Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.
|
|
- Václav Švec
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Regulární matice Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím. Věta. Pro každou čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ) jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) Řádky matice A jsou lineárně nezávislé. (ii) Sloupce matice A jsou lineárně nezávislé. (iii) Hodnost matice A je rovna n. (iv) Determinant A je nenulový. Důkaz. Ekvivalence prvních tří podmínek plyne z definice řádkové a sloupcové hodnosti matice A a z poznatku odvozeného v předchozí kapitole, že jde o stejná čísla, tedy o hodnost matice A. Zbývá dokázat ekvivalenci těchto tří podmínek s poslední podmínkou. Nechť tedy hodnost matice A je rovna n, takže řádky matice A jsou lineárně nezávislé. Elementárními řádkovými úpravami, tak jak bylo popsáno v prvním odstavci důkazu posledního tvrzení v minulé kapitole, se matice A převede na schodovitý tvar. Přitom se použijí pouze řádkové úpravy typu (ii) a přehazování řádků. Na hodnosti matice ani na lineární nezávislosti jejích řádků se tím nic nezmění. Z příslušných tvrzení v kapitole o determinantech navíc plyne, že hodnota determinantu může těmito úpravami nanejvýš změnit znaménko. Poněvadž řádky matice ve schodovitém tvaru jsou lineárně nezávislé, není mezi nimi vespod matice žádný nulový řádek, což nutně znamená, že všechny hlavní prvky leží na hlavní diagonále a že ji vyplní celou. Poněvadž jde o matici v horním trojúhelníkovém tvaru, je podle jiného tvrzení z kapitoly o determinantech její determinant roven součinu prvků ležících na hlavní diagonále. Jedná se tedy o součin hlavních prvků, a ten je nenulový. Takže také determinant A je nenulový. 1
2 Nechť naopak řádky matice A jsou lineárně závislé. Je-li A nulová matice, je její determinant roven nule. V opačném případě je n > 1 a podle prvního tvrzení z předminulé kapitoly je některý řádek matice A lineární kombinací ostatních řádků této matice. To ale znamená, že několika elementárními řádkovými úpravami typu (ii) lze dotyčný řádek učinit nulovým řádkem. Podle příslušného tvrzení z kapitoly o determinantech se tím hodnota determinantu matice nezmění. Podle jiného tvrzení ze zmíněné kapitoly je hodnota determinantu matice s nulovým řádkem rovna nule. Takže i determinant A je roven nule. Čtvercová matice A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ), která splňuje ekvivalentní podmínky z předchozí věty, se nazývá regulární matice. Nesplňuje-li taková čtvercová matice A podmínky z předchozí věty, říkáme, že je to singulární matice. Buď (T, +, ) těleso a buď m přirozené číslo. Pro každý index i {1,..., m} a pro každý prvek r T, r 0, označme E i (r) čtvercovou matici řádu m, která se liší od jednotkové matice E m pouze tím, že na hlavní diagonále v i-tém řádku a v i-tém sloupci má prvek r. Dále pro každé dva indexy i, j {1,..., m}, i j a pro každý prvek r T označme E ij (r) čtvercovou matici řádu m, která se liší od jednotkové matice E m pouze tím, že na pozici mimo hlavní diagonálu v i-tém řádku a v j-tém sloupci má prvek r. Uvedené matice E i (r) a E ij (r) se nazývají elementární matice řádu m. Je jasné, že tyto matice jsou regulární, neboť E i (r) = r 0 a E ij (r) = 1. 2
