Perronova-Frobeniova věta a hodnocení (fotbalových) týmů
|
|
- Vojtěch Jelínek
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 1. Úvod Perronova-Frobeniova věta a hodnocení (fotbalových) týmů Fotbalová liga skončila a na prvním místě se umístil tým FC Viktoria Plzeň. Ale někteří lidé si myslí, že Sparta, nebo Jablonec byli lepší, tak proč mistrovský titul přebírala Plzeň? V tomto článku si ukážeme některé pokročilejší metody hodnocení, k tomu využijeme Perronovu-Frobeniovu větu, vlastní čísla a vlastní vektory nezáporných ireducibilních matic. V tomto textu popisované metody hodnocení mají širokou škálu uplatnění - nemusí se používat pouze pro fotbalové týmy, ale dají se uplatnit např. na sestavení žebříčku, který tenista byl v historii nejlepší, pro porovnávání zubních past apod. Na konci práce ukážu konkrétní aplikaci na českou fotbalovou ligu ročník 2014/ Turnaje V turnaji s n hráči se systémem každý s každým odehraje každý účastník jeden zápas (popř. dva, pokud se hraje i odveta) proti ostatním n 1 hráčům. Pro jednoduchost uvažujme turnaj, kde se nehraje na remízy. Výsledky zápasů budeme zapisovat do turnajové matice A = (a ij ) n n následovně: nejprve účastníkům přiřadíme čísla 1, 2,..., n, potom definujeme prvek na místě i, j v matici A takto: { 1 pokud tým i porazil tým j a ij = 0 pokud tým i prohrál s týmem j. Pokud i j, pak je právě jeden z prvků a ij, nebo a ji nenulový a a ii = 0. Kdybchom uvažovali zápasy s remízami, tak by se složky matice A vhodně upravily - např. 2 body za výhru, 1 za remízu a žádný za prohru. Jako nejjednodušší způsob hodnocení týmů se nabízí vytvořit pořadí podle počtu vítězství. Počet vítězství týmu i dostaneme jako součet hodnot i-tého řádku. Vektorem skóre s označíme vektor součtů řádků - tedy s = A1. Potom řekneme, že tým i je silnější než tým j, jestliže s i > s j. Pro jaké turnaje dává tento způsob hodnocení jednoznačné řešení? Nechť H n označuje horní trojúhelníkovou matici s nulami na hlavní diagonále a samými jedničkami nad hlavní diagonálou. Takováto matice odpovídá turnaji, kde i-tý tým porazí j-tý, kdykoliv je i < j. Vektor skóre potom vypadá takto (n 1, n 2,..., 1, 0) T, každý tým má unikátní skóre a tedy tento vektor vytváří jednoznačné výsledné skóre. Jediné turnajové matice, kde vektor skóre unikátně ohodnocuje týmy, jsou právě takové, které jsou permutací matice H n. Jak vyřešit hodnocení týmů v turnaji, kde dva a více týmů mají stejné skóre? 3. Relativní síla týmu Každému týmu budeme chtít přiřadit jeho relativní sílu na základě odehraných zápasů proti ostatním týmům. Do síly týmu i budeme brát v úvahu nejen výsledek střetnutí proti ostatním týmům, ale i sílu protivníků, se kterým tým i získal alepoň bod. Naším cílem nyní je ukázat, že vektor sil v dostaneme jako řešení rovnice Av = rv, (1) kde r je vlastní číslo matice A. Tedy, že vektor sil je kladným vlastním vektorem turnajové matice A. K tomu budeme potřebovat několik pojmů. Ireducibilní matice Čtvercová matice M se nazývá ireducibilní, pokud je tvaru 1 1 nebo pokud neexistuje žádná permutační matice P taková, že matice P MP T je v blokově horním diagonálním Vektor 1 značí vektor příslušné velikosti složený ze samých jedniček, tj. 1=(1, 1,..., 1) T Permutační maticí nazýváme matici, která vznikla z jednotkové matice záměnou sloupců 1
