OBLIKOVANJE POJMA FUNKCIJE

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "OBLIKOVANJE POJMA FUNKCIJE"

Transcript

1 OBLIKOVANJE POJMA FUNKCIJE UČNO GRADIVO dr. Pear Pavešić Fakulea za maema=ko in fiziko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 2009

2 Kazalo 1. Uvod 3 2. Prvi koraki ABCD vprašanja Elemenarne funkcije 40 poence in koreni 44 eksponen= in logarimi 51 kone in krožne funkcije Značilnos= grafa Nekaj pomembnih sesavljenih funkcij 90 dušeno nihanje 88 logis=čna krivulja 90 Gaussova krivulja Branje formul 94 KAZALO 2

3 UVOD Funkcija oziroma funkcijski odnos dveh ali več količin je osrednji pojem v maema=ki. Uvajanje ega pojma poeka posopno od začeka šolanja, sprva neformalno, eksplicino pa na predmeni sopnji osnovne šole in v srednji šoli (in seveda udi kasneje, na univerzi). Na začeku eksplicinega uvajanja so funkcije podane abelarično ali s pomočjo prepros=h formul. Zelo kmalu se obravnava udi grafična ponazoriev funkcije. Kasneje se posopno vpeljujejo kvadra=čna funkcija in drugi polinomi, poem še kone, eksponenne in logariemske funkcije. Med em procesom bi moralo udi razumevanje pojma funkcije napredova= od enačenja funkcije s abelo očk ali z enosavno formulo do sopnje, na kaeri bi funkcijo dojemali ko enovi= maema=čni objek, ki ga obravnavamo skozi njegove globalne lasnos=. Kaže pa, da emu ni ako. O pomankljivem razumevanju poročajo učielji ako v gimnazijah ko na univerzieni ravni. Tudi iz rezulaov raziskave TIMSS Advanced se jasno vidi, da se naši dijaki bisveno boljše odrežejo pri računskih nalogah ko pri =s=h, ki zahevajo naprednejše razumevanje pojma funkcije. UVOD 3

4 Kaže, da vzrajanje na računski ru=ni ne pripelje samo po sebi, do napredka in globljega razumevanja pojma funkcije. Ta pa je predpogoj za suvereno delo s funkcijami ko je jasno razvidno iz ševilnih zgledov. Ali orej lahko rdimo, da maema=čno znanje naših dijakov sloni na rhlih emeljih? Odgovor ni prepros. Očino je, da dijaki lahko pridobijo precejšnjo računsko sprenos kljub le bazičnemu razumevanju pojma funkcije. Naučijo se risa= grafe funkcij, udi če razumejo prav dobro, zakaj določanje ključnih očk funkcije pripelje do boljšega rezulaa ko povezovanje očk, izračunanih pri naključno izbranih vrednos=h argumena. Znajo določa= inverzne funkcije, odvaja= in inegrira= elemenarne funkcije, obravnava= numerične podake, preskušali sa=s=čne domneve in vrso drugih ru=nskih in manj ru=nskih nalog. Občasno pa se nepričakovano zaakne pri vmesnem koraku kakšne daljše naloge: morda se ne da določi= kompoziuma, področje definicije je napačno, ali se ne izide kakšna druga elemenarna operacija. Pomankljivo razumevanje orej zlahka spregledamo, še posebej kadar preverjamo samo računsko sprenos. UVOD 4

5 Zaveda= se moramo, da današnje pojmovanje funkcij ni nasalo v hipu, ampak se je razvijalo in gradilo skozi soleja. Odsekoma definiranih funkcij dolgo niso priznavali za eno funkcijo, nejasna je bila vloga definicijskega območja in ako naprej. To seveda nikakor ni usavilo razvoja maema=ke in njenih aplikacij, emveč je posopoma pripeljalo do pojma funkcije ko ga maema=ki razumemo danes. Pri em obsaja neka dvojnos, saj formalna definicija funkcije pravi, da je o predpis, ki očkam definicijskega območja enolično prireja vrednos= iz kodomene (in o definicijo slišijo udi dijaki). Obenem pa maema=ki opera=vno pojmujemo in obravnavamo funkcije ko celoe, ko elemene nekega absraknega prosora. Da dojamemo, da gre za dva aspeka enega pojma je poreben miselni preskok in posopoma dosežena maema=čna zrelos. V jeziku učieljev maema=ke, ki jim je a dvojnos jasna, je orej pomen besede funkcija pogoso različen od pomena, ki ga is= besedi pripisujejo dijaki. Ni preseneljivo, da nas včasih, kljub obojesranskem rudu, dijaki preproso ne razumejo! UVOD 5

6 Sčasoma sem si urdil prepričanje, da bi moralo dojemanje pojma funkcije ko celoe, ko enoviega objeka na kaerem gradimo celoni maema=čni apara, bi= eden osnovnih `mea'- ciljev poučevanja maema=ke. To je namreč bisvena sesavina jezika sodobne maema=ke, je osnova na kaeri emelji zanesljiva in usvarjalna uporaba maema=ke v ehniki in naravoslovju. Ko vsako emeljno znanje bo osalo udi poem, ko bodo pozabljene formule in računski posopki. Nenazadnje, obravnavanje zapleenih pojmov in procesov ko enovi=h objekov er njihovo proučevanje ko sesavnih delov množic podobnih ali sorodnih objekov je eden najmočnejših raziskovalnih prijemov, kaerega uporabnos sega daleč izven okvira maema=ke. Skraka kaže, da maema=čne izobrazbe, pri kaeri ni doseženo usreznega pojmovanja funkcij ne moremo še= za povsem uspešno. Kako doseči a cilj? Moramo ga sisema=čno ugradi= v pouk, ako eksplicino ko implicino. Eksplicino pomeni, da vsakič, ko gradimo našo razlago na pojmovanju funkcije ko celoe o poudarimo in učencem razložimo zakaj je a korak nujen in morda celo ključen. Implicino pa oblikujemo pojmovanje funkcij skozi načrno izbrane naloge in vaje. UVOD 6

7 Oglejmo si nekaere sandardne maema=čne vsebine, pri kaerih je naprednejše pojmovanje funkcije bisveno za razumevanje snovi: Graf je upodobiev funkcije ko celoe. Da bodo učenci zares razumeli, kaj počnejo, ko rišejo grafe funkcij, jih moramo prepriča=, da so lasnos=, ki jih upodabljamo (monoonos, ukrivljenos, rend na robu definicijskega območja), nekakšne osnovne obrazne poeze funkcije. Brez ega bodo na določanje grafa še naprej gledali ko na povezovanje dokaj poljubno izbranih očk. Enačbe in neenačbe er siseme enačb in neenačb lahko pogoso lažje in z več razumevanja rešimo grafično. Pri em je ključno, da učenci dojamejo kako enačbo oziroma neenačbo upodobimo s pomočjo nekega geomeričnega objeka, na primer premice ali kake splošnejše krivulje. UVOD 7

8 Učenci imajo pogoso ežave, ko morajo pojasni= zvezo med neprerganosjo grafa in definicijo zveznos=. To ne preseneča, saj morajo poveza= lokalno definicijo zveznos= z globalno podobo grafa. Nasploh je zveznos prva pomembna globalna lasnos= funkcije, ki jo obravnavamo, zao je vredno naančno pojasni=, kako je zveznos funkcije v neki očki odvisna od funkcijskih vrednos= v bližnjih očkah. Razni numerični posopki prav ako pogoso slonijo na obravnavanju funkcije ko celoe. Na primer, pri približnem reševanju enačbe z bisekcijo razpolavljamo definicijsko območje funkcije in se posopoma približujemo rešivi. Pri numeričnem inegriranju obravnavamo abelo funkcijskih vrednos= ko senco neznane funkcije, ki jo skušamo dovolj naančno ugani= in jo nao inegrira=. Škoda je, če a korak osane zamegljen ko je o primer pri sandardnih izpeljavah. Podobno velja udi za razne meode za izravnavanje numeričnih podakov (npr. regresijo). UVOD 8

9 Tudi pri verjenos= pride do izraza dojemanje funkcije ko celoe. Pri em je naježji miselni preskok z obravnavanja verjenos= posameznih dogodkov k porazdelivam. Za lažje razumevanje je korisno porazdelive vpelja= ko še en primer združive posameznih vrednos= (j. posameznih verjenos=) v funkcijo (porazdeliev, oz. njeno gosoo). Tudi marsikaera uporaba funkcij emelji na razumevanju funkcije ko celoe. Geomerični objek (krivuljo, ploskev,...) pogoso kar enačimo s funkcijo, geomerične operacije pa prevedemo na operacije na pripadajoči funkciji ko celo=. V naravoslovju, fizikalnim, kemijskim in drugim zakonom usrezajo funkcije, razumevanje zakona pa je razumevanje funkcije ko celoe, ne ko skupka funkcijskih vrednos=. UVOD 9

