= 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
|
|
- Edit Dudásné
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 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 bázisa, akkor jelöljük e 1,..., e n -nel a duális bázist V -ban. Az e i V lineáris függvényt az e i (e j ) = δj i egyenlőségek definiálják. T (k,l) V -ben bázist alkotnak az e j 1...j l = e i1 e ik e j 1 e j l tenzorok. A k = l = 0 speciális esetben e az R egységeleme. A k,l=0 T (k,l) V direkt összeg egy asszociatívalgebra-struktúrával rendelkezik a tenzorszorzásra nézve, ahol a tenzorszorzást a bázisvektorokon az e j 1...j l e q 1...q s p 1...p r = e j 1...j l q 1...q s p 1...p r képlettel adjuk meg. Ha T = n i 1,...,i k,j 1,...,j l =1 T i 1...i k j 1...j l e j 1...j l egy (k, l)-típusú tenzor, akkor a T i 1...i k j 1...j l számokat a tenzor koordinátáinak, vagy komponenseinek nevezzük az e 1,..., e n bázisra vonatkozóan. 3-1: Határozzuk meg a T (k,l) V tenzortér dimenzióját. 3-2: Hogyan változnak meg egy tenzor koordinátái, ha az e 1,..., e n bázisról áttérünk egy f 1,..., f n bázisra, ahol f i = n j=1 aj i e j? Mutassuk meg, hogy ha (b j i ) az (aj i ) áttérésmátrix inverze, akkor n f i = b i je j, j=1 f j 1...j l = n p 1,...,p k,q 1,...,q l =1 a p 1 i 1... a p k i k b j 1 q1... b j k qk e q 1...q l p 1...p k. 3-3: Adjuk meg azokat a (2, 0) illetve (1, 1) típusú tenzorokat, melyek koordinátái nem függnek a bázis megválasztásától. 3-4: Akár egy (2, 0)-, akár egy (1, 1)-típusú tenzor egy adott bázisra vonatkoztatott koordinátáiból koordinátáiból össze lehet állítani egy n n-es mátrixot. Függ-e ennek a mátrixnak a nyoma illetve determinánsa a bázis választásától? 3-5: Egy (2, 0)- illetve egy (0, 2)-típusú tenzort nemelfajulónak nevezünk, ha valamely bázishoz tartozó koordinátáiból összerakott n n-es mátrix determinánsa nem nulla. Bizonyítsuk be, hogy a nemelfajultság nem függ a bázis választásától. 3-6: Legyen ξ egy nemelfajuló (2, 0)-típusú tenzor. Mutassuk meg, hogy létezik egyértelműen egy olyan η (0, 2)-típusú tenzor, melyre igaz, hogy bármely bázisban a ξ illetve η koordinátáiból összerakott n n-es mátrixok egymás inverzei. 3-7: Hogyan számolhatjuk ki két tenzor tenzorszorzatának koordinátáit? Két azonos dimenziós vektortér között mindig megadhatunk egy izomorfizmust úgy, választunk mindkét térben egy-egy bázist és azt a lineáris leképezést tekintjük, mely az egyik bázis vektorait bijektíven képezi a másik bázis vektoraira. Egy izomorfizmus akkor természetes, ha definíciójában nem használunk véletlenszerűen kiválasztott elemeket, pl. bázisokat, vagy ha használunk is, az izomorfizmus független a választástól. 3-8: Adjunk meg természetes izomorfizmusokat az alábbi vektorterek között:
2 (a) (V W ) = V W ; (b) Hom(V, W ) = V W, speciálisan End(V ) = T (1,1) V és Hom(V, V ) = T (0,2) V ; (c) (T (k,l) V ) = T (k,l) V = T (l,k) V ; (d) {V V R (k + l)-lineáris függvények = T (l,k) V ; (e) {V W k-lineáris leképezések W -be = T (0,k) V W ; (f) {V V k-lineáris leképezések V -be = T (1,k) V ; (g) Hom(T (k,l) V, T (p,q) V ) = T (l+p,k+q) V. Az {1,..., k halmaz S k permutációcsoportja reprezentálódik a T (0,k) V és T (k,0) V tenzortereken. A Φ : S k GL(T (k,0) V ), σ Φ σ reprezentációt a bázivektorokon így adjuk meg: Φ σ (e i1...i k ) e σ(i1 )...σ(i k ). Hasonlóan adható meg a reprezentáció a (0, k)-típusú tenzorokon. Egy T (k, 0)-típusú tenzort szimmetrikusnak nevezünk, ha Φ σ (T ) = T minden σ S k permutációra. T -t antiszimmetrikusnak, vagy alternálónak nevezzük, ha Φ σ (T ) = sgn(σ) T minden σ S k permutációra. 3-9: Mutassuk meg, hogy minden (2, 0)-típusú tenzor egyértelműen felbontható egy szimmetrikus és egy antiszimmetrikus tenzor összegére. 3-10: Határozzuk meg az alternáló tenzorok A k (V ) terének dimenzióját. 3-11: Határozzuk meg a szimmetrikus tenzorok S k (V ) terének dimenzióját. 3-12: Egy reprezentációelméleti kérdés: Hogyan bomlik fel a Φ : S k GL(T (k,0) V ) reprezentáció irreducibilis reprezentációk direkt összegére? 3-13: Definiáljuk a π k : T (k,0) A k (V ) lineáris leképezést a π k (T ) = σ S k sgn(σ)φ σ (T ) kélettel. Bizonyítsuk be, hogy az α k (v 1 v k ) = π k (v 1 v k ) képlettel egy természetes izomorfizmust adhatunk meg Λ k (V ) és A k (V ) között. 3-14: Legyen α k mint előbb, β k = α k k!. Az α = α 0 α n és a β = β 0 β n leképezések lineáris izomorfizmust adnak a n k=0 Λk (V ) Grassman-algebra és a A (V ) = n k=0 Ak (V ) vektortér között. A Grassman-algebra -szrozását ezekkel az izomorfizmusokkal átvihetjük az A (V ) térre. Legyenek az így kapott szorzások A (V )-n α illetve β. Bizonyítsuk be, hogy T 1 A k (V ) és T 2 A l (V ) esetén T 1 α T 2 = 1 k! l! π k+l(t 1 T 2 ) és T 1 β T 2 = 1 (k + l)! π k+l(t 1 T 2 ).
3 Mi általában az α izomorfizmussal fogjuk azonosítani a külső szorzatokat az alternáló tenzorokkal és T 1 α T 2 helyett egyszerűen T 1 T 2 -t írunk. 3-15: Adjunk meg egy természetes izomorfizmust. A k (V 1 V 2 ) = r+s=k A r (V 1 ) A s (V 2 ) 3-16: Minden (l, k)-típusú sima tenzormező az M sokaságon megad egy X(M) X(M) Ω 1 (M) Ω 1 (M) C (M) leképezést, mely minden változójában lineáris a C (M) felett. Bizonyítsuk be, hogy egy T : X(M) X(M) Ω 1 (M) Ω 1 (M) C (M) R felett (k + l)-lineáris leképezés pontosan akkor származik egy (l, k)-típusú tenzormezőből, ha az alábbi két ekvivalens feltétel közül az egyik teljesül: (a) T minden változójában lineáris C (M) felett is; (b) Ha X 1,..., X k, ˆX 1,..., ˆX k X(M) tetszőleges vektormezők, α 1,..., α l, ˆα 1,..., ˆα l Ω 1 (M) tetszőleges 1-formák, melyekre az X i mező a p M ponthoz ugyanazt a vektort rendeli hozzá, mint az ˆX i mező minden 1 i k-ra és az α j forma a p-hez ugyanazt a kovektort rendeli, mint az ˆα j 1-forma minden 1 j l-re, akkor a T (X 1,..., X k, α 1,..., α l ) függvény a p pontban ugyanazt az értéket veszi fel, mint a T ( ˆX 1,..., ˆX k, ˆα 1,..., ˆα l ) függvény. Más szóval, a T (X 1,..., X k, α 1,..., α l ) függvény p-ben felvett értéke csak az X 1,..., X k, α 1,..., α l mezők p-beli értékeitől függ. 3-17: Milyen típusú tenzormező (a) egy sima függvény egy sokaságon; (b) egy sima függvény differenciálja; (c) egy vektormező; (d) egy hiperfelület első és második alapformája; (e) egy hiperfelületen a Weingarten-leképezés-mező? Egy Riemann-metrika egy sima sokaságon egy sima szimmetrikus pozitív definit (0, 2)-típusú tenzormező. Egy ilyen tenzormező a sokaság minden p pontjára a T p M érintőtéren kijelöl egy pozitív definit szimmetrikus bilineáris formát, tehát egy skaláris szorzást, mellyel az érintőtér egy euklideszi vektortérré válik. Az R n euklideszi tér egy Riemann sokaság, metrikus tenzora az identikus (x 1,..., x n ) : R n R n koordinátarendszerre nézve g = n i=1 dxi dx i. 3-18: Számoljuk ki az euklideszi sík metrikus tenzorának komponenseit a poláris koordinátarendszerben. 3-19: Számoljuk ki az euklideszi tér metrikus tenzorának komponenseit
4 (a) a hengerkoordináták rendszerében; (b) a szférikus koordináta-rendszerben. 3-20: Egy R n -beli hiperfelület első alapformája egy metrikus tenzor. Számoljuk ki az S 2 gömb metrikus tenzorának komponenseit (a) a szférikus koordinátarendszerben; (b) a sztereografikus projekció által definiált S 2 \{(0, 0, 1) R 2 lokális koordináta-rendszerben. Egy (M, g) Riemann-sokaságon értelmezett f sima függvény gradiensét két lépésben képezzük. Először vesszük az f differenciálját, mely egy df Ω 1 (M) 1-forma. Mivel g egy nemelfajuló (0, 2)-típusú tenzor, megad egy izomorfizmust a vektormezők és 1-formák között. grad f az a vektormező, mely ennél az izomorfizmusnál a df 1-formának felel meg. Explicitebben, grad f az a vektormező, melyre fennáll a azonosság minden X X(M) vektormezőre. g(grad f, X) = grad f, X = df(x) = Xf 3-21: Hogyan írható fel egy, a síkon értelmezett függvény gradiense polárkoordinátákkal, ha a függvény a polárkoordináták f(r, ϕ) függvényeként van megadva? 3-22: Hogyan írható fel egy függvény gradiense (a) hengerkoordinátákkal; (b) szférikus koordinátákkal. 3-23: Határozzuk meg az f = ln x 2 + y 2 + z 2 függvény gradiensét. 3-24: Vezessük le az alábbi, tetszőleges Riemann-sokaságon érvényes formulákat az f és g függvényekre: (a) grad(λf) = λ grad f, ahol λ egy konstans; (b) grad(f ± g) = grad f ± grad g; (c) grad(fg) = f grad g + g grad f; (d) grad(f/g) = g grad f f grad g g 2, g 0; (e) grad(f g) = (f g) grad g. 3-25: Legyenek u 1,..., u k C, f C (R k ) sima függvények, ˆf = f (u 1,..., u k ). Mutassuk meg, hogy grad ˆf = n i=1 if (u 1,..., u k ) grad u i. 3-26: Írjunk fel egy tetszőleges Riemann-sokaságban érvényes formulát egy függvénynek a gradiense irányában vett deriváltjára. Bizonyítsuk be, hogy ha γ : (a, b) M egy függvény gradiens mezőjének egy integrálgörbéje, és vannak olyan t 1 t 2 (a, b) számok, melyekre γ(t 1 ) = γ(t 2 ), akkor γ konstans.
5 3-27: Legyen p az M Riemann-sokaság egy pontja, f egy sima függvény M-en. Határozzunk meg azt az X p T p M egységvektort, melyre az X p (f) derivált a lehető legnagyobb, vagyis az f függvény leggyorsabb növekedésének irányát a p pontban. Egy : X(M) X(M) X(M), (X, Y ) X Y leképezést konnexiónak nevezünk, ha tetszőleges X, Y vektormezőre és bármely f sima függvényre fx Y = f X Y, és X (fy ) = X(f)Y + f X Y. 3-28: Bizonyítsuk be, hogy a konnexiók nem (1, 2)-típusú tenzormezők, de bármely két konnexió különbsége az. Bizonyítsuk be, hogy egy konnexió és egy tetszőleges (1, 2)-típusú tenzormező összege egy konnexió. 3-29: Bizonyítsuk be, hogy ha egy konnexió, akkor a T (X, Y ) = X Y Y X [X, Y ] képlet egy (1, 2)-típusú tenzormezőt definiál. (T a torziótenzor.) 3-30: Bizonyítsuk be, hogy ha egy konnexió, akkor az R(X, Y, Z) = X Y Z Y X Z [X,Y ] Z képlet egy (1, 3)-típusú tenzormezőt definiál. (R a görbületi tenzor.) 3-31: Bizonyítsuk be az L X Lie-deriválásra az alábbi azonosságokat: (a) L X (T 1 T 2 ) = L X (T 1 ) T 2 + T 1 L X (T 2 ); (b) L X (f) = Xf, ha f C (M); (c) L X (Y ) = [X, Y ], ha Y X(M); (d) L X (α)(y ) = X(α(Y )) α([x, Y ]), ha α Ω 1 (M), Y X(M); (e) L X (ω 1 ω 2 ) = L X (ω 1 ) ω 2 + ω 1 L X (ω 2 ), ha ω 1, ω 2 differenciálformák; (f) L X = d ι X + ι X d a differenciálformák terén (Cartan-formula); (g) [L X, L Y ] = L [X,Y ] ; (h) L X+Y = L X + L Y. 3-32: Legyen T egy tenzormező, X egy vektormező, Φ t (t R) az X által generált folyam. Bizonyítsuk be, hogy annak szükséges és elégséges feltétele, hogy minden t R-re Φ t (T ) = T teljesüljön az, hogy L X (T ) = 0 legyen. Ilyenkor azt mondjuk, hogy X a T tenzort invariánsan hagyja. 