2 tvaru s dvěma nebo více čtvercovými bloky, tj.: P MP T ( ) B C, (2) 0 D kde B a D jsou čtvercové bloky rozměru alespoň 1. Pro lepší představu přikládám ještě jednu ekvivalentní definici -nahlížejme na matici M jako na matici sousednosti orientovaného grafu. Potom matice M je ireducibilní právě tehdy, když je její graf D A silně souvislý. Není-li matice ireducibilní, tak potom je reducibilní. Předpokládejme nyní, že A je n n turnajová matice a existuje celé číslo k a permutační matice P taková, že ( ) P AP T X Y =, (3) 0 Z kde X má velikost k k a Z je (n k) (n k) - matice A je tedy reducibilní. Jelikož A je turnajová matice, tak jsou i P AP T, X a Z turnajové; Y má velikost k (n k) a skládá se ze samých jedniček. Skóre prvních k týmů (myšleno od shora, viz P AP T ) musí být alespoň n k, posledních (n k) skóre může být maximálně n k 1. Proto prvních k týmů má větší skóre než posledních n k a tedy každý z prvních k týmů se celkově umístí lépe než zbylých n k týmů. Odtud vyplývá, že pokud chceme ohodnocovat týmy v takovémto turnaji, tak se stačí zaměřit na dvě skupiny týmů odpovídajícím dvěma diagonálním blokům v P AP T. Pokud jeden z těchto dvou bloků není ireducibilní, tak nalezneme permutační matici, která tento blok převede na horní blokově trojúhelníkový tvar, jehož diagonální bloky jsou už ireducibilní 1. A tedy k pochopení jak porovnat týmy v obecném turnaji, se zužuje na porozumění hodnocení týmů v turnaji s ireducibilní turnajovou maticí. Spektrální poloměr Spektrálním poloměrem čtvercové matice A označujeme maximum z absolutních hodnot vlastních čísel matice A. Často se spektrální poloměr matice A značí ρ(a), tj. ρ(a) = max{ λ : λ je vlastní číslo matice A} 0 Právě nabyté pojmy uplatníme na velmi důležitou větu, která nám umožní poměrně snadný výpočet relativní síly týmů. Perronova-Frobeniova věta 1 Nechť A je nezáporná ireducibilní matice řádu n. Potom platí 1. existuje kladné reálné vlastní číslo r matice A (zvané Perronovo-Frobeniovo vlastní číslo, nebo také Perronův kořen) takové, že pro všechny ostatní vlastní čísla matice A platí 2. algebraická i geometrická násobnost r je jedna, 3. vlastní vektor příslušný k r je kladný, λ r, tj. r je spektrální poloměr matice A, 4. vlastní vektor v = (v 1,..., v n ) T příslušný r, jehož (eukleidovská) norma je 1, je určený jednoznačně a nazývá se Perronův vektor, 5. libovolný kladný (resp. záporný) vlastní vektor matice A je lineární kombinací (v tomto případě tedy násobkem) Perronova vektoru. Orientovaný graf D = (V, E) se nazývá silně souvislý, pokud pro každou dvojici vrcholů i, j V existuje orientovaná cesta z i do j i z j do i Kladným vektorem rozumíme vektor, jehož všechny složky jsou kladné 2
3 Prozkoumáme, jakou roli hraje Perronův vektor při hodnocení týmů. Jelikož silný tým by měl porážet týmy, které porazí hodně týmů, tak mějme, že síla týmu i (značme x i ) bude určena součtem skóre týmů, které tým i porazil.. Potom tedy x i = j:i porazil j s j, (4) kde s j je skóre j-tého týmu. Jelikož i porazí j právě, když a ij = 1, tak dostáváme, že síla týmu i se dá vyjádřit takto: x i = ( ) n n n n n s j = a ij s j = a jk = a ij a jk, (5) j:i porazil j j=1 j=1 a ij k=1 k=1 j=1 což je přesně součet všech prvků v i-tém řádku matice A 2! Tedy A 2 1 je vektor, jehož i-tá složka odpovídá součtu skóre všech týmů, které i porazil. Zamysleme