Podprzestrzenie macierzowe

Podobne dokumenty
Podprzestrzenie macierzowe

Parametryzacja rozwiązań układu równań

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Podprzestrzenie macierzowe

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

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

Wykład 11. a, b G a b = b a,

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

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

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

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

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

MACIERZE STOCHASTYCZNE

Definicja interpolacji

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

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

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

1 Układy równań liniowych

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

A A A A11 A12 A1. m m mn

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

Równania liniowe rzędu drugiego stałych współczynnikach

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

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

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

1.3. Przestrzeni. Odwzorowania. Rząd macierzy. Twierdzenie Croneckera- Capellego

Przekształcenia liniowe

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

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

Ekonomia matematyczna - 1.1

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

a 1, a 2, a 3,..., a n,...

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Układy liniowo niezależne

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

I. Podzielność liczb całkowitych

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Ciągi liczbowe wykład 3

Układy równań liniowych

I kolokwium z Analizy Matematycznej

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

A.W. Spiwakowskij. Algebra liniowa. z zastosowaniem technologii informacyjnych

Jacek Cichoń Katedra Informatyki Wydział Podstawowych Problemów Techniki Politechniki Wrocławskiej

Szanowni koledzy! Jak pewnie wi kszo ci z Pa stwa wiadomo, postanowili my układa zadania na kolejne

Układy równań liniowych

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Funkcja generująca rozkład (p-two)

a) symbole logiczne (wspólne dla wszystkich języków) zmienne przedmiotowe: x, y, z, stałe logiczne:,,,,,, symbole techniczne: (, )

u t 1 v u(x,t) - odkształcenie, v - prędkość rozchodzenia się odkształceń (charakterystyczna dla danego ośrodka) Drgania sieci krystalicznej FONONY

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEOSTWA

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

X, K, +, - przestrzeń wektorowa

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

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

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

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

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

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

1. Granica funkcji w punkcie

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

4 KWADRYKI W PRZESTRZENI RZUTOWEJ

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

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

Elementy nieliniowe w modelach obwodowych oznaczamy przy pomocy symboli graficznych i opisu parametru nieliniowego. C N

Analiza matematyczna. Robert Rałowski

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Ekonomia matematyczna 2-2

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

Praca domowa - seria 6

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

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości

Szkic do wykładów z mechaniki analitycznej

WYKŁAD 7. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Macierzowa Metoda Rozwiązywania Układu Równań Cramera

3. Funkcje elementarne

Ekonomia matematyczna - 2.1

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.

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

1 Zbiory i działania na zbiorach.

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

Układy liniowosprężyste Clapeyrona

Transkrypt:

Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji : m f x = Ax RAAx x Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy podprzestrzeń R(A ) przestrzei geerowaą przez zakres fukcji : m f y = A y A M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-2 R A y y 1 Wszystkie obrazy odwzorowaia są liiowymi kombiacjami kolum 2 Ax A A... A 1 2 A macierzy A, tz, jeśli x = j1 1, 2,..., A więc przestrzeń R(A) to przestrzeń apięta przez kolumy macierzy A (przestrzeń kolumowa), tz. b A R x, b = Ax Podobie R(A ) to przestrzeń apięta przez kolumy macierzy A czyli wiersze macierzy A (przestrzeń wierszowa), tz. Ax a R A y, a = y A Przykład: Podaj iterpretację geometryczą przestrzei R(A) oraz R(A ) dla macierzy A 1 2 3 2 RA spaa 1, A 2, A3 R A spa12, liia w 2 4 6 R A spa A 1, A2 R A spa1, 2, 3 liia w j j 3

Podprzestrzeie macierzowe wierdzeie: Dla dwóch macierzy A i B o tych samych wymiarach zachodzi: wiersz a) R A R B A ~ B Dowód: wiersz a) A ~ B istieje P taka że PA = B b) RA RB A ~ B -1 z y P -1 a A R y : a y A = y P PA a z B a R B spa spa 1 2 2 3 1 2 0 1 A 2 4 1 3 0 0 1 1 E A B 0 0 1 1 1 2 0 1 E B 3 6 1 4 0 0 0 0 1 2 3 4 0 0 1 1 spa(a) = spa(b) poieważ iezerowe wiersze w macierzach E A i E B są takie same. M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-3 1 2 m 1 2 m kol wiersz R A R B A, A,..., A B, B,..., B A ~ B b) dowód przebiega aalogiczie jak w (a) zastępując odpowiedio A, B przez A, B. Przykład: Czy astępujące zbiory wektorów apiają tą samą podprzestrzeń : A = 1, 2, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 3, 6, 1, 4 B = 0, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 4 Kostruujemy macierze A i B, których wierszami są wektory ze zbiorów A i B:

D: Podprzestrzeie macierzowe wierdzeie: Niech A będzie macierzą o wymiarach mâ, a U dowolą macierzą w postaci schodkowej otrzymaą z macierzy A: (a) iezerowe wiersze macierzy U apiają przestrzeń wierszową R(A ), (b) kolumy podstawowe w macierzy A apiają przestrzeń kolumową R(A). wiersz a) A ~ U R A R U b) Niech b 1, b 2,, b r oraz 1, 2,, t ozaczają odpowiedio podstawowe i iepodstawowe kolumy macierzy A. Macierz Q 1 iech będzie macierzą permutacji przestawiającą kolumy podstawowe a lewą stroę, tak że AQ1 B mr N mt Kolumy iepodstawowe są liiowymi kombiacjami kolum podstawowych i mogą być wyzerowae za pomocą operacji elemetarych a kolumach macierzy AQ 1 : AQ Q B N Q B 0 Q Q Q : AQ B 0 A ~ B 0 1 2 mr mt 2 1 2 Przykład: Zajdź zbiory apiające przestrzeie R(A) i R(A ), jeśli: 1 2 2 3 1 0 1 2 A = 2 4 1 3 A = spa, R 2 1 2 0 R A = spa, 3 6 1 4 0 1 3 1 1 1 M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-4 kol

Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Jądrem odwzorowaia f : m azywamy zbiór f f M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-5 x x 0 wierdzeie: ( f ) jest podprzestrzeią. A1 : x 1, x2 f f x 1 + x2 f x1 f x2 0 N x 1 + x2 N f M1 : x N f i f x f x 0 x N f D: Defiicja: Przestrzeią zerową (jądrem) macierzy A mâ azywamy zbiór N A x Ax 0 1 Defiicja: Lewostroą przestrzeią zerową (lewostroym jądrem) macierzy A mâ azywamy zbiór m N A y m1 A y 0 Przykład: Zajdź zbiór apiający przestrzeń N(A) gdzie A = 1 2 3 2 4 6 Poszukiway zbiór to ogóle rozwiązaie rówaia Ax = 0 R 2 R 1 2 3 2 1 x1 2 x2 3 x3 2 3 E A x x x 1 x 0 x h x 0 0 0 x x 3 3 0 1 A = spa h 1,h2 A więc 2 2 2 3 2 1 3 2 h

Podprzestrzeie macierzowe Wiosek: Aby zaleźć zbiór apiający przestrzeń N(A) gdzie rz(a mâ ) = r ależy zredukować A do postaci schodkowej U, a astępie rozwiązać rówaie Ux = 0 wyrażając zmiee podstawowe przez zmiee swobode i zajdując w te sposób ogóle rozwiązaie rówaia Ax = 0 w postaci x = x f h x f h... x f h 1 1 2 2 r r Zbiór wektorów = h,h,...,h 1 2 r apia przestrzeń i jest iezależy od postaci U. wierdzeie: Jeśli macierz A ma wymiar mâ to zachodzi: ) A rza a N 0 b) NA 0 rza m Dowód: (a) Wiemy, że rozwiązaie zerowe x = 0 jest jedyym rozwiązaiem rówaia Ax = 0 wtedy i tylko wtedy gdy rząd macierzy A jest rówy liczbie zmieych. (b) Podobie, że rozwiązaie zerowe y = 0 jest jedyym rozwiązaiem rówaia A y = 0 wtedy i tylko wtedy gdy rząd macierzy rz(a ) = m. Ale zachodzi rz(a ) = rz(a) wierdzeie: Dwie macierze A i B o tych samych wymiarach mają jedakowe przestrzeie zerowe gdy: wiersz a) NA NB A ~ B b) N A N B A ~ B M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-6 kol

Podprzestrzeie macierzowe wierdzeie: Jeśli rz(a mâ ) = r oraz PA = U, gdzie P jest macierzą ieosobliwą, a U jest macierzą w postaci schodkowej, wtedy ostatie m-r wierszy macierzy P apia lewostroą przestrzeń zerową macierzy A. z. jeśli P = P1 P gdzie P 2 ma wymiar (m-r)âm 2 wtedy N A RP2 Dowód: (trudy) 1 2 2 3 Przykład: Zajdź zbiór apiający przestrzeń N(A ) gdzie A = 2 4 1 3 Szukamy macierzy P, takiej, że PA = E 3 6 1 4 A : A IB P 1 2 2 3 1 0 0 1 2 0 1 1 / 3 2 / 3 0 2 4 1 3 0 1 0 0 0 1 1 2 / 3 1 / 3 0 / / 3 6 1 4 0 0 1 0 0 0 0 1 3 5 3 1 Dygresja: Jeśli G 1,, G k są macierzami elemetarymi opowiadającymi kolejym operacjom wierszowym w redukcji wtedy k 2 1 k 2 1 k 2 1 G...G G A I G...G G A G...G G B P A więc: A = spa 1 / 35 / 3 1 1 / 3 2 / 3 0 P 2 / 3 1 / 3 0 / / 1 3 5 3 1 M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-7

Kombiacja liiowa wektorów Defiicja: Wektor z przestrzei wektorowej V azywamy liiową kombiacją u,u,...,u k V wektorów jeśli daje się przedstawić w postaci: 1 2 v v u u... u c1 1 c2 2 c k k Przykład: W zbiorze S wektorów z przestrzei M 2 2 wektor jest kombiacją liiową pozostałych wektorów S v 0 2, v 1 3, v 2 0, v 0 8 1 2 3 4 1 0 1 2 1 32 1 Szukamy takich stałych c i aby zachodziło v c v c v c v v 4 M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-8 v 4 4 1 1 2 2 3 3 c2 2c3 0 0 1 2 01 0 0 1 2c1 3c2 8 2 3 0 8 c c c 1 2 3 2 0 1 0 2 1 1 1 2 0 0 1 1 2c2 3c3 1 0 2 3 1 0 0 0 0 0 21 32 00 8 2 1 0 1 2 1 32 1

Liiowa iezależość wektorów S v 1, v 2,..., v k Defiicja: Zbiór wektorów z przestrzei wektorowej V azywamy liiowo iezależymi jeśli rówaie wektorowe: ma jedyie rozwiązaie trywiale c v 1 c v 1 2 2... c k v k 0 c1 0, c2 0,..., c k 0. Jeśli istieją rozwiązaia ietrywiale, to wektory ze zbioru S są liiowo zależe. wierdzeie: Dowoly układ wektorów z przestrzei lub jest liiowo iezależy wtedy i tylko wtedy gdy macierz której kolumami są te wektory, jest ieosobliwa. e 1, e 2,..., e A e 1 e 2...e Wiosek: Aby sprawdzić czy wektory są liiowo iezależe ależy zbudować z ich macierz i sprawdzić rząd tej macierzy, który określa liczbę liiowo iezależych wektorów w daym zbiorze. wierdzeie: Jeżeli pewie podukład m < wektorów z układu wektorów jest liiowo zależy, to cały układ jest też liiowo zależy. v 1, v 2,..., v M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-9

Baza w przestrzei wektorowej V Defiicja: Zbiór liiowo iezależych wektorów ależących do przestrzei wektorowej V azywamy bazą, jeśli dowoly wektor może być zapisay jako: v i1 M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-10 i v e e 1, e 2,..., e v V Liczbę azywamy wymiarem przestrzei V i ozaczamy dimv. wierdzeie: Rozkład wektora a składowe w ustaloej bazie jest jedozaczy. i 1 i e 1, e 2,..., e Dowód: Niech wektor x ma w bazie e i dwa zestawy współrzędych x i oraz y i : x xie i i 1 xi - yi ei 0 xi yi dla i 12,,..., x yie i1 i Uwaga: dowoly zbiór liiowo iezależych wektorów tworzy bazę w wymiarowej przestrzei wektorowej. W owej bazie zmieiają się współrzęde wektorów: x i i i 1 wierdzeie: W wymiarowej przestrzei wektorowej, każdy układ s wektorów wymiarowych dla s > jest układem wektorów liiowo zależych. xe

Baza w przestrzei wektorowej V S v, v,..., v u,u,...,u 1 2 Dowód: Niech zbiór wektorów będzie bazą w przestrzei V. Chcemy pokazać, że zbiór wektorów z przestrzei V gdzie m > jest liiowo zależy, tz. istieją stałe k 1, k 2,, k m (ie wszystkie rówe zero) takie, że: k u 1 1 k u 2 2... k u 0 m m Poieważ S jest bazą, więc: u1 c11 v1 c21 v 2... c1 v u2 c12 v1 c22 v 2... c2 v d v 1 1 d v 2 2... d v 0 u c v c v... c v gdzie di ci1k1 ci2k2... cimkm m 1m 1 2m 2 m v i S 1 1 2 Poieważ tworzą zbiór wektorów liiowo iezależych więc wszystkie d i = 0, czyli c11k1 c12k2... c1mkm 0 c21k1 c22k2... c2mkm 0 c k c k... c k 0 Poieważ w powyższym układzie jedorodym mamy miej rówań iż zmieych k i, więc musi posiadać o ietrywiale rozwiązaie, a więc zbiór S 1 jest liiowo zależy. M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-11 m 1 1 2 2 m m

Zbiór wektorów tworzących bazę Przykład: Sprawdzić czy astępujące wektory z przestrzei 3 tworzą bazę: e 1 2 1 e 1 1 1 e 1 3 2 1 2 3 Sprawdzamy czy te wektory są liiowo iezależe: 3 c1 c2 c3 0 1 1 1 c1 0 c e i i 0 2c1 c2 3c3 0 2 1 3 c2 0 i1 c1 c2 2c3 0 1 1 2 c3 0 Poieważ det A = 1, więc układ ma tylko rozwiązaie zerowe, a więc wektory są liiowo iezależe. e, e, e M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-12 A c c c 0 1 2 3 Aby przekoać się, że wektory tworzą bazę w 3 ależy pokazać, że dowoly v = a, b, c 1 2 3 wektor moża jedozaczie przedstawić jako ich kombiację liiową: Math Player a 3 v1 v2 v3 a v1 a 5a 3b 2c -1 b = vie i 2v1 v2 3v3 b v 2 = A b = a b c c i 1 v1 v2 2v3 c v 3 c 3a 2b c Uwaga: a, b, c to współrzęde wektora w bazie aturalej: {(1,0,0), (0,1,0), (0,0,1) } v 1, v 2, v 3 to współrzęde tego samego wektora w bazie e 1, e 2, e3

Macierz przejścia pomiędzy bazami w Niech będą dae dwie dowole bazy w : oraz, i = 1,,. Szukamy macierzy przejścia pomiędzy tymi bazami, takiej że (k umeruje elemety wektorów e i i e i ): M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-13 e i e i e c e c e... c e e c e c e... c e ei c jie j j1 e c e c e... c e k1 11 k1 21 k2 1 k k2 12 k1 22 k2 2 k k 1 k1 2 k2 k W zapisie macierzowym mamy (E i E to macierze, których kolumami są wektory baz): e11 e12 e1 e11 e12 e1 c11 c12 c1 e e e e e e c c c 21 22 2 21 22 2 21 22 2-1 C = E E e e e e e e c c c 1 2 1 2 1 2 E E C e i e i -1 C = E E Macierz trasformacji pomiędzy bazami oraz daa jest za pomocą macierzy:

rasformacje współrzędych wektora Niech będą dae dwie dowole bazy w : oraz, i=1,,. Szukamy macierzy przejścia pomiędzy współrzędymi dowolego wektora w tych bazach: x xe x c e xc e x e e i e i i i i ji j i ji j j j i 1 i 1 j1 i, j1 j1 W zapisie macierzowym mamy: -1 x = Cx x = C x A więc macierz trasformacji współrzędych O daa jest przez: - 1-1 -1-1 O C E E E E x j xi c ji i 1 wierdzeie: Macierz trasformacji współrzędych pomiędzy bazami ortoormalymi, jest ortogoala. E E O E E E E = E E E E O E E -1-1 -1-1 -1-1 -1-1 Uwaga: Macierz której kolumy (lub wiersze) są wzajemie ortogoalymi wektorami o jedostkowej długości, jest ortogoala. Math Player Uwaga: G k...g2g E E G k...g2g E G k...g2g E I E 1 1 1 1 E M. Przybycień Matematycze Metody Fizyki I Wykład 9-14