Het grote almachtig zever topic #2

stefaneke wrote:http://www.gtaforum.nl/topic/120656-wtc7-en-bewijzen/

Hahaha dat is pas flamen En hij wordt gelult terwijl eigenlijk wel normaal doet. Behalve een kutdiscussie starten op een GTA forum

Leren leren en nog eens leren Wat ben ik toe aan vakantie zeg.

wootum wrote:Leren leren en nog eens leren Wat ben ik toe aan vakantie zeg.

+1, alleen krijg ik het juist drukker in de vakantie dus jah

Pommer wrote:

wootum wrote:Leren leren en nog eens leren Wat ben ik toe aan vakantie zeg.

+1, alleen krijg ik het juist drukker in de vakantie dus jah

wat gadegij doen in de vacance dan?

Banaanslak wrote:Ik heb 2 jaar bij de mc donalds gewerkt waar ik bijna de enige niet buitenlander was, en het was daar gewoon altijd gezellig hoor Nooit ruzie gehad met buitenlanders daar eigenlijk. Kon het altijd wel goed met ze vinden.

Tja zij werken en hoeven dus niemand te beroven

Goedemorgen Hardtraxxers! De eerste 5 studiepunten van de (nog) benodigde 9 en maximaal haalbare 24 studiepunten kunnen vandaag worden binnengehaald. Heb er best een goed gevoel over

Goedemorgen Hardtraxxers! De eerste 5 studiepunten van de (nog) benodigde 9 en maximaal haalbare 24 studiepunten kunnen vandaag worden binnengehaald. Heb er best een goed gevoel over

GOEIEMORGEN

Moggguh
Op naar werk dan maar weer

Nrgizer wrote:GOEIEMORGEN

Weekendje is weer 1 dag dichterbij

Goede morgen, ik zag op teletekst en het nieuws dat het weer in het oosten van het land weer lekker tropisch wordt met regen en 22 graden ofzo.
Lekker benauwd weertje, altijd leuk

Zo vies he.. Kon gisteren ook niet in slaap komen!

Ugh... vandaag economie en recht

weer een nieuw vrouwelijk lid zie ik..gaat goed laatste dagen

KSwoosh wrote:

Pommer wrote:

wootum wrote:Leren leren en nog eens leren Wat ben ik toe aan vakantie zeg.

+1, alleen krijg ik het juist drukker in de vakantie dus jah

wat gadegij doen in de vacance dan?

Elke dag van 6 tot 6 werken ipv een beetje half slapen in de klas Maarja kheb vandaag iig vrij, moet nog ff vol gas leren en dan woensdag een voldoende halen voor m'n herexamen

dadelijk filosofie hertentamen..ik zou er tegenop moeten zien, maar dat doe ik niet?

pecola-tje wrote:weer een nieuw vrouwelijk lid zie ik..gaat goed laatste dagen

wie-wie-wie

robkuh1990 wrote:

pecola-tje wrote:weer een nieuw vrouwelijk lid zie ik..gaat goed laatste dagen

wie-wie-wie

Pics or GTFO

Goede morgen hardtraxx, weer bezig met lineaire algebra

ik ken dr niet, zag alleen dat karinnn het nieuwste lid is
vandaag ben ik zelf een jaar lid zie ik

Rik wrote:Goede morgen hardtraxx, weer bezig met lineaire algebra

Lineaire algebra
Een lijn, die door de oorsprong (blauw, dik) in de Euclidische ruimte R3 passeert, is een lineaire deelruimte, een gemeenschappelijk object van studie in de lineaire algebra.

Lineaire algebra is een deelgebied van de wiskunde, dat zich bezig houdt met de studie van vectoren, vectorruimten en lineaire transformaties, functies die input-vectoren volgens bepaalde regels tot output-vectoren transformeren.

De lineaire algebra staat centraal in de moderne wiskunde en haar toepassingen. Een elementaire toepassing van de lineaire algebra is het oplossen van stelsels van lineaire vergelijkingen in meerdere onbekenden. Meer geavanceerde toepassingen zijn alomtegenwoordig in zo uiteenlopende gebieden als de abstracte algebra en de functionaalanalyse. Het kent een concrete representatie in de analytische meetkunde en wordt veralgemeend in de operatortheorie. De lineaire algebra wordt zowel in de natuurwetenschappen als in de sociale wetenschappen veel gebruikt. Niet-lineaire wiskundige modellen worden vaak benaderd door lineaire modellen.
Inhoud
[verbergen]

1 Geschiedenis
2 Algemene structuren
3 Enkele nuttige stellingen
4 Grondbegrippen binnen de lineaire algebra
5 Externe link

[bewerken] Geschiedenis

Veel van de basisinstrumenten van de lineaire algebra, in het bijzonder die met betrekking tot de oplossing van stelsels lineaire vergelijkingen, werden al in de Oudheid gebruikt. Maar de abstracte studie van vectoren en vectorruimten begint pas in de jaren 1600. De oorsprong van veel van deze ideeën wordt besproken in de geschiedenis van het artikel over determinanten. De kleinste-kwadratenmethode, die voor het eerst in de jaren 1790 door Carl Friedrich Gauss werd gebruikt, is een vroege en significante toepassing van de ideeën uit de lineaire algebra.

Het onderwerp begon haar moderne vorm aan te nemen in het midden van de 19e eeuw, toen veel ideeën en methoden uit vorige eeuwen werden veralgemeend in de abstracte algebra. Matrices en tensoren werden geïntroduceerd werden aan het begin van de 20e eeuw. Het gebruik van deze objecten in de speciale relativiteitstheorie, statistiek en kwantummechanica zorgde er voor dat de ideeën van de lineaire algebra zich buiten de zuivere wiskunde hebben verspreid.
[bewerken] Algemene structuren

De belangrijkste structuren van de lineaire algebra zijn vectorruimten en de lineaire afbeeldingen tussen deze vectorruimten. Een vectorruimte is een verzameling, waarvan de elementen bij elkaar op kunnen worden geteld en met scalairen of getallen kunnen worden vermenigvuldigd. In veel natuurlijke toepassingen zijn deze scalairen reële getallen, R. Meer in het algemeen kunnen de scalairen een veld, f vormen - men kan dus vectorruimten over het veld Q van rationale getallen, het veld C van complexe getallen of een eindig veld Fq beschouwen. Deze twee operaties moeten zich op dezelfde manier gedragen als optelling en vermenigvuldiging van getallen: optelling is commutatief en associatief, vermenigvuldiging distribueert over optelling, en zo verder. Om precies te zijn moeten de twee operaties voldoen aan een lijst van axioma's, die is gekozen om eigenschappen van optelling en scalaire vermenigvuldiging van Euclidische vectoren te emuleren in de van coördinaten voorziene n-ruimte Rn. Een van de axioma's schrijft het bestaan van de nulvector voor. De nulvector gedraagt zich met betrekking tot optelling analoog aan het getal nul. Elementen van een algemene vectorruimte V kunnen objecten van verschillende aard zijn, bijvoorbeeld functies of veeltermen. Gezien als elementen van V worden zij vaak aangeduid met de term vectoren.

Gegeven twee vectorruimten V en W over een veld F, is een lineaire transformatie een afbeelding

T:V\to W

die compatibel is met optelling en scalaire vermenigvuldiging:

T(u+v)=T(u)+T(v), \quad T(rv)=rT(v)

voor enige vectoren u,v ∈ V en een scalair r ∈ F.

Een fundamentele rol in de lineaire algebra wordt gespeeld door de noties van lineaire combinatie, lineair omhulsel en lineaire onafhankelijkheid van vectoren en de basis en dimensie van een vectorruimte. Gegeven een vectorruimte V over een veld F, een uitdrukking van de vorm

r_1 v_1 + r_2 v_2 + \ldots + r_k v_k,

waar v1, v2, …, vk vectoren en r1, r2, …, rk scalairen zijn, wordt de lineaire combinatie van de vectoren v1, v2, …, vk met coëfficienten r1, r2, …, rk genoemd. De verzameling van alle lineaire combinaties van vectoren v1, v2, …, vk wordt hun omhulsel genoemd. Een lineaire combinatie van enig systeem van vectoren met allemaal nul-coëfficienten is de nulvector van V. Als dit de enige manier is om de nulvector als een lineaire combinatie van v1, v2, …, vk uit te drukken dan zijn deze vectoren lineair onafhankelijk. Een lineaire onafhankelijke verzameling van vectoren, die een vectorruimte V omhult, is een basis van V. Als een vectorruimte een eindige basis toelaat dan hebben enige twee basissen hetzelfde aantal elementen (die de dimensie van V wordt genoemd) en is V een eindig-dimensionale vectorruimte. Deze theorie kan worden uitgebreid tot oneindig-dimensionale ruimten.

Er bestaat een belangrijk verschil tussen een van coördinaten voorziene n-ruimte Rn en een algemene eindig-dimensionale vectorruimte V. Terwijl Rn een standaardbasis {e1, e2, …, en} heeft, is een vectorruimte V typisch niet uitgerust met een basis . Ook bestaan er vele verschillende basissen (alhoewel zij allen hetzelfde, aan de dimensie van V gelijk zijnde aantal elementen hebben). Het hebben van een specifieke basis {v1, v2, …, vn} van V laat toe dat men een coördinatensysteem in V construeert: de vector met coördinaten (r1, r2, …, rn) is de lineaire combinatie

r_1 v_1 + r_2 v_2 + \ldots + r_n v_n.

De voorwaarde dat v1, v2, …, vn V omspant, garandeert dat aan elke vector v coördinaten kunnen worden toegewezen, terwijl de lineaire onafhankelijkheid van v1, v2, …, vn verder verzekert dat deze coördinaten op een unieke manier worden bepaald (dat wil zeggen dat er slechts een lineaire combinatie van de basisvectoren is, die gelijk is aan v). Wanneer op deze manier eenmaal een basis van een vectorruimte V over F is gekozen, kan V worden geïdentificeerd met de van coördinaten voorzien n-ruimte Fn. Onder deze identificatie corresponderen optelling en scalaire vermenigvuldiging van vectoren in V met optelling en scalaire vermenigvuldiging van hun coördinatenvectoren in Fn. Als bovendien V en W respectievelijk een n-dimensionale en m-dimensionale vectorruimte over F zijn, en er voor zowel V als W een basis is vastgesteld, dan kan elke lineaire transformatie T: V → W kan worden gecodeerd door een M × n matrix A met elementen in het veld F. Deze matrix noemt men de matrix van T met betrekking tot deze basissen. In grote lijnen hierom kan men de studie van axiomatisch gedefinieerde, lineaire transformaties vervangen door de studie van concrete matrices. Dit is een belangrijke techniek in de lineaire algebra.
[bewerken] Enkele nuttige stellingen

Elke vectorruimte heeft een basis.
Elke twee bases van dezelfde vectorruimte hebben dezelfde kardinaliteit; of op equivalente wijze de dimensie van een vectorruimte is welgedefineerd.
Een vierkante matrix is dan en slechts dan inverteerbaar als haar determinant niet nul is.
Een matrix is dan en slechts dan inverteerbaar als de lineaire afbeelding die wordt weergegeven door de matrix een isomorfisme is.
Als een vierkante matrix een linker- of rechterinverse heeft dan is deze matrix inverteerbaar (zie inverse matrix voor andere equivalente beweringen).
Een matrix is dan en slechts dan positief-semidefiniet als elk van de eigenwaarden groter dan of gelijk aan nul is.
Een matrix is dan en slechts dan positief definiet als elk van haar eigenwaarden groter dan nul is.
Een n×n matrix is dan en slechts dan diagonaliseerbaar (dat wil zeggen dat er een inverteerbare matrix P en een diagonaalmatrix D bestaan, zodanig dat A = PDP-1) als deze matrix n lineair onafhankelijke eigenvectoren heeft.
De spectraalstelling beweert dat een matrix dan en slechts dan orthogonaal diagonaliseerbaar is als deze matrix symmetrisch is.

Goedemorgen

roberttt wrote:

Rik wrote:Goede morgen hardtraxx, weer bezig met lineaire algebra

wikipedia verhaal

Ja, waardeloos dus