KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Hasonló dokumentumok
KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Mátrixaritmetika. Tartalom:

Sztojka Miroszláv LINEÁRIS ALGEBRA Egyetemi jegyzet Ungvár 2013

Mátrixok február Feladat: Legyen ( ( B = A =

Lineáris algebra - jegyzet. Kupán Pál

Lineáris algebra gyakorlat

ÉS TESZTEK A DEFINITSÉG

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

NUMERIKUS MÓDSZEREK FARAGÓ ISTVÁN HORVÁTH RÓBERT. Ismertető Tartalomjegyzék Pályázati támogatás Gondozó

Fejezetek a lineáris algebrából PTE-PMMK, Műszaki Informatika Bsc. Dr. Kersner Róbert

MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

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

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

5. gyakorlat. Lineáris leképezések. Tekintsük azt a valós függvényt, amely minden számhoz hozzárendeli az ötszörösét!

Szimplex módszer, szimplex tábla Példaként tekintsük a következ LP feladatot:

Mátrixok. 3. fejezet Bevezetés: műveletek táblázatokkal

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

GAZDASÁGMATEMATIKA KÖZÉPHALADÓ SZINTEN

Bevezetés a játékelméletbe Kétszemélyes zérusösszegű mátrixjáték, optimális stratégia

Lineáris Algebra gyakorlatok

A lineáris tér. Készítette: Dr. Ábrahám István

5.10. Exponenciális egyenletek A logaritmus függvény Logaritmusos egyenletek A szinusz függvény

Bevezetés a számításelméletbe I. feladatgyűjtemény. Szeszlér Dávid, Wiener Gábor

ELEMI BÁZISTRANSZFORMÁCIÓ LÉPÉSEI 2.NEHEZÍTETT VÁLTOZAT 2.a) Paramétert nem tartalmazó eset

Lineáris algebra és mátrixok alkalmazása a numerikus analízisben

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

3. el adás: Determinánsok

LÁNG CSABÁNÉ SZÁMELMÉLET. Példák és feladatok. ELTE IK Budapest javított kiadás

LINEÁRIS ALGEBRA PÉLDATÁR MÉRNÖK INFORMATIKUSOKNAK

2. Halmazelmélet (megoldások)

MATEMATIKA TANMENET SZAKKÖZÉPISKOLA 9.A-9.C-9.D OSZTÁLY HETI 4 ÓRA 37 HÉT/ ÖSSZ 148 ÓRA

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Analízisfeladat-gyűjtemény IV.

Komplex számok szeptember Feladat: Legyen z 1 = 2 3i és z 2 = 4i 1. Határozza meg az alábbi kifejezés értékét!

Color profile: Generic CMYK printer profile Composite 150 lpi at 45 degrees

1.1. Gyökök és hatványozás Hatványozás Gyökök Azonosságok Egyenlőtlenségek... 3

Számelméleti feladatok az általános iskolai versenyek tükrében dr. Pintér Ferenc, Nagykanizsa

Miskolci Egyetem. Diszkrét matek I. Vizsga-jegyzet. Hegedűs Ádám Imre

Miskolci Egyetem GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR. Analízis I. példatár. (kidolgozott megoldásokkal) elektronikus feladatgyűjtemény

TARTALOM. Ismétlő tesztek ÚTMUTATÁSOK ÉS EREDMÉNYEK...255

Lineáris algebra bevezető

Feladatok a Gazdasági matematika II. tárgy gyakorlataihoz

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Szöveges feladatok a mátrixaritmetika alkalmazására

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

karakterisztikus egyenlet Ortogonális mátrixok. Kvadratikus alakok főtengelytranszformációja

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Matematikai logika 1 A MATEMATIKAI LOGIKA ALAPJAI. Pécsi Tudományegyetem, Bevezetés

Matematika tanmenet (A) az HHT-Arany János Tehetségfejleszt Program el készít -gazdagító évfolyama számára

Az osztályozó, javító és különbözeti vizsgák (tanulmányok alatti vizsgák) témakörei matematika tantárgyból

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

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó III. Tartalomjegyzék

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Matematika tanári szeminárium a Fazekasban /4.

Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek

Parciális differenciálegyenletek numerikus módszerei számítógépes alkalmazásokkal Karátson, János Horváth, Róbert Izsák, Ferenc

BUDAPESTI KÖZGAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM. Puskás Csaba, Szabó Imre, Tallos Péter LINEÁRIS ALGEBRA JEGYZET

Biostatisztika e-book Dr. Dinya Elek

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

A Feldmann ~ Sapiro - elv igazolása

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

Ady Endre Líceum Nagyvárad XII.C. Matematika Informatika szak ÉRINTVE A GÖRBÉT. Készítette: Szigeti Zsolt. Felkészítő tanár: Báthori Éva.

Teszt kérdések. Az R n vektortér

A figurális számokról (I.)

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Matematika 9. nyelvi előkészítő évfolyam. 1 óra/hét (37 óra) Kiselőadások tartása, interjúk készítése (matematikatörténeti

MATEMATIKA TANTERV Bevezetés Összesen: 432 óra Célok és feladatok

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Kombinatorika

Gráfelmélet/Diszkrét Matematika MSc hallgatók számára. Párosítások

Mátrixok, mátrixműveletek

közti kapcsolatok, Ellenőrzés, Játék 21. modul


Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

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

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

1. Mátrixösszeadás és skalárral szorzás

Tervezett erdőgazdálkodási tevékenységek bejelentése

8. előadás EGYÉNI KERESLET

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

A 2011/2012. tanévi FIZIKA Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első fordulójának feladatai és megoldásai fizikából. I.

MATEMATIKA I. RÉSZLETES ÉRETTSÉGI VIZSGAKÖVETELMÉNY A) KOMPETENCIÁK

TIMSS Tanári kérdőív Matematika. online. 8. évfolyam. Azonosító címke

Feladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály, középszint

MATEMATIKA évfolyam

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

A gyakorlatok HF-inak megoldása Az 1. gyakorlat HF-inak megoldása. 1. Tagadások:

Matematika tanmenet/4. osztály

A 2008/2009. tanévi FIZIKA Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első fordulójának. feladatai és megoldásai fizikából. I.

1. zárthelyi,

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

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

Matematika III. harmadik előadás

Háromszögcsaládok Síkbeli és térbeli alakzatok 5. feladatcsomag

Bináris keres fák kiegyensúlyozásai. Egyed Boglárka

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

Átírás:

KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 9

IX MÁTRIxOk 1 MÁTRIx FOGALmA, TULAJDONSÁGAI A mátrix egy téglalap alakú táblázat, melyben az adatok, a mátrix elemei, sorokban és oszlopokban vannak elhelyezve Az (1) mátrixnak m sora és n oszlopa van Ezért szokás azt tipusú mátrixnak mondani Az i -edik sor k -adik eleme Az n sorból és az n oszlopból álló mátrix neve n-edrendű négyzetes (vagy kvadratikus) mátrix A kvadratikus mátrix elemei alkotják a mátrix főátlóját Ha a mátrix sorait felcseréljük az oszlopaival, a mátrix transzponáltját kapjuk Jelölése A* vagy Az A kvadratikus mátrix szimmetrikus, ha, azaz ha ; ferdén szimmetrikus, ha, azaz ha Ha a D kvadratikus mátrix főátlóján kívüli valamennyi eleme nulla, akkor D átlós (diagonális) mátrix Ha egy diagonális mátrix főátlójában álló valamennyi elem 1, akkor annak neve egységmátrix Jele E A csupa nulla elemből álló mátrixot zérusmátrixnak (nullamátrixnak) nevezzük Az egyetlen oszlopból, ill egyetlen sorból álló mátrix neve oszlopmátrix (vagy oszlopvektor), ill sormátrix, (vagy sorvektor) Ezeket általában kisbetűvel (pl a, b) jelöljük Két mátrix egyenlő, ha mindkettő ugyanolyan tipusú, és a megfelelő helyeken álló elemeik egyenlők, azaz, ha 2 Műveletek mátrixokkal Az A és B mátrixok összege, ha Az A mátrix és a szám szorzata, ha Minden négyzetes A mátrix előállítható alakban, ahol S szimmetrikus, F pedig ferdén szimmetrikus mátrix, és,

Minden mátrix valójában egymás alá (fölé) írt sorvektorokból és egymás mellé írt oszlopvektorokból áll Legyen az A mátrix i - edik sora, ill a B mátrix k -adik oszlopa, ill Ekkor az A és B mátrix szorzata, ha (2) Innen látható, hogy az AB mátrixszorzat csak akkor értelmezhető, ha a bal oldali A mátrixnak ugyanannyi oszlopa van, mint ahány sora van a jobb oldali B mátrixnak Tehát az és mátrixok AB szorzata értelmezhető Az eredménymátrix tipusú lesz Az is látható, hogy Az eredménymátrix eleme pedig nem más, mint az A mátrix i -edik sorának és a B mátrix k -adik oszlopának skaláris szorzata Ha A négyzetes mátrix és E, ill 0 vele azonos rendű egységmátrix, ill zérusmátrix, akkor (3), ill 3 MÁTRIxOk INVERZE ÉS RANGJA Mátrix inverze Az A négyzetes mátrix inverzén olyan, -gyel jelölt mátrixot értünk, amelyre (4), ahol E az A -val megegyező rendű egységmátrix Az inverzmátrix csak akkor létezik, ha Ekkor az A mátrix reguláris Ellenkező esetben szinguláris Igazolható, hogy (5), ahol, az A mátrix eleméhez tartozó előjeles aldetermináns Megjegyezzük, hogy az inverzmátrix más módon is előállítható (például bázistranszformációval, l a 8 mintapéldát ) Mátrix rangja Mátrix rangja egyenlő a mátrix lineárisan független sorvektorainak vagy oszlopvektorainak számával Egy másik értelmezés: Mátrix rangján a mátrixból kiválasztható, nem zérus értékű determinánsok rendszámának maximumát

értjük Egy mátrixnak annyi lineárisan független oszlopvektora (vagy sorvektora) van, ahány közülük a bázistranszformáció során bevihető a bázisba Ez lehetőséget ad a rang meghatározására Ha valamely számra és s vektorra, akkor az A mátrix sajátértéke, s pedig a sajátértékhez tartozó sajátvektora A sajátérték meghatározása a (6) karakterisztikus egyenlet megoldásaként kapható 4 MINTAPÉLDÁk Megoldások: láthatók nem láthatók 1 Legyen,, A és B másodrendű kvadratikus (négyzetes) mátrixok ; A és C nem adható össze, mert különböző méretűek 5C 2 Írjuk fel az A mátrixot egy szimmetrikus és egy ferdén szimmetrikus mátrix összegként, ha A Megoldás Alkalmazzuk az felbontást Mivel, ezért, Ezeket felhasználva:

3 Egy harmadrendű átlós mátrix, a harmadrendű egységmátrix és a harmadrendű nullamátrix:,, HIÁNYOS FELADAT 4 HIÁNYOS FELADAT Megoldás Az alábbi szorzás elvégezhető, mert az A mátrix tipusú (méretű), a B pedig tipusú (a két belső méret (4) megegyezik), az eredmény pedig tipusú (méretű) lesz Például az A mátrix második sorának és a B mátrix első oszlopának a skaláris szorzata, azaz Hasonlóan például 5 Számítsuk ki az Ab,, Ab és szorzatokat, ha,,, Megoldás ; Itt a c oszlopvektor transzponáltja, ezért az sorvektor Az eredmény egy szám

Az eredmény itt is szám Az -gal való szorzás tehát összegzi a b vektor koordinátáit 6 Az egységmátrix inverze önmaga, azaz Ugyanis a (3) és (4) szerint 7 Állítsuk elő az mátrix inverzét, majd győződjünk meg az előállítás helyességéről Megoldás Az (5) formulát használjuk Előbb számítsuk ki az A mátrix determinánsát Mivel a determináns értéke nem nulla, ezért létezik inverz (a mátrix reguláris) Az adjungált mátrix elemei, vagyis az elemekhez tartozó előjeles aldeterminánsok:,,,,,,,, Tehát az inverzmátrix: Most győződjünk meg a megoldás helyességéről, vagyis arról, hogy teljesül-e az egyenlőség Csak az egyenlőséget igazoljuk:

8 Állítsuk elő az mátrix inverzét bázistranszformációval Megoldás Igazolható, hogy az E egységmátrix oszlopvektorainak az A reguláris mátrix oszlopvektoraira mint bázisra vonatkozó koordinátáiból alkotott mátrix az A mátrix inverze (1 ) 1 2 1 2 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 Ez azt jelenti, hogy kiindulva a fenti táblából, a bázistranszformációt elvégezve, az,, oszlopai az A inverzmátrix oszlopai lesznek Először cseréljük ki az vektort az vektorral, majd az vektort az vektorral: 1 1 2 0 (1) 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 30 1 0 0 (2) 2 0 1 0 1 1 Végül az és cseréjekor az alábbi táblát kapjuk 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1/2 1/2-3/2-1/2 1/2 1/2 1/2-1/2 1/2 Az inverzmátrix a tábla jobb oldali részében jelent meg Elemei az,, egységvektorok új koordinátái Tehát

9 Állapítsuk meg az A mátrix rangját, ha Megoldás Azt kell megállapítani, hogy az A mátrixnak hány lineárisan független oszlopvektora van Annyi, ahány közülük a bázistranszformáció során kicserélhető (bevihető a bázisba) Végezzük el a bázistranszformációt (1) 1 2 1 0 1 0 2 0 3 1 2 1 1 2 1 0 ( ) 1 0 0 0 1 1 0 3 1 0 1 0 0 0 ( ) 0 0 1 0 0 0 1 0 10 0 1 10 0 0 0 Látható, hogy az rangja: r(a) = 3 vektor már nem vihető be a bázisba Tehát 3 vektor vihető be a bázisba, így a mátrix 10 Állapítsuk meg az A és B mátrix rangját, ha A B Megoldás Most a mátrixból kiválasztható, nem zérus értékű determinánsok rendszámát vizsgáljuk Először a lehető legnagyobb rendszámú determinánst vizsgáljuk deta Ez a legmagasabbrendű, nem zérus értékű determináns harmadrendű, ezért r(a) = 3

detb Itt az első és második sor összegét hozzáadtuk a harmadik sorhoz Ez a harmadrendű determináns zérus értékű, ezért B rangja kisebb mint 3 Nézzük meg, hogy van-e a mátrixban másodrendű, nem zérus értékű determináns A bal felső sarokdetermináns Ez másodrendű, tehát r(b) = 2 11 Határozzuk meg az A mátrix sajátértékeit, ha A Megoldás A (6) karakterisztikus egyenlet:, azaz Ennek gyökei a sajátértékek:, 5 FELADATOk 1 Számítsa ki a C = 3A 5B mátrixot, ha A, B 2 Számítsa ki az AB szorzatot, ha a) A, B ; b) A, B ; c) A, B ; d) A, B

3 Bontsa fel az A mátrixot egy szimmetrikus és egy ferdén szimmetrikus mátrix összegére 4 Számítsa ki az AA* szorzatot, ha A 5 Számítsa ki az, és mátrixot, ha A ; B ; 6 Számítsa ki az A, B és C mátrix inverzét, ha A ; B ; 7 Határozza meg az A mátrixot, ha inverze: A 8 Állapítsa meg az A, B és C mátrix rangját, ha A ; B ; C Hány lineárisan független sora (sorvektora), ill szlopa (oszlopvektopra) van az A, B és C mátrixnak? 9 Határozza meg az A és B mátrix sajátértékeit és sajátvektorait, ha A ; B 10 Számítsa ki az a b, a b és Ax szorzatokat, ha a, b, A, x 11 Oldja meg az AX = B egyenletet, ha X négyzetes mátrix, és a), ;

b), Digitális Egyetem, Copyright Kovács Béla, 2011