Rekurzív sorozatok oszthatósága

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Rekurzív sorozatok oszthatósága"

Átírás

1 Debreceni Egyetem Természettudományi Kar Matematikai Intézet Szakdolgozat Rekurzív sorozatok oszthatósága készítette: Barta Attila Matematika BSc szakos hallgató témavezet : Dr Tengely Szabolcs egyetemi adjunktus Debrecen 2016

2 Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék i 1 Rekurzív sorozatok 2 2 Bináris rekurziók 4 21 A zárt formula 4 22 A Fibonacci sorozat zárt alakja 5 23 Rekurzív rend 6 24 A Fibonacci sorozat rekurzív rendje 13 3 Általános lineáris csoport 15 4 Sage kódok 17 Irodalomjegyzék 20 i

3 Bevezet Szakdolgozatomban a bináris rekurziókban fellép oszhatósági szabályokat vizsgáljuk Az els fejezetben általánosan deniáljuk a rekurzív sorozat fogalmát és egy példán keresztül bemutatjuk a sorozat n-edik tagjának explicit megadási módját A második fejezetben deniáljuk a bináris rekurziót és a továbbiakban ezeket a sorozatokat fogjuk vizsgálni mátrixos formában a bennük fellelhet periódusok szerint A harmadik fejezetben a csoportelmélet alapján adunk oszthatósági szabályokat A negyedik fejezetben a Sage programot használva tetsz leges prímre adunk olyan sorozatokat amelyekben különböz oszthatóságok lépnek fel 1

4 1 Rekurzív sorozatok 101 Deníció Egy S halmaz feletti s i i N = s 0 s 1 s 2 s i végtelen sorozatot m-edrendben rekurzívnak nevezünk ha létezik olyan m-változós F : S m S függvény mellyel tetsz leges nemnegatív egész i-re s i+m = F s i s i+1 s i+m 1 A következ kben egy ismertebb matematikai játékról a Hanoi tornyairól és az ehhez kapcsolható rekurzióról lesz szó Összesen három rúd áll rendelkezésre és a játék szabályai szerint az els rúdról az utolsóra kell átrakni a korongokat úgy hogy minden lépésben egy korongot lehet áttenni nagyobb korong pedig nem tehet kisebb korongra Mennyi a legkevesebb szükséges lépés amivel az els rúdról a harmadik rúdra lehet juttatni a korongokat? A megoldáshoz szükséges lépésszámot a következ rekurzió írja le: t n = 2 n 1 ahol n az átpakolni kívánt korongok száma Bizonyítás A bizonyítás teljes indukcióval történik n = 1 esetben a lépések száma 1 Tegyük fel hogy n darab korong esetén a megoldásszám t n Ekkor t n+1 = 2t n + 1 mivel n darabot t n lépéssel tudunk áttenni a középs rúdra és a legalsó helyrerakása után szintúgy t n lépés kell hogy a harmadik rúdra helyezzük ket 2 1 Jelölje T a rekurzióhoz csatolható mátrixot: T = T sajátértékei és 1 Legyen D = S 1 Ekkor T t n = A sajátvektorokból álló mátrix: S = t n = 2

5 FEJEZET 1 REKURZÍV SOROZATOK 3 Ezután kapjuk hogy T n 1 = SD n 1 S 1 = Így eljutunk az explicit alakhoz: 2 n 1 2 n t n 0 1 = 2 n = = t n 1 2 n 1 2 n

6 2 Bináris rekurziók A következ kben a bináris rekurziókkal fogunk részletesebben foglalkozni 202 Deníció Egy s i = c 1 s i 1 + c 2 s i c m s i m képlettel ellátott rekurziót m-edfokú lineáris rekurziónak nevezünk c i R 21 A zárt formula Az s n = us n 1 + vs n 2 rekurzió felírható a következ alakban: s n 1 s n = u v s n 2 Legyen az M mátrix a következ : M = s 2 vs 1 s 1 vs 0 = u v 211 Tétel M n = s n+1 s n vs n vs n 1 Bizonyítás A bizonyítást teljes indukcióval végezzük Az n = 1 esetben M deníciójából adódik az állítás Tegyük fel hogy n-re igaz Ekkor M n+1 = MM n u v s n+1 vs n = us n+1 + vs n s n+1 uvs n + v 2 s n 1 vs n s n = vs n 1 = s n+2 vs n+1 s n+1 vs n 4

7 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK 5 Az M mátrix karakterisztikus polinomjának gyökeit jelölje ezentúl α és β: α = u + u 2 + 4v β = u u 2 + 4v 2 2 Számoljuk ki az α sajátértékhez tartozó X Y sajátvektort Ehhez a következ lineáris egyenletrendszert oldjuk meg: ami ekvivalens az egyenlettel Ebb l adódóan u α v 1 α X Y = 0 u αx + vy = X αy u α 1X = v αy Hasonlóan kaphatjuk a β -hoz tartozó sajátvektort α 0 Jelölje T a sajátvektorokból álló mátrixot és legyen D = 0 β Ha α β akkor a megfelel sajátvektorok segítségével az M mátrix felírható a következ alakban: M = T DT 1 Ekkor M n = T DT 1 n = T D n T 1 = T 22 A Fibonacci sorozat zárt alakja A következ kben a [2] cikket használtuk fel A Fibonacci sorozatot a következ képp deniáljuk: F 0 = 0 F 1 = 1 F n = F n 1 + F n 2 α n 0 0 β n Ebben az esetben a rekurzió együtthatói: u = 1 és v = 1 Ekkor a fentebb leírtak alapján: T 1 α = A következ azonosságok teljesülnek: β = α 2 = α + 1 β 2 = β + 1 α β = 5 α + β = 1 1 α = β 1 β = α