10 Primere, kjer je globlje dojemanje funkcij bi lahko še naševali, vendar je že zdaj jasno, zakaj je porebno učence posopoma spravi= do razumevanja funkcije ko celoe in usreznega operiranja s funkcijami in funkcijskimi operacijami. Cilj, ki ga zasledujemo je precej zmuzljive narave: vsebine se ne da neposredno predava=, hkra= pa je ežko oceni=, v kolikšni meri je dosežen. Našeli smo več primerov, kdaj bi bilo korisno med poukom izrecno poudari= dojemanje funkcije ko celoe, kdaj bi morali učence eksplicino opozori=, da gre za pomemben korak v razmišljanju in jim pus== dovolj časa, da njegovo vsebino vsaj do neke mere dojamejo. Jasno pa je, da sama razlaga ex cahedra ni dovolj. Porebne so udi prak=čne vaje, ki naj učencem pomagajo pri em miselnem preskoku. Navedimo nekaj =pičnih primerov. UVOD 10

11 Iz danega grafa prebra= lasnos= funkcije in oceni=, kaeremu razredu verjeno pripada z grafom podana funkcija. Narisa= graf, ki predsavlja neko dogajanje ali iz nabora podobnih grafov izbra= =sega, ki predsavlja dano dogajanje. Te naloge naj ne zahevajo računanja ampak le kvalia=vni premislek za kaerega morebine privzeke šuden opredeli po lasni oceni (npr. Kako narašča gladina ekočine, ki jo očimo v posodo določene oblike, kako narašča emperaura segrevane posode ali kako se spreminja hiros dirkalnika na sezi dane oblike). Narisa= graf funkcije po nareku ali komu drugemu narekova= obliko grafa. Smisel e dokaj zabavne vaje je, da učenci sami ugoovijo kaere globalne lasnos= morajo upoševa=, da dosežejo zadovoljiv rezula in da si pri em lahko učinkovio pomagajo, če obliko posameznih odsekov grafa primerjajo z grafi sandardnih osnovnih funkcij. UVOD 11

12 Za funkcijo podano z grafom narisa= graf odvoda in primi=vne funkcije. Komponira= funkcije, ki niso podane z eksplicino formulo (npr. funkcije podane odsekoma, z grafom, implicino,...). Čeprav nekaere od naše=h nalog vadijo pomembne sprenos=, jih v praksi redko zasavljamo. Včasih se jim izognemo, ker so računsko prezahevne, drugič pa morda zaradi nelagodja, da je naloga le približno formulirana, ali da ni dobro definirano, kaj je prava rešiev. Omenjene ovire niso nepremagljive: pri računanju si v največji možni meri pomagajmo z računalnikom in upoševajmo, da bodo naši dijaki svoje maema=čno znanje pogoso uporabljali za reševanje le približno definiranih problemov z večimi možnimi rešivami. Predvsem pa ne pozabimo, da primarni namen ovrsnih nalog ni v em, da se jih dijaki naučijo ru=nsko reševa=, ampak da jim pomagajo na po= k globljem razumevanju pojma funkcije. UVOD 12

13 ZGLEDI Na reh zgledih bomo ponazorili kako celo pri navidez ru=nskih nalogah šele obravanje funkcije ko celoviega objeka omogoča, da se uspešno spopademo z nalogo in jo rešimo. Naloge le malo odsopajo od ru=nskih: pri prvi bomo izračunali kompozium dveh funkcij, od kaerih bo ena podana odsekoma; pri drugi bomo skicirali graf funkcije pri čemer bomo uporabili le lasnos= osnovnih funkcij (orej brez uporabe odvodov); pri reji bomo skicirali odvod funkcije, vendar funkcija ne bo podana s formulo emveč z grafom. UVOD 13

14 Zgled 1 Izračunaj kompozium g! f funkcij f ( x) = x 2 1 in g( x) = x x, za 2, za x 1 x > 1 Komponiranje funkcij podanih s formulo je zelo enosavno: v formuli za g črko x na vseh mes=h nadomes=mo s formulo za f in poem poenosavimo dobljeni izraz, kadar je o porebno. Ta posopek je orej povsem mehaničen. V primeru zgornje naloge pa ni ako, saj je porebno ugoovi=, kaero pravilo za funkcijo g moramo uporabi=. Pri em je porebno doje=, da je g definirana na vrednos=h funkcije f, da je skraka kompozium definiran za =se argumene x, pri kaerih so vrednos= f(x ) vsebovane v definicijskem območju funkcije g (ne pa za =se, pri kaerih je definiran g, kar je pogosa napaka). Pri reševanju e naloge je porebno razume=, da je področje definicije bisvena sesavina opisa funkcije. UVOD 14

15 Pri definiciji funkcije g so pomembna ri inervala: polrak x <0, na kaerem g ni definirana; inerval [0,1], na kaerem velja prvo pravilo; polrak x >1, na kaerem velja drugo pravilo. Ugoovi= moramo, kdaj vrednos= f padejo v kaerega od eh inervalov. Iz pogoja x 2-1<0 dobimo, da za x <1 vrednos= funkcije f ležijo na polraku x <0, zao edaj kompozium ni definiran. Iz pogoja 0 x dobimo, da za 1 x 2 vrednos= funkcije f ležijo na polraku [0,1], zao edaj velja prvo pravilo, za 2 < x pa drugo pravilo. Tako smo dobili g( f ( x)) = 2 x 1, 2 2 ( x 1), za 1 za x x > 2 2 UVOD 15

16 Zgled 2 x + 1 = x 1 Nariši graf funkcije f ( x) e Nalogo bomo rešili v dveh korakih: najprej bomo narisali graf racionalne funkcije v eksponenu, nao pa na em grafu uporabilo eksponenno funkcijo. Grafi racionalnih funkcij so skoraj edini primer grafov, ki jih naši dijaki sisema=čno rišejo na podlagi globalnih značilnos= (ničle, poli, asimpoe). Pri kombiniranju z eksponenno funkcijo bomo uporabili samo dejsvo, da gre za naraščajočo funkcijo. UVOD 16

17 x + 1 Racionalno funkcijo y = narišemo s pomočjo ničle x= - 1, x 1 pola x=1 in vodoravne asimpoe y=1. Tako dobljeni modri graf sesoji iz dveh odsekov in funkcija je na obeh padajoča. Eksponenna funkcija je naraščajoča: če jo uporabimo na padajoči funkciji, dobimo padajočo funkcijo, zao je za skico obeh odsekov dovolj, če ugoovimo, kje se začnejo in kje končajo. Na prvem odseku racionalna funkcija pada od 1 (asimpoa) do - (pol). Po uporabi eksponenne funkcije dobimo odsek, ki pada od e 1 =e do e - =0. Podobno ravnamo na drugem odseku, kjer funkcija pada od + do 1, zao po uporabi eksponenne funkcije dobimo graf, ki na isem območju pade od + do e. UVOD 17

18 Zgled 3 Funkcija je podana z grafom. Skiciraj graf njenega odvoda. Risanja funkcije podane s formulo se marsikaeri dijak najraje lo= ako, da izračuna njene vrednos= v nekaj očkah in poem skozi dobljene očke po občuku povleče krivuljo. Seveda, ni razloga, da bi naključno izbrane očke kakorkoli značilne za obravnavano funkcijo zao je ak prisop simpom nerazumevanja, kaj želimo doseči z risanjem grafa. Pri ej nalogi je dijak prisiljen gleda= na funkcijo ko celoo, ugoovi= kaj je ključno za njen poek in kako se o odraža na odvod. Poem pa mora na podlagi značilnih očk skicira= udi graf odvoda. UVOD 18

19 asimpoa max Rdeči graf je sprva skoraj vodoraven,... poem narašča dokler ne doseže maksimum,... nao pada do minimuma... in na koncu narašča čez vse meje. narašča narašča Zao je graf odvoda... pada Sprva blizu ničle,... odvod pa je pozi=ven in narašča dokler je rdeči graf ukrivljen navzogor er pada, ko je rdeči graf ukrivljen navzdol Pri maksimumu ima odvod ničlo. min Nao je nega=ven in pada, dokler je rdeči graf konkaven in narašča, ko je rdeči graf konveksen Pri minimumu ima odvod še eno ničlo. UVOD 19

20 PRVI KORAKI Funkcije in njihove grafe se običajno vpelje skozi predsavljanje odvisnih količin s pomočjo raznovrsnih grafičnih prikazov in preglednic. Običajni primeri so: Razsevni diagram za primerjavo ocen iz kemije in biologije. Merive elesne emperaure po urah. Višina glede na saros. PRVI KORAKI 20

