Tantárgy azonosító adatok
1. A tárgy címe Bevezetés az algebrába 2
2. A tárgy angol címe Introduction to Algebra 2
3. Heti óraszámok (ea + gy + lab) és a félévvégi követelmény típusa 4 + 4 + 0 v Kredit 8
4. Ajánlott/kötelező előtanulmányi rend
vagy Tantárgy kód 1 Rövid cím 1 Tantárgy kód 2 Rövid cím 2 Tantárgy kód 3 Rövid cím 3
4.1 Bevezetés az algebrába 1
4.2
4.3
5. Kizáró tantárgyak
6. A tantárgy felelős tanszéke Algebra és Geometria Tanszék
7. A tantárgy felelős oktatója Dr. Gyenge Ádám beosztása egyetemi docens
Akkreditációs adatok
8. Akkreditációra benyújtás időpontja 2024.04.18. Akkreditációs bizottság döntési időpontja 2024.05.15.
Tematika
9. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít
lineáris egyenletrendszerek, mátrixműveletek
10. A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában (szak, kötelező, kötelezően választható, szabadon választható)
TTK Matematika (BSc) képzés kötelező alaptárgya.
11. A tárgy részletes tematikája

Skaláris szorzat és tulajdonságai R^n-ben. Ortogonális és ortonormált bázis, Gram-Schmidt-féle ortogonalizáció, ortogonális mátrixok, ortogonális transzformációk. Householder-tükrözés, Givens-forgatás. QR-felbontás létezése és kiszámítása. Lineáris egyenletrendszerek optimális megoldása QR-felbontással. Skaláris szorzás C^n-ben. Unitér, normális és önadjungált mátrixok és transzformációk. Mátrixok és transzformációk sajátértéke, sajátvektora, sajátaltere. Karakterisztikus egyenlet, sajátérték-feladat megoldása. Alkalmazások. Algebrai és geometriai multiplicitás, speciális mátrixok sajátértékei, hasonló mátrixok sajátértékei. Cayley-Hamilton tétel. Mátrixok diagonalizálhatósága és ekvivalens megfogalmazásai (valós és komplex eset), speciális mátrixok diagonalizálhatósága, összefüggés a sajátértékekkel, unitér és ortogonális diagonalizálhatóság, Schur-felbontás, spektrálfelbontás.

Bilineáris formák, standard alak, szignatúra, főtengelytétel. Kvadratikus alakok definitsége. Lokális szélsőértékek osztályozása, geometriai alkalmazások és szemléltetés. Multilineáris függvények és leképezések, a totális derivált mint multilineáris függvény, többváltozós Taylor-formula, a determináns mint multilineáris függvény. Szinguláris értékek szerinti felbontás, polárfelbontás, az SVD alkalmazásai, általánosított inverz az SVD-ből. Mátrixok normálformái, létezés, egyértelműség és kiszámítás, általánosított sajátvektorok, Jordan-lánc és Jordan-bázis. Valós és komplex vektorok normái, mátrixnormák, alaptulajdonságok és kiszámítás, mátrixok függvényei (konvergencia csak említés és illusztráció szintjén), mátrixok exponenciális függvényei. Vektorterek tetszőleges test felett. Bázis létezése, dimenzió, végtelen dimenziós példák (függvényterek, stb.), vektorterek izomorfiája. Euklideszi tér fogalma, tulajdonságai, izomorfiája. Duális tér. Véges test feletti vektorterek kódelméleti, kriptográfiai, kombinatorikai alkalmazásai.

 

Scalar product and its properties in R^n. Orthogonal and orthonormal bases, Gram-Schmidt orthogonalization, orthogonal matrices, orthogonal transformations. Householder reflection, Givens rotation. Existence and determination of QR decomposition. Optimal solution of a linear systems of equations using QR decomposition. Scalar product in C^n. Unitary, normal and self-adjoint matrices and transformations. Eigenvalues, eigenvectors and eigenspaces of matrices and transformations. Characteristic polinomial, solution of the eigenvalue problem. Applications. Algebraic and geometric multiplicity, eigenvalues of special matrices, eigenvalues of similar matrices. Cayley-Hamilton theorem. Diagonalizability of matrices and equivalent formulations (real and complex case), diagonalizability of special matrices, relation with eigenvalues, unitary and orthogonal diagonalizability, Schur decomposition, spectral decomposition.

Bilinear functions, standard form, signature, principal axis theorem. Definition of quadratic forms. Classification of local extrema, geometric applications and illustration. Multilinear functions and maps, the total derivative as a multilinear function, multivariable Taylor formula, the determinant as a multilinear function. Singular Value Decomposition, polar decomposition, applications of SVD, pseudoinverse from SVD. Normal forms of matrices, existence, uniqueness and determination, generalized eigenvectors, Jordan chain and Jordan basis. Norms of real and complex vectors, matrix norms, basic properties and determination, functions of matrices (convergence only at the level of mention and illustration), exponential functions of matrices. Vector spaces over arbitrary fields. Existence of basis, dimension, infinite dimensional examples (function spaces, etc.), isomorphism of vector spaces. Concept, properties, isomorphism of Euclidean spaces. Dual space. Applications of vector spaces over finite fields in code theory, cryptography, combinatorics.

12. Követelmények, az osztályzat (aláírás) kialakításának módja
szorgalmi
időszakban
Házi feladatok 70%-os megoldása. ZH1, ZH2 legalább 40%-os teljesítése. vizsga-
időszakban
vizsgajegy a vizsga és a félévközi teljesítmény alapján.
13. Pótlási lehetőségek
TVSZ szerint
14. Konzultációs lehetőségek
TVSZ szerint
15. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom
Wettl F.: Lineáris algebra. Typotex 2023.
V. V. Praszolov: Lineáris Algebra. Typotex 2004.
Kiss E.: Bevezetés az algebrába. Typotex 2007.
16. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka mennyisége órákban (a teljes szemeszterre számítva)
16.1 Kontakt óra
112
16.2 Félévközi felkészülés órákra
28
16.3 Felkészülés zárthelyire
24
16.4 Zárthelyik megírása
4
16.5 Házi feladat elkészítése
42
16.6 Kijelölt írásos tananyag elsajátítása (beszámoló)
0
16.7 Egyéb elfoglaltság
0
16.8 Vizsgafelkészülés
30
16.9 Összesen
240
17. Ellenőrző adat Kredit * 30
240
A tárgy tematikáját kidolgozta
18. Név beosztás Munkahely (tanszék, kutatóintézet, stb.)
Dr. Hegedüs Pál
egyetemi docens
Algebra és Geometria Tanszék
A tanszékvezető
19. Neve aláírása
Dr. G. Horváth Ákos