1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem"

Transcript

1 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 začetno in končno točko: v Pri tem vektor ni togo umeščen v ravnini, pač pa sta dve usmerjen daljici predstavljata isti vektor, če obstaja tak vzporeden premik ravnine, pri katerem gre začetna točka prve daljice v začetno točko druge in končna točka prve v končno točko drugega daljice: v v Seštevanje vektorjev: Naj bosta u in v dva vektorja v ravnini. Potem lahko z vzporednim premikom ravnine dosežemo, da začetna točka vektorja v in končna točka vektorja u sovpadata. Če je ta pogoj izpolnjen, potem vektor, katerega začetna točka je enaka začetni točki u in končna točka enaka končni točki v, imenujemo vsota vektorjev u in v: 9

2 POGLAVJE I. VEKTORJI v u + v u v Naj bo v ravnini dan koordinatni sistem: y x Potem lahko vsak vektor postavimo tako, da je njegova začetna točka v izhodišču koordinatnega sistema. Tedaj je vektor enolično določen s svojo končno točko. [ ] x Zato bomo vektorje v ravnini algebraično predstavili s parom koordinat, ki predstavljajo njegovo končno točko, ko je začetna točka v izhodišču. Npr.: y y!!!! x Algebraično je potem vsota dveh vektorjev u = [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] x x 3 5 u + v = +. Npr.: + = y y [ x y ] in v = [ x y ] enaka

3 . SEŠTEVANJE VEKTORJEV IN MNOŽENJE S SKALARJEM y! 5!! 3 x Vektor u lahko prištejemo tudi samemu sebi. Potem je u + u = u, u + u + u = 3u, itd. Seveda si lahko zamislimo tudi vektor u, to je vektor, ki ima isto začetno točko kot u, končna pa je razpolovišče med začetno in končno točko u. u pa je vektor, ki ga dobimo iz u tako, da obrnemo smer ; to je zamenjamo začetno in končno točko u: u u {}}{ u u }{{} V splošnem sedaj lahko za poljubno realno število definiramo vektor αu. Začetna točka αu naj bo enaka začetni točki u. Njegova končna točka pa leži na premici, ki jo določata začetna in končna točka u. α < αu u αu α > }{{} Opozorimo še na izrojeni primer, ko začetna in končna točka vektorja u sovpadata. Tedaj rečemo, da je u vektor nič, zapišemo [ u ] =. Potem je α = za vse α R. Vektor je predstavljen s parom. Naj bosta u in v taka vektorja, da njuni začetni točki sovpadata z in sta njuni končni točki na neki premici skozi začetno točko.

4 POGLAVJE I. VEKTORJI v u v u {}}{ Potem rečemo, da u in v kažeta v isto smer (oziroma imata isto smer), če sta njuni končni točki na istem poltraku z začetno točko in rečemo, da u in v kažeta v nasprotno smer, če sta njuni končni točki na različnih poltrakih z začetno točko. Podobno kot v ravnini definiramo vektorje tudi v tri in več razsežnem prostoru. Spet v prostor vpeljemo koordinatni sistem in vektor, ki ima začetno točko v izhodišču predstavimo z njegovo končno točko, ki je podana z n-terico x x števil.. Množico vseh vektorjev v n-razsežnem prostoru označimo z Rn. x n V prvem poglavju bomo največkrat srečali R in R 3. Na vektorjih definiramo dve operaciji. Seštevanje vektorjev: x y x + y x y x + y - algebraično:. x n +. y n =. x n + y n - geometrično pa seštevanje predstavimo enako kot v ravnini. Množenje vektorja s skalarjem: Števila iz R imenujemo skalarji, kadar z njimi množimo vektorje: x αx x - algebraično: α. = αx.. x n αx n - geometrično pa je pomen množenja vektorja spet enak kot v ravnini. Vektor je predstavljen z n-terico..

5 . SEŠTEVANJE VEKTORJEV IN MNOŽENJE S SKALARJEM 3 Preden si ogledamo algebraične lastnosti obeh operacij, ki smo ju doslej spoznali na vektorjih, na kratko ponovimo lastnosti, ki veljajo za seštevanje in množenje realnih števil: - asociativnost seštevanja: (a+b)+c = a+(b+c) za poljubne a, b, c R, - enota za seštevanje: a + = a = + a za vse a R, - inverz za seštevanje: a + ( a) = = ( a) + a za vsak a R, - komutativnost seštevanja: a + b = b + a za poljubna a, b R, - asociativnost množenja: (ab)c = a(bc) za poljubne a, b, c R, - enota za množenje: a = a = a za vse a R, - inverz za množenje: a a = = a množenje, a za vse a, nima inverza za - komutativnost množenja: ab = ba za poljubna a, b R, - distributivnost seštevanja in množenja: (a + b)c = ac + bc a(b + c) = ab + acza poljubne a, b, c R. Iz lastnosti seštevanja in množenja realnih števil izpeljemo naslednje lastnosti operacij na vektorjih: - asociativnost seštevanja: (u + v) + w = u + (v + w) za poljubne u, v, w R n, - enota za seštevanje: u + = + u = u za vsak u R n, - inverz za seštevanje: u + ( u) = = ( u) + u za vsak u R n, - komutativnost seštevanja: u + v = v + u za poljubna u, v R n, - distributivnost seštevanja vektorjev in množenja s skalarjem: α(u + v) = αu + αv za vsak α R in poljubna u, v R n, - distributivnost seštevanja skalarjev in množenja vektorja s skalarjem : (α + β)u = αu + βu za poljubna α, β R in poljuben u R n, - množenje s skalarjem : u = u za vse u R n,

6 4 POGLAVJE I. VEKTORJI - množenje s skalarjem : u = za vse u R n, - dodatno velja še: α(βu) = (αβ)u za poljubna α, β R in poljuben u R n. Vseh lastnosti ne bomo podrobno dokazovali. Za zgled poglejmo, kako dokažemo distributivnost vsote vektorjev za množenje s skalarjem v R 3. x y Naj bosta u = x in v = y vektorja ter α R skalar. Potem je x 3 y 3 x + y α(x + y ) αx + αy α(u + v) = α x + y = α(x + y ) = αx + αy = x 3 + y 3 α(x 3 + y 3 ) αx 3 + αy 3 αx αy x y = αx + αy = α x + α y = αu + αv. αx 3 αy 3 x 3 y 3 Ostale lastnosti naj poskusi bralec izpeljati za vajo. Skalarni produkt vektorjev x x Definicija. Naj bosta u =. in v = y. vektorja v Rn. Skalarni x n produkt u in v je število x y +x y + +x n y n. Oznaka za skalarni produkt je u,v. [ ] [ ] Zgled. Za vektorja u =, v = izračunajmo: u,v = =, u,u = 4 + = 5 in v,v = + =. Naredimo še en zgled v R 4 :, 4 Algebraične lastnosti skalarnega produkta. y y n = = 9..) aditivnost: u + v,w = u,w + v,w za poljubne u, v, w R n,

7 . SKALARNI PRODUKT VEKTORJEV 5.) homogenost: αu,v = α u,v za vse α R in u, v R n, 3.) simetričnost: u,v = v,u za vse u, v R n. Predno bomo dokazali zgoraj naštete lastnosti, vpeljimo še novo oznako. Vsoto n števil a + a + + a n zapišemo krajše s simbolom n i= a i. je velika tiskana grška črka sigma. Tako je npr.: n i = n = i= n(n + ) n f(i) = f() + f() + + f(n), i= m a ij = a j + a j + + a mj. i= x y x Dokaz Naj bodo u =., v = y.,w = z. vektorji v Rn in α R. x n y n z n Potem velja: n n.) u + v,w = (x i + y i )z i = (x i z i + y i z i ) = = n x i z i + i=.) αu,v = 3.) u,v = i= i= n y i z i = u,w + v,w. i= n (αx i )y i = i= n x i y i = i= n α(x i y i ) = α i= n y i x i = v,u. i= z, n x i y i = α u,v. Posledica.3 Za poljubne vektorje u, v, w R n in poljuben skalar α R velja tudi 4.) u,v + w = u,v + u,w, 5.) u,αv = α u,v. Dokaz Ti dve lastnosti sledita iz prvih treh. Zaporedoma uporabimo lastnosti 3.),.) in ponovno 3.) ter dobimo i=

8 6 POGLAVJE I. VEKTORJI 4.) u,v + w = v + w,u = v,u + w,u = u,v + u,w. Če zaporedoma uporabimo lastnosti 3.),.) in ponovno 3.), pokažemo še 5.) u,αv = αv,u = α v,u = α u,v. Geometrični pomen skalarnega [ ] produkta. x Najprej vzemimo vektor u = R y. Potem je u,u = x + y. Če je u = [ ], je [ ], [ ] = 4 + = 5. Narišimo še sliko: y [ ] 5 x 4 Pitagorov izrek nam pove, da je 5 ploščina kvadrata nad hipotenuzo pravokotnega trikotnika s stranicama in. Potem je 5 razdalja med začetno in končno točko vektorja u, oziroma dolžina vektorja u. [ ] x Splošno za u = je u,u = x y + y dolžina vektorja u. Označimo u = u,u. Dolžino vektorja u imenujemo tudi norma vektorja u. [ ] [ ] x x Naj bosta u = in v = dva vektorja v R. Potem je v u y y vektor, katerega začetna točka je enaka končni točki vektorja u in končna točka je enaka končni točki vektorja v.

9 . SKALARNI PRODUKT VEKTORJEV 7 v v u u b ϕ c a Spomnimo se kosinusnega izreka za trikotnik, ki pravi c = a +b abcos ϕ, kjer so a, b, c dolžine stranic trikotnika ter ϕ kot med stranicama a in b. Uporabimo kosinusni izrek za trikotnik s stranicami u, v in v u : oziroma v u = u + v u v cos ϕ v u,v u = u,u + v,v u v cos ϕ. (I.) Pri tem je ϕ kot med vektorjema u in v. S pomočjo lastnosti za skalarni produkt dobimo: v u,v u = v,v u + u,v u = Iz enakosti (I.) sledi = v,v + v, u + u,v + u, u = = v,v v,u u,v + u,u = = v,v u,v + u,u. u,v = u v cos ϕ. Od tod dobimo pomembno zvezo, ki nam pove geometrični pomen skalarnega produkta. u,v = u v cos ϕ. (I.3) Geometrični pomen skalarnega produkta v R n za n 3 ni prav nič drugačen kot v R x. Za vektor u =. iz Rn definiramo x n u = u,u = n x i. x Tudi tu je u enaka dolžini vektorja u. V R 3 je naprimer u,u = x +x +x 3. i=

10 8 POGLAVJE I. VEKTORJI x 3 x x x 3 u x x x v x Opazimo, da je dolžina vektorja v = x enaka x + x in da je dolžina vektorja u = x x x 3 x enaka v + x 3 = x + x + x 3. Podobno velja tudi v višjih dimenzijah. Ponovno uporabimo trikotnik, ki ga določata vektorja u in v, ki ju postavimo tako, da imata isto začetno točko: v v u u Potem ta točka skupaj s končnima točkama določa neko ravnino v R n. (Če je trikotnik izrojen, to je, u in v imata isto ali nasprotno smer, potem vzamemo neko ravnino, ki vsebuje začetno in končni točki u in v.) Sedaj lahko uporabimo kosinusni izrek v tej ravnini in spet računamo enako kot v R. Tako smo pokazali naslednji izrek: Izrek.4 Naj bosta u in v vektorja v R n. Potem velja u, v = u v cos ϕ, kjer je ϕ kot med vektorjema u in v. Opomba.5 Kot ϕ vedno izberemo z intervala [,π] (merjeno v radianih - kar je v stopinjah med in 8 ).

11 . SKALARNI PRODUKT VEKTORJEV Zgled.6 Poiščimo razdaljo med točkama 3 3 in 5 v R4. Naj bosta to končni točki vektorjev u in v, katerih začetna točka je izhodišče koordinatnega sistema. Velja: u v = 4 in u v,u v = =. Potem je u v = 5, kar je tudi razdalja med danima točkama. 3 Zgled.7 Poiščimo kot med vektorjema in. 4 Izračunajmo: u = u,u = = 9 v = v,v = = 5 u,v = 6 4 =. Potem je cos ϕ = u,v u v = 3 5 = 3. Od tod dobimo, da je kot med vektorjema ϕ =.,3rd =. 3,8. Opazimo, da je u,u = n i= x i. Potem je u,u = natanko tedaj, ko je u =. Edini vektor z dolžino je vektor. Poglejmo si izraz za skalarni produkt u, v = u v cos ϕ natančneje. Za funkcijo cos ϕ velja, da je cos ϕ = natanko tedaj, ko je ϕ = π. Če sta u in v oba neničelna vektorja, potem je u,v = natanko tedaj, ko je cosϕ =. Tako smo pokazali naslednjo trditev: Trditev.8 Vektorja u in v sta pravokotna natanko tedaj, ko je u,v =. Opomba.9 Tu smo privzeli, da je vektor pravokoten na vsak drug vektor. 3 Zgled. Preverimo, ali sta vektorja u = in u = pravokotna. Kaj pa vektorja v = in v [ ] [ ] =? Ker je 3, = =,

12 POGLAVJE I. VEKTORJI sta vektorja u in u pravokotna. Ker je [ ] [ ], = =, vektorja v in v nista pravokotna. Za funkcijo cosϕ na intervalu [,π] velja, da je cosϕ = natanko tedaj, ko je ϕ = in cosϕ = natanko tedaj, ko je ϕ = π. Tako smo pokazali še naslednjo trditev. Trditev. Naj bosta u in v oba neničelna vektorja in ϕ kot med njima. Potem je cos ϕ = natanko tedaj, ko u in v kažeta v isto smer, in cos ϕ = natanko tedaj, ko u in v kažeta v nasprotno smer. Vemo, da je zaloga vrednosti funkcije cosϕ interval [,]. Potem je cos ϕ. Iz izreka.4 dobimo naslednji izrek: Izrek. (Cauchy-Schwarzeva neenakost) Za poljubna vektorja u in v iz R n velja u,v u u. (I.4) Enakost v tej neenakosti velja natanko tedaj, ko bodisi u in v kažeta v isto smer, bodisi u in v kažeta v nasprotno smer. Opomba.3 Pri tem smo privzeli, da vektor nič kaže v vse smeri. [ ] [ ] 7 Zgled.4 Naj bosta u = in v =. Potem je u,v = 7+3 = 4, 3 u,u = + 9 = in v,v = 49 + = 5. Tako dobimo Za vektorja u = v,v = 8. Potem je u,v = 4 < 5 = 5 = u v. [ ] in v = [ ] u,v = 4 = 8 = u v. velja u,v = 4, u,u = in Ker je u,v = 4 = u v, vektorja u in v kažeta v nasprotno smer. Oglejmo si še nekaj izrekov, ki jih dobimo iz lastnosti skalarnega produkta.

13 . SKALARNI PRODUKT VEKTORJEV Izrek.5 (Pitagorov izrek) Naj bosta u in v pravokotna vektorja iz R n. Potem je u + v = u + v. Dokaz Poračunajmo: u + v = u + v,u + v = u,u + v + v,u + v = = u,u + u,v + v,u + v,v = = u,u + u,v + v,v. Ker sta u in v pravokotna, je u,v =. Zato je u + v = u,u + v,v = u + v. Izrek.6 (trikotniška neenakost) Za poljubna u in v iz R n velja u + v u + v. u + v v u Dokaz Račun iz prejšnjega dokaza in enakost (.4) nam dasta u + v = u,u + u,v + v,v = = u + u v cos ϕ + v u + u v + v = ( u + v ). Neenakost sledi iz dejstva, da je cos ϕ. Potem dobimo u + v u + v, saj je norma vektorja vselej nenegativno število. Norma u vektorja u tako zadošča naslednjim lastnostim:.) αu = α u za vse α R in u R n,.) u + v u + v za vse u, v R n,

14 POGLAVJE I. VEKTORJI 3.) u za vse u R n in u = natanko tedaj, ko je u =. Lastnosti.) in 3.) smo že pokazali. Preverimo še lastnost.): αu = αu,αu = α u,u = α u. Ko korenimo obe strani, moramo upoštevati, da je α = α. Definicija.7 Vektor u R n, za katerega velja u =, imenujemo enotski vektor. Naj bo u. Potem je u u u, u u u enotski vektor. Velja namreč = u u,u = u u =. Naj bosta u in v neničelna vektorja. Izberemo ju tako, da imata isto začetno točko. Radi bi poiskali pravokotno projekcijo vektorja u na premico, ki jo določa vektor v, to je premico, ki je določena z začetno in končno točko vektorja v. u ϕ w v Dolžina te pravokotne projekcije je enaka u cos ϕ. Vektor w, ki je projekcija vektorja u, je potem enak w = u cos ϕ u v cos ϕ v = v v v = u,v v,v v. Tako smo pokazali prvi del naslednje trditve. Trditev.8 Naj bosta u in v neničelna vektorja. Potem je w = u,v v,v v pravokotna projekcija vektorja u na smer vektorja v. Vektorja u w in v sta pravokotna. Dokažimo še drugi del te trditve: u w,v = u u,v v,v v,v = u,v + u,v v,v v,v = = u,v u,v v,v = u,v u,v =. v,v

