Variace na invarianci 2018 Kleinův Erlangenský program(lukáš Krump)
|
|
- Viktor Esterka
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Variace na invarianci 2018 Kleinův Erlangenský program(lukáš Krump) V tomto semináři rozvedeme následují tezi, kterou přinesl Felix Klein ve svém Erlangenském programu(1872): V rovině existují různé geometrie. Každá geometrie je jednoznačně určena svou pohybovou grupou. Každá taková grupa se dá charakterizovat pomocí jistých invariantů. Uvažujeme tedy různé geometrie v rovině. Ke každé takové geometrii přísluší pohybová grupa čili grupa jejích symetrií. Pro euklidovskou rovinu máme grupu všechshodnostíoznačenou E 2,kterájegenerovánavšemirotacemi(oúhel ϕ 0,2π)),translacemi(ovektor v 0 = (x 0,y 0 ))areflexítřebapodleosy x. Domácí úkol 1(1 bod): Dokažte přímým výpočtem, že každá shodnost zachovává skalární součin. Navícplatí,že E 2 jeprávětanejvětšígrupa,kterázachováváskalárnísoučin, čilitentovýsledekse nedávylepšit. Grupa E 2 mádimenzi 3(dvědimenze přidává vektor, o nějž posouváme, jednu úhel, o nějž otáčíme, reflexe nepřidávají žádnou dimenzi). Říkáme, že skalární součin je číselným invariantem této grupy. Uvažujme další možné geometrie v rovině. Z obvyklé euklidovské geometrie je dostaneme tak, že odebíráme některé pojmy a axiomy. Odebráním skalárního součinu(a tedy i měření délek a úhlů) získáme z euklidovské roviny afinní rovinu, vnížjsoubodyavektory,umímemezinimirozlišitaumímeurčitstředúsečky. Takétujedefinovándělícípoměrtříbodů,zněhožlzerozpoznatjak body vnekonečnu (tzv.nevlastníbodyčilivlastněsměry),takistředyúseček. Naafinnípřímcejedefinovándělícípoměrtříbodůtakto: (ABC) = λ,jestliže C A = λ(c B). Domácíúkol2(2body): a) Je-li (ABC) = λ, určete hodnotu dělícího poměru pro všech šest možných permutací tří bodů. b)určetevšechnyhodnotyčísla λ R(C),proněžseněkteréztěchtošesti hodnot rovnají. Uafinnígeometriemámegrupuvšechafinit Af 2,kdejsoutranslacestejně jako v euklidovské grupě, a místo rotací a reflexí může být jakékoli regulární zobrazení.grupa Af 2 mádimenzi 6. Domácí úkol 3(1 bod): Dokažte přímým výpočtem, že každá afinita zachovává dělící poměr. 1
2 Projektivní rovinu získáme v principu tak, že odebereme dělící poměr a tedy i schopnost rozlišovat body vlastní od nevlastních, a rovněž středy úseček. Ve skutečnostiseprojektivnípřímka RP 1 aprojektivnírovina RP 2 zkonstruujíjako množina všech vektorových přímek ve vektorovém prostoru dimenze o 1 větší, a příslušná afinní přímka resp. rovina se do té projektivní vnoří. K popisu bodů v proj. přímce/rovině nám dobře slouží homogenní souřadnice: pro bod na projektivnípřímcepíšeme A = a = [a 0 : a 1 ],probodvprojektivníroviněpíšeme A = a = [a 0 : a 1 : a 2 ],voboupřípadechsejsouhomogennísouřadniceurčeny jednoznačně až na nenulový násobek. V projektivní přímce/rovině nerozlišujeme mezi vlastními a nevlastními body, to je jen vlastností zvoleného vnoření afinní přímky/roviny.kanonickyberemepropřímkuztotožnění x R [1 : x] RP 1 tojsouvlastníbody,anevlastníbodje [0 : 1]. Obdobněprovlastníbody vroviněmáme [x,y] R 2 [1 : x : y] RP 2 anevlastnípřímkajetvořena nevlastními body tvaru [0 : x : y]. Projektivní rovina splňuje velmi elegantní a jednoduchéaxiomy,asicežekaždédvabodyurčujíprávějednupřímkuakaždé dvě přímky se protínají právě v jednom bodě; a platí zde princip duality. Jaká grupa přísluší projektivní rovině a co zachovává? Zavedeme nejprve pojemdvojpoměrčtyřvektorůvrovinětakto:nechťčtyřivektory a,b,c,dvrovině jsou po dvou lineárně nezávislé a splňují Jejich dvojpoměr je pak definován jako c = α 1 a+β 1 b d = α 2 a+β 2 b. (abcd) = α 2β 1 α 1 β 