Lezione 4 - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico
|
|
- Anna Grilli
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Trasformazioni elementari sulle matrici Data una matrice A K m,n definiamo su A le seguenti tre trasformazioni elementari: T : scambiare tra loro due righe (o due colonne) di A; T : sommare ad una riga (o colonna) di A il prodotto di un altra riga ( o colonna) di A per uno scalare; T : moltiplicare una riga (o colonna) di A per uno scalare λ K. Proprietà del erminante di una matrice Data una matrice A M n (K), sia B M n (K) una matrice ottenuta da A mediante trasformazioni elementari: ) Se B è stata ottenuta da A mediante una trasformazione T allora B - A; ) Se B è stata ottenuta da A mediante una trasformazione T allora B A; Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
2 ) Se B è stata ottenuta da A mediante una trasformazione T allora B λ A; I teoremi precedenti sono utili per semplificare i conti nello sviluppo del erminante i quanto permettono di creare un numero maggiore di zeri nelle righe/colonne delle matrici. Esercizio Calcolare il erminante di 6 A ( ) M R Sfrutto le trasformazioni elementari per ridurre la matrice, se possibile, in una matrice triangolare superiore (o inferiore): Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
3 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico T T A (-) (-) (-) - 78 Esercizio Calcolare il erminante di ) ( B M R
4 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-7 ) ( ) ( () 8 ) ( () T T T T T B - ( 7) - 6
5 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9- Esercizi da svolgere Determinare il erminante delle seguenti matrici possibilmente con l uso delle trasformazioni elementari: B A 6 9 D C 6 / 6 6/ / 9 E [risultati: A-, B, C-9, D-, E]
6 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-6 L uso delle trasformazioni elementari si rende praticamente indispensabile per il calcolo dei erminanti parametrici. Esercizio Determinare per quali valori del parametro reale R il erminante della seguente matrice è non nullo. ( ) R M B B B (-) [-()-()(-)] ( ) dunque B [ - -- ]
7 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-7 Esercizio Determinare per quali valori del parametro reale R il erminante delle seguenti matrici è nullo. ( ) R M C C 9 9 (-9 )()(-)(--)() C [ / -/ - ]
8 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-8 Esercizi da svolgere Determinare per quali valori del parametro reale R il erminante della seguente matrice è nullo. /7 o D 7-9 o 9 ± E
9 Ulteriori teoremi riguardanti il erminante Sia A M n (K), allora valgono le seguenti proprietà del erminante: Teorema della trasposta A t A Teorema di Binet: Se B M n (K), allora (AB) A B Secondo teorema di Laplace La somma dei prodotti di una riga/colonna per i complementi algebrici degli elementi nella stessa posizione ma di un altra riga/colonna è nulla. n j a, j Γ i, j se i n i a i, j Γ i, se j. Tali proprietà non sono qui dimostrate. Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-9
10 Verifichiamo il II teorema di Laplace con un esempio. Esempio A M (R), verifichiamo la formula fissando la seconda colonna e i complementi algebrici degli elementi della terza colonna. A a, Γ, a, Γ, a, Γ,? calcoliamo i complementi algebrici: Γ Γ Γ,,, ( ) ( ) ( ) a, Γ, a, Γ, a, Γ, (-)(-)(-) Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
11 Inversa di una matrice quadrata Data A M n (K), si dice che A è invertibile se esiste B M n (K) (in seguito indicheremo BA - ) tale che: ABBA I n dove I n è l elemento neutro del prodotto tra matrici quadrate di ordine n. Teorema Una matrice quadrata A M n (K) è invertibile se e solo se A. Dimostrazione Se AB I n allora, poiché il I n, per il teorema di Binet (AB) A B A. Ipotizzando che A, costruiamo la matrice B nel seguente modo: Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
12 B Γ, A Γ, A M Γ, n A Γ, A Γ, A M Γ, n A L L O L Γn, A Γn, A M Γ n, n A ove Γ i,j è il complemento algebrico dell entrata (i,j) nella matrice A. Verifichiamo che il prodotto tra A e B fornisce la matrice I n. Moltiplichiamo la i- esima riga di A con la j-esima colonna di B: a i, b,j a i, b,j a i,n b n,j (a i, Γ j, a i, Γ j, a i,n Γ j,n)/a Abbiamo due casi: se ij infatti a i, Γ j, a i, Γ j, a i,n Γ j,n a i, Γ i, a i, Γ i, a i,n Γ i,n A per il I teorema di Laplace; se i j allora per il II teorema di Laplace a i, Γ j, a i, Γ j, a i,n Γ j,n. Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
13 Dunque l elemento in posizione (i,j) verifica la definizione data di I n (lezione ). Analogamente si dimostra BA I n. È facile dimostrare che se esiste un inversa B di A M n (K), essa è unica. Per assurdo: supponiamo esista un altra matrice inversa C tale che ACCA I n. Dimostriamo che BC infatti: CC I n C(AB)(CA)B I n BB. c.v.d. (motivare le uguaglianze) Dunque le due proposizioni stabiliscono la condizione necessaria e sufficiente per l esistenza e unicità della matrice inversa di A M n (K). Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
