Subexponenciální algoritmus pro diskrétní logaritmus

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Subexponenciální algoritmus pro diskrétní logaritmus"

Transkript

1 Subexponenciální algoritmus pro diskrétní logaritmus 22. a 23. přednáška z kryptografie Alena Gollová SEDL 1/33

2 Obsah 1 Využívaná fakta y-hladká čísla 2 3 Alena Gollová SEDL 2/33

3 y-hladká čísla Subexponenciální složitost (SEDL) používá y hladkost čísel a lineární algebru nad tělesem Zp. Funguje tedy pro podgrupy grupy Z p. Exponenciální složitost: O(n) = O(2 len(n) ) Subexponenciální složitost: O(2 f (len(n)) ), kde f (x) o(x), tj. lim x f (x) x = 0. Algoritmus SEDL bude mít složitost O(2 c len(n) len(len(n)) ). Například pro n = vychází čas O( ). = O(2 47 ). Alena Gollová SEDL 3/33

4 y-hladká čísla y-hladká čísla Definice Buď y 0 reálné číslo. Přirozené číslo m 1 je y hladké, jestliže každé prvočíslo, které dělí m, je menší rovno y. Nechť 0 y x jsou reálná čísla. Označme Ψ(y, x) počet všech y hladkých čísel do x (včetně). Příklady Čísla 4, 27, 24, 9216 = jsou 3 hladká. Ψ(2, 10) = 4, neboť 2 hladká čísla do 10 jsou 1, 2, 4 a 8. Ψ(3, 10) = 7, neboť 3 hladká čísla do 10 jsou 1, 2, 3, 4, 6, 8 a 9. Zřejmě Ψ(n, n) = n pro n N. Alena Gollová SEDL 4/33

5 y-hladká čísla y-hladká čísla Věta 1 ln(x) Pokud y = y(x) splňuje lim x y pak platí: Poznámka = 0 a lim x ln(y) ln(x) = 0, ln(x) ( 1+o(1)) Ψ(y, x) x e ln(y) ln(ln(x)) Připomeňme, že f o(g), když lim x f (x) g(x) = 0. Symbol o(1) representuje nějakou funkci f (x), pro níž lim x f (x) = 0. Alena Gollová SEDL 5/33

6 y-hladká čísla y-hladká čísla Věta 2 Pokud y = y(x) splňuje y Ω(ln(x) 1+ɛ ) pro nějaké ɛ > 0 ln(y) a lim x ln(x) = 0, pak platí ln(x) ln(x) ( 1+o(1)) ln( Ψ(y, x) = x e ln(y) ln(y) ) Poznámka y hladká čísla hrají významnou roli v následujících subexponenciálních algoritmech. Tyto odhady jejich počtu budeme potřebovat při určování očekávaného času běhu algoritmů. Alena Gollová SEDL 6/33

7 y-hladká čísla Nad tělesem (nad Zp) lze dělat lineární algebru stejně jako nad R. Lineární prostor nad tělesem Lineární prostor nad tělesem (T, +, ) je množina L spolu s operací sčítání : L L L a akcí číselného násobku : T L L, pro které platí: (L, ) je komutativní grupa s neutrálním prvkem ō; Pro všechny α, β T a všechny ū, v L: α (ū v) = (α ū) (α v) (α + β) ū = (α ū) (β ū) (α β) ū = α (β ū) 1 ū = ū Prvky z L se nazývají vektory, prvky z T jsou skaláry. Alena Gollová SEDL 7/33

8 y-hladká čísla Lineární prostory nad tělesem Podprostor lineárního prostoru L je neprázdná podmnožina P L, která je uzavřená na sčítání a číselné násobky. Báze lineárního podprostoru P je jeho lineárně nezávislá podmnožina B = { b 1,..., b n }, která generuje podprostor P, tj. ū P, právě když ū = n i=1 a i b i, přičemž n-tice koeficientů (a 1... a n ) T n je určena jednoznačně. Tato n-tice koeficientů se nazývá souřadnice vektoru ū vzhledem k (uspořádané) bázi B. Počet prvků libovolné báze podprostoru P se nazývá dimenze podprostoru P, zde dim P = n. Alena Gollová SEDL 8/33

