Algebraične strukture

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Algebraične strukture"

Transcript

1 Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice priredi nek element iz iste množice. Primeri binarnih operacij so seštevanje, množenje, odštevanje... Za binarne operacije na množicah lahko veljajo različne lastnosti. Glede na to ločimo več (abstraktnih) algebraičnih struktur. Zakaj vpeljemo te strukture? Izreki in trditve, ki veljajo za določeno abstraktno algebraično strukturo, potem veljajo za vse konkretne zglede te strukture in nam jih ni potrebno obravnavati za vsak zgled posebej. Algebraičnih struktur, ki jih bomo predstavili v tem poglavju, ne bomo podrobno študirali. Spoznali jih bomo le zato, ker nastopajo v definiciji vektorskega prostora, ki je osnovna algebraična struktura v linearni algebri. 1 Polgrupa, monoid in grupa Imamo neko (neprazno) množico M. Množico vseh (urejenih) parov (a, b), a,b M, označimo z M M. Podobno za dve neprazni množici M 1 in M 2 označimo z M 1 M 2 množico vseh urejenih parov (a,b), kjer je prvi element a M 1 in drugi element b M 2. Binarna operacija na množici M je preslikava : M M M. Binarna operacija tako urejenemu paru elementov iz M priredi nek element iz M. Zgled ) Na množici realnih števil poznamo več binarnih operacij: +,,. 2.) Na množici pozitivnih realnih števil so definirane naslednje binarne operacije: +,,, /. 3.) Na množici R n imamo binarno operacijo +. 85

2 86 POGLAVJE V. ALGEBRAIČNE STRUKTURE 4.) Na R 3 je vektorski produkt binarna operacija. 5.) Skalarni produkt na R n, n 2, pa ni binarna operacija, saj paru vektorjev priredi skalar. 6.) Na množici naravnih števil N sta binarni operaciji + in. Operaciji odštevanje in deljenje pa nista binarni operaciji na N, saj se lahko zgodi, da rezultat ni naravno število. Npr. 1 2, ali 2/3. Lastnosti binarnih operacij: : M M M 1.) je asociativna, če velja (a b) c = a (b c) za poljubne a, b, c M. Rečemo tudi, da za velja asociativnost. 2.) Element e M je enota, če velja a e = a in e a = a za vse a M. 3.) Če je e M enota, potem je b inverz elementa a, če velja a b = e in b a = e. Inverz označimo z a 1 ali z a kadar je operacija seštevanje +. 4.) je komutativna, če velja a b = b a za vse a, b M. Rečemo tudi, da za velja komutativnost. Definicija 1.2 Naj bo : M M M binarna operacija na M. Potem rečemo, da je (M, ) polgrupa, če je operacija asociativna. Če je (M, ) polgrupa in v njej obstaja enota e, potem rečemo, da je (M, ) monoid. Opazimo, da je e e = e in zato je e 1 = e. Če je (M, ) monoid in ima vsak element iz M inverz, potem rečemo, da je (M, ) grupa. Če je v polgrupi, monoidu ali grupi (M, ) operacija komutativna, potem rečemo, da je (M, ) komutativna polgrupa, komutativni monoid ali komutativna grupa. Komutativno grupo imenujemo tudi Abelova grupa. Opomba 1.3 Največkrat bo že iz konteksta jasno, katero binarno operacijo mislimo. Tako bomo poslej pogosto pisali kar M namesto (M, ). Rekli bomo, da je M polgrupa, monoid ali grupa. Kadar je operacija na M seštevanje in jo označimo s +, potem za inverz elementa a M uporabimo običajno oznako a (in ne a 1 ). Zgled ) (R,+) je Abelova grupa. Enota je 0 in inverz a. 2.) (R, ) je komutativen monoid. Enota je 1.

