L A TEX SE PŘEDSTAVUJE
|
|
- Karel Bednář
- před 9 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 L A TEX SE PŘEDSTAVUJE Připravujeme zdrojový soubor Běžný textový soubor Preambule + dokument Jednoduchý příklad \documentclass[11pt,a4paper]{article} \usepackage{czech} \textheight 24.8cm \textwidth 17.6cm \begin{document} Když jsem šel k Alence, zašláp jsem mravence. Až půjdu k Soně, zašlápnu koně. \end{document} Po překladu programem L A TEX Když jsem šel k Alence, zašláp jsem mravence. Až půjdu k Soně, zašlápnu koně. Typy a velikosti písma Když jsem šel k Alence, zašláp jsem mravence. Až půjdu k Soně, zašlápnu koně. \documentclass[11pt,a4paper]{article} \usepackage{czech} \begin{document} Když jsem {\it šel k Alence}, {\tt zašláp jsem} {\bf mravence}. {\footnotesize Až půjdu} {\normalsize k Soně}, {\Large zašlápnu} {\huge koně}. \end{document} Matematické výrazy Připravené pro L A TEX Formátované v L A TEX a \frac{a}{b} b \sqrt{a+b},\sqrt[n]{a+b} a + b, n a + b \sum_{i=1}^{n} f(i) N i=1 f(i) \min_{x} f(x), \max_{x} f(x) min x f(x), max x f(x) \in,\subset,\equiv,\box,\leq,\neq,\geq,,,,,, 1 \int_{0}^{1}\exp(-x)\ dx exp( x) dx 0 \lim_{n \to \infty} f(x_{n})=0 lim n f(x n ) = 0 a_{11}-a_{22}, x^{2}-y^{2} a 11 a 22, x 2 y 2 \overline{\overline{x}\ast\overline{y}} x y
2 Příspěvek k testu inteligence Petr Klán Ústav informatiky a výpočetní techniky AV ČR Praha 8, pklan@uivt.cas.cz Abstrakt: Inteligence se chápe jako souhrn dispozic k učení a k řešení problémů. Na inteligenci můžeme usuzovat ze stupně získaného vzdělání a z úspěšnosti v zaměstnání. Potřebujeme-li však přesnější hodnoty, používáme soubory testovacích úloh. Autor vyvinul originální testovací úlohu. Ta vychází z pozorování symetrie, která je jednou z podstatných vlastností přírody. Článek podrobně rozebírá navrženou úlohu i možnosti jejího řešení a hodnocení. Klíčová slova: Měření inteligence, testovací úloha, symetrie. 1 Úvod Měření inteligence uchazečů je součástí mnoha přijímacích řízení na atraktivní řídící funkce v předních světových firmách. V literatuře [1] je uveden test, který se používá k měření inteligence. Je sbírkou několika testovacích úloh. Ty jsou bodově hodnoceny. Testované osobě se sčítají všechny dosažené body. Při vyhodnocení platí následující trend: čím větší počet dosažených bodů a čím menší čas potřebný k vypracování, tím vyšší míra inteligence. Zkoumáme-li podrobněji autorův přístup, vidíme, že je zahrnuta pouze jedna testovací otázka týkající se symetrie. Uvádí čtyři symetricky napsané číslice a testovaná osoba má pokračovat v této posloupnosti. Symetrie odedávna fascinuje lidskou mysl. Rozpoznat ji bývá často uměním. Vzrušujícím a užitečným uměním souvisejícím s inteligencí. O předmětu řekneme, že je symetrický, jestliže je možné s ním něco udělat a on zůstane stejný, jaký byl předtím. Předměty jsou v přírodě často symetrické. Snad nejvíce symetrický objekt, který si dovedeme představit, je koule a příroda je jich plná. Jsou to hvězdy, planety, vodní kapky. Krystaly vykazují množství různých druhů symetrie. Zvířata i rostlinná říše vykazují určitý stupeň symetrie. Matematické rovnice fyzikálních zákonů se nesmějí měnit při určitých transformacích (např. při Lorentzově transformaci, blíže viz např. [2]). Vzhledem k tak důležitému přírodnímu principu v jeho rozmanitých podobách to není dostačující. Proto je v dalším uvedena další testovací otázka opírající se o tuto důležitou vlastnost v úplně jiné podobě než v testu z literatury [1]. 2 Použité teoretické prostředky V dalším budeme pracovat s maticemi. Bude použito vžité označování, tj. matice budeme značit velkými písmeny A, B a pod. Prvky matic budeme značit malými písmeny. Vlastnost, že je prvek a ij prvkem matice A vyjádříme stejnými písmeny. Zopakujme si základní definice. Maticí typu (m, n) rozumíme uspořádanou tabulku čísel o m řádcích a n sloupcích A = a11... a 1n..... a m1... a mn Symetrická je taková matice, pro kterou platí a ij = a ji pro každý prvek matice. Triviálně zřejmě a ii = a ii pro všechny prvky diagonály matice..
3 3 Návrh testovací úlohy Navržená testovací úloha využívá základní vlastnosti symetrických matic, kterou je symetrie podle diagonály matice. Účelem testovací úlohy je rozpoznání symetrie matice a doplnění chybějícího prvku. Mohou přitom nastat dva případy. Chybějící prvek leží buď na hlavní diagonále nebo mimo ni. (i) Jestliže leží na hlavní diagonále, bude výsledkem testovací úlohy libovolné číslo. Jeho velikost nemá vliv na symetrii matice. Uveďme jednoduchý příklad. Příklad: Uvažujme matici A = ? Na místo chybějícího prvku můžeme doplnit libovolně např A = nebo A = atd., aniž bychom porušili vlastnost symetrie matice. (ii) Jestliže chybějící prvek leží mimo hlavní diagonálu, potom je správné doplnění jednoznačné. Jestliže např. chybí prvek matice b ij, přičemž i j, jednoznačně správnou odpovědí je na místo chybějícího prvku uvést prvek b ji, pokud testovaná osoba rozpozná symetrii matice. Příklad: Nechť je dána matice B = ? Správným řešením je číslo 97. Způsob hodnocení je stejný jako v [1], tj. za správnou odpověď v obou případech (v prvním případě správná odpověď zní: libovolné číslo) 10 bodů, za špatnou odpověď 0 bodů. 4 Závěr Byla navržena originální testovací otázka do souboru otázek zaměřených na zjištění stupně inteligence testované osoby. Experimentální výsledky s touto testovací otázkou ukazují oprávnění zařazení takové otázky, neboť koeficient úspěšnosti se pohybuje blízko hodnoty 0.5. Testováno bylo 768 náhodně vybraných osob. To ukazuje na průměrnou inteligenci, což je ve shodě s výsledky testu v [1]. [1 ] J. Štěpánek (1991): Systémová a operační analýza. Doplňkové skriptum. Ediční středisko ČVUT Praha. [2 ] R.P. Feynman, R.B. Leighton, M. Sands (1985): Feynmanovy přednášky z fyziky 2. Alfa Bratislava Přeloženo z anglického originálu The Feynman Lectures on Physics vydaného Addison-Wesley Publishing Company v r
4 \begin{center} {\Huge\bf Příspěvek k testu inteligence}[2ex] {\it Petr Klán Ústav informatiky a výpočetní techniky AV ČR Praha 8, }: {\tt pklan@uivt.cas.cz} \end{center} \noindent {\bf Abstrakt:} {\it Inteligence se chápe jako souhrn dispozic k učení a k řešení problémů. Na inteligenci můžeme usuzovat ze stupně získaného vzdělání a z úspěšnosti v zaměstnání. Potřebujeme-li však přesnější hodnoty, používáme soubory testovacích úloh. Autor vyvinul originální testovací úlohu. Ta vychází z pozorování symetrie, která je jednou z podstatných vlastností přírody. Článek podrobně rozebírá navrženou úlohu i možnosti jejího řešení a hodnocení.} {\bf Klíčová slova:} Měření inteligence, testovací úloha, symetrie. \section{úvod} \noindent Měření inteligence uchazečů je součástí mnoha přijímacích řízení na atraktivní řídící funkce v předních světových firmách. V literatuře [1] je uveden test, který se používá k měření inteligence. Je sbírkou několika testovacích úloh. Ty jsou bodově hodnoceny. Testované osobě se sčítají všechny dosažené body. Při vyhodnocení platí následující trend: čím větší počet dosažených bodů a čím menší čas potřebný k vypracování, tím vyšší míra inteligence. Zkoumáme-li podrobněji autorův přístup, vidíme, že je zahrnuta pouze jedna testovací otázka týkající se symetrie. Uvádí čtyři symetricky napsané číslice a testovaná osoba má pokračovat v této posloupnosti. Symetrie odedávna fascinuje lidskou mysl. Rozpoznat ji bývá často uměním. Vzrušujícím a užitečným uměním souvisejícím s inteligencí. O předmětu řekneme, že je {\it symetrický}, jestliže je možné s ním něco udělat a on zůstane stejný, jaký byl předtím. Předměty jsou v přírodě často symetrické. Snad nejvíce symetrický objekt, který si dovedeme představit, je koule a příroda je jich plná. Jsou to hvězdy, planety, vodní kapky. Krystaly vykazují množství různých druhů symetrie. Zvířata i rostlinná říše vykazují určitý stupeň symetrie. Matematické rovnice fyzikálních zákonů se nesmějí měnit při určitých transformacích (např. při Lorentzově transformaci, blíže viz např. [2]). Vzhledem k tak důležitému přírodnímu principu v jeho rozmanitých podobách to není dostačující. Proto je v dalším uvedena další testovací otázka opírající se o tuto důležitou vlastnost v úplně jiné podobě než v testu z literatury [1].
5 \section{použité teoretické prostředky} \noindent V dalším budeme pracovat s maticemi. Bude použito vžité označování, tj. matice budeme značit velkými písmeny $A,$ $B$ a pod. Prvky matic budeme značit malými písmeny. Vlastnost, že je prvek $a_{ij}$ prvkem matice $A$ vyjádříme stejnými písmeny. Zopakujme si základní definice. Maticí typu $(m,n)$ rozumíme uspořádanou tabulku čísel o $m$ řádcích a $n$ sloupcích A=\left[ \begin{array}{ccc} a{11} & \ldots & a_{1n} \vdots & \ddots & \vdots a_{m1} & \ldots & a_{mn} \right]. Symetrická je taková matice, pro kterou platí $a_{ij}=a_{ji}$ pro každý prvek matice. Triviálně zřejmě $a_{ii}=a_{ii}$ pro všechny prvky diagonály matice. \section{návrh testovací úlohy} \noindent Navržená testovací úloha využívá základní vlastnosti symetrických matic, kterou je symetrie podle diagonály matice. {\bf Účelem testovací úlohy je rozpoznání symetrie matice a doplnění chybějícího prvku.} Mohou přitom nastat dva případy. Chybějící prvek leží buď na hlavní diagonále nebo mimo ni. \begin{description} \item[(i)] Jestliže leží na hlavní diagonále, bude výsledkem testovací úlohy libovolné číslo. Jeho velikost nemá vliv na symetrii matice. Uveďme jednoduchý příklad. {\bf Příklad:} Uvažujme matici A=\left[ \begin{array}{ccc} 7 & 17 & 3 17 &? & 12 3 & 12 & 100 \right] Na místo chybějícího prvku můžeme doplnit libovolně např. 16 A=\left[ \begin{array}{ccc} 7 & 17 & 3 17 & 16 & 12 3 & 12 & 100 \right] nebo A=\left[ \begin{array}{ccc} 7 & 17 & 3 17 & & 12 3 & 12 & 100 \right] atd., aniž bychom porušili vlastnost symetrie matice.
6 \item[(ii)] Jestliže chybějící prvek leží mimo hlavní diagonálu, potom je správné doplnění jednoznačné. Jestliže např. chybí prvek matice $b_{ij},$ přičemž $i\neq j,$ jednoznačně správnou odpovědí je na místo chybějícího prvku uvést prvek $b_{ji},$ pokud testovaná osoba rozpozná symetrii matice. {\bf Příklad:} Nechť je dána matice B=\left[ \begin{array}{cccc} 7 & 17 & 3 & & & 12 & 97 3 & 12 & 100 & &? & 111 & 0 \right]. Správným řešením je číslo $97.$ \end{description} \noindent Způsob hodnocení je stejný jako v [1], tj. za správnou odpověď v obou případech (v prvním případě správná odpověď zní: {\it libovolné číslo}) 10 bodů, za špatnou odpověď 0 bodů. \section{závěr} \noindent Byla navržena originální testovací otázka do souboru otázek zaměřených na zjištění stupně inteligence testované osoby. Experimentální výsledky s touto testovací otázkou ukazují oprávnění zařazení takové otázky, neboť koeficient úspěšnosti se pohybuje blízko hodnoty 0.5. Testováno bylo 768 náhodně vybraných osob. To ukazuje na průměrnou inteligenci, což je ve shodě s výsledky testu v [1]. \begin{description} \item[[1]] J. Štěpánek (1991): {\it Systémová a operační analýza.} Doplňkové skriptum. Ediční středisko ČVUT Praha. \item[[2]] R.P. Feynman, R.B. Leighton, M. Sands (1985): {\it Feynmanovy přednášky z fyziky 2.} Alfa Bratislava Přeloženo z anglického originálu The Feynman Lectures on Physics vydaného Addison-Wesley Publishing Company v r \end{description}
Odborný článek. Petr Klán, VŠE v Praze, IMRAD Introduction, Material and Method, Results, Discussion
Odborný článek Petr Klán, VŠE v Praze, petr.klan@vse.cz Části odborného článku IMRAD Introduction, Material and Method, Results, Discussion NADPIS Do 10 slov Autor (autoři) Jméno, adresa, e-mail Abstrakt
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 (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
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
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..................................
DTP v systému LATEX. www.gymkrom.cz/ict
DTP v systému LATEX úvodní informace RNDr. Tomáš Mikulenka výukový materiál v rámci grantového projektu Beznákladové ICT pro učitele Kroměříˇz, březen 2012 Beznákladové ICT protento učitele projekt je
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
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
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
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
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
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 05 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.
4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
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
Lineární algebra : Lineární prostor
Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární
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
Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program
Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program Primitivní
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
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
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...
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
Úvod do informatiky. Miroslav Kolařík
Úvod do informatiky přednáška pátá Miroslav Kolařík Zpracováno dle učebního textu R. Bělohlávka: Úvod do informatiky, KMI UPOL, Olomouc 2008 a dle učebního textu R. Bělohlávka a V. Vychodila: Diskrétní
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u
Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s
Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných
Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:
Přednáška 1. Definice 1.1. Nechť je množina. Funkci ρ : R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: (1 pro každé x je ρ(x, x = 0; (2 pro každé x, y, x y, je ρ(x, y = ρ(y, x > 0; (3 pro každé
1. Matice a maticové operace. 1. Matice a maticové operace p. 1/35
1. Matice a maticové operace 1. Matice a maticové operace p. 1/35 1. Matice a maticové operace p. 2/35 Matice a maticové operace 1. Aritmetické vektory 2. Operace s aritmetickými vektory 3. Nulový a opačný
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
Matematika pro studenty ekonomie
w w w g r a d a c z vydání upravené a doplněné vydání Armstrong Grada Publishing as U Průhonu 7 Praha 7 tel: + fax: + e-mail: obchod@gradacz wwwgradacz Matematika pro studenty ekonomie MATEMATIKA PRO STUDENTY
Algebraické struktury s jednou binární operací
16 Kapitola 1 Algebraické struktury s jednou binární operací 1.1 1. Grupoid, pologrupa, monoid a grupa Chtěli by jste vědět, co jsou to algebraické struktury s jednou binární operací? No tak to si musíte
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
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
a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a
Zadání A. 1. Polynom P (x) má v uspořádané bázi (x 2 + x 1, 2x 2 x 1, x 2 + x + 2) souřadnice (1, 1, 1). Najděte jeho souřadnice vzhledem k uspořádané bázi (x 2 1, x 2 + x 1, x 2 + x). Nejprve si spočítáme
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
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
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 ).
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
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
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
Náhodný vektor a jeho charakteristiky
Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky 1 Náhodný vektor a jeho charakteristiky V následující kapitole budeme věnovat pozornost pouze dvourozměřnému náhodnému vektoru, i když uvedené pojmy a jejich
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
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita
Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita (15. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
Tvorba dopisů v Latexu. T ř í d a l e t t e r. Petr Slamenec SLA280
Tvorba dopisů v Latexu T ř í d a l e t t e r Petr Slamenec SLA280 Úvod Struktura (popis) třídy \letter Příkazy v prostředí \letter Předpřipravený Template Makra Definovaná Jejich použití Příklad Ukázka
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
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
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
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení
Symetrické a kvadratické formy
Symetrické a kvadratické formy Aplikace: klasifikace kvadrik(r 2 ) a kvadratických ploch(r 3 ), optimalizace(mpi) BI-LIN (Symetrické a kvadratické formy) 1 / 20 V celé přednášce uvažujeme číselné těleso
letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory
Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 202 Založeno na materiálech doc. Michala Kulicha Náhodný vektor často potřebujeme
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
. Seznámení se systémem TEX. Zpracování textů na počítači. Ing. Pavel Haluza, Ph.D. ústav informatiky PEF MENDELU v Brně haluza@mendelu.
Seznámení se systémem TEX Zpracování textů na počítači Ing Pavel Haluza, PhD ústav informatiky PEF MENDELU v Brně haluza@mendelucz Zaměření předmětu OBSAH DOKUMENT TYPOGRAFIE FORMA TECHNOLOGIE Zpracování
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
Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011
pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít
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
Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )
Příklady řešené na cvičení LA II - LS 1/13 Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh http://kam.mff.cuni.cz/~sbirka/ 1. cvičení (..13) 1. Rozhodněte, které z následujících operací jsou skalárním součinem
Přijímací zkouška na MFF UK v Praze
Přijímací zkouška na MFF UK v Praze pro bakalářské studijní programy fyzika, informatika a matematika 2016, varianta A U každé z deseti úloh je nabízeno pět odpovědí: a, b, c, d, e. Vaším úkolem je u každé
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
(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
11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah
11. přednáška 10. prosince 2007 Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 mezi argumentem x funkce jedné
Posloupnosti a jejich limity
KMA/MAT Přednáška č. 7, Posloupnosti a jejich ity 5. listopadu 203 Motivační příklady Prozkoumejme, zatím laicky, následující posloupnosti: Posloupnost, 4, 9,..., n 2,... : Hodnoty rostou nade všechny
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky.
Relace. Pojem relace patří mezi pojmy, které prostupují všemi částmi matematiky. Definice. Mějme množiny A a B. Binární relace R z množiny A do množiny B je každá množina uspořádaných dvojic (a, b), kde
SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC
SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ALGEBRAICKÝCH ROVNIC Pojm: Algebraická rovnice... rovnice obsahující pouze celé nezáporné mocnin neznámé, tj. a n n + a n 1 n 1 +... + a 2 2 + a 1 + a 0 = 0, kde n je přirozené číslo.
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
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální
Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie
Několik poznámek na téma lineární algebry pro studenty fyzikální chemie Jiří Kolafa Vektory. Vektorový prostor Vektor je často zaveden jako n-tice čísel, (v,..., v n ), v i R (pro reálný vektorový prostor);
Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2017
Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 27 Studijní program: Studijní obor: Matematika Finanční a pojistná matematika Varianta A Řešení příkladů pečlivě odůvodněte. Věnujte pozornost ověření
Momenty setrvačnosti a deviační momenty
Momenty setrvačnosti a deviační momenty Momenty setrvačnosti a deviační momenty charakterizují spolu shmotností a statickými momenty hmoty rozložení hmotnosti tělesa vprostoru. Jako takové se proto vyskytují
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Relace, zobrazení, algebraické struktury Michal Botur Přednáška
INTEGRÁLY S PARAMETREM
INTEGRÁLY S PARAMETREM b a V kapitole o integraci funkcí více proměnných byla potřeba funkce g(x) = f(x, y) dy proměnné x. Spojitost funkce g(x) = b a f(x, y) dy proměnné x znamená vlastně prohození limity
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
5. Lokální, vázané a globální extrémy
5 Lokální, vázané a globální extrémy Studijní text Lokální extrémy 5 Lokální, vázané a globální extrémy Definice 51 Řekneme, že f : R n R má v bodě a Df: 1 lokální maximum, když Ka, δ Df tak, že x Ka,
Náhodný vektor. Náhodný vektor. Hustota náhodného vektoru. Hustota náhodného vektoru. Náhodný vektor je dvojice náhodných veličin (X, Y ) T = ( X
Náhodný vektor Náhodný vektor zatím jsme sledovali jednu náhodnou veličinu, její rozdělení a charakteristiky často potřebujeme vyšetřovat vzájemný vztah několika náhodných veličin musíme sledovat jejich
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
Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR
DEN: ODR teoreticky: soustavy rovnic Soustava lineárních ODR 1 řádu s konstantními koeficienty je soustava ve tvaru y 1 = a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n + b 1 (x) y 2 = a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y
6. T e s t o v á n í h y p o t é z
6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně
V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti
Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení
Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.
Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný
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
3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost
3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Obrázek 5: Vektor w je lineární kombinací vektorů u a v. Vektory u, v a w jsou lineárně závislé. Obrázek 6: Vektor q je lineární
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
Báze a dimenze vektorových prostorů
Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň
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
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
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.
Derivace funkce. Přednáška MATEMATIKA č Jiří Neubauer
Přednáška MATEMATIKA č. 9-11 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Šotová, J., Doudová, L. Diferenciální počet funkcí jedné proměnné Motivační příklady
Matematika a fyzika. René Kalus KAM, FEI, VŠB-TUO
Matematika a fyzika René Kalus KAM, FEI, VŠB-TUO Úvod Příroda k nám promlouvá řečí matematiky Galileo Galilei Úvod Philosophy is written in this grand book I mean the universe It is written in the language
Složitost Filip Hlásek
Složitost Filip Hlásek Abstrakt. Příspěvek popisuje dva základní koncepty teoretické informatiky, Turingovy stroje a složitost. Kromě definic důležitých pojmů uvádí také několik souvisejících tvrzení,
Numerické metody optimalizace - úvod
Numerické metody optimalizace - úvod Petr Tichý 16. února 2015 1 Organizace přednášek a cvičení 13 přednášek a cvičení. Zápočet: úloha programování a testování úloh v Matlabu. Další informace na blogu
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017
Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 207 Zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia
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
Náhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.
1. Korelační analýza V životě většinou nesledujeme pouze jeden statistický znak. Sledujeme více statistických znaků zároveň. Kromě vlastností statistických znaků nás zajímá také jejich těsnost (velikost,
4. Napjatost v bodě tělesa
p04 1 4. Napjatost v bodě tělesa Předpokládejme, že bod C je nebezpečným bodem tělesa a pro zabránění vzniku mezních stavů je m.j. třeba zaručit, že napětí v tomto bodě nepřesáhne definované mezní hodnoty.
3 Bodové odhady a jejich vlastnosti
3 Bodové odhady a jejich vlastnosti 3.1 Statistika (Skripta str. 77) Výběr pořizujeme proto, abychom se (více) dověděli o souboru, ze kterého jsme výběr pořídili. Zde se soustředíme na situaci, kdy známe
Matematická analýza pro informatiky I.
Matematická analýza pro informatiky I. 10. přednáška Diferenciální počet funkcí více proměnných (II) Jan Tomeček jan.tomecek@upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci
Přednáška 11, 12. prosince Část 5: derivace funkce
Přednáška 11, 12. prosince 2014 Závěrem pasáže o spojitých funkcích zmíníme jejich podtřídu, lipschitzovské funkce, nazvané podle německého matematika Rudolfa Lipschitze (1832 1903). Fukce f : M R je lipschitzovská,
Každé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α
1. JAZYK ATEATIKY 1.1 nožiny nožina je souhrn objektů určitých vlastností, které chápeme jako celek. ZNAČENÍ. x A x A θ A = { { a, b a A = B A B 0, 1 2 a, a,..., a n x patří do množiny A x nepatří do množiny