Separation av två klasser av åtta-dimensionella reella divisionsalgebror

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Separation av två klasser av åtta-dimensionella reella divisionsalgebror"

Transkript

1 Searation av två klasser av åtta-dimensionella reella divisionsalgebror av Lars Lindberg U.U.D.M. eort 21:P4 Examensarbete i matematik, 2 oäng Handledare och examinator: Ernst Dietrich Maj 21 Deartment of Mathematics Usala University

2 Searation av två konstruktioner av 8-dimensionella reella divisionsalgebror Lars Lindberg Abstract There is more than one way of constructing 8-dimensional real division algebras. The resent thesis will show that two of these methods, construction by doubling a four-dimensional algebra and construction by dissident triles, give rise to two almost disjoint sets of isoclasses. The doubling of an algebra works as follows: Given a four-dimensional quadratic algebra A we define V (A) = A A as a vector sace, with multilication given by (u,v)(x,y) = (ux ȳv, v x + yu), (u, v),(x, y) A A, where x denotes the conjugate of x. Furthermore if A is a real division algebra then V (A) is. A dissident trile (V,ξ,η) is formed by a real vector sace V and two linear mas, ξ : V V and η : V V V, where η is required to be dissident, i.e. v,w,η(v w) are lineary indeendent whenever v,w V are. Each dissident trile (V,ξ,η) defines a division algebra V whose multilication is given by (α,v),(β,w) (αβ v,w + ξ(v w), βv + αw + η(v w)). These two constructions give rise to two sets of isoclasses. The objective of the resent thesis is to show that the intersection of these two sets consist of a single element; the isoclass of the octonion algebra. 1 Inledning För att kunna komma till det väsentliga i detta arbete behöver jag först en grund att stå å. Till en början får en algebra beteckna en ändligt-dimensionell algebra. Definition 1.1 En algebra över en kro k är ett vektorrum A utrustat med en k-bilinjär avbildning A A A, (a,b) ab Definition 1.2 En divisionsalgebra över k ufyller dessutom att algebran inte har några nolldelare, dvs xy = x = y = Definition 1.3 (i) En algebra är alternativ om varje underalgebra, genererad av två element, är associativ. (ii) En algebra är otensassociativ om varje underalgebra, genererad av ett element, är associativ. Definition 1.4 En algebra A över ett k-linjärt vektorrum kallas kvadratisk algebra om den har ett enhetselement, 1 A och varje x A ufyller en kvadratisk ekvation x 2 = αx + β1 med α, β k Sats 1.5 Att en algebra är kvadratisk är ekvivalent med att den är otensassociativ. 1

3 Jag börjar med några exemel å reella divisionsalgebror:, C, H och O., C och H klassificerar alla associativa divisionsalgebror (Frobenius 1877 [8]) och tillsammans med O klassificeras alla alternativa (Zorn 1931 [1]). Genom den berömda (1,2,4,8)-satsen (Hof 194, Kervaire och Milnor, Atiyah och Hirzebruch 1961, Adams 1962 [9]) vet vi även att divisionsalgebror enbart förekommer i dimensionerna 1,2,4 och 8. Vi har nu sett ett exemel å en divisionsalgebra ur varje dimension. Finns det fler? Javisst, se sidan 3 för oändligt många isomorfiklasser av 4-dimensionella reella divisionsalgebror. Nästa steg är då att klassificera alla otensassociativa divisionsalgebror. och C klassificerar dessa i en res. två dimensioner. Klassifikationen i fyra dimensioner slutfördes av Dieterich 1998, se [2]. Det som återstår när det gäller de otensassociativa divisionsalgebrorna är alltså att klassificera de 8-dimensionella divisionsalgebrorna. Detta arbete kommer inte att gå in å en fullständig klassifikation, men kommer att visa att två mängder av isomorfiklasser är nästintill disjunkta och därmed kan studeras searat. 2 Konstruktion av 8-dimensionella reella divisionsalgebror Jag kommer att studera två olika sätt att konstruera 8-dimensionella reella divisionsalgebror. Konstruktion mha dissidenta trilar samt genom fördubbling av fyrdimensionella reella divisionsalgebror. 2.1 Dissidenta trilar För att beskriva dissidenta trilar behövs först ett ar definitioner. Definition 2.1 Låt V vara ett reellt vektorrum. η kallas dissident omm v, w, η(v w) är linjärt oberoende när v, w V är linjärt oberoende. Definition 2.2 En dissident algebra V identifieras med ar (V, η) där V är ett euklidiskt vektorrum, V = (V,<>) och en dissident avbildning η. Tanken med dissidenta trilar är att en reell divisionsalgebra A kan faktoriseras till A = V där V = Im(A)(enl. Frobenius lemma, se [8]). Vektorrummet V är då en dissident algebra. Detta vektorrum är uttrustat med en dissident avbildning η. Det sista elementet i trieln är avbildningen ξ : V V. Genom en sådan triel (V, ξ, η) kan då en reell divisionsalgebra beskrivas. Divisionsalgebran är då V med multilikation (α,v),(β,w) (αβ v,w + ξ(v w),βv + αw + η(v w)) (se [4] för detaljer). Tanken är då att konstruera en dissident algebra och komlettera den med ξ för att erhålla en divisionsalgebra. Det som då behövs är ett sätt att konstruera η. Lemma 2.3 Låt π : V V V vara en vektorrodukt. Om ε : V V är en definit endomorfism så är επ : V V V en dissident avbildning. Bevis Låt v, w V vara ortonormala vektorer. Eftersom π är en vektorrodukt så gäller att v w π(v w) och π(v w) = 1. Att ε är definit ger επ(v w) / π(v w). Detta ger då att επ(v w) / v w. 2

4 Anmärkning 2.4 Genom att ta en godtycklig definit endomorfism ε kan alltså en dissident algebra konstrueras och med den en divisionsalgebra. Det är denna metod som jag kallar för konstruktion av divisionsalgebror mha dissidenta trilar. Jag går nu vidare genom att beskriva den fullständiga klassifikationen av fyrdimensionella otensassociativa reella divisionsalgebror (Dieterich 1998 [2]). Låt T = {δ 3 < λ µ ν} och K = 3 3 T. Element κ = (b, c, δ) K kan ses som konfigurationer i 3, där δ identifieras med ellisoiden E δ = {x 3 x T δ x = 1}, där δ betecknar diagonalmatrisen som ges av δ. Symmetrigruen till ellisoiden E δ är G δ = {S SO 3 ( 3 ) S T δ S = δ }. Två konfigurationer (b, c, δ) och (b, c, δ ) är ekvivalenta omm δ = δ och (Sb, Sc) = (b, c ) för något S G δ. Då fås multilikationen genom ξ = (b 3, b 2, b 1 ) samt c 2 c 3 λ η = c 1 µ c 3 ν c 1 c 2 Jag ska nu lista klassifikationen av de fyradimensionella reella divisionsalgebrorna. Beskrivningen förenklas genom notationerna = {x x > } och = {x x }, t.ex. Klassifikationen består då av: b 1, c 1 = (b,c) b 2 =, c 2 b 3 =, c 3 = λ = µ = ν C 11 (k) =, C 12 (k) = ; λ = µ < ν C 21 (k) =, C 22 (k) =, C 23 (k) =, C 24 (k) =, C 25 (k) = ; 3

5 λ < µ = ν C 31 (k) =, C 32 (k) =, C 33 (k) =, C 34 (k) =, C 35 (k) = ; λ < µ < ν C 41 (k) =, C 42 (k) =, C 43 (k) =, C 44 (k) =, C 45 (k) =, C 46 (k) =, C 47 (k) =, C 48 (k) =, C 49 (k) =, C 4,1 (k) =, C 4,11 (k) = C 4,13 (k) =., C 4,12 (k) =, Att denna klassifikation verkligen ger en reresentant för varje isomorfiklass bevisas i [6]. 2.2 Fördubblingen Fördubblingen gör recis vad namnet utlovar, den fördubblar dimensionsantalet i en kvadratisk algebra. Detta stycke behandlar några egenskaer hos denna rocess. Sats 2.5 Det finns exakt en linjärform λ : A med λ(e) = 1 och Kernλ = ImA Notera att λ(x) åminner om e(x) i fallet A = C. Det förefaller sig naturligt att då definera konjugatet som : A A,x x := 2λ(x)e x 4

6 Konjugatet är -linjärt och det gäller att Låt A vara en kvadratisk algebra. Då är x = λ(x)e u för x = λ(x)e + u,u A x = x (Involution), λ( x) = λ(x) <>: A A, (x,y) x,y := 2λ(x)λ(y) 1 λ(xy + yx) 2 en symmetyrisk bilinjär form. x, y A gäller Om A dessutom är nolldelarfri så gäller x,x >, x A\{} x,x = 2λ(x) λ(x2 ) (1) x,e = λ(x), e,e = 1 (2) x 2 = 2λ(x)x x,x e (3) xy + yx = 2λ(x)y + 2λ(y)x 2 x,y e (4) Anmärkning 2.6 Eftersom en divisionsalgebra innebär att algebran är nolldelarfri så är den bilinjära formen i detta fall en skalärrodukt Fördubblingen Givet en kvadratisk algebra A definerar vi V (A) = A A som ett vektorrum, med multilikation som ges av (u,v)(x,y) = (ux ȳv,v x + yu), (u,v),(x,y) A A. Att detta verkligen ger en uhov till en ny algebra med dim(v (A)) = 2 dim(a) bevisas bl.a. i [7] (s ). Dessutom behålls divisionsegenskaen om den fördubblade algebran högst har dimension 8 (se [4]) Egenskaer hos fördubblingen Låt A vara en 4-dim algebra med bas e 1 = 1,e 2,e 3,e 4. Studera A som en direkt summa A = 1 U Multilikationen : A A A ges av e 1 e i = e i = e i e 1 samt en matris A som beskriver multilikationen av basvektorerna i U = Im(A) e 2 e 3 e 4 e 2 e 3 e 4 A där matrisen A ges genom e 1 b 3 e 1 + c 2 e 2 c 1 e 3 + νe 4 b 2 e 1 + c 3 e 2 µe 3 c 1 e 4 A = b 3 e 1 c 2 e 2 + c 1 e 3 νe 4 e 1 b 1 e 1 + λe 2 + c 3 e 3 c 2 e 4 b 2 e 1 c 3 e 2 + µe 3 + c 1 e 4 b 1 e 1 λe 2 c 3 e 3 + c 2 e 4 e 1 där b i, c i, λ, µ och ν fås genom konfigurationen för den fyra dimensionella algebran (se sidan 3). 5

7 Definition 2.7 Låt A vara en matris. Med A +4 förstås en matris identisk med A där varje förekomst av e i är utbytt mot e i+4. Multilikationen i den fördubblade algebran V (A) = 1 V ges då utav e 1 e i = e i = e i e 1 samt i V utav tabellen e 2 e 3 e 4 e 5 e 6 e 7 e 8 e 2 e 6 e 3 A e 7 e 4 e 8 A T +4 e 5 e 6 e 7 e 8 e 1 e 2 e 3 e 4 e 6 e 2 e 7 A +4 e 3 A T e 8 e 4 Att multilikationen ser ut å ovanstående sätt följer direkt ur definitionen av fördubblingen. Denna matris åskådliggör ett viktigt faktum i multilikationen, även om matrisen inte ser ut att innehålla någon slags symmetri så är den faktiskt antisymmetrisk. Detta gör att e i e j = e j e i om i j. Lemma 2.8 Studera V (A) som en direkt summa V (A) = 1 V. Låt u,v V. Då gäller u v uv + vu = V (A) Bevis Eftersom u,v V = Im(V (A)) så gäller λ(u) = λ(v) = uv + vu = (ekv. 4) 2 x,y = x,y = u v Lemma 2.9 Lemma om bevarandet av ON-bas. En ON-bas i A överförs till en ON-bas i V (A) = A A genom e i = (e i,) om i {1,2,3,4} e i = (,e i 4 ) om i {5,6,7,8} Bevis e i 1,e 2 i 1 dvs e i V = ImV (A) i 8\{1} Ur multilikationstabellen för V fås e i e j + e j e i =, i j i, j 8\{1}, i j gäller e i e j + e j e i = (lemma 2.8) e i e j e i,e i = 2λ(e i )λ(e i ) 1 2 λ(e ie i + e i e i ) = 1 2 λ( 2e 1) = 1 dvs ON-bas i V Komlettera detta med e 1 = 1 och en ON-bas i V (A) erhålls. Anmärkning 2.1 Detta lemma kan verka trivialt, men likväl är det detta faktum som gör att det går lätt att arbeta med fördubblingen. Jag har endast visat att ON-basen bevaras vid fördubbling från 4 till 8 dimensioner, men det troliga är att det alltid gäller. 3 Konstruktion av 8-dimensionella divisionsalgebror Nu när vi har två sätt att konstruera divisionsalgebror å skall jag visa att dessa konstruktioner inte kan ge uhov till samma algebror. 6

8 Tag en konfiguration κ = (b, c, δ) för en fyradimensionell algebra (se sidan 3 för fullständig klassifikation av dessa algebror). Denna konfiguration kan ses som två unkter i rymden, b = (b 1, b 2, b 3 ), c = (c 1, c 2, c 3 ) och en ellisoid där δ = (λ, µ, ν) beskriver ellisens avstånd till resektive axel. Genom fördubblingen (V ) erhålls κ = (b,c,δ) A = A (κ) B = V (A (κ)). Från den fördubblade algebran B får vi en dissident triel (V,ξ,η) och det är denna jag vill jämföra med de trilar som genom den andra konstruktionen ger uhov till 8-dimensionella reella divisionsalgebror. V är då imaginärrummet till den 8-dimensionella algebran. ξ och η fås genom (λ är som i lemma 2.5): Låt β : V V, β = β s + β a, där β s (v,w) = 1 2 (β(v,w) + β(w,v)) = 1 2 (λ(vw) + λ(wv)) = 1 2λ(vw + wv) = v,w och β a (v,w) = 1 2 (β(v,w) β(w,v)) = 1 2 (λ(vw) λ(wv)) = 1 2λ(vw wv) Då är ξ = β a (v,w) = 1 2λ(vw wv) och η(v w) = vw λ(vw) Det jag ska studera närmare är η. Denna avbildning blir då för en godtycklig fördubblad algebra: η = c 2 c 3 λ 1 c 2 c 3 λ c 1 µ c 3 1 c 1 µ c 3 ν c 1 c 2 1 ν c 1 c 2 1 b 3 b 2 b 3 1 b 1 b 2 b c 2 c 3 c 2 λ c 3 λ c 1 µ 1 c 1 c 3 µ c 3 ν c 1 ν c 2 1 c 1 c 2 Om denna avbildning kan faktoriseras som η = επ kan jag jämföra ε med de ε som skaar algebrorna genom konstruktionen beskriven i sektion 2.1. Däremot är det tyvärr inte bara att gå rakt å sak och faktorisera, det finns oändligt många vektorrodukter att välja å. Dock kan vi istället studera η P, vilket är en automorfism å P ( 7), rojektiosrummet i 7 dimensioner. Om vi sedan kan lyfta denna morfism till GL 7 () så får vi nästan det sökta ε, det som erhålls är ε, dvs inverterade och transonerade ε. Frågan är nu om η P kan lyftas till ε eller ej. För att kunna besvara frågan måste jag försöka konstruera η P. Innan jag går in å detta behövs lite teori. Definition 3.1 Låt V vara ett vektorrum. Jag definerar då: 1. En rojektiv unkt i P(V ) är ett en-dimensionellt underrum till V. 2. En rojektiv linje i P(V ) är ett två-dimensionellt underrum till V. Definition 3.2 En avbildning β kallas kollinjär omm följande två villkor är ufyllda 1. avbildningen är bijektiv 2. tre rojektiva unkter som ligger å en rojektiv linje avbildas å tre rojektiva unkter som ligger å en rojektiv linje Sats 3.3 Projektiva geometrins huvudsats. Låt β vara en bijektion från ett rojektivt rum P till sig självt. Då kan β lyftas till en linjär avbildning omm β är kollinjär. 7

9 3.1 Konstruktion av η P Att beräkna hur η P ser ut är enkelt men kräver en del arbete med matriser. Jag nöjer mig därför att endast visa delar av beräkningarna, resten av beräkningarna är å recis samma sätt. Först behöver jag dock en notation. Definition 3.4 Y i j avser den kolonn i η som motsvarar η(e i e j ) Jag börjar med att beräkna η P för de olika basvektorerna. Först har vi η P [e 2 ] = η ( e 2 e 2 ) ( ) η e 2 e 2 = [Y 23,..., Y 28 ] = [Y 23, Y 24 ] [e 5, e 6, e 7, e 8 ] Dvs η P [e 2 ] = [Y 23, Y 24 ] [e 2, e 3, e 4 ] Detta ger då att η P [e 2 ] = ( c µν : c 1c 2 + c 3 ν : c 1 c 3 c 2 µ : : : : ) På samma sätt beräknas övriga η P [e i ] där i = 3,...,8 och fås till η P [e 3 ] = ( c 1 c 2 c 3 ν : c λν : c 2 c 3 + c 1 λ : : : : ) η P [e 4 ] = ( c 1 c 3 + c 2 µ : c 2 c 3 c 1 λ : c λµ : : : : ) η P [e 5 ] = ( : : : 1 : : : ) η P [e 6 ] = ( : : : : c µν : c 1 c 2 + c 3 ν : c 1 c 3 c 2 µ ) η P [e 7 ] = ( : : : : c 1 c 2 c 3 ν : c λν : c 2 c 3 + c 1 λ ) η P [e 8 ] = ( : : : : c 1 c 3 + c 2 µ : c 2 c 3 c 1 λ : c λµ ) Jag har nu alla kolonner i matrisen för η P sånär som å konstanten för varje kolonn. Om jag antar att η P är kollinjär, vilket enligt sats 3.3 är ekvivalent med att η P kan lyftas, kan jag fixera kolonnerna mot varandra och därmed bara få en konstant kvar. Men först en hjälsats Lemma 3.5 (e i + e j ) (e i e j ) samt (e i + e j ) e k där i j och i k, j k Bevis Följer å en gång av ekv. 4 å sidan 5 Jag fortsätter med hjäl av ovanstående lemma. Kalla konstanten för kolonnen hörandes till η P [e i ] för λ i ( η P [e 2 + e 3 ] = η (e 2 + e 3 ) (e 2 + e 3 ) ) = [Y 23, Y 24 +Y 34,..., Y 28 +Y 38 ] Vilket då ger c 2 c 3 + λ c 1 c 3 µ ν c 1 c 2 H = b 3 1 b 3 1 b 2 b 1 1 c 2 c 2 c 3 λ 1 c 1 c 1 µ c 3 ν ν c 1 + c 2 8

10 Antag nu att η P är kollinjär. Detta gör att lösningen till [x]h = måste se ut som [x] = (λ 2 (µν+c 2 1 )+ λ 3 (c 1 c 2 c 3 ν) : λ 2 (c 3 ν + c 1 c 2 ) + λ 3 (λν + c 2 2 ) : λ 2(c 1 c 3 c 2 µ) + λ 3 (c 1 λ + c 2 c 3 ) : : : : ). Detta ger då lösningen λ 3 = λ 2. På detta sätt låses konstanterna till λ 8 = λ 7 = λ 6 = λ 4 = λ 3 = λ 2 λ 5 däremot är lite svårare att bestämma, eller snarare vid ett försök att bestämma λ 5 fås ekvationer som måste vara ufyllda. Med den nyss använda metoden tillämad å η P [e 2 + e 5 ] fås: ( η P [e 2 + e 5 ] = η (e 2 + e 5 ) (e 2 + e 5 ) ) = [Y 25, Y 23 Y 35, Y 24 Y 45, Y 26 +Y 56, Vilket då ger Y 27 +Y 57, Y 28 +Y 58 ] c 2 c 3 1 c 1 µ 1 ν c 1 1 H = 1 b 3 b 2 1 c 2 c 3 1 c 1 µ 1 ν c 1 Den antagna kollinjäriteten hos η P gör att lösningen till [x]h = måste se ut som [x] = (λ 2 (µν + c 2 1 ) : λ 2 (c 3 ν+c 1 c 2 ) : λ 2 (c 1 c 3 c 2 µ) : λ 5 : : : ). [x]h = ger genom de tre sista kolonnerna i H uhov till systemet: x 2 x 5 = x 5 = x 2 = µν + c 2 1 x 3 b 3 x 5 = x 3 = b 3 x 5 = b 3 (µν + c 2 1) x 4 + b 2 x 5 = x 4 = b 2 x 5 = b 2 (µν + c 2 1) Detta ger då två ekvationer som måste vara ufyllda: På samma sätt ger η P [e 3 + e 5 ]: η P [e 4 + e 5 ]: η P [e 5 + e 6 ]: b 3 (c µν) = c 1 c 2 + c 3 ν (5) b 2 (c µν) = c 2 µ c 1 c 3 (6) b 3 (c λν) = c 3 ν c 1 c 2 (7) b 1 (c λν) = c 2 c 3 + c 1 λ (8) b 1 (c λµ) = c 1 λ c 2 c 3 (9) b 2 (c λµ) = c 2 µ+ c 1 c 3 (1) b 3 (c µν) = c 1 c 2 c 3 ν (11) b 2 (c µν) = c 1 c 3 c 2 µ (12) 9

11 η P [e 5 + e 7 ]: b 3 (c λν) = c 1 c 2 c 3 ν (13) b 1 (c λν) = c 2 c 3 c 1 λ (14) η P [e 5 + e 8 ]: Lemma 3.6 Om η P kan lyftas så är κ = (,,δ) b 3 (c λµ) = c 1 c 3 c 2 µ (15) b 2 (c λµ) = c 2 c 3 c 1 λ (16) Bevis Om η P kan lyftas så är η P kollinjär enligt sats 3.3. Då måste ekvationerna (5)-(16) vara ufyllda. (5) + (7) + (11) b 3 = c 3 = (6) + (1) + (12) b 2 = c 2 = (8) + (9) + (14) b 1 = c 1 = Vilket ger det sökta resultatet. Nu kommer jag till det fall där η P verkligen går att lyfta till ε. Först behöver jag dock ett litet lemma. Lemma 3.7 e 2 e 3, e 2 e 4, e 2 e 5, e 6, e 7, e 8 och e 2 + e 3 + e 4 + e 5 utgör en ortogonal bas i V. Bevis Följer genom att ekv 4 å sidan 5 är ufylld för alla kombinationer av ovanstående vektorer. Med hjäl av detta lemma kan jag då bevisa den utlovade satsen. Sats 3.8 Låt κ = (,,δ). Då kan η P lyftas till ε endast om λ = µ = ν. Bevis η P [e 2 + e 3 + e 4 + e 5 ] = η ((e 2 + e 3 + e 4 + e 5 ) (e 2 + e 3 + e 4 + e 5 ) ) e 2 e 3, e 2 e 4, e 2 e 5, e 6, e 7 och e 8 är alla ortogonala mot e 2 + e 3 + e 4 + e 5 enligt lemma 3.7. ( η (e 2 + e 3 + e 4 + e 5 ) (e 2 + e 3 + e 4 + e 5 ) ) = [ 2Y 23 Y 24 Y 25 +Y 34 +Y 35, Y 23 2Y 24 Y 25 Y 34 +Y 45, Y 23 +Y Y 25 +Y 35 +Y 45, Y Y 56, Y Y 57, Y Y 58 ] Det sökta ortogonala komlementet till detta fås genom [x]h = där [x] är den sökta linjen och λ λ 1 µ 2µ µ 1 2ν ν ν 1 H = λ λ 1 1 ν ν 1 1 µ ν 1

12 Eftersom utgångsunkten är att η P är kollinjär måste [x] = (x 2 : x 3 : x 4 : x 5 : : : ). Jag vet även att x 5, sätt [x] = (x 2 : x 3 : x 4 : 1 : : : ). [x]h = λx 2 + νx 3 2µx 4 = λx 2 + 2νx 3 µx 4 = νx 3 + µx 4 = x 2 1 = x 3 1 = x 4 1 = Ur de sista ekvationerna fås å en gång λ = µ = ν. Detta ger α ε =..., α α [x] = (1 : 1 : 1 : 1 : : : ) λ + ν 2µ = λ + 2ν µ = ν + µ = Vilket innebär att för varje linje L så är η P (L) = ε (L) = L dvs η P (L) = 1 P(). Det enda som återstår är nu att verifiera att så verkligen är fallet. Tag en godtycklig linje, L = 8 i=2 α ie i η P [ 8 i=2 ] α i e i = η ( 8 i=2α i e i ) ( 8 i=2α i e i ) Genom samma resonemang som i lemma 2.8 å sidan 6 inses att ( 8 i=2 α i e i ) = [α 3 e 2 α 2 e 3, α 4 e 2 α 2 e 4,..., α 8 e 2 α 2 e 8 ] Låt f k = ( α ) α2 k e2 e k 8 i=3,i k α iα k e 2 e i k 1 i=3 α 2α i e i e k + 8 i=k+1 α 2α i e k e i Då är η ( 8 i=2α i e i ) ( 8 i=2α i e i ) = [ f 3, f 4,..., f 8 ] = Vilket ger η P [ 8 i=2 α 2 α 4 λ α 2 α 3 λ α 2 α 6 α 2 α 5 α 2 α 8 λ α 2 α 7 λ ( ) α 3 α 4 λ α α2 4 λ α 4 α 5 λ + α 2 α 7 α 4 α 6 λ + α 2 α 8 λ α 4 α 7 λ α 2 α 5 α 4 α 8 λ α 2 α 6 λ ( ) α α2 3 λ α 3 α 4 λ α 3 α 5 λ + α 2 α 8 α 3 α 6 λ α 2 α 7 λ α 3 α 7 λ + α 2 α 6 λ α 3 α 8 λ α 2 α 5 α 2 α 7 + α 3 α 6 α 4 α 6 α 2 α 8 α 5 α 6 α α2 ( ) 6 α 6 α 7 + α 2 α 3 α 6 α 8 + α 2 α 4 α 3 α 5 α 2 α 8 λ α 4 α 5 + α 2 α 7 λ α α2 5 α 5 α 6 α 5 α 7 α 2 α 4 λ α 5 α 8 λ + α 2 α 3 λ ( ) α 3 α 8 λ + α 2 α 5 α 4 α 8 λ α 2 α 6 λ α 5 α 8 λ α 2 α 3 α 6 α 8 λ + α 2 α 4 λ α 7 α 8 λ α α2 8 λ ( ) α 3 α 7 λ + α 2 α 6 λ α 4 α 7 λ + α 2 α 5 α 5 α 7 λ α 2 α 4 α 6 α 7 λ α 2 α 3 λ α α2 7 λ α 7 α 8 λ ] α i e i = η ( 8 i=2α i e i ) ( 8 i=2α i e i ) = (α 2 : α 3 : α 4 : α 5 : α 6 : α 7 : α 8 ) dvs η P = 1 P( 7 ) 11

13 Sats 3.9 Utav alla algebror som erhålls vid fördubbling av 4-dimensionella otensassociativa reella divisionsalgebror är det endast oktonionerna som ger uhov till en dissident triel (V, ξ, η) sådan att η kan faktoriseras enligt η = επ, där ε är en definit 7 7-matris och π är någon vektorrodukt. Bevis Lemma 3.6 och sats 3.8 gör att jag endast behöver studera konfigurationen κ = (,,δ), där δ = (λ,λ,λ). Antag att η kan faktoriseras som η = επ. Sats 3.8 visade att ε måste se ut som α ε =... α, α Detta innebär att samt att η = ε = k 1, k För att då kunna faktorisera η som η = επ = kπ måste π vara standardvektorrodukten. Detta gör då att k = 1, vilket innebär att avbildningen η är avbildningen för oktonionerna. Korollarium 3.1 De två mängder av isomorfiklasser som erhålls vid konstruktion mha dissidenta trilar res fördubblingen har endast ett gemensamt element, oktonionernas isomorfiklass. Bevis Detta är en omformulering av sats 3.9. Anmärkning 3.11 De två satserna 3.8 och 3.9 åvisar även ett annat intressant faktum. Det existerar η P sådant att den går att lyfta till ε men η kan inte faktoriseras enligt η = επ (konfigurationen κ = (,,δ), δ = (λ,λ,λ),λ 1). Dessutom säger lemma 3.6 att η P oftast inte ens går att lyfta. Detta åvisar att η P i vissa seciella fall har mycket intressanta egenskaer som kan vara värda att studera närmare. Detta resultat kan användas för att underlätta klassificeringen av de fördubblade algebrorna. 12

14 eferences [1] E. Dieterich. Power-Associative eal Division Algebras. Can. Math. Soc., 24: , [2] E. Dieterich. Zur Klassifikation Vierdimensionaler eeller Divisionsalgebren. Math. Nachr, 194:13 22, [3] E. Dieterich. Dissident Algebras. Coll. Math., 82:13 23, [4] E. Dieterich. Eight-Dimensional eal Quadratic Division Algebras. Algebra Montellier Announcments 1-2, ages 1 5, 2. [5] E. Dieterich. eal Quadratic Division Algebras. Communications in Algebra, 28 (2): , 2. [6] E. Dieterich and J. Öhman. On the Classification of Four-Dimensional Quadratic Division Algebras over Square-Ordered Fields. UUDM eort 21:8, 21. [7] H-D. Ebbinghaus. Zahlen. Sringer-Verlag, [8] F. G. Frobenius. Über lineare Substitutionen und bilineare Formen. Journal für die reine und angewandte Mathematik, 84:1 63, [9] H. Hof. Ein toologischer Beitrag zur reellen Algebra. Comment. Amth. Helv., 13: , 194/41. [1] M. Zorn. Theorie der alternativen inge. Abh. Math. Sem. Hamburg, 8: ,

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

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

Oändligtdimensionella vektorrum

Oändligtdimensionella vektorrum Oändligtdimensionella vektorrum Vi har i den här kursen huvudsakligen studerat ändligtdimensionella vektorrum. Dessa är mycket användbara objekt och matriskalkyl ger en bra metod att undersöka dom med.

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

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

Linjär Algebra, Föreläsning 9

Linjär Algebra, Föreläsning 9 Linjär Algebra, Föreläsning 9 Tomas Sjödin Linköpings Universitet Euklidiska rum Vi ska nu införa en extra struktur på vektorrum, en så kallad skalärprodukt, vilken vi kan använda för att definiera längd

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

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

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

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

Norm och QR-faktorisering

Norm och QR-faktorisering Norm och QR-faktorisering Skalärprodukten på C n (R n ) hänger ihop med några viktiga klasser av matriser. För en komplex matris A betecknar vi med A H det Hermitiska konjugatet till A, dvs A H = A T.

Läs mer

Linjär Algebra, Föreläsning 2

Linjär Algebra, Föreläsning 2 Linjär Algebra, Föreläsning 2 Tomas Sjödin Linköpings Universitet Geometriska vektorer, rummen R n och M n 1 En (geometrisk) vektor är ett objekt som har storlek och riktning, men inte någon naturlig startpunkt.

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

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

6. a) Visa att följande vektorer är egenvektorer till matrisen A = 0 2 0 0 0 0 1 1, och ange motsvarande

6. a) Visa att följande vektorer är egenvektorer till matrisen A = 0 2 0 0 0 0 1 1, och ange motsvarande MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för utbildning, kultur och kommunikation Avdelningen för tillämpad matematik Examinator: Erik Darpö TENTAMEN I MATEMATIK MAA5 Vektoralgebra TEN2 Datum: juni 25 Skrivtid: 3

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

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

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

8. Euklidiska rum 94 8 EUKLIDISKA RUM

8. Euklidiska rum 94 8 EUKLIDISKA RUM 94 8 EUKLIDISKA RUM 8. Euklidiska rum Definition 8.. En skalärprodukt på vektorrummet V är en funktion som till varje par av element u och v i V ordnar ett reellt tal u v eller u v med följande egenskaper:.

Läs mer

. b. x + 2 y 3 z = 1 3 x y + 2 z = a x 5 y + 8 z = 1 lösning?

. b. x + 2 y 3 z = 1 3 x y + 2 z = a x 5 y + 8 z = 1 lösning? Repetition, Matematik 2, linjär algebra 10 Lös ekvationssystemet 5 x + 2 y + 2 z = 7 a x y + 3 z = 8 3 x y 3 z = 2 b 11 Ange för alla reella a lösningsmängden till ekvationssystemet 2 x + 3 y z = 3 x 2

Läs mer

Algebrans fundamentalsats

Algebrans fundamentalsats School of Science and Technology SE-701 8 Örebro, Sweden Algebrans fundamentalsats Ett linjäralgebraiskt bevis Andreas Thore Örebro Universitet Akademin för naturvetenskap och teknik Matematik C, 61 75

Läs mer

Tentamen i Matematik 2: M0030M.

Tentamen i Matematik 2: M0030M. Tentamen i Matematik 2: M0030M. Datum: 203-0-5 Skrivtid: 09:00 4:00 Antal uppgifter: 2 ( 30 poäng ). Examinator: Norbert Euler Tel: 0920-492878 Tillåtna hjälpmedel: Inga Betygsgränser: 4p 9p = 3; 20p 24p

Läs mer

1 Find the area of the triangle with vertices A = (0,0,1), B = (1,1,0) and C = (2,2,2). (6p)

1 Find the area of the triangle with vertices A = (0,0,1), B = (1,1,0) and C = (2,2,2). (6p) Divsion of Mathematics Examination Vector algebra and applied mathematics MAA150 - TEN2 Mälardalen University Date: 2015-11-06 Examiner: Mats Bodin Exam aids: not any All solutions should be presented

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

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 I Innehåll

Läs mer

Tentamen i Matematik 3: M0031M.

Tentamen i Matematik 3: M0031M. Tentamen i Matematik 3: M0031M. Datum: 2009-10-26 Skrivtid: 09:00 14:00 Antal uppgifter: 6 ( 30 poäng ). Jourhavande lärare: Norbert Euler Telefon: 0920-492878 Tillåtna hjälpmedel: Inga Till alla uppgifterna

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

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

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

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

Vektorgeometri för gymnasister

Vektorgeometri för gymnasister Vektorgeometri för gymnasister Per-Anders Svensson http://w3.msi.vxu.se/users/pa/vektorgeometri/gymnasiet.html Institutionen för datavetenskap, fysik och matematik Linnéuniversitetet Vektorer i planet

Läs mer

29 november, 2016, Föreläsning 21. Ortonormala baser (ON-baser) Gram-Schmidt s ortogonaliseringsprocess

29 november, 2016, Föreläsning 21. Ortonormala baser (ON-baser) Gram-Schmidt s ortogonaliseringsprocess 29 november, 2016, Föreläsning 21 Tillämpad linjär algebra Innehåll: Ortonormala baser (ON-baser) Gram-Schmidt s ortogonaliseringsprocess Minsta-kvadratmetoden - exempel 1. Uppgift. Tentamen 19/1-15, uppgift

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

16. Linjära avbildningar

16. Linjära avbildningar 66 6 LINJÄRA AVBILDNINGAR 6. Linjära avbildningar 6.. Linjär avbildning Exempel 6.. Betrakta funktionen f : R R, sådan att där a är en konstant. Då gäller att. f(x + y) =a(x + y) =ax + ay = f(x)+f(y)..

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) 7 8 9, 9. Inga hjälpmedel. Ej räknedosa. För godkänt räcker 9 poäng och minst

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

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

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

Lösningsförslag till skrivningen i Vektorgeometri (MAA702) måndagen den 30 maj 2005

Lösningsförslag till skrivningen i Vektorgeometri (MAA702) måndagen den 30 maj 2005 VÄXJÖ UNIVERSITET Matematiska och systemtekniska institutionen Per-Anders Svensson Lösningsförslag till skrivningen i Vektorgeometri (MAA702) måndagen den 30 maj 2005 Uppgift. Bestäm samtliga vektorer

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 22 oktober, 2010

SF1624 Algebra och geometri Bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 22 oktober, 2010 SF1624 Algebra och geometri Bedömningskriterier till tentamen Fredagen den 22 oktober, 2010 Allmänt gäller följande: Om lösningen helt saknar förklarande text till beräkningar och formler ges högst två

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

Matrisexponentialfunktionen

Matrisexponentialfunktionen U.U.D.M. Project Report 206:2 Matrisexponentialfunktionen Neda Farzaneh Examensarbete i matematik, 5 hp Handledare: Martin Herschend Examinator: Jörgen Östensson Juni 206 Department of Mathematics Uppsala

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

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 Linjära avbildningar II Innehåll Repetition:

Läs mer

DIAGONALISERING AV EN MATRIS

DIAGONALISERING AV EN MATRIS DIAGONALISERING AV EN MATRIS Definition ( Diagonaliserbar matris ) Låt A vara en kvadratisk matris dvs en matris av typ n n. Matrisen A är diagonaliserbar om det finns en inverterbar matris P och en diagonalmatris

Läs mer

16. Linjära avbildningar

16. Linjära avbildningar 6. Linjära avbildningar 6.. Linjär avbildning Exempel 6.. Betrakta funktionen f : R R, sådan att där a är en konstant. Då gäller att. f(x + y) = a(x + y) = ax + ay = f(x) + f(y). 2. f(λx) = a(λx) = aλx

Läs mer

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI 2016-05-10 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

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

16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen

16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen 170 16 LINJÄRA AVBILDNINGAR 16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen Definition 16.33. Låt F : V W vara en linjär avbildning. 1. Nollrummet till F definierar vi som mängden av alla u V, vilkas bild

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

Crash Course Algebra och geometri. Ambjörn Karlsson c januari 2016

Crash Course Algebra och geometri. Ambjörn Karlsson c januari 2016 Crash Course Algebra och geometri Ambjörn Karlsson c januari 2016 ambjkarlsson@gmail.com 1 Contents 1 Projektion och minsta avstånd 4 2 Geometriska avbildningar och avbildningsmatriser 5 3 Kärnan 6 3.1

Läs mer

TMV142/186 Linjär algebra Z/TD

TMV142/186 Linjär algebra Z/TD MATEMATIK Hjälpmedel: ordlistan från kurshemsidan, ej räknedosa Chalmers tekniska högskola Datum: 2018-08-27 kl 1400 1800 Tentamen Telefonvakt: Anders Hildeman ank 5325 TMV142/186 Linjär algebra Z/TD Skriv

Läs mer

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI 2018-04-24 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. 1. Bestäm

Läs mer

KTH, Matematik. Övningar till Kapitel , 6.6 och Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R 2 R 2 med vinkeln γ är

KTH, Matematik. Övningar till Kapitel , 6.6 och Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R 2 R 2 med vinkeln γ är KTH, Matematik Övningar till Kapitel 5.5-5.6, 6.6 och 8.3-8.6. Matrisframställningen A γ av en rotation R γ : R R med vinkeln γ är ( cos(γ sin(γ. sin(γ cos(γ Då R α+β = R α R β, är matrisen ( cos(α + β

Läs mer

16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen

16.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen 86 6 LINJÄRA AVBILDNINGAR 6.7. Nollrum, värderum och dimensionssatsen Definition 6.36. Låt F : V W vara en linjär avbildning.. Nollrummet till F definierar vi som mängden av alla u V som avbildas på nollvektorn,

Läs mer

Hemuppgifter till fredagen den 16 september Exercises to Friday, September 16

Hemuppgifter till fredagen den 16 september Exercises to Friday, September 16 Introduction to Semigroups Hemuppgifter till fredagen den 16 september Exercises to Friday, September 16 Övningsuppgifterna lämnas in senast onsdagen 14.9. till David Stenlund, per e-post den 16 september.

Läs mer

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 8+9

LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 8+9 LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 8+9 JOHAN ASPLUND Innehåll. Kvadratiska former. Allmänna linjära avbildningar Matriser för allmänna linjära avbildningar. Uppgifter Extrauppgift från tenta Extrauppgift från tenta

Läs mer

Provräkning 3, Linjär Algebra, vt 2016.

Provräkning 3, Linjär Algebra, vt 2016. LINK OPINGS UNIVERSITET Matematiska Institutionen Provräkning, Linjär Algebra, vt 6. Lämna in lösningar för rättning senast 8. onsdagen den 7 april 6. Lämnas in antigen i mitt fack på MaI eller direkt

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 0-0-0 DEL A De tre totalmatriserna 0 3 3 4 0 3 0 0 0 0, 0 3 0 4 4 0 3 0 3 0 0 0 0 och 0 3 0 4 0 3 3 0 0 0 0 0 svarar mot linjära ekvationssystem

Läs mer

Egenvärden och egenvektorer. Linjär Algebra F15. Pelle

Egenvärden och egenvektorer. Linjär Algebra F15. Pelle Egenvärden och egenvektorer Linjär Algebra F1 Egenvärden och egenvektorer Pelle 2016-03-07 Egenvärde och egenvektor Om A är en n n matris så kallas ett tal λ egenvärde och en kolonnvektor v 0 egenvektor

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

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

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 Areor, vektorprodukter, volymer och determinanter

Läs mer

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) , 8 13.

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) , 8 13. Linköpings universitet Matematiska institutionen Ulf Janfalk Kurskod: TATA Provkod: TEN (p) (p) (p) Tentamen i Linjär algebra (TATA/TEN) 8 4, 8. Inga hjälpmedel. Ej räknedosa. För godkänt räcker 9 poäng

Läs mer

6.1 Skalärprodukt, norm och ortogonalitet. TMV141 Linjär algebra E VT 2011 Vecka 6. Lärmål 6.1. Skalärprodukt. Viktiga begrepp

6.1 Skalärprodukt, norm och ortogonalitet. TMV141 Linjär algebra E VT 2011 Vecka 6. Lärmål 6.1. Skalärprodukt. Viktiga begrepp 6.1 Skalärprodukt, norm och ortogonalitet TMV141 Linjär algebra E VT 2011 Vecka 6 Skalärprodukt Norm/längd Normerad vektor/enhetsvektor Avståndet mellan två vektorer Ortogonala vektorer Ortogonala komplementet

Läs mer

MMA129 Linear Algebra academic year 2015/16

MMA129 Linear Algebra academic year 2015/16 MMA129 Linear Algebra academic year 2015/16 Assigned problems Set 1 (4) Vector spaces 1. Which of the sets equipped with the operations addition and scalar multiplication M a = {(x 1 x 2 ) R 2 : 3x 1 2x

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) 9 6, 9. Inga hjälpmedel. Ej räknedosa. För godkänt räcker 9 poäng och minst

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

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

Inför tentamen i Linjär algebra TNA002.

Inför tentamen i Linjär algebra TNA002. Inför tentamen i Linjär algebra TNA002. 1. Linjära ekvationssytem (a) Omskrivningen av ekvationssystem på matrisform samt utföra radoperationer. (b) De 3 typer av lösningar som dyker upp vid lösning av

Läs mer

Frågorna 1 till 6 ska svaras med ett kryss för varje korrekt påstående. Varje uppgift ger 1 poäng.

Frågorna 1 till 6 ska svaras med ett kryss för varje korrekt påstående. Varje uppgift ger 1 poäng. ATM-Matematik Mikael Forsberg 34-4 3 3 Matematik med datalogi, mfl. Linjär algebra mag4 6 3 Skrivtid: 9:-4:. Inga hjälpmedel. Lösningarna skall vara fullständiga och lätta att följa. Börja varje ny uppgift

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

Karta över Jorden - viktigt exempel. Sfär i (x, y, z) koordinater Funktionen som beskriver detta ser ut till att vara

Karta över Jorden - viktigt exempel. Sfär i (x, y, z) koordinater Funktionen som beskriver detta ser ut till att vara Föreläsning 1 Jag hettar Thomas Kragh och detta är kursen: Flervariabelanalys 1MA016/1MA183. E-post: thomas.kragh@math.uu.se Kursplan finns i studentportalens hemsida för denna kurs. Där är två spår: Spår

Läs mer

DEL I 15 poäng totalt inklusive bonus poäng.

DEL I 15 poäng totalt inklusive bonus poäng. Matematiska Institutionen KTH TENTAMEN i Linjär algebra, SF604, den 5 december, 2009. Kursexaminator: Sandra Di Rocco Svaret skall motiveras och lösningen skrivas ordentligt och klart. Inga hjälpmedel

Läs mer

ax + y + 4z = a x + y + (a 1)z = 1. 2x + 2y + az = 2 Ange dessutom samtliga lösningar då det finns oändligt många.

ax + y + 4z = a x + y + (a 1)z = 1. 2x + 2y + az = 2 Ange dessutom samtliga lösningar då det finns oändligt många. LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK TENTAMENSSKRIVNING Linjär algebra 8 kl 4 9 INGA HJÄLPMEDEL. För alla uppgifterna, utom 3, förklara dina beteckningar och motivera lösningarna väl. Alla baser får antas

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

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI 017-05-09 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. 1. Bestäm

Läs mer

Dagens ämnen. Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer

Dagens ämnen. Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer Dagens ämnen Linjära ekvationssystem: Successiv elimination Vektorer Definitionen Grundläggande räkneoperationer Bas och koordinater Ortsvektorer Linjära ekvationer Med en linjär ekvation i n variabler,

Läs mer

(1, 3, 2, 5), (0, 2, 0, 8), (2, 0, 1, 0) och (2, 2, 1, 8)

(1, 3, 2, 5), (0, 2, 0, 8), (2, 0, 1, 0) och (2, 2, 1, 8) 1 Matematiska Institutionen KTH Tentamen på kursen SF1604 (och B1109, för D1, Mars 9, 008, kl: 9:00-14:00 Inga hjälpmedel ät tillåtna 1 poäng totalt eller mer ger minst omdömet Fx 1 poäng totalt eller

Läs mer

Linjär Algebra F14 Determinanter

Linjär Algebra F14 Determinanter Determinanter Basbyte Linjär Algebra F14 Determinanter Pelle 2016-02-29 Determinanter 2 2-matriser ( ) a11 a A = 12 = (A a 21 a 1 A 2 ) 22 det A = a 11 a 12 a 21 a 22 = det(a 1 A 2 ) = a 11 a 22 a 12 a

Läs mer

En vektor är mängden av alla sträckor med samma längd och riktning.

En vektor är mängden av alla sträckor med samma längd och riktning. En vektor är mängden av alla sträckor med samma längd och riktning. Slappdefinition En vektor är en riktad sträcka som får parallellförflyttas. Tänk på vektorn som en pil. Betecknar vektorer med små bokstäver

Läs mer

Slappdefinition. Räkning med vektorer. Bas och koordinater. En vektor är mängden av alla sträckor med samma längd och riktning.

Slappdefinition. Räkning med vektorer. Bas och koordinater. En vektor är mängden av alla sträckor med samma längd och riktning. Slappdefinition En vektor är mängden av alla sträckor med samma längd och riktning. En vektor är en riktad sträcka som får parallellförflyttas. Tänk på vektorn som en pil. Betecknar vektorer med små bokstäver

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

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

Föreläsn. anteckn. TMV206-VT13. Vecka 6-7. Egenvärden och Egenvektorer. Kap. 8-9

Föreläsn. anteckn. TMV206-VT13. Vecka 6-7. Egenvärden och Egenvektorer. Kap. 8-9 Föreläsn. Anteckn., Linjär algebra IT VT2013/Genkai Zhang 1 Föreläsn. anteckn. TMV206-VT13. Vecka 6-7. Egenvärden och Egenvektorer. Kap. 8-9 Det tredje huvuda momentet av kursen är egenvektorer/egenvärden

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

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

TAMS79: Föreläsning 10 Markovkedjor

TAMS79: Föreläsning 10 Markovkedjor TAMS79: Föreläsning 0 Markovkedjor Johan Thim december 08 0. Markovkedjor Vi ska nu betrakta en speciell tidsdiskret diskret stokastisk process, nämligen Markovkedjan. Vi börjar med en definition Definition.

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

Läsanvisningar till kapitel

Läsanvisningar till kapitel Läsanvisningar till kapitel 2.3 2.5 2.3 Analytiska funktioner Analytiska funktioner, eller holomorfa funktioner som vi kommer kalla dem, är de funktioner som vi komer studera så gott som resten av kursen.

Läs mer

Vi definierar addition av två vektorer och multiplikation med en reell skalär (tal) λλ enligt nedan

Vi definierar addition av två vektorer och multiplikation med en reell skalär (tal) λλ enligt nedan ORTOGONALA VEKTORER OCH ORTONORMERADE (ORTONORMALA) BASER I R n INLEDNING ( repetition om R n ) Låt RR nn vara mängden av alla reella n-tipplar (ordnade listor med n reella tal) dvs RR nn {(aa, aa,, aa

Läs mer

SF1624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, 11 januari 2017

SF1624 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, 11 januari 2017 SF64 Algebra och geometri Tentamen med lösningsförslag onsdag, januari 7. (a) För vilka värden på k har ekvationssystemet (med avseende på x, y och z) kx + ky + z 3 x + ky + z 4x + 3y + 3z 8 en entydig

Läs mer

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI Delkurs 207 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.. För

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

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

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A (1) Vid lösningen av ekvationssystemet x 1 3x 2 +3x 3 4x 4 = 1, x 2 +x 3 x 4 = 0, 4x 1 +x 2 x 3 2x 4 = 5, kommer man genom Gausselimination

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

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

Sida 1 av Låt VV = RR nn där RR nn är mängden av alla reella n-tipplar (ordnade listor med n reella tal) dvs

Sida 1 av Låt VV = RR nn där RR nn är mängden av alla reella n-tipplar (ordnade listor med n reella tal) dvs Sida av 7 ALLMÄNNA VEKTORRUM VEKTORRUM Definition Mängden V sägs vara ett reellt vektorrum om det finns i) en additionsoperation som till varje uu VV och vv VV ordnar uu vv VV ii) en operation kallad multiplikation

Läs mer

TMA 671 Linjär Algebra och Numerisk Analys. x x2 2 1.

TMA 671 Linjär Algebra och Numerisk Analys. x x2 2 1. MATEMATISKA VETENSKAPER TMA67 8 Chalmers tekniska högskola Datum: 8--8 kl - 8 Examinator: Håkon Hoel Tel: ankn 38 Hjälpmedel: inga TMA 67 Linjär Algebra Numerisk Analys Tentan består av 8 uppgifter, med

Läs mer