14 Il teorema della matrice inversa è costruttivo. Esso fornisce il metodo per costruire la matrice inversa A -. Calcolare il erminante di A: ) se A, allora non esiste l inversa. ) Se A, allora esiste la matrice inversa. In tal caso: scrivere la trasposta di A e calcolare ordinatamente i complementi algebrici; costruire la matrice inversa dividendo tutti i complementi algebrici per il erminante di A. Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
15 Esercizio Calcolare, se esiste, la matrice inversa di A M ( R) Calcolo il erminante: A -. Esiste la matrice inversa. Scrivo la matrice trasposta: t A I complementi algebrici sono scritti nell ordine con il quale si ricavano da t A, ma hanno la notazione ricavata da A: Γ, - Γ, - Γ, - Γ, Dividendo tali scalari per - A si ottiene la matrice inversa: Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-
16 Prova:. A / / Esercizio / / Calcolare, se esiste, la matrice inversa di B M Calcolo il erminante: B - 6. Esiste la matrice inversa. Scrivo la matrice trasposta: t B ( R) I complementi algebrici sono scritti nell ordine con il quale si ricavano da t B, ma hanno la notazione ricavata da B: Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-6
17 Γ, - Γ, - Γ, - Γ, Γ, - Γ, -9 Γ, Γ, Γ, 6 Dividendo tali scalari per -6 B si ottiene la matrice inversa: B Prova:. Esercizio Calcolare, se esiste, la matrice inversa di C Λ, 6 Calcolo il erminante: C7. ( R) Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-7
18 Esiste la matrice inversa. Scrivo la matrice trasposta: t C I complementi algebrici: 6 Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, 7 Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Γ, Dividendo tali scalari per 7C si ottiene la matrice inversa: C / / Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-8
19 Prova:. Esercizio Stabilire per quali valori di, numero reale, la seguente matrice è invertibile. D 7 La matrice è invertibile se e solo se il erminante è non nullo. Si ottiene che D se e solo se 7 -. Tale relazione è sempre verificata in quanto <. D è sempre invertibile. Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9-9
20 Lezione - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 9- Esercizi da svolgere Calcolare, se esistono, le matrici inverse di: 6 7 E D C B A
Terminiamo gli esercizi dell ultima lezione. (LUCIDI) Calcolare, se possibile, AC, CA, CH e HC. (LUCIDI)
Terminiamo gli esercizi dell ultima lezione. (LUCIDI) Esempi Calcolare, se possibile, AC, CA, CH e HC. (LUCIDI) Osservazioni per le matrici quadrate a) Data A M n (K) è possibile definire ricorsivamente
DettagliMatrici quadrate particolari
Matrici quadrate particolari Sia A Mn(K) una matrice quadrata. Gli elementi (a 1,1, a 2,2,, a n,n ) costituiscono la diagonale principale di A. Gli elementi (a 1,n, a 2,n-1,, a n-1,2, a n,1 ) costituiscono
DettagliAnno 4 Matrice inversa
Anno 4 Matrice inversa 1 Introduzione In questa lezione parleremo della matrice inversa di una matrice quadrata: definizione metodo per individuarla Al termine della lezione sarai in grado di: descrivere
DettagliEsercitazioni di Algebra e Geometria
Esercitazioni di Algebra e Geometria Anno Accademico 2010 2011 Dott.ssa Elisa Pelizzari e-mail elisa.peli@libero.it Esercitazioni: lunedì 14.30 16.30 venerdì 14.30 16.30 Ricevimento studenti: venerdì 13.30
Dettagli= elemento che compare nella seconda riga e quinta colonna = -4 In generale una matrice A di m righe e n colonne si denota con
Definizione di matrice Una matrice (di numeri reali) è una tabella di m x n numeri disposti su m righe e n colonne. I numeri che compaiono nella tabella si dicono elementi della matrice. La loro individuazione
DettagliIl determinante. Calcolo del determinante di matrici particolari. matrici di ordine 2: sia. a11 a A = allora
Calcolo del determinante di matrici particolari matrici di ordine 2: sia allora Esempio. [ ] a11 a A = 12, a 21 a 22 det A = a 11 a 22 a 21 a 12. Calcolare il determinante di [ ] 1 2 A =. 3 4 matrici di
DettagliCorso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni
Corso di Geometria 2- BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni Esercizio Calcolare il determinante della matrice 2 3 : 3 2 a) con lo sviluppo lungo la prima riga, b) con lo sviluppo lungo la terza colonna, c)
DettagliEquivalentemente, le colonne di A sono linearmente indipendenti se e solo se
Lezioni di Algebra Lineare. Versione novembre 2008 VI. Il determinante Il determinante det A di una matrice A, reale e quadrata, è un numero reale associato ad A. Dunque det è una funzione dall insieme
DettagliLe matrici. Sia K un campo con elemento neutro dell addizione 0 ed elemento neutro della moltiplicazione 1.
