Mind map
Lineární algebra II
Map content
Lineární algebra II
Skalární součin
- Zobrazení V^2 -> R 1) <x,x> <= 0 2 3) linearita v 1. složce 4) symetrie
- komplexní: 1-3) jako reálný 4) <x, y> = kompl. sruž. <y, x>
- Norma indukovaná skalárním součinem
- Norma
- p - norma
- Metrika
- Tvrzení: je normou
- Rovnoběžníkové pravidlo
- Norma
- Ortogonalita
- Pythagorova věta
- Ortogonální systém
- Věta o LNZ
- Fourierovy koeficienty
- Tvrzení
- <x, y> = suma(<x, zj><y, zj>kompl. sruž.)
- Tvrzení
- Gram-Schmidtova ortogonalizace
- Důsledky: bázi lze (rozšířit a) ortogonalizovat
- Besselova nerovnost a Parsevalova rovnost
- Ortonormální báze
- 3 podmínky
- Ortogonální doplněk
- Věta o vlastnostech
- Věta o vlastnostech o. doplňku podprostoru
- Ortogonální doplněk v R^n
- doplněk R(A) = Ker(A)
- 3 důsledky
- (1) Ker(ATA) = Ker(A), (2) R(ATA) = R(A), (3) rank(ATA) = rank(A).
- Ortogonální projekce
- Věta
- Projekce do sloupcového prostoru
- Projekce do ortogonálního doplňku
- Metoda nejmenších čtverců
- Ortogonální matice
- NPJE
- Součin
- Hauseholderova matice
- otočení vektoru kolem přímky (2*(aaT/aTa)-I)
- Věta o vlastnostech
- Věta o ortogon. matici LZ
- Cauchy-Schwarzova nerovnost
- Trojúhelníková nerovnost
Determinanty
- det(A) = suma p z Sn(sgn(p)*soucin (a i, p(i)))
- det(A) = det(AT)
- Řádková linearita
- důsledek
- Vliv řádkových operací
- Determinant regulární matice
- Determinant součinu
- důsledek
- Laplaceův rozvoj
- Cramerovo pravidlo
- Objem rovnoběžnostěnu
- Adjungovaná matice
Vlastní čísla
- Ax = lambda x
- Charakterizace vl. čísel a vektorů
- Věta o vlastnostech
- Algebraická a geometrická násobnost
- Spektrum matice
- množina vlastních čísel (bez násobností) spektrální poloměr = max. abs. hodnota z vl. čísel
- Vlastní čísla a det, trace
- Věta o komplex. sdruž. vlastních číslech
- Matice společnice
- Věta o vlastních číslech
- Charakteristický polynom
- Věta o koř. charakt. polynomu
- Cayleyho - Hamitonova věta
- Matice je sama koženem svého charakteristického polynomu
- Věta o vlastních číslech podobných matic
- Podobnost
- A, B jsou podobné, když A = SBS-1
- Diagonalizovatelnost
- Diagonalizovatelná matice má bázi z vl. vektorů
- Mocnění matice
- Spektrální rozklad symetrické matice
- Courant - Fischer
- Největší a nejmenší vlastní číslo symetrické matice je max/min (xTAx)
- Courant - Fischer
- Podobnost
- Vektory různých vl. čísel jsou LNZ
- AB a BA mají stejná vl. č.
- Jordanova normální forma
- Jordanova buňka
- Věta
- Tvrzení o počtu buněk
- Vlastní čísla hermitovské matice
- Výpočet vlastních čísel
- Gerschgorinovy disky
- Mocninná metoda
Positivní definitnost
- Positivní semidefinitnost
- Odmocnina z matice
- Vlastnosti positivně definitních matic
- Ekvivalentní podmínky
- Testování pos. definitnosti
- Choleského rozklad
- Rekurentní vztah
- upravená GE
- Sylvestrovo kritérium
- Skalární součin a positivní definitnost
- Positivní semidefinitnost
Bilin. a kvadratické formy
- Bilineární forma
- Matice
- Věta + důsledky
- Věta o matici při změně báze
- Matice
- Kvadratická forma
- Sylvestrův zákon setrvačnosti
- Signatura matice
- 2 důsledky
- Sylvestrův zákon setrvačnosti
- Bilineární forma
Information
- Description
- Diagram ke zkoušce LAII
- Created by
- Květa Brázdilová · May 2017
- Updated
- May 27, 2017
- Views
- 76
- Tags
- Rating