ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II"

Transcript

1 Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Skripta za vaje iz Matematike II (UNI + VSP) Ljubljana,

2 determinante Determinanta det A je število, prirejeno kvadratni shemi A a b c d ad bc, a b c d e f aei + bfg + cdh afh bdi ceg. g h i i) ii) Če so v neki vrstici/stolpcu same, je determinanta enaka. Če sta dve vrstici/stolpca enaki, je determinanta enaka. iii) iv) v) Če je neka vrstica/stolpec večkratnik neke druge vrstice/stolpca, je determinanta enaka. Če zamenjamo dve sosednji vrstici/stolpca, determinanta spremeni predznak. Če vrstici/stolpcu prištejemo večkratnik druge vrstice/stolpca, se determinanta ohrani. Razvoj po vrstici/stolpcu: a a a n a a a n det A a n a n a nn n a ij ( ) i+j A ij j n a ij ( ) i+j A ij. i A ij je kvadratna shema, ki jo dobimo iz sheme A tako, da izbrišemo i-to vrstico in j-ti stolpec. Kramerjevo pravilo: Dan je sistem linearnih enačb a x + a y + a z b, a x + a y + a z b, a x + a y + a z b. Izračunamo determinante a a a D a a a a a a, D x Rešitev sistema je b a a b a a b a a x D x D,. Izračunajte naslednje determinante. a) b) a a c) a a (+a ) ( a ) a +a a a, D y y D y D, a b a a b a a b a z D z D. 4a ( a ), a R, a ± ( a ) ( a ). Izračunajte naslednje determinante a) , D z a a b a a b a a b.

3 b) c) d) ( 6) + ( 5) e) ( 4 ) (8 8) + ( + 4) f) + i + i i i i + i ( + i)( i)( i) + ( + i)( i)( + i) (5 i)( i) + ( + i)( + i) 6. S pomočjo razvoja po vrstici/stolpcu izračunajte naslednje determinante. a) Najprej v prvem stolpcu pridelamo ničle, nato pa po njem razvijemo determinanto b) Najprej v prvi vrstici pridelamo ničle, nato pa po njej razvijemo determinanto c) Najprej v tretji vrstici pridelamo ničle, nato pa po njej razvijemo determinanto. V drugem in tretjem koraku pridelamo ničle v prvem stolpcu, nato pa po njem razvijemo determinanto. d) Determinanto razvijemo najprej po tretji vrstici, nato po četrtem stolpcu in nazadnje po prvi vrstici

4 e) Najprej v četrtem stolpcu pridelamo ničle, nato pa po njem razvijemo determinanto. V drugem koraku pridelamo ničle v tretji vrstici in po njej razvijemo determinanto. V tretjem koraku pa pridelamo ničle v prvem stolpcu in po njem razvijemo determinanto ( ) Z uporabo rekurzije izračunajte n n determinanto D n Najprej napravimo razvoj po prvem stolpcu, nato pa na drugi determinanti še po prvi vrstici D n D n D n 4D n. 5 5 Dobimo rekurzivno enačbo D n 5D n 4D n, ki jo rešimo z nastavkom D n λ n λ n 5λ n + 4λ n λ 5λ + 4 (λ )(λ 4). Torej je λ in λ 4. Splošna rešitev je kombinacija obeh rešitev D n Aλ n + Bλ n A + B 4 n. Koeficienta A in B določimo tako, da izračunamo determinanti D 5 in D 5 5. Dobimo sistem enačb A + 4B 5 in A + 6B, ki ima rešitev A 4 in B. Splošna rešitev determinante je D n 4n+. 4

5 5. Izračunajte naslednje determinante. Za katere vrednosti parametra t je determinanta enaka? a) t 4 t (t )(t ) t t (t 5)(t + ) Rešitvi kvadratne enačbe sta t 5 in t. t b) t t t t + (t ) (t + ) Z uporabo Hornerjevega algoritma dobimo ničle polinoma tretje stopnje t, in t. t c) t t 4 (t 4)(t + 4t + 4) (t 4)(t + ) Rešitve enačbe tretje stopnje so t, in t Z uporabo Kramerjevega pravila rešite naslednje sisteme enačb. a) x + y 7 x 5y 4 Izračunamo vse tri determinante D 5, D x , D y 7 4. b) c) Sledi x Dx D Dy in y D. x y + z x + y + z 6 x + y z Izračunamo vse štiri determinante D, D x D y 6 46, D z Sledi x Dx D Dy, y D Dz in z D. x y + z x + 5y + z 5 4x y 4z Izračunamo vse štiri determinante D 5 4 4, D x D y , D z , 69. 4, 9. Sledi x Dx D Dy 4, y D Dz in z D. 5

6 Skalarni produkt: vektorji a b a b cos ϕ a b a b a b a b a a a oz. a a a a b b a : komutativnost a b a b a (a, a, a ), b (b, b, b ) a b a b + a b + a b, a v C: a b a b + a b + a b Standardni bazni vektorji v R : ı (,, ), j (,, ), k (,, ). Pravokotna projekcija vektorja b na vektor a: b a a b a a a. Vektorski produkt: Vektorski produkt a b vektorjev a in b je vektor, za katerega velja i) a b a, a b b in velja pravilo desnega vijaka, ii) dolžina a b je enaka ploščini paralelograma, ki ga napenjata vektorja a in b. a b a b sin ϕ a b b a : antikomutativnost a b a b a + a + a. a (a, a, a ), b (b, b, b ) a b (a b a b, a b a b, a b a b ). Velja: ı j k, j k ı, k ı j. Mešani produkt: ( a, b, c) a ( b c) ( a, b, c) ( b, c, a) ( c, a, b) Absolutna vrednost mešanega produkta ( a, b, c) vektorjev a, b in c predstavlja volumen paralelepipeda, ki ga napenjajo ti trije vektorji. ( a, b, c) a, b, c so komplanarni a (a, a, a ), b (b, b, b ), c (c, c, c ) ( a, b, c) a a a b b b c c c. Dana sta vektorja a ı + j in b ı + j + k. Določite kot med njima ter pravokotni projekciji enega na drugega. Vektorja zapišemo s komponentami a (,, ) in b (,, ). Kot med vektorjema izračunamo iz definicije skalarnega produkta a b cos ϕ a b 6 ϕ π Pravokotni projekciji izračunamo s formulama b a a b a b a a 6 8 (,, ) (,, ), a b b 6 b 6 (,, ) (,, ).. 6

7 . Izračunajte skalarni produkt kompleksnih vektorjev a ( + i, i, i) in b ( i, + i, ). a b ( + i)i + i( i) ( i) 5 + 5i. Določite kot med vektorjema a ı + j + k in b 4 ı + 4 j k. Vektorja zapišemo po komponentah a (,, ), b (4, 4, ). Sledi cos ϕ a b a b ϕ Izračunajte skalarni produkt (5 a + b) ( a b), kjer je a pravokoten na b, a in b. (5 a + b) ( a b) a a + 6 }{{} b a 5 a }{{} b b b a b 5. Izračunajte skalarni produkt ( a b) (5 a 6 b), kjer je kot med a in b enak π, a 4 in b 6. ( a b) (5 a 6 b) 5 a a b a 8 a b + b b 5 a a 8 a b + b b 5 a 8 a b cos ϕ + b Določite kot, ki ga oklepata enotska vektorja a in b, če sta vektorja a+ b in 5 a 4 b ortogonalna. Iz enakosti ( a + b) (5 a 4 b) 5 a + 6 a b cos ϕ 8 b + 6 cos ϕ sledi cos ϕ ϕ π. 7. Določite parameter t R tako, da vektorja a (t, t+5, ) in b (,, ), dana s koordinatami v neki bazi, oklepata kot π. a b a b cos ϕ t t + t + 8 4t t + t + 8 t 5t 4 (t 7)(t + ) Dobimo dve rešitvi t 7 in t, od katerih je le prva smiselna. 8. Določite dolžine stranic in notranje kote trikotnika z oglišči A(,, 4), B(,, ) in C(, 4, ). Vektorji stanic so Dolžine stranic so a BC (,, ), b AC (,, ), c AB (,, ). a a, b b, c c. Notranji koti so c b α arccos c b arccos 5 6, c a 6 β arccos arccos c a 58.5, γ 8 α β

8 9. Izračunajte a b in b a, kjer sta a ı + j + k in b ı + j + k. Vektorja zapišemo s komponentami a (,, ) in b (,, ) ter dobimo a ı j k b (, 4, ), ı j k b a (, 4, ) a b.. Izračunajte ploščino paralelograma, ki ga oklepata vektorja a 6 ı + j k in b ı j + 6 k. Ploščina paralelograma je enaka dolžini vektorskega produkta vektorjev a (6,, ) in b (,, 6) p a b , kjer je a b ı j k 6 6 (4, 4, ) 7(, 6, ).. Izračunajte ploščino paralelograma, ki ga oklepata vektorja a ı j k in b ı + j k. Vektorja zapišemo po komponentah a (,, ) in b (,, ). Ker je a ı j k b (4,, 7), je ploščina paralelograma enaka p a b 66.. Izračunajte ploščino trikotnika z oglišči A(,, ), B(,, 4) in C(4,, ). Vektorja a in b, ki napenjata trikotnik, sta a AB (,, ) in b AC (,, ). Ploščina trikotnika je enaka polovici ploščine paralelograma kjer je vektorski produkt enak a b ı j k p a b 6, ( 4, 8, 4) 4(,, ).. Izračunajte ploščino trikotnika z oglišči A(,, ), B(,, ) in C(,, 5). Vektorja a in b, ki napenjata trikotnik, sta a AB (,, ) in b Ploščina trikotnika je enaka polovici ploščine paralelograma kjer je vektorski produkt enak a b p a b 7, ı j k 4 (, 8, ). AC (,, 4). 8

