Výběr báze. u n. a 1 u 1

Podobné dokumenty
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.

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

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:

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

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

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Řešení soustav lineárních rovnic

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.

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

IB112 Základy matematiky

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

1 Soustavy lineárních rovnic

1 Determinanty a inverzní matice

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

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

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

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

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

x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.

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

Lingebraické kapitolky - Analytická geometrie

Soustavy 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,

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

Cvičení z Numerických metod I - 12.týden

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

9 Kolmost vektorových podprostorů

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

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

0.1 Úvod do lineární algebry

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

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Nejdřív spočítáme jeden příklad na variaci konstant pro lineární diferenciální rovnici 2. řádu s kostantními koeficienty. y + y = 4 sin t.

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Soustavy lineárních rovnic

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)

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

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

Lineární (ne)závislost

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

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

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

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

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

Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty

Lineární algebra : Metrická geometrie

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

Matematika 2 pro PEF PaE

Řešené úlohy z Úvodu do algebry 1

Báze a dimenze vektorových prostorů

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

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

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

0.1 Úvod do lineární algebry

Vlastní číslo, vektor

8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

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

7 Ortogonální a ortonormální vektory

Ekonomická formulace. Matematický model

Lingebraické kapitolky - Počítání s maticemi

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

6. Lineární nezávislost a báze p. 1/18

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

1. července 2010

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

Základy matematiky pro FEK

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

Matematika I, část I Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3

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

Aplikovaná numerická matematika - ANM

Vlastní čísla a vlastní vektory

Lineární algebra : Změna báze

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

4EK213 Lineární modely. 4. Simplexová metoda - závěr

1.13 Klasifikace kvadrik

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Přednáška 4: Soustavy lineárních rovnic

Soustavy lineárních rovnic

2. kapitola: Euklidovské prostory

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických 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

Diferenciální rovnice 1

M - Příprava na 1. zápočtový test - třída 3SA

1 Lineární prostory a podprostory

M - Příprava na pololetní písemku č. 1

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

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

Soustavy rovnic pro učební obory

Euklidovský prostor. Euklides. Euklidovy postuláty (axiomy)

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.

Pavel Horák LINEÁRNÍ ALGEBRA A GEOMETRIE 1 UČEBNÍ TEXT

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

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

Soustavy se spínanými kapacitory - SC. 1. Základní princip:

Transkript:

Výběr báze Mějme vektorový prostor zadán množinou generátorů. To jest V = M, kde M = {u,..., u n }. Pokud je naším úkolem najít nějakou bázi V, nejpřímočařejším postupem je napsat si vektory jako řádky matice a provést Gaussovu eliminaci. Nenulové řádky pak tvoří bázi V (el. transformace nemění lin. obal). Pokud bychom ale měli vybrat bázi z M, výše uvedený postup nemusí fungovat. I kdybychom si označili řádky a v průběhu úprav pamatovali, jak jsme je přehazovali, k přehození řádku by mohlo dojít i nevědomky (vyměnit dva řádky lze pomocí el. transformací). Na konci bychom mohli do báze vybrat vektor, který není lin. nezávislý na ostatních. Jednou možností, jak toto řešit, je řádky nepřehazovat a v každém kroku GEM postupovat od horních vektorů ke spodním. Druhou možností je vyjít z hledání koeficientů pro lin. (ne)závislost. a u +... + a n u n = u n Zapíšeme si vektory u,..., u n do sloupců a budeme upravovat matici, jako bychom se snažili zjistit koeficienty lin. kombinace, která dává nulový vektor. u... Gauss. Ve chvíli, kdy máme schodovitý tvar, vykoukáme, které vektory lze vybrat do báze. Jsou to právě ty, v jejichž sloupci se tvoří schod. Protože pomocí nich lze nagenerovat sloupce, kde schod není. Úpravami jsme totiž neovlivnili pořadí sloupců a ty tedy odpovídají vektorům ve výchozí matici, tj. generátorům, z nichž vybíráme. Příklad. Vyberte bázi M z M = {(; ; ; ), (; ; 7; 8), (; ; ; ), (; ; 9; )}. (Jsme v R nad R.) 7 9 8 7 Vidíme, že. sloupec je lin. kombinací prvního a druhého. Řešením tedy je například báze B = {(; ; ; ), (; ; 7; 8), (; ; 9; )}. Vlastně řešením je každá trojice sloupců ve výchozí matici kromě trojice složené z.,. a. sloupce.

