Rachunek wektorowy. I. Notacja i terminologia: a,a,x,y, y R n wektorywprzestrzenin-wymiarowej, A,B,R,T macierze(zazwyczajowymiarzen n)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rachunek wektorowy. I. Notacja i terminologia: a,a,x,y, y R n wektorywprzestrzenin-wymiarowej, A,B,R,T macierze(zazwyczajowymiarzen n)"

Transkrypt

1 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 I. Notacja i terminologia: Rachunek wektorowy a,a,x,y, y R n wektorywprzestrzenin-wymiarowej, A,B,R,T macierze(zazwyczajowymiarzen n) R zbiór liczb rzeczywistych R n = R R... R iloczyn kartezjański }{{} nrazy Wektorkolumnowyx R n jestpostaci: x= x. x n ; x=[x,...,x n ] T ; x i R Długośćlubnormaeuklidesowawektorax R n x = x = x +...+x n Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 Rodzaje współrzędnych:. Współrzędne punktu uporządkowana kolumna dwóch(dla płaszczyzny) lub trzech(przestrzeni trójwymiarowej) liczb reprezentujących wektor(odcinek skierowany) o początku w początku układu odniesienia i końcu w danym punkcie. Zarówno punkt, jak jego współrzędne często tak samo oznacza się,np.p.. Współrzędne uogólnione uporządkowana kolumna trzech lub czterech liczb reprezentujących współrzędnepunktup=[p x,p y,] T lubodpowiedniop=[p x,p y,p z,] T. 3. Współrzędne wektora uporządkowana kolumna dwóch lub trzech liczb reprezentujących wektor w pewnymukładzieodniesieniar=[r x,r y,r z ] T. 4. Współrzędne wektora swobodnego wektor o określonym kierunku i zwrocie oraz wielkości lecz, którego punkt zaczepienia nie ma fizycznego znaczenia. Układy współrzędnych będą oznaczane jako{f},{},{}.

2 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 3 II. Iloczyn skalarny: Iloczynskalarny x,y dwóchwektorówx,y R n jestliczbąrzeczywistą x,y =x T y=x y=x y +...+x n y n wówczas x = x,x x = x,x Własności iloczynu skalarnego: a) x,y = y,x przemienność, b) x,y x y nierównośćcauchy ego-schwartz a, c) x+y x + y nierównośćtrójkąta, d)m x,y = mx,y łącznośćwzględemmnożeniaprzezliczbę, e) (x+y),z = x,z + y,z rozdzielnośćwzględemdodawania Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 4 Dlawektorówx,y R 3 x,y = x y cosθ,gdzieθ= (x,y) Dla wersorów osi(wektorów jednostkowych) î= ; ĵ= ; ˆk= układu ortokartezjańskiego Oxyz mamy î,î = ĵ,ĵ = ˆk,ˆk = î,ĵ = ĵ,ˆk = ˆk,î = wtymukładziewektora=[a x,a y,a z ] T możnazapisać a=a x î+a y ĵ+a zˆk

3 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 5 Iloczynskalarnydwóchwektorówa,b R 3 a,b =a x b x +a y b y +a z b z Jeślia ib tokątmiędzytymiwektoramispełniazwiązek cos (a,b)= a,b a b Współrzędną wektora a względem osi s(α, β, γ) można zapisać a s = a,s =a x cosα+a y cosβ+a z cosγ stąd w szczególności wynika, że a x = a,î ; a y = a,ĵ ; a z = a,ˆk Wektory a, b nazywamy ortogonalnymi jeśli a,b = ajeśliponadtoa ib towektorytesąprostopadłea b. Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 6 III. Iloczyn wektorowy(wewnętrzny) Iloczynwektorowya buporządkowanejparywektorów(a,b)jestwektoremc=a b. Jeśli wektory a i b są kolinearne wówczas iloczyn wektorowy jest wektorem zerowym, w przeciwnym przypadku jest wektorem, którego: modułjestdanyjako: a b = a b sin (a,b)ijestpolemrównoległobokurozpiętegonatych wektorach kierunekjestprostopadłydokażdegozwektorówtj. a,(a b) =; b,(a b) =ijestto kierunek prostopadły do płaszczyzny rozpiętej na tych wektorach zwrottaki,żeuporządkowanatrójka(a,b,a b)matęsamąorientacjęcoprzestrzeńwktórej zdefiniowany jest iloczyn wektorowy. ax b b O a Rysunek : Iloczyn wektorowy

4 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 7 Własności iloczynu wektorowego: a)a b= (b a) antyprzemienność, b)m(a b)=(ma) b łącznośćwzględemmnożeniaprzezliczbę, c)(a+b) c=a c+b c rozdzielnośćwzględemdodawania Jeślia ib to sin (a,b)= a b a b W układzie ortokartezjańskim mamy î î=ĵ ĵ=ˆk ˆk= î ĵ=ˆk, ĵ ˆk=î, ˆk î=ĵ Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 8 IloczynwektorowywR 3 wyznaczamyzewzoru a b=(a y b z a z b y )î+(a z b x a x b z )ĵ+(a x b y a y b x )ˆk= a y a z b y b z î+ a z a x b z b x ĵ+ a x a y b x b y ˆk albo a b= î ĵ ˆk a x a y a z b x b y b z =det î ĵ ˆk a x a y a z b x b y b z Moduł iloczynu wektorowego a b = a y a z b y b z + a z a x b z b x + a x a y b x b y

5 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 9 Macierze Macierzowymiarach(m n) A=[a ij ] n m= Własności: a... a n... a m... a mn Dodawanie macierzy jest łączne i przemienne (A+B)+C=A+(B+C) A+B=B+A Mnożenie macierzy jest łączne A(BC) =(AB)C Mnożenie macierzy w ogólnym przypadku nie jest przemienne AB BA Transpozycja macierzy (A+B) T =A T +B T (A T ) T =A (AB) T =B T A T Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 Obrót układu współrzędnych: Opis położenia i orientacji na płaszczyźnie y y j j i x {} i x sin cos Rysunek:ObrótwR î = cosϕ sinϕ, ĵ = stąd otrzymujemy macierz rotacji R= cosϕ sinϕ sinϕ cosϕ sinϕ cosϕ () ()

6 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 Ten sam wynik można uzyskać wiedząc, że iloczyn skalarny wersorów układu{} i układu{} odpowiada rzutowaniu jednych wersorów na drugie: î = î î î, ĵ = ĵ ĵ î (3) ĵ ĵ zatem macierz rotacji R= î î ĵ î î ĵ ĵ ĵ (4) Własności macierzy obrotu(rotacji): macierzrjestortogonalna:rr T =R T R=I,czylikolumny(takżewiersze)macierzyRsą wzajemnieortogonalne,stądwynika,żer T =R Każda kolumna(wiersz) macierzy R jest wektorem jednostkowym detr=+(dlaukładówprawoskrętnych) Macierze R tworzą specjalną grupę obrotów SO() tzn. R SO(). Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 y y P x d y p p d {} {} d x x Rysunek3:ObrótiprzesunięciewR p x p = y cosϕ sinϕ sinϕ cosϕ p x p + d x y d y (5) p x p = y cosϕ sinϕ sinϕ cosϕ p x p d x y d y (6)

7 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 3 Postać zwarta p =Rp +d p =R (p d) (7) gdzie R= cosϕ sinϕ d= sinϕ cosϕ d x d y Przykład : Układ{}obróconywzględem{}okąt π 4 iprzesuniętyowektord=[ ] T.Wukładzie{}dany jestwektorp =[ ] T,przedstawićtenwektorwukładzie{} p = cos π 4 sin π 4 sin π 4 cos π 4 + = Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 4 MacierzprzekształceniajednorodnegowR P = p x p y p x p y = ; P = p x p y cosϕ sinϕ d x sinϕ cosϕ d y ;P,P współrzędnejednorodne p x p y (8) p x p y = cosϕ sinϕ d x cosϕ d y sinϕ sinϕ cosϕ d x sinϕ d y cosϕ p x p y (9) P = R d P = HP () P = R T R T d P = H P = HP ()

8 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 5 Obroty w przestrzeni trójwymiarowej z z P y x k k j i j i y x Rysunek4:ObrótwR 3 W układzie{} p =p x î +p y ĵ +p zˆk W układzie{} p =p x î +p y ĵ +p zˆk () (3) Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 6 p x =p î =p î =p x î î +p y ĵ î +p zˆk î (4) p y =p ĵ =p ĵ =p x î ĵ +p y ĵ ĵ +p zˆk ĵ (5) p z =p ˆk =p ˆk =p x î ˆk +p y ĵ ˆk +p zˆk ˆk (6) Równanie w postaci wektorowej gdzie p = Rp R= î î ĵ î ˆk î î ĵ ĵ ĵ ˆk ĵ î ˆk ĵ ˆk ˆk ˆk (7) (8) podobnie gdzie p = Rp R= î î ĵ î ˆk î î ĵ ĵ ĵ ˆk ĵ î ˆk ĵ ˆk ˆk ˆk (9) ()

9 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 7 ponieważiloczynskalarnyjestprzemiennytzn.î ĵ =ĵ î,więc R= R = R T () Własności macierzy obrotu(rotacji): macierzrjestortogonalna:rr T =R T R=I 3,czylikolumny(takżewiersze)macierzyRsą wzajemnieortogonalne,stądwynika,żer T =R Każda kolumna(wiersz) macierzy R jest wektorem jednostkowym R(u w)=(ru) (Rw) detr=((rî) (Rĵ)) ((Rˆk))= (Rˆk) =+(dlaukładówprawoskrętnych) Macierze R tworzą specjalną grupę obrotów SO(3). Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 8 Składanie obrotów: p = Rp,p = Rp,p = Rp Względem osi bieżącego układu: stąd p = R Rp R= R R kolejne macierze mnożymy prawostronnie. Względem osi układu ustalonego: R= R R kolejne macierze mnożymy lewostronnie.

10 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 9 Przykład : Składanie obrotów nie jest przemienne. z z y x y z y x y O x O x z Rysunek5:Obrótwokółosiz,anastępniey z y y z z y O x z y O x x x Rysunek6:Obrótwokółosiy,anastępniez Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 Przykład3:Układ{}jestobróconywzględem{}okątϕwokółosiz.Znaleźćmacierz R z z j O j i i y y x x Rysunek7:Obrótwokółosiz î î =cosϕ,ĵ î = sinϕ,ĵ ĵ =cosϕ,î ĵ =sinϕ,ˆk ˆk =

11 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 Macierz R=R z,ϕ = R z, = I 3 R z,ϕ R z,θ =R z,ϕ+θ R z,ϕ=r z, ϕ cosϕ sinϕ sinϕ cosϕ Podobnie można wyznaczyć macierze obrotu odpowiednio wokół osi x oraz y R x,ϕ = cosϕ sinϕ sinϕ cosϕ R y,ϕ = cosϕ sinϕ sinϕ cosϕ Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 Inne wybrane reprezentacje obrotu: reprezentacja oś-kąt(obrót wokół dowolnej osi) obroty wokół osi układu bieżącego kąty Euler a( zestawów) np. kąty Eulera Z-Y-Z obroty wokół osi układu ustalonego np. roll-pitch-yaw(kołysanie-kiwanie-myszkowanie) parametry Eulera(kwaternion jednostkowy) Dalej omówimy trzy pierwsze reprezentacje obrotu.

