Kapitola 11: Vektory a matice:

Podobné dokumenty
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Matematika B101MA1, B101MA2

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

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

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

Základy matematiky pro FEK

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

8 Matice a determinanty

7. Lineární vektorové prostory

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

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Číselné vektory, matice, determinanty

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

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

1 Vektorové prostory.

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 ).

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:

Úvod do lineární algebry

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

0.1 Úvod do lineární algebry

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

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

Operace s maticemi. 19. února 2018

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

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

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

0.1 Úvod do lineární algebry

Determinanty. Determinanty. Přednáška MATEMATIKA č. 3. Jiří Neubauer

Operace s maticemi

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

12. Determinanty. 12. Determinanty p. 1/25

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

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

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)

1 Determinanty a inverzní matice

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

Soustavy lineárních 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.

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

Soustavy lineárních rovnic

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

Vlastní číslo, vektor

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

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

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] Determinant. det A = 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici

Matematika 2 pro PEF PaE

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

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

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

z textu Lineární algebra

Základy matematiky pro FEK

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

AVDAT Vektory a matice

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

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

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

2. Lineární algebra 2A. Matice a maticové operace. 2. Lineární algebra

10. DETERMINANTY " # $!

Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice

ALGEBRA A TEORETICKÁ ARITMETIKA. 1. část - Lineární algebra. doc.rndr. Jarmila Novotná, CSc. doc.rndr. Milan Trch, CSc.

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

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

Soustavy linea rnı ch rovnic

Matice. a m1 a m2... a mn

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

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Matematika. Kamila Hasilová. Matematika 1/34

Základy teorie matic

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

SOUČIN MATIC A m n B n p = C m p, přičemž: a i1 b 1j +a i2 b 2j + +a in b nj = c ij, i=1 m, j=1 p. Např: (-2) = -3

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

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

Regulární matice. Věnujeme dále pozornost zejména čtvercovým maticím.

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

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

15 Maticový a vektorový počet II

Aplikovaná numerická matematika - ANM

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

Symetrické a kvadratické formy

2. ZÁKLADY MATICOVÉ ALGEGRY 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY

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

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

Soustavy lineárních rovnic

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi

2 Vektorové normy. Základy numerické matematiky - NMNM201. Definice 1 (Norma). Norma je funkcionál splňující pro libovolné vektory x a y a pro

Matice lineárních zobrazení

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.

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

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

Transkript:

Kapitola 11: Vektory a matice: Prostor R n R n = {(x 1,, x n ) x i R, i = 1,, n}, n N x = (x 1,, x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i = 1,, n : x i = y i grafická reprezentace vektorů pro n = 2, 3 Operace na vektorech Definice: Necht a = (a 1,, a n ), b = (b 1,, b n ) R n, α R součtem vektorů a a b je vektor α-násobek vektoru a je vektor a + b = (a 1 + b 1,, a n + b n ) R n α a = (α a 1,, α a n ) R n Věta: a, b R n α, β R: (i) a + b = b + a (ii) ( a + b) + c = a + ( b + c) (iii) α ( a + b) = α a + α b (iv) (α + β) a = α a + β a (v) (α β) a = α (β a) 1

Lineární kombinace vektorů Definice: Necht a 1, a 2,, a k R n a necht α 1, α 2,, α k R Vektor a = α 1 a 1 + α 2 a 2 + + α k a k = k α i a i nazýváme lineární kombinací vektorů a 1,, a k a čísla α 1,, α k koeficienty této lineární kombinace Jsou-li všechna α i = 0, i = 1,, n, nazýváme lineární kombinaci triviální Ta je vždy rovna nulovému vektoru o = (0,, 0) Je-li alespoň jedno α i 0, nazýváme lineární kombinaci netriviální Lineární nezávislost vektorů (1) Definice: Systém vektorů a 1,, a k R n nazýváme lineárně nezávislým (LN), jestliže pouze triviální lineární kombinace těchto vektorů je rovna o Systém vektorů a 1,, a k R n nazýváme lineárně závislým (LZ), jestliže není LN, tj existuje alespoň jedna netriviální lineární kombinace těchto vektorů, která je rovna o Platí: Systém vektorů a 1,, a k R n je LN právě tehdy, když k α i a i = o α 1 = = α k = 0 Lineární nezávislost vektorů (2) Poznámka: Systém vektorů a 1,, a k R n je LN žádný z vektorů nelze vyjádřit jako lineární kombinaci ostatních vektorů Ekvivalentně: Systém a 1,, a k R n je LZ některý z vektorů je lineární kombinací ostatních vektorů Věta: Následující úpravy nemění LZ/LN systému vektorů a 1,, a k R n : vynásobení některého vektoru a i nenulovým číslem přičtení nějakého vektoru a i k nějakému jinému vektoru a j Důsledek: a 1,, a k R n jsou LN a 1 + k α i a i, a 2,, a k R n jsou LN 2