8 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK 6 Ekkor a sajátvektorokat a következ képp szá- Legyen M a rekurzió mátrixa moljuk: α 1 αi M = 1 1 α α α α = α α 2 1 α 1 α 1 α 1 α 0 0 β esetben hasonlóképpen eljárva kapjuk hogy diagonizáláshoz a bázistranszformáció mátrixa: α β T = 1 1 Ennek a mátrixnak az inverze: T 1 = β 1 α Ezek után már könnyen tudjuk M hatványát számolni: M n = 1 α β α n 0 1 β β n 0 1 α Ekkor kapjuk hogy: F n+1 F n = M n 1 0 = 1 5 α n+1 β n+1 α n β n A végén megkapjuk a zárt formulát: [ F n = Rekurzív rend n 1 n ] 5 2 Az alábbiakban az s n = us n 1 + vs n 2 bináris rekurziót fogjuk vizsgálni ahol u v Z és s 0 = 0 s 1 = Deníció Egy rekurzív sorozat periódusán azt a legkisebb k > 1 természetes számot értjük modulo m felett m N amelyre s k 0 mod m és s k+1 1 mod m Jelölés: km Legyen p prím Ekkor a modulo p maradékosztályok rendszere véges testet alkot Jele: GF p

9 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK Tétel Egy bináris rekurzió modulo p feletti periódusának fels korlátja p 2 1 Bizonyítás Két egymást követ tag egyértelm en meghatározza az ket követ harmadikat Mivel két nulla nem állhat egymás mellett ezért p 2 1 féle szomszédot állíthatunk össze A továbbiakban a rekurzió rendjét mátrixának sajátértékei szerint fogjuk vizsgálni a következ feltételek mellett: p prím u v GF p u 0 v Tétel Ha u 2 4v GF p és u 2 4v 0 akkor a rekurzió rendje osztja p 1-et λ Bizonyítás A mátrix ekkor alakra diagonizálható ahol λ 1 és λ 2 a 0 λ 2 mátrix sajátértékei Legyen T a sajátvektorokból álló mátrix A kis Fermat-tétel szerint λ p 1 1 és λ p 1 2 azonosan 1 így p 1 u v = T 0 1 T 1 = Példa modulo 5 felett az u = 1 v = 2 rekurzió 1 2 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: 2 és 4 A mátrix periódusa: p 1 = 4 A mátrix hatványai: n s n s n mod p Ekkor a sorozat minden negyedik eleme oszható 5-tel Ezen oszthatósági szabályt a periódusszám is megadja

10 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK Példa modulo 11 felett az u = 1 v = 2 rekurzió 10 2 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: 1 és 9 p 1 A mátrix periódusa: 2 = 5 A mátrix hatványai: n s n s n mod p Ekkor a sorozat minden ötödik eleme oszható 11-gyel Ezen oszthatósági szabályt a periódusszám is megadja λ k k λ k Lemma Egy 2 2-es Jordan blokk k-adik hatványa 0 λ k alakú ahol λ a mátrix sajátértéke Bizonyítás A bizonyítást teljes indukcióval végezzük Az n = 1 esetben triviális az állítás Tegyük fel hogy n = k esetben teljesül az indukció Ekkor n = k + 1 esetben λ 1 λ k k λ k 1 λ k λ kλ k + λ k λ k+1 k + 1 λ k 0 λ 0 λ k = 0 λ k = λ 0 λ k Tétel Ha v = u2 4 akkor a mátrix periódusa osztja pp 1-et Bizonyítás Mivel v = u2 4 a diszkrimináns 0 A mátrix ekkor Jordan-féle normálalakra hozható: amely k-adik hatványa: λ 1 λ k k λ k 1 0 λ 0 λ k Ekkor a mátrixot p 1-edik hatványra emelve a f átlóban egyeseket kapunk Továbbá p-edik hatványra emelve a f átlón kívüli elemeket kinullázzuk Így pp 1 u v = T 0 1 T 1 = 0 1 amib l következik hogy s pp s pp 1 1 mod p

11 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK Példa modulo 5 felett az u = 1 v = 1 rekurzió 1 1 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: 3 kétszeres multiplicitással A mátrix periódusa: p 1p = 20 A mátrix hatványai: n u n u n mod p n u n u n mod p Ekkor a sorozat minden ötödik eleme oszható 5-tel A periódusszám valódi osztója ad oszthatósági szabályt 234 Példa modulo 5 felett az u = 2 v = 1 rekurzió 2 1 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: 4 kétszeres multiplicitással p 1 A mátrix periódusa: 2 p = 10 A mátrix hatványai:

