(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)
|
|
- Vít Vlček
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 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 se vrátíme k soustavám lineárních rovnic Obecnou (Gaussovu) metodu jejich řešení jsme si uvedli minule Dnes se zaměříme na soustavy n rovnic o n neznámých, a 11 x a 1n x n b 1, a n1 x a nn x n se (čtvercovou) maticí soustavy b n a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn o plné hodnosti (takové matice budeme nazývat regulární) Z Frobeniovy věty víme, že v tomto případě, kdy h k n, máme zajištěnu existenci právě jednoho řešení (x 1,, x n ) (Otázka: Proč má rozšířená matice soustavy také hodnost n?) Ukážeme si dva přístupy, jak toto řešení získat: 1) pomocí Cramerova pravidla, kdy jsou jednotlivé složky řešení vyjádřeny jako podíly dvou determinantů, 1
2 2) pomocí inverzních matic K obojímu budeme potřebovat definice potřebných pojmů a návod, jak se s nimi počítá Tím také začneme 1 Determinanty a Cramerovo pravidlo Podněty ke vzniku a rozvoji teorie determinantů dávalo studium soustav lineárních rovnic, lineárních transformací, různých eliminačních postupů apod Již koncem 18 století determinanty intenzivně pronikaly do geometrie, teorie čísel a dalších disciplín Za zrod teorie determinantů můžeme považovat zveřejnění monografie švýcarského matematika Gabriela Cramera z roku 1750, v níž bylo otištěno tzv Cramerovo pravidlo pro řešení soustavy lineárních rovnic se čtvercovou regulární maticí a popsán výraz sestavený z koeficientů této soustavy, kterému dnes říkáme determinant Zveřejněná metoda se poměrně rychle ujala, pozornost matematiků se po krátké době obrátila ke studiu takovýchto kombinatorických výrazů sestavených z koeficientů rovnic 1 Motivační příklad: Úloha 11 Vyřešte soustavu dvou lineárních rovnic o dvou neznámých pro obecné koeficienty a 11, a 12, a 21, a 22, b 1, b 2 : a 11 x 1 + a 12 x 2 b 1, a 21 x 1 + a 22 x 2 b 2 Řešení Například z první rovnice vyjádříme a dosadíme do druhé rovnice: x 1 b 1 a 12 a 11 x 2 a 21 b 1 a 12 a 11 x 2 + a 22 x 2 b 2 Odtud (po úpravě a také po vyjádření x 1 ): x 1 b 1a 22 b 2 a 12 a 11 a 22 a 21 a 21, x 2 a 11b 2 a 21 b 1 a 11 a 22 a 21 a 21, zřejmě za předpokladu a 11 a 22 a 21 a pdf 1 2
3 Pro vyšší počet rovnic (se čtvercovou maticí soustavy, tedy m n) se ukazuje, že výsledky mají podobnou strukturu, ale s rostoucím n rychle roste i délka zápisu jednotlivých složek řešení x 1,, x n Ke stručnějšímu a přehlednějšímu zápisu se začaly využívat zmíněné determinanty (podle také již zmíněného Cramerova pravidla, které si přesně vyslovíme až později) Například předchozí výsledky se dají symbolicky (pomocí determinantů čtvercových matic) zapsat takto: b 1 a 12 a 11 b 1 b 2 a 22 a 21 b 2 x 1 a 11 a, x 2 12 a 11 a 12 a 21 a 22 a 21 a 22 Determinant: Každé (pouze) čtvercové matici a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A a n1 a n2 a nn typu (n, n) lze přiřadit jisté číslo, kterému říkáme determinant matice A a značíme det A, A nebo i přímo a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn Pro výpočet determinantu budeme potřebovat následující definice a pravidla: Subdeterminant prvku a ij v matici A je determinant matice, která vznikne z matice A vynecháním i-tého řádku a j-tého sloupce (matice typu (n 1, n 1): značíme A ij Úloha 12 Subdeterminantem prvku a 12 v matici a 11 a 12 a 1n a A 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn 3
4 je determinant a 21 a 23 a 2n A a 31 a 33 a 3n 12 a n1 a n3 a nn (vynechali jsme první řádek a druhý sloupec) Subdeterminantem prvku 3 v matici je determinant B B (vynechali jsme druhý řádek a druhý sloupec) Doplněk prvku a ij v matici A: A ij ( 1) i+j A ij Úloha 13 Doplňkem prvku a 12 v matici a 11 a 12 a 1n a A 21 a 22 a 2n a n1 a n2 a nn je a 21 a 23 a 2n A 12 ( 1) 1+2 A a 31 a 33 a 3n 12 a n1 a n3 a nn Subdeterminantem prvku 3 v matici B je B 22 ( 1) 2+2 B
