Bevezetés az elméleti zikába

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Bevezetés az elméleti zikába"

Átírás

1 Bevezetés az elméleti zikába egyetemi jegyzet Vektorok, tenzorok Lázár Zsolt, Lázár József Babe³Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar 011

2 TARTALOMJEGYZÉK 1. Ismétlés Indexek, összegzések, szorzatok kezelése Mátrixok A determináns Tenzorok Vektorok A (nabla) operátor A koordináta rendszer folytonos szimmetriatranszformációi A koordinátarendszer eltolása A koordinátarendszer elforgatása Forgatások.verzió Az innitezimális elforgatások A forgatások ábrázolása Tenzorok A háromdimenziós másodrend tenzorok Magasabbrend háromdimenziós tenzorok A tértükrözés A tértükrözés, mint nemfolytonos tértranszformáció Kiegészítések és alkalmazások Cayley-Klein paraméterek Ferdeszög koordinátarendszerek Példák, gyakorlatok és feladatok M veletek vektorokkal A gömbi háromszögek Skalár és vektormez k Vetormez meghatározása divergenciájából és rotációjából Görbe vonalú ortogonális koordonáta-rendszerek Lokális derékszög koordinátarendszer Divergencia, divergencia tétel

3 6 TARTALOMJEGYZÉK

4 1. FEJEZET Ismétlés 1.1. Indexek, összegzések, szorzatok kezelése a R 1 db. szám Lehet a k, vagy a α. i, α szabad index a 1, a,..., a n {a i } i=1,n a i R a 11 a 1... a 1m a 1 a... a m a n1 a n... a nm {a ij } i=1,n,j=1,m R a ij két index mennyiség (i sor index, j oszlop index) n db. szám n m db. szám a i b j a 1 b 1 a 1 b... a 1 b m a b 1 a b... a b m a n b 1 a n b... a n b m a ii, a i b i egy szabad index mennyiségek. c ijk R, i = 1, n, j = 1, m, k = 1, p három index mennyiség, n m p db. szám Három dimenzióban téglatestszer elrendezésben képzelhet el (függ leges réteg, sor, oszlop). Kisebb indexszámú mennyiségekb l nagyobb, pl. a i b jk, a ij b k, a i b j c k. Nagyobb indexszámú mennyiségekb l kisebb, pl. c iij, c jij, c ijj, (kett ) c iii, (egy). a = b egy db. egyenlet a i = b i, i = 1, n azaz a 1 = b 1, a = b,..., a n = b n n db. egyenlet. Érvénytelen egyenl ségek: a i = b k, a = b i a ij = b ij = c i d j, i = 1, n, j = 1, m n m db. egyenlet. Érvénytelen egyenl ségek: a ij = b i, a ij = b ik, a ij = b Szabály: 7

5 8 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS Egy egyenlet mindkét oldalán elhelyezked mennyiségek azonos szabad indexekkel rendelkeznek. A a 1 + a + + a n n i=1 a i i a i, egyetlen érték i futó(összegzési) index B b 1 + b + + b n i b i = k b k = α b α, A + B = i a i + i b i = (a 1 + a + + a n ) + (b 1 + b + + b n ) = = (a 1 + b 1 ) + (a + b ) + + (a n + b n ) = i (a i + b i ) αa = α i a i = α(a 1 + a + + a n ) = αa αa n = i αa i Kétindex mennyiség pl. mátrix a 11 a 1... a 1m a 1 a... a m a n1 a n... a nm n m különböz érték. a 11 + a a 1n = i a 1 + a a n = i. a n1 + a n + + a nn = i a ij, a 1i = b 1, a i = b,. a ni = b n, b j = a j1 + a j + + a jn = i a ji, j szabad index, i futó index, n darab érték b 1 + b + + b n = i b i = i a 11 + a a 1n + a 1 + a a n +. a n1 + a n + + a nn i,k ( ) a ik = k. a ik.

6 1.. MÁTRIXOK 9 Egy index mennyiség felösszegzése szám Két index mennyiség felösszegzése egy szabadindex mennyiség Két index mennyiség kétszeres felösszegzése (mindkét index szerint) szám a ij i,j i a ii. ( n ) ( n ) A B = a i b i = (a 1 + a + + a n ) (b 1 + b + + b n ) = i=1 i=1 a 1 b 1 + a 1 b + + a 1 b n + a b 1 + a b + + a b n +. a n b 1 + a n b + + a n b n = i,j a i b j a 1 b 1 + a b + + a n b n = i a i b i 1.. Mátrixok A {a ij } i=1,n,j=1,m dim(a) = n m A determináns det(a) {P i1 i...in } ( 1) Pi1i...in a1i1 a i... a nin, n = 1, det(a) = a 11 1 MEGJ.: Matrixjelolesrol atterve az indexes jelolesre az egyik szabaly, hogy ket matrix szorzasanal, amennyiben a belso meretek megegyeznek, akkor osszegzes tortenik a megfelelo kozos (a bal oldali matrix masodik es a jobb oldali matrix elso) index szerint (pl. sor matrix szorozva oszlop matrixal). Amennyiben nem, tenzori szorzatot feltetelezunk azaz a belso indexek kulonboznek es nem tortenik osszegzes (pl. oszlop matrix szorozva sor matrixal). Ez forditva is ervenyes: indexes mennyisegek matrixszorzatra valo atirasakor, ha osszegzes tortenik olyan kozos indexre mely egyiknel a masodik es a masiknal az elso index, akkor ez matrix szorzatnak felel meg a ket mennyiseg kozott. Ha kulonboznek, akkor tenzori szorzat. a bemutatasi sorrend: vektor deníciója (iranyitott szakasz nagysaggal), elemi vektormuveletek (osszeadas->paralelogramma szabaly (kommutativ, asszociativ), szammal valo szorzas, egysegvektor de- nicioja, tukrozes, linearis kombinacio, felbontás két/három irány szerint, lineáris függetlenség)), skalaris szorzat es tulajdonsagai (kommutativ, szam kiemelheto, geometriai ertelmezes), ortogonalitás, egységvektor, vetület Descartes-i bázis, komponensek, összeadás, skálázás, tükrözés, skaláris szorzat komponensekkel. Tenzoriális jelöléssel az összest. Kronecker-szimbólum Vektori szorzat deníció, nagyság, irány tul: mikor nulla, antikommutativitás, skálázás, asszociatívitás, Jacobi azonosság, disztributívitás Descartes-i bázisvektorok esetén. Matrixokkal vegzett muveletek ismétlés gyakorlatokkal. Magasabbrendu tenzorokkal vegzett muveletekre peldak pl. xx-es tenzort letrehozni es szorozni mindenfelevel.

7 10 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS n =, det(a) = ( 1) Pij a 1i a j {P ij} P 1 = 0, P 1 = 1 det(a) = a 11 a a 1 a 1 n = 3, det(a) = ( 1) P ijk a 1i a j a 3k {P ijk } P 13 = 0, P 13 = 1, P 13 = 1, P 31 = 1, P 31 =, P 31 = det(a) = a 11 a a 33 + a 1 a 3 a 31 + a 13 a 1 a 3 a 13 a a 31 a 1 a 1 a 33 a 11 a 3 a 3 n det(a) ε i1i...i n a 1i1 a i... a nin, i 1,i...i n=1 ε 1...n = 1, ε...i...j... = ε...j...i... teljesen antiszimmetrikus n-edrend tenzor. ε...i...i... = 0 Ha két indexe megegyezik, akkor az elem értéke nulla. 1. det(a ) = det(a). det(λa) = λ n det(a) 3. det(ab) = det(a)det(b) Tenzorok 1.4. Vektorok Vektor irányított szakasz: nagyság, irány, irányítás a nagysága a = a. Nullvektor nagysága nulla. MEGJ.: Biz: det(a ) i 1,i...i n ε i1 i...i n a 1i 1 a i... a ni n = i 1,i...i n ε i1 i...i n a i1 1a i... a inn Az összeg minden tagjában úgy cserélgetjük fel az a-s tényez ket, hogy a 1k1 a k... a nkn alakúvá váljon. A szükséges permutációk száma ugyanaz lesz, mint ami az 1,,... n-b l i 1 i... i n-t alakít ki, tehát nem változik az egyes tagok el jele. 3 MEGJ.: Biz: n i 1,i...i n=1 ε i1 i...i n det(b) = n j 1,j...j n=1 ε i1 i...i n a 1i1 a i... a nin det(b) = } {{ } det(a) ε j1 j...j n b i1 j 1 b i j... b inj n a 1i1 a i... a nin n n ε j1 j...j n a 1i1 a i... a nin b i1 j 1 b i j... b injn j 1,j...j n=1 i 1,i...i n=1 }{{} (A B) 1j1 (A B) j...(a B) njn

8 1.4. VEKTOROK 11 Két vektor által bezárt szög az ket tartalmazó egyenesek által bezárt szög. Két vektor párhuzamos, ha az egyenesek melyeken fekszenek párhuzamosak és ugyanaz az irányításuk A zikai tér, amiben a körülöttünk zajló jelenségek lejátszódnak, matematikailag egy háromdimenziós Euklideszi-térrel modelezhet. Ez egy vektortér melynek minden pontjához rendelhetünk egy r helyzetvektort. A vektorterek lényege abban áll, hogy bármely két r 1 és r vektorra értelmezett ezek összeadása és valamely α skalár, például valós, számmal való szorzása. Mindkét m velet eredményeképpen egy újabb vektort kapunk. A vektortereknek létezik egy, az összeadásra vonatkoztatott semleges eleme. Ha ezt a vektort hozzáadjuk bármely más vektorhoz az utóbbival megegyez vektort kapunk eredményül. Ezt a zikában a koordinátarendszerünk... pontjának nevezzük. Viszonyitási rendszerként válasszuk az u.n.descartes-féle koordináta rendszert, amely egy O ponton(origón)átmen három egymásra mer leges egyenesböl u.n.koordináta tengelyböl(valós számtengelyböl) áll. Ezt a három tengelyt gyakran x, y és z-vel jelöljük és ezek mentén határozzuk meg mer leges vetitéssel a térbeli pont(esetleg anyagi pont) koordinátáit. A tengelyek mentén ha felvesszük az i, j és k egységvektorokat,akkor az origótol a pontig mutató r u.n. helyzetvektor(1.ábra) felirható: (1.ábra) r = xi + yj + zk A következ kben x x 1, y x és z x 3 illetve i e 1, j e és k e 3, valamint r x jelöléseket használjuk. A fenti összeget egyszer bb alakban is felirhatjuk: x = x 1 e 1 + x e + x 3 e 3 = 3 x i e i i=1 Bevezetjük a következ összegezési megállapodást: ha egy több ingexet tartalmazó kifejezésben két indexnek ugyanaz az értéke, akkor a kifejezéseket összegezzük az indexek teljes halmazán. Latin betükkel jelzet indexek esetén pl. {i, j, k, l, m, n... } stb. az összegezést {1,, 3} index értékekre végezzük. Példák: a ijklj 3 j=1 a ijklj és b ijkijl 3 3 i=1 j=1 b ijkijl. Kettönél több azonos index esetén, a kifejezésre nem alkalmazható az összegezési megállapodás. Két azonos index esetén, csak akkor nem összegezünk, ha erre külön felhivjuk a gyelmet. A helyzetvektor fenti kifejezését, tehát az összegezési megállapodás alapján x = x i e i egyszer formában irható. A háromdimenzios vektorok halmaza R (3) lineáris tér, ami azt jelenti, hogy ha a, b R (3) akkor tetszöleges {α, β} R valos állandók esetén αa + βb R (3). A vektortér dimenzióját a lineárisan független vektorok számával egyenl. Ezt a kérdéskört, mivel az alapzika szempontjábol lényegtelen, tovább nem részletezzük. Az érdeklöd olvasó részleteket,lineáris algebra témakör számtalan könyvben talál. Legyen a és b két azonos tipusú (zikai dimenziojú) vektor és α, β számmennyiségek.ha c = αa + βb akkor c i = αa i + βb i,.

9 1 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS - A vektorok skaláris szorzata Skaláris szorzat révén, két vektorhoz egy skaláris mennyiséget rendelünk. Két a és b skaláris szorzata komutativ müvelet, melynek során a vektorokhoz rendelt skaláris mennyiséget meghatározza, a közöttük lév szög â, b-vel, a vektorok nagysága(modulusza) a illetve b a következ képpen: Két nullátol különböz vektor esetén nyilván: a b = b a = a b cos (â, b) (1.1) a b = 0, a b A skaláris szorzat disztributiv az összeadással szemben és fennáll, hogy: c = a ± b, a (βb + γc) = βa b + γa c c c = (a ± b) (a ± b) c = a + b ± a b cos(â, b). A fentebb bevezetett egységvektorok esetén: e 1 e 1 = 1 ; e 1 e = 0 ;... Általános esetben bevezetve a δ ij ú.n. Kronecker szimbólumot e i e j = δ ij = 1 ha i = j; 0 ha i j; Az a és b vektorok skaláris szorzatát megadhatjuk komponenseik esgítségével: a = a i e i ; b = b j e j = a b = a i b j δ ij = a i b i mivel b j δ ij = b i. Könny belátni, hogy δ ij = δ ji, δ ii = 3, δ ij δ jk = δ ik és x = x x = x i = x. Az a és b vektorok közötti szöget a cos (â, b) = a i b i a b kifejezés adja. Az elemi munka F er hatására dx elemi elmozdulás esetén dl = F dx = F i dx i A teljes munka egy er tér esetén két P 1 és P pont között a C görbe mentén: L C (P 1 P ) = (C) P P 1 P F(x) dx = (C) F i (x)dx i P 1 Ha a görbe parametrikus egyenlete x i = x i (α) és a P 1 ill.p pontoknak az α 1 ill.az α paraméter értékek felelnek meg, a végzett munka kifejezése: L C (P 1 P ) = P P 1 F i (x(α)) dx i(α) dα dα

10 1.4. VEKTOROK 13 V (x) V (x) Potenciáltérben F i = x i és az elemi munka dl = F i dx i = x i dx i = dv (x), egy teljes diferenciál. Ilyen esetben a két pont közötti munka L C (P 1 P ) = (C) P P 1 dv (X) = V (P 1 ) V (P ) tehát független a két pontot összeköt útvonal konkrét alakjátol.ez azt jelenti, hogy zárt görbe mentén (P 1 P ) a végzett munka értéke nulla. Az ilyen id töl független potenciál teret konzervativ er térnek nevezzük. Az A(x, t) vektormez esetén a Γ A (C) = (C) A dx görbevonaló integrált az A vektormez C görbe menti cirkulációjának nevezzük. A vektorokra vonatkozó, egy másik szorzási müvelet, a vektoriális szorzás. Az a és b vektorok vektoriális szorzatának az eredmënye egy vektor, amit c - vel jelölünk. a b = c A c vektor nagysága c = a b sin (â, b),tehát két párhuzamos vektor vektoriális szorzata nulla. a b = 0 a b A c vektor iránya mer leges az a és b vektorok közös sikjára. Az irányítását pedig a furó(jobbkéz)-szabály adja meg. E szerint, az szorzatbeli els a vektort a másodikra b-re forgatva (a kisebb szög mentén),az eképpen forgatott furó elörehaladási iránya adja meg a kelletkezett c vektor irányitását. Másképpen, ha jobbkezünk begörbitett ujai jelölik a forgatás irányát, akkor nagyujunk jelöli a szorzásbol kapott vektor irányitását. Innen azonnal következik, hogy a vektoriális szorzat antikomutatív, tehát; a b = b a A vektoriális szorzat akárcsak a skaláris szorzat szintén disztributiv az összeadásra vonatkozóan: a (βb + γc) = βa b + γa c Három veca, b és vecc vektorok esetén képezhetjük ezek dupla vektoriális szorzatát a következ képpen : (a b) c. Könny belátni, hogy a keletkez vektor benne van a a és a b síkjában, tehát ezek lineáris kombinációja ás ezenkivül lineáris mindhárom vektorban. Tehát (a b) c = αa(b c) + βb(a c) Mivel a = b esetén nullát kell kapnunk, következik, hogy α+β = 0. Válaszuk a vektorokat a következ képpen : c = a b és a = b = 1. Mivel az eredmény b, következik, hogy β = α = 1 és a végsö képlet : (a b) c = b(a c) a(b c) Hasonló gondolatmenet alapján kajuk, hogy : a (b c) = b(a c) c(a b,

11 14 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS tehát a vektoriális szorzat nem asszociativ. Alkalmazva a vektoriális szorzatot a bázisvektorokra: e 1 e 1 = 0 ; e 1 e = e e 1 = e 3 ;... nem nehéz belátni, hogy a többi szorzatot a fenti eredmény indexeinek cirkuláris permutációjábol kaphatjuk meg. Az eredményeket összefoglalhatjuk az alábbi általános kifejezéssel: e i e j = ε ijk e k ahol az ε ijk u.n. Levi-Civita simbolum vagy más nevén harmadrendü teljesen antisimetrikus egységtenzor és azzal a tulajdonsággal rendelkezik, hogy ε 13 = 1 és a ε ijk két idex felcserélése (transzpoziciója) során el jelt vált. Innen következik: 1 ha (i,j,k)-bol (1,,3)-hoz az indexek páros számu transzpoziciója során jutunk ε ijk = 1 ha (i,j,k)-bol (1,,3)-hoz az indexek páratlan számu transzpoziciója során jutunk 0 ha két index megegyezik konkrétan: ε ijk = ε jki = ε kij = ε jik = ε ikj = ε kji Amint látható, ε ijk étéke(el jele) nem változik az indexek cirkuláris permutációja során.tehát az elöbbi két vektor vektoriális szorzatából kapott vektor konkrét alakja: a b = a i e i b j e j = a i b j e i e j = ε ijk a i b j e k = = c és a megfelel komponensek kifejezése: c = c k e k = c k = a i b j ε ijk A Levi-Civita szimbolumot kifejezhetjük a Kronecker szimbolumok segitségével az alábbi módon: δ i1 δ j1 δ k1 ε ijk = δ i δ j δ k δ i3 δ j3 δ k3 amiböl következik, hogy δ i1 δ i1 δ i1 ε ijk ε lmn = δ j δ j δ j δ k3 δ k3 δ k3 δ 1l δ l δ 3l δ 1m δ m δ 3m δ 1n δ n δ 3n = δ il δ jl δ kl δ im δ jm δ km δ in δ jn δ kn Az indexek egybeejtése során, felhasználva az összegezési megállapodást, sorra kapjuk, hogy: ε ijk ε lmk = δ il δ jm δ im δ jl ε ijk ε ljk = δ il ε ijk ε ijk = 6

12 1.4. VEKTOROK 15 Tetszöleges 3 3-as tipusu mátrix esetén A = A ik = A 11 A 1 A 13 A 1 A A 3 A 31 A 3 A 33 felhasználva a Levi-Civita szimbolum determináns formáját ha det A A ε i1i i 3 A i1j 1 A ij A i3j 3 = A ε j1j j 3 Legyen a, b és c három tetszöleges vektor, melyböl képezzük az alábbi skaláris mennyiséget, az u.n. vegyes szorzat formában a 1 a a 3 (a b) c = ε ijk a i b j c k (a, b, c) = b 1 b b 3 c 1 c c 3 Mivel a determináns két sorának felcserélésekor, értéke elöjelt vált (a, b, a) = (b, c, a) = (c, a, b) = (b, a, c) = (a, c, b) = (c, b, a) a vegyes szorzat mértani jelentése és alkalmazása a sík egyenleténél, ábra Skalaris szorzat: ε ijk δ jk = 0 δ i1j 1 δ i1j 1 δ i1j 1 ε i1i i 3 ε j1j j 3 = δ i1j 1 δ i1j 1 δ i1j 1 δ i1j 1 δ i1j 1 δ i1j 1 (a b) (c d) = (a c)(b d) (a d)(b c) a = 3 a i e i a i e i ; i=1 3 a i b i a i b i a j b j i=0 e i = 1; i, j, k,... ɛ (1,, 3) a b = a b cos α; α (a, b) a b = b a = Kommutativ a (b ± c) = a b ± a c = Disztributiv a b = 0 a b e i e j δ ij Tulajdonsagok: δ ij = δ ji ; δ ij δ jk = δ ik ; δ ii = 3; a i δ ij a j ; δ i1 δ i δ i3 0; i, j, k ɛ (1,, 3) a a i e i ; b b j e j ; a b = (a i e i ) (b j e j ) = a i b j e i e j = a i b j δ ij = a i b i Vektorialis szorzat: {a, b} = c; a b = c