9 y-hladká čísla Lineární prostory nad tělesem Vektory ū 1,..., ū m jsou lineárně závislé, pokud existují koeficienty c 1,..., c m T, kde aspoň jedno c i 0, takové, že c 1 ū c m ū m = ō, (existuje jejich netriviální kombinace rovná nulovému vektoru). V lineárním prostoru dimenze n je libovolných m > n vektorů lineárně závislých. Speciálně množina T n všech n tic nad tělesem T tvoří lineární prostor dimenze n, tudíž libovolných n + 1 vektorů v něm tvoří lineárně závislou množinu. Alena Gollová SEDL 9/33

10 y-hladká čísla Soustavy lineárních rovnic nad tělesem Nad tělesem T funguje Gaussova eliminační metoda. Místo dělení rovnice vedoucím pivotem používá násobení k němu inverzním prvkem. (V tělese T má každé nenulové číslo inverzní prvek.) Poznámka: Nad okruhem (nad Zn, kde n není prvočíslo) obecně Gaussova eliminace nefunguje, protože vedoucí pivoty nemusí být invertibilní. Soustava může mít jedno řešení, žádné řešení, nebo T k různých řešení, kde k je počet proměnných, které smíme volit libovolně v T. Alena Gollová SEDL 10/33

11 y-hladká čísla Soustavy lineárních rovnic nad tělesem Struktura množiny všech řešení soustavy A x T = b T pro n neznámých nad tělesem T : Všechna řešení homogenní soustavy A x T = ō T tvoří podprostor v T n dimenze k, kde k je počet proměnných, které smíme volit libovolně v T. Každé řešení (ne)homogenní soustavy rovnic A x T = b T je součtem partikulárního řešení této soustavy a nějakého řešení přidružené homogenní soustavy. Alena Gollová SEDL 11/33

12 y-hladká čísla Maticový počet nad tělesem Maticový počet nad tělesem T funguje jako nad R - lze analogicky definovat determinant i hodnost, či počítat inverzní matice. Maticový počet nad okruhem lze dělat s jistými zvláštnostmi - např. řádková hodnost se nemusí rovnat sloupcové hodnosti (neboť nefunguje Gaussova eliminace). Determinant definovat lze, invertibilní matice jsou právě ty matice, které mají invertibilní determinant. Alena Gollová SEDL 12/33

13 Algoritmus SEDL Representace prvku v grupě Nechť G je cyklická grupa řádu n s generátorem a, prvek b G. Representace prvku g G vzhledem ke generátoru a a prvku b je každá dvojice (s, t) Zn Zn taková, že g = a s b t v G. Je-li navíc t Z n, pak mluvíme o netriviální representaci. Tvrzení 1 Pro každé t Zn existuje právě jedno s Zn tak, že (s, t) je representace prvku g vzhledem ke generátoru a a prvku b. 2 Známe-li netriviální representaci (s, t) prvku 1 vzhledem ke generátoru a a prvku b, pak umíme spočítat diskrétní logaritmus: dlog a (b) = st 1 v Zn. Alena Gollová SEDL 13/33

14 Algoritmus SEDL (SEDL) Vstup: p, q, a, b, kde G = a je podgrupa řádu q v grupě Z p, p, q jsou prvočísla, a je generátor grupy G, b G. Předpokládejme navíc, že Z p = p 1 = qm, kde q m. (Jak postupovat bez tohoto předpokladu, si řekneme později.) Výstup: x = dlog a (b), nebo hláška neúspěch. Algoritmus SEDL hledá netriviální representaci prvku 1 vzhledem ke generátoru a a prvku b. Pokud ji nalezne, spočte z ní diskrétní logaritmus. Alena Gollová SEDL 14/33

15 Algoritmus SEDL Tvrzení Nechť Z p = qm, kde p, q jsou prvočísla a q m, a nechť G je podgrupa řádu q a H je podgrupa řádu m v grupě Z p. Pak Z p = G H je vnitřní direktní součin podgrup G a H, tj. G H = {1} GH = Z p Aneb G H Z p a každý prvek z Z p lze jednoznačně napsat ve tvaru z = gh, kde g G a h H. Tvrzení Nechť Z p = qm, kde p je prvočíslo, a nechť H je podgrupa řádu m v grupě Z p. Pak pro libovolný prvek z Z p je z q H. Alena Gollová SEDL 15/33

16 Algoritmus SEDL 1. fáze algoritmu SEDL Budeme používat y hladkost, vhodnou volbu parametru y < p budeme diskutovat později. Nechť p 1,..., p k jsou všechna prvočísla do y, je jich tedy k. Náhodnou volbou nalezneme (k + 1) y hladkých čísel ze Z p tvaru a s i b t i h i, kde a s i b t i = g i G, h i H. Provedeme to pro každé 1 i k + 1 takto: zvol náhodně s i, t i Zq a h i Z p, spočti h i = h q i H ověř prostým dělením, zda a s i b t i h i je y hladké, tj. zda a s i b t i h i = p e i p e i k k v Z p dokud ne, tak opakuj náhodnou volbu Alena Gollová SEDL 16/33

17 Algoritmus SEDL 1. fáze algoritmu SEDL Poznámka: Pro fungování algoritmu by stačilo najít (k + 1) y hladkých čísel z podgrupy G tvaru a s i b t i, ale neuměli bychom odhadnout očekávaný čas hledání (očekávaný počet cyklů pro každé i), protože nevíme, kolik je y hladkých čísel v podgrupě G. Umíme odhadnout jen počet y hladkých čísel do p, tedy v Z p, proto volíme náhodná čísla tvaru a s i b t i h i = g i h i Z p. Alena Gollová SEDL 17/33

18 Algoritmus SEDL 2. fáze algoritmu SEDL Budeme používat lineární algebru nad tělesem Zq, kde q = G. Víme, že q je prvočíslo, proto Zq je těleso. V 1. fázi jsme nalezli (k + 1) rovností tvaru: a s i b t i h i = p e i p e i k k v Z p Pro 1 i k + 1 uvažujme k tice exponentů v i = (e i1,..., e ik ) jakožto vektory nad Zq. Množina Z k q všech k tic nad Zq tvoří lineární prostor dimenze k. Našich (k + 1) vektorů tedy musí být lineárně závislých, aneb existuje jejich netriviální kombinace rovná nulovému vektoru. Alena Gollová SEDL 18/33

19 Algoritmus SEDL 2. fáze algoritmu SEDL Existují koeficienty c 1,..., c k+1 Zq, ne všechny nulové, tak, že c 1 v c k+1 v k+1 = ō = (0,..., 0) v Z k q. Podíváme-li se na tuto kombinaci nad Z, pak všechny složky výsledného vektoru jsou dělitelné číslem q: c 1 v c k+1 v k+1 = (e 1,..., e k ) v Z k, q e i pro každé i. Koeficienty c 1,..., c k+1 nalezneme pomocí Gaussovy eliminace, která nad tělesem Zq funguje. (Budeme řešit homogenní soustavu k rovnic pro (k + 1) neznámých nad Zq. Stačí najít jedno netriviální řešení.) Alena Gollová SEDL 19/33

20 Algoritmus SEDL 2. fáze algoritmu SEDL Uvažujme opět (k + 1) rovností tvaru a s i b t i h i = p e i pe i k k v Z p. Pokud každou i tou rovnost umocníme na příslušné c i a všechny rovnosti navzájem vynásobíme, získáme rovnost: a s b t h = p e pe k k v Z p, kde s = k+1 i=1 c is i, t = k+1 i=1 c it i, h = k+1 i=1 hc i i. Přitom ne všechna c i jsou nulová, tedy může vyjít s 0, t 0. Navíc víme, že q e i pro každé i, tudíž p e i i H pro každé i. Alena Gollová SEDL 20/33

21 Algoritmus SEDL 2. fáze algoritmu SEDL Nyní máme rovnost a s b t = h 1 p e pe k k v Z p, kde prvek nalevo je z podgrupy G a prvek napravo z podgrupy H. Jelikož ale G H = {1} (viz náš předpoklad navíc), tak musí být tento prvek roven 1. Našli jsme representaci prvku 1 vzhledem ke generátoru a a prvku b, a s b t = 1 v G Z p. Pokud je t 0, spočteme dlog a (b) = st 1 v Zq. Pokud je t = 0, tak ohlásíme neúspěch. Alena Gollová SEDL 21/33

