Meetkunde I [B-KUL-G0N31B]

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Meetkunde I [B-KUL-G0N31B]"

Transcriptie

1 KU Leuven Meetkunde I [B-KUL-G0N31B] Notities Tom Sydney Kerckhove Gestart 24 september 2014 Gecompileerd 18 januari 2016 Docent: Prof. Wendy Goemans

2 Inhoudsopgave 1 Affiene meetkunde Affiene ruimte Affiene deelruimten Parametervergelijkingen Affiene hypervlakken Rechten in A n Barycentrische coördinaten Affiene Transformaties Affiene invarianten Dilataties Vlakke meetkunde Ceva Menelaos Pappus Desargues Derivaties Afgeleide afbeelding Orientaties en Volume Volume Euclidische meetkunde Euclidische transformaties Orthogonale transformaties Euclidische invarianten en afstand Bestaan van isometrieën Deelruimten van de Euclidische ruimte Euclidische transformaties Rotaties in E Rotaties in E Spiegelingen Structuur van isometrieën Het vectorproduct in E

3 INHOUDSOPGAVE 2 9 Algemene theorie van krommen in E n Krommen en vectorvelden langs krommen Herparametrisaties en de booglengteparametrisatie Congruente krommen Krommen en de afgeleide afbeelding Krommen in het Euclidisch vlak E De complexe structuur van E Het Frenet-apparaat voor booglengtegeparametriseerde vlakke krommen Osculerende cirkel en evoluut Spiraalbogen en het Lemma van Kneser Kromming van congruente krommen Intrinsieke vergelijking Kromming van reguliere krommen Globale studie van vlakke krommen Gesloten krommen Totale kroming en rotatieindex Krommen in de Euclidische ruimtee Het Frenet-apparaat voor krommen in E Kromming en torsie van reguliere ruimtekrommen Kromming en torsie van congruente krommen Cilinderschroeflijnen en cirkelschroeflijnen Oppervlakken in E Reguliere parametrisaties en patches Omwentelingsoppervlakken en regeloppervlakken Vectorvelden en de shape-operator Meetkundige interpretiatie van de normale kromming Gausskromming en gemiddelde kromming Geodeten Krommingseigenschappen Algoritmen Onderlinge ligging van twee affiene deelruimten bepalen Parametervergelijkingen van een affiene deelruimte bepalen Carthesische vergelijkingen van een affiene deelruimte bepalen Som van twee affiene deelruimten bepalen vanuit Parametervergelijkingen Doorsnede van twee affiene deelruimten bepalen vanuit parametervergelijkingen Doorsnede van twee affiene deelruimten bepalen vanuit Carthesische vergelijkingen Doonsnede van twee affiene deelruimten bepalen vanuit zowel carthesische als parametervergelijkingen Vergelijkingen opstellen van een rechte Parametervergelijkingen omzetten naar Carthesische vergelijkingen Carthesische vergelijkingen omzetten naar parametervergelijkingen Het orthogonaal complement bepalen De loodrechte euclidische deelruimte door een punt bepalen De gemeenschappelijke loodlijn van twee rechten bepalen De afstand bepalen tussen een punt en een rechte De afstand bepalen tussen twee rechten

4 INHOUDSOPGAVE De afstand bepalen tussen een punt en een hypervlak Een isometrie classificeren Oefenzittingen Oefenzitting Oefenzitting Oefenzitting Oefenzitting Oefenzitting

5 Hoofdstuk 1 Affiene meetkunde 1.1 Affiene ruimte Definitie 1.1. Een n-dimensionaal punt is een veeltal met n coördinaten. p = (p 1,p 2,...,p n ) Definitie 1.2. De optelling van twee punten is niet gedefiniëerd, maar de optelling van een punt en een vector is gedefiniëerd door ze beide als reële n-tallen te beschouwen en coordinaatsgewijs op te tellen. Definitie 1.3. Een n-dimensionale affiene ruimte A n bestaat uit n-dimensionale punten. A n = { {(p 1,p 2,...,p n ) p i R } Definitie 1.4. A 2 noemen we het affiene vlak. Definitie 1.5. Zij p A n een punt van de n-dimensionale affiene ruimte A n en zij v R n een n- dimensionale reële vector. Een koppel (p, v) noemen we een raakevector met aangrijpingspunt p en vectordeel v. v p = (p,v) Definitie 1.6. Twee raakvectoren v p = (p,v) en w q = (q,w) zijn gelijk als elk zowel hun aangrijpingspunten en vectordelen gelijk zijn. v p = w q p = q v = w 4

6 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 5 Definitie 1.7. De rakende ruimte T p A n in een punt p aan een affiene ruimte A n is de verzameling van raakvectoren met p als aangrijpingspunt in A n. { {vp = (p,v) v R n} Het symbool T in de notatie van de rakende ruimte staat voor tangent. Definitie 1.8. De verzameling van alle raakvectoren v p aan punten p in een affiene ruimte A n noemen we de rakende bundel mt A n van die affiene ruimte A n. T A n = { v p p A n,v R n} = { (p,v) p A n,v R n} = A n R n Definitie 1.9. Zij v p en w p twee raakvectoren in de rakende ruimte T p A n van hetzelfde punt p, dan definiëren we de som v p + w p als volgt. v p + w p = (v + w) p Merk op dat de + verschilt van de +. + is de optelling voor raakvertoren en + is de optelling voor vrije vectoren. Verder zullen we deze beide als + schrijven. De som van twee raakvectoren met een verschillend aangrijpingspunt is niet gedefinieerd. Definitie Zij v p een raakvector aan een punt p van de affiene ruimte A n en λ R een reëel getal, dan definieren we het scalair product λv p als volgt. λv p = (λv) p Stelling Elke rakende ruimte T p A n in een punt p aan A n vormt een reële vectorruimte. Bewijs. We bewijzen de axioma s van een vectorruimte niet opnieuw. Ze gelden in R n, dus ze gelden in T p A n. Stelling Voor elk willekeurig punt p van de affiene ruimte A n is de afbeelding van de raakvector op de vector een isomorfisme van de rakende ruimte in dat punt en de reële vectorruimte R n. ϕ p is dus een isomorfisme. ϕ p : T p A n R n : v p v Bewijs. Een isomorfisme is een bijectieve lineaire afbeelding. ϕ p is een bijectie. ϕ p is een injectie. v p,w p T p A n : ϕ p (v p ) = ϕ p (w p ) v p = w p

7 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 6 ϕ p is een surjectie. v R n, v p T p A n : ϕ p (v p ) = v ϕ p bewaart de lineariteit: ϕ p (v p + w p ) = ϕ p ((v + w) p ) = v + w = ϕ p (v p ) + ϕ p (w p ) ϕ p (λv p ) = ϕ p (λv) p ) = λv = λϕ p (v p ) Stelling Voor elke twee willekeurige punten p en q van de affine ruimte A n zijn de rakende ruimten isomorf. ψ is dus een isomorphisme. ψ pq : T p A n T q A n : v p v q Bewijs. ψ pq is een samenstelling van isomorphismen 1, en bijgevolg ook een isomorphisme. ψ pq = ϕp 1 ϕ p 1.2 Affiene deelruimten Definitie Zij p een punt in de affiene ruimte A n in V een k-dimensionale deelruimte van R n met 0 k n. We noemen p + V de affiene deelruimte van A n met richting V en aangrijpingspunt p. p + V = { p + v A n v V } Definitie Affiene ruimten met één dimensie noemen we affiene rechten. Definitie Affiene ruimten met twee dimensies noemen we affiene vlakken. Definitie Wanneer we spreken over n-dimensionale affiene ruimten noemen we n 1- dimensionale affiene ruimten affiene hypervlakken. Lemma Zij p en q twee punten uit de affiene ruimte A n en V een lineaire deelruimte van R n. De volgende uitspraken zijn equivalent: 1. q p + V. 2. pq V 3. p + V = q + V (Het aangrijpingspunt van een affiene deelruimte is niet uniek.) 1 Zie het isomorphisme ϕ p (stelling??)

8 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 7 Bewijs. Bewijs door circulaire implicaties. (1) (2) Als q p + V geldt, dan bestaat er een v V zodat q = p + v geldt. 2. pq = q p is danprecies v, en we toonden net dat v V geldt. (2) (3) Om de gelijkheid van deze twee verzamelingen aan te tonen bewijzen we de twee inclusies: x p + V : x q + V Kies een willekeurige x p + V. Er bestaat nu een v V zodat x = p + v geldt. 3. p + v = p + v + q q = q pq + v Omdat pq V geldt, geldt ook pq + v V 4. Noem nu pq + v = w, dan bestaat er dus een w V zodat x = q + w en zit x bijgevolg ook in q + V. x q + V : x p + V Hernoem p naar q en omgekeerd en kijk naar het vorige puntje. (3) (1) q zit steeds in q + V (tel bij q de nulvector op). Omdat p + V en q + V gelijk zijn zit q dus ook in p + V. Stelling Twee affiene deelruimten p +V en q +W zijn gelijk als en slechts als de deelrruimten V en W gelijk zijn, en het verschil tussen p en q als vector in V = W zit. p + V = q + W V = W pq V Bewijs. Bewijs van een equivalentie. Kies willekeurige deelruimten V en W van R n en punten p en q uit de affiene ruimte A n. Als p + V = q + W geldt, dan zit q in p + V en geldt pq V. 5 We bewijzen nu beide inclusies om aan te tonen dat V en W gelijk zijn. x V : x W Kies een willekeurige v V. p + v p + V geldt en p + V = q + W, dus er bestaat een w W zodat q + w = p + v geldt. Vermits pq V geldt, zit w in V. 6. w = (p q) + v x W : x V Hernoem V naar W en omgekeerd en kijk naar het vorige puntje 2 Zie de definitie van affiene deelruimten. (Definitie 1.14) 3 Zie de definitie van affiene deelruimten. (Definitie 1.14) 4 De optelling is intern in een vectorruimte. 5 Zie lemma De optelling is intern in een vectorruimte.

9 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 8 Dit is al bewezen in deel 3 van het vorige lemma. 7 Stelling Twee affiene deelruimten p + V en q + W van R n zijn gelijk als en slechts als de deelrruimten V en W gelijk zijn, en hun doorsnede niet leeg is. p + V = q + W V = W p + V q + W Bewijs. Twee gelijke deelruimten zijn uiteraard gelijk. Hun doorsnede is dan ook niet leeg, want die is gelijk aan de volledige deelruimte. Stel dat de doorsnede van p +V en q +W niet leeg is, dan bestaat er een punt a in p +V q +W. a p + V q + W Dat betekent dat er twee vectoren v V en w W bestaan zodat het volgende geldt: a = p + v ena = q + W Nu geldt dat p + V en q + W gelijk zijn. 8 p + v = q + w q p = v w Definitie Twee affiene deelruimten S = p +V en T = q +W van A n zijn parrallel als hun richtingen V en W gelijk zijn. V = W S T Definitie Twee affiene deelruimten S = p + V en T = q +W van A n zijn zwak parrallel als de richting van de ene deelruimte een deel is van de richting van de andere. V W S T Definitie Als twee affiene deelruimten S en T van A n niet parallel, noch zwak parallel zijn, dan zijn ze snijdend als ze niet disjunct zijn. S T 7 Zie lemma Zie lemma 1.18.

