Slide 1

Podobni dokumenti
Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

Linearna algebra - povzetek vsebine Peter Šemrl Jadranska 21, kabinet 4.10 Izpitni režim: Kolokviji in pisni izpiti so vsi s

Domače vaje iz LINEARNE ALGEBRE Marjeta Kramar Fijavž Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani 2007/08 Kazalo 1 Vektorji 2 2 Analit

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

Rešene naloge iz Linearne Algebre

2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter

EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi

Matematika II (UN) 1. kolokvij (13. april 2012) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) Dana je linearna preslikava s predpisom τ( x) = A x A 1 x, kjer je A

5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-junij-17.dvi

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-avgust-17.dvi

FGG14

C:/Users/Matevz/Dropbox/FKKT/TESTI-IZPITI-REZULTATI/ /Izpiti/FKKT-januar-februar-15.dvi

3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja

PREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

FGG13

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč

PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0

Funkcije in grafi

Srednja šola za oblikovanje

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

resitve.dvi

Poslovilno predavanje

Osnove matematicne analize 2018/19

Matematika II (UN) 2. kolokvij (7. junij 2013) RE ITVE Naloga 1 (25 to k) ƒasovna funkcija f je denirana za t [0, 2] in podana s spodnjim grafom. f t

MATEMATIKA 2. LETNIK GIMNAZIJE G2A,G2B Sestavil: Matej Mlakar, prof. Ravnatelj: Ernest Simončič, prof. Šolsko leto 2011/2012 Število ur: 140

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 2017

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

GeomInterp.dvi

Podatkovni model ER

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

CpE & ME 519

4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov

Brownova kovariancna razdalja

(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode])

resitve.dvi

M

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 2 Pisni izpit 9. junij 2005 Ime in priimek: Vpisna št: Zaporedna številka izpita: Navodila Pazljivo preberite bese

Izpit iz GEOMETRIJE 17. junij 2004 Vpisna ²tevilka: Vrsta: Ime in priimek: Sedeº: 1. Poi² i vse stoºnice v P(R 3 ), ki se dotikajo premice x = 0, prem

RAČUNALNIŠKA ORODJA V MATEMATIKI

Zgledi:

Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p

SESTAVA VSEBINE MATEMATIKE V 6

Vrste

Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij

NEKAJ VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE 2 1. Katero točko evklidskega prostora R n imenujemo notranjo (zunanjo, robno) točko množice M R n? 2. Za poljubno množic

resitve.dvi

UM FKKT, Bolonjski visoko²olski program Kemijska tehnologija Vpisna ²tevilka Priimek, ime 3. test pri predmetu MATEMATIKA II Ra unski del

REED-SOLOMONOVE KODE Aleksandar Jurišić Arjana Žitnik 6. junij 2004 Math. Subj. Class. (2000): 51E22, 94B05?, 11T71 Reed-Solomonove kode so izjemno us

Ime in priimek

6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES

Numeri na analiza - podiplomski ²tudij FGG doma e naloge - 1. skupina V prvem delu morate re²iti toliko nalog, da bo njihova skupna vsota vsaj 10 to k

STAVKI _5_

PowerPoint Presentation

POPOLNI KVADER

Strojna oprema

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

MAGIČNI KVADRATI DIMENZIJE 4n+2

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Ravninski grafi Tina Malec 6. februar 2007 Predstavili bomo nekaj osnovnih dejstev o ravninskih grafih, pojem dualnega grafa (k danemu grafu) ter kako

KOTNE FUNKCIJE Kotne funkcije uporabljamo le za pravokotni trikotnik! Sinus kota α je enak razmerju dolžin kotu nasprotne katete in hipotenuze. sin α

INDIVIDUALNI PROGRAM PREDMET: MATEMATIKA ŠOL. LETO 2015/2016 UČITELJ: ANDREJ PRAH Učenec: Razred: 7. Leto šolanja: Ugotovitev stanja: Učenec je lani n

Namesto (x,y)R uporabljamo xRy

PowerPointova predstavitev

Priloga 1 Ljubljana 2018 MATEMATIKA Katalog znanja za osebe z mednarodno zaščito

Matematika 2 - ustna vprašanja 1) Determinanta, poddeterminanta (1,3)...3 2) Lastnosti determinante (5)...3 3) Cramerjevo pravilo (9)...3 4) Računanje

Arial 26 pt, bold

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

glava.dvi

Slide 1

Vsebinska struktura predmetnih izpitnih katalogov za splošno maturo

DN5(Kor).dvi

Microsoft Word - Seštevamo stotice.doc

H-Razcvet

Uvod v diferencialne enačbe, kompleksno in Fourierovo analizo Bojan Magajna Fakulteta za matematiko in fiziko, Univerza v Ljubljani

OSNOVE LOGIKE 1. Kaj je izjava? Kaj je negacija izjave? Kaj je konjunkcija in kaj disjunkcija izjav? Povejte, kako je s pravilnostjo negacije, konjunk

Poglavje 3 Reševanje nelinearnih enačb Na iskanje rešitve enačbe oblike f(x) = 0 (3.1) zelo pogosto naletimo pri reševanju tehničnih problemov. Pri te

Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

P181C10111

LaTeX slides

jj

ZveznostFunkcij11.dvi

Matematika 2

Analiza dosežkov poskusnega preverjanja znanja v 3. razredu iz matematike

resitve.dvi

Wienerjevemu indeksu podobni indeksi na grafih

OdvodFunkcijEne11.dvi

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in računalništvo DIPLOMSKO DELO Peter Škofič Maribor, 2014

Microsoft Word - avd_vaje_ars1_1.doc

Transkripcija:

Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na ravnini in a 1,a 2 poljubni števili. 1 2 r a1 v1 a2 v2 Izraz a v a v a v imenujemo linearna kombinacija vektorjev v, v,, v 1 1 2 2 n n 1 2 n Podobno je polinom a a x a x a x x x x x 2 n 0 1 2 n 0 1 2 n linearna kombinaci ja potenc,,,,. Množico, v kateri lahko tvorimo linearne kombinacije (in za katere veljajo običajna računska pravila) imenujemo linearni prostor ali vektorski prostor. Dovolj je, če preverimo, ali so linearne kombinacije dveh vektorjev a v a v 1 1 2 2 vsebovane v množici. Primeri linearnih prostorov so še realna in kompleksna števila, funkcije, ipd. Cela števila niso linearni prostor, ker pri množenju z realnimi števili ne dobimo nujno cela števila. Pozitivna realna števila niso linearni prostor, ker v njih ne moremo odštevati. MATEMATIKA 1 1

Najbolj značilni primer vektorskega prostora tvorijo realne n-terice. Elementi so oblike (x 1,x 2,...,x n ) R n, seštevamo in množimo jih po komponentah: (x 1,x 2,...,x n )+(y 1,y 2,...,y n )=(x 1 +y 1,x 2 +y 2,...,x n + y n ) k (x 1,x 2,...,x n )=(k x 1, k x 2,..., k x n ) V vektorskem prostoru lahko ene elemente izrazimo kot linearne kombinacije drugih elementov. Včasih vse elemente izrazimo s pomočjo zelo majhnega števila vektorjev. (2,3, 5) 2 (1,0,0) 3 (0,1,0) 5 (0,0,1) ali v splošnem ( x, x,, x ) x (1,0,,0) x (0,1,,0) x (0,, 0,1) 1 2 n 1 2 n polinomi kompleksna števila x 3 2 4 4 2 1 3 x 1 x x i 1 2 3 2 3 i MATEMATIKA 1 2

Naj bo 3 V ( x, y, z) ; x 2y z 0. Za ( x, y, z),( x, y, z ) V, a, a dobimo a ( x, y, z) a ( x, y, z ) ( ax a x, ay a y, az a z ) ax a x 2 ay a y az a z a ( x 2 y z) a ( x 2 y z ) 0 0 0 V je tudi vektorski prostor, ki ga tvorijo trojice (oz. vektorji v prostoru), vendar ne vse. in Za podmnožico vektorskega prostora, ki je tudi sama podprostor, pravimo, da je vektorski podprostor. Ravnine in premice skozi izhodišče so podprostori v prostoru vseh vektorjev v R 3. Ravnina, ki ne gre skozi izhodišče, ni podprostor prostora vektorjev v R 3. Polinomi, ki imajo ničlo v točki 1 so podprostor v vektorskem prostoru vseh polinomov. Vzemimo polinoma p( x), q( x), za katera je p(1) q(1) 0: tedaj je ( a p b q)(1) ap(1) bq(1) 0. Ali je mogoče v vsakem vektorskem prostoru izbrati nekaj vektorjev in s pomočjo njih izraziti vse ostale? MATEMATIKA 1 3

Množica vektorjev B je baza vektorskega prostora V, če lahko vsak vektor iz V na en sam način izrazimo kot linearno kombinacijo elementov B. Baza vektorskega prostora mora biti `ravno prav velika : če je premajhna, se nekaterih elementov V ne bo dalo izraziti z elementi baze; če ima preveč elementov pa se bo dalo elemente V izraziti na (pre)več različnih načinov. Vektor v lahko na en sam način zapišemo kot linearno kombinacijo vektorjev v, v,..., v, če ima enačba x v x v x v = v 1 1 2 2 Če v lahko zapišemo na dva različna načina: potem je n n eno samo rešitev. v x v x v x v = x v x v x v 1 1 2 2 n n 1 1 2 2 n n x x v x x v x x v = 0 neničelni zapis vektorja 0. 1 1 1 2 2 2 n n n, 1 2 n Vektorji v, v,..., v so linearno neodvisni, če ima enačba x v x v x v = 0 1 2 n 1 1 2 2 n n eno samo rešitev in sicer x x x = 0. 1 2 n Zapis vektorja kot linearne kombinacije neodvisnih vektorjev je vedno enoličen. MATEMATIKA 1 4

V vektorskem prostoru V imamo neskončno mnogo možnih izbir za bazo, vsem tem bazam pa je skupno le to, da imajo enako mnogo elementov. Številu elementov baze pravimo dimenzija prostora V in ga označimo dimv. V vektorskem prostoru R 3 lahko za bazo vzamemo vektorje (1,0,0), (0,1,0) in (0,0,1). Poljuben vektor lahko zapišemo kot linearno kombinacijo teh treh in sicer na en sam način: Dimenzija prostora R 3 je 3. ( x, x, x ) x (1,0,0) x (0, 1,0) x (0,0,1) 1 2 3 1 2 3 Podobno je dimenzija prostora R n enaka n. V vektorskem prostoru vseh polinomov lahko za bazo vzamemo vse potence: 1,x, x 2, x 3,... Vektorski prostor vseh polinomov je neskončnodimenzionalen. Kompleksna števila so dvodimenzionalni vektorski prostor z bazo: 1,i. MATEMATIKA 1 5

Premica skozi izhodišče je vektorski prostor, v katerem lahko za bazo vzamemo (katerikoli) njen smerni vektor. Premica skozi izhodišče je enodimenzionalni vektorski prostor. 0 r Ravnina skozi izhodišče je vektorski prostor, v katerem lahko za bazo vzamemo katerakoli vektorja, ki ležita v ravnini, vendar ne na isti premici. Ravnina je dvodimezionalni vektorski prostor. r 2 0 r 1 V ravnini z enačbo x+y+2z=0 lahko za bazo vzamemo vektorja (2,0,-1) in (0,2,-1): x y x y Če za ( x, y, z) velja x y 2z 0, potem je z in ( x, y, z) (2,0, 1) (2,0, 1). 2 2 2 2 V vektorskem prostoru R 3 lahko za bazo vzamemo katerekoli tri vektorje, ki ne ležijo v isti ravnini. MATEMATIKA 1 6

LINEARNE FUNKCIJE V,W linearna prostora. Funkcija L:V W je linearna, če ohranja linearne kombinacije, tj. če velja L( a v a v a v ) = a L( v ) a L( v ) a L( v ) 1 1 2 2 n n 1 1 2 2 n n Zadošča preveriti, če velja L( a v a v ) = a L( v ) a L( v ). 3 2 L :, L( x, y, z) ( x, y 2 z) je linearna. 1 1 2 2 1 1 2 2 La( x, y, z) a ( x, y, z ) L( ax a x, ay a y, az a z ) ax a x, ay a y 2( az a z ) a( x, y 2 z) a ( x, y 2z ) al( x, y, z) a L( x, y, z ) 2 L :, L( x, y) x 2y K K x y x y 2 :, (, ) 2 1 je linearna. ni linearna. K a( x, y) a ( x, y ) L( ax a x, ay a y ) ax a x 2( ay a y ) 1 ak( x, y) a K( x, y ) a( x 2y 1) a ( x 2y 1) ax a x 2( ay a y) a a' Odvajanje je linearna preslikava, saj velja (a u(x)+b v(x))'=a u'(x)+b v'(x). MATEMATIKA 1 7

LINEARNE ENAČBE Linearna enačba je enačba oblike L(x)=w kjer je L:V W linearna funkcija in w W. 2 2x 3y 2 je linearna enačba, kjer je L :, L( x, y) 2x 3 y, w 2 2x y 1 x 2y 3 je linearna enačba, kjer je L L x y x y x y w 2 2 :, (, ) (2, 2 ), (1,3) Z ustrezno izbrano linearno funkcijo L in vektorjem w lahko poljubni sistem linearnih enačb strnjeno zapišemo kot eno linearno enačbo. f ( x) 2 f ( x) x 1 je diferencialna enačba, ki jo lahko zapišemo kot linearno enačbo L( f ) w za L : odvedljive funkcije funkcije, L( f ) f 2 f in w x 1 MATEMATIKA 1 8

Želimo odgovoriti na dve vprašanji: a) Ali je enačba L(x)=w rešljiva? b) Če je enačba rešljiva, kaj so vse njene rešitve? Za linearno funkcijo L:V W vpeljemo: Z ( L) L( v) W; v V zaloga vrednosti L 'slika' L N ( L) v V ; L( v) 0 ničelna množica L 'jedro' L N(L) je podprostor prostora V, Z(L) pa je podprostor prostora W. Res, če sta v,v' N(L), potem je L(av+a'v')=aL(v)+a'L(v')=0, torej je tudi av+a'v' N(L). Poleg tega, za L(v),L(v') Z(L) je al(v)+a'l(v')=l(av+a'v'), torej je tudi al(v)+a'l(v') Z(L). Vsota dimenzij zaloge vrednosti in ničelne množice je ravno dimenzija V. dim Z(L)+dim N(L)=dim V Izberimo bazo L(x 1 ),, L(x i ) za Z(L) in bazo y 1,, y j za N(L). Za vsak v V lahko enolično izrazimo L(v)= a 1 L(x 1 )+ +a i L(x i )= L(a 1 x 1 + +a i x i ). Tedaj je v-(a 1 x 1 + +a i x i ) v ničelni množici L in ga lahko enolično izrazimo kot v-(a 1 x 1 + +a i x i )= b 1 y 1 + +b j y j. Sklepamo, da lahko v enolično izrazimo kot v=a 1 x 1 + +a i x i + b 1 y 1 + +b j y j, torej je dimenzija V enaka i+j. MATEMATIKA 1 9

Naj bo ena x rešitev enačbe : L( x ) w. 0 0 Če je x x N ( L), potem je tudi rešitev x 1 0 1 enačbe, ker je L( x ) L( x x x ) L( x ) L( x x ) w 0 w. 1 0 1 0 0 1 0 L( x1) w, potem L 1 0 torej je 1 0 Obrat no, če je je ( x x ) w w 0, x x N ( L). a) Enačba L(x)=w rešljiva, če je w Z(L). b) Če je L(x 0 )=w, potem so vse rešitve enačbe dane z x0 N ( L) x0 v; v N ( L). Velikost jedra N(L) funkcije L določa velikost množice rešitev enačbe L(x)=w: Če je dimenzija vektorskega prostora N(L) enaka n, potem lahko zapišemo splošno rešitev v kateri nastopa n parametrov. Pravimo, da je množica rešitev n-parametrična. Če je x 0 rešitev enačbe L(x)=w in če je v 1, v 2,..., v n baza prostora N(L), potem je splošna rešitev enačbe dana z x=x 0 +t 1 v 1 +t 2 v 2 + +t n v n, kjer so t 1, t 2,, t n poljubna realna števila. MATEMATIKA 1 10

Rešimo enačbo (1,0,2) x (2,1,0). 3 3 Funkcija L :, L( x) v x je linearna velja v a x b y a v x b v y, zato je (1,0,2) x (2,1,0) linearna enačba. V zalogi vrednosti funkcije L( x) (1,0,2) x so vektorji, ki so pravokotni na (1,0,2), zato (2,1,0) Z( L) in enačba ni rešljiva. Rešimo enačbo (1,0,2) x (2,1, 1). Vektor (2,1, 1) je pravokoten na (1,0,2) zato je vsebovan v zalogi Z( L) funkcije L( x) (1,0,2) x. Enačba je rešljiva. Eno rešitev enačbe dobimo tako, da vzamemo primerno dolg vektor v smeri, ki je pravokotna na (1,0,2) in (2,1,-1): 1 (1,0, 2) (2,1, 1) ( 2,5,1) in (1,0, 2) ( 2,5,1) ( 10, 5,5) 5 (2, 1, 1), zato lahko vzamemo x0 (2, 5, 1). 5 Jedro funkcije L( x) (1,0,2) x tvorijo vektorji, ki so vzporedni z (1,0,2). Prostor je enodimenzionalen, za bazo lahko vzamemo kar vektor Splošna rešitev enačbe (1,0, 2) x (2,1, 1) (1, 0,2). 1 2 1 je x (2, 5, 1) t (1,0,2) ( t, 1,2 t ) 5 5 5. MATEMATIKA 1 11