se nyní nad tím, jaké vektory hodnocení jsme již uvažovali - nejprve to byl vektor A1, jehož složky jsou příslušné počty poražených týmů, což můžeme brát jako první stupeň měření síly týmů, dále potom vektor A 2 1, jehož složky odpovídají příslušným sumám skóre poražených týmů, zajišťující druhý stupeň měření síly týmů. Zdá se logické uvažovat vektor A 3 1, jehož složky odpovídají příslušným součtům součtů skóre poražených týmu. Podobně můžeme uvažovat vektory A 4 1, A 5 1, nebo dokonce A k 1, kde k je libovolné kladné celé číslo. S rostoucím k se na složkách vektoru A k 1 více projevují vztahy mezi jednotlivými týmy (více se projevuje, jaké soupeře porazil soupeř, kterého tým i porazil). Proto, čím větší k, tím přesnější způsob ohodnocení týmů. Jelikož složky vektoru A k 1 se zvětšují poměrně rychle a nás zajímá pouze relativní síla týmů (vůči ostatním), tak můžeme velikost složek (v poměru) libovolně upravovat, např. aby vektor A k 1 byl jednotkový. Jak velké zvolit k, abychom dostali přesné výsledky relativní síly týmů? Jak jsme psali výše - čím větší, tím přesnější výsledek bude. Nyní ukážeme, jak spočítat hledaný vektor síly v pro k. Mějme ireducibilní turnajovou matici A. Potom posloupnost vektorů A1 A1, A 2 1 A 2 1,, A k 1 A k, k N, (6) 1 konverguje k Perronově vektoru v matice A, neboť posloupnost (6) přesně odpovídá mocninné metodě, která slouží k nalezení vlastního vektoru příslušného vlastnímu číslu s největší absolutní hodnotou - a jelikož jsou splněny předpoklady Perronovy věty, tak posloupnost v (6) konverguje ke kladnému vektoru příslušného největšímu vlastnímu číslu matice A, tj. k Perronově vektoru. Tedy vektor relativních sil týmů, značíme v, dostaneme jako řešení rovnice Av = rv, kde r je vlastní číslo matice A s největší absolutní hodnotou. Tato metoda hodnocení hráčů, tj. hledání jejich relativní síly, se nazývá Kendall-Wei ranking 3,4. Podobně můžeme pracovat se sloupci matice A a spočítat levý Perronův vektor (značme w), tj. vektor s kladnými složkami splňující rovnici w T A = rw T nebo ekvivalentně A T w = rw. (7) Jelikož sumy sloupců označují počet proher, tak potom složky vektoru w udávají relativní slabost týmů. Jiná metoda hodnocení (metoda, kterou představil C. Ramanujacharyulu 5 ) vytváří hodnocení týmů na základě poměrů relativní síly a relativní slabosti týmů - odtud její název Power-Weakness Ratio (PWR). Výhodou PWR oproti předchozím metodám je to, že výhra a prohra jsou ceněny stejně, neboť síla je vydělena slabostí. 3
4 4. Aplikace Poznámka Pro počítání vlastních vektorů využívám software MATLAB 4.1 Uvažujme ping-pongový turnaj o čtyřech hráčích, kde každý hráč hrál proti každému jeden zápas. Výsledky jsou zaneseny do turnajové matice M (za výhru 1 bod, za prohru 0): M = , (8) kde první řádek odpovídá hráči A, druhý hráči B, třetí hráči C a poslední řádek patří hráči D. První zmíněná metoda v tomto článku počítala vektor skóre, který v tomto turnaji vypadá takto: s = (2, 1, 2, 1) T. (9) Vidíme, že hráči A a C mají stejný počet bodů, stejně tak hráči B a D. Takovýto výsledek pořadatele turnaje moc nepotěší, protože by musel předat dvě ceny pro vítěze. Jak si s takovou situací poradí Kendall-Wei ranking? Určíme relativní síly hráčů. K tomu nám stačí spočítat Perronův vektor v, jehož složky budou relativní síly týmů vyjadřovat. Jak