1 2 n π =, 1π 2π nπ. ϕ = = {(1,3), (2,1), (3,3)}

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "1 2 n π =, 1π 2π nπ. ϕ = = {(1,3), (2,1), (3,3)}"

Átírás

1 MBNX114E: DISZKRÉT MATEMATIKA III. Oktató: Maróti Miklós Helye és ideje: Bolyai terem, szerda Honlap: mmaroti/ Számonkérés A félév során maximum 120 pont gy jthet. El re láthatólag minimum 60 pontot kell szerezni az elégségeshez, és arányosan többet a jobb jegyekhez. A pontszám a gyakorlaton írt zárthelyi dolgozatokon (40 pont), az elektronikus teszteken (0 pont), és az írásbeli vizsgán (50 pont) kapott pontok összege. A gyakorlaton két zárthelyi dolgozatot kell írni, illetve heti rendszerességgel elektronikus házi feladatot megoldani. A tantárgyból csak az vizsgázhat, aki a két zárthelyi dolgozaton összesen legalább 15 pontot, illetve az elektronikus teszteken legalább 10 pontot szerzett. A zárthelyi dolgozatok id pontja március 17 és május 5. A zárthelyi dolgozatok nem pótolhatók vagy javíthatók. A félév végi vizsga írásban lesz. Sikertelen vizsga esetén csak a vizsgára kapható 50 pontos eredményt lehet javítani, sem a gyakorlati pontszám, sem az elektronikus tesztekre kapható pont kés bb nem pótolható vagy javítható. Puskázás Automatikusan elégtelen jegyet kap az, aki puskázik, puskát hoz a tanterembe, vagy mástól bármilyen módon segítséget kap vagy másnak segítséget nyújt. Az elektronikus teszteket önállóan, segítség nélkül kell megoldani, de itt írott vagy elektronikus jegyzet használható.

2 Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: ismétlés nélküli variáció, leképezés, indulási és érkezési halmaz, szürjektív, injektív, bijektív és identikus leképezés, leképezések szorzata és inverze, csoport, Abel-csoport, asszociatív, illetve kommutatív m velet, egységelem, csoportelem inverze és hatványa, determináns és tulajdonságai. Az el adáshoz ajánlott jegyzet: Klukovits Lajos: Klasszikus és lineáris algebra, Polygon Kiadó, Szeged, Szendrei Ágnes: Diszkrét matematika, Polygon Kiadó, Szeged, Deníció. Az A halmaz permutációin a π : A A bijektív leképezéseket értjünk. Tetsz leges n pozitív egészre az {1,..., n} halmaz összes permutációinak halmazát S n -nel jelöljük. 2. Jelölés. A π S n permutációt megadhatjuk kétsoros írásmóddal ( ) 1 2 n π =, 1π 2π nπ vagy elempárok halmazaként: π = {(1,1π), (2,2π),..., (n, nπ)}.. Példa. Ha α S az a permutáció, amelyre 1α = 2, 2α = 1 és α =, akkor ( ) 1 2 α = = {(1, 2), (2, 1), (, )} Példa. Nem minden leképezés permutáció, például a ( ) 1 2 ϕ = = {(1,), (2,1), (,)} 1 leképezés se nem injektív (mert az 1 és elemeknek ugyanaz a képe) se nem szürjektív (mert az érkezési halmaz 2 elmének nincsen se). 5. Tétel. S n = n! 6. Példa. {( 1 S 1 =, 1)} {( ) ( )} S 2 =,, {( ) ( ) S =, Tétel. (S n ; ) csoport., ( ) 1 2, 2 1 ( ) 1 2, 1 2 ( ) 1 2, 2 1 ( )} Példa. Számoljuk ki az α = ( ) és β = ( )

3 permutációk szorzatát. Tudjuk, hogy minden x elemre x(αβ) = (xα)β (ez a leképezés szorzás deníciója). Tehát azaz 1(αβ) = (1α)β = 2β =, 2(αβ) = (2α)β = 1β = 2, (αβ) = (α)β = β = 1, αβ = ( ) Most kiszámoljuk a βα szorzatot is (a zárójelek elhagyásával): azaz 1βα = 2α = 1, 2βα = α =, βα = 1α = 2, βα = ( ) Vegyük észre, hogy αβ βα, azaz a permutációk szorzása nem kommutatív. kiszámoljuk β inverzét. Mivel ( ) 1 2 β = = {(1,2), (2,), (,1)} 2 1 ezért β 1 = {(2,1), (,2), (1,)} = {(1,), (2,1), (,2)} = Természetesen β és β 1 szorzata az identikus leképezés: ( ) ββ 1 = β β =. 1 2 ( ) Végezetül 9. Deníció. A π S n permutáció az x {1,..., n} elemet mozgatja, ha xπ x. A π S n által mozgatott elemek halmazát M π -vel jelöljük, azaz 10. Példa. Az M π = { x {1,..., n} : xπ x }. α = ( ) permutáció által mozgatott elemek halmaza M α = {1,2}. 11. Kérdések. Hány olyan π S 9 permutáció van, amelyre (1) M π = {2,,5}, (2) M π = 1, () M π = 2, (4) M π =? 12. Deníció. A π, σ S n permutációkat idegennek nevezzük, ha M π M σ =. 1. Kérdések. (1) Az S n halmazon az idegenség reláció reexív, szimmetrikus, illetve tranzitív-e? (2) Hány olyan permutációja van S 4 -nek, amely az ( ) permutációval idegen? () Van-e olyan permutáció, amely idegen az inverzével? 14. Tétel. Ha a π, σ S n permutációk idegenek, akkor (1) πσ = σπ, és (2) (πσ) k = π k σ k minden k egészre. 2

4 15. Deníció. Legyen n k 2, és az a 1,..., a k {1,..., n} elemek páronként különböz ek. Ekkor azt a π S n permutációt, amelyre a 1 π = a 2, a 2 π = a,. a k 1 π = a k, a k π = a 1, és xπ = x minden x {1,..., n} \ {a 1,..., a k } elemre, ciklusnak nevezzük és röviden így jelöljük: π = (a 1 a 2 a k ). A k számot a ciklus hosszának nevezzük. hívjuk. 16. Példa. Az α = A 2 hosszúságú ciklusokat transzpozícióknak ( ) permutáció ciklus, mivel a k = 2, a 1 = 1 és a 2 = 2 választással éppen ezt a permutációt kapjuk, azaz α = (1 2). Mivel α hossza éppen 2, ezért α transzpozíció is. A ( ) 1 2 β = 2 1 permutáció szintén ciklus, és β = (1 2 ). 17. Kérdések. (1) Mi az (a 1 a 2 a k ) ciklus által mozgatott elemek halmaza? (2) Igaz-e, hogy ha π, σ, τ S 7 páronként idegen permutációk, akkor (πστ) 5 = π 5 σ 5 τ 5? 18. Megjegyzés. Vegyük észre, hogy egy permutáció ciklusos alakban való megadása nem egyértelm! Egyrészt ugyanazt a permutációt többféleképpen is felírhatjuk ciklusként: (1 2 ) = (2 1) = ( 1 2). A másik probléma pedig az, hogy az (1 2 ) permutációról nem tudjuk eldönteni, hogy az S vagy esetleg az S 4 csoport eleme-e. Természetesen ha S -beli permutációkról beszélünk, akkor ( ) 1 2 (1 2 ) =, 2 1 viszont S 4 -ben már (1 2 ) = ( ) 1 2 4, és ez a két permutáció nem ugyanaz. Ugyan ez a probléma az identikus permutáció id jelölésével is, arról sem lehet eldönteni, hogy melyik permutációcsoportban használjuk. 19. Példa. S 1 = {id}, S 2 = {id, (1 2)}, S = {id, (1 2),(1 ),(2 ),(1 2 ),( 2 1)}. 20. Kérdések. (1) Hány transzpozíció van S 4 -ben? (2) Hány -hosszúságú ciklus van S 4 -ben? () Hány 4-hosszúságú ciklus van S 4 -ben? (4) Hány 1-hosszúságú ciklus van S 4 -ben?

5 (5) Hány ciklus van S 4 -ben? (6) Hány olyan permutáció van S 4 -ben amely nem ciklus? (7) Hány n-hosszúságú ciklus van S n -ben? 21. Példa. Természetesen nem minden permutáció ciklus, vegyük például a ( ) π = permutációt. Tegyük fel, hogy π ciklus, és tekintsük azt az esetet, amikor a 1 = 1. Ekkor a 1 π = 2, azaz a 2 = 2, továbbá a 2 π =, azaz a =. A következ lépésben azt kapjuk, hogy a π = 1 ami éppen egyenl a 1 -gyel, azaz k = és az (1 2 ) ciklust kaptuk. Viszont π több elemet mozgat mint, tehát π nem egyenl (1 2 )-mal, azaz a 1 1. Minden más esetben hasonló ellentmondásra jutunk. Persze π el áll ciklusok szorzataként: π = (1 2 )(4 5). 22. Tétel. Minden S n -beli permutáció el áll páronként idegen ciklusok szorzataként, és ez az el állítás a tényez k sorrendjét l eltekintve egyértelm en meghatározott. (Az identikus permutációt ciklusok üres szorzatának tekintjük.) 2. Példa. Adjuk meg a π = (5 2 4)(1 5)(4 7) permutációt páronként idegen ciklusok szorzataként. Tekintsük azokat az elemeket, melyeket a szorzat valamely tagja mozgat: {1, 2,, 4, 5,7}. Vegyünk ki ezek közül egyet, mondjuk az 1-gyet, és számoljuk ki, hogy ezt a π permutáció milyen elemekbe viszi át: 1π = 1(5 2 4)(1 5)(4 7) = 1(1 5)(4 7) = (4 7) = 7. Folytassuk a kapott elemekkel, azaz 7π = 7(5 2 4)(1 5)(4 7) = 7(1 5)(4 7) = 7(4 7) = 4, 4π = 4(5 2 4)(1 5)(4 7) = 5(1 5)(4 7) = 1(4 7) = 1. Visszaértünk ahhoz az elemhez, amib l kiindultunk, tehát megvan az els ciklusunk: (1 7 4). A maradék elemekb l vegyük a következ t, mondjuk a 2-t t, és számoljuk ki hogy ezt π milyen elemekbe viszi át: 2π = 2(5 2 4)(1 5)(4 7) = (1 5)(4 7) = 5(4 7) = 5, 5π = 5(5 2 4)(1 5)(4 7) = 2(1 5)(4 7) = 2(4 7) = 2, azaz a második ciklus a (2 5) transzpozíció. Kimaradt még a, amelyre elvégezve a számolást azt kapjuk, hogy π = (5 2 4)(1 5)(4 7) = 4(1 5)(4 7) = 4(4 7) =, azaz π a -mat nem mozgatja, tehát ezt az elemet gyelmen kívül hagyhatjuk. Tehát π páronként idegen ciklusok szorzatára bontott alakja π = (1 7 4)(2 5). Ezt a számolást nem írjuk le általában, hanem fejben végezzük el! 24. Kérdések. Hány olyan permutáció van G-ben, amelynek páronként idegen ciklusok szorzatára bontott alakja P alakú: (1) G = S 4, P = ( )( ), (2) G = S 5, P = ( )( ), () G = S 5, P = ( )( )? 25. Tétel. Tetsz leges π = (a 1 a 2 a k ) S n ciklusra (1) π 1 = (a k a k 1 a 1 ), (2) π k = id, () Ha i j (mod k), akkor π i = π j. 4

6 26. Példa. Kiszámoljuk az ((1 2 4)(5 6 7)(8 9)) 22 permutációt páronként idegen ciklusok szorzataként. Mivel az (1 2 4), (5 6 7) és (8 9) ciklusok páronként idegenek, ezért ((1 2 4)(5 6 7)(8 9)) 22 = (1 2 4) 22 (5 6 7) 22 (8 9) 22. Az (1 2 4) ciklus hossza 4 és a 22-edik hatványát keressük. Mivel 22 2 (mod 4), ezért (1 2 4) 22 = (1 2 4) 2 = (1 )(2 4). Hasonlóan 22 1 (mod ), illetve 22 0 (mod 2), azaz Tehát 27. Példa. Oldjuk meg az (5 6 7) 22 = (5 6 7) 1 = (7 6 5), és (8 9) 22 = (8 9) 0 = id. ((1 2 4)(5 6 7)) 22 = (1 )(2 4)(7 6 5). (1 2)(2 5)π(4 5 7) = (2 6) egyenletet. Az egyenlet mindkét oldalát ugyanazzal a permutációval ugyanarról az oldalról beszorozhatjuk. El ször balról szorzunk (1 2) inverzével: azaz Ezt folytatva azt kapjuk, hogy (1 2) 1 (1 2)(2 5)π(4 5 7) = (1 2) 1 (2 6), (2 5)π(4 5 7) = (2 1)(2 6). π = (5 2)(2 1)(2 6)(7 5 4), amit a szokásos módon páronként idegen ciklusok szorzatára bontunk: π = ( ). 28. Tétel. Tetsz leges ciklus felírható transzpozíciók szorzataként, mégpedig (a 1 a 2 a a k ) = (a 1 a 2 )(a 1 a ) (a 1 a k ). Következésképpen, minden permutáció transzpozíciók szorzatára bontható (de ez általában nem egyértelm ). 29. Példa. (1 2 4)(5 6) = (1 2)(1 )(1 4)(5 6), de mivel (1 2 4) = (2 4 1), ezért (1 2 4)(5 6) = (2 )(2 4)(2 1)(5 6), vagy (1 2 4)(5 6) = (2 )(5 6)(2 4)(2 1), mert idegen transzpozíciók felcserélhet k. 0. Tétel. Minden permutáció vagy csak páros vagy csak páratlan sok transzpozíció szorzataként írható fel. 1. Deníció. A π S n permutációt párosnak nevezzük, ha felbontható páros sok transzpozíció szorzatára. A nempáros permutációkat páratlannak nevezzük. Továbbá deniáljuk: { +1, ha π páros, sgn π = 1, ha π páratlan. 2. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak? (1) Az identitás páros. (2) Minden transzpozíció páratlan. () Minden páros hosszú ciklus páros. (4) Minden páratlan hosszú ciklus páros. (5) Páros permutációk szorzata páros. (6) Páratlan permutációk szorzata páros. (7) Páros és páratlan permutáció szorzata páratlan. (8) Páratlan permutációk inverze páratlan. 5

7 . Példa. Megmutatjuk, hogy a 4 4-gyes tologatós játékban a baloldali kezd állásból nem lehet el állítani a jobboldalit: A = B = A játék minden állásához hozzárendeljük az S 16 csoport egyik elemét, mégpedig úgy, hogy az üres mez helyébe a 16-os számot képzeljük, és a kapott T = a 1 a 2 a a 4 a 5 a 6 a 7 a 8 a 9 a 10 a 11 a 12 a 1 a 14 a 15 a 16 táblázatot felhasználva képezzük a ( ) π T = a 1 a 2 a a 4 a 5 a 6 a 7 a 8 a 9 a 10 a 11 a 12 a 1 a 14 a 15 a 16 permutációt. Vegyük észre, hogy ha egy állapotban eltolunk egy négyzetet, akkor lényegében felcseréltük a 16-os számot valamely másik számmal. Tehát egy transzpozíciót hajtottunk végre, azaz az állapothoz rendelt permutáció paritása megváltozik. Mivel mind az A mind a B állapotban az üres mez a jobb alsó sarokban van, ezért biztos hogy páros sok lépest kell megtennünk A-ból B-be (ugyanannyiszor kell a 16-os számnak felfelé és lefelé, illetve balra és jobbra mozognia). Páros sok lépes során a hozzárendelt permutáció paritása nem változik. De az A kezd állapotra π A = id ami páros, míg a jobboldali állapotra π B = (1 2) ami páratlan. Tehát nem lehet az A állapotból a B állapotba jutni. 4. Deníció. Az S n csoportot az n-edrend szimmetrikus csoportnak nevezzük. A páros permutációk A n = { π S n : π páros } halmaza szintén csoportot alkot, amelynek neve az n-edrend alternáló csoport. 5. Kérdések. (1) Hány páratlan permutáció van S -ban? (2) Hány páros permutáció van S -ban? () Hány páratlan permutáció van S 1 -ben? (4) Hány páros permutáció van S 1 -ben? 6. Tétel. Tetsz leges n 2 egészre A n = n! 2. 6

8 MBX114G: DISZKRÉT MATEMATIKA III. GYAKORLAT (2009. március 2.) 1. Permutációk 1.1. Feladat. Írja fel az alábbi S 7 -beli permutációkat páronként idegen ciklusok szorzataként: ( ) (1) α =, ( ) (2) β =, ( ) () γ = Feladat. Adja meg a következ S 7 -beli, páronként idegen ciklusok szorzataként el állított permutációkat kétsoros írásmódban: (1) δ = (16)(2 754), (2) ε = (17)(2 6)( 45), () η = (15427). 1.. Feladat. Az el z két feladatban bevezetett permutációkból kiindulva adja meg az alábbi S 7 -beli permutációkat páronként idegen ciklusok szorzataként: (βα) 1, εη 1 βγδ 1, α n (n N), ( (ηβ) 2006 δ 2007) Feladat. Adja meg a következ S 9 -beli permutációkat páronként idegen ciklusok szorzataként: (1) ( α 1 βα ) 109, ahol ( ) α =, ( ) β = ; ( 1 (2) (1 5472) 9 ((2 9)(4 5 27)) 120 (4 81)) Feladat. Keresse meg mindazokat a σ S 8 permutációkat, amelyekre teljesül, hogy ( ) 1 ((1 24)(7 8)) σ( 4) = Feladat. Döntse el, hogy az els két feladatban bevezetett α,..., η S 7 permutációk, valamint a segítségükkel megadott alábbi permutációk párosak-e vagy páratlanok: ( η 1 δ 112) 111, (εγα) 1 ( β 1 δη 9) 2. 1

9 2 MBX114G: DISZKRÉT MATEMATIKA III. GYAKORLAT (2009. MÁRCIUS 2.) 1.7. Feladat. Igazolja, hogy minden k hosszúságú γ S n ciklusra (1) γ k = id, (2) γ l id, ha l N kisebb k-nál Feladat. Igazolja, hogy minden π S n permutációra π n! = id. Hogyan lehet megadni a legkisebb olyan k N számot, amelyre π k = id? 1.9. Feladat. Mutassa meg, hogy S 9 minden eleme el áll (1) az (1 2), (1 ),...,(1 9) transzpozíciók szorzataként; (2) az (1 2) és ( ) ciklusok szorzataként Feladat. Keresse meg mindazokat a π S 6 permutációkat, amelyekre teljesül, hogy (1) π 2 = (12); (2) π 2 = (12)( 4).

10 Komplex számok (el adásvázlat, február 10.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: test, test additív és multiplikatív csoportja, valós számok és tulajdonságaik. Az el adáshoz ajánlott jegyzet: Klukovits Lajos: Klasszikus és lineáris algebra, Polygon Kiadó, Szeged, Szendrei Ágnes: Diszkrét matematika, Polygon Kiadó, Szeged, Deníció. A valós számokból álló számpárokat komplex számoknak nevezzük. A komplex számok halmazát C jelöli, azaz C = R R. 2. Deníció. Az (a, b) és (c, d) komplex számok összege és szorzata: (a, b) + (c, d) = (a + c, b + d) (a, b) (c, d) = (ac bd, ad + bc).. Példa. Az (1, 2) és (, 4) komplex számok összege és szorzata: 4. Tétel. (C; +, ) test. (1,2) + (,4) = (1 +, 2 + 4) = (4,6), és (1, 2) (,4) = (1 2 4, ) = ( 8,4 + 6) = ( 5,10). Bizonyításvázlat. Minden könnyen leellen rizhet, ha az additív egységnek a (0, 0), míg a multiplikatív egységnek az (1, 0) komplex számokat választjuk. Az egyetlen érdekes kérdés a multiplikatív inverz létezése: tetsz leges, az additív egységt l különböz (a, b) C inverze mivel ( a (a, b) a 2 + b 2, (a, b) 1 = ( a a 2 + b 2, ) ( b a 2 a 2 + b 2 = a 2 + b 2 b a 2 + b 2 ) b2 ab a 2 + b 2, a 2 + b 2 + ab ) a 2 + b 2 = (1,0). 5. Példa. ( (1,2) (,4) = (1, 2) (, 4) 1 = (1, 2) 25, 4 ) ( ( 8) =, ) ( 11 = , 2 ) Kérdések. A következ állítások közül melyek igazak tetsz leges a, b, c, d R esetén: (1) (a, b) (c, d) = (a c, b d), (2) (a,0) (c,0) = (a c,0), () (0, b) (0, d) = (0, b d)? 7. Tétel. Minden a, b R esetén (a,0) + (b, 0) = (a + b, 0), (a,0) = ( a,0), (a,0) (b, 0) = (a b, 0), (a,0) 1 = (a 1, 0). 8. Deníció. Tetsz leges a R esetén az (a, 0) komplex szám helyett egyszer en a-t írunk, és nem is különböztetjük meg az a valós számtól. Úgy tekintjük, hogy R C. Továbbá a (0, 1) komplex számot i-vel jelöljük. 9. Tétel. Tetsz leges a, b R esetén (a, b) = a + bi, azaz minden komplex szám egyértelm módon el áll a + bi alakban. Továbbá i 2 = 1.

11 10. Deníció. A z C komplex szám a + bi alakban való felírását z kanonikus alakjának nevezzük. Az a R számot z valós részének, míg a b R számot z képzetes részének hívjuk, és a = Rez, illetve b = Imz-vel jelöljük. Az i komplex szám neve képzetes egység. 11. Példa. A következ számolásban csak azt használtuk ki, hogy C test (azaz érvényesek a szokásos számolási szabályok) és i 2 = 1: (a + bi) (c + di) = ac + adi + bci + bdi 2 = (ac bd) + (ad + bc)i Vessük össze a kapott eredményt a komplex számok szorzásának deníciójával! A multiplikatív inverz kiszámolásánál azt a jól ismert azonosságot alkalmazzuk, hogy (a + b)(a b) = a 2 b 2 : (a + bi) 1 = 1 a + bi = 1 a + bi a bi a bi = a bi a 2 (bi) 2 = a bi a 2 + b 2 = a a 2 + b 2 + b a 2 + b 2i. 12. Deníció. Legyen adott a síkban egy Descartes-féle derékszög koordinátarendszer, és feleltessük meg az a + bi komplex számnak az (a, b) koordinátájú pontot. Így kapjuk a komplex számsíkot, más néven a Gauss-féle számsíkot. Az els tengelyt (abszcissza) valós tengelynek, a második tengelyt (ordináta) pedig képzetes tengelynek hívjuk. A valós tengelyen találhatók a valós számok, a képzetes tengelyen pedig a tiszta képzetes számok. 1. Deníció. A z = a + bi komplex szám konjugáltján a z = a bi komplex számot, és abszolút értékén a z = a 2 + b 2 valós számot értjük. 14. Megjegyzés. A komplex számsíkon a konjugálás nem más, mint a valós tengelyre való tükrözés, az abszolút érték az origótól (nullától) mért távolság, a komplex számok összeadása pedig (hely)vektorok összeadása. 15. Tétel. Tetsz leges u, v C számra (1) u = u, (2) u + v = u + v, () u v = u v, (4) u v = u v (5) u/v = u/v, ha v 0, (6) u = u u R, (7) u + u = 2Re u, (8) u u = u Tétel. Tetsz leges u, v C számra (1) u = 0 u = 0, (2) u v = u v, () u/v = u / v, ha v 0, (4) u + v u + v, (5) u = u. 17. Tétel. Legyenek z 1, z 2,..., z n komplex számok úgy, hogy a komplex számsíkon az általuk meghatározott poligon konvex, és a z 1,..., z n csúcsok az óramutató járásával ellentétes irányban helyezkednek el. Ekkor a poligon területe a következ képlettel számolható: 1 2 Im(z 1z 2 + z 2 z + + z n 1 z n + z n z 1 ). 18. Deníció. Egy nemnulla z komplex szám argumentuma az a szög, amivel a valós tengely pozitív felét el kell forgatni az origó körül, hogy átmenjen a z-nek megfelel ponton, amit arg z-vel jelöljük. A nulla számnak nincsen argumentuma. 19. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak? (1) Minden nemnulla valós szám argumentuma nulla. (2) Minden π argumentumú komplex szám valós. 2

12 () Az i komplex szám argumentuma π/2. (4) Az 1 i komplex szám argumentuma π/4. (5) Az i komplex szám argumentuma π/. (6) Minden nemnulla z C számra arg z = arg z. (7) Minden nemnulla z C számra arg ( z) = arg z + π. (8) Minden nemnulla z C számra arg (2z) = 2 arg z. 20. Tétel. Tetsz leges 0 z C, r R + és ϕ R számok esetén z = r(cos ϕ + isin ϕ) r = z és ϕ arg z 21. Deníció. A nemnulla komplex számok z = r(cos ϕ + isin ϕ) (mod 2π). alakban való felírását trigonometrikus alaknak nevezzük. A nulla komplex számnak nincsen trigonometrikus alakja. 22. Megjegyzés. A nullától különböz komplex számok argumentuma csak modulo 2π, azaz 2π egész számú többszöröseit l eltekintve meghatározott. Ezért a komplex számok trigonometrikus alakja sem egyértelm : például mind cos π 2 +isin π π π 2, mind a cos 2 +isin 2 az i komplex szám trigonometrikus alakja. Viszont ha egy konkrét komplex szám trigonometrikus alakját kell meghatároznunk, akkor az argumentumot mindig a [0, 2π[ intervallumban adjuk meg. 2. Tétel. Tetsz leges nullától különböz u = r(cos ϕ + isin ϕ) és v = s(cos ψ + isin ψ) komplex számokra (1) ū = r(cos( ϕ) + isin( ϕ)), (2) u v = rs(cos(ϕ + ψ) + isin(ϕ + ψ)), () u 1 = r 1 (cos( ϕ) + isin( ϕ)), (4) u/v = r/s (cos(ϕ ψ) + isin(ϕ ψ)), 24. Megjegyzés. A komplex számok kanonikus alakját felhasználva látható, hogy rögzített v C komplex szám esetén a z z + v leképezés nem más, mint a v-hez tartozó vektorral való eltolás a komplex számsíkon. A komplex számok trigonometrikus alakját felhasználva pedig látható, hogy rögzített v = cos ψ + isin ψ esetén a z z v leképezés nem más, mint az origó körüli ψ szög forgatás a komplex számsíkon. 25. Példa. Az ismert szinusz és koszinusz összegzési képleteket könnyen megkaphatjuk komplex számok segítségével. Tekintsük a u = cos ϕ + isin ϕ, v = cos ψ + isin ψ komplex számokat. A trigonometrikus alakokkal számolva a szorzatuk u v = cos(ϕ + ψ) + isin(ϕ + ψ). De ha a kanonikus alakot használjuk a szorzat kiszámolására, akkor u v = (cos ϕ + isin ϕ) (cos ψ + isin ψ) = cos ϕ cos ψ + cos ϕ isin ψ + isin ϕ cos ψ + isin ϕ isin ψ = (cos ϕ cos ψ sin ϕ sin ψ) + i(cos ϕ sin ψ + sinϕ cos ψ). Mivel az u v komplex szám egyértelm en írható fel kanonikus alakban, ezért cos(ϕ + ψ) = cos ϕ cos ψ sin ϕ sin ψ, és sin(ϕ + ψ) = cos ϕ sin ψ + sin ϕ cos ψ. Hasonlóan számítható ki a cos(ϕ ψ) és sin(ϕ ψ) képlete is, de ekkor az u és v komplex számok hányadosát kell vennünk.

13 26. Tétel (Moivre-képlet). Bármely nem zéró z = r(cos ϕ+isin ϕ) komplex szám és n Z esetén 27. Kérdések. z n = r n (cos(nϕ) + isin(nϕ)). (1) Miért nem lehet az el z tétel képletét használni például a i értékének deniálásához? (2) Igaz-e, hogy i 1 = i? () Igaz-e minden 0 z C és n N esetén, hogy z n = z n? (4) Igaz-e minden 0 z C és n N esetén, hogy z n = (z) n? (5) Milyen vonalon helyezkednek el a z C \ R valódi komplex szám egész hatványai? (6) Melyek azok a z komplex számok, amelyekre arg z = arg(z 2 )? (7) Melyek azok a z komplex számok, amelyekre arg z = arg(z )? (8) Melyek azok a z komplex számok, amelyekre arg z = arg(z 1 )? (9) Melyek azok a z komplex számok, amelyekre z = z 2? 28. Példa. Tudjuk, hogy cos2α = cos 2 α sin 2 α és sin 2α = 2sin α cos α. Megmutatjuk, hogy cosα és sin α hogyan számítható ki egyszer en. Vegyük a z = cos α+isin α komplex számot és számoljuk ki a harmadik hatványát a trigonometrikus alakja z = cosα + isin α, és a kanonikus alakjai segítségével (felhasználva azt, hogy (a + b) = a + a 2 b + ab 2 + b ) Tehát azt kaptuk, hogy z = (cos α + isin α) = cos α + icos 2 α sin α cos α sin 2 α isin α = (cos α cos α sin 2 α) + i( cos 2 α sin α sin α). cosα = cos α cos α sin 2 α, és sin α = cos 2 α sin α sin α. 29. Deníció. Tetsz leges n pozitív egész szám és z C esetén azt mondjuk, hogy az u komplex szám n-edik gyöke z-nek, ha u n = z. 0. Tétel. Minden nemnulla z = r(cos ϕ + isin ϕ) komplex számnak pontosan n különböz n-edik gyöke van, mégpedig n ( z = n r cos ϕ + 2kπ + isin ϕ + 2kπ ) n n (k = 0,..., n 1). 1. Példa. Számítsuk ki az 1 komplex számnak a tizenkettedik gyökeit, és adjuk meg ket kanonikus alakban. Az 1 trigonometrikus alakja természetesen az 1 (cos 0 + i sin 0). Felhasználva a nevezetes szögek szinuszát és koszinuszát azt kapjuk, hogy az 1 tizenkét gyöke: ( u 0 = 1 cos isin 0 ) = 1, 12 ) = ( u 1 = 1 cos 2π 2π + isin i,

14 ( u 2 = 1 cos 4π ) 4π + isin = i ( u = 1 cos 6π ) 6π + isin = i, ( u 4 = 1 cos 8π ) 8π + isin = i ( u 5 = 1 cos 10π ) 10π + isin = i, ( u 6 = 1 cos 12π ) 12π + isin = 1, ( u 7 = 1 cos 14π ) 14π + isin = i, ( u 8 = 1 cos 16π ) 16π + isin = i ( u 9 = 1 cos 18π ) 18π + isin = i, ( u 10 = 1 cos 20π ) 20π + isin = i ( u 11 = 1 cos 22π ) 22π + isin = i, 2. Deníció. Az ε komplex számot n-edik egységgyöknek nevezzük (n N + ), ha ε n = 1. Az ε komplex szám egységgyök, ha n-edik egységgyök valamely n N + -re.. Tétel. Az n-edik egységgyökök a következ k: ε k = cos 2kπ n + isin 2kπ n (k = 0,..., n 1). Ezzel a jelöléssel ε 0 = 1 és ε k = ε k 1 minden k = 0,..., n 1 esetén. 4. Megjegyzés. Az n-edik egységgyökök egy szabályos n-szöget alkotnak a komplex számsíkon, amelynek a körülírt köre az origó középpontú egységkör, és egyik csúcsa 1. (Ez a két információ egyértelm en meg is határozza az n-szöget.) 5. Példa. Az els egységgyökök halmaza a A második egységgyökök halmaza a A harmadik egységgyökök halmaza a { z C : z = 1 } = A negyedik egységgyökök halmaza a A hatodik egységgyökök halmaza a { {z C : z 6 = 1 } = { z C : z 1 = 1 } = {1}. { z C : z 2 = 1 } = {1, 1}. { 1, i, 1 2 { z C : z 4 = 1 } = {1, i, 1, i}. 1, i, } 2 i. 2 i, 1, i, 1 } 2 2 i.

15 6. Tétel. Egy nemnulla komplex szám összes n-edik gyökét megkaphatjuk, ha egy rögzített n-edik gyökét megszorozzuk sorra az n-edik egységgyökökkel. Tehát ha u n = z 0, akkor a z komplex szám n-edik gyökei: u ε k ahol k = 0,..., n Példa. Számoljuk ki a 8i értékeit. A 8i trigonometrikus alakja 8i = 8 (cos π 2 + isin π 2 ), tehát mindhárom köbgyökének az abszolút értéke 8 = 2, és a gyökök ( π π ) ( 2 2 cos + isin 2 = 2 cos π 6 + isin π ) ( ) = i = + i, ( π 2 2 cos + 2π π 2 + isin + 2π ) ( = 2 cos 5π 6 + isin 5π ) ( ) = i = + i, ( π 2 2 cos + 4π π 2 + isin + 4π ) ( = 2 cos 9π 6 + isin 9π ) = 2i. 6 Könnyen leellen rizhet, hogy 2i gyök, mivel ( 2i) = 8i = 8i. Tehát ha alkalmazzuk az el z tételt, és tudjuk a harmadik egységgyököket, akkor megkapjuk a három gyököt: 2i 1 = 2i, ( 2i 1 ) i = + i, ( 2i 1 ) 2 2 i = + i. 8. Deníció. Azt mondjuk, hogy a ε komplex szám primitív n-edik egységgyök, ha n-edik egységgyök, de nem m-edik egységgyök semmilyen 0 < m < n egészre. 9. Példa. Az 1 primitív els egységgyök. A 1 primitív második egységgyök. A és i primitív harmadik egységgyökök. Az i és i primitív negyedik egységgyökök. Az i és i primitív hatodik egységgyökök. 40. Tétel. Az ε k = cos 2kπ 2kπ n + isin n egységgyök akkor és csak akkor primitív n-edik egységgyök, ha k relatív prím n-hez. 41. Tétel. A primitív n-edik egységgyökök száma ϕ(n), ahol ϕ az Euler-féle függvény. 42. Kérdések. (1) Hány primitív ötödik egységgyök van? (2) Hány primitív tizedik egységgyök van? () Igaz-e, hogy minden egységgyök primitív n-edik egységgyök valamely n egészre? (4) Igaz-e, hogy minden olyan z komplex szám, amelyre z = 1, egységgyök? (5) Létezik-e olyan komplex szám, amely 17-edik és 7-madik egységgyök is? (6) Létezik-e olyan komplex szám, amely 17-edik és 7-madik primitív egységgyök is? 4. Tétel (Az algebra alaptétele). Ha p = a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 komplex együtthatós (a n,..., a 0 C) nemkonstans (n 1, a n 0) polinom, akkor multiplicitással számolva pontosan n darab komplex gyöke van. 44. Tétel. Tetsz leges z = a + bi komplex számra e z = 1 + z + z2 2 + z! + z4 4! + = ea (cos b + isin b). 45. Példa (Euler-formula). e iπ + 1 = i

16 MBX114G: DISZKRÉT MATEMATIKA III. GYAKORLAT (2009. március 2.) 2. Komplex számok 2.1. Feladat. Határozza meg az alábbi kanonikus alakban megadott komplex számok trigonometrikus alakját: (1) 0, 1, 1, i, i; (2) 1 i, i, 2 + 6i Feladat. Határozza meg az alábbi trigonometrikus alakban megadott komplex számok kanonikus alakját: u = ( 2 cos π 6 + isin π ) (, v = 5 cos 7π isin 7π ), 4 w = 2 ( ( cos 2π ) ( + isin 2π )). 2.. Feladat. Számolja ki a lehet legegyszer bben a megadott kifejezések értékét: ( ) 17 t = 1 1 2i 1 ( ) 1 + 2i, u = i i( 1 i) 11 +, v =, i 1 i ( ) + i w = ( 1 + i)( 2i) + i (2 i)( + i) 1001 ( 1 i)( 2i), x =, (2 i)( + i) ( ( )) 89 ( ) 79 ( 2 2i) i 7 21i y =, z = i (( 1 i) ( i )) Feladat. Adja meg a ( 5 + 2i)x 1 + (1 + i)x 2 + ( 9i)x + 4ix 4 = 1 i ( + i)x 1 + (1 + i)x 2 + (2 7i)x + ix 4 = 1 i (1 i)x 1 + (1 + i)x 2 + ix + ix 4 = 1 i lineáris egyenletrendszer általános megoldását Feladat. Végezze el az alábbi gyökvonásokat: 15 0, 9 1, 111 i, i, 89 i + i Feladat. Döntse el a megadott n pozitív egész és z komplex szám esetén, hogy n-edik egységgyök-e z, és ha igen, akkor primitív n-edik egységgyöke. Ha az utóbbi kérdésre igenl a válasz, akkor állítsa el az összes n-edik egységgyököt z `kis' nemnegatív egész kitev s hatványaként (pl. z = i primitív harmadik egységgyök, és 1 = z 0, i = z2, i = z): (1) n = 8, z = 1 i; (2) n = 8, z = i; () n = 6, z = i; (4) n = 10, z = cos π π + isin ;

17 4 MBX114G: DISZKRÉT MATEMATIKA III. GYAKORLAT (2009. MÁRCIUS 2.) (5) n = 7, z = cos 8π 7 + isin 8π Feladat. Trigonometrikus alakúak-e a következ komplex számok: ( t = 0(cos π + isin π), u = 2 cos π 4 isin π ), 4 v = 1 ( cos ( π ) + isin ( π )), w = cos π 4 + isin ( π 4 Amelyik nem trigonometrikus alakú, azt adja meg trigonometrikus alakban Feladat. Igaz-e, hogy ( 2 ( 7 2i) = ) 7 2i = 6 2 2i? 2.9. Feladat. Az alábbi komplex számok mely n N-re n-edik egységgyökök, illetve primitív n-edik egységgyökök: 1 i, 1 + i, 2 7π 7π i, cos + sin Feladat. Adja meg a π szög szinuszát és koszinuszát egész számokból 12 alkotott gyökös kifejezésként. [Pl. sin π = 2.] Feladat. Igazolja a következ egyenl séget tetsz leges α szögre: cosα = 4cos α cos α és Feladat. Mutassa meg, hogy ( ) ( ) ( n n n ) sin α = 4 sin α + sinα. ( ) n +... = 2 n nπ 2 cos 6 4. ).

18 Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, február 25.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: (1) A mátrixalgebrával kapcsolatban: számtest feletti mátrixok fogalma, mátrixok képlettel való megadása, m veletek mátrixokkal és azok elemi tulajdonságai, trianguláris mátrixok. (2) A determinánsokkal kapcsolatban: a determináns fogalma, kifejtési tételek, a determinánsok elemi tulajdonságai, a dualitás elve, a determinánsok szorzástétele, trianguláris mátrixok determinánsa, mátrix inverzének kiszámítása determinánssal, Vandermonde-determináns, elfajuló mátrix. () A lineáris egyenletrendszerekkel kapcsolatban: a lineáris egyenletrendszer fogalma, egyenletrendszerek mátrixos alakja, b vített mátrix, lépcs s alakú egyenletrendszerek, kötött és szabad változók, elemi sorátalakítások, Gauss-elimináció, Cramerszabály, mátrixok determinánsának és inverzének kiszámolása elemi sorátalakításokkal. (4) Az absztrakt vektorterekkel kapcsolatban: számtest feletti vektortér fogalma, a fontos példák ismerete (T n, T N, T m n, T[x], R R, R vektortér Q felett) nullvektor, m veletek vektorokkal és azok elemi tulajdonságai, vektorterek izomorzmusa, altér fogalma, triviális alterek, homogén lineáris egyenletrendszer megoldásaltere, lineáris kombináció, triviális lineáris kombináció, feszített (generált) altér, alterek összege és metszete, az alterek hálója, (5) Vektorrendszerekkel kapcsolatban: a vektorrendszer fogalma, lineárisan független és függ vektorrendszerek, maximális lineárisan független vektorrendszer, generátorrendszer, minimális generátorrendszer, végesdimenziós vektortér, bázis, standard bázis, vektor koordinátái, kicserélési tétel, dimenzió fogalma, azonos dimenziós vektorterek izomorfak. Az el adáshoz ajánlott jegyzet: Klukovits Lajos: Klasszikus és lineáris algebra, Polygon Kiadó, Szeged, Szabó László: Bevezetés a lineáris algebrába, Polygon Kiadó, Szeged, Tétel. Legyen T test, és A = (a i,j ) T n n tetsz leges négyzetes mátrix. Ekkor A = σ S n sgn(σ) a 1,1σ a 2,2σ a n,nσ. 2. Példa. n = 2 esetén: a 11 a 12 a 21 a 22 = sgn(id) a 11a 22 + sgn((1 2)) a 12 a 21 = a 11 a 22 a 12 a 21. n = esetén: a 11 a 12 a 1 a 21 a 22 a 2 a 1 a 2 a = sgn(id) a 11a 22 a + sgn((1 2)) a 12 a 21 a + sgn((1 )) a 1 a 22 a 1 ami éppen a Sarrus-szabály. + sgn((2 )) a 11 a 2 a 2 + sgn((1 2 )) a 12 a 2 a 1 + sgn((1 2)) a 1 a 21 a 2 = a 11 a 22 a + a 12 a 2 a 1 + a 1 a 21 a 2 a 12 a 21 a a 1 a 22 a 1 a 11 a 2 a 2,. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak tetsz leges T testre?

19 (1) A 0 tetsz leges A T n n mátrixra. (2) Tetsz leges A T n n mátrixra A T. () Ha A T n k és B T k m, akkor AB C n m. (4) Ha A T n n és B T n n, akkor AB = A B. (5) Ha A T n n és B T n n, akkor A + B = A + B. (6) Ha A T n n és λ T, akkor λt = λ T. (7) Ha az A T n n mátrix valamely oszlopában csupa nulla elem van, akkor A = 0. (8) Ha A T n n trianguláris, akkor A a f átlón elhelyezked elemek szorzata. (9) Az A T n n mátrix akkor és csak akkor invertálható, ha A Példa. C vektortér R felett. Az 1, i minimális generátorrendszer, tehát C dimenziója 2, azaz C izomorf R 2 -tel mint vektortér (de természetesen nem mint test). 5. Deníció. Az S halmazt a (T; +, ) test résztestjének nevezzük, ha (1) S T, (nemüres részhalmaz) (2) ( x, y S)(x + y, x y S), (zárt T m veleteire), () (S; +, ) test, (testet alkot T m veletek megszorításával). 6. Tétel. Legyen S a T test résztestje. Ekkor T vektorteret alkot S felett. 7. Példa. Az el z tételben láttuk, hogy ha S részteste T -nek, akkor T vektortér S felett. Ennek az állításnak a megfordítása még számtestek esetében sem igaz, azaz létezik olyan Q T C számhalmaz, amely vektorteret alkot Q felett a szokásos m veletekkel, de nem test. Legyen { ( ) } T = r + s i : r, s Q. Könny ellen rizni, hogy T vektortér Q felett, és 1, i T, mivel T minden elemének képzetes része racionális. Tehát ( ) i = i T, i bázis T -ben. Ugyanakkor, azaz T nem zárt a szorzásra, csak a skalárral (racionális számokkal) való szorzásra. 8. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak? (1) Z test. (2) Q test. () R test. (4) C test. (5) A valós függvények R R halmaza test. (6) R vektortér Q felett. (7) R vektortér R felett. (8) R vektortér C felett. (9) A valós függvények R R halmaza vektorteret alkot R felett. 9. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak? (1) Q 1-dimenziós vektortér Q felett. (2) R 2-dimenziós vektortér Q felett. () C 4-dimenziós vektortér Q felett. (4) R 1-dimenziós vektortér R felett. (5) C 2-dimenziós vektortér R felett. (6) R végesdimenziós vektortér Q felett. (7) R dimenziós vektortér R felett. (8) R dimenziós vektortér R felett. 2

20 10. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak? (1) Az (1,0), (0,1) vektorrendszer bázis az R feletti R 2 vektortérben. (2) Az (1,0), (0,1) vektorrendszer bázis az Q feletti R 2 vektortérben. () A 2 vektorrendszer bázis a Q feletti Q vektortérben. (4) Az 1 vektorrendszer bázis a C feletti C vektortérben. (5) Az 2, i vektorrendszer bázis a R feletti C vektortérben. (6) Az 1, 2 vektorrendszer független a Q feletti R vektortérben. (7) Az 1, 2 vektorrendszer generátorrendszer a Q feletti R vektortérben. (8) Az 1, i vektorrendszer bázis a C feletti C vektortérben. 11. Tétel (Alterek dimenziótétele). Ha U és V végesdimenziós altér valamely vektortérben, akkor U V és U + V is végesdimenziós, és dim(u V ) + dim(u + V ) = dim(u) + dim(v ). 12. Példa. Az R 4 vektortérben megadjuk az (1,1,2, 1), ( 2,1, 0, 1) és (,,2, 1) vektorok által generált alteret elemeinek megadásával. Tudjuk, hogy a generált U altér ezen vektorok lineáris kombinációja, azaz U = { x 1 (1, 1,2, 1) + x 2 ( 2,1,0,1) + x (,,2,1) : x 1, x 2, x R }. Tehát a (b 1, b 2, b, b 4 ) R 4 vektor akkor és csak akkor eleme U -nak, ha az x b 1 1 x 2 = b 2 b x lineáris egyenletrendszernek van megoldása az x = (x 1, x 2, x ) vektorra nézve. Felírjuk az egyenletrendszer b vített mátrixát, és a Gauss-elimináció segítségével megoldjuk: 1 2 b b b b b 0 6 b 2 b b 2b b 2 b 1 + (b 4 + b 1 ) b 2b 1 + 4(b 4 + b 1 ) b b 4 + b b 4 + b 1 Nem végeztük el a Gauss-elimináció minden lépését, mert a bekeretezett elemeket tartalmazó sorokat nem szoroztuk be egy olyan konstanssal, hogy a bekeretezett elemek mindegyike 1 legyen, másrészt sorcserékkel nem hoztuk a mátrixot lépcs s alakra. A kapott b vített mátrixról már látjuk, hogy x 1 és x 2 kötött változók (mert az els és második oszlopban vannak a kitüntetett elemeink), és az egyenletrendszer akkor és csak akkor oldható meg, ha Tehát azt mutattuk meg, hogy b 4 b 2 = b 1 (b 4 + b 1 ) = 2b 1 b 4, b = 2b 1 4(b 4 + b 1 ) = 2b 1 4b 4. U = { (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) : b 1, b 4 R }. Ellen rzésképp megnézzük, hogy a generáló vektorok tényleg ebben az altérben vannak. Az (1, 1, 2, 1) vektor esetén b 1 = 1 és b 4 = 1, tehát 2b 1 b 4 = 2 1 ( 1) = 2+ = 1 és 2b 1 4b 4 = ( 1) = = 2, ami éppen a helyes érték. Hasonlóan ( 2,1,0,1)-re 2 ( 2) 1 = 4 = 1 és 2 ( 2) 4 1 = 4 4 = 0. Végezetül a (,,2,1) vektorra 2 ( ) 1 = 6 = és 2 ( ) 4 1 = 6 4 = Példa. Az el bbi példa U altérének az U = { (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) : b 1, b 4 R }. és

21 képlettel való megadásából nagyon sok hasznos információra következtethetünk. El ször is, U kétdimenziós mert b 1 és b 4 szabadon választható, és egy bázisát úgy nyerhetjük, hogy a b 1 = 1, b 4 = 0 esetén (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) = (1, 2, 2,0), és b 1 = 0, b 4 = 1 esetén (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) = (0,, 4, 1), azaz az (1, 2, 2, 0), (0,, 4, 1) vektorrendszer bázisa U-nak. Az is könnyen látható, hogy a (0,1,0,0) és (0,0, 1,0) vektorok nincsenek az U altérben, és olyan W alteret generálnak, amelyre U W = {0} és U + W = R 4 (egy ilyen W alteret az U komplementumának hívjuk). Vegyük észre, hogy teljesül az alterek dimenziótétele, mert dim(u) = 2, dim(w) = 2, dim(u W) = 0 és dim(u + W) = Példa. Tekintsük a (0,,1, 1) és (1, 5, 9,1) vektorok által generált V alteret az R 4 vektortérben, és adjuk meg a 12. példához hasonlóan a V elemeit képlet segítségével. A megfelel egyenletrendszer b vített mátrixa és annak Gauss-féle eliminációval való átalakítása: 0 1 c c c 1 5 c c 0 22 c 2 c 1 9 c 0 0 c 2 c 22c c. 1 1 c c 4 + c 0 0 c 4 + c + 8c 1 Azt kaptuk tehát, hogy az egyenletrendszernek akkor és csak akkor van megoldása, ha c 2 c 22c 1 = 0 és c 4 + c + 8c 1 = 0. Tehát a V altér elemeinek képlettel való megadása V = { (c 1, c + 22c 1, c, c 8c 1 ) : c 1, c R }. 15. Példa. A 12. és 14. példákat azért oldottuk meg, hogy az ott kiszámított eredmények felhasználásával az U és V alterek metszetét kiszámítsuk. Eddig tudjuk, hogy U = { (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) : b 1, b 4 R }, és V = { (c 1,c + 22c 1, c, c 8c 1 ) : c 1, c R }. Tehát ha veszünk egy közös vektort a két altérb l, akkor azaz (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) = (c 1,c + 22c 1, c, c 8c 1 ), b 1 = c 1, 2b 1 b 4 = c + 22c 1, 2b 1 4b 4 = c, b 4 = c 8c 1. Ez megint csak egy (homogén) lineáris egyenletrendszer, amit sokféle módszerrel meg tudunk oldani, pl. Gauss-eliminációval. Most csak a jól bevált középiskolás módszert alkalmazzuk: c 1 és c -at kifejezzük b 1 és b 4 segítségével, és kapjuk, hogy Átrendezzük: 2b 1 b 4 = ( 2b 1 4b 4 ) + 22b 1 = 16b 1 12b 4, b 4 = ( 2b 1 4b 4 ) 8b 1 = 6b 1 + 4b 4. 9b 4 = 18b 1, b 4 = 6b 1, amelynek megoldása éppen b 4 = 2b 1, ahol b 1 tetsz leges szám lehet. Azt kaptuk tehát, hogy U V = { (b 1, 2b 1 b 4, 2b 1 4b 4, b 4 ) : b 1 R és b 4 = 2b 1 } = { (b 1, 8b 1, 10b 1,2b 1 ) : b 1 R }. Így U V egydimenziós altér és az (1, 8, 10,2) vektor generálja. 4

22 16. Példa. Folytatjuk a 12. és 14. példákban bevezetett U és V alterek vizsgálatát. Eddig tudjuk, hogy dim(u) = 2, dim(v ) = 2, dim(u V ) = 1, tehát az alterek dimenziótételéb l kapjuk, hogy dim(u + V ) = dim(u) + dim(v ) dim(u V ) = =. Az el z módszerekkel már meg is tudjuk keresni U + V bázisát. Tudjuk, hogy az U altérnek az (1, 2, 2, 0), (0,, 4, 1) vektorrendszer generátorrendszere (itt a bázist vettük, de vehettük volna az (1, 1, 2, 1), ( 2, 1, 0, 1), (,, 2, 1) generátorrendszert is), míg a V altérnek a (0,, 1, 1), (1, 5, 9, 1) generátorrendszere. Tehát az U + V alteret ezen generátorrendszerek uniója generálja, azaz U + V = [(1, 2, 2,0),(0,, 4,1),(0,,1, 1),(1, 5, 9,1)]. Ennek az altérnek az elemeit megint képlet segítségével adjuk meg, amib l a bázis már kiolvasható. A megfelel lineáris egyenletrendszer b vített mátrixa és annak Gauss-eliminációval való megoldása: d d d d 0 d 2 + 2d d + 2d d d d d 2 + 2d 1 + d d + 2d 1 + 4d d 4 Azaz, az egyenletrendszernek akkor és csak akkor van megoldása, ha d 2 + 2d 1 + d 4 = 0, tehát U + V = { (d 1, 2d 1 d 4, d, d 4 ) : d 1, d, d 4 R }. Ebb l már könnyen le tudjuk olvasni, hogy U +V háromdimenziós vektortér, és (1, 2, 0, 0), (0,0, 1,0), (0,,0,1) egy bázisa. 17. Deníció. A T test feletti V vektortér v 1,..., v k vektorrendszer lineárisan független részrendszereinek maximális hosszát a vektorrendszer rangjának nevezzük, és r(v 1,..., v k )- val jelöljük. 18. Tétel. Egy T test feletti vektortér bármely v 1,..., v k vektorrendszere esetén r(v 1,..., v k ) = dim[v 1,..., v k ]. 19. Példa. Kiszámoljuk az (1, 1, 2, 1), ( 2,1,0,1), (,,2,1) vektorrendszer rangját. Ez nem más, mint az általuk feszített altér dimenziója. Ezt a 12. példában már kiszámoltunk, és azt kaptuk, hogy r((1,1, 2, 1), ( 2,1,0,1),(,,2, 1)) = dim(u) = 2. A 14. és 16. példákban számoltak alapján r((0,, 1, 1),(1, 5, 9,1)) = dim(v ) = 2, és r((1, 2, 2,0),(0,, 4,1), (0,,1, 1),(1, 5, 9, 1)) = dim(u + V ) =. A 16. példában mi egy 4-elem generátorrendszerb l indultunk ki, de tudjuk azt, hogy az (1,1,2, 1), ( 2, 1, 0, 1), (,,2,1), (0,,1, 1), (1, 5, 9, 1) vektorrendszer is az U + V alteret generálja. Tehát r((1,1,2, 1), ( 2,1,0,1), (,, 2,1),(0,,1, 1), (1, 5, 9,1)) =. 20. Deníció. Két vektorrendszert ekvivalensnek nevezzük, ha ugyanazt az alteret generálják. 5

23 21. Deníció. A vektorrendszerek elemi átalakításai a következ k: (1) tetsz leges v i vektor nemnulla λ T skalárral való szorzása v 1,..., v i 1, v i, v i+1,..., v k v 1,..., v i 1, λv i, v i+1,..., v k (2) tetsz leges v i vektor tetsz leges λ T skalárszorosának egy másik v j (j i) vektorhoz való hozzáadása v 1,..., v j 1, v j, v j+1,..., v k v 1,..., v j 1, λv i + v j, v j+1,..., v k () nulla vektor elhagyása v 1,..., v i 1, 0, v i+1,..., v k v 1,..., v i 1, v i+1,..., v k. 22. Tétel. Két vektorrendszer akkor és csak akkor ekvivalensek, ha elemi átalakítások sorozatával egymásba alakíthatók. Tehát tetsz leges generátorrendszer elemi átalakítások sorozatával bázissá alakítható. 2. Kérdések. Az alábbi állítások közül melyek igazak és melyek hamisak véges dimenziós vektorterekben? (1) Ekvivalens vektorrendszerek elemszáma megegyezik. (2) Elemi átalakítások megfordítottja is elemi átalakítás. () Bármely két lineárisan független vektorrendszer elemi átalakítások sorozatával egymásba alakíthatók. (4) Bármely két generátorrendszer elemi átalakítások sorozatával egymásba vihet k. (5) Két azonos vektor közül az egyiknek az elhagyása elemi átalakítások sorozatával megvalósítható. (6) A C 2 vektortérben az (1,2),(i,1) (1,2),(0,1 2i) (1,2),(0,1) (1, 0),(0, 1) átalakítások elemiek. 24. Példa. A 12. példa U alterének (1, 1, 2, 1), ( 2,1, 0, 1), (,,2, 1) generátorrendszerét elemi átalakításokkal bázissá alakítjuk. (1,1,2, 1),( 2, 1,0, 1),(,, 2,1) (1,1,2, 1), ( 2,1,0,1), (,,2, 1) (1,1,2, 1) = (1, 1,2, 1),( 2,1, 0,1),( 4,2,0,2) (1, 1,2, 1),( 2, 1, 0, 1),( 4, 2,0,2) 2( 2,1, 0, 1) = (1,1,2, 1),( 2,1,0, 1), (0, 0,0, 0) (1,1, 2, 1), ( 2,1,0,1). Tudjuk, hogy U kétdimenziós, tehát a kapott kételem generátorrendszer bázis. Nem ugyanazt a bázist kaptuk, mint a 1. példa megoldásánál, de természetesen ez a két bázis egymásba alakítható: (1,1,2, 1),( 2,1, 0,1) (1,1,2, 1) + ( 2,1, 0,1),( 2,1, 0,1) = ( 1,2, 2,0),( 2,1,0,1) 1 ( 1,2,2,0), ( 2,1,0,1) = (1, 2, 2,0),( 2,1,0,1) (1, 2, 2, 0),( 2,1,0, 1) + 2 (1, 2, 2,0) = (1, 2, 2,0),(0,, 4, 1). 25. Példa. Az el z példa (és a 12. példa) feladatát a legegyszer bben úgy hajthatjuk végre, hogy az U = [(1, 1,2, 1), ( 2,1,0,1), (,,2, 1)] generáló elemekkel megadott altérnek Gauss-eliminációval megkeressük a bázisát. A generáló vektorokat mint sorokat felírjuk egy mátrixba, majd ezen végrehajtjuk a Gausseliminációt:

24 Vegyük észre, hogy a sorokon elvégzett elemi átalakítások éppen a vektorrendszer elemi átalakításai. A kapott mátrixból leolvasható, hogy az U altérnek [(1,0, 2, 2 ), (0,1, 4, 1 )] bázisa, s t azt is, hogy { ( U = x 1,0, 2 ) (, 2 + y 0,1, 4 ), 1 = {(x, y, 2 x + 4 y, 2 x 1 ) y : x, y T } : x, y T Tehát a 12. példához hasonlóan az U alteret képlettel is fel tudtuk írni. Gyakorlatban ezt a módszert alkalmazzuk leggyakrabban. 26. Deníció. Az A T m n -es mátrix sorrangja az A sorai által alkotott vektorrendszer rangja, oszloprangja az A oszlopai által alkotott vektorrendszer rangja. 27. Deníció. Legyen A T m n tetsz leges T test feletti mátrix és r m, n egészek. Az A mátrix r-edrend aldeterminánsainak az A mátrix tetsz leges r sorát és r oszlopát kijelölve, majd a kijelölt sorok és oszlopok találkozásában lév elemekb l alkotott r r-es mátrixok determinánsait nevezzük. Az A mátrix determinánsrangja a nemelfajuló (nem nulla) aldeterminánsainak a maximális rendje. 28. Példa. Számoljuk ki az A = mátrix determinánsrangját. A rang maximum 4 lehet, mert ha az utolsó, csupa nulla oszlop benne van egy aldeterminánsban, akkor annak értéke 0. Viszont azokat a sorokat kiválasztva, amelyek 1-gyel kezd dnek az aldeterminánst kapjuk, amely éppen egy Vandermonde-determináns, ezért értéke }. ( 2)( 1 2)(5 2)( 1 )(5 )(5 ( 1)) 0, tehát az A mátrix determinánsrangja Tétel (Rangszámtétel). Tetsz leges mátrix sor-, oszlop- és determinánsrangjai megegyeznek. 0. Deníció. A rangszámtétel szerint tetsz leges A mátrix sor-, oszlop-, és determinánsrangja megegyezik. Ezt a számot nevezzük az A mátrix rangjának, és r(a)-val jelöljük. 1. Következmény. Tetsz leges A T n n mátrixra a következ állítások ekvivalensek: (1) A 0, (2) A oszlopvektorainak rendszere lineárisan független, () A sorvektorainak rendszere lineárisan független. 2. Tétel (Kronecker-Capelli-tétel). Tetsz leges T test, A T m n és b T m esetén az Ax = b lineáris egyenletrendszer akkor és csak akkor oldható meg, ha r(a) = r(a b). 7

25 MBX114G: DISZKRÉT MATEMATIKA III. GYAKORLAT (2009. március 2.) 5. Vektorrendszer és mátrix rangja, alterek bázisai.1. Feladat. Határozza meg a következ valós mátrixok rangját: , , Mekkora ugyanezen mátrixok rangja, ha racionális, illetve komplex számtest feletti mátrixként tekintjük ket?.2. Feladat. Határozza meg (1) az R 5 vektortérben a (, 1,,2, 5), (5,,2,, 4), ( 1,,5,0,7), (7, 5,1,4,1) (2) a Q 4 vektortérben a (1,1,4, 1), (2,5,5,1), (4, 0,,1), (1,2,,0) () a C 4 vektortérben a (2i, 2, 1, 1), (1, i,0, i), ( 1 i,1,1, i) vektorrendszer rangját... Feladat. Válasszon ki az el z feladatban megadott vektorrendszerekb l maximális lineárisan független részrendszert..4. Feladat. Adja meg (1) az R 4 -beli [(,1, 0,0),(1,1, 0, 1),(1, 1,0,2)] (2) a Q 5 -beli [(1,4, 2,0, 1),( 2,0,0,1,1),(1, 2,2, 1,1),(0,2, 0,0,1)] () a C -beli [(1 i, i,0), ( 1 i,1,0)] alteret elemei segítségével. Állapítsa meg, hogy ezekben az alterekben bázist alkotnak-e a megadott vektorok..5. Feladat. Adjon meg bázist (1) a 4.4. Feladatban megadott három (2) az R 5 -beli {(2a b + c, a + c, a + b, b + c, b + c) R 5 : a, b, c R} () a Q 5 -beli {(a 4b+2c,2a+b c, a+c, b+c, a+b+c) Q 5 : a, b, c Q} (4) a C 4 -beli {( b + c, ia + c, a + ib, b + c) C 5 : a, b, c R} altérben..6. Feladat. Tekintsük (1) az R 4 vektortérben az U = [(1, 1,0, 1),(1, 1, 0,2),(, 1, 0,0)] és V = [( 1,0,1, 1),(1,0,1,0),(0,0,2, 1)] (2) a Q 5 vektortérben az U = [(2, 2,0, 1,0),(,0,2, 2,1),(1,0,2,2,0)] és V = [(1, 2,2, 1,1), ( 2,0,0, 1,1), (0,2,0, 0,1)] () a C vektortérben az U = [(i, i,1)] és V = [(1 i, i,0),( 1 i,1,0)] altereket. Adjon meg egy-egy bázist az U + V és U V alterekben..7. Feladat. Legyen M tetsz leges racionális mátrix. Igazolja, hogy M rangja független attól, hogy M-et racionális, valós vagy komplex mátrixnak tekintjük.

26 6 MBX114G: DISZKRÉT MATEMATIKA III. GYAKORLAT (2009. MÁRCIUS 2.).8. Feladat. Mutassa meg, hogy bármely T test feletti n n-es A mátrixra ekvivalensek az alábbi tulajdonságok: (1) A sorvektorainak rendszere lineárisan független, (2) A oszlopvektorainak rendszere lineárisan független, () A rangja n, (4) A determinánsa nem Feladat. Legyen V tetsz leges vektortér és benne v 1, v 2,..., v k tetsz leges vektorok. Milyen feltételek mellett 0, illetve 1 a v 1, v 2,..., v k vektorrendszer rangja?.10. Feladat. Legyen T test, valamint legyen A T k m és B T k n. Jelölje C azt a T k (m+n) -beli mátrixot, amely A és B oszlopainak egymás után írásával keletkezik. Igazolja, hogy r(c) r(a) + r(b)..11. Feladat. Legyen T test, és legyen A, B T k m. Bizonyítsa be, hogy r(a + B) r(a) + r(b)..12. Feladat. Legyen T test, valamint legyen A T k m és B T m n. Mutassa meg, hogy r(ab) r(a) és r(ab) r(b).

27 Lineáris leképezések (el adásvázlat, március 11.) Maróti Miklós Ennek az el adásnak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudni: homogén lineáris egyenletrendszer és annak megoldásaltere, vektorterek izomorzmusa és automorzmusa, bázisátmenet mátrixa. Az el adáshoz ajánlott jegyzet: Szabó László: Bevezetés a lineáris algebrába, Polygon Kiadó, Szeged, Klukovits Lajos: Klasszikus és lineáris algebra, Polygon Kiadó, Szeged, Deníció. Legyen U és V ugyanazon T test feletti vektortér. A ϕ : U V leképezést lineáris leképezésnek nevezzük (vagy vektortér homomorzmusnak), ha bármely u, v U és λ T esetén (u + v)ϕ = uϕ + vϕ és (λu)ϕ = λ(uϕ). Az U-ból V -be men lineáris leképezések halmazát Hom(U, V ) jelöli. Az U-ból U-ba men lineáris leképezéseket lineáris transzformációknak nevezzük. A bijektív lineáris leképezések a vektortér izomorzmusok, továbbá a bijektív lineáris transzformációk a vektortér automorzmusok. 2. Deníció. Legyen ϕ Hom(U, V ) lineáris leképezés. A Ker ϕ = { u U : uϕ = 0 }, Im ϕ = { uϕ : u U } halmazokat rendre a ϕ lineáris leképezés magjának, illetve képterének nevezzük.. Tétel. Legyen U és V ugyanazon T test feletti vektortér. Tetsz leges ϕ Hom(U, V ) lineáris leképezésre érvényesek a következ k: (1) 0ϕ = 0, (2) Kerϕ altér U -ban, () Imϕ altér V -ben, (4) ϕ akkor és csak akkor injektív, ha Ker ϕ = {0}, (5) Ha u 1,..., u k generátorrendszer U -ban, akkor u 1 ϕ,..., u k ϕ generátorrendszer az Im ϕ képtérben. (6) Ha u 1 ϕ,..., u k ϕ lineárisan független vektorrendszer V -ben, akkor u 1,..., u k lineárisan független U -ban. 4. Tétel (Lineáris leképezések dimenziótétele). Legyen U és V ugyanazon T test feletti vektortér, és ϕ Hom(U, V ). Ha U végesdimenziós, akkor dim(u) = dim(kerϕ) + dim(imϕ). 5. Következmény. Végesdimenziós vektortér lineáris transzformációja akkor és csak akkor injektív, ha szürjektív. 6. Következmény. Legyen T test, m, n 1 és A T m n. Az Ax = 0 homogén lineáris egyenletrendszer megoldásalterének dimenziója (azaz a szabad változók száma) n r(a). 7. Tétel. Ha V a T test feletti n-dimenziós vektortér, akkor V izomorf a T n vektortérrel. Tehát bármely két T -feletti n-dimenziós vektortér izomorf egymással. 8. Deníció. Legyenek U és V ugyanazon T test feletti vektorterek. A ϕ, ψ Hom(U, V ) lineáris leképezések összegén, illetve a ϕ leképezés c T skalárral való szorzatán azt a ϕ + ψ : U V, illetve cϕ : U V leképezéseket értjük, amelyekre u(ϕ + ψ) = uϕ + uψ, u(cϕ) = c(uϕ) minden u U esetén.

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

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

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós Komplex számok el adásvázlat, 008. február 1. Maróti Miklós Eek az el adásak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudi: test, test additív és multiplikatív csoportja, valós számok és tulajdoságaik.

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

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

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

10. Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:...

10. Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:... 1. Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:........................................... (1) (1 3) = (3 1). (hamis) () (1 ) = ( 1). (igaz). Feladat. Döntse el, hogy igaz vagy hamis. Név:...........................................

Részletesebben

Komplex számok. Wettl Ferenc előadása alapján Wettl Ferenc előadása alapján Komplex számok / 18

Komplex 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

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS 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

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

Analízis elo adások. Vajda István. 2012. szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

Analízis 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

Komplex számok. (a, b) + (c, d) := (a + c, b + d)

Komplex számok. (a, b) + (c, d) := (a + c, b + d) Komplex számok Definíció. Komplex számoknak nevezzük a valós számokból képzett rendezett (a, b) számpárok halmazát, ha közöttük az összeadást és a szorzást következőképpen értelmezzük: (a, b) + (c, d)

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

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

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

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

GAZDASÁGMATEMATIKA 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

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

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Diszkrét matematika 1. estis képzés Diszkrét matematika 1. estis képzés 2019. tavasz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 5. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

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

Diszkrét matematika 1.

Diszkrét matematika 1. Diszkrét matematika 1. Nagy Gábor nagy@compalg.inf.elte.hu nagygabr@gmail.com ELTE IK Komputeralgebra Tanszék 014. ősz 014-15 őszi félév Gyakorlat: 1. ZH tervezett időpontja: október 1.,. ZH tervezett

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 gyakorlat

Lineáris 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

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

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

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 016. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 1. 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

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

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

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. estis képzés 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 2. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

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

x = 1 = ı (imaginárius egység), illetve x 12 = 1 ± 1 4 2

x = 1 = ı (imaginárius egység), illetve x 12 = 1 ± 1 4 2 Komplex számok A valós számok és a számegyenes pontjai között kölcsönösen egyértelmű megfeleltetés létesíthető. A számfogalom a számegyenes pontjainak körében nem bővíthető tovább. A számfogalom bővítését

Részletesebben

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió

6. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 6. előadás Bázis, dimenzió 6. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 37. 41. oldal. Gondolkodnivalók Lineáris függetlenség 1. Gondolkodnivaló Legyen V valós számtest feletti vektortér. Igazolja, hogy ha a v 1, v 2,..., v n V

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

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

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

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

15. 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

Részletesebben

Waldhauser Tamás szeptember 8.

Waldhauser Tamás szeptember 8. Algebra és számelmélet előadás Waldhauser Tamás 2016. szeptember 8. Tematika Komplex számok, kanonikus és trigonometrikus alak. Moivre-képlet, gyökvonás, egységgyökök, egységgyök rendje, primitív egységgyökök.

Részletesebben

Kalkulus. Komplex számok

Kalkulus. Komplex számok Komplex számok Komplex számsík A komplex számok a valós számok természetes kiterjesztése, annak érdekében, hogy a gyökvonás művelete elvégezhető legyen a negatív számok körében is. Vegyük tehát hozzá az

Részletesebben

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer 8. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 51. 56., 70. 74. oldal. Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció 1. Gondolkodnivaló Most ne vegyük figyelembe, hogy az elemi bázistranszformáció során ez

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

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Komplex számok (2)

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit. Komplex számok (2) 2. előadás Komplex számok (2) 1. A a + bi (a, b) kölcsönösen egyértelmű megfeleltetés lehetővé teszi, hogy a komplex számokat a sík pontjaival, illetve helyvektoraival ábrázoljuk. A derékszögű koordináta

Részletesebben

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

A 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

Részletesebben

24. szakkör (Csoportelméleti alapfogalmak 3.)

24. szakkör (Csoportelméleti alapfogalmak 3.) 24. szakkör (Csoportelméleti alapfogalmak 3.) D) PERMUTÁCIÓK RENDJE Fontos kérdés a csoportelméletben, hogy egy adott elem hanyadik hatványa lesz az egység. DEFINÍCIÓ: A legkisebb olyan pozitív k számot,

Részletesebben

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

Vektorok. 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

Részletesebben

Meghirdetés féléve 2 Kreditpont Összóraszám (elm+gyak) 2+0

Meghirdetés 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

Részletesebben

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Feladatok 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

Részletesebben

Komplex számok trigonometrikus alakja

Komplex számok trigonometrikus alakja Komplex számok trigonometrikus alakja 015. február 15. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Határozzuk meg az alábbi algebrai alakban adott komplex számok trigonometrikus alakját! z 1 = 4 + 4i, z = 4 + i, z =

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

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

2. 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

Részletesebben

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Diszkrét matematika I. gyakorlat Vizsgafeladatok megoldása 2012. december 5. Tartalom Teljes feladatsor #1 1 Teljes feladatsor #1 2 Teljes feladatsor #2 3 Teljes feladatsor #3 4 Teljes feladatsor #4 5 Válogatott feladatok 6 Végső bölcsesség

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

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága 7. gyakorlat Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága Egy lineáris algebrai egyenletrendszerrel kapcsolatban a következ kérdések merülnek fel: 1. Létezik-e megoldása? 2. Ha igen, hány megoldása

Részletesebben

Komplex számok. Wettl Ferenc Wettl Ferenc () Komplex számok / 14

Komplex 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

Részletesebben

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu

Valasek 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.

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. Komplex számok. x 2 = 1 és x 2 + x + 1 = 0. egyenletek megoldását számnak tekinthessük:

1. Komplex számok. x 2 = 1 és x 2 + x + 1 = 0. egyenletek megoldását számnak tekinthessük: . Komplex számok A valós számok és a számegyenes pontjai között kölcsönösen egyértelmű megfeleltetés létesíthető. A számfogalom a számegyenes pontjainak körében nem bővíthető tovább. A számfogalom bővítését

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

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet 9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Határozzuk meg a p valós paraméter értékétől függően a következő mátrix rangját: p 3 1 2 2

Részletesebben

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

1. A komplex számok definíciója

1. A komplex számok definíciója 1. A komplex számok definíciója A számkör bővítése Tétel Nincs olyan n természetes szám, melyre n + 3 = 1. Bizonyítás Ha n természetes szám, akkor n+3 3. Ezért bevezettük a negatív számokat, közöttük van

Részletesebben

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY Pék Johanna MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY Nem matematika alapszakos hallgatók számára Tartalomjegyzék Előszó iii. Lineáris algebra.. Mátrixok...................................... Lineáris egyenletrendszerek..........................

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

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

1 p, c = p 1 és d = 4. Oldjuk meg az alábbi egyenletrendszert a c és d paraméterek minden értékére. x + 2z = 5 2x y = 8 3x + 6y + cz = d

1 p, c = p 1 és d = 4. Oldjuk meg az alábbi egyenletrendszert a c és d paraméterek minden értékére. x + 2z = 5 2x y = 8 3x + 6y + cz = d Bevezetés a számításelméletbe I. Zárthelyi feladatok 013. október 4. 1. Írjuk fel a háromdimenziós tér P = (1, 1, 1) és Q = (3, 1, 5) pontjait összeköt szakasz felez mer leges síkjának egyenletét. Hol

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

Komplex számok algebrai alakja

Komplex számok algebrai alakja Komplex számok algebrai alakja Lukács Antal 015. február 8. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Legyen z 1 + 3i és z 5 4i! Határozzuk meg az alábbiakat! (a) z 1 + z (b) 3z z 1 (c) z 1 z (d) Re(i z 1 ) (e) Im(z

Részletesebben

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás 1 Mátrixösszeadás és skalárral szorzás Mátrixok tömör jelölése T test Az M = a i j T n m azt az n sorból és m oszlopból álló mátrixot jelöli, amelyben az i-edik sor j-edik eleme a i j T Példák [ ] Ha M

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

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

MM4122/2: CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( ) 1. Ismétlés február 8.február Feladat. (2 pt. közösen megbeszéltük)

MM4122/2: CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT ( ) 1. Ismétlés február 8.február Feladat. (2 pt. közösen megbeszéltük) MM4122/2: CSOPORTELMÉLET GYAKORLAT (2007.05.11) 1. Ismétlés február 8.február 15. 1.1. Feladat. (2 pt. közösen megbeszéltük) (1) Egy csoport rendelkezhet egynél több egységelemmel. (2) Bármely két háromelem

Részletesebben

1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?

1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében? Definíciók, tételkimondások 1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 2. Sorolja fel a logikai jeleket. 3. Milyen kvantorokat ismer? Mi a jelük? 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?

Részletesebben

VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok

VEKTORTEREK 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

Részletesebben

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matematika 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

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

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga

MATE-INFO UBB verseny, március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR MATE-INFO UBB verseny, 218. március 25. MATEMATIKA írásbeli vizsga FONTOS TUDNIVALÓK: 1 A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén

Részletesebben

Mer 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 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

Részletesebben

12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?

12. 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!

Részletesebben

Mat. A2 3. gyakorlat 2016/17, második félév

Mat. 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

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

1. A komplex számok ábrázolása

1. A komplex számok ábrázolása 1. komplex számok ábrázolása Vektorok és helyvektorok. Ismétlés sík vektorai irányított szakaszok, de két vektor egyenlő, ha párhuzamosak, egyenlő hosszúak és irányúak. Így minden vektor kezdőpontja az

Részletesebben

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága 7. gyakorlat Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága Egy lineáris algebrai egyenletrendszerrel kapcsolatban a következ kérdések merülnek fel: 1. Létezik-e megoldása? 2. Ha igen, hány megoldása

Részletesebben

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

VIK 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

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 1. el adás. Lineáris leképezések

Diszkrét matematika II., 1. el adás. Lineáris leképezések 1 Diszkrét matematika II., 1. el adás Lineáris leképezések Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. február 6 Gyakorlati célok Ezen el adáson,

Részletesebben

1. Mit jelent az, hogy egy W R n részhalmaz altér?

1. 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

Részletesebben

Polinomok (előadásvázlat, október 21.) Maróti Miklós

Polinomok (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,

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

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Permut aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Permut aci ok Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev Algebra és számelmélet 3 előadás Permutációk Waldhauser Tamás 2014 őszi félév 1. Definíció. Permutációnak nevezzük egy nemüres (véges) halmaz önmagára való bijektív leképezését. 2. Definíció. Az {1, 2,...,

Részletesebben

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Intergrált 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,,.

Részletesebben

MTN714: BEVEZETÉS AZ ABSZTRAKT ALGEBRÁBA. 1. Csoportelméleti alapfogalmak

MTN714: BEVEZETÉS AZ ABSZTRAKT ALGEBRÁBA. 1. Csoportelméleti alapfogalmak MTN714: BEVEZETÉS AZ ABSZTRAKT ALGEBRÁBA 1. Csoportelméleti alapfogalmak 1.1. Feladat. Csoportot alkotnak-e az alábbi halmazok a megadott műveletre nézve? (1) (Z 2 ; ), (2) (Z 2 ; +), (3) (R \ { 1}; ),

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

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

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

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

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. középszint 017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. középszint. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell 9. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 75. 84. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Tegyük fel, hogy egy elemi bázistranszformáció kezdetekor a sor- és oszlopindexek sorban helyezkednek

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

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek 3. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 47. 50. oldal. Gondolkodnivalók Determinánsok 1. Gondolkodnivaló Determinánselméleti tételek segítségével határozzuk meg a következő n n-es determinánst: 1

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

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes

DISZKRÉT 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

Részletesebben

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony.

Determinánsok. A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel. szolgáltat az előbbi kérdésekre, bár ez nem mindig hatékony. Determinánsok A determináns fogalma olyan algebrai segédeszköz, amellyel jól jellemezhető a mátrixok invertálhatósága, a mátrix rangja. Segítségével lineáris egyenletrendszerek megoldhatósága dönthető

Részletesebben

Lineáris egyenletrendszerek Műveletek vektorokkal Geometriai transzformációk megadása mátrixokkal Determinánsok és alkalmazásaik

Lineáris egyenletrendszerek Műveletek vektorokkal Geometriai transzformációk megadása mátrixokkal Determinánsok és alkalmazásaik 1. Bevezetés A félév anyaga. Komplex számok Műveletek Kapcsolat a geometriával Gyökvonás Polinomok A gyökök száma A gyökök és együtthatók összefüggése Szorzatra bontás, számelméleti kérdések A harmad-

Részletesebben