Lineáris Algebra. Tartalomjegyzék. Pejó Balázs. 1. Peano-axiomák
|
|
- Márta Szekeres
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Lineáris Algebra Pejó Balázs Tartalomjegyzék 1. Peano-axiomák halmazok félcsoport csoport gy r test komplex számok algebrai alak trigonometrikus alak szorzás osztás Movire-formula gyökvonás polinomok nullosztó oszthatóság megoldóképletek els fokú másodfokú harmadfokú negyedfokú vieta-formulák irreducibilitás gaus lemma schönemann-eistein-féle kritérium Mátrixalgebra Determináns cramer szabály lapache kifejtési tétel ferde kifejtési tétel rang
2 5.3. inverzió vektorok függetlenség altér leképezések képtér magtér transzformáció funkcionál sajátérték/vektor m veletek karakterisztikus polinom euklideszi terek görbék kör elipszis hiperbola parabola bessel-egyenl tlenség cauchy-schwarz-bunyakovszki-egyenl tlenség komplex euklideszi tér hermite kvadratikus alak
3 1. Peano-axiomák Van 1 természetes szám n természetes szához van 1, és csak 1 n (n n ) természetes szám. (Az n úgynevezett rákövetkez je.) Van 1, és csak 1 természetes szám, amely egyetlem számnak sem a rákövetkez je. (jele:0 1) Ha n = m n = m Ha N 0 a természetes számok N halmazának olyan részhalmaza, mely tartalmazza az 1-et(vagy 0-át), és n N 0 esetén n N teljesül, akkor N 0 = N (a teljes indukció) 2. halmazok 2.1. félcsoport Ha S halmazon értelmezve van egy asszociatív 1 m velet, akkor azt mondjuk, S erre a m veletre félcsoportot alkot csoport Ha egy G halmazon értelmezve van egy asszociatív, és invertálható 2 m velet, akkor azt mondjuk, hogy G csoport gy r Ha egy R halmazon értelmezve van két müvelet(jelük: ;+)úgy, hogy az összeadás asszociatív, invertálható és kommutatív 3, valamint a szorzásra asszociatív és disztributív 4 mindkét oldalról az összeadásra nézve, akkor azt mondjuk, hogy R gy r test Egy F kommutatív gy r t(a is kommutatív) testnek nevezünk, ha a invertálható az F \ {0} halmazon. 0=nullelem. Egy test algebrailag zárt, ha minden legalább els fokú polinomjának van legalább egy zérushelye. b 1 a (b c) = (a b) c 2 Egy S halmazon értelmezett m veletre azt mondjuk, hogy S-en invertálható, ha ( a, b S)( x, y S) a x = b y a = 3 ab = ba 4 a (b + c) = a b + a c = (b + c) a 3
4 3. komplex számok Testet alkotnak algebrai alak a + bi = z z = a bi 3.2. trigonometrikus alak zz = z 2 r = a 2 + b 2 ϕ = b a a = r cos ϕ b = r sin ϕ r = z z = r(cos ϕ + i sin ϕ) szorzás z 1 z 2 = r 1 r 2 (cos (ϕ 1 + ϕ 2 ) + i sin (ϕ 1 + ϕ 2 )) osztás z 1 z 2 = r 1 r 2 (cos (ϕ 1 ϕ 2 ) + i sin (ϕ 1 ϕ 2 )) Movire-formula z n = r n (cos (nϕ) + i sin (nϕ)) gyökvonás w n = z z k = n r(cos ( ϕ + 2kπ n ) + i sin ( ϕ + 2kπ )) k = 0, 1,..., n 1 n 4. polinomok a 0 x n + a 1 x n a n 1 x + a n = 0 A polinomok halmazás kommutatív gy r t alkot. Az összeadásuk, illetve a szorzásuk szintén gy r t alkot. :multiplikatív írásmód, nullelem: 1 + : addiktív írásmód, nullelem: nullosztó Egy R kommutatív gy r valamely a elemét nullosztónak nevezzük, ha van hozzá olyan R-beli b 0 elem, hogy ab = 0. Egy kommutatív nullosztómentesnek gy r t integrálási tartománynak nevezünk. 4
5 4.2. oszthatóság Egy legalább els fokú polinomot irreducibilisnek nevezünk, ha nem bontható fel nála kisebb fokszámú polinomok szorzatára. komplex eggyütthatós legalább els fokú polinomnak van zérushelye a komplex számok halmazában megoldóképletek els fokú ax + b = 0 x = b a másodfokú ax 2 + bx + c = 0 x 1,2 = b ± b 2 4ac 2a harmadfokú Cardano képlet: ax 3 + bx 2 + cx + d = 0 x 1 = b 3a ( b 2 + 3ac) 3a( 2b 3 + 9abc 27a 2 d + + 4( b 2 + 3ac) 3 + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d) 2 ) 1 3 x 2 = b 3a + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d + 4( b 2 + 3ac) 3 + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d) 2 ) 1 3 a (1 i 3)( b 2 + 3ac) a( 2b 3 + 9abc 27a 2 d + 4( b 2 + 3ac) 3 + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d) 2 ) 1 3 (1 + i 3)( 2b 3 + 9abc 27a 2 d + 4( b 2 + 3ac) 3 + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d) 2 ) 1 3 x 3 = b 3a negyedfokú a (1 + i 3)( b 2 + 3ac) a( 2b 3 + 9abc 27a 2 d + 4( b 2 + 3ac) 3 + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d) 2 ) 1 3 (1 i 3)( 2b 3 + 9abc 27a 2 d + 4( b 2 + 3ac) 3 + ( 2b 3 + 9abc 27a 2 d) 2 ) a megoldoképlet. 5 -ra nem létezik megoldoképlet vieta-formulák ( 1) n a 0 a n = z 1 z 2... z n ( 1) n 1 a 1 a n = z 1... z n z 2... z n. 5