21 Opisani prisop je zelo naraven a vendar skriva udi nekaj pas=: Navajanje cele množice raznih grafičnih prikazov, udi akih, ki niso funkcijski (npr. razsevni diagrami), morda prispeva k splošni bralni pismenos=, a obenem, z vzrajanjem na relacijah, nekoliko zamegljuje osrednji pomen funkcijskih zvez. Večina prikazov izvira iz nekih dejanskih ali namišljenih meriev, kar pomeni, da so v prvem planu diskrene množice podakov in da se urjuje pojmovanje funkcije ko množice očk, ki so občasno zaradi večje preglednos= povezane z daljicami. Pogoso se grafično predsavljena razmerja, ki niso funkcijska, npr. višine hribov, dolžine rek, specifična gosoa raznih snovi, rezula= špornih ekmovanj in podobno. S em ni načeloma nič narobe, če le vsakič pojasnimo, da imajo akšne predsavive le ilusra=vni namen in da oblika dobljenih grafov ne nosi dodane informacije ko je o primer pri funkcijah. Tipična vprašanja, ki se jih zasavlja dijakom ob eh grafičnih prikazih so, ali graf kaže na neko zvezo med opazovanimi količinami, ali je pregleden in ali je morda zavajajoč. Edino vprašanje, ki zadeva samo funkcijsko zvezo je, ali prikaz kaže na premo ali na obrano sorazmerje med opazovanimi količinami. PRVI KORAKI 21

22 K pravilnemu pojmovanju funkcij bo pripomoglo, če bomo bolj poudarjali grafične prikaze, ki dejansko ponazarjajo funkcijske zveze in pri kaerih je povezovanje morebinih meriev z daljico ni le arbirarno ali namenjeno preglednos=, emveč je verjeni približek dejanskih vrednos=. Ko enkra imamo akšne prikaze se ne smemo zadovolji= z odčiavanjem funkcijskih vrednos= emveč moramo dijake vpraša= udi kaj lahko razberejo iz oblike prikaza o naravi funkcijske zveze. Pri em se, vsaj na začeku, lahko izognemo formaliziranju koordinanega zapisa in s em povezanih pojmov. Grafična predsaviev je ako inui=vna in učenci so jo ako pogoso že srečali v različnih koneks=h, da jim ne bo ežko absorbira= osnovnih pojmov. PRVI KORAKI 22

23 Grafično je predsavljeno, kako je elesna višina Janka in Meke naraščala s sarosjo. Rezula= posameznih meriev so povezani z daljicami, ki pa predsavljajo verjene rezulae meriev v vmesnih obdobjih. Smiselna vprašanja, ki jih lahko zasavimo učencem so: Kdo je bil višji ob rojsvu? (branje meriev z grafa) Kdaj je Janko prerasel Meko in kdaj je Meka prerasla Janka? (primerjava inerpoliranih vrednos=, pri em je funkcija že razumljena ko nekaj več ko le nabor izmerjenih podakov) Kdaj je Meka rasla hireje, kdaj pa Janko? (razumevanje, da je hiros naraščanja ponazorjena s srmino grafa) Kaj pomeni, da se rdeči graf med deve=m in dvanajs=m leom krivi navzgor, med dvanajs=m in sedemnajs=m pa navzdol? (večanje in manjšanje hiros= naraščanja) Navedena vprašanja so dosopna že deselenikom! PRVI KORAKI 23

24 ABCD VPRAŠANJA Graf je zelo nazoren način podajanja informacije, ki jo pogoso razumemo ali prepoznavamo povsem inui=vno. To seveda ne pomeni, da se ob em udi povsem zavedamo kaj pomenijo posamezne značilnos= grafa, kar pride do izraza, kadar moramo sami skicira= graf. Tedaj namreč moramo sami premisli= in izdela= vse podrobnos=, ki vorijo graf in v a namen moramo naančno vede=, kaere informacije nosijo posamezne značilnos= grafa. Ko prvi korak, k prepoznavanju in razumevanju lasnos= grafa bomo za izbrane procese poskusili ugoovi=, kaeri izmed ponujenih grafov jih ponazarja. Ob vsakem se vprašamo, zakaj smo se odločili za izbrano možnos in izključili osale. Tako se sčasoma navadimo prepoznava=, kaj je bisveno za obliko grafa in kakšen pomeni ima. ABCD VPRAŠANJA 24

25 V posodo očimo vodo iz pipe. Kaeri graf prikazuje spreminjanje gladine h vode v odvisnos= od časa? A h B h C h D h ABCD VPRAŠANJA 25

26 Gladina vode v posodi narašča, zao graf B ni usrezen. A h B h Sene posode so navpične, zao gladina narašča enakomerno. Graf D orej ni pravi. C h D h Grafa A in C imaa usrezno obliko, vendar pri A funkcija zavzame udi nega=vne vrednos=. Ker gladina ne more bi= nega=vna, je rešiev graf C. Pri ej nalogi smo upoševali zalogo vrednos8 funkcije in dejsvo, da naklon grafa opisuje hiros naraščanja, v em primeru gladine vode. ABCD VPRAŠANJA 26

27 Tokra vodo iz pipe očimo v seklenico. Kaeri graf prikazuje spreminjanje gladine h vode v odvisnos= od časa? A h B h C h D h ABCD VPRAŠANJA 27

28 Sene seklenice so najprej navpične, zao mora bi= naraščanje grafa sprva enakomerno, poem pa se spremeni. Graf A odpade, ker je njem hiros vseskozi enaka, graf C pa odpade zao, ker njegova hiros narašča že od začeka. A C h h B D h h Seklenica se v zgornjem delu začne zoža=. Pri ožji posodi ob enakomernem priekanju vode narašča gladina hireje, zao je pravilna rešiev graf B, ki je najprej linearen, poem pa kvadra=čen. (Spomnimo se, kako voda brizgne iz seklenice, ki jo polnimo, če pravočasno ne usavimo priekanja.) Pri ej nalogi smo upoševali dejsvo, da je funkcija najprej definirana po enem pravilu, poem pa po drugem. Poleg ega smo upoševali, da graf, ki se krivi navzgor (konveksnos) ponazarja proces, ki pospešuje. ABCD VPRAŠANJA 28

29 Valj s plinom je nepredušno zapr. Na pokrov posode delujemo z vedno večjo silo in ako povečujemo lak v posodi. Kaeri graf prikazuje spremembo prosornine V plina ob spreminjanju laka p? A V B V p p C V D V p p ABCD VPRAŠANJA 29

30 A V B V Očino je, da z naraščanjem laka prosornina plina v posodi upada. To pomeni, da sa možnos C, pri kaeri prosornina sprva upada in poem narašča er možnos D, pri kaeri prosornina narašča, napačni. C V p p D V p p Grafa A in B sa oba padajoča. Če smo pozorni na o kako naj bi se nadaljevala, j., kakšen rend lahko pričakujemo na podlagi obeh skic, opazimo, da graf B napoveduje, da bo ob nadaljnjem naraščanju laka prosornina posala nega=vna. To je očini nesmisel, zao je edina možnos graf A. Upoševali smo, da se lak in prosornina spreminjaa obrano sorazmerno in da večanje laka povzroča zmanjševanje prosornine. Poleg ega smo upoševali udi napovedani rend grafa in dejsvo, da prosornina ne more posa8 nega8vna. Tehnično povedano, pogledali smo asimpo8čno obnašanje grafa. Iz opisa bi lahko udi prepoznali Boyle- MarioHov zakon, ki pravi, da je v plinu, ki ima salno emperauro produk laka in prosornine konsanen, orej je V~1/p. Zaradi ega je graf hiperbola ko na sliki A. ABCD VPRAŠANJA 30

31 Ko rznemo sruno na kiari le- a zaniha in zveni. Kaeri graf ponazarja nihanje srune v odvisnos= od časa? A y B y C y D y ABCD VPRAŠANJA 31

32 To vprašanje zaheva nekaj znanja fizike in sicer, kako so značilnos= zvoka, ki ga slišimo povezane z lasnosmi nihanja. Pri em višina ona usreza frekvenci nihanja: večja, ko je frekvenca, višji on slišimo. Moč (hrupnos), ki jo slišimo pa je odvisna od.im. ampliude nihanja, o je odmika srune od ravnovesne lege. Večjemu odmiku usreza močnejši zvok. A C y y B D y y Na podlagi povedanega lahko inerpre=ramo zgornje grafe. Graf A ima ves čas iso frekvenco in ampliudo, orej usreza onu, ki je ako po višini ko po moči ves čas enak. Graf B ima konsanno ampliudo, frekvenca se pa manjša, kar usreza enako močnemu, vendar vedno globljemu onu. Graf C ima konsanno frekvenco in padajočo ampliudo zao usreza is= višini ona, ki je pa vedno =šji. Pri grafu D pa upadaa ampliuda in frekvenca zao usreza vedno globljemu in =šjemu onu. Vemo, da zvok srune posopoma izgine, vendar ves čas slišimo iso višino ona, ker pomeni, da nihanje srune opiše graf C. Pri ej nalogi smo upoševali fizikalno informacijo kako je frekvenca in ampliuda nihanja srune povezana z zvokom, ki ga slišimo. Na podlagi ega smo lahko našo slušno izkušnjo primerjali z informacijo, podano z grafom. ABCD VPRAŠANJA 32

33 Naloga o nihanju srune ponuja priložnos za še nekoliko naprednejšo obravnavo in za vpeljavo ene pomembnejših funkcij za maema8čno modeliranje. Nihanje srune je namreč značilni primer dušenega nihanja, ki ga lahko smiselno modeliramo s funkcijo f()=a e -a sin(ω), kjer je A začeni odmik od ravnovesja (j. začena ampliuda nihanja), a odraža izgubo energije in posledično dušenje nihanja, ω pa je frekvenca nihanja. Graf y=e -a sin(ω) najlažje dobimo akole: sin(ω) niha med - 1 in +1, zao e -a sin(ω) niha med - e -a in +e -a. Narišemo orej grafa y=- e -a in y=+e -a,... med njima pa nihanje s frekvenco ω (kar dosežemo ako, da obdržimo ise ničle ko sin(ω)) in ampliudo, ki eksponenno upada. ABCD VPRAŠANJA 33

34 Lonec damo na šedilnik in ga začnemo segreva=, ako da se njegova emperaura T spreminja ko funkcija časa. Kaeri graf prikazuje naraščanje emperaure lonca, če je lonec prazen, in kaeri, če je lonec poln vode? A T B T C T D T ABCD VPRAŠANJA 34

35 Tudi o vprašanje zaheva nekaj logičnega sklepanja, drugi del pa udi nekaj znanja fizike. Jasno je, da emperaura lonca narašča, zao mora bi= graf naraščajoč. Ta ugooviev ne izključi nobene izmed možnos=, saj so vsi ponujeni grafi naraščajoči. Moramo se orej bolj naančno vpraša= kako narašča empera- ura posode. A C T T B D T T Če smo pozorni, kakšen rend naraščanja emperaure lonca napovedujejo ponujeno grafi vidimo, da bi pri C emperaura neomejeno naraščala. To seveda ni možno, saj emperaura posode ne more preseči amperaure vira, ki jo segreva, j. Plošče na šedilniku. Preosali rije grafi nakazujejo posopno bližanje k neki maksimalni emperauri, vsak na nekoliko drugačen način. Opazujmo srmino grafa A: vidimo, da je vedno poloznejša, kar pomeni, da emperaura sprva narašča naglo, poem pa vedno počasneje. Pri grafu B se zgodi podobno, vendar je nekaj časa vmes emperaura nespremenjena. Pri grafu D pa je naraščanje emperaure sprva počasno, zaem hiro in na koncu spe počasno. ABCD VPRAŠANJA 35

36 Kako orej ločimo med grafoma A in D? Premislimo akole: ali se bo lonec hireje segrel od 50 o C do 100 o C, če ga segrevamo na plošči, ki ima 100 o C, ali pa na aki, ki ima 200 o C? Jasno je, da na drugi: o pomeni, da se posoda hireje segreva, kadar je razlika med emperauro posode in emperauro vira večja. S segrevanjem posode se emepraurna razlika zmanjšuje, orej se zmanjšuje udi hiros segrevanja. Tak razvoj opisuje graf A in ne D! A C T T B D T T Primer posode z vodo je zahevnejši: v a namen moramo vede=, da se snov (v em primeru voda), ki doseže emperauro vreja ne segreva naprej, dokler vsa voda ne izpari. (To velja za vsak fazni prehod snovi, če le ne spreminjamo pri=ska.) Posledično se ob vreju vsavi udi segrevanje posode, dokler se vsa voda ne uplini., poem pa se segrevanje nadaljuje. Ravno ak razvoj opisuje graf C. Pri ej nalogi smo ključno upoševali pomen ukrivljenos8 grafa. Če se graf krivi navzgor, pomeni, da se srmina povečuje, orej predsavljeni proces pospešuje. Obrano, če se graf krivi navzdol, poem se proces upočasnjuje. ABCD VPRAŠANJA 36

37 Kaeri graf ponazarja ševilo sekund, ki ga kaže sekundni kazalec na uri? A B C D ABCD VPRAŠANJA 37

38 Ta naloga se pogoso izkaže za ežjo, čeprav zaheva le prepros premislek. Že samo vprašanje je nenavadno, saj mi v bisvu sprašujemo, kako se prikaz časa spreminja ko funkcija časa? C A B D Nalogo najlažje rešimo z eliminacijo: graf A ni dober, ker ni periodičen, ševilo sekund pa se periodično ponavlja; graf C ima udi nega=vne vrednos=; graf D je sicer periodičen in ima samo pozi=vne vrednos=, vendar napoveduje, da prikazano ševilo sekund najprej narašča, poem pa pada. Osane nam možnos B in z njo udi presenečenje: usrezni prikaz je nezvezen. Dijaki bodo sprva presenečeni, ko ugoovijo, da je naše prikazovanje časa nezvezno. Spomnimo jih, da so goovo že kdaj opazili, da se npr. na digialni uri ob prehodu ure (ali še bolje, ob polnoči) naenkra spremenijo vse ševke na ševilčnici, medem ko se večino časa posopoma spreminja le =s= del ševilčnice, ki označuje sekunde. ABCD VPRAŠANJA 38

39 Graf B ponazarja prikaz časa na analogni uri, kjer se kazalec premika zvezno. Na uri kjer kazalec preskakuje, ali aki, ki ima digialno ševilčnico bi bi bil graf drugačen z še več očk nezveznos=. Prikazovanje časa je esno povezano z zaokrožanjem. Pri zapisovanju običajno zaokrožamo navzdol: znoraj dneva zaokrožimo najprej na ure, znoraj ure pa na minue (in morda še naprej na sekunde), zao rečemo, da je ura 15 in 45 minu. Pogovorno pa običajno raje zaokrožamo na polovico dneva er na najbližjo uro ali celo na pol ure: ako raje rečemo ričer na š=ri (popoldne), ali celo pe čez pol š=ri (za 15:35). Grafični prikaz je poem kombinacija grafov zaokrožanja. Spodaj je sopničas= graf, ki prikazuje kako se vrednos= na digialni ševilčnici spreminjajo s časom. Če a graf pogledamo od daleč ako, da se zabrišejo majhni preskoki posameznih sekund, dobimo prejšnji graf B. ABCD VPRAŠANJA 39

40 ELEMENTARNE FUNKCIJE Funkcije predsavljajo obsežen del učne snovi, ki se obravnava v vseh lenikih in je zao dijakom pogoso nepregledna. Pomembno je, da večkra predsavimo srnjene sisema=zirane dele snovi. Na a način povezujemo snov, pomagamo dijakom, da dobijo širši vpogled in včasih razkrijemo povezave, ki med zaporednim podajanjem snovi niso bile vidne. Čeprav je pojem funkcije razložen splošno, je v srednji šoli absoluni poudarek na elemenarnih funkcijah. V učnem načru za gimnazije so med vsebinskimi znanji funkcije predsavljene akole: Dijak/dijakinja: razvije razumevanje splošnega pojma funkcije, pozna in uporablja elemenarne funkcije: linearna, poenčna, korenska, kvadrana, eksponenna, logariemska, polinomska, racionalna, kone funkcije er računa z njimi, riše grafe elemenarnih funkcij, jih uporablja er obravnava udi njihove vsoe, razlike, produke, kvociene in kompoziume, v problemih prepozna in predsavi, kaera elemenarna funkcija modelira problem (npr. opis ras= človeka od rojsva do maure). ELEMENTARNE FUNKCIJE 40

41 Elemenarne funkcije je orej skupno poimenovanje za sandardni nabor funkcij s kaerimi delamo v srednjih šolah (če smo povsem naančni, k elemenarnim funkcijam običajno priševamo vse algebrajske funkcije, o so =se, ki so rešive polinomskih enačb v dveh spremenljivkah; čeprav vseh eh ni mogoče dobi= s kombiniranjem osnovnih funkcij, je o razlikovanje za srednjo šolo nepomembno). Funkcije, ki jih šejemo med elelemarne se vpelje se posopoma, ob em se naančno in podrobno obravnavajo posamezni primeri, razne povezave in primeri uporabe. Velika količina dejsev zamegli splošno sliko, zao mnogi dijaki spregledajo, da so elemenarne funkcije v resnici kombinacije samo reh =pov funkcij: poenc, eksponennih in konih funkcij er njihovih inverzov. Vprašanje je, koliko je akih, ki se zavedajo, da je za kvalia=vno risanje večine grafov, ki jih obravnavamo v srednji šoli povsem dovolj, če si zapomnijo oblike grafov reh ali š=rih osnovnih funkcij in če razumejo, kako se nariše graf sesavljene funkcije. Če poleg ega obvladajo še risanje grafov racionalnih funkcij, poem kvalia=vno risanje grafov ni noben problem. ELEMENTARNE FUNKCIJE 41

42 Pri elemenarnih funkcijah imamo v bisvu le pe osnovnih oblik grafov: sinusoida pozi=vna poenca eksponenna angens nega=vna poenca (Pri inverznih funkcijah so e oblike seveda prezrcaljene.) ELEMENTARNE FUNKCIJE 42

43 Vse grafe elemenarnih funkcij lahko zgradimo s pomočjo eh osnovnih oblik in sicer s pomočjo računskih operacij in sesavljanja funkcij. V srednji šoli smo pogoso zadovoljni, če dijaki obvladajo kompozicijo z linearno funkcijo, j. razege in premike ( f(x+b) nam da premik, f(ax) je razeg, f(ax+b) pa je kombinacija obeh). To je premalo, saj nam ravno sesavljanje funkcij najbolj pomaga pri dojemanju funkcije ko celoe. Dijake vprašajmo, v kakšnem smislu prejšnji grafi predsavljajo osnovne možnos=. Tako zasavljeno vprašanje je najbrž preveč nedoločeno zao jim pomagajmo: pozorni naj bodo na monoonos in na asimpoe. Poem je lahko: š=rje grafi so monooni. angens pozi=vna poenca eksponenna nega=vna poenca nima asimpo ima eno asimpoo ima dve pravokoni asimpo= ima dve vzporedni asimpo= sinusoida ni monoona, označeni odsek se periodično ponavlja ELEMENTARNE FUNKCIJE 43

44 Poence (s pozi=vnim eksponenom) To so funkcije f(x)=x n. Značilnos=: srogo naraščajo (za x > 0 ), gredo skozi očki (0,0) in (1,1), z večanjem n so vedno bolj srme za x < 0 se sode poence nadaljujejo sodo, lihe pa liho y=x 6 y=x 5 y=x 4 y=x 3 y=x ELEMENTARNE FUNKCIJE 44

45 Funkcija je podana z grafom. Skiciraj graf njenega kvadraa. Z glavno ežavo pri risanju sesavljenih funkcij (razumevanju, da druga funkcija deluje na vrednos8h prve funkcije) smo se ukvarjali že pri uvodnih zgledih. To je seveda glavna ežava, a u se bomo omejili na delovanje poenc. 1 1 Za določiev grafa je dovolj upoševa=, da je kvadriranje monoono (padajoče pri nega=vnih in naraščajoče pri pozi=vnih vrednos=h) er da je za argumene, ki so absoluno večji od 1 kvadra še večji, za osale pa manjši. ELEMENTARNE FUNKCIJE 45

46 Koreni To so inverzne funkcije za poence, oziroma poence z ulomljenim eksponenom f(x)=x 1/n. Značilnos=: grafi so zrcalne slike grafov poenc srogo naraščajo (za x > 0 ), gredo skozi očki (0,0) in (1,1), z večanjem n so vedno bolj položne za x < 0 so lihi koreni definirani in se liho nadaljujejo, sodi koreni pa niso definirani 1 1 ELEMENTARNE FUNKCIJE 46

47 Funkcija je podana z grafom. Skiciraj graf njenega korena. Ravnamo podobno ko pri risanju poence grafa: upoševamo, da je koren monoona funkcija, da so sodi koreni definirani le za pozi=vne vrednos= (lihi pa povsod) in da je za vrednos= manjše od 1 koren večji od argumena, za osale pa je manjši od argumena. 1 1 (u koren ni definiran) ELEMENTARNE FUNKCIJE 47

48 Poence (z nega=vnim eksponenom) To so funkcije f(x)=x -n. Značilnos=: srogo padajo (za x > 0 ), gredo skozi očko (1,1), os x je vodoravna, os y pa navpična asimpoa (pol) za x < 0 se sode poence nadaljujejo sodo, lihe pa liho Inverzne funkcije (koreni z nega=vnim eksponenom) imajo podobno obliko, le malo zasukani so glede na mejno funkcijo y=1/x, ki je sama sebi inverzna. 1 1 y=1/x 1/2 y=1/x y=1/x 2 ELEMENTARNE FUNKCIJE 48

49 Eksponenne funkcije To so funkcije f(x)=a x. Značilnos=: povsod definirane, zavzamejo le pozi=vne vrednos= srogo naraščajo (za a > 1 ), gredo skozi očko (0,1), za večje a so bolj srme os x je vodoravna asimpoa, ko gre argumen pro= minus neskončno y=10 x y=3 x y=e x y=2 x Grafi eksponennih funkcij so si med seboj zelo podobni: če poznamo enega od njih, lahko vse osale dobimo z razegi, npr. 8 x =2 3x. Kaeri razeg prevede a x v b x? 1 Zaradi preprosega odvajanja in inegriranja ima ena izmed eksponennih funkcij poseben pomen: o je f(x)=e x, kjer je e= , ševilo, ki ga imenujemo osnova naravnih logarimov. 1 ELEMENTARNE FUNKCIJE 49

50 Funkcija f(x) je podana z grafom. Skiciraj graf funkcije e f(x). Dovolj je upoševa=, da je eksponenna funkcija monoona in da ima asimpoo, ko gre argumen pro= minus neskončno. 1 1 ELEMENTARNE FUNKCIJE 50

51 Logariemske funkcije To so inverzne funkcije za eksponenne funkcije, označimo jih f(x)=log a x in so določene s pogojem a log ax =x Inverzno funkcijo za e x imenujemo naravni logariem in označimo z lnx. 1 log 2 x ln x log 3 x log 10 x Značilnos=: definirane le za pozi=vne argumene srogo naraščajo (za a > 1 ), gredo skozi očko (1,0), za večje a so bolj položne os y je navpična asimpoa (pol) 1 Grafi logarimov so si vsi podobni, saj ene iz drugih dobimo z navpičnim razegom: npr. log 3 x=2 log 9 x Kaeri razeg prevede log a x v log b x? ELEMENTARNE FUNKCIJE 51

52 Funkcija f(x) je podana z grafom. Skiciraj graf funkcije ln f(x). Upoševamo, da je logariem defi- niran le za pozi=vne argumene, da ima pol, ko gre argumen pro= 0 in da je monoon. 1 1 ELEMENTARNE FUNKCIJE 52

53 Funkcija sinus Oznaka f(x)=sin x. Značilnos=: povsod definirana, zavzame le vrednos= med - 1 in 1 periodična s periodo 2π inverzna funkcija je arkus sinus f(x)=arcsin x. sinus arkus sinus ELEMENTARNE FUNKCIJE 53

54 angens Funkcija angens Oznaka f(x)=g x. Značilnos=: definirana povsod, razen za x= π/2+ kπ, zavzame vse realne vrednos= periodična s periodo π inverzna funkcija je arkus angens f(x)=arcg x. arkus angens ELEMENTARNE FUNKCIJE 54

55 Povzeek osnovnih funkcij pozi=vna poenca nega=vna poenca eksponenna sinus angens koren koren v imenovalcu logariemska arkus sinus arkus angens ELEMENTARNE FUNKCIJE 55

56 ZNAČILNOSTI GRAFA Enačenje funkcije z grafom je primeren način kako funkcijo gleda= ko enovi= objek, ima pa a prisop udi svoje pas=. Najprej, grafična predsaviev je smiselna predvsem za realne funkcije ene realne spremenljivke (kjer je domena lahko udi diskrena). Lahko sicer skiciramo grafe funkcij dveh spremenljivk ali =re vekorskih funkcij ene spremenljivke, vendar ega običajno ne uporabljamo ko sredsvo za šudij funkcije emveč bolj ko način, kako s funkcijo opisa= geomerični objek krivuljo ali ploskev. Razumevanje splošnejših funkcij je orej porebno gradi= drugače. Druga nevarnos je, da graf funkcije gledamo ko skupek očk, ali še slabše, da ga rišemo s pomočjo abeliranja očk. Grafe je porebno srikno skicira= na osnovi značilnih očk. Ob em se morajo dijaki zaveda=, da so očke in oblike, za kaere ob opazovanju grafa skoraj samoumevno ugoovimo, da so bisvene za poek grafa, obenem ravno =se očke, ki so značilne za samo funkcijo. To je orej po za vizualizacijo absraknih značilnos= funkcije. ZNAČILNOSTI GRAFA 56

57 Šudij značilnos= funkcije bomo zgradili na opazovanju grafov in ugoavljanju, kaere značilnos= so bisvene za naše razumevanje pomena grafa. Primerna in obenem zabavna vaja je lahko narekovanje grafov. Oglejmo si en zgled: Naravno je graf opisova= od leve pro= desni. Primer usreznega navodila bi bil: 1 Nariši vodoravno asimpoo y=1 in pol x=2. Graf se začne pod asimpoo in konkavno pada pro= polu, ob em pa seka absciso pri x=1. Desno od pola ima graf minimum pri x=3, vrednos minimuma pa je približno 0.5. Graf pada od pola do minimuma, poem pa narašča pro= asimpo= y=1. Graf je konveksen do x=2, naprej pa je konkaven. 1 ZNAČILNOSTI GRAFA 57

58 Še en primer grafa po nareku: Graf je povsod definiran, je simeričen glede na os y (orej ponazarja sodo funkcijo) in ima vodoravno asimpoo y=2. Graf se začne pod asimpoo in konkavno pada do približno x=- 1. Prevoj ima približno pri x=- 1 in y=1.5. Naprej graf konveksno pada do minimuma, ki je pri x=0 in kjer funkcija ima vrednos= okoli 0.5. Za pozi=vne x je graf simeričen glede na os y. 1 1 Narekovanje grafov seveda ni življenjsko pomembno znanje. Gre preproso za vajo, pri kaeri se dijaki navadijo globalnega opazovanja grafa in ugoav- ljanja, kaere lasnos= so ključne za njegov poek. ZNAČILNOSTI GRAFA 58

59 GRAF JE SIMBOLIČNA PREDSTAVITEV FUNKCIJE Pri risanju grafov je porebno, da dijaki sčasoma dojamejo, da graf pogoso ni dobesedna emveč le simbolična predsaviev funkcije. Seveda, čiso na začeku grafe rišemo s abeliranjem, poem pa jih izpeljujemo iz grafov osnovnih funkcij in nao še na podlagi značilnih očk. Poem, ko so obravnavali določeno ševilo grafov elemenarnih in drugih funkcij pa morajo dijaki posopoma razume=, kaj so značilnos= funkcije, ki jih predsavljamo na grafu in ki jih prav ako lahko preberemo iz grafa. Moramo se namreč zaveda=, da grafov pogoso ne rišemo v razmerju in da je poek med značilnimi očkami pogoso dokaj poljuben. Če bi grafe risali v sriknem sorazmerju pa bi pogoso spregledali kako pomembno lasnos funkcije. Marsikaeri dijak bo vprašal, čemu se ako rudimo z risanjem grafov, če gre o z računalnikom bisveno lažje in hireje. Ampak, če graf narišemo s pomočjo računalnika ali grafičnega kalkulaorja je slika običajno v isem merilu po obeh oseh in velikokra zgrešimo pravo informacijo o grafu. Lahko poskušamo dobi= boljšo sliko s spreminjanjem merila, a se sčasoma prepričamo, da usrezno sliko dobimo šele akra, ko razumemo lasnos= funkcije. ZNAČILNOSTI GRAFA 59

60 Oglejmo si računalniške risbe grafa preprose racionalne funkcije f ( x) = 2 + x 1 x 2 Iz ega grafa ežko kaj razberemo. Vide= je ko da funkcija ni definirana na dveh inervalih, manjšemu okoli x=- 1 in večjemu okoli x=1. V bližini eh očk sa nakazana pola, ni pa nič jasno, kakšen je rend funkcije, ko gre x pro= plus ali minus neskončno. ZNAČILNOSTI GRAFA 60

61 Ta risba je nekoliko bolj zgovorna. Dokaj jasno sa nakazana pola pri x=- 1 in pri x=1. Trend funkcije ni jasen vendar se kažea dve različni vodoravni asimpo= (o je seveda napačen v=s, saj ima racionalna funkcija vedno iso premico za asimpoo na obeh sraneh). Preskušanje različnih meril je le delno uspešno, saj se pri vsakem izgubi del celone slike. Morda je še najbolj zgovorna slika, kjer je enoa na abscisi pekraniki enoe na ordina=. Na ej sliki sa dokaj očina pola pri x=- 1 in pri x=1 in skupna vodoravna asimpoa y=0. Je pa v em merilu ežko ugoovi= kje je graf konkveksen, kje pa konkaven. ZNAČILNOSTI GRAFA 61

62 Oglejmo si še primer grafa funkcije x e f ( x) = 2 x Prvi primer spominja na graf eksponenne funkcije, ki je le nekoliko znižan. Kdor gleda samo risbo, bo s em zadovoljen. Šele po desekrani pomanjšavi se pojavi še en del grafa. Če ne bi vedeli, da mora bi= am nekje, ga prav goovo ne bi iskali. ZNAČILNOSTI GRAFA 62

63 Šele pri š=ridesekrani pomanjšavi in spremembi merila na abscisi, se pojavi za silo uporaben graf. Graf, ki ga narišemo z vpoševanjem lasnos= funkcije sicer ni v merilu, vendar pa usrezneje ponazarja bis- vene lasnos= funkcijske zveze. ZNAČILNOSTI GRAFA 63

64 Predsaviev značilnoso funkcije na grafu Naslednje značilnos= funkcij sisema=čno predsavljamo pri risanju grafov. To so značilnos= na kaere smo se opirali pri odgovarjanju na ABCD vprašanja, ki smo jih poudarjali pri elemenarnih funkcijah in jih uporabljali er opazovali pri grafih sesavljenih funkcij. 1. Definicijsko območje in zaloga vrednos= 2. Vrednos= ob robu definicijskega območja 3. Periodičnos in simerija 4. Naraščanje in padanje, eksremi 5. Ukrivljenos, prevoji ZNAČILNOSTI GRAFA 64

65 Definicijsko območje in zaloga vrednoso Realne funkcije ene realne spremenljivke podajajo zvezo med nekimi količinami, recimo iksi in ipsiloni. Pri šudiju funkcije se moramo vpraša=, kaeri iksi in ipsiloni nasopajo v ej zvezi. Množico vseh možnih iksov je definicijsko območje, množica vseh možnih ipsilonov pa zaloga vrednos8 funkcije. D f 1 Z f 1 Definicijsko območje D f je senca (j. slika paralelne projekcije) grafa na osi x, zaloga vrednos= Z f pa je senca na osi y. ZNAČILNOSTI GRAFA 65

66 Definicijsko območje funkcije dobimo ako, da pogledamo, kdaj lahko uporabimo osnovne funkcije, ki nasopajo v formuli. Zaloga vrednos= pa je ravno defincijsko območje inverzne funkcije (oziroma relacije), zao ga formalno določimo ako, da ugoovimo, kdaj lahko izračunamo inverzno funkcijo. Pri bolj zapleenih primerih pa inverzne relacije ni mogoče izračuna=. Naravo zaloge vrednos= edaj praviloma določimo iz grafa, računanje pa pogoso zaheva določanje eksremov, asimpo in podobno. V em smislu določanje definicijskega območja in zaloge vrednos= nisa paralelni nalogi: D f običajno določimo akoj, Z f pa pogoso šele, ko smo že narisali graf. 1 1 ZNAČILNOSTI GRAFA 66

67 VrednosO ob robu definicijskega območja Za razumevanje funkcije in risanje njenega grafa je zelo pomembno ugoovi=, kako je z njenimi vrednosmi ob robu definicijskega območja. Pogoso je namreč funkcija vmes monoona in je za določiev grafa dovolj pogleda= kakšna je ob robu. V drugih primerih posane obnašanje funkcije ob robu območja bolj pravilno npr. podobno premici ali kakšni drugi prepros= krivulji. To se redno dogaja akra, ko funkcija opisuje proces, ki ima nek šum, ki sčasoma izgine. Obnašanju po izničenju šuma pravimo asimpo=čno obnašanje, limini krivulji pa asimpoa. 1 1 ZNAČILNOSTI GRAFA 67

68 Asimpoe Vodoravna asimpoa npr. emperaura posode, ki se segreje le do emperaure vira npr. dušeno nihanje ZNAČILNOSTI GRAFA 68

69 Linearna asimpoa: podobno ko pri vodoravni asimpo= se graf opazovane krivulje posopoma izravna in se vedno bolj prilega neki premici. Asimpo=čno premico lahko seka (ko pri dušenem nihanju), lahko pa se ji pa udi posopoma približuje in se je ne doakne. Čeprav v srednji šoli obravnavamo le linearne asimpoe, je pojem asimp- oe bolj splošen. Uporabljamo ga, kadar lahko na preprosejši način opišemo obnašanje funkcije, ko so argumen= blizu roba definicijskega območja. Na primer, pri vsiljenem (sinusnem) nihanju je asimpoa sinusoida ZNAČILNOSTI GRAFA 69

70 Navpična asimpoa (pol) Graf se lahko asimpo=čno prilega udi navpični premici. Tedaj govorimo o navpični asimpo= ali polu. Pol dobimo kadar v bližini očke, kjer funkcija ni definirana gredo njene vrednos= pro= neskončnos= (j. čez vsako mejo). Pol neke funkcije usreza vodoravni asimpo= njenega inverza. 1 1 ZNAČILNOSTI GRAFA 70

71 Periodičnos in simerija Ko pri vsaki zapleeni srukuri je udi pri grafih korisno, če odkrijemo kakšne dodane pravilnos=, na primer, da se se dali grafa na nek način ponovijo. Najpomembnejša sa dva primera. Če se določeni del grafa ponavlja, pravimo, da je ponavljajoči del perioda, funkcija sama pa je periodična. Kone funkcije so po že po definiciji periodične, saj so odvisne le od koa, ki se seveda ponavlja. ZNAČILNOSTI GRAFA 71

72 Drugi pomemben primer dobimo, kadar je polovica grafa v enaka ali simerična drugi polovici. Običajne simerije so čez os y (edaj pravimo, da je funkcija soda) ali simerija čez izhodišče (edaj pravimo, da je funkcija liha). V prvem primeru je f(-x)=f(x), v drugem pa je f(-x)=-f(x), ker je oboje zalo lahko preveri= že iz definicijske formule. soda liha Dejansko pa je vsaka opažena simerija korisna. Npr. f(x)=x 3 -x+4 ni ne soda ne liha, vendar je njen graf simeričen glede na očko (0,4), kar nam prav ako ko lihos pomaga pri risanju. ZNAČILNOSTI GRAFA 72

73 Naraščanje in padanje funkcije Za funkcijo pravimo, da je naraščajoča, kadar večjim argumenom usrezajo večje funkcijske vrednos=. Če pa večjim argumenom usrezajo manjše funkcijske vrednos=, poem pravimo, da je funkcija padajoča. (Učenci običajno najprej srečajo nekoliko preprosejša pojma sorazmernos oziroma obrana sorazmernos. ) Funkcije, ki so bodisi naraščajoče, bodisi padajoče z eno besedo imenujemo monoone. Monoonos običajno ni neposredno razvidna iz funkcijskega izraza, je pa zao ena izmed najbolj očinih lasnos=, ki jih opazimo na grafu. Funkcija je namreč naraščajoča, če se njen graf od leve pro= desni dviga, in padajoča, če se njen graf spušča. naraščajoča padajoča ZNAČILNOSTI GRAFA 73

74 Graf monoone funkcije je lahko narisa=: dovolj je, če ugoovimo kakšne vrednos= ima ob robu definicijskega območja. Funkcija je definirana na celi osi in narašča od π/2 do + π/2. +π/2 - π/2 Funkcija je padajoča, definicijsko območje je unija inervalov (-,-1) in (-1,+ ). Na prvem inervalu padajo vrednos= od 1 pro= minus neskončno, na drugem pa od plus neskončno do 1. Ta prepros= opis povsem usrezno opiše poek grafa ZNAČILNOSTI GRAFA 74

75 Lokalno naraščanje in padanje funkcije Tudi kadar funkcija ni monoona nam je ob pogledu na graf inui=vno jasno, da definicijsko območje lahko razdelimo na posamezne dele kjer se graf dviga in druge, kjer se spušča. Pri em namreč samodejno omejimo pogled le na posamezne dele grafa in rečemo, da funkcija narašča oziroma pada pri neki očki, če se na nekem inervalu okoli e očke graf dviga oziroma spušča. Temu pravimo lokalno obnašanje funkcije, saj opazujemo le okolico neke očke, ne pa celonega grafa. funkcija je pri b naraščajoča a b funkcija je pri a padajoča ZNAČILNOSTI GRAFA 75

76 Eksremi Za razumevanje funkcije je zelo pomembno vede=, ali so njene vrednos= omejene in če so, kaj je največja in kaj najmanjša vrednos, ki jo funkcija zavzame. Najmanjšo vrednos imenujemo minimum, največjo maksimum, skupno pa jim pravimo eksremne vrednos=. maksimum minimum ZNAČILNOSTI GRAFA 76

77 Kadar ima funkcija minimum in maksimum je omejena in njena zaloga vrednos= je vsebovana v inervalu med minimumom in maksimumom. Pri funkcijah, ki nimajo eksremov pa so zadeve bolj zapleene in nasopajo razne možnos=. Takšne funkcije so lahko omejene ali neomejene, lahko imajo le enega od eksremov ali pa nobenega. ZNAČILNOSTI GRAFA 77

78 Funkcija ima minimum, navzgor pa je neomejena. Funkcija ima maksimum, navzdol pa je neomejena. 1-1 Funkcija je navzgor in navzdol neomejena. Funkcija je navzgor neomejena, navzdol pa je omejena, vendar nima minimalne vrednos=, emveč se poljubno približa vrednos= 0. Poiščie še druge možnos=! ZNAČILNOSTI GRAFA 78

79 Lokalni eksremi Podobno ko pri naraščanju in padanju udi pri eksremih lahko opazujemo funkcijo na zoženem območju in govorimo o lokalnih minimumih in maksimumih. Funkcija ima v neki očki lokalni maksimum, če ima v ej očki največjo vrednos izmed vseh, ki jih zavzame na inervalu okoli opazovane očke. Podobno ima v očki lokalni minimum, če je v ej očki funkcijska vrednos najmanjša izmed vseh na nekem inervalu. lokalni maksimum lokalni minimum ZNAČILNOSTI GRAFA 79

80 Kadar funkcija ni monoona, so lokalni eksremi očke pri kaerih funkcijske vrednos= nehajo pada= in začnejo narašča= ali obrano. Za skiciranje grafa je orej dovolj, če ugoovimo vrednos= funkcije ob robu definicijskega območja er v lokalnih eksremih. Na vmesnih inervalih je graf funkcije monoon. (s em smo seveda zašli na vprašanja odvedljivos= in računanje odvodov, ki jih pa zaenkra pus=mo ob srani) pada od asimpoe do lokalnega minimuma narašča od lokalnega minimuma do lokalnega maksimuma pada od lokalnega maksimuma do asimpoe ZNAČILNOSTI GRAFA 80

81 V praksi so lokalni eksremi pogoso model za ravnovesne lege. To lepo ponazorimo s oboganom po kaerem zakoalimo kroglico. Kroglica se bo nekaj časa gibala gor in dol po oboganu, na koncu pa bo obmirovala ravno v enem izmed loklanih eksremov. V em primeru so lokalni minimumi sabilne, lokalni maksimumi pa nesabilne ravnovesne lege. ravnovesne lege so =pični primeri lokalnih eksremov ZNAČILNOSTI GRAFA 81

82 Ukrivljenos in prevoji Ko smo pri ABCD vprašanjih poskušali ugoovi= kaeri graf ponazarja emperauro segrevane posode smo hiro dojeli, da mora bi= krivulja naraščajoča in da se mora od spodaj bliža= vodoravni asimpo=, ki usreza emperauri vira. da se morali odloči= med naslednjima. Na koncu smo morali izbra= med dvema možnos=ma: A T D T ZNAČILNOSTI GRAFA 82

83 Opazili smo, da je prvi graf sprva bolj srm in da posopoma posane bolj položen, drugi graf pa je najprej položen, poem srm in na koncu spe položen. Fizikalni zakon o prevajanju oploe pravi, da je preok sorazmeren razliki med emperauro vira in emperauro posode, zao mora hiros naraščanja emperaure upada=. Na podlagi ega smo se odločili za možnos A. emperaura vira A T D T manjša razlika emperaur - počasnejše segrevanje manjša razlika emperaur - hirejše segrevanje ZNAČILNOSTI GRAFA 83

84 Kadar je graf funkcijske zveze premica pomeni bolj srma premica večjo hiros spremi- njanja funkcijskih vrednos=. Pri ukrivljenem grafu se srmina spreminja. Merimo jo ako, da si v vsaki očki zamislimo idealizirano premico (angeno), ki se op=malno prilega krivulji. Srmina angene ponazarja hiros spreminjanja funkcijskih vrednos=. Če (gledano z leve pro= desni) srmina narašča, poem o pomeni, da proces pospešuje. Obrano, če srmina upada, poem ponazorjeni proces upočasnjuje. ZNAČILNOSTI GRAFA 84

85 Spremembo hiros= opazujemo ako, da gledamo v kaero smer se graf odmika od angene. Če se odmika navzgor (oziroma pro= levi glede na smer angene), je am graf ukrivljen navzgor in pravimo, da je konveksen. Kjer pa se graf krivi navzdol (oziroma pro= desni) pravimo, da je konkaven. konveksen konveksnos grafa ponazarja pospeševanje procesa konkaven konkavnos grafa ponazarja pojemanje procesa ZNAČILNOSTI GRAFA 85

86 Prevoji Kadar graf ni monoon opazujemo območja naraščanja in padanja funkcijskih vrednos= in smo pozorni na lokalne maksimume, kjer naraščanje preide v padanje in lokalne minimume, kjer padanje preid v naraščanje. Podobno, kadar se graf krivi navzgor in navzdol opazujemo območja konkveksnos= in konkavnos= er očke v kaerih ukrivljenos preide iz enega območja v drugega. Tem očkam pravimo prevoji. prevoji konkaven konveksen konkaven Prevoj je očka, pri kaeri proces preide iz pospeševanja v zaviranje ali obrano. ZNAČILNOSTI GRAFA 86

87 NEKAJ POMEMBNIH SESTAVLJENIH FUNKCIJ Elemenarne funkcije so zgrajene iz samo reh osnovnih razredov funkcij (in njihovih inverzov): poenc, eksponennih in konih funkcij. Kljub emu je o zelo obsežen razred funkcij, s kaerimi lahko modeliramo veliko različnih dogajanj in procesov. Nekaere sesavljene elemenarne funkcije se pri različnih primerih uporabe pojavljajo bolj pogoso, zao jih je smiselno posebej predsavi= in prouči= njihove lasnos=. Izbrali smo ri primere, ki so zelo značilni za ri različna področja modeliranja s pomočjo funkcij: o so funkcije, ki podajajo dušena nihanja, logis=čna funkcija in Gaussova funkcija normalne porazdelive. NEKAJ POMEMBNIH SESTAVLJENIH FUNKCIJ 87

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko: 4 Sisemi diferencialnih enačb V prakičnih primerih večkra naleimo na več diferencialnih enačb, ki opisujejo določen pojav in so medsebojno povezane edaj govorimo o sisemih diferencialnih enačb V eh enačbah

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R. II. FUNKCIJE 1. Osnovni pojmi 2. Sestavljanje funkcij 3. Pregled elementarnih funkcij 4. Zveznost Kaj je funkcija? Definicija Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

PROCESIRANJE SIGNALOV

PROCESIRANJE SIGNALOV Rešive pisega izpia PROCESIRANJE SIGNALOV Daum: 7... aloga Kolikša je ampliuda reje harmoske kompoee arisaega periodičega sigala? f() - -3 - - 3 Rešiev: Časova fukcija a iervalu ( /,/) je lieara fukcija:

Διαβάστε περισσότερα

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki:

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki: NALOGA: Po cesi vozi ovornjak z hirosjo 8 km/h. Tovornjak je dolg 8 m, širok 2 m in visok 4 m in ima maso 4 on. S srani začne pihai veer z hirosjo 5 km/h. Ob nekem času voznik zaspi in ne upravlja več

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x)

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Praktična Matematika-VSŠ(BO) Komuniciranje v matematiki SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) Avtorica: Špela Marinčič Ljubljana, maj 2011 KAZALO: 1.Uvod...1 2.

Διαβάστε περισσότερα

predavatelj: doc. Andreja Drobni Vidic

predavatelj: doc. Andreja Drobni Vidic 1 RE ITVE 5. DOMAƒE NALOGE - TOTP - modul MATEMATIKA predavaelj: doc. Andreja Drobni Vidic UPORABA ODVODOV IN INTEGRALI Diferencialni ra un je omogo il re²evanje nalog, za kaere je pred em kazalo, da presegajo

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

Διαβάστε περισσότερα

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

PROCESIRANJE SIGNALOV

PROCESIRANJE SIGNALOV Daum: 5.. 999. Izračuaje kompoee ampliudega spekra podaega periodičega sigala! Kolikša je osova frekveca ega sigala? Tabeliraje prvih šes ampliud! -,,,,3,4,5 - [ms]. Izračuaje Fourierjev rasform podaega

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Kemijska tehnologija Visokošolski strokovni program Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 29. 8. 2013 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje

Vaja: Odbojnostni senzor z optičnimi vlakni. Namen vaje Namen vaje Spoznavanje osnovnih fiber-optičnih in optomehanskih komponent Spoznavanje načela delovanja in praktične uporabe odbojnostnega senzorja z optičnimi vlakni, Delo z merilnimi instrumenti (signal-generator,

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

INŽENIRSKA MATEMATIKA I INŽENIRSKA MATEMATIKA I REŠENE NALOGE za izredne študente VSŠ Tehnično upravljanje nepremičnin Marjeta Škapin Rugelj Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Kazalo Števila in preslikave 5 Vektorji 6 Analitična

Διαβάστε περισσότερα

Kvantni delec na potencialnem skoku

Kvantni delec na potencialnem skoku Kvantni delec na potencialnem skoku Delec, ki se giblje premo enakomerno, pride na mejo, kjer potencial naraste s potenciala 0 na potencial. Takšno potencialno funkcijo zapišemo kot 0, 0 0,0. Slika 1:

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda Matematika 2 Diferencialne enačbe drugega reda (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) y 6y + 8y = 0, (b) y 2y + y = 0, (c) y + y = 0, (d) y + 2y + 2y = 0. Rešitev:

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne lastnosti odvoda

Osnovne lastnosti odvoda Del 2 Odvodi POGLAVJE 4 Osnovne lastnosti odvoda. Definicija odvoda Odvod funkcije f v točki x je definiran z f f(x + ) f(x) (x) =. 0 Ta definicija je smiselna samo v primeru, ko x D(f), ita na desni

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Množico vseh funkcijskih vrednosti, ki jih pri tem dobimo, imenujemo zaloga vrednosti funkcije f. Oznaka: Z f

Množico vseh funkcijskih vrednosti, ki jih pri tem dobimo, imenujemo zaloga vrednosti funkcije f. Oznaka: Z f Funkcije Funkcija f : A B (funkcija iz množice A v množico B) je predpis (pravilo, postopek, preslikava, formula,..), ki danemu podatku x A priredi funkcijsko vrednost f (x) B. Množica A je množica vseh

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f.

Definicija 1. Naj bo f : D odp R funkcija. Funkcija F : D odp R je primitivna funkcija funkcije f, če je odvedljiva in če velja F = f. Nedoločeni integral V tem razdelku si bomo pogledali operacijo, ki je na nek način inverzna odvajanju. Za dano funkcijo bomo poskušali poiskati neko drugo funkcijo, katere odvod bo ravno dana funkcija.

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL Izdba aje: Ljubjana, 11. 1. 007, 10.00 Jan OMAHNE, 1.M Namen: 1.Preeri paraeogramsko praio za doočanje rezutante nezporedni si s skupnim prijemaiščem (grafično)..dooči

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE) Matematične metode v fiziki II 2013/14 Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika 1. Jaka Cimprič Matematika 1 Jaka Cimprič Predgovor Pričujoči učbenik je namenjen študentom tistih univerzitetnih programov, ki vključujejo samo eno leto matematike. Nastala je na podlagi izkušenj, ki jih imam s poučevanjem

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk Del 5 Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk POGLAVJE 1 Krivulje v R n 1. Risanje vektorskih funkcij in vektorskih zaporedij Funkcija iz R v R n je podana z dvema podatkoma: z definicijskim območjem,

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe prvega reda V celotnem poglavju bo y = dy dx. Diferencialne enačbe z ločljivima spremeljivkama Diferencialna enačba z ločljivima spremeljivkama

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dveh in več spremenljivk

Funkcije dveh in več spremenljivk Poglavje 3 Funkcije dveh in več spremenljivk 3.1 Osnovni pojmi Definicija 3.1.1. Funkcija dveh spremenljivk je preslikava, ki vsaki točki (x, y) ravninske množice D priredi realno število z = f(x, y),

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 215 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1 Realne funkcije Funkcija f denirana simetri nem intervalu D = ( a, a) ali D = [ a, a] (i) je soda, e velja f(x) = f( x), x D; (ii) je liha, e velja f(x) = f( x), x D. Naj bo f denirana D f in x 1, x 2

Διαβάστε περισσότερα

LJUDSKA UNIVERZA NOVA GORICA. MATEMATIKA 1 2. del. EKONOMSKI TEHNIK PTI gradivo za interno uporabo. Pripravila: Mateja Strnad Šolsko leto 2011/12

LJUDSKA UNIVERZA NOVA GORICA. MATEMATIKA 1 2. del. EKONOMSKI TEHNIK PTI gradivo za interno uporabo. Pripravila: Mateja Strnad Šolsko leto 2011/12 LJUDSKA UNIVERZA NOVA GORICA MATEMATIKA 1 2. del EKONOMSKI TEHNIK PTI gradivo za interno uporabo Pripravila: Mateja Strnad Šolsko leto 2011/12 KAZALO 1 POLINOMI... 1 1.1 Polinomi VAJE... 1 1.2 Operacije

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

Διαβάστε περισσότερα

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

TOPNOST, HITROST RAZTAPLJANJA

TOPNOST, HITROST RAZTAPLJANJA OPNOS, HIOS AZAPLJANJA Denja: onos (oz. nasčena razona) redsavlja sanje, ko je oljene (rdn, ekoč, lnas) v ravnoežju z razono (oljenem, razoljenm v olu). - kvanavn zraz - r določen - homogena molekularna

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

1.2.5 Lastnosti merilnih naprav v informacijskem prostoru

1.2.5 Lastnosti merilnih naprav v informacijskem prostoru ..5 Lasnosi merilnih naprav v informacijskem prosoru Merilno napravo lahko obravnavamo udi ko komunikacijski kanal: informacijski vir: merilni objek z merjeno veličino monje z naslovljenec: merilec, nadzorni

Διαβάστε περισσότερα

DARJA POTOƒAR, FMF

DARJA POTOƒAR, FMF 7. ²olska ura Tema: Ponovitev Oblika: vaje B 1 Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku: A V α A 1 B 1 sin α = AA 1 V A = BB 1 V B cos α = V B 1 V B = V A 1 V A tan α = sin α cos α cos α cot α = sin α =

Διαβάστε περισσότερα

TEHNIŠKA FIZIKA VS Strojništvo, 1. stopnja povzetek

TEHNIŠKA FIZIKA VS Strojništvo, 1. stopnja povzetek TEHNIŠKA FIZIKA VS Srojnišo,. sopnja pozeek. KINEMATIKA Premo gibanje To je gibanje po premici. Na premici izberemo koordinano izhodišče (o je očko, ki ji pripišemo koordinao nič) in označimo poziino in

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj Zadaak (Ines, hoelijerska škola) Ako je g, izračunaj + 5 + Rješenje Korisimo osnovnu rigonomerijsku relaciju: + Znači svaki broj n možemo zapisai n n n ( + ) + + + + 5 + 5 5 + + + + + 7 + Zadano je g Tangens

Διαβάστε περισσότερα