Algebrans fundamentalsats

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Algebrans fundamentalsats"

Transkript

1 School of Science and Technology SE Örebro, Sweden Algebrans fundamentalsats Ett linjäralgebraiskt bevis Andreas Thore

2 Örebro Universitet Akademin för naturvetenskap och teknik Matematik C, poäng Algebrans fundamentalsats Ett linjäralgebraiskt bevis Andreas Thore Oktober 008 ÖU Nat Ex Mat01C Handledare: Holger Schellwat Examensarbete, 0p Matematik, C nivå, 61 75p 1

3 Innehåll 1 Förord Förberedelser 3 3 Beviset 6 1 Förord Denna uppsats bygger uteslutande på ett bevis av algebrans fundamentalsats publicerat 003 i tidskriften American Mathematical Monthly (se [1]). Bevisets författare är Harm Derksen, som vid tiden för dess publicering var adjunkt vid University of Michigan i Ann Arbor, Michigan, USA. 1 Uppgiften har bestått i att till beviset addera ett antal slutledningssteg som Derksen låtit bli att redovisa, och att korrigera några smärre felaktigheter. Dessutom har två lemman som ursprungligen inte fanns med i beviset tillförts, lemma 3 och 4, ämnade att kasta ljus över slutsatser dragna i lemma 7 och 8. Algebrans fundamentalsats säger att varje komplex polynomekvation p(x) 0 av grad n 1 har minst en komplex rot. En ekvivalent formulering är att varje kvadratisk matris med komplexa element har en egenvektor, och detta visar Derksen genom att sluta sig till det något starkare resultatet att varje mängd kommuterande kvadratiska matriser med komplexa element har en gemensam egenvektor. Bortsett från satsen om mellanliggande värden som det refereras till i lemma 1 och som springer ur den matematiska analysen, ligger beviset helt inom ramen för linjär algebra. Till skillnad från de flesta andra algebraiska bevis av algebrans fundamentalsats krävs här varken Galoisteori eller symmetriska polynom. Notera att det nedan inte görs någon åtskillnad mellan en linjär avbildning och dess standardmatris, så de avbildningar som förekommer skall ses som multiplikation mellan deras respektive standardmatriser och de vektorer som avses bli avbildade. 1 Se hderksen/cv/cv.html

4 Förberedelser För beviset behövs följande elementära egenskaper hos reella och komplexa tal. Lemma 1. Varje polynom av udda grad med reella koefficienter har ett reellt nollställe. Bevis.Det är tillräckligt att visa att ett moniskt polynom P (x) x n + a 1 x n a n, med a 1,..., a n R och n udda, har ett reellt nollställe (ett moniskt polynom är ett polynom där koefficienten för potensfunktionen med högst grad är 1). Sätt x (n a i ) 1/i, där (n a i ) 1/i är det största talet i mängden {n a 1, (n a ) 1/, (n a 3 ) 1/3,..., (n a n ) 1/n } och a i 0. Då gäller att x (n a i ) 1/i x i n a i a i x i 1 n. Vidare gäller att ( P (x) x n 1 + a 1 x + a x + + a ) n x n och att ( 1 + a 1 x + a x + + a ) ( n x n 1 a 1 x a x a ) ( n x n 1 n ) 1 n, så tillsammans med det faktum att n är udda så att x n ändrar tecken när x gör det, fås att P (x) > 0 då x (n a i ) 1/i och P (x) < 0 då x (n a i ) 1/i. Enligt satsen om mellanliggande värden finns ett reellt tal λ i intervallet [ (n a i ) 1/i, (n a i ) 1/i ] sådant att P (λ) 0, vilket därmed visar lemmat. Lemma. Varje komplext tal har en kvadratrot. Bevis. Betrakta z : α + βi, där α och β är reella. Om β 0, sätt w : (γ + α)/ + i (γ α)/ och γ : α + β. Då gäller att vilket ger γ α + β β γ α, ( ) γ + α γ α w + i γ + α + i( γ + α)( γ α) ( γ α ) α + i( γ + α)( γ α) α + i (γ + α)(γ α) α + i γ α α + βi. 3

5 Om β < 0, sätt istället w : (γ + α)/ i (γ α)/, men låt γ vara definierat som ovan. Då är vilket ger β γ α, ( ) γ + α γ α w i α i γ α α + βi. Alltså har z en kvadratrot både då β 0 och då β < 0. Lemma 3. Låt V : C { v (a + bi) : a, b R}, och definiera addition och multiplikation med skalär på följande vis: + : V V V ; (a + bi, c + di) (a + bi) + (c + di) (a + c) + (b + d)i : R V V ; (λ, a + bi) λ(a + bi) λa + λbi Då är V ett -dimensionellt reellt vektorrum. Bevis. Vektorerna i V har följande egenskaper: Eftersom (a + c) + (b + d)i V, ordnar operatorn + till varje vektorpar ( u, v) V en tredje vektor u + v V. Operationen addition är alltså definierad på V. Eftersom λa + λbi V (där λ R), kan varje vektor u V multipliceras med ett godtyckligt reellt tal λ, så att λ u V. Således är även operationen multiplikation med skalär definierad på V. Låt nu λ, µ R och u, v, w V vara godtyckliga. Då gäller att (i) u + v v + u, eftersom u + v (a + bi) + (c + di) (a + c) + (b + d)i (c + a) + (d + b)i v + u (c + di) + (a + bi) (c + a) + (d + b)i (ii) ( u + v) + w u + ( v + w), eftersom ( u+ v)+ w ((a+bi)+(c+di))+(e+f i) ((a+c)+(b+d)i)+(e+f i) ((a + c) + e) + ((b + d) + f)i (a + c + e) + (b + d + f)i u+( v+ w) (a+bi)+((c+di)+(e+f i)) (a+bi)+((c+e)+(d+f)i) (a + (c + e)) + (b + (d + f))i (a + c + e) + (b + d + f)i (iii) Det existerar ett element 0 V sådant att u + 0 u. 4

6 Bevis. Sätt c : 0, d : 0 och v c + di. Då är u + v (a + bi) + (c + di) (a + bi) + (0 + 0i) (a + 0) + (b + 0)i (a + bi) (iv) Det existerar ett element u V sådant att u + ( u) 0. Bevis. u (a + bi) V a, b R a, b R x : ( a bi) V. Då är u + x (a + bi) + ( a bi) (a a) + (b b)i 0, så att x u (v) λ(µ u) (λµ) u, eftersom λ(µ u) λ(µ(a + bi)) λ(µa + µbi) λµa + λµbi (λµ)(a + bi) (vi) 1 u u. Bevis. Sätt λ : 1. Då är λ u 1 u 1(a + bi) 1a + 1bi a + bi u (vii) λ( u + v) λ u + λ v, eftersom λ( u + v) λ((a + bi) + (c + di)) λ((a + c) + (b + d)i) λ(a + c) + λ(b + d)i λ u + λ v λ(a + bi) + λ(c + di) (λa + λbi) + (λc + λdi) (λa + λc) + (λb + λd)i λ(a + c) + λ(b + d)i (viii) (λ + µ) u λ u + µ u, eftersom (λ + µ) u (λ + µ)(a + bi) (λ + µ)a + (λ + µ)bi λ u + µ u (λa + λbi) + (µa + µbi) (λa + µa) + (λb + µb)i (λ + µ)a + (λ + µ)bi Följaktligen är V ett reellt vektorrum, så det som återstår är att visa dess dimension. Vektorerna e 1 1 och e i är linjärt oberoende eftersom ekvationen λ λ i 0 + 0i, där λ 1, λ R, har en lösning endast då både λ 1 och λ 0. Dessutom gäller att varje vektor v V kan skrivas som 5

