Doğrusal Bağımsızlık – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri
Vektörler, Normlar, Doğrusal Bağımsızlık ve Sıralama
Gerçek veya karmaşık elemanlara sahip bir n’ye m matrisi düşünün. Bir matrisin şekli, n ve m içeren bir vektörü döndüren size(A) ile hesaplanır. Matris elemanlarının konjuge edilmesi ve sütunların ve satırların değiştirilmesiyle elde edilen matrise devrik denir.
Elemanların konjugasyonu olmadan yer değiştirmesi A. ′ veya konj(A′) olarak gerçekleştirilebilir. Elbette, A gerçek olduğunda, A’ sadece geleneksel devriktir.
Bir matris A’nın yapısı, matris sıralaması ve dört temel alt uzayı kapsayan temel vektör kümeleri ile karakterize edilir. Derece r, matristeki doğrusal olarak bağımsız satır veya sütunların maksimum sayısıdır. Bu uzayları gerçek matrisler bağlamında tartışıyoruz.
Temel alt uzaylar şunlardır:
1.Sütun uzayı, tüm vektörleri içeren, A’nın sütunlarının doğrusal bir birleşimi olarak temsil edilebilir. Sütun uzayı, aralık veya yayılma olarak da adlandırılır.
2. A’nın her satırına dik olan tüm vektörlerden oluşan sıfır uzayı.
3. A’nın satırlarının lineer kombinasyonları olan tüm vektörlerden oluşan satır uzayı.
4. A’nın her sütununa dik olan tüm vektörlerden oluşan sol sıfır uzayı.
MATLAB, sıra ve alt uzay tabanlarını hesaplamak için içsel işlevlere sahiptir.
• matris sırası = sıra(A)
• sütun boşluğu = ort(A) • boş boşluk = boş(A)
• satır boşluğu = orth(A′)′
• sol boş alan = boş(A′)′
Null ve orth tarafından üretilen temel vektörler ortonormaldir. Tekil değer ayrıştırma algoritması [47] kullanılarak üretilirler. Bu tür hesaplamayı gerçekleştirmek için MATLAB işlevi svd olarak adlandırılır.
Doğrusal Denklemler, Tutarlılık ve En Küçük Kareler Yaklaşımı Sistemleri
Eşzamanlı denklem sistemlerini çözme problemini tartışalım. Bir B vektörünü A’nın sütunlarının lineer bir kombinasyonu olarak temsil etmek, lineer kombinasyonu oluşturmak için A’nın onuncu sütununun X’in onuncu bileşeni tarafından ölçeklendiğini karşılamak için bir X vektörünün belirlenmesini gerektirir. İstenen gösterim ancak ve ancak B, A’nın sütun uzayında yer alıyorsa mümkündür.
Bu, A ve [A,B]’nin aynı sıraya sahip olması gereken tutarlılık gereksinimini ima eder. Bir sistem tutarlı olsa bile, A’nın tüm sütunları bağımsız olmadıkça çözüm benzersiz olmayacaktır.
n satır ve m sütunlu A matrisinin rankı r m’den küçük olduğunda, AX = B’nin genel çözümü herhangi bir özel çözüm artı sıfır uzayı için bir temel oluşturan m − r vektörlerinin keyfi bir lineer kombinasyonu olarak ifade edilebilir. . MATLAB, çözüm vektörünü X = A\B olarak verir. r, m’den küçük olduğunda, MATLAB mümkün olduğunca çok bileşen kümesi sıfıra eşit olan bir en küçük kareler çözümü üretir.
Normal denklemler sistemi olarak bilinir. En küçük kareler hata denklemleri olarak da adlandırılırlar. Aynı denklemlerin E’nin minimum uzunluğa sahip olmasını gerektirmekle sonuçlandığını göstermek zor değildir. Normal denklemler her zaman tutarlıdır ve rank(A) = m olduğunda benzersiz bir şekilde çözülebilir.
Lineer bağımsızlık ne demek
Lineer Bağımsızlık hesaplama
Lineer bağımsızlık ve germe
Lineer bağımsızlık ve taban
Lineer bağımsızlık Soruları
Lineer Bağımlılık ve bağımsızlık
Lineer bağımlı vektörler
Lineer bağımsızlık Örnek
En küçük kareler yaklaşımının kapsamlı bir tartışması ve üstbelirlenmiş sistemleri çözme yöntemleri Lawson ve Hanson tarafından sunulmaktadır. A kare ve tekil olmadığında normal denklemlerden elde edilen sonuçları incelemek öğreticidir. En küçük kareler çözümü verir.
Bu nedenle, en küçük kareler çözümü, tutarlı bir sistem için AX = B’nin tam çözümüne indirgenir. MATLAB hem tutarlı hem de tutarsız sistemleri X = A\B olarak ele alır. Ancak, AX, B’ye kabul edilebilir bir yaklaşım ürettiğinde, tutarsız bir sistemin en küçük kareler çözümünü kullanmak mantıklıdır.
Bu fonksiyondaki ana hesaplama, x’in X1 ve X2’nin birleşimi olduğu 2n denklemli bir sistem oluşturmak için matris birleştirmenin kullanıldığı üçüncü satırda gerçekleşir. Dördüncü satır, x’ten X1 ve X2’yi çıkarmak için vektör indekslemeyi kullanır.
MATLAB’ın gösterimsel basitliği şu özelliklerle zarif bir şekilde gösterilmiştir: a) gerekli herhangi bir geçici depolama dinamik olarak atanır ve serbest bırakılır, b) döngü işlemlerine gerek yoktur, c) matris birleştirme ve tersine çevirme, matrisler ve vektörler alt olarak kullanılarak içsel işlevlerle gerçekleştirilir. diğer matrislerin elemanları ve d) alt vektörlerin çıkarılması, vektör indeksleri kullanılarak gerçekleştirilir.
Az önce tartışılan önemli diferansiyel denklem, özdeğerlerin ve karmaşık aritmetiklerin keyfi başlangıç koşullarını karşılayan genel bir çözüm elde etmek için kullanıldığı Madde 3.5.3’te daha ayrıntılı olarak incelenecektir.
En Küçük Kareler Yaklaşımının Uygulamaları
Tutarsız bir denklem sistemini en küçük kareler anlamında, gerekli bazı koşulların yaklaşık olarak karşılandığı şekilde çözme fikrinin çok sayıda uygulaması vardır. Tipik olarak, bazı kısıtlamalara yakından uyması için kullanılan daha az sayıda parametreyi içeren çok sayıda denklemle (birkaç yüz ortaktır) uğraşıyoruz.
Doğrusal sınır değeri problemleri genellikle bir bölgenin iç kısmında uygulanabilir bir diferansiyel denklemin çözümünü gerektirirken, fonksiyon değerleri sınırda bilinir. Bu tür bir problem bazen diferansiyel denklemi tam olarak karşılayan bir dizi fonksiyon kullanılarak çözülebilir. Bileşen çözümlerinin kalan sınır koşuluyla yaklaşık olarak eşleşecek şekilde ağırlıklandırılması yararlı sonuçlara yol açabilir. Aşağıda, en küçük kareler yaklaşımının yararlı olduğu üç örneği inceleyeceğiz.
Bir Membran Sapma Problemi
Düzgün basınca maruz kalan bir zarın enine sapmasını hesaplamak için en küçük kareler yaklaşımının nasıl kullanılabileceğini gösterelim. L sınırında sıfır sapmaya sahip bir zar için enine yön değiştirme u, diferansiyel denklemi karşılar; burada z = x + ıy ve c sabitleri, sınır sapmasını en küçük kareler anlamında mümkün olduğu kadar küçük yapmak için seçilir.
Spesifik bir örnek olarak, solda dikdörtgen bir parça ile sağda yarım daire biçimli bir parçadan oluşan bir zarı analiz ediyoruz. İçerideki yüzey grafiği ve içerideki kontur grafiği, aşağıda listelenen fonksiyon zarı tarafından üretildi. Bu fonksiyon sınır verileri üretir, seri katsayılarını çözer ve sapma modelini gösteren grafikler oluşturur. Yirmi terimli bir seri kullanılarak elde edilen sonuçlar, sınır koşullarını oldukça iyi karşılamaktadır.
Lineer bağımlı vektörler Lineer Bağımlılık ve bağımsızlık Lineer Bağımsızlık hesaplama Lineer bağımsızlık ne demek Lineer bağımsızlık Örnek Lineer bağımsızlık Soruları Lineer bağımsızlık ve germe Lineer bağımsızlık ve taban