Introducere în algebră pentru fizicieni

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Introducere în algebră pentru fizicieni"

Transcript

1 Introducere în algebră pentru fizicieni Andrei Mărcuş 30 septembrie 2017

2 Cuprins 0 Descrierea cursului 5 01 Tematica 5 02 Evaluare 5 1 Mulţimi şi funcţii 6 11 Preliminarii Operaţii cu mulţimi 6 12 Funcţii Imagine şi contraimagine Compunerea funcţiilor Funcţii injective, surjective, bijective Familii de elemente Produs cartezian de mulţimi Exerciţii 8 2 Structuri algebrice 9 21 Grupuri Noţiunea de grup Exemple Morfisme de grupuri Subgrupuri Grupul simetric S n Grupul diedral D n Grup de simetrie Inele şi corpuri Noţiunea de inel Exemple Inelul matricelor Morfisme de inele şi corpuri Subcorpuri Corpul numerelor complexe 15 3 Vectori Preliminarii Unghiuri directoare Operaţii cu vectori Adunarea vectorilor şi înmulţirea cu scalari Produsul scalar Produsul vectorial Produsul mixt (sau triplul produs scalar) Dublul produs vectorial (sau triplul produs vectorial) Aplicaţii: punctul, dreapta şi planul în spaţiu Sisteme de coordonate speciale Coordonatele cilindrice (ρ, φ, z) Coordonatele sferice (r, θ, φ) Exerciţii 24 4 Spaţii vectoriale şi algebre Noţiuni de bază şi exemple Algebre Lie Subspaţii vectoriale şi subalgebre Funcţii liniare şi morfisme de algebre Algebra cuaternionilor 28 2

3 CUPRINS Rotaţii în spaţiu Formula lui Rodrigues Serii formale şi polinoame Funcţii polinomiale Rădăcini ale polinoamelor 31 5 Bază şi dimensiune Combinaţii liniare Dependenţă şi independenţă liniară Teorema lui Steinitz Dimensiunea unui spaţiu vectorial Teoreme referitoare la dimensiune Matricea unei aplicaţii liniare Proprietatea de universalitate a spaţiilor vectoriale Matricea unei aplicaţii liniare Schimbarea bazei Lema substituţiei (schimbare elementară de bază) Calculul coordonatelor unui vector într-o nouă bază 38 6 Determinanţi şi sisteme de ecuaţii liniare Definiţia şi proprietăţile determinantului Determinanţi de ordin 2 şi Determinantul de ordin n Matrice inversabile Grupuri de matrice Calculul inversei şi determinantului unei matrice Rangul unei matrice Calculul rangului unei matrice Sisteme de ecuaţii liniare Teoremele lui Kronecker Capelli şi Rouché Rezolvarea sistemelor de ecuaţii Metoda eliminării Gauss-Jordan 48 7 Valori proprii şi vectori proprii Polinom caracteristic Teorema Cayley Hamilton Operatori triangularizabili Operatori diagonalizabili 52 8 Forme biliniare şi pătratice Definiţii Matricea unei forme biliniare Forme hermitiene Reducerea formelor pătratice la forma canonică Legea lui Sylvester de inerţie a formelor pătratice Spaţii cu produs scalar Notaţia bra-ket a lui Dirac Baze ortonormate Complementul ortogonal al unui subspaţiu Adjuncta unui operator Operatori autoadjuncţi Operatori ortogonali şi unitari Grupuri Lie de matrice şi algebrele lor Lie Operatori normali Teoreme spectrale Spaţii Hilbert infinit dimensionale 62 9 Tensori Introducere Istoric Aplicaţii ale tensorilor Notaţii şi convenţii Coordonatele unui vector Notaţia lui Einstein Spaţiul dual Covectori Definiţii ale tensorilor Tabele (matrice) multidimensionale 65

4 4 CUPRINS 932 Forme multiliniare Produse tensoriale de spaţii vectoriale Operaţii cu tensori Produsul tensorial al doi tensori Contracţia unui tensor Coborârea şi ridicarea indicilor Exerciţii 68

5 Capitolul 0 Descrierea cursului 01 Tematica Acest curs este dedicat studenţilor din anul I de la Facultatea de Fizică Vor fi abordate următoarele subiecte (vezi syllabus-ul cursului: disciplinahtm): 1 Mulţimi şi funcţii 2 Legi de compoziţie; grupuri, inele şi corpuri; substructuri; morfisme Exemple 3 Vectori în spaţiu; produs scalar; produs vectorial; produs mixt Elemente de geometrie analitică; coliniaritate si coplanaritate; proiecţie ortogonală; ecuaţia planului; ecuaţiile dreptei 4 Spaţii vectoriale şi algebre; algebre de matrice; algebre Lie; aplicaţii liniare; subspaţii ale spaţiilor vectoriale; Dependenţă şi independenţa liniară; baze; dimensiunea unui spaţiu vectorial Matricea unei aplicaţii liniare; schimbarea bazei într-un spaţiu vectorial 5 Matrice şi determinanţi; rangul unei matrice; inversa unei matrice Transformări elementare; lema substituţiei Sisteme de ecuaţii liniare; metode de rezolvare a sistemelor de ecuaţii liniare; 6 Vectori şi valori proprii; matrice diagonalizabile 7 Forme biliniare şi pătratice; spaţii cu produs scalar; grupuri de matrice; reducerea formelor pătratice la expresia canonică 8 Tensori 02 Evaluare Examen scris, 2 ore de lucru efectiv Nota se calculează astfel: N = 1 (E1 + E2 + E3 + E4) + S 4 unde N=nota, E1, E2, E3, E4=notele obţinute pe fiecare subiect de examen, S=puncte seminar 5

6 Capitolul 1 Mulţimi şi funcţii Noţiunea de mulţime, înţeleasă ca o colecţie abstractă de obiecte şi introdusă in secolul 19, joacă un rol central pentru fundamentele matematicii Întregul material al acestui curs foloseşte limbajul teoriei mulţimilor, chiar dacă într-o manieră neformalizată 11 Preliminarii Definiţia 111 a) Conform definiţiei,,naive dată de Georg Cantor, o mulţime este o colecţie de obiecte bine determinate şi unice Aceste obiecte se numesc elementele mulţimii Notăm cu x A faptul că elementul x aparţine mulţimii A b) Incluziune: spunem că A este submulţime a lui B dacă toate elementele lui A sunt şi elemente ale lui B, adică A B ( x)(x A x B); c) Două mulţimi sunt egale dacă au aceleaşi elemente: A = B ( x)(x A x B) (A B şi B A) d) O mulţime poate fi dată în următoarele moduri: sintetic (enumerarea elementelor): de exemplu, A = {1, 2, 3}; analitic (printr-o proprietate): A = {x P(x)}, unde P este un predicat e) Mulţimea vidă = {x x x} este mulţimea fară niciun element; este submulţime a oricărei mulţimi Exemple 112 Mulţimi de numere: mulţimea numerelor naturale: N = {0, 1, 2, }; N = {1, 2, }; mulţimea numerelor întregi: Z = {, 2, 1, 0, 1, 2, }; mulţimea numerelor raţionale: Q = { m n m, n Z, n 0}; amintim că scrierea unui număr raţional sub formă de fracţie nu e unică perechea (m, n) este un reprezentant al lui m n Q; mulţimea numerelor reale R; de exemplu, 2, π, e / Q; Cantor a arătat că există mai multe numere iraţionale decât raţionale Mai departe, notăm R + = {x R x > 0} mulţimea numerelor complexe C = {z = x + iy x, y R, i 2 = 1}; motivaţia introducerii numerelor complexe este faptul că există ecuaţii precum x 2 = 1 care nu au soluţii in R Avem N Z Q R C 111 Operaţii cu mulţimi Principalele operaţii sunt următoarele: reuniunea: A B = {x x A sau x B}; intersecţia: A B = {x x A şi x B}; diferenţa: A \ B = {x x A şi x B}; complementara unei submulţimi: presupunem că A E; atunci C E (A) = E \ A = {x E x / A}; Avem A \ B = A C E (B) (unde presupunem că A, B E); C E ( ) = E; C E (E) = ; diferenţa simetrică: A B = (A \ B) (B \ A) = (A B) \ (A B) 6

7 12 Funcţii 7 12 Funcţii O funcţie definită pe mulţimea A cu valori în mulţimea B (notată prin f : A B sau A f B) este o lege prin care fiecărui element din mulţimea A (numită domeniu de definitie) i se asociază un unic element din mulţimea B (numită codomeniu) Notaţie: a f(a) Dacă în definiţia de mai sus renunţăm la cuvantul,,unic, ceea ce obţinem este o noţiune mai generală relaţie între mulţimile A si B Funcţiile f : A B si g : C D sunt egale dacă şi numai dacă: A = C (au acelaşi domeniu), B = D (au acelaşi codomeniu) şi f(a) = g(a) pentru orice a A De exemplu, funcţiile f : Q R, f(x) = x 2 şi g : R R, g(x) = x 2 sunt diferite Exemple 121 a) 1 A : A A, 1 A (a) = a (adica a a) este funcţia identică a mulţimii A b) Fie f : A B şi fie C A; atunci funcţia f C : C A, f C (c) = f(c) este restricţia lui f la C c) Fie C A; atunci avem funcţia de incluziune ι : C A, i(c) = c Printr-o ecuaţie înţelegem următoarea problemă: se dă o funcţie f : A B şi se cere mulţimea {x A f(x) = b}; a spune doar,,să se rezolve ecuaţia x 2 + x 5 = 0 nu e suficient; trebuie specificat în ce mulţime îl căutam pe x 121 Imagine şi contraimagine Definiţia 122 a) Fie f : A B o funcţie şi fie X A Atunci imaginea submulţimii X prin funcţia f este f(x) = {f(x) x X} B În particular: f( ) = ; mulţimea Imf = f(a) = {f(a) a A} este imaginea lui f b) Fie f : A B o funcţie şi fie Y B Contraimaginea (imaginea inversă) a submulţimii Y prin f este f 1 (Y) = {a A f(a) Y} A Avem f 1 ( ) = şi f 1 (B) = A 122 Compunerea funcţiilor Definiţia 123 Fie funcţiile A f şi g f B g C; atunci g f : A C, (g f)(a) = g(f(a)) este compunerea funcţiilor Teorema 124 1) Funcţia identică este element neutru faţă de compunere: dacă A 1 A A f B 1 B B, atunci f 1 A = 1 B f = f 2) Compunerea funcţiilor este asociativă: dacă A f B g C h D, atunci avem h (g f) = (h g) f Demonstraţie 2) Funcţiile h (g f) şi (h g) f au acelaşi domeniu şi acelaşi codomeniu; mai departe, pentru orice a A avem (h (g f))(a) = h((g f)(a)) = h(g(f(a))) = (h g)(f(a)) = ((h g) f)(a) 123 Funcţii injective, surjective, bijective Fie f : A B o funcţie Definiţia 125 a) f este injectivă dacă x 1, x 2 A x 1 x 2 f(x 1 ) f(x 2 ), sau echivalent x 1, x 2 A f(x 1 ) = f(x 2 ) x 1 = x 2 b) f este surjectivă dacă y B x A astfel încât f(x) = y (adică Imf = B) c) f bijectivă dacă f este injectivă şi surjectivă, adică y B (!)x A astfel încât f(x) = y) Observaţii 126 a) f nu e injectivă x 1, x 2 A astfel încât x 1 x 2 şi f(x 1 ) = f(x 2 ) b) f nu e surjectivă y B astfel încât x A f(x) y Teorema 127 f este bijectivă dacă şi numai dacă f este inversabilă, adică există o (unică) funcţie g : B A astfel încât g f = 1 A şi f g = 1 B adică g(f(a)) = a ( )a A şi f(g(b) = b ( )b B