13 16 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS c {a, b}; c = a b sin α a b = 0 a b a a 0; a b = b a = Antikommutativ a (b ± c) = a b ± a c = Disztributiv (a b) c a (b c) = Nem aszociativ e 1 e = e 3 e e 1 = e 3 e e 3 = e 1 e 3 e = e 1 e 3 e 1 = e e 1 e 3 = e = e i e j = ε ijk e k a b = (a i e i ) (b j e j ) = a i b j e i e j = ε ijk e k = c c k e k = c k = ε ijk a i b j ε ijk = ε jki = ε kij = ε jik = ε ikj = ε kji ; ε 13 = 1 δ i11 δ i1 δ i31 ε i1i i 3 = δ i1 δ i δ i3 δ i13 δ i3 δ i33 δ 1j1 δ 1j δ 1j3 ε j1j j 3 = δ j1 δ j δ j3 δ 3j1 δ 3j δ 3j3 δ i11 δ i1 δ i13 δ 1j1 δ 1j δ 1j3 = ε i1i i 3 ε j1j j 3 = δ i1 δ i δ i3 δ j1 δ j δ j3 δ i31 δ i3 δ i33 δ 3j1 δ 3j δ 3j3 = δ i1j 1 δ i1j δ i1j 3 δ ij 1 δ ij δ ij 3 δ i3j 1 δ i3j δ i3j 3 i 3 = j 3 = k; ε i1i kε j1j k = δ i 1j 1 d i1j δ ij 1 d ij = δ i 1j 1 δ ij δ i1j δ ij 1 i = j = j; ε i1jkε j1jk = δ i1j 1 δ jj δ i1jδ jj1 = 3δ i1j 1 δ i1j 1 = δ i1j 1 i 1 = j 1 = i; ε ijk ε ijk = δ ii = 6 a = a i e i ; b = b j e j ; c = c k e k (a b) c = a i b j c k (e i e j ) e k = a i b j c k ε ijl e l e k = a i b j c k ε ijl ε lkm e m = = a i b j c k ε ijl ε kml e m = a i b j c k (δ ik δ jm δ im δ jk )e m = a i b j c k δ ik e j a i b j c k δ jl e i (a b) c = b(a c) a(b c)? a (b c) = b(a c) c(a b) e 1 e e 3 b c = b j c k ε jkl e l = b 1 b b 3 c 1 c c 3 a 1 a a 3 a (b c) = a i b j c k ε ijk = b 1 b b 3 (a, b, c) c 1 c c 3 (a, b, c) = (b, c, a) = (c, a, b) = (b, a, c) = (a, c, b) = (c, b, a)

14 1.4. VEKTOROK 17 (a b) (c d) =? (a b) e? = e (c d) = (e, c, d) = (c, d, e) = c (d e) = c [d (a b)] = = c [a(b d) b(a d)] = = (a c)(b d) (a d)(b c) (a b) (c d) =? (a b) e? = e (c d) = c(e d) d(e c) = c(a, b, d) d(a, b, c) (c d) f? = (a b) f = b(a f) a(b f) = b(a, c, d) a(b, c, d) A (nabla) operátor b(a, c, d) a(b, c, d) c(a, b, d) d(a, b, c) Descartes-i koordináta rendszerben dolgozzunk, mely rendszer globális, azaz a bázis ugyanaz minden pontban: e i x j = 0, i, j = 1,, 3 Ugyanakkor x i x j = δ ij. Descartes-i koordináta rendszerben a gradiens meghatározása: gradϕ ϕ = ϕ x 1 e 1 + ϕ x e + ϕ x 3 e 3 = ϕ x i e i i ϕe i e i i ϕ, A nabla meghatározás szerint: = x 1 e 1 + x e + x 3 e 3 x i e i i e i = e i i ; Kett s tulajdonsága van. Egyrészt egy dierenciál operátor (mindig jobbra hat) és ugyanakkor vektor. Belátható, hogy az operátor lineáris azaz: (aϕ + bψ) = a ϕ + b ψ Operátor jellege miatt az utóbbi felírás (e i i ) javasolt, mivel más koordináta rendszerekben a bázis helyfügg ezért fontos, hogy a dierenciál operátortól balra, annak hatótávolságán kívül helyezkedjen el. Megfelel zárójelezéssel is biztosítható az egyértelm ség. diva A = (e i i ) (A j e j ) = ( i A j )e i e j + e i A j i e j = ( i A j )δ ij = i A i,

15 18 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS rot A A e 1 e e 3 x 1 x x 3 A 1 A A 3 = ε ijke i j A k (fϕ) = i (fϕ)e i = (f i ϕ + ϕ i f)e i = f ϕ + ϕ f Anélkül, hogy tenzoriális (indexes) jelölést használnánk úgy foghatjuk fel a szorzatra ható nabla operátor hatását, mintha két tagot összegét számolnánk. Az egyikben az egyik tényez lenne állandó másodikban a másik. Azaz: (fϕ) = (f c ϕ) + (fϕ c ) = f c ϕ + ϕ c f A c indexel átmenetileg az állandó jellegét jelezzük az egyes tagoknak. A legvégén egyszer en töröljük ket. f(ϕ) = df(ϕ) dϕ ϕ; (a f + b ϕ) = a f + b ϕ; {a, b} = const. r = (x 1 + x + x 3) = (x 1 e 1 + x e + x 3 e 3 ) r r = x 1 + x + x 3 = r r (A r) = (A j x j ) = e i (A j x j ) = A j e i δ ij + A j x j e i = A + x j A j x i x i A = cons = (A r) = A f(r) = df(r) dr r = f(r) = df(r) r dr r (a (r b)) = (r (b a)) = b a ( a r r n ) = a r)r n(a rn r n+ ((a r) (b r)) = ( (a b)r (a r)(b r) ) = = (a b)r (a r)b (b r)a = a (r b) + b (r a) A = A i x i diva r = x i x i = 3 (aa + bb) = a A + b B; {a, b} = const. (ϕ A) = ( ϕ) A + ϕ( A) (f(r)r) = f (r)r + 3f(r) r r = 3 r r r r 4 = 1 r r r 3 = 3 r 3 3r r r 5 = 0; r 0

16 1.4. VEKTOROK 19 (A B) = B ( A) A ( B) A ( B) = (A c B) (A )B B ( A) = (A B c ) (B )A (A c B) + (A B c ) = (A B) (A B) = A ( B) + B ( A) + (A )B + (B )A (A B) = (A c B) + (A B c ) = A( B) (A )B + (B )A B( A) ϕ rot grad ϕ 0; ( A) div rot A 0; A ( B) = (A c B) (A )B rot rota ( A) = ( A) ( )A div grad = x + 1 x + x 3 = rot rot A = grad diva A dϕ ϕ = ϕ(r, t); dt = ϕ + (v )ϕ t dw w = w(r, t); dt = w + (v )w t Határozzuk meg az alábbi id ben változó terek teljes deriváltját, a hordozó közeg adott sebességter mozgása mellett: ϕ = e t r n, v = e t r, v = v(r, t); dϕ dt =?; w = e t r n a, v = e r r, a = dv dt = v + (v )v t v = e (r+t) r, a =? dw dt =? ab; a b; a b; a b; a b; a b; a; a; a; ab; [(a r) b r ]; (r r a ln r); (r3 a) ; (u v) = (u v) = ( u v + u v) = u v + u v + u v r n ; ln r; (a r) r n ; (x sin(y z)); v = a ln r; v = (x 3 y z )e 1 + (x y z 3 )e + (z x y z)e 3 grad div v =?; rot rot v =? Igazoljuk, hogy az alábbi vektorterek rotációja azonosan zérus (örvénymentesek): a.) v = 3r r ; b.) v = r r ; c.) v = a r + (a r)r ; Igazoljuk, hogy az alábbi vektorterek divergenciája azonosan zérus (forrásmentesek): a.) w = (r a) ; b.) w = r a r ; c.) w = 3(a r).

17 0 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS 1.5. A koordináta rendszer folytonos szimmetriatranszformációi A derékszögü háromdimenziós kooordinátarendszert végtelen sok féleképpen választhatjuk. Abban az esetben ha a tengelyek irányai nem változnak csupán ezek közös metszéspontja - az origó - akkora koordinátarendszer eltolásárol beszélünk. Ha viszont az origó marad változatlan és a koordináta tengelyek rányai változnak megörizve a kölcsönösen meröleges voltukat akkor a koordinátarendszer elforgatásárol beszélünk. Mivel az emlitett koordinátarendszer választása önkényes, nem befolyásolja a testek relativ viszonyát, ezért az egyikröl egy másikra való áttérés egy folytonos szimmetriatranszformáció. Ezekre a transzformációkra az jellemz, hogy folytonosan változó paraméterekkel jellemezhet A koordinátarendszer eltolása ábra A koordináta tengelyek irányai nem változnak, csupán az uj koordinátarendszer O origóját a megelöz O origóhoz képest a -val eltoljuk. x = x a Mivel a koordinátarendszerek bázissai megegyeznek, a koordináták transzformációja: x i = x i a i i {1,, 3} Az a -val történ eltolásnak megfelel transzformációt T (a) -val, majd az ezt követ, b -vel történ eltolásnak megfelel transzformációt T (b) -vel jelölve: ahonnan következik, hogy x = T (a)x ; x = T (b)x x = T (b)t (a)x = x a b A T (a) transzformáció lineáris reprezentációját megadhatjuk mátrix formában a 1 x 1 T (a) a a 3 x = x x ahol fennáll, hogy T (a) T (b) = T (b) T (a) = T (a + b) a transzformáció pedig x 1 x x 3 1 = a a a x 1 x x 3 1

