Vektorska algebra i analiza

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Vektorska algebra i analiza"

Transcript

1 Glava 1 Vektorska algebra i analiza Uvod U prostoru oko nas susrećemo se sa raznim pojavama. Da bismo ih opisali, definišemo pojmove koji ih karakterišu. Me - dutim, primećeno je da i različite pojave mogu, matematički, da se opišu na isti način, odnosno mogu da budu elementi istog skupa, u kome važe odre - dena matematička pravila. Tako veličine kao: dužina, površina, zapremina, masa, temperatura, pritisak, naelektrisanje su primeri veličina koje su odre - dene samo jednim brojem (brojem jedinica pogodno izabrane merne skale, na primer: 3m, 0.5m 2, 10 C, 1at, 110V, itd.). Ovakve veličine zovemo skalari. Izbor skale je stvar dogovora i zavisi od praktičnih problema (potrebe prakse). Za razliku od ovih veličina, srećemo se i sa takvim (fizičkim) veličinama za čije je definisanje potrebno poznavanje tri podatka (parametra). Kao primer za ovakve veličine navedimo: pomeranje tačke, brzina, ubrzanje, sila itd. Ove veličine karakterišu se pravcem, smerom i intenzitetom, a zovemo ih vektori. Pored ovih postoje i takve veličine za čije je definisanje potrebno poznavanje više od tri parametra. Tako, stanje napona u tački tela odre - deno je sa devet nezavisnih podataka (komponenti). Ovakve veličine, ako podležu odgovarajućim zakonima, zovemo tenzori. U ovom poglavlju proučićemo vektore. Me - dutim, pre nego što definišemo vektore i odgovarajuće operacije, definisaćemo koordinatni sistem, jer će nam kasnije biti potreban za pogodniji rad sa vektorima. 1.1 Koordinatni sistem Da bismo odredili položaj geometrijskih objekata, potrebno je da definišemo referentni sistem u odnosu na koji se oni posmatraju. Osnovna ideja (Dekart) 1 je da se svakoj tački u n dimenzionom prostoru jednoznačno pridruži ure - dena n torka brojeva. Tako, u realnom jednodimenzionalnom prostoru (koji je geometrijski predstavljen pravom) svakoj tački pridružuje se jedan realan broj, čija apsolutna vrednost predstavlja rastojanje (opšti pojam rastojanje - definisaćemo kasnije) od unapred zadate tačke, recimo O, koju zovemo koordinatni početak. Pored koordinatnog početka potrebno je odrediti i jedinično rastojanje (rastojanje sa kojim poredimo kasnije posmatrana rastojanja). Zbog toga izaberimo neku tačku A i rastojanje OA proglasimo za jedinično. Neka je P neka proizvoljna tačka, tada broj x, koji pridružujemo tački P, definišemo na sledeći način x = OP OA. (1.1) 1 René Descartes (latinsko ime Renatus Cartesius) ( ), francuski filozof i matematičar. Uveo je analitičku geometriju. Njegov osnovni rad Géométrie pojavio se 1637, kao dodatak njegovom delu Discours de la méthode. 1

2 Slika 1.1: Uzima se po dogovoru da je x > 0, odnosno znak (+), ako je tačka desno u odnosu na O (u našem primeru tačka P na slici 1.1), a x < 0, odnosno ( ), ako je levo (u našem slučaju tačka Q na slici 1.1). Na ovaj način odre - duje se smer kretanja tačke, pa tako dobijamo orijentisanu pravu koju nazivamo osa. Ovu orijentaciju označavaćemo strelicom, koja pokazuje smer u kojem brojevi rastu. U realnom dvodimenzionom prostoru imali bismo ure - den par realnih brojeva kojima odgovaraju dve linije X 1 i X 2 koje se seku u tački O (sl. 1.2). Ovu tačku zovemo koordinatni početak. Slika 1.2: I u ovom slučaju potrebno je definisati jedinično rastojanje, za svaku osu posebno, što znači da ta rastojanja ne moraju nužno da budu jednaka. Par ovakvih osa, sa jediničnim rastojanjima OA i OB, predstavljaju ose koordinatnog sistema u ravni. Svakoj tački P u ravni pridružujemo ure - den par realnih brojeva (x 1, x 2 ), koje nazivamo koordinatama te tačke, a odre - dujemo ih na sledeći način. Prava, koja prolazi kroz tačku P, a paralelna je sa X 2 osom, seče osu X 1 u tački M 1, a prava paralelna sa X 1 osom, seče osu X 2 u tački M 2 (sl. 1.2a). Koordinate x 1 i x 2 definišu se sa x 1 = OM 1 OA, x 2 = OM 2 OB, pri čemu se znak x 1 i x 2 odre - duju kao i u jenodimenzionom prostoru. Ovim postupkom možemo svakoj tački P iz ravni jednoznačno (u odnosu na date koordinatne ose) da pridružimo ure - den par brojeva (x 1, x 2 ), čime smo definisali koordinatni sistem dvodimenzionalnog prostora. Ovaj postupak možemo da uopštimo i primenimo na n dimenzionalni prostor (n >2). Ukoliko je ugao izme - du pravolinijskih osa 90, tada takav koordinatni sistem zovemo pravougli Dekartov koordinatni sistem. Napomenimo da prethodno opisan postupak pridruživanja ure - denog para brojeva nekoj tački nije jedini koji se koristi. Naime, moguće je iz tačke P povući i pravce koji su upravni na odgovarajuće ose (sl. 1.2b) 2

3 i tako dobiti tačke M 1 i M 2. U tom slučaju tačka P ima koordinate x 1 i x 2, definisane sa x 1 = OM 1 OA, x 2 = OM 2 OB. U specijalnom slučaju Dekartovog koordinatnog sistema parovi brojeva (x 1, x 2 ) i (x 1, x 2) se poklapaju. Pored ovih primera pridruživanja mogući su i drugi, ali se, iz praktičnih razloga, koriste ova dva postupka. U prethodnim definicijama koristili smo pojam rastojanje koji do sada nismo definisali. Napomenimo da u zavisnosti od izraza kojim definišemo rastojanje izme - du dve tačke razlikujemo (u matematičkom smislu) razne prostore. Tako na primer, rastojanje izme - du dve tačke A, sa Dekartovim koordinatama (a 1, a 2 ) i B, sa Dekartovim koordinatama (b 1, b 2 ), može da se zada izrazom d AB = 2 (b i a i ) 2 i=1 (b 1 a 1 ) 2 + (b 2 a 2 ) 2. (1.2) U n dimenzionalnom prostoru ovo rastojanje dato je izrazom d AB = n (b i a i ) 2. (1.3) 1.2 Vektorska algebra i=1 Prethodno smo se podsetili kako se konstruiše koordinatni sistem u nama bliskom dvodimenzionom prostoru, gde se Pitagorina 2 formula (1.3) koristi da bismo merili rastojanje izmedu - dve tačke. Ako se u takvom prostoru, iz tačke A prede - u novi položaj B, pomeranje iz A (početna tačka) u B (krajnja tačka) može da se predstavi orijentisanom duži AB (sl. 1.3) Definicija vektora Orijentisana duž zove se vektor. Ovaj pojam potiče od latinske reči vector nosač, ili od vehere, vectum nositi, pomerati. Njena dužina odreduje - intenzitet vektora. Ovako definisan vektor predstavlja geometrijski pojam, za razliku od prethodne definicije (pomeranje) koja je vektoru dala fizički smisao. Uobičajeno je u literaturi da se vektor označava jednim slovom masno štampanim (a) 3 ili sa AB (A je početna, a B je krajnja tačka), kada je bitno da se naglasi početna i krajnja tačka. Mi ćemo, u ovoj knjizi, da koristimo ravnopravno obe oznake Sabiranje vektora Posmatrajmo pomeranje iz položaja A u C. Do tačke C možemo da do - demo direktno ili preko položaja B. Ova operacija može da se označi sledećom relacijom (sl. 1.3) AB + BC = AC (1.4) 2 Πυϑαγo ας, grčki filozof i matematičar. Roden - oko 570, a umro oko 497. god. pre nove ere. Smatra se osnivačem teorijske matematike, egzaktnih istraživanja u fizici (akustika). 3 Masno slovo je uobičajeno u štampanim materijalima, dok, zbog nemogućnosti, pri pisanju rukom, koristimo oznaku sa strelicom iznad veličine, na primer a, umesto a. Medutim, - u slučaju kada je vektor odreden - početnom, recimo A, i krajnjom tačkom, recimo B, nužno je koristiti oznaku AB. 3

4 Slika 1.3: Ako je AB = a, BC = b, AC = c, prethodna operacija može da se prikaže na jedan od načina: a + b = c ili a + b = c ili AB + BC = AC. (1.5) Pravilo za slaganje vektora, prvi je formulisao Stevinus god., proučavajući zakone slaganja sila (sl ). Slika 1.4: Ovo pravilo je u literaturi poznato kao zakon paralelograma za sabiranje, jer je, vidi sl. 1.3 i sl. 1.4, zbir vektora a i b predstavljen dijagonalom paralelograma ABCD. Sabiranje vektora je, dakle, binarna operacija nad skupom vektora V, kojom se vektorima a,b V jednoznačno dodeljuje vektor c. Činjenica da mnoge veličine u fizici mogu da se predstave orijentisanim dužima, koje se sabiraju po zakonu paralelograma, nameće potrebu da ih bolje proučimo. Dakle, uvo - denjem vektora vršimo geometrizaciju fizičkih veličina. Napomenimo da u fizici postoje takve situacije gde je potrebno da nametnemo ograničenja na početnu tačku ili položaj linije nosača posmatranog vektora, pa u tom smislu razlikujemo sledeće vektore: - slobodni (pomeraju se paralelno sami sebi, a ne menjaju se; kao primer za ovu vrstu vektora je moment sprega, vektor translacije), - klizeći ili vektor vezan za pravu (pri pomeranju duž nosača prave ne menjaja se; na primer sila koja deluju na kruto telo) i 4 Stevin Simon - Stevinus ( ), holandski matematičar i fizičar. Jedan je od prvih koji se u istraživanjima služio eksperimentima. Prvi je izveo zakon o ravnoteži sila na strmoj ravni i formulisao je pravilo o paralelogramu sila. Značajni radovi su mu iz mehanike fluida. 4

5 - vezani za tačku (na primer zapreminske sile). Napomenimo da će kasnije definisane operacije da važe samo za slobodne vektore, ako se drugačije ne naglasi. Polazeći od ideje vektora kao pomeranja tačaka, zaključujemo da su dva vektora jednaka ako su orijentisane duži, koje ih predstavljaju, jednake po dužini (jednaki intenziteti), njihovi pravci paralelni, a smerovi isti. Ovo ćemo da označavamo sa a=b. (1.6) Na sl. 1.5 prikazani su parovi koji nisu jednaki, jer se razlikuju po intenzitetu (sl. 1.5a), smeru (sl. 1.5b) ili pravcu (sl. 1.5c). Slika 1.5: Dužinu (intenzitet) vektora a označićemo sa a ili kraće a. Nula vektor je vektor kome odgovara nulto pomeranje (vektor čiji se početak i vrh poklapaju), a označavaćemo ga sa 0. Za svaki vektor a važi a + 0 = 0 + a = a. (1.7) Intenzitet nula vektora je jednak nuli, a pravac je proizvoljan (neodre - den). Dva vektora istog pravaca i intenziteta, a suprotnih smerova zovu se suprotni vektori. Suprotan vektor vektoru a označavaćemo sa a. Za njih važi Svaki vektor, čiji je intenzitet jednak jedinici, tj. naziva se jedinični vektor. Na osnovu geometrijskih osobina orijentisanih duži zaključujemo da je: a + ( a) = 0. (1.8) a = 1 (1.9) a+b=b+a (komutativnost) (I) (a+b)+c= a+(b+c) (asocijativnost) (II) Napomenimo još i to da je operacija sabiranja (+) vektora unutrašnja 5 binarna operacija, tj.: ako a,b V tada i a + b V, gde je V skup vektora. (III) Na osnovu prethodnih definicija i osobina možemo kratko da konstatujemo da za operaciju sabiranja vektora važi: a) operacija je komutativna (I), b) operacija je asocijativna (II), 5 Pod unutrašnjom operacijom podrazumevamo operaciju kojom se elementima iz jednog skupa pridružuje element iz istog skupa. 5

6 c) operacija je unutrašnja (III), d) operacija ima nula (neutralni) element, 0 V (1.7), e) svaki element a V ima suprotan ili simetričan element a V za koji je a+(-a)=(-a)+a=0. (1.10) Za neki skup V, čiji elementi, u odnosu na neku operaciju, imaju osobine od a) do e), kažemo da obrazuje komutativnu ili Abelovu 6 grupu, ili drugim rečima skup V ima strukturu komutativne ili Abelove grupe. Dakle, na osnovu prethodne definicije, možemo da kažemo da skup vektora V, u odnosu na sabiranje, obrazuje komutativnu ili Abelovu grupu. Definišimo sada još neke operacije sa vektorima Množenje vektora realnim brojem (skalarom) Definicija. Neka je a neki vektor, a α neki realan broj. Tada se sa αa( aα) definiše novi vektor na sledeći način: - vektor αa ima pravac vektora a, - ako je a 0 i α > 0, αa ima smer vektora a, - ako je a 0 i α < 0, αa ima smer suprotan vektoru a, - intenzitet vektora αa je αa = α a (a= 0 ili α = 0 (ili oba), tada je αa = 0). Kažemo da je vektor αa dobijen množenjem vektora a skalarom α. Ovim smo definisali operaciju množenja vektora realnim brojem (skalarom). Jedinični vektor, koji ima isti pravac i smer kao neki vektor a, obeležićemo sa e a. Svaki vektor možemo da predstavimo, primenjujući operaciju množenja vektora skalarom, kao proizvod njegovog intenziteta i njegovog jediničnog vektora a = a e a. (1.11) Za operaciju množenja vektora skalarom važi: αa V, (IIIa) (α 1 + α 2 )a = α 1 a + α 2 a (IV) α(a + b) = αa + αb α 1 (α 2 a) = (α 1 α 2 )a, za svaki realan broj α 1 i α 2 i za sve vektore a, b V. Osobine (IV VI) poznate su i kao osobine linearnosti skupa V. 6 Niels Henrik Abel ( ), norveški matematičar. Prvi je dao dokaz o nerešivosti opšte algebarske jednačine 5. stepena. Veliki njegov doprinos je u teoriji eliptičkih funkcija i teoriji redova. Postavio je temelje opšte teorije Abelovih integrala. (V) (VI) 6

