowo

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

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka Treści programowe Matematyka Katarzyna Trąbka-Więcław Elementy algebry liniowej. Macierze i wyznaczniki. Ciągi liczbowe, granica ciągu i granica funkcji, rachunek granic, wyrażenia nieoznaczone, ciągłość

Bardziej szczegółowo