5 Křížové pravidlo pro výpočet determinantů matic typu (2, 2): a b ad bc c d Laplaceova věta: Necht je dána čtvercová matice A (a ij ) typu (n, n) Potom platí vzorec pro tzv rozvinutí determinantu podle prvků i-tého řádku det A a i1 A i1 + a i2 A i2 + + a in A in, rozvinutí determinantu podle prvků j-tého sloupce det A a 1j A 1j + a 2j A 2j + + a nj A nj Úloha 14 Pomocí rozvinutí podle prvků druhého řádku vypočtěte det A Řešení det A a 21 A 21 + a 22 A 22 + a 23 A 23 2( 1) ( 1) ( 1) ( 1) + 1( 2) Úloha 15 Pomocí rozvinutí podle prvků třetího sloupce vypočtěte det A Řešení det A a 13 A 13 + a 23 A 23 + a 33 A 33 1( 1) ( 1) ( 1) ( 3) + 0 1( 3) 0 5
6 Jistě jste si všimli, že je výhodné pro rozvinutí použít řádek nebo sloupec, ve kterém je co nejvíce nul V extrémním případě samých nul (nulový řádek nebo sloupec) nám pak okamžitě vyjde nulová hodnota determinantu Vlastnosti determinantu: Jestliže k některému řádku (sloupci) matice přičteme lineární kombinaci zbývajících řádků (sloupců), potom se hodnota determinantu nezmění Úloha (Od třetího řádku jsme odečetli dvojnásobek prvního řádku) Jestliže některý řádek (sloupec) je lineární kombinací zbývajících řádků (sloupců), potom je hodnota determinantu nula (Speciální případy: nulový řádek (sloupec), dva stejné řádky (sloupce)) Vynásobíme-li některý řádek (sloupec) reálným číslem α, determinant výsledné matice bude α-násobkem determinantu původní matice Úloha (První matice má oproti druhé trojnásobný první řádek) Vyměníme-li v matici A dva řádky (sloupce) a označíme novou matici písmenem B, potom platí: det B det A Úloha Postup při výpočtu determinantu: Pomocí výše uvedených úprav se snažíme upravit determinant matice typu (n, n) tak, aby měl v některém řádku (sloupci) co nejvíce nul Pokud jsme nedošli k samým 6
7 nulám (nulový determinant), tak podle tohoto řádku (sloupce) provedeme rozvinutí determinantu, čímž se sníží o jedničku jeho rozměr Tento postup opakujeme tak dlouho, až dojdeme k determinantům matic typu (2, 2), které již vypočteme pomocí křížového pravidla Úloha 19 Vypočteme ) ( 1) ) ) ) Popis úprav: 3) 4( 1) 1+4 5) 4 1( 1) ) Rozvinutí podle druhého sloupce 2) 1ř 3ř 3) Rozvinutí podle prvního řádku 4) 1ř 2 2ř 5) Rozvinutí podle druhého sloupce 6) Křížové pravidlo Cramerovo pravidlo: Necht je dána soustava n rovnic o n neznámých a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n b 1, a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n b 2, a n1 x 1 + a n2 x a nn x n b n 4) 6) 4(9 + 10) 76 Jestliže pro matici (této) soustavy A (a ij ) platí det A 0, pak daná soustava má právě jedno řešení (x 1, x 2,, x n ), přičemž platí: x i det B i, pro každé i {1, 2,, n}, det A 7
8 kde B i je matice, která vznikne z matice A tak, že i-tý sloupec v matici A nahradíme sloupcem pravých stran a ostatní sloupce ponecháme beze změny Úloha 110 Užitím Cramerova pravidla vyřešte soustavu x 1 + 2x 2 x 3 3, 2x 1 + x 3 7, x 1 2x 2 + x 3 7 Řešení det A det B 1 det B 2 det B ( 1) ( 6 + 2) 4 0, , , x 1 det B 1 det A 8 4 2, x 2 det B 2 det A 4 4 1, x 3 det B 3 det A Řešení soustavy je vektor (2, 1, 3) Úloha 111 Užitím Cramerova pravidla vyřešte soustavu Řešení [Řešení ( 2, 3, 2) ] 2x 1 + x 2 + x 3 1, x 1 + 2x 2 + x 3 6, x 1 + 2x 2 x 3 2 8
9 2 Základní operace s maticemi, inverzní matice Necht A (a ij ), B (b ij ) jsou matice typu (m, n) a α R Součin čísla α a matice A: αa (αa ij ) (každý prvek matice A vynásobíme číslem α, výsledkem je opět matice typu (m, n)) Součet matic A a B: A + B (a ij + b ij ) (sčítáme podle pozic po prvcích (jako u součtu vektorů), výsledkem je opět matice typu (m, n), matice A a B musí být stejného typu) Úloha , ( Pro matice A, B, které jsou typu (m, n) a α, β R platí 1) A + B B + A, 2) A + O mn A, 3) α(βa) (αβ)a Násobení matic: Necht A (a ij ) je matice typu (m, n) a B (b ij ) je typu (n, p) Potom matici C (c ij ) typu (m, p), pro kterou platí c ij a i1 b 1j + a i2 b 2j + + a in b nj označujeme A B a nazýváme součinem matice A a matice B (v tomto pořadí) Prvek c ij vzniká vynásobením i-tého řádku matice A s j-tým sloupcem matice B 9 )
10 K tomu je potřeba, aby tento i-tý řádek a tento j-tý sloupec měly stejný počet prvků Proto musí platit, že matice B má tolik řádků, kolik má matice A sloupců Výsledná matice má pak tolik řádků, kolik jich má matice A, a tolik sloupců, kolik jich má matice B Úloha 22 Vypočtěte A B pro matice Řešení A A B a B ) ( ( 1) ( 1) 1 ( 1) V předchozím případě nelze vypočítat B A, nebot matice A má jiný počet řádků (2) než má matice B sloupců (3) Necht A, B, C jsou matice a E je jednotková matice (vhodného rozměru) Potom každá z rovností Inverzní matice 1) A E A, 2) E A A, 3) (A + B) C A C + B C, 4) A(B + C) A B + A C, 5) A (B C) (A B) C, platí, pokud mají příslušné operace smysl Necht A a X jsou čtvercové matice typu (n, n) Jestliže platí AX E n, potom X nazýváme inverzní maticí k matici A a značíme ji A 1 Necht A je čtvercová matice typu (n, n) 10
11 Jestliže h(a) n, pak A nazýváme regulární maticí Jestliže h(a) < n, pak A nazýváme singulární maticí Necht je dána čtvercová matice A typu (n, n) Potom jsou následující podmínky ekvivalentní: 1) A je regulární (h(a) n), 2) det A 0, 3) k matici A existuje inverzní matice A 1, 4) matici A lze převést pomocí konečně mnoha ekvivalentních úprav na jednotkovou matici E n Adjungovaná matice: Necht je dána čtvercová matice Označme A ij doplněk prvku a ij a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A a n1 a n2 a nn Potom matici A 11 A 21 A n1 A 12 A 22 A n2 A 1n A 2n A nn nazýváme adjungovanou maticí k matici A a značíme Adj A Úloha 23 K matici A určete Adj A Řešení Vypočteme jednotlivé doplňky: A 11 ( 1) , A 12 ( 1) , 11
12 A 13 ( 1) , A 21 ( 1) , A 22 ( 1) , A 23 ( 1) , A 31 ( 1) , A 32 ( 1) , A 33 ( 1) A 11 A 21 A Adj A A 12 A 22 A A 13 A 23 A Výpočet inverzní matice pomocí adjungované matice: Jestliže A je regulární matice, potom platí A 1 1 Adj A det A Úloha 24 Určete inverzní matici k matici A z předchozího příkladu Řešení Adjungovanou matici již známe Nyní je potřeba vypočítat det A a tím také zjistit, zda A je regulární (det a 0): det A ( 1) Odtud A 1 1 det A Adj A Je-li A 1 inverzní k A, potom je i A inverzní k A 1, tj AA 1 A 1 A E n 12
13 Výpočet inverzní matice pomocí ekvivalentních úprav: Zapíšeme danou (regulární) matici A ve dvojici se stejně rozměrnou jednotkovou maticí E n : a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n (A E n ) a n1 a n2 a nn Nyní pomocí ekvivalentních úprav (kromě přehazování sloupců) převedeme na jednotkovou matici E n, přičemž stejné úpravy budeme vždy aplikovat i na pravou část matice (za svislou čarou) V okamžiku, kdy se vlevo objeví E n, vpravo bude A 1 : a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n (A E n ) E n A 1 a n1 a n2 a nn Úloha 25 Tímto způsobem nalezněte inverzní matici k matici z předchozího příkladu Řešení (A, E 3 ) Tedy A ( E 3 A 1) 13
14 Řešení soustav lineárních rovnic pomocí inverzních matic Necht je dána soustava n rovnic o n neznámých a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n b 1, a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n b 2, a n1 x 1 + a n2 x a nn x n b n ( ) Označme: a 11 a 12 a 1n x 1 b 1 a 21 a 22 a 2n A, X x 2, B b 2 a n1 a n2 a nn x n b n Soustavu ( ) lze nyní zapsat pomocí maticové rovnice: AX B Jestliže A je regulární matice, pak podle Frobeniovy věty existuje právě jedno řešení soustavy ( ) Vynásobíme-li předchozí rovnici maticí A 1 zleva, dostaneme AX B, A 1 AX A 1 B, E n X A 1 B, X A 1 B, což dává další možnost určování řešení soustavy ( ) 14
15 Úloha 26 Pomocí inverzní matice vyřešte soustavu rovnic x 1 + 2x 2 x 3 3, 2x 1 + x 3 7, x 1 2x 2 + x 3 7 Řešení Máme x 1 3 A 2 0 1, X x 2, B x 3 7 Dále z předchozích příkladů známe inverzní matici A 1 Podle vzorce máme X A 1 B Tedy x 1 2 x 2 1 x
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 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
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
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
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
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
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
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...
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
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
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
Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet
Řešené příklady z lineární algebry - část 2 Příklad 2.: Určete determinant matice A: A = 4 4. Řešení: Determinant matice řádu budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic
Lineární algebra Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/28.0326
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 =
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
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
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
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...
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
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
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. 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,...,
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
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
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.
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
1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic
1/10 Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic Soustavy lineárních algebraických rovnic 2/10 Definice: Soustavou m lineárních algebraických rovnic o n neznámých rozumíme soustavu rovnic a 11
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.
Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n,
Soutavy lineárních algebraických rovnic Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n, X R n je sloupcový vektor n neznámých x 1,..., x n, B R m je daný sloupcový vektor pravých stran
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
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] 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
Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry. TU v Liberci
Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry TU v Liberci Jiří Hozman 1. dubna 2010 Cvičení 2 Příklad 1. Rozhodněte, zda lze vektor x vyjádřit jako lineární kombinaci vektorů u, v, w, v
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..................................
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.
Úvodní informace Soustavy lineárních rovnic. 12. února 2018
Úvodní informace Soustavy lineárních rovnic Přednáška první 12. února 2018 Obsah 1 Úvodní informace 2 Soustavy lineárních rovnic 3 Matice Frobeniova věta Úvodní informace Olga Majlingová : Na Okraji, místnost
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
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,...,
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
1 Soustavy lineárních rovnic
1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem
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
Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic
Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic Příklad 2x 3y + z = 5 3x + 5y + 2z = 4 x + 2y z = 1 Soustava lineárních rovnic obecně Maticový tvar: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a
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).
Vektory a matice. Petr Hasil. Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)
Vektory a matice Petr Hasil Přednáška z matematiky Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny společného základu
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
MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny
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
AVDAT Vektory a matice
AVDAT Vektory a matice Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Vektory x = x 1 x 2. x p y = y 1 y 2. y p Řádkový vektor dostaneme transpozicí sloupcového vektoru x
Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),
1 LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 Lineární algebra Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy islámského matematika Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci
Co je obsahem numerických metod?
Numerické metody Úvod Úvod Co je obsahem numerických metod? Numerické metody slouží k přibližnému výpočtu věcí, které se přesně vypočítat bud nedají vůbec, nebo by byl výpočet neúměrně pracný. Obsahem
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.
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
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
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
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
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
Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008
Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení October 2, 2008 (Systém lin. rovnic) Systém rovnic 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... a n1 x 1 + a n2 x 2 + + a
Matematika I pracovní listy
Matematika I pracovní listy Dagmar Dlouhá, Radka Hamříková, Zuzana Morávková, Michaela Tužilová Katedra matematiky a deskriptivní geometrie VŠB - Technická univerzita Ostrava Úvod Pracovní listy jsou určeny
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
2. Lineární algebra 2A. Matice a maticové operace. 2. Lineární algebra
2 Lineární algebra 2A Matice a maticové operace 2 Lineární algebra Verze října 201 Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při
Cvičení 5 - Inverzní matice
Cvičení 5 - Inverzní matice Pojem Inverzní matice Buď A R n n. A je inverzní maticí k A, pokud platí, AA = A A = I n. Matice A, pokud existuje, je jednoznačná. A stačí nám jen jedna rovnost, aby platilo,
[1] LU rozklad A = L U
[1] LU rozklad A = L U někdy je třeba prohodit sloupce/řádky a) lurozklad, 8, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l. Viz p. d. 4/2010 Terminologie BI-LIN, lurozklad,
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY
VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY Jan Krejčí 31. srpna 2006 jkrejci@physics.ujep.cz http://physics.ujep.cz/~jkrejci Obsah 1 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic 3 1.1 Gaussova eliminace...............................
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
Matice přechodu. Pozorování 2. Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např.
Matice přechodu Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např. u příkladu 7 (v ) dostaneme: Nyní bychom mohli postupovat jako u matice homomorfismu
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 7.
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/200 Michal Marvan 7 Determinanty Determinant je jistá hodnota přiřazená čtvercové matici Geometricky
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
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
[1] x (y z) = (x y) z... (asociativní zákon), x y = y x... (komutativní zákon).
Grupy, tělesa grupa: množina s jednou rozumnou operací příklady grup, vlastnosti těleso: množina se dvěma rozumnými operacemi příklady těles, vlastnosti, charakteristika tělesa lineární prostor nad tělesem
ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/
Petr Olšák Výcuc z textu Lineární algebra určeno pro promítání na přednášce Úvod do algebry http://www.olsak.net/linal.html ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/ http://math.feld.cvut.cz/skripta/ua/
z textu Lineární algebra
2 Úvodní poznámky Petr Olšák Výcuc z textu Lineární algebra určeno pro promítání na přednášce Úvod do algebry http://www.olsak.net/linal.html ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/ http://math.feld.cvut.cz/skripta/ua/
Cvičení z Numerických metod I - 12.týden
Máme systém lineárních rovnic Cvičení z Numerických metod I - týden Přímé metody řešení systému lineárních rovnic Ax = b, A = a a n a n a nn Budeme hledat přesné řešení soustavy x = x x n, b = b b n, x
7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech
7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech Definice: Nechť Vje vektorový prostor a množina vektorů {v 1, v 2,, v n } je podmnožinou V. Pak součet skalárních násobků těchto vektorů, tj. a 1 v 1 + a 2 v
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,
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNCKÁ NVEZTA V LBEC Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Základy spojitého řízení Analýza elektrického obvodu čební text Josef J a n e č e k Liberec 010 Materiál vznikl v rámci projektu
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
Přednáška 4: Soustavy lineárních rovnic
Přednáška 4: Soustavy lineárních rovnic Touto přednáškou vrcholí naše snažení o algebraický popis řešení praktických problémů. Většina inženýrských úloh má totiž lineární charakter (alespoň přibližně)
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
Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,
Vektorový prostor Příklady: Př.1. R 2 ; R 3 ; R n...aritmetický n-rozměrný prostor Dvě operace v R n : součet vektorů u = (u 1,...u n ) a v = (v 1,...v n ) je vektor u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ),
MATEMATIKA PRO PŘÍRODNÍ VĚDY LINEÁRNÍ ALGEBRA, DIFERENCIÁLNÍ POČET MPV, LADP TUL, ZS 2009/10
1 MATEMATIKA PRO PŘÍRODNÍ VĚDY LINEÁRNÍ ALGEBRA, DIFERENCIÁLNÍ POČET 2 koncepce/slides: Jan Picek přednášející: Jiří Veselý KAP, tel. 485352290, budova H konzul. hodiny: dle úmluvy e-mail: jvesely@karlin.mff.cuni.cz