Základy matematiky pro FEK

Podobné dokumenty
Soustavy lineárních rovnic

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

0.1 Úvod do lineární algebry

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC

Matematika B101MA1, B101MA2

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

Soustavy linea rnı ch rovnic

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.

Základy matematiky pro FEK

0.1 Úvod do lineární algebry

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

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

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

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

1 Determinanty a inverzní matice

Úvodní informace Soustavy lineárních rovnic. 12. února 2018

IB112 Základy matematiky

Soustavy lineárních rovnic

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

Operace s maticemi

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

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

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

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Operace s maticemi. 19. února 2018

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)

1 Řešení soustav lineárních rovnic

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

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

1 Vektorové prostory.

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

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

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

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru.

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

Úvod do lineární algebry

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

Kapitola 11: Vektory a matice:

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

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Vektorový prostor. d) Ke každému prvku u V n existuje tzv. opačný prvek u, pro který platí, že u + u = o (vektor u nazýváme opačný vektor k vektoru u)

1 Soustavy lineárních rovnic

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

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Vektory a matice. Petr Hasil. Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)

8 Matice a determinanty

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

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

Základy matematiky pro FEK

Připomenutí co je to soustava lineárních rovnic

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,

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Číselné vektory, matice, determinanty

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

7. Lineární vektorové prostory

pro řešení soustav lineárních rovnic. Gaussova eliminační metoda pro řešení soustavy lineárních rovnic sestává ze dvou kroků:

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

Přednáška 4: Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních algebraických rovnic SLAR

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

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Co je obsahem numerických metod?

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

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

2. ZÁKLADY MATICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY

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.

Okruh Lineární rovnice v Z m Těleso Gaussova eliminace (GEM) Okruh Z m. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2007: Okruh Z m 1/20

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

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

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Obecná úloha lineárního programování

Matice. Přednáška MATEMATIKA č. 2. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) Základy lineárního programování VMAT, IMT 1 / 25

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

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

Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),

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

Soustavy lineárních rovnic

Úvod do řešení lineárních rovnic a jejich soustav

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 I Lineární závislost a nezávislost

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

FP - SEMINÁŘ Z NUMERICKÉ MATEMATIKY. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

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

[1] LU rozklad A = L U

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

14. přednáška. Přímka

Transkript:

Základy matematiky pro FEK 3. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 21

Co nás dneska čeká... Co je to soustava lineárních rovnic... Jak vypadá maticový zápis soustavy lineárních rovnic... Kdy má soustava lineárních rovnic řešení a kolik řešení existuje... Jak řešení najdeme pomocí maticových úprav... Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 2 / 21

Soustava lineárních rovnic Definice: Necht a ij, b i, i = 1, 2,..., m, j = 1, 2,..., n jsou reálná čísla. Soustavu a 11 x 1 + a 12 x 2 +... +a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... +a 2n x n = b 2... a m1 x 1 + a m2 x 2 +... +a mn x n = b m nazýváme soustavou m lineárních rovnic o n neznámých. počet rovnic a počet neznámých nemusí být stejný čísla A = a ij jsou zadaná čísla a nazýváme je koeficienty rovnic čísla b 1, b 2,..., b m jsou zadaná čísla a nazýváme je koeficienty pravých stran a souhrnně je zapisujeme jako matici b jestliže b = 0 říkáme, že soustava je homogenní, jestliže b 0 jedná se o soustavu nehomogenní. Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 3 / 21

Řešení soustavy rovnic x 1, x 2,..., x n jsou neznámé proměnné a souhrnně je zapisujeme jako vektor neznámých x řešení soustavy je každá n-tice čísel v 1, v 2,..., v n taková, že po dosazení za x 1, x 2,..., x n budou všechny rovnice splněny řešením soustavy je tedy vektor čísel, pro který platí všechny rovnosti z definice každé řešení má tedy n složek řešit soustavu znamená najít všechna řešení (všechny n-tice, které vyhovují soustavě) pro lineární soustavy mohou nastat pouze následující situace řešení je právě jedno řešení neexistuje řešeních je nekonečně mnoho Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 4 / 21

Maticový zápis soustavy lineárních rovnic Ax = b a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n......... a m1 a m2... a mn m n x 1 x 2... x n n 1 matice A je matice systému s rozměry m n = matice b je matice (vektor) pravých stran délky m matice x je matice (vektor) neznámých délky n b 1 b 2......... b m m 1 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 5 / 21

Rozšířená matice systému (A b) matice, která vznikne z matice A přidáním vektoru pravých stran b se nazývá rozšířená matice soustavy (A b) = a 11 a 12... a 1n b 1 a 21 a 22... a 2n b 2............ a m1 a m2... a mn b m rozšířená matice soustavy má rozměry m (n + 1) Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 6 / 21

Grafické řešení soustavy dvou lineárních rovnic o dvou neznámých x 2y = 2 x + y = 5 x + 2y = 4 2x + 4y = 8 2x + 4y = 0 x + 2y = 0 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 7 / 21

Grafické řešení soustavy tří rovnic o třech neznámých Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 8 / 21

Ekvivalentní řádkové úpravy matic Definice: Ekvivalentní řádkové úpravy matic jsou operace 1. Změna pořadí řádků. 2. Vynásobení řádku nenulovým číslem. 3. Přičtení násobku některého řádku k jinému řádku. každou ekvivalentní úpravu lze napsat jako pronásobení původní matice( A speciální ) ( maticí M zleva ) ( ) 0 1 1 2 3 1 0 2 např. = 1 0 1 0 2 1 2 3 vznikne-li matice C z matice A pomocí ekvivalentních úprav, říkáme, že C je ekvivalentní s A. Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 9 / 21

Stupňovitý tvar matice a Gaussova eliminační metody Definice: Matice A m n je v řádkově odstupňovaném tvaru, pokud existuje r takové, že platí řádky 1,..., r jsou nenulové (tj. každý obsahuje aspoň jednu nenulovou hodnotu), řádky r + 1,..., m jsou nulové, a navíc označíme-li p i = min{j; a ij 0}, tak platí p 1 < p 2 < < p r. pozice (1, p 1 ), (2, p 2 ),..., (r, p r ) se nazývají pivoty, sloupce p 1, p 2,..., p r se nazývají bázické a ostatní sloupce nebázické Převod matice na stupňovitý tvar se nazývá Gaussova eliminační metoda. Každou nenulovou matici lze pomocí Gaussovy eliminační metody upravit na stupňovitý tvar. Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 10 / 21

Schematické znázornění odstupňované matice Pivoty jsou pozice černých teček. Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 11 / 21

Postup při Gaussově eliminační metodě na první řádek přesunu řádek matice, který má na pozici 1 nenulový prvek prvek na pozici (1, p 1 ) je prvním pivotem vynuluji všechny prvky ve sloupci pod pivotem na druhý řádek přesunu řádek matice, který má na pozici 2 nenulový prvek (pokud takový řádek neexistuje, přesunu na druhý řádek takový řádek matice, který má nenulový prvek na pozici 3,... ) prvek na pozici (2, p 2 ) je dalším pivotem vynuluji všechny prvky ve sloupci pod pivotem... Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 12 / 21

Hodnost matice Definice: Hodnost matice A typu m n je počet nenulových řádků upravené na stupňovitý tvar, která vznikne z matice A pomocí ekvivalentních řádkových úprav. Hodnost značíme rank(a) nebo h(a). Hodnost matice je číslo. Hodnost nenulové matice je v rozmezí hodnot 1 až m Hodnost matice nezávisí na pořadí ekvivalentních úprav. Ekvivalentní matice mají stejnou hodnost. Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 13 / 21

Příklad na určení hodnosti matice A 1 = 1 2 3 3 5 1 2 3 2 1 2 3 0 1 8 0 0 0 1 2 3 0 1 8 2 3 2 rank(a 1 ) = 2 1 2 3 0 1 8 0 1 8 A 2 = 1 4 5 2 1 3 2 1 2 1 0 1 1 4 5 2 0 7 7 3 0 0 3 0 rank(a 2 ) = 3 1 4 5 2 0 7 7 3 0 7 10 3 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 14 / 21

Počet řešení soustavy lineárních rovnic Frobeniova věta Mějme soustavu m lineárních rovnic o n neznámých ve tvaru Ax = b, pak pro počet řešení platí: když rank(a) = rank(a b) = n, pak soustava má právě jedno řešení když rank(a) = rank(a b) < n, pak soustava má nekonečně mnoho řešení když rank(a) rank(a b), pak soustava nemá řešení hodnost matice A b a matice A získáváme na základě odstupňované matice Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 15 / 21

Tvary odstupňovaných matic pro jednotlivé případy rank(a) = rank(a b) = n rank(a) = rank(a b) < n rank(a) rank(a b) a 11 a 12... a 1n b 1 0 a 22... a 2n b 2 0 0...... 0 0 0 a mn b m a 11 a 12... a 1n b 1 0 a 22... a 2n b 2 0 0...... 0 0 0 0 0 a 11 a 12... a 1n b 1 0 a 22... a 2n b 2 0 0...... 0 0 0 0 b m Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 16 / 21

Řešení soustavy pomocí Gaussovy eliminace využíváme toho, ekvivalentní řádkové úpravy rozšířené matice soustavy nemění řešení soustavy, převedeme rozšířenou soustavu pomocí ekvivalentních řádkových úprav na odstupňovaný tvar, pomocí Frobeniovy věty rozhodneme o řešitelnosti soustavy, pokud řešení existuje najdeme ho pomocí zpětné substituce napíšeme rovnici odpovídající poslednímu řádku soustavy pokud poslední řádek soustavy má tvar a mn x n = b m pak x n = b m /a mn pokud poslední řádek soustavy má tvar 0x n = 0 pak x n = t je parametr (t je libovolné reálné číslo) napíšeme rovnici odpovídající předposlednímu řádku... Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 17 / 21

Příklad soustavy, které má právě jedno řešení 1 2 1 0 3 5 2 3 7 3 1 16 x 1 2 x 2 +x 3 = 0 3 x 1 5 x 2 2 x 3 = 3 7 x 1 3 x 2 +x 3 = 16 1 2 1 0 0 1 5 3 0 0 49 49 x 1 = 3, x 2 = 2, x 3 = 1 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 18 / 21

Příklad soustavy, které má nekonečně řešení ( 1 1 2 1 2 0 2 0 x + y +2z = 1 2 x +2 z = 0 ) ( 1 1 2 1 0 1 1 1 ) x = t, y = 1 t, z = t kde parametr t R Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 19 / 21

Příklad soustavy, které nemá řešení 2 3 4 8 3 5 1 10 7 1 7 15 2 x 3 y +4z = 8 3 x +5 y z = 10 7 x y +7 z = 15 2 3 4 8 0 19 14 4 0 0 0 22 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 20 / 21

A co příště... Funkce a jejich vlastnosti... Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 21 / 21