Algebra Lineare. Algebra Lineare Esercizio Dato il vettore a := (3, 2, 5) , scrivere l’equazione cartesiana del piano  passante per.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Fasci di Parabole Di Bonazza Stefano 3 ^ O.
Advertisements

IPERTESTO: I SISTEMI LINEARI I.T.C. “G.ARCOLEO”- GRAMMICHELE
MATLAB.
MATEMATICA PER L’ECONOMIA
MATEMATICA PER L’ECONOMIA
Titolo Insiemi di livello e vettori. titolo Insiemi di livello e vettori.
Sistema di riferimento sulla retta
Capitolo 8 Sistemi lineari.
Vettori e matrici algebrici
Autovalori e autovettori
MATLAB.
MATLAB.
MATLAB.
Geometria analitica dello spazio
Geometria analitica dello spazio
Determinanti del primo ordine
COORDINATE POLARI Sia P ha coordinate cartesiane
LE MATRICI.
Magnetostatica 3 6 giugno 2011
Fisica 2 1° lezione, parte a
Algebra delle Matrici.
ELETTROMAGNETISMO APPLICATO ALL'INGEGNERIA ELETTRICA ED ENERGETICA
Algebra lineare.
Inizio della lezione Integrali di linea, di superficie, di volume.
Testo consigliato MATEMATICA PER LE SCIENZE SPERIMENTALI
Teoria e Tecniche del Riconoscimento
IL MODELLO DI REGRESSIONE MULTIPLA
RICHIAMI ELEMENTARI DI ALGEBRA MATRICIALE
Statistica per le decisioni aziendali ed analisi dei costi Modulo II - Statistica per le decisioni Aziendali Richiami di Algebra Matriciale.
“cassetta degli arnesi”
Scuola Primaria “A.Mantegna “ – Padova -
SISTEMI D’EQUAZIONI ED EQUAZIONI DIFFERENZIALI LINEARI.
Costruzione di Interfacce Lezione 4 Nozioni di geometria per la grafica
MATLAB.
MATLAB. …oggi… Programmare in Matlab Programmare in Matlab Funzioni Funzioni Cicli Cicli Operatori relazionali Operatori relazionali Indipendenza lineare,
Esercizi di riepilogo Gabriella Puppo.
SISTEMI LINEARI.
Sistemi di equazioni lineari
La tavola di Leontief Corso di Economia Applicata Facoltà di Economia
SIMMETRIA MOLECOLARE.
Microeconomia Corso D John Hey.
Le matrici e I Sistemi lineari.
1 Y Modello di regressione semplice Supponiamo che una variabile Y sia funzione lineare di unaltra variabile X, con parametri incogniti 1 e 2 che vogliamo.
Vettori Con che verso a Verso
SCOMPOSIZIONE DI UN VETTORE
I Sistemi lineari classe 3 A inf a.s
MATRICI classe 3 A inf (a.s ).
Patti Maurizio: NUMERI COMPLESSI.
Definizione di determinante
Scheda Ente Ente Privato Ente Pubblico. 2ROL - Richieste On Line.
TRASFORMAZIONI GEOMETRICHE
dal libro di Babai & Frankl:
LA CIRCONFERENZA.
Le trasformazioni Daniele Marini.
Scomposizione (unica) di un
Un insieme X di segmenti complanari.
Milano, 17 Dicembre 2013 Informatica B Informatica B Matlab Laboratorio del 14/01/2014 Responsabili di laboratorio: Gianluca Durelli:
Tecnologie delle Costruzioni Aeronautiche 1
Tecnologie delle Costruzioni Aeronautiche 1 Esercitazione 3 © Goran Ivetic.
Trasformazioni Daniele Marini.
Resistenze in serie e in parallelo
Sottospazi vettoriali
Scomposizione della devianza
Corso di Matematica (6 CFU) (4 CFU Lezioni +2 CFU Esercitazioni)
Geometria Analitica.
MATEMATICA PER L’ECONOMIA e METODI QUANTITATIVI PER LA FINANZA a. a
Programmazione lineare: un esempio Mix produttivo ottimo con risorse vincolate Materiale di studio: M. Fischetti, Lezioni di RO, Cap. 3. Libreria Progetto.
Sistemi di equazioni lineari. Sistemi di primo grado di due equazioni a due incognite Risolvere un sistema significa trovare la coppia di valori x e y.
Lezione n° 8 - Matrice di base. - Soluzioni di base ammissibili. - Relazione tra vertici di un poliedro e soluzioni basiche. - Teorema fondamentale della.
Prof. Cerulli – Dott. Carrabs
Transcript della presentazione:

Algebra Lineare

Esercizio Dato il vettore a := (3, 2, 5) , scrivere l’equazione cartesiana del piano  passante per il punto Xo := (-2, - 6, 4 ) ed ortogonale ad a . a X Xo X-Xo

Esercizio Dato il vettore a := (3, 2, 5) , scrivere l’equazione cartesiana del piano  passante per il punto Xo := (-2, - 6, 4 ) ed ortogonale ad a . X-Xo = ( x + 2 , y + 6 , z - 4 ) 3( x + 2 ) + 2( y + 6 ) + 5( z - 4 ) = 0 3 x + 2 y + 5 z = 2 componenti di a

R a L : R3 Xo 3 x + 2 y + 5 z = 3 3 x + 2 y + 5 z = 2 FORMA LINEARE gradiente di L a PARALLELI Xo 3 x + 2 y + 5 z = 3 3 x + 2 y + 5 z = 2

R L : Rn ADDITIVITA’ CONDIZIONI DI LINEARITA’ OMOGENEITA’ FORMA LINEARE ADDITIVITA’ CONDIZIONI DI LINEARITA’ OMOGENEITA’

INTERSEZIONE DI DUE PIANI IN R3 infinite soluzioni unica soluzione retta

INTERSEZIONE DI DUE PIANI IN R3 infinite soluzioni unica soluzione retta

INTERSEZIONE DI DUE PIANI IN R3 infinite soluzioni unica soluzione nessuna soluzione retta

R3 L1(x, y, z ) L2(x, y, z) L3(x, y, z) L : R3 INTERSEZIONE DI DUE PIANI IN R3 L1(x, y, z ) L2(x, y, z) L3(x, y, z) L : R3 R3 TRASFORMAZIONE LINEARE CONDIZIONI DI LINEARITA’

( ) A = R 2 a1 a2 a1 = L(e1) a2 = L(e2) L : R 2 L(x) = ( , ) L1(x) L1(x1 , x2) = a11 x1 + a12 x2 1 1 0 , 1 1 , 0 L2(x1 , x2) = a21 x1 + a22 x2 1 , 0 0 , 1 ( ) matrice di L A = a1 a11 a12 a21 a22 a2 a1 = L(e1) a2 = L(e2)

( ) A = R 2 L : R 2 L(x) = ( , ) L1(x1 , x2) = a11 x1 + a12 x2 a11 a12 a21 a22 A = ( )

A L : R 2 R 2 B G : R 2 R 2 R n R m L R p G A B n x p m x n A B m x p

R p G R n R m L A B m x n n x p m x p A B colonna k-esima di : A B

idn : R n R n Id(ej) = ej In matrice identica di ordine n

A = (aij) L : R n R m L(x) = b

f (x) = b P E R I C A L C O L I : I M P O R T A N T E f :A B è biettiva se e solo se : , l’equazione : f (x) = b ha una e una sola soluzione

R 2 L : R 2 L(le1) = l L( e1) = lu R2 R2 L(x) = b v e2 l u u l e1 e1 b

L : R 2 R 2 L(x) = b R2 b v e1 e2 u Rango 1

R2 e1 u e2 v L(x) = b Rango 2 L : R 2 R 2 L( I2 ) I2

u’ Det(A) determinante di A prodotto esterno u v b b a

a v u z ( b’ , c’ ) ( c’ , a’ ) ( b , c ) ( c , a ) ( a’ , b’ ) y prodotto esterno cross product prodotto vettoriale ( a , b ) x

u x v convesso v u

concavo v u v x u = - u x v

L : R 3 R 3 L(x) = b R3 z R3 z w k L( I3 ) v I3 j y i y u Rango 3 x x

determinante di A v x w Det(A) := u prodotto misto a w a v

=

D E T E R M I N A N T E di A :

D E T E R M I N A N T E di A :

D E T E R M I N A N T E di A :

complemento algebrico o cofattore o aggiunto di

Regola di LAPLACE

R3 L(x) = b i L : R 3 R 3 k u x y z w j I3 v L( I3 ) Rango 3

Risolvere gli esercizi 6.13 a pag.193