6 ( 1) 2 a n 2 = z 1 z z n 1 z n a n ( 1) = z z n 4.5. irreducibilitás Ha Z[x]-beli polinom irreducibilis Q[x] felett, akkor Z[x] felett is. Ha Z[x]-beli polinom irreducibilis Z[x] felett, akkor Q[x] felett is gaus lemma Két primitív polinom 5 szorzata is primitív schönemann-eistein-féle kritérium Ha egy egész eggyütthatós, legalább els fokú polinomhoz megadható olyan p prím, amely nem osztja a legnagyöbb kitev j tag eggyütthatóját, de a többiét igen, és p 2 nem osztja a konstans tagot, akkor a polinom irreducibilis Z[x] felett. 5. Mátrixalgebra Egy R gy r elemeib l képzettn n- es mátrix a szorzásra és az osztásra nézve gy r t alkot, ha R kommutatív, és nem zárt 6, akkor kommutatív. Valós számok halmazán képzett A mátrix akkor szimetrikus, ha A = A T Ferdén szimetrikus, ha A = A T Ortogonális mátrix 7 inverze is ortogonális. Ez a szorzatukra is igaz Determináns A szinguláris, ha det A = 0, egyébként reguláris cramer szabály det A = det A T Ax = b A : mátrix x, b : vektor Ez az egyenlet homogén, ha b összes eleme 0. Ekkor triviális megoldás az, ha x 1,..., x n = 0. Egyéb megoldás akkor van, ha az ismeretlenek száma több mint a rang száma, vagy det A = 0. Akkor oldható meg, ha A rangja megegyezik (A, b) rangjával. Ha ez a rang = az ismeretlenek számával, akkor a megoldások eggyértelm ek, ha kevesebb, akkor több megoldása van. Ha c i jelöli annak a mátrixnak a determinánsát, amelyben az i-edik oszloptól eltekintve megegyezik A-val, az i-edik oszlop pedig b, akkor x i = lapache ci det A i = 1,..., n Legyen A egy n n-es mátrix, és legyen k egy tetsz leges pozitív egész szám úgy, hogy k < n. Ha az A mátrixban tetsz leges k sor rögzítése után ezekhez a sorokhoz tartozó összes aldetermináns( k-ad rend ek) megszorozzuk a hozzájuk tartozó adjungált 8 aldeterminánsokkal, és ezen szorzatokat összeadjuk, akkor eredményként det A-t kapunk. 5 Ha egészek a polinom eggyütthatói, és azok relatív prímek egymáshoz. 6 a b R ab = 0 7 A T = A 1 A=mátrix 8 6
7 kifejtési tétel det A = n j=1 ( 1)i+j a ij det A ij Azaz, Ha egy rögzitett sorának az elemeihez tartózó el jeles aldeterminánsokat megszorozzuk velük, és összeadjuk öket ferde kifejtési tétel Ha egy A = (a ij ) M n [C] mátrix egy sorának(illetve oszlopának) elemeit rendre megszorozzuk egy másik sorhoz(illetve oszlophoz) tartozó el jeles aldeterminánsal és öszseadjuk ket, akkor 0-át kapunk rang Tetszülegesmátrix rangján a mátrixb l kiválasztható nem zérus érték aldeterminánsok rendszámának 9 maximumát értjük inverzió Akkor van, ha det A 0. det A 1 = 1 det A 6. vektorok 6.1. függetlenség Egy vektorrendszer akkor független ha azok lineáris kombinációjaként nem lehret el allítani a nullvektort. Ha az a 1,..., a n F (n) vektorokból képeztt A n n mátrix determinánsa nem nulla, akkor a vektorok lineárisan függetlenek Test elemeib l képzett mátrix rangja megegyezik a lineárisan független oszlop/sor-vektorainak maximális számával Generátorrendszernek azt nevezzük, amikor a tér bármely vektora el állítható ezek a vektorok lineáris kombinációjaként. Ha ez a generátorrendszer minimális, akkor bázis, ami egyben a maximálisan független vektorok száma is Ortogonális vektorrendszer független. 9 n m 7
8 6.2. altér 6.3. leképezések Legyen V 1 V 2 ugyanazon F test feletti vektorterek. A V 1 -nek a V 2 -be való valamegy ϕ leképezését lineáris leképezésnek nevezzük, ha a, b V α F esetén ϕ(a + b) = ϕ(a) + ϕ(b), illetve ϕ(αa) = αϕ(a) teljesül. Akkor izomorf két vektortér, ha van egy bijektív 10 kölcsönösen eggyértelm leképezés közöttük. Véges dimenzióterekben két vektortér akkor izomorf, ha dimenziójuk egyenl. Szimetrikus egy leképezés, ha ϕ(a; b) = ϕ(b; a) képtér Legyen ϕ : V 1 V 2 lineáris leképezés esetén a képhalmaz Im ϕ := {b V 2 ; a V 1 : ϕ(a) = b} magtér Legyen ϕ : V 1 V 2 lineáris leképezés esetén a leképezés magja Ker ϕ := {a V 1 ; ϕ(a) = 0 2 } 0 2 a V 2 tér nullvektora transzformáció Egy