This follow-up course to Linear Algebra and Geometry is focused on the classification of geometric spaces based on the invariants of linear representations. Extended are parts of algebra and the theory of matrices. Knowledge is used to classify quadrics according to their projective, affine, and metric properties. The acquired knowledge and skills belong to the parts needed for other mathematics courses and are needed for teaching high school analytic geometry.
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (29.04.2024)
Kurz navazující na kurz Lineární algebra a geometrie zaměřený na klasifikaci geometrických prostorů na základě invariantů lineárních zobrazení. Součástí obsahu jsou rozšiřující partie z algebry a maticového počtu. Znalosti jsou využity ke klasifikaci kvadrik dle jejich projektivních, afinních a metrických vlastností. Získané znalosti a dovednosti patří k partiím potřebným pro další kurzy z matematiky a jsou potřebné k výuce středoškolské analytické geometrie.
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (29.04.2024)
Aim of the course -
Students acquire the skill to use the methods of linear algebra and geometry to become familiar with the theoretical knowledge that is the basic equipment of a mathematics teacher and is necessary for further study.
Students acquire the ability to use the methods of linear algebra and geometry independently and in their common relation.
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (20.09.2024)
Studující nabyde dovednost úžívat metody lineární algebry a geometrie, seznámi se s teoretickými znalostmi, které jsou základní výbavou učitele matematiky a jsou nevyhnutné při dalším studiu.
Studující získají dovednost užívat samostatně i ve vzájemných souvislostech metody lineární algebry a geometrie.
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (20.09.2024)
Students' tasks will be available in the LMS Moodle.
In the case of suspension of in-person meetings, the course will be conducted online. The link for online meetings will be available in the LMS Moodle.
Preparation for lessons:
Preparation for lessons 1 hour (60 min) in the distant stadium, self-study and reading: 120 minutes (32h per semester)
Preparation for subject requirements :
Homework: 50h
Preparation for exam: 50h
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (29.04.2024)
V LMS Moodle budou průběžně zveřejňovány studijní materiály a úkoly.
V případě nemožnosti prezenční výuky budou v čase dle rozvrhu probíhat semináře synchronní formou. Odkaz na seminář bude zveřejněn v prostředí LMS Moodle
Celková zátěž: 150h
Prezenční forma
Přímá výuka: 48h
Příprava na výuku:
Doba očekávané přípravy výuku (samostudium a práce se studijními materiály): 27h
Plnění předmětu:
Plnění domácích úkolů / seminární práce: spolu 25h
Příprava na zkoušku: spolu 50h
Kombinovaná forma
Přímá výuka: 18h
Příprava na výuku:
Doba očekávané přípravy na 1 hodinu (60 min) kombinované výuky (samostudium a práce se studijními materiály): 120 minut (spolu 32h za semestr)
Plnění předmětu:
Plnění domácích úkolů / seminární práce 50h
Příprava na zkoušku: spolu 50h
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (10.09.2024)
Course completion requirements -
Present
Credit conditions: active attendance at exercise classes of at least 80%
Exam: The exam consists of a written and an oral part; there are two correction attempts.
The grade consists of 50% of the points obtained from the written part and 50% from the oral part.
90 - 100% excellent
75 - 89% very good
60 - 74% good
Combined
Credit conditions: attendance at classes of at least 80%, submission of two sets of homework (to be assigned during the semester)
Exam: The exam consists of a written and an oral part; there are two correction attempts.
The grade consists of 50% of the points obtained from the written part and 50% from the oral part.
90 - 100% excellent
75 - 89% very good
60 - 74% good
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (10.09.2024)
Prezenční forma:
Podmínky zápočtu: aktivní účast na cvičení alespoň 80%, odevzdání dvou sad domácích úkolů (budou zadané v průběhu semestru)
Zkouška: Zkouška se skládá z písemné a ústní části, ke zkoušce jsou dva opravné pokusy.
Známku tvoří 50% získaných bodů z písemné části a 50% z ústní části.
90 - 100% výborně
75 - 89% velmi dobře
60 - 74% dobře
Kombinovaná forma:
Podmínky zápočtu: docházka na výuku alespoň 80%, odevzdání dvou sad domácích úkolů (budou zadané v průběhu semestru)
Zkouška: Zkouška se skládá z písemné a ústní části, ke zkoušce jsou dva opravné pokusy.
Známku tvoří 50% získaných bodů z písemné části a 50% z ústní části.
90 - 100% výborně
75 - 89% velmi dobře
60 - 74% dobře
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (10.09.2024)
Literature -
ZLATOŠ, P.: Lineárna algebra a geometria, Marenčin PT, Bratislava, 2011. BARTO, L., TŮMA, J.: Lineární algebra, skripta k přednášce na MFF UK, aktuální verze. SEKANINA, M., BOČEK, L., KOČANDRLE, M., ŠEDIVÝ. J.: Geometrie II, Praha: SPN 1988. JANYŠKA, J., SEKANINOVÁ, A.: Analytická teorie kuželoseček a kvadrik, Brno 2017. RICHTER-GEBERT, J.: Perspectives on Projective Geometry, Springer, 2011. CASAS-ALVERO, E.: Analytic Projective Geometry, EMS, 2014.
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (11.09.2023)
ZLATOŠ, P.: Lineárna algebra a geometria, Marenčin PT, Bratislava, 2011. BARTO, L., TŮMA, J.: Lineární algebra, skripta k přednášce na MFF UK, aktuální verze. SEKANINA, M., BOČEK, L., KOČANDRLE, M., ŠEDIVÝ. J.: Geometrie II, Praha: SPN 1988. JANYŠKA, J., SEKANINOVÁ, A.: Analytická teorie kuželoseček a kvadrik, Brno 2017. RICHTER-GEBERT, J.: Perspectives on Projective Geometry, Springer, 2011. CASAS-ALVERO, E.: Analytic Projective Geometry, EMS, 2014.
Last update: STEHLIKO (10.09.2019)
Syllabus -
Projective extension of an affine space; Projective space, projective transformation
Groups of linear mappings
Transition matrix and change of basis
Dot product
Orthogonalization
Euclidean vector space, isometry classification in E3, isometry representation in En
Similar transformation in En
Affine transformation in En
Real and complex matrices and their properties
Linear forms, Bilinear and quadratic forms
Conics
Projective classification of conics
Affine classification of conics
Metric classification of conics
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (29.04.2024)
Projektivní rozšíření afinního prostoru; Projektivní prostor, projektivní zobrazení
Grupy lineárních zobrazení
Matice přechodu a změna báze
Skalární součin
Ortogonalizace
Euklidovský vektorový prostor, klasifikace shodností v E3, shodné zobrazení v En
Podobné zobrazení v En
Afinní zobrazení v En
Reálné a komplexní matice a jejich vlastnosti
Lineární formy, Bilineární a kvadratické formy
Kuželosečky
Projektivní klasifikace kuželoseček
Afinní klasifikace kuželoseček
Metrická klasifikace kuželoseček
Last update: Zamboj Michal, Mgr., Ph.D. (29.04.2024)