MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "MATRICER LINEÆRE LIGNINGER"

Transkript

1 MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER med inddragelse af programmerne TI-Nspire og Maple x x x x 5 udgave 05

2

3 FORORD Dette notat viser hvorledes man kan dels kan løse lineære ligningssystemer ved Gaussmetode (håndregning), dels ved anvendelse af matrixregning Yderligere vises hvorledes man kan løse overbestemte ligningsystemer (regression) Regnemidler: I dette notat er der i eksemplerne vist hvorledes beregningerne kan foretages med programmet TI-Nspire-CAS og Maple Ønskes bevis for en række af sætningerne i notatet kan henvises til lærebogssystemet B Hellesen, M Oddershede Larsen : Matematik for Ingeniører Bind kapitlerne 6, 7 og 8 Bøgerne kan i pdf-format findes på adressen wwwlarsen-netdk På denne adresse findes også en række bøger, der behandler forskellige emner indenfor såvel grundlæggende som videregående matematik og statistik december 05 Mogens Oddershede Larsen i

4 INDHOLD Indledning Lineære ligningssystemer Matricer 8 4 Regneregler for matricer 9 Ligningssystem, hvor koefficientmatrix er invertibel 0 6 Determinant 7 Lineære ligningssystemer med parameter 5 8 Cramers sætning 7 9 Overbestemt ligningssystem 8 0 Grundlæggende operationer udført med anvendelse af Ti-Nspire, Maple og TI89 Opgaver 5 Facitliste Stikord 5 ii

5 Indledning Indledning Ved problemer, hvis løsning kræver, at man opererer med et større antal sammenhørende lineære ligninger (førstegradsligninger), kan man med fordel anvende matrixregning Da det matematiske problem i sådanne tilfælde alene er bestemt af de konstanter, der forekommer i ligningssystemet, og ikke af de betegnelser vi giver de variable, er det praktisk ved behandlingen af ligningssystemerne blot at se på skemaer (såkaldte matricer ) indeholdende konstanterne Eksempelvis vil man ved behandlingen af ligningssystemet x 4x x4 x x 4x x4 x x x4 0 x x x4 med fordel kunne se på matricerne 0 4 A 4 (ligningssystemets koefficientmatrix ) 0 0 B (ligningssystemets højre side ) T (ligningssystemets totalmatrix ) Større systemer af ligninger forekommer feks ved mange procestekniske beregninger, hvor man opstiller et system af balanceligninger (stofbalancer, energibalancer, økonomiske balancer, osv), eller ved beregning af modstande og spændinger i elektriske kredsløb

6 Matricer og lineære ligninger Et meget enkel eksempel herpå er følgende elektriske kredsløb: Ved benyttelse af Kirchoffs strømlov fås I punktet P: i i i 0 I punktet Q: i i i 0 Højre kreds: 0i 5i 90 Venstre kreds: 0i 0i 80 Ligningssystemet der består af 4 ligninger med ubekendte er så simpelt, at man umiddelbart kan løse det Lidt større kredsløb vil føre til flere ligninger med mange ubekendte, og her vil den følgende matrixteori være nødvendig Lineære ligningssystemer At et ligningssystem er lineært betyder, at de ubekendte alle er af første grad Et ligningssystem hvori der forekommer er således ikke lineært x Ved såkaldt Gauss-elimination kan man løse alle typer af lineære ligningssystemer uanset antallet af ligninger og ubekendte Et eksempel på et sådant ligningssystem er x x x 0 x 6x 5x x4 x5 5x 0x4 5x5 5 x 6x 8x4 8x5 6 som har n = 4 ligninger med m = 5 ubekendte Man starter nu med at opskrive ligningssystemets totalmatrix T T TI-Nspire: Beregninger Matrix og Vektorer Opret Matrix Angiv antal rækker og søjler ok Løsningsmetoden er, at man ved passende såkaldte rækkeækvivalente operationer simplificerer ligningssystemet til et system, hvoraf man let kan finde de ubekendte

7 Lineære ligningssystemer Rækkeækvivalente operationer Et lineært ligningssystems løsningsmængde ændrer sig ikke, hvis a) to ligninger ombyttes - svarende til rækkeombytning i totalmatricen T, b) en ligning multipliceres med en konstant k 0 - svarende til at en række i T multipliceres med k 0 c) en ligning L p erstattes af ligningen L p + k L q - svarende til at den q`te række i T multipliceres med k og adderes til den p`te række ( p q ) Punkterne a), b) og c) kaldes rækkeoperationer i totalmatricen T Eksempel Rækkeækvivalente operationer Ligningsystemet r : xy har løsningen x= y= (ses ved indsættelse) r: 5x y 4 5x y 4 a) (r ombyttet med r ) har samme løsning x y xy b) ( r ) har samme løsning 0x 4 y 8 7xy 5 c) ( r r ) har samme løsning 5xy 4 To matricer A og B er rækkeækvivalente (skrives A B ), hvis de overføres i hinanden ved èn eller flere af de i punkterne a), b) og c) nævnte ændringer Echelon - matrix Ideen i den såkaldte Gauss elimination er, at man ved rækkeækvivalente operationer omdanner ligningssystemets totalmatrix til en såkaldt echelon-matrix, hvorefter ligningssystemets løsning er nem at finde En matrix af typen kaldes en echelon-matrix (echelon = trinvis opstilling med skrå front) En sådan matrix er karakteriseret ved ) at rækker, som består af lutter 0`er placeret nederst i matricen og for de øvrige rækker gælder ) at i en række er det første fra 0 forskellige tal i rækken et -tal Tallet kaldes for rækkens pivot-element, eller ledende -tal ) at for to på hinanden følgende rækker vil pivotelementet i den nederste af de to rækker stå længere til højre end pivotelementet i den øverste af de to rækker

8 Matricer og lineære ligninger Andre eksempler på echelon-matricer er ,, Bemærk: Ethvert pivotelement har lutter 0`er under sig Gauss elimination Det følgende eksempel viser Gauss eliminationsmetode på et mindre ligningssystem: Eksempel Gauss elimination Løs ligningssystemet x 6x 4x 0 x x x 7x 0x 5x Vi reducerer nu totalmatrix til echelon-form r r r r 7r r r r x 6x 4x 0 x x x 5 Vi har: x x x 9 4 x x 7x 0x 5x Der er følgelig uendelig mange løsninger, idet en af de variable kan vælges frit Vælges som fri variabel fås x x, x 5 x x eller x x x, x x, x fri (Dette skyldes, at 5 4 r r r 9, dvs reelt er der kun to ligninger med ubekendte For større ligningssystemer er det meget tidsbesparende at benytte et program der kan omdanne en matrix til en echelon matrix Imidlertid er det her arbejdsbesparende at reducere matricen yderligere ved at skaffe 0'er også over pivotelementerne Metoden forkortes til rref ( reduced row echelon matrix) Vi viser dette på samme ligningssystemet som i eksempel 4

9 Lineære ligningssystemer Eksempel Gauss elimination ved TI-Nspire og Maple Løs ligningssystemet x 6x 4x 0 x x x 7x 0x 5x Løsning: Totalmatricen indtastes Lad matricens navn være T TI-Nspire: Skriv rref(t) (eller benyt Matrix og Vektorer Reduceret række echelon form t ) 0 5/ / Der fremkommer følgende matrix: 0 9/ 4/ heraf fås x x, x x, x fri altså samme facit som i eksempel Maple: Marker matricen T (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Solver and form Row-Echalon Form Reduced Facit som ovenfor Et lineært ligningssystem kan have netop løsning, uendelig mange løsninger, eller ingen løsninger Hvis koefficienterne er konkrete tal som i eksempel er det simpleste at omdanne totalmatrix til en rref-echelonmatrix, og på det grundlag løse ligningssystemet Det vil så umiddelbart fremgå hvad løsningsmængden er Indgår der i ligningssystemet en parameter kan man imidlertid komme til at overse et specialtilfælde Et eksempel herpå vises i eksempel 7 Eksempel 4 Ligningssystemers løsninger Lad der være fundet følgende echelonmatricer A= 0, B =, C =, D Angiv om det tilsvarende ligningssystem har løsning, ingen løsning eller uendelig mange løsninger Hvis der er uendelig mange løsninger skal angives antallet af frie variable (variable der kan angives frit) Løsning: A: Netop én løsning, da der er et pivotelement i alle tre rækker i koefficientmatricen B: Uendelig mange løsninger, da antallet af ubekendte m = er større end antallet af ligninger n = Antal parametre er m - n = (jævnfør eksempel 6) C: Ingen løsning, da en række har lutter 0 -er i koefficientmatricen, men et tal forskelligt fra nul på højre side ( 0 x = ) 5

10 Matricer og lineære ligninger D: Uendelig mange løsninger, da antallet af ubekendte m = 4 er større end antallet af ligninger n = Antal frie variable er m - n = Rang af matrix Rangen af en matrix er lig med antallet af uafhængige rækker i matricen Rangen er derfor lig med antallet af ikke-nul rækker i en tilsvarende echelon-matrix Rangen af A skrives kort ( A) eller rang(a) Eksempel 4 (fortsat) ( A) = rang ( koefficientmatrix) =, antal ubekendte= så netop løsning ( B) ( C) ( D) rang (koefficientmatrix)=, antal ubekendte = - = fri variabel rang ( koefficientmatrix) = : antal ubekendte = Da < så L=Ø rang ( koefficientmatrix) =: antal ubekendte = 4 4- = fri variable Vi vil illustrere de forskellige løsningsmuligheder ved yderligere tre eksempler Eksempel 5 Netop en løsning x 4x x4 x x 4x x4 Løs ligningssystemet x x x4 0 x x x4 Løsning: Totalmatrix T indtastes 0 4 A rref(t) = Maple: Marker matricen T (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Solver and form Row-Echalon Form Reduced Heraf ses, at x, x, x 0, x 4 6

11 Lineære ligningssystemer Eksempel 6 Uendelig mange løsninger Løs ligningssystemet x x x 0 x 6x 5x x4 x5 5x 0x4 5x5 5 x 6x 8x4 8x5 6 Løsning: Totalmatricen er T Totalmatricen indtastes rref(t) = / Da rang(k) = rang(t) = og antal ubekendte er 5, er der 5 - = fri variable Vi får: x 5, x x x x, x x 4x4 0 x x 4x4 ( x, x, x, x, x ) ( x 4x, x, x, x, ) Eksempel 7 Ingen løsning Løs ligningssystemet x x x x x x 4 x x x x x Løsning: Totalmatricen er T rref(t) = Da rang(k) = < rang(t) = 4 har ligningssystemet ingen løsning (nederste ligning giver 0x ) 7

