Linearni operatori. Stepenovanje matrica

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Linearni operatori. Stepenovanje matrica"

Transcript

1 Linearni operatori Stepenovanje matrica Nea su X i Y vetorsi prostori nad istim poljem salara K Presliavanje A : X Y zovemo operator Za operator A ažemo da je linearan ao je istovremeno 1 aditivan: A(u + v Au + Av, homogen: A(λu λau, za svao u, v X i λ K Uslovi 1 i se mogu zameniti uslovom Oznae: A(λu + µv λau + µav, u, v X, λ, µ K R A A(X, N A er A {u Au θ, u X}, dim R A rang A r A (rang, dim N A def A n A (defet Matrica linearnog operatora u onačno dimenzionalnim prostorima: Nea su X i Y vetorsi prostori onačnih dimenzija, dim X n, dim Y m, {e 1,, e n } je baza u prostoru X, {f 1,, f m } je baza u prostoru Y Matrica linearnog operatora A : X Y jednaa je a 11 a 1 a 1n a 1 a a n A fe, a m1 a m a mn gde su elementi matrice odred eni sa 1

2 Ae 1 a 11 f 1 + a 1 f + + a m1 f m Ae a 1 f 1 + a f + + a m f m Ae n a 1n f 1 + a n f + + a mn f m Operacije sa matricama: Nea su date matrice A [a ij ] m n, B [b ij ] m n, C [c ij ] m n i salar λ K Tada se može definisati 1 množenje matrice salarom: sabiranje matrica: C λa, c ij λa ij, i 1,, m, j 1,, n; C A + B, c ij a ij + b ij, i 1,, m, j 1,, n Ao je A [a ij ] m n, B [b ij ] n p, C [c ij ] m p definišemo 3 množenje matrica: C A B, c ij Ao je A [a ij ] m n, tada je 4 transponovana matrica Zadaci: a i b j, i 1,, m, j 1,, p 1 A T [a ji ] n m 1 Nea je A : R M linearan operator definisan sa [ ] a a + b A(a, b 0 b Odrediti matricu operatora A u bazama {[ ] {(1, 0, (0, 1},, Naći rang i defet operatora A [ ] 0 1, [ ], [ ]} 0 1

3 Rešenje: Označimo bazne vetore u prostorima R i M sa e 1, e i E 11, E 1, E 1, E redom Kao je dim R i dim M 4, matrica operatora A je matrica A [a ij ] 4 Odredimo slie baznih vetora prostora R : Ae 1 A(1, 0 [ ] 1 1 [ ] + [ ] E E E E, [ ] [ ] [ ] 0 1 Ae A(0, E E E E Koordinate vetora Ae 1 su elementi prve olone, a vetora Ae druge olone matrice A Zato je A Za odred ivanje defeta operatora A potrebno je odrediti njegovo jezgro N A Kao je [ ] [ ] [ ] a a + b A(a, b 0 b to je N A a b 0, { [ ]} (a, b R A(a, b {(0, 0} U vetorsom prostoru čiji je jedini element nula vetor nema linearno nezavisnih vetora, pa je def A dim N A 0, rang A dim R def A 3 Dat je linearni operator A : R M na sledeći način: [ ] a a + b A(a, b (a, b R b a + b Odrediti matricu operatora A:

4 4 a u prirodnim bazama; b u bazama M B 1 {(1, 0, (1, 1} i B R : (e {(1, 0, (0, 1}, {[ ], M : (E {[ ] [ ] [ ] [ ]} ,,, 1 1 [ 0 1 ] [ ] [ ]},, 1 1 Za formiranje matrice A operatora A potrebne su slie vetora baze (e oje se dobijaju ovim presliavanjem A(1, 0 A(0, 1 [ ] [ ] (E (E, (01 (0 Koordinate vetora slia (01 i (0 predstavljaju olone matrice A, dale A b Potražimo slie operatora A primenjenog na vetore baze B 1 [ ] 1 1 A(1, 0, 0 1 [ ] 1 A(1, 1 1 Odredimo oordinate ovih vetora slia u bazi B Polazeći od linearne ombinacije vetora baze B

5 α [ ] + β [ ] γ [ ] δ [ ] [ α + β + γ + δ β + γ + δ γ + δ δ ], 5 tražene oordinate dobijamo iz uslova [ ] [ ] 1 1 α + β + γ + δ β + γ + δ 0 1 γ + δ δ [ ] [ ] 1 a + b + c + d b + c + d 1 c + d d i Izjednačavanjem odgovarajućih omponenti matrica dolazimo do sistema jednačina α + β + γ + δ 1, a + b + c + d 1, β + γ + δ 1, b + c + d, i γ + δ 0, c + d 1, δ 1, d Eliminacijom nepoznatih dobijamo α 0, β 1, γ 1, δ 1, i a 1, b 1, c 1, d Tražena matrica A operatora A formira se od pronad enih oordinata smeštenih u olone 0 1 A Nea je A : R M operator zadat sa [ ] a + b a A(a, b b a b a Doazati da je A linearan operator b Odrediti matricu operatora A u bazama {(1, 0, (1, 1} i { [ ] [ ] [ ] [ ] } 1 1,,, 1 1 c Odrediti rang i defet operatora A

6 6 Rešenje: a Doazaćemo da je A(λu + µv λau + µav, za u, v R, u (a, b, v (p, q: A(λu + µv A(λ(a, b + µ(p, q A(λa + µp, λb + µq [ ] (λa + µp + (λb + µq λa + µp λb + µq (λa + µp (λb + µq [ ] [ ] λa + λb λa µp + µq µp + λb λa λb µq µp µq [ ] [ ] a + b a p + q p λ + µ b a b q p q λa(a, b + µa(p, q λau + µav b Presliaćemo bazne vetore prostora R operatorom A: [ ] 1 1 A(1, 0 ( Izrazićemo dobijenu matricu ao linearnu ombinaciju vetora baze prostora M, to jest, ao matricu [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] 1 1 λ + µ µ λ + µ + ν + δ 1 1 ν + δ δ Iz jednaosti A(1, 0 [ ] 1 1 λ 0 1 [ ] + µ [ ] ν [ ] + δ [ ] 1 1 [ ] λ + µ µ ν + δ δ imamo [ ] [ ] λ + µ µ ν + δ δ λ + µ 1, µ 1, ν + δ 0, δ 1 Rešenje dobijenog sistema jednačina, vetor [ ] T, predstavlja prvu olonu u matrici A operatora A Na sličan način odredićemo i drugu olonu matrice A Ao presliamo drugi bazni vetor, dobijamo

7 A(1, 1 [ ] 1 λ [ ] + µ [ ] ν [ ] + δ [ ] 1 1 [ ] λ + µ µ, ν + δ δ 7 odale je [ ] 1 [ ] λ + µ µ ν + δ δ λ + µ, µ 1, ν + δ 1, δ 0 Rešenje ovog sistema jednačina je vetor druge olone matrice A [ 1 1 ] T Matrica A operatora A je A c Za rang i defet operatora važi relacija rang A + def A dim R Znamo da je dim R i da važi dim er A def A Nea je [ ] [ ] a + b a Au A(a, b a + b 0, a 0, b 0, a b 0, b a b odale je a b 0 To znači da jezgro operatora čini samo nula vetor (0, 0, pa je dimenzija jezgra nula, to jest, defet je nula Rang operatora je sada jedna 4 Nea je operator A : P [x] P 1 [x] definisan sa A(ax + bx + c (a 3b + cx + (a + b c a Doazati da je A linearan operator b Odrediti matricu operatora A u bazama {x + x + 1, x + 4x +, x + x} i {x + 1, x 1} c Odrediti rang i defet operatora A

8 8 Rešenje: a Nea je P (x ax + bx + c i Q(x px + qx + r Doazaćemo da je A linearan A(λP (x + µq(x A(λ(ax + bx + c + µ(px + qx + r A((λa + µpx + (λb + µqx + λc + µr ((λa + µp 3(λb + µq + (λc + µrx + ((λa + µp + (λb + µq (λc + µr ((λa 3λb + λcx + (λa + λb λc + ((µp 3µq + µrx + (µp + µq µr λ((a 3b + cx + (a + b c + µ((p 3q + rx + (p + q r λa(p (x + µa(q(x b Odredićemo slie baznih vetora i izrazićemo ih preo baze u prostoru P 1 [x]: A(x +x+1 ( 3+1x+(+1 1 λ(x+1+µ(x 1 (λ+µx+(λ µ, odale je Slično, λ + µ 0, λ µ λ 1, µ 1 A(x +4x+ (1 1+x+(1+4 9x+3 λ(x+1+µ(x 1 (λ+µx+(λ µ, odale je i λ + µ 9, λ µ 3 λ 3, µ 6, A( x +x ( 1 3x+( 1+1 4x λ(x+1+µ(x 1 (λ+µx+(λ µ λ + µ 4, λ µ 0 λ, µ Matrica operatora A je jednaa A [ ] c Jezgro operatora čine svi polinomi P (x ax + bx + c čija je slia nula polinom Imamo A(ax +bx+c (a 3b+cx+(a+b c 0x+0 a 3b+c 0, a+b c 0 Za rešenje dobijenog sistema imamo a 1 c, b 1 c, c R P (x 1 c(x + x +

9 Jezgro operatora je er A { 1 c(x + x + c R} i njegova dimenzija je 1, pa je def A jedna 1 Iz relacije rang A + def A dim P [x] i dim P [x] 3 dobijamo da je rang A 5 Nea je operator A : R 3 P 1 [x] definisan sa a Doazati da je A linearan operator A(a, b, c (a + bx + (b c b Odrediti matricu operatora A u bazama {(0, 1,, (0, 3, 0, (1, 1, 0} i {x + 1, x} c Odrediti rang i defet operatora A Rešenje: a Doazaćemo da važi A(λ(a, b, c + µ(p, q, r λa(a, b, c + µa(p, q, r: A(λ(a, b, c + µ(p, q, r A(λa + µp, λb + µq, λc + µr ((λa + µp + λb + µqx + (λb + µq (λc + µr ( (λa + λbx + (λb λc + ( (µp + µqx + (µq µr λ((a + bx + (b c + µ((p + qx + (q r λa(a, b, c + µa(p, q, r b Odredićemo elemente prve, druge i treće olone matrice operatora A: A(0, 1, x 1 α(x βx (α + βx + α α + β 1, α 1 α 1, β 3, A(0, 3, 0 3x + 3 α(x βx (α + βx + α α + β 3, α 3 α 3, β 3, A(1, 1, 0 3x + 1 α(x βx (α + βx + α Matrica operatora A je jednaa α + β 3, α 1 α 1, β 1 A [ ]

10 10 c Odredićemo er A {(a, b, c A(a, b, c θ, a, b, c R} Imamo i važi A(a, b, c (a + bx + b c 0x + 0, a + b 0, b c 0 a R, b a, c a Sada je er A {(a, a, a a R}, pa je dim er A 1 i s obzirom na jednaost rang A + def A dim R 3 i dim R 3 3, dobijamo rang A 6 Nea je u prostoru X zadata baza {e 1, e, e 3 } u ojoj operator A : X X ima matricu 3 A Odrediti matricu operatora A u bazi {e 1, e 1 + e, e 1 + e + e 3 } Rešenje: Ao sa f 1, f, f 3 označimo vetore druge baze, imaćemo f 1 e 1 e 1 f 1 Taod e, iz date matrice operatora A važi f e 1 + e e f f 1 f 3 e 1 + e + e 3 e 3 f 3 f A(e 1 e 1 + e + e 3, A(e e + 7e 3, A(e 3 3e 1 + e + 5e 3 Da bismo odredili matricu operatora A u drugoj bazi, odredićemo slie A(f 1 A(e 1 e 1 + e + e 3 f 1 + (f f 1 + (f 3 f f 1 + f + f 3, A(f A(e 1 + e A(e 1 + A(e (e 1 + e + e 3 + ( e + 7e 3 e 1 + e + 8e 3 f 1 + (f f 1 + 8(f 3 f 0f 1 7f + 8f 3, A(f 3 A(e 1 + e + e 3 A(e 1 + A(e + A(e 3 (e 1 + e + e 3 + ( e + 7e 3 + (3e 1 + e + 5e 3 4e 1 + 3e + 13e 3 4f 1 + 3(f f (f 3 f f 1 10f + 13f 3

