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

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

3. BÖLÜM MATRİSLER 1

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

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

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

ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER

Matrisler ve matris işlemleri

Matrisler Matris Tanımı m satır ve n sütundan oluşan tablosuna matris adı verilir.

ÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri

2.3. MATRİSLER Matris Tanımlama

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

Lineer Denklem Sistemleri Kısa Bilgiler ve Alıştırmalar

Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER

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

Minör nedir? Genel olarak, n. mertebeden bir kare matris olan A matrisinin, a ij öğesinin minörünü şöyle gösterebiliriz:

VEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ

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.

LİNEER CEBİR. Ders Sorumlusu: Doç.Dr.Kemal HACIEFENDİOĞLU. Ders Notu: Prof. Dr. Şaban EREN

Elementer matrisler, ters matrisi bulmak, denk matrisler

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı

Özdeğer ve Özvektörler

Lineer Cebir (MATH275) Ders Detayları

MATRİS - DETERMİNANT Test -1

İleri Diferansiyel Denklemler

Math 103 Lineer Cebir Dersi Ara Sınavı

Lineer Cebir (MATH 275) Ders Detayları

x 0 = A(t)x + B(t) (2.1.2)

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.

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

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

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

Matlab da Dizi ve Matrisler. Mustafa Coşar

İleri Diferansiyel Denklemler

İleri Diferansiyel Denklemler

Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss

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

İÇİNDEKİLER. Ön Söz...2. Matris Cebiri...3. Elementer İşlemler Determinantlar Lineer Denklem Sistemleri Vektör Uzayları...

İÇİNDEKİLER. Bölüm 2 CEBİR 43

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

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

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

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.

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

Dizey Cebirinin Gözden Geçirilmesi

Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri

CEBİR ÇÖZÜMLÜ SORU BANKASI

Bilgisayar Programlama MATLAB

Bilgisayar Programlama MATLAB

MATEMATİK ÖĞRETMENLİĞİ

13. Karakteristik kökler ve özvektörler

Temel Kavramlar. (r) Sıfırdan farklı kompleks sayılar kümesi: C. (i) Rasyonel sayılar kümesi: Q = { a b

Dersin Sorumlusu: Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL. Sunumları Hazırlayan: Doç. Dr. Bülent ÇAKMAK

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: LINEAR ALGEBRA. Dersin Kodu: CME 1004

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri

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

Dizey Cebirinin Gözden Geçirilmesi

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ AÇIKÖĞRETİM FAKÜLTESİ İLKÖĞRETİM ÖĞRETMENLİĞİ LİSANS TAMAMLAMA PROGRAMI. Lineer. Cebir. Ünite

T.C. ORDU ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ 2X2 BLOK MATRİSLERDE MOORE-PENROSE İNVERSLER İÇİN BAZI YENİ GÖSTERİMLER TUĞÇE TOPAL YÜKSEK LİSANS TEZİ

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

.:: BÖLÜM I ::. MATRİS ve DETERMİNANT

Örnek...1 : Örnek...5 : n bir pozitif tamsayı ise i 4 n + 2 +i 8 n i 2 0 n + 6 =?

MAT 202-DİFERENSİYEL DENKLEMLER-Güz Dönemi. Ders Uygulama Planı. -

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

DENKLEM DÜZENEKLERI 1

İÇİNDEKİLER. Bölüm 1 MATEMATİKSEL İKTİSADA GİRİŞ İktisat Hakkında İktisatta Grafik ve Matematik Kullanımı 13

İleri Diferansiyel Denklemler

Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık

Bahar Yarıyılı D_IFERANS_IYEL DENKLEMLER II ARA SINAV 6 Nisan 2011 Süre: 90 dakika CEVAP ANAHTARI. y = c n x n+r. (n + r) c n x n+r 1 +

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ

4. BÖLÜM DOĞRUSAL DENKLEM SİSTEMLERİ

İki Boyutlu Yapılar için Doğrudan Rijitlik Metodu (Direct Stiffness Method) (İleri Yapı Statiği II. Kısım)

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

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

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

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

x 1,x 2,,x n ler bilinmeyenler olmak üzere, doğrusal denklemlerin oluşturduğu;

Salim. Yüce LİNEER CEBİR

DERS BİLGİ FORMU. Zorunlu Ders X. Haftalık Ders Saati Okul Eğitimi Süresi

Lineer Denklem Sistemleri

ÜNİTE 1: TEMEL KAVRAMLAR

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 )

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Lineer Cebir ve Vektörler EEE

MATM 133 MATEMATİK LOJİK. Dr. Doç. Çarıyar Aşıralıyev

homojen, sıfırdan farklı ise homojen olmayan denklem sistemi denir. Denklem sistemindeki bilinmeyenlerin derecesi 1 den büyük ise (B ß

ÜN TE III L NEER CEB R

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

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

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

Tanım 2.1. Bir kare matrisin determinantı, o matrisi bir sayıya eşleyen fonksiyondur.

TAM SAYILARLA TOPLAMA ÇIKARMA

XII. Ulusal Matematik Olimpiyatı Birinci Aşama Sınavı

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

LYS MATEMATİK DENEME - 1

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

Ç NDEK LER I. C LT KONULAR Sayfa 1. Lineer Cebire Giri Lineer Denklem Sistemlerinin Elemanter lemlerle Çözümü

MATLAB. Fen ve Mühendislik Uygulamaları ile. Doç. Dr. M. Akif CEVİZ. MATLAB de Dizi Kavramı

1. BÖLÜM Mantık BÖLÜM Sayılar BÖLÜM Rasyonel Sayılar BÖLÜM I. Dereceden Denklemler ve Eşitsizlikler

Ders 9: Bézout teoremi

36. Basit kuvvet metodu

Transkript:

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 Kaynaklar Yrd. Doç. Dr. Servet Es, Lineer Cebir Ders Notları, YTÜ Fen Edebiyat Fakültesi, Matematik Bölümü Prof. Dr. Salih Karaali, Lineer Cebir Michael O Nan, Linear Algebra Seymour Lipschutz, Schaum s Outlines Lineer Cebir Determinantlar Lineer Denklem Sistemleri Lineer Homojen Denklemler Vektörler Bir Matrisin Özdeğerleri ve Özvektörleri Lineer Bağımlılık ve Lineer Bağımsızlık A mn = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a mn Gerçek veya kompleks sayıların dikdörtgensel dizisidir. A= 3 0 13 2 1 5 1 3 0 0 1 2 a 11 a 23 a 43 1

Matris tipleri Dikdörtgensel matris Kare matris Köşegen (Diyagonal) matris Birim matris Skaler matris Sıfır matrisi 2

Simetrik matris Antisimetrik (ters) matris Üst-üçgensel matris Alt-üçgensel matris Satır matrisi veya Satır vektörü Sütun matrisi veya Sütun vektörü a 1 a 2 a N İki matrisin eşitliği A = a ij ; B = b ij a ij =b ij =>A=B A = 4 2 3 6, B = b 11 b 12 b 21 b 22 3

in toplamı Koşul: Boyutlar aynı olmalı A+B=[a ij ] +[b ij ] =[a ij +b ij ] A = 1 2 0 4 6 7 B = 0 3 8 2 5 1 in toplamına ait özellikler (A+B)+C=A+(B+C) (Birleşme özelliği) A+B=B+A (Değişme özelliği) A+(-A)=-A+A=0 A+0=0+A=A k.(a+b)=k.a+k.b (k bir skalerdir) İki matrisin farkı Koşul: Boyutlar aynı olmalı A+B=[a ij ] -[b ij ] =[a ij -b ij ] A = 1 2 0 4 6 7 B = 0 3 8 2 5 1 Bir matrisin reel bir sayı ile çarpımı k.a=k.[a ij ]=[k.a ij ] A = 1 2 0 4 6 7 3.A = 3 6 0 12 18 21 in çarpımı Koşul: Birinci matrisin sütun sayısı ile ikinci matrisin satır sayısı aynı olmalı a 11 a 12 b 11 b 12 a 21 a 22 b 21 b 22 A=[a ij ] (mp), B=[b jk ] (pn) AB=[ n j=1 a ij.b jk ] (mn) =C (mn) = a 11b 11 + a 12 b 21 a 11 b 12 + a 12 b 22 a 21 b 11 + a 22 b 21 a 21 b 12 + a 22 b 22 4

= 3 1 2 6 3 4 4 7 3 0 1 2 3.4 + 1.3 + ( 2). 1 7.3 + 1.0 + ( 2). 2 6.4 + 3.3 + 4.1 6.7 + 3.0 + 4.2 13 17 = 37 50 in çarpımına ait özellikler (A.B).C=A.(B.C) (Birleşme özelliği) A.(B+C)=A.B+A.C (A+B).C=A.C+B.C A.B B.A Bir kare matrisinin kuvveti A bir kare matrisi ise bu matrisin p defa kendisi ile çarpımına A matrisinin kuvveti denir. A.A.A A=A p p tane Bir matrisin transpozesi (devriği) mxn boyutundan bir A matrisinin aynı numaralı satırlarla sütunlarının yer değiştirmesinden elde edilen nxm boyutundaki matrise A nın transpozesi (devriği) denir. A T, A d, A A=[a ij ]mxn A T =[a ji ]nxm A = 1 2 1 3 2 7 A T = 1 3 2 2 1 7 Matrisin transpozesine ait özellikler (A T ) T =A k.(a T )=k.a T (k bir skalerdir) (A+B) T =A T +B T (A.B) T =B T.A T A simetrik matris ise A T =A A antisimetrik matris ise A T =-A 5

Bir kare matrisin izi Bir kare matrisin izinin özellikleri A = iz(a) = N i=1 3 2 1 0 5 6 4 2 8 a ii iz(a)=3+5+8=16 A=[aij] ve B=[bij] nxn kare matrisler ise iz(a+b)=iz(a)+iz(b) iz(a T )=iz(a) iz(k.a)=k.iz(a) (k bir skalerdir) iz(a.b)=iz(b.a) Bir matrisin eşleneği A=[aij] kompleks matris ( z = a + bi kompleks bir sayı ise eşleneği z = a bi ) A = 3 + 4i i 1 + i 5 2 i 6i A = 3 4i i 1 i 5 2 + i 6i Örnekler 1. A = 1 2 3 0 3 1, B = 4 1 5 3 8 9, C = 2 2 2 1 0 1 2.A+5.B-3.C=? 1 2 3 2 2. A = 3 4, B = 1 5 A+B-D=0=>D=? 5 6 4 3 1 0 3. A = 1 3 5, B = 2 0 A.B=?, B.A=? 3 0 4. A = 1 2 1 0, f(x) = 2. x3 x 2 + 3. x + 7, f(a) =? 4 2 5. A = 8 3, B = 3 4 2 6 A. B T = B T. A T? 1 7 Parçalı (Blok) ve Alt matrisler Parçalı (Blok) ve alt matrisler A B A.B 6

Bir kare matrisin tersi (inversi) A.A -1 =I eşitliğini sağlayan A -1 matrisine A matrisinin tersi denir. (A, A -1, I; n boyutlu bir kare matris det(a) 0) det(a)=0 ise A matrisi tekildir (singülerdir). Tekil matrislerin tersi (inversi) yoktur. Bir kare matrisin tersinin (inversinin) özellikleri A ve B singüler olmayan nxn matrisler ise A.B matrisi de singüler değildir. (AB) -1 =B -1 A -1 A singüler olmayan bir matris ise A -1 matrisi de singüler olmayan matristir. (A -1 ) -1 =A A singüler değilse, A T de singüler değildir. (A T ) -1 =(A -1 ) T 2x2 matrisin tersi A.A -1 =I 2 3 2 2 3 4 2 1 1.Yöntem: Tanımdan hesaplama a b c d = 1 0 0 1 a b c d = 1 0 0 1 Elementer Satır ve Sütun Dönüşümleri Satır => S ; Sütun=> K 1. A nın i. ve j. satırlarını (sütunlarını) yer değiştirme S i S j 2. A nın i. satırını (sütununu) bir c 0 sayısı ile çarpma cs i S i 3. A nın i. satırının (sütununun) c katını j. satıra (sütuna) ekleme cs i + S j S j Denk İki matristen biri diğerinden elementer dönüşümler ile elde edilmiş ise bu matrise denk matrisler denir. Denk matrisler arasına "~" işareti konur. Satır Eşelon formu ve İndirgenmiş Satır Eşelon formu a) Eğer bütün elemanları sıfır olan satırlar varsa bu satırlar matrisin en altında yer alır. b) Bir satırdaki sıfırdan farklı baş eleman bir önceki satırın sıfırdan farklı baş elemanının sağ yanındadır. c) Tamamı sıfır olmayan bir satırdaki, sıfır olmayan ilk sayı (baş eleman) 1 dir. d) Eğer bir sütun herhangi bir satırın baş elemanını içinde bulunduruyorsa, o sütundaki diğer bütün elemanlar sıfırdır. 7

Eşelon formu ve İndirgenmiş Eşelon formu Bir A mxn matrisi, yukarıdaki a, b ve c koşullarını sağlıyorsa Satır Eşelon formundadır, tüm koşulları sağlıyorsa İndirgenmiş Satır Eşelon formundadır. Örnek: 2 2 1 6 4 A = 4 4 1 10 13 8 8 1 26 23 1 1 1 2 3 2 0 0 1 2 3 5 3 0 0 0 1 1 2 1 1 0 0 3 2 0 0 1 0 2 0 0 0 1 1 2 İndirgenmiş Satır eşelon formu Satır eşelon formu Satır eşelon formu İndirgenmiş Satır eşelon formu Hiçbiri Bir kare matrisin tersi (inversi) 2.Yöntem: Elementer satır dönüşümleri ile hesaplama A I n I n A 1 Örnek: 1 1 2 1 0 0 2 0 3 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 3 1 3 0 1 0 2 1 1 0 0 1 2 1 2 8