Matice A = (a ij ),,m = j=1,,n a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n Rm n a m1 a m2 a mn A - matice typu (m, n) i - řádkový index, (a i1,, a in ) R n j - sloupcový index - řádkový vektor matice A (a 1j,, a mj ) T R m - sloupcový vektor matice A rovnost matic A = (a ij ),,m j=1,,n a B = (b ij ),,m : j=1,,n A = B i = 1,, m, j = 1,, n : a ij = b ij {a 11,, a kk }, k = min{m, n} - hlavní diagonála matice A matice typu (n, n) se nazývá čtvercová matice Operace s maticemi - sčítání, násobení číslem Definice: Je-li A = (a ij ), B = (b ij ) R m n a α R, pak součtem matic A a B je matice A + B = C = (c ij ) R m n s prvky c ij = a ij + b ij, i = 1,, m; j = 1,, n α - násobkem matice A je matice α A = C = (c ij ) R m n s prvky c ij = α a ij, i = 1,, m; j = 1,, n Věta: Necht A, B, C jsou libovolné matice typu (m, n) a necht α, β R, pak platí: (i) A + B = B + A 3

(ii) (A + B) + C = A + (B + C) (iii) α (A + B) = α A + α B (iv) (α + β) A = α A + β A (v) (α β) A = α (β A) Operace s maticemi - násobení (1) Připomenutí: Skalárním součinem vektorů a = (a 1,, a n ), b = (b 1,, b n ) R n rozumíme reálné číslo n a b = a 1 b 1 + + a n b n = a i b i Definice: Je-li A = (a ij ) R m k a B = (b ij ) R k n, pak součinem matic A a B (v tomto pořadí) je matice A B = C = (c ij ) R m n s prvky k c ij = a i b j = a il b lj, kde a i je i-tý řádek matice A a b j je j-tý sloupec matice B Operace s maticemi - násobení (2) Věta: Pro operaci násobení matic platí (pokud mají uvedené operace smysl): (i) (A B) C = A (B C) (ii) A (B + C) = A B + A C (iii) (A + B) C = A C + B C (iv) α (A B) = (α A) B = A (α B) l=1 Definice: Čtvercová matice řádu n, tj matice typu (n, n), která má na hlavní diagonále samé 1 a ostatní prvky jsou rovny 0, se nazývá jednotková matice a značí se E (nebo E n ) Platí: Je-li A matice typu (m, n), pak E m A = A, A E n = A 4

Operace s maticemi - transponování Definice: Je-li A = (a ij ) R m n, pak transponovanou maticí k matici A rozumíme matici A T = (b ji ) R n m, kde i = 1,, m, j = 1,, n : b ji = a ij Poznámka: j-tý řádek matice A T je j-tý sloupec matice A, i-tý sloupec matice A T je i-tý řádek matice A Věta: Pro operaci transponování platí (pokud mají uvedené operace smysl): (i) (A + B) T = A T + B T (ii) (α A) T = α A T (iii) (A B) T = B T A T (iv) (A T ) T = A Definice: Čtvercovou matici A, pro kterou platí A = A T, nazýváme symetrickou maticí Determinanty (1) Definice: Determinantem čtvercové matice A = [a ], a R řádu 1 rozumíme číslo det A = a Necht A = (a ij ) je čtvercová matice řádu n Označme symbolem M ij, i, j = 1,, n, determinant čtvercové matice řádu (n 1), která vznikne vynecháním i-tého řádku a j-tého sloupce z matice A Zvolme k N, 1 k n, potom determinantem matice A rozumíme číslo det A = ( 1) k+1 a k1 M k1 + + ( 1) k+n a kn M kn n = ( 1) k+j a kj M kj j=1 M ij - minor (n 1)-ho řádu k prvku a ij matice A A ij := ( 1) i+j M ij - algebraický doplňek prvku a ij det A = n j=1 a kj A kj - rozvoj determinantu matice A podle k-tého řádku 5

Determinanty (2) Tvrzení: (i) Hodnota determinantu nezávisí na volbě řádku, podle kterého determinant rozvíjíme (ii) Podobně lze udělat rozvoj podle k-tého sloupce n det A = a ik A ik a hodnota determinantu se také nezmění Věta: Necht A je čtvercová matice Pak det A = det A T Věta: [ ] a11 a (i) det 12 = a 11 a 22 a 12 a 21 a 21 a 22 (ii) Sarrusovo pravidlo det Determinanty (3) Věta: a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 = a 11 a 22 a 33 + a 21 a 32 a 13 + a 12 a 23 a 31 a 13 a 22 a 31 a32 a 23 a 11 a 21 a 12 a 33 (i) Determinant matice A se nezmění, přičteme-li k řádku (sloupci) matice A libovolný násobek jiného řádku (sloupce) matice A (ii) Vznikne-li matice B z matice A vynásobením jejího řádku (sloupce) číslem α, platí det B = α det A (iii) Vznikne-li matice B z matice A zaměněním dvou řádků (sloupců) matice A, platí det B = det A 6

Determinanty (4) Věta: Je-li A = (a ij ) čtvercová HT-matice řádu n, je det A = a 11 a 22 a nn = n a ii Definice: Říkáme, že čtvercová matice A je regulární, jestliže det A 0 V opačném případě, det A = 0, se matice A nazývá singulární Věta: Je-li A čtvercová matice řádu n, pak det A 0 h(a) = n Věta: Jsou-li A a B čtvercové matice řádu n, pak platí det A B = det A det B 7