Matematične metode v fiziki II. B. Golli, PeF

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Matematične metode v fiziki II. B. Golli, PeF"

Transcript

1 Matematične metode v fiziki II B. Golli, PeF 8. september 2014

2 2

3 Kazalo 1 Navadne diferencialne enačbe (NDE) Uvod Diferencialne enačbe v fiziki Sistemi NDE Začetni pogoji Klasifikacija NDE Nekaj splošnih lastnosti NDE Reševanje NDE Zgledi NDE 1. reda Zgledi za enačbe 1. reda Variacija konstant v primeru NDE 1. reda NDE 2. reda Prevedba na integral Linearna NDE s konstantnimi koeficienti Rešitev homogene linearne NDE s konstantnimi koeficienti Reševanje nehomogene linearne NDE s konstantnimi koeficienti Sistemi NDE 2. reda Sklopljena nihala Sistem enačb v primeru dveh teles Iskanje lastnih frekvenc Lastna nihanja v primeru dveh enakih sklopljenih nihal Začetni pogoji v primeru sklopljenih nihal Prosta (sklopljena) nihala Fourierova analiza Fourierova vrsta Zapis v kompleksnem Fourierov integral Vektorski račun in parcialne diferencialne enačbe Vektorska in skalarna polja v fiziki

4 4 KAZALO 3.2 Gradient Pojem Računanje gradienta Fizikalni primeri enačb z gradientom Divergenca Ohranitveni zakoni in kontinuitetna enačba Računanje divergence Rotor Brezvrtinčna in brezizvirna in polja Osnovne enačbe matematične fizike Drugi odvodi skalarnih polj Difuzijska enačba Reševanje PDE v primeru stacionarnih problemov Zgledi Valovna enačba za elektromagnetno polje Maxwellove enačbe Ohranitev naboja Valovna enačba za EM polje Valovanje v snovi Substancialni odvod Navier-Stokesova enačba Valovna enačba za zvok Verjetnostni račun in osnove statistike Porazdelitve verjetnosti Diskretne porazdelitve Zvezne porazdelitve Zvezne porazdelitve v več razsežnostih Povprečja Diskretne porazdelitve Zvezne porazdelitve Tri posebne verjetnostne porazdelitve Enakomerna Eksponentna Gaussova Transformacije spremenljivk Binomska porazdelitev Poissonova porazdelitev Prehod na Gaussovo porazdelitev Porazdelitev χ Primerjava izmerjene in teoretične porazdelitve Primerjava dveh izmerjenih porazdelitev Preverjanje modelov pri merjenjih

5 Poglavje 1 Navadne diferencialne enačbe (NDE) 1.1 Uvod Diferencialne enačbe v fiziki Večina osnovnih enačb v fiziki je zapisana v obliki diferencialne enačbe. Za primer vzemimo kar 2. Newtonov zakon za premo gibanje a = F m. Gibanje opišemo, če povemo, kako se hitrost in lega spreminjata s časom. Velja a = dv dt = d2 x dt 2 in Newtonov zakon za neznanko x zapišemo kot d 2 x dt 2 = f, f = F m. Neznanka je skrita v drugem odvodu, zato takšni enačbi pravimo diferencialna enačba. Ker nastopa drugi odvod, je enačba drugega reda. Če je sila konstantna, rešitev že poznamo; gre za enakomerno pospešeno gibanje z rešitvijo v(t) = f t + v 0, x(t) = 1 2 f t2 + v 0 t + x 0. (1.1) (Namesto f seveda lahko zapišemo kar pospešek a.) Težava se pojavi, če sila ni konstantna, ampak odvisna od hitrosti, lege ali časa. Zgled za silo, odvisno od hitrosti, je bodisi linearni upor (F u = 6πrηv za kroglico) bodisi kvadratni upor v sredstvu (F u = 1 2 c uρsv 2 ); zgled za silo, odvisno od lege, je prožnostna sila F = kx ali gravitacijska sila med dvema telesoma F g = Gm 1 m 2 /r 2. V splošnem torej lahko zapišemo d 2 ( ) x F(v, x, t) dx = = f dt2 m dt, x, t, (1.2) pri čemer smo v zadnjem koraku hitrost zapisali kot odvod lege po času. Zapisali smo splošno obliko enačbe 2. reda. Enačba povezuje drugi odvod odvisne spremenljivke (v našem primeru je to 5

6 6 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) lega x) s prvim odvodom odvisne spremenljivke, odvisno spremenljivko in neodvisno spremenljivko (v našem primeru je to čas t). V nadaljevanju bomo zapis posplošili na enačbo n-tega reda, ki povezuje n-ti odvod odvisne spremenljivke z neodvisno spremenljivko, odvisno spremenljivko in njenimi odvodi do n 1-tega odvoda. V enostavnih primerih obravnavali jih bomo v naslednjih poglavjih je mogoče reševanje diferencialne enačbe prevesti na integriranje. V splošnem pa to ni mogoče in uporabiti moramo standardne prijeme za reševanje diferencialnih enačb. Nekaj teh si bomo ogledali v nadaljevanju. A ti prijemi delujejo le za posebne oblike NDE. Ko odpovedo, se zatečemo k numeričnemu reševanju. Pri numeričnemu reševanju je dobrodošla nekoliko drugačna oblika zapisa enačbe. Poleg lege vzamemo za odvisno spremenljivko še hitrost in zapišemo: dv dt dx dt = f (v, x, t), (1.3) = v. (1.4) Druga zapisana enačba je pravzaprav definicija hitrosti. Formalno pa lahko zapis obravnavamo kot sistem dveh enačb prvega reda za dve (odvisni) spremenljivki Sistemi NDE Sisteme linearnih enačb srečamo v fiziki tudi pri zapisu enačb gibanja v dveh ali treh razsežnostih. V tem primeru zapišemo Newtonov zakon z vektorji a = d2 r dt 2 = ( ) F m = d r f dt, r, t. V ravnini zapišemo vektorje s komponentami r = (x, y) in F = (Fx, F y ). Koordinati x in y sta sedaj dve odvisni spremenljivki in naloga zahteva, da za obe poiščemo časovno odvisnost. Dobimo dve enačbi drugega reda: d 2 ( x dx dt 2 = f x dt, dy ), x, y, t, (1.5) dt d 2 y dt 2 = f y ( dx dt, dy, x, y, t dt ). (1.6) Enačbi sta sklopljeni, saj (prva) enačba za x vsebuje tudi spremenljivko y in njen odvod, prav tako kot enačba za y vsebuje x in njen odvod. Podobno kot smo to naredili na koncu prejšnjega razdelka, lahko tudi vsako od teh enačb zapišemo kot sistem dveh enačb prvega reda za štiri neznane količine x, y, v x, v y. dv x dt dx dt dv y dt = f x (v x, v y, x, y, t), = v x, = f y (v x, v y, x, y, t),

7 1.1. UVOD 7 dy dt = v y. (1.7) Za zgled vzemimo poševni met z upoštevanjem zračnega upora. Sila je v tem primeru odvisna od kvadrata hitrosti F u = 1 2 c uρsv 2. Ampak silo moramo zapisati kot vektor. Kaže v nasprotni smeri hitrosti, torej ( ) Fu = 1 2 c uρsv 2 v v V vodoravni smeri je to edina sila: = 1 2 c uρsv v = 1 2 c uρs v 2 x + v 2 y (v x, v y ). f x = k v 2 x + v 2 y v x, v navpični smeri pa deluje še teža mg v smeri navzdol: f y = g k v 2 x + v 2 y v y. k = c uρs 2m, Izraza vstavimo v (1.7) in dobimo priročno obliko, primerno za numerično reševanje Začetni pogoji Že iz oblike rešitve najbolj preproste enačbe 2. reda vidimo, da je rešitev odvisna od dveh parametrov v 0 in x 0 ; če izberemo drugačno začetno hitrost ali odmik, dobimo drugačno rešitev za časovno odvisnost hitrosti in odmika. Če hočemo torej dobiti enolično rešitev, moramo pri problemu povedati njuni vrednosti. Navedemo začetna pogoja. V nekoliko bolj formalni obliki, ko namesto hitrosti pišemo odvod odmika, lahko pogoja zapišemo: dx(t) dt = v 0, (1.8) t=0 x(t = 0) = x 0. (1.9) Da bo rešitev enolična, moramo torej poznati funkcijo in njen odvod ob začetnem času (običajno je to kar čas 0). Zato govorimo o začetnih pogojih. Zgornji razmislek velja za enačbo drugega reda. V splošnem velja, da moramo navesti toliko začetnih pogojev, kolikor je red enačbe. Pri enačbi prvega reda zadošča en sam pogoj: navesti moramo le vrednost spremenljivke ob začetnem času Klasifikacija NDE red enačbe: Kot smo že povedali, red enačbe določa najvišji odvod. homogene in nehomogene enačbe: Če v enačbi ne nastopa člen, ki bi vseboval le neodvisno spremenljivko, pravimo, da je enačba homogena; če je prisoten tak člen, je enačba nehomogena. V primeru enačbe (1.2) pomeni, da v primeru homogene enačbe nastopajo le sile, odvisne od hitrosti in/ali odmika; če se pojavi še sila, ki je odvisna od čas (lahko je tudi konstantna), pa je enačba nehomogena/

