Lineær uavhengighet og basis

Like dokumenter
Basis, koordinatsystem og dimensjon

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

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

4.1 Vektorrom og underrom

4.4 Koordinatsystemer

MAT1120 Notat 1 Tillegg til avsnitt 4.4

4.1 Vektorrom og underrom

MAT1120 Notat 1 Tillegg til avsnitt 4.4

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

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

(a) R n defineres som mengden av kolonnevektorer. a 1 a 2. a n. (b) R n defineres som mengden av radvektorer

4.1 Vektorrom og underrom

4.2 Nullrom, kolonnerom og lineære transformasjoner

x 1 x 2 x = x n b 1 b 2 b = b m Det kan være vanskelig (beregningsmessig) og bearbeide utrykk som inneholder

Lineærtransformasjoner

MAT1120 Repetisjon Kap. 1

10 Radrommet, kolonnerommet og nullrommet

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

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

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadrater

4.4 Koordinatsystemer

EKSAMEN I MA1202 LINEÆR ALGEBRA MED ANVENDELSER

Notat2 - MAT Om matriserepresentasjoner av lineære avbildninger

Homogene lineære ligningssystem, Matriseoperasjoner

8 Vektorrom TMA4110 høsten 2018

Universitet i Bergen. Eksamen i emnet MAT121 - Lineær algebra

Vektorligninger. Kapittel 3. Vektorregning

Mer om lineære likningssystemer, vektorer og matriser

Mer lineær algebra. Inger Christin Borge. Matematisk institutt, UiO. Kompendium i MAT1012 Matematikk 2. Våren 2014

MA1201/MA6201 Høsten 2016

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

Emne 7. Vektorrom (Del 1)

Løsningsforslag øving 6

9 Lineærtransformasjoner TMA4110 høsten 2018

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

UNIVERSITET I BERGEN

Løsninger for eksamen i MAT Lineær algebra og M102 - Lineær algebra, fredag 28. mai 2004, Oppgave 1. M s = = 1 2 (cofm 2) T.

Eksamensoppgave i MA1201 Lineær algebra og geometri

MAT-1004 Vårsemester 2017 Obligatorisk øving 2

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

MAT1120 Repetisjon Kap. 1, 2 og 3

Lineær algebra-oppsummering

Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 7 L SNINGSFORSLAG TIL EKSAMEN I SIF5009 MATEMATIKK 3 Bokmål Man

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

MAT 1110: Bruk av redusert trappeform

UNIVERSITETET I OSLO

Lineær algebra. 0.1 Vektorrom

MAT1120 Notat 2 Tillegg til avsnitt 5.4

Minste kvadraters løsning, Symmetriske matriser

6 Determinanter TMA4110 høsten 2018

Løsningsforslag øving 7

UNIVERSITETET I OSLO

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

MAT1120 Notat 2 Tillegg til avsnitt 5.4

6.4 (og 6.7) Gram-Schmidt prosessen

7.4 Singulærverdi dekomposisjonen

Dagens mål. Det matematiske fundamentet til den diskrete Fourier-transformen Supplement til forelesning 8 INF Digital bildebehandling

MA1201/MA6201 Høsten 2016

MAT-1004 Vårsemester 2017 Prøveeksamen

MAT-1004 Vårsemester 2017 Obligatorisk øving 6

Lineære rom og avbildninger

MAT Prøveeksamen 29. mai - Løsningsforslag

Oppgave 1 (25 %) - Flervalgsoppgaver

15 Hovedprinsippet for vektorrom med et indre produkt

12 Lineære transformasjoner

Eksamensoppgave i TMA4110/TMA4115 Calculus 3

Emne 10 Litt mer om matriser, noen anvendelser

OBLIG 2 - MAT 1120 Høsten 2005

Lineære ligningssystem og matriser

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

Rom og lineæritet. Erik Bédos. Matematisk Institutt, UiO 2012.

Forelesning i Matte 3

Repetisjon: Om avsn og kap. 3 i Lay

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

MAT1120 Oppgaver til plenumsregningen torsdag 18/9

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

Diagonalisering. Kapittel 10

SIGNERT DOMINASJON OG RETTEDE MATROIDESYSTEMER

EKSAME SOPPGAVE MAT-1004 (BOKMÅL)

Lineære ligningssystem; Gauss-eliminasjon, Redusert echelonmatrise

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

Løsningsforslag til noen oppgaver om Zorns lemma

MAT-1004 Vårsemester 2017 Prøveeksamen

= 3 11 = = 6 4 = 1.

6.4 Gram-Schmidt prosessen

6.8 Anvendelser av indreprodukter

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadraters problemer

Repetisjon: om avsn og kap. 3 i Lay

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

12 Projeksjon TMA4110 høsten 2018

MA1202/MA S løsningsskisse

Emne 9. Egenverdier og egenvektorer

3.9 Teori og praksis for Minste kvadraters metode.

Et forsøk på et oppslagsverk for TMA4145 Lineære metoder

Determinanter til 2 2 og 3 3 matriser

Generelle teoremer og definisjoner MA1201 Lineær Algebra og Geometri - NTNU

TMA4115 Matematikk 3 Vår 2017

Løsning Eksamensrelevante oppgaver i ELE 3719 Matematikk Vektorer, matriser og lineær algebra Dato Februar Oppgave 1. (A) Vi leser av at

Transkript:

Lineær uavhengighet og basis NTNU, Institutt for matematiske fag 19. oktober, 2010

Lineær kombinasjon En vektor w sies å være en lineær kombinasjon av vektorer v 1, v 2,..., v k hvis det finnes tall c 1,..., c k slik at w = c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c k v k.

Lineær kombinasjon En vektor w sies å være en lineær kombinasjon av vektorer v 1, v 2,..., v k hvis det finnes tall c 1,..., c k slik at w = c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c k v k. Teorem Hvis v 1, v 2,..., v k er vektorer i et vektorrom V så er mengde W av alle lineære kombinasjoner av v 1, v 2,..., v k et underrom i V. Vi sier at W er utspent av vektorene v 1, v 2,..., v k og skriver W = span{v 1, v 2,..., v k }.

Lineært uavhengige vektorer Vektorene v 1, v 2,..., v k er lineært uavhengige hvis ligningen c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c k v k = 0 bare har den trivielle løsningen c 1 = c 2 =... = c n = 0.

Lineært uavhengige vektorer Vektorene v 1, v 2,..., v k er lineært uavhengige hvis ligningen c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c k v k = 0 bare har den trivielle løsningen c 1 = c 2 =... = c n = 0. Vektorene v 1, v 2,..., v k er lineært avhengige hvis det finnes c 1, c 2,...c n, ikke alle null, slik at c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c k v k = 0.

Vektorer i R n Teorem I R n er n vektorer v 1, v 2,..., v n lineært uavhengige hvis og bare hvis n n matrisen A med kolonnevektorer v 1, v 2,..., v n, A = [v 1, v 2,..., v n ], har determinant ulik null, det(a) 0.

Vektorer i R n Teorem I R n er n vektorer v 1, v 2,..., v n lineært uavhengige hvis og bare hvis n n matrisen A med kolonnevektorer v 1, v 2,..., v n, A = [v 1, v 2,..., v n ], har determinant ulik null, det(a) 0. Teorem I R n er k vektorer v 1, v 2,..., v k, k < n, lineært uavhengige hvis og bare hvis n k matrisen A med kolonnevektorer v 1, v 2,..., v k, A = [v 1, v 2,..., v k ], inneholder en k k matrise med determinant ulik null.

Basis Basis for vektorrom: En endelig mengde S = {v 1, v 2,..., v n } av vektorer i et vektorrom V er en basis av V hvis vektorene i S er lineært uavhengige, og vektorene i S utspenner V, span(s) = V.

Basis Basis for vektorrom: En endelig mengde S = {v 1, v 2,..., v n } av vektorer i et vektorrom V er en basis av V hvis vektorene i S er lineært uavhengige, og vektorene i S utspenner V, span(s) = V. Da kan enhver vektor i V skrives entydig på formen w = c 1 v 1 + c 2 v 2 +... + c n v n.

Basis for R n Standardbasis i R n er e 1 = (1, 0,..., 0) e 2 = (0, 1,..., 0)... e n = (0, 0,..., 1) Det finnes mange forskjellige basiser for R n.

Dimensjon Teorem La S = {v 1, v 2,..., v n } være en basis for vektorrom V, hvis T = {w 1, w 2,..., w m } er en delmengde av V og m > n så er vektorene i T lineart avhengige.

Dimensjon Teorem La S = {v 1, v 2,..., v n } være en basis for vektorrom V, hvis T = {w 1, w 2,..., w m } er en delmengde av V og m > n så er vektorene i T lineart avhengige. Teorem To basiser for et vektorrom V har like mange vektorer.

Dimensjon Teorem La S = {v 1, v 2,..., v n } være en basis for vektorrom V, hvis T = {w 1, w 2,..., w m } er en delmengde av V og m > n så er vektorene i T lineart avhengige. Teorem To basiser for et vektorrom V har like mange vektorer. Antallet vektorer i en basis for V kalles dimensjonen til vektorromet V.

Basis og dimensjon Teorem La V være et n-dimensjonalt vektorrom. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n lineært uavhengige vektorer i V, så er S en basis for V.

Basis og dimensjon Teorem La V være et n-dimensjonalt vektorrom. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n lineært uavhengige vektorer i V, så er S en basis for V. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n vektorer som utspenner V, span(s) = V, så er S en basis for V.

Basis og dimensjon Teorem La V være et n-dimensjonalt vektorrom. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n lineært uavhengige vektorer i V, så er S en basis for V. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n vektorer som utspenner V, span(s) = V, så er S en basis for V. Hvis S er lineært uavhendig, så finnes en basis for V som inneholder S

Basis og dimensjon Teorem La V være et n-dimensjonalt vektorrom. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n lineært uavhengige vektorer i V, så er S en basis for V. Hvis S = {v 1, v 2,..., v n } er en mengde med n vektorer som utspenner V, span(s) = V, så er S en basis for V. Hvis S er lineært uavhendig, så finnes en basis for V som inneholder S Hvis S utspenner V så inneholder S en basis for V.