10 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 9 Definitie Als twee affiene deelruimten S en T van A n niet parallel, noch zwak parallel zijn, dan zijn ze kruisend als ze disjunct zijn. S T = Stelling Zij S en T parallelle affiene deelruimten van A n, dan zijn ze ofwel gelijk, ofwel disjunct. S T S = T S T = Bewijs. Kies twee willekeurige parallelle affiene deelruimten S = p + V en T = q + W van A n. Stel dat de doorsnede S T niet leeg is, dan bestaat er een punt r in zowel S als in T. Er bestaat dan ook vrije vectoren v en w zodat p + v = r = q + w. 9. r is dus een element van p + V en bijgevolg zijn S en T gelijk. 10 Stelling Zij S en T zwak parallelle affiene deelruimten van A n (S T ), dan is S ofwel een deel van T, ofwel is de doorsnede van S en T leeg. Bewijs. Kies twee willekeurige zwak parallelle affiene deelruimten S = p + V en T = q + W van A n (S T ) Stel dat de doorsnede S T niet leeg is, dan bestaat er een punt r in zowel S als in T. Er geldt nu zowel S = r + V als T = r + W. Omdat S zwak parallel is met T geldt V W 11 en bijgevolg nu ook S T Stelling Zij S een affiene deelruimte van A n. Als q A n geldt, dan bestaat er een unieke deelruimte T van A n door q, parallel met S. Bewijs. Kies een willekeurige affiene deelruimte S = p + V van A n. Er bestaat een deelruimte T die aan bovenstaande beschrijving voldoet: T = q + V Deze deelruimte is uniek omdat de richting van deze deelruimte gelijk moet zijn aan V opdat ze parallel zou zijn met S en het aangrijpingspunt gelijk moet zijn aan q opdat ze door q zou gaan. Stelling Zij S = p +V en T = q +W twee affiene deelruimten van A n. De doorsnede U = S T van S en T is ofwel leeg, ofwel ook een affiene deelruimte van A n met richting V W. Bewijs. Zij S = p + V en T = q +W twee willekeurige affiene deelruimten van A n. Zij U = S T de doorsnede van S en T. Stel dat de doorsnede U niet leeg is, dan bestaat er een punt r U. Nu geldt zowel S = r + V als T = r + W. Kies nu nog een punt x U in de doorsnede van S en T. x U v V, w W : x = r + v x = r + w v V, w W : x = r + v v = w v V W : x = r + v 9 Zie de definitie van affiene deelruimten. (Definitie 1.14) 10 Zie lemma Zie de definitie van zwak parallel (Definitie 1.22).

11 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 10 Stelling Zij S = p + V en T = q + W twee affiene deelruimten van A n. S T pq V + W Bewijs. Kies S = p + V en T = q + W twee willekeurige affiene deelruimten van een affiene ruimte A n. S T v V, w W : p + v = q + w v V, w W : p q = w v q p V + W Gevolg Zij S = p +V en T = q +W twee affiene deelruimten van A n zodat V +W = R n geldt, dan is hun doorsnede niet leeg. EXTRA: bewijs Definitie Zij S = p +V en T = p +W twee affiene deelruimten van A n door een gemeenschappelijk punt p, dan definieren we de som van affiene deelruimten als volgt: S + T = p + (V + W ) Merk op dat er in deze gelijkheid drie verschillende optellingen gebruikt worden die met hetzelfde symbool genoteerd worden. De eerste + is de som van twee affiene deelruimten, de tweede is de som van een punt met een vectorruimte en de derde is de som van twee vectorruimten. Stelling De dimensiestelling. 12 Zij S = p + V en T = p + W twee affiene deelruimten van A n door een gemeenschappelijk punt p, dan geldt het volgende over de dimensies ervan: dims + dimt = dim(s T ) + dim(s + T ) Bewijs. Kies S = p + V en T = p + W twee willekeurige affiene deelruimten van een affiene ruimte A n door een gemeenschappelijk punt p. Blik terug op de dimensiestelling uit de lineaire algebra: dimv + dimw = dim(v W ) + dim(v + W ) Omdat S ent tenminste één punt gemeenschappelijk hebben geldt S T = p + (V W ). 13 Bovendien geldt S + T = p + (V + W ). 14 dim(s T ) + dim(s + T ) = dim(p + (V W )) + dim(p + (V + W )) = dim(v W ) + dim(v + W ) = dimv + dimw = dim(p + V ) + dim(p + W ) = dims + dimt Stelling Zij S en T affiene deelruimten van A n. Er bestaat er een deelruimte T van T zodat S parallel is met T als en slechts als S zwak parallel is met T. 12 Één van de favoriete vragen om te bewijzen bij lineaire algebra. 13 Zie stelling Zie de definitie van de som van twee deelruimten (Definitie 1.31).

12 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 11 Bewijs. Kies twee willekeurige affiene deelruimten S = p + V en T = q + W van A n. Als er een deelruimte T bestaat van T zodat S parallel is met T, dan heeft T als aangrijpingspunt q en richting V. Omdat T een deelruimte is van T, is V een deelruimte van W. Dat betekent precies dat S zwak parallel is met T. S T Als S zwak parallel is met T, geldt per definite dat V een deelruimte is vanw. Beschouw nu de affiene ruimte T met aangrijpingspunt q en richting V. Deze affiene deelruimte is een affiene deelruimte van T en S is parallel met T. 1.3 Parametervergelijkingen Definitie Zij p + V A n een affiene deelruimte en {v 1,...,v k } een basis van V. Een willekeurig punt x A n behoort tot p + V als en slechts als er λ 1,..., λ k B bestaan zodat het volgende geldt: a x = p + λ 1 v λ k v k We noemen deze vergelijking de parametervergelijkingen van p + V. a Zie lemma 1.18 op pagina 6. p + V x 1 = p 1 + λ 1 v λ k v k1.. x n = p n + λ 1 v 1n + + λ k v kn Definitie Zij p + V A n een affiene deelruimte en {v 1,...,v k } een basis van V. We kunnen nu de oplossingen van de parametervergelijkingen q = (λ 1,..., λ k ) beschouwen as een een punt van een k-dimensionale affiene ruimte. We noemen deze ruimte de coordinaatruimte van p + V. Stelling Elke affiene deelruimte p + V A n is de oplossingsruimte van een lineair stelsel. Bewijs. Zijn p A n, p + V A n een affiene deelruimte door p en {v 1,...,v k } een basis van V. De parametervergelijkingen van p + V zijn nu gegeven door de volgende gelijkheid: Dit komt neer op volgend stelsel: p + V x = p + λ 1 v λ k v k x 1 p 1 = λ 1 v λ k v k1.. x n p n = λ 1 v 1n + + λ k v kn

13 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 12 Dit is een niet-homogeen lineair stelsel in de onbekenden λ 1,..., λ k. Het punt x behoort tot p +V als en slechts als er getallen λ 1,..., λ k bestaan zodat het stelsel geldt, of meer specifiek, als het stelsel oplosbaar is. De matrix van het stelsel ziet er als volgt uit: v v k v 1n... v kn De uitgebreide matrix ziet er dan als volgt uit. v v k1 x 1 p v 1n... v kn x n p n Het stelsel heeft nu oplossingen als en slechts als de rang van de matrix dezelfde is als de rang van de uitgebreide matrix. De matrix heeft rang k, want de kolommen (een basis) zijn onderling lineair onafhankelijk. Merk op dat de uitgebreide matrix ((k+1) n) als dimensies heeft, met k n. Opdat de rang van de uitgebreide matrix k zou zijn, moet de determinant van elke ((k +1) (k +1))-deelmatrix nul zijn. (anders had de uitgebreide matrix immers rang k + 1.) Er zijn nu n k voorwaarden opdat alle ((k + 1) (k + 1))-deelmatrices determinant nul hebben: x 1 p 1... x k p k x k+j p k+j v voor j = 1,..., n k : x p + V v 1k v 1k+j.... = 0.. v k1... v kk v kk+j We kunnen deze determinanten allemaal ontwikkelen naar de eerste rij. We krijgen dan de n k carthesische vergelijkingen van p + V. p + V a 1,1 (x 1 p 1 ) + + a 1,k (x k p k ) + a 1,k+1 (x k+1 p k+1 ) = 0 a 2,1 (x 1 p 1 ) + + a 2,k (x k p k ) + a 2,k+2 (x k+2 p k+2 ) = a n+k,1 (x 1 p 1 ) + + a n k,k (x k p k ) + a n k,n (x n p n ) = 0 Deze vergelijkingen zijn bovendien lineair onafhankelijk. Tenslotte kennen we dan ook een stelsel voor V. a 1,1 x a 1,k x k + a 1,k+1 x k+1 = 0 a V 2,1 x a 2,k x k + a 2,k+2 x k+2 = a n+k,1 x a n k,k x k + a n k,n x n = 0 Elke k-dimensionale affiene deelruimte is dus de oplossingsverzameling van een lineair stelsel van n k lineaire vergelijkingen. 1.4 Affiene hypervlakken Stelling We hebben slechts één vergelijking nodig op een hypervlak te beschrijven. Bewijs. Inderdaad, er is maar één ((k + 1) (k + 1))-dimensionale deelmatrix van de uitgebreide matrix die p + V bepaalt: x 1 p 1 x 2 p 2... x n p n v H 1,1 v 1,2... v 1,n..... = 0. v n 1,1 v n 1,2... v n 1,n

14 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 13 De vergelijking van H is dan van de volgende vorm: a 1 (x 1 p 1 ) + a 2 (x 2 p 2 ) + + a n (x n p n ) = 0 Het n-tal (a 1,..., a n ) is bovendien uniek bepaald, op de evenredigheidsfactor na, en wordt het richtingsgetal van H genoemd. Stelling Twee hypervlakken zijn parallel als en slechts als hun richtingsgetallen evenredig zijn. Bewijs. Zij H een hypervlak met de volgende vergelijking: a 1 (x 1 p 1 ) + a 2 (x 2 p 2 ) + + a n (x n p n ) = 0 De richting van het hypervlak is de oplossingsverzameling van de volgende vergelijking: a 1 x 1 + a 2 x a n x n = 0 Parallelle hypervlakken hebben dezelfde richting 15, dus hun richtingsgetallen moeten evenredig zijn. 1.5 Rechten in A n Definitie Zijn p een punt van A n, en v R n een niet-nulvector, dan is L de rechte door p in de richting van < v >. L = p+ < v > Deze rechte heeft de volgende vergelijking als parametervergelijking. In coördinaten: L x = p + λv L i : x i = p i + λv i Stel nu dat v 1 niet nul is, dan geldt λ = x 1 p 1 v 1 en zijn dit dus de carthesische vergelijkingen van L: v 1 (x i p i ) = v i (x 1 p 1 ) Stelling De rechte L = pq door twee punten p en q is precies p+ < pq >. De carthesische vergelijkingen van pq zijn dan de volgenden: (q 1 p 1 )(x i p i ) = (q i p i )(x 1 p 1 ) EXTRA: bewijs CLARIFY: ook parametervgl? Stelling Door twee punten p en q van een affiene ruimte A n gaat een unieke rechte. 15 Zie definitie 1.21.

15 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 14 Bewijs. Er gaat een rechte door p en q met p als aangrijpingspunt en de vectorruimte met pq als basis als richting. Deze rechte is bovendien uniek. De vergelijking zijn immers eigenlijk n eerstegraadsvergelijkingen. p en q zijn verschillend bovendien, dus elk van die eerstegraadsvergelijkingen hebben 1 oplossing. Definitie De barycentrische coördinaten van een punt x ten opzichte van twee punten p en q zijn de λ 1 en λ 2 die aan volgende gelijkheid voldoen. x = λ 1 p + λ 2 q met λ 1 + λ 2 = 1 Definitie Het barycentrum of het midden van twee punten is het punt met als barycentrische coördinaten ( 1 2, 1 2 ). Stelling Zij L de rechte bepaald door twee punten p en q in A n. Voor elke punt x van de rechte L geldt dat x kan geschreven worden als een affiene combinatie is van p en q. x L λ 1, λ 2 R : x = λ 1 p + λ 2 q met λ 1 + λ 2 = 1 Bewijs. Als x op de rechte L ligt, dan bestaat er een λ zodat het volgende geldt: 16 x = p + λ(p q) = (1 λ)p + λq Kies nu λ 1 = 1 λ en λ 2 = λ. λ 1 + λ 2 = (1 λ) + λ = 1 Als x = λ 1 p + λ 2 q geldt met λ 1 + λ 2 = 1, kunnen we λ 1 in functie van λ 2 schrijven. x = (1 λ 2 )p + λ 2 q = p + λ(q p) Dit komt overeen met de parametervergelijking van L, dus x ligt op L. Definitie Drie unten p, q en r van A n zijn colineair als ze op dezelfde rechte liggen. Stelling Er bestaan drie niet-colineaire punten p, q en r in een affien vlak V. TODO: bewijs Definitie De deelverhouding van drie colineaire punten p, q en r is een getal genoteerd als (p, q, r ) dat voldoet aan volgende gelijkheid. pr = (p,q, r ) pq 16 Zie definitie 1.39.

16 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 15 We gebruiken ook wel de volgende notatie: (p,q, r ) = pr pq = r p q p = p r p q Dit zogenaamde delen door vectoren is enkel gedefinieerd voor colineaire punten. Stelling Stelling van Thales Zij H 1, H 2 en H 3 drie parallelle hypervlakken van A n Zij L een rechte, niet zwak parallel met H 1. H 1 = p 1 + V H 2 = p 2 + V H 3 = p 3 + V L = p + W met W V Zij d i de doorsnede van p met H i. De deelverhouding (d 1,d 2,d 3 ) hangt niet af van L, enkel van de H i. Bewijs. De doorsneden van L met de H i zijn niet leeg. 17 L H i Uit de dimensiestelling 18 volgt dat de doorsneden L H i punten zijn, dus het is zinvol om van d i te spreken. diml + dimh i = dim(l H i ) + dim(l + H i ) 2 + (n 1) = dim(l H i ) + n 1 = dim(l H i ) We beschouwen nu twee willekeurige rechten L en L en bewijzen dat (d 1,d 2,d 3 ) gelijk is aan (d 1,d 2,d 3 ). d i = L H i De H i zijn parallel dus hun richtingsgetallen zijn gelijk. 19 De H i hebben dus de volgende carthesische vergelijkingen. 20 n Hi a j (x j (d i ) j ) = 0 j=1 De punten d i zitten respectievelijk in H i, dus die voldoen ook aan bovenstaande vergelijkingen voor x. n a j ((d i ) j (d i ) j ) = 0 j=1 n a j (d i ) j = j=1 n a j (d i ) j Noem nu de deelverhoudingen (d 1,d 2,d 3 ) en (d 1,d 2,d 3 ) respectievelijk λ en λ, dan gelden volgende gelijkheden.; 17 Zie gevolg Zie stelling Zie stelling Zie stelling j=1 λ = d 3 d 1 d 2 d 1 en λ = d 3 d 1 d 2 d 1

17 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 16 We gebruiken dit nu om λ 1 = λ 2 te bewijzen. d 3 d 1 = λd 2 d 1 en d 3 d 1 = λ d 2 d 1 0 = 0 0 = n j=1 a j ((d 3 ) j (d 3 ) j ) n j=1 a j ((d 1 ) j (d 1 ) j ) = n j=1 a j (((d 3 ) j (d 3 ) j ) ((d 1 ) j (d 1 ) j )) = n j=1 a j ((d 3 d 1 ) j (d 3 d 1 ) j ) = n j=1 a j (λ (d 2 d 1 ) j λ(d 2 d 1 ) j ) = λ n j=1 a j (d 2 d 1 ) j λ n j=1 a j (d 2 d 1 ) j = λ n j=1 a j (d 2 d 1 ) j λ n j=1 a j (d 2 d 1 ) j = (λ λ) n j=1 a j (d 2 d 1 ) j L is niet zwak parallel met H i en snijdt (L H i ) ligt d 2 niet in H 1. Bijgevolg geldt de volgende gelijkheid. n a j (d 2 d 1 ) j 0 λ moet dus gelijk zijn aan λ. j=1 EXTRA: illustratie voor stelling van thales? 1.6 Barycentrische coördinaten Definitie We noemen k + 1 punten van een affiene ruimte A n affien afhankelijk als en slechts als ze in een l-dimensionale affiene deelruimte van A n liggen met een dimensie strikt kleiner dan k. Stelling Criterium voor affiene afhankelijkheid De k + 1 punten p 0,...,p k van een n-dimensionale affiene ruimte A n zijn affien afhankelijk als en slechts als de vrije vectoren p 0 p i met i {1,..., k} lineair afhankelijk zijn. Bewijs. Zij V de vectorruimte opgespannen door de vrije vectoren p 0 p i, dan liggen de k + 1 punten p 0,...,p k allemaal in p 0 + V. V =< p0 p 1,..., p0 p k > i : p i p 0 + V Nu geldt dat de dimensie van p 0 + V kleiner of gelijk is aan k als en slechts als er slechts als de vrije vectoren lineair afhankelijk zijn. Als de punten p 0,...,p k affien onafhankelijk zijn dan is de dimensie van de affiene deelruimte waarin ze zich bevinden van dimensie groter of gelijk aan k. 21 De vrije vectoren p0 p 1,..., p0 p k zijn dan zeker lineair onafhankelijk. Het zijn immers k vectoren die een k dimensionale ruimte opspannen. 21 Zie definitie 1.49.

18 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 17 Stel dat de vrije vectoren p0 p 1,..., p0 p k lineair onafhankelijk zijn, dan is de dimensie van V gelijk aan k. Als dan S = p 0 +W een affiene deelruimte is van dimensiel zodat alle punterp i erin liggen, dan liggen alle vrije vectoren p0 p 1,..., p0 p k ook isw. V moet dan een deelverzameling zijn van W. Bijgevolg is de dimensie van W groter of gelijk aan die van V. dimw dimv = k De punten kunnen dus nooit in een affiene deelruimte liggen met een dimensie die strikt kleiner is dan k. Ze zijn dus affien onafhankelijk. Gevolg k + 1 affien onafhankelijke punten p 0,...,p k van A n bepalen een k-dimensionale affiene deelruimte D van A n. D = p 0 + < p0 p 1,..., p0 p k > We noemen dit de affiene deelruimte bepaald door de punten p 0,...,p k. TODO: bewijs Definitie De barycentrische coördinaten van een punt x ten opzichte van k +1 punten p 0,...,p k zijn de λ 0,..., λ k R die aan volgende gelijkheid voldoen. x = k λ i k i p i i=0 met n λ i = 1 i=0 Definitie Het barycentrum of het midden van k + 1 punten is het punt met als barycentrische coördinaten ( 1 k+1,..., 1 k+1 ). Stelling Zij S de affiene deelruimte van A n bepaald door de affien onafhankelijk. punten p 0,...,p k en zij x nog een punt in A n. x zit in S als en slechts als er λ 0,..., λ k R bestaan zodat volgende gelijkheid geldt: k n x = λk i met λ i = 1 i=0 Bewijs. Een punt x ligt in S als en slechts als er µ i bestaan zodat de volgende gelijkheid geldt. Kies tenslotte de λ i als volgt: x = p 0 + i=0 n µ i (p i p 0 ) = 1 i=1 De som van de λ i is nu wel degelijk 1. n i=1 λ 0 = n µ i 1 i=1 λ i = µ i als i 0 µ i p 0 + n p i i=1

19 HOOFDSTUK 1. AFFIENE MEETKUNDE 18 Definitie De parametervergelijkingen van de affiene deelruimte S van A n bepaald door k + 1 affien onafhankelijke punten p 0,...,p k wordt gegeven door volgende gelijkheid. S x = p 0 + n µ i (p i p 0 ) i=1

20 Hoofdstuk 2 Affiene Transformaties Definitie 2.1. Een afbeelding F noemen we een affiene transformatie als er een reguliere n n matrix A en een punt b bestaat zodat we F als volgt definieren: F : A n A n : p F (p) = Ap + b met det (A) 0 A noemen we het lineair deel van F en b het translatiedeel. Definitie 2.2. Zij F een affiene transformatie met lineair deel A = I n, dan noemen we F een translatie in de richting van b. F : A n A n : p F (p) = p + b EXTRA: translaties commuteren Definitie 2.3. Zij F een affiene transformatie als volgt, dan noemen we F een homothetie H p0,r met centrum p 0 en factor r. F : A n A n : p F (p) = p 0 + r ( p0 p) = rp + (1 r )p 0 EXTRA: homothetieen commuteren Stelling 2.4. Een affiene transformatie F : A n A n : p F (p) = Ap + b kan steeds ontbonden worden in een translatie t b en een lineaire transformatie A. De ontbinding is bovendien uniek. F = t b A Bewijs. Stel dat deze ontbinding niet uniek was, dan bestonden er t b, A, t d,c zodat F = t b A = t d C geldt. t b en t d zijn dan beide gelijk want F (0) = b = d geldt. Er moet dan ook voor alle p A n gelden dat Ap + b gelijk is aan Cp + b, dus A moet gelijk zijn aan C. Stelling 2.5. Elke affiene transformatie is een bijectie. 19

21 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 20 Bewijs. Elke translatie is bijectief en heeft als inverse (t b ) 1 = t b. Elke affiene transformatie is de samenstelling van inverteerbare lineaire transformatie en een translatie: F = t b A Zowel t b als A zijn inverteerbaar, dus F is ook inverteerbaar. Definitie 2.6. Zij F = t b A een affiene transformatie en p A n een punt, dan definieren we de afgeleide afbeelding (F ) p in het punt p als de volgende lineaire afbeelding: (F ) p : T p A n T F (p) A n : v p (F ) p (v p ) = (Av) F (p) We definieren ook de afgeleide afbeelding F v op vrije vectoren: F : V V : v F (v) = Av Stelling 2.7. Zij F = t b A een affiene transformatie en p,q A n twee punten, dan geldt het volgende: F (p)f (q) = F ( pq) Bewijs. F (p)f (q) = F (q) F (p) = (Aq + b) (Ap + b) = Aq Ap = A(q p) = F ( pq) Stelling 2.8. De samenstelling F G van twee affiene transformaties F en G is opnieuw een affiene transformatie. Bovendien geldt (F G) = F G. Bewijs. Zij F = t b A en G = t d C twee affiene transformaties. (F G)(p) = F (Cp + d) = A(Cp + d) + b = ACp + Ad + b F G is dus een affiene transformatie met lineair deel AC en translatiedeel Ad + b. Tenslotte geldt dan ook het volgende: (F G) = AC = F G Stelling 2.9. De inverse F 1 van een affiene transformatie F is opnieuw een affiene transformatie. Bovendien geldt (F 1 ) = (F ) 1. Bewijs. Zij F = t b A een affiene transformatie. Zij H de affiene transformatie met lineair deel A 1 en translatiedeel A 1 b. H is nu de inverse van F. Kies namelijk een willekeurig punt p A n, dan geldt het volgende: (F H )(p) = F (A 1 p A 1 b) = (A 1 p A 1 b)a + b = A 1 pa A 1 ba + b = A 1 Ap A 1 Ab + b = p b + b = p

22 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 21 Bovendien geldt ook het volgende: (F 1 ) = H = A 1 Stelling De verzameling van affiene transformaties A(n, R) van n-dimensionale affiene ruimte, uitgerust met de samenstelling, vormt een groep. Bewijs. We bewijzen elke eigenschap van een groep. De bewerking is intern. Inderdaad. 1 De bewerking is associatief. Inderdaad, de samenstelling van affiene transformaties is associatief. Zij immers i, j en k drie affiene transformaties, respectievelijk van de vorm A i p + b i, A j p + b j, en A k p + b k i (j k) = A i (A j (A k p + b k ) + b j ) + b i = (i j) k Er bestaat een neutraal element. Beschouw de affiene transformatie F = I n + 0. Nu geldt voor elke affiene transformatie G het volgende: F G = G = G F Er bestaat voor elk element een invers element. 2. Definitie De groep A(n, R), noemen we de affiene groep in dimensie n. Stelling Zij p en q twee punten van A n en zijn {v 1,...,v n } een basis van T p A n en {w 1,...,w n } een basis van T q A n, dan bestaat er een unieke affiene transformatie F van A n zodat het volgende geldt: F (p) = q F v i = w i voor i {1,..., n} Bewijs. We bewijzen eerst de uniciteit en vervolgens het bestaan. Als er zo een unieke transformatie bestaat, is deze uniek. Stel dat er een transformatie F = t b A bestaat die aan de voorwaarden voldoet. Nu is Fv i gelijk aan Av i. Omdat elke lineaire transformatie uniek bepaal is door het beeld van een basis, is A uniek bepaald. Vervolgens moet er een b bestaan zodat de volgende gelijkheid geldt: q = F (p) = Ap + b Die b is dan gelijk aan q Ap. Omdat A uniek is is b ook uniek. 1 Zie stelling 2.8 op pagina Zie stelling 2.9 op pagina 20.

23 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 22 Het bestaan is nu eveneen aangetoond. Kies namelijk A de unieke lineaire transformatie zodat Av i = w i geldt. Met andere woorden zodat de basis V afgebeeldt wordt op W. Kies vervolgens b zodat b = q Ap geldt, dan voldoet F aan de voorwaarden. Nog explicieter construeren we A als volgt: Zet de vectoren v i in de kolommen van een matrix V. Doe hetzelfde met de vectoren w i en de matrix W. Nu ziet A er als volgt uit: A = WV 1 Gevolg Zij p en q twee punten van A n en zijv = {v 1,...,v k } lineair onafhankelijke vectoren in T p A n enw = {w 1,...,w k } lineair onafhankelijke vectoren int q A n die aan de volgende voorwaarden voldoet. Er bestaat dan een (niet noodzakelijk unieke) affiene transformatie F van A n. F (p) = q F v i = w i voor i {1,..., n} Bewijs. Omdat T p A n en T q A n n dimensies hebben, kan zowel V als W uitgebreid worden tot een basis van T p A n, respectievelijk T q A n. Zij α en β die basissen. Nu bestaat er dus een unieke affiene transformatie voor de specifieke α en β die aan de voorwaarden voldoet, 3 Merk op dat de α en β niet uniek zijn. Gevolg Zij {p 0,...,p k } en {q 0,...,q k } twee verzamelingen van k + 1 affien onafhankelijke punten in A n, dan bestaat er een affiene transformatie F van A n zodat F (p i ) = q i voor i {1,..., k}. Bovendien is F uniek als k = n. Bewijs. Beschouw de verzamelingen V = { p0 p 1,..., p0 p k } enw = { q0 q 1,..., q0 q k }. V enw bevatten nu elk k lineair onafhankelijke vectoren. 5 Er bestaat nu dus een affiene transformatie F die voldoet aan deze voorwaanden: F (p 0 ) = q 0 F ( p 0 p i ) = q 0 q i voor i {1,..., n} Bekijk nu F (p i ). F (p i ) = F (p 0 ) + F (p 0 )F (p i ) = F (p 0 ) + F ( p 0 p i ) = q 0 + q 0 q i Diezelfde affiene transformatie is dus de affiene transformatie die p i op q i afbeeldt. Als k gelijk is aan n is deze transformatie bovendien uniek. 6 = q i 2.1 Affiene invarianten 3 Zie stelling?? op pagina??. 4 Zie gevolg?? op pagina??. 5 Zie stelling??. 6 Zie stelling??.

24 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 23 Definitie We noemen een begrip of eigenschap affien invariant als ze bewaard blijft onder affiene transformaties. Stelling Een affiene transformatie is affien invariant. Zij F = t b A een affiene transformatie. Zij S = p + V een affiene deelruimte van A n met dimensie k, dan is F (S) ook een affiene deelruimte van A n met dimensie k. Sterker nog: F (S) = F (p) + F (V ) Bewijs. Kies een willekeurig punt q = p + v van S: F (s) = A(p + v) + b = Ap + b + Av = F (p) + F (v) Stelling De onderlinge ligging van affiene deelruimten is affien invariant. Zij F = t b A een affiene transformatie. Zij S = p + V en T = q + W twee affiene deelruimten, dan is de onderlinge ligging van F (S) = F (p) + F (V ) en F (T ) = F (q) + F (W ) gelijk aan de onderlinge ligging van S en T. Bewijs. We maken een gevalsonderscheid voor de verschillende mogelijkheden van onderlinge ligging. Stel dat S en T parallel zijn: Stel dat S en T zwak parallel zijn: S T V = W F (V ) = F (W ) F (S) F (T ) S T V W F (V ) F (W ) F (S) F (T ) Stel dat S en T snijden, dan bestaat er een punt x in de doorsnede van S en T. Er bestaan dus een v V en een w W zodat het volgende geldt: p + v = x = q + w F (p + v) = F (x) = F (q + w) F (p) + F (v) = F (x) = F (q) + F (w) Stel dat S en T kruisen, dan bestaat er geen punt x in de doorsnede, en zijn S en T niet zwak parallel. Omdat S en T niet parallel of zwak parallel zijn, zijn F (S) en F (T ) niet parallel, noch zwak parallel. Stel nu dat er een punt x in de doorsnede van F (S) en F (T ) zit zodat F (S) en F (T ) snijden, dan sneden S en T. Contradictie. Stelling De affiene onafhankelijkheid is affien invariant. Zij F = t b A een affiene transformatie. p 0,...,p k A n zijn affien onfhankelijk als en slechs als F (p 0 ),..., F (p k ) A n affien onafhankelijk zijn.

25 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 24 Bewijs. Deze stelling is equivalent met de volgende: p 0,...,p k A n zijn affien afhankelijk als en slechs als F (p 0 ),..., F (p k ) A n affien afhankelijk zijn. Kies dus k + 1 affien afhankelijke punten p 0,...,p k van A n. Dit betekent dat de vectoren p 0 p i lineair onafhankelijk zijn. 7 De affiene transformatie F gedraagt zich voor vectoren als een lineaire transformatie. Lineaire transformaties zijn lineair 8 en behouden bijgevolg lineaire afhankelijkheid. De vectoren F (p 0 p i ) zijn dus ook lineair afhankelijk. Dit houdt precies in dat de punten F (p 0 ),..., F (p k ) affien onafhankelijk zijn. Stelling De colineariteit en deelverhouding van drie punten is affien invariant. Zij p, q en r colineaire punten van A n en F een affiene transformatie. Bewijs. (p,q, r ) = (F (p), F (q), F (r )) pr = λ pq Stel dat (p,q, r ) = λ geldt. Pas nu F toe op p, q en r. F (p)f (r ) = F ( pq) = F (λpq) = λ F (p)f (q) Stelling Zij F : A n A n met n 2 een bijectie die collineaire punten afbeeldt op colineaire punten, dan is F een affiene transformatie. Geen bewijs EXTRA: Toch eens een bewijs proberen? Stelling De barycentrische coordinaten zijn affien invariant Gegeven zijn k + 1 affien onafhankelijke punten p i van A n en een punt p in de affiene deelruimte bepaald door deze punten. Dde barycentrische coördinaten van p ten opzichte van de punten p i zijn invariant onder affiene transformaties. n F : F (p) = λ i F (p i ) Bewijs. Gegeven is het volgende: 9 i=0 k p = λ i p i met i=0 Kies nu een willekeurige affiene transformatie F: k λ i = 1 i=0 F : p Ap + b F (p) = A k i=0 λ i p i + b = k i=0 λ i Ap i + b = k i=0 λ i (Ap i + b) Merk op dat die laatste stap alleen maar geldt als de λ i sommeren tot 1. Opmerking Dit is net het punt van affiene meetkunde. Ha,.. Ha,.. Get it? 7 Zie stelling duh! 9 Zie definitie??.

26 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES Dilataties Definitie Een affiene transformatie F van A n wordt een dilatatie genoemd als en slechts als er een λ R 0 bestaat zodat het volgende geldt. F = λi F : p λip + b Stelling De samenstelling van twee dilataties F en G is een dilatatie. Bewijs. Zij F = λi en G = µi twee dilataties. (G F ) = µi λi = (µλ)i Noem µλ nu ν, dan zien we dat G F een dilatatie is. Definitie De verzameling van dilataties van een affiene ruimte A n wordt genoteerd als Dil (A n ). Stelling De verzameling van dilataties vormt een deelgroep van de verzameling affiene transformaties met de samenstelling als bewerking. Bewijs. We bewijzen elk deel van het criterium van een deelgroep. Het neutraal element van A(n, R): e A(n,R) : p Ip + 0 is een dilatatie. De samenstelling van twee dilataties is een dilatatie. 10 De inverse van een dilatatie is een dilatatie. Kies een dilatatie F = λi. De inverse affiene transformatie G van F is ook een dilatatie: G = 1 λ I Stelling Een affiene transformatie F van A n is een dilatatie als en slechts als F ofwel een translatie is, ofwel een homothetie. Bewijs. Bewijs van een equivalentie Zij F een dilatatie, dan is F gegeven als volgt: F : p λp + b Als λ 1 is, is F een translatie. Als λ niet gelijk is aan 1, kies dan het punt p 0 = 1 1 λb. F is dan een homothetie: H p0,λ 10 Zie stelling p A n : F (p) = λp + b = λp + (1 λ)p 0 = p 0 + λ p0 p = H p0,λ

27 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 26 Zij F een translatie F : p p + b, dan is F een dilatatie met λ = 1. Zij F een homothetie F = H p0,r, dan is F een dilatatie met λ = r. Stelling De afbeelding van een affiene deelruimte G van A n onder een dilatatie is een deelruimte H die parallel is met G. Stelling Zij G = p + V een deelruimte van A n en F : p λp + b een dilatatie. De afbeelding H van G onder F is ook een deelruimte van A n. 11 Voor elk willekeurig punt x van д bestaat er een v V zodat x = p + v geldt. F (x) = λ(p + v) + b = (b + λp) + λv G Elke afbeelding van een punt x = p + v heeft dus een vrije vector λv die lineair afhankelijk is van v en dus ook in V zit. Omdat F een bijectie is, moet F (V ) = V gelden en is H dus parallel met G. H G Stelling Een affiene transformatie F die elke affiene deelruimte G van A n afbeeldt op een parallelle affiene deelruimte is een dilatatie. Bewijs. Zij p A n een punt en {v 1,...,v n } een basis van T p A n. Er is gegeven dat elke affiene deelruimte van A n op een parallelle affiene deelruimte wordt afgebeeldt, dus de richting W van elke affiene deelruimte wordt op zichzelf afgebeelt. F (W ) = W We bewijzen nu dat F een diagonaalmatrix λi is in twee stappen: F is een diagonaalmatrix. Kies een richtingw =< v i >, dan geldt het volgende omdat het beeld vanv i lineair afhankelijk moet zijn opdat W op zichzelf afgebeeldt zou worden. F v i = λ i v i λ i mag hier niet nul zijn. Dit kunnen we voor elke vector uit de basis doen. We bekomen dan dat F ten opzichte van die basis een diagonaalmatrix is (ten opzichte van die basis). F = λ 1... λ n De elementen van de diagonaalmatrix F op de diagonaal zijn allemaal gelijk. Kies nu W =< n i=1 v i > Er bestaat dan een λ R zodat ook die vector op een veelvoud op zichzelf wordt afgebeeld: n n F v i = λ v i i=0 i=0 Omdat F een affiene transformatie is geldt echter ook het volgende: n n n F v i = F (v i ) = λ i v i i=0 i=0 i=0 Omdat {v 1,...,v n } een basis is, moet λ dus wel gelijk zijn aan elke λ i. 11 Zie stelling 2.16.

28 HOOFDSTUK 2. AFFIENE TRANSFORMATIES 27 Lemma Zij F = t b een translatie en p, q twee verschillende punten op een rechte L in A n die niet in de richting van b ligt. Noem nu p = F (p) en q = F (q) en noem L de rechte door p parallel met L. Noem bovendien T de rechte door p en p en T de rechte door q parallel met T. Nu snijden L en T enkel in q. L T = {q} Bewijs. p ligt op F (L) en F (L) is evenwijdig met L. F (L) is dus de rechte door p evenwijdig met L. Omdat q op L ligt, ligt ook q op F (L), Omdat T is de richting van b ligt en T parallel is met T, ligt ook T in de richting van b en dus is het beeld van T onder F zichzelf. Anderzijds ligt q op T en q dus ook. L is echter niet parallel met T, dus L T = {q } q q T L L p T p Figuur 2.1: Illustratie van lemma F Lemma Zij F = H p0,r een homothetie en p en q twee verschillende punten op een rechte L in A n. Noem nu p = F (p) en q = F (q) en noem L de rechte door p parallel met L. Noem bovendien T de rechte door p 0 en p, en T de rechte door p 0 en q. Nu snijden L en T enkel in q. L T = {q} q T q L L p 0 T p p Figuur 2.2: Illustratie van lemma Bewijs. EXTRA: bewijs Eigenschap Examenvraag! Dilataties behouden hoeken. EXTRA: bewijs

29 Hoofdstuk 3 Vlakke meetkunde 3.1 Ceva Definitie 3.1. Een aantal rechten L 1,..., L k noemen we concurrent als de doorsnede van al de rechten niet leeg is. L 1 L k Lemma 3.2. Zij L 1, L 2 en L 3 drie rechten in A 2 met de volgende vergelijkingen: L i a i1 x 1 + a i2 x 2 = a i3 De rechten zijn evenwijdig of concurrent als en slechts als de volgende determinant nul is: a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 = 0 a 31 a 32 a 33 Bewijs. De drie rechten L 1, L 2 en L 3 hebben een niet-lege doorsnede als en slechts als het volgende geldt: ranд a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 = ranд a 11 a 12 a 21 a 22 a 31 a 32 a 33 a 31 a 32 Bovendien zijn de rechten evenwijdig als en slechts als de richtingsgetallen (a 11 a 12 ) (a 21 a 22 ) en (a 31, a 32 ) evenredig zijn. ranд a 11 a 12 a 21 a 22 = 1 a 31 a 32 Als de drie rechten L 1, L 2 en L 3 evenwijdig of concurrent zijn, dan is de volgende rang gelijk aan 1 of aan 2. ranд a 11 a 12 a 21 a 22 a 31 a 32 De determinant is dus 0. a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 = 0 a 31 a 32 a 33 28

30 HOOFDSTUK 3. VLAKKE MEETKUNDE 29 Als de determinant 0 is, is de rang van deze matrix kleiner dan 3. ranд a 11 a 12 a 21 a 22 < 3 a 31 a 32 Er zijn dus twee mogelijkheden. Ofwel is de rang 2 en zijn de rechten concurrent, ofwel is de rang 1 en zijn de rechten evenwijdig. EXTRA: concurrentie is affien invariant Stelling 3.3. Stelling van Ceva Zij a, b en c drie affien onafhankelijke punten in A 2 en zij a een punt op de rechte bc, verschillend van b, b een punt op de rechte ac verschillend van c en c een punt op de rechte ab, verschillend van a. Noem nu A = aa, B = bb en C = cc. A, B en C zijn concurrent als en slechts als volgende gelijkheid geldt: (a,b,c)(b,c, a)(c, a,b) = 1 b c a a b c Figuur 3.1: Stelling van Ceva voor de transformatie Bewijs. Er bestaat een affiene transformatie die a op de oorsprong (0, 0) afbeeldt, b op (0, 1) en c op (1, 0). Omdat de ligging van de punten a, b, c ten opzichte van de rechten affien invariant is, alsook de deelverhoudingen, volstaat het om de stelling te bewijzen voor de getransformeerde punten. 1 Dan bestaan er dus een λ, µ en ν uit R tussen 0 en 1 zodat de punten a, b en c als volgt getransformeerd worden. a = (λ, 1 λ) b = (µ, 0) c = (0,ν) 1 Zie stelling 2.21 op pagina 24.

31 HOOFDSTUK 3. VLAKKE MEETKUNDE 30 b c a a b c Figuur 3.2: Stelling van Ceva na de transformatie Omdat we extra informatie hebben over de punten a, b en c, namelijk dat a niet gelijk is aan b, b niet gelijk is aan c en c niet gelijk is aan a weten we het volgende over λ, µ en ν. λ 0 µ 1 ν 0 De vergelijkingen van A, B en C zijn dan de volgende: A B C x 1 x = 0 (1 λ)x 1 λx 2 = 0 λ 1 λ 1 x 1 x = 0 x 1 µx 2 = µ µ 0 1 x 1 x = 0 νx 1 x 2 = ν 0 ν 1 A, B en C zijn nu concurrent als en slechts als de volgende determinant 0 is. 2 We bekijken nu de deelverhoudingen: 2 Zie stelling 3.2. (1 λ) λ 0 1 µ µ = 0 (1 λ)µ(ν 1) + λ(µ 1)ν = 0 ν 1 ν (a a c,b,c) = a b (b b a,c, a) = b c (c c b, a,b) = c a = 1 λ, λ 1 λ, λ = µ, 0 1 µ, 0 = 0, 1 ν 0,ν = λ 1 λ = µ µ 1 = ν 1 ν

32 HOOFDSTUK 3. VLAKKE MEETKUNDE 31 Deze impliceren dezelfde voorwaarde: λ 1 λ µ ν 1 µ 1 ν Bijgevolg is de stelling bewezen. CLARIFY: waarom? = 1 (1 λ)µ(ν 1) + λ(µ 1)ν = 0 Opmerking 3.4. De voorwaarde dat a b, b c en c a gelden zorgen ervoor dat de deelverhoudingen goed gedefinieerd zijn. Stel bijvoobeeld dat a = b geldt (zoals in figuur 3.3), dan is λ nul en (a,b,c) = λ 1 λ bijgevolg niet gedefinieerd. Als de rechten toch evenwijdig of concurrent zijn, dan moet één van de andere twee deelverhoudingen nul zijn. CLARIFY: waarom? b a c b a c Figuur 3.3: Stelling van Ceva zonder de voorwaarden: a b, b c en c a 3.2 Menelaos Stelling 3.5. Stelling van Menelaos Zij a, b en c drie affien onafhankelijke punten in A 2 en zij a een punt op de rechte bc, verschillend van b, b een punt op de rechte ac, verschillend van b en c een punt op de rechte ab, verschillend van a. a, b en c zijn collineair als en slechts als het volgende geldt over de deelverhoudingen: (a,b,c)(b,c, a)(c, a,b) = 1 c b a a c Figuur 3.4: Stelling van Menelaos voor de transformatie b

33 HOOFDSTUK 3. VLAKKE MEETKUNDE 32 b c a a c b Figuur 3.5: Stelling van Menelaos na de transformatie TODO: bewijs Pappus Stelling 3.6. Stelling van Pappus Zij L en L twee verschillende rechten in A 2. Zij x, y en z drie punten op L en x, y en z drie punten op L die allemaal niet tot de doorsnede van L en L behoren. ((xy x y) (yz y z)) xz x z Bewijs. Voor twee rechten zijn er precies twee mogelijkheden. 1. De rechten snijden: L L = {p} Zij H 1 de homothetie met centrum p die x op y afbeeldt en H 2 de homothetie met centrum p die y op z afbeeldt. H 1 beeldt dan y op x af en H 2 beeldt z op y af. 3 Merk nu op dat H 1 en H 2 verwisselbaar zijn. 4 H = H 1 H 2 = H 2 H 1 Nu beeldt H x op z af en z op x. Dit betekent precies dat xz en zx parallel zijn. y x z p y x z Figuur 3.6: Stelling van Pappus voor snijdende rechten 2. De rechten zijn evenwijdig: L L Zij T 1 de translatie die x afbeeldt op y en T 2 de translatie die y afbeeldt op z. T 1 beeldt dan y 3 Zie lemma 2.32 op pagina Zie stelling 2 op pagina 19.

34 HOOFDSTUK 3. VLAKKE MEETKUNDE 33 af op x en T 2 beeldt z af op y. 5 Merk nu op dat T 1 en T 2 verwisselbaar zijn. 6 T = T 1 T 2 = T 2 T 1 Nu beeldt T x op z af en z op x. Dit betekent precies dat xz en zx parallel zijn. y x z z x y Figuur 3.7: Stelling van Pappus voor evenwijdige rechten 3.4 Desargues Stelling 3.7. Stelling van Desargues Zij a, b en c drie affien onafhankelijke punten en a, b en c drie affien onafhankelijke punten, beide in A 2. ((ab a b ) (ac a c ) (bc b c )) aa,bb en cc zijn concurrent of parallel Bewijs. We mogen ervan uitgaan dat de rechten aa en bb verschillend zijn (anders kunnen we de punten gewoon hernoemen om hetzelfde te bekomen). Er zijn dan nog twee mogelijkheden. 1. aa en bb zijn evenwijdig: aa bb Zij T de translatie die a op a afbeeldt, dan zal T b op b afbeelden. 7 T zal echter ook bc op b c afbeelden en ac op a c. De doorsnede van b c en a c is dan c en bijgevolg wordt c op c afgebeeldt door T. Dit betekent precies dat cc en aa evenwijdig zijn. b b c c a a Figuur 3.8: Stelling van Desargues voor evenwijdige rechten 2. aa en bb snijden: aa bb = {p} Zij H de homothetie die a op a afbeeldt, dan zal H b op b afbeelden. 8 H zal echter ook bc op b c afbeelden en ac op a c. De doorsnede van b c en a c is dan c en bijgevolg wordt c op c afgebeeldt door T. Dit betekent precies dat aa, bb en cc concurrent zijn. 5 Zie lemma 2.31 op pagina Zie stelling 2 op pagina Zie lemma 2.31 op pagina Zie lemma 2.32 op pagina 27.

Affiene ruimten. Oefeningen op hoofdstuk Basistellingen

Affiene ruimten. Oefeningen op hoofdstuk Basistellingen Oefeningen op hoofdstuk Affiene ruimten. Basistellingen Oefening.. Er zijn maar een eindig aantal lineaire afbeeldingen op een eindigdimensionale vectorruimte F n q over een eindig veld F q. Tel het aantal

Nadere informatie

Aanvullingen bij Hoofdstuk 6

Aanvullingen bij Hoofdstuk 6 Aanvullingen bij Hoofdstuk 6 We veralgemenen eerst Stelling 6.4 tot een willekeurige lineaire transformatie tussen twee vectorruimten en de overgang naar twee nieuwe basissen. Stelling 6.4. Zij A : V W

Nadere informatie

Ruimtemeetkunde deel 1

Ruimtemeetkunde deel 1 Ruimtemeetkunde deel 1 1 Punten We weten reeds dat Π 0 het meetkundig model is voor de vectorruimte R 2. We definiëren nu op dezelfde manier E 0 als meetkundig model voor de vectorruimte R 3. De elementen

Nadere informatie

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I Theorie Opgave 1. In deze opgave wordt gevraagd om een aantal argumenten of overgangen uit de cursusnota s in detail te verklaren. In delen (a) (b) peilen we naar

Nadere informatie

Hints en antwoorden bij de vragen van de cursus Lineaire Algebra en Meetkunde

Hints en antwoorden bij de vragen van de cursus Lineaire Algebra en Meetkunde Hints en antwoorden bij de vragen van de cursus Lineaire Algebra en Meetkunde Ik heb de vragen die in de nota s staan en de vragen van de samenvattingen samengebracht in deze tekst en voorzien van hints

Nadere informatie

Aanvullingen bij Hoofdstuk 8

Aanvullingen bij Hoofdstuk 8 Aanvullingen bij Hoofdstuk 8 8.5 Definities voor matrices De begrippen eigenwaarde eigenvector eigenruimte karakteristieke veelterm en diagonaliseerbaar worden ook gebruikt voor vierkante matrices los

Nadere informatie

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN ANALYTISCHE MEETKUNDE I. 1. Theorie

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN ANALYTISCHE MEETKUNDE I. 1. Theorie EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN ANALYTISCHE MEETKUNDE I MAANDAG 17 JANUARI 2011 1. Theorie Opgave 1. (a) In Voorbeelden 2.1.17 (7) wordt gesteld dat de maximale lineair onafhankelijke deelverzamelingen van

Nadere informatie

Jordan normaalvorm. Hoofdstuk 7

Jordan normaalvorm. Hoofdstuk 7 Hoofdstuk 7 Jordan normaalvorm Zoals we zagen hangt de matrix die behoort bij een lineaire transformatie af van de keuze van een basis voor de ruimte In dit hoofdstuk buigen we ons over de vraag of er

Nadere informatie

Lineaire Algebra. Bovendriehoeks- en onderdriehoeks vorm: onder (boven) elke leidende term staan enkel nullen

Lineaire Algebra. Bovendriehoeks- en onderdriehoeks vorm: onder (boven) elke leidende term staan enkel nullen Lineaire Algebra Hoofdstuk 1: Stelsels Gelijkwaardige stelsels: stelsels met gelijke oplv Elementaire rijbewerkingen: 1. van plaats wisselen 2. externe vermenigvuldiging 3. interne optelling (2. en 3.:

Nadere informatie

Wat verstaan we onder elementaire meetkunde?

Wat verstaan we onder elementaire meetkunde? Wat verstaan we onder elementaire meetkunde? Er zijn veel boeken met de titel 'Elementaire Meetkunde'. Niet alle auteurs verstaan hieronder hetzelfde. Dit boek behandelt in de eerste 1 hoofdstukken de

Nadere informatie

Matrixalgebra (het rekenen met matrices)

Matrixalgebra (het rekenen met matrices) Matrixalgebra (het rek met matrices Definitie A a a n a a n a m a mn is e (m n-matrix Hierbij is m het aantal rij van A n het aantal kolomm (m n noemt m de afmeting( van de matrix A We noter vaak kortweg

Nadere informatie

ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Voorbeeldtoetsen Lineaire Algebra Deliverable 3.10 Henk van der Kooij ONBETWIST Deliverable 3.

ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Voorbeeldtoetsen Lineaire Algebra Deliverable 3.10 Henk van der Kooij ONBETWIST Deliverable 3. ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Voorbeeldtoetsen Lineaire Algebra Deliverable 3.10 Henk van der Kooij ONBETWIST Deliverable 3.8 ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Inleiding

Nadere informatie

Examen Lineaire Algebra en Meetkunde Tweede zit (13:30-17:30)

Examen Lineaire Algebra en Meetkunde Tweede zit (13:30-17:30) Examen Lineaire Algebra en Meetkunde Tweede zit 2016-2017 (13:30-17:30) 1 Deel gesloten boek (theorie) (5.5pt) - indienen voor 14u30 (0.5pt) Geef de kleinste kwadratenoplossing van het stelsel AX = d,

Nadere informatie

Stelsels Vergelijkingen

Stelsels Vergelijkingen Hoofdstuk 5 Stelsels Vergelijkingen Eén van de motiverende toepassingen van de lineaire algebra is het bepalen van oplossingen van stelsels lineaire vergelijkingen. De belangrijkste techniek bestaat uit

Nadere informatie

Antwoorden op de theoretische vragen in de examen voorbereiding

Antwoorden op de theoretische vragen in de examen voorbereiding Antwoorden op de theoretische vragen in de examen voorbereiding Theorie vraag Zij A een m n-matrix. Geef het verband tussen de formule voor de dimensie d van een niet-strijdig stelsel, d = n rang (A) (zie

Nadere informatie

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Afdeling Kwantitatieve Economie

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Afdeling Kwantitatieve Economie FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Afdeling Kwantitatieve Economie Lineaire Algebra, tentamen Uitwerkingen vrijdag 4 januari 0, 9 uur Gebruik van een formuleblad of rekenmachine is niet toegestaan. De

Nadere informatie

Tentamen Lineaire Algebra 1 (Wiskundigen)

Tentamen Lineaire Algebra 1 (Wiskundigen) Tentamen Lineaire Algebra Wiskundigen Donderdag, 23 januari 24,.-3. Geen rekenmachines. Motiveer elk antwoord.. Voor alle reële getallen a definiëren we de matrix C a als a C a = a 2. a Verder definiëren

Nadere informatie

Lineaire algebra en kegelsneden. Cursus voor de vrije ruimte

Lineaire algebra en kegelsneden. Cursus voor de vrije ruimte Lineaire algebra en kegelsneden Liliane Van Maldeghem Hendrik Van Maldeghem Cursus voor de vrije ruimte 2 Hoofdstuk Reële vectorruimten. De reële vectorruimte van de reële n-tallen Definitie Een reëel

Nadere informatie

Lineaire Algebra C 2WF09

Lineaire Algebra C 2WF09 Lineaire Algebra C 2WF09 College: Instructie: L. Habets HG 8.09, Tel. 4230, Email: l.c.g.j.m.habets@tue.nl H.A. Wilbrink HG 9.49, Tel. 2783, E-mail: h.a.wilbrink@tue.nl http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2wf09

Nadere informatie

Bilineaire Vormen. Hoofdstuk 9

Bilineaire Vormen. Hoofdstuk 9 Hoofdstuk 9 Bilineaire Vormen In dit hoofdstuk beschouwen we bilineaire vormen op een vectorruimte V nader. Dat doen we onder andere om in het volgende hoofdstuk de begrippen afstand en lengte in een vectorruimte

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.3 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds06 Technische Universiteit Eindhoven college 8 J.Keijsper

Nadere informatie

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1A. maandag 16 december 2002, b. Bepaal een basis voor de rijruimte en voor de kolomruimte van A.

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1A. maandag 16 december 2002, b. Bepaal een basis voor de rijruimte en voor de kolomruimte van A. TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1A maandag 16 december 2002, 1000-1200 Coördinaten zijn gegeven tov een standaardbasis in R n 1 De matrix A en de vector b R 4 zijn gegeven door 1 0 1 2 0 1 1 4 3 2 A =, b = 0

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9. email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/ds6 Technische Universiteit Eindhoven college 8 J.Keijsper (TUE)

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9. email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/ds6 Technische Universiteit Eindhoven college 9 J.Keijsper (TUE)

Nadere informatie

Tweede huiswerkopdracht Lineaire algebra 1 Uitwerking en opmerkingen

Tweede huiswerkopdracht Lineaire algebra 1 Uitwerking en opmerkingen Tweede huiswerkopdracht Lineaire algebra 1 en opmerkingen November 10, 2009 Opgave 1 Gegeven een vectorruimte V met deelruimtes U 1 en U 2. Als er geldt dim U 1 = 7, dimu 2 = 9, en dim(u 1 U 2 ) = 4, wat

Nadere informatie

UITWERKINGEN 1 2 C : 2 =

UITWERKINGEN 1 2 C : 2 = UITWERKINGEN. De punten A, B, C, D in R zijn gegeven door: A : 0, B : Zij V het vlak door de punten A, B, C. C : D : (a) ( pt) Bepaal het oppervlak van de driehoek met hoekpunten A, B, C. Oplossing: De

Nadere informatie

Samenvatting theorie Meetkunde I

Samenvatting theorie Meetkunde I Meetkunde I Tweede bachelor wiskunde Samenvatting theorie Meetkunde I Auteurs: Stijn CAMBIE 1 samenvatting bewijzen (stelling 17) Zij p, q 2 punten van A n, zij {v 1, v 2 v n } een basis van T p A n en

Nadere informatie

Inversie. Hector Mommaerts

Inversie. Hector Mommaerts Inversie Hector Mommaerts 2 Hoofdstuk 1 Definities en constructies 1.1 Definitie We weten hoe we een punt moeten spiegelen rond een rechte. We gaan nu kijken hoe we een punt spiegelen rond een cirkel.

Nadere informatie

Lineaire afbeeldingen

Lineaire afbeeldingen Les 2 Lineaire afbeeldingen Als een robot bij de robocup (het voetbaltoernooi voor robots een doelpunt wil maken moet hij eerst in de goede positie komen, d.w.z. geschikt achter de bal staan. Hiervoor

Nadere informatie

Lineaire afbeeldingen

Lineaire afbeeldingen Hoofdstuk 4 Lineaire afbeeldingen In de algebra spelen naast algebraïsche structuren zelf ook de afbeeldingen ertussen die (een deel van de structuur bewaren, een belangrijke rol Voor vectorruimten zijn

Nadere informatie

INLEIDING TOT DE HOGERE WISKUNDE

INLEIDING TOT DE HOGERE WISKUNDE INLEIING TOT E HOGERE WISKUNE EEL 2: Analyse van reële functies van meerdere reële veranderlijken Arno KUIJLAARS Stefaan POETS epartement Wiskunde, Katholieke Universiteit Leuven, Celestijnenlaan 2 B,

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Lineaire Algebra voor W 2Y650 Lineaire Algebra voor W 2Y650 Docent: L. Habets HG 8.09, Tel: 040-2474230, Email: l.c.g.j.m.habets@tue.nl http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2y650 1 Herhaling: opspansel De vectoren v 1,..., v k V spannen

Nadere informatie

Determinanten. , dan is det A =

Determinanten. , dan is det A = Determinanten We hebben al gezien : ( a b Definitie Als A c d, dan is det A a c b d ad bc Als A een ( -matrix is, dan geldt : A is inverteerbaar det A 0 Definitie Als A (a ij een (m n-matrix is, dan is

Nadere informatie

Wiskunde voor relativiteitstheorie

Wiskunde voor relativiteitstheorie Wiskunde voor relativiteitstheorie HOVO Utrecht Les 1: Goniometrie en vectoren Dr. Harm van der Lek vdlek@vdlek.nl Natuurkunde hobbyist Overzicht colleges 1. College 1 1. Goniometrie 2. Vectoren 2. College

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.31 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds06 Technische Universiteit Eindhoven college 4 J.Keijsper

Nadere informatie

Toepassingen op differentievergelijkingen

Toepassingen op differentievergelijkingen Toepassingen op differentievergelijkingen We beschouwen lineaire differentievergelijkingen of lineaire recurrente betrekkingen van de vorm a 0 y k+n + a y k+n + + a n y k+ + a n y k = z k, k = 0,,, Hierbij

Nadere informatie

Een korte beschrijving van de inhoud

Een korte beschrijving van de inhoud Een korte beschrijving van de inhoud Lineaire algebra maakt een betrekkelijk eenvoudige behandeling van de meetkunde in een vlak of de ruimte mogelijk. Omgekeerd illustreren meetkundige toepassingen op

Nadere informatie

Ruimtemeetkunde. (

Ruimtemeetkunde. ( Ruimtemeetkunde (http://wwwboredpandacom/3d-lines-notepad-drawings-5-years-old-joao-carvalho/) ) Herhaling a) Grondbegrippen en notaties In de ruimtemeetkunde zijn de bouwstenen punten, rechten en vlakken

Nadere informatie

Eigenschappen en Axioma s van de E 6 -meetkunde

Eigenschappen en Axioma s van de E 6 -meetkunde Faculteit Wetenschappen Vakgroep Wiskunde Eigenschappen en Axioma s van de E 6 -meetkunde Magali Victoor Promotor: Prof. dr. Hendrik Van Maldeghem Masterproef ingediend tot het behalen van de academische

Nadere informatie

Kies voor i een willekeurige index tussen 1 en r. Neem het inproduct van v i met de relatie. We krijgen

Kies voor i een willekeurige index tussen 1 en r. Neem het inproduct van v i met de relatie. We krijgen Hoofdstuk 95 Orthogonaliteit 95. Orthonormale basis Definitie 95.. Een r-tal niet-triviale vectoren v,..., v r R n heet een orthogonaal stelsel als v i v j = 0 voor elk paar i, j met i j. Het stelsel heet

Nadere informatie

Eigenwaarden en Diagonaliseerbaarheid

Eigenwaarden en Diagonaliseerbaarheid Hoofdstuk 3 Eigenwaarden en Diagonaliseerbaarheid 31 Diagonaliseerbaarheid Zoals we zagen hangt de matrix die behoort bij een lineaire transformatie af van de keuze van een basis voor de ruimte In dit

Nadere informatie

Lineaire algebra I (wiskundigen)

Lineaire algebra I (wiskundigen) Lineaire algebra I (wiskundigen) Toets, donderdag 22 oktober, 2009 Oplossingen (1) Zij V het vlak in R 3 door de punten P 1 = (1, 2, 1), P 2 = (0, 1, 1) en P 3 = ( 1, 1, 3). (a) Geef een parametrisatie

Nadere informatie

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1 donderdag 23 december 2004,

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1 donderdag 23 december 2004, TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA donderdag december 004, 0.00-.00 Bij elke vraag dient een berekening of motivering worden opgeschreven. Het tentamen bestaat uit twee gedeelten: de eerste drie opgaven betreffen

Nadere informatie

Unitaire en Hermitese transformaties

Unitaire en Hermitese transformaties Hoofdstuk 11 Unitaire en Hermitese transformaties We beschouwen vervolgens lineaire transformaties van reële en complexe inproductruimten die aan extra eigenschappen voldoen die betrekking hebben op het

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.3 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds6 Technische Universiteit Eindhoven college 5 J.Keijsper (TUE)

Nadere informatie

Wiskunde voor relativiteitstheorie

Wiskunde voor relativiteitstheorie Wiskunde voor relativiteitstheorie Utrecht Les : Goniometrie en vectoren Dr. Harm van der Lek vdlek@vdlek.nl Natuurkunde hobbyist verzicht colleges. College. Goniometrie 2. Vectoren 2. College 2. Matrixen

Nadere informatie

Vectorruimten en lineaire afbeeldingen tussen vectorruimten

Vectorruimten en lineaire afbeeldingen tussen vectorruimten Hoofdstuk 3 Vectorruimten en lineaire afbeeldingen tussen vectorruimten 3.1 Vectorruimte : definitie en voorbeelden R DEFINITIE 3.1 vectorruimte Een vectorruimte of lineaire ruimte over een veld F is een

Nadere informatie

Examenvragen eerste zittijd academiejaar Vraag 1 (op 6 punten) Gegeven:

Examenvragen eerste zittijd academiejaar Vraag 1 (op 6 punten) Gegeven: Examenvragen eerste zittijd academiejaar 2010-2011 Vraag 1 (op 6 punten) de vectorruimte V = {A R 3 3 tr(a) = 0 en a 12 = a 21, a 13 = a 32, a 23 = a 31 }; de afbeelding T : V V, A A T A. (1) Toon aan

Nadere informatie

Dualiteit. Raymond van Bommel. 6 april 2010

Dualiteit. Raymond van Bommel. 6 april 2010 Dualiteit Raymond van Bommel 6 april 2010 1 Inleiding Op veel manieren kan meetkunde worden bedreven. De bekendste en meest gebruikte meetkunde is de Euclidische meetkunde. In dit artikel gaan we kijken

Nadere informatie

Analytische Meetkunde. Lieve Houwaer, Unit informatie, team wiskunde

Analytische Meetkunde. Lieve Houwaer, Unit informatie, team wiskunde Analytische Meetkunde Lieve Houwaer, Unit informatie, team wiskunde . VECTOREN EN RECHTEN.. Vectoren... Het vectorbegrip De verzameling punten van het vlak noteren we door π. Kies in het vlak π een vast

Nadere informatie

Pascal en de negenpuntskegelsnede

Pascal en de negenpuntskegelsnede Pascal en de negenpuntskegelsnede De zijden van driehoek ABC hierboven vatten we op als lijnen en niet als lijnstukken. De middens van de lijnstukken AB, BC en CA zijn D, E en F. De middens van de lijnstukken

Nadere informatie

Vierde huiswerkopdracht Lineaire algebra 1

Vierde huiswerkopdracht Lineaire algebra 1 Vierde huiswerkopdracht Lineaire algebra December, 00 Opgave : Voor positieve gehele getallen m, n schrijven we Mat(m n, R) voor de vectorruimte van alle m n matrices, met de gebruikelijke optelling en

Nadere informatie

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4 Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4 Hoofdstuk 5, Eigenwaarden en eigenvectoren 5.1; Eigenvectoren en eigenwaarden Definitie: Een eigenvector van een n x n matrix A is een niet nulvector x zodat Ax

Nadere informatie

Tentamen lineaire algebra voor BWI dinsdag 17 februari 2009, uur.

Tentamen lineaire algebra voor BWI dinsdag 17 februari 2009, uur. Vrije Universiteit Amsterdam Faculteit der Exacte Wetenschappen Afdeling Wiskunde Tentamen lineaire algebra voor BWI dinsdag 7 februari 9, 8.-.5 uur. ELK ANTWOORD DIENT TE WORDEN BEARGUMENTEERD. Er mogen

Nadere informatie

UITWERKINGEN d. Eliminatie van a geeft d. Eliminatie van b,

UITWERKINGEN d. Eliminatie van a geeft d. Eliminatie van b, UITWERKINGEN 1. Gegeven in R 3 zijn de punten P = (1, 1, ) t en Q = ( 2,, 1) t en het vlak V gegeven door de vergelijking 2x 1 x 2 + x 3 = 1. Zij l de lijn door P loodrecht op V en m de lijn door Q loodrecht

Nadere informatie

Basiskennis lineaire algebra

Basiskennis lineaire algebra Basiskennis lineaire algebra Lineaire algebra is belangrijk als achtergrond voor lineaire programmering, omdat we het probleem kunnen tekenen in de n-dimensionale ruimte, waarbij n gelijk is aan het aantal

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.31 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds06 Technische Universiteit Eindhoven college 11 J.Keijsper

Nadere informatie

héöéäëåéçéå=~äë=ãééíâìåçáöé=éä~~íëéå=ãéí=`~äêá= = hçéå=píìäéåë= = = = = = = =

héöéäëåéçéå=~äë=ãééíâìåçáöé=éä~~íëéå=ãéí=`~äêá= = hçéå=píìäéåë= = = = = = = = héöéäëåéçéå~äëãééíâìåçáöééä~~íëéåãéí`~äêá hçéåpíìäéåë De algemene vergelijking van een kegelsnede is van de vorm : 2 2 ax by 2cxy 2dx 2ey f 0 met a, b, c, d, e, f + + + + +. Indien je vijf punten van een

Nadere informatie

Tentamen lineaire algebra voor BWI maandag 15 december 2008, uur.

Tentamen lineaire algebra voor BWI maandag 15 december 2008, uur. Vrije Universiteit Amsterdam Faculteit der Exacte Wetenschappen Afdeling Wiskunde Tentamen lineaire algebra voor BWI maandag 5 december 8, 5.5-8. uur. ELK ANTWOORD DIENT TE WORDEN BEARGUMENTEERD. Er mogen

Nadere informatie

Vlakke Meetkunde Ruimtemeetkunde. Meetkunde. 1 december 2012. Meetkunde

Vlakke Meetkunde Ruimtemeetkunde. Meetkunde. 1 december 2012. Meetkunde Vlakke Ruimtemeetkunde 1 december 2012 Vlakke Ruimtemeetkunde 1 Vlakke Vectoren Vergelijking van een rechte 2 Ruimtemeetkunde Vectoren Vergelijking van een vlak Vergelijkingen van een rechte Vlakke Ruimtemeetkunde

Nadere informatie

Uitwerkingen Lineaire Algebra I (wiskundigen) 22 januari, 2015

Uitwerkingen Lineaire Algebra I (wiskundigen) 22 januari, 2015 Uitwerkingen Lineaire Algebra I (wiskundigen) januari, 5 In deze uitwerkingen is hier en daar een berekening weggelaten (bijvoorbeeld het bepalen van de kern van een matrix) die uiteraard op het tentamen

Nadere informatie

Examenvragen Meetkunde en lineaire algebra Eerste examenperiode

Examenvragen Meetkunde en lineaire algebra Eerste examenperiode Examenvragen Meetkunde en lineaire algebra Eerste examenperiode 2008-2009 Door rotatie van de rechte r die bepaald wordt door de punten P(3, 1, 2) en Q(1, 1, 2) omheen de rechte s die gaat door het punt

Nadere informatie

KU Leuven. Algebra. Notities. Tom Sydney Kerckhove

KU Leuven. Algebra. Notities. Tom Sydney Kerckhove KU Leuven Algebra Notities Tom Sydney Kerckhove Gestart 23 september 2014 Gecompileerd 28 oktober 2014 Inhoudsopgave 1 Verzamelingen 3 1.1 Basisbegrippen....................................... 3 1.2 De

Nadere informatie

Coëfficiënten matrix = matrix waarin de rechterkolom geen oplossing van de vergelijking is. 1. Lineair systeem = Stelsel van lineaire vergelijkingen

Coëfficiënten matrix = matrix waarin de rechterkolom geen oplossing van de vergelijking is. 1. Lineair systeem = Stelsel van lineaire vergelijkingen Hoofdstuk 1 Vectoren dik gedrukt, scalairen normaal en Matrices in hoofdletters Vector = een pijl in R n. Een vector heeft een grootte en een richting. Dit in tegenstelling tot een coördinaat, dat slechts

Nadere informatie

(2) Stel een parametervoorstelling op van de doorsnijdingskromme van sfeer en cilinder in de voorkeurpositie.

(2) Stel een parametervoorstelling op van de doorsnijdingskromme van sfeer en cilinder in de voorkeurpositie. Vraag op 5 punten de sfeer met middelpunt in,, 4 en straal 6; de omwentelingscilinder met straal 6 en als as de rechte door,, met richtingsvector,, Bepaal een affiene transformatie of een coördinatentransformatie,

Nadere informatie

Ter Leering ende Vermaeck

Ter Leering ende Vermaeck Ter Leering ende Vermaeck 15 december 2011 1 Caleidoscoop 1. Geef een relatie op Z die niet reflexief of symmetrisch is, maar wel transitief. 2. Geef een relatie op Z die niet symmetrisch is, maar wel

Nadere informatie

Lineaire Algebra Een Samenvatting

Lineaire Algebra Een Samenvatting Lineaire Algebra Een Samenvatting Definitie: Een (reële) vectorruimte is een verzameling V voorzien van een additieve en multiplicatieve operatie, zodat (a) u V en v V u + v V, (1) u + v = v + u voor alle

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.31 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds06 Technische Universiteit Eindhoven college 3 J.Keijsper

Nadere informatie

Hoofdstuk 9. Vectorruimten. 9.1 Scalairen

Hoofdstuk 9. Vectorruimten. 9.1 Scalairen Hoofdstuk 9 Vectorruimten 9.1 Scalairen In de lineaire algebra tot nu toe, hebben we steeds met reële getallen als coëfficienten gewerkt. Niets houdt ons tegen om ook matrices, lineaire vergelijkingen

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.3 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds6 Technische Universiteit Eindhoven college 6 J.Keijsper (TUE)

Nadere informatie

1. Vectoren in R n. y-as

1. Vectoren in R n. y-as 1. Vectoren in R n Vectoren en hun meetkundige voorstelling. Een vector in R n is een rijtje (a 1, a 2,..., a n ) van reële getallen. De getallen a i heten de coördinaten van de vector. In het speciale

Nadere informatie

II.3 Equivalentierelaties en quotiënten

II.3 Equivalentierelaties en quotiënten II.3 Equivalentierelaties en quotiënten Een belangrijk begrip in de wiskunde is het begrip relatie. Een relatie op een verzameling is een verband tussen twee elementen uit die verzameling waarbij de volgorde

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.3 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds6 Technische Universiteit Eindhoven college 2 J.Keijsper (TUE)

Nadere informatie

Dossier 4 VECTOREN. Dr. Luc Gheysens. bouwstenen van de lineaire algebra

Dossier 4 VECTOREN. Dr. Luc Gheysens. bouwstenen van de lineaire algebra Dossier 4 VECTOREN bouwstenen van de lineaire algebra Dr. Luc Gheysens 1 Coördinaat van een vector In het vlak π 0 is het punt O de oorsprong en de punten E 1 en E 2 zijn zodanig gekozen dat OE 1 OE 2

Nadere informatie

Geadjungeerde en normaliteit

Geadjungeerde en normaliteit Hoofdstuk 12 Geadjungeerde en normaliteit In het vorige hoofdstuk werd bewezen dat het voor het bestaan van een orthonormale basis bestaande uit eigenvectoren voldoende is dat T Hermites is (11.17) of

Nadere informatie

More points, lines, and planes

More points, lines, and planes More points, lines, and planes Make your own pictures! 1. Lengtes en hoeken In het vorige college hebben we het inwendig product (inproduct) gedefinieerd. Aan de hand daarvan hebben we ook de norm (lengte)

Nadere informatie

Tentamen Lineaire Algebra UITWERKINGEN

Tentamen Lineaire Algebra UITWERKINGEN Tentamen Lineaire Algebra 29 januari 29, 3:3-6:3 uur UITWERKINGEN Gegeven een drietal lijnen in R 3 in parametervoorstelling, l : 2, m : n : ν (a (/2 pt Laat zien dat l en m elkaar kruisen (dat wil zeggen

Nadere informatie

Dimensie van een deelruimte en rang van een matrix

Dimensie van een deelruimte en rang van een matrix Dimensie van een deelruimte en rang van een matrix Definitie (Herinnering) Een basis voor een deelruimte H van R n is een lineair onafhankelijke verzameling vectoren die H opspant. Notatie Een basis van

Nadere informatie

Vectormeetkunde in R 3

Vectormeetkunde in R 3 Vectormeetkunde in R Definitie. Een punt in R wordt gegeven door middel van drie coördinaten : P = (x, y, z). Een lijnstuk tussen twee punten P en Q voorzien van een richting noemen we een pijltje. Notatie

Nadere informatie

Vectorruimten en deelruimten

Vectorruimten en deelruimten Vectorruimten en deelruimten We hebben al uitgebreid kennis gemaakt met de vectorruimte R n We zullen nu zien dat R n slechts een speciaal geval vormt van het (veel algemenere begrip vectorruimte : Definitie

Nadere informatie

KU Leuven. Algebra. Notities. Tom Sydney Kerckhove. met dank aan: Katelijne Caerts Eline van der Auwera Anneleen Truijen

KU Leuven. Algebra. Notities. Tom Sydney Kerckhove. met dank aan: Katelijne Caerts Eline van der Auwera Anneleen Truijen KU Leuven Algebra Notities Tom Sydney Kerckhove met dank aan: Katelijne Caerts Eline van der Auwera Anneleen Truijen Gestart 23 september 2014 Gecompileerd 1 juni 2015 Inhoudsopgave 1 Verzamelingen 6 1.1

Nadere informatie

Zomercursus Wiskunde. Rechten en vlakken (versie 14 augustus 2008)

Zomercursus Wiskunde. Rechten en vlakken (versie 14 augustus 2008) Katholieke Universiteit Leuven September 2008 Rechten en vlakken (versie 14 augustus 2008) 2 Rechten en vlakken Inleiding In deze module behandelen we de theorie van rechten en vlakken in de driedimensionale

Nadere informatie

Tentamen lineaire algebra 2 18 januari 2019, 10:00 13:00 Uitwerkingen (schets)

Tentamen lineaire algebra 2 18 januari 2019, 10:00 13:00 Uitwerkingen (schets) Tentamen lineaire algebra 8 januari 9, : : Uitwerkingen (schets) Opgave. ( + punten) Gegeven is de matrix ( ) A =. (a) Bepaal een diagonaliseerbare matrix D en een nilpotente matrix N zodanig dat A = N

Nadere informatie

Ruimtewiskunde. college. De determinant en lineaire afbeeldingen. Vandaag. De determinant van een matrix. Toepassing: oppervlakte en inhoud

Ruimtewiskunde. college. De determinant en lineaire afbeeldingen. Vandaag. De determinant van een matrix. Toepassing: oppervlakte en inhoud college 6 en lineaire collegejaar college build slides Vandaag : : : : 6-7 6 9 juni 27 3 2 3 van een matrix Toepassing: oppervlakte en inhoud.6-7[6] vandaag van de 2 2-matrix a b c d is gelijk aan ad bc.

Nadere informatie

Driehoeksongelijkheid en Ravi (groep 1)

Driehoeksongelijkheid en Ravi (groep 1) Driehoeksongelijkheid en Ravi (groep 1) Trainingsdag 3, april 009 Driehoeksongelijkheid Driehoeksongelijkheid Voor drie punten in het vlak A, B en C geldt altijd dat AC + CB AB. Gelijkheid geldt precies

Nadere informatie

Eerste deeltentamen Lineaire Algebra A

Eerste deeltentamen Lineaire Algebra A Eerste deeltentamen Lineaire Algebra A 8 november 2011, 13u30-16u30 Bij dit tentamen mag het dictaat niet gebruikt worden. Schrijf op elk vel je naam, studnr en naam practicumleider (Victor Blasjo, Esther

Nadere informatie

Oefeningen analytische meetkunde

Oefeningen analytische meetkunde Oefeningen analytische meetkunde ) orte herhaling. Zij gegeven twee vectoren P en Q. Bewijs dat de loodrechte projectie P' van P op Q gegeven wordt door: PQQ P'. Q. De cirkel c y 4y wordt gespiegeld om

Nadere informatie

x = b 1 x 1 , b = x n b m i,j=1,1 en een vector [x j] n j=1 m n a i,j x j j=1 i=1

x = b 1 x 1 , b = x n b m i,j=1,1 en een vector [x j] n j=1 m n a i,j x j j=1 i=1 WIS9 9 Matrixrekening 9 Vergelijkingen Stelsels lineaire vergelijkingen Een stelsel van m lineaire vergelijkingen in de n onbekenden x, x 2,, x n is een stelsel vergelijkingen van de vorm We kunnen dit

Nadere informatie

Lineaire afbeeldingen

Lineaire afbeeldingen Hoofdstuk 2 Lineaire afbeeldingen 21 Inleiding Een afbeelding f van een verzameling V naar een verzameling W is een regel die aan ieder element v van V een element f(v) van W toevoegt maw een generalisatie

Nadere informatie

Bekijk nog een keer het stelsel van twee vergelijkingen met twee onbekenden x en y: { De tweede vergelijking van de eerste aftrekken geeft:

Bekijk nog een keer het stelsel van twee vergelijkingen met twee onbekenden x en y: { De tweede vergelijking van de eerste aftrekken geeft: Determinanten Invoeren van het begrip determinant Bekijk nog een keer het stelsel van twee vergelijkingen met twee onbekenden x en y: { a x + b y = c a 2 a 2 x + b 2 y = c 2 a Dit levert op: { a a 2 x

Nadere informatie

We beginnen met de eigenschappen van de gehele getallen.

We beginnen met de eigenschappen van de gehele getallen. II.2 Gehele getallen We beginnen met de eigenschappen van de gehele getallen. Axioma s voor Z De gegevens zijn: (a) een verzameling Z; (b) elementen 0 en 1 in Z; (c) een afbeelding +: Z Z Z, de optelling;

Nadere informatie

Vincent van der Noort Scoop vult de gaten in onze kennis... Het gevoel van eigenwaarden van David J. Griffith

Vincent van der Noort Scoop vult de gaten in onze kennis... Het gevoel van eigenwaarden van David J. Griffith Scoop februari 2003 Scoop vult de gaten Vincent van der Noort Scoop vult de gaten in onze kennis... Het gevoel van eigenwaarden van David J. Griffith De wiskundigen onder jullie zal de naam waarschijnlijk

Nadere informatie

College WisCKI. Albert Visser. 16 januari, Department of Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University. Loodrechte Projectie

College WisCKI. Albert Visser. 16 januari, Department of Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University. Loodrechte Projectie College WisCKI Albert Visser Department of Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University 16 januari, 2012 1 Overview 2 Overview 2 Overview 2 Overview 3 Zij V een deelruimte met basis v 1,..., v k.

Nadere informatie

Hoofdstuk 1. Inleiding. Lichamen

Hoofdstuk 1. Inleiding. Lichamen Hoofdstuk 1 Lichamen Inleiding In Lineaire Algebra 1 en 2 heb je al kennis gemaakt met de twee belangrijkste begrippen uit de lineaire algebra: vectorruimte en lineaire afbeelding. In dit hoofdstuk gaan

Nadere informatie

Symmetrische sudoku s

Symmetrische sudoku s Faculteit Wetenschappen Vakgroep Wiskunde Symmetrische sudoku s Bachelor Project II Lobke Van Impe Promotor: Geertrui Van de Voorde Academiejaar 2011-2012 Inhoudsopgave 1 Inleiding 2 2 Gerechte designs

Nadere informatie

M1 Wiskundig taalgebruik en notaties

M1 Wiskundig taalgebruik en notaties M1 Wiskundig taalgebruik en notaties Verzamelingenleer Verzameling = aantal objecten samengebracht tot een geheel - Lege verzameling = verzameling die geen elementen bevat A = - Singleton verzameling =

Nadere informatie

De dimensie van een deelruimte

De dimensie van een deelruimte De dimensie van een deelruimte Een deelruimte van R n is een deelverzameling die op zichzelf ook een vectorruimte is. Ter herinnering : Definitie. Een deelverzameling H van R n heet een deelruimte van

Nadere informatie

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 2 dinsdag 3 april 2007,

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 2 dinsdag 3 april 2007, TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 2 dinsdag 3 april 2007, 000-300 Bij elke vraag dient een berekening of mo- Dit tentamen bestaat uit vijf opgaven tivering te worden opgeschreven Grafische en programmeerbare rekenmachines

Nadere informatie

FLIPIT 5. (a i,j + a j,i )d i d j = d j + 0 = e d. i<j

FLIPIT 5. (a i,j + a j,i )d i d j = d j + 0 = e d. i<j FLIPIT JAAP TOP Een netwerk bestaat uit een eindig aantal punten, waarbij voor elk tweetal ervan gegeven is of er wel of niet een verbinding is tussen deze twee. De punten waarmee een gegeven punt van

Nadere informatie

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST Lineaire Algebra voor ST docent: Judith Keijsper TUE, HG 9.3 email: J.C.M.Keijsper@tue.nl studiewijzer: http://www.win.tue.nl/wsk/onderwijs/2ds6 Technische Universiteit Eindhoven college J.Keijsper (TUE)

Nadere informatie