3 1. POLGRUPA, MONOID IN GRUPA 87 3.) (R, ) ni niti polgrupa, saj binarna operacija odštevanje ni asociativna. Na primer: 4 = (1 2) 3 1 (2 3) = 2. 4.) R + = {α R ; α > 0} je Abelova grupa za množenje. Enota je 1 in inverz α 1. 5.) (R n,+) je Abelova grupa. Enota je vektor 0 in inverz vektorja v R n je vektor v. 6.) (R m n,+) je Abelova grupa. Enota je matrika 0 in inverz matrike A R m n je matrika A. 7.) (R n n, ), (n 2), je monoid, ki ni komutativen. Enota je I. 8.) (R 3, ) ni niti polgrupa, saj vektorski produkt ni asociativen. 9.) Naj bo M = {f : R R} množica vseh funkcij in operacija kompozitum funkcij. Potem je M monoid, enota je funkcija f(x) = x za x R. Definicija 1.5 Naj bo (M, ) polgrupa in N M neprazna podmnožica. Če je a b N za poljubna a, b N, potem rečemo, da je notranja operacija za N, oziroma, da je N zaprta podmnožica za operacijo. Če je N zaprta za, potem je tudi (N, ) polgrupa, saj je (M, ) polgrupa. Rečemo, da je N podpolgrupa v M. Podobno definiramo tudi pojma podmonoid in podgrupa: Če je (M, ) monoid z enoto e in N M neprazna množica, za katero je notranja operacija in e N, potem rečemo, da je N podmonoid v M. Če je (M, ) grupa (e enota v M) in N M neprazna množica, za katero je notranja operacija, e N in za vsak a N je tudi a 1 v N, potem rečemo, da je N podgrupa. Trditev 1.6 Naj bo M grupa. Potem je N M podgrupa natanko tedaj, ko je a b 1 N, za poljubna a, b N. Dokaz Naj bo N M podgrupa in a, b N. Potem je tudi b 1 N in zato tudi a b 1 N. Obratno, denimo, da je a b 1 N za poljubna a, b N. Če vzamemo a = b N, dobimo a a 1 = e N. Če vzamemo sedaj a = e in izberemo nek b N, je tudi b 1 N in zato je a (b 1 ) 1 = a b N. Tako smo preverili, da je N res podgrupa v M.

4 88 POGLAVJE V. ALGEBRAIČNE STRUKTURE Zgled ) Z R za seštevanje je podgrupa. Velja namreč m n Z za poljubni celi števili m in n. 2.) (R\{0}, ) je Abelova grupa. Z\{0} R\{0} pa je samo podmonoid. Produkt m n poljubnih celih števil je spet celo število in 1 Z. Ker je 2 1 / Z, Z ni podgrupa. 3.) Naj bo T n podmnožica zgornje-trikotnih matrik v R n n in naj bo binarna operacija seštevanje matrik. Potem je T n podgrupa v R n n. 4.) Označimo Gl n (R) = {A R n n ; deta 0}. Množica Gl n (R) je grupa za binarno operacijo množenja matrik: Vemo, da je množenje matrik asociativno, enota je I in A 1 je inverz. Posledica 5.7 nam pove, da je produkt dveh obrnljivih matrik spet obrnljiva matrika. Zato je Gl n (R) zaprta za množenje. Ker velja deta 1 = (det A) 1 in deti = 1, sledi I, A 1 Gl n (R). Torej je Gl n (R) grupa, ki pa ni Abelova grupa. Označimo Sl n (R) = {A R n n ; deta = 1}. Sl n (R) je podgrupa v Gl n (R): Če je det A = detb = 1, je potem tudi det (AB 1 ) = (deta) ( det (B 1 ) ) = deta (detb) 1 = 1. Zato je AB 1 Sl n (R). 5.) Označimo z D n množico vseh obrnljivih diagonalnih matrik v R n n. Potem je D n podgrupa v Gl n (R). 6.) M = {f : R R} množica vseh realnih funkcij in N podmnožica vseh zveznih funkcij f : R R. Potem je N podmonoid v M. 2 Kolobar in obseg Naj bo M neprazna množica. Denimo, da imamo na M dve binarni operaciji, ki ju označimo s + : M M M in : M M M. Operacijo + imenujemo seštevanje in operacijo množenje. Rečemo, da sta operaciji + in distributivni, če velja poljubne a, b, c M. (a + b) c = (a c) + (b c) in a (b + c) = (a b) + (a c) za

