Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Lineární algebra. Vektor Skalár –číslo bez rozměru a směru Vektor ve fyzice –veličina mající velikost, směr, působiště Vektor v matematice –určuje posunutí.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Lineární algebra. Vektor Skalár –číslo bez rozměru a směru Vektor ve fyzice –veličina mající velikost, směr, působiště Vektor v matematice –určuje posunutí."— Transkript prezentace:

1 Lineární algebra

2 Vektor Skalár –číslo bez rozměru a směru Vektor ve fyzice –veličina mající velikost, směr, působiště Vektor v matematice –určuje posunutí Každou uspořádanou n - tici čísel (a 1,a 2,…..a n ) nazveme n - rozměrným (aritmetickým) vektorem. Čísla a 1, a 2, …. a n nazveme souřadnice vektoru Označení a = (a 1, a 2, …. a n )

3 Pravidla pro počítání vektory a = (a 1, a 2, …, a n ), b = (b 1, b 2,..., b n ), k  R a) a = b  (a 1 = b 1, a 2 = b 2, …. a n = b n ) b) a + b = (a 1 + b 1, a 2 + b 2, …. a n + b n ) c) k.a = (ka 1, ka 2, …. ka n ) d) Nulový vektor 0 = (0, 0,..., 0) e) Opačný vektor -a = (-a 1, -a 2, …, -a n )

4 Skalární součin vektorů Skalárním součinem vektorů a = (a 1,a 2,…..a n ), b = (b 1,b 2,…..b n ) nazýváme číslo a. b = a 1.b 1 + a 2.b 2 + a n.b n Příklad: Určete skalární součin vektorů a = (1, 2, 1), b = (1, 4, 3) a. b = = 12

5 Vektorový prostor Množinu všech uspořádaných n-tic (a 1, a 2, …, a n ) spolu s operacemi sčítání vektorů a násobení vektoru skalárem, pro něž platí řada běžně splnitelných podmínek, nazýváme n- rozměrným vektorovým prostorem. Značí se V n = (V, S, +,*), kde V je množina vektorů, S je množina skalárů a + a * jsou operace s nimi.

6 Lineárně nezávislé vektory Nechť a 1, a 2,..., a m  V n, c 1..., c m  R Vektory a 1, a 2, …, a m jsou lineárně nezávislé když c 1.a 1 + c 2.a 2 + c m.a m = 0 jen pro c 1 = c 2 = c m = 0 Je- li alespoň jedno z čísel c i  0, nazýváme tyto vektory lineárně závislé. Vektor b  V n se nazývá lineární kombinací vektorů a 1, a 2,…. a m, existují-li čísla c 1, …, c m taková, že platí b = c 1. a c m.a m.

7 Báze vektorového prostoru Množina [a 1, a 2, ….a h ] se nazývá báze vektorového prostoru, –jsou-li její vektory lineárně nezávislé a každý ostatní vektor vektorového prostoru je jejich lineární kombinací. Hodnost (dimenze) vektorového prostoru –je rovna maximálnímu počtu lineárně nezávislých vektorů, počtu vektorů v bázi..

8 Příklad báze Kanonická báze j 1 = (1,0,…,0) j 2 = (0,1,…,0) … j n = (0,0,…,1) Vektory j 1,…, j n jsou lineárně nezávislé.

9 Souřadnice vektoru Nechť B je = [a 1, a 2, ….a n ] je bází vektorového prostoru, pak každý vektor v =  1 a 1 +  2 a 2 + … +  n a n a koeficienty  1,  2, …,  n jsou souřadnice vektoru v vzhledem k bázi B. Příklad B = [a 1, a 2 ] = [(1,0,1), (1,1,0)], v = (5,2,3) v = 3 a a 2

10 Matice Maticí A typu (m, n) nazýváme strukturu reálných čísel o m řádcích a n sloupcích. Je-li m = n, mluvíme o čtvercové matici. Označujeme A [a ik ]. Hodnost matice A typu (m,n) je rovna počtu lineárně nezávislých řádků (nebo sloupců) matice.

11 Základní pojmy Diagonála matice –je tvořena prvky a 11, a 22,... a rr, kde r = min(m,n) Nulová matice –všechny prvky matice jsou nulové Trojúhelníková matice –všechny prvky pod diagonálou jsou nulové Jednotková matice –čtvercová matice, která má všechny prvky na diagonále rovny 1. Značíme E.

12 Operace s maticemi Nechť A, B jsou matice obě typu (m,n) Rovnost matic A = B  jsou-li téhož typu (m,n) a a ik = b ik Součet matic A + B = [a ik +b ik ] Násobek matice skalárem .A = [ .a ik ] Součin matic A typu (m, n) a B typu (n, p) je matice A.B = C =[c ik ] typu (m, p), kde c ik je skalární součin i - tého řádku matice A a k - tého sloupce matice B

13 Elementární operace –Součet řádků –Násobení řádků skalárem –Výměna řádků –Vynechání řádku

14 Inverzní matice Čtvercová matice A řádu n je regulární  h = n Čtvercová matice A řádu n je singulární  h < n Nechť A je regulární čtvercová matice n - tého řádu. Matici X, pro kterou platí A.X = X.A = E, kde E je jednotková matice n - tého řádu, nazveme inverzní maticí k matici A a označíme A -1.

15 Výpočet inverzní matice Provedeme elementární operace na matici (A|E) s cílem vytvořit z matice A matici jednotkovou, z matice E pak vznikne matice inverzní.

16 Hodnost matice Hodnost matice se nezmění –zaměníme-li pořadí řádků –vynásobíme-li řádky nenulovým číslem –přičteme-li k řádku lineární kombinaci řádků ostatních –vynecháme-li řádek, který je lineární kombinací řádků ostatních –zaměníme-li pořadí sloupců Určení hodnosti matice - matici převedeme pomocí elementárních operací na trojúhelníkový tvar

17 Soustava lineárních rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x 3 + …. + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + a 23 x 3 + …. + a 2n x n = b 2 … a m1 x 1 + a m2 x 2 + a m3 x 3 + …. + a mn x n = b m A = (a ij ), i =1,…,m, j=1,...,n jsou koeficienty proměnných b = (b i ) i =1,…,m je sloupec pravých stran a x = (x 1, x 2, x 3,….x n ) jsou proměnné Soustavu je možno zapsat v maticovém tvaru A x = b

18 Frobeniova věta Nehomogenní soustava je řešitelná právě tehdy, když matice soustavy a rozšířená matice soustavy mají stejnou hodnost. Je-li n = h  existuje právě jedno řešení Je-li n  h  existuje nekonečně mnoho řešení závislých na n - h parametrech

19 Gaussova eliminační metoda Vytvoříme rozšířenou matici soustavy –Matice koeficientů proměnných a vektor pravých stran Upravíme tuto matici na trojúhelníkový tvar –Pomocí elementárních operací s řádky (sloupci) –Elementárními úpravami dostáváme ekvivalentní soustavy rovnic – mají stejná řešení Dopočítáme proměnné x 1, x 2, … x n. –Ve čtvercové soustavě je možno jednu proměnnou určit okamžitě, ostatní postupným dosazováním –V soustavě s více proměnnými než rovnicemi položíme proměnné, které neodpovídají trojúhelníkovému tvaru soustavy, rovny nule, ostatní dopočítáme

20 Gaussova eliminační metoda x 1 + 2x 2 + x 3 = 3 2x 1 + x 2 + x 3 = 6Matice soustavy x 1 + 3x 2 + x 3 = 2 x 1 + 2x 2 + x 3 = 3 -3x 2 - x 3 = 0Z toho x 3 = 3 x 2 = -1 x 1 = 2 -x 3 = -3

21 Jordanova eliminační metoda Vytvoříme rozšířenou matici soustavy –Matice koeficientů proměnných a vektor pravých stran Upravíme tuto matici na diagonální tvar –Na diagonále jedničky, ostatní prvky ve sloupcích rovny nule –Pomocí vybraných elementárních operací s řádky (sloupci) Vybereme řídící prvek (pivot) – budoucí řídící jedničku Vybraný řídící řádek pivotem vydělíme K ostatním řádkům přičítámš vhodný násobek řídícího řádku Hodnoty proměnných x 1, x 2, … x n odpovídajících diagonále (bázických) jsou ve vektoru pravých stran

22 Jordanova eliminační metoda x 1 + 2x 2 + x 3 - x 4 = 2 2x 1 + 3x 2 - x 3 + 2x 4 = 1 4x 1 + 7x 2 + x 3 = 5 x 1 = -4 x 2 = 3 x 3 = x 4 = 0 x 1 = -4 +5p - 7q x 2 = 3 - 3p + 4q x 3 = p x 4 = q

23


Stáhnout ppt "Lineární algebra. Vektor Skalár –číslo bez rozměru a směru Vektor ve fyzice –veličina mající velikost, směr, působiště Vektor v matematice –určuje posunutí."

Podobné prezentace


Reklamy Google