Le matrici Sia K un campo con elemento neutro dell addizione 0 ed elemento neutro della moltiplicazione 1. Siano m, n N\{0}. Una matrice m n a coefficienti in K è una tabella di m n elementi di K disposti
DettagliCorso di Matematica Generale M-Z Dipartimento di Economia Universitá degli Studi di Foggia ALGEBRA LINEARE. Giovanni Villani
Corso di Matematica Generale M-Z Dipartimento di Economia Universitá degli Studi di Foggia ALGEBRA LINEARE Giovanni Villani Matrici Definizione 1 Si definisce matrice di tipo m n una funzione che associa
DettagliInversa. Inversa. Elisabetta Colombo
Corso di Approfondimenti di Matematica per Biotecnologie, Anno Accademico 00-0, http://users.mat.unimi.it/users/colombo/programmabio.html e 3 con i Matrici inverse di matrici quadrate e con i Sia A una
Dettagli1 Introduzione alle matrici quadrate 2 2 a coefficienti in R.
1 Introduzione alle matrici quadrate 2 2 a coefficienti in R Per introdurre il concetto di matrice, a 2 righe e 2 colonne, iniziamo col considerare griglie o tabelle di numeri Gli elementi della griglia,
DettagliMATRICI E VETTORI APPROFONDIMENTO PER IL CORSO DI LABORATORIO DI INFORMATICA SARA POLTRONIERI
MATRICI E VETTORI APPROFONDIMENTO PER IL CORSO DI LABORATORIO DI INFORMATICA SARA POLTRONIERI LE MATRICI DEFINIZIONE: Una matrice è un insieme di numeri disposti su righe e colonne. 1 3 7 M = 2 5 1 M è
DettagliRichiami di algebra delle matrici a valori reali
Richiami di algebra delle matrici a valori reali Vettore v n = v 1 v 2. v n Vettore trasposto v n = (v 1, v 2,..., v n ) v n = (v 1, v 2,..., v n ) A. Pollice - Statistica Multivariata Vettore nullo o
DettagliDeterminanti. Definizione ed esempi. Definizione ed esempi. Proprietà dei determinanti Rango di matrici
Introduzione S S S Rango di matrici Si dice sottomatrice d'una matrice data la matrice ottenuta selezionando un certo numero di righe e di colonne della matrice iniziale. Lezione 24.wpd 08/01/2011 XXIV
DettagliMATRICI E SISTEMI LINEARI
1 Rappresentazione di dati strutturati MATRICI E SISTEMI LINEARI Gli elementi di una matrice, detti coefficienti, possono essere qualsiasi e non devono necessariamente essere omogenei tra loro; di solito
DettagliALGEBRA LINEARE PARTE II
DIEM sez. Matematica Finanziaria Marina Resta Università degli studi di Genova Dicembre 005 Indice PREMESSA INVERSA DI UNA MATRICE DETERMINANTE. DETERMINANTE DI MATRICI ELEMENTARI................. MATRICI
DettagliCorso di Matematica e Statistica 3 Algebra delle matrici. Una tabella rettangolare: la matrice. Una tabella rettangolare: la matrice
Pordenone Corso di Matematica e Statistica 3 Algebra delle UNIVERSITAS STUDIORUM UTINENSIS Giorgio T. Bagni Facoltà di Scienze della Formazione Dipartimento di Matematica e Informatica Università di Udine
DettagliLEZIONE i i 3
LEZIONE 5 51 Determinanti In questo lezione affronteremo da un punto di vista prettamente operativo la nozione di determinante, descrivendone le proprietà ed i metodi di calcolo, senza entrare nei dettagli
DettagliRegistro Lezioni di Algebra lineare del 15 e 16 novembre 2016.
Registro Lezioni di Algebra lineare del 15 e 16 novembre 2016 Di seguito si riporta il riassunto degli argomenti svolti; i riferimenti sono a parti del Cap8 Elementi di geometria e algebra lineare Par5
DettagliGiuseppe Accascina. Note del corso di Geometria e Algebra
Giuseppe Accascina Note del corso di Geometria e Algebra Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Anno Accademico 26-27 ii Istruzioni per l uso Faremo spesso riferimento a ciò che è stato
DettagliAppunti di Geometria e Algebra L-A Seconda Facoltà di Ingegneria - Cesena. Marco Alessandrini
Appunti di Geometria e Algebra L-A Seconda Facoltà di Ingegneria - Cesena Marco Alessandrini Ottobre 2006 Indice 1 Informazioni del corso 3 1.1 Programma............................ 3 1.2 Docenti..............................
