n bilinmeyenli m denklem

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
Advertisements

Yrd.Doç.Dr.Levent Malgaca,2010
10. DOĞRUSAL DENKLEM TAKIMLARININ ÇÖZÜMÜ (Matris Uygulamaları)
Baz Değişimi Bir sorun için uygun olan bir baz, bir diğeri için uygun olmayabilir, bu nedenle bir bazdan diğerine değişim için vektör uzayları ile çalışmak.
Kofaktör Matrisler Determinantlar Minör.
MATRİSLER Şekildeki gibi bir cismin elemanlarından oluşan sıralı tabloya m x n tipinde bir matris denir. i= 1,2,3, .. , m ve j = 1,2,3, ... , n olmak üzere,
Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
Prof. Dr. Halil İbrahim Karakaş
MATLAB’İN SAYI YUVARLAMA FONKSİYONLARI
BİRİNCİ DERECEDEN BİR BİLİNMEYENLİ DENKLEMLER
MATRİSLER ve DETERMİNANTLAR
Devre ve Sistem Analizi Projesi
DENKLEM.
DERS 2 MATRİSLERDE İŞLEMLER VE TERS MATRİS YÖNTEMİ
Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
MATRİS-DETERMİNANT MATEMATİK.
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLERDE BELİRLENME PROBLEMİ
DERS 3 DETERMİNANTLAR ve CRAMER YÖNTEMİ
Yıldız Teknik Üniversitesi Makina Müh. Bölümü
KONU: MATRİSLER VE DETERMİNANTLAR
Bölüm 7: Matrisler Fizikte birçok problemin çözümü matris denklemleriyle ifade edilir. En çok karşılaşılan problem türleri iki başlıkta toplanabilir. Cebirsel.
ÖZDEŞLİK İLE DENKLEM ARASINDAKİ FARK
NEWTON-RAPHSON YÖNTEMİ
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Lineer Cebir Prof.Dr.Şaban EREN
Yrd. Doç. Dr. Mustafa AKKOL
SONLU ELEMANLAR DERS 9.
Öğretmenin; Adı Soyadı :
KARMAŞIK SAYILAR.
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Bilgisayar Grafikleri Ders 3: 2B Dönüşümler
Matrisler ( Determinant )
Lineer Denklem Sistemlerinin
Denklemeler içerdiği değişkenin sayısına ve kuvvetine göre sınıflandırılır. Aşağıdaki örneklere bakarsak; 2x+4=15I. Dereceden I Bilinmeyenli Denklem x.
METİNLERİ Matrislerle ŞİFRELEME
Lineer Cebir ve Uygulamaları Neslihan Serap Şengör Devreler ve Sistemler A.B.D. oda no:1107 tel no:
V2’nin q1 doğrultusunda ki bileşenine
‘nin çözümünü bulmanın bir yolu yok mu?
Hatırlatma Ortogonal bazlar, ortogonal matrisler ve Gram-Schmidt yöntemi ile ortogonaleştirme vektörleri aşağıdaki özeliği sağlıyorsa ortonormaldir: ortogonallik.
Determinant Bir kare matrisin tersinir olup olmadığına dair bilgi veriyor n- boyutlu uzayda matrisin satırlarından oluşmuş bir paralel kenarın hacmine.
Hatırlatma: Durum Denklemleri
1. Mertebeden Lineer Devreler
ISIS IRIR ITIT Z=10e -j45, 3-fazlı ve kaynak 220 V. I R, I S, I T akımları ile her empedansa ilişkin akımları belirleyin.
Bu derste ders notundan 57,58,59 ve 67,68,69,70,71 nolu sayfalar kullanılacak.
2- Jordan Kanonik Yapısı Elemanter işlemler: (1) Satır (Sütun) değiştirme (2) Satır (Sütun)’u bir sabit ile çarpma (3) Satır (Sütun ) toplama Elemanter.
2- Jordan Kanonik Yapısı
GrafTeorisine İlişkin Bazı Tanımlar
Tanım: ( Temel Çevreler Kümesi)
Lineer Cebir (Matris).
Biz şimdiye kadar hangi uzaylar ile uğraştık:
dim(R(A))+dim(N(A))=n
Lineer cebrin temel teoremi-kısım 1
Lineer Vektör Uzayı ‘de iki
3. Kirchhoff’un Akım Yasası (KAY)
Özdeğerler, Sıfırlar ve Kutuplar
Bir sektörün doğrusal üretim fonksiyonu
Geçen hafta ne yapmıştık
Hatırlatma bu durumda ne olacak? Boyuta dikkat!!
Teorem 2: Lineer zamanla değişmeyen sistemi
Teorem NU4 Lineer Kombinasyonlar ‘de lineer bağımsız bir küme Tanıt
G grafının aşağıdaki özellikleri sağlayan Ga alt grafına çevre denir:
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik
Matris tersi A’ matrisi nxn boyutlu bir matris olsun.
5.1 POLİNOMİNAL REGRESSİYON
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik ve Kararlılık
Teorem: (Tellegen Teoremi) ne elemanlı bir G grafında KAY’sını
Teorem: (Tellegen Teoremi) ne elemanlı bir G grafında KAY’sını
EŞİTSİZLİK AKSİYOMLARI
Lineer Denklem Sistemlerinin
Prof. Dr. Halil İbrahim Karakaş
Sunum transkripti:

n bilinmeyenli m denklem Hatırlatma İndirgemeyi şimdi nasıl uygulayacağız? Herhangi bir matris A için eşitliğini sağlayan permütasyon matrisi, alt üçgen matris ve satır basamak matris vardır. P L U

Bir örnek…. Hatırlatma

A’nın sıfır uzayını belirleyin. Hatırlatma temel değişkenler serbest değişkenler A’nın sıfır uzayını belirleyin. A’nın sıfır uzayı…………….

Bu arada sağ tarafa ne oldu……. Hatırlatma uygun bir sağ taraf alalım

Hatırlatma Özel çözüm Homojen çözüm Kıssadan hisse

r tane pivot olsun ve U’nun son m-r satırı 0 olsun Şimdilik son söz….. indirgeme ile ‘ye indirgensin. r tane pivot olsun ve U’nun son m-r satırı 0 olsun Bu durumda çözüm ancak c’nin son m-r satırı da 0 ise mümkün r=m ise her zaman çözüm var Genel çözüm, özel çözüm (serbest değişkenlerin sıfır) ile homojen çözümün (n-r serbest değişken keyfi) toplamıdır. n=r ise serbest değişken yoktur ve sıfır uzayı sadece x=0’ı içerir. r’ye Amxn matrisinin “rank”ı denir

r=n ise x’de serbest değişken yoktur. Son söze devam…. r=n ise x’de serbest değişken yoktur. r=m ise U ’da sıfır satır yoktur. r=n ise sıfır uzayında sadece x=0 vardır ve tek çözüm özel çözümdür. r=m ise b üstünde herhangi bir kısıt yoktur ve sütun uzayı ‘in tümü olduğundan tüm sağ taraflar için denklem takımı çözülebilir.

…………………………………………………………………………….. ……………………………………………………………………………… Ve biraz daha uzay….. Dört temel alt uzay var: 1. A’nın sütun uzayı; R(A) 2. A’nın sıfır uzayı; N(A) 3. A’nın satır uzayı; R(AT) 4. A’nın sol sıfır uzayı; N(AT) Bu alt uzaylar için ne söyleyebilirsiniz? …………………………………………………………………………….. ………………………………………………………………………………

A’nın satır uzayının boyutu U’nun satır uzayının boyutu ile aynıdır ve r’dir. A ve U’nun satır uzayları aynı olduğundan aynı baz vektörlerine sahiptirler .

Sütun uzayı ve sıfır uzayı hakkında biraz daha…. A ve U ’nun sıfır uzayları aynıdır. Sıfır uzayının boyutu n-r’dir. Sıfır uzayını nasıl oluşturabiliriz? n-r tane serbest değişkeni var Pivotları içermeyen sütunlara karşılık geliyor Bir serbest değişkene 1 değeri diğer serbest değişkenlere 0 değeri atayarak Ux=0 ‘ı çözerek elde edilen n-r vektör N(A)’nın baz vektörleridir

Örneğimize geri dönersek….

Sütun uzayı ve sıfır uzayı hakkında biraz daha…. A ve U ’nun sütun uzayları aynı boyutlu ancak farklıdır. Pivotları içeren sütunlar U ’nun sütun uzayının baz vektörleridir. Bu sütunlara karşılık gelen A ’nın sütunları da A ’nın sütun uzayının baz vektörleridir. R(A) sütun uzayının boyutu rank’a eşittir yani r’dir. Bu aynı zamanda satır uzayının da boyutudur. Bağımsız sütun sayısı bağımsız satır sayısına eşittir.

Örneğe bir daha bakalım…. U ’nun sütun uzayının baz vektörleri nelerdir? ………………………………………………………………………………………………. A’nın sütun uzayının baz vektörleri nelerdir? ……………………………………………………………………………………………….

A’nın sol sıfır uzayı N(AT) ‘yı sağlayan vektörleri A’nın sol sıfır uzayını oluşturur. A mxn matris ise N(AT) Rm ‘nin alt uzayıdır.

A’nın sol sıfır uzayı N(AT)’nın boyutunu bulalım matrisi için Temel değişkenler kaç tanedir? pivot sayısı kadar, r n-r tane Serbest değişkenler kaç tanedir? sütun sayısı Temel değişken sayısı neyi belirler? sütun uzayının boyutunu Serbest değişken sayısı neyi belirler? sıfır uzayının boyutunu sütun uzayının boyutu+sıfır uzayının boyutu=sütun sayısı

Kuralı için uygulayalım ‘nin sütun uzayının boyutu nedir? satır uzayının boyutuna eşittir r r + dimN (AT) = m A’nın sol sıfır uzayı N(AT)’ nin boyutu m-r’dir.

Sol sıfır uzayını oluşturan y’leri nasıl buluruz? Son m-r satırı A’nın sol sıfır uzayı için baz olmalı Neden?

Örneğimize yeniden geri dönersek…. Sol sıfır uzay için baz vektörü Nasıl sınarız?

Lineer cebrin temel teoremi-kısım 1 Amxn A’nın sütun uzayı= R(A); boyutu r A’nın sıfır uzayı=N(A); boyutu n-r A’nın satır uzayı=R(AT) ; boyutu r A’nın sol sıfır uzayı=N(AT); boyutu m-r

Sol ters ve sağ ters-varlığı A’nın sol tersi varsa A’nın sağ tersi varsa A’nın hem sağ hem de sol tersi varsa

Varlık ve teklik teoremi Varlık: Ax=b’nin her b için en az bir çözümü x vardır A’nın sütunları Rm ‘i örter Bu durumda r=m’dir ve ve AC=Imxm sağlayan A’nın nxm boyutlu sağ tersi vardır. Bu durum m≤n ise mümkündür.

Teklik: Ax=b’nin her b için en çok bir çözümü x vardır A’nın sütunları lineer bağımsız Bu durumda r=n’dir ve ve BA=Inxn sağlayan A’nın nxm boyutlu sol tersi vardır. Buyuk olan buyuk esit olacak Bu durum m>n ise mümkündür.

Sağ ve sol tersleri bulmanın yolu UNUTMA C’yi duzelteceksin

Bir örnek… Varsa sol ve/veya sağ terslerini bulunuz