Cursul de recuperare Algebra. v n. daca in schimb exista coecienti λ 1, λ 2,..., λ n nu toti nuli care satisfac relatia (1), de exemplu λ i 0 = A =

Σχετικά έγγραφα
Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

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

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

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

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

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

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

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

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

Curs 1 Şiruri de numere reale

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Integrala nedefinită (primitive)

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

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Curs 4 Serii de numere reale

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

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

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

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

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

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0

Lucian Maticiuc CURS I II. 1 Matrice şi determinanţi. Sisteme de ecuaţii liniare. 1.1 Matrice şi determinanţi

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

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

Curs 2 Şiruri de numere reale

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

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

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

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

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,...

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

Nicolae Cotfas ELEMENTE DE EDITURA UNIVERSITĂŢII DIN BUCUREŞTI

CURS XI XII SINTEZĂ. 1 Algebra vectorială a vectorilor liberi

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial

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

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

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

CURS 5 Spaţii liniare. Spaţiul liniar R n

Ariadna Lucia Pletea Adrian Corduneanu Mircea Lupan LECŢII DE ALGEBRĂ LINIARĂ

Adriana-Ioana Lefter DIFERENŢIALE) Anul I, Facultatea de Chimie Note de curs

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

, m ecuańii, n necunoscute;

Matrici şi sisteme de ecuaţii liniare

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

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

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

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

INTERPOLARE. y i L i (x). L(x) = i=0

Gheorghe PROCOPIUC PROBLEME DE ALGEBRĂ LINIARĂ GEOMETRIE

ELEMENTE DE GEOMETRIA COMPUTAŢIONALĂ A CURBELOR Interpolare cu ajutorul funcţiilor polinomiale

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

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

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

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

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

Activitatea A5. Introducerea unor module specifice de pregătire a studenţilor în vederea asigurării de şanse egale

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

Geometrie computationala 2. Preliminarii geometrice

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Subiecte Clasa a VII-a

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

Algebră liniară CAPITOLUL 1

VARIANTE PENTRU BACALAUREAT, M1-1, 2007

Algebră liniară CAPITOLUL 3

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Progresii aritmetice si geometrice. Progresia aritmetica.

Criptosisteme cu cheie publică III

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

Algebra si Geometrie Seminar 9

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

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

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

Subiecte Clasa a VIII-a

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

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

Sala: Octombrie 2014 SEMINAR 1: ALGEBRĂ. este un Q-spaţiu vectorial, faţă de operaţiile uzuale de adunare şi înmulţire cu un număr raţional.

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

CAPITOLUL 4 FUNCŢIONALE LINIARE, BILINIARE ŞI PĂTRATICE

Al cincilea baraj de selecţie pentru OBMJ Bucureşti, 28 mai 2015

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15

Să se arate că n este număr par. Dan Nedeianu

Probleme pentru clasa a XI-a

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Tranzistoare bipolare şi cu efect de câmp

riptografie şi Securitate

Lectia VII Dreapta si planul

elemente de geometrie euclidiană

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

SEMINAR TRANSFORMAREA FOURIER. 1. Probleme

CERCUL LUI EULER ŞI DREAPTA LUI SIMSON

Subiecte Clasa a V-a

Dreapta in plan. = y y 0

Concurs MATE-INFO UBB, 25 martie 2018 Proba scrisă la MATEMATICĂ

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

GEOMETRIE ANALITICĂ. Mihai-Sorin Stupariu

Transcript:

Matrice, determinanti Un punct de vedere liniar independent "A judeca matematic nu înseamn a gândi losoc, a judeca losoc nu înseamn a liber, a gândi liber nu înseamn a losof " Blaise Pascal Liniar independenta: λ 1 v 1 + λ 2 v 2 + + λ n v n = 0 (1) = λ 1 = λ 2 = = λ n = 0 daca in schimb exista coecienti λ 1, λ 2,, λ n nu toti nuli care satisfac relatia (1), de exemplu λ i 0 = v i = λ 1 λ i v 1 λ 2 λ i v 2 λ 1n λ i v n spunem ca v 1, v 2,, v n sunt liniar dependenti orice set de vectori care contine vectorul nul este liniar dependent liniar dependent exista un vector care este o combinatie liniara de ceilalti vectori (nu aduce noi informatii ) matricea: 1 2 1 A = 0 0 2 1 2 3 2 4 0 poate interpretata ca o colectie de vectori linie: (1 2 1) = l 1 A = (0 0 2) = l 2 ( 1 2 3) = l 3 (2 4 0) = l 4 sau de vectori coloana: c 1 c 2 c 3 1 2 1 A = 0 0 2 1 2 3 2 4 0 rang(a) = nr de linii liniar independente = nr de coloane liniar independente rang(a) = 2 si se poate verica ca primele doua linii l 1 si l 2 sunt liniar independente iar l 3 = l 1 + l 2 sau l 4 = 2l 2 + l 3

oricare trei linii sunt liniar dependente si exista doua linii liniar independente, de exemplu l 1, l 2 acelasi rezultat are loc pentru coloanele c 1, c 2, c 3 Structura matricelor de rang r Daca A M m n (R) are rangul r atunci exista U M m r (R) si V M r n (R) atsfel ca: De ex: A = U V 1 2 1 1 1 A = 0 0 2 1 2 3 = 0 2 1 3 2 4 0 2 0 ( 1 2 ) 0 0 0 1 Structura matricelor de rang 1 Daca A M m n (R) are rangul 1 atunci a 1 a 2 exista u = si v = (b 1 b 2 b n ) astfel ca: a n Teorema lui Sylvester: A = u v rang(a) + rang(b) n rang(ab) min{rang(a), rang(b)} deci rangul nu creste prin inmultire cu o alta matrice are loc si inegalitatea: rang(a + B) rang(a) + rang(b) evidenta intrucat prin adunare putem modica fundamental matricea ea putand deveni chiar inversabila Transformari elementare: urmatoarele transformari realizate asupra liniilor( sau coloanelor) unei matrice se numesc transformari elementare pe linii (coloane): inmultirea unei linii ( coloane) cu un numar real nenul: l i cl i schimbarea a doua linii ( coloane) intre ele: l i l j, l j l i adunarea la o linie (coloana) a unei alte linii (coloane) inmultite cu un numar nenul l i l i + cl j Matrice elementare: matricele obtinute din matricea I in urma unei transformari elementare se numesc matrice elementare

Retine: daca realizam o transformare elementara pe linii asupra matricei I si rezultatul il notam cu E atunci EA realizeaza aceeasi transformare elementara pe linii asupra matricei A: Exemplu: Fie A = a11 a 12 si I = a 21 a 22 1 0 0 1 inmultim linia 2 cu c = E = EA = ( 1 0 0 c ) a11 a 12 c a 21 c a 22 si observam ca daca realizam o transformare elementara pe coloane asupra matricei I si rezultatul il notam cu E atunci AE realizeaza aceeasi transformare elementara pe coloane asupra matricei A: Exemplu: Fie A = a11 a 12 si I = a 21 a 22 1 0 0 1 adunam coloanei 2 coloana 1 = E = AE = a11 a 12 + a 11 a 21 a 22 + a 21 1 1 si observam ca 0 1 O matrice este inversabila daca si numai daca este un produs de matrice elementare: A = E 1 E 2 E p Determinanti Efectul transformarilor elementare asupra determinantilor: daca in matricea A schimbam intre ele doua linii (coloane) atunci determinantul isi schimba semnul daca inmultim o linie (coloana) cu un numar atunci determinantul se inmulteste cu acel numar daca la o linie (coloana) adaugam o alta linie (coloana) inmultita cu un numar atunci determinantul ramane neschimbat Determinantii testeaza liniar independenta liniilor (coloanelor): = daca o linie (coloana) este o combinatie liniara intre celelalte linii (coloane) atunci det(a) = 0 ( determinantul va nenul doar daca liniile si coloane sunt liniar independente) daca elementele unei linii (coloane) sunt nule = deta = 0 daca matricea are doua linii (coloane) identice = det(a) = 0 daca doua linii (coloane) sunt proportionale = det(a) = 0 Alte proprietati:

