matriser Flashcards

(48 cards)

1
Q

vise at u1u2u3 er parvis ortogonale

A

gange de sammen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

beregne lengden til vektorer

A

sqrt(hvert tall opphøyd i 2)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

vis at u1, u2 og u3 er egenvektorer for A, og finn de tilhørende egenverdiene.

A

gange de sammen med a hver for seg, hver enkelt vektor

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

rangen til A

A

fordi det(a) ikke lik 0, er ragnen maksimal, som er n i en nxn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

finne egenverdi i matrisen. uten egenvektorer

A

sette (a-I*lambda)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

vgjør om Q(x1, x2, x3) er negativ eller positiv (semi-)definitt, eller indefinitt.

A

se på egenverdiene

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Finn en basis for span{u1, u2, u3, u4}. Avgjør om det finnes 3-vektorer som ikke ligger
i span{u1, u2, u3, u4}.

A

Fordi trappeformen har pivoter i kolonne 1 og 3 er {u1,u3} en basis for span{u1, u2, u3, u4}. En basis for mengden av alle 3-vektorer må ha 3 elementer.
Fordi basisen for span{u1, u2, u3, u4} bare har to elementer er det 3-vektorer som
ikke ligger i span{u1, u2, u3, u4}.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Vi innfører nye variabler y = [ y1 , y2, y3]T slik at x = P y. Vi får en ny kvadratisk form
Qny( y1, y2, y3) = Q(P y)=(P y)
TA(P y).
(f) Skriv opp uttrykket for Qny( y1, y2, y3) som en annengradsform i y1, y2 og y3.

A

Finn AP, så P(-1)AP

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

E(x)

A

xf(x)xdx, eller xf(x,y)dxdy

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

E(xˆ2)

A

xˆ2*f(x)xdx eller

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Var(x)

A

=E(xˆ2)-E(x)ˆ2

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

cov(xy)

A

E(XY)-E(X)E(Y)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Finn tall c1, c2, c3, c4, alle ulik 0, slik at c1u1 + c2u2 + c3u3 + c4u4 = 0 (nullvektor).

A

Vi løser likningssytemet Ac = 0 ved å bruke de samme radoperasjonene som i (b). Da
får vi på matriseform at

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

kovariansmatrisen

A

(varx),cov(xy),cov(xy) var(y)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

E(XY)

A

XY*f(x,y)dxdy

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

E(X+Y)

A

E(X)+E(Y)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

finne stasjonære punktene til fuksjonen

A

setter opp i gauss og løser for hvert x1x2, x3

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Finn en basis for Span{u1, u2, u3, u4, u5}.

Avgjør om vektorene {u1, u3, u5} er lineært uavhengige

. Avgjør om det finnes en vektor v 6= 0 som både ligger i Span{u1, u3, u5}
og i Span{u2, u4}.

A

En basis for Span{u1, u2, u3, u4, u5} er gitt av kolonnevektorene med pivoter i
trappeformen
for å finne ut om vektorene u1u3u5 er linneært uavhengige må du gauss eliminere og se om det er like mange pivoter som vektorer

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

) Skriv opp uttrykket for Q(x1, x2, x3) som en annengradsform i x1, x2 og x3. Finn
verdier x1 = a, x2 = b og x3 = c slik at Q(a, b,c) = 36.

A

Siden u1 er en egenvektor med egenverdi −6 har vi
Q(u1) = uT1Au1 = uT1(−6u1) = −6uT 1u1 = −6ku1k2 = (−6)· 6 = −36 så (a, b,c) = (−2, −1,1).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Finn en basis for Span{u1, u2, u3, u4).

Bestem dimensjonen til
Span{u1, u2, u3, u4, u5}.

Avgjør om Span{u1, u3, u5} = Span{u2, u4, u5}.

A

Vi setter vektorene som søyler i en matrise.som er på trappeform med pivoter i kolonne 1, 2 og 3. Dermed er Span{u1, u2, u3, u4} = Span{u1, u2, u3} og {u1, u2, u3} er en basis for dette rommet.

dimensjonen er antall elementer i basis

for å se om span er i span, må man sette dem lik hverandre

21
Q

Løse hamiltonfuksjonen etter å ha funnet p og p´

A

Sett inn p´ og p i Pontryagin-betingelsene. sette p´som du har derivert av p. inn for p´du har regnet med hý.
Koble tilbake til systemet, altså sette inn for u i utrykket for å få diff ligning
Løs differensiallikningen:

22
Q

dimensjonen

A

er lik antall elementer i en basis.

23
Q

gange matriser

A

den første matrisen bortover. andre nedover

24
Q

finne diagonalmatrise

A

inn egenverdier og tilhørende egenvektorer. Normaliser hver vektor ved å dele på lengden. Sett de normaliserte vektorene som kolonner i en matrise. Da får du en diagonalmatrise ved å bruke denne i ortogonal diagonalform.

25
forskjellen på P(-1)AP og P(T)AP er at
i P(T)AP bruker du ortonormale egenvektorer ⇒ derfor deler du på lengden av hver vektor. i P(-1)AP:trenger du ikke det ⇒ vektorene trenger ikke være normaliserte.
26
enhetsvektor
v(norm)=(v)/(11v11)
27
vise at y*(t) løser variasjonsproblemet
siden den er max, sjekker vi om den er konkav. sett opp hesse matrisen. sett faktor utenfor. u ofte. diagonalen er negativ, og det betyr at at y*(t) løser variasjonsproblemet.
28
deriver ln(x)
1/X
29
integrer ln(x)
delvis integrasjon, velg u=ln(x), dv=x´
30
deriver 1/x
omvendte fuksjoner, så blir -1/xˆ2
31
integrer I/x
n=−1, så vi justerer med logaritme: dx=ln∣x∣+C
32
F=ln(3y−y ′)⋅e −t
kjerneregelen
33
dtd (eˆt y)
produktregelen
34
dt dy= y/2
brøkregelen
35
xe ˆx, dx.
delvis integrasjon. x som u
36
Bestem sannsynlighetstettheten fY|a ( y) til den betingete stokastiske variabelen Y |a = Y|X=a for et ubestemt tall a med 0 ¶ a ¶ 5.
fY |a ( y) = f (a, y)/f X (a) Del på det du vet, behold det du vil ha
37
E(Y|X=a)
del på det du vet, behold det du vil ha
38
hva vil det si at en matrise er ortogonal
En n×n matrise P er ortogonal dersom den er invertibel med invers P−1 = PT, eller ekvivalent dersom kolonnevektorene i P danner en ortonormal basis for n-rommet R n .
39
P(X >=4) når 6 er maks
1 − F(4, 6) =
40
P(X>=4) når den ikke har maks
Hold x≥4 La y gå fra 0 til ∞
41
Uttrykk p(1/2 ≤ X. ≤ 1,Y ≥1/2) d) ved hjelp av F(x,y), og bruk dette til å bestemme sannsynligheten
= F(1,1) − F(1,0,5) − F(0,5,1) + F(0,5,0,5)
42
er det ikke pivot, er den lik
1=t
43
er dte pivot, er den lik
0
44
ikke triviell
mangler pivot
45
verdimengde
verider i vektor inn for fuksjononen
46
konkav
sur munn, gir maksimum, pos def
47
er vektorene linneært uavhengige
alle må ha pivot i hver kolonne, hvis ikke er de linneært avhenging
48
inversmatrisen
1/(ad-bc=adj)*(d,-b-c,a)