Search
 
 
  Engleski
 
 
 
Open in this window (click to change)
Forum@DeGiorgi: Početna
Forum za podršku nastavi na PMF-MO
Login Registracija FAQ Smajlići Članstvo Pretražnik Forum@DeGiorgi: Početna

Rješenja 5. zadatka s 1. kolokvija
WWW:

Moja sarma
 
Započnite novu temu   Odgovorite na temu   printer-friendly view    Forum@DeGiorgi: Početna -> Kolegiji 2. godine -> Linearna algebra 2 (smjer nastavnički)
Prethodna tema :: Sljedeća tema  
Autor/ica Poruka
Juraj Siftar
Gost





PostPostano: 15:27 sri, 18. 11. 2015    Naslov: Rješenja 5. zadatka s 1. kolokvija Citirajte i odgovorite

Prva grupa:

(a) Napisati Cauchy-Schwarzovu nejednakost bez uporabe pojma norme i pomoću
pojma norme.

(b) Ako je a = (1-i, i, 1+i) iz kompleksnog unitarnog prostora C^3, odrediti i opisati
skup svih vrijednosti skalarnog produkta (a,x) pri čemu je x jedinični vektor iz C^3.

Rješenje: Kako je norma vektora a jednaka sqrt(5), umnožak normi a i x može biti
najviše sqrt(5) pa iz Cauchy-Schwarzove nejednakosti slijedi da apsolutna
vrijednost skalarnog produkta (a,x) može biti najviše sqrt(5). Očito, i ta vrijednost
se postiže, ako se za x uzme jedinični vektor dobiven normiranjem vektora a.
Imamo dakle skup svih kompleksnih brojeva kojima je modul najviše sqrt(5),
a u kompleksnoj ravnini to je krug (uključujući kružnicu) polumjera sqrt(5) sa
središtem u ishodištu. (Prilično je jasno da se svaka vrijednost unutar tog
kruga može postići, a rješenje se priznaje i ako se to ne dokaže posebno).

Druga grupa:

(a) Definirati udaljenost vektora unitarnog prostora V od potprostora L < V.

Ovdje se kao rješenje priznaju i sve korektne varijante koje zapravo ne
predstavljaju definiciju, nego način izračunavanja te udaljenosti (pa i kad
se ne naglasi da tada V treba biti konačnodimenzionalan).
Dakle: npr. "udaljenost vektora od njegove ortogonalne projekcije na L"
se priznaje kao i npr. "norma ortogonalne
projekcije vektora na ortogonalni komplement od L".
Stvarna definicija je d(a,L) = inf { norma (a - x) : x iz L} (ili neka varijanta
zapisa, a može i min umjesto inf za konačnodim. V).


(b) Neka je (e1, e2, e3, e4) ONB realnog unitarnog prostora V i neka je a iz V
takav da njegova udaljenost od svakog 2-dim, potprostora razapetog s
dva različita vektora iz navedene baze iznosi 3. Izračunati normu vektora a.

Rješenje:
Kako je a = (a,e1)e1 + (a,e2)e2 + (a,e3)e3 + (a,e4)e4,
norma od a je drugi korijen iz sume kvadrata brojeva (a, e1) do (a,e4).
Budući da iz zadanog uvjeta zbroj bilo koja dva kvadrata od ta četiri broja
iznosi 9, sva ta četiri broja imaju jednake kvadrate i svaki kvadrat iznosi 9/2.
Zbroj sva četiri kvadrata je 18, a norma vektora a tada je sqrt(18 ) = 3 sqrt(2).
Prva grupa:

(a) Napisati Cauchy-Schwarzovu nejednakost bez uporabe pojma norme i pomoću
pojma norme.

(b) Ako je a = (1-i, i, 1+i) iz kompleksnog unitarnog prostora C^3, odrediti i opisati
skup svih vrijednosti skalarnog produkta (a,x) pri čemu je x jedinični vektor iz C^3.

Rješenje: Kako je norma vektora a jednaka sqrt(5), umnožak normi a i x može biti
najviše sqrt(5) pa iz Cauchy-Schwarzove nejednakosti slijedi da apsolutna
vrijednost skalarnog produkta (a,x) može biti najviše sqrt(5). Očito, i ta vrijednost
se postiže, ako se za x uzme jedinični vektor dobiven normiranjem vektora a.
Imamo dakle skup svih kompleksnih brojeva kojima je modul najviše sqrt(5),
a u kompleksnoj ravnini to je krug (uključujući kružnicu) polumjera sqrt(5) sa
središtem u ishodištu. (Prilično je jasno da se svaka vrijednost unutar tog
kruga može postići, a rješenje se priznaje i ako se to ne dokaže posebno).