12 Matricer og lineære ligninger Matricer Ved en matrix forstås et regulært skema bestående af tal eller bogstavsymboler De enkelte symboler kaldes matricens elementer, og vil i denne bog være reelle tal 0 4 Matricen A 4 har 4 rækker og 4 søjler 0 0 Man siger kort, at den er en 4 gange 4 matrix (4 x 4) matrix Matricer, der som A har lige mange rækker og søjler kaldes kvadratiske Matricen B har 4 rækker og søjle (er en (4 x ) matrix) 0 Matricer, der som B kun har søjle, kaldes også for søjlematricer eller søjlevektorer Ombyttes rækker og søjler i en matrix C, ( række bliver til søjle, række bliver til søjle osv) fremkommer C s transponerede matrix C T Eksempelvis har matricen C den transponerede matrix C T T Af definitionen følger: ( A ) T A TI-Nspire+Maple: Opret matrix C (se evt metode side ) Transponeret matrix C T : TI-Nspire: Skriv c Vælg i menu Matricer og Vektorer Transponere Maple: Skriv C + Er A T A kaldes A symmetrisk En symmetrisk matrix må nødvendigvis være kvadratisk a a a a a a Mere generelt skrives en matrix A a a a n n m m mn De enkelte symboler kaldes matricens elementer, og vil i dette notat være reelle tal I skemaets m (vandrette) rækker og n (lodrette) søjler indgår mn tal, nummererede med dobbelte indekser, således at første indeks angiver rækkenummer, og andet indeks angiver søjlenummer Elementet a rs står således i den r`te række og den s`te søjle Man siger kort, at A er en m gange n matrix (skrives m x n) 8

13 4 Regneregler for matricer Elementerne a, a, a, osv (dvs elementerne hvor rækkenummeret = søjlenummeret) siges at udgøre matricens diagonal 0 I C er c og diagonalen er, 6, D 5 6 er symmetrisk, da matricen er symmetrisk om diagonalen Regneregler for matricer Lighed To m x n matricer A og B kaldes ens (skrives A = B ), hvis tilsvarende elementer i de to matricer er ens Eksempelvis er A og ens B Multiplikation af matrix med tal (skalar) For et vilkårligt reelt tal k og en vilkårlig matrix A defineres k A som en ny matrix, fremkommet ved at alle A`s elementer er multipliceret med k 6 Eksempelvis gælder Addition af matricer Ved summen af to m x n matricer A og B forstås den m x n matrix, der fremkommer ved at tilsvarende elementer i A og B adderes 4 Eksempelvis Det ses umiddelbart, at A + B = B + A (den kommutative lov gælder) og A + (B + C) = (A + B) + C (den associative lov gælder) Bemærk: Både A og B skal være m x n matricer 9

14 Matricer og lineære ligninger Multiplikation af matricer Lad der være givet to matricer A og B, hvor antallet af søjler i A er lig antallet af rækker i B Elementerne i matricen C A B beregnes ved en række-søjle multiplikation, dvs hvis rækkerne i A opfattes som vektorer, og søjlerne i B ligeledes som vektorer, så fremkommer et element i C ved at rækkerne i A multipliceres skalært med søjlerne i B Følgende eksempel illustrerer dette Eksempel 4 Multiplikation af matricer 0 5 Lad A og B Beregn AB og BA, hvis det er muligt 7 Løsning: 5( ) ( ) 50( ) 5( ) ( ) ( ) 5( ) ( ) AB ( ) ( ) 7( ) ( 7) ( ) B A er ikke defineret da antal søjler i B er forskellig fra antal rækker i A TI-Nspire: Skriv a@b Maple: Skriv AB (bemærk, man skriver og ikke gangetegn) Det ses ved udregning, at der gælder A (B+C) = A B+A C (den distributive lov) De fleste af disse regneregler er ganske som regnereglerne for de reelle tal Bemærk dog, at der ikke gælder nogen kommutativ lov for multiplikation, dvs vi må normalt forvente, at AB BA 5 Ligningssystem hvor koefficientmatrix er invertibel Vi vil i dette afsnit betragte lineære ligningssystemer, hvor der er lige mange ligninger og ubekendte, og som har netop én løsning Et eksempel på et sådant ligningssystem er x 4x x4 x x 4x x4 x x x4 0 x x x4 Dette ligningssystem kan nu skrives 0 4 x 4 x 0 x 0 0 x4 eller kort K X = H, hvor 0

15 5 Ligningssystem, hvor koefficientmatrix er invertibel 0 4 K er ligningssystemets koefficientmatrix x x X og H x 0 x4 er ligningssystemets højreside K er kvadratisk, da den har lige mange rækker og søjler For at kunne løse en sådan ligning, ville det være godt, hvis der eksisterede en invers matrix A så A X B X A B Ligesom 0 ikke har noget inverst element i de reelle tal, findes der matricer, der ikke har en invers matrix Ved en invertibel matrix forstås en matrix, der har en invers matrix Ved en singulær matrix, forstås en matrix, der ikke har en invers matrix Vi vil i dette kapitel kun betragte ligningssystemer, hvor den kvadratiske koefficientmatrix er invertibel Sammenlignes med en sædvanlig førstegradsligning ax x a, a 0 ses, at man må indføre en matrix, som svarer til tallet DEFINITION af enhedsmatrix Ved en enhedsmatrix (skrives E eller ) forstås en kvadratisk n x n matrix, hvor alle elementer i diagonalen er og alle elementer udenfor diagonalen er Eksempelvis er E 4 en 4 4enhedsmatrix Ved direkte udregning ses, at for en vilkårlig n x n matrix A gælder AE E A A, E n dvs enhedsmatricen spiller samme rolle i mængden af kvadratiske n x n matricer, som gør i de reelle tal DEFINITION af invers (reciprok) matrix Matricen A, hvis A A A A E A A E n n kaldes invers matrix til matricen Man ser, at spiller samme rolle i forhold til A som f eks tallet gør i forhold til tallet ( ) n

16 Matricer og lineære ligninger Man kunne forestille sig, at en matrix kunne have flere forskellige inverse matricer Dette er imidlertid ikke tilfældet: Bevis: Antag, at B og C begge er inverse matricer til A Vi ville da få B BE B( A C) ( B A) C E C C dvs B = C Ved håndregning at beregne en invers matrix matricer vil bruge et regneprogram Eksempel 5 Invers matrix 0 Find den inverse matrix til A A er så tidskrævende, at man altid for større Løsning a) Håndregning: AE 0 0 r r 0 0 r r rr rr r r r r 0 0 Konklusion: A b) Maple + TI-Nspire Matricen A indtastes A -, ENTER Resultat: : A Har man først fundet er det hurtigt at finde løsningen til ligningssystemet A X = B, da AX B A AX A B EX A B X A B

17 Eksempel 5 Løsning af ligningssystem x 4x x4 x x 4x x4 Løs ligningssystemet x x x4 0 x x x4 Løsning: Vi har A X = B, hvor 0 4 x A 4 x X og B 0 x 0 0 x4 Matricerne A og B indtastes som angivet i eksempel 5 TI-Nspire: X findes ved indtastning af A B Maple A - B Vi får X dvs x, x, x 0, x4 0 6 Determinant 5 Ligningssystem, hvor koefficientmatrix er invertibel Til enhver kvadratisk n n matrix A hører et tal kaldet determinanten for A Determinanter skrives kort det(a) eller A Vi kender allerede for en matrix determinanter, idet a a a a a a a a Vi kender også dens geometriske betydning, idet determinanter numeriske værdi er arealet af a det parallelogram der udspændes af de to rækkevektorer a og a a a a Hvis determinanten er 0, vil de to vektorer være parallelle, dvs a ka Det er overkommeligt på tilsvarende måde at udregne determinanten for en determinant, hvis numeriske værdi er rumfanget af det parallelepipedum, der udspændes af de tre rækkevektorer Er determinanten 0 vil rumfanget være 0, dvs vektorerne ligger i samme plan, hvilket igen vil sige, at den ene vektor kan udtrykkes ved de to andre a k a k a Man siger, at de vektorer er lineært afhængige Generelt gælder, at hvis determinanten 0 er søjlevektorerne (og rækkevektorerne) lineært afhængige

18 Matricer og lineære ligninger Beregningen af en determinant for en vilkårlig kvadratisk matrix kan principielt udføres på nedenfor beskrevne måde,(se eventuelt Matematik for Ingeniører bind, kapitel 8 for nærmere begrundelser), men er antal rækker stort, bliver regningerne så tidskrævende, at man må bruge et program Værdien af en determinant Værdien beregnes efter følgende forskrift: ) Man udvælger en bestemt række r eller en bestemt søjle s ) For hvert element i den valgte række eller søjle dannes et produkt af følgende faktorer a rs a) Elementet a rs selv b) Elementets underdeterminant D rs, dvs den determinant der fremkommer ved at slette både den række og søjle, hvori elementet indgår c) Tallet ( ) r r r ) det(a) ( ) ardr( ) ar Dr ( ) arn Drn 4) De fremkomne underdeterminanter opløses på tilsvarende måde, og sådan fortsættes til man når ned på determinanter,som kan udregnes direkte Eksempel 6 Beregning af determinant ved håndregning 0 4 Beregn ved håndregning determinanten D = Løsning: Man finder en række eller søjle med mange 0-er Her vælges række 4 0 Vi har D = ( ) 4 0( ) ( ) 0 0 De underdeterminanter efter henholdsvis række og række (fordi der er et 0 i disse rækker) D = ( ) 4 4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Vi kan nu udregne de 4 determinanter ( 8 4) ( 8) ( ) ( 9 ) ( 9 ) 60 ( 7) 0 D = Eksempel 6 Beregning af determinant med Maple og TI-Nspire 0 4 Beregn determinanten T = Løsning: Matricen indtastes TI-Nspire: Skriv det(t) Maple: Maple: Marker matricen T (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Standard operations Determinant ENTER Resultat: 0 Det kan vises Sætning 6 Invertibel matrix A er invertibel det( A) 0 Denne sætning er nyttig til at afgøre om en kvadratisk matrix er invertibel ( benyttes i næste afsnit) 4

19 7 Lineære ligningssystemer med parameter 7 Lineære ligningssystemer med parameter Benytter man eksempelvis Laplacetransformation til løsning af et differentialligningssystem, fremkommer et lineært ligningssystem, hvor koefficienterne sædvanligvis vil indeholde parameteren s, altså ikke alle være reelle tal Ligningssystemer som indeholder én eller flere parametre vil ofte give anledning til, at der for visse værdier af parametrene vil være specielle løsninger, feks at der ingen løsninger er, eller der er uendelig mange Regner men i hånden skal man derfor i forbindelse med reduktion til en echelon-matrix være opmærksom på, om man for visse værdier af parameteren dividerer med 0, da det så giver anledning til en undtagelse Benyttes et program, og er der lige mange ligninger og ubekendte, vil det sikreste være først at finde de værdier af parametrene, hvor determinanten af koefficientmatrix K er nul, da det viser, hvor ligningssystemet er singulært (ikke regulært) Hvis man kun anvender rref-echelon-metoden, kan man risikere at overse en værdi af parameteren a, der gør K singulær Eksempelvis vil echelon-metoden reducere ( a) x4 5( a) x4 5 og derved vil man overse, at a = gør K singulær Dette illustreres i eksempel 7 Hvis der også findes en parameter på højre side af ligningssystemet kan rref dog stadig risikere at dividere den væk, hvorved man kan tabe en løsning Det sikreste er derfor i tvivlstilfælde at regne i hånden Eksempel 7 Ligningssystem med parameter Find for enhver værdi af parameteren a løsningen til ligningssystemet x x ax x ax x 6x 4x Løsning: Da koefficientmatrix er kvadratisk, beregnes først determinanten for koefficientmatrix, for at finde de værdier af parameteren a for hvilke ligningssystemet er singulært a Koefficientmatrix K = 0 a indtastes på sædvanlig måde 6 4 Determinanten af K beregnes (som i eksempel 6): Resultat: K 8( a) Heraf ses, at K 0a Vi må derfor dele op i tilfælde a og a = Højre side B af ligningssystemet indtastes på sædvanlig måde TI-Nspire Skriv rref(augment(k,b)) : Totalmatricen dannes ved ordren augment (K,B) Maple Totalmatrix T dannes : T:=<K B> Marker matricen T (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Solver and form Row-Echalon Form Reduced 5

20 Matricer og lineære ligninger Resultat: 0 0 / ( a ) 0 0 ( a ) 0 0 ( a ) x x x ( a ), ( a ), ( a) for a Sættes a = ind i totalmatricen, fås analogt echelon-matricen Af nederste ligning 0x ses, at ligningssystemet ingen løsning har At det virkeligt er nødvendigt først at se på determinanten ses af følgende eksempel Eksempel 7 Ligningssystem med parameter Til beregning af 4 størrelser x, x, xog x 4 er opstillet følgende ligningssystem: x x ( a) x ( a) x4 x x ( a) x a ( a) x ax ( a) x4 a x x ( a) x x4 a Løs ligningssystemet for alle værdier af a Løsning: Først beregnes determinanten til koefficientmatrix K = a a a 0 a a 0 a a Koefficientmatrix K og højre side B indtastes på sædvanlig måde Man får det(k) = a( a) ( a ) Heraf ses, at K er singulær for a = 0, a= og a = - Maple+TI-Nspire: Dannes totalmatricen T og anvendes rref(t) fås Vi får for a 0a a a 6 0 a a x a4 x ( ) ( ), ( a4) 8, x x aa ( ) aa ( ) aa ( ), 4 Som det ses ville vi her ikke opdage, at der er en singularitet for a = Vi indsætter nu a= 0 analogt som i eksempel 7 og finder :Ingen løsninger Derefter indsættes a = - og man finder igen Ingen løsninger 7 Endelig indsættes a= og man finder uendelig mange løsninger x, x t, x 5t, x t 4 a 6

21 8 Cramers sætning 8 Cramers sætning (determinantmetoden) I kapitel 5 løste vi et ligningssystem med lige mange ligninger og ubekendte hvor koefficientmatrix var invertibel Dette er den hurtigste metode, hvis man ønsker at finde alle de ubekendte Hvis man kun ønsker at finde en enkelt variabels værdi feks x 5 kan denne determinantmetode (Cramers metode) dog være velegnet Endvidere har den stor teoretisk interesse Cramers sætning Lad der være givet et ligningssystem A X = B, hvis det( A) 0 Den ubekendte findes som forholdet mellem determinanter Nævneren er determinanten x k af A og tælleren er determinanten af den matrix, som er A bortset fra, at den k te søjle er erstattet af ligningssystemets højre side Det følgende eksempel illustrerer metoden Eksempel 8 Determinantmetoden eller Cramers metode Find x af ligningssystemet x x x x4 x x x 4 x x x4 x x x4 Løsning: x De to matricer svarende til tæller og nævner indtastes benævnes A og B Man beregner nu det(a)/det(b) Resultat x 7

22 Matricer og lineære ligninger 9 Overbestemt ligningssystem 9 Overbestemt ligningssystem I de foregående afsnit har vi antaget, at ligningssystemets konstanter er eksakte tal I tekniske anvendelser er tallene ofte behæftet med måleusikkerhed og lignende, og så vil løsningen naturligvis heller ikke blive eksakt For at mindske fejlen, benytter man ofte ekstra ligninger, som vist i følgende eksempel (og løser dem ved mindste kvadraters metode ) Eksempel 9 Overbestemt ligningssystem På et laboratorium analyseres en blanding af tre organiske stoffer kvantitativt ved måling af et ultraviolet spektrum Heraf fås følgende ligningssystem for koncentrationerne c, c og c c0 c 4 c 6 c c c c c 0 c 45 Ligningssystemet har netop én løsning, men da konstanterne er behæftet med uundgåelige småfejl (målefejl mm), ønsker man at forbedre nøjagtigheden af løsningen ved at foretage nogle ekstra målinger Lad os for simpelheds skyld antage, at der kun forekommer yderligere én ligning: c 5 c 9 c 04 Den sidste ligning burde være en linearkombination af de tre første, men på grund af målefejlene er dette sjældent tilfældet, så det samlede ligningssystem har normalt ingen eksakt løsning Opgaven er nu at finde et talsæt ( c, c, c), som tilfredsstiller ligningssystemet bedst muligt, dvs således at residualerne (resterne) r, r, r og r 4 givet ved r c0 c 4 c6 r c c c84 r 09 c c 0 c45 r4 c5 c 9 c04 () bliver mindst mulige Ved mindste kvadraters metode skal talsættet vælges således, at RMS-fejlen r r r r bliver mindst mulig (RMS = root mean square error ) 4 4 Bemærk, at RMS vedrører fejl på ligningerne og ikke fejl på løsningen ( c, c, c) ADVARSEL: Det oprindelige ligningssystem må ikke ændres ved at man feks multiplicerer en ligning med 0, da det jo ganger residualet med 0 (ligningen indgår med en anden vægt ) SÆTNING 9 (løsning til overbestemt ligningssystem ) For et overbestemt ligningssystem A X B vil den løsning, som giver mindst mulig RMS-fejl på ligningssystemet, være en T T eksakt løsning til det såkaldte normalligningssystem A AX A B, dvs X A T T ( A) ( A B) 8

23 9 Overbestemt ligningssystem Bevis Fra en funktion af variabel f(x) vides, at man finder stationære punkter (punkter hvor tangenten er vandret) ved at løse ligningen dy dx 0 Er dette tilfældet for x = a, så ved man, at hvis den anden afledede for x = a er positiv, så er der minimum for x = a Denne sætning kan generaliseres til funktioner af flere variable ( se evt bogen Funktioner af flere variabel på min hjemmeside) Vi ser nu på et simpelt eksempel på et overbestemt ligningssystem, som let kan generaliseres x 4x 7 x 6x 8 x 5x x Lad A 6 og B 8 Så kan ligningssystemet skrives A X B hvor X x 5 9 x Residualerne er r x 4x 7 r x 6x 8 r x 5x 9 r eller skrevet på matrixform r A X B r Vi søger et minimum for f( x, x ) r r r f x f x r 0 rr r 0,, r 0 r r 0 r4r ( 6) r5 04, 6, 5 r 0 r Dette kan skrives r T T T T r A A X B A A X A B A A X T ( ) ( ) ( ) A B r Heraf fås X A T T A A B At det er et minimum er nok ret klart, da RMS jo aldrig kan blive negativ Et egentligt bevis kræver, at man ser på de anden afledede (der henvises her til sætning i notatet Funktioner af flere variable ) T I sætningen indgår A A Er A eksempelvis fås A T A Det ses, hvad gælder generelt, at matricen A T A er kvadratisk og symmetrisk (om diagonalen)forudsat matricen A ikke er singulær, så vil A T A altid have en invers matrix, så det er muligt at beregne T A A 9

24 Matricer og lineære ligninger 9 Overbestemt ligningssystem Formlerne, der skal anvendes ved benyttelse af regnemidler er: Koefficienter C A T A A T ( B ) Residualer: D = A* C - B RMS: D, der er en søjlematrix opfattes nu som en vektor d d d Idet n er antal rækker i B bliver formlen n Eksempel 9 Overbestemt ligningssystem (fortsættelse af eksempel 9) ) Find den løsning til ligningssystemet c 0 c 4 c 6 c c c c c 0 c 45 c 5 c 9 c 04 som giver mindst mulig RMS-fejl ) Find endvidere residualerne og RMS-fejlen Løsning: T T ) X A A ( A B) Koefficientmatrix A og højre side B indtastes T TI-Nspire: C: A A ( A B) T Maple: 6 Resultat: 5 som er blevet gemt i matricen C 044 Heraf fås c 60, c 58, c 0 47 (her valgt at facit afleveres med decimaler) ) Håndkraft Residualerne beregnes residualerne ved indsætning i de oprindelige ligninger: r = 05 r = 044 r = = -085 r = RMS 4 TI-Nspire Residualer: D = A* C - B RMS: vælg matricer og vektorer vektor prikprodukt /4 n =4 er antal rækker i B Maple Bemærk: D påstås at have en anden betydning, så local 0

25 9 Overbestemt ligningssystem Eksempel 9 Regressionsmodel Ved et fysisk forsøg har man målt følgende sammenhørende værdier af x og y x y Punkterne tegnes ind i et koordinatsystem TI-Nspire: Indsæt lister og regneark, Tal indtastes i to kolonner Vælg Diagrammer og statistik Der fremkommer et diagram med punkter Indlæg x forneden og y i venstre side Der viser sig så nedenstående punktplot Maple Punkterne ligger næppe på en ret linie, men snarere på en hyperbel b Man vælger derfor modellen y a () x Bestem ved mindste kvadraters metode konstanterne a og b Løsning: Indsættes punkterne i ligning () fås 9 ligninger Koefficientmatrix A og højre side B indtastes, og man bestemmer a og b af det overbestem- T T X A A ( A B) te ligningssystem: Vi får: dvs kurven bliver 4989 y 9 5 x Grafen tegnes sammen med punkterne

26 Matricer og lineære ligninger 9 Overbestemt ligningssystem TI-Nspire Vælg under dokumentværktøjslinien Undersøg data, Plotfunktion, skriv funktionen Man ser, at punkterne ligger tilfældigt og tæt omkring kurven At punkterne ligger tæt og tilfældigt omkring kurven kan også indses ved at beregne residualerne, og eventuelt RMS-fejlen Maple

