Biz şimdiye kadar hangi uzaylar ile uğraştık:

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Advertisements

Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
ERÜNAL SOSYAL BİLİMLER LİSESİ
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
VEKTÖRLER.
FONKSİYONLAR ve GRAFİKLER
ÖĞRENCİNİN; ADI: SOYADI: ÖĞETMENİN;
Doğruların doğrultuları
2. BÖLÜM VEKTÖR-KUVVET Nicelik Kavramı Skaler Nicelikler
Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli-Kümülatif)Fonksiyonu
MATRİSLER ve DETERMİNANTLAR
DERS 2 MATRİSLERDE İŞLEMLER VE TERS MATRİS YÖNTEMİ
MATRİS-DETERMİNANT MATEMATİK.
DERS 3 DETERMİNANTLAR ve CRAMER YÖNTEMİ
FONKSİYONLAR f : A B.
İŞLEM ve MODÜLER ARİTMETİK.
DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ ve MATRİSLER
KONU: MATRİSLER VE DETERMİNANTLAR
Bölüm 7: Matrisler Fizikte birçok problemin çözümü matris denklemleriyle ifade edilir. En çok karşılaşılan problem türleri iki başlıkta toplanabilir. Cebirsel.
Yrd.Doç.Dr. Mustafa Akkol
KONULAR Bir Dar Açının Trigonometrik Oranları 30° Ve 60°lik Açıların Trigonometrik Oranları 45° lik Açının Trigonometrik Oranları.
NEWTON-RAPHSON YÖNTEMİ
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Lineer Cebir Prof.Dr.Şaban EREN
Dar Açıların Trigonometrik Oranları
MUSTAFA GÜLTEKİN Matematik A Şubesi.
SONLU ELEMANLAR DERS 9.
Öğretmenin; Adı Soyadı :
UZAYDA EĞRİSEL HAREKET
BAĞINTI & FONKSİYONLAR.
Bilgisayar Grafikleri Ders 3: 2B Dönüşümler
Matrisler ( Determinant )
İNTEGRAL.
V2’nin q1 doğrultusunda ki bileşenine
‘nin çözümünü bulmanın bir yolu yok mu?
n bilinmeyenli m denklem
Hatırlatma Ortogonal bazlar, ortogonal matrisler ve Gram-Schmidt yöntemi ile ortogonaleştirme vektörleri aşağıdaki özeliği sağlıyorsa ortonormaldir: ortogonallik.
Özdeğerler ve özvektörler
Determinant Bir kare matrisin tersinir olup olmadığına dair bilgi veriyor n- boyutlu uzayda matrisin satırlarından oluşmuş bir paralel kenarın hacmine.
Hatırlatma: Durum Denklemleri
Tanım: (Lyapunov anlamında kararlılık)
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.
GrafTeorisine İlişkin Bazı Tanımlar
Tanım: ( Temel Çevreler Kümesi)
Lineer Cebir (Matris).
dim(R(A))+dim(N(A))=n
Lineer cebrin temel teoremi-kısım 1
Lineer Vektör Uzayı ‘de iki
Özdeğerler, Sıfırlar ve Kutuplar
Dizinin Yakınsaklığı, Limit
Teorem 2: Lineer zamanla değişmeyen sistemi
Geçen hafta ne yapmıştık
Hatırlatma bu durumda ne olacak? Boyuta dikkat!!
Teorem 2: Lineer zamanla değişmeyen sistemi
aynı cisim üzerinde tanımlanmış bir vektör uzayıdır.
Teorem NU4 Lineer Kombinasyonlar ‘de lineer bağımsız bir küme Tanıt
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik
Spektral Teori ters dönüşümler bunların genel özellikleri ve asıl
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik ve Kararlılık
Banach Sabit Nokta Teoremi (Büzülme Teoremi)
EŞİTSİZLİK AKSİYOMLARI
ÖĞRENCİNİN; ADI: SOYADI: ÖĞETMENİN; ADI: SOYADI:
Sunum transkripti:

Biz şimdiye kadar hangi uzaylar ile uğraştık: * Lineer vektör uzayları * Normlu uzaylar (Banach uzayı) * İç çarpım uzayları (Hilbert uzayı)

Hep Rn’ deydik fonksiyon uzayında neler oluyor acaba? Önce R∞ ’a dikkat edelim: Nasıl vektörlerden oluşuyor? Sonsuz bileşenli vektörlerden özel olarak boyu sonlu olanlar ile ilgileneceğiz….

Boyutu sonsuz olup da boyu sonlu olan vektörlerin oluşturduğu vektör uzayı ….. Özellikle de ilgilendiğimiz uzayın elemanları [a, b] aralığında tanımlı fonksiyonlar olsun…. Bu vektörlerin boyunu belirtmek için öncelikle bir norm tanımlayalım: Bir de iç çarpım tanımlayalım…..

Vektörlerinin bu aralıkta iç çarpımını belirleyiniz örnek Vektörlerinin boyunu bulunuz. Vektörlerinin bu aralıkta iç çarpımını belirleyiniz

Böylece tanımladığımız norm ve iç çarpım, iç çarpım ve normdan beklediğimiz her şeyi sağlıyor Acaba sonsuz boyutlu fonksiyonlar uzayında sinx ve cos x’den yararlanarak bir baz tanımlanabilinir mi? Bu durumda fonksiyonlar aralığında tanımlı sin(kx)’ler ve cos(kx)’ler olsun k=0,1,2,3,….. Önce norm tanımına bakalım…..

Sonra da iç çarpım tanımına…… Bunlara bakarak ne önerebilirsiniz……..

Fourier Serisi Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830) periyotlu bir fonksiyon olsun Nasıl belirleriz?

V vektör uzayının ortonormal qi hatırlatma Ortonormal bazın bize sağladığı bir kolaylık….. V vektör uzayının ortonormal qi vektörlerinden oluşmuş bir bazı olsun. ise şeklinde yazılır ‘leri biliyorsak Ortonormal baz işte burada kolaylık sağlayacak 1 Ortonormal baz!!!

Geçen haftadan ortonormal bazları biliyoruz….. b1 ‘i bulmak için ne önerirsiniz?

Bir örnek İç çarpım olarak tanımlanmış olsun. kümesi aralığında ortonormaldir. S kümesindeki fonksiyonların lineer kombinasyonu olarak sin4x’i yazınız. ( ) Yazdığınız ifadeden yararlanarak aşağıdaki entegralleri hesaplayınız.

sinüs ve cosinüs’den başka fonksiyonlar yok mu? Mesela 1,x,x2 bu çok terimliler ile de ortonormal baz tanımlayabilir miyiz? Lineer bağımsızlar ancak ortogonal oldukları bir aralık yok Nedir bu yol? Ama ortogonal kılmanın bir yolunu biliyoruz Gram-Schmidt aralık [-1,1] ve v1 =1 olsun Neden bu aralık?

V2’nin q1 doğrultusunda ki bileşenine hatırlatma Gram-Schmidt Yöntemi Ortonormal vektörler kolaylık sağladığına göre verilen herhangi bir vektör kümesini ortonormal vektörlere dönüştürebilir miyiz? Lineer bağımsız özelikleri ne? verilmiş olsun, nasıl ‘ları elde ederiz Doğrultusu v1 ile aynı, boyu da 1 Kolay olan q1’i bulmak: Bu neye karşı düşüyor? q2, q1’e dik olmalı: V2’nin q1 doğrultusunda ki bileşenine Peki, neden çıkarıyoruz

q1,q2 var q3’ü oluşturalım: hatırlatma Ancak ortonormal vektörler kümesine katılması için boyunun 1 olması gerek q1,q2 var q3’ü oluşturalım: Diklik sağlandı birim olma da sağlanmalı

hatırlatma Benzer şekilde…..

Gram-Schmidt’i uygulayalım Ortonormaller mi? 1752-1833 Legendre çokterimlilerini elde etmiş olduk

Pivotlara ilişkin bağıntılar veriyor Determinant Bir kare matrisin tersinir olup olmadığına dair bilgi veriyor n- boyutlu uzayda matrisin satırlarından oluşmuş bir paralel kenarın hacmine ait bilgi veriyor Pivotlara ilişkin bağıntılar veriyor

Determinant’ın 10 özelliği Lineer bağımlılıktan bahsettiğimize göre sizce bu matrisler nasıl olacak? Determinant’ın 10 özelliği Özellik 1:Determinant birinci satıra lineer bağımlıdır Üç matris oluşturalım öyle ki ilk satırları farklı diğer satırları aynı olsun: Şimdi neyi göstereceğiz? √

Özellik 2: iki satırın yer değiştirmesi determinantın işaretini değiştirir İlk özelikle beraber bunu değerlendirince ilk satır için ne diyebiliriz? Özellik 3: birim matrisin determinantı 1’dir Özellik 4: iki satır aynı ise determinant sıfırdır

Özellik 5: Elementer satır işlemleri determinantı değiştirmez. Dördüncü ve beşinci kurallardan yararlanarak bu kuralı elde ediniz Birinci ve dördüncü kurallardan yararlanarak bu kuralı elde ediniz Özellik 6: A matrisinin sıfır satırı varsa determinantı sıfırdır. Özellik 7: A matrisi üçgen ise A’nın determinantı köşegenlerin çarpımına eşittir. Burada hangi kurallardan yararlanırız? 1,3,5 ve 6

Özellik 8: A tekil ise, determinantı sıfırdır. Atersinir ise determinantı sıfırdan farklıdır. Özellik 9:

Özellik 10: Bunlar için ne diyeceğiz? Ortak özellikleri ne? Hepsinin determinantı 1’e eşit Bir de P ve PT ‘ye bakalım Neden? veya ayrıca veya Sonuç: