Matriseoperasjoner. E.Malinnikova, NTNU, Institutt for matematiske fag. September 22, 2009

Like dokumenter
Homogene lineære ligningssystem, Matriseoperasjoner

Inverse matriser. E.Malinnikova, NTNU, Institutt for matematiske fag. September, 2009

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts.

Elementær Matriseteori

Vær OBS på at svarene på mange av oppgavene kan skrives på flere ulike måter!

Matriser. Kapittel 4. Definisjoner og notasjon

4 Matriser TMA4110 høsten 2018

Regneregler for determinanter

Repetisjon: Om avsn og kap. 3 i Lay

Matriser En matrise er en rektangulær oppstilling av tall og betegnes med en stor bokstav, f.eks. A, B, C,.. Eksempler:

Repetisjon: om avsn og kap. 3 i Lay

MAT1120 Repetisjon Kap. 1, 2 og 3

I dette kapittelet skal vi studerer noen matematiske objekter som kalles matriser. Disse kan blant annet brukes for å løse lineære likningssystemer.

Forelesning i Matte 3

Matriser En matrise er en rektangulær oppstilling av tall og betegnes med en stor bokstav, f.eks. A, B, C,.. Eksempler:

Matriser En matrise er en rektangulær oppstilling av tall og betegnes med en stor bokstav, f.eks. A, B, C,.. Eksempler:

Mer om kvadratiske matriser

Mer om kvadratiske matriser

Lineære ligningssystem og matriser

Lineær Algebra og Vektorrom. Eivind Eriksen. Høgskolen i Oslo, Avdeling for Ingeniørutdanning

Determinanter til 2 2 og 3 3 matriser

Lineære ligningssystem; Gauss-eliminasjon, Redusert echelonmatrise

MA1201, , Kandidatnummer:... Side 1 av 5. x =.

Eksamensoppgave i MA1201 Lineær algebra og geometri

Lineær algebra-oppsummering

Forelesningsnotat i Diskret matematikk 27. september 2018

Minste kvadraters løsning, Symmetriske matriser

Forelesning 22 MA0003, Mandag 5/ Invertible matriser Lay: 2.2

Matriser og Kvadratiske Former

Løsningsforslag øving 6

1 Gauss-Jordan metode

Pensum i lineæralgebra inneholder disse punktene.

Øving 2 Matrisealgebra

Obligatorisk innleveringsoppgave, løsning Lineær algebra, Våren 2006

Universitetet i Agder Fakultetet for teknologi og realfag Institutt for matematiske fag. Eksamen MA desember Lykke til!

TMA4110 Eksamen høsten 2018 EKSEMPEL 1 Løsning Side 1 av 8. Løsningsforslag. Vi setter opp totalmatrisen og gausseliminerer: x 1 7x 4 = 0

Gauss-eliminasjon og matrisemultiplikasjon

MA1201/MA6201 Høsten 2016

12 Projeksjon TMA4110 høsten 2018

tma4110 Matematikk 3 Notater høsten 2018 Øystein Skartsæterhagen Morten Andreas Nome Paul Trygsland

MAT 1110: Bruk av redusert trappeform

Løsningsforslag øving 7

MA1201/MA6201 Høsten 2016

Ma Linær Algebra og Geometri Øving 5

Universitet i Bergen. Eksamen i emnet MAT121 - Lineær algebra

Lineære likningssystemer, vektorer og matriser

100 ENKLERE OPPGAVER MED HINT OG LØSNINGSFORSLAG I LINEÆR ALGEBRA (OG NOEN I DISKRET MATEMATIKK)

Lineær algebra. H. Fausk i=1 a ix i. Her har vi oppgitt hva ledd nummer i skal være og hvilke indekser i vi summerer over.

MA1201/MA6201 Høsten 2016

Digital Arbeidsbok i ELE 3719 Matematikk

Lineær algebra. H. Fausk i=1 a ix i. Her har vi oppgitt hva ledd nummer i skal være og hvilke indekser i vi summerer over.

Diagonalisering. Kapittel 10

Rang og Vektorrom. Magnus B. Botnan NTNU. 4. august, 2015

Fasit til utvalgte oppgaver MAT1110, uka 13/4-16/4

Forberedelseskurs i matematikk

Lineære likningssystemer og matriser

18. (og 19.) september 2012

Lineære likningssystemer, vektorer og matriser

Lineær algebra. H. Fausk i=1 a ix i. Her har vi oppgitt hva ledd nummer i skal være og hvilke indekser i vi summerer over.

MAT Vår Oblig 1. Innleveringsfrist: Fredag 19.februar kl. 1430

Lineære ligningssystemer. Forelesning, TMA4110 Torsdag 17/9. Lineære ligningssystemer (forts.) Eksempler

Til enhver m n matrise A kan vi knytte et tall, rangen til A, som gir viktig informasjon.

Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

TMA4110 Matematikk 3 Eksamen høsten 2018 Løsning Side 1 av 9. Løsningsforslag. Vi setter opp totalmatrisen og gausseliminerer:

TMA4115 Matematikk 3 Vår 2017

Oppgave 1 (25 %) - Flervalgsoppgaver

TMA4122/TMA4130 Matematikk 4M/4N Høsten 2010

MAT Onsdag 7. april Lineær uavhengighet (forts. 1.8 Underrom av R n, nullrom, basis MAT Våren UiO. 7.

Eksamensoppgave i TMA4110/TMA4115 Calculus 3

En rekke av definisjoner i algebra

Oppfriskningskurs i matematikk 2008

MAT UiO. 10. mai Våren 2010 MAT 1012

Arne B. Sletsjøe. Kompendium, MAT 1060

GENERELLE VEKTORROM. Hittil har vi bare snakket om vektorrom av type

Lineær algebra. H. Fausk

4.1 Vektorrom og underrom

(3/2)R 2+R 3 R 1 +R 2,( 2)R 1 +R 3 ( 2)R 1 +R 4 6/5R 3 +R 4 1/5R 3

Lineær algebra. H. Fausk

Eksamensoppgave i TMA4115 Matematikk 3

Lineær algebra. 0.1 Vektorrom

Generelle teoremer og denisjoner MA1201 Lineær Algebra og Geometri - NTNU Lærebok: Anton, H. & Rorres, C.: Elementary Linear Algebra, 11.

7 Egenverdier og egenvektorer TMA4110 høsten 2018

LO510D Lin.Alg. m/graf. anv. Våren 2005

Basis, koordinatsystem og dimensjon

Lineær algebra. Kurskompendium, Utøya, MAT1000. Inger Christin Borge

Løsningsforslag. Vedlegg C: Kapittel 2. e) Ingen løsning. f) Flere løsninger: x = 4 + 2t, y = t. c) x 1 = 2, x 2 = 3, x 3 = 1

Løsningsforslag til eksamen i MA0002, Brukerkurs i matematikk B

MAT1120 Repetisjon Kap. 1

A 2 = PDP 1 PDP 1 = PD 2 P 1. og ved induksjon får vi. A k = PD k P 1. Kommentarer:

Løsningsforslag til eksamen i MA1202/MA6202 Lineær algebra med anvendelser høsten 2009.

6.8 Anvendelser av indreprodukter

KOMPLEKSE TALL. hvor x og y er reelle tall. x = Re z og y = Im z

Oppgaver til seksjon med fasit

TMA4210 Numerisk løsning av part. diff.lign. med differansemetoder Vår 2005

Vektorrom. Kapittel 7. Hva kan vi gjøre med vektorer?

Lineær uavhengighet og basis

R: 0, , = 6000 D : 0, , = 4000 La v n = angi fordelingen etter n år (dvs. a b n stemmer for R og

3.9 Teori og praksis for Minste kvadraters metode.

Obligatorisk oppgavesett 1 MAT1120 H16

Transkript:

Matriseoperasjoner E.Malinnikova, NTNU, Institutt for matematiske fag September 22, 2009

Addisjon av matriser Hvis A = [a ij ] og B = [b ij ] er matriser med samme størrelse, så er summen A + B matrisen som vi får ved å legge sammen samsvarende elementer i A og B, A + B = [a ij + b ij ].

Addisjon av matriser Hvis A = [a ij ] og B = [b ij ] er matriser med samme størrelse, så er summen A + B matrisen som vi får ved å legge sammen samsvarende elementer i A og B, A + B = [a ij + b ij ]. Eksempel [ 1 2 5 0 ] [ 4 1 + 0 3 ] [ 5 3 = 5 3 ]

Multiplikasjon av en matrise med et tall Hvis A = [a ij ] er en matrise og c er et tall, så er ca matrisen som vi får ved å multiplisere hvert element i A med c, ca = [ca ij ].

Multiplikasjon av en matrise med et tall Hvis A = [a ij ] er en matrise og c er et tall, så er ca matrisen som vi får ved å multiplisere hvert element i A med c, ca = [ca ij ]. Eksempel [ 1 2 3 5 0 ] [ = 3 6 15 0 ]

Indreprodukt Hvis u = (u 1,..., u p ) og v = (v 1,..., v p ) er to p-vektorer, så er indreproduktet (skalarproduktet/prikkproduktet) tallet gitt ved u v = u 1 v 1 + u 2 v 2 +... + u p v p. Produktet av en rad-vektor a = [a 1,..., a p ] og en kolonne-vektor b 1 b =... b p er definert ved ab = a b = [a 1 b 1 +... + a p b p ]

Matrisemultiplikasjon Hvis A = [a ij ] er en m p matrise og B er en p n matrise, så er AB matrisen med størrelsen m n der elementet i i-te rad og j-te kolonne er indreproduktet av i-te rad i A og j-te kolonne i B, AB = [a i1 b 1j + a i2 b 2j +... + a ip b pj ].

Matrisemultiplikasjon Hvis A = [a ij ] er en m p matrise og B er en p n matrise, så er AB matrisen med størrelsen m n der elementet i i-te rad og j-te kolonne er indreproduktet av i-te rad i A og j-te kolonne i B, AB = [a i1 b 1j + a i2 b 2j +... + a ip b pj ]. Eksempel [ 3 1 2 5 0 1 ] 4 1 2 0 2 7 =

Matrisemultiplikasjon Hvis A = [a ij ] er en m p matrise og B er en p n matrise, så er AB matrisen med størrelsen m n der elementet i i-te rad og j-te kolonne er indreproduktet av i-te rad i A og j-te kolonne i B, AB = [a i1 b 1j + a i2 b 2j +... + a ip b pj ]. Eksempel [ 3 1 2 5 0 1 ] 4 1 2 0 2 7 = [ 3 4 + 1 ( 2) + ( 2) 2 3 1 + 1 0 + 2 7 5 4 + 0 ( 2) + 1 2 5 1 + 0 0 + 1 7 ]

Matrisemultiplikasjon Hvis A = [a ij ] er en m p matrise og B er en p n matrise, så er AB matrisen med størrelsen m n der elementet i i-te rad og j-te kolonne er indreproduktet av i-te rad i A og j-te kolonne i B, AB = [a i1 b 1j + a i2 b 2j +... + a ip b pj ]. Eksempel [ 3 1 2 5 0 1 ] 4 1 2 0 2 7 = [ 3 4 + 1 ( 2) + ( 2) 2 3 1 + 1 0 + 2 7 ] 5 4 + 0 ( 2) + 1 2 5 1 + 0 0 + 1 7 [ ] 6 11 = 18 2

Matrisemultiplikasjon og lineære ligningssystem Ligningssystemet kan skrives som 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 2...... a m1 x 1 + a m2 x 2 +... + a mn x n = b m Ax = b hvor A er koeffisientmatrisen og b er høresidevektoren til x 1 ligningssystemet, x =.... x n

Regler for matriseregning A + B = B + A, A + (B + C) = (A + B) + C

Regler for matriseregning A + B = B + A, A + (B + C) = (A + B) + C A(BC) = (AB)C,

Regler for matriseregning A + B = B + A, A + (B + C) = (A + B) + C A(BC) = (AB)C, AB BA

Regler for matriseregning A + B = B + A, A + (B + C) = (A + B) + C A(BC) = (AB)C, AB BA A(B + C) = AB + AC, (A + B)C = AC + BC

Regler for matriseregning A + B = B + A, A + (B + C) = (A + B) + C A(BC) = (AB)C, AB BA A(B + C) = AB + AC, Hvis A er en m n matrise så er (A + B)C = AC + BC AI n = I m A = A, hvor I n og I m er n n og m m identitesmatrisene.

Inverse matriser Definisjon En kvadratisk matrise A er inverterbar hvis det finnes en matrise B slik at AB = BA = I der I er identitetsmatrisen.

Inverse matriser Definisjon En kvadratisk matrise A er inverterbar hvis det finnes en matrise B slik at AB = BA = I der I er identitetsmatrisen. Hvis A er en inverterbar matrise, så er det nøyaktig én matrise B slik at AB = BA = I. Den kalles den inverse til A og betegnes A 1.

Inverse matriser Definisjon En kvadratisk matrise A er inverterbar hvis det finnes en matrise B slik at AB = BA = I der I er identitetsmatrisen. Hvis A er en inverterbar matrise, så er det nøyaktig én matrise B slik at AB = BA = I. Den kalles den inverse til A og betegnes A 1. Hvis A er inverterbar, så er A 1 inverterbar, og (A 1 ) 1 = A.