vektortér önmagába való leképezését hívjuk így funkcionál Legyen V vektortér F test felett. V vektortérnek F -be való leképezését hivjuk így. Az általuk alkotott vektortereket duálisuknak hívjuk. Jelülésük:V 6.4. sajátérték/vektor Av = λv Av = λiv A λi = 0 Ez azt jelenti hogy A mátrixunk f átlójának az elemeib l kivonjuk a lambdákat. Egy mátrix e 1,..., e n bázisban akkor diagonális, ha az e i vektorok mineggyike sajátvektora a mátrixnak. Szimetrikus mátrix sajátértéke valós. Ferdén szimetrikusnak képzetes szám( bi) m veletek a, b térbeli vektorok skaláris szorzatán azt a valós számot értjük, hogy a b cos(β). Az R (n) vektortér tetsz leges a, b skalárszorzatán azt értjük, hogy a 1 b 1..., a n b n = (a, b). Egy vektor hossza : a = a a2 n Két vektor szöge radiánban:arccos( (a,b) a b ) Tetsz leges α F és [a 1 ; a 2 ] V 1 V 2 esetén legyen α[a 1 ; a 2 ] := [αa 1 ; αa 2 ]. Ezzel a skalárral való szorzással V 1 V 2 vektorteret alkot F test felett. Ezt a vektorteret direkt szorzat nevezzük karakterisztikus polinom A kifejtési tagok sorba λx-edik fokát kapják. 10 injektív(minden erlemhez különböz elemet rendel) és szürjektív(minden elemet rendel valamihez az értékkészletben). 8
9 6.5. euklideszi terek Euklideszi térnek(e n ) nevezük azt, ha egy valós vektortéren értelmezve van egy valós érték skalárszorzás. Egy E n -nek a b vektorairól azt mondjuk, hogy ortogonálisak, ha (a; b) = 0. E n -nek van ortogonális bázisa. Euklideszi téren való leképezést ortogonálisnap hívunk, ha a E n vektorra igaz, hogy (ϕ(a)ϕ(a)) = (a; a). Egy lineáris leképezés szimetrikus, ha ϕ = ϕ. Egy lineáris leképezés ferdén szimetrikus, ha ϕ = ϕ. Egy lineáris leképezés ortogonális, ha ϕ 1 = ϕ. Egy lineáris leképezés nomrális, ha ϕϕ = ϕ ϕ görbék síkbeli másodrend görbén olyan síkgörbér értünk, melynek egyenlete egy rögzített síkbeli x y kordinátarendszerben a következ alakú:ax 2 + bxy + cy 2 + dx + ey + f = kör x 2 + y 2 = r elipszis x 2 a + y2 2 b = hiperbola x 2 a y2 2 b = parabola y 2 = 2px (u, v) akkor, és csak akkor szimetriaközéppont, ha au + b 2 v + d 2 = 0 b 2 u + cv + e 2 = 0. Egy másodrend gorbe f tengelytranszformációján az x y tengely olyan elforgatását értjük, amely után ( ) a b az új kordináta-rendszer tengelyei a sajátvektorai ennek a mátrixnak: 2 b 2 c 6.7. bessel-egyenl tlenség 6.8. cauchy-schwarz-bunyakovszki-egyenl tlenség Valós euklideszi tér tetsz leges a és b vektora esetén (a, b) 2 a 2 b a = (a, a) 9
10 6.9. komplex euklideszi tér Legyen V vektortér a komplex számok teste felett. A V V -nek C-be való leképezését lineáris funkcionáltnak nevezzük abban az esetben, ha második változója lineáris, az els pedig additív és tetsz leges a, b V α C esetén ϕ(αa; b) = αϕ(a; b). Egy lineáris leképezés önandjugált 12, ha ϕ = ϕ. Egy lineáris leképezés ferdén önandjugált, ha ϕ = ϕ. Egy lineáris leképezés ortogonális, ha ϕ = ϕ. Egy lineáris leképezés normális, ha ϕ = ϕ hermite Egy komplex vektortéren értelmezett ϕ lineáris funkcionált Hermite-félének nevezünk, ha minden vektorára teljesül ez: ϕ(a; b) = ϕ(b; a) kvadratikus alak Egy leképezés segítségével deniált g(u) := ϕ(u, u) lineáris funkcionált kvadratikus alaknak nevezünk. Egy kvadratikus alak akkor, és csak akkor valós, ha hermite-féle
Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27
Vektorterek Wettl Ferenc 2015. február 17. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 1 / 27 Tartalom 1 Egyenletrendszerek 2 Algebrai struktúrák 3 Vektortér 4 Bázis, dimenzió 5 Valós mátrixok és egyenletrendszerek
RészletesebbenVektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott
Vektorterek =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott 40. Alteret alkotnak-e a valós R 5 vektortérben a megadott részhalmazok? Ha igen, akkor hány dimenziósak? (a) L = { (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 ) x 1 = x 5,
RészletesebbenVektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek
a Matematika mérnököknek I. című tárgyhoz Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek Vektorok A rendezett valós számpárokat kétdimenziós valós vektoroknak nevezzük. Jelölésükre latin kisbetűket használunk.
