Matice. Martina Šimůnková. 9. března Katedra aplikované matematiky. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března / 20

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Matice. Martina Šimůnková. 9. března Katedra aplikované matematiky. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března / 20"

Transkript

1 Matice Martina Šimůnková Katedra aplikované matematiky 9. března 28 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 1/ 2

2 Základní pojmy 1 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Aritmetické vektory, rovnost matic Čtvercové matice, jednotková matice 2 Operace s maticemi 3 Vlastnosti operací 4 Inverzní matice 5 Hodnost matice Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 2/ 2

3 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

4 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

5 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

6 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

7 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

8 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

9 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

10 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

11 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

12 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

13 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

14 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

15 Základní pojmy Matice, řád matice, prvky matice, řádky a sloupce matice Maticí řádu m n nazýváme obdélníkové schéma reálných čísel o mřádcíchansloupcích. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n = a m1 a m2 a mn Čísla v matici nazýváme prvky matice. Řádky matice číslujeme shora a sloupce zleva. Matice značíme obvykle velkými tučnými písmeny, jejich prvky příslušným malým písmenem s dvěma indexy řádkovým a sloupcovým. Kontrolní otázky: Čemujerovno b 35? Čemu b 53? Kterýječtvrtýsloupecmatice? = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 3/ 2

16 Základní pojmy Aritmetické vektory, rovnost matic Maticiojednomsloupci tedyřádu n 1nazývámearitmetickým vektorem a obvykle označujeme malým tučným písmenem. 3 Například Ù = 4. 2 Složky aritmetického vektoru budeme indexovat jedním indexem vpříkladuje u 1 =3, u 2 =4, u 3 = 2. Budeme-lisenaaritmetický vektordívatjakonamatici,pakdvěmaindexy u 11 =3, u 21 =4, u 31 = 2. Dvěmatice, serovnají,pokudjsoustejnéhořádua rovnají se všechny jejich odpovídající si prvky. Například pouzepro x=6, y= 4. ( ) ( ) 2 8 x+y 8 = 5 x 5 6 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 4/ 2

17 Základní pojmy Aritmetické vektory, rovnost matic Maticiojednomsloupci tedyřádu n 1nazývámearitmetickým vektorem a obvykle označujeme malým tučným písmenem. 3 Například Ù = 4. 2 Složky aritmetického vektoru budeme indexovat jedním indexem vpříkladuje u 1 =3, u 2 =4, u 3 = 2. Budeme-lisenaaritmetický vektordívatjakonamatici,pakdvěmaindexy u 11 =3, u 21 =4, u 31 = 2. Dvěmatice, serovnají,pokudjsoustejnéhořádua rovnají se všechny jejich odpovídající si prvky. Například pouzepro x=6, y= 4. ( ) ( ) 2 8 x+y 8 = 5 x 5 6 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 4/ 2

18 Základní pojmy Aritmetické vektory, rovnost matic Maticiojednomsloupci tedyřádu n 1nazývámearitmetickým vektorem a obvykle označujeme malým tučným písmenem. 3 Například Ù = 4. 2 Složky aritmetického vektoru budeme indexovat jedním indexem vpříkladuje u 1 =3, u 2 =4, u 3 = 2. Budeme-lisenaaritmetický vektordívatjakonamatici,pakdvěmaindexy u 11 =3, u 21 =4, u 31 = 2. Dvěmatice, serovnají,pokudjsoustejnéhořádua rovnají se všechny jejich odpovídající si prvky. Například pouzepro x=6, y= 4. ( ) ( ) 2 8 x+y 8 = 5 x 5 6 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 4/ 2

19 Základní pojmy Aritmetické vektory, rovnost matic Maticiojednomsloupci tedyřádu n 1nazývámearitmetickým vektorem a obvykle označujeme malým tučným písmenem. 3 Například Ù = 4. 2 Složky aritmetického vektoru budeme indexovat jedním indexem vpříkladuje u 1 =3, u 2 =4, u 3 = 2. Budeme-lisenaaritmetický vektordívatjakonamatici,pakdvěmaindexy u 11 =3, u 21 =4, u 31 = 2. Dvěmatice, serovnají,pokudjsoustejnéhořádua rovnají se všechny jejich odpovídající si prvky. Například pouzepro x=6, y= 4. ( ) ( ) 2 8 x+y 8 = 5 x 5 6 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 4/ 2

20 Základní pojmy Aritmetické vektory, rovnost matic Maticiojednomsloupci tedyřádu n 1nazývámearitmetickým vektorem a obvykle označujeme malým tučným písmenem. 3 Například Ù = 4. 2 Složky aritmetického vektoru budeme indexovat jedním indexem vpříkladuje u 1 =3, u 2 =4, u 3 = 2. Budeme-lisenaaritmetický vektordívatjakonamatici,pakdvěmaindexy u 11 =3, u 21 =4, u 31 = 2. Dvěmatice, serovnají,pokudjsoustejnéhořádua rovnají se všechny jejich odpovídající si prvky. Například pouzepro x=6, y= 4. ( ) ( ) 2 8 x+y 8 = 5 x 5 6 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 4/ 2

21 Základní pojmy Aritmetické vektory, rovnost matic Maticiojednomsloupci tedyřádu n 1nazývámearitmetickým vektorem a obvykle označujeme malým tučným písmenem. 3 Například Ù = 4. 2 Složky aritmetického vektoru budeme indexovat jedním indexem vpříkladuje u 1 =3, u 2 =4, u 3 = 2. Budeme-lisenaaritmetický vektordívatjakonamatici,pakdvěmaindexy u 11 =3, u 21 =4, u 31 = 2. Dvěmatice, serovnají,pokudjsoustejnéhořádua rovnají se všechny jejich odpovídající si prvky. Například pouzepro x=6, y= 4. ( ) ( ) 2 8 x+y 8 = 5 x 5 6 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 4/ 2

22 Základní pojmy Čtvercové matice, jednotková matice Matici o n řádcích a n sloupcích nazýváme čtvercovou maticí řádu n. Prvky a ii matice,tj.prvkyjejichžřádkovýasloupcovýindexje stejný, nazýváme diagonálními prvky. Všechny diagonální prvky tvoří(hlavní) diagonálu matice. Čtvercovou matici řádu n, která má všechny diagonální prvky rovny jedné a ostatní nulové, nazýváme jednotkovou maticí řádu n. Jednotkovoumaticibudemeznačitpísmenem,budeme-lichtít vyznačit,žejeřádu n,pak n.vliteratuřesetéžpoužívápísmeno Á, případně Á n. Například: = 1. 1 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 5/ 2

23 Základní pojmy Čtvercové matice, jednotková matice Matici o n řádcích a n sloupcích nazýváme čtvercovou maticí řádu n. Prvky a ii matice,tj.prvkyjejichžřádkovýasloupcovýindexje stejný, nazýváme diagonálními prvky. Všechny diagonální prvky tvoří(hlavní) diagonálu matice. Čtvercovou matici řádu n, která má všechny diagonální prvky rovny jedné a ostatní nulové, nazýváme jednotkovou maticí řádu n. Jednotkovoumaticibudemeznačitpísmenem,budeme-lichtít vyznačit,žejeřádu n,pak n.vliteratuřesetéžpoužívápísmeno Á, případně Á n. Například: = 1. 1 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 5/ 2

24 Základní pojmy Čtvercové matice, jednotková matice Matici o n řádcích a n sloupcích nazýváme čtvercovou maticí řádu n. Prvky a ii matice,tj.prvkyjejichžřádkovýasloupcovýindexje stejný, nazýváme diagonálními prvky. Všechny diagonální prvky tvoří(hlavní) diagonálu matice. Čtvercovou matici řádu n, která má všechny diagonální prvky rovny jedné a ostatní nulové, nazýváme jednotkovou maticí řádu n. Jednotkovoumaticibudemeznačitpísmenem,budeme-lichtít vyznačit,žejeřádu n,pak n.vliteratuřesetéžpoužívápísmeno Á, případně Á n. Například: = 1. 1 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 5/ 2

25 Základní pojmy Čtvercové matice, jednotková matice Matici o n řádcích a n sloupcích nazýváme čtvercovou maticí řádu n. Prvky a ii matice,tj.prvkyjejichžřádkovýasloupcovýindexje stejný, nazýváme diagonálními prvky. Všechny diagonální prvky tvoří(hlavní) diagonálu matice. Čtvercovou matici řádu n, která má všechny diagonální prvky rovny jedné a ostatní nulové, nazýváme jednotkovou maticí řádu n. Jednotkovoumaticibudemeznačitpísmenem,budeme-lichtít vyznačit,žejeřádu n,pak n.vliteratuřesetéžpoužívápísmeno Á, případně Á n. Například: = 1. 1 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 5/ 2

26 Operace s maticemi 1 Základní pojmy 2 Operace s maticemi Sčítání matic, násobení matice číslem Násobení matic Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Transponovaná matice, symetrická matice 3 Vlastnosti operací 4 Inverzní matice 5 Hodnost matice Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 6/ 2

27 Operace s maticemi Sčítání matic, násobení matice číslem Součtemdvoumatic, stejnéhořádu m njematice,kteráje téžřádu m najejížprvkyjsou c ij = a ij + b ij Například = , 6 zatímco není definováno. (Číselný)násobekmatice a jedefinovánposložkáchprolibovolnou matici alibovolné a R: Například = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 7/ 2

28 Operace s maticemi Sčítání matic, násobení matice číslem Součtemdvoumatic, stejnéhořádu m njematice,kteráje téžřádu m najejížprvkyjsou c ij = a ij + b ij Například = , 6 zatímco není definováno. (Číselný)násobekmatice a jedefinovánposložkáchprolibovolnou matici alibovolné a R: Například = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 7/ 2

29 Operace s maticemi Sčítání matic, násobení matice číslem Součtemdvoumatic, stejnéhořádu m njematice,kteráje téžřádu m najejížprvkyjsou c ij = a ij + b ij Například = , 6 zatímco není definováno. (Číselný)násobekmatice a jedefinovánposložkáchprolibovolnou matici alibovolné a R: Například = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 7/ 2

30 Operace s maticemi Sčítání matic, násobení matice číslem Součtemdvoumatic, stejnéhořádu m njematice,kteráje téžřádu m najejížprvkyjsou c ij = a ij + b ij Například = , 6 zatímco není definováno. (Číselný)násobekmatice a jedefinovánposložkáchprolibovolnou matici alibovolné a R: Například = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 7/ 2

31 Operace s maticemi Sčítání matic, násobení matice číslem Součtemdvoumatic, stejnéhořádu m njematice,kteráje téžřádu m najejížprvkyjsou c ij = a ij + b ij Například = , 6 zatímco není definováno. (Číselný)násobekmatice a jedefinovánposložkáchprolibovolnou matici alibovolné a R: Například = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 7/ 2

32 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

33 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

34 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

35 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

36 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

37 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

38 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

39 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a1.sloupcisoučinu jeroven =19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

40 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobenímmatic. Prvekv1.řádku a2.sloupcisoučinu jeroven1 ( 3) =4. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

41 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobením matic. Prvek ve 2. řádku a 1. sloupci součinu jeroven = 11. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

42 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobením matic. Prvek ve 2. řádku a 2. sloupci součinu jeroven 5 ( 3) =29. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

43 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobením matic. Prvek ve 3. řádku a 1. sloupci součinu jeroven = 14. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

44 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobením matic. Prvek ve 3. řádku a 2. sloupci součinu jeroven ( 3) =. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

45 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobením matic. Prvek ve 4. řádku a 1. sloupci součinu jeroven = 19. Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

46 Operace s maticemi Násobení matic Prodvěmatice: řádu m n a řádu n p jedefinovánsoučin jakomatice řádu m poprvcích n c ij = a i1 b 1j + a i2 b 2j + +a in b nj = a ik b kj. k=1 Operaci,kterámaticím, přiřadíjejichsoučinnazýváme násobením matic. Prvek ve 4. řádku a 2. sloupci součinu jeroven 1 ( 3) = 4.Výslednýsoučinje Ë= Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 8/ 2

47 Operace s maticemi Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Pomocí operace násobení matic definujeme mocniny čtvercové matice snezápornýmceločíselnýmexponentem nstejnějako pro reálná čísla: pro n=1je 1 = pro n=2je 2 = pro n=3je 3 = 2. proobecné n >1je n rovno n 1 pro n=je rovnojednotkovématicistejnéhořádujako. ( ) = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 9/ 2

48 Operace s maticemi Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Pomocí operace násobení matic definujeme mocniny čtvercové matice snezápornýmceločíselnýmexponentem nstejnějako pro reálná čísla: pro n=1je 1 = pro n=2je 2 = pro n=3je 3 = 2. proobecné n >1je n rovno n 1 pro n=je rovnojednotkovématicistejnéhořádujako. ( ) = 2 ( ) Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 9/ 2

49 Operace s maticemi Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Pomocí operace násobení matic definujeme mocniny čtvercové matice snezápornýmceločíselnýmexponentem nstejnějako pro reálná čísla: pro n=1je 1 = pro n=2je 2 = pro n=3je 3 = 2. proobecné n >1je n rovno n 1 pro n=je rovnojednotkovématicistejnéhořádujako. ( ) = 2 ( ) ( ) ( ) = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 9/ 2

50 Operace s maticemi Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Pomocí operace násobení matic definujeme mocniny čtvercové matice snezápornýmceločíselnýmexponentem nstejnějako pro reálná čísla: pro n=1je 1 = pro n=2je 2 = pro n=3je 3 = 2. proobecné n >1je n rovno n 1 pro n=je rovnojednotkovématicistejnéhořádujako. ( ) = 2 ( ) ( ) ( ) = Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 9/ 2

51 Operace s maticemi Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Pomocí operace násobení matic definujeme mocniny čtvercové matice snezápornýmceločíselnýmexponentem nstejnějako pro reálná čísla: pro n=1je 1 = pro n=2je 2 = pro n=3je 3 = 2. proobecné n >1je n rovno n 1 pro n=je rovnojednotkovématicistejnéhořádujako. ( ) n 2 3 = 2 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 9/ 2

52 Operace s maticemi Mocnina matice s celočíselným nezáporným exponentem Pomocí operace násobení matic definujeme mocniny čtvercové matice snezápornýmceločíselnýmexponentem nstejnějako pro reálná čísla: pro n=1je 1 = pro n=2je 2 = pro n=3je 3 = 2. proobecné n >1je n rovno n 1 pro n=je rovnojednotkovématicistejnéhořádujako. ( ) 2 3 = 2 ( ) 1 1 Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 9/ 2

53 Operace s maticemi Transponovaná matice, symetrická matice Maticítransponovanoukmatici řádu n pnazývámematici řádu p n,oprvcích b ij = a ji.transponovanoumaticiobvykle značímehornímindexem T. Například ( ) T = Z důvodů úspory místa se někdy píší sloupcové vektory jako transponovanématicekřádkovýmvektorům,místo = napíšeme =(45 2) T případně =(4,5, 2) T. Matici,kteráserovnásvojítransponovanématici(tedy = T ), nazýváme symetrickou maticí. Rozmyslete si, že matice ( 3 x 4 x y ) jesymetrickápro x=2aprolibovolné y. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 1/ 2

54 Operace s maticemi Transponovaná matice, symetrická matice Maticítransponovanoukmatici řádu n pnazývámematici řádu p n,oprvcích b ij = a ji.transponovanoumaticiobvykle značímehornímindexem T. Například ( ) T = Z důvodů úspory místa se někdy píší sloupcové vektory jako transponovanématicekřádkovýmvektorům,místo = napíšeme =(45 2) T případně =(4,5, 2) T. Matici,kteráserovnásvojítransponovanématici(tedy = T ), nazýváme symetrickou maticí. Rozmyslete si, že matice ( 3 x 4 x y ) jesymetrickápro x=2aprolibovolné y. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 1/ 2

55 Operace s maticemi Transponovaná matice, symetrická matice Maticítransponovanoukmatici řádu n pnazývámematici řádu p n,oprvcích b ij = a ji.transponovanoumaticiobvykle značímehornímindexem T. Například ( ) T = Z důvodů úspory místa se někdy píší sloupcové vektory jako transponovanématicekřádkovýmvektorům,místo = napíšeme =(45 2) T případně =(4,5, 2) T. Matici,kteráserovnásvojítransponovanématici(tedy = T ), nazýváme symetrickou maticí. Rozmyslete si, že matice ( 3 x 4 x y ) jesymetrickápro x=2aprolibovolné y. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 1/ 2

56 Operace s maticemi Transponovaná matice, symetrická matice Maticítransponovanoukmatici řádu n pnazývámematici řádu p n,oprvcích b ij = a ji.transponovanoumaticiobvykle značímehornímindexem T. Například ( ) T = Z důvodů úspory místa se někdy píší sloupcové vektory jako transponovanématicekřádkovýmvektorům,místo = napíšeme =(45 2) T případně =(4,5, 2) T. Matici,kteráserovnásvojítransponovanématici(tedy = T ), nazýváme symetrickou maticí. Rozmyslete si, že matice ( 3 x 4 x y ) jesymetrickápro x=2aprolibovolné y. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 1/ 2

57 Operace s maticemi Transponovaná matice, symetrická matice Maticítransponovanoukmatici řádu n pnazývámematici řádu p n,oprvcích b ij = a ji.transponovanoumaticiobvykle značímehornímindexem T. Například ( ) T = Z důvodů úspory místa se někdy píší sloupcové vektory jako transponovanématicekřádkovýmvektorům,místo = napíšeme =(45 2) T případně =(4,5, 2) T. Matici,kteráserovnásvojítransponovanématici(tedy = T ), nazýváme symetrickou maticí. Rozmyslete si, že matice ( 3 x 4 x y ) jesymetrickápro x=2aprolibovolné y. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 1/ 2

58 Vlastnosti operací 1 Základní pojmy 2 Operace s maticemi 3 Vlastnosti operací 4 Inverzní matice 5 Hodnost matice Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 11/ 2

59 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

60 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

61 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

62 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

63 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

64 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

65 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

66 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

67 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) Pro transpozici platí ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

68 Vlastnosti operací S maticemi můžete při sčítání, násobení a umocňování matic a násobení matice číslem zacházet stejně jako by to byla čísla- operace mají stejné vlastnosti, ovšem s jednou výjimkou: násobení matic není komutativní,tj.obecněsenemusírovnatsoučiny,. Jednotková matice má přitom stejnou vlastnost jako jednička při násobení:je-li čtvercovámaticestejnéhořádujakojednotková matice,platí: =, = Příklady:(není vidět hned, vezměte papír a tužku a upravte) ( +3 )( 2 + )= ( 4 + )(3 3 )+(2 )( + ) = Všimněte si pořadí matic v součinu. ( + ) T = T + T,(α ) T = α T,( ) T = T T,( T ) T =. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 12/ 2

69 Inverzní matice 1 Základní pojmy 2 Operace s maticemi 3 Vlastnosti operací 4 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Výpočet inverzní matice Gaussovou eliminační metodou 5 Hodnost matice Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 13/ 2

70 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

71 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

72 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

73 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

74 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

75 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

76 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

77 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

78 Inverzní matice Regulární a inverzní matice- definice pojmů Matici nazvemeregulárnímaticí,pokudkníexistujematice, prokterouplatí: = =. Matici budemenazývat inverznímaticíkmatici abudemejiznačit 1. Platí: Každá regulární matice je čtvercovou maticí. Regulární matice má lineárně nezávislé řádky. (Pojem lineární nezávislosti je vysvětlen v prezentaci o aritmetických vektorech.) Regulární matice má lineárně nezávislé sloupce. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé řádky, je regulární. Čtvercová matice, která má lineárně nezávislé sloupce, je regulární. Součin dvou regulárních matic stejného řádu je opět regulární matice aplatí( ) 1 = 1 1. Maticetransponovanákregulárnímatici jeopětregulárnímaticeaplatí( T ) 1 =( 1 ) T. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 14/ 2

79 Inverzní matice Výpočet inverzní matice Gaussovou eliminační metodou Výpočet inverzní matice Gaussovou eliminační metodou Tento slajd bude vytvořen později. Zatím najdete Gaussovu eliminační metodu vyloženu v článku 1.1 textu[1] na webu. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 15/ 2

80 Hodnost matice 1 Základní pojmy 2 Operace s maticemi 3 Vlastnosti operací 4 Inverzní matice 5 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Elementární řádkové a sloupcové úpravy matice Výpočet hodnosti pomocí řádkových úprav- příklad Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 16/ 2

81 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Pro libovolnou matici je maximální počet lineárně nezávislých řádků totožný s maximáním ( počtem lineárně ) nezávislých sloupců. Například vmatici = jsou2.až4.sloupecnásobkem prvního a totéž platí pro 2. řádek. Číslo, které udává maximální počet lineáněnezávislýchřádkůmatice,budemenazývathodností matice abudemejejoznačovat h( ).Provýšeuvedenoumaticije h( )=1. Příklad: Ukažte, že řádky matice = jsou lineárně nezávislé a určete její hodnost. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 17/ 2

82 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Pro libovolnou matici je maximální počet lineárně nezávislých řádků totožný s maximáním ( počtem lineárně ) nezávislých sloupců. Například vmatici = jsou2.až4.sloupecnásobkem prvního a totéž platí pro 2. řádek. Číslo, které udává maximální počet lineáněnezávislýchřádkůmatice,budemenazývathodností matice abudemejejoznačovat h( ).Provýšeuvedenoumaticije h( )=1. Příklad: Ukažte, že řádky matice = jsou lineárně nezávislé a určete její hodnost. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 17/ 2

83 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Pro libovolnou matici je maximální počet lineárně nezávislých řádků totožný s maximáním ( počtem lineárně ) nezávislých sloupců. Například vmatici = jsou2.až4.sloupecnásobkem prvního a totéž platí pro 2. řádek. Číslo, které udává maximální počet lineáněnezávislýchřádkůmatice,budemenazývathodností matice abudemejejoznačovat h( ).Provýšeuvedenoumaticije h( )=1. Příklad: Ukažte, že řádky matice = jsou lineárně nezávislé a určete její hodnost. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 17/ 2

84 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Pro libovolnou matici je maximální počet lineárně nezávislých řádků totožný s maximáním ( počtem lineárně ) nezávislých sloupců. Například vmatici = jsou2.až4.sloupecnásobkem prvního a totéž platí pro 2. řádek. Číslo, které udává maximální počet lineáněnezávislýchřádkůmatice,budemenazývathodností matice abudemejejoznačovat h( ).Provýšeuvedenoumaticije h( )=1. Příklad: Ukažte, že řádky matice = jsou lineárně nezávislé a určete její hodnost. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 17/ 2

85 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Pro libovolnou matici je maximální počet lineárně nezávislých řádků totožný s maximáním ( počtem lineárně ) nezávislých sloupců. Například vmatici = jsou2.až4.sloupecnásobkem prvního a totéž platí pro 2. řádek. Číslo, které udává maximální počet lineáněnezávislýchřádkůmatice,budemenazývathodností matice abudemejejoznačovat h( ).Provýšeuvedenoumaticije h( )=1. Příklad: Ukažte, že řádky matice = jsou lineárně nezávislé a určete její hodnost. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 17/ 2

86 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

87 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

88 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

89 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

90 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

91 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

92 Hodnost matice Definice hodnosti matice, příklad Řešení příkladu: napíšeme lineární kombinaci řádků matice, porovnáme s nulovým vektorem α β γ δ 5 = avypočtemehodnotykoeficientů α, β, γ, δzesoustavy2α=, 3α=,4α 4β=,3β+2γ=,7α+5β+ γ+5δ=,ukteré snadnonahlédneme,žemájedinéřešení: α=β= γ= δ=.řádky matice jsoutedylineárněnezávisléajejíhodnostje h( )=4. Všimnětesi,želineárnínezávislostřádkůmatice zpříkladuje důsledkem toho, že, počínaje druhým, začíná každý řádek více nulami než předchozí- takovou matici budeme nazývat schodovitou maticí. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 18/ 2

93 Elementární řádkové úpravy matice: 1 Výměna dvou řádků. 2 Vynásobení nenulovým číslem. 3 Přičtení násobku jiného Hodnost matice Elementární řádkové a sloupcové úpravy matice Při těchto úpravách se nemění hodnost matice. Na dalším slajdu vypočteme pomocí elemenárních úprav hodnost matice = Upravíme elementárními úpravami zadanou matici na schodovitou matici a pak určíme hodnost úpravami vzniklé schodovité matice- ta je rovna hodnosti původní matice. Martina Šimůnková (KAP) Matice 9. března 28 19/ 2

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule. Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,

Více

Operace s maticemi

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

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

Základy matematiky pro FEK

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

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

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

Více

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru

Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru 1 1. Lineární algebra 1.1. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Hodnost matice Aritmetické vektory Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ).

Více

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 2. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 40 Obsah 1 Vektory

Více

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

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

Více

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................

Více

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

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

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

Kapitola 11: Vektory a matice:

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

Více

Operace s maticemi. 19. února 2018

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

Více

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

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

Více

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

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 =

Více

Matematika B101MA1, B101MA2

Matematika B101MA1, B101MA2 Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet

Více

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 ).

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

Více

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného

Více

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipliny společného

Více

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n

Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n [1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo 0. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo (PEF PaA) Petr Gurka aktualizováno 9. prosince 202 Obsah Základní pojmy. Motivace.................................2 Aritmetický vektorový

Více

8 Matice a determinanty

8 Matice a determinanty M Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap 8: Matice a determinanty 1 8 Matice a determinanty 81 Matice - definice a základní vlastnosti Definice Reálnou resp komplexní maticí A typu m n nazveme obdélníkovou

Více

2. ZÁKLADY MATICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY

2. ZÁKLADY MATICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY 2. ZÁKLADY MAICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY V této kapitole se dozvíte: jak je definována reálná nebo komplexní matice a co rozumíme jejím typem; co jsou to prvky matice, co vyjadřují jejich indexy

Více

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m

Více

7. Lineární vektorové prostory

7. Lineární vektorové prostory 7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární

Více

Úvod do lineární algebry

Úvod do lineární algebry Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky

Více

Vektory a matice. Petr Hasil. Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)

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

Více

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

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

Více

Soustavy lineárních rovnic

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

Více

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

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

Více

Číselné vektory, matice, determinanty

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

Více

AVDAT Vektory a matice

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

Více

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

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...

Více

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi 2.2. Cíle Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi Předpokládané znalosti Předpokladem zvládnutí

Více

Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),

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

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

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

Více

Aplikovaná numerická matematika - ANM

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

Více

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

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

Více

Základy matematiky pro FEK

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

Více

15 Maticový a vektorový počet II

15 Maticový a vektorový počet II M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 15: Maticový a vektorový počet II 1 15 Maticový a vektorový počet II 15.1 Úvod Opakování z 1. ročníku (z kapitoly 8) Označení. Množinu všech reálných resp.

Více

4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

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

Více

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

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).

Více

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A

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

Více

1 Vektorové prostory.

1 Vektorové prostory. 1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které

Více

Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy

Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy 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 a vzájemném

Více

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru.

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru. VEKTOROVÝ PROSTOR Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru. Soubor n-složkových vektorů je libovolná skupina vektorů,

Více

P 1 = P 1 1 = P 1, P 1 2 =

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

Více

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

Soustavy lineárních rovnic a determinanty Soustavy lineárních rovnic a determinanty Petr Hasil Přednáška z matematiky Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny

Více

1 Determinanty a inverzní matice

1 Determinanty a inverzní matice Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních

Více

Vektorový prostor. d) Ke každému prvku u V n existuje tzv. opačný prvek u, pro který platí, že u + u = o (vektor u nazýváme opačný vektor k vektoru u)

Vektorový prostor. d) Ke každému prvku u V n existuje tzv. opačný prvek u, pro který platí, že u + u = o (vektor u nazýváme opačný vektor k vektoru u) Hodnost matice Vektorový prostor Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání vektorů a reálný násobek vektoru, přičemž platí: a) V n je uzavřenou množinou vůči

Více

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague Tomáš Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague 1 / 63 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 2 / 63 Aritmetický vektor Definition 1 Aritmetický vektor x je uspořádaná

Více

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru

Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru 2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních

Více

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x 1 ZOBRAZENÍ 1 Zobrazení a algebraické struktury 1 Zobrazení Příklad 1.1. (a) Ukažte, že zobrazení f : x na otevřený interval ( 1, 1). x x +1 je bijekce množiny reálných čísel R (b) Necht a, b R, a < b.

Více

Drsná matematika I 5. přednáška Vektory a matice

Drsná matematika I 5. přednáška Vektory a matice Drsná matematika I 5. přednáška Vektory a matice Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 20. 3. 2007 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Vektory 3 Matice nad skaláry 4 Ekvivalentní úpravy matic

Více

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

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

Více

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

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

Více

rozumíme obdélníkovou tabulku

rozumíme obdélníkovou tabulku Přednáška : Matice Matice poskytují velmi účinný způsob jak úsporně zapisovat mnoho lineárních problémů. Navíc je tento způsob velmi vhodný pro jejich zadání do počítačových programů, které dokáží tyto

Více

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34 Matematika Kamila Hasilová Matematika 1/34 Obsah 1 Úvod 2 GEM 3 Lineární algebra 4 Vektory Matematika 2/34 Úvod Zkouška písemná, termíny budou včas vypsány na Intranetu UO obsah: teoretická a praktická

Více

MATEMATIKA PRO PŘÍRODNÍ VĚDY LINEÁRNÍ ALGEBRA, DIFERENCIÁLNÍ POČET MPV, LADP TUL, ZS 2009/10

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

Více

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud

Více

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí: Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se

Více

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A

Více

Úvodní informace Soustavy lineárních rovnic. 12. února 2018

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

Více

Soustavy linea rnı ch rovnic

Soustavy linea rnı ch rovnic [1] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení a) soustavy, 10, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010, g)l.

Více

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:

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

Více

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x). Řešené příklady z lineární algebry - část 6 Typové příklady s řešením Příklad 6.: Kvadratickou formu κ(x) = x x 6x 6x x + 8x x 8x x vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých

Více

[1] LU rozklad A = L U

[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,

Více

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová. [1] Terminologie [2] Soustavy lineárních rovnic vlastnosti množin řešení metody hledání řešení nejednoznačnost zápisu řešení Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová matice.

Více

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 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

Více

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.

příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u. Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl

Více

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. 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 ),

Více

IB112 Základy matematiky

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

Více

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

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

Více

ALGEBRA. Téma 1: Matice a determinanty

ALGEBRA. Téma 1: Matice a determinanty SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1 746 01 Opava tel (553 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 1: Matice a determinanty 1 Přehled základních pojmů a tvrzení Základní pojmy Číselná

Více

Základy teorie matic

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

Více

Co je obsahem numerických metod?

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

Více

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC .6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC V této kapitole se dozvíte: jak jsou definována vlastní (charakteristická) čísla a vektory čtvercové matice; co je to charakteristická matice a charakteristický polynom

Více

ALGEBRA A TEORETICKÁ ARITMETIKA. 1. část - Lineární algebra. doc.rndr. Jarmila Novotná, CSc. doc.rndr. Milan Trch, CSc.

ALGEBRA A TEORETICKÁ ARITMETIKA. 1. část - Lineární algebra. doc.rndr. Jarmila Novotná, CSc. doc.rndr. Milan Trch, CSc. ALGEBRA A TEORETICKÁ ARITMETIKA 1. část - Lineární algebra doc.rndr. Jarmila Novotná, CSc. doc.rndr. Milan Trch, CSc. Obsah 1 Aritmetické vektory 2 1.1 Základní pojmy............................ 2 1.2

Více

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a 1 2. 1 + a 2 2 1

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a 1 2. 1 + a 2 2 1 Příklad 1. Určete všechna řešení následující soustavy rovnic nad Z 2 : 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 Gaussovou eliminací převedeme zadanou soustavu na ekvivalentní soustavu v odstupňovaném

Více

Univerzitní licence MATLABu. Pište mail na: se žádostí o nejnovější licenci MATLABu.

Univerzitní licence MATLABu. Pište mail na: se žádostí o nejnovější licenci MATLABu. Univerzitní licence MATLABu Pište mail na: operator@service.zcu.cz se žádostí o nejnovější licenci MATLABu. * násobení maticové K = L = 1 2 5 6 3 4 7 8 Příklad: M = K * L N = L * K (2,2) = (2,2) * (2,2)

Více

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

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

Více

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy

Více

Program SMP pro kombinované studium

Program SMP pro kombinované studium Zadání příkladů k procvičení na seminář Program SMP pro kombinované studium Nejdůležitější typy příkladů - minimum znalostí před zkouškovou písemkou 1) Matice 1. Pro matice 1 0 2 1 0 3 B = 7 3 4 4 2 0

Více

Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.

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

Více

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

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

Více

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější

Více

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)

Více

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. věta Nechť M = {x 1, x 2,..., x k } je množina vektorů z vektorového prostoru

Více

Soustavy lineárních rovnic

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

Více

ftp://math.feld.cvut.cz/pub/olsak/linal/

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/

Více

z textu Lineární algebra

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/

Více

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat Čtvercová matice n n, např. může reprezentovat: A = A A 2 A 3 A 2 A 22 A 23 A 3 A 32 A 33 matici koeficientů soustavy n lineárních

Více

D 11 D D n1. D 12 D D n2. D 1n D 2n... D nn

D 11 D D n1. D 12 D D n2. D 1n D 2n... D nn Inversní matice 1 Definice Nechť je čtvercová matice řádu n Čtvercovou matici B řádu n nazveme inversní maticí k matici, jestliže platí B=E n =B, kdee n jeodpovídajícíjednotkovámatice 2 Tvrzení Inversní

Více

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008

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

Více

Lingebraické kapitolky - Počítání s maticemi

Lingebraické kapitolky - Počítání s maticemi Lingebraické kapitolky - Počítání s maticemi Jaroslav Horáček KAM MFF UK 20 Rozehřívačka: Definice sčítání dvou matic a násobení matice skalárem, transpozice Řešení: (A + B ij A ij + B ij (αa ij α(a ij

Více