T.C. ADIYAMAN ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ SONSUZ MATRĠSLERLE TANIMLANAN ÖZEL OPERATÖRLER.

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "T.C. ADIYAMAN ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ SONSUZ MATRĠSLERLE TANIMLANAN ÖZEL OPERATÖRLER."

Transkript

1 T.C. ADIYAMAN ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ SONSUZ MATRĠSLERLE TANIMLANAN ÖZEL OPERATÖRLER Zeliha MAĞDEN MATEMATĠK ANABĠLĠM DALI ADIYAMAN 2012

2 TEZ ONAYI Zeliha MAĞDEN tarafından hazırlanan Sonsuz Matrislerle Tanımlanan Özel Operatörler adlı tez çalıģması aģa ğıdaki jüri tarafından oy birliği ile Adıyaman Üniversitesi Matematik Anabilim Dalında Yüksek Lisans Tezi olarak kabul edilmiģtir. DanıĢman: Prof. Dr. Manaf MANAFLI Jüri Üyeleri: BaĢkan: Prof. Dr. Manaf MANAFLI Adıyaman Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Üye: Yrd. Doç. Dr. Ġbrahim GÜMÜġ Adıyaman Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Üye: Yrd. Doç. Dr. Gülsen KILINÇ Adıyaman Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yukarıdaki sonucu onaylarım. Doç. Dr. Mustafa ÖZDEN Enstitü Müdürü

3 ÖZET Yüksek Lisans Tezi Sonsuz Matrislerle Tanımlanan Özel Operatörler Zeliha MAĞDEN Adıyaman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik Anabilim Dalı DanıĢman: Prof. Dr. Manaf MANAFLI Bu çalıģmada sonsuz matrislerle tanımlanan operatörlerle ilgili sınırlılık, toplanabilirlik ve operatörün tersinin varlığı gibi bazı temel kavramlar ile Cesaro, Nörlund, Toeplitz gibi bazı özel operatörlerin bir takım temel özellikleri incelenmiģtir. Anahtar Kelimeler: Sonsuz matris, operatör, toplanabilme, regülerlik, terslenebilirlik. ii

4 ABSTRACT Master Thesis Special Operators Defined By Infinite Matrices Zeliha MAĞDEN Adıyaman University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Mathematics Supervisor: Prof. Dr. Manaf MANAFLI In this study, some main concepts such as summability, boundedness, regularity and invertibility of special operators defined by infinite matrices are investigated. Some of the key features of a number of special operators defined by infinite matrices like Cesaro, Norlund, Toeplitz are examined. Key Words: Infinite matrix, operator, summability, regularity, invertibility. iii

5 TEġEKKÜR Yüksek lisans çalıģmamda danıģmanlığımı üstlenerek, tez çalıģmam süresince yardımını ve desteğini esirgemeyen, kendimi yetiģtirip geliģtirmemde mühim katkıları bulunan Sayın Hocam Prof. Dr. Manaf MANAFLI ya ve Sayın Hocam Yrd. Doç. Dr. Muhammed ALTUN a minnet ve Ģükranlarımı sunarım. Ayrıca, araģtırmalarımın her aģamasında tavsiyelerini aldığım Sayın Hocam Yrd. Doç. Dr. Mustafa UÇKUN a, değerli arkadaģlarım ArĢ. Grv. Ebubekir ĠNAN a ve Elif YILDIZ a müteģekkirim. Ġlaveten, bana sonsuz güvenerek, daima destek olan aileme ve eģim Cem MAĞDEN e teģekkürlerimi bir borç bilirim. iv

6 ĠÇĠNDEKĠLER Özet....i Abstract ii TeĢekkür..... iii Ġçindekiler...iv Simgeler Dizini.v 1. GiriĢ Konservatif, Regüler ve Schur Matrisler Toplanabilirlik Metotları Terslenebilirlik.35 Kaynaklar ÖzgeçmiĢ v

7 SĠMGELER DĠZĠNĠ R C s c c 0 l l A A T -1 Reel Sayılar Kümesi Kompleks Sayılar Kümesi Bütün dizilerin uzayı Yakınsak diziler uzayı Sıfıra yakınsayan dizi uzayı Sınırlı diziler uzayı Mutlak yakınsak diziler uzayı A kümesinin yığılma noktalarının kümesi A kümesinin kapanıģı T operatörünün tersi (X,d) Metrik Uzay. Norm Fonksiyonu D(T) R(T) ρ(t) σ(x) supa B(X) T operatörünün tanım kümesi T operatörünün değer kümesi Resolvent (çözücü) küme X in spektrumu A kümesinin En Küçük Üst Sınırı, supremumu Banach uzayında tanımlı tüm sınırlı lineer operatörler kümesi vi

8 BÖLÜM 1 GĠRĠġ Bu bölümde, bazı temel tanım ve teoremler verilecektir. Tanım 1.1. X boģ olmayan bir küme ve K, reel veya karmaģık sayılar cismi olsun. +: XxX X : KxX X ikili iģlemleri her α, β K ve x, y, z X için, aģağıdaki özellikleri sağlıyorsa X kümesine K üzerinde bir lineer uzay (vektör uzayı) adı verilir. L 1 ) x+y=y+x L 2 ) (x+y)+z=x+(y+z) L 3 ) x+θ=x olacak Ģekilde θ X vardır. L 4 ) Her bir x X için x+(-x)=θ olacak Ģekilde bir (-x) X vardır. L 5 ) 1.x=x L 6 ) α(x+y)=αx+αy L 7 ) (α+β)x=αx+βx L 8 ) α(βx)=(αβ)x. 1

9 Tanım 1.2. X bir küme ve XxX te tanımlı bir fonksiyon olsun. Eğer aģağıdaki Ģartlar sağlanıyorsa, d fonksiyonuna X te bir metrik (veya X üzerinde bir uzaklık fonksiyonu) ve (X,d) ikilisine de bir metrik uzay denir. x, y, z X için; M 1 ) d negatif olmayan, sonlu ve reel değerli bir fonksiyondur. M 2 ) d(x,y)=0 x=y M 3 ) d(x,y)=d(y,x) (Bir noktanın kendisine uzaklığı sıfırdır) (Simetri özelliği) M 4 ) d(x,y) d(x,z)+d(z,y) (Üçgen eģitsizliği). Tanım 1.3. N bir lineer uzay olsun.. : N R + fonksiyonunun x teki değerini x ile gösterelim. x, y N ve bir α skaleri için; N 1 ) x =0 x=θ N 2 ) αx = α x N 3 ) x + y x + y (üçgen eģitsizliği) Ģartlarını sağlayan. fonksiyonuna N üzerinde norm denir ve (N,. ) veya sadece N ile gösterilir. Tanım 1.4. Dizi Uzayları: Kompleks veya reel terimli tüm x = (x k ) (k=1,2, ) dizilerinin kümesi s ile gösterirsek; x = (x k ), y= (y k ) ve α bir sabit olmak üzere, x+y= x k + y k ve αx=(α x k ) 2

10 Ģeklinde tanımlanan iģlemler altında bir lineer uz aydır. Diğer bazı dizi uzayları: Yakınsak diziler uzayı: c = {x = (x k ) : (x k ) yakınsak} Sıfıra yakınsayan diziler uzayı: c 0 = {x = (x k ) : (x k ) sıfıra yakınsar} Sınırlı diziler uzayı: l = {x = (x k ) :sup k x k < } Mutlak yakınsak diziler uzayı: l = {x = (x k ) : x k k Bu uzaylardan c 0, c ve l dizi uzayları, <} x = sup k x k normu altında ve l dizi uzayı x = k x k normu altında birer normlu uzaydır. Tanım 1.5. X=(X,d) bir metrik uzay ve (x n ) bu uzayda bir dizi olsun. VerilmiĢ her hangi bir ε > 0 için m,n >n 0 olduğunda d(x m, x n ) < ε olacak Ģekilde bir n 0 =n 0 (ε) sayısı varsa (x n ) dizisine Cauchy dizisi denir. Tanım 1.6. B, karmaģık sayılar cismi C de bir vektör uzayı ve R + = {r R r 0} olmak üzere; i) B uzayında N normu, B R + tanımlı bir fonksiyondur. ii) B uzayı N normuna göre tamdır (B deki her Cauchy dizisinin N normuna göre limiti B dedir). Yukarıdaki Ģartları sağlayan B uzayına N normuna göre tam, normlu lineer uzay (Banach Uzayı) denir. Örnek 1.2. C-Kompleks Sayılar Kümesi. normuna göre Banach uzayıdır. 3

11 Örnek 1.3. c-yakınsak Diziler Kümesi (z k ) = sup k z k normu ile Banach uzayıdır. Örnek l -Sınırlı Diziler Kümesi (z k ) = sup k z k normu ile Banach uzayıdır. Tanım 1.7. n satır ve k sütundan ibaret olup, elemanları karmaģık sayı olan, A= a 0,0 a 0,1 a 0,2 a 0,k a 1,0 a 1,1 a 1,2 a 1,k a n,0 a n,1 a n,2 a n,k tablosuna sonlu matris denir. Kısaca, A=(a i,j ) (i= 0,1,2, n; j=0,1,2, k) ile gösterilir. Tanım 1.8. A = (a n,k ) sonsuz matrisi n = 0,1,2, ve k = 0,1,2, için a n,k karmaģık sayı olmak üzere, A = a n,k = a 0,0 a 0,1 a 0,2 a 0,k a 1,0 a 1,1 a 1,2 a 1,k a n,0 a n,1 a n,2 a n,k Ģeklinde tanımlanır. Tanım 1.9. Matris Çarpımı: Sonlu matrislerde A ve B gibi iki matrisin çarpımının tanımlı olabilmesi için A matrisinin satır sayısı, B matrisinin sütun sayısına eģit olmalıdır. Eğer A bir mxn matris, B de bir nxp matris 4

12 ise, C=AxB bir mxp matris olarak tanımlıdır. C=( c i,j ) matrisinin i. satır ve j. sütununda bulunan c=(c i,j ) elemanı, A matrisinin i.satır elemanları, a i,1 a i,2 a i,n ile B matrisinin j. sütun elemanları, b 1,j b 2,j b n,j lerin karģılıklı çarpımlarının toplamına eģittir. Matris çarpımı sonsuz matrislere geniģletilirse; c n,k = olmak üzere, j=0 a n,j b j,k a n,k b n,k = c n,k çarpımı elde edilir. Tanım Matris DönüĢümleri: X ile Y reel ya da karmaģık terimli dizilerden oluģan iki dizi uzayı ve A = a n,k sonsuz bir matris olsun. Her x X için ((Ax) n ) dönüģüm dizisi mevcut ve Ax Y ise A = a n,k matrisi X uzayından Y uzayı içine bir matris dönüģümü tanımlar denir. A: X Y Ģeklindeki matrislerin sınıfları (X,Y) ile gösterilir (Hardy 1949). Tanım Bir A= (a n,k ) matrisi verilmiģ olsun. Her n için A n x = k a n,k x k mevcut ve n iken A n (x) a ise (x k ) dizisi a ya A 5

