KIV/ZI Základy informatiky. MS Excel maticové funkce a souhrny

Podobné dokumenty
KIV/ZI Základy informatiky MS EXCEL MATICOVÉ FUNKCE A SOUHRNY

Kvadratické rovnice pro učební obory

KIV/ZI Základy informatiky MS EXCEL OPAKOVÁNÍ PŘÍKLADY ŘEŠTE BEZ POUŽITÍ PC

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

KIV/ZI Základy informatiky. MS Excel opakování Příklady řešte bez použití PC

5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.

Řešení: ( x = (1 + 2t, 2 5t, 2 + 3t, t); X = [1, 2, 2, 0] + t(2, 5, 3, 1), přímka v E 4 ; (1, 2, 2, 0), 0, 9 )

Matice a maticová algebra, soustavy lineárních rovnic, kořeny polynomu a soustava nelin.rovnic

( ) Neúplné kvadratické rovnice. Předpoklady:

INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA LOKÁLNÍ EXTRÉMY

Kvadratické rovnice pro studijní obory

Sada 2 - MS Office, Excel

( ) Kreslení grafů funkcí metodou dělení definičního oboru I. Předpoklady: 2401, 2208

Dopravní úloha. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

( ) ( ) ( ) 2 ( ) Rovnice s neznámou pod odmocninou II. Předpoklady: 2715

= musíme dát pozor na: jmenovatel 2a, zda je a = 0 výraz pod odmocninou, zda je > 0, < 0, = 0 (pak je jediný kořen)

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

Semestrální projekt. Předmět: Programování v jazyce C. Zadání: Operace s maticemi. Uživatelský manuál. ver. 1.0

Sada 2 - MS Office, Excel

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.

Matice. Význačné matice. Matice A typu (m, n) je uspořádané schéma m*n prvků, které jsou zapsány do m řádků a n sloupců:

2.8.9 Parametrické rovnice a nerovnice s absolutní hodnotou

Soustavy lineárních rovnic

15 s. Analytická geometrie lineárních útvarů

(1.1) (1.2) vektorovým prostorem. Prvky tohoto prostoru, tj. uspořádané n-tice reálných čísel nazýváme

Číselné soustavy Ing. M. Kotlíková, Ing. A. Netrvalová Strana 1 (celkem 7) Číselné soustavy

Nové kreativní týmy v prioritách vědeckého bádání CZ.1.07/2.3.00/ Tento projekt je spolufinancován z ESF a státního rozpočtu ČR.

Lineární algebra. Vektorové prostory

M - Rovnice - lineární a s absolutní hodnotou

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

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

Zákonitosti, vztahy a práce s daty

Jazyk matematiky Matematická logika Množinové operace Zobrazení Rozšířená číslená osa

KIV/ZI Základy informatiky MS EXCEL DATABÁZOVÉ FUNKCE

9.2.5 Sčítání pravděpodobností I

Matematika B101MA1, B101MA2

Rostislav Horčík. 13. října 2006

KIV/ZI Základy informatiky. Přednášející: Ing. Jana Krutišová Cvičící: Ing. Michal Nykl

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

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,

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

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

Euklidovský prostor Stručnější verze

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

PŘEPOČET ZÚČTOVANÝCH ZÁLOH V 10% NA 14% V KONOCOVÉ

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

E-ZAK. metody hodnocení nabídek. verze dokumentu: QCM, s.r.o.

Nerovnice s absolutní hodnotou

Soustavy lineárních rovnic

Rovnice s neznámou pod odmocninou a parametrem

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

Základy matematiky kombinované studium /06

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:

3.2.4 Podobnost trojúhelníků II

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Matice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami.

4.6.6 Složený sériový RLC obvod střídavého proudu

Digitální učební materiál

Operace s maticemi. 19. února 2018

Orientovaná úseka. Vektory. Souadnice vektor

2.2. SČÍTÁNÍ A NÁSOBENÍ MATIC

Aritmetika s didaktikou I.

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

2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice

AVDAT Vektory a matice

3. Matice a determinanty

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

Matematika 2 pro PEF PaE

{ } Kombinace II. Předpoklady: =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce.

8 Matice a determinanty

Operace s maticemi

předmětu MATEMATIKA B 1

Dualita v úlohách LP Ekonomická interpretace duální úlohy. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno

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

MS Wodrd pro pokročilé

Vektory a matice. Matice a operace s nimi. Hodnost matice. Determinanty. . p.1/12

y = Spočtěte všechny jejich normy (vektor je také matice, typu n 1). Řádková norma (po řádcích sečteme absolutní hodnoty prvků matice a z nich

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.

