Corso di Chimica Inorganica II (A-L) Laurea Triennale in Chimica (L-27) GRUPPO: insieme di elementi correlati dalle seguenti regole:

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "Corso di Chimica Inorganica II (A-L) Laurea Triennale in Chimica (L-27) GRUPPO: insieme di elementi correlati dalle seguenti regole:"

Transcript

1 APPUNTI DI TEORIA DEI GRUPPI Corso di Chimica Inorganica II (A-L) Laurea Triennale in Chimica (L-27) Dr. Andrea G. Marrani DEFINIZIONI GRUPPO: insieme di elementi correlati dalle seguenti regole: 1) PRODOTTO tra elementi e QUADRATO di ciascun elemento sono ancora ELEMENTO del gruppo: in generale AB BA, ma se AB = BA il gruppo si dice ABELIANO e i due elementi COMMUTANO 2) deve esistere un elemento del gruppo che commuta con tutti gli altri lasciandoli INALTERATI: EX = XE = X l elemento in questione, E, si chiama IDENTITA 3) deve valere proprietà associativa della moltiplicazione tra gli elementi: A(BC) = (AB)C 4) ogni elemento deve avere RECIPROCO che appartenga allo stesso gruppo: se R è reciproco di S allora RS = SR = E, cioè anche S è reciproco di R, e E è reciproco di sé stesso. GRUPPO FINITO: contiene numero di elementi finito GRUPPO INFINITO: contiene numero infinito di elementi ORDINE DI UN GRUPPO: numero degli elementi che ne fanno parte, simbolo h TAVOLE DI MOLTIPLICAZIONE: tabelle costituite da h righe e h colonne contenenti tutti gli elementi e tutti i loro possibili prodotti (COLONNA) X (RIGA) *Ciascuna riga e colonna contiene tutti gli elementi del gruppo una ed una sola volta

2 *Due righe e due colonne non sono mai identiche GRUPPI CICLICI: Tutti gli elementi sono generati da un unico elemento X elevato a tutte le sue h potenze, fino a X h = E Es. gruppo astratto G3: A= A, AA = A 2 = B, AB = AAA = A 3 = E *i gruppi ciclici sono ABELIANI SOTTOGRUPPI: Gruppi compresi all interno di gruppi più grandi, con ordine divisore dell ordine del gruppo principale. Es. G 6 ciclico abeliano ha 1 sottogruppo G 1, 1 sottogruppo G 2 e 1 sottogruppo G 3. CLASSE: Sottoinsieme del gruppo che contiene elementi CONIUGATI fra loro. Gli elementi coniugati sono correlati da trasformazioni per similarità, cioè, se A, B e X sono elementi del gruppo e B = X -1 AX B è ottenuta attraverso trasformazione per similarità di A mediante X, e A e B sono coniugati. *ogni elemento è coniugato con sé stesso: A = X -1 AX (solo se A e X commutano) *se A è coniugato con B, allora anche B è coniugato con A (mediante due trasformazioni diverse però!) *se A è coniugato con B e con C, anche B e C sono coniugati fra loro

3 SIMMETRIA MOLECOLARE E GRUPPI DI SIMMETRIA OPERAZIONE DI SIMMETRIA: movimento di un corpo che porta ogni punto del corpo in una posizione EQUIVALENTE a quella originaria, dando luogo a una configurazione equivalente del corpo indistinguibile da quella originaria, anche se NON NECESSARIAMENTE IDENTICA. ELEMENTO DI SIMMETRIA: entità geometrica rispetto alla quale si possono eseguire 1 o più OPERAZIONI DI SIMMETRIA. ELEMENTO piano centro d inversione asse proprio asse improprio OPERAZIONE riflessione inversione 1 o più rotazioni 1 o più rotazioni, ciascuna seguita da riflessione rispetto a piano perpendicolare all asse di rotazione PIANI E RIFLESSIONI (σ) *Il piano deve attraversare il corpo *La molecola viene riferita a sistema di assi cartesiani in maniera da far coincidere il piano di simmetria con il piano che contiene due degli assi *Iterazione della riflessione: σσ = σ 2 = E, σσσ = σ 3 = σ cioè σ n = E, n pari σ n = σ, n dispari CENTRO D INVERSIONE (i) Localizzato all origine degli assi coordinati ha l effetto di cambiare di segno alle coordinate di ciascun atomo: (x, y, z) -> (-x, -y, -z) *Iterazione: i n = E, per n pari

4 i n = i, per n dispari ASSI PROPRI E ROTAZIONI PROPRIE (C n ) n = ordine dell asse, cioè numero di volte che la più piccola rotazione deve essere ripetuta per dare una configurazione IDENTICA. Es. C 3 asse ternario, rotazioni di 2π/n, cioè 2π/3 = 120 *Iterazione: C 3 C 3 = C 3 2 rotazione di 240 C 3 C 3 C 3 = C 3 3 = rotazione di 360 = E C 3 4 = C 3 *Un asse proprio di ordine n genera n operazioni Es. molecole lineari hanno asse di rotazione propria di ordine infinito C collineare con asse molecolare. *In una molecola planare, se l asse perpendicolare ( ) al piano è C n con n = dispari, allora ci saranno n assi C 2 perpendicolari ( ) a C n e contenuti nel piano della molecola. * In una molecola planare, se l asse perpendicolare al piano è C n con n = pari, allora ci saranno n/2 assi C 2 a C n passanti per 2 atomi della molecola, di cui uno al centro della molecola + n/2 assi C 2 a C n passanti solo per l atomo centrale (o il centro della molecola). Es. PtCl 4 2-, Cp, benzene ASSI IMPROPRI E ROTAZIONI IMPROPRIE (S n ) *se esistono indipendentemente un asse C n e un piano σ perpendicolare ad esso, esiste anche un S n. *Al contrario, può esistere un S n anche se non esistono separatamente un C n e un piano σ perpendicolare ad esso.

5 Es. etano in configurazione sfalsata (proiezioni di Newman): ha asse C 3 (non C 6!), non ha σ perpendicolare ad esso, tuttavia esiste S 6. S n con n = pari S m n = C m n quando m = pari S n n = E Se esiste un S n con n = pari allora esiste anche un C n/2 S n con n = dispari S n n = σ PRODOTTO DI OPERAZIONI DI SIMMETRIA YX = Z Applico prima l operazione X, poi la Y e ottengo lo stesso effetto applicando un unica operazione Z. Es. assi binari C 2 (x) e C 2 (y) coincidenti con assi x e y. Applichiamo sul punto generico [x, y, z] prima C 2 (x) e poi C 2 (y): C 2 (x) [x, y, z] -> [x, -y, -z] C 2 (y) [x, -y, -z] -> [-x, -y, z] Se applichiamo C 2 (z) sullo stesso punto: C 2 (z) [x, y, z] -> [-x, -y, z] cioè C 2 (y) C 2 (x) = C 2 (z) Es. Asse C 4 con piano che lo contiene. *esiste un secondo piano che lo contiene ed è perpendicolare al primo piano Si può dimostrare che esiste un ulteriore piano che contiene C 4 e che forma un angolo di 45 con gli altri due piani. piano d e d totale di 4 piani ELEMENTI DI SIMMETRIA EQUIVALENTI A e B sono equivalenti se XA = B e X -1 B = A *Gli elementi equivalenti sono trasformati l uno nell altro mediante operazioni di simmetria.