2. že Domácíúkol4(1bod):Přioznačenísouřadnic a = (a 0,a 1 ),... dokažte, a 0 c 0 a 1 c 1 b 0 d 0 b 1 d 1 (abcd) = a 0 d 0 a 1 d 1 b 0 c 0. b 1 c 1 Je snadno vidět, že hodnota dvojpoměru nezávisí na nenulovém násobku žádného z vektorů a proto lze zavést dvojpoměr čtyř bodů na projektivní přímce: je-li A = a = [a 0 : a 1 ],...,pak (ABCD) = (abcd). Domácíúkol5(1bod):Je-li (ABCD) = λ,určetehodnotudvojpoměru pro všech 24 možných permutací čtyř bodů. Domácíúkol6(1bod): Dokažte,žejsou-libody A,B,C,Dvlastní,pak (ABCD) = (ABC) ;adále,jsou-li A,B,CvlastníaDnevlastní,pak (ABCD) = (ABD) (ABC). 2
3 Nynízavedemegrupuprojektivitna RP n jako PGL n+1 R = {A R (n+1) (n+1) ; A 0}/{α 0}, čilisejednáogrupuvšechregulárníchmatic(rozměruojednavětšího,nežjedimenze našeho projektivního prostoru) braných až na násobek nenulovým číslem. Proprojektivnípřímkutedymámematice 2 2,cožjsoučtyřidimenze,minus jednadimenzekvůlizanedbánínásobku,čilidimenze PGL 2 Rje 3. Prorovinu jsoutomatice 3 3adimenze PGL 3 Rje = 8.Snadnoseukáže,žekaždá grupa PGL n Rzachovávádvojpoměr. Jsou-li geometrie uspořádané od nejvíce speciální(euklidovské) k nejobecnější (projektivní),jejichpohybovégrupysevtomtosměruzvětšují: E 2 Af 2 PGL 3. Vztahmeziprvnímidvěmajezřejmý(euklidovskárotaceareflexejsou speciálnímipřípadyregulárníchzobrazení),zatímcovztahmezi Af 2 a PGL 3 R užjeménězřejmý uvidímepříště. Ukaždégrupynazvemečíselnýminvariantemonu funkci,kterájegrupou zachovávána(s tím, že dotyčná grupa je největší, která tak činí), u zmíněných geometrií jde tedy postupně o skalární součin, dělící poměr a dvojpoměr. Všechny doposud zjištěné věci můžeme doplnit do tabulky: Geometrie Grupa Číselný invariant Množinový invariant (dimenze) euklidovská E 2 (3) skalárnísoučin něco(?)nanevlastnípřímce afinní Af 2 (6) dělícípoměr nevlastnípřímka projektivní PGL 3 R(8) dvojpoměr celárovina Všimněme si, že když postupujeme v tabulce shora dolů, u geometrií pokaždé nacosi zapomeneme,tj.dostávámeobecnějšígeometrie.naopaksměremnahoru dostáváme geometrie speciálnější. Vidíme, že čím je geometrie speciálnější, tím menší má pohybovou grupu, tím více se zachovává číselně(dvojpoměr lze vypočítat z dělícího poměru, dělící poměr ze skal. součinu, ale bez doplnění dodatečných informací to opačně nejde). Domácíúkol7(2body):Ukažte,že Af 2 PGL 3,neboližeafinnítransformace se dají realizovat jako projektivní transformace(vyjděte z toho, že afinní převádějí směry na směry). Kromě již známých pojmů jsme zavedli pojem množinový invariant jedná se o množinu, která je zachovávána při akci příslušné grupy. Při postupu tabulkou zdola nahoru, tj. směrem ke speciálnějším geometriím, se množinový invariant zmenšuje a zároveň zpřesňuje. V projektivní geometrii se zachovává pouze celá projektivní rovina jako taková, ale jinak se může jakýkoli bod zobrazit na jakýkoli jiný. V afinní geometrii se už zachovává aspoň něco konkrétně nevlastní přímka, tj. při každém afinním zobrazení se nevlastní body zobrazují na nevlastní a vlastní 3
4 na vlastní. Čekáme tedy, že i v euklidovské geometrii se zachovává(oproti afinní) cosi dalšího, přesnějšího, jakási podmnožina nevlastní přímky, zatím označená otazníkem. Po několika dalších úvahách na přednášce nám jako vhodní kandidáti přijde tzv. dvojiceizotropickýchbodů [0 : 1 : i],[0 : 1 : i]. Jsoutotedynevlastní body, které jsou navíc imaginární. Jsou zachovávány všemi translacemi(protože jsou to směry), rotacemi(díky tomu jsme je našli jako společné vlastní vektory všech rotací) a také reflexí podle osy x, která je navzájem vyměňuje. Domácí úkol 8(1 bod): Dokažte, že dvojice izotropických bodů leží na