1. Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere

Hasonló dokumentumok
15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

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

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

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

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

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

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

összeadjuk 0-t kapunk. Képletben:

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


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!

Diszkrét matematika II., 8. előadás. Vektorterek

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

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

Lineáris algebra. =0 iє{1,,n}

A lineáris algebra forrásai: egyenletrendszerek, vektorok

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

Lineáris egyenletrendszerek

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

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

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

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

3. Lineáris differenciálegyenletek

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

Lineáris egyenletrendszerek

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

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

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

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

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

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

Bázistranszformáció és alkalmazásai

Bevezetés az algebrába 1

y + a y + b y = r(x),

A gyakorlati jegy

Hadamard-mátrixok Előadó: Hajnal Péter február 23.

17. előadás: Vektorok a térben

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

1. zárthelyi,

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

11. DETERMINÁNSOK Mátrix fogalma, műveletek mátrixokkal

Lineáris algebra gyakorlat

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

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

Lineáris algebra Gyakorló feladatok

Matematika III. harmadik előadás

Lineáris algebra gyakorlat

Diszkrét matematika II., 5. előadás. Lineáris egyenletrendszerek

Normák, kondíciószám

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.

Matematika (mesterképzés)

Matematika A1a Analízis

1.9. 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

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Lineáris algebra. (közgazdászoknak)

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

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

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

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Az impulzusnyomatékok általános elmélete

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

Differenciálegyenletek december 13.

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

1. Diagonalizálás. A Hom(V) diagonalizálható, ha van olyan bázis, amelyben A mátrixa diagonális. A diagonalizálható van sajátvektorokból álló bázis.

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

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

1. Bázistranszformáció

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

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

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

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

Bevezetés a számításelméletbe (MS1 BS)

Matematika szigorlat június 17. Neptun kód:

Absztrakt vektorterek

3. el adás: Determinánsok

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás


Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Modellek és Algoritmusok - 2.ZH Elmélet

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

II. Két speciális Fibonacci sorozat, szinguláris elemek, természetes indexelés

Lineáris algebra numerikus módszerei

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

y = y 0 exp (ax) Y (x) = exp (Ax)Y 0 A n x n 1 (n 1)! = A I + d exp (Ax) = A exp (Ax) exp (Ax)

Első zárthelyi dolgozat megoldásai biomatematikából * A verzió

Differenciálegyenlet rendszerek

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

Boros Zoltán február

1. Geometria a komplex számsíkon

3. előadás Stabilitás

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

Bevezetés az algebrába 2 Differencia- és differenciálegyenlet-rendszerek

Átírás:

X HOMOGÉN LINEÁRIS EGYENLET- RENDSZEREK 1 Homogén lineáris egyenletrendszer megoldástere Homogén lineáris egyenletrendszer definíciója már szerepelt Olyan lineáris egyenletrendszert nevezünk homogénnek, amelyben az egyenletrendszer egyenleteiben a jobboldali konstansok mindegyike (a szokásos jelöléssel b 1 = b 2 = = b m = ) Természetesen az előző IX fejezet teljes mértékben alkalmazható homogén lineáris egyenletrendszerekre is Többek közt az ott leírt megoldási eljárás is Megállapítható viszont, hogy a Kronecker- Capelli-tétel homogén lineáris egyenletrendszerekre semmit sem nyújt Homogén esetben ez az egyenletrendszer bővített mátrixa egyetlen zérusoszloppal bővebb az egyenletrendszer mátrixánál, így rangjuk egyenlő A homogén lineáris egyenletrendszerek viszont mindig megoldhatók, a triviális megoldás, amelynél minden ismeretlen -val egyenlő, mindig létezik A Kronecker-Capelli-tétel tehát nem érdekes homogén lineáris egyenletrendszerek esetén A homogén lineáris egyenletrendszerekre az az érdekes kérdés, hogy mikor van az egyenletrendszernek 1

nemtriviális megoldása Erre a kérdésre is választ lehet adni a IX fejezet alapján Az egyenletrendszer megoldását megadó IX fejezet (16) képletét homogén lineáris egyenletrendszerekre alkalmazva (ahol a homogén esetre annyi a változás, hogy a kötött ismeretleneket megadó egyenlőségek jobboldalán önálló konstans, azaz d 1, d 2,,d r nem szerepel) látható, hogy a nemtriviális megoldás létezésének feltétele, hogy létezzen szabad ismeretlen, aminek pedig az a feltétele, hogy az egyenletrendszer ismeretleneinek számánál kisebb legyen a mátrix rangja Az utóbbi gondolatmenet által bizonyított állítást indokolt tételként is kimondani 11 Tétel Homogén lineáris egyenletrendszernek akkor és csakis akkor létezik nemtriviális megoldása, ha mátrixának rangja kisebb, mint az egyenletrendszer ismeretleinek száma Igen érdekes, és nagyon lényeges tény, hogy bármely homogén lineáris egyenletrendszer megoldásai, (amelyek természetesen vektornak is tekinthetők) az egyenletrendszer ismeretleinek számával azonos komponensszámú T feletti vektorok terének alterét képezik Az utóbbi állítást az bizonyítja, hogy adott homogén lineáris egyenletrendszer két megoldásának 2

összege, különbsége és skalárszorosa is megoldása az egyenletrendszernek Inhomogén esetben már az sem igaz, hogy két megoldásvektor összege is megoldása lenne az egyenletrendszernek Tegyük fel, hogy az i-edik egyenlet olyan, amelynek jobboldalán álló konstans nem (legyen ez b i ) Ha az egyenletrendszer két megoldása adott, akkor előbb az egyiket, majd a másikat is behelyettesítve az i-edik egyenletbe mind a két esetben b i -t kapunk, és összeadva a két egyenlőséget a baloldal megfelel annak az esetnek, amikor a két megoldás összegét helyettesítenénk be az i-edik egyenletbe, a jobboldalon 2b i -t kapunk, ami nem egyenlő b i -vel A homogén egyenletrendszerek megoldásterére vonatkozó már megindokolt állítást célszerű tételben is kimondani 12 Tétel Az n ismeretlenes homogén lineáris egyenletrendszer összes megoldásvektora az n komponensű T feletti vektorok terének alterét alkotja Ezt az egyenletrendszer megoldásterének nevezzük Egy vektortérrel kapcsolatban a legfontosabb kérdés a dimenziója, és az is, hogy van-e viszonylag könnyen megadható bázisa Ezekre választ ad a következő tétel és a tétel bizonyítása 3

13 Tétel A T test feletti homogén lineáris egyenletrendszer ismeretleinek száma legyen n, mátrixának rangja r úgy, hogy r < n Ekkor a homogén lineáris egyenletrendszer megoldásterének dimenziója n r Bizonyítás Legyen adott a következő T feletti homogén lineáris egyenletrendszer: (1) a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = a m1 x 1 + a m2 x 2 + + a mn x n = Az állítás bizonyítása úgy történik, hogy konkrétan megadjuk a megoldástér egy bázisát Abból indulunk ki, hogy a IX fejezet megoldási eljárása itt is érvényes, az egyenletrendszer általános megoldását megadó IX fejezetbeli (16) képletet felhasználva (a homogén egyenletrendszer estében d 1 = d 2 = = d r = ) azt állítjuk, hogy a következő n r számú vektor az (1) egyenletrendszer megoldásterének bá- 4

zisa (2) g r+1 = d 1r+1 d 2r+1 d r r+1 1 g r+2 = d 1r+2 d 2r+2 d r r+2 1 g n = d 1n d 2n d rn 1 a) A g r+1, g r+2 g n vektorok nyilvánvalóan megoldásvektorok, hiszen mindegyiket úgy kaptuk, hogy a szabad ismeretleneknek értéket adtunk és a kötött ismeretleneket pedig az egyenletrendszer általános megoldásából határoztuk meg Részletesen: g r+1 megadásánál x r+1 = 1, x r+2 = = x n =, g r+2 -nél x r+1 =, x r+2 = 1, x r+3 = =, g n -nél pedig x r+1 = x r+2 = = x n 1 =, x n = 1 b) A g r+1, g r+2,,g n vektorok lineárisan függetlenek Vizsgáljuk meg, hogy lineáris kombinációjuk milyen módon állítja elő a zérusvektort Írjuk 5

fel a (3) λ 1 g r+1 + λ 2 g r+2 + + λ n r g n = egyenletet Kérdés, hogy mely λ 1, λ 2,,λ n r T esetén teljesülhet a (3) egyenlőség A (3) egyenlőségben a g r+1, g r+2,,g n vektorokat a komponenseiket is mutató ((2)-ben látható) alakjukban felírva, az egyes komponensekre vonatkozó egyenlőségeket tekintve az r + 1-edik komponensre vonatkozó egyenlőségből λ 1 =, az r+2-edik komponenséből λ 2 =,, az n-edik komponenséből λ n r = következik c) A g r+1, g r+2,,g n vektorrendszer a megoldástér generátorrendszere Valóban, legyen g olyan megoldása az (1) homogén lineáris egyenletrendszernek, melyet az általános megoldásában az x r+1 = h r+1, x r+2 = h r+2,,x n = h n választással kapunk g = d 1r+1 h r+1 d 1r+2 h r+2 d 1n h n d 2r+1 h r+1 d 2r+2 h r+2 d 2n h n d rr+1 h r+1 d rr+2 h r+2 d rn h n h r+1 h r+2 6 h n

Könnyen ellenőrízhető, hogy g = h r+1 g r+1 + h r+2 g r+2 + + h n g n A g megoldásvektor ha h r+1, h r+2,,h n -et alkalmasan választjuk meg a megoldástér bármelyik vektora lehet 14 Megjegyzés Ha az (1) homogén lineáris egyenletrendszer olyan, hogy mátrixának rangja egyenlő az ismeretlenek számával, akkor a megoldástér kizárólag a zérusvektorból áll 15 Tétel Tegyük fel, hogy az (1) homogén lineáris egyenletrendszer mátrixának rangja r és r kisebb mint az ismeretleneinek a száma: n Ekkor a megoldástér bármely n r számú lineárisan független vektora a megoldástér bázisát adja Bizonyítás A bizonyítás következik az előző 13 Tételből, valamint a IV fejezet 32 Tételének a) pontjából 16 Megjegyzés Az 15 Tétel nagy segítséget jelent a megoldástér bázisára vonatkozó feladatok megoldásában Amennyiben azt a kérdést tartalmazza a feladat, hogy előre megadott vektorok egy 7

adott homogén lineáris egyenletrendszer megoldásterének bázisát képezik-e, akkor a következőket kell ellenőrízni a megadott vektorokat illetően: a) a homogén lineáris egyenletrendszer megoldásai-e, b) a számuk n r vagy nem (n az ismeretlenek száma, r a mátrix rangja), c) lineárisan független rendszert képeznek-e 17 Megjegyzés A homogén egyenletrendszer megoldásterének bázisára szokásos elnevezések a következők is: a homogén lineáris egyenletrendszer fundamentális rendszere, a homogén lineáris egyenletrendszer alaprendszere 18 Definíció A T feletti a 11 x 1 + + a 1n x n = b 1 a m1 x 1 + + a mn x n = b m inhomogén lineáris egyenletrendszer redukált egyenletrendszerének nevezzük az a 11 x 1 + + a 1n x n = a m1 x 1 + + a mn x n = 8

homogén lineáris egyenletrendszert 19 Tétel Adott inhomogén lineáris egyenletrendszer összes megoldása megkapható oly módon, hogy egyetlen megoldásához hozzáadjuk redukált egyenletrendszerének valamennyi megoldását A tétel bizonyítása könnyű önálló feladatnak tekinthető, itt nem szerepel 9