12 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK 10 n u n u n mod p n u n u n mod p Ekkor a sorozat minden ötödik eleme oszható 5-tel A periódusszám valódi osztója ad oszthatósági szabályt 235 Példa modulo 5 felett az u = 2 v = 1 rekurzió 2 1 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: 1 kétszeres multiplicitással A mátrix periódusa: p = 5 A mátrix hatványai: n u n u n mod p Ekkor a sorozat minden ötödik eleme oszható 5-tel Ezen oszthatósági szabályt a periódusszám is megadja 236 Példa modulo 11 felett az u = 2 v = 1 rekurzió 2 1 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: -1 kétszeres multiplicitással A mátrix periódusa: 2p = 22 A mátrix hatványai:

13 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK n u n u n mod p n u n u n mod p n u n u n mod p Ekkor a sorozat minden tizenegyedik eleme oszható 11-gyel valódi osztója ad oszthatósági szabályt A periódusszám 234 Tétel Ha a mátrix karakterisztikus polinomjának diszkriminánsa nem GF p-beli elem akkor a mátrix rendje osztja p 2 1-et Bizonyítás Kib vítjük a véges testet a diszkriminánssal Ekkor az így kapott test ekvivalens GF p 2 -tel A mátrixot diagonizáljuk és ekkor a kis Fermat-tétel szerint az elem rendje osztja p 2 1-et 237 Példa modulo 5 felett az u = 1 v = 2 rekurzió 1 2 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: λ 4λ + 1 Z 5 /x 2 + x + 2 A mátrix periódusa: p 2 1 = 24 A mátrix hatványai:

14 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK 12 n u n u n mod p n u n u n mod p n u n u n mod p Ekkor a sorozat minden hatodik eleme oszható 5-tel osztója ad oszthatósági szabályt A periódusszám valódi 238 Példa modulo 5 felett az u = 2 v = 1 rekurzió 2 1 A mátrixos alak ekkor: A sajátértékek: λ + 3 4λ + 4 Z 5 /x 2 + x + 2 p A mátrix periódusa: = 12 A mátrix hatványai: n u n u n mod p n u n u n mod p Ekkor a sorozat minden harmadik eleme oszható 5-tel A periódusszám valódi osztója ad oszthatósági szabályt

15 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK A Fibonacci sorozat rekurzív rendje A következ kben a Fibonacci sorozat oszthatóságát vizsgáljuk 241 Tétel 2 F 3n ahol n N Bizonyítás Az n = 1 esetben igaz: F 3 = 2 Tegyük fel hogy n-re igaz: 2 F n Ekkor n + 1 esetén: F n+3 = F n+2 + F n+1 = F n+1 + F n + F n+1 = 2F n+1 + F n 242 Tétel 3 F 4n ahol n N Bizonyítás Az n = 1 esetben igaz: F 4 = 3 Tegyük fel hogy n-re igaz: 3 F n Ekkor n + 1 esetén: F n+4 = F n+3 + F n+2 = F n+2 + F n+1 + F n+1 + F n = F n+1 + F n + F n+1 + F n+1 + F n = 3F n+1 + 2F n 243 Tétel 5 F 5n ahol n N Bizonyítás Az n = 1 esetben igaz: F 5 = 5 Tegyük fel hogy n-re igaz: 5 F n Ekkor n + 1 esetén: F n+5 = F n+4 + F n+3 = F n+3 + F n+2 + F n+2 + F n+1 = F n+2 + F n+1 + F n+1 + F n + F n+1 + F n + F n+1 = 5F n+1 + 3F n A következ kben a Fibonacci sorozat periódusát fogjuk vizsgálni az [1] cikk alapján A Fibonacci periódusának fels korlátja m 2 1 modulo m felett mert minden két egymást követ tag meghatározza az utánuk következ ket így m 2 1 féle szomszédot tudunk összeállítani mivel két nulla nem állhat egymás mellett Ezentúl jelölje U n = F n+1 F n F n F n 1 a Fibonacci mátrix n-edik hatványát és α β a Fibonacci mátrix sajátértékeit α 0 Legyen D = és C az ehhez tartozó sajátvektorokból álló mátrix 0 β Ha a sajátértékek megegyeznek akkor D egy Jordan blokk 241 Lemma A periódus osztója bármely n-nek amelyre teljesül a D n = E egyenl ség 244 Tétel Ha p egy páratlan prím és p 1 vagy p 4 mod 5 akkor kp p 1 Bizonyítás A sajátvektorok ekkor különböz ek A Fermat-tétel alapján α p 1 β p 1 1 mod p ezért D n = E

16 FEJEZET 2 BINÁRIS REKURZIÓK 14 Ha p 2 vagy p 3 mod 5 akkor az U mátrix karakterisztikus polinomjának nincsenek gyökei GF p-ben ezért kénytelen vagyunk testet b víteni Legyen F = GF p x/x 2 x 1 Ekkor F izomorf GF p 2 -tel 242 Lemma Ha p 2 vagy p 3 mod 5 akkor 5 p = Lemma α p+1 β p+1 F felett 245 Tétel Ha p egy páratlan prím és p 2 vagy p 3 mod 5 akkor kp 2p + 1 Bizonyítás Tudjuk hogy αβ = 1 mod p 2 így α p+1 α p+1 = α p+1 β p+1 = 1 p+1 Mivel p páratlan ezért 1 p+1 = 1 így α 2p+1 = 1 Az el z lemma alapján tudjuk hogy β 2p+1 = 1

17 3 Általános lineáris csoport Ebben a fejezetben az általános lineáris csoport rendje által fogunk eljutni a bináris rekurzív sorozatok rendjéig 301 Deníció Általános lineáris csoportnak nevezzük a V vektortér invertálható lineáris transzformációinak csoportját Jele: GLV 302 Deníció A másodrangú lineáris csoport egy véges test felett a mátrixszorzással deniált 2 2-es invertálható mátrixok csoportja Jele: GL2 F 306 Tétel Legyen p prím Egy GL2 p-beli mátrix rendje legfeljebb p 2 pp 2 1 Bizonyítás A mátrix els sorába p 2 1 féle elempárt választhatunk mivel a csupa nulla sor szingularitáshoz vezetne Ekkor a második sorba az els nem skalárszorosa szerepelhet amib l p 2 p darab létezik 307 Tétel Legyen s n = us n 1 ± s n 2 rekurzió Ekkor bármely p prím osztja s 2pp 2 1-et Bizonyítás Legyen G := {A M 2 Z p deta = ±1} és M = u ±1 Ekkor M G és G rendje 2pp 2 1 s Így n+1+2pp 2 1 s n+2pp 2 1 s n+2pp 2 1 s n 1+2pp 2 1 s n+1 s n s n s n 1 mod p = M n+2pp2 1 = M n = 15

18 FEJEZET 3 ÁLTALÁNOS LINEÁRIS CSOPORT 16 1 Következmény Bármely p prím osztja F 2pp 2 1-et ahol F n a Fibonacci sorozat n-edik tagja Bizonyítás Az el z tétel bizonyítása alapján: 1 1 {A M 2 Z p deta = ±1} 303 Deníció Az u = 2 v = 1 bináris rekurziót Pell sorozatnak hívjuk 2 Következmény Bármely p prím osztja P 2pp 2 1-et ahol P n a Pell sorozat n-edik tagja 3 Következmény Bármely p prím osztja s 2pp 2 1-et ahol s n az u = 4 v = 1 rekurzió n-edik tagja 301 Példa A fentebb leírt sorozat néhány tagja: n s n

19 4 Sage kódok Ebben a fejezetben három Sage [5] programon keresztül szerkesztünk példákat a p 1 p 2 p és a p 2 1 osztóival megegyez periódusszámokra 402 Példa def rekuvn: if n==0: return 0 elif n==1: return 1 return u*rekuvn-1+v*rekuvn-2 def _p='p'7: Mp=MatrixSpaceGFp22 L=p-1divisors Lremove1 for d in L: Md=[k for k in Mp if k[10]==1 and k[01]!=0 and k[11]==0 and k[00]^2+4*k[01]is_square and k[00]k[01]!=00 and kmultiplicative_order==d] pretty_printhtml'egy mátrix amelynek a rendje $%s$:'%latexd M1=Mdpop pretty_printm1 pretty_printhtml'kapcsolódó rekurzív sorozat: $a_0=0a_1=1a_n=%sa_{n-1}+\%sa_{n-2}$' %latexm1[00]latexm1[01] Muj=[krekM1[00]M1[01]k for k in [02*d]] pretty_printmuj 403 Példa def rekuvn: if n==0: return 0 elif n==1: return 1 17

20 FEJEZET 4 SAGE KÓDOK 18 else: return def _p='p'5: Mp=MatrixSpaceGFp22 L=p-1*pdivisors Lremove1 for d in L: Md=[k for k in Mp if k[10]==1 and k[01]!=0 and k[11]==0 and k[00]^2+4*k[01]==0 and k[00]k[01]!=00 and kmultiplicative_order==d] if Md!=[]: pretty_printhtml'egy mátrix amelynek a rendje $%s$: '%latexd M1=Mdpop pretty_printm1 pretty_printhtml'kapcsolódó rekurzív sorozat: $a_0=0 a_1=1a_n= %sa_{n-1}+%sa_{n-2}$'%latexm1[00]latexm1[01] Muj=[krekM1[00]M1[01]k for k in [02*d]] pretty_printmuj 404 Példa def rekuvn: if n==0: return 0 elif n==1: return 1 else: return def _p='p'5: Mp=MatrixSpaceGFp22 L=p^2-1divisors Lremove1 for d in L: Md=[k for k in Mp if k[10]==1 and k[01]!=0 and k[11]==0 and k[00]^2+4*k[01]!=0 and k[00]^2+4*k[01]is_square==false and k[00]k[01]!=00 and kmultiplicative_order==d] if Md!=[]:

21 FEJEZET 4 SAGE KÓDOK 19 pretty_printhtml'egy mátrix amelynek a rendje $%s$: '%latexd M1=Mdpop pretty_printm1 pretty_printhtml'kapcsolódó rekurzív sorozat: $a_0=0 a_1=1a_n= %sa_{n-1}+%sa_{n-2}$'%latexm1[00]latexm1[01] Muj=[krekM1[00]M1[01]k for k in [02*d]] pretty_printmuj Az el z kódok egyikének futási képe a következ

22 Irodalomjegyzék [1] Sanjai Gupta Parousia Rockstroh and Francis Edward Su Splitting elds and periods of Fibonacci sequences modulo primes Math Mag Volume 85 Number 2 April [2] mwilliams/pdf/bonaccipdf [3] Charles W Campbell II The Period of the Fibonacci Sequence Modulo j Math 399 Spring 2007 [4] [5] W A Stein et al Sage Mathematics Software Version 71 The Sage Development Team

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

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

Részletesebben

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

Lineáris 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

Részletesebben

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

A 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

Részletesebben

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Lineáris 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

Részletesebben

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Vektorok, 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.

