K základní větě reálné afinní rovinné geometrie V. Havel V. Sedlář

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "K základní větě reálné afinní rovinné geometrie V. Havel V. Sedlář"

Transkript

1 K základní větě reálné afinní rovinné geometrie V Havel V Sedlář Abstrakt: Je podán důkaz věty zmíněné v nadpisu bez prostředků projektivní geometrie Klíčová slova: Vektorový prostor, regulární lineární transformace, afinní rovina, afinní zobrazení 000 MSC (podle 5N0 Reálnou afinní rovinu definujeme jako uspořádanou trojici (P, V, ) kde P je neprázdná množina, V je dvojrozměrný vektorový prostor ) a je zobrazení množiny P P do množiny V ), pro něž platí tyto dva požadavky: (i) pro každé A P a každé a V je rovnice AX = a jednoznačně řešitelná v X P, (ii) pro všechna A,B,C P platí AB + BC = AC (rovnoběžníkové pravidlo) V dalším pod afinní rovinou budeme rozumět reálnou afinní rovinu Prvky množiny P prohlásíme za body, množinu všech reálných čísel označíme R Z rovnoběžníkového pravidla hned plyne, že pro každé A,B P je BA vektor opačný k vektoru AB Vztažná soustava afinní roviny je definována jako libovolná uspořádaná trojice (A,b,c) P V V, kde vektory b, c jsou lineárně nezávislé Potom každý bod P P má vzhledem k (A,b,c) souřadnice t, t (v tomto pořadí) určené jednoznačně z rovnosti AP = t b + t c Pro každý bod P a každý nenulový vektor v je definována přímka jako množina bodů X vzniklých tak, že pro každé t R stanovíme vektor PX = t v Bod P je přitom opěrný bod přímky a v její směrový vektor; uspořádaná dvojice (P,v) je umístění na přímce a t je souřadnice bodu X při něm 3) Dvě přímky, určené vždy opěrným bodem a směrovým vektorem, prohlásíme za rovnoběžné (různoběžné), jsou-li jejich směrové vektory lineárně závislé (nezávislé) Rovnoběžnost je ekvivalenční relací na množině L všech přímek a pro její označení užijeme symbol D Dvě rovnoběžné přímky buďto splývají 4) anebo jsou disjunktní Dvě různoběžné přímky mají vždy jednobodový průnik, společný bod se nazývá průsečík; průsečík různoběžných přímek a, b označíme a b Jsou-li A, B různé body, pak oběma prochází právě jedna přímka (tu označíme AB), jedno umístění na této přímce je např (A, AB) ) Označení vektorového prostoru a množiny všech vektorů bude společné, sčítání vektorů označíme běžným symbolem +, násobení zleva vektoru skalárem označíme tečkou, případně prázdným místem ) Je-li A,B P, pak píšeme : (A,B) AB 3) Vzhledem ke vztažné soustavě (O,a,b) 4) splývají: jakožto množiny se rovnají

2 Afinním zobrazením (stručně afinitou) 5) afinní roviny budeme rozumět opět bijektivní zobrazení množiny P na sebe, při němž množina obrazů všech bodů každé přímky je přímka Již máme vše potřebné k vyslovení základní věty: Je-li afinita reálné afinní roviny (P,V, ), pak pro každé A, B, C, D P platí AB = CD A B = C D (přenos vektorové rovnosti), takže má smysl přidružené zobrazení : V V, přičemž AB se zobrazí do A B pro každé A, B P Toto přidružené zobrazení je regulární lineární transformací vektorového prostoru V V literatuře bývá tato věta dokazována prostředky projektivní geometrie a to užitím von Staudtových projektivit (kupř [], str 38-48) nebo užitím oddělování dvojic bodů harmonických čtveřic (kupř [], str 0-8 spolu s Dodatkem III) Na jediném místě ([5], str 88, resp str 89) se dovídáme, že v jistých rozmnožených textech na Cornell University (USA) je v dodatku uveden důkaz, který se o prostředky projektivní geometrie neopírá Tyto texty však jsme neměli ani nemáme k dispozici a uvádíme takový důkaz vlastní Svůj postup rozložíme na šest etap: (()) Jsou-li a, b rovnoběžné přímky, pak rovněž { X X a }, { Y Y b } přímky (()) Jsou-li A, B, C, D body, pak přidružené zobrazení AB = jsou rovnoběžné = CD A B C D, takže má smysl definovat ( ) ((3)) Jsou-li a, b vektory, pak a + b = a + b (aditivnost zobrazení ) Definice: ζ konfigurace má výchozí body A, B, U neležící na téže přímce a její další body V, D, D AB (výsledný bod) jsou sestrojeny takto: AB D UV, AU D BV, D = AV UB, D AB AB, DD AB D AU Definice: ζ konfigurace má výchozí body A, B, C, U, kde body A, B, C jsou navzájem různé, C AB, U AB, a další body V, D, D ABC (výsledný bod) jsou sestrojeny takto: V CU, BV D AU, D = AV BU, D ABC AB, DD ABC D AU 5) jiný název: automorfizmus, někdy též: (afinní) kolineace

3 3 ((4)) a) Je-li (A, B, U, D AB ) ζ konfigurace, zvolíme-li libovolné umístění (P, v) přímky AB a mají-li při něm body A, B souřadnice t, t, pak souřadnice bodu D AB při tomto umístění je t + t b) Je-li (A, B, C, U, D ABC ) ζ konfigurace a (P, v) umístění na přímce AB takové, že body A, B, C mají při něm souřadnice t, t,, pak bod D ABC má při něm souřadnici t ((5)) Jsou-li A, B různé body a zvolíme-li umístění (A, AB), ( A AB, respektive A B souřadnice bodu P při (, A, pak souřadnice libovolného bodu P AB při (A, A, A B ) ((6)) Je-li v vektor a t reálné číslo, pak ( ) t v = t v (homogenita zobrazení ) B ) na přímkách AB) je táž jako Tvrzení (), (), a (3) se dokáží jednoduše Klíčové okolnosti jsou však obsaženy ve tvrzení (4) a to pak dovoluje užít při důkazech tvrzení (5) a (6) standardní postup (viz kupř [], str 45-47) 3 Ad (()): Nechť p, p jsou různé rovnoběžné přímky a nechť také { X X p } { Y Y } jsou různoběžné přímky, s průsečíkem C Potom C - p je společný bod obou přímek p, p a to je spor Jak vyplývá z definice rovnoběžnosti, různé rovnoběžné přímky jsou nutně disjunktní: je-li A opěrný bod přímky p a B opěrný bod přímky p p při společném směrovém vektoru v, pak společný bod P obou přímek p, p by určoval vektory AP, BP jako násobky vektoru v a bylo by p = p, ve sporu s předpokladem Ad (()) Rovnoběžníkem budeme rozumět každou uspořádanou čtveřici bodů (A, B, C, D) takových, že B A D C AB D CD, BC D AD Uvedeme několik základních vlastností rovnoběžníků: (a ) Platí-li AB= DC, A B, C AB, pak (A,B,C,D) je rovnoběžník (a ) Je-li (A,B,C,D) rovnoběžník, pak AB = DC, BC= AD (b ) Platí-li AB = A, A B, A AB, pak existují body A, B takové, že ( A, B,, A ), ( A, B,, A ) jsou rovnoběžníky A, B, B, A A, B,, A rovnoběžníky, kde A AB, pak AB = A (b ) Jsou-li ( ), ( ) Tyto vlastnosti plynou z věty: Každý vektor v určuje afinitu, v níž každému bodu X odpovídá bod X takový, že X X = v Je-li v vektor nenulový, nemá tato afinita žádný samodružný bod Důkaz: Zobrazení je bijektivní, protože každý bod Y má svůj vzor Y ~ takový, že, Y Y ~ = v Je-li p přímka se směrovým vektorem w, který není násobkem vektoru v, a opěrným bodem P, pak P je opěrný bod přímky se směrovým vektorem w a na ní leží obrazy X všech bodů X přímky p Je totiž P X = PX PP = w podle rovnoběžníkového pravidla PX + XX = PX = PP + P X w v v směrovým vektorem v, pak ovšem z bijektivity vyšetřovaného zobrazení Afinita z předchozí věty se nazývá translací (neboť vektorové sčítání je komutativní) Je-li p přímka se X p pro každé X p Zakončení důkazu plyne

4 4 Přistupme k vlastnímu důkazu: tvrzení ((3)) Nechť platí AB = A, A = B Pak též A B = A Pokud A = B, pak A =, a tedy A B = A Nechť platí AB = A, A B Pak též A Nejprve předpokládejme, že A AB, takže ( A, B, B, A ) je rovnoběžník podle (a) a ( A, B,, A ) je opět rovnoběžník vzhledem k tomu, že je afinita Podle (a ) je pak A B = A Ve druhém případě vyjděme z předpokladu A AB Využijeme existence pomocné dvojice bodů A,B,neležících na přímce AB a takových, že AB = A, a použijeme (b ) Pak ( A,B,B,A ), (,A,A, ) jsou opět rovnoběžníky vzhledem k tomu, že je afinita Podle (b ) pak A B = A Zopakujme definice ζ - a ζ - konfigurace: ζ konfigurace má výchozí body A, B, U neležící na téže přímce a je tvořena dalšími body V, D, D AB takovými, že (A,B,V,U) je rovnoběžník, D =AV BU, a výsledný bod D AB AB splňuje podmínku DD AB D AU ζ konfigurace má výchozí body A, B, C, U, z nichž A, B, C jsou navzájem různé body na téže přímce a bod U neleží na přímce AB, a je tvořena dalšími body V, D, D ABC sestrojenými takto: V je ten bod přímky CU, pro nějž BV D AU, D = AV BU, a výsledný bod D ABC AB splňuje podmínku DD ABC D AU Zřejmě ζ konfigurace s výchozími body A, B, U a výsledným bodem D AB přechází při afinitě do ζ konfigurace s výchozími body A, B, C a výsledným bodem D AB Rovněž ζ konfigurace s výchozími body A, B, C, U a výsledným bodem D ABC přechází při afinitě do ζ konfigurace s výchozími body A, B, C, U a výsledným bodem D ABC Ad((4)): Zvolme vztažnou soustavu R = (0, e, e ) a body A, B, U o souřadnicích (a, 0), (b, 0), (a, u) vzhledem k R Předpokládejme, že a b, u 0 Při výchozích bodech A, B, U nechť D AB je bod výsledný Doplňme bod V tak, aby vznikl rovnoběžník (A,B,V,U) a stanovme průsečík D = AV BU Pro přímku BU zvolme umístění (B, BU ) Bod V bude mít souřadnice (b, u) a na přímce AV zvolme umístění (A, AV ) Pro souřadnice d, d bodu C bude pak platit: d a b a b b a = + τ = + τ d 0 u 0 u Odtud τ = u, τ τ u τ d = a + ( b a) = ( a + b), d = u =, a dále a τ ( b a) = b ( b a) + τ, takže τ = a závěrem Vidíme, že výsledný bod D AB ζ konfigurace (A, B, U, D AB ) má při umístění (O, e ) souřadnice rovné aritmetickému průměru souřadnic bodů A, B Při daných bodech A, B tedy bod D AB nezávisí na volbě bodu U AB

5 5 Vztažná soustava R = (0, e, e ) nechť je nyní zvolena tak, že body A, B, C, U mají při ní souřadnice ( b, 0), (b, 0), (, 0), ( b, u), kde b 0,, a rovněž u 0 Při výchozích bodech A, B, C, U je bod DABC výsledný Předně stanovíme bod V jako průsečík přímky CU s přímkou p jdoucí bodem B rovnoběžně s přímkou AU Nakonec najdeme průsečík D = AV BU o souřadnicích d, d ; souřadnice výsledného bodu D ABC vyšetřované ζ konfigurace je pak též d Očekáváme rovnost d = b Pro přímku CU zvolme umístění (C, CU ), pro přímku p pak (B, e ), takže pro + b b 0 souřadnice bodu V = CU p máme dvojí vyjádření: + τ a, kde 0 u + τ 0 ovšem τ τ u = Tedy + τ ( + b ) = b b, takže τ = (což je druhá souřadnice bodu V) b + Dále vyjádříme dvojím způsobem souřadnice bodu D = AV BU: b b + σ, 0 u b + b b σ, 0 u b + takže b b b + σ b = b + σ b, σ u = σ u, po krácení pak + σ = + σ, σ = u b + b + b Řešením rovnice + σ = + σ b + souřadnice d pak vychází b + b + b = b b neboli + σ = σ b + bodech A, B, C nezávisí výsledný bod D ABC na volbě bodu U AB je σ = b + Příslušná, tak jak jsme očekávali Vidíme, že při daných Ad((5)): Vyšetřujme různé body A, B a přímku AB s umístěním (A, AB) Souřadnice proměnného bodu P AB vzhledem k (A, AB) označme a souřadnici bodu vzhledem k ( A, A B ) x Je tím určeno zobrazení : R R, x (pro každé P P AB) Zajisté jsou čísla 0, samodružná při x P P x P P A Nechť tedy jsou P,Q libovolné vzájemně různé body přímky AB Protože ζ - konfigurace o výchozích bodech P, Q, U určuje xp + xq souřadnici xd PQ = a převádí se při na ζ -konfiguraci o výchozích bodech P, Q, U určujících souřadnici () x + x P Q x D =, dostáváme jako závěr P Q x + y x = y + pro všechna x,y R; x y B Položíme-li zde y := 0, obdržíme (víme, že 0 = 0) () x x = pro všechna x R (pro x = 0 je tato rovnost triviální)

6 6 Položíme-li zde x := x, obdržíme (3) ( x ) = x pro všechna x R Na základě () a (3) plyne tedy (4) ( x + y) = x + y pro všechna x, y R Volba x + y = 0 vede zde k rovnosti (5) ( x) = ( x ) pro všechna x R Nyní uplatníme ζ konfiguraci o výchozích bodech P, Q, R takových, že x P = x Q, x R =, takže pro výsledný bod D PQR platí: x = Při převodu afinitou přejde tato ζ- D PQR x P konfigurace v ζ konfiguraci o výchozích bodech x = R máme D P Q R P, Q, R o souřadnicích x =, x P Q a výsledném bodu o souřadnici x Víme, že platí =, takže závěrem (6) ( ) ( x ) x = pro všechna x R Položíme-li zde x := x+y, dostaneme s použitím (3), (4) (7) ( ) xy = x y pro všechna x, y R Rovnost (6) má znamenitý důsledek pro t = x, že totiž pro každé nezáporné číslo t R je též t číslo nezáporné (8) x R, x 0 implikuje x 0 Přitom lze provést rozlišení P (8 ) x R, x > 0 implikuje x x R, x 0 implikuje x x R, x < 0 implikuje x > 0 0 < 0 Dále uplatněním (4), (5) dostaneme jako závěr rovnost ( x y) = x y x, y R, takže pro x > y máme x y > 0, ( y) > 0 pro všechna x, a tedy x > y Vidíme, že zobrazení respektuje přirozené uspořádání reálných čísel Jsou-li m, a celá čísla, z nichž druhé je nenulové, pak s použitím rovností (4), (5), (7), (8) i toho, že číslo je samodružné při, dojdeme k závěru, že každé racionální číslo je samodružné při Jako důsledek každé reálné číslo je při samodružné Odtud již plyne dokončení důkazu tvrzení ((5)) Při důkazu byl zčásti použit klasický postup známý z rozboru von Staudtovy hlavní věty o harmonických čtveřicích (srv [], str 45-47) Ad ((6)): Jako důsledek tvrzení ((5)) dostáváme pro všechna A, B P, A B a pro všechna t R rovnost t A B = ( t AB ), zatímco pro A = B platí tato rovnost triviálně 4 Je-li (O, OE, němž OE ) vztažná soustava afinní roviny, pak zobrazení P P, P P, při PP je pevný vektor v, se nazývá translace Je to velmi speciální případ afinního

7 7 zobrazení Jsou li x P, y P, resp x P, y P, souřadnice bodu P, resp bodu P, pak x P = x P + v, y P = y P + v, kde v = v OE +v OE To ihned vyplývá z podmínky (ii) Každé afinní zobrazení lze vyjádřit jako složení afinního zobrazení β se samodružným bodem O a translace a převádějící bod O do bodu O Má tedy zobrazení xp xp a a a : P P, P P vyjádření = A +, kde A = je regulární reálná y P y P a a a matice Zobrazení β se totiž chová jako regulární lineární transformace prostoru V (zprostředkovaná přechodem od bodu k jeho polohovému vektoru) Přitom je x O = a, y O = a, x = a, y = a, x = a, y = a, jak ihned vyplývá po E dosazení do transformačních rovnic E x = a +, x + a y a y = a +, x + a y a kde již nepíšeme indexy P, resp P, připojujeme však čárku vpravo nahoře v levých stranách rovnic Perspektivní afinita s nevlastní osou a vlastním středem nechť má samodružný vlastní bod O (O, OE, OE ) nechť je vztažná soustava afinní roviny Přitom nechť platí OE = λ OE pro nenulovou reálnou konstantu λ Vzhledem k tomu, že EE D E E, je též O E = λ OE, a tedy O E = λ OE + 0 OE, O E = 0 OE + λ OE Z transformačních rovnic plyne pro odpovídající si body O O, E E, E E důsledek a = 0, a = 0, a = λ, a = 0, a = 0, a = λ Vyšetřujeme perspektivní afinitu s vlastní osou a nevlastním středem neležícím na ose afinity Vztažnou soustavu (O, OE, OE ) volme tak, aby OE byla osa afinity a aby bodu E odpovídal bod E na přímce OE Opět užijeme transformační rovnice Vzhledem k tomu, že body O,E jsou samodružné, máme a = 0, a = 0, a =, a = 0 A vzhledem k tomu, že bodu E odpovídá bod 0 matice A je zde tvaru 0 λ E E E o daných souřadnicích 0,λ, máme a = 0, a = λ, takže Nakonec vyšetřujeme perspektivní afinitu s vlastní osou a nevlastním středem ležícím na ose afinity (elaci) Volme vztažnou soustavu (O, OE, OE ) tak, že OE je osa afinity a bodu E odpovídá bod E o souřadnicích λ, Do třetice užijeme transformační rovnice Vzhledem k tomu, že body O,E jsou samodružné, máme opět a = a = 0, a =, a = 0 Vzhledem k tomu, že bodu E odpovídá bod E máme a = λ, a = Příslušná λ matice A je zde tvaru 0 Literatura: [] W Blaschke, Projektive Geometrie, Basel-Stuttgart, 954

8 8 [] Б Н Делоне, Краткое изложение доказательства непротиворечивости планиметрии Лобачевского, Москва, 967 [3] G Pickert, Analytische Geometrie, Leipzig, 967 [4] А В Погорелов, Основания геометрии, Москва, 955 [5] P B Yale, Geometry and Symmetry, San Francisco-Cambridge-London-Amsterdam, 968 [6] E Snapper, Metric Geometry over Affine Spaces, Math Assoc Am, Buffalo, NY, 964 (notes taken by J T Buckey at the first MAA Cooperative Summer Seminar in 964 at Cornell University), with Appendix by Ebey Adresy autorů: havel@feecvutbrcz vladimirsedlar@mathslucz To the fundamental theorem of real affine plane geometry by VHavel and VSedlář Summary There is investigated the theorem saying that every automorphism (affinity) of a real affine plane induces a nonsingular linear transformation of the underlying vector space of translations The present Contribution contains a proof which as far as possible gets out of the means of Projective geometry

Lineární algebra. Vektorové prostory

Lineární algebra. Vektorové prostory Lineární algebra Vektorové prostory Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu:

Více

15 s. Analytická geometrie lineárních útvarů

15 s. Analytická geometrie lineárních útvarů 5 s Analytická geometrie lineárních útvarů ) Na přímce: a) Souřadnice bodu na přímce: Bod P nazýváme počátek - jeho souřadnice je P [0] Nalevo od počátku leží čísla záporná, napravo čísla kladná. Každý

