Jacek Cichoń Katedra Informatyki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechniki Wrocławskiej

Podobne dokumenty
ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe

7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi,

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

MACIERZE STOCHASTYCZNE

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

x t 1 (x) o 1 : x s 3 (x) Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Funkcje tworz ce skrypt do zada«

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

I. Podzielność liczb całkowitych

Teoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

Operatory zwarte Lemat. Jeśli T jest odwzorowaniem całkowym na przestrzeni Hilberta X = L 2 (Ω) z jądrem k L 2 (M M)

Podstawowe struktury algebraiczne

3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe.

"Liczby rządzą światem." Pitagoras

Maciej Grzesiak Instytut Matematyki Politechniki Poznańskiej. Liczby zespolone

I kolokwium z Analizy Matematycznej

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

Funkcje tworz ce - du»y skrypt

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

Algebra liniowa. 1. Macierze.

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

Maciej Grzesiak Instytut Matematyki Politechniki Poznańskiej. Liczby zespolone

Zadania egzaminacyjne

Algorytm Euklidesa. ZADANIE 1. Oblicz korzystając z algorytmu Euklidesa: (a) NWD(120, 195), (b) NWD(80, 208), (c) NWD(36, 60, 90),

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

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

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Definicja interpolacji

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY

1 Elementy logiki i teorii mnogości

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn a 1j a 2j R i = , C j =

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

Algebra z Geometrią Analityczną Informatyka WPPT Lista zadań

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Twierdzenia graniczne:

1. Grupy i pierścienie - podstawowe definicje i przyk lady

1. Określenie pierścienia

Stwierdzenie 1. Jeżeli ciąg ma granicę, to jest ona określona jednoznacznie (żaden ciąg nie może mieć dwóch różnych granic).

1 Określenie pierścienia

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

A A A A11 A12 A1. m m mn

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

Wyk lad 2 W lasności cia la liczb zespolonych

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

1. Powtórzenie: określenie i przykłady grup

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:

Analiza Matematyczna I dla Inżynierii Biomedycznej Lista zadań

Algebra z Geometrią Analityczną Informatyka WPPT Lista zadań

3. Funkcje elementarne

Egzaminy. na wyższe uczelnie zadania

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204.

Lista. Algebra z Geometrią Analityczną. Zadanie 1 Przypomnij definicję grupy, które z podanych struktur są grupami:

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

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

Matematyczne Metody Fizyki I

Kongruencje Wykład 4. Kongruencje kwadratowe symbole Legendre a i Jac

O kilku zastosowaniach grup i pierścieni grupowych

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

Podprzestrzenie macierzowe

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

MARIUSZ KAWECKI zbiór zadań dla zainteresowanego matematyką licealisty

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIA

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. II. ZBIORY OTWARTE I DOMKNIĘTE.

ZADANIA Z ALGEBRY LINIOWEJ LISTA ZADAŃ NR 1. do f oznaczamy f 1. Dla f, g z zadania 1 wyznaczyć f 1, g 1 oraz g f 1 g.

Podstawowe struktury algebraiczne

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

1 Układy równań liniowych

1 Działania na zbiorach

Algebra liniowa II. Lista 1. 1 u w 0 1 v 0 0 1

1. Liczby zespolone i

1 Wersja testu A 21 czerwca 2017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierną w, aby podana liczba była wymierna. w = w 2, w = 2.

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

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Transkrypt:

Jacek Cichoń Katedra Iformatyki Wydział Podstawowych Problemów Techiki Politechiki Wrocławskiej MAP3045: Algebra z Geometrią Aalityczą Wykład przezaczoy jest dla studetów I roku I stopia Iformatyki a WPPT. Odbywa się w poiedziałki w godz. 9:5 :00 w sali.30 (C 3) oraz w środy w godz. 3:5 5:00 w sali.30 (C 3). Na stroie tej zajdziesz iformacje o zasadach zaliczeia, realizowaym materiale, literaturze oraz listę zadań. Ćwiczeia do wykładu prowadzą: mgr D. Bojko, dr P. Kubiak, dr K. Majcher. Zasady zaliczaia kursu Na ćwiczeiach odbędą się trzy 30 miutowe kolokwia. Na każdym z ich dostaiecie do zrobieia 3 zadaia. Za każde z ich będziecie mogli otrzymać do 5 puktów. Za aktywość moża uzyskać dodatkowo do 5 puktów. Ocea końcowa z ćwiczeń będzie wystawiaa za pomocą astępującej tabelki: Pkt. 0...4 5..0..6 7..3 33..39 40..45 46..60 C.0 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 Literatura Podstawowa. A. Białyicki Birula, Algebra, PWN 97.. B. Gleichgewicht, Algebra, GiS 00 3. Mostowski, M. Stark, Elemety algebry wyższej, PWN 970 Pomocicza. Victor Shoup, A Computatioal Itroductio to Number Theory ad Algebra (Versio ). Lida Gilbert, Jimmie Gilbert, Elemets of Moder Algebra, Brooks/Cole, Cegage Learig, 009 3. T. Bachoff, J. Wermer, Liear Algebra Throught Geometry, Spriger Verlag, 983 4. M. Zakrzewski, Markowe Wykłady z Matematyki: algebra z geometrią, GIS 05 Lista zadań: Algebra_05.pdf Przykładowe zadaia a pierwsze kolokwium: Algebra_05_K.pdf Pytaia do mie związae z kursem: QadA Omówioe zagadieia [05-0-05] Struktury algebraicze http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php Działaia biare; łączość:, przemieość: /7

. Działaia biare; łączość: x (y z) = (x y) z, przemieość: x y = y x. Pojęcie grupy 3. Grupa = ({0,,, }, + ), gdzie a + b = (a + b) modulo 4. Tw. W każdej grupie jest dokładie jede elemet eutraly. 5. Tw. W każdej grupie elemet odwroty do daego elemetu jest wyzaczoy jedozaczie. 6. Grupa Sym(): grupa permutacji zbioru {,,, } z działaiem określoym jako złożeie fukcji. Sym(3) jest przykładem grupy ieprzemieej; p. oraz 7. Tw. (x y) = y x 3 3 3 3 = 3 3 3 3 3 3 = 3 3 [07-0-05] Struktury algebraicze - II. Pojęcie izomorfizmu grup.. Tw. Dowole dwie jedoelemetowe grupy są izomorficze. 3. Tw. Dowole dwie dwu elemetowe grupy są izomorficze. 4. Tw. (bez dowodu) Jeśli jest grupą która ma p elemetów i p jest liczbą pierwszą, to jest izomorficza z grupą. 5. Pojęcie pierścieia. 6. W dowolym pierścieiu (R, +, ) mamy 0 x = 0 7. W dowolym pierścieiu przemieym mamy: (a + b) = a + a b + b, (a + b) (a b) = a b,(a + b) 3 = a 3 + 3a b + 3a b + b 3 8. Pojęcie ciała. 9. Tw. (bez dowodu) Jeśli p jest liczbą pierwszą, to struktura p = ({0,,, p }, +, ) (z działaiami "modulo p") jest ciałem. 0. Obliczeia w ciele 5: rówaia jedej zmieej, układ dwóch rówań liiowych dwóch zmieych, rówaia kwadratowe. [-0-05] Liczby całkowite. Róże wariaty idukcji matematyczej: W: ( A )(A ( a A)( x A)(a x)). W: Jeśli A, a A oraz ( )( A + A) to ( x )(a x x A). W3: Jeśli A, 0 A oraz ( )({0,,, } A + A) to A =. Uwaga: rówoważości tych waruków ie dowodziliśmy; będzie to zrobioe a wykładzie z Logiki i Struktur Formalych.. Twierdzeie o dzieleiu z resztą: jeżeli a, b i b > 0, to istieją q, r takie, że a = qb + r oraz 0 r < b. 3. Relacja podzielości w liczbach całkowitych; (a b) (a c) a (b + c) 4. Największy wspóly dzielik i algorytm Euklidesa: a > b NWD(a, b) = NWD(a b, b), jeśli a = qb + r, to http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php. /7

