Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

Podobné dokumenty
VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

Matematická analýza 1b. 9. Primitivní funkce

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

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

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

10 Funkce více proměnných

Kapitola 7: Integrál.

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

Teorie. Hinty. kunck6am

Kapitola 7: Neurčitý integrál. 1/14

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Teorie. Hinty. kunck6am

Matematika 4 FSV UK, LS Miroslav Zelený

Kapitola 7: Integrál. 1/17

Program SMP pro kombinované studium

1 Množiny, výroky a číselné obory

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

9. Vícerozměrná integrace

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

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

15 Maticový a vektorový počet II

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

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

Úvod do lineární algebry

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim.

(5) Primitivní funkce

9. Vícerozměrná integrace

Operace s maticemi. 19. února 2018

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE

7. Lineární vektorové prostory

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

Lineární algebra : Lineární prostor

Uzavřené a otevřené množiny

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

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

I. Úvod. I.1. Množiny. I.2. Výrokový a predikátový počet

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22

Matematická analýza 1

Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering Czech Technical University in Prague

Operace s maticemi

1 Vektorové prostory.

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

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

1 Polynomiální interpolace

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

z textu Lineární algebra

Věta o dělení polynomů se zbytkem

Symetrické a kvadratické formy

8 Matice a determinanty

Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

)(x 2 + 3x + 4),

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

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

Základy matematiky pro FEK

Bakalářská matematika I

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

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

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel

1 Topologie roviny a prostoru

11. Číselné a mocninné řady

Vlastní čísla a vlastní vektory

9. přednáška 26. listopadu f(a)h < 0 a pro h (0, δ) máme f(a 1 + h, a 2,..., a m ) f(a) > 1 2 x 1

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

SPECIÁLNÍCH PRIMITIVNÍCH FUNKCÍ INTEGRACE RACIONÁLNÍCH FUNKCÍ

Derivace funkce. Přednáška MATEMATIKA č Jiří Neubauer

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.

+ n( 1)n+1 (x 7) n, poloměr konvergence 6. 3.Poloměr konvergence je vždy +. a) f(x) = x n. (x 7) n, h(x) = 7 + 7(n+1)( 1) n. ( 1)n

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

10 Určitý integrál Riemannův integrál. Definice. Konečnou posloupnost {x j } n j=0 nazýváme dělením intervalu [a,b], jestliže platí

0.1 Úvod do lineární algebry

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

(2) [B] Nechť G je konečná grupa tvořena celočíselnými maticemi roměru 2 2 s operací násobení. Nalezněte všechny takové grupy až na izomorfizmus.

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

Vlastní čísla a vlastní vektory

Obsah. Aplikovaná matematika I. Gottfried Wilhelm Leibniz. Základní vlastnosti a vzorce

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

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

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

Aplikovaná matematika I, NMAF071

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Úvodní informace. 17. února 2018

0.1 Úvod do lineární algebry

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

22 Základní vlastnosti distribucí

18 Fourierovy řady Úvod, základní pojmy

Dnešní látka: Literatura: Kapitoly 3 a 4 ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT, Praha, Text přednášky na webové stránce přednášejícího.

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

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

Posloupnosti a řady. 28. listopadu 2015

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Úvod, základní pojmy, funkce

Transkript:

Program

Primitivní funkce a Riemannův integrál Program

Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program

Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program

Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Extrémy funkcí více proměnných Program