Részletesebben

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22

Mátrixfüggvények. Wettl Ferenc április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények április / 22 Mátrixfüggvények Wettl Ferenc 2016. április 28. Wettl Ferenc Mátrixfüggvények 2016. április 28. 1 / 22 Tartalom 1 Diagonalizálható mátrixok függvényei 2 Mátrixfüggvény a Jordan-alakból 3 Mátrixfüggvény

Részletesebben

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1 Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =

Részletesebben

Polinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós

Polinomok (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

Részletesebben

Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszerek 1 Alapfogalmak 1 Deníció Egy m egyenletb l álló, n-ismeretlenes lineáris egyenletrendszer általános alakja: a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a

Részletesebben

1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis.

1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis. 1 Diagonalizálás Diagonalizálható mátrixok Ismétlés Legyen M,N T n n Az M és N hasonló, ha van olyan A lineáris transzformáció, hogy M is és N is az A mátrixa egy-egy alkalmas bázisban Az M és N pontosan

Részletesebben

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak

10. 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:

Részletesebben

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós MBNK12: Permutációk el adásvázlat 2016 április 11 Maróti Miklós 1 Deníció Az A halmaz permutációin a π : A A bijektív leképezéseket értjünk Tetsz leges n pozitív egészre az {1 n} halmaz összes permutációinak

Részletesebben

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

Lineáris 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

Részletesebben

Kongruenciák. Waldhauser Tamás

Kongruenciák. Waldhauser Tamás Algebra és számelmélet 3 előadás Kongruenciák Waldhauser Tamás 2014 őszi félév Tartalom 1. Diofantoszi egyenletek 2. Kongruenciareláció, maradékosztályok 3. Lineáris kongruenciák és multiplikatív inverzek

Részletesebben

1. Bázistranszformáció

1. 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

Részletesebben

Sorozatok és Sorozatok és / 18

Sorozatok és Sorozatok és / 18 Sorozatok 2015.11.30. és 2015.12.02. Sorozatok 2015.11.30. és 2015.12.02. 1 / 18 Tartalom 1 Sorozatok alapfogalmai 2 Sorozatok jellemz i 3 Sorozatok határértéke 4 Konvergencia és korlátosság 5 Cauchy-féle

Részletesebben

Mátrixok 2017 Mátrixok

Mátrixok 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

Részletesebben

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Lineáris 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

Részletesebben

Bevezetés. 1. fejezet. Algebrai feladatok. Feladatok

Bevezetés. 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

Részletesebben

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.)

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.) Permutációk véges halmazon el adásvázlat 2008 február 12 Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: ismétlés nélküli variáció leképezés indulási és érkezési halmaz

Részletesebben

1. zárthelyi,

1. 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

Részletesebben

Lineáris algebra gyakorlat

Lineáris algebra gyakorlat Lineáris algebra gyakorlat 0. gyakorlat Gyakorlatvezet : Bogya Norbert 202. április 23. Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér Tartalom Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér 2 Gyakorló feladatok a zh-ra (rutinfeladatok)

Részletesebben

Kronecker-modulusok kombinatorikája és alkalmazások

Kronecker-modulusok kombinatorikája és alkalmazások Kronecker-modulusok kombinatorikája és alkalmazások BBTE, Magyar Matematika es Informatika Intézet Tegezek Meghatározás Egy Q tegez egy irányított multigráf (két csomópont között több irányított él is

Részletesebben

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Lineáris algebra gyakorlat Összeállította: Bogya Norbert Tartalomjegyzék 1 Mátrix rangja 2 Mátrix inverze 3 Mátrixegyenlet Mátrix rangja Tartalom 1 Mátrix rangja

Részletesebben

2018, Diszkre t matematika. 10. elo ada s

2018, Diszkre t matematika. 10. elo ada s Diszkre t matematika 10. elo ada s MA RTON Gyo ngyve r mgyongyi@ms.sapientia.ro Sapientia Egyetem, Matematika-Informatika Tansze k Marosva sa rhely, Roma nia 2018, o szi fe le v MA RTON Gyo ngyve r 2018,

Részletesebben

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Diszkrét 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

Részletesebben

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján Közelítő és szimbolikus számítások 6. gyakorlat Sajátérték, Gersgorin körök Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor Vinkó Tamás London András Deák Gábor jegyzetei alapján . Mátrixok sajátértékei

Részletesebben

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

1. 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

Részletesebben

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek Algebra Tanszék 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

Részletesebben

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Kvadratikus 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,

Részletesebben

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak 2010-2011 évi tanév I félév Vektoriális szorzat és tulajdonságai bizonyítás nélkül: Vegyes szorzat és tulajdonságai

