ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA PEDAGOGICKÁ Katedra matematiky, fyziky a technické výchovy

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA PEDAGOGICKÁ Katedra matematiky, fyziky a technické výchovy"

Transkript

1 ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA PEDAGOGICKÁ Katedra matematiky, yziky a technické výchovy Jedno užití polynomů nad konečnými tělesy DIPLOMOVÁ PRÁCE Bc. Jiří Jandl Učitelství pro druhý stupeň základní školy, obor Učitelství matematiky a yziky Vedoucí práce: doc. RNDr. Jaroslav HORA, CSc. Plzeň, 07

2 Prohlašuji, že jsem diplomovou práci vypracoval samostatně s použitím uvedené literatury a zdrojů inormací. Plzeň, 0. června vlastnoruční podpis

3 Děkuji mému vedoucímu diplomové práce doc. RNDr. Jaroslavovi Horovi, CSc., za jeho cenné rady, připomínky a metodické vedení práce.

4

5

6 OBSAH OBSAH... ÚVOD KONEČNÁ TĚLESA CHARAKTERISTIKA TĚLESA KONGRUENCE MODULO P ARITMETICKÉ OPERACE MODULO P POLYNOMY NAD KONEČNÝMI TĚLESY..... OPERACE S POLYNOMY..... OPERACE POLYNOMŮ NA MNOŽINĚ IREDUCIBILITA POLYNOMŮ V... 0 EISENSTEINOVO KRITÉRIUM IREDUCIBILITY... 0 KRONECKERŮV ALGORITMUS..... IREDUCIBILITA POLYNOMŮ V Zp... 8 BERLEKAMPŮV ALGORITMUS MINIMÁLNÍ A PRIMITIVNÍ POLYNOMY LINEÁRNÍ KÓDY ELEMENTÁRNÍ KÓDY JEDNODUCHÝ PARITNÍ KÓD MATICOVÝ POPIS LINEÁRNÍHO KÓDU SYSTEMATICKÝ LINEÁRNÍ KÓD ALGEBRAICKÁ METODA DEKÓDOVÁNÍ SPRÁVNĚ PŘIJATÁ SLOVA PŘIJATÁ SLOVA S NEJVÝŠE TŘEMI CHYBAMI HAMMINGŮV KÓD ALGORITMUS GENEROVÁNÍ HAMMINGOVA KÓDU PŘÍKLADY UŽITÍ SAMOOPRAVNÝCH KÓDŮ CYKLICKÝ KÓD BCH KÓDY KONVOLUČNÍ KÓDY REED-SOLOMONOVY KÓDY ZÁVĚR SEZNAM LITERARURY:... 77

7 ÚVOD V této diplomové práci se budeme zabývat užití polynomů nad konečnými tělesy. Nejprve si deinujeme konečná tělesa a vysvětlíme charakteristiku těles. Další důležitou částí této práce jsou polynomy nad konečnými tělesy. Ukážeme si operace s polynomy v také i na množině. Vysvětlíme si ireducibilitu polynomů, neboli nerozložitelnost polynomů s celočíselnými koeicienty. Faktorizace polynomů, nebo chceme-li také řešení polynomiálních rovnic, je jedním z nejstarších problémů, kterými se matematika, respektive algebra, zabývá. Původně šlo vlastně o hledání kořenů či kořenových činitelů. V této práci si vysvětlíme pojmy ireducibilní a reducibilní mnohočlen a vysvětlíme některé algoritmy, které se dají použít k zjištění daných vlastností. Pro zjištění o nerozložitelnosti polynomů si ukážeme také algoritmus, který lze použít v Zp[ ]. Další kapitolách si vysvětlíme minimální a primitivní polynomy nad konečnými tělesy, které budeme uplatňovat pro lineární kódování. Ukážeme si, na několika příkladech, jak využít metodu jejich dekódování. V poslední kapitole se zmíníme se o některých samoopravných kódech a zároveň, kde je jejích užití. [ ] a 4

8 . KONEČNÁ TĚLESA V této kapitole budeme pod pojmem těleso mít na mysli vždy konečné komutativní těleso, tedy množinu s dvěma binárními operacemi (,, ), kde (, ) je komutativní grupa s neutrálním prvkem 0, ( T 0, ) je komutativní grupa s neutrálním prvkem, přičemž násobení je distributivní vůči sčítání. T T.. Charakteristika tělesa Deinice.. Tělesem T nazýváme množinu (její prvky nazýváme prvky tělesa) spolu se dvěma binárními operacemi sčítání + a násobení, které splňují sadu následujících aiomů: (A) a ( b c) ( a b) c pro libovolné (A) a b b a pro libovolné a, b T a, b, c T (A) eistuje 0T tak, že pro všechna a T platí a 0 0 a a (A4) pro všechna at eistuje a T (M) a ( b c) ( a b) c pro všechna a, b, c T (M) a b b a pro všechna a, b, T a a a a tak, že platí 0 (M) eistuje T tak, že pro všechna at platí a a a (M4) pro všechna a 0 eistuje a T tak, že platí a a a a = (D) a b c a b a c pro všechna a, b, c T (distributivita) (N) 0 (netrivialita) Je-li T konečná množina, pak T je konečné těleso. Těleso K nazýváme podtělesem tělesa T, pokud K je podmnožinou T a operace sčítání + a násobení se v tělesech K a T shodují. Značíme K T. Rovněž říkáme, že T je rozšíření tělesa E. Deinice.. 5

9 Nechť T, +,, 0, je konečné těleso. Nejmenší přirozené číslo r 0 takové, že... = 0, se nazývá charakteristika tělesa T. Značíme char T. r krát Charakteristika tělesa je vlastně řád prvku v grupě T, +. Pokud žádné takové r neeistuje, pak říkáme, že F má charakteristiku 0. Tvrzení: Charakteristika konečného tělesa je vždy prvočíslo. Důkaz: Kdyby char T r bylo složené číslo, r a b pro a b r, pak by bylo platilo: bkrát 0 =... (... ) (... ) rkrát (... ) a krát (... ) b krát a krát a krát Při úpravách používáme toho, že sčítání je asociativní, je neutrální prvek vůči násobení a násobení je distributivní vůči sčítání. Protože těleso nemá dělitele nuly, musí být buď... = 0 nebo... = 0, což je spor s tím, že a krát b krát takové číslo. Tudíž r je prvočíslo. r je nejmenší.. Kongruence modulo p Deinice Nechť p je přirozené číslo. Na množině všech celých čísel deinujeme kongruenci modulo p předpisem y, pokud p dělí rozdíl y. Píšeme y mod p. 6

10 Každá z p tříd této ekvivalence je tvořena všemi čísly, které při dělení číslem p dávají tentýž zbytek. Proto se označují jako zbytkové třídy modulo můžeme značit p nebo Zp a prvek je reprezentant této třídy. p. Třídu obsahující číslo.. Aritmetické operace modulo p Deinice Číslo p je pevně dáno. Pro třídy a y, zadané pomocí svých reprezentantů, je jejich součet a součin y y deinován předpisy y y. Poznámka: a y y. To znamená, že a y y. y y, z toho plyne y y, takže hodnota přiřazená součtu y Podobně je tomu u operace. je na volbě nezávislá. Množina Z 5 má počítání modulo 5 p prvků, které lze psát například jako 0,,,, 4. Při můžeme pracovat pouze s čísly 0,,,, p (s tzv. úplnou soustavou zbytků modulo p ), s tím, že výsledek každé operace nahradíme příslušným zbytkem. Ukázalo se, že pokud je p prvočíslem, je algebraická struktura Z,, p tělesem, které má právě p prvků. Máme tedy k dispozici konečná tělesa mající prvočíselný počet prvků. Operace v nich budeme někdy pro zjednodušení zápisu značit jen., Například při počítání modulo 5 můžeme psát 4 nebo 4. Úplnou inormaci o aritmetice modulo 5 dodává tabulka: 7

11 Ve vektorových prostorech nad konečnými tělesy lze provádět všechny obvyklé operace jako v reálných vektorových prostorech, například řešit soustavy rovnic, hodnost matice, atd. Ještě poznamenejme, že je možné zkonstruovat konečná tělesa mající právě prvků, kde p je prvočíslo. Tato tělesa se často značí GF, Galois ield, Galoisova tělesa. V této práci budeme využívat jejich speciální případ, tělesa zbytkových tříd Příklad.. Vypočtěte soustavu čtyř rovnic o pěti neznámých nad tělesem Z Řešení: Nejprve soustavu lineárních algebraických rovnic vyjádříme rozšířenou maticí soustavy. Pomocí řádkovými úpravami převedeme tuto matici do tvaru, ze kterého budou určené neznámé. Upravená matice pak odpovídá soustavě rovnic, která je ekvivalentní s původní soustavou rovnic. p n Z p n p

12 Nejprve přičteme dvojnásobek prvního řádku k druhému řádku a prvního řádku k třetímu řádku. Poté k třetímu řádku přičteme druhý řádek a ke čtvrtému řádku přičteme druhý řádek. Třetí řádek se nyní shoduje se čtvrtým, proto čtvrtý řádek můžeme vynechat. Třetí řádek lze vynásobit. Po těchto úpravách zjistíme, že eistují řešení soustavy. Dostáváme: 4, , 5 5 Soustava má nekonečně mnoho řešení, které závisí na parametrech. Řešení této soustavy mají tvar,,,, /, Z. Příklad.. Vypočtěte determinant nad tělesem Z : Řešení: V prvním kroku provedeme prohození prvního s druhým řádkem, a zároveň nesmíme zapomenout, že pokud se mezi sebou dva řádky determinantu zamění, musíme před determinant zapsat mínus. V druhém kroku provedeme přičtení dvojnásobku prvního řádku k druhému řádku, prvního řádku k třetímu řádku, čtyřnásobku prvního řádku k čtvrtému řádku a dvojnásobku prvního řádku k pátému řádku. Ve třetím kroku přičteme trojnásobek druhého řádku ke čtvrtému řádku a dvojnásobek druhého řádku k řádku pátému. Ve čtvrtém kroku provedeme prohození třetího s pátým řádkem (determinant je 9

13 kladný). V pátém kroku přičteme ke třetímu řádku čtvrtý a pátý řádek. Posledním úkolem je vynásobit mezi sebou prvky na hlavní diagonále = = = = = = = 4 =. V tomto tetu se také budeme snažit dokumentovat, jak je možné ověřit správnost výpočtů, kterou budeme realizovat v programu Wolram Mathematica 8. Příklad.. Vypočtěte hodnost matice nad tělesem Z 5: A 4 4 5, B Řešení: 0

14 A hod A V prvním kroku provedeme přičtení prvního řádku k druhému řádku a trojnásobku prvního řádku k třetímu řádku. V druhém kroku přičteme čtyřnásobek druhého řádku ke třetímu řádku. Počet řádků trojúhelníkové matice je, proto hodnost matice je rovna. B hod B V prvním kroku provedeme přičtení trojnásobku prvního řádku k druhému řádku a prvního řádku k třetímu řádku. V druhém kroku přičteme dvojnásobek druhého řádku ke třetímu řádku. Vidíme, že třetí řádek je nulový, proto ho můžeme vynechat. Počet řádků trojúhelníkové matice je, proto hodnost matice je rovna. Nyní ověříme správnost hodností obou matic v programu.. POLYNOMY NAD KONEČNÝMI TĚLESY Deinice Budiž ( T,, ) některé z číselných komutativních těles a deinovanou předpisem nazýváme polynomem n tého n n 0 n přirozené číslo. Funkci n a a... a a a, kde a 0, n stupně o jedné proměnné nad tělesem,, n T.

15 Prvky a n, polynomu. an Pod polynomem,, a, a 0tého, a 0 z komutativního tělesa stupně rozumíme polynom T,, a 0 nazýváme koeicienty, kde a0 0. Nulový polynom 0, který budeme značit o, nemá stupeň. Polynomy, jinak také mnohočleny v jsou matematické výrazy ve tvaru n n n i n n... 0 i i0 a a a a a a, kde a n, an,, a, a 0 jsou koeicienty polynomu, a platí a n, an,, a, a0 a an s nenulovým koeicientem značí stupeň polynomu. Příkladem může být polynom 4 0, kde n nejvyšší eponent proměnné, kde můžeme určit jeho stupeň, který je st 4. Mezi polynomy také patří i konstanty, v tomto případě se jedná totiž o polynomy nultého stupně (nejvyšší eponent člen zapsaný jako a a ). s nenulovým koeicientem je absolutní Je-li polynom p ( ) 0, pak budeme mluvit o tzv. nulovém polynomu a jeho stupeň bývá někdy deinován jako st 0. Deinice Nenulový polynom (zapsaný v obecném tvaru) ( ) a a n n n n... a a a, kde koeicienty polynomu 0 a n, an,, a, a0 se nazývá primitivní polynom, právě když jeho koeicienty jsou nesoudělné, tj. když největší společný dělitel D a0, a,..., an, a. n Pro pochopení si uvedeme některé příklady primitivních polynomů např. 4 6, nejvýše vytknout konstantu.. Je zřejmé, že z primitivního polynomu můžeme

16 .. Operace s polynomy Jsou dány polynomy i ( ) a, n i0 i m i g( ) bi, kde i0 a n, bm 0 : a) Součtem polynomů l ma m, n a g i r g ( ai bi), je polynom, vzniklý sečtením koeicientů u proměnných se stejnými stupni. l i0 Příklad. g. 4 Sečtěte polynomy 5 4 a Řešení: 4 4 g (5 4) ( ) b) Rozdílem polynomů a g rozumíme polynom s g l i0 i ( ai bi), l ma( m, n), který vznikne odečtením koeicientů se stejnými indey. c) Součinem polynomů a g je polynom mn i i t g a j bi j, který vznikne vzájemným vynásobením i0 j0 jednotlivých členů obou polynomů mezi sebou, a jeho výsledný stupeň je st s st st g n m. Příklad. 4 Vypočtěte součin g, kde 5 4 a g. Řešení: g (5 4) ( )

17 Další základní operací je dělení polynomu polynomem, které nelze deinovat jako předešlé operace, proto se budeme podrobněji touto tématikou více zabývat. Dělitelnost polynomů Obecně nelze deinovat podíl polynomů. Naším problémem je však zkoumat rozklad polynomů, a proto si připomeneme, jak lze realizovat dělení polynomu polynomem v případě, že koeicienty obou polynomů, leží jistém tělesu T. Potom bez újmy na obecnosti, můžeme předpokládat stupně polynomů st st polynomy Q st g st R mnohočlen a R. Pokud je navíc sledovat, zda polynomy n g m. Pak eistují, pro které platí Q g R, kde stupeň R 0 je dělitelný mnohočlenem, platí rovnost Q g, pak říkáme, že Q a g. Při počítání v však musíme R mají celočíselné koeicienty. Pokud by nalezené polynomy neměly celočíselné koeicienty, pak polynomy nenáleží do oboru. Q a R Věta.. Budiž dány polynomy 0, g z oboru integrity T,,, kde. Potom eistují polynomy st g Q, Q g R, kde R 0 nebo st R st g jsou jednoznačně určené. R takové, že platí. Tyto polynomy Příklad. 4 Jsou dány polynomy a g polynomy Q a R takové, že platí Q g R 4. Řešení: V tomto případě je zřejmé, že budeme dělit polynom. Nalezněte polynomem g. Člen s nejvyšší mocninou polynomu dělíme členem s nejvyšší mocninou

18 polynomu polynom g : g 4, první člen 5 5 Q je tedy a výsledek odečteme od g. Mnohočlen g. Tímto členem násobíme, dostaneme nemá stupeň menší než, takže musíme pokračovat v dělení. Dělíme opět člen s nejvyšší mocninou členem s nejvyšší mocninou kterým znovu násobíme g g : a výsledek odečteme od Získáváme polynom g jako g mocninou, dostáváme druhý člen polynomu. Tento polynom. Q ( ) má stejný stupeň, tím musíme ještě dělení jednou opakovat. Opět dělíme člen s nejvyšší členem s nejvyšší mocninou g : polynomu Q, ( ) kterým znovu vynásobíme Polynom 9 9, dostáváme třetí člen g a výsledek odečteme od. 9 g. Tento polynom má již menší stupeň, než g a tím dělení můžeme ukončit a R Q 0, není polynom dělitelný g. je zbytek po dělení. Jelikož polynom Tento postup předvedeme na schématu, který jsme používali na středních školách : , 5

19 Q R Zde je 9 a zbytek 6. Tedy platí ( ) ( 9) (6 ). Příklad.4 Určete polynomy Q ( ), R ( ) z oboru integrity polynomů ;,, je li dáno Řešení: , g 5. Toto řešení je stejné jako v předchozím příkladu. Postup je následující: 5, takže první člen Q ( ) odečtením dostaneme polynom Dělíme opět člen s nejvyšší mocninou 5 je. Zpětným vynásobením a g členem s nejvyšší mocninou g : 5, což je druhý člen mnohočlenu Q. ( ) V tomto případě je ovšem a tím můžeme ukončit dělení, protože st st g 5 g 0 Zároveň platí Q takže je dělitelný g.., zbytek po dělení mnohočlenu mnohočlenem je nulový, : 5 5 Schéma: Můžeme tedy konstatovat, že je rozložitelný a platí ( 5) g. Zde je Q 5 a 0 R. 6

20 Platí tedy ( 5) ( 5)... Operace polynomů na množině Následující operace sčítání a násobení si ukážeme na množině 0, známe ze V průběhu výpočtů se ukáže, že počítání s těmito polynomy je vlastně snazší než obvyklé školní operace s polynomy, které jsme si připomněli. Vlastnosti: 0, na množině zavedeme operaci sčítání: (i) (ii) 0 0 na množině 0, zavedeme operaci násobení: (i) (ii) Z. Příklad.5 Vypočtěte g, když jsou dány polynomy , g Řešení:. Při sčítání polynomu a g budeme psát posloupnosti jejich koeicientů. Koeicienty polynomu od absolutního členu ke koeicientu napíšeme jako devítičlennou posloupnost čísel 0, v pořadí 8. Stejným způsobem přepíšeme polynom jako osmičlennou posloupnost čísel 0, v pořadí od absolutního členu ke koeicientu Polynom pod sebou. g g tentokrát zarovnáme vlevo tak, aby absolutní členy obou polynomů byly 7. 7

21 g Dostáváme výsledek polynomu Příklad.6 Vypočtěte g, když jsou dány polynomy 5 4, g. Řešení: Při násobení polynomu a g budeme opět psát posloupnosti jejich v pořadí od absolutního členu ke koeicientu u nejvyšší mocniny. Polynom tvoří šestičlennou posloupnost a tuto posloupnost zarovnáme vlevo tak, aby absolutní členy obou polynomů byly pod sebou. Při násobení polynomu polynomem sečteme polynom, a g (tvořený čtyřčlennou posloupností). g Dostáváme výsledek polynomu Příklad Vypočtěte : g, když jsou dány polynomy, g Řešení:. 8

22 Koeicienty polynomu od absolutního členu ke koeicientu u napíšeme jako sedmičlennou posloupnost čísel 0, v pořadí 6, obdobně přepíšeme i polynom g čtyřčlennou posloupností čísel 0, v pořadí od absolutního členu ke koeicientu u dělení polynomu polynomu polynomem g, k vzniklému polynomu přičteme musíme nejprve polynom g. g g g g, který je. Při přičíst k R Tím dostaneme výsledek polynomu a zbytek R. Příklad.8 4 Vypočtěte : g, když jsou dány polynomy, g. Řešení: Místo samotných polynomu a g budeme opět psát pouze posloupnosti jejich koeicientu v pořadí od absolutního členu ke koeicientu u nejvyšší mocniny. Polynom g zarovnáme vpravo tak, aby nejvyšší mocniny obou polynomu byly pod sebou. Při dělení polynomu k polynomu polynomem g nejprve polynom g přičteme. K vzniklému polynomu přičteme g. Dalším krokem je přičtení g. Vpravo od výpočtu jsou zapsány do schématu, jimiž jsme násobili polynom. g 9

23 R 0 Tím dostaneme výsledek polynomu a zbytek g g g g g g R 0... Ireducibilita polynomů v Eisensteinovo kritérium ireducibility Ve školské matematice se nejčastěji zabýváme rozkladem na součin jistých polynomů s celočíselnými koeicienty, např. ( ), ( 4) 64 ( ) 9 ( ),, ( 4 6). Polynomy ( 4) ( ) 4 6 již nelze rozložit v součin polynomů prvního stupně s celočíselnými koeicienty, jak se snadno zjistí. Ovšem pro některé polynomy lze obtížně určit, zda jsou ireducibilní neboli nerozložitelné, např. pro polynom Deinice Buď, 0, polynom, který nelze zapsat ani jako součin dvou polynomů kladných stupňů s celočíselnými koeicienty, ani ve tvaru k g, g. Tak zvaně, že z polynomu že polynom k, k, není ani možné vytknout konstantu k. Pak říkáme, je nerozložitelný čili ireducibilní. 0

24 Ireducibilní polynom je takový polynom, který nelze rozložit na součin jednodušších polynomů. Ireducibilními polynomy případě mluvíme o reducibilním polynomu. Ireducibilní prvek v jsou např.,. V opačném má pouze nevlastní dělitele (jednotky a prvky s ním asociované). Ireducibilními polynomy jsou např.,, 4, atd. Věta: n n Mnohočlen n tého stupně a a... a a, n n 0, nelze rozložit na součin polynomů kladných stupňů s celočíselnými koeicienty, pokud eistuje takové prvočíslo i) ii) p p nedělí a n, p, pro které platí: dělí všechny koeicienty a i, i0,,,..., n, iii) p nedělí a 0. Pokud polynom vyhovuje Eisensteinovu kritériu, lze z mnohočlenu vytknout maimálně celočíselnou konstantu neboli polynom nultého stupně. Zaměříme-li se právě na vytýkání konstant, uvědomíme si, že v oboru z jakéhokoliv polynomu, sice a eistují právě dvě čísla, která můžeme vytknout (vytknutím se polynom nezmění, vytknutím se u všech koeicientů polynomu změní znaménka na opačná). Jednu z podmnožin těchto polynomů dále tvoří mnohočleny, z nichž lze vytknout celé číslo různé od. Například 7 9 ( 9 ). Zjištění požadovaného koeicientu, který lze vytknout, je oproti samotnému rozkladu na součin polynomů kladných stupňů poměrně jednoduchý úkol. Jedná se vlastně jen o zjištění největšího společného dělitele koeicientů polynomu an, an,..., a, a0 tj. vytknutí čísla D a, a,..., a, a n Příklady.. a) Polynom n 0. je primitivní a splňuje podmínky Eisensteinova kritéria pro p, takže je ireducibilní v

25 je také ireducibilní v b) Polynom splňuje rovněž Eisensteinovo kritérium, lze volit c) Každý polynom ve tvaru d) Polynom 4 n p p, kde n N a 5 je také ireducibilní v. p je prvočíslo, je ireducibilní v Úvahou to ověříme. Tento polynom nemá reálné kořeny a tím ani kořeny celočíselné, proto se v rozkladu polynomu v oboru integrity nemůže vyskytnout lineární aktor. Zbývá nám možnost rozložit tento polynom na dva kvadratické aktory, tj. a b c d, kde a, b, c, d Roznásobením a porovnáním koeicientů 0,,, dostáváme soustavu čtyř rovnic o čtyřech neznámých a, b, c, d, která však nemá celočíselné řešení. Ověření tohoto aktu lze přenechat čtenáři. Hledaný rozklad a b c d neeistuje. I když na polynom, kde a, b, c, d, tedy nelze rovnou použít Eisensteinovo kritérium, je zde metoda, kterou je dobré znát. Píšeme li z, dostaneme polynom 4 F z z 4 z 6 z 4 z 6, který je ireducibilní podle Eisensteinova kritéria, p. Pokud by eistoval rozklad g h 0 0, kde g, h, st g, st h, pak by muselo platit F z z g z hz což je spor. Je tedy tento polynom ireducibilní., Substituce z k, k mohou rozšířit oblast použitelnosti Eisensteinova kritéria, které nám již poskytly řadu ireducibilních polynomů. Nyní se budeme zajímat o algoritmy, kterými lze získat rozklad daného polynomu v součin ireducibilních aktorů. Pokud budeme studovat rozložitelnost polynomů v omezující. Eistuje však úzká souvislost mezi rozložitelností v, mohlo by se zdát, že je příliš a v oboru integrity

26 polynomů s racionálními koeicienty aktorizaci primitivních polynomů. Věta: Nechť je primitivní polynom, g polynomy Jak již víme, postačí nám zkoumat st. Eistují li dva polynomy a h kladných stupňů tak, že g h g, h b h g a g, h takové, že g h, a, b Z, ab., pak eistují též. Přitom platí Kroneckerův algoritmus Tento algoritmus je posloupnost několika kroků: a) Při hledání jistého polynomu g s celočíselnými koeicienty, stupeň je menší nebo n roven číslu s. Zde symbol číslo, které je menší nebo rovno devíti, pak je číslo 9 s 4 n n značí tzv. celou část čísla. Je-li například stupeň n n mnohočlenu, tj. největší celé roven. Tento horní odhad pro stupeň polynomu g vyplývá z vlastností spjatých se součinem dvou polynomů. Pro stupně tří polynomů a g, kde g g, platí st st g st g obecnosti můžeme předpokládat, že st g st g, g. Bez újmy na, v opačném případě bychom provedli přečíslování. Mezním případem je zde rovnost st g st g dá zapsat také jako st st g st st g st g st st g. Proto je stupeň hledaného mnohočlenu, z intervalu st g s, st g., kdy se rovnice, z čehož plyne g, který dělí polynom

27 b) Spočítáme Dostaneme tak s unkčních hodnot mnohočlenu c) Pokud má hledaný polynom 4 s celočíselných hodnot 0,,,..., g hodnoty v bodech 0,,..., s s. dělit zadaný mnohočlen, např. pro 0,,,..., s., musí jeho unkční. dělit příslušné vypočítané unkční hodnoty Přesněji g0 0, g,, g s (0) () ( s) s. Zavedeme proto množiny D, D,..., D dělitelů čísel 0,,..., s. To znamená, že množina všech dělitelů unkční hodnoty hodnoty, atd., D () i body pro výpočet unkčních hodnot 0. D () D (0) je je množina všech dělitelů unkční, i 0,,..., s. Zde se ukazuje, že občas je vhodnější volit dělitelů. V příkladu se však budeme držet již zavedeného postupu. Za zmínku stojí případ, kdy pro nějaké j 0,,..., s tak, aby tyto hodnoty měly co nejméně platí 0 bychom pouhým dosazením zjistili jeden kořen polynomu j. V takovém případě, mnohočlen g by byl zapsán g ( j) a k dokončení úlohy by zbývalo dělit mnohočlen nalezeným mnohočlenem g. Získali bychom tedy rozklad ( ), kde h a st h st g h j h žádnou unkční hodnotu množiny (0), (),..., ( s) d) Pomocí polynom j, j 0,,..., s neplatilo 0 D D D konečné a pokračujeme dalším krokem. s vybraných hodnot (0) g 0 D g. Pokud by pro j, jsou všechny g s D s, D (),, ( ) g, který v bodě 0 nabývá vybrané hodnoty 0 g,, v bodě s hodnoty gs. Tento mnohočlen určíme g, v bodě hodnoty g spočteme postupem užívaným pro nalezení tzv. Newtonova interpolačního polynomu. Při hledání Newtonova interpolačního polynomu jde v podstatě o nalezení předpisu pro mnohočlen kladného stupně s, přičemž známe jeho s bodech 0 s unkčních hodnot,,, s. Polynom i i g, kterých nabývá v g zapíšeme ve tvaru

28 0 0 0 g ( ) ( ) ( )... s( 0)... ( s ). Výpočet polynomu g, respektive dopočítání koeicientů 0,,, s se pak dá zjednodušit zapsáním do tzv. schématu rozdílů : g g g i i i g i g i g i g g g, atd. i i i g 0 g 0 g g 0 g g 0 g g g g Koeicienty k k g i pak spočteme dosazením do vzorce k k!. Nyní si popsané kroky ukážeme na příkladu. Příklad. Rozhodněte o ireducibilitě či reducibilitě polynomu () = , [ ]. Řešení: Stupeň polynomu je st 5, hledaný mnohočlen g tedy bude mít stupeň nejvýše st g 5 s. Nyní spočítáme ( s ) (v tomto případě je s 5

29 ) unkčních hodnot dělitelů. D (0),, : 0 D (),,,, 9, 9,, 9, 05 a utvoříme množiny jejich D (),,,, 5, 5, 7, 7, 5, 5,,, 5, 5, 05, 05. Množina D (0) obsahuje prvky, D () jich má 6 a D () dokonce 6. V nejhorším případě bychom tedy museli vyzkoušet všech 66 9 uspořádaných trojic, abychom mohli konstatovat, že polynom je ireducibilní. ) Zvolíme g 0 g g. Pak ale dostáváme polynom konstanta nebo též polynom nultého stupně. Konstanty g, což je však jdou vytknout z libovolného mnohočlenu, takže budeme pokračovat v testování jiné trojice. ) Vyzkoušíme g 0, g, g Vytvoříme schéma rozdílů.. Zde již nebude výsledkem konstanta. 0 Koeicienty k pak budou: 0, 0! 0 0,!.! g ( ) ( )( ) dostaneme a po dosazení do vzorce g 0 ( 0) ( 0)( ), což po roznásobení závorek dává 6

30 g. Tento polynom avšak vydělíme-li jím mnohočlen tedy není dělitelem polynomu g. ) Nyní vyberme hodnoty g 0, g, st g má sice stupeň a je i z oboru, nedostaneme nulový zbytek. Polynom g 7 a opět sestavíme schéma. [ ] g, 7 4 Koeicienty k jsou 0 0!,!! Po dosazení dostaneme g ( 0) ( 0)( ) a po roznásobení máme g. Tento mnohočlen již v [ ] dělí polynom nalezli rozklad polynomu beze zbytku. To znamená, že jsme na dva mnohočleny nižších stupňů a můžeme psát ( ) ( ) g h, kde polynom g, h a st g, st h, čímž jsme tento příklad vyřešili a zjistili, že daný polynom je reducibilní.

31 .. Ireducibilita polynomů v Zp Eistuje poměrně snadný způsob jak rozhodnout, jestli je zadaný mnohočlen v daném Zp rozložitelný či nikoliv. Samozřejmě je nutné si uvědomit, že v konečných tělesech může eistovat jen konečné množství mnohočlenů daného stupně n. Nabývá-li tedy stupeň polynomu a prvočíslo p nízkých hodnot, lze rozložitelnost v takovémto počtu potenciálních aktorů, který je konečný, rovnou testovat. Je-li polynom vyššího stupně nebo je-li náročný. Důležitým je následující tvrzení. Tvrzení Nechť j p je polynom v a Z příliš velké, jde již zase o proces, který je vcelku výpočetně jeho obraz v homomorním zobrazení : Z Z. Je-li polynom Z ireducibilní, potom je i ireducibilní v. p Věta obrácená samozřejmě neplatí, takže je-li polynom Z nevypovídá to nic o tom, že by i jeho vzor p p rozložitelný, v byl též rozložitelný. p Berlekampův algoritmus Rozklad mnohočlenů v Zp provádíme pomocí Berlekampova algoritmu, jehož důležitou součástí je využití tzv. Petrovy-Berlekampovy matice (svůj název získala po významném českém matematiku Karlu Petrovi). Berlekampův algoritmus se skládá ze tří kroků, a sice určení Petrovy-Berlekampovy matice, nalezení báze vlastních vektorů této matice pro vlastní hodnotu (dimenze báze dim(b) zde určuje počet aktorů) a určení netriviálního vlastního vektoru v a 8

32 spočtení prvky r Z p. p největších společných dělitelů Nyní se podíváme podrobněji na kroky tohoto algoritmu:. Máme zadaný polynom Z, jehož stupeň p D, v r pro všechny st matice je čtvercová a počet řádků odpovídá stupni polynomu n matici n n ). Pomocí kongruence q q q. Petrova-Berlekampova (jde tedy o pi n i,0 i, i, n modulo dopočítáme pro všechna i 0,,, nkoeicienty mnohočlenů qi,0 qi, q n in,, které pak budou tvořit jednotlivé řádky Petrovy-Berlekampovy matice. a Dostaneme tento tvar matice: q q q i,0 i, i, n n q q q q q q Q q q q 0,0 0, 0, n,0,, n n,0 n, n, n. Ve druhém kroku řešíme maticovou rovnost u Q u, kde vlastní hodnota a vektor n u je n -složkový. Tato rovnost vede po roznásobení na soustavu neznámých. Po jejím vyřešení musíme vyjádřit bázi B n rovnic o vektorového podprostoru W, kam patří vektor u. Dimenze báze podprostoru W přitom určuje počet aktorů, na které lze polynom rozložit.. V posledním kroku algoritmu vybereme jeden netriviální vektor báze B, jehož jednotlivé složky v0, v,, v n poslouží jako koeicienty pro zkonstruování pomocného v v v v a zjistíme největší společné dělitele n polynomu 0 n D, v r pro všechna r Zp (tj. pro r 0,,, p ). Tímto postupem bychom měli obdržet aktory polynomu odpovídá výše zmíněné dimenzi báze. Je-li těchto aktorů méně, než je dimenze báze, je 9. Jejich počet pak

33 nutné poslední krok opakovat s jiným netriviálním vektorem báze algoritmus ukážeme na příkladu. B. Nyní si tento Příklad. Je dán mnohočlen 5, Z. 5 Řešení: Určíme matici Q, kde pro i 0,,, n 0,,,, 4 postupně dostaneme kongruence a z nich i řádky matice Q : pro pro 5 0 mod první řádek matice Q i 0: i : mod 4, 4, 4,, 0, pro i : je, 0, 0, 0, 0, druhý řádek matice mod třetí řádek matice Q Dělení polynomů budeme počítat bez ormálních proměnných : g Q je je, 4, 0, 4,, pro i : mod čtvrtý řádek matice Q je 5,,,, 0, 0

34 g pro i 4: 5 4 4,,,, 4. mod poslední řádek matice Q je

35 g

36 Dostáváme matici v tomto tvaru: Dále spočteme vlastní vektory, pro Q dostáváme a, b, c, d, e Q ( a 4 b c d 4 e, 4 b 4 c d e, 4 b d e, b4 c d e, c 4 e),,,, a b c d e, což odpovídá soustavě rovnic: 4 b cd 4 e 0 b 4 c d e 0 4 bd e c b 4 c d e 0 c e 0 Volíme-li neznámé b neznámá a je libovolná hodnota z popsat pomocí parametrů v a c w jako parametry, dostaneme d v 4 w, e w a 5 Z, tedy a u. Vektorový prostor je tak možné 5 u, v, w Z jako W u, v, w, v 4 w, w. Jeho bází je například B {, 0, 0, 0, 0, 0,, 0,, 0, 0, 0,, 4, }. Mnohočlen je možné v Z5 rozložit v součin tří aktorů, protože dimenze báze dim B.

37 Zvolíme-li pro další postup vektor a podle postupu určíme pět D, v r : 0,, 0,, 0, dostáváme pomocný mnohočlen v pro r 0,,, 4 největších společných dělitelů Pro určování největších společných dělitelů dvou polynomů využijeme programu Wolram Mathematica 8. r 0: D, v 0 D 5,, D v D 5 r :,, 4, D v D 5, r :,, 4

38 r : D, v D 5,, D v D 5, r 4:, 4. Zjišťujeme tři ireducibilní aktory polynomu Z5 dávají výsledek, které při vzájemném násobení v 5. Nalezli 5

39 jsme tedy rozklad polynomu v Z5, který zapíšeme. 4. MINIMÁLNÍ A PRIMITIVNÍ POLYNOMY Nyní se zaměříme na hledání minimálních polynomů prvků tělesa. Buď takový prvek tělesa F q m, m že,,, tvoří bázi m F q nad F q. Pokud chceme najít minimální polynom prvku m F q nad F q, vyjádříme mocniny m,,, pomocí této báze. Tedy m i j bij pro 0 i m j0. m m Nechť a a a a. Pak z podmínky 0 m m 0 m aibij 0 pro 0 j m. i0 Máme tedy homogenní soustavu zapíšeme do matice A a ij m typu m m dostáváme lineárních rovnic o m neznámých. Rovnice takové, že ij j, i a b. Tudíž se jedná o matici, jejíž i tý sloupec je tvořen zápisem i v dané bázi. Takže je zřejmé, že jde o matici naší soustavy. Označíme h hodnost matice A. Pak prostor řešení dané soustavy má dimenzi d m h. Protože h m, platí d m. Nyní lze položit a a a a. Ostatní koeicienty polynomu dopočítáme ze m m md 0 am d soustavy. Nyní předvedeme tuto metodu na následujícím příkladu. Příklad 4. 6 kořen ireducibilního polynomu v F Je dán F64. Nalezněte minimální polynom prvku Řešení: nad 6 F.

40 5 Napíšeme si nejprve mocniny vyjádřené v bázi,,,,. Máme Matice A je tedy dána Hodnost matice je h 6 a d 66. Zvolme tedy a6 a dopočteme ostatní koeicienty. Dostáváme a5 0 ; a4 ; a 0 ; a ; a ; a0. Z těchto koeicientů jsme získali minimální polynom nad F. Tento minimální polynom je tedy 6 4. Ukážeme si další metodu na hledání minimálních polynomů, která je založena na následující větě. 7

41 Věta: Budˇ. Nechť g m F q je minimální polynom prvku nad F q, který má stupeň d. Pak d q q kořeny g jsou prvky,,, a je g minimální polynom všech těchto prvků nad F q. Z této uvedené věty vyplývá, pro nalezení minimálního polynomu prvku m F q nad F q d q q stačí spočítat mocniny,,,, kde d q d q q. Potom. d je nejmenší přirozené číslo takové, že Druhým způsobem je nalezení primitivního prvku vhodného tělesa a konstrukce jeho minimálního polynomu. Přesněji, pokud chceme sestrojit primitivní polynom stupně m nad F q, najdeme primitivní prvek tělesa m F q a sestrojíme jeho minimální polynom některou z uvedených metod. Prvek m F q je primitivní, právě když má v grupě * m F q řád m m q. Necht je q k k l rozklad na součin po dvou nesoudělných přirozených čísel. Pro každé i l nalezneme prvek F *m řádu i q k i. Poté l má řád m q. Tudíž je primitivní prvek a sestrojením jeho minimálního polynomu dostaneme požadovaný primitivní polynom. Deinice Buď nenulový polynom nad F q. Pokud (0) 0, deinujeme řád polynomu jako nejmenší k, kde l N k přirozené číslo, že ( ) dělí. V opačném případě platí ( ) l g( ), g F q. Pak řád polynomu deinujeme jako řád g. Řád značíme ord( ). Předchozí deinice je korektní, protože pro každý polynom q F, g (0) 0 stupni m k m platí, že eistuje přirozené číslo k q,pro něž ( ) dělí, 8

42 Nyní si uvedeme základní vlastnosti řádu polynomu a také si ukážeme, jak je možné řád polynomu spočítat. Nejprve je dobré si uvědomit elementární vlastnost řádu polynomu, která připomíná řád prvku. Pro přirozené číslo k a polynom q F, (0) 0 platí: dělí k, právě když ord( ) dělí k. Dále si všimneme, jaký význam má řád pro ireducibilní polynomy. Tvrzení: Řád ireducibilního polynomu stupně m nad tělesem F q, který splňuje (0) 0, je roven řádu jeho libovolného kořene v grupě * F m. Důsledkem je řád q ireducibilního polynomu stupně m nad tělesem F q, který dělí m q. Pro reducibilní polynomy toto tvrzení ani jeho důsledek nemusí platit, ale řád reducibilního polynomu dokážeme spočítat z řádů jeho ireducibilních aktorů. To nám ukáží následující tvrzení. Tvrzení: Pokud řád q F je součinem po dvou nesoudělných polynomů nad je roven nejmenšímu společnému násobku jejich řádů. F q, pak Tvrzení: Označme p charakteristiku F q tělesa. Nechť g je ireducibilní polynom nad F q řádu k splňující g (0) 0 a buď m g, kde m N. Pak ord( ) kp l, kde l N 0 je nejmenší takové, že l p m. Z těchto dvou tvrzení bezprostředně vyplývá následující věta pro určení řádu polynomu. Věta: Označme p charakteristiku tělesa F q. Buď polynom kladného stupně nad F q splňující (0) 0. Buď m m n n ag ag, a Fq, m,..., mn N rozklad na součin monických ireducibilních polynomů. Pak ord( ) společnému násobku čísel ( ),..., ( ) l p ma m,..., m. n n l kp, kde ord g ord g a l N 0 k je rovno nejmenšímu je nejmenší takové, že S pomocí těchto tvrzení vypočteme a dokážeme několik příkladů, které ilustrují 9

43 popsané metody, případně popisují další vlastnosti řádu. Nejprve si ukážeme použití této uvedené věty. Příklad 4. 5 Určete řád polynomu nad Z. Řešení: Označíme g, h. Snadno se ověří, že gh, jsou ireducibilní polynomy nad F. Z toho plyne, že ord g dělí 4. Je evidentní, že ord g, tudíž ord g. Obdobně ord h dělí 8 7 a ord h, takže ord h 7. Z věty dostáváme l ord kp, kde k ; p ; l. Tedy ord Dále se zaměříme na jiné možnosti jak určit řád polynomu, jedná se o speciální případy, kdy všechny kořeny polynomu jsou jednoduché nebo je polynom ireducibilní a podobně. Deinice Buď F těleso charakteristiky p a nechť n je přirozené číslo, p nedělí n. Pak deinujeme n - tý cyklotomický polynom jako Qn, kde násobení probíhá přes všechny primitivní n -té odmocniny z jedné. Tento součin probíhá v rozkladovém nadtělese F jedné. Je zřejmé, že n určeném polynomem, v němž eistují primitivní n -té odmocniny z Q n je možno ekvivalentně deinovat jako je libovolná primitivní n -tá odmocnina z jedné. n s Qn, kde s NSD s, n Polynom stupně n z Fq nazveme primitivním polynomem nad F q, pokud je minimálním polynomem nad F q primitivního prvku tělesa 40 F n. q Následující věta uvádí do souvislosti pojem primitivního polynomu a řád polynomu.

44 Víme, že polynom nad F q stupni n má řád menší nebo roven n q. Pro primitivní polynomy platí rovnost. Polynom F q stupně n je primitivní nad F q, právě když je monický, (0) 0 n a ord ( ) q. Na následujících příkladech si ukážeme několik základních vlastností primitivních polynomů, které lze ověřit, zda zadaný polynom je primitivní., který je primitivní polynom nad tělesem Mějme polynom 6 5 Tento zadaný polynom , ověříme velmi snadno. Dosadíme , z toho vidíme, že tento polynom je monický a podle věty F. stačí ukázat, že ord 6 ( ) 6. Protože ireducibilní polynomy,,, nedělí, je ireducibilní. Dále ord( ) 6 a řád polynomu je určitě větší nebo roven jeho stupni a proto pro polynomy 7 9,, snadno ověříme, že je nedělí. Tedy ord( ) 6 a z toho plyne, že polynom 6 5 je primitivní. Buď F monického stupně n. Dokažte, že q je primitivní nad F q, právě když je ireducibilní aktor nad F q n cyklotomického polynomu Q d Fq, kde d q. Buď naopak ireducibilní aktor Q d. Nechť je kořen. Pak je primitivní m ( q ) -tá odmocnina z jedné, tedy je primitivní prvek tělesa m F q. Polynom je monický a ireducibilní, tudíž je minimálním polynomem prvku primitivní polynom., a tedy se jedná o Příklad 4. Určete počet primitivních polynomů stupně m nad Řešení: F q. 4

45 Z příkladu plyne, že stačí určit počet ireducibilních aktorů polynomu Q d, kde m d q. Označíme ho k. Protože čísla qd, jsou nesoudělná, platí m k ( d) / m ( q ) / m. Příklad 4.4 Je dán polynom Z. Platí, že množina všech polynomů s koeicienty v Z stupně rovného nebo menšího než s operacemi sčítání a násobení modulo je těleso. Naleznětě inverzní prvek k polynomu p() = +. Řešení: Vezměme polynom. Nejprve nalezneme polynom inverzní k Dalším krokem využijeme rozšířeného Eukleidova algoritmu, a tím nalezneme polynomy Z takové, aby platilo a b a, b polynomy. Nalezli jsme, z toho je patrně vidět inverzní polynom. Tento postup použijeme vždy, když největší společný dělitel a libovolný nenulový polynom z F je roven. F stupně menšího než je stupeň Pro některé polynomy tento postup neplatí, například pro polynom. Pro náš účel se jeví jako poměrně důležitá část počítačové algebry studium aktorizace polynomů nad tzv. konečnými tělesy. Polynom v oboru Zp, kde p. je prvočíslo, zapíšeme ve tvaru n ( ) a a... a a a. Přitom koeicienty a n, n n n 0 a,, a, a, a 0, což znamená, že tyto koeicienty mohou nabývat jen hodnot n Z p z množiny 0,,, p. Součty, rozdíly, součiny a podíly polynomů i jejich derivování 4

46 jsou prováděny podobně jako v, avšak s rozdílem, že koeicienty získaného výsledku opět patří do Z p. 5. LINEÁRNÍ KÓDY Lineární kód je v teorii kódování typem blokového kódu používaným metodami pro detekci a opravu chyb. Lineární kódy umožňují realizaci eektivnějších algoritmů pro kódování a dekódování než jiné kódy. 5.. Elementární kódy Ukážeme si několik příkladu elementárních kódu vycházejících z technických možností své doby. Kódy k z n Kódy mají n-místné značky. V každé značce je právě značek spočívá ve spočítání jedniček v přijaté značce. Příklad 5. Kód z k jedniček. Kontrola přijatých 5.. Jednoduchý paritní kód Paritní bity se používají při komunikaci po sériové lince. Všechna data uložená v našich počítacích se skládají z nul a jedniček. Jsou to inormace, které obsahují jen dvě možnosti 4

47 (jedna-nula, ano-ne, zapnuto-vypnuto). Tyto možnosti mají vždy velikost jednoho bitu. Nuly a jedničky skládáme do slov. Tato slova mohou mít různou délku. Slovo, které má délku osm bitu, nazýváme byte. Snadnou metodou pro zjištění možnosti chyby při přenosu datového slova je použití paritního bitu. Paritní bit je takový bit, který přidáme k datovému slovu. Je to poslední bit v rámci datového slova. Ten obsahuje inormaci o počtu jedničkových bitu v našem slově. Pokud je v původním slově počet jedniček sudý, přidáme nulu, v opačném případě jedničku. Tabulka. a b c d e g h i j k l m n o p q r s t

48 . u v y z 5 6. mezera tečka , : ? ! V této tabulce je patnáctičlenných posloupností složených z prvků 0,. Každá patnáctičlenná posloupnost v této tabulce je kódové slovo. Kód je množina kódových slov. V prvním sloupci tabulky je napsáno pořadí, v druhém sloupci písmena abecedy a některá interpunkční znaménka, ve třetím sloupci jsou jednotlivá kódová slova. Čísla uvedená ve čtvrtém sloupci tabulky udávají počet jedniček v jednotlivých kódových slovech, ten se nazývá váha slova. Součet dvou kódových slov je opět kódové slovo, např. ma l např. b c a např. mez i s Lineární blokový kód je pravidelný n-místný kód, kde množina vektorů přiřazená značkám tvoří podprostor vektorového prostoru. Kód, ve kterém je součet dvou kódových slov opět kódové slovo, se nazývá lineární (grupový). Vzdáleností dvou slov (nemusí být kódová) se rozumí váha jejich součtu. 45

49 Pravidlo pro dekódování: Jestliže v přijatém slově jsou nejvýše tři chyby, nalezneme správné kódové slovo tak, že vezmeme kódové slovo, jehož vzdálenost od přijatého slova je nejvýš rovna třem. Příklad vzájemného přirazení vektoru a značek je znázorněn schématem: Množina vektoru Kódovací tabulka v v v v v v v v Příklad 5. Byla přijata zpráva, která je tvořena řádky následující tabulky: Řešení: Pokud při přenosu zprávy nevznikly žádném kódovém slově více než tři chyby, můžeme přijatou zprávu deširovat za pomoci tabulky a pravidla dekódování. První řádek odpovídá kódovému slovu p, druhý řádek slovu o 46, třetímu řádku neodpovídá žádné kódové slovo z tabulky, čtvrtý řádek opět slovu o, pátý řádek slovu r a šestému řádku odpovídá slovo!. Deširovaný tet je PO _ OR!.

50 Spočítáme vzdálenost nerozširovaného slova od kódového slova. Zjistíme, že slovo ve třetím řádku má od kódového slova vzdálenost, přičemž k chybám došlo na.,. a. místě. Rozširovaná zpráva tudíž zní POZOR!. 5.. Maticový popis lineárního kódu Souřadnice vektoru báze prostoru V zapíšeme do řádku matice. Získáme tím matici G kódu G tj. generující matice kódu. 0 0 Vektory značek kódu jsou lineární kombinací řádku matice G. Prostor vektorů V je ortogonální ke všem vektorům V. Prostor pojmenovaný V má generující matici, kterou nazveme H. H značky kódu. T je kontrolní matice kódu. Platí-li vh 0, vektor v je vektorem Příklad T v H T v H ,

51 0 0 T v H Kód má minimální vzdálenost d min rovnu w v případě, že libovolná množina w a méně než je závislá. w řádku matice T H je nezávislá, zatímco alespoň jedna množina w řádku 5.4. Systematický lineární kód Každý lineární kód je možné převést na systematický kód se stejnou zabezpečovací schopností. Lze použít tyto elementární úpravy: a) Vzájemná výměna řádku - kód se nemění. b) Přičtení řádku k jinému - kód se nemění. c) Vzájemná výměna sloupců - kód se mění na jiný kód se stejnou zabezpečovací schopností. T V oblasti kódování je pojem syndrom S velmi důležitý. Je dán vztahem S v H. Je to vektor s n kprvky Algebraická metoda dekódování Tato metoda vede k cíli celkem rychle i v případě kódu větší délky a s více kódovými slovy Tabulka

52 Prvku a jeho patnácté mocniny, lze snadno zjistit další mocniny prvku, které jsou rovny.. Prvních patnáct mocnin prvku udává všechny jeho mocniny. Každou mocninu prvku můžeme převést na polynom proměnné a stupně maimálně. Po sečtení několika takových polynomů dostaneme polynom nulový nebo polynom nejvýše stupně, který bude vždy odpovídat některé mocnině prvku podle tabulky. Například: Tabulka

53 postupně polynomy Vynásobíme-li tento polynom maimálně stupně 4, nesmíme zapomenout na nulový polynom v tabulce. Pokud přepíšeme koeicienty vzniklých polynomů jako patnáctičlenné posloupnosti čísel 0,, dostáváme se k tabulce. To znamená, že polynom generuje kód z tabulky. Správně přijatá slova Slovo délky 5 je kódové slovo v případě, že příslušný polynom je dělitelný polynomem. Podíl určuje kódové slovo: Je-li podíl na k -tém místě tabulky, je příslušné slovo k -tým kódovým slovem v tabulce. Například: Kódové slovo n. v tabulce vydělíme polynomem n Polynom g je v tabulce na 4. místě a prvek n je v tabulce také na 4. místě. Tímto postupem jsme si ukázali správné dekódování přijatých slov. 50

54 Přijatá slova s nejvýše třemi chybami lze napsat jako součin tří polynomů a to: Polynom Přijaté slovo označíme jako Postup: g Nejprve spočítáme zbytky při dělení polynomu označíme S. Dosadíme do S i i. prvek i g polynomy i. Tyto zbytky za prvek. Nyní nám nic nebrání v tom, abychom dosadili do klíčové rovnice pro opravu chyb daného kódu, která má tvar S S y S S S y S S S y S S S S S S Jestliže S i j k S a,, jsou nenulové kořeny klíčové rovnice, potom se chyby v 0 přijatém slově nacházejí na místech i, j, k, to znamená v koeicientech u i j k,,. Kořeny klíčové rovnice získáme po jednotlivém dosazování mocnin 4,,,,,. Je nutné si uvědomit, že počet chyb v přijatém slově je roven počtu kořenů klíčové rovnice. Tento postup si ukážeme na příkladech. Příklad 5. Byla přijata zpráva, která je tvořena řádky následující tabulky:

55 Řešení: g Polynom 4 je v tabulce na 6. místě stejně jako prvek p v tabulce. g Polynom je v tabulce na 5. místě stejně jako prvek o v tabulce. g 000 5

56 a proto toto Přijaté slovo není dělitelné polynomem přijaté slovo není kódové slovo. Z toho vyplývá, že při přenosu zprávy došlo u tohoto prvku k chybě. V takovém případě polynom g vydělíme. 5

57 Dostaneme zbytek 00. Zbytek S získáme po dosazení prvku za prvek, dle tabulky. Nyní polynom S 7. 4 g vydělíme polynomem

58 Dostaneme zbytek dle tabulky. Dále polynom 00, po dosazení prvku za prvek S 8. g. vydělíme polynomem 5 dostaneme S, Dostaneme zbytek 00, tím jsme získali S5. Nyní jsme zjistili potřebné zbytky polynomů do klíčové rovnice a přejdeme k výpočtu, tím že dosadíme do rovnice 4 S S y S SS y 5 S S S S S S S S S y S S S SS 55

59 S S S5 6 S S S S S S Klíčová rovnice je tedy y y y 0. Rovnici vynásobíme a tedy získáme y y y 0 y 7 y 0. Nyní budeme dosazovat postupně mocniny y : 0 9 : 4,,,,. 6 : : : : : : : : : : : : 56

60 :. 7 0 Dostáváme pro rovnost 0, pro a pro rovnost rovnost 0. Proto klíčová rovnice má kořeny, tudíž chyby jsou tedy na.,. a. místě.. a Správně přijaté slovo mělo být,. Toto slovo vydělíme polynomem Polynom 4 je v tabulce na 5. místě stejně jako prvek z v tabulce. g Tento postup počítat nebudeme, protože polynom g je stejný jako v druhém řádku v zadané tabulce. Tudíž bychom dostali stejný polynom na 5. místě stejně jako prvek o v tabulce., který je v tabulce g

61 Polynom 4 je v tabulce na 8. místě stejně jako prvek r v tabulce. g Polynom 4 je v tabulce na. místě stejně jako prvek! v tabulce. Výsledný tet je POZOR!. Příklad 5.4 Přijali jsme zprávu, která je tvořena řádky následující tabulky:

62 Řešení: g Polynom 4 je v tabulce na 6. místě stejně jako prvek p v tabulce. g Polynom je v tabulce na 5. místě stejně jako prvek o v tabulce. 59

63 g Polynom je v tabulce na 8. místě stejně jako prvek h v tabulce. g Tento postup počítat nebudeme, protože polynom g je stejný jako v druhém řádku v zadané tabulce. Tudíž bychom dostali stejný polynom na 5. místě stejně jako prvek o v tabulce., který je v tabulce g Polynom 4 je v tabulce na. místě stejně jako prvek v v tabulce. g

64 Polynom je v tabulce na. místě stejně jako prvek k v tabulce. g Přijaté slovo není dělitelné polynomem a přijaté slovo není proto kódové slovo. Z toho vyplývá, že při přenosu zprávy došlo u tohoto prvku k chybě. V takovém případě polynom g vydělíme. 6

65 Dostaneme zbytek. Zbytek S získáme po dosazení prvku za prvek, dle tabulky. Nyní polynom S. 4 g vydělíme polynomem Dostaneme zbytek Zbytek S získáme po dosazení prvku za prvek, dle tabulky. S 0. Dále polynom g vydělíme polynomem

66 Dostaneme zbytek 000, tím jsme získali S5 Nyní jsme zjistili potřebné zbytky do klíčové rovnice a přejdeme k výpočtu, tím že dosadíme do rovnice ve tvaru:. S S y S S S y S S S y S S S S S S S S S SS S S S S S S SS5 S Klíčová rovnice je tedy y y y 0 0. Rovnici zkrátíme y vynásobíme 9 0. Nyní budeme dosazovat postupně mocniny 9 8 : 9 4 : : : : a tedy získáme y y 0 y y 6 4,,,,. : : :

67 : : : : : : : Dostáváme pro klíčová rovnice má kořeny slovo mělo být rovnost 0 a pro 7 7 a, tudíž chyby jsou na. a 8.. Toto slovo vydělíme polynomem rovnost 0. Proto místě. Správně přijaté Polynom je v tabulce na. místě stejně jako prvek a POHOVKA. v tabulce. Výsledný tet je 6. HAMMINGŮV KÓD Richard W. Hamming První samoopravné kódy navrhnul americký matematik Richard W. Hamming krátce po druhé světové válce. Jeho návrh spočíval v kombinaci několika testů na paritu. V roce 968 R. Hamming získal cenu A. M. Turinga za přínos v oboru inormatiky (numerické metody, systémy automatického kódování, kódy pro detekci a opravu chyb). 64

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

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

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

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

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy...

Polynomy. Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1.1 Teorie Zavedení polynomů Operace s polynomy... Polynomy Obsah Mgr. Veronika Švandová a Mgr. Zdeněk Kříž, Ph. D. 1 Základní vlastnosti polynomů 2 1.1 Teorie........................................... 2 1.1.1 Zavedení polynomů................................

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] 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

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

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

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: 3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...

Více

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

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

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

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

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

9 Kolmost vektorových podprostorů

9 Kolmost vektorových podprostorů 9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.

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

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

Pomocný text. Polynomy

Pomocný text. Polynomy Pomocný text Polynomy Tato série bude o polynomech a to zejména o polynomech jedné proměnné (pokud nebude uvedeno explicitně, že jde o polynom více proměnných). Formálně je někdy polynom jedné proměnné

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

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

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

Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty.

Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty. Kapitola 4 Tělesa Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty. Všechna čísla byla reálná, vektory měly reálné souřadnice, matice měly reálné prvky. Také řešení soustav

Více

pochopení celé kapitoly je myšlenka, že těleso S lze považovat za vektorový prostor

pochopení celé kapitoly je myšlenka, že těleso S lze považovat za vektorový prostor NOVý TEXT O TěLESOVýCH ROZ LÍřENÍCH DAVID STANOVSKÝ 1. Algebraické prvky a rozšíření konečného stupně 1.1. Rozšíření jako vektorový prostor. Buď T S rozšíření těles. Klíčem k pochopení celé kapitoly je

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

IB112 Základy matematiky

IB112 Základy matematiky IB112 Základy matematiky Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory Jan Strejček IB112 Základy matematiky: Řešení soustavy lineárních rovnic, matice, vektory 2/53 Obsah Soustava lineárních rovnic

Více

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 10. ledna 2014 Primární zdroj Jiří Adámek: Foundations of Coding. Strany 137 160. Na webu ke stažení, heslo:

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

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

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

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

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

Cyklické kódy. Definujeme-li na F [x] n sčítání a násobení jako. a + b = π n (a + b) a b = π n (a b)

Cyklické kódy. Definujeme-li na F [x] n sčítání a násobení jako. a + b = π n (a + b) a b = π n (a b) C Ať C je [n, k] q kód takový, že pro každé u 1,..., u n ) C je také u 2,..., u n, u 1 ) C. Jinými slovy, kódová slova jsou uzavřena na cyklické posuny. Je přirozené takový kód nazvat cyklický. Strukturu

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

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

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

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

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.

Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu. Determinanty Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Determinanty Definice determinantu Sarrusovo a křížové pravidlo Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu Výpočet determinantů 2 Inverzní

Více

Číselné vektory, matice, determinanty

Číselné vektory, matice, determinanty Číselné vektory, matice, determinanty Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny

Více

[1] Definice 1: Polynom je komplexní funkce p : C C, pro kterou. pro všechna x C. Čísla a 0, a 1,..., a n nazýváme koeficienty polynomu.

[1] Definice 1: Polynom je komplexní funkce p : C C, pro kterou. pro všechna x C. Čísla a 0, a 1,..., a n nazýváme koeficienty polynomu. Polynomy Polynom je možno definovat dvěma způsoby: jako reálnou nebo komplexní funkci, jejichž hodnoty jsou dány jistým vzorcem, jako ten vzorec samotný. [1] První způsob zavedení polynomu BI-LIN, polynomy,

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

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

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

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

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

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

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

Matice. a m1 a m2... a mn

Matice. a m1 a m2... a mn Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích

Více

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

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

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

Více

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

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip [1] Úvod do kódování samoopravné kódy: terminologie, princip blokové lineární kódy Hammingův kód Samoopravné kódy, k čemu to je [2] Data jsou uložena (nebo posílána do linky) kodérem podle určitého pravidla

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

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

Operace s maticemi

Operace s maticemi Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =

Více

Operace s maticemi. 19. února 2018

Operace s maticemi. 19. února 2018 Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice

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

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

Těleso racionálních funkcí

Těleso racionálních funkcí Těleso racionálních funkcí Poznámka. V minulém semestru jsme libovolnému oboru integrity sestrojili podílové těleso. Pro libovolné těleso R je okruh polynomů R[x] oborem integrity, máme tedy podílové těleso

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

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n

Více

VZOROVÝ TEST PRO 1. ROČNÍK (1. A, 3. C)

VZOROVÝ TEST PRO 1. ROČNÍK (1. A, 3. C) VZOROVÝ TEST PRO. ROČNÍK (. A, 3. C) Zjednodušte daný příklad. (a 2 3 b 3 4) 2 (a 2 b 3 8) 3 max. 3 body 2 Ve které z následujících možností je uveden správný postup usměrnění daného zlomku a správný výsledek?

Více

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A VEKTORY Vektorem se rozumí množina všech orientovaných úseček, které mají stejnou velikost, směr a orientaci, což vidíme na obr. 1. Jedna konkrétní orientovaná úsečka se nazývá umístění vektoru na obr.

Více

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................

Více

Západočeská univerzita v Plzni FAKULTA PEDAGOGICKÁ KATEDRA MATEMATIKY, FYZIKY A TECHNICKÉ VÝCHOVY

Západočeská univerzita v Plzni FAKULTA PEDAGOGICKÁ KATEDRA MATEMATIKY, FYZIKY A TECHNICKÉ VÝCHOVY Západočeská univerzita v Plzni FAKULTA PEDAGOGICKÁ KATEDRA MATEMATIKY, FYZIKY A TECHNICKÉ VÝCHOVY VYBRANÉ KAPITOLY Z ELEMENTÁRNÍ ALGEBRY DIPLOMOVÁ PRÁCE Bc. Jiří KRYČ Učitelství pro 2. stupeň ZŠ, obor

Více

15. KubickÈ rovnice a rovnice vyööìho stupnï

15. KubickÈ rovnice a rovnice vyööìho stupnï 15. KubickÈ rovnice a rovnice vyööìho stupnï Čas od času je možné slyšet v pořadech o počasí jména jako Andrew, Mitch, El Ňiňo. otom následuje zpráva o katastrofálních vichřicích, uragánech a jiných mimořádných

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

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z METOD ŘEŠENÍ 1 TEORIE ČÍSEL 000/001 Cifrik, M-ZT Příklad ze zadávacích listů 10 101 Dokažte, že číslo 101 +10 je dělitelné číslem 51 Důkaz:

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

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

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

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

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA PEDAGOGICKÁ KATEDRA MATEMATIKY, FYZIKY A TECHNICKÉ VÝCHOVY IREDUCIBILITA POLYNOMŮ V Z(x) BAKALÁŘSKÁ PRÁCE JIŘÍ JANDL Přírodovědná studia, Matematická studia Vedoucí

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

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

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

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

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

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

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici

[1] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici [1] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá se při řešení lineárních soustav... a v mnoha dalších aplikacích

Více

Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A

Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A 62. ročník matematické olympiády Úlohy klauzurní části školního kola kategorie A 1. V obdélníku ABCD o stranách AB = 9, BC = 8 leží vzájemně se dotýkající kružnice k 1 (S 1, r 1 ) a k 2 (S 2, r 2 ) tak,

Více

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ Analytická geometrie vyšetřuje geometrické objekty (body, přímky, kuželosečky apod.) analytickými metodami. Podle prostoru, ve kterém pracujeme, můžeme analytickou geometrii

Více

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ KOMPLEXNÍ ČÍSLA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu INVESTICE

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

CVIČNÝ TEST 15. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

CVIČNÝ TEST 15. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 CVIČNÝ TEST 15 Mgr. Tomáš Kotler OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17 I. CVIČNÝ TEST VÝCHOZÍ TEXT K ÚLOZE 1 Je dána čtvercová mřížka, v níž každý čtverec má délku

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

1 Lineární prostory a podprostory

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

Více

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

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet Řešené příklady z lineární algebry - část 2 Příklad 2.: Určete determinant matice A: A = 4 4. Řešení: Determinant matice řádu budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku

Více

Příklad. Řešte v : takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar

Příklad. Řešte v : takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar Řešte v : má rovnice tvar takže rovnice v zadání má v tomto případě jedno řešení. Pro má rovnice tvar takže rovnice v zadání má v tomto případě opět jedno řešení. Sjednocením obou případů dostaneme úplné

Více

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

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

Více

4C. Polynomy a racionální lomené funkce. Patří mezi tzv. algebraické funkce, ke kterým patří také funkce s odmocninami. Polynomy

4C. Polynomy a racionální lomené funkce. Patří mezi tzv. algebraické funkce, ke kterým patří také funkce s odmocninami. Polynomy 4C. Polynomy a racionální lomené funkce Polynomy a racionální funkce mají zvláštní význam zejména v numerické a aplikované matematice. Patří mezi tzv. algebraické funkce, ke kterým patří také funkce s

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

M - Příprava na 1. zápočtový test - třída 3SA

M - Příprava na 1. zápočtový test - třída 3SA M - Příprava na 1. zápočtový test - třída 3SA Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. VARIACE 1 Tento

Více

)(x 2 + 3x + 4),

)(x 2 + 3x + 4), 3 IREDUCIBILNÍ ROZKLADY POLYNOMŮ V T [X] 3 Ireducibilní rozklady polynomů v T [x] - rozklady polynomů na ireducibilní (dále nerozložitelné) prvky v oboru integrity polynomů jedné neurčité x nad tělesem

Více

Výroková logika II. Negace. Již víme, že negace je změna pravdivostní hodnoty výroku (0 1; 1 0).

Výroková logika II. Negace. Již víme, že negace je změna pravdivostní hodnoty výroku (0 1; 1 0). Výroková logika II Negace Již víme, že negace je změna pravdivostní hodnoty výroku (0 1; 1 0). Na konkrétních příkladech si ukážeme, jak se dají výroky negovat. Obecně se výrok dá negovat tak, že před

Více