již víme, tak Perronův vektor je kladný vlastní vektor matice M příslušný vlastnímu číslu s největší absolutní hodnotou, tedy: v = (0.6256, , , ) T. (10) Při použití metody Kendall-Wei ranking již rovnosti mezi hráči nejsou - nejsilnější tým je A, následovaný týmy C, D a poslední skončí B. Pro použití metody PWR potřebujeme navíc spočítat vektor slabostí w. Ten spočítáme dle rovnice (7) a dostaneme: w = (0.4484, , , ) T. (11) Vektor w ilustruje jednu zajímavou vlastnost KW-metody - záměna výher za prohry a naopak, nemusí nutně otočit pořadí. Výsledný vektor t poměrů relativní síly ku relativní slabosti a tedy výsledek podle PWR metody potom je: t = (1.3951, , , ) T. (12) Poslední dva výsledky (vektor w určující relativní slabost týmů a vektor t vyjadřující hodnocení metodou PWR) hodnotí hráče C lépe než A. Je to odměna pro hráče C za vyrovnané výsledky, tj. neprohrát se slabým soupeřem. 4.2 Poslední srovnání, jak jednotlivé metody fungují, jsem připravil na české fotbalové lize ročníku 2014/2015. Z výsledků sestavíme turnajovou matici jako v předešlém případě - pro lepší přehlednost sestavíme dvě tabulky - první bude odpovídat turnajové matici, druhá tabulka bude obsahovat příslušné ohodnocení stejnými třemi metodami (resp. čtyřmi, počítáme-li i relativní slabost) jako v sekci 4.1. Postup zde nebudu uvádět, neboť byl v předchozích sekcích dostatečně vysvětlen. 4
5 První tabulka obsahuje body, kolik který tým na jaký uhrál ČFL 2014/ FC Viktoria Plzeň AC Sparta Praha FK Jablonec FK Mladá Boleslav FK Příbram Dukla Praha FK Teplice Bohemians Praha FC Slovácko FC Vysočina Jihlava Sk Slavia Praha FC Slovan Liberec FC Baník Ostrava Zbrojovka Brno FC Hradec Králové Dynamo Č. Budějovice Druhá tabulka obsahuje výsledky hodnocení metodami, které jsme v článku probírali. Sloupec body obsahuje skóre podle kterého je v naší lize tvořena výsledková tabulka, zároveň to odpovídá trochu vylepšené první metodě, kterou jsme v tomto textu popisovali - při rovnosti bodů je rozhodující skóre. V závorkách u pořadí je posun oproti oficiálním výsledkům; znaménko - znamená propad a znaménko + naopak polepšení ČFL 2014/2015 body pořadí KW ranking pořadí slabost pořadí PWR pořadí FC Viktoria Plzeň (-1) AC Sparta Praha (-1) (-1) FK Jablonec (+2) (+1) FK Mladá Boleslav (-1) FK Příbram (-1) (+1) Dukla Praha (+1) FK Teplice (-1) Bohemians Praha (+1) FC Slovácko (-1) FC Vysočina Jihlava (-1) Sk Slavia Praha (-2) (-1) FC Slovan Liberec (-1) (+4) (+1) FC Baník Ostrava (+1) (-1) Zbrojovka Brno (+2) FC Hradec Králové Dynamo Č. Budějovice I přesto, že bodový rozdíl ve středu tabulky je poměrně malý, tak KW ranking i PWR až na malé změny odpovídají oficiálnímu hodnocení. Je to dáno tím, že při rovnosti bodů rozhoduje skóre, které by silnější tým měl mít lepší než slabší. Zajímavý je posun Jablonce v pořadí u slabosti a P W R na první, respektive na druhé místo. Toto je dáno tím, že Jablonec neztrácel body proti slabým soupeřům - viz sloupec 3 první tabulky. 5
6 V těchto hodnoceních se nachází míra subjektivity, kterou jsme zatím přehlíželi - kolik bodů přiřadit za jaký výsledek? Dát 3 body za výhru, 1 za remízu a 0 za prohru, nebo jsou lepší jenom 2 body za výhru? Na tohle neexistuje jednoznačná odpověď - záleží na osobních, resp. pořadatelových preferencích - 3 body za vítězství by měly týmy více tlačit do útočení, neboť remíza a prohra znamenají v tomto systému poměrně velkou ztrátu, naopak v systému se dvěma body při vítězství se může proti silnému soupeři vyplatit hrát na remízu. Metody Kendall-Wei i PWR se také dají používat k sestavení žebříčku hráčů/týmů, kteří spolu nehráli. Postup by byl stejný, jak jsme popisovali v sekci 3. Závěr V tomto textu jsme si představili tři metody hodnocení - klasické hodnocení podle počtu bodů, poté jsme si důkladně vysvětlili metodu Kendall-Wei ranking založenou na porovnávání relativních sil hráčů a na konec Ramanujacharyuluvu metodu PWR (Power-Weakness Ratio), která každému týmu přiřadí hodnotu poměru mezi jeho relativní sílou a slabostí. Prvně jmenovaná metoda je užitečná pro porovnávání týmů, u kterých nedochází k rovnosti bodů. Pokud při použití této metody dochází k častým remízám (více týmů se stejným skóre), je vhodné použít některou ze zbylých dvou metod - Kendall-Wei ranking nebo PWR. Mně osobně se více zamlouvá metoda PWR, neboť v hodnocení týmu i je započtena jak síla týmů, které i porazil, tak i s jak slabými soupeři prohrál. 5. Odkazy v textu 1 Tvrzení, že každou čtvercovou matici lze pomocí vhodné permutační matice převést na horní blokově trojúhelníkový tvar, jehož diagonální bloky jsou již ireducibilní, přejato odtud: Věta Znění Perronovy-Frobeniovy věty převzato odsud: Lekture 12, The Perron-Frobenius theorem, Shlomo Sternberg: 3 M. G. Kendall, Further contributions to the theory of paired comparisons, Biometrics 11 (1955) 4 T. H. Wei, The algebraic foundations of ranking theory, Cambridge University Press (1952) 5 C. Ramanujacharyulu, Analysis of preferential experiments, Psychometrica 29 (1964) 6. Zdroje [1] James P. Keener, The Perron-Frobenius Theorem and the ranking of football teams, SIAM Review, Vol. 35, No. 1 (Mar., 1993) [2] Carolyn Eschenbach et al., Properties of Tournaments among Well-Matched Players, The American Mathematical Monthly, Vol. 107, No. 10 (Dec,. 2000) [3] H. A. David, Ranking the players in a round robin tournament, Review of the International Statistical Institute, Vol. 39, No. 2 (1971) [4] Herbert S. Wilf, Searching the web with eigenvectors: [5] Drew Armstrong, Tournaments: [6] Jiří Tůma, přednáška O vyhledávači Google ( ): Články [1]-[3] jsou dostupné v digitální podobě na Tento text vytvořil Daniel Štumpf pro Ukázky aplikací matematiky, MFF UK
I. DOROSTENECKÁ LIGA SR 2014/15
I. DOROSTENECKÁ LIGA SR 2014/15 1. 1.FK Příbram 2. FC Hradec Králové 3. FK Pardubice 4. FC FASTAV Zlín 5. FK Meteor Praha VIII 6. SK Sigma Olomouc 7. FC Baník Ostrava 8. FC Viktoria Plzeň 9. SK Dynamo
P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =
1 Výpočet inverzní matice Věta 1 Necht P U elementární matice vzniklá el úpravou U Pak je P U regulární Důkaz: Protože elementární úprava U je invertovatelná, existuje el úprava U, která vrací změny U
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)
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
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19 2/19 Prostor R n R n = {(x 1,..., x n ) x i R, i = 1,..., n}, n N x = (x 1,..., x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i =
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...
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..................................