7 u a1 + bi a e 1 + b e ( e 1 och e spänner alltså tillsammans upp V ), så S { e 1, e } utgör en bas för V. Och då en bas med n vektorer spänner upp ett n-dimensionellt vektorrum, gäller att dim V. Lemma 4. Om V är ett ändligtdimensionellt vektorrum bestående av komplexa vektorer, gäller att dim R V dim C V, där V i vänsterledet betecknar V som ett reellt vektorrum och i högerledet som ett komplext vektorrum. Bevis. Eftersom varje ändligtdimensionellt komplext vektorrum är isomorft till C n för något något n Z +, kan man utan inskränkning av allmängiltigheten sätta V : C n { v (a 1 + b 1 i, a + b i,..., a n + b n i) : a k, b k R}. Låt V vara ett komplext vektorrum, d.v.s. ett vektorrum över de komplexa talen. Då utgör vektorerna e 1 (1, 0, 0,..., 0), e (0, 1, 0,..., 0),..., e n (0, 0, 0,..., 1) en bas S för V, eftersom de är linjärt oberoende och varje vektor v V kan skrivas som v (a 1 + b 1 i) e 1 + (a + b i) e + + (a n + b n i) e n, d.v.s. som en linjärkombination av e 1, e,..., e n där koordinaterna med avseende på basvektorerna är komplexa. Med n vektorer i S är dim C V n. Låt nu istället V vara ett reellt vektorrum. Då gäller för V att koordinaterna med avseende på en godtycklig bas P för V är reella. En bas för V utgörs då av vektorerna e 1 (1, 0, 0,..., 0), e 1 (i, 0, 0,..., 0), e (0, 1, 0,..., 0), e (0, i, 0,..., 0),..., e n (0, 0, 0,..., 1), e n (0, 0, 0,..., i), eftersom de är linjärt oberoende och varje vektor v V kan skrivas som v a 1 e 1 + b 1 e 1 + a e + b e + + a n e n + b n e n. Det inses därför lätt att dim R V dim C V. 3 Beviset Låt K vara en kropp, och låt d och r vara positiva heltal. Betrakta nu följande påstående: P(K, d, r): Varje mängd med r kommuterande endomorfier A 1, A,..., A r på ett n-dimensionellt vektorrum V över K, där d inte delar n, har en gemensam egenvektor. Lemma 5. Om P(K, d, 1) är sant, gäller att P(K, d, r) är sant för alla r 1. Bevis. Lemma 5 bevisas genom induktion över r. 6

8 P(K, d, 1) är givet. Antag att P(K, d, r 1) är sant, och låt A 1, A,..., A r vara kommuterande endomorfier på ett n-dimensionellt vektorrum V över K, där d inte delar n. Genom induktion över n kan visas att A 1, A,..., A r har en gemensam egenvektor, vilket är enkelt i det fall då n 1. Låt A k (a k ), där 1 k r. Då gäller att och med fås att vilket slutligen ger A k X λ k X (A k λ k I)X 0, det(a k λ k I) 0 a k λ k 0 λ k a k, A k X λ k X a k x a k x (a k a k ) x 0 x t, där t K och t 0. En gemensam egenvektor är därför x 1. Eftersom P(K, d, 1) är sant, har A r en egenvektor x r (så x r 0) med ett tillhörande egenvärde λ r K. Låt W : ker(a r λ r I) { x V : (A r λ r I) x 0} och Z : im(a r λ r I) { y V : (A r λ r I) x y för något x V } (observera att 0 x r W, så dim W 1). Både W och Z är slutna under A 1, A,..., A r, vilket visas nedan. Låt x W och A l {A 1, A,..., A r }. Då är (A r λ r I)(A l ) x (A r A l λ r IA l ) x (A l A r λ r A l I) x (A l A r A l λ r I) x A l (A r λ r I) x A l 0 0. Alltså är W slutet under A l (eller, ekvivalent: A l är en endomorfi på W ). Låt y Z. Då gäller att det finns en vektor x V sådan att (A r λ r I) x y. Vidare är då A l y A l (A r λ r I) x (A r λ r I)A l x, där A l x V, vilket alltså innebär att A l y Z. Således är Z slutet under A l. Låt W V, d.v.s. låt W vara ett äkta underrum i V. Då är dim W < dim V n (se [], sats 5.4.7, s. 6), och eftersom A r har en egenvektor v V (så att v W ), följer att 1 dim W n 1. Således är också 1 dim Z n 1. Eftersom dim W + dim Z dim V (se [], sats 8..3, s. 404) och d inte delar dim V, gäller att d inte delar dim W eller att d inte delar dim Z. Det står klart att A 1, A,..., A r är kommuterande endomorfier både på W och Z, 7

9 så antag nu att P (K, d, r) är sant för W eller Z (d.v.s. att A 1, A,..., A r har en gemensam egenvektor x i W eller Z) för alla dimensioner 1 m n 1. Eftersom dim V n och V W + Z, gäller i sådana fall att P (K, d, r) är sant för n, så att x V är en gemensam egenvektor till A 1, A,..., A r. Och då det ovan visats att P (K, d, r) är sant för n 1, måste P (k, d, r) vara sant för n, så att (P (K, d, r), n 1) och (P (K, d, r), n ) tillsammans ger att P(K,d,r) är sant för n 3 och så vidare. Alltså är P (K, d, r) sant för alla n. I det återstående fallet är W V. Eftersom P(K, d, r 1) är sant, har A 1, A,..., A r 1 en gemensam egenvektor v V. Då gäller att v W, vilket betyder att A r v λ r v (bortsett från nollvektorn är varje vektor i W nämligen en egenvektor till A r ), och alltså är v en gemensam egenvektor till A 1, A,..., A r. Lemma 6. P(R,, r) är sant för alla r, d.v.s. om A 1, A,..., A r är kommuterande endomorfier på ett uddadimensionellt reellt vektorrum, så har de en gemensam egenvektor. Bevis. Enligt lemma 5 är det tillräckligt att visa att P(R,, 1) är sant. Om A är en endomorfi på ett uddadimensionellt reellt vektorrum, så är det (xi A) ett polynom av udda grad med reella koefficienter. Enligt lemma 1 har det (xi A) därför ett reellt nollställe λ. Således är λ ett reellt egenvärde till A. Lemma 7. P(C,, 1) är sant, d.v.s. varje endomorfi på ett uddadimensionellt komplext vektorrum har en egenvektor. Bevis. Låt A : C n C n vara en komplex linjär avbildning med n udda och låt V vara det reella vektorrum som utgörs av mängden av alla hermitiska n n- matriser, d.v.s. V Herm n (C) (en hermitisk matris A är en matris för vilken det gäller att A A : A t, d.v.s. att A är lika med transponatet av sitt komplexa konjugat). Då är och L 1 (B) : AB + BA AB BA L (B) : i två kommuterande endomorfier på V (observera att B V ), då det gäller att ( (AB + BA (L 1 (B)) ) ) (AB) + (BA ) B A + AB BA + AB AB + BA L 1 (B) L 1 (B) Herm n (C) 8

10 och ( (AB BA (L (B)) ) ) ((AB) (BA ) ) i i och dessutom att och (BA AB) i L 1 (L (B)) (L 1 L )(B) 1 AB BA i ( A (AB BA ) i L (B) L (B) Herm n (C), + (AB ) BA ) A i 1 4i ((AAB ABA ) + (ABA BA A )) 1 4i ((AAB A(AB) )+ L (L 1 (B)) (L L 1 )(B) 1 i + (A(AB) B(AA) )) 1 4i (AAB B(AA) ) ( A (AB + BA ) 1 4i ((AAB + ABA ) (ABA + BA A )) (AB + ) BA ) A 1 4i ((AAB + A(AB) ) (A(AB) + B(AA) )) 1 4i (AAB B(AA) ), d.v.s. att L 1 och L kommuterar. Eftersom huvuddiagonalen i en hermitisk matris utgörs endast av reella element, och övriga element i detta specifika fall är komplexa, har B en frihetsgrad i huvuddiagonalen och två frihetsgrader ovanför. En reell bas för V består därför av n(n 1) + n n vektorer, så att dim R V n. Enligt lemma 6 är P(R,, ) sant, vilket, eftersom dim R V är udda, implicerar att L 1 och L har en gemensam egenvektor B V. Då är L 1 (B) λb och L (B) µb, där λ och µ är reella. Detta ger att (L 1 + il )(B) AB + BA + AB BA AB (λb + iµb) (λ + µi)b, d.v.s. att varje kolonnvektor i B som inte är nollvektorn är en egenvektor till matrisen A. Lemma 8. P(C, k, r) är sant för alla positiva heltal k och r. Bevis. Lemmat visas genom induktion över k. Från lemma 7 och 5 följer att fallet då k 1, d.v.s. P(C,, r), är sant. Antag att P(C, l, r) är sant för l < k. 9

11 Lemma 5 ger vid handen att det är tillräckligt att visa att P(C, k, 1) är sant för att visa att P(C, k, r) är det. Låt A : C n C n vara en linjär avbildning, där n är delbart med k 1 men inte med k, och låt V vara det komplexa vektorrum som utgörs av mängden av alla skevsymmetriska n n-matriser med komplexa matriselement, d.v.s. V Skew n (C) (en skevsymmetrisk matris A är en matris för vilken det gäller att A A). Då är och L 1 (B) : AB + BA L (B) : ABA två kommuterande endomorfier på V, då det gäller att och (L 1 (B)) (AB + BA ) (AB) + (BA ) B A + AB (AB + BA ) L 1 (B) L 1 (B) Skew n (C) (L (B)) (A(BA )) (BA ) A AB A A( B)A och dessutom att ABA L (B) L (B) Skew n (C), och L 1 (L (B)) (L 1 L )(B) A(ABA ) + (ABA )A AABA + AB(AA) L (L 1 (B)) (L L 1 )(B) A(AB + BA )A AABA + AB(AA), d.v.s. att L 1 och L kommuterar. En bas för V är (a 1 + b 1 i)

12 (a + b i) (a 3 + b 3 i) (a n(n 1)/ + b n(n 1)/ i) , så dim C V n(n 1)/. Det gäller att k 1 n n k 1 m, där m är ett heltal. Eftersom (k 1) 1 är n jämnt, och tillsammans med n k k m k m k n implicerar att inte delar m, d.v.s. att m är udda. Slutligen är dim C V n(n 1) k 1 k k 1 m(n 1) k m(n 1), där m(n 1) är udda och alltså inte delbart med. Detta försäkrar att k 1 inte delar dim C V. Enligt P(C, k 1, ) (l (k 1) och r i antagandet ovan), har L 1 och L en gemensam egenvektor B, så L 1 (B) λb och L (B) µb, där λ och µ är komplexa (eftersom V är ett komplext vektorrum). Det följer att L (B) µb ABA A(L 1 (B) AB) A(λB AB) λab A B µb 0 (A λa + µi)b 0. 11

13 Låt v vara en kolonnvektor i B som inte är nollvektorn. Då är (A λa + µi) v 0. Enligt lemma har varje komplext tal en kvadratrot, varför det finns ett tal δ C sådant att δ λ 4µ. Med α : (λ + δ)/ och β : (λ δ)/ kan polynomet x λx + µ skrivas som (x α)(x β), eftersom (x α)(x β) x xβ αx + αβ x x(β + α) + αβ ( ) (λ δ) x (λ + δ) x + + αβ x (λ + δ)(λ δ) λx + 4 Då gäller att x λx + λ δ x λx + 4µ 4 4 x λx + µ. (A αi) w 0, där w (A βi) v. Om w 0 är v en egenvektor till A med egenvärdet β, och om w 0 är w en egenvektor till A med egenvärdet α. Eftersom k inte delar dim C n, följer lemmat. Teorem 9. Om A 1, A,..., A r är kommuterande endomorfier på ett ändligtdimensionellt komplext vektorrum V som inte är nollrummet, så har de en gemensam egenvektor. Bevis. Låt V vara ett n-dimensionellt vektorrum. Då existerar minst ett heltal k sådant att k inte delar n, oavsett värde på n. Eftersom P(C, k, r) är sant enligt lemma 8, följer teoremet. (Observera att lemma 8 uttrycker en något svagare proposition än teorem 9 därav behovet av detta bevis.) Korollarium 10 (algebrans fundamentalsats). Om P (x) är ett icke-konstant polynom med komplexa koefficienter, så existerar det ett tal λ C sådant att P (λ) 0. Bevis. Det är tillräckligt att bevisa satsen för moniska polynom. Sätt Då är P (x) det(xi A), där P (x) x n + a 1 x n 1 + a x n a n a n a n 1 A a n, a 1 1

14 eftersom upprepad utveckling efter första kolonnen av det(xi A) ger x 0 0 a n 1 x 0 a n 1 det(xi A) an x + a 1 0 x 0 xa n 1 + a n 1 x 0 a n an x + a 1 x a j+a 1j utv. efter kolonn 1 x 0 0 xa n 1 + a n 1 x 0 a n ( 1)( 1) an x + a 1 0 x 3 0 x a n + xa n 1 + a n 1 x 0 a n an x + a 1 utv. efter kolonn 1 x a j+a 1j x x a n + xa n 1 + a n 1 x 0 a n 3 ( 1)( 1) an x + a 1 xn 1 x n a + x n 3 a xa n 1 + a n 1 x + a 1 (x n 1 )(x + a 1 ) (x n a + x n 3 a xa n 1 + a n )( 1) x n + a 1 x n 1 + a x n + a 3 x n a n 1 x + a n 13

15 Teorem 9 implicerar att A k {A 1, A,..., A r } har ett komplext egenvärde, varför A, som kan ses som en kommuterande endomorfi på minst ett komplext vektorrum, har ett egenvärde λ C. Följaktligen är P (λ) 0, vilket visar satsen. Referenser [1] Harm Derksen, The Fundamental Theorem of Algebra and Linear Algebra, American Mathematical Monthly, 110 (003), [] Howard Anton, Elementary Linear Algebra, 9 th ed., John Wiley and Sons, New York, [3] Lars V. Ahlfors, Complex Analyis, 3 rd ed., McGraw Hill, Auckland,

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl 1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 9 juni 2011 kl 08.00-1.00. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen. Bonuspoäng

Läs mer

Övningar. MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik. Linjär algebra 2. Senast korrigerad:

Övningar. MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik. Linjär algebra 2. Senast korrigerad: MATEMATISKA INSTITUTIONEN STOCKHOLMS UNIVERSITET Avd. Matematik Linjär algebra 2 Senast korrigerad: 2006-02-10 Övningar Linjära rum 1. Låt v 1,..., v m vara vektorer i R n. Ge bevis eller motexempel till

Läs mer

MVE022 Urval av bevis (på svenska)

MVE022 Urval av bevis (på svenska) MVE22 Urval av bevis (på svenska) J A S, VT 218 Sats 1 (Lay: Theorem 7, Section 2.2.) 1. En n n-matris A är inverterbar precis när den är radekvivalent med indentitesmatrisen I n. 2. När så är fallet gäller

Läs mer

1 Linjära ekvationssystem. 2 Vektorer

1 Linjära ekvationssystem. 2 Vektorer För. 1 1 Linjära ekvationssystem Gaußelimination - sriv om systemet för att få ett trappformat system genom att: byta ordningen mellan ekvationer eller obekanta; multiplicera en ekvation med en konstant

Läs mer

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet Per Alexandersson Föreläsning I Timme I: Repetition av matriser, linjära ekvationssystem Linjärt ekvationssystem: x + y + z 3w = 3 2x + y + z 4w =

Läs mer

8(x 1) 7(y 1) + 2(z + 1) = 0

8(x 1) 7(y 1) + 2(z + 1) = 0 Matematiska Institutionen KTH Lösningsförsök till tentamensskrivningen på kursen Linjär algebra, SF60, den juni 0 kl 08.00-.00. Examinator: Olof Heden. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 17 april 2010 kl

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604, den 17 april 2010 kl Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF604, den 7 april 200 kl 09.00-4.00. DEL I. En triangel i den tredimensionella rymden har sina hörn i punkterna

Läs mer

1 De fyra fundamentala underrummen till en matris

1 De fyra fundamentala underrummen till en matris Krister Svanberg, mars 2012 1 De fyra fundamentala underrummen till en matris 1.1 Definition av underrum En given delmängd M av IR n säges vara ett underrum i IR n om följande gäller: För varje v 1 M,

Läs mer

Vektorgeometri för gymnasister

Vektorgeometri för gymnasister Vektorgeometri för gymnasister Per-Anders Svensson http://homepage.lnu.se/staff/psvmsi/vektorgeometri/gymnasiet.html Fakulteten för teknik Linnéuniversitetet Diagonalisering av linjära avbildningar III

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri

SF1624 Algebra och geometri Föreläsning 10 Institutionen för matematik KTH 21 november 2016 Dagens och veckans ämnen Idag: Allmänna vektorrum, baser, koordinater, kap 4.1-4.4: Vektorrum och delrum, igen Bas, igen Koordinater med

Läs mer

Egenvärden och egenvektorer

Egenvärden och egenvektorer Föreläsning 10, Linjär algebra IT VT2008 1 Egenvärden och egenvektorer Denition 1 Antag att A är en n n-matris. En n-vektor v 0 som är sådan att A verkar som multiplikation med ett tal λ på v, d v s Av

Läs mer

Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U

Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U Underrum till R n, nollrum, kolonnrum av en matris, rank, bas, koordinater, dimension. Påminnelse om R n s egenskaper: Algebraiska egenskaper hos R n i)u + v = v + U v) c(u + v) = cu + cv ii) ( u + v)

Läs mer

19. Spektralsatsen Spektralsatsen SPEKTRALSATSEN

19. Spektralsatsen Spektralsatsen SPEKTRALSATSEN 9 SPEKTRALSATSEN 9. Spektralsatsen 9.. Spektralsatsen Symmetriska avbildningar är en viktig klass av linjära avbildningar. Vi kommer nedan att formulera ett antal viktiga resultat för dessa avbildningar

Läs mer

Övningar. c) Om någon vektor i R n kan skrivas som linjär kombination av v 1,..., v m på precis ett sätt så. m = n.

Övningar. c) Om någon vektor i R n kan skrivas som linjär kombination av v 1,..., v m på precis ett sätt så. m = n. Övningar Linjära rum 1 Låt v 1,, v m vara vektorer i R n Ge bevis eller motexempel till följande påståenden Satser ur boken får användas a) Om varje vektor i R n kan skrivas som linjär kombination av v

Läs mer

Dagens program. Linjära ekvationssystem och matriser

Dagens program. Linjära ekvationssystem och matriser Dagens program Matriser Räkneoperationer och räknelagar Linjära ekvationssystem och matriser Matrisform av ekvationssystem Elementära radoperationer Trappstegsmatriser, rang och lösningsstruktur Matrisinvers,

Läs mer

Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp)

Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp) Stora bilden av Linjära algebran. Vektorrum, linjära transformationer, matriser (sammanfattning av begrepp) Linjär algebra består av tre grenar eller koncept: geometriska begreppet av vektorrum, analysbegreppet

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Fredagen den 23 oktober, 2009 DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Fredagen den 23 oktober, 2009 DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Fredagen den 23 oktober, 2009 DEL A (1) (a) Bestäm de övriga rötterna till ekvationen z 3 11z 2 + 43z 65 = 0 när det är känt att en av rötterna

Läs mer

Linjär algebra på några minuter

Linjär algebra på några minuter Linjär algebra på några minuter Linjära ekvationssystem Ekvationssystem: { Löses på matrisform: ( ) ( ) I det här fallet finns en entydig lösning, vilket betyder att determinanten av koefficientmatrisen

Läs mer

. (2p) 2x + 2y + z = 4 y + 2z = 2 4x + 3y = 6

. (2p) 2x + 2y + z = 4 y + 2z = 2 4x + 3y = 6 Kursen bedöms med betyg, 4, 5 eller underkänd, där 5 är högsta betyg För godkänt betyg krävs minst 4 poäng från uppgifterna -7 Var och en av dessa sju uppgifter kan ge maximalt poäng För var och en av

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf LAoG I, 5 hp ES, KandMa, MatemA -9-6 Sammanfattning av föreläsningarna 3-7 Föreläsningarna 3 7, 8/ 5/ : Det viktigaste är här att du lär dig att reducera

Läs mer

Linjär algebra på 2 45 minuter

Linjär algebra på 2 45 minuter Linjär algebra på 2 45 minuter π n x F(x) Förberedelser inför skrivningen Den här genomgången täcker förstås inte hela kursen. Bra sätt att lära sig kursen: läs boken, diskutera med kompisar, gå igenom

Läs mer

Vektorrum. EX. Plan och linjer i rummet genom origo. Allmänt; mängden av lösningar till AX = 0.

Vektorrum. EX. Plan och linjer i rummet genom origo. Allmänt; mängden av lösningar till AX = 0. Vektorrum Denna kurs handlar till stor del om s k linjära rum eller vektorrum. Dessa kan ses som generaliseringar av R n. Skillnaden består främst i att teorin nu blir mer abstrakt. Detta är själva poängen;

Läs mer

15 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra

15 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra 5 september, 5 Föreläsning 5 Tillämpad linjär algebra Innehåll Matriser Algebraiska operationer med matriser Definition och beräkning av inversen av en matris Förra gången: Linjära ekvationer och dess

Läs mer

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 1

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 1 Linjär Algebra M/TD Läsvecka 1 Omfattning: Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra Innehåll: Olika aspekter av linjära ekvationssystem: skärning mellan geometriska objekt, linjärkombination

Läs mer

TATM79: Föreläsning 3 Komplexa tal

TATM79: Föreläsning 3 Komplexa tal TATM79: Föreläsning 3 Komplexa tal Johan Thim 22 augusti 2018 1 Komplexa tal Definition. Det imaginära talet i uppfyller att i 2 = 1. Detta är alltså ett tal vars kvadrat är negativ. Det kan således aldrig

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 22--6 DEL A Planet H ges av ekvationen x + 2y + z =, och planet W ges på parameterform som 2t 4s, t + 2s där s och t är reella parametrar (a) Bestäm

Läs mer

TMV166/186 Linjär Algebra M/TD 2011/2012 Läsvecka 1. Omfattning. Innehåll 2012-01-20. Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra

TMV166/186 Linjär Algebra M/TD 2011/2012 Läsvecka 1. Omfattning. Innehåll 2012-01-20. Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra TMV166/186 Linjär Algebra M/TD 2011/2012 Läsvecka 1 Omfattning Lay, kapitel 1.1-1.9, Linjära ekvationer i linjär algebra Innehåll Olika aspekter av linjära ekvationssystem 1. skärning mellan geometriska

Läs mer

Definition 1 Ett vektorrum M (över R) är en mängd element, vektorer, sådan att det finns en kommutativ operation + på mängden M som uppfyller

Definition 1 Ett vektorrum M (över R) är en mängd element, vektorer, sådan att det finns en kommutativ operation + på mängden M som uppfyller April 27, 25 Vektorrum Definition Ett vektorrum M (över R) är en mängd element, vektorer, sådan att det finns en kommutativ operation + på mängden M som uppfyller. x M och y M = x + y M. 2. x + y = y +

Läs mer

1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser

1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser Krister Svanberg, mars 2015 1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser Trots att läsaren säkert redan behärskar grundläggande vektor- och matriskalkyler, ges här i Kapitel 1 en repetition om just

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF64 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 533 DEL A Planet H ges av ekvationen 3x y + 5z + a) Bestäm en linje N som är vinkelrät mot H ( p) b) Bestäm en linje L som inte skär planet H ( p)

Läs mer

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 15 mars 2012 kl

Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 15 mars 2012 kl Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF604, den 5 mars 202 kl 08.00-3.00. Examinator: Olof Heden. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 14129 DEL A 1 (a) Bestäm linjen genom punkterna A = (,, 1) och B = (2, 4, 1) (1 p) (b) Med hjälp av projektion kan man bestämma det kortaste avståndet

Läs mer

VEKTORRUMMET R n. 1. Introduktion

VEKTORRUMMET R n. 1. Introduktion VEKTORRUMMET R n RYSZARD RUBINSZTEIN 28--8. Introdktion Låt n vara ett heltal. Med R n kommer vi att beteckna mängden vars element är alla n-tipplar av reella tal (a, a 2,..., a n ), R n = { (a, a 2,...,

Läs mer

14 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra

14 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra 14 september, 2016 Föreläsning 5 Tillämpad linjär algebra Innehåll Matriser Algebraiska operationer med matriser Definition av inversen av en matris Förra gången: Linjära ekvationer och dess lösningar

Läs mer

Multiplicera 7med A λ 1 I från vänster: c 1 (Av 1 λ 1 v 1 )+c 2 (Av 2 λ 1 v 2 )+c 3 (Av 3 λ 1 v 3 ) = 0

Multiplicera 7med A λ 1 I från vänster: c 1 (Av 1 λ 1 v 1 )+c 2 (Av 2 λ 1 v 2 )+c 3 (Av 3 λ 1 v 3 ) = 0 Diagonalisering Anm. Begreppet diagonaliserbarhet är relevant endast för linjära avbildningar mellan rum av samma dimension, d.v.s. sådana som representeras av kvadratiska matriser. När vi i fortsättningen

Läs mer

November 17, 2015 (1) en enda lsg. Obs det A = 1 0. (2) k-parameter lsg. Obs det A = 0. k-kolonner efter sista ledande ettan

November 17, 2015 (1) en enda lsg. Obs det A = 1 0. (2) k-parameter lsg. Obs det A = 0. k-kolonner efter sista ledande ettan Fö 9: November 7, 5 Determinanter och ekvationssystem Betrakta ett linjärt ekvssystem A X = B, där A är en kvadratisk n n)-matris och X, B n )-matriser. Låt C = [A B] utökad matris ). Gausselimination

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 9 juni 2016

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 9 juni 2016 SF624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 9 juni 26 Skrivtid: 8: 3: Tillåtna hjälpmedel: inga Examinator: Tilman Bauer Tentamen består av nio uppgifter som vardera ger maximalt fyra poäng. Del A på

Läs mer

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet Per Alexandersson Repetera hur man nner bas för rum som spänns upp av några vektorer Reptetera hur man nner bas för summa och snitt av delrum. Reptetera

Läs mer

MATRISTEORI. Pelle Pettersson MATRISER. En matris är ett rektangulärt schema med tal, reella eller komplexa, vilka kallas matrisens

MATRISTEORI. Pelle Pettersson MATRISER. En matris är ett rektangulärt schema med tal, reella eller komplexa, vilka kallas matrisens MATRISTEORI Pelle Pettersson ALLMÄN MATRISKUNSKAP MATRISER En matris är ett rektangulärt schema med tal, reella eller komplexa, vilka kallas matrisens element Exempel Matrisen 2 3 4 5 6 har två rader och

Läs mer

Preliminärt lösningsförslag

Preliminärt lösningsförslag Preliminärt lösningsförslag v4, 9 augusti 4 Högskolan i Skövde (SK) Tentamen i matematik Kurs: MA4G Linjär algebra MAG Linjär algebra för ingenjörer Tentamensdag: 4-8-6 kl 43-93 Hjälpmedel : Inga hjälpmedel

Läs mer

Preliminärt lösningsförslag

Preliminärt lösningsförslag Preliminärt lösningsförslag v04, 7 augusti 05 Högskolan i Skövde (SK) Tentamen i matematik Kurs: MA4G Linjär algebra MAG Linjär algebra för ingenjörer Tentamensdag: 05-08-7 kl 080-0 Hjälpmedel : Inga hjälpmedel

Läs mer

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI 201-0-0 14.00-17.00 Om inget annat uttryckligen sägs, kan koordinaterna för en vektor i antas vara givna i en ON-bas. Baser i rummet kan dessutom antas vara positivt orienterade.

