VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE"

Transcript

1 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA KATJA SKUBIC VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 204

2 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO KATJA SKUBIC Mentor: izr prof dr MARKO SLAPAR Somentor: asist dr TADEJ STARČIČ VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 204

3 ZAHVALA Zahvala gre predvsem mentorju dr M Slaparju in somentorju drt Starčiču, sprva zato, ker sta me s svojimi predavanji navdušila za specifičen del matematike in mi ga približala Nato pa še zahvala za strokovno vodenje ter ves trud in čas, ki sta ga vložila v delo moje diplomske naloge Seveda pa ne gre brez zahvale staršem, katera sta me vsa leta mojega študija podpirala na vseh področjih, me razumela, spodbujala in skupaj z mano vztrajala v najtežjih trenutkih Hvala vama, in vedita, da mi brez vaju ne bi uspelo Na koncu bi se zahvalila še najbližjim prijateljem, ker ste mi vedno in ne glede na vse stali ob strani, me navdihovali in podpirali ob študiju

4 POVZETEK V diplomskem delu bom skušala razumljivo predstaviti koncept splošnih verižnih ulomkov, njihovo povezavo s številskimi vrstami oziroma nekaterimi analitičnimi funkcijami Pri tem si bom pobližje ogledala tudi osnovne koncepte neskončnih vrst, ustavila pa se bom tudi pri zgodovini verižnih ulomkov, saj njihovi zametki segajo daleč v zgodovino matematike in so povezani s številnimi pomembnimi matematičnimi imeni Na koncu pa se bom posvetila še dobro znanim matematičnima konstantama, ki nas spremljata že skozi dolga stoletja To sta števili π in e Raziskovanje bo namenjeno predvsem njuni predstavitvi z verižnimi ulomki ob pomoči izpeljav iz neskončnih vrst KLJUČNE BESEDE: verižni ulomek, neskončna vrsta, neskončni verižni ulomek, konvergenca, število π, število e, Taylorjeva vrsta ABSTRACT The intention of this diploma is to present the concept of continued fractions, their conection with infinite series and some analitical functions There will be also presented the concept of numerical series There is a lot of history behind the continued fractions I will only mention a few most important names which are linked with beginnings of continued fractions At the end I will present two most known constants, numbers π and e I will try to write them with continued fractions using infinite series because of their close connection KEY WORDS: continued fraction, infinite series, infinite continued fraction, constant π, constant e, Taylor series

5 Kazalo UVOD 2 VERIŽNI ULOMKI 3 2 Kratka zgodovina verižnih ulomkov 3 22 Osnovna definicija in lastnosti 4 23 Neskončni verižni ulomki 7 24 Transformacija verižnih ulomkov 0 3 NESKONČNE VRSTE 2 3 Številske vrste in vsota vrste 2 32 Potrebni in zadostni pogoj konvergence neskončne vrste 4 33 Taylorjeva vrsta 5 4 POVEZAVA MED VERIŽNIMI ULOMKI IN NESKONČNIMI VRSTAMI 8 5 VERIŽNI ULOMKI IN ŠTEVILO π 24 6 VERIŽNI ULOMKI IN ŠTEVILO e 29 7 ZAKLJUČEK 3

6 UVOD Verižni ulomki so nastali predvsem zaradi potreb in želja po tako imenovanih matematično čistih predstavitvah realnih števil Večina ljudi pozna desetiško predstavitev realnih števil, ki pa ni brez pomanjkljivosti Število deset je namreč posledica biološke pogojenosti in ne nečesa, kar bi bilo povezano z matematiko samo Druga težava je v tem, da mnogo racionalnih števil ni moč izraziti s končnim številom števk v takšnem zapisu, medtem ko zapis iracionalnih števil na tak način sploh ni mogoč Zapis z verižnimi ulomki pa je predstavitev števil, ki se deloma izogne tem težavam Koncept verižnih ulomkov je leta 572 prvič uporabil italijanski matematik Rafael Bombelli pri računanju kvadratnih korenov, prava teorija verižnih ulomkov pa se je nato začela razvijati z Wallisom, Huygensom, Eulerjem in drugimi znanimi matematiki Verižni ulomki so tesno povezani s teorijo števil ter problemi v teoriji analitičnih funkcij V začetku diplomskega dela se bomo seznanili s kratko zgodovino verižnih ulomkov in tako videli, da pojem verižnega ulomka res sega daleč v zgodovino matematike V nadaljevanju si bomo ogledali osnovne pojme verižnih ulomkov, njihov zapis, poleg tega pa bomo posebno pozornost namenili tudi neskončnim verižnim ulomkom, saj je nekaj znanih števil moč pokazati z neskončnimi verižnimi ulomki in na tak način natančneje zapisati njihove približke Nekaj pozornosti bom posvetila tudi neskončnim vrstam Vrsta matematično pomeni vsoto zaporedja njenih členov Je torej seznam števil, med katerimi se izvaja operacija seštevanja oziroma odštevanja Vrste so lahko končne ali neskončne Končne vrste lahko obravnavamo že z elementarno algebro, če pa želimo uporabiti neskončne vrste, moramo poseči po orodjih matematične analize Seznanili se bomo tudi z izpeljavo nekaterih znanih vrst Osrednji del diplomskega dela bo namenjen predstavitvi povezave med verižnimi ulomki in nekaterimi iracionalnimi (transcedentnimi) realnimi števili Veliko iracionalnih števil je namreč z verižnimi ulomki mogoče opisati na zelo lep in enostaven način, česar denimo za njihov decimalni zapis ne moremo trditi Na koncu bomo posebno pozornost bomo namenili znanima konstantama π in e, ki ju danes srečamo na skoraj vseh področjih matematike, pri čemer zanimanje za π seže skoraj 2000 let prnšt, število e pa se prvič pojavi v 7 stoletju Še danes

