Kvantum rendszerek allapotrekonstrukcioja

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Kvantum rendszerek allapotrekonstrukcioja"

Átírás

1 Kvantum rendszerek allapotrekonstrukcioja tudomanyos diakkori dolgozat Szanto Andras matematikus hallgato BME Analzis tanszek Temavezet}ok: Hangos Katalin es Petz Denes Kivonat Egy osszetett kvantum rendszer allapota rekonstrualhato az egyik reszrendszeren vegzett meresekb}ol, ha a ket reszrendszer kozott kolcsonhatasokat kapcsolunk be. A dolgozatban ket kvantum bit}ol allo osszetett rendszert vizsgalunk, es celunk annak megallaptasa, hogy minimalisan hany kolcsonhatasra van szukseg a hatekony es teljes rekonstrukciohoz. A kerdes arra a matematikai problemara vezethet}o vissza, hogy az eredeti rendszerhez tartozo matrixalgebra hogyan bonthato fel olyan reszalgebrakra, melyek szinten matrixalgebrak. A problema a komplementaris meresek fogalmanak reszalgebrakra valo kiterjesztesehez is elvezet. A dolgozatban reszletesen targyaljuk a ket kvantum bit}ol allo rendszert lero 4x4-es matrixalgebra esetet. Megmutatjuk, hogy legalabb hat reszalgebra szukseges a teljes 4x4-es matrixalgebra linearis kifesztesehez, ha a reszalgebrakat elemi tenzorokkal lehet generalni. Mind a hat reszalgebra nem lehet (paronkent) komplementaris, de negy paronkent komplementaris reszalgebra konnyen konstrualhato. A linearis kifeszteshez egy otodik reszalgebrat veletlen uniterrel is generalhatunk. Erdekessegkeppen azt is megmutajuk, hogy az otodik reszalgebra Hadamard-matrixokkal is kifeszthet}o. Petz es Kahn bizonytottak, hogy ot paronkent komplememtaris reszalgebra nem letezik. Erre az eredmenyre uj bizonytast adunk, es azt is megmutatjuk, hogy ha a negy komplementaris reszalgebrat elemi tenzorok generaljak, akkor az ortogonalis komplementumuk kommutatv algebra. SZTAKI Rendszer- es Iranytaselmeleti Kutato Laboratorium BME Analzis tanszek

2 Tartalomjegyzek. Bevezetes 3. Alapfogalmak 3.. Veges kvantummechanikai rendszerekr}ol Kvantum bit es allapotanak reprezentacioja Ket kvantum bit allapotanak rekonstrukcioja Absztrakt Pauli-matrixok Elemi tenzorok esete Rekonstrukcio elemi tenzorokkal Minimalis rekonstrukcio Minimalis rekonstrukcio veletlen uniter transzformaciokkal Komplementaritas Hasznos uniterek Konstrukcio Komplementaritas ket kvantum bit eseteben Paronkent komplementaris algebrak ortokomplementuma Osszefoglalas Tovabbi kutatasi iranyok

3 . Bevezetes A kvantum rendszerek lerasanak, allapot reprezentaciojanak es iranytasanak matematikai problemai napjaink meltan nepszer}u, elmeletileg erdekes es gyakorlati szempontbol is fontos kutatasi teruletei. A kvantum rendszerek kezelesenek matematikai problemait az informacioatvitel ujfajta modjai es a kvantumszamtogep elmeleti megjelenese is motivalja [3, ]. Az iranytashoz is szorosan kapcsolodo problemakor a kvantumrendszerek allapotbecslese, masszoval a kvantumtomograa []. Amennyiben a rendszer egeszere vonatkozo mereseket vegzunk, akkor egy erdekes, es az irodalomban alaposan vizsgalt kerdes az, hogy hany es milyen obszervabilis kell ahhoz, hogy az allapotot hatekonyan rekonstrualni tudjuk. Konny}u latni, hogy egy N szint}u rendszer allapotrekonstrukciojahoz legalabb N =(N ) = N + obszervabilisra van szukseg. Termeszetesen az obszervabiliseket tobbszor is meg kell merni, a rendszer azonos modon preparalt peldanyain, mivel a meres kimenetele sztochasztikus. A dolgozatban vizsgalt problemak olyan kvantumtomograai kerdesek vizsgalatakor vet}odtek fel, amikor egy tobb kvanrum bitb}ol allo rendszernek csak az egyik bitjen vegzett meresekb}ol probalunk kovetkeztetni a rendszer allapotara. Ez volt a szerz}o hallgatoi temalaborja, amely aztan a [9] publikaciohoz vezetett. A hatekony allapotbecsleshez kapcsolodik a meresek komplementaritasanak fogalma, amely szeles irodalommal rendelkezik [4]. Amennyiben a reszleges informaciot a kvantum rendszerr}ol nem meressel, hanem egy reszrendszer ismeretevel kapjuk, akkor mas, de hasonlonak mondhato komplementaritasi fogalom jelenik meg.. Alapfogalmak Az alabbiakban osszefoglaljuk azokat a kvantummechanikai alapismereteket, melyek szuksegesek a dolgozat megertesehez. A reszletes targyalas standard, matematikai szemlelet}u kvantummechanikai tankonyvekben megtalalhato, lasd peldaul [7, 8]... Veges kvantummechanikai rendszerekr}ol Minden veges kvantummechanikai rendszerhez tartozik egy Hilbert-ter. A rendszer allapotait a Hilbert-teren ertelmezett statisztikus operatoroknak, azaz nyomu, pozitv operatoroknak feleltethetjuk meg. Veges dimenzios esetben, azaz veges rendszerek eseteben a statisztikus operatorokat s}ur}usegi matrixoknak is nevezik. Egy allapotot tisztanak nevezunk, ha felrhato D = jxihxj alakban, ahol x egy egysegvektor. Minden rangu matrix felrhato ilyen alakban. A nem tiszta allapotokat keverteknek nevezzuk. A kevert allapotok mer}olegesseget a Hilbert-Schmidt bels}o szor- 3

4 zattal ertelmezzuk: ha; Bi = Tr(A B): Egy rendszert N-szint}unek nevezunk, ha a hozza tartozo Hilbert-ter C N. Egy osszetett rendszerhez tartozo Hilbert-ter az alrendszerekhez tartozo terek tenzorszorzata. A merest egy obszervabilis, azaz egy onadjungalt operator segtsegevel ertelmezhetjuk. A meres eredmenye az obszervabilis sajatertekeinek egyike, es a meres utan a rendszer tiszta allapotba kerul. Ha A = P i ie i egy obszervabilis spektralis felbontasa, akkor a i sajatertek valoszn}usege TrDE i, ahol D az allapot s}ur}usege a meres el}ott, a meres varhato erteke pedig TrAD, melyre az hai D jelolest is hasznaljak. Egy H : : : H n szorzatteren az A i = i z } { I : : : I A I : : : I obszervabilist felfoghatjuk egy, az i-edik komponensre koncentralt meresnek. Ennek segtsegevel bevezethetjuk a redukalt s}ur}usegeket : D i az i-edik redukaltja D-nek, ha TrDA i = TrD i A. A redukalt s}ur}useg a marginalis eloszlas analogiaja, es ahhoz hasonloan egy konkret felbontashoz tartozo redukalt s}ur}usegek egyuttesen sem adnak teljes informaciot az allapotrol. A redukalt s}ur}usegek kiszamolasahoz hasznos m}uvelet a parcialis nyom. Ha egy H : : : H n szorzatteren hato onadjungalt operatorok kozott rogztunk egy fb i : : : Bn in g i ;:::;i n bazist, akkor a Tr k (B i : : : B in n ) = Tr(B i k k ) B i : : : B i k k Bi k+ : : : k+ Bin n kiterjed egy linearis lekepezesse, es D i = Tr : : : Tr i Tr i+ : : : Tr n D.. Kvantum bit es allapotanak reprezentacioja Az egyik legegyszer}ubb kvantummechanikai rendszer a kvantum bit (roviden qubit, vagy masneven feles spin). A hozza tartozo Hilbert-ter C. A C teren hato onadjungalt matrixok tereben ortogonalis bazist alkotnak az I = 0 identitas es a Pauli-matrixok. = 0 0 ; = 0 i i 0 ; 3 = 0 0 : 4

5 A Pauli-matrixok onadjungaltak, nulla nyomuak, es teljesul rajuk a kovetkez}o oszszefugges: ahol ijk a Levi-Civita tenzor: i i :::i n = 8 < : i j = ij I + i 3X k= ijk k ; 0 ha 9j; k, hogy i j = i k, ha (i i : : : i n ) paros permutacio, ha (i i : : : i n ) paratlan permutacio. Egy feles spin allapota felrhato 3X (I + x i i ) i= alakban, ahol x i R. Ekkor a pozitivitas kriteriuma ekvivalens P P 3 a i= x i 3 egyenl}otlenseggel, es tiszta allapotot kapunk pontosan akkor, ha i= x i =. Igy az allapotok egy-egyertelm}uen megfeleltethet}oek az R 3 -beli egyseggomb pontjainak, es ez a megfeleltetes linearis. Ezt a reprezentaciot nevezzuk Bloch-gombnek. A Bloch-gombbel torten}o abrazolas nagy el}onye, hogy konnyen kepszer}usthet}o. Ennek a reprezentacionak egy altalanostasahoz, az altalanostott Bloch-vektorhoz jutunk, ha egy N-szint}u rendszer eseten rogztunk egy f i g N i= bazist a C N nulla nyomu onadjungalt operatorai kozott, es a D = N I + N X i= i i ; i R allapotnak a = f i g N i= R N vektort feleltetjuk meg. A Bloch-vektorok tere N 3 esetben nem olyan egyszer}u, mint a Bloch-gomb, de mindig resze az N-dimenzios egyseggombnek, es tetsz}oleges N-re a valasztott bazis bizonyos strukturalis konstansaitol fugg}o egyenl}otlensegek formajaban pontosan megadhato [6]. 3. Ket kvantum bit allapotanak rekonstrukcioja Legyen a ket kvantum bitb}ol allo rendszerunk s}ur}usege D 0. Ekkor az M (C) M (C) szorzatteren kepezhetjuk a D 0 = Tr D redukalt s}ur}useget. A rendszeren bekapcsolt kolcsonhatas egy uniter transzformacionak felel meg: D i = U i D 0 U i valamely U i uniter transzformacioval, es az ehhez tartozo redukalt D i = Tr D i. Igy redukaltak egy fdg i k i= sorozatahoz jutunk. A kerdes az, hogy mekkora legyen k minimalisan, hogy az eredeti s}ur}useget mar meg tudjuk hatarozni. Megmutatjuk, hogy ez a minimum 5. 5

6 A s}ur}useg helyett az algebrat is transzformalhatjuk, azaz M 4 (C) algebranak olyan A i reszalgebrait keressuk, melyek izomorfak az M (C) algebraval, es kifesztik a teljes M 4 (C) algebrat. Mivel dim M 4 (C) CI = 5, es dim M (C) CI = 3, ezert legalabb 5 reszalgebrara mindenkepp szukseg van. Azt kell tehat megmutatni, hogy ennyi eleg is. 3.. Absztrakt Pauli-matrixok Egy S = fs i g 3 i= M 4 (C) harmast absztrakt Pauli-matrix harmasnak, vagy egyszeruen csak Pauli-harmasnak nevezunk, ha nulla nyomuak, onadjungaltak, es teljesul rajuk a Pauli-matrixok szorzasszabalya, azaz S i S j = ij I + i 3X k= ijk S k Egyszer}u szamolasbol kovetkezik, hogy ez ekvivalens a egyenletekkel. S = I; S = I S S + S S = 0 S 3 = is S Az S i M 4 (C) absztrakt Pauli-matrixok eseten a i 7! S i megfeleltetes kiterjed az M (C) algebranak az M 4 (C) algebraba valo beagyazasava. 3.. Elemi tenzorok esete Elemi tenzornak nevezzuk a k() : : : k(n) alaku szorzatokat. A kovetkez}o tetel mutatja, hogy ket feles spin eseteben elemi tenzorokbol nem letezik minimalis rekonstrukcio.. Tetel. Tegyuk fel, hogy a ket feles spinhez tartozo rendszer minden redukaltjat elemi tenzorokbol allo absztrakt Pauli-matrix harmasokkal adunk meg. Ekkor legalabb 6 redukalt szukseges a rekonsrukciohoz. Bizonytas. Legyen egy ilyen redukalt a ft ; T ; T 3 g Pauli harmas. Ha T = i j es T = k l ; i; j; k; l f; ; 3g, akkor a T i -kre vonatkozo szorzasi szabalyok alapjan i T 3 = T T = ( i k ) ( j l ) 6

7 es az i -kre vonatkozok alapjan X X X i T 3 = ( ikm jln m n )+i( ik ( jln 0 n )+ jl ( ikm m 0 ))+ ik jl 0 0 m;n n amib}ol (mivel T 3 onadjungalt, de i i j nem az) latszik, hogy i = k es j = l kozul pontosan az egyiknek kell fennallnia, es minden ilyen redukaltban legalabb az egyik tagnak 0 j vagy j 0 alakunak kell lennie. Viszont nyilvan az sem lehet, hogy pontosan ket ilyen tag van, mert m ( i 0 )( j 0 ) = i k 0 is ilyen alaku, azaz harom ilyen tagot kapunk, illetve ( i 0 ) es ( 0 j ) kommutalnak, gy nem alkothatnak Pauli-matrix harmast. Ekkor viszont a skatulya elvb}ol es abbol, hogy osszesen harom-harom 0 j es j 0 alaku elemi tenzor van, kovetkezik, hogy ha a redukaltak elemei kifesztik a teret, akkor legalabb hat ilyen redukaltra van szukseg. A tetel egy altalanostasat Sz}oll}osi Ferenc mutatta meg [9] az alabbi tetel formajaban:. Tetel. Ha az n feles spinb}ol allo rendszer minden redukaltjat elemi tenzorokbol allo absztrakt Pauli-matrix harmasokkal adunk meg, akkor tobb, mint n redukaltra van 3 szukseg. Bizonytas. Vilagos, hogy egy elemi tenzor matrix minden eleme tisztan valos vagy tisztan kepzetes, mert az egyetlen Pauli-matrixnak, amelynek kepzetes elemei is vannak, minden eleme tisztan kepzetes. Ebb}ol kovetkezik, hogy egy ft ; T ; T 3 g Pauli harmasnak vagy egy vagy harom tisztan kepzetes tagja van. Legyen egy rekonstrukcioban az el}obbiek szama N, az utobbiake M. Ekkor, mivel a tisztan kepzetes onadjungalt matrixok altere n n dimenzios, ezert N + 3M = n n ami nem allhat egyszerre fent a minimalitasbol kovetkez}o egyenl}oseggel. N + M = n 3 7

8 3.3. Rekonstrukcio elemi tenzorokkal A. tetel szerint ot elemi tenzorokkal generalt reszalgebrakkal nem letezik rekonstrukcio, hattal viszont mar igen. Az alabbi hatos egy lehetseges megoldast mutat. f ; ; I 3 g f ; 3 ; I g f 3 3 ; 3 ; I g f ; 3 ; Ig f 3 3 ; 3 ; Ig f ; ; 3 Ig Ez a rekonstrukcio nem minimalis, de jol attekinthet}o a strukturaja, tovabba nem egyertelm}u, peldaul a Pauli-matrixok indexeit testsz}olegesen permutalva egy masik kaphato. () 3.4. Minimalis rekonstrukcio A kovetkez}o negy Pauli-harmast 0 nyomu elemi tenzorok alkotjak: fi ; ; 3 g fi ; 3 ; g f I; ; 3 g f I; 3 ; g Ha talalunk hozza egy olyan otodik Pauli-harmast, hogy az azt alkoto matrixok f}oatloja fuggetlen, akkor egy teljes, es minimalis rekonstrukciot kapunk. Erre egy peldat Sz}oll}osi Ferenc talalt szamogepes keresessel [9]: 0 C A ; 0 i i i i i i i i C A ; 0 i i i i i i i i Az otodik reszalgebrat a fenti Hadamard-matrixok [3] fesztik ki linearisan. C A : Egy masik megkozeltesben az otodik reszalgebrat veletlen uniter generalasaval is kereshetjuk [] Minimalis rekonstrukcio veletlen uniter transzformaciokkal Konnyen lathato, hogy azok a W ; W ; : : : ; W 5 uniter transzformaciok, amelyekre az W i (I M (C))W i reszalgebrak nem feszitik ki linearisan a 4 4-es matrixok algebrajat egy alacsonyabb dimenzios reszhalmazat alkotjak az U() Lie-csoport otodik hatvanyanak. Ezert ez a halmaz a Haar-mertekre nezve 0 mertek}u kell, hogy legyen. 8

9 Ha tehat a W i unitereket a Haar-mertek szerint veletlenul valasztjuk, akkor a fw i (I j )W i g 3 j= Pauli-harmasok valoszn}useggel linearisan fuggetlenek lesznek, es gy az identitassal egyutt linearisan kifesztik az egesz M 4 (C) algebrat [9, ]. Ez a modszer tetsz}oleges szamu feles spin eseteben alkalmazhato. 4. Komplementaritas A komplementaris, vagy kolcsonosen torztatlan bazisok fontos szerepet jatszanak a peldaul kvantumtomograaban [4] es a kvantummechanika mas teruletein [5]. A kolcsonosen torztatlan meresek paronkent komplementaris, maximalis kommutatv algebraknak felelnek meg [5]. A kovetkez}o tetel ennek egy analogiaja: 3. Tetel. [9] Legyenek az A es az A reszalgebrai az M n (C) algebranak, es legyenek izomorfak az M k (C) algebraval. Ekkor az A CI es az A CI alterek pontosan akkor ortogonalisak, ha minden P A es P A minimalis projekciora TrP P = n k. A hasonlosag indokolja a kovetkez}o elnevezest: azt mondjuk, hogy a fenti tetelben szerepl}o A es az A reszalgebrak komplementarisak, ha az A CI es az A CI alterek ortogonalisak. A komplementaris meresek hatekonyabb allapotrekonstrukciot tesznek lehet}ove [4], ez az oka annak, hogy komplementaris reszalgebrakat igyekszunk talalni. 4.. Hasznos uniterek Felmerul a kerdes, hogy mikor lesz ket reszalgebra komplementaris. Valojaban eleg a CI M n (C) algebraval valo komplementaritast vizsgalni, hiszen tetsz}oleges U; W M n (C)M n (C) uniter transzformaciok eseten ha a CI M n (C) es W (CI M n (C))W algebrak komplementarisak, akkor nyilvan az algebrak is azok. U(CI M n (C))U es UW (CI M n (C))W U P 4. Tetel. [0] Legyen W = = E ij ij U ij uniter matrix, ahol E ij ; U ij M n (C), es (E ij ) kl = ik jl. A W (CI M n (C))W algebra pontosan akkor komplementaris a CI M n (C) algebraval, ha fw ij g ortonormalt bazist alkot a M n (C) matrixok kozott. A tetelbeli W uniter matrixokat hasznos unitereknek nevezunk. 9

10 Hasznos uniterre egy jo pelda a I 3 p i blokkmatrix alakban rt transzformacio. A tetel szerint k paronkent komplementaris reszalgebra letezese ekvivalens hasznos uniterek olyan W 0 = I; W ; W ; : : : ; W k csaladjanak letezesevel, hogy W i W j is hasznos uniter Konstrukcio Hasznos uniterek konstrukciojara jol hasznalhato az alabbi modszer. i egy bazis, q = e n es legyenek X es Y a kovetkez}o uniter transz- jei+ i; ha i f0; ; : : : ; n g Xje i i = je 0 i; ha i = n Legyen fje i ig n i=0 formaciok: Y = X i q i je i ihe i j: Lathato, hogy Y X = qxy, vagy altalanosabban Y j X k = q jk X k Y j teljesul. Legyen S j;k = Y j X k = n X i=0 q ij je i ihe i+k j; ahol az indexbeli osszeadas modulo n ertend}o. Ekkor S j;k S l;m = q kl S j+l;k+m ; es TrS j;k = 0, kiveve, ha j = 0, vagy k = 0, gy a fs j;k : 0 j; k n matrixok paronkent ortogonalisak. Legyen g uniter U ij = c ij S i;j ; ahol (c ij ) uniter. Ha W = X ij = E ij U ij ; akkor (W W ) ik = X j U ij U kj = X j c ij c klx i k = ik I es W uniter matrix. Masreszt TrU ij U ij = jc ij j TrI = njc ij j. Ha ez, akkor W egy hasznos matrix lesz. 0

11 4.. Komplementaritas ket kvantum bit eseteben Ha W M 4 (C) hasznos uniter, akkor letezik W Cartan felbontasa []: W = (L L )N(L 3 L 4 ); ahol L i M (C); i = ; : : : ; 4 uniter matrixok, es uniter. N = e i P j j j j M 4 (C) Egyszer}u behelyettestesb}ol latszik, hogy a W (CI M n (C))W algebra nem fugg az L 3 ; L 4 matrixoktol, a CI M n (C) algebraval valo komplementaritas pedig az L ; L matrixoktol. ahol Igy feltehetjuk, hogy Li = I. A 4. tetel alapjan kapjuk, hogy N = 3X i=0 c i i i ; c 0 = cos cos cos 3 + i sin sin sin 3 c = cos sin sin 3 + i sin cos cos 3 es c = sin cos sin 3 + i cos sin cos 3 c 3 = sin sin cos 3 + i cos cos sin 3 ; jc i j = 4 ; azaz a (4.) kepletben szerepl}o i parameterek kozul kett}o =4+k= alaku, a harmadik tetsz}oleges [0]. Legyen N a felteteleket kielegt}o uniter matrixok halmaza, es N i = fn N : i tetsz}oleges, a masik kett}o =4 + k= alakug. Lemma. Ha N i N i ; akkorn i (I i )N i = i I Bizonytas. Jeloljuk N elemeit N( ; ; 3 )-al a parameterek fuggvenyekent. parameterek szimmetriajabol adodik, hogy ha egy permutacio, akkor N( () ; () ; (3) ) = 3X c (i) i i = 3X i=0 i=0 c i (i) (i) ; A c i ezert eleg a tetel alltasat egy konkret i-re belatni.

12 0 Legyen N k;l () = N(=4 + k=; =4 + l=; ) N 3. Ekkor N k;l () az alabbi alaku: cos( (k l))ei 0 0 sin( (k l))iei 0 sin( (k + l))e i cos( (k + l))ie i 0 0 cos( (k + l))ie i sin( (k + l))e i 0 sin( (k l))iei 0 0 cos( (k l))ei Mivel N k;l () = N (k+);l (), illetve N k;l () = N k;(l+) (), ezert elegend}o az fn k;l () : (k; l) f0; g g transzformaciokat vizsgalni, az alabbiak szerint: C A : N 0;0 ()(I )N 0;0() = sin() I + cos() 3 ; N 0;0 ()(I )N 0;0() = sin() I cos() 3 ; N 0;0 ()(I 3 )N 0;0() = 3 I N 0; ()(I )N 0;() = sin() I cos() 3 ; N 0; ()(I )N 0;() = sin() I cos() 3 ; N 0; ()(I 3 )N 0;() = 3 I N ;0 ()(I )N ;0() = sin() I + cos() 3 ; N ;0 ()(I )N ;0() = sin() I + cos() 3 ; N ;0 ()(I 3 )N ;0() = 3 I N ; ()(I )N ;() = sin() I cos() 3 ; N ; ()(I )N ;() = sin() I + cos() 3 ; N ; ()(I 3 )N ;() = 3 I Az egyenl}osegekb}ol lathato, hogy valoban teljesul a lemma alltasa. Lathato az is, hogy az N k;l ()(CI M n (C))N k;l () algebra nem fugg k es l valasztasatol. A. lemma egy fontos kovetkezmenye a kovetkez}o ket tetel: 5. Tetel. Ha A az M 4 (C) algebra reszalgebraja az M (C) algebraval izomorf, es az CI M (C) algebraval komplementaris, akkor A es M (C)CI metszete nem trivialis. Bizonytas. Van olyan W = (L L )N hasznos uniter es i f; ; 3g, hogy N N i, es A = W (CI M n (C))W. Ekkor (L L )N(I i )N (L L ) = L i L I; es L i L 6= ci, hiszen i spektruma f; g.

13 6. Tetel. Az M 4 (C) algebranak nincs 5 paronkent komplementaris, az M (C) algebraval izomorf reszalgebraja. Bizonytas. Legyenek az fag 4 i= algebrak a tetel felteteleben szerepl}o tulajdonsaguak. Ekkor az A i algebra metszete a (M (C)CI) C(I I) terrel legalabb dimenzios, es mivel dim(m (C) CI) C(I I) = 3, ezert az A i algebrak nem lehetnek paronkent komplementarisak. A 6. tetel els}o bizonytasat Petz Denes es Jonas Kahn adta [0] Paronkent komplementaris algebrak ortokomplementuma Erdekes kerdes az, hogy a 4 reszalgebra ortogonalis komplementuma (az identitast hozzaadva) algebra strukturaval is rendelkezik-e, es ha igen, milyennel? Azt talaltuk, hogy elemi tenzorok eseteben ez egy kommutatv algebra lesz, es azt sejtuk, hogy ez mindig gy van. 7. Tetel. Ha az A i M 4 (C); i = ; : : : ; 4 elemi tenzorokkal generalt reszalgebrak az M (C) algebraval izomorfak es paronket komplementarisak, akkor az ortogonalis komplementumuk egy kommutatv algebra. Bizonytas. Minden az A i reszalgebrahoz tartozo Pauli-harmas tartalmaz pontosan egy vagy harom k I vagy I k alaku elemet (lasd az.tetel bizonytasaban). Tegyuk fel, hogy az egyik, peldaul A 0 az CI M reszalgebra. Ekkor az 5. tetel miatt minden j I; j = ; ; 3 benne van pontosan az egyik reszalgebrahoz tartozo Pauli-harmasban, legyen ez A j. Tehat az A j reszalgebrat generalo Pauli-harmas f kj nj ; lj nj ; j Ig alaku, ahol rogztett j-re k j ; l j ; j kulonboz}ok, nem nullak, es ugyan ez teljesul az n ; n ; n 3 indexekre is. Tehat a harom kimarado elemi tenzor a f j nj g 3 j=, es ezek az indexek kulonboz}osege miatt egy kommutatv algebrat generalnak. Az A 0 = M CI eset ugyangy bizonythato. Tegyuk fel most azt, hogy nincs a negy reszalgebra kozott CI M. Ekkor, mivel osszesen hat k I vagy I k alaku elemi tenzor van, ezert ezek kozul kett}o olyan van, amelyik nem eleme egyik A i reszalgebranak sem. Belatjuk, hogy az nem lehet, hogy a ket kimarado elemi tenzorban az identitas ugyan abban a tenzorfaktorban van. Tegyuk fel indirekt, hogy az A 0 reszalgebrahoz tartzo Pauli-harmas a f r I; y x ; z x g; x 6= 0, es az A k ; k = ; ; 3 reszalgebrahoz tartzo pedig a fi k ; lk mk ; lk nk g, ahol m k ; n k ; k kulonboz}ok, nem nullak, es ugyanez teljesul az r; y; z indexekre is. Nyilvan ha p 6= q, akkor l p 6= l q, hiszen csak harom lk s ; s 6= 0 alaku elemi tenzor van, es gy lm x = A k 8k pontosan akkor, ha m = x. Ekkor viszont az A 0 reszalgebranak a tobbi reszalgebraval valo komplementaritasahoz az z = l x = y egyenl}osegnek teljesulnie kell, ami viszont ellentmondas, mert z 6= y. 3

14 Ezek alapjan feltehetjuk, hogy f r I; I s g \ A k = ;; k = 0; ; ; 3, ahol r; s nem nullak. r s nem lehet benne egyik A k reszalgebraban sem, mert ha peldaul az A 0 algebrahoz tartozo Pauli-harmas a f n I; r s ; m s g lenne, ahol n; r; m kulonboz}ok, nem nullak, akkor, mivel abban a ket reszalgebraban, melyek Pauli-harmasaban van I p alaku tag, kell lennie q (p) s alaku tagnak is, mar negy x s ; x 6= 0 alaku elemi tenzort kapnank, ami ellentmond az A k reszalgebrak komplementaritasanak. Ekkor viszont r s = A k, es a f r I; I s ; r s g Pauli-harmas egy kommutatv reszalgebrat general. 5. Osszefoglalas Az allapotrekontstrukciot abban az esetben vizsgaltuk, amikor a meresek csak az egyik biten hajthatok vegre a ket kvantum bitb}ol allo rendszerben. Belattuk, hogy ket kvantum bit eseteben elemi tenzorokbol legalabb hatra van szukseg a rekonstrukciohoz, es megadunk egy Hadamard matrixokat hasznalo rekonstrukciot is. Ezen tulmen}oen mutattunk egy algoritmust veletlenul generalt minimalis rekonstrukcio el}oalltasara [9], ahol az utobbi tetsz}oleges meret}u rendszerre kiterjeszthet}o. Vizsgaltuk a komplementaritast ket kvantum bit eseteben, es uj bizonytast adtunk a komplementaris algebrak maximalis szamarol szolo tetelre [0], valamint megmutattuk, hogy ha a negy komplementaris algebrat elemi tenzorok generaljak, akkor az ortogonalis komplementumuk kommutatv algebra. 5.. Tovabbi kutatasi iranyok A tovabbi kutatasok soran szeretnenk meghatarozni ket qubit eseteben a paronkent komplementaris algebrak ortokomplementumat az altalanos esetben, es megbecsulmi a komplementaris reszalgebrak szamat tobb kvantum bit eseten. Vilagos, hogy az n kvantum bitb}ol allo rendszer n dimenzios, gy legfeljebb n ilyen algebra lehet, 3 de a. Tetel alapjan arra kovetkeztethetunk, hogy a fels}o korlat altalaban nem erhet}o el. Hivatkozasok [] C. W. Helstrom: Quantum Decision and Estimation Theory, Academic Press, New York, 976. [] M. A. Nielsen, I. L. Chuang: Quantum Computation and Quantum Information, Cambridge University Press,

15 [3] M. Ohya, D. Petz: Quantum Entropy and its Use, Springer-Verlag, Berlin, 993. nd ed [4] A. Klappenecker, M. Rotteler: Constructions of mutually unbiased bases, arxiv:quant-ph/03090, 003. [5] K. R. Parthasarathy: On estimating the state of a nite level quantum system, arxiv:quant-ph/ , 004. [6] G. Kimura: The Bloch-vector for N-level systems, Physics Letters A, 34, 5-6, , 003. [7] D. Petz: Lectures on Quantum Information Theory, kezirat, 005. [8] Petz D.: Linearis Analzis, Akademiai Kiado, Budapest, 00. [9] D. Petz, K. M. Hangos, F. Szoll}osi, A. Szanto: State tomography for two qubits using reduced densities, J. Phys. A: Math. Gen. 39(006) [0] D. Petz, J. Kahn: Complementary reductions for two qubits, arxiv:quantph/06087, 006. [] J. Zhang, J. Vala, K. B. Whaley, S. Sastry: A geometric theory of non-local two-qubit operations, Phys Rev. A, 67, [] Hangos K. M.: Systems and control methods for quantum systems, [3] W. Tadej, K. Zyczkowski: A concise guide to complex Hadamard matrices, arxiv:quant-ph/0554, 005. [4] W. K. Wooters, B. D. Fields: Optimal state determinationby mutually unbiased measurements Ann. Phys., NY, , 989. [5] K. Kraus: Complementarity and uncertainty relations Phys. Rev. D ,

Komplementaritás Kvantumrendszerekben

Komplementaritás Kvantumrendszerekben Komplementaritás Kvantumrendszerekben Szántó András Témavezet : Petz Dénes Tézisfüzet Matematika Intézet Budapesti M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2014 június 20. Bevezetés A kvantum információ elmélet

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

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23. Szimmetrikus kombinatorikus struktúrák MSc hallgatók számára Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter 2012. február 23. 1. Hadamard-mátrixok Ezen az előadáson látásra a blokkrendszerektől független kombinatorikus

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

Kvantumrendszerek hatékony

Kvantumrendszerek hatékony Kvantumrendszerek hatékony állapotbecslése Ruppert László Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Analízis Tanszék Témavezető: Prof. Petz Dénes 2012 Alapok Kvantummechanikai rendszerek esetén a

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

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

Határozatlansági relációk származtatása az

Határozatlansági relációk származtatása az az állapottér BME TTK Matematikus MSc. 1. évf. 2012. november 14. Vázlat: Történeti áttekintés Nemkommutatív (kvantum) valószín ségelmélet Az állapottér geometriája: Az állapottér mint Riemann-sokaság

Részletesebben

azonosságot minden 1 i, l n, 1 j k, indexre teljesítő együtthatókkal, amelyekre érvényes a = c (j) i,l l,i

azonosságot minden 1 i, l n, 1 j k, indexre teljesítő együtthatókkal, amelyekre érvényes a = c (j) i,l l,i A Cochran Fisher tételről A matematikai statisztika egyik fontos eredménye a Cochran Fisher tétel, amely a variancia analízisben játszik fontos szerepet. Ugyanakkor ez a tétel lényegét tekintve valójában

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

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

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek Az november 23-i szeminárium témája Rövid összefoglaló Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek felfrissítése? Tekintsünk ξ 1,..., ξ k valószínűségi változókat,

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

A parciális törtekre bontás?

A parciális törtekre bontás? Miért működik A parciális törtekre bontás? Borbély Gábor 212 június 7 Tartalomjegyzék 1 Lineáris algebra formalizmus 2 2 A feladat kitűzése 3 3 A LER felépítése 5 4 A bizonyítás 6 1 Lineáris algebra formalizmus

Részletesebben

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak

(Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak (Diszkrét idejű Markov-láncok állapotainak osztályozása) March 21, 2019 Markov-láncok A Markov-láncok anaĺızise főként a folyamat lehetséges realizációi valószínűségeinek kiszámolásával foglalkozik. Ezekben

Részletesebben

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének. Függvények határértéke és folytonossága Egy f: D R R függvényt korlátosnak nevezünk, ha a függvényértékek halmaza korlátos. Ha f(x) f(x 0 ) teljesül minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének

Részletesebben

Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok

Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok Kvantum-számítógépek, univerzalitás és véges csoportok Ivanyos Gábor MTA SZTAKI BME Matematikai Modellalkotás szeminárium, 2013 szeptember 24. Kvantum bit Kvantum bitek Kvantum kapuk Kvantum-áramkörök

Részletesebben

Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma

Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma Wettl Ferenc 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 T E M 2016.

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

Alap fatranszformátorok II

Alap fatranszformátorok II Alap fatranszformátorok II Vágvölgyi Sándor Fülöp Zoltán és Vágvölgyi Sándor [2, 3] közös eredményeit ismertetjük. Fogalmak, jelölések A Σ feletti alaptermek TA = (T Σ, Σ) Σ algebráját tekintjük. Minden

Részletesebben

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József

Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. : Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel

Részletesebben

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma. Vektorterek Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az összeadás és a (valós) számmal való szorzás értelmezett, pl. a szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a mátrixok esetében.

Részletesebben

Elemi matematika szakkör

Elemi matematika szakkör Elemi matematika szakkör Kolozsvár, 2015. október 5. 1.1. Feladat. Egy pozitív egész számot K tulajdonságúnak nevezünk, ha számjegyei nullától különböznek és nincs két azonos számjegye. Határozd meg az

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

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41 Ortogonalizáció Wettl Ferenc 2016-03-22 Wettl Ferenc Ortogonalizáció 2016-03-22 1 / 41 Tartalom 1 Ortonormált bázis 2 Ortogonális mátrix 3 Ortogonalizáció 4 QR-felbontás 5 Komplex skaláris szorzás 6 Diszkrét

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

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában 1. Reprezentáció elmélet 1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában A vektorok és az operátorok mátrixok formájában is felírhatók. A végtelen dimenziós ket vektoroknak végtelen sok sort tartalmazó oszlopmátrix

Részletesebben

Két 1/2-es spinből álló rendszer teljes spinje (spinek összeadása)

Két 1/2-es spinből álló rendszer teljes spinje (spinek összeadása) Két /-es spinből álló rendszer teljes spinje spinek összeadása Két darab / spinű részecskéből álló rendszert írunk le. Ezek lehetnek elektronok, vagy protonok, vagy akármilyen elemi vagy nem elemi részecskék.

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

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

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

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Csoportreprezentációk az

Csoportreprezentációk az Csoportreprezentációk az összefonódottság-elméletben PhD tézisfüzet Vrana Péter Témavezető: Dr. Lévay Péter Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Elméleti Fizika Tanszék (2011) Előzmények Az összefonódottság

Részletesebben

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens Az R n vektortér Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. R n vektortér/1 Vektorok Rendezett szám n-esek: a = (a 1, a 2,, a n ) sorvektor a1 a = a2 oszlopvektor... a n a 1, a 2,,

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

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

Matematika A1a Analízis

Matematika A1a Analízis 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 Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Vektorok StKis, EIC 2019-02-12 Wettl Ferenc ALGEBRA

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

Steven Weinberg: Mi történik egy kvantummechanikai mérés során?

Steven Weinberg: Mi történik egy kvantummechanikai mérés során? QM és CP Weinberg válasz Steven Weinberg: Mi történik egy kvantummechanikai mérés során? (magyar hangja Vecsernyés Péter) Wigner FK, Budapest CICO, Szeged 2016.01.01. Kivonat QM és CP Weinberg válasz A

Részletesebben

A Neumann-fele meres es az entropia szerepe kvantum dinamikai rendszerekben

A Neumann-fele meres es az entropia szerepe kvantum dinamikai rendszerekben A Neumann-fele meres es az entropia szerepe kvantum dinamikai rendszerekben Robert Alicki es Mark Fannes 1. Neumann Janos kvantummechanikaja 1930-ra Heisenberg, Born es Jordan matrixmechanikaja, valamint

Részletesebben

17. előadás: Vektorok a térben

17. előadás: Vektorok a térben 17. előadás: Vektorok a térben Szabó Szilárd A vektor fogalma A mai előadásban n 1 tetszőleges egész szám lehet, de az egyszerűség kedvéért a képletek az n = 2 esetben szerepelnek. Vektorok: rendezett

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

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

Az elméleti fizika alapjai házi feladat

Az elméleti fizika alapjai házi feladat Az elméleti fizika alapjai házi feladat A jellel ellátott feladatok opcionálisak és plusz pontot érnek. A határidőn túl leadott házi feladatok is pontot érnek, még ha kevesebbet is. Pl. az 1. házi feladat

Részletesebben

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere X HOMOGÉN LINEÁRIS EGYENLET- RENDSZEREK 1 Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere Homogén lineáris egyenletrendszer definíciója már szerepelt Olyan lineáris egyenletrendszert nevezünk homogénnek,

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 3 III. MEGFELELTETÉSEk, RELÁCIÓk 1. BEVEZETÉS Emlékeztetünk arra, hogy az rendezett párok halmazát az és halmazok Descartes-féle szorzatának nevezzük. Más szóval az és halmazok

Részletesebben

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták)

A 2015/2016. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA (a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták) A 205/206. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő forduló MATEMATIKA III. KATEGÓRIA a speciális tanterv szerint haladó gimnazisták Javítási-értékelési útmutató. feladat Az {,2,...,n} halmaz

Részletesebben

Gauss-Seidel iteráció

Gauss-Seidel iteráció Közelítő és szimbolikus számítások 5. gyakorlat Iterációs módszerek: Jacobi és Gauss-Seidel iteráció Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 ITERÁCIÓS

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

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

12. előadás - Markov-láncok I.

12. előadás - Markov-láncok I. 12. előadás - Markov-láncok I. 2016. november 21. 12. előadás 1 / 15 Markov-lánc - definíció Az X n, n N valószínűségi változók sorozatát diszkrét idejű sztochasztikus folyamatnak nevezzük. Legyen S R

Részletesebben

Az impulzusnyomatékok általános elmélete

Az impulzusnyomatékok általános elmélete Az impulzusnyomatékok általános elmélete November 27, 2006 Az elemi kvantummechanika keretében tárgyaltuk már az impulzusnyomatékot. A továbbiakban általánosítjuk az impulzusnyomaték fogalmát a kvantummechanikában

Részletesebben

A kvantummechanika általános formalizmusa

A kvantummechanika általános formalizmusa A kvantummechanika általános formalizmusa October 4, 2006 Jelen fejezetünk célja bevezetni egy általános matematikai formalizmust amelynek segítségével a végtelen dimenziós vektorterek elegánsan tárgyalhatók.

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

Wigner tétele kvantummechanikai szimmetriákról

Wigner tétele kvantummechanikai szimmetriákról Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet és MTA-DE "Lendület" Funkcionálanalízis Kutatócsoport, Debreceni Egyetem 2014. Október 30. Elméleti Fizika Szeminárium A tétel története Wigner tétele Tétel Legyen

Részletesebben

Kvantum összefonódás és erősen korrelált rendszerek

Kvantum összefonódás és erősen korrelált rendszerek Kvantum összefonódás és erősen korrelált rendszerek MaFiHe TDK és Szakdolgozat Hét Szalay Szilárd MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont, Szilárdtest Fizikai és Optikai Intézet, Erősen Korrelált Rendszerek Lendület

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

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

Shor kvantum-algoritmusa diszkrét logaritmusra

Shor kvantum-algoritmusa diszkrét logaritmusra Ivanyos Gábor MTA SZTAKI Debrecen, 20 január 2. Tartalom és kvantum-áramkörök 2 A diszkrét log probléma Kvantum bit Állapot: a B = C 2 komplex euklideszi tér egy egységvektora: az a 0 + b szuperpozíció

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. 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

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

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

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

Kevert állapoti anholonómiák vizsgálata

Kevert állapoti anholonómiák vizsgálata Kevert állapoti anholonómiák vizsgálata Bucz Gábor Témavezet : Dr. Fehér László Dr. Lévay Péter Szeged, 2015.04.23. Bucz Gábor Kevert állapoti anholonómiák vizsgálata Szeged, 2015.04.23. 1 / 27 Tartalom

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

Kvantumszimmetriák. Böhm Gabriella. Szeged. Wigner Fizikai Kutatóközpont, Budapest november 16.

Kvantumszimmetriák. Böhm Gabriella. Szeged. Wigner Fizikai Kutatóközpont, Budapest november 16. Kvantumszimmetriák Böhm Gabriella Wigner Fizikai Kutatóközpont, Budapest Szeged 2017. november 16. Kvantumszimmetriák I. A kvantumtérelmélet axiomatikus megközelítése II. A DHR-kategória III. Szimmetria

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

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit.

Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 2. A VALÓS SZÁMOK 2.1 A valós számok aximómarendszere Az R halmazt a valós számok halmazának nevezzük, ha teljesíti az alábbi 3 axiómacsoport axiómáit. 1.Testaxiómák R-ben két művelet van értelmezve, az

Részletesebben

1. Absztrakt terek 1. (x, y) x + y X és (λ, x) λx X. műveletek értelmezve vannak, és amelyekre teljesülnek a következő axiómák:

1. Absztrakt terek 1. (x, y) x + y X és (λ, x) λx X. műveletek értelmezve vannak, és amelyekre teljesülnek a következő axiómák: 1. Absztrakt terek 1 1. Absztrakt terek 1.1. Lineáris terek 1.1. Definíció. Az X halmazt lineáris térnek vagy vektortérnek nevezzük a valós számtest (komplex számtest) felett, ha bármely x, y X elemekre

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

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes 1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes indukció Szabó Szilárd Halmazok Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) összessége. Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető,

Részletesebben

II. Két speciális Fibonacci sorozat, szinguláris elemek, természetes indexelés

II. Két speciális Fibonacci sorozat, szinguláris elemek, természetes indexelés II. Két speciális Fibonacci sorozat, szinguláris elemek, természetes indexelés Nagyon könnyen megfigyelhetjük, hogy akármilyen két számmal elindítunk egy Fibonacci sorozatot, a sorozat egymást követő tagjainak

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

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

1. Bevezetés A félév anyaga. Gyűrűk és testek Ideál, faktorgyűrű, főideálgyűrű Gauss-egészek, két négyzetszám tétel Az alaptételes gyűrűk jellemzése A számfogalom lezárása Algebrai és transzcendens számok

Részletesebben

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III. Felügyelt önálló tanulás - Analízis III Kormos Máté Differenciálható sokaságok Sokaságok Röviden, sokaságoknak nevezzük azokat az objektumokat, amelyek egy n dimenziós térben lokálisan k dimenziósak Definíció:

Részletesebben

Csima Judit október 24.

Csima Judit október 24. Adatbáziskezelés Funkcionális függőségek Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. október 24. Csima Judit Adatbáziskezelés Funkcionális függőségek 1 / 1 Relációs sémák

Részletesebben

Struktúra nélküli adatszerkezetek

Struktúra nélküli adatszerkezetek Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A

Részletesebben

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma

Gráfelmélet. I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma Készítette: Laczik Sándor János Gráfelmélet I. Előadás jegyzet (2010.szeptember 9.) 1.A gráf fogalma Definíció: a G=(V,E) párt egyszerű gráfnak nevezzük, (V elemeit a gráf csúcsainak/pontjainak,e elemeit

Részletesebben

[17] L. Molnár, Linear maps on matrices preserving commutativity up to a factor, Linear Multilinear Algebra, megjelenés alatt.

[17] L. Molnár, Linear maps on matrices preserving commutativity up to a factor, Linear Multilinear Algebra, megjelenés alatt. Beszámoló a T46023 pályázat zárójelentéséhez A projekt során megőrzési transzformációk szerkezetének a leírásával foglalkoztunk elsősorban kvantumstruktúrákon. Megőrzési transzformációkkal kapcsolatos

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

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha ALAPFOGALMAK 1 Á l l a p o t t é r Legyen I egy véges halmaz és legyenek A i, i I tetszőleges véges vagy megszámlálható, nem üres halmazok Ekkor az A= A i halmazt állapottérnek, az A i halmazokat pedig

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

Mátrixok, mátrixműveletek

Mátrixok, mátrixműveletek Mátrixok, mátrixműveletek 1 előadás Farkas István DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék Mátrixok, mátrixműveletek p 1/1 Mátrixok definíciója Definíció Helyezzünk el n m elemet egy olyan téglalap

Részletesebben

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1 Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal 1. Példa. Két játékos Aladár és Bendegúz rendelkeznek egy-egy tetraéderrel, melyek lapjaira rendre az 1, 2, 3, 4 számokat írták. Egy megadott jelre egyszerre felmutatják

Részletesebben

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Adatbázisok elmélete 12. előadás Adatbázisok elmélete 12. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu http://www.cs.bme.hu/ kiskat 2005 ADATBÁZISOK ELMÉLETE

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

Számelméleti alapfogalmak

Számelméleti alapfogalmak 1 Számelméleti alapfogalmak 1 Definíció Az a IN szám osztója a b IN számnak ha létezik c IN melyre a c = b Jelölése: a b 2 Példa a 0 bármely a számra teljesül, mivel c = 0 univerzálisan megfelel: a 0 =

Részletesebben

Tartalom. Algebrai és transzcendens számok

Tartalom. Algebrai és transzcendens számok Nevezetes számelméleti problémák Tartalom 6. Nevezetes számelméleti problémák Számok felbontása hatványok összegére Prímszámok Algebrai és transzcendens számok 6.1. Definíció. Az (x, y, z) N 3 számhármast

Részletesebben

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Az Ordó jelölés Azt mondjuk, hogy az f(n) függvény eleme az Ordó(g(n)) halmaznak, ha van olyan c konstans (c

Részletesebben

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.

Részletesebben

Összefonódottság detektálása tanúoperátorokkal

Összefonódottság detektálása tanúoperátorokkal Összefonódottság detektálása tanúoperátorokkal Tóth Géza Max-Plank-Intitute für Quantenoptik, Garching, Németország Budapest, 2005. október 4. Motiváció Miért érdekes a kvantum-informatika? Alapvető problémák

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

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

4. Fuzzy relációk. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI 4. Fuzzy relációk Gépi intelligencia I. Fodor János BMF NIK IMRI NIMGI1MIEM Tartalomjegyzék I 1 Klasszikus relációk Halmazok Descartes-szorzata Relációk 2 Fuzzy relációk Fuzzy relációk véges alaphalmazok

Részletesebben

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev

Algebra es sz amelm elet 3 el oad as Nevezetes sz amelm eleti probl em ak Waldhauser Tam as 2014 oszi f el ev Algebra és számelmélet 3 előadás Nevezetes számelméleti problémák Waldhauser Tamás 2014 őszi félév Tartalom 1. Számok felbontása hatványok összegére 2. Prímszámok 3. Algebrai és transzcendens számok Tartalom

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

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13. Algoritmuselmélet NP-teljes problémák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 13. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26. Sajátérték-problémák 2018. február 26. Az alapfeladat Adott a következő egyenlet: Av = λv, (1) ahol A egy ismert mátrix v ismeretlen, nem zérus vektor λ ismeretlen szám Azok a v, λ kombinációk, amikre

Részletesebben