Euklidovské prostory. Euklidovský prostor dimense 3

Podobné dokumenty
6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

1 Analytická geometrie

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

11 Vzdálenost podprostorů

Rovnice přímky. s = AB = B A. X A = t s tj. X = A + t s, kde t R. t je parametr. x = a 1 + ts 1 y = a 2 + ts 2 z = a 3 + ts 3. t R

19 Eukleidovský bodový prostor

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

Euklidovský prostor. Euklides. Euklidovy postuláty (axiomy)

Vybrané kapitoly z matematiky

14. přednáška. Přímka

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

3.2. ANALYTICKÁ GEOMETRIE ROVINY

2. ANALYTICKÁ GEOMETRIE V PROSTORU Vektory Úlohy k samostatnému řešení... 21

6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet

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

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.

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

Lineární algebra : Metrická geometrie

1. Parametrické vyjádření přímky Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky, protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje.

Parametrická rovnice přímky v rovině

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

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

AB = 3 CB B A = 3 (B C) C = 1 (4B A) C = 4; k ]

Analytická geometrie lineárních útvarů

3. ÚVOD DO ANALYTICKÉ GEOMETRIE 3.1. ANALYTICKÁ GEOMETRIE PŘÍMKY

Vzorce počítačové grafiky

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

VEKTORY A ANALYTICKÁ GEOMETRIE PAVLÍNA RAČKOVÁ JAROMÍR KUBEN

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

n tak, že součet vnitřních úhlů na jedné straně přímky k je méně než dva pravé úhly, pak se přímky m, straně protínají.

11. VEKTOROVÁ ALGEBRA A ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ

Rovnice přímky v prostoru

7 Analytická geometrie v rovině

( ) ( ) ( ) ( ) Skalární součin II. Předpoklady: 7207

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

Úvod do lineární algebry

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Analytická geometrie (AG)

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

6.1 Vektorový prostor

Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.

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

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

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

FAKULTA STAVEBNÍ MATEMATIKA I MODUL GA01 M01 STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAM GEODÉZIE A KARTOGRAFIE S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA

Digitální učební materiál

Základy matematiky pro FEK

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK V ROVINĚ

3. Analytická geometrie

Euklidovský prostor. Parametrické rovnice roviny. Obecná rovnice roviny. . p.1/25

2. kapitola: Euklidovské prostory

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

M - Příprava na 1. čtvrtletku pro třídu 4ODK

Analytická geometrie. c ÚM FSI VUT v Brně

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.

Analytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii

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

3) Vypočtěte souřadnice průsečíku dané přímky p : x = t, y = 9 + 3t, z = 1 + t, t R s rovinou ρ : 3x + 5y z 2 = 0.

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.

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

Dá se ukázat, že vzdálenost dvou bodů má tyto vlastnosti: 2.2 Vektor, souřadnice vektoru a algebraické operace s vektory

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

Základní vlastnosti eukleidovského prostoru

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

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

Analytická geometrie. přímka vzájemná poloha přímek rovina vzájemná poloha rovin. Název: XI 3 21:42 (1 z 37)

VZÁJEMNÁ POLOHA DVOU PŘÍMEK

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

9 Kolmost vektorových podprostorů

S T E R E O M E T R I E ( P R O S T O R O V Á G E O M E T R I E ) Z Á K L A D N Í G E O M E T R I C K É Ú T VA R Y A J E J I C H O Z N A

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

Geometrie v R n. student. Poznamenejme, že vlastně počítáme délku úsečky, která oba body spojuje. (b d)2 + (c a) 2

DERIVACE. ln 7. Urči, kdy funkce roste a klesá a dále kdy je konkávní a

Základy matematiky pro FEK

Kolmost rovin a přímek

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím [1]

Geometrie v R n. z balíku student. Poznamenejme, že vlastně počítáme délku úsečky, která oba body spojuje. (b d)2 + (c a) 2

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

7 Analytické vyjádření shodnosti

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

s p nazýváme směrový vektor přímky p, t je parametr bodu

VIDEOSBÍRKA DERIVACE

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

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

PŘÍMKA A JEJÍ VYJÁDŘENÍ V ANALYTICKÉ GEOMETRII

Michal Zamboj. January 4, 2018

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

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky. Téma Školní výstupy Učivo (pojmy) volné rovnoběžné promítání průmětna

4. Statika základní pojmy a základy rovnováhy sil

M - Příprava na 12. zápočtový test

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.

