8.1 Aritmetické vektory.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Strategické otázky výzkumníka 1.Jaký typ výzkumu zvolit? 2.Na jakém vzorku bude výzkum probíhat? 3.Jaké výzkumné metody a techniky uplatnit?
Advertisements

ROVNOMĚRNÝ POHYB, PRŮMĚRNÁ RYCHLOST Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Mgr. Radim Frič. Slezské gymnázium, Opava, příspěvková.
Mechanika II Mgr. Antonín Procházka. Co nás dneska čeká?  Mechanická práce, výkon, energie, mechanika tuhého tělesa.  Mechanická práce a výkon, kinetická.
Autor: Předmět: Ročník: Název: Označení: DUM vytvořen: Mgr. Hana Němcová Matematika, seminář diferenciální a integrální počet Osmý ročník víceletého gymnázia.
VY_52_INOVACE_02_Práce, výkon, energie Základní škola Jindřicha Pravečka Výprachtice 390 Reg.č. CZ.1.07/1.4.00/ Autor: Bc. Alena Machová.
Funkce Lineární funkce a její vlastnosti 2. Funkce − definice Funkce je předpis, který každému číslu z definičního oboru, který je podmnožinou množiny.
Mnohočleny Gymnázium a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky Zlín Tematická oblast Matematika – výrazy s proměnnými Datum vytvoření
Definice: Funkce f na množině D(f)  R je předpis, který každému číslu z množiny D(f) přiřazuje právě jedno reálné číslo. Jinak: Nechť A, B jsou neprázdné.
Funkce Konstantní a Lineární
SLOVNÍ ÚLOHY ŘEŠENÉ ROVNICEMI.
Mocniny, odmocniny, úpravy algebraických výrazů
Grafické znázornění síly
STATISTIKA Starší bratr snědl svůj oběd i oběd mladšího bratra. Oba snědli v průměru jeden oběd.
ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ
ŠKOLA: Městská střední odborná škola, Klobouky u Brna,
CZECH SALES ACADEMY Hradec Králové – VOŠ a SOŠ s.r.o.
2.2. Dynamika hmotného bodu … Newtonovy zákony
Matematika 3 – Statistika Kapitola 4: Diskrétní náhodná veličina
Lineární funkce - příklady
Řešení nerovnic Lineární nerovnice
NÁZEV ŠKOLY: S0Š Net Office, spol. s r.o, Orlová Lutyně
NÁZEV ŠKOLY: S0Š Net Office, spol. s r.o, Orlová Lutyně
ZLOMKY II. – opakování pojmů a postupů při početních operacích
ČÍSLO PROJEKTU CZ.1.07/1.5.00/ ČÍSLO MATERIÁLU 1 – Množiny – teorie
Lineární rovnice a nerovnice I.
Komplexní čísla goniometrický tvar Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Vlnění a optika (Fyzika)
Statistické pojmy. Statistické pojmy Statistika - vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter Pojem statistika slouží k.
Síla a skládání sil Ing. Jan Havel.
8.1.2 Podprostory.
Fyzikální síly.
Matematicko-fyzikální projekt Vektory
Autor: Předmět: Ročník: Název: Označení: DUM vytvořen:
Obchodní akademie, Střední odborná škola a Jazyková škola s právem státní jazykové zkoušky, Hradec Králové Autor: Mgr. Lubomíra Moravcová Název materiálu:
Skládání sil, rovnováha sil
Parametry polohy Modus Medián
Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám
Parametrické vyjádření roviny
Kvadratické nerovnice
Rovnice a graf přímé úměrnosti.
LINEÁRNÍ FUNKCE Název školy: Základní škola Karla Klíče Hostinné
Opakování 3 Název školy: ZŠ Štětí, Ostrovní 300 Autor: Francová Alena
Steinerova věta (rovnoběžné osy)
Řešení nerovnic Lineární nerovnice
Stavební fakulta ČVUT, B407
8.1.3 Lineární obal konečné množiny vektorů
Lineární funkce a její vlastnosti 2
jako děj a fyzikální veličina
Rovnice základní pojmy.
Střední hodnoty Udávají střed celé skupiny údajů, kolem kterého všechny hodnoty kolísají (analogie těžiště). Aritmetický průměr - vznikne součtem hodnot.
Pravděpodobnost a statistika
Optimální pořadí násobení matic
Rovnice s absolutními hodnotami
12 CELÁ ČÍSLA.
Dvourozměrné geometrické útvary
Početní výkony s celými čísly: sčítání a odčítání
Konstrukce trojúhelníku
Výuka matematiky v 21. století na středních školách technického směru
KOMBINACE BEZ OPAKOVÁNÍ
Výuka matematiky v 21. století na středních školách technického směru
ČÍSELNÉ MNOŽINY Jitka Mudruňková 2014.
Lineární funkce a její vlastnosti
Základy infinitezimálního počtu
2.2. Dynamika hmotného bodu … Newtonovy zákony
Grafy kvadratických funkcí
Analytická geometrie v rovině
Teorie chyb a vyrovnávací počet 2
Dělitelnost přirozených čísel
Tečné a normálové zrychlení
Konstrukce trojúhelníku
Transkript prezentace:

8.1 Aritmetické vektory

Aritmetický 𝒓–rozměrný vektor Vektor představuje ve fyzice a vektorovém počtu veličinu, která má kromě velikosti i směr. Tím se liší od obyčejného čísla, neboli skaláru, které má pouze velikost. Příkladem vektoru je síla (má velikost a směr) a více sil se skládá dohromady podle zákona o skládání sil (rovnoběžníkového pravidla). Vektory se ve fyzice obvykle popisují souřadnicemi, které ovšem závisí na volbě souřadnicových os. Neformálně je vektor veličina charakterizovaná velikostí (v matematice číslem, ve fyzice počtem jednotek) a směrem. Často je reprezentovaná graficky jako šipka. Příklady vektoru mohou být: a) Pohyb na sever rychlostí 90 km/hod. b) Přitahování ke středu Země silou 70 N.

Aritmetický 𝒓–rozměrný vektor Ve fyzice se vektory obvykle zapisují v souřadnicích. Aby byl vektor dobře definován, požaduje se následující vlastnost: jestliže si zvolím novou souřadnicovou soustavu a měřím body v prostoru v novém souřadném systému, pak souřadnice vektoru se změní podle stejného vzorce jak souřadnice bodů v prostorů. Tato vlastnost se nazývá invariance vůči změně souřadnic. Definice. a) Je-li 𝑟 kladné přirozené číslo, potom 𝒓-rozměrným aritmetickým vektorem rozumíme uspořádanou 𝑟-tici reálných čísel 𝒂= 𝑎 1 , 𝑎 2 , …, 𝑎 𝑟 , přičemž pro 𝑖=1, 2, …, 𝑟 nazýváme 𝑎 𝑖 𝒊-tou souřadnicí aritmetického vektoru 𝒂. b) Množinu všech 𝑟-rozměrných aritmetických vektorů nazýváme 𝒓-rozměrným aritmetickým vektorovým prostorem, který označujeme symbolem 𝑉 𝑟 .

Aritmetický 𝒓–rozměrný vektor Aritmetické vektory slouží nejen k záznamu fyzikálních jevů, ale také k záznamu informací např. o podniku, lze zaznamenat jako první souřadnici příjem podniku za určitý měsíc, druhá souřadnice výdaje za příslušný měsíc, třetí souřadnice počet odpracovaných hodin v tomtéž měsíci, čtvrtá souřadnice může představovat spotřebu energie v tomto časovém období atd. Je-li 𝑟=1, potom 𝑉 1 ztotožníme s množinou všech reálných čísel, tj. 𝑉 1 =𝑅. V tomto případě pro každé 𝑥∈𝑅 ztotožňujeme 𝑥 =𝑥. Protože aritmetické vektory z 𝑉 𝑟 jsou uspořádané 𝑟-tice reálných čísel, musí pro tyto vektory platit: jestliže 𝒂= 𝑎 1 , 𝑎 2 , …, 𝑎 𝑟 a 𝒃= 𝑏 1 , 𝑏 2 , …, 𝑏 𝑟 jsou vektory z 𝑉 𝑟 , potom 𝒂=𝒃 právě tehdy, jestliže pro všechna 𝑖=1, 2, …, 𝑟 je 𝑎 𝑖 = 𝑏 𝑖 , tj. dva vektory se rovnají právě tehdy, jestliže mají stejné odpovídající souřadnice.

Součet aritmetických vektorů Jestliže 𝒂= 𝑎 1 , 𝑎 2 , …, 𝑎 𝑟 a 𝒃= 𝑏 1 , 𝑏 2 , …, 𝑏 𝑟 jsou vektory z 𝑉 𝑟 , potom součtem aritmetických vektorů 𝒂 a 𝒃 rozumíme vektor 𝒂+𝒃 z 𝑉 𝑟 takový, že 𝒂+𝒃= 𝑎 1 + 𝑏 1 , 𝑎 2 + 𝑏 2 , …, 𝑎 𝑟 + 𝑏 𝑟 . Lze sčítat pouze vektory, které mají stejný počet souřadnic, tj. patří do stejného vektorového prostoru 𝑉 𝑟 . Vektory tedy sčítáme tak, že sečteme odpovídající souřadnice vektorů. Protože souřadnice aritmetických vektorů jsou reálná čísla, platí pro ně komutativní zákon, tudíž i součet aritmetických vektorů je komutativní, tj. 𝒂+𝒃=𝒃+𝒂.

Reálný násobek aritmetického vektoru Jestliže 𝒂= 𝑎 1 , 𝑎 2 , …, 𝑎 𝑟 je vektor z 𝑉 𝑟 a 𝑘 je reálné číslo, potom 𝑘-násobkem aritmetického vektoru 𝒂 rozumíme vektor 𝑘∙𝒂 z 𝑉 𝑟 takový, že 𝑘∙𝒂= 𝑘∙ 𝑎 1 , 𝑘∙ 𝑎 2 , …, 𝑘∙ 𝑎 𝑟 . Reálným číslem násobíme vektor tak, že tímto číslem vynásobíme všechny souřadnice vektoru. Příklad 1. Mějme vektor 𝒂= 3, 2, 5, −1, 7 . Určíme vektory 0∙𝒂 a 1∙𝒂. Využijeme definice reálného násobku vektoru a dostáváme: 0∙𝒂=0∙ 3, 2, 5, −1, 7 = 0∙3, 0∙2, 0∙5, 0∙ −1 , 0∙7 = 0, 0, 0, 0, 0 , 1∙𝒂=1∙ 3, 2, 5, −1, 7 = 1∙3, 1∙2, 1∙5, 1∙ −1 , 1∙7 = = 3, 2, 5, −1, 7 =𝒂.

Příklad 2. Mějme vektory 𝒂= 1, −2, 3, 5 a 𝒃= 2, 2, −3, −1 . Určíme vektory 𝒂+𝒃, 3∙𝒂, 2∙𝒃 a −2 ∙𝒂+3∙𝒃. Určitě 𝒂 a 𝒃 jsou vektory z 𝑉 4 , proto operace 𝒂+𝒃 a −2 ∙𝒂+3∙𝒃 jsou definovány. Použijeme definice součtu vektorů i reálného násobku vektoru. Dostáváme: 𝒂+𝒃= 1, −2, 3, 5 + 2, 2, −3, −1 = = 1+2, −2+2, 3−3, 5−1 = 3, 0, 0, 4 , 3∙𝒂=3∙ 1, −2, 3, 5 = 3∙1, 3∙ −2 , 3∙3, 3∙5 = 3, −6, 9, 15 , 2∙𝒃=2∙ 2, 2, −3, −1 = 2∙2, 2∙2, 2∙ −3 , 2∙ −1 = 4, 4, −6, −2 , −2 ∙𝒂+3∙𝒃= −2 ∙ 1, −2, 3, 5 +3∙ 2, 2, −3, −1 = = −2∙1+3∙2,−2∙ −2 +3∙2,−2∙3+3∙ −3 ,−2∙5+3∙ −1 = = 4, 10, −15, −13 .

Příklad 3. Mějme vektor 𝒂= 3, −1, 2, 3 . Určíme vektory 0∙𝒂 , 1∙𝒂 a −1 ∙𝒂. Využijeme definice reálného násobku vektoru a dostáváme: 0∙𝒂=0∙ 3, −1, 2, 3 = 0∙3, 0∙ −1 , 0∙2, 0∙3 = 0, 0, 0, 0 , 1∙𝒂=1∙ 3, −1, 2, 3 = 1∙3, 1∙ −1 , 1∙2, 1∙3 = 3, −1, 2, 3 =𝒂, −1 ∙𝒂= −1 ∙ 3, −1, 2, 3 = = −1∙3,−1∙ −1 ,−1∙2,−1∙3 = −3, 1, −2, −3 . Poznamenejme, že z příkladu 1. a 3. mj. evidentně vyplývá: pro libovolný vektor 𝒂 z aritmetického vektorového prostoru 𝑉 𝑟 platí: a) 1∙𝒂=𝒂 a b) 0∙𝒂 je rovno vektoru z 𝑉 𝑟 , který má všechny souřadnice nulové.

Nulový a opačný vektor a) Nulovým vektorem ve 𝑉 𝑟 rozumíme vektor 𝒐= 0, 0, 0, …, 0 ∈ 𝑉 𝑟 . b) Jestliže 𝒂= 𝑎 1 , 𝑎 2 , …, 𝑎 𝑟 je vektor z 𝑉 𝑟 , potom opačným vektorem k aritmetického vektoru 𝒂 rozumíme vektor −𝒂 z 𝑉 𝑟 takový, že −𝒂= − 𝑎 1 , − 𝑎 2 , …, − 𝑎 𝑟 . Např. vektor 𝒐= 0, 0 ∈ 𝑉 2 , proto jde o nulový vektor ve 𝑉 2 , 𝒐= 0, 0, 0 je nulový vektor ve 𝑉 3 , 𝒐= 0, 0, 0, 0, 0 je nulový vektor ve 𝑉 5 . Zdá se, že nulový vektor ve 𝑉 𝑟 bude hrát podobnou roli vzhledem ke sčítání aritmetických vektorů ve 𝑉 𝑟 , jakou hraje 0 vůči sčítání reálných čísel. V první fázi to experimentálně vyzkoušíme i s dalšími vlastnostmi na vektorech ve 𝑉 4

Příklad 4. Mějme vektor 𝒂= −2, −3, 1, 7 . Určíme opačný vektor k vektoru 𝒂 (tj. vektor −𝒂), součty 𝒂+𝒐, 𝒐+𝒂, 𝒂+ −𝒂 , −𝒂 +𝒂, vektory 0∙𝒂 a −1 ∙𝒂. Zcela jistě je: −𝒂= 2, 3, −1, −7 . Dále: 𝒂+𝒐= −2+0, −3+0, 1+0, 7+0 = −2, −3, 1, 7 =𝒂 a 𝒐+𝒂= 0−2, 0−3, 0+1, 0+7 = −2, −3, 1, 7 =𝒂=𝒂+𝒐. Dostáváme: 𝒂+ −𝒂 = −2+2, −3+3, 1−1, 7−7 = 0, 0, 0, 0 =𝒐 a −𝒂 +𝒂= 2−2, 3−3, −1+1, −7+7 = 0, 0, 0, 0 =𝒐=𝒂+ −𝒂 . Také je: 0∙𝒂=0∙ −2, −3, 1, 7 = 0, 0, 0, 0 =𝒐, −1 ∙𝒂= −1 ∙ −2, −3, 1, 7 = 2, 3, −1, −7 =−𝒂.

Vlastnosti nulového a opačného vektoru Jestliže 𝒂 je aritmetický vektor z 𝑉 𝑟 , potom a) 𝒂+𝒐=𝒐+𝒂=𝒂, b) 𝒂+ −𝒂 = −𝒂 +𝒂=𝒐, c) 0∙𝒂=𝒐 a pro libovolné reálné číslo 𝑘 platí: 𝑘∙𝒐=𝒐, d) −1 ∙𝒂=−𝒂, e) − −𝒂 =𝒂. První vlastnost uvádí: nulový vektor ve 𝑉 𝑟 hraje stejnou roli vzhledem ke sčítá-ní vektorů ve 𝑉 𝑟 jako 0 vzhledem ke sčítání reálných čísel. Třetí vlastnost praví: nulový vektor ve 𝑉 𝑟 je nulovým násobkem jakéhokoli vektoru z 𝑉 𝑟 . Čtvrtá vlastnost ukazuje: opačný vektor k vektoru 𝒂 je −1 -násobek vektoru 𝒂. Z pá-té vlastnosti vyplývá: je-li −𝒂 opačný vektor k vektoru 𝒂, potom vektor 𝒂 je opačný vektor k vektoru −𝒂, tj. vektory 𝒂 a −𝒂 jsou navzájem opačné.

© Vysoká škola ekonomie a managementu, 2016 Děkuji za pozornost. © Vysoká škola ekonomie a managementu, 2016