11 11 Matrica operatora A u bazi {f 1, f, f 3 } je a matrica operatora A je A f, gde je 1 A f , A f Dat je linearni operator A : R R, A(a, b (b, a (a, b R Odrediti matrice operatora A, A i A 1 u prirodnoj bazi Rešenje: Matrica operatora A je A [a ij ] jer je dim R Za odred ivanje njenih elemenata potrebno je odrediti slie baznih vetora Kao prirodnu bazu u prostoru R čine vetori e 1 (1, 0 i e (0, 1 i to je Ae 1 A(1, 0 (0, 1 e, Ae A(0, 1 (1, 0 e 1, Matrica operatora B A je Kao je B A A [ 0 1 ] [ ] 0 1 [ ] 0 1 [ ] I 0 1 A (a, b A (A(a, b A(b, a (a, b, to je A AA I, gde je I identiči operator, pa je A 1 A Stoga je matrica operatora A 1 jednaa A 8 Dat je operator A : R 3 R 3, A(a, b, c (a + b + 3c, b + c, c Odrediti matrice operatora A i A n, n N u prirodnoj bazi

12 1 Rešenje: Prirodnu bazu prostora R 3 čine sledeće ured ene troje realnih brojeva R 3 : (e {(1, 0, 0, (0, 1, 0, (0, 0, 1} Za odred ivanje matrice A operatora A potrebne su slie vetora baze (e dobijene presliavanjem A A(1, 0, 0 (, 0, 0 [ ] T (e, A(0, 1, 0 (1,, 0 [1 0] T (e, A(0, 0, 1 (3, 1, [3 1 ] T (e Dobijene oordinate vetora slia smeštamo u olone matrice A 1 3 A 0 1 Matrica operatora A n, n N jeste A n Da bismo je odredili, uvedimo oznae gde su A I + B, I 0 i B Matrica I omutira sa svaom drugom matricom istog reda (dale IB BI B, tao za odred ivanje stepena A n možemo oristiti Njutnovu binomnu formulu A n (I + B n 0 (I n B 0 n B (04 Odredimo stepene matrice B B 1 1 0, B 3 B B O, 0 B n O, n 3

13 13 Zamenom vrednosti matrica B u (04, za n dobijamo A n ( n 0 ( n 0 n B n B n 1 B + 1 n(n 1 n B n B n I + n n 1 B + n B n 0 + n n n(n 1 n n 0 n 0 + n 0 n n 1 3n n 1 n(n 1 n 3 n n n n n 1 n(n 1 n 3 + 3n n 1 0 n n n 1 n n n n 1 n(n + 11 n 3 0 n n n 1 n 9 Odrediti A n (n N ao je A a 0, a R 0 a Rešenje: Napisaćemo matricu A u obliu zbira 0 A a a I + B, 0 a 0 a 0 gde je matrica B jednaa 0 B a 0 a 0 i za nju važi B 3 0 (nilpotentna je, reda 3 Sada je B 0, za 3 Odredićemo

14 14 0 B a a 0 0 a a 0 a Primenom binomne formule (a + b n 1, 0 0 a n b na omutativne matrice I i B dobijamo A n ( I + B n 0 ( I n B ( n ( n 1 ( I n B ( I n 1 B a b n, n(n 1 (n + 1,! ( n ( I n B + 3 ( I n 3 B 3 + } {{ } 0 ( n I + n( n 1 n(n 1 B + ( n B ( n 0 + n( n 1 a n(n 1 + ( n a 0 a ( n n( n 1 a ( n 0, n N n(n 1 ( n a n( n 1 a ( n 10 Naći A n, n N, ao je 1 A Rešenje: Napisaćemo matricu A ao zbir dve matrice na sledeći način A I + B, pri čemu je matrica B nilpotentna, reda 3 i važi B 0, 3 Računamo

15 B Za n N imamo: A n (I + B n I n B ( n ( n 1 0 I n B I n 1 B 1 + n(n 1 I + nb + B n n n(n 1/ 0 1 n 1 n(n 1 ( n I n B I n 3 B 3 + } {{ } 0 11 Naći sve matrice M omutativne sa matricom [ ] 3 1 A, 0 3 a zatim naći M n, n N Rešenje: Nea je M [ ] a b, a, b, c, d R c d Iz uslova omutativnosti AM MA dobijamo [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] 3 1 a b a b 3 1 3a + c 3b + d 0 3 c d c d 0 3 3c 3d odale imamo sistem jednačina [ ] 3a a + 3b 3c c + 3d 3a + c 3a, 3b + d a + 3b, 3d c + 3d a d, c 0 Matrica M je jednaa

16 16 [ ] a b M, a, b R 0 a [ ] 0 b Odredićemo M n, n N uz napomenu da je B i da važi B 0: M n (ai + B n (ai n B ( ( n n (ai n 1 B (ai n B a n I + na n 1 B [ a n na n 1 ] b 0 a n (ai n B + } {{ } 0 1 Odrediti A n, n N, ao je a b c A 0 a b a Rezultat: Imamo A n an na n 1 b na n 1 c + n(n 1 a n b 0 a n na n 1 b a n 13 Izračunati A 3 ao je a zatim odrediti (I + A n, n N A 5 6, 1 3 Rešenje: Uzastopnim množenjem matrice A dobija se

17 A , A 3 A A Koristeći dobijeni rezultat može se jednostavno odrediti (I + A n, n N Primena binomne formule za n 3 daje (I + A n ( n 0 ( n 0 A 0 + I n A A ( n ( n 0 A A + A A n n Kao je A 3 O, to je i A O, 3, 4,, pa za n 1,, 3, 4, važi (I + A n n(n 1 I + na + A n 5 6 n(n (1 + n n 6n n(7 + 3n + n + 3n 3n(1 + 3n n(3 + n n(1 + n 3n 3n 14 Odrediti A n (n N ao je a 0 0 A a a 0 a a a (a R Rešenje: Primetimo da je A aj, gde je J donje trougaona matrica sastavljena od jedinica 1 J 1, 1 1 1

18 18 tj matrica istog tipa ao i A za onretno a 1 Zbog osobina množenja matrica salarom (brojem, važi A n a n J n Potražimo J n I način: Njutnova binomna formula J I + B, uz jasne oznae za I i B Kao jedinična matrica I omutira priliom množenja sa svaom drugom matricom, to za izraz J n (I + B n možemo oristiti Njutnovu binomnu formulu (I + B n 0 I n B 0 B, jer je I n I i IB B Ostaje još da se odrede stepeni matrice B 0 B 1 1 0, B 3 B B O Dale, B O za 3 Tada J n (I + B n 0 B 0 B jer su preostali sabirci binomne formule za 3,, n nula matrice O Konačno, J n n(n 1 I + nb + B n n, n(n + 1 n 1 n(n

19 tj 1 A n a n n n(n + 1 n 1 II način: Matematiča inducija a n na n a n 0 n(n (05 a n na n a n J 1 1, J 3 J J 1 3, J 4 J 3 J Pasalov trougao Poredeći elemente matrica J n, n, 3, 4 sa vrednostima binomnih oeficijenata ( n datih Pasalovim trouglom za n, 3, 4 (poslednje tri vrste trougaone šeme, formulišemo indutivnu hipotezu: 1 J n n ( n + 1 n 1 1 n (06 n 1 n(n + 1 Proverimo indutivnu hipotezu (06 za n + 1 : J n+1 J n J n 1 n + 1 n(n + 1 n n(n n + 1 n n + 1 (n + 1(n + n + 1 ( n + n n + 1 1

20 0 Na osnovu principa matematiče inducije zaljučujemo da je indutivna hipoteza (06 tačna za svao n N, što nas dovodi ponovo do formule (05 15 Odrediti A n (n N ao je A [ ] 0 1 Rešenje: I način: Uzastopnim množenjem matrice A dobija se [ ] [ ] [ ] A 0 1 A A I, 1 1 A 3 A A A ( I A, A 4 A A 3 A ( A A I, A 5 A A 4 A Na osnovu ovog rezultata može se pretpostaviti obli matrice A n : I, n 4, A n A, n 4 + 1, N I, n 4 +, 0 A, n 4 + 3, Doaz matematičom inducijom ćemo izostaviti zbog obimnosti II način: Označimo sa a n, b n, c n, d n nepoznate elemente matrice A n (n N, tj [ ] A n an b n Tada je Imajući u vidu da je A n+1 A A n c n [ ] 0 1 d n [ ] [ an b n cn d n c n d n [ ] A n+1 an+1 b n+1, c n+1 d n+1 izjednačavanjem odgovarajućih elemenata dobijamo a n+1 c n, b n+1 d n, c n+1 a n, d n+1 b n Posmatrajmo najpre jednaosti a n b n ]

21 1 a n+1 c n, c n+1 a n One važe za svai prirodan broj n, pa se zamenom n sa n + 1 u prvoj jednaosti, a zatim primenom druge jednaosti, dobija a n+ c n+1 a n Prema tome, članovi niza a n zadovoljavaju linearnu homogenu diferencnu jednačinu drugog reda sa onstantnim oeficijentima a n+ + a n 0 Njena arateristična jednačina je vadratna jednačina λ + 1 0, čija su rešenja onjugovano omplesni brojevi λ 1, ±i e ±iπ/ Zato je rešenje diferencne jednačine oblia a n 1 cos nπ + sin nπ, gde su 1 i onstante oje se odred uju na osnovu poznatih prvih članova niza Kao su a 1 i a elementi na mestu (1, 1 u matricama A 1 i A redom, imamo: tj 1 1, 0 Tao je a n cos nπ, c n a n 1 cos a 1 1 cos π + sin π 0, a 1 cos π + sin π 1, (n 1π ( nπ cos π sin nπ Elemente b n i d n dobijamo na isti način upotrebom jednaosti Njihovim ombinovanjem dobijamo b n+1 d n, d n+1 b n b n+ d n+1 b n, što znači da članovi niza b n zadovoljavaju istu diferencnu jednačinu

22 b n+ + b n 0 Zato je b n 3 cos nπ + 4 sin nπ, gde se onstante 3 i 4 odred uju na osnovu poznatih elemenata na mestu (1, u matricama A 1 i A Tao, za n 1 i n imamo: tj 3 0, 4 1, pa je b n sin nπ, d n b n 1 sin Konačno, matrica A n je b 1 3 cos π + 4 sin π 1, b 3 cos π + 4 sin π 0, (n 1π cos nπ A n sin nπ ( nπ sin π cos nπ sin nπ cos nπ 16 Odrediti A n (n N 0 ao je A [ ] Rešenje: Nea je Tada je A n+1 A A n [ ] A n an b n c n [ ] d n (n N 0 [ ] [ an b n an + 4c n b n + 4d n c n d n 3a n + c n 3b n + d n ] Imajući u vidu da je [ ] A n+1 an+1 b n+1, c n+1 d n+1

23 3 izjednačavanjem odgovarajućih elemenata dobijamo a n+1 a n + 4c n, b n+1 b n + 4d n, c n+1 3a n + c n, d n+1 3b n + d n Posmatrajmo najpre jednaosti a n+1 a n + 4c n, c n+1 3a n + c n One važe za svai prirodan broj n, pa se zamenom n sa n + 1 u prvoj jednaosti, a zatim primenom druge jednaosti, dobija a n+ a n+1 + 4c n+1 a n+1 + 4(3a n + c n Izražavajući c n iz prve jednaosti imamo a n+ a n+1 + 1a n + 8c n a n+1 + 1a n + (a n+1 a n 3a n a n Prema tome, članovi niza a n zadovoljavaju linearnu homogenu diferencnu jednačinu drugog reda sa onstantnim oeficijentima Njena arateristična jednačina je a n+ 3a n+1 10a n 0 λ 3λ 10 0, čija su rešenja λ 1 5 i λ Zato je rešenje diferencne jednačine oblia a n 1 5 n + ( n, gde su 1 i onstante oje se odred uju na osnovu poznatih prvih članova niza Kao su a 0 i a 1 elementi na mestu (1, 1 u matricama A 0 I i A 1 A redom, imamo: a ( 0 1, a ( 1 1 Rešavanjem sistema linearnih jednačina { 1 + 1, dobija se 1 3/7, 4/7, pa je

24 4 a n 3 7 5n ( n i c n 1 4 (a n+1 a n 1 4 ( 3 5 7( n+1 5 n + 4 ( ( n+1 ( n (5n ( n Elemente b n i d n dobijamo na isti način upotrebom jednaosti Njihovim ombinovanjem dobijamo b n+1 b n + 4d n, d n+1 3b n + d n b n+ b n+1 + 4d n+1 b n+1 + 4(3b n + d n b n+1 + 1b n + (b n+1 b n 3b n b n, što znači da članovi niza b n zadovoljavaju istu diferencnu jednačinu Zato je b n+ 3b n+1 10b n 0 b n 3 5 n + 4 ( n, gde se onstante 3 i 4 odred uju na osnovu poznatih elemenata na mestu (1, u matricama A 0 i A 1 Tao, za n 0 i n 1 imamo: { b ( 0 { 0, 3 + b ( 1 4 0, 3 4 7, Sada je b n 4 7( 5 n ( n, d n 1 4 (b n+1 b n 4 7 5n ( n Konačno, za proizvoljno n N važi 3 A n 7 5n + 4 4( 7 ( n 5 n ( n [ 7 3( 5 n ( n n n + 4 ( n 4 5 n 4 ( n ] 7 7 ( n 3 5 n 3 ( n 4 5 n + 3 ( n

25 5 17 Odrediti A n (n N ao je A [ ] Rezultat: Za proizvoljno n N važi 1( 5 n + n ( 5 n n A n 3 3 1( 5 n n 1( 5 n + n+1 3 3

26

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

Determinante. Inverzna matrica

Determinante. Inverzna matrica Determinante Inverzna matrica Neka je A = [a ij ] n n kvadratna matrica Determinanta matrice A je a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n det A = = ( 1) j a 1j1 a 2j2 a njn, a n1 a n2 a nn gde se sumiranje vrši

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE 1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar

Διαβάστε περισσότερα

Sistemi linearnih jednačina

Sistemi linearnih jednačina Sistemi linearnih jednačina Sistem od n linearnih jednačina sa n nepoznatih (x 1, x 2,..., x n ) je a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1, a 21 x 1 + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2, a n1 x 1 + a n2 x 2 +

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

(y) = f (x). (x) log ϕ(x) + ψ(x) Izvodi parametarski definisane funkcije y = ψ(t)

(y) = f (x). (x) log ϕ(x) + ψ(x) Izvodi parametarski definisane funkcije y = ψ(t) Izvodi Definicija. Neka je funkcija f definisana i neprekidna u okolini tačke a. Prvi izvod funkcije f u tački a je Prvi izvod funkcije f u tački : f f fa a lim. a a f lim 0 Izvodi višeg reda funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Vektorski prostori. Vektorski prostor

Vektorski prostori. Vektorski prostor Vektorski prostori Vektorski prostor Neka je X neprazan skup i (K, +, ) polje. Skup X je vektorski ili linearni prostor nad poljem skalara K ako ima sledeću strukturu: (1) Definisana je operacija + u skupu

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

1 Promjena baze vektora

1 Promjena baze vektora Promjena baze vektora Neka su dane dvije različite uredene baze u R n, označimo ih s A = (a, a,, a n i B = (b, b,, b n Svaki vektor v R n ima medusobno različite koordinatne zapise u bazama A i B Zapis

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

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

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

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

DELJIVOST CELIH BROJEVA

DELJIVOST CELIH BROJEVA DELJIVOST CELIH BROJEVA 1 Osnovne osobine Definicija 1.1 Nea su a 0 i b celi brojevi. Ao postoji ceo broj m taav da je b = ma, onda ažemo da je a delitelj ili fator broja b, b je sadržalac, višeratni ili

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

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

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a = x, y, z) 2 2 1 2. Rešiti jednačinu: 2 3 1 1 2 x = 1. x = 3. Odrediti rang matrice: rang 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. 2 0 1 1 1 3 1 5 2 8 14 10 3 11 13 15 = 4. Neka je A = x x N x < 7},

Διαβάστε περισσότερα

Diferencijabilnost funkcije više promenljivih

Diferencijabilnost funkcije više promenljivih Matematiči faultet Beograd novembar 005 godine Diferencijabilnost funcije više promenljivih 1 Osnovne definicije i teoreme, primeri Diferencijabilnost je jedan od centralnih pojmova u matematičoj analizi

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

Kompleksni brojevi. Algebarski oblik kompleksnog broja je. z = x + iy, x, y R, pri čemu je: x = Re z realni deo, y = Im z imaginarni deo.

Kompleksni brojevi. Algebarski oblik kompleksnog broja je. z = x + iy, x, y R, pri čemu je: x = Re z realni deo, y = Im z imaginarni deo. Kompleksni brojevi Algebarski oblik kompleksnog broja je z = x + iy, x, y R, pri čemu je: x = Re z realni deo, y = Im z imaginarni deo Trigonometrijski oblik kompleksnog broja je z = rcos θ + i sin θ,

Διαβάστε περισσότερα

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu.

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu. Kompleksna analiza Zadatak Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu. Zadatak Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu

Διαβάστε περισσότερα

Dijagonalizacija operatora

Dijagonalizacija operatora Dijagonalizacija operatora Problem: Može li se odrediti baza u kojoj zadani operator ima dijagonalnu matricu? Ova problem je povezan sa sljedećim pojmovima: 1 Karakteristični polinom operatora f 2 Vlastite

Διαβάστε περισσότερα

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika

Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Univerzitet u Nišu, Prirodno-matematički fakultet Prijemni ispit za upis OAS Matematika Rešenja. Matematičkom indukcijom dokazati da za svaki prirodan broj n važi jednakost: + 5 + + (n )(n + ) = n n +.

Διαβάστε περισσότερα

5 Sistemi linearnih jednačina. a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2.

5 Sistemi linearnih jednačina. a 11 x 1 + a 12 x a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x a 2n x n = b 2. 5 Sistemi linearnih jednačina 47 5 Sistemi linearnih jednačina U opštem slučaju, pod sistemom linearnih jednačina podrazumevamo sistem od m jednačina sa n nepoznatih x 1 + a 12 x 2 + + a 1n x n = b 1 a

Διαβάστε περισσότερα

Deljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18.

Deljivost. 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18. Deljivost 1. Ispitati kada izraz (n 2) 3 + n 3 + (n + 2) 3,n N nije deljiv sa 18. Rešenje: Nazovimo naš izraz sa I.Važi 18 I 2 I 9 I pa možemo da posmatramo deljivost I sa 2 i 9.Iz oblika u kom je dat

Διαβάστε περισσότερα

4 Numeričko diferenciranje

4 Numeričko diferenciranje 4 Numeričko diferenciranje 7. Funkcija fx) je zadata tabelom: x 0 4 6 8 fx).17 1.5167 1.7044 3.385 5.09 7.814 Koristeći konačne razlike, zaključno sa trećim redom, odrediti tačku x minimuma funkcije fx)

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče

Διαβάστε περισσότερα

Algebarske strukture sa jednom operacijom (A, ): Ako operacija ima osobine: zatvorenost i asocijativnost, onda je (A, ) polugrupa

Algebarske strukture sa jednom operacijom (A, ): Ako operacija ima osobine: zatvorenost i asocijativnost, onda je (A, ) polugrupa Binarne operacije Binarna operacija na skupu A je preslikavanje skupa A A u A, to jest : A A A. Pišemo a b = c. Označavanje operacija:,,,. Poznate operacije: sabiranje (+), oduzimanje ( ), množenje ( ).

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x. 4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

Analitička geometrija

Analitička geometrija 1 Analitička geometrija Neka su dati vektori a = a 1 i + a j + a 3 k = (a 1, a, a 3 ), b = b 1 i + b j + b 3 k = (b 1, b, b 3 ) i c = c 1 i + c j + c 3 k = (c 1, c, c 3 ). Skalarni proizvod vektora a i

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno. JŽ 3 POLAN TANZSTO ipolarni tranzistor se sastoji od dva pn spoja kod kojih je jedna oblast zajednička za oba i naziva se baza, slika 1 Slika 1 ipolarni tranzistor ima 3 izvoda: emitor (), kolektor (K)

Διαβάστε περισσότερα

( ) π. I slučaj-štap sa zglobovima na krajevima F. Opšte rešenje diferencijalne jednačine (1): min

( ) π. I slučaj-štap sa zglobovima na krajevima F. Opšte rešenje diferencijalne jednačine (1): min Kritična sia izvijanja Kritična sia je ona najmanja vrednost sie pritisa pri ojoj nastupa gubita stabinosti, odnosno, pri ojoj štap iz stabine pravoinijse forme ravnoteže preazi u nestabinu rivoinijsu

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C0.. (. ( 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 >0. (cos. (cos - π. (tg kπ cos. (ctg

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

4 Matrice i determinante

4 Matrice i determinante 4 Matrice i determinante 32 4 Matrice i determinante Definicija 1 Pod matricom tipa (formata) m n nad skupom (brojeva) P podrazumevamo funkciju koja preslikava Dekartov proizvod {1, 2,, m} {1, 2,, n} u

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

Trigonometrijske nejednačine

Trigonometrijske nejednačine Trignmetrijske nejednačine T su nejednačine kd kjih se nepznata javlja ka argument trignmetrijske funkcije. Rešiti trignmetrijsku nejednačinu znači naći sve uglve kji je zadvljavaju. Prilikm traženja rešenja

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije promatramo dva oordnatna sustava S S sa zaednčm shodštem z z y y x x blo o vetor možemo raspsat u baz, A = A x + Ay + Az = ( A ) + ( A ) + ( A ) (1) sto vred za ednčne vetore sustava S = ( ) + ( ) + (

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

Zadatak 1 Dokazati da simetrala ugla u trouglu deli naspramnu stranu u odnosu susednih strana.

Zadatak 1 Dokazati da simetrala ugla u trouglu deli naspramnu stranu u odnosu susednih strana. Zadatak 1 Dokazati da simetrala ugla u trouglu deli naspramnu stranu u odnosu susednih strana. Zadatak 2 Dokazati da se visine trougla seku u jednoj tački ortocentar. 1 Dvostruki vektorski proizvod Važi

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka 1 Afina geometrija 11 Afini prostor Definicija 11 Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo svaku uređenu trojku (A, V, +): A - skup taqaka V - vektorski prostor nad poljem K + : A V A - preslikavanje

Διαβάστε περισσότερα

= 10, a u drugom slučaju je broj mogućnosti ( ( 2! = 15. Prema tome krajnji rezultat je S5 3 = ( (

= 10, a u drugom slučaju je broj mogućnosti ( ( 2! = 15. Prema tome krajnji rezultat je S5 3 = ( ( REŠENJA ZADATAKA SA PRIJEMNOG ISPITA IZ MATEMATIKE ZA ELEKTROTEHNIKU, RAČUNARSTVO, ANIMACIJU U INŽENJERSTVU I MEHATRONIKU, FTN NOVI SAD 0070 Na hipotenuzi AB pravouglog trougla ABC date su tače D i E,

Διαβάστε περισσότερα

Neodred eni integrali

Neodred eni integrali Neodred eni integrali Definicija. Za funkciju F : I R, gde je I interval, kažemo da je primitivna funkcija funkcije f : I R ako je za svako I. F () f() Teorema 1. Ako je F : I R primitivna funkcija za

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log = ( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 4. t x(u)du + 4. e t u y(u)du, t e u t x(u)du + Pismeni ispit, 26. septembar e x2. 2 cos ax dx, a R.

Matematika 4. t x(u)du + 4. e t u y(u)du, t e u t x(u)du + Pismeni ispit, 26. septembar e x2. 2 cos ax dx, a R. Matematika 4 zadaci sa pro²lih rokova, emineter.wordpress.com Pismeni ispit, 26. jun 25.. Izra unati I(α, β) = 2. Izra unati R ln (α 2 +x 2 ) β 2 +x 2 dx za α, β R. sin x i= (x2 +a i 2 ) dx, gde su a i

Διαβάστε περισσότερα

Prediktor-korektor metodi

Prediktor-korektor metodi Prediktor-korektor metodi Prilikom numeričkog rešavanja primenom KP: x = fx,, x 0 = 0, x 0 x b LVM α j = h β j f n = 0, 1, 2,..., N, javlja se kompromis izmed u eksplicitnih metoda, koji su lakši za primenu

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA POVRŠIN TNGENIJLNO-TETIVNOG ČETVEROKUT MLEN HLP, JELOVR U mnoštvu mnogokuta zanimljiva je formula za površinu četverokuta kojemu se istoobno može upisati i opisati kružnica: gje su a, b, c, uljine stranica

Διαβάστε περισσότερα

Geometrija (I smer) deo 1: Vektori

Geometrija (I smer) deo 1: Vektori Geometrija (I smer) deo 1: Vektori Srdjan Vukmirović Matematički fakultet, Beograd septembar 2013. Vektori i linearne operacije sa vektorima Definicija Vektor je klasa ekvivalencije usmerenih duži. Kažemo

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ LINEARNA ALGEBRA 1 ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ 2. VEKTORSKI PROSTORI - LINEARNA (NE)ZAVISNOST SISTEM IZVODNICA BAZA Definicija 1. Neka je F

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele: Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz Osnova matematike

Zadaci iz Osnova matematike Zadaci iz Osnova matematike 1. Riješiti po istinitosnoj vrijednosti iskaza p, q, r jednačinu τ(p ( q r)) =.. Odrediti sve neekvivalentne iskazne formule F = F (p, q) za koje je iskazna formula p q p F

Διαβάστε περισσότερα

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum Matematka Zadaci za drugi kolokvijum 8 Limesi funkcija i neprekidnost 8.. Dokazati po definiciji + + = + = ( ) = + ln( ) = + 8.. Odrediti levi i desni es funkcije u datoj tački f() = sgn, = g() =, = h()

Διαβάστε περισσότερα

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1 Ispit održan dana 9 0 009 Naći sve vrijednosti korjena 4 z ako je ( ) 8 y+ z Data je prava a : = = kroz tačku A i okomita je na pravu a z = + i i tačka A (,, 4 ) Naći jednačinu prave b koja prolazi ( +

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka zadataka iz Matematike I

Zbirka zadataka iz Matematike I UNIVERITET U NOVOM SADU TEHNOLOŠKI FAKULTET Tatjana Došenović Dušan Rakić Aleksandar Takači Mirjana Brdar birka zadataka iz Matematike I - za studente Tehnološkog fakulteta - Novi Sad, 008. UNIVERITET

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka rešenih zadataka iz Matematike I

Zbirka rešenih zadataka iz Matematike I UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA Tatjana Grbić Silvia Likavec Tibor Lukić Jovanka Pantović Nataša Sladoje Ljiljana Teofanov Zbirka rešenih zadataka iz Matematike I Novi Sad, 009. god.

Διαβάστε περισσότερα

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum 27. septembar 205.. Izračunati neodredjeni integral cos 3 x (sin 2 x 4)(sin 2 x + 3). 2. Izračunati zapreminu tela koje nastaje rotacijom dela površi ograničene krivama y = 3 x 2, y = x + oko x ose. 3.

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmi i strukture podataka - 1.cas

Algoritmi i strukture podataka - 1.cas Algoritmi i strukture podataka - 1.cas Aleksandar Veljković October 2016 Materijali su zasnovani na materijalima Mirka Stojadinovića 1 Složenost algoritama Približna procena vremena ili prostora potrebnog

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

Dimenzionisanje štapova izloženih uvijanju na osnovu dozvoljenog tangencijalnog napona.

Dimenzionisanje štapova izloženih uvijanju na osnovu dozvoljenog tangencijalnog napona. Dimenzionisanje štapova izloženih uvijanju na osnovu dozvoljenog tangencijalnog napona Prema osnovnoj formuli za dimenzionisanje maksimalni tangencijalni napon τ max koji se javlja u štapu mora biti manji

Διαβάστε περισσότερα

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a

Prvi pismeni zadatak iz Analize sa algebrom novembar Ispitati znak funkcije f(x) = tgx x x3. 2. Naći graničnu vrednost lim x a Testovi iz Analize sa algebrom 4 septembar - oktobar 009 Ponavljanje izvoda iz razreda (f(x) = x x ) Ispitivanje uslova Rolove teoreme Ispitivanje granične vrednosti f-je pomoću Lopitalovog pravila 4 Razvoj

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ). 0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo

Διαβάστε περισσότερα

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

Dvanaesti praktikum iz Analize 1 Dvaaesti praktikum iz Aalize Zlatko Lazovi 20. decembar 206.. Dokazati da fukcija f = 5 l tg + 5 ima bar jedu realu ulu. Ree e. Oblast defiisaosti fukcije je D f = k Z da postoji ula fukcije a 0, π 2.

Διαβάστε περισσότερα

Norme vektora i matrica

Norme vektora i matrica 2 Norme vektora i matrica Pojam norme u vektorskim prostorima se najčešće povezuje sa određenom merom veličine elemenata tog prostora. Tako je u prostoru realnih brojeva R, norma elementa x R najčešće

Διαβάστε περισσότερα

Uvod i vektorski prostori

Uvod i vektorski prostori ЛИНЕАРНА АЛГЕБРА припрема испита Оно што следи представља белешке које сам правио непосредно пред полагање усменог дела испита (јул 2002. године). Због тога нису потпуне, и може понешто бити нетачно, или

Διαβάστε περισσότερα

Glava 1. Z transformacija. 1.1 Pojam z transformacije

Glava 1. Z transformacija. 1.1 Pojam z transformacije Glava 1 Z transformacija 1.1 Pojam z transformacije U elektrotehnici se vrlo često susrećemo sa signalima koji su diskretnog tipa. To znači da je radimo sa signalima koji su zadati svoji vrednostima samo

Διαβάστε περισσότερα

Konačno dimenzionalni vektorski prostori

Konačno dimenzionalni vektorski prostori Konačno dimenzionalni vektorski prostori Dragan S. Dor dević Niš, 2012. 2 Sadržaj Predgovor 5 1 Redukcija operatora 7 1.1 Linearni operatori, matrica linearnog operatora................ 7 1.2 Invarijatni

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra. skripta. Januar 2013.

Linearna algebra. skripta. Januar 2013. Linearna algebra skripta Januar 3 Reč autora Ovaj tekst je nastao od materijala sa kursa Linearna algebra i analitička geometrija za studente Odseka za informatiku, Matematičkog fakulteta Univerziteta

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori 2 Jordanova forma 2 Nilpotentni operatori Definicija Neka je V vektorski prostor Operator N P LpV q je nilpotentan indeksa p (p P N) ako vrijedi N p, N p Propozicija Ako je e P V takav da je N p e, onda

Διαβάστε περισσότερα

x + 3y + 6z = 3 3x + 5y + z = 4 x + y + z = 4.

x + 3y + 6z = 3 3x + 5y + z = 4 x + y + z = 4. Linearna algebra A, kolokvijum, 1. tok 22. novembar 2014. 1. a) U zavisnosti od realnih parametara a i b Gausovim metodom rexiti sistem linearnih jednaqina nad poljem R ax + (a + b)y + bz = 3a + 5b ax +

Διαβάστε περισσότερα

NUMERIČKI METODI I PROGRAMIRANJE. I Aritmetičke operacije, izrazi i simbolička izračunavanja u Mathematici.

NUMERIČKI METODI I PROGRAMIRANJE. I Aritmetičke operacije, izrazi i simbolička izračunavanja u Mathematici. NUMERIČKI METODI I PROGRAMIRANJE I Aritmetičke operacije, izrazi i simbolička izračunavanja u Mathematici. 1. Izračunati u Mathematici izraze: a) 1 2 + 1 3 + + 1 9 b) 2 40 + 3 50 c) 1+ 2 2 ; e π 163 ;

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra. skripta. Januar 2013.

Linearna algebra. skripta. Januar 2013. Linearna algebra skripta Januar 23. Reč autora Ovo je verzija teksta koji je pod naslovom Linearna algebra prvobitno bio pripremljen za studente Odseka za informatiku, Matematičkog fakulteta Univerziteta

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz Linearne algebre (2003/4)

Zadaci iz Linearne algebre (2003/4) Zadaci iz Linearne algebre (2003/4) Srdjan Vukmirović May 22, 2004 1 Matematička indukcija 1.1 Dokazati da za sve prirodne brojeve n važi 3 / (5 n + 2 n+1 ). 1.2 Dokazati da sa svake m Z i n N postoje

Διαβάστε περισσότερα

OBRTNA TELA. Vladimir Marinkov OBRTNA TELA VALJAK

OBRTNA TELA. Vladimir Marinkov OBRTNA TELA VALJAK OBRTNA TELA VALJAK P = 2B + M B = r 2 π M = 2rπH V = BH 1. Zapremina pravog valjka je 240π, a njegova visina 15. Izračunati površinu valjka. Rešenje: P = 152π 2. Površina valjka je 112π, a odnos poluprečnika

Διαβάστε περισσότερα

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove. Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k. 1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,

Διαβάστε περισσότερα

Dati su intervali [a,b] i [c,d]. Odrediti interval koji je njigov presek (ako postoji).

Dati su intervali [a,b] i [c,d]. Odrediti interval koji je njigov presek (ako postoji). Ovde su nabrojane nee osnovne formule i postupci oji se oriste pri rešavanju algoritamsih problema iz oblasti geometrije. apredniji problemi računarse geometrije biće obrađeni u posebnim lecijama. Prese

Διαβάστε περισσότερα