6 Es. BF 3 ha 3 C 2 che giacciono sul piano molecolare e che possono essere trasformati l uno nell altro mediante applicazione di C 3 perpendicolare al piano -> i 3 C 2 sono equivalenti. ISOMERIA OTTICA Le operazioni di simmetria, i, C n, S n possono essere ridotte alle sole C n e S n. Infatti, = S 1, mentre si può dimostrare che i = S 2. *Molecole dissimmetriche (o chirali): non sovrapponibili alla loro immagine speculare, possiedono isomeri ottici. In genere si definisce che le molecole possano avere isomeri ottici se non hanno un piano di riflessione o un centro d inversione, ma questo è incompleto. Infatti, esistono molecole (es. 1,3,5,7-tetrametil-cicloottatetraene) che non hanno né un, né un i, ma possiedono un S n e non hanno isomeri ottici. Perciò: le molecole dissimetriche, che hanno isomeri ottici, sono quelle che hanno: 1) o nessuna simmetria 2) o solo assi di rotazione propria C n CLASSI DI OPERAZIONI DI SIMMETRIA Per gli elementi di un gruppo, si dice CLASSE ogni insieme contenente tutti gli elementi coniugati fra loro, cioè correlati mediante trasformazioni di similarità. Per le op. di simmetria in un gruppo di simmetria, si dice CLASSE ogni insieme contenente tutte le operazioni che possono essere trasformate l una nell altra mediante un altra op. di simmetria del gruppo. Tali insiemi coincidono con quelli delle operazioni EQUIVALENTI. Es. gruppo C 4v : elementi E, C 4, C 4 2 (= C 2 ), C 4 3, v (1), v (2), d (1), d (2) Classi: E, 2 C 4, C 2, 2 v, 2 d

7 GRUPPI CICLICI: ogni elemento costituisce classe a sé stante. Es. C 4 : E, C 4, C 4 2, C 4 3 GRUPPI PUNTUALI DI SIMMETRIA Si può dimostrare che l elenco completo delle operazioni di simmetria generate da ognuno degli elementi di simmetria di una molecola soddisfa i 4 criteri che definiscono un gruppo. Es. tavola di moltiplicazione del gruppo C 2v : Elenco dei gruppi puntuali e relativi simboli di Schoenflies: *unica operazione E: gruppo C 1 es. *unico elemento è PIANO -> 2 op. simm. e 2 (= E): gruppo C s es.

8 *unico elemento è centro i -> 2 op. simm. i e i 2 (= E): gruppo C i es. *unico elemento è asse proprio C n -> serie di op. simm. da C n a C n n (= E): gruppo C n (abeliano ciclico). es. C 3 *unico elemento è asse improprio S n -> per n = pari, n elementi E, S n, C n/2, S n 3,, S n n-1 : gruppo S n per n = dispari, 2n elementi ( h + elementi generati da C n ): gruppo C nh es. *Asse C n + n assi C 2 -> 2n operazioni: gruppo D n es. D 3 (né sfalsata, né eclissata) *Asse C n + v -> 2n operazioni: gruppo C nv

9 es. C 3v *Asse C n + v+ h -> 4n operazioni: gruppo D nh es. D 5h *Asse C n + n assi C 2 + n d -> 4 n operazioni: gruppo D nd es. D 3d es. D 5d ferrocene sfalsato Molecole lineari: *Asse proprio che passa per tutti i nuclei di ordine (C ) + infiniti piani v che contengono la molecola (e quindi C )+ piano h a C + infiniti assi C 2 a C : gruppo D h (es. O=C=O) * Asse proprio che passa per tutti i nuclei di ordine (C ) + infiniti piani v che contengono la molecola (e quindi C ): gruppo C v (es. H-C N).

10 SIMMETRIE CON MOLTEPLICI ASSI DI ORDINE n>2 Solidi platonici: 5 poliedri regolari. *TETRAEDRO: 4 facce triangolari che a gruppi di 3 condividono un unico vertice. *OTTAEDRO: 8 facce triangolari che a gruppi di 4 condividono un unico vertice *ICOSAEDRO: 20 facce triangolari che a gruppi di 5 condividono un unico vertice *CUBO: 6 facce quadrate che a gruppi di 3 condividono un unico vertice *DODECAEDRO: 12 facce pentagonali che a gruppi di 3 condividono un unico vertice TETRAEDRO: operazioni suddivise in classi: E, 8C 3, 3C 2, 6S 4, 6 d -> gruppo T d es. OTTAEDRO: E, 8C 3, 6C 4, 6C 2, 3C 2 (= C 4 2 = S 4 2 ), i, 6S 4, 8S 6, 3 h, 6 d -> gruppo O h (il cubo, il cubottaedro e l ottaedro hanno la stessa simmetria O h!) es. DODECAEDRO E ICOSAEDRO (stessa simmetria): gruppo I h

11 es. SOTTOGRUPPI ROTAZIONALI: si ottengono allontanando le riflessioni e i prodotti (riflessione x rotazione propria) -> contengono solo rotazioni proprie: T d -> T O h -> O I h -> I PROCEDIMENTO PER CLASSIFICARE LE MOLECOLE SECONDO LA LORO SIMMETRIA Verificare che: 1) La molecola appartiene a gruppo speciale (C v o D h ) oppure a gruppi di alta simmetria (T, O e I e derivati) 2) Contiene assi propri C n o impropri S n? se no, allora gruppi C s, C i o C 1 3) Contiene SOLO assi impropri S n con n pari? Si, allora gruppi S 4, S 6, S 8, 4) Se è invece presente asse C n, cercare quello di ordine più alto, se poi NON ci sono C 2 a C n, si avranno i gruppi C nh (se con σ h ), C nv (se con n σ v ), o C n ( se nessun σ). 5) Se ci sono n C 2 a C n, si avranno i gruppi D nh (se con σ h ), D nd (se con n σ d ), o D n ( se nessun σ).

12 RICHIAMI SULLE MATRICI A = = [a ij ], con a ij = elemento di matrice (i-esima riga, j-esima colonna) ORDINE DI UNA MATRICE: prodotto m x n (se m = n, la matrice è QUADRATA) ELEMENTI DIAGONALI: el. a ij in cui i = j MATRICE UNITA (E): matrice quadrata in cui tutti gli elementi diagonali sono pari a 1 e tutti gli altri a zero. MATRICE COLONNA (O M. VETTORE): a ij j=1 MATRICE VETTORE la cui origine coincide con quella degli assi cartesiani x, y e z: x, y, z vettore di ordine 3 COMBINAZIONE DI MATRICI: *MATRICI IDENTICHE: A = B a ij = b ij per ogni i e j *ADDIZIONE E SOTTRAZIONE: solo tra matrici delle stesse dimensioni *MOLTIPLICAZIONE PER SCALARE: [c ij ] = [ c ij ] = [c ij ] = [c ij ] *MOLTIPLICAZIONE PER MATRICE: può avvenire solo tra matrici CONFORMI PER IL PRODOTTO, cioè per fare A x B = C il numero di colonne di A deve essere uguale al numero di righe di B. Perciò se A è di ordine (n x h) e B è di ordine (h x m), allora C sarà di ordine (n x m) ELEMENTO DELLA MATRICE PRODOTTO: = (La moltiplicazione in generale è NON COMMUTATIVA) *QUOZIENTE DI MATRICI: A / B = A x B -1 B -1 è MATRICE INVERSA ( ci sono metodi per determinarle )

13 Ma SOLO MATRICI QUADRATE HANNO INVERSE! CARATTERI DI MATRICI CONIUGATE *In matrici quadrate si definisce il CARATTERE = somma degli elementi diagonali (A) = *MATRICI CONIUGATE: analogamente agli elementi coniugati di un gruppo, le m. coniugate sono correlate da trasformazioni per similarità. Se R e P sono coniugate, allora esiste una matrice L tale che vale la trasformazione per similarità R = L -1 P L Si può dimostrare che MATRICI CONIUGATE HANNO CARATTERI IDENTICI! ( Vedremo che le operazioni di simmetria di una stessa classe sono rappresentate da matrici coniugate, che hanno perciò caratteri identici ) NOTAZIONE MATRICIALE PER ALCUNE TRASFORMAZIONI GEOMETRICHE (OP. SIMMETRIA) IDENTITA : = RIFLESSIONI: coincidente con piani xy, xz e yz si cambia il segno della coordinata perpendicolare al piano :

14 (xy) = INVERSIONE: si cambia il segno di tutte le coordinate i = ROTAZIONE PROPRIA: Per un asse proprio C n coincidente con z in una terna di assi x, y e z, la rotazione di un angolo = 2 /n avviene sul piano xy. La coordinata z rimane identica durante la trasformazione. Si può dimostrare che la matrice di trasformazione di x e y per la rotazione in senso orario è data da: Perciò la trasformazione sulle 3 coordinate sarà: = Es. asse C 3 ( = 120 ): =

