ALGEBRA. Zapisky z prednasky. 1 Algebry, homomorsmy a kongruence

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "ALGEBRA. Zapisky z prednasky. 1 Algebry, homomorsmy a kongruence"

Transkript

1 ALGEBRA Zapisky z prednasky 1 Algebry, homomorsmy a kongruence denice Necht' A je mnozina, pak o zobrazen : A N! A rekneme, ze je n-arn operace, n 2 N 0 terminologicka poznamka 0-arn operace: A 0! A, A 0 = f g, je to vlastne vyber prvku 1-arn operace - unarn 2-arn operace - binarn 3-arn operace - ternaln denice Necht' A je mnozina, i ; i 2 I a to i nekonecna; jsou (n i -arn) operace. Pak A( i j i 2 I) nazveme (universaln) algebrou. prklady N(+; ) Z(+; ; ) Q n f0g( ; =) <(+; ; ) <(+; ; p ) denice Necht' A je mnozina s n-arn operac a B A. Rekneme, ze B je uzavrena na operaci, pokud 8b 1 ; :::; b n 2 B plat, ze (b 1 ; :::; b n ) 2 B. Je-li A( i ; i 2 I) algebra a B A, pak rekneme, ze B je podalgebra A( i ; i 2 I), pokud je B uzavrena na vsechny i ; i 2 I prklady N(+; ) - k 2 B, potom kn = fknjn 2 Ng jsou podalgebry N(+; ) Overen: Necht' b 1 ; b 2 2 kn 1. b 1 + b 2 2 kn 2. b 1 b 2 2 kn Z(+; ; 0) ma podalgebry kz = fk rjr 2 Zg (a zadne jine). Je dulezite si rozmyslet uzavrenost na nularn operaci 0 1

2 Vektorovy prostor U(+; tjt 2 T; 0) nad telesem T t : U! U, u! u t W je podprostor U, W je podalgebra U(+; t; 0) A( i ji 2 I) je algebra, potom A je podalgebra A Pokud zadna operace algebry A nen nularn, potom ; je podalgebrou A skorodenice Je-li A( i ji 2 I) algebra a B jej podalgebra, pak i = i db ni : B ni! B - mame prirozene danou strukturu na B prklady Q(+; ), Z Q je podalgebra algebry Q(+; ) restrikce! Z(+; ) Necht' M n (T ) jsou ctvercove matice radu n nad telesem T. Vezmeme algebru M 2 (<)( ), potom diagonaln matice D(<)( ) tvor podalgebru M 2 (<)( ). poznamka Necht' A je mnozina s operac a necht' A j, j 2 J je system podmnozin A uzavrenych na. Pak T j2j A j je opet uzavrena na 2. Necht' A( i ji 2 I) je algebra a A j ; j 2 J jsou jej podalgebry. Pak T j2j A j je podalgebra 1. je n-arn operace 8j 2 j : (a 1 ; a 2 ; :::; a n ) 2 \ j2j A j A j Podle predpokladu (a 1 ; :::; a n ) 2 A j 8j ) (a 1 ; :::; a n ) 2 T A j 2. A j jsou uzavrena na i 8i 2 I; j 2 J Podle 1. je T j2j A j uzavrena na i 8i 2 I, tedy je uzavrena na vsechny operace na algebre A( i ji 2 I), a proto je T j2j A j podalgebra A( i ji 2 I) denice Necht' A a B jsou mnoziny s n-arn operac a f : A! B. Rekneme, ze f je slucitelne s, pokud 8a 1 ; a 2 ; :::; a n 2 A B (f(a 1 ); f(a 2 ); :::; f(a n )) = f ( A (a 1 ; :::; a n )) denice Rekneme, ze algebra A(i ji 2 I) a B( i ji 2 I) jsou stejneho typu pokud i na A i na B jsou stejne arity 8i 2 I 2

3 denice Necht' A( i ji 2 I) a B( i ji 2 I) jsou algebry stejneho typu. Pak zobrazen f : A! B je homorsmus, pokud je f slucitelna se vsemi i. poznamka Necht' A, B, C jsou mnoziny s n-arn operac, f : A! B, g : B! C jsou zobrazen slucitelna s. Pak g f : A! C je slucitelne s. Je-li f bijekce, potom f 1 je opet slucitelne s. 2. Necht' A( i ji 2 I), B( i ji 2 I), C( i ji 2 I) jsou algebry stejneho typu a f : A! B, g : B! C jsou homomorsmy. Pak g f : A! C je opet homomorsmus. Je-li navc f bijekce, pak f 1 je take homomorsmus. 1. Vezmeme a 1 ; ::::; a n 2 A g(f((a 1 ; :::; n ))) sluc: f s = g((f(a 1 ); :::; f(a n ))) = sluc: g s = (g(f(a 1 )); :::; g(f(a n ))) f bijekce... f 1 je zobrazen B! A, b 1 ; b 2 ; :::; b n 2 B a chceme dokazat f 1 ( B (b 1 ; :::; b n ))? = A (f 1 (b 1 ); :::; f 1 (b n )) f A Tedy vezmeme f 1 (b 1 ); :::; f 1 (b n ) def: = B f f 1 (b 1 ) ; :::; f f 1 (b n ) f 1 (b 1 ); :::; f 1 (b n ) = f 1 f A b 1 ; :::; f 1 (b n ) Podle radku pred tm se toto rovna f 1 ((b 1 ; :::; b n )) Tedy i inverzn zobrazen je slucitelne s. 2. Podle prvnho bodu je g f slucitelne s i 8i 2 I, tedy g f je homomor- smus. f 1 je podle bodu 1. slucitelne se vsemi i, a tedy je take homomorsmus. denice Jsou-li A( i ji 2 I) a B( i ji 2 I) algebry stejneho typu a f : A! B je bijektivn homomorsmus, pak mluvme o isomorsmu. A a B jsou isomorfn algebry, pokud mezi nimi existuje isomorsmus. poznamka Dve isomorfn algebry maj "stejne algebraicke vlastnosti" (tj, logicke operace, mnozinove operace a vlastnosti algeber) 3

4 poznamka Necht' A a B jsou mnoziny s operac a C A; D B jsou uzavrene na. Je-li f : A! B slucitelne s, pak f(c) je (opet) uzavrene na v B a f 1 (D) = fa 2 Ajf(a) 2 Dg je uzavrena na v A 2. Necht' A( i ji 2 I) a B( i ji 2 I) jsou algebry stejneho typu a C A, D B podalgebry prslusnych algeber. Je-li f : A! B homomorsmus, pak f(c) B a f 1 (D) A jsou podalgebry 1. je n-arn operace, je na ni f(c) uzavrena? b 1 ; ::; b n 2 f(c) 9a 1 ; :::; a n 2 C : f(a i ) = b i 8i 2 I (b 1 ; :::; b n ) = (f(a 1 ); :::; f(a n )) = f((a 1 ; :::; a n )) Vme, ze C je uzavrena na, tedy (a 1 ; :::; a n ) 2 C, f((a 1 ; :::; a n )) 2 f(c) Dale a 1 ; :::; a n 2 f 1 (D) f(a i ) 2 D Lez f((a 1 ; :::; a n )) v mnozine D? f((a 1 ; :::; a n )) = (f(a 1 ); :::; f(a n )) {z } 2D To mus z uzavrenosti D na lezet v D, tedy (a 1 ; :::; a n ) 2 f 1 (D) 2. stac aplikovat 1. na i 8i prklady 1. linearn zobrazen f : U! V, kde U; V jsou vektorove prostory nad telesem T, jsou homomorsmy algebry U(+; tjt 2 T ) a V (+; tjt 2 T ) 2. ctvercove matice nad telesem T - M n (T ). Determinant : M n (T )! T je homomorsmus algebry M n (T )( ) a T ( ) 3. n : Z! Z n : n (k) = k mod n. Pak n je homomorsmus algebry Z(+; ) do algebry Z n (+; ) denice Rekneme, ze je relace na mnozine A, pokud A A. Necht' je relace na A, potom = f(b; a) 2 A Aj(a; b) 2 g je opacna relace + = f(a; b) 2 A Aj9a 1 ; :::; a n 2 A : a 1 = a; a n = b; (a i ; a i+1 ) 2 i = 1; :::; n 1g je transitivn obal id = f(a; a) 2 A Aja 2 Ag je identita 4

