Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Hasonló dokumentumok
Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

17. előadás: Vektorok a térben

Matematika A1a Analízis

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

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

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

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Matematika (mesterképzés)

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

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

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

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

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

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

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

Bevezetés az algebrába 1

Absztrakt vektorterek

Vektorok és koordinátageometria

= Y y 0. = Z z 0. u 1. = Z z 1 z 2 z 1. = Y y 1 y 2 y 1

Lineáris algebra I. Vektorok és szorzataik

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

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

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

Lineáris leképezések, mátrixuk, bázistranszformáció. Képtér, magtér, dimenziótétel, rang, invertálhatóság

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

A gyakorlati jegy

1. Az euklideszi terek geometriája

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Alkalmazott algebra. Vektorterek, egyenletrendszerek :15-14:00 EIC. Wettl Ferenc ALGEBRA TANSZÉK

Lineáris algebra mérnököknek

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

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

LINEÁRIS VEKTORTÉR. Kiegészítő anyag. (Bércesné Novák Ágnes előadása) Vektorok függetlensége, függősége

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

Gyakorló feladatok I.

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

5. előadás. Skaláris szorzás

O ( 0, 0, 0 ) A ( 4, 0, 0 ) B ( 4, 3, 0 ) C ( 0, 3, 0 ) D ( 4, 0, 5 ) E ( 4, 3, 5 ) F ( 0, 3, 5 ) G ( 0, 0, 5 )

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


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

Vektoralgebra. Ebben a részben a vektorokat aláhúzással jelöljük

Lineáris algebra és a rang fogalma (el adásvázlat, szeptember 29.) Maróti Miklós

6. előadás. Vektoriális szorzás Vegyesszorzat

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

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

I. Vektorok. Adott A (2; 5) és B ( - 3; 4) pontok. (ld. ábra) A két pont által meghatározott vektor:

Az egyenes és a sík analitikus geometriája

Lineáris algebra mérnököknek

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

Vektortér fogalma vektortér lineáris tér x, y x, y x, y, z x, y x + y) y; 7.)

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

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

9. Előadás. (9. előadás) Lineáris egyr.(3.), Sajátérték április / 35

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Nagy András. Feladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály 2010.

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

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

1. Szabadvektorok és analitikus geometria

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Egybevágósági transzformációk

1. Geometria a komplex számsíkon

Néhány szó a mátrixokról

1. feladatsor Komplex számok

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes

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

Lineáris algebra gyakorlat

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

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Vektorok összeadása, kivonása, szorzás számmal, koordináták

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

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

Lineáris algebra mérnököknek

Tartalomjegyzék. I. A lineáris algebra forrásai 5. 1 Vektorok 9. 2 Lineáris egyenletrendszerek és megoldásuk 53. Vektorok a 2- és 3-dimenziós térben 9

Skaláris szorzat: a b cos, ahol α a két vektor által bezárt szög.

Diszkrét matematika 1. estis képzés

10. Koordinátageometria

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

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Miért fontos számunkra az előző gyakorlaton tárgyalt lineáris algebrai ismeretek

1. Algebrai alapok: Melyek műveletek az alábbiak közül?

ARCHIMEDES MATEMATIKA VERSENY

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

Egyenes és sík. Wettl Ferenc szeptember 29. Wettl Ferenc () Egyenes és sík szeptember / 15

8. előadás. Kúpszeletek

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

Bevezetés az algebrába 2 Lineáris algebra alkalmazásai

Vektortér. A vektortér elemeit vektornak, a test elemeit skalárnak nevezzük. Ezért a függvény neve skalárral való szorzás (nem művelet).

Tartalomjegyzék. I. A lineáris algebra forrásai 7. 1 Vektorok Lineáris egyenletrendszerek és megoldásuk 51

Mátrixok, mátrixműveletek

A lineáris programozás alapjai

Analitikus térgeometria

Koordináta-geometria II.

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Átírás:

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,, a n : az a vektor komponensei R n vektortér: rendezett szám n-esek, vagy más szóval n- dimenziós vektorok (n-vektorok) halmaza Két n-vektor egyenlő, ha a megfelelő komponenseik megegyeznek. R n vektortér/2

Vektorműveletek Két n-vektor összege: Ha a = (a 1, a 2,, a n ) és = ( 1, 2,, n ), akkor a + = (a 1 + 1, a 2 + 2,, a n + n ). Egy n-vektor λ-szorosa: Ha a = (a 1, a 2,, a n ) és λ R, akkor λ a = (λ a 1, λ a 2,, λ a n ). Két n-vektor különsége: (származtatott művelet) a = a + (-1) = (a 1 1, a 2 2,, a n n ). Minden a n-vektorra: a a = (0,,0) nullvektor, jelölése: o R n vektortér/3

A vektorműveletek tulajdonságai A vektorösszeadás és skalárral való szorzás tulajdonságai: 1. (a + ) + c = a + ( + c ) asszociativitás 2. a + = + a kommutativitás 3. a + o = a 4. a + ( a) = o, ahol a =(-1) a, az a vektor ellentettje 5. (λ+µ) a = λ a + µ a 6. λ (a + ) = λ a + λ 7. λ (µ a) = (λ µ) a 8. 1 a = a R n vektortér/4

Lineáris komináció Vektorok lineáris kominációja Legyenek a 1, a 2,,a k n-vektorok és λ 1,λ 2,,λ k skalárok. Ekkor a λ 1 a 1 +λ 2 a 2 + + λ k a k n-vektort az a 1,, a k vektorok λ 1,,λ k skalárokkal vett lineáris kominációjának nevezzük. Triviális lineáris komináció Ha a lineáris kominációan az összes skalár nulla, akkor triviális lineáris kominációról eszélünk. Triviális lineáris komináció eredménye (ármilyen a 1,, a k vektorok esetén) mindig nullvektor. R n vektortér/5

Lineáris komináció geometriai szemléltetése 1. z a v = 2a v = 0a y v = -1a x A v =λ a alakú vektorok egy origón átmenő a irányvektorú egyenesre esnek. R n vektortér/6

Lineáris komináció geometriai szemléltetése 2. z v = 1a + 1 a v = 2a + 0 v = 2a + 1 v = 0a + (-1) y x A v = λ 1 a + λ 2 alakú vektorok egy origón átmenő a és által kifeszített síkra esnek. R n vektortér/7

Lineáris komináció geometriai szemléltetése 3. v = 2a + 1 z v = 1a + 1 v = 2a + 0 a v = 0a + (-1) y x A v = λ 1 a + λ 2 alakú vektorok egy origón átmenő egyenesre esnek, amelynek az irányvektora az a vagy a vektor. R n vektortér/8

Lineáris komináció geometriai szemléltetése 4. z v = 1a + 1 +1c c a v = 1a + 0,5 v = 2a + 0 + 0c y x A v = λ 1 a + λ 2 + λ 3 c alakú vektorok kitöltik a teljes teret. R n vektortér/9

Lineáris komináció geometriai szemléltetése 5. z c a v = 1a + 1 +1c v = 1a + 0,5 v = 2a + 0 + 0c y x A v = λ 1 a + λ 2 + λ 3 c alakú vektorok az origón átmenő a és által kifeszített síkra esnek. R n vektortér/10

Lineáris függetlenség és összefüggőség Lineárisan független vektorok: Az a 1,, a k n-vektorokat lineárisan függetleneknek nevezzük, ha előlük csak triviális lineáris kominációval (csupa nulla együtthatóval) állítható elő a nullvektor. Lineárisan összefüggő vektorok: Az a 1,, a k n-vektorokat lineárisan összefüggőeknek hívjuk, ha előlük nem triviális lineáris kominációval is előállítható a nullvektor. R n vektortér/11

Lin. függetlenség és összefüggőség geometriai szemléltetése az R 3 téren 1 vektor esetén z z v y y x v o x v = o lineárisan független lineárisan összefüggő R n vektortér/12

Lin. függetlenség és összefüggőség geometriai szemléltetése az R 3 téren 2 vektor esetén z z a a y y x a x a lineárisan független lineárisan összefüggő R n vektortér/13

Lin. függetlenség és összefüggőség geometriai szemléltetése az R 3 téren 3 vektor esetén z z c c a a y y x a, és c nem esnek egy síkra lineárisan független x a, és c egy síkra esnek lineárisan összefüggő R n vektortér/14

Lin. függetlenség és összefüggőség geometriai szemléltetése az R 3 téren 4 vagy tö vektor esetén Az R 3 téren 4 vagy tö vektor mindig lineárisan összefüggő. R n vektortér/15

Lin. függetlenség ill. összefüggőség: állítások Az a 1,, a k n-vektorok pontosan akkor lineárisan összefüggőek, ha valamelyikük előáll a töi vektor lineáris kominációjaként. Az a 1,, a k n-vektorok pontosan akkor lineárisan függetlenek, ha egyikük sem áll elő a töi vektor lineáris kominációjaként. Ha egy vektorhalmazan szerepel a nullvektor, akkor az lineárisan összefüggő. Lin. független vektorhalmaz részhalmaza is lin. független. Lin. összefüggő vektorhalmazt ővítve az összefüggőség megőrződik. Az R n vektortéren n +1 d vektor mindig lin. összefüggő. R n vektortér/16

Vektorhalmaz rangja Vektorhalmaz rangja: Az a szám, amely megmutatja, hogy az adott vektorok közül maximálisan hány dara lin. független vektort tudunk kiválasztani. Megjegyzések: Az R n vektortéren ármely vektorhalmaz rangja kise vagy egyenlő, mint n. Lineárisan független vektorhalmaz rangja megegyezik a vektorhalmazan lévő vektorok számával. R n vektortér/17

R n vektortér/18 Bázis Bázis: Legyen B R n egy vektorhalmaz, amely lineárisan független, elemeiől lineáris kominációval az R n vektortér ármely vektora előállítható. Ekkor a B vektorhalmazt az R n vektortér egy ázisának hívjuk. Példa ázisra: kanonikus (standard ázis) = = = 1... 0 0,..., 0... 1 0, 0... 0 1 2 1 n e e e

Bázis, koordináták R n -en minden ázis n dara vektoról áll. R n -en ármely n dara lineárisan független vektor ázist alkot. Legyen B ={ 1,, n } ázis R n -en. Ekkor ármely x R n vektor egyértelműen előállítható a ázisvektorok lineáris kominációjával: x = λ 1 1 +λ 2 2 + + λ n n Ekkor a λ 1, λ 2,, λ n számokat az x vektor B ázisra vonatkozó koordinátáinak nevezzük. R n vektortér/19

Elemi ázistranszformáció Elemi ázistranszformáció Legyen B ={ 1,, n } egy ázis R n -en, c R n, c o. Ekkor a B ázis vektorai között van olyan, amely kicserélhető a c vektorral úgy, hogy a vektorcsere után is ázist kapjunk. Az új ázisra vonatkozó koordináták számolásának algoritmusát elemi ázistranszformációnak nevezzük. R n vektortér/20

Az új koordináták számolása Legyen az x vektor B ázisra vonatkozó előállítása: x = λ 1 1 + λ 2 2 + + λ n n Legyen a c vektor B ázisra vonatkozó előállítása: c = γ 1 1 +γ 2 2 + + γ n n Tegyük fel, hogy γ i 0. Cseréljük ki a B ázisan a i vektort a c vektorral. Ekkor az x vektor új ázisra vonatkozó koordinátái: ˆ λi λ j = λ j γ j γ ˆ λ λ = i i = δ γ i i j i R n vektortér/21

R n vektortér/22 Bázistranszformációs tálázat A régi és az új koordináták tálázatos elrendezése: A γ i számot generálóelemnek hívjuk. n n n n n n i i i c x c x c γ δ λ δ γ δ λ γ δ λ λ γ λ γ λ γ λ γ 0 1 0 0 2 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 M M M M M M M M M M M M

Vektorok skaláris szorzata Legyen a = (a 1,a 2,,a n ) és = ( 1, 2,, n ) két n- vektor. Ekkor az a és n-vektorok skaláris szorzatán (skalárszorzatán) az alái számot értjük: a = a 1 1 + a 2 2 + + a n n A skaláris szorzat tulajdonságai: 1. a = a 2. a ( +c ) = a + a c 3. (λ a) = a (λ ) = λ (a ) 4. a a 0, és a a = 0 a = o R n vektortér/23

Vektorok hossza, két vektor távolsága Az a = (a 1,a 2,,a n ) n-vektor hosszán (normáján) az alái számot értjük: azaz a = a a, 2 2 1 + an a = a K+ Az a = (a 1,a 2,,a n ) és = ( 1, 2,, n ) n-vektorok távolságán az alái számot értjük: a = ( a ) 2 + K+ ( a ) 2 n 1 1 n R n vektortér/24

A Cauchy-Schwarz-egyenlőtlenség, ortogonalitás Cauchy-Schwarz-egyenlőtlenség: Legyen a és két tetszőleges n-vektor. Ekkor: a a Ortogonalitás: Az a és n-vektorokat ortogonálisaknak (merőlegeseknek) nevezzük, ha a = 0. Jelölés: a R n vektortér/25

Két n-vektor szöge Két n-vektor szöge Legyen a és két, nullvektortól különöző n-vektor. Ekkor azt a ϕ [0,π] szöget, melyre cosϕ = a a teljesül, az a és vektorok szögének nevezzük. Speciális esetek: Legyen a, R n, a, o. Ha a = 0, akkor ϕ = π/2, a és ortogonális. Ha a =λ, akkor λ>0 esetén ϕ = 0, ilyenkor a és egyirányú, λ<0 esetén ϕ = π, ilyenkor a és ellentétes. R n vektortér/26

Alterek az R n vektortéren Altér A H R n vektorhalmazt altérnek hívjuk az R n vektortéren, ha ármely a, H vektorok és λ R esetén a+ H és λ a H is teljesül. Triviális alterek A H = {o} és H = R n eseteken teljesül a fenti definíció, ezeket az altereket az R n vektortér triviális (nem valódi) altereinek hívjuk. Megjegyzések: R n minden altere tartalmazza a nullvektort. Alterek metszete is mindig altér. R n vektortér/27

Alterek az R 3 téren H = {o}: 0-dimenziós, triviális altér. Legyen v R 3, v o rögzített. H = {λ v λ R}: origón átmenő, v irányvektorú egyenesre eső vektorok összessége. 1-dimenziós altér. Legyen a, R 3 két lineárisan független vektor. H = {λ 1 a+ λ 2 λ 1, λ 2 R}: origón átmenő, az a és vektorok által kifeszített síkra eső vektorok összessége. 2-dimenziós altér. H = R 3 : 3-dimenziós, triviális altér. R n vektortér/28

Egyenes Egyenesek R n -en R n -en az 1 dimenziós altereket vagy azoknak egy rögzített vektorral való eltoltját egyeneseknek hívjuk. Az a=(a 1,,a n ) és =( 1,, n ) pontokon átmenő egyenes egyenlete: x = (1-t ) a +t, ahol t R. Az a=(a 1,,a n ) ponton átmenő, v=(v 1,,v n ) irányvektorú egyenes egyenlete: x = a + t v, ahol t R. R n vektortér/29

Hipersík Hipersíkok R n -en R n -en az n-1 dimenziós altereket vagy azoknak egy rögzített vektorral való eltoltját hipersíkoknak hívjuk. Hipersík egyenlete Az a=(a 1,,a n ) ponton átmenő, a p=(p 1,,p n ) o vektorra merőleges hipersík egyenlete: p (x a ) = 0 A p vektort a hipersík normálvektorának nevezzük. R n vektortér/30