Hilbertův prostor. Kapitola Základní vlastnosti

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Hilbertův prostor. Kapitola 5. 5.1 Základní vlastnosti"

Transkript

1 Kpitol 5 Hilbertův prostor 5.1 Zákldní vlstnosti Historická poznámk Prostor X se sklárním součinem je strukturou n lineárnímprostorus nejsilnějšími xiomy.jetonormovnýlineárníprostor,vněmžje norm definován pomocí tzv. sklárního součinu. Proto v něm můžeme využívt všech pozntků, se kterými jsme se v rámci metrických prostorů nebo normovných lineárních prostorů seznámili. Sklární součin umožňuje zvést v prostoru se sklárním součinem nvíc kolmost(ortogonlitu) prvků. Je-li tento prostor nvíc úplný, budeme ho nzývt Hilbertův prostor. D. Hilbert( ) položil zákldy studi této struktury. Vznik teorie bstrktního Hilbertov prostoru se všk klde ž do r je spojovánsejménemj.vonneumnn( ).LátkoHilbertověprostoruptřído tzv. funkcionální nlýzy je vykládán v mnoh učebnicích věnovných této bstrktní části nlýzy. Stručný výkld nejdůležitějších výsledků lze nlézt npř. v[44] nebo[43]. Definice Nechť X je lineární prostor nd tělesem K reálných nebo komplexních čísel s binární opercí(, ), která má následující vlstnosti: Provšechn x,y,z Xvšechn α,β Kpltí (1) (x,x) 0, (2) (x,x)=0právěkdyž x=0, (3) (x,y)=(y,x), (4) (αx+βy,z)=α(x,z)+β(y,z). Pkříkáme,žedvojice Xspolus(, )tvoříprostorsesklárnímsoučinem(někdy téžunitárníprostor).operci(, )nzývámesklárnísoučinn X 1 ). Položíme x := (x,x), x X ukážeme,žetktodefinovnáfunkceje oprvdu norm n X, jk to odpovídá použitému oznčení běžnému v teorii normovných lineárních prostorů. Skutečně, přímo z vlstností sklárního součinu definicenormyplyne,žeprovšechn x X je x 0,přičemž x =0, právěkdyž x=0.provšechn x X α Kjetéž αx = α x.kdůkzu trojúhelníkové nerovnosti pro normu si připrvíme užitečné lemm. Lemm 5.1.3(Schwrzov nerovnost). Je-li X prostor se sklárním součinem,pkprovšechn x,y Xpltí (x,y) x y ; (5.1) rovnostv(5.1)nstává,právěkdyžjsouprvky x,y Xlineárnězávislé. Důkz.Pro x=0nebo y=0pltív(5.1)dokoncerovnostx, yjsoulineárně závislé.nerovnostrovněžtriviálněpltípro(x,y)=0.při y 0, x X α Cje 0 (x αy,x αy)= x 2 α(y,x) α(x,y)+αα y 2. (5.2) 1 ) Jdeodlšílicenci,logičtějšíbybyloříktsklárnísoučinn X X.

2 76 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor Volme α=(x,x)/(y,x)dosďmedopředchozírovnosti;tkdostneme 0 x 2 x 2 x 2 + x 4 (y,x) 2 y 2, (5.3) zčehožjižplyne(5.1).jestližepltív(5.1)rovnost,pltípostupněv(5.3)tké v(5.2),tedy x αy=0,neboli x=αyx, yjsoulineárnězávislé.abychom ukázli, že v(5.1) nstává rovnost, právě když jsou x, y lineárně závislé, zbývá vyšetřitpřípdnenulovýchzávislých x, y.pkexistuje β Ctk,že x=βyje (x,y) = (βy,y) = β (y,y) = βy y = x y, tedyv(5.1)pltírovnost.tímjedůkztvrzenídokončen. Lemm 5.1.4(trojúhelníková nerovnost). Je-li X prostor se sklárním součinempoložíme-li x := (x,x), x X,pkprokždédvprvky x,y X pltí x y x ± y x + y (5.4) Důkz. Podle(5.1) pltí x+y 2 = (x+y,x+y) (x,x)+ (x,y) + (y,x) +(y,y) z čehož dostneme odmocněním x 2 +2 x y + y 2 = ( x + y ) 2, x+y x + y. (5.5) Uvžmedále,žepltí x = x+y y x+y + y,tedy x y x+y. Zesymetriedostávámestejnýodhdpro y x spojenímobou x y x+y ; (5.6) nynístčíještěuvážit,že y = y.tímjetrojúhelníkovánerovnost(5.4) dokázán. Důsledek Funkce x x := (x,x), x Xdefinujen Xnormu. Definice Prostor se sklárním součinem, který je vzhledem k normě tímto součinem generovné úplný, nzýváme Hilbertův prostor. Příkld Nejjednodušším příkldem Hilbertov prostoru je konečněrozměrnýprostor l 2 m uspořádných m-ticreálnýchnebokomplexníchčísel,jestliže definujemepro x=(x 1,x 2,...,x m ), y=(y 1,y 2,...,y m )sklárnísoučinvzthem (x,y)= m x k y k. Sndno se ukáže, že součin má potřebné vlstnosti z Definice Proto pltí Cuchyho nerovnost m ( m ) ( m x k y k x k 1/2 ) 2 y k 2 1/2. (5.7) Úplnostprostoru l 2 m jedůsledkemúplnosti RC,protožekonvergencevtomto lineárnímprostorujekonvergencí posouřdnicích.

3 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 77 Historická poznámk Existují tvry nerovnosti (5.1), spojovné s několik jmény;tománásledujícíkořeny:l.a.cuchy( )odvodilr.1821nerovnost(5.7), která je Schwrzovou nerovností(5.1) v konkrétním Hilbertově prostoru. V. J. Bunjkovskij( ) dokázl integrální vrintu nerovnosti r Nezávislenněmknídospělr.1875tkéH.A.Schwrz( ),kterýjipk zobecnil r i pro přípd vícerozměrného integrálu. Cvičení5.1.9(Cuchy1821 ). Nechť x k, y k, k = 1,..., m,jsounezápornáčísl. Dokžte přímo(bez odvolání n Schwrzovu nerovnost), že pk pltí m x k y k m x 2 k 1/2 m 1=1 y 2 k 1/2. (5.8) Návod:Pro y =0tvrzenípltí.Zvoltelibovolně x, α Ry 0.Znerovnosti Èm (x k+ αy k ) 2 0,plyne,žeprodiskriminntkvdrtickérovnicesneznámou α m 1 x 2 k+2α m 1 x k y k + α 2 m 1 y 2 k=0 musí být nekldný. Příkld5.1.10(důležitý). 0znčmesymbolem l 2 systémvšechposloupností x={x k }reálnýchnebokomplexníchčísel x k, k N,proněžpltí x k 2 <. (5.9) Sndnolzenhlédnout,že l 2 jevzhledemkpřirozenýmdefinicímsčítání člen počlenu násobenísklárem členpočlenu lineárníprostor:prokždé x l 2 zřejměpltírovnost αx k 2 = α 2 x k 2,znížplyne αx l 2.Pro libovolnádvěčísl,bvyplývásndnoznerovnosti( b ) 2 0jednoduchý odhd2 b 2 + b 2,tkže +b b + b 2 2( 2 + b 2 ). (5.10) Aplikujeme-linerovnost(5.10)n x k, y k sečtemeprovšechn k N,dostneme ( x k + y k 2 2 x k 2 + y k 2) <, coždokzuje,žeprostor l 2 jeuzvřenývzkledemkesčítání.chceme-liukázt,že (x,y):= x 1 y 1 + x 2 y 2 + = x k y k, definujen l 2 sklárnísoučin,stčídokáztjehokonečnostprokždédvprvky x,y l 2.Ktomustčídokáztnásledujícílemm. Lemm Prokždédvěposloupnosti x,y l 2 pltínerovnost ( x k y k x k 2) ( 1/2 y k 2) 1/2. (5.11) Důkz. Stčí uvážit, že podle(5.7) pltí nerovnost s konečnými součty pro kždé m N.Vnerovnosti(5.7)přejdemeksupremupřesvšechn m Nnejprven prvé strně tk dostneme n prvé strně nekonečné řdy; pk uděláme totéž n levé strně po odmocnění obdržíme(5.11). Omezení(5.9) zručuje, že prcujeme pouze s posloupnostmi, pro které jsou příslušnýsklárnísoučinodpovídjícínormkonečné.protožejižvíme,že l 2 je prostor se sklárním součinem, je přirozené se ptát, zd je tento prostor úplný, tj. zd je Hilbertovým prostorem. To se většinou dokzuje v dleko obecnějším kontextu, není všk obtížné to dokázt přímo z definice.

4 78 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor Vět Prostor l 2 jeúplnýjetedyhilbertovýmprostorem. Důkz.Proprácisposloupnostmiprvkůzl 2 zvedemedlšíindex npro celou posloupnost místo x n = {x n1,x n2,...}budemepsátpomocídvojitýchindexů {x nk }.Procuchyovskouposloupnost {x n }prvků(posloupností) x n l 2 pltí: kekždému ε >0existuje p Ntk,žeprovšechn m,n p ( x m x n 2 = x mk x nk 2) 1/2 < ε. (5.12) Protožesčítámenezápornáčísl,pltípki x mk x nk < εprokždé k N tk {x nk } n=1jeprokždé k Ncuchyovskáposloupnost.Tytoposloupnosti indexovnéprmetrem k konvergujístejnoměrněvzhledemke k Nknějké posloupnosti x 0 = {x 0k }.Vzhledemkestejnoměrnostivk Nlzezměnitv(5.12) limitnípřechodpro n sesčítánímřdyvzhledemkesčítcímuindexu k, tk limitovtvzhledemkn zznmenímsumy.dostnemetkpodlevrinty Věty15.3.3z[67]z(5.12)odhd x m x 0 ε.ukžmeještě,žettoposloupnost x 0 ležívprostoru l 2.Pročtverecnormy x 0,pltíodhd coždává x 0 l 2. x 0 2 x 0 x n + x n 2 2 ( x 0 x n 2 + x n 2), Poznámk Čtenář ptrně zná obecnou větu o zúplnění metrických prostorů. Uveďme bez důkzu, že kždý prostor se sklárním součinem lze zúplnit že toto zúplnění je Hilbertovým prostorem: tk lze kždý unitární prostor X vnořit přirozeným způsobem donějkéhohilbertovprostoru H,kterýnení přílišveliký,tkžeproněj pltí X= H. Příkld Nyní máme k dispozici jeden velmi důležitý příkld Hilbertov prostoru, který nemá konečnou dimenzi. Je možné, že je pouze speciálním přípdem obecnější situce, se kterou jste se již setkli. Uvedeme bez důkzů některá dlší důležitá fkt, nvzující n látku z teorie míry integrálu, která později použijeme.týkjíseprostorů L 2.Budemeprcovtsprostorem(tříd)funkcí,pro kteréjepro < < b < f 2 2:= f(t) 2 dt <. (5.13) Oznčíme L 2 ((,b))prostortřídreálných(resp.komplexních)funkcídefinovných λ-skorovšuden(,b),proněžpltí(5.13).zdeprcujemestřídmifunkcípodle rovnosti λ-skoro všude, kde λ je Lebesgueov mír v R, běžně se všk nerozlišuje mezi těmito třídmi funkcemi, které je reprezentují. Tento prostor je vzhledem ke sklárnímu součinu definovnému pomocí (f,g):= f(t) g(t) dt. (5.14) prostorem se sklárním součinem. Tzv. Hölderov nerovnost má pro tento speciální přípd tvr f(t)g(t) ( dt f(t) ) 2 1/2 ( dt g(t) ) 2 1/2 dt. Prodlšívýkldjezejménpodsttné,že L 2 ((,b))jehilbertůvprostor,tj.že je úplný. Toto tvrzení, které je mimořádně důležité, dokzovt nebudeme. Poznmenáváme, že právě v něm hrje prominentní roli Lebesgueův integrál. Shrňme tedy všechny tyto připomenuté pozntky do následujícího tvrzení:

5 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 79 Vět Prostor L 2 ((,b))jeúplný,seprbilníjetovzhledemkesklárnímu součinu definovnému pomocí(5.13) Hilbertův prostor. K uvedeným příkldům se ještě vrátíme, nyní dokážeme několik obecných tvrzení o Hilbertových prostorech. Lemm Nechť HjeHilbertůvprostor, y 0 H.Zobrzení x (x,y 0 ), x (y 0,x), x x jsou(připevnězvoleném y 0 )stejnoměrněspojitán H. Zobrzení[x,y] (x,y),kdedvojici[x,y]přiřzujemehodnotusklárníhosoučinu(x,y),jespojitézobrzení H Hdo C(resp. R). Důkz. Zčneme se stejnoměrnou spojitostí všech tří zobrzení z první části tvrzení njednou. Sndno užitím(5.1) dostneme odhdy (x,y 0 ) (x 0,y 0 ) y 0 x x 0, (y 0,x) (y 0,x 0 ) y 0 x x 0 ; z trojúhelníkové nerovnosti dostneme x x0 x x0. Z těchto nerovností vyplývá stejnoměrná spojitost všech tří zkoumných zobrzení (zobrzení jsou dokonce lipschitzovská). Nkonec dokážeme spojitost sklárního součinu. Sndno ověříme přímým výpočtem (x x 0,y y 0 )=(x,y) (x,y 0 ) (x 0,y)+(x 0,y 0 )= =(x,y) (x 0,y 0 ) (x x 0,y 0 ) (x 0,y y 0 ), z čehož dostneme pomocí(5.1) již odvozených nerovností (x,y) (x 0,y 0 ) x x 0 y y 0 + x 0 y y 0 + y 0 x x 0, tedyiprvoučásttvrzení. Tvrzení VHilbertověprostoru Hpltíprokždoudvojiciprvků x,y H Důkz. Stčí sečíst rovnosti x+y 2 + x y 2 =2 ( x 2 + y 2). (5.15) x+y 2 =(x,x)+(x,y)+(y,x)+(y,y), x y 2 =(x,x) (x,y) (y,x)+(y,y), po úprvě dostneme okmžitě(5.15). Poznámk Jezjímvé,žetímtovzthemje hilbertovskánorm plněchrkterizován. Kždou normu s právě popsnými vlstnostmi lze generovt pomocí vhodného sklárního součinu. Npř. jde-li o normovný lineární prostor nd R, stčí položit (předchozí rovnosti nyní odečteme) (x, y):= x+y 2 x y 2 4 V komplexnímpřípdě jetotrochusložitější;tentofktvšknebudemevdlšímkničemu potřebovt, je všk užitečné ho znát. Geometricky je podmínk(5.15) zjímvá bývá nzýván rovnoběžníkové prvidlo. Doporučujeme čtenáři nčrtnout si obrázek uvážit, co víme v rovnoběžníku o vzthu délek jeho strn úhlopříček. Konečně stojí z povšimnutí, že podmínk se ověřuje v(mximálně) dvourozměrném podprostoru generovném prvky x, y. Je-li tedy kždý nejvýše dvourozměrný podprostor úplného normovného lineárního prostoru Hilbertovým prostorem, je tké celý prostor Hilbertovým prostorem. Vět Nechť M je neprázdná, konvexní uzvřená podmnožin Hilbertov prostoru H. Potom pro kždé x H existuje právě jedno y M tk, že x y =dist(x,m)..

6 80 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor Důkz.Existujeposloupnost {y n } M tk,že x y n d:=dist(x,m). Potomz(5.15)plynevzhledemk y m y n = (y m x) (y n x) odhd (y n x) (y m x) 2 =2 ( y n x 2 + y m x 2 ) y n + y m 2x 2 = =2 ( y n x 2 + y m x 2 ) 4 y n+ y m x ( y m x 2 + y n x 2 ) 4d 2, zněhožplyne,žeposloupnost {y n }jecuchyovská.oznčmejejílimitu y;je y n y, y M x y =d.pokudbyexistovlydvprvky y, zstouto vlstností, musel by podle předcházející úvhy být též cuchyovská posloupnost {y,z,y,z,...}.muselbytedybýtikonvergentní,zčehožjižplyne y= z. Oznčení Jestližepro x,y H pltí(x,y)=0,říkáme,že x,yjsou ortogonální;píšemepk x y.jestližeprovšechn x A,y Bje x y,píšeme A Bmnožiny A,Bnzývámetéžortogonální.Množinuvšech y H,pro kteréje y A(tkzkrácenězpisujeme {y} A),znčíme A ;podobněpíšeme x místo {x}. Poznámk (důležitá). Z linerity sklárního součinu jeho spojitosti plyne,žeprokždé x Hpltí: (1) x jelineárnípodprostor H (2) x jeuzvřený. Odtud jednoduše plyne následující tvrzení: Důsledek Množin M = x M x jeuzvřenýpodprostor Hprokždoumnožinu M H. Vět Nechť M je uzvřený lineární podprostor v H. Potom existuje dvojice lineárních zobrzení P, Q tkových,žeprovšechn x Hpltí: (1) x=px+qx; (2) x M = Px=x, Qx=0; (3) x M = Px=0, Qx=x; P:H M, Q: H M (5.16) (4) zobrzení P, Q jsou určen jednoznčně; (5) x Px =dist(x,m); (6) x 2 = Px 2 + Qx 2. Důkz.Je-li x H,je x+m := {x+y; y M}konvexníuzvřenámnožin. Položme Qx: = zproto z x+m,projehožnormupltí z = z 0 =dist(0,x+m)=dist(x,m); Vět zručuje existenci jednoznčnost tkového prvku z. Dále definujme Pxrovností Px: = x Qx.Pkzřejměpltírovnost(1).ZQx x+mplyne Px=x Qx Mtedy P:H M. Ukžme,že(Qx,y)=0provšechn y M;tolestčíukáztprot y,pro něž y =1.Zdefinice Qx=zplyneprokždýsklár α z 2 =(z,z) z αy 2, tedy 0 α(y,z) α(z,y)+ α 2.

