Analytická geometrie II: Geometrické transformace

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Analytická geometrie II: Geometrické transformace"

Transkript

1 Analytická geometrie II: Geometrické transformace Naďa Stehlíková Tento materiál vzniká postupně na základě skript Geometrické transformace (metoda analytická) autorů M. Hejný, D. Jirotková, N. Stehlíková, PedF UK, Není s nimi však totožný, obsahuje nový materiál, jiné pořadí apod. 1

2 Použité značky N, Z, R množina všech přirozených čísel/ celých čísel/ reálných čísel 2Z množina všech sudých celých čísel M množina M M matice M I [E n ] množina všech izometrií v E n g f, gf složené zobrazení f složeno s g (v tomto pořadí) f 1 inverzní zobrazení k zobrazení f AB velikost úsečky AB QED konec důkazu (quod erat demonstrandum) E 1, E 2 Eukleidovská přímka/ rovina I 0 [E 1 ], I 0 [E 2 ] grupa všech izometrií v E 1 / E 2 zachovávajících počátek I [E 1 ], I [E 2 ] grupa všech izometrií v E 1 / E 2 M = X Z bod M je střed dvojice bodů X, Z {} prázdná množina t u, t u posunutí o vektor u s M, s 0 středová souměrnost se středem souměrnosti M/ v počátku r β otočení o úhel β R(β), R(M, β) matice otočení o úhel β, kolem bodu O/ kolem bodu M s m osová souměrnost s osou souměrnosti m S(µ), S(M, µ) matice osové souměrnosti s osou, která svírá s osou x úhel µ a prochází bodem O/ bodem M I matice identity, jednotková matice T( u), T([u; v]), T(u, v) matice posunutí o vektor u = [u; v] U(m, n; α), V(m, n; µ) matice ( izometrie ) a b a, b, c, d matice c d MNO obsah trojúhelníka MNO AOB velikost úhlu AOB A 1, A 2 afinní přímka/ rovina A 0 [A 1 ], A 0 [A 2 ] grupa všech afinit v A 1 / A 2 zachovávajících počátek A [A 1 ], A [A 2 ] grupa všech afinit v A 1 / A 2 f a,b afinita na A 1 x ax + b f X afinita v A 2 určená maticí X Ω, Γ osnova přímek, směr Σ svazek přímek D diskriminant δ determinant matice a, b, c, d IN V množina všech samodružných bodů IN V množina všech samodružných přímek P, Q simplex 2

3 Přehled základních pojmů Zobrazení f : E n E n se nazývá izometrie, nebo-li shodnost na E n, jestliže pro libovolné body X, Y E n je f(x)f(y ) = XY. Tedy izometrie je zobrazení, které zachovává vzdálenost. Množinu všech izometrií na E n označíme I [E n ]. Zobrazení id : E n E n, X X, které každý bod nechává na místě, se nazývá identita na E n. Jsou-li f, g dvě zobrazení E n E n, pak složením (superpozicí) těchto zobrazení v uvedeném pořadí rozumíme zobrazení g f : E n E n, X g(f(x)). Jestliže navíc platí g f = id, pak zobrazení g se nazývá inverzní k f a označuje se f 1. Zobrazení f : E n E n je involutorní (stručně involuce), když f = f 1. Zobrazení f : M M je injektivní (když f(x 1 ) = f(x 2 ), pak x 1 = x 2 ); f je surjektivní pro každé w M existuje x M tak, že f(x) = w. K zobrazení f existuje inverzní zobrazení f 1, právě když je f vzájemně jednoznačné, tj. injektivní (prosté) a surjektivní (na). Je-li g inverzní k f, pak je f inverzní ke g (f = g 1 ) a platí g f = f g. Zobrazení f : M M je transformací právě tehdy, když je bijektivní, tedy injektivní (prosté) a současně surjektivní (na). Tedy f je transformace existuje f 1. Nechť X je bod a P je podmnožina v M. Řekneme, že X je samodružný nebo též invariantní bod transformace f, když f(x) = X. Řekneme, že M je samodružná, invariantní množina transformace f, jestliže f(m) = M. Upozornění: Podmínka f(m) = M říká, že bod ležící v M se transformací f převede opět do bodu ležícího v M, nikoli však nutně do sebe. Např. posunutí podél přímky p tuto přímku jako celek, tedy jako množinu bodů, zachová, i když nezachová žádný z jejích bodů. 3

4 Přehled transformací Shodná transformace (shodnost): Pro každé dva body roviny X a Y a jejich obrazy X a Y platí X Y = XY. Podobná transformace (podobnost): Pro každé dva body roviny X a Y a jejich obrazy X a Y platí X Y = k XY, kde k R + je poměr podobnosti. Afinní transformace (afinita): Pro každé tři kolineární body roviny X, Y, Z a jejich obrazy X, Y, Z platí, že X, Y, Z jsou také kolineární a (XY Z) = (X Y Z ). Projektivní transformace (kolineace): Pro každé čtyři různé kolineární body roviny V, X, Y, Z a jejich obrazy V, X, Y, Z platí, že V, X, Y, Z jsou také různé kolineární a (V XY Z) = (V X Y Z (V XY ) ). (V XY Z) je dvojpoměr a je definován jako (V XY Z) = (V XZ). Jejich základní vlastnosti jsou přehledně znázorněny v tabulce (Kuřina, 10 geometrických transformací): Kolinearita Shodnost Poměr velikostí dělící po- dvojpoměr bodů úseček úseměr 3 4 bodů ček bodů Shodnost Podobnost Afinita Kolinearita V tomto textu se budeme zabývat prvními třemi typy transformací, a to zejména z hlediska analytického. 4

5 Kapitola 1 Opakování poznatků ze syntetické geometrie Pro pochopení úvah v tomto textu jsou nutné následující poznatky: Definice shodností v rovině. Skládání shodností v rovině a naopak jejich rozklad na osové souměrnosti. 1.1 Úlohy skládání izometrií A. Dokažte, že každé posunutí t u lze vyjádřit psát jako složení dvou osových souměrností t u = = s b s a, kde a b, u je kolmý na zaměření přímky b, b = t u (a). 2 Řešení: Řešení je zřejmé z obrázku 1.1a. B. Dokažte, že každé otočení r M,ϕ lze vyjádřit jako složení dvou osových souměrností r M,ϕ = = s b s a, kde {M} = a b a orientovaný úhel a, b je ϕ 2. Řešení: Řešení je zřejmé z obrázku 1.1b. C. Nechť A, B jsou body a c, d přímky. Dokažte, že pak platí (a) s A s B s A = s X, kde X = s A (B), (c) s c s A s c = s X, kde X = s c (A), (b) s A s c s A = s y, kde y = s A (c), (d) s c s d s c = s y, kde y = s c (d). Řešení: Řešení přenecháme čtenáři. 5

6 Obrázek 1.1: 1.2 Věta důležité rovnosti skládání izometrií Nechť a, b, c, d jsou čtyři ne nutně různé přímky procházející počátkem O. Pak platí tvrzení: 1. s b s a je otočení r β α kolem počátku O o úhel β α; 2. s b s a = s d s c, právě když orientovaný úhel přímek a, b je shodný s orientovaným úhlem přímek c, d; 3. s c s b s a je osová souměrnost s d, přičemž orientovaný úhel a, b je shodný s orientovaným úhlem d, c; 4. s a s b s a = s c orientovaný úhel přímek a, b se rovná orientovanému úhlu přímek c, a. 5. s c s b s a = s a s b s c. Důkaz: Tvrzení 1 bylo dokázáno v předmětu Elementární geometrie II a jeho analytický důkaz bude podán později. Tvrzení 2 je důsledkem předchozího. Je-li totiž s b s a = r β α a s d s c = r δ γ, pak s b s a = = s d s c r β α = r δ γ β α = δ γ + kπ pro vhodné k Z orientovaný úhel přímek a, b je shodný s orientovaným úhlem přímek c, d. Tvrzení 3: s c s b s a = s c s c s d = s d (podle tvrzení 2) orientovaný úhel přímek a, b se rovná orientovanému úhlu přímek d, c, tj. γ δ = β α + kπ (viz obrázek 1.2a). Tvrzení 4: s a s b s a = s c (podle tvrzení 3) α γ = β α + kπ přímka a je jednou z os přímek c, b, tj. c = s a (b) (viz obrázek 1.2b). Tvrzení 5: Víme, že s c s b s a = s x, s a s b s c = s y. Pak s x s y = s c s b s a s a s b s c = = s c s b id s b s c = s c id s c = id. Tedy s x s y = id, s x = s y, nebo-li x = y. Proto 6