každé kružnici v rovině. Dále uvedeme Kleinovu ideu, že z projektivní geometrie je možné získat nové geometrie(v nichž jsme schopni měřit vzdálenosti a úhly) tím, že zvolníme jako množinový invariant nějakou kvadriku(v rovině tento pojem splývá s pojmem kuželosečka). A odsud plyne také klasifikace geometrií: Kuželosečka Geometrie Reálná regulární Hyperbolická Reálná singulární Parabolická Imaginární Eliptická Dvojice izotropických bodů je příkladem imaginární kuželosečky v dimenzi 1, což souvisí s tím, že měření úhlů v euklidovské geometrii je eliptické(měření vzdáleností je ovšem parabolické, ale to se sem už nevejde). Na způsob měření délek resp. úhlů(obecně říkejme míry) při zadané volbě kvadriky nás navádí tzv. Laguerrův vzorec. Uvažujme(euklidovský) svazek přímek v rovině. Naším cílem je vyjádřit obvyklý(euklidovský) úhel dvou přímek ve svazku pomocí dvojpoměru. Zavedeme nejprve souřadnice tak, že jedna libovolnězvolenápřímka p 0 budesloužitjakopočáteksouřadnic,aprolibovolnou přímku pvesvazkuoznačíme ϕ = ϕ(p)orientovanýúhelmezi p 0 a p,přičemž ϕ ( π,π.pakjepřímka purčenahomogennímisouřadnicemi [cosϕ : sinϕ]. Euklidovský pohyb ve svazku, tedy otáčení okolo středu, má invarianty jak již víme izotropické přímky, které lze v homogenních souřadnicích zapsat jako z = [1 : i], t = [1 : i]. Uvažujme nyní libovolné dvě reálné přímky svazku x = [x 0 : x 1 ],y = [y 0 : y 1 ]apočítejmedvojpoměrsizotropnímipřímkami: x 0 1 x 1 i y 0 1 y 1 i (xyzt) = x 0 1 x 1 i y 0 1 = (ix 0 x 1 )( iy 0 y 1 ) ( ix 0 x 1 )(iy 0 y 1 ) = x 0y 0 +x 1 y 1 i(x 0 y 1 x 1 y 0 ) x 0 y 0 +x 1 y 1 +i(x 0 y 1 x 1 y 0 ) y 1 i 4
5 Nynívyužijemetoho,že x = [x 0 : x 1 ] = [cosϕ(x) : sinϕ(x)]aobodobněpro y,aoznačíme ω = ϕ(y) ϕ(x).pakzřejmě cosω = cosϕ(y)cosϕ(x)+sinϕ(y)sinϕ(x) = σ(x 0 y 0 +x 1 y 1 ) sinω = sinϕ(y)cosϕ(x) cosϕ(y)sinϕ(x) = σ(x 0 y 1 x 1 y 0 ) kde σ je společný násobek vzniklý převodem mezi homogenními souřadnicemi x i y(rozmyslete). Dosazením dostáváme (xyzt) = cosω isinω cosω +isinω = e iω e iω = e 2iω Aplikací funkce Log(hlavní větev logaritmu) jakožto inverzní funkce k exponenciále v komplexním oboru dostáváme atedy což je tzv. Laguerrův vzorec. Log(xyzt) = 2iω ω = i 2 Log(xyzt), Tento vzorec může být poněkud překvapující, neboť úhel mezi dvěma přímkami vesvazkujezdevyjádřenpomocídvojpoměru,kdezbylédvěpřímky z,tjsou imaginární, Log je komplexní funkce komplexní proměnné a její hodnota se nakonec násobí komplexním číslem i, přesto, uvažujeme-li reálné přímky x, y (tj. s reálnými souřadnicemi), je úhel ω mezi nimi nutně reálné číslo. Pro obecnou volbu kvadriky budeme zavádět míru jako µ = c 2 Log(xyξξ ), kde ξ,ξ jsoubodykvadriky,tzv. absolutníbody. Tysepakukážoubýtbody v nekonečné vzdálenosti a pro případ hyperbolické přímky dojde k tomu, že námtytodvareálné(!) bodyrozdělípřímkunadvěčásti,vkaždéznichžjsou vzdálenosti reálné a mezi nimiž navzájem jsou vzdálenosti imaginární. Tímto způsobem dostaneme tzv. Beltramiho Kleinův model hyperbolické roviny,kdecelárovinajeznázorněnajakokruhapřímkysejevíjakopřímky. Často se setkáváme s jinými modely, např. s Poincarého kruhovým modelem, který byl zmíněn na přednášce, a který je vidět na některých obrazech M.C.Eschera viz poslední stranu. Nebo s Poincarého polorovinným modelem,v němž se pohyby jeví jako Möbiovy transformace. O neeuklidovské geometrii by se dalo mluvit ještě dlouho, a také bychom mohli ukázat, jak vypadají příslušné pohybové grupy v různých modelech, ale to zase při nějakém dalším setkání. Lukáš Krump, March 8,
6 6
Variace na invarianci 2017 Kleinův Erlangenský program(lukáš Krump)
