4.1 Funktsiooni lähendamine. Taylori polünoom.
|
|
- Πτολεμαῖος Γιάνναρης
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Peatükk 4 Tuletise rakendusi 4.1 Funktsiooni lähendamine. Talori polünoom. Mitmetes matemaatika rakendustes on vaja leida keerulistele funktsioonidele lihtsaid lähendeid. Enamasti konstrueeritakse taolised lähendid polünoomide hulgast. Polünoomiga on lihtne opereerida. Polünoomi väärtuse arvutamisel tuleb ju teostada ainult aritmeetilisi tehteid (liitmist, lahutamist, korrutamist ja jagamist). Näiteks taskuarvuti leiab funktsioonide 10, sin jms tegelike väärtuste asemel nende funktsioonide polünomiaalsete lähendite väärtusi. Polünoomi on lihtne ka diferentseerida ja integreerida. Seetõttu kasutatakse polünomiaalset lähendamist inseneriteadustes üsna palju. Funktsiooni lineaarne lähend. Lihtsaima polünomiaalse lähendi saame funktsiooni lineariseerimise teel. Olgu funktsioon = f() diferentseeruv punkti a mingis ümbruses. Eelnevalt nägime, et funktsiooni muudu jaoks kehtib järgmine valem (valem (3.8), Ptk 3): = f (a) + β. Asendame siin = a ja = f() f(a). Saame Avaldame f(): f() f(a) = f (a)( a) + β. f() = f(a) + f (a)( a) + β. (4.1) Jättes funktsiooni f() avaldisest välja jääkliikme β, saame uue funktsiooni, mis on lineaarne: P 1 () = f(a) + f (a)( a). (4.2) Kui a, siis β on suhteliselt väike ja võime kirjutada järgmise ligikaudse võrduse: f() P 1 (). (4.3) 1
2 Funktsioon P 1 () on funktsiooni f() lineaarne lähend. Jääkliikme β eemaldamisega funktsiooni avaldisest me lineaariseerisime selle funktsiooni. Lineaarse lähendi = P 1 () graafikuks on joone = f() puutuja punktis A(a, f(a)). Geomeetriliselt tähendab lineariseerimine joone asendamist oma puutujaga puutepunkti ümbruses (vt joonis 4.1). = f() A = P 1 () Joonis 4.1 Lineariseerimisel säilivad funktsiooni f väärtus punktis a: P 1 (a) = f(a) ja joone = f() tõus, so f tuletis punktis a: P 1(a) = f (a). Kaotsi läheb joone kõverus. Seetõttu tekib küsimus: kas on võimalik konstrueerida lineaarsest lähendist paremaid lähendeid, mis arvestavad ka kõverust. Joone kõverust, iseloomustab teist järku tuletis. Seega, kui õnnestuks konstrueeritavasse lähendisse üle kanda ka esialgse funktsiooni f() teise tuletise väärtus, st kui lähendi P () puhul kehtiks seos P (a) = f (a), siis saaksime joone kõveruse teatud mõttes säilitada. Kahjuks lineaarne lähend selleks ei sobi, sest lineaarse funktsiooni teine tuletis on alati null. Seega peame kasutusele võtma vähemalt teise astme ehk ruutpolünoomid. Funktsiooni f() ruutlähend punkti = a ümbruses ruutfunktsioon P 2 (), mis rahuldab järgmisi tingimusi: P 2 (a) = f(a), P 2(a) = f (a), P 2 (a) = f (a). Järgmises alamparagrahvis püstitame ja lahendame üldisema ülesande: leida polünoom, P n (), mis säilitab funktsiooni f tuletised kuni järguni n. 2
3 Talori polünoom. Olgu funktsiooni = f() kohta on teada tema väärtus ja tuletised kuni järguni n punktis a, st f(a), f (a),..., f (n) (a). Ülesanne on järgmine: leida n-astme polünoom P n (), mis koos oma tuletistega kuni järguni n langeb punktis a kokku funktsiooniga f, st rahuldab tingimusi P n (a) = f(a), P n(a) = f (a),..., P (n) n (a) = f (n) (a). (4.4) Otsime meid huvitavat polünoomi järgmisel kujul: P n () = C 0 + C 1 ( a) + C 2 ( a) 2 + C 3 ( a) 3 +C 4 ( a) C n ( a) n, (4.5) kus C 0, C 1,..., C n on konstantsed kordajad. Nende kordajate määramiseks arvutame kõigepealt P n tuletised kuni järguni n: P n() = 1C 1 + 2C 2 ( a) + 3C 3 ( a) 2 + 4C 4 ( a) nc n ( a) n 1, P n () = 2 1C C 3 ( a) + 4 3C 4 ( a) n(n 1)C n ( a) n 2, P n () = 3 2 1C C 4 ( a) n(n 1)(n 2)C n ( a) n 3, P (n) n () = n(n 1)(n 2) C n. Pannes neis avaldistes ja valemis (4.5) muutuja võrduma a-ga saame P n (a) = C 0, P n(a) = 1! C 1, P n (a) = 2! C 2, P n (a) = 3! C 3,..., P n (n) (a) = n! C n. Sümbol n! tähistab arvu n faktoriaali: n! = n. Kasutades tingimusi (4.4) tuletame järgmised valemid kordajate C 0, C 1,..., C n jaoks: C 0 = f(a), C 1 = f (a) 1! C 3 = f (a) 3!, C 2 = f (a) 2!,..., C n = f (n) (a) n! Seega saame valemi (4.5) kirjutada järgmisel kujul: P n () = f(a) + f (a) 1! + f (a) 3! ( a) + f (a) ( a) 2 2!. ( a) f (n) (a) ( a) n. (4.6) n! 3,
4 Polünoomi P n nimetatakse funktsiooni f Talori polünoomiks ehk n-järku lähendiks punkti a ümbruses. Kui a, siis kehtib ligikaudne valem f() P n (). Mida suurem on n seda täpsem see valem on. See tähendab, et polünoomi astme suurenemisel lähendi täpsus paraneb. Erijuhtudel n = 1 ja n = 2 saame Talori polünoomist vastavalt lineaarse ja ruutlähendi: P 1 () = f(a) + f (a)( a), P 2 () = f(a) + f (a)( a) + f (a) ( a) 2. 2! Kui a = 0, siis nimetatakse Talori polünoomi ka McLaurini polünoomiks. Seega on funktsiooni f() McLaurini polünoom järgmine: P n () = f(0) + f (0) 1! + f (0) 2! 2 + f (0) 3! f (n) (0) n. (4.7) n! Näiteid. 1. Olgu f() = e. Kuna funktsioon e diferentseerimisel ei muutu, siis f (n) () = e iga n N korral. Seega f (n) (0) = e 0 = 1, n N. Asendades need suurused valemisse (4.7) tuletame funktsiooni e McLaurini polünoomi: e ! + 3 3! i n!. 2. Olgu f() = sin. Arvutame tuletised: f () = cos, f () = sin, f () = cos, f IV () = sin, f V () = cos jne. Kuna sin 0 = 0 ja cos 0 = 1, saame Üldiselt f(0) = 0, f (0) = 1, f (0) = 0, f (0) = 1, f IV (0) = 0, f V (0) = 1 jne. f (2k) (0) = 0, f (2k+1) (0) = ( 1) k, k = 0, 1, 2,.... Järelikult sisaldab funktsiooni f() = sin McLaurini polünoom ainult paarituid liidetavaid vahelduvate märkidega: sin 3 3! + 5 5! 7 7! ( 1)k 2k+1 (2k + 1)!. 3. Analoogiliselt leiame ka f() = cos Mclaurini polünoomi. Erinevalt funktsioonist sin sisaldab see ainult paaris liidetavaid: cos 1 2 2! + 4 4! 6 2k ( 1)k 6! (2k)!. 4
5 Funktsiooni = cos erineva astmega lähendeid punktis a = 0 on kujutatud joonistel Mida kõrgem on lähendi aste, seda täpsemini vastab ta funktsioonile = cos. Joonis 4.2: = cos() lähend P 1 () Joonis 4.3: = cos() lähend P 2 () Joonis 4.4: = cos() lähend P 4 () 5
6 Joonis 4.5: = cos() lähend P 8 () Joonis 4.6: = cos() lähend P 10 () Joonis 4.7: = cos() lähend P 14 () 6
7 4.2 Funktsiooni lokaalsed ekstreemumid. Fermat teoreem Lokaalse ekstreemumi mõiste. Öeldakse, et funktsioonil f on punktis 1 lokaalne maksimum, kui 1. funktsioon f on määratud punkti 1 mingis ümbruses ( 1 ϵ, 1 + ϵ); 2. iga ( 1 ϵ, 1 + ϵ) korral kehtib võrratus f() f( 1 ). Öeldakse, et funktsioonil f on punktis 1 lokaalne miinimum, kui 1. funktsioon f on määratud punkti 1 mingis ümbruses ( 1 ϵ, 1 + ϵ); 2. iga ( 1 ϵ, 1 + ϵ) korral kehtib võrratus f() f( 1 ). Funktsiooni lokaalseid maksimume ja miinimume nimetatakse selle funktsiooni lokaalseteks ekstreemumiteks. Kui funktsioon ei ole konstantne lokaalse maksimumipunkti ümbruses, siis on selles punktis funktsiooni graafikul tipp. Läbides maksimumpunkti vasakult paremale asendub funktsiooni kasvamine kahanemisega. Seevastu on lokaalne maksimum funktsiooni graafiku org. Läbides seda punkti vasakult paremale asendub funktsiooni kahanemine kasvamisega. Lokaalseid ekstreemume saab vaadelda nt Ptk 2 joonisel Seal kujutatud funktsioonil on punktis 1 lokaalne maksimum ja punktis 3 lokaalne miinimum. Funktsiooni lokaalseid ekstreemume ei tohi segi ajada funktsiooni absoluutsete ekstreemumitega, millest oli juttu 2.9. Näiteks joonisel 2.11 toodud funktsioon saavutab absoluutse miinumumi punktis a, kuid seal lokaalset miinimumi ei ole. Põhjus on selles, et ei leidu lokaalse ekstreemumi definitsioonis nõutavat a ümbrust, kus funktsioon oleks määratud. Punktist a vasakul on funktsioon määramata. Küll võib väita, et juhul, kui funktsioon on määratud lõigul [a, b] ja saavutab oma absoluutse ekstreemumi vahemikus (a, b), siis on see ühtlasi lokaalne ekstreemum. Kehtib järgmine väide. Teoreem 4.1 (Fermat teoreem). Kui funktsioonil f on punktis 1 lokaalne ekstreemum ja funktsioon on diferentseeruv selles punktis, siis f ( 1 ) = 0. Tõestus. Vaatleme juhtu, kui funktsioonil f on punktis 1 lokaalne maksimum. Siis, vastavalt lokaalse maksimumi definitsioonile, leidub punkti 1 ümbrus nii, et iga korral sellest ümbrusest kehtib võrratus f() f( 1 ) 0. (4.8) Selles ümbruses asuva arvu me saame võtta punktist 1 nii vasakult kui ka paremalt. Asugu punktist 1 vasakul. Siis 1 < 0. Jagame võrratuse 7
8 (4.8) negatiivse arvuga 1. Kuna negatiivse arvuga jagamisel võrratuse märk muutub vastupidiseks, saame f() f( 1 ) 1 0. See võrratus jääb kehtima ka siis, kui me võtame temast piirväärtuse protsessis 1. Seega tuletise definitsiooni põhjal f ( 1 ) = lim 1 f() f( 1 ) 1 0. (4.9) Järgnevalt olgu punktist 1 paremal. Siis 1 > 0. Jagades võrratuse (4.8) positiivse arvuga 1 saame Võtame piirväärtuse: f() f( 1 ) 1 0. f ( 1 ) = lim 1 f() f( 1 ) 1 0. (4.10) Võrratused (4.9) ja (4.10) näitavad, et f ( 1 ) 0 ja f ( 1 ) 0. See on võimalik vaid siis, kui f ( 1 ) = 0. Seega on lemma tõestatud juhul, kui 1 -s on lokaalne miinimum. Analoogiliselt saab käsitleda ka juhtu, kui 1 -s on lokaalne miinimum. 4.3 Keskväärtusteoreemid. Teoreem 4.2 (Rolle i teoreem). Kui funktsioon f on lõigul [a, b] pidev, vahemikus (a, b) diferentseeruv ja rahuldab tingimust f(a) = f(b), siis leidub vahemikus (a, b) vähemalt üks punkt c nii, et f (c) = 0. Tõestus. Olgu M ja m vastavalt funktsiooni f suurim ja vähim väärtus lõigul [a, b]. Kui M = m, siis on funktsioon lõigul [a, b] konstantne, st kõigi [a, b] korral kehtib f() = M = m. Sellisel juhul on f tuletis nullfunktsioon, st f () = 0 kõigi [a, b] korral, ja teoreemi väide on täidetud suvalise c (a, b) korral. Edasi vaatleme juhtu, kui M > m. Funktsioon võib oma absoluutse ekstreemumi saavutada kas lõigu [a, b] otspunktis või vahemikus (a, b). Oletame kõigepealt, et mõlemad absoluutsed ekstreemumid saavutatakse lõigu otspunktides a ja b. Siis on f() väärtus ühes otspunktis M ja teises otspunktis m ning võrratusest M > m tuleneb, et f() väärtused lõigu otspunktides on erinevad. Kuid me ju eeldasime, et funktsiooni väärtused lõigu otspunktides on võrdsed (vt tingimus f(a) = f(b) teoreemi sõnastuses!). Tekib vastuolu. Järelikult ei olnud oletus, et mõlemad absoluutsed ekstreemumid saavutatakse lõigu otspunktides a ja b, õige. Funktsioon f() peab vähemalt ühe oma absoluutsetest 8
9 ekstreemumitest (kas suurima või vähima väärtuse) saavutama vahemikus (a, b) asuvas punktis. Tähistame selle punkti c-ga. Kuna vahemikus (a, b) asuv absoluutne ekstreemum on ühtlasi ka lokaalne ekstreemum, omab funktsioon f lokaalset ekstreemumit punktis c. Peale selle on f teoreemi eelduste põhjal diferentseeruv punktis c. Järelikult, Fermat teoreemi põhjal saame f (c) = 0. Teoreem on tõestatud. Rolle i teoreemil on lihtne geomeetriline sisu. See on järgmine. Nimelt teoreemi eeldustel on funktsiooni = f() graafik sile joon, mille otspunktid A(a, f(a)) ja B(b, f(b)) asuvad -telje suhtes samal kõrgusel. Teoreem väidab, et sellisel juhul leidub vahemikus (a, b) vähemalt üks punkt c, mille korral funktsiooni tuletis on null, st funktsiooni graafiku puutuja on paralleelne - teljega. Teoreemi illustreerib joonis 4.8. Vasakpoolsel graafikul on üks taoline punkt c, parempoolsel graafikul aga kaks punkti c 1 ja c 2. f(a)= =f(b) A B f(a)= =f(b) A B a c b a c 1 c 2 b Joonis 4.8 Teoreem 4.3 (Lagrange i teoreem). Kui funktsioon f on lõigul [a, b] pidev ja vahemikus (a, b) diferentseeruv, siis leidub vahemikus (a, b) vähemalt üks punkt c nii, et f (c) = f(b) f(a) b a Tõestus. Defineerime järgmise funktsiooni: ehk f(b) f(a) = f (c)(b a). (4.11) Arvutame: F () = f() f(b) f(a) b a ( a). (4.12) F (a) = f(a) f(b) f(a) b a F (b) = f(b) f(b) f(a) b a (a a) = f(a), (b a) = f(b) f(b) + f(a) = f(a). Seega F (a) = F (b). Ühtlasi on F () pidev lõigul [a, b] ja diferentseeruv vahemikus (a, b). Järelikult rahuldab funktsioon F () Rolle i teoreemi eeldusi. 9
10 Rolle i teoreemi põhjal leidub vahemikus (a, b) vähemalt üks punkt c nii, et F (c) = 0. Valemist (4.12) leiame funktsiooni F () tuletise: Seega F (c) = 0 põhjal F () = f () f (c) f(b) f(a) b a Siit järeldubki (4.11). Teoreem on tõestatud. f(b) f(a). b a = 0. Lagrange i teoreemi geomeetrilist sisu vaatleme jooniselt 4.9. Punktidest A(a, f(a)) ja B(b, f(b)) läbi tõmmatud lõikaja t tõus võrdub suhtega f(b) f(a). b a Viime paralleellükkega sirge t uude asendisse nii, et saadud uus sirge t oleks joone = f() puutuja. Tähistame puutepunkti -koordinaadi c-ga. Kuna funktsiooni graafiku puutuja tõus võrdub funktsiooni tuletisega vaadeldavas punktis, siis sirge t tõus on f (c). Kuna sirged t ja t on paralleelsed, siis on nende tõusud omavahel võrdsed, seega f (c) = f(b) f(a) b a Saame valemi (4.11). Kokkuvõttes: Lagrange i teoreem väidab, et sileda joone lõikaja saab paralleellükkega viia selle joone puutujaks.. = f() f(b) f(a) B t t A a c b Joonis
11 4.4 Funktsiooni kasvamine ja kahanemine. Funktsiooni kasvamine ja kahanemine on seotud funktsiooni tuletise märgiga. Konkreetselt kehtib järgmine teoreem. Teoreem 4.3. Olgu funktsioon f diferentseeruv vahemikus (a, b). Siis kehtivad järgmised väited: 1. Kui f () > 0 iga (a, b) korral, siis f on kasvav vahemikus (a, b). 2. Kui f () < 0 iga (a, b) korral, siis f on kahanev vahemikus (a, b). Tõestus. Tõestame väite 1. Olgu f () > 0 iga (a, b) korral. Valime vahemikus (a, b) kaks suvalist punkti 1 ja 2 nii et 1 < 2. Kui meil õnnestub näidata, et kehtib võrratus f( 1 ) < f( 2 ), siis on f kasvav vahemikus (a, b) ning väide 1 ongi tõestatud. Lagrange i teoreemi põhjal leidub vahemikus ( 1, 2 ) vähemalt üks punkt c nii, et kehtib võrdus f( 2 ) f( 1 ) = f (c)( 2 1 ). (4.13) Selle võrduse paremal poolel olev tuletis f (c) on nullist suurem, kuna me eeldasime f () positiivsust vahemikus (a, b). Nullist suurem on ka vahe 2 1, kuna me valisime punktid 1 ja 2 selliselt, et 1 < 2. Seega on valemi (4.13) parem pool nullist suurem. Saame f( 2 ) f( 1 ) > 0. Sellest järeldubki soovitud võrratus f( 1 ) < f( 2 ). Väide 2 tõestatakse analoogiliselt. 4.5 Ekstreemumülesannete lahendamine. Lokaalsete ekstreemumite ning kasvamis- ja kahanemispiirkondade leidmine. Argumendi väärtust, kus funktsiooni tuletis võrdub nulliga, nimetatakse selle funktsiooni statsionaarseks punktiks ehk kriitiliseks punktiks. Statsionaarses punktis on funktsiooni graafiku puutuja horisontaalne. Fermat teoreemi põhjal on diferentseeruva funktsiooni lokaalses ekstreemumis selle funktsiooni tuletis võrdne nulliga, st tegemist on statsionaarse punktiga. Vastupidine väide (st statsionaarses punktis on funktsioonil lokaalne ekstreemum ) ei ole õige. Funktsioonil võib olla ka selliseid statsionaarseid punkte, kus lokaalset ekstreemumit ei ole. Näiteks funktsiooni f() = 3 tuletis avaldub valemiga f () = 3 2. Punktis = 0 on tuletisel nullkoht, kuid funktsioonil seal ekstreemumit ei ole. Funktsioon f() = 3 kasvab kõikjal. Erinevad võimalikud juhud statsionaarsetest punktidest on kujutatud joonisel Graafikutel 1 ja 2 esineb lokaalne ekstreemum, kuid graafikutel 3 ja 4 lokaalset ekstreemumit ei ole. 11
12 Joonis 4.10 Lokaalsete ekstreemumite väljaselekteerimiseks tuleks jälgida tuletise märki statsionaarsest punktist vasakul ja paremal. Kui statsionaarse punkti läbimisel muutub tuletise märk plussist miinuseks, siis esineb vaadeldavas punktis lokaalne maksimum (juht 1 joonisel 4.10). Kui aga statsionaarse punkti läbimisel muutub tuletise märk miinusest plussiks, siis esineb vaadeldavas punktis lokaalne miinumum (juht 2 joonisel 4.10). Kui tuletis statsionaarse punkti läbimisel märki ei muuda, siis vaadeldavas punktis lokaalset ekstreemumit ei ole (juhud 3 ja 4 joonisel 4.10). Näide. Olgu antud funktsioon f() = Leiame selle funktsiooni kasvamis- ja kahanemispiirkonnad ja lokaalsed ekstreemumid. Kuna kasvamis- ja kahanemispiirkonnad ning ekstreemumid peavad asuma funktsiooni määramispiirkonnas, leiame kõigepealt antud funktsiooni loomuliku määramispiirkonna. Vaadeldav funktsioon on määratud suvalise reaalarvu korral. Seega X = R. Avaldame tuletise: f () = = 12 2 ( 2). Statsionaarsete punktide leidmiseks lahendame võrrandi f () = 0. Saame kaks statsionaarset punkti 1 = 0 ja 2 = 2. Kanname need teljele: 0 2 Vaadeldava funktsiooni tuletis on pidev ja saab märki muuta ainult oma nullkohtades. Seega säilitab f () märki vahemikes (, 0), (0, 2) ja (2, ). Tuletise märgi kindlaks tegemiseks neis vahemikes valime igas vahemikus suvalised kontrollpunktid ja leiame neis kontrollpunktides tuletise märgi. Näiteks valime 1 (, 0), 1 (0, 2) ja 3 (2, ). Arvutame: f ( 1) = 12( 1) 2 ( 1 2) = 36 < 0, f (1) = 12( 1) 2 (1 2) = 12 < 0, f (3) = 12( 1) 2 (3 2) = 12 > 0. Tuletise märgi põhjal koostame funktsiooni kasvamis-kahanemisdiagrammi tõusvate ja langevate noolekestega -teljel (vt ülal). Diagrammilt leiame funktsiooni 12
13 kasvamispiirkonna: X = (2, ) ja kahanemispiirkonna: X = (, 2). Punktis = 2 funktsiooni kahanemine asendub kasvamisega. Järelikult on seal lokaalne miiminum. Miinimumpunkt koos koordinaatidega on P (2, 12). Teine statsionaarne punkt = 0 asub funktsiooni kahanemispiirkonnas. Selle punkti ümbruses näeb funktsiooni graafik välja nagu juht 4 joonisel Funktsiooni suurima ja vähima väärtuse leidmine. Vaatleme funktsiooni f() suurima ja vähima väärtuse leidmist lõigul [a, b]. Kui suurim (vähim) väärtus saavutatakse vahemiku (a, b) punktis, siis samas punktis omab funktsioon ka lokaalset maksimumi (miinimumi), seega on see punkt ühtlasi funktsiooni statsionaarne punkt. Kuid funktsioon võib saavutada suurima või vähima väärtuse ka lõigu otspunktis a või b. Seega tuleb lisaks statsionaarsetele punktidele kontrollida funktsiooni väärtusi ka lõigu otspunktides. Kokkuvõttes: funktsiooni f suurima (vähima) väärtuse leidmiseks lõigul [a, b] tuleb 1) leida funktsiooni statsionaarsed punktid vahemikus (a, b) ja arvutada funktsiooni väärtused neis punktides; 2) arvutada f(a) ja f(b); 3) saadud arvudest valida suurim (vähim). Näide. Leiame funktsiooni f() = 3 3 suurima ja vähima väärtuse lõigul [0, 2]. Alustame statsionaarsete punktide määramisest. Selleks arvutame tuletise: f () = = 3( 2 1). Funktsioonil on kaks statsionaarset punkti: 1 = 1 ja 2 = 1. Kuna punkt 1 = 1 ei asu lõigus [0, 2], siis jääb see vaatluse alt välja. Seega tuleb funktsiooni väärtusi võrrelda kolmes punktis: statsionaarne punkt = 1 ja lõigu otspunktid = 0 ja = 2. Arvutame: f(0) = = 0, f(1) = = 2, f(2) = = 2. Järelikult on suurim väärtus 2 ja vähim väärtus 2. Suurim väärtus saavutatakse lõigu parempoolses otspunktis = 2 ja vähim väärtus saavutatakse statsionaarses punktis = 1. Suurima ja vähima väärtuse leidmisel lõpmatul poollõigul [a, ) tuleb tegutseda analoogiliselt. Lisaks funktsiooni väärtuste võrdlemisele statsionaarsetes punktides ja lõigu otspunktis a tuleb analüüsida funktsiooni käitumist ka piirprotsessis. Näide. Leida funktsiooni f() = suurim ja vähim väärtus poollõigul [0, ). Avaldame tuletise: f () = ja leiame statsionaarsed punktid: 1 = 3 3 3, 2 = Mõlemad statsionaarsed punktid asuvad poollõigus [0, ). Arvutame funktsiooni väärtused statsionaarsetes punktides ja lõigu vasakpoolses otspunktis: f(0) = 0, f( 1 ) , f( 2 )
14 Kuna funktsiooni f() valemis esinev liidetav 3 on kõrgemat järku lõpmatult kasvav suurus teiste liidetavate suhtes protsessis, siis lim f() = lim 3 =. Funktsiooni vähim väärtus on ligikaudu ja suurim väärtus puudub, sest funktsioon läheneb lõpmatusele protsessis. Suurima ja vähima väärtuse leidmisel tervel reaalarvude hulgal tuleb lisaks funktsiooni väärtuste võrdlemisele statsionaarsetes punktides analüüsida funktsiooni käitumist ka piirprotsessides ja. Näide. Leida funktsiooni f() = suurim ja vähim väärtus tervel reaalarvude hulgal R. Avaldame tuletise: f () = ( 2 +1) ja leiame statsionaarsed punktid: 2 1 = 1 2, 2 = Arvutame funktsiooni väärtused statsionaarsetes punktides: f( 1 ) , f( 2 ) Leiame piirväärtuse: lim Analoogiliselt = lim 2 ( ) 2 2 (1 + 1 ) = lim = 0 1 = 0. 2 lim = 0. Funktsioon läheneb protsessides ja arvule 0, mis asub arvude ja vahel. Suurim väärtus on ligikaudu ja vähim väärtus on ligikaudu
Lokaalsed ekstreemumid
Lokaalsed ekstreemumid Öeldakse, et funktsioonil f (x) on punktis x lokaalne maksimum, kui leidub selline positiivne arv δ, et 0 < Δx < δ Δy 0. Öeldakse, et funktsioonil f (x) on punktis x lokaalne miinimum,
Διαβάστε περισσότεραFunktsiooni diferentsiaal
Diferentsiaal Funktsiooni diferentsiaal Argumendi muut Δx ja sellele vastav funktsiooni y = f (x) muut kohal x Eeldusel, et f D(x), saame Δy = f (x + Δx) f (x). f (x) = ehk piisavalt väikese Δx korral
Διαβάστε περισσότεραMATEMAATIKA TÄIENDUSÕPE MÕISTED, VALEMID, NÄITED, ÜLESANDED LEA PALLAS VII OSA
MATEMAATIKA TÄIENDUSÕPE MÕISTED, VALEMID, NÄITED, ÜLESANDED LEA PALLAS VII OSA SISUKORD 57 Joone uutuja Näited 8 58 Ülesanded uutuja võrrandi koostamisest 57 Joone uutuja Näited Funktsiooni tuletisel on
Διαβάστε περισσότεραMATEMAATIKA TÄIENDUSÕPE MÕISTED, VALEMID, NÄITED LEA PALLAS XII OSA
MATEMAATIKA TÄIENDUSÕPE MÕISTED, VALEMID, NÄITED LEA PALLAS XII OSA SISUKORD 8 MÄÄRAMATA INTEGRAAL 56 8 Algfunktsioon ja määramata integraal 56 8 Integraalide tabel 57 8 Määramata integraali omadusi 58
Διαβάστε περισσότεραMatemaatiline analüüs I iseseisvad ülesanded
Matemaatiline analüüs I iseseisvad ülesanded. Leidke funktsiooni y = log( ) + + 5 määramispiirkond.. Leidke funktsiooni y = + arcsin 5 määramispiirkond.. Leidke funktsiooni y = sin + 6 määramispiirkond.
Διαβάστε περισσότεραMatemaatiline analüüs I iseseisvad ülesanded
Matemaatiline analüüs I iseseisvad ülesanded Leidke funktsiooni y = log( ) + + 5 määramispiirkond Leidke funktsiooni y = + arcsin 5 määramispiirkond Leidke funktsiooni y = sin + 6 määramispiirkond 4 Leidke
Διαβάστε περισσότερα2.2.1 Geomeetriline interpretatsioon
2.2. MAATRIKSI P X OMADUSED 19 2.2.1 Geomeetriline interpretatsioon Maatriksi X (dimensioonidega n k) veergude poolt moodustatav vektorruum (inglise k. column space) C(X) on defineeritud järgmiselt: Defineerides
Διαβάστε περισσότερα6 Mitme muutuja funktsioonid
6 Mitme muutu funktsioonid Reaalarvude järjestatud paaride (x, ) hulga tasandi punktide hulga vahel on üksühene vastavus, st igale paarile vastab üks kindel punkt tasandil igale tasandi punktile vastavad
Διαβάστε περισσότεραRuumilise jõusüsteemi taandamine lihtsaimale kujule
Kodutöö nr.1 uumilise jõusüsteemi taandamine lihtsaimale kujule Ülesanne Taandada antud jõusüsteem lihtsaimale kujule. isttahuka (joonis 1.) mõõdud ning jõudude moodulid ja suunad on antud tabelis 1. D
Διαβάστε περισσότεραKompleksarvu algebraline kuju
Kompleksarvud p. 1/15 Kompleksarvud Kompleksarvu algebraline kuju Mati Väljas mati.valjas@ttu.ee Tallinna Tehnikaülikool Kompleksarvud p. 2/15 Hulk Hulk on kaasaegse matemaatika algmõiste, mida ei saa
Διαβάστε περισσότεραGeomeetrilised vektorid
Vektorid Geomeetrilised vektorid Skalaarideks nimetatakse suurusi, mida saab esitada ühe arvuga suuruse arvulise väärtusega. Skalaari iseloomuga suurusi nimetatakse skalaarseteks suurusteks. Skalaarse
Διαβάστε περισσότεραTuletis ja diferentsiaal
Peatükk 3 Tuletis ja diferentsiaal 3.1 Tuletise ja diferentseeruva funktsiooni mõisted. Olgu antud funktsioon f ja kuulugu punkt a selle funktsiooni määramispiirkonda. Tuletis ja diferentseeruv funktsioon.
Διαβάστε περισσότερα1 Funktsioon, piirväärtus, pidevus
Funktsioon, piirväärtus, pidevus. Funktsioon.. Tähistused Arvuhulki tähistatakse üldlevinud viisil: N - naturaalarvude hulk, Z - täisarvude hulk, Q - ratsionaalarvude hulk, R - reaalarvude hulk. Piirkonnaks
Διαβάστε περισσότεραEhitusmehaanika harjutus
Ehitusmehaanika harjutus Sõrestik 2. Mõjujooned /25 2 6 8 0 2 6 C 000 3 5 7 9 3 5 "" 00 x C 2 C 3 z Andres Lahe Mehaanikainstituut Tallinna Tehnikaülikool Tallinn 2007 See töö on litsentsi all Creative
Διαβάστε περισσότεραKORDAMINE RIIGIEKSAMIKS VII teema Vektor. Joone võrrandid.
KORDMINE RIIGIEKSMIKS VII teema Vektor Joone võrrandid Vektoriaalseid suuruseid iseloomustavad a) siht b) suund c) pikkus Vektoriks nimetatakse suunatud sirglõiku Vektori alguspunktiks on ja lõpp-punktiks
Διαβάστε περισσότεραHAPE-ALUS TASAKAAL. Teema nr 2
PE-LUS TSL Teema nr Tugevad happed Tugevad happed on lahuses täielikult dissotiseerunud + sisaldus lahuses on võrdne happe analüütilise kontsentratsiooniga Nt NO Cl SO 4 (esimeses astmes) p a väärtused
Διαβάστε περισσότεραITI 0041 Loogika arvutiteaduses Sügis 2005 / Tarmo Uustalu Loeng 4 PREDIKAATLOOGIKA
PREDIKAATLOOGIKA Predikaatloogika on lauseloogika tugev laiendus. Predikaatloogikas saab nimetada asju ning rääkida nende omadustest. Väljendusvõimsuselt on predikaatloogika seega oluliselt peenekoelisem
Διαβάστε περισσότεραVektorid II. Analüütiline geomeetria 3D Modelleerimise ja visualiseerimise erialale
Vektorid II Analüütiline geomeetria 3D Modelleerimise ja visualiseerimise erialale Vektorid Vektorid on arvude järjestatud hulgad (s.t. iga komponendi väärtus ja positsioon hulgas on tähenduslikud) Vektori
Διαβάστε περισσότεραArvuteooria. Diskreetse matemaatika elemendid. Sügis 2008
Sügis 2008 Jaguvus Olgu a ja b täisarvud. Kui leidub selline täisarv m, et b = am, siis ütleme, et arv a jagab arvu b ehk arv b jagub arvuga a. Tähistused: a b b. a Näiteks arv a jagab arvu b arv b jagub
Διαβάστε περισσότεραKORDAMINE RIIGIEKSAMIKS V teema Vektor. Joone võrrandid.
KORDMINE RIIGIEKSMIKS V teema Vektor Joone võrrandid Vektoriaalseid suuruseid iseloomustavad a) siht b) suund c) pikkus Vektoriks nimetatakse suunatud sirglõiku Vektori alguspunktiks on ja lõpp-punktiks
Διαβάστε περισσότεραPlaneedi Maa kaardistamine G O R. Planeedi Maa kõige lihtsamaks mudeliks on kera. Joon 1
laneedi Maa kaadistamine laneedi Maa kõige lihtsamaks mudeliks on kea. G Joon 1 Maapinna kaadistamine põhineb kea ümbeingjoontel, millest pikimat nimetatakse suuingjooneks. Need suuingjooned, mis läbivad
Διαβάστε περισσότερα20. SIRGE VÕRRANDID. Joonis 20.1
κ ËÁÊ Â Ì Ë Æ Á 20. SIRGE VÕRRANDID Sirget me võime vaadelda kas tasandil E 2 või ruumis E 3. Sirget vaadelda sirgel E 1 ei oma mõtet, sest tegemist on ühe ja sama sirgega. Esialgu on meie käsitlus nii
Διαβάστε περισσότεραEesti koolinoorte XLVIII täppisteaduste olümpiaadi
Eesti koolinoorte XLVIII täppisteaduste olümpiaadi lõppvoor MATEMAATIKAS Tartus, 9. märtsil 001. a. Lahendused ja vastused IX klass 1. Vastus: x = 171. Teisendame võrrandi kujule 111(4 + x) = 14 45 ning
Διαβάστε περισσότερα1 MTMM Kõrgem matemaatika, eksamiteemad 2014
1 MTMM.00.188 Kõrgem matemaatika, eksamiteemad 2014 Eksamitöö annab kokku 80 punkti ja ülesanded jagunevad järgmisse kuude gruppi: P1 ( 10p ) - ülesanded I kontrolltöö põhiteemade peale; P2 ( 10p ) - ülesanded
Διαβάστε περισσότεραKoduseid ülesandeid IMO 2017 Eesti võistkonna kandidaatidele vol 4 lahendused
Koduseid ülesandeid IMO 017 Eesti võistkonna kandidaatidele vol 4 lahendused 17. juuni 017 1. Olgu a,, c positiivsed reaalarvud, nii et ac = 1. Tõesta, et a 1 + 1 ) 1 + 1 ) c 1 + 1 ) 1. c a Lahendus. Kuna
Διαβάστε περισσότεραHULGATEOORIA ELEMENTE
HULGATEOORIA ELEMENTE Teema 2.2. Hulga elementide loendamine Jaan Penjam, email: jaan@cs.ioc.ee Diskreetne Matemaatika II: Hulgateooria 1 / 31 Loengu kava 2 Hulga elementide loendamine Hulga võimsus Loenduvad
Διαβάστε περισσότερα9. AM ja FM detektorid
1 9. AM ja FM detektorid IRO0070 Kõrgsageduslik signaalitöötlus Demodulaator Eraldab moduleeritud signaalist informatiivse osa. Konkreetne lahendus sõltub modulatsiooniviisist. Eristatakse Amplituuddetektoreid
Διαβάστε περισσότεραsin 2 α + cos 2 sin cos cos 2α = cos² - sin² tan 2α =
KORDAMINE RIIGIEKSAMIKS III TRIGONOMEETRIA ) põhiseosed sin α + cos sin cos α =, tanα =, cotα =, cos sin + tan =, tanα cotα = cos ) trigonomeetriliste funktsioonide täpsed väärtused α 5 6 9 sin α cos α
Διαβάστε περισσότεραPLASTSED DEFORMATSIOONID
PLAED DEFORMAIOONID Misese vlavustingimus (pinegte ruumis) () Dimensineerimisega saab kõrvaldada ainsa materjali parameetri. Purunemise (tugevuse) kriteeriumid:. Maksimaalse pinge kirteerium Laminaat puruneb
Διαβάστε περισσότεραFunktsioonide õpetamisest põhikooli matemaatikakursuses
Funktsioonide õpetamisest põhikooli matemaatikakursuses Allar Veelmaa, Loo Keskkool Funktsioon on üldtähenduses eesmärgipärane omadus, ülesanne, otstarve. Mõiste funktsioon ei ole kasutusel ainult matemaatikas,
Διαβάστε περισσότεραMatemaatika VI kursus Tõenäosus, statistika KLASS 11 TUNDIDE ARV 35
Matemaatika VI kursus Tõenäosus, statistika Permutatsioonid, kombinatsioonid ja variatsioonid. Sündmus. Sündmuste liigid. Klassikaline tõenäosus. Geomeetriline tõenäosus. Sündmuste liigid: sõltuvad ja
Διαβάστε περισσότεραAnalüütilise geomeetria praktikum II. L. Tuulmets
Analüütilise geomeetria praktikum II L. Tuulmets Tartu 1985 2 Peatükk 4 Sirge tasandil 1. Sirge tasandil Kui tasandil on antud afiinne reeper, siis iga sirge tasandil on selle reeperi suhtes määratud lineaarvõrrandiga
Διαβάστε περισσότερα6.6 Ühtlaselt koormatud plaatide lihtsamad
6.6. Ühtlaselt koormatud plaatide lihtsamad paindeülesanded 263 6.6 Ühtlaselt koormatud plaatide lihtsamad paindeülesanded 6.6.1 Silindriline paine Kui ristkülikuline plaat on pika ristküliku kujuline
Διαβάστε περισσότεραKirjeldab kuidas toimub programmide täitmine Tähendus spetsifitseeritakse olekuteisendussüsteemi abil Loomulik semantika
Operatsioonsemantika Kirjeldab kuidas toimub programmide täitmine Tähendus spetsifitseeritakse olekuteisendussüsteemi abil Loomulik semantika kirjeldab kuidas j~outakse l~oppolekusse Struktuurne semantika
Διαβάστε περισσότερα5. OPTIMEERIMISÜLESANDED MAJANDUSES
5. OPTIMEERIMISÜLESNDED MJNDUSES nts asma Sissejuhatus Majanduses, aga ka mitmete igapäevaste probleemide lahendamisel on piiratud võimalusi arvestades vaja leida võimalikult kasulik toimimisviis. Ettevõtete,
Διαβάστε περισσότερα; y ) vektori lõpppunkt, siis
III kusus VEKTOR TASANDIL. JOONE VÕRRAND *laia matemaatika teemad. Vektoi mõiste, -koodinaadid ja pikkus: http://www.allaveelmaa.com/ematejalid/vekto-koodinaadid-pikkus.pdf Vektoite lahutamine: http://allaveelmaa.com/ematejalid/lahutaminenull.pdf
Διαβάστε περισσότεραMatemaatiline analüüs IV praktikumiülesannete kogu a. kevadsemester
Matemaatiline analüüs IV praktikumiülesannete kogu 4. a. kevadsemester . Alamhulgad ruumis R m. Koonduvad jadad. Tõestage, et ruumis R a) iga kera s.o. ring) U r A) sisaldab ruutu keskpunktiga A = a,b),
Διαβάστε περισσότεραYMM3740 Matemaatilne analüüs II
YMM3740 Matemaatilne analüüs II Gert Tamberg Matemaatikainstituut Tallinna Tehnikaülikool gert.tamberg@ttu.ee http://www.ttu.ee/gert-tamberg G. Tamberg (TTÜ) YMM3740 Matemaatilne analüüs II 1 / 29 Sisu
Διαβάστε περισσότεραKOMBINATSIOONID, PERMUTATSIOOND JA BINOOMKORDAJAD
KOMBINATSIOONID, PERMUTATSIOOND JA BINOOMKORDAJAD Teema 3.1 (Õpiku peatükid 1 ja 3) Jaan Penjam, email: jaan@cs.ioc.ee Diskreetne Matemaatika II: Kombinatoorika 1 / 31 Loengu kava 1 Tähistusi 2 Kombinatoorsed
Διαβάστε περισσότεραSmith i diagramm. Peegeldustegur
Smith i diagramm Smith i diagrammiks nimetatakse graafilist abivahendit/meetodit põhiliselt sobitusküsimuste lahendamiseks. Selle võttis 1939. aastal kasutusele Philip H. Smith, kes töötas tol ajal ettevõttes
Διαβάστε περισσότεραVektoralgebra seisukohalt võib ka selle võrduse kirja panna skalaarkorrutise
Jõu töö Konstanse jõu tööks lõigul (nihkel) A A nimetatakse jõu mooduli korrutist teepikkusega s = A A ning jõu siirde vahelise nurga koosinusega Fscos ektoralgebra seisukohalt võib ka selle võrduse kirja
Διαβάστε περισσότεραKontekstivabad keeled
Kontekstivabad keeled Teema 2.1 Jaan Penjam, email: jaan@cs.ioc.ee Rekursiooni- ja keerukusteooria: KV keeled 1 / 27 Loengu kava 1 Kontekstivabad grammatikad 2 Süntaksipuud 3 Chomsky normaalkuju Jaan Penjam,
Διαβάστε περισσότερα,millest avaldub 21) 23)
II kursus TRIGONOMEETRIA * laia matemaatika teemad TRIGONOMEETRILISTE FUNKTSIOONIDE PÕHISEOSED: sin α s α sin α + s α,millest avaldu s α sin α sα tan α, * t α,millest järeldu * tα s α tα tan α + s α Ülesanne.
Διαβάστε περισσότεραSissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120
Sissejuhatus mehhatroonikasse MHK0120 2. nädala loeng Raavo Josepson raavo.josepson@ttu.ee Loenguslaidid Materjalid D. Halliday,R. Resnick, J. Walker. Füüsika põhikursus : õpik kõrgkoolile I köide. Eesti
Διαβάστε περισσότεραSisukord. 4 Tõenäosuse piirteoreemid 36
Sisukord Sündmused ja tõenäosused 5. Sündmused................................... 5.2 Tõenäosus.................................... 8.2. Tõenäosuse arvutamise konkreetsed meetodid (üldise definitsiooni
Διαβάστε περισσότεραMitmest lülist koosneva mehhanismi punktide kiiruste ja kiirenduste leidmine
TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL MEHAANIKAINSTITUUT Dünaamika kodutöö nr. 1 Mitmest lülist koosnea mehhanismi punktide kiiruste ja kiirenduste leidmine ariant ZZ Lahendusnäide Üliõpilane: Xxx Yyy Üliõpilase kood:
Διαβάστε περισσότερα2. HULGATEOORIA ELEMENTE
2. HULGATEOORIA ELEMENTE 2.1. Hulgad, nende esitusviisid. Alamhulgad Hulga mõiste on matemaatika algmõiste ja seda ei saa def ineerida. Me võime vaid selgitada, kuidas seda abstraktset mõistet endale kujundada.
Διαβάστε περισσότερα3. LOENDAMISE JA KOMBINATOORIKA ELEMENTE
3. LOENDAMISE JA KOMBINATOORIKA ELEMENTE 3.1. Loendamise põhireeglid Kombinatoorika on diskreetse matemaatika osa, mis uurib probleeme, kus on tegemist kas diskreetse hulga mingis mõttes eristatavate osahulkadega
Διαβάστε περισσότεραGraafiteooria üldmõisteid. Graaf G ( X, A ) Tippude hulk: X={ x 1, x 2,.., x n } Servade (kaarte) hulk: A={ a 1, a 2,.., a m } Orienteeritud graafid
Graafiteooria üldmõisteid Graaf G ( X, A ) Tippude hulk: X={ x 1, x 2,.., x n } Servade (kaarte) hulk: A={ a 1, a 2,.., a m } Orienteeritud graafid Orienteerimata graafid G(x i )={ x k < x i, x k > A}
Διαβάστε περισσότεραMATEMAATILISEST LOOGIKAST (Lausearvutus)
TARTU ÜLIKOOL Teaduskool MATEMAATILISEST LOOGIKAST (Lausearvutus) Õppematerjal TÜ Teaduskooli õpilastele Koostanud E. Mitt TARTU 2003 1. LAUSE MÕISTE Matemaatilise loogika ühe osa - lausearvutuse - põhiliseks
Διαβάστε περισσότεραT~oestatavalt korrektne transleerimine
T~oestatavalt korrektne transleerimine Transleerimisel koostatakse lähtekeelsele programmile vastav sihtkeelne programm. Transleerimine on korrektne, kui transleerimisel programmi tähendus säilib. Formaalsemalt:
Διαβάστε περισσότερα4 T~oenäosuse piirteoreemid Tsentraalne piirteoreem Suurte arvude seadus (Law of Large Numbers)... 32
Sisukord 1 Sündmused ja t~oenäosused 4 1.1 Sündmused................................... 4 1.2 T~oenäosus.................................... 7 1.2.1 T~oenäosuse arvutamise konkreetsed meetodid (üldise
Διαβάστε περισσότεραFormaalsete keelte teooria. Mati Pentus
Formaalsete keelte teooria Mati Pentus http://lpcs.math.msu.su/~pentus/ftp/fkt/ 2009 13. november 2009. a. Formaalsete keelte teooria 2 Peatükk 1. Keeled ja grammatikad Definitsioon 1.1. Naturaalarvudeks
Διαβάστε περισσότεραSisukord. 3 T~oenäosuse piirteoreemid Suurte arvude seadus (Law of Large Numbers)... 32
Sisukord Sündmused ja t~oenäosused 4. Sündmused................................... 4.2 T~oenäosus.................................... 7.2. T~oenäosuse arvutamise konkreetsed meetodid (üldise definitsiooni
Διαβάστε περισσότεραDeformeeruva keskkonna dünaamika
Peatükk 4 Deformeeruva keskkonna dünaamika 1 Dünaamika on mehaanika osa, mis uurib materiaalsete keskkondade liikumist välismõjude (välisjõudude) toimel. Uuritavaks materiaalseks keskkonnaks võib olla
Διαβάστε περισσότεραALGEBRA I. Kevad Lektor: Valdis Laan
ALGEBRA I Kevad 2013 Lektor: Valdis Laan Sisukord 1 Maatriksid 5 1.1 Sissejuhatus....................................... 5 1.2 Maatriksi mõiste.................................... 6 1.3 Reaalarvudest ja
Διαβάστε περισσότεραMatemaatiline analüüs II praktikumiülesannete kogu a. kevadsemester
Matemaatiline analüüs II praktikumiülesannete kogu 5. a. kevadsemester . Kahe ja kolme muutuja funktsiooni määramispiirkond, selle raja, kinnisus ja lahtisus. Olgu X ja Y hulgad. Kujutus e. funktsioon
Διαβάστε περισσότεραAlgebraliste võrrandite lahenduvus radikaalides. Raido Paas Juhendaja: Mart Abel
Algebraliste võrrandite lahenduvus radikaalides Magistritöö Raido Paas Juhendaja: Mart Abel Tartu 2013 Sisukord Sissejuhatus Ajalooline sissejuhatus iii v 1 Rühmateooria elemente 1 1.1 Substitutsioonide
Διαβάστε περισσότεραMATEMAATILINE ANAL U US II Juhend TT U kaug oppe- uli opilastele
MATEMAATILINE ANALÜÜS II Juhend TTÜ kaugõppe-üliõpilastele TALLINNA TEHNIKAÜLIKOOL Matemaatikainstituut MATEMAATILINE ANALÜÜS II Juhend TTÜ kaugõppe-üliõpilastele Tallinn 24 3 MATEMAATILINE ANALÜÜS II
Διαβάστε περισσότεραMathematica kasutamine
mathematica_lyhi_help.nb 1 Mathematica kasutamine 1. Sissejuhatus Programmi Mathematica avanemisel pole programmi tuum - Kernel - vaikimisi käivitatud. Kernel on programmi see osa, mis tegelikult teostab
Διαβάστε περισσότεραEesti LIV matemaatikaolümpiaad
Eesti LIV matemaatikaolümpiaad 31. märts 007 Lõppvoor 9. klass Lahendused 1. Vastus: 43. Ilmselt ei saa see arv sisaldada numbrit 0. Iga vähemalt kahekohaline nõutud omadusega arv sisaldab paarisnumbrit
Διαβάστε περισσότεραEesti koolinoorte XLI täppisteaduste olümpiaad
Eesti koolinoorte XLI täppisteaduste olümpiaad MATEMAATIKA III VOOR 6. märts 994. a. Lahendused ja vastused IX klass.. Vastus: a) neljapäev; b) teisipäev, kolmapäev, reede või laupäev. a) Et poiste luiskamise
Διαβάστε περισσότερα2.1. Jõud ja pinged 2-2
1 Peatükk 2 Pinge 2.1. Jõud ja pinged 2-2 2.1 Jõud ja pinged Kehale mõjuvad välisjõud saab jagada kahte rühma. 1. Pindjõud ehk kontaktjõud on põhjustatud keha kontaktist teiste kehade või keskkondadega.
Διαβάστε περισσότεραEesti koolinoorte XLIX täppisteaduste olümpiaad
Eesti koolinoorte XLIX täppisteaduste olümpiaad MATEMAATIKA PIIRKONDLIK VOOR 26. jaanuaril 2002. a. Juhised lahenduste hindamiseks Lp. hindaja! 1. Juhime Teie tähelepanu sellele, et alljärgnevas on 7.
Διαβάστε περισσότεραGeomeetria põhivara. Jan Willemson. 19. mai 2000.a.
Geomeetria põhivara Jan Willemson 19. mai 2000.a. 1 Kolmnurk Kolmnurgas tasub mõelda järgmistest lõikudest ja sirgetest: kõrgused, nurgapoolitajad, välisnurkade poolitajad, külgede keskristsirged, mediaanid,
Διαβάστε περισσότεραMudeliteooria. Kursust luges: Kalle Kaarli september a. 1 Käesoleva konspekti on L A TEX-kujule viinud Indrek Zolk.
Mudeliteooria Kursust luges: Kalle Kaarli 1 20. september 2004. a. 1 Käesoleva konspekti on L A TEX-kujule viinud Indrek Zolk. 2 Sisukord 1 Põhimõisted 9 1.1 Signatuur ja struktuur.................. 9
Διαβάστε περισσότεραKATEGOORIATEOORIA. Kevad 2016
KTEGOORITEOORI Kevad 2016 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 1 1. Kategooriad 1.1. Hulgateoreetilistest alustest On hästi teada, et kõigi hulkade hulka ei ole olemas. Samas kategooriateoorias sooviks me
Διαβάστε περισσότεραPinge. 2.1 Jõud ja pinged
Peatükk 2 Pinge 1 2.1. Jõud ja pinged 2-2 2.1 Jõud ja pinged Kehale mõjuvad välisjõud saab jagada kahte rühma. 1. Pindjõud ehk kontaktjõud on põhjustatud keha kontaktist teiste kehade või keskkondadega.
Διαβάστε περισσότερα1 Kompleksarvud Imaginaararvud Praktiline väärtus Kõige ilusam valem? Kompleksarvu erinevad kujud...
Marek Kolk, Tartu Ülikool, 2012 1 Kompleksarvud Tegemist on failiga, kuhu ma olen kogunud enda arvates huvitavat ja esiletõstmist vajavat materjali ning on mõeldud lugeja teadmiste täiendamiseks. Seega
Διαβάστε περισσότερα4.2.5 Täiustatud meetod tuletõkestusvõime määramiseks
4.2.5 Täiustatud meetod tuletõkestusvõime määramiseks 4.2.5.1 Ülevaade See täiustatud arvutusmeetod põhineb mahukate katsete tulemustel ja lõplike elementide meetodiga tehtud arvutustel [4.16], [4.17].
Διαβάστε περισσότεραSirgete varraste vääne
1 Peatükk 8 Sirgete varraste vääne 8.1. Sissejuhatus ja lahendusmeetod 8-8.1 Sissejuhatus ja lahendusmeetod Käesoleva loengukonspekti alajaotuses.10. käsitleti väändepingete leidmist ümarvarrastes ja alajaotuses.10.3
Διαβάστε περισσότεραAvaliku võtmega krüptograafia
Avaliku võtmega krüptograafia Ahto Buldas Motiivid Salajase võtme vahetus on tülikas! Kas ei oleks võimalik salajases võtmes kokku leppida üle avaliku kanali? 2 Probleem piiramatu vastasega! Kui vastane
Διαβάστε περισσότεραKATEGOORIATEOORIA. Kevad 2010
KTEGOORITEOORI Kevad 2010 Loengukonspekt Lektor: Valdis Laan 1 1. Kategooriad 1.1. Hulgateoreetilistest alustest On hästi teada, et kõigi hulkade hulka ei ole olemas. Samas kategooriateoorias sooviks me
Διαβάστε περισσότεραJoonis 1. Teist järku aperioodilise lüli ülekandefunktsiooni saab teisendada võnkelüli ülekandefunktsiooni kujul, kui
Ülesnded j lhendused utomtjuhtimisest Ülesnne. Süsteem oosneb hest jdmisi ühendtud erioodilisest lülist, mille jonstndid on 0,08 j 0,5 ning õimendustegurid stlt 0 j 50. Leid süsteemi summrne ülendefuntsioon.
Διαβάστε περισσότερα(Raud)betoonkonstruktsioonide üldkursus 33
(Raud)betoonkonstruktsioonide üldkursus 33 Normaallõike tugevusarvutuse alused. Arvutuslikud pinge-deormatsioonidiagrammid Elemendi normaallõige (ristlõige) on elemendi pikiteljega risti olev lõige (s.o.
Διαβάστε περισσότερα28. Sirgvoolu, solenoidi ja toroidi magnetinduktsiooni arvutamine koguvooluseaduse abil.
8. Sigvoolu, solenoidi j tooidi mgnetinduktsiooni vutmine koguvooluseduse il. See on vem vdtud, kuid mitte juhtme sees. Koguvooluseduse il on sed lihtne teh. Olgu lõpmt pikk juhe ingikujulise istlõikeg,
Διαβάστε περισσότεραDiskreetne matemaatika 2016/2017. õ. a. Professor Peeter Puusemp
Diskreetne matemaatika 2016/2017. õ. a. Professor Peeter Puusemp http://www.staff.ttu.ee/ puusemp/ Sellel kodulehe aadressil asub alajaotuse Diskreetne matemaatika all elektrooniline õpik ja ülesannete
Διαβάστε περισσότεραEhitusmehaanika. EST meetod
Ehitusmehaanika. EST meetod Staatikaga määramatu kahe avaga raam /44 4 m q = 8 kn/m 00000000000000000000000 2 EI 4 EI 6 r r F EI p EI = 0 kn p EI p 2 m 00 6 m 00 6 m Andres Lahe Mehaanikainstituut Tallinna
Διαβάστε περισσότεραEesti koolinoorte 51. täppisteaduste olümpiaad
Eesti koolinoorte 5 täppisteaduste olümpiaad Füüsika lõppvoor 7 märts 2004 a Põhikooli ülesannete lahendused ülesanne (KLAASTORU) Plaat eraldub torust siis, kui petrooleumisamba rõhk saab võrdseks veesamba
Διαβάστε περισσότεραVektori u skalaarkorrutist iseendaga nimetatakse selle vektori skalaarruuduks ja tähistatakse (u ) 2 või u 2 u. u v cos α = u 2 + v 2 PQ 2
Vektorite sklrkorrutis Vtleme füüsikkursusest tuntud olukord, kus kehle mõjub jõud F r j keh teeb selle jõu mõjul nihke s Konkreetsuse huvides olgu kehks rööbsteel liikuv vgun Jõud F r mõjugu vgunile rööbstee
Διαβάστε περισσότεραKrüptoloogia II: Sissejuhatus teoreetilisse krüptograafiasse. Ahto Buldas
Krüptoloogia II: Sissejuhatus teoreetilisse krüptograafiasse Ahto Buldas 22. september 2003 2 Sisukord Saateks v 1 Entroopia ja infohulk 1 1.1 Sissejuhatus............................ 1 1.2 Kombinatoorne
Διαβάστε περισσότεραPunktide jaotus: kodutööd 15, nädalatestid 5, kontrolltööd 20+20, eksam 40, lisapunktid Kontrolltööd sisaldavad ka testile vastamist
Loeng 2 Punktide jaotus: kodutööd 15, nädalatestid 5, kontrolltööd 20+20, eksam 40, lisapunktid Kontrolltööd sisaldavad ka testile vastamist P2 - tuleb P1 lahendus T P~Q = { x P(x)~Q(x) = t} = = {x P(x)
Διαβάστε περισσότερα2017/2018. õa keemiaolümpiaadi piirkonnavooru lahendused klass
2017/2018. õa keemiaolümpiaadi piirkonnavooru lahendused 11. 12. klass 18 g 1. a) N = 342 g/mol 6,022 1023 molekuli/mol = 3,2 10 22 molekuli b) 12 H 22 O 11 + 12O 2 = 12O 2 + 11H 2 O c) V = nrt p d) ΔH
Διαβάστε περισσότεραDeformatsioon ja olekuvõrrandid
Peatükk 3 Deformatsioon ja olekuvõrrandid 3.. Siire ja deformatsioon 3-2 3. Siire ja deformatsioon 3.. Cauchy seosed Vaatleme deformeeruva keha meelevaldset punkti A. Algolekusontemakoor- dinaadid x, y,
Διαβάστε περισσότεραSuhteline salajasus. Peeter Laud. Tartu Ülikool. peeter TTÜ, p.1/27
Suhteline salajasus Peeter Laud peeter l@ut.ee Tartu Ülikool TTÜ, 11.12.2003 p.1/27 Probleemi olemus salajased sisendid avalikud väljundid Program muud väljundid muud sisendid mittesalajased väljundid
Διαβάστε περισσότερα1 Entroopia ja informatsioon
Kirjadus: T.M. Cover, J.A. Thomas "Elemets of iformatio theory", Wiley, 99 ja 2006. Yeug, Raymod W. "A first course of iformatio theory", Kluwer, 2002. Mackay, D. "Iformatio theory, iferece ad learig algorithms",
Διαβάστε περισσότερα7.7 Hii-ruut test 7.7. HII-RUUT TEST 85
7.7. HII-RUUT TEST 85 7.7 Hii-ruut test Üks universaalsemaid ja sagedamini kasutust leidev test on hii-ruut (χ 2 -test, inglise keeles ka chi-square test). Oletame, et sooritataval katsel on k erinevat
Διαβάστε περισσότερα1.1. NATURAAL-, TÄIS- JA RATSIONAALARVUD
1. Reaalarvud 1.1. NATURAAL-, TÄIS- JA RATSIONAALARVUD Arvu mõiste hakkas kujunema aastatuhandeid tagasi, täiustudes ja üldistudes koos inimkonna arenguga. Juba ürgühiskonnas tekkis vajadus teatavaid hulki
Διαβάστε περισσότεραKeerukusteooria elemente
Keerukusteooria elemente Teema 5 Jaan Penjam, email: jaan@cs.ioc.ee Keerukusteooria elemente 1 / 45 Sisukord 1 Algoritmi keerukus 2 Ülesannete keerukusklassid Jaan Penjam, email: jaan@cs.ioc.ee Keerukusteooria
Διαβάστε περισσότεραJätkusuutlikud isolatsioonilahendused. U-arvude koondtabel. VÄLISSEIN - COLUMBIA TÄISVALATUD ÕÕNESPLOKK 190 mm + SOOJUSTUS + KROHV
U-arvude koondtabel lk 1 lk 2 lk 3 lk 4 lk 5 lk 6 lk 7 lk 8 lk 9 lk 10 lk 11 lk 12 lk 13 lk 14 lk 15 lk 16 VÄLISSEIN - FIBO 3 CLASSIC 200 mm + SOOJUSTUS + KROHV VÄLISSEIN - AEROC CLASSIC 200 mm + SOOJUSTUS
Διαβάστε περισσότεραVeaarvutus ja määramatus
TARTU ÜLIKOOL Tartu Ülikooli Teaduskool Veaarvutus ja määramatus Urmo Visk Tartu 2005 Sisukord 1 Tähistused 2 2 Sissejuhatus 3 3 Viga 4 3.1 Mõõteriistade vead................................... 4 3.2 Tehted
Διαβάστε περισσότεραAritmeetilised ja loogilised operaatorid. Vektor- ja maatriksoperaatorid
Marek Kolk, Tartu Ülikool Viimati muudetud : 6.. Aritmeetilised ja loogilised operaatorid. Vektor- ja maatriksoperaatorid Aritmeetilised operaatorid Need leiab paletilt "Calculator" ja ei vaja eraldi kommenteerimist.
Διαβάστε περισσότεραLOOGIKA ELEMENTE MATEMAATIKAS. GEOMEETRIA AKSIOMAATILISEST ÜLESEHITUSEST. Koostanud Hilja Afanasjeva
LOOGIKA ELEMENTE MATEMAATIKAS. GEOMEETRIA AKSIOMAATILISEST ÜLESEHITUSEST EESSÕNA Koostanud Hilja Afanasjeva Enne selle teema käsitlemist avame mõned materjalist arusaamiseks vajalikud mõisted hulgateooriast.
Διαβάστε περισσότεραÜlesannete numbrid on võetud ülesannete kogust L.Lepmann jt. Ülesandeid gümnaasiumi matemaatika lõpueksamiks valmistumisel Tln Ül.
Ülesannete numbrid on võetud ülesannete kogust L.Lepmann jt. Ülesandeid gümnaasiumi matemaatika lõpueksamiks valmistumisel Tln.6 I kursus NÄIDISTÖÖ nr.: Astmed.. Arvutada avaldise täpne väärtus. 8 * (,8)
Διαβάστε περισσότερα1 Reaalarvud ja kompleksarvud Reaalarvud Kompleksarvud Kompleksarvu algebraline kuju... 5
1. Marek Kolk, Kõrgem matemaatika, Tartu Ülikool, 2013-14. 1 Reaalarvud ja kompleksarvud Sisukord 1 Reaalarvud ja kompleksarvud 1 1.1 Reaalarvud................................... 2 1.2 Kompleksarvud.................................
Διαβάστε περισσότεραTARTU ÜLIKOOL Teaduskool. STAATIKA TASAKAALUSTAMISTINGIMUSED Koostanud J. Lellep, L. Roots
TARTU ÜLIKOOL Teaduskool STAATIKA TASAKAALUSTAMISTINGIMUSED Koostanud J. Lellep, L. Roots Tartu 2008 Eessõna Käesoleva õppevahendi kasutajana on mõeldud eelkõige täppisteaduste vastu huvi tundvaid gümnaasiumi
Διαβάστε περισσότεραSkalaar, vektor, tensor
Peatükk 2 Skalaar, vektor, tensor 1 2.1. Sissejuhatus 2-2 2.1 Sissejuhatus Skalaar Üks arv, mille väärtus ei sõltu koordinaatsüsteemi (baasi) valikust Tüüpiline näide temperatuur Vektor Füüsikaline suurus,
Διαβάστε περισσότεραAndmeanalüüs molekulaarbioloogias
Andmeanalüüs molekulaarbioloogias Praktikum 3 Kahe grupi keskväärtuste võrdlemine Studenti t-test 1 Hüpoteeside testimise peamised etapid 1. Püstitame ENNE UURINGU ALGUST uurimishüpoteesi ja nullhüpoteesi.
Διαβάστε περισσότεραKitsas matemaatika-3 tundi nädalas
Kitsas matemaatika-3 tundi nädalas Õpitulemused I kursus-arvuhulgad. Avaldised. Võrrand, võrratus. 1) eristab ratsionaal-, irratsionaal- ja reaalarve; 2) eristab võrdust, samasust, võrrandit ja võrratust;
Διαβάστε περισσότεραElastsusteooria põhivõrrandid,
Peatükk 4 Elastsusteooria põhivõrrandid, nende lahendusmeetodid ja lihtsamad ruumilised ülesanded 113 4.1. Elastsusteooria põhivõrrandid 114 4.1 Elastsusteooria põhivõrrandid 1. Tasakaalu (diferentsiaal)võrrandid
Διαβάστε περισσότερα