22 Algoritmus SEDL for i 1 to k + 1 do repeat c choose s i, t i Z q, h c i Z p at random h i h q i, zi as i b t i h i in Z p test if z i is y smooth (trial division) until z i = p ei p ei k k for some e i1,..., e ik Z v i (e i1,..., e ik ) in Z k enddo apply Gaussian elimination over Z q to find c 1,..., c k+1 Z q, not all zero, such that c 1 v c k+1 v k+1 = (0,..., 0) in Z k q s k+1 i=1 c is i, t k+1 i=1 c it i in Z q if t = 0 in Z q then output failure else x ( st 1 ) in Z q and output x endif Alena Gollová SEDL 22/33

23 Algoritmus SEDL Příklad G = 4 je podgrupa řádu 11 v grupě Z 23, Z 23 = 2 11, tedy H = {±1}. Spočtěte dlog 4 (12) v Z 23 a zvolte parametr hladkosti y = 4. (Pozn.: = 1 v Z 23, tedy 12 G a dlog 4(12) je definován.) 1.fáze - počítáme v Z 23, náhodnou volbou získáme rovnosti: R 1 : = 8 = 2 3, odtud v 1 = (3, 0). R 2 : = 12 = , odtud v 2 = (2, 1). R 3 : = 2 = 2 1, odtud v 3 = (1, 0). Pozn.: Volba ( 1) = 21 = 3 7 byla neúspěšná. Alena Gollová SEDL 23/33

24 Algoritmus SEDL Příklad - pokračování 2.fáze - počítáme nad Z11, Gaussovou eliminací získáme pro c 1 (3, 0) + c 2 (2, 1) + c 3 (1, 0) = (0, 0) netriviální řešení c 1 = 1, c 2 = 0, c 3 = 3 = 8. kompletování výpočtů - R1 1 R0 2 R8 3 dává rovnost: = 2 11 = 1 v Z 23, přitom 4, 12 G, tedy v exponentu počítáme modulo 11: = 1 v Z 23 je netriviální representace 1. Odtud 3x + 7 = 0 v Z11, x = = 5. Diskrétní logaritmus dlog 4 (12) = 5. Alena Gollová SEDL 24/33

25 Algoritmus SEDL Zobecnění algoritmu SEDL Algoritmus SEDL lze upravit tak, aby počítal diskrétní logaritmus v podgrupě G řádu q e grupy Z p, kde p, q jsou prvočísla, Z p = q e m, q m. Buď H podgrupa řádu m v Z p. Algoritmus bude fungovat, protože i teď je Z p = G H. První fáze proběhne stejně, ve druhé fázi budeme řešit homogenní soustavu rovnic nad okruhem Zq e. Gaussova eliminace nad okruhem obecně nefunguje, ale v tomto případě ji lze upravit tak, abychom pomocí ní nakonec našli netriviální řešení, tj. koeficienty c 1,..., c k+1 Zqe, které nejsou všechny nulové, dokonce ani nejsou všechny dělitelné číslem q. Pak může vyjít t invertibilní v Zqe, tj. q t, tedy SEDL může najít netrivální representaci prvku 1, ze které dopočte diskrétní logaritmus. Alena Gollová SEDL 25/33

26 Algoritmus SEDL Cvičení Předpokládejme, že umíme pomocí algoritmu SEDL spočítat diskrétní logaritmus v podgrupě G řádu q e grupy Z p, kde Z p = p 1 = q e m, q m. Navrhněte algoritmus, který vždy spočte diskrétní logaritmus v podgrupě G řádu q grupy Z p, kde q p 1 (bez dalších předpokladů pro q). Vstup: generátor a grupy G, prvek b G, prvočísla p, q. Výstup: x = dlog a (b) v G. Nápověda: Uvědomte si, že G G. Nalezněte generátor c grupy G, spočtěte dlog c (a), dlog c (b) v grupě G a z nich dopočtěte x. Alena Gollová SEDL 26/33

27 Vraťme se k základní variantě algoritmu SEDL. Počítáme diskrétní logaritmus z prvku b v podgrupě G = a řádu q grupy Z p, kde p, q jsou prvočísla, Z p = p 1 = qm, q m. Chceme analyzovat výstup algoritmu a očekávaný čas jeho běhu. Tvrzení Pravděpodobnost, že algoritmus SEDL ohlásí neúspěch, je 1 q. Lze dokázat, že každé t Zq může být nalezeno algoritmem SEDL se stejnou pravděpodobností. Pak P[neúspěch] = 1 q. Alena Gollová SEDL 27/33