8 8 1 Mulţimi şi funcţii 124 Familii de elemente Produs cartezian de mulţimi Fie A şi B două mulţimi Considerăm perechi de elemente (a, b), unde a A, b B, având proprietatea (a, b) = (a, b ) a = a, b = b Produsul cartezian al mulţimilor A şi B este mulţimea A B = {(a, b) a A, b B} Acest produs se poate generaliza la produsul unei familii arbitrare de mulţimi Fie M o mulţime şi I o mulţime de indici, şi fie f : I P(M) o funcţie Notăm A i = f(i) şi f = (A i ) i I Atunci (A i ) i I se numeşte familie de mulţimi Analog, fie g : I M şi notăm g = (a i ) i I, unde a i = g(i) pentru orice i I Atunci g := (a i ) i I se numeşte familie de elemente indexată de I Produsul cartezian al familiei (A i ) i I este mulţimea A i = {(a i ) i I a i A i i I} i I De exemplu, un şir (a n ) n N de elemente din M este o familie de elemente indexată de mulţimea N a numerelor naturale 125 Exerciţii { Exerciţiul 1 Fie f, g : R R, f(x) = x 2 x + 1, x 0 + 3x + 2, g(x) = x 1, x < 0 a) Să se verifice dacă f şi g sunt injective, respectiv surjective b) Să se calculeze f g şi g f Exerciţiul 2 Fie f, g, h : R R, { { { x + 1,, x 0 x 1,, x 0 x + 1,, x 0 f(x) = x 1,, x < 0, g(x) = x + 1,, x < 0, h(x) = 2x + 1,, x < 0 Să se studieze injectivitatea şi surjectivitatea funcţiilor de mai sus determine inversa ei În cazul în care o funcţie este bijectivă, să se Exerciţiul 3 Să se reprezinte grafic funcţia f : R R, f(x) = x 1 + x şi să se determine mulţimile f([0, 1]), f([ 2, 1]), f([ 3, 2]), f 1 ([7, 9]) şi f 1 ([ 1, 4]) Exerciţiul 4 Fie f : A B şi g : B C două funcţii Să se arate că: a) Dacă f şi g sunt injective (resp surjective), atunci g f este injectivă (resp surjectivă) b) Funcţia identică 1 A este bijectivă c) Dacă f şi g sunt inversabile, atunci g f este inversabilă, şi (g f) 1 = f 1 g 1

9 Capitolul 2 Structuri algebrice În matematică, o structură este o mulţime împreună cu obiecte matematice care se ataşează mulţimii Termenul de structură algebrică se referă la o mulţime cu una sau mai multe operaţii definite pe ea Introducerea structurilor a apărut din nevoia de măsurare (coordonatizare) Exemplele clasice sunt numărarea diferitelor lucruri, sau asocierea numerelor reale punctelor de pe o dreaptă Exemple moderne de structuri sunt: structuri algebrice (grupuri, inele, spaţii vectoriale etc), topologii, structuri metrice (geometrii), măsuri, ordonări, structuri diferenţiabile etc Corespondenţele între mulţimi care sunt compatibile cu structurile date se numesc morfisme, iar un izomorfism este un morfism care are un invers Interesul pentru izomorfisme vine din faptul că două structuri izomorfe pot fi considerate identice, atât timp cât se consideră doar proprietăţile din definiţii şi consecinţele acestora Structurile algebrice sunt studiate în algebra abstractă Teoria Categoriilor studiază relaţiile între două sau mai multe tipuri de structuri 21 Grupuri Noţiunea de grup are o definiţie matematică abstractă, dar are multiple aplicaţii deoarece grupurile măsoară simetria O simetrie a unui sistem înseamnă o transformare a sistemului care lasă neschimbată o anumită proprietate Din acest motiv, grupurile se folosesc în geometrie, fizica particulelor, chimie moleculară, cristalografie, teoria relativităţii, mecanica cuantică etc Grupurile pot fi discrete sau continue O teoremă a lui Emmy Noether spune că oricărei simetrii continue a unui sistem fizic îi corespunde o lege de conservare 211 Noţiunea de grup Exemple Definiţia 211 Fie G o mulţime şi φ : G G G o funcţie a) Spunem că φ este o operaţie (internă) pe mulţimea G Dacă x, y G, atunci în loc de φ(x, y) folosim frecvent notaţiile x + y, x y, x y, x y, x y, x y etc Spunem că,,+ (respectiv,, ) este notaţia aditivă (respectiv multiplicativă) b) (G, ) este semigrup, dacă,, este operaţie asociativă, adică pentru orice x, y, z G avem (x y) z = x (y z) c) (G, ) este monoid, dacă,, este operaţie asociativă şi în G există element neutru: ( )e G ( )x G x e = e x = x In cazul notaţiei aditive (respectiv multiplicative) de obicei notăm pe e cu 0 (respectiv 1) d) (G, ) este grup, dacă (G, ) este monoid şi orice element este simetrizabil (inversabil): ( )x G ( )x G x x = x x = e In cazul notaţiei aditive (respectiv multiplicative) de obicei notăm pe x cu x (respectiv x 1 ) e) Spunem că (G, ) este grup comutativ sau grup abelian, dacă pentru orice x, y G avem x y = y x f) Numărul cardinal G se numeşte ordinul grupului (G, ) 9

10 10 2 Structuri algebrice Lema 212 Fie (M, ) un monoid a) Dacă e, e M sunt elemente neutre, atunci e = e b) Dacă x M şi x, x M sunt inverse ale lui x, atunci x = x c) Fie U(M) := {x M x inversabil} mulţimea unităţilor lui M Atunci (U(M), ) este grup Demonstraţie a) e = ee = e b) x = x e = x (xx ) = (x x)x = ex = x c) Elementul neutru al lui M este inversabil, deoarece ee = e Dacă x U(M), atunci x U(M) şi (x ) = x, deoarece x x = xx = e Dacă x, y U(M), atunci (xy)(y x ) = (y x )(xy) = e, deci xy U(M) şi (xy) = y x Asociativitatea se moşteneşte Exemple 213 a) (N, +) este semigrup, (N, +), (N, ) sunt monoizi, dar nu sunt grupuri b) (Z, +), (Q, +), (R, +) sunt grupuri abeliene c) (Z, ), (Q, ), (R, ) sunt monoizi comutativi, (U(Z) = {1, 1}, ), (Q, ), (R, ) sunt grupuri abeliene Exemple 214 Fie M o mulţime şi fie F(M) = {f f : M M} Atunci (F(M), ) este monoid, iar grupul S M := U(F(M)) = {f F(M) f bijectiv} se numeşte grupul simetric al mulţimii M Exerciţiul 5 Fie M = R \ {0, 1}, G = {f i i = 1,, 6}, unde f i : M M, f 1 (t) = t, f 2 (t) = 1 1 t, f 3(t) = t 1, f 4 (t) = 1 t t, f 5 (t) = 1 t, f 6 (t) = t, ( )t M t 1 Să se arate că (G, ) este un grup necomutativ (să se întocmească tabla operaţiei) Exerciţiul 6 (Produs direct de grupuri) Fie G 1 şi G 2 două grupuri, şi fie G 1 G 2 = {(g 1, g 2 ) g 1 G 1, g 2 G 2 } Prin definiţie, fie (g 1, g 2 )(g 1, g 2) = (g 1 g 1, g 2 g 2) Atunci G 1 G 2 este un grup Observaţii 215 (Reguli de calcul) a) Fie (G, ) un grup şi fie a, b G Ecuaţia ax = b are soluţie unică x = a 1 b, iar ecuaţia ya = b are soluţie unică y = ba 1 ; aceasta este echivalent cu a spune că funcţiile t a : G G, t a (x) = ax şi t a : G G, t a(x) = xa sunt bijective (Aceasta înseamnă în tabla operaţiei unui grup, fiecare element al grupului apare exact o dată pe fiacare linie şi pe fiecare coloană) În particular, dacă x, y G, atunci ax = ay x = y şi xa = ya x = y b) (Exponenţiere) Fie (G, ) un grup, x G şi n N Folosind asociativitatea operaţiei,,, definim inductiv elementul x n astfel: x 1 = x, x n+1 = x n x = x x n Mai departe, fie x 0 = e şi (x 1 ) n = (x n ) 1 Dacă folosim notaţia aditivă (G, +), atunci definim inductiv 0 x = 0, 1 x = x, (n + 1)x = nx + x = x + nx, şi ( n)x = (nx) = n( x) În acest caz, avem (m + n)x = mx + nx şi m(nx) = (mn)x pentru orice m, n Z

11 21 Grupuri Morfisme de grupuri Definiţia 216 Fie (G, ) şi (G, ) două grupuri şi f : G G o funcţie a) Spunem că f este un morfism de grupuri, dacă pentru orice x, y G f(x y) = f(x) f(y) Morfismul f se numeşte endomorfism, dacă (G, ) = (G, ) b) Spunem că f este un izomorfism dacă există un morfism f : G G astfel încât f f = 1 G şi f f = 1 G Izomorfismul f se numeşte automorfism dacă (G, ) = (G, ) Lema 217 Fie f : G G şi f : G G două morfisme a) f(e) = e ; b) f(x 1 ) = f(x) 1 pentru orice x G c) Funcţia identică 1 G : G G şi compunerea f f : G G sunt de asemenea morfisme d) Morfismul f este izomorfism dacă şi numai dacă f este bijectiv Demonstraţie a) e f(e) = f(e) = f(ee) = f(e)f(e), deci f(e) = e b) Dacă x G, atunci xx 1 = x 1 x = e, deci f(x)f(x 1 ) = f(x 1 )f(x) = e ; rezultă că f(x) 1 = f(x 1 ) c) Pentru orice x, y G avem 1 G (x, y) = xy = 1 G (x)1 G (y) şi (f f)(xy) = f (f(xy)) = f (f(x)f(y)) = f (f(x))f (f(y)) = (f f)(x)(f f)(y) d) Dacă f este izomorfism, atunci este bijectiv, deoarece are inversă Invers, presupunem că f este morfism bijectiv, şi arătam că f 1 este izomorfism Fie u, v G, x = f 1 (u) şi y = f 1 (v) Atunci avem f 1 (uv) = f 1 (f(x)f(y)) = f 1 (f(xy)) = xy = f 1 (u)f 1 (v) Exerciţiul 7 Dacă a R + \ {1}, şi f : (R, +) (R +, ), f(x) = a x, atunci f este izomorfism, şi f 1 (x) = log a (x) Exerciţiul 8 Fie a > 0, G = ( a, a) şi fie x y = x+y Să se arate că: 1+xy/a 2 a) (G, ) este grup abelian; b) există un izomorfism f : (G, ) (R +, ) de forma f(x) = αx+β γx+δ 213 Subgrupuri Definiţia 218 Fie (G, ) un grup şi fie H o submulţime a lui G Spunem că H este un subgrup al lui G (notaţie: H (G, )), dacă H este închisă (parte stabilă) faţă de operaţia din G (adică pentru orice x, y H avem xy H) şi în plus, (H, ) este grup cu operaţia indusă,, Teorema 219 (caracterizarea subgrupului) Fie (G, ) un grup şi fie H o submulţime a lui G următoarele afirmaţii sunt echivalente: 1) H este subgrup al lui G 2) H şi xy, x 1 H pentru orice x, y H 3) H şi xy 1 H pentru orice x, y H Atunci Exemple ) Z este subgrup al lui (Q, +), Q este subgrup al lui (R, +) şi R este subgrup al lui (C, +) 2) (Q, ) este subgrup al lui (R, ) şi (R, ) este subgrup al lui (C, ) 3) {e} şi G sunt subgrupuri ale lui (G, ); acestea se numesc subgrupuri triviale Dacă H G şi H {e}, H G, atunci H se numeşte subgrup propriu Lema 2111 Fie f : G G un morfism de grupuri 1) Dacă H este un subgrup al lui G, atunci f(h) este subgrup al lui G 2) Dacă H este un subgrup al lui G, atunci f 1 (H) este subgrup al lui G Demonstraţie 1) Deoarece H, rezultă că f(h) Dacă x, y f(h), atunci există x, y H astfel încât x = f(x) şi y = f(y), deci x y = f(x)f(y) Deoarece f este morfism, avem f(x)f(y) = f(xy), unde xy H (deoarece H este subgrup), deci x y = f(xy) f(h) Mai departe, (x ) 1 = f(x) 1 = f(x 1 ) (deoarece f este morfism), dar x 1 H (deoarece H este subgrup), deci f(x 1 ) f(h) Rezultă că f(h) este subgrup al lui G 2) Deoarece H este subgrup al lui G şi f este morfism, avem că f(e) = e, (unde e G respectiv e G sunt elementele neutre); rezultă că e f 1 (e ), adică f 1 (H ) Dacă x, y f 1 (H ), adică f(x), f(y) H, atunci f(x)f 1 (y) = f(x)f(y 1 ) = f(xy 1 ) H, adică xy 1 f 1 (H ) Definiţia 2112 Fie f : G G un morfism 1) Subgrupul Im f := f(g) = {f(x) x G} al lui G se numeşte imaginea lui f 2) Subgrupul Ker f := {x G f(x) = e } = f 1 (e ) al lui G se numeşte nucleul lui f

