Oversigt [LA] 10, 11; [S] 9.3

Relaterede dokumenter
Oversigt [LA] 3, 4, 5

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

Oversigt Matematik Alfa 1, August 2002

Calculus Uge

Nøgleord og begreber

Nøgleord og begreber. Definition 15.1 Den lineære 1. ordens differentialligning er

Oversigt [S] 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; [LA] 15, 16, 17

Opgave 1 Lad R betegne kvartcirkelskiven x 2 + y 2 4, x 0, y 0. (Tegn.) Udregn R x2 y da. Løsning y. Opgave 1 - figur. Calculus Uge 50.

Lineær algebra: Egenværdier, egenvektorer, diagonalisering

EKSAMENSOPGAVELØSNINGER CALCULUS 2 (2005) JANUAR 2006 AARHUS UNIVERSITET.. Beregn den retningsafledede D u f(0, 0).

Diagonalisering. Definition (diagonaliserbar)

Egenværdier og egenvektorer

Oversigt [LA] 11, 12, 13

Definition. og lœngden, normen. og afstanden mellem vektorer a og b. Der gælder

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen Juni 2017

x 2 + y 2 dx dy. f(x, y) = ln(x 2 + y 2 ) + 2 1) Angiv en ligning for tangentplanen til fladen z = f(x, y) i punktet

To ligninger i to ubekendte

Eksempler Determinanten af en kvadratisk matrix. Calculus Uge

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

Chapter 3. Modulpakke 3: Egenværdier. 3.1 Indledning

Vejledende besvarelse på august 2009-sættet 2. december 2009

Nøgleord og begreber Separable ligninger 1. ordens lineær ligning August 2002, opgave 7 Rovdyr-Byttedyr system 1. ordens lineært system Opgave

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen - 5. Januar 2018

Oversigt [LA] 11, 12, 13

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

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

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær eksamen - 6. Juni 2016

DesignMat Uge 1 Gensyn med forårets stof

Opgave 1 Betragt funktionen. x + y for x > 0, y > 0. 3) Angiv en enhedsvektor u så at den retningsafledede D u f(5, 2) er 0.

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

Opgave 1 - løsning 1) De partielle afledede beregnes. Opgave 1 Betragt funktionen. x + y for x > 0, y > 0. f x = y 1 (x + y) 2.

Københavns Universitet, Det naturvidenskabelige Fakultet. Forelæsningsnote 8. (NB: Noten er ikke en del af pensum)

Ligningssystemer - nogle konklusioner efter miniprojektet

Tidligere Eksamensopgaver MM505 Lineær Algebra

Besvarelser til Lineær Algebra Reeksamen August 2016

Oversigt Matematik Alfa 1, Januar 2003

Matematik og Form: Matrixmultiplikation. Regulære og singu

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

Besvarelser til Lineær Algebra Ordinær Eksamen Juni 2018

Symmetriske og ortogonale matricer Uge 7

Oversigt [LA] 3, 4, 5

Symmetriske og ortogonale matricer Uge 6

Oversigt [S] 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; [DL] 1, 2

Lineær algebra: Matrixmultiplikation. Regulære og singulære

9.1 Egenværdier og egenvektorer

Oversigt [LA] 6, 7, 8

Lineær Algebra eksamen, noter

EKSAMENSOPGAVELØSNINGER CALCULUS 2 (2005) AUGUST 2006 AARHUS UNIVERSITET

Opgave 1 - løsning 1) De partielle afledede beregnes. Opgave 1 Betragt funktionen. x + y for x > 0, y > 0. f x = y 1 (x + y) 2.

DesignMat Uge 5 Systemer af lineære differentialligninger II

Besvarelser til de to blokke opgaver på Ugeseddel 7

Lineær algebra 1. kursusgang

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 = ( 1) = 10

Symmetriske matricer

Kvadratiske matricer. enote Kvadratiske matricer

Symmetriske matricer. enote Skalarprodukt

Definition 13.1 For en delmængde af vektorer X R n er det ortogonale komplement. v 2

Eksamen i Lineær Algebra

Modulpakke 3: Lineære Ligningssystemer

Kursusgang 3 Matrixalgebra Repetition

Eksamen i Lineær Algebra

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

Matematik: Struktur og Form Matrixmultiplikation. Regulære og singulære matricer

Sylvesters kriterium. Nej, ikke mit kriterium. Sætning 9. Rasmus Sylvester Bryder

Noter til Lineær Algebra

Lineær Algebra. Differentialligninger

Mat10 eksamensspørgsmål

To find the English version of the exam, please read from the other end! Eksamen i Lineær Algebra

DesignMat. Preben Alsholm. September Egenværdier og Egenvektorer. Preben Alsholm. Egenværdier og Egenvektorer

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

Indhold. 5. Vektorrum og matricer Koordinattransformationer

Sandt/falsk-opgave: Diskuter opgave 23 side 12 i gruppen, men husk at begrunde jeres svar, som teksten før opgave 23 kræver!

Egenværdier og egenvektorer

Ekstremum for funktion af flere variable

Matrx-vektor produkt Mikkel H. Brynildsen Lineær Algebra

Reeksamen i Lineær Algebra. Første Studieår ved Det Tekniske Fakultet for IT og Design samt Det Ingeniør- og Naturvidenskabelige Fakultet

Lineære 1. ordens differentialligningssystemer

Eksamen i Lineær Algebra

Skriftlig eksamen Vejledende besvarelse MATEMATIK B (MM02)

Besvarelse af Eksamensopgaver Juni 2005 i Matematik H1

Undervisningsnotat. Matricer

Oversigt [LA] 6, 7, 8

Eksempel på 2-timersprøve 1 Løsninger

Biologisk model: Epidemi

Noter til LinAlgNat på KU (Lineær Algebra i Naturvidenskab)

J n (λ) = dvs. n n-jordan blokken med λ i diagonalen. Proposition 1.2. For k 0 gælder. nullity (J n (λ) λi) k 1) 1 for 1 k n. n for k n.

Besvarelser til Lineær Algebra med Anvendelser Ordinær Eksamen 2016

Ølopgaver i lineær algebra

(Prøve)eksamen i Lineær Algebra

Eksempel på 2-timersprøve 2 Løsninger

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

Note om endelige legemer

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

Lineære 1. ordens differentialligningssystemer

Om første og anden fundamentalform

2010 Matematik 2A hold 4 : Prøveeksamen juni 2010

Matricer og lineære ligningssystemer

LINEÆR ALGEBRA DIFFERENTIALLIGNINGER

Transkript:

Oversigt [LA] 1, 11; [S] 9.3 Nøgleord og begreber Repetition: enhedsvektor og identitetsmatrix Diagonalmatricer Diagonalisering og egenvektorer Matrixpotens August 22, opgave 2 Skalarprodukt Længde Calculus 2-24 Uge 45.1-1

Enhedsvektorer [LA] 3 Lineære funktioner Eksempel Den i-te standard enhedsvektor e i er (søjle,række)-vektoren, hvis i-te koordinat er 1 og alle øvrige er. Calculus 2-24 Uge 45.1-2

Enhedsvektorer [LA] 3 Lineære funktioner Eksempel Den i-te standard enhedsvektor e i er (søjle,række)-vektoren, hvis i-te koordinat er 1 og alle øvrige er.. e i = 1. Calculus 2-24 Uge 45.1-2

Enhedsvektorer [LA] 3 Lineære funktioner Eksempel Den i-te standard enhedsvektor e i er (søjle,række)-vektoren, hvis i-te koordinat er 1 og alle øvrige er.. e i = 1. e i = ( ),..., 1,..., Calculus 2-24 Uge 45.1-2

Multiplikation af enhedsvektorer [LA] 2 Matricer Eksempel - fortsat Den i-te standard enhedsvektor e i multiplicerer fra højre som søjle og fra venstre som række. Calculus 2-24 Uge 45.1-3

Multiplikation af enhedsvektorer [LA] 2 Matricer Eksempel - fortsat Den i-te standard enhedsvektor e i multiplicerer fra højre som søjle og fra venstre som række. For en m n-matrix A er produktet den j-te søjle i A Ae j = a j Calculus 2-24 Uge 45.1-3

Multiplikation af enhedsvektorer [LA] 2 Matricer Eksempel - fortsat Den i-te standard enhedsvektor e i multiplicerer fra højre som søjle og fra venstre som række. For en m n-matrix A er produktet den j-te søjle i A og produktet Ae j = a j den i-te række i A. e i A = a i Calculus 2-24 Uge 45.1-3

Kvadratisk matrix, identitetsmatrix [LA] 2 Matricer Definition En kvadratisk n-matrix er en n n-matrix. En diagonalmatrix er en kvadratisk matrix, hvor indgange udenfor diagonalen alle er. Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Kvadratisk matrix, identitetsmatrix [LA] 2 Matricer Definition En kvadratisk n-matrix er en n n-matrix. En diagonalmatrix er en kvadratisk matrix, hvor indgange udenfor diagonalen alle er. Identitetsmatricen (enhedsmatricen) 1... I n =.... 1 med 1 i diagonalen og udenfor er en diagonalmatrix. Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Multiplikation af identitetsmatrix [LA] 2 Matricer Sætning 3 Lad A vœre en m n-matrix. Så gœlder I m A = A = AI n "Matrix multiplikation med identitetsmatricen œndrer ikke en matrix." Calculus 2-24 Uge 45.1-5

Multiplikation af identitetsmatrix [LA] 2 Matricer Sætning 3 Lad A vœre en m n-matrix. Så gœlder I m A = A = AI n "Matrix multiplikation med identitetsmatricen œndrer ikke en matrix." Bevis Den j-te søjle i I n er e j, så den j-te søjle i AI n er den j-te søjle i A. Ae j = a j Calculus 2-24 Uge 45.1-5

Diagonalmatrix [LA] 1 Diagonalisering Bemærkning En diagonalmatrix er en kvadratisk matrix, hvor indgange udenfor diagonalen alle er. Calculus 2-24 Uge 45.1-6

Diagonalmatrix [LA] 1 Diagonalisering Bemærkning En diagonalmatrix er en kvadratisk matrix, hvor indgange udenfor diagonalen alle er. Skrives skematisk Λ = λ 1....... λ n Calculus 2-24 Uge 45.1-6

Diagonalmatrix [LA] 1 Diagonalisering Bemærkning - fortsat For en diagonalmatrix Λ er det karakteristiske polynomium Λ λi = (λ 1 λ) (λ n λ) Egenvædierne er netop diagonal indgangene λ 1,...,λ n. Calculus 2-24 Uge 45.1-7

Diagonalmatrix [LA] 1 Diagonalisering Bemærkning - fortsat For en diagonalmatrix Λ er det karakteristiske polynomium Λ λi = (λ 1 λ) (λ n λ) Egenvædierne er netop diagonal indgangene λ 1,...,λ n. Udregningen Λe i = λ i e i viser at for egenværdien λ i er e i en egentlig egenvektorer. Calculus 2-24 Uge 45.1-7

Simpel udregning [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 2 3 1 = 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-8

Simpel udregning [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 2 3 1 = 1 1 2 3 1 = 2 = 2 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-8

Simpel udregning [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 2 3 1 = 1 1 2 3 1 = 2 = 2 1 1 2 3 1 = 3 = 3 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-8

At diagonalisere [LA] 1 Diagonalisering Definition At diagonalisere en kvadratisk matrix A vil sige at finde en invertibel matrix B og en diagonalmatrix Λ så A = BΛB 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-9

At diagonalisere [LA] 1 Diagonalisering Definition At diagonalisere en kvadratisk matrix A vil sige at finde en invertibel matrix B og en diagonalmatrix Λ så A = BΛB 1 Skrives også eller AB = BΛ B 1 AB = Λ Calculus 2-24 Uge 45.1-9

Diagonalisering og egenvektorer [LA] 1 Diagonalisering Sætning 16 Lad A vœre en n n-matrix og b 1,...,b n egentlige egenvektorer med tilhørende egenvœrdier λ 1,...,λ n. For matricen B, hvis søjler er egenvektorerne gœlder AB = BΛ hvor Λ er diagonalmatricen med egenvœrdierne som diagonalindgange. Calculus 2-24 Uge 45.1-1

Diagonalisering og egenvektorer [LA] 1 Diagonalisering Sætning 16 Lad A vœre en n n-matrix og b 1,...,b n egentlige egenvektorer med tilhørende egenvœrdier λ 1,...,λ n. For matricen B, hvis søjler er egenvektorerne gœlder AB = BΛ hvor Λ er diagonalmatricen med egenvœrdierne som diagonalindgange. Hvis B er invertibel, vil den diagonalisere A. Calculus 2-24 Uge 45.1-1

Gammelt eksempel Eksempel 1, 2 Matricen A = [LA] 9 Egenværdier og egenvektorer 3 3 2 4 har egenvektorer b 1 = 3 1, b 2 = 1 2 1 med tilhørende egenværdierne λ 1 = 2,λ 2 = 3. Calculus 2-24 Uge 45.1-11

Gammelt eksempel [LA] 9 Egenværdier og egenvektorer Eksempel 1, 2 - fortsat Dette giver 3 3 A =, B = 2 4 ( 3 1 2 1 1 ), Λ = 2 3 som opfylder matrixidentiteten AB = BΛ Calculus 2-24 Uge 45.1-12

Gammelt eksempel [LA] 9 Egenværdier og egenvektorer Eksempel 1, 2 - fortsat Dette giver 3 3 A =, B = 2 4 ( 3 1 2 1 1 ), Λ = 2 3 som opfylder matrixidentiteten AB = BΛ Da determinanten B = 5 2 er B invertibel og diagonaliserer A. Calculus 2-24 Uge 45.1-12

Matrixpotenser [LA] 1 Diagonalisering Eksempel - Potens Hvis B diagonaliserer A A = BΛB 1 så er potensen A k = BΛ k B 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-13

Matrixpotenser [LA] 1 Diagonalisering Eksempel - Potens Hvis B diagonaliserer A A = BΛB 1 så er potensen A k = BΛ k B 1 Λ k = λ k 1....... λ k n Calculus 2-24 Uge 45.1-13

Gammelt eksempel, potens [LA] 9 Egenværdier og egenvektorer Eksempel 1, 2 - fortsat 3 3 A =, B = 2 4 B 1 = opfylder matrixidentiteten 2 1 5 5, Λ = 2 5 6 5 A = BΛB 1 3 1 2 1 1 2 3 Calculus 2-24 Uge 45.1-14

Gammelt eksempel, potens [LA] 9 Egenværdier og egenvektorer Eksempel 1, 2 - fortsat = = 1 5 ( 3 3 2 4 ) k 3 1 2 k 2 1 2 5 5 1 1 ( 3) k 2 6 5 5 ( ) 6 2 k ( 3) k 3 2 k 3 ( 3) k 2 2 k + 2 ( 3) k 2 k + 6 ( 3) k Calculus 2-24 Uge 45.1-15

Gammelt eksempel, potens [LA] 9 Egenværdier og egenvektorer Eksempel 1, 2 - fortsat = 1 5 ( 3 3 2 4 ) 1 ( ) 6 2 1 ( 3) 1 3 2 1 3 ( 3) 1 2 2 1 + 2 ( 3) 1 2 1 + 6 ( 3) 1 = ( 1581 34815 2321 7654 ) Calculus 2-24 Uge 45.1-16

Nyt eksempel [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - Opgave! Betragt matricen A = 11 6 12 6 1) Angiv egenværdierne for A. 2) Angiv egentlige egenvektorer for hver af disse egenværdier. 3) Diagonaliser A ved brug af en matrix B. Calculus 2-24 Uge 45.1-17

Nyt eksempel, egenværdier [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat Fra det karakteristiske polynomium 11 λ 6 12 6 λ = (11 λ)( 6 λ) ( 6) 12 = λ2 5λ+6 fås, at matricen A = 11 6 12 6 har de to rødder som egenværdier. λ 1 = 2, λ 2 = 3 Calculus 2-24 Uge 45.1-18

Nyt eksempel, egenrum [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat For λ 1 = 2 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 11 λ 1 6 12 6 λ 1 = 9 6 12 8 1 2 3 Calculus 2-24 Uge 45.1-19

Nyt eksempel, egenrum [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat For λ 1 = 2 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 11 λ 1 6 12 6 λ 1 = 9 6 12 8 1 2 3 Heraf fås egenvektorerne hvor x 2 vælges frit. x 1 x 2 = 2 x 3 2 x 2 = x 2 ( 2 3 1 ) Calculus 2-24 Uge 45.1-19

Nyt eksempel, egenrum [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat For λ 2 = 3 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 11 λ 2 6 12 6 λ 2 = 8 6 12 9 1 3 4 Calculus 2-24 Uge 45.1-2

Nyt eksempel, egenrum [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat For λ 2 = 3 beregnes egenrummet som løsningsrum for det homogene ligningssystem med matrix ( ) 11 λ 2 6 12 6 λ 2 = 8 6 12 9 1 3 4 Heraf fås egenvektorerne hvor x 2 vælges frit. x 1 x 2 = 3 x 4 2 x 2 = x 2 ( 3 4 1 ) Calculus 2-24 Uge 45.1-2

Nyt eksempel, diagonalisering [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat Dette giver for eksempel (valg af egenvektorer) A = 11 6, B = 12 6 1 3, Λ = 3 4 2 2 3 som opfylder matrixidentiteten AB = BΛ Calculus 2-24 Uge 45.1-21

Nyt eksempel, diagonalisering [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 1 - fortsat Dette giver for eksempel (valg af egenvektorer) A = 11 6, B = 12 6 1 3, Λ = 3 4 2 2 3 som opfylder matrixidentiteten AB = BΛ Da determinanten B = 1 2 er B invertibel og diagonaliserer A. Calculus 2-24 Uge 45.1-21

Nyt eksempel, potens [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 2 - fortsat 11 6 A =, B = 12 6 B 1 = opfylder matrixidentiteten 8 6, Λ = 3 2 A = BΛB 1 1 3 3 4 2 2 3 og giver potensen A k = BΛ k B 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-22

Nyt eksempel, potens [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 2 - fortsat = ( 1 3 3 4 2 = ( ( 11 6 12 6 2 5 3 5 ) 5 1931 1266 2532 1656 ) ( 8 6 3 2 ) ) Calculus 2-24 Uge 45.1-23

Advarsel! [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 3 (Pas på) Betragt matricen A = 3 1 3 Matricen A kan ikke diagonaliseres. Calculus 2-24 Uge 45.1-24

Advarsel! [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 3 (Pas på) Betragt matricen A = 3 1 3 Matricen A kan ikke diagonaliseres. λ = 3 er eneste egenværdi. Egenrummet er nulrum for matricen 1 A 3I 3 = Calculus 2-24 Uge 45.1-24

Advarsel! [LA] 1 Diagonalisering Eksempel 3 - fortsat Egenrummet er E 3 = span(e 1 ) En matrix B, hvis søjler er egenvektorer B = b 1 b 2 har determinant og dermed ikke invertibel. Altså kan A ikke diagonaliseres. Calculus 2-24 Uge 45.1-25

Opgave Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 Det oplyses, at matricen A givet ved A = 1 3 3 3 5 3 3 3 1 har egenværdier λ 1 = 1 og λ 2 = 2, og at der ikke er andre egenværdier. 1. Angiv samtlige egenvektorer hørende til egenværdien 2. 2. Angiv en invertibel matrix B og en diagonal matrix Λ så at B 1 AB = Λ Calculus 2-24 Uge 45.1-26

Opgave Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 - Løsning 1. Egenvektorer hørende til egenværdien 2: A 2I = 3 3 3 3 3 3 3 3 3 giver det reducerede ligningssystem og dermed x 1 + x 2 + x 3 = x 1 = x 2 x 3 1 1 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-27

Opgave Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 - Løsning 1. Egenvektorer hørende til egenværdien 2: x 1 x 2 x 3 = hvor x 2,x 3 vælges frit. x 2 x 3 x 2 x 3 = x 2 1 1 + x 3 1 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-28

Opgave Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 - Løsning 1. Egenvektorer hørende til egenværdien 2: x 1 x 2 x 3 = hvor x 2,x 3 vælges frit. Egenrummet udtrykkes x 2 x 3 x 2 x 3 = x 2 1 E 2 = span( 1 1, 1 + x 3 1 1 ) 1 1 Calculus 2-24 Uge 45.1-28

Opgave Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 - Løsning Egenvektorer hørende til egenværdien 1: A + I = hvor x 3 vælges frit. 3 3 1 1 3 6 3 1 1 3 3 x 1 x 2 x 3 = x 3 1 x 3 = x 3 1 1 x 3 Calculus 2-24 Uge 45.1-29

Opgave Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 - Løsning 2. Angiv en invertibel matrix B og en diagonal matrix Λ så at B 1 AB = Λ Søjler af egenvektorer giver B = 1 1 1 1 1, Λ = 1 1 2 2 1 det(b) = 1 sikrer invertibilitet. Calculus 2-24 Uge 45.1-3

Opgave, gør prøve Matematik Alfa 1, August 22 Opgave 2 - Gør prøve! AB = B Λ 1 3 3 1 1 1 2 2 1 3 5 3 1 1 = 2 1 3 3 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 = 2 1 1 1 1 2 1 Så prøven stemmer! Calculus 2-24 Uge 45.1-31

Prikprodukt [S] 9.3 The dot product Definition b θ a Længden af en vektor a betegnes a. Prikproduktet, skalarproduktet af vektorer a, b er a b = a b cos(θ) Calculus 2-24 Uge 45.1-32