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování 2.56 S(f, D) = n M j (x j x j 1 ) j=1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování 2.56 1.34 S(f, D) = n M j (x j x j 1 ) S(f, D) = j=1 n m j (x j x j 1 ) j=1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování 2.15 1.84 S(f, D) = n M j (x j x j 1 ) S(f, D) = j=1 n m j (x j x j 1 ) j=1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování 2.08 1.92 S(f, D) = n M j (x j x j 1 ) S(f, D) = j=1 n m j (x j x j 1 ) j=1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování 2.08 1.92 S(f, D) = n M j (x j x j 1 ) S(f, D) = j=1 inf S(f, D)? = sup S(f, D) n m j (x j x j 1 ) j=1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování VIII.2. Riemannův integrál opakování 2.08 1.92 n n S(f, D) = M j (x j x j 1 ) S(f, D) = m j (x j x j 1 ) j=1 b a j=1 f (x) dx := inf S(f, D) = sup S(f, D) VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.2. Riemannův integrál opakování Věta Necht f je spojitá funkce na intervalu a, b a necht c a, b. Označíme-li F(x) = x pak F (x) = f (x) pro každé x (a, b). c f (t) dt pro x (a, b), VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce VIII.3. Primitivní funkce VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce VIII.3. Primitivní funkce Definice Necht funkce f je definována na neprázdném otevřeném intervalu I. Řekneme, že funkce F : I R je primitivní funkce k f na intervalu I, jestliže pro každé x I existuje F (x) a platí F (x) = f (x). VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce VIII.3. Primitivní funkce Definice Necht funkce f je definována na neprázdném otevřeném intervalu I. Řekneme, že funkce F : I R je primitivní funkce k f na intervalu I, jestliže pro každé x I existuje F (x) a platí F (x) = f (x). Věta 7 (jednoznačnost primitivní funkce) Necht F a G jsou primitivní funkce k funkci f na otevřeném intervalu I. Pak existuje c R tak, že F(x) = G(x) + c pro každé x I. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Poznámka Množinu všech primitivních funkcí k funkci f značíme symbolem f (x) dx. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Poznámka Množinu všech primitivních funkcí k funkci f značíme symbolem f (x) dx. Skutečnost, že F je primitivní funkcí k f na I zapisujeme f (x) dx c = F(x), x I. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Poznámka Množinu všech primitivních funkcí k funkci f značíme symbolem f (x) dx. Skutečnost, že F je primitivní funkcí k f na I zapisujeme f (x) dx c = F(x), x I. Věta 8 (o existenci primitivní funkce) Necht f je spojitá funkce na neprázdném otevřeném intervalu I. Pak f má na I primitivní funkci. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 9 (linearita neurčitého integrálu) Necht funkce f má na otevřeném intervalu I primitivní funkci F, funkce g má na I primitivní funkci G a α, β R. Potom funkce αf + βg je primitivní funkcí k αf + βg na I. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Primitivní funkce k některým důležitým funkcím VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Primitivní funkce k některým důležitým funkcím x n dx = c x n+1 na R pro n N {0}; n + 1 na (, 0) a na (0, ) pro n Z, n < 1, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Primitivní funkce k některým důležitým funkcím x n dx = c x n+1 na R pro n N {0}; n + 1 na (, 0) a na (0, ) pro n Z, n < 1, x α dx = c x α+1 na (0, + ) pro α R \ { 1}, α + 1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Primitivní funkce k některým důležitým funkcím x n dx = c x n+1 na R pro n N {0}; n + 1 na (, 0) a na (0, ) pro n Z, n < 1, x α dx = c x α+1 na (0, + ) pro α R \ { 1}, α + 1 1 x dx = c log x na (0, + ), VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Primitivní funkce k některým důležitým funkcím x n dx = c x n+1 na R pro n N {0}; n + 1 na (, 0) a na (0, ) pro n Z, n < 1, x α dx = c x α+1 na (0, + ) pro α R \ { 1}, α + 1 1 x dx = c log x na (0, + ), 1 x dx = c log( x) na (, 0), VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Primitivní funkce k některým důležitým funkcím x n dx = c x n+1 na R pro n N {0}; n + 1 na (, 0) a na (0, ) pro n Z, n < 1, x α dx = c x α+1 na (0, + ) pro α R \ { 1}, α + 1 1 x dx = c log x na (0, + ), 1 x dx = c log( x) na (, 0), e x dx = c e x na R, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx c = cos x na R, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx c = cos x na R, cos x dx c = sin x na R, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx = c cos x na R, cos x dx = c sin x na R, 1 cos 2 x dx = c tg x na každém z intervalů ( π + kπ, π + kπ), k Z, 2 2 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx = c cos x na R, cos x dx = c sin x na R, 1 cos 2 x dx = c tg x na každém z intervalů ( π + kπ, π + kπ), k Z, 2 2 1 sin 2 x dx = c cotg x na každém z intervalů (kπ, (k + 1)π), k Z, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx = c cos x na R, cos x dx = c sin x na R, 1 cos 2 x dx = c tg x na každém z intervalů ( π + kπ, π + kπ), k Z, 2 2 1 sin 2 x dx = c cotg x na každém z intervalů (kπ, (k + 1)π), k Z, 1 1 + x dx = c arctg x na R, 2 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx = c cos x na R, cos x dx = c sin x na R, 1 cos 2 x dx = c tg x na každém z intervalů ( π + kπ, π + kπ), k Z, 2 2 1 sin 2 x dx = c cotg x na každém z intervalů (kπ, (k + 1)π), k Z, 1 1 + x dx = c arctg x na R, 2 1 dx = c arcsin x na ( 1, 1), 1 x 2 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce sin x dx = c cos x na R, cos x dx = c sin x na R, 1 cos 2 x dx = c tg x na každém z intervalů ( π + kπ, π + kπ), k Z, 2 2 1 sin 2 x dx = c cotg x na každém z intervalů (kπ, (k + 1)π), k Z, 1 1 + x dx = c arctg x na R, 2 1 dx = c arcsin x na ( 1, 1), 1 x 2 1 dx = c arccos x na ( 1, 1). 1 x 2 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 10 (o substituci) (i) Necht F je primitivní funkce k f na (a, b). Necht je ϕ funkce definovaná na (α, β) s hodnotami v intervalu (a, b), která má v každém bodě t (α, β) vlastní derivaci. Pak f ( ϕ(t) ) ϕ (t) dt c = F ( ϕ(t) ) na (α, β). VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 10 (o substituci) (i) Necht F je primitivní funkce k f na (a, b). Necht je ϕ funkce definovaná na (α, β) s hodnotami v intervalu (a, b), která má v každém bodě t (α, β) vlastní derivaci. Pak f ( ϕ(t) ) ϕ (t) dt c = F ( ϕ(t) ) na (α, β). (ii) Necht funkce ϕ má v každém bodě intervalu (α, β) vlastní derivaci, která je bud všude kladná, nebo všude záporná, a ϕ ( (α, β) ) = (a, b). Necht funkce f je definovaná na intervalu (a, b) a platí f ( ϕ(t) ) ϕ c (t) dt = G(t) na (α, β). Pak f (x) dx = c G ( ϕ 1 (x) ) na (a, b). VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 11 (integrace per partes) Necht I je neprázdný otevřený interval, funkce f a g jsou spojité na I, F je primitivní funkce k f na I a G je primitivní funkce ke g na I. Pak platí g(x)f(x) dx = G(x)F(x) G(x)f (x) dx na I. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Integrace racionálních funkcí Definice Racionální funkcí budeme rozumět podíl dvou polynomů, kde polynom ve jmenovateli není identicky roven nule. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Integrace racionálních funkcí Definice Racionální funkcí budeme rozumět podíl dvou polynomů, kde polynom ve jmenovateli není identicky roven nule. Věta ( základní věta algebry ) Necht n N, a 0,..., a n C, a n 0. Pak rovnice a n z n + a n 1 z n 1 + + a 1 z + a 0 = 0 má alespoň jedno řešení z C. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Lemma 12 (o dělení polynomů) Necht P a Q jsou dva polynomy (s komplexními koeficienty), přičemž polynom Q není identicky roven nule. Pak existují jednoznačně určené polynomy R a Z splňující: Polynom Z je nulový nebo má stupeň menší než stupeň Q. P(x) = R(x)Q(x) + Z (x) pro všechna x C. Pokud mají P a Q reálné koeficienty, mají i R a Z reálné koeficienty. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Lemma 12 (o dělení polynomů) Necht P a Q jsou dva polynomy (s komplexními koeficienty), přičemž polynom Q není identicky roven nule. Pak existují jednoznačně určené polynomy R a Z splňující: Polynom Z je nulový nebo má stupeň menší než stupeň Q. P(x) = R(x)Q(x) + Z (x) pro všechna x C. Pokud mají P a Q reálné koeficienty, mají i R a Z reálné koeficienty. Důsledek Je-li P polynom a λ C je jeho kořen (tj. P(λ) = 0), pak existuje polynom R, pro který platí P(x) = (x λ)r(x) pro x C. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 13 (o rozkladu na kořenové činitele) Necht P(x) = a n x n + + a 1 x + a 0 je polynom stupně n. Pak existují čísla x 1,..., x n C taková, že P(x) = a n (x x 1 ) (x x n ), x R. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 13 (o rozkladu na kořenové činitele) Necht P(x) = a n x n + + a 1 x + a 0 je polynom stupně n. Pak existují čísla x 1,..., x n C taková, že P(x) = a n (x x 1 ) (x x n ), x R. Definice Necht P je polynom, λ C a k N. Řekneme, že λ je kořen násobnosti k polynomu P, jestliže existuje polynom R, který splňuje R(λ) 0 a P(x) = (x λ) k R(x) pro x C. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 13 (o rozkladu na kořenové činitele) Necht P(x) = a n x n + + a 1 x + a 0 je polynom stupně n. Pak existují čísla x 1,..., x n C taková, že P(x) = a n (x x 1 ) (x x n ), x R. Definice Necht P je polynom, λ C a k N. Řekneme, že λ je kořen násobnosti k polynomu P, jestliže existuje polynom R, který splňuje R(λ) 0 a P(x) = (x λ) k R(x) pro x C. (Tj. násobnost kořene λ je rovna počtu výskytů čísla λ v n-tici x 1, x 2,..., x n z věty 13.) VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 14 (o kořenech polynomu s reálnými koeficienty) Necht P je polynom s reálnými koeficienty a z C je kořen P násobnosti k N. Pak i komplexně sdružené číslo z je kořenem P násobnosti k. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 15 (o rozkladu polynomu s reálnými koeficienty) Necht P(x) = a n x n + + a 1 x + a 0 je polynom stupně n s reálnými koeficienty. Pak existují reálná čísla x 1,..., x k, α 1,..., α l, β 1,..., β l a přirozená čísla p 1,..., p k, q 1,..., q l taková, že P(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 15 (o rozkladu polynomu s reálnými koeficienty) Necht P(x) = a n x n + + a 1 x + a 0 je polynom stupně n s reálnými koeficienty. Pak existují reálná čísla x 1,..., x k, α 1,..., α l, β 1,..., β l a přirozená čísla p 1,..., p k, q 1,..., q l taková, že P(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l, žádné dva z mnohočlenů x x 1, x x 2,..., x x k, x 2 + α 1 x + β 1,..., x 2 + α l x + β l nemají společný kořen, VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 15 (o rozkladu polynomu s reálnými koeficienty) Necht P(x) = a n x n + + a 1 x + a 0 je polynom stupně n s reálnými koeficienty. Pak existují reálná čísla x 1,..., x k, α 1,..., α l, β 1,..., β l a přirozená čísla p 1,..., p k, q 1,..., q l taková, že P(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l, žádné dva z mnohočlenů x x 1, x x 2,..., x x k, x 2 + α 1 x + β 1,..., x 2 + α l x + β l nemají společný kořen, mnohočleny x 2 + α 1 x + β 1,..., x 2 + α l x + β l nemají žádný reálný kořen. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 16 (o rozkladu na parciální zlomky) Necht P, Q jsou polynomy s reálnými koeficienty takové, že stupeň P je ostře menší než stupeň Q a Q(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l je rozklad polynomu Q(x) z věty 15. Pak existují jednoznačně určená reálná čísla A 1 1,..., A1 p 1,..., A k 1,..., Ak p k, B 1 1, C1 1,..., B1 q 1, C 1 q 1,..., B l 1, Cl 1,..., Bl q l, C l q l taková, že platí P(x) Q(x) = VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 16 (o rozkladu na parciální zlomky) Necht P, Q jsou polynomy s reálnými koeficienty takové, že stupeň P je ostře menší než stupeň Q a Q(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l je rozklad polynomu Q(x) z věty 15. Pak existují jednoznačně určená reálná čísla A 1 1,..., A1 p 1,..., A k 1,..., Ak p k, B 1 1, C1 1,..., B1 q 1, C 1 q 1,..., B l 1, Cl 1,..., Bl q l, C l q l P(x) Q(x) = A1 1 (x x 1 ) + + A1 p 1 (x x 1 ) p 1 + taková, že platí VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 16 (o rozkladu na parciální zlomky) Necht P, Q jsou polynomy s reálnými koeficienty takové, že stupeň P je ostře menší než stupeň Q a Q(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l je rozklad polynomu Q(x) z věty 15. Pak existují jednoznačně určená reálná čísla A 1 1,..., A1 p 1,..., A k 1,..., Ak p k, B 1 1, C1 1,..., B1 q 1, C 1 q 1,..., B l 1, Cl 1,..., Bl q l, C l q l taková, že platí P(x) Q(x) = A1 1 (x x 1 ) + + A1 p 1 (x x 1 ) p 1 + + Ak 1 (x x k ) + + + Ak p k (x x k ) p k VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 16 (o rozkladu na parciální zlomky) Necht P, Q jsou polynomy s reálnými koeficienty takové, že stupeň P je ostře menší než stupeň Q a Q(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l je rozklad polynomu Q(x) z věty 15. Pak existují jednoznačně určená reálná čísla A 1 1,..., A1 p 1,..., A k 1,..., Ak p k, B 1 1, C1 1,..., B1 q 1, C 1 q 1,..., B l 1, Cl 1,..., Bl q l, C l q l taková, že platí P(x) Q(x) = A1 1 (x x 1 ) + + A1 p 1 (x x 1 ) p 1 + + Ak 1 (x x k ) + + + B1 1 x+c1 1 (x 2 +α 1 x+β 1 ) + + B1 q 1 x+c 1 q 1 (x 2 +α 1 x+β 1 ) q 1 + + Ak p k (x x k ) p k VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.3. Primitivní funkce Věta 16 (o rozkladu na parciální zlomky) Necht P, Q jsou polynomy s reálnými koeficienty takové, že stupeň P je ostře menší než stupeň Q a Q(x) = a n (x x 1 ) p 1 (x xk ) p k (x 2 + α 1 x + β 1 ) q 1 (x 2 + α l x + β l ) q l je rozklad polynomu Q(x) z věty 15. Pak existují jednoznačně určená reálná čísla A 1 1,..., A1 p 1,..., A k 1,..., Ak p k, B 1 1, C1 1,..., B1 q 1, C 1 q 1,..., B l 1, Cl 1,..., Bl q l, C l q l taková, že platí P(x) Q(x) = A1 1 (x x 1 ) + + A1 p 1 (x x 1 ) p 1 + + Ak 1 (x x k ) + + + B1 1 x+c1 1 (x 2 +α 1 x+β 1 ) + + B1 q 1 x+c 1 q 1 (x 2 +α 1 x+β 1 ) q 1 + + Bl 1 x+cl 1 (x 2 +α l x+β l ) + + Bl q l x+c l q l (x 2 +α l x+β l ) q l. Ak p k (x x k ) p k VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu Definice Necht f je spojitá funkce na (a, b), a < b + a necht c (a, b). Nevlastním Riemannovým integrálem od a do b z funkce f rozumíme c lim α a+ α f (x) dx + lim β b β c f (x) dx, pokud limity existují a jejich součet má smysl. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu Věta 17 (Newtonův vzorec) Necht f je spojitá na intervalu (a, b), a < b, a necht F je primitivní funkce k f na (a, b). 1. Integrál b f (x) dx existuje, právě když existují limity a lim x a+ F(x), lim x b F(x) a jejich rozdíl má smysl. V tomto případě platí b a f (x) dx = lim x b F(x) lim x a+ F(x). (1) VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu Věta 17 (Newtonův vzorec) Necht f je spojitá na intervalu (a, b), a < b, a necht F je primitivní funkce k f na (a, b). 1. Integrál b f (x) dx existuje, právě když existují limity a lim x a+ F(x), lim x b F(x) a jejich rozdíl má smysl. V tomto případě platí b a f (x) dx = lim x b F(x) lim x a+ F(x). (1) 2. Pokud a, b R a f je spojitá na (omezeném!) uzavřeném intervalu a, b, pak existují vlastní limity lim x a+ F(x), lim x b F(x) a platí (1). VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.4. Dodatky k Riemannovu integrálu Důsledek 18 (linearita Riemannova Integrálu) Necht f, g jsou spojité na intervalu (a, b), a < b + a mají nevlastní Riemannovy integrály na tomto intervalu. Necht α, β R. Pak platí b a b b αf (x) + βg(x) dx = α f (x) dx + β g(x) dx, a a pokud má výraz na pravé straně smysl. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice Řekneme, že A R n je buňka, jestliže A = a 1, b 1 a 2, b 2 a n, b n, přičemž < a i < b i < +, i = 1,..., n. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice Řekneme, že A R n je buňka, jestliže A = a 1, b 1 a 2, b 2 a n, b n, přičemž < a i < b i < +, i = 1,..., n. Objem buňky A budeme značit symbolem vol A a definujeme jej jako vol A = n (b i a i ). i=1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice Necht I = a, b, a < b. Řekneme, že posloupnost intervalů { x j 1, x j } k j=1 je dělením intervalu I, jestliže a = x 0 < x 1 < < x k = b. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice Necht I = a, b, a < b. Řekneme, že posloupnost intervalů { x j 1, x j } k j=1 je dělením intervalu I, jestliže a = x 0 < x 1 < < x k = b. Necht A = I 1 I 2 I n R n je buňka. Řekneme, že systém D složený z buněk je dělením buňky A, jestliže D = {J 1 J n ; J 1 D 1,..., J n D n }, kde D j je dělením intervalu I j, j = 1,..., n. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice Necht A je buňka a D, D 0 jsou dvě dělení buňky A. Řekneme, že dělení D je zjemněním dělení D 0, jestliže každá buňka dělení D je obsažena v nějaké buňce dělení D 0. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice Necht A je buňka a D, D 0 jsou dvě dělení buňky A. Řekneme, že dělení D je zjemněním dělení D 0, jestliže každá buňka dělení D je obsažena v nějaké buňce dělení D 0. Normou dělení D rozumíme číslo ν(d) = max { sup ρ(x, y)}. D D x,y D VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Integrace funkce přes buňku Definice Necht A R n je buňka a f je funkce definovaná alespoň na A, kde je omezená. Označme S(f, D) = sup f vol D, D D D S(f, D) = D D inf f vol D, D VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Integrace funkce přes buňku Definice Necht A R n je buňka a f je funkce definovaná alespoň na A, kde je omezená. Označme S(f, D) = sup f vol D, D D D S(f, D) = inf f vol D, D D D f = inf{s(f, D); D je dělení A}, A f = sup{s(f, D); D je dělení A}. A VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Definice V případě, že f = f, definujeme zobecněný A A Riemannův integrál funkce f přes buňku A jako f = f. A A Někdy používáme také symbol f (x) dx, kde je A vyznačena proměnná funkce f. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Poznámka Pokud D 1, D 2 jsou dvě dělení buňky A a D je dělení buňky A zjemňující D 1 i D 2, pak S(f, D 1 ) S(f, D) S(f, D) S(f, D 2 ). VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Poznámka Pokud D 1, D 2 jsou dvě dělení buňky A a D je dělení buňky A zjemňující D 1 i D 2, pak S(f, D 1 ) S(f, D) S(f, D) S(f, D 2 ). Odtud lze snadno odvodit A f A f. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Lemma 19 (ekvivalentní definice vícerozměrného integrálu) Necht f je funkce omezená na buňce A R n. (a) f = I R právě tehdy, když ke každému ε R, A ε > 0 existuje dělení D buňky A takové, že I ε < S(f, D) S(f, D) < I + ε. (b) Funkce f má na buňce A zobecněný Riemannův integrál právě tehdy, když ke každému ε R, ε > 0 existuje dělení D buňky A takové, že S(f, D) S(f, D) < ε. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Tvrzení 20 (integrál přes rozdělenou buňku) Necht f je funkce omezená na buňce A R n a necht D je dělení buňky A. Jestliže pro každé D D existuje D f, pak existuje i A f a platí A f = D D D f. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Tvrzení 20 (integrál přes rozdělenou buňku) Necht f je funkce omezená na buňce A R n a necht D je dělení buňky A. Jestliže pro každé D D existuje D f, pak existuje i A f a platí A f = D D D f. Důsledek 21 Necht A, B R n jsou buňky, A B. Necht f je funkce definovaná alespoň na B, pro kterou platí f (x) = 0 pokud x B \ A. Potom jestliže existuje A f, pak existuje i B f a oba integrály se rovnají. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Integrace funkce přes množinu Definice Necht M R n a f je funkce n proměnných, která je definována alespoň na M a je na M omezená. Definujme funkci f : R n R takto: f (x) = {f (x) x M, 0 x R n \ M. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Integrace funkce přes množinu Definice Necht M R n a f je funkce n proměnných, která je definována alespoň na M a je na M omezená. Definujme funkci f : R n R takto: f (x) = {f (x) x M, 0 x R n \ M. Zobecněný Riemannův integrál f definujeme jako M f = lim f, M r + r,r n pokud uvedená limita existuje. (Především tedy musí existovat r,r n f pro všechna r (0, + ).) VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Pokud integrál funkce f přes množinu M R n existuje a přitom je konečný, pak říkáme, že f konverguje. Pokud M je roven + nebo, pak říkáme, že diverguje. Máme pak následující schéma: reálnému číslu, tj. konverguje; existuje a je roven +, tj. diverguje; f M, tj. diverguje; neexistuje. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 22 (linearita vícerozměrného integrálu) Necht M R n, α R \ {0} a f a g jsou funkce n proměnných takové, že integrály M f a M g existují. Potom (i) (f + g) existuje a platí M (f + g) = M M f + pokud má výraz na pravé straně rovnosti smysl. M g, (ii) M αf existuje a platí M αf = α f. M VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 23 (integrál přes sjednocení množin) Necht M, N R n, M N = a f je funkce n proměnných taková, že integrály f a f existují. Potom existuje i M N integrál f a platí M N f = f + f, M N pokud má výraz na pravé straně rovnosti smysl. M N VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 24 (integrál a uspořádání) Necht M R n a f a g jsou funkce n proměnných takové, že integrály M f a M g existují. (i) Je-li f 0, potom i M f 0. (ii) Je-li f g, potom i M f M g. (iii) f existuje a platí M M f M f. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 25 (o konvergenci a existenci integrálu) (i) Necht K R n je omezená konvexní množina a f je omezená funkce na K, která je spojitá ve všech bodech K (vzhledem ke K ) vyjma nejvýše konečně mnoha bodů z K. Potom K f konverguje. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 25 (o konvergenci a existenci integrálu) (i) Necht K R n je omezená konvexní množina a f je omezená funkce na K, která je spojitá ve všech bodech K (vzhledem ke K ) vyjma nejvýše konečně mnoha bodů z K. Potom K f konverguje. (ii) Necht K R n je konvexní množina a f je omezená nezáporná funkce na K, která je spojitá ve všech bodech K (vzhledem ke K ) vyjma nejvýše konečně mnoha bodů z K. Potom K f existuje. VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 26 (Fubiniova věta) (i) Necht M 1 R m a M 2 R n. Předpokládejme dále, že množiny M 1 a M 2 jsou buňky. Necht f je funkce definovaná alespoň na M 1 M 2 a necht existuje M 1 M 2 f. Pokud pro každé x M 1 existuje F(x) = M 2 f (x, y) dy R, potom platí f = F(x) dx. M 1 M 2 M 1 VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