RészletesebbenLineáris algebra. =0 iє{1,,n}
Matek A2 (Lineáris algebra) Felhasználtam a Szilágyi Brigittás órai jegyzeteket, néhol a Thomas féle Kalkulus III könyvet. A hibákért felelosséget nem vállalok. Hiányosságok vannak(1. órai lin algebrai
RészletesebbenPolinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós
Polinomok (el adásvázlat, 2008 április 15) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: gy r, gy r additív csoportja, zéruseleme, és multiplikatív félcsoportja, egységelemes
RészletesebbenLineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek
Lineáris algebra 2 Filip Ferdinánd filipferdinand@bgkuni-obudahu sivabankihu/jegyzetek 2015 december 7 Filip Ferdinánd 2016 februar 9 Lineáris algebra 2 1 / 37 Az el adás vázlata Determináns Determináns
RészletesebbenMatematika (mesterképzés)
Matematika (mesterképzés) Környezet- és Településmérnököknek Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Vinczéné Varga A. Környezet- és Településmérnököknek 2016/2017/I 1 / 29 Lineáris tér,
RészletesebbenKvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla
Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, 0. október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Az előadáshoz ajánlott jegyzet: Szabó László: Bevezetés a lineáris algebrába, Polygon Kiadó, Szeged,
Részletesebben1. Bázistranszformáció
1. Bázistranszformáció Transzformáció mátrixa új bázisban A bázistranszformáció képlete (Freud, 5.8.1. Tétel) Legyenek b és d bázisok V -ben, ] v V és A Hom(V). Jelölje S = [[d 1 ] b,...,[d n ] b T n n
RészletesebbenFeladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz
Debreceni Egyetem Közgazdaságtudományi Kar Feladatok a Gazdasági matematika II tárgy gyakorlataihoz a megoldásra ajánlott feladatokat jelöli e feladatokat a félév végére megoldottnak tekintjük a nehezebb
RészletesebbenLineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla
Lineáris leképezések (előadásvázlat, 2012. szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Ennek az előadásnak a megértéséhez a következő fogalmakat kell tudni: homogén lineáris egyenletrendszer és
RészletesebbenValasek Gábor valasek@inf.elte.hu
Számítógépes Grafika Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013/2014. őszi félév ( Eötvös LorándSzámítógépes TudományegyetemInformatikai Grafika Kar) 2013/2014.
Részletesebben1. feladatsor Komplex számok
. feladatsor Komplex számok.. Feladat. Kanonikus alakban számolva határozzuk meg az alábbi műveletek eredményét. (a) i 0 ; i 8 ; (b) + 4i; 3 i (c) ( + 5i)( 6i); (d) i 3+i ; (e) 3i ; (f) ( +3i)(8+i) ( 4
Részletesebben1. zárthelyi,
1. zárthelyi, 2009.10.20. 1. Írjuk fel a tér P = (0,2,4) és Q = (6, 2,2) pontjait összekötő szakasz felezőmerőleges síkjának egyenletét. 2. Tekintsük az x + 2y + 3z = 14, a 2x + 6y + 10z = 24 és a 4x+2y
RészletesebbenMatematika A2a LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA
LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA 20160515 Tartalomjegyzék 1 Algebrai struktúrák 5 2 Lineáris tér (vektortér) 13 21 A vektortér fogalma 14 22 Vektorok lineáris függetlensége és függősége 18 23 Generátorrendszer,
RészletesebbenMátrixok 2017 Mátrixok
2017 számtáblázatok" : számok rendezett halmaza, melyben a számok helye két paraméterrel van meghatározva. Például lineáris egyenletrendszer együtthatómátrixa 2 x 1 + 4 x 2 = 8 1 x 1 + 3 x 2 = 1 ( 2 4
Részletesebben1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?
Az informatikus lineáris algebra dolgozat B részének lehetséges kérdései Az alábbi listában azok a definíciók és állítások, tételek szerepelnek, melyeket a vizsgadolgozat B részében kérdezhetünk. A válaszoknál
RészletesebbenLineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós
Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, 2010. szeptember 29.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: (1) A mátrixalgebrával kapcsolatban: számtest
RészletesebbenLINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40
LINEÁRIS ALGEBRA matematika alapszak SZTE Bolyai Intézet, 2016-17. őszi félév Euklideszi terek Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 Euklideszi tér Emlékeztető: A standard belső szorzás és standard
RészletesebbenSztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013
UKRAJNA OKTATÁSI ÉS TUDOMÁNYÜGYI MINISZTÉRIUMA ÁLLAMI FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNY UNGVÁRI NEMZETI EGYETEM MAGYAR TANNYELVŰ HUMÁN- ÉS TERMÉSZETTUDOMÁNYI KAR FIZIKA ÉS MATEMATIKA TANSZÉK Sztojka Miroszláv LINEÁRIS
RészletesebbenVIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja
VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag 2019. március 21. Mátrix rangja 1. Számítsuk ki az alábbi mátrixok rangját! (d) 1 1 2 2 4 5 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 0 1 1 2 1 0 1 1 1 1 2 3 1 3
RészletesebbenKomplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18
Komplex számok Wettl Ferenc előadása alapján 2015.09.23. Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok 2015.09.23. 1 / 18 Tartalom 1 Számok A számfogalom bővülése 2 Algebrai alak Trigonometrikus alak Egységgyökök
RészletesebbenLineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció. Képtér, magtér, dimenziótétel, rang, invertálhatóság
1. Bevezetés A félév anyaga: lineáris algebra Vektorterek, alterek Függés, függetlenség, bázis, dimenzió Skaláris szorzat R n -ben, vektorok hossza és szöge Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció
RészletesebbenLineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31
Lineáris leképezések Wettl Ferenc 2015. március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések 2015. március 9. 1 / 31 Tartalom 1 Mátrixleképezés, lineáris leképezés 2 Alkalmazás: dierenciálhatóság 3 2- és 3-dimenziós
RészletesebbenVEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok
VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják
Részletesebben3. el adás: Determinánsok
3. el adás: Determinánsok Wettl Ferenc 2015. február 27. Wettl Ferenc 3. el adás: Determinánsok 2015. február 27. 1 / 19 Tartalom 1 Motiváció 2 A determináns mint sorvektorainak függvénye 3 A determináns
RészletesebbenA lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok
A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok 2016. február 23. A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok 2016. február 23. 1 / 75 Tartalom 1 Vektor A 2- és 3-dimenziós tér
RészletesebbenMatematika szigorlat június 17. Neptun kód:
Név Matematika szigorlat 014. június 17. Neptun kód: 1.. 3. 4. 5. Elm. Fel. Össz. Oszt. Az eredményes szigorlat feltétele elméletből legalább 0 pont, feladatokból pedig legalább 30 pont elérése. A szigorlat
RészletesebbenPolinomok (előadásvázlat, október 21.) Maróti Miklós
Polinomok (előadásvázlat, 2012 október 21) Maróti Miklós Ennek az előadásnak a megértéséhez a következő fogalmakat kell tudni: gyűrű, gyűrű additív csoportja, zéruseleme, és multiplikatív félcsoportja,
RészletesebbenLineáris algebra Gyakorló feladatok
Lineáris algebra Gyakorló feladatok. október.. Feladat: Határozzuk meg a, 4b, c és a b c vektorokat, ha a = (; ; ; ; b = (; ; ; ; c = ( ; ; ; ;.. Feladat: Határozzuk meg a, 4b, a, c és a b; c + b kifejezések
Részletesebbenés n oszlopból áll, akkor m n-es mátrixról beszélünk. (Az oszlopok száma a mátrix vízszintes mérete, a sorok 2 3-as, a ij..
