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

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

Soustavy lineárních rovnic

SOUSTAVY LINEÁRNÍCH ROVNIC

Soustavy lineárních rovnic

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

Základy matematiky pro FEK

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

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

0.1 Úvod do lineární algebry

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

0.1 Úvod do lineární algebry

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

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

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

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

1 Determinanty a inverzní matice

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Matematika B101MA1, B101MA2

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Soustavy lineárních rovnic

Úvod do lineární algebry

Soustavy linea rnı ch rovnic

IB112 Základy matematiky

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

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.

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

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

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

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

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

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

Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

Aplikovaná numerická matematika - ANM

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:

8 Matice a determinanty

Úvodní informace Soustavy lineárních rovnic. 12. února 2018

Přednáška 4: Soustavy lineárních rovnic

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

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Aritmetika s didaktikou I.

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

5. Lokální, vázané a globální extrémy

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení. October 2, 2008

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

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,

Cvičení z Numerických metod I - 12.týden

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

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

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Kapitola 11: Vektory a matice:

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

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

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

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

1 Vektorové prostory.

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

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

1 Polynomiální interpolace

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

Soustavy lineárních rovnic-numerické řešení

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

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

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

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

6 Samodružné body a směry afinity

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

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

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

2. kapitola: Euklidovské prostory

MATEMATIKA PRO PŘÍRODNÍ VĚDY LINEÁRNÍ ALGEBRA, DIFERENCIÁLNÍ POČET MPV, LADP TUL, ZS 2009/10

označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,

Základy matematiky pro FEK

9 Kolmost vektorových podprostorů

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

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

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

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.

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

Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Matice lineárních zobrazení

Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy

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

Operace s maticemi

14. přednáška. Přímka

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

Množinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ).

Operace s maticemi. 19. února 2018

Transkript:

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ107/2200/280141 Soustavy lineárních rovnic Michal Botur Přednáška 4 KAG/DLA1M: Lineární algebra 1

Soustavy lineárních rovnic Ukážeme si efektivní metodu založenou na Gaussově eliminační metodě, pomocí které dokážeme vyřešit libovolnou soustavu lineárních rovnic Definice 41 Soustavou m-rovnic o n neznámých nad tělesem T rozumíme soustavu rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = a 1, a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = a 2, a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = a m, kde hodnoty a ij, a j T pro všechna i {1,, n} a j {1,, m} Symboly x 1,, x n nazýváme neznámé Řekneme, že uspořádaná n-tice prvků (y 1,, y n ) T n je řešením soustavy lineárních rovnic, jestliže platí (v tělese T) následující rovnosti: a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n = a 1, a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y n = a 2, a m1 y 1 + a m2 y 2 + + a mn y n = a m K řešení soustav lineárních rovnic lze elegantně využít Gaussovy eliminační metody K tomuto je třeba ukázat, jakým způsobem přepíšeme soustavu do matice Ještě poznamenejme, že nadále budeme pracovat s rovnicemi nad tělesm T, aniž bychom toto zdůrazňovali Definice 42 Mějme soustavu lineárních rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = a 1, a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = a 2, a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = a m Potom matici přiřazenou této soustavě rozumíme matici: a 11 a 12 a 1n a 1 a 21 a 22 a 2n a 2 a m1 a m2 a mn a m 2

Svislá čára v matici pouze zvyšuje přehlednost Všechny operacích s maticí budeme provádět tak, jakoby tam ona svislá čára nebyla Je snadno vidět, že maticový zápis jednoznačně odpovídá jedné soustavě a, že každá soustava má jediný maticový zápis Následující věta nám ukáže nejpodstatnější skutečnost, kterou následně budeme využívat k řešení soustav Věta 41 Jestliže dvě matice přiřazené některým soustavám lineárních rovnic jsou řádkově ekvivalentní, potom mají stejnou množinu řešení Při řešení soustavy lineárních rovnic budeme Gaussovou eliminační metodou upravovat přiřazenou matici tak, aby levá část matice obsahovala (jako svou část po odmyšlení si některých sloupců) jednotkovou matici Chceme-li řešit soustavu rovnic x 1 + x 2 + 2x 3 x 4 = 3 x 1 x 2 + x 3 + 2x 4 = 3 2x 1 x 2 + 2x 3 + 2x 4 = 5 nad reálnými čísly Sestavíme si nejprve přiřazenou matici a poté provedeme Gaussovou eliminační metodou úpravy takové, abychom uvnitř levé strany dostali jednotkovou matici V následujícím výpočtu nejprve pomocí prvního řádku vynulujeme všechny ostatní členy v prvním sloupci, poté pomocí druhého řádku vynulujeme ostatní členy ve třetím sloupci a nakonec pomocí třetího řádku vynulujeme ostatní členy ve druhém sloupci Nakonec pouze přehodíme řádky a vynásobíme jednotlivé řádky tak, abychom obdrželi v levé straně hledanou jednotkovou matici 1 1 2 1 3 1 1 2 1 3 1 1 1 2 3 0 2 1 3 0 2 1 2 2 5 0 3 2 4 1 1 3 0 5 3 0 2 1 3 0 1 3 0 5 3 0 2 1 3 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 2 1 0 0 1 0 0 0 1 1 2 Věta 41 nám nyní říká, že naše soustava rovnic a soustava odpovídající poslední matici našeho výpočtu mají stejnou množinu řešení Poslední soustava je ale ve značně jednodušším tvaru: x 1 x 4 = 0 x 2 2x 4 = 1 x 3 + x 4 = 2 3

Z čehož plyne, že položí-me li x 4 rovno parametru p dostáváme x 1 = p, x 2 = 1 + 2p, x 3 = 2 p, x 4 = p Z čehož plyne, že řešením jsou právě čtveřice ve tvaru (p, 1 + 2p, 2 p, p) = [0, 1, 2, 0] + p(1, 2, 1, 1) Všimněme si ještě, že počet parametrů je roven počtu sloupců v levé části, které nejsou součástí vytvořené jednotkové matice V případě, že řešíme soustavu rovnic Gaussovou eliminační metodou, může nastat situace, že v některé matici vytvoříme řádek ve tvaru 0 0 0 k V případě, že k = 0 můžeme tento řádek v dalším výpočtu ignorovat Jestliže k 0, potom nám vytvořený řádek říká, že k = 0 což je vždy sporné, proto daná soustava nemá řešení Některé pojmy z teorie soustav lineárních rovnic Definice 43 Soustava rovnic mající na pravých stranách samé nuly a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = 0, a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = 0, a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = 0, se nazývá homogenní soustavou lineárních rovnic Věta 42 Homogenní soustava je vždy řešitelná, přičemž počet parametrů řešení je roven číslu n h, kde n je počet neznámých a h hodnost levé strany přiřazené matice Najděte vektor, který je řešením každé homogenní soustavy lineárních rovnic Definice 44 Přiřazenou soustavu lineárních rovnic k dané soustavě lineárních rovnic rozumíme soustavu, která vznikne nahrazením koeficientů na pravé straně soustavy za nuly 4

Věta 43 Je-li soustava lineárních rovnic řešitelná a je-li vektor (y 1,, y n ) řešením této soustavy, potom každé řešení této soustavy lze vyjádřit ve tvaru (y 1,, y n ) + (h 1,, h n ), kde (h 1,, h n ) je řešením přiřazené homogenní soustavy rovnic Jako důsledek vyslovených tvrzení dostáváme větu Věta 44 Je-li soustava lineárních rovnic řešitelná, potom počet parametrů řešení je roven číslu n h, kde n je počet neznámých a h hodnost levé strany přiřazené matice Frobeniova věta nám ukazuje užitečný nástroj jak rozpoznat, je-li soustava řešitelná Věta 45 Soustava rovnic je řešitelná jestliže hodnost levé strany přiřazené matice je rovno hodnosti celé přiřazené matice (zahrnující levou i pravou část) Takzvané Crammerovo pravidlo, které je obsaženo v následující větě nabízí elegantní způsob jak řešit některé soustavy rovnic Věta 46 Mějme soustavu n rovnic o n neznámých Označme si A matici ležící na levé straně přiřazené matice soustavy a A i matici, která vznikna z matice A nahrazením i-tého sloupce sloupcovým vektorem z pravé strany přiřazené matice Potom platí, že vektor ( A1 A, A 2 A,, A ) n A je jediným řešením soustavy Řešme soustavu 2x + 3y = 1 x + 2y = 1 Potom podle Crammerova pravidla sestavme matice ( ) ( 2 3 1 3 A =, A 1 2 1 = 1 2 a ptoto platí Reference x = 1 3 2 3 = 1 1 = 1, y = ), A 2 = ( ) 2 1, 1 1 2 1 1 1 2 3 = 1 1 = 1 [1] D Hort, J Rachůnek: Algebra I, [Univerzita Palackého V Olomouci, 2003] [2] Bican L: Lineární algebra, [ SNTL Praha, 1979] [3] Waerden, L: Algebra I, [Springer-Verlag Berlin, Heidelberg, New York, 1971] 5