Note per il corso di Geometria e algebra lineare Corso di laurea in Ing. Elettronica e delle Telecomunicazioni

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Note per il corso di Geometria e algebra lineare 2009-10 Corso di laurea in Ing. Elettronica e delle Telecomunicazioni"

Transcript

1 Note per il corso di Geometria e algebra lineare 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 e terne ordinate di numeri reali, engono utilizzati in geometria analitica per rappresentare i punti del piano e dello spazio, mediante l'introduzione di un sistema di coordinate cartesiane. Ora generalizziamo il concetto, introducendo gli spazi di n -uple. Denizione. L'insieme R n f(a ; a ; : : : ; a n ) j a i R; i ; : : : ; ng e detto spazio delle n -uple di numeri reali, dette anche ettori numerici a n componenti. Introduciamo in R n un'operazione, che rende lo spazio delle n -uple un gruppo commutatio. Date due n -uple a (a ; : : : ; a n ) e b (b ; : : : ; b n ), la loro somma e la n -upla a + b (a + b ; : : : ; a n + b n ): L'elemento neutro e la n -upla nulla O (0; : : : ; 0) e il simmetrico di a e l'opposto a ( a ; : : : ; a n ). Nel seguito useremo anche una seconda operazione, la moltiplicazione per scalare: dati k R e a R n, poniamo ka (ka ; : : : ; ka n ): Osseriamo che algono: 0a O e a a 8a R n. Inoltre ( )a a.. Introduciamo ora le matrici, uno degli oggetti fondamentali usati nel corso. L'aritmetica delle matrici consente di trattare piu semplicemente i sistemi lineari e fornisce uno strumento adatto per formulare e risolere ari problemi applicatii. Denizione. Siano m; n due interi positii. Una matrice reale di tipo (m; n) (o m n ) e una tabella rettangolare di mn numeri reali costituita da m righe e n colonne. a a a n A a a a n a m a m a mn Useremo la notazione A [a ij per denotare la matrice A, di elementi a ij, doe il primo indice indica la riga e il secondo la colonna. Il simbolo M m;n (R) indica l'insieme delle matrici reali m n. Una matrice di tipo (; n) puo essere identicata con la n -upla (a ; a ; : : : ; a n ) R n e iene chiamata ettore riga, mentre una matrice di tipo (m; ) iene chiamata ettore colonna e puo essere identicata con la m -upla (a ; a ; : : : ; a m ) R m : Se m n la matrice e detta quadrata. Useremo il simbolo M n (R) per l'insieme delle matrici reali quadrate n n. Inne, una matrice sara sempre identicata con lo scalare a.

2 .3 Operazioni sulle matrici.3 Operazioni sulle matrici Sulle matrici si introducono alcune operazioni: la somma, la moltiplicazione per scalare, il prodotto di matrici righe per colonne. Usando le n -uple come modello, deniamo le prime due operazioni mediante la somma e il prodotto di numeri reali componente per componente. Denizione 3. Il prodotto di uno scalare k R per una matrice A [a ij e la matrice ka [ka ij. L'opposta di una matrice A [a ij e la matrice A ( )A [ a ij. La somma di due matrici, A [a ij, B [b ij, dello stesso tipo, e la matrice A+B [a ij +b ij. La dierenza A B e la matrice A + ( B) [a ij b ij. Denizione. Si dicono conformabili due matrici A; B, tali che il numero delle colonne di A sia uguale al numero delle righe di B. Siano A [a ij di tipo (m; n), B [b jk di tipo (n; r). Il prodotto C AB e la matrice [c ik, di tipo (m; r), in cui c ik n h a ih b hk a i b k + a i b k + + a in b nk : In particolare, il prodotto di un ettore riga, di componenti a ; : : : ; a n per un ettore colonna, di componenti b ; : : : ; b n, e lo scalare a b + a b + + a n b n. Quindi l'elemento c ik del prodotto AB e il prodotto del ettore riga di indice i per il ettore colonna di indice k (per questo si chiama anche prodotto \righe per colonne"). Ad esempio, il prodotto delle matrici A [ e B 0 0 e la matrice [ 0 C 3 3 Una prima motiazione della particolare denizione del prodotto di matrici e data dalla possibilita di scriere i sistemi di equazioni lineari in forma matriciale. Ad esempio, il sistema x + x + x 3 x + x + 5x 3 x + 6x + 8x 3 puo essere scritto in forma di prodotto matriciale come Ax b doe A 5 e la matrice dei coecienti del sistema, x 6 8 delle incognite e b e la colonna dei termini noti. x x x 3 e il ettore colonna

3 . Proprieta delle operazioni 3. Proprieta delle operazioni Le seguenti proprieta delle operazioni fra matrici sono di facile erica (dimostrarne almeno una per esercizio): La somma di matrici e commutatia e associatia: A + B B + A e (A + B) + C A + (B + C). Detta matrice nulla (o matrice zero) una matrice, denotata con O, di tipo (m; n), con elementi tutti nulli, si ha A + ( A) A A O. Dunque (M m;n (R); +) e un gruppo commutatio. Il prodotto di uno scalare per la somma di matrici gode delle proprieta distributie: e della proprieta associatia k(a + B) ka + kb 8k R (k + k )A k A + k A 8k ; k R (k k )A k (k A) 8k ; k R Il prodotto di matrici e associatio e distributio rispetto alla somma: (AB)C A(BC) ) scrieremo ABC A(B + C) AB + AC, (A + B)C AC + BC k(ab) (ka)b A(kB) 8k R: (naturalmente, le matrici deono essere conformabili). Il prodotto di matrici non e commutatio, come mostra l'esempio seguente [ [ [ [ [ [ ma : La matrice identica di ordine n e la matrice quadrata I n cos denita: I n [ ij, con ij 0 per i 6 j, ij per i j. Se A e una matrice conformabile con I n, a destra o a sinistra, si ha AI n A (oppure I n A A). Denizione 5. Una matrice A, quadrata di ordine n, si dice inertibile se esiste una matrice A, tale che A A AA I n. La matrice A si chiama inersa di A. Si dimostra facilmente che l'inersa di una matrice, se esiste, e unica. Esempi.. La matrice A Infatti AB BA I. [ e inertibile, con inersa la matrice B [.

4 .5 Esercizi [ [ 0. La matrice C 0 non e inertibile. Infatti se esistesse una matrice C0 x y z w [ [ tale che CC0 0 x y 0 z w I, si arebbe x ; y 0 e anche x 0; y, che e assurdo. L'esempio () mostra che il prodotto di matrici ha[ proprieta ben [ dierse dal prodotto di numeri: ad esempio, il prodotto delle due matrici non nulle e e la matrice nulla. Osserazione. Il prodotto di matrici inertibili e inertibile: se A e B sono inertibili, si ha (AB)(B A ) AA I n e (B A )(AB) BB I n e quindi (AB) B A. Dunque l'insieme delle matrici inertibili con l'operazione di prodotto e un gruppo (non commutatio se n > ). Denizione 6. Sia k 0 un intero. La potenza k -esima di una matrice quadrata A M n (R) e la matrice identica I n se k 0 e la matrice se k > 0. Vale la proprieta: A i A j A i+j A j A i. A k A A A (k olte) Denizione 7. La matrice trasposta della matrice A [a ij, di tipo (m; n), e la matrice A T [a ji, di tipo (n; m), che si ottiene prendendo come righe le colonne di A. La matrice e detta simmetrica se e quadrata (m n ) e A T A. Vale la proprieta seguente: (AB) T B T A T..5 Esercizi. Siano A [ 0 e B [ 0 (a) A + 3B; (b) A B:. Calcolare le seguenti matrici:. Siano A e B come in (). Risolere le equazioni: nella incognita X (matrice 3). (a) X + 3A B; (b) A 3X 3B 3. Utilizzando le proprieta delle operazioni, dimostrare la seguente aermazione riguardo alle matrici m n : se ka O allora k 0 oppure A O.. Siano A; B M n (R). Vale la proprieta (AB) A B? Sia k. Vale la proprieta (AB) k A k B k? 5. Sia A Mostrare che A 6 O e A 3 O

5 .6 Combinazioni lineari 5.6 Combinazioni lineari Denizione 8. Una combinazione lineare delle matrici A ; A ; : : : ; A k e una matrice della forma c A + c A + + c k A k doe c ; : : : ; c k sono scalari e le matrici sono tutte dello stesso tipo. In particolare, sono denite le combinazioni lineari di ettori riga con n componenti e dei ettori colonna con n componenti e quindi delle n -uple. Esempio. Calcolare la combinazione lineare A + 3A A 3 dei ettori colonna A 6 ; A e A 3 Si ha A + 3A A 3 O. Un osserazione importante da fare ora e che i sistemi lineari, oltre alla scrittura mediante il prodotto matriciale, nella quale le righe della matrice A dei coecienti hanno un ruolo principale, possono essere rappresentati anche mediante le combinazioni lineari delle colonne di A. Ad esempio, il sistema x + x + x 3 x + x + 5x 3 x + 6x + 8x 3 puo essere scritto come x + x + x Dunque il sistema e risolubile esattamente quando la colonna dei termini noti e combinazione lineare delle colonne di A..7 Altre applicazioni del calcolo matriciale.7. Gra Un grafo G e un insieme V, i cui elementi sono detti ertici, assieme a una lista E di coppie non ordinate di ertici, detti lati. Un grafo orientato e un insieme V, i cui elementi sono detti ertici, assieme a una lista E di coppie ordinate di ertici, detti lati (orientati). I gra sono strumenti utili in molti modelli matematici. Un grafo orientato puo essere descritto dalla sua matrice di adiacenza: se V f ; : : : ; n g contiene n ertici, la matrice di adiacenza e una matrice A [a ij, di tipo n n, con elemento a ij uguale al numero di lati che anno dal ertice i al ertice j. Se il grafo non e orientato, si ha sempre a ij a ji, cioe la matrice e simmetrica. Esempio. Se V f ; ; 3 ; g e E f(; ); (; ); (3; ); (; 3); (; )g e un grafo orientato, 0 : 3

