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

Podobne dokumenty
Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

Algebra liniowa z geometrią

1 Zbiory i działania na zbiorach.

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

Zadania egzaminacyjne

Przestrzenie liniowe

Przekształcenia liniowe

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

Analiza funkcjonalna 1.

Przestrzenie wektorowe

PODSTAWY RACHUNKU WEKTOROWEGO

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

A,B M! v V ; A + v = B, (1.3) AB = v. (1.4)

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

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

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

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

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

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

R n jako przestrzeń afiniczna

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

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

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

14. Przestrzenie liniowe

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

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Układy równań i nierówności liniowych

Prosta i płaszczyzna w przestrzeni

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

GEOMETRIA ANALITYCZNA W PRZESTRZENI

3 Przestrzenie liniowe

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

1 Macierze i wyznaczniki

1 Elementy logiki i teorii mnogości

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

Elementy geometrii analitycznej w R 3

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

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

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

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

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

Układy współrzędnych

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

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

Przestrzenie liniowe

Informacja o przestrzeniach Hilberta

1 Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych

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

Zastosowania wyznaczników

Zbiory wypukłe i stożki

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

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

Układy liniowo niezależne

Przestrzenie liniowe

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

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

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

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

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 6.

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

Baza w jądrze i baza obrazu ( )

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2012/13

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Prosta, płaszczyzna, powierzchnie drugiego. stopnia. stopnia. JJ, IMiF UTP

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

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Układy równań liniowych

Zadania z algebry liniowej Iloczyn skalarny, przestrzenie euklidesowe

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

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

Układy równań liniowych i metody ich rozwiązywania

Skrypt z Algebry Liniowej 2

M10. Własności funkcji liniowej

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

ALGEBRA LINIOWA Z GEOMETRIĄ, LISTA ZADAŃ NR 8

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

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

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

Podstawowe struktury algebraiczne

Geometria analityczna - przykłady

Układy równań liniowych, macierze, Google

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

Programowanie liniowe

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

Algebra liniowa. 1. Macierze.

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

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

13 Układy równań liniowych

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

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

Algebra linowa w pigułce

Geometria w R 3. Iloczyn skalarny wektorów

Przekształcenia liniowe

Transkrypt:

Matematyka ZLic - 07 Wektory i macierze Wektorem rzeczywistym n-wymiarowym x x 1, x 2,,x n nazwiemy ciąg n liczb rzeczywistych (tzn odwzorowanie 1, 2,,n R) Zbiór wszystkich rzeczywistych n-wymiarowych wektorów oznaczamy przez R n Wektory zaczepione w zerze jednoznacznie wyznaczają punkty x x 1,x 2,,x n, będące końcami tych wektorów Dodawanie wektorów Niech x x 1,x 2,,x n i y y 1,y 2,,y n będą wektorami z R n Wtedy ich sumą x y jest wektor z R n x y x 1 y 1,x 2 y 2,,x n y n Przykład 2, 5 3, 1 5, 4 Mnożenie wektora przez liczbę Gdy x x 1,x 2,x 3,,x n R n oraz c R, to iloczynem cx jest wektor Przykład 1 2 4, 5 1 2 4, 1 2 5 cx cx 1,cx 2,cx 3,,cx n Własności dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby Niech x, y,z będą wektorami z R n, a c i d liczbami Niech 0 0, 0,, 0 oznacza wektor zerowy z R n Wtedy 1 x y y x przemienność 2 x y z x y z łączność 3 0 x x 0 x element neutralny dodawania 4 x x x x 0 element przeciwny 5 rozdzielności: a cx y cx cy b c dx cx dx 6 cdx cdx łączność 7 1x x element neutralny mnożenia przez liczbę Uwaga Zbiór wektorów X z określonymi w tym zbiorze działaniami dodawania wektorów i mnożenia wektorów przez liczby i spełniającymi warunki 1-7, nazywamy przestrzenia wektorową (przestrzenią liniową) Uwaga Wektor x x 1, x 2,,x n R n można traktować jak macierz x x 1 x 2 x n 1

wymiaru 1n (jednowierszową) albo macierz x 1 x x 2 wymiaru n1(jednokolumnową) Kombinacja liniowa wektorów Wektor b jest kombinacją liniową wektorów v 1, v 2,,v m jeśli b c 1 v 1 c 2 v 2 c m v m dla pewnych liczb c 1,c 2,,c m Liniowa niezależność wektorów Wektory v 1,v 2,,v m nazwiemy liniowo zależnymi, gdy któryś z nich można przedstawić jako kombinację liniową pozostałych, tzn gdy dla pewnego k 1, 2,,m, istnieją liczby a i,i 1, 2,,m\ktakie,że v k 1 i m i k a i v i Wektory v 1,v 2,,v m nazwiemy liniowo niezależnymi gdy nie są liniowa zależne; równoważnie gdy równość zachodzi v 1,v 2,, wtedy i tylko wtedy gdy x n x 1 v 1 x 2 v 2 x m v m 0 x 1 x 2 x m 0 Zauwazmy,że ponieważ dla wektorów z R n mamy x 1 v 1 x 2 v 2 x m v m v 11 v 12 v 1m x 1 v 21 x 2 v 22 x m v 2m v n1 v n2 v nm 2

x 1 v 11 x 2 v 12 x m v 1m x 1 v 21 x 2 v 22 x m v 2m x 1 v n1 x 2 v n2 x m v nm v 11 x 1 v 12 x 2 v 1m x m v 21 x 1 v 22 x 2 v 2m x m v n1 x 1 v n2 x 2 v nm x m v 11 v 12 v 1m v n1 v n2 v nm x 1 x 2 x m to równość x 1 v 1 x 2 v 2 x m v m 0 można zapisać jako układ układu n równań z m niewiadomymi x 1,x 2,,x m : v 11 x 1 v 12 x 2 v 1m x m 0 v 21 x 1 v 22 x 2 v 2m x m 0 v n1 x 1 v n2 x 2 v nm x m 0 lub w postaci macierzowej v 11 v 12 v 1m v n1 v n2 v nm x 1 x 2 x m 0 0 Wektory v 1,v 2,,v m są więc liniowo niezależne wtedy i tylko wtedy gdy jedynym rozwiązaniem układu n równań z m niewiadomymi x 1,x 2,,x m : 3

v 11 x 1 v 12 x 2 v 1m x m 0 v 21 x 1 v 22 x 2 v 2m x m 0 v n1 x 1 v n2 x 2 v nm x m 0 jest rozwiązanie x 1 x 2 x m 0 Korzystając z twierdzenia Kroneckera-Capelliego możemy więc podać twierdzenie Twierdzenie Wektory v 1,v 2,,v m R n są liniowo niezależne wtedy i tylko wtedy gdy rząd macierzy v 1 v 2 v m v 11 v 12 v 1m, v n1 v n2 v nm której kolumnami są wektory v 1,v 2,,v m, wynosi m Twierdzenie W R n : - każdy układ liniowo niezależnych wektorów składa się z co najwyżej n wektorów, - każdy układ generujący R n (tj układ taki,że każdy wektor z R n można przedstawić jako kombinację liniową wektorów z tego układu) składa się z co najmniej n wektorów Zbiór wektorów v 1,v 2,,v n w przestrzeni R n jest bazą przestrzeni R n jeśli wektory te są liniowo niezależne Standardowa baza w R n to zbiór wektorów e 1, e 2, e n gdzie e 1 1, 0, 0,, 0 e 2 0, 1, 0,, 0 e n 0, 0, 0,, 1 Przekształcenia liniowe Definicja Przekształcenie T : R n R m nazywiemy przekształceniem liniowym jeśli dla dowolnych x R n, y R n oraz dowolnych liczb c zachodzą równości: 1 Tx y Tx Ty 2 Tcx ctx 4

Z własności działań na macierzach natychmiast wynika,że każda macierz A wymiaru mn definiuje przekształcenie T A : R n R m zadane równością T A x Ax, które jest przkształceniem liniowym W szczególności, każdy wektor y y 1,y 2,,y n (potraktowany jako macierz wymiaru 1n definiuje operator liniowy T y : R n R 1, T y x x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n nazywany też funkcjonałem liniowym Uwaga W istocie każdy operator liniowy T A : R n R m jest jednoznacznie określony przez pewną macierz A T wymiaru mn Niech e 1,e 2,,e n będzie standardową bazą dla R n, a f 1, f 2,,f m będzie standardową bazą dla R m Jeśli oznaczymy Te j a 1j,a 2j,,a mj,tzn a 1j,a 2j,,a mj są współrzędnymi wektora Te j w bazie f 1,f 2,,f m, to wtedy Tx Tx 1 e 1 x 2 e 2 x n e n x 1 Te 1 x 2 Te 2 x n Te n a 11 a 12 a 1n x 1 a 21 x 2 a 22 x n a 2n a m1 a m2 a mn a 11 x 1 a 12 x 2 a 1n x n a 21 x 1 a 22 x 2 a 2n x n a m1 x 1 a m2 x 2 a mn x n x 1 Te 1 Te 2 Te n x 2 czyli Tx A T x gdzie A T jest standardową macierzą, której j tą kolumnę tworzą współrzędne wektora x n 5

Te j a 1j,a 2j,,a mj w standardowej bazie f 1, f 2,,f m przestrzeni R m Dla macierzy prostokątnej wymiaru mn a 11 a 12 a 1n A a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn a 1 a 2 a n układ liniowy Ax b (równanie macierzowe) można zapisać jako równanie wektorowe x 1 a 1 x 2 a 2 x n a n b, zatem ma rozwiązania wtedy i tylko wtedy gdy b jest kombinacją liniową wektorów a 1,a 2,,a n, Długość (norma euklidesowa) wektora Długością (normą euklidesową) wektora x x 1, x 2,,x n R n, nazwiemy liczbę x x 1 2 x 2 2 x n 2 2 1 05 2 x1 0 05 y1 15 2 Własności normy: 1 x 0 x 0 2 cx c x 3 x y x y (nierówność trójkąta) Dla wektorów x x 1,,x n oraz y y 1,,y n należących do R n, odległość między x a y jest zdefiniowana jako długość wektora x y, tzn 6

n dx,y x y x i y i 2 i1 Własności odległości: 1 dx,y 0 x y 2 dx,y dy,x 3 dx,z dx,y dy,z (nierówność trójkąta) x 1 y 1 2 x 2 y 2 2 x n y n 2 Iloczyn skalarny Iloczynem skalarnym wektorów x x 1,,x n oraz y y 1,,y n należących do R n, jest liczba x y x T y x 1 x n y 1 y n n x i y i x 1 y 1 x 2 y 2 x n y n i1 Własności iloczynu skalarnego 1 x y y x 2 x y z x y x z 3 cx y x cy cx y Podstawowe związki normy euklidesowej i iloczynu skalarnego: 1 x 2 x x 2 x y x y x y (nierówność Schwarza), a jedna z nierówności jest równością wtedy i tylko wtedy gdy istnieje t R, takie,że y tx Kąt między wektorami Kątem między wektorami x x 1,,x n oraz y y 1,,y n należącymi do R n, jest liczba x y x,y arccos x y Zatem x y x y cosx, y Wniosek Wektory x oraz y są prostopadłe x y wtedy i tylko wtedy gdy x y 0 7

zgodnie równoległe x y wtedy i tylko wtedy gdy x y x y przeciwnie równoległe x y wtedy i tylko wtedy gdy x y x y Hiperpłaszczyzną prostopadłą do wektora v v 1,,v n R n i przechodzącą przez punkt z 1,,z n R n zbiór W R 2 jest to prosta dana równaniem ogólnym x R n : v x z 0 v 1 x 1 z 1 v 2 x 2 z 2 0 W R 3 jest to płaszczyzna dana równaniem ogólnym v 1 x 1 z 1 v 2 x 2 z 2 v 3 x 3 z 3 0 Hiperpłaszczyzną prostopadłą do wektora v v 1,,v n R n jest przy dowolnej liczbie c zbiór W R 2 jest to prosta dana równaniem ogólnym x R n : v x c v 1 x 1 v 2 x 2 c W R 3 jest to płaszczyzna dana równaniem ogólnym v 1 x 1 v 2 x 2 v 3 x 3 c Prostą o kierunku wyznaczonym przez wektor v v 1,,v n R n i przechodzącą przez punkt z 1,,z n R n jest zbiór x R n : x ztv, t R W R 2 jest to prosta dana równaniem parametrycznym x 1 z 1 tv 1 x 2 z 2 tv 2 lub (po wyeliminowaniu parametru t) równaniem kierunkowym x 1 z 1 v 1 x 2 z 2 v 2 W R 3 jest to prosta dana równaniem parametrycznym x 1 z 1 tv 1 x 2 z 2 tv 2 x 3 z 3 tv 3 lub (po wyeliminowaniu parametru t) równaniem kierunkowym x 1 z 1 v 1 x 2 z 2 v 2 x 3 z 3 v 3 8