DettagliElementi di Algebra Lineare Matrici e Sistemi di Equazioni Lineari
Elementi di Algebra Lineare Matrici e Sistemi di Equazioni Lineari Antonio Lanteri e Cristina Turrini UNIMI - 2016/2017 Antonio Lanteri e Cristina Turrini (UNIMI - 2016/2017 Elementi di Algebra Lineare
Dettagli2x 5y +4z = 3 x 2y + z =5 x 4y +6z = A =
Esercizio 1. Risolvere il sistema lineare 2x 5y +4z = x 2y + z =5 x 4y +6z =10 (1) Soluz. La matrice dei coefficienti è 1 4 6, calcoliamone il rango. Il determinante di A è (applico la regola di Sarrus):
DettagliMatematica II,
Matematica II,.05.04 Diamo qui la nozione di determinante di una matrice quadrata, le sue prime proprieta, e ne deriviamo una caratterizzazione delle matrici non singolari e una formula per l inversa di
Dettagli1 se k = r i. 0 altrimenti. = E ij (c)
Facoltà di Scienze Statistiche, Algebra Lineare A, G.Parmeggiani LEZIONE 5 Matrici elementari e loro inverse Si fissi m un numero naturale. Per ogni i, j m con i j siano E ij (c) (ove c è uno scalare )
DettagliGeometria BIAR Esercizi 2
Geometria BIAR 0- Esercizi Esercizio. a Si consideri il generico vettore v b R c (a) Si trovi un vettore riga x (x, y, z) tale che x v a (b) Si trovi un vettore riga x (x, y, z) tale che x v kb (c) Si
Dettagli1. Proprietà della somma di matrici. 1. (A + B) + C = A + (B + C) qualunque. 2. A + B = B + A qualunque siano le matrici
Matrici R. Notari 1 1. Proprietà della somma di matrici 1. (A + B) + C = A + (B + C) qualunque siano le matrici A, B, C Mat(m, n; K). 2. A + B = B + A qualunque siano le matrici A, B Mat(m, n; K). 3. Sia
Dettagli08 - Matrici, Determinante e Rango
Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale Appunti del corso di Matematica 08 - Matrici, Determinante e Rango Anno Accademico 2013/2014 D.
DettagliDef. 1. Si chiamano operazioni elementari sulle righe di A le tre seguenti operazioni:
Facoltà di Scienze Statistiche, Algebra Lineare 1 A, G.Parmeggiani LEZIONE 5 Operazioni elementari sulle righe di una matrice Sia A una matrice m n. Def. 1. Si chiamano operazioni elementari sulle righe
DettagliRIDUZIONE E RANGO , C = 2 5 1
MATRICI E SISTEMI RIDUZIONE E RANGO Riduzione di matrici (definizioni, trasformazioni elementari). Calcolo del rango e dell inversa (metodo di Gauss, metodo di Gauss-Jordan). 3 4 Esercizio Ridurre per
Dettagliha come obiettivo quello di costruire a partire da A una matrice U, m n, che abbia il
Facoltà di Scienze Statistiche, Algebra Lineare 1 A, G.Parmeggiani LEZIONE 6 Eliminazione di Gauss con scambi di righe Sia A O una matrice m n. Abbiamo illustrato nella Lezione 5 un algoritmo che ha come
DettagliMATRICI. 1. Esercizi
MATICI Esercizio Siano A = 0, B = Esercizi 2, C = 0 2 2 Calcolare: a2a B; b3a + 2B 4C; c 2A + B + 2C 2B; d3b + 2(2A C (A + B + 2C isolvere, se possibile: ( 3X + 2(A X + B + 2(C + 2X = 0; (2 4A + 2(B +
DettagliLezioni di Algebra Lineare. II. Aritmetica delle matrici e eliminazione di Gauss. versione ottobre 2008
versione ottobre 2008 Lezioni di Algebra Lineare II. Aritmetica delle matrici e eliminazione di Gauss Contenuto. 1. Somma di matrici e prodotto di una matrice per uno scalare 2. Prodotto di matrici righe
DettagliTesti consigliati e contatti
Testi consigliati e contatti P.Bonacini, M. G. Cinquegrani, L. Marino, Algebra lineare: esercizi svolti, Cavallotto Edizioni, Catania P. Bonacini, M. G. Cinquegrani, L. Marino, Geometria analitica: esercizi
DettagliLEZIONE 12. Y = f(x) = f( x j,1 f(e j ) = x j,1 A j = AX = µ A (X),
LEZIONE 1 1.1. Matrice di un applicazione lineare. Verifichiamo ora che ogni applicazione lineare f: R n R m è della forma µ A per un unica A R m,n. Definizione 1.1.1. Per ogni j 1,..., n indichiamo con
Dettagli( ) TEORIA DELLE MATRICI. A. Scimone a.s pag 1
. Scimone a.s 1997 98 pag 1 TEORI DELLE MTRICI Dato un campo K, definiamo matrice ad elementi in K di tipo (m, n) un insieme di numeri ordinati secondo righe e colonne in una tabella rettangolare del tipo
DettagliCorso di Calcolo Numerico
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Sede di Fermo Corso di 7 - CALCOLO NUMERICO CON MATRICI Richiami teorici Operazioni fondamentali Siano A = {a ij } e B = {b ij }, i = 1,..., m, j = 1,..., n due
DettagliSistemi lineari - Parte Seconda - Esercizi
Sistemi lineari - Parte Seconda - Esercizi Terminologia Operazioni elementari sulle righe. Equivalenza per righe. Riduzione a scala per righe. Rango di una matrice. Forma canonica per righe. Eliminazione
DettagliVettori e matrici. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara
Vettori e matrici Lorenzo Pareschi Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara http://utentiunifeit/lorenzopareschi/ lorenzopareschi@unifeit Lorenzo Pareschi Univ Ferrara
DettagliLEZIONE 4. { x + y + z = 1 x y + 2z = 3
LEZIONE 4 4.. Operazioni elementari di riga. Abbiamo visto, nella precedente lezione, quanto sia semplice risolvere sistemi di equazioni lineari aventi matrice incompleta fortemente ridotta per righe.
