Osnovne lastnosti odvoda

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Osnovne lastnosti odvoda"

Transcript

1 Del 2 Odvodi

2

3 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 strani obstaja in točka x je stekališče množice D(f) ( ita je enolična). Kadar so ti trije pogoji izpolnjeni, pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x. Funkciji f, ki je definirana z f : x f (x), D(f ) = {x: f je odvedljiva v x} pravimo odvod funkcije f. Primer. Če je f konstantna funkcija, potem je f c c (x) = = 0 = 0, 0 0 torej je f ničelna funkcija. Primer. Če je f identična funkcija, potem je f (x + ) x (x) = 0 torej je f enična funkcija. Primer. Če je f(x) = x2, potem je f (x) = 0 (x + ) 2 x 2 = 0 2x + 2 = 0 = =, 0 = 2x. Če v definiciji odvoda f (x) nadomestimo navadno ito z levo ali desno ito, dobimo levi odvod f (x) in desni odvod f +(x). 3 =

4 4 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA Primer. Izračunajmo levi in desni odvod funkcije f(x) = x v točki 0. f (0) 0 = 0 f +(0) 0 = 0 + Ker se ti iti razlikujeta, ita = 0 =, = 0 + =. 0 0 ne obstaja, torej funkcija f ni odvedljiva v točki 0. Po drugi strani, za vsak x 0 velja {, x < 0, f (x) =, x > 0, torej je funkcija f odvedljiva v vsaki neničelni točki. Absolutna vrednost je primer funkcije, ki je zvezna v točki 0, ni pa odvedljiva v točki 0. Torej iz zveznosti v točki ne sledi nujno odvedljivost v točki. Pač pa velja obratno: Če je funkcija f odvedljiva v točki a, potem je tudi zvezna v točki a. Dokaz: Ker je funkcija f odvedljiva v točki a, velja [ f(x) f(a) f(x) = f(a) + (x a) ] = x a x a x a f(x) f(a) = f(a) + x a x a x a (x a) = f(a) + f (a) 0 = f(a). x a Po definiciji ite odtod sledi, da je funkcija f zvezna v točki a. 2. Odvod eksponentne in sinusne funkcije Izračunajmo najprej odvod eksponentne funkcije v točki nič. Velja e 0 =. Dokaz: Dokažimo najprej, da za vsak R, ki zadošča, velja e 2. Naj bo a n = ( + n) n. Iz binomske formule sledi, da velja a n = c n, kjer je c n = ( ) n 2 + ( ) n n ( ) n n 2 n 3 n n. Ker je n, lako ocenimo c n ( ) n 2 + ( ) n n ( ) n n 3 n n n 2! n! (n )n = ( 2 ) + ( 2 3 ) ( n n ) = n. Torej iz sledi, da za vsak n velja a n = c n 2 2. V iti dobimo želeni rezultat.

5 2. ODVOD EKSPONENTNE IN SINUSNE FUNKCIJE 5 Sedaj lako dokažemo, da je res =. Vzemimo poljuben ɛ > 0 in definirajmo δ = min{, ɛ}. Potem za vsak 0, ki zadošča < δ velja e < ɛ. Pri prvem neenačaju smo upoštevali, da je <, torej velja gornja ocena (deljena s.) Sedaj lako izpeljemo, da velja Dokaz: Če je f(x) = ex, potem je 0 e exp = exp. f e x+ e x (x) =. 0 Če upoštevamo, da je e x+ = e x e dobimo f e x e e x (x) = 0 Zgoraj smo pokazali, da je zato je e =, 0 f (x) = e x = e x e. 0 za vsak x R. Torej je f spet exponentna funkcija, se pravi f = f. Izračunajmo še odvod sinusne funkcije v točki 0. Velja sin 0 =. Dokaz: Naj bo ABC trikotnik, ki ima pri A kot, pri B pravi kot in pri katerem je dolžina stranice AB enaka. Krog s središčem v A in radijem seka daljico AC v točki D. Naj bo E pravokotna projekcija točke B na daljico AC. Ker je trikotnik ABE vsebovan v izseku BAD, ta pa v trikotniku ABC, je pl( ABE) pl( BAD) pl( ABC). Ker je pl( ABE) = sin 2, pl( BAD) = tg, pl( ABC) = 2 2. sledi po množenju z 2, da za vsak (0, π 2 ) velja Odtod sledi, da za vsak x velja sin tg. cos sin. Uporabimo sedaj metodo sendviča. Ker je cos = in =, 0

6 6 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA velja, da je tudi iskana ita enaka. Odtod lako izpeljemo, da velja sin = cos in cos = sin. Dokaz: Če je f(x) = sin x, potem je f f(x + ) f(x) sin(x + ) sin(x) (x) = =. 0 0 Če v formulo sin u sin v = 2 sin u v 2 cos u+v 2 vstavimo u = x + in v = x, dobimo, da je sin(x + ) sin(x) = 2 sin 2 cos(x + 2 ). Torej je f 2 sin 2 (x) = cos(x + 2 ). 0 Če napravimo substitucijo t = 2, dobimo f sin t cos(x + t) (x) = t 0 t Zgoraj smo pokazali, da je Ker je funkcija cos zvezna, je = t 0 sin t t sin t =. t 0 t cos(x + t) = cos x. t 0 Ker je ita produkta produkt it, dobimo f (x) = cos x = cos x. cos(x + t). t 0 Torej je sin = cos. Podobno bi dokazali, da je cos = sin. 3. Pravila za odvajanje Kako izrazimo odvode funkcij f + g, f g, fg in f/g s pomočjo odvodov funkcij f in g? Odgovor nam dajejo naslednje formule: ( ) f (f ± g) = f ± g, (fg) = f g + fg, = f g fg. g g 2 Dokaz: Dokažimo formulo za odvajanje produkta. Pri ostali je dokaz podoben. Predpostavimo, da sta f in g odvedljivi v x. Potem je (fg) (fg)(x + ) (fg)(x) f(x + )g(x + ) f(x)g(x) (x) = = = 0 0 (f(x + ) f(x))g(x + ) + f(x)(g(x + ) g(x)) = = 0 f(x + ) f(x) = 0 g(x + ) + f(x) 0 0 = f (x)g(x) + f(x)g (x). g(x + ) g(x) =

7 3. PRAVILA ZA ODVAJANJE 7 Pri zadnjem koraku smu upoštevali, da iz odvedljivosti funkcije g v a sledi zveznost g v a, torej je g(x + ) = g(x). 0 Primer. Izračunajmo odvod funkcije tg x = sin x cos x : tg (x) = sin x cos x sin x cos x (cos x) 2 = cos x cos x sin x( sin x) (cos x) 2 = Pogosto potrebujemo formulo za odvod kompozituma: (g f) = (g f) f (cos x) 2. Dokaz: Predpostavimo, da je f odvedljiva v x in g odvedljiva v f(x). Velja (g f) (g f)(x + ) (g f)(x) (x) = 0 Funkcija ω(t) = za vsak zadošča zvezi g(f(x + )) g(f(x)) { g(t) g(f(x)) t f(x), t f(x), g (f(x)), t = f(x) = ω(f(x + )) g(f(x + )) g(f(x)) =. 0 f(x + ) f(x). Ker je ω(t) = t f(x) g (f(x)) = ω(f(x)), je funkcija ω(t) zvezna v točki t = f(x). Odtod sledi, da je (g f) f(x + ) f(x) (x) = ω(f(x + )) = 0 0 = ω( f(x + ))f (x) = ω(f(x))f (x) = g (f(x))f (x). 0 Če sta f in g odvedljivi, velja ta formula za vsak x D(g f), torej je g f odvedljiva in (g f) = (g f) f. Primer. Izračunajmo odvod funkcije (x) = sin(x 2 ). Vzemimo f(x) = x 2 in g(x) = sin(x). Vemo, da je (x) = g (f(x))f (x). Ker je g (x) = cos(x) in f (x) = 2x, je (x) = cos(x 2 ) 2x. Preostane še formula za odvod inverzne funkcije: (f ) (x) = f (f (x)). Dokaz: Privzemimo, da je f injektivna in pišimo g = f. Vzemimo tak a D(f ), da velja f (a) 0 in pišimo b = f(a). Potem velja g g(t) g(b) g(t) g(b) (b) = = t b t b t b f(g(t)) f(g(b)).

8 8 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA Ker je g tudi injektivna velja g(t) g(b) za vsak t b, torej v zadnji iti lako napravimo substitucijo x = g(t). t b g(t) g(b) f(g(t)) f(g(b)) = x g(b) x g(b) f(x) f(g(b)) = f (g(b)). Pri tem smo upoštevali, da je f (g(b)) = f (a) 0. Oglejmo si nekaj primerov. Primer. Vzemimo poljubno naravno število n. Pišimo f n (x) = x n in g n (x) = n x = x n. Pokažimo najprej z indunkcijo po n, da velja f n(x) = nx n za vsak x. Vemo že, da to velja za n =. Če formula velja za n, potem iz f n = f n f in pravila za odvajanje produkta sledi f n(x) = f n (x)f (x) + f n (x)f (x) = (n )x n 2 x + x n = nx n, torej formula velja tudi za n. Sedaj lako izračunamo tudi g n: g n(x) = f n(g n (x)) = ng n (x) = n n( n x) = n n x n. Primer. Vzemimo f(x) = e x in g(x) = ln x. Ker je f = f, velja za vsak x: g (x) = f (g(x)) = f(g(x)) = x. Primer. Vzemimo f(x) = sin x in g(x) = arcsin x. Ker je f (x) = cos x = (sin x) 2, velja g (x) = f (g(x)) = cos g(x) = =. (sin g(x)) 2 x 2 Sedaj vemo, da so odvodi vse osnovni elementarni funkcij elementarne funkcije. Iz formul za odvajanje vsote, razlike, produkta, kvocienta in kompozituma sledi, da je tudi odvod vsake elementarne funkcije elementarna funkcija.

9 4. GEOMETRIJSKI IN FIZIKALNI POMEN ODVODA 9 Sestavimo tabelico osnovni odvodov: f(x) f (x) g(x) g (x) x 2 2x x 2 x x m m x m mx m x m e x e x ln x x sin x cos x arcsin x x 2 cos x sin x arccos x x 2 tg x arctg x (cos x) 2 +x 2 s x c x ars x x 2 + c x s x arc x x 2 t x art x (c x) 2 x 2 4. Geometrijski in fizikalni pomen odvoda pravimo diferenčni količnik funkcije f v točki a. Oglejmo si najprej uporabo diferenčnega količnika in odvoda v geometriji. Premici, ki gre skozi dve različni točki na grafu dane funkcije f pravimo sekanta funkcije f. Poiščimo enačbo sekante skozi točki (a, f(a)) in (a, f(a + )). Kot vsaka druga premica, ima tudi sekanta enačbo y = kx + n, kjer moramo k in n še poiskati. Ker gre premica y = kx + n skozi točki (a, f(a)) in (a+, f(a+)), velja f(a) = ka+n in f(a+) = k(a+)+n. Ko enačbi odštejemo, dobimo f(a + ) f(a) = k, torej je Izrazu f(a+) f(a) f(a + ) f(a) k =. Iz prve enačbe sedaj dobimo f(a + ) f(a) n = f(a) ka = f(a) a. Ko k in n vstavimo v y = kx + n, dobimo za enačbo sekante f(a + ) f(a) y = f(a) + (x a). Ko se približuje 0, se točka (a +, f(a + )) približuje točki (a, f(a)), sekanta skozi ti dve točki pa se približuje neki premici, ki ji pravimo tangenta funkcije f v a. Za enačbo tangente dobimo [ f(a + ) f(a) y = f(a) + (x a) ] = f(a) + f (a)(x a). 0 Smerni koeficient sekante je torej enak diferenčnemu količniku, smerni koeficient tangente pa odvodu.

10 0 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA y x^2 Primer. Enačba sekante funkcije f(x) = x 2 skozi x = in x = 2 je f(2) f() y = f()+ (x ) = +3(x ) = 3x 2. 2 Enačba tangente funkcije f(x) = x 2 v x = je y = f() + f ()(x ) = + 2(x ) = 2x ,4 4 2, y 3x 2 y 2x Opomba. Če ima funkcija f v točki a tako levi, kot desni odvod, vendar sta različna, potem pravimo, da ima f koleno v točki a. Premicama y = f(a) + f (a)(x a) in y = f(a) + f +(a)(x a) potem pravimo leva oziroma desna tangenta funkcije f v a. Oglejmo še uporabo diferenčnega kvocienta in odvoda v fiziki. Recimo, da se avto giblje po realni osi in da je njegova lega v trenutku t enaka s(t). Med trenutkoma t in t + t je avto prepotoval razdaljo s = s(t+ t) s(t). Njegova povprečna itrost v tem času je torej enaka v = s s(t + t) s(t) =. t t Trenutno itrost avta v trenutku t pa definiramo kot ito s v(t) = t 0 t = s(t + t) s(t) t = s (t). Trenutna itrost v trenutku t je torej odvod funkcije s v točki t, povprečna itrost med trenutkoma t in t + t pa je diferenčni kvocient funkcije s v točki t. 5. Krivinski radij Če odvod funkcije f še enkrat odvedemo, dobimo drugi odvod funkcije f. Drugi odvod funkcije f označimo z f. Velja torej f = (f ). Vrednost drugega odvoda v točki a je f f (x + ) f (x) (x) =. 0 Pravimo, da je funkcija f dvakrat odvedljiva, če velja D(f ) = D(f). Opomba. Podobno bi lako definirali tudi tretji (četrti, peti,...) odvod in trikrat (štirikrat, petkrat,...) odvedljive funkcije.

11 5. KRIVINSKI RADIJ S pomočjo drugega odvoda lako poiščemo krožnico, ki se najbolje prilega grafu funkcije f v točki (a, f(a)). Poiskali bomo središče te krožnice in njen radij, ki mu pravimo tudi krivinski radij funkcije f v a. Najprej poiščemo normalo funkcije f v a. To je premica, ki gre skozi točko (a, f(a)) in je pravokotna na tangento. Če je k = tg φ smerni koeficient tangente in k 2 = tg φ 2 smerni koeficient normale, potem je ( + k k 2 ) cos φ cos φ 2 = ( + tg φ tg φ 2 ) cos φ cos φ 2 = cos φ cos φ 2 +sin φ sin φ 2 = cos(φ 2 φ ) = cos π = 0. Če je cos φ 2 = 0, potem je φ = π, torej je tangenta navpična. Če je cos φ 2 2 = 0, potem je φ 2 = π, torej je normala navpična. Če je f odvedljiva v a in f (a) 0, 2 potem niti tangenta niti normala ne moreta biti navpični, torej lako kosinusa pokrajšamo in dobimo + k k 2 = 0. Odtod sledi, da je k 2 = k =. Enačba normale na f v a je torej f (a) y = f(a) (x a). f (a) Izračunajmo še normalo v bližnji točki a + : y = f(a + ) (x a ). f (a + ) Izračunajmo presek te normal in itirajmo proti 0. Dobljeni rezultat je ravno središče pritisnjene krožnice. y 3 2 a,f a a,f a y f x x - x,y

12 2 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA Ko odštejemo obe enačbi, se y pokrajša, iz preostanka pa lako izrazimo x. Dobimo f(a + ) f(a) + f x a = (a+). f (a+) f (a) Če ulomek razširimo z f (a+)f (a), dobimo x a = f (a + )f (a) f(a+) f(a) Ko itiramo proti 0, dobimo f (a+) f (a) x a = f (a) 3 + f (a). f (a) Sedaj iz enačbe prve normale dobimo + f (a). y f(a) = f (a) (x a) = f (a) 2 +. f (a) Središče pritisnjene krožnice na f v a je torej v točki x = a f (a)(f (a) 2 + ) f (a) Njen radij pa dobimo iz Pitagorovega izreka, y = f(a) + f (a) 2 +. f (a) R 2 = (x a) 2 + (y f(a)) 2 = (f (a) 2 + ) 3 f (a) 2. Krivinski radij funkcije f v a je torej R = (f (a) 2 + ) 3/2. f (a) Če je f (a) = 0, je R = +. Da se izognemo temu problemu, raje izračunamo število f (a) κ = (f (a) 2 + ) = ± 3/2 R, ki pa je vedno končno. Temu številu pravimo tudi ukrivljenost funkcije f v a. Ekvivalentne so naslednje trditve: κ > 0, kjer je κ ukrivljenost f v a, f (a) > 0, y > f(a), kjer je (x, y) središče pritisnjene kroznice na f v a. To nam daje slutiti, da je v primeru, ko velja ena od te tre ekvivalentni lastnosti, graf funkcije f upognjen navzgor. Podrobno se bomo s upognenostjo navzgor in navzdol ukvarjali v razdelku o konveksni in konkavni funkcija.

13 6. OBSTOJ GLOBALNIH EKSTREMOV 3 6. Obstoj globalni ekstremov V tem razdelku nas bodo zanimale zvezne funkcije, kateri definicijsko območje je zaprt interval. Pokazali bomo, da je taka funkcija vedno omejena, da v neki točki zavzame največjo vrednost in da v neki točki zavzame najmanjšo vrednost. (Kako poiščemo take točke, bomo zvedeli šele v naslednjem razdelku.) Vsaka zvezna funkcija na zaprtem intervalu je omejena. Dokaz: Naj bo f taka zvezna funkcija, da je D(f) = [a, b]. Če funkcija f ne bi bila navzgor omejena, potem bi za vsako naravno število n obstajal tak c n [a, b], da bi veljalo f(c n ) > n. Ker je zaporedje c n omejeno, ima konvergentno podzaporedje d n = c φn. Pišimo d = d n. Ker je funkcija f zvezna v d, velja f(d n ) = f(d). Če vzamemo ɛ =, potem obstaja tak n 0, da za n n 0 velja f(d) < f(d n ) < f(d)+. Odtod in iz f(d n ) = f(c φn ) > φ n sledi, da je φ n < f(d) + za vsak n, kar je protislovje s predpostavko, da je φ n strogo naraščajoče. Podobno dokažemo, da je funkcija f navzdol omejena, lako pa uporabimo tudi dejstvo, da je po gornjem funkcija f navzgor omejena, saj je f zvezna in D( f) = [a, b]. Predpostavka, da je D(f) zaprt interval je bistvena: Primer. Glavna veja tg je zvezna funkcija na odprtem intervalu ( π 2, π 2 ), vendar ni niti navzgor niti navzdol omejena. Vsaka zvezna funkcija na zaprtem intervalu zavzame v neki točki največjo vrednost. Dokaz: Naj bo f taka zvezna funkcija, da velja D(f) = [a, b]. Dokazali smo, da je množica Z(f) navzgor omejena, torej ima po Dedekindovi lastnosti supremum M = sup Z(f). Za vsako naravno število n, M n ni zgornja meja množice Z(f), torej obstaja tak c n [a, b], da velja f(c n ) > M n. Ker je zaporedje c n omejeno, ima konvergentno podzaporedje d n = c φn. Pišimo d = d n. Trdimo, da funkcija f v točki d zavzame največjo vrednost M. Po metodi senviča iz M f(d n ) > M φ n sledi, da je f(d n ) = M. Ker je funkcija f zvezna v d, velja f(d n ) = f(d). Torej je f(d) = M. Odtod sledi, da vsaka zvezna funkcija na zaprtem intervalu zavzame v neki točki najmanjšo vrednost.

14 4 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA Najmanjša vrednost za funkcijo f je namreč največja vrednost za funkcijo f. Pravimo, da je točka (c, f(c)) globalni maksimum funkcije f, če za vsak x D(f) velja f(x) f(c). Pravimo, da je točka (c, f(c)) globalni minimum funkcije f, če za vsak x D(f) velja f(x) f(c). Skupno ime za globalni minimum in globalni maksimum je globalni ekstrem. Zgoraj smo dokazali, da ima vsaka zvezna funkcija na zaprtem intervalu vsaj en globalni maksimum in vsaj en globalni minimum, lako pa se tudi zgodi, da ima ista funkcija več globalni maksimumov in več globalni minimumov: Primer. Funkcija f : x (x 2 ) 2, D(f) = [ 2, 2] zadošča 9 f(x) 0 za vsak x D(f). Enačba f(x) = 0 ima dve rešitvi, in. Torej ima funkcija f dva globalna minimuma, (, 0) in (, 0). Tudi enačba f(x) = 9 ima dve rešitvi, 2 in 2. Zato ima funkcija f dva globalna maksimuma, ( 2, 9) in (2, 9). Zvezna funkcija na odprtem intervalu je lako neomejena, torej nima nujno globalni ekstremov, pa tudi kadar je omejena ni nujno da ji ima: Primer. Za funkcijo f : x x 3, D(f) = (, ) velja sup Z(f) = in inf Z(f) =. Vendar max Z(f) in min Z(f) ne obstajata. Zato funkcija f nima nobenega globalnega minimuma in nobenega globalnega maksimuma. 7. Potrebni pogoj za lokalni ekstrem Pravimo, da je točka (c, f(c)) lokalni maksimum, če obstaja tak δ > 0, da velja f(x) f(c) za vsak x D(f) O(c, δ). Geometrijsko to pomeni, da je točka (c, f(c)) globalni maksimum skrčitve f O(c,δ). Podobno je z lokalnimi minimumi. Lokalnim maksimumom in lokalnim minimumom pravimo z eno besedo lokalni ekstremi. Vsak globalni ekstrem funkcije f je tudi lokalni ekstrem, obratno pa običajno ni res. Glavni rezultat tega razdelka je Fermatov izrek: Če je funkcija f definirana in odvedljiva v vsaki točki iz odprtega intervala (a, b) in zavzame lokalni ekstrem v točki c (a, b), potem je f (c) = 0. Dokaz: Če funkcija f v točki c zavzame lokalni maksimum, potem obstaja tak δ > 0, da velja f(x) f(c) za vsak x (a, b) (c δ, c + δ). Vzemimo poljubno zaporedje a n v (a, b) (c δ, c), ki itira proti c. Za vsak n velja a n c < 0 in f(a n ) f(c) 0, torej je f(an) f(c) a n c 0. Odtod sledi,

15 7. POTREBNI POGOJ ZA LOKALNI EKSTREM 5 da je f (c) = f(a n) f(c) a n c 0. Vzemimo sedaj poljubno zaporedje b n v (a, b) (c, c+δ), ki itira proti c. Za vsak n velja b n c > 0 in f(b n ) f(c) 0, torej je f(bn) f(c) b n c 0. Odtod sledi, da je f (c) = f(bn) f(c) b n c 0. Iz f (c) 0 in f (c) 0 sledi f (c) = 0. Obrat Fermatovega izreka ne drži. Ničle funkcije f niso nujno lokalni ekstremi funkcije f, kot pokaže naslednji primer. Primer. Vzemimo f(x) = x 3 in c = 0. Potem je f (c) = 0, vendar f ne zavzame lokalnega ekstrema v točki c, saj je levo od c pozitivna, desno od c pa negativna. Kako bi za dano funkcijo f poiskali vse njene lokalne (in globalne) ekstreme? Metoda, ki jo bomo skicirali, deluje za odvedljive funkcije na zaprtem intervalu. (v resnici je dovolj zatevati, da so odvedljive v notranji točka intervala in zvezne v robni). () Najprej preveri, če f res zadošča gornjim predpostavkam in izračunaj f. (2) Določi kandidatke za lokalni ekstrem. To so rešitve enačbe f (x) = 0 skupaj z robnima točkama intervala. (3) Izračunaj vrednost f v vsaki kandidatki. V tisti, kjer je vrednost največja, f zavzame globalni maksimum, kjer je vrednost najmanjša pa globalni minimum. (4) Kasneje bomo spoznali dve metodi (prvi in drugi zadostni pogoj za lokalni ekstrem) s katerima lako za (skoraj) vsako kandidatko ugotovimo ali f v njej zavzame lokalni ekstrem ali ne. Primer. Določi globalne ekstrem funkcije f(x) = 2x 2 x 4, x [ 2, 2]. Najprej določimo kandidatke za lokalni ekstrem. Ker je f (x) = 4x 4x 3 = 4x( x 2 ), so rešitve enačbe f (x) = 0 točke x =, x = 0 in x =. Poleg te tre točk, sta kandidatki še robni točki x = 2 in x = 2. V vsaki od te peti kandidatk izračunajmo vrednost funkcije f: x f(x) Najnižja vrednost v spodnji vrstici je 8, torej f zavzame globalni minimum v x = 2 in x = 2. Najvišja vrednost v spodnji vrstici je, zato f zavzame globalni maksimum v x = in x =.

16 6 4. OSNOVNE LASTNOSTI ODVODA 8. Vprašanja za ponavljanje () (Definicija odvoda) (a) Kako je definiran odvod funkcije v točki? (b) Dokaži, da iz odvedljivosti sledi zveznost! (c) S primerom pokaži, da funkcija, ki je zvezna v neki točki, ni nujno tudi odvedljiva v tej točki! (2) (Pravila za odvajanje) (a) Formuliraj pravili za odvajanje vsote in razlike. Enega dokaži! (b) Formuliraj pravili za odvajanje produkta in kvocienta. Enega dokaži! (c) Napiši pravili za odvajanje kompozituma in inverzne funkcije. Enega dokaži! (3) (Geometrijski in fizikalni pomen odvoda) (a) Kako izračunamo povprečno itrost? (b) Kako izračunamo trenutno itrost? (c) Kako se glasi enačba sekante? (d) Kako se glasi enačba tangente? (4) (Krivinski radij) (a) Kako izračunamo normalo na graf funkcije f v točki (a, f(a))? (b) Kako izračunamo središče krožnice, ki se v točki (a, f(a)) najbolje prilega grafu funkcije f? (c) Izpelji formulo za krivinski radij funkcije f v točki a! (5) (Globalni ekstremi) (a) Povej definicijo globalnega ekstrema funkcije! (b) Formuliraj izrek, ki zagotavlja obstoj globalni ekstremov! (c) Kako določimo kandidate za globalni ekstrem? (d) Kako ugotovimo, kateri od kandidatov je zares globalni ekstrem? (6) (Lokalni ekstremi) (a) Povej definicijo lokalnega ekstrema funkcije! (b) Kakšna je zveza med lokalnimi in globalnimi ekstremi funkcije? (c) Formuliraj potrebni pogoj za nastop ekstrema! (d) S primerom pokaži, da potrebni pogoj za nastop lokalnega ekstrema ni tudi zadosten!

17 POGLAVJE 5 Načrtovanje grafov funkcij. Rolleov in Lagrangeov izrek Rolleov izrek je pomožni izrek, s katerim dokažemo tri pomembne izreke: Lagrangeov izrek, ki nam bo pomagal poiskati zvezo med lastnostmi f in lastnostmi grafa funkcije f, Caucyjev izrek, ki nam bo pomagal dokazati L Hospitalovo pravilo za računanje it in Taylorjev izrek, ki je posplošitev Langrangeovega. Rolleov izrek: Če je funkcija f definirana na [a, b], zvezna v a in b in odvedljiva v vsaki točki iz (a, b) in če velja f(a) = f(b), potem obstaja taka točka c (a, b), da velja f (c) = 0. Dokaz: Glavni sestavini dokaza sta Fermatov izrek (potrebni pogoj za lokalni ekstrem) in izrek o obstoju globalni ekstremov zvezni funkcij na zaprtem intervalu (ponovi preden nadaljuješ). Vzemimo poljubno funkcijo f, ki zadošča predpostavkam izreka. Funkcija f je zvezna v vsaki točki zaprtega intervala [a, b], za robni točki smo to predpostavili, za notranje točke pa to sledi iz odvedljivosti. Po izreku o obstoju globalni ektremov potem sledi, da f zavzame globalni minimum v neki točki x iz [a, b] in globalni maksimum v neki točki x 2 iz [a, b]. Če x leži v odprtem intervalu (a, b), potem po Fermatovem izreku velja f (x ) = 0, torej za iskani c lako vzamemo c = x. Podobno, če x 2 leži v (a, b), potem po Fermatovem izreku velja f (x 2 ) = 0, torej lako vzamemo c = x 2. Ostane še primer, ko sta x in x 2 robni točki intervala [a, b]. Iz predpostavke f(a) = f(b) potem sledi, da je f(x ) = f(x 2 ). Po definiciji globalni ekstremov je f(x ) f(x) f(x 2 ) za vsak x [a, b]. Ker je f(x ) = f(x 2 ), odtod sledi, da je f(x) konstantna funkcija. V tem primeru lako torej za c vzamemo katerokoli točko iz (a, b), recimo c = a+b 2. Geometrijsko si vsebimo Rolleovega izreka predstavljamo takole: Vzemimo nepretrgan in nezlomljen graf funkcije nad intervalom [a, b], 7

18 8 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ ki je v a in v b enako visoko. Potem iz velike nižine dvigamo vodoravno premico, dokler ne zadane grafa. Če zadane graf v kaki nerobni točki (x, f(x )), potem je zaradi nezlomljenosti grafa to vodoravna tangenta, se pravi, da je f (x ) = 0 in lako vzameš c = x. Kadar to ne deluje, spuščamo vodoravno premico iz velike višine, dokler ne zadane grafa. Če zadane graf v kaki nerobni točki (x 2, f(x 2 )), potem postane vodoravna tangenta, se pravi, da je f (x 2 ) = 0 in lako vzameš c = x 2. Če tudi to ne deluje, potem je f konstantna funkcija in za c lako vzameš katerokoli nerobno točko. Predpostavka f(a) = f(b) iz Rolleovega izreka je redko izpolnjena. Lagrangeov izrek te predpostavke ne potrebuje, zato je uporabnejši. Lagrangeov izrek: Če je funkcija f definirana na [a, b], zvezna v a in b in odvedljiva v vsaki točki iz (a, b), potem obstaja taka točka c (a, b), da velja f(b) f(a) = f (c)(b a). Dokaz: Pokažimo najprej, da funkcija g(x) = f(x) f(a) f(b) f(a) (x a) b a zadošča predpostavkam Rolleovega izreka. Očitno je g definirana na [a, b]. Ker je funkcija x f(a) + f(b) f(a) b a (x a) elementarna in definirana v a in b, je tudi zvezna v a in b. Po predpostavki je f zvezna v a in b. Torej je g razlika dve funkcij, ki sta zvezni v a in b in je zato sama zvezna. Za vsako točko x (a, b) velja g (x) = f (x) f(b) f(a), b a torej je g odvedljiva v x. Ker je g(a) = 0 in g(b) = 0, velja g(a) = g(b). Sedaj nam Rolleov izrek pove, da obstaja taka točka c (a, b), da velja g (c) = 0. Iz formule za g sledi f (c) = f(b) f(a) b a, če to pomnožimo z b a pa dobimo želeno formulo f(b) f(a) = f (c)(b a). Geometrijski pomen Lagrangeovega izreka je soroden pomenu Rolleovega izreka. Premikamo premico, ki je vzporedna sekanti skozi točki (a, f(a)) in (b, f(b)). Enačba te sekante je f(b) f(a) y = f(a) + (x a). b a Primerna vzporednica te sekante postane tangenta na graf v neki nerobni točki (c, f(c)). Zaradi vzporednosti sta smerni koeficient tangente in smerni koeficient sekante enaka. Prvi je enak f (c), drugi pa f(b) f(a) Torej je res f (c) = f(b) f(a) b a za nek c (a, b). b a.

19 2. NARAŠČAJOČE IN PADAJOČE FUNKCIJE 9 2. Naraščajoče in padajoče funkcije Ponovimo najprej osnovne definicije. Pravimo, da je funkcije f naraščajoča, če za poljubna x, x 2 D(f), ki zadoščata x < x 2, velja f(x ) f(x 2 ), strogo naraščajoča, če za poljubna x, x 2 D(f), ki zadoščata x < x 2, velja f(x ) < f(x 2 ), padajoča, če za poljubna x, x 2 D(f), ki zadoščata x < x 2, velja f(x ) f(x 2 ), strogo padajoča, če za poljubna x, x 2 D(f), ki zadoščata x < x 2, velja f(x ) > f(x 2 ). Funkcija je monotona, če je bodisi naraščajoča bodisi padajoča, oziroma strogo monotona, če je bodisi strogo naraščajoča bodisi strogo padajoča. Glavni rezultat tega razdelka je naslednja povezava med monotonostjo in predznakom odvoda: Če je f odvedljiva funkcija in D(f) povezana množica (interval, poltrak ali realna os), potem velja: Če f (x) 0 za vsak x D(f), potem je f naračajoča. Če f (x) 0 za vsak x D(f), potem je f padajoča. Če f (x) > 0 za vsak x D(f), potem je f strogo naračajoča. Če f (x) < 0 za vsak x D(f), potem je f strogo padajoča. Pri prvi dve trditva velja tudi obrat, pri drugi dve pa ne. Dokaz: Dokazali bomo samo prvo trditev, ker je dokaz ostali tre skoraj enak. Recimo, da je f odvedljiva, D(f) povezana in velja f (x) 0 za vsak x D(f). Radi bi dokazali, da je potem f naraščajoča funkcija. Vzemimo poljubni števili x, x 2 D(f), ki zadoščata x < x 2. Ker je D(f) povezana množica, je [x, x 2 ] D(f). Skrčitev f [x,x 2 ] zadošča predpostavkam Lagrangeovega izreka, zato obstaja tak c (x, x 2 ), da velja f(x 2 ) f(x ) = f (c)(x 2 x ). Po predpostavki je f (c) 0 in x 2 x > 0, zato je f (c)(x 2 x ) 0. Sledi f(x 2 ) f(x ) 0, kar smo želeli dokazati. Dokažimo sedaj obrat prve trditve. Skoraj enako se dokaže tudi obrat druge trditve. Recimo, da je f odvedljiva in naraščajoča in D(f) povezana. Za poljubna t, x D(f), ki zadoščata t x, potem velja f(t) f(x) t x primera t > x in t < x). Odtod sledi, da je f (x) = t x f(t) f(x) t x 0. 0 (loči

20 20 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ S primerom pokažimo, da obrat tretje trditve ne drži: Funkcija f(x) = x 3, x R je strogo naraščajoča, vendar njen odvod ni strogo pozitiven, saj velja f (0) = 0. S spremembo predznaka dobimo primer, ki ovrže obrat četrte trditve. Če D(f) ni povezana množica, potem gornji izrek običajno ne velja. Primer. Funkcija f(x) = x ima odvod f (x) = x 2, ki je povsod negativen. Vendar funkcija ni padajoča, saj je < in f( ) < f(). Problem je v tem, da D(f) = R \ {0} ni povezana množica. Oglejmo si še tole zanimivo posledico izreka: Če je f odvedljiva funkcija in D(f) povezana množica, potem je f konstantna natanko tedaj, ko je f (x) = 0 za vsak x D(f). Dokaz: Funkcije f je konstantna natanko tedaj, ko je tako naraščajoča kot padajoča. Po izreku to velja natanko tedaj, ko je tako f (x) 0 kot f (x) 0 za vsak x D(f), se pravi natanko tedaj, ko je f (x) = 0 za vsak x D(f). Tudi pri uporabi te posledice ne smemo pozabiti na predpostavko o povezanosti D(f). Primer. Za funkcijo f(x) = arctg x arctg + x x velja f (x) = 0 za vsak x, vendar f ni konstantna, saj je f(0) = 0 π = π in f( 3) = π 5π ( ) = 3π. Spet je problem v tem, da D(f) = R \ {} ni povezana množica. 3. Konveksne in konkavne funkcije Pravimo, da je funkcija f konveksna, če za poljubne a, x, b D(f), ki zadoščajo a < x < b, velja f(x) f(a) + f(b) f(a) (x a), b a konkavna, če za poljubne a, x, b D(f), ki zadoščajo a < x < b, velja f(x) f(a) + f(b) f(a) (x a), b a strogo konveksna, če za poljubne a, x, b D(f), ki zadoščajo a < x < b, velja f(x) < f(a) + f(b) f(a) (x a), b a strogo konkavna, če za poljubne a, x, b D(f), ki zadoščajo a < x < b, velja f(x) > f(a) + f(b) f(a) (x a). b a

21 3. KONVEKSNE IN KONKAVNE FUNKCIJE 2 Kaj to pomeni grafično? Premica y = f(a) + f(b) f(a) (x a) je ravno b a sekanta skozi točki (a, f(a)) in (b, f(b)). Pri konveksni funkcija torej za poljubna a in b iz D(f) sekanta skozi (a, f(a)) in (b, f(b)) leži nad delom grafa med (a, f(a)) in (b, f(b)), pri konveksni pa pod. Glavni rezultat tega razdelka nam pove, kako s pomočjo odvoda ugotovimo ali je funkcija konveksna: Če je funkcija f odvedljiva in je D(f) povezana, potem so ekvivalentne naslednje trditve: () funkcija f je konveksna, (2) za poljubna a, x D(f) velja f(x) f(a)+f (a)(x a), (3) f je naraščajoča funkcija. Ob dodatni predpostavki, da je f dvakrat odvedljiva, so te tri trditve ekvivalentne s trditvijo: (4) f (x) 0 za vsak x D(f). Dokaz: Dokažimo, da iz () sledi (2). Vzemimo poljubna a, x D(f). Če je a < x, potem (zaradi konveksnosti f) za vsak t (a, x) velja f(t) f(a) f(x) f(a) x a (t a). Če pa je x < a, potem za vsak t (x, a) velja f(t) f(x) f(a) f(x) a x (t x), odkoder spet sledi f(t) f(a) f(x) f(a) x a (t a). Enačbo pomnožimo z x a, ki je v obe primeri strogo pozitivno število. Dobimo f(t) f(a) t a t a (x a) f(x) f(a), odkoder z itiranjem t proti a dobimo f (a)(x a) f(x) f(a). Dokažimo, da iz (2) sledi (). Vzemimo poljubne a, x, b D(f), ki zadoščajo a < x < b. Iz (2) sledi, da je f(b) f(x) + f (x)(b x) in f(a) f(x) + f (x)(a x). Prvi neenačaj pomnožimo z x a > 0, drugega pa z b x > 0 in ju seštejemo. Dobimo f(b)(x a)+f(a)(b x) f(x)(x a)+ f(x)(b x). Levo stran preoblikujemo v f(a)(b a) + (f(b) f(a))(x a), desno pa v f(x)(b a). Na koncu stvar deo z b a > 0 in dobimo f(a) + f(b) f(a) b a (x a) f(x). Dokažimo, da iz (2) sledi (3). Vzemimo poljubna a, b D(f), ki zadoščata a < b. Iz (2) sledi, da za vsak x D(f) velja f(x) f(a) + f (a)(x a) in f(x) f(b) + f (b)(x b). Če v prvo neenakost vstavimo x = a, v drugo pa x = b, dobimo f(b) f(a) + f (a)(b a) in f(a) f(b) + f (b)(a b). Odtod sledi f (a) f(b) f(a) b a f (b). Preostane še dokaz, da iz (3) sledi (2). Recimo, da je f naraščajoča funkcija. Vzemimo poljubna a, x D(f). Če x < a, potem po Lagrangeovem izreku obstaja tak c (x, a), da velja f(a) f(x) = f (c)(a x). Ker je f naraščajoča in c < a, je f (c) f (a). Ker je a x > 0, odtod sledi, da je f (c)(a x) f (a)(a x). Torej je res f(x) f(a) f (a)(x a). Če pa je x > a, potem po Lagrangeovem izreku obstaja tak c (a, x), da velja

22 22 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ f(x) f(a) = f (c)(x a). Ker je f naraščajoča in a < c, je f (a) f (c). Ker je x a > 0, odtod sledi, da je f (c)(x a) f (a)(x a). Torej je spet f(x) f(a) f (a)(x a). Zadnja trditev sledi iz dejstva, da je funkcija g = f naraščajoča natanko tedaj, ko je g (x) 0 za vsak x D(g). Množica D(g) je seveda povezana, saj je enaka D(f). Geometrijski pomen druge točke je, da konveksna funkcija leži nad vsako svojo tangento. Tretja točka pa pove, da smerni koeficient tangent narašča, ko se gibljemo proti desni. Funkcija f je konkavna natanko tedaj, ko je funkcija f konveksna, zato iz gornjega rezultata dobimo tudi karakterizacijo konkavni funkcij: Če je funkcija f odvedljiva in je D(f) povezana, potem so ekvivalentne naslednje trditve: () funkcija f je konkavna, (2) za poljubna a, x D(f) velja f(x) f(a)+f (a)(x a), (3) f je padajoča funkcija. Ob dodatni predpostavki, da je f dvakrat odvedljiva, so te tri trditve ekvivalentne s trditvijo: (4) f (x) 0 za vsak x D(f). Torej konkavna funkcija leži pod vsako svojo tangento in smerni koeficient tangent pada, ko se gibljemo proti desni. Krajši premislek pokaže, da iz gornji dve rezultatov dobimo tudi ustrezna rezultata za strogo konveksne in strogo konkavne funkcije: Če je funkcija f odvedljiva in je D(f) povezana, potem so ekvivalentne naslednje trditve: () funkcija f je strogo konveksna (oziroma strogo konkavna), (2) za poljubna a, x D(f), ki zadoščata a x, je f(x) < f(a) + f (a)(x a) (oziroma f(x) > f(a) + f (a)(x a)), (3) f je strogo naraščajoča (oziroma strogo padajoča) funkcija. Te tri trditve so recimo izpolnjene v primeru, ko je f dvakrat odvedljiva in velja f (x) > 0 (oziroma f (x) < 0) za vsak x D(f).

23 4. RECEPT ZA NAČRTOVANJE GRAFOV 23 Točki, v kateri funkcija preide iz konveksne v konkavno ali iz konkavne v konveksno, pravimo prevoj. Če je (a, f(a)) prevoj funkcije f in je f dvakrat odvedljiva, potem je f (a) = 0. Ni pa vsaka točka a, v kateri je f (a) = 0 nujno prevoj. Primer. Vzemimo f(x) = x 4 in a = 0. Potem je f (a) = 0, vendar a ni prevoj, saj je f (x) = 2x 2 0, torej je f konveksna tako levo kot desno od a. Je pa točka a zanesljivo prevoj funkcije f, če je funkcija f dvakrat odvedljiva na neki okolici točke a in če f spremeni predznak v točki a. Primer. Vzemimo f(x) = x 3 in a = 0. Ker f (x) = 6x spremeni predznak v točki a, je ta točka prevoj funkcije f. 4. Recept za načrtovanje grafov S pomočjo prvega in drugega odvoda funkcije f lako dokaj natančno skiciramo graf funkcije f. Recept je takle: () Najprej določi D(f). Če D(f) ni povezana, jo razreži na intervale in poltrake. (2) Izračunaj ite funkcije f v robni točka vse intervalov in poltrakov iz točke (). Če je ita f v robni točki a neskončna, črtkano nariši vertikalno asimptoto x = a. Če pa je ita f v robni točki a končna in enaka L, potem nariši točko (a, L). (3) Če D(f) ni navzgor omejena, izračunaj ito f v in če D(f) ni navzdol omejena, izračunaj ito f v. Če je katera od te it končna, črtkano nariši ustrezno orizontalno asimptoto. (4) Izračunaj f in f. (5) Reši enačbe f(x) = 0, f (x) = 0 in f (x) = 0. Za vsako rešitev a ene od te enačb nariši točko (a, f(a)). (6) Skozi vsako točko (a, f(a)), ki si jo že narisal, potegni črtkano premico s smernim koeficientom f (a). Ta premica je tangenta na f v a, zato se ji mora graf v bližini (a, f(a)) dobro prilegati. (7) Določi intervale, kjer je f > 0 in intervale, kjer je f < 0. Določi intervale, kjer je f > 0 in intervale, kjer je f < 0. Določi intervale, kjer je f > 0 in intervale, kjer je f < 0. (8) Vsak par sosednji točk, ki si ji že narisal, določa nek interval, na katerem imajo funkcije f, f, f konstanten predznak. Na tem intervalu lako sedaj približno skiciraš graf funkcije f. Pazi, da se graf prilega ustreznim premicam. Oglejmo si uporabo tega recepta na dve primeri.

24 24 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ Primer. Skiciraj graf funkcije f(x) = x 3 3x 2 + 2x. Ker je D(f) = R povezana množica, lako takoj preskočimo na korak (3). Ker sta iti v ± neskončni, ni orizontalni asimptot. Velja f (x) = 3x 2 6x + 2, f (x) = 6x 6. Rešitev enačbe f(x) = 0 so točke x = 0, x 2 = in x 3 = 2. Rešitvi enačbe f (x) = 0 sta točki x 4 = + 3 in x 5 = 3. Rešitev enačbe f (x) = 0 je točka x 6 = (slučajno sovpade z x 2 ). Sedaj narišemo točke (x i, f(x i )) za vsak i =,..., 6. To so (0, 0), (, 0), (2, 0), ( +, ) in (, ). Šesto smo izpustili, ker sovpade z drugo. Za vsak i =,..., 6 črtkano narišemo premico y = f(x i ) + f (x i )(x x i ). To so premice y = 2x, y = x, y = 2x 4, y = in y = Tudi tokrat smo šesto izpustili, ker sovpade z drugo. Uredimo točke x i po velikosti (x < x 5 < x 2 = x 6 < x 4 < x 3 ) in na vsakem od šesti odsekov, ki ji te točke določajo, izračunajmo predznake funkcij f, f in f. x f(x) f (x) f (x) x < < x < < x < + < x < < x < < x < Na prvem odseku je torej funkcija strogo negativna, strogo naraščajoča in strogo konkavna, podobno pri ostali odseki. Sedaj imamo dovolj podatkov, da lako skiciramo graf.

25 4. RECEPT ZA NAČRTOVANJE GRAFOV 25 y x Primer. Skiciraj graf funkcije f(x) = 2x x. 3 Ker D(f) = R \ {} ni povezana množica, moramo izračunati levo in desno ito v točki. Velja f(x) = + in f(x) =. x x + Odtod sledi, da je premica x = edina vertikalna asimptota funkcije f. Ker je f(x) = 0 in f(x) = 0, je premica y = 0 edina x x + orizontalna asimptota funkcije f. Izračunamo f (x) = 2 + 4x3 ( x 3 ) 2, f (x) = 2x2 (2 + x 3 ) ( x 3 ) 3. Rešitev enačbe f(x) = 0 je točka x = 0, rešitev enačbe f (x) = 0 je točka x 2 = 3 2 in rešitev enačbe f (x) = 0 je točka x 3 = 3 2. Točke (x i, f(x i )), i =, 2, 3 so (0, 0), ( 3 2, 2 3 4) ( 0.79,.06) in 3 ( 3 2, ) (.26, 0.84). Skozi prvo točko narišemo premico s smernim koeficientom f (x ) = 2, skozi drugo premico s smernim koeficientom f (x 2 ) = 0, skozi tretjo pa premico s smernim koeficientom f (x 2 ) = 2. Na vsakem od peti odsekov < 3 2 < < 0 <

26 26 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ < izračunamo predznake funkcij f, f in f. Dobimo, +, + +, in + +. Sedaj lako skiciramo graf funkcije f. y x Zadostni pogoj za lokalni ekstrem Spomnimo se, kaj pravi Fermatov izrek (=potrebni pogoj za nastop lokalnega ekstrema): Če funkcija f zavzame lokalni ekstrem v točki c in je odvedljiva na nekem odprtem intervalu, ki vsebuje c, potem je f (c) = 0. Vemo, da obrat tega izreka ne drži. Če vzamemo namreč f(x) = x 3 in c = 0, potem je f (c) = 0, vendar c ni lokalni ekstrem funkcije f. Torej poleg pogoja f (c) = 0 potrebujemo še kako dodatno predpostavko, ki bo zagotavljala, da je c res lokalni ekstrem. Vsaki taki predpostavki pravimo zadostni pogoj za nastop lokalnega ekstrema. Ogledali si bomo dve. Prvi zadostni pogoj za nastop lokalnega ekstrema: Če je () funkcija f odvedljiva na nekem odprtem intervalu, ki vsebuje točko c, (2) f (c) = 0 in (3) f spremeni predznak v točki c, potem funkcija f zavzame lokalni ekstrem v točki c.

27 5. ZADOSTNI POGOJ ZA LOKALNI EKSTREM 27 Dokaz: Recimo, da je funkcija f odvedljiva na nekem odprtem intervalu, ki vsebuje točko c in velja f (c) = 0. Če funkcija f spremeni predznak v c, potem obstajata taki točki a < c in b > c, da je bodisi f (x) 0 za vsak x (a, c) in f (x) 0 za vsak x (c, b) bodisi f (x) 0 za vsak x (a, c) in f (x) 0 za vsak x (c, b). V prvem primeru je f na (a, c] padajoča in na [c, b) naraščajoča, v drugem primeru pa obratno. V prvem primeru torej za vsak x (a, b) velja f(x) f(c) v drugem pa f(x) f(c). Torej v prvem primeru f zavzame v c lokalni minimum, v drugem pa lokalni maksimum. Uporabimo izrek na preprostem primeru. Primer. Določi lokalne ekstreme funkcije f(x) = 3x 4 + 4x 3! Ker D(f) = R nima robni točk, so kandidati za lokalni ekstrem samo ničle funkcije f (x) = 2x 3 + 2x 2, torej x = in x = 0. Funkcija f spremeni v točki x = predznak iz na +, torej v tej točki zavzame lokalni minimum. Ker f orani pri preodu skozi x = 0 predznak +, je v okolici te točke strogo naraščajoča, torej v tej točki nima lokalnega ekstrema. Za boljšo predstavo si oglejmo še graf funkcije f. y x

28 28 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ Drugi zadostni pogoj za nastop lokalnega ekstrema: Če je () drugi odvod funkcije f definiran in zvezen na neki okolici točke c, (2) f (c) = 0, (3) f (c) 0, potem funkcija f zavzame lokalni ekstrem v točki c. Dokaz: Če je f (c) > 0, potem zaradi zveznosti f pozitivna na nekem odprtem intervalu, ki vsebuje c. Odtod sledi, da je f strogo konveksna na tem intervalu, torej njen graf leži nad tangento v točki (c, f(c)). Ker je f (c) = 0, je ta tangenta vodoravna, njena enačba je y = f(c). Sledi f(x) f(c) za vsak x iz tega intervala. V temu primeru torej f zavzame lokalni minimum v c. Podobno pokažemo, da v primeru f (c) < 0, f zavzame lokalni maksimum v c. Primer. Določi lokalne ekstreme funkcije f(x) = 2x 3 + 3x 2 2x! Ker D(f) = R nima robni točk, so kandidati za lokalni ekstrem samo ničle funkcije f (x) = 6x 2 +6x 2, torej x = ali x = 2. Izračunajmo f (x) = 2x + 6. Ker je f () > 0 in f ( 2) < 0, zavzame f v x = lokalni minimum, v x = 2 pa lokalni maksimum. Slabost drugega zadostnega pogoja je, da ne pove kaj se zgodi v primeru, ko je f (c) = 0. V tem primeru preverimo ali f orani ali spremeni predznak v c. V prvem primeru f zavzame lokalni ekstrem v c, v drugem pa ne. (Lako bi uporabili tudi prvi zadostni pogoj ali pa kriterij z višjimi odvodi, ki ga bomo spoznali v poglavju o Taylorjevi vrsti.) Primer. Oglejmo si še enkrat funkcijo f(x) = 3x 4 + 4x 3. Ničli f sta x = in x = 0. Velja f ( ) > 0 in f (0) = 0. Drugi zadostni pogoj nam pove, da f zavzame lokalni minimum v x =, o x = 0 pa nam ne pove ničesar. Ker f (x) = 36x x spremeni predznak v x = 0, f v tej točki ne zavzame lokalnega ekstrema. Pozorni bralec se bo spomnil, da funkcija lako zavzame lokalni ekstrem tudi v robni točki definicijskega območja. Vendar robna točka ni vedno lokalni ekstrem, kot pokaže naslednji primer: Primer. Funkcija f(x) = { x sin x, x > 0, 0, x = 0

29 6. VPRAŠANJA ZA PONAVLJANJE 29 ima definicijsko območje [0, ), vendar v robni točki 0 ne zavzame lokalnega ekstrema, kar se vidi iz grafa Zadostni pogoj, da funkcija f zavzame lokalni ekstrem v robni točki a, je, da je f konstantnega predznaka na neki okolici a. 6. Vprašanja za ponavljanje () (Rolleov in Lagrangeov izrek) (a) Formuliraj Rolleov izrek! (b) Formuliraj Lagrangeov izrek in ga izpelji iz Rolleovega izreka! (c) Pojasni geometrijski pomen Rolleovega in Lagrangeovega izreka! (2) (Monotone funkcije in odvod) (a) Povej definicijo naraščajoče funkcije! (b) Naj bo f(x) taka funkcija s povezanim definicijskim območjem, da je f (x) 0 za vsak x. Dokaži, da je f(x) naraščajoča! (c) Funkcija f(x) = x zadošča f (x) 0 za vsak x, vendar ni naraščajoča, ker f( ) > f(). V čem je problem? (3) (Konveksne in konkavne funkcije) (a) Kaj je definicija konveksne in konkavne funkcije? (b) Kako določimo konveksnost in konkavnost s prvim odvodom? (c) Kako določimo konveksnost in konkavnost z drugim odvodom? (4) (Prevoj) (a) Kaj je definicija prevoja? (b) Formuliraj potrebni pogoj za prevoj s pomočjo drugega odvoda! (c) Formuliraj zadostni pogoj za prevoj s pomočjo drugega odvoda!

30 30 5. NAČRTOVANJE GRAFOV FUNKCIJ (5) (Zadostni pogoj za lokalni ekstrem) (a) Povej definicijo in formuliraj potrebni pogoj za nastop lokalnega ekstrema! (b) Formuliraj zadostni pogoj za nastop lokalnega ekstrema s prvim odvodom! (c) Formuliraj zadostni pogoj za nastop lokalnega ekstrema z drugim odvodom!

31 POGLAVJE 6 Taylorjev izrek. L Hospitalovo pravilo f(x) L Hospitalovo pravilo je recept za računanje it oblike, x a g(x) kjer je f(a) = g(a) = 0. Pravi, da se taka ita na spremeni, če števec in imenovalec odvedemo. Natančna formulacija je: L Hospitalovo pravilo: Če sta f in g taki funkciji, da velja f(a) = 0 in g(a) = 0, obstaja taka okolica točke a na kateri sta f in g odvedljivi in na kateri velja g(x) 0 in g (x) 0 za vsak x a, f obstaja ita (x), x a g (x) f(x) potem obstaja tudi ita x a g(x) in velja f(x) x a g(x) = f (x) x a g (x). Dokaz: Po predpostavki obstaja taka okolica O(a, ɛ), na kateri sta funkciji f in g odvedljivi in na kateri velja g(x) 0 in g (x) 0 za vsak x a. Vzemimo poljuben x O(a, ɛ) \ {a} in si oglejmo funkcijo φ(t) = g(t)f(x) f(t)g(x). Ker sta f in g odvedljivi na O(a, ɛ), je tudi φ odvedljiva na O(a, ɛ). Ker je f(a) = 0 in g(a) = 0, je tudi φ(a) = 0. Očitno je φ(x) = g(x)f(x) f(x)g(x) = 0. Torej φ zadošča predpostavkam Rolleovega izreka. Zato obstaja tak c med a in x, da velja φ (c) = 0. Ker je φ (t) = g (t)f(x) f (t)g(x), sledi, da je g (c)f(x) f (c)g(x) = 0, torej je f(x) g(x) = f (c) g (c). Ko x približujemo k a, se tudi c približuje k a, saj leži med a in x, zato je f(x) x a g(x) = f (c) x a g (c) = f (c) c a g (c). Zadnja ita je seveda enaka x a f (x) g (x). 3

32 32 6. TAYLORJEV IZREK Uporabimo to pravilo na primeru: Primer. Izračunaj ito Po L Hospitalovem pravilu je cos x x 0 x 2 cos x. x 0 x 2 ( cos x) sin x = = x 0 (x 2 ) x 0 2x = 2. Pri zadnjem enačaju smo upoštevali, da je x 0 sin x x =. Nekaj opomb: () Če je g (a) 0, lako L Hospitalovo pravilo dokažemo preprosteje: f(x) x a g(x) = x a f(x) f(a) x a g(x) g(a) x a = f(x) f(a) x a x a x a g(x) g(a) x a = f (a) g (a) = f (x) x a g (x). (2) L Hospitalovo pravilo lako uporabimo tudi večkrat zaporedoma: Če velja f(a) = f (a) =... = f (n ) (a) = 0 in g(a) = g (a) =... = g (n ) (a) = 0, potem je f(x) (3) Limita x a g(x) f(x) x a g(x) = f (x) x a g (x) =... = f (n) (x) x a g (n) (x). f lako obstaja tudi v primeru, ko ita (x) ne x a g (x) obstaja. Vzemi recimo a = 0, f(x) = sin(/x) in g(x) = /x. (4) Podobno kot v prvotnem dokazu L Hospitalovega pravila lako dokažemo naslednjo posplošitev Lagrangeovega izreka, ki ji pravimo Caucyjev izrek: Če sta funkciji f in g odvedljivi na odprtem intervalu (a, b), zvezni v a in b in g (x) 0 za vsak x (a, b), potem obstaja tak c (a, b), da velja f(b) f(a) = f (c). g(b) g(a) g (c) 2. Diferenčni količniki višjega reda Za vsako funkcijo f in število definiramo novo funkcijo k f s predpisom (k f)(x) = f(x + ) f(x).

33 2. DIFERENČNI KOLIČNIKI VIŠJEGA REDA 33 Kaj se zgodi če v tej definiciji zamenjamo f z k f? Dobimo (k k f)(x) = (k f)(x + ) (k f)(x) = = f(x+2) f(x+) f(x+) f(x) f(x + 2) 2f(x + ) + f(x). 2 Če v tej formuli ponovno zamenjamo f z k f, dobimo (k k k f)(x) = (k k f)(x + ) (k k f)(x) = = f(x+3) 2f(x+2)+f(x+) 2 f(x+2) 2f(x+)+f(x) 2 f(x + 3) 3f(x + 2) + 3f(x + ) f(x). 3 Izrazu k k k f, kjer k nastopa n-krat, pravimo n-ti diferenčni količnik funkcije f. Označimo ga tudi z k n f. S popolno indukcijo po n zlaka dokažemo, da velja Za vsako naravno število n in vsako funkcijo f, ki je definirana v točka x, x +,..., x + n velja n (kf)(x) n i=0 = ( )n i( n i) f(x + i). n Zanima nas, kaj dobimo, ko v k n f itiramo proti 0. V primeru n = dobimo ravno definicijo odvoda: (k f(x + ) f(x) f)(x) = 0 0 = f (x). V primeru n = 2 z uporabo L Hospitalovega pravila dobimo 0 (k2 f)(x) = 2f (x + 2) 2f (x + ) 0 2 = f (x + 2) f (x) f (x + ) f (x) = 2f (x) f (x) = f (x).

34 34 6. TAYLORJEV IZREK V primeru n = 3 z dvakratno uporabo L Hospitalovega pravila dobimo 0 (k3 f)(x) = 9f (x + 3) 2f (x + 2) + 3f (x + ) 0 6 f (x + 3) f (x) = f (x + ) f (x) = 9 2 f (x) 4f (x) + 2 f (x) = f (x). 4 0 f (x + 2) f (x) 2 Bralca ne sme zmesti, da smo števec in imenovalec odvajali po in ne po x. Trdimo, da je za vsako n-krat odvedljivo funkcijo f velja 0 (kn f)(x) = f (n) (x). Dokaz: Uporabimo isto metodo kot pri n = 2, 3. Z n kratno uporabo L Hospitalovega pravila dobimo n 0 (kn i= f)(x) = ( )n i( n i) i n f (n ) (x + i) 0 n! n i= = ( )n i( n i) i n [f (n ) (x + i) f (n ) (x)] 0 n! = n ( ) n ( ) n i i n f (n ) (x + i) f (n ) (x) n! i 0 i i= = n ( ) n ( ) n i i n f (n) (x) n! i i= = f (n) (x). Pri drugem in petem enačaju smo uporabili formulo n ( ) { n ( ) n i i r 0, če r = 0,,..., n, = i n!, če r = n i= za r = n in r = n. To formulo izpeljemo tako, da izraz (x ) n = n i= ( )n i( n i) x i n-krat odvedemo in v vsak odvod vstavimo x =.

35 3. INTERPOLACIJSKI IN TAYLORJEVI POLINOMI Interpolacijski in Taylorjevi polinomi V tem razdelku se bomo naučili, kako poiščemo polinomsko funkcijo dane stopnje n, ki se v dani točki a najbolje prilega dani funkciji f. (Pravimo ji n-ti Taylorjev polinom funkcije f v a.) V primeru n = 0 je to očitno kar konstantna funkcija y = f(a), v primeru n = pa tudi že vemo, da je to linearna funkcija y = f(a) + f (a)(x a) (=tangenta). Spomnimo se, da smo do enačbe tangente prišli tako, da smo v enačbi sekante skozi točki (a, f(a)) in (a +, f(a + )) itirali proti nič. Pri n 2 bomo postopali podobno. Najprej bomo poiskali polinom stopnje n, ki gre skozi točke (a, f(a)), (a+, f(a+)),..., (a+ n, f(a + n)) (pravimo mu n-ti interpolacijski polinom funkcije f v a), nato pa bomo itirali proti 0. Poiščimo najprej interpolacijske polinome majni stopenj. Edina konstantna funkcija, ki gre skozi točko (a, f(a)) je y = f(a). Edina linearna funkcija, ki gre skozi točki (a, f(a)) in (a +, f(a + )) je y = f(a) + f(a + ) f(a) (x a) = f(a) + (k f)(a)(x a). Edina kvadratna funkcija, ki gre skozi točke (a, f(a)), (a +, f(a + )) in (a + 2, f(a + 2)) je f(a + ) f(a) y = f(a) + (x a) + f(a + 2) 2f(a + ) + f(a) + (x a)(x a ) 2 2 = f(a) + (k f)(a)(x a) + (k2 f)(a) (x a)(x a ). 2 Edina kubična funkcija, ki gre skozi točke (a, f(a)), (a +, f(a + )), (a + 2, f(a + 2)) in (a + 3, f(a + 3)) je y = f(a) + (k f)(a)(x a) + (k2 f)(a) (x a)(x a ) (k3 f)(a) (x a)(x a )(x a 2). 6 Za splošen n velja:

36 36 6. TAYLORJEV IZREK Edini polinom stopnje n, ki gre skozi n + točk (a, f(a)), (a +, f(a + )), (a + 2, f(a + 2)),...,(a + n, f(a + n)) je n ( ) (k i y = f(a) + f)(a) (x a) (x a (i )). i! i= Temu polinomu pravimo n-ti interpolacijski polinom za funkcijo f v točki a. Je posplošitev pojma sekante. Dokaz: Označimo polinom na desni z I n (x). Pokažimo najprej, da za vsak s = 0,,..., n velja I n (a + s) = f(a + s). Če v I n(x) vstavimo x = a + s, kjer s < n, odpadejo v vsoti vsi členi od vključno s-tega dalje, torej je I n (a + s) = I s (a + s). Po drugi strani za vsak s = 0,,..., n velja I s (a+s) = f(a)+ s (k i f)(a) i! s (s i+) = f(a)+ s (k i f)(a)i( s i) = i= = s (k i f)(a)i( ) s s ( i = i=0 = s ( s j=0 i i=0 ( ) i j( i i=j ( ) i j( i j=0 i= j) f(x + j) )( s i) = j)( s i)) f(x + j) = f(a + s). V prvem koraku smo vstavili x = a + s v formulo za I s (x), v drugem smo upoštevali definicijo binomskega simbola, pri tretjem smo upoštevali, da je f(a) = (k 0f)(a)0( s 0), pri četrtem smo vstavili formulo za (k i f)(a) iz prejšnjega razdelka in pokrajšali i, pri petem smo zamenjali vrstni red seštevanja, pri šestem pa smo upoštevali formulo s ( )( ) i s ( ) i j = j i i=j { 0, j < s,, j = s, ki jo dobimo s primerjavo istoležni koeficientov v x s = (( + x) ) s = s ) (x ) i = i=0 = s ( s i ( i i)( j) ( ) i j x j) = s ( s i=0 j=0 j=0 ( s i i=j ( s )( i ) i j ( ) i j ) x j Enoličnost interpolacijskega polinoma sledi iz dejstva, da ima polinom stopnje n lako kvečjemu n različni ničel. Če se namreč dva polinoma stopnje n ujemata v n + različni točka, potem je njuna razlika polinom stopnje kvečjemu n, ki ima n + ničel, kar je možno samo v primeru, če je razlika nič. Predpostavimo, da je funkcija f n-krat odvedljiva v okolici točke a in itirajmo v interpolacijskem polinomu proti 0. V primeru n = 0 se ne zgodi nič, v primeru n = pa dobimo ravno enačbo tangente. y = f(a) + f (a)(x a).

37 3. INTERPOLACIJSKI IN TAYLORJEVI POLINOMI 37 V primeru n = 2 dobimo y = f(a) + f (a)(x a) + f (a) (x a) 2, 2 v primeru n = 3 pa y = f(a) + f (a)(x a) + f (a) 2 Za splošen n velja: (x a) 2 + f (a) (x a) 3. 6 Limita n-tega interpolacijskega polinoma za funkcijo f v točki a, ko gre 0, je n f (i) (a) y = (x a) i. i! i=0 Temu polinomu pravimo n-ti Taylorjev polinom za funkcijo f v točki a. Je posplošitev pojma tangente. Dokaz: potem velja Če označimo I n(x) = f(a) + 0 I n(x) = f(a) + = f(a) + n ( (k i ) f)(a) (x a) (x a (i )), i! i= n i= 0 (ki f)(a) ((x a) (x a (i ))) = i! 0 n i= f (i) (a) (x a) i = i! n i=0 f (i) (a) (x a) i. i! Za vsak i =,..., n smo uporabili smo formulo (k i f)(x) = f (i) (x), ki 0 smo jo dokazali v prejšnjem razdelku. Primer. Izračunajmo prvi dvanajst Taylorjevi polinomov funkcije f(x) = sin x v točki a = 0. Najprej moramo izračunati odvode funkcije f in vstaviti x = 0. Dobimo n f (n) (x) f (n) (0) 0 sin x 0 cos x 2 sin x 0 3 cos x n f (n) (x) f (n) (0) 4 sin x 0 5 cos x 6 sin x 0 7 cos x n f (n) (x) f (n) (0) 8 sin x 0 9 cos x 0 sin x 0 cos x

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

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

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

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

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

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. 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

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

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

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

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R. II. FUNKCIJE 1. Osnovni pojmi 2. Sestavljanje funkcij 3. Pregled elementarnih funkcij 4. Zveznost Kaj je funkcija? Definicija Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi

Διαβάστε περισσότερα

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

*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

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

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

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Izpit sestavlja 4-5 vprašanj. Vsako ima več podvprašanj.

Izpit sestavlja 4-5 vprašanj. Vsako ima več podvprašanj. PRIMERI IZPITNIH VPRAŠANJ IZ MATEMATIKE JAKA CIMPRIČ, OKTOBER 2004 Izpit sestavlja 4-5 vprašanj. Vsako ima več podvprašanj. 1. Kombinatorika 1.1. Množice in relacije. (1) (Množice) (a) Kako si množice

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

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

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

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

Διαβάστε περισσότερα

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Kemijska tehnologija Visokošolski strokovni program Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 29. 8. 2013 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA. Naj bo vektorsko polje R : R 3 R 3 dano s predpisom R(x, y, z) = (2x 2 + z 2, xy + 2yz, z). Izračunaj pretok polja R skozi površino torusa

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1 Seštevanje vektorjev in množenje s skalarjem

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PRIMER UPORABE FUNKCIJ 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE. Upogibni moment. M(X )=F A x qx2 2

PRIMER UPORABE FUNKCIJ 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE. Upogibni moment. M(X )=F A x qx2 2 3 4 PRIMER UPORABE FUNKCIJ Upogibni moment 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE T (x) =F A qx M(X )=F A x qx2 2 1 2 DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE Naj bosta A in B neprazni množici. Enolična funkcija f : A

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

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

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

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

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Vidosava Šimić 22. prosinca 2009. Domena funkcije dvije varijable Ako je zadano pridruživanje (x, y) z = f(x, y), onda se skup D = {(x, y) ; f(x, y) R} R 2 naziva

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

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

Διαβάστε περισσότερα

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

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Računalniško vodeni procesi I

Računalniško vodeni procesi I Šolski center Velenje Višja strokovna šola Velenje Trg mladosti 3, 33 Velenje Računalniško vodeni procesi I Osnove višješolske matematike Interno gradivo - druga, popravljena izdaja Robert Meolic. september

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

LJUDSKA UNIVERZA NOVA GORICA. MATEMATIKA 1 2. del. EKONOMSKI TEHNIK PTI gradivo za interno uporabo. Pripravila: Mateja Strnad Šolsko leto 2011/12

LJUDSKA UNIVERZA NOVA GORICA. MATEMATIKA 1 2. del. EKONOMSKI TEHNIK PTI gradivo za interno uporabo. Pripravila: Mateja Strnad Šolsko leto 2011/12 LJUDSKA UNIVERZA NOVA GORICA MATEMATIKA 1 2. del EKONOMSKI TEHNIK PTI gradivo za interno uporabo Pripravila: Mateja Strnad Šolsko leto 2011/12 KAZALO 1 POLINOMI... 1 1.1 Polinomi VAJE... 1 1.2 Operacije

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

Čas reševanja je 75 minut. 1. [15] Poišči vsa kompleksna števila z, za katera velja. z 2 +2 z +2 i 2 = Im. 1 2i

Čas reševanja je 75 minut. 1. [15] Poišči vsa kompleksna števila z, za katera velja. z 2 +2 z +2 i 2 = Im. 1 2i Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

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

Interpolacija in aproksimacija funkcij

Interpolacija in aproksimacija funkcij Poglavje 4 Interpolacija in aproksimacija funkcij Na interpolacijo naletimo, kadar moramo vrednost funkcije, ki ima vrednosti znane le v posameznih točkah (pravimo jim interpolacijske točke), izračunati

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

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

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

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

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

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

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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