8 8 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) linearne in nelinearne enačbe: Če se v enačbi pojavlja odvisna spremenljivka in njeni odvodi linearno (tj. v prvi potenci), je enačba linearna, sicer je nelinearna. Če je v primeru Newtonovega zakona sila odvisna linearno od odmika tako kot pri prožnostni sili ali od hitrosti kot pri linearnem zakonu upora je enačba linearna; v primeru kvadratnega upora, pa je nelinearna. Za linearne enačbe veljata pomembna lastnosti: Poljubna linearna kombinacija rešitev linearne NDE je tudi rešitev enačbe. Splošno rešitev linearne NDE n-tega reda zapišemo kot linearno superpozicijo n bazičnih rešitev. Zgled: bazični rešitvi Newtonovega zakona za nihanje sta x 1 (t) = sin(ωt) in x 2 (t) = cos(ωt). Splošno rešitev torej zapišemo kot x(t) = A sin(ωt) + B cos(ωt) pri čemer sta A in B poljubna koeficienta. Določimo ju iz začetnih pogojev Nekaj splošnih lastnosti NDE V tem razdelku bom neodvisno spremenljivko pisali kot x, odvisno (iskano funkcijo) pa z y. Splošna oblika n... red NDE Linearne enačbe: d n y(x) d n x ( = F x, y(x), dy(x) dx (x), d2 y(x) d 2 x ),..., dn 1 y(x) d n 1 x (1.10) d n y(x) d n x = α 0 (x)y(x) α 1 (x) dy(x) dx (x) α 2(x) d2 y(x) d 2... α n 1 (x) dn 1 y(x) x d n 1 + f (x) x (1.11) Homogena NDE Nehomogena NDE f (x) = 0 (1.12) f (x) = 0 (1.13) Linearne enačbe s konstantnimi koeficienti: Vsi koeficienti α v (1.11) so neodvisni od x d n y(x) d n x + α n 1 d n 1 y(x) d n 1 x... + α 2 d 2 y(x) d 2 x + α 1 dy(x) dx (x) + α 0 y(x) = f (x) (1.14)

9 1.1. UVOD 9 Začetni pogoji: Enolično rešitev enačbe določa n začetnih pogojev (n je red NDE). Običajno jih zapišemo v obliki Za x 0 lahko pogosto izberemo kar 0. y(x = x 0 ) = y 0 dy(x) dx = y 1 x=x0 d 2 y(x) d 2 x = y 2 x=x0 d n 1 y(x) d n 1 x = y n 1 x=x Reševanje NDE Prevedba na integral: NDE oblike dy(x) dx = f (y)g(x) (1.15) lahko takoj prevedemo na integral y(x) y 0 dy f (y) = x x 0 g(x)dx (1.16) Začetni pogoj je vsebovan v spodnjih mejah integralov na desni in na levi: y(x 0 ) = y 0. Linearna homogena NDE s konstantnimi koeficienti: Izberemo nastavek e λx, vstavimo v NDE in dobimo navadno enačbo n-tega reda za parameter λ λ n + α n 1 λ n α 2 λ 2 + α 1 λ + α 0 = 0 (1.17) Enačba je vedno rešljiva v kompleksnem, dobimo n rešitev za parameter λ, bazične rešitve so ϕ i (x) = e λ ix, i = 1,... n. (1.18) Splošno rešitev zapišemo y(x) = A 1 e λ 1x + A 2 e λ 2x + A 3 e λ 3x A n e λ nx (1.19) Koeficiente A i dobimo iz n začetnih pogojev. Linearna nehomogena NDE: Rešitev napišemo kot vsoto rešitve homogene enačbe (t.j. enačbe brez nehomogenega člena f (x)) in partikularne rešitve nehomogene enačbe: y(x) = y H (x) + y P (x) (1.20) y p (x) je katera koli rešitve nehomogene enačbe in v splošnem ne zadošča začetnim pogojem.

10 10 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) Za nehomogeno enačbo s konstantnimi koeficienti rešitev zapišemo y(x) = A 1 e λ 1x + A 2 e λ 2x + A 3 e λ 3x A n e λ nx + y p (x) (1.21) Koeficiente A i določimo iz začetnih pogojev. Koeficiente določimo šele po tem, ko smo že dodali partikularno rešitev. Partikularno rešitev bodisi uganemo bodisi uporabimo katero od bolj sofisticiranih metod, ki bodo predstavljene kasneje. Numerične metode Zgledi Reševanje nehomogene NDE s konstantnimi koeficienti y = 4y 3y + 1, y(0) = 0, y (0) = 0. (1.22) Ugotovimo, da gre za enačbo 2. reda, linearno, nehomogeno ( f (x) = 1) s konstantnimi koeficienti. Homogeni del, y 4y + 3y = 0 rešujemo z nastavkom y(x) = e λx. Dobimo kvadratno enačbo za λ: λ 2 4λ + 3 = 0, (λ 3)(λ 1) = 0, λ 1 = 3, λ 1 = 1. (1.23) Dobimo dve bazični rešitvi y 1 (x) = e 3x in y 2 (x) = e x, in splošna rešitev homogene ima obliko y(x) = Ae 3x + Be x (1.24) Partikularno rešitev nehomogene enačbe ugibamo, poskusimo kar z nastavkom y p (x) = a. Ker sta prvi in drugi odvod konstante enaka 0, dobimo Splošna rešitev ima torej obliko 3a = 1, y p (x) = 1 3. (1.25) y(x) = Ae 3x + Be x (1.26) Koeficienta A in B določimo iz začetnih pogojev: y(x) x=0 = Ae 3x + Be x = A + B + 1 x=0 3 = 0, y (x) x=0 = 3Ae 3x + Be x x=0 = 3A + B = 0. Hitro ugotovimo A = 1 6 in B = 1 2, torej y(x) = 1 6 e3x 1 2 ex (1.27)

11 1.2. NDE 1. REDA NDE 1. reda Zgledi za enačbe 1. reda Zaporedno vezana kondenzator in upornik: Zapišemo 2. Kirchhoffov izrek U g = U C + U R. Vemo U C = e/c in U R = IR. Enačbo U g = U C + U R odvajamo po času Upoštevamo de dt du g (t) dt = I, preuredimo in dobimo = 1 C de dt + RdI dt. (1.28) di dt + 1 RC I = 1 du g (t). (1.29) R dt Zaporedno vezana tuljava in upornik: Zapišemo 2. Kirchhoffov izrek U g = U L + U R. Vemo U L = L di dt in U R = IR. Preuredimo in dobimo Variacija konstant v primeru NDE 1. reda Rešitev nehomogene linearne enačbe 1. reda zapišemo kot vsoto rešitve homogene enačbe in partikularne rešitve di dt + R L I = 1 L U g(t). (1.30) dy + βy = f (x) (1.31) dx y(x) = Ae βx + y p (x). (1.32) Partikularno rešitev dobimo v splošnem z variacijo konstante A; pri tem dopustimo, da je A odvisna od x: y p (x) = A(x) e βx. (1.33) Nastavek nesemo v (1.31) in po preureditvi dobimo z rešitvijo A(x) = da(x) dx = f (x) e βx, (1.34) f (x) e βx dx in y P (x) = e βx f (x) e βx dx, (1.35) pri tem konstanto C, do katere je integral nedoločen, postavimo na 0, saj zadošča, da najdemo katero koli rešitev partikularne enačbe. Zgled: Na zaporedno vezana kondenzator in upornik priključimo na izmenično napetost U g = U 0 sin ωt. Za ta primer smo izpeljali: di dt + 1 RC I = 1 du g R dt = ω U 0 R cos ωt. (1.36)

12 12 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) Partikularno rešitev dobimo iz (1.35) I p (t) = e βt ω U 0 R cos ωt e βt dt, β = 1 RC. (1.37) V matematičnem priročniku (ali kako drugače) najdemo cos ωt e βt dt = eβt e ω 2 (β cos ωt + ω sin ωt) = + β2 βt sin(ωt + δ), (1.38) ω2 + β2 pri čemer smo vpeljali cos δ = ω/ ω 2 + β 2 in sin δ = β/ ω 2 + β 2, oz. tan δ = β/ω. Končno Izraz Z torej: I p (t) = ω U 0 R ω 2 + β sin(ωt + δ) = U 0 2 R 2 + ( ) sin(ωt + δ). (1.39) 1 2 ωc R 2 + ( 1 ωc ) 2 je impedanca zaporedno vezanih R in C. Splošna rešitev naše naloge je I(t) = A e βt + U 0 R 2 + ( ) sin(ωt + δ). (1.40) 1 2 ωc Konstanto A določimo iz začetnega pogoja. Prvi člen (tj. rešitev homogene enačbe) postane po dovolj dolgem času zanemarljivo majhen in ostane le partikularna rešitev. Prvi člen ustreza t.i. prehodnemu pojavu. 1.3 NDE 2. reda Prevedba na integral Kot zgled vzemimo 2. Newtonov zakon za premo gibanje d 2 x F(t, x, v) = f (t, x, v). (1.41) dt2 m Enačbo lahko prevedemo na integral v primerih (glej Matematične metode v fiziki I): f = f (t): v(t) = t 0 f (t) dt + v 0, x(t) = t 0 v(t) dt + x 0. (1.42) f = f (v) dv dt = f (v), v v 0 dv f (v) = dt, G(v) = t. (1.43) v(t) = G 1 (t), x(t) = t 0 v(t) dt + x 0. (1.44)

13 1.3. NDE 2. REDA 13 f = f (x) dv dt = f (x), dx dt = v, dx dt = v, v dv dx = f (x). (1.45) x v x 0 v 0 vdv = x x 0 f (x) dx, 1 2 ( v 2 v 2 ) 0 = I(x), v dx dt v = I(x), (1.46) dx t = dt, G(x) = t, x(t) = G v 1 (t), v(t) = dx(t). (1.47) I(x) 0 dt Na integral lahko prevedemo še izraze tipa f (v, t) = g(v)h(t), a ti primeri niso fizikalno zanimivi Linearna NDE s konstantnimi koeficienti Splošno enačbo te vrste zapišemo v obliki d 2 s ds + 2β dt2 dt + ω2 0 s = f (t). (1.48) Zgled iz mehanike: Na vzmeti s konstanto k visi kroglica z maso r radijem r. Kroglico potopimo v viskozno tekočino z viskoznostjo η; odmaknemo iz mirovne lege in spustimo. Velja Newtonov zakon: ma = F g F v kv 6πrηv, m d2 x dx + 6πrη dt2 dt + k x = F g F v. (1.49) Enačbo delimo z m in identificiramo (s = x): β = 3πrη m, ω2 0 = k m, f (t) = F g F v m. (1.50) Zgled iz elektrike: Na zaporedno vezane kondenzator, tuljavo in upornik priključimo vir z gonilno napetostjo U g (t). Drugi Kirchhoffov izrek pove U g = e C + L di + RI. (1.51) dt Enačbo najprej odvajamo, nato pa delimo z L. Po preureditvi dobimo d 2 I dt 2 + R L di dt + 1 LC I = 1 du g. (1.52) L dt Identificiramo β = R 2L, ω2 0 = 1 LC, f (t) = 1 L du g dt. (1.53)

14 14 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) Rešitev homogene linearne NDE s konstantnimi koeficienti Homogeni del (1.62) rešimo z nastavkom e λt. Dobimo kvadratno enačbo za λ z rešitvijo Ločiti moramo primere (nadkritično dušenje) Obe rešitvi sta negativni, λ 1,2 < 0, splošno rešitev za s zapi- β > ω 0 šemo kot λ 2 + 2β λ + ω0 2 = 0, λ 1,2 = β ± β 2 ω0 2. (1.54) s(t) = A e λ 1t + B e λ 2t. (1.55) Parametra A in B določimo iz začetnih pogojev, tj. odmika in hitrosti ob začetnem času. β < ω 0 (podkritično dušenje) V tem primeru ni rešitve za λ v realnem obsegu; obstaja pa rešitev v kompleksnem: in rešitev zapišemo kot λ 1,2 = β ± iω, ω ω 2 0 β2 (1.56) s(t) = A e ( β+iω )t + B e ( β iω )t = e βt (A e iω t + B e iω t ). (1.57) Zanimajo nas samo realne rešitve, kar pomeni, da sta koeficienta A in B kompleksna, a izbrana tako, da je končni izraz realen. Upoštevamo e ±iz = cos z ± i sin z in dobimo s(t) = e βt (A (cos ω t + i sin ω t) + B (cos ω t i sin ω t)) = e βt ((A + B ) cos ω t + i(a B ) sin ω t). Izberemo A = 1 2 (A ib) in B = 1 2 (A + ib), pri čemer sta A in B dve poljubni realni števili. Dobimo s(t) = e βt (A cos ω t + B sin ω t). (1.58) Rešitev je realna. Parametra A in B določimo iz začetnih pogojev, tako kot v prejšnjem primeru. β = ω 0 (kritično dušenje) V tem primeru se zdi, da obstaja le ena sama bazična rešitev, e βt, a se lahko hitro prepričamo, da enačbo s + 2β ṡ + β 2 s = 0 reši tudi nastavek t e βt. Splošna rešitev je s(t) = Ae βt + bt e βt. (1.59) Zgled: Telo na začetku odmaknemo za s 0 in spustimo. Začetna pogoja sta s(t = 0) = s 0 in v(t = 0) = 0: s(t = 0) = A = s 0, (1.60) v(t = 0) = ds dt = βa e βt + b e βt βbt e βt t=0 = βa + b = 0, b = βa = βs 0 s(t) = s 0 e βt (1 + βt). (1.61)

15 1.3. NDE 2. REDA Reševanje nehomogene linearne NDE s konstantnimi koeficienti Nehomogeno linearno enačbo 2. reda s konstantnimi koeficienti smo zapisali v obliki Splošno rešitev je d 2 s ds + 2β dt2 dt + ω2 0 s = f (t). (1.62) s(t) = s H (t) + s P (t) (1.63) pri čemer je s H (t) rešitev homogene enačbe in smo jo za različne primere (β > ω 0, β < ω 0 in β = ω 0 ) zapisali v prejšnjem razdelku. Tu se posvetimo iskanju partikularne rešitve, s P (t). Metoda variacije konstant, ki smo jo spoznali pri enačbah 1. reda je v tem primeru zamudna, in je ne bomo obravnavali. Ogledali si bomo dva posebna primera, ko je f (t) konstanta in ko je f (t) harmonična. Drugi primer lahko s Fourierevo metodo razširimo na poljubno funkcijo f (t). Konstanta f (t) = f 0 V tem primeru poskusimo z nastavkom s(t) = s (t) + s 0. Nastavek vstavimo v (1.62) in dobimo saj konstantni člen s 0 pri odvajanju odpade. Če za s 0 izberemo d 2 s ds + 2β dt2 dt + ω2 0 (s + s 0 ) = f 0, (1.64) s 0 = f 0 ω0 2, (1.65) se nehomogeni člen f 0 okrajša s ω 2 0 s 0 na levi, in ostane homogena enačba za s (t). Vidimo, da je v tem primeru (1.65) kar iskana partikularna rešitev. V posebnem primeru nihala na vzmet je f 0 = F/m, pri čemer je F konstantna sila, ki deluje na telo na vzmeti (recimo teža F g ali razlika teže in vzgona. Tedaj velja s 0 = f 0 ω 2 0 = F mω 2 0 = F k, (1.66) saj je ω0 2 = k/m. Izraz F/k je ravno raztezek vzmeti, če nanj deluje konstantna sila F. Pomeni, da nihalo niha okoli nove ravnovesne lege; s (t) je rešitev homogene enačbe in ustreza odmiku nihala, merjenem glede na novo ravnovesno lego. Harmonična f (t) Oglejmo si primera f (t) = f 0 cos ωt in f (t) = f 0 sin ωt. Zunanja sila se torej sinusno spreminja s krožno frekvenco ω, F 0 = m f 0 je njena amplituda. Reševanje se bistveno poenostavi, če enačbo rešujemo v kompleksnem in za nehomogeni člen izberemo f (t) = f 0 e iωt. Ker je nehomogeni člen kompleksen, je tudi rešitev za s(t) kompleksna. Da bi razumeli pomen kompleksne rešitve, zapišimo iskano partikularno rešitev kot s(t) = x(t) + iy(t), (1.67)

16 16 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) pri čemer sta x(t) in y(t) realni funkciji. Izraz (1.67) vstavimo v (1.62). Dobimo (odvajanje po času pišemo s piko): ẍ(t) + i ÿ(t) + 2β ẋ(t) + 2i β ẏ(t) + ω 2 0 x(t) + i ω2 0 y(t) = f 0 e iωt = f 0 cos ωt i f 0 sin ωt, (1.68) saj so i, β in ω 0 konstante. Kompleksna enačba zahteva, da je enakost izpolnjena posebej za realni in imaginarni del. Dobimo dve enačbi ẍ(t) + 2β ẋ(t) + ω 2 0 x(t) = f 0 cos ωt, (1.69) ÿ(t) + 2β ẏ(t) + ω 2 0 y(t) = f 0 sin ωt. (1.70) Realni del kompleksne rešitve (tj. funkcija x(t)) je partikularna rešitev enačbe (1.62), pri kateri za nehomogeni člen vzamemo f (t) = f 0 cos ωt, imaginarni del (y(t)) pa partikularna rešitev z nehomogenim členom f 0 sin ωt. Enačbo s(t) + 2β ṡ(t) + ω 2 0 s(t) = f 0 e iωt (1.71) rešujemo z nastavkom s p (t) = ue iωt, pri čemer je u kompleksno število, neodvisno od časa. Velja ṡ(t) = ( iω) ue iωt in s(t) = ( iω) 2 ue iωt = ω 2 ue iωt. Dobimo ω 2 ue iωt 2iβω ue iωt + ω 2 0 ue iωt = f 0 e iωt, (1.72) Časovno odvisni člen e iωt se okrajša in za u dobimo enačbo u = f 0 ω0 2 ω2 2i β ω = f 0(ω0 2 ω2 + 2i β ω) (ω0 2 ω2 ) 2 + 4β 2 ω 2, (1.73) končni izraz smo dobili tako, da smo števec in imenovalec pomnožili s ω 2 0 ω2 + 2iβω. Kompleksno število u zapišimo v polarni obliki u = u e iδ, u = uu, tan δ = Im u Re u, (1.74) pri čemer je Im u imaginarni del števila u (tj. člen, ki stoji pri i), Re u pa njegov realni del. Dobimo u = f 0, tan δ = 2βω (ω0 2 ω2 ) 2 + 4β 2 ω 2 ω0 2 ω2. (1.75) Partikularna rešitev (1.71) je tako s P (t) = u e iδ e iωt = u e i(ωt δ) = u cos(ωt δ) i u sin(ωt δ) x(t) + i y(t). (1.76) Iz enačb (1.69) in (1.70) sledi, da je prvi člen partikularna rešitev nehomogene enačbe z f (t) = f 0 cos ωt in drugi enačbe z f (t) = f 0 sin ωt. Celotno rešitev enačbe s(t) + 2β ṡ(t) + ω 2 0 s(t) = f 0 cos ωt (1.77) torej lahko zapišemo kot s(t) = e βt (A cos ω t + B sin ω t) + f 0 (ω 20 ω2 ) 2 + 4β 2 ω 2 cos(ωt δ) ; (1.78)

17 1.3. NDE 2. REDA 17 enačbe s(t) + 2β ṡ(t) + ω 2 0 s(t) = f 0 sin ωt (1.79) pa kot s(t) = e βt (A cos ω t + B sin ω t) + f 0 (ω 20 ω2 ) 2 + 4β 2 ω 2 sin(ωt δ). (1.80) Fazni kot δ dobimo iz (1.75). Homogeni del smo zapisali za primer ω 0 > β; če to ni izpolnjeno, vzamemo eno od drugih dveh rešitev, ki smo jih zapisali v prejšnjem poglavju. Konstanti A in B določimo iz začetnih pogojev. Homogeni del v (1.78) in (1.80) po dovolj dolgem času t β 1 izzveni in ostane le drugi člen. Prvi člen (homogena rešitev) ustreza prehodnim pojavom, drugi člen (partikularna rešitev) pa vsiljenemu nihanju.

18 18 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) 1.4 Sistemi NDE 2. reda Sklopljena nihala Omejimo se sisteme linearnih NDE 2. reda s konstantnimi koeficienti. Fizikalni zgled so sklopljena nihala. Privzeli bomo še, da so nihala nedušena. Enostaven zgled za tak sistem sta dve telesi (jahača) na zračni drči. Prvo telo z maso m 1 naj bo z vzmetjo s koeficientom k 1 povezano z levim krajiščem drče, drugo z maso m 2 pa prek vzmeti s k 2 z desnim krajiščem. Telesi povežemo (sklopimo) s tretjo vzmetjo s konstanto k. V splošnem sistem niha z več frekvencami, ki zaradi sklopitve niso enake frekvencam nesklopljenega sistema (v našem primeru sta to frekvenci k 1 /m 1 in k 2 /m 2 ). Če telesi zanihamo na točno določen način (tj. pri izbranih začetnih odmikih in hitrostih), pa lahko dosežemo, da telesi nihata z enako frekvenco. V tem primeru govorimo o lastni frekvenci, nihanje pa je lastno nihanje. Sistem lahko niha na več lastnih načinov; v nadaljevanju bomo pokazali, da pri linearnem sistemu nihal obstaja toliko lastnih nihanj, kolikor je v sistemu teles. Splošno nihanje sistema zapišemo kot linearno superpozicijo lastnih nihanj Sistem enačb v primeru dveh teles Zapišimo enačbi gibanja za opisani sistem na zračni drči. Prvo telo odmaknimo za s 1 iz njegove mirovne lege, drugo za s 2 iz njegove mirovne lege; naj bo s s > s 1, tako da je srednja vzmet raztegnjena. Na prvo telo tedaj deluje sila prve vzmeti k 1 s 1 v levo (zato ) in sila srednje vzmeti k (s 2 s 1 ) v desno. Podobno ugotovimo, da deluje na drugo telo sila k 2 s 2 v levo in sila k (s 2 s 1 ) prav tako v levo: Iskanje lastnih frekvenc Rešitev za lastna nihanja iščemo z nastavkom m 1 a 1 = k 1 s 1 + k (s 2 s 1 ), m 2 a 2 = k 2 s 2 k (s 2 s 1 ). (1.81) s 1 (t) = s 01 cos(ωt + δ 1 ), s 2 (t) = s 02 cos(ωt + δ 2 ), (1.82) Ker iščemo lastna nihanja, smo v nastavku vzeli, da nihali nihata z enako frekvenco ω. Nastavek vstavimo v sistem (1.81) in upoštevamo a 1 (t) = d2 dt 2 s 01 cos(ωt + δ 1 ) = ω 2 s 01 cos(ωt + δ 1 ) = ω 2 s 1 (t), (1.83) m 1 ω 2 s 1 + k 1 s 1 k (s 2 s 1 ) = 0, m 2 ω 2 s 2 + k 2 s 2 + k (s 2 s 1 ) = 0. (1.84) Dobili smo sistem dveh navadnih linearnih enačb za s 1 in s 2. Sistem prepišemo v matrično obliko k 1 + k m 1 ω 2 k k k 2 + k m 2 ω 2 s 1 = 0 0 (1.85) s 2

19 1.4. SISTEMI NDE 2. REDA 19 Sistem je homogen in za takšen sistem vedno obstaja trivialna rešitev, tj. rešitev s 1 = s 2 = 0. Zanima nas seveda netrivialna rešitev, ta pa obstaja le v primeru, ko je determinanta matrike sistema enaka 0: det k 1 + k m 1 ω 2 k k k 2 + k m 2 ω 2 = (k 1 + k m 1 ω 2 )(k 2 + k m 2 ω 2 ) k 2 = 0. (1.86) Dobimo enačbo: m 1 m 2 (ω 2 ) 2 ( m 1 (k 2 + k ) + m 2 (k 1 + k ) ) ω 2 + k 1 k 2 + (k 1 + k 2 )k = 0, (1.87) ki je pravzaprav kvadratna enačba za ω 2. Hitro se lahko prepričamo, da ima enačba vedno dva pozitivna korena in da torej rešitev za ω obstaja. Če imamo N linearnih nihal, lahko zaključek posplošimo. Enačbe za gibanje predstavljajo sistem N sklopljenih NDE 2. reda. Lastna nihanja, ko vsa telesa nihajo z enako frekvenco ω, iščemo z nastavkom s i (t) = s 0i cos(ωt + δ i ), (1.88) kar na pripelje do homogenega sistema N algebrajskih enačb. Sistem ima netrivialno rešitev, ko je determinanta sistema enaka 0. Pogoj lahko zapišemo kot enačbo N-te stopnje za ω 2. Enačba ima N rešitev za ω 2 ; moč je dokazati, da so vse rešitve realne in nenegativne. Dobimo N lastnih rešitev Lastna nihanja v primeru dveh enakih sklopljenih nihal Poiskati moramo še rešitve za s 1 in s 2 v primeru lastnih nihanj. Postopek ilustriramo na zgledu dveh sklopljenih teles na drči; zaradi enostavnosti pa vzemimo m 1 = m 2 = m in k 1 = k 2 = k. Hitro se lahko prepričamo, da sta korena kvadratne enačbe za ω 2 kar ω 2 I = k m in ω 2 II = k + 2k m. (1.89) Rešitvi za s 1 in s 2, ki ustrezata prvemu lastnemu nihanju, dobimo tako, da ω 2 I vstavimo v sistem enačb (1.84). Prva enačba da: m k m s 1 + ks 1 + k (s 2 s 1 ) = 0, k (s 2 s 1 ) = 0, s 2 = s 1. (1.90) Druga enačba vodi do enakega rezultata, kar pa je posledica lastnosti, da so v primeru, ko je determinanta sistema enaka 0, enačbe med seboj linearno odvisne. Rešitve (1.90) ustreza situaciji, ko telesi nihata sočasno z enako amplitudo. Rešitev potem lahko zapišemo v obliki s I 1 (t) = A cos ω It + B sin ω I t, s I 2(t) = s I 1 (t) = A cos ω It + B sin ω I t. (1.91) Rešitev za drugo lastno nihanje dobimo na podoben način. Prva enačba da: m k + 2k m s 1 + ks 1 + k (s 2 s 1 ) = 0, k s 2 k s 1 = 0, s 2 = s 1. (1.92)

20 20 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) Pomeni, da v tem primeru nihali nihata z enakima amplitudama drugo proti drugemu. Splošno rešitev za ta primer lahko zapišemo kot s II 1 (t) = C cos ω IIt + D sin ω II t, s II 2 (t) = s II 1 (t) = C cos ω IIt D sin ω II t. (1.93) Končno zapišimo še splošno obliko rešitve za poljubno nihanje prvega in drugega nihala. Kot smo že povedali, je splošna rešitev kar superpozicija lastnih rešitev. V našem primeru sledi s 1 (r) = s I 1 (t) + sii 1 (t) = A cos ω It + B sin ω I t + C cos ω II t + D sin ω II t, s 2 (t) = s I 2(t) + s II 2 (t) = A cos ω I t + B sin ω I t C cos ω II t D sin ω II t. (1.94) Začetni pogoji v primeru sklopljenih nihal V primeru N sklopljenih nihal je rešitev enolično določena z 2N začetnimi pogoji: običajno povemo začetni odmik in hitrost za vsako nihalo. V primeru dveh nihal na drči torej iz začetnih pogojev določimo A, B, C in D v rešitvi (1.94). Recimo, da na začetku prvo nihalo odmaknemo za s 0 iz njegove mirovne lege, drugo pa pridržimo v mirovni legi in ob času t = 0 obe nihali hkrati spustimo. Velja od koder dobimo sistem enačb: s 1 (0) = s 0, ṡ 1 (0) = 0, s 2 (0) = 0, ṡ 2 (0) = 0, (1.95) A + C = s 0, ω I B + ω II D = 0, A C = 0, ω I B ω II D = 0, (1.96) z rešitvijo A = C = 1 2 s 0, B = D = 0. Rešitev za prvo nihalo ima tako obliko s 1 (t) = 1 2 s 0(cos ω I t + cos ω II t) = s 0 cos ( ω I ω II 2 t ) cos ( ω I +ω II 2 t ), (1.97) pri čemer smo upoštevali zvezo cos α + cos β = 2 cos α β 2 α+β cos 2. Drugo nihalo niha kot s 2 (t) = 1 2 s 0(cos ω I t cos ω II t) = s 0 sin ( ω I ω II 2 t ) sin ( ω I +ω II 2 t ), (1.98) Dobili smo značilno utripanje. Pri funkcija, cos ( ω I ω II 2 t ), določa časovno spremenljivo amplitudo nihanja (obarvana zeleno na sliki). Čas utripa je določen z ničlami funkcije: ( ) ωi ω II cos t i = 0, t u = t i+1 t i = 2 2π (ω I ω II ) = 1 (ν I ν II ) (1.99) Slika kaže primer z s 0 = 1, ω I = 10π s 1 in ω I = 9πs 1. V tem primeru je t u = 2 s.

21 1.4. SISTEMI NDE 2. REDA Prosta (sklopljena) nihala Poseben primer sklopljenih nihal so prosta nihala, to je nihala, ki niso pritrjena na okolico in se lahko prosto gibljejo. V našem primeru dveh jahačev na zračni drči tak sistem dobimo tako, da odstranimo levo in desno vzmet. Enačbe za prosta jahača dobimo iz enačb (1.81)-(1.87), tako da postavimo k 1 = k 2 = 0. Kvadratna enačba za ω 2 (1.87) ima potem obliko Rešitvi sta m 1 m 2 (ω 2 ) 2 (m 1 + m 2 )) k ω 2 = 0, (1.100) ω 2 I = 0 in ω2 II = (m 1 + m 2 )k m 1 m 2 k m, m = m 1m 2 (m 1 + m 2 ), (1.101) pri čemer smo vpeljali m kot reducirano maso sistema dveh teles. Poiščimo še rešitvi za s 1 in s 2. Če vstavimo prvi koren ω 2 = 0 v prvo enačbo (1.84) (za k 1 = 0), dobimo s 1 = s 2. Enačba za nihanje, s + ω 2 s = 0 ima za ω 2 = 0 obliko s = 0 in ji zadošča katera koli linearna funkcija časa: s 1 = s 2 = a + bt. (1.102) Če v enačbo (1.84) vstavimo drugi koren, ω 2 II ω2 = (m 1 + m 2 )k /m 1 m 2, sledi (m 1 + m 2 )k m 2 s 1 + k s 1 k s 2 = 0, s II 2 = m 1 m 2 s II 1 (1.103) in splošno rešitev za drugo lastno nihanje lahko zapišemo v obliki s II 1 = A cos ωt + B sin ωt, sii 2 = m 1 m 2 A cos ωt m 1 m 2 B sin ωt. (1.104) Splošna rešitev je je vsota obeh lastnih rešitev, s 1 = a + bt + A cos ωt + B sin ωt, (1.105) s 2 = a + bt m 1 m 2 A cos ωt m 1 m 2 B sin ωt. (1.106) Poglejmo, kako se pri takšnem splošnem gibanju giblje težišče sistema. Velja s (t) = m 1s 1 + m 2 s 2 m 1 + m 2 = a + bt s 0 + v t. (1.107)

22 22 POGLAVJE 1. NAVADNE DIFERENCIALNE ENAČBE (NDE) Težišče se giblje le premo enakomerno in ne niha. Zato lahko parameter a v rešitvi za prvo lastno nihanje interpretiramo kot lego težišča ob času t = 0, b pa kot hitrost težišča v. Splošno gibanje našega sistema smo razstavili na dve gibanji: gibanje težišča in na nihanje glede na težišče, podobno kot smo splošno gibanje togega telesa razstavili na gibanje težišča in na vrtenje telesa okoli težišča. Pri poljubnem prostem sistemu sklopljenih nihal je ena od lastnih frekvenc vedno enaka 0; tej frekvenci ustreza togo gibanje sistema kot celote. Ostalih N 1 rešitev pa ustreza različnim načinom nihanja, pri katerih pa telesa nihajo tako, da je težišče sistema vedno pri miru. Zgled: Pri rešitvi (1.105) (1.106) vzemimo, da na začetku jahača mirujeta na zračni drči, ob času t = 0 prvega sunemo s hitrostjo v 0 proti drugemu. Vsak je na začetku torej v svoji mirovni legi: s 1 (0) = s 2 (0) = 0, prvi se giblje s hitrostjo v 0, drugi pa miruje: ds 1 /dt = v 0, ds 2 /dt = 0. Dobimo s 1 (0) = a + A = 0, s 2 (0) = a m 1 m 2 A = 0, ṡ 1 (0) = b + Bω = v 0, ṡ 2 (0) = b m 1 m 2 Bω = 0, z rešitvijo a = A = 0, b = m 1 v 0 /(m 1 + m 2 ), B = m 2 v 0 /ω(m 1 + m 2 ).

23 Poglavje 2 Fourierova analiza 2.1 Fourierova vrsta Funkcijo f (t), s periodo T, lahko razvijemo v Fourierovo vrsto f (t) = 1 2 a 0 + n=1 a n cos nω 0 t + b n sin nω 0 t, ω 0 = 2π T, (2.1) a n = 2 T Velja Parsevalova enačba: T 0 f (t) cos nω 0 t dt, b n = 2 T T 0 f (t) sin nω 0 t dt. (2.2) 1 T f (t) 2 dt = 1 T 4 a n=1(a 2 n + bn) 2 (2.3) Enačbo interpretiramo v primeru izmeničnega toka ali napetosti s periodo T, ki je sestavljen iz več sinusnih nihanj s (krožnimi) frekvencami ω 0, 2ω 0, 3ω 0, 4ω 0,... (tak signal na primer dobimo, če posnamemo glasbeni instrument). Moč na uporniku R zapišemo kot P(t) = RI(t) 2 ali kot P(t) = U(t) 2 /R, opravljeno delo v času t pa kot A = t P(t) dt. Za povprečno moč velja 0 P = A t = 1 t t 0 P(t) dt = 1 T R T 0 I(t) 2 dt = 1 T R T 0 U(t) 2 dt. (2.4) Ker je funkcija periodična, zadostuje, da povprečje izračunamo le v časovnem intervalu ene periode [0, T]. Če napetost U(t) razvijemo v vrsto (2.1) (koeficienti imajo v tem primeru enoto napetosti), iz Parsevalove enačbe sledi pri tem je P = 1 T R T 0 U(t) 2 dt = 1 R [ 1 4 a n=1(a 2 n + b 2 n) ] = P 0 + n=1 P n, (2.5) P 0 = 1 4R a2 0 (2.6) del moči, ki odpade ne enosmerno komponento napetosti, P n = 1 2R (a2 n + b 2 n) (2.7) 23

24 24 POGLAVJE 2. FOURIEROVA ANALIZA pa moč, ki odpade na nihanje s frekvenco nω 0 Porazdelitev moči po frekvencah prikažemo s spektrom moči. Na absciso nanašamo bodisi n bodisi frekvence ω n = nω 0 in pri vsaki vrednosti narišemo pokončno daljico z višino, ki se sorazmerna moči P n = 1 2 (a2 n + bn). 2 Zgled Poglejmo si Fourierovo vrsto za funkcijo, ki ima v eni periodi obliko f (t) = { 1, 0 < t < T/2 0, T/2 < t < T (2.8) Velja za n > 0 pa a n = 2 T T 0 a 0 = 2 T f (t) cos nω 0 t dt = 2 T T 0 T/2 0 f (t) dt = 2 T T/2 0 dt = 2 T cos nω 0 t dt = 2 nω 0 T T 2 = 1. (2.9) [ ] T sin nω = 1 nπ sin nπ = 0, v zadnji vrstici smo vstavili ω 0 = 2π/T, b n = 2 T T/2 0 sin nω 0 t dt = 2 nω 0 T [ ] T cos nω Le a 0 in lihi koeficienti pri sin nω 0 so različni od nič: f (t) = π Parsevalova enačba ima v našem primeru obliko Levo stran lahko izračunamo in dobimo = 1 nπ [cos nπ 1] = 1 nπ [ sin ω 0 t sin 3ω 0t sin 5ω 0t ] n sin nω 0t + 1 T f (t) 2 dt = 1 T ( ) π n=1 { 0 n sod 2 n lih (2.10) (2.11) 1 n 2. (2.12) 1 2 = π π π π π (2.13)

25 2.2. ZAPIS V KOMPLEKSNEM 25 Na zgornji sliki je prikazan časovni potek funkcije f (x) in aproksimacije s Fourierovo vrsto, pri kateri upoštevamo le prvi člen (n = 0), prva dva člena (n = 1),..., prvih n + 1 členov; na drugi sliki je pripadajoči spekter. 2.2 Zapis v kompleksnem Fourierovo vrsto lahko zapišemo v kompaktnejši obliki, če namesto funkcij cos in sin vstavimo cos z = 1 2 (eiz + e iz ) in sin z = 1 2i (eiz e iz ): Vpeljali smo oziroma f (t) = a = a = A 0 + n=1 a n ( e inω 0t + e inω 0t ) + 1 2i n=1 n=1(a n + ib n ) e inω 0t A n e inω 0t + n=1 n=1 ( b n e inω 0 t e inω 0t ) n=1 (a n ib n ) e inω 0t A n e inω 0t. (2.14) A 0 = a 0 2, A n = a n + ib n, A n = a n ib n, (2.15) 2 2 a n = A n + A n, b n = A n + A n. (2.16) i V drugi vsoti v (2.14) zamenjamo n n in vpeljimo Dobimo f (t) = A 0 + n=1 A n e inω 0t + A n = A n. (2.17) n= 1 V vsoto smo lahko vključili tudi A 0, saj je e i0 = e 0 = 1. Za kompleksne koeficiente A n velja A n = 1 2 A n e inω 0t = A n e inω0t. (2.18) n= 2 T f (t)(cos nω 0 t + i cos nω 0 t) dt = 1 T f (t) e inω0t dt. (2.19) T 0 T 0

26 26 POGLAVJE 2. FOURIEROVA ANALIZA Parsevalovo enačbo lahko sedaj prepišemo v obliko 1 T f (t) 2 dt = T 0 A n A n = n= A n 2, (2.20) n= o čemer se lahko hitro prepričamo, če za A n in A n vstavimo (2.15). Za zgled vzemimo periodično funkcijo s periodo T, ki ima v eni periodi obliko e βt. V tem primeru koeficiente razvoja hitreje izračunamo preko koeficientov A n : Velja A n = 1 T in dobimo T 0 e βt e inω 0t dt = 1 T T 0 e ( β+inω 0)t dt = 1 T 1 ( β + inω 0 ) ( ) e ( β+inω0)t 1. (2.21) ω 0 T = 2π, e inω 0T = e i2πn = cos(2πn) + i sin(2πn) = 1 (2.22) A n = Za koeficiente a n in b n pa dobimo a n = A n + A n = 1 e βt T 2.3 Fourierov integral 1 e βt T(β inω 0 ), A n = 1 e βt T(β + inω 0 ). (2.23) b n = A n A n i ( ) = 2β ( 1 e βt) β inω 0 β + inω 0 T(β 2 + n 2 ω0 2), (2.24) = 2nω ( 0 1 e βt ) T(β 2 + n 2 ω0 2). (2.25) Poglejmo si, kako se izrazi obnašajo v limiti, ko gre perioda T preko vsake meje, ko torej za f (t) lahko vzamemo neperiodično funkcijo. V limiti T velja ω 0 0 in razmiki med zaporednimi frekvencami v spektru postanejo infinitezimalno majhni. Koeficienti A n = 1 T T 0 f (t) e inω 0t dt = ω 0 2π T 0 f (t) e inω 0t dt (2.26) so sorazmerni z ω 0 in postanejo v limiti prav tako infinitezimalno majhni. Vpeljimo ω n = nω 0, ω ω 0 = ω n+1 ω n, A n = A(ω n ) ω = A(ω n )ω 0. (2.27) Koeficienti A(ω n ) v limiti ostanejo končni: A(ω n ) = 1 2π T 0 f (t) e iω nt dt (2.28) Fourierova vrsta pa ima sedaj obliko f (t) = A n e iωnt = A(ω n ) e iωnt ω. (2.29) n= n=

27 2.3. FOURIEROV INTEGRAL 27 V limit ω 0 lahko vsoto nadomestimo z integralom, ω n pa postane zvezna spremenljivka ω in teče od do + : f (t) = A(ω) e iωt dω (2.30) in velja (dopustimo, da funkcija f (t) obstaja tudi za negativne čase): A(ω) = 1 2π f (t) e iωt dt. (2.31) Funkcija A(ω) je Fourierova transformiranka funkcije f (t), (2.31) pa Fourierova transformacija. Enačba (2.30) predstavlja obratno Fourierovo transformacijo. Levo in desno stran Parsevalove enačbe (2.20) prepišemo v obliko: 1 T f (t) 2 dt = ω T 0 f (t) 2 dt = ω T f (t) 2 dt, T 0 2π 0 2π 0 A n 2 = A(ω n ) 2 ( ω) 2 n= n= Na desni in na levi se okrajša ω in v limiti ω 0 dobimo 1 f (t) 2 dt = A(ω) 2 dω. (2.32) 2π V primeru eksponentne funkcije (privzamemo f (t) = 0 za t < 0), ki smo jo obravnavali v prejšnjem razdelku, dobimo v limiti T : A(ω) = 1 2π(β iω), A(ω) 2 = 1 1 4π 2 β 2 + ω 2 (2.33) Preverimo, da res velja Parsevalova enačba. Integral na levi je enostaven: V integralu na desni 1 e 2βt dt = 1 2π 0 4πβ. (2.34) 1 4π 2 vpeljemo x = ω/β, upoštevamo sodost integranda, in dobimo dω β 2 + ω 2 (2.35) 1 1 4π 2 β 2 dx 1 + x 2 = 1 2π 2 β arctan x 0 = 1 ( π ) 2π 2 β 2 0 = 1 4πβ. (2.36) 0

28 28 POGLAVJE 2. FOURIEROVA ANALIZA

29 Poglavje 3 Vektorski račun in parcialne diferencialne enačbe 3.1 Vektorska in skalarna polja v fiziki Nekatere fizikalne količine opišemo s polji. Ločimo vektorska polja in skalarna polja. Vektorska polja so na primer jakost električnega polja E( r) gostota magnetnega polja B( r) gravitacijsko polje g( r) hitrostno polje pri pretakanju tekočin in plinov v( r) Primeru skalarnih polj pa so temperaturno polje T( r) tlačno polje p( r) električni potencial U( r) V nekaterih primerih lahko polje opišemo z vektorskim in skalarnim poljem; primer je električno polje. Zvezo med skalarnim in vektorskim poljem v tem primeru zapišemo kot r U( r) = E( r) d r, (3.1) r 0 pri čemer je r 0 točka (točke), v kateri(h) je potencial enak 0 recimo r 0 = v primeru točkastih nabojev v praznem prostoru, ali r 0 = 0, če izhodišče koordinatnega sistema postavimo na negativno ploščo v kondenzatorju. 29

30 30 POGLAVJE 3. VEKTORSKI RAČUN IN PARCIALNE DIFERENCIALNE ENAČBE 3.2 Gradient Pojem Pogosto pri problemih iz elektrostatike lažje izračunamo potencial U( r) kot pa jakost električnega polja E( r), saj je potencial skalarna količina. Iz znanega potenciala lahko izračunamo jakost vektorskega polja iz enačbe (3.1) du( r) E( r) =, (3.2) d r če znamo odvajati po vektorju. Do pravila za odvajanje pridemo, če enačbo (3.1) zapišemo za diferencialno majhen premik, du( r) = E( r) d r. (3.3) Potencial si lahko predstavljamo kot funkcijo treh spremenljivk x, y in z in du je njen totalni diferencial. Vemo du(x, y, z) = U ( U U U dx + dy + x y z dz = x, U y, U ) (dx, dy, dz) (3.4) z Vidimo, da lahko totalni diferencial zapišemo kot skalarni produkt dveh vektorjev, drugi vektor je d r (dx, dy, dz); za prvega pa iz enačbe (3.1) razberemo, da je enak vektorju E( r), torej ( U E( r) = x, U y, U ). (3.5) z Pomeni, da je komponento v smeri osi x dobimo tako, da funkcijo U(x, y, z) parcialno odvajamo po x; drugi dve komponenti dobimo podobno: E x ( r) = U x, E y( r) = U y, E z( r) = U z. Rezultat lahko zapišemo tudi kot ( ) E( r) = x, y, z U( r) = du( r) d r = U( r) = grad U( r). (3.6) Vpeljali smo vektorski operator, nabla: = ( ) x, y,. (3.7) z Dobljeno pravilo za odvajanje seveda velja za poljubno skalarno polje S( r); grad S( r) je vektor, njegova velikost je ( ) S 2 ( ) S 2 ( ) S 2 grad S( r) = + +. (3.8) x y z Smer gradienta razberemo z naslednjim razmislekom: spremembo skalarnega polja pri spremembi lege zapišemo s skalarnim produktom med gradientom polja in vektorjem premika d r: ds( r) = grad S( r) d r = grad S( r) d r cos ϕ, (3.9)

31 3.3. FIZIKALNI PRIMERI ENAČB Z GRADIENTOM 31 pri čemer je ϕ kot med smerjo gradienta in smerjo premika. Če izberemo korak s predpisano dolžino, je sprememba funkcije največja, ko je ϕ = 0, torej, ko se premaknemo v smeri gradienta. Ugotovitev obrnemo in rečemo, da ima gradient smer najhitrejšega naraščanja skalarnega polja. Skalarno polje ponazorimo s ploskvami, na katerih ima polje konstantno vrednost (recimo ekvipotencialne ploskve v elektrostatiki, izoterme in izobare v meteorologiji). Pri ravninskih problemih postanejo ploskve kar črte konstantnih vrednosti; če je polje kar polje višin h(x, y), so ploskve konstantnih višin izohipse; gradient pa ima smer največje strmine. Če se gibljemo v smeri izohipse, se višina ne spreminja in je dh = 0 in iz (3.9) sledi ϕ = 90. Gradient je torej pravokoten na izohipse. Ugotovitev velja za vsa polja; pri električnem polju je gradient potenciala pravokoten na ekvipotencialne ploskev. Zaradi negativnega predznaka v (3.1) ima E( r) nasprotno smer gradienta polja Računanje gradienta Izračunajmo gradient skalarnega polja, ki je odvisno le od razdalje od izhodišča, r = x 2 + y 2 + z 2. Primer za takšno polje je kar potencial naboja v izhodišču, U(r) = e/4πε 0 r. Za ta primer dobimo grad e 4πε 0 r = e 4πε 0 grad 1 r = Prvo komponento vektorja dobimo z odvajanjem po x: e 4πε 0 grad (x 2 + y 2 + z 2 ) 1/2. x (x2 + y 2 + z 2 ) 1/2 = 1 2 (x2 + y 2 + z 2 ) 3/2 2x = x r 3 = 1 x r 2 r in podobno za drugi dve komponenti: grad 1 r = 1 ( x r 2 r, y r, z ) = 1 ( d r r 2 ˆr = dr Ugotovitev posplošimo na poljubno (odvedljivo) funkcijo r: ) 1 ˆr. r grad f (r) = d f (r) dr ˆr. Enostaven primer za skalarno funkcijo je f ( r) = a r; hitro se prepričamo grad a r = grad (a x x + a y y + a z z) = (a x, a y, a z ) = a. Ker je odvajanje linearni operator, velja grad u( r)v( r) = u( r) grad v( r) + v( r) grad u( r). 3.3 Fizikalni primeri enačb z gradientom Pri prevajanju toplote velja za toplotni tok skozi steno s površino S in debelino s zveza: P = S λ T s ali j Q = P S = λ T s.

32 32 POGLAVJE 3. VEKTORSKI RAČUN IN PARCIALNE DIFERENCIALNE ENAČBE V tem primeru teče toplotni tok z mesta z višjo temperaturo proti mestu z nižjo temperaturo; smer je pravokotna na steno. V splošnem smer toka ni pravokotna na steno in velja P = jq ( r) d S. Smer gostote toka je določena s smerjo najhitrejšega pojemanja temperature, torej v nasprotni smeri temperaturnega gradienta in lahko zapišemo jq ( r) = λ grad T( r). Podobno lahko zapišemo za električni tok skozi žico z dolžino l in presekom S: I = U R = U ζ l S = Sζ 1 U l ali j e = I S = ζ 1 U l in v splošnem je ( r) = ζ 1 grad U( r). Tok teče z mesta z višjim potencialom prosti mestu z nižjim potencialom. Pri difuziji teče gostota toka delcev j = N/S t v smeri najhitrejšega pojemanja koncentracije (številske gostote) n = N/V in tudi v tem primeru ima enačba podobno obliko kot pri električnem in toplotnem toku: j( r) = D grad n( r). 3.4 Divergenca Ohranitveni zakoni in kontinuitetna enačba Ohranitveni zakon za fizikalno količino, recimo maso, je moč z besedami enostavno povedati, zatakne pa se, ko ga moramo zapisati v primeru bolj kompleksnega pojava, ko se snov pretaka po prostoru. V enostavnem primeru opazujmo posodo, v katero voda hkrati priteka in odteka. Bilanco v tem primeru napišemo v obliki enačbe: dm dt = Φ m Φ m, (3.10) pri čemer je Φ m prihajajoči masni tok (tj. masa vode, ki priteče v posodo vsako sekundo), Φ m pa odhajajoči. Če je prvi večji od drugega, je sprememba dm/dt pozitivna, in masa vode v posodi narašča; v obratnem primeru je sprememba negativna in masa vode v posodi se zmanjšuje. Če je prihajajoči tok enak odhajajočemu, se količina vode v posodi ne spreminja; govorimo o stacionarnem stanju. Bilančno enačbo v obliki (3.10) imenujemo kontinuitetna enačba in ima podobno obliko tudi v primeru drugih ohranitvenih zakonov, na primer ohranitve električnega naboja, energije, števila delcev,... Enačba (3.10) je uporabna v primerih, ko voda priteka in odteka po ceveh, če pa opisujemo prostorsko porazdeljene tokove, je v tej obliki ne moremo uporabiti. Smer toka (tokovnic) določa gostota masnega toka j. Tok skozi ploskev v splošnem primeru, ko se gostota toka spreminja od kraja do kraja, zapišemo z integralom: Φ m = j d S. (3.11)

33 3.4. DIVERGENCA 33 S skalarnim produktom smo upoštevali, da je tok lahko odvisen od kota, pod katerim gostota toka vpada na ploskev. Če nas zanima celotni tok, ki priteka ali odteka v izbran del prostora, moramo gostoto toka integrirati po zaključeni ploskvi, ki omejuje izbrano področje. Tok skozi zaključeno ploskev zapišemo kot Φ m = j d S. (3.12) V primeru zaključene ploskve vektor ploskve kaže navzven. Tok Φ m je pozitiven na tistem delu ploskve, kjer kažeta j in S v isto smer (oz. ko je kot med njima manjši od 90 ), in negativen, kjer sta nasprotno usmerjena (oz. ko je kot večji od 90 ). Po tem dogovoru torej pozitiven tok Φ m ustreza odhajajočemu toku (toku, ki teče ven iz ploskve) in kontinuitetno enačbo zapišemo v obliki dm dt V = ρ t S dv = j d S, (3.13) pri čemer smo maso izrazili z gostoto m = ρ dv in odvod po času zapisali kot parcialni odvod. V tem primeru pomeni parcialni odvod po času odvajanje gostote v točki s konstantnimi x, y in z, torej v točki, ki se v času dt ne premakne. Prostornina V, po kateri integriramo, je notranjost zaključne ploskve S, po kateri integriramo na desni strani enačbe. Ohranitev električnega naboja napišemo z enako enačbo, le da je ρ el v tem primeru gostota električnega naboja in jel gostota električnega toka, I = jel d S. Omenimo še Gaussov zakon iz elektrostatike. Tu si silnice predstavljamo kot tokovnice in govorimo o električnem pretoku: Φ e = ε 0 E d S. Velja e = ρ el dv = ε 0 E d S. (3.14) Računanje divergence V Zanima nas, kako lahko iz enačbe (3.14) izrazimo zvezo med ρ el in E, torej, kako lahko iz znanega polja E ugotovimo, kako so razporejeni naboji, ki polje povzročajo. Operacijo imenujemo divergenca in jo lahko formalno zapišemo v obliki 1 ρ el = ε 0 lim V 0 V S E d S ε0 div E. (3.15) S Izraz za divergenco v kartezičnih koordinatah dobimo tako, da zapišemo enačbo za majhno telo v obliki kvadra s stranicami dx, dy, dz. Vektor E v točki (x, y, z) usmerimo tako, da so njegove projekcije na koordinatne osi pozitivne. Zapišimo prispevke desne in leve ploskve, sprednje in zadnje ter zgornje in spodnje: E d S = Ex (x + dx, y, z)dydz E x (x, y, z)dydz + E y (x, y + dy, z)dxdz E y (x, y, z)dxdz S +E z (x, y, z + dz)dxdy E z (x, y, z)dxdy ρ el dv = ρ el (x, y, z) dxdydz. (3.16) V Enačbo delimo z dxdydz (in z ε 0 ) in dobimo ρ el (x, y, z) = E x(x + dx, y, z) E x (x, y, z) + E y(x, y + dy, z) E y (x, y, z) ε 0 dx dy

34 34 POGLAVJE 3. VEKTORSKI RAČUN IN PARCIALNE DIFERENCIALNE ENAČBE + E z(x, y, z + dz) E z (x, y, z) dz = E x(x, y, z) x + E y(x, y, z) y + E z(x, y, z) z = E div E. (3.17) Enačbo (3.14) prepišemo v obliko: E d S = div E dv. (3.18) S V V diferencialni geometriji je to Gaussov izrek in v tej obliki velja za poljubno (odvedljivo) polje E( r). Z Gaussovim izrekom sedaj lahko kontinuitetno enačbo (3.112) zapišemo kot Integranda v integralu po prostornini morata biti enaka: V ρ t S dv = j d S = div j dv, (3.19) V ρ t = div j, (3.20) kar predstavlja ekvivalentno obliko kontinuitetne enačbe. V primeru (3.42) govorimo o lokalnem zapisu fizikalnega zakona, v primeru (3.112) pa o globalnem. Izračunajmo divergenco polja točkastega naboja v izhodišču koordinatnega sistema: E = e r/4πε 0 r 3. Izraz zapišemo kot produkt konstante, skalarnega polja u = r 3 in vektorskega polja v = r. Ker je odvajanje linearen operator, velja (u( r) v( r)) = u( r) v( r) + v( r) u( r) u( r)div v( r) + v( r) grad u( r) (3.21) V našem primeru je u( r) = r 3 = 3 r 4 ˆr, v( r) = r = 3 (3.22) Velja še in končno dobimo E = e 4πε 0 r ˆr = r r r = r2 r = r. ( r r r 3 ) = e ( 3 1r 4πε r ) 3 = 0 (3.23) 0 razen v točki r = 0, kjer izraz ni definiran. Izraz je torej povsod nič, razen v izhodišču seveda, saj je tam točkasti naboj. Jakost naboja iz dobljenega izraza ne moremo določiti, določimo ga lahko le iz Gaussovega zakona v integralni obliki.

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

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

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

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

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Navadne diferencialne enačbe (študijsko gradivo) Matija Cencelj 1. maja 2003 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Preprosti primeri......................... 8 2 Diferencialne enačbe prvega reda 11 2.1 Ločljivi spremenljivki.......................

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

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

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

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

*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

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

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

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

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

Kotni funkciji sinus in kosinus

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

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. 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

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

Matematično modeliranje 3. poglavje Dinamično modeliranje: diferencialne enačbe, sistemi diferencialnih enačb

Matematično modeliranje 3. poglavje Dinamično modeliranje: diferencialne enačbe, sistemi diferencialnih enačb Matematično modeliranje 3. poglavje Dinamično modeliranje: diferencialne enačbe, sistemi diferencialnih enačb Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani 2017/2018 Za kaj rabimo diferencialne

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

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

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M16141113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 1. junij 16 SPLOŠNA MATURA RIC 16 M161-411-3 M161-411-3 3 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor

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

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M543* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek,. junij 05 SPLOŠNA MATURA RIC 05 M543 M543 3 IZPITNA POLA Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

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

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

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Kvantni delec na potencialnem skoku

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

VAJE IZ NIHANJA. 3. Pospešek nihala na vijačno vzmet je: a. stalen, b. največji v skrajni legi, c. največji v ravnovesni legi, d. nič.

VAJE IZ NIHANJA. 3. Pospešek nihala na vijačno vzmet je: a. stalen, b. največji v skrajni legi, c. največji v ravnovesni legi, d. nič. VAJE IZ NIHANJA Izberi pravilen odgovor in fizikalno smiselno utemelji svojo odločitev. I. OPIS NIHANJA 1. Slika kaže nitno nihalo v ravnovesni legi in skrajnih legah. Amplituda je razdalja: a. Od 1 do

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

Če je električni tok konstanten (se ne spreminja s časom), poenostavimo enačbo (1) in dobimo enačbo (2):

Če je električni tok konstanten (se ne spreminja s časom), poenostavimo enačbo (1) in dobimo enačbo (2): ELEKTRIČNI TOK TEOR IJA 1. Definicija enote električnega toka Električni tok je gibanje električno nabitih delcev v trdnih snoveh (kovine, polprevodniki), tekočinah ali plinih. V kovinah se gibljejo prosti

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

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

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

Διαβάστε περισσότερα

4. Zapiši Eulerjeve dinamične enačbe za prosto osnosimetrično vrtavko. ω 2

4. Zapiši Eulerjeve dinamične enačbe za prosto osnosimetrično vrtavko. ω 2 Mehanikateoretičnavprašanjainodgovori 1/12 Newtonovamehanika 1. Določiravninogibanjatočkevpoljucentralnesile. Ravninagibanjagreskozicentersileinimanormalovsmerivrtilne količine 2. Zapišiperiodogibanjapremočrtnegagibanjapodvplivompotenciala

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Matematične metode v fiziki II naloge

Matematične metode v fiziki II naloge Matematične metode v fiziki II naloge 9. september 2014 2 Kazalo 1 Navadne diferencialne enačbe (NDE) 5 1.1 NDE 1.reda....................................... 5 1.2 Homogena NDE 2. reda...............................

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

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

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

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

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematične metode v fiziki II seminarji. šolsko leto 2013/14

Matematične metode v fiziki II seminarji. šolsko leto 2013/14 Matematične metode v fiziki II seminarji šolsko leto 2013/14 2 Kazalo 1 Navadne diferencialne enačbe (NDE) 5 1.1 NDE 1.reda....................................... 5 1.2 Homogena NDE 2. reda...............................

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA NIKA HREN INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 203 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA - RAČUNALNIŠTVO NIKA HREN Mentor: izr.

Διαβάστε περισσότερα

Slika 5: Sile na svetilko, ki je obešena na žici.

Slika 5: Sile na svetilko, ki je obešena na žici. 4. poglavje: Sile 5. Cestna svetilka visi na sredi 10 m dolge žice, ki je napeta čez cesto. Zaradi teže svetilke (30 N) se žica za toliko povesi, da pride sredina za 30 cm niže kot oba konca. Kako močno

Διαβάστε περισσότερα

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april FMF Matematika Finančna matematika Kombinatorika Reševanje rekurzivnih enačb in rodovne funkcije Vladimir Batagelj Math fun: Pascal triangle Ljubljana, april 2008 4. Dec 2012 različica: December 4, 2012

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Vaje: Električni tokovi

Vaje: Električni tokovi Barbara Rovšek, Bojan Golli, Ana Gostinčar Blagotinšek Vaje: Električni tokovi 1 Merjenje toka in napetosti Naloga: Izmerite tok, ki teče skozi žarnico, ter napetost na žarnici Za izvedbo vaje potrebujete

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

Naloge iz vaj: Sistem togih teles C 2 C 1 F A 1 B 1. Slika 1: Sile na levi in desni lok.

Naloge iz vaj: Sistem togih teles C 2 C 1 F A 1 B 1. Slika 1: Sile na levi in desni lok. 1 Rešene naloge Naloge iz vaj: Sistem togih teles 1. Tročleni lok s polmerom R sestavljen iz lokov in je obremenjen tako kot kaže skica. Določi sile podpor. Rešitev: Lok razdelimo na dva loka, glej skico.

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

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE Reševanje mehanskih problemov z MKE primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE p p RAK: P-XII//74 Reševanje mehanskih problemov z MKE primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE L

Διαβάστε περισσότερα

UPOR NA PADANJE SONDE V ZRAKU

UPOR NA PADANJE SONDE V ZRAKU UPOR NA PADANJE SONDE V ZRAKU 1. Hitrost in opravljena pot sonde pri padanju v zraku Za padanje v zraku je odgovorna sila teže. Poleg sile teže na padajoče telo deluje tudi sila vzgona, ki je enaka teži

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

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Poglavje 6 Navadne diferencialne enačbe 6.1 Uvod Splošna rešitev navadne diferencialne enačbe n-tega reda F(x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 je n-parametrična družina funkcij. Kadar želimo iz splošne rešitve

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk .3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk Naj bosta X in Y neodvisni Bernoullijevo porazdeljeni spremenljivki, B(p). Kako je porazdeljena njuna vsota? Označimo Z = X + Y. Verjetnost, da je P (Z = z) za

Διαβάστε περισσότερα

DUŠENO NIHANJE IN RESONANCA

DUŠENO NIHANJE IN RESONANCA Politehnika Nova Gorica Šola za znanosti o okolju Univerzitetni študijski program OKOLJE Seminarska naloga DUŠENO NIHANJE IN RESONANCA Mentor: Doc.dr. Iztok Arčon Avtor: Nastja Tomšič Razred: 1.letnik

Διαβάστε περισσότερα

Jasna Prezelj DIFERENCIALNE ENAČBE. za finančno matematiko

Jasna Prezelj DIFERENCIALNE ENAČBE. za finančno matematiko Jasna Prezelj DIFERENCIALNE ENAČBE za finančno matematiko Ljubljana 211 naslov: DIFERENCIALNE ENAČBE ZA FINANČNO MATEMATIKO avtorske pravice: Jasna Prezelj izdaja: prva izdaja založnik: samozaložba Jasna

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov 3.1 Reševanje nelinearnih sistemov Rešujemo sistem nelinearnih enačb f 1 (x 1, x 2,..., x n ) = 0 f 2 (x 1, x 2,..., x n ) = 0. f n (x 1, x 2,..., x n ) = 0. Pišemo F (x) = 0, kjer je x R n in F : R n

Διαβάστε περισσότερα

F (x) = kx. F (x )dx. F = kx. U(x) = U(0) kx2

F (x) = kx. F (x )dx. F = kx. U(x) = U(0) kx2 F (x) = kx x k F = F (x) U(0) U(x) = x F = kx 0 F (x )dx U(x) = U(0) + 1 2 kx2 x U(0) = 0 U(x) = 1 2 kx2 U(x) x 0 = 0 x 1 U(x) U(0) + U (0) x + 1 2 U (0) x 2 U (0) = 0 U(x) U(0) + 1 2 U (0) x 2 U(0) =

Διαβάστε περισσότερα

1. Newtonovi zakoni in aksiomi o silah:

1. Newtonovi zakoni in aksiomi o silah: 1. Newtonovi zakoni in aksiomi o silah: A) Telo miruje ali se giblje enakomerno, če je vsota vseh zunanjih sil, ki delujejo na telo enaka nič. B) Če rezultanta vseh zunanjih sil, ki delujejo na telo ni

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

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

Διαβάστε περισσότερα

Tokovi v naravoslovju za 6. razred

Tokovi v naravoslovju za 6. razred Tokovi v naravoslovju za 6. razred Bojan Golli in Nada Razpet PeF Ljubljana 7. december 2007 Kazalo 1 Fizikalne osnove 2 1.1 Energija in informacija............................... 3 2 Projekti iz fizike

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

Mehanika. L. D. Landau in E. M. Lifšic Inštitut za fizikalne naloge, Akademija za znanost ZSSR, Moskva Prevod: Rok Žitko, IJS

Mehanika. L. D. Landau in E. M. Lifšic Inštitut za fizikalne naloge, Akademija za znanost ZSSR, Moskva Prevod: Rok Žitko, IJS Mehanika L. D. Landau in E. M. Lifšic Inštitut za fizikalne naloge, Akademija za znanost ZSSR, Moskva Prevod: Rok Žitko, IJS 2. januar 2004 Kazalo 1 Gibalne enačbe 4 1 Posplošene koordinate...............................

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

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Nekaj zgledov. J.Kozak Numerične metode II (IŠRM) / 21

Nekaj zgledov. J.Kozak Numerične metode II (IŠRM) / 21 Nekaj zgledov J.Kozak Numerične metode II (IŠRM) 2011-2012 1 / 21 V robnih problemih rešitev diferencialne enačbe zadošča dodatnim pogojem, ki niso vsi predpisani v isti točki. Že osnovna zahteva, kot

Διαβάστε περισσότερα

NAVOR NA (TOKO)VODNIK V MAGNETNEM POLJU

NAVOR NA (TOKO)VODNIK V MAGNETNEM POLJU NAVOR NA (TOKO)VODNIK V MAGNETNEM POLJU Equatio n Section 6Vsebina poglavja: Navor kot vektorski produkt ročice in sile, magnetni moment, navor na magnetni moment, d'arsonvalov ampermeter/galvanometer.

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

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Skripta za vaje iz Matematike II (UNI + VSP) Ljubljana, determinante Determinanta det A je število, prirejeno

Διαβάστε περισσότερα