Układy równań liniowych, macierze, Google

Podobne dokumenty
Algebra linowa w pigułce

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

Elementy grafiki komputerowej. Elementy geometrii afinicznej

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Przestrzeń liniowa. Algebra. Aleksander Denisiuk

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

Zadania egzaminacyjne

Matematyka z el. statystyki, # 1 /Geodezja i kartografia I/

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

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

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

Geometria Analityczna w Przestrzeni

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Przestrzenie wektorowe

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

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

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

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

Projekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

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

Wprowadzenie do grafiki maszynowej. Wprowadenie do geometrii maszynowej

Algebra liniowa z geometrią

Przekształcenia liniowe

1 Elementy logiki i teorii mnogości

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Analiza funkcjonalna 1.

Modelowanie i wizualizowanie 3W-grafiki. Transformacje. Aleksander Denisiuk. denisjuk@matman.uwm.edu.pl

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

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Grupy, pierścienie i ciała

Przestrzenie liniowe

Algebra abstrakcyjna

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

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

1 Zbiory i działania na zbiorach.

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

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

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

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Przekształcenia liniowe

Matematyka liczby zespolone. Wykład 1

Układy równań i nierówności liniowych

Endomorfizmy liniowe

1 + x 1 x 1 + x + 1 x. dla x 0.. Korzystając z otrzymanego wykresu wyznaczyć funkcję g(m) wyrażającą liczbę pierwiastków równania.

Przestrzenie liniowe

Układy liniowo niezależne

WIELOMIANY SUPER TRUDNE

Funkcje liniowe i wieloliniowe w praktyce szkolnej. Opracowanie : mgr inż. Renata Rzepińska

POD- I NADOKREŚLONE UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

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

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

7 zaokr aglamy do liczby 3,6. Bład względny tego przybliżenia jest równy A) 0,8% B) 0,008% C) 8% D) 100

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

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

3. Wykład Układy równań liniowych.

Definicja i własności wartości bezwzględnej.

1 Działania na zbiorach

Zastosowania wyznaczników

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

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

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 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

1.1 Definicja. 1.2 Przykład. 1.3 Definicja. Niech G oznacza dowolny, niepusty zbiór.

Matematyka dyskretna

Własności wyznacznika

Układy równań liniowych

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

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,

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

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

Matematyka dyskretna

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Wyznaczniki. Mirosław Sobolewski. Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW. 6. Wykład z algebry liniowej Warszawa, listopad 2013

Egzamin ustny z matematyki semestr II Zakres wymaganych wiadomości i umiejętności

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

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

Wektory i wartości własne

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

1 Macierze i wyznaczniki

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

Krzywe stożkowe. Algebra. Aleksander Denisiuk

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

ROZKŁAD MATERIAŁU DLA KLASY I LICEUM I TECHNIKUM (ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

Matematyka dyskretna

Podstawowe struktury algebraiczne

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Transkrypt:

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 Wydział Matematyki i Informatyki ul. Żołnierska 14 10-561 Olsztyn Spotkania z Matematyka p. Spotkania z Matematyka p. Drugi układ Układy równań liniowych, macierze, Google { x+2y = 6, 3x+6y = 4 (0) Najnowsza wersja tego dokumentu dostępna jest pod adresem http://wmii.uwm.edu.pl/~denisjuk/ Spotkania z Matematyka p. Spotkania z Matematyka p.

Układ (0) nie jest układem Trzeci układ { x+2y = 6, 3x+6y = 18 { x+2y = 6, 3x+6y = 18 (0) Spotkania z Matematyka p. Spotkania z Matematyka p. Podsumowanie Układ (0) jest sprzecznym Układ może: mieć jedyne rozwiazanie nie mieć rozwiazań mieć nieskończenie wiele rozwiazań Układ nie może mieć dokładnie 2 rozwiazań brak rozwiazań { x+2y = 6, 3x+6y = 4 Spotkania z Matematyka p. Spotkania z Matematyka p.

Większa ilość niewiadomych Większa ilość niewiadomych { x+y +z +t = 1, 2x+2y +2z +2t = 0. Równań więcej, niż niewiadomych, układ sprzeczny x+4y 2z +3t = 9, 2x y z t = 4, 5x+7y +z 2t = 7, 3x 2y 8z +5t = 21. 2R 1 +3R 2 R 3 sprzeczność Spotkania z Matematyka p. 1 Spotkania z Matematyka p. Poglad geometryczny. Układ (0) Większa ilość niewiadomych 3x y = 4 x+2y = 6 x+4y 2z +3t = 9, 2x y z t = 4, 5x+7y +z 2t = 7, 3x 2y 8z +5t = 23. 2R 1 +3R 2 R 3 trzy równania, cztery niewiadome, układ nieokreślony Spotkania z Matematyka p. 1 Spotkania z Matematyka p. 1

Ogólne podejście geometryczne Poglad geometryczny. Układ (0) Dwie płaszczyzny (dwa układy współrzędnych): (x, y) oraz (X,Y). Każdemu punktowi (x, y) przyporzadkujemy punkt (X,Y), taki że { x+2y = X, 3x y = Y. Żeby rozwiazać układ (0), trzeba znaleźć taki punkt (x,y), że dla odpowiedniej pary (X,Y) spełniona była równość (X,Y) = (6,4). 3x+6y = 4 x+2y = 6 Spotkania z Matematyka p. 1 Spotkania z Matematyka p. 1 Przekształcenie (x,y) (X,Y) Poglad geometryczny. Układ (0) (x,y) (X,Y) (0,0) (0,0) (0, 1) (2, 1) (0, 2) (4, 2) (1,0) (1,3) (1,1) (3,2) (1,2) (5,1) (2,0) (2,6) (2,1) (4,5) (2,2) (6,4) x+2y = 6 3x+6y = 18 Spotkania z Matematyka p. 1 Spotkania z Matematyka p. 1

Geometria przekształcenia dla równań (0) i (0) Geometria przekształcenia (x,y) (X,Y) { x+2y = X, 3x+6y = Y. Spotkania z Matematyka p. 1 Spotkania z Matematyka p. 1 Analiza układów (0) i (0) Analiza układu (0) Obrazem całej płaszczyzny jest prosta. (6,4) nie leży na tej prostej układ (0) nie ma rozwiazań. (6,18) leży na prostej układ (0) ma rozwiazania. Cała prosta x+2y = 6 zostaje spłaszczona do punktu (6,18) układ (0) ma nieskończenie wiele rozwiazań. Obrazem kwadratów sa równoległoboki. Każdy punkt na płaszczyźnie (X,Y) jest obrazem pewnego punktu (x,y) dla każdych (X,Y) układ będzie miał rozwiazanie. Różne (x,y) przechodza do różnych (X,Y) rozwiazanie jest jednoznaczne. Spotkania z Matematyka p. 2 Spotkania z Matematyka p. 1

Jaki może być obraz T? Analiza ogólnego układu Płaszczyzna układ (0) Prosta układy (0) oraz (0) { ax+by = X cx+dy = Y Właściwości układu zależa od właściwości przekształcenia (x,y) (ax+by,cx+dy) ax+by +cz = X dx+ey +fz = Y gx+hy +kz = Z (x,y,z) (ax+by +cz,dx+ey +fz,gx+hy +kz) Spotkania z Matematyka p. 2 Spotkania z Matematyka p. 2 Obraz przekształcenia a przestrszeń rozwiazań Język teorii mnogości Obraz płaszczyzna prosta punkt Przestrzeń rozwiazań punkt prosta płaszczyzna { ax+by = X, cx+dy = Y. Układ ma rozwiazanie (X,Y) należy do obrazu przekształcenia T(x,y) (ax+by,cx+dy) (X,Y) Im(T) Spotkania z Matematyka p. 2 Spotkania z Matematyka p. 2

Układ w postaci macierzowej W R 3 ( ) a b c d ( ) x = y ( ) X, gdzie Y iloczynem macierzy ( ) ax+by kolumna cx+dy ( ) a b i kolumny c d ( ) x jest y dwie kolumny sa równe, jeżeli równę sa ich odpowiedne elementy Obraz Przestrzeń rozwiazań R 3 punkt płaszczyzna prosta prosta płaszczyzna punkt R 3 W R n : suma wymiaru obrazu przekształcenia i wymiaru przestrzeni rozwiazań układu równa jest n Spotkania z Matematyka p. 2 Spotkania z Matematyka p. 2 Układ trzech równań o trzech niewiadomych Macierze a b c x X d e f y = Y g h k z Z Niech dane będzie przekształcenie T(x,y) = (X,Y), { ax+by = X, gdzie cx+dy = Y. ( ) a b Macierz przekształcenia: c d ( ) ( ) x X Wektory-kolumny:,. y Y Spotkania z Matematyka p. 2 Spotkania z Matematyka p. 2

Definicja iloczynu macierzy Mnożenie przekształceń ( ) A B C D ( ) a b = c d ( ) Aa+Bc Ab+Bd Ca+Dc Cb+Dd Niech dane będzie drugie przekształcenie, { AX +BY = X, U(X,Y) = (X,Y), gdzie CX +DY = Y. ( ) ( ) ( ) A B X X = C D Y Y czyli Iloczynem przekształceń T i U jest przekształcenie złożone UT(x,y) = U(X,Y) = (X,Y) Spotkania z Matematyka p. 3 Spotkania z Matematyka p. 2 Przykład Macierz iloczynu przekształceń Niech G będzie symetria względem osi Ox Niech H obrotem dookoła środka współrzędnych o kat 90 zgodnie ze wskazuwka zegara. ( ) 1 0 G(x,y) = (x, y), macierz G =. 0 1 ( ) 0 1 H(x,y) = (y, x), macierz H =. 1 0 ( ) ( ) ( ) 1 0 0 1 0 1 Macierz GH = = 0 1 1 0 1 0 X = AX +BY = A(ax+by)+B(cx+dy) = (Aa+Bc)x+(Ab+Bd)y Y = CX +DY = C(ax+by)+D(cx+dy) = (Ca+Dc)x+(Cb+Dd)y ( ) ( ) ( ) Aa+Bc Ab+Bd x X = Ca+Dc Cb+Dd y Y ( ) ( )( ) ( ) A B a b x X = C D c d y Y Spotkania z Matematyka p. 3 Spotkania z Matematyka p. 3

Wektory n-wymiarowe Obrót Zmiana oznazceń ( ) ( ) x 1 x x1 y. x 2 x n x x 1 x 1 y x 2. z x 3 x n Niech R θ będzie obrotem o kat θ. ( ) cosθ sinθ Macierz R θ =. sinθ cosθ Niech R ϕ będzie obrotem o kat ϕ. ( ) cosϕ sinϕ Macierz R ϕ =. sinϕ cosϕ Iloczyn obrotów R θ R ϕ = R θ+ϕ ( ) cos(θ +ϕ) sin(θ +ϕ) Macierz R θ+ϕ = sin(θ +ϕ) cos(θ+ϕ) Spotkania z Matematyka p. 3 Spotkania z Matematyka p. 3 Dodawanie wektorów Obrót ( ) ( ) ( ) x z x+z + = y t z +t ( ) ( ) ( ) x1 y1 x1 +y + = 1 x 2 y 2 x 2 +y 2 x 1 y 1 x 1 +y 1. +. =. x n +y n x n y n Iloczyn macierzy ( ) ( ) cosθ sinθ cosϕ sinϕ R θ R ϕ = = sinθ cosθ sinϕ cosϕ ( ) cosθcosϕ sinθsinϕ cosθsinϕ sinθcosϕ = sinθcosϕ+cosθsinϕ sinθcosϕ+cosθcosϕ ( ) cos(θ +ϕ) sin(θ +ϕ). sin(θ +ϕ) cos(θ+ϕ) Wniosek: cos(θ +ϕ) = cosθcosϕ sinθsinϕ, sin(θ+ϕ) = sinθcosϕ+cosθsinϕ. Spotkania z Matematyka p. 3 Spotkania z Matematyka p. 3

Mnożenie macierzy przez wektor Mnożenie wektorów przez α R ( )( ) ( ) a b x ax+by = c d y cx+dy ( )( ) ( ) a11 a 12 x1 a11 x = 1 +a 12 x 2 a 21 a 22 x 2 a 21 x 1 +a 22 x 2 a 11 a 1n x 1 a 11 x 1 + +a 1n x n...... =. a n1 a nn x n a n1 x 1 + +a nn x n ( ) ( ) x αx α = y αy ( ) ( ) x1 αx1 α = x 2 αx 2 x 1 αx 1 α. =. αx n x n Spotkania z Matematyka p. 3 Spotkania z Matematyka p. 3 Wygodne oznaczenie dla sumy Macierze n-wymiarowe x i i=1 x 1 + +x n = n ( ) a b c d ( ) a11 a 12 a 21 a 22 a 11 a 1n..... a n1 a nn Spotkania z Matematyka p. 4 Spotkania z Matematyka p. 3

Przestrzeń wektorowa. Skalowanie Abstrakcyjna przestrzeń wektorowa Skalowanie jest rozdzielne względem dodawania wektorów: λ R X,Y X zachodzi α(x +Y) = αx +αy Skalowanie jest rozdzielne względem dodawania liczb: α,β R X X jest (α+β)x = αx +βx Skalowanie jest zgodne z mnożeniem liczb: α,β R X X jest α(βx) = (αβ)x X X jest 1 X = X. Zbiór X, na którym określone sa dwa dzalania dodawanie + : X X X (X,Y) X +Y mnożenie przez liczbę rzeczywista (skalowanie) : R X X (α,x) α X(= αx) nawyza się przestrzenia wektorowa (liniowa), jeżeli spełnione sa warunki: Spotkania z Matematyka p. 4 Spotkania z Matematyka p. 4 Przestrzeń wektorowa. Przykłady Przestrzeń wektorowa. Dodawanie R n Wielomiany R[x] Wielomiany dwóch zmiennych R[x, y] Szeregi potęgowe R[[x]] a 0 +a 1 x+a 2 x 2 + = i=0 a i x i Dodawanie wektorów jest łaczne: X,Y,Z X zachodzi (X +Y)+Z = X +(Y +Z) Dodawanie wektorów jest przemienne: X,Y X jest X +Y = Y +X Dodawanie wektorów ma element neutralny: 0 X, nazywany wektorem zerowym, że X +0 = X dla dowolnego X X. Dodawanie wektorów pozwala na odejmowanie: X X istnieje element X X, nazywany wektorem przeciwnym do X, taki, że X +X = 0 (wygodne oznaczenie: X = X). Spotkania z Matematyka p. 4 Spotkania z Matematyka p. 4

Google podejście algebraiczne Przekształcenia liniowe Macierz hiperlinków H: h ij > 0 i h ij = 1 H jest macierza stochastyczna Wektor ważności W = 1, jeżelip l j B i h ij = j 0 w pozostałych przypadkach w 1. w n Przekształcenie L : X X, X L(X) = LX nazywa się liniowym, jeżeli: X,Y X spełniono jest L(X +Y) = LX +LY α R, X X spełniono jest L(αX) = αlx Spotkania z Matematyka p. 4 Spotkania z Matematyka p. 4 Google Równanie ważności Google W i = P j B i W j l j = n j=1 h ij W j Równanie ważności W = HW W jest wektorem stacjonarnym przekształcenia H Dla stochastycznej macierzy istnieje jednoznacznie określony wektor stacjonarny o dodatnich współrzędnych Uporzadkować strony (wyniki wyszukiwania) Ważność strony P jest W(P) Niech strona P j ma l i odnośników Jeżeli P j ma link na P i, strona P j przekazuje W(P j )/l j swojej ważności na P i Ważność P i wyniesie W(P i ) = W(P j ), l j P j B i gdzie B i jest zbiorem stron z odnośnikami do P i Spotkania z Matematyka p. 4 Spotkania z Matematyka p. 4

Literatura Google przykład Literatura [1] IAN STEWART: Concepts of Modern Mathematics, Penguin Books, 1975. [2] DAVID AUSTIN: How Google Finds Your Needle in the Web s Haystack, AMS Feature Column, December 2006, http://www.ams.org/samplings/feature-column/fcarc-pagerank. Spotkania z Matematyka p. 5 1 0 0 0 0 0 0 0 3 1 1 1 0 0 0 0 0 2 2 3 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 0 0 H = 1 1 1 0 0 0 0 0 2 3 3 1 1 1 0 0 0 0 0 3 3 2 1 1 0 0 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 1 3 1 1 3 0 Spotkania z Matematyka p. 4 Google ważności wyników 0,0600 0,0675 0,0300 0,0675 W = 0,0975 0,2025 0,1800 0,2950 Spotkania z Matematyka p. 5