Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)
|
|
- Natálie Karolína Beránková
- před 4 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Kapitola 5 - Matice (ad tělesem) 5.. Defiice matice 5... DEFINICE Nechť T je těleso, m, N. Maticí typu m, ad tělesem T rozumíme zobrazeí možiy {, 2,, m} {, 2,, } do T OZNAČENÍ Možiu všech matic typu m, ad tělesem T budeme začit T m,. Nechť A T m,, i, j {, 2,, m} {, 2,, }. Místo Ai, j budeme psát a ij. Dále píšeme a 2 a A=a a 2 a 22 a 2 a m a m2 a m, A=a ij DEFINICE Nechť T je těleso, m, N. Každou matici z T, azýváme čtvercová matice -tého stupě. Nechť A T m,. Matice A se azývá ulová, pokud a ij = pro všecha i {,, m}, j {,, }. Nulovou matici budeme začit O. O= ( sloupců, m řádků) DEFINICE Uvažujme ásledující podmíky týkající se matice: () Všechy ulové řádky (tj. řádky sestávající z ul) jsou dole. (2) Každý eulový řádek začíá ěkolika ulami ásledovaými jedičkou Tato se azývá vedoucí daého řádku. (3) Pozice vedoucí jedičky v řádku s vyšším idexem je více vpravo ež pozice vedoucí jedičky v řádku s ižším idexem (4) Každý prvek pod vedoucí jedičkou je ula. (5) Každý prvek ad vedoucí jedičkou je ula. Matice, která splňuje prví čtyři podmíky, se azývá matice v řádkovém stupňovitém tvaru. Matice, která splňuje všech pět podmíek, se azývá matice v redukovaém řádkovém stupňovitém tvaru PŘÍKLAD A= B= 7 7 C= D= E= 7 = F 7
2 A je v řádkovém stupňovitém tvaru, eí však v redukovaém řádkovém stupňovitém tvaru - podmíka (5) eí splěa. B je v redukovaém řádkovém stupňovitém tvaru. C eí v řádkovém stupňovitém tvaru eí splěa podmíka (). D eí v řádkovém stupňovitém tvaru eí splěa podmíka (2). E eí v řádkovém stupňovitém tvaru eí splěa podmíka (3). F eí v řádkovém stupňovitém tvaru eí splěa podmíka (3), ai podmíka (4) DEFINICE Nechť T je těleso, N, A T,. Matice A se azývá diagoálí, pokud a ij = pro všecha i, j {,, }, i j. A=a a 22 a DEFINICE Nechť T je těleso, N, A T,. Matice A se azývá jedotkovou, pokud a ij = pro všecha i, j {,, }, i j, a a ii = pro všecha i {,, }. A=. Jedotkovou matici -tého stupě budeme začit E (případě E, chceme-li zdůrazit její stupeň) DEFINICE Nechť T je těleso, N, A T,. Matice A se azává horí trojúhelíková, pokud a ij = pro všecha i, j {,, }, i j. a 2 a 3 a A=a a 22 a 23 a 2 a DEFINICE Nechť T je těleso, N, A T,. Matice A se azývá symetrická, pokud a ij =a ji pro všecha i, j {,, } Operace s maticemi DEFINICE Nechť T je těleso, m, N, A, B,C T m,. Matice C je součtem matic A, B, jestliže c ij =a ij b ij pro všecha i {,, m}, j {,, }. Ozačeí: C= AB. a a2 a b b2 b ab a2b2 ab a 2 a 22 a 2 b 2 b 22 b 2 a 2 b 2 a 22 b 22 a 2 b 2 a m a m2 a m b m b m2 b m= a m b m a m2 b m2 a m b m
3 DEFINICE Nechť T je těleso, m, N, A, B T m,, c T. Matice B je skalárím ásobkem ( c-ásobkem) matice A, jestliže b ij =c a ij pro všecha i {,, m}, j {,, }. Ozačeí: B=c A. a a 2 a c a2 c a a c 2 a 22 a 2 2 c a 22 c a 2 a m a m2 a m=c a m c a m2 c a m DEFINICE Nechť T je těleso, m,, p N, A T m, p, B T p,, C T m,. Matice C je součiem matic A, B, jestliže c ij =a i b j a i2 b 2j a ip b pj a ik b kj pro všecha i {,, m}, j {,, }. Ozačeí C= A B DEFINICE Nechť T je těleso, m, N, A T m,, B T,m. Matice B je matice traspoovaá k matici A, jestliže b ji =a ij pro všecha i {,, m}, j {,, }. Ozačeí B=A T. a a2 a a 2 a m a 2 a 22 a 2 =a a 2 a 22 a m2 a m a m2 a mt a a 2 a m VĚTA Nechť T je těleso, m,, p, q N. Platí: (I) Pro všecha A T m,, B T, p, C T p,q A B C = A B C. (II) Pro všecha A, B T m,, C T, p AB C =A C B C. (III) Pro všecha A T m,, B, C T, p A BC= A B A C. (IV) Pro všecha, T, A T m, A= A. (V) Pro všecha T, A T m,, B T, p A B= A B. (VI) Pro všecha A T m, E m A= A, A E = A. (VII) Pro všecha A T m, A T T = A. (VIII) Pro všecha A, B T m, AB T = A T B T. (IX) Pro všecha T, pro všecha A T m, A T = A T (X) Pro všecha A T m,, B T, p A B T =B T A T p
4 Důkaz: (I) Ozačme U =B C, V =A B, L=A U, P=V C. Je U T, q, V T m, p, L T m, q, P T m, q. Zvolme libovolě i {,, m}, j {,, q}. Chceme: l ij = p ij. Počítejme: l ij p p ij l= a ik u kj p v il c lj l= a ik p l= p b kl c lj = l = p a ik b kl c lj l = p a ik b kl c = lj a ik b kl c lj =l ij. l = p a ik b kl c lj a ik b kl c lj, l = (II) Ozačme U = AB, V =A C, W =B C, L=U C, P=V W. Je U T m,, V T m, p, W T m, p, L T m, p, P T m, p. Zvolme libovolě i {,, m}, j {,, p}. Chceme: l i j = p i j. Počítejme: l ij u ik c kj a ik b ik c kj (III) Postupujeme obdobě jako v části (II). (IV) Důkaz přeecháváme čteáři a ik c kj b ik c kj a ik c kj b ik c kj =v ij w ij = p ij. (V) Nechť U = A B, V = A, L= U, P=V B. Je U T m, p, V T m,, L T m, p, P T m, p. Zvolme libovolě i {,, m}, j {,, p}. Chceme: l ij = p ij. Počítejme: l ij = u ij = a ik b kj = a ik b kj a ik b kj v ik b kj = p ij. (VI) Nechť L=E m A. Je L T m,. Zvolme libovolě i {,, m}, j {,, }. Chceme: l ij =a ij. Počítejme: m l ij e ik a kj = a j a i, j a ij a i, j a mj =a ij. Druhá rovost se dokáže obdobě. (VII) Důkaz přeecháváme čteáři. (VIII) Důkaz přeecháváme čteáři. (IX) Důkaz přeecháváme čteáři. (X) Nechť U = A B, V =B T, W = A T, L=U T, P=V W. Je U T m, p, V T p,, W T, m, L T p, m, P T p,m. Zvolme libovolě i {,, p}, j {,, m}. Chceme: l ij = p ij. Počítejme: l ij =u ji 5.3. Hodost matice a jk b ki w kj v ik v ik w kj = p ij OZNAČENÍ Nechť T je těleso, m, N, A T m,. Pak klademe a =a, a 2,, a a 2 =a 2, a 22,, a 2 a m =a m, a m2,, a m DEFINICE Nechť T je těleso, m, N, A T m,. Hodost matice A začíme ha a defiujeme ji
5 takto h A=dim {a, a 2,, a m } TVRZENÍ Nechť T je těleso, m, N, A T m,. Platí: h A mi {m, }. Důkaz: ( ) Poěvadž a,, a m T, je {a,, a m } podprostor v T, takže h A=dim {a,, a m } dim T =. ( ) Víme, že z každé koečé možiy geerátorů vektorového prostoru lze vybrat bázi (viz 3..3 (a)), tedy z vektorů a,, a m lze vybrat bázi podprostoru {a,, a m }, což zameá, že ha=dim {a,, a m } m. Z ( ) a ( ) plye h A mi {m, } VĚTA Nechť T je těleso, m, N, A, A' T m,. Nechť matice A ' vzikla z matice A užitím koečého počtu ásledujících úprav: ) ahrazeím řádku tímto řádkem plus jiý řádek vyásobeý ějakým prvkem tělesa T 2) výměou dvou řádků 3) vyásobeím řádku ějakým eulovým prvkem tělesa T. Pak {a, a 2,, a m } = {a ', a 2 ',, a m ' }. Specielě, h A=h A'. Důkaz: (I) Nechť i, j {,, m}, i j, c T, a i '=a i c a j, a k ' =a k pro k {,, m}, k i. Ukážeme, že {a, a 2,, a m } = {a ', a 2 ',, a m ' }. : Pro k {,, m}, k i, je a k =a k ' {a ',, a m ' }. Dále, a i =a i ' c a j =a i ' c a j ' {a ',, a m ' }. Tudíž {a,, a m } {a ',, a m ' }, odkud již sado plye požadovaá ikluze. : Pro k {,, m}, k i, je a k ' =a k {a,, a m }. Dále a i '=a i c a j {a,, a m }. Tudíž {a ',, a m ' } {a,, a m }, odkud již sado plye požadovaá ikluze. (II) Nechť i, j {,, m}, i j, a i '=a j, a j '=a i, a k ' =a k pro k {,, m}, k i, k j. Pak {a,, a i, a i, a i,, a j, a j, a j,, a m } = {a ',, a i ',a j ',a i ',, a j ', a i ', a j ',, a m ' } = {a ',, a i ',a i ',a i ',, a j ', a j ', a j ',, a m ' } (III) Nechť i {,, m}, c T, c, a i '=c a i, a k =a k ' pro k {,, m}, k i. Ukážeme, že {a,, a m } = {a ',, a m ' }. : Pro k {,, m}, k i, je a k =a k ' {a ',, a m ' }. Dále, a i = c a i' {a ',, a m ' }. Tudíž {a,, a m } {a ',, a m ' }, odkud již sado plye požadovaá ikluze. : Pro k {,, m}, k i, je a k ' =a k {a,, a m }. Dále a i '=c a i {a,, a m }. Tudíž {a ',, a m ' } {a,, a m }, odkud již sado plye požadovaá ikluze Tvrzeí věty yí vyplývají z (I), (II) a (III) VĚTA Nechť T je těleso, m, N, A T m,. Platí: h A T =h A. Důkaz: Pokud A=O, je h A=, h A T = a tvrzeí platí. Nechť A O. Stačí ukázat: h A T h A. Pak totiž ha=h A T T ha T, takže ha T =h A. Nechť h A=k, ha T =l. Je k {,, m}, l {,, }. Ozačme b =a, a 2,, a m, b 2 =a 2, a 22,, a m2,, b =a, a 2,, a m.
6 Existují i,, i k {, m} tak, že {a i,, a ik } je báze prostoru {a,, a m }. Existují j,, j l {,, } tak, že { b j,, b jl } je báze prostoru { b,, b }. Ozačme u =a i j, a i2 j,, a ik j, u 2 =a i j 2, a i2 j 2,, a ik j 2,, u l =a i j l, a i2 j l,, a ik j l. Ukážeme, že vektory u,, u l jsou lieárě ezávislé. Nechť c,, c l T, c u c l u l =. Chceme: c =c 2 = =c l =. Ukážeme: c b j c 2 b j2 c l b jl =. K tomu stačí ukázat,že c a i j c 2 a i j2 c l a i jl = pro každé i {,, m} {i,, i k }. Buď i {,, m} {i,, i k }. {a i,, a ik } je báze prostoru {a,, a m }, a proto existují d,, d k T tak, že a i =d a i d 2 a i2 d k a ik. k Pak a ij d p a i p j, a ij2 d p a i p j 2,, a ijl p= k p= c a i j c 2 a i j2 c l a i jl =c p= k k d p a i p j c 2 p= k p= d p a i p j l. Potom d p a i p j 2 c l d p a i p j l = d c a i j c 2 a i j 2 c l a i j l d 2 c a i 2 j c 2 a i2 j 2 c l a i2 j l d k c a i k j c 2 a ik j 2 c l a ik j l =d d 2 d k =. Protože vektory b j,, b jl jsou lieárě ezávislé, jsou c =c 2 = =c l =. Takže: u,, u l jsou lieárě ezávislé vektory v prostoru T K. Z toho plye, že l k VĚTA Nechť T je těleso, m,, p N, A T m,, B T, p. Platí: h A B mi {h A, h B}. Důkaz: Ozačme C= A B. Nechť i {,, m}. S ohledem a defiici ásobeí matic platí: c i =a i b a i 2 b 2 a i b, tedy c i { b,, b }. Proto {c,, c m } { b,, b }, tedy hc=h A B h B. Použitím již dokázaého a souči B T A T dostáváme hb T A T h A T, což podle zameá ha B h A (uvědomme si, že B T A T = A B T ). Celkem h A B mi {h A, h B} Gaussův-Jordaův elimiačí algoritmus VĚTA Nechť T je těleso, m, N, A T m,. Nechť matice A je v řádkovém stupňovitém tvaru. Nechť k N, k m, a i pro i k, a i = pro ik. Platí: (I) {a, a 2,, a k } je báze prostoru {a, a 2,, a k,, a m }. (II) dim {a,, a m } =k. Důkaz: (I) Jelikož a i = pro ik, je {a,, a k } = {a,, a m }. Stačí tedy ukázat, že vektory a,, a k jsou lieárě ezávislé. Nechť c,, c k T, c a c k a k =. Chceme: c =c 2 = =c k =. Ozačme pozice vedoucích jediček:, j, 2, j 2,, k, j k. Je j j 2 j k. Platí: c a j c 2 a 2 j c k a k j = c c 2 c k = c = Obdobě také c 3 =c 4 = =c k =. (II) Tvrzeí (II) ihed plye z (I). k p=, dále c 2 a 2 j 2 c 3 a 3 j2 c k a k j 2 = c 2 c 3 c k = c 2 = GAUSSŮV-JORDANŮV ELIMINAČNÍ ALGORITMUS VSTUP: Matice A typu m, ad tělesem T. VÝSTUP: Matice A typu m, ad tělesem T s těmito vlastostmi:
7 (I) A je v řádkovém stupňovitém tvaru. (II) {a,, a m } = { a,, a m }. NEBO Matice A typu m, ad tělesem T s těmito vlastostmi: (I') A je v redukovaém řádkovém stupňovitém tvaru. (II') {a,, a m } = { a,, a m }. VÝPOČET:. Najděte ejlevější sloupec, jež eobsahuje samé uly. 2. Je-li to uté vyměňte prví řádek s řádkem, jež obsahuje eulový prvek a ve sloupci alezeém v kroku. 3. Jestliže prvek a eí, vyásobte prví řádek prvkem, abyste získali vedoucí jedičku a prvího řádku. 4. Použijte prví řádek k získáí ul pod vedoucí jedičkou prvího řádku (použitím úpravy () z věty ). 5. Zakryjte prví řádek a aplikujte prví 4 kroky a zbývající podmatici. Pokračujte tak dlouho, až celá matice je v řádkovém stupňovitém tvaru. To bude matice A. 6. Použijte posledí eulový řádek k získáí ul ad vedoucí jedičkou tohoto řádku. Použijte předposledí eulový řádek k získáí ul ad vedoucí jedičkou tohoto řádku. Pokračujte tak dlouho, až matice je v redukovaém řádkovém stupňovitém tvaru. To bude matice A. (Je li A=O, výpočet eproběhe a A= A= A=.) Důkaz korektosti algoritmu: Fakta (I) a (I') jsou zřejmá po krátké úvaze. Fakta (II) a (II') zdůvodíme takto: Jedotlivé kroky algoritmu upravují výchozí matici A : Krok : K úpravě edochází. Krok 2: K úpravě edochází ebo je použita úprava (2) z věty Krok 3: K úpravě edochází ebo je použita úprava (3) z věty Krok 4: Je použita koečě mohokrát úprava () z věty Krok 5: Koečě mohokrát se opakují kroky až 4, je tedy použito koečě moho úprav (), (2), (3) z věty Krok 6: Je použita koečě mohokrát úprava () z věty Shrutí: Při výpočtu matic A a A se výchozí matice A upravuje pomocí koečě moha úprav (), (2), (3) z věty Rovosti (II) a (II') yí plyou bezprostředě z věty PŘÍKLAD Nechť A R 4,5, A= Vypočtěte matice A a A. Řešeí: Použijeme Gaussův Jordaův elimiačí algoritmus krok krok
8 krok Tedy: 2 3 krok A= A= 2 3 4, POZNÁMKA Gaussův-Jordaův elimiačí algoritmus lze použít při řešeí této stadardí úlohy: Je dáo těleso T, přirozeá čísla m, a vektory v, v 2,, v m T. Má se určit dimeze a (ějaká) báze prostoru V = {v, v 2,, v m }. Postupujme ásledově: Nechť v =v, v 2,, v v 2 =v 2, v 2 2,, v 2 v m =v m, v m 2,, v m. i Sestrojíme matici A T m,, A=a ij, a ij =v j. Vypočteme matici A. Víme: V = {a, a 2,, a m } = {a, a 2,, a m }, A je v řádkovém stupňovitém tvaru. Dle pak dim V =k a {a, a 2,, a k } je báze prostoru V, přičemž číslo k je počet eulových řádků matice A (tj. a i pro i k, a i = pro ik ). Obdobě lze použít matici A. Kokrétě, echť v prostoru R 5 jsou dáy vektory v =, 2, 3, 4, 5, v 2 =6, 7, 8, 9,, v 3 =, 2, 3, 4, 5, v 4 =6, 7, 8, 9, 2. Nechť V = {v, v 2, v 3, v 4 }. Má se určit dim V a ějaká báze prostoru V. Sestrojíme tedy matici A A= V jsme spočítali, že A= A= 2 3 4, Dostáváme tedy tuto odpověď: dimv=2, {, 2, 3, 4, 5,,, 2, 3, 4} je báze V, {,,, 2, 3,,, 2, 3, 4} je báze V Matice regulárí a sigulárí DEFINICE Nechť T je těleso, N, A T,. Matice A se azývá regulárí, když h A=. Matice A se azývá sigulárí, eí-li regulárí VĚTA Nechť T je těleso, m, N, A T m,m, B T m,. Jestliže A je regulárí, pak maticová rovice A X =B má právě jedo řešeí mezi maticemi typu m, ad tělesem T.
9 Důkaz: Použijeme toto ozačeí: v =a, a 2,, a m, v 2 =a 2, a 22,, a m2,, v m =a m, a 2m,, a m m Uvědomme si tato tři fakta: (I) dim {v, v 2,, v m } =h A T (dle defiice traspoovaé matice a dle defiice hodosti matice) (II) ha T =h A (dle ) (III) ha=m (matice A je regulárí) Shreme-li, dostaeme dim {v, v 2,, v m } =m. Zřejmě {v, v 2,, v m } T m, dim T m =m. Tudíž {v, v 2,, v m } =T m, {v, v 2,, v m } je báze prostoru T m. Porovejme j -tý sloupec matice A X a j -tý sloupec matice B ( j {,, } ). Dostaeme a x j a 2 x 2j a m =b j a 2 x j a 22 x 2j a 2m =b 2j a m x j a m2 x 2j a mm =b mj eboli vektorově x j v x 2j v 2 x m j v m =w j, kde w j =b j, b 2j,, b mj. Řešit rovici A X =B tedy zameá řešit soustavu x j v x 2j v 2 x mj v m =w j, ( j=,, ) ( ) (dáy jsou v, v 2,, v m, w, w 2,, w, ezámé jsou x ij pro i=, 2,,m, j=, 2,, ). Vzhledem k tomu, že {v, v 2,, v m } je báze prostoru T m, soustava ( ) má právě jedo řešeí POZNÁMKA Nechť T je těleso, m, N, A T m,m, B T m,, A je regulárí. Má se vyřešit rovice A X =B. Matici X lze určit pomocí Gaussova-Jordaova elimiačího algoritmu. Teto algoritmus, aplikovaý a matici A, postupě pomocí úprav U, U 2,, U k (jde o úpravy (), (2), (3) z věty ) vypočte matici A. Uvědomme si, že matice A má všechy řádky eulové, takže každý její řádek má svou vedoucí jedičku. Protože A je v redukovaém řádkovém stupňovitém tvaru, je A= E. Aplikujeme postupě úpravy U, U 2,, U k a matici B. Výsledou matici ozačme C. B U U k C Tvrdíme, že matice C je jedié řešeí rovice A X =B. Nechť tedy A X =B. Je třeba ukázat, že X =C. Zvolme libovolě j {, 2,, }. Matice A X má teto j -tý sloupec: a x j a 2 x 2 j a m a 2 x j a 2 2 x 2 j a 2 m a m x j a m 2 x 2 j a mm Teto sloupec bude postupou aplikací úprav U, U 2,, U k a matici A X převede a tvar a x j a 2 x 2 j a m a 2 x j a 2 2 x 2 j a 2 m, čili a m x j a m2 x 2 j a mm x j x 2 j x j x 2 j, čili x j x 2 j x j x 2 j. x m j
10 Uvažme yí, že A X =B. Tudíž X =C. x j =c j x 2 j =c 2 j x m j =c m j PŘÍKLAD. Nechť 2 A= 3 3 B= 2 3 4, jsou matice ad tělesem R l Vyřešte maticovou rovici A X =B. Řešeí: Použijeme postup popsaý v pozámce Tedy X = Zkouška: = 34 A X = = =B.
11 Pomocé výpočty: = =, 64 = 74 = = 5 =2, 8=8 37 = 36 =3 3, = 34 2= 32=9 3 4=4, = = 66= = 7 34 =5 3, 92 2= 98 2= 92= = 36 5 =6, =224= Matice iverzí LEMMA Nechť T je těleso, N, A T,. Platí: existuje ejvýše jeda matice X T, tak, že A X = X A= E. Důkaz: Nechť X, Y T,, A X = X A= E, A Y =Y A= E. Chceme: X =Y. Počítejme: X = X E = X A Y = X A Y =E Y =Y DEFINICE Nechť T je těleso, N, A, X T,. Matice X se azývá matice iverzí k matici A, platí-li: A X = X A= E. Ozačeí: X =A VĚTA Nechť T je těleso, N, A, X T,. Jestliže A X =E, pak X A=E a tedy X =A. Důkaz: =h E =h A X mi {ha, hx } h X. (Použili jsme větu ) Odtud h X =, X je regulárí matice. Dle existuje právě jeda matice Y T, splňující X Y =E. Potom A X = E / Y A X Y =E Y A X Y =Y A E=Y A=Y Takže E= X Y = X A VĚTA Nechť T je těleso N, A T,. Platí: Matice A existuje právě tehdy, když matice A je regulárí. Důkaz: (I) Nechť A existuje. Chceme: A je regulárí, tj. ha=. =he=ha A mi {ha, h A } ha (použili jsme větu ). Odtud ha=. (II) Nechť A je regulárí. Chceme: A existuje. Dle existuje právě jeda matice X T, tak, že A X =E. Dle pak X =A.
12 POZNÁMKA Nechť T je těleso, N, A T,, A je regulárí. Má se určit matice A. S ohledem a to zameá vyřešit maticovou rovici A X =E ( X T, ). K tomu lze použít Gaussův-Jordaův elimiačí algoritmus, jak je vyložeo v pozámce PŘÍKLAD Nechť 2 A= 3 3 je matice ad tělesem R. Určete matici A. Řešeí: Použijeme postup popsaý v pozámce = = Tedy A. Zkouška: = 5 A A = = E. Pomocé výpočty: = 5 5 = = = = 3553 = 5 3 = 3 = 5 5 = = 2 = =
13 VĚTA Nechť T je těleso, N, A, B T,, A, B jsou regulárí. Pak (a) A je regulárí a A = A. (b) A T je regulárí a A T = A T. (c) A B je regulárí a A B =B A. Důkaz: (a) A A=A A = E, takže A = A. (b) A T A T =A A T = E T = E, A T A T = A A T =E T =E, takže A T = A T. (c) A B B A =A B B A = A E A = A A =E, B A A B=B A A B= B E B=B B=E, takže A B =B A.
Kapitola 4 Euklidovské prostory
Kapitola 4 Euklidovské prostory 4.1. Defiice euklidovského prostoru 4.1.1. DEFINICE Nechť E je vektorový prostor ad tělesem reálých čísel R,, : E 2 R. E se azývá euklidovský prostor, platí-li: (I) Pro
Více3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie
3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se
Více1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE
1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;
VícePřednáška 7: Soustavy lineárních rovnic
Předáška 7: Soustavy lieárích rovic 7.1. Příklad (geometrie v roviě) Rozhoděte o vzájemé poloze přímky p : x y 1 a přímky a) a : x y 3, b) b : 2x 2y 3, c) c :3x 3y 3. Jak víme ze středí školy, lze o vzájemé
Více2.4. INVERZNÍ MATICE
24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:
VíceMatice. nazýváme m.n reálných čísel a. , sestavených do m řádků a n sloupců ve tvaru... a1
Matice Matice Maticí typu m/ kde m N azýváme m reálých čísel a sestaveých do m řádků a sloupců ve tvaru a a a a a a M M am am am Prví idex i začí řádek a druhý idex j sloupec ve kterém prvek a leží Prvky
Více20. Eukleidovský prostor
20 Eukleidovský prostor V této kapitole budeme pokračovat ve studiu dalších vlastostí afiích prostorů avšak s tím rozdílem že místo obecého vektorového prostoru budeme uvažovat prostor uitárí Proto bude
VíceSprávnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).
37 Metrické vlastosti lieárích útvarů v E 3 Výklad Mějme v E 3 přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým vektorem v Zvolme libovolý bod M a veďme jím přímky p se směrovým vektorem u a q se směrovým
VíceKomplexní čísla. Definice komplexních čísel
Komplexí čísla Defiice komplexích čísel Komplexí číslo můžeme adefiovat jako uspořádaou dvojici reálých čísel [a, b], u kterých defiujeme operace sčítáí, ásobeí, apod. Stadardě se komplexí čísla zapisují
Více1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V
Předáška 1: Vektorové prostory Vektorový prostor Pro abstraktí defiici vektorového prostoru jsou podstaté vlastosti dvou operací, sčítáí vektorů a ásobeí vektoru (reálým číslem) Tyto dvě operace musí být
Více1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN
2 NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN V této kapitole se dozvíte: axiomatickou defiici ormy vektoru; co je to ormováí vektoru a jak vypadá Euklidovská orma; axiomatickou defiici skalárího (také vitřího) součiu vektorů;
Vícen-rozměrné normální rozdělení pravděpodobnosti
-rozměré ormálí rozděleí pravděpodobosti. Ortogoálí a pozitivě defiití symetrické matice. Reálá čtvercová matice =Ha i j L řádu se azývá ortogoálí, je-li regulárí a iverzí matice - je rova traspoovaé matici
VíceOKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN
Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,
VícePřednáška 7, 14. listopadu 2014
Předáška 7, 4. listopadu 204 Uvedeme bez důkazu klasické zobecěí Leibizova kritéria (v ěmž b = ( ) + ). Tvrzeí (Dirichletovo a Abelovo kritérium). Nechť (a ), (b ) R, přičemž a a 2 a 3 0. Pak platí, že.
Vícea logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.
Matematická aalýza II předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Semestr letí 2005 6. Nekoečé řady fukcí V šesté kapitole pokračujeme ve studiu ekoečých řad. Nejprve odvozujeme základí tvrzeí o
Více1 Trochu o kritériích dělitelnosti
Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak
Více12. N á h o d n ý v ý b ě r
12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých
VíceMATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce
MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost
VíceMatematika I, část II
1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího
Vícedefinované pro jednotlivé řády takto: ) řádu n nazýváme číslo A = det( A) a a a11 a12
Předáška 3: Determiaty Pojem determiatu se prosadil původě v souvislosti s potřebou řešit soustavy lieárích rovic v 8 století (C Maclauri, G Cramer) Teprve později se pojem osamostatil, zjedodušilo se
VíceDefinice obecné mocniny
Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma
VíceZnegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:
. cvičeí Příklady a matematickou idukci Dokažte:.! . Návody:. + +. + i i i i + + 4. + + + + + + + + Operace s možiami.
VíceZformulujme PMI nyní přesně (v duchu výrokové logiky jiný kurz tohoto webu):
Pricip matematické idukce PMI) se systematicky probírá v jié části středoškolské matematiky. a tomto místě je zařaze z důvodu opakováí matka moudrosti) a proto, abychom ji mohli bez uzarděí použít při
VíceObsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...
Obsah 1 Mocié řady 1 1.1 Defiice a vlastosti mociých řad.................... 1 1. Rozvoj fukce do mocié řady...................... 5 1.3 Aplikace mociých řad........................... 10 1 Kapitola 1
Více1. LINEÁRNÍ ALGEBRA. , x = opačný vektor
. LINEÁRNÍ LGEBR Vektorový prostor.. Defiice Nechť V e moži které sou defiováy operce sčítáí + : t. zobrzeí V V V ásobeí i : t zobrzeí R V V. Možiu V zýváme vektorovým prostorem, sou-li splěy ásleduící
VíceP. Girg. 23. listopadu 2012
Řešeé úlohy z MS - díl prví P. Girg 2. listopadu 202 Výpočet ity poslouposti reálých čísel Věta. O algebře it kovergetích posloupostí.) Necht {a } a {b } jsou kovergetí poslouposti reálých čísel a echt
VíceAbstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat
Komplexí čísla Hoza Krejčí Abstrakt. Co jsou to komplexí čísla? K čemu se používají? Dá se s imi dělat ěco cool? Na tyto a další otázky se a předášce/v příspěvku pokusíme odpovědět. Proč vzikla komplexí
Více1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:
1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí
Více1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie
1 Uzavřeá Gaussova rovia a její topologie Podobě jako reálá čísla rozšiřujeme o dva body a, rozšiřujeme také možiu komplexích čísel. Nepřidáváme však dva body ýbrž je jede. Te budeme začit a budeme ho
Více7.2.4 Násobení vektoru číslem
7..4 Násobeí vektor číslem Předpoklady: 703 Tetokrát začeme hed defiicí. Násobek lového vektor číslem k je lový vektor. Násobek elového vektor = B Ačíslem k je vektor C A, přičemž C je bod, pro který platí:
VíceBudeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)
Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a
VíceLineární programování
Lieárí programováí Adjugovaý problém lieárího programováí V případě řešeí problému lieárího programováí LP ma{ c T : A b 0} získáváme výchozí přípustou jedotkovou bázi u doplňkových proměých a za předpokladu
Víceprocesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze
limití Náhodé limití Katedra pravděpodobosti a matematické statistiky Uiverzita Karlova v Praze email: praskova@karli.mff.cui.cz 9.4.-22.4. 200 limití Outlie limití limití efiice: Řekeme, že stacioárí
Více11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.
11. předáška 16. prosice 009 Úvod do komplexí aalýzy. Tři závěrečé předášky předmětu Matematická aalýza III (NMAI056) jsou věováy úvodu do komplexí aalýzy. Což je adeseá formulace eboť časový rozsah ám
VíceMATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER
MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem
VíceAnalytická geometrie
Alytická geometrie Vektory Prmetrické vyjádřeí přímky roviy Obecá rovice droviy Vektorový prostor Nechť jsou dáy ásledující mtemtické objekty: ) ) ) 4) Číselé těleso T. Neprázdá moži V. Zobrzeí Zobrzeí
VíceDERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM
Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře
Více8.2.1 Aritmetická posloupnost I
8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu
Vícejako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých
9 Limití věty. V aplikacích teorie pravděpodobosti (matematická statistika, metody Mote Carlo se užívají tvrzeí vět o kovergeci posloupostí áhodých veliči. Podle povahy kovergece se limití věty teorie
VíceDůkazy Ackermannova vzorce
Důkazy Akermaova vzore Rady studetům: Důkaz je trohu zdlouhavý, ale přirozeý. Tak byste při odvozeí postupovali, kdybyste vzore předem ezali. Důkaz je krátký, ale je založe a triku, a který byste předem
Více5. Posloupnosti a řady
Matematická aalýza I předášky M. Málka cvičeí A. Hakové a R. Otáhalové Zimí semestr 2004/05 5. Poslouposti a řady 5.1 Limita a hromadé hodoty. Mějme posloupost x ) prvků Hausdorffova topologického prostoru
VíceMatematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti
Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Matematika 1 Katedra matematiky, Fakulta stavebí ČVUT v Praze středa 10-11:40 posluchára D-1122 2012 / 13 Úvod Opakováí Poslouposti Příklady Úvod Opakováí Poslouposti
VíceMatematika I. Název studijního programu. RNDr. Jaroslav Krieg. 2014 České Budějovice
Matematika I Název studijího programu RNDr. Jaroslav Krieg 2014 České Budějovice 1 Teto učebí materiál vzikl v rámci projektu "Itegrace a podpora studetů se specifickými vzdělávacími potřebami a Vysoké
Více6. Posloupnosti a jejich limity, řady
Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme
Více5. Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu
5 3.3.8 8:44 Josef Herdla lieárí difereciálí rovice -tého řádu 5. Lieárí difereciálí rovice -tého řádu (rovice s ostatími oeficiety) ( ), a,, a (5.) ( ) ( ) y a y a y ay q L[ y] y a y a y a y, q je spojitá
Víceje číselná posloupnost. Pro všechna n položme s n = ak. Posloupnost
Číselé řady Defiice (Posloupost částečých součtů číselé řady). Nechť (a ) =1 je číselá posloupost. Pro všecha položme s = ak. Posloupost ( s ) azýváme posloupost částečých součtů řady. Defiice (Součet
VíceGEOMETRIE I. Pavel Burda
GEOMETRIE I Pavel Burda Obsah Úvod... 4 1. Vektorové prostory... 5. Vektorové prostory se skalárím ásobeím... 9. Afií prostory... 19 4. Afií přímka ( A 1 )... 5 5. Afií rovia (A )... 6 6. Afií prostor
Více8.2.1 Aritmetická posloupnost
8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž
Více1. Číselné obory, dělitelnost, výrazy
1. Číselé obory, dělitelost, výrazy 1. obor přirozeých čísel - vyjadřující počet prvků možiy - začíme (jsou to kladá edesetiá čísla) 2. obor celých čísel - možia celých čísel = edesetiá, ale kladá i záporá
Víceu, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,
Def: Vetorovým součiem vetorů u =(u, u, u 3 ) v = (v, v, v 3 ) zýváme vetor u v = (u v 3 u 3 v, u 3 v u v 3, u v u v ) Vět: Pro vetory i, j, ortoormálí báze pltí i i = j = i, i = j Vět: Nechť u v, w, jsou
VíceUžití binomické věty
9..9 Užití biomické věty Předpoklady: 98 Často ám z biomického rozvoje stačí pouze jede kokrétí čle. Př. : x Urči šestý čle biomického rozvoje xy + 4y. Získaý výraz uprav. Biomický rozvoj začíá: ( a +
Více, která vznikla z matice A vynecháním i-tého řádku a j-tého sloupce nazýváme minorem matice A příslušnému k prvku
Cvičeí z ieárí agebry 4 Vít Vodrák Cvičeí č Determiat a vastosti determiatů Výpočet determiat djgovaá a iverzí matice Cramerovo pravido Determiat Defiice: Nechť je reáá čtvercová matice řád Čtvercovo matici,
Více1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
VíceIterační metody řešení soustav lineárních rovnic
Iteračí metody řešeí soustav lieárích rovic Matice je: diagoálě domiatí právě tehdy, když pozitivě defiití (symetrická matice) právě tehdy, když pro x platí x, Ax a ij Tyto vlastosti budou důležité pro
VíceSoustavy lineárních rovnic
7 Matice. Determinant Soustavy lineárních rovnic 7.1 Matice Definice 1. Matice typu (m, n) jesoustavam n reálných čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců a 11, a 12, a 13,..., a 1n a 21, a 22, a 23,...,
VíceAritmetická posloupnost, posloupnost rostoucí a klesající Posloupnosti
8 Aritmetická posloupost, posloupost rostoucí a klesající Poslouposti Posloupost je fukci s defiičím oborem celých kladých čísel - apř.,,,,,... 3 4 5 Jako fukci můžeme také posloupost zobrazit do grafu:
Vícen=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0
Nekoečé řady, geometrická řada, součet ekoečé řady Defiice Výraz a 0 a a a, kde {a i } i0 je libovolá posloupost reálých čísel, azveme ekoečou řadou Číslo se azývá -tý částečý součet Defiice Nekoečá řada
VícePOLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde
POLYNOM Zákldí pojmy Polyomem stupě zveme fukci tvru y ( L +, P + + + + kde,,, R,, N Čísl,,, se zývjí koeficiety polyomu Číslo c zveme kořeem polyomu P(, je-li P(c výrz (-c pk zýváme kořeový čiitel Vlstosti
VíceSpojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné
Spojitost a limita fukcí jedé reálé proměé Pozámka Vyšetřeí spojitosti fukce je možo podle defiice převést a výpočet limity V dalším se proto soustředíme je problém výpočtu limit Pozámka Limitu fukce v
VíceMasarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Masarykova uiverzita Přírodovědecká fakulta Zuzaa Došlá, Vítězslav Novák NEKONEČNÉ ŘADY Bro 00 c Zuzaa Došlá, Vítězslav Novák, Masarykova uiverzita, Bro, 998, 00 ISBN 80-0-949- 3 Kapitola 3 Řady absolutě
Více1. Přirozená topologie v R n
MATEMATICKÁ ANALÝZA III předášy M Krupy Zií seestr 999/ Přirozeá topologie v R V prví části tohoto tetu zavádíe přirozeou topologii a ožiě R ejprve jao topologii orovaého prostoru a pa jao topologii součiu
VíceO Jensenově nerovnosti
O Jeseově erovosti Petr Vodstrčil petr.vodstrcil@vsb.cz Katedra aplikovaé matematiky, Fakulta elektrotechiky a iformatiky, Vysoká škola báňská Techická uiverzita Ostrava Ostrava, 28.1. 2019 (ŠKOMAM 2019)
VíceSekvenční logické obvody(lso)
Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU Matematické modelováí (KMA/MM Téma: Model pohybu mraveců Zdeěk Hazal (A8N18P, zhazal@sezam.cz 8/9 Obor: FAV-AVIN-FIS 1. ÚVOD Model byl převzat z kihy Spojité modely v biologii
Více8. Analýza rozptylu.
8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,
Vícen=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1
[M2-P9] KAPITOLA 5: Číselé řady Ozačeí: R, + } = R ( = R) C } = C rozšířeá komplexí rovia ( evlastí hodota, číslo, bod) Vsuvka: defiujeme pro a C: a ± =, a = (je pro a 0), edefiujeme: 0,, ± a Poslouposti
Vícezákladním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n
Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky
Více5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC
5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém
Více2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT
2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic
VíceKKKKKKKKKKKKKK. (i = 1,..., m; j = 1,..., n) jsou reálná čísla a x j jsou neznámé, se nazývá soustava m lineárních rovnic o
SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC Zákldí pojmy Defiice Soustv rovic m m m b b b m kde ij bi (i m; j jsou reálá čísl j jsou ezámé se zývá soustv m lieárích rovic o ezámých stručě soustv lieárích rovic Čísl ij
VíceMatice. a m1 a m2... a mn
Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích
VíceM - Posloupnosti VARIACE
M - Poslouposti Autor: Mgr Jromír Juřek - http://wwwjrjurekcz Kopírováí jkékoliv dlší využití výukového mteriálu je povoleo pouze s uvedeím odkzu wwwjrjurekcz VARIACE Teto dokumet byl kompletě vytvoře,
VícePravděpodobnost a aplikovaná statistika
Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí
VíceVI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku
VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m
VíceNMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 17. ledna 2019
Jméo: Příklad 2 3 Celkem bodů Bodů 0 8 2 30 Získáo 0 Uvažujte posloupost distribucí {f } + = D (R defiovaou jako f (x = ( δ x m, kde δ ( x m začí Diracovu distribuci v bodě m Najděte limitu f = lim + f
VíceUčební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Matice. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Matice študenti MFF 15. augusta 2008 1 12 Matice Požadavky Matice a jejich hodnost Operace s maticemi a jejich vlastnosti Inversní matice Regulární matice,
VíceMaticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
Vícep = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků:
ATA P Determity otivčí příkld: Řešte soustvu rovic o dvou ezámých: x + x = b x + x = b Permutce z prvků: Je dá moži = {,,, }, kde N Kždá uspořádá -tice [ k, k, k ] vytvořeá z všech prvků možiy se zývá
Více= + nazýváme tečnou ke grafu funkce f
D E R I V A C E F U N KCE Deiice. (derivace Buď ukce,!. Eistuje-li limitu derivací ukce v bodě a začíme ji (. lim ( + lim Deiice. (teča a ormála Přímku o rovici y ( v bodě, přímku o rovici y ( (, kde (
VíceOperace s maticemi
Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =
Vícea počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
Více(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)
KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce
VíceU. Jestliže lineární zobrazení Df x n n
MATEMATICKÁ ANALÝZA III předášky M. Krupky Zmí semestr 999/ 3. Iverzí a mplctí zobrazeí V této kaptole uvádíme dvě důležté věty, které acházeí aplkace v moha oblastech matematky: Větu o verzím a větu o
Víceje konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n
8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Pedagogická pozámka: Tuto a tři ásledující hodiy je možé probrat za dvě vyučovací hodiy. V této hodiě je možé vyechat dokazováí limit v příkladu 3. Opakováí
Víceje konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n
8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Opakováí z miulé hodiy: 8 Hodoty poslouposti + se pro blížící se k ekoeču blíží k a to tak že mezi = posloupostí a číslem eexistuje žádá mezera říkáme že
VíceMATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
VíceOperace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
Více6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.
6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola
VíceŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil
ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil Text byl vytvoře v rámci realizace projektu Matematika pro ižeýry 2. století (reg. č. CZ..07/2.2.00/07.0332), a kterém se společě podílela Vysoká škola báňská Techická
VíceSoučin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.
Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak
VíceKapitola 11: Vektory a matice:
Kapitola 11: Vektory a matice: Prostor R n R n = {(x 1,, x n ) x i R, i = 1,, n}, n N x = (x 1,, x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i = 1,, n : x i = y i
Více4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20
4. Trojúhelníkový rozklad 4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20 4. Trojúhelníkový rozklad p. 2/20 Trojúhelníkový rozklad 1. Permutační matice 2. Trojúhelníkové matice 3. Trojúhelníkový (LU) rozklad 4. Výpočet
VíceNMAF063 Matematika pro fyziky III Zkoušková písemná práce 25. ledna x 1 n
Jméo: Příklad 3 Celkem bodů Bodů 8 0 30 Získáo [8 Uvažujte posloupost distribucí f } D R defiovaou jako f [δ kde δ a začí Diracovu distribuci v bodě a Najděte itu δ 0 + δ + této poslouposti aeb spočtěte
Vícemnožina všech reálných čísel
/6 FUNKCE Základí pojmy: Fukce sudá a lichá, Iverzí fukce Nepřímá úměrost, Mociá fukce, Epoeciálí fukce a rovice Logaritmus, logaritmická fukce a rovice Opakováí: Defiice fukce, graf fukce Defiičí obor,
Více1. Matice a maticové operace. 1. Matice a maticové operace p. 1/35
1. Matice a maticové operace 1. Matice a maticové operace p. 1/35 1. Matice a maticové operace p. 2/35 Matice a maticové operace 1. Aritmetické vektory 2. Operace s aritmetickými vektory 3. Nulový a opačný
Více1. K o m b i n a t o r i k a
. K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují
Více4. Model M1 syntetická geometrie
4. Model M1 sytetiká geometrie V této kapitole se udeme zaývat vektory, jejih vlastostmi a využitím v geometrii. Neudeme přitom rozlišovat, jestli se jedá je o roviu (dvě dimeze) eo prostor (tři dimeze).
Více1 Základní matematické pojmy Logika Množiny a jejich zobrazení... 7
Semiář z matematické aalýzy I Čížek Jiří-Kubr Mila 8 září 007 Obsah Základí matematické pojmy Logika Možiy a jejich zobrazeí 7 Reálá a komplexí čísla 6 Poslouposti 7 Základí vlastosti posloupostí 7 Limita
Více10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR
Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo
VíceAplikovaná numerická matematika - ANM
Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových
Více