13 toplanabilir ya da A- limitlenebilir denir ve A lim k x k = a (Petersen 1966). yazılır Tanım Lineer uzaylarda tanımlı dönüģümlere operatör denir. L ve L aynı F cismi üzerinde iki lineer uzay olsun. T: L L operatörü, α F olmak üzere, T(x+y)=T(x)+T(y) T αx =αt x Ģartını sağlıyorsa T ye lineer operatör denir. için, N ve N normlu uzay ve T: N N lineer operatör olsun her x N T(x) K x (1.1) olacak Ģekilde bir K 0 reel sayısı varsa T ye sınırlı operatör denir. ġimdi her x N {0} için T(x) K x eģitsizliğinin sağlandığı en küçük K yı araģtıralım. Burada θ yı hariç tutabiliriz. Çünkü bu halde T(θ) θ = 0 olup bu değer için en küçük K sıfırdır. x θ ise x 0 olacağından (1.1) nin her iki tarafını x e bölerek yeni bir eģitsizlik elde ederiz. Buradan K, bu eģitsizliğin solundaki ifadenin supremumu kadar küçük olabilir. Bu en küçük K yı T ile gösterelim. Yani, T = sup T(x) x x N, x 0 olsun. Buna T nin normu denir. T sınırlı lineer operatör ise T K dır. Bir X Banach uzayında tanımlı tüm sınırlı lineer operatörlerin kümesi B(X) ile gösterilir. 6

14 Teorem 1.1. A=(a n,k ) ile tanımlı operatör T olsun. i) T B(c) dir ancak ve ancak A = sup n k=1 a nk <, (1.2) Her k için a k : = lim n a nk var, (1.3) a: lim n k=1 a nk var. ii) T B(c 0 ) dır ancak ve ancak her k için a k =0 ve (1.2) ve (1.3) sağlanır. iii) T B(l) dir ancak ve ancak (1.2) varsa. Bu Ģartlarda operatör normu T, dır. iv) T B(l 1) dir ancak ve ancak, T l :l = T c:c = T c0 :c 0 = A A t = = sup n k=1 a nk < olur. Bu durumda T operatör normu 2011). T l1 :l 1 = A t Ģeklindedir (Altun, Tanım Matris Normları: C kompleks ve R de reel sayılar kümesi olmak üzere,. : C mxn R + 0 fonksiyonu aģağıdaki Ģartları sağlıyorsa; A sayısına A = (a ij ) mxn matrisinin normu denir. Bir A matrisinin normu A ile gösterilir. i) A 0 ve A = 0 A = 0 ii) c herhangi bir karmaģık sayı olmak üzere, ca = c A iii) A ve B aynı mertebeden matrisler olmak üzere, A + B A + B (Üçgen EĢitsizliği) iv) A ve B çarpılabilir matrisler olmak üzere, AB A B dir. 7

15 (i), (ii) ve (iii) ile verilen aksiyomla r bir matris normu için gerekli olan aksiyomlardır. (i), (ii) ve (iii ) aksiyomlarını sağlayan reel değerli bir fonksiyon, genelleģtirilmiģ matris normu olarak tanımlanır. Böylece bir matris normu daima genelleģtirilmiģ matris normudur. Fakat bunun tersi doğru değildir. A = (a ij ) mxn matrisinin bazı normları: m l 1 normu (sütun): A 1 = max j=1,2,,n j=1 a ij n l normu (satır): A = max j=1,2,,m j=1 a ij m n l p normu: A p = a p ij i=1 j=1 1 p l p operatör normu: A p = max Ax p : x ϵ C n, x p = 1 Ģeklinde tanımlanır (Bronson 1999). Tanım X=(X,d) bir metrik uzay ve (x n ) X te bir dizi olsun. lim n d x n, x = 0 olacak Ģekilde bir x X varsa (x n ) dizisine X te yakınsak denir (Bayraktar 2006). Tanım {a n } 0 kompleks sayılardan oluģan bir dizi olsun. Eğer lim n 1 n+1 k=0 a k = L varsa {a n } 0 dizisine Cesaro yakınsaktır denir ve (C,1) yakınsaktır Ģeklinde ifade edilir. Cesaro yakınsaklığı, bir dizinin terimlerinin aritmetik ortalamasının yakınsaklığı ile ilgilidir. Teorem 1.2. {a n } 0 L ye yakınsarsa, o halde {a n } 0 L ye (C,1) yakınsar (Tersi doğru değildir). 8

16 Ġspat: ε > 0 verilmiģ olsun. Bir N 1 pozitif tamsayısı vardır öyle ki n N 1 için a n L < 1 2 ε dir. Bir N 2 pozitif tamsayısı vardır öyle ki n N 2 için a a N1 1 N 1 L < 1 2 ε olur. N=maks{N 1,N 2 } olsun. O halde n N için 1 n+1 n k=0 a k L 1 n+1 N 1 1 k=0 a k N 1 L + 1 n+1 n k=n 1 a k n + 1 N 1 L < 1 2 ε + 1 n+1 n k=n 1 [a k L] 1 ε n+1 n k=n 1 [a k L] 1 ε + 1 (n + 1 N 2 n+1 1) 1 ε 1 ε + 1 ε = ε n=0,1, için, a n = 1 + ( 1) n örneğinden dolayı bu ifadenin tersi, doğru değildir. a n 0 dizisi ıraksaktır; ancak a n 0 dizisi, aģağıda göstereceğimiz gibi 1 e Cesaro (C,1) yakınsaktır. ε<0 verilsin. n k=0 a k = n + 2, n çift ise n + 1, n tek ise Buradan, 1 n+1 n k=0 a k 1 n+2 1 = 1 n+1 n+1 N(ε)>(1-ε)/ε pozitif tamsayısını seçelim. n N(ε) ise 1/(n+1)<ε, örneğin n N ε ise o halde 1 n+1 n k=0 a k 1 < ε olur. Tanım X bir metrik uzay olsun. X teki her dizi yakınsak bir alt diziye sahip ise X e kompakttır denir. Tanım (N, ) ve (N, ) aynı skaler cismi üzerinde normlu iki uzay olsun. T: N N bir dönüģüm olsun. x 0 N ise >0 verildiğinde x x 0 < δ için T x T x 0 < ε olacak Ģekilde bir δ>0 reel sayısı 9

17 varsa T, x 0 noktasında süreklidir. T, tüm x 0 N de sürekli ise T ye süreklidir denir. Tanım A, X metrik uzayının bir alt kümesi ve x 0 X olsun. x 0 her bir D (x 0, ε) delik civarı A ya ait bir nokta ihtiva ediyorsa bu x 0 noktasına A nın yığılma noktası denir. A nın yığılma noktaları kümesi A ile gösterilir. Tanım A, X metrik uzayının bir alt cümlesi, x 0 X, A nın yığılma noktası olsun. A nın yığılma noktalarının kümesi olan A ile A nın noktalarından ibaret olan cümleye A nın kapanıģı denir. A ile gösterilir. Yani A = A A dır. A nın kapalı olması için A = A olmalıdır. Tanım A, (X,d) metrik uzayının bir alt cümlesi olsun. Eğer A = X ise A ya X te yoğundur denir. Tanım L, F cismi üzerinde tanımlı bir vektör uzayı olsun. F=R veya F=C olması durumunda, T: L F operatörüne, yani değerleri reel veya karmaģık sayılar kümesinde olan operatöre fonksiyonel denir. Eğer T lineer ise lineer fonksiyonel; sınırlı ise yani T(x) K x eģitsizliğini sağlayan K 0 ϵ R varsa sınırlı lineer fonksiyonel adını alır. Bir fonksi yonelin normu da operatörlerde olduğu gibi, T = sup T x x 1 ile tanımlanır. C N, N = T T N N sürekli lineer operatörler kümesi, N ve N normlu uzay olması halinde, T = sup T x x 1 normuna göre bir normlu uzaydır. Hatta B nin Banach uzayı olması halinde C N, B = {T: T: N B sürekli lineer operatör} kümesi bir Banach uzayı olur. N kümesinin R veya C olması durumunda, C N, R ve C N, C kümeleri Banach uzayı olur. Bu uzaylara N nin dual uzayı denir. N ile 10

18 gösterilir. Demek ki N normlu uzay ise N cümlesi sürekli lineer fonksiyonellerin uzayıdır. Tanım Özdeğerler, Özvektörler ve Spektrum: Elemanları gerçek veya karmaģık sayı olabilen bir A matrisi ve bir λ parametresi verildiğinde, x 0 vektörü için, Ax= λx vektör denkleminin çözümünü veren λ değerlerine A matrisinin özdeğerleri, buna karģılık gelen x vektörlerine de özvektör denir. X ve Y Banach uzayları ve T: X Y sınırlı lineer operatör olsun. T nin değer kümesini R(T)={y Y: y=tx; x X} ile gösterelim. X uzayından kendi içine tanımlı tüm sınırlı lineer operatörlerin kümesi B(X) olsun. X bir Banach uzayı ve T B(X) ise her ϕ X * ve x X için T nin adjointi T *, (T * ϕ)(x)=ϕt(x) ile tanımlı olup, X in duali olan X * üzerinde bir sınırlı lineer operatördür. X karmaģık normlu uzay ve T: D(T) X, tanım kümesi D(T) X olan bir lineer operatör olsun. λ karmaşık sayı ve I, D T üzerinde birim operatör olmak üzere, T λ ile T λ = T λi operatörünü gösterelim. Eğer varsa bu operatörün tersine resolvent operatör denir ve T 1 λ = (T λi) 1 ile tanımlanır. λ=0 ise T 1 λ = T 1 dir. T 1 λ ile T 1 in çoğu özelliği λ ya bağlıdır ve spektral teorisi bu özelliklerle ilgilidir. X karmaşık normlu uzay ve tanım kümesi D T X olan T: D(T) X bir lineer operatör olsun. T nin regüler değeri λ, bir karmaşık sayıdır, öyle ki; R1) T λ 1 var, R2) T λ 1 sınırlı, 11

19 R3) T λ 1 X te yoğun bir cümlede tanımlıdır. T operatörünün sürekli bir tersinin belirlenmesini sağlayan, tüm regüler λ değerlerinin kümesine resolvent (çözücü) küme denir ve ρ(t) ile gösterilir. Bu kümenin C ye göre tümleyeni olan σ(t)= C\ρ T kümesine T nin spektrumu denir. Spektrum 3 e ayrılır: a) T λ 1 in olmadığı σ p T kümesine nokta spektrumu; bu kümenin üyelerine özdeğerler denir. b) R 2 özelliğini sağlamayıp, R 3 özelliğini sağlayan T λ 1 in var olduğu σ c kümesine sürekli spektrum denir. c) R 3 özelliğini sağlayan T λ 1 in var olduğu σ r kümesine artık spektrum denir. σ T = σ p T σ c T σ r (T). Bir operatörün spektrumu, matrislerin özdeğerleri kavramının genelleģtirilmesidir. Teorem 1.3. (Hahn-Banach Teoremi): N normlu bir uzay, M, N nin bir alt uzayı ve f, M de tanımlı bir fonksiyonel olsun. Bu durumda f, f M = f 0 N olacak Ģekilde N de tanımlı bir f 0 fonksiyoneline geniģletilebilir (Bayraktar 2006). 12

20 BÖLÜM 2 KONSERVATĠF, REGÜLER VE SCHUR MATRĠSLER Genel olarak verilen bir A = (a n,k ) matrisi ile ilgili Ģu soruyu cevaplandırabilmeliyiz: Eğer z n 0 z ye yakınsayan herhangi bir karmaģık dizi ise bu dizinin A-dönüĢümü hangi hallerde (ve özellikle de aynı z limitine) yakınsar? Yukarıdaki soruya cevap olan ve ilk olarak Otto Toeplitz (1911) tarafından ispat edilen Silverman-Toeplitz Teoremi, Toplanabilme Teorisinde önemli bir teoremdir ve matrislerin regülerliğini karakterize eder. Öncelikle ilgili bazı tanım ve teoremlere bakalım. Tanım 2.1. A = (a n,k ) olsun. karmaģık sayılardan oluģan sonsuz bir matris i) Tüm kompleks ve yakınsak dizilerin A-dönüĢümü var ve yakınsaksa (yakınsak her diziyi yakınsak bir diziye dönüģtürüyorsa) A konservatiftir (Powell, Shah 1972). ii) Eğer A konservatif ve limitleri koruyorsa (yakınsak her diziyi yakınsak bir diziye limitleri koruyar ak dönüģtürüyorsa) regülerdir (Powell, Shah 1972). A = (a n,k ) karmaģık sayılardan oluģan bir matris olsun. A regüler ise sup n k=0 a n,k < olmalıdır. iii) z n 0 dizisinin A-dönüĢümü y ye yakınsarsa z n 0 dizisi y ye A- toplanabilirdir (Maddox 1970). 13

21 iv) Eğer A tüm sınırlı dizileri yakınsak bir diziye dönüģtürüyorsa Schur matristir (Petersen 1966). ġimdi yakınsaklık koruyan (konservatif) matrisleri karakterize eden ve Silverman-Toeplitz Teoreminden daha genel olan bir teorem yazalım. Teorem 2.1. Kojima-Schur Teoremi: Bir A matrisi konservatiftir ancak ve ancak, (i) sup n k=0 a n,k <, (ii) lim n a n,k = a k, (iii) lim n k=0 a n,k = a olmasıdır. ġimdi ise Silverman-Toeplitz teoremini ve ispatını verelim. Teorem 2.2. Silverman-Toeplitz Teoremi: Bir A= (a n,k ) matrisi regülerdir ancak ve ancak; i. k = 0,1,2, için lim n a n,k = 0 (c 0 KoĢulu) ii. lim n k=0 a n,k = 1 (Satır-Toplam KoĢulu) iii. Bir M>0 için, sup n k=0 a n,k M < (Satır-Norm KoĢulu) (Powell, Shah 1972). Ġspat: ( ) (i), (ii) ve (iii) Ģartlarının var olduğunu kabul ederek A = (a n,k ) matrisinin regülerliğini ispatlayalım. z k 0, z ye yakınsayan bir dizi olsun. Öyleyse k = 0,1,2, için öyle bir T>0 vardır ki z k T dir. (iii) den dolayı yakınsak olduğundan k=0 a n,k z k her sabit n için yakınsaktır. k=0 a n,k. T k=0 a n,k z k yakınsar. 14

22 z n 0 dizisinin z ye yakınsadığını kabul ederek, σ n 0 dizisinin de z ye yakınsadığını göstereceğiz ( σ n = k=0 a n,k z k ). Önce z n 0 dizisinin z = 0 a yakınsama durumuna bakalım. ε > 0 verilsin. Bir N(ε) bulmalıyız öyle ki n N(ε) iken σ n z = σ n < ε ve dolayısıyla k=0 a n,k z k < ε olsun. sup n k=0 a n,k M < olduğundan ve z n 0 sıfıra yakınsadığından bir pozitif N 1 (ε) = N 1 vardır öyle ki n N 1 iken, z n ε ve z 2M+1 N 1 1 ε > 0 2M+1 (eğer N 1 = 0 ise n = 0,1,2, için z n ε 2M+1 dir). N 1 0 ise o halde, σ n = N 1 1 k=0 a n,k z k k=0 a n,k z k + k=n 1 a n,k z k (2.1) dir. (iii) den dolayı ε a n,k z k < a 2M+1 n,k M < 1 k=n ε 1 k=n 1 (2.2) 2M+1 2 ε dir. N 2 0, ε,, N 2 N 1 1, ε pozitif tamsayıları bulunsun öyle ki n N 2 k, ε iken k = 0,1,, N 1 1 için a n,k ε 2TN 1 dir ((i) den dolayı). N ε = maks N 2 0, ε,, N 2 N 1 1, ε olsun. n N ε ise o halde N 1 1 N k=0 a n,k z k 1 1 k=0 a n,k z k < Bu durumda (2.1), (2.2), (2.3) ten dolayı, 1 2 ε (2.3) σ n N 1 1 a n,k k=n 1 k=0 z k + a n,k z k < 1 2 ε ε = ε olur. Buradan σ n 0 dizisi sıfıra yakınsar. 15

23 ġimdi z n 0 dizisinin sıfırdan farklı bir z ye yakınsadığını düģünelim. w n 0 dizisini, n = 0,1,2, için, w n = z n z Ģeklinde tanımlayalım. w n 0 dizisi sıfıra yakınsadığından lim n k=0 a n,k w k = 0 dır. Yani, 0 = lim n k=0 a n,k (z k z) = lim ( k=0 a n,k z k k=0 a n,k z) n = lim n k=0 a n,k z k z lim k=0 a n,k = lim n k=0 a n,k z k z ((ii) den) n Böylece dolayı A = (a n,k ) regülerdir. z n 0 dizisinin A-dönüĢümü z ye yakınsar ve bundan ( ) ġimdi A = (a n,k ) nın regülerliğinin (i), (ii) ve (iii) Ģartlarını gerektirdiğini ispatlayalım. k sabit olsun. z n 0 dizisini, z n = 0, n k ise 1, n = k Ģeklinde tanımlayalım. Açıktır ki z n 0 dizisi sıfıra yakınsar. A = (a n,k ) regüler olduğundan, 0 = lim n σ n = lim n j=0 a n,j z j = lim n a n,k dır. Bu (i) durumunu ispatlar. n = 0,1,2, için w n = 1 olacak Ģekilde w n 0 dizisini tanımlayalım. w n 0 1 e yakınsadığından ve A = (a n,k ) regüler olduğundan, 1 = lim σ n = lim n k=0 a n,k w k = lim n k=0 a n,k n 16

24 elde ederiz. Öyleyse (ii) sağlanır. (iii) Ģartının ispatı için önce k=0 a n,k nın her n için yakınsadığını göstermeliyiz. Aksini kabul edelim. Bir N vardır öyle ki ıraksasın (yani k=0 a n,k k=0 a N,k =). Buradan 0 = K 0 < K 1 < K 2 tamsayıları K j 1 k=k j 1 vardır öyle ki j = 1,2, için a N,k > 1 dir. z k 0 dizisini, 0, k 0 veya a N,k = 0 ise z k = a N,k ja N,k, a N,k 0 ve K j 1 k K j ( j = 1,2, için) Ģeklinde alalım. z k 0 kümesi sıfıra yakınsadığından ve A = a n,k regüler olduğundan Fakat, k=0 a n,k z k n = 0,1,2, için, özellikle de n = N için yakınsar. k=0 a N,k z k = K j 1 1 k=k j 1 j j=1 a N,k = 1 K j 1 j=1 a j k=k j 1 N,k 1 j=1 j = olur, yani ıraksar. Bu bir çeliģkidir. Bu nedenle 0,1,2, için yakınsar. k=0 a n,k n = ġimdi k=0 a n,k 0 dizisinin düzgün sınırlı olduğunu göstermek için sup n k=0 a n,k = olduğunu kabul ederek bir çeliģki bulalım. m k 0, n k 0 tamsayı dizilerini aģağıdaki Ģekilde oluģturalım. m 0 = 0 ve n 0 = min n: n 1 ve k=n+1 a m 0,k < 1 seçelim ( j 1 için k=n+1 a m 0,k yakınsadığından n 0 vardır). m 0,, m j 1 ve n 0,, n j 1 17

25 n j 1 k=0 m j = min m m > m j 1, k=0 a m,k > j 2 + 2j + 2 ve a m,k < 1 olsun. Bir m j tamsayısı vardır çünkü, i) M 1 > m j 1 seçebiliriz öyle ki k = 0,1,2,, n j 1 ve tüm M M 1 için a M,k < 1 n j dir (her sabit k için lim n a n,k = 0 Ģartından dolayı). ii) M 2 > M 1 seçebiliriz öyle ki k=0 a M2,k > j 2 + 2j + 2 olur (sup n k=0 a n,k = Ģartından dolayı). n j = min n n > n j 1 ve k=n+1 a m j,k < 1 seçelim. Böyle bir n j tam sayısı vardır çünkü k=0 a m j,k yakınsaktır. z k 0 dizisini, z k = a m j,k ja (m j,k ), n j 1 < k n j j = 1,2, ve a m j,k 0 ise, 0, diğer durumlarda ile tanımlayalım. Bu dizi sıfıra yakınsadığından ve A regüler olduğundan, σ n = k=0 a n,k z k olduğunda σ n 0 dizisi de yakınsak olmalıdır. O halde, σ m j = a m j,kz k n j 1 k=0 n j k=n j 1 k=0 = a m j,kz k + a m j,kz k + k=n j +1 a m j,kz k n j a m j,kz k n j 1 k=n j+1. a k=n j 1 +1 m j,k z k=0 k a m j,k z k Buradan, σ mj 1 j n j a k=n j 1 +1 m j,k 1 1 = 1 ( a j k=0 m j,k a m j,k k=n j +1 a m j,k ) 2 k=0 n j 1 18

26 1 j ( j2 + 2j ) 2 = 1 j j 2 + 2j 2 = j olur. σ n 0 ıraksaktır çünkü alt dizisi, σ m j 0 sınırsızdır. Bu istediğimiz çeliģkiyi verir. Bu yüzden bir M>0 için sup n teoremin ispatı tamamlanır. k=0 a n,k M < olur ve A = (a n,k ) nın regülerliğini ispatlarken kullandığımız Silverman- Toeplitz Teoreminin (iii) Ģartını ispatlamanın daha kolay bir yolu vardır. (iii) Ģartının gerekliliği, teorem 2.4 de ifade edilmiģ olup, ispatı Düzgün Sınırlılık Prensibi (Uniform Boundedness Principle) ile yapılacaktır. Önce Düzgün Sınırlılık Prensibine bakalım. Teorem 2.3. (Düzgün Sınırlılık Prensibi): X Banach uzayı, Y normlu uzay ve {T n }, T n : X Y Ģeklinde tanımlı bir sürekli lineer operatörler ailesi olsun. Bu durumda x X için C x : sup n T n (x) <C x < ise sup n T n <C< olur (Powell, Shah 1972). Banach-Steinhouse Teoremi olarak da bilinen Düzgün Sınırlılık Prensibi Bir Banach uzayından normlu uzaya tanımlı sürekli lineer operatörler kümesi sınırlıdır. Ģeklinde de ifade edilebilir. Satır-Norm KoĢulu olarak ifade ettiğimiz (iii) Ģartının gerekliliğini gösteren teorem ve ispatı aģağıdaki gibidir. Teorem 2.4. A = (a n,k ) regüler ise, bir M>0 için, sup n k=0 a n,k M < dir. 19

27 Ġspat : A = (a n,k ) regüler ise n için ). A n : c C, A n z = a n,k k=0 < k=0 yakınsaktır ( a n,k k=0 a n,k z k olsun. c de bir z elemanını sabitleyelim. Bu durumda, (A n z) c olduğundan bir T sayısı vardır ki, A n z T dir. O halde Düzgün Sınırlılık Prensibi uygulanabilir demektir. Yani, sup n A n < olur. ġimdi, A n : c C bir operatör ve x k = a n,k a n,k k N ve a n,k 0, 0 diğer durumlarda, Ģeklinde tanımlanmıģ olsun. A n = sup z =1 A n z = sup z =1 k=0 a n,k x k sup z =1 k=0 a n,k x k k=0 a n,k yazılabilir. Ayrıca, A n = sup z =1 A n z sup z =1 k=0 a n,k z k sup z =1 k=0 a n,k x k = k=0 a n,k N yani, A n k=0 a n,k dır. Böylece, A n = k=0 a n,k elde edilir. A A n = sup n z z θ = a z k=0 n,k olduğundan, sup n A n = sup n ( k=0 a n,k ) < olur. 20

28 1 Tanım 2.2. (Matris Kuvveti): A = a n,k, m pozitif tamsayı ve a n,k olmak üzere, A m m = a n,k = a n,k m a n,k m = a n,k m 1 a n,k ile tanımlanabilir. Bu genel matris çarpımıdır (Powel, Shah 1972). Teorem 2.5. k > n için a n,k = 0 olan A = a n,k matrisi regüler m herhangi bir pozitif tam sayı olmak üzere A m matrisi de regülerdir (Powell, Shah 1972). Ġspat: A=A 1 1 = a n,k matrisinin regülerliğini biliyoruz. A k (m 2) için regüler olduğunu düģünelim. A m nın k=1,,m-1 nin de regüler olduğunu göstermek istiyoruz. z k 0 z ye yakınsayan bir karmaģık sayı dizisi olsun. σ n 0, z k 0 dizisinin A m m = a n,k dönüģümü olsun. Yani, σ n = a m n k=0 n,k z k = k=0 a m n,k z k olur. t n 0, z k 0 dizisinin A m -1 m 1 = a n,k dönüģümü olsun. Yani, t n = a m 1 n k=0 n,k z k = k=0 a m 1 n,k z k dır. t n 0 A m-1 regüler olduğundan z ye yakınsar. σ n = n a m n n k=0 n,k z k = k=0 h=k a 1 n,h z k a m 1 n,h z k n 1 h k=0 a m 1 h,k z k = a n,h n h=k = h=0 a 1 n,h t n. A 1 1 = a n,k regüler ve σ n, z ye yakınsayan t n 0 dizisinin A 1 dönüşümü olduğundan σ n 0 z ye yakınsar ve A m regülerdir (Powell, Shah 1972). 21

29 Teorem 2.6. A = a n,k regüler matris ise sınırlı ve ıraksak bir z n 0 dizisi vardır öyle ki, z n 0 dizisinin A-dönüĢümü ıraksar (Powell, Shah 1972). Teorem 2.7. z k 0 sınırlı bir dizi ise bir A regüler matrisi vardır öyle ki z k 0 dizisinin A dönüģümü yakınsar (Powell, Shah 1972). Teorem 2.8. z k 0 ve w k 0 sınırlı diziler ve z k 0 ıraksak olmak üzere bir A regüler matrisi vardır öyle ki z k 0 dizisinin A dönüģümü w k 0 dır (Powell, Shah 1972). Teorem 2.9. z k 0 sınırlı dizi ve w k 0 keyfi bir dizi olmak üzere bir A regüler matrisi vardır öyle ki z k 0 dizisinin A-dönüĢümü w k 0 dır (Powell, Shah 1972). Tanım 2.3. Eğer regüler ve verilmiģ - a veya + a ıraksayan reel bir x n 0 dizisinin A-dönüĢümü de - a veya + a ıraksar ise A reel dönüģümüne tamamen regülerdir denir (Powel, Shah 1972). Tanım 2.4. Eğer tüm n=0,1, ve k k0 için a n,k 0 olacak Ģekilde bir k 0 varsa A = a n,k pozitiftir (Powel, Shah 1972). Teorem A = a n,k reel dönüģümü regüler ve pozitif ise A tamamen regülerdir (Powel, Shah 1972). Teorem A = a n,k reel dönüģümü alt üçgensel ve tamamen regüler ise A regüler ve pozitiftir (Powell, Shah 1972). Schur matris yakınsaklık üreten matris olarak bilinmektedir. AĢağıdaki teorem, bir matrisin Schur matris olması için gerek ve yeter Ģartları göstermektedir. Açıktır ki regüler bir matris tüm sınırlı dizileri 22

30 limitleyemediğinden (sınırlı dizileri sınırlı dizilere dönüģtürmediğinden) bu koģullardan birini sağlamaz. Teorem Bir A = (a m,n ) matrisinin Schur Matris olması için gerek ve yeter Ģartlar Ģunlardır: a) Her n için lim m a m,n var ve b) n=1 a m,n her m için yakınsaktır ve bu yakınsama düzgündür (Petersen 1966). Ġspat i) ( ) A matrisinin iki koģulu da sağladığını düģünelim. {s n } sonlu bir dizi ise (b) den dolayı, A dönüģümü t m = n=1 a m,n s n ile verilir. Bununla birlikte, seriler m ye düzgün yakınsar. düzgün yakınsadığını göstermek istiyoruz. t m nin Verilen bir ε > 0 için bir N vardır öyle ki, her m için, t m N n=1 a mn s n < ε dir. Her n için lim m a m,n var olduğundan, bir M vardır öyle ki her m 1, m 2 >M için, N N n=1 a m 1,ns n n=1 a m 2,ns n < ε olur. m 1, m 2 >M olduğundan, t m 1 t m 2 t m 1 N a m 1,ns n N n=1 + n=1 a m 1,ns n n=1 a m 2,ns n N N + n=1 a m 2,ns n t m 2 < 3ε. 23

31 Buradan t m yakınsar. ii) ( ) A bir Schur matris olsun. (a) e n k = 1, n = k 0, n k ile tanımlı e n (k) (k=1,2, ) dizilerini alalım. t n (k) = a m,k ve e n (k) sınırlı olduğundan, lim m a m,k vardır. Bu limiti α k ile gösterelim. (b) Schur matris kesin bir limitleme metodu olduğundan n=1 a m,n her m için yakınsar ve Silverman-Toeplitz teoreminden bir K vardır öyle ki, her m için n=1 α n yakınsar. n=1 a m,n < K dır. Ayrıca her N için, n=1 α n K dır, öyleyse N b m,n = a m,n α n ile tanımlanan B = b m,n matrisi kesinlikle Schur matrisidir. n=1 b m,n nin düzgün yakınsadığını göstererek n=1 a m,n nin düzgün yakınsaklığını kurabiliriz. Varsayalım ki, n=1 b m,n düzgün yakınsamasın. Bu demektir ki, öyle bir γ>0 vardır ki, her ν tamsayısı için, bir μ j ν tamsayı dizisi vardır öyle ki, n=ν b μj ν,n > 5γ dir. Her n için, m iken b m, n 0 olmasından yararlanarak, m k tam sayılarından oluşan bir dizi ve v k tam sayılarından oluşan artan bir dizi kuralım. ν=1 alırsak, öyle bir m 1 vardır ki, 24

32 n=1 b m 1 n > 5γ ve b m 1 1 < γ dir. Genel olarak, vk sayılarını tamsayı seçersek, öyle mk sayıları vardır ki, n=ν k +1 b m k,n > 5γ ve n=1 b m k,n < γ ν k dir. Sonra n=1 b m k,n yakınsadığı için, ν k+1 (> ν k ) seçebiliriz öyle ki, n=ν k b m k,n < γ ve buradan da ν k +1 n=ν k +1 b m k,n > 3γ elde edilir. ġimdi, s n = ( 1)k sgn(b mk,n ), ν k + 1 n ν k+1 olduğunda (k = 1,2, ) 0, diğer durumlarda olsun. s n 1 ; ancak s n in B-dönüĢümü {t m } öyle ki; k tek sayı olduğunda, t mk = v k +1 b m k,ns n v k n=1 n=1 + n=v k +1 n=v k b m k,n > γ ve benzer olarak, k çift olduğunda t mk < γ olur. Buradan {t m } ıraksak olduğundan b mn Schur matrisi olamaz. Böylece ispat tamamlanır. 25

33 Sonuç Bir matris hem regüler hem de Schur matris olamaz. Çünkü A = (a m,n ) regüler ise A tarafından ıraksak bir diziye dön üģtürülebilen sınırlı bir dizi vardır. Ġspat: A = (a m,n ) regüler bir Schur matrisi olsun. Buradan her n için lim m a m,n = α n vardır ve n=1 α n yakınsar. Üstelik n=1 α m,n nin düzgün yakınsaklığı, m için n=1 α m,n n=1 α n (2.4) ile sağlanır. Oysaki Silverman-Toeplitz teoremi (i) den α n = 0, (ii) den dolayı m için n=1 α m,n 1 olur ki bu da (2.4) ile çelişir. Sonuç A = (a m,n ) matrisi her sınırlı diziyi sıfıra limitler ancak ve ancak n=1 a m,n her m için yakınsar ve m iken, n=1 a m,n (2.5) dir. Ġspat: i) ( ) Varsayalım ki (2.5) koģuları sağlansın. Eğer {s n } sınırlı bir dizi ise ( s n H diyelim) A-dönüĢümü olan {t m } vardır ve m için, t m = n=1 a m,n s n H a m,n n=1 olur. ii) ( ) Varsayalım ki A tüm sınırlı dizileri sıfıra limitlesin. Önce, e n (k) = 1, n = k ise 0, n k ise olacak Ģekilde tanımlı e n (k) dizilerini düģünelim. O zaman, m iken 26

34 a m,k = a m,n e (k) n = t (k) n=1 m 0 (2.6) olur. ġimdi, A kesinlikle Schur matrisi olduğundan n=1 a m,n her m için yakınsar ve m de düzgün yakınsar. Böylece, bir ε>0 için bir N tamsayısı vardır öyle ki her m için, n=n+1 a m,n < ε olur. Aynı zamanda (2.6) den dolayı bir M tamsayısı vardır öyle ki, m>m için, N n=1 a m,n < ε olur. Sonuç olarak m>m için, n=1 N n=1 n=n+1 a m,n = a m,n + a m,n < 2ε olur ki buradan (2.5) sağlanır. 27

13.Konu Reel sayılar

13.Konu Reel sayılar 13.Konu Reel sayılar 1. Temel dizi 2. Temel dizilerde toplama ve çarpma 3. Reel sayılar kümesi 4. Reel sayılar kümesinde toplama ve çarpma 5. Reel sayılar kümesinde sıralama 6. Reel sayılar kümesinin tamlık

Detaylı

olsun. Bu halde g g1 g1 g e ve g g2 g2 g e eşitlikleri olur. b G için a b b a değişme özelliği sağlanıyorsa

olsun. Bu halde g g1 g1 g e ve g g2 g2 g e eşitlikleri olur. b G için a b b a değişme özelliği sağlanıyorsa 1.GRUPLAR Tanım 1.1. G boş olmayan bir küme ve, G de bir ikili işlem olsun. (G, ) cebirsel yapısına aşağıdaki aksiyomları sağlıyorsa bir grup denir. 1), G de bir ikili işlemdir. 2) a, b, c G için a( bc)

Detaylı

1.GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G. vardır. 3) a G için denir) vardır.

1.GRUPLAR. c (Birleşme özelliği) sağlanır. 2) a G için a e e a a olacak şekilde e G. vardır. 3) a G için denir) vardır. 1.GRUPLAR Tanım 1.1. G boş olmayan bir küme ve, G de bir ikili işlem olsun. (G, ) cebirsel yapısına aşağıdaki aksiyomları sağlıyorsa bir grup denir. 1) a, b, c G için a ( b c) ( a b) c (Birleşme özelliği)

Detaylı

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ 1.GİRİŞ Bu bölüm lineer cebirin temelindeki cebirsel yapıya, sonlu boyutlu vektör uzayına giriş yapmaktadır. Bir vektör uzayının tanımı, elemanları skalar olarak adlandırılan herhangi bir cisim içerir.

Detaylı

Özdeğer ve Özvektörler

Özdeğer ve Özvektörler Özdeğer ve Özvektörler Yazar Öğr.Grv.Dr.Nevin ORHUN ÜNİTE 9 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; bir lineer dönüşümün ve bir matrisin özdeğer ve özvektör kavramlarını anlayacak, bir dönüşüm matrisinin

Detaylı

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN

İç-Çarpım Uzayları ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN İç-Çarpım Uzayları Yazar Öğr. Grv. Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; R n, P n (R), M nxn vektör uzaylarında iç çarpım kavramını tanıyacak ve özelliklerini görmüş olacaksınız.

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.acikders.org.tr adresini ziyaret

Detaylı

Lineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN

Lineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN Lineer Dönüşümler Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Vektör uzayları arasında tanımlanan belli fonksiyonları tanıyacak, özelliklerini öğrenecek, Bir dönüşümün,

Detaylı

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak

Şimdi de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor. teoreminini iki kere kullanarak 10.Konu İç çarpım uzayları ve özellikleri 10.1. ve üzerinde uzunluk de [ ] vektörünün ile gösterilen boyu veya büyüklüğü Pisagor teoreminden dir. 1.Ö.: [ ] ise ( ) ( ) ve ( ) noktaları gözönüne alalım.

Detaylı

Matrisler ve matris işlemleri

Matrisler ve matris işlemleri 2.Konu Matrisler ve matris işlemleri Kaynaklar: 1.Uygulamalı lineer cebir. 7.baskıdan çeviri.bernhard Kollman, David R.Hill/çev.Ed. Ömer Akın, Palma Yayıncılık, 2002 2.Lineer Cebir. Feyzi Başar.Surat Universite

Detaylı

13. Karakteristik kökler ve özvektörler

13. Karakteristik kökler ve özvektörler 13. Karakteristik kökler ve özvektörler 13.1 Karakteristik kökler 1.Tanım: A nxn tipinde matris olmak üzere parametrisinin n.dereceden bir polinomu olan şeklinde gösterilen polinomuna A matrisin karakteristik

Detaylı

Örnek...3 : Aşağıdaki ifadelerden hangileri bir dizinin genel terim i olabilir?

Örnek...3 : Aşağıdaki ifadelerden hangileri bir dizinin genel terim i olabilir? DİZİLER Tanım kümesi pozitif tam sayılar kümesi olan her fonksiyona dizi denir. Örneğin f : Z + R, f (n )=n 2 ifadesi bir dizi belirtir. Diziler, değer kümelerine göre adlandırı - lırlar. Dizinin değer

Detaylı

Ankara Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı Açık Ders Malzemeleri. Ders izlence Formu

Ankara Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı Açık Ders Malzemeleri. Ders izlence Formu Ankara Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı Açık Ders Malzemeleri Ders izlence Formu Dersin Kodu ve İsmi Dersin Sorumlusu Dersin Düzeyi MAT407 REEL ANALİZ Prof. Dr. Ertan İBİKLİ ve

Detaylı

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.1. Düzlemde vektörler Düzlemdeki her noktası ile reel sayılardan oluşan ikilisini eşleştirebiliriz. Buna P noktanın koordinatları denir. y-ekseni P x y O dan P ye

Detaylı

Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık

Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık Yazar Öğr.Grv.Dr.Nevin ORHUN ÜNİTE 5 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Vektör uzayı ve alt uzay yapısını daha iyi tanıyacak, Bir vektör uzayındaki vektörlerin

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite 6. 7. 8. 9. 10

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite 6. 7. 8. 9. 10 ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI Lineer Cebir Ünite 6. 7. 8. 9. 10 T.C. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ YAYINLARI NO: 1074 AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ YAYINLARI

Detaylı

1.4. KISMİ SIRALAMA VE DENKLİK BAĞINTILARI

1.4. KISMİ SIRALAMA VE DENKLİK BAĞINTILARI Reel sayılar kümesinin "küçük ya da eşit", bağıntısı ile sıralanmış olduğunu biliyoruz. Bu bağıntı herhangi bir X kümesine aşağıdaki şekilde genelleştirilebilir. Bir X kümesi üzerinde aşağıdaki yansıma,

Detaylı

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler

18.034 İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret

Detaylı

14.Konu Reel sayılarının topolojisi. 1.Tanım:, verilsin. açık aralığına noktasının -komşuluğu denir. { } kümesine nın delinmiş -komşuluğu denir.

14.Konu Reel sayılarının topolojisi. 1.Tanım:, verilsin. açık aralığına noktasının -komşuluğu denir. { } kümesine nın delinmiş -komşuluğu denir. 14.Konu Reel sayılarının topolojisi 1.Teorem: cismi tamdır. 1.Tanım:, verilsin. açık aralığına noktasının -komşuluğu denir. { } kümesine nın delinmiş -komşuluğu denir. 2.Tanım: ve verilsin. nın her komşuluğunda

Detaylı

18.701 Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu

18.701 Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 18.701 Cebir 1 2007 Güz Bu malzemeden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.acikders.org.tr adresini ziyaret

Detaylı

YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK

YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK YAZILI SINAV SORU ÖRNEKLERİ MATEMATİK SORU 1: Aşağıdaki grafik, bir okuldaki spor yarışmasına katılan öğrencilerin yaşa göre dağılışını göstermektedir. Öğrenci sayısı 5 3 9 10 1 14 Yaş 1.1: Yukarıdaki

Detaylı

Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2012 Cilt:28-2

Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Yıl:2012 Cilt:28-2 SERBEST LİE CEBİRLERİNİN ALT MERKEZİ VE POLİSENTRAL SERİLERİNİN TERİMLERİNİN KESİŞİMLERİ * Intersections of Terms of Polycentral Series and Lower Central Series of Free Lie Algebras Zeynep KÜÇÜKAKÇALI

Detaylı

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev MATM 133 MATEMATİK LOJİK Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev 5.KONU Cebiresel yapılar; Grup, Halka 1. Matematik yapı 2. Denk yapılar ve eş yapılar 3. Grup 4. Grubun basit özellikleri 5. Bir elemanın kuvvetleri

Detaylı

NAPOLEON PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ

NAPOLEON PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ ÖZEL EGE LİSESİ NAPOLEON PROBLEMİNE FARKLI BİR BAKIŞ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Fatma Gizem DEMİRCİ Hasan Atakan İŞBİLİR DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gülşah ARACIOĞLU İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI... 3 2.

Detaylı

MATEMATİK ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI DENEME. Diğer sayfaya geçiniz.

MATEMATİK ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI DENEME. Diğer sayfaya geçiniz. MATEMATİK. DENEME ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ - DENEME SINAVI. f : X tanımlı y = f() fonksiyonu için lim f ( ) = L ise aşağıdaki önermelerden kaç tanesi kesinlikle doğrudur? 0 I. X dir. 0 II. f() fonksiyonu

Detaylı

(14) (19.43) de v yi sağlayan fonksiyona karşılık gelen u = F v fonksiyonunun ikinci türevi sürekli, R de 2π periodik ve

(14) (19.43) de v yi sağlayan fonksiyona karşılık gelen u = F v fonksiyonunun ikinci türevi sürekli, R de 2π periodik ve nin her g L 2 (S için tek çözümünüm olması için gerekli ve yeterli koşulun her j için λ λ j olacak biçimde λ j ifadesini sağlayan R \ {} de bir λ j dizisinin olduğunu gösteriniz. (13) Her λ j için (19.43)

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.acikders.org.tr adresini ziyaret

Detaylı

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR

8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR 8. HOMOMORFİZMALAR VE İZOMORFİZMALAR Şimdiye kadar bir gruptan diğer bir gruba tanımlı olan fonksiyonlarla ilgilenmedik. Bu bölüme aşağıdaki tanımla başlayalım. Tanım 8.1: G, ve H, iki grup ve f : G H

Detaylı

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev MATM 133 MATEMATİK LOJİK Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev 3.KONU Kümeler Teorisi; Küme işlemleri, İkili işlemler 1. Altküme 2. Evrensel Küme 3. Kümelerin Birleşimi 4. Kümelerin Kesişimi 5. Bir Kümenin Tümleyeni

Detaylı

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β

Detaylı

2 şeklindeki bütün sayılar. 2 irrasyonel sayısı. 2 irrasyonel sayısından elde etmekteyiz. Benzer şekilde 3 irrasyonel sayısı

2 şeklindeki bütün sayılar. 2 irrasyonel sayısı. 2 irrasyonel sayısından elde etmekteyiz. Benzer şekilde 3 irrasyonel sayısı 1.8.Reel Sayılar Kümesinin Tamlık Özelliği Rasyonel sayılar kümesi ile rasyonel olmayan sayıların kümesi olan irrasyonel sayılar kümesinin birleşimine reel sayılar kümesi denir ve IR ile gösterilir. Buna

Detaylı

SOYUT CEBİR Tanım 1: Uzunluğu 2 olan dairesel permütasyona transpozisyon denir.

SOYUT CEBİR Tanım 1: Uzunluğu 2 olan dairesel permütasyona transpozisyon denir. SOYUT CEBİR Tanım 1: Uzunluğu 2 olan dairesel permütasyona transpozisyon Tanım 2: Bir grubun kendi üzerine izomorfizmine otomorfizm, grubun kendi üzerine homomorfizmine endomorfizm Sadece birebir olan

Detaylı

1.4 Tam Metrik Uzay ve Tamlaması

1.4 Tam Metrik Uzay ve Tamlaması 1.4. Tam Metrik Uzay ve Tamlaması 15 1.4 Tam Metrik Uzay ve Tamlaması Öncelikle şunu not edelim: (X, d) bir metrik uzay, (x n ), X de bir dizi ve x X ise lim n d(x n, x) = 0 = lim n,m d(x n, x m ) = 0

Detaylı

Ders 9: Bézout teoremi

Ders 9: Bézout teoremi Ders 9: Bézout teoremi Konikler doğrularla en fazla iki noktada kesişir. Şimdi iki koniğin kaç noktada kesiştiğini saptayalım. Bunu, çok kolay gözlemlerle başlayıp temel ve ünlü Bézout teoremini kanıtlayarak

Detaylı

SORU 1: En az iki elemana sahip bir X kümesi ile bunun P (X) kuvvet. kümesi veriliyor. P (X) üzerinde 0 ; A = 1 ; A

SORU 1: En az iki elemana sahip bir X kümesi ile bunun P (X) kuvvet. kümesi veriliyor. P (X) üzerinde 0 ; A = 1 ; A 2.2 Ölçüler SORU 1: En az iki elemana sahip bir X kümesi ile bunun P (X kuvvet kümesi veriliyor. P (X üzerinde 0 ; A (A : 1 ; A şeklinde tanımlanan dönüşümü ölçü müdür? ÇÖZÜM 1: (i Tanımdan ( 0. (ii A

Detaylı

p sayısının pozitif bölenlerinin sayısı 14 olacak şekilde kaç p asal sayısı bulunur?

p sayısının pozitif bölenlerinin sayısı 14 olacak şekilde kaç p asal sayısı bulunur? 07.10.2006 1. Kaç p asal sayısı için, x 3 x + 2 (x r) 2 (x s) (mod p) denkliğinin tüm x tam sayıları tarafından gerçeklenmesini sağlayan r, s tamsayıları bulunabilir? 2. Aşağıdaki ifadelerin hangisinin

Detaylı

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.

8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI. 8. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi 2 MATRİSLER Matris veya dizey, dikdörtgen bir sayılar tablosu

Detaylı

sayıların kümesi N 1 = { 2i-1: i N } ve tüm çift doğal sayıların kümesi N 2 = { 2i: i N } şeklinde gösterilebilecektir. Hiç elemanı olmayan kümeye

sayıların kümesi N 1 = { 2i-1: i N } ve tüm çift doğal sayıların kümesi N 2 = { 2i: i N } şeklinde gösterilebilecektir. Hiç elemanı olmayan kümeye KÜME AİLELERİ GİRİŞ Bu bölümde, bir çoğu daha önceden bilinen incelememiz için gerekli olan bilgileri vereceğiz. İlerde konular işlenirken karşımıza çıkacak kavram ve bilgileri bize yetecek kadarı ile

Detaylı

Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir.

Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir. Temel Kavramlar 1 Doğal sayılar: N = {0, 1, 2, 3,.,n, n+1,..} kümesinin her bir elamanına doğal sayı denir ve N ile gösterilir. a) Pozitif doğal sayılar: Sıfır olmayan doğal sayılar kümesine Pozitif Doğal

Detaylı

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ T.C. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ YAYINLARI NO: 1074 AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ YAYINLARI NO: 589 MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ Lineer Cebir Yazar: Yrd.Doç.Dr. Nezahat ÇETİN Öğr.Grv.Dr. Nevin ORHUN Editör: Prof.Dr. Orhan

Detaylı

ÜNİTE. MATEMATİK-1 Doç.Dr.Erdal KARADUMAN İÇİNDEKİLER HEDEFLER ÖZDEŞLİKLER, DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER

ÜNİTE. MATEMATİK-1 Doç.Dr.Erdal KARADUMAN İÇİNDEKİLER HEDEFLER ÖZDEŞLİKLER, DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER HEDEFLER İÇİNDEKİLER ÖZDEŞLİKLER, DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER Özdeşlikler Birinci Dereceden Bir Bilinmeyenli Denklemler İkinci Dereceden Bir Bilinmeyenli Denklemler Yüksek Dereceden Denklemler Eşitsizlikler

Detaylı

3. işleminin birim elemanı vardır, yani her x A için x e = e x = x olacak şekilde e A vardır.

3. işleminin birim elemanı vardır, yani her x A için x e = e x = x olacak şekilde e A vardır. 0.1 GRUPLAR Tanım 1 A kümesi boştan farklıolmak üzere işlemine göre aşağıdaki koşulları gerçekliyorsa (A, ) ikilisine bir Grup denir. 1. kapalılık özelliğine sahiptir, yani her x, y A için x y A olur.

Detaylı

Fatih University- Faculty of Engineering- Electric and Electronic Dept.

Fatih University- Faculty of Engineering- Electric and Electronic Dept. Dijital Devre Tasarımı EEE122 A Ref. Morris MANO & Michael D. CILETTI DIGITAL DESIGN 4 th edition Fatih University- Faculty of Engineering- Electric and Electronic Dept. 2. BÖLÜM Boole Cebri ve Mantık

Detaylı

Lineer Denklem Sistemleri

Lineer Denklem Sistemleri Lineer Denklem Sistemleri Yazar Yrd. Doç.Dr. Nezahat ÇETİN ÜNİTE 3 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Lineer Denklem ve Lineer Denklem Sistemleri kavramlarını öğrenecek, Lineer Denklem Sistemlerinin

Detaylı

Buna göre, eşitliği yazılabilir. sayılara rasyonel sayılar denir ve Q ile gösterilir. , -, 2 2 = 1. sayıdır. 2, 3, 5 birer irrasyonel sayıdır.

Buna göre, eşitliği yazılabilir. sayılara rasyonel sayılar denir ve Q ile gösterilir. , -, 2 2 = 1. sayıdır. 2, 3, 5 birer irrasyonel sayıdır. TEMEL KAVRAMLAR RAKAM Bir çokluk belirtmek için kullanılan sembollere rakam denir. 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 sembolleri birer rakamdır. 2. TAMSAYILAR KÜMESİ Z = {..., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4,... }

Detaylı

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim

Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim Ders 8: Konikler - Doğrularla kesişim Geçen ders RP 2 de tekil olmayan her koniğin bir dönüşümün ardından tek bir koniğe dönüştüğü sonucuna vardık; o da {[x : y : z x 2 + y 2 z 2 = 0]} idi. Bu derste bu

Detaylı

. [ ] vektörünü S deki vektörlerin bir lineer

. [ ] vektörünü S deki vektörlerin bir lineer 11.Gram-Schmidt metodu 11.1. Ortonormal baz 11.1.Teorem: { }, V Öklid uzayı için bir ortonormal baz olsun. Bu durumda olmak üzere. 1.Ö.: { }, de bir ortonormal baz olsun. Burada. vektörünü S deki vektörlerin

Detaylı

3. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 11, Önceki Dersteki Sorular ile İlgili Açıklamalar

3. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 11, Önceki Dersteki Sorular ile İlgili Açıklamalar 3. Ders Mahir Bilen Can Mayıs 11, 2016 1 Önceki Dersteki Sorular ile İlgili Açıklamalar Lie nin üçüncü teoremi oarak bilinen ve Cartan tarafından asağıdaki gibi güçlendirilmiş bir teorem ile başlayalım:

Detaylı

X normlu bir uzay olsun.x üzerindeki tüm gerçel veya karmaşık değerli sürekli (sınırlı) fonksiyoneller,x deki x ve α sayıları için

X normlu bir uzay olsun.x üzerindeki tüm gerçel veya karmaşık değerli sürekli (sınırlı) fonksiyoneller,x deki x ve α sayıları için HAHN-BANACH TEOREMİ VE SONUÇLARI G.F.Simmons 1963 tarihli Introduction to Topology and Modern Analysis adlı mükemmel kitabında soyut bir matematisel yapıyı anlamanın en iyi yollarından biri olarak o matematiksel

Detaylı

15. Bağıntılara Devam:

15. Bağıntılara Devam: 15. Bağıntılara Devam: Yerel Bağıntılardan Örnekler: Doğal sayılar kümesi üzerinde bir küçüğüdür (< 1 ) bağıntısı: < 1 {(x, x+1) x N} {(0,1), (1, 2), } a< 1 b yazıldığında, a doğal sayılarda bir küçüktür

Detaylı

TAMSAYILAR. 9www.unkapani.com.tr. Z = {.., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, } kümesinin her bir elemanına. a, b, c birer tamsayı olmak üzere, Burada,

TAMSAYILAR. 9www.unkapani.com.tr. Z = {.., -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, } kümesinin her bir elemanına. a, b, c birer tamsayı olmak üzere, Burada, TAMSAYILAR Z = {.., -, -, -, 0,,,, } kümesinin her bir elemanına tamsayı denir. Burada, + Z = {,,,...} kümesine, pozitif tamsayılar kümesi denir. Z = {...,,,,} kümesine, negatif tamsayılar kümesi denir.

Detaylı

9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı

9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut Germe. 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı 9.Konu Lineer bağımsızlık, taban, boyut 9.1. Germe 9.1.Tanım: V vektör uzayının her bir elemanı vektörlerin lineer birleşimi olarak ifade ediliyorsa vektörleri V yi geriyor ya da V yi gerer denir. Üstelik,

Detaylı

TEMEL KAVRAMLAR. SAYI KÜMELERİ 1. Doğal Sayılar

TEMEL KAVRAMLAR. SAYI KÜMELERİ 1. Doğal Sayılar TEMEL KAVRAMLAR Rakam: Sayıları ifade etmeye yarayan sembollere rakam denir. Bu semboller {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} kümesinin elemanlarıdır., b ve c birer rakamdır. 15 b = c olduğuna göre, + b + c

Detaylı

MODÜLER ARİTMETİK A)1 B)3 C)8 D)11 E)13. TANIM Z tam sayılar kümesinde tanımlı

MODÜLER ARİTMETİK A)1 B)3 C)8 D)11 E)13. TANIM Z tam sayılar kümesinde tanımlı MODÜLER ARİTMETİK A)1 B)3 C)8 D)11 E)13 TANIM Z tam sayılar kümesinde tanımlı ={(x,y): x ile y nin farkı n ile tam bölünür} = {(x,y): n x-y, n N + } bağıntısı bir denklik bağıntısıdır. (x,y) ise x y (mod

Detaylı

8.Konu Sonlu ve sonsuz kümeler, Doğal sayılar

8.Konu Sonlu ve sonsuz kümeler, Doğal sayılar 8.Konu Sonlu ve sonsuz kümeler, Doğal sayılar 1. Eşit güçlü kümeler 2. Sonlu ve sonsuz kümeler 3. Doğal sayılar kümesi 4. Sayılabilir kümeler 5. Doğal sayılar kümesinde toplama 6. Doğal sayılar kümesinde

Detaylı

Salim. Yüce LİNEER CEBİR

Salim. Yüce LİNEER CEBİR Prof. Dr. Salim Yüce LİNEER CEBİR Prof. Dr. Salim Yüce LİNEER CEBİR ISBN 978-605-318-030-2 Kitapta yer alan bölümlerin tüm sorumluluğu yazarına aittir. 2015, Pegem Akademi Bu kitabın basım, yayın ve satış

Detaylı

PERGEL YAYINLARI LYS 1 DENEME-6 KONU ANALİZİ SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ KAZANIM NO KAZANIMLAR

PERGEL YAYINLARI LYS 1 DENEME-6 KONU ANALİZİ SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ KAZANIM NO KAZANIMLAR 2013-2014 PERGEL YAYINLARI LYS 1 DENEME-6 KONU ANALİZİ SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ A B KAZANIM NO KAZANIMLAR 1 1 / 31 12 32173 Üslü İfadeler 2 13 42016 Rasyonel ifade kavramını örneklerle açıklar ve

Detaylı

İKİNCİ DERECEDEN DENKLEMLER

İKİNCİ DERECEDEN DENKLEMLER İKİNCİ DERECEDEN DENKLEMLER İkinci Dereceden Denklemler a, b ve c reel sayı, a ¹ 0 olmak üzere ax + bx + c = 0 şeklinde yazılan denklemlere ikinci dereceden bir bilinmeyenli denklem denir. Aşağıdaki denklemlerden

Detaylı

MODÜLER ARİTMETİK. Örnek:

MODÜLER ARİTMETİK. Örnek: MODÜLER ARİTMETİK Bir doğal sayının ile bölünmesinden elde edilen kalanlar kümesi { 0,, } dir. ile bölünmesinden elde edilen kalanlar kümesi { 0,,, } tür. Tam sayılar kümesi üzerinde tanımlanan {( x, y)

Detaylı

ÖZEL EGE LĠSESĠ. ġeklġndekġ ĠFADELERĠN. SADELEġTĠRĠLEMEZ VEYA SADELEġTĠRĠLEBĠLĠR OLMASI ĠÇĠN GEREKEN KOġULLAR

ÖZEL EGE LĠSESĠ. ġeklġndekġ ĠFADELERĠN. SADELEġTĠRĠLEMEZ VEYA SADELEġTĠRĠLEBĠLĠR OLMASI ĠÇĠN GEREKEN KOġULLAR ÖZEL EGE LĠSESĠ ġeklġndekġ ĠFADELERĠN SADELEġTĠRĠLEMEZ VEYA SADELEġTĠRĠLEBĠLĠR OLMASI ĠÇĠN GEREKEN KOġULLAR HAZIRLAYAN ÖĞRENCĠ: Ersin ĠSTANBULLU DANIġMAN ÖĞRETMEN: Defne TABU ĠZMĠR 2013 ĠÇĠNDEKĠLER 1.

Detaylı

Çözüm: Z 3 = 27 = 27CiS( +2k ) Z k =3CiS ( ) 3 3 k = 0 için z 0 = 2 k=1 için z 1 = 3

Çözüm: Z 3 = 27 = 27CiS( +2k ) Z k =3CiS ( ) 3 3 k = 0 için z 0 = 2 k=1 için z 1 = 3 p ve q iki önerme olsun p q q p dir. p: = 3 ve q: y< 8 alınırsa I ve III ün denk olduğu görülür. Yanıt B Z 3 = 7 = 7CiS( +k ) k Z k =3CiS ( ) 3 3 k = 0 için z 0 = k=1 için z 1 = 3 k = için z = Yanıt A

Detaylı

ZAMAN SKALASINDA LİNEER OLMAYAN İNTEGRAL EŞİTSİZLİKLERİ. YÜKSEK LİSANS TEZİ Hakan TEMİZ. Danışman Doç. Dr. Mustafa Kemal YILDIZ

ZAMAN SKALASINDA LİNEER OLMAYAN İNTEGRAL EŞİTSİZLİKLERİ. YÜKSEK LİSANS TEZİ Hakan TEMİZ. Danışman Doç. Dr. Mustafa Kemal YILDIZ ZAMAN SKALASINDA LİNEER OLMAYAN İNTEGRAL EŞİTSİZLİKLERİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Hakan TEMİZ Danışman Doç. Dr. Mustafa Kemal YILDIZ MATEMATİK ANABİLİM DALI Haziran, 2014 AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ

Detaylı

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir.

m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. şeklindeki matrislere ise sütun matrisi denir. şeklindeki A matrisi bir kare matristir. Matrisler Satır ve sütunlar halinde düzenlenmiş tabloya matris denir. m satırı, n ise sütunu gösterir. a!! a!" a!! a!" a!! a!! a!! a!! a!" m=n şeklindeki matrislere kare matris adı verilir. [2 3 1] şeklinde,

Detaylı

30 NİSAN-14 MAYIS ZEYNEP KAYAR. 1) L : R 3 R 2, L(x 1, x 2, x 3 ) = ( 3x 1 + 2x 3 4x 2, 2x 1 + x 2 3x 3 )

30 NİSAN-14 MAYIS ZEYNEP KAYAR. 1) L : R 3 R 2, L(x 1, x 2, x 3 ) = ( 3x 1 + 2x 3 4x 2, 2x 1 + x 2 3x 3 ) 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYAR MATEMATİK BÖLÜMÜ LİNEER CEBİR-II DERSİ ÖDEV 4 Soru I: Aşağıda verilen dönüşümlerin lineer olup olmadığını gösteriniz. ) L : R 3 R, L(x, x, x 3 ) = ( 3x + x 3 4x 4, x + x 3x

Detaylı

için doğrudur. olmak üzere tüm r mertebeli gruplar için lemma nın doğru olduğunu kabul edelim. G grubunun mertebesi n olsun. ve olsun.

için doğrudur. olmak üzere tüm r mertebeli gruplar için lemma nın doğru olduğunu kabul edelim. G grubunun mertebesi n olsun. ve olsun. 11. Cauchy Teoremi ve p-gruplar Bu bölümde Lagrange teoreminin tersinin doğru olduğu bir özel durumu inceleyeceğiz. Bu teorem Cauchy tarafından ispatlanmıştır. İlk olarak bu teoremi sonlu değişmeli gruplar

Detaylı

10.Konu Tam sayıların inşası

10.Konu Tam sayıların inşası 10.Konu Tam sayıların inşası 1. Tam sayılar kümesi 2. Tam sayılar kümesinde toplama ve çarpma 3. Pozitif ve negatif tam sayılar 4. Tam sayılar kümesinde çıkarma 5. Tam sayılar kümesinde sıralama 6. Bir

Detaylı

T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ

T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ DERS: CEBİRDEN SEÇME KONULAR KONU: KARDİNAL SAYILAR ÖĞRETİM GÖREVLİLERİ: PROF.DR. NEŞET AYDIN AR.GÖR. DİDEM YEŞİL HAZIRLAYANLAR: DİRENCAN DAĞDEVİREN ELFİYE ESEN

Detaylı

Soru 1. Soru 5. Soru 2. Soru 6. Soru 3. Soru 7.

Soru 1. Soru 5. Soru 2. Soru 6. Soru 3. Soru 7. İstanbul Kültür Üniversitesi Matematik -Bilgisayar Bölümü MB1001 Analiz I 6 Aralık 013. Yıliçi Sınavı Öğrenci Numarası: Adı Soyadı: - Talimatlar: Sınav süresi 90 dakikadır. İlk 30 dakika sınav salonunu

Detaylı

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev MATM 133 MATEMATİK LOJİK Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev 4.KONU Latisler, Boole Cebri 1. Kısmi sıralı kümeler 2. Hasse Diyagramı 3. Infimum, Supremum 4. Latis (Kafes Lattice) 5. Latis (Kafes) Yapıları ve Özellikleri

Detaylı

MIT Açık Ders Malzemeleri Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için

MIT Açık Ders Malzemeleri  Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu Bu materyallerden alıntı yapmak veya Kullanım Koşulları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms veya http://www.acikders.org.tr adresini ziyaret

Detaylı

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Analiz. Cilt 2. Ünite 8-14

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Analiz. Cilt 2. Ünite 8-14 ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI Analiz Cilt 2 Ünite 8-14 T.C. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ YAYINLARI NO: 1082 AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ YAYINLARI NO: 600

Detaylı

2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama

2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama 2.3. MATRİSLER 2.3.1. Matris Tanımlama Matrisler girilirken köşeli parantez kullanılarak ( [ ] ) ve aşağıdaki yollardan biri kullanılarak girilir: 1. Elemanları bir tam liste olarak girmek Buna göre matris

Detaylı

Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik Anabilim Dalı

Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Matematik Anabilim Dalı ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ İKİ DEĞİŞKENLİ q-bleimann, BUTZER VE HAHN OPERATÖRLERİNİN YAKLAŞIM ÖZELLİKLERİ S. SİBEL (ÇEVİK ERSAN MATEMATİK ANABİLİM DALI ANKARA 8 Her hakkı

Detaylı

KARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR

KARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR KARAKTER DİZGİLERİ, BAĞINTILAR, FONKSİYONLAR KESİKLİ MATEMATİKSEL YAPILAR 2012-2013 Karakter Dizgisi Karakter Dizgisi Üzerine İşlemler Altdizgi Tanım 3.1.1: Bir X kümesi üzerinde bir karakter dizgisi (string)

Detaylı

SERĠMYA 2011 - IX. ULUSAL ĠLKÖĞRETĠM MATEMATĠK OLĠMPĠYATI. 9. Ulusal. serimya. İLKÖĞRETİM 7. Ve 8. SINIFLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI.

SERĠMYA 2011 - IX. ULUSAL ĠLKÖĞRETĠM MATEMATĠK OLĠMPĠYATI. 9. Ulusal. serimya. İLKÖĞRETİM 7. Ve 8. SINIFLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI. Sayfa1 9. Ulusal serimya İLKÖĞRETİM 7. Ve 8. SINIFLAR ARASI MATEMATİK YARIŞMASI 2011 Sayfa2 1. Bir ABCD konveks dörtgeninde AD 10 cm ise AB CB? m( Dˆ ) 90, ( ˆ) 150 0 0 m C ve m Aˆ m Bˆ ( ) ( ) olarak

Detaylı

Mustafa Özdemir İrtibat İçin : veya Altın Nokta Yayınevi

Mustafa Özdemir İrtibat İçin : veya Altın Nokta Yayınevi 2 Matematik Olimpiyatlarına Hazırlık 4 Mustafa Özdemir MATEMATİK OLİMPİYATLARINA HAZIRLIK 4 (336 sayfa) ANALİZ CEBİR 1 TANITIM DÖKÜMANI (Kitabın içeriği hakkında bir bilgi verilmesi amacıyla bu döküman

Detaylı

Ders 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve

Ders 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve Ders 2: RP 1 ve RP 2 - Reel izdüşümsel doğru ve düzlem Geçen ders doğrusal cebir aracılığıyla izdüşümsel geometri için bir model kurduk. Şimdi bu modeli daha somut bir şekle sokalım, F = R durumunda kurduğumuz

Detaylı

Reel Analiz I (MATH 244) Ders Detayları

Reel Analiz I (MATH 244) Ders Detayları Reel Analiz I (MATH 244) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Reel Analiz I MATH 244 Bahar 4 0 0 4 7 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I-

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I- DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -I- Dışbükeylik / İçbükeylik Hazırlayan Doç. Dr. Nil ARAS Anadolu Üniversitesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü İST38 Yöneylem Araştırması Dersi 0-0 Öğretim Yılı Doğrusal olmayan

Detaylı

Kafes Yapıları. Hatırlatma

Kafes Yapıları. Hatırlatma Kafes Yapıları Ders 7 8-1 Hatırlatma Daha önce anlatılan sıra bağıntısını hatırlayalım. A kümesinde bir R bağıntsı verilmiş olsun. R bağıntısı; a. Yansıma (Tüm a A için, sadece ve sadece ara ise yansıyandır(reflexive)).

Detaylı

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi

Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi Afyon Kocatepe University Journal of Science and Engineering AKÜ FEMÜBİD 13 (2013) 011301 (1-7) AKU J. Sci. Eng. 13 (2013) 011301 (1-7)

Detaylı

5. Salih Zeki Matematik Araştırma Projeleri Yarışması PROJENİN ADI DİZİ DİZİ ÜRETEÇ PROJEYİ HAZIRLAYAN ESRA DAĞ ELİF BETÜL ACAR

5. Salih Zeki Matematik Araştırma Projeleri Yarışması PROJENİN ADI DİZİ DİZİ ÜRETEÇ PROJEYİ HAZIRLAYAN ESRA DAĞ ELİF BETÜL ACAR 5. Salih Zeki Matematik Araştırma Projeleri Yarışması PROJENİN ADI DİZİ DİZİ ÜRETEÇ PROJEYİ HAZIRLAYAN ESRA DAĞ ELİF BETÜL ACAR ÖZEL BÜYÜKÇEKMECE ÇINAR KOLEJİ 19 Mayıs Mah. Bülent Ecevit Cad. Tüyap Yokuşu

Detaylı

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi

Appendix B: Olasılık ve Dağılım Teorisi Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ekonometri I Ders Notları Ders Kitabı: J.M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd. edition, Thomson Learning Appendix B: Olasılık ve Dağılım

Detaylı

İkinci Mertebeden Lineer Diferansiyel Denklemler

İkinci Mertebeden Lineer Diferansiyel Denklemler A(x)y + B(x)y + C(x)y = F (x) (5) Denklem (5) in sağ tarafında bulunan F (x) fonksiyonu, I aralığı üzerinde sıfıra özdeş ise, (5) denklemine lineer homogen; aksi taktirde lineer homogen olmayan denklem

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Bölüm 2 CEBİR 43

İÇİNDEKİLER. Bölüm 2 CEBİR 43 İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 SAYILAR 13 1.1 Doğal Sayılar 15 1.1.1. Tek ve Çift Sayılar 15 1.1.2. Asal Sayılar 15 1.1.3 Doğal Sayıların Özellikleri 15 1.1.4 Doğal Sayılarda Özel Toplamlar 16 1.1.5. Faktöriyel

Detaylı

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ T.C. ANADOLU ÜNİVERSİTESİ YAYINLARI NO: 1074 AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ YAYINLARI NO: 589 MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ Lineer Cebir Yazar: Yrd.Doç.Dr. Nezahat ÇETİN Öğr.Grv.Dr. Nevin ORHUN Editör: Prof.Dr. Orhan

Detaylı

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar Bir Matrisin Rankı A m n matrisinin determinantı sıfırdan farklı olan alt kare matrislerinin boyutlarının en büyüğüne A matrisinin rankı denir. rank(a)

Detaylı

18.701 Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu

18.701 Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 18.701 Cebir 1 2007 Güz Bu malzemeden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr

Detaylı

2. Dereceden Denklemler

2. Dereceden Denklemler . Dereceden Denklemler Yazım hataları olabilir. Tam olarak tashih edilmemiştir. Hataları osmanekiz000@gmail.com mail adresine bildirilseniz makbule geçer.. a + b + 5c = c(a + b) ise a b =? C: 9. ( 4) (

Detaylı

TEOG. Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK SAYI BASAMAKLARI VE SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESİ 1. DOĞAL SAYILAR.

TEOG. Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar ÇÖZÜM ÖRNEK ÇÖZÜM ÖRNEK SAYI BASAMAKLARI VE SAYILARIN ÇÖZÜMLENMESİ 1. DOĞAL SAYILAR. TEOG Sayma Sayıları ve Doğal Sayılar 1. DOĞAL SAYILAR 0 dan başlayıp artı sonsuza kadar giden sayılara doğal sayılar denir ve N ile gösterilir. N={0, 1, 2, 3,...,n, n+1,...} a ve b doğal sayılar olmak

Detaylı

MUTLAK DEĞER. Örnek...6 : 1 x > 1 y > 1 z. Örnek...7 : x=1 5, y= 5 2, ise x+y y x x =? Örnek...1 : =? Örnek...8 : Örnek...2 : =?

MUTLAK DEĞER. Örnek...6 : 1 x > 1 y > 1 z. Örnek...7 : x=1 5, y= 5 2, ise x+y y x x =? Örnek...1 : =? Örnek...8 : Örnek...2 : =? TANIM MUTLAK DEĞER Örnek...6 : 1 x > 1 y > 1 z ise x y x z z y =? Bir x reel sayısına karşılık gelen noktanın sayı doğrusunda 0 (sıf ır) a olan uzaklığına x sayısının mutlak değeri denir ve x şeklinde

Detaylı

II. DERECEDEN DENKLEMLER Test -1

II. DERECEDEN DENKLEMLER Test -1 II. DERECEDEN DENKLEMLER Test -. 5 {, 5} {, 5} { 5, } {, 5} {, 5} 5. 5 {,, } {,, } {,, } {,, } {,, }.. 5 7 7 5 5,, 5 5, 5 5, 5 5, 6. 7. 5 95 { 5,, } {,, 5} { 5,, 9} {,, 5} { 9,, 5} 6 66 {, } {,, } {,,

Detaylı

Taşkın, Çetin, Abdullayeva 2. ÖZDEŞLİKLER,DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER

Taşkın, Çetin, Abdullayeva 2. ÖZDEŞLİKLER,DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER MATEMATİK Taşkın, Çetin, Abdullayeva BÖLÜM. ÖZDEŞLİKLER,DENKLEMLER VE EŞİTSİZLİKLER. ÖZDEŞLİKLER İki cebirsel ifade içerdikleri değişkenlerin (veya bilinmeyenlerin) her değeri içinbirbirine eşit oluyorsa,

Detaylı

A COMMUTATIVE MULTIPLICATION OF DUAL NUMBER TRIPLETS

A COMMUTATIVE MULTIPLICATION OF DUAL NUMBER TRIPLETS . Sayı Mayıs 6 A COMMTATIVE MLTIPLICATION OF DAL NMBER TRIPLETS L.KLA * & Y.YAYLI * *Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi, Matematik Bölümü 6 Tandoğan-Ankara, Türkiye ABSTRACT Pfaff [] using quaternion product

Detaylı

Cebir Notları. Gökhan DEMĐR, ÖRNEK : A ve A x A nın bir alt kümesinden A ya her fonksiyona

Cebir Notları. Gökhan DEMĐR, ÖRNEK : A ve A x A nın bir alt kümesinden A ya her fonksiyona , 2006 MC Cebir Notları Gökhan DEMĐR, gdemir23@yahoo.com.tr Đşlem ĐŞLEM A ve A x A nın bir alt kümesinden A ya her fonksiyona ikili işlem denir. Örneğin toplama, çıkarma, çarpma birer işlemdir. Đşlemler

Detaylı

İKİ İDEMPOTENT MATRİSİN BAZI KOMBİNASYONLARININ GRUP TERSİNİ BULAN BİR ALGORİTMA

İKİ İDEMPOTENT MATRİSİN BAZI KOMBİNASYONLARININ GRUP TERSİNİ BULAN BİR ALGORİTMA BEYKENT ÜNİVERSİTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Sayı 7(1) 2014, 25-36 İKİ İDEMPOTENT MATRİSİN BAZI KOMBİNASYONLARININ GRUP TERSİNİ BULAN BİR ALGORİTMA Tuğba PİŞTOFOGLU (tugbapistofoglu@gmail.com)

Detaylı

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble.

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble. 1 Rastgele Süreçler Olasılık taması Rastgele Deney Çıktı Örnek Uzay, S (s) Zamanın Fonksiy onu (t, s) Olayları Tanımla Rastgele süreç konsepti (Ensemble) deney (t,s 1 ) 1 t Örnek Fonksiyonlar (t,s ) t

Detaylı

FONKS IYONEL ANAL IZE G IR IŞ I Aras nav Sorular

FONKS IYONEL ANAL IZE G IR IŞ I Aras nav Sorular Ad ve Soyad : Numaras : FONKS IYONEL ANAL IZE G IR IŞ I Aras nav Sorular 30.11.2007 1. Aşa¼g daki ifadelerin do¼gru olup olmad klar n nedenlerini aç klayarak yaz n z. (a) (X; kk) bir normlu uzay ve M bunun

Detaylı