7 s c s b s a = s a s b s c. Obrázek 1.2: 1.3 Cvičení skládání izometrií A. Nechť p, q, r jsou přímky těžnic rovnoramenného pravoúhlého trojúhelníka P QR s pravým úhlem u vrcholu R. Zjistěte, jak vypadá zobrazení: (a) s p s q s r, (d) s r s p s q s r s p s q, (b) s p s q s p, (e) s r s p s q s p s q s r, (c) s q s r s p s q, (f) s p s q s p s r. B. Předchozí úlohu řešte v případě, že přímky p, q, r jsou (a) osy stran rovnoramenného pravoúhlého trojúhelníka, (b) strany rovnoramenného pravoúhlého trojúhelníka, (c) osy vnitřních úhlů trojúhelníka s úhly 50, 60, 70. 7

8 1.4 Definice grupa transformací Nechť M je neprázdná množina (bodů) a T neprázdná množina transformací (bijekcí) f. T je grupa transformací na M, jestliže jsou splněny dvě podmínky: f T f 1 T, (1.1) f, g T g f T. (1.2) Dlouhý termín budeme často zkracovat slovem grupa. Grupa, která má konečný počet prvků, se nazývá konečná grupa. Grupa H, která je podmnožinou grupy G, se nazývá podgrupa grupy G. Jestliže navíc G H, pak podgrupu H nazýváme vlastní podgrupou grupy G. Řekneme, že podmnožina T grupy H je generátor grupy H (T generuje H), jestliže se každá transformace z H dá psát jako složení konečného počtu transformací z T a transformací k nim inverzních. Pak píšeme H = G [T ]. Místo přesného G [{f, g}] píšeme často stručně G [f, g] apod. Poznámka: S pojmem grupa se setkáváme v mnoha oblastech matematiky. Víme například, že množina R vzhledem k operaci + je grupa, či množina regulárních matic typu 2 2 M 2 je grupa vzhledem k operaci násobení matic. Tyto grupy píšeme jako dvojice symbolů (množina,operace), tedy (R, +), případně (M 2, ). Měli bychom tedy nahoře definované grupy psát přesně (T, ), (G, ), apod. Nebudeme to dělat, protože v našich úvahách budou vystupovat pouze dvě grupové operace, a to v grupách transformačních a v grupách maticových. Z kontextu bude vždy jasné, o jakou grupu jde. 1.5 Úlohy grupy A. Dokažte, že pro každou transformační grupu G je id G. Důkaz: Podle definice je G neprázdná. Tedy existuje f G. Podle (1.1) pak f 1 G. Podle (1.2) pak id = f f 1 G. B. Je struktura (I 0 [E 2 ; ), kde I 0 [E 2 ] je množina shodností, které zachovávají počátek, grupa? Řešení: Ano. (Ověřte vlastnosti grupy podle definice.) C. Najděte všechny dvouprvkové podgrupy grupy I 0 [E 2 ] (I 0 [E 2 ] je grupa všech izometrií, které zachovávají počátek). Řešení: Z předchozího cvičení víme, že každá dvouprvková grupa má tvar {id, f}, kde f id. Protože podle (1.2) je f 2 {id, f}, je buď f 2 = f, nebo f 2 = id. Vztah f 2 = f implikuje f = id a dostáváme spor. Tedy f je nutně involuce. V množině rotací existuje jediná, která je involucí. Je to r π, nebo-li středová souměrnost. V množině osových souměrností je každý prvek involucí. Tím jsou všechny možnosti vyčerpány. 8

9 Závěr: Hledaná grupa je buď {id, s m }, kde m je libovolná přímka jdoucí počátkem, nebo {id, r π }. D. Dokažte následující tvrzení kritérium podgrupy. Nechť (G, ) je grupa a H neprázdná podmnožina množiny G. Pak (H, ) je podgrupa grupy (G, ), právě když jsou splněny dvě podmínky: (1) f H f 1 H, tj. H je uzavřená vůči invertování, (2) f, g H f g H, tj. H je uzavřená vůči skládání. Důkaz: Jsou-li splněny podmínky (1) a (2), pak z neprázdnosti H plyne, že existuje-li f H, podle (1) je f 1 H a podle (2) je f f 1 H. Tedy neutrální prvek patří do H. Asociativnost v H je důsledkem asociativnosti v G. Tedy H je grupa. Naopak, když některá z podmínek (1), (2) není splněna, H nemůže být grupou, protože zde není definována operace skládání, nebo invertování. 1.6 Cvičení A. Ke každému n N existuje aspoň jedna podgrupa G grupy I 0 [E 2 ], která má právě n prvků. Dokažte. B. Zjistěte, zda (a) množina I r 0 [E 2 ] všech rotací, (b) množina I o 0 [E 2 ] všech osových souměrností je podgrupou grupy I 0 [E 2 ]. C. Najděte podgrupu {id, f, g, h} grupy I 0 [E 2 ] takovou, že f, g, h jsou všechno involuce. D. Najděte přímky m, n tak, aby grupa G [s m, s n ] měla právě (a) čtyři, (b) pět, (c) šest, (d) dvacet prvků. E. Najděte izometrii f I 0 [E 2 ] tak, aby grupa G [f] generovaná prvkem f obsahovala jak rotaci r π, tak i rotaci (a) r π, (b) r π, (c) r π, (d) r π, (e) r 5π, (f) r 2 π. 5 7 F. Je izometrie f v předchozím cvičení jediná? 9

10 Kapitola 2 Analytické vyjádření izometrií v E 2 V této kapitole si postupně odvodíme analytické vyjádření všech shodností v rovině. 2.1 Úlohy analytický popis otočení kolem počátku A. Najděte analytický popis otočení r π 2, tj. otočení o 90 kolem bodu O. Řešení: Z prvního semestru analytické geometrie víme, že otočením vektoru u = [u; v] o +90 (tj. proti pohybu hodinových ručiček) vznikne vektor u = ( v; u). Tedy pro bod X[x; y] platí r π 2 (X) = X [x ; y ], kde x = y, y = x. B. Najděte analytický popis otočení r π 4, tj. otočení o 45 kolem bodu O. Řešení: Nechť r π 4 (X) = X, tj. bod X[x; y] se otočením kolem bodu O o úhel +45 zobrazí do bodu X [x ; y ]. Naším úkolem je najít čísla x, y pomocí čísel x, y. Najděme nejprve bod Z = r π (X) = 2 = [ y; x], pak bod U[u; v] = X Z. Víme, že body O, U, X leží na přímce. Dokonce víme, že vektor OX je 2-násobek vektoru OU, neboť OX = OX = 2 OU (viz obrázek 2.1a). Tedy x = 2 u, y = 2 v. Dalším výpočtem dostaneme x = 2 u = 2(x y), 2 y = 2 v = 2(x + y). 2 Oba předchozí případy zobecňuje následující úloha. C. Najděte analytický popis otočení r β, tj. otočení o úhel β kolem bodu O. Řešení: Nechť r β (X) = X. Tedy bod X[x; y] se otočením kolem O o orientovaný úhel β zobrazí do bodu X [x ; y ]. Naším úkolem je najít čísla x, y pomocí čísel x, y, β. Snadné řešení poskytují polární souřadnice. Nechť X O. Označme d = OX = OX a α velikost úhlu XOI, kde I[1; 0]. 10