NWD(a, b) = NWD(r, b). 5. Tw. NWD(a, b) = mi({ax + by : X, Y } ( {0})). 6. Tw: Jeśli NWD(a, b) = oraz a bc to a c. 7. Tw. jest ciałem wtedy i tylko wtedy, gdy jest liczbą pierwszą. [4-0-05] Liczby całkowite i liczby zespoloe. Tw. ( )( p PRIME)(p ).. Tw [Euklides] Istieje ieskończeie wiele liczb pierwszych. 3. Tw. Każda liczba aturala jest iloczyem liczb pierwszych. 4. Tw. Rozkład liczby a czyiki pierwsze jest jedozaczy. 5. Tw. Jeśli p < p < < p są pierwsze, a = i= pk i i NWD(a, b) = i= pmi(k i,l i ) i 6. Def. NWW(a, b) = mi{k : a k b k} 7. Tw. Jeśli p < p < < p są pierwsze, a = i= pk i i NWW(a, b) = i= pmax(k i,l i ) i 8. Wiosek: NWD(a, b) NWW(a, b) = a b Liczby zespoloe i a = i a = i= pl i i i= pl i i. Liczby zespoloe ( ): wyrażeia postaci a + b i, gdzie a, b zaś i jest takim symbolem, że i =. Dodawaie: (a + b i) + (c + d i) = (a + b) + (c + d) i (patrz aplet ). Możeie: (a + b i) (c + d i) = (ac bd) + (ad + bc) i Elemet eutraly dodawaia: 0 + 0 i Elemet eutraly możeia: + 0 i. Elemet odwroty: a + b i a b i a b i a b = = = + i. a + b i a b i 3. Wiosek: Struktura (, +, ) jest ciałem z 4. Dzieleie: = z z z 5. Iterpretacja graficza liczb zespoloych 6. Def. a + b i = a b i (sprzężeie liczby zespoloej) 7. Def. a + b i = a + b (moduł liczby zespoloej) (patrz aplet ) 8. Fakt. z z = z. z z z 9. Wiosek: =. z z a + b a + b to to a + b Liczby zespoloe: II. Formala kostrukcja. = Dodawaie: (a, b) + (c, d) = (a + c, b + d) Możeie: (a, b) (c, d) = (ac bd, ad + bc) http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 3/7

. Podstawowe fukcje: Re(a + bi) = a, Im(a + bi) = b, a + bi = a bi, a + bi = a + b 3. Tw. zz = z z 4. Tw. z + z z + z 5. Iterpretacja: z z = odległość z od z 6. Przykład: + i = ± ( + + i) 7. Dla każdej liczby zespoloej z 0 istieje α taka, że z = z (cos(α) + i si(α)). 8. Wzór Eulera: 9. ( t ) e it = cos(t) + i si(t) Liczby zespoloe: III. Najpiękiejszy wzór matematyczy:. e πi = 3. Możeie liczb zespoloych 4. r(cos(α) + i si(α)) r(cos(β) + i si(β)) = (rr)(cos(α + β) + i si(α + β)) 5. Wzór de Moivre'a: 6. (r(cos(α) + i si(α))) = r (cos(α) + i si(α)) 7. Pierwiastki z jedości: 8. π = {ϵ,k : k = 0,, }, gdzie ϵ,k = e ki 9. Jeśli u = r(cos α + i si α), gdzie r > 0 oraz to 0. u = { r(cos + i si ) ϵ,k : k = 0,, }. Tw. W dowolym ciele K, jeśli x, to + x + x =.. Wiosek: k=0 ϵ,k = 0 α http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php Obserwacja: Struktura jest grupą. 4/7 α x + x

