Vorwissen Lineare Algebra Flashcards

1
Q

Matrix Schreibweise

A
  • Matrizen werden oft mit lateinischen Großbuchstaben bezeichnet.
  • Elemente werden mit entschprechenden Kleinbuchstaben und zei Idizes geschreiben
  • der erste Index gibt die Zeile an (0 : n-1)
  • der zeite Index gibt die Spalte an (0 : m-1)
  • Wenn aus Kontext kalr ist, was Zeilen/Spaltenindex ist, wird auf das Komma zwischen den Indizes verzichtet.
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2
Q

Matrix A als Menge von Einträgen schreiben

A

A = {a_ij}, Zeilenindex i, Spaltenindex j

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3
Q

Was sind Diagonalelemente einer Matrix?

A

Elemente mit gleichen Zeilen- und Spaltenindex.

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4
Q

Was ist eine quadratische Matrix?

A

Eine Matrix, deren Zeilenanzahl und Spaltenanzahl identsich sind.

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5
Q

Was ist eine Diagonalmatrix

A

Eine Matrix die nur auf der Diagonalen Werte ungleich null hat.

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6
Q

Was ist eine Einheitsmatrix

A

Eine Diagonalmatrix deren Diagonalelemente alle 1 sind

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7
Q

Was ist die Transponierte von A

A

A, wobei die Zeilen und Spalten vertauscht sind. Geschrieben A^T

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8
Q

Was verändert sich beim Transponieren einer Matrix nicht?

A

Die Diagonale einer Matrix

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9
Q

Was ist eine symmetrische Matrix

A

Eine Matrix, die sich bei Transposition nicht verändert.

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10
Q

Was kann man über die Form eine symmetrsichen Matrix aussagen?

A

Symmetrische Matrizen sind immer quadratisch

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11
Q

Ist eine Diagonalmatrix immer symmetrisch?

A

Ja

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12
Q

Was sind Vektoren

A
  • Matrizen mit nur einer Spalte
  • Verktoren werden meist mit kleinbuchstaben bezeichnet
  • Elemete des Vektors werden mit einem Index geschrieben
  • Indizes von v : n-1
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13
Q

Was kann man tun, um wenn man einen Vektor in Zeilenform (Zeilenvektor) haben möchte?

A

Man Transponiert den Vektor

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14
Q

Wie beschreibt man Matrizen durch Spaltenvektoren?

A
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15
Q

Wie beschreibt man Matrizen durch Zeilenvektoren

A
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16
Q

Matrix - Addition

A
  • Matrizen können addiert werden wenn sie die gleichen Dimensionen haben.
  • Addition wird elementeweise durchgeführt
  • Addition ist kommutativ und assiziativ
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17
Q

Matrix - Multiplikation

A
  • Anzahl Spalten von A muss Anzahl Zeilen von B entsprechen
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18
Q

inneres Produkt / Skalarprodukt

A

Produkt zwischen zwei Vektoren der gleichen länge:

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19
Q

außere Produkt

A

Produkt zwischen zwei Vektoren der gleichen länge. Bildet eine Matrix die alle möglichen Produkte zwischen den Koeffizienten der beiden Vektoren enthält

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20
Q

Spur - Definition

A

Die spur einer quadratischen Matrix ist die Summe ihrer Diagonalelemente.

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21
Q

Spur für zwei Vektoren gleicher Länge

A
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22
Q

Transposition des äußeren Produkts

A

Transponiert man das äußere Produkt so vertauschen sich die Vektoren

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23
Q

Welche Eigenschaft hat das äußeren Produkt eines Vektors mit sich selbst

A

Das äußere Produkt ist eine symmetrische Matrix

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24
Q

Transposition von A * B^T

A
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25
Q

Welche Eigenschaft hat A * A^T

A

Die resultirende Matrix ist symmetrisch

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26
Q

Rechenregeln für das Matrixprodukt

A
  • assiziativ: A(BC) = (AB)C
  • distruktiv: A(B+C) = AB + BC
  • nicht kommutativ: AB != BA
27
Q

Neutralelment der Matrixmultiplikation

A

Die Einheitsmatrix (auch Identität) ist das Neutralelement der Matrixmultiplikation:

28
Q

Wann ist z.B das Matrixprodukt kommutativ?

A

Wenn (mindestens) eine der beiden Matrizen die Indentität ist.

29
Q

Ist die Spur von zwei Matizen Kommutativ?

A

Ja.
tr(AB) = tr(BA)

30
Q

Ist das Produkt von zwei symmetrischen Matrizen auch symmetrisch?

A

Nein

31
Q

Inverse

A

Es gibt nicht zu jeder quadratischen Matrix A ein Inverses Element.

32
Q

Länge eines Vektors

A

Die Länge eines Vektors ist die Quadratwurzel des inneren Produktes.

33
Q

Wann hat ein Vektor Einheitslänge?

A

falls gilt: (x^T)x = 1

34
Q

Wann sagt man, ein Vektor ist norminer?

A

Wenn er Einheitslänge hat.

35
Q

Was misst das Skalarprodukt von zwei norminerten Vektoren?

A

Den Kosinus des Winkels zwischen den beiden Vektoren

36
Q

Wie kann man Vektoren normieren?

A

Indem man sie durch ihre Länge teilt.

37
Q

Wann sind zwei Vektoren orthogonal zueinander?

A

Wenn sie im rechnten Winkel zu einander stehen, also cos(phi) = 0. Daher gilt, dass sie im rechnten Winkel stehen, wenn das Skalarprodukt Null ist.

38
Q

Wann ist das Skalarprodukt von zwei Vektoren = 0

A

Wenn die Vektoren orthogonal sind oder wenn mindestens einer der beiden Vektoren der Nullvektor ist.

39
Q

Lösung des von Ax=b unter verschiedenen vorraussetzung

A

Wenn die Spaltenvektoren von a_i der Matrix Einheitslänge haben und je zwei unterschiedliche Spalten orthogonal zu einander sind, dann ergeben sich die Koeffizienten x als x_i = a_i^T * b. Wenn b n-Koeffizienten hat braucht man auch n Basisvektoren.

40
Q

Orthogonalmatrix

A

Eine Matrix mit orthogonalen und normierten Spaltenvektoren. Sie haben die Eigenschaft A(A^T) = I. Daher sind nicht nur die Spalten sonder auch die Zeilenvektoren orhtogonal und normiernt.

41
Q

Inverse einer Orthogonalmatrix

A

Die Inverse eine Orthogonalmatrix ist die Transponierte

42
Q

Basiswechsel mit Orthogonalmatrizen

A

Der Basiswechsel mit einer Orthogonalmatrix erhält Winkel und Länge zwischen Vektoren. Sie verändern also das Skalarprodukt nicht

43
Q

Basiswechsel in eine orthogonale Basis

A

Der Basiswechsel in eine orthogonale Basis erhält Winkel der Vektoren, aber nicht die Länge.

44
Q

Volumen von einem Parallelogramm berechnen

A

Bei zwei Vektoren x und y ergibt sich das Volumen aus Grundseite x * höhe, mit höhe ||y|| * |sin(phi)|. Das können wir umschreiben:

y^falsum ist y um 90 grad gedreht

45
Q

Determinante von A

A

Die Determinante von A beschreibt das Volumen von dem durch die Spaltenvekoren aufgespannten körper. Für eine 2x2 Matrix also das Volumen des Parallelogramms. Die Determinante ist nur für quadratische Matrizen definiert

46
Q

Determinantenberchnung für 2x2 Matrix

A
47
Q

Determinantenberechnung für 3x3 Matrix

A
48
Q

Interpretation der Determinante wenn A einen Basiswechsel beschreibt:

A

|A| misst die Veränderung des Flächeninhalts jeder ebenen geometrischen Figur beim wechsel in die durch A definierte Basis. Das Vorzeichen beschreibt die Orientierung.

49
Q

Was bedeutes es, wenn die Determinante null ist?

A

jede Figur hat nach der Transformation in die Basis die durch die Spalten von A aufgespannt wird, keinen Flächeninhalt mehr, spricht die Figuren degenerieren zu Linien oder Punkten.

50
Q

Determinante von orthogonalen Matrizen

A

orthogonale Matrizen erhalten alle Längen und Winkel. Daher erhählt sie auch Fläche und Volumen. Es gilt:

51
Q

Determinante der Identität

A

|I| = 1

52
Q

Was passiert mit der Determinante, wenn orthogonale Matrizen spiegeln

A

Das vorzeichen der Determinante dreht sich, aber der Betrag bleibt gleich.

53
Q

Wann spricht man von einer Rotationsmatrix

A

Wenn eine orthogonale Matrix eine positive Determinante hat, also |A| = +1.

54
Q

Determinante bei Diagonalmatrizen

A

Die Volumenänderung ist genau das Produkt der Diagonalelemente

55
Q

Skalierung aller Achsen mit dem gleiche Faktor s

A

Die Wirkung kannn mann einfach durch Multiplikation aller Elemente mit dem Skalar s beschreiben:

56
Q

Kommutation der Determinante

A
57
Q

Determinante der Inverse von A

A
58
Q

Wass muss für die Determinante gelten, damit eine multplikative Inverse von A existiert

A

|A| != 0

59
Q

Was ist ein Eigenvektor?

A

Ein Vektor der sich beim Basiswechsel nur in der Länge verändert, aber nicht in der Richtung.

60
Q

Was ist der Eigenwert von einem Eigenvektor?

A

Der Eigenvektor x muss folgende Gleichung erfüllen: Ax = bx, wobei b ein Skalar ist. b ist dann der Eigenwert zum Eigenvektor x von A

61
Q

Bestimmung eines repräsentaten des Eigenvektors

A

Da mit x auch sx ein Eigenvektor von A ist (mit gleichem Eigenwert) wählen wir den Eigenvektor immer normiert, also: (x^T)x = 1

62
Q

Welche Eigenschaft haben Eigenvektoren von einer symmetrischen Matrix?

A

Die Eignevektoren sind orthogonal zueinander

63
Q

Wie viele Eigenvektoren hat eine symmetrische nxn Matrix immer?

A

n orthogonale Eigenvektoren

64
Q

Wie kann man eine symmetrisch Matrix noch darstellen?

A

Eine symmetrische Matrix lässt sich immer aus drei Matrizen darstellen: einer orthogonalen Matrix, die die Eigenvektoren von A als Spalten enthält, einer diagonalmatrix mit den Eigenwerten von A auf der diagonale und einer orthogonalen Matrix, bei der die eigenvektoren in den Zeilen stehen. Da mit x auch -s ein Eigenvektor ist kann man die orhtogonale Eigenbasis X immer so wählen, das sie nicht spielgelt, also als Rotation