12 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 3 Obrót wokół dowolnej osi: Mającdanywektora R 3,wektorjednostkowyk, k =ikątϕznaleźćwektorb R 3 powstaływ wynikuobrotuawokółkokątϕ. k x (k x a) C k oœ obrotu k x a k(k a) a b O Rysunek8:Obrótwokółosikokątϕ Wektoramożnazdekomponowaćnaskładowąrównoległąa iskładowąprostopadłąa doosiobrotu a=k(k a) k (k a) }{{}}{{} a a Tylkoskładowaa jestzmienianawwynikuobrotu. Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 4 Wektor b można wyznaczyć ze wzoru Rodrigues a: b=k(k a)+sinϕ(k a) cosϕk (k a) () lub innej jego postaci: b=a+(sinϕ)k a+( cosϕ)k (k a) (3) Definiując operator macierzowy iloczynu wektorowego w postaci macierzy K K= taki, że k z k y k z k x k y k x Ka=k a a następnie podstawiając macierz K do wzoru(3) otrzymamy b=a+(sinϕ)ka+( cosϕ)k a stąd wyciągając a można wyznaczyć macierz obrotu R R=I+(sinϕ)K+( cosϕ)k (4)

13 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 5 InnysposóbobliczeniaobliczeniamacierzyR k,ϕ : Znającwektork=[k x,k y,k z ] T definiującyośobrotuikątϕmożnawyprowadzićmacierzobrotur k,ϕ. z k z k x O k k y y x Rysunek 9: Obrót wokół dowolnej osi Obrót wokół dowolnej osi można przedstawić jako złożenie następujących obrotów: R k,ϕ =R z,α R y,β R z,ϕ R y, β R z, α (5) Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 6 Obroty wykonywane są wokół osi układu ustalonego. sinα= k y, cosα= k x +ky k x k x +k y sinβ= k x+k y, cosβ=k z cosϕ c ϕ, sinϕ s ϕ, v ϕ =versϕ= c ϕ podstawiając powyższe zależności do(5) mamy R k,ϕ = k xv ϕ +c ϕ k x k y v ϕ k z s ϕ k x k z v ϕ +k y s ϕ k x k y v ϕ +k z s ϕ k yv ϕ +c ϕ k y k z v ϕ k x s ϕ k x k z v ϕ k y s ϕ k y k z v ϕ +k x s ϕ k zv ϕ +c ϕ (6)

14 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 7 Macierz obrotu R SO(3) można zawsze wyrazić w postaci pojedynczego obrotu wokół odpowiedniej osi o odpowiedni kąt R=R k,ϕ gdziekwektorjednostkowydefiniującyoś,zaśϕkątobrotuwokółtejosi.znającelementyr i,j macierzyr kąt ϕ obliczamy Tr(R) ϕ=arccos =arccos r +r +r 33 oraz k= sinϕ r 3 r 3 r 3 r 3 r r Reprezentacja oś-kąt nie jest jednoznaczna ponieważ R k,ϕ =R k, ϕ Jeśliϕ=toR=I,aośobrotujestnieokreślona. Reprezentację oś-kąt można przedstawić w postaci R=[r x,r y,r z ] T =[ϕk x,ϕk y,ϕk z ] T Długość wektora R jest równa mierze kąta ϕ. Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 8 Przykład4:MacierzRpowstałazobrotuokąt9 wokółosiz,następnieokąt6 wokółosiy orazo kąt3 wokółosix.obliczyćwynikowąmacierzobrotuorazodpowiadającąjejparametryzacjęoś-kąt. Wynikowa macierz obrotu ma postać R=R x,3 R y,6 R z,9 = Odpowiadająca tej macierzy reprezentacja oś-kąt jest następująca: Kąt obrotu jest równy ϕ=arccos = zaś oś określa wektor k=, 3 3, 3 T

15 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 9 Zadanie : Danesądwaukładyortokartezjańskie{}=(O,x,y,z )i{}=(o,x,y,z ).Kątmiędzyosiami x,y jestrówny 3 π,kątmiędzyosiamix,z jestrówny π 6 orazkątmiędzyosiamiy,z jestrówny π 3. Obliczyćelementymacierzyrotacji R(przejściezukładu{}do{}).Czyjesttylkojednorozwiązanie tego zadania? z x y 6 3 z _ 3 y x Rysunek:Obrotywprzestrzeni R 3 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 3 Obroty wokół osi układu bieżącego: Kąty Eulera Z-Y-Z: z z z z y x O y y x x x y Rysunek : Reprezentacja kątów Eulera ZestawkątówEuleraZ-Y-Zotrzymamyprzeztrzyobroty:wokółosiz okątϕ,następniewokółosiy o kątθiwokółosiz okątψ.

16 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 3 Wynikowa macierz obrotu: R=R z,ϕ R y,θ R z,ψ = c ϕ c θ c ψ s ϕ s ψ c ϕ c θ s ψ s ϕ c ψ c ϕ s θ s ϕ c θ c ψ +c ϕ s ψ s ϕ c θ s ψ +c ϕ c ψ s ϕ s θ s θ c ψ s θ s ψ c θ (7) Problemodwrotny:Mającdanewartościr i,j elementówmacierzyrznaleźćkątyϕ,θ,ψ. Jeślisinθ θ=atan ϕ=atan ( ) ± r3+r 3,r 33 r 3 s θ s θ, r 3 r 3 ψ=atan, r 3 s θ s θ Jeżeliθ=lubθ=πwówczasmożnawyznaczyćjedyniesumęalboróżnicękatówϕ±ψ. Kiedyr 33 =,wówczasc θ =is θ =,zatemθ=. ϕ+ψ=atan(r,r )=atan( r,r ) Kiedyr 33 =,wówczasc θ = is θ =,zatemθ=π ϕ ψ=atan( r, r )=atan( r, r ) W obu przypadkach mamy nieskończenie wiele rozwiązań. Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 3 Obroty wokół osi układu ustalonego: Kołysanie-kiwanie-myszkowanie(roll-pitch-yaw): x myszkowanie (yaw) z ko³ysanie (roll) O kiwanie (pitch) y Rysunek : Obroty wokół osi układu ustalonego R=R z,ϕ R y,θ R x,ψ = c ϕ c θ s ϕ c ψ +c ϕ s θ s ψ s ϕ s ψ +c ϕ s θ c ψ s ϕ c θ c ϕ c ψ +s ϕ s θ s ψ c ϕ s ψ +s ϕ s θ c ψ s θ c θ s ψ c θ c ψ określone na zbiorze V= {(ϕ,θ,ψ) π } θπ,<ϕ<π, ψ<π (8)

