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 )

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "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 )"

Transkript

1 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 3 ) ) L : R 4 R 3, L(x, x, x 3, x 4 ) = (x x 3 + x 4, x 3x 3 + x 4, x + x + x 3 ) 3) L : P x R 3, L(a + a x + a x ) = (a, a, a ) 4) L : P n x R, L(a + a x + a ( x a n x) n + a n x n ) = x(a + a x (n )a n x n + na n x n ) + a 5) L : R R x x, L = (x x 3 x + x 4, x + x 3 ) 4 Çözüm: ) L : R 3 R, L(x, x, x 3 ) = ( 3x + x 3 4x, x + x 3x 3 ) Verilen dönüşümün lineer olduğunu göstermek için her x = (x, x, x 3 ), y = (y, y, y 3 ) R 3 vektörleri ve a, b R skalerleri için L(ax + by) = al(x) + bl(y) olduğunu gösterecğiz. al(x) = a( 3x + x 3 4x, x + x 3x 3 ) = ( a3x + ax 3 4ax, ax + ax 3ax 3 ) bl(y) = b( 3y + y 3 4y, y + y 3y 3 ) = ( b3y + by 3 4by, by + by 3by 3 ) al(x) + bl(y) = ( a3x + ax 3 4ax 3by + by 3 4by, ax + ax 3ax 3 by + by 3by 3 ) () L(ax + by) = ( a3x + ax 3 4ax b3y + by 3 4by, ax + ax 3ax 3 by + by 3by 3 ) () () ve () denklemleri eşit olduğundan verilen dönüşüm lineerdir. ) L : R 4 R 3, L(x, x, x 3, x 4 ) = (x x 3 + x 4, x 3x 3 + x 4, x + x + x 3 ) Verilen dönüşümün lineer olduğunu göstermek için her x = (x, x, x 3, x 4 ), y = (y, y, y 3, y 4 ) R 3 vektörleri ve a, b R skalerleri için L(ax + by) = al(x) + bl(y) olduğunu gösterecğiz. al(x) = a(x x 3 + x 4, x 3x 3 + x 4, x + x + x 3 ) = (ax ax 3 + ax 4, ax 3ax 3 + ax 4, ax + ax + ax 3 ) bl(y) = b(y y 3 + y 4, y 3y 3 + y 4, y + y + y 3 ) = (by by 3 + by 4, by 3by 3 + by 4, by + by + by 3 ) al(x) + bl(y) = (ax ax 3 + ax 4 + by by 3 + by 4, ax 3ax 3 + ax 4 by 3by 3 + by 4, ax + ax + ax 3 + by + by + by 3 ) L(ax + by) = ( a3x + ax 3 4ax 4 b3y + by 3 4by 4, (4) ax + ax 3ax 3 by + by 3by 3 ) (3) ve (4) denklemleri eşit olduğundan verilen dönüşüm lineerdir. 3) L : P x R 3, L(a + a x + a x ) = (a, a, a ) Verilen dönüşümün lineer olduğunu göstermek için her f(x) = a + a x + a x, g(x) = b + b x + b x P x vektörleri ve A, B R skalerleri için L(Af(x) + Bg(x)) = AL(f(x)) + BL(g(x)) olduğunu gösterecğiz. AL(f(x)) = A(a, a, a ) = (Aa, Aa, Aa ) BL(g(x)) = B(b, b, b ) = (Bb, Bb, Bb ) AL(f(x)) + BL(g(x)) = (Aa + Bb, Aa + Bb, Aa + Bb ) (5) L(Af(x) + Bg(x)) = L(Aa + Bb + Aa x + Bb x + Aa x + Bb x ) = (Aa + Bb, Aa + Bb, Aa + Bb ) (6) (3)

2 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYAR MATEMATİK BÖLÜMÜ LİNEER CEBİR-II D (5) ve (6) denklemleri eşit olduğundan verilen dönüşüm lineerdir. 4) L : P n x R, L(a + a x + a x a n x n + a n x n ) = x(a + a x (n )a n x n + na n x n ) + a Verilen dönüşümün lineer olduğunu göstermek için her f(x) = a + a x + a x a n x n + a n x n, g(x) = b + b x + b x b n x n + b n x n P n x vektörleri ve A, B R skalerleri için L(Af(x) + Bg(x)) = AL(f(x)) + BL(g(x)) olduğunu gösterecğiz. AL(f(x)) = A(x(a + a x (n )a n x n + na n x n ) + a ) = Ax(a + a x (n )a n x n + na n x n ) + a BL(g(x)) = B(x(b +b x+...+(n )b n x n +nb n x n )+b ) = Bx(b +b x+...+(n )b n x n + nb n x n ) + b AL(f(x)) + BL(g(x)) = Ax(a + a x (n )a n x n + na n x n ) + a +Bx(b + b x (n )b n x n + nb n x n ) + b (7) L(Af(x) + Bg(x)) = L(A(a + a x + a x a n x n + a n x n ) + B(b + b x + b x b n x n + b n x n )) = L(Aa + Bb + (Aa + Bb )x + (Aa + Bb )x (Aa n + Bb n )x n + (Aa n + Bb n )x n ) = xaa + Bb + (Aa + Bb )x Ana n + Bnb n )x n + Aa + Bb (8) (7) ve (8) denklemleri ( eşit olduğundan ) verilen dönüşüm lineerdir. 5) L : R R x x, L = (x x 3 x + x 4, x + x 3 ) 4 x x Verilen dönüşümün lineer olduğunu göstermek için her A = x 3 x 4, B = ve a, b R skalerleri için L(Aa + Bb) = al(a) + bl(b) olduğunu gösterecğiz. al(a) = a(x + x 4, x + x 3 ) = (ax + ax 4, ax + ax 3 ) bl(b) = b(y + y 4, y + y 3 ) = (by + by 4, by + by 3 ) L(aA + bb) y y matrisleri y 3 y 4 al(a) + bl(b) = (ax + ax 4 + by + by 4, ax + ax 3 + by + by 3 ) (9) ( ) ax ax = L by by + = (ax ax 3 ax 4 by 3 by + by + ax 4 + by 4, ax + by + ax 3 + by 3 ) () 4 (9) ve () denklemleri eşit olduğundan verilen dönüşüm lineerdir. Soru II: Aşağıda verilen lineer dönüşümlerin a) Çekirdeğini, çekirdeğinin bir bazını (tabanını ) ve sıfırlığını (dim Ker L) yi bulunuz. b) Görüntü kümesini, görüntü kümesinin bir bazını (tabanını ) ve rankını (dim Im L) yi bulunuz. c) Tanım kümesinin boyutunu bulunuz. Bu dönüşümler (bire bir) ve örten midir? ) k R + olmak üzere L : R R ile tanımlı L(x, x ) = (kx, kx ) fonksiyonu ) L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x, x, x 3 ) = (x x 3, x + x 3, x ) fonksiyonu 3) A = 3 olmak üzere L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 6 4) A = 3 olmak üzere L : R R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 5 5) Düzlemin her bir noktasını bu noktanın y eksenine göre simetriğine dönüstüren fonksiyon L : R R 6) Düzlemin her bir noktasını O noktası çevresinde θ radyan döndüren L : R R ile tanımlı L(x, x ) = (x cos θ x sin θ, x sin θ + x cos θ) fonksiyonu. (A = olmak üzere bu dönüşüm L(x) = Ax şeklinde de tanımlanır.) Çözüm: ) k R + olmak üzere L : R R ile tanımlı L(x, x ) = (kx, kx ) fonksiyonu