Lineární algebra : Změna báze

1 Připomenutí vybraných pojmů

9.1 Definice a rovnice kuželoseček

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

7.5.3 Hledání kružnic II

6 Samodružné body a směry afinity

ZÁKLADNÍ PLANIMETRICKÉ POJMY

Transkript:

Euklidovské prostory Euklides nebo také Eukleides byl řecký matematik žijící kolem roku 300 př.n.l. Jeho nejznámějším dílem jsou Základy, ve kterých vybudoval geometrii způsobem definice- věta- důkaz. Formuloval pět postulátů, pátý vždy budil zájem. Mnozí se ho snažili dokázat z předchozích čtyř. 5.postulát:Jestližepřímkaprotínádvěpřímkytak,ževnitřníúhlynatéžestranějsoumenšíneždvapravé úhly,paksepřímkyprotnounatéžestraně,nakteréjsouúhlymenšíneždvapravé. Po vynechání 5. postulátu vznikly nové neeuklidovské geometrie(gauss, János Bolyai, Lobačevskij,...). 1.DefiniceEuklidovskýprostor E n jeafinníprostor(x, V)dimense n,kde Vjelineárníprostorseskalárním součinem. Ze skalárního součinu je odvozena norma a metrika(vzdálenost). Vzdálenost bodů P a Q je definována jako norma(velikost) vektoru P Q. Euklidovský prostor dimense 3 jedánmnožinouxalineárnímprostorem V 3 volnýchvektorů. 2. Lineární závislost volných vektorů - volnývektor ABjelineárnězávislýprávětehdy,kdyžjenulový,tedy A=B. - vektory ABa ACjsoulineárnězávisléprávětehdy,kdyžbody A, B, Cležínajednépřímce(vektory AB, AC jsou kolineární). - vektory AB, AC a ADjsoulineárnězávisléprávětehdy,kdyžbody A, B, C, Dležívjednérovině (vektory AB, ACa ADjsoukomplementární). - každé čtyři volné vektory jsou lineárně závislé. 3.DefiniceŘekneme,žedvěuspořádanébázelineárníhoprostoru V 3 jsousouhlasněorientované,jestliže determinant matice přechodu od jedné báze k druhé(a naopak) je kladný. Řekneme, že dvě uspořádané báze lineárníhoprostoru V 3 jsounesouhlasněorientované,jestližedeterminantmaticepřechoduodjednébázek druhé(a naopak) je záporný. Relace býtsouhlasněorientovaný jerelaceekvivalence(reflexivní,symetrická,tranzitivní),kterámádvě třídy. Libovolné dvě uspořádané báze z jedné či druhé třídy jsou souhlasně orientované, když vezmeme libovolnou bázi z jedné třídy a libovolnou bázi z druhé třídy, budou orientované nesouhlasně. Orientovat lineární prostor znamená jednu třídu bazí prohlásit za kladně orientované, druhou za záporně orientované. Máme na výběr dvě možnosti, prostor lze tedy orientovat dvěma různými způsoby. K orientaci prostoru zřejmě stačí vybrat jen jednu bázi a tu prohlásit za kladně orientovanou. Báze s ní souhlasně orientované pak jsou orientované kladně, nesouhlasně orientované jsou orientované záporně. 4.DefiniceSkalárnísoučinvektorů u, v V 3 definujeme kde ϕ je úhel, který svírají vektory u a v. u v= u v cosϕ, 5. Poznámka Známe-li souřadnice vektorů u a v vzhledem k nějaké ortonormální bázi, můžeme jejich skalární součin spočítat podle vztahu u v=(u 1 v 1 )+(u 2 v 2 )+(u 3 v 3 ) (jakjsmeukázalivkapitoleoskalárnímsoučinu).ortonormálníbázivprostoru V 3 bývázvykemoznačovat ( i, j, k),považujemejizakladněorientovanou. 6. Definice Vektorovým součinem vektorů u a v nazveme vektor u v definovaný takto: 1. pokudjsouvektory ua vlineárnězávislé,je u v= o. 2. jestližejsouvektory ua vlineárněnezávislé,potom u v= w,kde