Variace na invarianci 2017 Kleinův Erlangenský program(lukáš Krump) Uvažujeme různé geometrie v rovině. Z obvyklé euklidovské geometrie je dostaneme tak, že odebíráme některé pojmy a axiomy. Odebráním
7 Analytické vyjádření shodnosti
7 Analytické vyjádření shodnosti 7.1 Analytická vyjádření shodných zobrazení v E 2 Osová souměrnost Osová souměrnost O(o) podle osy o s obecnou rovnicí o : ax + by + c =0: x = x 2a (ax + by + c) a 2 +
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
19 Eukleidovský bodový prostor
19 Eukleidovský bodový prostor Eukleidovským bodovým prostorem rozumíme afinní bodový prostor, na jehož zaměření je definován skalární součin. Víme, že pomocí skalárního součinu jsou definovány pojmy norma
1 Připomenutí vybraných pojmů
1 Připomenutí vybraných pojmů 1.1 Grupa Definice 1 ((Komutativní) grupa). Grupou (M, ) rozumíme množinu M spolu s operací na M, která má tyto vlastnosti: i) x, y M; x y M, Operace je neomezeně definovaná
Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)
Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika) Kartézská soustava souřadnic je dána počátkem O a uspořádanou trojicí bodů E x,
0. Pak existuje n tak, že Bµ APn
Euklidovský prostor Základní pojmy: bod, přímka rovina Základní vztahy: bod leží na přímce přímka prochází bodem bod leží v rovině rovina prochází bodem bod inciduje s přímkou přímka inciduje s bodem bod
5 Pappova věta a její důsledky
5 Pappova věta a její důsledky Pappos z Alexandrie (?90?350), řecký matematik a astronom. Pod označením Pappova věta je uváděno více vět. Proto je třeba uvést, o jaké z těchto vět hovoříme. Zde se budeme
Zavedeme-li souřadnicový systém {0, x, y, z}, pak můžeme křivku definovat pomocí vektorové funkce.
KŘIVKY Křivka = dráha pohybujícího se bodu = = množina nekonečného počtu bodů, které závisí na parametru (čase). Proto můžeme křivku také nazvat jednoparametrickou množinou bodů. Zavedeme-li souřadnicový
9.1 Definice a rovnice kuželoseček
9. Kuželosečky a kvadriky 9.1 Definice a rovnice kuželoseček Kuželosečka - řez na kruhovém kuželi, množina bodů splňujících kvadratickou rovnici ve dvou proměnných. Elipsa parametricky: X(t) = (a cos t,
Obsah a průběh zkoušky 1PG
Obsah a průběh zkoušky PG Zkouška se skládá z písemné a ústní části. Písemná část (cca 6 minut) dvě konstrukční úlohy dle části po. bodech a jedna úloha výpočetní úloha dle části za bodů. Ústní část jedna
Analytická geometrie lineárních útvarů
) Na přímce: a) Souřadnice bodu na přímce: Analtická geometrie lineárních útvarů Bod P nazýváme počátek - jeho souřadnice je P [0] Nalevo od počátku leží čísla záporná, napravo čísla kladná. Každý bod
transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím [1]
[1] Afinní transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím využití například v počítačové grafice Evropský sociální fond Praha & EU. Investujeme do
Matematika I 12a Euklidovská geometrie
Matematika I 12a Euklidovská geometrie Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 12. 2012 Obsah přednášky 1 Euklidovské prostory 2 Odchylky podprostorů 3 Standardní úlohy 4 Objemy Plán přednášky
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ
ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ Parametrické vyjádření přímky v rovině Máme přímku p v rovině určenou body A, B. Sestrojíme vektor u = B A. Pro bod B tím pádem platí: B = A + u. Je zřejmé,
6 Samodružné body a směry afinity
6 Samodružné body a směry afinity Samodružnými body a směry zobrazení rozumíme body a směry, které se v zobrazují samy na sebe. Například otočení R(S má jediný samodružný bod, střed S, anemá žádný samodružný
