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

Hasonló dokumentumok
A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

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

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

3. el adás: Determinánsok

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

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

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

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

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

DISZKRÉT MATEMATIKA: STRUKTÚRÁK Előadáson mutatott példa: Bércesné Novák Ágnes

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Lineáris algebra gyakorlat

Polinomok (el adásvázlat, április 15.) Maróti Miklós

HALMAZELMÉLET feladatsor 1.

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

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

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

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

Lineáris Algebra. Tartalomjegyzék. Pejó Balázs. 1. Peano-axiomák

Bevezetés az algebrába 1

Haladó lineáris algebra

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

Valasek Gábor

Mer legesség. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Mer legesség / 40

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

Matematika A2a LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA

Matematika A2a LINEÁRIS ALGEBRA NAGY ATTILA

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

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15

Gy ur uk aprilis 11.

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

SE EKK EIFTI Matematikai analízis

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 3. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április 3. 1 / 28

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

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.

Mátrixok jellemzése. 4. fejezet Mátrixhoz tartozó alterek

A gyakorlati jegy

1. Algebrai alapok: Melyek műveletek az alábbiak közül?

Matematika A1a Analízis

Kódelméleti és kriptográai alkalmazások

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

A lineáris algebrában központi szerepet betöltı vektortér fogalmát értelmezzük most, s megvizsgáljuk e struktúra legfontosabb egyszerő tulajdonságait.

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Matematika (mesterképzés)

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

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

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

Bevezetés az algebrába 2 Vektor- és mátrixnorma

Lineáris leképezések (előadásvázlat, szeptember 28.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Szinguláris értékek. Wettl Ferenc április 12. Wettl Ferenc Szinguláris értékek április / 35

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

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

Lin.Alg.Zh.1 feladatok


Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

Bázistranszformáció és alkalmazásai

Bevezetés az algebrába 2

8. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, , oldal. 8. előadás Mátrix rangja, Homogén lineáris egyenletrendszer

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

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

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

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

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

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

Bevezetés az algebrába 1

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

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

Diszkrét matematika I. gyakorlat

FELADATOK A BEVEZETŽ FEJEZETEK A MATEMATIKÁBA TÁRGY III. FÉLÉVÉHEZ. ÖSSZEÁLLÍTOTTA: LÁNG CSABÁNÉ ELTE IK Budapest

1. Mondjon legalább három példát predikátumra. 4. Mikor van egy változó egy kvantor hatáskörében?

Matematika alapjai; Feladatok

Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS)

17. előadás: Vektorok a térben

Komplex számok. Wettl Ferenc szeptember 14. Wettl Ferenc Komplex számok szeptember / 23

DiMat II Végtelen halmazok

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Lineáris egyenletrendszerek

1. Bázistranszformáció

1. A polinom fogalma. Számolás formális kifejezésekkel. Feladat Oldjuk meg az x2 + x + 1 x + 1. = x egyenletet.

Mátrixok 2017 Mátrixok

1. zárthelyi,

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

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

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

Kongruenciák. Waldhauser Tamás

2. Hogyan számíthatjuk ki két komplex szám szorzatát, ha azok a+bi alakban, illetve trigonometrikus alakban vannak megadva?

Lineáris Algebra GEMAN 203-B. A három dimenziós tér vektorai, egyenesei, síkjai

Lineáris egyenletrendszerek

1. feladatsor Komplex számok

Diszkrét matematika 2.

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

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

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Átírás:

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 Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 2 / 27

Egyenletrendszerek Sormodell x + y = 3 x + 2y = 3 x + 2y = 3 x + 2y = 4 az 2x + 4y = 7 és az 2x + 4y = 6 Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 3 / 27

Egyenletrendszerek Sormodell 3D-ben Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 4 / 27

Egyenletrendszerek Oszlopmodell x + y = 3 x + 2y = 4 x + 2y = 3 x + 2y = 3 2x + 4y = 7 és 2x + 4y = 6 [ ] 1 x + 1 [ ] 1 y = 2 [ 3 4 ] [ ] 1 2 x + [ ] 2 y = 4 [ 3 7 ] [ ] 1 2 x + [ ] 2 y = 4 [ ] 3. 6 Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 5 / 27

Algebrai struktúrák Test Számolunk, mint a valós számokkal! D Egy legalább kételem F halmazt testnek (algebrai testnek) nevezünk, ha 1. értelmezve van F elempárjain egy összeadás és egy szorzás nev bináris m velet, 2. az összeadás kommutatív, asszociatív, létezik nullelem és minden elemnek létezik ellentettje (additív inverze), 3. a szorzás kommutatív, asszociatív, létezik egységelem és a nullelemen kívül minden elemnek létezik multiplikatív inverze (reciproka), 4. az összeadás a szorzásra nézve disztributív. Á a nullelem és az egységelem szükségképpen különböz. Á 0a = a0 = 0. P R, Q, C, Z p (prím modulusú maradékosztályok, más jelölések: F p, GF(p)). Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 6 / 27

Algebrai struktúrák Gy r Számolunk, mint az egészekkel. D Ha a testnél deniált szorzás csak asszociatív, gy r r l, D ha kommutatív is, kommutatív gy r r l, D ha az asszociativitás mellett van egységeleme is, egységelemes gy r r l beszélünk. P Minden test gy r. P Z egységelemes kommutatív gy r, N nem gy r. P A páros számok kommutatív gy r t alkotnak, de ez nem egységelemes. P A Z m egységelemes kommutatív gy r, és pontosan akkor test, ha m prím. P A valós együtthatós polinomok egységelemes kommutatív gy r t alkotnak. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 7 / 27

Vektortér Vektortér Azt mondjuk, hogy a V halmaz az F test fölötti vektortér, ha értelmezve van rajta két m velet ((vektor)összeadás, skalárral szorzás), melyekre 1. x, y V : x + y = y + x (kommutatív). 2. x, y, z V : (x + y) + z = x + (y + z) (asszociatív). 3. 0 V, hogy x V : 0 + x = x (zéruselem). 4. x V y V : x + y = 0 (additív inverz). 5. c, d F, x V : (cd)x = c(d x) (szorzások kompatibilitása). 6. xv : 1x = x (egységelemmel szorzás). 7. c, d F, x V : (c + d)x = cx + d x (disztributivitás). 8. c F, x, y V : x(x + y) = cx + cy (disztributivitás). Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 8 / 27

Vektortér Vektortér alaptulajdonságai Á Minden vektortérnek egyetlen zérusvektora van. Á Minden x V vekornak egyetlen additív inverze van: x = ( 1)x. Á Ha c F és x V, akkor cx = 0 c = 0 vagy x = 0. P Az F n a szokásos összeadással és skaláris szorzással F fölötti vektortér. P Az F-beli végtelen (x 1, x 2,..., x n,... ) sorozatok halmaza vektortér. P Valós vektortér: F = R, komplex vektortér: F = C. P Az F test fölötti (F-beli együtthatós) egyváltozós polinomok F[x] halmaza vektortér. P Az n-nél kisebb fokú polinomok F[x] n halmaza vektortér. P Ha X egy tetsz leges halmaz, és F egy test, akkor az összes X F függvények F X -szel jelölt halmaza F fölötti vektortér. P Ha X egy R-beli nem üres halmaz, akkor az X -en értelmezett folytonos függvények C(X ), illetve az X -en dierenciálható függvények D(X ) halmaza vektortér. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 9 / 27

Vektortér Altér D az F test fölötti V vektortérnek W altere, ha W V és W zárt a két m veletre. Jel: W V. K 0 W, P origón átmen egyenes a síkban (térben) P origón átmen sík a térben Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 10 / 27

Vektortér Altér P szimmetrikus mátrixok F n n -ben P fels háromszög-mátrixok F n n -ben P diagonális mátrixok F n n -ben P legföljebb másodfokú polinomok a polinomok (vagy pl. a legföljebb negyedfokúak) terében P R-en dierenciálható valós függvények az R-en folytonos valósok terében Á minden vektortérnek altere saját maga és a zérustér (Z = {0}) Á alterek metszete altér Á alterek uniója pontosan akkor altér, ha az egyik altere a másiknak M Az R ugyan részteste C-nek, de R n nem altere a C n vektortérnek. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 11 / 27

Vektortér Levéldiagram U W V W 0 Z = {0} 0 0 0 0 0 Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 12 / 27

Vektortér Mátrixhoz tartozó alterek P A F m n mátrixra S(A) F n, O(A) F m (sor-, oszloptér) P homogén lineáris egyenletrendszer megoldásai (Ax = 0, Ay = 0 A(cx) = 0, A(x + y) = 0) K azon b vektorok, melyekre Ax = b megoldható, alteret alkotnak (ez megegyezik A oszlopterével) K F m n -es mátrix nulltere F n altere (N (A) F n ) T Elemi sorm veletek közben a sortér nem változik, az oszlopvektorok meg rzik az eredeti lineáris kapcsolataikat. K Legyen B az A mátrix egy lépcs s alakja. Ekkor 1. A és B sortere megegyezik, 2. az A oszlopvektorai között lév lineáris kapcsolatok azonosak a B ugyanolyan sorszámú oszlopai közti lineáris kapcsolatokkal, 3. B nemzérus sorvektorai lineárisan függetlenek, 4. a f elemek oszlopvektorai A-ban és B-ben is lineárisan függetlenek. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 13 / 27