15 3. VEKTORSKI IN MEŠANI PRODUKT V R3 3 [ ] [ ] 4 Zgled.9 Dana sta vektorja u = in v =. Poiščimo pravokotno [ ] [ ] projekcijo u na v. Ta je enaka w = u,v v,v v = 4 = 5. 3 Poiščimo še pravokotno projekcijo vektorja u = na smer vektorja v =. Le-ta je enaka w = =. Zgleda kažeta, da ima lahko pravokotna projekcija w isto smer kot vektor v (prvi primer v zgledu.9) ali pa nasprotno smer kot vektor v (drugi primer v zgledu.9). Smer je odvisna od predznaka skalarnega produkta u, v, natančneje od cos ϕ, kjer je ϕ kot med vektorjema. Če je < ϕ < π, potem v in w kažeta v isto smer, če pa je π < ϕ < π, pa v in w kažeta v nasprotno smer. 3 Vektorski in mešani produkt v R 3 Definicija 3. Naj bosta u = vektor x x x 3 in v = y y y 3 x y 3 x 3 y u v = x 3 y x y 3 x y x y imenujemo vektorski produkt vektorjev u in v. dva vektorja v R 3. Potem Zgled 3. Poiščimo vektorski produkt vektorjev 3 in : 7 3 = 3. 5

16 4 POGLAVJE I. VEKTORJI Algebraične lastnosti vektorskega produkta..) aditivnost: (u + v) w = u v + v w in u (v + w) = u v + u w za vse u, v, w R 3,.) homogenost: (αu) v = α(u v) = u (αv) za vse u, v R 3 in α R, 3.) antikomutativnost: u v = v u za vse u, v R 3. Dokažimo najprej antikomutativnost: x y x y 3 x 3 y y x 3 y 3 x Za u = x in v = y je u v = x 3 y x y 3 in v u = y 3 x y x 3. x 3 y 3 x y x y y x y x Opazimo, da je u v = v u. Za dokaz homogenosti izberimo še α R. Potem je αx y 3 αx 3 y x y 3 x 3 y (αu) v = αx 3 y αx y 3 = α x 3 y x y 3 = α(u v). αx y αx y x y x y Z uporabo antikomutativnosti dobimo še u (αv) = (αv) u = α(v u) = α( (v u)) = αu v. Aditivnosti naj bralec dokaže za vajo. Iz doslej dokazanih lastnosti takoj sledita še dve: 4.) u u = za vse u R 3, 5.) u = za vse u R 3. Lastnost 4.) sledi iz antikomutativnosti. Velja namreč u u = u u in nato (u u) =. Če pomnožimo obe strani z, dobimo u u =. Enakost u = pa zlahka preverimo kar s pomočjo definicije vektorskega produkta. 6.) Linearnost: (αu + βv) w = α(u w) + β(v w) za vse u, v, w R 3 in α, β R. Za dokaz linearnosti uporabimo aditivnost in homogenost. Tako dobimo (αu + βv) w = (αu) w + (βv) w = α(u w) + β(v w).

17 3. VEKTORSKI IN MEŠANI PRODUKT V R3 5 7.) Formula o dvakratnem vektorskem produktu: (u v) w = u,w v v,w u za poljubne u, v, w R 3. Za dokaz te formule pišimo še w = z. Potem je z 3 (u v) w = = z x y 3 x 3 y z x 3 y x y 3 z = x y x y z 3 x 3 y z 3 x y 3 z 3 x y z + x y z x y z x y z x y 3 z 3 + x 3 y z 3 x y 3 z x 3 y z x 3 y z + x y 3 z (I.5) in = = u,w v v,w u = x z y + x z y + x 3 z 3 y y z x y z x y 3 z 3 x x z y + x z y + x 3 z 3 y y z x y z x y 3 z 3 x = x z y 3 + x z y 3 + x 3 z 3 y 3 y z x 3 y z x 3 y 3 z 3 x 3 x z y + x 3 z 3 y y z x y 3 z 3 x x z y + x 3 z 3 y y z x y 3 z 3 x. x z y 3 + x z y 3 y z x 3 y z x 3 (I.6) Preverimo še, da sta vektorja (I.5) in (I.6) enaka in s tem je dokaz formule o dvakratnem vektorskem produktu končan. Definicija 3.3 Naj bodo u, v in w elementi R 3. Potem število u v,w imenujemo mešani produkt vektorjev u, v, w. Postopek za izračun mešanega produkta. Naj bo u = x x x 3, v = y y y 3 in w = zaporedoma v stolpce in prva dva ponovimo: z z z 3 x y z x y x y z x y x 3 y 3 z 3 x 3 y 3. Potem postavimo vektorja

18 6 POGLAVJE I. VEKTORJI Mešani produkt potem dobimo tako, da seštejemo tri diagonalne produkte x y z 3 + y z x 3 + z x y 3 in jim odštejemo tri antidiagonalne produkte z y x 3 x z y 3 y x z 3. Res to zlahka preverimo. Velja x y 3 x 3 y u v,w = x 3 y x y 3, x y x y z z z 3 = = x y 3 z x 3 y z + x 3 y z x y 3 z + x y z 3 x y z 3. (I.7) Zgled 3.4 Izračunajmo mešani produkt vektorjev u = w = 3 :, v = in 4 u v,w = ( + 4 ) = 8. Algebraične lastnosti mešanega produkta. 8.) u v,w = u,v w za poljubne u, v, w R 3. Res: x y z 3 y 3 z u,v w = x, y 3 z y z 3 = x 3 y z y z = x y z 3 x y 3 z + x y 3 z x y z 3 + x 3 y z x 3 y z. Če ta izraz primerjamo z (I.7), dobimo enakost u v,w = u,v w. 9.) u v = u v u,v za poljubna u, v R 3. Za dokaz te lastnosti uporabimo najprej lastnost 8.) mešanega produkta: u v = u v,u v = (u v) u,v. Potem nam formula o dvakratnem vektorskem produktu da (u v) u,v = u,u v v,u u,v.

19 3. VEKTORSKI IN MEŠANI PRODUKT V R3 7 Iz linearnosti skalarnega produkta sledi, da je ta izraz enak u,u v,v v,u u,v = u v u,v. V zadnjem koraku smo uporabili še simetričnost skalarnega produkta. S pomočjo formule 9.) dobimo geometrični pomen dolžine vektorskega produkta u v. Trditev 3.5 Dolžina vektorskega produkta u v je enaka ploščini paralelograma, ki ga določata u in v. v sin ϕ v ϕ u Dokaz Naj bo ϕ kot med vektorjema u in v. Formula 9.) nam pove, da je u v = u v u,v. Spomnimo se še pomena skalarnega produkta iz izreka.4. Potem je in zato u v = u v u v cos ϕ = u v ( cos ϕ) = = u v sin ϕ u v = u v sin ϕ. Tu lahko pišemo sinϕ namesto sin ϕ, saj smo izbrali ϕ [,π]. V trikotniku, ki ga določata vektorja u in v, je dolžina višine na nosilko vektorja u enaka v sin ϕ in zato je ploščina paralelograma določenega z u in v enaka u v sin ϕ = u v. 3 Zgled 3.6 Poiščimo ploščino paralelograma z oglišči 3, 4, 6 in 5. Označimo 3 a = 3, b = 4, c = 6 in d = 5.

20 8 POGLAVJE I. VEKTORJI Ker je b a = c d = in d a = c b =, a, b, c in d res določajo paralelogram. Naj bo u = b a in v = d a. d a v c u b Potem je u v =. Norma vektorja u v je u v = 9 = 3, kar je tudi ploščina paralelograma. Trditev 3.7 Vektorski produkt u v je pravokoten na oba faktorja u in v. Dokaz Velja u v,v = u,v v = u, = in u v,u = v u,u = v u,u = v,u u = = v, =. Geometrični pomen vektorskega produkta: Če u in v kažeta v isto ali nasprotno smer, potem je u v =. Tedaj je namreč paralelogram, ki ga določata, izrojen in je njegova ploščina enaka. Predpostavimo sedaj, da u in v ne kažeta niti v isto niti v nasprotno smer. Potem je paralelogram, ki ga določata u in v neizrojen, ima torej pozitivno ploščino. Tedaj je dolžina u v enaka ploščini paralelograma. To ploščino označimo s p. Vektor u v je pravokoten na u in v, zato geometrijsko za u v ostaneta samo dve možnosti. Končna točka vektorja u v leži na premici pravokotni na u in na v in je od začetne točke u in v oddaljena za p. u v {}}{{}}{ p p v u )ϕ v u Izkaže se, da je smer u v določena s pravilom desnega vijaka. Če zavrtimo u proti v (po krajši poti), potem je smer u v enaka smeri pomika vijaka z običajnim (desnim) navojem. Poglejmo si, kaj to pomeni v konkretnem zgledu. p

21 3. VEKTORSKI IN MEŠANI PRODUKT V R3 9 Zgled 3.8 Naj bo u = in v =. Potem je u v =. z y u v x Geometrični pomen mešanega produkta: Trditev 3.9 Absolutna vrednost u v,w mešanega produkta vektorjev u, v in w je enaka volumnu paralelepipeda, ki ga določajo vektorji u, v in w. Paralelepiped je telo v R 3, katerega oglišča so, u, v, w, u+v, u+w, v+w in u+v+w. Stranske ploskve paralelepipeda so paralelogrami, ki so paroma med seboj paralelni (vzporedni). w v u Dokaz Naj bo ψ kot med vektorjema u v in w. Potem je u v,w = = u v w cos ψ. u v w ψ v u Opazimo, da je w cos ψ ravno dolžina pravokotne projekcije vektorja w na smer vektorja u v. Zato je to ravno razdalja med spodnjo in zgornjo stransko ploskvijo paralelepipeda. Volumen paralelepipeda je potem enak produktu ploščine osnovne ploskve z omenjeno razdaljo, torej je enak u v w cos ψ = u v,w.

22 3 POGLAVJE I. VEKTORJI Zgled 3. Poiščimo volumen paralelepipeda določenega z vektorji u =, v =, w = 3. Mešani produkt teh vektorjev je 4 u v,w = + + ( 4) ( ) = 3. Volumen paralelepipeda je potem enak 3. Produkti, ki smo jih srečali doslej pri matematiki, so bili (večinoma) asociativni: (ab)c = a(bc). Vektorski produkt nima te lastnosti. Iz formule za dvakratni vektorski produkt dobimo in Vidimo, da je (u v) w = u,w v v,w u u (v w) = (v w) u = v,u w + w,u v. (u v) w = u (v w) natanko tedaj, ko je v,w u = v,u w. To pa seveda v splošnem ni res. To je res na primer, če je v pravokoten na oba vektorja u in w, ali pa če u in w kažeta v isto ali nasprotno smer. Bralec naj ta dejstva preveri sam. Zgled 3. Vektorski produkt ni asociativen. Naj bodo u =, v = in w =. Potem je (u v) w = u (v w) = = 4 in 3 = 3. Torej je (u v) w u (v w).

23 4. PREMICE V R IN R 3 3 Za konec pokažimo še nekaj algebraičnih lastnosti vektorskega in mešanega produkta:.) Lagrangeova identiteta: u v,w z = u,w v,z u,z v,w za poljubne u, v, w, z R 3..) Jacobijeva identiteta: (u v) w + (v w) u + (w u) v = za poljubne u, v, w R 3. Za dokaz Lagrangeove identitete uporabimo lastnosti 8.) in 7.): u v,w z = (u v) w,z = u,w v v,w u,z = = u,w v,z v,w u,z. Za dokaz Jacobijeve identitete pa uporabimo formulo o dvakratnem vektorskem produktu: (u v) w + (v w) u + (w u) v = = u,w v v,w u + v,u w w,u v + w,v u u,v w = 4 Premice v R in R 3 y a s x Premico v R (ali R 3 ) bomo podali kot množico točk (ki jih identificiramo s končnimi točkami vektorjev) {a + ts ; t R}, (I.8) kjer sta a in s vektorja iz R (oz. R 3 ) in s. Vektor s imenujemo smerni vektor premice, t pa imenujemo parameter. Zapis (I.8) imenujemo zapis premice z vektorji. Opozorimo, da je smerni vektor premice določen do množenja z neničelnim skalarjem natanko. v Ce je s smerni vektor, je tudi αs za vsak α. Premice bomo označevali s črkami p, q, r ali pa s simboli p, p, q, r, ipd.

24 3 POGLAVJE I. VEKTORJI Zgled 4. Poiščimo zapis premice z vektorji, če na njej ležita točki in 3 3. Označimo a = in b =. Smerni vektor premice je potem s = b a = in zapis premice z vektorji je + t ; t R. V R se dve različni premici sekata ali pa sta vzporedni. V R 3 pa se dve premici sekata, sta vzporedni ali pa sta mimobežni. {[ ] [ ] } Zgled 4. Pokažimo, da se premici p = + t ; t R in {[ ] [ ] } p = + t ; t R sekata. Premici p 4 in p se sekata natanko tedaj, ko obstajata taki števili t in t, da je [ ] [ ] [ ] [ ] + t = + t 4. To je potem izraz za točko v preseku. Poračunajmo: [ ] [ ] [ ] [ ] + t + t + t = = = 3 t Števili t in t morata zadoščati enačbama + t = + t in = 3 t. [ 4 ] + t [ Od tod dobimo t = in t =. Presečišče premic p in p je točka ]. [ ]. Doslej smo bili verjetno vajeni premice v ravnini podati z enačbo y = kx+n (ali enačbo x = a.). Kako iz te enačbe dobimo zapis z vektorji? Vzamemo npr. x = t. Potem je y = kt + n in točke na premici so oblike [ ] [ ] [ ] t = + t. kt + n n k Zapis z vektorji je potem {[ ] [ ] + t n k } ; t R.

25 4. PREMICE V R IN R 3 33 [ ] Smerni vektor je s =. k Če je premica podana z enačbo x = a, potem vzamemo y = t. Na premici so vse točke oblike [ ] a. t Zapis te premice z vektorji je {[ ] [ ] a + t } ; t R. Zgled 4.3 Poiščimo zapis z vektorji za premico y = x. Po prejšnjem je potem tak zapis podan z {[ ] [ ] } + t ; t R. Trditev 4.4 Premici v R 3 sta vzporedni natanko tedaj, ko je vektorski produkt njunih smernih vektorjev enak. Dokaz Premici sta vzporedni, če lahko z vzporednim premikom eno preslikamo na drugo. To pa je možno natanko tedaj, ko smerna vektorja kažeta v isto smer ali pa v nasprotno smer. Vemo, da je to natanko tedaj, ko je njun vektorski produkt enak. 3 Zgled 4.5 Pokažimo, da sta premici p = + t 4 ; t R in p = + t ; t R vzporedni. Njuna smerna vektorja sta s = 4 in s =. Vektorski produkt s s = in zato sta p in p vzporedni. Kako poiščemo razdaljo med dvema točkama? Razdalja med dvema točkama je ravno enaka dolžini vektorja, ki ima ti dve točki za začetno in končno točko.

26 34 POGLAVJE I. VEKTORJI Zgled 4.6 Poiščimo razdaljo med točkama in. Označimo a = in b =. Vektor u = b a = ima normo u =. Zato je razdalja med točkama enaka. Kako poiskati razdaljo med točko in premico? Ta razdalja je definirana kot najmanjša razdalja med dano točko in neko točko na premici. Naj bo b R 3 dana točka in p = {a + ts ; t R} dana premica. Potem je s s enotski smerni vektor v smeri vektorja s in b a vektor z začetno točko na premici p in končno v b. b a p b s s a ( ) Potem je s s (b a) ploščina paralelograma, ki ga določata s s in b a. Ker je dolžina vektorja s s enaka, je ploščina paralelograma enaka višini paralelograma. To pa je ravno razdalja točke b od premice p. Tako smo izpeljali formulo za razdaljo točke b od premice p: ( ) d = s s (b a) s (b a) =. s Zgled 4.7 Poiščimo razdaljo točke do premice 3 p = + t ; t R. 3 Označimo b =, a =, in s =. Potem je b a = in 3

27 4. PREMICE V R IN R s (b a) =. Razdalja točke b do premice p je potem enaka d = 7 4 = = 6. Oglejmo si še, kako poiščemo razdaljo od točke do premice v R. Najprej pokažimo trditev, ki nam bo pri tem v pomoč. [ ] [ ] Trditev 4.8 Če sta u = x y in v = vektorja v R, potem je ploščina x paralelograma, ki ga določata u in v, enaka x y x y. Dokaz Vektorje iz R predstavimo kot vektorja v R 3, tako da jim dodamo tretjo komponento enako. [ ] x [ ] y x x x y, y y. Ploščina paralelograma, ki ga določata u in v, je potem enaka dolžini vektorskega produkta vektorjev x in y. Velja x y x y =. x y x y Norma tega vektorja je enaka x y x y. [ ] b Posledica 4.9 Razdalja točke b = do premice je enaka x b y y {[ a a ] + t [ s s ] } ; t R d = (b a )s (b a )s. s [ ] Zgled 4. Poiščimo razdaljo točke do premice y = x. {[ ] [ ] } To premico podamo z vektorji kot + t ; t R. Potem je d = 5 = 5 5.

28 36 POGLAVJE I. VEKTORJI Razdalja med dvema premicama v R ali R 3 je enaka najmanjši razdalji med eno točko s prve premice in eno točko z druge premice. Če se premici sekata, je ta razdalja enaka. V R nam potem preostane samo še možnost, da sta premici vzporedni. Tedaj je razdalja med premicama enaka razdalji katerekoli točke na prvi premici do druge premice. To razdaljo pa že znamo izračunati. Zgled 4. Poiščimo razdaljo med premicama y = 4 3 x in y = 4 3 x +. Z vektorji zapišemo ti dve premici kot p = {[ ] [ ] + t 4 3 } ; t R in p = {[ ] [ ] + t 4 3 } ; t R. Da malo [ ] poenostavimo [ ] računanje, [ ] bomo vzeli 3 b =, a = in s =. Potem je razdalja točke b do premice p 4 enaka d = 3 5. V R 3 imamo tri možnosti. Če se premici sekata, je razdalja med njima enaka, če sta vzporedni, potem poiščemo razdaljo med njima tako, da poiščemo razdaljo ene točke na prvi premici do druge premice. To pa že znamo. Preostane nam še tretja možnost, da sta p in p mimobežnici. Naj bo p = {a + ts ; t R} in p = {a + ts ; t R}. Ker sta p in p mimobežni, je s s. Potem je s s,a a enak volumnu paralelepipeda določenega z vektorji s, s in a a. Vektor s s je pravokoten na oba smerna vektorja s in s. Zato je razdalja med p in p enaka dolžini projekcije vektorja a a na smer vektorja s s. Ta projekcija je enaka kvocientu s s,a a z dolžino s s. Tako je iskana razdalja med p in p enaka d = s s,a a s s. Zgled 4. Poiščimo razdaljo med premicama 3 p = 4 + t 7 ; 4 3 t R in p = 4 + t ; t R.

29 5. RAVNINE V R Označimo a = 4, a = 4, s = 7, s =. Potem je a a = 8 in s s =. Razdalja med premicama je enaka 3 3 d = 7 8 = 9. Kot med premicama. Če se premici sekata, potem je kot med njima enak kotu med njunima smernima vektorjema. Zgled 4.3 Poiščimo kot med premicama p = + t ; t R in p = + t ; t R. Najprej preverimo, da se premici res sekata. Poiskati moramo taka t in t, da je + t + t = t, oziroma + t = + t in = t. Od tod dobimo t = in t =. Presečišče premic je točka. Smerna vektorja sta s = in s =. Kot med njima dobimo s pomočjo zveze cos ϕ = s,s s s. V našem primeru je cos ϕ = = in zato je ϕ = π 4 (ϕ = 45 ). 5 Ravnine v R 3 Ravnina je natanko določena s tremi točkami, ki ne ležijo na isti premici. Če so to a, a in a 3, potem poljubno točko na ravnini lahko zapišemo kot a + t (a a ) + t (a 3 a ) za neka t, t R. Kot smo to naredili za premico, bi ravnino lahko spet napisali z vektorji, le da bi tokrat rabili dva smerna vektorja. Izkaže se, da

30 38 POGLAVJE I. VEKTORJI tak zapis ni pripraven in zato ravnino podamo drugače. Spomnimo se, da je vektorski produkt pravokoten na oba faktorja. Naj bodo a, a in a 3 kot zgoraj tri točke, ki niso na isti premici. Te tri točke določajo ravnino, ki jo označimo s Π. Označimo še s = a a in s = a 3 a. Potem je vsak vektor t s + t s pravokoten na s s : t s + t s,s s = t s,s s + t s,s s = = t s s,s + t s s, s =. Za poljubno točko a + t s + t s na ravnini Π potem velja a + t s + t s,s s = a,s s. Označimo n = s s in d = a,s s. Potem je ravnina Π ravno množica točk { u R 3 ; u,n = d }. x a x Če označimo u = y in n = b, je ravnina Π ravno množica točk y, ki z c z zadoščajo enačbi ax + by + cz = d. Vektor n je pravokoten na ravnino Π. Imenujemo ga normalni vektor ravnine Π. Zgled 5. Poiščimo normalni vektor in enačbo za ravnino določeno s točkami, in 3. Označimo a =, a = in a 3 = Potem je a a = in a 3 a =. Njun vektorski produkt je 5 4 potem (a a ) (a 3 a ) =. Za normalni vektor bomo vzeli n =. Ker je n,a = 3 je enačba ravnine enaka x + y + z = 3. Dve različni ravnini v R 3 sta lahko vzporedni ali pa se sekata. Velja naslednja trditev: Trditev 5. Ravnini Π = { u R 3 ; u,n = d } in Π = { u R 3 ; u,n = d } sta vzporedni (lahko je tudi Π = Π ) natanko tedaj, ko je n n =.

31 5. RAVNINE V R 3 39 Dokaz Trditev sledi iz dejstva, da sta ravnini vzporedni natanko tedaj, ko njuna normalna vektorja kažeta v isto ali nasprotno smer. To pa je ekvivalentno s tem, da je n n =. Trditev 5.3 Premica p = {a + ts ; t R} in ravnina Π = { u R 3 ; u,n = d } sta vzporedni natanko tedaj, ko je n,s =. Dokaz Premica in ravnina sta vzporedni natanko tedaj, ko lahko premico z vzporednim premikom prestavimo na premico. To pa je mogoče natanko tedaj, ko sta n in s pravokotna, oziroma ko je n,s =. Zgled 5.4 Poglejmo, ali sta premica p = + t ; t R in ravnina Π z enačbo x 3y 5z = 5 vzporedni. Ali morda velja p Π? Označimo s =, n = 3 in a =. Izračunajmo skalarni produkt 5 n in s: n,s = 6+5 =. Vektorja s in n sta pravokotna, zato sta premica in ravnina vzporedni. Poglejmo, ali je a Π. Velja n,a = = 5, zato je a Π. Ker sta p in Π vzporedni, je potem p Π. Če dve različni ravnini nista vzporedni, potem je njun presek premica. Smerni vektor te premice dobimo tako, da poiščemo vektorski produkt normalnih vektorjev ravnin. Zgled 5.5 Poiščimo zapis z vektorji za premico, ki je presek ravnin z enačbama x y + z = in x 3y + 4z = 7. Označimo n = in n = 3. 4 Njun vektorski produkt je n n =. Za smerni vektor premice vzamemo s =. Poiščimo še točko v preseku ravnin. Koordinate te točke y z x morajo zadoščati obema enačbama ravnin x y+z = in x 3y+4z = 7. Če prvo enačbo pomnožimo z in prištejemo drugi enačbi, dobimo y+z = 3. Izberemo z =. Potem mora biti y = in x =. Zapis premice z vektorji je p = + t ; t R.

32 4 POGLAVJE I. VEKTORJI Poglejmo si še, kako poiščemo razdaljo točke, premice ali ravnine do dane ravnine. Razdalja med točko in ravnino je najmanjša razdalja med dano točko in neko točko na ravnini. Naj bo n normalni vektor ravnine, b dana točka in a neka točka na ravnini. Potem je razdalja točke b do ravnine enaka dolžini pravokotne projekcije vektorja b a na smer vektorja n. Ta pa je enaka d = b a,n n. 4 Zgled 5.6 Poiščimo razdaljo točke do ravnine z enačbo x y + z = Označimo b =, n = in a =. Potem je b a = in b a, n = 7. Norma vektorja n je n = 3. Razdalja med točko in ravnino je 7 3. Razmislimo, kako dobimo razdaljo med premico in ravnino. Če se premica in ravnina sekata, je razdalja med njima enaka. Če se ne sekata, sta vzporedni in potem je razdalja enaka razdalji katerekoli točke na premici do ravnine. Zgled 5.7 Poiščimo razdaljo premice p = + t ; t R do ravnine x y z =. Označimo s =, n =, b = in a =. Potem je n,s = in premica in ravnina sta vzporedni. Velja b a =, b a,n = 4 in n = 3. Iskana razdalja je enaka 4 3. Kako dobimo razdaljo med dvema ravninama? Če se sekata, je razdalja med njima enaka, sicer pa sta vzporedni in je razdalja med njima enaka razdalji katerekoli točke na prvi ravnini do druge ravnine.

33 5. RAVNINE V R 3 4 Zgled 5.8 Poiščimo razdaljo med ravninama z enačbama x + y = in x + y = 3. Opazimo, da je n = n = in zato sta ravnini res vzporedni (n n = ). Pišimo n = n = n. Izberimo a = na prvi ravnini in b = na drugi ravnini. Potem je b a = in b a,n =. Velja še n = in zato je razdalja med ravninama enaka. Kot med ravninama je enak kotu med njunima normalnima vektorjema. Zgled 5.9 Poiščimo kot med ravninama x + z = in x y + z = 7. Potem označimo n = in n =. Ker je n n =, se ravnini sekata. Velja cos ϕ = n,n n n = 3 ravninama enak ϕ = π 4. 3 = Za konec poglavja si poglejmo še en zapis premice. Naj bo p = {a + ts ; t R} zapis premice z vektorji in a = s = s s s 3. Zato je kot med a a ter a 3. Privzemimo najprej, da so vse tri komponente vektorja s različne od. Potem imajo točke na premici obliko x a + ts y = a + ts. z a 3 + ts 3 Izrazimo t iz vseh treh enačb: Premico tako lahko podamo v obliki t = x a s = y a s = z a 3 s 3. x a s = y a s = z a 3 s 3.

34 4 POGLAVJE I. VEKTORJI Če je katera od komponent vektorja s enaka, denimo, da je s =, s in s 3 pa sta različna od. Potem premico podamo z enačbama y a s = z a 3 s 3 in x = a. Zgled 5. Poiščimo kot med premicama podanima z enačbami: x 3 = y + = z in x 3 = y = z. 5 Smerna vektorja premic sta potem s = 4 in s =. Njun skalarni produkt je s,s = 8 =. Če se premici sekata, je med njima pravi 3 kot. Očitno je točka na obeh premicah. Torej sta premici pravokotni. Zgled 5. Poiščimo razdaljo med premico z enačbama x 4 in z = ter premico z enačbama x = in y =. Smerni vektor prve premice je 3 s = 4 in smerni vektor druge premice je s =. Na prvi premici leži 4 točka b =, na drugi pa točka a =. Potem je s s = 3 in b a = 4. Razdalja med premicama je enaka d = b a,s s s s 3 = y 4 4, 3 = =

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

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

Tretja vaja iz matematike 1

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

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1 3D-prostor; ravnina in premica

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

Διαβάστε περισσότερα

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

*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

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

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

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

Afina in projektivna geometrija

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

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

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

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

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

Διαβάστε περισσότερα

B) VEKTORSKI PRODUKT 1. 1) Pravilo desnega vijaka

B) VEKTORSKI PRODUKT 1. 1) Pravilo desnega vijaka B) VEKTORSKI PRODUKT 1 1) Prvilo desneg vijk Vsi smo že videli vijk, nekteri kkšneg privili, tisti, ki teg še niste storili, p prosite kog, ki se n vijke spozn, d vm pokže privijnje vijk. Večin vijkov

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

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

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

PONOVITEV SNOVI ZA NPZ

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

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

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik

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

Διαβάστε περισσότερα

1. 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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

Osnovne lastnosti odvoda

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

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

Διαβάστε περισσότερα

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE 1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE A) Splošna oblika Definicija 1 : Naj bodo a, b in c realna števila in a 0. Realno funkcijo: f : x ax + bx + c imenujemo kvadratna funkcija spremenljivke x v splošni

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 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