11 Tedy otočením polopřímky OI o úhel α kolem počátku O dostaneme polopřímku OX (viz obrázek 2.1b). Pak platí x = d cos α, y = d sin α, x = d cos(α + β), y = d sin(α + β). Odtud x = d cos(α + β) = d cos α cos β d sin α sin β = x cos β y sin β, y = d sin(α + β) = d sin α cos β + d cos α sin β = y cos β + x sin β. Tyto vztahy můžeme zapsat i pomocí matic, jak ukazuje věta 2.2. Obrázek 2.1: 2.2 Věta maticový popis otočení kolem bodu O Zobrazení r β : E 2 E 2, X[x; y] X [x ; y ], které je dáno v maticovém tvaru předpisem ( ) ( ) ( ) x cos β sin β x y = (2.1) sin β cos β y je izometrie. Je to otočení kolem počátku O o orientovaný úhel β. Příslušnou matici označíme R(β). Nulovému otočení, tj. identitě, odpovídá jednotková matice I. Platí R(β) = I β = 2kπ, k Z. Úmluva: Místo dlouhého otočení, které je popsáno maticí R(β) budeme stručně psát otočení R(β). Důkaz: Třetí část věty je zřejmý důsledek druhé části, kterou jsme dokázali v předchozím cvičení 2.1C. Zbývá dokázat část první, tedy že se jedná o izometrii. 11

12 Ze syntetické geometrie již víme, že otočení je izometrie, takže vlastně není co dokazovat. Přesto však dokažme tuto část věty analyticky. Jednak to bude výživné cvičení, jednak uvidíme příklad těžkopádnosti analytické metody ve srovnání se syntetickou. Zvolme libovolné body X[x; y] a U[u; v] a označme r β (X) = X [x ; y ], r β (U) = U [u ; v ]. Potřebujeme dokázat, že XU = X U. Počítejme: X U 2 = (x u ) 2 + (y v ) 2 = = ((x cos β y sin β) (u cos β v sin β)) 2 + ((y cos β + x sin β) (v cos β + u sin β)) 2 = = ((x u) cos β (y v) sin β) 2 + ((y v) cos β + (x u) sin β) 2 = = (x u) 2 + (y v) 2 = XU 2. QED. Poznámka: Všimněte si, že bod O, který jsme v řešení úlohy 2.1C z našich úvah vyloučili, také vyhovuje vztahu (2.1). 2.3 Úlohy skládání zobrazení A. Nechť r α je rotace kolem počátku o úhel α dána maticí R(α) a r β rotace kolem počátku o úhel β dána maticí R(β). Zjistěte, jak vypadá matice zobrazení r β r α. Řešení: Nechť X[x; y] je libovolný bod. Označme r α (X) = X [x ; y ], r β (X ) = X [x ; y ]. Pak ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) x cos α sin α x x cos β sin β x y =, sin α cos α y y = sin β cos β y, ( ) ( ) ( ) ( ) x cos β sin β cos α sin α x odkud y =. sin β cos β sin α cos α y Hledaná matice zobrazení s b s a je tedy součinem matic R(β) R(α). B. Najděte geometrickou interpretaci matice R(β) R(α). Řešení: Protože ( ) cos β cos α sin β sin α cos β sin α sin β cos α R(β) R(α) = = sin β cos α + cos β sin α sin β sin α + cos β cos α ( ) cos(α + β) sin(α + β) = = R(α + β), sin(α + β) cos(α + β) je součinem matic R(β) R(α) dáno otočení kolem počátku O o úhel (α + β). Poznání zformulujeme ve větě

13 2.4 Věta násobení matic a skládání zobrazení Nechť f, g jsou zobrazení E 2 E 2 (ne nutně izometrická), která jsou popsána maticemi F, G. Pak zobrazení g f je popsáno maticí G F. Jinak: Geometrické operaci skládání zobrazení odpovídá algebraická operace náso- bení matic (ve stejném pořadí). Důkaz: Postup řešení úlohy 2.3A zopakujeme s libovolnými maticemi. 2.5 Úlohy analytický popis posunutí a rotace kolem libovolného bodu A. Najděte analytický popis posunutí t u : E 2 E 2 o vektor u [u; v] a zapište t u pomocí matice. Řešení: První část úlohy je snadná (viz obr. 2.2a). t u : E 2 E 2, X[x; y] X [x ; y ], x = x + u, y = y + v. (2.2) Potíže jsou s druhou částí úlohy. Matice posunutí na rozdíl od matice rotace z věty 2.2 nemůže být druhého řádu. Trik spočívá v tom, že ke dvěma souřadnicím bodu X[x; y] z E 2 přidáme třetí, umělou souřadnici, a sice 1. Pak lze vztahy (2.2) zapsat takto: x 1 0 u x y = 0 1 v y. (2.3) 1 1 Příslušnou matici značíme T( u) nebo T(u; v). Alternativně k zápisu X[x; y] budeme psát někdy též X[x; y; 1] s formální třetí souřadnicí 1. K nedorozumění s bodem v E 3 nedojde, protože všechny naše úvahy jsou v E 2. B. V úloze 2.3A jsme viděli, jak snadné je skládání zobrazení pomocí matic. Stojíme před problémem, jak pomocí matic skládat otočení s posunutím. Matice R(β) je totiž druhého a matice T( u) třetího řádu. Co s tím? Lze tuto potíž překonat? Řešení: Lze, a to poměrně jednoduše. Matici R(β) rozšíříme na matici 3 3 tak, abychom uchovali to nejdůležitější chceme, aby bylo skládání zobrazení popsáno násobením matic. Hledaná matice musí převést libovolný bod [x; y; 1] do bodu [x ; y ; 1]. Odtud plyne, že poslední řádek hledané matice má tvar (). Není pak těžké nahlédnout, že cos β sin β 0 R(β) = sin β cos β 0. (2.4) 13

14 C. Najděte matici R(2, 3; π 2 ) otočení r M, π 2 kolem bodu M[2; 3] o úhel π 2. Řešení: Hledané otočení vyjádříme jako složení tří izometrií. Libovolný bod X[x; y] můžeme do polohy X [x ; y ] = r M, π (X) přemístit postupem (viz obr. 2.2b): 2 X t u Y r π 2 Z t u X, kde t u : E 2 E 2, [x; y] [x + 2; y + 3] je posunutí o vektor u (2; 3) a r π : E2 E 2, [x; y] [ y; x] je otočení o π kolem počátku O. 2 2 Pomocí matic dostaneme R(2, 3; π) = T( u) R(0, 0; π ) T( u), tedy 2 2 R(2,3; π ) = = D. Najděte matici R(u, v; α) otočení r M,α kolem bodu M[u; v] o úhel α. Řešení: Zopakujeme postup řešení předchozí úlohy s obecnými maticemi, tj. R(u, v; α) = = T( u) R(0, 0; α) T( u), kde u(u; v). Výsledek je podán ve větě 2.6. Obrázek 2.2: 2.6 Věta maticový popis rotace Nechť r M,α je otočení kolem bodu M[u; v] o úhel α. Pak cos α sin α u(1 cos α) + v sin α R(u, v; α) = sin α cos α v(1 cos α) u sin α je matice otočení r M,α. 14

15 Důkaz: Stačí prověřit rovnost R(u, v; α) = T( u) R(0, 0; α) T( u). (2.5) 2.7 Úlohy analytické vyjádření osové souměrnosti A. Najděte analytické vyjádření osové souměrnosti kolem osy x Řešení: Analytické vyjádření lehce vyčteme z obrázku: x = x, y = y. Maticí: B. Najděte analytické vyjádření osové souměrnosti kolem osy y Řešení: Analytické vyjádření lehce vyčteme z obrázku: x = x, y = y. Maticí: C. Najděte analytické vyjádření osové souměrnosti kolem osy prvního a třetího kvadrantu u Výsledek: Rovnicemi: x = y, y = x. Maticí: D. Najděte analytické vyjádření osové souměrnosti kolem přímky o. Přímka o prochází počátkem a svírá s kladnou částí osy x úhel α. Řešení: Můžeme postupovat např. tak, že si uvědomíme, že složíme-li s x a s o, dostaneme otočení o úhel 2α. Tedy s x s o = r 2α a v maticovém vyjádření S 1 S 2 = R(0, 0; 2α), kde S 1 je matice osové souměrnosti s x a kde S 2 je matice osové souměrnosti s o. Po úpravě dostaneme s o = r 2α s x a v maticovém vyjádření S 2 = R(0, 0; 2α) S 1. Můžeme tedy počítat: ( ) cos 2α sin 2α sin 2α cos 2α ( ) ( ) 1 0 cos 2α sin 2α = 0 1 sin 2α cos 2α E. Najděte analytické vyjádření osové souměrnosti kolem obecné přímky o. Přímka o svírá s kladnou částí osy x úhel α. Řešení: Podobně jako u hledání analytického vyjádření rotace v úloze 2.5D využijeme posunutí. Na ose o zvolíme libovolný bod M[u; v]. Pak s o = t u s o t u, kde o je přímka rovnoběžná s osou o a procházející počátkem a o = t u(o) a vektor u(u; v). Označme matici osové souměrnosti podle osy, která prochází bodem o souřadnicích [u; v] a má směrový vektor (cos α; sin α), jako S(u, v; α). Převedeme-li výše uvedenou rovnost do maticového vyjádření, dostaneme S(u, v; α) = T( u) S(0, 0; α) T( u). To už je jen kalkulace a její výsledek udává věta

16 F. Najděte analytické vyjádření osové souměrnosti kolem přímky o, která je dána rovnicí ax + by + c = 0. Řešení: Označíme X[x; y] a jeho obraz v osové souměrnosti X [x ; y ]. Protože vektor XX je kolmý na osu o, platí XX = k (a; b), kde k R {0}. Tedy x = x + k a, y = y + k b. Dále musíme najít číslo k. Nechť S = X Y. Bod S má souřadnice [ 2x + k a ; 2y + k b ]. 2 2 Protože S o, platí 2x + k a 2 a + 2y + k b 2 b + c = 0. Z této rovnosti vyjádříme k a dosadíme do rovnic pro x a y. Dostáváme x = x 2a(ax + by + c), y 2b(ax + by + c) = y. a 2 + b 2 a 2 + b 2 Zde není účelné převádět rovnice do maticového vyjádření. 2.8 Věta maticový popis osové souměrnosti Nechť s m je osová souměrnost podle přímky m dané bodem M[u; v] a směrovým vektorem m (cos α; sin α). Pak cos 2α sin 2α u(1 cos 2α) v sin 2α S(u, v; α) = sin 2α cos 2α v(1 + cos 2α) u sin 2α je matice osové souměrnosti s m. Nechť s m je osová souměrnost podle přímky m dané rovnicí ax + by + c = 0. Rovnice této osové souměrnosti jsou x 2a(ax + by + c) = x, y 2b(ax + by + c) = y. a 2 + b 2 a 2 + b Cvičení analytické vyjádření rotace a osové souměrnosti V úlohách A K předpokládáme, že rotace je kolem počátku a osová souměrnost kolem přímky procházející počátkem. Budeme používat zkrácené označení R(α) a S(α). A. Nechť s a je osová souměrnost podle přímky a a s b osová souměrnost podle přímky b. Přímky a a b procházejí počátkem. Zjistěte, jak vypadá matice zobrazení s b s a. 16

17 B. Najděte geometrickou interpretaci matice S( β 2 ) S( α 2 ). C. Napište matici I. otočení kolem počátku o úhel (a) 45, (b) 135, (c) 60, (d) 435, II. osové souměrnosti, jejiž osa prochází počátkem a svírá s osovu x úhel (e) 45, (f) 135, (g) 60, (h) 435, (i) 0. D. Zjistěte, pro která x, y R platí (a) R(x) R(y) = R(x y), (b) R(x) R(y) = R(x + y), (c) S(x) S(y) = S(x y). E. Stručně zapište (a) S(3x) S(x), (b) S(x) S(2x), (c) S(x) S(y), (d) S(x) S(2x) S(x), (e) S(x) S(y) S(x), (f) S(x) S(y) S(z). F. Stručně zapište S(x 1 ) S(x 2 )... S(x n ). G. Stručně zapište (a) S(0) R(y), (b) R(y) S(0), (c) S(x) R(y), (d) R(y) S(x), (e) R(y) S(x) R( y), (f) S(x) R(y) S(x) R(y). H. Řešte maticovou rovnici a najděte její geometrickou interpretaci: (a) R 2 (x) = I (jednotková matice I, viz 2.2), (b) R 4 (x) = I, (c) R 3 (x) = I, (d) R 6 (x) = I, (e) R 5 (x) = I. I. Řešte maticovou rovnici a najděte její geometrickou interpretaci: (a) S 2 (x) = I, (b) S 3 (x) = = I, (c) S(x) S(2x) = I, (d) S( x) S( y ) = R(π), (e) S( x) R(y) = R(x) S( y ), (f) S(x) R(y) = R(z). J. Nechť α R. Označme G [R(α)] množinu všech transformací, které lze získat z transformací R(α) a R( α) operací skládání. Zjistěte počet prvků množiny G [R(α)] pro (a) α = 0, (b) α = π, (c) α = π 2, (d) α = π 3, (e) α = 2π 5, (f) α = π 6, (g) α = π 12, (h) α = 2π n, kde n N je dané. K. Najděte všechna x R, pro která G [R(x)] = G [R(α)], když α nabývá stejných hodnot jako v předchozím cvičení. L. Najděte analytické vyjádření shodnosti, znáte-li tři vzory a jejich tři obrazy, a tyto shodnosti geometricky popište. (a) [0; 0] [3; 0], [1; 0] [3; 1], [0; 1] [4; 0] (b) [0; 0] [5; 4], [1; 0] [5; 3], [0; 1] [4; 4] (c) [1; 1] [0; 0], [0; 1] [0; 1], [ 2; 1] [0; 3] (d) [1; 1] [0; 1], [0; 1] [0; 2], [ 2; 1] [0; 4] M. Zjistěte, zda existuje shodnost, pro niž platí A[10; 0] A [0; 0] a B[25; 20] B [0; 25]. Pokud ano, najděte její analytické vyjádření. 17

18 2.10 Úlohy analytické vyjádření posunuté souměrnosti A. Zjistěte, zda transformace daná rovnicemi x = x + 1 a y = y je shodnost. Pokud ano, geometricky ji charakterizujte. Řešení: Lehce ověříme, že pro každé libovolné body X, Y a jejich obrazy X, Y platí XY = X Y. Jedná se tedy o shodnost. Na první pohled se zdá, že jde o osovou souměrnost viz věta 2.8. Zkusme najít samodružné body. Získáme soustavu rovnic x = x + 1, y = y, která však nemá řešení. Žádný samodružný bod tedy neexistuje a nejde o osovou souměrnost. Zkusíme-li si najít několik bodů a jejich obrazů, zjistíme, že se jedná o nepřímou shodnost. Zatím jsme neodvodili analytické vyjádření posunuté souměrnosti. To řeší následující úloha. B. Odvoďte analytické vyjádření posunuté souměrnosti, známe-li úhel, který svírá osa souměrnosti s osou x a vektor posunutí (rovnoběžný s osou souměrnosti). Řešení: Podle definice získáme posunutou souměrnost tak, že složíme osovou souměrnost a posunutí s vektorem posunutí, který je rovnoběžný s osou osové souměrnosti, a to v libovolném pořadí. Tomu odpovídá analytický způsob řešení: Provedeme výpočet: V = S(u, v; α) T(k cos α, k sin α), kde k R {0}. 1 0 k cos α cos 2α sin 2α u(1 cos 2α) v sin 2α V(m, n; α) = 0 1 k sin α sin 2α cos 2α u sin 2α + v(1 + cos 2α) = cos 2α sin 2α m = u(1 cos 2α) v sin 2α + k cos α = sin 2α cos 2α n = u sin 2α + v(1 + cos 2α) + k sin α C. Geometricky interpretujte shodnost z úlohy A. Řešení: Dosazením konkrétních hodnot do obecné matice posunuté souměrnosti získáme soustavu rovnic: 18

19 cos 2α = 1, sin 2α = 0, k cos α + u u cos 2α v sin 2α = 1, k sin α + v + v cos 2α u sin 2α = 0. Řešením tedy je α = π, k = 1, v = 0, u je libovolné reálné číslo. Uvedené rovnice jsou tedy rovnicemi posunuté souměrnosti s osou o: y = 0 a vektorem posunutí (1; 0). D. Najděte kritérium, podle něhož poznáme, zda matice G je matice osové nebo posunuté souměrnosti. cos 2α sin 2α m G = sin 2α cos 2α n Řešení: Osová a posunutá souměrnost se liší počtem samodružných bodů. Hledáme-li známým postupem samodružné body, dospějeme k soustavě rovnic x = x cos 2α + y sin 2α + m, y = x sin 2α y cos 2α + n s neznámými x a y. Po úpravě máme x(cos 2α 1) + y sin 2α + m = 0, x sin 2α (cos 2α + 1)y + n = 0 Vyjádříme-li z první rovnice x a dosadíme do druhé rovnice, po úpravě získáme rovnost n(cos 2α 1) + m sin 2α = 0. Po další úpravě pak dostáváme m cos α + n sin α = 0. Tedy můžeme formulovat kritérium: Matice G je maticí osové souměrnosti, právě když m cos α+n sin α = 0. V opačném případě to je matice posunuté souměrnosti Úloha charakteristika izometrií Najděte všechny izometrie, které lze v maticovém tvaru zapsat předpisem f : E 2 E 2, X(x; y; 1) X (x ; y ; 1), (2.6) 19

20 x p q m x y = r s n. y, kde p, q,..., w R. (2.7) 1 u v w 1 Řešení: Nechť U[u; v] je libovolný bod a f(u) = U [u ; v ]. Pak z podmínky f je izometrie plyne, že pro všechny X, U je XU = X U, čili (x u) 2 +(y v) 2 = (x u ) 2 +(y v ) 2 = ((px+qy) (pu+qv)) 2 +((rx+sy) (ru+sv)) 2 =... Zvolený postup je těžkopádný. Počítání si ulehčíme tím, že místo obecného vztahu zvolíme tři konkrétní a jednoduché vztahy. Vezměme trojúhelník OIJ, kde O[0; 0; 1], I[1; 0; 1], J[0; 1; 1] se zobrazí na trojúhelník O I J, kde O = f(o) = [m; n; w], I = f(i) = [p + m; r + n; u + w], a J = f(j) = = [q + m; s + n; v + w]. Protože poslední souřadnice všech tří bodů musí být 1, máme u = v = 0 a w = 1. Dále platí základní vazby OI = 1 O I = 1 p 2 + r 2 = 1, (2.8) OJ = 1 O J = 1 q 2 + s 2 = 1, IJ = 2 I J = 2 pq + rs = 0, neboť I J 2 = (p q) 2 +(r s) 2 = p 2 +r 2 +q 2 +s 2 2(pq+rs) = 2 2(pq+rs) = IJ 2 = 2. Z geometrických vztahů OI = OI, OJ = OJ a IJ = I J jsme získali algebraické vztahy p 2 + r 2 = 1, q 2 + s 2 = 1, pq + rs = 0. (2.9) Ze vztahů (2.9) plyne, že vektory OI = p (p; r; 0) a OJ = q (q; s; 0) jsou jednotkové a na sebe kolmé ( p = 1, q = 1, p q = 0). Body I, J leží tedy na jednotkové kružnici. Z toho vyplývá, že q = ( r; p; 0) nebo q = (r; p; 0) (q = r a s = p, nebo q = r, s = p) a že existuje takový úhel µ, µ R, že p = cos µ a r = sin µ. Je zřejmé, že µ a µ určují stejnou matici (a tedy stejnou izometrii), právě když µ = µ+2kπ, k Z, tj. právě když se liší o celočíselný násobek čísla 2π. Existuje tedy, a to jediné, µ 0; 2π) tak, že p = cos µ, r = sin µ. Jestliže je f izometrie, pak její matice má tvar cos µ sin µ m M = sin µ cos µ n, (2.10) nebo 20

21 cos µ sin µ m N = sin µ cos µ n. (2.11) 2.12 Věta charakteristika izometrií Zobrazení (2.6), které je dáno vztahem (2.7), je izometrií, právě když platí (2.8). Každá taková izometrie se dá zapsat ve tvaru (2.10), nebo (2.11), kde µ, m, n R jsou vhodná čísla. Naopak, každá z matic (2.10) a (2.11) je maticí izometrie pro libovolné µ, m, n R. Uvedené matice můžeme také zapsat takto: A B C B ±A D, kde A 2 + B 2 = 1. A B C Přímá shodnost je dána maticí B A D, kde A 2 +B 2 = 1. Nepřímá shodnost A B C je dána maticí B A D, kde A 2 + B 2 = 1. Důkaz: Důkaz první a druhé části byl již udělán. Třetí část věty se dokáže trpělivým výpočtem Cvičení shodnosti v rovině A. Geometricky charakterizujte shodnosti s rovnicemi (a) x = y +1, y = x+1, (b) x = x+1, y = y + 6. B. Determinant matice z věty 2.12 je 1, nebo 1. Zjistěte, zda platí věta: Matice F je maticí shodnosti v rovině právě tehdy, když absolutní hodnota jejího determinantu je 1. C. Zjistěte geometrický popis izometrie f I[E 2 ] dané maticí e e 0 e e 1 e e e 2e (a) e e 0, (b) e e e, (c) e e 1, (d) kde e = 1 2. e e 1 e e e e, D. Vyšetřete izometrii f I[E 2 ], která je dána maticí 21

22 0, 8 0, 6 1 0, 8 0, 6 3 0, 8 0, 6 1 (a) 0, 6 0, 8 3, (b) 0, 6 0, 8 1, (c) 0, 6 0, 8 1. Zjistěte, zda se některý z uzlových bodů A[1; 1], B[1; 2], C[1; 3] izometrií f zobrazí opět do uzlového bodu. Najděte všechny uzlové body [x; y], které se zobrazí transformací f opět do uzlových bodů. E. Nechť s J I[E 2 ] je středová souměrnost podle bodu J[0; 1] a s O I[E 2 ] středová souměrnost podle počátku O. (a) Popište geometrický tvar izometrií f 1 = s J s O, f 2 = s J s O s J f 3 = s J s O s J s O, f 4 = s J s O s J s O s J. (b) Předchozí úlohu zobecněte. Popište izometrii f n. (c) Napište matici transformace f n pro n N. (d) Transformace f n je definována pro n = 1, 2, 3,... Bylo by ji možné přirozeným způsobem definovat i pro n = 0, 1, 2, 3,...? (e) Nechť F = {f n ; n N}. Popište geometricky i analyticky grupu G [F ]. F. Nechť kromě označení s O z předchozí úlohy je s m I[E 2 ] osová souměrnost podle přímky m dané rovnicí x y = 2. (a) Popište geometrický tvar izometrií g 1 = s m s O, g 2 = s m s O s m, g 3 = s m s O s m s O, g 4 = s m s O s m s O s m. (b) Předchozí úlohu zobecněte. Popište izometrii g n. (c) Napište matici transformace g n pro n N. (d) Bylo by možné přirozeným způsobem definovat i g 1? (e) Nechť G = {g n ; n N}. Popište geometricky i analyticky grupu G [G]. G. Předchozí úlohu řešte v případě, že bod O všude nahradíte bodem J[0; 1]. H. Zjistěte, pro jakou volbu parametrů p, q R je daná matice maticí izometrie f I[E 2 ] a vyšetřete její geometrický tvar. 0 p 0 p q 0 p 0 0 (a) p 0 0, (b) 0 1 0, (c) 0 q 0, 0 0 q p q q 0 p q p p 0 (d) 0 1 p, (e) p 0 q, (f) p q 0. I. Doplňte scházející čísla v dané matici tak, aby tato byla maticí izometrie g I[E 2 ] a vyšetřete její geometrický tvar. Najděte všechna řešení. 22

7 Analytické vyjádření shodnosti

7 Analytické vyjádření shodnosti 7 Analytické vyjádření shodnosti 7.1 Analytická vyjádření shodných zobrazení v E 2 Osová souměrnost Osová souměrnost O(o) podle osy o s obecnou rovnicí o : ax + by + c =0: x = x 2a (ax + by + c) a 2 +

Více

Syntetická geometrie I

Syntetická geometrie I Shodnost Pedagogická fakulta 2018 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Vzdálenost dvou bodů Definice (Vzdálenost) Necht A, B, C ρ. Vzdálenost dvou bodů A, B v rovině je číslo AB a platí AB 0 AB = 0 A = B AB

Více

Syntetická geometrie I

Syntetická geometrie I Shodnost Pedagogická fakulta 2016 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Vzdálenost dvou bodů Necht A, B, C ρ. Vzdálenost dvou bodů A, B v rovině je číslo AB a platí AB 0 AB = 0 A = B AB = BA pozitivně definitní

Více

Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.

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,

Více

6 Samodružné body a směry afinity

6 Samodružné body a směry afinity 6 Samodružné body a směry afinity Samodružnými body a směry zobrazení rozumíme body a směry, které se v zobrazují samy na sebe. Například otočení R(S má jediný samodružný bod, střed S, anemá žádný samodružný

Více

8 Podobná (ekviformní) zobrazení v rovině

8 Podobná (ekviformní) zobrazení v rovině Typeset by LATEX2ε 1 8 Podobná (ekviformní) zobrazení v rovině 8.1 Stejnolehlost (homotetie) v rovině Definice 8.1.1. Nechť jsou dány 3 různé kolineární body A, B, C. Dělicím poměrem λ = (ABC) rozumíme

Více

Michal Zamboj. January 4, 2018

Michal Zamboj. January 4, 2018 Meziřádky mezi kuželosečkami - doplňkový materiál k přednášce Geometrie Michal Zamboj January 4, 018 Pozn. Najdete-li chybu, neváhejte mi napsat, může to ušetřit tápání Vašich kolegů. Pozn. v dokumentu

Více

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ Parametrické vyjádření přímky v rovině Máme přímku p v rovině určenou body A, B. Sestrojíme vektor u = B A. Pro bod B tím pádem platí: B = A + u. Je zřejmé,

Více

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

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

Více

Michal Zamboj. December 23, 2016

Michal Zamboj. December 23, 2016 Meziřádky mezi kuželosečkami - doplňkový materiál k přednášce Geometrie Michal Zamboj December 3, 06 Pozn. Najdete-li chybu, neváhejte mi napsat, může to ušetřit tápání Vašich kolegů. Pozn. v dokumentu

Více

(4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74,

(4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74, 1. V oboru celých čísel řešte soustavu rovnic (4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74, kde (n) k značí násobek čísla k nejbližší číslu n. (P. Černek) Řešení. Z první rovnice dané soustavy plyne, že číslo

Více

9 Kolmost vektorových podprostorů

9 Kolmost vektorových podprostorů 9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.

Více

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz

A[a 1 ; a 2 ; a 3 ] souřadnice bodu A v kartézské soustavě souřadnic O xyz 1/15 ANALYTICKÁ GEOMETRIE Základní pojmy: Soustava souřadnic v rovině a prostoru Vzdálenost bodů, střed úsečky Vektory, operace s vektory, velikost vektoru, skalární součin Rovnice přímky Geometrie v rovině

Více

Analytická geometrie lineárních útvarů

Analytická geometrie lineárních útvarů ) Na přímce: a) Souřadnice bodu na přímce: Analtická geometrie lineárních útvarů Bod P nazýváme počátek - jeho souřadnice je P [0] Nalevo od počátku leží čísla záporná, napravo čísla kladná. Každý bod

Více

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32

Matematika 1 MA1. 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy. 4 Vzdálenosti. 12. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 32 Matematika 1 12. přednáška MA1 1 Analytická geometrie v prostoru - základní pojmy 2 Skalární, vektorový a smíšený součin, projekce vektoru 3 Přímky a roviny 4 Vzdálenosti 5 Příčky mimoběžek 6 Zkouška;

Více

Afinní zobrazení, jeho regularita a (totální) singularita. Asociovaný homomorfismus. Analytické

Afinní zobrazení, jeho regularita a (totální) singularita. Asociovaný homomorfismus. Analytické Slezská univerzita v Opavě Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1 746 01 Opava Tel. 553 684 661 ANALYTICKÁ GEOMETRIE Téma 3. Afinní zobrazení Opakování Dělicí poměr; Homomorfismus vektorových prostorů,

Více

Shodná zobrazení. bodu B ležet na na zobrazené množině b. Proto otočíme kružnici b kolem

Shodná zobrazení. bodu B ležet na na zobrazené množině b. Proto otočíme kružnici b kolem Shodná zobrazení Otočení Příklad 1. Jsou dány tři různé soustředné kružnice a, b a c. Sestrojte rovnostranný trojúhelník ABC tak, aby A ležel na a, B ležel na b a C ležel na c. Řešení. Zvolíme vrchol A

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

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

Více

MATEMATIKA. Problémy a úlohy, v nichž podrobujeme geometrický objekt nějaké transformaci

MATEMATIKA. Problémy a úlohy, v nichž podrobujeme geometrický objekt nějaké transformaci MATEMATIKA Úloha o čtverci a přímkách ŠÁRKA GERGELITSOVÁ TOMÁŠ HOLAN Matematicko-fyzikální fakulta UK, Praha Problémy a úlohy, v nichž podrobujeme geometrický objekt nějaké transformaci (například podobnosti)

Více

1 Připomenutí vybraných pojmů

1 Připomenutí vybraných pojmů 1 Připomenutí vybraných pojmů 1.1 Grupa Definice 1 ((Komutativní) grupa). Grupou (M, ) rozumíme množinu M spolu s operací na M, která má tyto vlastnosti: i) x, y M; x y M, Operace je neomezeně definovaná

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

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

Více

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

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

Více

Shodná zobrazení v rovině

Shodná zobrazení v rovině Shodná zobrazení v rovině Zobrazení Z v rovině je předpis, který každému bodu X roviny přiřazuje právě jeden bod X roviny. Bod X se nazývá vzor, bod X jeho obraz. Zapisujeme Z: X X. Množinu obrazů všech

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

SHODNÁ A PODOBNÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ

SHODNÁ A PODOBNÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ Technická univerzita v Liberci Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Katedra matematiky a didaktiky matematiky HODNÁ PODOBNÁ ZOBRZENÍ V ROVINĚ Pomocný učební text Petra Pirklová Liberec, září 2013

Více

SHODNÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ SHODNÁ ZOBRAZENÍ

SHODNÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ GEOMETRICKÁ ZOBRAZENÍ V ROVINĚ SHODNÁ ZOBRAZENÍ Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MTEMTIK DRUHÝ Mgr. Tomáš MŇÁK 21. června 2012 Název zpracovaného celku: SHODNÁ ZORZENÍ V ROVINĚ Teoretická část GEOMETRICKÁ ZORZENÍ V ROVINĚ Zobrazení Z v rovině je předpis,

Více

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1)

X = A + tu. Obr x = a 1 + tu 1 y = a 2 + tu 2, t R, y = kx + q, k, q R (6.1) .6. Analtická geometrie lineárních a kvadratických útvarů v rovině. 6.1. V této kapitole budeme studovat geometrické úloh v rovině analtick, tj. lineární a kvadratické geometrické útvar vjádříme pomocí

Více

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s. 3.4. Výklad Předpokládejme, že v prostoru E 3 jsou dány body A, B, C neležící na jedné přímce. Těmito body prochází jediná rovina, kterou označíme ABC. Určíme vektory u = B - A, v = C - A, které jsou zřejmě

Více

1 Soustavy lineárních rovnic

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

Více

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA Katedra algebry a geometrie Afinní zobrazení v příkladech Bakalářská práce Vedoucí práce: RNDr. Lenka Juklová, Ph.D. Rok odevzdání: 2013 Vypracoval:

Více

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

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

Více

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie Jaroslav Horáček KAM MFF UK 2013 Co je to vektor? Šipička na tabuli? Ehm? Množina orientovaných úseček majících stejný směr. Prvek vektorového prostoru. V

Více

- shodnost trojúhelníků. Věta SSS: Věta SUS: Věta USU:

- shodnost trojúhelníků. Věta SSS: Věta SUS: Věta USU: 1/12 PLANIMETRIE Základní pojmy: Shodnost, podobnost trojúhelníků Středová souměrnost, osová souměrnost, posunutí, otočení shodná zobrazení Středový a obvodový úhel Obsahy a obvody rovinných obrazců 1.

Více

M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK

M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK Autor: Mgr. Jaromír Juřek Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu povoleno pouze s odkazem na www.jarjurek.cz. VARIACE 1 Tento dokument byl

Více

VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C)

VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C) VZOROVÝ TEST PRO 3. ROČNÍK (3. A, 5. C) max. 3 body 1 Zjistěte, zda vektor u je lineární kombinací vektorů a, b, je-li u = ( 8; 4; 3), a = ( 1; 2; 3), b = (2; 0; 1). Pokud ano, zapište tuto lineární kombinaci.

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

M - Příprava na 12. zápočtový test

M - Příprava na 12. zápočtový test M - Příprava na 1. zápočtový test Určeno pro studenty dálkového studia. VARIACE 1 Tento dokument byl kompletně vytvořen, sestaven a vytištěn v programu dosystem - EduBase. Více informací o programu naleznete

Více

Parametrická rovnice přímky v rovině

Parametrická rovnice přímky v rovině Parametrická rovnice přímky v rovině Nechť je v kartézské soustavě souřadnic dána přímka AB. Nechť vektor u = B - A. Pak libovolný bod X[x; y] leží na přímce AB právě tehdy, když vektory u a X - A jsou

Více

Syntetická geometrie I

Syntetická geometrie I Afinita Pedagogická fakulta 2018 www.karlin.mff.cuni.cz/~zamboj/ Směr Dvě rovnoběžné přímky mají stejný (neorientovaný) směr. Definice (Samodružný směr) Když se při zobrazení f zobrazí přímka p na přímku

Více

Shodné zobrazení v rovině

Shodné zobrazení v rovině Gymnázium Cheb Shodné zobrazení v rovině seminární práce Cheb, 2007 Lojza Tran Prohlášení Prohlašuji, že jsem seminární práci na téma: Shodné zobrazení v rovině vypracoval zcela sám za použití pramenů

Více

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE Vektorová algebra 6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE Pravoúhlé souřadnice bodu v prostoru Poloha bodu v prostoru je vzhledem ke třem osám k sobě kolmým určena třemi souřadnicemi, které tvoří uspořádanou trojici reálných

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

1 Lineární prostory a podprostory

1 Lineární prostory a podprostory Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C

Více

Praha & EU: investujeme do vaší budoucnosti. Daniel Turzík, Miroslava Dubcová,

Praha & EU: investujeme do vaší budoucnosti. Daniel Turzík, Miroslava Dubcová, E-sbírka příkladů Seminář z matematiky Evropský sociální fond Praha & EU: investujeme do vaší budoucnosti Daniel Turzík, Miroslava Dubcová, Pavla Pavlíková Obsah 1 Úpravy výrazů................................................................

Více

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ Analytická geometrie vyšetřuje geometrické objekty (body, přímky, kuželosečky apod.) analytickými metodami. Podle prostoru, ve kterém pracujeme, můžeme analytickou geometrii

Více

Digitální učební materiál

Digitální učební materiál Digitální učební materiál Číslo projektu CZ.1.07/1.5.00/34.0802 Název projektu Zkvalitnění výuk prostřednictvím ICT Číslo a název šablon klíčové aktivit III/2 Inovace a zkvalitnění výuk prostřednictvím

Více

pro každé i. Proto je takových čísel m právě N ai 1 +. k k p

pro každé i. Proto je takových čísel m právě N ai 1 +. k k p KOMENTÁŘE ÚLOH 43. ROČNÍKU MO, KATEGORIE A 1. Přirozené číslo m > 1 nazveme k násobným dělitelem přirozeného čísla n, pokud platí rovnost n = m k q, kde q je celé číslo, které není násobkem čísla m. Určete,

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

2. Vyšetřete všechny možné případy vzájemné polohy tří různých přímek ležících v jedné rovině.

2. Vyšetřete všechny možné případy vzájemné polohy tří různých přímek ležících v jedné rovině. ZS1BK_PGE1 Geometrie I: Vybrané úlohy z elementární geometrie 1. Které geometrické útvary mohou vzniknout a) jako průnik dvou polopřímek téže přímky, b) jako průnik dvou polorovin téže roviny? V případě

Více

Patří mezi tzv. homotetie, tj. afinní zobrazení, která mají všechny směry samodružné.

Patří mezi tzv. homotetie, tj. afinní zobrazení, která mají všechny směry samodružné. 11 Stejnolehlost Patří mezi tzv. homotetie, tj. afinní zobrazení, která mají všechny směry samodružné. Definice 26. Budiž dán bod S a reálné číslo κ (různé od 0 a 1). Stejnolehlost H(S; κ) se středem S

Více

6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2

6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2 6 Skalární součin Skalární součin 1 je operace, která dvěma vektorům (je to tedy binární operace) přiřazuje skalár (v našem případě jde o reálné číslo, obecně se jedná o prvek nějakého tělesa T ). Dovoluje

Více

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ 11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ Dovednosti: 1. Chápat pojmy orientovaná úsečka a vektor a geometrický význam součtu, rozdílu a reálného násobku orientovaných úseček a vektorů..

Více

VYUŽITÍ PROGRAMU CABRI PRO ZJIŠŤOVÁNÍ VLASTNOSTÍ OSOVÝCH AFINIT

VYUŽITÍ PROGRAMU CABRI PRO ZJIŠŤOVÁNÍ VLASTNOSTÍ OSOVÝCH AFINIT VYUŽITÍ PROGRAMU CABRI PRO ZJIŠŤOVÁNÍ VLASTNOSTÍ OSOVÝCH AFINIT Naďa Stehlíková 1, Univerzita Karlova v Praze, Pedagogická fakulta Úvod Připomeňme nejdříve, že afinní transformace roviny (nebo afinita)

Více

Rovinné přetvoření. Posunutí (translace) TEORIE K M2A+ULA

Rovinné přetvoření. Posunutí (translace) TEORIE K M2A+ULA Rovinné přetvoření Rovinné přetvoření, neboli, jak se také často nazývá, geometrická transformace je vlastně lineární zobrazení v prostoru s nějakou soustavou souřadnic. Jde v něm o přepočet souřadnic

Více

10. DETERMINANTY " # $!

10. DETERMINANTY  # $! 10. DETERMINANTY $ V této kapitole zavedeme determinanty čtvercových matic libovolného rozměru nad pevným tělesem, řekneme si jejich základní vlastnosti a naučíme se je vypočítat včetně příkladů jejich

Více

Lineární algebra : Metrická geometrie

Lineární algebra : Metrická geometrie Lineární algebra : Metrická geometrie (16. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 6. května 2014, 10:42 1 2 Úvod Zatím jsme se lineární geometrii věnovali v kapitole o lineárních

Více

Odvození středové rovnice kružnice se středem S [m; n] a o poloměru r. Bod X ležící na kružnici má souřadnice [x; y].

Odvození středové rovnice kružnice se středem S [m; n] a o poloměru r. Bod X ležící na kružnici má souřadnice [x; y]. Konzultace č. 6: Rovnice kružnice, poloha přímky a kružnice Literatura: Matematika pro gymnázia: Analytická geometrie, kap. 5.1 a 5. Sbírka úloh z matematiky pro SOŠ a studijní obory SOU. část, kap. 6.1

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

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr Geometrické transformace v rovině Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr Shodné transformace 1 Shodné transformace shodné transformace (shodnosti, izometrie) převádějí objekt

Více

14. přednáška. Přímka

14. přednáška. Přímka 14 přednáška Přímka Začneme vyjádřením přímky v prostoru Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje Přímka v prostoru je určena bodem A= [ a1

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

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ KOMPLEXNÍ ČÍSLA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu INVESTICE

Více

1.13 Klasifikace kvadrik

1.13 Klasifikace kvadrik 5 KAPITOLA 1. KVADRIKY JAKO PLOCHY. STUPNĚ 1.13 Klasifikace kvadrik V této části provedeme klasifikaci kvadrik. Vyšetříme všechny případy, které mohou různou volbou koeficientů v rovnici kvadriky a 11

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z METOD ŘEŠENÍ 1 PLANIMETRIE 000/001 Cifrik, M-ZT První příklad ze zadávacích listů 1 Zadání: Sestrojte trojúhelník ABC, pokud je dáno: ρ

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

PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII

PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII V úvodu analytické geometrie jsme vysvětlili, že její hlavní snahou je popsat geometrické útvary (body, vektory, přímky, kružnice,...) pomocí čísel nebo proměnných.

Více

3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY

3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY 3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY V této kapitole se dozvíte: jak popsat bod v rovině a v prostoru; vzorec na výpočet vzdálenosti dvou bodů; základní tvary rovnice přímky

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

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

Obrázek 101: Podobné útvary

Obrázek 101: Podobné útvary 14 Podobná zobrazení Obrázek 101: Podobné útvary Definice 10. [Podobné zobrazení] Geometrické zobrazení f se nazývá podobné zobrazení, jestliže existuje kladné reálné číslo k tak, že pro každé dva body

Více

Kapitola 5. Seznámíme se ze základními vlastnostmi elipsy, hyperboly a paraboly, které

Kapitola 5. Seznámíme se ze základními vlastnostmi elipsy, hyperboly a paraboly, které Kapitola 5 Kuželosečky Seznámíme se ze základními vlastnostmi elipsy, hyperboly a paraboly, které společně s kružnicí jsou známy pod společným názvem kuželosečky. Říká se jim tak proto, že každou z nich

Více

5 Pappova věta a její důsledky

5 Pappova věta a její důsledky 5 Pappova věta a její důsledky Pappos z Alexandrie (?90?350), řecký matematik a astronom. Pod označením Pappova věta je uváděno více vět. Proto je třeba uvést, o jaké z těchto vět hovoříme. Zde se budeme

Více

5. Lokální, vázané a globální extrémy

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,

Více

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A VEKTORY Vektorem se rozumí množina všech orientovaných úseček, které mají stejnou velikost, směr a orientaci, což vidíme na obr. 1. Jedna konkrétní orientovaná úsečka se nazývá umístění vektoru na obr.

Více

Matematika I, část I Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3

Matematika I, část I Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3 3.6. Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3 Výklad A. Vzájemná poloha dvou přímek Uvažujme v E 3 přímky p, q: p: X = A + ru q: X = B + sv a hledejme jejich společné body, tj. hledejme takové hodnoty parametrů

Více

Cvičení z Lineární algebry 1

Cvičení z Lineární algebry 1 Cvičení z Lineární algebry Michael Krbek podzim 2003 2392003 Hodina Jsou dána komplexní čísla z = +2 i a w = 2 i Vyjádřete c algebraickém tvaru (z + w) 3,, (zw), z w 2 Řešte v komplexním oboru rovnice

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

Vektorové prostory R ( n 1,2,3)

Vektorové prostory R ( n 1,2,3) n Vektorové prostory R ( n 1,2,) (Velikonoční doplněk ke cvičení LAG) Prvky kartézské mocniny R RR R jsou uspořádané trojice reálných čísel, které spolu s operacemi ( a1, a2, a) ( b1, b2, b) ( a1b1, a2

Více

Úlohy krajského kola kategorie A

Úlohy krajského kola kategorie A 64. ročník matematické olympiády Úlohy krajského kola kategorie A 1. Je dán trojúhelník ABC s tupým úhlem při vrcholu C. Osa o 1 úsečky AC protíná stranu AB v bodě K, osa o 2 úsečky BC protíná stranu AB

Více

Rovnice přímky vypsané příklady. Parametrické vyjádření přímky

Rovnice přímky vypsané příklady. Parametrické vyjádření přímky Rovnice přímky vypsané příklady Zdroj: Vše kromě příkladu 3.4: http://kdm.karlin.mff.cuni.cz/diplomky/jan_koncel/rovina.php?kapitola=parametrickevyjadre ni Příklady 3.5 a 3.7-1 a 3: http://kdm.karlin.mff.cuni.cz/diplomky/jan_koncel/rovina.php?kapitola=obecnarovnice

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

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet 6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.

Více

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika) Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika) Kartézská soustava souřadnic je dána počátkem O a uspořádanou trojicí bodů E x,

Více

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. INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška

Více

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/26.0047 Matematika pro všechny Univerzita Palackého v Olomouci Tematický okruh: Geometrie Různé metody řešení Téma: Analytická geometrie v prostoru, vektory, přímky Autor:

Více

Analytická geometrie kvadratických útvarů v rovině

Analytická geometrie kvadratických útvarů v rovině Analytická geometrie kvadratických útvarů v rovině V následujícím textu se budeme postupně zabývat kružnicí, elipsou, hyperbolou a parabolou, které souhrnně označujeme jako kuželosečky. Současně budeme

Více

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i. KOMLEXNÍ ČÍSLA C = {a + bi; a, b R}, kde i 2 = 1 Číslo komplexně sdružené k z = a + bi je číslo z = a bi. Operace s komplexními čísly: z = a + bi, kde a, b R v = c + di, kde c, d R Sčítání Odčítání Násobení

Více

Definice 3. Kruhová inverze určená kružnicí ω(s, r) (viz Obr. 6) je zobrazení, které každému bodu X S přiřadí bod X tímto způsobem:

Definice 3. Kruhová inverze určená kružnicí ω(s, r) (viz Obr. 6) je zobrazení, které každému bodu X S přiřadí bod X tímto způsobem: 2 Kruhová inverze Definice 3. Kruhová inverze určená kružnicí ω(s, r) (viz Obr. 6) je zobrazení, které každému bodu X S přiřadí bod X tímto způsobem: (1) X SX, (2) SX SX = r 2. Obrázek 6: Kruhová inverze

Více

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ. u. v = u v + u v. Umět ho aplikovat při

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ. u. v = u v + u v. Umět ho aplikovat při . VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ Dovednosti:. Chápat pojmy orientovaná úsečka a vektor a geometrický význam součtu, rozdílu a reálného násobku orientovaných úseček a vektorů..

Více

64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A

64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A 64. ročník matematické olympiády Řešení úloh krajského kola kategorie A 1. Středy stran AC, BC označme postupně, N. Střed kružnice vepsané trojúhelníku KLC označme I. Úvodem poznamenejme, že body K, L

Více

Derivace funkcí více proměnných

Derivace funkcí více proměnných Derivace funkcí více proměnných Pro studenty FP TUL Martina Šimůnková 16. května 019 1. Derivace podle vektoru jako funkce vektoru. Pro pevně zvolenou funkci f : R d R n a bod a R d budeme zkoumat zobrazení,

Více

7 Analytická geometrie v rovině

7 Analytická geometrie v rovině 7 Analytická geometrie v rovině Myslím, tedy jsem (René Descartes) 71 Úsečka V kapitole 51 jsme zavedli pojem souřadnice v rovině pro potřeby konstrukce grafů funkcí Pomocí souřadnic lze ovšem popisovat

Více

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr

Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr Geometrické transformace v prostoru Geometrické vidění světa KMA/GVS ak. rok 2013/2014 letní semestr Shodné transformace 1 Shodné transformace stejný přístup jako ve 2D shodné transformace (shodnosti,

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

Úlohy domácí části I. kola kategorie C

Úlohy domácí části I. kola kategorie C 63. ročník Matematické olympiády Úlohy domácí části I. kola kategorie C 1. Určete, jaké nejmenší hodnoty může nabýt výraz V = (a b) + (b c) + (c a), splňují-li reálná čísla a, b, c dvojici podmínek a +

Více

Úlohy krajského kola kategorie C

Úlohy krajského kola kategorie C 67. ročník matematické olympiády Úlohy krajského kola kategorie C 1. Najděte nejmenší přirozené číslo končící čtyřčíslím 2018, které je násobkem čísla 2017. 2. Pro celá čísla x, y, z platí x 2 + y z =

Více

KMA/G2 GEOMETRIE 2 Pomocný učební text. Miroslav Lávička

KMA/G2 GEOMETRIE 2 Pomocný učební text. Miroslav Lávička KMA/G2 GEOMETRIE 2 Pomocný učební text Miroslav Lávička Plzeň, únor 2006 KMA/G2 Geometrie 2 2 Předmluva Tento text vznikl jako pomocný učební materiál pro potřeby studentů Fakulty aplikovaných věd a Fakulty

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

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