Home - qdidactic.com
Didactica si proiecte didacticeBani si dezvoltarea cariereiStiinta  si proiecte tehniceIstorie si biografiiSanatate si medicinaDezvoltare personala
referate didacticaScoala trebuie adaptata la copii ... nu copiii la scoala





Biologie Botanica Chimie Didactica Fizica Geografie
Gradinita Literatura Matematica


Matematica


Qdidactic » didactica & scoala » matematica
Elemente de algebra liniara



Elemente de algebra liniara


Elemente de algebra liniara



1.1.Spatii vectoriale

Definitie. Fie (K,+,·) corp comutativ si V o multime nevida. Spunem ca V are structura de spatiu vectorial peste K daca s-au definit doua legi de compozitie :V V V (lege de compozitie interna) si A:K V V (lege de compozitie externa) astfel incat sa fie satisfacute urmatoarele:



i)        (V, ) este un grup abelian

ii)      a b Ax=(aAx) bAx), ( a b IK si xIV

aA(x y)=(aAx) aAy), ( aIK si ( )x,yIV

ab Ax=aA bAx), ( a b IK si x IV

x=x, ( )x IV unde 1IK este elementul unitate.


1.2.Subspatii vectoriale

Definitie. Fie V|K si W V, W Spunem ca W este subspatiu vectorial al spatiului V daca W este spatiu vectorial in raport cu legile de compozitie interna si externa induse pe W de legile corespunzatoare din V.

Notam W<V

Teorema. Fie V|K, W V, W Atunci W<V a b IK si x,yIW T ax + by I W.


1.3.Dependenta si independenta liniara. Baza.

Fie V K

Definitii 1. Fiind data multimea S= V, vectorul av++av cu a,,a IA se numeste combinatie liniara a elementelor multimii S.

Multimea  S= V se numeste sistem de generatori al spatiului vectorial V daca orice vector din V se scrie ca o combinatie liniara a elementelor multimii S.

Multimea  S= V se numeste sistem liniar independent daca din orice combinatie liniara nula a elementelor multimii S obtinem toti scalarii nuli.

Daca S nu este sistem liniar independent spunem ca este sistem liniar dependent.

Sistemul de vectori B= V este o baza a spatiului vectorial V daca B este sistem liniar independent si sistem de generatori.

Teorema 1. Reprezentarea unui vector intr-o baza este unica.

Teorema 2. Orice spatiu vectorial admite o baza.

Definitie. Fie V K.  Se numeste dimensiunea lui V numarul vectorilor unei baze din V.

Teorema 3. Orice doua baze ale unui spatiu vectorial au acelasi numar de elemente.

Teorema 4. Fie V/K un spatiu vectorial de dimensiune n, atunci orice sistem liniar independent cu n vectori este baza.           

Teorema 5. Vectorii v= ,, vn=  din Aformeaza o baza in A determinantul matricei asociate  A=formata cu cei n vectori este nenul, deci detA 0. Daca detA=0 T sistemul de vectori nu formeaza o baza a lui A


1.4.Schimbarea bazei. Lema substitutiei.

Metoda pivotului.

Regula practica dedusa din lema substitutiei, numita regula pivotului de schimbare a bazei, are urmatoarele etape:

elementele de pe linia pivotului se impart la pivot;

coloana pivotului devine vector unitar.

pentru orice alt element se aplica regula dreptunghiului: se construieste un dreptunghi imaginar cu

varfurile in pivot si elementul ce trebuie transformat si se aplica regula:

noua componenta este data de : [(produsul elementelor de pe diagonala pivotului)-(produsul elementelor de pe cealalta diagonala)]/pivot.

a=pivot si x=elementul ce se recalculeaza

T noul element x'



1.5. Functionale pe spatii vectoriale

Functionale liniare

Definitie. Fie V|A. Aplicatia f:V A este o functionala liniara daca sunt satisfacute axiomele:

1. f(x+y)=f(x)+f(y), x,yIV - aditivitatea;

2. f(lx)=lf(x), xIV si lIA - omogenitatea.

Teorema. f :V A este o forma liniara a b IA si x,yIV, f(ax+by)=af(x)+bf(y)


Functionale biliniare

Definitie. Fie V/A si W/A . Aplicatia f V W A este o functionala biliniara daca este liniara in fiecare argument.

Teorema. Fie V/A , cu dimV=n; W/A, cu dim W=m; B = o baza a lui V si B' = o baza a lui W.

O functionala biliniara f V W A se poate reprezenta matriceal f(x,y) = xTAy, unde , aij = f(ei,lj) .

Caz particular. Pentru V=W si dim V=n obtinem f V V A este o functionala biliniara   astfel ca f(x,y)=xTAy, x,yIV.

Definitie. O functionala biliniara f V V A se numeste simetrica daca are loc: f(x,y)=f(y,x), x,yIV

Observatie. Functionala biliniara f V V A este simetrica daca si numai daca  A = AT, adica matricea A este simetrica.


Forme patratice

Definitie. h:V A este o forma patratica pe spatiului vectorial V, daca exista o functionala biliniara simetrica f:V V A astfel incat h(x)=f(x,x), xIV.

Teorema. Fie V/A , cu dimV=n. Aplicatia h V A este o forma patratica a spatiului vectorial V daca si numai daca exista  astfel incat h(x) = xTAx , xIV.

Clasificarea functionalelor patratice

Fie h V A o functionala patratica a spatiului vectorial V.

h(x) este pozitiv definita daca h(x)> xIV-

h(x) este pozitiv semidefinita daca h(x) xIV-

h(x) este negativ definita daca h(x)< xIV-

h(x) este negativ semidefinita daca h(x) xIV-

h(x) este nedefinita daca exista x1,x2IV astfel incat h(x1)>0 si h(x2)<

Metoda Jacobi de reducere a functionalelor patratice la forma canonica

Aceasta metoda consta in aducerea functionalei patratice cu matricea A la o noua functionala patratica avand matricea B - diagonala si se bazeaza pe trecerea de la baza initiala B0=(e1, . ,en) la o noua baza B1=(b1, . ,bn) numita baza canonica sau normala, in raport cu care functionala patratica se scrie ca o suma de patrate.

Teorema Jacobi Fie h V A o functionala patratica a spatiului vectorial V exprimata in baza B0=(e1, . ,en), h(x) = xTAx, xIV (unde A = (aij)i,j=1,n , aij = f(ei,ej) sunt valorile functionalei biliniare simetrice asociate pe multimea vectorilor bazei B0).

Daca toti minorii principali ai matricei A, D = a11, D = a11 a22- a21 a12, . , Dn = detA, sunt nenuli, atunci exista baza B1=(b1, . ,bn) a lui V astfel incat:

h(x)=(1/D x D D x Dn-1/Dn xn

unde (x xn) sunt coordonatele lui x in noua baza.

Din aceasta teorema se deduc cateva proprietati importante ale functionalelor patratice:

i)functionala patratica este pozitiv definita Dh> h=1,..,n.

ii) functionala patratica este negativ definita Dh>0 pentru h par si Dh<0 pentru h impar.

Daca exista Dh>0 si Dh<0 si nu se incadreaza in situatia ii) T functionala patratica este nedefinita.

Daca exista Dh=0 atunci natura functionalei patratice nu poate fi stabilita prin metoda Jacobi ci se apeleaza la metoda Gauss.

Metoda Gauss de reducere a functionalelor patratice la forma canonica

Fie

Daca a11 0, se grupeaza intr-o paranteza toti termenii care contin pe

x1 pentru a obtine un patrat perfect, restul termenilor aflandu-se in afara acesteia.

unde h1(x) este o functionala patratica in care apar doar variabilele x2, . ,xn


Efectuand transformarea liniara:

 , i=2, . ,n

obtinem .

Daca a11=0, cautam un indice jI astfel incat ajj

Daca gasim un asemenea indice renumerotam variabilele astfel incat variabila j sa devina prima variabila si in continuare procedam ca in primul caz.

Daca a11=0 jI exista un indice i astfel incat a1i 0 si

efectuam transformarea:

,daca j 1 si j i.

Astfel coeficientul lui este nenul si procedam mai departe ca in primul caz.

Acelasi procedeu se aplica si functionalei patratice h1(x) in care apar doar variabilele x2, . ,xn.

Se continua algoritmul pana la epuizarea tuturor variabilelor, cand obtinem h(x)=(k1)x +(k2)x + . +(kn)xn

Aplicatii

1. Sa se arate ca mutimea B= A, unde v , v v , este o baza in A. Sa se gaseasca coordonatele vectorului v= in aceasta baza.

Solutie : i) Pasul 1 Asociem matricea sistemului de vectori :

A=

Pasul 2 Calculam determinantul matricei A:

detA== -2

Cum detA TB baza in A

ii)B fiind baza in A, orice vector din A se scrie ca o combinatie liniara a vectorilor v,v,v in mod unic.

Avem v=av+av+av

=a+a+a =

Matricea asociata sistemului este A=, iar detA T sistemul este compatibil determinat cu solutia data de a=, a=, a=, unde =detA=-2 .

=

=

T a=3 ; a=-1 ;a=0 T[v]=.

Studiati compatibilitatea sistemului si in caz de compatibilitate rezolvati sistemul :

(S)

Solutie:(A|b)=~~

rang A=3, rang A=3 T (S) este compatibil simplu nedeterminat cu solutia data de:

(-1+4t,2-3t,-2t,t), tIA

Construiti o forma liniara pe V=R4.

Solutie: Alegem astfel ca f(x) = x1+ x2+ x3+ x4

Fie = 1 si x= => f(x) = 2 x1+ x4

Pentru y = => x+y =

Verificam aditivitatea: f(x+y)=  f(x)+f(y), x,yI R4

f( x+y) = 2 (x1+ y1) + x4+ y4 = 2x1+2 y1+ x4+ y4

Cum f(x)+f(y) = 2 x1+ x4 + 2 y1+ y4 rezulta ca axioma este verificata.

Verificam omogenitatea: f( x) = f(x), aIA xI R4

Din  f( x) = 2 x1+ x4 = (2 x1+ x4) si f(x)= (2 x1+ x4) rezulta ca si axioma de omogenitate este verificata => f astfel construita este functionala liniara.

Pe V=A construiti o forma biliniara simetrica.

Solutie: Fie A =

Fie f: x , f(x,y)=xAy.

Practic, pentru a scrie f putem asocia urmatorul tabel:


y1   y 2 y3 y4

x1

x2

x3

x4

1 2 1

0 2 0

2 0 1

0 1 0

f(x,y) = x1y1+x1y2+x1y3+x1y4+x2y1+2x2y3+x3y1+2x3y2+x3y4+x4y1+x4y3

Sa se reduca la forma canonica, forma patratica h :A A, h(x)=2x+x+x+2 xx+xx

Solutie: Asociem matricea formei patratice A=

Calculam D=2, D==1, D=1/2.

Conform teoremei Jacobi :

h(x)=+ += +2+2.

Observatie: forma patratica data este pozitiv definita.





Contact |- ia legatura cu noi -| contact
Adauga document |- pune-ti documente online -| adauga-document
Termeni & conditii de utilizare |- politica de cookies si de confidentialitate -| termeni
Copyright © |- 2024 - Toate drepturile rezervate -| copyright