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

Hasonló dokumentumok
7. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 7. előadás Elemi bázistranszformáció

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

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

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

Bázistranszformáció és alkalmazásai

Lineáris algebra gyakorlat

1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

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

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

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

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

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

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

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

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

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

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

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

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

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

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

Lineáris egyenletrendszerek

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

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

Lineáris algebra gyakorlat

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

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

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI


1. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: ; B = 8 7 2, 5 1. Számítsuk ki az A + B, A B, 3A, B mátrixokat!

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Lineáris egyenletrendszerek

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

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

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

3. el adás: Determinánsok

5. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 5. előadás Lineáris függetlenség

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

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Bevezetés az algebrába 1

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

9. gyakorlat Lineáris egyenletrendszerek megoldási módszerei folyt. Néhány kiegészítés a Gauss- és a Gauss Jordan-eliminációhoz

I. VEKTOROK, MÁTRIXOK

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Mátrixok 2017 Mátrixok

Műveletek mátrixokkal. Kalkulus. 2018/2019 ősz

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

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

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

1. ábra ábra

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

Felügyelt önálló tanulás - Analízis III.

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

ELEMI BÁZISTRANSZFORMÁCIÓ LÉPÉSEI 1.EGYSZERŰSÍTETT VÁLTOZAT. 1.a) Paramétert nem tartalmazó eset

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.

3. Lineáris differenciálegyenletek

11. Előadás. Megyesi László: Lineáris algebra, oldal. 11. előadás Kvadratikus alakok, Stratégiai viselkedés

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Bevezetés az algebrába 1

0-49 pont: elégtelen, pont: elégséges, pont: közepes, pont: jó, pont: jeles

1. zárthelyi,

Hogyan oldjunk meg lineáris algebra feladatokat?

5 = hiszen és az utóbbi mátrix determinánsa a középs½o oszlop szerint kifejtve: 3 7 ( 2) = (példa vége). 7 5 = 8. det 6.

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

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

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

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

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Lineáris Algebra gyakorlatok

Gauss elimináció, LU felbontás

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

Lineáris algebra (10A103)

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

vektor, hiszen ez nem skalárszorosa

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

1. feladatsor Komplex számok

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

Gauss-Seidel iteráció

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

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

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

1. Bázistranszformáció

Valasek Gábor

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

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

BEVEZETÉS A SZÁMÍTÁSELMÉLETBE 1

Lineáris algebra numerikus módszerei

Lineáris algebra. (közgazdászoknak) T C T = ( 1 ) ; , D T D =

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Diszkrét matematika I. gyakorlat

Átírás:

8. Előadás Megyesi László: Lineáris algebra, 51. 56., 70. 74. oldal.

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció 1. Gondolkodnivaló Most ne vegyük figyelembe, hogy az elemi bázistranszformáció során ez nem szabályos, és hajtsunk végre két elemi bázistranszformációt egymás után ugyanazon a helyen lévő generáló elemmel. Igazoljuk általánosan, hogy így a táblázat nem változik. Példa: x 1 x 2 e 1 1 2 e 2 3 1 x 1 e 2 e 1 5 2 x 2 3 1 x 1 x 2 e 1 1 2 e 2 3 1

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció A generáló elem sorában lévő elemeket először osztjuk a generáló elemmel, majd a generáló elem reciprokával, így nem változnak. A generáló elem oszlopában lévő elemeket előbb a generáló elem 1-szeresével osztjuk, majd a generáló elem reciprokának 1-szeresével, így ezek sem változnak. Azon elemeknél, melyekre a téglalap-szabályt alkalmaztuk, az elem értéke csak a generáló elemtől, illetve a téglalap két másik csúcsától függ, így elég erre a 2 2-re vizsgálni. Legyen a 0: v 1 v 2 e 1 a b e 2 c d 1 v 1 a e 2 c a e 1 v 2 b a ad bc a v 1 v 2 e 1 a b e 2 c d.

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció Nézzük meg hogyan változik a d helyén lévő elem: ad bc a c a b a 1 a = ad bc a + bc a = d Az eredmény nem meglepő: ha kicseréljük egy bázis egy vektorát valami másikra, majd a másikat visszacseréljük az eredetire, akkor visszakapjuk az eredeti bázist, így minden vektor koordinátasora az eredeti marad.

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció 2. Gondolkodnivaló Előfordulhat-e elemi bázistranszformáció során, hogy bizonyos elemek nem változnak? Ha igen, akkor mely elemekkel fordulhat elő, és milyen esetekben? Az elemek elhelyezkedése szerint a következő esetek lehetnek: A generáló elemet (jelölje a) lecseréljük a reciprokára, így pontosan akkor nem változik, ha a = 1 a, azaz ha a = 1, vagy a = 1. A generáló elem sorának egy elemét elosztjuk a generáló elemmel, ez pontosan akkor egyezik meg az eredeti elemmel, ha a generáló elem 1, vagy az adott elem 0. A generáló elem oszlopának egy elemét elosztjuk a generáló elem 1-szeresével, ez pontosan akkor egyezik meg az eredeti elemmel, ha a generáló elem 1, vagy az adott elem 0.

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció Ha az elem (jelölje d) nincs a generáló elem sorában vagy oszlopában, akkor a téglalap-szabály adja meg az új elem értékét: d bc a, ahol a 0 a generáló elem, b és c pedig a téglalap másik két csúcsa. Abban az esetben teljesül, hogy ha b = 0, vagy c = 0. d = d bc a,

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció Ha az elem (jelölje d) nincs a generáló elem sorában vagy oszlopában, akkor a téglalap-szabály adja meg az új elem értékét: d bc a, ahol a 0 a generáló elem, b és c pedig a téglalap másik két csúcsa. Abban az esetben teljesül, hogy ha b = 0, vagy c = 0. d = d bc a, Ha a b vagy a c elem 0, mivel a generáló elem sorában vagy az oszlopában találhatók, (az előző két eset alapján) 0 is marad.

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció Összefoglalás A következő esetben nem változik az elem, 1 ha a generáló elem 1, vagy 1, akkor nem változik a generáló elem helyére írt elem, 2 ha a generáló elem 1, akkor a sorában lévő többi elem változatlan, 3 ha a generáló elem 1, akkor az oszlopában lévő többi elem változatlan, 4 ha a generáló elem sorában van 0, akkor a 0 elem teljes oszlopa változatlan, 5 ha a generáló elem oszlopában van 0, akkor a 0 elem teljes sora változatlan marad.

Gondolkodnivalók Elemi bázistranszformáció 3. Gondolkodnivaló Döntsük el, hogy igazak-e a következő állítások. 1 Ha a v vektor koordináta sora (2, 5, 1) a v 1, v 2, v 3 bázisban, akkor a v bevihető a bázisba bármely bázisvektor helyére. 2 Bármely nem-0 vektor bevihető a bázisba, azaz kicserélhető valamely elemével. 3 Elemi bázistranszformációnál a táblázat bármely nem-0 eleme választható generáló elemnek. 1 Igaz, hiszen egyik koordináta sem 0, így bármelyik lehet generáló elem. 2 Igaz, hiszen ha a vektor nem a 0 vektor, akkor van olyan koordinátája, amely nem 0, így ennek a koordinátának megfelelő bázisvektor helyére bevihető. 3 Nem igaz, a nem-0 elemnek e-vel jelölt sorban, és v-vel jelölt oszlopban kell szerepelnie.

Mátrix rangja Definíció A mátrix sorrangjának nevezzük a mátrix sorvektorrendszerének rangját. Definíció Oszlopvektorrendszerének rangját a mátrix oszloprangjának nevezzük. Vagyis a sorrang éppen annak a vektorrendszernek a rangja, amit a mátrix sorai alkotnak, az oszloprang pedig a mátrix oszlopai által alkotott vektorrendszer rangja.

Mátrix rangja Definíció Mátrix rangjának nevezzük a legnagyobb nem-0 aldeterminánsának a méretét. (Azaz a mátrix rangja k, ha kiválasztható belőle k oszlop és k sor úgy, hogy az általuk meghatározott k k-as aldetermináns nem 0, ugyanakkor k + 1 oszlop, illetve sor már nem választható ki így.) Jelölés Az A mátrix rangját jelölje: r(a). FONTOS!!! Ha a mátrix rangja k, akkor az összes k + 1, VAGY ANNÁL NAGYOBB méretű aldeterminánsa 0.

Példa Határozzuk meg az 1 1 2 1 1 2 1 0 1 0 5 2 mátrix sorrangját, oszloprangját és rangját. A fenti mátrix sorrangjához meg kell határozni az vektorrendszer rangját: 1 1 2 1 1 2 1 0 1 0 5 2 (1, 1, 2, 1), ( 1, 2, 1, 0), (1, 0, 5, 2) 1 1 2 1 0 1 3 1 0 1 3 1 1 1 2 1 0 1 3 1 0 0 0 0. Tehát a sorrang 2.

Az oszloprangot az vektorrendszer rangja adja: 1 1 1 1 2 0 2 1 5 1 0 2 Tehát az oszloprang is 2. (1, 1, 1), ( 1, 2, 0), (2, 1, 5), (1, 0, 2) 1 1 1 0 1 1 0 3 3 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0.

A rangnál azt kell vizsgálni, hogy mekkora a legnagyobb nem-0 aldetermináns, ami a mátrixból kiválasztható. 2 2-es determináns kiválasztható, például az első két sor, illetve első két oszlop által meghatározott: 1 1 2 1 1 2 1 0. 1 0 5 2 A kiválasztott determináns: 1 1 1 2 = 1 0. Kiválasztható-e 3 3-as determináns, ami nem 0? Egyszerű kombinatorika feladat: összesen 4 db 3 3-as determináns választható ki a fenti mátrixból. Ezeket kiszámolva azt kapjuk, hogy mindegyiknek 0 az értéke. Tehát a mátrix rangja is 2.

Rangszámtétel A rang kiszámítása az előző módon rendkívül nehéz lenne: például egy 7 rangú 9 10-es mátrix esetén 405 db 8 8-as determinánsról kellene megmutatni, hogy mindegyiknek 0 az értéke. A következő tétel segítségével azonban a rang könnyebben számítható. Rangszámtétel Bármely mátrix sorrangja és oszloprangja megegyezik a rangjával. Mivel a sorrang vagy az oszloprang számítása nagyon egyszerű (akár Gauss-eliminációval, akár elemi bázistranszformációval), a fenti tétel segítségével könnyen kiszámíthatjuk bármely mátrix rangját.

Példa Határozzuk meg a 1 1 2 1 0 2 1 3 2 1 3 2 5 3 1 1 1 2 1 1. mátrix rangját. Adjunk meg a mátrixban maximális méretű nem-0 aldeterminánst. A sorvektorrendszere: (1, 1, 2, 1, 0), (2, 1, 3, 2, 1), (3, 2, 5, 3, 1), (1, 1, 2, 1, 1).

A sorvektorrendszer rangját először Gauss-eliminációval számoljuk. Érdemes a Gauss-eliminációt úgy végrehajtani, hogy a sorokat megjelöljük, mert a lépcsős alakban maradó sorok, illetve a sorok első nem-0 elemei meghatározzák az eredeti mátrix megfelelő méretű nem-0 aldeterminánsát. a 1 1 2 1 0 b 2 1 3 2 1 c 3 2 5 3 1 d 1 1 2 1 1 a 1 1 2 1 0 b 0 1 1 0 1 c 0 1 1 0 1 d 0 0 0 0 1 a 1 1 2 1 0 b 0 1 1 0 1 d 0 0 0 0 1 Tehát az eredeti mátrix 1., 2. és 4. sora, illetve 1., 2., illetve 5. oszlopa által alkotott aldetermináns egy maximális méretű 0-tól különböző értékű aldetermináns lesz.

1 1 2 1 0 2 1 3 2 1 3 2 5 3 1 1 1 2 1 1 A mátrix 1., 2. és 4. sora, illetve 1., 2., illetve 5. oszlopa által alkotott aldetermináns: 1 1 0 2 1 1 1 1 1 = 1 0. Persze nemcsak egy megfelelő aldetermináns van, hanem több is. Ha a Gauss-elimináció során az 1. lépés után megcseréltük volna a 2. és a 3. sort, akkor az 1., 3. és 4. sora, illetve 1., 2., illetve 5. oszlopa által meghatározott aldeterminánst kaptuk volna.

A rangszámítás megoldható elemi bázistranszformációval is. Ebben az esetben közvetlenül a mátrix oszloprangját határozzuk meg: v 1 v 2 v 3 v 4 v 5 e 1 1 1 2 1 0 e 2 2 1 3 2 1 e 3 3 2 5 3 1 e 4 1 1 2 1 1 v 1 v 2 v 3 v 5 e 1 0 0 0 1 e 2 0 1 1 1 e 3 0 1 1 2 v 4 1 1 2 1 v 1 v 3 v 5 e 1 0 0 1 v 2 0 1 1 e 3 0 0 1 v 4 1 1 0 v 1 v 3 e 1 0 0 v 2 0 1 v 5 0 0 v 4 1 1 Három vektort sikerült bevinni a bázisba, ezért a mátrix oszloprangja, és így a rangja is 3.

Az eredményből itt is megkaphatunk egy megfelelő aldeterminánst: a sorindexeket a bázisból kikerült változók adják (e 2, e 3, e 4 ), az oszlopindexeket pedig a bázisba bekerültek (v 2, v 4, v 5 ). 1 1 2 1 0 2 1 3 2 1 3 2 5 3 1 1 1 2 1 1 1 2 1 2 3 1 1 1 1 = 1 0.

Lineáris egyenletrendszer megoldhatósága Kronecker-Capelli tétel Egy lineáris egyenletrendszernek pontosan akkor van megoldása, ha mátrixának rangja megegyezik a bővített mátrixának a rangjával. Indoklás: A tétel állítása könnyen látható akár Gauss-eliminációt, akár elemi báztistranszformációt használunk az egyenletrendszer megoldására. (1) Ha Gauss-eliminációval oldunk meg egy egyenletrendszert, akkor a lépcsős alakban a nem nulla sorok száma megadja a bővített mátrix rangját. Ha konstans oszlopától eltekintünk, és csak az egyenletrendszer mátrixának rangját vizsgáljuk, ez abban az esetben lesz kisebb a bővített mátix rangjánál, ha a lépcsős alak tartalmaz (0... 0 c), c 0-t, azaz ellentmondó sor szerepel, tehát az egyenletrendszer nem oldható meg. Ha nem szerepel ellentmondó sor, akkor az egyenletrendszer mátrixának rangja megegyezik a bővített mátrix rangjával.

Lineáris egyenletrendszer megoldhatósága (2) Elemi bázistranszformációval: x 3 x 4 b x 1... x 2... e 3 0 0 c ahol c 0. Ekkor a változókat már nem tudom bevinni a bázisba, de a b-t be tudnám. Azaz a bővített mátrix rangja nagyobb ellentmondó sor esetén, mint az egyenletrendszer mátrixának rangja. Ha nincs ellentmondó sor, akkor a két rang megegyezik. Megjegyzés Az egyenletrendszer mátrixának rangja (r(a)) nem lehet nagyobb, mint a bővített mátrixának rangja (r(a b)), hiszen eggyel kevesebb oszlopot tartalmaz. Tehát általában teljesül az r(a) r(a b) összefüggés, és pontosan akkor oldható meg az egyenletrendszer, ha r(a) = r(a b).

Homogén lineáris egyenletrendszer Definíció Egy lineáris egyenletrendszert homogénnek nevezünk, ha benne minden jobboldali konstans 0. Példa x 1 x 2 + 2x 3 = 0 2x 1 + x 2 0.3x 3 = 0 Ha egy homogén lineáris egyenletrendszernek n változót tartalmaz, akkor megoldásai (mint R n -beli vektorok) alteret alkotnak R n -ben. Definíció Homogén lineáris egyenletrendszer megoldásainak alterét az egyenletrendszer megoldásterének nevezzük. A megoldástér egy bázisát az egyenletrendszer fundamentális rendszerének (vagy alaprendszerének) nevezzük.

Fundamentális rendszer megadása Tétel Ha egy n változós homogén lineáris egyenletrendszer mátrixának a rangja r, akkor a megoldástere n r dimenziós. Fundamentális rendszer megadása Megoldjuk az egyenletrendszert, vagyis meghatározzuk a kötött, illetve a szabad változókat (ha r db kötött változó van, akkor n r db szabad). Minden szabad változóhoz megadunk egy vektort, mégpedig azt a megoldásvektort, amely úgy keletkezik, hogy az adott szabad változót 1-nek választjuk, a többit pedig 0-nak. Megjegyzés Mivel a fundamentális rendszer egy bázis, ezért nem egyértelmű a megadása, csak az elemszáma (n r). Azaz végtelen sok fundamentális rendszer létezik.

Fundamentális rendszer megadása Példa Adjuk meg az alábbi homogén lineáris egyenletrendszer egy fundamentális rendszerét: x 1 x 2 + 2x 3 + x 4 2x 5 = 0 2x 1 x 2 x 3 + 2x 4 + 3x 5 = 0 3x 1 2x 2 + x 3 + 3x 4 + x 5 = 0 x 1 3x 3 + x 4 + 5x 5 = 0 Először megoldjuk elemi bázistranszformációval: x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 e 1 1 1 2 1 2 0 e 2 2 1 1 2 3 0 e 3 3 2 1 3 1 0 e 4 1 0 3 1 5 0 x 3 x 4 x 5 x 1 3 1 5 0 x 2 5 0 7 0

x 3 x 4 x 5 x 1 3 1 5 0 x 2 5 0 7 0 Az egyenletrendszer mátrixának rangja 2 (= kötött ismeretlenek száma). Az általános megoldás: x 1 = 3x 3 x 4 5x 5 x 2 = 5x 3 7x 5 Mivel 3 szabad ismeretlen van (n r = 5 2 = 3), a fundamentális rendszer 3 vektorból áll: x 3 = 1, x 4 = 0, x 5 = 0 (3, 5, 1, 0, 0), x 3 = 0, x 4 = 1, x 5 = 0 ( 1, 0, 0, 1, 0), x 3 = 0, x 4 = 0, x 5 = 1 ( 5, 7, 0, 0, 1).

Gondolkodnivalók Mátrix rangja 1. Gondolkodnivaló Tegyük fel, hogy egy elemi bázistranszformáció kezdetekor a sor- és oszlopindexek sorban helyezkednek el. Néhány elemi bázistranszformáció után kaphatjuk-e az alábbi táblázatokat? (A táblázatokat külön-külön kell vizsgálni, nem egymás utáni lépésként.) v 1 e 2 v 3 e 1 1 1 1 e 3 1 1 1 v 2 1 2 1, v 1 e 2 v 3 e 1 1 1 1 v 2 1 0 2 e 3 2 1 0, e 3 v 2 e 2 e 1 1 1 2 v 3 1 3 0 v 1 1 2 0

Gondolkodnivalók Mátrix rangja 2. Gondolkodnivaló Egy 5 ismeretlenes, 6 egyenletből álló lineáris egyenletrendszer bővített mátrixának determinánsa nem 0. Mit tudunk mondani a megoldásáról?

Gondolkodnivalók Mátrix rangja 3. Gondolkodnivaló Tekintsük a következő homogén lineáris egyenletrendszert. x 1 + x 3 + x 5 = 0 x 2 + x 4 = 0 Adottak a következő vektorok R 5 -ben u = (1, 1, 1, 1, 2), v = (1, 0, 2, 0, 1), w = (0, 1, 0, 1, 0), x = (1, 2, 2, 2, 1), y = (1, 0, 1, 0, 0). Döntsük el, hogy az alábbi vektorrendszerek bázist alkotnak-e a fenti egyenletrendszer megoldásainak alterében? (a) u, v, w; (b) v, w, x; (c) w, x, y.