Geometriske vektorer. enote En geometrisk vektor

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Geometriske vektorer. enote En geometrisk vektor"

Transkript

1 enote 10 1 enote 10 Geometriske vektorer Formålet med denne note er at give en introduktion til geometriske vektorer i planen og rummet, som sigter mod at introducere en række af de metoder, der gør sig gældende i den generelle vektorrumsteori. Nøglebegreberne er her lineær uafhængighed og lineær afhængighed, samt basis og koordinater. enoten forudsætter kendskab til elementær plan- og rumgeometri, til lineære ligningssystemer som beskrevet i enote 6 og til matrixalgebra som beskrevet i enote 7. Version Karsten Schmidt En geometrisk vektor Ved en geometrisk vektor i planen eller rummet forstås et sammenhørende par af en længde og en retning. Geometriske vektorer skriver vi med små fede bogstaver, for eksempel v. En vektor kan repræsenteres af et orienteret linjestykke med et givet begyndelsespunkt og endepunkt. Hvis vektoren v er repræsenteret af det orienterede linjestykke fra begyndelsespunktet A til endepunktet B, benytter vi skrivemåden v = AB. Alle andre orienterede linjestykker med samme længde og retning er også repræsentanter for v, selvom de måske er placeret et andet sted i planen eller rummet.

2 enote EN GEOMETRISK VEKTOR 2 Eksempel 10.1 Parallelforskydninger ved hjælp af vektorer Geometriske vektorer kan benyttes til at angive parallelforskydninger i planen eller rummet. På figur 6.1 er linjestykket CD fremkommet af linjestykket AB ved, at alle punkterne på AB er blevet forskudt med vektoren u. På samme måde er linjestykket EF fremkommet af AB ved parallelforskydning med vektoren v. D B u F C A v Figur 6.1: Parallelforskydning ved hjælp af vektorer E Der gælder, at AB = CD = EF, men bemærk for eksempel også, at AB = FE. I det følgende forudsætter vi, at der er valgt et enhedslinjestykke, hvilket vil sige et linjestykke, der tillægges længden 1. Ved v forstås længden af vektoren v set i forhold til længden af enhedslinjestykket. v er dermed et reelt tal. Alle vektorer med samme længde som enhedslinjestykket kaldes enhedsvektorer. Af praktiske grunde indføres en særlig vektor, som har længden 0, og som ikke tillægges en retning. Den kaldes nulvektoren og skrives 0. For ethvert punkt A sætter vi AA = 0. En vektor, som ikke er nulvektoren, kaldes en egentlig vektor. For enhver egentlig vektor v defineres den modsatte vektor v som den vektor, der har samme længde som v men modsat retning. Hvis v = AB, gælder dermed, at BA = v. For nulvektoren sættes 0 = 0.

3 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 3 Det er ofte praktisk at benytte et fælles begyndelsespunkt, når forskellige vektorer skal repræsenteres af orienterede linjestykker. Man vælger derfor et fast punkt O, kaldet origo, og betragter vektorer ved de repræsentanter, der har O som begyndelsespunkt. Vektorer repræsenteret på denne måde kaldes stedvektorer, fordi der til enhver given vektor v hører ét unikt punkt (eller sted) P, der opfylder, at v = OP. Tilsvarende hører der til ethvert punkt Q én unik vektor u således, at OQ = u. Ved vinklen mellem to egentlige vektorer i planen forstår man den entydigt bestemte vinkel mellem deres stedvektorer (deres repræsentanter med samme startpunkt, nemlig udgående fra O ), som ligger i intervallet [ 0 ; π]. Hvis en vektor v i planen drejes vinklen π/2 mod uret, fremkommer en ny vektor, der kaldes v s tværvektor og betegnes v. Ved vinklen mellem to egentlige vektorer i rummet forstås vinklen mellem deres stedvektorer i den plan i rummet, som indeholder begge stedvektorer. Det giver god og brugbar mening " at lægge vektorer sammen", idet man både tager højde for vektorernes længde og deres retning. Vi vil derfor i det følgende indføre nogle regneoperationer for geometriske vektorer. I første omgang drejer det sig om de to lineære regneoperationer: addition af vektorer og multiplikation af vektor med en skalar (et reelt tal). Senere skal vi se på tre forskellige måder at multiplicere vektorer med hinanden på, nemlig prikprodukt og for rumvektorer krydsprodukt og rumprodukt Addition og multiplikation med skalar

4 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 4 Definition 10.2 Addition Der er givet to vektorer i planen eller rummet, u og v. Summen u + v fastlægges ved følgende metode: Vi vælger origo O og afsætter stedvektorerne u = OQ og v = OR. Ved parallelforskydning af linjestykket OR med u fremkommer linjestykket QP. OP er da stedvektor for summen af u og v. Kort sagt: u + v = OP. R P v u+v O u Q I fysik taler man om " kræfternes parallelogram" : Hvis et objekt er påvirket af kræfterne u og v, kan den resulterende kraft bestemmes som sumvektoren u + v, hvis retning angiver den resulterende krafts retning, og hvis længde angiver kraftens størrelse. Hvis specielt u og v har samme længde, men modsat retning, er den resulterende kraft lig med 0-vektoren, da de to kræfter derved netop modvirker hinanden. Vi indfører nu multiplikation af vektor med skalar.

5 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 5 Definition 10.3 Multiplikation med skalar Der er givet en vektor v i planen eller rummet og en skalar k. Hvis v = 0, sætter vi kv = vk = 0. I modsat fald forstås der ved produktet kv følgende: Hvis k > 0, så er kv = vk den vektor, der har samme retning som v, men som er k gange så lang som v. Hvis k = 0, så er kv = 0. Hvis k < 0, så er kv = vk den vektor, der har modsat retning af v, og som er k = k gange så lang som v. Eksempel 10.4 Multiplikation med skalar En given vektor v ganges med henholdsvis 1 og 2 : v (-1)v 2v Figur 6.2: Multiplikation af en vektor med 1 og 2 Det følger umiddelbart af definition 10.3, at multiplikation af en vektor med 1 giver vektorens modsatte vektor, ( 1)u = u. I forlængelse heraf bruger vi skrivemåder som ( 5)v = (5v) = 5v. Af definition 10.3 flger umiddelbart nulreglen for geometriske vektorer: kv = 0 k = 0 eller v = 0. I det følgende eksempel vises, at multiplikation af en vilkårlig vektor med en vilkårlig

6 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 6 skalar kan udføres ved ren passer/lineal-konstruktion. Eksempel 10.5 Geometrisk multiplikation Givet en vektor a og et linjestykke med længden k. Konstruer vektoren ka. P ka Q a O 1 k Figur 6.3: Konstruktion af multiplikation af vektor med vilkårlig skalar Først afsættes OQ= a, og linjen OQ forlænges. Derefter indlægges der med O som begyndelsespunkt en målelinje (lineal), som ikke er parallel med a, og hvor tallene 1 og k afsættes. Trekanten OkP tegnes, så den er ensvinklet med trekanten O1Q. Da de to trekanter er ensvinklede, må der gælde, at ka = OP. Opgave 10.6 Der er givet to parallelle vektorer a og b samt en målelinje. Hvordan kan man med en passer og målelinjen konstruere et linjestykke, som har længden k, og som opfylder, at b = ka? Opgave 10.7 Der er givet en egentlig vektor v, og der er givet en målelinje (lineal). Tegn vektoren 1 v v.

7 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 7 Parameterfremstillinger for rette linjer i planen eller rummet opstilles ved hjælp af egentlige vektorer. Nedenfor giver vi først et eksempel på en linje, der går gennem origo, og dernæst et eksempel på en linje, der ikke gør. Eksempel 10.8 Parameterfremstilling for ret linje Der er givet en ret linje l, som går gennem origo. Beskriv punkterne på linjen ved hjælp af en parameterfremstilling. l O r t r R P Figur 6.4: Parameterfremstilling for linje gennem origo Der vælges et punkt R på l, der ikke er det samme som origo. Vektoren r = OR kaldes en retningsvektor for l. Til ethvert punkt P på l svarer der netop ét reelt tal t, der opfylder, at OP= tr. Omvendt svarer der til ethvert tal t netop ét punkt P på l, så OP= tr. Når t gennemløber de reelle tal fra til +, vil P gennemløbe hele l i den retning, som er bestemt ved r. Man siger, at { P OP= tr hvor t R } er en parameterfremstilling for l.

8 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 8 Eksempel 10.9 Parameterfremstilling for ret linje Givet linjen m, der ikke går gennem origo. Beskriv punkterne på m ved hjælp af en parameterfremstilling. m P t r R r b B O Figur 6.5: Parameterfremstilling for linje Først vælges et begyndelsespunkt B på m, og vi sætter b = OB. Dernæst vælges et punkt R m, som ikke er det samme som B. Vektoren r = BR er da en retningsvektor for m. Til ethvert punkt P på m svarer der netop ét reelt tal t, der opfylder, at OP= b + tr. Omvendt svarer der til ethvert tal t netop ét punkt P på l, så OP= b + tr. Når t gennemløber de reelle tal fra til +, vil P gennemløbe hele m i den retning, som er bestemt ved r. Man siger, at { P er en parameterfremstilling for m. OP= b + tr hvor t R } Bemærk, at også den omvendte vektor r er en gyldig retningsvektor i ovenstående eksempler. Parameterfremstillinger som ovenfor beskriver rette linjer, der er uendeligt lange i hver retning. Men parameterfremstillinger kan afgrænses og derved også bruges til at beskrive linjestykker, hvilket er emnet for de følgende to opgaver. Opgave Betragt situationen i eksempel Indtegn det orienterede linjestykke, som har parameterfremstillingen { P OP= b + tr hvor t [ 1; 2 ] }.

9 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 9 Opgave Givet to (ikke ens) punkter A og B. Beskriv med en parameterfremstilling det orienterede linjestykke fra A til B. Efter disse betragtninger opstiller vi en generel sætning for en parameterfremstilling for en ret linje på et vilkårligt interval I. Metode Parameterfremstilling for ret linje Givet en ret linje l og to forskellige punkter R og B på l samt origo O, hvor R = O. Vektoren r = BR kaldes en retningsvektor for l. En parameterfremstilling for l er da l = { P hvor b = OB, og I er et givent interval. OP= b + tr hvor t I }, Vi får snart brug for mere avancerede regneregler for addition af geometriske vektorer og multiplikation af geometriske vektorer med skalarer end dem, vi har givet eksempler på ovenfor. Vi ridser derfor generelle regneregler op i følgende sætning og diskuterer bagefter eksempler på, hvordan regnereglerne kan begrundes ud fra de allerede definerede regneoperationer og sætninger kendt fra elementær geometri.

10 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 10 Sætning Regneregler For vilkårlige geometriske vektorer u, v og w og for vilkårlige reelle tal k 1 og k 2 gælder følgende regneregler: 1. u + v = v + u Addition er kommutativ 2. (u + v) + w = u + (v + w) Addition er associativ 3. u + 0 = u Nulvektoren er neutral ved addition 4. u + ( u) = 0 Summen af en vektor og dens modsatte er 0 5. k 1 (k 2 u) = (k 1 k 2 )u Multiplikation af vektor med skalar er associativ } 6. (k 1 + k 2 )u = k 1 u + k 2 u De distributive regler gælder 7. k 1 (u + v) = k 1 u + k 1 v 8. 1u = u Skalaren 1 er neutral i produkt med vektorer Bevis Regnereglerne i sætning kan illustreres og eftervises ved hjælp af geometriske konstruktioner. Lad os som eksempel tage den første regel, den kommutative lov. Her behøver vi blot igen at rette blikket mod figuren i definition 10.2, hvor u + v er konstrueret. Hvis vi nu konstruerer v + u, skal vi parallelforskyde linjestykket OQ med v og betragte det fremkomne linjestykke RP 2. Der må gælde, at parallelogrammet OQPR er identisk med parallelogrammet OQP 2 R, hvorfor P 2 = P, og dermed u + v = v + u. I de følgende to opgaver opfordres læseren til selv at redegøre for to af de andre regneregler.

11 enote ADDITION OG MULTIPLIKATION MED SKALAR 11 Opgave Gør ved hjælp af figur 6.6 rede for regnereglen k(u + v) = ku + kv. ka kb a b a+b O k(a+b) Figur 6.6: Regnereglen k(u + v) = ku + kv Opgave Tegn en figur, som illustrerer regnereglen (u + v) + w = u + (v + w). For en given vektor u er det klart, at den modsatte vektor u er den eneste vektor, som opfylder ligningen u + x = 0. For to vilkårlige vektorer u og v er det også klart, at der findes netop én vektor, der opfylder ligningen u + x = v, nemlig vektoren x = v + ( u), hvilket illustreres på figur 6.7. x v -u u Figur 6.7: Løsningen til u + x = v er x = v + ( u) Vi kan derfor indføre subtraktion af vektorer som en variant af addition.

12 enote LINEARKOMBINATIONER 12 Definition Subtraktion Ved differensen af to vektorer v og u forstås vektoren v u = v + ( u). (10-1) Det er ikke nødvendigt at indføre en højtidelig definition for division af vektor med skalar. Vi betragter den blot som en omskrivning af multiplikation med skalar: v k = 1 k v, k = Linearkombinationer En pointe ved regnereglen (u + v) + w = u + (v + w) fra sætning er, at man kan udelade parenteser, når man skal addere en række vektorer, da det ingen betydning har for den resulterende vektor, i hvilken rækkeflge man har lagt vektorerne sammen. Dette er baggrunden for linearkombinationer, hvor et sæt af vektorer er multipliceret med skalarer og derefter er opskrevet som en sum. Definition Linearkombination Når der er givet reelle tal k 1, k 2,..., k n v 1, v 2,..., v n, så kaldes summen og i planen eller rummet vektorerne k 1 v 1 + k 2 v k n v n en linearkombination af de n givne vektorer. Hvis alle koefficienterne k 1,, k n er lig med 0, kaldes linearkombinationen uegentlig. Men hvis blot én af dem er forskellig fra 0, er den egentlig.

13 enote LINEARKOMBINATIONER 13 Eksempel Konstruktion af en linearkombination c b d 3c O a O 2a -b Figur 6.9: Konstruktion af linearkombination På figur 6.9 til venstre er vektorerne a, b og c indtegnet. På figuren til højre har vi konstrueret linearkombinationen d = 2a b + 3c. Som eksempel viser, beskriver en linearkombination netop blot den nye vektor, man får ved at forlænge andre vektorer og lægge dem sammen. Opgave Der er i planen givet vektorerne u, v, s og t samt parallelogrammet A, se figur s A t v O u Figur 6.10: Linearkombinationer 1. Opskriv s som en linearkombination af u og v. 2. Vis, at v kan udtrykkes ved linearkombinationen v = 1 3 s t.

14 enote LINEÆR AFHÆNGIGHED OG LINEÆR UAFHÆNGIGHED Indtegn linearkombinationen s + 3u v. 4. Bestem reelle tal a, b, c og d således, at A kan beskrives ved parameterfremstillingen A = { P OP= xu + yv hvor x [ a; b ] og y [ c; d ]} Lineær afhængighed og lineær uafhængighed Hvis to vektorer har repræsentanter på den samme rette linje, siger man, at de er lineært afhængige. Det er klart, at to egentlige vektorer er lineært afhængige, hvis de er parallelle. I modsat fald er de lineært uafhængige. Vi kan formulere det således, at to vektorer u og v er lineært afhængige, hvis den ene kan fremkomme af den anden ved multiplikation med en skalar forskellig fra 0, dvs. hvis der findes et tal k = 0 således, at v = ku. Kort sagt, to vektorer er lineært afhængige, " hvis den ene kan beskrive den anden". To parallelle vektorer kan beskrive hinanden ved, at den ene kopieres og lægges til (eller trækkes fra) sig selv et vist antal gange; altså, ved at den forlænges eller forkortes. To vinkelrette eller blot ikke-parallelle vektorer kan derimod aldrig beskrive hinanden, uanset hvor meget vi forlænger eller forkorter dem, da vi er nødt til at dreje den ene, før det bliver muligt. Disse er derfor lineært uafhængige. Denne oprindelige betydning af begreberne lineær afhængighed og uafhængighed ønsker vi at generalisere sådan, at begreberne kan bruges om et vilkårligt sæt af vektorer. Definition Lineær afhængighed og uafhængighed Et sæt af vektorer (v 1, v 2,..., v n ), hvor n 2, kaldes lineært afhængigt, hvis mindst én af vektorerne kan skrives som en linearkombination af de øvrige. Hvis ingen af vektorerne kan skrives som en linearkombination af de øvrige, kaldes sættet for lineært uafhængigt. Et sæt, som kun består af én vektor, kaldes lineært afhængigt, hvis vektoren er 0- vektoren, og ellers lineært uafhængigt.

15 enote LINEÆR AFHÆNGIGHED OG LINEÆR UAFHÆNGIGHED 15 Eksempel Lineært afhængige og lineært uafhængige vektorsæt I planen er givet tre vektorsæt (u, v), (r, s) og (a, b, c), se figur u c v a b r s Figur 6.11: Tre vektorsæt Sættet (u, v) er lineært afhængigt, idet der for eksempel gælder: u = 2v. Også sættet (a, b, c) er lineært afhængigt, da for eksempel b = a c. Kun sættet (r, s) er lineært uafhængigt, da der ikke findes måder, hvorpå de kan beskrive hinanden. Opgave Gør rede for, at tre vektorer i rummet er lineært afhængige, hvis og kun hvis de har repræsentanter, som ligger i samme plan. Hvilke betingelser må tre vektorer i rummet opfylde, for at de er lineært uafhængige? Opgave Overvej (intuitivt), hvad der er det maksimale antal vektorer, som et vektorsæt i planen kan rumme, hvis sættet skal være lineært uafhængigt. Samme spørgsmål for rummet.

16 enote LINEÆR AFHÆNGIGHED OG LINEÆR UAFHÆNGIGHED 16 Når man skal undersøge, om et sæt af vektorer er lineært uafhængigt eller lineært afhængigt, giver definition ikke umiddelbart en praktisk fremgangsmåde. Det kan være nemmere at bruge sætningen, der følger nedenfor. Den bygger på, at et vektorsæt er lineært afhængigt, hvis og kun hvis 0-vektoren kan opskrives som en egentlig linearkombination af vektorerne. Antag som en opvarmning til sætningen, at sættet (a, b, c) er lineært afhængigt, fordi c = 2a 3b. Så kan 0-vektoren fremstilles ved den egentlige linearkombination 2a 3b c = 0. Antag omvendt, at 0-vektoren er en egentlig linearkombination af vektorerne u, v og w således: 2u 2v + 3w = 0. Så har vi for eksempel, at w = 2 3 u v og dermed, at vektorerne er lineært afhængige. Sætning Lineær uafhængighed Lad k 1, k 2,..., k n være reelle tal. At vektorsættet (v 1, v 2,..., v n ) er lineært uafhængigt, er ensbetydende med, at ligningen k 1 v 1 + k 2 v k n v n = 0 (10-2) kun er opfyldt, når alle koefficienterne k 1, k 2,..., k n er lig med 0. Bevis Antag, at sættet (v 1, v 2,..., v n ) er lineært afhængigt, og lad v i være en vektor, som kan skrives som en linearkombination af de øvrige. Vi nyordner (om nødvendigt) sættet, så i = 1, hvorefter v 1 kan skrives på formen v 1 = k 2 v k n v n v 1 k 2 v 2 k n v n = 0. (10-3) 0-vektoren er hermed opskrevet på formen (10.4.2), hvor ikke alle koefficienter er 0, idet koefficienten til v 1 er 1.

17 enote LINEÆR AFHÆNGIGHED OG LINEÆR UAFHÆNGIGHED 17 Antag omvendt, at sættet er skrevet på formen (10.4.2), og lad k i nødvendigt) sættet, så i = 1, hvorefter vi har = 0. Vi nyordner (om k 1 v 1 = k 2 v 2 k n v n v 1 = k 2 k 1 v 2 k n k 1 v n. (10-4) Heraf ses det, at sættet er lineært afhængigt. Eksempel Lineært afhængigt sæt Ethvert vektorsæt, som indeholder nul-vektoren, er lineært afhængigt. Betragt for eksempel sættet (u, v, 0, w). Det er oplagt, at nul-vektoren kan skrives som linearkombination af de øvrige tre vektorer: 0 = 0u + 0v + 0w. Parameterfremstillinger for planer i rummet opstilles ved hjælp af to lineært uafhængige vektorer. Nedenfor giver vi først et eksempel på en plan, der indeholder origo, og dernæst et eksempel på en plan, der ikke indeholder origo. Eksempel Parameterfremstilling for en plan Der er givet en plan i rummet, som går gennem origo. Beskriv punkterne i planen ved hjælp af en parameterfremstilling.

