Dagens program. Linjära ekvationssystem och matriser

Relevanta dokument
Dagens program. Linjära ekvationssystem och matriser

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 =

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 2

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.

Matriser. En m n-matris A har följande form. Vi skriver också A = (a ij ) m n. m n kallas för A:s storlek. 0 1, 0 0. Exempel 1

14 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna 1-4.

Enhetsvektorer. Basvektorer i två dimensioner: 1 1 Basvektorer i tre dimensioner: Enhetsvektor i riktningen v: v v

Dagens program. Repetition Determinanten Definition och grundläggande egenskaper

1 Linjära ekvationssystem. 2 Vektorer

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

Moment 6.1, 6.2 Viktiga exempel Övningsuppgifter T6.1-T6.6

Studiehandledning till linjär algebra Avsnitt 1

15 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra

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

Föreläsningsanteckningar Linjär Algebra II Lärarlyftet

Subtraktion. Räkneregler

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Thomas Erlandsson

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

Carl Olsson Carl Olsson Linjär Algebra / 18

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Sammanfattning av föreläsningarna

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 1

M0043M Integralkalkyl och Linjär Algebra, H14, Linjär Algebra, Föreläsning 11

Veckoblad 4, Linjär algebra IT, VT2010

Avsnitt 2. Matriser. Matriser. Vad är en matris? De enkla räknesätten

Linjär algebra på 2 45 minuter

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

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

Lite Linjär Algebra 2017

Determinanter, egenvectorer, egenvärden.

Innehåll. 1 Linjärt ekvationssystem (ES) 5. 2 Grundläggande algebra 13

Gausselimination fungerar alltid, till skillnad från mer speciella metoder.

Studieanvisningar. H. Anton och C. Rorres: Elementary Linear Algebra, 9:e upplagan. Wiley, 2005 (betecknas A nedan).

MVE022 Urval av bevis (på svenska)

Preliminärt lösningsförslag

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

Preliminärt lösningsförslag

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI Delkurs

Några saker som jag inte hann: Ur trigonometriska ettan kan vi uttrycka och i termer av. Vi delar båda led i trig. 1:an med :

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

1 Grundläggande kalkyler med vektorer och matriser

Linjär algebra F1 Ekvationssystem och matriser

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

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

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

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

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

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

Preliminärt lösningsförslag

TMV141. Fredrik Lindgren. 22 januari 2013

LÖSNINGAR TILL UPPGIFTER TILL RÄKNEÖVNING 1

November 6, { b1 = k a

6.4. Linjära ekvationssytem och matriser

Linjär Algebra M/TD Läsvecka 3

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till modelltentamen DEL A

Moment 5.5 Övningsuppgifter I 5.60a. 5.60b, 5.60.c, 61

Linjär algebra. Lars-Åke Lindahl

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

linjära ekvationssystem.

LINJÄR ALGEBRA. {x M : P (x)} = {x : P (x)}, TOMAS SJÖDIN. k j=1 Ofta betecknas mängder på följande sätt:

Preliminärt lösningsförslag

SF1624 Algebra och geometri

5 Linjär algebra. 5.1 Addition av matriser 5 LINJÄR ALGEBRA

SKRIVNING I VEKTORGEOMETRI

4x az = 0 2ax + y = 0 ax + y + z = 0

Vectorer, spannet av vektorer, lösningsmängd av ett ekvationssystem.

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

A. Grundläggande matristeori

Mat Grundkurs i matematik 1, del I

Linjära ekvationssystem

LINJÄR ALGEBRA TOMAS SJÖDIN

Objective:: Linjärt beroende och oberoende version 1.0

Del 1: Godkäntdelen. TMV141 Linjär algebra E

Avsnitt 4, Matriser ( =

Linjär Algebra F14 Determinanter

Moment Viktiga exempel Övningsuppgifter

Mat Grundkurs i matematik 1, del I

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförsag till modelltentamen

1 De fyra fundamentala underrummen till en matris

Uppsala Universitet Matematiska Institutionen Bo Styf. Svar till tentan. Del A. Prov i matematik Linj. alg. o geom

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

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

1. (a) (1p) Undersök om de tre vektorerna nedan är linjärt oberoende i vektorrummet

TMV166 Linjär Algebra för M. Tentamen

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

Kursplanering för Linjär algebra, HT 2003

(a) Bestäm för vilka värden på den reella konstanten c som ekvationssystemet är lösbart. (b) Lös ekvationssystemet för dessa värden på c.

ax + y + 2z = 3 ay = b 3 (b 3) z = 0 har (a) entydig lösning, (b) oändligt många lösningar och (c) ingen lösning.

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

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdag, 13 januari 2016

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

1 Positivt definita och positivt semidefinita matriser

SF1624 Algebra och geometri Lösningsförslag till tentamen DEL A

VEKTORRUMMET R n. 1. Introduktion

Lösningsforslag till tentamen i SF1624 den 22/ e x e y e z = 5e x 10e z = 5(1, 0, 2). 1 1 a a + 2 2a 4

Mer om linjära ekvationssystem

Del 1: Godkäntdelen. TMV142 Linjär algebra Z

SF1624 Algebra och geometri Tentamen Onsdagen 29 oktober, 2014

Transkript:

Dagens program Matriser Räkneoperationer och räknelagar Linjära ekvationssystem och matriser Matrisform av ekvationssystem Elementära radoperationer Trappstegsmatriser, rang och lösningsstruktur Matrisinvers, matrisekvationer Många, fast enkla, begrepp. Läs glosorna, dvs definitionerna!

3.. Matriser Definition 3..1. Låt r och k vara heltal 1. En r k-matris består av r k stycken element ordnade i ett rektangulärt schema enligt nedan: r k kallas format eller typ: a 11 a 1k a r1 a rk a 11 a 1 0 0 1 a 1 a 0 1 0 0 0 1 kvadratiska matriser b 11 b 1 b 31 kolonnmatris a ij : där i anger i vilken rad och j i vilken kolonn element står Matriser betecknas med stora bokstäver: A, B, Diagonalmatriser, t.ex. a 11 0 0 0 a 0 0 0 a 33

Räkneoperationer Definition 3... (Likhet) Matriser A = a ij r k och B = b ij r k är lika, d v s A = B om a ij = b ij för alla i, j: 1 j r, 1 j k (Addition) Låt A = a ij r k och B = b ij r k vara matriser av samma format. Summan av A och B definieras som A + B = a ij + b ij r k = a 11 + b 11 a 1k + b 1k a r1 + b r1 a rk + b rk (Multiplikation med reellt tal) Låt A = a ij r k och λ R. Produkten av A och λ definieras som λa = λa ij r k = λa 11 λa 1k λa r1 λa rk

Matrismultiplikation k m r m = Låt A = a ij r m och B = b ij m k. Då definieras produkten A och B som r k matris C där c ij = a i1 b 1j + a i b j + + a im b mj Exempel 1. A B = 1 4 5 3 6 1 7 + 4 8 7 9 8 10 = 7 + 5 8 3 7 + 6 8 1 9 + 4 10 9 + 5 10 3 9 + 6 10 = 39 54 69 49 68 87 OBS! I detta fall är produkt B A ej definierad! Matrisprodukt skiljer sig från produkt mellan reella tal: A B B A

Räkneoperationer För kvadratiska matriser definieras heltalpotens på samma sätt som för reella tal, d v s om A är en n n matris så definieras A = AA, A 3 = AAA = A A etc Enhetsmatriser (enbart ettor står på huvuddiagonalen): I = 1 0 1 0 0 0 1, I 3 = 0 1 0 etc 0 0 1 Produkt av en matris A och en kolonnmatris B kan skrivas som en linjärkombination av A:s kolonner och koefficienterna i linjärkombinationen är precis elementen i B. Låt t ex AB = 3 4 5 7 9 = 7 + 3 9 4 7 + 5 9 = 7 4 + 9 3 5

Räkneoperationer Låt A, B, C vara matriser av samma format. För addition av matriser gäller: 1) A + B = B + A ) A + B + C = A + B + C 3) Det finns en matris av varje typ r k som kallas nollmatrisen och tecknas 0 sådan att för alla r k-matriser A gäller A + 0 = A 4) Till varje r k-matris A finns en r k-matris A sådan att A + A = 0. Låt A, B, C vara matriser för vilka respektive operationer är definierade. För multiplikation gäller: 1) AB C = A BC ) λa B = A λb = λ(ab), λ R 3) A B + C = AB + AC och B + C A = BA + CA 4) IA = AI = A, där A är en kvadratisk matris och I är enhetsmatrisen av samma typ

Transponat och transponering Låt A = a ij r k vara en r k-matris. k r matrisen A t t = a ij transponatet av A och definieras ur A genom att a t ij = a ji för alla i, j: 1 i r, 1 j k k r kallas Exempel. A = 1 3 π e ln, A t = 1 3 π e ln Exempel 3. Låt e vara en ON bas i rummet och u = ex, v = ey. Då är u v = x 1 y 1 + x y + x 3 y 3 = X t Y Räknelagar för transponering A + B t = A t + B t λ A t = λa t A t t = A AB t = B t A t En (kvadratisk) matris A kallas symmetrisk om A t = A

Multiplicera ekvation med nollskild konstant Byta plats på två ekvationer Addera konst*(ekvation) till annan ekvation Elementära radoperationer Multiplicera rad med nollskild konstant Byta plats på två rader Addera konst*(rad) till annan rad x + y + z = 3x + y z = 3 x + 3y + 5z = 4 3 1 3 5 3 4 x + y + z = y 4z = y + 3z = 0 1 1 0 1 4 0 1 3 0 x + y + z = y 4z = z = x = y z = 8 y = 3 4z = 9 z = 3 0 1 4 0 0 1 x y z = 8 9 3

Lösningsstruktur Sats 3.4.8. Ett linjärt ekvationssystem har antigen exakt en lösning ingen lösning eller oändligt många lösningar Exempel 3.4.3. Lös ekvationssystem 3x y + 4z = 1 x + 4y + 6z = 4 x + 3y 5z = 1 Exempel 3.4.5. Ange en ekvation som a, b, c, d måste uppfylla för att systemet skall vara lösbart: x + y + z = a 3x + y z = b x + 3y + 5z = c x + y + z = d

Trappstegsform 3 1 3 6 3 7 0 1 4 0 1 4 3 radekvivalenta Om matrisen B erhålls efter ändligt många radoperationer på matrisen A så säges A och B vara radekvivalenta. nya rad = gamla rad + c annan rad Att A och B är radekvivalenta skrivs 0 1 4 0 0 0 0 trappstegsform A B Sats 3.4.. Om två ekvationssystem har radekvivalenta totalmatriser så är systemens lösningsmängder identiska.

Trappstegsform Definition 3.5.1. Element a ij i matrisen A kallas pivotelement om a ij 0 och a μν = 0 for μ i, ν j och μ, ν (i, j) En matris kallas trappstegsmatris om alla nollskilda rader står ovanför alla nollrader och om varje nollskild rad har ett pivotelement.

Trappstegsform Definition 3.5.1. Element a ij i matrisen A kallas pivotelement om a ij 0 och a μν = 0 for μ i, ν j och μ, ν (i, j) En matris kallas trappstegsmatris om alla nollskilda rader står ovanför alla nollrader och om varje nollskild rad har ett pivotelement.

Trappstegsform Sats 3.5.. Varje r k-matris är radekvivalent med minst en trappstegsmatris. Om T 1 och T är trappstegsmatriser och T 1 T så har T 1 och T lika många nollskilda rader. T ex 0 1 4 0 0 0 0 1 0 0 8 0 0 0 1 6 0

Rang Definition 3.5.3. Låt A vara en matris och T en trappstegsmatris sådan att AT. Om T har n st nollskilda rader så säges A har rang n och vi skriver rang A = n. Exempel. A = 3 1 3 5 3 4 0 1 4 0 0 1 rang A = 3 B = 0 1 rang B = 1 I 3 = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 rang I 3 = 3 C = 0 1 1 Bestäm rang A för A = rang I 3 =?... 3 4 4 5 6 1 5 7

Rang och lösningstuktur Entydig lösning: rang(koeff) = rang(total) = antal variabler 0 1 4 3 0 0 1 3 Ingen lösning: rang(koeff) < rang(total) 0 1 4 0 0 0 3 3 Oändligt många: rang koeff = rang total < antal variabler 0 1 4 0 0 0 3 0

3.6 Matrisinvers Låt a, y R och a 0. Då ax = y a 1 ax = a 1 y x = a 1 y Motivation: Studerar motsvarande matrisekvationen AX = Y där A är en kvadratisk matris. Definition 3.6.1. En kvadratisk matris A kallas inverterbar om det finns en matris B så att AB = BA = I B kallas A:s invers och betecknas A 1 OBS! A, A 1 och B har samma format. Räknelagar. A 1 1 = A A t 1 = A 1 t AB 1 = B 1 A 1 (OBS! ordning) A n 1 = A 1 n för alla heltal n 1

3.6 Matrisinvers Sats 3.6.. Låt A vara en n n-matris. Följande påståenden är ekvivalenta: a. A är inverterbar. b. Matrisekvationen (ekvationssytsem) AX = Y har entydig lösning för alla matriser Y. c. Matrisekvationen (ekvationssytsem) AX = 0 har endast den triviala lösningen, X = 0. d. rang A = n e. A är radekvivalent med enhetsmatrisen.

Exempel: att räkna invers Metod: A I I A 1 Beräkna inversen till Lösning A = 3 3 5 3 3 5 1 0 0 1 3 1 1 0 1 1 1 3 1 1 1 0 1 0 1 1 1 3 1 0 0 1 5 3 1 0 0 1 5 A 1 = 5