Transformace souřadnic

Podobné dokumenty
Co byste měl/a zvládnout po 6. týdnu

Báze a dimense. Odpřednesenou látku naleznete v kapitolách a 3.6 skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.1 skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

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

Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika.

Soustavy linea rnı ch rovnic

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

1. Jordanův kanonický tvar

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

Lineární algebra : Změna báze

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

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

1 Determinanty a inverzní matice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Odpřednesenou látku naleznete v kapitolách skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

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

SVD rozklad a pseudoinverse

2. Určete jádro KerL zobrazení L, tj. nalezněte alespoň jednu jeho bázi a určete jeho dimenzi.

Matice přechodu. Pozorování 2. Základní úkol: Určete matici přechodu od báze M k bázi N. Každou bázi napíšeme do sloupců matice, např.

Odpřednesenou látku naleznete v dodatku A skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

Vlastní číslo, vektor

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

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Řešení soustav lineárních rovnic

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

Co byste měl/a zvládnout po 4. týdnu

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

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.

4. Trojúhelníkový rozklad p. 1/20

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

0.1 Úvod do lineární algebry

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

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

Vlastní čísla a vlastní vektory

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

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

Program SMP pro kombinované studium

Lineární algebra : Vlastní čísla, vektory a diagonalizace

Matematika 2 pro PEF PaE

Symetrické a kvadratické formy

Úlohy nejmenších čtverců

Operace s maticemi. 19. února 2018

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

Báze a dimenze vektorových prostorů

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

Vlastní čísla a vlastní vektory

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

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

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

Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n,

9 Kolmost vektorových podprostorů

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

Kapitola 11: Vektory a matice:

19. Druhý rozklad lineární transformace

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

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

Obecná úloha lineárního programování

IB112 Základy matematiky

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

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

JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT4

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

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

Soustavy lineárních rovnic

Řešené úlohy z Úvodu do algebry 1

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

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

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

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,

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

15 Maticový a vektorový počet II

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

Základy matematiky pro FEK

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Afinní transformace Stručnější verze

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

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

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

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

0.1 Úvod do lineární algebry

1 Soustavy lineárních rovnic

Úvod do lineární algebry

6. Lineární nezávislost a báze p. 1/18

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

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

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

DRN: Soustavy linárních rovnic numericky, norma

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

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

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

8 Matice a determinanty

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

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

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

ZADÁNÍ ZKOUŠKOVÉ PÍSEMNÉ PRÁCE Z PŘEDMĚTU LINEÁRNÍ ALGEBRA PRO IT. Verze 1.1A

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

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Transkript:

Transformace souřadnic Odpřednesenou látku naleznete v kapitolách 8.2 a 8.3 skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 1/17

Minulá přednáška 1 ineární zobrazení. 2 Výpočet souřadnic vzhledem k bázi je lineární zobrazení. 3 Matice libovolného lineárního zobrazení mezi lineárními prostory konečné dimense vzhledem k pevně zvoleným bázím. Dnešní přednáška 1 v jedné bázi na souřadnice ve druhé bázi. Jde opět o matici jistého lineárního zobrazení. 2 Uvidíme, že pro stále více problémů je třeba se naučit řešit maticové soustavy. a a Řadu příkladů tedy v této přednášce nedopočítáme až do konce. Příští přednáška 1 Koncepčně čistý a geometricky jasný způsob řešení soustav lineárních rovnic, maticových rovnic, atd. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 2/17

Připomenutí (výpočet matice lineárního zobrazení) At f : 1 2 je lineární zobrazení, at B = ( b 1,..., b s ) a C = ( c 1,..., c r ) jsou uspořádané báze prostorů 1 a 2. Potom matice A f má r řádků a s sloupců a j-tý sloupec matice A f je tvořen souřadnicemi coord C (f( b j )), zapsanými do sloupce. e j j-tý sloupec A f = coord C (f( b j )) bj F s coord B 1 x A f x f F r 2 coord C f( b j ) Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 3/17

Definice (matice transformace souřadnic) At B = ( b 1,..., b n ) a C = ( c 1,..., c n ) jsou uspořádané báze prostoru. Matici a T B C, která splňuje e j j-tý sloupec T B C = coord C ( b j ) bj F n coord B x T B C x F n id coord C bj říkáme matice transformace souřadnic z báze B do báze C (také: matice transformace souřadnic v bázi B na souřadnice v bázi C). a Všimněte si značení: v dolním indexu T B C je šipka s patkou (bázi B posíláme na bázi C). Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 4/17

Poznámky (základní vlastnosti matice transformace souřadnic) 1 Platí T B C coord B ( x) = coord C ( x), pro každý vektor x v. To plyne přímo z definice matice T B C : F n coord B x T B C x F n id coord C 2 Matice T B C je vždy regulární. Platí (T B C ) 1 = T C B. To plyne z toho, že id : je isomorfismus. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 5/17

Poznámky (základní vlastnosti matice transformace, pokrač.) 3 Platí T B B = E n. To je triviální: F n x x F n coord B id coord B 4 Platí T B D = T C D T B C. To plyne z vlastností matice složeného zobrazení: x T C D T B C x F n x T B C x F n x T C D x F n coord B coord C coord D id id id Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 6/17

Příklad (přepočet souřadnic vzhledem k jiné bázi) V prostoru R 3 [x] nad R máme uspořádané báze B = (x 3, x 2, x, 1) a C = ((x 1) 3, (x 1) 2, x 1, 1). Pro polynom p(x) = 3x 2 + 6x + 3 z R 3 [x] hledáme coord C (p(x)). Víme, že coord C (p(x)) = T B C coord B (p(x)). 0 Protože coord B (p(x)) = 3 6, stačí tedy znáta matici T B C. 3 1 1 0 0 0 T B C = (T C B ) 1 = 3 1 0 0 3 2 1 0 1 1 1 1 a Uvidíme později, že pro nalezení matice (T C B ) 1 lze využít blokový tvar Gaussovy eliminace: (T C B E n) (E n (T C B ) 1 ) Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 7/17

Příklad (přepočet souřadnic vzhledem k jiné bázi) Jsou dány tři konečné báze B, C a D prostoru. Spočtěte coord B (4 x + 12 y + 3 z), pokud znáte coord B ( x), coord C ( y) a coord D ( z). coord B (4 x + 12 y + 3 z) = 4 coord B ( x) + 12 coord B ( y) + 3 coord B ( z) = 4 coord B ( x) + 12 T C B coord C ( y) + 3 T D B coord D ( z). Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 8/17

Poznámka (konceptuální výpočet T B C v prostoru F n ) At B = (b 1,..., b n ) a C = (c 1,..., c n ) jsou libovolné báze prostoru F n. Připomenutí: kanonická (také: standardní) báze K n = (e 1,..., e n ) prostoru F n. 1 Je snadné nalézt matice T B Kn a T C Kn. 1 Do j-tého sloupce T B Kn napíšeme souřadnice b j v kanonické bázi K n. 2 Do j-tého sloupce T C Kn napíšeme souřadnice c j v kanonické bázi K n. 2 T B C = T Kn C T B Kn = (T C Kn ) 1 T B Kn. Stačí tedy vyřešit a maticovou rovnici T C Kn X = T B Kn. a Uvidíme později, že pro nalezení matice (T C Kn ) 1 T B Kn blokový tvar Gaussovy eliminace: lze využít (T C Kn T B Kn ) (E n (T C Kn ) 1 T B Kn ) Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 9/17

Příklad (nalezení báze, známe-li matici transformace) 1 2 2 B = ( 1, 1, 1 ) je báze lineárního prostoru R 3. Tedy 2 2 1 1 2 2 T B K3 = 1 1 1, kde K 3 je kanonická báze R 3. 2 2 1 c 11 c 12 Nalezněte bázi C = ( c 21, c 22, c 23 ) lineárního prostoru c 31 c 32 c 33 4 3 1 R 3 tak, aby platila rovnost T B C = 11 4 1. 2 10 1 c 13 Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 10/17

Příklad (pokrač.) Protože C je báze a protože K 3 je kanonická báze, víme, že platí: c 11 c 12 c 13 c 21 c 22 c 23 = T C K3 c 23 c 32 c 33 Protože platí T C K3 = T B K3 T C B = T B K3 (T B C ) 1, dosadíme a spočítáme c 11 c 12 c 13 1 2 2 4 3 1 c 21 c 22 c 23 = 1 1 1 11 4 1 c 31 c 32 c 33 2 2 1 2 10 1 1 Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 11/17

Věta (změna matice zobrazení při změně bází) At f : 1 2 je lineární zobrazení, dim( 1 ) = n, dim( 2 ) = m. At B a B jsou báze prostoru 1 a at C a C jsou báze prostoru 2. Jestliže A f je matice f vzhledem k B a C, pak součin T C C A f T B B je matice f vzhledem k B a C. Důkaz. x T C C A f T B B x F n x T B B x F n x A f x coord B coord B 1 id 1 f F m x T C C x F m coord C 2 id 2 coord C f Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 12/17

Výpočet matice lineárního zobrazení f : 1 2 vzhledem k libovolným bázím At B = ( b 1,..., b n ) je báze 1 a C = ( c 1,..., c m ) je báze prostoru 2. Předpokládejme, že matice A f zobrazení f : 1 2 vzhledem k jistým bázím easy n = ( d 1,..., d n ) a easy m = ( k 1,..., k m ) prostorů 1 a 2 se snadno určí. 1 Matice transformací souřadnic T B easy n a T C easy m se také určí snadno: 1 Do j-tého sloupce matice T B easy n napíšeme souřadnice vektoru b j vzhledem k bázi easy n. 2 Do j-tého sloupce matice T C easy m napíšeme souřadnice vektoru c j vzhledem k bázi easy m. 2 Platí: T easy m C = (T C easy m ) 1. 3 Součin matic T easy m C A f T B easy n je matice zobrazení f vzhledem k bázím B a C. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 13/17

Příklad (matice zobrazení vzhledem k nestandardní bázi) Nalezněte matici A zobrazení der : R 3 [x] R 3 [x] vzhledem k bázi C = (x 3 + 3x 2, 3x 2 + 4x 23, x 1, 42). Víme, že der má následující matici vzhledem k B = (x 3, x 2, x, 1): Platí: 0 0 0 0 A der = 3 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 T C B = 3 3 0 0 0 4 1 0 0 23 1 42 Tedy: A = T B C A der T C B = (T C B ) 1 A der T C B. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 14/17

Závěrečné poznámky k transformaci souřadnic 1 Jakoukoli čvercovou regulární matici T typu n n nad F lze považovat za matici transformace souřadnic T B Kn, kde K n je kanonická báze prostoru F n a báze B je tvořena sloupci matice T. 2 Je-li A f matice zobrazení f : 1 2 vzhledem k bázím B a C, pak matice zobrazení f vzhledem k nějakým bázím B a C má tvar S A f T, pro nějaké regulární matice S a T. Speciální případ: 1 = 2, B = C a B = C. Pak matice A f přejde na matici tvaru T 1 A f T, pro nějakou regulární matici T. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 15/17

Poznámky (pokrač.) 3 Řekneme, že dvě matice A a B typu n n nad F jsou si podobné (značení: A B), pokud platí rovnost B = T 1 A T, pro nějakou regulární matici T. Podobné matice jsou tedy ty, které popisují stejné lineární zobrazení, každá matice jej vyjadřuje v jiné bázi. To využijeme při hledání vlastních hodnot lineárních zobrazení (později). Příklad (Připomenutí příkladu z přednášky 29. 10. 2015) ineární zobrazení f : R 2 R 2 je dáno hodnotami ( ) ( ) ( ) 1 1 1 f( ) = 2 a f( ) = 1 1 1 1 3 Zobrazení f tedy: 1 2 ( ) 1 1 Prodlužuje 2 měřítko v ose druhého a čtvrtého kvadrantu. Zkracuje 3 měřítko v ose prvního a třetího kvadrantu. Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 16/17

Příklad (pokrač.) ( ) ( ) 1 1 Vzhledem k nekanonické bázi B = (, ) lineárního 1 1 prostoru R 2 má zobrazení f matici ( ) 2 0 A f = 1 0 3 Vzhledem ke kanonické bázi K 2 lineárního prostoru R 2 má zobrazení f matici a ( 7 B f = 6 5 ) 6 Platí: A f B f. Matice A f je přehlednějsí než matice B f (matice A f vypovídá okamžitě o geometrické povaze zobrazení f). a Přednáška 29. 10. 2015. 5 6 7 6 Jiří Velebil: A7B01AG 5.11.2015: Transformace souřadnic 17/17