Dettagli(VX) (F) Se A e B sono due matrici simmetriche n n allora anche A B è una matrice simmetrica.
5 luglio 010 - PROVA D ESAME - Geometria e Algebra T NOME: MATRICOLA: a=, b=, c= Sostituire ai parametri a, b, c rispettivamente la terzultima, penultima e ultima cifra del proprio numero di matricola
DettagliLEZIONE 1 C =
LEZIONE 1 11 Matrici a coefficienti in R Definizione 111 Siano m, n Z positivi Una matrice m n a coefficienti in R è un insieme di mn numeri reali disposti su m righe ed n colonne circondata da parentesi
DettagliInversa di una matrice
Geometria Lingotto. LeLing: La matrice inversa. Ārgomenti svolti: Inversa di una matrice. Unicita e calcolo della inversa. La inversa di una matrice. Il gruppo delle matrici invertibili. Ēsercizi consigliati:
DettagliLEZIONE 3. a + b + 2c + e = 1 b + d + g = 0 3b + f + 3g = 2. a b c d e f g
LEZIONE 3 3.. Matrici fortemente ridotte per righe. Nella precedente lezione abbiamo introdotto la nozione di soluzione di un sistema di equazioni lineari. In questa lezione ci poniamo il problema di descrivere
DettagliESERCITAZIONE CON EXCEL SULLE MATRICI
ESERCITAZIONE CON EXCEL SULLE MATRICI PROBLEMA 1 commutativa. 2 1 0 e 1 2 4 B = 3 1 2, verificare che la loro somma è Per poter risolvere il problema proposto, è necessario predisporre le matrici sul foglio
DettagliESERCIZI SULLE MATRICI
ESERCIZI SULLE MATRICI Consideriamo il sistema lineare a, x + a, x + + a,n x n = b a, x + a, x + + a,n x n = b a m, x + a m, x + + a m,n x n = b m di m equazioni in n incognite che ha a, a,n A = a m, a
DettagliNOTE DI ALGEBRA LINEARE v = a 1 v a n v n, w = b 1 v b n v n
NOTE DI ALGEBRA LINEARE 2- MM 9 NOVEMBRE 2 Combinazioni lineari e generatori Sia K un campo e V uno spazio vettoriale su K Siano v,, v n vettori in V Definizione Un vettore v V si dice combinazione lineare
DettagliNote per il corso di Geometria e algebra lineare 2009-10 Corso di laurea in Ing. Elettronica e delle Telecomunicazioni
Note per il corso di Geometria e algebra lineare 009-0 Corso di laurea in Ing. Elettronica e delle Telecomunicazioni Spazi di n-uple e matrici. I prodotti cartesiani RR R e RRR R 3, costituiti dalle coppie
DettagliEsercitazione di Matematica su matrici e sistemi lineari
Esercitazione di Matematica su matrici e sistemi lineari Notazioni: deta, A T =trasposta di A, A 1 =inversa di A. 1. Si considerino le matrici A, B, C, D denite da 1 0 5 1 A = 0, B = 0 0, C = 0 1 0 6 1
DettagliFondamenti di ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA
Fondamenti di ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA Corso di laurea in Ingegneria Gestionale 2011-2012 Michel Lavrauw Dipartimento di Tecnica e Gestione dei Sistemi Industriali Università di Padova Lezione 19 Capitolo
DettagliSui determinanti e l indipendenza lineare di vettori
Sui determinanti e l indipendenza lineare di vettori 1 Si dice che m vettori v 1, v 2,,v m di R n sono linearmente indipendenti, se una loro combinazione lineare può dare il vettore nullo solo se i coefficienti
DettagliIntroduzione soft alla matematica per l economia e la finanza. Marta Cardin, Paola Ferretti, Stefania Funari
Introduzione soft alla matematica per l economia e la finanza Marta Cardin, Paola Ferretti, Stefania Funari Capitolo Sistemi di equazioni lineari.8 Il Teorema di Cramer Si consideri un generico sistema
DettagliSistemi II. Sistemi II. Elisabetta Colombo
Corso di Approfondimenti di Matematica per Biotecnologie, Anno Accademico 2011-2012, http://users.mat.unimi.it/users/colombo/programmabio.html 1 2 3 con R.C.+ o 1.10 Rango massimo e determinante con R.C.+
Dettagli08 - Matrici, Determinante e Rango
Università degli Studi di Palermo Facoltà di Economia CdS Sviluppo Economico e Cooperazione Internazionale Appunti del corso di Matematica 08 - Matrici, Determinante e Rango Anno Accademico 2013/2014 D.