15 ROTAZIONE IMPROPRIA: Si aggiunge alla precedente un cambio di segno per la coordinata z: = ESEMPI DI PRODOTTI DI MATRICI DI TRASFORMAZIONE GEOMETRICA: Le matrici sono quadrate -> Ok, si può fare prodotto. Es. xz x yz = xz yz C 2 (z) MATRICI ORTOGONALI: Descrivono trasformazioni di coordinate ortogonali mediante rotazioni proprie e improprie. Le loro INVERSE si ottengono per semplice TRASPOSIZIONE di righe con colonne. Es. rotazioni in senso orario e antiorario sono operazioni inverse, e le matrici corrispondenti sono l una la TRASPOSTA dell altra: Abbiamo visto la matrice per la rotazione oraria di C 3. La sua trasposta, che rappresenta invece la rotazione antioraria, sarà:

16 A(C 3 ) = A T (C 3 2 )=

17 RAPPRESENTAZIONI DEI GRUPPI Le rappresentazioni sono insiemi di matrici, ciascuna corrispondente ad ogni singola operazione del gruppo (e che possono essere combinate tra loro come lo fanno le operazioni di simmetria), che rappresentano l effetto che le operazioni del gruppo possono avere su una specifica funzione (ad esempio, quella che descrive la dipendenza lineare di una variabile da un altra). Es. le matrici che descrivono il comportamento della funzione lineare nelle 3 variabili f(x,y,z) sotto le operazioni del gruppo C 2v sono: E: C 2 : v: v : C 2 z v xz v yz L insieme delle 4 matrici costituisce una rappresentazione del gruppo. Tali matrici sono 3-dimensionali (3x3), ma, dato che l effetto di ciascuna trasformazione sulle singole variabili è quello di moltiplicare la singola variabile stessa per un coefficiente, senza ottenere una combinazione lineare di più variabili, esse POSSONO ESSERE RIDOTTE mediante DIAGONALIZZAZIONE A BLOCCHI. Le matrici qui sopra riportate sono diagonali, perciò per ciascuna di esse possono essere estratte 3 matrici MONODIMENSIONALI, costituite da un unico elemento, cioè quello diagonale, che automaticamente costituisce anche il CARATTERE della matrice stessa. Si può dimostrare che matrici multi-dimensionali possono essere ridotte attraverso trasformazioni di similarità, che generano matrici non ulteriormente riducibili, ma che formano insieme ANCORA una rappresentazione del gruppo. **Quindi: è possibile mediante una matrice L trasformare tutte le matrici di una data rappresentazione RIDUCIBILE del gruppo in modo da formare blocchi diagonali (diagonalizzazione a blocchi) che singolarmente costituiscono matrici di ordine

18 inferiore, fino al punto in cui tale processo non è più possibile (non si trova più la matrice L adatta) e si ottengono matrici IRRIDUCIBILI, il cui insieme è detto RAPPRESENTAZIONE IRRIDUCIBILE. IL GRANDE TEOREMA DI ORTOGONALITA E LE SUE CONSEGUENZE Il Grande Teorema di Ortogonalità (GTO), che non enunciamo, correla tra di loro le matrici all interno di una stessa rappresentazione del gruppo e rappresentazioni diverse dello stesso gruppo. Permette quindi di costruire le cosiddette TAVOLE DEI CARATTERI dei gruppi di simmetria. Del GTO vediamo solo le dirette conseguenze pratiche, che possono essere condensate in 5 regole. Prima alcune definizioni di simboli: *ORDINE del gruppo: h (= numero totale degli elementi) *DIMENSIONE della i-esima rappresentazione = ORDINE (m = n per queste matrici quadrate) di ogni matrice che la costituisce: l i *OPERAZIONI del gruppo: R *ELEMENTO della matrice (m x n) associata a una R nella i-esima rappr. Irrid. i: i (R) mn REGOLE: 1) La somma dei quadrati delle dimensioni delle r. irrid. di un gruppo è uguale all ordine del gruppo: i l i 2 = h Inoltre, dato che il carattere i(e) della matrice E nella i-esima r.irrid. è uguale all ordine della matrice E stessa e quindi alla dimensione della r. irrid. cui appartiene, ad esempio, se

19 E = allora (E) = 1+1 = 2 = l(e) allora possiamo scrivere i [ i (E)] 2 = h 2) La somma dei quadrati dei caratteri in qualsiasi r. irrid. è uguale a h: R [ i (R)] 2 = h Corollario: siccome h = numero totale operazioni R, esisterà sempre una r.irrid. per la quale (R) = 1 per ogni R (cosiddetta rappresentazione TOTALSIMMETRICA). 3) I vettori le cui componenti sono i caratteri di due diverse r. irrid. sono ORTOGONALI, cioè: R i(r) j(r) = 0 quando i j 4) In una data r. rid. o irrid. i caratteri di tutte le matrici appartenenti alla stessa classe sono identici. *Abbiamo già visto che elementi della stessa classe sono coniugati fra loro, quindi lo sono anche le matrici corrispondenti. Ma matrici coniugate hanno caratteri identici! 5) Il numero di r. irrid. di un gruppo è uguale al numero delle classi di un gruppo.

20 APPLICAZIONE DELLE 5 REGOLE AL GRUPPO C 2v : Operazioni: E, C 2, v, v 4 elementi = 4 classi 4 r. irrid. (regola 5) 1) l l l l 4 2 = h = 4 l 1 = l 2 = l 3 = l 4 = 1 cioè 4 r. irrid. MONODIMENSIONALI 2) R [ 1 (R)] 2 = 4, quindi per la r. irrid. 1 i caratteri sotto le varie operazioni R saranno: E C 2 v v Deve essere valida la stessa espressione anche per le altre r. irrid.! 3) ortogonalità tra le r. irrid. : R i(r) j(r) = 0 Allora se 1 e 2 devono essere ortogonali, 2 deve possedere due caratteri pari a +1 e due pari a -1, e così anche dovrà essere per le 3 e 4. 1x1 + 1x1 + 1x(-1) + 1x(-1) = 0 Inoltre, dovendo essere sempre i(e) = 1 per ogni i di questo gruppo, possiamo ora scrivere la TABELLA DEI CARATTERI completa del gruppo C 2v! E C 2 v v

21 APPLICAZIONE DELLE 5 REGOLE AL GRUPPO C 3v : Operazioni: E, 2C 3, 3 v 6 elementi, 3 classi h = 6 3 r. irrid. (regola 5) 1) l l l 3 2 = 6 l 1 = 1 l 2 = 1 l 3 = 2 2 r. monodimensionali e una bidimensionale 2) Quando le op. sono raggruppate in classi bisogna tenere conto del numero di elementi per ciascuna classe. per la 1 (monodimensionale), ricordando il corollario della regola 2: 1 (R) = 1 per ogni R (TOTALSIMMETRICA) Infatti: (1x1)x1 + (1x1)x2 + (1x1)x3 = 6 (abbiamo incluso tra i prodotti i fattori 1, 2 e 3, che sono il numero degli elementi presenti in ciascuna classe di operazioni) 3) Per l ortogonalità la seconda r. irrid. monodimensionale, 2, deve contenere 3 caratteri pari a +1 e 3 pari a -1. Siccome i caratteri delle operazioni di una stessa classe sono identici (regola 4), deve essere necessariamente così: E 2C 3 3 v Ricontrolliamo secondo la regola 3: (1x1)x1 + (1x1)x2 + 1x(-1)x3 = 0 Per la 3 BIDIMENSIONALE dovrà essere che 3(E) = 2, e applico la regola 3 per trovare gli altri due caratteri, sfruttando l ortogonalità con le altre due 2 e 3. R 1(R) 3(R) = 0 = 1x2x1 + 1x 3(C 3 ) x2 + 1x 3( v ) x3 R 2(R) 3(R) = 0 = 1x2x1 + 1x 3(C 3 ) x2 + (-1)x 3( v ) x3 Questo sistema di equazioni lineari in 3(C 3 ) e 3( v ) dà come risultato 3(C 3 ) = -1 e 3( v ) = 0