(a) wjekolmýkoběmavektorům ua v. (b) provelikostvektoru wplatí w = u v sin ϕ,kde ϕjeúhel,kterýsvírajívektory ua v. (c) Vektory u, va wjsoulineárněnezávislé,tvořítedybáziprostoru V 3.Báze( u, v, w)jekladně orientovaná. 7. Tvrzení(Vlastnosti vektorového součinu) 1. Prokaždédvavektory u, vzv 3 platí u v= ( v u). 2. Prokaždédvavektory u, vzv 3 akaždádvěreálnáčísla α, βplatí 3. Prokaždéčtyřivolnévektory u, v, w, zz V 3 platí (α u) (β v)=(α β) ( u v) ( u+ v) ( w+ z)=( u w)+( u z)+( v w)+( v z). 8.TvrzeníMají-livolnévektory u, vvuspořádanébázi( b 1, b 2, b 3 )souřadnice(u 1, u 2, u 3 ),resp.(v 1, v 2, v 3 ), tedy u=u 1 b1 + u 2 b2 + u 3 b3, v= v 1 b1 + v 2 b2 + v 3 b3, potom u v=(u 1 v 2 u 2 v 1 ) ( b 1 b 2 )+(u 2 v 3 u 3 v 2 ) ( b 2 b 3 )+ +(u 3 v 1 u 1 v 3 ) ( b 3 b 1 ) 9.DůsledekPokudjetatobázeortonormální,tj.( i, j, k),potom u v=(u 1 v 2 u 2 v 1 ) ( i j)+(u 2 v 3 u 3 v 2 ) ( j k)+(u 3 v 1 u 1 v 3 ) ( k i)= =(u 1 v 2 u 2 v 1 ) k+(u 2 v 3 u 3 v 2 ) i+(u 3 v 1 u 1 v 3 ) j= =(u 2 v 3 u 3 v 2 ) i (u 1 v 3 u 3 v 1 ) j+(u 1 v 2 u 2 v 1 ) k= i j k = u 1 u 2 u 3 v 1 v 2 v 3. Souřadnicevektoru u vvzhledemkortonormálníbázi( i, j, k)jsoutedy ( ) u 2 u 3 v 2 v 3, u 1 u 3 v 1 v 3, u 1 u 2 v 1 v 2 10. Definice Nechť u, v, w jsou volné vektory. Smíšeným součinem těchto vektorů nazveme číslo u ( v w). 11. Poznámka(geometrický význam smíšeného součinu) Pokud jsou vektory u, v, w lineárně závislé, je jejichsmíšenýsoučinrovennule.pokudjsoulineárněnezávislé,tvoříbáziprostoru V 3.Pokudjebáze( u, v, w) kladněorientovaná,jesmíšenýsoučinkladnýajerovenobjemurovnoběžnostěnu(vzniklého doplněním původních vektorů). Pokud je báze( u, v, w) orientovaná záporně, je smíšený součin záporné číslo, opačné k objemu zmíněného rovnoběžnostěnu. 12.TvrzeníMají-livektory u, v, wvuspořádanébázi( i, j, k)souřadnice(u 1, u 2, u 3 ),(v 1, v 2, v 3 ),(w 1, w 2, w 3 ), můžeme smíšený součin spočítat ze vztahu u 1 u 2 u 3 u ( v w)= v 1 v 2 v 3 w 1 w 2 w 3 AnalytickágeometrievE 3 13.PřipomenutíVprostoru E 3 pevnězvolímebod Okterýnazvemepočátkem.Každémubodu Ajepotom jednoznačněpřiřazenjehoradius-vektor r A = OA.Je-li( b 1, b 2, b 3 )uspořádanábázeprostoru V 3,máradiusvektor r A vtétobázisouřadnice(a 1, a 2, a 3 ).Uspořádanoutrojici[a 1, a 2, a 3 ]budemepovažovatzasouřadnice bodu Avsouřadnicovémsystémuurčenémpočátkem Oabazí( b 1, b 2, b 3 ). 14.DefinicePokudjebáze( b 1, b 2, b 3 )ortogonální,nazvemesouřadnicovýsystémpravoúhlý,pokudjeortonormální, nazveme jej kartézský. 15. Připomenutí V kartézském souřadnicovém systému platí:

1. Nechť(u 1, u 2, u 3 )a(v 1, v 2, v 3 )jsousouřadnicevektorů ua vvzhledemkekartézskémusystémusouřadnic. Potom skalární součin u v=u 1 v 1 + u 2 v 2 + u 3 v 3. 2. Nechť(u 1, u 2, u 3 )jsousouřadnicevektoru uvzhledemkekartézskémusystémusouřadnic.potomnorma (velikost) vektoru u je u = u 2 1 + u2 2 + u2 3. 3. Nechť[a 1, a 2, a 3 ]a[b 1, b 2, b 3 ]jsousouřadnicebodů AaBvzhledemkekartézskémusystémusouřadnic. Potom vzdálenost těchto bodů je A B = (a 1 b 1 ) 2 +(a 2 b 2 ) 2 +(a 3 b 3 ) 2. 16. Rovnice přímky 1. bodová-mámepevnězvolenýbod Aasměrovývektor u,potomvšechnybody Xpřímky pvyhovují rovnici X= A+t u, t R. 2. vektorová- vznikne přepsáním pro radius-vektory r X = r A + t u, t R. 3. parametrická- vznikne rozepsáním jednotlivých souřadnic x = x A + t u 1 y = y A + t u 2 z = z A + t u 3, t R kde(x, y, z)jsousouřadnicelibovolnéhobodupřímky,(x A, y A, z A )jsousouřadnicebodu Aa(u 1, u 2, u 3 ) jsou souřadnice směrového vektoru. 4. kanonickýtvar-formálnízápis, vyjádřeníparametruzparametrickérovnice x x A u 1 = y y A u 2 = z z A u 3 17.VarováníNeexistuježádná obecnárovnice přímkyvprostoru,pojemnormálynebonormálového vektoru také nemá smysl(je jich nekonečně mnoho). 18.TvrzeníVzdálenost vbodu Bodpřímky X= A+t u, t Rurčímepodlevztahu v= AB u. u 19. Vzájemná poloha dvou přímek Uvažujmepřímky p:x= A+t u, t Raq: Y = B+ s v, s R,kde u o v.rozeznávámenásledující případy 1. vektory u, v a AB jsoulineárněnezávislé,potomjsoupřímky paqmimoběžné.určujemejejich vzdálenost,kterájevlastněvýškouv doplněném rovnoběžnostěnu,tedy v= AB ( u v u v 2. vektory u, va ABjsoulineárnězávislé,potomležípřímkyvrovině. (a)pokudjsouvektory ua vlineárněnezávislé,jsoupřímky paqrůznoběžné.můžemeurčitjejich průsečík a úhel(ten ostrý), který svírají. Úhel určíme ze vztahu pro skalární součin u v= u v cosϕ, tedy ϕ=arccos u v u v

(b) pokud jsou vektory u a v lineárně závislé, jsou přímky rovnoběžné nebo totožné(splývají). Můžeme určit jejich vzdálenost např. jako vzdálenost bodu B od přímky p. Pokud je vzdálenost nulová, jsou přímky totožné. 20. Rovnice roviny 1. bodová-pevnězvolenýbod Aadvasměrovévektory ua v.všechnybody Xroviny potomvyhovují rovnici X= A+t u+s v, t, s R. 2. vektorová- přepíšeme pro radius-vektory r X = r A + t u+s v, t, s R. 3. parametrická- opět rozepíšeme po jdnotlivých souřadnicích x = x A + t u 1 + s v 1 y = y A + t u 2 + s v 2 z = z A + t u 3 + s v 3, t, s R kde(x, y, z)jsousouřadnicelibovolnéhobodupřímky,(x A, y A, z A )jsousouřadnicebodu Aa(u 1, u 2, u 3 ), (v 1, v 2, v 3 )jsousouřadnicesměrovýchvektorů. 4. obecná rovnice ax+by+ cz+ d=0 vektor(a, b, c) nazýváme normálový vektor roviny. 21.TvrzeníVzdálenost vbodu A=[x A, y A, z A ]odroviny :ax+by+ cz+ d=0spočítámepodlevztahu v= ax A+ by A + cz A + d a2 + b 2 + c 2. 22: Vzájemná poloha přímky a roviny Uvažujmerovinu :ax+by+cz+d=0,jejínormálovývektoroznačme n,apřímku p:x= A+t u, t R, Rozeznáváme následující případy 1. pokudvektor n neníkolmýnavektor u,jepřímkarůznoběžnásrovinou.můžemeurčitprůsečíka úhel, který svírá přímka s rovinou podle vztahu ϕ=arcsin u n u n. 2. pokudjsoutytovektorynasebekolmé,jepřímkarovnoběžnásrovinou,případněvníleží.můžeme spčítat vzdálenost přímky od roviny např. jako vzdálenost bodu A od roviny. Pokud je vzdálenost rovna nule, přímka leží v rovině. 23. Vzájemná poloha dvou rovin Uvažujmeroviny :a 1 x+b 1 y+c 1 z+d 1 =0aσ: a 2 x+b 2 y+c 2 z+d 2 =0.Rozeznávámenásledujícípřípady 1. pokudjsoujejichnormálovévektory n a n σ lineárněnezávislé,jsourovinyrůznoběžné.můžemeurčit jejich průsečnici a úhel, pod kterým se protínají. Je stejný jako úhel, který svírají jejich normálové vektory, tedy ϕ=arccos n σ n n σ n. 2. pokud jsou jejich normálové vektory lineárně závislé, jsou roviny rovnoběžné nebo totožné(splývají). Můžeme určit vzdálenost rovin. Obecné rovnice obou rovin lze vynásobit vhodnými reálnými čísly tak, žeplatí :ax+by+ cz+ d =0a :ax+by+ cz+ d σ = 0.Vzdálenost vrovinurčímepodlevztahu Pokud je vzdálenost rovna nule, roviny splývají. v= d d σ a2 + b 2 + c 2.