Läs mer

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk. 0. Inledning

Material till kursen SF1679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk. 0. Inledning Matematik, KTH Bengt Ek november 207 Material till kursen SF679, Diskret matematik: Lite om kedjebråk 0 Inledning Talet π (kvoten mellan en cirkels omkrets och dess diameter) är inte ett rationellt tal

Läs mer

x + y z = 2 2x + 3y + z = 9 x + 3y + 5z = Gauss-Jordan elemination ger: Area = 1 2 AB AC = 4. Span(1, 1 + x, x + x 2 ) = P 2.

x + y z = 2 2x + 3y + z = 9 x + 3y + 5z = Gauss-Jordan elemination ger: Area = 1 2 AB AC = 4. Span(1, 1 + x, x + x 2 ) = P 2. 1 Matematiska Institutionen KTH Exam for the course Linjär algebra, 5B1307, Januari 14, 008, 14:00-19:00 Kursexaminator: Sandra Di Rocco Minst 15 poäng ger betyg 3, minst poäng ger betyg 4 och mins 8 poäng

Läs mer

Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4

Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4 Linjär algebra I, vt 12 Vecko PM läsvecka 4 Lay: 2.8-2.9, 4.1-4.6 Underrum i R n, dimension och rang. Vektorrum. Innehållet i avsnitten 2.8 och 2.9 täcks av kapitel 4, men presenterar begreppen på ett

Läs mer

Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl

Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl 1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, den 12 mars 2013 kl 14.00-19.00. Examinator: Olof Heden. OBS: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdag, 13 januari 2016

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdag, 13 januari 2016 SF624 Algebra och geometri Tentamen Onsdag, 3 januari 206 Skrivtid: 08:00 3:00 Tillåtna hjälpmedel: inga Examinator: Tilman Bauer Tentamen består av nio uppgifter som vardera ger maximalt fyra poäng. Del

Läs mer

1. (Dugga 1.1) (a) Bestäm v (3v 2u) om v = . (1p) and u =

1. (Dugga 1.1) (a) Bestäm v (3v 2u) om v = . (1p) and u = Kursen bedöms med betyg,, 5 eller underkänd, där 5 är högsta betyg. För godkänt betyg krävs minst poäng från uppgifterna -7. Var och en av dessa sju uppgifter kan ge maximalt poäng. För var och en av uppgifterna

Läs mer

Tentamen i ETE305 Linjär algebra , 8 13.

Tentamen i ETE305 Linjär algebra , 8 13. LINKÖPINGS UNIVERSITET Matematiska Institutionen Ulf Janfalk ( p) ( p) ( p) ( p) ( p) ( p) Tentamen i ETE Linjär algebra, 8. Inga hjälpmedel. Ej räknedosa. Resultatet meddelas vi e-post. För godkänt räcker

Läs mer

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson MATRISER MED MERA VEKTORRUM DEFINITION Ett vektorrum V är en mängd av symboler u som vi kan addera samt multiplicera med reella tal c så

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Tisdagen den 15 december, 2009 DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Tisdagen den 15 december, 2009 DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Tisdagen den 15 december, 2009 DEL A 1 a Bestäm de komplexa koefficienterna a, b och c så att polynomet Pz z 3 + az 2 + bz + c har nollställena

Läs mer

Andragradspolynom Några vektorrum P 2

Andragradspolynom Några vektorrum P 2 Låt beteckna mängden av polynom av grad högst 2. Det betyder att p tillhör om p(x) = ax 2 + bx + c där a, b och c är reella tal. Några exempel: x 2 + 3x 7, 2x 2 3, 5x + π, 0 Man kan addera två polynom

Läs mer

Tentamen TMV140 Linjär algebra Z

Tentamen TMV140 Linjär algebra Z Tentamen TMV40 Linjär algebra Z 307 kl. 08.30 2.30 Examinator: Peter Hegarty, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Dawan Mustafa, 0703 088 304 Hjälpmedel: Inga, ej heller räknedosa För godkänt

Läs mer

Del 1: Godkäntdelen. TMV142 Linjär algebra Z

Del 1: Godkäntdelen. TMV142 Linjär algebra Z MATEMATIK Hjälpmedel: ordlistan från kurswebbsidan, ej räknedosa Chalmers tekniska högskola Datum: 130313 kl 0830 1230 Tentamen Telefonvakt: Christoffer Standar 0703-088304 TMV142 Linjär algebra Z Tentan

Läs mer

Determinanter, egenvectorer, egenvärden.

Determinanter, egenvectorer, egenvärden. Determinanter, egenvectorer, egenvärden. Determinanter av kvadratiska matriser de nieras recursivt: först för matriser, sedan för matriser som är mest användbara. a b det = ad bc c d det a a a a a a a

Läs mer

Uppgifter, 2015 Tillämpad linjär algebra

Uppgifter, 2015 Tillämpad linjär algebra Geometri. Uppgifter, 25 Tillämpad linjär algebra. Uppgift. Låt (,, ), B = (, 2, 3), C = (,, ) vara punkter i R 3. () Beskriva på parameter form alla plan som innehåler A, B och C. Ger ett system av linjära

Läs mer

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 6

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 6 LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 6 JOHAN ASPLUND INNEHÅLL 1 Inre produktrum 1 2 Cauchy-Schwarz olikhet 3 3 Ortogonala projektioner och Gram-Schmidts process 3 4 Uppgifter 4 61:13(a) 4 61:23(a) 4 61:29 5 62:7

Läs mer

Uppgifter, 2014 Tillämpad linjär algebra

Uppgifter, 2014 Tillämpad linjär algebra Geometri. Uppgifter, 24 Tillämpad linjär algebra. Uppgift. Låt A = (,, ), B = (, 2, 3), C = (,, ) vara punkter i R 3. () Beskriva på parameter form alla plan som innehåler A, B och C. Ger ett system av

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri

SF1624 Algebra och geometri SF64 Algebra och geometri Sjätte föreläsningen Mats Boij Institutionen för matematik KTH 5 januari, 07 Repetition Ett delrum i R n är slutet under addition x + y V om x, y V multiplikation med skalär a

Läs mer

Linjär Algebra, Föreläsning 8

Linjär Algebra, Föreläsning 8 Linjär Algebra, Föreläsning 8 Tomas Sjödin Linköpings Universitet Linjärkombinationer (repetition) Låt v 1, v 2,..., v n vara vektorer i ett vektorrum V. Givet skalärer λ 1, λ 2,..., λ n R så kallas λ

Läs mer

tal. Mängden av alla trippel av reella tal betecknas med R 3 och x 1 x 2 En sekvens av n reella tal betecknas med (x 1, x 2,, x n ) eller

tal. Mängden av alla trippel av reella tal betecknas med R 3 och x 1 x 2 En sekvens av n reella tal betecknas med (x 1, x 2,, x n ) eller Augusti, 5 Föreläsning Tillämpad linjär algebra Innehållet: linjen R, planet R, rummet R, oh vektor rummet R n Matriser punkter oh vektorer i planet, rummet, oh R n Linjen, planet, rummet, oh vektor rummet

Läs mer

TMV166 Linjär Algebra för M. Tentamen

TMV166 Linjär Algebra för M. Tentamen MATEMATISKA VETENSKAPER TMV66 6 Chalmers tekniska högskola 6 8 kl 8:3 :3 (SB Multisal) Examinator: Tony Stillfjord Hjälpmedel: ordlistan från kurshemsidan, ej räknedosa Telefonvakt: Olof Giselsson, ankn

Läs mer

EXEMPEL OCH LÖSNINGAR I LINJÄR ALGEBRA II

EXEMPEL OCH LÖSNINGAR I LINJÄR ALGEBRA II EXEMPEL OCH LÖSNINGAR I LINJÄR ALGEBRA II PER ALEXANDERSSON Sammanfattning. Detta är en samling kompletterande uppgifter till Linjär Algebra II för lärare. Exemplen är av varierande svårighetsgrad och

Läs mer

Abstrakt algebra för gymnasister

Abstrakt algebra för gymnasister Abstrakt algebra för gymnasister Veronica Crispin Quinonez Sammanfattning. Denna text är föreläsningsanteckningar från föredraget Abstrakt algebra som hölls under Kleindagarna på Institutet Mittag-Leffler

Läs mer

Prov i matematik Civilingenjörsprogrammen EL, IT, K, X, ES, F, Q, W, Enstaka kurs LINJÄR ALGEBRA

Prov i matematik Civilingenjörsprogrammen EL, IT, K, X, ES, F, Q, W, Enstaka kurs LINJÄR ALGEBRA UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Volodymyr Mazorchuk Ryszard Rubinsztein Prov i matematik Civilingenjörsprogrammen EL, IT, K, X, ES, F, Q, W, Enstaka kurs LINJÄR ALGEBRA 007 08 16 Skrivtid:

Läs mer

Version 0.82. Linjär algebra kapiltet från ett ODE-kompendium. Mikael Forsberg

Version 0.82. Linjär algebra kapiltet från ett ODE-kompendium. Mikael Forsberg Version.8 Linjär algebra kapiltet från ett ODE-kompendium Mikael Forsberg 8 Den här boken är typsatt av författaren med hjälp av L A TEX. Alla illustrationer är utförda av Mikael Forsberg med hjälp av

Läs mer

LÖSNINGAR TILL LINJÄR ALGEBRA kl 8 13 LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK. 1. Volymen med tecken ges av determinanten.

LÖSNINGAR TILL LINJÄR ALGEBRA kl 8 13 LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK. 1. Volymen med tecken ges av determinanten. LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK LÖSNINGAR TILL LINJÄR ALGEBRA 2018-08-29 kl 8 1 1 Volymen med tecken ges av determinanten a 2 2 2 4 2 1 2a 1 = a 2 2 2 0 4 2 = 4(a 2)(1 a) 0 2a 1 Parallellepipedens volym

Läs mer

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) , Linköpings universitet Matematiska institutionen Ulf Janfalk Kurskod: TATA Provkod: TEN Tentamen i Linjär algebra TATA/TEN) 8, 9. Inga hjälpmedel. Ej räknedosa. För godkänt räcker 9 poäng och minst uppgifter

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF64 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 04-05-0 DEL A. Planet P innehåller punkterna (,, 0), (0, 3, ) och (,, ). (a) Bestäm en ekvation, på formen ax + by + cz + d = 0, för planet P. (

Läs mer

Studiehandledning till linjär algebra Avsnitt 3

Studiehandledning till linjär algebra Avsnitt 3 Svante Ekelin Institutionen för matematik KTH 1995 Studiehandledning till linjär algebra Avsnitt 3 Kapitel 4, 9.2 och 5 i Anton/Rorres: Elementary Linear Algebra: Applications version (7:e uppl.) Välkommen

Läs mer

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604 för D, den 5 juni 2010 kl

DEL I. Matematiska Institutionen KTH. Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF1604 för D, den 5 juni 2010 kl 1 Matematiska Institutionen KTH Lösning till tentamensskrivning på kursen Linjär algebra II, SF164 för D, den 5 juni 21 kl 9.- 14.. Examinator: Olof Heden. Hjälpmedel: Inga hjälpmedel är tillåtna på tentamensskrivningen.

Läs mer

November 24, Egenvärde och egenvektor. (en likformig expansion med faktor 2) (en rotation 30 grader moturs)

November 24, Egenvärde och egenvektor. (en likformig expansion med faktor 2) (en rotation 30 grader moturs) Fö : November 4, 7 Egenvärde och egenvektor Definition s 9: Låt A resp T : R n R n vara en n n-matris resp en linjär avbildning En icke-trivial vektor v R n kallas en egenvektor till A resp till T med

Läs mer

TMV166 Linjär algebra för M, vt 2016

TMV166 Linjär algebra för M, vt 2016 TMV166 Linjär algebra för M, vt 2016 Lista över alla lärmål Nedan följer en sammanfattning av alla lärmål i kursen, uppdelade enligt godkänt- och överbetygskriterier. Efter denna lista följer ytterligare

Läs mer

UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Styf. Exempeltenta med lösningar Programmen EI, IT, K, X Linjär algebra juni 2004

UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Styf. Exempeltenta med lösningar Programmen EI, IT, K, X Linjär algebra juni 2004 UPPSALA UNIVERSITET Matematiska institutionen Styf Exempeltenta med lösningar Programmen EI, IT, K, X Linjär algebra juni 24 Skrivtid: Fem timmar. Tillåtna hjälpmedel: Skrivdon. Lösningarna skall vara

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 2010-10-22 DEL A (1) Uttrycket (x, y, z) (1, 1, 1) + s(1, 3, 0) + t(0, 5, 1) definierar ett plan W i rummet där s och t är reella parametrar. (a)

Läs mer

x + y + z + 2w = 0 (a) Finn alla lösningar till ekvationssystemet y + z+ 2w = 0 (2p)

x + y + z + 2w = 0 (a) Finn alla lösningar till ekvationssystemet y + z+ 2w = 0 (2p) Kursen bedöms med betyg,, eller underkänd, där är högsta betyg. För godkänt betyg krävs minst poäng från uppgifterna -7. Var och en av dessa sju uppgifter kan ge maximalt poäng. För var och en av uppgifterna

Läs mer

TMV166 Linjär Algebra för M. Tentamen

TMV166 Linjär Algebra för M. Tentamen MATEMATISKA VETENSKAPER TMV66 6 Chalmers tekniska högskola 6 3 6 kl. 8:3 :3 (SB Multisal) Examinator: Tony Stillfjord Hjälpmedel: ordlistan från kurshemsidan, ej räknedosa Telefonvakt: Tony Stillfjord,

Läs mer

Vi skalla främst utnyttja omskrivning av en matris för att löas ett system av differentialekvaioner. 2? Det är komplicerat att

Vi skalla främst utnyttja omskrivning av en matris för att löas ett system av differentialekvaioner. 2? Det är komplicerat att Egensystem Vi skalla främst utnyttja omskrivning av en matris för att löas ett system av differentialekvaioner Potens av matris 2 6 Ex Givet matrisen A =, vad är A 2? Det är komplicerat att beräkna högre

Läs mer

Självkoll: Ser du att de två uttrycken är ekvivalenta?

Självkoll: Ser du att de två uttrycken är ekvivalenta? ANTECKNINGAR TILL RÄKNEÖVNING 1 & - LINJÄR ALGEBRA För att verkligen kunna förstå och tillämpa kvantmekaniken så måste vi veta något om den matematik som ligger till grund för formuleringen av vågfunktionen

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A. (1 p) (c) Bestäm avståndet mellan A och linjen l.

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A. (1 p) (c) Bestäm avståndet mellan A och linjen l. SF64 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen 5.6. DEL A. Betrakta följande punkter i rummet: A = (,, ), B = (,, ) och C = (,, ). (a) Ange en parametrisk ekvation för linjen l som går genom B

Läs mer

Lösning av tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, för CDATE, CTFYS och vissa CL, tisdagen den 20 maj 2014 kl

Lösning av tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, för CDATE, CTFYS och vissa CL, tisdagen den 20 maj 2014 kl 1 Matematiska Institutionen, KTH Lösning av tentamensskrivning på kursen Linjär algebra, SF1604, för CDATE, CTFYS och vissa CL, tisdagen den 20 maj 2014 kl 08.00-13.00. Examinator: Olof Heden. OBS: Inga

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A SF624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A () (a) Använd Gauss-Jordans metod för att bestämma lösningsmängden till ekvationssystemet 2x + 4x 2 + 2x 3 + 2x 4 = 2, 3x + 6x 2 x 3

Läs mer

Lösningar till utvalda uppgifter i kapitel 8

Lösningar till utvalda uppgifter i kapitel 8 Lösningar till utvalda uppgifter i kapitel 8 8. Alla vektorer som är normaler till planet, d v s vektorer på formen (0 0 z) t, avbildas på nollvektorn. Dessa kommer därför att vara egenvektorer med egenvärdet

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 17 mars 2016

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 17 mars 2016 SF4 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 7 mars Skrivtid: 8:-: Tillåtna hjälpmedel: inga Examinator: Tilman Bauer Tentamen består av nio uppgifter som vardera ger maximalt fyra poäng. Del A på tentamen

Läs mer

Euklides algoritm för polynom

Euklides algoritm för polynom Uppsala Universitet Matematiska institutionen Isac Hedén isac distans@math.uu.se Algebra I, 5 hp Vecka 22. Euklides algoritm för polynom Ibland kan det vara intressant att bestämma den största gemensamma

Läs mer

Mat-1.1510 Grundkurs i matematik 1, del I

Mat-1.1510 Grundkurs i matematik 1, del I Mängder Det enklaste sättet att beskriva en mängd är att räkna upp de elementen i mängden, tex Mat-11510 Grundkurs i matematik 1, del I G Gripenberg TKK 8 oktober 2009 G Gripenberg (TKK Mat-11510 Grundkurs

Läs mer

kvivalenta. Ange rangen för A samt en bas för kolonnrummet för A. och U =

kvivalenta. Ange rangen för A samt en bas för kolonnrummet för A. och U = MATEMATIK Hjälpmedel: utdelad ordlista, ej räknedosa Chalmers tekniska högskola Datum: 9-- kl 8 Tentamen Telefonvakt: Aron Lagerberg tel 76-786 Linjär Algebra Z (tmv4) Skriv tentamenskod tydligt på samtliga

Läs mer

EXEMPEL OCH LÖSNINGAR I LINJÄR ALGEBRA II

EXEMPEL OCH LÖSNINGAR I LINJÄR ALGEBRA II EXEMPEL OCH LÖSNINGAR I LINJÄR ALGEBRA II PER ALEXANDERSSON Sammanfattning. Detta är en samling kompletterande uppgifter till Linjär Algebra II för lärare. Exemplen är av varierande svårighetsgrad och

Läs mer

Isometrier och ortogonala matriser

Isometrier och ortogonala matriser Isometrier och ortogonala matriser (Delvis resultat som kunde kommit tidigare i kursen) För att slippa parenteser, betecknas linära avbildningar med A och bilden av x under en lin avbildn med Ax i stället

Läs mer

RÄKNEOPERATIONER MED VEKTORER LINJÄRA KOMBINATIONER AV VEKTORER ----------------------------------------------------------------- Låt u vara en vektor med tre koordinater, u = x, Vi säger att u är tredimensionell

Läs mer

6. Matriser Definition av matriser 62 6 MATRISER. En matris är ett rektangulärt schema av tal: a 11 a 12 a 13 a 1n a 21 a 22 a 23 a 2n A =

6. Matriser Definition av matriser 62 6 MATRISER. En matris är ett rektangulärt schema av tal: a 11 a 12 a 13 a 1n a 21 a 22 a 23 a 2n A = 62 6 MATRISER 6 Matriser 6 Definition av matriser En matris är ett rektangulärt schema av tal: A a a 2 a 3 a n a 2 a 22 a 23 a 2n a m a m2 a m3 a mn Matrisen A säges vara av typ m n, där m är antalet rader

Läs mer

Del 1: Godkäntdelen. TMV141 Linjär algebra E

Del 1: Godkäntdelen. TMV141 Linjär algebra E Var god vänd! MATEMATIK Hjälpmedel: ordlistan från kurswebbsidan, ej räknedosa Chalmers tekniska högskola Datum: 26083 kl 0830 230 Tentamen Telefonvakt: Christoffer Standar 0703-088304 TMV4 Linjär algebra

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Lördagen den 5 juni, 2010 DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Lördagen den 5 juni, 2010 DEL A SF624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen Lördagen den 5 juni, 200 DEL A ( Betrakta det komplexa talet w = i. (a Skriv potenserna w n på rektangulär form, för n = 2,, 0,, 2. ( (b Bestäm

Läs mer

MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET MED MATRISINVERSER = = =

MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET MED MATRISINVERSER = = = Matematiska institutionen Stockholms universitet CG Matematik med didaktisk inriktning 2 Problem i Algebra, geometri och kombinatorik Snedsteg 5 MULTIPLIKATION AV MATRISER, BASER I RUMMET SAMT FÖRSTA MÖTET

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri

SF1624 Algebra och geometri Föreläsning 8 Institutionen för matematik KTH 16 november 2016 Matriser och linjära avbildningar Dagens ämnen (kap 3.3 och 3.4): Exempel på linjära avbildningar Nollrum och Bildrum Dimensionssatsen / Rangsatsen

Läs mer

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3 LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 3 JOHAN ASPLUND INNEHÅLL Basbyten Kolonnrum, radrum och nollrum 3 Linjära avbildningar från R n till R m 4 Uppgifter 3 46:3 3 47:a 3 48:3a 4 48:a 4 49:9 4 40:7a,b BASBYTEN Om

Läs mer

Lite Linjär Algebra 2017

Lite Linjär Algebra 2017 Lite Linjär Algebra 2017 Lektionsanteckningar och sammanfattning Johan Thim, MAI (johan.thim@liu.se) ū ū O z y ū // L : OP + t v x Ortogonalprojektion: ū // = ū v v v v, ū = ū ū //. Innehåll 1 Bakgrund

Läs mer

Chalmers tekniska högskola Datum: kl Telefonvakt: Linnea Hietala MVE480 Linjär algebra S

Chalmers tekniska högskola Datum: kl Telefonvakt: Linnea Hietala MVE480 Linjär algebra S MATEMATIK Hjälpmedel: inga Chalmers tekniska högskola Datum: 69 kl 4-8 Tentamen Telefonvakt: Linnea Hietala 55 MVE48 Linjär algebra S Tentan rättas och bedöms anonymt Skriv tentamenskoden tydligt på placeringlista

Läs mer

3 1 = t 2 2 = ( 1) ( 2) 1 2 = A(t) = t 1 10 t

3 1 = t 2 2 = ( 1) ( 2) 1 2 = A(t) = t 1 10 t SF624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag måndag, 3 mars 207 Betrakta vektorerna P =, Q = 3, u = Låt l vara linjen som går genom 2 0 P och Q och låt l 2 vara linjen som är parallell med u

Läs mer

Vektorerna är parallella med planet omm de är vinkelräta mot planets normal, dvs mot

Vektorerna är parallella med planet omm de är vinkelräta mot planets normal, dvs mot Kursen bedöms med betyg,, eller underkänd, där är högsta betyg. För godkänt betyg krävs minst poäng från uppgifterna -7. Var och en av dessa sju uppgifter kan ge maximalt poäng. För var och en av uppgifterna

Läs mer