5 2. KOLOBAR IN OBSEG 89 1.) Množica realnih števil R ima operaciji + in, ki sta distrib- Zgled 2.1 utivni. 2.) Množica R n n ima dve operaciji + in, ki sta distributivni. 3.) Množica R 3 ima dve operaciji + in, ki sta distributivni. Definicija 2.2 Rečemo, da je množica M kolobar, če za binarni operaciji + in na M velja: 1.) (M,+) je Abelova grupa, 2.) (M, ) je polgrupa, 3.) operaciji + in sta distributivni. Če je še (M, ) monoid, rečemo, da je K kolobar z enoto. Če pa je (M, ) komutativna polgrupa, pa rečemo, da je M komutativen kolobar. Množica M je obseg, če za binarni operaciji + in velja: 1.) (M,+) je Abelova grupa (z enoto 0), 2.) (M\{0}, ) je grupa, 3.) operaciji + in sta distributivni. Če je še (M, ) komutativen monoid, potem rečemo, da je M komutativen obseg (za komutativen obseg se včasih uporablja tudi izraz polje). Zgled ) (R,+, ) je komutativen obseg. 2.) (R n n,+, ) je kolobar z enoto. 3.) R[x] = {a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 ; a n,a n 1,...,a 1,a 0 R, n N} je množica vseh polinomov s koeficienti v R. R[x] je komutativen kolobar z enoto. 4.) (Z,+, ) je komutativen kolobar z enoto (ki ni obseg). 5.) (Q,+, ) je komutativen obseg. 6.) C = {a + bi ; a,b R, i 2 = 1} je množica vseh kompleksnih števil. Operaciji na C sta definirani s predpisoma: (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (ad + bc)i.

6 90 POGLAVJE V. ALGEBRAIČNE STRUKTURE za poljubne a, b, c, d R. Množica je komutativen obseg. Enota za seštevanje je 0 in inverz števila a + bi za seštevanje je a bi. Enota za 1 množenje je 1 in inverz neničelnega kompleksnega števila je (a bi). a 2 +b 2 Preveri za vajo, da so izpolnjene vse zahteve in da je C res komutativen obseg. {[ ] } α β 7.) Naj bo H = ; α, β C, ter + in operaciji seštevanja in β α množenja matrik (ki sta definirani enako kot za matrike, katerih elementi so realna števila). Preveri za vajo, da je H obseg, ki ni komutativen. H imenujemo obseg kvaternionov. Definicija 2.4 Naj bo M kolobar. Neprazna množica N M je podkolobar, če je N podgrupa za seštevanje in podpolgrupa za množenje. Naj bo M obseg in N M neprazna podmnožica. Potem rečemo, da je N podobseg, če je N podgrupa za seštevanje in N\{0} podgrupa za množenje. Zgled ) Z R je podkolobar, ki ni podobseg. 2.) T n R n n je podkolobar. 3.) R C je podobseg. 4.) Naj bo 2Z množica vseh sodih celih števil. Potem je 2Z podkolobar v kolobarju Z. Opazimo še, da kolobar 2Z nima enote za množenje. 3 Kolobar ostankov celih števil Naj bo n N, n 2. Potem v množici Z n = {0, 1,...,n 1} vpeljemo dve binarni operaciji. Seštevanje je definirano takole: i+j = { i+j, če je i + j n 1, i + j n, če je i + j n. Povedano drugače, vsota i+j je enaka ostanku pri deljenju i + j z n.