AUTORKA Barbora Sýkorová

Obchodní řetězec Dokumentace k návrhu databázového systému

Zvyšování kvality výuky technických oborů

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby

13 Analytická geometrie v prostoru

8. Posloupnosti, vektory a matice

1 Vektorové prostory.

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

Kapitola 7: Integrál. 1/14

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

Lineární algebra II. Adam Liška. 9. února Zápisky z přednášek Jiřího Fialy na MFF UK, letní semestr, ak. rok 2007/2008

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

Úvod do lineární algebry

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

Př. 3: Dláždíme čtverec 12 x 12. a) dlaždice 2 x 3 12 je dělitelné 2 i 3 čtverec 12 x 12 můžeme vydláždit dlaždicemi 2 x 3.

1.3.1 Kruhový pohyb. Předpoklady: 1105

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

Tvorba trendové funkce a extrapolace pro roční časové řady

Základy matematiky pro FEK

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

Svobodná chebská škola, základní škola a gymnázium s.r.o. pochopení pojmů a výpočtů objemů a obvodů

Transkript:

KIV/ZI Základy informatiky MS Excel maticové funkce a souhrny cvičící: Michal Nykl zimní semestr 2012

MS Excel matice (úvod) Vektor: (1D) v = [1, 2, 3, 5, 8, 13] Např.: matice sousednosti Matice: (2D) m = Např.: matice prodeje: 2

MS Excel matice (úvod) Skalární součin (2 souhlasné vektory): A. B = a1*b1 + a2*b2 + + an*bn Výsledkem je SKALÁR (tj. číslo) =SOUČIN.SKALÁRNÍ(A; B) Příklad: A = [1, 2, 3, 4]; B = [1, 2, 1, 2] A. B = 1*1 + 2*2 + 3*1 + 4*2 = 16 3

MS Excel matice (úvod) Násobení konstantou: Příklad: k * A = [k*a1, k*a2,, k*an] Výsledkem je vektor/matice. = k*a (např.: =2*A3:D3) A = [1, 2, 3, 4]; k = 2 k * A = [2*1, 2*2, 2*3, 2*4] = [2, 4, 6, 8] Nutné zvolit oblast výsledku a vzorec ukončit pomocí SHIFT+CTRL+ENTER 4

MS Excel matice (úvod) Součet vektorů (2 souhlasné vektory): Příklad: A + B = [a1+b1, a2+b2,, an+bn] Výsledkem je vektor. = A+B (např.: =A3:C3+A5:C5) A = [1, 2, 3, 4]; B = [2, 4, 6, 8]; Nutné zvolit oblast výsledku a vzorec ukončit pomocí SHIFT+CTRL+ENTER A + B = [1+2, 2+4, 3+6, 4+8] = [3, 6, 9, 12] 5

MS Excel matice (úvod) Součet matic: A + B = Příklad: [a1,1+b1,1, a1,2+b1,2,, a1,n+b1,n] [a2,1+b2,1, a2,2+b2,2,, a2,n+b2,n] Výsledkem je matice. (např.: = A2:B5+D2:E5) Nutné zvolit oblast výsledku a vzorec ukončit pomocí SHIFT+CTRL+ENTER A = [1, 2] B = [5, 6] A+B = [ 6, 8 ] [3, 4] [7, 8] [10, 12] [5, 6] [9, 9] [14, 15] 6

MS Excel matice (úvod) Součin matic: A*B = C = pozn.: zelené rozměry musí být stejné. * = =SOUČIN.MATIC(A; B) (např.: =SOUČIN.MATIC(A2:B5; A7:D8)) Nutné zvolit oblast výsledku a vzorec ukončit pomocí SHIFT+CTRL+ENTER, kde: c1,1 = a1,1*b1,1 + a1,2*b2,1 + a1,3*b3,1 7

MS Excel matice (úvod) Součin matic: A*B = C Zdroj: http://cs.wikipedia.org/wiki/násobení_matic 8

MS Excel matice (úvod) Součin matic: A*B = C * =, kde: c1,1 = 1*1 + 2*2 + 1*3 = 8 9

MS Excel matice (úvod) Součin matic (2 nesouhlasné vektory): 1 2 3 * 2 = 20 3 4, kde: c1,1 = 1*2 + 2*3 + 3*4 = 20 A * B = C POZOR, pokud A a B jsou nesouhlasné vektory, tak: SOUČIN.SKALÁRNÍ( TRANSPOZICE(A); B) = = SOUČIN.MATIC(A; B)

KIV/ZI Základy informatiky Příklady na maticové vzorce

MS Excel příklady na matice 1. příklad (matice1): Doplňte chybějící výpočty na všech listech. (následuje návod, jak na to) 12

MS Excel příklady na matice 1. příklad (matice1) 1/4: Na listu Sklad spočtěte celkovou cenu zboží na skladě. Nepoužívejte žádné pomocné výpočty. Vzpomeňte si na def. skalárního součinu: A. B = a 1 * b 1 + a 2 * b 2 +... + a n * b n A bude vektor počtu kusů; B bude vektor ceny za kus Výsledkem je skalár. Funkce pro výpočet se jmenuje SOUČIN.SKALÁRNÍ. Jako své argumenty očekává jednotlivé vektory. Postup: Do buňky C13 vložte vzorec =SOUČIN.SKALÁRNÍ(B5:B11;C5:C11) 13

MS Excel příklady na matice 1. příklad (matice1) 2/4: Na listu Maticové operace spočtěte k-násobek vektoru z oblasti C3:C5. Vzpomeňte si na definici násobení vektoru konstantou: Výsledkem je vektor. k * A = (a 1 * k; a 2 * k;... ; a n * k) Postup: 1) Označte oblast E3:E5, 2) Vložte vzorec =D3:D5*C3, 3) Stiskněte Ctrl+Shift+Enter Pozn.: Všimněte si, že výsledek je uzavřen do složených závorek. 14

MS Excel příklady na matice 1. příklad (matice1) 3/4: Na listu Maticové operace spočtěte součet dvou vektorů. Postup: Označte oblast E8:E10 Vložte vzorec =C8:C10+D8:D10 Stiskněte Ctrl+Shift+Enter 15

MS Excel příklady na matice 1. příklad (matice1) 4/4: Na listu Maticové operace spočtěte součin dvou matic. Nápověda: Rozměr matice budeme značit ve smyslu řádek x sloupec (R x S). Násobení matice A (rozměr R A x S A ) s maticí B (rozměr R B x S B ) lze provést tehdy, pokud S A = R B. Rozměr výsledné matice pak bude R A x S B. Funkce pro výpočet se jmenuje SOUČIN.MATIC a jako své argumenty očekává jednotlivé matice. Nelze napsat prosté násobení - to není součin matic. Postup: Označte oblast J13:K17 Vložte vzorec =SOUČIN.MATIC(C13:E17;G13:H15) Stiskněte Ctrl+Shift+Enter 16

KIV/ZI Základy informatiky Příklady na soustavu rovnic

MS Excel soustava rovnic Řešení soustavy rovnic: Obecný zápis soustavy rovnic: Maticový zápis soustavy rovnic: A*x = b 18

MS Excel soustava rovnic Řešení soustavy rovnic s využitím inverzní matice 19

MS Excel soustava rovnic Řešení soustavy rovnic Vytvořit inverzní matici (A -1 ) lze pouze z regulární matice Řádky matice jsou lineárně nezávislé Determinant matice je různý od 0, det(a) 0 Výpočet inverzní matice: http://www.matweb.cz/inverzni-matice Příklad neregulární matice (řádky jsou lineárně závislé) A = [ 1 2 3 ] [ 2 4 6 ] (2x první řádek) [ 3 6 9 ] (3x první řádek) 20

MS Excel příklady na s. rovnic 2. příklad (matice2) 1/2: Ověřte na libovolné matici velikosti alespoň 3x3, že A -1 A=I. Inverzní matici A -1 vypočítáte funkcí INVERZE(). I značí jednotkovou matici (jednotková matice má na diagonále jedničky, jinak všude samé nuly). (pozn.: matice A musí být regulární, viz předchozí slide) Ověřte na libovolné matici velikosti alespoň 3x3, že AI=IA=A. 21

MS Excel příklady na s. rovnic 2. příklad (matice2) 2/2: Vyřešte soustavu rovnic v souboru 2 - matice2.xlsx. Výsledek by měl být: x = [2, 1, -3, 4, 3] T Pozor, v animovaném řešení na Courseware je numerická chyba, to ale nic nemění na tom, že postup řešení je správně. 22

KIV/ZI Základy informatiky Příklady na souhrny

MS Excel příklad na souhrny 3. příklad (pecivo): 1) Zjistěte, kolik ks pečiva odebraly prodejny v jednotlivých dnech celkem. 2) Zjistěte, jaké množství pečiva odebrala celkem každá z prodejen. 3) Zjistěte, jaké množství každého druhu pečiva bylo celkem objednáno. 4) Zjistěte, kolik ks kterého pečiva odebraly prodejny v průměru denně. 24

Děkuji za pozornost. Příklady přejaty z Courseware ZČU (rok 2011) a případně upraveny.