Druga grupa:

(a) Definirati udaljenost vektora unitarnog prostora V od potprostora L < V.

Ovdje se kao rješenje priznaju i sve korektne varijante koje zapravo ne
predstavljaju definiciju, nego način izračunavanja te udaljenosti (pa i kad
se ne naglasi da tada V treba biti konačnodimenzionalan).
Dakle: npr. "udaljenost vektora od njegove ortogonalne projekcije na L"
se priznaje kao i npr. "norma ortogonalne
projekcije vektora na ortogonalni komplement od L".
Stvarna definicija je d(a,L) = inf { norma (a - x) : x iz L} (ili neka varijanta
zapisa, a može i min umjesto inf za konačnodim. V).


(b) Neka je (e1, e2, e3, e4) ONB realnog unitarnog prostora V i neka je a iz V
takav da njegova udaljenost od svakog 2-dim, potprostora razapetog s
dva različita vektora iz navedene baze iznosi 3. Izračunati normu vektora a.

Rješenje:
Kako je a = (a,e1)e1 + (a,e2)e2 + (a,e3)e3 + (a,e4)e4,
norma od a je drugi korijen iz sume kvadrata brojeva (a, e1) do (a,e4).
Budući da iz zadanog uvjeta zbroj bilo koja dva kvadrata od ta četiri broja
iznosi 9, sva ta četiri broja imaju jednake kvadrate i svaki kvadrat iznosi 9/2.
Zbroj sva četiri kvadrata je 18, a norma vektora a tada je sqrt(18 ) = 3 sqrt(2).


[Vrh]
uuupppsss
Forumaš(ica)
Forumaš(ica)


Pridružen/a: 07. 04. 2013. (23:16:10)
Postovi: (A)16
Sarma = la pohva - posuda
= 1 - 1

PostPostano: 18:59 sri, 18. 11. 2015    Naslov: Citirajte i odgovorite

Profesore, mene a i vjerujem i ostale zanima rjesenje 3. zadatka, pa ako biste ili vi ili netko od asistenata objasnio rjesenje.
Profesore, mene a i vjerujem i ostale zanima rjesenje 3. zadatka, pa ako biste ili vi ili netko od asistenata objasnio rjesenje.


[Vrh]
Korisnički profil Pošaljite privatnu poruku
tp
Forumaš(ica)
Forumaš(ica)


Pridružen/a: 05. 12. 2005. (16:46:01)
Postovi: (1F2)16
Sarma = la pohva - posuda
78 = 91 - 13

PostPostano: 21:19 sri, 18. 11. 2015    Naslov: Citirajte i odgovorite

Rjesenja ce biti objavljena kad i rezultati, ali ukratko za treci zadatak koji je glasio (pisem za jednu grupu, za drugu potpuno analogno):
[quote]Ortogonalne projekcije vektora
(9,0,0,0), (9,9,0,0), (9,9,9,0), (9,9,9,9)
na potprostor M unitarnog prostora R^4 su redom vektori
(1,-2,2,0), (-1,6,2,2), (1,6,10,4), (1,8,12,5).

Odredite baze za M i njegov ortogonalni komplement [latex]M^{\perp}[/latex] te izracunajte
udaljenost vektora a=(2,2,1,3) od M i [latex]M^{\perp}[/latex].[/quote]

Buduci da je ortogonalna projekcija prostora na potprostor surjektivni linearni operator (uzmemo za kodomenu taj potprostor; pogledajte sto se dogodja s vektorima koji vec leze u danom potprostoru) i da vektori (9,0,0,0), (9,9,0,0), (9,9,9,0), (9,9,9,9) razapinju R^4,
zakljucujemo da je {(1,-2,2,0), (-1,6,2,2), (1,6,10,4), (1,8,12,5)} sustav izvodnica za M. Lako se vidi da se treci i cetvrti vektor mogu zapisati preko prva dva, sto znaci da je i {(1,-2,2,0), (-1,6,2,2)} sustav izvodnica, pa zato (jer je ocito linearno nezavisan) baza za M. Bazu za ortogonalni komplement mozemo izracunati na standardni nacin, ali ovdje je jos lakse vidjeti da vektori (9,0,0,0)-(1,-2,2,0)=(8,2,-2,0) i (9,9,0,0)-(-1,6,2,2)=(10,3,-2-2) leze u [latex]M^{\perp}[/latex] (zasto?), pa kako je to potprostor dimenzije 2 (zasto?) i vektori su linearno nezavisni, zakljucujemo da je to baza za [latex]M^{\perp}[/latex].

Udaljenost vektora od potprostora je standardna stvar i trebali biste znati barem dva-tri nacina kako je izracunati.
Ipak, da jos spomenem da se ovdje mogla dobiti i formula kako ortogonalna projekcija proizvoljnog vektora na M izgleda.
Oznacimo vektore
[latex]v_1=(9,0,0,0), v_2=(9,9,0,0), v_3=(9,9,9,0), v_4=(9,9,9,9),[/latex]
a s [latex]e_1, e_2, e_3, e_4 [/latex] vektore kanonske baze od R^4.
Preslikavanje vektora u njegovu ortogonalnu projekciju na M nazovimo P. To je linearni operator, pa vrijedi:
[latex]P(e_1)=P(1/9*v_1)=1/9*P(v_1)=1/9(1,-2,2,0),[/latex]
[latex]P(e_2)=1/9*(P(v_2)-P(v_1))=1/9(-2,8,0,2),[/latex] itd.
sto daje
[latex]P(x_1,x_2,x_3,x_4)=x_1*P(e_1)+...+x_4*P(e_4)=[/latex]
[latex]
1/9(x_1-2x_2+2x_3,-2x_1+8x_2+2x_4,2x_1+8x_3+2x_4,2x_2+2x_3+x_4)[/latex]

Uvrstavanje konkretnog vektora a u gornju formulu daje jos jedan nacin za izracunati ortogonalnu projekciju a na M, duljina dobivenog vektora je udaljenost a od [latex]M^{\perp}[/latex] itd.

[b]Napomena[/b]: Nije bilo nuzno da znate da je ortogonalna projekcija (tj. tocnije ortogonalni projektor) surjektivna i linearna. Dovoljno je zakljuciti da su (1,-2,2,0) i (-1,6,2,2) u M, a (8,2,-2,0) i (10,3,-2-2) u [latex]M^{\perp}[/latex]. Buduci je suma dimenzija tih potprostora 4, zakljucujemo da su to (odnosno ti dvoclani skupovi) baze za M i njegov ortogonalni komplement.
Rjesenja ce biti objavljena kad i rezultati, ali ukratko za treci zadatak koji je glasio (pisem za jednu grupu, za drugu potpuno analogno):
Citat:
Ortogonalne projekcije vektora
(9,0,0,0), (9,9,0,0), (9,9,9,0), (9,9,9,9)
na potprostor M unitarnog prostora R^4 su redom vektori
(1,-2,2,0), (-1,6,2,2), (1,6,10,4), (1,8,12,5).

Odredite baze za M i njegov ortogonalni komplement te izracunajte
udaljenost vektora a=(2,2,1,3) od M i .


Buduci da je ortogonalna projekcija prostora na potprostor surjektivni linearni operator (uzmemo za kodomenu taj potprostor; pogledajte sto se dogodja s vektorima koji vec leze u danom potprostoru) i da vektori (9,0,0,0), (9,9,0,0), (9,9,9,0), (9,9,9,9) razapinju R^4,
zakljucujemo da je {(1,-2,2,0), (-1,6,2,2), (1,6,10,4), (1,8,12,5)} sustav izvodnica za M. Lako se vidi da se treci i cetvrti vektor mogu zapisati preko prva dva, sto znaci da je i {(1,-2,2,0), (-1,6,2,2)} sustav izvodnica, pa zato (jer je ocito linearno nezavisan) baza za M. Bazu za ortogonalni komplement mozemo izracunati na standardni nacin, ali ovdje je jos lakse vidjeti da vektori (9,0,0,0)-(1,-2,2,0)=(8,2,-2,0) i (9,9,0,0)-(-1,6,2,2)=(10,3,-2-2) leze u (zasto?), pa kako je to potprostor dimenzije 2 (zasto?) i vektori su linearno nezavisni, zakljucujemo da je to baza za .

Udaljenost vektora od potprostora je standardna stvar i trebali biste znati barem dva-tri nacina kako je izracunati.
Ipak, da jos spomenem da se ovdje mogla dobiti i formula kako ortogonalna projekcija proizvoljnog vektora na M izgleda.
Oznacimo vektore

a s vektore kanonske baze od R^4.
Preslikavanje vektora u njegovu ortogonalnu projekciju na M nazovimo P. To je linearni operator, pa vrijedi:

itd.
sto daje



Uvrstavanje konkretnog vektora a u gornju formulu daje jos jedan nacin za izracunati ortogonalnu projekciju a na M, duljina dobivenog vektora je udaljenost a od itd.

Napomena: Nije bilo nuzno da znate da je ortogonalna projekcija (tj. tocnije ortogonalni projektor) surjektivna i linearna. Dovoljno je zakljuciti da su (1,-2,2,0) i (-1,6,2,2) u M, a (8,2,-2,0) i (10,3,-2-2) u . Buduci je suma dimenzija tih potprostora 4, zakljucujemo da su to (odnosno ti dvoclani skupovi) baze za M i njegov ortogonalni komplement.


[Vrh]
Korisnički profil Pošaljite privatnu poruku Posjetite Web stranice
Juraj Siftar
Gost





PostPostano: 17:21 sub, 21. 11. 2015    Naslov: Citirajte i odgovorite

Još o 5. zadatku, nakon završenog ispravljanja/bodovanja:

Bodovno ukupno ne izgleda tako loše, ali gotovo je nevjerojatna
"maštovitost" u pogreškama i, zapravo, besmislicama koje se
mogu vidjeti u odgovorima. Ovo se naročito odnosi na pitanje
o Cauchy-Schwarzovoj nejednakosti, gdje bi se doista lako
moglo zaraditi 5 bodova (bez obzira na uspješnost odnosno
neuspješnost primjene te nejednakosti u drugom podzadatku),
no umjesto toga u velikom broju radova vidi se kaos, kojekakvo
miješanje s nejednakosti trokuta i drugi pokazatelji neznanja
i nerazumijevanja jedne važne, a jednostavne činjenice.

Raznih loših stvari može se naći i u ostalim zadacima i podzadacima,
miješanje vektora, skalara, kompleksnih brojeva i koječega drugog
(sve do miješanja imaginarne jedinice [i]i[/i] s onim[b] i [/b]sa strelicom iz
popularne ([b]i[/b],[b]j[/b],[b]k[/b]) baze prostora V^3).

Može se to smatrati sitnim zabunama, ali zapravo nisu, a u trenutku
pisanja 1. kolokvija ne bi smjelo biti tolike konfuzije i nerazumijevanja
(ako se ozbiljno namjerava položiti ispit), jer se nakupljanjem daljnjeg
gradiva stvari obično ne poboljšaju u sljedećih par mjeseci nego se,
naprotiv, pogoršaju.

Za kraj, nešto ugodnije: pohvale za 10 bodova u 5. zadatku -
Petra, Jurica, Marin i Sven.
Još o 5. zadatku, nakon završenog ispravljanja/bodovanja:

Bodovno ukupno ne izgleda tako loše, ali gotovo je nevjerojatna
"maštovitost" u pogreškama i, zapravo, besmislicama koje se
mogu vidjeti u odgovorima. Ovo se naročito odnosi na pitanje
o Cauchy-Schwarzovoj nejednakosti, gdje bi se doista lako
moglo zaraditi 5 bodova (bez obzira na uspješnost odnosno
neuspješnost primjene te nejednakosti u drugom podzadatku),
no umjesto toga u velikom broju radova vidi se kaos, kojekakvo
miješanje s nejednakosti trokuta i drugi pokazatelji neznanja
i nerazumijevanja jedne važne, a jednostavne činjenice.

Raznih loših stvari može se naći i u ostalim zadacima i podzadacima,
miješanje vektora, skalara, kompleksnih brojeva i koječega drugog
(sve do miješanja imaginarne jedinice i s onim i sa strelicom iz
popularne (i,j,k) baze prostora V^3).

Može se to smatrati sitnim zabunama, ali zapravo nisu, a u trenutku
pisanja 1. kolokvija ne bi smjelo biti tolike konfuzije i nerazumijevanja
(ako se ozbiljno namjerava položiti ispit), jer se nakupljanjem daljnjeg
gradiva stvari obično ne poboljšaju u sljedećih par mjeseci nego se,
naprotiv, pogoršaju.

Za kraj, nešto ugodnije: pohvale za 10 bodova u 5. zadatku -
Petra, Jurica, Marin i Sven.


[Vrh]
Prethodni postovi:   
Započnite novu temu   Odgovorite na temu   printer-friendly view    Forum@DeGiorgi: Početna -> Kolegiji 2. godine -> Linearna algebra 2 (smjer nastavnički) Vremenska zona: GMT + 01:00.
Stranica 1 / 1.

 
Forum(o)Bir:  
Možete otvarati nove teme.
Možete odgovarati na postove.
Ne možete uređivati Vaše postove.
Ne možete izbrisati Vaše postove.
Ne možete glasovati u anketama.
You cannot attach files in this forum
You can download files in this forum


Powered by phpBB © 2001, 2002 phpBB Group
Theme created by Vjacheslav Trushkin
HR (Cro) by Ančica Sečan