7 1.2.4 Projekcija na osu i na ravan Projekcija tačke na osu Posmatrajmo osu u odre - denu jediničnim vektorom u, neku tačku A, koja ne leži na toj osi i ravan S (sl. 1.6), koja nije paralelna sa osom. Konstruišimo ravan S tako da prolazi kroz tačku A, a paralelna je sa ravni S. Prodor ose u kroz ravan S, tačka A, predstavlja projekciju tačke A na osu u uzetu paralelno sa ravni S. Ako je ravan S normalna na osu, tada odgovarajuću projekciju zovemo normalna ili ortogonalna. Projekcija vektora na osu Slika 1.6: Neka je vektor odre - den početnom A i krajnjom tačkom B. Projektovanjem te dve tačke (sl. 1.7) dobijaju se tačke A i B, odnosno vektor A B. Slika 1.7: Projekcija vektora na osu je skalar koji se naziva algebarska vrednost projekcije ili kraće projekcija. Dakle, projekcija vektora na osu je skalar. Algebarska vrednost projekcije vektora AB označava se sa A B, a definisana je sa: + A B, ako vektor A B ima isti smer kao i osau, A B = A B, ako vektor A B ima suprotan smer od oseu. Ako sa α označimo ugao izme - du vektora AB i vektora u ose u, tada je A B = proj u AB = AB cosα. Napomenimo da važi sledeći stav: projekcija (algebarska vrednost projekcije) zbira vektora, na proizvoljnu osu, jednaka je zbiru projekcija vektora sabiraka, na tu osu. Projekcija tačke i vektora na ravan Da bismo projektovali tačku (A) na ravan (S), potrebno je prvo da se izabere neka prava (p) u odnosu na koju ćemo da izvedemo projektovanje. Presek (A ) ravni (S) i prave (p 1 ), (p p 1 ), kojoj pripada 7

8 tačka (A), naziva se projekcija tačke A na ravan (S) u pravcu prave (p) (sl. 1.8). Ako je prava (p) normalna na ravan (S), tada odgovarajuću projekciju nazivamo normalna (ortogonalana). Projekciju vektora, na ravan, dobijamo projektovanjem njegove početne i krajnje tačke (sl. 1.8). Dakle, projekcija vektora na ravan je vektor. Slika 1.8: Skalarni (unutrašnji) proizvod dva vektora Definicija. Skalarni proizvod dva vektora a i b, koji ćemo simbolički da označavamo a b (čita se a tačka b ) ili (a b), je realan broj odre - den sa: a b cos(a,b), tj. gde je γ ugao izme - du vektora a i b. a b = a b cosγ, (1.12) Iz same definicije sledi da je skalarni proizvod jednak projekciji vektora a na pravac vektora b, pomnoženoj intenzitetom (dužinom) vektora b, tj. a b = b proj b a. Analogno, a b = a proj a b, što sledi iz komutativnosti skalarnog proizvoda i parnosti funkcije cosγ. U mehanici (fizici) skalarni proizvod ima sledeći fizički smisao. Ako sa S označimo silu koja deluje na neku tačku M, a sa dr elementarno pomeranje te tačke, tada veličina da, definisana relacijom predstavlja elementarni rad sile S na pomeranju dr. da = S dr Slika 1.9: Znak skalarnog proizvoda zavisi od ugla izme - du vektora. Tako, proizvod je pozitivan, ako je ugao izme - du vektora oštar, nula, ako su vektori ortogonalni (prav ugao) i negativan, ako je ugao tup (izme - du π/2 < γ < π) (sl. 1.9). Polazeći od ove defincije možemo da odredimo: intenzitet vektora i uslov pod kojim su dva vektora ortogonalna. Naime, u specijalnom slučaju, kada je a = b, sledi da je γ = 0 i, prema (1.12), a a = a a cos(a,a) = a a = a 2 a = a a. (1.13) 8

9 Dakle, iz definicije skalarnog proizvoda neposredno sledi da je kvadrat intenziteta vektora jednak skalarnom proizvodu vektora sa samim sobom. Iz definicije skalarnog proizvoda, tako - de sledi da je ugao γ izme - du dva vektora cosγ = a b a b γ = arccos a b a b, (1.14) pa za a 0 i b 0 sledi da su dva vektora ortogonalna akko 7 je a b=0. Iz prethodnih definicija i osobina realnih brojeva slede naredne osobine koje se nazivaju i metrička svojstva linearnog vektorskog prostora: - skalarni proizvod proizvoljnog vektora sa samim sobom je nenegativan a a = a 2 > 0, i a a = 0, ako je a = 0, (pozitivno definitan) (VII) - skalarni proizvod je komutativan a b = b a, (simetrija) (VIII) - skalarni proizvod je distributivan u odnosu na sabiranje - skalarni proizvod je asocijativan u odnosu na množenje skalarom a (b + c) = a b + a c, (IX) α(a b) = (αa) b = a (αb), gde je α realan broj. (X) Navedimo još neke osobine, koje slede iz definicije skalarnog proizvoda: 8 (Švarcova nejednakost) a b a b, (1.15) a + b a + b, (1.16) (nejednakost trougla) a + b 2 + a b 2 = 2( a 2 + b 2 ). (1.17) (jednakost paralelograma) Realni afini prostor V ili realni vektorski prostor u kojem je definisan skalarni proizvod vektora sa osobinama (VII) (X) zove se realni Euklidski 9 prostor. Ovako definisan pojam Euklidskog prostora poslužio je za definisanje opštijeg pojma Euklidskog prostora. Skup E, čiji su elementi proizvoljne prirode, nad kojim su aksiomatski definisane: 7 akko je skraćenica za ako i samo ako (potreban i dovoljan uslov). 8 Hermann Amadeus Schwarz ( ), nemački matematičar, poznat po svom radu u kompleksnoj analizi (komforno preslikavanje), diferencijalnoj geometriji i računu varijacija. 9 Eυκλειδης, ro - den je oko 330 pre nove ere, a umro oko 275. god. p.n.e. Jedan je od najvećih grčkih matematičara starog veka. Jedan je od osnivača i središnja ličnost matematičke škole u Aleksandriji. Napisao je nekoliko dela iz geometrije, optike i astronomije. Najvažnije njegovo delo su Elementi (Στoιχε ια). 9