3. Obserwacja: Struktura ({z : z = }, ) jest grupą. Pojęcie homomorfizmu. Pojęcie homomorfizmu grup: f(x + y) = f(x) f(y). Pojęcie podgrupy 3. Jądro homomorfizmu: ker(f) = {x : f(x) = e} 4. Tw: Jądro homomorfizmu grup jest podgrupą 5. Def: Dziedzia całkowitości: przemiey pierście z jedością, bez dzielików zera Wielomiay. Dla pierścieia przemieego z jedością (R, +, ) określamy. Rówość: R[X] = =0 a X : ( )(a R) ( N)( > N)(a = 0). =0 a X = =0 b X ( )(a = b ) 3. W 3 rozważamy wielomia w(x) = X 3 + X. Mamy: w(0) = w() = w() = 0, ale w 0 4. Dodawaie: 5. Możeie: =0 a X + =0 b X = =0 (a + b )X =0 a X =0 b X = =0 c X gdzie c = a k+l= kb l. 6. Tw. Jeśli R jest pierścieiem przemieym z jedością, to R[X] jest rówież pierścieiem przemieym z jedością. 7. Def: Dla w R[X] określamy deg(w) = max{k : a k 0} : w 0 : w = 0 8. Jeśli R jest dziedzią całkowitości i w, v R[X], to deg(w v) = deg(w) + deg(v) 9. Jeśli R jest dziedzią całkowitości i w, v R[X], to deg(w + v) max{deg(w), deg(v)} Wielomiay a ciałami. Tw (O dzieleie z resztą). Niech K będzie ciałem, w, v K[x], deg(v) > 0. Istieją wtedy wielomiay q, r K[x] takie, że w = q v + r oraz deg(r) < deg(v).. Wiosek (Tw. Bezout): Jeśli K jest ciałem, a K, w K[x] oraz w(a) = 0, to w(x) = (x a)α(x) dla pewego α K[x]. 3. Wiosek: Jeśli K jest ciałem, a K, w K[x] to istieje wielomia α taki, że w(x) = α(x) (x a) + w(a) 4. Wiosek: Jeśli K jest ciałem, a,, a K są parami róże, w K[x] oraz w(a) = w(a) = w(a ) = 0, to w(x) = (x a) (x a )α(x) dla pewego α K[x]. 5. Schemat Horera 6. Zasadicze Twierdzeie Algebry http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 5/7

7. Jeśli w [x] i deg(w) > 0 to istieje takie a, że w(a) = 0. 8. Wiosek: Jeśli w [x] i deg(w) = > 0 to istieją a, a,, a oraz c takie, że w(x) = c (x a) (x a ). 9. Fakt: Jeśli w [x], a oraz w(a) = 0 to w( ā) = 0 0. Tw. Jeśli w [x] i deg(w) > 0 to istieją takie wielomiay v,, v k takie, że. w = v v v k. deg(v i ) {, } dla i =,,...,k 3. Jeśli deg(v i ) = to v i jest dwumiaem o wyróżiku ujemym. Każdy wielomia w [x] stopia trzeciego ma pierwiastek rzeczywisty. Wielomiay a ciałami - II. Fakt: Jeśli p, q K[x], p q i q p to p = aq dla pewego a K.. Def. p jest wielomiaem pierwszym, jeśli deg(p) oraz ie istieją wielomiay a, b takie, że p = a b oraz deg(a), deg(b) < deg(p) 3. Tw. Każdy wielomia jest iloczyem wielomiaów pierwszych 4. Def. Wielomia p(x) = a0 + ax + + a x jest moiczy, jeśli a = 5. Def. NWD(p, q) = r jeśli r jest moiczy, r p, r q oraz dla dowolego wielomiau s, jesli s p i s q to s r 6. Tw. Jeśli p 0 lub q 0 to istieje NWD(p, q). Co więcej, istieją takie wielomiay a, b takie, że NWD(p, q) = a b + b q 7. Algorytm Euklidesa dla wielomiaów ad ciałem 8. Tw. Rozkład wielomiau a iloczy wielomiaów pierwszych jest jedozaczy Przykład. Wielomia w(x) = x + x + jest pierwszy w K = {a + bx : a, b [x]} określamy działaie [x]. Na zbiorze p q = reszta z dzieleia p q przez wielomia x + x + Mamy, między iymi, x = (x + x + ) + x +, więc x x = + x Wielomiay. Kostrukcja ciała 4 elemetowego za pomocą wielomiau pierwszego w(x) = x + x + ad ciałem.. Tw. Jeśli w(x) = a0 + ax + a x [x], NDW(p, q) = oraz w( ) = 0 to q a oraz p a0 3. Def. Zawartością wielomiau w(x) = a0 + ax + a x [x] azywamy liczbę z(w) = NWD(a0,, a ). 4. Lemat: Jeśli z(w) = z(v) = to z(w v) =. 5. Tw (Gauss). Wielomia w [x] jest ierozkładaly w [x] wtedy i tylko wtedy, gdy jest ierozkładaly w [x]. 6. Rozwiązywaie rówań stopia trzeciego w ciele liczb zespoloych. p q http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 6/7

