Matris tersi A’ matrisi nxn boyutlu bir matris olsun.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
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.
Advertisements

Dinamik sistemin kararlılığını incelemenin kolay bir yolu var mı? niye böyle bir soru sorduk? Teorem 1: (ayrık zaman sisteminin sabit noktasının kararlılığı.
Çıkış katmanındaki j. nöron ile gizli katmandaki i. nörona ilişkin ağırlığın güncellenmesi Ağırlığın güncellenmesi Hangi yöntem? “en dik iniş “ (steepest.
‘nin çözümünü bulmanın bir yolu yok mu?
n bilinmeyenli m denklem
Atalet, maddenin, hareketteki değişikliğe karşı direnç gösterme özelliğidir.

(Özkütle). Hacim: Maddenin uzayda kapladığı yere hacim denir. Hacim birimi mililitre (mL) ya da santimetreküp (cm 3 ), Litre (L) ya da desimetreküp (dm.
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.
Devre ve Sistem Analizi
Devre ve Sistem Analizi Neslihan Serap Şengör Elektronik ve Haberleşme Bölümü, oda no:1107 tel no:
Metrik koşullarını sağlıyor mu?
A1 sistemi A2 sistemi Hangisi daha hızlı sıfıra yaklaşıyor ? Hatırlatma.
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA MATLAB Yrd.Doç.Dr. Cengiz Tepe.
Ders Hakkında 1 Yarıyıl içi sınavı 16 Nisan 2013 % 22 3 Kısa sınav 12 Mart 9 Nisan 14 Mayıs % 21 1 Ödev % 7 Yarıyıl Sonu Sınavı % 50.
Kararlılık Sıfır giriş kararlılığı Tanım: (Denge noktası) sisteminin sabit çözümleri, sistemin denge noktalarıdır. nasıl belirlenir? Cebrik denkleminin.
Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik.
Bazı kelimeler Pivot: that upon or around which something turns or depends; the central, cardinal or crucial factor, member, part, etc. Orthogonal: right-angled,
ÇARPMA İŞLEMİ X x x x xx x.
Hatırlatma: Olasılık Tanım (Şartlı olasılık): A olayı olduğunda B olayının olma olasılığı Bir örnek: çalışan işsiz Toplam Erkek Kadın
ÖZEL TANIMLI FONKSİYONLAR
Çoklu Doğrusal Bağlantı X3X3 X2X2 r X 2 X 3 = 1 Tam Çoklu Doğrusal Bağlantı.
Lineer cebrin temel teoremi-kısım 1
Excel 2007.
Ders notlarına nasıl ulaşabilirim
x* denge noktası olmak üzere x* sabit nokta olmak üzere
Lineer Vektör Uzayı ‘de iki
Sürekli Sinüsoidal Hal
Ayrık Zaman Hopfield Ağı ile Çağrışımlı Bellek Tasarımı
1-a) Şekildeki devrede 5 Gauss yüzeyi belirleyin ve KAY yazın.
Özdeğerler, Sıfırlar ve Kutuplar
Hatırlatma: Durum Denklemleri
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik
Geçen hafta ne yapmıştık
Teorem 2: Lineer zamanla değişmeyen sistemi
Öğr. Gör. Mehmet Ali ZENGİN
Ders Hakkında 1 Yarıyıl içi sınavı 14 Nisan 2014 % 30
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
Teorem 2: Lineer zamanla değişmeyen sistemi
Ünite 8: Olasılığa Giriş ve Temel Olasılık Hesaplamaları
aynı cisim üzerinde tanımlanmış bir vektör uzayıdır.
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik
Spektral Teori ters dönüşümler bunların genel özellikleri ve asıl
MAT – 101 Temel Matematik Mustafa Sezer PEHLİVAN *
X=(X,d) metrik uzayında bazı özel alt kümeler
KAY ve KGY toplu parametreli devrelerde geçerli
-MOMENT -KÜTLE VE AĞIRLIK MERKEZİ
Sistem Özellikleri: Yönetilebilirlik, Gözlenebilirlik ve Kararlılık
Banach Sabit Nokta Teoremi (Büzülme Teoremi)
Bölüm 4 İKİ BOYUTTA HAREKET
Lemma 1: Tanıt: 1.
“Bilgi”’nin Gösterimi “Bilgi” İnsan veya Makina Yorumlama Öngörme
Diferansiyel denklem takımı
Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akkol
RASYONEL SAYILAR.
KÜMELER HAZIRLAYAN : SELİM ACAR
MİMARLIK BÖLÜMÜ STATİK DERSİ KUVVET SİSTEMİ BİLEŞKELERİ
Prof.Dr.Şaban EREN Yasar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi
ELE 574: RASTGELE SÜREÇLER
ELEKTRİK DEVRE TEMELLERİ
X-IŞINLARI KRİSTALOGRAFİSİ
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Y. Doç. Dr. Esra Tunç Görmüş
LOJİK KAPILAR (GATES) ‘Değil’ veya ‘Tümleme’ Kapısı (NOT Gate)
( Akış diyagramını çiziniz )
Newton-Raphson Yöntemi
İleri Algoritma Analizi
OLASILIK Uygulamada karşılaşılan olayların birçoğu kesin olmayan diğer bir ifadeyle belirsizlik içeren bir yapıya sahiptir. Olasılık kavramı kesin olmayan.
Prof. Dr. Halil İbrahim Karakaş
Sunum transkripti:

Matris tersi A’ matrisi nxn boyutlu bir matris olsun. BA=I ve AB=I olmasını sağlayan en fazla bir B matrisi bulunabiliniyorsa A matrisi tersinirdir denir ve B A’nın tersi olarak isimlendirilip A-1 ile gösterilir.

Aynı matrisin birden fazla tersi olabilir mi? BA=I A matrisinin soldan tersi B sağdan tersi C AC=I olsun Q.E.D Q.E.D. quod erat demonstrandum

Matris tersinin bazı özelikleri

Matris tersi hesaplamak için bir yöntem…. n tane denklem takımı çözeceğiz

Gauss-Jordan Metodu Nasıl? ………………………………………………………….……

Bir örnek….

Lineer Vektör Uzayı ‘de iki cebrik işlem ve aşağıdaki gibi tanımlanmış olsun ve olmak üzere Vektör toplama (VT) VT1 VT2 VT3 VT4

Skaler ile çarpma (SÇ) SÇ1 SÇ2 SÇ3 SÇ4

Bazı vektör uzayı örnekleri boyutlu matrisler uzayı Vektor uzayları olduklarını gosterecegim Burada her biri için adını soylemedn baz vektorlerini verip nasıl uzaydaki her hangi bir noktanın ifade edilebildigini de anlatacagm Fonksiyonlar uzayı

Alt uzay özelliği sağlayan boş olmayan bir alt kümedir lineer vektör uzayının bir alt uzayı aşağıdaki özelliği sağlayan boş olmayan bir alt kümedir Alt uzay için ne diyebilirsiniz? ………………………………………….

Bazı alt uzay örnekleri…. ‘ün bir alt uzayı boyutlu matrislerin bir alt uzayı fonksiyonlar uzayı

lineer bağımsız vektör kümesi olsun lineer bağımsızdır. Aksi taktirde lineer bağımlıdır ve içlerinden en az biri diğerleri cinsinden ifade edilebilir.

Biraz örnek…. Bu vektörler lineer bağımsız mıdır? A Matrisinin satır ve sütunları lineer bağımsız mıdır?

Bir sonuç…. ‘de verilmiş olan n tane vektör n>m ise lineer bağımlıdır. ‘de verilmiş olan ….. tane vektör

Bir alt uzayın örtülüşü….. olmak üzere ‘da ki her vektörü şeklinde vektörleri cinsinden yazılabiliniyorsa vektörleri vektör uzayını örter.