10 1) operacija sabiranja sa svojstvima (I) (III), 2) operacija množenja elementa skupa E sa elementima jednog polja R, sa svojstvima (IV) (VI) i 3) operacija množenja sa svojstvima (VII) (X), zove se Euklidski prostor na polju R. Definišimo sada i ortonormirani skup vektora. Definicija. Za skup od tri vektora (u 3 D Euklidskom prostoru) e 1, e 2, e 3 kažemo da je ortogonalni normiran skup ili kraće ortonormiran skup, ako je zadovoljen uslov: { 1, i = j e i e j = δ ij = i, j = 1, 2, 3. (1.18) 0, i j Prethodna definicija važi i u n-dimenzionalnom Euklidskom prostoru E n, pri čemu indeksi i i j, u relaciji (1.18), uzimaju vrednosti i, j = 1, 2,..., n. Veličina δ ij, definisana prethodnom relacijom, naziva se u literaturi Kronekerov 10 delta simbol Vektorski (spoljašnji) proizvod dva vektora Definicija. Vektorski proizvod dva vektora a i b (u E 3 ) je vektor c koji je odre - den sledećim uslovima: i) c je upravan istovremeno na a i b, odnosno ima pravac normale na ravan u kojoj leže vektori a i b; ii) smer je odre - den pravilom desne ruke (ili desnog zavrtnja). Naime, ako palac desne ruke usmerimo u pravcu a, a kažiprst usmerimo u pravcu b, pa zatim zaokrenemo vektor a za oštar ugao (u pozitivnom smeru) da se poklopi sa b, tada će vrh srednjeg prsta pokazivati smer vektorskog proizvoda (videti slike 1.10a, 1.10b i 1.10c); iii) intenzitet vektora c odre - den je relacijom: c = a b sin α, α = (a,b). (1.19) 10 Leopold Kronecker ( ). Nemački matematičar, čiji je značajan doprinos u algebri, teoriji grupa i teoriji brojeva. 10

11 Slika 1.10: Pravilo desnog zavrtnja (a), odnosno desne ruke (c) Ovi uslovi jednoznačno odre - duju vektor c. Vektorski proizvod simbolički označavamo sa: a b = c, (1.20) a čitamo a krst b. U mehanici (fizici) vektorski proizvod ima sledeći fizički smisao. Posmatrajmo okretanje nekog tela oko fiksne tačke. Ovo okretanje (rotacija) je posledica delovanja momenta. Moment sile S za tačku definisan je relacijom M S O = r S, gde je r- vektor položaja napadne tačke sile u odnosu na momentnu tačku O. Napomenimo da za vektorski proizvod: - važi distributivnost, u odnosu na sabiranje: - ne važi komutativnost, jer je (sl. 1.11) a (b + c) = (a b) + (a c) (1.21) (a + b) c = (a c) + (b c) (1.22) - ne važi asocijativnost, jer je, u opštem slučaju a b = b a (antikomutativnost) (1.23) a (b c) (a b) c. (1.24) Slika 1.11: 11

12 Iz definicije vektorskog proizvoda sledi da je vektorski proizvod dva vektora istog pravca jednak nuli, tj. a αa = 0. Napred data definicija vektora, sa odgovarajućim operacijama, je geometrijska - definicija. Naime, iz svega napred izloženog sledi da su definisani vektori i operacije nad njima nezavisni od izbora koordinatnog sistema. U nastavku ćemo da posmatramo vektore algebarski, definišući njihove komponente u odnosu na dati koordinatni sistem. U praksi se često koristi proizvod tri vektora a b c = a (b c), koji se naziva mešoviti proizvod. Ovako definisan proizvod je skalar. Dobija se tako što se prvo vektorski pomnože vektori b i c, a zatim se ovako dobijeni vektor skalarno pomnoži sa a. U literaturi koristi se i oznaka [a,b,c] za ovako definisani proizvod. Za mešoviti proizvod važi osobina kružne permutacije, naime [a,b,c] = [b,c,a] = [c,a,b] Recipročni (konjugovani) sistem vektora Definicija. Za dva skupa vektora a 1,...,a n i a 1,...,a n kažemo da predstavljaju recipročni ili konjugovani sistem, ako je njihov skalarni proizvod dat relacijom a i a j = δ ij = { 1, i = j 0, i j i, j = 1,...,n, (1.25) što može da se predstavi tabelarno (za n = 3) a 1 a 2 a 3 a a a ili slikom, za n = 2 (sl. 1.12). Slika 1.12: Recipročni vektori Linearna zavisnost vektora. Dimenzija prostora Uvedimo sada pojam linearna zavisnost skupa vektora a 1, a 2,, a n. 12

13 Definicija. Vektori a 1,, a n su linearno zavisni ako postoje brojevi α 1,, α n, od kojih je bar jedan različit od nule, takvi da važi relacija α 1 a 1 + α 2 a α n a n = 0. (1.26) Suprotno, vektori su linearno nezavisni, ako relacija (1.26) važi samo kada je Definicija. α 1 = α 2 = = α n = 0, (1.27) Vektorski prostor je n dimenzionalan, ako u njemu postoji n linearno nezavisnih vektora, a svaki sistem od n + 1 vektora je linearno zavisan. Pokažimo ovo na nekoliko primera. Posmatrajmo dva vektora a i b istog pravca i istih ili suprotnih smerova (sl. 1.13) Tada postoji (realan) broj k 0 takav da je: Slika 1.13: Kolinearni vektori b = ka, (1.28) a vektore a i b nazivamo kolinearni vektori. Ako stavimo da je k = α β, tada relacija (1.28) može da se predstavi u obliku: αa + βb = 0. (1.29) Odavde zaključujemo da su dva kolinearna (ili paralelna) vektora linearno zavisna, jer su α i β različiti od nule. Dakle, možemo da kažemo da svi vektori ka, za proizvoljno i realno k i a 0, formiraju jednodimenzionalni (1 D) realni linearni vektorski prostor. Razlog za uvo - denje ovakve terminologije sledi iz činjenice da svakoj tački na osi može da se pridruži vektor položaja 11 ka i obrnuto, svakom vektoru, iz ovog skupa, odgovara jedna tačka na osi (jednoznačna korespondencija). Posmatrajmo sada dva nekolinearna vektora a i b. Predstavimo ih orijentisanim dužima, sa zajedničkim početkom O (sl. 1.14). Slika 1.14: Nekolinearni vektori 11 Vektor položaja tačke A je vektor r A = OA, čiji je početak u koordinatnom početku O, a kraj u tački A. 13