17 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 33 Przekształcenie odwrotne: Dlaθ ± π mamy ϕ=atan(r,r ), ϕ=ϕ+π (9) θ=atan( r 3,cosϕr +sinϕr ) (3) ψ=atan(sinϕr 3 cosϕr 3, sinϕr +cosϕr ) (3) Jeśliθ=± π wówczasrozwiązaniedegenerujesięimożemyobliczyćtylkosumęlubróżnicękątówϕiψ. Zazwyczaj przyjmuje się ϕ = i rozwiązanie znajduje się z zależności: Dlaθ= π θ= π, ϕ=, ψ=atan(r,r ) Dlaθ= π θ= π, ϕ=, ψ= atan(r,r ) Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 34 P= p x p y p z = p MacierzprzekształceniajednorodnegowR 3 p R d R d R d p = = Rp+d R R Rd+ d =HP (3) (33) R d = R T R T d (34) H= R 3 3 d 3 f 3 s = obrót przesunięcie perspektywa skalowanie (35)

18 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 35 Zbiór elementarnych przekształceń jednorodnych Zbiór wszystkich macierzy jednorodnych H stanowi specjalną grupę euklidesową izometrii przestrzeni trójwymiarowej. Zbiór podstawowych przekształceń jednorodnych generujących tę grupę jest następujący: Trans x,a = a Trans y,b = b Trans z,c = c dla translacji odpowiednio wzdłuż osi x, y, z, Rot x,α = cα sα sα cα Rot y,ϕ = cϕ sϕ sϕ cϕ Rot z,θ = cθ i sθ i sθ i cθ i dlaobrotuodpowiedniowokółosix,y,z(gdzies() sin()orazc() cos()). Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 36 Interpretacje macierzy przekształcenia jednorodnego: {} z P P z k k d P O j y x i {} O j i y T= R d x. Jako opis układu opisuje układ{} względem układu{}. Kolumny macierzy rotacji(macierzy kosinusówkierunkowych) Rsąwersoramiokreślającymikierunkiosiukładu{}wukładzie{}. Wektor dokreślapołożeniepoczątkuukładu{}wukładzie{}..jakoprzekształcenieodwzorowujące.macierz Todwzorowuje P P. 3.Jakooperatorprzekształcenia.MacierzTdziałanawektor P tworzącwektor P (przesuniętyi obrócony w układzie{})

19 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 37 Przykład 5: Układortokartezjański{}=(O,x,y,z )początkowopokrywałsięzukładem{}=(o,x,y,z ), następniezostałobróconyokątϕ= π 6 wokółosiz iprzesuniętyod=6wzdłużosix.punktpma współrzędnewukładzie{}współrzędne P=[,,3] T.ObliczyćwspółrzędnepunktuPwukładzie{}. Rozwiązanie: Transformacja współrzędnych z układu{} do{} opisana jest wzorem: P= T P Macierz przekształcenia jednorodnego ma postać: T= cosϕ sinϕ d sinϕ cosϕ Zapisując we współrzędnych jednorodnych współrzędne punktu P, możemy obliczyć P= T 3 P= = Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 38 Ruch ciała sztywnego: Ruch ciała(bryły) sztywnego w przestrzeni euklidesowej można przedstawić jako gładkie odwzorowanie czasuwgrupęprzesunięć R 3 orazspecjalnągrupęobrotów SO(3) c: R R 3 SO(3) = SE(3), H SE(3), (36) które opisuje w każdej chwili czasu położenie i orientację układu związanego z ciałem względem układu przestrzeni(układu odniesienia). KażdyelementH SE(3)formalnienależydo R : H R (R R 9 d R 3 ) przy czym macierz rotacji R spełnia 6 niezależnych warunków ortogonalności R T R=I 3 stąd wymiar specjalnej grupy euklidesowej dim SE(3) = 6, czyli ciało swobodne ma 6 stopni swobody.

20 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 39 Macierze skośniesymetryczne S T +S= (37) dlamacierzysowymiarze3 3oelementachs ij,i,j=,,3mamy9równań s ij +s ji = (38) ponieważs ii =orazdlai js ij = s ji tomacierzs 3 3 S= s s s s 3 s s 3 Jeśliwektora=[a x,a y,a z ] T tos(a) S(a)=[a ]= a z a y a z a x a y a x Macierzeskośnie-symetryczneS(î),S(ĵ),S(ˆk)dlawersorówî,ĵ,ˆk S(î)= ; S(ĵ)= ; S(ˆk)= (39) (4) (4) Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 4 Własności macierzy skośniesymetrycznych: dladowolnychwektorówa,b R 3 orazskalarówα,βmamys(αa+βb)=αs(a)+βs(b) liniowość dladowolnegowektorap R 3 mamys(a)p=a p dladowolnychprzekształceńr,s SO(3)idowolnychwektorówa,b R 3 zpoprzednichwłasności wynika, iż RS(a)R T b = R(a R T b)=(ra) (RR T b) = (Ra) b = S(Ra)b (4) Stąd wynika, że RS(a)R T =S(Ra) (43) Lewa strona równania reprezentuje przekształcenie macierzy S(a) przez podobieństwo. Niech macierz obrotu będzie funkcją jednego kąta θ, stąd R = R(θ) SO(3). Pochodna macierzy względem θ dana jest wzorem dr dθ =SR(θ) (44)

21 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 4 Przykład:6JeśliR=R x,θ jestpodstawowąmacierząobrotutomożnapokazać,że S= dr dθ RT = sinθ cosθ cosθ sinθ = cosθ sinθ sinθ cosθ =S(î) (45) stąd otrzymujemy dr x,θ dθ =S(î)R x,θ podobnie dostajemy pozostałe pochodne (46) dr y,θ dθ =S(ĵ)R y,θ ; dr z,θ dθ =S(ˆk)R z,θ (47) Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 4 Prędkość kątowa i liniowa z s Z b y b s k b {s} O s s d b {b} O b x b s v b y s x s Rysunek 3: Ruch ciała sztywnego prędkości Prędkość kątowa: Załóżmy,żemacierzobrotujestzmiennawczasieR=R(t) SO(3).PonieważmacierzR(t)jest ortogonalna, więc R(t)R(t) T =I różniczkując obustronnie względem t jako pochodną iloczynu otrzymamy dr dt R(t)T +R(t) drt dt (48) = (49)

22 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 43 Definiujemy macierz S dr dt R(t)T wówczas transpozycja macierzy S S T = dr dt R(t)T ) T =R(t) drt dt równanie(49) oznacza wówczas, że (5) (5) S+S T = (5) zatem macierz S zdefiniowana wzorem(5) jest skośniesymetryczna. Mnożąc obie strony równania(5) przezr(t)iwiedząc,żer(t)jestmacierząortogonalnąotrzymujemypochodnąṙ(t)macierzyr(t) względem czasu dr(t) dt =Ṙ(t)=S(t)R(t) (53) Macierz S(t) może być jednoznacznie reprezentowana w postaci S(ω(t)) przez wektor prędkości kątowej ω(t) układu obracającego się względem układu ustalonego w chwili t. Pochodną macierzy R(t) względem czasu wyrazić Ṙ(t) = S(t)R(t) = S(ω(t))R(t) (54) gdzie ω(t) wektor prędkości kątowej. Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 44 Niech c(t)= R(t) d(t) ċ(t) = Ṙ(t) ḋ(t) Prędkość(macierz prędkości) w układzie przestrzeni V s =ċ(t)c (t)= Ω s ḋ Ω s d gdzieω s =ṘRT prędkośćkątowawukładzieinercjalnym (55) Prędkość(macierz prędkości) w układzie ciała(związanym z ciałem) V b =c (t)ċ(t)= Ω b R T ḋ gdzieω b =R T Ṙ prędkośćkątowawukładzieciała. MacierzeprędkościkątowychΩ s iω b sąokreśloneprzezwektoryprędkościkątowychω s orazω b ω ω ω 3 =ω [ω ]=Ω= ω 3 ω ω 3 ω ω ω (56) (57)

23 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 45 odwzorowanie jest wzajemnie jednoznaczne i określa wektorową reprezentację prędkości kątowej Ω s =[ω s ] Ω b =[ω b ] (58) MacierzeprędkościV s iv b możnazatemzastąpićwektorami v s = ν s ω s, vb = ν b ω b (59) gdzie ν s =ḋ+d ωs, ν b =R T ḋ prędkość liniowa odpowiednio w układzie przestrzeni i układzie ciała. Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 46 Interpretacja prędkości ciała sztywnego w układzie przestrzeni i układzie ciała: DanyjestpunktowspółrzędnychjednorodnychP= [ p T, ] T wukładzieciała.współrzędnetegopunktuw układzie przestrzeni w chwili t: r(t) = R(t) d(t) p(t) (6) prędkość punktu P względem układu przestrzeni ṙ(t) = Ṙ(t) ḋ(t) p (6) prędkość punktu P wyrażona w układzie ciała R(t) d(t) Ṙ(t) ḋ(t) p =Vb p = ω b p+rḋ (6) prędkość w układzie ciała jest prędkością ruchu względem układu przestrzeni punktu P którego współrzędne w układzie ciała są ustalone widzianą z układu ciała. (Uwaga: Punkt P nie porusza się względem układu ciała.)

24 Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 9 47 Prędkość punktu P w układzie przestrzeni ṙ(t) = =V s Ṙ(t) ḋ(t) r(t) = R(t) d(t) r(t) ω s (r(t) d(t))+ḋ(t) = (63) prędkość punktu P w układzie przestrzeni ma składową pochodzącą od obrotu wektora(r d) z prędkością kątowąω s orazskładowąwynikającązruchupoczątkuukładuciałaḋ.

Podstawy robotyki. Wykład II. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska

Podstawy 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 szczegółowo

i = [ 0] j = [ 1] k = [ 0]

i = [ 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 szczegółowo

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Algebra 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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Wektory. Algebra. Aleksander Denisiuk. Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi Gdańsk

Wektory. Algebra. Aleksander Denisiuk. Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi Gdańsk Algebra Wektory Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Algebra p. 1 Wektory Najnowsza wersja

Bardziej szczegółowo

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1 Wektory Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1.1 Dodawanie wektorów graficzne i algebraiczne. Graficzne - metoda równoległoboku. Sprowadzamy wektory

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

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

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Matematyka stosowana i metody numeryczne Ewa Pabisek Adam Wosatko Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 14 Rachunekwektorowy W celu zdefiniowania wektora a należy podać: kierunek(prostą na której leży wektor)

Bardziej szczegółowo

Mechanika. Wykład 2. Paweł Staszel

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Bardziej szczegółowo

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II Wykład II I. Algebra wektorów 2.1 Iloczyn wektorowy pary wektorów. 2.1.1 Orientacja przestrzeni Załóżmy, że trójka wektorów a, b i c jest niekomplanarna. Wynika z tego, że żaden z tych wektorów nie jest

Bardziej szczegółowo

TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY

TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY Stan naprężenia jest niemożliwy do pomiaru, natomiast łatwo zmierzyć stan odkształcenia na powierzchni zewnętrznej badanej konstrukcji. Aby wyznaczyć stan naprężenia trzeba

Bardziej szczegółowo

PYTANIA KONTROLNE STAN NAPRĘŻENIA, ODKSZTAŁCENIA PRAWO HOOKE A

PYTANIA KONTROLNE STAN NAPRĘŻENIA, ODKSZTAŁCENIA PRAWO HOOKE A PYTANIA KONTROLNE STAN NAPRĘŻENIA, ODKSZTAŁCENIA PRAWO HOOKE A TENSOMETRIA ZARYS TEORETYCZNY Stan naprężenia jest niemożliwy do pomiaru, natomiast łatwo zmierzyć stan odkształcenia na powierzchni zewnętrznej

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia geometryczne. Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej

Przekształcenia geometryczne. Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Przekształcenia geometryczne Mirosław Głowacki Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Akademia Górniczo Hutnicza w Krakowie Przekształcenia elementarne w przestrzeni D Punkty p w E na płaszczyźnie

Bardziej szczegółowo

GEOMETRIA ANALITYCZNA W PRZESTRZENI

GEOMETRIA ANALITYCZNA W PRZESTRZENI Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska Wykład 13. Egzaminy I termin wtorek 31.01 14:00 Aula A Wydział Budownictwa II termin poprawkowy czwartek 9.02 14:00 Aula A Wydział Budownictwa

Bardziej szczegółowo

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4) Rozdział 1 Prosta i płaszczyzna 1.1 Przestrzeń afiniczna Przestrzeń afiniczna to matematyczny model przestrzeni jednorodnej, bez wyróżnionego punktu. Można w niej przesuwać punkty równolegle do zadanego

