A := Warning, the protected names norm and trace have been redefined and unprotected

Σχετικά έγγραφα
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions

The Jordan Form of Complex Tridiagonal Matrices

Μια Σύντομη Εισαγωγή στη MAPLE

Γραμμικά συστήματα. - όπου Α είναι ένας (m x n) πίνακας, ο οποίος περιέχει. - όπου Β είναι ένας (m x 1) πίνακας που περιέχει τους

Συστήματα Συμβολικής Άλγεβρας. (Computer Algebra System) Μέρος 1 ο Νίκος Ματζάκος

MATRICES

transpose matrix invertible matrix

w o = R 1 p. (1) R = p =. = 1

Μαθηµατικοί Υπολογισµοί στην R

= λ 1 1 e. = λ 1 =12. has the properties e 1. e 3,V(Y

Jordan Form of a Square Matrix

MATHEMATICS. 1. If A and B are square matrices of order 3 such that A = -1, B =3, then 3AB = 1) -9 2) -27 3) -81 4) 81

Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval

( ) 2 and compare to M.

Θεωρία Πληροφορίας - Κώδικες. Γιαννακόπουλος Θεόδωρος

GMRES(m) , GMRES, , GMRES(m), Look-Back GMRES(m). Ax = b, A C n n, x, b C n (1) Krylov.

cmulwalsh This worksheet accompanies the following three-part paper:

Κεφάλαιο 1 Εισαγωγή Μιγαδικοί Αριθµοί

x j (t) = e λ jt v j, 1 j n

Numerical Analysis FMN011

Μια Σύντομη Εισαγωγή στη MAPLE

Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ ΠΙΝΑΚΕΣ. Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD

Άσκηση 1. O υπολογισμός να γίνει: α) με την τεχνική αθροίσματος σε μεταβλητή

Επιστηµονικός Υπολογισµός Ι

Reminders: linear functions

Chapter 6: Systems of Linear Differential. be continuous functions on the interval

Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Η/Υ ΠΙΝΑΚΕΣ. Ιωάννης Λυχναρόπουλος Μαθηματικός, MSc, PhD

Μαρία Λουκά. Εργαστήριο Matlab Άμεσες Μέθοδοι. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών

ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Ι

ΛΕΙΤΟΥΡΓΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ I

> `type/scalartype`:=proc(x) local st; return member(true,{seq(type(x,st),st=convert(_scalartypes,list))}); end proc: 3.

Αποτελέσματα προόδου

ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ. Γραµµικοί Μετασχηµατισµοί (Linear Transformations) Τονισµός χαρακτηριστικών εικόνας (image enhancement)

IMPLICIT NONE INTEGER :: a, b, c

Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3

Μορφοποίηση της εξόδου

CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS

Λογική Δημήτρης Πλεξουσάκης Ασκήσεις στον Κατηγορηματικό Λογισμό Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

Άσκηση 1. Α. Υπολογίστε χωρίς να εκτελέσετε κώδικα FORTRAN τα παρακάτω: Ποιά είναι η τελική τιμή του Z στα παρακάτω κομμάτια κώδικα FORTRAN:

ΗΥ-100: Εισαγωγή στην Επιστήμη Υπολογιστών 3η σειρά ασκήσεων

Λειτουργικά Συστήματα. Άσκηση Πράξη. Shell Programming

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

Μονοδιάστατοι πίνακες

Comparison of Numerical Performance of Mathematica 11.2 and Maple

SOLUTIONS TO PROBLEMS ELEMENTARY LINEAR ALGEBRA

Εισαγωγή στον επιστημονικό προγραμματισμό 2 o Μάθημα

> ##################### FEUILLE N3 237 ###################################### Exercice 1. plot([cos(3*t), sin(2*t), t=-pi..pi]);

Λειτουργικά. Συστήματα Ι. Φ ρ ο ν τ ι σ τ ή ρ ι ο. Αριστείδης Ηλίας. Εργαστήριο Ηλεκτρονικών Υπολογιστών

#!/bin/sh #Εμφάνηση μενού του προγράμματος echo "Welcome to a shell implement of Game of Life"

24ος ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Στοχαστικά Σήματα και Τηλεπικοινωνιές

Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education

ΗΜΥ 100 ΕΙΣΑΓΩΓΉ ΣΤΗΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΊΑ

ot ll1) r/l1i~u (X) f (Gf) Fev) f:-;~ (v:v) 1 lý) æ (v / find bt(xi (t-i; i/r-(~ v) ta.jpj -- (J ~ Cf, = 0 1l 3 ( J) : o-'t5 : - q 1- eft-1

UNIVERSITY OF CAMBRIDGE INTERNATIONAL EXAMINATIONS International General Certificate of Secondary Education

Εντολές Επανάληψης. Επικ. Καθ. Ν. Καραµπετάκης, Τµήµα. Τµήµα Μαθηµατικών, Α.Π.Θ.

