(2) [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus.

Podobné dokumenty
Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Vlastní čísla a vlastní vektory

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

15 Maticový a vektorový počet II

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

Program SMP pro kombinované studium

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

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 14.

Operace s maticemi

Arnoldiho a Lanczosova metoda

Kapitola 11: Vektory a matice:

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

AVDAT Vektory a matice

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Vlastní čísla a vlastní vektory

Vlastní čísla a vlastní vektory

Operace s maticemi. 19. února 2018

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

1 Vektorové prostory a podprostory

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:

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

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.

Matematika B101MA1, B101MA2

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

8 Matice a determinanty

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

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

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Vlastní číslo, vektor

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

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

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

Podobnostní transformace

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

7. Lineární vektorové prostory

Linearní algebra příklady

Základy matematiky pro FEK

ALGEBRA. Téma 1: Matice a determinanty

2 Vektorové normy. Základy numerické matematiky - NMNM201. Definice 1 (Norma). Norma je funkcionál splňující pro libovolné vektory x a y a pro

CHARAKTERISTICKÉ VEKTORY

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

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

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

Vlastní čísla a vlastní vektory

1. Jordanův kanonický tvar

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

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

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Úvod do lineární algebry

VÝSLEDKY Písemný test z předmětu BI-LIN( ), varianta R. + c)det A= 3det B, d)det A= 6det B, e)det A=6detB.

Číselné vektory, matice, determinanty

K2 7 E=. 2 1 Snadno zjistíme, že všechny nenulové násobky vektoru( 2, 1) jsou vlastními vektorymatice[ϕ]

α 1 α 2 + α 3 = 0 2α 1 + α 2 + α 3 = 0

Matematika 2 pro PEF PaE

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

f n je n-té Fibonacciho číslo, definováno takto: f 0 = 0, f 1 = 1, f n+2 = f n+1 +f n. f k+1

Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )

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

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Četba: Texty o lineární algebře (odkazy na webových stránkách přednášejícího).

Vyučující: Jan Chleboun, místnost B-305, linka 3866 Konzultace: čtvrtek 13:00-14:40 nebo dle dohody

SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p. Např: (-2) = -3

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

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

z textu Lineární algebra

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Definice : Definice :

Matematika 2 (Fakulta ekonomická) Cvičení z lineární algebry. TU v Liberci

Z teorie je nutné znát pojmy: lineární funkcionál, jádro, hodnost a defekt lineárního funkcionálu. Také využijeme 2. větu o dimenzi.

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

3. Grafy a matice. Definice 3.2. Čtvercová matice A se nazývá rozložitelná, lze-li ji napsat ve tvaru A =

Kapitola 5. Symetrické matice

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Singulární rozklad. Petr Tichý. 31. října 2013

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

VÝSLEDKY Písemný test z předmětu BI-LIN( ), varianta R

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

Několik aplikací. Kapitola 12

Uzavřené a otevřené množiny

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

18. První rozklad lineární transformace

Definice 28 (Ortogonální doplněk vektorového podprostoru). V k V n ; V k V. (Pech:AGLÚ/str D.5.1)

KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 OLGA KRUPKOVÁ VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN

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

2.6. VLASTNÍ ČÍSLA A VEKTORY MATIC

7 Analytické vyjádření shodnosti

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

19. Druhý rozklad lineární transformace

Cvičení z Lineární algebry 1

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

Transkript:

(1 [B] Nechť A : R 6 R 6 je lineární zobrazební takové, že A 26 = I. Najděte lineární prostory V 1, V 2 a V 3 takové, že R 6 = V 1 V 2 V 3 dim V 1 = dim V 2 = dim V 3 AV 1 V 1, AV 2 V 2 a AV 3 V 3 (2 [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Co můžete říct o prvcích grupy G: det A, vlastní čísla A, Jordanův tvar A, řád A? Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus. (3 [D] M je komplexní matice n n. Označme G M = {λ : λm M} Určete G M pro matici M = 0 0 4 0 0 0 0 0 0 Když M k 0, pro každé k N, pak G M je konečná. Dokažte. (4 M je matice rozměru 20 20 taková, že pro každé i, j = 1, 2,..., 20 platí: m ij {+1, 1} pro i j a m ij = 0 pro i = j Dokažte, že M je regulární. (5 [B] Dokažte, že když A je matice rozměru 2 2 s celočíselnými prvky taková, že A n = I pro nějaké n N, pak A 12 = I. (6 [I] Nechť A, B C n n. Dokažte, že ( A B B A Odvoďte, že ( A + B 0 0 A B hodnost(a + B hodnost(a + hodnost(b Návod: Použijte elementární operace k převodu matice ( A + B B matici B B (7 [A] Nechť A, B, C, D C n n. Položme ( A B M = Dokažte: Když C = 0, pak det M = det(ad CB. Ukažte, že obecně neplatí det M = det(ad CB. ( A 0 0 B na 1