14 Proizvoljan vektor c, koji leži u ravni vektora a i b, može da se predstavi u obliku c = ma + nb. (1.30) Ova relacija sledi iz pravila o sabiranju vektora i iz definicije množenja vektora skalarom. Iz relacije (1.30), slično kao u slučaju (1.28) i (1.29), uzimajući: dobijamo m = α γ, n = β γ, (1.31) αa + βb + γc = 0, (1.32) što predstavlja uslov linearne zavisnosti skupa od tri vektora, jer nisu sve konstante jednake nuli. Na ovaj način možemo svaku tačku u ravni da odredimo nekim vektorom položaja c, tj. kombinacijom vektora ma+nb, gde su a i b dva linearno nezavisna vektora, a m i n odgovarajući realni brojevi. Zato možemo da kažemo da kombinacija ma + nb definiše dvodimenzionalni (2 D) realni linearni vektorski prostor. Vidimo da je u 2 D linearnom vektorskom prostoru skup od tri vektora uvek linearno zavisan. Posmatrajmo sada tri nekomplanarna 12 vektora a, b i c, koji polaze iz zajedničkog početka O (sl. 1.15). Slika 1.15: Kao i u prethodnim slučajevima, možemo svaki naredni vektor d da predstavimo relacijom d = ma + nb + pc, (1.33) odakle sledi da izme - du četiri vektora a, b, c i d uvek postoji netrivijalna relacija oblika αa + βb + γc + δd = 0. (1.34) Dakle, relacija (1.33), za skup svih realnih brojeva m, n, i p, odre - duje trodimenzionalni realni linearni vektorski prostor. Možemo da zamislimo da krajnja tačka vektora d prebrišešve tačke 3 D prostora, kada parametri m, n, i p uzimaju sve vrednosti iz skupa realnih brojeva. Znači da je u 3 D linearnom vektorskom prostoru svaki skup od četiri vektora linearno zavisan. Iskoristićemo ovu vezu izme - du broja linearno nezavisnih vektora sa dimenzijom prostora da bismo postavili koncept dimenzionalnosti linearnog trodimenzionalnog vektorskog prostora, uz napomenu da se koncept lako može da uopšti na n dimenzionalni vektorski prostor. Vektore a, b i c, u (1.32), zvaćemo bazni vektori, a sabirke ma, nb i pc komponente vektora d. Brojeve m, n i p zvaćemo kratko koordinata 13 u odnosu na bazne vektore a, b i c. Kad jednom odredimo skup baznih vektora, tada je svaki vektor jednoznačno odre - den trojkom (u 3 D) koordinata. 12 Vektori su komplanarni ako su svi paralelni jednoj ravni. 13 Napomenimo da u prostorima u kojima nije definisan skalarni proizvod, kao što je afini prostor, nema smisla govoriti o pojmovima koji se preko njega definišu, kao što su intenzitet i ugao izme - du dva vektora. U literaturi je uobičajeno da se ove veličine, koje smo nazvali koordinate, nazivaju i afine koordinate, čime se ističe priroda tog (afinog) prostora. 14

15 Skup od tri me - dusobno ortogonalna vektora u 3 D prostoru je linearno nezavisan 14. Ako izaberimo za bazne vektore jedinične ortogonalne vektore e 1, e 2 i e 3, tada svaki (sledeći) vektor, recimo x, možemo da predstavimo relacijom x = x 1 e 1 + x 2 e 2 + x 3 e 3. (1.35) Tačka u 3 D prostoru je geometrijski objekat (ne zavisi od koordinatnog sistema). Ako uvedemo koordinatni sistem, možemo da je jednoznačno odredimo sa ure - denom trojkom brojeva (x 1, x 2, x 3 ), čije elemente zovemo koordinate vektora (u daljem tekstu kratko koordinate) x. Za vektore e i, i=1,2,3, kažemo da formiraju bazu (osnovu) ili koordinatni sistem (sl. 1.16). Ove vektore (e i ) zovemo (kao što smo ranije rekli) bazni vektori. Vrhovi (krajnje tačke) E i baznih vektora e i (i=1,2,3) imaju koordinate: E 1 : (1, 0, 0), E 2 : (0, 1, 0), (1.36) E 3 : (0, 0, 1), Slika 1.16: Naime, ranije smo definisali vektor geometrijski, korišćenjem orijentisane duži. Uvodeći koordinatni sistem, vektor možemo da opišemo algebarski. Već smo rekli da se pravougli, pravolinijski koordinatni sistem zove Dekartov koordinatni sistem. Uobičajeno je da ose Dekartovog koordinatnog sistema umesto x 1, x 2 i x 3 označavamo sa x, y i z, respektivno, a odgovarajuće bazne vektore e 1, e 2 i e 3 sa i, j i k, respektivno. Napomenimo da se koriste levi i desni koordinatni sistem, mada desni češće (sl. 1.17). 14 Posmatrajmo skup od tri medusobno - ortogonalna vektora, za koji je a i a j = A ij δ ij, gde je A ij = a i a j. Podimo - od toga da je linearna kombinacija ovih vektora 3 i=1 λ ia i = 0. Množeći skalarno poslednju relaciju sa a j (j = 1, 2, 3), a prema uslovu ortogonalnosti, dobijamo 3 λ i a i a j = i=1 3 λ i (a i a j ) = što predstavlja uslov linearne nezavisnosti za posmatrane vektore. i=1 3 λ i A ij δ ij = λ j A jj = 0 λ j = 0, i=1 15

16 Slika 1.17: Posmatrajmo sada proizvoljan vektor a, predstavljen orijentisanom duži AB, pri čemu je A početak, a B kraj duži AB (sl. 1.18). Slika 1.18: je: Neka su koordinate tačaka A (x A, y A, z A ) i B (x B, y B, z B ), a r A i r B vektori položaja ovih tačaka, tada AB = a = r B r A a x = x B x A, a y = y B y A i a z = z B z A (1.37) gde su a x, a y i a z merni brojevi vektora a u odnosu na koordinatni sistem, što kratko označavamo, radi jednostavnosti, sa a = [a x, a y, a z ] (1.38) umesto sa a = a x i + a y j + a z k. Izrazimo sada ranije definisane pojmove preko odgovarajućih mernih brojeva. Intenzitet vektora a, po definiciji je rastojanje izmedu - tačaka A i B, što u Euklidskom prostoru, prema (1.3), može da se predstavi relacijom a = (x B x A ) 2 + (y B y A ) 2 + (z B z A ) 2 = a 2 x + a 2 y + a 2 z (1.39) Ako za početak vektora izaberemo koordinatni početak, tada su koordinate vrha vektora jednake mernim brojevima vektora. Napred je već rečeno da se ovako konstruisan vektor zove vektor položaja i obično se označava sa r. Iz (1.37) tako - de vidimo da merni brojevi a x, a y, a z vektora a ne zavise od izbora početne tačke za a, jer ako vektor a pomerimo, duž pravca AB, tada se menjaju koordinate tačke A i B za istu vrednost, pa njihova razlika ostaje ista. Dakle, ako je dat fiksni Dekartov koordinatni sistem tada je svaki vektor jednoznačno odre - den ure - denom trojkom brojeva (koordinatama). 16

17 Na ovaj način možemo da definišemo i nula vektor 0 kao vektor čije su koordinate [0, 0, 0]. Za dva vektora a=[a x, a y, a z ] i b=[b x, b y, b z ] kažemo da su jednaka akko su odgovarajuće koordinate jednake. Naime, vektorska jednačina: a = b (1.40) ekvivalentna je trima skalarnim jednačinama: a x = b x, a y = b y, a z = b z. (1.41) Vektorski zbir, preko koordinata, možemo da odredimo na sledeći način (sl ): c = a + b = [a x + b x, a y + b y, a z + b z ] = [c x, c y, c z ] (1.42) Slika 1.19: Množenje vektora skalarom αa = [αa x, αa y, αa z ] (1.43) Skalarni proizvod jer je: a b = a x b x + a y b y + a z b z (1.44) e i e j = δ ij = { 1, i = j 0, i j. Ovo sledi iz pretpostavke da su bazni vektori ortonormirani. Vektorski proizvod a b = i j k a x a y a z b x b y b z (1.45). (1.46) Vektorski proizvod može da se predstavi simboličkom determinantom, kao što je pokazano u zadatku??, na str.??. Naime, ovako predstavljen vektorski proizvod a b jednaka je izrazu koji se dobija razvijanjem gornje determinante po prvoj vrsti. Mešoviti proizvod a (b c) = a x a y a z b x b y b z c x c y c z. (1.47) Napomenimo da je mešoviti proizvod jednak nuli, ako su dva od tri vektora medusobno - kolinearna. Ako je a kolinearno recimo sa b tada je a = λb, pa zamenom u (1.47) dobijamo a x a y a z a (λa c) = λa x λa y λa z c x c y c z = λ a x a y a z a x a y a z c x c y c z = 0. 17

