Matemaatika ja statistika instituut
Logi sisse
  • English
  • Kursused
  • 2018/19 kevad
  • Algebra I (MTMM.00.038)

Algebra I 2018/19 kevad

  • Pealeht
  • Hinde kujunemine
  • Loengud
  • Praktikumid
  • Lisamaterjalid
  • Eksamid

Üldinfo

  • Lektor: Lauri Tart
  • Praktikumijuhendaja: Indrek Zolk
  • Loengud: 48 tundi
    • esmaspäeviti 16:15-18:00, J. Liivi 2 - 402
    • neljapäeviti 8:15-10.00, J. Liivi 2 - 402 (semestri 1. poolel)
  • Praktikumid: 48 tundi
    • neljapäeviti 8:15-10:00, J. Liivi 2 - 402 (semestri 2. poolel)
    • reedeti 8:15-10.00, J. Liivi 2 - 402
  • Maht: 6EAP, sealhulgas 60 tundi iseseisvat tööd

Aktuaalne

  • Eksamiajad: vt eksamid. Doodle

Eesmärk

Anda algebra-alased baasteadmised, mis moodustavad igasuguse matemaatilise kõrghariduse hädavajaliku koostisosa.

Õpiväljundid

Selle kursuse läbinud üliõpilane:

  1. teab, mis on algebraline tehe ja oskab kontrollida tehete tähtsamaid omadusi;
  2. tunneb tähtsamate algebraliste struktuuride mõisteid ja nende olulisemaid näiteid, saab aru isomorfismi mõiste tähendusest;
  3. oskab teostada arvutusi kompleksarvudega, selleks neid vajaduse korral trigonomeetrilisele kujule viies;
  4. tunneb erinevaid vektorruumi baasi defineerimise võimalusi, oskab kindlaks teha, kas antud vektorite süsteem on lineaarselt sõltumatu või moodustajate süsteem;
  5. teab maatriksi astaku mõistet ja selle omadusi ning oskab seda leida;
  6. oskab lahendada lineaarvõrrandisüsteeme ja esitada nende üldlahendeid vektorkujul;
  7. tunneb polünoomide omadusi ja oskab nendega arvutada, sealhulgas teostada ühemuutuja polünoomide jäägiga jagamist;
  8. teab kommutatiivsete ringide jaguvuse teooria algeid (nullitegurid, pööratavad ja taandumatud elemendid, elementide assotsieeritus), oskab tuua sobivaid näiteid täisarvude ja polünoomide ringides;
  9. valdab Eukleidese algoritmi;
  10. teab, mis on polünoomi juur ja juure kordsus, tunneb seost polünoomide juurte ja jaguvuse vahel, oskab eraldada kordseid juuri;
  11. tunneb lineaarkujutuse mõistet osates kindlaks teha, kas antud kujutus on lineaarne, tunneb seost lineaarkujutuste ja maatriksite vahel, oskab leida lineaarteisenduse maatriksit;
  12. oskab leida lineaarteisenduse omaväärtusi ja omavektoreid;
  13. tunneb Gram-Schmidti ortogonaliseerimisprotsessi;
  14. oskab leida reaalarvulise sümmeetrilise maatriksiga sarnast diagonaalmaatriksit.
  • Matemaatika ja statistika instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.