1.13 Klasifikace kvadrik
5 KAPITOLA 1. KVADRIKY JAKO PLOCHY. STUPNĚ 1.13 Klasifikace kvadrik V této části provedeme klasifikaci kvadrik. Vyšetříme všechny případy, které mohou různou volbou koeficientů v rovnici kvadriky a 11
KMA/G2 Geometrie 2 9. až 11. cvičení
KMA/G2 Geometrie 2 9. až 11. cvičení 1. Rozhodněte, zda kuželosečka k je regulární nebo singulární: a) k : x 2 0 + 2x 0x 1 x 0 x 2 + x 2 1 2x 1x 2 + x 2 2 = 0; b) k : x 2 0 + x2 1 + x2 2 + 2x 0x 1 = 0;
Michal Zamboj. December 23, 2016
Meziřádky mezi kuželosečkami - doplňkový materiál k přednášce Geometrie Michal Zamboj December 3, 06 Pozn. Najdete-li chybu, neváhejte mi napsat, může to ušetřit tápání Vašich kolegů. Pozn. v dokumentu
Michal Zamboj. January 4, 2018
Meziřádky mezi kuželosečkami - doplňkový materiál k přednášce Geometrie Michal Zamboj January 4, 018 Pozn. Najdete-li chybu, neváhejte mi napsat, může to ušetřit tápání Vašich kolegů. Pozn. v dokumentu
Syntetická geometrie I
Shodnost Pedagogická fakulta 2016 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Vzdálenost dvou bodů Necht A, B, C ρ. Vzdálenost dvou bodů A, B v rovině je číslo AB a platí AB 0 AB = 0 A = B AB = BA pozitivně definitní
3 Projektivní rozšíření Ēn prostoru E n
3 Projektivní rozšíření Ēn prostoru E n Projektivním rozšířením eukleidovského prostoru E n rozumíme jeho doplnění o nevlastní body. Výsledný prostor značíme Ēn. Takovéto rozšíření eukleidovského prostoru
6.1 Vektorový prostor
6 Vektorový prostor, vektory Lineární závislost vektorů 6.1 Vektorový prostor Nechť je dán soubor nějakých prvků, v němž je dána jistá struktura vztahů mezi jednotlivými prvky nebo v němž jsou předepsána
Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK
Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK Brno, 017 Předmluva Text pokrývá látku, která je přednášena v učitelském studiu matematiky v předmětu M5510 "Teorie kuželoseček a kvadrik".
Vlastní čísla a vlastní vektory
5 Vlastní čísla a vlastní vektor Poznámka: Je-li A : V V lineární zobrazení z prostoru V do prostoru V někd se takové zobrazení nazývá lineárním operátorem, pak je přirozeným požadavkem najít takovou bázi
Hyperbolická geometrie číselných soustav
Hyperbolická geometrie číselných soustav Petr Kůrka V roce 87 proslovil Felix Klein habilitační přednášku, která vešla do dějin matematiky jako Erlangenský program. Ve své přednášce pojal Felix Klein geometrii
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
Projektivní prostor a projektivní zobrazení
Kapitola 4 Projektivní prostor a projektivní zobrazení 4.1 Projektivní rozšíření eukleidovského prostoru Vlastnost býti incidentní v eukleidovském prostoru E 3 vykazuje nedostatek symetrie zatímco např.
Syntetická geometrie I
Shodnost Pedagogická fakulta 2018 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Vzdálenost dvou bodů Definice (Vzdálenost) Necht A, B, C ρ. Vzdálenost dvou bodů A, B v rovině je číslo AB a platí AB 0 AB = 0 A = B AB
Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,
Úlohy k přednášce NMAG a : Lineární algebra a geometrie a Verze ze dne. května Toto je seznam přímočarých příkladů k přednášce. Úlohy z tohoto seznamu je nezbytně nutné umět řešit. Podobné typy úloh se
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost
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
11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ. u. v = u v + u v. Umět ho aplikovat při
. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ Dovednosti:. Chápat pojmy orientovaná úsečka a vektor a geometrický význam součtu, rozdílu a reálného násobku orientovaných úseček a vektorů..