derivarea unui determinant: d f 11 (x) f 12 (x) f 13 (x) dx f 21 (x) f 22 (x) f 23 (x) f 31 (x) f 32 (x) f 33 (x) = f 11 (x) f 12 (x) f 13 (x) f 21 (x) f 22 (x) f 23 (x) f 31 (x) f 32 (x) f 33 (x) + f 11 (x) f 12 (x) f 13 (x) f 21 (x) f 22 (x) f 23 (x) f 31 (x) f 32 (x) f 33 (x) + f 11 (x) f 12 (x) f 13 (x) f 21 (x) f 22 (x) f 23 (x) f 31 (x) f 32 (x) f 33 (x) se deriveaza pe rand ecare linie ( sau coloana) liniaritatea determinantului: a 11 a 12 a 13 x 21 + y 21 x 22 + y 22 x 23 + y 23 a 31 a 32 a 33 = a 11 a 12 a 13 x 21 x 22 x 23 a 31 a 32 a 33 + a 11 a 12 a 13 y 21 y 22 y 23 a 31 a 32 a 33 determinantul este o aplicatie liniara in raport cu ecare linie sau coloana Aplicatii in geometrie: 1 Aria triunghiului format de punctele A(x A, y A ), B(x B, y B ) si C(x C, y C ) este: A ABC = 1 2 det x A y A 1 x B y B 1 x C y C 1 avem nevoie de modul inaintea determinantului pentru a ne asigura ca aria este tot timpul pozitiva Ce "ascunde" liniar dependenta? daca determinantul de mai sus este nul stim ca liniile sunt liniar dependente, asadar va exista o linie care sa e o combinatie liniara de celelalte, sa presupunem de exemplu l 3 = αl 1 + βl 2, adica: (x C y C 1) = α (x A y A 1) + β (x B y B 1) deci 1 = α + β si prin urmare: x C = α x A + (1 α) x B y C = α y A + (1 α) y B care conduce la: x C x A = y C y A = 1 α x B x A y B y A adica punctul C se aa pe dreapta AB = determinatul este nul daca punctele sunt coliniare: x A y A 1 A(x A, y A ), B(x B, y B ), C(x C, y C ) coliniare x B y B 1 x C y C 1 = 0

Retine: coordonatele punctelor M situate pe dreapta AB sunt o combinatie ana a coordonatelor punctelor A si B adica: (x M, y M ) = α (x A, y A ) + (1 α)(x B, y B ) α R coordonatele punctelor N situate in interiorul segmentului combinatie convexa a coordonatelor punctelor A si B: AB sunt o (x N, y N ) = α (x A, y A ) + (1 α)(x B, y B ) α > 0 2 Volumul tetraedrului format de punctele A(x A, y A, z A ), B(x B, y B, z B ), C(x C, y C, z C ) si D(x D, y D, z D ) este dat de formula: V ABCD = 1 x A y A z A 1 6 det x B y B z B 1 x C y C z C 1 x D y D z D 1 printr-un rationament asemanator liniar dependenta liniilor conduce la conditia de coplanaritate a punctelor Liniar independenta functiilor: functiile f 1 (x), f 2 (x),, f n (x) sunt liniar independente daca si numai daca wronskian-ul lor W (f 1, f 2,, f n ) este nenul: f 1 (x) f 2 (x) f n (x) f 1 (x) f 2 (x) f n(x) W (f 1, f 2,, f n ) = f 1 (x) f 2 (x) f n(x) 0 f (n 1) 1 (x) f (n 1) 2 (x) f n (n 1) (x) Exemplu: stim deja de la cursul de Algebra ca polinoamele f 1 = 1, f 2 = X si f 3 = X 2 sunt liniar independente, putem verica acelasi rezultat si pentru functiile polinomiale atasate f 1 (x) = 1, f 2 (x) = x si f 3 (x) = x 2 : 1 x x 2 W (f 1, f 2, f 3 ) = 0 1 2x 0 0 2 = 2 0 Determinanti Vandermonde si formula de interpolare a lui Lagrange: o problema clasica in matematica se refera la aarea polinomului de grad n 1, p = a n 1 X n 1 + a n 2 X n 2 + + a 1 X + a 0 care satisface relatiile: p(x 1 ) = y 1 p(x 2 ) = y 2 p(x n ) = y n