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
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty študenti MFF 15. augusta 2008 1 14 Vlastní čísla a vlastní hodnoty Požadavky Vlastní čísla a vlastní hodnoty lineárního
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
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
C1A JUNIORSKÁ LIGA PODZIM 2015
C1A JUNIORSKÁ LIGA PODZIM 2015 1. kolo ( 1.) 26.07.2015 00:00 B1A0101 Znojmo - volný los B1A0102 Bohemians 1905 - Plzeň B1A0103 České Budějovice - Liberec B1A0104 Příbram - Mladá Boleslav B1A0105 Teplice
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
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
A1A SYNOT LIGA PODZIM 2015
A1A SYNOT LIGA PODZIM 2015 1. kolo ( 1.) 25.07.2015 00:00 A1A0101 Teplice - Olomouc A1A0102 Slovácko - Dukla A1A0103 Příbram - Jablonec A1A0104 Plzeň - Slavia A1A0105 Bohemians 1905 - Zlín A1A0106 Liberec
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
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
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 =
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
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.
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
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
1 Polynomiální interpolace
Polynomiální interpolace. Metoda neurčitých koeficientů Příklad.. Nalezněte polynom p co nejmenšího stupně, pro který platí p() = 0, p(2) =, p( ) = 6. Řešení. Polynom hledáme metodou neurčitých koeficientů,
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
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
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
Kapitola 11: Vektory a matice:
Kapitola 11: Vektory a matice: Prostor R n R n = {(x 1,, x n ) x i R, i = 1,, n}, n N x = (x 1,, x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i = 1,, n : x i = y i
C1A I. CELOSTÁTNÍ DOROSTENECKÁ LIGA - U19
C1A I. CELOSTÁTNÍ DOROSTENECKÁ LIGA - U19 PODZIM 2015 1. kolo (1.) 01.08.2015 00:00 C1A0101 Příbram - Jihlava C1A0102 Opava - Liberec C1A0103 Pardubice - Sparta C1A0104 Fastav Zlín - Mladá Boleslav C1A0105
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
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
Kapitola 5. O vyhledávači Google. JakfungujeGoogle?-obsah. JakfungujeGoogle? Počítá vlastní vektory matice webu Perronova-Frobeniova teorie
JakfungujeGoogle?-obsah Kapitola 5 JakfungujeGoogle? Počítá vlastní vektory matice webu Perronova-Frobeniova teorie 5-1 Jak funguje Google? 5-2 Jak porovnat důležitost stránek Příklad grafu webu důležitost
Příloha č. 1: Dotazník
Příloha č. 1: Dotazník Dobrý den, dostal se Vám do ruky dotazník k diplomové práci s názvem Sociální média v Gambrinus lize. Jmenuji se Daniel Matějka a jsem studentem posledního ročníku oboru Management
JUNIORSKÁ LIGA 2014 2015
JUNIORSKÁ LIGA 2014 2015 1. FC Viktoria Plzeň 2. SK Dynamo České Budějovice 3. SK Slavia Praha 4. FK Dukla Praha 5. FC Baník Ostrava 6. FC Vysočina Jihlava 7. FC Zbrojovka Brno 8. FK Varnsdorf 9. FK Baumit
fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu http://akademie.ldf.mendelu.cz/cz (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
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
Vlastní čísla a vlastní vektory
Kapitola 15 Vlastní čísla a vlastní vektory V této a následujících kapitolách budeme zkoumat jeden z nejdůležitějších pojmů tohoto kurzu. Definice15.1 Buď A:V Vlineárnízobrazení,Vvektorovýprostornad tělesem
3. ANTAGONISTICKÉ HRY
3. ANTAGONISTICKÉ HRY ANTAGONISTICKÝ KONFLIKT Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku,
(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
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
Množinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ).
Matice Definice 4.1 Necht (T ; +, je číselné těleso, m, n N a dále necht a ij T pro všechny indexy i = 1, 2,..., m a j = 1, 2,..., n. Potom schéma a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n... = (a ij m n a m1
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
LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25
Základy lineárního programování Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
10. DETERMINANTY " # $!
10. DETERMINANTY $ V této kapitole zavedeme determinanty čtvercových matic libovolného rozměru nad pevným tělesem, řekneme si jejich základní vlastnosti a naučíme se je vypočítat včetně příkladů jejich
Soustavy lineárních rovnic
Soustavy lineárních rovnic Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny společného
Aplikovaná numerická matematika - ANM
Aplikovaná numerická matematika - ANM 3 Řešení soustav lineárních rovnic iterační metody doc Ing Róbert Lórencz, CSc České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových
Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29
Matematika 1 11. přednáška MA1 1 Opakování 2 Determinant 3 Adjungovaná matice 4 Cramerovo pravidlo 5 Vlastní čísla a vlastní vektory matic 6 Zkouška; konzultace; výběrová matematika;... 11. přednáška (15.12.2010
Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?
Kapitola 9 Matice a počet koster Graf (orientovaný i neorientovaný) lze popsat maticí, a to hned několika různými způsoby. Tématem této kapitoly jsou incidenční matice orientovaných grafů a souvislosti
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
ANTAGONISTICKE HRY 172
5 ANTAGONISTICKÉ HRY 172 Antagonistický konflikt je rozhodovací situace, v níž vystupují dva inteligentní rozhodovatelé, kteří se po volbě svých rozhodnutí rozdělí o pevnou částku, jejíž výše nezávisí
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
2 Vektorové normy. Základy numerické matematiky - NMNM201. Definice 1 (Norma). Norma je funkcionál splňující pro libovolné vektory x a y a pro
Cvičení 1 Základy numerické matematiky - NMNM201 1 Základní pojmy opakování Definice 1 (Norma). Norma je funkcionál splňující pro libovolné vektory x a y a pro libovolný skalár α C následující podmínky:
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
4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20
4. Trojúhelníkový rozklad 4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20 4. Trojúhelníkový rozklad p. 2/20 Trojúhelníkový rozklad 1. Permutační matice 2. Trojúhelníkové matice 3. Trojúhelníkový (LU) rozklad 4. Výpočet
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
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
Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,
Podobnost matic Definice 84 Dány matice A, B M n (C) Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak, že B = P 1 AP, pak říkáme, že matice B je podobná matici A a píšeme A B Takto zavedená binární relace
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
Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců
Determinant matice Čtvercové matice Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců Determinant je zobrazení, které přiřadí každé čtvercové matici A skalár (reálné číslo).
15 Maticový a vektorový počet II
M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 15: Maticový a vektorový počet II 1 15 Maticový a vektorový počet II 15.1 Úvod Opakování z 1. ročníku (z kapitoly 8) Označení. Množinu všech reálných resp.
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
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
2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC
.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom
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
12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25
12. Determinanty 12. Determinanty p. 1/25 12. Determinanty p. 2/25 Determinanty 1. Induktivní definice determinantu 2. Determinant a antisymetrické formy 3. Výpočet hodnoty determinantu 4. Determinant
Matematika 2 pro PEF PaE
Determinanty / 8 Matematika 2 pro PEF PaE 3 Determinanty Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU Permutace Determinanty Výpočet determinantu z definice 2 / 8 Permutací množiny {,, n} rozumíme prosté
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.
Branky. POřadí 1. 1. POřadí. Góly dle minut. Žluté karty 16. Červené karty 16. Diváci (domácí utkání) Penalty. Průměr 11 340 (1.
ROČENKA / Branky Vstřelené obdržené pořadí pořadí Góly dle minut Žluté karty CELKEM POřadí. Červené karty CELKEM Penalty CELKEM POřadí. PROMĚNĚNÉ Diváci (domácí utkání) Průměr () Nejvyšší návštěva Nejnižší
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
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
Propozice Ondrášovka Cup 2016 kategorie U12, U13
Propozice Ondrášovka Cup 2016 kategorie U12, U13 A. Všeobecná ustanovení 1. Pořadatel: ONDRÁŠOVKA a.s., FAČR, Pardubický KFS www.ondrasovkafotbal.cz 2. Koordinátor: Adresa sportovní kanceláře: Pravoslav
6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2
6 Skalární součin Skalární součin 1 je operace, která dvěma vektorům (je to tedy binární operace) přiřazuje skalár (v našem případě jde o reálné číslo, obecně se jedná o prvek nějakého tělesa T ). Dovoluje
Turnaj mladšího dorostu U /2018
************************************** MEMORIÁL VLASTISLAVA MAREČKA ČESKÝ POHÁR MLADŠÍHO DOROSTU **************************** Turnaj mladšího dorostu U 16 2017/2018 X.. ROČNÍK Tři fáze turnaje: - základní,
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
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
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
Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague
Tomáš Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 63 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 / 63 Aritmetický vektor Definition 1 Aritmetický vektor x je uspořádaná
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
Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )
Příklady řešené na cvičení LA II - LS 1/13 Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh http://kam.mff.cuni.cz/~sbirka/ 1. cvičení (..13) 1. Rozhodněte, které z následujících operací jsou skalárním součinem
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,...,
Vlastní čísla a vlastní vektory
Kapitola 11 Vlastní čísla a vlastní vektory Základní motivace pro studium vlastních čísel a vektorů pochází z teorie řešení diferenciálních rovnic Tato teorie říká, že obecné řešení lineární diferenciální
5 Orientované grafy, Toky v sítích
Petr Hliněný, FI MU Brno, 205 / 9 FI: IB000: Toky v sítích 5 Orientované grafy, Toky v sítích Nyní se budeme zabývat typem sít ových úloh, ve kterých není podstatná délka hran a spojení, nýbž jejich propustnost
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:
Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1]
KAPITOLA 3: Limita a spojitost funkce [MA-8:P3.] 3. Úvod Necht je funkce f definována alespoň na nějakém prstencovém okolí bodu 0 R. Číslo a R je itou funkce f v bodě 0, jestliže pro každé okolí Ua) bodu
6 Ordinální informace o kritériích
6 Ordinální informace o kritériích Ordinální informací o kritériích se rozumí jejich uspořádání podle důležitosti. Předpokládejme dále standardní značení jako v předchozích cvičeních. Existují tři základní
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
Derivace funkcí více proměnných
Derivace funkcí více proměnných Pro studenty FP TUL Martina Šimůnková 16. května 019 1. Derivace podle vektoru jako funkce vektoru. Pro pevně zvolenou funkci f : R d R n a bod a R d budeme zkoumat zobrazení,
[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}
Vlastní číslo, vektor motivace: směr přímky, kterou lin. transformace nezmění invariantní podprostory charakteristický polynom báze, vzhledem ke které je matice transformace nejjednodušší podobnost s diagonální
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
Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.
4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,
[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
FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci
FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci OBSAH A CÍLE SEMINÁŘE: Opakování a procvičení vybraných
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
CVIČNÝ TEST 5. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Václav Zemek. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19
CVIČNÝ TEST 5 Mgr. Václav Zemek OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19 I. CVIČNÝ TEST 1 Zjednodušte výraz (2x 5) 2 (2x 5) (2x + 5) + 20x. 2 Určete nejmenší trojciferné
2. ZÁKLADY MATICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY
2. ZÁKLADY MAICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY V této kapitole se dozvíte: jak je definována reálná nebo komplexní matice a co rozumíme jejím typem; co jsou to prvky matice, co vyjadřují jejich indexy
D 11 D D n1. D 12 D D n2. D 1n D 2n... D nn
Inversní matice 1 Definice Nechť je čtvercová matice řádu n Čtvercovou matici B řádu n nazveme inversní maticí k matici, jestliže platí B=E n =B, kdee n jeodpovídajícíjednotkovámatice 2 Tvrzení Inversní
Vlastní číslo, vektor
[1] Vlastní číslo, vektor motivace: směr přímky, kterou lin. transformace nezmění invariantní podprostory charakteristický polynom báze, vzhledem ke které je matice transformace nejjednodušší podobnost
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
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
Lingebraické kapitolky - Počítání s maticemi
Lingebraické kapitolky - Počítání s maticemi Jaroslav Horáček KAM MFF UK 20 Rozehřívačka: Definice sčítání dvou matic a násobení matice skalárem, transpozice Řešení: (A + B ij A ij + B ij (αa ij α(a ij