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
Elementární křivky a plochy
Příloha A Elementární křivky a plochy A.1 Analytický popis geometrických objektů Geometrické vlastnosti, které jsme dosud studovali, se týkaly především základních geometrických objektů bodů, přímek, rovin
A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz
1/15 ANALYTICKÁ GEOMETRIE Základní pojmy: Soustava souřadnic v rovině a prostoru Vzdálenost bodů, střed úsečky Vektory, operace s vektory, velikost vektoru, skalární součin Rovnice přímky Geometrie v rovině
6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet
6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.
Dá se ukázat, že vzdálenost dvou bodů má tyto vlastnosti: 2.2 Vektor, souřadnice vektoru a algebraické operace s vektory
Vektorový počet.1 Eklidovský prostor E 3 Eklidovský prostor E 3 je prostor spořádaných trojic (tj. bodů), v němž je definována vzdálenost dvo jeho bodů A, B (značíme ji AB ). Vzdálenost bodů A = [a 1,
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
Podrobnější výklad tématu naleznete ve studijním textu, na který je odkaz v Moodle. Tam je téma
Kuželosečky a kvadriky - výpisky + příklady Postupně vznikající text k části předmětu Geometrie. Ve výpiscích naleznete výpisky z přednášky, poznámky, řešené příklady a příklady na procvičení. Podrobnější
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,
14. přednáška. Přímka
14 přednáška Přímka Začneme vyjádřením přímky v prostoru Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje Přímka v prostoru je určena bodem A= [ a1
Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme
Skalární součin axiomatická definice odvození velikosti vektorů a úhlu mezi vektory geometrická interpretace ortogonalita vlastnosti ortonormálních bázi [1] Definice skalárního součinu Necht L je lineární
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
6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety
6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan 14. Vlastní vektory Bud V vektorový prostor nad polem P. Lineární zobrazení f : V
Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.
6 Skalární součin Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy. Příklad: Určete odchylku přímek p, q : p : x =1+3t,
Úvod do neeukleidovské geometrie
Úvod do neeukleidovské geometrie Obsah In: Václav Hlavatý (author): Úvod do neeukleidovské geometrie. (Czech). Praha: Jednota československých matematiků a fysiků, 1926. pp. 209 [212]. Persistent URL:
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
Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK
Josef Janyška Anna Sekaninová ANALYTICKÁ TEORIE KUŽELOSEČEK A KVADRIK Obsah 1 KOMPLEXNÍ ROZŠÍŘENÍ PROSTORU 7 1 Komplexní rozšíření vektorového prostoru........... 7 Komplexní rozšíření reálného afinního
1 Topologie roviny a prostoru
1 Topologie roviny a prostoru 1.1 Základní pojmy množin Intervaly a okolí Intervaly v rovině nebo prostoru jsou obdélníky nebo hranoly se stranami rovnoběžnými s osami souřadnic. Podmnožiny intervalů se
Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.
Vektory, operace s vektory Ž3 Orientovaná úsečka Mějme dvojici bodů, (na přímce, v rovině nebo prostoru), které spojíme a vznikne tak úsečka. Pokud budeme rozlišovat, zda je spojíme od k nebo od k, říkáme,
Aplikace. Středové promítání. A s. Výpočet pohybu kamery rekonstrukcí videosekvence 3D rekonstrukce objektů 3D modelování
Aplikace Výpočet pohybu kamery rekonstrukcí videosekvence 3D rekonstrukce objektů 3D modelování Středové promítání σ A S B S...střed promítání ν...průmětna σ...centrální rovina σ π, S σ π A s B σ, neexistuje
REÁLNÁ FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ
REÁLNÁ FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ 5 přednáška S funkcemi se setkáváme na každém kroku ve všech přírodních vědách ale i v každodenním životě Každá situace kdy jsou nějaký jev nebo veličina jednoznačně určeny
EUKLIDOVSKÉ PROSTORY
EUKLIDOVSKÉ PROSTORY Necht L je lineární vektorový prostor nad tělesem reálných čísel R. Zobrazení (.,.) : L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx,
MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY
MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické
Drsná matematika I 13. přednáška Kvadriky a projektivní rozšíření
Drsná matematika I 13. přednáška Kvadriky a projektivní rozšíření Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 12. 12. 2007 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Kvadratické formy a kvadriky 3 Projektivní
11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ
11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ Dovednosti: 1. Chápat pojmy orientovaná úsečka a vektor a geometrický význam součtu, rozdílu a reálného násobku orientovaných úseček a vektorů..
