Lahendus: Alustame selle võrrandi lahendamist analüütiliselt. · Teame, et aste võrdub ühega, kui astendaja on null. Seega saame, et x2-x=0; x (x-1)=0; x1=0; x2=1. Siit saime kaks lahendit. · Teame ka, et arvu 1 astendades mistahes reaalarvuga, saame alati ühe. Seega võib võrrandil olla lahendeid, kui astme alus võrdub ühega. x+2=1; x3=-1. · Veel teame, et kui negatiivset arvu astendada paarisarvulise astendajaga, siis saame positiivse arvu. Järelikult, kui arvu -1 astendada paarisarvulise astendajaga, saame ühe. Võrdsustame astme aluse -1-ga, saame
VEKTORRUUMI MÕISTE Hulk V ={⃗a , ⃗b , ⃗c , … , ⃗x , ⃗y , ⃗z , … } on mittetühi hulk. DEF1: hulgal V on defineeritud elementide liitmine, kui igale paarile ( ⃗a , ⃗b ) ∈V ×V on seatud vastavusse element ⃗c ∈ . V × V →V ( ⃗a , ⃗b ) ↦ c⃗ =⃗a + ⃗b DEF2: hulgal V on defineeritud elemendi korrutamine reaalarvuga λ , kui igale paarile ( λ , ⃗a ) ∈ R ×V on seatud vastavusse element λ ⃗a ∈V . R ×V →V ( λ , ⃗a ) ↦ b⃗ =λ a⃗ Hulk V on vektorruum üle reaalarvude hulga R, kui sel hulgal on DEF1 &DEF2 nii, et on täidetud tingimused (vektorruumi aksioomid):
a p−1 + λ p ⃗ a p + λ p+1 ⃗ ak =⃗0 a p +1+ ..+ λk ⃗ vähemalt üks nullist erinev kordaja, −1 λ p ≠ 0 . Korrutades viimast lineaarkombot reaalarvuga ≠0 olgu selleks λp ja −λ1 −λ λ λ λ kasutades vektorruumi aksioome: ap = ⃗ a1− 2 ⃗
- on suurem või võrdne - on väiksem või võrdne Omadused: 1. a > b a - b > 0 a < b a-b < 0 2. Kui võrratuse mõlema poolega liita üks ja sama reaalarv, jääb võrratusmärk endiseks: a >b a+m>b+m a b k a > k b, kui k > 0 a < b k a < k b, kui k > 0 4. Kui võrratuse mõlemad pooled korrutada või jagada ühe ja sama negatiivse reaalarvuga, muutub võrratusmärk vastupidiseks: a > b m a < m b, kui m < 0 a < b m a > m b, kui m < 0 ÜHE MUUTUJA LINEAARVÕRRATUSED Kui võrratus sisaldab tundmatut, siis saab teda lahendada, s.t. leida tundmatu kõik need väärtused, mille puhul antud võrratusest saame õige lause. Need tundmatu väärtused moodustavad võrratuse lahendihulga. Näide 1. Lahendada võrratus 2x 8 > 7. Viime 8 teisele poolele 2x > 7 + 8
t. mistahes X,Y , Z Mat(m, n) korral kehtib (X + Y ) + Z = X + (Y + Z). Iga X Mat(m, n) ning nullmaatriksi Mat(m, n) korral kehtivad X + = X, + X = X. Iga X Mat(m, n) ning tema vastandmaatriksi -X Mat(m, n) korral kehtivad X + (-X) = , (-X) + X = . Maatriksite liitmine on kommutatiivne, s.t. mistahes X,Y Mat(m, n) korral kehtib X + Y = Y + X. Lahutamine - Maatriksite X,Y Mat(m, n) vaheks nimetatakse (m, n)-maatriksit X - Y := X + (-Y ). Korrutamine reaalarvuga - Reaalarvu ja mistahes mõõtmetega maatriksi A korrutiseks nimetatakse maatriksit, mille elemendid saadakse maatriksi A vastavate elementide läbikorrutamisel arvuga . Arvu ja maatriksi A korrutise tähiseks on A. Vastavalt defnitsioonile on seega reaalarvu R ja maatriksi A = (aij ) Mat (m, n) korrutiseks maatriks: A= ehk A = ( aij ) Mat (m,n). Maatriksi reaalarvuga korrutamise omadused. Mistahes R ja mistahes X,Y Mat(m,n) korral kehtivad: 1). 1X = X. 2) (-1)X = -X. 3) 0X = .
LVS-i üldlahend Reaalarve x1 = α1, x2 = α2, . . . , xn = αn nimetatakse lineaarvõrrandisösteemi lahendiks, kui nende arvude asendamisel tema võrranditesse tundamatute asemel saame samasused. LVS-i erilahend Kui avaldame juhtelemendid vabade tundmatutega ja asendame vabad tundatud mingite arvudega, siis saame erilahendid. LVS-i elementaarteisendused Lineaarvõrrandisüsteemi elementaarteisendusteks nimetatakse 1. tema mistahes võrrandi korrutamist nullist erineva reaalarvuga 2. tema mingile võrrandile teise mistahes reaalarvuga läbikorrutatud võrrandi liitmist 3. süsteemi kaks võrrandit omavahel vahetamist. Lahenduv LVS Võrrandisüsteemi nimetatakse kooskõlaliseks, kui tal leidub vähemalt üks lahend. Vastuoluline LVS Lineaarvõrrandisüsteemi nimetatakse vastuoluliseks, kui tal ei ole lahendeid. Gaussi meetod Gaussi meetod baseerub võrrandisüsteemi laiendatud maatriksi elementaarteisendustel
liitmise suhtes. Järeldus2 = 0 f ( a ) = f (a ) lineaarkujutuse kommutatiivsus skalaariga korrutamise suhtes. Järeldus3 = = 0 f ( 0 ) = 0 Aksioom2 Vektorruumi V korral määratud lineaarset kujutust f : V V nimetatakse selle vektorruumi V lineaarteisenduseks vektorruumist V iseendasse tagasi. Lineaarkujutuste f ja g korral lepitakse kokku rääkida ka nende summast f + g ja kujutuste korrutamisest reaalarvuga f. Lineaarkujutiste liitmisel ja korrutamisel arvuga lepitakse kokku järgmises: 1. ( f + g ) a = f ( a ) + g ( a ) lineaarkujutuse distributiivsus kujutiste liitmise suhtes. 2. ( f) a = f ( a ) skalaariga korrutamise kommutatiivsus lineaarkujutuste suhtes. Öeldakse, et lineaarkujutused f ja g on võrdsed, kui on täidetud tingimus : f ( a) = g ( a ). Osutub, et kõik lineaarkujutused, mis rahuldavad eelpool esitatud tingimusi moodustavad omaette vektorruumi, millist
1. Absoluutväärtus reaalarvuga x määratud mittenegatiivne reaalarv 2. Abstsisstelg x telg 3. Aksioom lause, mida loetakse õigeks ilma põhjenduseta. Aksioomid võetakse aluseks teiste väidete põhjendamisel. 4. Algarv Ühest suurem naturaalarv, mis jagub vaid ühe ja iseendaga. 5. Algebraline murd murd, mille lugejaks ja / või nimetajaks on muutujaid sisaldav avaldis. 6. Algebraline ruutjuur arv, mille ruut on antud arv a. 7. Algkoordinaat antud sirge ja ordinaattelje lõikepunkti ordinaat. 8. Algtegur naturaalarvu algarvuline tegur. 9. Algteguriteks lahutamine naturaalarvu esitamine algarvuliste tegurite korrutisena. 10. Alusnurk võrdhaarse kolmnurga või trapetsi aluse ja haara vaheline nurk. 11. Apoteem 1. korrapärase hulknurga keskpunktist küljele tõmmatud ristlõik. 12. 2. korrapärase püramiidi tipust külgtahule tõmmatud kõrgus. 13. Aritmeetiline keskmine suuruste summa jagatis nende suuruste arvuga. 14. A...
A= a21 a22 … . a2 n a2 am 1 am 2 … amn an 61.LVS-i üldlahend – Kõigi lahendite komplekt x 1=α 1 ; x 1=α 1 Kus α1 sisaldab kõiki x 1 lahendeid 62.LVS- erilahend – ühe konkreetse lahendi komplekti x 1=γ 1 ; x i=γ i kus γ i ∈ R 63.Elementaarteisendused – Ühe võrrandi läbi korrutamine mistahes nullist erineva reaalarvuga Ühele võrrandile mistahes reaalarvuga läbikorrutatud teise võrrandi liitmine 64.Lahenduv LVS- LVS-il leidub vähemalt üks lahend 65.vastuoluline LVS – LVS-il puuduvad lahendid 66.Gaussi meetod – LVS-i üldlahendi leidmine. Jättes võimalikult paljude tundmatute jaoks ühe võrrandi, kus tundmatu kordaja on nullist erinev ja avaldades lõpuks üldlahend. 67.vabad tundmatud – LVS-is olevad fikseeritud reaalarvus, mis ei ole tundmatute kordajateks 68
ruutmaatriks ridade arv = veergude arv m=n diagonaalmaatriks ruutmaatriks, mille kõik elemendid väljaspool peadiagonaali on 0. ühikmaatriks diagonaalmaatriks, mille kõik peadiagonaali elemendid on 1. tähistus E. 2. Tehted maatriksitega (korrutamine arvuga, liitmine, lahutamine, korrutamine). Korrutamine arvuga: maatriksi korrutamisel arvuga korrutatakse kõik tema elemendid selle arvuga. (m x n)-maatriksi A = (aij) korrutiseks reaalarvuga c nimetatakse (m x n)- maatriksit cA = (bij), kus indeksite i ja j kõigi väärtuste korral bij = caij Maatriksite liitmine: samamõõtmeliste maatrikside liitmisel summeeritakse nende vastavad elemendid. Kahe (m × n)-maatriksi A = (aij ) ja B = (bij ) summaks nimetatakse (m × n)-maatriksit A + B = (cij ), kus cij = aij + bij indeksite i ja j kõigi väärtuste korral Maatriksite lahutamine: samamõõtmeliste maatrikside lahutamisel lahutatakse esimese
11), saame X + Y = (xij + yij ) = (yij + xij ) = Y + X = X + Y = Y + X. Sellega omadused 1 - 4 on t~oestatud. Kasutades vastandmaatriksi m~oistet, saab maatriksite liitmise abil de- fineerida maatriksite lahutamise. Definitsioon 1.13. Maatriksite X, Y M at(m, n) vaheks, t¨ ahistame X - Y abil, nimetatakse maatriksit X - Y := X + (-Y ). 12 1.3. Maatriksi korrutamine reaalarvuga Selles punktis me defineerime reaalarvu ja mistahes m~o~otmetega maatriksi korrutise. Definitsioon 1.14. Reaalarvu ja mistahes m~ o~ otmetega maatriksi X korrutiseks nimetatakse maatriksit X, mille elemendid saame maatriksi X k~ oigi elementide l¨abikorrutamisel reaalarvuga . Selle definitsiooni kohaselt R ja maatriksi x11 x12 . . . x1n
♠ Sellega omadused 1◦ − 4◦ on t˜oestatud. Kasutades vastandmaatriksi m˜oistet, saab maatriksite liitmise abil de- fineerida maatriksite lahutamise. Definitsioon 1.13. Maatriksite X, Y ∈ M at(m, n) vaheks, t¨ ahistame X − Y abil, nimetatakse maatriksit X − Y := X + (−Y ). 12 1.3. Maatriksi korrutamine reaalarvuga Selles punktis me defineerime reaalarvu ja mistahes m˜o˜otmetega maatriksi korrutise. Definitsioon 1.14. Reaalarvu λ ja mistahes m˜ o˜ otmetega maatriksi X korrutiseks nimetatakse maatriksit λX, mille elemendid saame maatriksi X k˜ oigi elementide l¨abikorrutamisel reaalarvuga λ. Selle definitsiooni kohaselt λ ∈ R ja maatriksi
Maatriksi järk tähistab maatriksi mõõtmeid: A on m*n järku maatriks. Liigid: · Ruutmaatriks (m=n) · Diagonaalmaatriks ruutmaatriks, mille peadiagonaalis arvud, muud elemendid 0-d. · Ühikmaatriks diagonaalmaatriksi erijuht. Peadiagonaali elemendid 1-d. Täh E. · Nullmaatriks kõik nullid. Täh . 2. Tehted maatriksitega (korrutamine arvuga, liitmine, lahutamine, korrutamine). · Korrutamine arvuga: korrutades maatriksit reaalarvuga, muutuvad kõik elemendid, selle arvu korra suuremaks. · Maatriksite liitmine: mõõtmed peavad olema samad. Ühemaatriksi elemendid liidetakse teise maatriksi vastavate elementidega: A = (a ij) ja B = (bij) A+B =(cij) kus cij = aij + bij. · Maatriksite lahutamine : esimese maatriksi ja teise maatriksi vastandmaatriksi summa. A B = A + (B). Vastand maatriks on maatriksi B vastand A, mille kõik elemendid vahetavad märki.
korrutamisel arvuga korrutatakse vektori koordinaadid selle arvuga. r v = (r v1; r v2) r r r Näiteks: olgu v (3;-7) ja korrutame seda 4 korda: u v = (u3; -7u) 4 v (12;-28). Vektorite kollineaarsus r r Kui vektorit v korrutada reaalarvuga, siis saame vektorid, mis kõik kuuluvad vektoriga v ühte sihti. r Siht on vektorite hulk R v , kus R on reaalarv. Ühte sihti kuuluvaid vektoreid nimetatakse kollineaarseteks r r vektoriteks (e. samasihilisteks). r r a Pb - kollineaarsed vektorid. a Pb - mittekollineaarsed vektorid. Sihid saavad olla kas samasuunalised ( ) või erisuunalised ( ).
Edasi leiame prognoositava piimatoodangu lehma kohta aastas: y^ = a + b y / x x = 917 + (19 × 250 ) = 5667 kg 6. FENOTÜÜBI- JA GENOTÜÜBIVÄÄRTUS Populatsiooni geneetilised omadused sõltuvad eelkõige geeni- ja genotüübisagedusest selles populatsioonis. Kvantitatiivse tunnuse (näit. piimatoodang) puhul on oluline tunnuse väärtus - s.o. mõõtmistulemus, mis on saadud isendi tunnuse mõõtmisel ja on väljendatav reaalarvuga (arvtunnus). Isendi fenotüübiväärtuseks nimetatakse tema kindla fenotüübilise tunnuse mõõtmisel saadud arvulist väärtust . Kõik kvantitatiivsete ehk arvtunnuste uurimised põhinevadki eelkõige nende fenotüübiväärtustel. Selleks, et analüüsida populatsiooni geneetilisi omadusi, tuleb välja selgitada põhjused, millised mõjutavad isendite fenotüübiväärtusi. Iga tunnuse variatsioon populatsioonis oleneb nii isendite geneetilisest
omadust võrratused a < b ning −b < −a on samaväärsed. Tuua näiteid alumise ja ülemise raja kohta: Alumine raja (infX): [0,2) minX = 0 Ülemine raja (maxX): (0,2] maxX = 2 3. Pidevuse aksioom (*) Esitada pidevuse aksioom (P) - Igal ülalt tõkestatud reaalarvude hulgal on olemas ülemine raja; igal alt tõkestatud reaalarvude hulgal on olemas alumine raja. Tõestada, et igal alt tõkestatud hulgal on alumina raja: Eeldame, et X ⊂ R on mittetühi alamhulk, mis on alt tõkestatud reaalarvuga m, s.t. m ≤ x iga x ∈ X korral. Omaduse ** kohaselt −x ≤ −m iga x ∈ X korral. Tähistame Y := {−x | x ∈ X} ja paneme tähele, et hulk Y on ülalt tõkestatud. Pidevuse aksioomi (P) põhjal laidub tal ülemine raja c := sup Y. Näitame, et arv a := -c on hulga X alumina raja. Kuna −x ≤ c, siis x ≥ −c = a iga x ∈ X korral , mis tähendab, et a on hulga X alumine tõke. Osutub, et ta on alumistest tõketest suurim. Et selles veenduda, võtame suvalise d > a ja
Sarnaselt arvudega võib siis defineerida ka vastandvek- tori: vektori, millega liitmisel saame tulemuseks nullvektori. Näiteks vektori vastandvektor on 142 vektor Vektorid ja korrutamine Vektoreid võime reaalarvudega korrutada. Sellest võib jällegi mõelda vektori koor- dinaatide abil: korrutame lihtsalt iga koordinaati reaalarvuga. Samas on olemas ka geomeetriline mõtteviis: vektorit reaalarvuga korrutades pikendame või lühendame vektoreid. Kui reaalarv, millega vektorit korrutame, on negatiivne, siis muudame lisaks veel vektori suuna vastupidiseks. Seega ei ole väga raske korrutada vektoreid reaalarvudega. Aga kas vektoreid saab ka omavahel korrutada? Vastus on jällegi jah, aga selle jaoks peame natuke loobuma oma senisest arusaa- mast korrutamise kohta
Tähistame x y (x y). Definitsioon 13.16 Vektorite a, b E summaks nimetatakse vektorit c E: c = a + b, mille alguspunkt langeb kokku vektori a alguspunktiga ja lõpp-punkt vektori b lõpp-punktiga eeldusel, et vektor b on rakendatud vektori a lõpp-punkti. Definitsioon 13.17 Vektorite a, b E vaheks nimetatakse vektorit x E, mis on võrdne summaga a - b = a + (-b). Definitsioon 13.18 Vektori a E korrutiseks reaalarvuga R nimetatakse vektorit a E, mis määratakse tingimustega 1. |a| = || · |a|; 2. a a, kui > 0, a a, kui < 0. 117 PEATÜKK 13. VEKTORID RUUMIS Omadus 13.1 Kehtivad järgmised tehetega seotud omadused: 1. (a + b) + c = a + (b + c) iga a, b, c E korral; 2. a + 0 = 0 + a = a iga a E korral; 3
annaabi.ee 
