Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n

Podobne dokumenty
det A := a 11, ( 1) 1+j a 1j det A 1j, a 11 a 12 a 21 a 22 Wn. 1 (Wyznacznik macierzy stopnia 2:). = a 11a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32

Ukªady równa«liniowych

Macierze. 1 Podstawowe denicje. 2 Rodzaje macierzy. Denicja

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2017

PRZYPOMNIENIE Ka»d przestrze«wektorow V, o wymiarze dim V = n < nad ciaªem F mo»na jednoznacznie odwzorowa na przestrze«f n n-ek uporz dkowanych:

ANALIZA MATEMATYCZNA Z ALGEBR

1 Ró»niczka drugiego rz du i ekstrema

Macierze i Wyznaczniki

Zagadnienia na wej±ciówki z matematyki Technologia Chemiczna

r = x x2 2 + x2 3.

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009

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

1 Przypomnienie wiadomo±ci ze szkoªy ±redniej. Rozwi zywanie prostych równa«i nierówno±ci

Informacje pomocnicze

Zadania z z matematyki dla studentów gospodarki przestrzennej UŠ. Marek Majewski Aktualizacja: 31 pa¹dziernika 2006

Formy kwadratowe. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 14. wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2011

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Macierze i Wyznaczniki

2. L(a u) = al( u) dla dowolnych u U i a R. Uwaga 1. Warunki 1., 2. mo»na zast pi jednym warunkiem: L(a u + b v) = al( u) + bl( v)

1 0 Je»eli wybierzemy baz A = ((1, 1), (2, 1)) to M(f) A A =. 0 2 Daje to znacznie lepszy opis endomorzmu f.

Własności wyznacznika

Podstawowe działania w rachunku macierzowym

Funkcje wielu zmiennych

Elementy geometrii w przestrzeni R 3

Funkcje wielu zmiennych

Układy równań liniowych

Formy kwadratowe. Rozdział 10

Spis tre±ci. 1 Gradient. 1.1 Pochodna pola skalarnego. Plan

gdzie wektory α i tworz baz ortonormaln przestrzeni E n

Matematyka wykªad 1. Macierze (1) Andrzej Torój. 17 wrze±nia Wy»sza Szkoªa Zarz dzania i Prawa im. H. Chodkowskiej

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

Algebra Liniowa 2. Zadania do samodzielnych wicze«wydziaª Elektroniki, I rok Karina Olszak i Zbigniew Olszak

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Ekstrema funkcji wielu zmiennych, twierdzenia o funkcji odwrotnej i funkcji uwikªanej

Zaawansowane metody numeryczne

Rozwi zanie równania ró»niczkowego metod operatorow (zastosowanie transformaty Laplace'a).

Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Relacj binarn okre±lon w zbiorze X nazywamy podzbiór ϱ X X.

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

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

Liniowe równania ró»niczkowe n tego rz du o staªych wspóªczynnikach

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

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

Aproksymacja funkcji metod najmniejszych kwadratów

Funkcje, wielomiany. Informacje pomocnicze

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

Pewne algorytmy algebry liniowej Andrzej Strojnowski

Algebra liniowa z geometrią

istnienie elementu neutralnego dodawania (zera): 0 K a K a + 0 = a, istnienie elementu neutralnego mno»enia (jedynki): 1 K a K a 1 = a,

2.1. Ruch, gradient pr dko ci, tensor pr dko ci odkszta cenia, Ruchem cia a B nazywamy dostatecznie g adko zale ne od czasu t jego odkszta cenie

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

Przeksztaªcenia liniowe

Wektory w przestrzeni

Wykład 9. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

Rozwiązania zadań z listy T.Koźniewskiego

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

a) f : R R R: f(x, y) = x 2 y 2 ; f(x, y) = 3xy; f(x, y) = max(xy, xy); b) g : R 2 R 2 R: g((x 1, y 1 ), (x 2, y 2 )) = 2x 1 y 1 x 2 y 2 ;

Wykªad 7. Ekstrema lokalne funkcji dwóch zmiennych.