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

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

Bardziej szczegółowo

= i Ponieważ pierwiastkami stopnia 3 z 1 są (jak łatwo wyliczyć) liczby 1, 1+i 3

= 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 szczegółowo

Geometria Lista 0 Zadanie 1

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

Bardziej szczegółowo

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

Elementy geometrii analitycznej w R 3

Elementy geometrii analitycznej w R 3 Rozdział 12 Elementy geometrii analitycznej w R 3 Elementy trójwymiarowej przestrzeni rzeczywistej R 3 = {(x,y,z) : x,y,z R} możemy interpretować co najmniej na trzy sposoby, tzn. jako: zbiór punktów (x,

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, macierze, Google

Układy równań liniowych, macierze, Google Układ równań linowych { x+2y = 6, 3x y = 4 (0) Spotkania z Matematyka Układy równań liniowych, macierze, Google Aleksander Denisiuk denisjuk@matman.uwm.edu.pl Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Bardziej szczegółowo

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ METODY MATEMATYCZNE I STATYSTYCZNE W INŻYNIERII CHEMICZNEJ Wykład 3 Elementy analizy pól skalarnych, wektorowych i tensorowych Prof. Antoni Kozioł, Wydział Chemiczny Politechniki Wrocławskiej 1 Analiza

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

Jakobiany. Kinematykę we współrzędnych możemy potraktować jako operator przekształcający funkcje czasu

Jakobiany. Kinematykę we współrzędnych możemy potraktować jako operator przekształcający funkcje czasu Wstęp do Robotyki c W. Szynkiewicz, 29 1 Jakobiany Kinematykę we współrzędnych możemy potraktować jako operator przekształcający funkcje czasu ( t )z(t)=k(x(t)) Ponieważ funkcje w powyższym równaniu są

Bardziej szczegółowo

OPISY PRZESTRZENNE I PRZEKSZTAŁCENIA

OPISY 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 szczegółowo

Przekształcenia geometryczne w grafice komputerowej. Marek Badura

Przekształcenia geometryczne w grafice komputerowej. Marek Badura Przekształcenia geometryczne w grafice komputerowej Marek Badura PRZEKSZTAŁCENIA GEOMETRYCZNE W GRAFICE KOMPUTEROWEJ Przedstawimy podstawowe przekształcenia geometryczne na płaszczyźnie R 2 (przestrzeń

Bardziej szczegółowo

Fizyka 1(mechanika) AF14. Wykład 5

Fizyka 1(mechanika) AF14. Wykład 5 Fizyka 1(mechanika) 1100-1AF14 Wykład 5 Jerzy Łusakowski 30.10.2017 Plan wykładu Ziemia jako układ nieinercjalny Fizyka 1(mechanika) 1100-1AF14 Wykład 5 Dwaj obserwatorzy- związek między mierzonymi współrzędnymi

Bardziej szczegółowo

Algebra linowa w pigułce

Algebra linowa w pigułce Algebra Algebra linowa w pigułce Aleksander Denisiuk denisjuk@pjwstk.edu.pl Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych Wydział Informatyki w Gdańsku ul. Brzegi 55 80-045 Gdańsk Algebra p. 1 Algebra

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

Fizyka 11. Janusz Andrzejewski

Fizyka 11. Janusz Andrzejewski Fizyka 11 Ruch okresowy Każdy ruch powtarzający się w regularnych odstępach czasu nazywa się ruchem okresowym lub drganiami. Drgania tłumione ruch stopniowo zanika, a na skutek tarcia energia mechaniczna

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

MECHANIKA 2 KINEMATYKA. Wykład Nr 5 RUCH KULISTY I RUCH OGÓLNY BRYŁY. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

MECHANIKA 2 KINEMATYKA. Wykład Nr 5 RUCH KULISTY I RUCH OGÓLNY BRYŁY. Prowadzący: dr Krzysztof Polko MECHANIKA 2 KINEMATYKA Wykład Nr 5 RUCH KULISTY I RUCH OGÓLNY BRYŁY Prowadzący: dr Krzysztof Polko Określenie położenia ciała sztywnego Pierwszy sposób: Określamy położenia trzech punktów ciała nie leżących

Bardziej szczegółowo

Analiza stanu naprężenia - pojęcia podstawowe

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2 Wykład 16 Geometria analityczna Przegląd wiadomości z geometrii analitycznej na płaszczyźnie rtokartezjański układ współrzędnych powstaje przez ustalenie punktu początkowego zwanego początkiem układu współrzędnych

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

Drgania układu o wielu stopniach swobody

Drgania układu o wielu stopniach swobody Drgania układu o wielu stopniach swobody Rozpatrzmy układ składający się z n ciał o masach m i (i =,,..., n, połączonych między sobą i z nieruchomym podłożem za pomocą elementów sprężystych o współczynnikach

Bardziej szczegółowo

Układy współrzędnych

Układy współrzędnych Układy współrzędnych Układ współrzędnych matematycznie - funkcja przypisująca każdemu punktowi danej przestrzeni skończony ciąg (krotkę) liczb rzeczywistych zwanych współrzędnymi punktu. Układ współrzędnych

Bardziej szczegółowo

D l. D p. Rodzaje baz jezdnych robotów mobilnych

D l. D p. Rodzaje baz jezdnych robotów mobilnych ERO Elementy robotyki 1 Rodzaje baz jezdnych robotów mobilnych Napęd różnicowy dwa niezależnie napędzane koła jednej osi, dla zachowania równowagi dodane jest trzecie koło bierne (lub dwa bierne koła)

Bardziej szczegółowo

III.4 Ruch względny w przybliżeniu nierelatywistycznym. Obroty.

III.4 Ruch względny w przybliżeniu nierelatywistycznym. Obroty. III.4 Ruch względny w przybliżeniu nierelatywistycznym. Obroty. Newtonowskie absolutna przestrzeń i absolutny czas. Układy inercjalne Obroty Układów Współrzędnych Opis ruchu w UO obracających się względem

Bardziej szczegółowo

1 Tensory drugiego rzędu jako odwzorowanie liniowe

1 Tensory drugiego rzędu jako odwzorowanie liniowe TNSORY Tensory drugiego rzędu jako odwzorowanie liniowe RozważmyzbiórLin n wszystkichliniowychodwzorowańwektorawwektorgdzieobawektorynależądo n ( n -nwymiarowaprzestrzeńukidesowa)takieodwzorowaniemożebyć

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA OGÓLNA (II)

MECHANIKA OGÓLNA (II) MECHNIK GÓLN (II) Semestr: II (Mechanika I), III (Mechanika II), rok akad. 2013/2014 Liczba godzin: sem. II *) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz. sem. III *) - wykład 30 godz., ćwiczenia 30 godz., ale

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadenie do geometrii maszynowej

Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadenie do geometrii maszynowej Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadenie do geometrii maszynowej Aleksander Denisiuk Uniwersytet Warmińsko-Mazurski Olsztyn, ul. Słoneczna 54 denisjuk@matman.uwm.edu.pl 1 / 61 Wprowadenie do geometrii

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

ALGEBRA 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 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

Elementy grafiki komputerowej. Elementy geometrii afinicznej

Elementy grafiki komputerowej. Elementy geometrii afinicznej Elementy grafiki komputerowej. Elementy geometrii j Aleksander Denisiuk Uniwersytet Warmińsko-Mazurski Olsztyn, ul. Słoneczna 54 denisjuk@matman.uwm.edu.pl 1 / 28 Elementy geometrii j Najnowsza wersja

Bardziej szczegółowo

Informatyka Stosowana. a b c d a a b c d b b d a c c c a d b d d c b a

Informatyka Stosowana. a b c d a a b c d b b d a c c c a d b d d c b a Działania na zbiorach i ich własności Informatyka Stosowana 1. W dowolnym zbiorze X określamy działanie : a b = b. Pokazać, że jest to działanie łączne. 2. W zbiorze Z określamy działanie : a b = a 2 +

Bardziej szczegółowo

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone i

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

Bardziej szczegółowo

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn Metody numeryczne Wykład 3 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Zakres wykładu Pojęcia podstawowe Algebra

Bardziej szczegółowo

Drgania i fale II rok Fizyk BC

Drgania i fale II rok Fizyk BC 00--07 5:34 00\FIN00\Drgzlo00.doc Drgania złożone Zasada superpozycji: wychylenie jest sumą wychyleń wywołanych przez poszczególne czynniki osobno. Zasada wynika z liniowości związku między wychyleniem

Bardziej szczegółowo

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Podstawy Robotyki

Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Podstawy Robotyki Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Rozszerzony konspekt preskryptu do przedmiotu Podstawy Robotyki dr inż. Marek Wojtyra Instytut Techniki Lotniczej

Bardziej szczegółowo

Zajmijmy się najpierw pierwszym równaniem. Zapiszmy je w postaci trygonometrycznej, podstawiając z = r(cos ϕ + i sin ϕ).

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

Bardziej szczegółowo

Więzy i ich klasyfikacja Wykład 2

Więzy i ich klasyfikacja Wykład 2 Więzy i ich klasyfikacja Wykład 2 Karol Kołodziej (przy współpracy Bartosza Dziewita) Instytut Fizyki Uniwersytet Śląski, Katowice http://kk.us.edu.pl Karol Kołodziej Mechanika klasyczna i relatywistyczna

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA 2 RUCH POSTĘPOWY I OBROTOWY CIAŁA SZTYWNEGO. Wykład Nr 2. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

MECHANIKA 2 RUCH POSTĘPOWY I OBROTOWY CIAŁA SZTYWNEGO. Wykład Nr 2. Prowadzący: dr Krzysztof Polko MECHANIKA 2 Wykład Nr 2 RUCH POSTĘPOWY I OBROTOWY CIAŁA SZTYWNEGO Prowadzący: dr Krzysztof Polko WSTĘP z r C C(x C,y C,z C ) r C -r B B(x B,y B,z B ) r C -r A r B r B -r A A(x A,y A,z A ) Ciało sztywne

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Bardziej szczegółowo

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

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

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

Dr inż. Janusz Dębiński Mechanika ogólna Wykład 2 Podstawowe wiadomości z matematyki Kalisz

Dr inż. Janusz Dębiński Mechanika ogólna Wykład 2 Podstawowe wiadomości z matematyki Kalisz Dr inż. Janusz Dębiński Mechanika ogólna Wykład 2 Podstawowe wiadomości z matematyki Kalisz Dr inż. Janusz Dębiński 1 2.1. Przestrzeń i płaszczyzna Podstawowe definicje Punkt - najmniejszy bezwymiarowy

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

Rachunek wektorowy - wprowadzenie. dr inż. Romuald Kędzierski

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

Bardziej szczegółowo

KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury

KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury Funkcje wektorowe Jeśli wektor a jest określony dla parametru t (t należy do przedziału t (, t k )

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie dwóch ciał

Zagadnienie dwóch ciał Zagadnienie dwóch ciał Rysunek : Rysunek ilustrujący zagadnienie dwóch ciał. Wektor R określa położenie środka masy, wektor x położenie masy m, a wektor x 2 położenie masy m 2. Położenie masy m 2 względem

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

Podstawy Robotyki Określenie kinematyki oraz dynamiki manipulatora

Podstawy Robotyki Określenie kinematyki oraz dynamiki manipulatora Podstawy Robotyki Określenie kinematyki oraz dynamiki manipulatora AiR V sem. Gr. A4/ Wicher Bartłomiej Pilewski Wiktor 9 stycznia 011 1 1 Wstęp Rysunek 1: Schematyczne przedstawienie manipulatora W poniższym

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. Magdalena Nowak. 23 marca Uniwersytet Śląski

Liczby zespolone. Magdalena Nowak. 23 marca Uniwersytet Śląski Uniwersytet Śląski 23 marca 2012 Ciało liczb zespolonych Rozważmy zbiór C = R R, czyli C = {(x, y) : x, y R}. W zbiorze C definiujemy następujące działania: dodawanie: mnożenie: (a, b) + (c, d) = (a +

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 4. TEMATYKA: Rzutowanie

Ćwiczenia nr 4. TEMATYKA: Rzutowanie TEMATYKA: Rzutowanie Ćwiczenia nr 4 DEFINICJE: Rzut na prostą: rzutem na prostą l (zwaną rzutnią) w kierunku rzutowania k (k l) nazywamy przekształcenie płaszczyzny przyporządkowujące: a) Punktom prostej

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

Podstawy robotyki wykład V. Jakobian manipulatora. Osobliwości

Podstawy robotyki wykład V. Jakobian manipulatora. Osobliwości Podstawy robotyki Wykład V Jakobian manipulatora i osobliwości Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska Metoda bezpośrednia uzyskania macierzy

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

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

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 2 - zagadnienie dwóch ciał (od praw Keplera do prawa powszechnego ciążenia i z powrotem..)

Wykład 2 - zagadnienie dwóch ciał (od praw Keplera do prawa powszechnego ciążenia i z powrotem..) Wykład 2 - zagadnienie dwóch ciał (od praw Keplera do prawa powszechnego ciążenia i z powrotem..) 24.02.2014 Prawa Keplera Na podstawie obserwacji zgromadzonych przez Tycho Brahe (głównie obserwacji Marsa)

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

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

Bardziej szczegółowo

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa Równanie Bessela Będziemy rozważać następujące równanie Bessela x y xy x ν )y 0 ) gdzie ν 0 jest pewnym parametrem Rozwiązania równania ) nazywamy funkcjami Bessela rzędu ν Sprawdzamy, że x 0 jest regularnym

Bardziej szczegółowo

Układy fizyczne z więzami Wykład 2

Układy fizyczne z więzami Wykład 2 Układy fizyczne z więzami Wykład 2 Karol Kołodziej (przy współpracy Bartosza Dziewita) Instytut Fizyki Uniwersytet Śląski, Katowice http://kk.us.edu.pl Karol Kołodziej Mechanika klasyczna i relatywistyczna

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

ALGEBRA LINIOWA 2. Lista zadań 2003/2004. Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz, dr Zbigniew Skoczylas

ALGEBRA LINIOWA 2. Lista zadań 2003/2004. Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz, dr Zbigniew Skoczylas ALGEBRA LINIOWA 2 Lista zadań 23/24 Opracowanie : dr Teresa Jurlewicz dr Zbigniew Skoczylas Lista pierwsza Zadanie Uzasadnić z definicji że zbiór wszystkich rzeczywistych macierzy trójkątnych górnych stopnia

Bardziej szczegółowo

3. KINEMATYKA Kinematyka jest częścią mechaniki, która zajmuje się opisem ruchu ciał bez wnikania w jego przyczyny. Oznacza to, że nie interesuje nas

3. KINEMATYKA Kinematyka jest częścią mechaniki, która zajmuje się opisem ruchu ciał bez wnikania w jego przyczyny. Oznacza to, że nie interesuje nas 3. KINEMATYKA Kinematyka jest częścią mechaniki, która zajmuje się opisem ruchu ciał bez wnikania w jego przyczyny. Oznacza to, że nie interesuje nas oddziaływanie między ciałami, ani też rola, jaką to

Bardziej szczegółowo

Pole magnetyczne magnesu w kształcie kuli

Pole magnetyczne magnesu w kształcie kuli napisał Michał Wierzbicki Pole magnetyczne magnesu w kształcie kuli Rozważmy kulę o promieniu R, wykonaną z materiału ferromagnetycznego o stałej magnetyzacji M = const, skierowanej wzdłuż osi z. Gęstość

Bardziej szczegółowo

Podstawy elektromagnetyzmu. Wykład 1. Rachunek wektorowy

Podstawy elektromagnetyzmu. Wykład 1. Rachunek wektorowy Podstawy elektromagnetyzmu Wykład 1 Rachunek wektorowy Co to jest,,pole? Matematyka: odwzorowanie Rn Rm które przypisuje każdemu punktowi wartość (skalarną lub wektorową). Fizyka: Własność przestrzeni

Bardziej szczegółowo

Symetrie i prawa zachowania Wykład 6

Symetrie i prawa zachowania Wykład 6 Symetrie i prawa zachowania Wykład 6 Karol Kołodziej Instytut Fizyki Uniwersytet Śląski, Katowice http://kk.us.edu.pl Karol Kołodziej Mechanika klasyczna i relatywistyczna 1/29 Rola symetrii Największym

Bardziej szczegółowo

WEKTORY I MACIERZE. Strona 1 z 11. Lekcja 7.

WEKTORY I MACIERZE. Strona 1 z 11. Lekcja 7. Strona z WEKTORY I MACIERZE Wektory i macierze ogólnie nazywamy tablicami. Wprowadzamy je:. W sposób jawny: - z menu Insert Matrix, - skrót klawiszowy: {ctrl}+m, - odpowiedni przycisk z menu paska narzędziowego

Bardziej szczegółowo

Laboratorium z Krystalografii. 2 godz.

Laboratorium z Krystalografii. 2 godz. Uniwersytet Śląski - Instytut Chemii Zakład Krystalografii ul. Bankowa 14, pok. 132, 40-006 Katowice tel. 0323591627, e-mail: ewa.malicka@us.edu.pl opracowanie: dr Ewa Malicka Laboratorium z Krystalografii

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA 2. Wykład Nr 3 KINEMATYKA. Temat RUCH PŁASKI BRYŁY MATERIALNEJ. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

MECHANIKA 2. Wykład Nr 3 KINEMATYKA. Temat RUCH PŁASKI BRYŁY MATERIALNEJ. Prowadzący: dr Krzysztof Polko MECHANIKA 2 Wykład Nr 3 KINEMATYKA Temat RUCH PŁASKI BRYŁY MATERIALNEJ Prowadzący: dr Krzysztof Polko Pojęcie Ruchu Płaskiego Rys.1 Ruchem płaskim ciała sztywnego nazywamy taki ruch, w którym wszystkie

Bardziej szczegółowo

21 Symetrie Grupy symetrii Grupa translacji

21 Symetrie Grupy symetrii Grupa translacji 21 Symetrie 21.1 Grupy symetrii Spróbujmy odpowiedzieć sobie na pytanie, jak zmienia się stan układu kwantowego pod wpływem transformacji układu współrzędnych. Najprostszą taką transformacją jest np. przesunięcie

Bardziej szczegółowo