5 denice Rekneme, ze relace je reexivn, pokud id symetricka, pokud transitivn, pokud + ekvivalence, pokud je reexivn, symetricka a transitivn relace. denice Necht' A je mnozina a je ekvivalence na A, pak mnozina A = = f[a] ja 2 Ag, kde [a] = fb 2 Aj(a; b) 2 g, nazyvame faktor A podle poznamka 1.4 rozklad. Necht' A je mnozina a je ekvivalence na A, pak A = tvor A = [ f[a] ja 2 Ag a 2 [a] - reexivita, ale ony se prekryvaj x 2 [a] \[b] ) (a; x) 2 ; (b; x) 2 g ) f(x; a) 2 ; (x; b) 2 g ) (a; b) 2 ; (b; a) 2 (a; b) 2, [b] = fy 2 Aj(b; y) 2 g 8y 2 [b] (a; y) 2 ) y 2 [a] tj. [b] [a] symetricky [a] [b], tedy [a] = [b]. Obsahuj-li 2 trdy spolecny prvek, potom splyvaj, jestlize neobsahuj ani jeden prvek, pak jsou disjunkntn poznamka 1.5 Necht' fb i ji 2 Ig je rozklad mnoziny A. Pak relace na A denovana predpisem (a; b) 2 def 9i 2 I : a; b 2 B i je ekvivalence a A = = fb i ji 2 Ig 1. je ekvivalence a 2 B i pro nejake i 2 I ) (a; a) 2 - reexivita (a; b) 2 ) 9i a; b 2 B i ) (b; a) 2 - symetrie (a; b) 2 &(b; c) 2 ) 9i; j a; b 2 B i &b; c 2 B j. Protoze to je disjunktn rozklad, B i = B j, a tedy a; c 2 B j - transitivita 5

6 2. Dokazeme A = fb i ji 2 Ig "" def: [a] a 2 B i, [a] = fb 2 Ajb 2 B i g = B i [a] B i "" B i [a] vezmu libovolny prvek a zjistm, ze to dela rozkladovou trdu denice Necht' f : A! B je zobrazen. Pak jadrem f nazveme relaci ker f danou predpisem (a 1 ; a 2 ) 2 ker f def f(a 1 ) = f(a 2 ). Je-li ekvivalence na mnozine A, pak o zobrazen : A! A = dane formul (a) = [a] rekneme, ze je to prirozena projekce podle poznamka 1.6 plat Necht' f : A! B je zobrazen a je ekvivalence na A. Pak 1. ker f je ekvivalence 2. f je proste, ker f = id 3. ker = 4. zobrazen g : A =! B s vlastnost g = f existuje prave tehdy, kdyz ker f 1. reexivita: f(a) = f(a) ) (a; a) 2 ker f symetrie: f(a 1 ) = f(a 2 ); f(a 2 ) = f(a 1 ), tj. (a 1 ; a 2 ) 2 ker f ) (a 2 ; a 1 ) 2 ker f transitivita: (a 1 ; a 2 ) 2 ker f ) f(a 1 ) = f(a 2 ) = f(a 3 ) ) (a 1 ; a 3 ) 2 ker f 2. a stejne tak opacne a 1 6= a 2 ) f(a 1 ) 6= f(a 2 ) ) (a 1 ; a 2 ) =2 ker f 6

7 3. (a 1 ; a 2 ) 2 ker, (a 1 ) {z } [a 1] = (a 2 ), (a {z } 1 ; a 2 ) 2 [a 2] Predpokladame existenci g : g = f, tj. 8a 2 A g (a) = f(a) {z } [a] ) g([a] ) = f(a) Predpokladejme a; b 2 ) [a] = [b]. Pak Tedy a, b lez v jadru f(a) = g ([a] ) = g ([b] ) = f(b) 4. ")" "(" Predpokladame ker f Denujeme Je tato denice korektn g ([a] ) = f(a) [a] = [b] ) (a; b) 2 ker f...prvky se slepuj podle denice jadra f(a) = f(b) Zrejme g = f g ([a] ) = f(a) = f(b) = g ([b] ) prklad Deterministicky algoritmus f, A je mnozina vstupnch hodnot, B je mnozina moznych vystupnch hodnot f : A f! B, Potom ker f je zcela prirozene denovana ekvivalence: ztotoznuje vstupy, ktera daj stejny vysledek denice Necht' je n-arn operace na A, je ekvivalence na A. Rekneme, ze je slucitelna s, pokud (a i ; b i ) 2 i = 1; :::; n ) (a 1 ; :::; a n )(b 1 ; :::; b n ) Je-li A( i ; i 2 I) algebra a je ekvivalence na A, pak je kongruence na A, pokud je slucitelna s i ; 8i 2 I poznamka Necht' A; B jsou mnoziny, je operace na A; B a f je zobrazen A! B slucitelne s, Pak ker f je slucitelna s 2. Necht' A; B jsou algebry stejneho typu a f je homomorsmus A! B. Potom ker f je kongruence 7

8 1. (a i ; b i ) 2 ker f ) f(a i ) = f(b i ) 8i = 1; :::; n f ((a 1 ; :::; a n )) = (f(a 1 ; :::; a n )) = = (f(b 1 ; :::; b n )) = f ((b 1 ; :::; b n )) tj. ((a 1 ; :::; a n ); (b 1 ; :::; b n )) 2 ker f Podle poznamky 1.6(1.) je ker f ekvivalence 2. plyne z 1. VETA Necht' je ekvivalence na A, je operace na A. Pak je slucitelna s prave kdyz je slucitelna s 2. Necht' je ekvivalence na algebre A. Pak je kongruence, je homomorsmus denice k 1.8 operaci na A = Necht' A ke mnozina s ekvivalenc a relac. Denujeme ([a 1 ] ; :::; [a n ] ) = [(a 1 ; :::; a n )] Na mnozine A = denujeme stejnym zpusobem algebru stejneho typu jako na A za predpokladu, ze A je algebra. Koreknost denice [a 1 ] = [b 1 ] ; :::; [a n ] = [b n ] ) (a 1 ; b 1 ). (a n ; b n )! [(a 1 ; :::; a n )] = [(b 1 ; :::; b n )] neboli je slucitelne s, pro algebry je denice korektn prave tehdy, kdyz je kongruence. Dukaz vety 1.8 je slucitelna s, potom je dobre denovana na A =.??? Je : A! A = slucitelna s??? ")" ((a 1 ; :::; a n )) def = [(a 1 ; :::; a n )] = ([a 1 ] ; :::; [a n ] ) = ( (a 1 ); :::; (a n )) tj. je slucitelne s 8

9 "(" Je-li slucitelne s... ker =, potom je korektne denovano, tedy ker je slucitelne s ) je slucitelne s... a druhy bod se dokaze pouzitm prvnho bodu na vsechny operace algebry. denice Grupoidem nazveme algebru G( ) s binarn operac. Prvek e nazveme neutralnm prvkem grupoidu G( ), pokud e g = g e = g 8g 2 G Rekneme, ze algebra M( ; e) je monoid, pokud je asociativn binarn operace a e je neutraln prvek M( ) prklady X 6= ;...mnozina znaku, M(X) mnozina slov na abecede X operace x 1 x 2 :::x n y 1 :::y m = x 1 :::x n y 1 :::y m e je prazdne slovo Potom M(X)(; e) je monoid X 6= ;, T (X) = ff : X! Xjf zobrazeng, potom T (X)(; id X ) je monoid T -telesom M n (T )-ctvercove matice nad T. M n (T )( ; I n ) je monoid det : M n (T )! T je homomorsmus monoidu M n (T )( ; I n ) a T ( ; 1) Poznamka 1.9 Necht' G( ) je grupoid. Pak na G existuje nejvyse jeden neutraln prvek. Dukaz Potom Pro spor necht' f; g 2 G jsou 2 ruzne neutraln prvky. e = e f = f poznamka 1.10 Necht' M( ; e) je monoid, necht' a; b; c 2 M tak, ze e = a b = c a, pak b = c c = c e = c (a b) asoc: = (c a)b = e b = b denice Je-li M( ; 1) monoid, potom prvek m 1 nezveme inverznm prvkem, pokud m m 1 = m 1 m = 1. Prvek je invertibiln, existuje-li j nemu inverzn prvek. 9

10 prklady M(X) obsahuje pouze jeden invertibiln prvek, a to prazdne slovo. v T (X) jsou invertibiln prave bijekce X nekonecna... 9f 2 T (X) pro nej najdeme nejake g 2 T [x] : g f 2 Id, ale f nen invertibiln naprklad f : N! N n! 2n g : N! N n! d n 2 e g(f(x)) = Id, ale f(g(x)) nen na, protoze f nen na. denice Podmonoidem nazveme podalgebru monoidu M( ; 1) poznamka 1.11 Necht' M( ; 1), pak M mnozina vsech invertibilnch prvku tvor podmonoid, navc kazdy inverzn prvek k nejakemu invertibilnmu prvku je tez invertibiln Dukaz M = fm 2 Mj9n 2 M : n m = m n = 1g 1 1 = 1, tj. 1 je inverzn sama k sobe ) 1 2 M (uzavrenost na operaci "1") Necht' a; b 2 M, tj. 9c; d 2 M Tedy a c = c a = 1 b d = d b = 1 {z} a (a b) (d c) asoc: = a (b d) c = a 1 c = a c = 1 (d c) (a b) = d (c a) b = d b = 1 Tedy (a b) 2 M a tm jsme overili uzavrenost na m 2 M 9n n m = m n = 1 neboli m je inverznm prvkem pro n denice Rekneme, ze G( ; 1 ; 1) je grupa, pokud G( ; 1) je monoid a 1 je unarn operace inverznho prvku 1 : G! G 8g 2 G : g g 1 = g 1 g = 1 10