necunoscutele sunt evident a n 1, a n 2,, a 1, a 0 iar daca transformam relatiile anterioare intr-un sistem obtinem un sistem liniar de ecuatii cu determinantul matricei sistemului egal cu: 1 x 1 x 2 1 x n 1 1 1 x 2 x 2 2 x n 1 2 = 1 x n x 2 n x n 1 un astfel de determinant se numeste determinant Vandermonde si are loc formula: 1 x 1 x 2 1 x n 1 1 1 x 2 x 2 2 x n 1 2 n = = (x j x i ) 1 x n x 2 n x n 1 j>i n Exemplu: cum se aplica formula de mai sus? sa consideram determinantul: 1 a a 2 a 3 = 1 b b 2 b 3 1 c c 2 c 3 1 d d 2 d 3 se stabileste ordinea a, b, c, d si prin asta intelegem o "ordine sociala" crescatoare stabilita intre a, b, c si d In produsul indicat de formula se vor scriu toate diferentele in care primul termen trebuie sa e mai mare in "rang" decat cel de al doilea: 1 a a 2 a 3 1 b b 2 b 3 1 c c 2 c 3 = (b a)(c a)(d a)(c b)(d b)(d c) 1 d d 2 d 3 cu putina rabdare se obtine in cele din urma formula polinomului p numita formula de interpolare a lui Lagrange: p = (X x 2)(X x 3 ) (X x n ) (x 1 x 2 )(x 1 x 3 ) (x 1 x n ) y 1 + (X x 1)(X x 3 ) (X x n ) (x 2 x 1 )(x 2 x 3 ) (x 2 x n ) y 2 + (X x 1)(X x 2 ) (X x n 1 ) (x n x 1 )(x n x 2 ) (x n x n 1 ) y n n Unde este liniar independenta?? Polinoamele: p 1 = (X x 2)(X x 3 ) (X x n ) (x 1 x 2 )(x 1 x 3 ) (x 1 x n )

p 2 = (X x 1)(X x 3 ) (X x n ) (x 2 x 1 )(x 2 x 3 ) (x 2 x n ) p n = (X x 1)(X x 2 ) (X x n 1 ) (x n x 1 )(x n x 2 ) (x n x n 1 ) sunt liniar independente si formeaza chiar o baza a spatiului R n 1 [X] al polinoamelor de grad cel mult n 1 cu coecienti reali Determinanti??? Problema 1 Aratati ca (a 2 + b 2 )(c 2 + d 2 ) = (ac bd) 2 + (ad + bc) 2 apoi argumentati faptul ca pentru orice n N numarul 25 n este o suma de patrate pefecte a b c d Solutie: Considera matricele A = si B = b a d c si observa ca deta = a 2 + b 2 iar det(b) = c 2 + d 2 In plus: Evident: det(ab) = ac bd bc ad ad + bc ac bd = (ac bd)2 + (ad + bc) 2 det(a)det(b) = det(ab) Problema 2 Descompuneti in factori expresia: E = a 3 + b 3 + c 3 3abc Solutie: Considera matricea: A = a b c c a b b c a observa E = det(a) = a 3 + b 3 + c 3 3abc dar putem realiza transformari elementare asupra determinantului matricei A: a b c E = c a b b c a = a b c + a + b c a b + c + a b c a + b + c = a b c + a + b c a a b 0 b a c b 0 = (c + a + b) ( (c a)(c b) + (a b) 2) = (a + b + c)(a 2 + b 2 + c 2 ab ac bc) Problema 3 Aati urmatorul termen al sirului: 1, 4, 3, 8, 9,?

Solutie: Genul acesta de probleme sunt frecvente in testele de stabilire a IQ-ului dar nu fac altceva decat sa stabileasca IQ-ul celui care le-a propus! Asadar avem un sir haotic si se presupune ca intre termenii sai exista o relatie care odata descoperita va conduce la aarea termenului urmator De ce nu o relatie polinomiala intre termenii sirului? Am gasit! Toti termenii sunt valori consecutive ale aceluiasi polinom p adica: p(1) = 1, p(2) = 4, p(3) = 3, p(4) = 8, p(5) = 9, p(6) =? si putem sa aam un polinom de grad 4 care satisface aceste proprietati folosind formula de interpolare a lui Lagrange: adica: p = (X 2)(X 3)(X 4)(X 5) (1 2)(1 3)(1 4)(1 5) 1 (X 1)(X 3)(X 4)(X 5) + 4 (2 1)(2 3)(2 4)(2 5) (X 1)(X 2)(X 4)(X 5) + 3 (3 1)(3 2)(3 4)(3 5) (X 1)(X 2)(X 3)(X 5) + 8 (4 1)(4 2)(4 3)(4 5) (X 1)(X 2)(X 3)(X 4) + 9 (5 1)(5 2)(5 3)(5 4) p = 1 (X 2)(X 3)(X 4)(X 5) 24 2 (X 1)(X 3)(X 4)(X 5) 3 + 3 (X 1)(X 2)(X 4)(X 5) 4 4 (X 1)(X 2)(X 3)(X 5) 3 + 3 (X 1)(X 2)(X 3)(X 4) 8 deci termenul urmator al sirului este p(6) = 1 20 + 30 80 + 45 = 24 Rezultatul era oricum evident!!