28 Očekávaný čas algoritmu SEDL 1. fáze SEDL: Označme σ pravděpodobnost, že náhodný prvek ze Z p je y hladký. Pak očekávaný počet cyklů pro nalezení jednoho y hladkého prvku tvaru a s i b t i h i Z p je 1 σ. V každém cyklu dělíme všemi k prvočísly do y (y < p). Těchto y hladkých prvků potřebujeme najít (k + 1). E(TIME1) = O( k2 σ len(p)2 ) 2. fáze SEDL: Gaussova eliminace na matici typu (k, k + 1) vyžaduje zhruba k 3 operací v Zq a její čas bude dominantní pro druhou fázi. TIME2 = O(k 3 len(p) 2 ) Očekávaný čas pro SEDL: E(TIME) = O(( k2 σ + k3 ) len(p) 2 ) Alena Gollová SEDL 28/33

29 Očekávaný čas algoritmu SEDL Odhadneme k a σ pomocí y. Předpokládejme, že y = e ln(p)λ+o(1), 0 < λ < 1, abychom mohli použít větu odhadující počet y hladkých čísel do p. σ = Ψ(y,p 1) p 1 Ψ(y,p) p ln(p) ( 1+o(1)) e ln(y) ln(ln(p)) Podle Čebyševovy věty je k = Θ( y ln(y) ). Odtud lze odvodit (pro jakékoli y), že k = e (1+o(1)) ln(y). len(p) 2 = e o(1) ln(y) díky našemu předpokladu pro y. Alena Gollová SEDL 29/33

30 Očekávaný čas algoritmu SEDL Dosadíme do E(TIME) = O(( k2 σ + k3 ) len(p) 2 ) a získáme odhad: ln(p) (1+o(1)) max{ ln(ln(p))+2 ln(y);3 ln(y)} E(TIME) e ln(y) Nyní chceme zvolit parametr hladkosti y tak, aby byl odhad očekávaného času minimální. Označme µ = ln(y), A = ln(p) ln(ln(p)). Chceme najít minimim pro funkci f (µ) = max{ A µ + 2µ; 3µ}, použijeme základní kalkulus (nulová první derivace). Alena Gollová SEDL 30/33

31 Očekávaný čas algoritmu SEDL Funkce f 1 (µ) = A µ + 2µ má f 1 (µ) = A + 2 = 0 pro µ = ± µ 2 A Lokální minimum je v bodě µ = 2, hodnota minima je 4 A Funkce f 2 (µ) = 3µ nabývá v tomto bobě hodnoty 3 A Tudíž µ = 2 je bodem minima pro f (µ) = max{f 1(µ); f 2 (µ)} a hodnota minima je 4 A 2. (pozn. - nakreslete si grafy těchto funkcí) A 2. A Alena Gollová SEDL 31/33

32 Očekávaný čas algoritmu SEDL A Volíme parametr hladkosti y = e 2 = e 1 ln(p) ln(ln(p)) 2 (všimněme si, že splňuje předpoklady našeho výpočtu). Při tomto y bude očekávaný čas algoritmu SEDL E(TIME) e (2 2+o(1)) ln(p) ln(ln(p)), tedy subexponenciální s konstantou 2 2. = 2, 828 v exponentu. Očekávaný čas algoritmu SEF Konstantu v exponentu je možné zmenšit na 2, 0, použijeme-li přesnější odhad počtu y hladných čísel (viz věta 2). Alena Gollová SEDL 32/33

33 Algoritmus SEDL Literatura Shoup: A Computational Introduction to Number Theory and Algebra. Kapitola 15. Lineární prostory nad tělesem najdete tamtéž v kapitole Alena Gollová SEDL 33/33

Subexponenciální algoritmus pro faktorizaci

Subexponenciální algoritmus pro faktorizaci Subexponenciální algoritmus pro faktorizaci 24. a 25. přednáška z kryptografie Alena Gollová SEF 1/37 Obsah 1 2 Alena Gollová SEF 2/37 Používaná fakta SEF používá (podobně jako SEDL) y hladkost a lineární

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

Obsah. Euler-Fermatova věta. Reziduální aritmetika. 3. a 4. přednáška z kryptografie

Obsah. Euler-Fermatova věta. Reziduální aritmetika. 3. a 4. přednáška z kryptografie Obsah Počítání modulo n a jeho časová složitost 3. a 4. přednáška z kryptografie 1 Počítání modulo n - dokončení Umocňování v Zn 2 Časová složitost výpočtů modulo n Asymptotická notace Základní aritmetické

Více

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí: Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se

Více

BCH kódy. Alena Gollová, TIK BCH kódy 1/27

BCH kódy. Alena Gollová, TIK BCH kódy 1/27 7. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK 1/27 Obsah 1 Binární Alena Gollová, TIK 2/27 Binární jsou cyklické kódy zadané svými generujícími kořeny. Díky šikovné volbě kořenů opravuje kód

Více

Diskrétní logaritmus

Diskrétní logaritmus 13. a 14. přednáška z kryptografie Alena Gollová 1/38 Obsah 1 Protokoly Diffieho-Hellmanův a ElGamalův Diffieho-Hellmanův a ElGamalův protokol Bezpečnost obou protokolů 2 Baby step-giant step algoritmus

Více

Generující kořeny cyklických kódů. Generující kořeny. Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30

Generující kořeny cyklických kódů. Generující kořeny. Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30 Generující kořeny cyklických kódů 6. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30 Obsah 1 Alena Gollová, TIK Generující kořeny 2/30 Hammingovy kódy Hammingovy kódy jsou

Více

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

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

Více

Pravděpodobnostní algoritmy

Pravděpodobnostní algoritmy Pravděpodobnostní algoritmy 17. a 18. přednáška z kryptografie Alena Gollová 1/31 Obsah 1 Diskrétní rozdělení náhodné veličiny Algoritmus Generate and Test 2 Alena Gollová 2/31 Diskrétní rozdělení náhodné

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

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

Více

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

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě

Více

Soustavy linea rnı ch rovnic

Soustavy linea rnı ch rovnic [1] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení a) soustavy, 10, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l.

Více

19. a 20. přednáška z kryptografie

19. a 20. přednáška z kryptografie 19. a 20. přednáška z kryptografie Alena Gollová 1/35 Obsah 1 2 IsPrime jako IsPrime jako s dělením malými prvočísly Alena Gollová 2/35 V předchozí kapitole jsme používali algoritmus IsPrime(n), který

Více

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

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

Více

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

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška

Více

Úvod do lineární algebry

Úvod do lineární algebry Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky

Více

8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy

8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy 24 8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy Generující kořeny cyklických kódů Nechť K je cyklický kód délky n nad Z p s generujícím polynomem g(z). Chceme najít rozšíření T tělesa Z p, tedy nějaké těleso GF

Více

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová. [1] Terminologie [2] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová matice.

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

1 Determinanty a inverzní matice

1 Determinanty a inverzní matice Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého

Více

Charakteristika tělesa

Charakteristika tělesa 16 6 Konečná tělesa V této kapitole budeme pod pojmem těleso mít na mysli vždy konečné komutativní těleso, tedy množinu s dvěma binárními operacemi (T, +, ), kde (T, +) je komutativní grupa s neutrálním

Více

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

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

Více

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

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

Více

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. věta Nechť M = {x 1, x 2,..., x k } je množina vektorů z vektorového prostoru

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic 1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

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

Více

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n [1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem

Více

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice 9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky

Více

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi. Řešené příklady z lineární algebry - část 3 Typové příklady s řešením Příklad 3.1: Zobrazení L: P 3 R 23 je zobrazení z prostoru P 3 všech polynomů do stupně 3 (včetně nulového polynomu) do prostoru R

Více

7. Lineární vektorové prostory

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

Více

Okruh Lineární rovnice v Z m Těleso Gaussova eliminace (GEM) Okruh Z m. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2007: Okruh Z m 1/20

Okruh Lineární rovnice v Z m Těleso Gaussova eliminace (GEM) Okruh Z m. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2007: Okruh Z m 1/20 Okruh Z m Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2007: Okruh Z m 1/20 Minule: 1 Slepování prvků Z modulo m: množina Z m. 2 Operace na Z m : m (sčítání), m (násobení). 3 Speciální prvky: [0] m a [1] m. 4 Vlastnosti

Více

8 Matice a determinanty

8 Matice a determinanty M Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap 8: Matice a determinanty 1 8 Matice a determinanty 81 Matice - definice a základní vlastnosti Definice Reálnou resp komplexní maticí A typu m n nazveme obdélníkovou

Více

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

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

Více

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Soustavy lineárních rovnic 1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem

Více

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy

Více

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

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

Více

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)

Více

1 Vektorové prostory.

1 Vektorové prostory. 1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které

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

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule. Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

Lineární algebra : Báze a dimenze Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,

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

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx, y) = λ(x,

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

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost 3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Obrázek 5: Vektor w je lineární kombinací vektorů u a v. Vektory u, v a w jsou lineárně závislé. Obrázek 6: Vektor q je lineární

Více

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity) 4 Lineární zobrazení Definice: Nechť V a W jsou vektorové prostory Zobrazení A : V W (zobrazení z V do W nazýváme lineárním zobrazením, pokud pro všechna x V, y V a α R platí 1 A(x y = A(x A(y (vlastnost

Více

Báze a dimenze vektorových prostorů

Báze a dimenze vektorových prostorů Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň

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

Základy matematiky pro FEK

Základy matematiky pro FEK Základy matematiky pro FEK 3. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 21 Co nás dneska čeká... Co je to soustava lineárních

Více

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech 7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech Definice: Nechť Vje vektorový prostor a množina vektorů {v 1, v 2,, v n } je podmnožinou V. Pak součet skalárních násobků těchto vektorů, tj. a 1 v 1 + a 2 v

Více

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru 1 1. Lineární algebra 1.1. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Hodnost matice Aritmetické vektory Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ).

Více

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

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

Více

Matematika 2 pro PEF PaE

Matematika 2 pro PEF PaE Vektorové prostory 1 / 17 Matematika 2 pro PEF PaE 8. Vektorové prostory Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU Vektorové prostory Vektorové prostory a podprostory 2 / 17 vektorového prostoru Množina

Více

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u. Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl

Více

Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic Přednáška MATEMATIKA č 4 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz 27 10 2010 Soustava lineárních rovnic Definice Soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a

Více

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b, Obsah Lineární rovnice Definice 77 Uvažujme číselné těleso T a prvky a 1,, a n, b T Úloha určit všechny n-tice (x 1,, x n ) T n, pro něž platí n a i x i = a 1 x 1 + + a n x n = b, i=1 se nazývá lineární

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

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava    luk76/la1 Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://homel.vsb.cz/ luk76/la1 Text

Více

ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/

ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/ Petr Olšák Výcuc z textu Lineární algebra určeno pro promítání na přednášce Úvod do algebry http://www.olsak.net/linal.html ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/ http://math.feld.cvut.cz/skripta/ua/

Více

z textu Lineární algebra

z textu Lineární algebra 2 Úvodní poznámky Petr Olšák Výcuc z textu Lineární algebra určeno pro promítání na přednášce Úvod do algebry http://www.olsak.net/linal.html ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/ http://math.feld.cvut.cz/skripta/ua/

Více

4 Počítání modulo polynom

4 Počítání modulo polynom 8 4 Počítání modulo polynom Co se vyplatilo jendou, vyplatí se i podruhé. V této kapitole zavedeme polynomy nad Z p a ukážeme, že množina všech polynomů nad Z p tvoří komutativní okruh s jednotkou. Je-li

Více

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY EUKLIDOVSKÉ PROSTORY Necht L je lineární vektorový prostor nad tělesem reálných čísel R. Zobrazení (.,.) : L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx,

Více

Věta o dělení polynomů se zbytkem

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

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x). Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých

Více

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i. KOMLEXNÍ ČÍSLA C = {a + bi; a, b R}, kde i 2 = 1 Číslo komplexně sdružené k z = a + bi je číslo z = a bi. Operace s komplexními čísly: z = a + bi, kde a, b R v = c + di, kde c, d R Sčítání Odčítání Násobení

Více

Základy matematiky pro FEK

Základy matematiky pro FEK Základy matematiky pro FEK 2. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 20 Co nás dneska čeká... Závislé a nezávislé

Více

Hlubší věty o počítání modulo

Hlubší věty o počítání modulo Hlubší věty o počítání modulo Jiří Velebil: X01DML 3. prosince 2007: Hlubší věty o počítání modulo 1/17 Příklad Vyřešte: Idea řešení: x = 3 v Z 4 x = 2 v Z 5 x = 6 v Z 21 x = 3 + 2 + 6 Musí být: 1 První

Více

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 2. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 40 Obsah 1 Vektory

Více

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

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ107/2200/280141 Soustavy lineárních rovnic Michal Botur Přednáška 4 KAG/DLA1M: Lineární

Více

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo 0. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo (PEF PaA) Petr Gurka aktualizováno 9. prosince 202 Obsah Základní pojmy. Motivace.................................2 Aritmetický vektorový

Více

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................

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

5. Lokální, vázané a globální extrémy

5. Lokální, vázané a globální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Studijní text Lokální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Definice 51 Řekneme, že f : R n R má v bodě a Df: 1 lokální maximum, když Ka, δ Df tak, že x Ka,

Více

Lineární prostory. - vektorové veličiny(síla, rychlost, zrychlení,...), skládání, násobení reálným číslem

Lineární prostory. - vektorové veličiny(síla, rychlost, zrychlení,...), skládání, násobení reálným číslem Lineární prostory - vektorové veličiny(síla, rychlost, zrychlení,...), skládání, násobení reálným číslem - volné vektory a operace s nimi(sčítání, násobení reálným číslem) -ve 2 nebove 3 vázanévektorysespolečnýmpočátkem

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6) 1. Lineární diferenciální rovnice řádu n [MA1-18:P1.7] rovnice typu y n) + p n 1 )y n 1) +... + p 1 )y + p 0 )y = q) 6) počáteční podmínky: y 0 ) = y 0 y 0 ) = y 1 y n 1) 0 ) = y n 1. 7) Věta 1.3 : Necht

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

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

Více

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t. 1 Variace konstanty Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. Příklad 1 Najděte obecné řešení rovnice: y + y = 4 sin t. Co

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14. Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 14. Vlastní vektory Bud V vektorový prostor nad polem P. Lineární zobrazení f : V

Více

10. Vektorové podprostory

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

Více

Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní čísla a vlastní vektory 5 Vlastní čísla a vlastní vektor Poznámka: Je-li A : V V lineární zobrazení z prostoru V do prostoru V někd se takové zobrazení nazývá lineárním operátorem, pak je přirozeným požadavkem najít takovou bázi

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

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

Více

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

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího). Předmět: MA 4 Dnešní látka Vektorový (lineární) prostor (připomenutí) Normovaný lineární prostor Normy matic a vektorů Symetrické matice, pozitivně definitní matice Gaussova eliminační metoda, podmíněnost

Více

Hlubší věty o počítání modulo

Hlubší věty o počítání modulo Hlubší věty o počítání modulo Jiří Velebil: A7B01MCS 31. října 2011: Hlubší věty o počítání modulo 1/18 Příklad Vyřešte: Idea řešení: x = 3 v Z 4 x = 2 v Z 5 x = 6 v Z 21 x = 3 + 2 + 6 Musí být: 1 První

Více

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

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

Více

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017 Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 207 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia

Více

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR DEN: ODR teoreticky: soustavy rovnic Soustava lineárních ODR 1 řádu s konstantními koeficienty je soustava ve tvaru y 1 = a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n + b 1 (x) y 2 = a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y

Více

2. kapitola: Euklidovské prostory

2. kapitola: Euklidovské prostory 2. kapitola: Euklidovské prostory 2.1 Definice. Euklidovským n-rozměrným prostorem rozumíme neprázdnou množinu E n spolu s vektorovým prostorem V n a přiřazením, které každému bodu a z E n a každému vektoru

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

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

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

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

Více

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

Soustavy lineárních rovnic a determinanty Soustavy lineárních rovnic a determinanty Petr Hasil Přednáška z matematiky Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny

Více

Výběr báze. u n. a 1 u 1

Výběr báze. u n. a 1 u 1 Výběr báze Mějme vektorový prostor zadán množinou generátorů. To jest V = M, kde M = {u,..., u n }. Pokud je naším úkolem najít nějakou bázi V, nejpřímočařejším postupem je napsat si vektory jako řádky

Více