UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO. Petra MATEMATIKA I

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO. Petra MATEMATIKA I"

Transcript

1 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek, Matevž Črepnjak Visokošolski učbenik z rešenimi nalogami MATEMATIKA I Maribor 03

2 Naslov publikacije: Visokošolski učbenik z rešenimi nalogami Matematika I Avtorja: izr. prof. dr. Petra Matevž Črepnjak Žigert Pleteršek Strokovna recenzenta: red. prof. ddr. Janez Žerovnik doc. dr. Aleksandra Tepeh Vrsta publikacije: URL: visokošolski učbenik, e-izdaja http : //atom.uni mb.si/edu/egradiva/ ucbenik matematika.pdf 5(075.8)(076.) ŽIGERT Pleteršek, Petra Matematika I [Elektronski vir] : visokošolski učbenik z rešenimi nalogami / Petra Žigert Pleteršek, Matevž Črepnjak. - El. učbenik. - Maribor : Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo, 03 ISBN Črepnjak, Matevž COBISS.SI-ID

3 Kazalo Uvodno poglavje 7. Logika in množice Preslikave Nekatere algebrske strukture Realna števila Kompleksna števila Naloge z rešitvami Logika in množice Preslikave Nekatere algebrske strukture Realna števila Kompleksna števila Realne funkcije 97. Pregled elementarnih funkcij Zaporedja Vrste Limita in zveznost funkcije Naloge z rešitvami Pregled elementarnih funkcij Zaporedja Vrste Limita in zveznost funkcije Diferencialni račun 3 3. Odvod funkcije Geometrijski pomen odvoda Uporaba odvoda Naloge z rešitvami Odvod funkcije Geometrijski pomen odvoda Uporaba odvoda iii

4

5 Predgovor Učbenik pred vami je nastajal kar nekaj časa, in letnica izdaje na prvi strani se je tekom priprave več kot enkrat spremenila. Nastal je na osnovi predavanj in vaj iz matematike, ki jih poslušajo študenti na začetku študija na Fakulteti za kemijo in kemijsko tehnologijo Univerze v Mariboru, zato lahko po njem posežejo predvsem študenti tehniških usmeritev. Kadarkoli želiš matematiko predstaviti bodočim inženirjem, si v razcepu med poenostavljanjem matematičnih dejstev in njihovo korektnostjo. Trudila sva se voziti po vmesni poti; biti eksaktna in obenem razumljiva. Predstavljena tematika je resda že pokrita v večjem številu podobnih slovenskih ali tujejezičnih učbenikov, a želela sva združiti v celoto teorijo z velikim številom rešenih nalog, karerih poteki rešitev so natančno pojasnjeni. Iskreno se zahvaljujeva obema recenzentoma, ddr. Janezu Žerovniku in dr. Aleksandri Tepeh, za zelo skrben pregled teksta in vse pripombe, ki so pripomogle h kvaliteti samega učbenika. Prav tako se zahvaljujeva najinim študentom, ki so kot pod drobnogledom našli napake, ki so avtorjema ušle. Petra Žigert Pleteršek in Matevž Črepnjak v

6

7 Uvodno poglavje V uvodu se bomo spoznali z osnovnimi simboli logike, ki jih bomo vseskozi potrebovali pri zapisovanju matematičnih pojmov. Seznanili se bomo z množicami in preslikavami. Poleg tega bomo spoznali nekatere algebrske strukture, ki jih bomo kasneje potrebovali pri vpeljavi realnih in kompleksnih števil.. Logika in množice Logika Zelo poenostavljeno bi lahko povedali, da je logika veda, ki proučuje načela pravilnega mišljenja. Osredotočili se bomo na izjave in njihovo povezovanje s tako imenovanimi izjavnimi povezavami oziroma logičnimi operatorji. Izjava je trditev, ki ima le eno lastnost, in sicer je bodisi resnična bodisi neresnična: Sedim na predavanjih in zunaj sije sonce. Izjava, ki je sestavljena iz ene same trditve, je enostavna izjava, v nasprotnem govorimo o sestavljeni izjavi. Enostavne izjave, ki jih običajno označujemo z malimi tiskanimi črkami p, q, r,..., z izjavnimi povezavami povežemo v sestavljene izjave, ki jih označujemo z velikimi tiskanimi črkami z začetka abecede A,B,... Če je izjava p resnična, pravimo, da ima logično vrednost, in pišemo p, sicer je neresnična in ima logično vrednost 0 in pišemo p 0. Zgled. Preverimo logično vrednost enostavnih izjav p in q: p... 8 je sodo število, q... 8 je praštevilo. Izjava p je resnična in ima logično vrednost (p ), izjava q je neresnična in ima logično vrednost 0 (q 0). 7

8 .. LOGIKA IN MNOŽICE Navedimo najpogostejše izjavne povezave, ki povezujejo dve enostavni izjavi v sestavljeno izjavo. Poleg teh bomo omenili še eno posebno izjavno povezavo, in sicer je to negacija, ki deluje samo na eni izjavi. (i) Negacija p... ne p oz. ni res, da p Izjava p je resnična natanko tedaj, ko je p neresnična izjava, kar lahko prikažemo s pravilnostno tabelo: p p 0 0 Zgled. Negirajmo izjavo p iz Zgleda in določimo njeno logično vrednost. A = p... 8 ni sodo število (A 0.) (ii) Disjunkcija p q... p ali q Sestavljena izjava p q je resnična, ko je resnična vsaj ena od izjav p ali q. Tudi v tem, in prav tako v vseh nadaljnih primerih izjavnih povezav, lahko uporabimo pravilnostno tabelo: p q p q Zgled 3. Poiščimo disjunkcijo izjav iz Zgleda in določimo njeno logično vrednost. A = p q... 8 je sodo število ali praštevilo (A.) (iii) Konjunkcija p q... p in q Sestavljena izjava p q je resnična natanko tedaj, ko sta resnični obe izjavi p in q: Matevž Črepnjak 8 Petra Žigert Pleteršek

9 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE p q p q Zgled 4. Poiščimo konjukcijo izjav iz Zgleda in določimo njeno logično vrednost. A = p q... 8 je sodo število in hkrati praštevilo (A 0.) (iv) Implikacija p q... iz p sledi q (če p, potem q) Sestavljena izjava p q je neresnična natanko tedaj, ko je p resnična in q neresnična izjava. V vseh ostalih primerih je ta izjava resnična: p q p q Zgled 5. Poiščimo obe implikaciji izjav iz Zgleda in določimo njuni logični vrednosti. A = q p... če je 8 praštevilo, potem je 8 sodo število (A.) B = p q... če je 8 sodo število, potem je praštevilo (B 0.) (iv) Ekvivalenca p q... p je ekvivalentno q (p natanko tedaj ko q) Sestavljena izjava p q je resnična natanko tedaj, ko sta p in q obe resnični ali pa obe neresnični: p q p q Matevž Črepnjak 9 Petra Žigert Pleteršek

10 .. LOGIKA IN MNOŽICE Zgled 6. Poiščimo ekvivalenco izjav iz Zgleda in določimo njeno logično vrednost. A = p q... 8 je sodo število natanko tedaj, ko je 8 praštevilo (A 0.) Vrstni red delovanja izjavnih povezav določimo z oklepaji in upoštevanjem prioritete izjavnih povezav, ki je sledeča (od najmočnejše do najšibkejše): Na primer, v sestavljeni izjavi ( p) q je oklepaj odvečen in jo lahko pišemo kot p q. Pravimo, da sta izjavi A in B enakovredni, A B, ko imata enako logično vrednost za vsak nabor enostavnih izjav, ki vstopajo vanju. Omenimo, da so disjunkcija, konjunkcija in ekvivalenca komutativne in asociativne izjavne povezave, medtem ko implikacija teh lastnosti nima: komutativnost p q q p, p q q p, p q q p, asociativnost (p q) r p (q r), (p q) r p (q r), (p q) r p (q r). Zgled 7. Podajmo primer enakovrednih sestavljenih izjav. S pravilnostno tabelo se lahko prepričamo, da sta naslednji sestavljeni izjavi enakovredni: p q (p q) (q p). p q p q (p q) (q p) Matevž Črepnjak 0 Petra Žigert Pleteršek

11 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Naštejmo še nekatere pomembnejše enakovredne izjave, ki jih lahko hitro preverimo s pravilnostno tabelo: p q p q p q p q (p q) p q... De Morganovzakon (p q) p q... De Morganovzakon p (q r) (p q) (p r)... distributivnost p (q r) (p q) (p r)... distributivnost Zgled 8. Preverimo enakovrednost naslednjih izjav.. p q q p : Enakovrednost lahko preverimo s pravilnostno tabelo: p q p q q p Lahko pa tudi z uporabo enakovrednih izjav, ki smo jih zgoraj navedli:. (p q) p q : p q p q q p q p. Na podoben način s pomočjo pravilnostne tabele lahko bralec sam preveri drugi primer, mi pa bomo uporabili enakovredne izjave: Matevž Črepnjak Petra Žigert Pleteršek

12 .. LOGIKA IN MNOŽICE (p q) ( p q) ( p) q p q. Zgled 9. Zanikajmo izjavo: Če sem študent, se lahko rekreiram v UŠC-ju. Zanikana izjava je: Sem študent in se ne rekreiram v UŠC-ju. Pri tem je enostavna izjava in druga enostavna izjava je p...sem študent q...rekreiram se v UŠC-ju. Sestavljena izjava je katere negacija je p q, p q. Pri zapisovanju izjav se pojavljata dva kvantifikatorja: univerzalni kvantifikator:... beremo za vsak in eksistenčni kvantifikator:... beremo obstaja. Če ima nek x lastnost P, pišemo P(x). Izjavi, da ima vsak x lastnost P oz. da obstaja x z lastnostjo P, zanikamo kot: x : P(x) x : P(x), x : P(x) x : P(x). Zgled 0. Zanikajmo izjavi: Matevž Črepnjak Petra Žigert Pleteršek

13 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE. Vsak košarkaš je visok nad,90 m. Zanikana izjava je: Obstaja košarkaš, ki ni višji od,90 m. Pri tem je lastnost P(x)... košarkaš x je višji od.90 m in izjava je x : P(x), njena negacija pa je x : P(x).. Nekatere ženske rade gledajo nogomet. Na podoben način kot v prvem primeru pridemo do zanikane izjave: Nobena ženska ne gleda rada nogometa. Množice Teorija množic je temeljno področje matematike, a zaradi njene zahtevnosti se bomo seznanili samo z nekaterimi osnovnimi pojmi te teorije. Pogledali si bomo zapisovanje in podajanje množic ter računske operacije z njimi. Pojem množica bomo uvedli le na osnovi modela, ki nam je blizu iz vsakdana. Množica je skupina nekih elementov, govorimo lahko recimo o množici vseh učencev dane šole, množici števk itd. To množico imenujemo univerzalna množica ali univerzum. in običajno je označena z U. Poljubne množice običajno označujemo z veliki tiskanimi črkami A,B,...,M,..., nekatere znane množice pa imajo posebne oznake, na primer Z je množica celih števil ali R je množica realnih števil, o kateri bomo povedali več v nadaljevanju. Množico smatramo za podano, če lahko za vsako reč presodimo, ali je ali ni iz dane množice. Reči v množici so elementi te množice. Izjavo, da je a element množice M, zapišemo takole: a M. V nasprotnem primeru, če nek element b ne pripada množici M, to zapišemo b / M. Množice najpogosteje podajamo na enega od naslednjih dveh načinov. i) V zavitih oklepajih naštejemo vse elemente množice: M = {,0,}. Matevž Črepnjak 3 Petra Žigert Pleteršek

14 .. LOGIKA IN MNOŽICE ii) V zavitem oklepaju zapišemo skupno lastnost P(x) elementov množice: M = {x P(x)}, na primer M = {x x x = 0} = {0,}. Včasih uporabimo kombinacijo obeh načinov, ko elemente naštejemo, vendar ne moremo našteti vseh elementov. V tem primeru uporabimo zapis M = {,,,,3, 3,...}, kjer pikice pomenijo in tako naprej, tako da moramo iz naštetih elementov izluščiti karakteristično lastnost množice. Zgled. Poiščimo elemente množic A in B.. Naj množica A vsebuje vse tiste x, za katere velja, da je x praštevilo. A = {x xje praštevilo} = {,,3,5,7,,3,7,3,9,3,37,4,...}.. Naj imajo elementi množice B lastnost P(x), ki pove, da je x večkratnik števila 3 v množici naravnih števil N. B = {x P(x)} = {x x = 3k k N} = {3k k N} = {3,6,9,,...}. Množica M je prazna, ko ne vsebuje nobenega elementa. Prazno množico zapišemo ali tudi {}. Intuitivno lahko rečemo, da je množica končna, če lahko zapišemo vse njene elemente. Moč končne množice M, M, je število njenih elementov. Množica A je podmnožica množice B, A B, če je vsak element množice A obenem tudi element množice B. Množici A in B sta enaki, A = B, ko je A B in B A. Neenakost množic A in B zapišemo A B. A je prava podmnožica množice B, A B, če je A B in je A B. Pri obravnavi množic se vedno omejimo na neko univerzalno množico, ki jo označimo z U. Potenčna množica množice A, P(A), je množica vseh podmnožic množice A. Zgled. Poiščimo odnos med množicama A in B.. Naj bo A množica celih števil in B množica sodih števil. Tedaj je B A. Matevž Črepnjak 4 Petra Žigert Pleteršek

15 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE. A = {x R x > 0 x < 0}, B =. Tedaj je A = B. Zgled 3. Poiščimo potenčno množico množice A = {,a,b}. P(A) = {,{},{a},{b},{,a},{,b},{a,b},a} Poglejmo najpogostejše operacije z množicami: (i) Presek množic A in B, A B, je množica vseh tistih elementov, ki so hkrati v A in v B: A B = {x x A x B}. Če je A B = pravimo, da sta množici A in B disjunktni. (ii) Unija množic A in B, A B, je množica vseh tistih elementov, ki so vsaj v eni od množic A ali B: A B = {x x A x B}. (iii) Razlika množic A in B, A B, je množica vseh tistih elementov, ki so v A in niso v B: A B = {x x A x / B}. (iv) Kartezični produkt množic A in B, A B, je množica vseh urejenih parov (a,b), kjer je a A in b B: A B = {(a,b) a A b B}. Zgled 4. Naj bo A = {a,b,c,d,,,3} in B = {,c,e}.. Poiščimo presek množic A in B. A B = {,c}.. Poiščimo unijo množic A in B. A B = {a,b,c,d,e,,,3}. 3. Poiščimo razliko množic A in B. A B = {a,b,d,,3}. Matevž Črepnjak 5 Petra Žigert Pleteršek

16 .. LOGIKA IN MNOŽICE Komplement množice A (glede na univerzalno množico U), A C, je razlika množic U in A: A C = U A = {x U x / A}. V komplementu množice A so torej elementi, ki so v U in niso v A. Operacije z množicami imajo različne lastnosti, med katerimi sta pomembnejši komutativnost in asociativnost. Preprosto je preveriti, da imata operaciji unije in preseka obe lastnosti: A B = B A in A B = B A... komutativnost A (B C) = (A B) C in A (B C) = (A B) C... asociativnost. Razlika množic nima teh dveh lastnosti. Poglejmo še nekaj lastnosti operacij z množicami: A A B, B A B, A B A, A B B, A A = A, A A = A, A =, A = A, (A B) C = A C B C, (A B) C = A C B C, A (B C) = (A B) (A C), A (B C) = (A B) (A C). Za zgled izpeljimo eno od distributivnosti: A (B C) = (A B) (A C). x A (B C) x A x B C x A (x B x C) x A x B x A x C x (A B) x (A C) x (A B) (A C) Matevž Črepnjak 6 Petra Žigert Pleteršek

17 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Zgled 5. Poiščimo oba kartezična produkta množic A = {,,3} in B = {a,b}. A B = {(,a),(,a),(3,a),(,b),(,b),(3,b)} B A = {(a,),(a,),(a,3),(b,),(b,),(b,3)} Ker A B B A, vidimo, da kartezični produkt ni komutativna operacija. Omenimo, da je treba biti pozoren na vrstni red elementov pri zapisu urejenega para, medtem ko je pri množici vrstni red lahko poljuben: {a,b} = {b,a}... množica, (a,b) (b,a)... urejenipar. Zapis {a, a} ni korekten, saj je isti element množice naveden dvakrat in moramo v tem primeru pisati {a}, medtem ko je zapis (a,a) korekten, saj predstavlja urejeni par. Kartezični produkt lahko posplošimo na več faktorjev: A A A n = {(a,a,...,a n ) a i A i, i =,,...,n}. Elementi kartezičnega produkta A A A n so urejene n-terice. Tako je R R R = R n n-razsežen realni prostor, o katerem na tem mestu ne bomo podrobneje govorili.. Preslikave Zanimale nas bodo poljubne preslikave in njihove osnovne lastnosti. Definicija.. Preslikava je določena s parom množic in predpisom, ki vsakemu elementu iz prve množice priredi natanko en element iz druge množice. Običajen zapis za preslikavo f iz množice A v množico B je f : A B. Pri tem je f predpis, množico A imenujemo domena in množico B kodomena preslikave. Če preslikava f : A B elementu a iz domene A priredi element b iz kodomene B, to zapišemo kot f(a) = b ali tudi f : a b Matevž Črepnjak 7 Petra Žigert Pleteršek

18 .. PRESLIKAVE (znak beremo priredi ). Elementi domene so originali in elementi kodomene so njihove slike. Če sta množici A in B končni in ne preveliki, lahko preslikavo opišemo z diagramom, kot to vidimo na Sliki.. Na Sliki. imamo pod a) primer preslikave, medtem ko pod b) nimamo opravka s preslikavo, saj se en original ne more preslikati v dve različni sliki. A B A B a) b) Slika.: a) Je preslikava, b) ni preslikava. Za preslikavo uporabljamo tudi termine funkcija, upodobitev, transformacija,... Izbira ustreznega termina je odvisna od vrste domene in kodomene. V naslednjem poglavju bomo govorili o preslikavah, v katerih bosta domena in kodomena podmnožici realnih števil, in v tem primeru se uporablja izraz realna funkcija. Zgled 6. Ugotovimo, ali so s spodnjimi predpisi definirane preslikave.. Naj bo A = {,,3,4}, B = {a,b,c,d,e,f} in f : A B podana z f() = b,f() = e,f(3) = b,f(4) = a. Je preslikava, saj vsakemu elementu iz A priredi natanko en element iz B.. Naj bo A množica vseh ljudi na svetu, B pa množica vseh držav na svetu in f : A B definirana tako, da je f(a) država, katere državljan je oseba a. Ni preslikava, ker lahko ima nekdo dvojno državljanstvo. 3. f : N N, f(n) = 3n. Je preslikava. 4. f : N N N, f((n,m)) = n+m. Je preslikava. Matevž Črepnjak 8 Petra Žigert Pleteršek

19 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE 5. f : A A, f(a) = a. Je preslikava za poljubno neprazno množico A, in sicer takšno preslikavo imenujemo identiteta ali identična preslikava na množici A in jo označujemo I A = f. V primeru končne domene preslikave f je lahko le-ta namesto s predpisom podana s tabelo originalov in njihovih slik, kot je to razvidno iz Zgleda 7. Za preslikave z neskončno domeno ta način podajanja ni primeren. Zgled 7. Podajanje funkcij s tabelo:. Preslikava f je podana s tabelo: originali a Slovaška Slovenija Sev. Irska Češka Poljska San Marino slike f(a) Preslikava g je podana s tabelo: originali a slike g(a) Naj bosta f,g : A B. Preslikavi f in g sta enaki, f = g, če je f(a) = g(a) za vsak a A. Zgled 8. Preverimo, ali sta preslikavi f,g : R R enaki.. f(x) = (x ) 3, g(x) = x 3 3x +3x : Ker je f(x) = g(x) za vsak x R, sta f in g enaki preslikavi.. f(x) = x, g(x) = x: Ker je f( 5) = 5 in g( 5) = 5, sta preslikavi f in g različni. Definicija.. Preslikava f : A B je surjektivna, če je vsak element iz B slika kakega elementa iz A: b B, a A : f(a) = b. Matevž Črepnjak 9 Petra Žigert Pleteršek

20 .. PRESLIKAVE A B A 3 3 B 3 3 a) b) Slika.: a) Ni surjektivna preslikava, b) je surjektivna preslikava. Na Sliki. imamo pod a) primer preslikave, ki ni surjektivna, medtem ko je preslikava pod b) surjektivna. Zaloga vrednosti preslikave f : A B, Z f, je množica vseh tistih elementov iz B, ki so slika kakega elementa iz A: Z f = {b B a A : f(a) = b} = {f(a) a A}. Preslikava f : A B je surjektivna natanko tedaj, ko je Z f = B. Zgled 9. Za preslikave iz Zgleda 6 preverimo njihovo surjektivnost.. Ni surjektivna.. Ni niti preslikava. 3. Ni surjektivna, ker Z f = {3,,7,...} N. 4. Ni surjektivna, ker, / Z f. 5. Je surjektivna, ker je Z f = A. Definicija.3. Preslikava f : A B je injektivna, če se poljubna različna elementa iz A preslikata v različna elementa iz B: Ekvivalenten zapis bi bil a,a A : a a f(a ) f(a ). a,a A : f(a ) = f(a ) a = a. Nasprotno torej preslikave, ki niso injektivne, dobimo z negacijo zgornje trditve a,a A : a a f(a ) = f(a ). Matevž Črepnjak 0 Petra Žigert Pleteršek

21 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Na Sliki. imamo pod b) primer injektivne preslikave, medtem ko preslikava pod a) ni injektivna. Zgled 0. Za predpise iz Zgleda 6 preverimo njihovo injektivnost.. Ni injektivna, ker je f() = f(3).. Ni niti preslikava. 3. Je injektivna. 4. Ni injektivna, ker je na primer f((,3)) = f((,)). 5. Je injektivna. Definicija.4. Preslikava f : A B je bijektivna, ko je injektivna in surjektivna, kar formalno zapišemo b B,!a A : f(a) = b. Opomba. Simbol! beremo obstaja natanko en. Na Sliki. b) vidimo primer bijektivne preslikave. Zgled. Za preslikave iz Zgleda 6 preverimo njihovo bijektivnost. Od vseh prej omenjenih je le identiteta bijektivna preslikava. Zgled. Preverimo bijektivnost preslikav.. Naj bo R + = {x R x > 0} in f : R + R +,f(x) = x. Tako definirana preslikava f je bijektivna, saj za vsak y = x obstaja natanko eno pozitivno število x, ki se preslika v y.. f : R R,f(x) = x. Tako definirana preslikava f ni niti injektivna (f() = f( )) niti surjektivna (na primer 4 ni slika nobenega elementa), zato ni bijektivna. Z uporabo bijektivne preslikave lahko definiramo enako močne množice. Matevž Črepnjak Petra Žigert Pleteršek

22 .. PRESLIKAVE Definicija.5. Končni množici sta enako močni, ko med njima obstaja bijektivna preslikava. To definicijo lahko posplošimo tudi na neskončne množice. Za ilustracijo si poglejmo Zgled 3. Zgled 3. Pokažimo, da sta množica naravnih števil N in množica sodih števil enako močni. Podajmo preslikavo f, ki slika iz množice N v množico sodih števil s predpisom f(n) = n. Ker je tako definirana preslikava f bijekcija, sta množici enako močni. Pravimo, da imata števno neskončno moč. Definicija.6. Graf preslikave f : A B, Γ f, je množica vseh urejenih parov (a,f(a)): Γ f = {(a,f(a)) a A} A B. Zgled 4. Naj bo A = {,,3}, B = {a,b,c} in f : A B definirana kot f() = b,f() = a,f(3) = c. Poiščimo graf preslikave f. Graf preslikave f je Γ f = {(,b),(,a),(3,c)}. Zgled 5. Poiščimo graf preslikave f : R R, f(x) = x. Γ f = {(x,x ) x R}. Definicija.7. Kompozitum preslikav f : A B in g : B C je preslikava g f : A C, definirana s predpisom (g f)(x) = g(f(x)). Računski operaciji pravimo komponiranje. Zgled 6. Poiščimo kompozitum preslikav. Matevž Črepnjak Petra Žigert Pleteršek

23 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE. Naj bo f : R R podana s predpisom f(x) = e x in g : R R podana s g(x) = x 3 +x. Tedaj lahko izračunamo oba kompozituma: g f = (g f)(x) = g(e x ) = (e x ) 3 +e x = e 6x +e x f g = (f g)(x) = f(x 3 +x) = e (x3 +x) = e x3 +4x.. f : N N N, f((n,m)) = n+m in g : N N,g(n) = n. V tem primeru je definiran le kompozitum g f : N N N: (g f)((n,m)) = g(n+m) = (n+m). Opazimo, da komponiranje ni komutativna operacija: f g g f. Po drugi strani pokažimo, da je komponiranje asociativna operacija. Naj bodo dane preslikave f : A B, g : B C in h : C D. Tedaj je ((f g) h)(x) = (f g)(h(x)) = f(g(h(x))) in (f (g h))(x) = f(g h)(x)) = f(g(h(x))). Zgled 7. Pokažimo asociativnost komponiranja, če sta preslikavi f in g podani kot v. točki Zgleda 6, in je h : R R podana s predpisom h(x) = 3x. Vemo že, da je (f g)(x) = e x3 +4x := y(x), zato je ((f g) h)(x) = (y h)(x) = y(h(x)) = y(3x) = e (3x)3 +x = e 54x3 +x. Za drugo stran izračunajmo najprej Tedaj je z(x) := (g h)(x) = g(h(x)) = g(3x) = (3x) 3 +(3x) = 7x 3 +6x. (f (g h)(x) = (f z)(x) = f(z(x)) = e (7x3 +6x) = e 54x3 +x. Spomnimo se, da je I A identična preslikava na množici A. Z njeno pomočjo lahko definiramo obratno preslikavo. Matevž Črepnjak 3 Petra Žigert Pleteršek

24 .. PRESLIKAVE A B f a = g(b) 7 f(a) = b g Slika.3: Obratni preslikavi f in g. Trditev.8. Naj bo f : A B bijektivna preslikava. Potem obstaja natanko ena bijektivna preslikava g : B A taka, da je Dokaz. Definirajmo g kot: g f = I A in f g = I B. b B najbog(b)tistia A, zakateregajef(a) = b, kot je to razvidno s Slike.3. Tako definirana preslikava g je bijektivna, saj iz bijektivnosti preslikave f sledi, da za vsak a A obstaja natanko en tak b = f(a) B, da je g(b) = a. Pokažimo še drugi del trditve: Podobno velja a A : (g f)(a) = g(f(a)) = g(b) = a g f = I A. b B : (f g)(b) = f(g(b)) = f(a) = b f g = I B. Preslikavog običajnooznačujemof injipravimoinverzna preslikavaaliobratna preslikava preslikave f. Zgled 8. Če obstajata, poiščimo obratni preslikavi za preslikavi iz Zgleda 7.. Preslikava f je podana s tabelo: Matevž Črepnjak 4 Petra Žigert Pleteršek

25 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE originali a slike f(a) Če vzamemo za kodomeno preslikave f množico B = {4, 3, 3,,,,5}, je preslikava f bijektivna. Tedaj obstaja njej obratna preslikava f in sicer je podana s tabelo: originali b slike f (b) Preslikava g je podana s tabelo: originali a Slovaška Slovenija Sev. Irska Češka Poljska San Marino slike g(a) Ker imata Slovenija in Sev. Irska enako funkcijsko vrednost 4, preslikava g ni bijektivna in ne obstaja njej obratna preslikava. Zgled 9. Naj bo A = {,,3}, B = {a,b,c} in f : A B podana s predpisom f() = b,f() = a,f(3) = c. Če obstaja, poiščimo f. Preslikava f je bijektivna in zato obstaja f : B A, ki je podana kot f (a) =,f (b) =,f (c) = 3. Na Sliki.4 vidimo odnos med grafom preslikave f in grafom obratne preslikave f..3 Nekatere algebrske strukture Grupa Definicija.9. Binarna operacija je preslikava, ki deluje iz množice A A v množico A: : A A A. Matevž Črepnjak 5 Petra Žigert Pleteršek

26 .3. NEKATERE ALGEBRSKE STRUKTURE y f(a) = b f (b) = a a b x Slika.4: Obratni preslikavi f in f. To pomeni, da poljubnemu urejenemu paru (x,y) iz kartezičnega produkta A A priredimo element z = x y, ki pripada množici A: (x,y) A A z = x y A. Množico A z binarno operacijo označimo (A, ). Zgled 30. Ali sta seštevanje sodih števil in seštevanje lihih števil binarni operaciji? Seštevanje sodih števil je binarna operacija, saj je vsota dveh sodih števil spet sodo število, medtem ko v primeru lihih števil to ne velja. Definicija.0. Množica (A, ) je grupa, če velja: (i) a (b c) = (a b) c, a,b,c A... asociativnost, (ii) e A, a A : a e = e a = a... obstoj enote, (iii) a A, a A : a a = a a = e... obstoj nasprotnega elementa. Če velja samo lastnost (i), je (A, ) polgrupa. Matevž Črepnjak 6 Petra Žigert Pleteršek

27 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Zgled 3. Ali so cela števila z operacijo seštevanja grupa? Cela števila z operacijo seštevanja tvorijo grupo (Z, +). Enota je 0, nasprotni element od a pa je a. Zgled 3. Naj bo A = {0,,,...,n } = Z n množica ostankov pri deljenju z n. Preverimo, ali je množica Z n grupa za operacijo seštevanja po modulu n. V tabeli so prikazani rezultati seštevanja po modulu 5 na množici Z 5 : + mod Opazimo, da je operacija binarna, enota je število 0, nasprotni element od a Z 5 0 je 5 a, element 0 pa je sam sebi nasproten. Te ugotovitve lahko posplošimo na poljuben n. Poleg tega je izpolnjena tudi asociativnost, zato je (Z n,+ modn ) grupa. Zgled 33. Preverimo, ali je (Z n, modn ) z operacijo množenja po modulu n grupa. Poglejmo tabelo množenja po modulu za n = 5: mod Opazimo, da (Z 5, mod5 ) ni grupa, saj imamo težave z elementom 0 in enako velja tudi za poljuben n. Običajno pri operaciji množenja namesto o nasprotnem elementu govorimo o obratnem elementu. Če v grupi velja tudi komutativnost (a b = b a), jo imenujemo Abelova grupa. Zgled 34. Ali sta grupi iz Zgledov 3 in 3 Abelovi grupi? Obe omenjeni grupi sta Abelovi grupi. Definicija.. (H, ) je podgrupa grupe (G, ), če je H podmnožica od G in je (H, ) tudi grupa. Matevž Črepnjak 7 Petra Žigert Pleteršek

28 .3. NEKATERE ALGEBRSKE STRUKTURE Zgled 35. Ali so soda števila z operacijo seštevanja podgrupa celih števil z enako definirano operacijo? Da. Natančneje bomo spoznali eno izmed pomebnejših grup, in sicer je to simetrična grupa. Definicija.. Permutacija končne množice X je bijektivna preslikava, ki slika nazaj v množico X. Običajno gledamo permutacije na množici X = N n = {,,3,...,n} in jih označujemo s π. Poglejmo si primer permutacije na množici N 4 : π() = 3, π() =, π(3) = 4, π(4) =. V praksi je uporaben krajši zapis uporabe permutacij, ki je neposredno razviden iz primera: π() = 3, π() =, π(3) = 4, π(4) = π = ( ). Množico vseh permutacij na množici N n označimo z S n. Zgled 36. Poiščimo elemente množice S 3. S 3 = {( 3 3 ( 3 3 ) ( 3, 3 ) ( 3, 3 ) ( 3, 3 ) ( 3, 3 ), )}. Na permutacijah je naravno definirana računska operacija komponiranja. Na primeru si poglejmo kompozitum permutacij. Zgled 37. Poiščimo kompozitum permutacij π in π iz S 5. π = ( ) in π = ( Matevž Črepnjak 8 Petra Žigert Pleteršek ).

29 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE π (π ()) = π () = 3, π (π ()) = π (3) = 4, π (π (3)) = π (5) = 5, π (π (4)) = π (4) =, π (π (5)) = π () =. ( ) π π = Za operacijo komponiranja je množica S n grupa, ki jo imenujemo simetrična grupa. Operacija je očitno binarna in že vemo, da je asociativna. Nadalje je enota identiteta ( ) 3 n I Nn =. 3 n Ker so permutacije po svoji definiciji bijektivne preslikave, zanje obstajajo obratne preslikave. Zgled 38. Poiščimo pare obratnih permutacij v S 3. V simetrični grupi S 3 iz Zgleda 36 so prve štiri permutacije same sebi obratne, medtem ko zadnji dve tvorita par obratnih permutacij. Trditev.3. Moč simetrične grupe S n, S n, je enaka n(n )(n ) 3. Dokaz. Gledamo bijektivne preslikave iz N n N n. Za prvi element imamo na razpolago poljubnega izmed n elementov množice N n. Za drugi element imamo eno možnost manj, ker je vsaka permutacija injektivna preslikava, torej n. Za tretji element imamo še eno možnost manj, torej n in tako naprej. Torej imamo skupno n(n )(n ) 3. različnih bijekcij na množici N n. Produkt prvih n naravnih števil označimo n! in beremo n-fakulteta ali n-faktorsko n! = n(n )(n ) 3. Iz trditve in zgornje definicije neposredno sledi posledica. Matevž Črepnjak 9 Petra Žigert Pleteršek

30 .3. NEKATERE ALGEBRSKE STRUKTURE Posledica.4. S n = n!. Zgled 39. Na koliko načinov lahko petim otrokom razdelimo malico, če imamo na razpolago po eno jabolko, hruško, breskev, marelico in kivi ter mora dobiti vsak otrok natanko en sadež? Sadje lahko razdelimo na načinov. 5! = = 0 Obseg in kolobar Obseg je algebrska struktura z dvema binarnima operacijama, in sicer sta to operaciji seštevanja in množenja. Definicija.5. (A,, ) je obseg, če velja: (i) (A, ) je Abelova grupa z enoto 0, (ii) (A {0}, ) je Abelova grupa za enoto, (iii) a (b c) = a b a c... distributivnost. Če omilimo pogoj(ii) in za množenje zahtevamo samo asociativnost, govorimo o kolobarju. Če imamo obenem enoto za množenje, je to kolobar z enoto in če je množenje tudi komutativno, govorimo o komutativnem kolobarju. Zgled 40. Ali sta naslednji množici obsega ali morda samo kolobarja: (i) (Z,+, ), (iii) (Z n,+ modn, modn )? (i) (Z,+, ) ni obseg, ker (Z {0}, ) ni grupa. Je pa množenje celih števil asocativna in komutativna operacija ter ima enoto, zato je to komutativen kolobar z enoto. (iii) (Z n,+ modn, modn ) je obseg, saj smo prvi dve točki definicije preverili že v Zgledu 33, tretja točka, tj. distributivnost, je prav tako izpolnjena. Dva najpomembnejša obsega, to sta obseg realnih in kompleksnih števil, bomo natančneje spoznali v naslednjih dveh razdelkih. Matevž Črepnjak 30 Petra Žigert Pleteršek

31 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE.4 Realna števila Nekatere številske množice so nam že dobro znane in jih bomo samo na kratko omenili, o določenih pa bomo povedali nekaj več. Naštejmo jih: (i) V množici naravnih števil N so števila {,,3,...}. Če naravnim številom dodamo število 0, dobimo množico N {0} = N 0. Seštevanje in množenje naravnih števil sta binarni operaciji. (ii) Množico celih števil Z sestavljajo naravna števila, število 0 in nasprotne vrednosti naravnih števil,, 3,... Kot že vemo, je (Z,+) grupa. (iii) Racionalna števila so števila, ki jih lahko zapišemo v obliki ulomka a, kjer b sta a in b iz Z, ter b 0:, 4 8, 35 99,... Ulomka a in c staenaka, kojead = bc. Množicoracionalnihšteviloznačimo b d Q. (Q,+, ) je obseg. (iv) V množici racionalnih števil nima vsaka omejena množica natančne spodnje in natančne zgornje meje (o omejenosti in natančnih mejah bomo govorili v razdelku o realnih številih). Če dodamo vsa manjkajoča števila, dobimo množico realnih števil R. Iracionalna števila so realna števila, ki se ne dajo zapisati v obliki ulomka: π,, 3,... Realna števila so tako pomembna, da jim bomo namenili cel naslednji razdelek. Med naštetimi množicami velja zveza: N Z Q R. Matematična indukcija Matematična indukcija je način dokazovanja, ko želimo neko lastnost P dokazati za vsa naravna števila n, in sicer to naredimo v dveh korakih: - dokažemo, da P velja za začetni n, ki je običajno n =, - predpostavimo, da lastnost P velja za,,...,n, in od tod izpeljemo, da lastnost P velja tudi za n+. Matevž Črepnjak 3 Petra Žigert Pleteršek

32 .4. REALNA ŠTEVILA Zgled 4.. Dokažimo, da za vsako naravno število n velja n = n(n+). Pokazati moramo n = n(n+) n+(n+) = (n+)(n+). Za n = dobimo Pokažimo indukcijski korak: = (+). (++...+n) +(n+) = n(n+) }{{} n(n+) +(n+) = (n+)(n+). Pokažimo, da za vsako naravno število n velja n < n. Za n = očitno velja <. Nadalje moramo pokazati n < n n+ < n+. n+ n+n }{{} < n + n = n = n+. ind.predp.. 3. Poišči in dokaži formulo za število diagonal v konveksnem večkotniku. Z nekaj premisleka ugotovimo, da je število diagonal D n v konveksnem n-kotniku D n = n(n 3). Z indukcijo dokažimo formulo. Bazo indukcije dobimo za n = 3. V tem primeru ni diagonal in tudi D 3 = 3(3 3) = 0. Za indukcijski korak premislimo, da je vsaka diagonala v n-kotniku tudi diagonala v (n + )-kotniku. Nadalje dobimo novih n diagonal iz na novo dodanega oglišča. Poleg tega ena stranica n-kotnika postane diagonala v n+ kotniku. Zato velja D n+ = D }{{} n +(n )+ = n(n 3) n(n 3) +n = (n+)(n ). Obseg realnih števil Matevž Črepnjak 3 Petra Žigert Pleteršek

33 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Definicija.6. Na množici R definiramo dve binarni operaciji, ki delujeta iz R R R: (i) seštevanje (a,b) a+b, (ii) množenje (a,b) a b. Izrek.7. Množica (R,+, ) je obseg. Dokaz. (i) (R,+) je Abelova grupa z enoto 0, nasprotni element od a je število a. (ii) (R {0}, ) je Abelova grupa z enoto, kjer je nasprotni element od a enak in ga imenujemo obratni element. a (iii) Prav tako velja distributivnost množenja glede na seštevanje realnih števil: a (b+c) = a b+a c. Odštevanje in deljenje nista novi računski operaciji, temveč velja: a b := a+( b)... odštevanje, a : b := a b... deljenje. Znaka za množenje običajno ne pišemo, namesto a : b pa pišemo a b. Realna števila lahko identificiramo s točkami na premici, ki ji rečemo realna os. Napremiciizberemotočko, kijirečemoizhodiščeinjeslikaštevila0, intočko, ki je slika števila. Potem vsakemu realnemu številu ustreza natanko določena točka na premici in obratno, vsaki točki lahko priredimo natanko določeno realno število. Zato običajno identificiramo izraza realno število in točka na realni osi Slika.5: Realna os. Množica realnih števil desno od števila 0 je množica pozitivnih števil, levo pa množica negativnih števil. Med poljubnima dvema številoma na realni osi je neskončno mnogo tako racionalnih kot tudi iracionalnih števil. Zato pravimo, da sta obe množici gosti v R. Matevž Črepnjak 33 Petra Žigert Pleteršek

34 .4. REALNA ŠTEVILA Če je a b nenegativno število, rečemo, da je število a večje od števila b ali število b je manjše od števila a, kar zapišemo a b ali b a. Če je a b pozitivno število, rečemo, da je število a strogo večje od števila b ali število b je strogo manjše od števila a, kar zapišemo a > b ali b < a. Za poljubna realna števila a, b in c veljajo naslednje trditve. (i) Velja natanko ena od treh možnosti: a < b ali a = b ali a > b, (ii) a < b b < c a < c, (enako velja za ), (iii) a b b a a = b. Zaradi zgoraj naštetih lastnosti lahko realna števila med seboj primerjamo in uredimo po velikosti. Natančneje to pomeni, da je množica realnih števil linearno urejena množica. Naštejmo nekaj pomembnejših podmnožic množice R: (i) odprti interval: (ii) zaprti interval: (iii) polodprti interval: (a,b) = {x R a < x < b} [a,b] = {x R a x b} (a,b] = {x R a < x b} [a,b) = {x R a x < b} (iv) neskončni intervali: [a, ) = {x R a x} (,b] = {x R x b} (a, ) = {x R a < x} (,b) = {x R x < b} (, ) = R Omejenost množic Pomemben pojem v zvezi z realnimi podmnožicami je njihova omejenost o kateri lahko govorimo, ker je množica realnih števil linearno urejena množica. Matevž Črepnjak 34 Petra Žigert Pleteršek

35 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Definicija.8. Naj bo A poljubna podmnožica v R. Množica A je navzgor omejena, če obstaja tako realno število M, da je x M, x A. Število M je zgornja meja množice A. Množica A je navzdol omejena, če obstaja tako realno število m, da je m x, x A. Število m je spodnja meja množice A. Množica je omejena, ko je navzdol in navzgor omejena. Množica lahko ima več spodnjih in/ali zgornjih mej. Zgled 4. Naj bo A = {,,,,...}. Preučimo omejenost množice A. 3 4 Potem je zgornja meja M vsako število večje od M, spodnja meja m pa vsako število manjše od 0 Zanimata nas natančni meji. m 0. Definicija.9. Najmanjšo zgornjo mejo M (navzgor) omejene množice A je natančna zgornja meja in jo imenujemo supremum množice A: To pomeni, da za M velja: M = supa. (i) M je zgornja meja množice A (x M, x A), (ii) če je M poljubna zgornja meja množice A, tedaj je M M. Definicija.0. Največjo spodnjo mejo m (navzdol) omejene množice A je natančna spodnja meja in jo imenujemo infimum množice A: To pomeni, da za m velja: m = infa. (i) m je spodnja meja množice A (m x, x A), (ii) če je m poljubna zgornja meja množice A, tedaj je m m. Matevž Črepnjak 35 Petra Žigert Pleteršek

36 .4. REALNA ŠTEVILA Opomba: O eksistenci supremuma in infimuma govori Dedekindov aksiom. Leta pravi, da ima vsaka neprazna navzdol omejena podmnožica realnih števil natančno spodnjo mejo (ekvivalentno lahko trdimo, da ima vsaka neprazna navzgor omejena podmnožica realnih števil natančno zgornjo mejo). Ta aksiom razloči med realnimi in racionalnimi števili, kar je prikazano v Zgledu 43. Zgled 43. Dana je množica A = {x x > x > 0}. Ali obstaja infimum množice A? V množici racionalnih števil nima natančne spodnje meje, v množici realnih števil pa je natančna spodnja meja (iracionalno) število. Zgled 44. Dana je množica A = {,,,,...}. Poiščimo njen supremum in 3 4 infimum. Supremum je M = in infimum je m = 0. Definicija.. Če supremum M množice A obenem pripada množici A, ga imenujemo maksimum množice A M = maxa. Če infimum m množice A obenem pripada množici A, ga imenujemo minimum množice A m = mina. Zgled 45. Ali ima množica A = {,,,,...} maksimum in minimum? 3 4 SupremumM = jetudimaksimum, ker A, infimumm = 0paniminimum, ker 0 / A. Absolutna vrednost in napake V nadaljevanju si poglejmo absolutno vrednost realnega števila in uporabo pri računanju z napakami. Definicija.. Absolutna vrednost realnega števila x, x, je definirana kot x ; x 0, x = x ; x < 0. Zgled 46.. Poiščimo elemente množice A = {x R x < 3}. A = {x R < x < 5} = (,5). Matevž Črepnjak 36 Petra Žigert Pleteršek

37 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE. Zapišimo predpis funkcije f brez znakov absolutne vrednosti, če je f(x) = 4x. 4x ; x, f(x) = 4x+ ; x <. 3. Zapišimo predpis funkcije g brez znakov absolutne vrednosti, če je g(x) = x x. x x ; x (,0] [, ), g(x) = x +x ; 0 < x <. Naštejmo nekaj lastnosti absolutne vrednosti: (i) ab = a b, (ii) a+b a + b (trikotniška neenakost), (iii) a b a b, (vi) razdalja med točkama a in b je nenegativno število a b = b a. V zvezi z uporabo absolutne vrednosti si poglejmo obravnavo napak, ki nastanejo pri merjenjih. Naj bo a R prava vrednost. Zaradi napake instrumenta a nadomestimo z izmerjeno vrednostjo ã R, ki je dejansko običajno iz množice Q. Pri tem naredimo napako : oziroma absolutno napako : = a ã = a ã. Želimo, da je manjša od nekega majhnega pozitivnega števila δ: < δ in zato a ã < δ δ < a ã < δ ã δ < a < ã+δ. Pravimo, da smo a aproksimirali z ã z natančnostjo δ, in pišemo a = ã±δ. Matevž Črepnjak 37 Petra Žigert Pleteršek

38 .4. REALNA ŠTEVILA {}}{ ã δ ã a ã+δ Slika.6: Absolutna napaka. Trditev.3. Naj bosta a in b merjeni količini s katerima katerih računamo c, in naj bodo δ a, δ b, δ c ustrezne napake (a = ã±δ a, b = b±δ b, c = c±δ c ). Tedaj velja: (i) c = a+b δ c = δ a +δ b, (ii) c = a b δ c = δ a +δ b, (iii) c = ab δ c = ã δ b + b δ a +δ a δ b, (iv) c = a b δ c = ã δ b + b δ a b δ b b. Dokaz. (i) Izpeljava točke (i) je analogna izpeljavi za (ii), zato bomo izpeljali samo slednjo. (ii) c = c c = (a b) (ã b) = (a ã)+( b b) a ã + b b = a + b δ a +δ b (iii) c = c c = ab ã b = ab ã b+ãb ãb = b(a ã)+ã(b b) b(a ã) + ã(b b) < b δ a + ã δ b. Ocenimo napako za b : b = b b+ b b b + b < δ b + b. Torej je c < b δ a + ã δ b < (δ b + b )δ a + ã δ b = ã δ b + b δ a +δ a δ b. Matevž Črepnjak 38 Petra Žigert Pleteršek

39 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE (vi) c = c c = a b ã b = ab ã( b) = ab ã( b) +ãb ãb = b (a ã)+ã(b ( b) ) a ã b + ã = a ã b Premislimo, da velja ocena < δ a b + ã δ b b b = δ a b +δ b ã b b ( b b) + ã b b b b b b δ b,. iz katere sledi Tako je b b δ b. c < δ a b +δ b ã b b δ a b +δ b ã b δ b b. Zgled 47. Poišči c = x+y z, če je x =,45±0,0 y =,5±0,07 z =,9±0,4. Računaj na 4 decimalna mesta natančno. Izračunajmo najprej c = x+y z =,45+,5,9 = 0,5650. Matevž Črepnjak 39 Petra Žigert Pleteršek

40 .4. REALNA ŠTEVILA Po korakih izračunamo napako: δ x+y = 0,0+0,07 = 0,09 δ z =,9 0,4+0,4 = 0,358 δx+y z = 0,7. Tako je c = 0,5650±0,7. Potenciranje in korenjenje Ker potenciranje in korenjenje realnih števil včasih povzroča težave, ponovimo osnovne pojme v zvezi s tema računskima operacijama. Produkt realnega števila a s samim seboj (n-krat) zapišemo s potenco a a a }{{} = a n, n N. n Število a imenujemo osnova, n eksponent, a n pa je potenca. Za računanje s potencami veljajo naslednja pravila: () a n b n = (a b) n, () an b n = ( a b )n, b 0, (3) a n a m = a n+m, (4) an a m = a n m, a 0,n > m, (5) (a n ) m = a n m. Dokažemo jih z matematično indukcijo (razen (4), za n m). Pokažimo na primeru (): a n ( a ) n, b = b 0, n b n = : n n+ : a ( a ) b = b ) n+ ( a = b) ( a b ( a b ( a ( a ( a = b) b) b) } {{ } n ) n ( a = b) an a b n b = an a b n b = an+ b n+ Matevž Črepnjak 40 Petra Žigert Pleteršek

41 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Če postavimo velja (4) za poljubna n in m. a 0 = in a n = a n Če rečemo, da je potenca vsak izraz, ki zadošča zvezam od () do (5), potemtakem je lahko v potenci eksponent katerokoli celo število. Dejansko veljajo vsa pravila tudi v primeru, ko je eksponent realno število, a tega ne bomo dokazovali. V potenci naj bosta torej osnova poljubno pozitivno, eksponent pa poljubno realno število. Definicija.4. Naj bo a 0. Koren je tisto število b, za katerega velja n a n a = b b n = a. Število a se imenuje radikand in n je korenski eksponent. Uporabljamo naslednji zapis: Tedaj je n a = a n. n am = (a m ) n = a m n = ( n a ) m. Pravila za korenjenje izpeljemo iz pravil za računanje s potencami in so naslednja: ( ) n a n b = n a b ( ) n a n b = n a b Pokažemo podobno kot ( ). (3 ) n a m a = n m a n+m n a n b = a n b n = (a b) n = n a b n a m a = ( n a) m m ( m a) n n = (a n) m m (a m) n n = a m n m a n n m = a n+m n m = n m a n+m (4 ) (5 ) n a m = n m a a m n Pokažemo podobno kot (3 ). m n a = n m a m n a = ( n a) m = (a n ) m = a n m = a n m = n m a Matevž Črepnjak 4 Petra Žigert Pleteršek

42 .5. KOMPLEKSNA ŠTEVILA.5 Kompleksna števila Obseg kompleksnih števil Ker nekatere enačbe nimajo rešitve v množici realnih števil, kot na primer x +4 = 0, se pojavi potreba po vpeljavi nove številske množice. Definicija.5. Na množici R R definiramo dve binarni operaciji, ki delujeta iz (R R) (R R) R R: (i) seštevanje ((a,b),(c,d)) (a,b)+(c,d) = (a+c,b+d), (ii) množenje ((a,b),(c,d)) (a,b) (c,d) = (ac bd,ad+bc). Izrek.6. Množica (R R,+, ) je obseg. Dokaz. (i) (R R,+) je Abelova grupa z enoto (0,0), nasprotni element od (a,b) je ( a, b), kar ni težko preveriti. (ii) (R R {(0,0)}, ) je Abelova grupa. Pokažimo, da je enota za množenje (,0): (a,b) (x,y) = (a,b) (ax by,ay +by) = (a,b). Rešitev dobljenega sistema enačb je x = in y = 0. Poiščimo še obratni element: (a,b) (x,y) = (,0) Rešitev tega sistema je x = (iii) Preverimo distributivnost: Leva stran enakosti: (ax by,ay +by) = (,0). a a +b in y = b a +b. (a,b) ((c,d)+(e,f)) = (a,b) (c,d)+(a,b) (e,f). (a,b) (c+e,d+f) = (a(c+e) b(d+f),a(d+f)+b(c+e)) = (ac+ae bd bf,ad+af +bc+be). Matevž Črepnjak 4 Petra Žigert Pleteršek

43 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Desna stran enakosti: (a,b) (c,d)+(a,b) (e,f) = (ac bd,ad+bc)+(ae bf,af +be) = (ac bd+ae bf,a d+bc+af +be). Množica R R je številski obseg, ki ga imenujemo obseg kompleksnih števil, in ga označujemo s C: R R = C. Odštevanje in deljenje v množici kompleksnih števil nista novi računski operaciji, temveč velja podobno kot v R: (a,b) (c,d) := (a,b)+( c, d)... odštevanje, (a,b) (c,d) = (a,b) ( c d c +d, c +d)... deljenje. Kompleksno število z = (a,b) C ima realni del a in imaginarni del b, kar zapišemo Re(z) = a, Im(z) = b. Poglejmo seštevanje in množenje kompleksnih števil z imaginarnim delom 0: (a,0)+(b,0) = (a+b,0+0) = (a+b,0), (a,0) (b,0) = (ab 0 0,a0+b0) = (ab,0). Opazimo, da sta v obeh primerih rezultata kompleksni števili z imaginarnim delom enakim 0, realna dela pa se obnašata kot realni števili, zato lahko privzamemo: (a,0) := a, oziroma vsa realna števila so tudi kompleksna števila. Naj bo i := (0,) kompleksno število, ki ga imenujemo imaginarna enota. Tedaj je i = (0,) (0,) = (,0) =. Izračunajmo še bi = (b,0) (0,) = (0,b). Matevž Črepnjak 43 Petra Žigert Pleteršek

44 .5. KOMPLEKSNA ŠTEVILA Zato lahko (a,b) zapišemo kot (a,b) = (a,0)+(0,b) = a+bi. Namesto urejenega para (a, b) je bolj običajen zapis kompleksnega števila kot vsota realnega dela in produkta imaginarnega dela z imaginarno enoto: ki ga bomo uporabljali v nadaljevanju. (a,b) = a+ib, Kompleksno število z = a + ib = (a, b) lahko predstavimo v kompleksni ravnini, kjer realni del nanašamo na horizontalno os (absciso), imaginarni pa na vertikalno os (ordinato), kot to vidimo na Sliki.7. b z = a+i b z = r ϕ a b z = a i b Slika.7: Kompleksna ravnina. Konjugirano število števila z je kompleksno število z = a ib. Matevž Črepnjak 44 Petra Žigert Pleteršek

45 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Izračunajmo njun produkt: zz = a +b. Absolutna vrednost števila z = a + ib, z, je nenegativno realno število z = a +b = zz = a +b. Izračunajmo še kar pomeni, da je z +z = a in z z = ib, Re(z) = z +z in Im(z) = z z i. Konjugirano kompleksno število nam pomaga pri deljenju kompleksnih števil. V ta namen najprej poglejmo, kako hitro izračunamo obratno vrednost kompleksnega števila z: z = z = z zz = z z = Kvocient dveh kompleksnih števil w in z je tako: w z = w z = wz z. z a +b. Zgled 48. Poiščimo kvocient kompleksnih števil w = 3i in z = +4i. Polarni zapis w z = 3i +4i = ( 3i)( 4i) (+4i)( 4i) = 0 i (4i) = i. Poglejmo si še polarni zapis kompleksnega števila. V tem primeru kompleksno število z = a+ib opišemo s kotom ϕ in polmerom r. Kot ϕ je kot med pozitivnim delom abscise in poltrakom, na katerem leži točka (a, b), polmer r je oddaljenost točke (a, b) od koordinatnega izhodišča. Kot ϕ imenujemo argument števila z in pišemo ϕ = Arg(z). Vsi koti ϕ+kπ,k Z {0}, so prav tako argumenti števila z in pišemo ϕ+kπ = arg(z), k Z {0}. Opazimo, da velja r = z in tanϕ = b a. Matevž Črepnjak 45 Petra Žigert Pleteršek

46 .5. KOMPLEKSNA ŠTEVILA Polmer in argument natanko določata kompleksno število: z = a+ib = rcosϕ+irsinϕ = r(cosϕ+isinϕ). Polarni zapis za konjugirano število od z pa je oblike z = a ib = rcosϕ irsinϕ = r(cosϕ isinϕ). V razdelku o realnih funkcijah bomo spoznali pojem sode in lihe funkcije. Videli bomo, da velja cos( ϕ) = cos(ϕ) in sin( ϕ) = sin(ϕ). Tako je z = r(cosϕ isinϕ) = r(cos( ϕ)+isin( ϕ)). Zato velja, če je Arg(z) = ϕ, tedaj je Arg(z) = ϕ. Računanje v množici kompleksnih številih s pomočjo polarnega zapisa je ugodno za množenje in deljenje kompleksnih števil. (i) Množenje Trditev.7. Naj bo z = r (cosϕ +isinϕ ) in z = r (cosϕ +isinϕ ). Tedaj je z z = r r (cos(ϕ +ϕ )+isin(ϕ +ϕ )). Dokaz. z z = r (cosϕ +isinϕ )r (cosϕ +isinϕ ) = r r (cosϕ cosϕ sinϕ sinϕ +i(sinϕ cosϕ +cosϕ sinϕ ) = r r (cos(ϕ +ϕ )+i(sin(ϕ +ϕ )) Opomba. Pri dokazu smo uporabili adicijska izreka, ki jih lahko najdemo v [], več o njih pa bomo izvedeli v razdelku o trigonometričnih funkcijah. Trditev lahko posplošimo na produkt več kompleksnih števil. Izrek.8. (Moivreova formula) Naj bo z k = r k (cosϕ k +isinϕ k ), k =,,...,n. Tedaj je z z...z n = r r...r n (cos(ϕ +ϕ +...+ϕ n )+isin(ϕ +ϕ +...+ϕ n )). Matevž Črepnjak 46 Petra Žigert Pleteršek

47 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Dokaz. Uporabimo indukcijo po n. Za n = smo pokazali v Trditvi.7, indukcijski korak je sledeč: (z z n )z n = = r r n (cos(ϕ +...+ϕ n ) +isin(ϕ }{{} +...+ϕ n ))r }{{} n (cosϕ n +isinϕ n ) α α = r r r n (cosα+isinα)(cosϕ n +isinϕ n ) = r r r n (cosαcosϕ n sinαsinϕ n +i(sinαcosϕ n +cosαsinϕ n )) = r r r n (cos(α+ϕ n )+isin(α+ϕ n )) = r r r n (cos(ϕ +ϕ +...+ϕ n )+isin(ϕ +ϕ +...+ϕ n )). (ii) Potenciranje Potenciranje sledi neposredno iz Moivreove formule, v kateri upoštevamo, da so vsi faktorji med seboj enaki. Posledica.9. Naj bo z = r(cosϕ+isinϕ). Tedaj je z n = r n (cos(nϕ)+isin(nϕ)), n N. Zgled 49. Naj bo z = +i. Izračunajmo z 50. Izračunati moramo polmer r in argument ϕ: (iii) Deljenje r =, tanϕ = ϕ = π (I. kvadrant). 4 z 50 = ( ) 50 (cos(50 π 4 )+isin(50π 4 )) = 5 (cos( π +π)+isin(π +π)) = 5 (0+i) = i 5. Trditev.30. Obratna vrednost kompleksnega števila z = r(cosϕ+isinϕ) je enaka z = r (cosϕ isinϕ). Matevž Črepnjak 47 Petra Žigert Pleteršek

48 .5. KOMPLEKSNA ŠTEVILA Dokaz. Naj bo z = r(cosϕ+isinϕ). Tedaj je obratna vrednost kompleksnega števila z: z = z = z z = cosϕ isinϕ. r Trditev.3. Naj bosta z = r (cosϕ + isinϕ ) in z = r (cosϕ + isinϕ ) kompleksni števili. Tedaj je njun kvocient enak z z = r r (cos(ϕ ϕ )+i(sin(ϕ ϕ )). Dokaz. z z = z z = r (cosϕ +isinϕ ) r (cosϕ isinϕ ) = r r (cosϕ cosϕ +sinϕ sinϕ +i(sinϕ cosϕ cosϕ sinϕ )) = r r (cos(ϕ ϕ )+i(sin(ϕ ϕ )). (iv) Korenjenje Zanima nas n z, n N, z C. Spomnimo se, da je to ekvivalentno reševanju enačbe u n = z. Naj bo podano kompleksno število z v polarnem zapisu: Nadalje, naj bo in izračunajmo u n = z = r 0 (cosϕ 0 +isinϕ 0 ), r R + 0, ϕ 0 [0,π). u = n r 0 (cos ( ( ϕ0 n + kπ ) ( ϕ0 +isin n n + kπ )) n (cos( n ϕ0 r0 n + kπ ) ( ϕ0 +isin n n + kπ ))) n n = r 0 (cos(ϕ 0 +kπ)+isin(ϕ 0 +kπ)) = r 0 (cosϕ 0 +isinϕ 0 ) = z. Matevž Črepnjak 48 Petra Žigert Pleteršek

49 POGLAVJE. UVODNO POGLAVJE Rešitve enačbe n z = u, kjer je z = r 0 (cosϕ 0 +isinϕ 0 ), so torej oblike ( u k = n ϕ0 r 0 (cos n + kπ ) ( ϕ0 +isin n n + kπ )), k Z. n V bistvu je dovolj, da k preteče vrednosti od 0 do n (ali do n), kar sledi iz lastnosti funkcij sinus in kosinus, ki ju bomo obravnavali v naslednjem poglavju. Zgled 50. Poiščimo rešitve enačbe u 3 =. Število zapišemo v polarnem zapisu = (cos(kπ)+isin(kπ)) in ga ustrezno korenimo u 3 = u = 3 = 3 (cos(kπ)+isin(kπ) Rešitve so = 3 ((cos( kπ 3 )+isin(kπ )), k = 0,,. 3 u =, u = 3 i, u 3 = 3 + i. Opomba. Opazimo, da so rešitve enačbe z n = a oglišča pravilnega n-kotnika. Matevž Črepnjak 49 Petra Žigert Pleteršek

50 .6. NALOGE Z REŠITVAMI.6 Naloge z rešitvami.6. Logika in množice. Koliko elementov imajo naslednje množice: (a), (b) {a,e,j,k}, (c) {a,e,j,k, }, (d) {{,},{a,b},{,a}}, (e) {,4,7,...,5998}. Rešitev. (a) 0, (b) 4, (c) 5, (d) 3, (e) Za naslednje izjave preveri resničnost: (a) x {{x}, }, (b) {x} {{x},{{x}}}, (c) x {{x},{{x}}}, (d) = { }, (e) {x} {{x},x}, (f) {{x}, } {{x}}. Rešitev. (a) Izjava ni resnična, saj x ne nastopa kot element množice. (b) Izjava je resnična, saj {x} nastopa kot element množice. (c) Izjava ni resnična, saj v množici nastopata elementa {x} in {{x}}, ki pa nista enaka elementu x. (d) Izjava ni resnična, saj nima elementov, množica { } pa ima element. (e) Izjava je resnična, saj je edini element leve množice x, ta pa je vsebovan tudi v desni množici. (f) Izjava je resnična, saj je edini element desne množice {x}, ta pa je vsebovan tudi v levi množici. Matevž Črepnjak 50 Petra Žigert Pleteršek

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj Analiza I (študijsko gradivo) Matija Cencelj 2. maj 2007 2 Kazalo 1 Uvod 5 1.1 Izjave............................... 5 1.2 Množice.............................. 7 1.3 Relacije..............................

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

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

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

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

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko MATEMATIKA Univerzitetni učbenik AJDA FOŠNER IN MAJA FOŠNER Junij, 2008 Kazalo 1 Množice 5 11 Matematična logika 5 12 Množice 10 2 Preslikave 18 21 Realne funkcije

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

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

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

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

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

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

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

*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

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

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

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

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

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 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

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

MATEMATIKA ZA BIOLOGE

MATEMATIKA ZA BIOLOGE MATEMATIKA ZA BIOLOGE Zapiski predavanj Milan Hladnik Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana 2006 KAZALO I. DISKRETNA MATEMATIKA 3 1. Množice, relacije, funkcije 3 2. Kombinatorika in verjetnost 9

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

Matematika 1. Jaka Cimprič

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Kateri logični shemi imajo matematični izreki? Matematični izreki imajo logično zgradbo implikacije(a=>b) ali zgradbo ekvivalence(a b)

Kateri logični shemi imajo matematični izreki? Matematični izreki imajo logično zgradbo implikacije(a=>b) ali zgradbo ekvivalence(a b) Matematika za inženirje 1 Vprašanja iz uvodnega poglavja Zapišite,kdaj je pravilna katera od logičnih operacij: disjunkcija, konjunkcija, implikacija in ekvivalenca. -Disjunkcija je pravilna (vsaj ena

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Predikatni račun 1 - vsebina

Predikatni račun 1 - vsebina Predikatni račun 1 - vsebina 1. Domena in predikati; 2. Kvantifikatorji; 3. Sintaksa predikatnega računa; 4. Zaprte izjavne formule; 5. Interpretacija oz. semantika predikatnega računa; 6. Tavtologije

Διαβάστε περισσότερα

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. Dana je množica predpostavk p q r s, r t, s q, s p r, s t in zaključek t r. Odloči, ali je sklep pravilen ali napačen. pravilen, zapiši

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil.

Sklepanje je torej tudi interpretacija stavka predstavljena kot sekvenca instanc pravil. Poglavje 2 SKLEPANJE Teorija je definirana z množico pravil. Pravila lahko definirajo preverjanje tipov stavka danega jezika, definirajo interpretacijo jezika,... Sklepanje predstavimo s sekvenco aplikacij

Διαβάστε περισσότερα

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe

(Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe (Ne)rešljiva Rubikova kocka in grupe Maša Lah, Sabina Boršić, Klara Drofenik Mentor: Rok Gregorič Matematično raziskovalno srečanje 24. avgust 2016 Povzetek Cilj našega projekta je bil ugotoviti kriterij

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

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR

Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR Osnove kompleksne analize MARKO SLAPAR Univerza v Ljubljani Pedagoška fakulteta Marko Slapar Osnove kompleksne analize Ljubljana, Avgust 22 Naslov: Osnove kompleksne analize Avtor: Marko Slapar Recenzenta:

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Funkcije dveh in več spremenljivk

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Logika in množice c

Logika in množice c Logika in množice c226358 Andrej Bauer Davorin Lešnik 2018-02-01 2 Predgovor 4 Kazalo 1 Matematično izražanje 9 1.1 Pisave in simboli..................................... 9 1.2 Izrazi............................................

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper Geometrija Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Koper, 2007 PREDGOVOR Pričujoče študijsko gradivo je povzeto po naslednjih knigah Richard S. Millman, George

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA KATJA SKUBIC VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 204 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO KATJA SKUBIC Mentor:

Διαβάστε περισσότερα