9 4. Izračunajte ploščino trikotnika z oglišči A(,, ), B(,, ) in C(,, ). Izračunajte še kot α in dolžino stranice c. Vektorja a in b, ki napenjata trikotnik, sta a AB (, 5, ) in b Ploščina trikotnika je enaka polovici ploščine paralelograma AC (, 4, 4). p a b 6, kjer je vektorski produkt enak a ı j k b 5 (8,, 6). Kot α dobimo iz definicije 4 4 skalarnega produkta cos α α 6.7. a b a b 7 5 Dolžina stranice c je enaka dolžini vektorja a, torej c a Izračunajte ploščino paralelograma, ki ga določata vektorja a + b in a + b, če je a b, kot med a in b pa je π 6. p ( a + b) ( a + b) a }{{ a } + a b + 9 b a + b }{{ } b 8 a b 8 a b sin ϕ 8 sin π Izračunajte ploščino trikotnika, ki je napet med vektorjema a b in a + b, če je a, b, kot med a in b pa je π. p ( a b) ( a + b) 6 a }{{ a } +4 a b b a b }{{ } b 7 a b 7 a b sin ϕ sin π 7. Poenostavite izraz ı ( j + k) j ( ı + k) + k ( ı + j + k). ı ( j + k) j ( ı + k) + k ( ı + j + k) ı j + ı k j ı j k + k ı + k j + k k }{{} k j + k ı + j ı ı + k 8. Izračunajte prostornino paralelepipeda, ki ga napenjajo vektorji a ı j k, b ı + j k in c ı + j + 4 k. Prostornina paralelepipeda je enaka absolutni vrednosti mešanega produkta vektorjev a (,, ), b (,, ) in c (,, 4), ki ga napenjajo V Izračunajte prostornino tristrane piramide z oglišči A(,, ), B(4,, ), C(4, 5, 4) in D(5, 5, 6). Prostornina tristrane piramide in prostornina paralelepipeda sta povezani z zvezo V piramide 6 V paralelepipeda. Vektorji, ki napenjajo piramido, so a AB (,, ), b AC (,, ) in c AD (,, 4). Ker je mešani produkt enak ( a, b, c) 4 7, je prostornina piramide enaka V

10 . Izračunajte prostornino tristrane piramide z oglišči A(,, ), B(,, ), C(,, ) in D(,, ). Vektorji, ki napenjajo piramido, so a (,, 4). Ker je mešani produkt enak ( a, b, c) AB (,, 4), b je prostornina piramide enaka V 6 ( a, b, c). 7, AC ( 4,, ) in c. Dokažite, da točke A(,, ), B(,, ), C(,, ) in D(5,, 6) ležijo na isti ravnini. Zapišemo vektorje a AB (,, ), b AC (, 4, ) in c AD (,, 4). Ker je ( a, b, c) 4 4, ti vektorji ležijo na isti ravnini, kar pomeni, da dane točke ležijo na isti ravnini. AD. Dani so vektorji a (λ,, 4), b (, λ, ) in c (λ,, 4). Določite parameter λ tako, da bodo vektorji a, b in c komplanarni. Vektorji a, b in c so komplanarni natanko tedaj, ko je mešani produkt ( a, λ 4 b, c) λ λ 4 8λ + 4λ 4 6λ 6. Ta enačba ima dve rešitvi, in sicer λ in λ.. Pokažite, da vektorji a ı + j + λ k, b ı + j + (λ + ) k in c ı j + λ k za nobeno vrednost parametra λ ne ležijo v isti ravnini. Vektorji so nekomplanarni, če je ( a, b, c) neodvisen od parametra λ in različen od. Ker je ( a, λ b, c) λ + λ λ + λ + λ λ + λ + λ, vektorji ne ležijo v isti ravnini. 4. Dana so tri oglišča paralelograma ABCD: A(,, ), B(,, ) in C(,, 5). Določite koordinate oglišča D, ploščino paralelograma in dolžino diagonale BD. Krajevni vektor oglišča D paralelograma izračunamo po formuli r D r A + AD r A + BC (,, ) + ( 4,, ) (,, ). Torej je D(,, ). Vektor BD ( 5, 4, ) ima dolžino BD 4. Ploščino paralelograma izračunamo po formuli p a b 98, kjer je a AB (,, ), b AD ( 4,, ) in a b ı j k 4 (9, 4, ).

11 5. Dana so tri oglišča paralelograma ABCD: A(,, ), B(,, ) in D(,, 4). Določite koordinate oglišča C, obseg in ploščino paralelograma ter kot med diagonalama. Krajevni vektor oglišča C paralelograma izračunamo po formuli r C r B + BC r B + AD (,, ) + (,, ) (,, ). Torej je C(,, ). Obseg paralelograma izračunamo po formuli o ( a + b ) ( 5 + 6), kjer je a AB (,, ) in b AD (,, ). Ploščino paralelograma pa izračunamo po formuli p a b 4, kjer je Kot med diagonalama e skalarnega produkta a b ı j k AC (,, ) in f cos ϕ (,, ). e f e f 9 ϕ 8.4. BD (,, ) pa izračunamo iz definicije 6. Dan je trikotnik z oglišči A(,, ), B(,, ) in C(, 4, ). Določite težišče T trikotnika, vektor med razpoloviščem S stranice AB in težiščem ter ploščino trikotnika. Krajevni vektor težišča T trikotnika izračunamo po formuli r T ( r A + r B + r C ) (,, 6) (,, ). Torej je T (,, ). Krajevni vektor razpolovišča S daljice izračunamo po formuli r S ( r A + r B ) (,, 4) (,, ). Torej je S(,, ). Vektor ST (, 5, ). Ploščino trikotnika izračunamo po formuli p a b 7, kjer je a AB (,, ), b AC (, 4, ) in a b ı j k 4 (,, 8). 7. Dana so oglišča tristrane piramide A(,, ), B(,, 5), C(6,, ) in D(, 7, ). Izračunajte višino skozi oglišče A. Volumen tristrane piramide zapišemo na dva različna načina V Ov 6 a b v, V 6 ( a, b, c). Pri tem smo označili vektorje a BC (4,, ), b BD (, 4, ) in c BA (,, 4). Obe izražavi za volumen izenačimo in dobimo formulo za višino na oglišče A v ( a, b, c) a 4 5, b 5 7 kjer je vektorski produkt a ı j k b 4 (,, 7), dolžina vektorskega produkta 4 a b 5 in mešani produkt ( a, b, c) ( a b) c (,, 7) (,, 4).

12 8. Dana so oglišča tristrane piramide A(,, ), B(4,, ), C(,, ) in V (a,, ). Določite parameter a tako, da bo prostornina piramide enaka. Določite še višino piramide. Najprej določimo tri vektorje, ki napenjajo piramido: a AB (,, ), b AC (,, ) in c AV (a,, ). Prostornini piramide in paralelepipeda sta v razmerju : 6, zato rešujemo enačbo 6 ( a, b, c), 6 7 a, kjer je ( a, b, c) 7 a. Ta enačba ima dve rešitvi a in a. Ploščina osnovne ploskve ABC je enaka p a b, kjer je a b (,, ). Ker je V pir pv, je višina piramide enaka v V p Dan je paralelogram ABCD. Označimo a AB in b AC in BD. Na sliki je označen paralelogram. Sledi BC b, CD a, AD. Izrazite z a in b vektorje D AC a + b in BD b a. BC, CD, A b a. Dan je pravilen šestkotnik ABCDEF. Označimo a AB in b BC. Izrazite z a in b vektorje AC, CD, AD, BE, AE, BF in DF. Na sliki je označen pravilen šestkotnik. Sledi AC a + b, AE b a, BF b a in DF a b. CD b a, AD b, BE b a, F C b a. V trikotniku ABC leži točka M na stranici BC, tako da velja vektorjema a AB in b AC. Izrazimo najprej vektor AM AB + BM a + µ BM MC λ. Izrazite vektor AM z BC a + µ( b a), kjer je µ BM BC. Potrebujemo še zvezo med parametroma µ in λ. Enačbo BC BM + MC delimo z BM in dobimo enačbo µ + λ. Torej je µ λ +λ in zato AM λ λ+b + λ+ a.

13 . Dokažite, da se diagonali v paralelogramu razpolavljata. Skiciramo paralelogram v katerem z S označimo razpolovišče diagonal. a AB in b AD. Vektor AS izrazimo na dva načina AS λac λ( a + b), AS AB + BS a + µ BD a + µ( b a). Označimo vektorja Obe izražavi izenačimo in združimo na eni strani λ( a + b) a + µ( b a) (λ + µ ) a + (λ µ) b. Ker sta vektorja a in b nekolinearna, je to možno le v primeru, ko sta oba koeficienta enaka. Dobimo sistem enačb λ + µ, λ µ, ki ima rešitev λ µ, kar pomeni, da se diagonali v paralelogramu razpolavljata.. Dokažite, da daljica, ki povezuje eno oglišče paralelograma z razpoloviščem nasprotne stranice, deli diagonalo v razmerju :. Označimo z S presečišče daljice in nasprotne diagonale, z M pa razpolovišče nasprotne stranice. Označimo še vektorja a AB in b AD. Vektor BS izrazimo na dva načina Obe izražavi izenačimo in združimo na eni strani BS λbd λ( b a), BS BM + MS b + µ MA b + µ λ( b a) ( b + µ ) b a ( λ + µ) a + ( λ + µ ) b. ( ) b a. Ker sta vektorja a in b nekolinearna, je to možno le v primeru, ko sta oba koeficienta enaka. Dobimo sistem enačb λ + µ, λ + µ, ki ima rešitev λ µ, kar pomeni, da daljica deli nasprotno diagonalo v razmerju :. 4. ( ) Vektorji a, b in c napenjajo tetraeder s prostornino. Kolikšna je prostornina tetraedra, ki ga napenjajo vektorji a b, b c in c a? Ker je prostornina tetraedra, ki ga napenjajo vektorji a, b in c enaka, to pomeni, da je mešani produkt ( a, b, c) 8. Prostornina tetraedra, ki ga napenjajo vektorji a b, b c in c a, je enaka V 6 ( a b, b c, c a) 6 ( a b) (( b c) ( c a)) 6 ( a b) (( b c) a) c ( b c) c) a) 6 ( a b) (( b, c, a) c ( }{{} b, c, c) a) ( a, }{{} b, c) Pri tem smo uporabili formulo za dvojni vektorski produkt a ( b c) ( a c) b ( a b) c.

14 Enačba premice: analitična geometrija Premica v prostoru je določena s točko T (x, y, z ) na premici in smernim vektorjem e (a, b, c) premice, T (x, y, z) točka na premici. Vektorska oblika Parametrična oblika Kanonična oblika Enačba ravnine: x x a r r + t e. x x + t a, y y + t b, z z + t c. y y b z z. c Ravnina v prostoru je določena s točko T (x, y, z ) na ravnini in normalo n (a, b, c) ravnine, T (x, y, z) točka na ravnini. Implicitna oblika Razdalje: ax + by + cz d, d ax + by + cz. a) Razdalja med točko T (x, y, z ) in ravnino π : ax + by + cz d je d(t, π) ax + by + cz d a + b + c. b) Razdalja med točko T in premico p s točko T in smernim vektorjem e je d(t, p) e ( r r ). e c) Razdalja med vzporednima premicama p in p, kjer je T točka na premici p, je d(p, p ) d(t, p ). d) Razdalja med mimobežnima premicama p in p, kjer je T točka na p, T točka na p, r T T, je d(p, p ) ( e, e, r). e e Zrcaljenja: a) Zrcaljenje točke T čez premico p, T zrcalna točka r r + T T r + T ( T S r + T e e ) T e T. b) Zrcaljenje točke T čez ravnino π, T zrcalna točka r r + T T r + T ( ) S r + ±d(t, π) n n. 4

15 . Zapišite enačbo premice, ki gre skozi točko T (,, ) in je vzporedna vektorju e (,, ), v vseh treh oblikah. Enačba premice: i) vektorska oblika: r (,, ) + t(,, ), ii) parametrična oblika: x + t, y + t, z t, iii) kanonična oblika: x y z.. Zapišite enačbo premice, ki gre skozi točki A(,, ) in B(,, ), v vseh treh oblikah. Smerni vektor je e AB (,, ). Enačba premice: i) vektorska oblika: r (,, ) + t(,, ), ii) parametrična oblika: x, y t, z t, y iii) kanonična oblika: x, z.. Zapišite enačbo premice, ki je pravokotna na vektorja e (,, ) in e (,, ) ter gre skozi točko T (,, ), v vseh treh oblikah. Premica, ki je pravokotna na dana dva vektorja, ima smer vektorskega produkta teh dveh vek- ı j k torjev. Vektorski produkt je e e (5,, 7). Enačba premice: i) vektorska oblika: r (,, ) + t(5,, 7), ii) parametrična oblika: x + 5t, y t, z 7t, iii) kanonična oblika: x 5 y z Zapišite enačbo ravnine, ki gre skozi točko T (,, 5) in je pravokotna na vektor n (4,, ). Normirajte to enačbo. Vektor n je ravno normala ravnine. Izračunamo še koeficient d (4,, ) (,, 5) 7. Enačba ravnine je 4x + y + z 7. Normirano enačbo dobimo tako, da jo delimo z dolžino normale, ki je x + 9 y + 9 z Zapišite enačbo ravnine skozi točko T (,, ), ki je vzporedna ravnini 5x y + z. Vzporedni ravnini imata vzporedni normali, torej lahko vzamemo za normalo iskane ravnine kar normalo dane ravnine. Izračunamo še koeficient d (5,, ) (,, ). Enačba ravnine 5x y + z. 6. Zapišite enačbo ravnine skozi točke A(,, ), B(4,, ) in C(, 4, ). Najprej zapišemo dva vektorja, ki ležita v ravnini a AB (4,, ) in b AC (, 4, ). Normala je pravokotna na ravnino, torej na ta dva vektorja in zato lahko za normalo vzamemo kar vektorski produkt teh dveh vektorjev n a ı j k b 4 (, 4, ). 4 Izračunamo še koeficient d, kjer lahko uporabimo katerokoli točko, recimo A. Koeficient d je enak, ko izhodišče leži na ravnini. Enačba ravnine je x + 4y + z. 5

16 7. Zapišite enačbo ravnine, ki gre skozi točke A(,, ), B(,, ) in C(,, ). Normala ravnine je vektorski produkt dveh vektorjev, ki ležita v ravnini n a ı j k b (,, ), kjer je a AB (,, ) in b AC (,, ). Izračunamo še koeficient d. Enačba ravnine je z oz. z. 8. Zapišite enačbo ravnine, v kateri ležita premici x 7 y 4 z 4 in x 7 y 4 z. Iz enačb premic je razvidno, da sta vzporedni s smernim vektorjem e (7, 4, ). Začetni točki na premicah sta A(,, ) in B(,, 4). Ker za vektorski produkt potrebujemo dva nevzporedna vektorja, vzamemo poleg vektorja e še vektor r AB (,, 4) in izračunamo vektorski produkt ı j k e r 7 4 (, 6, 7). 4 Enačba ravnine je x 6y + 7z. 9. Zapišite enačbo ravnine, ki gre skozi točki A(,, ) in B(, 5, ) ter je pravokotna na ravnino π : x + y + z. Normala ravnine n (,, ), ki je pravokotna na iskano ravnino leži v tej ravnini. Drugi vektor, ki leži v iskani ravnini, je vektor r AB (, 5, ). Ker je ı j k n r ( 7,, 4) 5 in koeficient d ( 7,, 4) (,, ) 5, je enačba iskane ravnine 7x + y + 4z 5.. Določite presečišče ravnin x + y + z, x + y + z 6 in x y + z. Presečišče treh ravnin dobimo tako, da rešimo gornji sistem treh enačb s tremi neznankami, ki ima rešitev x, y in z. Uporabimo Gaussovo eliminacijo spremenljivk. Presečišče treh ravnin je v tem primeru točka T (,, ).. Določite presečišče ravnin x + y z in x y + z 8. Presečišče dveh ravnin dobimo tako, da rešimo poddoločen sistem enačb, ki ima manj enačb kot neznank. Rešitev je v tem primeru neskončno, kar geometrijsko pomeni, da je presek dveh ravnin premica. Eno neznanko, recimo x, proglasimo za parameter t in ostali dve spremenljivki izrazimo s tem parametrom. Tako dobimo parametrično obliko enačbe premice x t, y 9 t in z 5 5 t.. Določite točko, v kateri premica x y+ 5 z prebode ravnino x + y + z 4. Iščemo točko, ki hkrati leži na premici in ravnini. Enačbo premice zapišimo v parametrični obliki x + t, y + 5t, z + t. Izražave za x, y in z vstavimo v enačbo ravnine in dobimo ( + t) + ( + 5t) + ( + t) 4 t t. Torej je x, y in z, prebodišče pa je točka P (,, ). 6

17 . Določite presečišče premic r (,, ) + t(,, ) in r (,, ) + s(,, ). Najprej zapišimo obe premici v parametrični obliki i) prva premica: x + t, y + t, z t, ii) druga premica: x, y + s, z s. Ti dve obliki izenačimo in dobimo sistem treh enačb z dvema neznankama, ki ima rešitev t in s. To vstavimo v enačbo in dobimo presečišče v točki T (,, ). 4. Določite parameter λ tako, da se premici x sekata. Določite še presečišče. y + z 4, x + y z λ Najprej zapišimo obe premici v parametrični obliki i) prva premica: x + t, y t, z 4 + t, ii) druga premica: x s, y + s, z λ + s. Ti dve obliki izenačimo in dobimo sistem treh enačb s tremi neznankami, ki ima rešitev t, s in λ 8. Presečišče je v točki T (,, 4). 5. Kolikšen mora biti parameter λ, da se premici x sekata? Določite še presečišče. y z λ, x y z 4 4 Najprej zapišimo obe premici v parametrični obliki i) prva premica: x + t, y t, z + λt, ii) druga premica: x + s, y + s, z 4 + 4s. Ti dve obliki izenačimo in dobimo sistem treh enačb s tremi neznankami, ki ima rešitev t, s in λ. Presečišče je v točki T ( 4, 5, 4 ). Parameter λ mora biti enak. 6. Določite kot med ravninama x 4y + 8z 8 in x + z 6. Kot med dvema ravninama je enak kotu med normalama teh dveh ravnin. Tega dobimo iz definicije skalarnega produkta. Obe normali sta n (, 4, 8) in n (,, ). Ker je sledi, da je kot med ravninama enak ϕ π 4. cos ϕ n n n n Določite kot med ravninama x + z in x y + z 7. Normali sta n (,, ) in n (,, ). Ker je sledi, da je kot med ravninama enak ϕ π 4. cos ϕ n n n n 9,, 8. Določite kot med ravnino x z 5 in premico x y, z. Kot med ravnino in premico je komplementaren kotu med normalo ravnine in smernim vektorjem premice. Ker je n (,, ), e (,, ) in cos α n e n e, je kot med normalo in smernim vektorjem α π, kot med ravnino in premico pa ϕ π α π 6. 7

18 9. Dani sta ravnina x y in premica x y z 5. Določite prebodišče in kot pod katerim se sekata. Enačbo premice zapišemo v parametrični obliki x t, y t in z 5t, ki jo vstavimo v enačbo ravnine in dobimo vrednost parametra t 5. Prebodišče je točka P ( 5, 5, 5 5 ). Kot med normalo n (,, ) in smernim vektorjem e (,, 5) je kot med ravnino in premico pa ϕ π α π 6. cos α n e n e α π,. Poiščite pravokotno projekcijo točke T ( 4, 9, 5) na ravnino, ki je določena s točkami A(,, ), B(,, 4) in C(4,, ). Najprej določimo enačbo ravnine. Normala je n a ı j k b ( 5,, 4), 4 5 kjer je a AB (,, ) in b AC (4,, 5). Ker je d ( 5,, 4) (,, ), se enačba ravnine glasi 5x y 4z. Nato določimo še enačbo premice, ki je pravokotna na ravnino in gre skozi točko T. V vektorski obliki je r ( 4, 9, 5) + t( 5,, 4), v parametrični obliki pa x 4 5t, y 9 t in z 5 4t. Pravokotna projekcija točke je ravno presečišče ravnine in premice. Vstavimo paramerično izražavo enačbe premice v enačbo ravnine in dobimo vrednost parametra t Pravokotna projekcija je točka S(,, ). + 5t t + + 6t t.. Katera točka na ravnini x + 4y z 9 je najbližja koordinatnemu izhodišču? Normala ravnine je n (, 4, ). Točka na ravnini, ki je najbližja dani točki je presečišče ravnine in premice, ki je pravokotna na ravnino in gre skozi dano točko. Enačba te premice v parametrični obliki je x t, y 4t in z t. Le-to vstavimo v enačbo ravnine in dobimo 9t 9 oz. t. Iskana točka je S(, 4, ).. Dani sta ravnini π : x + 9y z 9 in π : 6x y + 5z 9. Določite točko, ki leži na osi z in je enako oddaljena od teh dveh ravnin. Iščemo tako točko T (,, z), da velja d(t, π ) d(t, π ). Ker je d(t, π ) d(t, π ) z 9 65 z 9 5, 5z z 9 5, rešujemo enačbo z 9 5z 9, ki ima dve rešitvi i) prva rešitev: z 9 5z 9 z 7, ii) druga rešitev: z 9 5z + 9 z 8 5. Dobimo dve točki T (,, 7 ) in T (,, 8 5 ). 8

19 . Izračunajte razdaljo točk A(,, ), B(,, ) in C(, 5, 4) do ravnine π : x + y + 4z. i) d(a, π) , ii) d(b, π) + 9, točka leži na ravnini, iii) d(c, π) Izračunajte oddaljenost točke T (,, ) do premice p : x y+ z. Iz podatkov dobimo vektorje e (,, ), r (,, ), r (,, ) in r r (,, ). Sledi ı j k e ( r r ) (, 4, 5), d(t, p) Izračunajte oddaljenost točke T (,, ) do premice p : x y z. Iz podatkov dobimo vektorje e (,, ), r (,, ), r (,, ) in r r (,, ). Sledi ı j k e ( r r ) (,, ), d(t, p) 6. Izračunajte oddaljenost točk A(,, ) in B(,, ) od premice p : x 4 y z 5.. Iz podatkov dobimo vektorje e (4,, 5), r (,, ), r A (,, ) in r B (,, ). Dolžina e 5 5. Izračunajmo razdaljo najprej za točko A, kjer je r A r (,, ) ı j k e ( r A r ) 4 5 ( 6,, ), d(a, p) Nato še razdaljo za točko B, kjer je r B r (,, ) e ( r B r ) ı j k 4 5 ( 6,, 5), d(b, p) Izračunajte razdaljo med premicama p : x y z + in p : x + y z. Premici sta vzporedni s smernim vektorjem e (,, ). Razdalja med tema premicama je enaka razdalji ene točke na eni premici do druge premice. Ker je r (,, ) in r (,, ), je r r (,, ). Vektorski produkt je enak ı j k e ( r r ) (, 6, ), razdalja med premicama pa d(p, p )

20 8. Izračunajte razdaljo med premicama p : x y z in p : x y z+. Premici sta mimobežni. Iz podatkov dobimo vektorja e (,, ) in e (,, ) ter točki T (,, ) in T (,, ). Sledi r T T (,, ). Vektorski produkt je enak ı j k e e (,, ), mešani produkt je ( e, e, r) ( e e ) r (,, ) (,, ), dolžina vektorskega produkta je e e 5, razdalja med premicama pa d(p, p ) ( e, e, r) e e 9. Izračunajte razdaljo med premicama p : x + y z in p : x y+ z 4. Premici sta mimobežni. Iz podatkov dobimo vektorja e (,, ) in e (,, 4) ter točki T (,, ) in T (,, ). Sledi r T T (,, ). Vektorski produkt je enak e e ı j k (,, ), mešani produkt je ( e, e, r) (,, ) (,, ), razdalja med premicama pa d(p, p ) ( e, e, r) e e.. Določite zrcalno točko k točki T (,, ) glede na premico x y, z. Iz podatkov dobimo T (,, ), e (,, ) in T (,, ). Sledi Zrcalna točka je T (,, ). T T (,, ), T T S T e e e (,, ) (,, ), T S T S T T (,, ), r r + T S (,, ) + (,, ) (,, ).. Določite zrcalno točko k točki T (4,, 4) glede na ravnino π : x + y + z 9. Iz podatkov dobimo n (,, ) in T (4,, 4). Sledi Zrcalna točka je T (,, ). d(t, π) 9 9, T S d(t, π) n n (,,) (,, ), r r + T S (4,, 4) + (,, ) (,, ).

21 matrike Matrika A [a ij ] j,...,n i,...,m dimenzije m n je pravokotna tabela mn števil, ki ima m vrstic in n stolpcev. Z A T [a ji ] j,...,n i,...,m označimo transponirano matriko, ki jo dobimo tako, da zamenjamo vlogo stolpcev in vrstic. Veljajo zveze (A + B) T A T + B T, (αa) T αa T, (A T ) T A in (AB) T B T A T. Z A A T označimo konjugirano matriko. Množenje matrik: A [a ij ] j,...,n i,...,m, B [b ij] j,...,p i,...,n, C [c ij] j,...,p i,...,m, n C A B, c ij a ik b kj. Za identiteto I... k velja zveza A I I A A. Matrika A je obrnljiva, če obstaja inverzna matrika A, tako da je AA A A I. Če matrika ni obrnljiva, je singularna. Matrika A je nesingularna natanko tedaj, ko je det A. Velja A det A ÃT, kjer je à matrika kofaktorjev z elementi à ij ( ) i+j A ij, A ij pa determinanta matrike A brez i-te vrstice in j-tega stolpca. Za determinante veljajo zveze det (AB) det A det B in det (A ) det A. Rang r(a) je enak številu linearno neodvisnih vrstic/stolpcev. Veljajo zveze r(a) min {m, n} in r(a) r(a T ). Operacije, ki ohranjajo rang (Gaussova eliminacija):. Dve vrstici lahko med seboj zamenjamo.. Vrstico lahko pomnožimo s poljubnim neničelnim številom.. Vrstici lahko prištejemo poljuben večkratnik druge vrstice. Inverz izračunamo tako, da z operacijami, ki ohranjajo rang, prevedemo [A I] [I A ]. Ortogonalne in unitarne matrike: Matrika A R n n je simetrična, če je A T A. Matrika A R n n je ortogonalna, če je AA T A T A I. Matrika U C n n je unitarna, če je UU U U I. [ ] [ 5. Dani sta matriki A in B 5 A X B. X (A B) ([ 4 6. Dani sta matriki A 4 in B 5 6 A + B T A T + B [ ] ] [ 5 [ [ ]. Poiščite matriko X, za katero velja ]) [ 9 9 ] [ ]. ]. Izračunajte A + B T in A T + B , 5 ] [ 8 ].

22 . Za dano kompleksno matriko A A T 4. Dani sta matriki A + i 4 i i 6 4 i i + 6i AB BA 5. Dani sta matriki A AB BA 6. Dane so matrike A produkta AB in AC. AB AC i i i 4 + i i i in B [ Dana sta vektorja a 4 4 a T b [ ], A [ 5 4 [ 5 4 ] 4 in B, B in b izračunajte A T in A. i 4 + i + i 6 4 i i 6i ] ]. Izračunajte produkta AB in BA [ 5 ].,. Izračunajte produkta AB in BA , ba T, 6 6 in C Izračunajte produkta a T b in ba T. [ ]. Izračunajte Matriki A inb komutirata, če velja AB BA. Ali lahko določimo parametra a in b tako, da b a 5 matriki A in B 9 a a komutirata? a 4 a 8 a,.

23 Izračunamo oba produkta AB a 4 b a 5 BA 9 a a a 8 a b a 5 9 a a a 8 a a 4 b a + 8 a 8 a a a + 4 4a ab + 4a + 8 a + a + a b + 5a b + a + a b + a + 9 a + 8 7a 9 a + a 4a + 8 a + 4 Matriki sta enaki, če imata vse istoležne elemente enake. Ker sta neznanki dve, vzamemo tudi dve enačbi, lahko kar enačimo prva dva elementa v prvi vrstici in dobimo sistem b a + 8 b + 5a, a 8 b + a +, ki ima rešitev a in b 6. Vendar pa ta rešitev ni dobra za vse enačbe, zato taka parametra a in b, da bi matriki A in B komutirali, ne obstajata. [ ] 9. Poiščite vse matrike, ki komutirajo z matriko A. [ ] a b Izračunamo oba produkta matrike A s poljubno matriko B c d AB BA [ [ a b c d ] [ a b c d ] [ ] [ c d a + c b + d ] [ ] b a + b. d c + d Da matriki komutirata, mora biti AB BA, torej morajo biti vsi istoležni elementi enaki. Dobimo enačbe c b, a + c d, a + b d in b + d c + d, ki se reducirajo v c b in d a + b. Matrike, ki komutirajo z matriko A, so oblike [ ] a b B. b a + b. Dani sta matriki A Izračunajte f(a) in f(b). Izračunamo najprej za matriko A A A A A A A A 4 A 5, in B ],., ter funkcija f(x) x 5 +x 4 x +5x +8. f(a) A 5 + A 4 A + 5A + 8I ,,.

24 Nato še za matriko B. Ali je matrika A Ker je B B B B B B B 4 B B B 5 B 4 B f(b) B 5 + B 4 B + 5B + 8I AA T matrika A ni ortogonalna.. Ali je matrika A ortogonalna? ortogonalna? 6 8, I,,,,. Ker je AA T I in A T A I, je matrika A ortogonalna. [ +i ] 4 i. Ali je matrika U 5 5 unitarna? Ker je 4i 5 UU i 5 [ +i 5 4i 5 4 i 5 i 5 in U U I, je matrika U unitarna. 4. Ali je matrika A 4 4 obrnljiva? ] [ i 5 4+i 5 +4i 5 +i 5 ] [ ] I Matrika A ni obrnljiva, saj sta prvi in drugi stolpec enaka (tudi tretji in četrti), kar pomeni, da je determinanta matrike A enaka. 4

25 [ a b 5. Poiščite inverze k danim matrikam A c d ] [ 5, B ] [ cos α sin α in C sin α cos α ]. Inverze izračunamo po formuli A det A ÃT, ki se za matrike poenostavi v [ ] A d b. ad bc c a S konkretnimi podatki dobimo [ B 5 ] [, C cos α sin α sin α cos α ]. Matrika C je zanimiva zato, ker množenje poljubnega vektorja s to matriko pomeni rotacijo vektorja za kot α Z matriko kofaktorjev izračunajte inverz matrike A Izračunamo determinanto matrike in matriko kofaktorjev det A , Ã Inverzna matrika je A Z matriko kofaktorjev izračunajte inverz matrike A Izračunamo determinanto matrike in matriko kofaktorjev det A, Ã Inverzna matrika je 8. Določite rang matrike A A Z operacijami, ki ohranjajo rang, pridelamo v vsaki vrstici vsaj eno ničlo več kot je v prejšnji vrstici Rang matrike je enak številu vrstic, ki nimajo vseh elementov enakih. Torej je r(a).. 5

26 9. Določite rang matrike A r(a).. Določite rang matrike A Poiščite število k, pri katerem ima matrika A k Z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo matriko A k k r(a) k 7k k najmanjši rang k 7k k. Ločimo dva primera. Če je k, potem je r(a), sicer pa je r(a). Torej ima matrika A najmanjši rang pri k.. Določite rang matrike A v odvisnosti od parametra p. p 7 7 Z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo matriko A p 7 7 p p 4. Ločimo dva primera. Če je p 4, potem je r(a), sicer pa je r(a). 6

27 . Z Gaussovo eliminacijo izračunajte inverz matrike A. Matriko A razširimo z identiteto I. Z operacijami, ki ohranjajo rang, razširjeno matriko predelamo tako, da na mestu, kjer je bila matrika A, dobimo matriko I, na mestu, kjer je bila matrika I, pa dobimo inverzno matriko A A Z Gaussovo eliminacijo izračunajte inverz matrike A Sestavimo razširjeno matriko in jo predelamo A 5 5. Z Gaussovo eliminacijo izračunajte inverz matrike A Inverzna matrika je A

28 sistemi linearnih enačb Dan je sistem m enačb z n neznankami a x + a x + + a n x n b, a x + a x + + a n x n b,.. a m x + a m x + + a mn x n b m. Sistem zapišemo v matrični obliki Ax b. Sestavimo razširjeno matriko R [A b] in uporabimo Gaussovo eliminacijo na tej matriki. Uporabljamo operacije, ki ohranjajo rang matrike. Velja. Sistem Ax b je protisloven (nima rešitve), če je r(a) r(r).. Sistem Ax b je rešljiv natanko tedaj, ko je r : r(a) r(r). (a) (b) Če je r n, je rešitev natanko ena. Če je r < n, je rešitev neskončno, dobimo (n r)-parametrično družino rešitev. Homogen sistem linearnih enačb: Ax. Trivialna rešitev x (,,..., ) T vedno obstaja.. Kvadratni sistem ima netrivialno rešitev natanko tedaj, ko je det A.. Če je m < n, netrivialna rešitev vedno obstaja. Matrične enačbe: Enačbo Ax b rešimo tako, da z operacijami, ki ohranjajo rang, prevedemo: [A b] [I x]. Enačbo AX B rešimo tako, da z operacijami, ki ohranjajo rang, prevedemo: [A B] [I X]. Enačbo XA B najprej transponiramo, da dobimo enačbo A T X T B T prejšnje oblike. Le-to rešimo tako, da prevedemo [A T B T ] [I X T ].. Rešite sistem linearnih enačb x y + z, x y + z, x + y + z. Zapišemo razširjeno matriko sistema in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo 5 5. Ranga matrike in razširjene matrike sta enaka, torej rešitev obstaja. Ker je rang enak številu neznank, je rešitev natanko ena. Poiščemo jo tako, da enačbe rešujemo od spodaj navzgor. Dobimo z, torej z, y 5z, zato y 5 in x y + z, zato x 7.. Rešite sistem linearnih enačb x + y z 5, x y + z, 4x y + 4z. 8

29 Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo Ker je rang razširjene matrike enak, rang osnovne matrike pa, sistem nima rešitve.. Rešite sistem linearnih enačb x + y + z, x + y z, x + y + 5z. Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo Ranga razširjene matrike in osnovne matrike sta enaka, torej rešitev obstaja. Ker je rang enak, neznanke pa so, je rešitev neskončno. Vzamemo npr. z poljuben in z njim izrazimo x in y. Ker je y 8z 4, je y 8z + 4, in ker je x + y + 5z, je x z Rešite sistem linearnih enačb x + y + z + u v 5, x + y + z + 5u v 5, x + y 4z + u, x y + 7z u 6. Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo Ker sta ranga osnovne in razširjene matrike enaka, rešitev obstaja. Rang je, neznank pa 5, torej dobimo -parametrično družino rešitev x z+, y z v 4, z poljuben, u v+, v poljuben. 5. Določite parameter k tako, da bo sistem rešljiv x y + z, x y z, 4x y z k. Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo 4 4 k 6 k k + Sistem je rešljiv, ko sta ranga enaka, torej ko je k +. Zato ima sistem rešitev pri k, leteh pa je neskončno, saj je rang, neznanke pa so. Enoparametrična družina rešitev: x z, y z, z poljuben. 9..

30 6. Obravnavajte rešljivost sistema glede na vrednosti parametra k kx + y + z 4, x + y z, x + y + z. Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo 7 7 k 4 4 k 6 + k 8 k 5k 5 k Obravnavamo primere: k : sistem nima rešitve, k : sistem ima natanko eno rešitev x k, y 5 + 6k 5k 5, z k 5k ( ) Obravnavajte rešljivost sistema glede na vrednosti parametra k x z, x + ky z, x + y + kz. Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo k k 5 4 k 5 4 k k + 4 (k + 5)(k ) 4(k ) Obravnavamo primere: k 5: sistem nima rešitve, k : sistem ima neskončno rešitev x + t, y 5 t, z t, k : sistem ima neskončno rešitev x 5, y t, z 4 5, k 5, k, k : sistem ima natanko eno rešitev x k k + 5, y 4 k + 5, z 4 k ( ) Obravnavajte rešljivost sistema glede na vrednosti parametra k x + ( k)y + (k )z k 7, x y + 6z 5, x + ky 6kz k. Zapišemo razširjeno matriko in jo z operacijami, ki ohranjajo rang, reduciramo k 6k k k + 6k 6 k k k k 7 k k + 6 k k + 6k 6 k 5k

31 Obravnavamo primere: k : sistem nima rešitve, k : sistem ima neskončno rešitev x + t, y t, z, k, k : sistem ima natanko eno rešitev x, y k k, z k. 9. Kateremu pogoju morajo zadoščati parametri a, b in c, da bo sistem enačb x 7y 7z a x + y + z b x + y z c rešljiv? Rešite sistem za vrednosti parametrov a, b 7 in c 9. Zapišemo razširjeno matriko, kjer zamenjamo prvo in tretjo enačbo, ter jo reduciramo c c c b b + c b + c. 7 7 a 9 a c a + b + c Da bo sistem rešljiv, mora biti izpolnjen pogoj a + b + c. Dane vrednosti a, b 7 in c 9 temu pogoju zadoščajo, torej ima sistem rešitev. Ker je rang za manjši od števila neznank, dobimo -parametrično družino rešitev: x 7y, y poljuben, z y.. Ali ima homogen sistem x + y z x 8y + 8z x y + 4z netrivialno rešitev? Če jo ima, jo izračunajte. Ker je det A 8 8, ima homogen sistem netrivialno rešitev, ki jo dobimo 4 podobno kot pri nehomogenem sistemu z redukcijo Ker je rang enak, neznanke pa, dobimo -parametrično družino rešitev: x 8 z poljuben.. Rešite enačbo Ax b, kjer je A in b. 7 5 z, y z, Najprej sestavimo razširjeno matriko in jo predelujemo toliko časa, da dobimo na levi strani identiteto. Takrat je na desni strani rešitev sistema

32 Rešitev je x.. Rešite matrično enačbo AX B, kjer je A 4 in B Rešitev obstaja, če je determinanta matrike A različna od, sicer pa ne. Ker je det A 4,. dana matrična enačba nima rešitve.. Rešite matrično enačbo AX B, kjer je A 4 in B 4 4. Ker je det A, rešitev obstaja in je enaka X A B. Poiščemo jo tako, da sestavimo razširjeno matriko iz matrik A (na levi) in B (na desni). To matriko predelujemo toliko časa, da dobimo na levi identiteto. Na desni je tedaj rešitev X Rešite matrično enačbo XA B, kjer je A 6 [ 4 ] in B X [ ]. 6 Ker je det A, rešitev obstaja in je enaka X BA. Poiščemo jo tako, da sestavimo razširjeno matriko iz matrik A T (na levi) in B T (na desni). To matriko predelujemo toliko časa, da dobimo na levi identiteto. Na desni je tedaj X T [ ] [ ] [ ] [ ] 4. 4 Rešitev matrične enačbe je X [ 5. ( ) Rešite matrično enačbo XA B, kjer je A ] in B X 9.

33 vektorski prostori in linearne preslikave Množica vektorjev x,..., x n V je linearno neodvisna, če je linearna kombinacija α x + +α n x n natanko tedaj, ko je α α n. Linearna ogrinjača vektorjev x,..., x n V je množica vseh vektorjev oblike y α x + + α n x n, ki so linearno odvisni od vektorjev x,..., x n. Baza vektorskega prostora V je množica vseh linearno neodvisnih vektorjev, katerih linearna ogrinjača je cel prostor V. Število vektorjev v bazi je enako dimenziji vektorskega prostora. Standardna baza v prostoru R n je e [,,..., ] T,..., e n [,,..., ] T. Preslikava T : U V je linearna preslikava med vektorskima prostoroma U in V, če velja T (αx + βy) αt x + βt y. Bazni vektorji e,..., e n prostora U se z linearno preslikavo T preslikajo v bazne vektorje T e,..., T e n prostora V. Linearno preslikavo predstavimo z matriko Ali so vektorji, in 5 linearno neodvisni? 7 6 Vektorji v, v in v so linearno neodvisni, če je α β γ edina rešitev enačbe αv + βv + γv. To je homogen sistem enačb, za katerega vemo, da ima netrivialno rešitev, ko je determinanta matrike sistema enaka. Vektorji so torej linearno neodvisni, ko ima matrika, katere stolpci so ti vektorji, determinanto različno od. Ker je so vektorji linearno neodvisni.. Ali so vektorji, in 5 det A , linearno neodvisni? Ker je so vektorji linearno odvisni.. Dani so vektorji, njihovi linearni ogrinjači. det A in 4 5 5,. Določite parameter λ tako, da bo vektor 4 λ v Vektor u je v linearni ogrinjači vektorjev v, v in v, če obstajajo taki α, β in γ, da je u αv + βv + γv. To nam da nehomogen sistem enačb, ki ga rešimo z Gaussovo eliminacijo. Koeficienti α, β in γ obstajajo, ko ima sistem rešitev. Reduciramo in dobimo λ λ Sistem ima rešitev, ko je λ +, torej ko je λ. 4 λ +.

34 4. Pokažite, da vektorji x R. Razvijte vektor y 6 9 4, x po tej bazi. in x tvorijo bazo vektorskega prostora Vektorji tvorijo bazo, ko so linearno neodvisni in napenjajo cel prostor. V prostoru R poljubna trojica linearno neodvisnih vektorjev sestavlja bazo. Ker je det A, so vektorji linearno neodvisni, torej baza prostora R. Iščemo take koeficiente α, β in γ, da bo y αx + βx + γx. Potrebno je rešiti nehomogen sistem enačb, katerega rešitve so iskani koeficienti. Rešitev bo natanko ena, saj se da vsak vektor na natanko en način zapisati kot linearno kombinacijo baznih vektorjev. Reduciramo in dobimo Sistem ima rešitev α, β in γ, kar pomeni y x + x + x. 5. Pokažite, da vektorji x, x in x tvorijo bazo vektorskega prostora R. Razvijte vektor y po tej bazi. Ker je det A 9, so vektorji linearno neodvisni, torej baza prostora R. Reduciramo in dobimo 6. Sistem ima rešitev α, β in γ, kar pomeni y x + x + x. 6. Določite sliko vektorja x z linearno preslikavo, ki je podana z matriko A Sliko vektorja dobimo kot produkt matrike, ki pripada linearni preslikavi, z vektorjem 9 y Ax Linearna preslikava preslika standardne bazne vektorje v vektorje V kateri vektor se preslika vektor x? 4. 4, in 4..

35 Sestavimo matriko A, ki pripada linearni preslikavi. To je matrika, ki ima za stolpce slike baznih vektorjev 4 A 4. Preslikan vektor je y Ax Dan je vektor a 5. Preslikava T preslika vektor v v vektor a v. Dokažite, da je preslikava T linearna in poiščite njeno matriko v standardni bazi. Kam se s to preslikavo slika vektor? Kateri vektor se slika v vektor? 7 Najprej pokažimo po definiciji, da je T linearna preslikava 7 6 T (α v + β u) a (α v + β u) a (α v) + a (β u). α( a v) + β( a u) αt ( v) + βt ( u). Matriko T, ki pripada linearni preslikavi, dobimo tako, da preslikamo standardne bazne vektorje ı j k T ( e ) a e 5, 5 ı j k T ( e ) a e 5, ı j k 5 T ( e ) a e 5. Matrika T je sestavljena iz stolpcev slik standardnih baznih vektorjev 5 T. 5 Vektor se preslika v vektor t oblike 5t. t 9. ( ) Dokažite, da je preslikava T preslikave ter sliko vektorja x x y z , vektor y + z x + z y + x 7 pa je slika neskončno vektorjev linearna. Poiščite matriko te linearne

36 Najprej pokažimo po definiciji, da je T linearna preslikava x x α(y + z ) + β(y + z ) T α y z + β y z α(x + z ) + β(x + z ) αt α(y + x ) + β(y + x ) Stolpci matrike T so slike standardnih baznih vektorjev T, T, T x y z + βt T x y z. Preslikan vektor je y T x. ( ) Poiščite matriko linearne preslikave, ki preslika vektorje v vektorje 7, 5 4 in. 5 4., in 4 Iščemo rešitev matrične enačbe XA B, kjer sta matriki A in B dobljeni iz danih vektorjev 7 5 A 4, B. 4 Z redukcijo razširjene matrike iz A T in B T dobimo na desni X T X

37 lastne vrednosti in lastni vektorji Lastne vrednosti matrike A so ničle karakterističnega polinoma matrike A det (A λi). Lastni vektor, ki pripada lastni vrednosti λ, je neničelni vektor x, da velja Ax λx. Lastni vektorji so netrivialne rešitve homogenega sistema (A λi)x.. Poiščite lastne vrednosti in lastne vektorje matrike A [ 4 Lastne vrednosti matrike A so rešitve enačbe det (A λi) λ 4 λ λ 4λ 5 (λ 5)(λ + ). ]. Dobimo dve različni lastni vrednosti λ 5 in λ. vektorja tako, da rešimo homogen sistem linearnih enačb Izračunamo še pripadajoča lastna i) λ 5: A λ I A 5I [ 4 4 ] [ ] x [ ]. ii) λ : A λ I A + I [ 4 4 ] [. Poiščite lastne vrednosti in lastne vektorje matrike A Ker je det (A λi) λ λ λ ] x. [ ( λ)( λ)( λ), dobimo lastne vrednosti λ, λ in λ. Pripadajoči lastni vektorji so i) λ : ii) λ : iii) λ : A I A I A I x x. ].. x.. Izračunajte lastne vrednosti in tisti lastni vektor, ki pripada po absolutni vrednosti največji lastni vrednosti, matrike A

38 Ker je det (A λi) λ 5 λ λ (4 λ)( + λ), dobimo lastne vrednosti λ 4 in λ,. Absolutno največja je prva lastna vrednost (λ 4) in k njej izračunajmo pripadajoči lastni vektor A 4I 9 6 x Poiščite lastne vrednosti in lastne vektorje matrike A Ker je det (A λi) λ λ λ. ( + λ)( + λ ) dobimo lastne vrednosti λ, λ i in λ i. Pripadajoči lastni vektorji so i) λ : A + I x. ii) λ i: A ii i i i i x + i. iii) λ i: A + ii + i + i + i + i 5. Določite parameter k tako, da bo lastna vrednost matrike A x k 4. i. Ker je det (A λi) λ λ k 4 λ λ + 4λ (4k + )λ 6 8k je lastna vrednost, ko je karakteristični polinom deljiv z λ, torej ko je 6 8k. Zato je k 4. α 6. Določite parametra α in β tako, da bo x lastni vektor matrike A α. β Iz matrične enačbe Ax λx, kjer je λ pripadajoča lastna vrednost, dobimo sistem enačb α λ, α λ in β λ, ki ima rešitev α, β in λ. Lastni vektor x pripada lastni vrednosti λ. 8

39 potenčna in Taylorjeva vrsta Potenčna vrsta je funkcijska vrsta oblike Konvergenčni polmer R potenčne vrste je R lim n a n (x a) n. n a n a n+ lim n n a n. Potenčna vrsta je enakomerno in absolutno konvergentna, če je x a < R, in divergentna, če je x a > R. Če je x a R, konvergenco preverimo kot konvergenco številske vrste. Razvoj funkcije f v Taylorjevo vrsto okrog točke a: f(x) f(a) + f (a)(x a) + f (a) (x a) +! Razvoji elementarnih funkcij okrog točke a : i) e x + x + x + x 6 + x4 4 + n n x n ; x <. n! ii) sin x x x 6 + x5 x7 54 ± ( ) n xn+ ; x <. (n + )! iii) cos x x + x4 4 x6 7 ± n ( ) n xn iv) ln ( + x) x x + x x4 4 ± ( ) v) Binomska formula: ( + x) α vi) Geometrijska vrsta: n n ( ) α x n ; x < ; n ; x <. (n)! n xn n ; x <. n ( ) α n x + x + x + x + x 4 +. Določite območje konvergence naslednjih potenčnih vrst. x n a) n + 4 n To je potenčna vrsta z a in a n R lim n n+4 a n a n+ f (n) (a) (x a) n n! α (α ) (α n + ). n! x n ; x <. n. Izračunamo konvergenčni polmer lim n + 5 n n + 4. Vrsta zagotovo konvergira na odprtem intervalu (, ). Preverimo še konvergenco v krajiščih. Za x dobimo alternirajočo vrsto, katere koeficienti padajo proti, torej ta vrsta konvergira. Za x dobimo harmonično vrsto, ki je divergentna. Območje konvergence je interval [, ). 9

40 b) n n! 5 n xn To je potenčna vrsta z a in a n n! 5 n. Izračunamo konvergenčni polmer R lim n n! 5 n+ 5 n (n + )! lim n 5 n +. c) d) Ker je konvergenčni polmer enak, lahko vrsta konvergira samo v točki x, kar pa, saj dobimo vrsto iz samih ničel. Območje konvergence je {}. n n! xn n To je potenčna vrsta z a in a n n n!. Izračunamo konvergenčni polmer n (n + )! n + R lim n n+ lim. n! n Ker je konvergenčni polmer enak, vrsta konvergira na celi množici realnih števil R. n (x )n n n To je potenčna vrsta z a in a n n n. Izračunamo konvergenčni polmer R lim n n n+ n (n + ) lim n n n + n +. e) Vrsta zagotovo konvergira na odprtem intervalu (, ). Preverimo še konvergenco v krajiščih. Za x dobimo alternirajočo vrsto, katere koeficienti pa ne padajo proti, torej ta vrsta divergira. Za x dobimo vsoto kvadratov naravnih števil, ki je divergentna. Območje konvergence je interval (, ). ( ) n (x )n n + n f) To je potenčna vrsta z a in a n ( )n n+. Izračunamo konvergenčni polmer R lim ( ) n (n + ) n (n + ) ( ) n+ lim n + n n +. Vrsta zagotovo konvergira na odprtem intervalu (, 4). Preverimo konvergenco v krajiščih. Za x dobimo harmonično vrsto, ki je divergentna. Za x 4 dobimo alternirajočo vrsto, katere koeficienti padajo proti, torej ta vrsta konvergira. Območje konvergence je interval (, 4]. n (x + ) n n To je potenčna vrsta z a in a n R lim n n n. Izračunamo konvergenčni polmer n n + n n+. Vrsta zagotovo konvergira na odprtem intervalu (, ). Preverimo še konvergenco v krajiščih. Za x dobimo alternirajočo vrsto, katere koeficienti padajo proti, torej ta vrsta konvergira. Za x dobimo vrsto tipa n n, ki je divergentna. Območje konvergence je interval [, ). 4

41 . Razvijte naslednje funkcije v Taylorjevo vrsto okrog a in določite območje konvergence. a) f(x) e x Uporabimo formulo za razvoj eksponentne funkcije in dobimo ( x) n f(x) n! n ( ) n n n! xn. n Območje konvergence je x <. b) f(x) x e x Uporabimo formulo za razvoj eksponentne funkcije in dobimo f(x) x ( x ) n n! n n ( ) n xn+ n!. Območje konvergence je x <. sin x c) f(x) x Uporabimo formulo za razvoj funkcije sinus in dobimo f(x) x + 5 x4 4 5 x6 ± Območje konvergence je x <. n ( ) n n (n + )! xn.. Razvijte funkcijo f(x) v Taylorjevo vrsto okrog a in določite območje konvergence. x 5x+6 Racionalno funkcijo razbijemo na parcialne ulomke x 5x + 6 A x + B x (A + B)x A B x. 5x + 6 Sledi, da je A in B. Izraz preoblikujemo in uporabimo geometrijsko vrsto f(x) x x x x ( x ) n ( x ) n n Območje konvergence je x <. 4. Razvijte funkcijo f(x) x x n n x ) x n. x ( n+ n+ v Taylorjevo vrsto okrog a in določite območje konvergence. Najprej napravimo substitucijo y x, oz. x y +, da dobimo funkcijo g(y) y+ y +4y+, ki jo razvijemo okrog točke. Razbitje na parcialne ulomke y + y + 4y + A y + + B y + (A + B)y + A + B y, + 4y + da koeficienta A in B. Izraz preoblikujemo in uporabimo geometrijsko vrsto g(y) ( y + + ) ( y + ( y) + ) ( y ) ( ( y) n + n n 4 ( y ) n ) n ( ) n ( n+ + ) n+ y n.

42 Nato uporabimo obratno substitucijo in dobimo f(x) Območje konvergence je x <. n ( ) n ( n+ + ) n+ (x ) n. x 5. Razvijte funkcijo f(x) v Taylorjevo vrsto okrog a in določite območje konvergence. x +x+ Najprej napravimo substitucijo y x, oz. x y +, da dobimo funkcijo g(y) y+ y +5y+6, ki jo razvijemo okrog točke. Razbitje na parcialne ulomke y + y + 5y + 6 A y + + B y + (A + B)y + A + B y, + 4y + da koeficienta A in B. Izraz preoblikujemo in uporabimo geometrijsko vrsto g(y) y + + y + n ( y ) n ( y ) ( y ) ( y ) n ( ( ) n n+ n Nato uporabimo obratno substitucijo in dobimo f(x) ( ( ) n n+ n Območje konvergence je x <. n n+ ) (x ) n. n+ ) y n. x 6. Razvijte funkcijo f(x) v Taylorjevo vrsto okrog a in določite območje konvergence. (+x ) Funkcijo preoblikujemo in uporabimo binomsko formulo ( f(x) x ( + x ) ) x (x ) n n Območje konvergence je x <. 7. Razvijte funkciji f(x) x n n ( ) x n+. n in g(x) arcsin x v Taylorjevo vrsto okrog a. Funkcijo f najprej razvijmo podobno kot v prejšnji nalogi ( f(x) ( x ) ( ) n ) x n. n Nato opazimo, da velja g (x) f(x). Zato dobimo Taylorjev razvoj za funkcijo g tako, da členoma integriramo Taylorjev razvoj za funkcijo f: g(x) f(x)dx + C ( ( ) g(x) ( ) n ( )x n dx ( ) n ) ( x n dx ( ) n ) x n+ n n n n +. n n Izkaže se, da je konstanta C, ker je g(). 8. ( ) Razvijte funkcijo f(x) ln (x + + x ) v Taylorjevo vrsto okrog a. Uporabimo metodo iz prejšnjega primera in najprej razvijemo v Taylorjevo vrsto odvod ( ) f (x) x + + x x + + x ( + ( + x x ) ) x n. n 4 n n n

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

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

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 06/7 Vaje iz MATEMATIKE. Vektorji Vektorji: Definicija: Vektor je usmerjena daljica. Oznake: AB, a,... Enakost vektorjev: AB = CD: če lahko vektor AB vzporedno premaknemo

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

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

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. 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

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

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

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

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

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

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

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

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

Osnove linearne algebre

Osnove linearne algebre Osnove linearne algebre Matrike Matrika razsežnosti n m je A = a 1 1 a 1 2 a 1 m a 2 1 a 2 2 a 2 m a n 1 a n 2 a n m Če je n = m, tedaj matriko imenujemo kvadratna matrika Elementi matrike so lahko realna

Διαβάστε περισσότερα

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Poglavje I Vektorji Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem Za lažjo geometrično predstavo si najprej oglejmo, kaj so vektorji v ravnini. Vektor je usmerjena daljica, ki je natanko določena s svojo

Διαβάστε περισσότερα

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva Martin Raič OSNUTEK Kazalo 1. Ponovitev 2 2. Ravninska in prostorska geometrija 5 3. Linearna algebra 7 4. Ponavljanje pred kolokvijem 8 M. RAIČ: VAJE IZ MATEMATIKE(GOZDARSTVO)

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

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

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko Linearna algebra Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko 23. februar 205 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 52.64(075.8)(0.034.2) OREL, Bojan

Διαβάστε περισσότερα

1 3D-prostor; ravnina in premica

1 3D-prostor; ravnina in premica 1 3D-prostor; ravnina in premica 1. Razmisli, v kakšnih legah so lahko v prostoru: (a) premica in ravnina (b) dve ravnini (c) dve premici.ugotovitve zapiši.. 2. Ali sta premici v prostoru, ki nimata skupne

Διαβάστε περισσότερα

Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica

Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica 1. Razmisli, v kakšnih legah so lahko v prostoru: (a) premica in ravnina (b) dve ravnini (c) dve premici.ugotovitve zapiši.. 2. Ali sta premici v prostoru,

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

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti Poglavje VII Linearne preslikave V tem poglavju bomo vektorske prostore označevali z U,V,W,... Vsi vektorski prostori bodo končnorazsežni. Zaradi enostavnosti bomo privzeli, da je pripadajoči obseg realnih

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

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni?

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/06 1. Definicija enakosti množic (funkcij, kompleksnih števil, urejenih n teric)? 2. Definicija kartezičnega produkta množic A in B. Definicija množice R n. 3. Popolna

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

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

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Lastne vrednosti in lastni vektorji Poglavje VIII Lastne vrednosti in lastni vektorji V tem poglavju bomo privzeli, da so skalarji v vektorskih prostorih, koeficienti v matrikah itd., kompleksna števila. Algebraične operacije seštevanja,

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

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

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

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010 Tadeja Kraner Šumenjak in Vilma Šuštar MATEMATIKA Maribor, 2010 2 CIP-kataložni zapis o publikaciji Univerzitetna knjižnica Maribor CIP številka Avtor Naslov publikacije/avtor, kraj, založnik ISBN Naslov

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

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

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

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

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

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

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

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog Analiza Rešitve 1 sklopa nalog Navadne diferencialne enačbe višjih redov in sistemi diferencialnih enačb (1) Reši homogene diferencialne enačbe drugega reda s konstantnimi koeficienti: (a) 6 + 8 0, (b)

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK 2 1 Geometrija v ravnini 1.1 Osnove geometrije Točka je tisto, kar nima delov. Črta je dolžina brez širine. Ploskev je tisto, kar ima samo dolžino in širino. Osnovni zakoni,

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

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 009/00 Izpis: 9 januar 00 KAZALO Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7

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

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

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti Bor Plestenjak NLA 13. april 2010 Bor Plestenjak (NLA) 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 13. april 2010 1 / 15 Matrični šop Dani sta kvadratni n n matriki

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

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

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

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA II TEORIJA

MATEMATIKA II TEORIJA Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko MTEMTIK. letnik VSŠ MTEMTIK II TEORIJ Maribor, 202 Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik BOJANA ZALAR Celje 2009 Izdala: Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Naslov: Uporaba matematičnih metod

Διαβάστε περισσότερα

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

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Vektorski prostori s skalarnim produktom Poglavje IX Vektorski prostori s skalarnim produktom Skalarni produkt dveh vektorjev v R n smo spoznali v prvem poglavju. Sedaj bomo pojem skalarnega produkta razširili na poljuben vektorski prostor V

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

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

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

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA II Maribor, 2016 Kazalo Uvod v linearno algebro 1 1.1 Matrike................................ 1 1.2 Računanje

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

Afina in projektivna geometrija

Afina in projektivna geometrija fina in projektivna geometrija tožnice () kiciraj stožnico v evklidski ravnini R, ki je določena z enačbo 6 3 8 + 6 =. Rešitev: tožnica v evklidski ravnini je krivulja, ki jo določa enačba a + b + c +

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

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek.

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek. DN#3 (januar 2018) 3A Teme, ki jih preverja domača naloga: Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA

AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA Aleš Vavpetič AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA Ljubljana 2011 ii naslov: AFINA IN PROJEKTIVNA GEOMETRIJA avtorske pravice: Aleš Vavpetič izdaja: prva izdaja založnik: samozaložba Aleš Vavpetič, Ljubljana

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Skripta za vaje iz Matematike I (UNI + VSP) Ljubljana, množice Osnovne definicije: Množica A je podmnožica

Διαβάστε περισσότερα

Problem lastnih vrednosti

Problem lastnih vrednosti Problem lastnih vrednosti Naj bo A R n n. Iščemo lastni par, da zanj velja Ax = λx, kjer je x C n, x 0 (desni) lastni vektor, λ C pa lastna vrednost. Vektor y 0, pri katerem je y H A = λy H, je levi lastni

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

PONOVITEV SNOVI ZA NPZ

PONOVITEV SNOVI ZA NPZ PONOVITEV SNOVI ZA NPZ ENAČBE 1. naloga : Ugotovi ali sta dani enačbi ekvivalentni! 5x 5 = 2x 2 in 5 ( x - 1 ) = 2 ( x 1 ) da ne 2. naloga : Reši linearni enačbi in napravi preizkusa! a) 5 4x = 2 3x PR:

Διαβάστε περισσότερα

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1 letnik finančne matematike na FMF Primož Moravec 13 september 2017 1 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 51264(0758)

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

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

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

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk ) VAJA IZ TRDNOSTI (lnearna algebra - ponovtev, Kroneckerev δ, permutacsk smbol e k ) NALOGA : Zapš vektor a = [, 2,5,] kot lnearno kombnaco vektorev e = [,,,], e 2 = [,2,3,], e 3 = [2,,, ] n e 4 = [,,,]

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE 11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE Hiperbolična kvazi linearna PDE ima obliko au xx + bu xy + cu yy = f, (1) kjer so a, b, c, f funkcije x, y, u, u x in u y, ter velja b 2 4ac > 0. Če predpostavimo,

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

3. VAJA IZ TRDNOSTI. Rešitev: Pomik v referenčnem opisu: u = e y 2 e Pomik v prostorskem opisu: u = ey e. e y,e z = e z.

3. VAJA IZ TRDNOSTI. Rešitev: Pomik v referenčnem opisu: u = e y 2 e Pomik v prostorskem opisu: u = ey e. e y,e z = e z. 3. VAJA IZ TRDNOSTI (tenzor deformacij) (pomiki togega telesa, Lagrangev in Eulerjev opis, tenzor velikih deformacij, tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) NALOGA 1: Gumijasti

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

Problem lastnih vrednosti 1 / 20

Problem lastnih vrednosti 1 / 20 Problem lastnih vrednosti 1 / 20 2 / 20 1 Uvod 2 Potenčna metoda 3 Inverzna iteracija 4 QR iteracija 5 Metode za simetrične matrike Sturmovo zaporedje Jacobijeva iteracija 3 / 20 Uvod Naj bo A R n n. Paru

Διαβάστε περισσότερα

Oznake in osnovne definicije

Oznake in osnovne definicije Oznake in osnovne definicije B Plestenjak, JKozak: Numerične metode 2011-2012 1 / 53 Sistem n linearnih enačb z n neznankami 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

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod

Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod Borut Jurčič - Zlobec Andrej Perne Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Ljubljana 6 Kazalo Iterativno reševanje nelinearnih enačb 4 Navadna

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

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

Univerza v Mariboru. Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede. Zbirka nalog iz matematike

Univerza v Mariboru. Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede. Zbirka nalog iz matematike Univerza v Mariboru Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede Zbirka nalog iz matematike TADEJA KRANER ŠUMENJAK IN VILMA ŠUŠTAR Maribor, 2010 ii Predgovor Nekaj let že vodim vaje iz matematike in statistike

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

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

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

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

Dragi polinom, kje so tvoje ničle? 1 Dragi polinom, kje so tvoje ničle? Vito Vitrih FAMNIT - Izlet v matematično vesolje 17. december 2010 Polinomi: 2 Polinom stopnje n je funkcija p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, a i R.

Διαβάστε περισσότερα

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Peter Škvorc Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI

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

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

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

Reševanje sistemov linearnih enačb

Reševanje sistemov linearnih enačb 1 / 37 Reševanje sistemov linearnih enačb Meteorologija z geofiziko, I. stopnja http://ucilnica.fmf.uni-lj.si/ 2 / 37 Matrični zapis sistema linearnih enačb Sistem m linearnih enačb z n neznankami a 11

Διαβάστε περισσότερα

11. Posplošeni problemi lastnih vrednosti

11. Posplošeni problemi lastnih vrednosti 11. Posplošeni problemi lastnih vrednosti Dani sta kvadratni n n matriki A in B. Množico vseh matrik oblike A λb, kjer je λ C, imenujemo matrični šop in označimo z (A, B) ali A λb. Karakteristični polinom

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