3 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYARMATEMATİK BÖLÜMÜLİNEER CEBİR-II DE a) KerL = {x R L(x) = R }, R = (, ) ve L(x) = (kx, kx ) = (, ) olacağından (x, x ) = (, ) dır. Yani çekirdek uzayı sadece sıfır elemanından oluşur. Çekirdek uzayını üreten bir küme yoktur, yani çekirdek uzayının bir tabanı B =. Çekirdek uzayının boyutu=l nin sıfırlığı = dimkerl =. b) ImL = {y R x R öyle ki L(x) = y} L(x) = (kx, kx ) = (y, y ) y = kx, y = kx, x, x R olacağından sistemin genel çözümü y = x y + x dir. v =, v = vektörleri görüntü uzayını üretirler. Ayrıca c v + c v = denklemi sadece c = c = için sağlandığından v, v vektörleri lineer bağımsızdır, yani B = {v, v } kümesi görüntü uzayının bir bazını (tabanını) oluştururlar. Bu durumda Görüntü kümesinin boyutu=im L nin boyutu= dim ImL = c) Tanım kümesinin boyutu= dim R = dim KerL + dim ImL = + = dir. L dönüşümü dir çünkü KerL = dır. L dönüşümü örtendir çünkü dim R = dim ImL dir. ) L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x, x, x 3 ) = (x x 3, x + x 3, x ) fonksiyonu a) KerL = {x R 3 L(x) = R 3} R 3 = (,, ) ve L(x) = (x x 3, x + x 3, x ) = (,, ) olacağından (x, x, x 3 ) = (,, ) dır. Yani çekirdek uzayı sadece sıfır elemanından oluşur. Çekirdek uzayını üreten bir küme yoktur, yani çekirdek uzayının bir tabanı B =. Çekirdek uzayının boyutu=l nin sıfırlığı = dimkerl =. b) ImL = {y R 3 x R 3 öyle ki L(x) = y} L(x) = (x x 3, x + x 3, x ) = (y, y, y 3 ) y = x x 3, y = x + x 3, y 3 = x, x, x, x 3 R olacağından sistemin genel çözümü y y = x + x + x 3 dir. y 3 v =, v =, v 3 = vektörleri görüntü uzayını üretirler. Ayrıca c v + c v + c 3 = denklemi sadece c = c = c 3 = için sağlandığından v, v, v 3 vektörleri lineer bağımsızdır, yani B = {v, v, v 3 } kümesi görüntü uzayının bir bazını (tabanını) oluştururlar. Bu durumda Görüntü kümesinin boyutu=im L nin boyutu= dim ImL = 3 c) Tanım kümesinin boyutu= dim R 3 = dim KerL + dim ImL = + 3 = 3 dir. L dönüşümü dir çünkü KerL = dır. L dönüşümü örtendir çünkü dim R 3 = dim ImL dir. 3) A = 3 olmak üzere L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 6 a) KerL = {x = (x, x, x 3 ) R 3 L(x) = R 3} R 3 = (,, ) ve L(x) = Ax = 3 x x = x x 3 x + x + 3x 3 = 6 x 3 x + x + 6x 3 çözümü x x = dır. x 3 = x 3 5 olacağından sistemin genel v = 5, vektörü çekirdek uzayını üretir. Ayrıca v vektörü lineer bağımsızdır, yani B = {v } kümesi çekirdek uzayının bir bazını (tabanını) oluşturur. Bu durumda Çekirdek uzayının boyutu=l nin sıfırlığı = dim KerL = b) ImL = {y R 3 x R 3 öyle ki L(x) = y}

4 4 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYAR MATEMATİK BÖLÜMÜ LİNEER CEBİR-II D y = L(x) = Ax = genel çözümü y y = x y x x x x 3 + x 3 6 = dir. x x 3 x + x + 3x 3 x + x + 6x 3 = y y y 3 olacağından sistemin v =, v =, v 3 = vektörleri görüntü uzayını üretirler. Ayrıca sadece v, v 6 lineer bağımsızdır, yani B = {v, v } kümesi görüntü uzayının bir bazını (tabanını) oluştururlar. Bu durumda Görüntü kümesinin boyutu=im L nin boyutu= dim ImL = Dikkat edilirse görüntü uzayının bir üreteci {v, v, v 3 }, verilen A matrisinin sütunlarıdır. Görüntü uzayının bir tabanı {v, v } ise, verilen A matrisinin lineer bağımsız sütunlarıdır. c) Tanım kümesinin boyutu= dim R 3 = dim KerL + dim ImL = + = 3 dir. L dönüşümü değildir çünkü KerL dır. L dönüşümü örten değildir çünkü dim = 3 = R 3 dim ImL = dir. 4) A = 3 olmak üzere L : R R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 5 a) KerL = {x = (x, x ) R L(x) = R 3} R 3 = (,, ) ve L(x) = Ax = 3 x = x + x 3x x = olacağından sistemin genel çözümü 5 5x x x = = dır. x Yani çekirdek uzayı sadece sıfır elemanından oluşur. Çekirdek uzayını üreten bir küme yoktur, yani çekirdek uzayının bir tabanı B =. Bu durumda Çekirdek uzayının boyutu=l nin sıfırlığı = dim KerL = b) ImL = {y R 3 x R 3 öyle ki L(x) = y} y = L(x) = Ax = 3 x = x 5 y y = x x x + x 3x 5x x = y y y 3 olacağından sistemin genel çözümü dir. v = 3, v = vektörleri görüntü uzayını üretirler. y 3 5 Yani görüntü uzayının bir üreteci {v, v }, verilen A matrisinin sütunlarıdır. Görüntü uzayının bir tabanı {v, v }, verilen A matrisinin lineer bağımsız sütunlarıdır. Görüntü kümesinin boyutu=im L nin boyutu= dim ImL = c) Tanım kümesinin boyutu= dim R = dim KerL + dim ImL = + = dir. L dönüşümü dir çünkü KerL = dır. L dönüşümü örten değildir çünkü dim R 3 dim ImL dir. 5) Düzlemin her bir noktasını bu noktanın y eksenine göre simetriğine dönüştüren fonksiyon L : R R, her x = (x, x ) R için L(x) = L(x, x ) = ( x, x ) dir. a) KerL = {x = (x, x ) R L(x) = R } R = (, ) ve L(x) = L(x, x ) = ( x, x ) = (, ) olacağından (x, x ) = (, ) Yani çekirdek uzayı sadece sıfır elemanından oluşur. Çekirdek uzayını üreten bir küme yoktur, yani çekirdek uzayının bir tabanı B =. Bu durumda Çekirdek uzayının boyutu=l nin sıfırlığı = dim KerL = b) ImL = {y R x R öyle ki L(x) = y} y = L(x) = ( x, x ) = (y, y ) olacağından sistemin genel çözümü y = x y + x dir. v =, v = vektörleri görüntü uzayını üretirler. Ayrıca c v + c v = denklemi sadece c = c = için sağladığından v, v lineer bağımsızdırlar. Yani görüntü uzayının bir tabanı {v, v } dır. Görüntü kümesinin boyutu=im L nin boyutu= dim ImL =

5 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYARMATEMATİK BÖLÜMÜLİNEER CEBİR-II DE c) Tanım kümesinin boyutu= dim R = dim KerL + dim ImL = + = dir. L dönüşümü dir çünkü KerL = dır. L dönüşümü örtendir çünkü dim R = dim ImL dir. 6) Düzlemin her bir noktasını O noktası çevresinde θ radyan döndüren L : R R ile tanımlı L(x, x ) = (x cos θ x sin θ, x sin θ + x cos θ) fonksiyonu. (A = olmak üzere bu dönüşüm L(x) = Ax şeklinde de tanımlanır.) a) KerL = {x = (x, x ) R L(x) = R } R = (, ) ve Her θ R için L(x) = L(x, x ) = (x cos θ x sin θ, x sin θ+x cos θ) = (, ) olacağından (x, x ) = (, ) x x cos θ x. Yol: L(x) = L(x, x ) = Ax = = sin θ = ise x x sin θ + x cos θ x = x Yani çekirdek uzayı sadece sıfır elemanından oluşur. Çekirdek uzayını üreten bir küme yoktur, yani çekirdek uzayının tabanı B =. Bu durumda Çekirdek uzayının boyutu=l nin sıfırlığı = dim KerL = b) ImL = {y R x R öyle ki L(x) = y} y = L(x) = (x cos θ x sin θ, x sin θ + x cos θ) = Ax = (y, y ) olacağından cosθ sinθ v =, v sinθ = vektörleri görüntü uzayını üretirler. Ayrıca c cosθ v +c v = denklemi sadece c = c = için sağladığından v, v lineer bağımsızdırlar. Yani görüntü uzayının bir tabanı {v, v } dır. Görüntü kümesinin boyutu=im L nin boyutu= dim ImL = c) Tanım kümesinin boyutu= dim R = dim KerL + dim ImL = + = dir. L dönüşümü dir çünkü KerL = dır. L dönüşümü örtendir çünkü dim R = dim ImL dir. Soru III: Aşağıda verilen lineer dönüşümlerin verilen tabanlara göre matrislerini bulunuz. ) k R + olmak üzere L : R R ile tanimlı L(x, x ) = (kx, kx ) fonksiyonu b) B = {(, 3), (4, 5)} ve C = {(, ), (, 3)} tabanlarına göre ) L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x, x, x 3 ) = (x x 3, x + x 3, x ) fonksiyonu b) B = {(,, 3), (4, 5, 6), (,, 6)} ve C = {(,, 3), (4,, 6), (,, )} tabanlarına göre 3) A = 3 olmak üzere L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 6 b) B = {(,, 3), (4, 5, 6), (,, 6)} ve C = {(,, 3), (4,, 6), (,, )} tabanlarına göre 4) A = 3 olmak üzere L : R R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 5 b) B = {(, ), (4, 5)} ve C = {(,, 3), (4,, 6), (,, )} tabanlarına göre 5) Düzlemin her bir noktasını bu noktanın y eksenine göre simetriğine dönüstüren fonksiyon L : R R b) B = {(, ), (4, 5)} ve C = {(, ), (, 6)} tabanlarına göre 6) Düzlemin her bir noktasını O noktası çevresinde θ radyan döndüren L : R R ile tanımlı L(x, x ) = (x cos θ x sin θ, x sin θ + x cos θ) fonksiyonu. (A = olmak üzere bu dönüşüm L(x) = Ax şeklinde de tanımlanır.) b) B = {(4, 6), (, 6)} ve C = {(, 3), (, )} tabanlarına göre Çözüm: ) k R + olmak üzere L : R R ile tanimlı L(x, x ) = (kx, kx ) fonksiyonu

6 6 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYAR MATEMATİK BÖLÜMÜ LİNEER CEBİR-II D a) R nin standart tabanı B = {e = (, ), e = (, )} = C dir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüsümü altındaki görüntülerini bulalım. L(e ) = L(, ) = (k, ) = γ ve L(e ) = L(, ) = (, k) = γ dir. Şimdi γ, γ vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c e + c e ya da bu sisteme denk olarak γ = d e + d e k sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matris birim matris olduğundan sağ taraftaki k matris aradığımız A matrisidir. b) Tanım uzayının bir tabanı B = {(, 3), (4, 5)} ve görüntü uzayının bir tabanı C = {(, ), (, 3)} olarak verilmiştir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüsümü altındaki görüntülerini bulalım. L(, 3) = (k, 3k) = γ, L(4, 5) = (4k, 5k) = γ dir. Şimdi γ, γ vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c (, ) + c (, 3) γ = d (, ) + d (, 3) k 4k sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matrisi satır işlemleri uygulayarak 3 3k 5k birim matrise indirgeyeceğiz ve bu işlemler sonunda sağ tarafta oluşan matris aradığımız A matrisidir. k 4k R R k 4k R +R R k 4k 3 3k 5k 3 3k 5k 3 7k 3k R /3 R k 4k 7k/3 3k/3 k 4k C D I A olduğundan A = dir. 7k/3 3k/3 ) L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x, x, x 3 ) = (x x 3, x + x 3, x ) fonksiyonu a) R 3 nin standart tabanı B = {e = (,, ), e = (,, ), e 3 = (,, )} = C dir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüşümü altındaki görüntülerini bulalım. L(e ) = L(,, ) = (,, ) = γ, L(e ) = L(,, ) = (,, ) = γ ve L(e 3 ) = L(,, ) = (,, ) dir. Şimdi γ, γ, γ 3 vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c e + c e + c 3 e 3 γ = d e + d e + d 3 e 3 γ 3 = f e + f e + f 3 e 3 sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matris birim matris olduğundan sağ taraftaki matris aradığımız A matrisidir. b) Tanım uzayının bir tabanı B = {(,, 3), (4, 5, 6), (,, 6)} ve görüntü uzayının bir tabanı C = {(,, 3), (4,, 6), (,, )} olarak verilmiştir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüsümü altındaki görüntülerini bulalım. L(,, 3) = (,, ) = γ, L(4, 5, 6) = (,, 4) = γ, L(,, 6) = ( 5, 4, ) = γ 3 dir. Şimdi γ, γ, γ 3 vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c (,, 3) + c (4,, 6) + c 3 (,, ) γ = d (,, 3) + d (4,, 6) + d 3 (,, ) γ 3 = f (,, 3) + f (4,, 6) + f 3 (,, ) sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matrisi satır işlemleri uygulayarak birim matrise indirgeyeceğiz ve bu işlemler sonunda sağ tarafta oluşan matris aradığımız A matrisidir. 3) A = 3 olmak üzere L : R 3 R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 6 a) R 3 nin standart tabanı B = {e = (,, ), e = (,, ), e 3 = (,, )} = C dir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüşümü altındaki görüntülerini bulalım.

7 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYARMATEMATİK BÖLÜMÜLİNEER CEBİR-II DE L(e ) = Ae = (,, ) = γ, L(e ) = Ae = (,, ) = γ, dir. L(e 3 ) = Ae 3 = (, 3, 6) = γ 3 Şimdi γ, γ, γ 3 vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c e + c e + c 3 e 3 γ = d e + d e + d 3 e 3 γ 3 = f e + f e + f 3 e 3 3 sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matris birim matris olduğundan 6 sağ taraftaki matris aradığımız A matrisidir. Diğer bir deyişle, eğer L lineer dönüşümü bir K matrisi yardımıyla ve görüntü uzayı standart taban ile veriliyor ise bu dönüşümün matrisi A = K dır. b) Tanım uzayının bir tabanı B = {(,, 3), (4, 5, 6), (,, 6)} ve görüntü uzayının bir tabanı C = {(,, 3), (4,, 6), (,, )} olarak verilmiştir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüşümü altındaki görüntülerini bulalım. L(,, 3) = A(,, 3) = ( 4,, 4) = γ, L(4, 5, 6) = A(4, 5, 6) = ( 7, 7, 54) = γ, L(,, 6) = A(,, 6) = (,, 4) = γ 3 dir. Şimdi γ, γ, γ 3 vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c (,, 3) + c (4,, 6) + c 3 (,, ) γ = d (,, 3) + d (4,, 6) + d 3 (,, ) γ 3 = f (,, 3) + f (4,, 6) + f 3 (,, ) sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matrisi satır işlemleri uygulayarak birim matrise indirgeyeceğiz ve bu işlemler sonunda sağ tarafta oluşan matris aradığımız A matrisidir. 4) A = 3 olmak üzere L : R R 3 ile tanimlı L(x) = Ax fonksiyonu 5 a) R 3 nin standart tabanı B = {e = (,, ), e = (,, ), e 3 = (,, )} = C dir. Verilen L lineer dönüşümü bir K matrisi yardımıyla ve görüntü uzayı standart taban ile verildiğinden bu dönüşümün matrisi A = K dır. b) Tanım uzayının bir tabanı B = {(, ), (4, 5)} ve görüntü uzayının bir tabanı C = {(,, 3), (4,, 6), (,, olarak verilmiştir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüşümü altındaki görüntülerini bulalım. L(, ) = A(, ) = (4, 3, ) = γ, L(4, 5) = A(4, 5) = (3,, ) = γ, dir. Şimdi γ, γ vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c (,, 3) + c (4,, 6) + c 3 (,, ) γ = d (,, 3) + d (4,, 6) + d 3 (,, ) sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matrisi satır işlemleri uygulayarak 3 6 birim matrise indirgeyeceğiz ve bu işlemler sonunda sağ tarafta oluşan matris aradığımız A matrisidir. 5) L : R R dönüşümü her x = (x, x ) için L(x) = L(x, x ) = ( x, x ) olarak tanımlanıyor. a) R nin standart tabanı B = {e = (, ), e = (, )} = C dir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüsümü altındaki görüntülerini bulalım. L(e ) = L(, ) = (, ) = γ ve L(e ) = L(, ) = (, ) = γ dir. Şimdi γ, γ vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c e + c e γ = d e + d e ya da bu sisteme denk olarak

8 8 3 NİSAN-4 MAYIS ZEYNEP KAYAR MATEMATİK BÖLÜMÜ LİNEER CEBİR-II D sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matris birim matris olduğundan sağ taraftaki matris aradığımız A matrisidir. Yani L(x) = Ax dir. b) Tanım uzayının bir tabanı B = {(, ), (4, 5)} ve görüntü uzayının bir tabanı C = {(, ), (, 6)} olarak verilmiştir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüsümü altındaki görüntülerini bulalım. L(, ) = (, ) = γ, L(4, 5) = ( 4, 5) = γ dir. Şimdi γ, γ vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c (, ) + c (, 6) γ = d (, ) + d (, 6) 4 sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matrisi satır işlemleri uygulayarak 6 5 birim matrise indirgeyeceğiz ve bu işlemler sonunda sağ tarafta oluşan matris aradığımız A matrisidir. 4 R +R R 4 R R R / 4+R R 9/4 R /4 R 9/ /4 9/4 C D I A olduğundan A = dir. Yani L(x) = Ax dır. 3/4 6) Düzlemin her bir noktasını O noktası çevresinde θ radyan döndüren L : R R ile tanımlı L(x, x ) = (x cos θ x sin θ, x sin θ + x cos θ) fonksiyonu. (A = olmak üzere bu dönüşüm L(x) = Ax şeklinde de tanımlanır.) a) R nin standart tabanı B = {e = (, ), e = (, )} = C dir. Verilen L lineer dönüşümü K = matrisiyle ve görüntü uzayı standart taban ile verildiğinden bu dönüşümün matrisi A = K dır. b) B = {(4, 6), (, 6)} ve C = {(, 3), (, )} tabanlarına göre Tanım uzayının bir tabanı B = {(4, 6), (, 6)} ve görüntü uzayının bir tabanı C = {(, 3), (, )} olarak verilmiştir. Şimdi tanım uzayının taban elemanlarının L dönüsümü altındaki görüntülerini bulalım. L(, ) = (cos θ sin θ, sin θ + cos θ) = γ, L(4, 5) = (4 cos θ 5 sin θ, 4 sin θ + 5 cos θ) = γ dir. Şimdi γ, γ vektörlerinin görüntü uzayının taban elemanlarının lineer bileşimi şeklinde yazalım. γ = c (, 3) + c (, ) γ = d (, 3) + d (, ) cos θ 5 sin θ sistemini yazabiliriz. Burada sol taraftaki matrisi satır 3 sin θ + cos θ 4 sin θ + 5 cos θ işlemleri uygulayarak birim matrise indirgeyeceğiz ve bu işlemler sonunda sağ tarafta oluşan matris aradığımız A matrisidir. cos θ 5 sin θ 3R +R R cos θ 5 sin θ 3 sin θ + cos θ 4 sin θ + 5 cos θ 3 cos θ + 7 sin θ cos θ + 9 sin θ R /3+R R 3 cos θ + 3 sin θ 5 3 cos θ sin θ 3 cos θ + 7 sin θ cos θ + 9 sin θ R / 3 R 3 cos θ + 3 sin θ 5 3 cos θ sin θ 3 cos θ sin θ 3 cos θ sin θ C D I A olduğundan A = 3 cos θ + 3 sin θ 5 3 cos θ sin θ 3 cos θ sin θ 3 cos θ sin θ dir. Yani L(x) = Ax dır.

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

Ders: MAT261 Konu: Matrisler, Denklem Sistemleri matrisi bulunuz. olmak üzere X = AX + B olacak şekilde bir X 1.

Ders: MAT261 Konu: Matrisler, Denklem Sistemleri matrisi bulunuz. olmak üzere X = AX + B olacak şekilde bir X 1. Ders: MAT6 Konu: Matrisler, Denklem Sistemleri. A = matrisi bulunuz.. A = a b c d e f ve B = ÇALIŞMA SORULARI- olmak üzere X = AX + B olacak şekilde bir X matrisi satır basamak hale getirildiğinde en fazla

Detaylı

1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/

1 Vektör Uzayları 2. Lineer Cebir. David Pierce. Matematik Bölümü, MSGSÜ mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/ Vektör Uzayları Lineer Cebir David Pierce 5 Mayıs 2017 Matematik Bölümü, MSGSÜ dpierce@msgsu.edu.tr mat.msgsu.edu.tr/~dpierce/ Bu notlarda, alıştırma olarak her teorem, sonuç, ve örnek kanıtlanabilir;

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

LYS MATEMATİK DENEME - 1

LYS MATEMATİK DENEME - 1 LYS MATEMATİK DENEME - BU SORULAR FİNAL EĞİTİM KURUMLARI TARAFINDAN SAĞLANMIŞTIR. İZİNSİZ KOPYALANMASI VE ÇOĞALTILMASI YASAKTIR, YAPILDIĞI TAKDİRDE CEZAİ İŞLEM UYGULANACAKTIR. LYS MATEMATİK TESTİ. Bu testte

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

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

MATRİS - DETERMİNANT Test -1

MATRİS - DETERMİNANT Test -1 MRİS - DEERMİNN est - x y x 3., B olmak üzere, y y = B olduğuna göre, y x farkı kaçtır? 5. 5 4 0, B 4 3 7 3 matrisleri veriliyor. + B matrisi aşağıdakilerden hangisidir? 3 4 5 6 5 3 0 8 5 6 6 5 0 5 6 0

Detaylı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı 6 Kasım 27 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 3: Bitiş Saati: 4: Toplam Süre: 6 Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı

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

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

HOMOGEN OLMAYAN DENKLEMLER

HOMOGEN OLMAYAN DENKLEMLER n. mertebeden homogen olmayan lineer bir diferansiyel denklemin y (n) + p 1 (x)y (n 1) + + p n 1 (x)y + p n (x)y = f(x) (1) şeklinde olduğunu ve bununla ilgili olan n. mertebeden lineer homogen denlemin

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

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

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

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 3 Araliık 7 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: : Bitiş Saati: 3:4 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı

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

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 8 Ocak 8 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 4: Bitiş Saati: 5:5 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı

Detaylı

ÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri

ÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri ÖB Lineer Cebir KONU ESİ Matris Cebiri. i, j,, i için j i j a j i j a. j i j a. i için j i j a 4 6 j i j a 4 j i j a. 6. 0 0 0 4 0 0 0. 4 6 n 0 0 n 6 Cevap: D Cevap:. I. I I I 0 I 0 0 0..I I I 00 0 0 0

Detaylı

(m+2) +5<0. 7/m+3 + EŞİTSİZLİKLER A. TANIM

(m+2) +5<0. 7/m+3 + EŞİTSİZLİKLER A. TANIM EŞİTSİZLİKLER A. TANIM f(x)>0, f(x) - eşitsizliğinin

Detaylı

Cebirsel Fonksiyonlar

Cebirsel Fonksiyonlar Cebirsel Fonksiyonlar Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 4 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; polinom, rasyonel ve cebirsel fonksiyonları tanıyacak ve bu türden bazı fonksiyonların grafiklerini öğrenmiş

Detaylı

BÖLÜM 1 1- KOMPLEKS (KARMAŞIK) SAYILAR 1-1 KARMAŞIK SAYILAR VE ÖZELLİKLERİ

BÖLÜM 1 1- KOMPLEKS (KARMAŞIK) SAYILAR 1-1 KARMAŞIK SAYILAR VE ÖZELLİKLERİ BÖLÜM - KOMPLEKS (KARMAŞIK) SAYILAR - KARMAŞIK SAYILAR VE ÖELLİKLERİ ax + bx +c ikinci derece denkleminin < iken reel köklerinin olmadığını biliyoruz. Örneğin x + denkleminin reel sayılar kümesinde çözümü

Detaylı

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

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

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

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

LİNEER CEBİR ve MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI (MEH111) Dersi Final Sınavı 1.Ö

LİNEER CEBİR ve MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI (MEH111) Dersi Final Sınavı 1.Ö LİNEER CEBİR ve MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI (MEH) Dersi Final Sınavı.Ö. 02.0.207 Ad Soyad : (25p) 2(25p) 3(25p) 4(25p) Toplam Numara : İmza : Kitap ve notlar kapalıdır. Yalnızca kalem, silgi, sınav kağıdı

Detaylı

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER GİRİŞ Özdeğerler, bir matrisin orijinal yapısını görmek için kullanılan alternatif bir yoldur. Özdeğer kavramını açıklamak için öncelikle özvektör kavramı ele alınsın. Bazı vektörler

Detaylı

GEO182 Lineer Cebir. Matrisler. Matrisler. Dersi Veren: Dr. İlke Deniz Derse Devam: %70. Vize Sayısı: 1

GEO182 Lineer Cebir. Matrisler. Matrisler. Dersi Veren: Dr. İlke Deniz Derse Devam: %70. Vize Sayısı: 1 GEO182 Lineer Cebir Dersi Veren: Dr. İlke Deniz 2018 GEO182 Lineer Cebir Derse Devam: %70 Vize Sayısı: 1 Başarı Notu: Yıl içi Başarı Notu %40 + Final Sınavı Notu %60 GEO182 Lineer Cebir GEO182 Lineer Cebir

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

TUNCELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ LİNEER CEBİR DERSİ 2012 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜTÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR.

TUNCELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ LİNEER CEBİR DERSİ 2012 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜTÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR. UNCELİ ÜNİVERSİESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ LİNEER CEBİR DERSİ 0 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR.İNAN ÜNAL www.inanunal.com UNCELİ ÜNİVERSİESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ

Detaylı

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır. ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI. vektör uzayında yer alan w=(9 7) vektörünün, u=( -), v=(6 ) vektörlerinin doğrusal bir kombinasyonu olduğunu ve z=( - 8) vektörünün ise bu vektörlerin doğrusal bir kombinasyonu

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

Parametrik doğru denklemleri 1

Parametrik doğru denklemleri 1 Parametrik doğru denklemleri 1 A noktasından geçen, doğrultman (doğrultu) vektörü w olan d doğrusunun, k parametresine göre parametrik denklemi: AP k w P A k w P A k w P A k W (P değişken nokta) A w P

Detaylı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 3 Araliık 27 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 2: Bitiş Saati: 3:4 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı

Detaylı

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x Çalışma Soruları. Aşağıdaki denklemleri çözünüz: 7x = 4x + b) x 7x = x 4 c) x 4 x + = 0. Aşağıdaki eşitsizliklerin çözüm kümelerini belirleyiniz ve aralıklar cinsinden ifade ediniz: 4x > 9 b) x 4 < - c)

Detaylı

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x

Çalışma Soruları 1. a) x > 5 b) y < -3 c) xy > 0 d) x 3 < y e) (x-2) 2 + y 2 > 1. ( ) 2x Çalışma Soruları. Aşağıdaki denklemleri çözünüz: a) 7x = 4x + b) x 7x = x 4 c) x 4 x + = 0. Aşağıdaki eşitsizliklerin çözüm kümelerini belirleyiniz ve aralıklar cinsinden ifade ediniz: a) 4x > 9 b) x 4

Detaylı

6. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 16, 2016

6. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 16, 2016 6. Ders Mahir Bilen Can Mayıs 16, 2016 Bu derste lineer cebirdeki bazı fikirleri gözden geçirip Lie teorisine uygulamalarını inceleyeceğiz. Bütün Lie cebirlerinin cebirsel olarak kapalı ve karakteristiği

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

Yönlü doğru parçası: Zıt yönlü doğru parçaları: Eş yönlü doğru parçaları: Örnek-1. Paralel yönlü doğru parçaları:

Yönlü doğru parçası: Zıt yönlü doğru parçaları: Eş yönlü doğru parçaları: Örnek-1. Paralel yönlü doğru parçaları: Yönlü doğru parçası: Zıt yönlü doğru parçaları: Eş yönlü doğru parçaları: Örnek-1 Paralel yönlü doğru parçaları: 1 Örnek-2 Vektör: Örnek-3 Sıfır vektörü: Eşit vektörler: Örnek-4 Bir vektörü bir reel sayı

Detaylı

KUADRATİK FORM. Tanım: Kuadratik Form. Bir q(x 1,x 2,,x n ) fonksiyonu

KUADRATİK FORM. Tanım: Kuadratik Form. Bir q(x 1,x 2,,x n ) fonksiyonu KUADRATİK FORMLAR KUADRATİK FORM Tanım: Kuadratik Form Bir q(x,x,,x n ) fonksiyonu q x : n şeklinde tanımlı ve x i x j bileşenlerinin doğrusal kombinasyonu olan bir fonksiyon ise bir kuadratik formdur.

Detaylı

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.

ii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C. C.1) x1 x 1 4 4( x1) x 6 4x 4 x 6 x 46 x Maliye Bölümü EKON 10 Matematik I / Mart 018 Proje CEVAPLAR C.) i) S LW WH LW WH S LW WH S W W W S L H W ii) S LW WH WH LW S WH LW S W W W S H L W C.) ( x1) 5(

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

Matematik 1 - Alıştırma 1. i) 2(3x + 5) + 2 = 3(x + 6) 3 j) 8 + 4(2x + 1) = 5(x + 3) + 3

Matematik 1 - Alıştırma 1. i) 2(3x + 5) + 2 = 3(x + 6) 3 j) 8 + 4(2x + 1) = 5(x + 3) + 3 Matematik 1 - Alıştırma 1 A) Denklemler 1. Dereceden Denklemler 1) Verilen denklemlerdeki bilinmeyeni bulunuz (x =?). a) 4x 6 = x + 4 b) 8x + 5 = 15 x c) 7 4x = 1 6x d) 7x + = e) 5x 1 = 10x + 6 f) 0x =

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS LİNEER CEBİR FEB-221 2/2. YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin

Detaylı

Prof.Dr.F.Nejat EKMEKCİ, Prof. Dr. Yusuf YAYLI, BAHAR

Prof.Dr.F.Nejat EKMEKCİ, Prof. Dr. Yusuf YAYLI, BAHAR MAT 114 LİNEER CEBİR ( İSTATİSTİK, ASTRONOMİ ve UZAY BİLİMLERİ) Hafta 7: Lineer Dönüşümlerde Görüntü Uzayıve Çekirdek Prof.Dr.F.Nejat EKMEKCİ, Prof. Dr. Yusuf YAYLI, Doç.Dr.İsmail GÖK 2017-2018 BAHAR Lineer

Detaylı

Ortak Akıl MATEMATİK DENEME SINAVI

Ortak Akıl MATEMATİK DENEME SINAVI Ortak Akıl LYS MATEMATİK DENEME SINAVI 0505- Ortak Akıl Adem ÇİL Ali Can GÜLLÜ Ayhan YANAĞLIBAŞ Barbaros GÜR Barış DEMİR Celal İŞBİLİR Deniz KARADAĞ Engin POLAT Erhan ERDOĞAN Ersin KESEN Fatih TÜRKMEN

Detaylı

1. BÖLÜM uzayda Bir doğrunun vektörel ve parametrik denklemi... 71. 2. BÖLÜM uzayda düzlem denklemleri... 77

1. BÖLÜM uzayda Bir doğrunun vektörel ve parametrik denklemi... 71. 2. BÖLÜM uzayda düzlem denklemleri... 77 UZAYDA DOĞRU VE DÜZLEM Sayfa No. BÖLÜM uzayda Bir doğrunun vektörel ve parametrik denklemi.............. 7. BÖLÜM uzayda düzlem denklemleri.......................................... 77. BÖLÜM uzayda Bir

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

Bu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.

Bu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz. Bölüm 3 Gruplar Bu bölümde ilk olarak bir küme üzerinde tanımlı işlem kavramını ele alıp işlemlerin bazı özelliklerini inceleyeceğiz. Daha sonra kümeler ve üzerinde tanımlı işlemlerden oluşan cebirsel

Detaylı

sonlu altörtüsü varsa bu topolojik uzaya tıkız diyoruz.

sonlu altörtüsü varsa bu topolojik uzaya tıkız diyoruz. Ders 1: Önbilgiler Bu derste türev fonksiyonunun geometrik anlamını tartışıp, yalnız R n nin bir açık altkümesinde değil, daha genel uzaylarda tanımlı bir fonksiyonun türevi ve özel noktalarının nasıl

Detaylı

ARASINAV SORULARININ ÇÖZÜMLERİ GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A

ARASINAV SORULARININ ÇÖZÜMLERİ GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ BİTİRME ÖDEVİ I ARASINAV SORULARININ ÇÖZÜMLERİ - 6 GÜZ DÖNEMİ ADI SOYADI :... NO :... A A A A A A A SINAV TARİHİ VE SAATİ : Bu sınav 4 sorudan oluşmaktadır ve sınav

Detaylı

2 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var ise bulunuz.

2 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var ise bulunuz. ANALİZ 1.) a) sgn. sgn( 1) = 1 denkleminin çözüm kümesini b) f ( ) 3 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var

Detaylı

FONKSİYONLAR BÖLÜM 8. Örnek...3 : Örnek...1 : f(x)=2x+5 fonksiyonu artan mıdır? Örnek...4 :

FONKSİYONLAR BÖLÜM 8. Örnek...3 : Örnek...1 : f(x)=2x+5 fonksiyonu artan mıdır? Örnek...4 : FONKSİYONLAR BÖLÜM 8 Örnek...3 : ARTAN AZALAN FONKSİYONLAR ARTAN FONKSİYON f : A R R fonksionu verilsin. Her i B A için 1 < 2 f ( 1 )

Detaylı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı 8 Ocak 28 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 4: Bitiş Saati: 5:5 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı

Detaylı

Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur.

Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur. Üç Boyutlu Geometri Nokta (Point,Vertex) Nokta uzayda bir konumu belirtir. Noktanın 0 boyutlu olduğu kabul edilir. Herhangi bir büyüklüğü yoktur. Kartezyen Koordinat Sistemi Uzayda bir noktayı tanımlamak

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

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

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Quadratic Programming Bir karesel programlama modeli aşağıdaki gibi tanımlanır. Amaç fonksiyonu: Maks.(veya Min.) z

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

İleri Diferansiyel Denklemler

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

Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi

Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi Uzayda bir noktayı ifade edebilmek için ilk önce O noktasını (başlangıç noktası) ve bu noktadan geçen ve birbirine dik olan üç yönlü doğruyu seçerek sabitlememiz gerekir.

Detaylı

Grup Homomorfizmaları ve

Grup Homomorfizmaları ve Bölüm 7 Grup Homomorfizmaları ve İzomorfizmalar Bu bölümde verilen gruplar arasında grup işlemlerini koruyan fonksiyonları ele alacağız. Bu fonksiyonlar yardımıyla verilen grupların cebirsel yapılarının

Detaylı

Ç NDEK LER II. C LT KONULAR Sayfa Öz De er Öz Vektör.. 2. Lineer Cebir ve Sistem Analizi...

Ç NDEK LER II. C LT KONULAR Sayfa Öz De er Öz Vektör.. 2. Lineer Cebir ve Sistem Analizi... ÇNDEKLER II. CLT KONULAR 1. Öz Deer Öz Vektör.. 1 Kare Matrisin Öz Deeri ve Öz Vektörleri... 21 Matrisin Karakteristik Denklemi : Cayley Hamilton Teoremi.. 26 Öz Deer - Öz Vektör ve Lineer Transformasyon

Detaylı

Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi

Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi Uzayda iki doğrunun ortak dikme doğrusunun denklemi Uzayda verilen d 1 ve d aykırı doğrularının ikisine birden dik olan doğruya ortak dikme doğrusu denir... olmak üzere bu iki doğru denkleminde değilse

Detaylı

ÖSYM. 1. Bu testte 40 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz AYT/Matematik

ÖSYM. 1. Bu testte 40 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz AYT/Matematik MATEMATİK TESTİ 1. Bu testte 40 soru vardır. 2. Cevaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz. 1. 2. a bir gerçel sayı olmak üzere, karmaşık sayılarda eşitliği veriliyor.

Detaylı

FİNAL SORULARI GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A

FİNAL SORULARI GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ BİTİRME ÖDEVİ FİNAL SORULARI 25-26 GÜZ DÖNEMİ ADI SOYADI :... NO :... SINAV TARİHİ VE SAATİ : A A A A A A A Bu sınav 4 sorudan oluşmaktadır ve sınav süresi 9 dakikadır.

Detaylı

Önsöz. Mustafa Özdemir Antalya 2016

Önsöz. Mustafa Özdemir Antalya 2016 Önsöz Bu kitap üniversitelerimizin Mühendislik Fakültelerinde, Doğrusal Cebir veya Lineer Cebir adıyla okutulan lisans dersine yardımcı bir kaynak olması amacıyla hazırlanmıştır. Konular, teorik anlatımdan

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

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

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

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.

Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür. ÖZDEĞER VE ÖZVEKTÖRLER A n n tipinde bir matris olsun. AX = λx (1.1) olmak üzere n 1 tipinde bileşenleri sıfırdan farklı bir X matrisi için λ sayıları için bu denklemi sağlayan bileşenleri sıfırdan farklı

Detaylı

1. Hafta Uygulama Soruları

1. Hafta Uygulama Soruları . Hafta Uygulama Soruları ) x ekseni, x = doğrusu, y = x ve y = x + eğrileri arasında kalan alan nedir? ) y = x 3 ve y = 4 x 3 parabolleri arasında kalan alan nedir? 3) y = x, x y = 4 eğrileri arasında

Detaylı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı Haliç Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Bölümü Math 3 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı 9 Kasım 27 Hazırlayan: Yamaç Pehlivan Başlama saati: 3: Bitiş Saati: 4:5 Toplam Süre: Dakika Lütfen adınızı ve soyadınızı

Detaylı

1991 ÖYS. 9. Parasının 7. ünü kardeşine veren Ali nin geriye lirası kalmıştır. Buna göre, Ali nin başlangıçtaki parası kaç liradır?

1991 ÖYS. 9. Parasının 7. ünü kardeşine veren Ali nin geriye lirası kalmıştır. Buna göre, Ali nin başlangıçtaki parası kaç liradır? 99 ÖYS.,8 + (, + ), işleminin sonucu kaçtır? B) 7 D) 86 987 B) D). a, b, c birer pozitif gerçel sayı ve a=b b=c olduğuna göre, aşağıdakilerden hangisi doğrudur? a

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

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

( ) ( ) { } ( ] f(x) = sinx fonksiyonunun x=0 için türevi aşağıdakilerden hangisidir. 3 ün (mod 7) ye göre denk olduğu sayı aşağıdakilerden

( ) ( ) { } ( ] f(x) = sinx fonksiyonunun x=0 için türevi aşağıdakilerden hangisidir. 3 ün (mod 7) ye göre denk olduğu sayı aşağıdakilerden . 4 ün (mod 7) ye göre denk olduğu sayı aşağıdakilerden hangisidir? B) 4 E ) (mod 7) (mod 7) 6 (mod 7) 6 4 (mod 7) 4 (mod 7). R R olduğuna göre f : f() = - fonksiyonunun tanım kümesi nedir? { :-< < } B)

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

KAMU PERSONEL SEÇME SINAVI ÖĞRETMENLİK ALAN BİLGİSİ TESTİ ORTAÖĞRETİM MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ TG 4 ÖABT ORTAÖĞRETİM MATEMATİK Bu testlerin her hakkı saklıdır. Hangi amaçla olursa olsun, testlerin tamamının

Detaylı

Aralıklar, Eşitsizlikler, Mutlak Değer

Aralıklar, Eşitsizlikler, Mutlak Değer ARALIKLAR Gerçel sayıların, aralık olarak adlandırılan bazı kümeleri kalkülüste sık sık kullanılır ve geometrik olarak doğru parçalarına karşılık gelir. Örneğin, a < b ise, a dan b ye açık aralık, a ile

Detaylı

DERSİN ADI: MATEMATİK II MAT II (12) KUTUPSAL KOORDİNATLAR VE UYGULAMALARI 1. KUTUPSAL KOORDİNATLAR 2. EĞRİ ÇİZİMLERİ

DERSİN ADI: MATEMATİK II MAT II (12) KUTUPSAL KOORDİNATLAR VE UYGULAMALARI 1. KUTUPSAL KOORDİNATLAR 2. EĞRİ ÇİZİMLERİ DERSİN ADI: MATEMATİK II MAT II (1) ÜNİTE: KUTUPSAL KOORDİNATLAR VE UYGULAMALARI 1. KUTUPSAL KOORDİNATLAR. EĞRİ ÇİZİMLERİ GEREKLİ ÖN BİLGİLER 1. Trigonometrik fonksiyonlar. İntegral formülleri KONU ANLATIMI

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

2012 LYS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ Niyazi Kurtoğlu

2012 LYS MATEMATİK SORU VE ÇÖZÜMLERİ Niyazi Kurtoğlu .SORU 8 sayı tabanında verilen (5) 8 sayısının sayı tabanında yazılışı nedir?.soru 6 3 3 3 3 4 6 8? 3.SORU 3 ise 5? 5 4.SORU 4 5 olduğuna göre, ( )? 5.SORU (y z) z(y ) y z yz bulunuz. ifadesinin en sade

Detaylı

3. BÖLÜM MATRİSLER 1

3. BÖLÜM MATRİSLER 1 3. BÖLÜM MATRİSLER 1 2 11 21 1 m1 a a a v 12 22 2 m2 a a a v 1 2 n n n mn a a a v gibi n tane vektörün oluşturduğu, şeklindeki sıralanışına matris denir. 1 2 n A v v v Matris A a a a a a a a a a 11 12

Detaylı

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN

KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN KABA KÜME TEORİSİ (Rough Set Theory) Dr. Sedat TELÇEKEN Giriş Bilgi teknolojisindeki gelişmeler ve verilerin dijital ortamda saklanmaya başlanması ile yeryüzündeki bilgi miktarı her 20 ayda iki katına

Detaylı

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler

Lineer Cebir. Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB. İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler Lineer Cebir Doç. Dr. Niyazi ŞAHİN TOBB İçerik: 1.1. Lineer Denklemlerin Tanımı 1.2. Lineer Denklem Sistemleri 1.3. Matrisler Bölüm 1 - Lineer Eşitlikler 1.1. Lineer Eşitliklerin Tanımı x 1, x 2,..., x

Detaylı

Şayet bir lineer sistemin en az bir çözümü varsa tutarlı denir.

Şayet bir lineer sistemin en az bir çözümü varsa tutarlı denir. GAZI UNIVERSITY ENGINEERING FACULTY INDUSTRIAL ENGINEERING DEPARTMENT ENM 205 LINEAR ALGEBRA COURSE ENGLISH-TURKISH GLOSSARY Linear equation: a 1, a 2, a 3,.,a n ; b sabitler ve x 1, x 2,...x n ler değişkenler

Detaylı

Matematik I: Analiz und Lineer Cebir I Sömestr Ders Saati D 2 U 2 L 1 AKTS 6 Lisans/ Yüksek Lisans Lisans Dersin Kodu MAT 106 Sömestr 2

Matematik I: Analiz und Lineer Cebir I Sömestr Ders Saati D 2 U 2 L 1 AKTS 6 Lisans/ Yüksek Lisans Lisans Dersin Kodu MAT 106 Sömestr 2 Dersin Adı Matematik I: Analiz und Lineer Cebir I Sömestr Ders Saati D 2 U 2 L 1 AKTS 6 Lisans/ Yüksek Lisans Lisans Dersin Kodu MAT 106 Sömestr 2 Dersin Dili Almanca Dersi Veren(ler) Yrd. Doç. Dr. Adnan

Detaylı

CEBİR ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI

CEBİR ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI ÖABT CEBİR ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI Yasin ŞAHİN ÖABT CEBİR ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI Her hakkı saklıdır. Bu kitabın tamamı ya da bir kısmı, yazarın izni olmaksızın, elektronik, mekanik, fotokopi ya da herhangi

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

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

7.2 Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (I) Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (II)

7.2 Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (I) Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (II) 7.2 Fonksiyon ve Fonksiyon Tanımları (I) Tanım kümesindeki her elemanın değer kümesinde bir ve yalnız bir görüntüsü varsa, tanım kümesinden değer kümesine olan bağıntıya fonksiyon denir. Fonksiyonu f ile

Detaylı

1984 ÖYS A) 875 B) 750 C) 625 D) 600 E) 500

1984 ÖYS A) 875 B) 750 C) 625 D) 600 E) 500 984 ÖYS. + + a a + a + a işleminin sonucu nedir? a A) +a B) a C) +a D) a E) +a a b ab. ifadesinin kısaltılmış biçimi a b + a b + ab a + b A) a b a b D) a b B) a b a + b E) ab(a-b) C) a b a + b A) 87 B)

Detaylı

DERS NOTLARI. Yrd. Doç. Dr. Hüseyin BİLGİÇ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü Ağustos 2015

DERS NOTLARI. Yrd. Doç. Dr. Hüseyin BİLGİÇ. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü Ağustos 2015 www.matematikce.com 'dan indirilmiştir. LİNEER CEBİR DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü Ağustos 5 e-posta: h_bilgic@hotmail.com ÖNSÖZ

Detaylı

FONKSİYONLAR. Örnek: (2x-2,y-3)=(10,-3) olduğuna göre x ve y sayılarını bulunuz.

FONKSİYONLAR. Örnek: (2x-2,y-3)=(10,-3) olduğuna göre x ve y sayılarını bulunuz. 1 FONKSİYONLAR Sıralı İkili: A ve B boş olmayan iki küme olmak üzere, aa ve bb iken (a, b) ifadesine bir sıralı ikili denir. Burada a ya, sıralı ikilinin birinci bileşeni, b ye de ikinci bileşeni denir.

Detaylı

Prof.Dr.F.Nejat EKMEKCİ, Prof. Dr. Yusuf YAYLI, BAHAR

Prof.Dr.F.Nejat EKMEKCİ, Prof. Dr. Yusuf YAYLI, BAHAR MAT 114 LİNEER CEBİR ( İSTATİSTİK, ASTRONOMİ ve UZAY BİLİMLERİ) Hafta 8: İç Çarpım Prof.Dr.F.Nejat EKMEKCİ, Prof. Dr. Yusuf YAYLI, Doç.Dr.İsmail GÖK 2017-2018 BAHAR İç Çarpım Tanım 23: V bir reel vektör

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

KPSS MATEMATÝK. SOYUT CEBÝR ( Genel Tekrar Testi-1) N tam sayılar kümesinde i N için, A = 1 i,i 1

KPSS MATEMATÝK. SOYUT CEBÝR ( Genel Tekrar Testi-1) N tam sayılar kümesinde i N için, A = 1 i,i 1 SOYUT CEBÝR ( Genel Tekrar Testi-1) 1. A = { k k Z, < k 4 } 4. N tam sayılar kümesinde i N için, k 1 B = { k Z, 1 k < 1 } k 1 A = 1 i,i 1 i ( ] kümeleri verildiğine göre, aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

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

DERS: MATEMATİK I MAT101(04)

DERS: MATEMATİK I MAT101(04) DERS: MATEMATİK I MAT0(0) ÜNİTE: FONKSİYONLAR KONU:. TRİGONOMETRİK FONKSİYONLAR Öncelikle açı ölçü birimlerine göz atalım: Bilindiği gibi bir tam açının ölçüsü 0 derecedir. Diğer bir açı ölçü birimi de

Detaylı

Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi

Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi Üç Boyutlu Uzayda Koordinat sistemi Uzayda bir noktayı ifade edebilmek için ilk önce O noktasını (başlangıç noktası) ve bu noktadan geçen ve birbirine dik olan üç yönlü doğruyu seçerek sabitlememiz gerekir.

Detaylı