22 Perciò, la tavola dei caratteri completa per il gruppo C 3v è: E 2C 3 3 v ALCUNI COMMENTI: Abbiamo già visto qual è la matrice di trasformazione per l operazione di rotazione propria, e nello specifico quella per l operazione C 3 : -1/2-3/2 0 3/2-1/ Si vede che la matrice tridimensionale può essere diagonalizzata in due blocchi di dimensioni 2 e 1, quindi appartiene a una rappresentazione del gruppo che è riducibile. La r. irrid. bidimensionale che se ne ricava rappresenta l operazione di rotazione che trasforma ciascuna coordinata x e y in una combinazione lineare di entrambe, e non è pertanto ulteriormente riducibile. Tale matrice bidimensionale apparterrà alla r. irrid. 3 sopra descritta, per la quale si ha banalmente 3(E) = 2, mentre si calcola 3(C 3 ) = -1/2-1/2 = -1 RELAZIONE TRA R. RIDUCIBILI E IRRIDUCIBILI DELLO STESSO GRUPPO Abbiamo detto che mediante una trasformazione per similarità è possibile diagonalizzare a blocchi una matrice e quindi ridurre le matrici fino a che siano irriducibili. Prendiamo in considerazione la seguente regola: *il carattere di una matrice non cambia in seguito a trasformazione per similarità, o diagonalizzazione a blocchi.

23 Pertanto, abbiamo che (R) = j a j j(r) Dove (R) è il carattere della matrice associata all operazione R nella r. RIDUCIBILE; j(r) è il carattere della matrice associata all operazione R nella j-esima r. IRRIDUCIBILE; a j è il numero di volte che la j-esima r. irrid. compare lungo la diagonale della matrice non ridotta. Si può dimostrare che: a j = (1/h) R (R) j(r) Questa formula ci permette di determinare a j, cioè il numero di volte che una r. irrid. è presente in una data r. rid. CONOSCENDO SOLO I CARATTERI DI ENTRAMBE! ESEMPIO PER IL GRUPPO C 3v : E 2C 3 3 v Date due qualsiasi r. riducibili 4 e 5 del gruppo C 3v, i cui caratteri sono elencati nella tabella sopra, vogliamo determinare la loro riduzione secondo le r. irriducibili dello stesso gruppo, cioè quante volte 1, 2 e 3 sono contenute in esse. Dobbiamo allora trovare i coefficienti a 1, a 2, a 3 : Per 4: a 1 = 1/6[5x1x1 + 2x1x2 + (-1)x1x3] = 1 a 2 = 1/6[5x1x1 + 2x1x2 + (-1)x(-1)x3] = 2 a 3 = 1/6[5x2x1 + 2x(-1)x2 + (-1)x0x3] = 1 Perciò si ha che 4 è ridotta nella r. irrid. del gruppo di simmetria come: 4 = Analogamente, si trova che 5 =

24 Si può controllare che la somma dei caratteri delle r. riducibili contate secondo i coefficienti a j trovati deve dare i caratteri delle r. riducibili. SIMBOLOGIA DI MULLIKEN PER LE R. IRRIDUCIBILI DEI GRUPPI Invece del generico simbolo, nelle tavole dei caratteri sono riportati dei simboli, detti di Mulliken, che forniscono, nella maggior parte dei casi, una descrizione della r. irrid. cui si riferiscono. 1) *R. MONO-dimensionali: A e B *R. BI-dimensionali: E *R. TRI-dimensionali: T 2) *R. monodim. A descrivono funzioni che sono simmetriche rispetto all operazione C n, cioè che rimangono invariate dopo C n e quindi con (C n ) = 1 * R. monodim. B descrivono funzioni che sono anti-simmetriche rispetto all operazione C n, cioè che cambiano segno dopo C n e quindi con (C n ) = -1 3) Pedici 1 e 2 (in r. monodimensionali) indicano che r. che descrivono rispettivamente funzioni simmetriche e antisimmetriche rispetto all operazione C 2 al C n principale, o in assenza di questo rispetto a v. Cioè (C 2 ) = 1,-1 oppure ( v ) = 1,-1 4) Apici e (es. A e A ) indicano (in r. monodimensionali) rispettivamente simmetria e antisimmetria rispetto a piano ( h ) = 1,-1 h, cioè 5) Pedice g e u (dal tedesco gerade e ungerade ) indicano rispettivamente parità e disparità, cioè simmetria e antisimmetria, rispetto a un centro d inversione i, con (i) = 1,-1 Ovviamente, pedici e apici sono presenti solo laddove le operazioni di simmetria del gruppo ne giustificano la presenza (ad esempio, i simboli g e u solo nei gruppi con centro d inversione!)

25 La tavola dei caratteri del gruppo C 3v, così come compare nei manuali, è così strutturata: E 2C 3 3 v A z x 2 +y 2, z 2 A R z E (x,y),(r x,r y ) (x 2 -y 2,xy),(xz,yz) In questa tabella, oltre alle nuove etichette di simmetria per le r. irrid. del gruppo, compaiono due colonne sulla destra in cui, in corrispondenza delle varie r. irrid. del gruppo, sono inserite le coordinate x, y e z e alcune funzioni (utili!) delle coordinate stesse. Abbiamo visto come le tre variabili cartesiane si trasformano sotto l effetto delle varie operazioni del gruppo. Il risultato che se ne ottiene permette di assegnarle a specifiche r. irriducibili del gruppo. Ad esempio la coordinata z, nella situazione convenzionale in cui l asse di rotazione proprio principale (qui solo C 3 ) coincida con l asse z, risulta simmetrica sotto ogni operazione, perciò, si dice che DA SOLA è BASE PER LA RAPPRESENTAZIONE IRRIDUCIBILE TOTALSIMMETRICA, che è quella con etichetta A 1. D altro canto invece, le coordinate x e y vengono singolarmente trasformate in combinazioni lineari di entrambe, perciò INSIEME sono BASI PER LA RAPPRESENTAZIONE IRRIDUCIBILE BIDIMENSIONALE di tipo E. Un discorso analogo, ma di complessità crescente, si può fare nel caso di qualsivoglia funzione delle coordinate x, y e z. Ad esempio la funzione x 2 -y 2 è anche essa base per la r. irrid. E INSIEME alla funzione xy. Le funzioni che insieme sono basi per r. di dimensioni maggiori di 1 sono riportate tra parentesi tonde. In più, nelle colonne a destra troviamo anche come trasformano le rotazioni R x, R y e R z, ma questo per i nostri scopi risulta meno interessante.

Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 10: soluzioni

Corso di Geometria BIAR, BSIR Esercizi 10: soluzioni Corso di Geometria 2010-11 BIAR, BSIR Esercizi 10: soluzioni 1 Geometria dello spazio Esercizio 1. Dato il punto P 0 = ( 1, 0, 1) e il piano π : x + y + z 2 = 0, determinare: a) Le equazioni parametriche

Dettagli

3. Vettori, Spazi Vettoriali e Matrici

3. Vettori, Spazi Vettoriali e Matrici 3. Vettori, Spazi Vettoriali e Matrici Vettori e Spazi Vettoriali Operazioni tra vettori Basi Trasformazioni ed Operatori Operazioni tra Matrici Autovalori ed autovettori Forme quadratiche, quadriche e

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

Le simmetrie dei poliedri regolari

Le simmetrie dei poliedri regolari Le simmetrie dei poliedri regolari Le isometrie del piano e dello spazio sono state classificate da due illustri matematici. Per quanto riguarda il piano, il teorema di Chasles, del 8, afferma che nel

Dettagli

La matematica del CAD. Vettori e Matrici

La matematica del CAD. Vettori e Matrici La matematica del CAD Vettori e Matrici IUAV Disegno Digitale Camillo Trevisan I programmi CAD riducono tutti i problemi geometrici in problemi analitici: la proiezione di un punto su un piano viene, ad

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 SCALARI DEFINIZIONI. Si definisce scalare una grandezza definita interamente da un solo numero, affiancato dalla sua unità di misura.

VETTORI E SCALARI DEFINIZIONI. Si definisce scalare una grandezza definita interamente da un solo numero, affiancato dalla sua unità di misura. VETTORI E SCALARI DEFINIZIONI Si definisce scalare una grandezza definita interamente da un solo numero, affiancato dalla sua unità di misura. Un vettore è invece una grandezza caratterizzata da 3 entità:

Dettagli

Prodotto scalare e ortogonalità

Prodotto scalare e ortogonalità Prodotto scalare e ortogonalità 12 Novembre 1 Il prodotto scalare 1.1 Definizione Possiamo estendere la definizione di prodotto scalare, già data per i vettori del piano, ai vettori dello spazio. Siano

Dettagli

Applicazioni Lineari. Nota Bene: Questo materiale non deve essere considerato come sostituto delle lezioni.

Applicazioni Lineari. Nota Bene: Questo materiale non deve essere considerato come sostituto delle lezioni. Politecnico di Torino. Applicazioni Lineari. Nota Bene: Questo materiale non deve essere considerato come sostituto delle lezioni. Argomenti: Basi e coordinate. Applicazioni lineari. Matrici come applicazioni

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

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

Esercizi di Geometria e Algebra Lineare C.d.L. Ingegneria Meccanica

Esercizi di Geometria e Algebra Lineare C.d.L. Ingegneria Meccanica Esercizi di Geometria e Algebra Lineare C.d.L. Ingegneria Meccanica 1) Dati i vettori a = (2, 4), b = (1, 2), c = ( 1, 1), d = (3, 6), stabilire se c e d appartengono a Span(a, b}). 2) Nello spazio vettoriale

Dettagli

Studio generale di una conica

Studio generale di una conica Studio generale di una conica Manlio De Domenico 19 Giugno 2003 Definizione 1 Si definisce conica C un equazione algebrica F (x 1, x 2, x 3 ) = 0 del secondo ordine omogenea. Detta A la matrice simmetrica

Dettagli

Sapienza Università di Roma Corso di laurea in Ingegneria Energetica Geometria A.A ESERCIZI DA CONSEGNARE prof.

Sapienza Università di Roma Corso di laurea in Ingegneria Energetica Geometria A.A ESERCIZI DA CONSEGNARE prof. Sapienza Università di Roma Corso di laurea in Ingegneria Energetica Geometria A.A. 2015-2016 ESERCIZI DA CONSEGNARE prof. Cigliola Consegna per Martedì 6 Ottobre Esercizio 1. Una matrice quadrata A si

Dettagli

Geometria BATR-BCVR Esercizi 9

Geometria BATR-BCVR Esercizi 9 Geometria BATR-BCVR 2015-16 Esercizi 9 Esercizio 1. Per ognuna delle matrici A i si trovi una matrice ortogonale M i tale che Mi ta im sia diagonale. ( ) 1 1 2 3 2 A 1 = A 2 1 2 = 1 1 0 2 0 1 Esercizio

Dettagli

EQUAZIONE DELLA RETTA

EQUAZIONE DELLA RETTA EQUAZIONE DELLA RETTA EQUAZIONE DEGLI ASSI L equazione dell asse x è 0. L equazione dell asse y è 0. EQUAZIONE DELLE RETTE PARALLELE AGLI ASSI L equazione di una retta r parallela all asse x è cioè è uguale

Dettagli

Esercizi svolti. Geometria analitica: rette e piani

Esercizi svolti. Geometria analitica: rette e piani Esercizi svolti. Sistemi di riferimento e vettori. Dati i vettori v = i + j k, u =i + j + k determinare:. il vettore v + u ;. gli angoli formati da v e u;. i vettore paralleli alle bisettrici di tali angoli;

Dettagli

Sistemi lineari - Parte Seconda - Esercizi

Sistemi 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

Dettagli

Simmetria Molecolare

Simmetria Molecolare Simmetria Molecolare Chimica Generale ed Inorganica Chimica Inorganica 1 prof. Dario Duca simmetria: artefatti e natura elemento di simmetria operazione di simmetria piano di riflessione riflessione elementi

Dettagli

RETTE E PIANI NELLO SPAZIO

RETTE E PIANI NELLO SPAZIO VETTORI E GEOMETRIA ANALITICA 1 RETTE E PIANI NELLO SPAZIO Rette e piani in forma cartesiana e parametrica. Parallelismo e perpendicolarità, posizioni reciproche tra rette e piani, distanze. Esercizio

Dettagli

Prontuario degli argomenti di Algebra

Prontuario degli argomenti di Algebra Prontuario degli argomenti di Algebra NUMERI RELATIVI Un numero relativo è un numero preceduto da un segno + o - indicante la posizione rispetto ad un punto di riferimento a cui si associa il valore 0.

Dettagli

Esercitazione di Analisi Matematica II

Esercitazione di Analisi Matematica II Esercitazione di Analisi Matematica II Barbara Balossi 06/04/2017 Esercizi di ripasso Esercizio 1 Sia data l applicazione lineare f : R 3 R 3 definita come f(x, y, z) = ( 2x + y z, x 2y + z, x y). a) Calcolare

Dettagli

Un monomio è in forma normale se è il prodotto di un solo fattore numerico e di fattori letterali con basi diverse. Tutto quanto sarà detto di

Un monomio è in forma normale se è il prodotto di un solo fattore numerico e di fattori letterali con basi diverse. Tutto quanto sarà detto di DEFINIZIONE Espressione algebrica costituita dal prodotto tra una parte numerica (coefficiente) e una o più variabili e/o costanti (parte letterale). Variabili e costanti possono comparire elevate a potenza

Dettagli

Geometria analitica del piano pag 12 Adolfo Scimone

Geometria 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

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

Prodotti scalari e matrici

Prodotti scalari e matrici Prodotti scalari e matrici 1 Forme bilineari e matrici In questa sezione vogliamo studiare la corrispondenza biunivoca che esiste tra l insieme delle forme bilineari su di un certo spazio vettoriale V

Dettagli

(P x) (P y) = x P t (P y) = x (P t P )y = x y.

(P x) (P y) = x P t (P y) = x (P t P )y = x y. Matrici ortogonali Se P è una matrice reale n n, allora (P x) y x (P t y) per ogni x,y R n (colonne) Dim (P x) y (P x) t y (x t P t )y x t (P t y) x (P t y), CVD Ulteriori caratterizzazioni delle matrici

Dettagli

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x

misura. Adesso, ad un arbitrario punto P dello spazio associamo una terna di numeri reali x 4. Geometria di R 3. Questo paragrafo è molto simile al paragrafo : tratta infatti delle proprietà geometriche elementari dello spazio R 3. Per assegnare delle coordinate nello spazio, fissiamo innanzitutto

Dettagli

4 0 = 4 2 = 4 4 = 4 6 = 0.