7 3. KOLOBAR OSTANKOV CELIH ŠTEVIL 91 Zgled 3.1 Za n = 3 je seštevanje v Z 3 podano z naslednjo tabelo: Preverimo, da je (Z n,+) Abelova grupa. Naj bodo i, j, k Z n. Potem je i + j + k, če je i + j + k n 1 (i+j)+k = i + j + k n, če je n i + j + k 2n 1 i + j + k 2n, če je 2n i + j + k = i+(j+k). Seštevanje je torej asociativno. Enota za seštevanje je 0, inverz števila i ( 0) pa je n i. Seštevanje je komutativno. Množenje v Z n definiramo takole: i j = ostanek pri deljenju produkt ij z n. Zgled 3.2 Tabeli za množenje v Z 3 in Z 4 sta naslednji: in Preverimo, da je Z n komutativen kolobar z enoto. V kolobarju Z velja (ij)k = (r 1 + s 1 n)k = r 2 + s 2 n i(jk) = i(r 3 s 3 n) = r 4 + s 4 n. in Pri tem je ij = r 1 + s 1 n in je r 1 ostanek pri deljenju ij z n. Podobno dobimo tudi r 2, r 3 in r 4. Torej je r 2 r 4 = (s 4 s 2 )n enako 0 ali pa deljivo z n. Ker 0 r 2 n 1 in 0 r 4 n 1, mora biti r 2 = r 4. Zato v Z n velja asociativnost (ij)k = i(jk). Enota za množenje je 1. Distributivnost seštevanja in množenja preverimo podobno, kot smo preverili asociativnost množenja. Množenje je komutativno. Ali je Z n obseg? Z n je obseg natanko takrat, ko je Z n \{0} Abelova grupa za množenje.

8 92 POGLAVJE V. ALGEBRAIČNE STRUKTURE Zgled 3.3 Poiščimo tabeli za množenje v Z n \{0} za n = 4 in n = in Vidimo, da v Z 4 \{0} množenje ni notranja operacija, saj je 2 2 = 0. Torej Z 4 ni obseg. Iz tabele za množenje v Z 5 \{0} vidimo, da je množenje notranja operacija in da imamo v vsaki vrstici element 1. Zato ima vsak element inverz za množenje. Ker smo asociativnost, obstoj enote, distributivnost in komutativnost že preverili, je Z 5 \{0} Abelova grupa in Z 5 komutativen obseg. Izrek 3.4 Kolobar Z n je obseg natanko takrat, ko je n praštevilo. Dokaz Če n ni praštevilo, potem je n = q r za dve naravni števili q in r iz množice {2,3,...,n 1}. Zato je q r = 0 v Z n. Množenje v Z n \{0} ni notranja operacija in Z n ni obseg. Obratno, naj bo n praštevilo. Izberimo i {2,3,...,n 1}. Ker je n praštevilo, sta števili i in n tuji. Zato obstajata taki naravni števili p in q, da je p n + q i = 1. Pri tem lahko izberemo 1 q n 1. Če to ne velja, q delimo z n in imamo q = sn + q, kjer je 1 q n 1. Potem je (p + s)n + q i = 1 in 1 q n 1. Privzemimo, da je pn + qi = 1 in 1 q n 1. Potem v Z n velja q i = 1 in q je inverz za i. Ker je bil i poljuben neničeln element, je Z n obseg. 4 Homomorfizem in izomorfizem Definicija 4.1 Naj bosta (M 1, 1 ) in (M 2, 2 ) dve polgrupi. Preslikavo ϕ : M 1 M 2 imenujemo homomorfizem polgrup, če je ϕ(a 1 b) = ϕ(a) 2 ϕ(b) za vse a, b M 1. Če sta (M 1, 1 ) in (M 2, 2 ) monoida (oziroma grupi), potem preslikavo z lastnostjo ϕ(a 1 b) = ϕ(a) 2 ϕ(b) za vse a, b M 1, imenujemo homomorfizem monoidov (oziroma homomorfizem grup).

9 4. HOMOMORFIZEM IN IZOMORFIZEM 93 Zgled ) Naj bo M 1 = M 2 = N in operacija seštevanje. Potem pokažimo, da je preslikava ϕ : N N, ϕ(n) = 2n homomorfizem polgrup. Velja namreč ϕ(n + m) = 2(n + m) = 2n + 2m = ϕ(n) + ϕ(m). 2.) Naj bo M 1 = R Abelova grupa za seštevanje + in M 2 = R Abelova grupa za množenje. Dana je preslikava ϕ(x) = e x. Pokažimo, da je ϕ homomorfizem grup: ϕ(x + y) = e x+y = e x e y = ϕ(x) ϕ(y). 3.) Naj bosta R R m m in S R n n dve matriki. Preslikava ϕ : R m n R m n naj bo definirana s predpisom ϕ(a) = RAS. ϕ je homomorfizem Abelove grupe R m n nase: ϕ(a + B) = R(A + B)S = RAS + RBS = ϕ(a) + ϕ(b). Definicija 4.3 Naj bo M 1 M 2 homomorfizem (polgrup, monoidov ali grup). Potem rečemo, da je ϕ izomorfizem (polgrup, monoidov ali grup), če je ϕ bijektivna preslikava. Zgled ) Preslikava ϕ : R R +, ϕ(x) = e x, je izomorfizem (R,+) na (R +, ). Pri tem je R + množica vseh pozitivnih realnih števil. Da je ϕ(x) homomorfizem, vemo iz zgleda 2.) malo prej. Bijektivnost funkcije f(x) = e x kot preslikave iz R v R + smo dokazali pri predavanjih iz Matematike. 2.) Če sta R Rm m in S R n n obrnljivi matriki, potem je preslikava ϕ(a) = RAS, ϕ : R m n R m n izomorfizem. Da je ϕ homomorfizem, smo že pokazali. Ker sta R in S obrnljivi, iz RAS = RBS dobimo A = B. Injektivnost sledi. Če je A Rm n, potem je ϕ(r 1 AS 1 ) = A in zato je ϕ surjektivna. Trditev 4.5 Naj bosta M 1 in M 2 grupi in 1 A M 1 in 1 B M 2 njuni enoti. Če je ϕ : M 1 M 2 homomorfizem, potem je ϕ(1 A ) = 1 B in ϕ(a 1 ) = ϕ(a) 1. Dokaz Ker je ϕ : M 1 M 2 homomorfizem grup, velja ϕ(a) = ϕ(1 A 1 a) = ϕ(1 A ) 2 ϕ(a)

10 94 POGLAVJE V. ALGEBRAIČNE STRUKTURE za vsak a M 1. Ker je M 2 grupa, ima ϕ(a) inverz za operacijo 2. Zato je 1 B = ϕ(a) 2 ϕ(a) 1 in tudi 1 B = [ϕ(1 A ) 2 ϕ(a)] 2 ϕ(a) 1 = ϕ(1 A ). Za vsak a M 1 velja ϕ(1 A ) = ϕ(a 1 a 1 ) = ϕ(a) 2 ϕ(a 1 ). Ker je ϕ(1 A ) = 1 B, sledi enakost ϕ(a 1 ) = ϕ(a) 1. Definicija 4.6 Naj bosta (K 1,+ 1, 1) in (K 2, + 2, 2) dva kolobarja. Preslikava ϕ : K 1 K 2 je homomorfizem kolobarjev, če velja ϕ(a + 1 b) = ϕ(a) + 2 ϕ(b) za vse a, b K 1 (V.1) in ϕ(a 1 b) = ϕ(a) 2 ϕ(b) za vse a, b K 1. (V.2) Če sta K 1 in K 2 obsega, preslikavo ϕ : K 1 K 2 z lastnostima (V.1) in (V.2) imenujemo homomorfizem obsegov. Bijektivni homomorfizem (kolobarjev, obsegov) imenujemo izomorfizem (kolobarjev, obsegov). Zgled ) Naj bo S R n n obrnljiva matrika. Potem je preslikava ϕ : R n n R n n, ϕ(a) = SAS 1, homomorfizem kolobarja R n n nase. ϕ je celo izomorfizem: - ϕ(a + B) = S(A + B)S 1 = SAS 1 + SBS 1 = ϕ(a) + ϕ(b) - ϕ(ab) = SABS 1 = SAS 1 SBS 1 = ϕ(a) ϕ(b) - ϕ je injektiven: iz SAS 1 = SBS 1 sledi A = B. - ϕ je surjektiven: za A R n n je ϕ(s 1 AS) = A. 2.) Za vajo preveri, da je preslikava homomorfizem (kolobarjev). ϕ : C R 2 2 [ ] a b ϕ(a + b i) = b a 3.) Naj bo n neko naravno število večje ali enako 2 in ϕ : Z Z n preslikava definirana s pravilom ϕ(m) je ostanek pri deljenju m z n. Preveri za vajo, da je ϕ homomorfizem kolobarjev.