Wielomiay - c.d.. Charakterystyka ciała. Formale różiczkowaie wielomiaów 3. Tw. (dla ciał o charakterystyce 0) Jeśli w(a) = w () (a) = w () (a) = (x) = w ( ) (a) = 0 i w () (a) 0 to a jest pierwiastkiem krotości wielomiau w. 4. Tw. (f g) = f g + f g Przestrzeń. Def. < x, y >= k= x iy i. Def. x = < x, x> 3. Tw. < x, y > x y 4. Def. d( x, y) = x y 5. Tw. (ierówość trójkąta) d(x, z) d(x, y) + d(y, z) 6. Tw. < x, y >= x y cos(α) Przestrzeń. Def. (x y) (< x, y >= 0). Twierdzeie Pitagorasa: jeśli x y to x + y = x + y 3. Rówaie parametrycze prostej: X t = P + ta, t. 4. Hiperpłaczyza wyzaczoa przez parametry A,, A, B (zakładamy, że A + A > 0): zbiór tych (x,, x ), że Ax + A x + B = 0. 5. Własości: wektor (A,, A ) jest prostopadły do hiperpłaszczyzy zadaej powyższym rówaiem. 6. Odległość puktu P = (p,, p ) od hiperpłaszczyzy zadaje wzorem Ax + A x + B = 0 wyraża się wzorem d(p, Π) = Ap + A p + B A + A 7. Wektor ormaly do hiperpłaszczyzy: wektor długości, prostopadły do tej hiperpłaszczyzy. http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 7/7

Normale ścia w programie Bleder: Przestrzeie wektorowe. Defiicja przestrzei wektorowej ad ciałem K.. Def. Liiowa kombiacja wektorów f,, f : dowoly wektor postaci λf + + λ f, gdzie λ,, λ K. 3. Def. Liiowa otoczka zbioru E V : zbiór Li(E) = { k= λ k f k :, λ,, λ K, f,, f E} http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php Def: Wektory są liiowo iezależe jeśli dla dowolych 8/7

4. Def: Wektory f,, f V są liiowo iezależe jeśli dla dowolych λ,, λ K mamy (λf + + λ f = 0) (λ = = λ = 0). 5. W przestrzei wektorowej ( 3 ) : Li({(, )}) = {(0, 0), (, ), (, )}. Liiowa iezależość. Tw. Zbiór E jest liiowo iezależy wtedy i tylko wtedy, gdy dla dowolego e E mamy e Li(E {e}).. Tw. Jeśli f,, f są liiowo iezależe oraz to λ = μ,, λ = μ. λf + + λ f = μf + + μ f, 3. Def. Bazą przestrzei wektorowej V azywamy dowoly taki liiowo iezależy podzbiór B V, że Li(B) = V. 4. Tw (bez dowodu, bo był o wykładzie z Logiki i Struktur Formalych) W każdej przestrzei wektorowej V {0} istieje baza 5. Tw. Liiowo podzbiór B przestrzei wektorowej V jest bazą wtedy i tylko wtedy, jest maksymalym, liiowo iezależym podzbiorem przestrzei V. 6. Tw. Jeśli k < to układ rówań ( i {,, k}) j= α i,j x j = 0 ma ietrywiale rozwiązaie. 7. Tw. Jeśli B jest bazą przestrzei V, F V oraz B < F to F jest liiowo zależy. Podprzestrzeie liiowe i odwzorowaia liiowe. Tw. Jeśli B i B są bazami przestrzei V to B = B.. Def: http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 9/7

dim(v ) = 0 : V = {0} B : B jest bazą V 3. Def. Niepusty zbiór H V jest podprzestrzeią liiową przetrzei V jeśli ( x, y H)( α, β K)(αx + βy H). 4. Def. Fukcja F : V V jest odwzorowaiem liiowym jeśli ( x, y H)( α, β K)(F(αx + βy) = αf(x) + βf(y)). 5. Opis odwzorowań liiowych z w : F x x = a x + ax ax + ax dla pewych a, a, a, a. 6. Def. Jeśli F : V V jest odwzorowaiem liiowym, to ker(f) = {x V : F(x) = 0}. 7. Tw. Jeśli F : V V jest odwzorowaiem liiowym, to ker(f) jest podprzestrzeią liiową przestrzei V. 8. Tw. Jeśli F : V V jest odwzorowaiem liiowym, to rg(f) jest podprzestrzeią liiową przestrzei V. 9. Tw. Jeśli F : V V jest odwzorowaiem liiowym, to 0. dim(v) = dim(ker(f)) + dim(rg(f)) Odwzorowaia liiowe. Jeśli F : V H jest liiowe, B = {e,, e } jest bazą V oraz C = {f,, f m } jest bazą H to macierzą F w bazach B i C azywamy macierz M C,B(F) rozmiaru m o wyrazach (a i,j ) jeśli F(e i ) = m f j a ji j=. Możeie macierzy przez wektor: 3. a a a m a m x = x j= a jx j j= a jx j j= a mjx j 4. Jeśli M C,B (F) = (a ij ) i= m;j= oraz http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 0/7

a a a m a m x x = y y m to F( j= x je j ) = j= y jf j, czyli F([x,, x ] B ) = [y,, y m ] C. 5. Przykłady odwzorowań liiowych F :. Idetyczość: Id = 0 0 0 0. Odwzorowaie zerowe: 0 0 3. Skalowaie : S a,b = a 0 0 b 4. Ścięcie: S r = r 0 5. Obrót: O α = cos α si α si α cos α 6. Def. det a c b d = ad bc 7. Tw. Jeśli F : jesy liiowe oraz A jest macierzą F w stadardowej bazie oraz S to pow(f[s]) = pow(s) det(a). Odwzorowaia liiowe - c.d.. Jeśli B = (b,, b ) jest upoządkowaą bazą, to [x] B = [x,, x ] T jeśli x = k= x ib i. Suma macierzy tych samych rozmiarów: (a ij ) + (b ij ) = (a ij + b ij ) 3. Tw. Jeśli F, G : V H są liiowe, to F + G też jest liiowe. Jesli B, C są bazami uporządkowaymi przetrzei V i H, to M C,B (F + G) = M C,B (F) + M C,B (G) 4. Iloczy macierzy: (a ij ) i= r;j= m (b jk ) j= m;k= = (c ik ) i= r;k=, gdzie c ik = m a ij bjk j= (patrz: YouTube). 5. Jeśli F : V V, G : V V3 są liiowe, to G F : V V3 jest liiowe. Jesli B, C, D są bazami uporządkowaymi przetrzei V i V, V3 to M D,B (G F) = M D,C (G) M C,B (F) 6. Przykład: Rozważamy odwzorowaie F : zadae wzorem F(x, y) = 3 3 x y W bazie C = {(, ), (, )} ma oo macierz http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php /7

Pokazaliśmy, że M = 0 0 M = 0 0 7. Macierz przejścia z bazy B = (b,, b ) do bazy C = (c,, c ): T B,C = [[c] B,, [c ] B ]. 8. Jeśli T jest macierzą przejścia z B do C to [x] B = T [x] C. 9. Jeśli T jest macierzą przejścia z B do C to [x] C = T [x] B. 0. Jeśli M = a b c d oraz det(m) 0, to. M = det(m) d c b a (wrócimy do tego a astepym wykładzie). Odwzorowaia afiicze płaszczyzy. Def. Odwzorowaiem afiiczym płaszczyzy azywamy odwzorowie postaci F(x, y) = a c b d x y + e f. Reprezetacja odwzorowań afiiczych: 3. Przykłady: traslacja: Zak permutacji 0 e 0 f 0 0 a b e c d f 0 0 x y, obrót: x y cos α si α 0 si α cos α 0 0 0. Def. Iv((a i ) i= ) = card({(i, j) : i < j a i > a j }).. Def. Jeśli a = (a i ) i= to sg( a) = ( ) Iv( a). 3. Tw. Jeśli T i,j jest traspozycją dwóch elemetów to sq(t i,j ) =. 4. Tw. Jesli σ, π S to sq(π σ) = sq(π) sq(σ). Wyzaczik. Def. Jeśli A = (a i,j ) i,j=,, to x y http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php /7

. det(a) = σ S sg(σ) a i,σ(i). i= Wyzacziki. Wyzaczik macierzy 3 3: YouTube. Tw. Niech (G, ) będzie grupą oraz a G Wtedy fukcje f(x) = x oraz g(x) = x a są bijekcjami G. 3. Tw. det(a) = σ S sg(σ) i= a σ(i),i 4. Def. [a i,j ] T = [a j,i ] 5. Wiosek. det(a T ) = det(a) 6. Tw (o możeiu kolumy przez stałą) det([k,, k i,, k i+,, k ]) = det([k,, k i,, k i+,, k ]) 7. Tw.(o sumie dwóch kolum) det([k,, k i,, k i+,, k ]) = det([k,, k i,, k i+,, k ]) + det([k,, k i,, k i+,, k ]) 8. Tw. (o zamiaie kolum) det([k,, k i,, k i+,, k j,, k j+k ]) = det([k,, k i,, k i+,, k j,, k j+k ] 9. Wiosek. Wyzaczik macierzy o dwoch takich samych kolumach (lub dwóch takich samych wierszach) jest rówy zero. 0. Tw.(o dodawaiu kolum) Jeśli i < j to det([k,,,,,, k ]) = det([k,, k i,, k i+,, k j,,, k ]). Algorytm obliczaia wyzaczika o złożoości obliczeiowej O( 3 ). Wyzacziki. Def. Niech A M. Miorem M i,j maciezry A azywamy wyzaczik macierzy która powstaje z A po skreśleiu i tego wiersza oraz j tej kolumy.. Def. Niech A M. Algebraiczym dopełieiem elemetu a i,j azywamy liczbę A i,j = ( ) i+j M i,j. 3. Tw. (Laplace) Niech r, s. Wtedy a r,j A s,j = det(a)δ r,s j= gdzie δ r,s = : r = s 0 : r s. 4. Tw. Jeśli A M oraz det(a) 0, to istieje taka macierz A, że A A = A A = I. Poadto 5. A = [A i,j ] T. det(a) http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 3/7

6. Wzory Cramera: Rozważamy układ rówań liiowych: a,x + a,x + a,x a,x + a,x + a,x a, x + a, x + a, x = b = b = = b (mamy rówań oraz zmieych). Ozaczamy A[a i,j ] i,j=,,. Rozważay układ te jest rówoważy astępującemu rówaiu: gdzie x = x x oraz b = b b. A x = b Załóżmy, że det(a) 0. Wtedy x = A wzory a rozwiązaie: det A x k = k, b, b. Po rozpisaiu tego, otrzymujemy det(a) gdzie A k, b jest macierzą, którą otrzymujemy z macierzy A przez zastąpieie k tej kolumy wektorem b. Wyzacziki. Tw. det(a B) = det(a) det(b). Def. rak([k,, k ]) = dim(li({k,, k })). 3. Tw. rak(a) jest rówy ajwiększemu stopiu iezerowego miora macierzy A 4. Układ rówań liiowych ax + + a,x a mx + + a m, x = b = = b m jest rówoważy rówaiu a, a, a m, a m, x x = b b m Istieie rozwiązaia tego układu jest rówoważe zdaiu b b m rg(f A ), http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 4/7

gdzie F A x x = A x x 5. Niech A = [k,, k ]. Wtedy, a A = a, a, a m, a m,. 6. b rg(f A ) rak([k,, k ]) = rak([k,, k, b]). Metoda elimiacji Gaussa-Jordaa. Tw. Jeśli a 0 to dim(li({w, w,, w })) = dim(li({w, aw + w, w3,, w })). Metoda elimiacji Gausa Jordaa: YouTube 3. Zastosowaie metody elimiacji do wyzaczaia macierzy odwrotej. YouTube 4. Def. H + H = {x + y : x H y H}. 5. Tw. dim(h + H) = dim(h) + dim(h) dim(h H) 6. Def. H = H H jeśli H = H + H H H = {0}. 7. Jeśli H = H H to przestrzeń H + H jest izomorficza z przetrzeią H H Podprzestrzeie iezmieicze.. Def. Podprzestrzeń H V jest podprzestrzeią iezmieiiczą odwzorowaia F : V V jeśli F[H] H. Def. Wartość własa macierzy A: taka λ, że istieje iezerowy wektor x taki, że x T A x T = λ 3. Def. Wektor własy odpowiadający wartości własej λ: taki x że x T A x T = λ 4. Def. Wielomia charakterystyczoy macierzy kwadratowej A: p A (λ) = det(a λi) x 0 oraz 5. Tw. λ jest wartością własą macierzy A wtedy i tylko wtedy, gdy p A (λ) = 0 6. Liczby Fiboacciego: F0 = F =, F + = F + F +.. 0 = F F +. p(λ) = det( λ λ ) = λ λ 3. Rówaie p(λ) = 0 ma dwa pierwiastki: λ = ( 5), λ = ( + 5) 4. Wiemy, że są takie stałe a i b, że F = aλ + bλ 5. Korzystając z tego, że zamy F0 i F_$ liczymy trochę i po kilku uproszczeiach otrzymujemy http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 5/7

6. F = 5 + 5 + + ( ) 5 + Wielomia charakterystyczy. Def: Spektrum macierzy A: spec(a) = \{\lambda: p_a(\lambda) = 0\}$. Tw. Jeśli T jest macierzą przejścia z bazy do bazy i A jest dowolą macierzą kwadratową to p T AT (λ) = p A (λ). 3. Tw. Jeśli A jest macierzą kwadratową rozmiaru N oraz p A (λ) = c0 + cλ + cλ + c λ to. c = ( ). c = ( ) + Tr(A) 3. c0 = det(a) 4. Przykład: Jeśli A M (K) to $p_a(\lambda) = \lambda^ \mathrm{tr} (A)\lambda + \mathrm{det}(a) 5. Tw(Cayley Hamilto) Jeśli A jest macierzą kwadratową, to p A (A) = 0 Macierze ortogoale. Proces ortogoalizacji Grama Schmidta : g = f, g k+ = f k. Def: A jest macierzą ortogoalą jeśli A jest macierzą złożoą z kolum ortoormalych. k i= < f i, g i > < g i, g i > 3. Tw. Jeśli A jest macierzą ortogoalą, to AA T = I. 4. Wiosek: Jeśli A jest ortogoala, to A = A T 5. Tw. A jest macierzą ortogoalą wtedy i tylko wtedy, gdy < Ax, Ay > = < x, y > dla dowolych wektorów x i y. 6. Wiosek: Jeśli A jest ortogoala, to A też jest ortogoala 7. Wiosek: Jeśli A, B są ortogoale, to AB też jest ortogoala 8. Wiosek: Zbiór macierzy ortogoalych tworzy grupę, ze względu a składaie macierzy. Ozacza się ją przez O() g u Sigular value decompositio. Tw. Załóżmy, że A jes macierzą rzeczywistą i symetryczą. Istieją wtedy macierze V i Σ takie, że V jest ortogoala, Σ jest diagoala oraz A = V ΣV T.. Twierdzeie [O rozkładzie SVD] Niech A M m (R). Istieją wtedy macierze Q M m m(r), Σ M m (R) oraz R M (R) taki, że. Q i R są ortogoale. tylko elemety a główej przekątej macierzy Σ są iezerowej http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 6/7

oraz A = QΣR T. http://cs.pwr.edu.pl/cicho/05_6_a/algebra0.php 7/7