Rozstřel

  1. Pro čtvercovou matici AA řádu nN,n2n \in \mathbb{N}, n \ge 2 nad tělesem TT platí:

    • det(Ak)=(detA)k\det(A^k) = (\det A)^k pro každé kNk \in \mathbb{N}

    • pokud det(A2)=0\det(A^2) = 0, potom AA je singulární

    • tT:det(tA)=tdetA\forall t \in T: \det(tA) = t \det A

    • je-li AA regulární, potom det(A1)=detA\det(A^{-1}) = -\det A

  2. Pro matici ACn×nA \in \mathbb{C}^{n \times n} platí:

    • AA je unitární detA=1\Rightarrow |\det A| = 1

    • A=iIA = iI, kde iCi \in \mathbb{C} je imaginární jednotka A\Rightarrow A je unitární

    • A=AHAA = A^H \Rightarrow A je unitární

    • AA je unitární A\Rightarrow A je hermitovská

  3. Má-li AR2×2A \in \mathbb{R}^{2 \times 2} různá vlastní čísla λ1,λ2\lambda_1, \lambda_2 a v1,v2v_1, v_2 jsou jim příslušné netriviální vlastní vektory, potom:

    • v1v2v_1 \perp v_2 vzhledem k standardnímu skalárnímu součinu

    • {v1,v2}\{v_1, v_2\} je lineárně nezávislá množina

    • λ1v1=λ2v2\lambda_1 v_1 = \lambda_2 v_2

    • v1+v2v_1 + v_2 je vlastním vektorem AA

  4. Pro matici AR10×10A \in \mathbb{R}^{10 \times 10} s jediným vlastním číslem λ\lambda geometrickou násobností 1010 platí:

    • AA je podobná jen sama sobě

    • Jordanova normální forma matice AA má jen jeden blok

    • AλIA - \lambda I má hodnost 00

    • AA je diagonální

  5. Zobrazení f:R3R3f: \mathbb{R}^3 \rightarrow \mathbb{R}^3 je isometrie pokud:

    • u,vR3:uvf(u)f(v)\forall u, v \in \mathbb{R}^3: u \perp v \Rightarrow f(u) \perp f(v)

    • uR3:2u=2f(u)f(u)\forall u \in \mathbb{R}^3: ||2u|| = 2\sqrt{\langle f(u) | f(u) \rangle}

    • uR3:2u=f(2u)f(2u)\forall u \in \mathbb{R}^3: 2||u|| = \langle f(2u) | f(2u) \rangle

    • uR3:2u=2f(u)\forall u \in \mathbb{R}^3: ||2u|| = 2||f(u)||

  6. Pro Gramovu matici AA sestavenou pro bázi B=(b1,,bn)B = (b_1, \dots, b_n) prostoru Cn\mathbb{C}^n se skalárním součinem platí:

    • AA je symetrická

    • AA je pozitivně definitní

    • AA je regulární

    • u,vCn:uv=[v]BHAT[u]B\forall u, v \in \mathbb{C}^n: \langle u | v \rangle = [v]_B^H A^T [u]_B

  7. Pro každou bilineární formu ff na vektorovém prostoru VV nad R\mathbb{R} a z ní odvozenou kvadratickou formu gg platí:

    • g(u)+f(u,v)+f(v,u)+g(v)=g(u+v)g(u) + f(u,v) + f(v,u) + g(v) = g(u+v)

    • g(tu)=tf(u,u)g(tu) = t f(u,u)

    • g(uv)=f(u,u)f(v,v)g(u-v) = f(u,u) - f(v,v)

    • g(u)=0u=0g(u) = 0 \Rightarrow u = 0

Zkouška

  1. Věta o rekurentní podmínce pro pozitivně definitní matice

  2. Podobné matice a diagonalizace

  3. Pomocí Lagrangeovy interpolace proložte nad Z5\mathbb{Z}_5 kvadratický polynom body (2,4),(3,1)(2,4), (3,1) a (4,2)(4,2)

  4. Na prostoru R3\mathbb{R}^3 uvažujme skalární součin xy=x1y1+x2y2x2y3x3y2+2x3y3\langle x|y \rangle = x_1y_1 + x_2y_2 - x_2y_3 - x_3y_2 + 2x_3y_3. Vzhledem k tomuto nestandardnímu skalárnímu součinu určete nějakou bázi ortogonálního doplňku VV^\perp podprostoru V=span({(1,1,1)T,(3,3,1)T})V = \operatorname{span}(\{(1,1,1)^T, (3,3,1)^T\}).