Prikprodukt [S] 9.3 The dot product Definition b θ a Længden af en vektor a betegnes a. Prikproduktet, skalarproduktet af vektorer a, b er a b = a b cos(θ) Udtrykt ved den vinkelrette projektion b a af b på a a b = a b a Calculus 2-24 Uge 45.1-32

Prikprodukt [S] 9.3 The dot product (b 1, b 2 ) I koordinater fås θ (a 1, a 2 ) Calculus 2-24 Uge 45.1-33

Prikprodukt [S] 9.3 The dot product (b 1, b 2 ) I koordinater fås θ (a 1, a 2 ) a b = a 1 b 1 + a 2 b 2 a = a a = a 2 1 + a 2 2 cos(θ) = a b a b = a 1 b 1 + a 2 b 2 a 2 1 + a 2 2 b 2 1 + b 2 2 Calculus 2-24 Uge 45.1-33

Vinkel [S] 9.3 The dot product y a=(1,3) b=( 2,2) θ x Vinkel mellem vektorer Calculus 2-24 Uge 45.1-34

Prikprodukt [S] 9.3 The dot product Eksempel Vektorerne a = (1, 3) og b = ( 2, 2) har prikprodukt og længder og vinkel mellem sig a b = 1 ( 2) + 3 2 = 4 a = a a = 1 b = b b = 8 θ = cos 1 ( 4 1 8 ) 63.4 Calculus 2-24 Uge 45.1-35

Skalarprodukt [LA] 11 Skalarprodukt i R n Definition For vektorer a = (a 1,...,a n ),b = (b 1,...,b n ) i R n er skalarproduktet n a b = a i b i i=1 Calculus 2-24 Uge 45.1-36

Skalarprodukt [LA] 11 Skalarprodukt i R n Definition For vektorer a = (a 1,...,a n ),b = (b 1,...,b n ) i R n er skalarproduktet n a b = a i b i og lœngden, normen er i=1 a = a a Calculus 2-24 Uge 45.1-36

Enhedsvektor [LA] 11 Skalarprodukt i R n Bemærkning For en vektor a = (a 1,...,a n ) er længden a = a 2 1 + + a 2 n Calculus 2-24 Uge 45.1-37

Enhedsvektor [LA] 11 Skalarprodukt i R n Bemærkning For en vektor a = (a 1,...,a n ) er længden a = a 2 1 + + a 2 n En vektor med længde a = 1 kaldes en enhedsvektor Calculus 2-24 Uge 45.1-37

Skalarprodukt udregnet [S] 9.3 The dot product Eksempel Vektorerne a = (1, 3, 4, 1) og b = ( 2,, 2, 5) har prikprodukt og længder a b = 1 ( 2) + 3 + 4 2 + 1 5 = 11 a = a a = 27 b = b b = 33 Calculus 2-24 Uge 45.1-38

Enhedsvektor i given retning [S] 9.3 The dot product Eksempel Vektoren a = (1, 3, 4, 1) har længde a = a a = 27 Calculus 2-24 Uge 45.1-39

Enhedsvektor i given retning [S] 9.3 The dot product Eksempel Vektoren a = (1, 3, 4, 1) har længde Enhedsvektoren i a s retning er a = a a = 27 a a = ( 1, 27 3 27, 4 27, 1 27 ) Calculus 2-24 Uge 45.1-39

Skalarprodukt, regneregler [LA] 11 Skalarprodukt i R n Regneregler for skalarprodukt (a,b) a b Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Skalarprodukt, regneregler [LA] 11 Skalarprodukt i R n Regneregler for skalarprodukt 1. a a = a 2 (a,b) a b Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Skalarprodukt, regneregler [LA] 11 Skalarprodukt i R n Regneregler for skalarprodukt (a,b) a b 1. a a = a 2 2. a b = b a Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Skalarprodukt, regneregler [LA] 11 Skalarprodukt i R n Regneregler for skalarprodukt (a,b) a b 1. a a = a 2 2. a b = b a 3. a (b + c) = a b + a c Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Skalarprodukt, regneregler [LA] 11 Skalarprodukt i R n Regneregler for skalarprodukt (a,b) a b 1. a a = a 2 2. a b = b a 3. a (b + c) = a b + a c 4. a (λb) = λ(a b) Calculus 2-24 Uge 45.1-4

Skalarprodukt, regneregler [LA] 11 Skalarprodukt i R n Regneregler for skalarprodukt (a,b) a b 1. a a = a 2 2. a b = b a 3. a (b + c) = a b + a c 4. a (λb) = λ(a b) 5. a a = a = Calculus 2-24 Uge 45.1-4