För ingenjörs- och distansstudenter Linjär Algebra ma014a 2015 02 26. ATM-Matematik Mikael Forsberg 0734-41 23 31



Relevanta dokument
Matematik med datalogi, mfl. Linjär algebra ma014a ATM-Matematik Mikael Forsberg

1. (a) Bestäm alla värden på c som gör att matrisen A(c) saknar invers: c 1

För studenter på distans och campus Linjär algebra ma014a ATM-Matematik Mikael Forsberg

Frågorna 1 till 6 ska svaras med ett kryss för varje korrekt påstående. Varje uppgift ger 1 poäng. Använd bifogat formulär för dessa 6 frågor.

2x + y + 3z = 1 x 2y z = 2 x + y + 2z = 1

3. Lös det överbestämda systemet nedan på bästa sätt i minsta kvadratmening. x + y = 1 x + 2y = 3 x + 3y = 4 x + 4y = 6

y z 3 = 0 z i )

x 2y + z = 1 (1) 2x + y 2z = 3 (2) x + 3y z = 4 (3)

3x + y z = 0 4x + y 2z = 0 2x + y = Lös det överbestämda systemet nedan på bästa sätt i minsta kvadratmening. x = 1 x + y = 1 x + 2y = 2

2s + 3t + 5u = 1 5s + 3t + 2u = 1 3s 3u = 1

Linjär algebra/matematik. TM-Matematik Mikael Forsberg ma014a, ma031a

2x + y + 3z = 4 x + y = 1 x 2y z = 3

Övningstenta 001. Alla Linjär Algebra. TM-Matematik Sören Hector Mikael Forsberg. 1. x 2y z + v = 0 z + u + v = 3 x + 2y + 2u + 2v = 4 z + 2u + 5v = 0

(d) Mängden av alla x som uppfyller x = s u + t v + (1, 0, 0), där s, t R. (e) Mängden av alla x som uppfyller x = s u där s är ickenegativ, s 0.

1. Bestäm volymen för den parallellepiped som ges av de tre vektorerna x 1 = (2, 3, 5), x 2 = (3, 1, 1) och x 3 = (1, 3, 0).

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

M = c c M = 1 3 1

2 1 1 s s. M(s) = (b) Beräkna inversen för det minsta positiva heltalsvärdet på s som gör matrisen inverterbar.

1 basen B = {f 1, f 2 } där f 1 och f 2 skall uttryckas i koordinater i standardbasen.

Exempel :: Spegling i godtycklig linje.

Exempel :: Spegling i godtycklig linje.

A = x

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

1. Bestäm volymen för den parallellepiped som ges av de tre vektorerna x 1 = (2, 3, 5), x 2 = (3, 1, 1) och x 3 = (1, 3, 0).

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

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 9 juni 2016

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag med bedömningskriterier till kontrollskrivning 2 Fredagen den 28 januari, 2011

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

A = (3 p) (b) Bestäm alla lösningar till Ax = [ 5 3 ] T.. (3 p)

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

Exempelsamling :: Diagonalisering

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

Inför tentamen i Linjär algebra TNA002.

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A. t 2

1 som går genom punkten (1, 3) och är parallell med vektorn.

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

Preliminärt lösningsförslag

Preliminärt lösningsförslag

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

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

där β R. Bestäm de värden på β för vilka operatorn är diagonaliserbar. Ange även för respektive av dessa värden en bas av egenvektorer till F.

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

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

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

Uppgifter, 2014 Tillämpad linjär algebra

Avsnitt 6, Egenvärden och egenvektorer. Redan första produktelementet avslöjar att matrisen inte är en ortogonal matris. En matris 1 0.

Provräkning 3, Linjär Algebra, vt 2016.

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Torsdag, 17 mars 2016

Exempelsamling :: Gram-Schmidt

Uppgifter, 2015 Tillämpad linjär algebra

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

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

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna

Lösningar till MVE021 Linjär algebra för I

TMV142/186 Linjär algebra Z/TD

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

Preliminärt lösningsförslag

TMV166 Linjär Algebra för M. Tentamen

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

Crash Course Algebra och geometri. Ambjörn Karlsson c januari 2016

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

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

Stöd inför omtentamen i Linjär algebra TNA002.

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

SF1624 Algebra och geometri Bedömningskriterier till tentamen Tisdagen den 15 december, 2009

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdag, 13 januari 2016

Prov i matematik F2, X2, ES3, KandFys2, Lärare, Frist, W2, KandMat1, Q2 LINJÄR ALGEBRA II

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförsag till modelltentamen

Preliminärt lösningsförslag

Tentamen TMV140 Linjär algebra Z

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

Tentamen i Linjär algebra (TATA31/TEN1) ,

Egenvärden och egenvektorer

Vektorgeometri för gymnasister

1 Ortogonalitet. 1.1 Skalär produkt. Man kan tala om vinkel mellan vektorer.

Detta cosinusvärde för vinklar i [0, π] motsvarar α = π 4.

KTH, Matematik. Del I. (totalt 15 poäng, inklusive bonuspoäng). (1) Betrakta följande mängder i R 3 :

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

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

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

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

SF1624 Algebra och geometri

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet

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

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

MVE022 Urval av bevis (på svenska)

Lösningar till utvalda uppgifter i kapitel 8

SF1624 Algebra och geometri

LÖSNINGAR LINJÄR ALGEBRA LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA MATEMATIK

Del 1: Godkäntdelen. TMV142 Linjär algebra Z

Egenvärden och egenvektorer. Linjär Algebra F15. Pelle

Lösningar till några övningar inför lappskrivning nummer 3 på kursen Linjär algebra för D, vt 15.

Linjär algebra på några minuter

Del 1: Godkäntdelen. TMV141 Linjär algebra E

Del 1: Godkäntdelen. TMV142 Linjär algebra Z

Transkript:

ATM-Matematik Mikael Forsberg 074-4 För ingenjörs- och distansstudenter Linjär Algebra ma04a 0 0 Skrivtid: 09:00-4:00. Inga hjälpmedel. Lösningarna skall vara fullständiga och lätta att följa. Börja varje n uppgift på n sida. Använd ej baksidor. Skriv namn på varje inlämnat blad.. Lös ekvationssstemet A = b där A = 4, = och b =. Lös binomekvationen 4 i = 0. Ge villkor på vektorn b = (b, b, b, b 4 ) som garanterar att den ligger i linjära höljet (span) av vektorerna v = (, 0,, ), v = (,, 0, ), v = (,,, 0) och v 4 = (,,, ) 4. Beräkna matriserna S S : spegling i linjen = : spegling i -aeln R 0 : rotation moturs med π/ (dvs 0 ). Använd sedan dessa tre matriser för att beräkna matrisen M för den avbildning som först speglar i linjen =, sedan roterar moturs med 0 och slutligen speglar i -aeln. Identifiera den resulterande geometriska operationen.. Beräkna baser för radrum, kolonnrum och nollrum till matrisen M = 7 4 8. Beräkna ON-bas för radrummet till matrisen M i föregående uppgift. Beräkna projektionen av vektorn u = (,,,, ) ned till detta delrum.

7. Låt vara matrisen som överför vektorer uttrckta i basen B till vektorer uttrckta i basen A. Låt vektorerna (,, ), (,, ), (,, ) vara standardbasvektorerna uttrckta i basen A. Beräkna basbtesmatrisen som överför vektorer uttrckta i basen B till vektorer uttrckta i standardbasen. 8. Bestäm den basbtes matris som ortogonalt diagonaliserar matrisen M 8 =

Svar till tentamen i Linjär Algebra, 0 0.. = t + / 4/ 0.. = e i(π/+π/k), k = 0,,, b b b b 4 = 0 4... 7. 8.

Lösningar till tentamen i Linjär Algebra, 0 0.. Vi ställer upp sstemet på matrisform. Efter ett inledande radbte har vi en etta längst upp till vänster och sedan gör vi Gauss-Jordan elimintering :: 0 4 bte rad och rad 4 4 0 0 0 0 0 Från detta får vi att och är ledande variabler och vi har = t är fri (trean är bara för att sngga till lite). Lösningen blir / = t + 4/ 0. Vi skriver upp ekvationen på normal form :: Sedan skriver vi om på polär form :: 4 = + i Ekvation för beloppet :: Ekvation för argumentet :: 4 e iα = 4( + i ) = 4e iπ/+πk 4 = 4 = 4 /4 = 4α = π/ + πk α = π/ + π/k Fra på varandra följande värden på k ger oss de fra lösningar vi söker :: = e i(π/+π/k), k = 0,,,. Att b ska ligga i linjära höljet betder att det ska finnas en linjärkombination av vektorerna v i, i =... 4: a b a v + a v + a v + a 4 v 4 = b 0 a 0 a = b b 0 a 4 b 4 Detta sstem blir därför på utvidgad matrisform :: som vi Gausseliminerar direkt :: b b 0 b 0 b 0 0 b b 0 0 0 b b 4 0 b 4 0 0 0 0 b + b + b + b 4 Här ser vi direkt att sstemet har lösningar (är konsistent) om villkoret är uppfllt. b b b b 4 = 0

4. S = [ 0 0 ] [ 0, S = 0 ], R 0 = [ ] / / / / Sammansättningen fås genom att multiplicera dessa matriser med varandra, i rätt ordning. Den första operationens matris ska stå längst till höger och de efterföljande till vänster om den första: M = S R 0 S = [ 0 0 ] [ ] [ ] / / 0 = / / 0 [ ] / / / / Den resulterande operationen är en rotation moturs med vinkeln π/ eller 0.. Vi Radreducerar matrisen 7 4 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Baser för radrummet är de tre nollskillda raderna i den reducerade matrisen: Bas för radrummet = {r = (, 0,, 0, ), r = (0,,, 0, ), r = (0, 0, 0,, )} Bas för kolonnrummet får vi genom att identifiera de kolonner i den reducerade matrisen som innehåller ledande element. Detta ger oss kolonn nummer, och 4. En bas för kolonnrummet får vi genom att ta kolonn, och 4 från ursprungsmatrisen M : Bas för Kolonnrummet =,, Bas för nollrummet hittar vi genom att lösa A = 0. Radreduktion ger oss matrisen 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Genom att identifiera de ledande variablerna:,, 4 och de fria = s och = t så får vi 4 = 0 s + 0 t 0 som ger att de två vektorerna i höger led är bas för nollrummet.. Starta från basen i föregående uppgift och notera att de två första vektorerna redan är ortogonala. Beräkna nu projektionen av den tredje vektorn på vardera av de två första och subtrahera dessa projektioner från den tredje vektorn. Resultatet blir då en vektor som är

vinkelrät mot de två första och vi har då en ortogonal bas för radrummet. Normera slutligen de tre vektorerna och vi är klara med ON-basen. Vi har alltså b = r = (, 0,, 0, ) b = r = (0,,, 0, ) b = r proj b r proj b r = r r b b b b r b b b b = = (0, 0, 0,, ) (, 0,, 0, ) (0,,, 0, ) = = ((0, 0, 0,, ) + (, 0,, 0, ) (0,,, 0, 4)) = = (,, 0,, ) Nu måste vi normera vektorerna, vilket ger oss vår ON-bas: o = b b = (, 0,, 0, ) o = b b = (0,,, 0, ) o = b b = 4 (,, 0,, ) Det finns många andra möjliga ON-baser. Vad man får beror av vilken bas man startar med... 7. Den givna matrisen är P A B = Givet är också basbtesmatrisen från standardkoordinater till A-koordinater :: P A S = Uppgiften söker efter basbtesmatrisen P S B och består av B?s basvektorer uttrckta i standardbasen. Denna matris får vi genom sammansättningen P S B = P S A } {{ } =(P A S ) P A B = (P A S ) P A B Matrisen (P A S ) kan vi beräkna genom uppställningen (P A S P A B ) (I (P A S ) P A B ), där vi radreducerar tills identitetsmatrisen står till vänster och vår produkt till höger.: 0 0 4 7 4 0 0 4 4 7 0 0 7 4 4

som ger oss den matris vi söker P S B = (P A S ) P A B = 4 7 4 4 4 7 7 4 4 8. Eftersom matrisen är smmetrisk så finns det verkligen en ortogonal matris som diagonaliserar matrisen. Den ortogonala matrisen har kolonner som är egenvektorer till matrisen. Eftersom matrisen är smmetrisk så är egenvektorer till olika egenvärden automatiskt ortogonala. Om vi har ett multippelt egenvärde så är egenvektorerna till detta inte automatiskt ortogonala mot varandra och i ett sådant fall behöver man använda Gram-Schmidt för att bestämma ortogonal bas för detta egenrum. För vår aktuella uppgift så behvöver vi börja med att beräkna egenvärdena och sedan egenvektorerna. När egenvektorerna är beräknade så behöver vi se till att vi får fram ortogonala egenvektorer som har längden. När vi har denna OrtoNormala uppsättning egenvektorer så ställer vi upp dem som kolonner i en matris och då har vi fått vår ortogonala matris. Egenvärden :: Lös det(a λi) = 0 det(a λi) = det λ λ λ = λ + 4λ + λ 4 = (λ 4)(λ )(λ + ) Faktoriseringen i sista steget får vi genom att beräkna nollställena till tredjegradspolnomet. Genom att gissa på delarna ±, ±, ±4 till konstanttermen 4 och sätta in dem i polnomet så får vi att ± och 4 är nollställena vilket alltså ger faktoriseringen. Dessa tre tal är våra egenvärden. Vi har alltså tre olika enkla egenvärden. Egenvektorerna till dessa är därför automatiskt ortogonala (eftersom A är smmetrisk). Vi har kvar att beräkna dessa egenvektorer och sedan normalisera dem. Egenvektorer :: λ = :: Lös (A I) = 0 Från detta får vi att 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 = t, e λ= = beskriver egenrummet med normaliserad egenvektor e λ=. λ = :: Lös (A + I) = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Från detta får vi att = 0 t, e λ= = beskriver egenrummet med normaliserad egenvektor e λ=. 0 7

λ = :: Lös (A 4I) = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Från detta får vi att = t, e λ= = beskriver egenrummet med normaliserad egenvektor e λ=4. Den ortogonalt diagonaliserande matrisen:: Matrisen vi söker har de normaliserade egenvektorerna som kolonner (vi har naturligtvis verifierat att egenvektorerna verkligen är ortogonala mot varandra) P = 0 8