3-33: Bizonyítsuk be, hogy ha T egy adott tenzormező, akkor a T -t invariánsan hagyó vektormezők halmaza, azaz a {X X(M) L X T = 0 halmaz egy Lie-algebrát alkot. 3-34: Egy Riemann-sokaság metrikus tenzorát invariánsan hagyó vektormezőket Killing-mezőknek hívjuk. Írjuk le az euklideszi tér Killing-mezőit. 3-35: Bizonyítsuk be, hogy az ω Ω k (M) és ω 2 Ω l (M) differenciálformákra teljesülnek az alábbi azonosságok:
6 (a) ω 1 ω 2 = ( 1) kl ω 2 ω 1 ; (b) d(ω 1 ω 2 ) = d(ω 1 ) ω 2 + ( 1) k ω 1 d(ω 2 ); (c) ι X (ω 1 ω 2 ) = ι X (ω 1 ) ω 2 + ( 1) k ω 1 ι X (ω 2 ). 3-36: Bizonyítsuk be, hogy differenciálformák terén L X d = d L X, és [L X, ι Y ] = ι [X,Y ]. 3-37: Bizonyítsuk be, hogy minden f : M N sima leképezés indukál egy f : HDR (N) HDR (M) gyűrűhomomorfizmust. 3-38: Bizonyítsuk be, hogy ha az f, g : M N sima leképezések simán homotópak, akkor a de Rham-kohomológiagyűrűk közt ugyanazt a homomorfizmust indukálják. 3-39: Bizonyítsuk be, hogy R n -en minden legalább elsőfokú zárt differenciálforma egzakt. (Poincaré-lemma.) 3-40: Tekintsük az α = (x 2 + 7y)dx + ( x + y sin y 2 )dy 1-formát a síkon és integráljuk az ABC háromszög határán a megadott körüljárás szerint, ahol A = (0, 0), B = (1, 0), C = (0, 2). 3-41: Legyen α = (2x + cos(xy))dx + (x cos(xy))dy egy 1-forma a síkon. Bizonyítsuk be, hogy α zárt. Mutassuk meg azt is, hogy α egzakt expliciten megadva egy olyan f sima függvényt, melyre α = df. Mennyi az α integrálja az előző feladatban megadott ABC cikluson? 3-42: Legyen α = 1 xdy ydx 2π x 2 + y 2. Bizonyítsuk be, hogy α zárt. Számoljuk ki α integrálját az S 1 egységkörön (a pozitív körüljárással). Miért következik a kapott eredményekből, hogy α nem egzakt? 3-43: Számoljuk ki az S 1 körvonal de Rham-féle kohomológiagyűrűjét. 3-44: Számoljuk ki az S n gömb de Rham-féle kohomológiagyűrűjét. 3-45: Bizonyítsuk be, hogy HDR (M N) = HDR (M) H DR (N). (Künneth-formula.) 3-46: Mi a topológiai jelentése HDR 0 (M) dimenziójának? 3-47: Legyen k n = dim M, és legyenek ω 1,..., ω k 1-formák M-en, melyek pontonként lineárisan függetlenek. Legyenek θ 1,..., θ k olyan 1-formák M-en, melyekre k θ i ω i = 0. Bizonyítsuk be, hogy léteznek olyan A ij = A ji sima függvények M-en, hogy (Cartan-lemma.) i=1 θ i = k A ij ω i. i=1 3-48: Tekintsünk egy D altérdisztribúciót M-en. Azt mondjuk, hogy egy ω k-forma anullálja a disztibúciót, ha ω p (v 1,..., v k ) = 0 valahányszor p M és v 1,..., v k D p. Jelöljük I(D)-vel a D-t anulláló differenciálformák ideálját. Bizonyítsuk be, hogy a D disztribúció pontosan akkor involutív (integrálható), ha I(D) zárt a külső differenciálásra, azaz ω I(D) esetén dω I(D).
3. FELADATSOR. n(n 1) Meggondolható, hogy B képtere az összes alternáló 4-lineáris függvény tere, magja pedig R. Hesse(f)(X, Y ) = X(Y (f)) X Y (f).
011/1 I. félév 3. FELADATSOR 3-1: Legyen R T 0,4 V az algebrai görbületi tenzorok tere az n-dimenziós V vektortér felett. Mennyi R dimenziója? Mennyi a 0 Ricci-tenzorú görbületi tenzorok terének dimenziója?
RészletesebbenFelügyelt 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:
RészletesebbenRiemanngeometria 1 c. gyakorlat A Riemann-terekkel kapcsolatos fogalmak, jelölések
A Riemann-terekkel kapcsolatos fogalmak, jelölések Az R m euklideszi tér természetes bázisának az e 1 = (1, 0,..., 0),..., e m = (0,..., 0, 1) vektorokból álló bázist mondjuk. Legyen M egy összefügg nyílt
Részletesebben1. FELADATSOR. x = u + v 2, y = v + z 2, z = z. u y + z. u x + y. v x + y. v y + z. w x + y. w y + z
1. FELADATSOR 1-0: Írjuk le az R3 euklideszi tér Riemann-metrikáját az u, v, z koordináták használatával, ahol x = u + v, y = v + z, z = z. Megoldás. (L. Gy.) 1. változat: Az eredeti metrika a x, x x,
Részletesebben1. 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)
RészletesebbenFeladatok 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
RészletesebbenÖsszeállította: 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
Részletesebben1. 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 )
RészletesebbenVektorterek. =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,
RészletesebbenLagrange és Hamilton mechanika
Lagrange és 2010. október 17. Lagrange és Tartalom 1 Variáció Lagrange egyenlet Legendre transzformáció Hamilton egyenletek 2 3 Szimplektikus sokaság Hamilton mez Hamilton és Lagrange egyenletek ekvivalenciája
RészletesebbenDiszkrét Matematika. zöld könyv ): XIII. fejezet: 1583, 1587, 1588, 1590, Matematikai feladatgyűjtemény II. (
FELADATOK A LEKÉPEZÉSEK, PERMUTÁCIÓK TÉMAKÖRHÖZ Diszkrét Matematika 4. LEKÉPEZÉSEK Értelmezési tartomány és értékkészlet meghatározása : Összefoglaló feladatgyűjtemény matematikából ( zöld könyv ): XIII.
RészletesebbenKvadratikus 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,
RészletesebbenMiért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek
Az november 23-i szeminárium témája Rövid összefoglaló Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek felfrissítése? Tekintsünk ξ 1,..., ξ k valószínűségi változókat,
RészletesebbenLINEÁRIS 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
Részletesebben17. 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
RészletesebbenA klasszikus mechanika matematikai módszerei
A klasszikus mechanika matematikai módszerei Házi feladatok 2015/16 tavasz A feladatok közül szabadon lehet választani. Az összpontszám alapján alakul ki az érdemjegy a szokásos ponthatárokkal: 40-55-70-85.
RészletesebbenVIK 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
RészletesebbenFeladatsor A differenciálgeometria alapja c. kurzus gyakorlatához
Feladatsor A differenciálgeometria alapja c. kurzus gyakorlatához Dr. Nagy Gábor, Geometria Tanszék 2010. szeptember 16. Görbék paraméterezése 1. feladat. (A) Bizonyítsuk be a vektoriális szorzatra vonatkozó
RészletesebbenLineáris 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
Részletesebben1. 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
RészletesebbenMatematika 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
RészletesebbenMatematika (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,
RészletesebbenLineáris 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
Részletesebben1.1. 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
RészletesebbenANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK
ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK Szerkesztette: Balogh Tamás 2014. május 15. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a info@baloghtamas.hu e-mail címen! Ez a Mű a Creative Commons Nevezd meg! - Ne add el! - Így
RészletesebbenLin.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
RészletesebbenHaladó 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
RészletesebbenLineáris 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
RészletesebbenA fontosabb definíciók
A legfontosabb definíciókat jelöli. A fontosabb definíciók [Descartes szorzat] Az A és B halmazok Descartes szorzatán az A és B elemeiből képezett összes (a, b) a A, b B rendezett párok halmazát értjük,
RészletesebbenMBNK12: 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
RészletesebbenModern differenciálgeometria Sokaságok és a Riemann-geometria elemei Szilasi József
Modern differenciálgeometria Sokaságok és a Riemann-geometria elemei Szilasi József DE, Matematikai Intézet 2015-16. 2. félév Tartalomjegyzék Panoráma 0 Jelölések, megállapodások, előismeretek 1 Sima sokaságok
RészletesebbenAz 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
RészletesebbenBoros Zoltán február
Többváltozós függvények differenciál- és integrálszámítása (2 3. előadás) Boros Zoltán 209. február 9 26.. Vektorváltozós függvények differenciálhatósága és iránymenti deriváltjai A továbbiakban D R n
Részletesebben1. 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
RészletesebbenHÁZI FELADATOK. 1. félév. 1. konferencia A lineáris algebra alapjai
HÁZI FELADATOK. félév. konferencia A lineáris algebra alapjai Értékelés:. egység: önálló feladatmegoldás.8. Döntse el, párhuzamosak-e a következő vektorpárok: a) a( ; ; 7) b(; 5; ) b) c(; 9; 5) d(8; 6;
RészletesebbenVektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.
Vektorterek Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az összeadás és a (valós) számmal való szorzás értelmezett, pl. a szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a mátrixok esetében.
RészletesebbenLin.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?
RészletesebbenMérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik
Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik Az A halmazrendszer σ-algebra az Ω alaphalmazon, ha Ω A; A A A c A; A i A, i N, i N A i A. Az A halmazrendszer
RészletesebbenVEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER október 15. Irodalom. További ajánlott feladatok
VEKTORTEREK I. VEKTORTÉR, ALTÉR, GENERÁTORRENDSZER 2004. október 15. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak az előadáson, másrészt megtalálják
RészletesebbenSzámítási 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
Részletesebben2. 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
Részletesebben1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1
numerikus analízis ii 34 Ezért [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet = r (m 1) n = r m + n 1 19 B - SPLINEOK VOLT: Ω n véges felosztás S n (Ω n ) véges dimenziós altér A bázis az úgynevezett egyoldalú
RészletesebbenTöbbváltozós, valós értékű függvények
Többváltozós függvények Többváltozós, valós értékű függvények Többváltozós függvények Definíció: többváltozós függvények Azokat a függvényeket, melyeknek az értelmezési tartománya R n egy részhalmaza,
RészletesebbenVektorok, 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.
RészletesebbenMegoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ
Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.
RészletesebbenGyakorló 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.,
RészletesebbenSzeminárium. Kaposvári István október 01. Klasszikus Térelmélet Szeminárium
Klasszikus Térelmélet 2012. október 01. Tartalom: Jelölések bevezetése Kovariáns deriváltak kommutátora és a Riemann-tenzor Vektor megváltozása zárt görbe mentén Riemann-tenzor és a Stokes-tétel Geodetikus
RészletesebbenDiszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek
1 Diszkrét matematika II., 8. előadás Vektorterek Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach@inf.nyme.hu http://inf.nyme.hu/ takach/ 2007.??? Vektorterek Legyen T egy test (pl. R, Q, F p ). Definíció.
RészletesebbenVektorterek. 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
RészletesebbenMatematika I. Vektorok, egyenesek, síkok
Matematika előadás elméleti kérdéseinél kérdezhető képletek Matematika I Vektorok, egyenesek, síkok a) Hogyan számítjuk ki az a = (a 1, a 2, a 3 ) és b = (b 1, b 2, b 3 ) vektorok szögét? a) Hogyan számítjuk
RészletesebbenLineáris 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
RészletesebbenMatematika 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
RészletesebbenVerhóczki László. Riemann-geometria. el adásjegyzet. ELTE TTK Matematikai Intézet Geometriai Tanszék
Verhóczki László Riemann-geometria el adásjegyzet ELTE TTK Matematikai Intézet Geometriai Tanszék A jegyzetben használt jelölések a sokaságokkal kapcsolatosan u i : R m R a természetes i-edik koordináta-függvény
Részletesebben3. Lineáris differenciálegyenletek
3. Lineáris differenciálegyenletek A közönséges differenciálegyenletek két nagy csoportba oszthatók lineáris és nemlineáris egyenletek csoportjába. Ez a felbontás kicsit önkényesnek tűnhet, a megoldásra
RészletesebbenRelációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!
függvények RE 1 Relációk Függvények függvények RE 2 Definíció Ha A, B és ρ A B, akkor azt mondjuk, hogy ρ reláció A és B között, vagy azt, hogy ρ leképezés A-ból B-be. Ha speciálisan A=B, azaz ρ A A, akkor
RészletesebbenDeterminánsok. 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
RészletesebbenTöbbváltozós, valós értékű függvények
TÖ Többváltozós, valós értékű függvények TÖ Definíció: többváltozós függvények Azokat a függvényeket, melyeknek az értelmezési tartománya R n egy részhalmaza, n változós függvényeknek nevezzük. TÖ Példák:.
RészletesebbenNumerikus módszerek 1.
Numerikus módszerek 1. 6. előadás: Vektor- és mátrixnormák Lócsi Levente ELTE IK 2013. október 14. Tartalomjegyzék 1 Vektornormák 2 Mátrixnormák 3 Természetes mátrixnormák, avagy indukált normák 4 Mátrixnormák
RészletesebbenLineáris 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 Vektorok 2019-09-10 MGFEA Wettl Ferenc ALGEBRA
RészletesebbenAnalízis. 1. fejezet Normált-, Banach- és Hilbert-terek. 1. Definíció. (K n,, ) vektortér, ha X, Y, Z K n és a, b K esetén
1. fejezet Analízis 1.1. Normált-, Banach- és Hilbert-terek. Zártés teljes ortonormált rendszer. Fourier-sor. Riesz-Fischer tétel Hilbert-térben. Szeparábilis Hilbert terek izomorfiája. 1.1.1. Normált-,
RészletesebbenIntergrált 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,,.
RészletesebbenAlgoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G)
Algoritmuselmélet gyakorlat (MMN111G) 2014. január 14. 1. Gyakorlat 1.1. Feladat. Adott K testre rendre K[x] és K(x) jelöli a K feletti polinomok és racionális törtfüggvények halmazát. Mutassuk meg, hogy
RészletesebbenT obbv altoz os f uggv enyek integr alja. 3. r esz aprilis 19.
Többváltozós függvények integrálja. 3. rész. 2018. április 19. Kettős integrál Kettős integrál téglalap alakú tartományon. Ismétlés Ha = [a, b] [c, d] téglalap-tartomány, f : I integrálható függvény, akkor
Részletesebben1. 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
RészletesebbenMATE-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
RészletesebbenPermutációk 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
RészletesebbenBevezetés 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.
RészletesebbenMátrixok 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
RészletesebbenKlasszikus algebra előadás. Waldhauser Tamás április 14.
Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2014. április 14. Többhatározatlanú polinomok 4.3. Definíció. Adott T test feletti n-határozatlanú monomnak nevezzük az ax k 1 1 xk n n alakú formális kifejezéseket,
RészletesebbenSzakdolgozat. Geodetikusok görbületének és torziójának vizsgálata a Sol homogén 3-geometriában. Virosztek Dániel. Konzulens:
Szakdolgozat Geodetikusok görbületének és torziójának vizsgálata a Sol homogén 3-geometriában Virosztek Dániel Konzulens: Dr. Szilágyi Brigitta adjunktus Geometria Tanszék, BME Matematika Intézet BME 211
Részletesebben12. Mikor nevezünk egy részhalmazt nyíltnak, illetve zártnak a valós számok körében?
Ellenörző Kérdések 1. Mit jelent az, hogy egy f : A B függvény injektív, szürjektív, illetve bijektív? 2. Mikor nevezünk egy függvényt invertálhatónak? 3. Definiálja a komplex szám és műveleteinek fogalmát!
RészletesebbenRE 1. Relációk Függvények. A diákon megjelenő szövegek és képek csak a szerző (Kocsis Imre, DE MFK) engedélyével használhatók fel!
RE 1 Relációk Függvények RE 2 Definíció: Ha A, B és ρ A B, akkor azt mondjuk, hogy ρ reláció A és B között, vagy azt, hogy ρ leképezés A-ból B-be. Ha speciálisan A=B, azaz ρ A A, akkor azt mondjuk, hogy
Részletesebben0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles
Matematika szigorlat, Mérnök informatikus szak I. 2013. jan. 10. Név: Neptun kód: Idő: 180 perc Elm.: 1. f. 2. f. 3. f. 4. f. 5. f. Fel. össz.: Össz.: Oszt.: Az elérhető pontszám 40 (elmélet) + 60 (feladatok)
RészletesebbenInfobionika 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
Részletesebben2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?
= komolyabb bizonyítás (jeleshez) Ellenőrző kérdések 2006 ősz 1. Definiálja a komplex szám és műveleteinek fogalmát! 2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve
RészletesebbenMatematika 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
Részletesebben4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O
1. Mit nevezünk elemi eseménynek és eseménytérnek? A kísérlet lehetséges kimeneteleit elemi eseményeknek nevezzük. Az adott kísélethez tartozó elemi események halmazát eseménytérnek nevezzük, jele: X 2.
RészletesebbenA térképen ábrázolt vonal: - sík felület egyenese? - sík felület görbéje? - görbült felület egyenese ( geodetikus )? - görbült felület görbéje?
Előzetes megjegyzés: 1. Az időt nyugodtan mérhetjük méterben. ct [s ] = t [m ] A film kétórás volt. = A film 2.16 milliárd kilométernyi ideig tartott. 2. A tömeget is nyugodtan mérhetjük méterben! GM [kg]
RészletesebbenA térképen ábrázolt vonal: - sík felület egyenese? - sík felület görbéje? - görbült felület egyenese ( geodetikus )? - görbült felület görbéje?
Előzetes megjegyzés: 1. Az időt nyugodtan mérhetjük méterben. ct [s ] = t [m ] A film kétórás volt. = A film 2.16 milliárd kilométernyi ideig tartott. 2. A tömeget is nyugodtan mérhetjük méterben! GM [kg]
RészletesebbenCayley oktoniók és a G 2 Lie csoport
Cayley oktoniók és a G 2 Lie csoport Gyenge Ádám1 1 Magyar Tudományos Akadémia Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet 2015. október 15. Gyenge Ádám (Rényi Intézet) Októniók és G 2 SZTE 2015.10.15. 1 /
Részletesebben1. Absztrakt terek 1. (x, y) x + y X és (λ, x) λx X. műveletek értelmezve vannak, és amelyekre teljesülnek a következő axiómák:
1. Absztrakt terek 1 1. Absztrakt terek 1.1. Lineáris terek 1.1. Definíció. Az X halmazt lineáris térnek vagy vektortérnek nevezzük a valós számtest (komplex számtest) felett, ha bármely x, y X elemekre
Részletesebben1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor
. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor Vizsgálja meg a következő végtelen sorokat konvergencia szempontjából. Tétel. (Cauchy-féle belső konvergenciakritérium) A a n végtelen sor akkor és csakis
Részletesebben15. 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
Részletesebben5 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
RészletesebbenBevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma
Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma Wettl Ferenc Algebra Tanszék B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M 2016.
RészletesebbenMatematika alapjai; Feladatok
Matematika alapjai; Feladatok 1. Hét 1. Tekintsük a,, \ műveleteket. Melyek lesznek a.) kommutativok b.) asszociativak c.) disztributívak-e a, műveletek? Melyik melyikre? 2. Fejezzük ki a műveletet a \
Részletesebben1.1. 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
RészletesebbenNagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy
Diszkrét matematika 3. estis képzés 2016. ősz 1. Diszkrét matematika 3. estis képzés 3. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
RészletesebbenValószínűségi változók. Várható érték és szórás
Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :
Részletesebbenazonosságot minden 1 i, l n, 1 j k, indexre teljesítő együtthatókkal, amelyekre érvényes a = c (j) i,l l,i
A Cochran Fisher tételről A matematikai statisztika egyik fontos eredménye a Cochran Fisher tétel, amely a variancia analízisben játszik fontos szerepet. Ugyanakkor ez a tétel lényegét tekintve valójában
Részletesebben"Flat" rendszerek. definíciók, példák, alkalmazások
"Flat" rendszerek definíciók, példák, alkalmazások Hangos Katalin, Szederkényi Gábor szeder@scl.sztaki.hu, hangos@scl.sztaki.hu 2006. október 18. flatness - p. 1/26 FLAT RENDSZEREK: Elméleti alapok 2006.
Részletesebben1. 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
RészletesebbenStacionárius tengelyszimmetrikus terek a Kerr-Newman téridő
1 / 32 Stacionárius tengelyszimmetrikus terek a Kerr-Newman téridő Fodor Gyula MTA KFKI Részecske- és Magfizikai Kutatóintézet Integrálhatóság Nyári Iskola Budapest, 2008 augusztus 25 Bevezetés 2 / 32
RészletesebbenOptimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára. Analízis R d -ben
Optimalizálási eljárások GYAKORLAT, MSc hallgatók számára Analízis R d -ben Gyakorlatvezetõ: Hajnal Péter 2012. február 8 1. Konvex függvények Definíció. f : D R konvex, ha dom(f) := D R n konvex és tetszőleges
Részletesebben9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA. 9.1 Metrika és topológia R k -ban
9. TÖBBVÁLTOZÓS FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLSZÁMITÁSA 9.1 Metrika és topológia R k -ban Definíció. A k-dimenziós euklideszi térnek nevezzük és R k val jelöljük a valós számokból alkotott k-tagú x = (x 1, x
RészletesebbenPTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak
PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak MATEMATIKA (A tantárgy tartalma és a tananyag elsajátításának időterve.) Összeállította: Kis Miklós adjunktus Tankönyvek (mindhárom félévre): 1. Scharnitzky
RészletesebbenÓravázlatok: Matematika 2.
Óravázlatok: Matematika 2. Bartha Ferenc készültség: March 4, 2003 1. VEKTOR-SKALÁR FÜGGVÉNYEK DIFFERENCIÁLÁSA Legyen a továbbiakban M R n nyílt halmaz és f : M R valós függvény, x (x 1,.., x n ) M Ha
RészletesebbenFraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk
Fraktálok Kontrakciók Affin leképezések Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék TARTALOMJEGYZÉK 1 of 71 A Lipschitz tulajdonság ÁTMÉRŐ, PONT ÉS HALMAZ TÁVOLSÁGA Definíció Az (S, ρ) metrikus tér
Részletesebbenn 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
RészletesebbenLineáris 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