DettagliSISTEMI LINEARI. x y + 2t = 0 2x + y + z t = 0 x z t = 0 ; S 3 : ; S 5x 2y z = 1 4x 7y = 3
SISTEMI LINEARI. Esercizi Esercizio. Verificare se (,, ) è soluzione del sistema x y + z = x + y z = 3. Trovare poi tutte le soluzioni del sistema. Esercizio. Scrivere un sistema lineare di 3 equazioni
DettagliRiassumiamo le proprietà dei numeri reali da noi utilizzate nel corso di Geometria.
Capitolo 2 Campi 2.1 Introduzione Studiamo ora i campi. Essi sono una generalizzazione dell insieme R dei numeri reali con le operazioni di addizione e di moltiplicazione. Nel secondo paragrafo ricordiamo
Dettagli1) Quali dei seguenti sottoinsiemi del campo dei numeri reali ℝ sono sottospazi vettoriali?
Geometria I lezione del 30 settembre 2013 Presentazione del corso. Nozioni e notazioni: concetti primitivi di insieme, elemento ed appartenenza. Insiemi numerici: i numeri naturali ℕ, gli interi ℤ, i numeri
DettagliI teoremi della funzione inversa e della funzione implicita
I teoremi della funzione inversa e della funzione implicita Appunti per il corso di Analisi Matematica 4 G. Mauceri Indice 1 Il teorema della funzione inversa 1 Il teorema della funzione implicita 3 1
DettagliLEZIONE 2. ( ) a 1 x 1 + a 2 x a n x n = b, ove a j, b R sono fissati.
LEZIONE 2 2 Sistemi di equazioni lineari Definizione 2 Un equazione lineare nelle n incognite x, x 2,, x n a coefficienti reali, è un equazione della forma (2 a x + a 2 x 2 + + a n x n = b, ove a j, b
DettagliAppunti su Indipendenza Lineare di Vettori
Appunti su Indipendenza Lineare di Vettori Claudia Fassino a.a. Queste dispense, relative a una parte del corso di Matematica Computazionale (Laurea in Informatica), rappresentano solo un aiuto per lo
DettagliParte 8. Prodotto scalare, teorema spettrale
Parte 8. Prodotto scalare, teorema spettrale A. Savo Appunti del Corso di Geometria 3-4 Indice delle sezioni Prodotto scalare in R n, Basi ortonormali, 4 3 Algoritmo di Gram-Schmidt, 7 4 Matrici ortogonali,
DettagliApplicazioni eliminazione di Gauss
Applicazioni eliminazione di Gauss. Premessa Nel seguito supporremo sempre di applicare il metodo di eliminazione di Gauss allo scopo di trasformare la matrice del sistema Ax = b in una matrice triangolare
DettagliEsercizi svolti. risolvere, se possibile, l equazione xa + B = O, essendo x un incognita reale
Esercizi svolti 1. Matrici e operazioni fra matrici 1.1 Date le matrici 1 2 1 6 A = B = 5 2 9 15 6 risolvere, se possibile, l equazione xa + B = O, essendo x un incognita reale Osservazione iniziale: qualunque
DettagliESERCIZI DI MATEMATICA DISCRETA ANNO 2006/2007
ESERCIZI DI MATEMATICA DISCRETA ANNO 6/7 //7 () Ridurre la seguente matrice ad una a scala ridotta utilizzando il metodo di Gauss-Jordan. Soluzione. () Determinare quante e quali sono le matrici a scala
DettagliDefinizione 1. Una matrice n m a coefficienti in K é una tabella del tipo. ... K m, detto vettore riga i-esimo, ed a im
APPUNTI ed ESERCIZI su matrici, rango e metodo di eliminazione di Gauss Corso di Laurea in Chimica, Facoltà di Scienze MM.FF.NN., UNICAL (Dott.ssa Galati C.) Rende, 23 Aprile 2010 Matrici, rango e metodo
DettagliALGEBRA E GEOMETRIA Esercizi Corso di Laurea in Chimica - anno acc. 2015/2016 docente: Elena Polastri,
ALGEBRA E GEOMETRIA Esercizi Corso di Laurea in Chimica - anno acc. 05/06 docente: Elena Polastri, plslne@unife.it Esercizi 3: SPAZI VETTORIALI e MATRICI Combinazioni lineari di vettori.. Scrivere il vettore
DettagliQUADERNI DI DIDATTICA
Department of Applied Mathematics, University of Venice QUADERNI DI DIDATTICA Marta Cardin Paola Ferretti Stefania Funari Introduzione soft alla matematica per l economia e la finanza: I SISTEMI LINEARI
DettagliParte 1. Sistemi lineari, algoritmo di Gauss, matrici
Parte 1. Sistemi lineari, algoritmo di Gauss, matrici A. Savo Appunti del Corso di Geometria 013-14 Indice delle sezioni 1 Brevi richiami sugli insiemi, 1 Insiemi numerici, 3 3 L insieme R n, 4 4 Equazioni
Dettaglia + 2b + c 3d = 0, a + c d = 0 c d
SPAZI VETTORIALI 1. Esercizi Esercizio 1. Stabilire quali dei seguenti sottoinsiemi sono sottospazi: V 1 = {(x, y, z) R 3 /x = y = z} V = {(x, y, z) R 3 /x = 4} V 3 = {(x, y, z) R 3 /z = x } V 4 = {(x,
DettagliLe matrici. A cura di Benedetta Noris, 17 aprile Cos è una matrice. 2 Rappresentazione di una matrice generica 2
Le matrici A cura di Benedetta Noris, 17 aprile 2012 benedetta.noris1@unimib.it Indice 1 Cos è una matrice 1 2 Rappresentazione di una matrice generica 2 3 Somma di matrici e prodotto di una matrice per
DettagliAppunti su matrici e autovalori
Appunti su matrici e autovalori Scienze Naturali 004-05 1 Le matrici Chiamiamo matrici delle tabelle finite di elementi di un insieme N (in genere, ma non sempre, un insieme di numeri posti su righe e
DettagliIl determinante. Area(P (v, w)) se si passa da v a w ruotando in senso orario.
Il determinante Queste note, basate sugli appunti delle lezioni, riepilogano rapidamente la definizione e le proprietà del determinante Vengono inoltre illustrati i metodi di calcolo e alcune dimostrazioni
DettagliGEOMETRIA I (Prof. M. Biliotti)
GEOMETRIA I (Prof. M. Biliotti) Appunti del corso a cura della dott.ssa E. Francot Indice 1 Matrici, determinanti e sistemi lineari. 3 1.1 Premesse............................... 3 1.2 Matrici.................................
DettagliSperimentazioni di Fisica I mod. A Lezione 4
Sperimentazioni di Fisica I mod. A Lezione 4 Alberto Garfagnini Marco Mazzocco Dipartimento di Fisica G. Galilei, Università di Padova 14-15 ottobre 2013 Algebra Booleana Lezione IV: Algebra Booleana 1.
DettagliCorso di Matematica B - Ingegneria Informatica Testi di Esercizi
A. Languasco - Esercizi Matematica B - 1. Sistemi lineari e Matrici 1 A: Sistemi lineari: eliminazione gaussiana Corso di Matematica B - Ingegneria Informatica Testi di Esercizi A1. Determinare, con il
DettagliAppunti sul corso di Complementi di Matematica mod. Analisi prof. B.Bacchelli - a.a. 2010/2011.
Appunti sul corso di Complementi di Matematica mod. Analisi prof. B.Baccelli - a.a. 2010/2011. 06 - Derivate, differenziabilità, piano tangente, derivate di ordine superiore. Riferimenti: R.Adams, Calcolo
Dettagli3x 2 = 6. 3x 2 x 3 = 6
Facoltà di Scienze Statistiche, Algebra Lineare 1 A, GParmeggiani LEZIONE 7 Sistemi lineari Scrittura matriciale di un sistema lineare Def 1 Un sistema di m equazioni ed n incognite x 1, x 2, x n, si dice
DettagliGeometria e Topologia I (U1-4) 2006-mag-10 61
Geometria e Topologia I (U1-4) 2006-mag-10 61 (15.9) Teorema. Consideriamo il piano affine. Se A A 2 (K) è un punto e r una retta che non passa per A, allora esiste unica la retta per A che non interseca
DettagliANALISI 1 - Teoremi e dimostrazioni vari
ANALISI 1 - Teoremi e dimostrazioni vari Sommario Proprietà dell estremo superiore per R... 2 Definitivamente... 2 Successioni convergenti... 2 Successioni monotone... 2 Teorema di esistenza del limite
Dettagli1 Determinante di una matrice 1. 2 Calcolo della matrice inversa 7. 3 Calcolo del rango 8. 4 Soluzioni degli esercizi 12. n! = n.
1 DETERMINANTE DI UNA MATRICE 1 Determinante e rango Indice 1 Determinante di una matrice 1 2 Calcolo della matrice inversa 7 3 Calcolo del rango 8 4 Soluzioni degli esercizi 12 1 Determinante di una matrice
DettagliTEMPUS PECUNIA EST COLLANA DI MATEMATICA PER LE SCIENZE ECONOMICHE FINANZIARIE E AZIENDALI
TEMPUS PECUNIA EST COLLANA DI MATEMATICA PER LE SCIENZE ECONOMICHE FINANZIARIE E AZIENDALI 2 Direttore Beatrice VENTURI Università degli Studi di Cagliari Comitato scientifico Umberto NERI University of
DettagliArgomento 13 Sistemi lineari
Sistemi lineari: definizioni Argomento 3 Sistemi lineari I Un equazione nelle n incognite x,,x n della forma c x + + c n x n = b ove c,,c n sono numeri reali (detti coefficienti) eb è un numero reale (detto
DettagliLEZIONE 3. Typeset by AMS-TEX
LEZIONE 3 3 Risoluzione di sistemi Supponiamo che AX = B sia un sistema di equazioni lineari Ad esso associamo la sua matrice completa (A B Per la Proposizione 236 sappiamo di poter trasformare, con operazioni
DettagliLEZIONE Equazioni matriciali. Negli Esempi e si sono studiati più sistemi diversi AX 1 = B 1, AX 2 = R m,n, B = (b i,h ) 1 i m
LEZIONE 4 41 Equazioni matriciali Negli Esempi 336 e 337 si sono studiati più sistemi diversi AX 1 = B 1, AX 2 = B 2,, AX p = B p aventi la stessa matrice incompleta A Tale tipo di problema si presenta
DettagliIngegneria Gestionale - Corso di Analisi II e Algebra anno accademico 2008/2009
Ingegneria Gestionale - Corso di Analisi II e Algebra anno accademico 28/29 Dire se le seguenti proposizioni sono vere o false: ESERCITAZIONE. Proposizione Vera Falsa f : R R 4 rk(f f : R 4 R rk(f f :
DettagliIntroduciamo ora un altro campo, formato da un numero finito di elementi; il campo delle classi resto modulo n, con n numero primo.
Capitolo 3 Il campo Z n 31 Introduzione Introduciamo ora un altro campo, formato da un numero finito di elementi; il campo delle classi resto modulo n, con n numero primo 32 Le classi resto Definizione
DettagliEsercitazione 6 - Soluzione
Anno Accademico 28-29 Corso di Algebra Lineare e Calcolo Numerico per Ingegneria Meccanica Esercitazione 6 - Soluzione Immagine, nucleo. Teorema di Rouché-Capelli. Esercizio Sia L : R 3 R 3 l applicazione
Dettagliottenuta scambiando in A, le righe con le colonne, così, ad esempio, posto
MATRICI Si chiama matrice di m righe ed n colonne una tabella costituita da m n numeri (detti elementi), disposti in m righe orizzontali ed in n colonne verticali, racchiusi tra due parentesi tonde. (1)
DettagliLezione 9: Le matrici
Lezione 9: Le matrici Ancora un po di sistemi in generale: le notazioni Nella lezione precedente abbiamo visto vari esempi di sistemi lineari in cui si verificavano i seguenti casi: una sola soluzione,
DettagliLEZIONE 8. k e w = wx ı + w y j + w z. k di R 3 definiamo prodotto scalare di v e w il numero
LEZINE 8 8.1. Prodotto scalare. Dati i vettori geometrici v = v x ı + v y j + v z k e w = wx ı + j + k di R 3 definiamo prodotto scalare di v e w il numero v, w = ( v x v y v z ) w x = v x + v y + v z.
DettagliMATRICI. a k b k. k=1
MATRICI Siano m, n N e sia R un anello con 1 Si definisce matrice di tipo m n a coefficienti in R una tabella costituita da m righe e n colonne di elementi di R (che si dicono appunto coefficienti o anche
DettagliEsercizi di ripasso: geometria e algebra lineare.
Esercizi di ripasso: geometria e algebra lineare. Esercizio. Sia r la retta passante per i punti A(2,, 3) e B(,, 2) in R 3. a. Scrivere l equazione cartesiana del piano Π passante per A e perpendicolare
DettagliGeometria analitica del piano pag 12 Adolfo Scimone
Geometria analitica del piano pag 12 Adolfo Scimone Fasci di rette Siano r e r' due rette distinte di equazioni r: ax + by + c r': a' x + b' y + c' Consideriamo la retta combinazione lineare delle due
Dettagli04 - Numeri Complessi
Università degli Studi di Palermo Scuola Politecnica Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche Appunti del corso di Matematica 04 - Numeri Complessi Anno Accademico 2015/2016 M. Tumminello,
DettagliGeometria e algebra lineare (II parte) Bruno Martelli
Geometria e algebra lineare (II parte) Bruno Martelli Dipartimento di Matematica, Largo Pontecorvo 5, 56127 Pisa, Italy E-mail address: martelli at dm dot unipi dot it versione: 7 marzo 2017 Indice Introduzione
DettagliAnelli, corpi e campi
Capitolo 4 Anelli, corpi e campi 41 Anelli Esempio 580 Consideriamo l insieme Z Sappiamo che in Z sono definite due operazioni binarie: l operazione di addizione + e l operazione di moltiplicazione Tali
Dettaglix 1 Fig.1 Il punto P = P =
Geometria di R 2 In questo paragrafo discutiamo le proprietà geometriche elementari del piano Per avere a disposizione delle coordinate nel piano, fissiamo un punto, che chiamiamo l origine Scegliamo poi
DettagliALGEBRA LINEARE. [Nozioni Fondamentali] A CURA DI ALESSANDRO PAGHI. PROFESSORE: Antonio Pasini (
ALGEBRA LINEARE [Nozioni Fondamentali] A CURA DI ALESSANDRO PAGHI PROFESSORE: Antonio Pasini ( http://www3.diism.unisi.it/people/person.php?id=3 ) LINK AL CORSO ANNO 2013/2014: http://www3.diism.unisi.it/fac/index.php?bodyinc=didattica/inc.insegnamento.php&id=54635&aa=2013
DettagliRICHIAMI DI ALGEBRA LINEARE E NORME DI MATRICI E VETTORI. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n. a m1 a m2 a mn
RICHIAMI DI ALGEBRA LINEARE E NORME DI MATRICI E VETTORI LUCIA GASTALDI 1. Matrici. Operazioni fondamentali. Una matrice A è un insieme di m n numeri reali (o complessi) ordinati, rappresentato nella tabella
Dettagli