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

Podobne dokumenty
Wykład 14. Elementy algebry macierzy

1 Zbiory i działania na zbiorach.

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

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

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

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

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

Zadania egzaminacyjne

Algebra liniowa. 1. Macierze.

1 Macierze i wyznaczniki

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Przekształcenia liniowe

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

, A T = A + B = [a ij + b ij ].

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

Wektory i wartości własne

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

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

Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne

Met Me ody numer yczne Wykład ykład Dr inż. Mic hał ha Łanc Łan zon Instyt Ins ut Elektr Elektr echn iki echn i Elektrot Elektr echn olo echn

Układy równań i nierówności liniowych

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

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

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Wektory i wartości własne

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

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

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

ALGEBRA LINIOWA. Wykład 2. Analityka gospodarcza, sem. 1. Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

13 Układy równań liniowych

A A A A A A A A A n n

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

Algebra liniowa z geometrią

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

RACHUNEK MACIERZOWY. METODY OBLICZENIOWE Budownictwo, studia I stopnia, semestr 6. Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

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

Zestaw 12- Macierz odwrotna, układy równań liniowych

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

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

Wykład 5. Metoda eliminacji Gaussa

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

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

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

3. Wykład Układy równań liniowych.

Analiza numeryczna Kurs INP002009W. Wykłady 6 i 7 Rozwiązywanie układów równań liniowych. Karol Tarnowski A-1 p.

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

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

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

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Algebra liniowa. Macierze i układy równań liniowych

Obliczenia naukowe Wykład nr 8

Lista nr 1 - Liczby zespolone

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

Układy równań liniowych. Krzysztof Patan

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 3.

Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1

Treści programowe. Matematyka. Efekty kształcenia. Literatura. Terminy wykładów i ćwiczeń. Warunki zaliczenia. tnij.org/ktrabka

1. Liczby zespolone i

Układy równań liniowych

Układy równań liniowych, macierze, Google

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

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

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

1 Elementy logiki i teorii mnogości

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Endomorfizmy liniowe

Rozwiązywanie układów równań liniowych

Algebra linowa w pigułce

Wykład 4. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 25 marca Magdalena Alama-Bućko Wykład 4 25 marca / 25

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,

Analiza matematyczna i algebra liniowa Macierze

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

DB Algebra liniowa 1 semestr letni 2018

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

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

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

UKŁADY ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ LINIOWYCH

Działania na przekształceniach liniowych i macierzach

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

D1. Algebra macierzy. D1.1. Definicje

Wykład 7 Macierze i wyznaczniki

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Macierze. Układy równań.

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

Krótkie wprowadzenie do macierzy i wyznaczników

Metody i analiza danych

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny

Transkrypt:

Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R R }{{} k razy Elementy R k wektory; x = (x 1, x 2,, x k ) Operacje na wektorach Niech a R, y = (y 1, y 2,, y k ) R k oraz z = (z 1, z 2,, z k ) Definiujemy ay =(ay 1, ay 2,, ay k ); (1) y + z =(y 1 + z 1,, y k + z k ) (2) Przestrzenie liniowe Mówimy, że podzbiór V przestrzeni R k jest przestrzenią liniową, jeśli dla dowolnych y, z V i a 1, a 2 R a 1 y + a 2 z V Przykłady: przestrzeniami liniowymi są zbiory: X 1 = {0} jest przestrzenią liniową; X 2 = {cx, c R} gdzie x jest dowolnym ustalonym wektorem R k Nie jest przestrzenią liniową X 3 = {5} Uwaga Istnieją przestrzenie liniowe, które nie są podzbiorami R k (dla żadnego k) Np zbiór wielomianów stopnia mniejszego lub równego 2 jest przestrzenią liniową 1

Iloczyn skalarny wektorów w R k Iloczyn skalarny wektorów x = (x 1,, x k ) oraz y = (y 1,, y k ) (oznaczony symbolem < x, y >) określamy wzorem: < x, y >= x 1 y 1 + + x k y k Długość wektora x R k definiujemy wzorem < x, x > = x 2 1 + x 2 2 + + x 2 k Metrykę euklidesową ( odległość ) definiujemy wzorem: d E (x, y) = < x y, x y > Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11, a 12, a 21, a 22 są znane, x i y są niewiadomymi Jeżeli pierwsze z równań pomnożymy przez a 22 a drugie przez a 12, a następnie odejmiemy drugie równanie od pierwszego, otrzymamy: (a 11 a 22 a 12 a 21 )x = h 1 a 22 h 2 a 12 Jeśli a 11 a 22 a 12 a 21 0, to x = h 1a 22 h 2 a 12 a 11 a 22 a 12 a 21 Układy równań i pojęcie macierzy Analogicznie: y = h 2a 11 h 1 a 12 a 11 a 22 a 12 a 21 Problem W jaki sposób uogólnić te wzory na przypadek układu n równań z n niewiadomymi? Użyteczne jest w tym celu pojęcie macierzy Definicja 1 Macierza A wymiaru m n nazywamy tablicę liczb: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn Pojęcie macierzy cd Macierz A (w Definicji 1) składa się z m wierszy i n kolumn Skrócony zapis: A = (a ij )(i = 1, 2,, m; j = 1, 2,, n) Jeśli m = n to powiemy, że A macierzą kwadratową (lub dokładniej: macierzą kwadratową stopnia n) 2

Macierze diagonalne Ważna klasa macierzy kwadratowych: macierze diagonalne (przekatniowe) postaci d 1 0 0 0 d 2 0 D = = diag(d 1, d 2,, d n ) 0 0 d n Macierz jednostkowa (identycznościowa) I n jest określona wzorem I n = diag(1, 1,, 1) Wektory i macierze Macierz składająca się z jednej kolumny x = x 1 x 2 x m będziemy nazywać wektorem kolumnowym Macierz składającą się z jednego wiersza będziemy nazywać wektorem wierszowym W dalszym ciągu wykładu będziemy traktować wektory jak macierze kolumnowe (pewni autorzy preferują podejście, w którym wektory są utożsamione z macierzami wierszowymi) Macierze przykłady 2 3 5, 1 3 8 0 10 2 4 3 2 5 4 6, 1 3 8 10 2 4 12 1 5 1 0, 0 1 Macierze: 3 1 (wektor kolumnowy), macierz wymiaru 3 4, macierz kwadratowa stopnia 3, macierz identycznościowa stopnia 2 Operacje na macierzach: transpozycja Macierzą transponowaną do macierzy nazywamy macierz A = (a ij ), i = 1,, m; j = 1,, n A = (b ij ), i = 1,, n; j = 1,, m, gdzie b ij = a ji, i = 1,, n, j = 1,, m Widzimy, że macierz A otrzymuje się z macierzy A przez zamianę wierszy na kolumny (lub kolumny na wiersze) Przykład Wektor kolumnowy możemy zapisać w postaci v = 2, 3, 5 v = 3 2 3 5

Operacje na macierzach cd Dla macierzy A i B wymiaru m n A = (a ij )(i = 1, 2,, m; j = 1, 2,, n), B = (b ij )(i = 1, 2,, m) sumę C = (c ij ) (i = 1, 2, m = 1, 2,, n) określamy wzorem c ij = a ij + b ij Dla macierzy A = (a ij )(i = 1, 2,, m; j = 1, 2,, n) i B = (b jk )(i = 1, 2,, n; k = 1, 2,, p) określony jest ich iloczyn C = (c ik )(i = 1, 2,, m; k = 1, 2,, p) wzorem Zapis macierzowy układu równań Układ równań n c ik = a ij b jk, i = 1, 2,, m; k = 1, 2,, p j=1 a 11 x + a 12 y = h 1 (3) a 21 x + a 22 y = h 2 (4) można zapisać w postaci: Av = h, gdzie A = a11 a 12 a 21 a 22, v = x y, h = h1 h 2 Wyznacznik macierzy kwadratowej Dla macierzy kwadratowej (a ij )(i = 1, 2,, 2; j = 1, 2,, 2) stopnia 2, jej wyznacznik, oznaczony symbolem A (lub det A) definiujemy wzorem: A = a 11 a 22 a 12 a 21 Dla macierzy kwadratowej A stopnia 3, A = (a ij )(i = 1, 2, 3; j = 1, 2, 3) jej wyznacznik definiujemy wzorem: A = a 11 a 22 a 33 + a 12 a 23 a 31 + a 13 a 21 a 32 a 12 a 21 a 33 a 11 a 23 a 32 a 13 a 22 a 31 (5) Wyznacznik macierzy kwadratowej st n suma n! składników Wyznacznik macierzy zastosowanie do rozwiazywania układu równań Rozwiązanie układu równań (3) (4) można zapisać w postaci: gdzie x = A 1 A, y = A 2 A, A 1 = A 2 = h1 a 12 h 2 a 22 a11 h 1 a 21 h 2 Zakładamy, że A 0 Dla układów równań z liczbą niewiadomych > 2 analogiczne wzory 4,

Inne metody rozwiazywania układów równań eliminacja Gaussa; por Bed04, str 170 171; metody oparte na tzw dekompozycjach macierzowych (np QR) W naszym wykładzie ograniczamy się do rozważania układów n równań z n niewiadomymi; zakładamy, że macierz układu jest nieosobliwa Rozważania dotyczące układów równań liniowych, w których liczba równań może być różna od liczby niewiadomych, można znaleźć np Bed04, str 167 178 Macierze i przekształcenia płaszczyzny Przekształcenia płaszczyzny, takie jak: symetria względem osi OX lub obrót o kąt α względem środka układu współrzędnych, można opisać przy użyciu macierzy stopnia 2 Np punktowi P = x y w wyniku obrotu płaszczyzny o kąt α zostanie przyporządkowany punkt P = x y, x cos α sin α x y = sin α cos α y Mnożenie macierzy odpowiada składaniu przekształceń Oznaczmy macierz obrotu o kąt α przez R α, cos α sin α R α = sin α cos α Macierze i przekształcenia płaszczyzny cd Można pokazać, że R α+β = R α R β dla dowolnych kątów α i β Macierz I = ( 1 0 0 1 ) odpowiada przekształceniu identycznościowemu płaszczyzny Macierz odwrotna Macierz kwadratową A nazywamy nieosobliwą, jeśli A 0 Można pokazać, że jeśli A jest macierzą nieosobliwą stopnia n, to istnieje dokładnie jedna macierz B spełniająca równość: AB = I n Macierz B (spełniającą powyższą równość) nazywamy macierzą odwrotną do A i oznaczamy symbolem A 1 Obliczanie macierzy odwrotnej jawna postać macierzy odwrotnej można ją wyrazić wykorzystując pojęcie wyznacznika; praktyczny sposób obliczania macierzy odwrotnej metoda elementarna (por Bed04, str 165) 5

Obliczanie macierzy odwrotnych dla macierzy kwadratowych stopnia 2 i 3 Dla macierzy nieosobliwej A = a b c d A 1 = 1 A d c, b a dla macierzy nieosobliwej mamy A 1 = 1 A a 11 a 12 a 13 A = a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 a 22 a 23 a 32 a 33 a 13 a 12 a 33 a 32 a 12 a 13 a 22 a 23 a 23 a 21 a 33 a 31 a 11 a 13 a 31 a 33 a 13 a 11 a 23 a 21 a 21 a 22 a 31 a 32 a 12 a 11 a 32 a 31 a 11 a 12 a 21 a 22 Zastosowanie do rozwiazywania układu równań liniowych Jesteśmy zainteresowani rozwiązaniem układu równań: Av = h, (6) gdzie A jest macierzą nieosobliwą stopnia n 2, h jest znanym wektorem n-wymiarowym, v jest n-wymiarowym wektorem niewiadomych Rozwiązaniem układu równań (6) jest v = A 1 h Obliczanie macierzy odwrotnej przy użyciu tego wzoru zalecane, gdy chcemy rozwiązać równanie (6) dla kilku wartości h (i tej samej macierzy A) Zastosowanie znajdowanie równania paraboli przechodzacej przez zadane trzy punkty Chcemy znaleźć równanie paraboli, której równanie dane jest wzorem y = ax 2 +bx+c, przechodzącej przez punkty P 1 = (x 1, y 1 ), P 2 = (x 2, y 2 ), P 3 = (x 3, y 3 ) Zakładamy, że P 1, P 2 i P 3 nie leżą na jednej prostej Zastosowanie znajdowanie równania paraboli przechodzacej przez zadane trzy punkty cd Problem sprowadza się do znalezienia rozwiązania układu równań: Av = y, gdzie 1 x 1 x 2 1 c A = 1 x 2 x 2 2, v = b, y = 1 x 3 x 2 3 a y 1 y 2 y 3 Zastosowanie znajdowanie równania paraboli przechodzacej przez zadane trzy punkty Założyliśmy, że punkty P 1, P 2, i P 3 nie leżą na jednej prostej stąd wynika, że x 1, x 2 i x 3 są różne (od siebie wzajemnie); można pokazać, że stąd wynika, że wyznacznik macierzy A jest różny od 0, a zatem do znalezienia rozwiązania układu równań można zastosować podany na wykładzie wzór na obliczanie macierzy odwrotnej do macierzy kwadratowej stopnia 3 6

Zastosowanie znajdowanie równania paraboli przechodzacej przez zadane trzy punkty Metody algebry macierzowej znajdują zastosowanie zagadnień związanych z dopasowywaniem równań do danych (np należy dopasować parabolę do punktów P 1 = (x 1, y 1 ),, P n = (x n, y n ), gdzie n > 3) Polecana literatura Bed04 Tadeusz Bednarski, Elementy matematyki w naukach ekonomicznych, Oficyna Ekonomiczna 2004, Rozdz 5 7