Műveletek, függvények és tulajdonságaik Mátrix struktúrák:

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Integritási tartományok
Advertisements

Lineáris egyenletrendszerek
A polinomalgebra elemei
Lineáris egyenletrendszerek megoldása Gauss elimináció, Cramer-szabály Dr. Kovács Sándor DE GVK Gazdaságelemzési és Statiszikai Tanszék.
Algebrai struktúrák.
Természetes számok 0, 1, 2, 3, ..., 24, 25, ..., 1231, 1232, ..., n, ...  = {0, 1, 2, 3, ..., n,...} a természetes számok halmaza Műveletek: összeadás.
Készítette: Szinai Adrienn
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
Halmazok, műveletek halmazokkal
Műveletek logaritmussal
Matematikai logika A diasorozat az Analízis 1. (Mozaik Kiadó 2005.) c. könyvhöz készült. Készítette: Dr. Ábrahám István.
Műveletek mátrixokkal
Euklidészi gyűrűk Definíció.
Egy f  R[x] polinom cS -beli helyettesítési értéke
Algebrai struktúrák 1.
Csoport részcsoport invariáns faktorcsoport részcsoport
Gyűrűk Definíció. Az (R, +, ·) algebrai struktúra gyűrű, ha + és · R-en binér műveletek, valamint I. (R, +) Abel-csoport, II. (R, ·) félcsoport, és III.
Számhalmazok.
Egy kis lineáris algebra
Algebra a matematika egy ága
Halmazok, relációk, függvények
MÁTRIX-ELMOZDULÁS-MÓDSZER
Fejezetek a matematikából
A Halmazelmélet elemei
A folyamatok térben és időben zajlanak: a fizika törvényei
A TERMÉSZETTUDOMÁNYOK ALAPJAI 1. Matematika
Differenciál számítás
Lineáris algebra Mátrixok, determinánsok, lineáris egyenletrendszerek
Integrálszámítás Mire fogjuk használni az integrálszámítást a matematikában, hova szeretnénk eljutni? Hol használható és mire az integrálszámítás? (már.
Valós számok Def. Egy algebrai struktúra rendezett test, ha test és rendezett integritási tartomány. Def. Egy (T; +,  ;  ) rendezett test felső határ.
A számfogalom bővítése
Matematika III. előadások Építőmérnök BSc szak PMMINB313
Lineáris transzformáció sajátértékei és sajátvektorai
MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA I.
Halmazok Összefoglalás.
Lineáris algebra.
Exponenciális egyenletek
Halmazműveletek.
Másodfokú egyenletek megoldása
Analitikus geometria gyorstalpaló
Lineáris egyenletrendszerek, leképezések, mátrixok
Vektorterek Definíció. Legyen V Abel-csoport, F test, továbbá
1 Példa. 2 Észrevételek 1. G i következő tulajdonságai invariánsak a direkt szorzat képzésre: asszociativitás, kommutativitás, egységelem létezése, invertálhatóság.
Koncepció: Specifikáció: e par exp i = eb imp bod ib Specifikáció elemzése: tulajdonságok felírása a koncepció alapján + tulajdonságok bizonyítása.
1. MATEMATIKA ELŐADÁS Halmazok, Függvények.
Lineáris algebra.
Az informatika logikai alapjai
1 Vektorok, mátrixok.

Dr. Bánkuti Gyöngyi Klingné Takács Anna
Algebrai struktúrák: csoport, gyűrű, test. RSA Cryptosystem/ Titkosítási rendszer Rivest, Shamir, Adelman (1978) RSA a neten leggyakrabban használt.
A MATEMATIKA FELÉPÍTÉSÉNEK ELEMEI
előadások, konzultációk
A folytonosság Digitális tananyag.
Valószínűségszámítás II.
előadások, konzultációk
Nagy Szilvia 7. Lineáris blokk-kódok
Hibajavító kódok.
Monadikus predikátumlogika, szillogisztika, Boole-algebra
2. gyakorlat INCK401 Előadó: Dr. Mihálydeák Tamás Sándor Gyakorlatvezető: Kovács Zita 2015/2016. I. félév AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI.
Integrálszámítás.
II. konzultáció Analízis Sorozatok Egyváltozós valós függvények I.
Lineáris egyenletrendszerek megoldása Gauss elimináció, Cramer-szabály Dr. Kovács Sándor DE GVK Gazdaságelemzési és Statiszikai Tanszék.
Lineáris egyenletrendszerek
Algebrai struktúrák 1.
avagy, melyik szám négyzete a -1?
Csoport, félcsoport, test
Műveletek, függvények és tulajdonságaik Mátrix struktúrák:
Vektorok © Vidra Gábor,
Előadás másolata:

Műveletek, függvények és tulajdonságaik Mátrix struktúrák: MÁtrix Algebra Definició Műveletek, függvények és tulajdonságaik Mátrix struktúrák: vektortér (n x m) gyűrű (n x n)

Miért fontos? Legtöbb adatot mátrixokban (tömbökben) tárolnak Ezen adatokkal végzett műveletek a statisztikai elemzések alapjai Fizikában többféle mátrix/tenzor ismeretes Mozgások leírás – számítógépes grafika Mátrixok hiányában bonyolult szummajeles műveletsorokkal kellene számolnunk

DefinÍCIÓK számokat skalároknak hívjuk (2018, 2014) mátrix: n x m (= méret, típus) táblázat spec.: négyzetes: n=m spec.: sorvektor: 1 x n , oszlopvektor: n x 1

MÁTRIXOK - JELÖLÉS

MÁTRIXOK EGYENLŐSÉGE Két mátrix egyenlő, ha méretük/típusuk azonos (ugyanannyi sora és oszlopa van mindegyiknek - az azonos pozíciójú elemek egyenlők: A = B, acsa ha aik=bik

sPECIÁLIS MÁTRIXOK Diagonális mátrix (n x n): Trace-nyom:

MÁTRIX MŰVELETEK Transzponálás Összeadás Szorzás

TRANSZPONÁLÁS A → AT Főátlóra tükrözzük a mátrix elemeit vagyis az i. sorból i. oszlop lesz aik→aki

TRANSZPONÁLT TULAJDONSÁGAI

Szimmetrikus mátrix: A = AT Ferdén szimmetrikus mátrix: A = - AT Példa: szimmetrikus, adja meg az a, b, c értékékeket! MO:

Példa: ferdén szimmetrikus, adja meg az a, b, c értékékeket! MO:

Összeadás Akkor végezhető el, ha a két mátrix mérete egyenlő Egyszerűen össze kell adni a megfelelő pozíción áll elemeket: A + B = C

ÖSSZEADÁS: Kérdések: Kommutatív? Asszociatív? Van null elem? Ahol: Kérdések: Kommutatív? Asszociatív? Van null elem? Van inverz?

MÁtrix SZÁMSZOROSA Kérdések: 1A=? Igaz-e hogy (αµ) A= α(µA)? Az adott számmal a mátrix minden elemét megszorozzuk: Kérdések: 1A=? Igaz-e hogy (αµ) A= α(µA)? Igaz-e, hogy (α+µ)A= αA+µA? Igaz-e, hogy α(A+B)= αA+ αB?

n x m típusú MÁTRIXOK STRUKTÚRÁJA Kérdések és válaszok az összeadás tulajdonságaira: Kommutatív? Igen, igaz: A + B = B + A Asszociatív? Igen, igaz: (A + B) + C= A + (B + C) Van null elem? Igen, A + O = A Van inverz? Igen, A + (-A)=O –A elemei az A elemeinek ellentettjei (másképpen –A= (-1)A) A 3-ra KOMMUTATÍV CSOPORT Kérdések és válaszok a számszoros (FÜGGVÉNY!) tulajdonságaira: Igazak az alábbiak: 1A=A Vegyes asszociativitás: (αµ) A= α(µA) Vegyes disztributivitás: (α+µ)A= αA+µA Vegyes disztributivitás: α(A+B)= αA+ αA Az n x m méretű mátrixok a 3 műveletre és a számszorosra nézve VEKTORTERET alkotnak.

MÁtrixOK SZORZÁSA AB mérete

MÁtrixOK SZORZÁSA Ahhoz, hogy össze lehessen szorozni két mátrixot, az ELSŐ mátrixnak annyi oszlopa kell hogy legyen, ahény sora a MÁSODIKNAK! A . B = C (m  n)  (n  p) = (m  p) AB mérete

MÁTRIXOK SZORZÁSA

MÁTRIXOK SZORZÁSA-PÉLDA

EGY NÉPSZERŰ MÁTRIX:

Megjegyzés: Mátrix mindig szimmetrikus

MÁTRIX SZORZÁS TULAJDONSÁGAI AB ÁLTALÁBAN nem egyenlő BA Elképzelhető, hogy BA –t nem is lehet végrehajtani: Az is lehet, hogy „fordítva” is végrehajtható, de mérete más lesz: A  B = C (2  3)  (3  2) = (2  2) B  A = D (3  2)  (2  3) = (3  3)

Példa:

Egyenletrendezés valós számok esetében: Mátrixoknál: Ha C INVERTÁLHATÓ (később erre visszatérünk), akkor A = B

Példa: DE:

MÁTRIXOK SZORZÁSÁNAK TULAJDONSÁGAI Ha végrehajtható, akkor a mátrix szorzás ASSZOCIATÍV A(BC) = (AB)C Érvényes a disztributív szabály: A(B+C)=AB+AC (A+B)C=AC+BC

DM: definíció: Az R gyűrű olyan halmaz, amin két művelet van értelmezve. A + és *, amelyek a követlező tulajdonságokat teljesítik: 1. (R,+) kommutatív csoport 2. * asszociatív 3. A disztributív szabály igaz : (a + b) * c = (a * c) + (b * c) a * (b + c) = (a * b) + (a * c)

NÉGYZETES MÁTRIXOK STRUKTÚRÁJA Mivel a mátrixok a fent definiált összeadásra nézve kommutatív csoportot alkotnak, továbbá a szorzás asszociatív, és a szorzás disztributív az összeadásra nézve ezért a négyzetes mátrixok a szokásos + és * műveletekre nézve GYŰRŰT alkotnak.

MÁTRIXOK SZORZÁSÁNAK TULAJDONSÁGAI AB ≠ BA nem érvényes Ha végrehajtható, akkor a mátrix szorzás ASSZOCIATÍV A(BC) = (AB)C Érvényes a disztributív szabály: A(B+C)=AB+AC (A+B)C=AC+BC Négyzetes mátrixokra van egység, EA=AE, Vannak olyan négyzetes mátrixok, melyeknek van inverze

MÁTRIXOK INVERZE A = A=E = E= (AA*)=( A)A*=EA*=A* Ha egy műveletre vonatkozóan létezik egység, értelmes kérdés, van- e inverz? Definíció: Az A négyzetes mátrix inverzének nevezzük azt a - gyel jelölt (n x n-es) mátrixot, amelyre: A = A=E Volt (DM): Ha egy művelet asszociatív, akkor az inverz egyértelmű: = E= (AA*)=( A)A*=EA*=A*

ELNEVEZÉSEK Elnevezés: A mátrix SZORZÁSRA vonatkozó egységét EGYSÉGMÁTRIXNAK, inverzét (ekkor A négyzetes) INVERZ mátrixnak, ÖSSZEADÁSRA vonatkozó egységét NULLMÁTRIXNAK inverzét ELLENTETT mátrixnak nevezzük.  

HOGYAN LEHET KISZÁMÍTANI VALAMELY MÁTRIX INVERZÉT?

Az egyenletrendszerek együttható mátrixa ugyanaz, az eredeti mátrix. A jobb oldali konstansok különböznek csak. Ezért egyszerre is meg lehet megoldani ezeket az egyenleteket.

HOGYAN LEHET KISZÁMÍTANI VALAMELY MÁTRIX INVERZÉT? Inverz mátrix számítása Gauss-Jordan eliminációval:

Az egyenletrendszerek együttható mátrixa ugyanaz, az eredeti mátrix. A jobb oldali konstansok különböznek csak: Ezért egyszerre lehet megoldani ezeket az egyenleteket.

Inverz mátrix számítása Gauss-Jordan eliminációval , , Folytatás az előző oldalról: Például a 3. sor első elemének nullázása: Csak az utolsó oszlopban van eltérés. Ezért egyszerre is megoldhatjuk: , ,

.

. Ez eddig a GAUSS elimináció, most a főátló feletti elemeket is nullázzzuk – Gauss-Jordan

INVERZ MÁTRIX TULAJDONSÁGAI 1. 2. 3. 4. Ha C invertálható (nem szinguláris), akkor a mátrix egyenletet lehet a szokásos módon rendezni: BIZ.: szorozzuk be az egyenlet mindkét oldalát jobbról C-1-gyel. BIZ.: szorozzuk be az egyenlet mindkét oldalát balról C-1-gyel.

Tétel: Ha A és B invertálható mátrixok, akkor szorzatuk is az, és: Következmény:

Négyzetes mátrixok hatványai: Fentiek miatt van értelme mátrix polinomoknak is (később)