Více

Geometrické vektory. Martina Šimůnková. Katedra aplikované matematiky. 9. března 2008

Geometrické vektory. Martina Šimůnková. Katedra aplikované matematiky. 9. března 2008 Geometrické vektory Martina Šimůnková Katedra aplikované matematiky 9. března 2008 Martina Šimůnková (KAP) Geometrické vektory 9. března 2008 1/ 27 Definice geometrického vektoru 1 Definice geometrického

Více

Kvadratické rovnice pro učební obory

Kvadratické rovnice pro učební obory Variace 1 Kvadratické rovnice pro učební obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jkaékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Kvadratické

Více

Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Geometrie pro FST 1. Pomocný učební text

Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Geometrie pro FST 1. Pomocný učební text Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky Geometrie pro FST 1 Pomocný učební text František Ježek, Marta Míková, Světlana Tomiczková Plzeň 29. srpna 2005 verze 1.0 Předmluva

Více

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.

Součin 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

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic 1 Soustavy lineárních rovnic Příklad: Uvažujme jednoduchý příklad soustavy dvou lineárních rovnic o dvou neznámých x, y: x + 2y = 5 4x + y = 6 Ze střední školy známe několik metod, jak takové soustavy

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Soustavy lineárních rovnic Buď (T, +, ) těleso. Pak soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1, a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2,................................... a m1 x 1 + a m2 x

Více

Mongeova projekce - řezy hranatých těles

Mongeova projekce - řezy hranatých těles Mongeova projekce - řezy hranatých těles KG - L MENDELU KG - L (MENDELU) Mongeova projekce - řezy hranatých těles 1 / 73 Obsah 1 Zobrazení těles v základní poloze 2 Řez hranolu rovinou Osová afinita Sestrojení

Více

Funkce více proměnných

Funkce více proměnných Funkce více proměnných Funkce více proměnných Euklidův prostor Body, souřadnice, vzdálenost bodů Množina bodů, které mají od bodu A stejnou vzdálenost Uzavřený interval, otevřený interval Okolí bodu

Více

Rostislav Horčík. 13. října 2006

Rostislav Horčík. 13. října 2006 3. přednáška Rostislav Horčík 13. října 2006 1 Lineární prostory Definice 1 Lineárním prostorem nazýváme každou neprázdnou množinu L, na které je definováno sčítání + : L L L a násobení reálným číslem

Více

ROTAČNÍ KVADRIKY. Definice, základní vlastnosti, tečné roviny a řezy, průsečíky přímky s rotační kvadrikou

ROTAČNÍ KVADRIKY. Definice, základní vlastnosti, tečné roviny a řezy, průsečíky přímky s rotační kvadrikou ROTAČNÍ KVADRIKY Definice, základní vlastnosti, tečné roviny a řezy, průsečíky přímky s rotační kvadrikou Rotační kvadriky jsou rotační plochy, které vzniknou rotací kuželosečky kolem některé její osy.

Více

UŽITÍ DERIVACÍ, PRŮBĚH FUNKCE

UŽITÍ DERIVACÍ, PRŮBĚH FUNKCE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA UŽITÍ DERIVACÍ, PRŮBĚH FUNKCE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakult MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplin

Více

Polibky kružnic: Intermezzo

Polibky kružnic: Intermezzo Polibky kružnic: Intermezzo PAVEL LEISCHNER Pedagogická fakulta JU, České Budějovice Věta 21 z Archimedovy Knihy o dotycích kruhů zmíněná v předchozím dílu seriálu byla inspirací k tomuto původně neplánovanému

Více

(a) = (a) = 0. x (a) > 0 a 2 ( pak funkce má v bodě a ostré lokální maximum, resp. ostré lokální minimum. Pokud je. x 2 (a) 2 y (a) f.

(a) = (a) = 0. x (a) > 0 a 2 ( pak funkce má v bodě a ostré lokální maximum, resp. ostré lokální minimum. Pokud je. x 2 (a) 2 y (a) f. I. Funkce dvou a více reálných proměnných 5. Lokální extrémy. Budeme uvažovat funkci f = f(x 1, x 2,..., x n ), která je definovaná v otevřené množině G R n. Řekneme, že funkce f = f(x 1, x 2,..., x n

Více

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný

Více

Kapitola I - Množiny bodů daných vlastností I.a Co je množinou všech bodů v rovině, které mají od daných dvou různých bodů stejnou vzdálenost? I.

Kapitola I - Množiny bodů daných vlastností I.a Co je množinou všech bodů v rovině, které mají od daných dvou různých bodů stejnou vzdálenost? I. Kapitola I - Množiny bodů daných vlastností I.a Co je množinou všech bodů v rovině, které mají od daných dvou různých bodů stejnou vzdálenost? I.b Co je množinou středů všech kružnic v rovině, které prochází

Více

Taky si zkuste promyslet, která zobrazení jsou afinní: to které zobrazí přímku jako rovinu? Nebo snad to které zobrazí rovinu jako přímku?

Taky si zkuste promyslet, která zobrazení jsou afinní: to které zobrazí přímku jako rovinu? Nebo snad to které zobrazí rovinu jako přímku? Afinní zobrazenní Úmluva Symbolem V (popř V ) budu vždy značit nějaký vektorový prostor, symbolem A (popř A ) pak vždy afinní bodový prostor, zdvojená písmena (např A, B, C, ) značí vždy matice Definice

Více

3. Ve zbylé množině hledat prvky, které ve srovnání nikdy nejsou napravo (nevedou do nich šipky). Dát do třetí

3. Ve zbylé množině hledat prvky, které ve srovnání nikdy nejsou napravo (nevedou do nich šipky). Dát do třetí DMA Přednáška Speciální relace Nechť R je relace na nějaké množině A. Řekneme, že R je částečné uspořádání, jestliže je reflexivní, antisymetrická a tranzitivní. V tom případě značíme relaci a řekneme,

Více

{ } 9.1.9 Kombinace II. Předpoklady: 9108. =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce.

{ } 9.1.9 Kombinace II. Předpoklady: 9108. =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce. 9.1.9 Kombinace II Předpoklady: 9108 Př. 1: Je dána pěti prvková množina: M { a; b; c; d; e} =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce. Vypisujeme

Více

65. ročník matematické olympiády Řešení úloh klauzurní části školního kola kategorie B

65. ročník matematické olympiády Řešení úloh klauzurní části školního kola kategorie B 65. ročník matematické olympiády Řešení úloh klauzurní části školního kola kategorie B 1. Nejprve zjistíme, jak lze zapsat číslo 14 jako součet čtyř z daných čísel. Protože 4 + 3 3 < 14 < 4 4, musí takový

Více

Důkazové metody. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek

Důkazové metody. Teoretická informatika Tomáš Foltýnek Důkazové metody Teoretická informatika Tomáš Foltýnek foltynek@pef.mendelu.cz Matematický důkaz Jsou dány axiomy a věta (tvrzení, teorém), o níž chceme ukázat, zda platí. Matematický důkaz je nezpochybnitelné

Více

Euklidovský prostor Stručnější verze

Euklidovský prostor Stručnější verze [1] Euklidovský prostor Stručnější verze definice Eulidovského prostoru kartézský souřadnicový systém vektorový součin v E 3 vlastnosti přímek a rovin v E 3 a) eprostor-v2, 16, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c)

Více

Vztah mezi dvěma čísly, které se rovnají, se nazývá rovnost, jako například : ( 2) 3 = 8 4 = 2 ; 16 = 4 ; 1 = 1 a podobně. 2

Vztah mezi dvěma čísly, které se rovnají, se nazývá rovnost, jako například : ( 2) 3 = 8 4 = 2 ; 16 = 4 ; 1 = 1 a podobně. 2 Lineární rovnice o jedné neznámé O rovnicích obecně Vztah mezi dvěma čísly, které se rovnají, se nazývá rovnost, jako například : ( ) 8 ; 6 ; a podobně. ; Na rozdíl od rovností obsahuje rovnice kromě čísel

Více

ALGEBRA LINEÁRNÍ, KVADRATICKÉ ROVNICE

ALGEBRA LINEÁRNÍ, KVADRATICKÉ ROVNICE ALGEBRA LINEÁRNÍ, KVADRATICKÉ ROVNICE A NEROVNICE, SOUSTAVY ROVNIC A NEROVNIC Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21.

Více

Kvadratické rovnice pro studijní obory

Kvadratické rovnice pro studijní obory Variace 1 Kvadratické rovnice pro studijní obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Kvadratické

Více

KONSTRUKČNÍ ÚLOHY ŘEŠENÉ UŽITÍM MNOŽIN BODŮ

KONSTRUKČNÍ ÚLOHY ŘEŠENÉ UŽITÍM MNOŽIN BODŮ Projekt ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0948 IV-2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji matematické gramotnosti žáků středních škol KONSTRUKČNÍ

Více

Orientovaná úseka. Vektory. Souadnice vektor

Orientovaná úseka. Vektory. Souadnice vektor Vektory, operace s vektory Ž3 Orientovaná úseka Mjme dvojici bod A, B (na pímce, v rovin nebo prostoru), které spojíme a vznikne tak úseka. Pokud budeme rozlišovat, zda je spojíme od A k B nebo od B k

Více

2.1. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné x je taková

2.1. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné x je taková .. Funkce a jejich graf.. Pojem funkce a její vlastnosti. Reálná funkce f jedné reálné proměnné je taková binární relace z množin R do množin R, že pro každé R eistuje nejvýše jedno R, pro které [, ] f.

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

Dualita v úlohách LP Ekonomická interpretace duální úlohy. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Dualita v úlohách LP Ekonomická interpretace duální úlohy. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno Přednáška č. 6 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Uvažujme obecnou úlohu lineárního programování, tj. úlohu nalezení takového řešení vlastních omezujících podmínek a 11 x 1 + a 1 x +... + a 1n x n = b 1 a

Více

Návody k domácí části I. kola kategorie A

Návody k domácí části I. kola kategorie A Návody k domácí části I. kola kategorie A 1. Najděte všechny dvojice prvočísel p, q, pro které existuje přirozené číslo a takové, že pq p + q = a + 1 a + 1. 1. Nechť p a q jsou prvočísla. Zjistěte, jaký

Více

Aritmetika s didaktikou I.

Aritmetika s didaktikou I. Katedra matematiky PF UJEP Aritmetika s didaktikou I. KM1 / 0001 Přednáška 03 Operace v množině, vlastnosti binárních operací O čem budeme hovořit: zavedení pojmu operace binární, unární a další operace

Více

M - Rovnice - lineární a s absolutní hodnotou

M - Rovnice - lineární a s absolutní hodnotou Rovnice a jejich ekvivalentní úpravy Co je rovnice Rovnice je matematický zápis rovnosti dvou výrazů. př.: x + 5 = 7x - M - Rovnice - lineární a s absolutní hodnotou Písmeno zapsané v rovnici nazýváme

Více

Obsah. x y = 1 + x 2... 3 y = 3x + 1... 49. y = 2(x2 x + 1) (x 1) 2 101. x 3. y = x2 + 1 x 2 1... 191. y =... 149

Obsah. x y = 1 + x 2... 3 y = 3x + 1... 49. y = 2(x2 x + 1) (x 1) 2 101. x 3. y = x2 + 1 x 2 1... 191. y =... 149 Průběh funkce Robert Mařík 26. září 28 Obsah y = 1 2............................. y = 1............................. 49 y = 2(2 1).......................... ( 1) 2 11 y =............................. 149

Více

3.2.4 Podobnost trojúhelníků II

3.2.4 Podobnost trojúhelníků II 3..4 odobnost trojúhelníků II ředpoklady: 33 ř. 1: Na obrázku jsou nakresleny podobné trojúhelníky. Zapiš jejich podobnost (aby bylo zřejmé, který vrchol prvního trojúhelníku odpovídá vrcholu druhého trojúhelníku).

Více

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz 1/15 ANALYTICKÁ GEOMETRIE Základní pojmy: Soustava souřadnic v rovině a prostoru Vzdálenost bodů, střed úsečky Vektory, operace s vektory, velikost vektoru, skalární součin Rovnice přímky Geometrie v rovině

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Projekt Šablona CZ.1.07/1.5.00/34.0415 Inovujeme, inovujeme III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT (DUM) DUM č. VY_32_INOVACE_CH29_1_16 ŠVP Podnikání RVP 64-41-L/51

Více

Učební dokument FUNKCE. Vyšetřování průběhu funkce. Mgr. Petra MIHULOVÁ. 4.roč.

Učební dokument FUNKCE. Vyšetřování průběhu funkce. Mgr. Petra MIHULOVÁ. 4.roč. Učební dokument FUNKCE Vyšetřování průběhu funkce Mgr. Petra MIHULOVÁ.roč. Evropský sociální fond Praha a EU Investujeme do vaší budoucnosti Vyš etř ová ní přů be hů fůnkce á šeštřojení její ho gřáfů Určování

Více

1. Kruh, kružnice. Mezi poloměrem a průměrem kružnice platí vztah : d = 2. r. Zapíšeme k ( S ; r ) Čteme kružnice k je určena středem S a poloměrem r.

1. Kruh, kružnice. Mezi poloměrem a průměrem kružnice platí vztah : d = 2. r. Zapíšeme k ( S ; r ) Čteme kružnice k je určena středem S a poloměrem r. Kruh, kružnice, válec 1. Kruh, kružnice 1.1. Základní pojmy Kružnice je množina bodů mající od daného bodu stejnou vzdálenost. Daný bod označujeme jako střed kružnice. Stejnou vzdálenost nazýváme poloměr

Více

B A B A B A B A A B A B B

B A B A B A B A A B A B B AB ABA BA BABA B AB A B B A A B A B AB A A B B B B ABA B A B A A A A A B A A B A A B A A B A BA B A BA B D A BC A B C A B A B C C ABA B D D ABC D A A B A B C D C B B A A B A B A B A A AB B A AB A B A A

Více

Jan Paseka. Masarykova Univerzita Brno. 3. SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC p.1/57

Jan Paseka. Masarykova Univerzita Brno. 3. SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC p.1/57 3. SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC Jan Paseka Masarykova Univerzita Brno 3. SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC p.1/57 Abstrakt přednášky Abstrakt V této kapitole se seznámíme se soustavami lineárních rovnic nad obecným

Více

Kapitola 1. Tenzorový součin matic

Kapitola 1. Tenzorový součin matic Kapitola 1 Tenzorový součin matic Definice 1.1. Buď F komutativní těleso. Pro matice A F m n a B F r s definujeme tenzorový součin A B jako matici o rozměru mr ns zapsanou blokově: A 11 B A 12 B A 1n B

Více

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) LINEÁRNÍ ALGEBRA Úvod vektor Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) Kartézský souřadnicový systém -je taková soustava

Více

INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY

INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY FUNKCÍ DVOU PROMĚNNÝCH Robert Mařík 2. října 2009 Obsah z = x 4 +y 4 4xy + 30..................... 3 z = x 2 y 2 x 2 y 2........................ 18 z = y ln(x 2 +y)..........................

Více

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie

Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Jiří Kolafa Vektory. Vektorový prostor Vektor je často zaveden jako n-tice čísel, (v,..., v n ), v i R (pro reálný vektorový prostor);

Více

Číselné soustavy Ing. M. Kotlíková, Ing. A. Netrvalová Strana 1 (celkem 7) Číselné soustavy

Číselné soustavy Ing. M. Kotlíková, Ing. A. Netrvalová Strana 1 (celkem 7) Číselné soustavy Číselné soustavy Ing. M. Kotlíková, Ing. A. Netrvalová Strana (celkem 7) Polyadické - zobrazené mnohočlenem desítková soustava 3 2 532 = 5 + 3 + 2 + Číselné soustavy Číslice tvořící zápis čísla jsou vlastně

Více

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly Matice Matice typu (m, n) je uspořádaná m-tice prvků z řádky matice.. Jednotlivé složky této m-tice nazýváme Matice se zapisují Speciální typy matic Nulová matice všechny prvky matice jsou nulové Jednotková

Více

4. Výčtem prvků f: {[2,0],[3,1],[4,2],[5,3]}

4. Výčtem prvků f: {[2,0],[3,1],[4,2],[5,3]} 1/27 FUNKCE Základní pojmy: Funkce, definiční obor, obor hodnot funkce Kartézská soustava souřadnic, graf funkce Opakování: Číselné množiny, úpravy výrazů, zobrazení čísel na reálné ose Funkce: Zápis:

Více

Edita Kolářová ÚSTAV MATEMATIKY

Edita Kolářová ÚSTAV MATEMATIKY Přípravný kurs z matematik Edita Kolářová ÚSTAV MATEMATIKY Přípravný kurs z matematik 1 Obsah 1 Přehled použité smbolik 3 Základní pojm matematické logik a teorie množin 4.1 Element matematické logik.........................

Více

Operace s maticemi Sčítání matic: u matic stejného typu sečteme prvky na stejných pozicích: A+B=(a ij ) m n +(b ij ) m n =(a ij +b ij ) m n.

Operace s maticemi Sčítání matic: u matic stejného typu sečteme prvky na stejných pozicích: A+B=(a ij ) m n +(b ij ) m n =(a ij +b ij ) m n. 1 Sylvestrova věta Platí: Nechť A je symetrická matice řádu n, označme a 11 a 12... a 1i a D i = 21 a 22... a 2i.... a i1 a i2... a ii Pak A(a příslušná KF) je pozitivně definitní, právěkdyž D i >0provšechna

Více

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné Diferenciální počet funkcí jedné proměnné 1 Diferenciální počet funkcí jedné proměnné - Úvod Diferenciální počet funkcí jedné proměnné - úvod V přírodě se neustále dějí změny. Naší snahou je nalézt příčiny

Více

1. rys - Rotační válec V Mongeově promítání sestrojte sdružené průměty rotačního válce, jsou-li dány:

1. rys - Rotační válec V Mongeově promítání sestrojte sdružené průměty rotačního válce, jsou-li dány: Pokyny pro vypracování zápočtových prací (rysů): okraje (uvnitř rámečku) napište nadpis (Rotační válec), u dolního okraje akademický rok, rys č. 1, varianta n, jméno, příjmení a číslo studijní skupiny.

Více

(1.1) (1.2) vektorovým prostorem. Prvky tohoto prostoru, tj. uspořádané n-tice reálných čísel nazýváme

(1.1) (1.2) vektorovým prostorem. Prvky tohoto prostoru, tj. uspořádané n-tice reálných čísel nazýváme 1. Algebraický vektorový prostor Definice 1.1 (algebraický vektorový prostor). Množinu R n všech uspořádaných n-tic reálných čísel (a 1, a 2,..., a n ) s operacemi sčítání a násobení reálným číslem definovanými

Více

Kapitola 7: Integrál. 1/14

Kapitola 7: Integrál. 1/14 Kapitola 7: Integrál. 1/14 Neurčitý integrál. Definice: Necht f je funkce definovaná na intervalu I. Funkci F definovanou na intervalu I, pro kterou platí F (x) = f (x) x I nazýváme primitivní funkcí k

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

Lineární algebra a analytická geometrie sbírka úloh a ř ešených př íkladů

Lineární algebra a analytická geometrie sbírka úloh a ř ešených př íkladů Lineární algebra a analytická geometrie sbírka úloh a ř ešených př íkladů Linear algebra and analytic geometry problems and solved examples Klára Javornická Bakalářská práce 2010 UTB ve Zlíně, Fakulta

Více

STEREOMETRIE. Vzdálenost bodu od přímky. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M3r0113

STEREOMETRIE. Vzdálenost bodu od přímky. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M3r0113 STEREOMETRIE Vzdálenost bodu od přímky Mgr. Jakub Němec VY_32_INOVACE_M3r0113 VZDÁLENOST BODU OD PŘÍMKY V PROSTORU Při hledání vzdálenosti bodu od geometrického útvaru v prostoru je nutné si vždy úlohu

Více

Řešení: a) Označme f hustotu a F distribuční funkci náhodné veličiny X. Obdobně označme g hustotu a G distribuční funkci náhodné veličiny Y.

Řešení: a) Označme f hustotu a F distribuční funkci náhodné veličiny X. Obdobně označme g hustotu a G distribuční funkci náhodné veličiny Y. VII. Transformace náhodné veličiny. Náhodná veličina X má exponenciální rozdělení Ex(; ) a náhodná veličina Y = X. a) Určete hustotu a distribuční funkci náhodné veličiny Y. b) Vypočtěte E(Y ) a D(Y ).

Více

Definice 6.2.1. z = f(x,y) vázané podmínkou g(x,y) = 0 jsou z geometrického hlediska lokálními extrémy prostorové křivky k, Obr. 6.2.1. Obr. 6.2.

Definice 6.2.1. z = f(x,y) vázané podmínkou g(x,y) = 0 jsou z geometrického hlediska lokálními extrémy prostorové křivky k, Obr. 6.2.1. Obr. 6.2. Výklad Dalším typem extrémů, kterým se budeme zabývat jsou tzv. vázané extrémy. Hledáme extrémy nějaké funkce vzhledem k předem zadaným podmínkám. Definice 6.2.1. Řekneme, že funkce f : R n D f R má v

Více

pro každé i. Proto je takových čísel m právě N ai 1 +. k k p

pro každé i. Proto je takových čísel m právě N ai 1 +. k k p KOMENTÁŘE ÚLOH 43. ROČNÍKU MO, KATEGORIE A 1. Přirozené číslo m > 1 nazveme k násobným dělitelem přirozeného čísla n, pokud platí rovnost n = m k q, kde q je celé číslo, které není násobkem čísla m. Určete,

Více

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny Univerzita Palackého v Olomouci Tematický okruh: Geometire Gradovaný řetězec úloh Téma: obsahy a obvody mnohoúhelníků, grafy funkcí s absolutní

Více

Řešení: ( x = (1 + 2t, 2 5t, 2 + 3t, t); X = [1, 2, 2, 0] + t(2, 5, 3, 1), přímka v E 4 ; (1, 2, 2, 0), 0, 9 )

Řešení: ( x = (1 + 2t, 2 5t, 2 + 3t, t); X = [1, 2, 2, 0] + t(2, 5, 3, 1), přímka v E 4 ; (1, 2, 2, 0), 0, 9 ) . Vyjádřete koeficienty vektoru (, 8, 9) vzhledem k následující bázi vektorového prostoru V : (,, 5), (,, ), (5,, ). [,, ].. Určete všechny hodnoty parametru u, pro které vektor a patří do vektorového

Více

2.4.11 Nerovnice s absolutní hodnotou

2.4.11 Nerovnice s absolutní hodnotou .. Nerovnice s absolutní hodnotou Předpoklady: 06, 09, 0 Pedagogická poznámka: Hlavním záměrem hodiny je, aby si studenti uvědomili, že se neučí nic nového. Pouze používají věci, které dávno znají, na

Více

Dopravní úloha. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

Dopravní úloha. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno Přednáška č. 9 Katedra ekonometrie FEM UO Brno Distribuční úlohy Budeme se zabývat 2 typy distribučních úloh dopravní úloha přiřazovací problém Dopravní úloha V dopravním problému se v typickém případě

Více

KIV/ZI Základy informatiky. MS Excel maticové funkce a souhrny

KIV/ZI Základy informatiky. MS Excel maticové funkce a souhrny KIV/ZI Základy informatiky MS Excel maticové funkce a souhrny cvičící: Michal Nykl zimní semestr 2012 MS Excel matice (úvod) Vektor: (1D) v = [1, 2, 3, 5, 8, 13] Např.: matice sousednosti Matice: (2D)

Více

Optika. VIII - Seminář

Optika. VIII - Seminář Optika VIII - Seminář Op-1: Šíření světla Optika - pojem Historie - dva pohledy na světlo ČÁSTICOVÁ TEORIE (I. Newton): světlo je proud částic VLNOVÁ TEORIE (Ch.Huygens): světlo je vlnění prostředí Dělení

Více

M - Příprava na 11. zápočtový test

M - Příprava na 11. zápočtový test M - Příprava na 11. zápočtový test Určeno pro studenty dálkového studia. VARIACE 1 Tento dokument byl kompletně vytvořen, sestaven a vytištěn v programu dosystem - EduBase. Více informací o programu naleznete

Více

Učební 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 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,

Více

Geometrie pro FST 2. Plzeň, 28. srpna 2013, verze 6.0

Geometrie pro FST 2. Plzeň, 28. srpna 2013, verze 6.0 Geometrie pro FST 2 Pomocný učební text František Ježek, Světlana Tomiczková Plzeň, 28. srpna 2013, verze 6.0 Předmluva Tento pomocný text vznikl pro potřeby předmětu Geometrie pro FST 2, který vyučujeme

Více

ŠROUBOVÉ PLOCHY. 1. Základní úlohy na šroubových plochách.

ŠROUBOVÉ PLOCHY. 1. Základní úlohy na šroubových plochách. ŠROUBOVÉ PLOCHY 1. Základní úlohy na šroubových plochách. Šroubová plocha Φ vzniká šroubovým pohybem křivky k, která není trajektorií daného šroubového pohybu. Je-li pohyb levotočivý (pravotočivý je i

Více

Syntetická geometrie I

Syntetická geometrie I Afinita Pedagogická fakulta 2018 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Směr Dvě rovnoběžné přímky mají stejný (neorientovaný) směr. Definice (Samodružný směr) Když se při zobrazení f zobrazí přímka p na přímku

Více

Analytická geometrie (3. - 4. lekce)

Analytická geometrie (3. - 4. lekce) Analytická geometrie (3. - 4. lekce) Sylva Potůčková, Dana Stesková, Lubomír Sedláček Gymnázium a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Zlín Zlín, 16. června 2011 Příklad 1 Příklad 1. Algebraicky

Více

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1)

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1) .6. Analtická geometrie lineárních a kvadratických útvarů v rovině. 6.1. V této kapitole budeme studovat geometrické úloh v rovině analtick, tj. lineární a kvadratické geometrické útvar vjádříme pomocí

Více

Matematické symboly a značky

Matematické symboly a značky Matematické symboly a značky Z Wikipedie, otevřené encyklopedie Matematický symbol je libovolný znak, používaný v. Může to být znaménko pro označení operace s množinami, jejich prvky, čísly či jinými objekty,

Více

3. ročník, 2013/ 2014 Mezinárodní korespondenční seminář iks

3. ročník, 2013/ 2014 Mezinárodní korespondenční seminář iks Řešení 3. série Úloha C3. Rovnostranný trojúhelník o straně délky n je vyplněný jednotkovou trojúhelníčkovou mřížkou. Uzavřená lomená čára vede podél této mřížky a každý vrchol mřížky potká právě jednou.

Více

17 t. Analytická geometrie přímky rovnice přímky, vzájemná poloha přímek, odchylka přímek, průsečík přímek, vzdálenost přímky od roviny

17 t. Analytická geometrie přímky rovnice přímky, vzájemná poloha přímek, odchylka přímek, průsečík přímek, vzdálenost přímky od roviny 7 t Aaltická geometrie přímk rovice přímk, vzájemá poloha přímek, odchlka přímek, průsečík přímek, vzdáleost přímk od rovi Parametrické vjádřeí přímk v roviě Přímka je jedozačě určea dvěma růzými bod.

Více

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů

Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti

Více

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY

Více

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Rovnice RNDr. Yvetta Bartáková Gmnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Grafické řešení soustav rovnic a nerovnic VY INOVACE_0 0_M Gmnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou Soustav lineárních rovnic Soustavou

Více

M - Příprava na 2. zápočtový test pro třídu 2D

M - Příprava na 2. zápočtový test pro třídu 2D M - Příprava na 2. zápočtový test pro třídu 2D Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. VARIACE 1 Tento

Více

Matematická analýza III.

Matematická analýza III. 4. Extrémy funkcí více proměnných Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Úvod Tato kapitola nás seznámí s metodami určování lokálních extrémů funkcí více proměnných a ukáže využití těchto metod v praxi.

Více

11 Vzdálenost podprostorů

11 Vzdálenost podprostorů 11 Vzdálenost podprostorů 11.1 Vzdálenost bodů Eukleidovský bodový prostor E n = afinní bodový prostor, na jehož zaměření je definován skalární součin. (Pech:AGLÚ/str.126) Definováním skalárního součinu

Více

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. 4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,

Více

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b. 1. Afinní podprostory 1.1. Motivace. Uvažujme R 3. Jeho všechny vektorové podprostory jsou počátek, přímky a roviny procházející počátkem a celé R 3. Chceme-li v R 3 dělat geometrii potřebujeme i jiné

Více

Matematika I 6a Vektorové prostory, báze, ortogonalizace

Matematika I 6a Vektorové prostory, báze, ortogonalizace Matematika I 6a Vektorové prostory, báze, ortogonalizace Jan Slovák Masarykova univerzita, Fakulta informatiky 22. 10. 2012 Obsah přednášky 1 Vektorové prostory 2 Báze a souřadnice 3 Transformace souřadnic

Více

2.7.2 Mocninné funkce se záporným celým mocnitelem

2.7.2 Mocninné funkce se záporným celým mocnitelem .7. Mocninné funkce se záporným celým mocnitelem Předpoklady: 70 Mocninné funkce se záporným celým mocnitelem: znamená? 3 y = = = = 3 y y y 3 = ; = ; = ;.... Co to Pedagogická poznámka: Nechávám studenty,

Více

6. Lineární nezávislost a báze p. 1/18

6. Lineární nezávislost a báze p. 1/18 6. Lineární nezávislost a báze 6. Lineární nezávislost a báze p. 1/18 6. Lineární nezávislost a báze p. 2/18 Lineární nezávislost a báze 1. Závislé a nezávislé vektory 2. Lineární kombinace a závislost

Více

6 ZÁKLADY VEKTOROVÉHO POČTU

6 ZÁKLADY VEKTOROVÉHO POČTU 10 6 ZÁKLADY VEKTOROVÉHO POČTU Základní definice, sečítání a odečítání vektorů, násobení vektorů. Počítání se skaláry nevyžaduje žádné zvláštní operace, protože - s ohledem na jejich definici - můžeme

Více

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32 Matematika 1 12. přednáška MA1 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy 2 Skalární, vektorový a smíšený součin, projekce vektoru 3 Přímky a roviny 4 Vzdálenosti 5 Příčky mimoběžek 6 Zkouška;

Více

Hra a hry. Václav Vopravil. Teorie kombinatorických her se zabývá abstraktními hrami dvou hráčů. Hra je definována R },

Hra a hry. Václav Vopravil. Teorie kombinatorických her se zabývá abstraktními hrami dvou hráčů. Hra je definována R }, Hra a hry Václav Vopravil Úvod 1 Kombinatorické hry Teorie kombinatorických her se zabývá abstraktními hrami dvou hráčů. Hra je definována pomocí jednodušších her, tj. jako uspořádaná dvojice množin her.

Více

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek)

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek) Mária adloňová Fajn MATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (vorek) 0 Mgr. Mária adloňová FajnMATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (reklamní vorek) Mgr. Mária adloňová, 0 Vydavatel

Více

Parametrická rovnice přímky v rovině

Parametrická rovnice přímky v rovině Parametrická rovnice přímky v rovině Nechť je v kartézské soustavě souřadnic dána přímka AB. Nechť vektor u = B - A. Pak libovolný bod X[x; y] leží na přímce AB právě tehdy, když vektory u a X - A jsou

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy 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,...,

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

3. Matice a determinanty

3. Matice a determinanty . Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl

Více

1. 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 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

Více

Rovnice přímky vypsané příklady. Parametrické vyjádření přímky

Rovnice přímky vypsané příklady. Parametrické vyjádření přímky Rovnice přímky vypsané příklady Zdroj: Vše kromě příkladu 3.4: http://kdm.karlin.mff.cuni.cz/diplomky/jan_koncel/rovina.php?kapitola=parametrickevyjadre ni Příklady 3.5 a 3.7-1 a 3: http://kdm.karlin.mff.cuni.cz/diplomky/jan_koncel/rovina.php?kapitola=obecnarovnice

Více

Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X se nazývá obraz.

Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X se nazývá obraz. 7. Shodná zobrazení 6. ročník 7. Shodná zobrazení 7.1. Shodnost geometrických obrazců Zobrazení v rovině je předpis, který každému bodu X roviny připisuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor,

Více

( ) ( ) ( ) 2 ( ) 2.7.16 Rovnice s neznámou pod odmocninou II. Předpoklady: 2715

( ) ( ) ( ) 2 ( ) 2.7.16 Rovnice s neznámou pod odmocninou II. Předpoklady: 2715 .7.6 Rovnice s neznámou pod odmocninou II Předpoklady: 75 Př. : Vyřeš rovnici y + + y = 4 y + + y = 4 / ( y + + y ) = ( 4) y + + 4 y + y + 4 y = 6 5y + 4 y + y = 8 5y + 4 y + y = 8 - v tomto stavu nemůžeme

Více