18 Ovde smo iskoristili osobine determinante: - determinanta se množi nekim brojem tako što se elementi jedne vrste ili kolone množe tim brojem i - vrednost determinante je jednaka nuli ako su bilo koje dve vrste ili kolone jednake. Na sličan način bismo dobili i u slučaju kolinearnosti vektora a i c. 1.3 Aritmetički model linearnog vektorskog prostora Korišćenje običnih vektora u trodimenzionalnom prostoru da bi prikazali fizičke veličine, kao što su: vektor položaja, brzina, ubrzanje, sila itd, nam je blisko. Sada definišimo apstraktni linearni vektorski prostor pomoću dobro poznatih osobina takvih vektora. Definicija. Neka je X neprazan skup čije elemente x,y,z,..., nazivamo vektori i neka je T skup svih realnih (kompleksnih) brojeva, čije elemente α, β,..., nazivamo skalari. Par (X, T) obrazuje linearni vektorski prostor ili kraće vektorski prostor (realni ili kompleksni, što zavisi od skupa skalara T), sa sledećom algebarskom strukturom: i) svakom ure - denom paru (x,y) vektora iz X odgovara treći vektor iz X, koji zovemo njegov zbir, a označavamo sa x + y. Operaciju, koja ure - denom paru (x,y) pridružuje vektor x + y nazivamo sabiranje vektora. ii) Svakom vektoru x X i svakom skalaru α T odgovara vektor iz X, koji zovemo proizvod vektora x skalarom α, a označavamo sa αx. Operaciju koja vektoru x iz X i skalaru α pridružuje vektor αx nazivamo množenje vektora skalarom. Operacije sabiranja vektora i množenja vektora skalarom imaju sledeće osobine: 1 sabiranje je komutativno 2 sabiranje je asocijativno x + y = y + x, (1.48) 3 u X postoji nula vektor 0, takav da je (x + y) + z = x + (y + z), (1.49) x + 0 = x, za svakox X, (1.50) 4 svakom vektoru x X odgovara u X simetričan vektor, koji označavamo sa x, takav da je Množenje skalarom je distributivno: 5 u odnosu na sabiranje vektora x + ( x) = 0. (1.51) 18

19 α(x + y) = αx + αy, (1.52) 6 i u odnosu na sabiranje skalara (α + β)x = αx + βx, (1.53) 7 množenje skalarom je asocijativno 8 množenje vektora skalarom 1 ostavlja sve vektore nepromenjene, tj. α(βx) = (αβ)x, (1.54) Definicija. 1x = x, gde 1 T. (1.55) Vektorski prostor (X, T) je normiran ako postoji nenegativna funkcija x, definisana za svako x X, koja ima sledeće osobine: Ovu funkciju nazivamo norma od x. Definicija. 0 = 0 i x > 0, za x 0, (1.56) λx = λ x, za svako λ T, (1.57) x + y x + y (pravilo trougla). (1.58) Neka je X skup čije ćemo elemente označavati sa x,y.... Ako svakom ure - denom paru (x,y) iz X pridružimo realan broj d(x,y), koji ima osobine: 0 d(x,y) < +, (1.59) d(x,y) = 0 x = y, (1.60) d(x,y) = d(y,x), (1.61) d(x,y) d(x,z) + d(z,y), (1.62) kažemo da je skup X snabdeven metrikom d. Skup X snabdeven metrikom d zovemo metrički prostor. Njegove elemente zovemo tačkama, a d(x,y) rastojanjem izme - du tačaka x i y. Metrički prostor je, dakle, par (X, d). U normiranom vektorskom prostoru metrika se uvodi sa: d(x,y) = x y. (1.63) Označimo sa R n skup čije su tačke uredene - n torke realnih (kompleksnih) brojeva i uvedimo metriku u ovaj prostor sa: d(x,y) = n (x i y i ) 2. (1.64) i=1 Prostor R n zovemo Euklidski (realni ili kompleksni) metrički prostor, a ovako definisano d zadovoljava uslove (1.59) (1.62). 19

20 Uvedimo sada pojam linearnog operatora. Posmatrajmo linearnu vektorsku funkciju, vektorske promenljive, kojom se svakom vektoru x pridružuje vektor A(x), a za koju važi A(αx + βy) = αa(x) + βa(y), (1.65) gde su α i β skalari, a x i y vektori. Ovako definisana funkcija zove se linearni operator. Linearni operator je potpuno odre - den ako znamo vektore A(e i ), gde vektori e i (i = 1, 2,..., n) čine skup baznih vektora. Vektore A(e i ) možemo da izrazimo preko baznih vektora e i A(e i ) = n A ji e j, (1.66) j=1 gde je A ji j ta komponenta vektora A(e i ). Posmatrajmo sada proizvoljan vektor x, a A(x) označimo sa y, tj. A(x) = y, tada možemo da uspostavimo sledeće relacije, koristeći (1.65) i (1.66). Izrazimo prvo y preko baznih vektora n y = y j e j. Kako je: j=1 ( n ) y = A(x) = A x i e i = i=1 n = x i A(e i ) = n x i n A ji e j = i=1 i=1 j=1 j=1 i=1 ( n n A ji x i )e j, (1.67) to sledi da su koordinate vektora x i y povezane relacijom y j = n A ji x i. (1.68) i=1 Možemo sve ovo, tako - de, da predstavimo i na sledeći način. Recimo da smo vezu izme - du vektora x i y uspostavili preko linearnog operatora A primenjenog na x. Simbolički ovo možemo da označimo sa: y = A(x). (1.69) Brojeve A ji zovemo komponente linearnog operatora A (ili vektorske funkcije A) u koordinatnom sistemu e i. Specijalno, iz (1.66) sledi da je A ji j ta komponenta vektora Ae i. Kao i vektori, linearni operatori često imaju fizički smisao, koji je nezavisan od posebnog koordinatnog sistema i može da se opiše bez referentnog koordinatnog sistema. Simbolički to može da se predstavi na sledeći način. Operacije sabiranje i množenje linearnih operatora i množenje linearnog operatora skalarom mogu da se definišu relacijama: (A + B)(x) = A(x) + B(x) (1.70) (AB)(x) = A(B(x)) (1.71) (λa)(x) = λ(a(x)), (1.72) za svako x X, gde X predstavlja vektorski prostor. U opštem slučaju je AB BA. Ako su ovi proizvodi jednaki, tada kažemo da je množenje komutativno. 20

21 Definišemo i operatore: nula (0) i identički operator (I), relacijama za svaki vektor x iz posmatranog prostora. Dva operatora su jednaka ako važi za svaki vektor x X. Konačno, ako postoji operator A 1 sa osobinom 0(x) = 0 i I(x) = x, (1.73) A(x) = B(x) (1.74) AA 1 = A 1 A = I, (1.75) tada taj operator ( A 1) zovemo inverzni operator operatora A. Za operatore koji imaju inverzne operatore kažemo da su nesingularni. 21

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

Geometrija (I smer) deo 1: Vektori

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

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

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

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

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

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

Διαβάστε περισσότερα

Drugi deo (uvoda) Vektori

Drugi deo (uvoda) Vektori Drugi deo (uvoda) Vektori Vektori i skalari Skalar je običan broj. Vektor je lista (uređena n-torka) skalara (komponente vektora). Pomeranje (recimo, 10 koraka prema zapadu) izražavamo vektorom. Rastojanje

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1 { fiziqka hemija

Matematika 1 { fiziqka hemija UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIQKI FAKULTET Matematika 1 { fiziqka hemija Vektori Tijana Xukilovi 29. oktobar 2015 Definicija vektora Definicija 1.1 Vektor je klasa ekvivalencije usmerenih dui koje imaju

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

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

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima.

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima. M086 LA 1 M106 GRP Tema:.. 5. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 2 M086 LA 1, M106 GRP.. 2/17 P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/

Διαβάστε περισσότερα

Analitička geometrija

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

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

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

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

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORI. Opera u Sidneju, Australija

VEKTORI. Opera u Sidneju, Australija VEKTORI Ciljevi poglavlja Sabiranje i razlaganje vektora na komponente, množenje i deljenje vektora skalarom Predstavljanje vektora u Dekartovom koordinatnom sistemu i operacije sa vektorima koji su izraženi

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

Vektorski prostori. Vektorski prostor

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

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka rešenih zadataka iz Matematike I

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

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

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

Διαβάστε περισσότερα

Analitička geometrija i linearna algebra

Analitička geometrija i linearna algebra 1. VEKTORI POJAM VEKTORA Svakodnevno se susrećemo s veličinama za čije je određivanje potrean samo jedan roj. Na primjer udaljenost, površina, volumen,. Njih zovemo skalarnim veličinama. Međutim, postoje

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA.   Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako izgleda

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

OTPORNOST MATERIJALA

OTPORNOST MATERIJALA 3/8/03 OTPORNOST ATERIJALA Naponi ANALIZA NAPONA Jedinica u Si-sistemu je Paskal (Pa) Pa=N/m Pa=0 6 Pa GPa=0 9 Pa F (N) kn/cm =0 Pa N/mm =Pa Jedinična površina (m ) U tečnostima pritisak jedinica bar=0

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Dijagonalizacija operatora

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

Διαβάστε περισσότερα

1 Promjena baze vektora

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

Διαβάστε περισσότερα

Geometrija (I smer) deo 2: Afine transformacije

Geometrija (I smer) deo 2: Afine transformacije Geometrija (I smer) deo 2: Afine transformacije Srdjan Vukmirović Matematički fakultet, Beograd septembar 2013. Transformacije koordinata tačaka Transformacije koordinata tačaka Pretpostavimo da za bazne

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

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

Διαβάστε περισσότερα

5 Ispitivanje funkcija

5 Ispitivanje funkcija 5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

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

Διαβάστε περισσότερα

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Prva godina studija Mašinskog fakulteta u Nišu Predavač: Dr Predrag Rajković Mart 19, 2013 5. predavanje, tema 1 Simetrija (Symmetry) Simetrija

Διαβάστε περισσότερα

y = f(m) ili y = f(x 1, x 2,...,x n ). (1.1)

y = f(m) ili y = f(x 1, x 2,...,x n ). (1.1) Glava 1 Teorija polja U matematičkoj teoriji polja 1 ne izučava se fizički smisao neke veličine koja je zadata u datom polju. Izučavaju se samo opšta svojstva polja koja se kasnije, u fizici i drugim oblastima,

Διαβάστε περισσότερα

Algebra Vektora. pri rješavanju fizikalnih problema najčešće susrećemo skalarne i vektorske

Algebra Vektora. pri rješavanju fizikalnih problema najčešće susrećemo skalarne i vektorske Algebra Vektora 1 Algebra vektora 1.1 Definicija vektora pri rješavanju fizikalnih problema najčešće susrećemo skalarne i vektorske veličine za opis skalarne veličine trebamo zadati samo njezin iznos (npr.

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Vektori. 28. studenoga 2017.

Vektori. 28. studenoga 2017. Vektori 28. studenoga 2017. 1 / 42 Skalarna veličina: veličina odredena samo jednim (realnim) brojem ili skalarom npr. skalarne veličine su udaljenost, masa, površina, volumen,... Vektorska veličina: veličina

Διαβάστε περισσότερα

Vektori Koordinate Proizvodi Centar masa Transformacije UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIQKI FAKULTET. Geometrija I{smer.

Vektori Koordinate Proizvodi Centar masa Transformacije UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIQKI FAKULTET. Geometrija I{smer. UNIVERZITET U BEOGRADU MATEMATIQKI FAKULTET Geometrija I{smer deo 1: Vektori i transformacije koordinata Tijana Xukilovi 2. oktobar 2017 Definicija vektora Definicija 1.1 Vektor je klasa ekvivalencije

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

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

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

x n +m = 0. Ovo proširenje ima svoju manu u tome da se odričemo relacije poretka - no ne možemo imati sve...

x n +m = 0. Ovo proširenje ima svoju manu u tome da se odričemo relacije poretka - no ne možemo imati sve... 1 Kompleksni brojevi Kompleksni brojevi Već veoma rano se pokazalo da je skup realnih brojeva preuzak čak i za neke od najosnovnijih jednačina. Primjer toga je x n +m = 0. Pokazat ćemo da postoji logično

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

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

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II 1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II Zadatak: Klipni mehanizam se sastoji iz krivaje (ekscentarske poluge) OA dužine R, klipne poluge AB dužine =3R i klipa kompresora B (ukrsne glave). Krivaja

Διαβάστε περισσότερα

Jednodimenzionalne slučajne promenljive

Jednodimenzionalne slučajne promenljive Jednodimenzionalne slučajne promenljive Definicija slučajne promenljive Neka je X f-ja def. na prostoru verovatnoća (Ω, F, P) koja preslikava prostor el. ishoda Ω u skup R realnih brojeva: (1)Skup {ω/

Διαβάστε περισσότερα

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova) MEHANIKA 1 1. KOLOKVIJ 04/2008. grupa I 1. Zadane su dvije sile F i. Sila F = 4i + 6j [ N]. Sila je zadana s veličinom = i leži na pravcu koji s koordinatnom osi x zatvara kut od 30 (sve komponente sile

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1. Pojam fazi skupa. 2. Pojam fazi skupa. 3. Funkcija pripadnosti, osobine i oblici. 4. Funkcija pripadnosti, osobine i oblici

1. Pojam fazi skupa. 2. Pojam fazi skupa. 3. Funkcija pripadnosti, osobine i oblici. 4. Funkcija pripadnosti, osobine i oblici Meko računarstvo Student: Indeks:. Poja fazi skupa. Vrednost fazi funkcije pripadnosti je iz skupa/opsega: a) {0, b) R c) N d) N 0 e) [0, ] f) [-, ] 2. Poja fazi skupa 2. Na slici je prikazan grafik: a)

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I. Elvis Baraković, Edis Mekić. 4. studenog Pojam vektora. Sabiranje i oduzimanje vektora

Matematika I. Elvis Baraković, Edis Mekić. 4. studenog Pojam vektora. Sabiranje i oduzimanje vektora Matematika I Elvis Baraković, Edis Mekić 4. studenog 2011. 1 Analitička geometrija 1.1 Pojam vektora. Sabiranje i oduzimanje vektora Skalarnom veličinom ili skalarom nazivamo onu veličinu koja je potpuno

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

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

Διαβάστε περισσότερα

Glava 1. Vektori. Definicija 1.1. Dva vektora su jednaka ako su im jednaki pravac, smer i intenzitet.

Glava 1. Vektori. Definicija 1.1. Dva vektora su jednaka ako su im jednaki pravac, smer i intenzitet. Glava 1 Vektori U mnogim naukama proučavaju se vektorske i skalarne veličine. Skalarna veličina je odred ena svojom brojnom vrednošću u izabranom sistemu jedinica. Takve veličine su temperatura, težina

Διαβάστε περισσότερα

I Pismeni ispit iz matematike 1 I

I Pismeni ispit iz matematike 1 I I Pismeni ispit iz matematike I 27 januar 2 I grupa (25 poena) str: Neka je A {(x, y, z): x, y, z R, x, x y, z > } i ako je operacija definisana sa (x, y, z) (u, v, w) (xu + vy, xv + uy, wz) Ispitati da

Διαβάστε περισσότερα

Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B.

Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B. Korespondencije Neka su A i B proizvoljni neprazni skupovi. Korespondencija iz skupa A u skup B definiše se kao proizvoljan podskup f Dekartovog proizvoda A B. Pojmovi B pr 2 f A B f prva projekcija od

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA. Napomena: U svim zadatcima O označava ishodište pravokutnoga koordinatnoga sustava u ravnini/prostoru (tj. točke (0,0) ili (0, 0, 0), ovisno o zadatku), označava skalarni umnožak, a vektorski umnožak.

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

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

Διαβάστε περισσότερα

TAČKA i PRAVA. , onda rastojanje između njih računamo po formuli C(1,5) d(b,c) d(a,b)

TAČKA i PRAVA. , onda rastojanje između njih računamo po formuli C(1,5) d(b,c) d(a,b) TAČKA i PRAVA Najpre ćemo se upoznati sa osnovnim formulama i njihovom primenom.. Rastojanje između dve tačke Ako su nam date tačke Ax (, y) i Bx (, y ), onda rastojanje između njih računamo po formuli

Διαβάστε περισσότερα

Navedimo neke primere potencijalnih polja koja su od posebnog interesa u raznim oblastima fizike i tehnike. F = γ m m 0. r, (1.1)

Navedimo neke primere potencijalnih polja koja su od posebnog interesa u raznim oblastima fizike i tehnike. F = γ m m 0. r, (1.1) Glava 1 Teorija polja 1.1 Primeri nekih polja od interesa za fiziku i tehniku Navedimo neke primere potencijalnih polja koja su od posebnog interesa u raznim oblastima fizike i tehnike. Privlačenje dve

Διαβάστε περισσότερα

Vektorska analiza doc. dr. Edin Berberović.

Vektorska analiza doc. dr. Edin Berberović. Vektorska analiza doc. dr. Edin Berberović eberberovic@mf.unze.ba Vektorska analiza Vektorska algebra (ponavljanje) Vektorske funkcije (funkcije sa vektorima) Jednostavna analiza (diferenciranje) Učenje

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

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

Διαβάστε περισσότερα

Glava 1. Realne funkcije realne promen ive. 1.1 Elementarne funkcije

Glava 1. Realne funkcije realne promen ive. 1.1 Elementarne funkcije Glava 1 Realne funkcije realne promen ive 1.1 Elementarne funkcije Neka su dati skupovi X i Y. Ukoliko svakom elementu skupa X po nekom pravilu pridruimo neki, potpuno odreeni, element skupa Y kaemo da

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

PROBNI TEST ZA PRIJEMNI ISPIT IZ MATEMATIKE

PROBNI TEST ZA PRIJEMNI ISPIT IZ MATEMATIKE Fakultet Tehničkih Nauka, Novi Sad PROBNI TEST ZA PRIJEMNI ISPIT IZ MATEMATIKE 1 Za koje vrednosti parametra p R polinom f x) = x + p + 1)x p ima tačno jedan, i to pozitivan realan koren? U skupu realnih

Διαβάστε περισσότερα

1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva

1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva 1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva Definicija 1 Polje realnih brojeva je skup R = {x, y, z...} u kojemu su definirane dvije binarne operacije zbrajanje (oznaka +) i množenje (oznaka ) i jedna binarna

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

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

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

Polarne, cilindrične, sferne koordinate. 3D Math Primer for Graphics & Game Development

Polarne, cilindrične, sferne koordinate. 3D Math Primer for Graphics & Game Development Polarne, cilindrične, sferne koordinate 3D Math Primer for Graphics & Game Development Polarni koordinatni sistem 2D polarni koordinatni sistem ima koordinatni početak (pol), koji predstavlja centar koordinatnog

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

4 Matrice i determinante

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

Διαβάστε περισσότερα

Ako prava q prolazi kroz koordinatni početak i gradi ugao φ [0, π) sa x osom tada je refleksija S φ u odnosu na tu pravu:

Ako prava q prolazi kroz koordinatni početak i gradi ugao φ [0, π) sa x osom tada je refleksija S φ u odnosu na tu pravu: Refleksija S φ u odnosu na pravu kroz koordinatni početak Ako prava q prolazi kroz koordinatni početak i gradi ugao φ [0, π) sa x osom tada je refleksija S φ u odnosu na tu pravu: ( ) ( ) ( ) x cos 2φ

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ALGEBRA I ANALITIČKA GEOMETRIJA

LINEARNA ALGEBRA I ANALITIČKA GEOMETRIJA LINEARNA ALGEBRA I ANALITIČKA GEOMETRIJA Predrag Tanović February 11, 211 {WARNING: Sadržaj ovog materijala NI U KOM SLUČAJU NE MOŽE ZAMENITI UDŽBENIK: radi se o prepravljanim slajdovima predavanja. Reference

Διαβάστε περισσότερα

4 Izvodi i diferencijali

4 Izvodi i diferencijali 4 Izvodi i diferencijali 8 4 Izvodi i diferencijali Neka je funkcija f() definisana u intervalu (a, b), i neka je 0 0 + (a, b). Tada se izraz (a, b) i f( 0 + ) f( 0 ) () zove srednja brzina promene funkcije

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

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Analitička geometrija 1. Tačka 1. MF000 Neka su A(1, 1) i B(,11) tačke u koordinatnoj ravni Oxy. Ako tačka S deli duž AB

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

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

Διαβάστε περισσότερα

Neka je data korespondencija f A B. Tada korespondenciju f 1 B A definisanu sa. f 1 = {(b, a) B A (a, b) f}

Neka je data korespondencija f A B. Tada korespondenciju f 1 B A definisanu sa. f 1 = {(b, a) B A (a, b) f} Inverzna korespondencija Neka je data korespondencija f A B. Tada korespondenciju f 1 B A definisanu sa f 1 = {(b, a) B A (a, b) f} nazivamo inverznom korespondencijom korespondencije f. A f B A f 1 B

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

radni nerecenzirani materijal za predavanja Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je

Διαβάστε περισσότερα