18 1.5. A KOORDINÁTA RENDSZER FOLYTONOS SZIMMETRIATRANSZFORMÁCIÓI1 Mivel létezik az egység- és az inverz-transzformáció T (0) = I 4 ; T (a)t ( a) = I 4 az eltolások, egy három paraméteres, folytonos, abel-féle(komutativ) u.n. Lie-csoportot alkotnak és irhatjuk az alábbi formában T (a) = I 4 + a i T i ahol T 1 = T = T 3 = a Lie-csoport (innitezimális) generátorai és segitségükkel el álíthatunk egy véges eltolást innitezimális eltolások sorozatábol. T (a) = lim N T ( a N )N = lim N (I 4 + at N )N Az eltolás transzformációja, a generátorok és a paraméterek fuggvényében T (a) = exp (a k T k ) exp (a T) Mivel a generátorok komutativak T i T j T j T i [T i, T j ] = 0 T (a) = 3 exp (a i T i ) i=1 ahol a két azonos index ellenére, nem alkalmaztuk az összegezési megállapodást. Javasoljuk az olvasonak, hogy probálja meg, igazolni az alábbi összefüggéseket: 1. feladat f(x + a) = exp (a d dx )f(x). feladat f(x + a) = exp (a )f(x) A koordinátarendszer elforgatása Amint már emlitettük, a koordonátarendszer megválasztásának, egy más módja az amikor nem változtatjuk meg az origó helyzetét, viszont elforgatjuk a koordináta tengelyeket (lásd az ábrát ). A koordináta tengelyek irányának megváltoztatásával a rajtuk elhelyezett egységvektorok megváltoznak. Más szóval, az eredeti {e 1 e e } 3) bázis helyébe az ój {e 1 e e 3} bázis lép amely szintén ortonormált e i e j = δ ij. ábra

19 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS A pont helyzettvektorát felirhatjuk mindkét koordináta rendszerben, a megfelel bázisokat használva, melyekben a koordináták {x 1 x x 3 } ill. {x 1 x x 3} és közöttük fennállnak az alábbi összefüggések: x = x j e j = x ke k = x e i = x j e j e i = x ke k e i = x i = e i e j x j Bevezeetve az R ij = e i e j kétindexü mennyiségeket, megadhatjuk za ój és régi koordináták közötti összefüggést x i = R ij x j A koordinátarendszert mint merev rendszert forgattuk el egy origón átmen tengely körül egy bizonyos szöggel. A forgástengelyt egy n egységvektorral adhatjuk meg, a forgás szögét jelöljük ϕ-el. A feladatunk az marad, hogy a koordináták transzformációját megadó R ij együtthatókat megadjuk a forgástengely irányának és a forgás szögének függvényében! R ji (n, ϕ) =?! ábra Az ábrán látható OA vector, az n irányu tengely körül elforgatva, az OA vektorrá vállik. A vektorok a forgástengely irányába mutató OB összetev i a forgatás során nem változik ezért OA = OB + BA ; OA = OB + BA ahol OB = (OA n)n ; BA = OA OB = OA (OA n)n A forgástengelyre meröleges BA vektor nagysága forgatáskor nem változik BA = BA Válasszunk két egymásra és a forgástengelyre meröleges egységvektort u = BA BA ; v = n BA n BA ; u = v = 1 Mivel n BA = BA ; n BA = n OA a BA vektornak a ϕ szöggel történ elforgatásábol létrejöv BA vektor kifejezése BA = BA (u cos ϕ + v sin ϕ) = BA cos ϕ + n OA sin ϕ ahonnan OA = OB + BA = (OA n)n + (OA (OA n)n) cos ϕ + n OA sin ϕ és csoportositások után OA = OA cos ϕ + (1 cos ϕ)n(n OA) + n OA sin ϕ Az elforgatott vektor legyen éppen a bázisvektor OA e i ; OA e i

20 1.5. A KOORDINÁTA RENDSZER FOLYTONOS SZIMMETRIATRANSZFORMÁCIÓI3 aminek a forgatásbol ered transzformációja e i = e i cos ϕ + (1 cos ϕ)n(n e i ) + n e i sin ϕ és a koordináta transzformációját megadó együttható R ij = e i e j = e i e j cos ϕ + (1 cos ϕ)(n e j )(n e i ) + (n e i ) e j sin ϕ Felhasználva, hogy Az együtthatók végs formája: e i e j = δ ij ; n e i = n i ; n e j = n j (n e i ) e j = (e i e j ) n = ε ijk n k R ij (n, ϕ) = δ ij cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n j + ɛ ijk n k sin ϕ A forgatások ábrázolása mátrixok segítségével A forgatásoknak megfelel lineáris transzformáció x i = R ij x j két derészögü koordinátarendszer esetén, ahol R ij (n, ϕ) = δ ij cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n j + ɛ ijk n k sin ϕ kifejyezhet mátrixok segitségével az alábbi módon: x 1 R 11 R 1 R 13 x = R 1 R R 3 x 3 R 31 R 3 R 33 A helyzetvektornak az oszlopmátrixot feleltethetjük meg x = x i e i x) = x 1 x x 3 = x 1 x x 3 = x x x 3 ahol a koordinátarendszer bázisát képez egységvektoroknak az e 1 e 1 ) = ; e e ) = ; e 3 e 3 ) =

21 4 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS oszlopmátrixok felelnek meg. A helyzetvektor ezeknek lineáris kombináciojaként irható fel. Egy más lehetöség a vektorábrázolásra a sormátrixxal történik x (x = (x 1, x, x 3 ) = x 1 (1, 0, 0) + x (0, 1, 0) + x 3 (0, 0, 1) amely az oszlopmátrix transzponáltja (x = x) T Az egységvektoroknak sormátrixok is megfeleltethetök e 1 (e 1 = (1, 0, 0) ; e (e = (0, 1, 0) ; e 3 (e 3 = (0, 0, 1) A bázis vektorok ortonormáltságát kifejez skaláris szorzatot e i e j = δ ij mátrix formában felirva (e i e j ) = δ ij. A vektor nagyságának a négyzete x = x x = (x x) Általában két x és y vektorok skaláris szorzatát,irhatjuk az alábbi (x y) = (x y) = x i y i = (y x) formában. A vektornak megfelel sormátrixot brá- mig az oszlop mátrixot ket- vektornak nevezzük. Az elforgatást megadó lineáris transzformációnak, amint látható, egy 3 3 négyzetes R mátrix felel meg: R 11 R 1 R 13 R(n, ϕ) = R 1 R R 3 R 31 R 3 R 33 Az elöz ekben bevezetett jelölések segitségével a következ egyszer módon irhatjuk az elforgatásnak megfelel lineáris transzformáciot és annak transzponált formáját x ) = R x) ; (x = (x R T Ha az n egységvektorral megadott forgástengely a koordinátarendszer egyes tengelyei mentén helyezkedik el, a megfelel elforgatások mátrixai, a megfelel elforgatási szögeket α, β ill. γ-val jelölve: n (1, 0, 0) R (1) (α) = cos α sin α 0 sin α cos α n (0, 1, 0) R () (β) = cosβ 0 sin β sinβ 0 cos β

22 1.5. A KOORDINÁTA RENDSZER FOLYTONOS SZIMMETRIATRANSZFORMÁCIÓI5 n (0, 0, 1) R (3) (γ) = cos γ sin γ 0 sin γ cos γ x t, x t, ϕ, ϕ, x i A forgásmátrix tulajdonságai Mivel a vektor elforgatása során annak nagysága nem változik x = (x x ) = (x R T R x) = (x x) = x amiböl az következik, hogy R T R = RR T = I 3 R T = R 1 tehát az elforgatás mátrixának inverze megegyezik a mátrix transzponáltjával. Az elöz összefüggéseket felirva a mátrix elemeivel R ij R ik = R ji R ki = δ jk a következ képpen értelmezhet. Ha a forgásmátrix egyes sorainak (ill. oszlopainak) elemeit egy - egy vektor elemeinek tekintjük, akkor ezek a vektorok (sorok ill. oszlopok) egy - egy ortonormált rendszert alkotnak. Ez azzal kapcsolatos, hogy ortonormált bázisrol egy másik ortonormált bázisra transzformálunk. Az ilyen transzformáciokat ortogonális transzformációnak nevezzük. ket-vektor ábrázolásnál a forditott transzformáció x ) = R x) = x) = R T x ) mátrixa R T lesz, de ugyanaz marad a bra-vektor ábrázolásban: (x = (x R T = (x = (x R tehát a ket-(oszlop) bra-(sor)cserének az R R T mátrixcsere felel meg. Felhasználva az elöz leg bevezetett jelöléseket, könnyü bizonyitani, hogy két vektor skaláris szorzata nem változik az elforgatás során, tehát egy invariáns, skaláris mennyiség. y ) = R y) ; x ) = R x) = (y x ) = (y x) = inv.

23 6 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS Két pont P 1 (x (1) ) és P (x () ) távolsága sem változik az elforgatás során. Mivel x (1) ) = R x (1)) ; x () ) = R x ()) = x (1) x () ) = R x (1) x () ) a távolság négyzete l (1) = (x (1) x () x (1) x () ) = (x (1) x () x (1) x () ) = inv. Felhasználva azt, hogy a mátrixok szorzatának a determinánsa megegeyezik a mátrixok determinánsainak szorzatával, valamint, hogy egy mátrix determinánsa egyenl a transzponált mátrix determinánsával, következik, hogy: det(rr T ) = det(i 3 ) = (det(r)) = 1 Tehát det(r) = ±1, azonpan " tiszta forgatás" esetén, mindig det(r) = +1. Végül bizonyitsuk be, hogy az elforgatások egy folytonos Lie csoportot alkotnak. Ha R 1 és R két elforgatás mátrixa, tehát R 1 R T 1 = I 3 det(r 1 ) = 1 ; R R T = I 3 det(r ) = 1 Ezek egymásutáni alkalmazásábol kapott R 3 mátrix esetén R 3 = R R 1 = R 3 R T 3 = I 3 det(r 3 ) = 1 A fenti tulajdonságokkal rendelkez mátrixok halmazát jelöljük SO(3, R) -el. Az elöz ek alapján {R 1, R } SO(3, R) = R 1 R = R 3 SO(3, R) Mivel nyilván I 3 és R 1 R T is eleme az emlitett halmaznak az SO(3, R) a háromdimenziós, valós háromparaméteres ortogonális, speciál(egységdeterminánsó) csoport. Nem nehéz belátni, hogy azonos tengely menti forgatások az SO(3, R) csoportnak egy abel-féle (kommutativ) alcsoportját alkotják. Általában R(n, α)r(n, β) = R(n, α + β) = R(n, β)r(n, α) R(n 1, α)r(n, β) R(n, β)r(n 1, α) az egymást követ különböz tengelyek körüli forgatások nem komutativak, tehát fontos sorrendjüknek pontos meghatározása A forgásmátrix forgásszögének és forgástengelyének meghatározása Legyen R = R ij ; RR T = I 3 ; det R = 1 tehát egy forgásmátrix, melynek elemeit felirhatnánk R ij (n, ϕ) = δ ij cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n j + ε ijk n k sin ϕ

24 1.5. A KOORDINÁTA RENDSZER FOLYTONOS SZIMMETRIATRANSZFORMÁCIÓI7 formában, ha ismernénk a forgatás ϕ szögét és a forgástengely n egységvektorát. Célunk a következ kben, ezen ϕ =? ; n =? mennyiségek meghatározása lesz. Két különböz módszert mutatunk be, amellyel meghatározhatjuk a keresett mennyiségeket. Legyen A egy 3 3 mátrix. 1.megoldás: A = A ij A mátrix átlós elemeinek összege, nyoma, angolul trace-e T r(a), németül spur-ja Sp(A), tehát A ii T r(a) Sp(A) Két azonos tipusu B és C mátrixok esetén B = B ij C = C ij T r(ab) = A ij B ji B ji A ij = T r(ba) Még több mátrix esetén, az elöz höz hasonló módon, könnyen igazolhatjuk, hogy T r(abc) = T r(bca) = T r(cab) stb. Alkalmazva az R(n ϕ) forgásmátrixra T r(r) = R ii = δ ii cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n i + ε iik n k sin ϕ = 1 + cos ϕ ahonnan, az elforgatás szögére cos ϕ = T r(r) 1 A forgástengely irányát megadó n egységvektor meghatározásához felhasználjuk azt a tényt, hogy forgatáskor ez a vektor nem változik n n) = R n) = n) = (R I 3 ) n) = 0 tehát n a forgásmátrix sajátvektora. A megfelel sajátérték egységnyi. Az n sajátvektortol még megköveteljük, hogy egységnyi legyen. (n n) = 1 A fenti lineáris homogén (sajátérték-)egyenletrendszernek, akkor és csak akkor van nullátol különböz megoldása, ha det(r I 3 ) = 0 aminek, minden forgásmátrixra teljesülnie kell. A forgástengely egységvektorának komponenseire fenálló feltételek (R ij δ ij )n j = 0 ; n j n j = 1

25 8 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS A bemutatott módszer hátránya, a kivánt {ϕ n 1 n n 3 } mennyiségek egyértelmü meghatározásának körulményes módja. Ezzel a problémával a következ, bemutatott módszernél, nem találkozunk!.megoldás : Kiindulva a forgásmátrix elemeinek R ij (n, ϕ) = δ ij cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n j + ε ijk n k sin ϕ konkrét kifejezéséböl, észrevesszük, hogy a jobboldal els két tagja szimmetrikus, az utolsó pedig antiszimmetikus az i és j indexekben. Fennáll az alábbi összefüggés: konkrétan: R ij = ɛ i j k n k sin ϕ R 3 R 3 = n 1 sin ϕ ; R 31 R 13 = n sin ϕ ; R 1 R 1 = n 3 sin ϕ ahonnan n i n i = 1 - b l következik, hogy sin ϕ = ± 1 (R3 R 3 ) + (R 31 R 13 ) + (R 1 R 1 ) A fenti négy egyenlet, egyértelmüen meghatározza a forgásvektort, mivel ϕ nϕ ( n)( ϕ), és az egyidöben történ egységvektor irányitásának és a forgás irányának a megváltoztatása nem változtatja meg a forgást Az Euler szögek ábra Az elforgatott koodináta-rendszert, általános esetben, három paraméterrel jellemezhetjük. Gyakori, az ó.n. Euler szögekkel megadni a három paramétert, amelyeket a következ képpen határozhatunk meg. Elöször az eredeti koordináta rendszert φ szöggel forgatjuk el a 3-as tengely körül alkalmazva az R 3 (φ) forgásmátrixot. Ezt követöen, az igy kapott x 1 x x 3 uj koordináta rendszer x 1 tengelye körül forgatunk θ szöggel alkalmazva az R 1(θ) forgásmátrixot. Majd az igy kapott x 1 x x 3 koordináta- rendszer x 3 tengelye körül forgatunk ψ szöggel az R 3 (ψ) mátrix alkalmazásával. Az eredmény: R(ψ, θ, φ) = R 3 (ψ)r 1 (θ)r 3 (φ) behelyettesítve a megfelel forgás-mátrixokat = cos ψ sin ψ 0 sin ψ cos ψ R(ψ, θ, φ) = cos θ sin θ 0 sin θ cos θ cos φ sin φ 0 sin φ cos φ

26 1.5. A KOORDINÁTA RENDSZER FOLYTONOS SZIMMETRIATRANSZFORMÁCIÓI9 A mátrixok szorzása után kapott végeredmény R(ψ, θ, φ) = cos ψ cos φ sin ψ cos θ sin φ cos ψ sin φ + sin ψ cos θ cos φ sin ψ sin θ sin ψ cos φ cos ψ cos θ sin φ sin ψ sin φ + cos ψ cos θ cos φ cos ψ sin θ sin θ sin φ sin θ cos φ cos θ. alkalmazás : A gömbi ϑ polár és χ azimut szögekkel megadott tengely körüli forgatás A forgástengely egysévektorának komponensei: n (n 1, n, n 3 ) = (sin ϑ cos χ, sin ϑ sin χ, cos ϑ) és e körül forgatunk ϕ szöggel. Határozzuk meg a forgatás R(n, ϕ) mátrixát. A mátrix elemei R ij (n, ϕ) = δ ij cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n j + ε ijk n k sin ϕ által képezett mátrix cos ϕ 0 0 R(n, ϕ) = 0 cos ϕ 0 + (1 cos ϕ) 0 0 cos ϕ + 0 n 3 n n 3 0 n 1 n n 1 0 sin ϕ n 1 n 1 n 1 n n 1 n 3 n n 1 n n n n 3 n 3 n 1 n 3 n n 3 n 3 Behelyetesitve a tengely n egységvektorának komponenseit és összevonva a jobboldali els és harmadik mátrixot R(n, ϕ) = = R(ϑ, χ, ϕ) = + sin ϕ cos ϕ cos ϑ sin ϕ sin ϑ sin χ sin ϕ cos ϑ sin ϕ cos ϕ sin ϑ cos χ sin ϕ sin ϑ sin χ sin ϕ sin ϑ cos χ sin ϕ cos ϕ sin ϑ cos χ sin χ sin ϑ sin sin χ sin ϑ cos ϑ sin χ sin ϑ cos χ sin ϑ cos χ sin χ sin ϑ cos ϑ cos χ sin ϑ cos ϑ cos χ sin ϑ cos ϑ sin χ cos ϑ Beátható, hogy R(nϕ)n = n, amint az elvárható. 3. alkalmazás + +

27 30 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS???inkább az R R(n, ϕr 1 = R(R n, ϕ) A koordináta rendszer elöször az x 1 tengely körül forgatjuk el α = π 6 szöggel, majd ezt követöen, az??? x tengely körül forgatunk β = π szöggel. Határozzuk meg;; 3 a) A teljes forgatás mátrixát b) Bizonyitsuk be, hogy valoban egy forgásmátrix c) Ha az eredeti koordinátarendszerben egy pont helyzetvektora (x = (1,, 3), határozzuk meg a vektor komponenseit az uj, elforgatott koordinatarendszerben. d) a teljes forgatás szögét e) a forgástengely egységvektorának komponenseit. Megoldás a) Az els forgatás mátrixa R (1) (α) és az ezt követ, második forgatás mátrixa R (1) (α)r () (β)r 1 (1) (α). A teljes forgatás mátrixa R (1) (α)r () (β) lesz. Tehát: R = R (1) (α)r () (β) = = cos α sin α sin α cos α = cos β 0 sin β sin β 0 cos β = b) Forgatás esetén, a mátrix inverze, meg kell egyezzen annak transzponáltjával RR T = = I Tehát a transzponált mátrix, inverz mátrix és eleme az SO(3R) csoportnak. c) A forgatás során kelletkez uj ket-vektor x ) = R x) [1 3 3]/ x 1 x x 3 = = [ ]/4 [ ]/4 Ellenörzésképpen igazoljuk, hogy forgatáskor a vektor hossza nem változik, tehát (x x) = (x x ) = 14. Ismét megemlitjük, hogy két vektor forgatásakor változatlan marad azok skaláris szorzata, tehát a kettejük közötti szög is. d) A második módszert alkalmazva sin ϕ = 1 (R3 R 3 ) + (R 31 R 13 ) + (R 1 R 1 )

28 1.6. FORGATÁSOK.VERZIÓ 31 Az értékek behelyetesitése után: sin ϕ = 1 3( = , ahonnan ϕ = o. 8 e) A forgástengely egységvektorai, sorra: n 1 = R 3 R 3 sin ϕ = n = R 31 R 13 sin ϕ = n 3 = R 1 R 1 sin ϕ = Forgatások.verzió Egy P pont helyzetvektora a háromdimenziós E 3 euklideszi térben, a K(O, e 1, e, e 3 ) koordináta-rendszerben x = x j e j, ahol a {e 1, e, e 3 } ortonormált bázisvektorok esetén e i e j = δ ij és e i e j = ε ijk e k Választva egy másik, az el z höz képest elforgatott K (O, e 1, e, e 3) koordinátarendszert, ugyanannak a P pontnak a helyzetvektora : x = x ie i. A kapcsolat az új {x 1, x, x 3} és a régi {x 1, x, x 3 } koordináták között, az összefüggés alapján : x = x j e j = x ie i x i = e i e j x j R ij x j Ha a K koordináta rendszert ϕ szöggel van elforgatva a K-hoz képest az n verszor által megadott tengely körül, akkor R ij = R ij (n, ϕ) A következ kben megadjuk a e j bázis vektorok elforgatásából kapott új e i bázisvektorokat, amelyekkel meghatározhatjuk az R ij e i e j együtthatókat. Az OB b vektor ϕ szöggel való forgatás után az OB b vektor (lásd az ábrát) lesz. Az a OA = (b n)n és b = a + AB, b = a + AB = (b n)n + AB. Belátható, hogy AB = AB mivel forgatáskor a forgástengelyt l mért távolság nem változik. Bevezetjük az u = AB AB és a v = n u mer leges egységvektorokat. Látható, hogy AB = AB (cos ϕu + sin ϕv) = cos ϕab + n AB sin ϕ Mivel AB = b a = b (b n)n Tehát AB = cos ϕb cos ϕ(b n)n + n b sin ϕ b = a+ab = (b n)n+cos ϕb cos ϕ(b n)n+n b = cos ϕb+(1 cos ϕ)(b n)n+n b sin ϕ.

29 3 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS Legyen b e i, következik, hogy : e i = cos ϕe i + (1 cos ϕ)n i n + n e i sin ϕ R ij (n, ϕ) = e i e j = cos ϕδ ij + (1 cos ϕ)n i n j + e j (e k e i )n k sin ϕ. Tehát a végeredmény : R ij (n, ϕ) = cos ϕδ ij + (1 cos ϕ)n i n j + ε ijk n k sin ϕ R ij (n, ϕ) e i e j = cos ϕδ ij + (1 cos ϕ)n i n j + ε ijk n k sin ϕ, Hasonlóan : x 1 x = x = x) ket-vektor x x) = x x 1 + x 3 0 = x i e i ) x = (x 1, x, x 3 ) (x ú.n.bra-vektor (x = x 1 (1, 0, 0)+x (0, 1, 0)+x 3 (0, 0, 1) = x i (e i. (1.) ahol : x) T (x (x T x), x x = x i (x x). A bázis vektorok ortonormáltsága és teljessége : (e i e j ) = δ ij, e i )(e i = I egységmátrix (1.3) Az R ij együtthatókból alkotott R(n, ϕ) = R 11 R 1 R 13 R 1 R R 3 R 31 R 3 R 33 ú.n. forgásmátrix segítségével az elforgatott koordonáta-rendszerben a vektor komponenseit röviden az alábbi módon x ) = R(n, ϕ) x), vagy (x = (x R T (n, ϕ) számoljuk. Mivel a vektor nagysága forgatása során nem változik x = (x i ) = (x x) = (x x ) invariáns, és innen : (x x ) = (x R T R x) = (x x) R T R = I 3 R T = R 1.

30 1.6. FORGATÁSOK.VERZIÓ 33 R T R = I 3 = R T ikr kj = I 3ij = R ki R kj = δ ij Tehát az R mátrix oszlopai ortonormált rendszert alkot.hasonlóan RR T = I 3 = R ik R T kj = R ik R jk = δ ij, ami azt jelkenti, hogy a sorok is ortonormáltak (ortogonális transzfonació). Ugyancsak a fenti tulajdonságból következik, hogy a det(r) = ±1. Legyen két tetsz leges R (1), R () forgatás, azaz R (1)T R (1) = R ()T R () = I 3 akkor belátható, hogy R (3) = R () R (1) szintén egy forgatás mivel R (3)T R (3) = I 3. Egy háromkomponens v = v i e i mennyiség vektor ha komponenseinek transzformációja a koordonáta-rendszer forgatásakor : v i = R ij v j. A skalár mennyiségek értéke nem változik a koordináta-rendszer elforgatásakor. Ha x, y, z,... vektorok komponenseib l képezhetünk számtalan módon egy kétindex T ij i, j ε (1,, 3) mennyiséget például a következ módon : T ij = αx i x j + βy i z j ahol α, β,... invariáns skalármennyiségek. A koordonáta-rendszer elforgatásakor az alábbi módon transzformálódnak : T ij = R ik R jl T kl Az így transzformálodó mennyiségeket másodrend hármastenzornak nevezzük. Mivel R ik R il = δ kl, ezért T ii = T kk invariáns (skalár) Legyen A ij és B ij két másodrend hármastenzor. Ezek lineáris kombinácioja szintén egy másodrend tenzor :αa ij + βb ij = C ij. Másodrend tenzort másképpen is kaphatunk :A ij B jk = D ik. A δ ij is egy másodrend, invariáns tenzor, ugyanis : δ ij = R ik R jl δ kl = R ik R jk = δ ij Az innitezimális elforgatások Nagyon kis abszolut értékü, forgásszög esetén 1 ϕ δϕ ; δϕ 1; az alábbi, els rendü, megközelitéseket tehetjük cos δϕ 1 ; sin δϕ δϕ

31 34 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS A forgásmátrix elemei ebben a közelitésben Rij(n, δϕ) δ ij + ε ijk n k δϕ és a koordináta transzformációk x i = R ij x j = x i + ε ijk x j n k δϕ ahonnan következik, hogy δx i x i x i = ε ijk x j n k δϕ vektoriális formában, mivel nδϕ δϕ δx = x nδϕ δx = x δϕ Elosztva az egyenletet δt-vel és bevezetve a δx δt v ; jelöléseket ( a v sebességre és az ω szögsebességre ),következik hogy: δϕ δt ω = v = x ω Itt fontos megjegyezni,hogy a koordinátarendszert forgatom, amennyiben az anyagi pont forogna a koordinátarendszerhez képest akkor: v = ω x Az elforgatások generátorai Bevezetjük a következ mátrixokat I k = iε kij = (I k ) ij ; amelyeket az innitezimális elforgatás-transzformáció generátorainak nevezzük. Felhasználva a Levi-Civita szimbolum értékeit, a generátorok konkrét alakja: I 1 = i 0 i 0 I = 0 0 i i 0 0 I 3 = 0 i 0 i A generátorok tulajdonságainak vizsgálatához, szükségünk van a komutátor fogalmának a felhasználására. Legyen adott a következ három A, B, C azonos tipusu, négyzetes mátrix. Az A és B mátrixok komutátora [A, B] AB BA [B, A]

32 1.6. FORGATÁSOK.VERZIÓ 35 anti-komutativ kifejezés. Könnyen beláthatok a fenti mellett, még a következ alaptulajdonság is fenáll, tetszöleges α és β állandók esetén: [αa + βb, C] = α[a, C] + β[b, C] Az olvasora bizuk a következ egynlöségek igazolását és kifejezések kiszámitását: 4a.feladat 4b.feladat [AB, C] = A[B, C] + [A, C]B 4c.feladat [A, BC] = B[A, C] + [A, B]C Igazoljuk a Jacobi azonosságot [A, [B, C]] + [B, [C, A]] + [C, [A, B]] = 0 5a.feladat A (4a) és (4b) alapján számitsuk ki: 5b.feladat 5c.feladat kifejezéseket. Kiszámitva a generátorok komutátorait [AB, CD] = [A, B] = 1 [(A) n, B] = [A, B] = 1 [f(a), B] = [I 1, I ] = ii 3 ; [I, I 3 ] = ii 1 ; [I 3, I 1 ] = ii röviden, az alábbi formákban foglalhatjuk össze: [I i, I j ] = iε ijk I k I I = ii A generátorok komutátorait, minden folytonos Lie-csoport esetén, felirhatjuk a generátorok lineáris kombináciojaként. A generátorok közötti, eképpen létrejött összefüggések, alkotják a Lie-algebrát. A jobboldalon lév generátorok lineáris kombinációjának egyutthatói az u.n. struktura állandók, amelyek között a Jacobi azonosság következtében levezethet a következ összefüggés ε ijk ε klm + ε jlk ε kim + ε lik ε kjm = 0 Az innitezimális, háromdimenzios forgatás kifejezése, a generátorok, valamint az innitezimális δϕ = nδϕ = ( n)( δϕ) = δϕ i e i forgási paraméterek segitségével, felirható az alábbi formában: R(n, δϕ) = I 3 + ii k n k δϕ = I 3 + ii nδϕ = I 3 + ii δϕ

33 36 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS Fennállnak az alábbi összefüggések 0 n 3 n n I = i n 3 0 n 1 n n 1 0 (n I) = I 3 n 1 n 1 n 1 n n 1 n 3 n n 1 n n n n 3 n 3 n 1 n 3 n n 3 n 3 ahol (I n) antiszimmetrikus, az (I n) pedig szimmetrikus mátrixok. Az elöz k fontos következménye: (n I) 3 = n I A forgásmátrix el állítása exponenciális alakban A forgatás " végtelen kis" δϕ szögét irhatjuk δϕ = ϕ N ; N formában. A megfelel forgásmátrix: R(n, ϕ N ) = I 3 + ii n ϕ N melynek egymásutáni N-szeri alkalmazása megadja a véges ϕ szöggel történ forgatás mátrixát, mivel mint láttuk, az adott tengely körüli egymásutáni forgatások forgásszögei összeadódnak. R(n, ϕ) = lim 3 + ii n ϕ N N ) (I 3 + ii n ϕ N ) = lim 3 N }{{} + ii n ϕ N )N N Az eredmény R(n, ϕ) = exp (ii nϕ) viszonylag egyszer formában megadja, a generátorok felhasználásával, a forgatás mátrixát. Bizonyitsuk be, hogy ez a kifejezés megegyezik a forgásmátrixra elöz leg már kapott eredménnyel. Elvégezve az exponenciális függvény Taylor sorba történ kifejtését. exp (ii nϕ) = I ! (ii nϕ) + 1! (ii nϕ) + 1 3! (ii nϕ) ! (ii nϕ)4 + = = I 3 + i 1 1! I nϕ 1! (I n) ϕ i 1 3! (I n)3 ϕ ! (I n)4 ϕ 4 + i 1 5! (I n)5 ϕ 5 1 6! (I n)6 ϕ 6 i 1 7! (I n)7 ϕ Alkalmazva az elöz leg megadott (n I) 3 = n I összefüggést és elvégezve a megfelel csoportosítást: [ ] ϕ exp (ii nϕ) = I 3 + i(i n) 1! ϕ3 3! + ϕ5 5! ϕ7 7!

34 1.6. FORGATÁSOK.VERZIÓ 37 [ ] + (I n) ϕ! + ϕ4 4! ϕ6 6! +... felismerjük, hogy a szögletes zárojelbeli kifejezéesek, a sin ϕ ill. a cos ϕ 1 sorfejtései és az eredmény: R(n, ϕ) = exp (ii nϕ) = I 3 + i(i n) sin ϕ (I n) (1 cos ϕ) A kapott kifejezés, formailag még nem hasonlit a forgásmátrix ismert alakjához, azonban felhasználva az elözöleg már megadott I n és (I n) mátrixok elemeit (I n) ij = iε ijk n k (I n) ij = δ ij n i n j visszakapjuk a forgásmátrix elemeinek R ij = δ ij cos ϕ + (1 cos ϕ)n i n j + ε ijk n k sin ϕ jolismert kifejezésével. Javasoljuk, az olvasónak, hogy igazolja a 6a.feladat (I m)(i n) = (m n)i 3 n m valamint a 6b.feladat összefüggéseket és adja meg a 7a.feledat 7b.feladat (I m)(i n)(i p) = exp(iαi 3 )I 1 exp( iαi 3 ) = exp(iαi 3 ) exp(iβi 1 ) exp( iαi 3 ) = kifejezéseket A forgatások ábrázolása A kétdimenziós ábrázolás Az SO(3, R) háromdimenzios ortogonális valos speciál forgáscsoport elemei 3 3-as mátrixok. Célunk, minden három folytonos paramétert tartalmazó, 3 3-as ortogonális mátrixnak olyan -es mátrixot megfeleltetni, amely megörzi a csoport tulajdonságait, másszóval a háromdimenziós ábrázolást egy kétdimenziós ábrázolással váltjuk fel. A forgáscsoport lineáris ábrázolásának általános elméletét a függelékben fogjuk részletesen kifejteni. Bevezetjük a következ három -es tipusu, u.n. Pauli mátrixokat σ 1 = ( ) σ = ( 0 i i 0 ) σ 3 = ( )

35 38 1. FEJEZET. ISMÉTLÉS melyeknek fontosabb tulajdonságainak megadása elött emlékeztetünk arra, hogy egy négyzetes A = A jk mátrix transzponáltját (A T ) és komplex konjugáltját (A ) a mátrix adjungáltjának (A ) nevezzük: A T A. Amenyiben a mátrix megegyzik annak adjungáltjával, vagyis A = A A jk = A kj, akkor a mátrixot önadjungált-nak, vagy másképpen hermitikus-nak nevezzük. Amenyiben a mátrix adjungáltja megegyezik a mátrix inverzével A = A 1, akkor a mátrixot unitér-nek nevezzük. Megjegyezzük, hogy a forgatás ortogonális transzformáció-ját megadó valos mátrixok is unitér-ek. A Pauli-mátrixok átlos elemeinek összege nulla, determinánsa 1 és hermitikusak, tehát: T r(σ i ) = 0 det(σ i ) = 1 σ T i σ i = σ i i (1,, 3) A közöttük fennálló összefüggések általános kifejezése: amiböl következik, hogy σ i σ j = I δ ij + iε ijk σ k σ i σ j + σ j σ i {σ i, σ j } = δ ij I σ i σ j σ j σ i [σ i, σ j ] = iε ijk σ k Az elöz összefüggés következménye T r(σ i σ j ) = δ ij Javasoljuk, az alábbi kifejezések kiszámitását 8a.feladat T r(σ i σ j σ k ) = 8b.feladat T r(σ i σ j σ k σ l ) = és egyenlöségek igazolását 9a.feladat (a σ)(b σ) = a bi + i(a b) σ (a σ) = a I 9b.feladat [ σi, σ ] j σ k = iε ijk Vegyük észre, hogy a fenti összefüggések megegyeznek a forgáscsoport háromdimenziós ábrázolásának, generátorai közötti Lie-algebrával.Tehát az analogia folytán, a kétdimenziós ábrázolás generátorai I i σ i A -es mátrixokkal megadott(ábrázolt) generátorok, lehetövé teszik a forgás kétdimenziós ábrazolását, exponenciális formában. R(n, ϕ) = exp (in Iϕ) R(n, ϕ) = exp (in σ ϕ )

36 1.6. FORGATÁSOK.VERZIÓ 39 Fejtsük ki a forgáscsoport, kétdimenziós exponenciális ábrázolását. R(n, ϕ) = exp (in σ ϕ ) = I + 1 1! (in σ ϕ ) + 1! (in σ ϕ ) + 1 3! (in σ ϕ )3 + Alkalmazva az alábbi összefüggéseket (n σ) j = I ; (n σ) j+1 = n σ ; j (0, 1,, 3,... ) elvégezhetjük a tagok megfelel csoportositását R(n, ϕ) = I (1 1! (ϕ ) + 1 ) ( 4! (ϕ )4 + i(n σ) 1 1 1! (ϕ ) + 1 ) 3! (ϕ )3 A zárojelekben lév kifejezések a cos ϕ ill. a sin ϕ végeredmény: függvények Taylor sorfejtései, ezért a R(n, ϕ) = I cos ϕ + i(n σ) sin ϕ Behelyetesítve a Pauli-mátrixok konkrét formáit a forgatás kétdimenziós unitér alakja cos ϕ + in 3 sin ϕ (in 1 + n ) sin ϕ R(n, ϕ) = (in 1 n ) sin ϕ cos ϕ in 3 sin ϕ mátrix Alapvet tulajdonságai: R = R 1 ; T rr = cos ϕ ; det R = 1, tehát kétdimenziós, unitér, egységnyi determinánsu (speciális) mátrix. Ezek a mátrixok alkotják az u.n.su() csoportot. Tehát R SU(), ami azt jelenti, hogy az SO(3, R) forgáscsoport homomorf az SU() csoportal. Lényeges megemlítemünk, hogy R(n, π) = = I és nem I. Ez azt jelenti, hogy R(n, ϕ) ± R(n, ϕ) összefüggés van a három- és két- dimenziós ábrázolások között. A forgástengelyeket az egyes koordináta tengelyek irányában választva, a megfelel kétdimenziós forgásmátrixok: n (1, 0, 0) R 1 (α) = cos α i sin α i sin α cos α n (0, 1, 0) R (β) = cos β sin β sin β cos β

n m db. szám a i R Lehet a k, vagy a α. i, α szabad index a ij két indexű mennyiség (i sor index, j oszlop index) a ib j

n m db. szám a i R Lehet a k, vagy a α. i, α szabad index a ij két indexű mennyiség (i sor index, j oszlop index) a ib j a R 1 db. szám a 1, a 2,..., a n {a i} i=1,n a i R Lehet a k, vagy a α. i, α szabad index a 11 a 12... a 1m a 21 a 22... a 2m........ a n1 a n2... a nm {a ij} i=1,n,j=1,m R a ij két indexű mennyiség (i

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

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

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

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

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

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

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

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

1.1. 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

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer . gyakorlat A polárkoordináta-rendszer Az 1. gyakorlaton megismerkedtünk a descartesi koordináta-rendszerrel. Síkvektorokat gyakran kényelmes ún. polárkoordinátákkal megadni: az r hosszúsággal és a φ irányszöggel

Részletesebben

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

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

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

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

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

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu

Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Számítógépes Grafika Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013/2014. őszi félév ( Eötvös LorándSzámítógépes TudományegyetemInformatikai Grafika Kar) 2013/2014.

Részletesebben

1. Algebra Elemek Műveletek. Tenzor algebra és analízis Einstein-féle konvencióval

1. Algebra Elemek Műveletek. Tenzor algebra és analízis Einstein-féle konvencióval Indexes deriválás Tenzor algebra és analízis Einstein-féle konvencióval Készítette: Kómár Péter, 200 Az indexes írásmód ill. deriválás egy eszköz, amely tenzorok analízisét teszi egyszerűbbé a fizikai

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

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

Bevezetés a görbe vonalú geometriába

Bevezetés a görbe vonalú geometriába Bevezetés a görbe vonalú geometriába Metrikus tenzor, Christoffel-szimbólum, kovariáns derivált, párhuzamos eltolás, geodetikus Pr hle Zsóa A klasszikus térelmélet elemei (szeminárium) 2012. október 1.

Részletesebben

1.1. Feladatok. x 0 pontban! b) f(x) = 2x + 5, x 0 = 2. d) f(x) = 1 3x+4 = 1. e) f(x) = x 1. f) x 2 4x + 4 sin(x 2), x 0 = 2. általános pontban!

1.1. Feladatok. x 0 pontban! b) f(x) = 2x + 5, x 0 = 2. d) f(x) = 1 3x+4 = 1. e) f(x) = x 1. f) x 2 4x + 4 sin(x 2), x 0 = 2. általános pontban! . Egyváltozós függgvények deriválása.. Feladatok.. Feladat A definíció alapján határozzuk meg a következő függvények deriváltját az x pontban! a) f(x) = x +, x = 5 b) f(x) = x + 5, x = c) f(x) = x+, x

Részletesebben

Bevezetés az elméleti zikába

Bevezetés az elméleti zikába Bevezetés az elméleti zikába egyetemi jegyzet Kúpszeletek Lázár Zsolt, Lázár József Babe³Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar 2011 TARTALOMJEGYZÉK 6 TARTALOMJEGYZÉK Azokat a görbéket, amelyeknek egyenlete

Részletesebben

Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Vektorgeometria (1) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. A térbeli irányított szakaszokat vektoroknak hívjuk. Két vektort egyenlőnek tekintünk, ha párhuzamos eltolással fedésbe hozhatók.

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

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

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK 217/18 1 félév I VEKTOROK, MÁTRIXOK I1 I2 Vektorok 1 A síkon derékszögű koordinátarendszerben minden v vektornak van vízszintes és van függőleges koordinátája, ezeket sorrendben v 1 és v 2 jelöli A v síkbeli

Részletesebben

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek

{ } x x x y 1. MATEMATIKAI ÖSSZEFOGLALÓ. ( ) ( ) ( ) (a szorzás eredménye:vektor) 1.1. Vektorok közötti műveletek 1. MAEMAIKAI ÖSSZEFOGLALÓ 1.1. Vektorok közötti műveletek Azok a fizikai mennyiségek, melyeknek nagyságukon kívül irányuk is van, vektoroknak nevezzük. A vektort egyértelműen megadhatjuk a hosszával és

Részletesebben

Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája

Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája Számítási módszerek a fizikában 1. (BMETE90AF35) tárgy részletes tematikája Tasnádi Tamás 2014. szeptember 11. Kivonat A tárgy a BME Fizika BSc szak kötelező, alapozó tárgya a képzés 1. félévében. A tárgy

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

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

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

Részletesebben

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

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

A Hamilton-Jacobi-egyenlet

A Hamilton-Jacobi-egyenlet A Hamilton-Jacobi-egyenlet Ha sikerül olyan kanonikus transzformációt találnunk, amely a Hamilton-függvényt zérusra transzformálja akkor valamennyi új koordináta és impulzus állandó lesz: H 0 Q k = H P

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

Robotika. Kinematika. Magyar Attila

Robotika. Kinematika. Magyar Attila Robotika Kinematika Magyar Attila amagyar@almos.vein.hu Miről lesz szó? Bevezetés Merev test pozíciója és orientációja Rotáció Euler szögek Homogén transzformációk Direkt kinematika Nyílt kinematikai lánc

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

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

Megoldások. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma)

Megoldások. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások 1. Határozd meg az a és b vektor skaláris szorzatát, ha a = 5, b = 4 és a közbezárt szög φ = 55! Alkalmazzuk a megfelelő képletet: a b = a b cos φ = 5 4 cos 55 11,47. 2. Határozd meg a következő

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

MateFIZIKA: Pörgés, forgás, csavarodás (Vektorok és axiálvektorok a fizikában)

MateFIZIKA: Pörgés, forgás, csavarodás (Vektorok és axiálvektorok a fizikában) MateFIZIKA: Pörgés, forgás, csavarodás (Vektorok és axiálvektorok a fizikában) Tasnádi Tamás 1 2015. április 17. 1 BME, Mat. Int., Analízis Tsz. Tartalom Vektorok és axiálvektorok Forgómozgás, pörgettyűk

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

5. előadás. Skaláris szorzás

5. előadás. Skaláris szorzás 5. előadás Skaláris szorzás Bevezetés Két vektor hajlásszöge: a vektorokkal párhuzamos és egyirányú, egy pontból induló félegyenesek konvex szöge. φ Bevezetés Definíció: Két vektor skaláris szorzata abszolút

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

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

Hajder Levente 2017/2018. II. félév

Hajder Levente 2017/2018. II. félév Hajder Levente hajder@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2017/2018. II. félév Tartalom 1 2 3 Geometriai modellezés feladata A világunkat modellezni kell a térben. Valamilyen koordinátarendszer

Részletesebben

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

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

Részletesebben

LINEÁRIS 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

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások Megoldások 1. Tekintsük az alábbi szabályos hatszögben a következő vektorokat: a = AB és b = AF. Add meg az FO, DC, AO, AC, BE, FB, CE, DF vektorok koordinátáit az (a ; b ) koordinátarendszerben! Alkalmazzuk

Részletesebben

1. feladatsor Komplex számok

1. feladatsor Komplex számok . feladatsor Komplex számok.. Feladat. Kanonikus alakban számolva határozzuk meg az alábbi műveletek eredményét. (a) i 0 ; i 8 ; (b) + 4i; 3 i (c) ( + 5i)( 6i); (d) i 3+i ; (e) 3i ; (f) ( +3i)(8+i) ( 4

Részletesebben

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

1. Generátorrendszer. Házi feladat (fizikából tudjuk) Ha v és w nem párhuzamos síkvektorok, akkor generátorrendszert alkotnak a sík vektorainak 1. Generátorrendszer Generátorrendszer. Tétel (Freud, 4.3.4. Tétel) Legyen V vektortér a T test fölött és v 1,v 2,...,v m V. Ekkor a λ 1 v 1 + λ 2 v 2 +... + λ m v m alakú vektorok, ahol λ 1,λ 2,...,λ

Részletesebben

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

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

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

Vektoralgebra feladatlap 2018 január 20.

Vektoralgebra feladatlap 2018 január 20. 1. Adott az ABCD tetraéder, határozzuk meg: a) AB + BD + DC b) AD + CB + DC c) AB + BC + DA + CD Vektoralgebra feladatlap 018 január 0.. Adott az ABCD tetraéder. Igazoljuk, hogy AD + BC = BD + AC, majd

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Bevezetés az elméleti zikába

Bevezetés az elméleti zikába Bevezetés az elméleti zikába egyetemi jegyzet Merev test mozgása Lázár Zsolt, Lázár József Babe³Bolyai Tudományegyetem Fizika Kar 011 TARTALOMJEGYZÉK 0.1. Alapfogalmak,jelölések............................

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

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása BUDAPEST MŰSZAK ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNY EGYETEM Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása Segédlet a Szilárdságtan c tárgy házi feladatához Készítette: Lehotzky Dávid Budapest, 205 február 28 ábra

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

Permutációk véges halmazon (el adásvázlat, február 12.)

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

Részletesebben

Kinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek

Kinematika szeptember Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek Kinematika 2014. szeptember 28. 1. Vonatkoztatási rendszerek, koordinátarendszerek 1.1. Vonatkoztatási rendszerek A test mozgásának leírása kezdetén ki kell választani azt a viszonyítási rendszert, amelyből

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

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. 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

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz 2018/2019 ősz Elérhetőségek Előadó: (safaro@math.bme.hu) Fogadóóra: hétfő 9-10 (H épület 3. emelet 310-es ajtó) A pontos tárgykövetelmények a www.math.bme.hu/~safaro/kalkulus oldalon találhatóak. A mátrix

Részletesebben

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

Analízis elo adások. Vajda István. 2012. szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem) Vajda István Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem 1 / 36 Bevezetés A komplex számok értelmezése Definíció: Tekintsük a valós számpárok R2 halmazát és értelmezzük ezen a halmazon a következo két

Részletesebben

Komplex számok. 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

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

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. feladatsor: Vektorfüggvények deriválása (megoldás)

1. feladatsor: Vektorfüggvények deriválása (megoldás) Matematika A gyakorlat Energetika és Mechatronika BSc szakok 016/17 ősz 1. feladatsor: Vektorfüggvények deriválása megoldás) 1. Tekintsük azt az L : R R lineáris leképezést ami az 1 0) vektort az 1 0 )

Részletesebben

1. Szabadvektorok és analitikus geometria

1. Szabadvektorok és analitikus geometria 1. Szabadvektorok és analitikus geometria Ebben a fejezetben megismerkedünk a szabadvektorok fogalmával, amely a középiskolai vektorfogalom pontosítása. Előzetes ismeretként feltételezzük az euklideszi

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

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n} Matek A2 (Lineáris algebra) Felhasználtam a Szilágyi Brigittás órai jegyzeteket, néhol a Thomas féle Kalkulus III könyvet. A hibákért felelosséget nem vállalok. Hiányosságok vannak(1. órai lin algebrai

Részletesebben

1. A komplex számok ábrázolása

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

Részletesebben

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

FELVÉTELI VIZSGA, szeptember 12.

FELVÉTELI VIZSGA, szeptember 12. BABEŞ-BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM, KOLOZSVÁR MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR FELVÉTELI VIZSGA, 08. szeptember. Írásbeli vizsga MATEMATIKÁBÓL FONTOS TUDNIVALÓK: A feleletválasztós feladatok,,a rész esetén egy

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

Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid

Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid Szilárdságtani számítások Gyakorlati példák Dr. Gönczi Dávid I. Bevezető ismeretek I.1 Definíciók I.2 Tenzoralgebrai alapismeretek I.3 Bevezetés az indexes jelölésmódba I.4 A lineáris rugalmasságtan általános

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

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

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

Valasek Gábor Informatikai Kar. 2016/2017. tavaszi félév

Valasek Gábor Informatikai Kar. 2016/2017. tavaszi félév Számítógépes Grafika Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2016/2017. tavaszi félév Tartalom 1 Motiváció 2 Transzformációk Transzformációk általában 3 Nevezetes

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

Tartalom. Nevezetes affin transzformációk. Valasek Gábor 2016/2017. tavaszi félév

Tartalom. Nevezetes affin transzformációk. Valasek Gábor 2016/2017. tavaszi félév Tartalom Motiváció Számítógépes Grafika Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2016/2017. tavaszi félév Transzformációk Transzformációk általában Nevezetes affin

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

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

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

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

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

differenciálegyenletek

differenciálegyenletek Állandó együtthatójú lineáris homogén differenciálegyenletek L[y] = y (n) + a 1y (n 1) + + a ny = 0 a i R (1) a valós, állandó együtthatójú lineáris homogén n-ed rendű differenciálegyenlet Megoldását y

Részletesebben

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében Infobionika ROBOTIKA X. Előadás Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika Készült a HEFOP-3.3.1-P.-2004-06-0018/1.0 projekt keretében Tartalom Direkt kinematikai probléma Denavit-Hartenberg konvenció

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Vektorok II.

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Vektorok II. Vektorok II. DEFINÍCIÓ: (Vektorok hajlásszöge) Két vektor hajlásszögének azt a φ (0 φ 180 ) szöget nevezzük, amelyet a vektorok egy közös pontból felmért reprezentánsai által meghatározott félegyenesek

Részletesebben

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

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, 0. október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla Az előadáshoz ajánlott jegyzet: Szabó László: Bevezetés a lineáris algebrába, Polygon Kiadó, Szeged,

Részletesebben

Lineáris algebra 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

= e i1 e ik e j 1. tenzorok. A k = l = 0 speciális esetben e az R egységeleme. A. e q 1...q s. = e j 1...j l q 1...q s

= e i1 e ik e j 1. tenzorok. A k = l = 0 speciális esetben e az R egységeleme. A. e q 1...q s. = e j 1...j l q 1...q s 3. TENZORANALÍZIS Legyen V egy n-dimenziós vektortér, V a duális tere, T (k,l) V = V V V V a (k, l)-típusú tenzorok tere. Megállapodás szerint T (0,0) V = R (általában az alaptest). Ha e 1,..., e n V egy

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

Gazdasági matematika II. tanmenet

Gazdasági matematika II. tanmenet Gazdasági matematika II. tanmenet Mádi-Nagy Gergely A hivatkozásokban az alábbi tankönyvekre utalunk: T: Tóth Irén (szerk.): Operációkutatás I., Nemzeti Tankönyvkiadó 1987. Cs: Csernyák László (szerk.):

Részletesebben

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi . Adott a mátri, determináns determináns, ahol,, d Számítsd ki:. b) Igazold, hogy a b c. Adott a az 6 0 egyenlet megoldásai. a). c) Számítsd ki a d determináns értékét. d c a b determináns, ahol abc,,.

Részletesebben

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( )

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( ) Trigonometria Megoldások Trigonometria - megoldások ) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( ) akkor a háromszög egyenlő szárú vagy derékszögű!

Részletesebben