2 (8 [A] Nechť A, B, C, D C n n a nechť AC = CA. Dokažte, že ( A B det = det(ad CB. Návod: Uvažujte nejdříve, že matice A je regulární a zkoumejte vztah mezi determinanty matic ( A B a ( I 0 C A ( A B Pro singulární matici A C n n dokažte, že existuje ε > 0 tak, že matice A + ti je regulární pro každé t ( ε, ε. (9 [G] Nechť A a B jsou reálné matice takové, že A = A, pro všechna x R n platí x Ax 0 a současně AB + BA = 0. Dokažte, že AB = BA = 0 a dejte příklad takových matic, ve kterém A 0 a B 0. (10 [I] Nechť A C m n and B C n m. Dokažte, že ( ( AB 0 0 0 B 0 B BA a z toho odvoďte, že matice AB a BA mají stejná nenulová vlastní čísla (včetně jejich algebraických násobností. Když m = n, pak A a B mají stejná vlastní čísla. (11 Nechť A, B C n n. Dokažte, že σ(a = σ(b tr A k = tr B k pro každé k = 1, 2,..., n. σ(a je spektrum uvažované včetně algebraických násobností a tr A je stopa matice A. (12 Nechť A a B jsou komplexní čtvercové matice. Dokažte nebo vyvraťte: Když A a B jsou diagonalizovatelné, pak A + B je diagonalizovatelná; Když A a B jsou diagonalizovatelné, pak AB je diagonalizovatelná; Když A 2 je diagonalizovatelná, pak A je diagonalizovatelná; Když A 2 je diagonalizovatelná a A je invertovatelná, pak A je diagonalizovatelná. (13 [E] Caleyova věta říká, že matice A je kořenem svého charakteristického polynomu p A (t. Polynomů, které mají za kořen A, je hodně. Nenulový polynom minimálního stupně, který má za kořen matici A se nazývá minimální polynom matice A, označme jej µ A (t. Určete Jordanův tvar matice A pokud víte, že ( 2 p A (t = µ A (t(t i a µ A (t = pa (t(t 2 + 1 (14 Nechť platí A B = C D 0 a nechť matice A a C mají stejný rozměr. Pak A = ac a B = bd, kde ab = 1. (15 [E] Napište co nejdelší seznam matic s vlastnostmi:

3 charakteristický polynom každé matice je (t 1 5 (t + 1 minimální polynom (viz předchozí příklad každé matice je (t 1 2 (t + 1 žádné dvě matice ze seznamu nejsou podobné jedná druhé (16 [F] Nechť A a B jsou regulární matice z C 5 5 takové, že existuje α C, α 1 vyhovující AB = αba. Dokažte, že existuje regulární matice R C 5 5 a čísla a, b C takové, že 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 R 1 AR = a 0 0 0 1 0 1 a 0 ω 0 0 0 R 1 BR = b 0 0 ω 2 0 0 0 0 0 ω 3 0, 1 ω 4 kde ω = exp(i 2π 5. (17 [G] Rozhodněte, zda platí následující tvrzení. Nechť A C n n. Pokud x Ax 0 pro každé x C n. Pak A = A, tj. A je hermitovaská. Nechť A R n n. Pokud x Ax 0 pro každé x R n. Pak A = A, tj. A je symetrická. (18 [I] Nechť A, B C n n mají vlastnost, že A 2 = A a B 2 = B a navíc obě matice mají stejnou hodnost. Pak A C B. (19 [H] Nalezněte charakteristický polynom a Jordanův tvar matice A C n n s prvky A ij = 1, když i = j nebo i = 1 nebo j = 1, A ij = 0, v ostatních příadech. Např. pro n = 5 A = 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 (20 [G] Nechť A a B jsou čtvercové pozitivně semidefinitní matice. Pak existuje regulární matice P taková, že P AP a P BP jsou diagonální. (21 [H] Nechť J k (λ C k k je Jordanova buňka rozměru k k číslu λ. Určete Jordanův tvar transponované matice J k (λ. (22 [J] Je pravda, že A R n n komutuje s A?

4 ( 1 2 (23 Nechť A =. Ukažte, že každá matice B, která komutuje s A, má 3 4 tvar B = si + ta pro nějaké s, t R. (24 [D] Nechť A = 0 0 0 1. Pro které kladné n N existuje komplexní matice B C 4 4 taková, že B n = A? (25 Ukažte, že existuje reálná matice A R 2 2 taková, že A 2 = I neexistuje matice A R 2 2, která by splňovala ( A 2 1 0 =, kde ε > 0. 0 1 ε (26 [B] Nechť V je množina matic rozměru 5 7 s vlastností, že pro každou A, B V a r, s R platí, že sa + tb V. Dokažte, nebo vyvraťte: Když V obsahuje matice hodností 0, 1, 2, 4 a 5, pak obsahuje i matici s hodnosti 3. ( ( 1 1 3 (27 Nechť A =, B = 1. Najděte kladné m, n, k N 1 1 1 3 takové, že A m B n = 2 8 k I. (28 Nechť A, B jsou čtvercové matice stejného rozměru takové, že ABAB = 0. Plyne z toho, že BABA = 0? (29 [J] Dokažte, že když čtvercová matice A F n n je podobná pouze sama sobě, pak A je násobek identické matice. (30 [F] Nechť A a B jsou diagonalizovatelné regulární matice z C 4 4 takové vyhovující AB = BA. Dokažte, že existují regulární matice R C n n a Ã, B C 2 2, takové, že ( ( R 1 1 0 0 1 AR = 0 1 Ã a R 1 BR = 1 0 B. Návod: Dosaďte vlastní vektor matice A do rovnosti AB = BA, odvoďte symetrii spektra kolem počátku a vztah vlastního vektoru k λ a vlastního vektoru k opačnému vlastnímu císlu. (31 [C] Nechť A je Hermitovská matice taková že Dokažte, že A = I A 5 + A 3 + A = I. (32 [C] Dokažte, nebo vyvraťte: matice A rozměru n n taková, že A 2 + 2A + 5I = 0 existuje právě tehdy, když n je sudé.

(33 [H] Nechť J k (λ C k k je Jordanova buňka rozměru k k číslu λ. Určete Jordanův tvar matice J k (λ J l (µ. 5