Euklidovskýprostor E n 24. Připomenutí Nadrovina v afinním prostoru(zobecněná rovina) je zadána bodem, který v ní leží, a bazí (směrovými vektory). Může být také zadána soustavou lineárních rovnic, souřadnice jejích bodů pak tvoří množinu všech řešení této soustavy. Tyto dva popisy lze převádět jeden na druhý. 25. Průsečíky nadrovin Dvě nadroviny se mohou protínat, průsečík může být jeden(bod- např. průsečík dvou přímek) nebo jich je nekonečně mnoho a tvoří nějakou nadrovinu. Při hledání vlastně řešíme soustavu rovnic, která vznikne tak, že spojíme obě soustavy, které určují ty nadroviny. 26.TvrzeníKolmiceknadrovině X= A+W procházejícíbodem Bjeopětnadrovina,kterájeurčená bodem BaortogonálnímdoplňkemkW,tedyjetonadrovina Y = B+ W. 27.PřipomenutíVrovině E 2 jesměrovývektorkolmicekpřímcesesměrovýmvektorem(u 1, u 2 )roven ( u 2, u 1 ). Vprostoru E 3 můžemevyužítvektorovýsoučin. 28.DefiniceNechť X= A+Wjenadrovinav E n, Bjebodležícímimotutonadrovinu.Bod B nadroviny nazvemekolmýprůmětbodubdonadroviny X= A+W,jestližepřímkaurčenábody Ba B jekolmák této nadrovině. 28. Konstrukce 1. Zknstruujemekolmiciknadrovině X= A+W,kteráprocházíbodem B,průsečíkemobounadrovin jebod B. 2. Můžeme také využít skalární součin. Fourierovy koeficienty jsou vlastně kolmými průměty vektorů na vektorynormovanébáze.nechť B = { b 1, b 2,..., b k }jenějakábázepodprostoru W,položme α i = (B A) b i.potom b i k B = A+ α i bi. i=1 29.KonstrukceHledámekolmýprůmětnadroviny X= A+W = A+ b 1, b 2,..., b k donadroviny Y = B+ V = B+ u 1, u 2,..., u m,kde k < m. 1. Najdeme V = v 1, v 2,..., v n k 2. Najdemenejmenšímadrovinu,kteráobsahujenadrovinu X= A+Wisměrkolmýna Y = B+ V.Je tonadrovina Z= B+ b 1, b 2,..., b k, v 1, v 2,..., v n k =Z+ U. 3. Hledanýprůmětjeprůnikemnadrovin Y = B+ V a Z= B+ U. 30.VE n uvažujmerovnoběžnostěnaoznačme v 1, v 2,..., v n vektory,kterétvoříhranyvycházejícíztéhož vrcholu. Zapíšeme-li do sloupců matice souřadnice těchto vektorů vzhledem k nějaké ortonormální bázi, pak absolutní hodnota determinantu této matice je rovna objemu rovnoběžnostěnu.