VIII.5. Vícerozměrný Riemannův integrál Věta 26 (Fubiniova věta) (i) Necht M 1 R m a M 2 R n. Předpokládejme dále, že množiny M 1 a M 2 jsou buňky. Necht f je funkce definovaná alespoň na M 1 M 2 a necht existuje M 1 M 2 f. Pokud pro každé x M 1 existuje F(x) = M 2 f (x, y) dy R, potom platí f = F(x) dx. M 1 M 2 M 1 (ii) Necht f : R m R n R je nezáporná funkce a necht existuje f. Pokud pro každé x R m existuje R m R n F(x) = f (x, y) dy R a pokud existuje R n F(x) dx, pak platí R m f = F(x) dx. R m R n R m VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

IX.1. Vektorové prostory IX.1. Vektorové prostory IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory IX.1. Vektorové prostory Symbol K značí množinu R nebo C. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Vektorovým prostorem nad K rozumíme trojici (V, +, ), kde V je neprázdná množina, + je operace z V V do V a je operace z K V do V, přičemž tyto operace mají následující vlastnosti: IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), množina V obsahuje prvek, který značíme o (a říkáme mu nulový prvek), splňující v V : o + v = v. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), množina V obsahuje prvek, který značíme o (a říkáme mu nulový prvek), splňující v V : o + v = v. v V w V : v + w = o, IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), množina V obsahuje prvek, který značíme o (a říkáme mu nulový prvek), splňující v V : o + v = v. v V w V : v + w = o, a, b K v V : a (b v) = (ab) v, IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), množina V obsahuje prvek, který značíme o (a říkáme mu nulový prvek), splňující v V : o + v = v. v V w V : v + w = o, a, b K v V : a (b v) = (ab) v, a, b K v V : (a + b) v = a v + b v, IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), množina V obsahuje prvek, který značíme o (a říkáme mu nulový prvek), splňující v V : o + v = v. v V w V : v + w = o, a, b K v V : a (b v) = (ab) v, a, b K v V : (a + b) v = a v + b v, a K u, v V : a (u + v) = a u + a v, IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice u, v V : u + v = v + u (komutativita sčítání), u, v, w V : (u + v) + w = u + (v + w) (asociativita sčítání), množina V obsahuje prvek, který značíme o (a říkáme mu nulový prvek), splňující v V : o + v = v. v V w V : v + w = o, a, b K v V : a (b v) = (ab) v, a, b K v V : (a + b) v = a v + b v, a K u, v V : a (u + v) = a u + a v, v V : 1 v = v. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor nad K a U V, U. Řekneme, že U je vektorový podprostor prostoru V, jestliže u, v U : u + v U, IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor nad K a U V, U. Řekneme, že U je vektorový podprostor prostoru V, jestliže u, v U : u + v U, a K u U : a u U. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, m N, u 1,..., u m V a λ 1,..., λ m K. Výraz λ 1 u 1 + + λ m u m nazýváme lineární kombinací vektorů u 1,..., u m. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, m N, u 1,..., u m V a λ 1,..., λ m K. Výraz λ 1 u 1 + + λ m u m nazýváme lineární kombinací vektorů u 1,..., u m. Pokud alespoň jedno z čísel λ 1,..., λ m je nenulové, pak hovoříme o netriviální lineární kombinaci, v opačném případě jde o triviální lineární kombinaci. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, m N, u 1,..., u m V a λ 1,..., λ m K. Výraz λ 1 u 1 + + λ m u m nazýváme lineární kombinací vektorů u 1,..., u m. Pokud alespoň jedno z čísel λ 1,..., λ m je nenulové, pak hovoříme o netriviální lineární kombinaci, v opačném případě jde o triviální lineární kombinaci. Lineární kombinací prázdné množiny vektorů rozumíme nulový vektor. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, u 1,..., u m V. Řekneme, že vektory u 1,..., u m jsou lineárně závislé, pokud existuje jejich netriviální lineární kombinace, jež je rovna nulovému vektoru. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, u 1,..., u m V. Řekneme, že vektory u 1,..., u m jsou lineárně závislé, pokud existuje jejich netriviální lineární kombinace, jež je rovna nulovému vektoru. Pokud vektory u 1,..., u m nejsou lineárně závislé, pak říkáme, že jsou lineárně nezávislé. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, u 1,..., u m V. Řekneme, že vektory u 1,..., u m jsou lineárně závislé, pokud existuje jejich netriviální lineární kombinace, jež je rovna nulovému vektoru. Pokud vektory u 1,..., u m nejsou lineárně závislé, pak říkáme, že jsou lineárně nezávislé. Řekneme, že množina M V je lineárně nezávislá, jestliže libovolná m-tice po dvou různých vektorů z M je lineárně nezávislá. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, u 1,..., u m V. Řekneme, že vektory u 1,..., u m jsou lineárně závislé, pokud existuje jejich netriviální lineární kombinace, jež je rovna nulovému vektoru. Pokud vektory u 1,..., u m nejsou lineárně závislé, pak říkáme, že jsou lineárně nezávislé. Řekneme, že množina M V je lineárně nezávislá, jestliže libovolná m-tice po dvou různých vektorů z M je lineárně nezávislá. Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor, M V. Řekneme, že množina M generuje V, jestliže každý vektor z V je lineární kombinací konečně mnoha vektorů z M. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Definice Necht (V, +, ) je vektorový prostor a B V. Řekneme, že B je báze prostoru V, jestliže množina B je lineárně nezávislá a generuje V. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Věta 1 (o bázi vektorového prostoru) (i) Každou lineárně nezávislou podmnožinu vektorového prostoru lze doplnit na bázi tohoto prostoru. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Věta 1 (o bázi vektorového prostoru) (i) Každou lineárně nezávislou podmnožinu vektorového prostoru lze doplnit na bázi tohoto prostoru. (ii) Každý vektorový prostor má bázi. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Věta 1 (o bázi vektorového prostoru) (i) Každou lineárně nezávislou podmnožinu vektorového prostoru lze doplnit na bázi tohoto prostoru. (ii) Každý vektorový prostor má bázi. (iii) Počet prvků báze prostoru V je určen jednoznačně a nazýváme ho dimenze prostoru V (značíme dim V ). IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Věta 1 (o bázi vektorového prostoru) (i) Každou lineárně nezávislou podmnožinu vektorového prostoru lze doplnit na bázi tohoto prostoru. (ii) Každý vektorový prostor má bázi. (iii) Počet prvků báze prostoru V je určen jednoznačně a nazýváme ho dimenze prostoru V (značíme dim V ). Definice Je-li dim V < +, řekneme, že V je konečněrozměrný (konečnědimenzionální). Je-li dim V = +, mluvíme o nekonečněrozměrném (nekonečnědimenzionálním) vektorovém prostoru. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Tvrzení 2 (o bázi konečněrozměrného prostoru) Necht V je vektorový prostor dimenze n N nad K. (i) Jsou-li v 1,..., v n lineárně nezávislé vektory v prostoru V, pak množina {v 1,..., v n } je bází prostoru V. IX. Lineární algebra

IX.1. Vektorové prostory Tvrzení 2 (o bázi konečněrozměrného prostoru) Necht V je vektorový prostor dimenze n N nad K. (i) Jsou-li v 1,..., v n lineárně nezávislé vektory v prostoru V, pak množina {v 1,..., v n } je bází prostoru V. (ii) Jestliže pro vektory v 1,..., v n V platí lin K {v 1,..., v n } = V, je množina {v 1,..., v n } bází prostoru V. IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Definice Necht U a V jsou vektorové prostory nad K. Zobrazení L: U V se nazývá lineární, jestliže platí: u 1, u 2 U : L(u 1 + u 2 ) = L(u 1 ) + L(u 2 ), IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Definice Necht U a V jsou vektorové prostory nad K. Zobrazení L: U V se nazývá lineární, jestliže platí: u 1, u 2 U : L(u 1 + u 2 ) = L(u 1 ) + L(u 2 ), a K u U : L(au) = al(u). IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Definice Necht U a V jsou vektorové prostory nad K, L: U V necht je lineární zobrazení. Jádrem lineárního zobrazení L nazveme množinu Ker(L) = L 1 ({o}) = {u U : L(u) = o}. IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Definice Necht U a V jsou vektorové prostory nad K, L: U V necht je lineární zobrazení. Jádrem lineárního zobrazení L nazveme množinu Ker(L) = L 1 ({o}) = {u U : L(u) = o}. Symbolem Im(L) značíme obor hodnot zobrazení L, tedy Im L = L(U) = {v V ; u U : L(u) = v}. IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Věta 3 (vlastnosti jádra a obrazu) Necht U a V jsou vektorové prostory nad K, L: U V necht je lineární zobrazení. Potom platí: (i) Množina Ker(L) je vektorovým podprostorem U. IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Věta 3 (vlastnosti jádra a obrazu) Necht U a V jsou vektorové prostory nad K, L: U V necht je lineární zobrazení. Potom platí: (i) Množina Ker(L) je vektorovým podprostorem U. (ii) Množina Im(L) je vektorovým podprostorem V. IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Věta 3 (vlastnosti jádra a obrazu) Necht U a V jsou vektorové prostory nad K, L: U V necht je lineární zobrazení. Potom platí: (i) Množina Ker(L) je vektorovým podprostorem U. (ii) Množina Im(L) je vektorovým podprostorem V. (iii) Pro dimenze platí: dim U = dim Ker(L) + dim Im(L). IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Necht U, V jsou vektorové prostory, L: U V je lineární zobrazení a b V. Uvažujme rovnici L(x) = b. (2) IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Necht U, V jsou vektorové prostory, L: U V je lineární zobrazení a b V. Uvažujme rovnici L(x) = b. (2) Věta 4 (řešení nehomogenní rovnice) Necht x 0 U je řešením rovnice (2). Potom množina {x 0 + w : w Ker(L)} je množinou všech řešení rovnice (2). IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Necht A M(m n), b R m. Uvažujme soustavu m rovnic o n neznámých Ax = b. (3) IX. Lineární algebra

IX.2. Lineární zobrazení a řešení soustav lineárních rovnic Necht A M(m n), b R m. Uvažujme soustavu m rovnic o n neznámých Ax = b. (3) Důsledek 5 Má-li soustava (3) řešení x 0 R n, pak množina všech řešení má tvar {x 0 + w : Aw = o}. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy IX.3. Bilineární formy IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že zobrazení B : R n R n R je bilineární forma, jestliže platí: (i) u, v, w R n : B(u + v, w) = B(u, w) + B(v, w), IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že zobrazení B : R n R n R je bilineární forma, jestliže platí: (i) u, v, w R n : B(u + v, w) = B(u, w) + B(v, w), (ii) a R u, v R n : B(au, v) = ab(u, v), IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že zobrazení B : R n R n R je bilineární forma, jestliže platí: (i) u, v, w R n : B(u + v, w) = B(u, w) + B(v, w), (ii) a R u, v R n : B(au, v) = ab(u, v), (iii) u, v, w R n : B(u, v + w) = B(u, v) + B(u, w), IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že zobrazení B : R n R n R je bilineární forma, jestliže platí: (i) u, v, w R n : B(u + v, w) = B(u, w) + B(v, w), (ii) a R u, v R n : B(au, v) = ab(u, v), (iii) u, v, w R n : B(u, v + w) = B(u, v) + B(u, w), (iv) a R u, v R n : B(u, av) = ab(u, v). IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Věta 6 (reprezentace bilineárních forem) Zobrazení B : R n R n R je bilineární forma, právě když existuje matice A M(n n) taková, že u, v R n : B(u, v) = u T Av. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Věta 6 (reprezentace bilineárních forem) Zobrazení B : R n R n R je bilineární forma, právě když existuje matice A M(n n) taková, že u, v R n : B(u, v) = u T Av. Definice Matice A M(n n) z předchozí věty se nazývá reprezentující maticí formy B. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že bilineární forma B : R n R n R je symetrická, jestliže platí u, v R n : B(u, v) = B(v, u). IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že bilineární forma B : R n R n R je symetrická, jestliže platí u, v R n : B(u, v) = B(v, u). Poznámka Bilineární forma B je symetrická, právě když její reprezentující matice A je symetrická, tj. A = A T. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Necht B : R n R n R je symetrická bilineární forma. Řekneme, že B je pozitivně definitní (PD), jestliže u R n, u o : B(u, u) > 0, IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Necht B : R n R n R je symetrická bilineární forma. Řekneme, že B je pozitivně definitní (PD), jestliže u R n, u o : B(u, u) > 0, negativně definitní (ND), jestliže u R n, u o : B(u, u) < 0, IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Necht B : R n R n R je symetrická bilineární forma. Řekneme, že B je pozitivně definitní (PD), jestliže u R n, u o : B(u, u) > 0, negativně definitní (ND), jestliže u R n, u o : B(u, u) < 0, pozitivně semidefinitní (PSD), jestliže u R n : B(u, u) 0, IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Necht B : R n R n R je symetrická bilineární forma. Řekneme, že B je pozitivně definitní (PD), jestliže u R n, u o : B(u, u) > 0, negativně definitní (ND), jestliže u R n, u o : B(u, u) < 0, pozitivně semidefinitní (PSD), jestliže u R n : B(u, u) 0, negativně semidefinitní (NSD), jestliže u R n : B(u, u) 0, IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Necht B : R n R n R je symetrická bilineární forma. Řekneme, že B je pozitivně definitní (PD), jestliže u R n, u o : B(u, u) > 0, negativně definitní (ND), jestliže u R n, u o : B(u, u) < 0, pozitivně semidefinitní (PSD), jestliže u R n : B(u, u) 0, negativně semidefinitní (NSD), jestliže u R n : B(u, u) 0, indefinitní (ID), neplatí-li nic z předchozího, tj. u, v R n : B(u, u) > 0 & B(v, v) < 0. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že matice A = (a ij ) M(n n) je diagonální, jestliže a ij = 0 pro každé i, j {1,..., n}, i j. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že matice A = (a ij ) M(n n) je diagonální, jestliže a ij = 0 pro každé i, j {1,..., n}, i j. Tvrzení 7 (definitnost diagonální matice) Necht A = (a ij ) M(n n) je diagonální. Pak platí: A je PD, právě když a ii > 0, i = 1,..., n; IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že matice A = (a ij ) M(n n) je diagonální, jestliže a ij = 0 pro každé i, j {1,..., n}, i j. Tvrzení 7 (definitnost diagonální matice) Necht A = (a ij ) M(n n) je diagonální. Pak platí: A je PD, právě když a ii > 0, i = 1,..., n; A je ND, právě když a ii < 0, i = 1,..., n; IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že matice A = (a ij ) M(n n) je diagonální, jestliže a ij = 0 pro každé i, j {1,..., n}, i j. Tvrzení 7 (definitnost diagonální matice) Necht A = (a ij ) M(n n) je diagonální. Pak platí: A je PD, právě když a ii > 0, i = 1,..., n; A je ND, právě když a ii < 0, i = 1,..., n; A je PSD, právě když a ii 0, i = 1,..., n; IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že matice A = (a ij ) M(n n) je diagonální, jestliže a ij = 0 pro každé i, j {1,..., n}, i j. Tvrzení 7 (definitnost diagonální matice) Necht A = (a ij ) M(n n) je diagonální. Pak platí: A je PD, právě když a ii > 0, i = 1,..., n; A je ND, právě když a ii < 0, i = 1,..., n; A je PSD, právě když a ii 0, i = 1,..., n; A je NSD, právě když a ii 0, i = 1,..., n; IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Řekneme, že matice A = (a ij ) M(n n) je diagonální, jestliže a ij = 0 pro každé i, j {1,..., n}, i j. Tvrzení 7 (definitnost diagonální matice) Necht A = (a ij ) M(n n) je diagonální. Pak platí: A je PD, právě když a ii > 0, i = 1,..., n; A je ND, právě když a ii < 0, i = 1,..., n; A je PSD, právě když a ii 0, i = 1,..., n; A je NSD, právě když a ii 0, i = 1,..., n; A je ID, právě když existují taková i, j {1,..., n}, že a ii > 0 a a jj < 0. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Definice Symetrickou elementární úpravou matice A M(n n) budeme rozumět úpravu, kdy provedeme jistou elementární řádkovou úpravu matice A a vzniklou matici upravíme odpovídající sloupcovou úpravou. Symetrickou transformací matice A budeme rozumět konečnou posloupnost symetrických elementárních úprav. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Lemma 8 (o matici transformace) Necht T je transformace matic o m řádcích. Potom existuje regulární matice B M(m m) taková, že kdykoli A M(m n) vznikla z A M(m n) pomocí T, tak platí BA = A. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Lemma 8 (o matici transformace) Necht T je transformace matic o m řádcích. Potom existuje regulární matice B M(m m) taková, že kdykoli A M(m n) vznikla z A M(m n) pomocí T, tak platí BA = A. Věta 9 (o matici symetrické transformace) Uvažujme symetrickou transformaci T matic typu n n. Potom existuje regulární matice B M(n n) taková, že kdykoli matice A M(n n) vznikne z A M(n n) pomocí T, tak platí BAB T = A. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Lemma 10 (o symetrické transformaci symetrické matice) (i) Je-li A M(n n) symetrická matice a C M(n n), pak CAC T je opět symetrická matice. (ii) Symetrická transformace zachovává symetrii matice. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Lemma 10 (o symetrické transformaci symetrické matice) (i) Je-li A M(n n) symetrická matice a C M(n n), pak CAC T je opět symetrická matice. (ii) Symetrická transformace zachovává symetrii matice. Věta 11 (symetrické transformace a definitnost) Necht A M(n n) je symetrická matice a necht B M(n n) vznikla z A pomocí symetrické transformace. Matice A je pozitivně definitní (negativně definitní, pozitivně semidefinitní, negativně semidefinitní, indefinitní), právě když B je pozitivně definitní (negativně definitní,... ). IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Věta 12 (diagonalizace symetrické matice) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak ji lze symetrickou transformací převést na diagonální matici. IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Věta 13 (Sylvestrovo kritérium) Necht A = (a ij ) M(n n) je symetrická matice. Pak A je pozitivně definitní, právě když a 11... a 1k.. > 0 pro každé k = 1,..., n, a k1... a kk IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy Věta 13 (Sylvestrovo kritérium) Necht A = (a ij ) M(n n) je symetrická matice. Pak A je pozitivně definitní, právě když a 11... a 1k.. > 0 pro každé k = 1,..., n, a k1... a kk negativně definitní, právě když a 11... a 1k ( 1) k.. > 0 pro každé k = 1,..., n, a k1... a kk IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy pozitivně semidefinitní, právě když pro každou k-tici přirozených čísel 1 i 1 < < i k n, k = 1,..., n, platí a i1 i 1... a i1 i k.. 0, a ik i 1... a ik i k IX. Lineární algebra

IX.3. Bilineární formy pozitivně semidefinitní, právě když pro každou k-tici přirozených čísel 1 i 1 < < i k n, k = 1,..., n, platí a i1 i 1... a i1 i k.. 0, a ik i 1... a ik i k negativně semidefinitní, právě když pro každou k-tici přirozených čísel 1 i 1 < < i k n, k = 1,..., n, platí a i1 i 1... a i1 i k ( 1) k.. 0. a ik i 1... a ik i k IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory IX.4. Vlastní čísla a vektory IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Necht A M(n n). Řekneme, že λ C je vlastní číslo matice A, jestliže existuje nenulový vektor x C n takový, že Ax = λx. Vektor x pak nazýváme vlastním vektorem matice A příslušným k vlastnímu číslu λ. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Necht A M(n n). Řekneme, že λ C je vlastní číslo matice A, jestliže existuje nenulový vektor x C n takový, že Ax = λx. Vektor x pak nazýváme vlastním vektorem matice A příslušným k vlastnímu číslu λ. Věta 14 Necht A M(n n). (i) Prvek λ C je vlastním číslem matice A, právě když det(λi A) = 0. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Necht A M(n n). Řekneme, že λ C je vlastní číslo matice A, jestliže existuje nenulový vektor x C n takový, že Ax = λx. Vektor x pak nazýváme vlastním vektorem matice A příslušným k vlastnímu číslu λ. Věta 14 Necht A M(n n). (i) Prvek λ C je vlastním číslem matice A, právě když det(λi A) = 0. (ii) Matice A má nejvýše n různých vlastních čísel. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Necht A M(n n). Polynom λ det(λi A) se nazývá charakteristický polynom matice A. Vzhledem k tvrzení (i) předchozí věty definujeme násobnost vlastního čísla matice jako násobnost tohoto čísla jakožto kořene charakteristického polynomu. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Necht A M(n n). Polynom λ det(λi A) se nazývá charakteristický polynom matice A. Vzhledem k tvrzení (i) předchozí věty definujeme násobnost vlastního čísla matice jako násobnost tohoto čísla jakožto kořene charakteristického polynomu. Věta 15 (vlastní čísla symetrické matice) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak jsou všechna její vlastní čísla reálná. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Řekneme, že matice Q M(n n) je ortogonální, jestliže platí Q T Q = QQ T = I. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Řekneme, že matice Q M(n n) je ortogonální, jestliže platí Q T Q = QQ T = I. Věta 16 (spektrální rozklad matice) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak existuje ortogonální matice Q M(n n) taková, že λ 1... 0 QAQ T =....., 0... λ n kde λ 1,..., λ n jsou vlastní čísla matice A. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Věta 17 (vlastní čísla a definitnost) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak platí: A je pozitivně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla kladná, IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Věta 17 (vlastní čísla a definitnost) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak platí: A je pozitivně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla kladná, A je negativně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla záporná, IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Věta 17 (vlastní čísla a definitnost) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak platí: A je pozitivně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla kladná, A je negativně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla záporná, A je pozitivně semidefinitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla nezáporná, IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Věta 17 (vlastní čísla a definitnost) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak platí: A je pozitivně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla kladná, A je negativně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla záporná, A je pozitivně semidefinitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla nezáporná, A je negativně semidefinitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla nekladná, IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Věta 17 (vlastní čísla a definitnost) Necht A M(n n) je symetrická matice. Pak platí: A je pozitivně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla kladná, A je negativně definitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla záporná, A je pozitivně semidefinitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla nezáporná, A je negativně semidefinitní, právě když jsou všechna její vlastní čísla nekladná, A je indefinitní, právě když má kladné vlastní číslo i záporné vlastní číslo. IX. Lineární algebra

IX.4. Vlastní čísla a vektory Definice Necht A = (a ij ) M(n n). Stopou matice A rozumíme číslo n tr(a) = a ii. i=1 IX. Lineární algebra