11 Vzdálenost podprostorů
11 Vzdálenost podprostorů 11.1 Vzdálenost bodů Eukleidovský bodový prostor E n = afinní bodový prostor, na jehož zaměření je definován skalární součin. (Pech:AGLÚ/str.126) Definováním skalárního součinu
Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie
Teorie grup 1 Příklad axiomatické teorie Alena Šolcová 1 Binární operace Binary operation Binární operací na neprázdné množině A rozumíme každé zobrazení kartézského součinu A x A do A. Multiplikativní
Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie
Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie Jaroslav Horáček KAM MFF UK 2013 Co je to vektor? Šipička na tabuli? Ehm? Množina orientovaných úseček majících stejný směr. Prvek vektorového prostoru. V
Matematická analýza III.
1. - limita, spojitost Miroslav Hušek, Lucie Loukotová UJEP 2010 Úvod Co bychom měli znát limity posloupností v R základní vlastnosti funkcí jedné proměnné (definiční obor, monotónnost, omezenost,... )
( ) ( ) ( ) ( ) Skalární součin II. Předpoklady: 7207
78 Skalární součin II Předpoklady: 707 Pedagogická poznámka: Hodina má tři části, považuji tu prostřední za nejméně důležitou a proto v případě potřeby omezuji hlavně ji Na začátku hodiny je důležité nechat
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Diferenciální rovnice študenti MFF 15. augusta 2008 1 7 Diferenciální rovnice Požadavky Soustavy lineárních diferenciálních rovnic prvního řádu lineární
Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci
Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny Univerzita Palackého v Olomouci Tematický okruh: Geometrie Různé metody řešení Téma: Analytická geometrie v prostoru, vektory, přímky Autor:
Parametrické rovnice křivky
Křivkový integrál Robert Mařík jaro 2014 Tento text je tištěnou verzí prezentací dostupných z http://user.mendelu.cz/marik/am. Křivkový integrál Jedná se o rozšíření Riemannova integrálu, kdy množinou
1 Analytická geometrie
1 Analytická geometrie 11 Přímky Necht A E 3 a v R 3 je nenulový Pak p = A + v = {X E 3 X = A + tv, t R}, je přímka procházející bodem A se směrovým vektorem v Rovnici X = A + tv, t R, říkáme bodová rovnice
Shodná zobrazení v rovině
Shodná zobrazení v rovině Zobrazení Z v rovině je předpis, který každému bodu X roviny přiřazuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X jeho obraz. Zapisujeme Z: X X. Množinu obrazů všech
Cyklografie. Cyklický průmět bodu
Cyklografie Cyklografie je nelineární zobrazovací metoda - bodům v prostoru odpovídají kružnice v rovině a naopak. Úlohy v rovině pak převádíme na řešení prostorových úloh, např. pomocí cyklografie řešíme
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
Geometrické transformace pomocí matic
Geometrické transformace pomocí matic Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 2. dubna 2010 Obsah 1 Úvod 2 Geometrické transformace ve 2D 3 Geometrické transformace ve 3D Obsah 1 Úvod 2 Geometrické transformace
Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr
Geometrické transformace v rovině Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr Shodné transformace 1 Shodné transformace shodné transformace (shodnosti, izometrie) převádějí objekt
V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:
Zpracoval: hypspave@fel.cvut.cz. Základní vlastnosti abstraktních lineárních prostorů. Lineární závislost, nezávislost, báze, souřadnice vzhledem k bázi, matice lineárního zobrazení vzhledem k bázím.skalární
i=1 Přímka a úsečka. Body, které leží na přímce procházející body a a b můžeme zapsat pomocí parametrické rovnice
I. Funkce dvou a více reálných proměnných 1. Úvod Značení: V textu budeme používat označení: N pro množinu všech přirozených čísel; R pro množinu všech reálných čísel; R n pro množinu všech uspořádaných
PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti
PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti 1. (x, x) 0 x L, (x, x) = 0 x = 0, 2. (x, y) = (y, x) x, y L, 3. (λx, y) = λ(x,
Vlastní čísla a vlastní vektory
Vlastní čísla a vlastní vektory 1 Motivace Uvažujme lineární prostor všech vázaných vektorů v rovině, které procházejí počátkem, a lineární zobrazení tohoto prostoru do sebe(lineární transformaci, endomorfismus)
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
3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY
3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY V této kapitole se dozvíte: jak popsat bod v rovině a v prostoru; vzorec na výpočet vzdálenosti dvou bodů; základní tvary rovnice přímky
(0, y) 1.3. Základní pojmy a graf funkce. Nyní se již budeme zabývat pouze reálnými funkcemi reálné proměnné a proto budeme zobrazení
.. Výklad Nní se již budeme zabývat pouze reálnými funkcemi reálné proměnné a proto budeme zobrazení M R, kde M R nazývat stručně funkce. Zopakujeme, že funkce je každé zobrazení f : M R, M R, které každému
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
GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ. Josef Janyška
GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ Josef Janyška 21. února 2019 Obsah 1 LINEÁRNÍ ZOBRAZENÍ NA VEKTOROVÝCH PROSTORECH 1 1.1 Lineární zobrazení vektorových prostorů.............. 1 1.2 Invariantní podprostory.......................