12 12 2 Structuri algebrice 214 Grupul simetric S n Fie S n = S {1,,n} = {f : {1,, n} {1,, n} f bijectiv} Grupul (S n, ) se numeşte grupul simetric de grad n Un element σ S n se numeşte permutare de grad n, şi de obicei folosim notaţia tabelară: ( ) ( ) 1 2 n 1 2 n σ =, e = σ(1) σ(2) σ(n) 1 2 n (e se numeşte permutare identică) Dacă σ, τ S n, atunci operaţia de compunere se scrie ( ) 1 2 n τ σ =, τ(σ(1)) τ(σ(2)) τ(σ(n)) iar inversa permutării σ este ( ) σ 1 σ(1) σ(2) σ(n) = 1 2 n Prin inducţie matematică se arată uşor că S n = n! Definiţia 2113 Fie σ S n a) Pereche de numere (i, j) se numeşte inversiune dacă 1 i < j n şi σ(i) > σ(j); notăm cu inv(σ) numărul inversiunilor lui σ Observăm că inv(σ) = 0 σ = e; b) sgn(σ) = ( 1) inv(σ) {1, 1} este signatura lui σ; spunem că σ este permutare pară, dacă sgn(σ) = 1, şi σ este permutare impară, dacă sgn(σ) = 1 Notăm cu A n mulţimea permutărilor pare Funcţia sgn : (S n, ) ({1, 1}, ) este un morfism surjectiv de grupuri Deoarece A n = Ker sgn este subgrup al lui S n, rezultă că (A n, ) este un grup Mai mult, A n = n! 2, adică numărul permutărilor pare este egal cu numărul permutărilor impare A n se numeşte grupul altern de grad n Exerciţiul 9 Să se întocmească tabla lui Cayley a grupului simetric (S 3, ) ( ) ( ) Exerciţiul 10 Fie σ = şi τ = Să se determine inv(σ), sgn(σ), inv(τ), sgn(τ), σ 1, τ 1, στ, τσ, σ 1457 şi τ 8692 Exerciţiul 11 Fie n 2, 1 j < k n şi fie τ jk S n permutarea definită de k, i = j τ jk (i) = j, i = k i, i j, k Să se arate că inv(τ jk ) = 2(k j) 1 şi sgn(τ jk ) = 1 (Permutarea τ jk se numeşte transpoziţie) Exerciţiul 12 Să se scrie toate transpoziţiile de grad 3 şi 4 Exerciţiul 13 Sa se determine elementele lui A 4 şi să se întocmească tabla lui Cayley a grupului altern (A 4, ) 215 Grupul diedral D n Grup de simetrie Considerăm planul euclidian (R 2, d), şi fie Izom(R 2 ) = {σ : R 2 R 2 d(σ(p), σ(q)) = d(p, Q) P, Q R 2 } mulţimea izometriilor lui R 2 Deoarece orice izometrie este o funcţie bijectivă, iar produsul izometriilor şi inversa unei izometrii sunt de asemenea izometrii, rezultă că (Izom(R 2 ), ) este un grup Mai departe, imaginea a trei puncte necoliniare determină o izometrie; mai precis, dacă σ, τ sunt izometrii, Q 1, Q 2, Q 3 R 2 puncte necoliniare şi σ(q i ) = τ(q i ), pentru i = 1, 2, 3, atunci σ = τ Fie P n R 2 poligonul regulat cu n laturi, unde n 3 Prin definiţie, grupul diedral de grad n, notat D n, este grupul de simetrie al mulţimii P n, adică D n = {σ Izom(R 2 ) σ(p n ) = P n } (Se poate arăta că D n este subgrup a grupului (Izom(R 2 ), ), deci (D n, ) este într-adevăr grup) Notăm cu 0 centrul lui P n, iar cu 1,, n vârfurile lui P n Dacă σ D n, atunci σ(0) = 0 şi σ(k) {1,, n}, deci D n se poate identifica cu un grup de permutări, astfel ca D n (S n, ) Deoarece σ(0) = 0, rezultă că σ(1) şi σ(n) determină pe σ; dacă σ(1) = k {1,, n}, atunci σ(n) {k + 1, k 1} (unde n + 1 = 1 şi 1 1 = n), deci D n 2n

13 21 Grupuri π/n 0 1 n n-1 Arătăm că D n = 2n Este suficient de arătat că în D n există 2n elemente distincte Fie ρ = ρ 2π/n rotaţia de unghi 2π/n în jurul originii, deci ( ) 1 2 n 1 n ρ(1) = 2, ρ(n) = 1, ρ =, 2 3 n 1 şi fie σ = σ 01 simetria faţă de axa 01, deci ( ) n 1 n σ(1) = 1, σ(n) = 2, σ = 1 n n Observăm că pentru orice 1 k < n, ρ k = ρ 2kπ/n este rotaţia de unghi 2kπ/n (ρ k (1) = k + 1, ρ k (n) = k) şi ρ n = e este transformarea identică Mai departe, σ 2 = e, şi e, ρ,, ρ n 1, σ, ρ σ,, ρ n 1 σ sunt transformări distincte; într-adevăr, dacă 0 k < n, atunci (ρ k σ)(1) = ρ k (σ(1)) = ρ k (1) = k + 1 şi (ρ k σ)(n) = ρ k (σ(n)) = ρ k (2) = k + 2 Rezultă că D n = {e, ρ,, ρ n 1, σ, ρ σ,, ρ n 1 σ} (Este uşor de arătat că ρ k σ este simetria faţă de axa d k, unde d k este mediatoarea [1, k + 1] segmentului; dacă k = 2m este par, atunci d k este dreapta 0 (m + 1); dacă k = 2m + 1 este impar, atunci d k este mediatoarea laturii [m, m + 1]) În fine, observăm că σ ρ = ρ n 1 σ; într-adevăr, şi (σ ρ)(1) = σ(ρ(1)) = σ(2) = n = (ρ n 1 σ)(1) (σ ρ)(n) = σ(ρ(n)) = σ(1) = n = (ρ n 1 σ)(n) Observaţii ) Relaţiile ρ n = 1, σ 2 = e şi σ ρ = ρ n 1 σ determină tabla operaţiei lui D n De aceea, definiţia abstractă a grupului diedral este: D n = x, y x n = y 2 = e, yx = x n 1 y ; elementele x, y se numesc generatori, iar x n = y 2 = e, yx = x n 1 y sunt relaţiile de definiţie ale lui D n 2) Analog putem defini grupurile D 1 şi D 2 : D 1 este grupul de simetrie al triunghiului isoscel (neechilateral), iar D 2 este grupul de simetrie al dreptunghiului (care nu e pătrat) Astfel, { ( )} 1 2 D 1 = e, = x x 2 = e, D 2 = 2 1 { ( ) e, , ( ) = x, y x 2 = y 2 = e, yx = xy, ( )}

14 14 2 Structuri algebrice Exerciţiul 14 1) Să se întocmească tabla Cayley a lui D n, unde n = 1, 2, 3, 4, 5, 6 2) Să se arate că D 1 C 2, D 2 C 2 C 2 (adică este izomorf cu grupul de ordinul 4 al lui Klein, notat V 4 ) şi D 3 S 3 Exerciţiul 15 Să se determine a) cele 24 de elemente ale grupului de simetrie al tetraedrului regulat; b) cele 48 de elemente ale grupului de simetrie al cubului; 22 Inele şi corpuri Inelele şi corpurile sunt structuri algebrice inspirate de operaţiile uzuale cu numere, generalizând şi extinzând proprietăţile acestora la diferite exemple nenumerice, precum funcţii, matrice, polinoame, şiruri, serii, vectori, clase de resturi, părţile unei mulţimi etc Definiţia axiomatică modernă a inelului a fost formulată de Emmy Noether în 1921, dar multe din exemplele menţionate mai sus au fost deja studiate în secolele anterioare 221 Noţiunea de inel Exemple Definiţia 221 a) Structura algebrică (R, +, ) se numeşte inel dacă: 1 (R, +) este grup abelian (numit grupul aditiv al lui R); 2 Înmulţirea este distributivă faţă de adunare, adică pentru orice a, b, c R, a(b + c) = ab + ac, (b + c)a = ba + ca b) R este un inel cu unitate, dacă există 1 R astfel încât 1 a = a 1 = a ( )a R c) R este inel asociativ (comutativ), dacă monoidul (R, ) este asociativ (comutativ) d) R este corp, dacă R este inel asociativ cu unitate, 1 0, şi R orice element nenul este inversabil Cu excepţia unui exemplu ce va fi dat mai târziu prin,,inel vom înţelege,,inel asociativ cu unitate 1 0 Exemple 222 (Z, +, ) este inel comutativ, iar (Q, +, ), (R, +, ) şi (C, +, ) sunt corpuri comutative Exerciţiul 16 (reguli de calcul) a) Dacă (R, +, ) inel şi a R, atunci să se arate că t a, t a : (R, +) (R, +), t a (r) = ar, t a(r) = ra sunt morfisme de grupuri, şi pentru orice a, b, c R avem: (1) a 0 = 0 a = 0; (2) a( b) = ( a)b = ab; ( a)( b) = ab; (3) ( a) n = a dacă n este par, şi ( a) n = a dacă n este impar (4) a(b c) = ab ac, (b c)a = ba ca b) Dacă în R avem 1 = 0, atunci R = {0}, adică R este inel nul De aceea, în cele ce umează, dacă există 1 R, atunci presupunem că 1 0 c) Inelul cu unitate R este corp dacă şi numai dacă (R, ) este grup, unde R := R \ {0} În general, (R, ) este monoid, iar (U(R), ) este grupul unităţilor lui R 222 Inelul matricelor Fie R un inel asociativ cu unitate şi fie m, n N O funcţie A : {1,, m} {1,, n} R se numeşte matrice de tip m n peste R, sau matrice cu m linii şi n coloane cu elemente din R Altfel spus, o matrice este o familie de elemente din inelul R, indexată de perechile (i, j) {1,, m} {1,, n} Este avantajos să folosim următoarea notaţie tabelară: a 11 a 12 a 1n A = a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn = [a ij] 1 i m 1 j n M m,n (R) Dacă A, A M m,n (R) şi B M n,p (R), atunci definim operaţiile A + A = [a ij + a ij] M m,n (R), AB = [ a ik b kj ] M m,p (R) k=1

15 22 Inele şi corpuri 15 Mai departe, notăm M n (R) := M n,n (R), şi cu I n = (δ ij ) 1 i,j n M n (R) matricea unitate, unde { 1, i = j, δ ij = 0, i j este simbolul lui Kronecker Exerciţiul 17 a) Fie matricele A = (a ij ) M k,m (R), B = (b ij ), B = (b ij ) M m,n(r), C = (c ij ) M n,p (R) Să se arate că: (AB)C = A(BC), A(B + B ) = AB + AB, (B + B )C = BC + B C b) M n (R) este un inel asociativ cu unitate Mai general, avem AI n = I m A = A pentru orice A M m,n (R) c) M n (R) nu este comutativ dacă n Morfisme de inele şi corpuri Definiţia 223 Fie R şi R două inele a) Funcţia f : R R se numeşte morfism de inele dacă pentru orice a, b R avem f(a + b) = f(a) + f(b); f(ab) = f(a)f(b) b) Dacă R şi R sunt inele cu unitate şi f(1) = 1, atunci spunem că f este morfism unital c) f se numeşte izomorfism dacă există un morfism f : R R astfel încât f f = 1 R şi f f = 1 R d) Funcţiile θ : R R, θ(a) = 0 şi 1 R : R R, 1 R (a) = a sunt evident morfisme de inele θ se numeşte morfismul nul iar 1 R morfismul identic al lui R Exerciţiul 18 Să se arate că: a) Dacă f : R R este morfism, atunci f(0) = 0 şi f( a) = f(a) pentru orice a R; dacă f este morfism unital şi a U(R), atunci f(a 1 ) = f(a) 1 b) Orice morfism nenul de corpuri f : K K este unital şi injectiv Exerciţiul 19 Să se arate că: a) Compunerea a două morfisme de inele este de asemenea morfism b) Funcţia f : R R este izomorfism de inele f este morfism bijectiv de inele 224 Subcorpuri Definiţia 224 Fie (K, +, ) un corp şi fie L K Spunem că L este subcorp al lui K (notaţie: L K), este închisă (parte stabilă) în raport cu operaţiile,,+ şi,, şi (L, +, ) este de asemenea corp Teorema 225 (caracterizarea subcorpurilor) Fie (K, +, ) un corp şi fie L K Atunci L este subcorp al lui K dacă şi numai dacă: (1) L 2; (2) pentru orice a, b L, b 0 avem a b, ab 1 L Exemple 226 Q este subcorp al lui (R, +, ) şi R este subcorp al lui (C, +, ) 225 Corpul numerelor complexe Numerele complexe sunt o extindere a numerelor reale şi au apărut în contextul studiului ecuaţiilor algebrice Mai târziu, ele au primit şi o interpretare geometrică: un număr complex poate fi privit ca un punct sau un vector de poziţie într-un sistem coordonate carteziene 2-dimensional numit planul complex sau diagramă Argand Aceste coordonate carteziene determină forma algebrică a numărului complex Un vector de poziţie poate fi de asemenea dat precizând mărimea, direcţia şi sensul Acestea determină forma polară sau trigonometrică a numărului complex Adunarea numerelor complexe corespunde adunării vectorilor, iar înmulţirea corespunde înmulţirii mărimilor vectorilor respectiv adunării argumentelor (unghiurilor) Astfel, în geometrie, numerele complexe sunt folosite pentru descrierea rotaţiilor în plan Numerele complexe au aplicaţii importante în ştiinţă şi inginerie: mecanica cuantică (unde se folosesc spaţii Hilbert şi matrice peste C), teoria relativităţii (pentru definirea spinorilor, care sunt o generalizare a tensorilor), electromagnetism, analiza şi procesarea semnalelor (pentru descrierea semnalelor care variază periodic), teoria controlului (pentru descrierea transformărilor sistemelor dinamice), dinamica fluidelor, cartografie, analiza vibraţiilor, inginerie electrică (pentru analiza variaţiei tensiunii şi intensităţii curentului)

16 16 2 Structuri algebrice Forma algebrică a unui număr complex Pe mulţimea R R = {z = (x, y) x, y R} definim următoarele operaţii: (x, y) + (x, y ) = (x + x, y + y ), (x, y)(x, y ) = (xx yy, xy + yx ) Exerciţiul 20 Să se arate că: a) (R R, +, ) este un corp comutativ b) φ : R R R, x (x, 0) este un morfism injectiv de corpuri c) (0, 1)(0, 1) = ( 1, 0) Notaţie Identificăm x cu (x, 0) şi fie i := (0, 1) Atunci avem i 2 = 1 şi (x, y) = x + yi Această scriere este unică, adică dacă (x, y) = x + y i, atunci x = x şi y = y Astfel, orice număr real x se identifică cu numărul complex x + 0i Definiţia 227 a) C = {z = x + yi x, y R, i 2 = 1} se numeşte corpul numerelor complexe Corpul R al numerelor reale se identifică cu un subcorp al lui C b) i este unitatea imaginară; dacă z = x + yi, atunci Re z = x este partea reală a lui z şi Im z = yi partea imaginară a lui z c) Dacă z = x + yi, fie z = x yi conjugatul lui z şi z = z z norma lui z Exerciţiul 21 Să se arate că: a) z R z = z; z = 0 z = 0 b) z + z = z + z ; zz = z z ; z = z (Deci conjugarea este un automorfism al corpului C) c) zz = z z ; z + z z + z d) Să se rezolve ecuaţia z 2 = a + bi Aplicaţie: a = 3, b = 4 Exerciţiul 22 (reprezentarea matriceală a numerelor complexe) a) Să se arate că funcţia ( ) x y f : (C, +, ) (M 2 (R), +, ), f(x + yi) = y x este f este un morfism {( injectiv ) de inele } x y b) Fie K = x, y R M y x 2 (R) Atunci (K, +, ) corp şi K C Forma trigonometrică (polară) a unui număr complex Dacă z = x + yi C şi r = z, atunci ştim din trigonometrie că există unic t [0, 2π) astfel încât cos t = x r şi sin t = y r, deci z = r(cos t + i sin t) Exerciţiul 23 Să se arate că: a) zz = rr (cos(t + t ) + i sin(t + t )); b) 1 z = 1 r (cos( t) + i sin( t)); c) z n = r n (cos nt + i sin nt) pentru orice n Z Observaţii 228 (Rotaţia în plan) Fie z = x + iy afixul punctului M(x, y) şi fie z = x + iy afixul punctului M (x, y ) obţinut prin rotaţia cu unghi t a în jurul originii a segmentului OM Atunci avem z = zw, unde w = cos t + i sin t este un număr complex de modul 1 Exerciţiul 24 (ecuaţii binome şi rădăcini ale unităţii) a) Fie w = r(cos t + i sin t) C şi fie n 1 Să se arate că ecuaţia binomă z n = w are exact următoarele n soluţii în C: z k = n r(cos t + 2kπ n + i sin t + 2kπ ), k = 0,, n 1 n b) În particular, dacă luăm w = 1 şi notăm U n = {z C z n = 1} = {ɛ k = cos 2kπ n 2kπ + i sin k = 0,, n 1} n

17 22 Inele şi corpuri 17 mulţimea rădăcinilor de ordin n ale unităţii, atunci să se arate că: ɛ k = ɛ k 1 şi z k = z 0 ɛ k, pentru orice k = 0,, n 1 c) Să se scrie sub formă algebrică elementele grupurilor U 1, U 2, U 3, U 4 şi U 6 şi să se întocmească tablele Cayley ale acestor grupuri d) Să se scrie sub formă algebrică elementul ɛ 1 din fiecare din grupurile U 5, U 8, U 10, U 12 şi U 16 ϵ 3 ϵ 2 0 2π/n ϵ 1 ϵ 0 = 1 ϵ n 1 ϵ n 3 ϵ n 2 Observaţii 229 Spunem că grupul U n al rădăcinilor de ordin n ale unităţii este un grup ciclic de ordin n, generat de ɛ 1 Acest grup este izomorf cu grupul (Z n, +) al claselor de resturi modulo n Notaţia abstractă pentru grupul ciclic de ordin n generat de un element x este C n = x x n = e = {e, x, x 2,, x n 1 }

18 Capitolul 3 Vectori Algebra vectorială este un instrument standard pentru fizicieni O cantitate fizică ce este complet determinată de un singur număr, cum ar fi volumul, masa, temperatura se numeşte scalar Cantităţile scalare sunt tratate ca numere reale Există însă şi cantităţi fizice, cum ar fi deplasarea, acceleraţia, momentul, momentul unghiular, forţa, numite vectori, care sunt determinate de mărime, direcţie şi sens Să mai observăm că, de exemplu, deplasarea unghiulară poate fi caracterizată prin mărime şi sens, dar nu e un vector, deoarece operaţia de adunare a deplasărilor unghiulare nu e comutativă 31 Preliminarii Fie v un vector Atunci v este determinat de lungimea lui, notată cu v şi de vectorul unitar u := v v (numit şi versor) Mai precis, avem v = v u O cantitate vectorială poate fi reprezentată grafic de un segment orientat având o săgeată în capăt Lungimea segmentului reprezintă mărimea vectorului, segmentul determină direcţia, iar săgeata sensul vectorului Putem vorbi de vectori legaţi (dacă punctul de aplicaţie este fix), de vectori alunecători (dacă punctul de aplicaţie se poate deplasa de-a lungul dreptei suport) şi de vectori liberi (dacă punctul de aplicaţie se poate deplasa arbitrar în spaţiu) Două perechi ordonate (A, B) şi (C, D) de puncte în spaţiu reprezintă acelaşi vector liber dacă ABDC este un paralelogram, şi în acest caz notăm AB = CD B D A C În cele ce urmează, un vector va fi definit de componentele sale, adică de proiecţiile pe axele de coordonate carteziene, şi de versorii i, j, k ai acestor axe: z z v v y v y x v x Astfel, avem v = x v i + yv j + zv k, 18

19 32 Operaţii cu vectori 19 Tripletul (x v, y v, z v ) al componentelor este de multe ori identificat cu vectorul v: v = (x v, y v, z v ) Doi vectori v 1 = (x 1, y 1, z 1 ) şi v 2 = (x 2, y 2, z 2 ) sunt egali dacă şi numai dacă x 1 = x 2, y 1 = y 2 şi z 1 = z 2 Notaţia algebrică a unui vector poate fi generalizată la spaţii cu mai mult de trei dimensiuni, astfel încât un sistem ordonat (x 1, x 2,, x n ) de n numere reale reprezintă un vector Această generalizare este subiectul capitolelor următoare 311 Unghiuri directoare Exprimăm versorul lui v în funcţie de versorii axelor de coordonate Avem ( xv v = v v i + y v v j + z ) v v k Notăm cu α, β şi γ unghiurile formate de axele Ox, Oy şi Oz cu vectorul v Atunci cos α = xv v cos γ = zv v sunt cosinusurile directoare ale lui v, şi astfel avem u = v v = cos α i + cos β j + cos γ j 32 Operaţii cu vectori 321 Adunarea vectorilor şi înmulţirea cu scalari, cos β = yv v şi Grafic, suma vectorilor v 1 = (x 1, y 1, z 1 ) şi v 2 = (x 2, y 2, z 2 ) se defineşte folosind regula paralelogramului sau regula triunghiului v 1 v 1 + v 2 v 2 Fie a R un scalar şi v = (x, y, z) Geometric, vectorul a v este paralel cu v şi are de a ori lungimea lui v Dacă a > 0, atunci a v are sensul lui v, iar dacă a < 0, atunci a v are sens opus lui v În coordonate carteziene avem v 1 + v 2 = (x 1 + x 2, y 1 + y 2, z 1 + z 2 ), a v = (ax, ay, az) Notăm cu V 3 mulţimea vectorilor din spaţiu Este uşor de verificat că (V 3, +) este grup abelian, iar înmulţirea cu scalari are următoarele proprietăţi: 1) a( v 1 + v 2 ) = a v 1 + a v 2 ; 2) (a 1 + a 2 ) v = a 1 v + a 2 v; 3) 1 v = v; 4) (a 1 a 2 ) v = a 1 (a 2 v) Altfel spus, structura algebrică (V 3, +, R) este un spaţiu vectorial peste R, concept cu care ne vom ocupa în detaliu începând cu capitolul următor 322 Produsul scalar Geometric, produsul scalar al vectorilor v 1 = (x 1, y 1, z 1 ) şi v 2 = (x 2, y 2, z 2 ) se defineşte astfel: v 1 v 2 = v 1 v 2 cos γ, unde γ este unghiul determinat de cei doi vectori (0 γ π) Rezultă în particular că v 1 v 2 = 0 dacă şi numai dacă v 1 v 2 (admitem şi cazurile v 1 = 0 sau v 2 = 0) În coordonate carteziene avem v 1 v 2 = x 1 x 2 + y 1 y 2 + z 1 z 2 Din definiţie, obţinem imediat formula cosinusului Luând v = v 1 + v 2, avem v 2 = v v v 1 v 2 cos γ

20 20 3 Vectori 323 Produsul vectorial Geometric, produsul vectorial al vectorilor v 1 = (x 1, y 1, z 1 ) şi v 2 = (x 2, y 2, z 2 ) este vectorul v = v 2 v 2 definit astfel: direcţia lui v este perpendiculară pe planul determinat de v 1 şi v 2, sensul este dat de regula mâinii drepte sau regula şurubului drept, iar mărimea este egală cu aria paralelogramului determinat de cei doi vectori: v = v 1 v 2 sin γ, unde γ este unghiul determinat de cei doi vectori (0 γ π) v 1 v 2 v 2 γ v 1 Rezultă în particular că v 1 v 2 = 0 dacă şi numai dacă v 1 v 2 (admitem şi cazurile v 1 = 0 sau v 2 = 0) şi că produsul vectorial este anticomutativ: v 1 v 2 = v 2 v 1 În coordonate carteziene avem i j k v 1 v 2 = x 1 y 1 z 1 x 2 y 2 z 2 = (y 1z 2 y 2 z 1 ) i + (z 1 x 2 z 2 x 1 ) j + (x 1 y 2 x 2 y 1 ) k În mecanică, momentul unei forţe F = AB în raport cu un punct O este produsul vectorial m = OA F 324 Produsul mixt (sau triplul produs scalar) Scalarul a ( b c) reprezintă volumul paralelipipedului determinat de vectorii a, b şi c, deoarece a ( b c) = a b c sin θ cos α = hs = V a b c, unde θ este unghiul determinat de vectorii b şi c, α este unghiul determinat de vectorii a şi b c, S este aria paralelogramului determinat de vectorii b şi c, iar h este înălţimea paralelogramului a h c b În coordonate carteziene, este uşor de văzut că a ( x a y a z a b c) = x b y b z b x c y c z c 325 Dublul produs vectorial (sau triplul produs vectorial) Dublul produs a ( b c) este un vector perpendicular pe b c, deci se află în planul determinat de b şi c Dacă b c, atunci a ( b c) = 0 Dacă b c, atunci a ( b c) = r b + s c, unde r, s R Lăsăm pe seama cititorului să demonstreze (geometric sau folosind coordonate carteziene) că în ambele cazuri avem a ( b c) = b( a c) c( a b)

21 33 Aplicaţii: punctul, dreapta şi planul în spaţiu Aplicaţii: punctul, dreapta şi planul în spaţiu Ecuaţiile şi formulele de mai jos pot fi deduse fără dificultate folosind proprietăţile vectorilor şi ale operaţiilor cu acestea 331 Dreapta determinată de un punct M 0 (x 0, y 0, z 0 ) şi un vector director v(l, m, n) 1) Ecuaţiile parametrice: x = x 0 + lt, y = y 0 + mt, z = z 0 + nt, t R x x 2) Ecuaţiile canonice: 0 l = y y 0 m = z z 0 n 3) Cosinusurile directoare ale dreptei d sunt: cos α = l l2 + m 2 + n 2, cos β = m l2 + m 2 + n 2, cos γ = n l2 + m 2 + n Dreapta determinată de două puncte M 1 (x 1, y 1, z 1 ) şi M 2 (x 2, y 2, z 2 ): x x 1 x 2 x 1 = y y 1 y 2 y 1 = z z 1 z 2 z Unghiul dintre două drepte de vectori directori v 1 (l 1, m 1, n 1 ) şi v 2 (l 2, m 2, n 2 ): cos φ = v 1 v 2 v 1, φ [0, π] v Ecuaţia planului determinat de un punct M 0 (x 0, y 0, z 0 ) şi de un vector normal n(a, B, C): A (x x 0 ) + B (y y 0 ) + C (z z 0 ) = Ecuaţia generală a unui plan: Ax + By + Cz + D = 0, unde A 2 + B 2 + C Ecuaţia planului determinat de un punct M 0 (x 0, y 0, z 0 ) şi doi vectori necoliniari v 1 (l 1, m 1, n 1 ) şi v 2 (l 2, m 2, n 2 ) : x x 0 y y 0 z z 0 l 1 m 1 n 1 l 2 m 2 n 2 = Ecuaţia planului determinat de trei puncte necoliniare M i (x i, y i, z i ), i = 1, 2, 3: x y z 1 x 1 y 1 z 1 1 x 2 y 2 z 2 1 = 0 x 3 y 3 z Ecuaţiile dreptei determinate ca intersecţia a două plane: { ( ) A 1 x + B 1 y + C 1 z + D 1 = 0 A1 B unde rang 1 C 1 = 2 A 2 x + B 2 y + C 2 z + D 2 = 0, A 2 B 2 C 2 Direcţia acestei drepte este dată de v = n 1 n 2, unde n 1 (A 1, B 1, C 1 ) şi n 2 (A 2, B 2, C 2 ) sunt vectori normali pe planele date Fasciculul de plane care trec prin această dreaptă este: r (A 1 x + B 1 y + C 1 z + D 1 ) + s (A 2 x + B 2 y + C 2 z + D 2 ) = 0, r, s R, r 2 + s Distanţa de la un punct A la o dreaptă d ce trece prin M 0 şi are direcţia v : d(a, d) = v M 0 A v 3310 Distanţa de la punctul M 0 (x 0, y 0, z 0 ) la planul p : Ax + By + Cz + D = 0: d (M 0, P) = Ax 0 + By 0 + Cz 0 + D A2 + B 2 + C 2

22 22 3 Vectori 3311 Unghiul dintre dreapta de direcţie v (l, m, n) şi planul orientat p : Ax + By + Cz + D = 0 având vector normal n(a, B, C): sin φ = n v [ N v, φ π 2, π ] Ecuaţiile perpendicularei comune a două drepte d 1 şi d 2 de vectori directori v 1 şi v 2 se deduc astfel: se calculează direcţia perpendicularei comune v = v 1 v 2 ; se scrie ecuaţia planului p 1 ce trece prin d 1 şi conţine pe v; se scrie ecuaţia planului p 2 ce trece prin d 2 şi conţine pe v M 2 v 2 d E d F M 1 v 2 v 1 Perpendiculara comună este intersecţia planelor p 1 şi p 2 Deducem şi formula distanţei dintre dreptele d 1 şi d 2 astfel: alegem punctele M 1 D 1, M 2 D 2 ; atunci d(d 1, d 2 ) = M 1 M 2 ( v 1 v 2 ) v 1 v 2 (observăm că d = d(d 1, d 2 ) este înălţimea paralelipipedului determinat de vectorii v 1, v 2 şi 3313 Aria triunghiului determinat de punctele M i (x i, y i, z i ), i = 1, 2, 3: A M1 M 2 M 3 = 1 2 x 1 y 1 1 y 1 z 1 1 z 1 x 1 1 x 2 y y 2 z z 2 x 2 1 x 3 y 3 1 y 3 z 3 1 z 3 x Volumul tetraedului determinat de punctele M i (x i, y i, z i ), i = 1, 2, 3, 4: V M1 M 2 M 3 M 4 = 1 x 1 y 1 z 1 1 x 2 y 2 z x 3 y 3 z 3 1 x 4 y 4 z Sisteme de coordonate speciale M 1 M 2 Se pot defini multe sisteme de coordonate ortogonale în practică În această secţiune prezentăm două care sunt des utilizate 341 Coordonatele cilindrice (ρ, φ, z) Considerăm punctul P(x, y, z) şi introducem următoarele notaţii: P (x, y, 0) este proiecţia lui P pe planul xoy; ρ = OP = x 2 + y 2 ; φ este unghiul format de axa Ox şi vectorul OP (unde 0 φ < 2π) Atunci coordonatele cilindrice ale lui P sunt date de tripletul (ρ, φ, z) astfel definit

23 34 Sisteme de coordonate speciale 23 z P(x, y, z) y x ϕ ρ P (x, y, 0) Invers, coordonatele carteziene (x, y, z) sunt determinate de coordonatele cilindrice (ρ, φ, z) prin formulele x = ρ cos φ; y = ρ sin φ; z = z 342 Coordonatele sferice (r, θ, φ) Considerăm punctul P(x, y, z) şi introducem următoarele notaţii: r = OP = x 2 + y 2 + z 2 ; θ este unghiul format de axa Oz şi vectorul OP (unde 0 θ π); P (x, y, 0) este proiecţia lui P pe planul xoy; ρ = OP = x 2 + y 2 ; φ este unghiul format de axa Ox şi vectorul OP (unde 0 φ < 2π) Atunci coordonatele sferice ale lui P sunt date de tripletul (r, θ, φ) astfel definit z r P(x, y, z) θ y x ϕ P (x, y, 0) Invers, coordonatele carteziene (x, y, z) sunt determinate de coordonatele sferice (r, θ, φ) prin formulele x = r sin θ cos φ; y = r sin θ sin φ; z = r cos θ

24 24 3 Vectori 35 Exerciţii Exerciţiul 25 Fiind daţi vectorii a = (2, 2, 1) and b = (6, 3, 2), să se calculeze: a) 5 a 7 b; b) a 2 + b 2 ; c) a b; d) unghiul vectorilor a şi b; e) cosinuşii directori ai lui a; f) proiecţia lui b pe a Exerciţiul 26 Să se determine vectorul unitar perpendicular pe planul determinat de vectorii a = (2, 6, 3) şi b = (4, 3, 1) Exerciţiul 27 Fiind daţi vectorii a = (2, 1, 1) şi b = (1, 1, 2), să se calculeze: a) a b; b) un vector unitar perpendicular pe planul determinat de a şi b Exerciţiul 28 Să se calculeze: (2 i 3 j) [( i + j k) (3 i k)] Exerciţiul 29 Să se verifice următoarele identităţi: 1 a ( b c) = b ( c a) = c ( a b); 2 a ( b c) = b( a c) c( a b); 3 ( a b) ( c d) = ( a c)( b d) ( a d)( b c); 4 a ( b c) + b ( c a) + c ( a b) = 0; 5 ( a b) ( c d) = ( d ( a b)) c ( c ( a b)) d = ( a ( c d)) b ( b ( c d)) a (să observăm că dreapta determinată de acest vector este intersecţia dintre planul determinat de a şi b şi planul determinat de c şi d); 6 ( a b) ( b c) ( c a) = ( a b c) 2 Exerciţiul 30 a) Să se arate că vectorii a, b şi c sunt coplanari dacă şi numai dacă a ( b c) = 0 b) Să se determine ecuaţia planului determinat de punctele P 1 (2, 1, 1), P 2 (3, 2, 1) şi P 3 ( 1, 3, 2) Exerciţiul 31 Să se scrie ecuaţiile dreptei care trece prin punctul (2, 5, 3) şi este: a) paralelă cu axa Oz; x 1 b) paralelă cu dreapta d 1 : 4 = { y 2 6 = z+3 9 ; 2x y + 3z + 1 = 0 c) este paralelă cu dreapta d 2 : 5x + 4y z 7 = 0 x 1 Exerciţiul 32 Fie dreptele d 1 : 1 = z+2 x 1 1 şi d 2 : a) unghiul dintre d 1 şi d 2 ; b) perpendiculara comună a celor două drepte; c) distanţa dintre d 1 şi d 2 2 = y 3 1 = y+2 4 = z 9 2 Să se calculeze:

25 Capitolul 4 Spaţii vectoriale şi algebre Scopul algebrei liniare este investigarea spaţiilor vectoriale şi ale funcţiilor liniare Un spaţiu vectorial este o structură algebrică formată dintr-o mulţime de elemente numite vectori, care se pot aduna şi înmulţi cu scalari Scalarii sunt numere reale, numere complexe sau în general, elemente ale unui corp comutativ Operaţiile satisfac anumite axiome Spaţiile vectoriale sunt caracterizate prin dimensiunea lor, adică de numărul maxim de direcţii independente Spaţiile vectoriale au aplicaţii în matematică, ştiinţele naturii, ştiinţe sociale şi inginerie Din punct de vedere istoric, primele idei care duc la spaţii vectoriale pot fi găsite în secolul al 17-lea, în studiile asupra geometriei analitice, sistemelor de ecuaţii liniare şi vectorilor euclidieni Tratarea abstractă modernă, formulată de Giuseppe Peano în 1888, se referă la obiecte mai generale şi mai abstracte decât vectorii euclidieni, dar o mare parte din teorie poate fi văzută ca o extensie a conceptelor geometrice clasice, cum ar fi liniile, planele şi analoagele lor multidimensionale Spaţiile vectoriale pot fi generalizate în mai multe moduri, ajungând la noţiuni mai avansate, cum ar fi tensorii sau câmpurile vectoriale Un câmp vectorial este o asociere a unui vector tangent la fiecare punct al unei varietăţi diferenţiabile spaţiu care local arată ca un spaţiu euclidian, dar poate avea structură globală complicată Câmpurile vectoriale sunt folosite pentru a modela, de exemplu, viteza şi direcţia unui fluid în mişcare, sau forţele gravitaţionale, ce se schimbă de la un punct la altul Calculul diferenţial şi integral extinde la câmpuri vectoriale într-un mod natural Un spaţiu vectorial poate fi dotat cu structuri suplimentare, cum ar fi o normă sau un produs scalar, obţinându-se spaţiile Banach şi spaţiile Hilbert, care au o teorie mai bogată Astfel de spaţii vectoriale topologice infinit-dimensionale apar în analiza matematică, de exemplu spaţii ai căror vectori sunt funcţii cu valori reale sau complexe 41 Noţiuni de bază şi exemple Fie K un corp comutativ, de exemplu K = R sau K = C Definiţia 411 Fie (V, +) un grup abelian Spunem că V = (V, +, K) este un K-spaţiu vectorial, dacă se dă o funcţie φ : K V V, φ(a, x) = ax (adică o operaţie externă pe V) astfel încât următoarele patru axiome au loc: (V1) a(x + y) = ax + ay, (V2) (a + b)x = ax + bx, (V3) (ab)x = a(bx), (V4) 1x = x, pentru orice a, b R şi x, y V Elementele lui K se numesc scalari, ale lui V vectori, iar operaţia externă φ înmulţire cu scalari Spunem că (V, +) este grupul aditiv al spaţiului vectorial V Definiţia 412 Spunem că A = (A, +,, K) este o K-algebră, dacă: (A1) (A, +, ) este inel, (A2) (A, +, K) este K-spaţiu vectorial, (A3) a(xy) = (ax)y = x(ay) pentru orice a K şi x, y A A este K-algebră asociativă (comutativă) dacă (A, +, ) este inel asociativ (comutativ) 25

26 26 4 Spaţii vectoriale şi algebre Observaţii 413 (Reguli de calcul) a) Fie V un K-spaţiu vectorial, şi considerăm funcţiile f a : V V, f a (x) = ax, f x : K V, f x(a) = ax Din axiomele (M1) (M4) rezultă că f a : (V, +) (V, +) şi f x : (A, +) (V, +) sunt morfisme de grupuri, deci pentru orice a, b K şi x, y M avem (1) a0 V = 0 K x = 0 V (2) ( a)x = a( x) = ax, ( a)( x) = ax (3) a(x y) = ax ay (4) (a b)x = ax bx b) Dacă ax = 0, atunci a = 0 sau x = 0 Într-adevăr, dacă a 0, atunci există a 1 K Atunci x = 1x = (a 1 a)x = a 1 (ax) = a 1 0 = 0 Exerciţiul 33 (Spaţiul K n ) Introducem principalul exemplu de spaţiu vectorial Fie n N Să se arate că K n := {x = (x 1,, x n ) x i K, i = 1,, n} este un K-spaţiu vectorial, unde operaţiile sunt definite astfel: x + y = (x 1 + y 1,, x n + y n ), ax = (ax 1,, ax n ) pentru orice x, y K n şi a K Exemple 414 (Vectori liberi) a) V 1 = { v = x i x R}, mulţimea vectorilor liberi de pe dreaptă, este un R-spaţiu vectorial, pe care îl identificăm cu R b) V 2 = { v = x i + y j x, y R}, mulţimea vectorilor liberi din plan, este un R-spaţiu vectorial, pe care îl identificăm cu R 2 c) V 3 = { v = x i + y j + z k x, y, z R}, mulţimea vectorilor liberi din spaţiu, este un R-spaţiu vectorial, pe care îl identificăm cu R 3 Exerciţiul 34 (Produs direct) Fie U şi V K-spaţii vectoriale Să se arate că: (U V, +, K) este K-spaţiu, unde prin definiţie (u, v) + (u, v ) = (u + u, v + v ) şi α(u, v) = (αu, αv) Exerciţiul 35 (Algebra funcţiilor) Fie M o mulţime oarecare şi notăm K M = {f f : M K} Să se arate că K M este o K-algebră, unde (f + g)(x) = f(i) + g(i), (fg)(x) = f(x)g(x), (af)(x) = af(x) pentru orice f, g K M, x M şi a K Observăm că putem identifica K n = K {1,,n} În particular, K este K-algebră, unde înmulţirea cu scalari este dată de φ(a, x) = ax pentru orice a, x K Observaţii 415 a) Conform exerciţiului anterior, C este C-algebră Evident, putem restrânge înmulţirea cu scalari la orice subcorp, deci în particular, C este o R-algebră b) În general, dacă (V, +, K) este un K-spaţiu vectorial şi L este un subcorp al lui K, atunci (V, +, L) devine L-spaţiu vectorial prin restricţia scalarilor 411 Algebre Lie Există exemple importante de algebre care nu sunt asociative Definiţia 416 K-algebra L se numeşte algebră Lie, dacă pentru orice a, b, c L avem (L1) a 2 = 0; (L2) (ab)c + (bc)a + (ca)b = 0 (identitatea lui Jacobi) Exerciţiul 36 Dacă L este o K-algebră Lie, atunci L este anticomutativ, adică ab = ba pentru orice a, b L Exerciţiul 37 Fie A o K-algebră asociativă şi definim operaţia [a, b] = ab ba, ( )a, b K, numită produs Lie sau paranteza Lie Să se arate că (A, +, [, ], K) este o K-algebră Lie Exerciţiul 38 Să se arate că vectorii liberi din spaţiu, formează o R-algebră Lie V 3 înmulţirea este produsul vectorial = (V 3, +,, R), unde

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare 1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe

Διαβάστε περισσότερα

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt. liberi 1 liberi 2 3 4 Segment orientat liberi Fie S spaţiul geometric tridimensional cu axiomele lui Euclid. Orice pereche de puncte din S, notată (A, B) se numeşte segment orientat. Dacă A B, atunci direcţia

Διαβάστε περισσότερα

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă Noţiunea de spaţiu liniar 1 Noţiunea de spaţiu liniar Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară 2 Mulţime infinită liniar independentă 3 Schimbarea coordonatelor unui vector la o schimbare

Διαβάστε περισσότερα

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele

Διαβάστε περισσότερα

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale Transformări 1 Noţiunea de transformare liniară Proprietăţi. Operaţii Nucleul şi imagine Rangul şi defectul unei transformări 2 Matricea unei transformări Relaţia dintre rang şi defect Schimbarea matricei

Διαβάστε περισσότερα

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale. 5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1 Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui

Διαβάστε περισσότερα

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane

Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Subspatii ane Lectia VI Structura de spatiu an E 3. Dreapta si planul ca subspatii ane Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia VI Subspatii ane Table of Contents 1 Structura de spatiu an E 3 2 Subspatii

Διαβάστε περισσότερα

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi si spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe cu valori in daca fiecarui element

Διαβάστε περισσότερα

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1 1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3 Catedra de Matematică 2011 Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2

Διαβάστε περισσότερα

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a. Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă

Διαβάστε περισσότερα

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare Matrice 1 Matrice Adunarea matricelor Înmulţirea cu scalar. Produsul 2 Proprietăţi ale determinanţilor Rangul unei matrice 3 neomogene omogene Metoda lui Gauss (Metoda eliminării) Notiunea de matrice Matrice

Διαβάστε περισσότερα

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi Lect. dr. Facultatea de Electronică, Telecomunicaţii şi Tehnologia Informaţiei Algebră, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC http://math.etti.tuiasi.ro/maticiuc/ CURS XI XII SINTEZĂ 1 Algebra vectorială

Διαβάστε περισσότερα

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gh. Asachi Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia

Διαβάστε περισσότερα

Algebra si Geometrie Seminar 9

Algebra si Geometrie Seminar 9 Algebra si Geometrie Seminar 9 Decembrie 017 ii Equations are just the boring part of mathematics. I attempt to see things in terms of geometry. Stephen Hawking 9 Dreapta si planul in spatiu 1 Notiuni

Διαβάστε περισσότερα

1. Mulţimi. Definiţia mulţimii.

1. Mulţimi. Definiţia mulţimii. Definiţia mulţimii. 1. Mulţimi Definiţia 1.1. (Cantor) Prin mulţime înţelegem o colecţie de obiecte bine determinate şi distincte. Obiectele din care este constituită mulţimea se numesc elementele mulţimii.

Διαβάστε περισσότερα

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice 1 Conice pe ecuaţii reduse 2 Conice pe ecuaţii reduse Definiţie Numim conica locul geometric al punctelor din plan pentru care raportul distantelor la un punct fix F şi la o dreaptă fixă (D) este o constantă

Διαβάστε περισσότερα

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii

Διαβάστε περισσότερα

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă. Sala: 2103 Decembrie 2014 Conf. univ. dr.: Dragoş-Pătru Covei CURS 11: ALGEBRĂ Specializarea: C.E., I.E., S.P.E. Nota: Acest curs nu a fost supus unui proces riguros de recenzare pentru a fi oficial publicat.

Διαβάστε περισσότερα

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian.

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian. Spaţii vectoriale 1. Spaţii vectoriale. Definiţii şi proprietăţi de bază În continuare prin corp vom înţelege corp comutativ. Dacă nu se precizează altceva, se vor folosi notaţiile standard pentru elementele

Διαβάστε περισσότερα

Lectia VII Dreapta si planul

Lectia VII Dreapta si planul Planul. Ecuatii, pozitii relative Dreapta. Ecuatii, pozitii relative Aplicatii Lectia VII Dreapta si planul Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia VII Planul. Ecuatii, pozitii relative Dreapta.

Διαβάστε περισσότερα

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Metode de Optimizare Curs V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Propoziţie 7. (Fritz-John). Fie X o submulţime deschisă a lui R n, f:x R o funcţie de clasă C şi ϕ = (ϕ,ϕ

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 4 Serii de numere reale Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni

Διαβάστε περισσότερα

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera. pe ecuaţii generale 1 Sfera Ecuaţia generală Probleme de tangenţă 2 pe ecuaţii generale Sfera pe ecuaţii generale Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Numim sferă locul geometric al punctelor din spaţiu

Διαβάστε περισσότερα

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I.

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I. Modelul 4 Se acordă din oficiu puncte.. Fie numărul complex z = i. Calculaţi (z ) 25. 2. Dacă x şi x 2 sunt rădăcinile ecuaţiei x 2 9x+8 =, atunci să se calculeze x2 +x2 2 x x 2. 3. Rezolvaţi în mulţimea

Διαβάστε περισσότερα

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n A. Arusoaie arusoaie.andreea@gmail.com andreea.arusoaie@info.uaic.ro Facultatea de Informatică, Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 30 Octombrie 2017 Structura

Διαβάστε περισσότερα

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA DREAPTA Fie punctele A ( xa, ya ), B ( xb, yb ), C ( xc, yc ) şi D ( xd, yd ) în planul xoy. 1)Distanţa AB = (x x ) + (y y ) Ex. Fie punctele A( 1, -3) şi B( -2, 5). Calculaţi distanţa AB. AB = ( 2 1)

Διαβάστε περισσότερα

DEFINITIVAT 1993 PROFESORI I. sinx. 0, dacă x = 0

DEFINITIVAT 1993 PROFESORI I. sinx. 0, dacă x = 0 DEFINITIVAT 1993 TIMIŞOARA PROFESORI I 1. a) Metodica predării noţiunii de derivată a unei funcţii. b) Să se reprezinte grafic funci a sinx, dacă x (0,2π] f : [0,2π] R, f(x) = x. 0, dacă x = 0 2. Fie G

Διαβάστε περισσότερα

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2 .1 Sfera Definitia 1.1 Se numeşte sferă mulţimea tuturor punctelor din spaţiu pentru care distanţa la u punct fi numit centrul sferei este egalăcuunnumăr numit raza sferei. Fie centrul sferei C (a, b,

Διαβάστε περισσότερα

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă. III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. Definiţie. O serie a n se numeşte: i) absolut convergentă dacă seria modulelor a n este convergentă; ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar

Διαβάστε περισσότερα

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE. 5 Eerciţii reolvate 5 UNCŢII IMPLICITE EXTREME CONDIŢIONATE Eerciţiul 5 Să se determine şi dacă () este o funcţie definită implicit de ecuaţia ( + ) ( + ) + Soluţie ie ( ) ( + ) ( + ) + ( )R Evident este

Διαβάστε περισσότερα

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca Conice Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea U.T. Cluj-Napoca Definiţie: Se numeşte curbă algebrică plană mulţimea punctelor din plan de ecuaţie implicită de forma (C) : F (x, y) = 0 în care funcţia F este

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune .3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune Definiţia.3. Se numeşte bază a spaţiului vectorial V o familie de vectori B care îndeplineşte condiţiile de mai jos: a) B este liniar independentă; b) B este

Διαβάστε περισσότερα

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005. SUBIECTUL Editia a VI-a 6 februarie 005 CLASA a V-a Fie A = x N 005 x 007 si B = y N y 003 005 3 3 a) Specificati cel mai mic element al multimii A si cel mai mare element al multimii B. b)stabiliti care

Διαβάστε περισσότερα

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:

Διαβάστε περισσότερα

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 1 Şiruri de numere reale Bibliografie G. Chiorescu, Analiză matematică. Teorie şi probleme. Calcul diferenţial, Editura PIM, Iaşi, 2006. R. Luca-Tudorache, Analiză matematică, Editura Tehnopress, Iaşi, 2005. M. Nicolescu, N. Roşculeţ,

Διαβάστε περισσότερα

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l + Semnul local al unei funcţii care are limită. Propoziţie. Fie f : D (, d) R, x 0 D. Presupunem că lim x x 0 f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl,

Διαβάστε περισσότερα

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)). Teoremă. (Y = f(x)). Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism Demonstraţie. f este continuă pe X: x 0 X, S Y (f(x 0 ), ε), S X (x 0, ε) aşa ca f(s X (x 0, ε)) = S Y (f(x 0 ), ε) : y

Διαβάστε περισσότερα

Integrala nedefinită (primitive)

Integrala nedefinită (primitive) nedefinita nedefinită (primitive) nedefinita 2 nedefinita februarie 20 nedefinita.tabelul primitivelor Definiţia Fie f : J R, J R un interval. Funcţia F : J R se numeşte primitivă sau antiderivată a funcţiei

Διαβάστε περισσότερα

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011 Functii Breviar teoretic 8 ianuarie 011 15 ianuarie 011 I Fie I, interval si f : I 1) a) functia f este (strict) crescatoare pe I daca x, y I, x< y ( f( x) < f( y)), f( x) f( y) b) functia f este (strict)

Διαβάστε περισσότερα

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

Conice - Câteva proprietǎţi elementare Conice - Câteva proprietǎţi elementare lect.dr. Mihai Chiş Facultatea de Matematicǎ şi Informaticǎ Universitatea de Vest din Timişoara Viitori Olimpici ediţia a 5-a, etapa I, clasa a XII-a 1 Definiţii

Διαβάστε περισσότερα

Criterii de comutativitate a grupurilor

Criterii de comutativitate a grupurilor Criterii de comutativitate a grupurilor Marius Tărnăuceanu 10.03.2017 Abstract În această lucrare vom prezenta mai multe condiţii suficiente de comutativitate a grupurilor. MSC (2010): 20A05, 20K99. Key

Διαβάστε περισσότερα

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB, aprilie 7 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (3 puncte) ) (5 puncte) Fie matricele A = 3 4 9 8

Διαβάστε περισσότερα

CAPITOLUL 6 GEOMETRIE LINIARĂ ÎN SPAŢIU Sisteme de coordonate în plan şi în spaţiu. I. Coordonate carteziene

CAPITOLUL 6 GEOMETRIE LINIARĂ ÎN SPAŢIU Sisteme de coordonate în plan şi în spaţiu. I. Coordonate carteziene Geometrie liniară în spaţiu CAPITOLUL 6 GEOMETRIE LINIARĂ ÎN SPAŢIU 6.. Sisteme de coordonate în plan şi în spaţiu I. Coordonate carteziene În cele ce urmează, notăm cu E 3 spaţiul punctual tridimensional

Διαβάστε περισσότερα

Algebră liniară CAPITOLUL 3

Algebră liniară CAPITOLUL 3 Algebră liniară CAPITOLUL 3 TRANSFORĂRI LINIARE 3.. Definiţia transformării liniare Definiţia 3... Fie V şi W două spaţii vectoriale peste un corp comutativ K. O funcţie u: V W se numeşte transformare

Διαβάστε περισσότερα

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor Facultatea de Matematică Calcul Integral şi Elemente de Analiă Complexă, Semestrul I Lector dr. Lucian MATICIUC Seminariile 9 20 Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reiduurilor.

Διαβάστε περισσότερα

2.9 Forme biafine Forme pătratice afine. Aducerea la forma canonică Centre de simetrie Varietăţi pătratice...

2.9 Forme biafine Forme pătratice afine. Aducerea la forma canonică Centre de simetrie Varietăţi pătratice... Geometrie Afină Contents 1 Spaţii vectoriale 3 1.1 Spaţii vectoriale peste un corp K........................ 3 1.2 Exemple de spaţii vectoriale........................... 4 1.3 Dependenţă liniară de vectori..........................

Διαβάστε περισσότερα

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea Serii Laurent Definitie. Se numeste serie Laurent o serie de forma Seria n= (z z 0 ) n regulata (tayloriana) = (z z n= 0 ) + n se numeste partea principala iar seria se numeste partea Sa presupunem ca,

Διαβάστε περισσότερα

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate

Curs 4. I.4 Grafuri. Grafuri orientate Curs 4 I.4 Grafuri I.4.1 Grafuri orientate Definiţia I.4.1.1. Un graf orientat este un tuplu G = (N, A, ϕ : A N N), unde N şi A sunt mulţimi, numite mulţimea nodurilor, respectiv mulţimea arcelor, iar

Διαβάστε περισσότερα

3. Momentul forţei în raport cu un punct...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...4

3. Momentul forţei în raport cu un punct...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...4 SEMINAR 3 MMENTUL FRŢEI ÎN RAPRT CU UN PUNCT CUPRINS 3. Momentul forţei în raport cu un punct...1 Cuprins...1 Introducere...1 3.1. Aspecte teoretice...2 3.2. Aplicaţii rezolvate...4 3. Momentul forţei

Διαβάστε περισσότερα

2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu

2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu 2.3 Geometria analitică liniarăînspaţiu Pentru început sădefinim câteva noţiuni de bază în geometria analitică. Definitia 2.3.1 Se numeşte reper în spaţiu o mulţime formată dintr-un punct O (numit originea

Διαβάστε περισσότερα

Curs 2 Şiruri de numere reale

Curs 2 Şiruri de numere reale Curs 2 Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Convergenţă şi mărginire Teoremă Orice şir convergent este mărginit. Demonstraţie Fie (x n ) n 0 un

Διαβάστε περισσότερα

3.1. Ecuaţii de gradul întâi Inecua tii de gradul întâi Modul unui număr real... 9

3.1. Ecuaţii de gradul întâi Inecua tii de gradul întâi Modul unui număr real... 9 Cuprins 1 Operaţii cu numere reale 1 11 Radicali, puteri 1 111 Puteri 1 112 Radicali 1 12 Identităţi 2 13 Inegalităţi 3 2 Funcţii 4 21 Noţiunea de funcţii 4 22 Funcţii injective, surjective, bijective

Διαβάστε περισσότερα

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice Preliminarii geometrice Spatiu Euclidean: E d Spatiu de d-tupluri,

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 9. Geometrie analitică. 9.1 Repere

Capitolul 9. Geometrie analitică. 9.1 Repere Capitolul 9 Geometrie analitică 9.1 Repere Vom considera spaţiile liniare (X, +,, R)în careelementelespaţiului X sunt vectorii de pe odreaptă, V 1, dintr-un plan, V sau din spaţiu, V 3 (adică X V 1 sau

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTE DE GEOMETRIE. Dorel Fetcu

ELEMENTE DE GEOMETRIE. Dorel Fetcu ELEMENTE DE GEOMETRIE ANALITICĂ ŞI DIFERENŢIALĂ Dorel Fetcu Acest curs este un fragment din manualul D. Fetcu, Elemente de algebră liniară, geometrie analitică şi geometrie diferenţială, Casa Editorială

Διαβάστε περισσότερα

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3 SEMINAR 2 SISTEME DE FRŢE CNCURENTE CUPRINS 2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere...1 2.1. Aspecte teoretice...2 2.2. Aplicaţii rezolvate...3 2. Sisteme de forţe concurente În acest

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii GEOMETRIE PLNĂ TEOREME IMPORTNTE suma unghiurilor unui triunghi este 8º suma unghiurilor unui patrulater este 6º unghiurile de la baza unui triunghi isoscel sunt congruente într-un triunghi isoscel liniile

Διαβάστε περισσότερα

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ CONCURS DE ADMITERE, 7 iulie 207 Proba scrisă la MATEMATICĂ SUBIECTUL I (30 puncte) ) (0 puncte) Să se arate că oricare ar

Διαβάστε περισσότερα

Lectia III Produsul scalar a doi vectori liberi

Lectia III Produsul scalar a doi vectori liberi Produsul scalar: denitie, proprietati Schimbari de repere ortonormate in plan Aplicatii Lectia III Produsul scalar a doi vectori liberi Oana Constantinescu Oana Constantinescu Lectia III Produsul scalar:

Διαβάστε περισσότερα

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,...

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,... 1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,..., X n şi coeficienţi în K se înţelege un ansamblu de egalităţi formale

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VIII-a

Subiecte Clasa a VIII-a Subiecte lasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul

Διαβάστε περισσότερα

Lectia IV Produsul vectorial a doi vectori liberi

Lectia IV Produsul vectorial a doi vectori liberi Orientarea spatiului E 3 Denitia produsului vectorial. Proprietati Rezolvari de ecuatii vectoriale Schimbari de baze ortonormate in spatiu Aplicatii Lectia IV Produsul vectorial a doi vectori liberi Oana

Διαβάστε περισσότερα

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii Clasa a IX-a 1 x 1 a) Demonstrați inegalitatea 1, x (0, 1) x x b) Demonstrați că, dacă a 1, a,, a n (0, 1) astfel încât a 1 +a + +a n = 1, atunci: a +a 3 + +a n a1 +a 3 + +a n a1 +a + +a n 1 + + + < 1

Διαβάστε περισσότερα

Gheorghe PROCOPIUC PROBLEME DE ALGEBRĂ LINIARĂ GEOMETRIE

Gheorghe PROCOPIUC PROBLEME DE ALGEBRĂ LINIARĂ GEOMETRIE Gheorghe PROCOPIUC PROBLEME DE ALGEBRĂ LINIARĂ ŞI GEOMETRIE IAŞI, 005 CUPRINS 1 MATRICE ŞI SISTEME ALGEBRICE LINIARE 5 1.1 Matrice şi determinanţi.......................... 5 1. Sisteme de ecuaţii algebrice

Διαβάστε περισσότερα

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006 Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale

Διαβάστε περισσότερα

Nicolae Cotfas ELEMENTE DE EDITURA UNIVERSITĂŢII DIN BUCUREŞTI

Nicolae Cotfas ELEMENTE DE EDITURA UNIVERSITĂŢII DIN BUCUREŞTI Nicolae Cotfas ELEMENTE DE ALGEBRĂ LINIARĂ EDITURA UNIVERSITĂŢII DIN BUCUREŞTI Introducere Pe parcursul acestei cărţi ne propunem să prezentăm într-un mod cât mai accesibil noţiuni si rezultate de bază

Διαβάστε περισσότερα

Vladimir BALAN. Algebră Liniară, Geometrie Analitică, şi Elemente de Geometrie Diferenţială. Student Web Copy. = Bucureşti 2011 =

Vladimir BALAN. Algebră Liniară, Geometrie Analitică, şi Elemente de Geometrie Diferenţială. Student Web Copy. = Bucureşti 2011 = Vladimir BALAN Algebră Liniară, Geometrie Analitică, şi Elemente de Geometrie Diferenţială = Bucureşti 2011 = Prefaţă Acest material include noţiunile, rezultatele teoretice de bază, precum şi probleme

Διαβάστε περισσότερα

Geometrie afină. Conf. Univ. Dr. Cornel Pintea

Geometrie afină. Conf. Univ. Dr. Cornel Pintea Geometrie afină Conf Univ Dr Cornel Pintea E-mail: cpintea mathubbclujro Cuprins 1 Săptămâna 13 1 2 Endomorfismele unui spaţiu afin 1 21 Translaţia 1 22 Subspaţii invariante 2 23 Omotetii 2 24 Proiecţii

Διαβάστε περισσότερα

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. Seminarul 1 Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii. 1.1 Breviar teoretic 1.1.1 Esalonul Redus pe Linii (ERL) Definitia 1. O matrice A L R mxn este in forma de Esalon Redus pe Linii (ERL), daca indeplineste

Διαβάστε περισσότερα

Contract POSDRU/86/1.2/S/ POSDRU ID * Bucureşti 2012

Contract POSDRU/86/1.2/S/ POSDRU ID * Bucureşti 2012 Contract POSDRU/86/1.2/S/62485 Algebră Liniară POSDRU ID 62485 * Bucureşti 212 Prefaţă Algebra liniară şi geometria analitică stau la baza pregătirii matematice universitare, oferind modelări bazate pe

Διαβάστε περισσότερα

CONCURSUL INTERJUDEȚEAN DE MATEMATICĂ TRAIAN LALESCU, 1998 Clasa a V-a

CONCURSUL INTERJUDEȚEAN DE MATEMATICĂ TRAIAN LALESCU, 1998 Clasa a V-a CONCURSUL INTERJUDEȚEAN DE MATEMATICĂ TRAIAN LALESCU, 998 Clasa a V-a. La gara Timișoara se eliberează trei bilete de tren: unul pentru Arad, altul pentru Deva și al treilea pentru Reșița. Cel pentru Deva

Διαβάστε περισσότερα

GRADUL II n α+1 1

GRADUL II n α+1 1 GRADUL II 2007 BUCUREŞTI 1. Fie A un inel cu unitate. Notăm cu Z(A) = {a A ( )x A,ax = xa}. Să se arate că: a) Z(A) este un subinel comutativ al lui A (numit centrul inelului A). b) Dacă B este un alt

Διαβάστε περισσότερα

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu Primul test de selecție pentru juniori I. Să se determine numerele prime p, q, r cu proprietatea că 1 p + 1 q + 1 r 1. Fie ABCD un patrulater convex cu m( BCD) = 10, m( CBA) = 45, m( CBD) = 15 și m( CAB)

Διαβάστε περισσότερα

Curs 7. Definiţia II Un grup G este o mulţime, împreună cu o operaţie binară

Curs 7. Definiţia II Un grup G este o mulţime, împreună cu o operaţie binară Curs 7 II.3 Grupuri II.3.1 Definiţie. Exemple Definiţia II.3.1.1. Un grup G este o mulţime, împreună cu o operaţie binară pe G, notată : G G G, (x, y) x y, astfel încât: (G1) (Asociativitate) (x y) z =

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIE ANALITICĂ. Mihai-Sorin Stupariu

GEOMETRIE ANALITICĂ. Mihai-Sorin Stupariu GEOMETRIE ANALITICĂ Mihai-Sorin Stupariu Sem. al II-lea, 007-008 Cuprins 1 Elemente de algebră liniară 3 1.1 Spaţii vectoriale. Definiţie. Exemple................ 3 1. Combinaţii liniare. Baze şi repere..................

Διαβάστε περισσότερα

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare

Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R. 4.1 Proprietăţi topologice ale lui R Puncte de acumulare Capitolul 4 PROPRIETĂŢI TOPOLOGICE ŞI DE NUMĂRARE ALE LUI R În cele ce urmează, vom studia unele proprietăţi ale mulţimilor din R. Astfel, vom caracteriza locul" unui punct în cadrul unei mulţimi (în limba

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0 Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 4 Funcţii de mai multe variabile continuare). Să se arate că funcţia z,

Διαβάστε περισσότερα

Prof. univ. dr. Ion CRĂCIUN Departamentul de Matematică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi CALCUL DIFERENŢIAL

Prof. univ. dr. Ion CRĂCIUN Departamentul de Matematică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi CALCUL DIFERENŢIAL Prof. univ. dr. Ion CRĂCIUN Departamentul de Matematică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi ANALIZĂ MATEMATICĂ CALCUL DIFERENŢIAL IAŞI 2011 Cuprins 1 Noţiuni fundamentale de teoria mulţimilor

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial Algebră liniară, geometrie analitică şi diferenţială. Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial După cum s-a văzut deja, într-un spaţiu vectorial V avem mai multe baze, iar un vector x V va avea câte un sistem

Διαβάστε περισσότερα

Algebră liniară CAPITOLUL 1

Algebră liniară CAPITOLUL 1 Algebră liniară CAPITOLUL SPAŢII VECTORIALE FINIT DIMENSIONALE. Definiţia spaţiilor vectoriale Pentru a introduce noţiunea de spaţiu vectorial avem nevoie de noţiunea de corp comutativ de caracteristică

Διαβάστε περισσότερα

Dreapta in plan. = y y 0

Dreapta in plan. = y y 0 Dreapta in plan 1 Dreapta in plan i) Presupunem ca planul este inzestrat cu un reper ortonormat de dreapta (O, i, j). Fiecarui punct M al planului ii corespunde vectorul OM numit vector de pozitie al punctului

Διαβάστε περισσότερα

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1 Calea 13 Septembrie, r 09, Sector 5, 0507, București Tel: +40 (0)1 317 36 50 Fax: +40 (0)1 317 36 54 Olimpiada Naţioală de Matematică Etapa locală -00016 Clasa a IX-a M 1 Fie 1 abc,,, 6 şi ab c 1 Să se

Διαβάστε περισσότερα

(Îndrumar pentru examenul licenţă valabil începând cu sesiunea de finalizare a studiilor iulie 2013)

(Îndrumar pentru examenul licenţă valabil începând cu sesiunea de finalizare a studiilor iulie 2013) ALGEBRĂ (Îndrumar pentru examenul licenţă valabil începând cu sesiunea de finalizare a studiilor iulie 2013) CUPRINS Pentru specializările Matematică şi Matematică informatică: 1 Introducere 1 2 Grupuri,

Διαβάστε περισσότερα

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013

O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 O generalizare a unei probleme de algebră dată la Olimpiada de Matematică, faza judeţeană, 2013 Marius Tărnăuceanu 1 Aprilie 2013 Abstract În această lucrare vom prezenta un rezultat ce extinde Problema

Διαβάστε περισσότερα

elemente de geometrie euclidiană

elemente de geometrie euclidiană Universitatea de Vest din Timişoara Facultatea de Fizică Algebră liniară şi elemente de geometrie euclidiană Adrian NECULAE - Curs pentru uzul studenţilor - Timişoara - 2010 Tipografia Universităţii de

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. = înălţimea triunghiului echilateral h =, R =, r = R = bh lh 2 A D ++ D. abc. abc =

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. = înălţimea triunghiului echilateral h =, R =, r = R = bh lh 2 A D ++ D. abc. abc = GEOMETRIE PLNĂ TEOREME IMPORTNTE suma unghiurilor unui triunghi este 8º suma unghiurilor unui patrulater este 6º unghiurile de la baza unui triunghi isoscel sunt congruente într-un triunghi isoscel liniile

Διαβάστε περισσότερα

CAPITOLUL 2 VECTORI LIBERI. 2.1 Segment orientat. Vector liber

CAPITOLUL 2 VECTORI LIBERI. 2.1 Segment orientat. Vector liber Algebră liniară CAPITOLUL VECTORI LIBERI. Segment orientat. Vector liber Acest capitol este dedicat în totalitate studierii spaţiului vectorilor liberi, spaţiu cu foarte multe aplicaţii în geometrie, fizică

Διαβάστε περισσότερα

Cap. I NOŢIUNI FUNDAMENTALE DESPRE VECTORI

Cap. I NOŢIUNI FUNDAMENTALE DESPRE VECTORI Cap. I NOŢIUNI FUNDAMENTALE DESPRE VECTORI In mecanică există mărimi scalare sau scalari şi mărimi vectoriale sau vectori. Mărimile scalare (scalarii) sunt complet determinate prin valoarea lor numerică

Διαβάστε περισσότερα

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 SERII NUMERICE Definiţia 3.1. Fie ( ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 şirul definit prin: s n0 = 0, s n0 +1 = 0 + 0 +1, s n0 +2 = 0 + 0 +1 + 0 +2,.......................................

Διαβάστε περισσότερα

Universitatea de Vest din Timişoara Facultatea de Matematicǎ şi Informaticǎ Departamentul de Informaticǎ. Simina Mariş Simona Epure Ioan Rodilǎ

Universitatea de Vest din Timişoara Facultatea de Matematicǎ şi Informaticǎ Departamentul de Informaticǎ. Simina Mariş Simona Epure Ioan Rodilǎ Universitatea de Vest din Timişoara Facultatea de Matematicǎ şi Informaticǎ Departamentul de Informaticǎ Liliana Brǎescu Eva Kaslik Simina Mariş Simona Epure Ioan Rodilǎ CURS DE GEOMETRIE Timişoara 2007

Διαβάστε περισσότερα

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Coordonatori DANA HEUBERGER NICOLAE MUŞUROIA Nicolae Muşuroia Gheorghe Boroica Vasile Pop Dana Heuberger Florin Bojor MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă Clasa a

Διαβάστε περισσότερα

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare

Διαβάστε περισσότερα

Subiecte Clasa a VII-a

Subiecte Clasa a VII-a lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate

Διαβάστε περισσότερα

TIBERIU DUMITRESCU ALGEBRA 1. Bucureşti, 2006

TIBERIU DUMITRESCU ALGEBRA 1. Bucureşti, 2006 1 TIBERIU DUMITRESCU ALGEBRA 1 Bucureşti, 2006 2 Profesorului meu NICOLAE RADU 3 PREFAŢĂ Lucrarea se adresează studenţilor din anul I de la facultăţile de matematică şi informatică din universităţi. În

Διαβάστε περισσότερα

Aplicaţii ale numerelor complexe în geometrie, utilizând Geogebra

Aplicaţii ale numerelor complexe în geometrie, utilizând Geogebra ale numerelor complexe în geometrie, utilizând Geogebra Adevărul matematic, indiferent unde, la Paris sau la Toulouse, este unul şi acelaşi (Blaise Pascal) Diana-Florina Haliţă grupa 331 dianahalita@gmailcom

Διαβάστε περισσότερα

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b.

Lucrare. Varianta aprilie I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2. sau p b. Lucrare Soluţii 28 aprilie 2015 Varianta 1 I 1 Definiţi noţiunile de număr prim şi număr ireductibil. Soluţie. Vezi Curs 6 Definiţiile 1 şi 2 Definiţie. Numărul întreg p se numeşte număr prim dacă p 0,

Διαβάστε περισσότερα

CUPRINS 3. Sisteme de forţe (continuare)... 1 Cuprins..1

CUPRINS 3. Sisteme de forţe (continuare)... 1 Cuprins..1 CURS 3 SISTEME DE FORŢE (continuare) CUPRINS 3. Sisteme de forţe (continuare)... 1 Cuprins..1 Introducere modul.1 Obiective modul....2 3.1. Momentul forţei în raport cu un punct...2 Test de autoevaluare

Διαβάστε περισσότερα

VARIANTE PENTRU BACALAUREAT, M1-1, 2007

VARIANTE PENTRU BACALAUREAT, M1-1, 2007 VARIANTE PENTRU BACALAUREAT, M-, 27 VARIANTA SUBIECTUL I. a) Să se determine ecuația dreptei care trece prin punctul A(2; 5;3) și este paralelă cu dreapta x = y 2 4 6 = z +3 9. b) Să se determine valoarea

Διαβάστε περισσότερα

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0 Rezolvari ale unor probleme propuse "Matematica const în a dovedi ceea ce este evident în cel mai puµin evident mod." George Polya P/Seminar Valori si vectori proprii : Solutie: ( ) a) A = Valorile proprii:

Διαβάστε περισσότερα