18 enote LINEÆR AFHÆNGIGHED OG LINEÆR UAFHÆNGIGHED 18 O v R u P Q Figur 6.12: En plan i rummet gennem origo På den givne plan vælges to punkter Q og R, som ikke er origo, og som ikke ligger på en fælles linje gennem origo. Vektorerne u = OQ og v = OR vil da være lineært uafhængige, og kaldes planens retningsvektorer. Til ethvert punkt P i planen findes der netop ét reelt talpar (s, t) således, at OP= su + tv. Omvendt findes der også til ethvert reelt talpar (s, t) netop ét punkt P i planen, som opfylder OP= su + tv. Man siger, at {P er en parameterfremstilling for den givne plan. OP= su + tv, (s, t) R 2 } Eksempel Parameterfremstilling for en plan Beskriv den ved hjælp af en para- En plan i rummet går ikke gennem origo. meterfremstilling.

19 enote LINEÆR AFHÆNGIGHED OG LINEÆR UAFHÆNGIGHED 19 v R P B u Q b O Figur 6.13: En plan i rummet Først vælges der et begyndelsespunkt B i planen, og vi sætter b = OB. Dernæst vælges der to lineært uafhængige retningsvektorer u = BQ og v = BR, hvor Q og R ligger i planen. Til ethvert punkt P i planen findes der så netop ét reelt talpar (s, t) således, at OP= OB + BP= b + su + tv. Omvendt findes der ligeledes til ethvert reelt talpar (s, t) netop ét punkt P i planen, som opfylder OP= b + su + tv. Man siger, at {P er en parameterfremstilling for den givne plan. OP= b + su + tv, (s, t) R 2 } Vi anfører nu en generel metode til at opstille en parameterfremstilling for en plan. Bemærk at intervallerne, her kaldt I 1 og I 2, kan vælges frit med det formål at afgrænse planen fremfor at lade den strække sig uendeligt i hver retning.

20 enote DE SÆDVANLIGE BASER I PLANEN OG RUMMET 20 Metode Parameterfremstilling for en plan Givet en plan m og tre forskellige punkter R, B og Q på m samt origo O. Vektorerne v = BR og u = BQ kaldes retningsvektorer for m. En parameterfremstilling for m er da m = { P OP= b + su + tv hvor s I 1 og t I 2 }, hvor b = OB, og I 1 såvel som I 2 er givne intervaller. Opgave Giv en parameterfremstilling for det i planen liggende parallelogram A, som vist i figur A B v u b O Figur 6.14: Et parallellogram i planen 10.5 De sædvanlige baser i planen og rummet I den analytiske geometri viser man, hvordan tal og ligninger kan beskrive geometriske objekter og fænomener herunder vektorer. Her er begrebet koordinater afgørende. Det handler nemlig om, hvordan vi kan fastlægge de geometriske objekters placering i rummet og i forhold til hinanden ved hjælp af tal og talsæt. For at få grundlaget i orden skal vi vælge et vist antal vektorer, som vi udnævner til basisvektorer. Basisvektorer er vektorer, der ved hinandens hjælp udspænder et rum fuldstændigt (fx et 2D- eller 3D-rum), forstået på den måde at de kan beskrive alle andre

21 enote DE SÆDVANLIGE BASER I PLANEN OG RUMMET 21 vektorer i dette rum. Basisvektorerne ordnes dvs. arrangeres i en bestemt rækkefølge og udgør herefter en basis for det pågældende rum. Når en basis er givet, kan samtlige vektorer, der overhovedet er mulige at lave i det pågældende rum, beskrives ved hjælp af koordinater, som er basisvektorernes koefficienter, og koordinaterne samler vi som regel i såkaldte koordinatvektorer. Hvordan hele denne procedure foregår, udfolder vi først gennem standardbaserne i planen og rummet. Senere kommer vi ind på, at det ofte kan være hensigtsmæssigt at benytte andre baser end de sædvanlige, og på hvordan relationen mellem en vektors koordinater er i forskellige baser. Definition Standardbasis i planen Ved en standardbasis eller sædvanlig basis for de geometriske vektorer i planen forstås et ordnet sæt af to vektorer (i, j), som opfylder: i har længden 1, og j = î (det vil sige, j er tværvektor for i ). Ved et sædvanligt koordinatsystem i planen forstås en standardbasis (i, j) sammen med et valgt origo O. Koordinatsystemet skrives (O, i, j). Ved x-aksen og y-aksen forstås orienterede tallinjer gennem O, som er parallelle med henholdsvis i og j. Y 1 j O i 1 X Figur 6.15: Sædvanligt koordinatsystem i planen

22 enote DE SÆDVANLIGE BASER I PLANEN OG RUMMET 22 Sætning En vektors koordinater Hvis e = (i, j) er en standardbasis, kan enhver vektor v i planen på netop én måde skrives som en linearkombination af i og j: v = xi + yj. Koefficienterne x og y i linearkombinationen kaldes v s koordinater med hensyn til basen e, eller kortere: v s e-koordinater, og de samles i en koordinatvektor med følgende skrivemåde: [ ] x ev =. y Bemærk at den basis som v s koordinater er udtrykt i, er angivet sænket på venstre side af vektornavnet: e v. Man giver normalt standardbasen navnet e. Bevis Medtages i næste opdatering af enoten.

23 enote DE SÆDVANLIGE BASER I PLANEN OG RUMMET 23 Definition Et punkts koordinater Lad P være et vilkårligt punkt i planen, og lad (O, i, j) være et sædvanligt koordinatsystem i planen. Ved koordinaterne for P med hensyn til koordinatsystemet forstås koordinaterne for stedvektoren OP med hensyn til standardbasen (i, j). P(x,y) Y y yj x xi a O j i X Figur 6.16: Et punkts koordinater Indføringen af sædvanlig basis og koordinater for vektorer i rummet er en simpel udvidelse af den i planen.

24 enote DE SÆDVANLIGE BASER I PLANEN OG RUMMET 24 Definition Standardbasis i rummet Ved en standardbasis eller sædvanlig basis for de geometriske vektorer i rummet forstås et ordnet sæt af tre vektorer (i, j, k), som opfylder: i, j og k har alle længden 1, i, j og k er parvist ortogonale, og når i, j og k afsættes ud fra et valgt punkt, og når vi betragter i og j fra endepunktet af k, så overgår i i j, når i drejes omkring det valgte punkt med vinklen π 2 mod uret. Ved et sædvanligt koordinatsystem i rummet forstås en standardbasis (i, j, k) sammen med et valgt origo O. Koordinatsystemet skrives (O, i, j, k). Ved x-aksen, y-aksen og z-aksen forstås orienterede tallinjer gennem origo O, som er parallelle med henholdsvis i, j og k. Z 1 1 k i O j 1 Y X Figur 6.17: Sædvanligt koordinatsystem i rummet

25 enote DE SÆDVANLIGE BASER I PLANEN OG RUMMET 25 Sætning En vektors koordinater Hvis e = (i, j, k) er en standardbasis, kan enhver vektor v i rummet på netop én måde skrives som en linearkombination af i, j og k: v = xi + yj + zk. Koefficienterne x, y og z i linearkombinationen kaldes v s koordinater med hensyn til e-basis, eller kortere: v s e-koordinater, og de samles i en koordinatvektor med følgende skrivemåde: x ev = y. z Definition Et punkts koordinater Lad P være et vilkårligt punkt i rummet, og lad (O, i, j, k) være et sædvanligt koordinatsystem i rummet. Ved koordinaterne for P med hensyn til koordinatsystemet forstås koordinaterne for stedvektoren OP med hensyn til standardbasen (i, j, k). z Z P k a y i j Y O zk xi+yj x Q X Figur 6.18: Et punkts koordinator i rummet

26 enote VILKÅRLIGE BASER I PLANEN OG I RUMMET Vilkårlige baser i planen og i rummet Hvis der i planen er givet to lineært uafhængige vektorer, er det muligt at skrive enhver anden vektor i planen som en linearkombination af de to givne vektorer. På figur 6.19 betragter vi som eksempel de to lineært uafhængige vektorer a 1 og a 2 samt to andre vektorer u og v. v u a 2 O a 1 Figur 6.19: Koordinatsystem i planen med basis (a 1, a 2 ) Vi ser, at u = 1a 1 + 2a 2 og v = 2a 1 + 2a 2. (10-5) Disse linearkombinationer er entydige, idet u og v ikke kan skrives som linearkombination af a 1 og a 2 ved at benytte andre koefficienter end dem, der her indgår. Enhver anden vektor i planen kan på tilsvarende vis skrives som en entydig linearkombination af a 1 og a 2. Man siger, at de to vektorer a 1 og a 2 udspænder hele planen. Dette gør det muligt at generalisere begrebet basis. I stedet for en standardbasis e = (i, j) kan vi lige såvel vælge at benytte vektorsættet (a 1, a 2 ) som en basis for vektorerne i planen, netop fordi sættet af a 1 og a 2 udspænder samme plan som e. Hvis vi kalder basen a, så a = (a 1, a 2 ), siger man, at koefficienterne, der ses i linearkombinationerne ovenfor, er koordinaterne til u henholdsvis v med hensyn til basen a, eller kortere: u og v s a-koordinater, hvilket skrives således: au = [ 1 2 ] og a v = [ ] 2. (10-6) 2 For mængden af geometriske vektorer i rummet går vi frem på tilsvarende måde. Er der givet tre lineært uafhængige vektorer, kan enhver vektor i rummet på entydig vis skrives som en linearkombination af de tre givne vektorer. De udspænder hele rummet. Vi kan derfor i samme stil vælge de tre vektorer som en basis for alle rumvektorer og

27 enote VILKÅRLIGE BASER I PLANEN OG I RUMMET 27 udtrykke en vilkårlig rumvektor ved hjælp af koordinater med hensyn til denne basis. En fremgangsmåde til at bestemme koordinaterne er vist på figur 6.20, hvor der er givet en a-basis (a 1, a 2, a 3 ) samt en vilkårlig vektor u. P u a 3 O a 2 a 1 Q Figur 6.20: Koordinatsystem med basis (a 1, a 2, a 3 ) Husk på, at vektorerne i en basis ikke behøver at være vinkelrette på hinanden (ortogonale), som vi ellers er vant til med den sædvanlige standardbasis både i planen og i rummet. De skal blot være lineært uafhængige. Gennem u s endepunkt P trækkes en linje, som er parallel med a 3. Det punkt, hvor denne linje skærer den plan, der indeholder a 1 og a 2, betegnes Q. Der findes da to tal k 1 og k 2, så OQ= k 1 a 1 + k 2 a 2, fordi (a 1, a 2 ) udgør en basis i den plan, som indeholder a 1 og a 2. Endvidere findes der et tal k 3, så QP= k 3 a 3, da QP og a 3 er parallelle. Så har vi: u = OQ + QP= k 1 a 1 + k 2 a 2 + k 3 a 3. u har dermed koordinatsættet (k 1, k 2, k 3 ) med hensyn til basis a. Eksempel Koordinater med hensyn til en vilkårlig basis I rummet er der givet tre lineært uafhængige vektorer a 1, a 2 og a 3 som vist på figur 6.21.

28 enote VILKÅRLIGE BASER I PLANEN OG I RUMMET 28 u a 1 O a2 a 3 Figur 6.21: Koordinatsystem med basis (a 1, a 2, a 3 ) Da u kan skrives som en linearkombination af a 1, a 2 og a 3 ved u = 3a 1 + a 2 + 2a 3, (10-7) så har u koordinaterne (3, 1, 2) med hensyn til basen a givet ved a = (a 1, a 2, a 3 ), hvilket kort skrives som en koordinatvektor således: 3 au = 1. (10-8) 2 Vi samler overvejelserne om vilkårlige baser ovenfor i den følgende mere formelle definition.

29 enote VILKÅRLIGE BASER I PLANEN OG I RUMMET 29 Definition Vektorers koordinater med hensyn til en basis Ved en basis a for de geometriske vektorer i planen forstås et vilkårligt ordnet sæt af to lineært uafhængige vektorer (a 1, a 2 ). Lad en vilkårlig vektor u være bestemt ved linearkombinationen u = xa 1 + ya 2. Koefficienterne x og y kaldes u s koordinater med hensyn til basis a, eller kortere: u s a-koordinater, og de samles i en koordinatvektor med følgende skrivemåde: [ ] x au =. (10-9) y Ved en basis b for de geometriske vektorer i rummet forstås et vilkårligt ordnet sæt af tre lineært uafhængige vektorer (b 1, b 2, b 3 ). Lad en vilkårlig vektor v være bestemt ved linearkombinationen v = xb 1 + yb 2 + zb 3. Koefficienterne x, y og z kaldes for v s koordinater med hensyn til basis b, eller kortere: v s b- koordinater, og de samles i en koordinatvektor med følgende skrivemåde: x bv = y. (10-10) z En given vektors koordinatsæt ændres, når man skifter basis. Denne afgørende pointe tager vi hul på i den følgende opgave.

30 enote VILKÅRLIGE BASER I PLANEN OG I RUMMET 30 Opgave O j a 2 i a 1 Figur 6.22: Basisskifte På figur 6.22 er der i planen givet standardbasis e = (i, j) samt en anden basis a = (a 1, a 2 ). 1. En vektor u har koordinaterne (5, 1) med hensyn til basis e. Bestem u s a-koordinater. 2. En vektor v har koordinaterne ( 1, 2) med hensyn til basis a. Bestem v s e-koordinater. Bemærk hvor vigtigt det er at man er klar over, hvilken basis koordinaterne er givet i!

31 enote VEKTORREGNING VED HJÆLP AF KOORDINATER 31 Opgave b O c a d Figur Det fremgår af figur 6.23, at a, b og c er lineært uafhængige. En basis m kan derfor defineres ved (a, b, c). Bestem koordinatvektoren m d. 2. Det fremgår også af figuren, at (a, b, d) er en basis. Lad os kalde denne basis n. Bestem koordinatvektoren n c. 3. Indtegn med origo som begyndelsespunkt den vektor u, som har m-koordinaterne 2 mu = Vektorregning ved hjælp af koordinater Når man har valgt en basis for de geometriske vektorer i planen (eller i rummet), så kan alle vektorer beskrives og fastlægges ved hjælp af deres koordinater med hensyn til den valgte basis. Til de to regneoperationer addition og multiplikation med skalar, som tidligere er indført i denne enote ved geometrisk konstruktion, får vi hermed et særdeles praktisk alternativ. I stedet for at udføre de geometriske regne-konstruktioner kan vi blot gennemføre taludregninger med de koordinater, der svarer til den valgte basis.

32 enote VEKTORREGNING VED HJÆLP AF KOORDINATER 32 Vi illustrerer dette med et eksempel fra planen, hvor der er givet en basis a ved a = (a 1, a 2 ) samt to vektorer u og v afsat ud fra O, se figur Opgaven består i at bestemme vektoren b = 2u v, og vi vil gøre det på to forskellige måder. v a 2 u b (4,2) O a 1 Figur 6.24: Linearkombination bestemt vha. koordinater Metode 1 (geometrisk): Vi udfører regneoperationerne som defineret i definition 10.2 og definition 10.3 ud fra de grå hjælpevektorer i figur Metode 2 (algebraisk): Vi aflæser koordinaterne for u og v og udfører regneoperationerne direkte på koordinaterne: [ 1 ab = 2 a u a v = 2 2 ] [ 2 2 ] = [ ] 4. (10-11) 2 Herefter kan b tegnes direkte ud fra dens koordinater (4, 2) med hensyn til basen a. At vi har ret til at følge denne fremgangsmåde, fremgår af den følgende sætning.

33 enote VEKTORREGNING VED HJÆLP AF KOORDINATER 33 Sætning Grundlæggende koordinat-regneregler I planen eller rummet er der givet to vektorer u og v samt et reelt tal k. Der er endvidere valgt en vilkårlig basis a. De to regneoperationer u + v og k u kan da udføres ved hjælp af koordinater således: 1. a (u + v) = a u + a v 2. a (ku) = k a u Sagt med ord: Koordinaterne for en vektorsum fås ved at lægge koordinaterne for addenderne sammen. Og koordinaterne for en vektor ganget med et tal er vektorens koordinater ganget med tallet. Bevis Antag, at koordi- Vi gennemfører beviset for mængden af de geometriske rumvektorer. naterne for u og v med hensyn til den valgte basis a er givet ved Vi har da: u 1 v 1 au = u 2 og a v = v 2. (10-12) u 3 v 3 u = u 1 a 1 + u 2 a 2 + u 3 a 3 og v = v 1 a 1 + v 2 a 2 + v 3 a 3 (10-13) og dermed ifølge den kommutative, associative og distributive regel fra sætning 10.13: u + v = (u 1 a 1 + u 2 a 2 + u 3 a 3 ) + (v 1 a 1 + v 2 a 2 + v 3 a 3 ) = (u 1 + v 1 )a 1 + (u 2 + v 2 )a 2 + (u 3 + v 3 )a 3, (10-14) hvilket medfører, at u 1 + v 1 u 1 v 1 a(u + v) = u 2 + v 2 = u 2 + v 2 = a u + a v, (10-15) u 3 + v 3 u 3 v 3 hvorefter første del af beviset er fuldført. Ved anden del af beviset benytter vi igen en distributiv regneregel fra sætning 10.13: ku = k(u 1 a 1 + u 2 a 2 + u 3 a 3 ) = (k u 1 )a 1 + (k u 2 )a 2 + (k u 3 )a 3, (10-16) hvilket medfører, at k u 1 u 1 a(ku) = k u 2 = k u 2 = k a u, (10-17) k u 3 u 3

34 enote VEKTORREGNING VED HJÆLP AF KOORDINATER 34 hvorefter anden del af beviset er fuldført. Sætning gør det muligt at gennemføre mere komplicerede regneopgaver ved hjælp af koordinater, som de følgende eksempler viser. Eksempel Koordinatvektor for en linearkombination De tre plane vektorer a, b og c har følgende koordinatvektorer med hensyn til en valgt basis v: [ ] [ ] [ ] va =, v b = og v c =. (10-18) Bestem koordinatvektoren for d = a 2b + 3c med hensyn til basis v. Vi går frem sådan: vd = v (a 2b + 3c) = v (a + ( 2)b + 3c) = v a + v ( 2b) + v (3c) = v a 2 v b + 3 v c [ ] [ ] [ = ] = [ ] Her opnås det tredje lighedstegn ved første del af sætning og det fjerde lighedstegn ved anden del af sætning

35 enote VEKTORREGNING VED HJÆLP AF KOORDINATER 35 Eksempel En plans parameterfremstilling i koordinater O v R u P Q Figur 6.25: En plan i rummet Planen gennem origo, som er vist på figur 6.25, har ifølge eksempel parameterfremstillingen {P OP= su + tv, (s, t) R 2 }. (10-19) Antag, at der i rummet er givet en basis a, og at u 1 v 1 au = u 2 og a v = v 2. u 3 v 3 Parameterfremstillingen ( ) kan da skrives på koordinatform således: hvor a OP= (x, y, z) og (s, t) R 2. x u 1 v 1 y = s u 2 + t v 2, (10-20) z u 3 v 3

36 enote VEKTORLIGNINGER OG MATRIXALGEBRA 36 Eksempel En plans parameterfremstilling i koordinater v R P B u Q b O Figur 6.26: En plan i rummet Planen i figur 6.26 har ifølge eksempel parameterfremstillingen {P Antag, at der i rummet er givet en basis a, og at OP= b + su + tv ; (s, t) R 2 }. (10-21) b 1 ab = b 2, a u = u 2 og a v = v 2. b 3 u 3 v 3 Parameterfremstillingen ( ) kan da skrives på koordinatform således: hvor a OP= (x, y, z) og (s, t) R 2 u 1 x b 1 u 1 v 1 y = b 2 + s u 2 + t v 2, (10-22) z b 3 u 3 v 3 v Vektorligninger og matrixalgebra En lang række problemer vedrørende vektorer fører til vektorligninger. Hvis vi ønsker at løse ligningerne ved hjælp af vektorernes koordinater med hensyn til en given basis, opstår der lineære ligningssystemer. Problemerne kan da løses ved hjælp af matrix-

37 enote VEKTORLIGNINGER OG MATRIXALGEBRA 37 metoder, der ligger i forlængelse af enote 2. Det viser vi eksempler p i dette afsnit, som opsummeres ved hjlp af begrebet koordinatmatricer (se særligt den afsluttende opgave 10.47). Eksempel Om en vektor er en linearkombination af andre vektorer Der er i rummet givet en basis a og tre vektorer u, v og p, som med hensyn til basis a har koordinaterne au = 1, a v = 4 og a p = Undersøg, om p er en linearkombination af u og v. Vi skal undersøge, om der findes koefficienter k 1, k 2 således, at k 1 u + k 2 v = p. Vi opstiller den tilsvarende koordinatvektorligning k k 2 4 = 7, som er ækvivalent med det lineære ligningssystem 2k 1 + k 2 = 0 k 1 + 4k 2 = 7 5k 1 + 3k 2 = 1. (10-23) Vi ser på ligningssystemets totalmatrix T og angiver (uden mellemregninger) matricens trappeform: T = trap(t) = 0 1 2, (10-24) hvor trappeformen er ækvivalent med det reducerede lineære ligningssystem 1k 1 + 0k 2 = 1 0k 1 + 1k 2 = 2 0k 1 + 0k 2 = 0 k 1 = 1 k 2 = 2. (10-25)

38 enote VEKTORLIGNINGER OG MATRIXALGEBRA 38 Ligningssystemet har altså netop én løsning for de to ubekendte: k 1 = 1 og k 2 = 2, hvorfor der åbenbart gælder: 1u + 2v = p. Eksempel Om et vektorsæt er lineært afhængigt Der er i rummet givet en basis v og tre vektorer a, b og c, som med hensyn til denne basis har koordinaterne va = 1, v b = 0 og v c = Undersøg, om vektorsættet (a, b, c) er lineært afhængigt. Vi vil undersøge, om der findes en egentlig linearkombination k 1 a + k 2 b + k 3 c = 0, da sætning 10.24section.10.4evncount fortæller, at vektorerne er linert afhngige, hvis der findes andre løsninger til denne ligning end nulløsningen (k 1, k 2, k 3 ) = 0. Vi ser på den tilsvarende koordinatvektorligning, k k k 3 3 = 0, som er ækvivalent med det homogene lineære ligningssystem 5k 1 + k 2 + 2k 3 = 0 k 1 + 3k 3 = 0 3k 1 + 4k 2 + k 3 = 0. (10-26) Vi opstiller ligningssystemets totalmatrix T og angiver (uden mellemregninger) matricens trappeform: T = trap(t) = (10-27) Vi ser, at ligningssystemet kun har nulløsningen k 1 = 0, k 2 = 0 og k 3 = 0. Det undersøgte vektorsæt (a, b, c) er derfor lineært uafhængigt. Man ville derfor kunne vælge (a, b, c) som en ny basis for mængden af rumvektorer.

39 enote VEKTORLIGNINGER OG MATRIXALGEBRA 39 I det følgende eksempel genoptager vi diskussionen om forholdet mellem koordinater og basisskifte fra opgave Eksempel Nye koordinater når der skiftes basis O j a 2 i a 1 Figur 6.27: Basisskifte På figur 6.27 er der i planen givet en standardbasis e = (i, j) og en anden basis a = (a 1, a 2 ). Når der skiftes basis, ændres givne vektorers koordinater. Her opstiller vi en systematisk metode til at udtrykke ændringen i koordinater ved hjælp af et matrixvektorprodukt. Først aflæser vi a-basisvektorernes e-koordinater: ea 1 = [ 1 2 ] og e a 2 = [ ] 1. (10-28) 1 [ ] v1 Antag, at en vektor v har koordinatsættet a v =. Bestem e-koordinaterne for v. v 2 Vi har, at v = v 1 a 1 + v 2 a 2, og dermed ifølge sætning 10.40: Hvis vi sætter M = [ ] [ ] 1 1 ev = v 1 + v 2 = 2 1 [ ][ ] 1 1 v1 = 2 1 v 2 [ ] 1 1 av. 2 1 [ ] 1 1, udtrykkes v s e-koordinater ved matrixvektorproduktet 2 1 ev = M av. (10-29)

40 enote VEKTORLIGNINGER OG MATRIXALGEBRA 40 Det ses, at matricen M " skifter basis" på vektoren i denne operation. Vi kan med fordel tilføje en synlig markering af, at den skifter fra a-koordinater til e-koordinater, ved at skrive e M a. Denne notation vil blive brugt flittigt senere hen i enote 7 og fremefter. [ ] v1 Antag, at en vektor v har koordinatsættet e v =. Bestem a-koordinaterne for v. v 2 Vi benytter den allerede fundne sammenhæng ( ) og ganger fra venstre på begge sider af ligmedtegnet med den inverse matrix til M. Vi får herved a v isoleret som ønsket: M 1 e v = M 1 M av a v = M 1 ev. (10-30) Mens M " skiftede basis" på vektoren før, er det nu M 1 der har denne rolle. Det tyder på at hvis en matrix skifter koordinater én vej, så skifter dens inverse matrix koordinater den anden vej. Dette undersøges nærmere i enote 7 hvor vi viser: em a a (M 1 ) e. Opgave Ved en koordinatmatrix med hensyn til en given basis a for et sæt af vektorer forstår man den matrix, der opstår, når man sætter vektorernes a-koordinatvektorer sammen til en matrix. Beskriv matricen T i eksempel og eksempel og matricen M i eksempel som koordinatmatricer.

41 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS Sætninger om vektorer i en standard e-basis I dette afsnit arbejder vi med standard-koordinatsystemer både i planen og rummet. Vi indfører to forskellige multiplikationer mellem vektorer: prikproduktet, der både defineres i planen og rummet, og krydsproduktet, der kun defineres i rummet. Vi ser på geometriske anvendelser af disse multiplikationsformer og på geometriske fortolkninger af determinanter Prikproduktet af to vektorer Definition Prikprodukt i planen [ ] a1 I planen er der givet to vektorer e a = og e b = skalarproduktet) af a og b forstås tallet a 2 [ b1 b 2 ]. Ved prikproduktet (eller a b = a 1 b 1 + a 2 b 2. (10-31) Definition Prikprodukt i rummet a 1 b 1 I rummet er der givet to vektorer e a = a 2 og e b = b 2. Ved prikproduktet (eller a 3 b 3 skalarproduktet) af a og b forstås tallet a b = a 1 b 1 + a 2 b 2 + a 3 b 3. (10-32) For prikproduktet mellem to vektorer gælder de følgende regneregler.

42 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 42 Sætning Regneregler for prikprodukt Givet tre vektorer a, b og c i planen eller rummet samt tallet k. Der gælder: 1. a b = b a (kommutativ regel) 2. a (b + c) = a b + a c (distributiv regel) 3. (ka) b = a (kb) = k(a b) 4. a a = a 2 5. a + b 2 = a 2 + b 2 + 2a b. Bevis Reglerne 1, 2 og 3 følger af simpel koordinatudregning. Regel 4 følger af Pythagoras sætning, og regel 5 er en direkte følge af reglerne 1, 2 og 4. I de efterfølgende tre sætninger ser vi på geometriske anvendelser af prikproduktet. Sætning Længde af en vektor Lad v være en vilkårlig vektor i planen eller rummet. Længden af v opfylder: v = v v. (10-33) Bevis Sætningen følger umiddelbart af regneregel 4 i sætning

43 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 43 Eksempel Længde af en vektor Givet vektoren v i rummet og, at e v = (1, 2, 3). Vi har da v = = 14. Den efterfølgende sætning handler om vinklen mellem to vektorer, se figur b v O a Figur 6.28: Vinklen mellem to vektorer Sætning Vinkel mellem vektorer I planen eller rummet er der givet to egentlige vektorer a og b. Vinklen v mellem a og b opfylder: cos(v) = a b (10-34) a b Bevis Sætningen kan vises ud fra cosinus-relationen. Undervejs får man også brug for regel 5 i sætning Detaljerne overlades til læseren. Af sætningen ovenfor følger umiddelbart følgende sætning.

44 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 44 Følgesætning Vinklers størrelsesforhold Betragt situationen i figur Der gælder: 1. a b = 0 vinkel(a, b) = π 2 2. a b > 0 vinkel(a, b) < π 2 3. a b < 0 vinkel(a, b) > π 2 De to følgende sætninger er tilegnet ortogonale projektioner. På figur 6.29 er der i planen eller rummet afsat to vektorer a og b ud fra origo. b O v a P proj(b,a) Figur 6.29: To vektorer afsat i planen Betragt det vinkelrette nedfældningspunkt P af b s endepunkt på den linje, som indeholder a. Ved den ortogonale projektion af b på a forstås vektoren proj(b, a) = OP. Sætning Længden af en projektion Givet to egentlige vektorer a og b i planen eller rummet. Om længden af den ortogonale projektion af b på a gælder: proj(b, a) = a b a. (10-35) Hvis du siger " projektionen af b på a", så er det nemt at huske rækkefølgen af vektorerne i udtrykket proj(b, a)..

45 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 45 Bevis Ved brug af kendt sætning vedrørende retvinklede trekanter samt sætning (10.53) fås proj(b, a) = cos(v) b = a b a. Sætning Formel for projektionsvektor Givet to egentlige vektorer a og b i planen eller rummet. Om den ortogonale projektion af b på a gælder: proj(b, a) = a b a 2 a. (10-36) Bevis Hvis a og b er ortogonale, er sætningen klart opfyldt, da projektionen i så fald er nulvektoren. I modsat fald lad sign(a b) betegne fortegnet for a b. Der gælder, at sign er positiv netop, når a og proj(b, a) er ensrettede, og negativ netop, når de er modsatrettede. Vi får derfor: a proj(b, a) = sign(a b) proj(b, a) a = a b a 2 a, hvor vi undervejs har benyttet sætning samt, at a a er en enhedsvektor pegende i a s retning. Bemærk i beviset, at en enhedsvektor altid kan skaffes i en bestemt retning ved at dividere en vilkårlig vektor i den retning med sin egen længde.

46 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS Geometrisk tolkning af determinant af (2 2)-matrix En trekant (p, a, b) er bestemt ved to vektorer afsat ud fra et fælles begyndelsespunkt p, se figur Sætningen herunder viser, hvordan en sådan trekants areal kan udregnes vha. determinanten. Figur 6.30: En trekant udspændt af to vektorer i planen Sætning Areal af trekant ved determinant Arealet af trekant (p, a, b), hvor a og b er vektorer afsat ud fra et fælles begyndelsespunkt p, er den numeriske værdi af den halve determinant af den (2 2)- matrix, der fås ved at sætte a og b ind som søjler i matricen: Areal( (p, a, b)) = 1 det ( [a b] ) 2 Bevis Arealet af en trekant er som bekendt halvdelen af grundlinjen gange højden, Areal( ) = 1 2 gh. Vi kan vælge længden a af a som grundlinje, g = a. Højden i trekanten er længden af b s projektion ind på en linje vinkelret på a, dvs. a s tværvektor â: h = proj(b, â) = b â â (10-37)

47 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 47 jævnfør sætning Tværvektoren er givet ved â = [ a2 a 1 ]. Derfor er arealet: Areal( (p, a, b)) = 1 2 hg = 1 b â a 2 â = 1 b â 2 = 1 2 a 1b 2 a 2 b 1 = 1 ( [ 2 det a1 b 1 a 2 b 2 = 1 det ( [a b] ). 2 ] ) (10-38) Vi har benyttet ved tredje ligmedtegn, at a = â, og har ved femte ligmedtegn brugt formlen for determinanten af en (2 2)-matrix baglæns. Sætningen er hermed blevet bevist. Af sætning følger umiddelbart følgende. Følgesætning Areal af parallelogram ved determinant Arealet af det af vektorerne a og b udspændte parallelogram er lig med den numeriske værdi af determinanten af den (2 2)-matrix, der fås ved at sætte a og b ind som søjler i matricen Krydsprodukt og rumprodukt Krydsproduktet af to vektorer og rumproduktet af tre vektorer indføres ved hjælp af determinanter.

48 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 48 Definition Krydsprodukt I rummet er der givet to vektorer e a = a 1 a 2 a 3 og e b = Ved krydsproduktet (eller vektorproduktet) a b af a og b forstås vektoren v givet ved b 1 b 2 b 3. [ ] a2 b det 2 a 3 b 3 [ ] ev = a3 b det 3 a 1 b 1. (10-39) [ ] a1 b det 1 a 2 b 2 Krydsproduktet har en markant geometrisk betydning. Sammenhold figur 6.31 og den efterfølgende sætning. a x b p v a b Figur 6.31: Krydsprodukt vist geometrisk

49 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 49 Sætning Areal af trekant ved krydsprodukt For to lineært uafhængige vektorer a og b, som har den mellemliggende vinkel v, opfylder krydsproduktet a b følgende: 1. a b er ortogonal på både a og b. 2. a b = 2 Areal( (p, a, b)). 3. Vektorsættet (a, b, a b) er i højrestilling: Set fra spidsen af a b er retningen fra a til b mod uret. Som det sidste punkt i sætningen antyder, er faktorernes orden ikke ligegyldig i krydsprodukter. Højrehåndsreglen er god til at huske højrestillinger: Grib fat med din højre hånd om vektor a b, så tommelfingeren peger langs med vektoren i positiv retning. Dine andre fingre, der kurver omkring vektoren, peger da i retningen fra a imod b. Omvendt, hvis du tager krydsproduktet af to vektorer a og b, så kurv dine fingre i retningen fra a imod b, og du ved straks, hvilken vej den resulterende vektor a b peger, nemlig langs med tommelfingeren. Af sætning følger umiddelbart følgende. Følgesætning Areal af parallelogram ved krydsprodukt Arealet af det parallelogram, der udspændes af vektorerne a og b, er lig med a b.

50 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 50 Definition Rumprodukt a 1 Rumproduktet Rum(a, b, c) af tre vektorer e a = a 2, e b = a 3 defineres ved Rum(a, b, c) = (a b) c, hvilket videre kan udtrykkes ved b 1 b 2 b 3 og e c = c 1 c 2 c 3 Rum(a, b, c) = (a b) c = (c 1 (a 2 b 3 a 3 b 2 ) + c 2 (a 3 b 1 a 1 b 3 ) + c 3 (a 1 b 2 a 2 b 1 ) a 1 b 1 c 1 = det a 2 b 2 c 2 a 3 b 3 c 3 = det ([ e a e b e c]). (10-40) Geometrisk tolkning af determinant af (3 3)-matrix Et tetraeder (p, a, b, c) (en " trekantet pyramide" ) er udspændt af vektorerne a, b og c afsat ud fra punktet p som vist i figur Herunder gives en sætning til udregning af rumfanget af et sådant tetraeder vha. determinanten.

51 enote SÆTNINGER OM VEKTORER I EN STANDARD E-BASIS 51 Figur 6.32: Et tetraeder udspændt af tre vektorer i rummet Trekanter symboliseres sædvanligvis ved, tetraedre ved og firkanter ved. Sætning Rumfang af tetraeder Rumfanget af tetraederet (p, a, b, c) er Vol( (p, a, b, c)) = 1 det ([a b c]). (10-41) 6 Bevis Fra elementær rumgeometri vides, at rumfanget Vol( (p, a, b, c)) af et tetraeder (p, a, b, c), der er udspændt af vektorerne a, b og c afsat ud fra punktet p, er en tredjedel af grundfladens areal gange højden, Vol( ) = 1 3 Ah. Vi vælger en vilkårlig af fladerne som grundflade. Arealet A af den trekantede grundflade (p, a, b) kan bestemmes vha. sætning 10.60: A = Areal( (p, a, b)) = 1 a b. 2 Den tilhørende højde h er den vinkelrette afstand fra grundfladen til modstående spids, hvilket er lig med længden af projektionen af c på en vektor, der står lodret på grundfladen. Jævnfør definitionen af krydsprodukt ved vi, at a b netop står vinkelret på grundtrekanten. Denne kan derfor bruges, så højden er h = proj(c, a b) = (a b) c a b. (10-42) Volumet bestemmes: Vol( (p, a, b, c)) = 1 3 Ah = (a b) c a b 2 a b (10-43) = 1 (a b) c. 6

Geometriske vektorer. enote En geometrisk vektor

Geometriske vektorer. enote En geometrisk vektor enote 6 1 enote 6 Geometriske vektorer Formålet med denne note er at give en introduktion til geometriske vektorer i planen og rummet, som sigter mod at introducere en række af de metoder, der gør sig

Læs mere

Vektorrum. enote Generalisering af begrebet vektor

Vektorrum. enote Generalisering af begrebet vektor enote 7 1 enote 7 Vektorrum I denne enote opstilles en generel teori for mængder, for hvilke der er defineret addition og multiplikation med skalar, og som opfylder de samme regneregler som geometriske

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

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

Vektorer og lineær regression. Peter Harremoës Niels Brock

Vektorer og lineær regression. Peter Harremoës Niels Brock Vektorer og lineær regression Peter Harremoës Niels Brock April 2013 1 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

A U E R B A C H M I K E # e z. a z. # a. # e x. # e y. a x

A U E R B A C H M I K E   # e z. a z. # a. # e x. # e y. a x M A T E M A T I K B A M I K E A U E R B A C H WWW.MATHEMATICUS.DK z a z # e z # a a x # e x ay # e y y x Matematik B A 2. udgave, 207 Disse noter er skrevet til matematikundervisning på stx og kan frit

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

M A T E M A T I K. # e z. # a. # e x. # e y A U E R B A C H M I K E. a z. a x

M A T E M A T I K. # e z. # a. # e x. # e y A U E R B A C H M I K E. a z. a x M A T E M A T I K B A M I K E A U E R B A C H WWW.MATHEMATICUS.DK z a z # e z # a a x # e x ay # e y y x Matematik B A. udgave, 206 Disse noter er skrevet til matematikundervisning på stx og kan frit anvendes

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

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

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

Mike Vandal Auerbach. Geometri i planen. # b. # a. # a # b.

Mike Vandal Auerbach. Geometri i planen. # b. # a. # a # b. Mike Vandal Auerbach Geometri i planen # a # a www.mathematicus.dk Geometri i planen 1. udgave, 2018 Disse noter dækker kernestoffet i plangeometri på stx A- og B-niveau efter gymnasiereformen 2017. Al

Læs mere

Afstande, skæringer og vinkler i rummet

Afstande, skæringer og vinkler i rummet Afstande, skæringer og vinkler i rummet Frank Villa 2. maj 202 c 2008-20. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold

Læs mere

Afstande, skæringer og vinkler i rummet

Afstande, skæringer og vinkler i rummet Afstande, skæringer og vinkler i rummet Frank Nasser 9. april 20 c 2008-20. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her.

Læs mere

Frederiksberg HF-kursus Vektorer i planen, Mat B, SSO Kenneth Leerbeck, 2. J. Vektorer. planen

Frederiksberg HF-kursus Vektorer i planen, Mat B, SSO Kenneth Leerbeck, 2. J. Vektorer. planen Vektorer i planen English abstract This report is about the mathematical concept vectors. It explains what a vector is, and how vectors are indicated with coordinates and arrows. It explains calculating

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

Analytisk Geometri og Vektorer

Analytisk Geometri og Vektorer Matematikprojekt om Analytisk Geometri og Vektorer Lavet af Arendse Morsing Gunilla Olesen Julie Slavensky Michael Hansen 19 November 2010 Indhold I Analytisk plan og rum-geometri................. 3 I

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

Egenskaber ved Krydsproduktet

Egenskaber ved Krydsproduktet Egenskaber ved Krydsproduktet Frank Nasser 23. december 2011 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold

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

3D-grafik Karsten Juul

3D-grafik Karsten Juul 3D-grafik 2005 Karsten Juul Når der i disse noter står at du skal få tegnet en figur, så er det meningen at du skal få tegnet den ved at taste tildelinger i Mathcad-dokumentet RumFig2 Det er selvfølgelig

Læs mere

A U E R B A C H M I K E # e z. a z. # a. # e x. # e y. a x

A U E R B A C H M I K E   # e z. a z. # a. # e x. # e y. a x M A T E M A T I K A 3 M I K E A U E R B A C H WWW.MATHEMATICUS.DK z a z # e z # a a x # e x ay # e y y x Matematik A3. udgave, 206 Disse noter er skrevet til matematikundervisning på stx og kan frit anvendes

Læs mere

Todimensionelle Vektorer

Todimensionelle Vektorer Todimensionelle Vektorer Frank Villa 15. februar 2012 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold

Læs mere

VEKTORGEOMETRI del 1 Vektorregning Parameterfremstillinger Produkter af vektorer

VEKTORGEOMETRI del 1 Vektorregning Parameterfremstillinger Produkter af vektorer VEKTORGEOMETRI del 1 Vektorregning Parameterfremstillinger Produkter af vektorer x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium 1 Indhold REPETITION OG KOORDINATER... REGNING MED VEKTORER... 8 STEDVEKTOR... 1 VEKTOR

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

Todimensionale Vektorer

Todimensionale Vektorer Todimensionale Vektorer Frank Villa 6. december 2014 Dette dokument er en del af MatBog.dk 2008-2012. IT Teaching Tools. ISBN-13: 978-87-92775-00-9. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Egenskaber ved Krydsproduktet

Egenskaber ved Krydsproduktet Egenskaber ved Krydsproduktet Frank Nasser 12. april 2011 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Bemærk:

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

INTRODUKTION TIL VEKTORER

INTRODUKTION TIL VEKTORER INTRODUKTION TIL VEKTORER x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium 1 Indholdsfortegnelse HVORFOR INDFØRES VEKTORER?... 3 VEKTORER... 5 Vektoraddition... 7 Kræfternes parallelogram... 9 Multiplikation af vektor

Læs mere

M A T E M A T I K A 3

M A T E M A T I K A 3 M A T E M A T I K A 3 M I K E A U E R B A C H WWW.MATHEMATICUS.DK z a z # e z # a a x # e x ay # e y y x Matematik A3. udgave, 206 Disse noter er skrevet til matematikundervisning på stx og kan frit anvendes

Læs mere

Vektorrum. Vektorer på en ret linje

Vektorrum. Vektorer på en ret linje Vektorrum Vektorer på en ret linje Som vi tidligere har set adskillige gange, kan punkterne på en uendelig ret linje entydigt identificeres med de reelle tal. (Man taler jo ligefrem om den reelle talakse,

Læs mere

Mathematicus AB1. # a # b. # a # b. Mike Vandal Auerbach.

Mathematicus AB1. # a # b. # a # b. Mike Vandal Auerbach. Mathematicus AB1 # a # b # a # b Mike Vandal Auerbach www.mathematicus.dk Mathematicus AB1 1. udgave, 2017 Disse noter er skrevet til matematikundervisning på stx og må anvendes til ikke-kommercielle formål.

Læs mere

Produkter af vektorer i 2 dimensioner. Peter Harremoës Niels Brock

Produkter af vektorer i 2 dimensioner. Peter Harremoës Niels Brock Produkter af vektorer i dimensioner Peter Harremoës Niels Brock Septemer 00 Indledning Disse noter er skrevet som supplement og delvis erstatning for tilsvarende materiale i øgerne Mat B og Mat A. Vi vil

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

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

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

Egenværdier og egenvektorer

Egenværdier og egenvektorer enote 9 enote 9 Egenværdier og egenvektorer Denne note indfører begreberne egenværdier og egenvektorer for lineære afbildninger i vilkårlige generelle vektorrum og går derefter i dybden med egenværdier

Læs mere

Vektorer. Ib Michelsen

Vektorer. Ib Michelsen Vektorer Ib Michelsen Ikast 018 Forside: Daniel (og Kristian) demonstrerer "kræfternes parallelogram". Bemærkninger om tegningen og notation: Vektorerne er v, w1 og w. GeoGebra (som tegningen er lavet

Læs mere

VEKTORGEOMETRI del 2 Skæringer Projektioner Vinkler Afstande

VEKTORGEOMETRI del 2 Skæringer Projektioner Vinkler Afstande VEKTORGEOMETRI del Skæringer Projektioner Vinkler Afstande x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium Februar 019 ; Michael Szymanski ; mz@ghg.dk 1 Indhold OVERSIGT... 3 SKÆRINGSPUNKTER OG RØRINGSPUNKTER...

Læs mere

Hvad er matematik? C, i-bog ISBN 978 87 7066 499 8

Hvad er matematik? C, i-bog ISBN 978 87 7066 499 8 Et af de helt store videnskabelige projekter i 1700-tallets Danmark var kortlægningen af Danmark. Projektet blev varetaget af Det Kongelige Danske Videnskabernes Selskab og løb over en periode på et halvt

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

Vektorregning. Vektorer som lister

Vektorregning. Vektorer som lister 10 Vektorregning Vektorer som lister En vektor laves nemmest som en liste på TI-89 Titanium / Voyage 200. I nedenstående skærmbillede ser du, hvordan man definerer vektorer og laver en simpel udregning

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

Omskrivningsregler. Frank Nasser. 10. december 2011

Omskrivningsregler. Frank Nasser. 10. december 2011 Omskrivningsregler Frank Nasser 10. december 2011 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Trekants- beregning for hf

Trekants- beregning for hf Trekants- beregning for hf C C 5 l 5 A 34 8 B 018 Karsten Juul Indhold 1. Vinkler... 1 1.1 Regler for vinkler.... 1. Omkreds, areal, højde....1 Omkreds..... Rektangel....3 Kvadrat....4 Højde....5 Højde-grundlinje-formel

Læs mere

TREKANTER. Indledning. Typer af trekanter. Side 1 af 7. (Der har været tre kursister om at skrive denne projektrapport)

TREKANTER. Indledning. Typer af trekanter. Side 1 af 7. (Der har været tre kursister om at skrive denne projektrapport) Side 1 af 7 (Der har været tre kursister om at skrive denne projektrapport) TREKANTER Indledning Vi har valgt at bruge denne projektrapport til at udarbejde en oversigt over det mest grundlæggende materiale

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] 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

Forslag til hjemmeopgaver, som forbereder arbejdet med de nye emner den pågældende kursusgang, men primært er baseret på gymnasiepensum:

Forslag til hjemmeopgaver, som forbereder arbejdet med de nye emner den pågældende kursusgang, men primært er baseret på gymnasiepensum: Forslag til hjemmeopgaver, som forbereder arbejdet med de ne emner den pågældende kursusgang, men primært er baseret på gmnasiepensum: Ordinær kursusgang : Introduktion til vektorer og matricer. Regning

Læs mere

Lidt alment om vektorrum et papir som grundlag for diskussion

Lidt alment om vektorrum et papir som grundlag for diskussion Definition : vektorrum, vektorer Et vektorrum er en mængde af elementer med operationerne sum (+) og numerisk multiplikation (), så følgende regler gælder for alle a, b, c og for alle reelle tal s, t R.

Læs mere

Vinkelrette linjer. Frank Villa. 4. november 2014

Vinkelrette linjer. Frank Villa. 4. november 2014 Vinkelrette linjer Frank Villa 4. november 2014 Dette dokument er en del af MatBog.dk 2008-2012. IT Teaching Tools. ISBN-13: 978-87-92775-00-9. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Lineære 1. ordens differentialligningssystemer

Lineære 1. ordens differentialligningssystemer enote enote Lineære ordens differentialligningssystemer Denne enote beskriver ordens differentialligningssystemer og viser, hvordan de kan løses enoten er i forlængelse af enote, der beskriver lineære

Læs mere

Vektorregning for 11. årgang.

Vektorregning for 11. årgang. Vektorregning for 11. årgang. 1. Vektorer side 1-2 2. Linjer side 2 -. Planer side - 7. Skæring mellem linje og plan side 8-9 A1: Om at tegne rumlige figuer side 0-1 A2: Løsning af ligningssystemer side

Læs mere

Gradienter og tangentplaner

Gradienter og tangentplaner enote 16 1 enote 16 Gradienter og tangentplaner I denne enote vil vi fokusere lidt nærmere på den geometriske analyse og inspektion af funktioner af to variable. Vi vil især studere sammenhængen mellem

Læs mere

De rigtige reelle tal

De rigtige reelle tal De rigtige reelle tal Frank Villa 17. januar 2014 Dette dokument er en del af MatBog.dk 2008-2012. IT Teaching Tools. ISBN-13: 978-87-92775-00-9. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Oversigt [LA] 11, 12, 13

Oversigt [LA] 11, 12, 13 Oversigt [LA] 11, 12, 13 Nøgleord og begreber Ortogonalt komplement Tømrerprincippet Ortogonal projektion Projektion på 1 vektor Projektion på basis Kortest afstand August 2002, opgave 6 Tømrermester Januar

Læs mere

Besvarelser til Calculus og Lineær Algebra Globale Forretningssystemer Eksamen - 3. Juni 2014

Besvarelser til Calculus og Lineær Algebra Globale Forretningssystemer Eksamen - 3. Juni 2014 Besvarelser til Calculus og Lineær Algebra Globale Forretningssystemer Eksamen - 3. Juni 204 Mikkel Findinge Bemærk, at der kan være sneget sig fejl ind. Kontakt mig endelig, hvis du skulle falde over

Læs mere

Hvis man ønsker mere udfordring, kan man springe de første 10 opgaver over. , og et punkt er givet ved: P (2, 1).

Hvis man ønsker mere udfordring, kan man springe de første 10 opgaver over. , og et punkt er givet ved: P (2, 1). Plangeometri Hvis man ønsker mere udfordring, kan man springe de første 10 opgaver over Opgave 1 To linjer er givet ved ligningerne: x y 0 og x b y 4 0, hvor b er en konstant a) Beregn konstanten b således,

Læs mere

Førsteordens lineære differentialligninger

Førsteordens lineære differentialligninger enote 16 1 enote 16 Førsteordens lineære differentialligninger I denne enote gives først en kort introduktion til differentialligninger i almindelighed, hvorefter hovedemnet er en særlig type af differentialligninger,

Læs mere

Undervisningsbeskrivelse

Undervisningsbeskrivelse Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin maj-juni 12/13 Institution Teknisk gymnasium Thisted, EUC - nordvest Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Hold

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

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

Regning. Mike Vandal Auerbach ( 7) 4x 2 y 2xy 5. 2x + 4 = 3. (x + 3)(2x 1) = 0. (a + b)(a b) a 2 + b 2 2ab.

Regning. Mike Vandal Auerbach ( 7) 4x 2 y 2xy 5. 2x + 4 = 3. (x + 3)(2x 1) = 0. (a + b)(a b) a 2 + b 2 2ab. Mike Vandal Auerbach Regning + 6 ( 7) (x + )(x 1) = 0 x + = 7 + x y xy 5 7 + 5 (a + (a a + b ab www.mathematicus.dk Regning 1. udgave, 018 Disse noter er en opsamling på generelle regne- og algebraiske

Læs mere

Matematik A STX december 2016 vejl. løsning Gratis anvendelse - læs betingelser!

Matematik A STX december 2016 vejl. løsning  Gratis anvendelse - læs betingelser! Matematik A STX december 2016 vejl. løsning www.matematikhfsvar.page.tl Gratis anvendelse - læs betingelser! Opgave 1 Lineær funktion. Oplysningerne findes i opgaven. Delprøve 1: Forskrift Opgave 2 Da

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

Komplekse tal. x 2 = 1 (2) eller

Komplekse tal. x 2 = 1 (2) eller Komplekse tal En tilegnelse af stoffet i dette appendix kræver at man løser opgaverne Komplekse tal viser sig uhyre nyttige i fysikken, f.eks til løsning af lineære differentialligninger eller beskrivelse

Læs mere

Nøgleord og begreber Ortogonalt komplement Tømrerprincippet. [LA] 13 Ortogonal projektion

Nøgleord og begreber Ortogonalt komplement Tømrerprincippet. [LA] 13 Ortogonal projektion Oversigt [LA] 11, 12, 13 Nøgleord og begreber Ortogonalt komplement Tømrerprincippet Ortogonal projektion Projektion på 1 vektor Projektion på basis Kortest afstand August 2002, opgave 6 Tømrermester Januar

Læs mere

Uge 11 Lille Dag. Opgaver til OPGAVER 1. Det ortogonale komplement

Uge 11 Lille Dag. Opgaver til OPGAVER 1. Det ortogonale komplement OPGAVER 1 Opgaver til Uge 11 Lille Dag Opgave 1 Det ortogonale komplement a) I R 2 er der givet vektoren (3, 7). Angiv en basis for det ortogonale komplement. b) Find i R 3 en basis for det ortogonale

Læs mere

Undervisningsbeskrivelse

Undervisningsbeskrivelse Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Institution Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Hold Termin hvori undervisningen afsluttes: maj-juni 2015 Københavns

Læs mere

MOGENS ODDERSHEDE LARSEN. KERNESTOF i GYMNASIEMATEMATIK op til A- niveau

MOGENS ODDERSHEDE LARSEN. KERNESTOF i GYMNASIEMATEMATIK op til A- niveau MOGENS ODDERSHEDE LARSEN KERNESTOF i GYMNASIEMATEMATIK op til A- niveau 3. udgave 4 FORORD Denne bog er beregnet for studerende, som har behov for at repetere eller opgradere deres matematiske viden til

Læs mere

Hvis man ønsker mere udfordring, kan man springe de første 10 opgaver over. 1, og et punkt er givet ved: (2, 1)

Hvis man ønsker mere udfordring, kan man springe de første 10 opgaver over. 1, og et punkt er givet ved: (2, 1) Plangeometri Hvis man ønsker mere udfordring, kan man springe de første 10 opgaver over. Opgave 1 To linjer er givet ved ligningerne: x y 0 og x b y 4 0, hvor b er en konstant. a) Beregn konstanten b således,

Læs mere

Diagonalisering. Definition (diagonaliserbar)

Diagonalisering. Definition (diagonaliserbar) 1 Diagonalisering 2 Definition (diagonaliserbar) Lad A være en n n-matrix. A siges at være diagonaliserbar hvis A er similær med en diagonal matrix, dvs. A = PDP 1, hvor D er en n n diagonal matrix og

Læs mere

Svar på opgave 337 (Februar 2017) ny version d. 21/3-2017

Svar på opgave 337 (Februar 2017) ny version d. 21/3-2017 Svar på opgave 337 (Februar 07) ny version d. /3-07 I nedenstående besvarelse er der problemer med manglende ^ (hat) over visse vektorer. Evt. papirkopi kan rekvireres hos Jens Carstensen. Opgave: I ABC

Læs mere

Om ensvinklede og ligedannede trekanter

Om ensvinklede og ligedannede trekanter Om ensvinklede og ligedannede trekanter Vi vil her give et bevis for sætningen, der siger at for trekanter er begreberne ensvinklet og ligedannet det samme. Sætningen er langt fra trivial trekanter er

Læs mere

Supplerende opgaver. 0. Opgaver til første uge. SO 1. MatGeo

Supplerende opgaver. 0. Opgaver til første uge. SO 1. MatGeo SO 1 Supplerende opgaver De efterfølgende opgaver er supplerende opgaver til brug for undervisningen i Matematik for geologer. De er forfattet af Hans Jørgen Beck. Opgaverne falder i fire samlinger: Den

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

5: Trigonometri Den del af matematik, der beskæftiger sig med figurer og deres egenskaber, kaldes for geometri. Selve

5: Trigonometri Den del af matematik, der beskæftiger sig med figurer og deres egenskaber, kaldes for geometri. Selve 5: Trigonometri Den del af matematik, der beskæftiger sig med figurer og deres egenskaber, kaldes for geometri. Selve ordet geometri er græsk og betyder jord(=geo)måling(=metri). Interessen for figurer

Læs mere

Løsning til øvelse 7.8, side 272: Københavns Politigård

Løsning til øvelse 7.8, side 272: Københavns Politigård website: link fra, kapitel 7, afsnit 2 Løsning til øvelse 7.8, side 272: Københavns Politigård Bemærk: Benyt fx formelsamlingen til stxa side 10-14 til at finde de relevante formler. (Geogebra starter

Læs mere

Spor Matematiske eksperimenter. Komplekse tal af Michael Agermose Jensen og Uwe Timm.

Spor Matematiske eksperimenter. Komplekse tal af Michael Agermose Jensen og Uwe Timm. Homografier Möbius transformationer Følgende tema, handler om homografier, inspireret af professor Børge Jessens noter, udgivet på Københavns Universitet 965-66. Noterne er herefter blevet bearbejdet og

Læs mere

Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Maj-juni 2019 Institution

Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Maj-juni 2019 Institution Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Maj-juni 2019 Institution Kruses Gymnasium Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Hold Stx Matematik A Angela N.

Læs mere

Undersøgelser af trekanter

Undersøgelser af trekanter En rød tråd igennem kapitlet er en søgen efter svar på spørgsmålet: Hvordan kan vi beregne os frem til længder, vi ikke kan komme til at måle?. Hvordan kan vi fx beregne højden på et træ eller et hus,

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

Kompendium i faget. Matematik. Tømrerafdelingen. 2. Hovedforløb. Y = ax 2 + bx + c. (x,y) Svendborg Erhvervsskole Tømrerafdelingen Niels Mark Aagaard

Kompendium i faget. Matematik. Tømrerafdelingen. 2. Hovedforløb. Y = ax 2 + bx + c. (x,y) Svendborg Erhvervsskole Tømrerafdelingen Niels Mark Aagaard Kompendium i faget Matematik Tømrerafdelingen 2. Hovedforløb. Y Y = ax 2 + bx + c (x,y) X Svendborg Erhvervsskole Tømrerafdelingen Niels Mark Aagaard Indholdsfortegnelse for H2: Undervisningens indhold...

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

Løsninger til eksamensopgaver på A-niveau 2017

Løsninger til eksamensopgaver på A-niveau 2017 Løsninger til eksamensopgaver på A-niveau 017 18. maj 017: Delprøven UDEN hjælpemidler Opgave 1: Alle funktionerne f, g og h er lineære funktioner (og ingen er mere lineære end andre) og kan skrives på

Læs mere

Matematik. 1 Matematiske symboler. Hayati Balo,AAMS. August, 2014

Matematik. 1 Matematiske symboler. Hayati Balo,AAMS. August, 2014 Matematik Hayati Balo,AAMS August, 2014 1 Matematiske symboler For at udtrykke de verbale udsagn matematisk korrekt, så det bliver lettere og hurtigere at skrive, indføres en række matematiske symboler.

Læs mere

VUC Vestsjælland Syd, Slagelse Nr. 1 Institution: Projekt Trigonometri

VUC Vestsjælland Syd, Slagelse Nr. 1 Institution: Projekt Trigonometri VUC Vestsjælland Syd, Slagelse Nr. 1 Institution: 333247 2015 Anders Jørgensen, Mark Kddafi, David Jensen, Kourosh Abady og Nikolaj Eriksen 1. Indledning I dette projekt, vil man kunne se definitioner

Læs mere

VEKTORGEOMETRI del 2 Skæringer Projektioner Vinkler Afstande

VEKTORGEOMETRI del 2 Skæringer Projektioner Vinkler Afstande VEKTORGEOMETRI del Skæringer Projektioner Vinkler Afstande x-klasserne Gammel Hellerup Gymnasium 1 Indhold OVERSIGT... 3 SKÆRINGSPUNKTER OG RØRINGSPUNKTER... 4 Skæring med koordinatakser- og planer...

Læs mere

Sfærisk Geometri. Ikast Ib Michelsen

Sfærisk Geometri. Ikast Ib Michelsen Sfærisk Geometri Ikast 2018 Ib Michelsen Ib Michelsen Matematik A: Sfærisk Geometri Sidst ændret: 25-11-2018 Udskrevet: C:\Users\IbM\Dropbox\3uy\SfGe\SG0.odt 12 sider Indholdsfortegnelse Indledning...4

Læs mere

Undervisningsbeskrivelse

Undervisningsbeskrivelse Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Institution Termin hvori undervisningen afsluttes: maj-juni 2013 Københavns Tekniske Skole, HTX Vibenhus Uddannelse

Læs mere

Undervisningsbeskrivelse

Undervisningsbeskrivelse Undervisningsbeskrivelse Stamoplysninger til brug ved prøver til gymnasiale uddannelser Termin Institution Uddannelse Fag og niveau Lærer(e) Termin hvori undervisningen afsluttes: maj-juni 2018 Rybners

Læs mere

ADGANGSKURSUS AALBORG UNIVERSITET. Formelsamling. Brush-up Flex

ADGANGSKURSUS AALBORG UNIVERSITET. Formelsamling. Brush-up Flex ADGANGSKURSUS AALBORG UNIVERSITET Formelsamling Brush-up Flex 2016 Indholdsfortegnelse 1. Brøkregning... 2 2. Parenteser... 3 3. Kvadratsætningerne:... 3 4. Potensregneregler... 4 5. Andengradsligninger...

Læs mere

DesignMat Uge 1 Repetition af forårets stof

DesignMat Uge 1 Repetition af forårets stof DesignMat Uge 1 Repetition af forårets stof Preben Alsholm Efterår 008 01 Lineært ligningssystem Lineært ligningssystem Et lineært ligningssystem: a 11 x 1 + a 1 x + + a 1n x n = b 1 a 1 x 1 + a x + +

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

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

Tidligere Eksamensopgaver MM505 Lineær Algebra

Tidligere Eksamensopgaver MM505 Lineær Algebra Institut for Matematik og Datalogi Syddansk Universitet Tidligere Eksamensopgaver MM55 Lineær Algebra Indhold Typisk forside.................. 2 Juni 27.................... 3 Oktober 27..................

Læs mere

Delmængder af Rummet

Delmængder af Rummet Delmængder af Rummet Frank Villa 15. maj 2012 c 2008-2011. Dette dokument må kun anvendes til undervisning i klasser som abonnerer på MatBog.dk. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold 1 Introduktion

Læs mere

Eksamensspørgsmål: Trekantberegning

Eksamensspørgsmål: Trekantberegning Eksamensspørgsmål: Trekantberegning Indhold Definition af Sinus og Cosinus... 1 Bevis for Sinus- og Cosinusformlerne... 3 Tangens... 4 Pythagoras s sætning... 4 Arealet af en trekant... 7 Vinkler... 8

Læs mere

Værktøjskasse til analytisk Geometri

Værktøjskasse til analytisk Geometri Værktøjskasse til analytisk Geometri Frank Villa. september 04 Dette dokument er en del af MatBog.dk 008-0. IT Teaching Tools. ISBN-3: 978-87-9775-00-9. Se yderligere betingelser for brug her. Indhold

Læs mere