Biológia alapszak Matematika I A GY 6/7 félév III MÁTRIXOK SAJÁTÉRTÉK-FELADAT III Mátrixok Definíció Számok téglalap alakú táblázatban való elrendezését mátrix nak nevezzük Ha a táblázat m sorból és n
RészletesebbenMeghirdetés féléve 2 Kreditpont Összóraszám (elm+gyak) 2+0
Tantárgy neve Lineáris algebra I Tantárgy kódja MTB1004 Meghirdetés féléve 2 Kreditpont 3k Összóraszám elm+gyak 2+0 Számonkérés módja kollokvium Előfeltétel tantárgyi kód MTB1003 Tantárgyfelelős neve Kurdics
RészletesebbenLineáris Algebra GEMAN 203-B. A három dimenziós tér vektorai, egyenesei, síkjai
Matematika előadás elméleti kérdéseinél kérdezhető képletek Lineáris Algebra GEMAN 203-B A három dimenziós tér vektorai, egyenesei, síkjai a) Hogyan számítjuk ki az a = (a 1, a 2, a 3 ) és b = (b 1, b
RészletesebbenVektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36
Vektorok Wettl Ferenc 2014. október 20. Wettl Ferenc Vektorok 2014. október 20. 1 / 36 Tartalom 1 Vektorok a 2- és 3-dimenziós térben 2 Távolság, szög, orientáció 3 Vektorok koordinátás alakban 4 Összefoglalás
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy
Diszkrét matematika 3. estis képzés 2018. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 2. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenA gyakorlati jegy
. Bevezetés A félév anyaga: lineáris algebra Vektorterek, alterek Függés, függetlenség, bázis, dimenzió Skaláris szorzat R n -ben, vektorok hossza és szöge Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció
RészletesebbenA KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek
10. gyakorlat Mátrixok sajátértékei és sajátvektorai Azt mondjuk, hogy az A M n mátrixnak a λ IR szám a sajátértéke, ha létezik olyan x IR n, x 0 vektor, amelyre Ax = λx. Ekkor az x vektort az A mátrix
Részletesebbeni=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i
Az informatikus lineáris algebra dolgozat C részének lehetséges kérdései Az alábbi listában azok az állítások, tételek szerepelnek, melyeket a vizsgadolgozat C részében kérdezhetünk. Azok érnek 6 pontot,
Részletesebben9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35
9. Előadás (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték 2019. április 24. 1 / 35 Portfólió-analízis Tegyük fel, hogy egy bank 4 különböző eszközbe fektet be (réz, búza, arany és kakaó). Az ügyfeleinek ezen
Részletesebben1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak
1. Generátorrendszer Generátorrendszer. Tétel (Freud, 4.3.4. Tétel) Legyen V vektortér a T test fölött és v 1,v 2,...,v m V. Ekkor a λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ m v m alakú vektorok, ahol λ 1,λ 2,...,λ
RészletesebbenLINEÁRIS ALGEBRA. Szerkeszt es alatt NAGY ATTILA
LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA 2014.12.15 Tartalomjegyzék Bevezető 5 1. Alapfogalmak 7 1.1. Algebrai struktúrák.............................. 7 1.1.1. Az algebrai struktúra fogalma.................... 7
RészletesebbenMatematika A2a LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA
LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA 20160515 Tartalomjegyzék 1 Algebrai struktúrák 5 2 Lineáris tér (vektortér) 13 21 A vektortér fogalma 14 22 Vektorok lineáris függetlensége és függősége 18 23 Generátorrendszer,
Részletesebben1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)
Matematika A2c gyakorlat Vegyészmérnöki, Biomérnöki, Környezetmérnöki szakok, 2017/18 ősz 1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás) 1. Valós vektorterek-e a következő
RészletesebbenVizsgatematika Bevezetés a matematikába II tárgyhoz tavasz esti tagozat
8.2. Gyűrűk Fogalmak, definíciók: Gyűrű, kommutatív gyűrű, integritási tartomány, test Az (R, +, ) algebrai struktúra gyűrű, ha + és R-en binér műveletek, valamint I. (R, +) Abel-csoport, II. (R, ) félcsoport,
RészletesebbenIntergrált Intenzív Matematika Érettségi
. Adott a mátri, determináns determináns, ahol,, d Számítsd ki:. b) Igazold, hogy a b c. Adott a az 6 0 egyenlet megoldásai. a). c) Számítsd ki a d determináns értékét. d c a b determináns, ahol abc,,.
Részletesebben1. Bevezetés A félév anyaga. Lineáris algebra Vektorterek, alterek Függés, függetlenség, bázis, dimenzió Skaláris szorzat R n -ben, vektorok hossza és szöge Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció
RészletesebbenAlgoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G)
Algoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G) 2014. január 14. 1. Gyakorlat 1.1. Feladat. Adott K testre rendre K[x] és K(x) jelöli a K feletti polinomok és racionális törtfüggvények halmazát. Mutassuk meg, hogy
RészletesebbenLineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )
Lineáris leképezések 1 Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y = (3x + 2y, x y leképezés? A linearitáshoz ellen riznünk kell, hogy a leképzés additív és homogén Legyen x = (x 1, R 2, y = (y 1, y 2 R 2, c R Ekkor
RészletesebbenDiszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.
1 Diszkrét matematika I, 12 előadás Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@infnymehu http://infnymehu/ takach 2005 november 30 Vektorok Definíció Egy tetszőleges n pozitív egész számra n-komponensű
RészletesebbenVektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.
Vektorterek Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az összeadás és a (valós) számmal való szorzás értelmezett, pl. a szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a mátrixok esetében.
RészletesebbenSzerkeszt es alatt LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA EGYETEMI JEGYZET. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. Algebra Tanszék
LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA EGYETEMI JEGYZET Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Algebra Tanszék 2011 Ez a jegyzet a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen a Matematika Alapszak
RészletesebbenDiszkrét matematika 2.
Diszkrét matematika 2. 2018. november 23. 1. Diszkrét matematika 2. 9. előadás Fancsali Szabolcs Levente nudniq@cs.elte.hu www.cs.elte.hu/ nudniq Komputeralgebra Tanszék 2018. november 23. Diszkrét matematika
RészletesebbenMat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév
Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév 1. Hány megoldása lehet az alábbi lineáris egyenletrendszereknek a valós számok körében, ha a -ok tetszőleges (nem feltétlenül egyenlő) számokat jelölnek? 0
RészletesebbenHALMAZELMÉLET feladatsor 1.
HALMAZELMÉLET feladatsor 1. Egy (H,, ) algebrai struktúra háló, ha (H, ) és (H, ) kommutatív félcsoport, és teljesül az ún. elnyelési tulajdonság: A, B H: A (A B) = A, A (A B) = A. A (H,, ) háló korlátos,
Részletesebben1. Polinomok számelmélete
1. Polinomok számelmélete Oszthatóság, egységek. Emlékeztető Legyen R a C, R, Q, Z egyike. Azt mondjuk, hogy (1) a g R[x] polinom osztója f R[x]-nek R[x]-ben, ha létezik olyan h R[x] polinom, hogy f (x)
Részletesebben15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK
15 LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK 151 Lineáris egyenletrendszer, Gauss elimináció 1 Definíció Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a
RészletesebbenRang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15
Diszkrét matematika II, 2 el adás Rang, sajátérték Dr Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takachinfnymehu http://infnymehu/ takach/ 25 február 5 Gyakorlati célok Ezen el adáson, és a hozzá kapcsolódó
RészletesebbenKomplex számok. Wettl Ferenc szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok szeptember / 23
Komplex számok Wettl Ferenc 2014. szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok 2014. szeptember 14. 1 / 23 Tartalom 1 Számok A számfogalom b vülése Egy kis történelem 2 Miért számolunk velük? A megoldóképlet
RészletesebbenNÉVMUTATÓ. Beke Manó, 17 Bellman, R., 310, 398 Bevilacqua, R., 93 Boros Tibor, 459, 464 Boullion, T. L., 109 Bunyakovszkij, V. J.
NÉVMUTATÓ Beke Manó, 17 Bellman, R., 310, 398 Bevilacqua, R., 93 Boros Tibor, 459, 464 Boullion, T. L., 109 Bunyakovszkij, V. J., 155 157 Cauchy, A. L., 155 157 Cayley, A., 272, 327 Codenotti, B., 93 Cramer,
Részletesebben10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak
10. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 98. 108. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix inverze 1. Gondolkodnivaló Igazoljuk, hogy invertálható trianguláris mátrixok inverze is trianguláris. Bizonyítás:
RészletesebbenKlasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 14.
Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. április 14. Többhatározatlanú polinomok 4.3. Definíció. Adott T test feletti n-határozatlanú monomnak nevezzük az ax k 1 1 xk n n alakú formális kifejezéseket,
RészletesebbenBevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok
. fejezet Bevezetés Algebrai feladatok J. A számok gyakran használt halmazaira a következ jelöléseket vezetjük be: N a nemnegatív egész számok, N + a pozitív egész számok, Z az egész számok, Q a racionális
RészletesebbenKurzusinformációk, syllabus:
Diszkrét matematika előadás Aradi Bernadett 2017/18 ősz Kurzusinformációk, syllabus: https://www.inf.unideb.hu/aradibernadett Diszkrét matematika 2017/18 ősz 1 / 94 Témakörök 1 Bevezetés: halmazok és függvények,
RészletesebbenKomplex számok. Wettl Ferenc Wettl Ferenc () Komplex számok / 14
Komplex számok Wettl Ferenc 2012-09-07 Wettl Ferenc () Komplex számok 2012-09-07 1 / 14 Tartalom 1 Számok A számfogalom b vülése Egy kis történelem 2 Miért számolunk velük? A megoldóképlet egy speciális
RészletesebbenKomplex számok. Wettl Ferenc Wettl Ferenc () Komplex számok / 9
Komplex számok Wettl Ferenc 2010-09-10 Wettl Ferenc () Komplex számok 2010-09-10 1 / 9 Tartalom 1 Számok Egy kis történelem A megoldóképlet egy speciális esetre Lehet számolni negatív szám gyökével Műveletek
RészletesebbenKOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata
RészletesebbenSzámítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája
Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája Tasnádi Tamás 2014. szeptember 11. Kivonat A tárgy a BME Fizika BSc szak kötelező, alapozó tárgya a képzés 1. félévében. A tárgy
RészletesebbenOrtogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41
Ortogonalizáció Wettl Ferenc 2016-03-22 Wettl Ferenc Ortogonalizáció 2016-03-22 1 / 41 Tartalom 1 Ortonormált bázis 2 Ortogonális mátrix 3 Ortogonalizáció 4 QR-felbontás 5 Komplex skaláris szorzás 6 Diszkrét
RészletesebbenSkalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005.
1 Diszkrét matematika II., 4. el adás Skalárszorzat, norma, szög, távolság Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. március 1 A téma jelent sége
Részletesebben1. Az euklideszi terek geometriája
1. Az euklideszi terek geometriája Bázishoz tartozó skaláris szorzat Emékeztető Az R n vektortérbeli v = λ 2... és w = λ 1 λ n µ 1 µ 2... µ n λ 1 µ 1 +λ 2 µ 2 +...+λ n µ n. Jele v,w. v,w = v T u, azaz
RészletesebbenTestek március 29.
Testek 2014. március 29. 1. Alapfogalmak 2. Faktortest 3. Testbővítések 1. Alapfogalmak 2. Faktortest 3. Testbővítések [Sz] V/3, XIII/1,2; [F] III/1-7 (+ előismeretek!) Definíció Ha egy nemüres halmazon
RészletesebbenLin.Alg.Zh.1 feladatok
Lin.Alg.Zh. feladatok 0.. d vektorok Adott három vektor ā (0 b ( c (0 az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban.. Mennyi az ā b skalárszorzat? ā b 0 + + 8. Mennyi az n ā b vektoriális szorzat?
RészletesebbenLineáris algebra mérnököknek
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Lineáris algebra mérnököknek BMETE93BG20 Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér Kf87 2017-11-21
RészletesebbenDiszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek
1 Diszkrét matematika II., 8. előadás Vektorterek Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2007.??? Vektorterek Legyen T egy test (pl. R, Q, F p ). Definíció.
Részletesebben2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer
. gyakorlat A polárkoordináta-rendszer Az 1. gyakorlaton megismerkedtünk a descartesi koordináta-rendszerrel. Síkvektorokat gyakran kényelmes ún. polárkoordinátákkal megadni: az r hosszúsággal és a φ irányszöggel
RészletesebbenÖsszeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens
Skaláris szorzat az R n vektortérben Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok skaláris szorzata Két R n -beli vektor skaláris szorzata: Legyen a = (a 1,a 2,,a n ) és b
Részletesebben2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?
= komolyabb bizonyítás (jeleshez) Ellenőrző kérdések 2006 ősz 1. Definiálja a komplex szám és műveleteinek fogalmát! 2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve
RészletesebbenDISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes
1. Algebrai alapok: DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Művelet: Egy H nemüres halmazon értelmezett (kétváltozós) műveleten egy H H H függvényt értünk, azaz egy olyan leképezést, amely bármely a,b H elempárhoz
RészletesebbenLineáris algebra. Közgazdász szakos hallgatóknak a Matematika A2a Vektorfüggvények tantárgyhoz tavaszi félév
Lineáris algebra Közgazdász szakos hallgatóknak a Matematika Aa Vektorfüggvények tantárgyhoz 9. tavaszi félév Tartalomjegyzék. Komplex számok és polinomok.................... 4.. A komplex számok bevezetése,
Részletesebben17. előadás: Vektorok a térben
17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett
RészletesebbenLineáris algebra mérnököknek
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Lineáris algebra mérnököknek BMETE93BG20 Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér Kf81 2018-11-20
RészletesebbenÖsszeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens
Az R n vektortér Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. R n vektortér/1 Vektorok Rendezett szám n-esek: a = (a 1, a 2,, a n ) sorvektor a1 a = a2 oszlopvektor... a n a 1, a 2,,
Részletesebben1. Egész együtthatós polinomok
1. Egész együtthatós polinomok Oszthatóság egész számmal Emlékeztető (K3.1.3): Ha f,g Z[x], akkor f g akkor és csak akkor, ha van olyan h Z[x], hogy g = fh. Állítás (K3.1.6) Az f(x) Z[x] akkor és csak
RészletesebbenMM CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( )
MM4122-1 CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT (2008.12.01.) 1. Ismétlés szeptember 1.szeptember 8. 1.1. Feladat. Döntse el, hogy az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek (1) Az A 6 csoportnak van 6-odrend
Részletesebben12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?
Ellenörző Kérdések 1. Mit jelent az, hogy egy f : A B függvény injektív, szürjektív, illetve bijektív? 2. Mikor nevezünk egy függvényt invertálhatónak? 3. Definiálja a komplex szám és műveleteinek fogalmát!
