Document information
- University
- Politecnico di Milano
- Degree programme
- Mathematical Engineering
- Subject
- Algebra Lineare e Geometria
- Material language
- Italian
- Classification
- Other study material
- Original format
- Text
- Searchable text
Study material for Algebra Lineare e Geometria, shared by the Studwiz community and reviewed by moderators.
Study material for Algebra Lineare e Geometria, shared by the Studwiz community and reviewed by moderators.
Import quality: text was extracted directly from the original document.
Representative passages recognised in different parts of the material. The full extracted text remains available to search, while this compact preview makes the page easier to read.
HOW TO ALGEBRA Determinante 1 MEG (però se cambio riga cambio il segno) + prodotto pivot -> se matrice quadrata 2 Teorema degli sviluppi di Laplace 3 Prodotto degli autovalori Proprietà Matrice inversa -> deve avere rango massimo / determinante diverso da 0 => essere non singolare 1 Algoritmo di Gauss-Jordan 2 Formula 2x2 : 3 dove i sono i complementi algebrici delle righe i e colonne j 4 Teorema di Hamilton-Cayley = risoluzione del polinomio caratteristico con A al posto di 𝝀 + moltiplicazione per A-1 (per trovare la matrice inversa) Rango 1 MEG + calcolo n° pivot diversi da 0 2 Teorema di Kronecker -> si usano i minori di ordine k (il numero di minori è nk) Nucleo 1 Soluzioni -> esiste solo se il rango di A è minore di n Sistema lineare N° soluzioni 1 Teorema di Roche-Capelli Soluzioni 1 2 MEG 3 -> se esiste il KER le soluzioni dipendono da un parametro 4 Formula di Cramer : Controllo dipendenza e indipendenza lineare Si mettono i vettori in una matrice M e si guarda 1 Determinante => linearmente indipendenti => linearmente dipendenti 2 MEG su M -> le colonne/righe con i pivot sono i vettori linearmente indipendenti 3 Prodotto scalare -> 4 Vettori ortogonali sono sempre linearmente indipendenti Indipendenza lineare tra 3 vettori Trovare un vettore linearmente indipendente Basta sommare tutti i vettori e poi sommare uno ad una componente det(A)=det(AT) A−1= 1 det(A)⋅[d−b −ca] A−1= 1 det(A)⋅[Cij]T Cij A⋅x=0 A⋅x=b x=A−1⋅b x=v0+KER(A) x= x1...... xn xi=det(Ai) det(A) det(M)≠0 det(M)=0 <v,w>=||v||⋅||w|| u∙(v×w)≠0 1 Base Trovare una base Controllo l'indipendenza lineare sui vettori generatori Cambiamento di base Trovo la matrice di passaggio dalla base B alla base B' inversa: -> la matrice di passaggio è invertibile Trovare le coordinate di un vettore rispetto a una base…
First page of the document.