Vektortér Kifeszített altér D a v i V (i = 1,..., k) vektorok által kifeszített altér: span(v 1, v 2,..., v k ) = { c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c k v k : c 1, c 2..., c k F }. Á span(v 1, v 2,..., v k ) F n (tehát altér) Á span(v 1, v 2,..., v k ) a minimális altér azok között, melyek tartalmazzák a v 1, v 2,..., v k vektorokat. P Minden A F m n mátrix az E ij mátrixok lineáris kombinációja, amelyben az i-edik sor j-edik elem 1, a többi 0. P Minden legföljebb n-edfokú polinom az 1, x, x 2,...,x n lineáris kombinációja. P a T = [t i j ] n 1 i,j=0 Toeplitz mátrix a 2n 1 darab T k = [δ i j,k ] n 1 i,j=0 mátrixok lineáris kombinációja, ahol δ i,j a Kronecker-delta: { 1, ha i = j δ i,j = 0, ha i j Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 14 / 27

Vektortér An altér J W V, u V, W + u = {w + u : w W} D a W + u an altér M ez nem altér, ha u / W. Á Az Ax = b egyenletrendszer pontosan akkor oldható meg, ha b el áll az A oszlopainak lineáris kombinációjaként (b benne van A oszlopterében). A lineáris kombináció együtthatói megegyeznek a megoldásvektor koordinátáival. T Az Ax = b összes megoldása = az Ax = b valamelyik megoldása + az Ax = 0 összes megoldása K Az Ax = b összes megoldása egy an alteret alkot, ami nem altér, ha b 0. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 15 / 27

Bázis, dimenzió Bázis D A V vektortér bázisán olyan vektorrendszert értünk, mely 1. lineárisan független, 2. generátorrendszer (mely kifeszíti V-t). P Az e 1 = (1, 0,..., 0), e 2 = (0, 1,..., 0),..., e n = (0, 0,..., 0, 1) vektorokból álló halmazt F n standard bázisának nevezzük. Á A zérustérnek nincs bázisa P Az E ij mátrixok bázist alkotnak F m n -ben P A legföljebb n-edfokú polinomok terének {1, x, x 2,..., x n } egy bázisa. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 16 / 27

Bázis, dimenzió Bázis meghatározása els megoldás Példa (Altér bázisának meghatározása) Határozzuk meg az (1, 1, 0, 2), (2, 3, 3, 2), (1, 2, 3, 0) és (1, 3, 6, 2) vektorok által kifeszített altér egy bázisát! Megoldás Sorvektorokkal: 1 1 0 2 1 1 0 2 1 1 0 2 2 3 3 2 1 2 3 0 0 1 3 2 0 1 3 2 0 1 3 2 0 0 0 0. 1 3 6 2 0 2 6 4 0 0 0 0 A bázis vektorai (1, 1, 0, 2), (0, 1, 3, 2). Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 17 / 27

Bázis, dimenzió Bázis meghatározása második megoldás Megoldás oszlopvektorokkal: 1 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 3 2 3 0 3 3 6 0 1 1 2 0 3 3 6 0 1 1 2 0 0 0 0. 2 2 0 2 0 2 2 4 0 0 0 0 Tehát az adott négy vektor közül az els kett, azaz az (1, 1, 0, 2) és (2, 3, 3, 2) vektorok bázist alkotnak. Ha a megadott vektorokat más sorrendben írjuk a mátrixba, másik bázist kaphatunk. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 18 / 27

Bázis, dimenzió Felírás bázisvektorok lineáris kombinációjaként Megoldás a redukált lépcs s alakból: 1 2 1 1 1 2 1 1 1 0 1 3 1 3 2 3 0 3 3 6 0 1 1 2 0 0 0 0 0 1 1 2 0 0 0 0. 2 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 Ennek alapján: 1 1 2 2 3 1 0 3 3 0 2 2 1 1 2 3 6 = 3 1 0 + 2 3 3. 2 2 2 Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 19 / 27

Bázis, dimenzió Koordinátás alak e bázisban Példa (Vektor koordinátás alakja a B bázisban) Jelölje B = {(1, 1, 0, 2), (2, 3, 3, 2)} a bázist. A redukált lépcs s alak nemzérus soraiból [ 1 0 1 ] 3 0 1 1 2 kapjuk a négy vektor koordinátás alakjait: [ ] [ ] 1 0 v 1 =, v 2 =, v 3 = 0 1 B B [ ] 1, v 4 = 1 B [ ] 3. 2 B Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 20 / 27

Bázis, dimenzió Bázis és dimenzió Állítás (Bázis ekvivalens deníciói) Legyen U vektortér, és legyen B = {v 1, v 2,..., v k } U vektorok egy halmaza. A következ állítások ekvivalensek: B lineárisan független vektorokból áll és kifeszíti az U alteret, B minimális méret halmaz, mely kifeszíti U-t; B maximális méret, független vektorokból álló halmaz U-ban. Tétel (Bázis-tétel) Ha a V vektortérnek van n-elem bázisa, akkor minden bázisa n-elem. Deníció (Dimenzió) A V vektortér n-dimenziós, ha van n-elem bázisa. (véges dimenziós vektortér) Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 21 / 27

Bázis, dimenzió Mátrix, rang, dimenzió Állítás (Dimenzió = rang) Egy mátrix rangja, sorterének dimenziója és oszlopterének dimenziója megegyezik. (Ebb l következ leg r(a) = r(a T ).) Tétel (Dimenziótétel) Bármely A F m n mátrix esetén a sortér dimenziójának és a nulltér dimenziójának összege n. Képlettel: dim(s(a)) + dim(n (A)) = n. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 22 / 27

Valós mátrixok és egyenletrendszerek Valós mátrixok sor- és nulltere Deníció (Mer leges altér és mer leges kiegészít altér) egy vektortér két altere mer leges, ha bárhogy választva egy vektort az egyik altérb l, és egy másikat a másik altérb l, azok mer legesek egymásra. Egy W altérre mer leges vektorok alterét a W mer leges kiegészít alterének nevezzük és W -pel jelöljük (W perp). Tétel (A lineáris algebra alaptétele) Minden valós mátrix sortere és nulltere mer leges kiegészít alterei egymásnak. K S(A) = N (A), N (A) = S(A). K O(A) = N (A T ). K Minden x vektor egyértelm en el áll egy sortérbe és egy nulltérbe es vektor összegeként. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 23 / 27

Valós mátrixok és egyenletrendszerek Valós együtthatós egyenletrendszer megoldásai Tétel (Lineáris egyenletrendszer megoldásai) Minden valós együtthatós megoldható (konzisztens) lineáris egyenletrendszerre igazak a következ állítások: egyetlen megoldása esik az együtthatómátrix sorterébe; a sortérbe es megoldás az összes megoldás közül a legkisebb abszolút érték ; az összes megoldás el áll úgy, hogy a sortérbe es megoldáshoz hozzáadjuk a homogén rész összes megoldását. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 24 / 27

Valós mátrixok és egyenletrendszerek A sortérbe es megoldás megkeresése Példa (Lineáris egyenletrendszer sortérbe es megoldása) Határozzuk meg az x + y + z + 3u + 2w = 4 x + 2y + z + 5u + 2w = 5 2x + 3y + z + 8u + 3w = 7 2x + 3y + 2z + 8u + 4w = 9 egyenletrendszer minimális abszolút érték megoldását! Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 25 / 27

Valós mátrixok és egyenletrendszerek A redukált lépcs s alak: 1 1 1 3 2 4 1 2 1 5 2 5 1 0 0 1 1 1 2 3 1 8 3 7 = 0 1 0 2 0 1 0 0 1 0 1 2 2 3 2 8 4 9 Így a megoldás: (x, y, z, u, w) = (1, 1, 2, 0, 0) + ( 1, 2, 0, 1, 0)u + ( 1, 0, 1, 0, 1)w. Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 26 / 27

Valós mátrixok és egyenletrendszerek A redukált lépcs s alak szerinti egyenletrendszerhez ezt kell adni: Így a kiegészített egyenletrendszer: x 2y + u = 0 x z + w = 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 4/17 0 1 0 2 0 1 0 0 1 0 1 2 1 2 0 1 0 0 = 0 1 0 0 0 5/17 0 0 1 0 0 19/17 0 0 0 1 0 6/17, 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 15/17 tehát a keresett megoldás 1 /17( 4, 5, 19, 6, 15). Wettl Ferenc Vektorterek 2015. február 17. 27 / 27