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti Poglavje VII Linearne preslikave V tem poglavju bomo vektorske prostore označevali z U,V,W,... Vsi vektorski prostori bodo končnorazsežni. Zaradi enostavnosti bomo privzeli, da je pripadajoči obseg realnih

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Lastne vrednosti in lastni vektorji Poglavje VIII Lastne vrednosti in lastni vektorji V tem poglavju bomo privzeli, da so skalarji v vektorskih prostorih, koeficienti v matrikah itd., kompleksna števila. Algebraične operacije seštevanja,

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Vektorski prostori s skalarnim produktom Poglavje IX Vektorski prostori s skalarnim produktom Skalarni produkt dveh vektorjev v R n smo spoznali v prvem poglavju. Sedaj bomo pojem skalarnega produkta razširili na poljuben vektorski prostor V

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO. Petra MATEMATIKA I

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO. Petra MATEMATIKA I UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek, Matevž Črepnjak Visokošolski učbenik z rešenimi nalogami MATEMATIKA I Maribor 03 Naslov publikacije: Visokošolski

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Poglavje I Vektorji Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Za lažjo geometrično predstavo si najprej oglejmo, kaj so vektorji v ravnini. Vektor je usmerjena daljica, ki je natanko določena s svojo

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 009/00 Izpis: 9 januar 00 KAZALO Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj Analiza I (študijsko gradivo) Matija Cencelj 2. maj 2007 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Izjave............................... 5 1.2 Množice.............................. 7 1.3 Relacije..............................

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA ZA BIOLOGE

MATEMATIKA ZA BIOLOGE MATEMATIKA ZA BIOLOGE Zapiski predavanj Milan Hladnik Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana 2006 KAZALO I. DISKRETNA MATEMATIKA 3 1. Množice, relacije, funkcije 3 2. Kombinatorika in verjetnost 9

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

Polgrupe i grupe (1) Razišči strukturo asledjih grupoidov: (a) S = R za operacijo x y = x + y + xy, { [ ] 1 x (b) S = 0 1 x R za operacijo možeje matrik, (c) S = R 3 za operacijo vektorski produkt, (d)

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA Aleš Vavpetič AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA Ljubljana 2011 ii naslov: AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA avtorske pravice: Aleš Vavpetič izdaja: prva izdaja založnik: samozaložba Aleš Vavpetič, Ljubljana

Διαβάστε περισσότερα

Osnove linearne algebre

Osnove linearne algebre Osnove linearne algebre Matrike Matrika razsežnosti n m je A = a 1 1 a 1 2 a 1 m a 2 1 a 2 2 a 2 m a n 1 a n 2 a n m Če je n = m, tedaj matriko imenujemo kvadratna matrika Elementi matrike so lahko realna

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. Dana je množica predpostavk p q r s, r t, s q, s p r, s t in zaključek t r. Odloči, ali je sklep pravilen ali napačen. pravilen, zapiši

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe (Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe Maša Lah, Sabina Boršić, Klara Drofenik Mentor: Rok Gregorič Matematično raziskovalno srečanje 24. avgust 2016 Povzetek Cilj našega projekta je bil ugotoviti kriterij

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1 letnik finančne matematike na FMF Primož Moravec 13 september 2017 1 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 51264(0758)

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Peter Škvorc Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko MATEMATIKA Univerzitetni učbenik AJDA FOŠNER IN MAJA FOŠNER Junij, 2008 Kazalo 1 Množice 5 11 Matematična logika 5 12 Množice 10 2 Preslikave 18 21 Realne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko Linearna algebra Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko 23. februar 205 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 52.64(075.8)(0.034.2) OREL, Bojan

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik BOJANA ZALAR Celje 2009 Izdala: Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Naslov: Uporaba matematičnih metod

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni?

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/06 1. Definicija enakosti množic (funkcij, kompleksnih števil, urejenih n teric)? 2. Definicija kartezičnega produkta množic A in B. Definicija množice R n. 3. Popolna

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA II Maribor, 2016 Kazalo Uvod v linearno algebro 1 1.1 Matrike................................ 1 1.2 Računanje

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika 1. Jaka Cimprič Matematika 1 Jaka Cimprič Predgovor Pričujoči učbenik je namenjen študentom tistih univerzitetnih programov, ki vključujejo samo eno leto matematike. Nastala je na podlagi izkušenj, ki jih imam s poučevanjem

Διαβάστε περισσότερα

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti Bor Plestenjak NLA 13. april 2010 Bor Plestenjak (NLA) 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 13. april 2010 1 / 15 Matrični šop Dani sta kvadratni n n matriki

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmi nad grafi v jeziku linearne algebre

Algoritmi nad grafi v jeziku linearne algebre Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Tinkara Toš Algoritmi nad grafi v jeziku linearne algebre DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna geometrija

Diferencialna geometrija Diferencialna geometrija Pavle Saksida Oddelek za matematiko Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani Maj, 2007 1 Uvod V evklidskih prostorih imamo dobro definiran pojem vzporednosti. Izberimo

Διαβάστε περισσότερα

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva Martin Raič OSNUTEK Kazalo 1. Ponovitev 2 2. Ravninska in prostorska geometrija 5 3. Linearna algebra 7 4. Ponavljanje pred kolokvijem 8 M. RAIČ: VAJE IZ MATEMATIKE(GOZDARSTVO)

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dveh in več spremenljivk

Funkcije dveh in več spremenljivk Poglavje 3 Funkcije dveh in več spremenljivk 3.1 Osnovni pojmi Definicija 3.1.1. Funkcija dveh spremenljivk je preslikava, ki vsaki točki (x, y) ravninske množice D priredi realno število z = f(x, y),

Διαβάστε περισσότερα

Riemannove ploskve in analitična geometrija. Franc Forstnerič

Riemannove ploskve in analitična geometrija. Franc Forstnerič Riemannove ploskve in analitična geometrija Franc Forstnerič 11. februar 2018 Kazalo I Uvod v Riemannove ploskve 1 I.1 Motivacija.................................... 1 I.2 Definicija Riemannove ploskve

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2014 2 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijska smer: Fizika in matematika SANDRA BOLTA

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 215 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Shefferjeva polinomska zaporedja

Shefferjeva polinomska zaporedja Shefferjeva polinomska zaporedja Marko Razpet Matematični kolokviji Ljubljana, 23. marca 2006 Page 1 of 63 Predstavljen bo osnovni koncept umbralnega računa, kakršnega sta razvila Gian-Carlo Rota in Steven

Διαβάστε περισσότερα

Simetrični stožci v evklidskih prostorih

Simetrični stožci v evklidskih prostorih Simetrični stožci v evklidskih prostorih Znanstvene monografije Fakultete za management Koper Uredniški odbor izr. prof. dr. Roberto Biloslavo prof. dr. Štefan Bojnec prof. dr. Slavko Dolinšek doc. dr.

Διαβάστε περισσότερα

Algebarske strukture sa jednom operacijom (A, ): Ako operacija ima osobine: zatvorenost i asocijativnost, onda je (A, ) polugrupa

Algebarske strukture sa jednom operacijom (A, ): Ako operacija ima osobine: zatvorenost i asocijativnost, onda je (A, ) polugrupa Binarne operacije Binarna operacija na skupu A je preslikavanje skupa A A u A, to jest : A A A. Pišemo a b = c. Označavanje operacija:,,,. Poznate operacije: sabiranje (+), oduzimanje ( ), množenje ( ).

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R. II. FUNKCIJE 1. Osnovni pojmi 2. Sestavljanje funkcij 3. Pregled elementarnih funkcij 4. Zveznost Kaj je funkcija? Definicija Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008

TRANZITIVNI GRAFI. Katarina Jan ar. oktober 2008 TRANZITIVNI GRAFI Katarina Jan ar oktober 2008 Kazalo 1 Uvodne denicije........................ 3 2 Vozli² na tranzitivnost.................... 8 3 Povezavna tranzitivnost.................... 10 4 Lo na

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA NIKA HREN INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 203 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA - RAČUNALNIŠTVO NIKA HREN Mentor: izr.

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper Geometrija Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Koper, 2007 PREDGOVOR Pričujoče študijsko gradivo je povzeto po naslednjih knigah Richard S. Millman, George

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

Logika in izjavni račun

Logika in izjavni račun Logika in izjavni račun 1. Zapiši pravilnostne tabele za negacijo, in, ali, ekskluzivni ali, implikacijo, ekvivalenco, nein in neali. 2. Zapiši prioritetno tabelo logičnih operacij. 3. Tone je izjavil

Διαβάστε περισσότερα

Oznake in osnovne definicije

Oznake in osnovne definicije Oznake in osnovne definicije B Plestenjak, JKozak: Numerične metode 2011-2012 1 / 53 Sistem n linearnih enačb z n neznankami a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b

Διαβάστε περισσότερα

Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR

Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR Univerza v Ljubljani Pedagoška fakulteta Marko Slapar Osnove kompleksne analize Ljubljana, Avgust 22 Naslov: Osnove kompleksne analize Avtor: Marko Slapar Recenzenta:

Διαβάστε περισσότερα

Logika in množice c

Logika in množice c Logika in množice c226358 Andrej Bauer Davorin Lešnik 2018-02-01 2 Predgovor 4 Kazalo 1 Matematično izražanje 9 1.1 Pisave in simboli..................................... 9 1.2 Izrazi............................................

Διαβάστε περισσότερα

SPEKTRALNA TEORIJA V HILBERTOVIH PROSTORIH

SPEKTRALNA TEORIJA V HILBERTOVIH PROSTORIH UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA NARAVOSLOVJE IN MATEMATIKO Oddelek za matematiko in ra unalni²tvo Diplomsko delo SPEKTRALNA TEORIJA V HILBERTOVIH PROSTORIH Mentor: dr. Matej Bre²ar Kandidatka: Brigita

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA II TEORIJA

MATEMATIKA II TEORIJA Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko MTEMTIK. letnik VSŠ MTEMTIK II TEORIJ Maribor, 202 Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko

Διαβάστε περισσότερα

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010 Tadeja Kraner Šumenjak in Vilma Šuštar MATEMATIKA Maribor, 2010 2 CIP-kataložni zapis o publikaciji Univerzitetna knjižnica Maribor CIP številka Avtor Naslov publikacije/avtor, kraj, založnik ISBN Naslov

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα