FAV-ZCU/KMA LAA/Okruhy/Pojmy.md

2.8 KiB

Pojmy z LAA

inverzní matice, regulární a singulární matice

  • inverzní matice

    • X je inverzní k A, jestliže platí A * X = X * A = I
  • regulární matice

    • čtvercová matice
      vlastnost výraz
      její hodnost se rovná jejímu řádu hod(A) = n
      nenulový determinant \det{A} \neq 0
      existuje k ní inverzní matice \text{existuje } A^{-1}
    • Každou regulární matici lze řádkovými elementárními úpravami převést na jednotkovou matici.
  • singulární matice

    vlastnost výraz
    její hodnost je menší než její řád hod(A) < n
    nulový determinant \det{A} = 0
    neexistuje k ní inverzní matice \text{neexistuje } A^{-1}

lineární, identické zobrazení, jádro, obraz, matice lineárního zobrazení

  • zobrazení (funkce) => množiny M do množiny N je předpis, kdy každému prvku z M je přiřazen právě jeden prvek z N

  • lineární zobrazení (homomorfizmus)

    • máme L. V. P.: U, V
    • Zobrazení \mathbb{L} : U \rightarrow V je lineární zobrazení pokud \forall x, y \in U a \forall c \in \mathbb{R} platí:
        1. \mathbb{L}(x+y) = \mathbb{L}(x) + \mathbb{L}(y)
        1. \mathbb{L}(c*x) = c * \mathbb{L}(x)
  • identické zobrazení

    • zobrazení \mathbb{F} pro které platí \mathbb{F}(x) = (x)
  • jádro

    • Máme L. V. P.: U, V a linerní zobrazení \mathbb{L} : U \rightarrow V
    • jádro lineárního zobrazení \mathbb{L} je množina všech prvků x \in U takových, že \mathbb{L}(x) = 0_v:
      • Ker(\mathbb{L}) = \left \{ x \in U; \mathbb{L}(x) = 0_v\right \}
  • obraz

    • Máme L. V. P.: U, V a linerní zobrazení \mathbb{L} : U \rightarrow V
    • obraz lineárního zobrazení \mathbb{L} je množina všech prvků y \in V takových, že \exists \space x \in U tak, že \mathbb{L}(x) = y:
      • Im \space \mathbb{L} = \{y \in V; \space \exists x \in U, \space \mathbb{L}(x) = y \}
  • matice lineárního zobrazení

    • Máme L. V. P.: U, V a linerní zobrazení \mathbb{L} : U \rightarrow V
    • matice lineárního zobrazení je matice M pro kterou platí: \widehat{\mathbb{L}(u)} = M * \vec u
    • M = [$\widehat{\mathbb{L}(u_1)} \space\space \widehat{\mathbb{L}(u_2)} \space\space ... \space\space \widehat{\mathbb{L}(u_n)}$]