4 0 = 4 2 = 4 4 = 4 6 = 0. Elementi di Algebra e Logica 2008. Esercizi 4. Gruppi, anelli e campi. 1. Determinare la tabella additiva e la tabella moltiplicativa di Z 6. (a) Verificare dalla tabella moltiplicativa di Z 6 che esistono

Dettagli

1 Applicazioni lineari

1 Applicazioni lineari 1 Applicazioni lineari 1 Applicazioni lineari 1.1 Definizione Si considerino lo spazio tridimensionale euclideo E e lo spazio vettoriale V ad esso associato. Definizione. 1.1. Sia A una applicazione di

Dettagli

(x B x A, y B y A ) = (4, 2) ha modulo

(x B x A, y B y A ) = (4, 2) ha modulo GEOMETRIA PIANA 1. Esercizi Esercizio 1. Dati i punti A(0, 4), e B(4, ) trovarne la distanza e trovare poi i punti C allineati con A e con B che verificano: (1) AC = CB (punto medio del segmento AB); ()

Dettagli

GEOMETRIA LINEARE E CONICHE - GIUGNO 2002. 1. Nello spazio ordinario, assegnato un riferimento ortonormale si considerino le rette: x = z 2 y = z

GEOMETRIA LINEARE E CONICHE - GIUGNO 2002. 1. Nello spazio ordinario, assegnato un riferimento ortonormale si considerino le rette: x = z 2 y = z GEOMETRIA LINEARE E CONICHE - GIUGNO 2002 1. Nello spazio ordinario, assegnato un riferimento ortonormale si considerino le rette: r : x = z y = 0 x = z 2, s : y = z. Dopo aver provato che r ed s sono

Dettagli

TEORIA DEI SISTEMI ANALISI DEI SISTEMI LTI

TEORIA DEI SISTEMI ANALISI DEI SISTEMI LTI TEORIA DEI SISTEMI Laurea Specialistica in Ingegneria Meccatronica Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Indirizzo Gestione Industriale TEORIA DEI SISTEMI ANALISI DEI SISTEMI LTI Ing. Cristian

Dettagli

Riassumiamo le proprietà dei numeri reali da noi utilizzate nel corso di Geometria.

Riassumiamo 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

Dettagli

= (cioè le due terne di numeri direttori ( devono essere ) proporzionali). Tale uguaglianza non è verificata, poiché risulta ρ

= (cioè le due terne di numeri direttori ( devono essere ) proporzionali). Tale uguaglianza non è verificata, poiché risulta ρ Alcuni esercizi sullo spazio euclideo R Nel seguito R indicherà lo spazio euclideo tridimensionale standard, dotato del riferimento cartesiano naturale (pag 56-57 del libro Nota: gli esercizi proposti

Dettagli

Elementi e operazioni di simmetria

Elementi e operazioni di simmetria Bibliografia: - P.W. Atkins, Chimica Fisica, Zanichelli ditore, Bologna. - A. Cotton, Chemical Applications of Group Theory, J.Wiley & Sons Gli appunti che seguono, ricavati dalle bibliografie su indicate,

Dettagli

1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee

1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee 1 Ampliamento del piano e coordinate omogenee Vogliamo dare una idea, senza molte pretese, dei concetti che stanno alla base di alcuni calcoli svolti nella classificazione delle coniche. Supponiamo di

Dettagli

Esercizi 2. Soluzioni. 1. Siano dati i vettori 1 1, 1 R 3.

Esercizi 2. Soluzioni. 1. Siano dati i vettori 1 1, 1 R 3. Esercizi. Soluzioni.. Siano dati i vettori,, R. (i) Far vedere che formano una base di R. (ii) Ortonormalizzarla col metodo di Gram-Schmidt. (iii) Calcolare le coordinate del vettore X = 5 Sol. (i) Usiamo

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

SOTTOSPAZI E OPERAZIONI IN SPAZI DIVERSI DA R n

SOTTOSPAZI E OPERAZIONI IN SPAZI DIVERSI DA R n SPAZI E SOTTOSPAZI 1 SOTTOSPAZI E OPERAZIONI IN SPAZI DIVERSI DA R n Spazi di matrici. Spazi di polinomi. Generatori, dipendenza e indipendenza lineare, basi e dimensione. Intersezione e somma di sottospazi,

Dettagli

Capitolo 1 Vettori applicati e geometria dello spazio

Capitolo 1 Vettori applicati e geometria dello spazio Capitolo 1 Vettori applicati e geometria dello spazio Marco Robutti Facoltà di ingegneria Università degli studi di Pavia Tutorato di geometria e algebra lineare Anno accademico 2014-2015 Definizione (Vettore

Dettagli

Si consideri il sistema a coefficienti reali di m equazioni lineari in n incognite

Si consideri il sistema a coefficienti reali di m equazioni lineari in n incognite 3 Sistemi lineari 3 Generalità Si consideri il sistema a coefficienti reali di m equazioni lineari in n incognite ovvero, in forma matriciale, a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x

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

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

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

Autovalori e autovettori, matrici simmetriche e forme quadratiche (cenni) (prof. M. Salvetti)

Autovalori e autovettori, matrici simmetriche e forme quadratiche (cenni) (prof. M. Salvetti) Autovalori e autovettori, matrici simmetriche e forme quadratiche (cenni) (prof. M. Salvetti) April 14, 2011 (alcune note non complete sugli argomenti trattati: eventuali completamenti saranno aggiunti)

Dettagli

SISTEMI LINEARI: APPROFONDIMENTI ED ESEMPI

SISTEMI LINEARI: APPROFONDIMENTI ED ESEMPI SISTEMI LINEARI: APPROFONDIMENTI ED ESEMPI Appunti presi dalle lezioni del prof. Nedo Checcaglini Liceo Scientifico di Castiglion Fiorentino (Classe 4B) January 17, 005 1 SISTEMI LINEARI Se a ik, b i R,

Dettagli

Programma di Algebra 1

Programma di Algebra 1 Programma di Algebra 1 A. A. 2015/2016 Docenti: Alberto Canonaco e Gian Pietro Pirola Richiami su relazioni di equivalenza: definizione, classe di equivalenza di un elemento, insieme quoziente e proiezione

Dettagli

OPERAZIONI IN Q = + = = = =

OPERAZIONI IN Q = + = = = = OPERAZIONI IN Q A proposito delle operazioni tra numeri razionali, affinché il passaggio da N a vero e proprio ampliamento è necessario che avvengano tre cose: Q risulti un ) le proprietà di ciascuna operazione

Dettagli

Operatori C, P e T. Stati fisici. Osservabili (II) Osservabili. prof. Domenico Galli

Operatori C, P e T. Stati fisici. Osservabili (II) Osservabili. prof. Domenico Galli Stati fisici Operatori C, P e T prof. Domenico Galli Temi di Fisica delle Particelle Elementari al LHC Dottorato di ricerca in Fisica, Bologna Uno stato fisico è rappresentato da un vettore di stato (ket)

Dettagli

Fissiamo nello spazio un sistema di riferimento cartesiano ortogonale O, x, y, z, u.

Fissiamo nello spazio un sistema di riferimento cartesiano ortogonale O, x, y, z, u. Fissiamo nello spazio un sistema di riferimento cartesiano ortogonale O, x, y, z, u. Definizione Una quadriche è il luogo dei punti, propri o impropri, reali o immaginari, che con le loro coordinate omogenee

Dettagli

Mutue posizioni della parabola con gli assi cartesiani

Mutue posizioni della parabola con gli assi cartesiani Mutue posizioni della parabola con gli assi cartesiani L equazione di una parabola generica è data da: Consideriamo l equazione che definisce i punti di intersezione della parabola con l asse delle ascisse

Dettagli

Applicazioni lineari e diagonalizzazione. Esercizi svolti

Applicazioni lineari e diagonalizzazione. Esercizi svolti . Applicazioni lineari Esercizi svolti. Si consideri l applicazione f : K -> K definita da f(x,y) = x + y e si stabilisca se è lineare. Non è lineare. Possibile verifica: f(,) = 4; f(,4) = 6; quindi f(,4)

Dettagli

( ) TEORIA DELLE MATRICI. A. Scimone a.s pag 1

( ) 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

Dettagli

GEOMETRIA /2009 II

GEOMETRIA /2009 II Universita degli Studi di Roma - "Tor Vergata" - Facolta Ingegneria Esercizi GEOMETRIA Edile e Edile-Architettura - a.a. 008/009 II Emisemestre - Settimana - Foglio 0 Docente: Prof. F. Flamini - Tutore:

Dettagli

CLASSIFICAZIONE DELLE CONICHE AFFINI

CLASSIFICAZIONE DELLE CONICHE AFFINI CLASSIFICAZIONE DELLE CONICHE AFFINI Pre-requisiti necessari. Elementi di geometria analitica punti e rette nel piano cartesiano, conoscenza delle coniche in forma canonica). Risoluzione di equazioni e

Dettagli

FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA

FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA Cognome Nome Matricola FONDAMENTI DI ALGEBRA LINEARE E GEOMETRIA Ciarellotto, Esposito, Garuti Prova del 21 settembre 2013 Dire se è vero o falso (giustificare le risposte. Bisogna necessariamente rispondere

Dettagli

MATRICI 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 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

Dettagli

Condizione di allineamento di tre punti

Condizione di allineamento di tre punti LA RETTA L equazione lineare in x e y L equazione: 0 con,,, e non contemporaneamente nulli, si dice equazione lineare nelle due variabili e. Ogni coppia ; tale che: 0 si dice soluzione dell equazione.

Dettagli

Esercizi per Geometria II Geometria euclidea e proiettiva

Esercizi per Geometria II Geometria euclidea e proiettiva Esercizi per Geometria II Geometria euclidea e proiettiva Filippo F. Favale 8 aprile 014 Esercizio 1 Si consideri E dotato di un riferimento cartesiano ortonormale di coordinate (x, y) e origine O. Si

Dettagli

Algebra lineare Geometria 1 11 luglio 2008

Algebra lineare Geometria 1 11 luglio 2008 Algebra lineare Geometria 1 11 luglio 2008 Esercizio 1. Si considerino la funzione: { R f : 3 R 3 (α, β, γ) ( 2β α γ, (k 1)β + (1 k)γ α, 3β + (k 2)γ ) dove k è un parametro reale, e il sottospazio U =

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

Sottospazi vettoriali. Nota Bene: Questo materiale non deve essere considerato come sostituto delle lezioni.

Sottospazi vettoriali. Nota Bene: Questo materiale non deve essere considerato come sostituto delle lezioni. Politecnico di Torino. Sottospazi vettoriali. Nota Bene: Questo materiale non deve essere considerato come sostituto delle lezioni. Argomenti: Sottospazi. Generatori. Confrontando sottospazi: intersezione.

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

Dipendenza e indipendenza lineare (senza il concetto di rango)

Dipendenza e indipendenza lineare (senza il concetto di rango) CAPITOLO 5 Dipendenza e indipendenza lineare (senza il concetto di rango) Esercizio 5.1. Scrivere un vettore w R 3 linearmente dipendente dal vettore v ( 1, 9, 0). Esercizio 5.2. Stabilire se i vettori

Dettagli

Un polinomio è un espressione algebrica data dalla somma di più monomi.

Un polinomio è un espressione algebrica data dalla somma di più monomi. 1 I polinomi 1.1 Terminologia sui polinomi Un polinomio è un espressione algebrica data dalla somma di più monomi. I termini di un polinomio sono i monomi che compaiono come addendi nel polinomio. Il termine

Dettagli

Un quaternione è un numero complesso con quattro componenti anziché due. Si scrive così :

Un quaternione è un numero complesso con quattro componenti anziché due. Si scrive così : Un quaternione è un numero complesso con quattro componenti anziché due. Si scrive così : Q = q r + q i i + q j j + q k k ove le quantità q sono numeri reali e i, j e k sono tre unità immaginarie. Quando

Dettagli

espressione letterale valore numerico Monomio: forma normale coefficiente parte letterale Monomi simili: Monomi opposti: Grado di un monomio:

espressione letterale valore numerico Monomio: forma normale coefficiente parte letterale Monomi simili: Monomi opposti: Grado di un monomio: Calcolo letterale Espressione letterale Un espressione letterale è un insieme di numeri e lettere legati dai simboli delle operazioni. Il valore numerico di un espressione letterale è il risultato numerico

Dettagli

Fasci di Coniche. Salvino Giuffrida. 2. Determinare e studiare il fascio Φ delle coniche che passano per A (1, 0) con tangente

Fasci di Coniche. Salvino Giuffrida. 2. Determinare e studiare il fascio Φ delle coniche che passano per A (1, 0) con tangente 1 Fasci di Coniche Salvino Giuffrida 1. Determinare e studiare il fascio Φ delle coniche che passano per O = (0, 0), con tangente l asse y, e per i punti (1, 0), (1, ). Determinare vertice e asse della

Dettagli

Esercizi di Matematica per la prova di ammissione alla Scuola Galileiana /16

Esercizi di Matematica per la prova di ammissione alla Scuola Galileiana /16 Esercizi di Matematica per la prova di ammissione alla Scuola Galileiana - 015/16 Esercizio 1 Per quali valori n Z \ {0} l espressione è un numero intero positivo? (n + 5)(n + 6) 6n Soluzione. Il problema

Dettagli

CORSO DI FISICA DELLA MATERIA CONDENSATA A. A. 2013/14

CORSO DI FISICA DELLA MATERIA CONDENSATA A. A. 2013/14 1 CORSO DI FISICA DELLA MATERIA CONDENSATA 3 MODI NORMALI DI VIBRAZIONE DELLE MOLECOLE POLIATOMICHE Appunti dalle Lezioni del Prof. P. Calvani A. A. 2013/14 Queste dispense sono per solo uso interno e

Dettagli

UNITÀ DIDATTICA 5 LA RETTA

UNITÀ DIDATTICA 5 LA RETTA UNITÀ DIDATTICA 5 LA RETTA 5.1 - La retta Equazione generica della retta Dalle considerazioni emerse nel precedente capitolo abbiamo compreso come una funzione possa essere rappresentata da un insieme

Dettagli

Studio generale di una quadrica

Studio generale di una quadrica Studio generale di una quadrica Manlio De Domenico 19 Giugno 2003 Definizione 1 Si definisce quadrica Q un equazione algebrica F (x 1, x 2, x 3, x 4 ) = 0 del secondo ordine omogenea. Detta A la matrice

Dettagli

Corso di Laurea in Fisica. Geometria. a.a Canale 3 Prof. P. Piazza Magiche notazioni

Corso di Laurea in Fisica. Geometria. a.a Canale 3 Prof. P. Piazza Magiche notazioni Corso di Laurea in Fisica. Geometria. a.a. 23-4. Canale 3 Prof. P. Piazza Magiche notazioni Siano V e W due spazi vettoriali e sia T : V W un applicazione lineare. Fissiamo una base B per V ed una base

Dettagli

DIEDRI. Un diedro è convesso se è una figura convessa, concavo se non lo è.

DIEDRI. Un diedro è convesso se è una figura convessa, concavo se non lo è. DIEDRI Si definisce diedro ciascuna delle due parti di spazio delimitate da due semipiani che hanno la stessa origine, compresi i semipiani stessi. I due semipiani prendono il nome di facce del diedro

Dettagli

LEZIONE 4. { x + y + z = 1 x y + 2z = 3

LEZIONE 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

a + 2b + c 3d = 0, a + c d = 0 c d

a + 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,

Dettagli

I vertici e i lati di ogni poligono vengono detti rispettivamente vertici e spigoli del poliedro.

I vertici e i lati di ogni poligono vengono detti rispettivamente vertici e spigoli del poliedro. 1 I poliedri diagonale DEFINIZIONE. Un poliedro è la parte di spazio delimitata da poligoni posti su piani diversi in modo tale che ogni lato sia comune a due di essi. I poligoni che delimitano il poliedro

Dettagli

Geometria analitica del piano pag 32 Adolfo Scimone

Geometria analitica del piano pag 32 Adolfo Scimone Geometria analitica del piano pag 32 Adolfo Scimone CAMBIAMENTI DI SISTEMA DI RIFERIMENTO Consideriamo il piano cartesiano R 2 con un sistema di riferimento (O,U). Se introduciamo in R 2 un secondo sistema

Dettagli

Le trasformazioni geometriche nel piano cartesiano. x = ϕ(x', y') τ 1 : G(x', y') = 0. la sua inversa.