Részletesebben

A matematika nyelvér l bevezetés

A matematika nyelvér l bevezetés A matematika nyelvér l bevezetés Wettl Ferenc 2012-09-06 Wettl Ferenc () A matematika nyelvér l bevezetés 2012-09-06 1 / 19 Tartalom 1 Matematika Matematikai kijelentések 2 Logikai m veletek Állítások

Részletesebben

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15

Rang, 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

Részletesebben

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4. Matematika A vizsga mgeoldása 03. június.. (a (3 pont Definiálja az f(x, y függvény határértékét az (x 0, y 0 helyen! Megoldás: Legyen D R, f : D R. Legyen az f(x, y függvény értelmezve az (x 0, y 0 pont

Részletesebben

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Analízis előadás és gyakorlat vázlat Analízis előadás és gyakorlat vázlat Készült a PTE TTK GI szakos hallgatóinak Király Balázs 2010-11. I. Félév 2 1. fejezet Számhalmazok és tulajdonságaik 1.1. Nevezetes számhalmazok ➀ a) jelölése: N b)

Részletesebben

13.1.Állítás. Legyen " 2 C primitív n-edik egységgyök és K C olyan számtest, amelyre " =2 K, ekkor K(") az x n 1 2 K[x] polinomnak a felbontási teste

13.1.Állítás. Legyen  2 C primitív n-edik egységgyök és K C olyan számtest, amelyre  =2 K, ekkor K() az x n 1 2 K[x] polinomnak a felbontási teste 13. GYÖKB½OVÍTÉS GALOIS CSOPORTJA, POLINOMOK GYÖKEINEK ELÉRHET½OSÉGE 13.1.Állítás. Legyen " 2 C primitív n-edik egységgyök és K C olyan számtest, amelyre " =2 K, ekkor K(") az x n 1 2 K[x] polinomnak a

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 10. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Felhívás Diszkrét matematika I. középszint 2014.

Részletesebben

DiMat II Végtelen halmazok

DiMat II Végtelen halmazok DiMat II Végtelen halmazok Czirbusz Sándor 2014. február 16. 1. fejezet A kiválasztási axióma. Ismétlés. 1. Deníció (Kiválasztási függvény) Legyen {X i, i I} nemüres halmazok egy indexelt családja. Egy

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás március 24.

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás március 24. Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. március 24. Irreducibilitás 3.33. Definíció. A p T [x] polinom irreducibilis, ha legalább elsőfokú, és csak úgy bontható két polinom szorzatára, hogy az

Részletesebben

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28 Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2015. április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2015. április 3. 1 / 28 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Alkalmazások 3 Norma 4 Mátrixnorma Wettl Ferenc Szinguláris értékek

Részletesebben

Komplex számok. Komplex számok és alakjaik, számolás komplex számokkal.

Komplex számok. Komplex számok és alakjaik, számolás komplex számokkal. Komplex számok Komplex számok és alakjaik, számolás komplex számokkal. 1. Komplex számok A komplex számokra a valós számok kiterjesztéseként van szükség. Ugyanis már középiskolában el kerülnek olyan másodfokú

Részletesebben

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Lineáris 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

Részletesebben

1. feladatsor Komplex számok

1. 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

Részletesebben

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak

1. 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

Részletesebben

Számelmélet (2017. február 8.) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla

Számelmélet (2017. február 8.) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla Számelmélet (2017 február 8) Bogya Norbert, Kátai-Urbán Kamilla 1 Oszthatóság 1 Definíció Legyen a, b Z Az a osztója b-nek, ha létezik olyan c Z egész szám, melyre ac = b Jelölése: a b 2 Példa 3 12, 2

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Diszkrét 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.

Részletesebben

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Vektorterek. =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,

Részletesebben

RSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,...

RSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,... RSA algoritmus 1. Vegyünk véletlenszerűen két különböző nagy prímszámot, p-t és q-t. 2. Legyen n = pq. 3. Vegyünk egy olyan kis páratlan e számot, amely relatív prím φ(n) = (p 1)(q 1)-hez. 4. Keressünk

Részletesebben

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2) Legyen adott a P átmenetvalószín ség mátrix és a ϕ 0 kezdeti eloszlás Kérdés, hogy miként lehetne meghatározni az egyes állapotokban való tartózkodás valószín ségét az n-edik lépés múlva Deniáljuk az n-lépéses

Részletesebben

2016, Diszkrét matematika

2016, Diszkrét matematika Diszkrét matematika 7. előadás Sapientia Egyetem, Műszaki és Humántudományok Tanszék Marosvásárhely, Románia mgyongyi@ms.sapientia.ro 2016, őszi félév Miről volt szó az elmúlt előadáson? az ord, chr függvények

Részletesebben

Matematika (mesterképzés)

Matematika (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,

Részletesebben

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

9. 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

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy Diszkrét matematika 1. középszint 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Komplex számok. Wettl Ferenc szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok szeptember / 23

Komplex 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

Részletesebben

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Lineáris 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

Részletesebben

3. el adás: Determinánsok

3. 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

Részletesebben

HALMAZELMÉLET feladatsor 1.