11 poznamka 1.12 Necht' M( ; 1) je monoid, M mnozina vsech invertibilnch prvku, d M : M M! M m d M n = m n m; n 2 M a 1 prirad kazdemu prvku z M inverz. Potom M ( d M ; 1 ; 1) je grupa. z denice grupy a poznamky 1.11 prklady T (x)(; Id) - monoid, podle 1.12, (T (x)) = S(x) vsechny bijekce, pak S(x)(; 1 ; Id) je grupa, specielne S(f1; :::; ng) jsou permutace na f1; :::; ng M n (T )( ; I n ) GL n (T )( ; 1 ; I n ) je grupa, kde GL n (T ) jsou invertibiln matice nad telesem T denice Necht' G( ; 1 ; 1) je grupa. Rekneme, ze H G je podgrupa grupy G( ; 1 ; 1), pokud H je podalgebra algebry G( ; 1 ; 1) Rekneme, ze podgrupa H je normaln, plat-li 8g 2 G 8h 2 H : g h g 1 2 H Rekneme, ze grupa je komutativn, je-li jej binarn operace komutativn poznamka 1.13 Vsechny podgrupy komutativn grupy jsou normaln Necht' G( ; 1 ; 1) je komutativn grupa, H je podgrupa G, g 2 G, h 2 H prklad g h g 1 komut: = g g 1 h = 1 h = h 2 H S (f1; 2; 3g) ( ; 1 ; Id) fid; (12)g je podgrupa... (13) (12) (13) {z } 1 = (23) =2 H, tj. H nen normaln (31) VETA 1.14 Necht' G( ; 1 ; 1) je grupa. Pak je kongruence na grupe G( ; 1 ; 1) prave tehdy, kdyz [1] je normaln podgrupa (g; h) 2, g 1 h 2 [1] 11

12 ")" [1] je podgrupa { (1; 1) 2 - reexivita ) 1 2 [1] - uzavrenost na 1. { h 2 [1] tzn. (1; h) 2, a protoze je slucitelna s 1 - uzavrenost na ; h 1 {z} 1 A 2 ) h 1 2 [1] { h 1 ; h 2 2 [1] tzn. (1; h 1 ) 2 a (1; h 2 ) 2, a protoze je slucitelna s, tedy ; h 1 h 2 A 2 ) h1 h 2 2 [1] - uzavrenost na {z} 1 [1] je normaln Necht' g 2 G, h 2 [1], tedy (1; h) 2. je ekvivalence, tedy (g; g) 2 a (g 1 ; g 1 ) 2 Vme, ze je slucitelna s, takze Tedy (g 1; g h) 2 &(g 1 g 1 ; g h g 1 ) 2 {z } 1 g h g 1 2 [1] (g; h) 2, (g 1 ; g 1 ). Protoze je slucitelne s (g 1 g {z } =1 ; g 1 h) 2 ) g 1 h 2 [1] g 1 h 2 [1] tj. (1; g 1 h) 2, ale je kongruence, takze (g; g) 2, a protoze je slucitelna s (g 1; g g 1 h) = (g; h) 2 H je normaln podgrupa : (g; h) 2 def tedy 1 2 H? ekvivalevnce? "(" g 1 h 2 H, kazda podgrupa je uzavrena na 0-arn operaci, 12

13 { (reexivita) g 1 g = 1 2 H ) (g; g) 2 ) g 1 h 2 H, pak (g 1 h) 1 2 H, kvuli uzavrenosti na 1. (g 1 h) 1 = h 1 (g 1 ) 1 = h 1 g def ) (h; g) 2 { (symertie) (g; h) 2 def { (transitivita) (g; h) 2 ; (h; r) 2 def ) g 1 h 2 H; h 1 r 2 H, a protoze H je uzavrena g 1 r = (g 1 h) (h 1 r) 2 H def ) (g; r) 2?slucitelnost se vsemi operacemi? 1 2 H { (1; 1) 2, nebot' je reexivn { (g; h) 2 {z } 1 def ) g 1 h 2 H H normaln{ ) g (g 1 h) g 1 = hg 1 = (h 1 ) 1 g 1 2 H Tedy je slucitelne s 1 { (g 1 ; h 1 ); (g 2 ; h 2 ) 2 ) (h 1 ; g 1 ) 2 ) (g 1 ; h 1 ) 2 def ) g 1 1 h 1 ; g 1 2 h 2 2 H H normaln{ ) h 2 g 1 2 = g 2 g 1 2 h 2 g H ) g 1 2 g 1 H normaln{ 1 h 1 h 2 g 1 2 g 2 2 H {z } ) (g 1 g 2 ) 1 (h 1 h 2 ) 2 H ) (g 1 g 2 ; h 1 h 2 ) 2 [1] = h 2 Hj(1; h) 2 (tj: h = 1 1 h 2 H) 1 znacen Necht' G( ; 1 ; 1) je grupa, H je kongruence, H = [1] H (toto jednoznacne denuje tu kongruenci). G = ( ; 1 ; [1] H ) se obvykle znac G =H ( ; 1 ; [1] H ) Prklady Z(+; ; 0) je komutativn grupa. nz...nsechny celocselne nasobky n! podgrupy Z(+; ; 0), ktere jsou podle 1.13 normaln. Regularn matice GL n (T )( ; 1 ; I n ) Normaln podgrupou jsou naprklad konstantne diagonaln matice (vsechny prvky na diagonale jsou stejne) nebo matice se stejnym determinantem S n...permutace na f1; :::; ng A n - sude permutace tvor normaln grupu G( ; 1 ; 1) je grupa, pak [1], G jsou trivialn normaln grupy. 13

14 2 Uzaverove systemy na algebre denice Rekneme, ze C P(A) je uzaverovy system na mnozine A, pokud (1) A 2 C (2) B C ) T B = T B2B B 2 C denice Je-li C uzaverovy system, pak je uzaver mnoziny B A cl C (B) = \ fc 2 CjB Cg denice Zobrazen : P(A)! P(A) nazveme uzaverovym operatorem, pokud (1) B (B) 8B A (2) ((B)) = (B) (3) B C A! (B) (C) (monotonie) prklad V...vektorovy prostor, V...vsechny podprostory V. V je uzaverovy system: X V cl V (X) = L poznamka Necht' A je mnozina s operac. Pak vsechny podmnoziny uzavrene na tvor uzaverovy system na A 2. Necht' A( i ji 2 I) je algebra. Potom vsechny podalgebry tvor uzaverovy system na A. 1. viz. poznamka 1.1, (2) z denice 2. vlastnost (1), A je trivialne uzavrena na VETA Necht' C je uzaverovy system na A. Pak uzaver cl C je uzaverovy operator. 2. Necht' : P(A)! P(A) je uzaverovy operator na mnozine A. Potom C = fc 2 P(A)j(C) = Cg je uzaverovy system a cl C = 14

15 1. C...uzaverovy system Nejdrve overme axiom (1) \ cl C (B) = fc 2 CjB Cg 8C:BC ) B cl C (B) (2) prvn inkluze je trivialn druha je jiz trosku tezs cl C (cl C (B)) (1) cl C (B) 2 C cl C (B) 2 fc 2 Cjcl C (B) Cg cl C (B) \ fc 2 Cjcl C (B) Cg = cl C (cl C (B)) B 1 B 2 A fc 2 CjB 1 Cg fc 2 CjB 2 Cg cl C (B 1 ) = \ fc 2 CjB 1 Cg \ fc 2 CjB 2 Cg = cl C (B 2 ) 2....uzaverovy operator Je C = fc 2 P(A)j(C) = Cg uzaverovy system? A (A) A ) A = (A) ) A 2 C C i 2 C i 2 I (C i ) = C i \ i2i C i \ i2i \ i2i C i! C i C j j 2 I ) \ i2i C i! (C j ) = C j 8j 2 I \ i2i \ i2i C i! C i! \ j2i C j = [ i2i ) \ C i 2 C tj. C je uzaverovy system 15

16 3. = cl C, dokazeme 8B (B) = cl C (B) 4.?(B) cl C (B)? ((B)) = (B) ) (B) 2 C B (B) ) cl C (B) cl C (B) = \ fc 2 PjC = (C) & B Cg B C ) (B) (C) = C ) (B) vsech takovych mnozin, tedy je i v jejich pruniku, a tedy (B) cl C (B) To jest (B) = cl C (B) 8B 2 A prklad Z(+; ; 0), n i 2 N, n i Z = fn i zjz 2 Zg. Potom \ i2z n i Z = gcd(n 1 ; :::; n k )Z Neboli lez v uzaverovem systemu vsech podgrup poznamka 2.3 P Vsechny uzaverove systemy na A tvor uzaverovy system na P(A) je trivialne uzaverovy system. C i - uzaverove systemy na A, i 2 I B \ C i ) B C i 8i 2 I Ci uz: system ) \ B 2 Ci 8i 2 I ) \ B 2 \ i2i C i poznamka 2.4 Necht' A B jsou uzaverove systemy na A a C D A. Pak cl B (C) cl A (D) 16

17 fb 2 BjC Bg fa 2 AjC Ag (tato inkluze plyne z velikosti mnozin) ) cl B (C) = \ fb 2 BjC Bg \ fa 2 AjC Ag = cl A (C) z denice a (2.2) ) cl A (C) cl A (D) cl B (C) cl A (C) cl A (D) poznamka 2.5 Vsechny reexivn (symetricke, transitivn) relace i ekvivalence na mnozine A tvor uzaverove systemy na A A R... vsechny reexivn relace na A S... vsechny symetricke relace na A T... vsechny transitivn relace na A E... vsechny ekvivalence na A E = R \ S \ E A A 2 E(R; S; T ), tm je overena prvn podmnka uzaveroveho systemu i 2 R i 2 S (a; b) 2 \ i2i i 2 T id i 8i 2 I ) id \ i2i i 2 R i ) (a; b) 2 i 8i symetrie ) (b; a) 2 i 8i 2 I ) (b; a) 2 \ i 2 S (a; b); (b; c) 2 \ i ) (a; b); (b; c) i 8i 2 I ) (a; c) 2 i ) (a; b) 2 \ i ) \ i 2 T E je prunik uzaverovych systemu a vsechny uzaverove systemy na mnozine tvor uzaverovy system. Proto E mus byt tez uzaverovy system. 17

18 poznamka Necht' je operace na A. Pak vsechny ekvivalence slucitelne s tvor uzaverovy system na A A 2. Necht' A( i ji 2 I) je algebra. Potom vsechny kongruence na A tvor uzaverovy system na A A 1. A A je trivialne slucitelne s Necht' i je ekvivalence slucitelne s, i 2 I. Potom T i je podle poznamky 2.5 tez ekvivalence Necht' a 1 ; :::; a n ; b 1 ; :::; b n 2 A a (a j ; b j ) 2 T i2i i 8j = 1; :::; n ) (a j ; b j ) 2 i 8i 2 I 8j = 1; :::; n ((a 1 ; :::; a n ); (b 1 ; :::; b n )) 2 i 8i 2 I ) ((a 1 ; :::; a n ); (b 1 ; :::; b n )) 2 \ i2i i neboli je slusitelna s ekvivelenc vzniklou prunikem ekvivalenc slucitelnych s 2. E i...mnozina vsech ekvivalenc slucitelnych s i tvor uzaverovy system. KOngruence je podle denice slucitelna se vsemi operacemi kongruence= T i2i E i - tedy dle poznamky 2.3 uzaverovy system Necht' je relace na A. Pokud je reexivn (resp. symet-, + je opet reexivn (resp. symetricka) poznamka 2.7 ricka), tak [ Necht' je reexivn id [ id + = f(a; b) 2 A Aja 0 ; :::; a n 2 A; a 0 = a; a n = b; (a i 1 ; a i ) 2 8i 2 1; :::; ng Necht' je symetricka = [ 1 (a; b) 2 + z denice a 0 ; :::; a n 2 A tz. a 0 = a, a n = b, (a i 1 ; a i ) ) ) (a i ; a i 1 ) 2 ) (a n ; a 0 )

19 VETA 2.8 Necht' je relace na A. Potom ( [ id) [ ( [ id) + = ( [ [ id) + je nejmens ekvivalence obsahujc relaci (E-ekvivalence na A, cl E () = ( [ [ id) + ) [ id je reexivn ( [ id) S ( [ id) je reexivn a symetricka relace := (( [ id) S ( [ id) ) + je ekvivalence Dale je treba dokazat jej minimalitu cl E () ( [ id) cl E [ id = cl E () ( [ [ id) ( [ id) 1 cl E () [ cl E ( ) = cl E () + cle () + = cl E () ( [ id) [ ( [ id) denice Necht' A je algebra, A je system vsech podalgeber, X A. Rekneme, ze X generuje (podalgebru) cl A (X) poznamka 2.9 Necht' A( i ji 2 I), B( i ji 2 I) jsou algebry stejneho typu. Necht' f; g : A! B jsou homomorsmy. Pokud X generuje A a f(x) = g(x) 8x 2 X, pak f = g Y = fy 2 Ajf(y) = g(y)g = X A( i ) f ( i (y 1 ; ::; y n )) = i (f(y 1 ); :::; f(y n ))) = i (g(y 1 ); :::; g(y n )) = g ( i (y 1 ; :::; y n )) ) Y je uzavrena na i 8i 2 I, tj. Y je podalgebra, X Y a X dle predpokladu generuje A, tedy Y = A 19

20 prklady Necht' Z(+; ; 0) je grupa a G(+; ; 0) algebra, obe jsou stejneho typu. Necht' f; g : Z! G jsou homomorsmy {z } n < f1g >= f1 + ::: + 1 jn 2 Ng [ f0g [ f( 1) + ::: + ( 1)jn 2 Ng = Z {z } n M(X) - vsechna slova nad psmeny z X, M(X)( ; e) G( ; e) je nejaky monoid Y G tak, ze < Y >= G < X >= M(X) f; g : M(X)! G( ; e) f(x) = g(x) 8x 2 X 2:9 ) f = g M(Y )( ; e) 9!' : M(Y )! G ' je homomorsmus ker ' - kongruence na M(Y ), '(y) 8y 2 Y 3 Isomorsmy algeber denice Necht' A, B jsou algebry stejneho typu. A ' B (A je isomorfn B), pokud 9f : A! B vzajemne jednoznacny homomorsmus (isomorsmus). poznamka 3.1 Necht' M je mnozina algebra, pak ' tvor ekvivalenci na M. z (1:2) Id : A! A je isomorsmus ) reexivita ', symetrie a transitivita denice Necht' je dvojice ekvivalenc na A. Pak = je relace na A = dana predpisem ([a] ; [b] ) 2 = (a; b) 2 poznamka 3.2 na A = Necht' jsou ekvivalence na A. Pak = je ekvivalence plyne okamzite z reexivity, symetrie a transitivity relace. poznamka 3.3 Necht' A je algebra, bud' kongruence na A obsahujc. Pak je kongruence na A prave tehdy, kdyz = je kongruence na algebre A = 20

21 ")" dle 3.1 = je ekvivalence na A = Necht' je libovolna n-arn operace na A a na A = a 1 ; :::; a n ; b 1 ; :::; b n 2 A ([a i ] ; [b i ] ) 2 = ([a 1 ] ; :::; [a n ] ) = [(a 1 ; :::; a n )] ([b 1 ] ; :::; [b n ] ) = [(b 1 ; :::; b n )] Vme, ze ((a 1 ; :::; a n ); (b 1 ; :::; b n )) 2 a podle denice = (([a 1 ] ; :::; [a n ] ); ([b 1 ] ; :::; [b n ] )) 2 = "(" = je kongruence, je ekvivalence ma A. Dokazujeme, ze je slucitelna s Predpokladam a 1 ; :::; a n ; b 1 ; :::; b n (a i ; b i ) 2 ) ([a i ] ; [b i ] ) 2 = dale ( ([a 1 ] ; :::; [a n ] ) ; ([b 1 ] ; :::; [b n ] )) 2 = tedy dle denice ((a 1 ; :::; a n ); (b 1 ; :::; b n )) 2 poznamka Necht' f : A! B je zobrazen slucitelne s operac, kde je operace na A a B stejne arity. Necht' je ekvivalence na A slucitelna s. Pak existuje zobrazen g : A =! B slucitelna s. Pak existuje zobrazen g : A =! B slucitelne s splnujc podmnku g = f, ker f Navc g je bijekce prave tehdy kdyz = ker f 2. Necht' f : A! B je homomorsmus algeber A, B stejneho typu a je kongruence na A. Pak existuje homomorsmus g : A =! B takovy, ze g = f, ker f Navc g je isomorsmus prave tehdy kdyz g je na a = ker f (veta o homomorsmu) 21

22 1. Podle poznamky zobrazen g : A =! B : g = f ) ker f, chceme dokazeme, ze g ([a] ) = g (a) = f(a) 8a 2 A ")" prmo z poznamky 1.6(4)) ker f "(" vme, ze 9g - zobrazen a chceme dokazat, ze je slucitelne s VETA veta o isomorsmu Necht' f : A! B je homomorsmus algeber stejneho typu. Pak f(a) je podalgebra B (tzn. je stejneho typu) a A =ker f ' f(a) f : A! f(a) je podalgebra B (viz poznamka 1.3) podle poznamky 3.3(2.) je = ker f 9g : A =ker f! f(a) podle 3.3(2) ker f = a f je na f(a), potom g je isomorsmus VETA 3.7 Necht' jsou dve kongruence na algebre A. Pak A === ' A = A! A = A! A = Vme, ze, ker = Z poznamky 3.3 9g : A =! A = g([a] ) = [a] je homomorsmus dle 3.3 ker g = f([a] ; [b] )j[a] = [b] g to je podle denice = g je na, a tedy dle 1. vety o isomorsmu A ==ker g ' A = a z toho hned plyne tvrzen 22

23 4 Svazy denice Rekneme, ze relace na M je usporadan, pokud je reexivn, transitivn a slabe antisymetricka, neboli prklady a b&b a ) a = b P(X) - potence na X, pak je usporadan Z a "standardni" na N relace "j" je taktez usporadan Id na M - extremn prpad denice Necht' je usporadan na M 6= ; a A M. Rekneme, ze m 2 A je nejvets (nejmens) prvek A, pokud 8a 2 A : a m (m a) denice Rekneme, ze sup (A) (resp. inf (A) 2 M) je supremum (resp. inmum) mnoziny A, pokud sup (A) je nejmens prvek z mnoziny fm 2 Mja m 8a 2 Ag. Inmum je nejvets doln zavora denice Rekneme, ze dvojice (M; ) je svaz, pak existuje sup (fa; bg) a inf (fa; bg) pro (kazda dve) a; b 2 M denice O svazu (M; ) rekneme, ze je uplny, existuje-li supremum i inmum pro kazdou (i nekonecnou) podmnozinu M denice Zavedeme binarn operace _ a ^ na M predpisem a; b 2 M a ^ b = inf (fa; bg) a _ b = sup (fa; bg) poznamka 4.1 8a; b; c 2 M: (S1) komutativita (S2) idempotence a ^ b = b ^ a a _ b = b _ a a ^ a = a = a _ a 23

24 (S3) asociativita (S4) absorbce a ^ (b ^ c) = (a ^ b) ^ c a _ (b _ c) = (a _ b) _ c a ^ (b _ a) = a a _ (b ^ a) = a (S1) a (S2) jsou trivialn (S3) stac dokazat, ze a ^ (b ^ c) =? inf (fa; b; cg) (= c ^ (a ^ b)) {z } =:i z denice i a; i b; i c i (b ^ c) i a ^ (b ^ c) a ^ (b ^ c) a a ^ (b ^ c) (b ^ c) b a ^ (b ^ c) (b ^ c) c slaba antisymetrie a ^ (b ^ c) i ) a ^ (b ^ c) = i Pujdeme-li z druhe strany, tak to taky vyjde, cmz mame existenci (S4) a ^ (b _ a) a a a (reexivita) a b _ a (horn odhad)) a a ^ (b _ a) Tedy ze slabe antisymetrie a = a ^ (b _ a) poznamka 4.2 Necht' M(^; _) je algebra s dvojic binarnch operac splnujcch podmnky (S1)-(S4). Denujeme na M relaci predpisem a b def: a _ b = b Pak (M; ) je svaz a a ^ b = inf (fa; bg) a a _ b = sup (fa; bg) 24

25 tm je dokazana reexivita (S1)a ^ a = a (S1)a _ a = a ) a a a b b c ' b = a _ b c = b _ c c = (a _ b) _ c S3 = a _ (b _ c) = a _ c {z } =c Neboli a c a tm je hotov transitivity a b; b a ) b = a _ b S1 = b _ a = a A to je presne slaba symetrie Neboli takto denovana relace tvor usporadan na M Dale a ^ b = a ^ (a _ b) S1 = a ^ (b _ a) S4 = a Touto rovnost je dokazan vztah a b, a = a ^ b Dale budeme predpokladat (c d ) c = c ^ d) (a ^ b) ^ a S1 = a ^ (a ^ b) S3 = (a ^ a) ^ b S2 = a ^ b tj. (a ^ b) a, pro (a ^ b) ^ a dostanu podobnym postupem a ^ b b, tj. a ^ b je dolnm odhadem pro fa; bg Vezmu c a; b, c = c ^ a c ^ (a ^ b) S3 = (c ^ a) ^ b = c ^ b = c ) c (a ^ b) To znamena, ze a ^ b je nejvets v mnozine dolnch odhadu, a ^ b pak mus byt inmum fa; bg. dusledek (S; )! S(^; _)! (S; ~) )= ~ S(^; _)! (S; )! S(^; _) ) ^ = ^; _ = ^ Dky tomu mame jednoznacnou korespondenci svazu a pruseku+sloucen. Dale budeme svazem nazyvat i algebry S(^; _) splnujcm (S1)-(S4). VETA 4.3 Kazdy uzaverovy system je uplnym svazem S(C; ), B C sup B [! [ = cl C ( B) = cl C B B2B inf B \ = B \ = B B2B 25

26 plyne ihned z vlastnost uzaveroveho systemu znacen Vezmu svaz (S; ). Rekneme, ze a pokryva b, a; b 2 (a < b), pokud b 6= a, b a, b c a ) b = c _ a = c: Necht' f resp. g 2 S je nejvets resp. nejmens prvek S, potom a resp. b nazveme atomem resp. koatomem svazu S, pokud f < a resp. b < e Hasseovym diagramem svazu nazvu orientovany graf s vrcholy S. Mezi a a b bude hrana vedouc od a k b, pokud a < b poznamka 4.4 Je-li S(^; _) svaz, pak S(_; ^) je take svaz Plyne hned z 4.1 a 4.2. poznamka 4.5 Necht' (S; ) je svaz a a; b; c 2 S. Pokud a c, potom a _ (b ^ c) (a _ b) ^ c a (a _ b) a a c, tedy a (a _ b) ^ c b ^ c b a _ b a b ^ c c, tedy (b ^ c) (a _ b) ^ c Tedy a _ (b ^ c) (a _ b) ^ c denice O svazu S(^; _) rekneme, ze je modularn, pokud plat 8a; b; c 2 S a c ) a _ (b ^ c) = (a _ b) ^ c denice Necht' je usporadan na A a na B. Rekneme, ze zobrazen f : A! B je monotonn, pokud a 1 a 2 ) f(a 1 ) f(a 2 ). poznamka 4.6 Necht' f : A! B je homomorsmus svazu A(^; _) a B(^; _). Potom f je monotonn. Necht' a 1 a 2 (, a 2 = a 1 _ a 2 ). f(a 2 ) = f(a 1 _ a a2 ) homomorfismus = f(a 1 ) _ f(a 2 ) Podle denice potom f(a 1 ) f(a 2 ) poznamka 4.7 Necht' f : A! B je bijektivn zobrazen dvou svazu (A; ) a (B; ). Pak f je isomorsmus svazu, f i f 1 jsou monotonn zobrazen 26

27 " ) " f; f 1 jsou isomorsmy, tedy podle poznamky 4.6 jsou obe zobrazen monotonn f; f 1 stac ukazat, ze f je slucitelne s _, zbytek uz plyne ze symetri. Necht' a; b 2 A. Necht' a a _ b, b a _ b. Zobrazen f je monotonn, takze mame ) f(a) _ f(b) {z } nejmens{ horn{ odhad f(a) f(a _ b) f(b) f(a _ b) Dale necht' d = f(a) _ f(b). f(a) d a f(b) d, vme ze f 1 jsou monotonn Opet pouzijeme monotonnost f Dky slabe symetrii, (1) a (2) Neboli f je slucitelne s _ f(a _ b) {z } (1) nejaky horn{ odhad a = f 1 (f(a)) f 1 (d) b = f 1 (f(b)) f 1 (d) a _ b f 1 (d) f(a _ b) f f 1 (d) = d = f(a) _ f(b)(2) f(a _ b) = f(a) _ f(b) " ( " poznamka 4.8 Necht' C je uzaverovy system lez v mnozine vsech ekvivalenc na A. Necht' N je nejaky podsystem P(A) a e 2 A tak, ze 2 C ) [e] 2 N N 2 N ) 9ekvivalence 2 C, ze N = [e] =rho [e] [e] pro ; 2 C ) Pak N je uzaverovy system (a tudz svaz) a zobrazen ' : C! N dane predpisem '() = [e] je svazovy isomorsmus. 27

28 A = [e] A A A A 2 C, A A je ekvivalence a to ta nejets, takze lez v C. A = faj(e; a) 2 A Ag 2 N (to plat z prvnho predpokladu) Necht' N i 2 N i 2 I, potom s vyuzitm druheho predpokladu 9 i 2 C N i = [e] i VETA 4.9 Nevht' G( ; 1 ; 1) je grupa, pak svaz vsech kongruenc na G je isomorfn svazu vsech normalnch podgrup G (s usporadanm ) \ i2i = \ i2i [e] i = fa 2 Aj(e; a) 2 i 8i 2 Ig = [e]ti2i i 2 N T i 2 C, nebot' C je uzaverovy system Je ' bijekce? dobre denovane zobrazen je to na 8N 2 N prirad [e] [e] ) - a stejne pro =; Tedy ano, ' je bijekce '; ' 1 je prmo z denice monotonn 4:7 ) ' je isomorsmus svazu. Dukaz Necht' C jsou vsechny kongruence na G 2 C ) [1] 2 N kde N jsou vsechny normaln podgrupy G Z 4.8 evidentne plat [1] [1], (a; b) 2 1:14 ) a b 1 2 [1] [1], (a; b) 2 Tedy z 4:8 je N uzaverovy system a ' je isomorsmus denice Necht' A; B jsou mnoziny a : P(A)! P(B), : P(B)! (P )(A). Rekneme, ze ; tvor Galiosovu korespondenci, plat-li 8A 1 ; A 2 2 P(A); B 1 ; B 2 2 P(B) (1) A 1 A 2 ) (A 1 ) (A 2 ) B 1 B 2 ) (B 1 ) (B 2 ) (2) A 1 (A 1 ); B 1 (B 1 ) 28

29 poznamka 4.10 Necht' : P(A)! P(B) a : P(B)! P(A) je Galoisova korespondence. Pak (respektive ) je uzaverovy operator na P(A) (resp. na P(B)). Necht' A resp B je uzaverovy sysem na A resp. B prslusny resp.. Dale (A) B, (B) A. Restrikce resp. na A resp B (oznacme je 0 : A! B, 0 : B! A) jsou vzajemne inverzn bijekce nejdrve dokazme, ze je uzaverovy operator ( symetricky) (2) ) A 1 (A 1 ) A 1 A 2 ) (A 1 ) (A 2 ) ) (A 1 ) (A 2 ) Tm je dokazana monotonie?(()()) (A 1 )? = (A 1 )? (A 1 ) (2) ((A 1 )) B 1 = (A 1 ) (2) ((A 1 )) (1 ) (A 1 ) (A 1 ) Tedy mame uzaverove systemy?(a) B? (symetricky (B) A) Necht' A 1 2 A ) (A 1 ) = A 1 A = fa 1 2 P(A)j(A 1 ) = A 1 g B = fb 1 2 P(B)j(B 1 ) = B 1 g ( ((A 1 ))) = ((A 1 )) = (A 1 ) ) (A 1 2 B) 0 0 : B! B? = Id B 0 0 : A! A? = Id A Jinymi slovy to znamena, ze 0 a 0 jsou bijekce a jsou k sobe vzajemne inverzn 5 Grupy 0 0 (B) 1 ) = (B 1 ) predpoklad = B 1 ) 0 0 = Id B denice G( ; 1 ; 1) je grupa, pokud je asociativ binarn operace, 1 je unarn a a 1 = a 1 a = 1 a 1 je neutraln prvek poznamka 5.1 Je-li f zobrazen dvou grup slucitelne s binarn operac, pak f je homomorsmus 29

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Algebra. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Algebra. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Algebra študenti MFF 15. augusta 2008 1 8 Algebra Požadavky Grupa, okruh, těleso definice a příklady Podgrupa, normální podgrupa, faktorgrupa, ideál

Více

ALGEBRA I PRO INFORMATIKY

ALGEBRA I PRO INFORMATIKY ALGEBRA I PRO INFORMATIKY Uvod Tento text si klade za cl seznamit studenty informatiky s nejzakladnejsmi pojmy, koncepty a v neposledn rade i konkretnmi objekty, ktere jsou predmetem zkouman soucasne algebry.

Více

ALGEBRA I PRO INFORMATIKY

ALGEBRA I PRO INFORMATIKY ALGEBRA I PRO INFORMATIKY Uvod Tento text si klade za cl seznamit studenty informatiky s nejzakladnejsmi pojmy, koncepty a v neposledn rade i konkretnmi objekty, ktere jsou predmetem zkouman soucasne algebry.

Více

1. Základní příklady a poznatky o monoidech a grupách

1. Základní příklady a poznatky o monoidech a grupách Předmět: Algebra I Semestr: Zimní 2015/2016 Přednášel: J. Žemlička Verze z: 6. ledna 2017 Díky za pomoc s řešeními příkladů: Martin Šerý, Štěpán Hojdar, Petr Houška, Péťa Pelikánová. (A určitě další, ale

Více

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,

Více

Matematická analýza 1

Matematická analýza 1 Matematická analýza 1 ZS 2019-20 Miroslav Zelený 1. Logika, množiny a základní číselné obory 2. Limita posloupnosti 3. Limita a spojitost funkce 4. Elementární funkce 5. Derivace 6. Taylorův polynom Návod

Více

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy

Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy 1.1 Relace a funkce V celém textu budeme používat následující označení pro číselné množiny: N množina všech přirozených čísel bez nuly, N={1, 2,

Více

Teorie množin. Čekají nás základní množinové operace kartézské součiny, relace zobrazení, operace. Teoretické základy informatiky.

Teorie množin. Čekají nás základní množinové operace kartézské součiny, relace zobrazení, operace. Teoretické základy informatiky. Teorie množin V matematice je všechno množina I čísla jsou definována pomocí množin Informatika stojí na matematice Znalosti Teorie množin využijeme v databázových systémech v informačních systémech při

Více

Co je to univerzální algebra?

Co je to univerzální algebra? Co je to univerzální algebra? Při studiu řadu algebraických struktur (grupoidy, pologrupy, grupy, komutativní grupy, okruhy, obory integrity, tělesa, polosvazy, svazy, Booleovy algebry) se často některé

Více

Matematika IV - 3. přednáška Rozklady grup

Matematika IV - 3. přednáška Rozklady grup Matematika IV - 3. přednáška Rozklady grup Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 3. 2008 Obsah přednášky Rozklady podle podgrup ô Normální podgrupy Martin Panák, Jan Slovák, Drsná

Více

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací

Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz. Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Algebra Struktury s jednou operací Teoretická informatika 2 Proč zavádíme algebru hledáme nástroj pro popis objektů reálného světa (zejména

Více

Algebraické struktury s jednou binární operací

Algebraické struktury s jednou binární operací 16 Kapitola 1 Algebraické struktury s jednou binární operací 1.1 1. Grupoid, pologrupa, monoid a grupa Chtěli by jste vědět, co jsou to algebraické struktury s jednou binární operací? No tak to si musíte

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2.

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2. Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 2. Homomorfismy V souvislosti se strukturami se v moderní matematice studují i zobrazení,

Více

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V.

15. Moduly. a platí (p + q)(x) = p(x) + q(x), 1(X) = id. Vzniká tak struktura P [x]-modulu na V. Učební texty k přednášce ALGEBRAICKÉ STRUKTURY Michal Marvan, Matematický ústav Slezská univerzita v Opavě 15. Moduly Definice. Bud R okruh, bud M množina na níž jsou zadány binární operace + : M M M,

Více

Matematika IV - 3. přednáška Rozklady grup

Matematika IV - 3. přednáška Rozklady grup S Matematika IV - 3. přednáška Rozklady grup Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 3. 2008 s Obsah přednášky Rozklady podle podgrup ô Normální podgrupy s Doporučene zdroje Martin Panák,

Více

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R... Kapitola 1 Úvod 1.1 Značení N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Z... celá čísla ( 3, 2, 1, 0, 1, 2,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) q R... reálná čísla C... komplexní čísla 1.2 Výroky -

Více

Algebra 2 KMI/ALG2. Zpracováno podle přednášek prof. Jiřího Rachůnka a podle přednášek prof. Ivana Chajdy. slidy k přednáškám

Algebra 2 KMI/ALG2. Zpracováno podle přednášek prof. Jiřího Rachůnka a podle přednášek prof. Ivana Chajdy. slidy k přednáškám Algebra 2 slidy k přednáškám KMI/ALG2 Zpracováno podle přednášek prof. Jiřího Rachůnka a podle přednášek prof. Ivana Chajdy. Vytvořeno za podpory projektu FRUP_2017_052: Tvorba a inovace výukových opor

Více

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa 2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace

Více

Úlohy k procvičování textu o svazech

Úlohy k procvičování textu o svazech Úlohy k procvičování textu o svazech Číslo za pomlčkou v označení úlohy je číslo kapitoly textu, která je úlohou procvičovaná. Každá úloha je vyřešena o několik stránek později. Kontrolní otázky - zadání

Více

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MATICE. 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

Více

Výroková a predikátová logika - VII

Výroková a predikátová logika - VII Výroková a predikátová logika - VII Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2018/2019 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - VII ZS 2018/2019 1 / 15 Platnost (pravdivost) Platnost ve struktuře

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení

Více

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů

PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PŘEDNÁŠKA 7 Kongruence svazů PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Definujeme svazové kongruence a ukážeme jak pro vhodné binární relace svazu ověřit, že se jedná o svazové kongruence. Popíšeme svaz Con(A) kongruencí

Více

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť. Přednáška 3, 19. října 2015 Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť X i = M i I je jeho pokrytí otevřenými

Více

3. Algebraické systémy

3. Algebraické systémy Markl: 3.1. Morfismy a kongruence /ras31.doc/ Strana 1 3. Algebraické systémy Na rozdíl od klasické algebry, jejíž ústředním tématem jsou rovnice a potřebný aparát pro jejich řešení /matice, polynomy,.../,

Více

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Relace, zobrazení, algebraické struktury Michal Botur Přednáška

Více

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace

Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,

Více

1 Lineární prostory a podprostory

1 Lineární prostory a podprostory Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C

Více

Množiny, relace, zobrazení

Množiny, relace, zobrazení Množiny, relace, zobrazení Množiny Množinou rozumíme každý soubor určitých objektů shrnutých v jeden celek. Zmíněné objekty pak nazýváme prvky dané množiny. Pojem množina je tedy synonymem pojmů typu soubor,

Více

[1] x (y z) = (x y) z... (asociativní zákon), x y = y x... (komutativní zákon).

[1] x (y z) = (x y) z... (asociativní zákon), x y = y x... (komutativní zákon). Grupy, tělesa grupa: množina s jednou rozumnou operací příklady grup, vlastnosti těleso: množina se dvěma rozumnými operacemi příklady těles, vlastnosti, charakteristika tělesa lineární prostor nad tělesem

Více

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x 1 ZOBRAZENÍ 1 Zobrazení a algebraické struktury 1 Zobrazení Příklad 1.1. (a) Ukažte, že zobrazení f : x na otevřený interval ( 1, 1). x x +1 je bijekce množiny reálných čísel R (b) Necht a, b R, a < b.

Více

10. Vektorové podprostory

10. Vektorové podprostory Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Definice. Bud V vektorový prostor nad polem P. Podmnožina U V se nazývá podprostor,

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

Více

ALGEBRA I PRO INFORMATIKY. Obsah

ALGEBRA I PRO INFORMATIKY. Obsah ALGEBRA I PRO INFORMATIKY Obsah 1. Předmět(y) zkoumání 1 2. Základy elementární teorie čísel 4 3. Asociativní binární operace 8 4. Grupy, podgrupy a homomorfismy 10 5. Klasifikace cyklických grup 14 6.

Více

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi Lineární algebra Matice, operace s maticemi Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo

Více

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. definice Vektorovým prostorem rozumíme neprázdnou množinu prvků V, na které

Více

Matematika IV - 2. přednáška Základy teorie grup

Matematika IV - 2. přednáška Základy teorie grup Matematika IV - 2. přednáška Základy teorie grup Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 25. 2. 2008 oooooooooooo Obsah přednášky Q Grupy - homomorfismy a součiny Martin Panák, Jan Slovák,

Více

Věta o dělení polynomů se zbytkem

Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta o dělení polynomů se zbytkem Věta. Nechť R je okruh, f, g R[x], přičemž vedoucí koeficient polynomu g 0 je jednotka okruhu R. Pak existuje jediná dvojice polynomů q, r R[x] taková, že st(r) < st(g)

Více

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:

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: 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...

Více

Střípky z LA Letem světem algebry

Střípky z LA Letem světem algebry Střípky z LA Letem světem algebry Jaroslav Horáček Pojem Algebra Laicky řečeno algebra je struktura na nějaké množině, společně s nějakými operacemi, které splňují určité vlastnosti. Případy algebry lineární

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty študenti MFF 15. augusta 2008 1 14 Vlastní čísla a vlastní hodnoty Požadavky Vlastní čísla a vlastní hodnoty lineárního

Více

1. Pologrupy, monoidy a grupy

1. Pologrupy, monoidy a grupy Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební textykpřednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2002/2003 Michal Marvan 1. Pologrupy, monoidy a grupy Algebra dvacátého století je nauka o algebraických strukturách.

Více

Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.

Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Regulární matice Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Věta. Pro každou čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ) jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) Řádky matice

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému

Více

Nechť M je množina. Zobrazení z M M do M se nazývá (binární) operace

Nechť M je množina. Zobrazení z M M do M se nazývá (binární) operace Kapitola 2 Algebraické struktury Řada algebraických objektů má podobu množiny s nějakou dodatečnou strukturou. Například vektorový prostor je množina vektorů, ty však nejsou jeden jako druhý : jeden z

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

Lineární algebra : Lineární prostor Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární

Více

Algebra. 1. Algebry, homomorfismy, kongruence

Algebra. 1. Algebry, homomorfismy, kongruence Algebra 1. Algebry, homomorfismy, kongruence Def.: množina,zobrazení «: Ò,kde Ò ¾ 0 1 jen-árníoperace(òjearita). Def.: «¾ ÁoperacearityΩ na,pak («¾ Á)jealgebra. Def.:mn. jeuzavřenánaoperaci «,když 1 Ò

Více

Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie

Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie Alena Šolcová 1 Binární operace Binary operation Binární operací na neprázdné množině A rozumíme každé zobrazení kartézského součinu A x A do A. Multiplikativní

Více

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

VI. 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

Více

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa grupa komutativní podgrupa těleso generovaná prvkem, cyklická, řád prvku Malá Fermatova věta konečné těleso charakteristika tělesa polynomy ireducibilní prvky, primitivní prvky definice: G, je grupa kde

Více

Úlohy k procvičování textu o univerzální algebře

Úlohy k procvičování textu o univerzální algebře Úlohy k procvičování textu o univerzální algebře Číslo za pomlčkou v označení úlohy je číslo kapitoly textu, která je úlohou procvičovaná. Každá úloha je vyřešena o několik stránek později. Kontrolní otázky

Více

Poznámka. Je-li f zobrazení, ve kterém potřebujeme zdůraznit proměnnou, píšeme f(x) (resp. f(y), resp. f(t)) je zobrazení místo f je zobrazení.

Poznámka. Je-li f zobrazení, ve kterém potřebujeme zdůraznit proměnnou, píšeme f(x) (resp. f(y), resp. f(t)) je zobrazení místo f je zobrazení. 2. ZOBRAZENÍ A FUNKCE 2.1 Zobrazení 2. 1. 1 Definice: Nechť A a B jsou množiny. Řekneme že f je zobrazení množiny A do množiny B jestliže (i) f A B (ii) ke každému z množiny A eistuje právě jedno y z množiny

Více

ALGEBRA II PRO INFORMATIKY

ALGEBRA II PRO INFORMATIKY ALGEBRA II PRO INFORMATIKY Obsah 1. Booleovy okruhy 1 2. Delitelnost v komutativnch monoidech s kracenm 3 3. Obory hlavnch idealu 6 4. Okruhy polynomu 9 5. Korenova nadtelesa 13 6. Minimaln polynomy algebraickych

Více

M M. Je-li ρ M 2 relace, pak vztah (x, y) ρ zapisujeme x ρ y.

M M. Je-li ρ M 2 relace, pak vztah (x, y) ρ zapisujeme x ρ y. Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební textykpřednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 8. Uspořádání asvazy Uspořádání je další užitečná abstraktní struktura na množině. Modeluje

Více

Výroková a predikátová logika - XII

Výroková a predikátová logika - XII Výroková a predikátová logika - XII Petr Gregor KTIML MFF UK ZS 2015/2016 Petr Gregor (KTIML MFF UK) Výroková a predikátová logika - XII ZS 2015/2016 1 / 15 Algebraické teorie Základní algebraické teorie

Více

Cyklické grupy a grupy permutací

Cyklické grupy a grupy permutací Cyklické grupy a grupy permutací Jiří Velebil: A7B01MCS 5. prosince 2011: Cyklické grupy, permutace 1/26 Z minula: grupa je důležitý ADT Dnešní přednáška: hlubší pohled na strukturu konečných grup. Aplikace:

Více

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU Obsah 1. Pojmy... 2 1.1. Formule výrokového počtu... 2 1.2. Množina... 3 1.2.1. Operace s množinami... 3 1.2.2. Relace... 3 2. Číselné obory... 5 2.1. Uzavřenost množiny na operaci... 5 2.2. Rozšíření

Více

Lineární algebra : Lineární zobrazení

Lineární algebra : Lineární zobrazení Lineární algebra : Lineární zobrazení (6. přednáška František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 20. května 2014, 22:40 1 2 6.1 Lineární zobrazení Definice 1. Buďte P a Q dva lineární prostory

Více

ZÁKLADY UNIVERZÁLNÍ ALGEBRY Radan Kučera. 1. Operace a Ω-algebry

ZÁKLADY UNIVERZÁLNÍ ALGEBRY Radan Kučera. 1. Operace a Ω-algebry ZÁKLADY UNIVERZÁLNÍ ALGEBRY Radan Kučera 1. Operace a Ω-algebry Úvod. V průběhu přednášky z algebry jsme studovali řadu algebraických struktur: grupoidy, pologrupy, grupy, komutativní grupy, okruhy, obory

Více

ALGEBRA I. Mgr. Jan Žemlička, Ph.D. cvičení

ALGEBRA I. Mgr. Jan Žemlička, Ph.D. cvičení ALGEBRA I. Mgr. Jan Žemlička, Ph.D. cvičení 6.10. Euklidův algoritmus a ekvivalence Nechť a 0 > a 1 jsou dvě přirozená čísla. Připomeňme Euklidův algoritmus hledání největšího společného dělitele (NSD)

Více

Základy teorie množin

Základy teorie množin 1 Základy teorie množin Z minula: 1. zavedení pojmů relace, zobrazení (funkce); prostá zobrazení, zobrazení na, bijekce 2. rozklady, relace ekvivalence, kongruence, faktorizace 3. uspořádání a některé

Více

Algebraické struktury

Algebraické struktury Algebraické struktury KMA/ALG Sylabus Teorie grup - grupy, podgrupy, normální podgrupy, faktorgrupy, Lagrangeova věta. Homomorfismus grup, věty o izomorfismu grup, cyklické grupy a jejich struktura. Direktní

Více

Polynomy nad Z p Konstrukce faktorových okruhů modulo polynom. Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30

Polynomy nad Z p Konstrukce faktorových okruhů modulo polynom. Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30 Počítání modulo polynom 3. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Počítání modulo polynom 1/30 Obsah 1 Polynomy nad Zp Okruh Zp[x] a věta o dělení se zbytkem 2 Kongruence modulo polynom,

Více

Obsah. Množiny (opakování) Relace a zobrazení (opakování) Relace Binární relace na množině Zobrazení Rozklady, ekvivalence Uspořádání

Obsah. Množiny (opakování) Relace a zobrazení (opakování) Relace Binární relace na množině Zobrazení Rozklady, ekvivalence Uspořádání Obsah Množiny (opakování) Relace a zobrazení (opakování) Relace Binární relace na množině Zobrazení Rozklady, ekvivalence Uspořádání lgebry lgebry s jednou operací lgebry se dvěma operacemi Svazy 2 Teorie

Více

Marie Duží

Marie Duží Marie Duží marie.duzi@vsb.cz Co je to množina? Množina je soubor prvků a je svými prvky plně určena; množinu s prvky a, b, c značíme: {a, b, c}. Prvkem množiny může být opět množina, množina nemusí mít

Více

Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky.

Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky. Relace. Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky. Definice. Mějme množiny A a B. Binární relace R z množiny A do množiny B je každá množina uspořádaných dvojic (a, b), kde

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A

Více

Základy teorie množin

Základy teorie množin 1 Základy teorie množin Z minula: 1. Cantorovu větu (x P(x)) 2. základní vlastnosti disjunktního sjednocení, kartézského součinu a množinové mocniny (z hlediska relací, ) 3. vztah P(a) a 2 4. větu (2 a

Více

10 Přednáška ze

10 Přednáška ze 10 Přednáška ze 17. 12. 2003 Věta: G = (V, E) lze nakreslit jedním uzavřeným tahem G je souvislý a má všechny stupně sudé. Důkaz G je souvislý. Necht v je libovolný vrchol v G. A mějme uzavřený eurelovský

Více

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU

1. POJMY 1.1. FORMULE VÝROKOVÉHO POČTU Obsah 1. Pojmy... 2 1.1. Formule výrokového počtu... 2 1.2. Množina... 3 1.2.1. Operace s množinami... 3 1.2.2. Relace... 3 2. Číselné obory... 5 2.1. Uzavřenost množiny na operaci... 5 2.2. Rozšíření

Více

(1) Dokažte, že biprodukt je součin (a tím pádem i součet). Splňují-li homomorfismy. A B je izomorfismus stejně jako A B i+j

(1) Dokažte, že biprodukt je součin (a tím pádem i součet). Splňují-li homomorfismy. A B je izomorfismus stejně jako A B i+j 1. cvičení (1) Necht A je komutativní grupa. Dokažte, že End(A) společně s operacemi sčítání a skládání zobrazení je okruh. (2) Dokažte přímo z definice, že na každé komutativní grupě existuje právě jedna

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

Cvičení z Lineární algebry 1 Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice

Více

Grupy Mgr. Růžena Holubová 2010

Grupy Mgr. Růžena Holubová 2010 Grupy Mgr. Růžena Holubová 2010 1. Úvod Cílem této práce je přehledně zpracovat elementární teorii algebraických struktur s jednou operací se zaměřením na teorii grup a sestavit sbírku řešených úloh, proto

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

2. přednáška 8. října 2007

2. přednáška 8. října 2007 2. přednáška 8. října 2007 Konvergence v metrických prostorech. Posloupnost bodů (a n ) M v metrickém prostoru (M, d) konverguje (je konvergentní), když v M existuje takový bod a, že lim n d(a n, a) =

Více

Svazy. Jan Paseka. Masarykova univerzita Brno. Svazy p.1/37

Svazy. Jan Paseka. Masarykova univerzita Brno. Svazy p.1/37 Svazy Jan Paseka Masarykova univerzita Brno Svazy p.1/37 Abstrakt Zmíníme se krátce o úplných a distributivních svazech, resp. jaké vlastnosti má řetězec reálných čísel. Svazy p.2/37 Abstrakt V této kapitole

Více

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík

Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní

Více

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2, Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se

Více

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO ALGEBRA DAGMAR SKALSKÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO ALGEBRA DAGMAR SKALSKÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO ALGEBRA DAGMAR SKALSKÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY Olomouc

Více

Algebra II pro distanční studium

Algebra II pro distanční studium Algebra II pro distanční studium (1) Předmluva................... 3 I. Struktury s jednou binární operací........ 5 1. Základní vlastnosti grup.......... 5 2. Podgrupy................ 22 3. Grupy permutací.............

Více

ÚVOD DO ARITMETIKY. Michal Botur

ÚVOD DO ARITMETIKY. Michal Botur ÚVOD DO ARITMETIKY Michal Botur 2011 2 Obsah 1 Algebraické základy 3 1.1 Binární relace.................................. 3 1.2 Zobrazení a operace............................... 7 1.3 Algebry s jednou

Více

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT 2 0 1 8 Obsah 1 Vektorové prostory 1 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 1 2 Generování podprostor u............................

Více

ALGEBRA I. Hlavním tématem je teorie grup. Kromě základních vlastností grup se věnujeme jejich

ALGEBRA I. Hlavním tématem je teorie grup. Kromě základních vlastností grup se věnujeme jejich ALGEBRA I JAN TRLIFAJ Tento text pokrývá látku probíranou na přednášce Algebra I (NALG026) pro druhý ročník bakalářského studia obecné matematiky. Hlavním tématem je teorie grup. Kromě základních vlastností

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

Více

1 Množiny, výroky a číselné obory

1 Množiny, výroky a číselné obory 1 Množiny, výroky a číselné obory 1.1 Množiny a množinové operace Množinou rozumíme každé shrnutí určitých a navzájem různých objektů (které nazýváme prvky) do jediného celku. Definice. Dvě množiny jsou

Více

18. První rozklad lineární transformace

18. První rozklad lineární transformace Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 18. První rozklad lineární transformace Úmluva. Vtéto přednášce V je vektorový prostor

Více

Markl: 3.2.Grupoidy /ras32.doc/ Strana 1

Markl: 3.2.Grupoidy /ras32.doc/ Strana 1 Markl: 3.Grupoidy /ras3doc/ Strana 1 3. Grupoidy V této kapitole se budeme zabývat algebrami s jediným nosičem a jedin ou základní /výchozí/ binární operací. Pokud má tato operace vlastnost JE / viz definice

Více

7. Lineární vektorové prostory

7. Lineární vektorové prostory 7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární

Více

2. Test 07/08 zimní semestr

2. Test 07/08 zimní semestr 2. Test 07/08 zimní semestr Příklad 1. Najděte tříprvkový poset (částečně uspořádanou množinu), která má právě dva maximální a právě dva minimální prvky. Řešení. Takový poset je až na izomorfismus jeden:

Více

Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly

Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly Center for Machine Perception presents Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly Mirko Navara Center for Machine Perception Faculty of Electrical Engineering Czech Technical University Praha, Czech Republic

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 05 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Matice. a m1 a m2... a mn

Matice. 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

Více

Množina je nejdůležitější matematický pojem, na kterém stojí veškeré další matematické pojmy.

Množina je nejdůležitější matematický pojem, na kterém stojí veškeré další matematické pojmy. 1 Teorie množin Základní informace V této výukové jednotce se student seznámí se základními pojmy a algoritmy z teorie množin. Začneme základními operacemi s množinami, seznámíme se s pojmy jako kartézský

Více

Kapitola 11: Vektory a matice:

Kapitola 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

Více

Matice lineárních zobrazení

Matice lineárních zobrazení Matice lineárních zobrazení Nechť V, +, a W, +, jsou nenulové vektorové prostory konečných dimenzí n a m nad tělesem T, +,, nechť posloupnosti vektorů g 1, g 2,..., g n V a h 1, h 2,..., h m W tvoří báze

Více

Přijímací zkouška - matematika

Přijímací zkouška - matematika Přijímací zkouška - matematika Jméno a příjmení pište do okénka Číslo přihlášky Číslo zadání 1 Grafy 1 Pro který z následujících problémů není znám žádný algoritmus s polynomiální časovou složitostí? Problém,

Více

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Ukážeme, že každý prvek distributivního svazu odpovídá termu v konjuktivně-disjunktivním (resp. disjunktivně-konjunktivním)

Více

GRUPY SBÍRKA PŘÍKLADŮ

GRUPY SBÍRKA PŘÍKLADŮ Masarykova Univerzita v Brně Přírodovědecká fakulta GRUPY SBÍRKA PŘÍKLADŮ bakalářská práce Brno 2005 Vít Musil i Prohlašuji, že jsem tuto bakalářskou práci vypracoval samostatně s použitím uvedené literatury.

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

Vlastnosti regulárních jazyků

Vlastnosti regulárních jazyků Vlastnosti regulárních jazyků Podobně jako u dalších tříd jazyků budeme nyní zkoumat následující vlastnosti regulárních jazyků: vlastnosti strukturální, vlastnosti uzávěrové a rozhodnutelné problémy pro

Více