12. előadás. Egyenletrendszerek, mátrixok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Hasonló dokumentumok
Tartalom. Matematikai alapok. Fontos fogalmak Termékgyártási példafeladat

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

Tartalom. Matematikai alapok. Termékgyártási példafeladat. Keverési példafeladat Szállítási példafeladat Hátizsák feladat, egészértékű feladat

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

12 48 b Oldjuk meg az Egyenlet munkalapon a következő egyenletrendszert az inverz mátrixos módszer segítségével! Lépések:

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

Mátrixok 2017 Mátrixok

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Gauss elimináció, LU felbontás

Lineáris egyenletrendszerek

Mátrixok, mátrixműveletek

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, mátrixegyenlet

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

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

Növényvédő szerek A B C D

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


Valasek Gábor

9. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 9. előadás Mátrix inverze, Leontyev-modell

1. zárthelyi,

Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Kiegészítő előadás. Vizsgabemutató Matlab. Dr. Kallós Gábor, Dr. Szörényi Miklós, Fehérvári Arnold. Széchenyi István Egyetem

LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK október 12. Irodalom A fogalmakat, definíciókat illetően két forrásra támaszkodhatnak: ezek egyrészt elhangzanak

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

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

Gazdasági matematika II. tanmenet

Algoritmusok Tervezése. 1. Előadás MATLAB 1. Dr. Bécsi Tamás

Normák, kondíciószám

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

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

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

3. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 3. előadás Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

1. Geometria a komplex számsíkon

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

1. Determinánsok. Oldjuk meg az alábbi kétismeretlenes, két egyenletet tartalmaz lineáris egyenletrendszert:

3. előadás. Termelési és optimalizálási feladatok. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

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

Norma Determináns, inverz Kondíciószám Direkt és inverz hibák Lin. egyenletrendszerek A Gauss-módszer. Lineáris algebra numerikus módszerei

rank(a) == rank([a b])

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

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. ajánlott jegyzet: Szilágyi Péter: Operációkutatás

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Numerikus módszerek 1.

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Matlab alapok. Baran Ágnes

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Gyakorló feladatok I.

MA1143v A. csoport Név: december 4. Gyak.vez:. Gyak. kódja: Neptun kód:.

5. Előadás. (5. előadás) Mátrixegyenlet, Mátrix inverze március 6. 1 / 39

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

MATLAB OKTATÁS 1. ELŐADÁS ALAPOK. Dr. Bécsi Tamás Hegedüs Ferenc

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

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

3. el adás: Determinánsok

1. A kétszer kettes determináns

EGYSZERŰSÍTETT ALGORITMUS AZ ELEMI BÁZISCSERE ELVÉGZÉSÉRE

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.

2. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Mátrixok Mátrixműveletek Speciális mátrixok, vektorok Norma

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

Lineáris algebra (10A103)

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

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

Numerikus módszerek I. zárthelyi dolgozat (2017/18. I., A. csoport) Megoldások

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Bodó Bea, Somonné Szabó Klára Matematika 2. közgazdászoknak

Microsoft Excel 2010

Matematika (mesterképzés)

Matematikai geodéziai számítások 8.

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

Szöveges feladatok a mátrixaritmetika alkalmazására

3. modul: Matematikai számítások Excellel

Kiegészítő részelőadás 1. Az algoritmusok hatékonyságának mérése

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Gauss-Seidel iteráció

Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

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

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Növényvédő szerek A B C D

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

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

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

Széchenyi István Egyetem. Műszaki számítások. Matlab 6. előadás. Lineáris algebrai alkalmazások. Dr. Szörényi Miklós, Dr.

EGYSZERŰ SZÁMÍTÁSOK TÁBLÁZATKEZELÉS ELINDULÁS SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1

Átírás:

12. előadás Egyenletrendszerek, mátrixok Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2015 2016 1

Tartalom Matematikai alapok Vektorok és mátrixok megadása Tömbkonstansok Lineáris műveletek Mátrixok szorzása Inverz mátrix, determináns Egységmátrix Transzponált mátrix Lineáris egyenletrendszerek Egyértelmű megoldás Összefüggő és ellentmondásos esetek *Kváziinverz 2

Matematikai alapok Lineáris tér Halmaz, ennek elemein (vektorok) értelmezve van az összeadás a nyújtás művelet, és ezekre a halmaz zárt Vektorok, lineáris műveletek (összeadás, nyújtás, lineáris kombináció) Függetlenség és összefüggőség Lineáris tér bázisa, dimenzió Lineáris transzformáció Mátrix, mint a lineáris transzformáció számtáblázat reprezentációja Oszlopvektor, sorvektor Mátrix transzponáltja Mátrixok szorzása Determináns, inverz mátrix, egységmátrix Egy (négyzetes) mátrix pontosan akkor invertálható, ha det 0 Vektor norma (hossz általánosítása, ld. Pitagorasz-tétel) 3

Vektorok és mátrixok megadása Begépeléssel, hivatkozással Figyeljünk a méretekre (sor, oszlop struktúra; a tartomány téglalap alakú) Üres cellát ne hagyjunk Tömbkonstansként (tömbállandóként) Sorok zárása pontosvesszővel, elemek elválasztása \ ill. pont jellel (Excel 10 és 03) Példa: {1\2\3;4\5\6} (Excel 2010) ill. {1.2.3;4.5.6} (Excel 2003) Gondos kijelölés és kitöltés (gyakran: vágólap, akár külső fájlból), befejezés: Ctrl + Shift + Enter (A sikeres bevitelt a szerkesztőlécen is ellenőrizhetjük) Tömbrész nem módosítható! Elnevezés Célszerű (figyeljünk a védett nevekre) 4

Egyszerű (lineáris) műveletek Megvalósításuk Excelben kézenfekvő Összeadás, kivonás (+, ) Konstanssal történő szorzás (*) Lineáris kombináció meghatározása (pl. lin. összefüggőség vizsgálata) Elnevezés használható A műveletek végrehajthatók elemenként és blokkművelettel is 5

Mátrixok szorzása Mikor végezhető el a művelet? Rajzoljunk Méretszabályok: [m; n] x [p; q] [m; q] és n = p (első méret: sorok száma) Mindig gondoljuk végig, hogy a művelet elvégezhető-e, és pontosan jelöljük ki az eredménymátrix területét! (A mátrixok szorzása nagyon nem kommutatív művelet Előfordulhat, hogy A*B végrehajtható, de B*A nem; lehet az is, hogy A*B B*A) Megvalósítás Excelben: Mszorzat függvény Argumentumok: az összeszorzandó mátrixok Nem összeszorozható méretek esetén: hibaérték (#ÉRTÉK!, #HIÁNYZIK!) Beszúrás: (csak) tömbfüggvényként! 6

Inverz mátrix, determináns Determináns (eml.): négyzetes mátrixokhoz tartozó mennyiség, amely a lin. függetlenséget/összefüggőséget jellemzi (n-dimenziós térfogat) Meghatározás Excelben: Mdeterm függvény Ez nem tömbfüggvény (Ha nem négyzetes mátrixra hívjuk: #ÉRTÉK! hiba) Inverz mátrix (csak négyzetes mátrixokra) Az a mátrix, amelyet az eredetivel összeszorozva egységmátrixot kapunk Jelölés: A 1 Érvényes: A A 1 = A 1 A = E Egységmátrix: a főátlóban csupa 1-es, más helyeken 0-ák Jelölés: E vagy I Az egységmátrixra teljesül: A E = E A = A; E E = E Inverz akkor létezik, ha a determináns nem 0 Ezt mindig ellenőrizni kell (!) Megvalósítás Excelben: Inverz.mátrix függvény Beszúrás: (csak) tömbfüggvényként! (Ha 0 det-ú mátrixra hívjuk: #SZÁM! hiba) Pontos értékek megjelenítése: valóditört-formátum, a determináns jegyeinek a száma alapján 7

Inverz mátrix, determináns 8

Transzponált Transzponált mátrix: a mátrixot tükrözzük a főátlóra (tdk.: felcseréljük a sorokat és az oszlopokat) Így pl. sorvektorból oszlopvektor lesz Jelölés: A* Megvalósítás Excelben: Transzponálás (tömb)fv. Itt is ki kell jelölni a beszúrás előtt a tartományt 9

Lineáris egyenletrendszerek Az egyenletrendszer A x = b alakban adott Együtthatómátrix, ismeretlen vektor, konstans vektor Ha a feladatot nekünk (kézzel) kell megoldani, pl. a Gauss-eliminációt használhatjuk Géppel két (numerikus) megoldási módot is követhetünk Először az inverz mátrixos módszert tanuljuk meg Átalakítás: Ha det(a) 0, akkor A 1 A x = A 1 b, azaz E x = A 1 b, x = A 1 b Így megkapjuk az egyenletrendszer egyértelmű (!) megoldását Ez pontosan akkor teljesül, ha ugyanannyi egyenlet van, ahány ismeretlen Továbbá az egyenletrendszer lineárisan független (és ellentmondásmentes) Megvalósítás Excelben: a fentieknek megfelelően haladunk végig a lépéseken (már ismert apparátus) A determináns ellenőrzése kulcslépés! Végül célszerűen végezzünk ellenőrzést! (Biztosan jó eredményt kaptunk-e?) A x, ill. A x b hibavektor kiszámolása 10

Lineáris egyenletrendszerek Egyértelmű megoldás 11

Lineáris egyenletrendszerek Megoldás a Solver bővítménnyel (2. megoldási lehetőség) A lépések: Felveszünk egy induló x oszlopvektort (pl. {1;1;1;1}) Kiszámítjuk az Ax b behelyettesítés eredményét Solver segítségével megváltoztatjuk az x vektort úgy, hogy az Ax b = 0 feltétel teljesüljön (megfelelő pontossággal) Megoldási módszer: Szimplex LP 12

Lineáris egyenletrendszerek Ha 0 a determináns, akkor inverz mátrix nem számolható (!) Ilyenkor két eset lehetséges Az egyenletrendszer összefüggő (egy vagy több ismeretlen szabadon megválasztható, végtelen sok megoldás) Kevesebb független egyenlet, mint ahány ismeretlen Az egyenletrendszer ellentmondásos Több független egyenlet, mint ahány ismeretlen (Ezekbe sorolandók azok az esetek is, amikor az A mátrix nem négyzetes, azaz determinánst sem tudunk számolni lásd még később is) Megoldási lehetőségek (csak Solverrel) A végtelen sok megoldás közül egy speciálisat meghatározunk Pontos megoldást nem kaphatunk, de törekszünk arra, hogy Ax b a lehető legközelebb legyen 0-hoz (vektorhossz) Az esetek szétválasztása: megvizsgáljuk az eltolt rendszer determinánsát! Jelölés lehet: det([a(:,2:3) b]) Ha az eltolt det = 0, akkor a rendszer összefüggő, különben pedig ellentmondásos *Magyarázat: a második esetben a konstans oszlop bevételével a rendszer rangja nő, azaz az eddigiekből nem kikeverhető újabb egyenletet kaptunk Rang: lin. független vektorok darabszáma A Solverrel végrehajtandó lépések nagyon hasonlóak a korábbiakhoz Eltérés: ezek a problémák nemlineárisak, az alkalmazandó módszer így a nemlin. ÁRG 13

Lineáris egyenletrendszerek Összefüggő egyenletrendszer A meghatározandó speciális megoldás: a legrövidebb vektorhosszú 14

Lineáris egyenletrendszerek Ellentmondásos (túlhatározott) egyenletrendszer Cél: kerüljünk a lehető legközelebb a megoldáshoz Példánkban ellenőrizhető, hogy az utolsó egyenlet bal oldala az előzőek összege, a konstans tagra viszont ez nem áll fent (ellentmondás) 15

Lineáris egyenletrendszerek* Mit tudunk tenni általánosan abban az esetben, ha az A mátrix nem négyzetes? Tudunk-e (Solver nélkül/det. vizsgálat nélkül) valamilyen direkt módszerrrel eredményt számolni? Vá.: *Igen, erre használható a Moore Penrose-féle kváziinverz Ha több (n) sor van mint (m) oszlop (n > m), akkor a kváziinverz: (T* T) 1 T* Ennek mérete m n, azaz T* méretével egyezik meg Excelben: {=Mszorzat(Inverz.mátrix(Mszorzat(Transzponálás(t); t)); Transzponálás(t))} Ha kevesebb (n) sor van mint (m) oszlop (n < m), akkor a kváziinverz: T* (T T*) 1 Ennek mérete is m n, azaz T* méretével egyezik meg Excelben: {=Mszorzat(Transzponálás(t); Inverz.mátrix(Mszorzat(t; Transzponálás(t))))} A kváziinverz segítségével x meghatározható a már ismert módon 16

Lineáris egyenletrendszerek* *A kváziinverz előállításának bemutatása Most négyzetes a mátrixunk, és a valódi inverz is létezik 17

Lineáris egyenletrendszerek* *A kváziinverz előállításának bemutatása (Matlab program, pinv parancs) 18