Részletesebben9. AZ R k VEKTORTÉR. 9.1 Az R k vektortér fogalma
9 AZ R k VEKTORTÉR 91 Az R k vektortér fogalma Definíció A k-dimenziós vektortér nek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x 2,, x k ) sorozatok halmazát, azaz 1 R k
RészletesebbenTestek. 16. Legyen z = 3 + 4i, w = 3 + i. Végezzük el az alábbi. a) (2 4), Z 5, b) (1, 0, 0, 1, 1) (1, 1, 1, 1, 0), Z 5 2.
Vektorok. Melyek egyenlőek az alábbi vektorok közül? (a) (, 2, 0), (b) az (, 0, ) pontból a (2, 2, ) pontba mutató vektor, (c) ( 2,, ) ( 2,, 2), (d) [ 2 0 ], (e) 2. 0 2. Írjuk fel az x + y + 2z = 0 és
RészletesebbenMer legesség. Wettl Ferenc 2015-03-13. Wettl Ferenc Mer legesség 2015-03-13 1 / 40
Mer legesség Wettl Ferenc 2015-03-13 Wettl Ferenc Mer legesség 2015-03-13 1 / 40 Tartalom 1 Pszeudoinverz 2 Ortonormált bázis ortogonális mátrix 3 Komplex és véges test feletti terek 4 Diszkrét Fourier-transzformált
RészletesebbenTartalomjegyzék 1. Műveletek valós számokkal... 1 8 2. Függvények... 8 12 3. Elsőfokú egyenletek és egyenlőtlenségek... 13 16
Tartalomjegyzék 1. Műveletek valós számokkal... 1 8 1.1. Gyökök és hatványozás... 1 3 1.1.1. Hatványozás...1 1.1.2. Gyökök... 1 3 1.2. Azonosságok... 3 4 1.3. Egyenlőtlenségek... 5 8 2. Függvények... 8
RészletesebbenFELADATOK A BEVEZETŽ FEJEZETEK A MATEMATIKÁBA TÁRGY III. FÉLÉVÉHEZ. ÖSSZEÁLLÍTOTTA: LÁNG CSABÁNÉ ELTE IK Budapest
FELADATOK A BEVEZETŽ FEJEZETEK A MATEMATIKÁBA TÁRGY III. FÉLÉVÉHEZ ÖSSZEÁLLÍTOTTA: LÁNG CSABÁNÉ ELTE IK Budapest 2007-07-25 A 2. és a 4. fejezet feladatai megoldva megtalálhatók a Testb vítés, véges testek;
RészletesebbenLineáris algebra gyakorlat
Lineáris algebra gyakorlat 7. gyakorlat Gyakorlatvezet : Bogya Norbert 2012. március 26. Ismétlés Tartalom 1 Ismétlés 2 Koordinátasor 3 Bázistranszformáció és alkalmazásai Vektorrendszer rangja Mátrix
RészletesebbenDiszkrét Matematika II.
Orosz Ágota Kaiser Zoltán Diszkrét Matematika II. példatár mobidiák könyvtár Orosz Ágota Kaiser Zoltán Diszkrét Matematika II. példatár mobidiák könyvtár SOROZATSZERKESZTŐ Fazekas István Orosz Ágota Kaiser
Részletesebben1.1. Gyökök és hatványozás... 1 1.1.1. Hatványozás... 1 1.1.2. Gyökök... 1 1.2. Azonosságok... 2 1.3. Egyenlőtlenségek... 3
Tartalomjegyzék 1. Műveletek valós számokkal... 1 1.1. Gyökök és hatványozás... 1 1.1.1. Hatványozás... 1 1.1.2. Gyökök... 1 1.2. Azonosságok... 2 1.3. Egyenlőtlenségek... 3 2. Függvények... 4 2.1. A függvény
RészletesebbenGAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN
GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Gazdaságmatematika középhaladó szinten KOMPLEX SZÁMOK Készítette: Gábor Szakmai felel s: Gábor Vázlat 1 2 3 Történeti bevezetés
Részletesebben1. A maradékos osztás
1. A maradékos osztás Egész számok osztása Példa 223 = 7 31+6. Visszaszorzunk Kivonunk 223 : 7 = 31 21 13 7 6 Állítás (számelméletből) Minden a,b Z esetén, ahol b 0, létezik olyan q,r Z, hogy a = bq +
RészletesebbenBevezetés az algebrába 1
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Bevezetés az algebrába 1 BMETE92AX23 Determinánsok H406 2017-11-27 Wettl Ferenc ALGEBRA
RészletesebbenDiszkrét Matematika II.
Bácsó Sándor Diszkrét Matematika II. mobidiák könyvtár Bácsó Sándor Diszkrét Matematika II. mobidiák könyvtár SOROZATSZERKESZTŐ Fazekas István Bácsó Sándor Diszkrét Matematika II. egyetemi jegyzet mobidiák
RészletesebbenBevezetés a számításelméletbe (MS1 BS)
Matematika szigorlat - konzultációs szeminárium Azoknak, akik másodszorra vagy többedszerre veszik fel a Matematika szigorlat (NAMMS1SAND) tárgyat. Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS) FŐBB TÉMAKÖRÖK
RészletesebbenSaj at ert ek-probl em ak febru ar 26.
Sajátérték-problémák 2018. február 26. Az alapfeladat Adott a következő egyenlet: Av = λv, (1) ahol A egy ismert mátrix v ismeretlen, nem zérus vektor λ ismeretlen szám Azok a v, λ kombinációk, amikre
RészletesebbenAnalízis elo adások. Vajda István. 2012. szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)
Vajda István Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem 1 / 36 Bevezetés A komplex számok értelmezése Definíció: Tekintsük a valós számpárok R2 halmazát és értelmezzük ezen a halmazon a következo két
Részletesebben