Dagens ämnen Vektorrum Underrum Linjärt hölje

Slides:



Advertisements
Liknande presentationer
Föreläsning 3 25 jan 2010.
Advertisements

Linjära funktioner & ekvationssystem – Ma B
Talföljder formler och summor
Från mönster till algebra
En genomgång av spelet: Dubbelkrig-Grön
Kap 1 - Algebra och linjära modeller
hej och välkomna EKVATIONER Ta reda på det okända talet.
Algebra Kap 4 Mål: Lösa ekvationer
Numeriska beräkningar i Naturvetenskap och Teknik
Dagens ämnen Linjära avbildningar
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij 5B1118 Diskret matematik 19 novnember B1118 Diskret matematik Sjunde föreläsningen Grupper.
Studenter Lär Av Studenter ”SLAS”
Föreläsning 15 Matlab överkurs KTH, CSC, Vahid Mosavat.
Komplexa tal inför Laborationerna
Övning nationella prov svenska
Passion, Samhörighet och Kärlek
Föreläsning 12 Matlab J-uppgiften.
Fallstudie: linjära ekvationssystem
FL2 732G70 Statistik A Detta är en generell mall för att göra PowerPoint presentationer enligt LiUs grafiska profil. Du skriver in din rubrik,
732G22 Grunder i statistisk metodik
Ämnen Följer kapitlen i boken
Kontinuerliga system: Differentialekvationer
MaB: Andragradsekvationer
(Några begrepp från avsnitt 14.2)
INFÖR NATIONELLA PROVET
Sekant, tangent, ändringskvot och derivata för en funktion
Algebra och ekvationer
Tillämpad statistik Naprapathögskolan
Kap 1 - Algebra och funktioner
Grundläggande programmering
MATRISER MATRISER Kati Sandström2 Grundbegrepp En vektor är ett kompakt sätt att beteckna flera variabler En vektor är ett kompakt sätt att.
Jonny Karlsson INTRODUKTION TILL PROGRAMMERING Föreläsning 3 ( ) INNEHÅLL: -Jämförelseoperatorer -Villkorssatser -Logiska operatorer.
Det finns i V en operation kallad addition, betecknad + sådan att
Jonny Karlsson INTRODUKTION TILL PROGRAMMERING Föreläsning 7 ( ) INNEHÅLL: -Metoder -Lokala variabler -Mera om klasser: -Nyckelorden.
Kap 2 - Algebra och ickelinjära modeller
Dagens ämnen Determinanten Radoperationers påverkan på determinanten
Linjära funktioner & Ekvationssystem
KOMPLETTERING AV MA1202 MATMAT02bb OK8028 Versionsdatum:
Dagens ämnen Matriser Linjära ekvationssystem och matriser
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij 5B1118 Diskret matematik 26 november B1118 Diskret matematik Nionde föreläsningen Grafer.
Kom ihåg!! Vektoradditionside'n: “spets mot ända”.
Föreläsning 9 Logik med tillämpningar Innehåll u Semantiska tablåer i predikatlogiken u Klausulform u Herbrandmodeller u Kapitel 3.5,
TATA31 Linjär algebra Examinator, föreläsare: Ulf Janfalk
1 Dagens ämnen ● Ortsvektorer & koordinatsystem ● Skalärprodukt ● Ortogonalprojektion ● ON-baser ● Beräkning av skalärprodukten via koordinater i ON- bas.
Dagens ämnen ● Basbegreppet, koordinater ● Dimension ● För många är beroende ● För få spänner inte upp ● Rätt antal oberoende är bas ● Banta ned och fylla.
Föreläsning 16 Logik med tillämpningar Innehåll u Information kring kursvärdering och tentagenomgång u Genomgång av övningstenta 2.
1 Dagens ämnen ● Differensekvationer ● Matrispotenser ● Rankingsystem ● Googles sökmotor ● Hockeytabellen 2006.
Slumpmässiga tal i datorer Johan Hjerling Institutionen för informationsbehandling
1 Matlab, föreläsning 1 Oktober MATLAB Perspektiv på materialdesign Lina Kjellqvist Rum: K324 Telefon:
Förra föreläsningen: Dopplereffekten Brytningsindex Plana vågor — Inga variationer i fältkomponenterna vinkelrätt mot Polarisation: Linjär, cirkulär, elliptisk.
Förra föreläsningen: Historisk utveckling av elektromagnetismen Vektorer Koordinatsystem.
Institutionen för matematik, KTH Mats Boij 5B1118 Diskret matematik 20 novnember B1118 Diskret matematik Åttonde föreläsningen Ringar.
Högersystem Vektorerna u, v, w i rummet säges vara ett högersystem (positivt orienterat) om den minsta vridning som överför u i v ses moturs från spetsen.
MATMAT02b – UPPGIFT 10 Pass VCP Certification
Dagens ämnen ● Potensserier ● Definition ● Var konvergerar potensserien ● Räkning med potensserier ● Derivering ● Integrering ● Maclaurinserier.
Dagens ämnen Numeriska serier Definition av konvergens
Manada.se Geometrisk summa och linjär optimering.
Kap 1 - Algebra och linjära modeller
Matematik 4 Kap. 4 Komplexa tal.
Matematik 4 Kap. 4 Komplexa tal.
Dagens ämnen Linjära avbildningar Definition och exempel
Kom ihåg!! Vektoradditionside'n: “spets mot ända”. Projektionsformeln:
Det finns i V en operation kallad addition, betecknad + sådan att
Banta ner Banta med.
Dagens ämnen Basbegreppet, koordinater Dimension För många är beroende
Högersystem Vektorerna u, v, w i rummet säges vara ett högersystem (positivt orienterat) om den minsta vridning som överför u i v ses moturs från spetsen.
X 2.4 Ekvationer (V.L.) = (H.L.)
Dagens ämnen Vektorrum Definitionen Underrum Linjärt hölje
Dagens ämnen Egenvärden och egenvektorer Egenrum Diagonalisering
Grundlägande statistik,ht 09, AN
Presentationens avskrift:

Dagens ämnen Vektorrum Underrum Linjärt hölje Definitionen Underrum Linjärt hölje Generera, spänna upp Satsen om löjliga element Bli av med det som ej behövs Linjärt (o)beroende

Det finns i V en operation kallad addition, betecknad + sådan att Definition 5.2.1 En icke-tom mängd V säges vara ett vektorrum över de reella talen om följande gäller Det finns i V en operation kallad addition, betecknad + sådan att u,v∊V ⇒ u+v∊V För u,v,w∊V har denna addition egenskaperna u+v=v+u u+(v+w)=(u+v)+w Finns 0 i V sådan att u+0=u för alla u i V För varje u i V finns ett element -u så att u+(-u)=0

För λ,μ∊R och u,v∊V har denna multiplikation egenskaperna Det finns i V en operation kallad multiplikation med tal, betecknad · sådan att λ∊R, u∊V ⇒ λ·u∊V För λ,μ∊R och u,v∊V har denna multiplikation egenskaperna 1u=u λ(μu)=(λμ)u (λ+μ)u=λu+μu λ(u+v)=λu+λv

Exempel på vektorrum V=Reella talen V={Vektorer i planet} V={Vektorer i rummet} V={rxk-matriser}=Mrk V={Polynom}=P∞ I=intervall⊂R, V={f:I→R}

Definition 5.3.1, sid 104 Underrum En icke-tom delmängd U av ett vektorrum V kallas ett underrum av V om U själv är ett vektorrum med den addition och multiplikation med tal som definierats i V. Varför då?? Slipper kontrollera alla 10 villkoren!

Sats 5.3.2, sid 105. Låt U vara en icke-tom delmängd av ett vektorrum V. Då är U ett underrum av V omm u,v∊U ⇒ u+v∊U u+v=v+u u+(v+w)=(u+v)+w Finns 0 i U sådan att u+0=u för alla u i U För varje u i U finns ett element -u så att u+(-u)=0 λ∊R, u∊U ⇒ λu∊U λ(u+v)=λu+λv (λ+μ)u=λu+μu λ(μu)=(λμ)u 1u=u u,v∊U ⇒ u+v∊U u+v=v+u u+(v+w)=(u+v)+w Finns 0 i U sådan att u+0=u för alla u i U För varje u i U finns ett element -u så att u+(-u)=0

Exempel på underrum Linje genom origo i planet (rummet) är underrum av . Plan genom origo i rummet är underrum av . Pn={p(x): deg(p(x))≤n} är underrum av P∞. Lösningsmängden till det homogena linjära ekvationssystemet Ax=0 i n obekanta är ett underrum av .

Snabbtest Om U är ett underrum av V så gäller att 0∊U. Om 0∉U så är U inget underrum

Definition 5.3.8, sid 108. Låt V vara ett vektorrum och M={v1, v2, … ,vn}⊂V. Låt λ1, λ2, … ,λn ∊R. Då kallas λ1v1+λ2v2+...+λnvn en linjärkombination av M. Mängden av alla linjärkombinationer av M kallas linjära höljet av M och betecknas [M] alternativt [v1, v2, … ,vn].

Sats 5.3.16 (Satsen om löjliga element) Låt V vara ett vektorrum och antag att v1, v2, … ,vn-1,vn ∊V. Då gäller vn ∊[v1, v2, … ,vn-1] ⇒ ⇒[v1, v2, … ,vn-1,vn ]=[v1, v2, … ,vn-1], dvs om någon av de genererande vektorerna är en linjärkombination av de andra så kan den strykas utan att höljet ändras

Definition 5.4.1, sid 113. Linjärt (o)beroende Låt V vara ett vektorrum och M={v1, v2, … ,vn}⊂V. Ekvationen λ1v1+λ2v2+...+λnvn=0, där de obekanta minst λ1 ,λ2,...,λn söks, kallas beroendeekvationen. Om beroendeekvationen har fler lösningar än λ1 =λ2=...=λn=0 säges mängden M vara linjärt beroende. Om λ1 =λ2=...=λn=0 är den enda lösningen säger vi att M är linjärt oberoende.

Exempel på linjärt (o)beroende Två icke-parallella vektorer är linjärt oberoende. Två parallella vektorer är linjärt beroende. Tre vektorer i samma plan är linjärt beroende. Fyra (eller fler) vektorer i är linjärt beroende Standardbasvektorerna i är linjärt oberoende. Fler än n st vektorer i är linjärt beroende.

Sats 5.4.4, sid 114 Låt V vara ett vektorrum och M={v1, v2, … ,vn}⊂V. Då gäller M är linjärt beroende ⇔ M innehåller minst ett löjligt element