Báze průniku Mějme dva vekt. prostory U a V (nad tělesem T ). Představme si, že potřebujeme zjistit jejich průnik. Tzn. potřebujeme bázi průniku (což je sám o sobě vekt. prostor, jak jsme si říkali dříve). Ukážeme si, jak na to. Nechť báze U je {u,..., u n }, báze V je {v,..., v m }. Průnik si označme W = U V. (w W ) (w U w V ) Neboli lze vektor w vyjádřit v obou bázích (samozřejmě s jinými koeficienty). w = x u +... + x n u n = y v +... + y m v m Převedením na jednu stranu dostaneme x u +... + x n u n y v... y m v m = w w = o Řešíme vlastně homogenní soustavu rovnic. Jenom musíme mít na pozoru, že při jejím sestavování píšeme vektory do sloupců (obdobně jako při počítání lin. kombinací/zjišťování LNZ). Řešením homogenní soustavy jsou pak vektory, jejichž složky udávají koeficienty lineární kombinace - tj. říkají nám, jak máme poskládat vektory z bází, abychom byli v průniku. Tím dostaneme množinu generátorů průniku, kterou je případně třeba zúžit na bázi. Konkrétní příklady dále názorně vysvětlí, o čem byla řeč. Příklad. Mějme dva vektorové podprostory v (Z ). U = (; ; ; ), (; ; ; ) (zkráceně označme vektory u a u ) V = (; ; ; ), (; ; ; ), (; ; ; ) (zkráceně v, v a v ) Jejich průnik W = U V je tedy podprostor v (Z ) a každý w W lze vyjádřit přes {u, u } a {v, v, v }. (w leží v průniku leží v každém z prostorů) w = au + bu = cv + dv + ev w = a u + b u = c v + d v + e v w = a + b = c Převedením na jednu stranu dostaneme a + b c d + d e + e =

Neboli homogenní soustavu (vektory z V jsou s opačným znaménkem) Vyřešíme tuto soustavu Máme tedy prostor řešení (; ; ; ; ), (; ; ; ; ). Označme z, z. Takže koeficienty a, b, c, d, e jsou souřadnice vektoru z z, z. Např. platí + } {{ } W = + + } {{ } W K obecnému popisu průniku U V tedy můžeme použít jednu sadu bázových vektorů (u-čka nebo v-čka). Pro ukázku si to ale uděláme pro obě. Průnik je dvoudimenzionální a je generován dvojicí vektorů u + u = a u + u = Použili jsme první dvě souřadnice z a z (z, z jsou LNZ a jejich první dvě složky odpovídají koeficientům pro bázové vektory U). Použitím vektorů báze V dojdeme ke stejnému výsledku v + v + v = a v + v + v = Zde jsme použili poslední tři souřadnice z a z (odpovídající koeficientům pro bázové vektory V ). Skutečně tedy dostáváme stejný prostor (ať použijeme bázi U či V ) U V = (; ; ; ), (; ; ; ) = (; ; ; ), (; ; ; )

Příklad. Zjistíme průnik prostorů U a V jako podprostorů (Z 7 ). (,,,, ) (,,,, ) U = (,,,, ) (,,,, ) (,,,, ) (,,,, ) V = (,,,, ) (,,,, ) Nemusíme ověřovat, jestli máme přímo bázi nebo jenom množinu generátorů, pokud na konci provedeme kontrolu. Postupujme jako výše - napíšeme si vektor z průniku jako kombinaci generujících vektorů (zapsány do sloupce), což nám dá homogenní soustavu rovnic (opět musíme pamatovat na to, že jednu skupinu vektorů bereme s opačným znaménkem). Tuto soustavu vyřešíme: Prostor řešení soustavy je generován třemi vektory z = (,,,,,,, ) z 7 = (,,,,,,, ) z 8 = (,,,,,,, ) Všimněme si, že nepotřebujeme dopočítávat první souřadnice (u prvního vektoru jsme to provedli pro kontrolu) - stačí nám totiž koeficienty u vektorů jen jedné báze, tj. stačí hodnoty na posledních čtyřech pozicích. Teď můžeme poskládat generátory průniku (U a V ); získáme je z báze V a vypočtených koeficientů. + =, + = + =

Protože jsme ale na začátku neověřovali, jestli v zadání byla báze (nebo jen množina generátorů, která nemusela být LNZ), tímto postupem jsme dostali generátory průniku - abychom dostali bázi, musíme vyloučit případně lineárně závislé vektory. Tedy provedeme poslední úkon: najdeme bázi. Jsme hotovi - můžeme (s velkou slávou) prohlásit, že: (,,,, ) U V = (,,,, )