Le trasformazioni geometriche nel piano cartesiano. x = ϕ(x', y') τ 1 : G(x', y') = 0. la sua inversa. τ : P P' oppure P'=τ(P) P immagine di P trasformato di P secondo τ se α è una figura geometrica α =τ(α) è la figura geometrica trasformata x' = f (x, y) τ : y' = g(x, y) espressione analitica della trasformazione

Dettagli

Esercitazioni di Meccanica Quantistica I

Esercitazioni di Meccanica Quantistica I Esercitazioni di Meccanica Quantistica I Sistema a due stati Consideriamo come esempio di sistema a due stati l ammoniaca. La struttura del composto è tetraedrico : alla sommità di una piramide con base

Dettagli

SIMMETRIE NEL PIANO CARTESIANO

SIMMETRIE NEL PIANO CARTESIANO Simmetrie nel piano cartesiano - Marzo 011 SIMMETRIE NEL PIANO CARTESIANO SIMMETRIE RISPETTO AGLI ASSI CARTESIANI ASSE X: P ( x,y ) a P1 ( x, y ) ; punto medio: M1 ( x,0) ASSE Y: P ( x,y ) a P ( x, y ),

Dettagli

Parte 10. Geometria dello spazio I

Parte 10. Geometria dello spazio I Parte 10. Geometria dello spazio I A. Savo Appunti del Corso di Geometria 2013-14 Indice delle sezioni 1 Lo spazio vettoriale V 3 O, 1 2 Dipendenza e indipendenza lineare in V 3 O, 2 3 Sistema di riferimento

Dettagli

Esercizi di Geometria Affine

Esercizi di Geometria Affine Esercizi di Geometria Affine Sansonetto Nicola dicembre 01 Geometria Affine nel Piano Esercizio 1. Nel piano affine standard A (R) dotato del riferimento canonico, si consideri la retta τ di equazione

Dettagli

CONTROLLO DI SISTEMI ROBOTICI Laurea Specialistica in Ingegneria Meccatronica

CONTROLLO DI SISTEMI ROBOTICI Laurea Specialistica in Ingegneria Meccatronica CONTROLLO DI SISTEMI ROBOTICI Laurea Specialistica in Ingegneria Meccatronica CONTROLLO DI SISTEMI ROBOTICI ANALISI DEI SISTEMI LTI Ing. Tel. 0522 522235 e-mail: secchi.cristian@unimore.it http://www.dismi.unimo.it/members/csecchi

Dettagli

Francesco Zumbo

Francesco Zumbo La retta - Teorema di Talete - Equazione della retta: passante per due punti, implicita, esplicita - Parallele e Perpendicolari - Fascio Propio e improprio - Intersezione tra rette Francesco Zumbo www.francescozumbo.it

Dettagli

Complementi 3 - Richiami di algebra tensoriale

Complementi 3 - Richiami di algebra tensoriale Complementi 3 - Richiami di algebra tensoriale [Ultimarevisione revisione9gennaio gennaio2009] In questo notebook si richiamano brevemente alcune definizioni ed alcune proprieta di algebra tensoriale,

Dettagli

Analisi Matematica 1 e Matematica 1 Geometria Analitica: Rette

Analisi Matematica 1 e Matematica 1 Geometria Analitica: Rette Analisi Matematica 1 e Matematica 1 Geometria Analitica: Rette Annalisa Amadori e Benedetta Pellacci amadori@uniparthenope.it pellacci@uniparthenope.it Università di Napoli Parthenope Contenuti Nel Piano

Dettagli

2 2 2 A = Il Det(A) = 2 quindi la conica è non degenere, di rango 3.

2 2 2 A = Il Det(A) = 2 quindi la conica è non degenere, di rango 3. Studio delle coniche Ellisse Studiare la conica di equazione 2x 2 + 4xy + y 2 4x 2y + 2 = 0. Per prima cosa dobbiamo classificarla. La matrice associata alla conica è: 2 2 2 A = 2 2 2 Il DetA = 2 quindi

Dettagli

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla Programmazione Lineare e il metodo del Simplesso (parte I)

Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla Programmazione Lineare e il metodo del Simplesso (parte I) Metodi e Modelli per l Ottimizzazione Combinatoria Ripasso sulla Programmazione Lineare e il metodo del Simplesso (parte I) Luigi De Giovanni Giacomo Zambelli 1 Problemi di programmazione lineare Un problema

Dettagli

LEZIONE 3. Typeset by AMS-TEX

LEZIONE 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

Dettagli

MATRICI ORTOGONALI. MATRICI SIMMETRICHE E FORME QUADRATICHE

MATRICI ORTOGONALI. MATRICI SIMMETRICHE E FORME QUADRATICHE DIAGONALIZZAZIONE 1 MATRICI ORTOGONALI. MATRICI SIMMETRICHE E FORME QUADRATICHE Matrici ortogonali e loro proprietà. Autovalori ed autospazi di matrici simmetriche reali. Diagonalizzazione mediante matrici

Dettagli

ANALISI B alcuni esercizi proposti

ANALISI B alcuni esercizi proposti ANALISI B alcuni esercizi proposti G.P. Leonardi Parte II 1 Limiti e continuità per funzioni di 2 variabili Esercizio 1.1 Calcolare xy log(1 + x ) lim (x,y) (0,0) 2x 2 + 5y 2 Esercizio 1.2 Studiare la

Dettagli

1 Equazioni parametriche e cartesiane di sottospazi affini di R n

1 Equazioni parametriche e cartesiane di sottospazi affini di R n 2 Trapani Dispensa di Geometria, Equazioni parametriche e cartesiane di sottospazi affini di R n Un sottospazio affine Σ di R n e il traslato di un sottospazio vettoriale. Cioe esiste un sottospazio vettoriale

Dettagli

x1 + 2x 2 + 3x 3 = 0 nelle tre incognite x 1, x 2, x 3. Possiamo risolvere l equazione ricavando l incognita x 1 x 1 = 2x 2 3x 3 2r 1 3r 2 x 2 x 3

x1 + 2x 2 + 3x 3 = 0 nelle tre incognite x 1, x 2, x 3. Possiamo risolvere l equazione ricavando l incognita x 1 x 1 = 2x 2 3x 3 2r 1 3r 2 x 2 x 3 Matematica II -..9 Spazio delle soluzioni di un sistema lineare omogeneo.. Consideriamo l equazione lineare omogenea nelle tre incognite x, x, x 3. x + x + 3x 3 = Possiamo risolvere l equazione ricavando

Dettagli

Soluzione. (a) L insieme F 1 e linearmente indipendente; gli insiemi F 2 ed F 3 sono linearmente

Soluzione. (a) L insieme F 1 e linearmente indipendente; gli insiemi F 2 ed F 3 sono linearmente 1. Insiemi di generatori, lineare indipendenza, basi, dimensione. Consideriamo nello spazio vettoriale R 3 i seguenti vettori: v 1 = (0, 1, ), v = (1, 1, 1), v 3 = (, 1, 0), v 4 = (3, 3, ). Siano poi F

Dettagli

Funzioni reali di variabile reale

Funzioni reali di variabile reale Funzioni reali di variabile reale Lezione per Studenti di Agraria Università di Bologna (Università di Bologna) Funzioni reali di variabile reale 1 / 50 Funzioni Definizione Sia A un sottoinsieme di R.

Dettagli

DEFINIZIONE Un vettore (libero) è un ente geometrico rappresentato da un segmento orientato caratterizzato da tre parametri:

DEFINIZIONE Un vettore (libero) è un ente geometrico rappresentato da un segmento orientato caratterizzato da tre parametri: DEFINIZIONE Un vettore (libero) è un ente geometrico rappresentato da un segmento orientato caratterizzato da tre parametri: 1. modulo: la lunghezza del segmento 2. direzione: coincidente con la direzione

Dettagli

Soluzioni 28 a Gara Città di Padova (6 Aprile 2013)

Soluzioni 28 a Gara Città di Padova (6 Aprile 2013) Soluzioni 28 a Gara Città di Padova (6 Aprile 2013) 1.- Sia K il valore comune delle somme degli elementi della prima riga, di quelli della seconda e di quelli della colonna. Sia X il numero messo nella

Dettagli

Sistemi di equazioni lineari

Sistemi di equazioni lineari Sistemi di equazioni lineari A. Bertapelle 25 ottobre 212 Cos è un sistema lineare? Definizione Un sistema di m equazioni lineari (o brevemente sistema lineare) nelle n incognite x 1,..., x n, a coefficienti

Dettagli