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Spis tre±ci. Plan. 1 Pochodna cz stkowa. 1.1 Denicja Przykªady Wªasno±ci Pochodne wy»szych rz dów... 3

Funkcje wielu zmiennych

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

13 Układy równań liniowych

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Dziaªania na macierzach. 1. Niech b d dane macierze , D = , C = , B = 4 12 A = , F = , G = , H = E = a) Obliczy A + B, 2A 3B,

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

; B = Wykonaj poniższe obliczenia: Mnożenia, transpozycje etc wykonuję programem i przepisuję wyniki. Mam nadzieję, że umiesz mnożyć macierze...

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

Metoda mnożników Lagrange a i jej zastosowania w ekonomii

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

Wykład 12 i 13 Macierz w postaci kanonicznej Jordana , 0 A 2

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Zastosowanie eliptycznych równa«ró»niczkowych

Szczegółowa lista zagadnień kursu Algebra z geometrią MT obowiązujących na egzamin ustny w roku akademickim 2018/19

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

MATEMATYKA I SEMESTR ALK (PwZ) 1. Sumy i sumy podwójne : Σ i ΣΣ

Zastosowania wyznaczników

Wyznaczniki. Algebra. Aleksander Denisiuk

Wykªad 4. Funkcje wielu zmiennych.

Metody dowodzenia twierdze«

Definicja macierzy Typy i właściwości macierzy Działania na macierzach Wyznacznik macierzy Macierz odwrotna Normy macierzy RACHUNEK MACIERZOWY

RÓŻNICZKOWANIE FUNKCJI WIELU ZMIENNYCH: rachunek pochodnych dla funkcji wektorowych. Pochodne cząstkowe funkcji rzeczywistej wielu zmiennych

ARYTMETYKA MODULARNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Liniowe zadania najmniejszych kwadratów

AM II /2019 (gr. 2 i 3) zadania przygotowawcze do I kolokwium

1 Granice funkcji wielu zmiennych.

ANALIZA NUMERYCZNA. Grzegorz Szkibiel. Wiosna 2014/15

Materiaªy do Repetytorium z matematyki

Rachunek zda«. Relacje. 2018/2019

ELEMENTARNA TEORIA LICZB. 1. Podzielno±

3. Funkcje wielu zmiennych

1 Macierze i wyznaczniki

Endomorfizmy liniowe

Rachunek caªkowy funkcji wielu zmiennych

Układy równań liniowych

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

Ekonometria. wiczenia 1 Regresja liniowa i MNK. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Transkrypt:

Plan Spis tre±ci 1 Problemy liniowe 1 2 Zadania I 3 3 Formy biliniowe 3 3.1 Odwzorowania wieloliniowe..................... 3 3.2 Formy biliniowe............................ 4 4 Formy kwadratowe 4 1 Problemy liniowe MACIERZ UKŠADU RÓWNA Denicje A x = b Macierz A: macierz problemów liniowych (IIII); Macierz rozszerzona problemów liniowych (IIII): a 11 a 1m b 1 B = a n1 a nm b n rz A rz B min(n, m + 1) [L. KroneckerA. Capelli] Rozwi zanie istnieje wtedy i tylko wtedy, gdy rz A = rz B. ROZWI ZALNO PROBLEMÓW LINIOWYCH n = 2 < 3 = m; rozwi zanie istnieje (niejednoznaczne) n = m = 3; rozwi zanie nie istnieje x + y + z = 1 2x + z = 1 rz A = 2 = rz B x + y + z = 1 2x + z = 1 3x + y + 2z = 1 rz A = 2 < 3 = rz B n = m = 3; rozwi zanie niejednoznaczne x + y + z = 1 2x + z = 1 3x + y + 2z = 2 rz A = 2 = rz B; det A = 0

ROZWI ZANIE JEDNOZNACZNE [G. Cramer] Problemy liniowe IIII maj jednoznaczne rozwi zanie wtedy i tylko wtedy, gdy n = m oraz det A 0 (problemy kramerowskie). Rozwi zania te dane s tzw. wzorami Cramera: x k = det A k det A ; x = A 1 b. A k : kolumna K k zast piona wektorem (kolumnowym) b. Je»eli n < m (równa«jest mniej ni» niewiadomych) oraz b = 0, to ukªad ma zawsze rozwi zanie niezerowe (istnieje x k 0). WNIOSEK Wniosek 1 Jedynym rozwi zaniem kramerowskiego problemu jednorodnego (tzn. b = 0) jest x = 0. Wniosek 2 Wektory K 1, K 2,..., K n tworz baz w przestrzeni F n, gdy To samo dla wierszy. WYKORZYSTANIE Przykªad: pierwszy ukªad po tw. K-C det ( K 1 K 2... K n ) 0. rz A = rz B = k m; rz A = rz B = 2 < 3 Pomijamy n k równa«zale»nych od pozostaªych. 2 2 = 0 k zmiennych nale»y do minora o niezerowym wyznaczniku. x, z Wyrazy z pozostaªymi zmiennymi (y) przenosimy na praw stron ; te zmienne traktujemy jako parametry. 2x + z = 1 x + z = 1 y det A = 1, det A x = 1 1 1 y 1 = y; det A z = 2 1 1 y 1 = 1 2y [x, y, z] = [y, y, 1 2y]: przestrze«jednowymiarowa (m k). 2

2 Zadania I ZADANIA (do problemów liniowych) Wyznacz rz d macierzy 1 1 0 1 1 1 2 1 0 0 2 1 1 0 3 0 2 2 1 2 Uwaga: Je»eli znajdziemy chocia» jeden minor stopnia k o niezerowym wyznaczniku, to wystarczy pó¹niej rozpatrywa te minory stopnia (k + 1), które zawieraj znaleziony minor jako podminor. Potraktuj powy»sz macierz jako rozszerzon macierz ukªadu równa«(tzn. ostatnia kolumna zawiera wyrazy b 1,..., b 4 ) dla zmiennych x, y, z, t. Rozwi» ten ukªad korzystaj c z tw. Cramera.. 3 Formy biliniowe 3.1 Odwzorowania wieloliniowe ODZWOROWANIA (WIELO)LINIOWE Odwzorowanie wieloliniowe Dla V = V 1 V 2 V n okre±lamy odwzorowanie F : V W. Je»eli F jest liniowe dla ka»dego 1 j n, to nazywamy je odwzorowaniem wieloliniowym. (V j oraz W nad ciaªem F.) Uwagi 1. Liniowo± dla ka»dego j oznacza co nast puje: wybieramy dowolne wektory v k, k j; badamy liniowo± odwzorowania F j : V W okre±lonego dla v V j jako F j ( v) = F ( v 1, v 2,..., v j 1, v, v j+1,..., v n ). 2. Przestrze«odwzorowa«biliniowych F : V V W oznaczamy L 2 (V ; W ). 3. Przestrze«L 1 (V ; W ) Hom(V, W ) zawiera odwzorowania (jedno)liniowe homomorzmy przestrzeni wektorowych. FORMY (WIELO)LINIOWE Przypomnienie Ciaªo F mo»emy rozpatrywa jako przestrze«f 1 : F α [α] F 1. Formy Odwzorowania F : V 1 V n F nazywamy formami wieloliniowymi (nliniowymi), je»eli s liniowe ze wzgl du na ka»dy z czynników V j, 1 j n. Teraz F j ( v) F. 3

Przestrze«dualna Przestrze«L 1 (V, F) V nazywamy przestrzeni dualn. Dla przestrzeni unitarnej V = {φ v }: φ v ( w) = v w. det(a) nie jest form liniow, bo det(αa) = α n det A. Form liniow jest ±lad (ang. trace) macierzy: Tr A = n j=1 a jj. 3.2 Formy biliniowe SYMTRYZACJA FORMY BILINIOWEJ F ( v 1, v 2 ) = F ( v 2, v 1 ), a antysyme- Odwzorownie symetryczne F L 2 (V ; W ) jest symetryczne, je»eli tryczne, gdy F ( v 1, v 2 ) = F ( v 2, v 1 ). Dla ka»dego F mo»na skonsturowa odwzorowanie symetryczne (antysymetryczne) F s (F a ): F s ( v 1, v 2 ) = 1 ( F ( v1, v 2 ) + F ( v 2, v 1 ) ) 2 F a ( v 1, v 2 ) = 1 ( F ( v1, v 2 ) F ( v 2, v 1 ) ) 2 F ( v 1, v 2 ) = F s ( v 1, v 2 ) + F a ( v 1, v 2 ) Analogicznie dla form biliniowych. 4 Formy kwadratowe FORMA KWADRATOWA Denicja Funkcj Q: V F nazywamy form kwadratow, gdy Q(α v) = α 2 Q( v) Form dwuliniow jest B Q ( v 1, v 2 ) = 1 2 [ Q( v1 + v 2 ) Q( v 1 ) Q( v 2 ) ] Iloczyn skalarny w R n Q( v) = v 2. Co wi cej B Q ( v 1, v 2 ) = v 1 v 2. 4

PODSTAWOWE WŠASNO CI Twierdzenia Ka»da forma biliniowa Φ(V, F) wyznacza form kwadratow Q Φ ( v) = Φ( v, v). Forma B Q jest jedyn symetryczn form biliniow, która wyznacza form kwadratow Q. Je»eli dla ka»dego v 0 Q( v) 0, to forma Q jest niezdegenerowana. Uwaga Denicja formy niezdegenerowanej jest nieco ogólniejsza i nie wyklucza przypadku Q( v) = 0 dla v 0, np. Q[x, y] = x 2 y 2. MACIERZ FORMY Przypomnienie Je»eli B = { e j } jest baz p.w. V, to x [x 1,..., x n ] Macierz formy kwadratowej Ka»d form kwadratow mo»na zapisa w postaci n Q( x) = a jk x j x k, a jk = a kj, j,k=1 gdzie x j s wspóªrz dnymi wektora x w bazie B. Wtedy n B Q ( x, y) = a jk x j y k. j,k=1 Symetryczn macierz A Q = (a jk ) nazywamy macierz formy Q. POSTA KANONICZNA Rz dem formy Q nazywamy rz A Q. rz Q nie zale»y od wybory bazy. [Joseph Louis Compte de Lagrange] Ka»da forma kwadratowa ma baz kanoniczn. W tej bazie forma Q ma posta kanoniczn, tzn. jej macierz A Q ma niezerowe elementy wyª cznie na gªównej przek tnej. Je»eli F = C, to istnieje baza, w której Q = r j=1 x2 j, gdzie r = rz Q. [James Joseph Sylvester] Je»eli F = R, to istnieje taka baza kanoniczna,»e p q Q( x) = x 2 j x 2 p+j, p + q = rz Q. j=1 j=1 Par (p, q) nazywamy sygnatur formy Q. 5

FORMY DODATNIE (UJEMNE) Denicja Forma Q jest dodatnia (ujemna), gdy dla ka»dego v 0 Q( v) > 0 (odp. Q(v) < 0). Je»eli Q jest dodatnia, to Q jest ujemna i vice versa. Forma Q jest dodatnia, je»eli ka»dy minor gªówny A (k) ma dodatni wyznacznik. Minor gªówny A (k) otrzymujemy wykre±laj c wiersze oraz kolumny o indeksach wi kszych od k: a 11 a 1k A (k) = a k1 a kk WARUNEK DLA FORMY UJEMNEJ Korzystamy z dodatnio±ci formy Q. Stwierdzenie Forma Q jest ujemna, gdy sgn ( det A (k)) = ( 1) k Dowód Minor gªówny formy Q ma posta a 11 a 1k A (k) Q = a k1 a kk det A (k) Q = ( 1)k det A (k) Q det A (k) Q > 0, zatem det A(k) Q musi zmienia znak jak ( 1)k. ZASTOSOWANIE Ekstrema funkcji wielu zmiennych f(x 1,..., x n ) Ró»niczka drugiego rz du funkcji f( x) ma posta d 2 f = jk x 2 f x j x k dx j dx k Dla porz dnej funkcji i dowolnego przyrostu d x = [dx 1,..., dx n ] jest to forma kwadratowa. Je»eli dla pewnego punktu x 0 = (x 0 1,..., x 0 n) jest ona dodatnia (ujemna) dla ka»dego d x, to w tym punkcie mamy minimum (odp. maksimum). 6