6 .7 Altre applicazioni del calcolo matriciale 6 la matrice di adiacenza e 0 0 A La matrice di adiacenza puo essere usata per ottenere importanti proprieta del grafo, ad esempio il numero di cammini di lunghezza s nel grafo. Un cammino nel grafo e una successione di lati che congiunge un ertice ad un altro. Il numero di lati nel cammino e la sua lunghezza. Teorema. Sia A la matrice di adiacenza di un grafo G. L'elemento di posto (i; j) della matrice A s e uguale al numero di cammini di lunghezza s con inizio nel ertice i e ne in j. Consideriamo ad esempio il caso s. Esiste almeno un lato da i a k e da k a j esattamente quando il prodotto a ik a kj e dierso da 0. Altrimenti, almeno uno dei fattori e 0. Dunque il numero di cammini di lunghezza da i a j e dato dalla somma a i a j + +a in a nj, che e l'elemento (i; j) di A. Esempio. Nell'esempio precedente si ha A ; A ; A Dunque ci sono, ad esempio, due cammini orientati di lunghezza 5 dal ertice al ertice (quali?).

e un insieme G nel quale e denita un'operazione che soddisfa

e un insieme G nel quale e denita un'operazione che soddisfa 1 Note per il corso di Geometria e algebra lineare 016-17 Laurea in Ing.Inform. e Com., Ing.Info.Gest.Imp., Informatica Numeri, n-uple e matrici.1 Operazioni Ricordiamo alcune notazioni: N f0; 1; ; : :

Dettagli

Vettori 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 Vettori e matrici Lorenzo Pareschi Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara http://utentiunifeit/lorenzopareschi/ lorenzopareschi@unifeit Lorenzo Pareschi Univ Ferrara

Dettagli

CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI

CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA DELLE TELECOMUNICAZIONI FOGLIO DI ESERCIZI # GEOMETRIA E ALGEBRA 009/0 Esercizio.. Dati i vettori di R : v (,, ), v (, 4, 6), v (,, 5), v 4 (,, 0) determinare se v 4 è combinazione

Dettagli

PreCorso di Matematica - PCM Corso M-Z

PreCorso di Matematica - PCM Corso M-Z PreCorso di Matematica - PCM Corso M-Z DOCENTE: M. Auteri Outline Docente: Auteri PreCorso di Matematica 2016 2 Definizione di matrice Una matrice (di numeri reali) è una tabella di m x n numeri disposti

Dettagli

Corso di Matematica e Statistica 3 Algebra delle matrici. Una tabella rettangolare: la matrice. Una tabella rettangolare: la matrice

Corso 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

Dettagli

APPLICAZIONI. Im f = {b B a A tale che f (a) = b}.

APPLICAZIONI. Im f = {b B a A tale che f (a) = b}. APPLICAZIONI Diremo applicazione (o funzione) da un insieme A ad un insieme B una legge f che associa ad ogni elemento a A uno ed un solo elemento b B. Scriviamo f : A B e il corrispondente o immagine

Dettagli

Note per il corso di Geometria Corso di laurea in Ing. Edile/Architettura. 4 Sistemi lineari. Metodo di eliminazione di Gauss Jordan

Note per il corso di Geometria Corso di laurea in Ing. Edile/Architettura. 4 Sistemi lineari. Metodo di eliminazione di Gauss Jordan Note per il corso di Geometria 2006-07 Corso di laurea in Ing. Edile/Architettura Sistemi lineari. Metodo di eliminazione di Gauss Jordan.1 Operazioni elementari Abbiamo visto che un sistema di m equazioni

Dettagli

Operazioni tra matrici. Moltiplicazione per uno Scalare Moltiplicare ogni elemento della matrice per lo scalare. Sia c = 3

Operazioni tra matrici. Moltiplicazione per uno Scalare Moltiplicare ogni elemento della matrice per lo scalare. Sia c = 3 Operazioni tra matrici Definizione di matrice a ij è un elemento di A a ij è detto l elemento ij-esimo di A Moltiplicazione per uno Scalare Moltiplicare ogni elemento della matrice per lo scalare. Sia

Dettagli

APPUNTI DI ALGEBRA LINEARE

APPUNTI DI ALGEBRA LINEARE APPUNTI DI ALGEBRA LINEARE. Definizione Si dice spazio vettoriale (sul campo dei numeri reali R) un insieme V per il quale siano definite l operazione interna di somma (che ad ogni coppia di vettori e

Dettagli

Esercizi Di Geometria 1 (BAER) Canale 1 Da consegnare Lunedi 26 Ottobre

Esercizi Di Geometria 1 (BAER) Canale 1 Da consegnare Lunedi 26 Ottobre Esercizi Di Geometria 1 (BAER) Canale 1 Da consegnare Lunedi 26 Ottobre SETTIMANA 4 (19 25 Ottobre) Matrici elementari Gli esercizi sono presi dal libro Intorduction to Linear Algebra di Serge Lang. Esercizio

Dettagli

TEMPUS 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 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

Dettagli

MATRICI E SISTEMI LINEARI

MATRICI E SISTEMI LINEARI MATRICI E SISTEMI LINEARI - PARTE I - Felice Iavernaro Dipartimento di Matematica Università di Bari 27 Febbraio 2006 Felice Iavernaro (Univ. Bari) Matrici e Sistemi lineari 27/02/2006 1 / 1 Definizione

Dettagli

Operazioni tra matrici e n-uple

Operazioni tra matrici e n-uple CAPITOLO Operazioni tra matrici e n-uple Esercizio.. Date le matrici 0 4 e dati λ = 5, µ =, si calcoli AB, BA, A+B, B A, λa+µb. Esercizio.. Per ognuna delle seguenti coppie di matrici A, B e scalari λ,

Dettagli

Le 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. 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

Dettagli

Algebra delle matrici

Algebra delle matrici Algebra delle matrici Metodo di Gauss-Jordan per l inversione di una matrice. Nella lezione scorsa abbiamo visto che un modo per determinare l eventuale inversa di una matrice quadrata A consiste nel risolvere

Dettagli

ALGEBRA DELLE MATRICI

ALGEBRA DELLE MATRICI ALGEBRA DELLE MATRICI March 8, 2015 1 Definizioni e notazioni Una matrice è una tabella rettangolare le cui entrate sono numeri organizzati in righe orizzontali e colonne verticali. Esempio 1 2 A = 4 0

Dettagli

Elementi di Algebra Matriciale. (richiami)

Elementi di Algebra Matriciale. (richiami) Elementi di Algebra Matriciale Definizione di matrice (richiami) Matrice quadrata, diagonale, identità, triangolare, simmetrica Matrice trasposta Principali operazioni su matrici e vettori: somma, sottrazione,

Dettagli

Matematica II

Matematica II Matematica II 29..0. Somma di due matrici. Siano m ed n due interi positivi fissati. Date due matrici A, B R m n di tipo m n, sommando a ciascun elemento di A il corrispondente elemento di B, si ottiene

Dettagli

MATRICI E SISTEMI LINEARI

MATRICI 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

Dettagli

Matrici e sistemi. Geometria. Matrici e operazioni tra matrici. Operazioni elementari e riduzione Sistemi lineari Matrici invertibili Determinante

Matrici e sistemi. Geometria. Matrici e operazioni tra matrici. Operazioni elementari e riduzione Sistemi lineari Matrici invertibili Determinante Geometria Matrici e sistemi Operazioni elementari e riduzione Sistemi lineari Matrici invertibili Determinante 2 2006 Politecnico di Torino 1 Matrici e sistemi Matrici: definizione e notazioni Somma e

Dettagli

Terminiamo gli esercizi dell ultima lezione. (LUCIDI) Calcolare, se possibile, AC, CA, CH e HC. (LUCIDI)

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

Dettagli

Elementi di Algebra Lineare Matrici e Sistemi di Equazioni Lineari

Elementi 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

Dettagli

MATRICI. Matrici Una matrice A con n-righe e m-colonne, ad elementi reali, è una tabella con la seguente forma: a 2 m. a n m) i j R, 1 i n, 1 j m.

MATRICI. Matrici Una matrice A con n-righe e m-colonne, ad elementi reali, è una tabella con la seguente forma: a 2 m. a n m) i j R, 1 i n, 1 j m. MATRICI Matrici Una matrice A con n-righe e m-colonne, ad elementi reali, è una tabella con la seguente forma: 11 a 12 a 1 3 a 1m A=(a a 21 a 2 3 a 2m con a a n1 a n2 a n 3 a nm i j R, 1 i n, 1 j m. per

Dettagli

Algebra lineare. Laboratorio di programmazione e calcolo CdL in Chimica. Pierluigi Amodio

Algebra lineare. Laboratorio di programmazione e calcolo CdL in Chimica. Pierluigi Amodio Algebra lineare Laboratorio di programmazione e calcolo CdL in Chimica Pierluigi Amodio Dipartimento di Matematica Università di Bari pierluigi.amodio@uniba.it http://dm.uniba.it/ amodio A.A. 2016/17 P.

Dettagli

Note per il corso di Geometria e algebra lineare Laurea in Ing.Inform. e Com., Ing.Info.Gest.Imp., Informatica. 1 Vettori geometrici 1.

Note per il corso di Geometria e algebra lineare Laurea in Ing.Inform. e Com., Ing.Info.Gest.Imp., Informatica. 1 Vettori geometrici 1. 1 Note per il corso di Geometria e algebra lineare 2016-17 Laurea in Ing.Inform. e om., Ing.Info.Gest.Imp., Informatica 1 Vettori geometrici 1.1 I prodotti cartesiani R R = R 2 e R R R = R 3, costituiti

Dettagli

VETTORI E MATRICI. Ing. Nicola Cappuccio 2014 U.F.5 ELEMENTI SCIENTIFICI ED ELETTRONICI APPLICATI AI SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONI

VETTORI E MATRICI. Ing. Nicola Cappuccio 2014 U.F.5 ELEMENTI SCIENTIFICI ED ELETTRONICI APPLICATI AI SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONI 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 I VETTRORI E MATRICI (RICHIAMI) Ad ogni matrice quadrata a coefficienti reali è possibile associare un numero reale, detto determinante, calcolato

Dettagli

Corso di GEOMETRIA Dipartimento di Ingegneria ed Architettura Università degli Studi di Trieste Prof. Fabio Perroni 2. MATRICI

Corso di GEOMETRIA Dipartimento di Ingegneria ed Architettura Università degli Studi di Trieste Prof. Fabio Perroni 2. MATRICI Corso di GEOMETRIA Dipartimento di Ingegneria ed Architettura Università degli Studi di Trieste Prof Fabio Perroni 2 MATRICI Siano m, n N \ {0}, sia K un campo Una matrice m n a coefficienti in K è una

Dettagli

MATRICI E OPERAZIONI

MATRICI E OPERAZIONI MATRICI E SISTEMI MATRICI E OPERAZIONI Matrici, somma e prodotto (definizioni, esempi, non commutatività del prodotto, legge di annullamento del prodotto Potenze e inverse di matrici quadrate (definizioni

Dettagli

Testi consigliati e contatti

Testi 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

Dettagli

Lezione del dove a 1, a n e b sono numeri reali assegnati, detti coefficienti e termine noto dell equazione;

Lezione del dove a 1, a n e b sono numeri reali assegnati, detti coefficienti e termine noto dell equazione; Le lezioni del 60 e 010 si riferiscono al Capitolo 1 Introduzione ai sistemi lineari Di seguito si elencano gli argomenti svolti, descrivendoli sinteticamente dando i riferimenti a tale capitolo, oppure

Dettagli

LEZIONE 2. ( ) a 1 x 1 + a 2 x a n x n = b, ove a j, b R sono fissati.

LEZIONE 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

Dettagli

Esercitazioni di Algebra e Geometria

Esercitazioni di Algebra e Geometria Esercitazioni di Algebra e Geometria Anno Accademico 2011 2012 Dott.ssa Elisa Pelizzari e-mail elisa.peli@libero.it Esercitazioni: lunedì 14.30 16.30 venerdì 14.30 16.30 Ricevimento studenti: venerdì 13.00

Dettagli

Piccola rassegna di Algebra delle Matrici

Piccola rassegna di Algebra delle Matrici Piccola rassegna di Algebra delle Matrici 1 Introduzione Questa nota va intesa semplicemente come un brevissimo sommario di alcuni concetti relativi alle Matrici, che dovete utilizzare nell ambito dello

Dettagli

Lezione Sistemi di equazioni lineari

Lezione Sistemi di equazioni lineari Lezione. Sistemi di equazioni lineari Definizione. (Sistemi di equazioni lineari e loro soluzioni). Un equazione lineare nelle n incognite x,,...,x n acoefficientiink = R, èun equazionedellaforma a x +

Dettagli

Argomento 12 Matrici

Argomento 12 Matrici Argomento 2 Matrici 2 Vettori di R n eoperazioni I Vettore di R n : x =(x i ) i=n =(x i ) n i=,conx i R componenti di x I R n = spazio dei vettori reali a n componenti = spazio vettoriale reale n-dimensionale

Dettagli

Esercizi Di Geometria 1 (BAER) Canale 1 Da consegnare Lunedi 19 Ottobre

Esercizi Di Geometria 1 (BAER) Canale 1 Da consegnare Lunedi 19 Ottobre Esercizi Di Geometria (BAER Canale Da consegnare Lunedi 9 Ottobre SETTIMANA 3 (2 8 Ottobre Moltiplicazione di matrici Gli esercizi sono presi dal libro Intorduction to Linear Algebra di Serge Lang Esercizio

Dettagli

Note sull algoritmo di Gauss

Note sull algoritmo di Gauss Note sull algoritmo di Gauss 29 settembre 2009 Generalità Un sistema lineare di m equazioni in n incognite x,..., x n è un espressione del tipo: a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n

Dettagli

Richiami di Algebra Lineare

Richiami di Algebra Lineare Richiami di Algebra Lineare Eduardo Rossi Università degli Studi di Pavia Corso di Econometria Marzo 2012 Rossi Algebra Lineare 2012 1 / 59 Vettori Prodotto interno a : (n 1) b : (n 1) a b = a 1 b 1 +

Dettagli

Sistemi lineari. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara

Sistemi lineari. Lorenzo Pareschi. Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara Sistemi lineari Lorenzo Pareschi Dipartimento di Matematica & Facoltá di Architettura Universitá di Ferrara http://utenti.unife.it/lorenzo.pareschi/ lorenzo.pareschi@unife.it Lorenzo Pareschi (Univ. Ferrara)

Dettagli

Nozioni e notazioni: concetti primitivi di insieme, elemento ed appartenenza.

Nozioni e notazioni: concetti primitivi di insieme, elemento ed appartenenza. 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, gli interi, i numeri

Dettagli

Sistemi lineari 1 / 41

Sistemi lineari 1 / 41 Sistemi lineari 1 / 41 Equazioni lineari Una equazione lineare a n incognite, è una equazione del tipo: a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a n x n = b, dove a 1,,a n,b sono delle costanti (numeri) reali. I simboli

Dettagli

LeLing9: Prodotto tra matrici.

LeLing9: Prodotto tra matrici. Geometria Lingotto LeLing9: Prodotto tra matrici Ārgomenti svolti: Prodotto tra matrici Dimostrazione del teorema del rango L algebra delle matrici quadrate: Il prodotto tra matrici non e commutativo Rotazioni

Dettagli

Geometria BAER A.A. Canale I Foglio esercizi 4

Geometria BAER A.A. Canale I Foglio esercizi 4 Geometria BAER A.A. Canale I Foglio esercizi 4 Esercizio. Si trovino basi degli spazi delle soluzioni dei seguenti sistemi lineari Soluzione: Sol(S ) = L[ x + 3x x 3 + 5x 4 = S : x + 3x x 3 + x 4 = S x

Dettagli

Capitolo 3 Matrici. Marco Robutti. Facoltà di ingegneria Università degli studi di Pavia. Anno accademico

Capitolo 3 Matrici. Marco Robutti. Facoltà di ingegneria Università degli studi di Pavia. Anno accademico Capitolo 3 Matrici Marco Robutti Facoltà di ingegneria Università degli studi di Pavia Anno accademico 2017-2018 Tutorato di geometria e algebra lineare Definizione (Matrice) Una matrice A M R (k, n) è

Dettagli

Appunti su Indipendenza Lineare di Vettori

Appunti 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

Dettagli

Richiami di algebra delle matrici a valori reali

Richiami 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

Dettagli

Esercitazioni di Algebra e Geometria

Esercitazioni 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

1) Quali dei seguenti sottoinsiemi del campo dei numeri reali ℝ sono sottospazi vettoriali?

1) 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

Dettagli

Lezione 4 - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico

Lezione 4 - Esercitazioni di Algebra e Geometria - Anno accademico 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

Dettagli

A =, c d. d = ad cb. c d A =

A =, c d. d = ad cb. c d A = Geometria e Algebra (II), 271112 1 Definizione D ora innanzi, al posto di dire matrice quadrata di tipo n n o matrice quadrata n n diremo matrice quadrata di ordine n o in breve matrice di ordine n Il

Dettagli

Introduzione allo Scilab Parte 4: matrici; esempi.

Introduzione allo Scilab Parte 4: matrici; esempi. Introduzione allo Scilab Parte 4: matrici; esempi. Felice Iavernaro Dipartimento di Matematica Università di Bari http://dm.uniba.it/ iavernaro felix@dm.uniba.it 20 Giugno 2007 Felice Iavernaro (Univ.

Dettagli

Appunti di ALGEBRA LINEARE

Appunti di ALGEBRA LINEARE Appunti di ALGEBRA LINEARE Corso di Laurea in Chimica A. A. 2009/200 Capitolo SPAZI VETTORIALI In matematica si incontrano spesso insiemi di elementi su cui sono definite delle operazioni che godono di

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

= 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

Dettagli

VETTORI E MATRICI. De nizione 1 Chiamiamo vettore x una n-pla ordinata di numeri reali. x 1 x 2. x n

VETTORI E MATRICI. De nizione 1 Chiamiamo vettore x una n-pla ordinata di numeri reali. x 1 x 2. x n VETTORI E MATRICI De nizione 1 Chiamiamo vettore x una n-pla ordinata di numeri reali x 1 x. x n 5 L insieme di tutti i vettori con n componenti reali si indica con R n :I numeri reali si possono pensare

Dettagli

Geometria BIAR Esercizi 2

Geometria 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

Dettagli

Istituzioni di Matematiche prima parte

Istituzioni di Matematiche prima parte Istituzioni di Matematiche prima parte anno acc. 2014/2015 Univ. Studi di Milano E.Frigerio, C.Turrini (Univ. Studi di Milano Istituzioni di Matematiche 1 / 30 index Generalità sugli insiemi 1 Generalità

Dettagli

Istituzioni di Matematiche prima parte

Istituzioni di Matematiche prima parte Istituzioni di Matematiche prima parte anno acc. 2011/2012 Univ. degli Studi di Milano Cristina Turrini (Univ. degli Studi di Milano Istituzioni di Matematiche 1 / 33 index Generalità sugli insiemi 1 Generalità

Dettagli

ossia può anche essere localizzato univocamente sul piano complesso con la sua forma polare.

ossia può anche essere localizzato univocamente sul piano complesso con la sua forma polare. ALGEBRA COMPLESSA Nel corso dei secoli gli insiemi dei numeri sono andati man mano allargandosi per rispondere all esigenza di dare soluzione a equazioni e problemi sempre nuovi I numeri complessi sono

Dettagli

MATRICI e DETERMINANTI. Prof.ssa Maddalena Dominijanni

MATRICI e DETERMINANTI. Prof.ssa Maddalena Dominijanni MATRICI e DETERMINANTI Le matrici non sono altro che tabelle di elementi ordinati per righe e colonne. Se m = n la matrice si dice quadrata Matrice quadrata di ordine 3 Matrice rettangolare di tipo 2 3

Dettagli

Lezione 11. Somma di matrici Prodotto di una matrice per uno scalare Prodotto di matrici Determinante Sistemi lineari in forma matriciale

Lezione 11. Somma di matrici Prodotto di una matrice per uno scalare Prodotto di matrici Determinante Sistemi lineari in forma matriciale Lezione Somma di matrici Prodotto di una matrice per uno scalare Prodotto di matrici Determinante Sistemi lineari in forma matriciale Matrici. Somma Date due matrici n x m, A = A ij e B = B ij, con i =,,,

Dettagli

ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA: ESERCIZI 5. Indice. 2. Esercizi 5

ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA: ESERCIZI 5. Indice. 2. Esercizi 5 ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA: ESERCIZI 5 Indice 1. Principali definizioni 1 2. Esercizi 5 Operazioni con le matrici 1. Principali definizioni Ricordiamo le principali definizioni legate alle matrici a coefficienti

Dettagli

Ricordiamo brevemente come possono essere rappresentate le rette nel piano: 1) mediante un'equazione cartesiana. = ( p 1

Ricordiamo brevemente come possono essere rappresentate le rette nel piano: 1) mediante un'equazione cartesiana. = ( p 1 Introduzione Nella computer grafica, gli oggetti geometrici sono definiti a partire da un certo numero di elementi di base chiamati primitive grafiche Possono essere punti, rette e segmenti, curve, superfici

Dettagli

Corso 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 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

Dettagli

Sistemi di equazioni lineari

Sistemi di equazioni lineari Sistemi di equazioni lineari Siano X 1,, X n indeterminate Un equazione lineare (o di primo grado) nelle incognite X 1,, X n a coefficienti nel campo K è della forma a 1 X 1 + + a n X n = b, a i, b K,

Dettagli

Inversa. Inversa. Elisabetta Colombo

Inversa. 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

Dettagli

Si noti che la matrice trasposta A ha lo stesso determinante. Questa proprietà è generale;

Si noti che la matrice trasposta A ha lo stesso determinante. Questa proprietà è generale; Ottavio Serra Matrici e determinanti In questa nota estenderemo a matrici quadrate di ordine n qualsiasi il concetto di determinante introdotto nelle scuole secondarie per matrici di ordine 2 come tecnica

Dettagli

Matematica II

Matematica II Matematica II 241110 Matrice inversa 1 Per n 1, l insieme R n n delle matrici quadrate di ordine n diventa l insieme R dei numeri reali, e la moltiplicazione di matrici diventa la moltiplicazione di numeri

Dettagli

Fondamenti di Informatica

Fondamenti di Informatica Fondamenti di Informatica Prof. Arcangelo Castiglione A.A. 2016/17 Matrici In una matrice gli elementi sono numerati per riga e per colonna, ad esempio m ij denota l elemento alla riga i e colonna j Matrici

Dettagli

Dim. Usare la chiusura rispetto al prodotto esterno (vedi appunti lezione o libri di testo).

Dim. Usare la chiusura rispetto al prodotto esterno (vedi appunti lezione o libri di testo). ESERCIZI PER CASA di GEOMETRIA per il Corso di Laurea di Scienze dei Materiali, Facoltà di Scienze MM.FF.NN., UNICAL (Dott.ssa Galati C.) Rende, 28 maggio 29 Sottospazi di uno spazio vettoriale, sistemi

Dettagli

Richiami di algebra lineare

Richiami di algebra lineare 2 Richiami di algebra lineare 2.1 Prodotto scalare, prodotto vettoriale e prodotto misto Sia V lo spazio vettoriale tridimensionale ordinario, che dotiamo di una base ortonormale (e 1, e 2, e 3 ), e i

Dettagli

Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 2: soluzioni

Corso 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)

Dettagli

Anno Accademico 2015/2016

Anno Accademico 2015/2016 Mod. 136/1 ALMA MATER STUDIORUM UNIVERSITÀ DI BOLOGNA Anno Accademico 2015/2016 Scuola di Scienze Corsi di Laurea o di Diploma Triennale in Matematica (nuovo ordinamento) Insegnamento Geometria I Docente

Dettagli

Sommario lezioni di geometria

Sommario lezioni di geometria Sommario lezioni di geometria C. Franchetti November 12, 2006 1 Geometria analitica nel piano 1.1 Distanza di due punti Siano P 1 = (x 1, y 1 ), P 2 = (x 2, y 2 ) due punti del piano, se d(p 1, P 2 ) indica

Dettagli

LEZIONE 1 C =

LEZIONE 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

Dettagli

3. Elementi di Algebra Lineare.

3. Elementi di Algebra Lineare. CALCOLO NUMERICO Francesca Mazzia Dipartimento Interuniversitario di Matematica Università di Bari 3. Elementi di Algebra Lineare. 1 Sistemi lineari Sia A IR m n, x IR n di n Ax = b è un vettore di m componenti.

Dettagli

4. Richiami: sistemi lineari e matrici

4. Richiami: sistemi lineari e matrici 4 Richiami: sistemi lineari e matrici Vettori 4a Combinazioni lineari Indichiamo con R n l insieme delle n-uple ordinate di elementi di R, { } R n := x = (x 1, x 2,, x n ) x i R, i = 1,,n Si dice che x

Dettagli

Registro Lezioni di Algebra lineare del 15 e 16 novembre 2016.

Registro 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

Dettagli

CORSO DI AZZERAMENTO DI MATEMATICA

CORSO DI AZZERAMENTO DI MATEMATICA CORSO DI AZZERAMENTO DI MATEMATICA 1 LE BASI FONDAMENTALI INSIEMI INSIEMI NUMERICI (naturali, interi, razionali e reali) CALCOLO LETTERALE RICHIAMI DI TRIGONOMETRIA I NUMERI COMPLESSI ELEMENTI DI GEOMETRIA

Dettagli

Note per le esercitazioni di Geometria 1 a.a. 2007/08 A. Lotta. Metodi per il calcolo del rango di una matrice

Note per le esercitazioni di Geometria 1 a.a. 2007/08 A. Lotta. Metodi per il calcolo del rango di una matrice Note per le esercitazioni di Geometria 1 a.a. 2007/08 A. Lotta Versione del 21/12/07 Metodi per il calcolo del rango di una matrice Sia A M m,n (K). Denotiamo con A (i) la riga i-ma di A, i {1,..., m}.

Dettagli

Geometria BAER I canale Foglio esercizi 2

Geometria BAER I canale Foglio esercizi 2 Geometria BAER I canale Foglio esercizi 2 Esercizio 1. Calcolare il determinante e l inversa (quando esiste) della matrice ( ) cos θ sin θ R θ =, θ [0, 2π] sin θ cos θ Soluzione: Il determinante ( é cos

Dettagli

Tutorato di GE110. Universitá degli Studi Roma Tre - Corso di Laurea in Matematica

Tutorato di GE110. Universitá degli Studi Roma Tre - Corso di Laurea in Matematica Universitá degli Studi Roma Tre - Corso di Laurea in Matematica Tutorato di GE110 A.A. 2014-2015 - Docente: Prof. Angelo Felice Lopez Tutori: Federico Campanini e Giulia Salustri Soluzione Tutorato 3 3

Dettagli

Istituzioni di Matematiche sesta parte

Istituzioni di Matematiche sesta parte Istituzioni di Matematiche sesta parte anno acc. 2013/2014 Univ. Studi di Milano D.Bambusi, C.Turrini (Univ. Studi di Milano Istituzioni di Matematiche 1 / 27 index Matrici e operazioni tra matrici 1 Matrici

Dettagli

Lezioni di Algebra Lineare. II. Aritmetica delle matrici e eliminazione di Gauss. versione ottobre 2008

Lezioni 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

Dettagli

x n i sima pos. x, y = x T y = x i y i R. i=1

x n i sima pos. x, y = x T y = x i y i R. i=1 1 Elementi di Algebra Lineare In questo capitolo introduttivo al corso di Calcolo Numerico per la laurea triennale in Informatica, saranno presentate una serie di definizioni e proprietà di matrici e dei

Dettagli

Elementi di Algebra Lineare

Elementi di Algebra Lineare Elementi di Algebra Lineare Corso di Calcolo Numerico, a.a. 2009/2010 Francesca Mazzia Dipartimento di Matematica Università di Bari 13 Marzo 2006 Francesca Mazzia (Univ. Bari) Elementi di Algebra Lineare

Dettagli

Richiami di Algebra Lineare

Richiami di Algebra Lineare Università di Pavia Richiami di Algebra Lineare Eduardo Rossi Vettori a : (n 1) b : (n 1) Prodotto interno a b = a 1 b 1 + a 2 b 2 +... + a n b n Modulo (lunghezza): a = a 2 1 +... + a2 n Vettori ortogonali:

Dettagli

Introduzione all algebra delle matrici. Appunti a cura di Lara Ercoli

Introduzione all algebra delle matrici. Appunti a cura di Lara Ercoli Introduzione all algebra delle matrici ppunti a cura di Lara Ercoli Indice Definizioni 3. Matrici particolari............................ 4 2 Operazioni con le matrici 8 2. Somma di matrici.............................

Dettagli

Possiamo interpretare un vettore v = di R 2 come il vettore applicato nel punto origine O avente secondo estremo nel punto di coordinate (v 1, v 2 ) :

Possiamo interpretare un vettore v = di R 2 come il vettore applicato nel punto origine O avente secondo estremo nel punto di coordinate (v 1, v 2 ) : Algebra - Algebra lineare, 07.03.08-2 1. Lunghezza, ortogonalita e prodotto interno, nel piano. Sia fissato nel piano un sistema di riferimento cartesiano ortogonale monometrico. [ ] 1 Possiamo interpretare

Dettagli

1.1 Matrici a coefficienti in R. Vi sono alcuni casi particolari che vale la pena evidenziare:

1.1 Matrici a coefficienti in R. Vi sono alcuni casi particolari che vale la pena evidenziare: Lezione Matrici a coefficienti in R Definizione Siano m, n Z numeri interi positivi Una matrice m n acoefficientiinrèuninsiemedimn numeri reali disposti su m righe ed n colonne circondata da parentesi

Dettagli

Geometria BAER I canale Foglio esercizi 2

Geometria BAER I canale Foglio esercizi 2 Geometria BAER I canale Foglio esercizi Esercizio. ( ) Data la matrice, determinare tutte le matrici X Mat( ) tali che AX = 0 e tutte le matrici Y Mat( ) tali che Y 0. ( ) ( ) ( ) x y x + z y + w Soluzione:

Dettagli

Geometria BAER PRIMO CANALE Foglio esercizi 1

Geometria BAER PRIMO CANALE Foglio esercizi 1 Geometria BAER PRIMO CANALE Foglio esercizi 1 Esercizio 1. Risolvere le seguenti equazioni lineari nelle variabili indicate trovando una parametrizzazione dell insieme delle soluzioni. a) x + 5y = nelle

Dettagli

Una approssimazione allo spazio della fisica classica. Spazi affini euclidei.

Una approssimazione allo spazio della fisica classica. Spazi affini euclidei. Una approssimazione allo spazio della fisica classica. Spazi affini euclidei. Federico Lastaria. Analisi e Geometria 1. Una introduzione allo spazio della fisica classica. 1/20 Lo spazio E 3 (il piano

Dettagli

Inversa di una matrice

Inversa 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:

Dettagli

Di seguito diamo un procedimento generale che separa nettamente gli aspetti concettuali e gli aspetti di calcolo.

Di seguito diamo un procedimento generale che separa nettamente gli aspetti concettuali e gli aspetti di calcolo. Lezione del 0905 Le basi degli spazi vettoriali permettono di rappresentare vettori con ennuple e applicazioni lineari con matrici Si hanno basi più o meno adatte a rappresentare vettori ed applicazioni

Dettagli

2.1 Numeri naturali, interi relativi, razionali

2.1 Numeri naturali, interi relativi, razionali 2.1 Numeri naturali, interi relativi, razionali Definizione L insieme N = {0, 1, 2, 3,...} costituito dallo 0 e dai numeri interi positivi è l insieme dei numeri naturali. Se a, b 2 N, allora mentre non

Dettagli