Lineární algebra : Lineární (ne)závislost
Lineární algebra : Lineární (ne)závislost (4. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních technologií
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)
KOMPLEXNÍ ČÍSLA A FUNKCE MNOŽINA KOMPLEXNÍCH ČÍSEL C. Alternativní popis komplexních čísel
KOMPLEXNÍ ČÍSLA A FUNKCE V předchozích částech byl důraz kladen na reálná čísla a na reálné funkce. Pokud se komplexní čísla vyskytovala, bylo to z hlediska kartézského součinu dvou reálných přímek, např.
- shodnost trojúhelníků. Věta SSS: Věta SUS: Věta USU:
1/12 PLANIMETRIE Základní pojmy: Shodnost, podobnost trojúhelníků Středová souměrnost, osová souměrnost, posunutí, otočení shodná zobrazení Středový a obvodový úhel Obsahy a obvody rovinných obrazců 1.
Analytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii
KM/GVS Geometrické vidění světa (Design) nalytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii Použité značky a symboly R, C, Z obor reálných, komleních, celých čísel geometrický vektor R n aritmetický vektor
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
Obrázek 101: Podobné útvary
14 Podobná zobrazení Obrázek 101: Podobné útvary Definice 10. [Podobné zobrazení] Geometrické zobrazení f se nazývá podobné zobrazení, jestliže existuje kladné reálné číslo k tak, že pro každé dva body
7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.
7 Konvexní množiny Motivace. Lineární programování (LP) řeší problém nalezení minima (resp. maxima) lineárního funkcionálu na jisté konvexní množině. Z bohaté škály úloh z této oblasti jmenujme alespoň
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.
7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy
, základní pojmy POJEM FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ Reálná funkce f jedné reálné proměnné je funkce (zobrazení) f: X Y, kde X, Y R. Jde o zvláštní případ obecného pojmu funkce definovaného v přednášce. Poznámka:
8 Podobná (ekviformní) zobrazení v rovině
Typeset by LATEX2ε 1 8 Podobná (ekviformní) zobrazení v rovině 8.1 Stejnolehlost (homotetie) v rovině Definice 8.1.1. Nechť jsou dány 3 různé kolineární body A, B, C. Dělicím poměrem λ = (ABC) rozumíme
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 30. dubna 2014, 09:00 1 2 15.1 Prehilhertovy prostory Definice 1. Buď V LP nad
Vybrané kapitoly z matematiky
Vybrané kapitoly z matematiky VŠB-TU Ostrava 2017-2018 Vybrané kapitoly z matematiky 2017-2018 1 / 19 Základní informace předmět: 714-0513, 5 kreditů přednáší: Radek Kučera kontakt: radek.kucera@vsb.cz,
Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1
Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://homel.vsb.cz/ luk76/la1 Text
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
Cvičení z Lineární algebry 1
Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice
METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY
PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme
n tak, že součet vnitřních úhlů na jedné straně přímky k je méně než dva pravé úhly, pak se přímky m, straně protínají.
Přednáška 5: Analytická geometrie v prostoru Geometrie stejně jako aritmetika stojí na několika málo základních principech. Díky tomu mohl již kolem roku 00 př. n. l. Eukleides napsat Základy 1, první
Rovnice přímky. s = AB = B A. X A = t s tj. X = A + t s, kde t R. t je parametr. x = a 1 + ts 1 y = a 2 + ts 2 z = a 3 + ts 3. t R
Rovnice přímky Přímka p je určená dvěma různými body (A, B)(axiom) směrový vektor nenulový rovnoběžný (kolineární) s vektorem s = AB = B A pro libovolný bod X na přímce platí: X A = t s tj. Vektorová rovnice