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

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

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

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

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

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

Program SMP pro kombinované studium

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

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

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

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

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Vlastní číslo, vektor

ÚlohykpřednášceNMAG101a120: Lineární algebra a geometrie 1,

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Požadavky ke zkoušce

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,

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

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA Vektory Operace s vektory... 8 Úlohy k samostatnému řešení... 8

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

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

Matematika B101MA1, B101MA2

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

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

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Úvod do lineární algebry

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

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

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

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

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

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

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

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

Cvičení z Lineární algebry 1

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

Operace s maticemi

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

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

7. Lineární vektorové prostory

Operace s maticemi. 19. února 2018

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

9 Kolmost vektorových podprostorů

1 Vektorové prostory a podprostory

Vlastní čísla a vlastní vektory

8 Matice a determinanty

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

0.1 Úvod do lineární algebry

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

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

Vlastní čísla a vlastní vektory

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic

Matematika B101MA1, B101MA2

Lineární (ne)závislost

předmětu MATEMATIKA B 1

Lineární algebra : Metrická geometrie

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

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

1 Projekce a projektory

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

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

11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16

Báze a dimenze vektorových prostorů

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

výsledek 2209 y (5) (x) y (4) (x) y (3) (x) 7y (x) 20y (x) 12y(x) (horní indexy značí derivaci) pro 1. y(x) = sin2x 2. y(x) = cos2x 3.

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

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.

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

Vybrané kapitoly z matematiky

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

Lineární zobrazení. V prvním z následujících tvrzení navíc uvidíme, že odtud plynou a jsou tedy pak rovněž splněny podmínky:

Matice lineárních zobrazení

1 Vektorové prostory.

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

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

7 Analytické vyjádření shodnosti

11MAMY LS 2017/2018. Úvod do Matlabu. 21. února Skupina 01. reseni2.m a tak dále + M souborem zadané funkce z příkladu 3 + souborem skupina.

0.1 Úvod do lineární algebry

ALG2: Lineární Algebra (Skripta Horák, jako doplněk i skripta Kovár v IS)

F A,B = Vektory baze vyjádřete jako aritmetické vektory souřadnic vzhledem

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:

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

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

Soustavy linea rnı ch rovnic

A0B01LAA Lineární algebra a aplikace (příklady na cvičení- řešení)

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

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

15 Maticový a vektorový počet II

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

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

Kapitola 11: Vektory a matice:

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

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

z textu Lineární algebra

Transkript:

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Závěrečná zkouška verze cvičná 9.1.2013 Doba řešení: 3 hodiny Přednášející: L. Barto, J. Tůma Křestní jméno: Příjmení: Instrukce Neotvírejte dříve než jste k tomu vyzváni dozorem! Test je vytištěn oboustranně. Obsahuje 7 příkladů na stranách 2 až 14, strany 15 až 18 jsou volné na pomocné výpočty, apod. Jste odpovědný za to, že kopie zkoušky je úplná. Všechny odpovědi musí být řádně zdůvodněné, není-li řečeno jinak. Žádné elektronické pomůcky včetně kalkulačky nejsou dovoleny. Příklad 1 [8] Body 2 [8] 3 [12] 4 [12] 5 [12] 6 [20] 7 [8] DU [20] Celkem [100] Známka strana 1 z 18

(1) [8 bodů] Zakroužkujte správnou odpověď, nezdůvodňujte. K získání bodů je potřeba vždy odpovědět správně všechny tři otázky. (a) Mějme matici A nad R typu m n a vektor b T m. PRAVDA NEPRAVDA Množina všech řešení soustavy Ax = b je vždy podprostorem T n. PRAVDA NEPRAVDA Množina všech řešení soustavy Ax = o je vždy podprostorem T n. PRAVDA NEPRAVDA Množina všech řešení soustavy Ax = o je vždy podprostorem T m. (b) PRAVDA NEPRAVDA Existuje lineární zobrazení f : R 2 R 3, které je na. PRAVDA NEPRAVDA Existuje lineární zobrazení f : R 2 R 3, které je prosté. PRAVDA NEPRAVDA Lineární zobrazení f je prosté právě tehdy, když jádro f obsahuje pouze nulový vektor. (c) Mějme matici A nad R typu m n v odstupňovaném tvaru. PRAVDA NEPRAVDA Bázové sloupce matice A jsou vždy lineárně nezávislé. PRAVDA NEPRAVDA Počet bázových sloupců matice A je roven počtu nenulových řádků matice A. PRAVDA NEPRAVDA Počet bázových sloupců matice A je roven hodnosti matice A. (d) Mějme čtvercové matice A, B, C stejného řádu nad stejným tělesem. PRAVDA NEPRAVDA Vždy platí A(BC) = (AB)C. PRAVDA NEPRAVDA Vždy platí AB = BA. PRAVDA NEPRAVDA Vždy platí A(B + C) = AB + AC. strana 2 z 18

(2) [8 bodů] Uveďte definici následujících pojmů. Pište pečlivě, celými větami, nikoliv schematicky. (a) Matice lineárního zobrazení vzhledem k bázím. (b) Direktní součet (stačí pro dva podprostory). (c) Homogenní soustava lineárních rovnic. strana 3 z 18

(3) [12 bodů] V tomto příkladu nemusíte zdůvodňovat řešení. K plnému počtu bodů stačí správný výsledek. (a) Napište permutaci π S 7 jako složení transpozic. Permutace π je zadaná tabulkou ( ) 1 2 3 4 5 6 7 π =. 3 6 7 1 2 5 4 (b) Pro soustavu lineárních rovnic 0 1 3 0 5 8 0 0 0 2 3 2 0 0 0 0 1 2 x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 = 1 2 3 určete, které proměnné jsou bázové a které volné (=parametry). (Soustavu neřešte!) (c) Spočítejte matici homomorfismu fg : Z 2 3 Z 2 3 vzhledem ke kanonickým bázím, víte-li ( ) ( ) [f] K 2 2 1 K 2 =, [g] K 2 1 0 1 1 K 2 =. 2 1 strana 4 z 18

(d) V prostoru R 2 se skalárním součinem ( ) ( ) ( x1 y1 3 1 = (x x 2 y 1 x 2 ) 2 1 4 spočítejte normu vektoru (2, 1) T. ) ( y1 y 2 ) (e) Jaká je charakteristika těles Q a Z 37? (f) Určete souřadnice vektoru (1, 2) T Z 2 3 vzhledem k bázi B = ((1, 1) T, (1, 0) T ). strana 5 z 18

(4) [12 bodů] (a) Zjistěte, zda vektor (1, 3, 2, 4) T leží v Im A, kde A je reálná matice 1 2 2 A = 1 1 3 0 1 4. 1 1 2 (b) V prostoru C 3 se standardním skalárním součinem najděte ortogonální projekci vektoru (1, i, 1 + i) T na rovinu (1, 1, i) T, (1, 2, 0) T. strana 6 z 18

(c) Vyjádřete matici A nad Z 3 jako součin elementárních matic. A = 1 0 2 0 1 2 0 2 2 strana 7 z 18

(5) [12 bodů] (a) Zformulujte a dokažte tvrzení o jednoznačnosti opačných prvků a nulového prvku v tělese. strana 8 z 18

(b) Zformulujte a dokažte tvrzení o dimenzi podprostoru konečně generovaného prostoru (tj. že dimenze je menší nebo rovná a kdy nastává rovnost). strana 9 z 18

(c) Zformulujte a dokažte tvrzení o ortogonální projekci vektoru na přímku. strana 10 z 18

(6) [20 bodů] (a) Čtvercová matice C se nazývá symetrická, pokud C T = C. Předpokládejme, že A, B jsou čtvercové matice stejného řádu nad stejným tělesem. Zjistěte, které z následujících matic jsou vždy symetrické (tj. dokažte, že je matice vždy symetrická, nebo uveďte protipříklad). (i)b T AB (ii)b T (A T + A)B (iii)2a T + 2A (b) Najděte co nejjednodušší vyjádření pro det ( vv T ), kde v R n. strana 11 z 18

(c) Existuje reálná matice A taková, že lineární obal řádků A je (1, 2, 3, 4, 5) T, (4, 4, 0, 1, 3) T, (5, 1, 2, 3, 7) T a jádro A je (π, 1, 2, 0, 3) T, (3, 1, 0, 2, 3) T? (d) Pro každé přirozené číslo n najděte vektorový prostor V a vektory v 1, v 2,..., v 7 V takové, že posloupnost (v 1, v 2,..., v 7 ) je lineárně závislá, ale každá 6-člená podposloupnost je lineárně nezávislá. strana 12 z 18

(e) V prostoru V nad komplexními čísly se skalárním součinem je dána ortogonální báze B = (u, v) a vektor w. Dále víme u = 3, v = 5, w u = 1 + i a w v = 2 3i. Určete souřadnice vektoru w vzhledem k bázi B. strana 13 z 18

(7) [8 bodů] Zformulujte a dokažte větu o rozvoji determinantu podle sloupce. strana 14 z 18

. strana 15 z 18

. strana 16 z 18

. strana 17 z 18

. Konec