27 Grundlæggende operationer 0 Grundlæggende operationer med Maple, TI-Nspire og TI89 ) Maple Oprette en matrix A: Lad matricen have rækker og søjler Skriv A:= Vælg i menu til venstre :Matrix antal rækker=, antal kolonner = Type (eksempelvis Zero) Insert Matrix Udfyld det fremkomne matrix med tallene i A ENTER Regneoperationer Transponeret matrix: A + Produkt af matricer A og B: Skriv AB (bemærk, man skriver og ikke gangetegn) Determinant:Marker matricen T (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Standard operations Determinant ENTER Danne en totalmatrix T ud fra koefficientmatrix K og højre side H Matricerne K og H indtastes T:=<K H> Gauss elimination Marker matricen T (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Solver and form Row-Ecnalon Form Reduced Resultater som eksakte tal eller decimaltal: Er tallene i udtrykket eksakte bliver facit eksakt Er der et tal i udtrykket med decimaler, bliver facit automatisk et decimaltal Facit ændres til decimaltal ved: Marker tallet (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg approximate 5 Ønskes et andet antal decimaler :Marker resultatet (med blåt) Højre musetast I den fremkomne menu vælg Numeric formatting Fixed Decimal places Gemme fil som pdf-fil Vælg File export as File of type PDF ) TI-Nspire Oprette en matrix A: Lad matricen have rækker og søjler Vælg: Beregninger Skriv a:= Menu:Vælg Matricer og Vektorer Opret Matrix antal rækker=, antal kolonner = OK Udfyld skemaet med matricen A, ENTER Regneoperationer Transponeret matrix: A T : Skriv a Vælg i menu Matricer og Vektorer Transponerer Produkt af matricer A og B: Skriv a@b Determinant : Skriv det(a) Danne en totalmatrix T ud fra koefficientmatrix K og højre side H Matricerne K og H indtastes T:=augment(K,H) Gauss elimination Skriv rref(t) (eller benyt Matrix og Vektorer Reduceret række echelon form t ) Resultater som eksakte tal eller decimaltal: Er tallene i udtrykket eksakte bliver facit eksakt Facit ændres til decimaltal ved at markere tallet og vælg: CTRL+ Enter Er der et tal i udtrykket med decimaler, bliver facit automatisk et decimaltal Ønskes facit med et bestemt antal cifre : Lommeregner :Menu, Indstillinger og status, Dokumentindstillinger, vis cifre PC: File, Indstillinger,Indstillinger og status, Dokumentindstillinger, vis cifre

28 Ønskes facit med decimaler: Vælges : Fast : 5/ =67 Ønskes facit med cifre, vælg Flydende " 5/ = 7 Ønskes facit på samme linie:tryk på højre musetast i dokumentet og vælg noter Tryk igen på højre musetast og vælg Matematikfelt Gemme udskrifter som PDF-fil Skrive tekst i et teksbehandlingssystem som eksempelvis Word Regne i TiNspire Overføre relevant udskrift ved at anvende klippeværktøj/snipping tools Hentes :Vælg Start, Alle programmer, Tilbehør, klippeværktøj, Engelsk: all programs, seach all programms skriv shipping tools Eller: brug Cutepdfwriter (led evt Under Google ) Lav PDF-fil ) TI-89 Oprette en matrix A: Lad matricen have rækker og søjler APPS, Data/Matrix Enter New Udfyld Type = Matrix, Variable = A, antal rækker= og søjler =, ENTER, ENTER Udfyld skemaet med matricen A, Home Bemærk: a) Ofte er matricerne så store, at man i Historik feltet ikke kan se alle resultater Så må man flytte feltet nedad ved at holde tasten pil opad (se øverste tastrække) nede samtidig med at man bruger piletasten nedad b) Hvis man i næste opgave ønsker igen at kalde en Matrix A, så må man i VAR-Link først slette den tidligere definerede matrix A Regneoperationer Transponeret matrix A T : A MATH nr 4: MATRIX, ENTER nr : T ENTER Produkt af matricer A og B: Skriv a*b Invers matrix A - Skriv A ^- Determinant : MATH nr 4: MATRIX, ENTER nr det(a) Danne en totalmatrix T ud fra koefficientmatrix K og højre side H MATH nr 4: MATRIX, ENTER nr 7 augment(k,h) Gauss elimination MATH nr 4: MATRIX, ENTER nr 4 rref(t) Resultater som eksakte tal eller decimaltal: Er tallene i udtrykket eksakte bliver facit eksakt Facit ændres til decimaltal ved trykke på gul tast + Enter Er der et tal i udtrykket med decimaler, bliver facit automatisk et decimaltal Ønskes facit med et bestemt antal cifre : Vælg Mode Display Digits Fix 6 (hvis 6 cifre) 4

29 Opgaver OPGAVER Opgave Løs ligningssystemet med håndkraft (uden brug af regnemidler) x x x 0 x x 8x 5 x 4x x 5 Opgave Løs ligningssystemet med håndkraft (uden brug af regnemidler) x x 7 x 4 x x x x x 7x 4 Opgave x x x4 4 x x x x4 Løs ligningssystemet x x x4 x x x x4 Opgave 4 Løs ligningssystemet x 4 x x 5 5x x x x x x x 5x 7 Opgave 5 Man ønsker at fremstille 0 ton af en næringsblanding bestående af 5 komponenter: komponent ønsket skummetmælk kartofler æbler sojamel blanding mængde (ton): x x x x 4 0 kulhydrat pr 00 g protein pr 00 g C-vitamin pr 00 g For at kunne bestemme x, x, xog x 4, således at den færdige blanding får det ønskede indhold af kulhydrater, protein og C-vitamin, opstilles ligningssystemet: mængde: x x x x4 0 kulhydrat: 5x 0x 0x 5x4 50 protein: x x 6x4 60 C vitamin: x 0x 7x 60 Løs ligningssystemet 5

30 Matricer og lineære ligninger Opgave 6 Løs ligningssystemet x4 x xx4 x x x x4 xx xx4 4 7x x xx4 4 Opgave 7 Indledningen (med petit) kan overspringes, da den ikke er nødvendig for opgavens løsning Indledning En fabrik får til opgave at fremstille et produkt, der bla skal indeholde kg af stoffet I, 6 kg af stoffet II og kg af stoffet III Råstoffernes A, B, C og D s procentiske indhold af I, II og III fremgår af nedenstående tabel A B C D I 0% 50% 0% 0 % II 0% 40% 0% 0% III 0% 0% 0% 50% Forudsat at alle råstofferne kan udnyttes, ønsker man at finde de antal kg x, x, xog x 4 af henholdsvis A, B C og D, der skal benyttes ved fremstillingen Specielt ønskes angivet den af de mulige løsninger, der giver det mindste forbrug af det dyre råstof A x 5x x Givet ligningssystemet x 4x x x4 6 x x 5x4 ) Find den fuldstændige løsning til ligningssystemet ) Idet det antages, at x 0, x 0, x 0, og x 4 0, skal man angive den løsning til ligningssystemet, der har den mindste værdi af x Opgave 8 En virksomhed fremstiller 4 typer produkter,, og 4 Under tilblivelsesprocessen skal hvert produkt passere igennem alle virksomhedens afdelinger, men beslaglægger her kapaciteten i forskellig grad: enhed af type enhed af type enhed af type enhed af type afdeling afdeling afdeling 5 % 0 % 0 % 0 % 5 % 0 % 0 % 0 % 5 % Lad x j betegne antal producerede enheder af type j i en uge Såfremt hver afdelings kapacitet skal udnyttes fuldt ud i denne uge, må der gælde: afdeling : 5x 0x 0x 5x4 00 afdeling : 0x 5x 0x 5x4 00 afdeling : 0x 0x 5x 0x % 5 % 0 % 6

31 Opgaver ) Vis, at ligningssystemet har en uendelighed af løsninger og angiv herunder den fuldstændige løsning ved hjælp af en parameter t Hvilke værdier af t kan forekomme i virkeligheden? (husk, at x 0, x 0, x 0, x 4 0 ) ) Hvad er det største antal emner af produkttype, som virksomheden kan fremstille pr uge, når der ikke må være ledig kapacitet i nogen af de afdelinger? ( Bemærk: I det matematiske fag lineær programmering behandles sådanne problemtyper - gerne med mange flere variable, idet der benyttes specielle teknikker i forbindelse med edb ) Opgave 9 Idet A og, skal man undersøge om følgende relationer gælder: 0 B 0 ) ( A B) A AB B ) A B ( A B)( A B) Foretag beregningerne uden brug af lommeregner Opgave Lad A og 0 B 0 Beregn A B 5A B, A B T og A T B uden brug af lommeregner Opgave Lad A Udregn A A 9A og A A 9E, hvor E er en x enhedsmatrix Opgave 4 0 Lad A B og, C Vis, at A B A C ( trods det at B C ) Opgave Lad A og Find og B 4 T T A, B, ( AB ) ( BA T ) 7

32 Matricer og lineære ligninger Opgave 4 0 Lad A 0 0 og B T T T,,,,,,, AB Find AB BA AB BA A B A B A og Opgave 5 Find den inverse matrix til hver af de følgende matricer: 0 0 ) ) ) Opgave Lad A 0 0 Find A og A T Opgave Lad der være givet en invertibel matrix A Idet B, skal man løse matrixligningen AX B ved anvendelse af A - Opgave 8 På et laboratorium analyseres en blanding af 4 organiske stoffer kvantitativt ved måling af et ultraviolet-spektogram Heraf fås følgende ligningssystem for koncentrationerne c, c, c og c 4 ( millimol / liter ) : 500 c 00 c 00 c c 00 c 00 c c 00 c 500 c c 00 c 500 c4 700 Find c, c, c og c, ved anvendelse af A - 4 8

33 Opgaver Opgave 9 Find værdien af determinanten Opgave 0 a) Beregn determinanten for koefficientmatricen i følgende ligningssystem: x x 5x x4 x x 4x x4 6 x x x x4 4 x x x b) Løs ligningsystemet Opgave Mellem variablene x og y gælder den teoretiske sammenhæng y ABxCx D x Fra laboratoriet er der kommet følgende måledata: x 0 y 0 4 Opstil 4 ligninger til bestemmelse af konstanterne A, B, C, D og find derpå A, B, C og D Opgave a) Beregn determinanten a a a 0 4a a6 6 a b) Løs ligningssystemet for alle værdier af parameteren a xx ax x4 ( a ) xx ax ( 4a 7) xx ( a 6) x6x ax x4 6 9

34 Matricer og lineære ligninger Opgave a) Beregn determinanten a a 0 a 0 D = a b) Løs nedenstående ligningssystem for de værdier af a, for hvilke determinanten D er 0 ax x x ( a) x4 0 x ( a) x x x x4 x ax4 Opgave 4 Der er givet ligningssystemet ax x ( a ) x 7 ax 4x ( a 4) x ax 5x ( a 4) x Løs ligningssystemet for de værdier af a, for hvilke ligningssystemet har netop én løsning Opgave 5 Benyt Cramers metode til at finde x af nedenstående ligningssystem xx x x4 xx x 4 xx 4x 6x x x4 Opgave 6 Benyt Cramers metode til at finde x 4 af nedenstående ligningssystem x x x x4 0 x x x x x4 x x4 Opgave 7 De tre vinkler i en trekant ABC er målt til 05, 4, og (radianer) A 05 Find den løsning til det overbestemte ligningssystem B 4 AB som giver mindst mulig RMS-fejl Find endvidere residualerne og RMS-fejlen 0

35 Opgave 8 Mellem de variable x, y, z, w gælder den teoretiske sammenhæng w AxByCz Fra laboratoriet er der kommet følgende måledata: x y z w ) Opstil 5 ligninger til bestemmelse af konstanterne A, B, C ) Find derpå konstanterne A, B, C, idet RMS-fejlen på de 5 ligninger skal være mindst mulig ) Find endvidere residualerne og RMS-fejlen Opgave 9 To tryk p og p samt differencen p p er målt med samme nøjagtighed: p 0 p 5 p p 6 Find p og p bedst muligt Opgave 0 Der skal fremstilles ton af et produkt ved at blande råvarer (alle tal er i vægt % ): råvare nr råvare nr råvare nr ønsket produkt protein fedt kulhydrat 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % 0 % Af råvarer bruges x ton af nr, x ton af nr og x x ton af nr ) Opstil ligninger til bestemmelse af x og x ) Find derpå x og x, idet RMS-fejlen på de ligninger skal være mindst mulig ) Find til sidst residualerne og RMS-fejlen Opgaver Opgave x x y Der foreligger følgende ligningssystem: x yz yz ) Vis, at ligningssystemet ikke har nogen eksakt løsning ) Løs ligningssystemet bedst muligt, (dvs således at RMS-fejlen bliver mindst mulig )

36 Matricer og lineære ligninger Opgave For en bestemt proces, har man målt, at der gælder følgende overbestemte ligningssystem x y 00 yz 400 x z 500 x y 000 x z 00 a) Løs ligningssystemet bedst muligt, (dvs således at RMS-fejlen bliver mindst mulig ) b) Find RMS-fejlen for den i spørgsmål a) fundne løsning Opgave Ved et forsøg har man målt følgende sammenhørende værdier af x og y x y Punkterne blev indlagt i et koordinatsystem, og på basis heraf vurderede man, at y ab x med tilnærmelse kunne angive sammenhængen mellem x og y a) Find a og b b) Beregn residualerne

37 Stikord Facitliste (, -9, -6) eksempelvis (4-x, - x, x fri) 4,,, 4 Ø 5 (, 5,, ) 6 eksempelvis x, x, x, x ) eksempelvis x x 7 x x4 fri () ,,,, 0,, ) eksempelvis x, x, 0 4x, x fri, x [ 4 ; 5] ) ) nej ) nej , 0, 0 0, 0,, 0 0, 0, ) ) ) , (, 5, 5, 0) 9-0 ) 60 ),,, (-6, 0,, ) , a) a( a) b) a a (0,, 0,0) a = 0: (0,, x, 0) 0 : a : x4, x, x, x 4 4 4

38 Matricer og lineære ligninger a) a a b) eksempelvis a = : a= x4, x4, x4, x4, x4 fri : 0, x, x, x 4,,, a, a 0 a a a A=054, B = 4, r = r =r = -006, RMS = (A, B, C ) = (0,, 0) r 0, r 0, r 0, r 0, r 0 RMS = , ) - ) (0549, 0) ) r 0 086, r 0 07, r , RMS = ,, 0, 0 (,, ) a) b) RMS = =05775,, 5 a) (967,945) b) (0, -050,-08, -0040, 0606)

39 STIKORD A addition af matricer 9 B C Cramers sætning 7 D determinant Diagonal i matrix 9 E echelon matrix enhedsmatrix F facitliste G Gaus elimination 4 H I invers matrix invertibel matrix, 4 K koefficientmatrix, kvadratisk matrix L ligningssystem hvor koefficientmatrix er invertibel 0 ligningssystem, netop en løsning 6 uendelig antal løsninger 6 ingen løsninger 7 lineært ligningssystem ligningssystem med parameter 5 M Maple AB 0 A T 8 A - determinant 4 Gaus elimination 5 grundlæggende oprationer ligningsystem med parameter 5 overbestemt ligningssystem 9 regression 0 matrix 8 transponeret 8 echelon enhedsmatrix invers kvadratisk rang 6 regneregler 9 multiplikation 0 addition 9 N normalligningssystem 8 O overbestemt ligning 7 Opgaver 5 P pivotelement R rang af matrix 6 reciprok matrix regression 0 residual 8 RHF- fejl 8 række 9 rref, reduced row echalon form 5 rækkeækvivalente operationer S singulær matrix symmetrisk matrix 8 søjle 9 T TI-Nspire AB 0 A T 8 A - determinant 4 Gaus elimination 5 Stikord 5

40 Matricer og lineære ligninger grundlæggende oprationer ligningsystem med parameter 5 overbestemt ligningssystem 9 regression 0 totalmatrix transponeret matrix 8 6

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER med inddragelse af programmerne TI-Nspire og Maple 0 3 4 3 4 0 3 0 3 0 3 4 x x x x 4 udgave 04 FORORD Dette notat giver en gennemgang af de matrixoperationer,

Læs mere

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER 6. udgave 2016 FORORD Dette notat viser hvorledes man kan løse lineære ligningssystemer ved Gaussmetode dels uden regnemidler dels med regnemidler.

Læs mere

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER 0 4 4 0 0 0 4 x x x x 6 udgave 06 FORORD Dette notat viser hvorledes man kan løse lineære ligningssystemer ved Gaussmetode dels uden regnemidler

Læs mere

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER med inddragelse af lommeregner (TI89) og programmerne TI-Nspire og Mathcad 0 3 4 3 4 0 3 0 3 0 3 4 x x x x 3 udgave 03 FORORD Dette notat giver en

Læs mere

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER. Usikkerhedsberegning

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER. Usikkerhedsberegning MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER LINEÆRE LIGNINGER Usikkerhedsberegning med inddragelse af lommeregner (TI89) og programmerne TI-Nspire og Mathcad 0 3 4 3 4 0 3 0 3 0 3 4 = x x x x. udgave 0 FORORD Dette

Læs mere

Matricer og lineære ligningssystemer

Matricer og lineære ligningssystemer Matricer og lineære ligningssystemer Grete Ridder Ebbesen Virum Gymnasium Indhold 1 Matricer 11 Grundlæggende begreber 1 Regning med matricer 3 13 Kvadratiske matricer og determinant 9 14 Invers matrix

Læs mere

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER 0 4 4 0 0 0 4 x x x x 6 udgave 06 FORORD Dette notat viser hvorledes man kan løse lineære ligningssystemer ved Gaussmetode dels uden regnemidler

Læs mere

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER

MATRICER LINEÆRE LIGNINGER MOGENS ODDERSHEDE LARSEN MATRICER og LINEÆRE LIGNINGER 0 4 4 0 0 0 4 x x x x 6 udgave 06 FORORD Dette notat viser hvorledes man kan dels kan løse lineære ligningssystemer ved Gaussmetode (håndregning),

Læs mere

Lineære ligningssystemer

Lineære ligningssystemer enote 2 1 enote 2 Lineære ligningssystemer Denne enote handler om lineære ligningssystemer, om metoder til at beskrive dem og løse dem, og om hvordan man kan få overblik over løsningsmængdernes struktur.

Læs mere

Oversigt [LA] 6, 7, 8

Oversigt [LA] 6, 7, 8 Oversigt [LA] 6, 7, 8 Nøgleord og begreber Lineære ligningssystemer Løsningsmængdens struktur Test løsningsmængde Rækkereduktion Reduceret matrix Test ligningssystem Rækkeoperationsmatricer Rangformlen

Læs mere

Kursusgang 3 Matrixalgebra Repetition

Kursusgang 3 Matrixalgebra Repetition Kursusgang 3 Repetition - froberg@mathaaudk http://peoplemathaaudk/ froberg/oecon3 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 12 september 2008 1/12 Lineære ligningssystemer Et lineært ligningssystem

Læs mere

Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer

Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer Chapter 1 Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer 1.1 Indledning - typer af ligningesystemer og løsninger Den lineære ligning 2x=3 kan løses umiddelbart ved at dividere med 2 på begge sider, så vi får:

Læs mere

Matematik for økonomer 3. semester

Matematik for økonomer 3. semester Matematik for økonomer 3. semester cand.oecon. studiet, 3. semester Planchesæt 2 - Forelæsning 3 Esben Høg Aalborg Universitet 10. september 2009 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet Esben

Læs mere

Eksempel 9.1. Areal = (a 1 + b 1 )(a 2 + b 2 ) a 1 a 2 b 1 b 2 2a 2 b 1 = a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 = b 1 b 2

Eksempel 9.1. Areal = (a 1 + b 1 )(a 2 + b 2 ) a 1 a 2 b 1 b 2 2a 2 b 1 = a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 = b 1 b 2 Oversigt [LA] 9 Nøgleord og begreber Helt simple determinanter Determinant defineret Effektive regneregler Genkend determinant nul Test determinant nul Produktreglen Inversreglen Test inversregel og produktregel

Læs mere

Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination

Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination Preben Alsholm 18 februar 008 1 Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination 11 Et eksempel Et eksempel 100g mælk Komælk Fåremælk Gedemælk Protein g 6g 8g

Læs mere

Chapter 3. Modulpakke 3: Egenværdier. 3.1 Indledning

Chapter 3. Modulpakke 3: Egenværdier. 3.1 Indledning Chapter 3 Modulpakke 3: Egenværdier 3.1 Indledning En vektor v har som bekendt både størrelse og retning. Hvis man ganger vektoren fra højre på en kvadratisk matrix A bliver resultatet en ny vektor. Hvis

Læs mere

Kursusgang 3 Matrixalgebra fortsat

Kursusgang 3 Matrixalgebra fortsat Kursusgang 3 fortsat - froberg@math.aau.dk http://people.math.aau.dk/ froberg/oecon3 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 12. september 2008 1/31 Nødvendige betingelser En nødvendig betingelse

Læs mere

Kursusgang 3 Matrixalgebra Repetition

Kursusgang 3 Matrixalgebra Repetition Kursusgang 3 Repetition - froberg@math.aau.dk http://people.math.aau.dk/ froberg/oecon3 Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 16. september 2008 1/19 Betingelser for nonsingularitet af en Matrix

Læs mere

Lineær algebra 1. kursusgang

Lineær algebra 1. kursusgang Lineær algebra 1. kursusgang Eksempel, anvendelse To kendte punkter A og B på en linie, to ukendte punkter x 1 og x 2. A x 1 x 2 B Observationer af afstande: fra A til x 1 : b 1 fra x 1 til x 2 : b 2 fra

Læs mere

Algebra INTRO. I kapitlet arbejdes med følgende centrale matematiske begreber:

Algebra INTRO. I kapitlet arbejdes med følgende centrale matematiske begreber: INTRO Kapitlet sætter fokus på algebra, som er den del af matematikkens sprog, hvor vi anvender variable. Algebra indgår i flere af bogens kapitler, men hensigten med dette kapitel er, at eleverne udvikler

Læs mere

Definition multiplikation En m n-matrix og en n p-matrix kan multipliceres (ganges sammen) til en m p-matrix.

Definition multiplikation En m n-matrix og en n p-matrix kan multipliceres (ganges sammen) til en m p-matrix. Oversigt [LA] 3, 4, 5 Nøgleord og begreber Matrix multiplikation Identitetsmatricen Transponering Fra matrix til afbildning Fra afbildning til matrix Test matrix-afbildning Inverse matricer Test invers

Læs mere

Nøgleord og begreber. Definition multiplikation En m n-matrix og en n p-matrix kan multipliceres (ganges sammen) til en m p-matrix.

Nøgleord og begreber. Definition multiplikation En m n-matrix og en n p-matrix kan multipliceres (ganges sammen) til en m p-matrix. Oversigt [LA] 3, 4, 5 Matrix multiplikation Nøgleord og begreber Matrix multiplikation Identitetsmatricen Transponering Fra matrix til afbildning Fra afbildning til matrix Test matrix-afbildning Inverse

Læs mere

Ligningssystemer - nogle konklusioner efter miniprojektet

Ligningssystemer - nogle konklusioner efter miniprojektet Ligningssystemer - nogle konklusioner efter miniprojektet Ligningssystemet Ax = 0 har mere end en løsning (uendelig mange) hvis og kun hvis nullity(a) 0 Løsningerne til et konsistent ligningssystem Ax

Læs mere

DesignMat Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination

DesignMat Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination DesignMat Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination Preben Alsholm Uge Forår 010 1 Lineære ligningssystemer og Gauss-elimination 11 Om talrummet R n Om talsæt bestående af n tal R n er blot mængden

Læs mere

To ligninger i to ubekendte

To ligninger i to ubekendte Oversigt [LA] 6, 7 Nøgleord og begreber Løs ligninger Eliminer ubekendte Rækkereduktion Reduceret matrix Enten-eller princippet Test ligningssystem Rækkeoperationsmatricer Beregn invers matrix Calculus

Læs mere

Oversigt [LA] 3, 4, 5

Oversigt [LA] 3, 4, 5 Oversigt [LA] 3, 4, 5 Nøgleord og begreber Matrix multiplikation Identitetsmatricen Transponering Fra matrix til afbildning Fra afbildning til matrix Test matrix-afbildning Inverse matricer Test invers

Læs mere

Matematik og FormLineære ligningssystemer

Matematik og FormLineære ligningssystemer Matematik og Form Lineære ligningssystemer Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 2014 Ligningssystemer og matricer Til et ligningssystem svarer der en totalmatrix [A b] bestående af koefficientmatrix

Læs mere

qwertyuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqw ertyuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqwert yuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqwertyui Polynomier opåasdfghjklæøzxcvbnmqwertyuiopå

qwertyuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqw ertyuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqwert yuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqwertyui Polynomier opåasdfghjklæøzxcvbnmqwertyuiopå qwertyuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqw ertyuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqwert yuiopåasdfghjklæøzxcvbnmqwertyui Polynomier opåasdfghjklæøzxcvbnmqwertyuiopå Kort gennemgang af polynomier og deres egenskaber. asdfghjklæøzxcvbnmqwertyuiopåasd

Læs mere

Matricer og Matrixalgebra

Matricer og Matrixalgebra enote 3 1 enote 3 Matricer og Matrixalgebra Denne enote introducerer matricer og regneoperationer for matricer og udvikler hertil hørende regneregler Noten kan læses uden andet grundlag end gymnasiet,

Læs mere

Figur. To ligninger i to ubekendte. Definition Ved m lineære ligninger med n ubekendte forstås. Definition 6.4 Givet ligningssystemet

Figur. To ligninger i to ubekendte. Definition Ved m lineære ligninger med n ubekendte forstås. Definition 6.4 Givet ligningssystemet Oversigt [LA] 6, 7, 8 Nøgleord og begreber Lineære ligningssystemer smængdens struktur Test løsningsmængde Rækkereduktion Reduceret matrix Test ligningssystem Rækkeoperationsmatricer Rangformlen Enten-eller

Læs mere

Matematik og Form 3. Rækkereduktion til reduceret echelonfo. Rang og nullitet

Matematik og Form 3. Rækkereduktion til reduceret echelonfo. Rang og nullitet Matematik og Form 3. Rækkereduktion til reduceret echelonform Rang og nullitet Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 11.2.2013 Reduktion til (reduceret) echelonmatrix Et eksempel Et ligningssystem

Læs mere

Kvadratiske matricer. enote Kvadratiske matricer

Kvadratiske matricer. enote Kvadratiske matricer enote enote Kvadratiske matricer I denne enote undersøges grundlæggende egenskaber ved mængden af kvadratiske matricer herunder indførelse af en invers matrix for visse kvadratiske matricer. Det forudsættes,

Læs mere

DesignMat Uge 11. Vektorrum

DesignMat Uge 11. Vektorrum DesignMat Uge 11 (fortsat) Forår 2010 Lad L betegne R eller C. Lad V være en ikke-tom mængde udstyret med en addition + og en multiplikation med skalar. (fortsat) Lad L betegne R eller C. Lad V være en

Læs mere

Lineær Algebra. Lars Hesselholt og Nathalie Wahl

Lineær Algebra. Lars Hesselholt og Nathalie Wahl Lineær Algebra Lars Hesselholt og Nathalie Wahl Oktober 2016 Forord Denne bog er beregnet til et første kursus i lineær algebra, men vi har lagt vægt på at fremstille dette materiale på en sådan måde,

Læs mere

Matematik: Stuktur og Form Lineære ligningssystemer

Matematik: Stuktur og Form Lineære ligningssystemer Matematik: Stuktur og Form Lineære ligningssystemer Martin Raussen Department of Mathematical Sciences Aalborg University 2016 1 / 10 Ligningssystemer og matricer Ligningssystem totalmatrix Til et ligningssystem

Læs mere

Regneark II Calc Open Office

Regneark II Calc Open Office Side 1 af 10 Gangetabel... 2 Udfyldning... 2 Opbygning af gangetabellen... 3 Cellestørrelser... 4 Øveark... 4 Facitliste... 6 Sideopsætning... 7 Flytte celler... 7 Højrejustering... 7 Kalender... 8 Dage

Læs mere

Matematik og Form: Matrixmultiplikation. Regulære og singu

Matematik og Form: Matrixmultiplikation. Regulære og singu Matematik og Form: Matrixmultiplikation. Regulære og singulære matricer Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 2012 Matrixmultiplikation Definition Definition A = [a ij ], B = [b ij ]: AB = C

Læs mere

Nøgleord og begreber

Nøgleord og begreber Oversigt [LA] 9 Nøgleord og begreber Helt simple determinanter Determinant defineret Effektive regneregler Genkend determinant nul Test determinant nul Produktreglen Inversreglen Test inversregel og produktregel

Læs mere

Det Ingeniør-, Natur- og Sundhedsvidenskabelige basisår Matematik 2A, Forår 2007, Hold 4 Opgave A Kommenteret version

Det Ingeniør-, Natur- og Sundhedsvidenskabelige basisår Matematik 2A, Forår 2007, Hold 4 Opgave A Kommenteret version Det Ingeniør-, Natur- og Sundhedsvidenskabelige basisår Matematik 2A, Forår 2007, Hold 4 Opgave A Kommenteret version Opgaven består af et antal delopgaver Disse er af varierende omfang Der er også en

Læs mere

Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3

Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3 Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3 Nøgleord og begreber Talpar, taltripler og n-tupler Linearkombination og span Test linearkombination Hvad er en matrix Matrix multiplikation Test matrix multiplikation

Læs mere

Oversigt [LA] 6, 7, 8

Oversigt [LA] 6, 7, 8 Oversigt [LA] 6, 7, 8 Nøgleord og begreber Lineære ligningssystemer Løsningsmængdens struktur Test løsningsmængde Rækkereduktion Reduceret matrix Test ligningssystem Rækkeoperationsmatricer Rangformlen

Læs mere

DesignMat Uge 1 Gensyn med forårets stof

DesignMat Uge 1 Gensyn med forårets stof DesignMat Uge 1 Gensyn med forårets stof Preben Alsholm Efterår 2010 1 Hovedpunkter fra forårets pensum 11 Taylorpolynomium Taylorpolynomium Det n te Taylorpolynomium for f med udviklingspunkt x 0 : P

Læs mere

Højere Teknisk Eksamen maj 2008. Matematik A. Forberedelsesmateriale til 5 timers skriftlig prøve NY ORDNING. Undervisningsministeriet

Højere Teknisk Eksamen maj 2008. Matematik A. Forberedelsesmateriale til 5 timers skriftlig prøve NY ORDNING. Undervisningsministeriet Højere Teknisk Eksamen maj 2008 HTX081-MAA Matematik A Forberedelsesmateriale til 5 timers skriftlig prøve NY ORDNING Undervisningsministeriet Fra onsdag den 28. maj til torsdag den 29. maj 2008 Forord

Læs mere

Lineær algebra: Matrixmultiplikation. Regulære og singulære

Lineær algebra: Matrixmultiplikation. Regulære og singulære Lineær algebra: Matrixmultiplikation. Regulære og singulære matricer Institut for Matematiske Fag Aalborg Universitet 2011 Matrixmultiplikation Definition Definition A = [a ij ], B = [b ij ]: AB = C =

Læs mere

i x-aksens retning, så fås ). Forskriften for g fås altså ved i forskriften for f at udskifte alle forekomster af x med x x 0

i x-aksens retning, så fås ). Forskriften for g fås altså ved i forskriften for f at udskifte alle forekomster af x med x x 0 BAndengradspolynomier Et polynomium er en funktion på formen f ( ) = an + an + a+ a, hvor ai R kaldes polynomiets koefficienter. Graden af et polynomium er lig med den højeste potens af, for hvilket den

Læs mere

Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3

Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3 Oversigt [LA], 2, 3, [S] 9.-3 Nøgleord og begreber Koordinatvektorer, talpar, taltripler og n-tupler Linearkombination Underrum og Span Test linearkombination Lineær uafhængighed Standard vektorer Basis

Læs mere

Formler, ligninger, funktioner og grafer

Formler, ligninger, funktioner og grafer Formler, ligninger, funktioner og grafer Omskrivning af formler, funktioner og ligninger... 1 Grafisk løsning af ligningssystemer... 1 To ligninger med to ubekendte beregning af løsninger... 15 Formler,

Læs mere

sammenhänge for C-niveau i stx 2013 Karsten Juul

sammenhänge for C-niveau i stx 2013 Karsten Juul LineÄre sammenhänge for C-niveau i stx y 0,5x 2,5 203 Karsten Juul : OplÄg om lineäre sammenhänge 2 Ligning for lineär sammenhäng 2 3 Graf for lineär sammenhäng 2 4 Bestem y når vi kender x 3 5 Bestem

Læs mere

t a l e n t c a m p d k Matematik Intro Mads Friis, stud.scient 27. oktober 2014 Slide 1/25

t a l e n t c a m p d k Matematik Intro Mads Friis, stud.scient 27. oktober 2014 Slide 1/25 Slide 1/25 Indhold 1 2 3 4 5 6 7 8 Slide 2/25 Om undervisningen Hvorfor er vi her? Hvad kommer der til at ske? 1) Teoretisk gennemgang ved tavlen. 2) Instruktion i eksempler. 3) Opgaveregning. 4) Opsamling.

Læs mere

Talrækker. Aktivitet Emne Klassetrin Side

Talrækker. Aktivitet Emne Klassetrin Side VisiRegn ideer 3 Talrækker Inge B. Larsen ibl@dpu.dk INFA juli 2001 Indhold: Aktivitet Emne Klassetrin Side Vejledning til Talrækker 2-4 Elevaktiviteter til Talrækker 3.1 Talrækker (1) M-Æ 5-9 3.2 Hanoi-spillet

Læs mere

På opdagelse i Mandelbrot-fraktalen En introduktion til programmet Mandelbrot

På opdagelse i Mandelbrot-fraktalen En introduktion til programmet Mandelbrot Jørgen Erichsen På opdagelse i Mandelbrot-fraktalen En introduktion til programmet Mandelbrot Hvad er en fraktal? Noget forenklet kan man sige, at en fraktal er en geometrisk figur, der udmærker sig ved

Læs mere

Lineære sammenhænge, residualplot og regression

Lineære sammenhænge, residualplot og regression Lineære sammenhænge, residualplot og regression Opgave 1: Er der en bagvedliggende lineær sammenhæng? I mange sammenhænge indsamler man data som man ønsker at undersøge og afdække eventuelle sammenhænge

Læs mere

Vektorer og rumgeometri med. TI-Interactive!

Vektorer og rumgeometri med. TI-Interactive! Vektorer og rumgeometri med TI-Interactive! Indtastning af vektorer Regning med vektorer Skalarprodukt og vektorprodukt Punkter og vektorer Rumgeometri med ligninger Jan Leffers (2007) Indholdsfortegnelse

Læs mere

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen Juni 2018

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen Juni 2018 Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen - 5. Juni 28 Mikkel Findinge Bemærk, at der kan være sneget sig fejl ind. Kontakt mig endelig, hvis du skulle falde over en sådan. Dette dokument har udelukkende

Læs mere

Differentialligninger. Ib Michelsen

Differentialligninger. Ib Michelsen Differentialligninger Ib Michelsen Ikast 203 2 Indholdsfortegnelse Indholdsfortegnelse Indholdsfortegnelse...2 Ligninger og løsninger...3 Indledning...3 Lineære differentialligninger af første orden...3

Læs mere

Koblede differentialligninger.

Koblede differentialligninger. 2. 3. 4. Koblede differentialligninger. En udvidelse af Newtons afkølingslov løst numerisk ved hjælp af integralkurver. Sidste gang så vi på, hvordan vi kunne opstille og løse en model for afkølingen af

Læs mere

Lineære ligningssystemer

Lineære ligningssystemer enote 6 1 enote 6 Lineære ligningssystemer Denne enote handler om lineære ligningssystemer, om metoder til at beskrive dem og løse dem, og om hvordan man kan få overblik over løsningsmængdernes struktur.

Læs mere

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen Juni 2017

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen Juni 2017 Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen - 12. Juni 2017 Mikkel Findinge Bemærk, at der kan være sneget sig fejl ind. Kontakt mig endelig, hvis du skulle falde over en sådan. Dette dokument har udelukkende

Læs mere

Matematisk argumentation

Matematisk argumentation Kapitlets omdrejningspunkt er matematisk argumentation, der især bruges i forbindelse med bevisførelse altså, når det drejer sig om at overbevise andre om, at matematiske påstande er sande eller falske.

Læs mere

Grønland. Matematik A. Højere teknisk eksamen

Grønland. Matematik A. Højere teknisk eksamen Grønland Matematik A Højere teknisk eksamen Onsdag den 12. maj 2010 kl. 9.00-14.00 Matematik A Prøvens varighed er 5 timer. Alle hjælpemidler er tilladt. Ved valgopgaver må kun det anførte antal afleveres

Læs mere

Besvarelser til Lineær Algebra Reeksamen August 2016

Besvarelser til Lineær Algebra Reeksamen August 2016 Besvarelser til Lineær Algebra Reeksamen - 9. August 26 Mikkel Findinge Bemærk, at der kan være sneget sig fejl ind. Kontakt mig endelig, hvis du skulle falde over en sådan. Dette dokument har udelukkende

Læs mere

LINEÆR PROGRAMMERING I EXCEL

LINEÆR PROGRAMMERING I EXCEL LINEÆR PROGRAMMERING I EXCEL K A P P E N D I X I lærebogens kapitel 29 afsnit 3 er det med 2 eksempler blevet vist, hvordan kapacitetsstyringen kan optimeres, når der er 2 produktionsmuligheder og flere

Læs mere

Lineær Algebra. Lars Hesselholt og Nathalie Wahl

Lineær Algebra. Lars Hesselholt og Nathalie Wahl Lineær Algebra Lars Hesselholt og Nathalie Wahl 2. udgave, oktober 207 Forord Denne bog er beregnet til et første kursus i lineær algebra, men vi har lagt vægt på at fremstille dette materiale på en sådan

Læs mere

Kort om Eksponentielle Sammenhænge

Kort om Eksponentielle Sammenhænge Øvelser til hæftet Kort om Eksponentielle Sammenhænge 2011 Karsten Juul Dette hæfte indeholder bl.a. mange småspørgsmål der gør det nemmere for elever at arbejde effektivt på at få kendskab til emnet.

Læs mere

Affine rum. a 1 u 1 + a 2 u 2 + a 3 u 3 = a 1 u 1 + (1 a 1 )( u 2 + a 3. + a 3. u 3 ) 1 a 1. Da a 2

Affine rum. a 1 u 1 + a 2 u 2 + a 3 u 3 = a 1 u 1 + (1 a 1 )( u 2 + a 3. + a 3. u 3 ) 1 a 1. Da a 2 Affine rum I denne note behandles kun rum over R. Alt kan imidlertid gennemføres på samme måde over C eller ethvert andet legeme. Et underrum U R n er karakteriseret ved at det er en delmængde som er lukket

Læs mere

Bedste rette linje ved mindste kvadraters metode

Bedste rette linje ved mindste kvadraters metode 1/9 Bedste rette linje ved mindste kvadraters metode - fra www.borgeleo.dk Figur 1: Tre datapunkter og den bedste rette linje bestemt af A, B og C Målepunkter og bedste rette linje I ovenstående koordinatsystem

Læs mere

Undervisningsnotat. Matricer

Undervisningsnotat. Matricer Undervisningsnotat. Matricer januar, C Definition En matrix er en ordnet mængde tal opstillet i m rækker og n søjler. Matricen A kunne være defineret som vist nedenfor. Hvert element i matricen er forsynet

Læs mere

Kasteparabler i din idræt øvelse 1

Kasteparabler i din idræt øvelse 1 Kasteparabler i din idræt øvelse 1 Vi vil i denne første øvelse arbejde med skrå kast i din idræt. Du skal lave en optagelse af et hop, kast, spark eller slag af en person eller genstand. Herefter skal

Læs mere

DesignMat Uge 11 Vektorrum

DesignMat Uge 11 Vektorrum DesignMat Uge Vektorrum Preben Alsholm Forår 200 Vektorrum. Definition af vektorrum Definition af vektorrum Lad L betegne R eller C. Lad V være en ikke-tom mængde udstyret med en addition + og en multiplikation

Læs mere

Vejledning i brug af Gym-pakken til Maple

Vejledning i brug af Gym-pakken til Maple Vejledning i brug af Gym-pakken til Maple Gym-pakken vil automatisk være installeret på din pc eller mac, hvis du benytter cd'en Maple 16 - Til danske Gymnasier eller en af de tilsvarende installere. Det

Læs mere

Formler og diagrammer i OpenOffice Calc

Formler og diagrammer i OpenOffice Calc Formler i Calc Regneudtryk Sådan skal det skrives i Excel Facit 34 23 =34*23 782 47 23 =47/23 2,043478261 27³ =27^3 19683 456 =KVROD(456) 21,3541565 7 145558 =145558^(1/7) 5,464829073 2 3 =2*PI()*3 18,84955592

Læs mere

Lineære Afbildninger. enote 8. 8.1 Om afbildninger

Lineære Afbildninger. enote 8. 8.1 Om afbildninger enote 8 enote 8 Lineære Afbildninger Denne enote undersøger afbildninger mellem vektorrum af en bestemt type, nemlig lineære afbildninger Det vises, at kernen og billedrummet for lineære afbildninger er

Læs mere

Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3

Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3 Oversigt [LA] 1, 2, 3, [S] 9.1-3 Nøgleord og begreber Koordinatvektorer, talpar, taltripler og n-tupler Linearkombination Underrum og Span Test linearkombination Lineær uafhængighed Standard vektorer Basis

Læs mere

Stx matematik B december 2007. Delprøven med hjælpemidler

Stx matematik B december 2007. Delprøven med hjælpemidler Stx matematik B december 2007 Delprøven med hjælpemidler En besvarelse af Ib Michelsen Ikast 2012 Delprøven med hjælpemidler Opgave 6 P=0,087 d +1,113 er en funktion, der beskriver sammenhængen mellem

Læs mere

Vi indleder med at minde om at ( a) = a gælder i enhver gruppe.

Vi indleder med at minde om at ( a) = a gælder i enhver gruppe. 0.1: Ringe 1. Definition: Ring En algebraisk struktur (R, +,, 0,, 1) kaldes en ring hvis (R, +,, 0) er en kommutativ gruppe og (R,, 1) er en monoide og hvis er såvel venstre som højredistributiv mht +.

Læs mere

GrundlÄggende variabelsammenhänge

GrundlÄggende variabelsammenhänge GrundlÄggende variabelsammenhänge for C-niveau i hf 2014 Karsten Juul LineÄr sammenhäng 1. OplÄg om lineäre sammenhänge... 1 2. Ligning for lineär sammenhäng... 1 3. Graf for lineär sammenhäng... 2 4.

Læs mere

Ligninger med Mathcad

Ligninger med Mathcad Ligninger med Mathcad for standardforsøget for B-niveau Udgave.02 Eksemplerne viser hvordan man kan finde frem til facit. Eksemplerne viser ikke hvordan besvarelsen kan formuleres. Der forudsættes et vist

Læs mere

Matematik: Struktur og Form Matrixmultiplikation. Regulære og singulære matricer

Matematik: Struktur og Form Matrixmultiplikation. Regulære og singulære matricer Matematik: Struktur og Form Matrixmultiplikation. Regulære og singulære matricer Martin Raussen Department of Mathematical Sciences Aalborg University 2017 1 / 12 Matrixmultiplikation Am n = [aij ], Bn

Læs mere

Forelæsningsnoter til. Lineær Algebra. Niels Vigand Pedersen. Udgivet af. Asmus L. Schmidt. Københavns Universitet Matematisk Afdeling

Forelæsningsnoter til. Lineær Algebra. Niels Vigand Pedersen. Udgivet af. Asmus L. Schmidt. Københavns Universitet Matematisk Afdeling Forelæsningsnoter til Lineær Algebra Niels Vigand Pedersen Udgivet af Asmus L Schmidt Københavns Universitet Matematisk Afdeling August Revideret 9 ii udgave, oktober 9 Forord Gennem en særlig aftale varetages

Læs mere

Allan C. Malmberg. Terningkast

Allan C. Malmberg. Terningkast Allan C. Malmberg Terningkast INFA 2008 Programmet Terning Terning er et INFA-program tilrettelagt med henblik på elever i 8. - 10. klasse som har særlig interesse i at arbejde med situationer af chancemæssig

Læs mere

APPENDIX A INTRODUKTION TIL DERIVE

APPENDIX A INTRODUKTION TIL DERIVE APPENDIX A INTRODUKTION TIL DERIVE z x y z=exp( x^2 0.5y^2) CAS er en fællesbetegnelse for matematikprogrammer, som foruden numeriske beregninger også kan regne med symboler og formler. Det betyder: Computer

Læs mere

Besvarelser til Calculus og Lineær Algebra Globale Forretningssystemer Eksamen - 8. Juni 2015

Besvarelser til Calculus og Lineær Algebra Globale Forretningssystemer Eksamen - 8. Juni 2015 Besvarelser til Calculus og Lineær Algebra Globale Forretningssystemer Eksamen - 8. Juni 05 Mikkel Findinge Bemærk, at der kan være sneget sig fejl ind. Kontakt mig endelig, hvis du skulle falde over en

Læs mere

Maple. Skærmbilledet. Vi starter med at se lidt nærmere på opstartsbilledet i Maple. Værktøjslinje til indtastningsområdet. Menulinje.

Maple. Skærmbilledet. Vi starter med at se lidt nærmere på opstartsbilledet i Maple. Værktøjslinje til indtastningsområdet. Menulinje. Maple Dette kapitel giver en kort introduktion til hvordan Maple 12 kan benyttes til at løse mange af de opgaver, som man bliver mødt med i matematiktimerne på HHX. Skærmbilledet Vi starter med at se lidt

Læs mere

Affine transformationer/afbildninger

Affine transformationer/afbildninger Affine transformationer. Jens-Søren Kjær Andersen, marts 2011 1 Affine transformationer/afbildninger Følgende afbildninger (+ sammensætninger af disse) af planen ind i sig selv kaldes affine: 1) parallelforskydning

Læs mere

6. Regression. Hayati Balo,AAMS. 1. Nils Victor-Jensen, Matematik for adgangskursus, B-niveau 1

6. Regression. Hayati Balo,AAMS. 1. Nils Victor-Jensen, Matematik for adgangskursus, B-niveau 1 6. Regression Hayati Balo,AAMS Følgende fremstilling er baseret på 1. Nils Victor-Jensen, Matematik for adgangskursus, B-niveau 1 6.0 Indledning til funktioner eller matematiske modeller Mange gange kan

Læs mere

Funktioner generelt. for matematik pä B- og A-niveau i stx og hf. 2014 Karsten Juul

Funktioner generelt. for matematik pä B- og A-niveau i stx og hf. 2014 Karsten Juul Funktioner generelt for matematik pä B- og A-niveau i st og hf f f ( ),8 014 Karsten Juul 1 Funktion og dens graf, forskrift og definitionsmängde 11 Koordinatsystem I koordinatsystemer (se Figur 1): -akse

Læs mere

Grundlæggende Matematik

Grundlæggende Matematik Grundlæggende Matematik Hayati Balo, AAMS August 2012 1. Matematiske symboler For at udtrykke de verbale udsagn matematisk korrekt, så det bliver lettere og hurtigere at skrive, indføres en række matematiske

Læs mere

Matrix Algebra med Excel Forelæsningsnoter til FR86. Jesper Lund mail@jesperlund.com http://www.jesperlund.com

Matrix Algebra med Excel Forelæsningsnoter til FR86. Jesper Lund mail@jesperlund.com http://www.jesperlund.com Matrix Algebra med Excel Forelæsningsnoter til FR86 Jesper Lund mail@jesperlund.com http://www.jesperlund.com 28. august 2002 1 Indledning Matrix algebra er et uundværligt redskab til økonometri, herunder

Læs mere

Matematikken bag Parallel- og centralprojektion

Matematikken bag Parallel- og centralprojektion Matematikken bag parallel- og centralojektion 1 Matematikken bag Parallel- og centralojektion Dette er et redigeret uddrag af lærebogen: Programmering med Delphi fra 2003 (570 sider). Delphi ophørte med

Læs mere

Eksempler Determinanten af en kvadratisk matrix. Calculus Uge

Eksempler Determinanten af en kvadratisk matrix. Calculus Uge Oversigt [LA] 8 Her skal du lære om 1. Helt simple determinanter 2. En udvidelse der vil noget 3. Effektive regneregler 4. Genkend determinant nul 5. Produktreglen 6. Inversreglen 7. Potensreglen 8. Entydig

Læs mere

Praktiske Maple Ting. - Hvis du skal indsætte kvadratroden, et integrale, lambda, osv. Så skriv eks. Sqrt, int, eller lambda, tryk escape og du kan

Praktiske Maple Ting. - Hvis du skal indsætte kvadratroden, et integrale, lambda, osv. Så skriv eks. Sqrt, int, eller lambda, tryk escape og du kan Praktiske Maple Ting. - Hvis du skal indsætte kvadratroden, et integrale, lambda, osv. Så skriv eks. Sqrt, int, eller lambda, tryk escape og du kan så vælge tegnet. - For at definere noget, eks en x værdi,

Læs mere

Matematik A-niveau STX 24. maj 2016 Delprøve 2 VUC Vestsjælland Syd. www.matematikhjaelp.tk

Matematik A-niveau STX 24. maj 2016 Delprøve 2 VUC Vestsjælland Syd. www.matematikhjaelp.tk Matematik A-niveau STX 24. maj 2016 Delprøve 2 VUC Vestsjælland Syd www.matematikhjaelp.tk Opgave 7 - Eksponentielle funktioner I denne opgave, bliver der anvendt eksponentiel regression, men først defineres

Læs mere

for matematik på C-niveau i stx og hf

for matematik på C-niveau i stx og hf VariabelsammenhÄnge generelt for matematik på C-niveau i stx og hf NÅr x 2 er y 2,8. 2014 Karsten Juul 1. VariabelsammenhÄng og dens graf og ligning 1.1 Koordinatsystem I koordinatsystemer (se Figur 1):

Læs mere

Uge 6 Store Dag. Opgaver til OPGAVER 1. Opgave 1 Udregning af determinant. Håndregning Der er givet matricen A =

Uge 6 Store Dag. Opgaver til OPGAVER 1. Opgave 1 Udregning af determinant. Håndregning Der er givet matricen A = OPGAVER Opgaver til Uge 6 Store Dag Opgave Udregning af determinant. Håndregning 0 Der er givet matricen A = 0 2 2 4 0 0. 2 0 a) Udregn det(a) ved opløsning efter en selvvalgt række eller søjle. b) Omform

Læs mere

Manual til TI-89. Af: Martin Kyhl og Andreas Kristansen. Med denne i hånden til eksamen burde de fleste opgaver kunne løses på få minutter.

Manual til TI-89. Af: Martin Kyhl og Andreas Kristansen. Med denne i hånden til eksamen burde de fleste opgaver kunne løses på få minutter. Manual til TI-89 Af: Martin Kyhl og Andreas Kristansen Med denne i hånden til eksamen burde de fleste opgaver kunne løses på få minutter. Indholdsfortegnelse 0 Indledning...3 0.1 Forord...3 0.2 Syntax

Læs mere

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale. Digital eksamensopgave med adgang til internettet

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale. Digital eksamensopgave med adgang til internettet Matematik A Studentereksamen Digital eksamensopgave med adgang til internettet Forberedelsesmateriale frs-matn/a-270420 Onsdag den 27. april 20 Forberedelsesmateriale til stx-a-net MATEMATIK Der skal afsættes

Læs mere

Vektorer og lineær regression

Vektorer og lineær regression Vektorer og lineær regression Peter Harremoës Niels Brock April 03 Planproduktet Vi har set, at man kan gange en vektor med et tal Et oplagt spørgsmål er, om man også kan gange to vektorer med hinanden

Læs mere

Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer

Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer Chapter 4 Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer 4. Homogene systemer I teknikken møder man meget ofte modeller der leder til systemer af koblede differentialligninger. Et eksempel på et sådant system

Læs mere

Vejledende besvarelse

Vejledende besvarelse Side 1 Vejledende besvarelse 1. Skitse af et andengradspolynomium Da a>0 og da parablen går gennem (3,-1) skal f(3)=-1. Begge dele er opfyldt, hvis f (x )=x 2 10, hvor en skitse ses her: Da grafen skærer

Læs mere

Oversigt [LA] 3, 4, 5

Oversigt [LA] 3, 4, 5 Oversigt [LA] 3, 4, 5 Nøgleord og begreber Fra matrix til afbildning Fra afbildning til matrix Test matrix-afbildning Inverse matricer Test invers matrix Matrix potens Lineære ligningssystemer Løsningsmængdens

Læs mere