Wavelet based matrix compression for boundary integral equations on complex geometries

Εισαγωγή στη Fortran. Μάθημα 3 ο. Ελευθερία Λιούκα

ΕΠΛ031 - Εισαγωγή στον Προγραμματισμό

Λειτουργικά Συστήματα. Shell Programming

Παράλληλη Επεξεργασία Κεφάλαιο 10 ο Αντίγραφα Εργαζομένων

Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2

Εισαγωγή στον Προγραμματισμό Η/Υ (Fortran 90/95/2003)

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟΥΣ Η/Υ (ΟΜΑΔΑ ΘΕΜΑΤΩΝ A)

Εργαστήριο Λειτουργικών Συστημάτων. Shell Programming

Πίνακες. FORTRAN και Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός

The Hartree-Fock Equations

ΒΑΣΙΚΕΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΔΟΜΕΣ ΣΕ ΨΕΥΔΟΚΩΔΙΚΑ ΚΑΙ ΣΕ ΔΡΠ

( ) Multiple Comparisons on Longitudinal Data Junji Kishimoto SAS Institute Japan / Keio Univ. SFC / Univ. of Tokyo address: jpnjak@jpn.sas.

Tridiagonal matrices. Gérard MEURANT. October, 2008

Πίνακες. (i) FORTRAN και Αντικειµενοστραφής Προγραµµατισµός

Εργαστήριο 6 Ασκήσεις: To Εργαλείo Ωφελιμότητας Awk Προγραμματισμός Κελύφους Bash

Overview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation

The ε-pseudospectrum of a Matrix

Πανεπιστήμιο Πελοποννήσου. Σχολή Θετικών Επιστημών & Τεχνολογίας. Τμήμα Επιστήμης & Τεχνολογίας Υπολογιστών. Προγραμματισμός Ι Εργαστήριο

Solved Examples. JEE Main/Boards. Similarly, Example 1: If x y 2x 3x + y 3z + 4w = 5 25, find x, y, z, w.

Προγραμματισμός PASCAL

Matrices and Determinants

MATRIX INVERSE EIGENVALUE PROBLEM

GAUSS-LAGUERRE AND GAUSS-HERMITE QUADRATURE ON 64, 96 AND 128 NODES

Αρχιτεκτονική Υπολογιστών

* * GREEK 0543/02 Paper 2 Reading and Directed Writing May/June 2009

TMA4115 Matematikk 3

Horizontal and Vertical Recurrence Relations for Exponential Riordan Matrices and Their Applications

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2. Περιγραφή της Κίνησης. 2.1 Κίνηση στο Επίπεδο

Discontinuous Hermite Collocation and Diagonally Implicit RK3 for a Brain Tumour Invasion Model

24ος ΠΑΝΕΛΛΗΝΙΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

5269: Υπολογιστικές Μέθοδοι για Μηχανικούς Συστήματα Γραμμικών Αλγεβρικών Εξισώσεων

5269: Υπολογιστικές Μέθοδοι για Μηχανικούς Συστήματα Γραμμικών Αλγεβρικών Εξισώσεων

Παράδειγμα #5 EΠΙΛΥΣΗ ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΑΛΓΕΒΡΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΜΕΘΟΔΟ NEWTON ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: Ν. Βασιλειάδης. ( k ) ( k)

Trigonometric Formula Sheet

PARTIAL NOTES for 6.1 Trigonometric Identities

Πληροφορική ΙΙ Θεματική Ενότητα 5

MATH1030 Linear Algebra Assignment 5 Solution

Partial Trace and Partial Transpose

2 ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΑ ΚΑΙ ΠΙΝΑΚΕΣ

Κεφάλαιο 7: Υποπρογράμματα. Αρχές Γλωσσών Προγραμματισμού και Μεταφραστών

Αρχές Γλωσσών Προγραμματισμού και Μεταφραστών

Testing for Indeterminacy: An Application to U.S. Monetary Policy. Technical Appendix

Αλγόριθμοι. Α. Υπολογιστικά Προβλήματα. Β. Εισαγωγή στους Αλγόριθμους. Γ. ομή Αλγόριθμων. Δ. ομές εδομένων

Transcript:

restart; A:=linalg[matrix](2,2,[1,2,3,4]); 1 2 A := 3 4 with(linalg); Warning, the protected names norm and trace have been redefined and unprotected [BlockDiagonal, GramSchmidt, JordanBlock, LUdecomp, QRdecomp, Wronskian, addcol, addrow, adj, adjoint, angle, augment, backsub, band, basis, bezout, blockmatrix, charmat, charpoly, cholesky, col, coldim, colspace, colspan, companion, concat, cond, copyinto, crossprod, curl, definite, delcols, delrows, det, diag, diverge, dotprod, eigenvals, eigenvalues, eigenvectors, eigenvects, entermatrix, equal, exponential, extend, ffgausselim, fibonacci, forwardsub, frobenius, gausselim, gaussjord, geneqns, genmatrix, grad, hadamard, hermite, hessian, hilbert, htranspose, ihermite, indexfunc, innerprod, intbasis, inverse, ismith, issimilar, iszero, jacobian, jordan, kernel, laplacian, leastsqrs, linsolve, matadd, matrix, minor, minpoly, mulcol, mulrow, multiply, norm, normalize, nullspace, orthog, permanent, pivot, potential, randmatrix, randvector, rank, ratform, row, rowdim, rowspace, rowspan, rref, scalarmul, singularvals, smith, stackmatrix, submatrix, subvector, sumbasis, swapcol, swaprow, sylvester, toeplitz, trace, transpose, vandermonde, vecpotent, vectdim, vector, wronskian] B:=matrix(2,2,[1,2,3,4]); B:=matrix([[1,2],[3,4]]); B := B := 1 2 3 4 1 2 3 4 evalm(a-b); evalm(a&*b); evalm(a^3); evalm(a&^3); 0 0 0 0 7 10 15 22 37 54 81 118

37 54 81 118 det(a); inverse(a); evalm(a^(-1)); -2-2 1 3-1 2 2-2 1 3-1 2 2 pa:=charpoly(a,lambda); pa := λ 2-5 λ - 2 solve(pa=0,lambda); 5 2 + 1 2 33, 5 2-1 2 33 eigenvalues(a); 5 2 + 1 2 33, 5 2-1 2 33 eigenvectors(a); 5 2 + 1 33, 1, - 1 2 2 + 1 6 33, 1, 5 2-1 2 33, 1, - 1 2-1 6 33, 1 AA:=matrix([[1,1,0],[0,1,0],[0,0,1]]); eigenvalues(aa); BB:=matrix([[0,1,0],[0,0,0],[0,0,1]]); eigenvalues(bb); 1 1 0 AA := 0 1 0 0 0 1

BB := 1, 1, 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0, 0, 1 eigenvectors(aa); eigenvectors(bb); [ 1, 3, {[ 1, 0, 0], [ 0, 0, 1] }] [ 0, 2, {[ 1, 0, 0] }], [ 1, 1, {[ 0, 0, 1] }] C:=array(1..3,1..3); for r from 1 to rowdim(c) do for c from 1 to coldim(c) do C[r,c]:=r-c; C := array( 1.. 3, 1.. 3, []) evalm(c); v:=vector([1,2,3]); evalm(v&*c); evalm(c&*v); 0-1 -2 1 0-1 2 1 0 v := [ 1, 2, 3] [ 8, 2, -4] [-8, -2, 4] w:=matrix([[1],[2],[3]]); w := 1 2 3 evalm(c&*w); evalm(w&*c);

-8-2 4 Error, (in ) non matching dimensions for vector/matrix product M1:=array(1..3,1..2); for r from 1 to rowdim(m1) do for c from 1 to coldim(m1) do M1[r,c]:=1; evalm(m1); M1 := array( 1.. 3, 1.. 2, []) 1 1 1 1 1 1 M2:=array(1..3,1..3); for r from 1 to rowdim(m2) do for c from 1 to coldim(m2) do M2[r,c]:=2; evalm(m2); M2 := array( 1.. 3, 1.. 3, []) 2 2 2 2 2 2 2 2 2 M3:=array(1..1,1..2); for r from 1 to rowdim(m3) do for c from 1 to coldim(m3) do M3[r,c]:=3; M4:=array(1..1,1..3); for r from 1 to rowdim(m4) do for c from 1 to coldim(m4) do M4[r,c]:=4;

evalm(m3);evalm(m4); M3 := array( 1.. 1, 1.. 2, []) M4 := array( 1.. 1, 1.. 3, []) [ 3 3] [ 4 4 4] M:=blockmatrix(2,2,[M1,M2,M3,M4]); 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 M := 1 1 2 2 2 3 3 4 4 4 N:=submatrix(M,2..4,2..3); N := 1 2 1 2 3 4 P:=array(1..2,1..2); for r from 1 to 2 do for c from 1 to 2 do P[r,c]:=x^r*y^c; end do; evalm(p); P := array( 1.. 2, 1.. 2, []) x y x y 2 x 2 y x 2 y 2 diff(p[1,1],x); diff(p,x); #attenzione! map(diff,p,x); y 0 y y 2 2 x y 2 x y 2

mdiff:=proc(mat,variab) local nr,nc,ir,ic,matapp; nr:=rowdim(mat): nc:=coldim(mat): matapp:=matrix(nr,nc): for ir from 1 to nr do for ic from 1 to nc do matapp[ir,ic]:=diff(mat[ir,ic],variab); eval(matapp); end proc; mdiff := proc( mat, variab) local nr, nc, ir, ic, matapp; nr := rowdim( mat); nc := coldim( mat); matapp := `matrix`( nr, nc); for ir to nr do for ic to nc do matapp[ir, ic] := `diff`( mat[ir, ic], variab) end do end do `eval`( matapp) end proc Px:=mdiff(P,x); Px := y y 2 2 x y 2 x y 2 mdiffbis:=proc(mat,variab) local nr,nc,ir,ic,matapp; nr:=rowdim(mat); print(nr); nc:=coldim(mat); print(nc); # per visualizzare le dimensioni matapp:=matrix(nr,nc): for ir from 1 to nr do for ic from 1 to nc do matapp[ir,ic]:=diff(mat[ir,ic],variab)end do eval(matapp);end proc; mdiffbis := proc( mat, variab) local nr, nc, ir, ic, matapp; nr := rowdim( mat); print( nr); nc := coldim( mat); print( nc); matapp := `matrix`( nr, nc); for ir to nr do for ic to nc do matapp[ir, ic] := `diff`( mat[ir, ic], variab) end do end do `eval`( matapp) end proc Px:=mdiffbis(P,x); 2 2

y y 2 Px := 2 x y 2 x y 2 save mdiff,mdiffbis,"d:/laura/didattica/labaut/labaut05/libreria"; # per caricare la procedura in altro documento: # read("d:/laura/didattica/labaut/labaut05/libreria"); read "D:/Laura/didattica/LabAut/labaut05/libreria"; mdiff := proc( mat, variab) local nr, nc, ir, ic, matapp; nr := rowdim( mat); nc := coldim( mat); matapp := `matrix`( nr, nc); for ir to nr do for ic to nc do matapp[ir, ic] := `diff`( mat[ir, ic], variab) end do end do `eval`( matapp) end proc mdiffbis := proc( mat, variab) local nr, nc, ir, ic, matapp; nr := rowdim( mat); print( nr); nc := coldim( mat); print( nc); matapp := `matrix`( nr, nc); for ir to nr do for ic to nc do matapp[ir, ic] := `diff`( mat[ir, ic], variab) end do end do `eval`( matapp) end proc S:=0; #somma di tutti i numeri pari fino a 10 for i from 2 by 2 to 10 do S:=S+i; end do: eval(s); S := 0 S:=0; #somma di tutti i numeri pari fino a 10 for i from 2 by 2 while i<11 do S:=S+i; end do: eval(s); S := 0 30 30 J:=array(1..4,1..4); J := array( 1.. 4, 1.. 4, []) evalm(j);

J 1, 1 J 1, 2 J 1, 3 J 1, 4 J 2, 1 J 2, 2 J 2, 3 J 2, 4 J 3, 1 J 3, 2 J 3, 3 J 3, 4 J 4, 1 J 4, 2 J 4, 3 J 4, 4 for r from 1 to 4 do for c from 1 to 4 do if r=c then J[r,c]:=2; else J[r,c]:=0; fi; evalm(j); 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 2 for r from 1 to 4 do for c from 1 to 4 do if r=c then J[r,c]:=2; elif r=c-1 then J[r,c]:=1; else J[r,c]:=0; fi; evalm(j); J[3,4]:=0; 2 1 0 0 0 2 1 0 0 0 2 1 0 0 0 2 evalm(j); J 3, 4 := 0

2 1 0 0 0 2 1 0 0 0 2 0 0 0 0 2