7 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 81 Dosdíme α=(z,y),zčehožpoúprvěobdržíme0 (z,y) 2.Odtudjižvyplývárovnost(z,y)=(Qx,y)=0.Tímjsmeověřili,žezobrzení P, Qzobrzují Hdle(5.16).Zřejmětéžpltí(2)(3). Rozložme x Hnsoučet x=x 1 + x 2,kde x 1 M, x 2 M.Potomje Px+Qx=x 1 + x 2, resp. Px x 1 = x 2 Qx. Pkle Px x 1 M, x 2 Qx M (Px x 1,x 2 Qx)=(Px,x 2 )+(x 1,Qx) (x 1,x 2 ) (Px,Qx)=0 tedy Px=x 1, Qx=x 2 ;tímjedokázánjednoznčnost.použitímnlogické úvhyorozklduprolineárníkombinci αx+βydostnemelineritu P, Q:Je tedy αx+βy= P(αx+βy)+Q(αx+βy), x=px+qx, y= Py+ Qy, P(αx+βy) αpx βpy= αqx+βqy Q(αx+βy). Odtud již plyne linerit obou zobrzení. Konečně zbývá zdůvodnit poslední rovnost tvrzení, která je opět důsledkem ortogonlity: x 2 = Px+Qx 2 =(Px+Qx,Px+Qx)= = Px 2 +(Px,Qx)+(Qx,Px)+ Qx 2 = Px 2 + Qx 2. Tím je důkz celého tvrzení dokončen. Poznámky (1) Předcházející tvrzení lze zobecnit n konečný počet vzájemně ortogonálních uzvřených podprostorů H. (2)Pokudje M H,pkexistujenenulové z H, z M,neboťpro x H \ M je x=y+ z z 0.Prostor M jetedynetriviálnímpodprostorem H. (3) Lineární zobrzení A lineárního prostoru X do X, pro které pltí A 2 (x)=(a A)(x)=Ax provšechn x X se nzývjí projekce(n A(X)). Zobrzení P, Q jsou zřejmě(speciální) projekce nzývjíseortogonálníprojekceprostoru Hn M M. Definice Řekneme,že {x α ; α A}jeortonormálnísystém(též:ortonormální množin), pokud x α =1provšechn α A vektory x α jsoupodvouortogonální,tj.použijeme-likroneckerovsymbolu δ αβ =1pro α=β δ αβ =0pro α β,pltírovnost (x α,x β )=δ αβ, α,β A. Definice Mximální ortonormální množinu v Hilbertově prostoru H nzýváme ortonormální báze Hilbertov prostoru. Podrobněji: Je to tková ortonormálnímnožin B H,prokteroupltí:je-li B 1 ortonormálnímnožinvh, B B 1,potom B= B 1. Dvouslovný název ortonormální báze, se kterým v Hilbertově prostoru budeme prcovt,je nedělitelný.bázelineárníhoprostoru 2 )ortonormálníbázejsou podsttněrozdílnépojmy.kždýortonormálnísystém {x k }jetvořenlineárně nezávislýmivektory.je-litotiž α 1 x 1 + +α n x n =0,pkpostupnýmnásobením 2 ) NěkdyseužíváprorozlišeníširšíhonázvulineárníbázeneboHmelovbáze.

8 82 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor prvky x 1,...,x n dostneme α 1 = =α n =0.Podsttnýrozdílsevškprojeví v nekonečně rozměrném prostoru. Následující látk spdá do lgebry, proto se omezíme jen n její popis. Vzniká přirozená otázk, jk lze ortonormální systém v nějkém Hilbertově prostoru H získt. Kždý konečný lineárně nezávislý systém A prvků unitárního prostoru lze nhrdit ortonormálním systémem B tk, by pro jejich lineární obly pltil rovnostlin[a]=lin[b].toseprktickyprovádípomocítzv.grm-schmidtov ortogonlizčního procesu. Při něm se postupně z báze H sestrojuje ortonormální systém, přičemž kždý krok procesu přímo souvisí s konstrukcí, se kterou jsme se setkli ve Větě se kterou budeme ještě prcovt. Je-linpř. {y k }nekonečnáposloupnostlineárněnezávislýchprvků Hjsou-li jižnlezenyortonormálníprvky x 1,...,x n tk,žepltírovnost Lin[x 1,...,x n ]=Lin[y 1,...,y n ], pksestrojímeky n+1 prvky yzpodlevěty5.1.23,kdeje y= (x,x k )x k, z= x y, položíme x n+1 = z/ z.olineárníbázipltítotodůležitétvrzení:vkždém lineárním prostoru X existuje(lineární) báze, což je podle definice tková množin A lineárně nezávislých prvků, pro kterou lineární obl Lin[ A] je roven X. Kždý lineárně nezávislý systém lze doplnit n bázi. Důkz existence báze A se provádí npř. pomocí Zornov lemmtu či podobného prátu. Poznmenejme, že báze A je mximální množinou lineárně nezávislýchprvkůvnásledujícímsmyslu:pokudexistuje A 1 X, A A 1 A 1 je lineárněnezávislá,pk A=A 1. Tvrzení Kždou ortonormální množinu B H lze doplnit n mximální ortonormální množinu, tj. ortonormální bázi. Tto vět se dokzuje podobně jko vět o existenci báze lineárního prostoru n zákldě Zornov lemmtu nebo některého jiného tvrzení s ním ekvivlentního (jsou to tvrzení ekvivlentní xiomu výběru). Ani tuto větu dokzovt nebudeme. Jevhodnésiuvědomit,žev lgebrickém přípděprcujemeskonečnýmilineárními kombincemi bez jkékoli topologie, ve druhém využíváme i topologické vlstnosti prostoru. Vágně řečeno, prcujeme s nekonečnými lineárními kombincemi. Proto též obecně dimenze prostoru H, tj. mohutnost jeho báze, může být větší než mohutnost jeho ortonormální báze. Uvědomte si rozdíl mezi Lin[A]=H Lin[A]=H. V R m jeortonormálníbázezároveňbází,všknpř.v reálném l 2 tvoří vektorye 1 =(1,0,...),e 2 =(0,1,...),... mximálníortonormálnímnožinu B. Lineární obl Lin[ B] této množiny je všk tvořen pouze tkovými posloupnostmi x=(x 1,x 2,...),proněžje {k N;x k 0}konečnámnožin.Všechnytkové posloupnostitvořílineárnípodprostorprostoru l 2,kterýjevlstnímpodprostorem l 2.Nprotitomuprokždé x l 2 je x=(x 1,x 2,...)= x k e k, x l 2. 1 Vtomtopřípděortonormálníbáze Bnení(lineární)bází l 2. Poznámk Promyslete si následující zobecnění: Je-li A libovolná množin, uvžujtechrkteristickéfunkce ϕ U jejíchpodmnožin U.Potomchrkteristickéfunkce jednobodových množin jsou zřejmě lineárně nezávislé jejich lineární obl tvoří prostor

9 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 83 chrkteristických funkcí konečných podmnožin A. V lineárním prostoru X všech chrkteristických funkcí podmnožin A umíme prcovt bez obtíží(nemáme potíže s opercemi), ty nstnou při snze o definici sklárního součinu. Zmyslete se nd problémy, kterébychommuseliřešit,pokudbychomdefinovli přirozeně prochrkteristické funkce množin U, V A sklární součin (ϕ U, χ V ): = t A ϕ U(t)ϕ V(t). Tento problém vyřešíme tím, že se omezíme n speciální přípd seprbilních Hilbertových prostorů, dříve všk dokážeme ještě jedno důležité tvrzení, které pltí obecně. Vět (Rieszov vět o reprezentci). Je-li f je spojitý lineární funkcionálnhilbertověprostoru H,pkexistujeprávějedenprvek y f Htk,že provšechn x Hpltí f(x)=(x,y f ). Důkz.Je-li f 0,položíme y f =0.Vopčnémpřípděje M= {x H; f(x)=0} uzvřenýpodprostor H,přičemž M (neboť M H).Zvolme z M, z =1položme u=f(x)z f(z)x. Protožeje f(u)=f(x)f(z) f(z)f(x)=0,je u M(u,z)=0.Odtudvyplývá (u,z)=f(x)(z,z) f(z)(x,z)=0,zčehoždostneme f(x)=f(x)(z,z)=f(z)(x,z)=(x,f(z)z). Stčítedypoložit y f = f(z)z.jednoznčnostsedokážejednoduše:pokudexistují dvprvky y, y spopsnouvlstností,pkprovšechn x Hpltí 0=(x,y) (x,y )=(x,y y ), tedyi(y y,y y )=0.Odtudplyne y= y,čímžjedůkzdokončen. Lemm Nechť je prostor H seprbilní nechť A je ortonormální systém v H.Potomjesystém Aspočetný 3 ). Důkz.Jestliže x = y =1x y,pk (x y,x y)=(x,x) (x,y) (y,x)+(y,y)=2, tedy δ:= x y = 2.Protožeexistujespočetná Stková,že S= H,lze prokždé x Azvolittkové z x S,že x z x < δ/3.prorůzná x,y Aje δ= x y x z x + z x z y + z y y <2δ/3+ z x z y, tedy z x z y > δ/3zobrzení x z x jeprosté.jelikožexistujeprosté zobrzení množiny A do S, je množin A spočetná. Úmluv Budeme prcovt s ortonormálními systémy vektorů v Hilbertově prostoru H; všude v dlším výkldu budeme bez upozornění předpokládt, že tento prostor H je seprbilní. Hilbertův prostor nemusí být seprbilní, tím se všk, jk jsme již viděli, některé úvhy zkomplikují. I když jde o komplikci pouze technického rázu, vyhneme se jí. 3 ) Tedykonečnýnebonekonečnýspočetný,lzehotedyindexovtprvky N,přípdně Z.

10 84 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor Lemm Nechť {x k ;,...,n}jeortonormálnísystémvhilbertově prostoru H.Potomprolibovolnéskláry α 1,...,α n zpolepříslušnéhokhpltí x Důkz. Dokážeme, že pltí x Spočteme nejprve n. (x,x k )x k x α k x k 2 n (x,x k )x k + α k (x,x k ) 2 = x αk (x,x k ) 2 = = = (α k (x,x k ))(α k (x,x k ))= 2 α k x k. ( αk 2 α k (x,x k ) α k (x,x k )+ (x,x k ) 2 ) = ( αk 2 α k (x k,x) α k (x,x k )+ (x,x k ) 2 ). Nyní již sndno dostneme rovnost x 2 α k x k = (x = x 2 = x 2 + α k x k, x α k x k )= α k (x k,x) α k (x,x k )+ αk (x,x k ) 2 α k 2 = (x,x k ) 2. Druhýčlenvevýrzunprvéstrněrovnostijenezápornýnbýváhodnoty0, právě když pltí Zbytek je zřejmý. α k =(x,x k ),,...,n. (5.17) Definice Je-li {x k ; k N}={x k }ortonormálnísystémvhilbertově prostoru H,pkčíslům(x,x k )říkámefourierovykoeficientyvzhledemksystému {x k ; k N}.Budemejeznčit x(k)=(x,x k ), k N. Důsledek5.1.34(Besselovnerovnost). Nechť {x k }jeortonormálnísystém v(seprbilním)hilbertověprostoru Hnechť x H x(k)=(x,x k ).Potom pltí x(k) 2 x 2. (5.18) Důkz.K(5.18)dospějemetkto:je-li HHilbertůvprostor{x k ;,...,n} jeortonormálnísystémvh,odvodilijsmeprokždé x H x α k x k 2 = x 2 + α k (x,x k ) 2 (x,x k ) 2.

11 OdtuddostávámevolbouFourierovýchkoeficientůnmístě α k 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 85 (x,x k ) 2 = x 2 x (x,x k )x k 2, tedy (x,x k ) 2 x 2. Přechodem k supremu n levé strně plyne odtud(5.18). Poznámk (důležitá). Vzhledem k tomu, že máme k dispozici pojem konvergence v Hilbertově prostoru, lze sndno definovt součet řdy prvků H. Vímetotiž,jkdefinovt y m : = m x kkdy y n y.můžemetedyzcházet s řdmi v H, niž budeme budovt rozsáhlejší teorii. Budou nás zjímt řdy speciálníhotvru.je-li B= {x k }ortonormálnímnožinvhkonverguje-liřd α k x k, k y H,pkpro y m = m α kx k jezřejmě α k =(y m,x k ) m m y m 2 = (y m,x k ) 2 = α k 2. Odtudplyne,žepokudřdkonvergujeky,musípltit α k 2 = y 2, nebolivbesselověnerovnostinstávárovnostposloupnost {α k }jeprvkem l 2. Sndno též nhlédneme, že při dném ortonormálním systému {x k } je prvek (x,x k)x k jednoznčněurčenpomocí x:k (x,x k ), k N. Rovnost x(k)=(x,x k )definujespojitýlineárnífunkcionálprotojezobrzení F: H l 2,přiřzující x x,lineární.znerovnosti x(k) ŷ(k) 2 x y 2 plyne, že toto zobrzení F je spojité. Důležitou otázkou je zkoumt, zd kdy je v předchozím kontextu F zobrzenímn l 2 izometrií.důkznásledujícívětysezdálehkýjenproto,žeprcujeme s úplným prostorem. Vět5.1.36(F.Riesz,Fischer1907). Nechť {x k } Hjeortonormálnísystémnechť ϕ(k) l 2.Potomexistuje y Htk,žeje ϕ=ŷ,řd ϕ(k)x k konvergujevhpltí ( y = ϕ(k) 2) 1/2. Důkz.Oznčme y n := n ϕ(k)x k.potompro m,n N, m > n,pltí ( m y m y n 2 = k=n+1 ϕ(k)x k, m k=n+1 ϕ(k)x k )= m k=n+1 ϕ(k) 2. Protoževškřd ϕ(k) 2 konverguje,jeposlednísoučetvpředchozím vzthulibovolněmlýprovšechn m > n,jkmileje n Ndosttečněvelké. Jetedy {y n }cuchyovskáposloupnost,kterávúplnémprostoru l 2 konverguje knějkému y l 2,čímžjedůkzdokončen;zdejdeprktickyoodhdzbytkem konvergentní řdy po n-tém členu.

12 86 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor Dokázlijsmetedy,žesohledemnúplnost H jezobrzení F : H l 2 vždyn.nássmozřejměnejvícezjímá,kdylzekždé x H vseprbilním (nekonečněrozměrném) Hilbertově prostoru vyjádřit pomocí určité ortonormální množiny D={x k },tovetvru x= (x,x k )x k, což je Fourierov řd v H vzhledem k ortonormální množině D. Nzávěrnšepozntkyshrnemedojedinévětyuvedemejedovzájemné souvislosti. Pk si již jen uvědomíme, co odtud z vybudovné bstrktní teorie dostnemepro klsické Fourierovyřdy. Vět Nechť B:= {w k } HjeortonormálnívH.Následujícípodmínky jsou ekvivlentní. () B je ortonormální báze Hilbertov prostoru H; (b) všechny konečné lineární kombince prvků z B tvoří hustou podmnožinu H, tj.lin[b]=h; (c) jestližeprovšechn w k, k N,pltí(x,w k )=0,pk x=0; (d)provšechn x Hje x= (x,w k)w k ; (e) provšechn x,y Hje (x,y)= x(k)ŷ(k). (f)provšechn x Hpltítzv.Prsevlovrovnost x 2 = x(k) 2 (5.19) Důkz.Dokážemepostupněsériiimplikcí()... (f) (). () (b): ZřejmějeLin[B]lineárnípodprostor HprotojeLin[B]uzvřený lineární podprostor H, neboť sndno ověříme, že x n x, y n y x n + y n x+y,...; operce sčítání násobení sklárem ve zřejmém smyslu spojité n H. Při Lin[B] H jelin[b] netriviálnítedy B nenímximální,coždává ekvivlentní výrok non(b) non(). (b) (c): Jestližepltí(x,w k )=0provšechn k N,jei(x,y)=0prokždé y Lin[B]zespojitostisklárníhosoučinuiprokždé y Lin[B]=H, tedyjei(x,x)=0x=0. (c) (d): Prokždé w l Bkždé x Hdostáváme ( x (x,w k )w k, w l )=(x,w l ) (x,w k )(w k,w l )= což dává potřebné tvrzení. =(x,w l ) (x,w l )=0,

13 (d) (e): Prokždédvprvky x,y Hdostáváme ( (x,y)= (w k,x)w k, 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 87 (w l,y)w l )= l=1 = [k,l](x,w k,)(w k,w l )(y,w l )= (e) (f): Nynístčídotvruz(e)dosdit x=y. (x,w m )(y,w m ). (f) (): Budeme postupovt sporem: Předpokládejme, že existuje nenulové z H \B, z =1.Uvžujmeortonormálnímnožinu B 1 = B {z}.pomocí (f) Besselovy nerovnosti dostneme m=1 z 2 = (z,w k ) 2 < (z,w k ) 2 + (z,z) 2 = z 2 Nlezený spor ukzuje, že B je mximální. Tímjedůkz kolečkimplikcí tedyitvrzenívětydokončen. Příkld Teorii, se kterou jsme se seznámili, lze plikovt n klsický přípd Fourierových řd. Je všk nutná jistá optrnost související s tím, že jsme používli některá oznčení ve dvojím význmu(npř. Fourierovy koeficienty pod.). Vdlšímbudemeužívtoznčení L p (2π)pro2π-perodickéfunkcezprostoru (tříd)funkcí L p,tj.funkcískonvergentnímlebesgueovýmintegrálemnintervlu( π, π). Systémfunkcí {1,cos kx,sin kx} jetvořenfunkcemivl 2(2π),kteréjsou ortogonální; tyto funkce všk nejsou ortonormální. Odpovídjící ortonormální systémje(prcujemesnormouzl 2 (2π)!) { 1 2π, cos kx π, sin kx π }. Protožetrigonometricképolynomytvoříhustoupodmnožinu L 2 (2π),jesplněn podmínk(b)zvěty5.1.37,tedyikterákolizpodmínektéževěty. Pro Fourierovy koeficienty ve smyslu teorie Hilbertových prostorů pltí npř. ( cos kx ) f, = 1 π f(t)cosktdt, π π π tkžeodpovídjícíkoeficient k v klsickéteorii jeroventomutočíslužn fktor1/ π.obdobnývzthpltíiproosttníkoeficienty;připomeňmeještě,že bsolutníčlen jsmevklsickéteoriipslivetvru 0 /2. ProfunkcizL 2 (2π)tkdostnemerovnost(jereálnéčíslo) +2π ( f(t) dt= π 2 + ) ( k 2 + b k 2 ), (5.20) která je pouze přepisem Prsevlovy rovnosti(5.19) z podmínky(f) z Věty Tutorovnostlzevyužítnpříkldkvýpočtunormyfunkce fv L 2 (2π),známe-li její Fourierovy koeficienty umíme sečíst řdu n prvé strně rovnosti(5.20), nebo k sečtení hodnoty téže řdy v přípdě, že nopk známe hodnotu integrálu v(5.20) vlevo. Oznčíme-li k, b k, k N 0Fourierovykoeficientyfunkce g L 2 (2π)budeme-li předpokládt, že obě funkce f, g jsou reálné, můžeme pro ně odvodit vzorec +2π ( 0 ) 0 f(t)g(t)dt=π + ( k 2 k+ b k b k).

14 88 KAPITOLA5. Hilbertůvprostor Čtenářsijižvcelkusndno přeloží dlšívýsledky. ProfunkcezL 2 (2π)vycházítedyceláteorievelmielegntnějejichFourierovy řdy konvergují bodově skoro všude ve smyslu Lebesgueovy míry. Výše popsnými prostředky všk přesnější informci o množině bodů, v níž řd konverguje, nemáme. Tu při výlučném použití teorie Hilbertových prostorů získt nemůžeme. Příkld (Legendreovy polynomy). Výše probrná teorie všk dává jistou informci npř. pro různé systémy ortogonálních polynomů. V obecné poloze jde o vyšetřování systémů funkcí, jejichž sklární součin je definován vzorcem (f,g)= V(t)f(t)g(t)dt, kde(,b) RjejistýintervlV jekldná(konečná)funkcen(,b);tse nzývá váh. Pro přiblížení těchto speciálních tříd si blíže všimneme ortogonálních polynomů. které se nzývjí Legendreovy polynomy. V tom přípdě je(, b) omezený intervl v R váh V je identicky rovn 1. Podrobnější informci nlezne zvídvý čtenář v[34]. OznčímehlednéLegendreovypolynomysymbolem P n,kde njestupeňpolynomu P n.zřejmělze P n zpstjko n-touderivcipolynomu Q n,kterýje stupně2n.potomprokždýpolynom Rstupněnižšíhonež npltí(užíváme metodu per-prtes) = [ Q (n 1) n P n (t)r(t)dt= Q (n) n (t)r(t) dt = (t)r(t) Q n (n 2) (t)r (t)+ ± Q n (t)r (n 1) (t) ] b t= Zpodmínkyortogonlityplyne,žebytentovýrzmělbýtroven0.Tonstnenpříkldtehdy,jestližebudemítpolynom Q n z n-násobnékořenykrjníbody,b. Definujemetedy Q n (t)=a n (t ) n (t b) n,kdedlezvykukldeme A n =1/(2 n n!), tkže Pltí = [ Q (n) n Q (n 1) n d n P n (t)= 1 2 n n! dt n ((t )(t b)) n. P 2 n(t)dt= Q (n+1) n Q n (n 2) Q (n) n (t)q (n) n (t)dt= + ± Q (2n 1) n Q n ] b ± Q (2n) n (t)q n (t)dt. Závork je rovn 0, tkže vprvo zbude poslední integrál, který je roven (2n)! 2 2n (n!) 2 (t ) n (t b) n dt. Dlší n-násobná plikce metody per-prtes dá P 2 n(t)dt= (b )2n+1 2 2n (2n+1). Položíme-li(, b) =( 1, 1) ponecháme-li všechno osttní oznčení, dostneme P n (t)= 1 2 n n! d n dx n ( (x 2 1) n), 1 1 P 2 n(t)dt= 2 2n+1. Pro tyto polynomy lze odvodit různé rekurentní formule; srv. npř.[34], Věty : (n+1)p n+1 (t) (2n+1)tP n (t)+np n 1 (t)=0,

15 5.1. ZÁKLADNÍ VLASTNOSTI 89 odkud vyplývá P 0 (t)=1, P 1 (t)=t, P 2 (t)= 3t , P 3(t)= 5t t,. Legendreovypolynomysplňujíprovšechn n N 0 diferenciálnírovnici (1 t 2 )P n(t) 2tP n(t)+n(n+1)p n (t)=0. Příkld (Čebyševovy polynomy). Tyto polynomy tvoří rovněž ortogonálnísystémv( 1,1)vzhledemkváze V(t)=(1 t 2 ) 1/2.Přístupknim jerůzný.jsoutonpříkldpolynomyskoeficientem1u nejvyššímocniny x n, které nejlépe proximují v suprémové normě identicky nulovou funkci n intervlu [ 1,1].Lzejevyjádřitvzorcem T 0 (t)=1, T n (t)= 1 2n 1cos(nrccos t). Jiný přístup k ortogonálním polynomům je možný přes tzv. vytvořující funkce.

16

19 Hilbertovy prostory

19 Hilbertovy prostory M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 19: Hilbertovy prostory 34 19 Hilbertovy prostory 19.1 Úvod, základní pojmy Poznámka (připomenutí). Necht (X,(, )) je vektorový prostor se skalárním součinem

Více

LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU

LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU LINEÁRNÍ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE 2.ŘÁDU ZDENĚK ŠIBRAVA 1. Obecné řešení lin. dif. rovnice 2.řádu s konstntními koeficienty 1.1. Vrice konstnt. Příkld 1.1. Njděme obecné řešení diferenciální rovnice (1) y

Více

Svazy. Def Svaz je algebra S ( M ;, ) = se dvěma binárními operacemi taková, že pro libovolné prvky c M platí následující podmínky axiomy svazu:

Svazy. Def Svaz je algebra S ( M ;, ) = se dvěma binárními operacemi taková, že pro libovolné prvky c M platí následující podmínky axiomy svazu: vz je lgebr ( M ; ) vzy = se dvěm binárními opercemi tková že pro libovolné prvky b c M pltí následující podmínky xiomy svzu: ( b) c = ( b c) ( b) c = ( b c) b = b b = b ( ) ( ) b = b =. Operce se nzývá

Více

Komplexní čísla tedy násobíme jako dvojčleny s tím, že použijeme vztah i 2 = 1. = (a 1 + ia 2 )(b 1 ib 2 ) b 2 1 + b2 2.

Komplexní čísla tedy násobíme jako dvojčleny s tím, že použijeme vztah i 2 = 1. = (a 1 + ia 2 )(b 1 ib 2 ) b 2 1 + b2 2. 7 Komplexní čísl 71 Komplexní číslo je uspořádná dvojice reálných čísel Komplexní číslo = 1, ) zprvidl zpisujeme v tzv lgebrickém tvru = 1 + i, kde i je imginární jednotk, pro kterou pltí i = 1 Číslo 1

Více

1.1 Numerické integrování

1.1 Numerické integrování 1.1 Numerické integrování 1.1.1 Úvodní úvhy Nším cílem bude přibližný numerický výpočet určitého integrálu I = f(x)dx. (1.1) Je-li znám k integrovné funkci f primitivní funkce F (F (x) = f(x)), můžeme

Více

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují 1. u + v = v + u, u, v V 2. (u + v) + w = u + (v + w),

Více

2.2.9 Grafické řešení rovnic a nerovnic

2.2.9 Grafické řešení rovnic a nerovnic ..9 Grfické řešení rovnic nerovnic Předpokldy: 0, 06 Př. : Řeš početně i grficky rovnici x + = x. Početně: Už umíme. x + = x x = x = K = { } Grficky: Kždá ze strn rovnice je výrzem pro lineární funkci

Více

P2 Číselné soustavy, jejich převody a operace v čís. soustavách

P2 Číselné soustavy, jejich převody a operace v čís. soustavách P Číselné soustvy, jejich převody operce v čís. soustvách. Zobrzení čísl v libovolné číselné soustvě Lidé využívjí ve svém životě pro zápis čísel desítkovou soustvu. V této soustvě máme pro zápis čísel

Více

2.3. DETERMINANTY MATIC

2.3. DETERMINANTY MATIC 2.3. DETERMINANTY MATIC V této kpitole se dozvíte: definici determinntu čtvercové mtice; co je to subdeterminnt nebo-li minor; zákldní vlstnosti determinntů, používné v mnoh prktických úlohách; výpočetní

Více

Souhrn základních výpočetních postupů v Excelu probíraných v AVT 04-05 listopad 2004. r r. . b = A

Souhrn základních výpočetních postupů v Excelu probíraných v AVT 04-05 listopad 2004. r r. . b = A Souhrn zákldních výpočetních postupů v Ecelu probírných v AVT 04-05 listopd 2004. Řešení soustv lineárních rovnic Soustv lineárních rovnic ve tvru r r A. = b tj. npř. pro 3 rovnice o 3 neznámých 2 3 Hodnoty

Více

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3, Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),

Více

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme

Více

Úvod do numerické matematiky. Přednáška pro posluchače informatiky. Zimní resp. Letní semestr 2/2

Úvod do numerické matematiky. Přednáška pro posluchače informatiky. Zimní resp. Letní semestr 2/2 Úvod do numerické mtemtiky Přednášk pro posluchče informtiky Zimní resp Letní semestr 2/2 Ivo Mrek, Petr Myer Bohuslv Sekerk 1 Úvodní poznámky Vymezení problemtiky vystihuje následující chrkteristik Numerická

Více

3. ROVNICE A NEROVNICE 85. 3.1. Lineární rovnice 85. 3.2. Kvadratické rovnice 86. 3.3. Rovnice s absolutní hodnotou 88. 3.4. Iracionální rovnice 90

3. ROVNICE A NEROVNICE 85. 3.1. Lineární rovnice 85. 3.2. Kvadratické rovnice 86. 3.3. Rovnice s absolutní hodnotou 88. 3.4. Iracionální rovnice 90 ROVNICE A NEROVNICE 8 Lineární rovnice 8 Kvdrtické rovnice 8 Rovnice s bsolutní hodnotou 88 Ircionální rovnice 90 Eponenciální rovnice 9 Logritmické rovnice 9 7 Goniometrické rovnice 98 8 Nerovnice 0 Úlohy

Více

Hlavní body - magnetismus

Hlavní body - magnetismus Mgnetismus Hlvní body - mgnetismus Projevy mgt. pole Zdroje mgnetického pole Zákldní veličiny popisující mgt. pole Mgnetické pole proudovodiče - Biotův Svrtův zákon Mgnetické vlstnosti látek Projevy mgnetického

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Petriho sítě PES 2007/2008. ceska@fit.vutbr.cz. Doc. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. vojnar@fit.vutbr.cz

Petriho sítě PES 2007/2008. ceska@fit.vutbr.cz. Doc. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. vojnar@fit.vutbr.cz PES Petriho sítě p. 1/34 Petriho sítě PES 2007/2008 Prof. RNDr. Miln Češk, CS. esk@fit.vutr.z Do. Ing. Tomáš Vojnr, Ph.D. vojnr@fit.vutr.z Sz: Ing. Petr Novosd, Do. Ing. Tomáš Vojnr, Ph.D. (verze 06.04.2010)

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

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Teorie nekonečných her

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Teorie nekonečných her UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY DIPLOMOVÁ PRÁCE Teorie nekonečných her Vedoucí diplomové práce: doc. Mgr. Krel Pstor, Ph.D Rok odevzdání:

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

Teorie jazyků a automatů

Teorie jazyků a automatů Slezská univerzit v Opvě Filozoficko-přírodovědecká fkult v Opvě Šárk Vvrečková Teorie jzyků utomtů Skript do předmětů II Zákldy teoretické informtiky Ústv informtiky Filozoficko-přírodovědecká fkult v

Více

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázi zákldní vzdělávání Jroslv Švrček kolektiv Rámcový vzdělávcí progrm pro zákldní vzdělávání Vzdělávcí oblst: Mtemtik její plikce Temtický okruh: Nestndrdní plikční

Více

(1) přičemž všechny veličiny uvažujeme absolutně. Její úpravou získáme vztah + =, (2) Přímé zvětšení Z je dáno vztahem Z = =, a a

(1) přičemž všechny veličiny uvažujeme absolutně. Její úpravou získáme vztah + =, (2) Přímé zvětšení Z je dáno vztahem Z = =, a a Úloh č. 3 Měření ohniskové vzdálenosti tenkých čoček 1) Pomůcky: optická lvice, předmět s průhledným milimetrovým měřítkem, milimetrové měřítko, stínítko, tenká spojk, tenká rozptylk, zdroj světl. ) Teorie:

Více

Sbírka příkladů z matematické analýzy II. Petr Tomiczek

Sbírka příkladů z matematické analýzy II. Petr Tomiczek Sbírka příkladů z matematické analýzy II Petr Tomiczek Obsah Diferenciální rovnice. řádu 3. Separace proměnných......................... 3. Přechod k separaci.......................... 4.3 Variace konstant...........................

Více

5.1.5 Základní vztahy mezi body přímkami a rovinami

5.1.5 Základní vztahy mezi body přímkami a rovinami 5.1.5 Zákldní vzthy mezi body přímkmi rovinmi Předpokldy: 510 Prostor má tři rozměry, skládá se z bodů. Přímk - jednorozměrná podmnožin prostoru (množin bodů) Rovin - dvojrozměrná podmnožin prostoru (množin

Více

Matematická analýza 1b. 9. Primitivní funkce

Matematická analýza 1b. 9. Primitivní funkce Matematická analýza 1b 9. Primitivní funkce 9.1 Základní vlastnosti Definice Necht funkce f je definována na neprázdném otevřeném intervalu I. Řekneme, že funkce F je primitivní funkce k f na I, jestliže

Více

13. Soustava lineárních rovnic a matice

13. Soustava lineárních rovnic a matice @9. Soustv lineárních rovnic mtice Definice: Mtice je tbulk reálných čísel. U mtice rozlišujeme řádky (i=,..n), sloupce (j=,..m) říkáme, že mtice je typu (n x m). Oznčíme-li mtici písmenem A, její prvky

Více

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy Datum:... Jméno:... Přijímací řízení pro akademický rok 203/4 na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy Písemná část přijímací zkoušky z matematiky Za každou správnou odpověd

Více

Gaussovská prvočísla

Gaussovská prvočísla Středoškolská odborná činnost 2005/2006 Obor 01 mtemtik mtemtická informtik Gussovská rvočísl Autor: Jkub Oršl Gymnázium Brno, tř. Kt. Jroše 14, 658 70 Brno, 4.A Konzultnt ráce: Mgr. Viktor Ježek (Gymnázium

Více

3 Algebraické výrazy. 3.1 Mnohočleny Mnohočleny jsou zvláštním případem výrazů. Mnohočlen (polynom) proměnné je výraz tvaru

3 Algebraické výrazy. 3.1 Mnohočleny Mnohočleny jsou zvláštním případem výrazů. Mnohočlen (polynom) proměnné je výraz tvaru Algerické výrz V knize přírod může číst jen ten, kdo zná jzk, ve kterém je npsán. Jejím jzkem je mtemtik jejím písmem jsou mtemtické vzorce. (Glileo Glilei) Algerickým výrzem rozumíme zápis, ve kterém

Více

Nekonečné číselné řady. January 21, 2015

Nekonečné číselné řady. January 21, 2015 Nekonečné číselné řady January 2, 205 IMA 205 Příklad 0 = 0 + 0 +... + 0 +... =? n= IMA 205 Příklad n= n 2 + n = 2 + 6 + 2 +... + n 2 +... =? + n s = 2 s 2 = 2 3... s 3 = 3 4 IMA 205 Příklad (pokr.) =

Více

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem objemu rotačního tělesa.

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem objemu rotačního tělesa. .. Ojem rotčního těles Cíle Seznámíte se s dlší plikcí určitého integrálu výpočtem ojemu rotčního těles. Předpokládné znlosti Předpokládáme, že jste si prostudovli zvedení pojmu určitý integrál (kpitol.).

Více

{ } ( ) ( ) 2.5.8 Vztahy mezi kořeny a koeficienty kvadratické rovnice. Předpoklady: 2301, 2508, 2507

{ } ( ) ( ) 2.5.8 Vztahy mezi kořeny a koeficienty kvadratické rovnice. Předpoklady: 2301, 2508, 2507 58 Vzth mezi kořen koefiient kvdrtiké rovnie Předpokld:, 58, 57 Pedgogiká poznámk: Náplň zřejmě přeshuje možnost jedné vučoví hodin, příkld 8 9 zůstvjí n vičení neo polovinu hodin při píseme + + - zákldní

Více

Datamining a AA (Above Average) kvantifikátor

Datamining a AA (Above Average) kvantifikátor Dtmining AA (Above Averge) kvntifikátor Jn Burin Lbortory of Intelligent Systems, Fculty of Informtics nd Sttistics, University of Economics, W. Churchill Sq. 4, 13067 Prgue, Czech Republic, burinj@vse.cz

Více

Posloupnosti a jejich konvergence POSLOUPNOSTI

Posloupnosti a jejich konvergence POSLOUPNOSTI Posloupnosti a jejich konvergence Pojem konvergence je velmi důležitý pro nediskrétní matematiku. Je nezbytný všude, kde je potřeba aproximovat nějaké hodnoty, řešit rovnice přibližně, používat derivace,

Více

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem obsahu pláště rotačního tělesa.

Seznámíte se s další aplikací určitého integrálu výpočtem obsahu pláště rotačního tělesa. .4. Obsh pláště otčního těles.4. Obsh pláště otčního těles Cíle Seznámíte se s dlší plikcí učitého integálu výpočtem obshu pláště otčního těles. Předpokládné znlosti Předpokládáme, že jste si postudovli

Více

Vlastní číslo, vektor

Vlastní číslo, vektor [1] Vlastní číslo, vektor motivace: směr přímky, kterou lin. transformace nezmění invariantní podprostory charakteristický polynom báze, vzhledem ke které je matice transformace nejjednodušší podobnost

Více

Věta (princip vnořených intervalů). Jestliže pro uzavřené intervaly I n (n N) platí I 1 I 2 I 3, pak

Věta (princip vnořených intervalů). Jestliže pro uzavřené intervaly I n (n N) platí I 1 I 2 I 3, pak Reálná čísl N přirozená čísl: {,, 3, } Z celá čísl: {, ±, ±, ±3, } Q rcionální čísl: { b : Z, b N} R reálná čísl C komplení čísl: { + jy :, y R}, j R \ Q ircionální čísl, π, e, ) Tvrzení Mezi kždými dvěm

Více

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na Matematika II 7.1. Zavedení diferenciálních rovnic Definice 7.1.1. Rovnice tvaru F(y (n), y (n 1),, y, y, x) = 0 se nazývá diferenciální rovnice n-tého řádu pro funkci y = y(x). Speciálně je F(y, y, x)

Více

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů...

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů... [1] Báze Každý lineární (pod)prostor má svou bázi Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů... a) base, 4, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l. Viz p.

Více

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0. Lineární (ne)závislost [1] Odečítání vektorů, asociativita BI-LIN, zavislost, 3, P. Olšák [2] Místo, abychom psali zdlouhavě: x + ( 1) y, píšeme stručněji x y. Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k

Více

Opakovací test. Klíčová slova: výraz, interval, množina, kvadratický trojčlen, mocnina, exponent, výrok, negace

Opakovací test. Klíčová slova: výraz, interval, množina, kvadratický trojčlen, mocnina, exponent, výrok, negace VY_32_INOVACE_MAT_190 Opkovcí test lgebrické výrzy, logik, množiny A, B Mgr. Rdk Mlázovská Období vytvoření: září 2012 Ročník: čtvrtý Temtická oblst: mtemtické vzdělávání Klíčová slov: výrz, intervl, množin,

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

Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní čísla a vlastní vektory Kapitola 11 Vlastní čísla a vlastní vektory Základní motivace pro studium vlastních čísel a vektorů pochází z teorie řešení diferenciálních rovnic Tato teorie říká, že obecné řešení lineární diferenciální

Více

( ) 1.5.2 Mechanická práce II. Předpoklady: 1501

( ) 1.5.2 Mechanická práce II. Předpoklady: 1501 1.5. Mechnická práce II Předpokldy: 1501 Př. 1: Těleso o hmotnosti 10 kg bylo vytženo pomocí provzu do výšky m ; poprvé rovnoměrným přímočrým pohybem, podruhé pohybem rovnoměrně zrychleným se zrychlením

Více

Rovnice matematické fyziky cvičení pro akademický školní rok 2013-2014

Rovnice matematické fyziky cvičení pro akademický školní rok 2013-2014 Harmonogram výuky předmětu Rovnice matematické fyziky cvičení pro akademický školní rok 2013-2014 Vedoucí cvičení: ing. Václav Klika, Ph.D. & MSc. Karolína Korvasová & & ing. Matěj Tušek, Ph.D. Katedra

Více

Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK

Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK Obsah 1 KOMPLEXNÍ ROZŠÍŘENÍ PROSTORU 7 1 Komplexní rozšíření vektorového prostoru........... 7 Komplexní rozšíření reálného afinního

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] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R} Vlastní číslo, vektor motivace: směr přímky, kterou lin. transformace nezmění invariantní podprostory charakteristický polynom báze, vzhledem ke které je matice transformace nejjednodušší podobnost s diagonální

Více

Cílem tohoto textu je shrnout teorii do jediného celku. Text také nabízí oporu v oblastech, které jsou

Cílem tohoto textu je shrnout teorii do jediného celku. Text také nabízí oporu v oblastech, které jsou MATMATIKA (NJN) PRO KRAJINÁŘ A NÁBYTKÁŘ Robert Mřík 26. říjn 2012 KAT. MATMATIKY FAKULTA LSNICKÁ A DŘVAŘSKÁ MNDLOVA UNIVRZITA V BRNĚ -mil ddress: mrik@mendelu.cz URL: user.mendelu.cz/mrik ABSTRAKT. Předkládný

Více

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25 12. Determinanty 12. Determinanty p. 1/25 12. Determinanty p. 2/25 Determinanty 1. Induktivní definice determinantu 2. Determinant a antisymetrické formy 3. Výpočet hodnoty determinantu 4. Determinant

Více

II. termodynamický zákon a entropie

II. termodynamický zákon a entropie Přednášk 5 II. termodynmický zákon entropie he lw tht entropy lwys increses holds, I think, the supreme position mong the lws of Nture. If someone points out to you tht your pet theory of the universe

Více

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a 1 2. 1 + a 2 2 1

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a 1 2. 1 + a 2 2 1 Příklad 1. Určete všechna řešení následující soustavy rovnic nad Z 2 : 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 Gaussovou eliminací převedeme zadanou soustavu na ekvivalentní soustavu v odstupňovaném

Více

POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY

POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY POŽADAVKY K SOUBORNÉ ZKOUŠCE Z MATEMATIKY Bakalářský studijní program B1101 (studijní obory - Aplikovaná matematika, Matematické metody v ekonomice, Aplikovaná matematika pro řešení krizových situací)

Více

Obr. 1: Optická lavice s příslušenstvím při měření přímou metodou. 2. Určení ohniskové vzdálenosti spojky Besselovou metodou

Obr. 1: Optická lavice s příslušenstvím při měření přímou metodou. 2. Určení ohniskové vzdálenosti spojky Besselovou metodou MĚŘENÍ PARAMETRŮ OPTICKÝCH SOUSTAV Zákldním prmetrem kždé zobrzovcí soustvy je především její ohnisková vzdálenost. Existuje několik metod k jejímu určení le téměř všechny jsou ztíženy určitou nepřesností

Více

SEMINÁŘ I Teorie absolutních a komparativních výhod

SEMINÁŘ I Teorie absolutních a komparativních výhod PODKLDY K SEMINÁŘŮM ŘEŠENÉ PŘÍKLDY SEMINÁŘ I eorie bsolutních komprtivních výhod Zákldní principy teorie komprtivních výhod eorie komprtivních výhod ve své klsické podobě odvozuje motivci k obchodu z rozdílných

Více

10. Suffixové stromy 1 2014-01-23

10. Suffixové stromy 1 2014-01-23 10. Suffixové stromy V této kpitole popíšeme jednu pozoruhodnou dtovou strukturu, pomocí níž dokážeme prolémy týkjící se řetězců převádět n grfové prolémy řešit je tk v lineárním čse. Řetězce, trie suffixové

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

3. APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU

3. APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU APLIKACE URČITÉHO INTEGRÁLU V mtemtice, le zejmén v přírodních technických vědách, eistuje nepřeerné množství prolémů, při jejichž řešení je nutno tím či oním způsoem použít

Více

( ) ( ) ( ) Exponenciální rovnice. 17.3. Řeš v R rovnici: 3 + 9 + 27 = ŘEŠENÍ: Postup z předešlého výpočtu doplníme využitím dalšího vztahu: ( ) t s t

( ) ( ) ( ) Exponenciální rovnice. 17.3. Řeš v R rovnici: 3 + 9 + 27 = ŘEŠENÍ: Postup z předešlého výpočtu doplníme využitím dalšího vztahu: ( ) t s t 7. EXPONENCIÁLNÍ ROVNICE 7.. Řeš v R rovnice: ) 5 b) + c) 7 0 d) ( ) 0,5 ) 5 7 5 7 K { } c) 7 0 K d) ( ) b) + 0 + 0 K ( ) 5 0 5, 7 K { 5;7} Strtegie: potřebujeme zíkt tkový tvr rovnice, kd je n obou trnách

Více

Základní pojmy: Číselné obory a vztahy mezi nimi Zákony pro počítání s číselnými množinami

Základní pojmy: Číselné obory a vztahy mezi nimi Zákony pro počítání s číselnými množinami / Zákldní pojmy: Číselné obory vzthy mezi nimi ČÍSELNÉ MNOŽINY Zákony pro počítání s číselnými množinmi. Přirozená čísl vyjdřují počet prvků množiny N. Celá čísl změn počtu prvků dné množiny, přírůstky

Více

Maturitní témata z matematiky

Maturitní témata z matematiky Maturitní témata z matematiky G y m n á z i u m J i h l a v a Výroky, množiny jednoduché výroky, pravdivostní hodnoty výroků, negace operace s výroky, složené výroky, tabulky pravdivostních hodnot důkazy

Více

matematických úloh N2612 Elektrotechnika a informatika 1802T007 Informační technologie Bc. Zdeněk Kybl RNDr. Dana Černá, Ph.D.

matematických úloh N2612 Elektrotechnika a informatika 1802T007 Informační technologie Bc. Zdeněk Kybl RNDr. Dana Černá, Ph.D. Aplikce pro numerické řešení mtemtických úloh Diplomová práce Studijní progrm: Studijní obor: Autor práce: Vedoucí práce: N2612 Elektrotechnik informtik 1802T007 Informční technologie Bc. Zdeněk Kybl RNDr.

Více

Základy vyšší matematiky(nejen) pro arboristy. Robert Mařík

Základy vyšší matematiky(nejen) pro arboristy. Robert Mařík Zákldy vyšší mtemtiky(nejen) pro rboristy Robert Mřík 2.září2014 Ústv mtemtiky lesnická dřevřská fkult Mendelov univerzit v Brně E-mil ddress: mrik@mendelu.cz URL: user.mendelu.cz/mrik Podpořeno projektem

Více

Posluchači provedou odpovídající selekci a syntézu informací a uceleně je uvedou do teoretického základu vlastního měření.

Posluchači provedou odpovídající selekci a syntézu informací a uceleně je uvedou do teoretického základu vlastního měření. Úloh č. 9 je sestven n zákldě odkzu n dv prmeny. Kždý z nich přistupuje k stejnému úkolu částečně odlišnými způsoby. Níže jsou uvedeny ob zdroje v plném znění. V kždém z nich jsou pro posluchče cenné inormce

Více

PRAVIDELNÉ MNOHOSTĚNY

PRAVIDELNÉ MNOHOSTĚNY PRVIDELNÉ MNOHOĚNY Vlst Chmelíková, Luboš Morvec MFF UK 007 1 Úvod ento text byl vytvořen s cílem inspirovt učitele středních škol k zčlenění témtu prvidelné mnohostěny do hodin mtemtiky, neboť při výuce

Více

Automaty a gramatiky. Organizační záležitosti. Přednáška: na webu (http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak/automaty) Proč chodit na přednášku?

Automaty a gramatiky. Organizační záležitosti. Přednáška: na webu (http://ktiml.mff.cuni.cz/~bartak/automaty) Proč chodit na přednášku? Orgnizční záležitosti Atomty grmtiky Romn Brták, KTIML rtk@ktiml.mff.cni.cz http://ktiml.mff.cni.cz/~rtk Přednášk: n we (http://ktiml.mff.cni.cz/~rtk/tomty) Proč chodit n přednášk? dozvíte se více než

Více

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení., Def: Vetorovým součiem vetorů u =(u, u, u 3 ) v = (v, v, v 3 ) zýváme vetor u v = (u v 3 u 3 v, u 3 v u v 3, u v u v ) Vět: Pro vetory i, j, ortoormálí báze pltí i i = j = i, i = j Vět: Nechť u v, w, jsou

Více

Matematika pro studenty ekonomie. Doc. RNDr. Jiří Moučka, Ph.D. RNDr. Petr Rádl

Matematika pro studenty ekonomie. Doc. RNDr. Jiří Moučka, Ph.D. RNDr. Petr Rádl Doc. RNDr. Jiří Moučka, Ph.D. RNDr. Petr Rádl Matematika pro studenty ekonomie Vydala Grada Publishing, a.s. U Průhonu 22, 70 00 Praha 7 tel.: +420 234 264 40, fax: +420 234 264 400 www.grada.cz jako svou

Více

Toto dílko bylo původně tvořeno pouze jako přehled matiky k maturitě, takže jeho forma odpovídá

Toto dílko bylo původně tvořeno pouze jako přehled matiky k maturitě, takže jeho forma odpovídá Toto dílko bylo původně tvořeno pouze jko přehled mtiky k mturitě, tkže jeho form odpovídá rozshu mého učiv mým poždvkům. Docel se mi osvědčilo už během roku, bylo mi nvrženo, bych ho dl k dispozici n

Více

2. ročník, 2012/ 2013 Medzinárodný korešpondenčný seminár iks. i d 1azároveň p α i+1. i d. Konečně definujme k. L = p d/p i α i

2. ročník, 2012/ 2013 Medzinárodný korešpondenčný seminár iks. i d 1azároveň p α i+1. i d. Konečně definujme k. L = p d/p i α i Řešení 2. série ÚlohaN2. Jedánopřirozenéčíslo d.dokažte,žejemožnénajíttakovékladnéreálnéčíslo c, žeprovšechnapřirozenáčísla n > dplatínerovnost [n 1,n 2,...,n d] > cn d. Hranatými závorkami značíme nejmenší

Více

3. Celistvé výrazy a jejich úprava 3.1. Číselné výrazy

3. Celistvé výrazy a jejich úprava 3.1. Číselné výrazy . Celistvé výrazy a jejich úprava.1. Číselné výrazy 8. ročník. Celistvé výrazy a jejich úprava Proměnná je znak, zpravidla ve tvaru písmene, který zastupuje čísla z dané množiny čísel. Většinou se setkáváme

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

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde POLYNOM Zákldí pojmy Polyomem stupě zveme fukci tvru y ( L +, P + + + + kde,,, R,, N Čísl,,, se zývjí koeficiety polyomu Číslo c zveme kořeem polyomu P(, je-li P(c výrz (-c pk zýváme kořeový čiitel Vlstosti

Více

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy, Komplexní čísla Množinu všech uspořádaných dvojic (x, y) reálných čísel x, y nazýváme množinou komplexních čísel C, jestliže pro každé dvě takové dvojice (x, y ), (x 2, y 2 ) je definována rovnost, sčítání

Více

Astronomická olympiáda 2010/2011

Astronomická olympiáda 2010/2011 Astronomická olympiád 00/0 Úvod V roce 00 jsme si připomenuli jedno význmné domácí výročí, uplynulo totiž 600 let od vyrobení nejstrších částí pržského orloje. V roce 0 nás tké čeká celá řd stronomických

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

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia - - Konzultce z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studi ) Číselné obor ) Zákldní početní operce procentový počet ) Absolutní hodnot reálného čísl ) Intervl množinové operce ) Mocnin ) Odmocnin

Více

1. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 1.1. Motivace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrické matice 1 1 A = 1 2.

1. Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů 1.1. Motivace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrické matice 1 1 A = 1 2. . Spektrální rozklad samoadjungovaných operátorů.. Motvace Vlastní čísla a vlastní vektory symetrcké matce A = A λe = λ λ = λ 3λ + = λ 3+ λ 3 Vlastní čísla jsou λ = 3+, λ = 3. Pro tato vlastní čísla nalezneme

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

4. Topologické vlastnosti množiny reálných

4. Topologické vlastnosti množiny reálných Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 4. Topologické vlastnosti množiny reálných čísel V této kapitole definujeme přirozenou topologii na množině

Více

1. Několik základních pojmů ze středoškolské matematiky. Na začátku si připomeneme následující pojmy:

1. Několik základních pojmů ze středoškolské matematiky. Na začátku si připomeneme následující pojmy: Opakování středoškolské matematiky Slovo úvodem: Tato pomůcka je určena zejména těm studentům presenčního i kombinovaného studia na VŠFS, kteří na středních školách neprošli dostatečnou průpravou z matematiky

Více

Komplexní čísla. Pojem komplexní číslo zavedeme při řešení rovnice: x 2 + 1 = 0

Komplexní čísla. Pojem komplexní číslo zavedeme při řešení rovnice: x 2 + 1 = 0 Komplexní čísl Pojem komplexní číslo zvedeme př řešení rovnce: x 0 x 0 x - x Odmocnn ze záporného čísl reálně neexstuje. Z toho důvodu se oor reálných čísel rozšíří o dlší číslo : Všechny dlší odmocnny

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

množinu definujeme axiomaticky: nesnažíme se ji zkonstruovat (dokonce se ani nezabýváme otázkou,

množinu definujeme axiomaticky: nesnažíme se ji zkonstruovat (dokonce se ani nezabýváme otázkou, Matematická analýza I přednášky M. Málka cvičení A. Hakové a R. Otáhalové Zimní semestr 2004/05 2. Reálná čísla, funkce reálné proměnné V této kapitole zavádíme množinu, na níž stojí celá matematická analýza:

Více

Co byste měl/a zvládnout po 4. týdnu

Co byste měl/a zvládnout po 4. týdnu Co byste měl/a zvládnout po 4. týdnu Zde je uveden naprostý základ. Nejde o úplný výčet všech dovedností. Jiří Velebil: A7B0LAG Zvládnutá látka po 4. týdnu /9 Slovník základních pojmů Množina generátorů

Více

Lineární Algebra I. Adam Liška 8. prosince 2014. Zápisky z přednášek Jiřího Fialy na MFF UK, zimní semestr, ak. rok 2007/2008

Lineární Algebra I. Adam Liška 8. prosince 2014. Zápisky z přednášek Jiřího Fialy na MFF UK, zimní semestr, ak. rok 2007/2008 Lineární Algebra I. Zápisky z přednášek Jiřího Fialy na MFF UK, zimní semestr, ak. rok 2007/2008 Adam Liška 8. prosince 2014 http://kam.mff.cuni.cz/~fiala http://www.adliska.com 1 Obsah 1 Soustavy lineárních

Více

2 Vektory a vektorové prostory 23 2.1 Lineární závislost a nezávislost vektorů... 25 2.2 Souřadná soustava a báze... 26

2 Vektory a vektorové prostory 23 2.1 Lineární závislost a nezávislost vektorů... 25 2.2 Souřadná soustava a báze... 26 Obsah 1 Matice 3 11 Operace s maticemi 4 12 Soustavy lineárních rovnic 11 13 Maticové rovnice a výpočet inverzní matice 15 14 Elementární matice 19 15 Cvičení 21 16 Řešení 22 2 Vektory a vektorové prostory

Více

2.9.11 Logaritmus. Předpoklady: 2909

2.9.11 Logaritmus. Předpoklady: 2909 .9. Logritmus Předpokld: 909 Pedgogická poznámk: Následující příkld vždují tk jeden půl vučovcí hodin. V přípdě potřeb všk stčí dojít k příkldu 6 zbtek jen ukázt, což se dá z jednu hodinu stihnout (nedoporučuji).

Více

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34 Matematika Kamila Hasilová Matematika 1/34 Obsah 1 Úvod 2 GEM 3 Lineární algebra 4 Vektory Matematika 2/34 Úvod Zkouška písemná, termíny budou včas vypsány na Intranetu UO obsah: teoretická a praktická

Více

Převyprávění Gödelova důkazu nutné existence Boha

Převyprávění Gödelova důkazu nutné existence Boha Převyprávění Gödelova důkazu nutné existence Boha Technické podrobnosti Důkaz: Konečná posloupnost výrokůkorektně utvořených formulí nějakého logického kalkulu), z nichž každý jelogickým) axiomem, postulátemteorie),

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické

Více

(Auto)korelační funkce. 2. 11. 2015 Statistické vyhodnocování exp. dat M. Čada www.fzu.cz/ ~ cada

(Auto)korelační funkce. 2. 11. 2015 Statistické vyhodnocování exp. dat M. Čada www.fzu.cz/ ~ cada (Auto)korelační funkce 1 Náhodné procesy Korelace mezi náhodnými proměnnými má široké uplatnění v elektrotechnické praxi, kde se snažíme o porovnávání dvou signálů, které by měly být stejné. Příkladem

Více

Cyklickékódy. MI-AAK(Aritmetika a kódy)

Cyklickékódy. MI-AAK(Aritmetika a kódy) MI-AAK(Aritmetika a kódy) Cyklickékódy c doc. Ing. Alois Pluháček, CSc., 2011 Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Evropský sociální fond Praha&

Více

( ) 2 2 2 ( ) 3 3 2 2 3. Výrazy Výraz je druh matematického zápisu, který obsahuje konstanty, proměnné, symboly matematických operací, závorky.

( ) 2 2 2 ( ) 3 3 2 2 3. Výrazy Výraz je druh matematického zápisu, který obsahuje konstanty, proměnné, symboly matematických operací, závorky. Výrzy Výrz je druh mtemtického zápisu, který obshuje konstnty, proměnné, symboly mtemtických opercí, závorky. Příkldy výrzů: + výrz obshuje pouze konstnty číselný výrz x výrz obshuje konstntu ( proměnnou

Více

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0.

a vlastních vektorů Příklad: Stanovte taková čísla λ, pro která má homogenní soustava Av = λv nenulové (A λ i I) v = 0. Výpočet vlastních čísel a vlastních vektorů S pojmem vlastního čísla jsme se již setkali například u iteračních metod pro řešení soustavy lineárních algebraických rovnic. Velikosti vlastních čísel iterační

Více

Základní vlastnosti eukleidovského prostoru

Základní vlastnosti eukleidovského prostoru Kapitola 2 Základní vlastnosti eukleidovského prostoru 2.1 Eukleidovský prostor Eukleidovský prostor a jeho podprostory. Metrické vlastnosti, jako např. kolmost, odchylka, vzdálenost, obsah, objem apod.

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

8 Věta o Fourierově transformaci funkcí, které lze na sebe transformovat regulární lineární transformací souřadnic

8 Věta o Fourierově transformaci funkcí, které lze na sebe transformovat regulární lineární transformací souřadnic 8 REGULÁRNÍ LINEÁRNÍ TRANSFORMACE SOUŘADNIC 8 Věta o Fourierově transformaci funkcí, které lze na sebe transformovat regulární lineární transformací souřadnic Ze zkušenosti s Fraunhoferovými difrakčními

Více

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ MATEMATIKA 1

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ MATEMATIKA 1 FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ MATEMATIKA 1 Grnt předmětu: Prof. RNDr. Josef DIBLÍK, DrSc. (do 31.8.00) Prof. RNDr. Jn CHVALINA, DrSc. (od 1.9.00) Autoři

Více