3 Buď dále A = (a ij ) matice typu m/n nad tělesem (T, +, ). Z definice násobení matic a z popisu elementárních řádkových úprav z minulé kapitoly je evidentní, že provedení elementární řádkové úpravy typu (i) s maticí A pro zvolená i {1,..., m} a r T, r 0 dá tentýž výsledek jako vynásobení matice A zleva elementární maticí E i (r). Podobně provedení elementární řádkové úpravy typu (ii) s maticí A pro zvolená i, j {1,..., m}, i j a r T dá týž výsledek jako vynásobení matice A zleva elementární maticí E ij (r). Obdobná tvrzení platí i pro elementární sloupcové úpravy, používají-li se elementární matice řádu n a násobí-li se jimi matice A zprava (indexy i, j matice E ij (r) se ale prohodí). Tvrzení. Pro libovolnou čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ) jsou následující podmínky ekvivalentní: (i) Matice A je regulární. (ii) Matice A je řádkově ekvivalentní jednotkové matici E n. (iii) Matice A je součinem několika elementárních matic řádu n. Důkaz. Je-li matice A regulární, lze ji podle posledního tvrzení z minulé kapitoly převést elementárními řádkovými úpravami na Gauss-Jordanův tvar. Výsledná matice v tomto tvaru je přitom stále regulární, takže její hlavní prvky, jež jsou rovny 1, vyplní hlavní diagonálu a všechny ostatní prvky mimo diagonálu jsou rovny 0. Tak ovšem vzniká jednotková matice E n, čili matice A je řádkově ekvivalentní této jednotkové matici E n. Je-li matice A je řádkově ekvivalentní jednotkové matici E n, tedy platí-li A E n, pak poněvadž je tato relace symetrická podle poznámek z úvodu minulé kapitoly, platí rovněž E n A. Lze tedy rovněž konečnou posloupností elementárních řádkových úprav převést jednotkovou matici E n na matici A. Poněvadž každou elementární řádkovou úpravu lze realizovat vynásobením některou elementární maticí řádu n zleva, je matice A součinem konečné posloupnosti takových elementárních matic. 3
4 Je-li konečně matice A součinem elementárních matic, pak je tato matice součinem regulárních matic, neboť elementární matice jsou regulární. Viděli jsme totiž, že determinanty elementárních matic jsou nenulové. Podle Cauchyovy věty pak také jakýkoliv součin takových matic má nenulový determinant a je tedy regulární maticí. Takže i matice A je regulární. Důsledek. Dvě matice A a B typu m/n nad tělesem (T, +, ) jsou řádkově ekvivalentní, tedy splňují A B, právě tehdy, když existuje regulární čtvercová matice C řádu m nad tělesem (T, +, ) taková, že B = C A. Důkaz plyne bezprostředně z ekvivalence první a poslední podmínky v předchozím tvrzení. V kapitole o maticích jsme viděli, že množina Mat nn (T ) všech čtvercových matic řádu n nad tělesem (T, +, ) tvoří vzhledem k operaci násobení matic monoid (Mat nn (T ), ). Neutrálním prvkem tohoto monoidu je jednotková matice E n. Zajímají nás nyní invertibilní prvky tohoto monoidu, tj. invertibilní čtvercové matice řádu n nad tělesem (T, +, ). Čtvercová matice A řádu n je invertibilní, existuje-li k ní čtvercová matice B řádu n taková, že platí A B = E n = B A. Pak matice B se nazývá inverzní matice k matici A. Z kapitoly o monoidech víme, že inverzní matice k matici A, pokud existuje, je jediná, a značíme ji A 1. Věta. Čtvercová matice A řádu n nad tělesem (T, +, ) je invertibilní právě tehdy, když je regulární. Důkaz. Je-li daná čtvercová matice A řádu n invertibilní, existuje čtvercová matice B řádu n taková, že A B = E n. Podle Caychyovy věty odtud plyne, že A B = A B = E n = 1, takže A 0 a matice A je tedy regulární. Je-li naopak čtvercová matice A řádu n regulární, je podle předchozího tvrzení řádkově ekvivalentní jednotkové matici E n, 4
5 takže podle posledního důsledku existuje regulární čtvercová matice C řádu n taková, že C A = E n. Transponovaná matice A je pak ovšem podle definice také regulární, takže ze stejných důvodů existuje regulární čtvercová matice D řádu n taková, že D A = E n. Odtud transponováním plyne, že A D = E n. Přitom C = C E n = C A D = E n D = D, takže celkem C = D je inverzní matice k matici A. Připomeňme z kapitoly o monoidech a grupách, že pro libovolné dvě regulární čtvercové matice A a B řádu n platí (A 1 ) 1 = A a (A B) 1 = B 1 A 1. Je také užitečné poznamenat, že jakmile o čtvercových maticích A a B řádu n víme, že platí jedna z rovností A B = E n nebo B A = E n, pak odtud vyplyne, že tyto rovnosti jsou splněny obě a že tudíž obě matice A, B jsou invertibilní a přitom jedna ke druhé navzájem inverzní. Skutečně platí-li například rovnost A B = E n, pak stejně jako v předchozím důkaze zjistíme, že obě matice A, B jsou regulární a existují k nim tudíž inverzní matice A 1 a B 1. Dále odtud dostáváme B = E n B = A 1 A B = A 1 E n = A 1, čili B = A 1 a platí tudíž i rovnost B A = E n. Z kapitoly o monoidech a grupách též připomeňme, že množina regulárních čtvercových matic řádu n nad tělesem (T, +, ), tedy množina všech invertibilních matic v monoidu (Mat nn (T ), ) je uzavřená vzhledem k násobení matic a že takto sama tvoří grupu. Tuto množinu všech regulárních čtvercových matic řádu n nad tělesem (T, +, ) bývá zvykem označovat symbolem GL n (T ) a mluví se v této souvislosti o obecné lineární grupě stupně n nad (T, +, ). Z Cauchyovy věty dále například plyne, že množina všech čtvercových matic řádu n nad tělesem (T, +, ), jejichž determinant je roven 1, tvoří podgrupu v GL n (T ). Tuto podgrupu 5
6 bývá obvyklé označovat symbolem SL n (T ) a mluví se o ní jako o speciální lineární grupě stupně n nad (T, +, ). Metody výpočtu inverzních matic Mějme regulární čtvercovou matici A = (a ij ) řádu n nad tělesem (T, +, ). Viděli jsme, že pak A E n, což znamená, že provedením několika elementárních řádkových úprav lze z matice A dostat jednotkovou matici E n. Nechť F 1, F 2,..., F k jsou elementární matice řádu n odpovídající postupně těmto řádkovým úpravám. Pak provedení zmíněné posloupnosti řádkových úprav s maticí A znamená vynásobení matice A postupně maticemi F 1, F 2,..., F k zleva, čímž vzniká součin matic F k F 2 F 1 A = E n. Vezměme tedy matici C = F k F 2 F 1. Pak ovšem máme C A = E n a podle toho, co bylo řečeno výše, je tedy C inverzní maticí k matici A. Provedeme-li dále tutéž posloupnost elementárních řádkových úprav jako výše také s maticí E n, dostaneme tím z týchž důvodů matici C E n = C, tedy samotnou inverzní matici k matici A. Myšlenka, o kterou se nyní opírá metoda výpočtu inverzní matice k dané čtvercové matici A řádu n, spočívá v provádění týchž elementárních řádkových úprav s oběma maticemi A i E n současně. Přitom volíme tyto úpravy tak, aby převedly matici A do Gauss-Jordanova tvaru. Je-li matice A regulární, vznikne tak jednotková matice E n, takže takto po několika krocích obdržíme řádkově ekvivalentní matice (A E n ) (E n C), kde C = A 1. Není-li matice A regulární, vyjde nám v jejím Gauss-Jordanově tvaru alespoň jeden nulový řádek. Jinou možnost, jak počítat inverzní matici, poskytuje následující výsledek. Mějme regulární čtvercovou matici A = (a ij ) 6
7 řádu n > 1 nad tělesem (T, +, ). Připomeňme, že v kapitole o determinantech jsme pro každá i, j {1, 2,..., n} definovali algebraický doplněk Âij prvku a ij v matici A. Vezměme čtvercovou matici  = (Âij) řádu n složenou z těchto algebraických doplňků a k ní transponovanou matici A = Â. Tato matice A se nazývá adjungovaná matice k matici A. Nyní můžeme formulovat následující fakt: Věta. Buď A = (a ij ) regulární čtvercová matice řádu n > 1 nad tělesem (T, +, ). Pak platí A 1 = A 1 A. Důkaz. Podle toho, co bylo uvedeno shora, stačí ukázat, že součin matice A s maticí A 1 A je roven jednotkové matici E n. Neboli stačí ukázat, že A A = A E n. Zvolme proto nejprve libovolný index i {1, 2,..., n} a vypočtěme prvek ležící v matici A A na diagonále v i-tém řádku a v i-tém sloupci. Tento prvek je ovšem roven a i1 Âi1+a i2 Âi2+ +a in Âin = A podle věty o Laplaceově rozvoji determinantu A, a to je odpovídající diagonální prvek matice A E n. Zvolme dále libovolné indexy i, j {1, 2,..., n}, i j a vypočtěme prvek ležící v matici A A na pozici mimo diagonálu v i-tém řádku a v j-tém sloupci. Tento prvek vychází roven a i1 Âj1 + a i2 Âj2 + + a in Âjn = 0, neboť jde o Laplaceův rozvoj determinantu z matice, která se od matice A liší v tom, že se v ní místo j-tého řádku opakuje i-tý řádek. Podle jednoho z tvrzení v kapitole o determinantech je ovšem determinant z matice mající dva stejné řádky roven nule. Prvky matice A E n ležící mimo diagonálu jsou ovšem nulové. To potvrzuje rovnost A A = A E n, kterou bylo třeba dokázat. Matice přechodu od báze k bázi Nechť (V, +, ) je nenulový vektorový prostor konečné dimenze nad tělesem (T, +, ) a nechť vektory f 1, f 2,..., f n před- 7
8 stavují některou bázi tohoto prostoru. Připomeňme, že potom pro každý vektor u V existují jednoznačně určené prvky s 1, s 2,..., s n T takové, že u = s 1 f 1 + s 2 f s n f n. Prvky s 1, s 2,..., s n se nazývají souřadnice vektoru u v bázi f 1, f 2,..., f n. Nechť (V, +, ) je nenulový vektorový prostor konečné dimenze n nad tělesem (T, +, ). Nechť posloupnosti f 1, f 2,..., f n a g 1, g 2,..., g n tvoří dvě báze prostoru (V, +, ). Nechť pro každé j {1, 2,..., n} jsou a 1j, a 2j,..., a nj souřadnice vektoru g j v bázi f 1, f 2,..., f n, takže g j = a 1j f 1 +a 2j f 2 + +a nj f n. Pak čtvercová matice A = (a ij ) i=1,...,n, j=1,...,n nad (T, +, ) se nazývá matice přechodu od báze f 1, f 2,..., f n k bázi g 1, g 2,..., g n. Zavedeme-li podobně jako ke konci předminulé kapitoly značení f = ( ) ( ) f 1 f 2... f n a g = g1 g 2... g n pro zmíněné dvě báze prostoru (V, +, ), pak právě uvedená definice matice přechodu A = (a ij ) od báze f k bázi g znamená, že platí rovnost g = f A, vzpomeneme-li si na dříve zavedené násobení matic nad vektorovým prostorem (V, +, ) maticemi nad tělesem (T, +, ). Tvrzení. Nechť (V, +, ) je nenulový vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť f 1, f 2,..., f n a g 1, g 2,..., g n jsou dvě báze prostoru (V, +, ) a nechť A = (a ij ) je matice přechodu od báze f 1, f 2,..., f n k bázi g 1, g 2,..., g n. Nechť u je libovolný vektor z V a nechť s 1, s 2,..., s n, resp. t 1, t 2,..., t n jsou souřadnice vektoru u v bázi f 1, f 2,..., f n, resp. v bázi g 1, g 2,..., g n. Pak platí rovnost s 1 t 1 s 2. = A t 2.. s n t n 8
9 Důkaz. Označme f = ( f 1 f 2... f n ), g = ( g1 g 2... g n ) a dále s = ( s 1 s 2... s n ), t = ( t1 t 2... s n ). Pak podobně jako ke konci předminulé kapitoly můžeme psát u = f s a současně u = g t. Současně, jak bylo výše řečeno, podle definice matice přechodu A = (a ij ) máme g = f A. Dosazením do předchozí rovnosti s využitím dříve ověřené asociativity zmíněného násobení matic nad vektorovým prostorem (V, +, ) maticemi nad tělesem (T, +, ) dostáváme, že u = f A t. To znamená, že A t jsou souřadnice vektoru u v bázi f. Ovšem také s jsou souřadnice vektoru u v téže bázi f. Vzhledem k jednoznačnosti souřadnic vektoru u v bázi f prostoru (V, +, ) odtud plyne rovnost s = A t, což bylo třeba ověřit. Ukážeme nyní, jakým způsobem se uplatní inverzní matice v problematice bází vektorových prostorů. Tvrzení. Nechť (V, +, ) je nenulový vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť f 1, f 2,..., f n a g 1, g 2,..., g n jsou dvě báze prostoru (V, +, ) a nechť A = (a ij ) je matice přechodu od báze f 1, f 2,..., f n k bázi g 1, g 2,..., g n. Pak A je regulární matice a matice A 1 k ní inverzní je maticí přechodu od báze g 1, g 2,..., g n k bázi f 1, f 2,..., f n. Důkaz. Označme f = ( f 1 f 2... f n ), g = ( g1 g 2... g n ). Pak A = (a ij ) je matice přechodu od báze f k bázi g. Označme dále zprvu B = (b ij ) matici přechodu od báze g k bázi f. Podle toho, co bylo řečeno dříve v této kapitole, zcela stačí, když ukážeme, že součin A B je roven jednotkové matici E n řádu n. Ovšem podle definice matic přechodu A = (a ij ) a B = (b ij ) máme rovnosti g = f A a f = g B. Z těchto rovností opět s využitím asociativity zmíněného násobení matic dosazením dostáváme rovnost f = f A B. 9
10 Současně ale evidentně platí také rovnost f = f E n. Čili jak matice A B, tak také matice E n jsou maticemi přechodu od báze f k téže bázi f. Matice přechodu je ovšem určena jednoznačně, neboť má ve svých sloupcích souřadnice vektorů báze, ke které se přechází, vzhledem k výchozí bázi. Odtud tedy plyne, že A B = E n, jak bylo třeba ukázat. To znamená, že B = A 1. 10
Matice lineárních zobrazení
Matice lineárních zobrazení Nechť V, +, a W, +, jsou nenulové vektorové prostory konečných dimenzí n a m nad tělesem T, +,, nechť posloupnosti vektorů g 1, g 2,..., g n V a h 1, h 2,..., h m W tvoří báze
A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly
Matice Matice typu (m, n) je uspořádaná m-tice prvků z řádky matice.. Jednotlivé složky této m-tice nazýváme Matice se zapisují Speciální typy matic Nulová matice všechny prvky matice jsou nulové Jednotková
Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.
Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak
Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa
2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace
Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.
Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný
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
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Matice. študenti MFF 15. augusta 2008
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Matice študenti MFF 15. augusta 2008 1 12 Matice Požadavky Matice a jejich hodnost Operace s maticemi a jejich vlastnosti Inversní matice Regulární matice,
Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.
Přednáška MATEMATIKA č. 2 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 13. 10. 2010 Uspořádané schéma vytvořené z m n reálných čísel, kde m, n N a 11 a 12 a
KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN
KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY
3. Matice a determinanty
. Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl
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
Kapitola 11. Vzdálenost v grafech. 11.1 Matice sousednosti a počty sledů
Kapitola 11 Vzdálenost v grafech V každém grafu lze přirozeným způsobem definovat vzdálenost libovolné dvojice vrcholů. Hlavním výsledkem této kapitoly je překvapivé tvrzení, podle kterého lze vzdálenosti
Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )
LINEÁRNÍ ALGEBRA Úvod vektor Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) Kartézský souřadnicový systém -je taková soustava
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
5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.
5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant. Matice Matice typu m,n je matice složená z n*m (m >= 1, n >= 1) reálných (komplexních) čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců: R m,n (resp.
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
Matematika pro studenty ekonomie
w w w g r a d a c z vydání upravené a doplněné vydání Armstrong Grada Publishing as U Průhonu 7 Praha 7 tel: + fax: + e-mail: obchod@gradacz wwwgradacz Matematika pro studenty ekonomie MATEMATIKA PRO STUDENTY
Soustavy lineárních rovnic
7 Matice. Determinant Soustavy lineárních rovnic 7.1 Matice Definice 1. Matice typu (m, n) jesoustavam n reálných čísel uspořádaných do m řádků a n sloupců a 11, a 12, a 13,..., a 1n a 21, a 22, a 23,...,
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..................................
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
Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.
[] Definice determinantu BI-LIN, determinant, 9, P Olšák [2] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá
Lineární zobrazení. V prvním z následujících tvrzení navíc uvidíme, že odtud plynou a jsou tedy pak rovněž splněny podmínky:
Lineární zobrazení Nechť (V, +, ) a (W, +, ) jsou dva vektorové prostory nad týmž tělesem (T, +, ). Nechť f : V W je zobrazení splňující následující podmínky: ( u, v V)(f(u + v) = f(u) + f(v)), ( s T )(
Symetrické a kvadratické formy
Symetrické a kvadratické formy Aplikace: klasifikace kvadrik(r 2 ) a kvadratických ploch(r 3 ), optimalizace(mpi) BI-LIN (Symetrické a kvadratické formy) 1 / 20 V celé přednášce uvažujeme číselné těleso
Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11
Gymnázium, Brno Matice Závěrečná maturitní práce Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Konzultant: Mgr. Aleš Kobza Ph.D. Brno, 2011 Prohlášení Prohlašuji, že jsem předloženou práci zpracoval samostatně
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...
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
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 =
Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012
Algebra - třetí díl Lenka Zalabová Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích zima 2012 Obsah 1 Dělitelnost 2 Grupy zbytkových tříd 3 Jedna z
0. Lineární rekurence Martin Mareš, 2010-07-04
0 Lineární rekurence Martin Mareš, 2010-07-04 V tomto krátkém textu se budeme zabývat lineárními rekurencemi, tj posloupnostmi definovanými rekurentní rovnicí typu A n+k = c 0 A n + c 1 A n+1 + + c k 1
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.
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
Kapitola 1. Tenzorový součin matic
Kapitola 1 Tenzorový součin matic Definice 1.1. Buď F komutativní těleso. Pro matice A F m n a B F r s definujeme tenzorový součin A B jako matici o rozměru mr ns zapsanou blokově: A 11 B A 12 B A 1n B
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
Matice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami.
Maticové operace Definice Skalár Představme si nějakou množinu, jejíž prvky lze sčítat a násobit. Pěkným vzorem jsou čísla, která už známe od mala. Prvky takové množiny nazýváme skaláry. Matice Matice
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
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
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
Operace s maticemi Sčítání matic: u matic stejného typu sečteme prvky na stejných pozicích: A+B=(a ij ) m n +(b ij ) m n =(a ij +b ij ) m n.
1 Sylvestrova věta Platí: Nechť A je symetrická matice řádu n, označme a 11 a 12... a 1i a D i = 21 a 22... a 2i.... a i1 a i2... a ii Pak A(a příslušná KF) je pozitivně definitní, právěkdyž D i >0provšechna
(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
SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p. Např: (-2) = -3
SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p Např: 2 2 + (-2) 4 + 0 0 + 1 1 = -3 INVERZNÍ MATICE Pro čtvercovou matici B může (ale nemusí) existovat
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
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
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
Euklidovský prostor Stručnější verze
[1] Euklidovský prostor Stručnější verze definice Eulidovského prostoru kartézský souřadnicový systém vektorový součin v E 3 vlastnosti přímek a rovin v E 3 a) eprostor-v2, 16, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c)
2.3. DETERMINANTY MATIC
2.3. DETERMINANTY MATIC V této kpitole se dozvíte: definici determinntu čtvercové mtice; co je to subdeterminnt nebo-li minor; zákldní vlstnosti determinntů, používné v mnoh prktických úlohách; výpočetní
a m1 a m2 a mn zobrazení. Operaci násobení u matic budeme definovat jiným způsobem.
1 Matice Definice 1 Matice A typu (m, n) je zobrazení z kartézského součinu {1, 2,,m} {1, 2,,n} do množiny R Matici A obvykle zapisujeme takto: a 1n a 21 a 22 a 2n A =, a m1 a m2 a mn kde a ij R jsou její
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
Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů
Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ) Připomeňme, že konečná posloupnost u 1, u 2,, u n vektorů z V je
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
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
1. Základy logiky a teorie množin
. Základy logiky a teorie množin Studijní text. Základy logiky a teorie množin A. Logika Matematická logika vznikla v 9. století. Jejím zakladatelem byl anglický matematik G. Boole (85 864). Boole prosadil
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální
Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém
1 1.2. Soustavy lineárních rovnic Soustava lineárních rovnic Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... + a 2n x n = b 2...
Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT
Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT 2 0 1 8 Obsah 1 Vektorové prostory 1 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 1 2 Generování podprostor u............................
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
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)
Lineární algebra a analytická geometrie sbírka úloh a ř ešených př íkladů
Lineární algebra a analytická geometrie sbírka úloh a ř ešených př íkladů Linear algebra and analytic geometry problems and solved examples Klára Javornická Bakalářská práce 2010 UTB ve Zlíně, Fakulta
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
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
ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A
ČTVERCOVÉ MTICE Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det() značíme determinant čtvercové matice Regulární matice hodnost je rovna jejímu řádu determinant je
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
Lineární algebra II. Adam Liška. 9. února 2015. Zápisky z přednášek Jiřího Fialy na MFF UK, letní semestr, ak. rok 2007/2008
Lineární algebra II Zápisky z přednášek Jiřího Fialy na MFF UK, letní semestr, ak rok 2007/2008 Adam Liška 9 února 2015 http://kammffcunicz/~fiala http://wwwadliskacom 1 Obsah 10 Permutace 3 11 Determinant
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
Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT
Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT 2 0 1 7 Obsah 1 Vektorové prostory 2 1 Vektorový prostor, podprostory........................ 2 2 Generování podprostor u............................
předmětu MATEMATIKA B 1
Metodický list pro první soustředění kombinovaného studia předmětu MATEMATIKA B 1 Název tématického celku: Vektorový prostor Cíl: Základním cílem tohoto tematického celku je pochopit, co jsou to vektory
Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la1
Lineární algebra 10. přednáška: Ortogonalita II Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la1 Text byl vytvořen
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.
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
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 ).
Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.
Matice lineárních zobrazení [1] Připomenutí Zobrazení A : L 1 L 2 je lineární, když A( x + y ) = A( x ) + A( y ), A(α x ) = α A( x ). Což je ekvivalentní s principem superpozice: A(α 1 x 1 + + α n x n
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
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
Algebraické struktury s jednou binární operací
16 Kapitola 1 Algebraické struktury s jednou binární operací 1.1 1. Grupoid, pologrupa, monoid a grupa Chtěli by jste vědět, co jsou to algebraické struktury s jednou binární operací? No tak to si musíte
zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.
Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít
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
Poznámky z matematiky
Poznámky z matematiky Verze: 14. dubna 2015 Petr Hasil hasil@mendelu.cz http://user.mendelu.cz/hasil/ Ústav matematiky Lesnická a dřevařská fakulta Mendelova univerzita v Brně Vytvořeno s podporou projektu
Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer
Přednáška MATEMATIKA č. 3 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 21. 10. 2010 Uvažujme neprázdnou množinu přirozených čísel M = {1, 2,..., n}. Z kombinatoriky
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
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
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,...,
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
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,
Základy teorie matic
Základy teorie matic 7. Vektory a lineární transformace In: Otakar Borůvka (author): Základy teorie matic. (Czech). Praha: Academia, 1971. pp. 43--47. Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/401335 Terms of
HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE
MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s
6. Matice. Algebraické vlastnosti
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 6 Matice Algebraické vlastnosti 1 Algebraické operace s maticemi Definice Bud te A,
9. Úvod do teorie PDR
9. Úvod do teorie PDR A. Základní poznatky o soustavách ODR1 Diferenciální rovnici nazveme parciální, jestliže neznámá funkce závisí na dvou či více proměnných (příslušná rovnice tedy obsahuje parciální
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).
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
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
HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE
MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s
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,
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
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
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
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
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
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
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
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
p, q dvě permutace na množině X, pak složené zobrazení, tj. permutaci, q p : X X nazýváme složení permutací p a q (v tomto pořadí).
Kapitola 10 Determinanty Začneme pomocnou definicí Definice 101 Vzájemně jednoznačné zobrazení p : X X nazýváme permutace na množině X Je-li p permutace na množině X, pak inverzní zobrazení p 1 : X X nazýváme