HALMAZELMÉLET 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,

Részletesebben

2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia

2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia 2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia Tartalomjegyzék 1.) Sorozat definíciója 2.) Sorozat megadása 3.) Sorozatok szemléltetése 4.) Műveletek sorozatokkal 5.) A sorozatok tulajdonságai 6.) A sorozatok határértékének

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 8. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Sajátértékek és sajátvektorok A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István Lineáris transzformáció Vektorok lineáris transzformációja: általános esetben az x vektor iránya és nagysága

Részletesebben

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II. 8 Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II Elméleti összefoglaló Az a + b+ c, a egyenletet másodfokú egyenletnek nevezzük A D b ac kifejezést az egyenlet diszkriminánsának nevezzük Ha D >, az

Részletesebben

Bevezetés az algebrába 2

Bevezetés az algebrába 2 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 2 BMETE91AM37 Mátrixfüggvények H607 2018-05-02 Wettl Ferenc

Részletesebben

2015, Diszkrét matematika

2015, Diszkrét matematika Diszkrét matematika 4. előadás Sapientia Egyetem, Műszaki és Humántudományok Tanszék Marosvásárhely, Románia mgyongyi@ms.sapientia.ro 2015, őszi félév Miről volt szó az elmúlt előadáson? Számtartományok:

Részletesebben

Numerikus módszerek 1.

Numerikus módszerek 1. Numerikus módszerek 1. 3. előadás: Mátrixok LU-felbontása Lócsi Levente ELTE IK 2013. szeptember 23. Tartalomjegyzék 1 Alsó háromszögmátrixok és Gauss-elimináció 2 Háromszögmátrixokról 3 LU-felbontás Gauss-eliminációval

Részletesebben

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005.

Skalárszorzat, 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

Részletesebben

y + a y + b y = r(x),

y + a y + b y = r(x), Definíció 1 A másodrendű, állandó együtthatós, lineáris differenciálegyenletek általános alakja y + a y + b y = r(x), ( ) ahol a és b valós számok, r(x) pedig adott függvény. Ha az r(x) függvény az azonosan

Részletesebben

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Sorozatok I. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Sorozatok I. DEFINÍCIÓ: (Számsorozat) A számsorozat olyan függvény, amelynek értelmezési tartománya a pozitív egész számok halmaza, értékkészlete a valós számok egy részhalmaza. Jelölés: (a n ), {a n }.

Részletesebben

1. Részcsoportok (1) C + R + Q + Z +. (2) C R Q. (3) Q nem részcsoportja C + -nak, mert más a művelet!

1. Részcsoportok (1) C + R + Q + Z +. (2) C R Q. (3) Q nem részcsoportja C + -nak, mert más a művelet! 1. Részcsoportok A részcsoport fogalma. 2.2.15. Definíció Legyen G csoport. A H G részhalmaz részcsoport, ha maga is csoport G műveleteire nézve. Jele: H G. Az altér fogalmához hasonlít. Példák (1) C +

Részletesebben

7. gyakorlat megoldásai

7. gyakorlat megoldásai 7. gyakorlat megoldásai Komple számok, sajátértékek, sajátvektorok F1. Legyen z 1 = + i és z = 1 i. Számoljuk ki az alábbiakat: z 1 z 1 + z, z 1 z, z 1 z,, z 1, z 1. z M1. A szorzásnál használjuk, hogy

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. estis képzés. Komputeralgebra Tanszék ősz

Diszkrét matematika 1. estis képzés. Komputeralgebra Tanszék ősz Diszkrét matematika 1. estis képzés 2015. ősz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 6. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2015. ősz Elemi számelmélet Diszkrét matematika 1. estis

Részletesebben

MM CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( )

MM 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

Részletesebben

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35 Szinguláris értékek Wettl Ferenc 2016. április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek 2016. április 12. 1 / 35 Tartalom 1 Szinguláris érték 2 Norma 3 Mátrixnorma 4 Alkalmazások Wettl Ferenc Szinguláris értékek

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 5 V ELEmI ALGEbRA 1 BINÁRIS műveletek Definíció Az halmazon definiált bináris művelet egy olyan függvény, amely -ből képez -be Ha akkor az elempár képét jelöljük -vel, a művelet

Részletesebben

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett! nomosztással a megoldást visszavezethetjük egy alacsonyabb fokú egyenlet megoldására Mivel a 4 6 8 6 egyenletben az együtthatók összege 6 8 6 ezért az egyenletnek gyöke az (mert esetén a kifejezés helyettesítési

Részletesebben

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék,   Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20 Utolsó el adás Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, http://www.math.bme.hu/~wettl 2013-12-09 Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás 2013-12-09 1 / 20 1 Dierenciálegyenletek megoldhatóságának elmélete 2 Parciális

Részletesebben

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j)

λx f 1 (x) e λx f 2 (x) λe λx f 2 (x) + e λx f 2(x) e λx f 2 (x) Hasonlóan általában is elérhető sorműveletekkel, hogy csak f (j) Matematika A3 gyakorlat Energetika és Mechatronika BSc szakok, 016/17 ősz 10 feladatsor: Magasabbrendű lineáris differenciálegyenletek (megoldás) 1 Határozzuk meg az e λx, xe λx, x e λx,, x k 1 e λx függvények

Részletesebben

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet Ha hibát elírást találsz kérlek jelezd: sellei_m@hotmail.com A fríss/javított változat elérhet : people.inf.elte.hu/semsaai/modalg/ 2.ZH Számonkérés: 3.EA-tól(DE-ek)

Részletesebben

1. Sajátérték és sajátvektor

1. Sajátérték és sajátvektor 1. Sajátérték és sajátvektor Leképezés diagoális mátrixa. Kérdés Mely bázisba lesz egy traszformáció mátrixa diagoális? A Hom(V) és b 1,...,b ilye bázis. Ha [A] b,b főátlójába λ 1,...,λ áll, akkor A(b

Részletesebben

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN Készült a TÁMOP-4.1.-08//a/KMR-009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék

Részletesebben

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b.

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b. 1. Oszthatóság, legnagyobb közös osztó Ebben a jegyzetben minden változó egész számot jelöl. 1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy

Részletesebben

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 Képfeldolgozás 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 1 / 61 Alapfogalmak transzformációk Deníció Deníció Geometriai korrekciókra akkor van szükség, ha a képr l valódi

Részletesebben

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC BSC MATEMATIKA II. MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC MÁSODRENDŰ DIFFERENCIÁLEGYENLETEK Egy explicit közönséges másodrendű differenciálegyenlet általános

Részletesebben

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Lineáris 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

Részletesebben

Klasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 14.

Klasszikus 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,

Részletesebben

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

Sztojka 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

Részletesebben

Függvényhatárérték és folytonosság

Függvényhatárérték és folytonosság 8. fejezet Függvényhatárérték és folytonosság Valós függvények és szemléltetésük D 8. n-változós valós függvényen (n N + ) olyan f függvényt értünk amelynek értelmezési tartománya (Dom f ) az R n halmaznak

Részletesebben

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Taylor-polinomok 205. április.. Alapfeladatok. Feladat: Írjuk fel az fx) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Megoldás: A feladatot kétféle úton is megoldjuk. Az els megoldásban induljunk el

Részletesebben

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1 6 Komplex számok megoldások Lásd ábra z = + i, z = + i, z = i, z = i z = 7i, z = + 5i, z = 5i, z = i, z 5 = 9, z 6 = 0 Teljes indukcióval 5 Teljes indukcióval 6 Az el z feladatból következik z = z = =

Részletesebben

Lineáris Algebra. Tartalomjegyzék. Pejó Balázs. 1. Peano-axiomák

Lineáris Algebra. Tartalomjegyzék. Pejó Balázs. 1. Peano-axiomák Lineáris Algebra Pejó Balázs Tartalomjegyzék 1. Peano-axiomák 2 1.1. 1.................................................... 2 1.2. 2.................................................... 2 1.3. 3....................................................

Részletesebben

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK Sorozat fogalma Definíció: Számsorozaton olyan függvényt értünk, amelynek értelmezési tartománya a pozitív egész

Részletesebben

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Egyenletek, egyenlőtlenségek VII. Magasabbfokú egyenletek: A 3, vagy annál nagyobb fokú egyenleteket magasabb fokú egyenleteknek nevezzük. Megjegyzés: Egy n - ed fokú egyenletnek legfeljebb n darab valós

Részletesebben

HHF0CX. k darab halmaz sorbarendezésének a lehetősége k! Így adódik az alábbi képlet:

HHF0CX. k darab halmaz sorbarendezésének a lehetősége k! Így adódik az alábbi képlet: Gábor Miklós HHF0CX 5.7-16. Vegyük úgy, hogy a feleségek akkor vannak a helyükön, ha a saját férjeikkel táncolnak. Ekkor már látszik, hogy azon esetek száma, amikor senki sem táncol a saját férjével, megegyezik

Részletesebben

Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció. Képtér, magtér, dimenziótétel, rang, invertálhatóság

Lineáris 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

Részletesebben

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I. Diszkrét matematika I. középszint 2014. ősz 1. Diszkrét matematika I. középszint 8. előadás Mérai László diái alapján Komputeralgebra Tanszék 2014. ősz Elemi számelmélet Diszkrét matematika I. középszint

Részletesebben

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

LINEÁRIS 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

Részletesebben

1 Lebegőpontos számábrázolás

1 Lebegőpontos számábrázolás Tartalom 1 Lebegőpontos számábrázolás... 2 2 Vektornormák... 4 3 Indukált mátrixnormák és tulajdonságaik... 5 4 A lineáris rendszer jobboldala hibás... 6 5 A kondíciószám és tulajdonságai... 7 6 Perturbációs

Részletesebben

Polinomok maradékos osztása

Polinomok maradékos osztása 14. előadás: Racionális törtfüggvények integrálása Szabó Szilárd Polinomok maradékos osztása Legyenek P, Q valós együtthatós polinomok valamely x határozatlanban. Feltesszük, hogy deg(q) > 0. Tétel Létezik

Részletesebben

Egyváltozós függvények 1.

Egyváltozós függvények 1. Egyváltozós függvények 1. Filip Ferdinánd filip.ferdinand@bgk.uni-obuda.hu siva.banki.hu/jegyzetek 015 szeptember 1. Filip Ferdinánd 015 szeptember 1. Egyváltozós függvények 1. 1 / 5 Az el adás vázlata

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben