Lin.Alg.Zh.1-2 feladatok

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Lin.Alg.Zh.1-2 feladatok"

Átírás

1 Lin.Alg.Zh.- feladatok. Lin.Alg.Zh. feladatok.. d vektorok Adott három vektor ā b c az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban.. Mennyi az ā b skalárszorzat? ā b Mennyi az n ā b vektoriális szorzat? n ā b i j k i j + k. Mennyi az ā b c vegyesszorzat? vagy v ā b c v ā b c. Mer leges-e egymásra ā és b? Miért? Nem mert az s 8 skalárszorzat nem nulla. 5. Egy síkba esik-e ā b és c? Miért? Nem mert az v vegyesszorzat nem nulla.. Mennyi az ā b vektorok által bezárt szög koszinusza? cos α ā b ā b / 7. Mennyi az ā és b vektorok által kifeszített paralelogramma területe? T par ā b Mennyi az ā és b vektorok által kifeszített háromszög területe? T harom T par

2 9. Mennyi az ā b és c vektorok által kifeszített paralelepipedon térfogata? V pip ā b c v. Mennyi az ā b és c vektorok által kifeszített tetraéder térfogata? V tetra V pip. Milyen sodrású az ā b és c vektorok által alkotott rendszer? Miért? Jobb mivel v ā b c > Ha v < balsodrású míg v eseten a három vektor egy síkba esik.. Bázist alkot-e ā b és c? Miért? Igen mert. Mennyi c-nek a c p mer leges vetülete c-re? c. Mennyi c-nek a c p mer leges vetülete ā-re? c p ā c ā a 5. Mennyi c-nek a c t mer leges tükrözöttje c-re? c v ā b c /5 /5. Mennyi c-nek a c t mer leges tükrözöttje ā-re? c t c p c /5 /5 7. Mennyi c-nek a c p mer leges vetülete a c és a ā vektorok által generált síkra? c 8. Mennyi c-nek a c p mer leges vetülete a ā és a b vektorok által generált síkra? n ā b c m n c n /9 /9 8/9 n c p c c m /9 /9 8/9 9. Mennyi c-nek a c t mer leges tükrözöttje a c és a ā vektorok által generált síkra? c. Mennyi c-nek a c t mer leges tükrözöttje a ā és a b vektorok által generált síkra? c t c c m /9 /9 /9

3 Gyakorlás Ismételd meg a feladatot! I. Megoldás: ā b c 5 5 { } nem nem { } bal } igen { { 5} { 5} { 7 5 } { 5} { { 5} } II. Megoldás: ā b c 9 5 { } nem igen } { { nem bazis nem { 9 } { 9 } 9 57 } 9 { 9 } { 9 } { 9 } { 9 } Az els sorban az -5 kérdések válaszai vannak stb.. Továbbá {} zárójelekben vannak a vektorok... Pontok egyenesek síkok Adott három pont az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban.. Írd fel a P és Q pontokat tartalmazó egyenes a parametrikus b illetve algebrai egyenleteit! P Q S v Q P rt P + t v t t. x t t y z t x t y igy az egyenest meghatazozo ket egyenlet: x y z. c Hol van az O -hoz legközelebbi K rt pont az egyenesen? d Mennyi az egyenes távolsága az O origótól? rt v t t + t t K r..

4 e Hol van az S-hez legközelebbi pont az egyenesen? S rt v t t t t / K r/ / /. f Mennyi az egyenes távolsága S-tol? SK / / 7/. Gyakorlás Ismételd meg a feladatot! I. P Q 5 S Megoldás: rt {t + t + t} 7 x y z { } 9 { 9 9 } 9. P Q R S Keresd meg a P Q R pontokat tartalmazó síkot! Írd fel a sík a parametrikus ā Q P b R P ru v u v + u v. b illetve algebrai egyenleteit! c Mennyi az sík távolsága az origótól? P -nek a p m mer leges vetülete n-re Persze p m q m r m. p m np n n d Hol van O mer leges vetülete a síkon? Ahol p m e Hol van O-nak a síkra történ mer leges tükrözöttje? Ahol p m n ā b 5 n [ r P ] 5 x y z 5x y + z tavolsag p m np 5 n. 5

5 f Hol van S-nek a s sik mer leges vetülete a síkon? S-nek a s sik mer leges vetülete n-re s m ns 5 n n s sik S s m p m g Mennyi az sík távolsága S-tol? s m p m ns P n h Hol van S-nak a síkra történ mer leges tükrözöttje? s sik S s m p m Gyakorlás Ismételd meg a feladatot! I. Megoldás: P Q R S ru v v + u u v x + y + z /9 /9 /9 /9 /9 /9 /9 /9 7/8 /8 7/ 8 5/9 7/9 /9. Mennyi a P QRST tetraéder térfogata? ā Q P b R P c Terfogat ā b c. Hol van a P QR sík továbbá az S és az pontokon áthaladó egyenes metszéspontja? Egyenes paraméteres egyenlete rt + t + t. Sík algebrai egyenlete Ha metszéspontnál t érteké t akkor + 5x y + z t + + t t 9/. A metszéspont r 9/ 5. 5

6 .. Lineáris transzformációk. Legyen φ x y T x + y x + 5y T és ψ x y z T z y x T. a Mennyi a φ transzformáció F mátrixa? x φ y b Mennyi a ψ transzformáció P mátrixa? x φ y z y x z x + y x + 5y 5 c Mennyi a µ v φ ψ v φ ψ v transzformáció M mátrixa? Mi köze van az eredménynek F és P -hez? M F P 5 d Mennyi a ν v ψ φ v ψ φ v transzformáció N mátrixa? Mi köze van az eredménynek F és P -hez? N P F x x F y y x x y P y z z lenne de nem lehet elvégezni a mátrixszorzást. A ν ψ φ kompozíció sincs értelmezve.. Legyen φ x y x + y x + 5y és ψ x y z z y x. a Mennyi a φ transzformáció F mátrixa? φ x y x + y x + 5y x y 5 b Mennyi a ψ transzformáció P mátrixa? φ x y z z y x x y z c Mennyi a µ v φ ψ v φ ψ v transzformáció M mátrixa? Mi köze van az eredménynek F és P -hez? M P F 5 x y F x 5 5 A mátrixos sorrendje az el z oszlopvektoros feladatokhoz kepést megfordult és a felhasznált mátrixok az el z ek transzponáltjai. d Mennyi a ν v ψ φ v ψ φ v transzformáció N mátrixa? Mi köze van az eredménynek F és P -hez? N F P 5 lenne de nem lehet elvégezni a mátrixszorzást. A ν ψ φ kompozíció sincs értelmezve. y P

7 . Legyenek a feladat x y T vektorai az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban megadva mint oszlopvektorok. Számítsd ki a következ transzformációk hatását az ē T és a ē T ortonormált bázisvektorokra illetve írd fel a lin.tr. mátrixát! A megoldás elve: Aē az A mátrix els oszlopa míg Aē az A mátrix második oszlopa. Így Aē Aē -bol mint oszlopvektorokból felépíthet az A mátrix. a Az x tengelyre való mer leges vetítés b az y tengelyre való mer leges vetítés c az x y egyenesre való mer leges vetítés / / / / d az x tengelyre való mer leges tükrözés e az y tengelyre való mer leges tükrözés f az x y egyenesre való mer leges tükrözés g az origóra való tükrözés h az x tengelyre való vetítés ha a vetítés iránya párhuzamos az x y egyenessel i az x tengelyre való vetítés ha a vetítés iránya párhuzamos az x + y egyenessel j a n cos sin T vektorra való mer leges vetítés P n mátrixa / n / P n n n n n T / / / / 7

8 k a n cos sin vektorra való mer leges tükrözés T n mátrixa. T n v P n v v T n P n E T n l 5 fokos elforgatás m fokos elforgatás. / / / /. Legyenek a feladat x y z T vektorai az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban megadva mint oszlopvektorok. Számítsd ki a következ transzformációk hatását az ē T ē T és a ē T ortonormált bázisvektorokra illetve írd fel a lin.tr. mátrixát! a Az y tengelyre való mer leges vetítés b az z tengelyre való mer leges vetítés c az xy síkra való mer leges vetítés d az y tengelyre való mer leges tükrözés e az x y síkra való mer leges tükrözés f az origóra való tükrözés 8

9 g az xy síkra való vetítés ha a vetítés iránya párhuzamos a T vektorral h az x tengelyre való vetítés ha a vetítés iránya párhuzamos az x + z síkkal i a n cos sin vektorra való mer leges vetítés / n / / P n n n n n T / / / j a n cos sin vektorra való mer leges tükrözés k mer leges vetítés az x + y + z síkra l mer leges tükrözés az x + y + z síkra. T n v P n v v T n P n E T n n T / / / P sik E n n T / / / / / / n T / / / T sik E n n T / / / / / / 5. Legyen v v v v v T. Mennyi A ha A v az a vektor amelynek az a i-edik eleme v i szomszédainak vagy szomszédjának ha i vagy az átlaga? v v A v v + v / v + v / / / v / / v v v 9

10 b i-edik eleme v i szomszédainak az átlaga ahol az els és az utolsó elemeket is szomszédoknak tekintjük? v + v v A v v + v / v + v / v v v + v / v c Ismételd meg a feladatot abban az esetben ha a v v v v v és az va vektorra érvényesek ugyanezek a feltételek! Ha sorvektorokat használunk akkor transzponálni kell az el z mátrixokat de mivel azok szimmetrikusak a transzponálásra nézve így semmi sem változik.. Hasonlósági transzformáció Egy nyúlpopulációban a nyulak mind Szilveszterkor születtek továbbá az egy éves nyulak míg az ennél id sebbek újszülöttet szülnek Szilveszterenként. A populációt jellemezhetjük a December -én éppen az új nyulak születése el tt megmert v e o T v w e p T w vektorokkal. Itt e az egyévesek o az öreg nyulak míg p a teljes populáció létszámát jelölik. Az v w indexek azt jelzik hogy melyik koordináta rendszert használjuk ugyanannak a populációnak a leírására. a Ha a nyúlpopulációt leíró vektorok A v és B w lesznek egy év múlva akkor mennyi A és B? A v v v e + p e B w w w p + [e + p e] b Ha v S w akkor mennyi S? e o c Ha w R v akkor mennyi R? e p d Mi köze van S-nek R-hez? Valóban: v w w v v e o 5 A v v v w w v v e B o w w w e S p v w w v w w e R o w v v w v v S R R S RS SR E. SR e Mi köze van R-nek és A-nak B-hez? B w w R w v A v v S v w R w v A v v R w v v w Valóban: w w B RAS RAR 5

11 f Mi köze van S-nek és B-nek A-hoz? A v v S v w B w w R w v S v w B w w S v w w v Valóban: 7. Legyen A SBR SBS 5 A B Mennyi AB BA + E? Legyen A B. Mennyi AB E? Mennyi BA + E? 5.. Inhomogén lin.tr. an tr.. Legyen φ ab x ax + b. Ha φ ab φ cd φ ef akkor mennyi e és f? φ ab φ cd x φ ab φ cd x φ ab cx + d acx + d + b acx + ad + b φ acad+b x e ac f ad + b.. Legyen fx x + x. Mennyi f n x? f xpontja: fx fix x fix x fix x fix + x fix. Ha a xpont az origó akkor ebben a koordinátarendészében f homogén lineáris lesz így f n x n +.. Legyen fx x + x. Mennyi f n x? Itt f-nek nincs xpontja viszont f n x egy számtani sorozat így f n x + n.

12 . Legyen fx.x. Mennyi f n 99? f xpontja: fx fix x fix x fix.x fix x fix. Ha a xpont az origó akkor ebben a koordinátarendészében f homogén lineáris lesz így f n x. n Add meg az. mátrixnak a λ sajátértékéhez tartozó egyik sajátvektort!. x.x... Tehát a v T vektor λ sajátérték sajtvektora a feladat mátrixának. v többszörösei szintén ilyen vektorok lennének..5. Linearitás bilinearitas multilinearitás. Legyen φ egy lineáris transzformáció továbbá legyen Mennyi φ v 5 v? A linearitás miatt φ v T φ v T. φ v 5 v φ v 5φ v T 5 T 7 T. Legyen φ : V V R egy olyan szimmetrikus bilineáris lekepézés függvény hogy Mennyi φ v + v v v? A bilinearitas miatt φ v v φ v v φ v v 7. φ v + v v v φ v v + φ v v + φ v v + 7φ v v A szimmetria miatt φ v v φ v v így a végeredmény 9.. Legyen φ : V V R egy olyan szimmetrikus bilineáris lekepézés függvény hogy Mennyi φ v v v v? φ v v φ v v φ v v φ v v 7. Koszinusz tétel Legyen adott egy háromszög amelynek két oldala és 7 hosszúak továbbá a közbezárt szögük koszinusza / 7. Mennyi a harmadik oldal? Ez nem lesz a zh-ban.. Legyen φ : V V R egy olyan antiszimmetrikus bilineáris lekepézés függvény hogy φ v v. Mennyi φ v + v v v?

13 5. Legyen φ : R R R egy olyan antiszimmetrikus multilinearis lekepézés hogy Mennyi φ v + v v v? φ v v T φ v v T φ v v T.. Legyen φ : R R R R egy olyan antiszimmetrikus multilinearis leképezés hogy Mennyi φ v + v v v v + v? Az antiszimmetria miatt a kifejezés kifejtésében a stb. típusú tagok eleve nullák így φ v v v. φ v A v A v B φ v A v B v A φ v + v v v v + v φ v v v + φ v v v Továbbá φ v v v φ v v v mivel a permutáció páratlan. Hasonlóan ehhez a permutáció páros így Tehát a végeredmény... Determináns inverz mátrix. Legyen φ v v v φ v v v. A A x y. u v Adj meg egy olyan egyenletrendszert aminek az egyértelm megoldása x y u v! vagy AA E x u y v vagyis x + y u + v x + y u + v x u y v A A E vagyis x + u x + u y + v y + v

14 . Legyen 5 A. Mennyi A ha az indexálás -t l kezd dik? 5 deta + 5 Most toroljuk ki A-bol a -és elem nem a -es! sorát es oszlopát: Így Megjegyzés: Valóban A deta + + A 7 / / 5. Legyen A / /. / / Mennyi A? A ortogonális mátrix mivel az oszlopai skalárszorzatai vagy nulla attól függ en hogy az oszlopvektort önmagával vagy egy másik oszloppal szorozzuk össze skalárisan. Így A A T / / / / T / / / /. Legyen / / A. / / Mennyi A? Mivel A ortogonális mátrix így / / A A T / / T / / / / Mennyi A? 5. Legyen / / A / /. Mennyi A?

15 . Mennyi 7. Mennyi 8. Mennyi x ha x... detb + x B x. Legyen Mennyi x ha ezek a vektorok nem alkotnak bázist? x mivel ezek a vektorok a mátrixunk sorai. Legyen Mennyi x ha ezek a vektorok nem alkotnak bázist? x mivel ezek a vektorok a mátrixunk oszlopai. ā b x c. ā T b x T c T. 9. Mennyi x ha x x. Mennyi λ ha λ λ.. λ λ λ λ λ.. Mennyi λ ha λ λ. λ λ λ λ λ ±.. Milyen paritásúak a következ permutációk? páros páratlan páratlan páratlan 5

16 . Lin.Alg.Zh. feladatok.. Sajatertekek sajatvektorok Sajatertekegyenlet: A v λ v A v λe v A λe v. Viszont A λe v tehat a linearis transzformacio A λe nem egy az egyhez tipusu vagyis nem invertalhato tehat az egyenletunknek csak akkor lesz nemtrivialis v megoldasa ha deta λe. Ebbol megkapjuk λ lehetseges ertekeit ezutan v megkeresesehez mar csak egy linearis egyenlet megoldas szukseges.. Tetel. Tegyuk fel hogy a v... v n vektorok bazist alkotnak egy vektorterben es sajatvektorai A-nak vagyis A v i λ i v i. Legyen S a v i oszlopvektorokbol alkotott matrix. Ekkor S AS diagλ... λ n D. Itt diagλ... λ n azt a diagonalis matrixot jelenti ahol nem nulla elemek csak a diagonalison vannak az i-edik sorban ez az elem eppen λ i. Továbbá A SDS.. Problema. Keresd meg az A matrix sajatertekeit es sajatvektorait! Keresd meg azt as S hasonlosagi transzformaciot ami dagonalizalja A-t vagyis D S AS ahol D diagonalis! Ird fel a v vektort a sajatvektorok linearis kombinaciojakent! Mennyi A v? a 7 b c d e f g h 7 7 Itt a v vektor erteke: a v 8 b f v g h v. Megoldas. b Sajatertekek: λ λ Sajatvektorok: v D S AS A v Mivel A eleve diagonalis volt ez a feladat trivialis a sajatertekek a diagonalis elemek a sajatvektorok pedig a standard bazis. d A Sajatertekek egyenlete: deta λe λ λ λ λ Sajatertekek: λ λ. Mivel a diagonalis alatt csupa all igy a sajatertekek automatikusan a diagonalis elemek.

17 Sajatvektorok egyenlete λ -ra: x y x y vagy x y x x Innen. Ezek kozul valasztunk egy nem nulla vektort pl. legyen x. y x Sajatvektorok: v v Az A matrixot diagonalizalo hasonlosagi transzformacio: D S AS Itt S a v es a v oszlopvektorokbol allo matrix illetve S Mennyi A v? A v SDS v SD S v vagy ahol tehat α β S αv + βv A v A αv + βv αλ v + βλ v + f A Sajatertekek: λ + i λ i Sajatvektorok: i v D S i AS i i v i i + i i g Mivel A a d es az a blokkok kombinacioja igy ezen ket feladat eredmenyeit felhasznalva a kovetkezoket kapjuk: A Sajatertekek: λ λ λ 7 Sajatvektorok: v v 7 D S AS 7 v. 7 7

18 Jegyzet a sajatertekekproblemarol: BME kurzus: Sajatertek sajtvektor. Legyenek az a + i + i T b + i 5 i T vektorok a C veges dimenzios Hilbert-ter egy ortonormalt bazisaban megadva. Mennyi az a b belso szorzat? a b + i + i + + i5 i i + i + i5 i 9 i.. Milyen szoget zar be az Eukledeszi vektorter egy ortonormalt baziasaban megadott A 5 matrix ket kulonbozo sajatertekekehez tartozo sajatvektora? Mivel A valos szimmetrikus igy onadjungalt matrix a kulonbozo sajatertekekehez tartozo sajatvektorai automatikusan merolegesek egymasra tehat a keresett szog 9. Megjegyzes: Ezt persze direkt modon is kiszamolhatjuk: v deta λe 9λ + λ λ 9 7/ λ 9 + 7/ A λe v i + T 7/ v T 7/ v v... Pivotalas Jegyzet a pivotalasrol: Gazdaságmatematika Dr. Nagy Tamás. a Oldd meg a kovetkezo linearis egyenletrendszert: 5x + x + x x + x + x 8 x + x + x vagyis 5 x x x 8 b Legyen a 5i k a i + j a j + k b i + 8j + k. Fejezd ki b-t az a-k linearis kombinaciojakent! c Allitsd elo a 8 vektort az a 5 a a vektorok linearis kombinaciojakent! Megoldas: a p index a pivotelem poziciojat jeloli a a a b e 5 e p 8 e a a a b e 5 a 8 e p Vagyis b a + a + a illetve x x x. Egy masik megoldas: a a a b e 5 e 8 e p a a a b e 5 e p 8 a a a a b e p a a a a a b e p a 8 a a a a b a a a a a a b a a a Mivel itt az utolso tablaban az a-k indexei nem a kanonikus sorrendben vannak vigyazni kell a megoldas leolvasasaval!. a Oldd meg a kovetkezo tulhatarozott linearis egyenletrendszert: 5x + x 5 x x + x vagyis x x + x x 8 8

19 b Legyen a 5i + j k a i + j + k b i + j + k. Fejezd ki b-t az a-k linearis kombinaciojakent! Megoldas: a a b e 5 e p e Tehat b a + a vagyis x x. a a b e p a e a a b a a e. a Oldd meg a kovetkezo tulhatarozott linearis egyenletrendszert: 5x + x 5 x x + x vagyis x x + x x b Legyen a 5i + j k a i + j + k b i + j + k. Fejezd ki b-t az a-k linearis kombinaciojakent! Megoldas: a a b e 5 e p e a a b e p a e 7 a a b a a e Tehat nincs megoldas mivel b nem fejezheto ki csak a -t hasznalva. az utolso tabla utolso oszlopa alapjan.. Oldd meg az x + x + x x x x alulhatarozott egyenletrendszert! Megoldas: Egy partikularis megoldas illetve a homogen x + x + x egyenlet ket megoldasa: part: x x x hom: x x x x x x Az altalanos megoldas: part.megold+lin.komb. hom.megold. x x + t + t x x x 5. Oldd meg az alulhatarozott egyenletrendszert! Megoldas: a a a b e p 5 5 e 5 Tehat az altalanos megoldas: x + x + 5x 5 5 x x x + x 5 x 5 5 x x x x a a a b a 5 5 e 5 p t 9 x a a a b a 7 7 a 9 Ellenorzes:

20 . Invertald a kovetkezo matrixot: Megoldas: A 5 a a a e e e e 5 e p e a a a e e e e p a a a a a e e e e 5 a e p a a a e e e a a 5 a 5 tehat mivel ellenorzeskeppen 5 A Invertald a kovetkezo matrixot: A Megoldas: a a e e e e p a a e e e p a a a e e a a vagyis A Mivel a nem a kanonikus rendben all a fuggoleges cimkekben az utolso tablaban fel kellett cserelni az elso es a masodik sort. Ellenorzes: A 8. Szamitsd ki a kovetkezo matrix determinansat pivotalassal! A 5 Megoldas: a a a e 5 e p e a a a e 5 a e p a a a e p a a a a a a a a tehat deta p p p vagyis a pivotelemek szorzata ez a keresett determinans mivel az utolso tabla a egysegmatrix. 9. Szamitsd ki a kovetkezo matrix determinansat pivotalassal! A 5

21 Megoldas: a a a e p e 5 e a a a a e 5 e p a a a a e p a a a a a a a tehat deta p p p ahol a az utolso tenyezo mivel az permutacio paros. Paratlan permutaciok eseteben ez a faktor lenne... Sorter oszlopter stb.. Oldd meg pivotalassal a kovetkezo egyenletrenszert: x + x + x x + 8x + x. Keresd meg az egyutthatomatrix sorteret oszlopteret nullteret es a transzponalt matrix nullteret! Add meg ezek dimenzioit es bazisait! Milyen jobb oldal eseten oldhato meg az egyenletrendszer? Jelolesek: x 8 + x 8 A x b A : R R x x x x ā + x ā + x ā b + x. Pivottablak: A pivotalas hatasa: a a a b e p e 8 a a a b a e e sor a sor : p e sor e sor e sor : e sor 8 p e sor p p 8. p 8. Itt a pivotalast elvegzo matrix az egysegmatrix modositasa ahol az elso oszlopot valtoztattuk meg mivel a p pivotelem az elso sorban volt. A vegso pivottablaban bennefoglalt informacio: b ā + + ā x part ā ā A x part b ā ā ā + + ā x ā hom A x hom ā ā ā + ā x ā hom A x hom

22 Az altalanos megoldas: b ā + t + t ā + t ā + ā + ā + t ā + ā ā x alt x part + t x hom + t x hom + t + t x x A megoldasban szereplo vektorok leolvashatoak a vegso pivottablabol keszitett tablazatbol ez persze mar nem pivottabla. a a a b a a a. Ide bemasoltuk a vegso pivottabla a cimkeju sorait a b oszlopot feltoltottuk -val mig az a oszlopokat nullakkal es egy darab -gyel. Mivel az a sor szerepelt a vegso pivottablaban igy a tablazatunkban az oszlopa nem tartalmaz extra informaciot. A szamitasaink ellenorzese: 8 A kovetkezoekben az 8 matrixhoz rendelheto negy alteret vizsgaljuk meg. A : R R A Oszlopter kepter Legyen { x OszlopA {x ā + x ā + x ā x i R} } + x + x 8 x i R Spanā ā ā. Ekkor A A x b megoldhato b OszlopA. a a a b a e. pivottabla alapjan az osszes ā i kifejezheto ā segitsegevel igy az egy elemu {ā } halmaz egy bazisa OszlopA-nak: { } OszlopA Spanā {x ā x R} x x 8 R dim OszlopA dim ImA dim Spanā ranga ahol ranga denicioja dim OszlopA erteke.

23 ... Nullter magter a a a a a a. Az a a oszlopok adjak meg a homogen A x hom egyenlet megoldasainak egy bazisat a elemek elhelyezkedese miatt ezek szuksegszeruen linearisan fuggetlen vektorok. A homogen egyenlet megoldasainak alteret jeloljuk NullA ker A-val. Ekkor dim NullA dim R ranga. Tehat NullA Span ā ā t / + t / t R... Sorter NullA Denicio: Egy Eukledeszi V vektorter W alterenek a W ortogonalis komplementere azon vektorok halmaza altere amelyek mindegyike meroleges W osszes vektorara. Ekkor nyilvan dim W + dim W dim V. A tovabbiakban az A : R R lekepezesben szereplo R vektorterekre mint Eukledeszi oszlopvektorokra tekintunk. A sorai oszoponkent felirva transzponalva mindegyike meroleges N ulla vektoraira pl.: A x hom / 8 / 8 8 / 8 / -nek az {ā } bazisvektorokhoz tartozo sorai fuggetlenek egymastol mivel esetunkben csak egy bazisvektor van ez igy sajnos trivialis igy a A sorai transzponaltjainak linearis kombinacioi altal alkotott altere es bazisa: / SorA {y T + y 8 T y i R} Span/ / T Span / dim SorA dim R dim R ranga ranga tehat az A matrix sorai es oszlopai altal generalt vektorterek dimenzioi megegyeznek.... NullA T Hogyan eszleljuk az A x b egyenlet megoldhatosagat vagyis azt hogy b OszlopA? b OszlopA m b m OszlopA. Ezt eleg OszlopA egy bazisara ellenorizni. dimoszlopa dim R ranga Igaz hogy Valoban: y y OszlopA NullA T. A T ȳ 8 y y y y y y stb.

24 Esetunkben a megoldhatosagot a vegso pivottabla e b elemenek a nulla volta biztositotta vagyis az hogy a p 8 p vektor masodik eleme a vegso pivottabla megmarado e sorainak b oszlopaban allo elem nulla. Igy esetunkben NullA T Span 8 T... A LU felbontas a Oldd meg: A x b x 5 8 x 5 9 x I. sor I. sor II. sor II. sor / I. sor : III. sor III. sor / I. sor I. sor I. sor II. sor II. sor : III. sor III. sor / II. sor igy l l A U Tehat A l l U LU. Az egyenletunk felirhato mint LU x Lȳ b x x x y y y 5.

25 Innen ȳ L b y y y. Tovabba U x ȳ x U ȳ. x x x x x x. Persze az U L inverzek explicit kiszamitasara nincs szukseg. Megjegyzes: L l l konnyu kiszamitasa nem veletlen szerencse peldaul tovabba

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok Lin.Alg.Zh. feladatok 0.. d vektorok Adott három vektor ā (0 b ( c (0 az R Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban.. Mennyi az ā b skalárszorzat? ā b 0 + + 8. Mennyi az n ā b vektoriális szorzat?

Részletesebben

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok LinAlgZh1 feladatok 01 3d vektorok Adott három vektor ā = (0 2 4) b = (1 1 4) c = (0 2 4) az R 3 Euklideszi vektortérben egy ortonormált bázisban 1 Mennyi az ā b skalárszorzat? 2 Mennyi az n = ā b vektoriális

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

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

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

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

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

Testek. 16. Legyen z = 3 + 4i, w = 3 + i. Végezzük el az alábbi. a) (2 4), Z 5, b) (1, 0, 0, 1, 1) (1, 1, 1, 1, 0), Z 5 2.

Testek. 16. Legyen z = 3 + 4i, w = 3 + i. Végezzük el az alábbi. a) (2 4), Z 5, b) (1, 0, 0, 1, 1) (1, 1, 1, 1, 0), Z 5 2. Vektorok. Melyek egyenlőek az alábbi vektorok közül? (a) (, 2, 0), (b) az (, 0, ) pontból a (2, 2, ) pontba mutató vektor, (c) ( 2,, ) ( 2,, 2), (d) [ 2 0 ], (e) 2. 0 2. Írjuk fel az x + y + 2z = 0 és

Részletesebben

Mátrixok 2017 Mátrixok

Mátrixok 2017 Mátrixok 2017 számtáblázatok" : számok rendezett halmaza, melyben a számok helye két paraméterrel van meghatározva. Például lineáris egyenletrendszer együtthatómátrixa 2 x 1 + 4 x 2 = 8 1 x 1 + 3 x 2 = 1 ( 2 4

Részletesebben

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

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 LINEÁRIS ALGEBRA matematika alapszak SZTE Bolyai Intézet, 2016-17. őszi félév Euklideszi terek Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40 Euklideszi tér Emlékeztető: A standard belső szorzás és standard

Részletesebben

1. 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

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

1. zárthelyi,

1. zárthelyi, 1. zárthelyi, 2009.10.20. 1. Írjuk fel a tér P = (0,2,4) és Q = (6, 2,2) pontjait összekötő szakasz felezőmerőleges síkjának egyenletét. 2. Tekintsük az x + 2y + 3z = 14, a 2x + 6y + 10z = 24 és a 4x+2y

Részletesebben

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I. 2005.márc.11. A csoport

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I. 2005.márc.11. A csoport Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I. 2005.márc.11. A csoport 1. Egy egyenesre esnek-e az A (2, 5, 1), B (5, 17, 7) és C (3, 9, 3) pontok? 5 pont Megoldás: Nem, mert AB (3, 12,

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

Gyakorló feladatok I.

Gyakorló feladatok I. Gyakorló feladatok I. a Matematika Aa Vektorüggvények tárgyhoz (D D5 kurzusok) Összeállította: Szili László Ajánlott irodalmak:. G.B. Thomas, M.D. Weir, J. Hass, F.R. Giordano: Thomas-féle KALKULUS I.,

Részletesebben

Haladó lineáris algebra

Haladó lineáris algebra 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 Haladó lineáris algebra BMETE90MX54 Lineáris leképezések 2017-02-21 IB026 Wettl Ferenc

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

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

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens Skaláris szorzat az R n vektortérben Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok skaláris szorzata Két R n -beli vektor skaláris szorzata: Legyen a = (a 1,a 2,,a n ) és b

Részletesebben

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Lineáris algebra Gyakorló feladatok Lineáris algebra Gyakorló feladatok. október.. Feladat: Határozzuk meg a, 4b, c és a b c vektorokat, ha a = (; ; ; ; b = (; ; ; ; c = ( ; ; ; ;.. Feladat: Határozzuk meg a, 4b, a, c és a b; c + b kifejezések

Részletesebben

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához Kovács Zoltán Copyright c 2012 Last Revision Date: 2012. október 15. kovacsz@nyf.hu Technikai útmutató a jegyzet használatához A jegyzet képernyőbarát

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

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

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 ) Lineáris leképezések 1 Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y = (3x + 2y, x y leképezés? A linearitáshoz ellen riznünk kell, hogy a leképzés additív és homogén Legyen x = (x 1, R 2, y = (y 1, y 2 R 2, c R Ekkor

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 8 VIII VEkTOROk 1 VEkTOR Vektoron irányított szakaszt értünk Jelölése: stb Vektorok hossza A vektor abszolút értéke az irányított szakasz hossza Ha a vektor hossza egységnyi akkor

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

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

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

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 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

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

Számítógépes Grafika mintafeladatok

Számítógépes Grafika mintafeladatok Számítógépes Grafika mintafeladatok Feladat: Forgassunk a 3D-s pontokat 45 fokkal a X tengely körül, majd nyújtsuk az eredményt minden koordinátájában kétszeresére az origóhoz képest, utána forgassunk

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

Lineáris algebra mérnököknek

Lineáris algebra mérnököknek B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Lineáris algebra mérnököknek BMETE93BG20 Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér Kf87 2017-11-21

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

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

Szinguláris érték felbontás Singular Value Decomposition

Szinguláris érték felbontás Singular Value Decomposition Szinguláris érték felbontás Singular Value Decomposition Borbély Gábor 7. április... Tétel (teljes SVD. Legyen A C m n mátrix (valósra is jó, ekkor léteznek U C m m és V C n n unitér mátrixok (valósban

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

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

10. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 10. előadás Sajátérték, Kvadaratikus alak 10. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 98. 108. oldal. Gondolkodnivalók Mátrix inverze 1. Gondolkodnivaló Igazoljuk, hogy invertálható trianguláris mátrixok inverze is trianguláris. Bizonyítás:

Részletesebben

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

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

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

Alkalmazott algebra. Lineáris leképezések EIC. Wettl Ferenc ALGEBRA TANSZÉK BMETE90MX57 (FELSŐBB MATEMATIKA INFORMATIKUSOKNAK )

Alkalmazott algebra. Lineáris leképezések EIC. Wettl Ferenc ALGEBRA TANSZÉK BMETE90MX57 (FELSŐBB MATEMATIKA INFORMATIKUSOKNAK ) 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 Alkalmazott algebra BMETE90MX57 (FELSŐBB MATEMATIKA INFORMATIKUSOKNAK ) Lineáris leképezések

Részletesebben

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

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. 1 Diszkrét matematika II., 4. el adás Skalárszorzat, norma, szög, távolság Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2005. március 1 A téma jelent sége

Részletesebben

5 1 6 (2x3 + 4) 7. 4 ( ctg(4x + 2)) + c = 3 4 ctg(4x + 2) + c ] 12 (2x6 + 9) 20 ln(5x4 + 17) + c ch(8x) 20 ln 5x c = 11

5 1 6 (2x3 + 4) 7. 4 ( ctg(4x + 2)) + c = 3 4 ctg(4x + 2) + c ] 12 (2x6 + 9) 20 ln(5x4 + 17) + c ch(8x) 20 ln 5x c = 11 Bodó Beáta ISMÉTLÉS. ch(6 d.. 4.. 6. 7. 8. 9..... 4.. e (8 d ch (9 + 7 d ( + 4 6 d 7 8 + d sin (4 + d cos sin d 7 ( 6 + 9 4 d INTEGRÁLSZÁMÍTÁS 7 6 sh(6 + c 8 e(8 + c 9 th(9 + 7 + c 6 ( + 4 7 + c = 7 4

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

Bevezetés az algebrába 1

Bevezetés az algebrába 1 B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Bevezetés az algebrába 1 BMETE92AX23 Egyenletrendszerek H406 2016-10-03 Wettl Ferenc

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

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

Geometria II gyakorlatok

Geometria II gyakorlatok Geometria II gyakorlatok Kovács Zoltán Copyright c 2011 Last Revision Date: 2012. május 8. kovacsz@nyf.hu Technikai útmutató a jegyzet használatához A jegyzet képernyőbarát technikával készült, a megjelenés

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

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

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

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. 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

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

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

Részletesebben

Lineáris algebra mérnököknek

Lineáris algebra mérnököknek B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Lineáris algebra mérnököknek BMETE93BG20 Sajátérték, sajátvektor, sajátaltér Kf81 2018-11-20

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

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

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

Részletesebben

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

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

1. Az euklideszi terek geometriája

1. Az euklideszi terek geometriája 1. Az euklideszi terek geometriája Bázishoz tartozó skaláris szorzat Emékeztető Az R n vektortérbeli v = λ 2... és w = λ 1 λ n µ 1 µ 2... µ n λ 1 µ 1 +λ 2 µ 2 +...+λ n µ n. Jele v,w. v,w = v T u, azaz

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

Vektorok összeadása, kivonása, szorzás számmal, koordináták

Vektorok összeadása, kivonása, szorzás számmal, koordináták Vektorok összeadása, kivonása, szorzás számmal, koordináták 1. Mik lesznek a P (3, 4, 8) pont C (3, 7, 2) pontra vonatkozó tükörképének a koordinátái? 2. Egy szabályos hatszög középpontja K (4, 1, 4),

Részletesebben

Geometria II gyakorlatok

Geometria II gyakorlatok Geometria II gyakorlatok Kovács Zoltán Copyright c 2011 Last Revision Date: 2011. november 29. kovacsz@nyf.hu Technikai útmutató a jegyzet használatához A jegyzet képernyőbarát technikával készült, a megjelenés

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

BEVEZETÉS A SZÁMÍTÁSELMÉLETBE 1

BEVEZETÉS A SZÁMÍTÁSELMÉLETBE 1 Wiener Gábor BEVEZETÉS A SZÁMÍTÁSELMÉLETBE 1 FELADATGYŰJTEMÉNY 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 BME SZIT Készült a Budapesti Műszaki és

Részletesebben

(1) Vektorok koordinátavektora. 1/3. R A {b 1,b 2,b 3 } vektorhalmaz bázis a V R n altérben.

(1) Vektorok koordinátavektora. 1/3. R A {b 1,b 2,b 3 } vektorhalmaz bázis a V R n altérben. Az informatikus lineáris algebra dolgozat A részének főbb témái, pár mintafeladata Az alábbiakban tájékoztató jelleggel fölsoroljuk a vizsgadolgozat A részében szereplő főbb témaköröket néhány mintafeladattal,

Részletesebben

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:

Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al: Bevezető matematika kémikusoknak., 04. ősz. feladatlap. Ábrázoljuk számegyenesen a következő egyenlőtlenségek megoldáshalmazát! (a) x 5 < 3 5 x < 3 x 5 < (d) 5 x

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

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió Elméleti kérdések: E. Mikor nevezünk egy gráfot gyengén és mikor erősen összefüggőnek? Adjon példát gyengén összefüggő de erősen nem összefüggő

Részletesebben

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0

1. Házi feladat. Határidő: I. Legyen f : R R, f(x) = x 2, valamint. d : R + 0 R+ 0 I. Legyen f : R R, f(x) = 1 1 + x 2, valamint 1. Házi feladat d : R + 0 R+ 0 R (x, y) f(x) f(y). 1. Igazoljuk, hogy (R + 0, d) metrikus tér. 2. Adjuk meg az x {0, 3} pontok és r {1, 2} esetén a B r (x)

Részletesebben

1. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: ; B = 8 7 2, 5 1. Számítsuk ki az A + B, A B, 3A, B mátrixokat!

1. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: ; B = 8 7 2, 5 1. Számítsuk ki az A + B, A B, 3A, B mátrixokat! . Mátrixok. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: [ ] [ ] π a A = ; B = 8 7, 5 x. 7, 5 ln y. Legyen 4 A = 4 ; B = 5 5 Számítsuk ki az A + B, A B, A, B mátrixokat!. Oldjuk

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

I. feladatsor. 9x x x 2 6x x 9x. 12x 9x2 3. 9x 2 + x. x(x + 3) 50 (d) f(x) = 8x + 4 x(x 2 25)

I. feladatsor. 9x x x 2 6x x 9x. 12x 9x2 3. 9x 2 + x. x(x + 3) 50 (d) f(x) = 8x + 4 x(x 2 25) I. feladatsor () Határozza meg az alábbi függvények határozatlan integrálját: (a) f(x) = (b) f(x) = x + 4 9x + (c) f(x) = (d) f(x) = 6x + 5 5x + f(x) = (f) f(x) = x + x + 5 x 6x + (g) f(x) = (h) f(x) =

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 9 IX MÁTRIxOk 1 MÁTRIx FOGALmA, TULAJDONSÁGAI A mátrix egy téglalap alakú táblázat, melyben az adatok, a mátrix elemei, sorokban és oszlopokban vannak elhelyezve Az (1) mátrixnak

Részletesebben

λ 1 u 1 + λ 2 v 1 + λ 3 w 1 = 0 λ 1 u 2 + λ 2 v 2 + λ 3 w 2 = 0 λ 1 u 3 + λ 2 v 3 + λ 3 w 3 = 0

λ 1 u 1 + λ 2 v 1 + λ 3 w 1 = 0 λ 1 u 2 + λ 2 v 2 + λ 3 w 2 = 0 λ 1 u 3 + λ 2 v 3 + λ 3 w 3 = 0 Vektorok a térben Egy (v 1,v 2,v 3 ) valós számokból álló hármast vektornak nevezzünk a térben (R 3 -ban). Használni fogjuk a v = (v 1,v 2,v 3 ) jelölést. A v 1,v 2,v 3 -at a v vektor komponenseinek nevezzük.

Részletesebben

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens Az R 3 tér geometriája Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens 2008.09.08. 1 Vektorok Vektor: irányított szakasz Jel.: a, a, a, AB, Jellemzői: irány, hosszúság, (abszolút érték) jel.: a Speciális

Részletesebben

Példa keresztmetszet másodrendű nyomatékainak számítására

Példa keresztmetszet másodrendű nyomatékainak számítására Példa keresztmetszet másodrendű nyomatékainak számítására Készítette: Kossa Attila (kossa@mm.bme.hu) BME, Műszaki Mechanikai Tanszék 2011. február 22. Tekintsük az alábbi keresztmetszetet. 1. ábra. A vizsgált

Részletesebben

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29.

Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I máj. 29. Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I. 2007. máj. 29. Megoldókulcs 1. Adott az S : 3x 6y + 2z = 6 sík a három dimenziós térben. (a) Írja fel egy tetszőleges, az S-re merőleges S síknak az egyenletét!

Részletesebben

Transzformációk síkon, térben

Transzformációk síkon, térben Transzformációk síkon, térben Leképezés, transzformáció Leképezés: Ha egy A ponttér pontjaihoz egy másik B ponttér pontjait kölcsönösen egyértelműen rendeljük hozzá, akkor ezt a hozzárendelést leképezésnek

Részletesebben

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek Algebra Tanszék B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E

Részletesebben

5. házi feladat. AB, CD kitér élpárra történ tükrözések: Az ered transzformáció: mivel az origó xpont, így nincs szükség homogénkoordinátás

5. házi feladat. AB, CD kitér élpárra történ tükrözések: Az ered transzformáció: mivel az origó xpont, így nincs szükség homogénkoordinátás 5. házi feladat 1.feladat A csúcsok: A = (0, 1, 1) T, B = (0, 1, 1) T, C = (1, 0, 0) T, D = ( 1, 0, 0) T AB, CD kitér élpárra történ tükrözések: 1 0 0 T AB = 0 1 0, elotlási rész:(i T AB )A = (0, 0, )

Részletesebben

és n oszlopból áll, akkor m n-es mátrixról beszélünk. (Az oszlopok száma a mátrix vízszintes mérete, a sorok 2 3-as, a ij..

és n oszlopból áll, akkor m n-es mátrixról beszélünk. (Az oszlopok száma a mátrix vízszintes mérete, a sorok 2 3-as, a ij.. Biológia alapszak Matematika I A GY 6/7 félév III MÁTRIXOK SAJÁTÉRTÉK-FELADAT III Mátrixok Definíció Számok téglalap alakú táblázatban való elrendezését mátrix nak nevezzük Ha a táblázat m sorból és n

Részletesebben

i=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i

i=1 λ iv i = 0 előállítása, melynél valamelyik λ i Az informatikus lineáris algebra dolgozat C részének lehetséges kérdései Az alábbi listában azok az állítások, tételek szerepelnek, melyeket a vizsgadolgozat C részében kérdezhetünk. Azok érnek 6 pontot,

Részletesebben

9. AZ R k VEKTORTÉR. 9.1 Az R k vektortér fogalma

9. AZ R k VEKTORTÉR. 9.1 Az R k vektortér fogalma 9 AZ R k VEKTORTÉR 91 Az R k vektortér fogalma Definíció A k-dimenziós vektortér nek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x 2,, x k ) sorozatok halmazát, azaz 1 R k

Részletesebben

Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszerek Lineáris egyenletrendszernek nevezzük az a 11 x 1 + a 12 x 2 +... +a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... +a 2n x n = b 2.. a k1 x 1 + a k2 x 2 +... +a kn x n = b k n ismeretlenes,

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

Lineáris algebra. Wettl Ferenc, BME , 0.2 változat. Tartalomjegyzék. Geometriai szemléltetés. (tömör bevezetés) Az egyenletek szemléltetése

Lineáris algebra. Wettl Ferenc, BME , 0.2 változat. Tartalomjegyzék. Geometriai szemléltetés. (tömör bevezetés) Az egyenletek szemléltetése Lineáris algebra (tömör bevezetés) Wettl Ferenc, BME 2007-03-24, 02 változat Tartalomjegyzék Geometriai szemléltetés 1 Az egyenletek szemléltetése 1 Az egyenletrendszer vektoregyenlet alakja 2 Egyenletrendszerek

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

Diszkrét Matematika II.

Diszkrét Matematika II. Orosz Ágota Kaiser Zoltán Diszkrét Matematika II. példatár mobidiák könyvtár Orosz Ágota Kaiser Zoltán Diszkrét Matematika II. példatár mobidiák könyvtár SOROZATSZERKESZTŐ Fazekas István Orosz Ágota Kaiser

Részletesebben

11. DETERMINÁNSOK. 11.1 Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

11. DETERMINÁNSOK. 11.1 Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal 11 DETERMINÁNSOK 111 Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal Bevezetés A közgazdaságtanban gyakoriak az olyan rendszerek melyek jellemzéséhez több adat szükséges Például egy k vállalatból álló csoport minden

Részletesebben

7. gyakorlat megoldásai

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

Részletesebben

Lineáris algebra gyakorlat

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

Részletesebben

Budapesti Műszaki Főiskola, Neumann János Informatikai Kar. Vektorok. Fodor János

Budapesti Műszaki Főiskola, Neumann János Informatikai Kar. Vektorok. Fodor János Budapesti Műszaki Főiskola, Neumann János Informatikai Kar Lineáris algebra 1. témakör Vektorok Fodor János Copyright c Fodor@bmf.hu Last Revision Date: 2006. szeptember 11. Version 1.1 Table of Contents

Részletesebben

Analitikus térgeometria

Analitikus térgeometria 5. fejezet Analitikus térgeometria Kezd és végpontjuk koordinátáival adott vektorok D 5.1 A koordináta-rendszer O kezd pontjából a P pontba mutató OP kötött vektort a P pont helyvektorának nevezzük. T

Részletesebben

Gauss elimináció, LU felbontás

Gauss elimináció, LU felbontás Közelítő és szimbolikus számítások 3. gyakorlat Gauss elimináció, LU felbontás Készítette: Gelle Kitti Csendes Tibor Somogyi Viktor London András Deák Gábor jegyzetei alapján 1 EGYENLETRENDSZEREK 1. Egyenletrendszerek

Részletesebben