φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +



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

Zadania egzaminacyjne

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

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

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

1 Działania na zbiorach

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

1 Macierze i wyznaczniki

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30

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

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

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

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Imię i nazwisko... Grupa...

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

Algebra liniowa. 1. Macierze.

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

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

PODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - komputerowe środowisko obliczeń naukowoinżynierskich - podstawowe operacje na liczbach i macierzach.

1. Liczby zespolone i

Lista nr 1 - Liczby zespolone

spis treści 1 Zbiory i zdania... 5

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra liniowa z geometrią

1 Zbiory i działania na zbiorach.

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

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni ,5 1

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

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

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

WYKŁADY Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW UCZELNI EKONOMICZNYCH

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

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

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

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Przekształcenia liniowe

Układy równań liniowych

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

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30

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

Macierze i Wyznaczniki

SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

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

. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

13 Układy równań liniowych

Wektory i wartości własne

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

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

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

Przestrzenie liniowe

, to liczby γ +δi oraz γ δi opisują pierwiastki z a+bi.

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

Wektory i wartości własne

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

Przestrzenie wektorowe

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

Matematyka dla studentów ekonomii : wykłady z ćwiczeniami/ Ryszard Antoniewicz, Andrzej Misztal. Wyd. 4 popr., 6 dodr. Warszawa, 2012.

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

4 Przekształcenia liniowe

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

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

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Metody i analiza danych

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność wektorów, bazy przestrzeni wektorowych

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

Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30

Przestrzenie liniowe

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Wprowadzenie do metod numerycznych Wykład 3 Metody algebry liniowej I Wektory i macierze


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

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

Iloczyn skalarny. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 10. wykład z algebry liniowej Warszawa, grudzień 2013

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

Projekt Informatyka przepustką do kariery współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

9 Przekształcenia liniowe

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

OPIS MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS)

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

Kombinacje liniowe wektorów.

Kierunek i poziom studiów: Matematyka, studia I stopnia (licencjackie), rok I

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

1 Logika (3h) 1.1 Funkcje logiczne. 1.2 Kwantyfikatory. 1. Udowodnij prawa logiczne: 5. (p q) (p q) 6. ((p q) r) (p (q r)) 3.

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

Układy równań i nierówności liniowych

Agata Boratyńska ZADANIA Z MATEMATYKI, I ROK SGH GRANICA CIĄGU

Kierunek i poziom studiów: Sylabus modułu: Wstęp do algebry i teorii liczb (03-M01N-WATL) Nazwa wariantu modułu (opcjonalnie): -

Transkrypt:

Teoria na egzamin z algebry liniowej Wszystkie podane pojęcia należy umieć określić i podać pprzykłady, ewentualnie kontrprzykłady. Ponadto należy znać dowody tam gdzie to jest zaznaczone. Liczby zespolone. Płaszczyzna Gausssa, postać trygonometryczna liczby zespolonej. Pierwiastkowanie, pierwiastki z jedności. wzór de Moivre a. Równanie kwadratowe. Zasadnicze twierdzenie algebry. Przestrzeń liniowa. Podprzestrzeń. Niezależność liniowa. Tw. wektory są liniowo niezależne jeden z nich jest kombinacją liniową pozostałych (dowód). Podprzestrzeń kombinacji liniowych L(A). Tw. Część wspólna podprzestrzeni jest podprzestrzenią (dowód). Baza przestrzeni. Tw. układ wektorów jest bazą każdy wektor jest ma jednoznaczny rozkład (dowód). Tw.Każda p-ń posiada bazę. Tw. Każde dwie bazy są równoliczne. Wymiar. Tw. Baza = minimalny układ generatorów= maxymalny podzbiór liniowo niezależny. Przekształcenia liniowe. Tw. suma, złożenie odzwzorowań liniowych jest odwzorowaniem liniowym (dowód). Tw. Odwzorowanie liniowe jest różnowartościowe Ker(f) = 0 (dowód). Macierz odwzorowania liniowego. Izomorfizm. Tw.Każde dwie przestrzenie liniowe tego samego wymiaru są izomorficzne (dowód).wniosek Każda p-ń n-wymiarowa jest izomorficzna z K n (dowód). Rząd odwzorowania liniowego. Tw. dimker(f) + dimf(v ) = dimv. Macierze. Działania na macierzach: dodawanie, mnożenie, macierz transponowana, macierz nieosobliwa, macierz odwrotna. Macierz przejscia. Wyznaczanie macierzy odwzorowania liniowego w nowej bazie. Operacje elementarne na macierzach). Wyznaczanie macierzy odwrotnej za pomocą operacji elementarnych. Wyznaczniki (definicja). Znak permutacji. Definicja wyznacznika. Rozwinięcie Laplace a. Oblicznie wyznaczników poprzez rozwijanie względem wierszy (kolumn). Tw. det(ab) = detadetb. Tw. Cramera (układ równań n n). Tw. A posiada macierz odwrotną deta 0(dowód). Tw.Rząd odwzorowania f = rzędowi jego macierzy A (rząd A= dim(im)f). Tw. Kroneckera-Capellego rozwiązywanie układów równań. Metoda eliminacji Gaussa. Wartości własne Suma prosta przestrzeni. Wartość własna, wektor własny, wielomian charakterystyczny. Tw.wielomian charakterystyczny nie zależy od wyboru bazy (dowód). Tw. Każda macierz rzeczywista posiada wartość własną zespoloną (dowód). Tw.Jesli v 1,..., v n są wektorami własnymi odpowiadającym różnym wartościom własnym to są one liniowo niezależne (dowód dla n=2). Macierz odwzorowania liniowego w bazie wektorów własnych. Formy kwadratowe. Odwzorowanie dwuliniowe. Wzory : f(x, y) = x T Ay, f((x 1,..., x n ), (y 1,..., y n )) = n a ij x i x j. Macierz odwzorowania w nowej bazie B = Q T AQ. Forma kwadratowa φ(x) = f(x, x), i,j=1 n φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i + 2a ij x i x j. Wyznaczanie postaci kanonicznej formy kwadratowej poprzez i=1 1 i<j operacje elementarne na wierszach i kolumnach. Sygnatura i określonośc formy. Kryterium Sylwestera. Iloczyn skalarny. Iloczyn skalarny, norma wektora, nierówność Schwartza. Kąt miedzy wektorami. Ortogonalność. Tw. Pitagorasa. Podprzestrzeń ortogonalna. W = V V Tw.wektory parami prostopadłe są liniowo niezależne. Ortogonalizacja Gramma-Schmidta. Rzut ortogonalny, jego własności (dowód).

1. Wektory v 1,..., v n są liniowo niezależne zaś v n+1 nie jest ich kombinacją liniową. Czy układ v 1,..., v n, v n+1 musi być liniowo niezależny? 2. Dana jest macierz A M m n (K). Kiedy określone jest: (a) A T A, (b) AA T + 2A T A (c) (A T A) 2 3. Odwzorowanie liniowe f : V W nie jest różnowartościowe. Niech W 0 W będzie podprzestrzenią liniową, V 0 = f 1 (W 0 ) i niech f 0 : V 0 W 0 będzie dane wzorem f 0 (x) = f(x). Czy f 0 może być różnowartościowe? 4. Pokazać, że wektory v 1,..., v n są liniowo zależne jeden z nich jest kombinacją liniową pozostałych. 5. Podać definicję kąta miedzy wektorami (w przestrzeni z iloczynem skalarnym). Obliczyć kąt między wektorami (1, 1, 1, 1), 1, 1, 1, 1) 6. Znaleźć bazę przestrzeni V = {(x, y, z, t) R 4 ; 2x y + 3z + t = 0; x + 2y + z t = 0; 3x 4y + 5t + 3z = 0} 7. Rozwiązać układ równań x y + 2z t = 1 ; 2x 3y z + t = 1 ; x + 7z 4t = 4. 8. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 dane jest w bazie (2, 1), ( 3, 1) poprzez macierz A = 9. Podać bazę wektorów własnych odwzorowania f : R 2 R 2 danego wzorem f(x, y) = (0, 1x + 0, 8y; 0, 9x + 0, 2y) 1. Wektory v 1,..., v n są liniowo niezależne zaś v n+1 nie jest ich kombinacją liniową. Czy układ v 1,..., v n, v n+1 musi być liniowo niezależny? 3. Znaleźć bazę ortonormalną przestrzeni V = {(x, y, z) R ; 2x y + 3z = 0; x + 2y + z = 0; 3x 4y + 5z = 0} 4. Rozwiązać układ równań x y + 2z t = 1 ; 2x 3y z + t = 1 ; x + 7z 4t = 4. 5. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 dane jest w bazie (2, 1), ( 3, 1) poprzez macierz A = 1. Dana jest macierz A M m n (K). Kiedy określone jest: (a) A T A, (b) AA T A T A (c) det(a T A) 2. Niech f : V t W będzie odwzorowaniem na (f(v ) = W ) oraz dimv = dimw +1. Niech 0 v 0 V spełnia f(x) = 0. Pokazać, że jeśli podprzestrzeń V 0 V nie zawiera v 0 to odwzorowanie f : V 0 W jest wzajemnie jednoznaczne. 3. Pokazać, że L(A) (zbiór wszystkich kombinacji liniowych) jest najmniejszą podprzestrzenią linową zawierającą A.

4. Pokazać, że wielomian charakterystyczny nie zależy od bazy. Czy zero może być wartością własną? 5. Znaleźć bazę przestrzeni V = {(x, y, z, t) R 4 ; 3x + y + 2z t = 0; x y + z + 2t = 0; +5x + 3y + 3z 4t = 0} 6. Rozwiązać układ równań x 3y + 2z + t = 1 ; 7x + z 4t = 4 ; 2x y + z t = 1. 7. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 dane jest w bazie ( 1, 1), (2, 3) poprzez macierz A = 1 1 2 1 8. Podać bazę wektorów własnych odwzorowania f : R 2 R 2 danego wzorem f(x, y) = (0, 4x + 0, 7y; 0, 6x + 0, 3y) 1. Wektory v 1,..., v n są liniowo niezależne zaś v n+1 nie jest ich kombinacją liniową. Czy układ v 1,..., v n, v n+1 musi być liniowo niezależny? 3. Znaleźć bazę ortogonalną przestrzeni V = {(x, y, z, t) R 4 ; 3x + y + 2z t = 0; x y + z + 2t = 0; +5x + 3y + 3z 4t = 0} 4. Rozwiązać układ równań ; 2x + y + z + 2t = 2 ; 3x y + 3z + 5t = 2 ; x + 3y z t = 2. 5. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 dane jest w bazie (1, 2), (3, 1) poprzez macierz A = 6. Podać bazę wektorów własnych odwzorowania f : R 2 R 2 danego wzorem f(x, y) = (7x + 4y; 3x + 6y) 1 2 3 4 1. Wektory v 1,..., v n, v n+1 są liniowo zależne zaś v n+1 nie jest kombinacją liniową pozostałych. Czy układ v 1,..., v n, v n+1 musi być liniowo zależny? 3. Znaleźć bazę ortogonalną przestrzeni V = {(x, y, z, t) R 4 ; 5x + 3y + 3z 4t = 0 3x + y + 2z t = 0 x y + z + 2t = 0} 4. Rozwiązać układ równań x + 3y z t = 2 ; 2x + y + z + 2t = 2 ; 3x y + 3z + 5t = 2. 5. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 dane jest w bazie (2, 1), ( 3, 1) poprzez macierz A = 6. Podać bazę wektorów własnych odwzorowania f : R 2 R 2 danego wzorem f(x, y) = (6x + 3y; 4x + 7y)

1. Dla jakich wartości parametru a R wektor (a, 1) R 2 jest kombinacją liniową wektorów (2, a 2 ), (1, 2). Kiedy kombinacja taka jest jednoznaczna? 2. Jakie warunki muszą spełniać liczby m, n, p, q N tak aby dla macierzy A M m n (R), B M p q (R) określone były: AB ; AB + BA ; A T A ; A T + AA T, det(a T A). 3. Rozwiązać układ równań: 2x y z + u = 1, x + y + 2z + u = 2, 3y + 5z + u = 3. 4. Zbadać określoność formy kwadratowej φ(x, y, z) = x 2 + y 2 + 3z 2 + 2xy 2xz 4yz. Czy może ona przyjmować wartości ujemne? 5. Znaleźć rzut prostopadły punktu (1, 1, 1) na podprzestrzeń V R 3 wyznaczoną przez wektory (1, 1, 1), (1, 1, 1). 6. Udowodnić, że układ wektorów przestrzeni liniowej jest liniowo niezależny jeden z nich jest kombinacją liniową pozostałych. Podać przykład mówiący, że równoważność ta nie będzie prawdziwa gdyby zamienić jeden z nich na każdy z nich? 1. Dla jakich wartości parametru a R wektor (a, 1) R 2 jest kombinacją liniową wektorów (2, a 2 ), (1, 2). Kiedy kombinacja taka jest jednoznaczna? 2. Jakie warunki muszą spełniać liczby m, n, p, q N tak aby dla macierzy A M m n (R), B M p q (R) określone były: AB ; AB + BA ; A T A ; A T + AA T, det(a T A). 3. Rozwiązać układ równań: 2x y z + u = 1, x + y + 2z + u = 2, 3y + 5z + u = 3. 4. Zbadać określoność formy kwadratowej φ(x, y, z) = x 2 + y 2 + 3z 2 + 2xy 2xz 4yz. Czy może ona przyjmować wartości ujemne? 5. Znaleźć rzut prostopadły punktu (1, 1, 1) na podprzestrzeń V R 3 wyznaczoną przez wektory (1, 1, 1), (1, 1, 1). 6. Udowodnić, że układ wektorów przestrzeni liniowej jest liniowo niezależny jeden z nich jest kombinacją liniową pozostałych. Podać przykład mówiący, że równoważność ta nie będzie prawdziwa gdyby zamienić jeden z nich na każdy z nich?

1. Znaleźć bazę przestrzeni liniowej V i uzasadnić, że jest to baza. V = {(x, y, z, t) R 4 ; x 2y + z 3t = 0; 2x y + z + t = 0; 5x y + 2z + 6t = 0} 2. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 ma wektory własne (2, 1), (1, 2) oraz odpowiadające im wartości własne 2 i 3. Obliczyć f(1, 0). 3. Podać rzut ortogonalny wektora (1, 5, 1) na podprzestrzeń V R 3 generowaną przez wektory (1, 1, 3), (2, 1, 4). 4. Znaleźć bazę ortonormalną przestrzeni V R 3 ortogonalnej do prostej (2t, t, 3t). 5. Sprowadzić do postaci kanonicznej formę dwuliniową f : R 3 R daną wzorem f(x, y, z) = 2x 2 y 2 + z 2 + 4xy 4xz. Wskazać bazę. 6. Dane jest odwzorowanie liniowe f : R 4 R 3 wzorem f(x, y, z, t) = (x + y z + t, x y + z + t, x + t). Podać bazy jądra i obrazu f. 7. Udowodnić, że układ wektorów jest liniowo niezależny jeden z nich jest kombinacją liniową pozostałych. 8. Pokazać, że wielomian charakterystyczny nie zależy od wyboru bazy. 1. Znaleźć bazę przestrzeni liniowej V i uzasadnić, że jest to baza. V = {(x, y, z, t) R 4 ; x y + z + 2t = 0; 6x y + 2z + 5t = 0; 3x 2y + z + t = 0} 2. Odwzorowanie liniowe f : R 2 R 2 ma wektory własne (1, 2), (2, 1) oraz odpowiadające im wartości własne 3 i + 2. Obliczyć f(1, 0). 3. Podać rzut ortogonalny wektora ( 3, 3, 3) na podprzestrzeń V R 3 generowaną przez wektory (1, 3, 1), (2, 4, 1). 4. Znaleźć bazę ortonormalną przestrzeni V R 3 ortogonalnej do prostej (t, 2t, t). 5. Sprowadzić do postaci kanonicznej formę dwuliniową f : R 3 R daną wzorem f(x, y, z) = x 2 y 2 + 2z 2 4xy + 4xz Wskazać bazę. 6. Dane jest odwzorowanie liniowe f : R 4 R 3 wzorem f(x, y, z, t) = ( x+y +z +t, x y +z +t, z +t). Podać bazy jądra i obrazu f. 7. Pokazać,że macierz kwadratowa posiada odwrotną jej wyznacznik jest różny od zera. 8. Pokazać, że każda macierz o wspólczynnikach rzeczywistych posiada wartość własną zespoloną. Uzasadnić, że nie musi być to wartość rzeczywista.