7 se predvsem s številom π ukvarja kar nekaj znanstvenikov Eden od razlogov za preprosto predstavitev z verižnimi ulomki je njihova tesna povezanost s številskimi vrstami, katere nam dokaj enostavno opišejo nekatera števila Glavni viri, ki sem jih uporabila v diplomskem delu so osnove analize vrst [], matematični članek [6] in knjiga o verižnih ulomkih [4] 2

8 2 VERIŽNI ULOMKI V tem razdelku si bomo pobliže ogledali zgodovino verižnih ulomkov, osnovne lastnosti verižnih ulomkov, njihov zapis, transformacije in tudi neskončne verižne ulomke Pri tem bomo uporabili literaturo [3], [4], [6], [7] 2 Kratka zgodovina verižnih ulomkov Zametke računanja verižnih ulomkov je moč videti v Evklidovem algoritmu (300 pr n št), saj gre v bistvu za isto stvar Algoritem kot stranski rezultat enakovredno poda člene zapisa verižnih ulomkov Indijski matematik in astronom Aryabhata I je uporabljal verižne ulomke pri računanju linearnih nedoločenih enačb, oblike ax + c = by (diofantska enačba, Aryabhatov algoritem) Za začetnika teorije verižnh ulomkov velja italijanski matematik Rafael Bombelli Prvič jih je uporabil leta 572 pri računanju kvadratnih korenov Odkril je tudi, da se dajo iracionalna števila zelo točno aproksimirati z verižnimi ulomki Aproksimiral je 3 V tem času se je z verižnimi ulomki ukvarjal tudi Pietro Antonio Cataldi Tudi Cataldi je na podoben način s periodičnim verižnim ulomkom izrazil 8 Z delom Johna Wallisa so verižni ulomki dobili svoje upravičeno mesto v matematiki V svoji knjigi Algebrski traktat (Tractatus de algebra), (izšla leta 685) je Wallis zapisal π na 35 decimalk s približkom neskončnega verižnega ulomka Prvi neskončni (posplošeni) verižni ulomek je zapisal Lord Brouncker v svojem delu iz leta 659 za razvoj števila 4 π, na podlagi Wallisovega produkta za π 2 V svojem delu Matematično delo (Opera Mathematica) je Wallis leta 695 tudi prvič uporabil izraz verižni ulomek V slovenščino je izraz uvedel Josip Plemelj Značilnosti in teorijo verižnih ulomkov sta naprej razvila Huygens leta 703 in Leonhard Euler leta 744 Lagrange je mislil, da bi bilo mogoče prepoznati vsako algebrsko število iz njegovega verižnega ulomka Periodičnost verižnih ulomkov za kvadratične iracionale je dokazal sedemnajstletni Évariste Galois leta 828 [7] 3

9 22 Osnovna definicija in lastnosti Ogledali si bomo obliko zapisa verižnega ulomka in nato še kako ulomek p q zapišemo v obliki enostavnega verižnega ulomka Definicija 2 Posplošeni verižni ulomek je ulomek, ki je v splošnem zapisan kot a 0 + a + a 2 + b a 3 + a n + b n a n pri čemer sta a k in b k realni števili za vse k =, 2,, n b 2 b 3 V nadaljevanju bomo pridevnik posplošeni izpustili, () Omenimo še, da je verižni ulomek enostaven, če so vsi b k pozitivni za k Torej, ga zapišemo v naslednji obliki: enaki in vsi a k a 0 + a + a 2 + a 3 + a n + a n Trditev 2 Vsak ulomek p q lahko zapišemo v obliki enostavnega verižnega ulomka Dokaz Če je p q, potem delimo p s q: p = a 0 q + r (0 r < q) oziroma p q = a 0 + r q = a 0 + q Če je p < q, potem je a 0 = 0 r 4

10 Sedaj delimo q z r : q = a r + r 2 oziroma q r = a + r 2 r = a + r Sedaj delimo r z r 2 in tako dalje Ker se ostanki r, r 2, nenehno manjšajo, se ta proces slej ali prej konča Evklidov algoritem za števili p in q Denimo torej, da je r n zadnji od nič različen ostanek: Če dobro pogledamo, vidimo, da je to pravzaprav r n 2 = a n + r n = a n + r n r n r n r n r 2 in Vidimo, da je p q = a 0 + r n r n = a n a + a a n Opaziti je, da je ta zapis očitno enoličen Zapis verižnega ulomka a 0 + a + a 2 + b a 3 + b 2 b 3 a n + b n a n, zahteva kar nekaj prostora, kar lahko opazimo tudi sami Zato imamo na voljo nekaj krajših zapisov 5

11 Lahko ga zapišemo kot b 2 b 3 b n a 0 + b a + a 2 + a a n Če imamo opravka z enostavnim ulomkom, pa njegov skrajšan zapis izgleda takole: a 0 + a + a 2 + a 3 + = a 0 ; a, a 2, a 3,, a n + a n ZGLED: Oglejmo si enostaven primer zapisa ulomka z verižnimi ulomki Imejmo število in ga zapišimo kot = Ker je števec manjši kot imenovalec, lahko ulomek zapišemo kot dvojni ulomek in dobimo: = = Ulomek 32 3 zapišemo kot 32 3 = in podobno kot zgoraj 32 3 = To vstavimo v zgornjo enačbo in dobimo = = Ker je 3 2 = + 2 v nadaljevanju dobimo = in s tem zaključimo, saj je števec manjši od imenovalca 6

12 23 Neskončni verižni ulomki Iracionalnih števil ne moremo več zapisati s končnimi enostavnimi verižnimi ulomki, zato je koristno vpeljati neskončne verižne ulomke Neskončni verižni ulomki iracionalnih števil pridejo prav že zato, ker njihovi prvi členi nudijo odlične racionalne približke števila Definicija 22 Naj bosta {a n } in {b n }, n =, 2, zaporedji realnih števil in naj bo c n := a 0 + b a + a 2 + a a n defininiran za vse n Pravimo, da je c n n-ti verižni približek verižnega ulomka Če obstaja limita lim n c n pravimo, da verižni ulomek b 2 b 3 b n a 0 + a + b b 2 b 3 a 2 + a 3 + (2) konvergira Za neskončni enostavni verižni ulomek uporabljamo naslednjo notacijo: a 0 ; a, a 2, a 3, := lim x a 0 ; a, a 2, a 3,, a n in sicer s predpostavko, da desna stran obstaja Verižni ulomek predstavlja tisto realno število, ki je limita (če obstaja) zaporedja verižnih približkov c n Obstaja tudi zelo lepa teorija o verižnih približkih in njihovi konvergenci Z njo se tu podrobneje ne bomo ukvarjali Za nas bo dovolj, da bo konvergenca verižnih približkov konkretnih števil sledila iz konvergence znanih vrst, kar pa si bomo podrobneje pogledali v nadaljevanju 7

13 Opomnimo še na naslednja dejstva: - Predstavitev števila z enostavnim verižnim ulomkom je končna, če in samo če je število racionalno - Predstavitve preprostih racionalnih števil so z (enostavnimi) verižnimi ulomki kratke - Predstavitev poljubnega racionalnega števila z (enostavnim) verižnim ulomkom je edina, če na koncu ni - Predstavitev iracionalnega števila je edinstvena - Členi (enostavnega) verižnega ulomka se bodo ponavljali, če in samo če je število kvadratična iracionala, oziroma, če je realna rešitev kvadratne enačbe - Okrajšane predstavitve števila x z (enostavnim) verižnim ulomkom vodi do racionalnega približka za x, ki je v določenem smislu najboljši racionalni približek Kot primer neskončnega verižnega ulomka si oglejmo naslednji preprost zgled števila 2 Zapisali ga bomo v obliki verižnega ulomka Njegove konvergence, ki ni očitna, se tokrat ne bomo lotili raziskovati ZGLED: Zapis števila 2 v obliki neskončnega verižnega ulomka Vemo, da je 2 = Zapišimo sedaj 2 kot 2 = + ( 2 ) 2 pa lahko zapišemo v obliki Če nadaljujemo 2 = = 2 2 ( 2 )( 2 + ) = 2 + = 2 + ( 2 ), = od prej pa že vemo, da je 2 = 2+, torej lahko zapišemo 2 + = Sedaj to vstavimo v 2 = + ( 2 ) in dobimo 2 = = = = 8

14 Očitno je, da se izraz 2 + ponavlja, zato lahko brez škode za splošnost zapišemo neskončni verižni ulomek števila 2 v naslednji obliki: 2 =

15 24 Transformacija verižnih ulomkov Oglejmo si, kako transformiramo verižni ulomek v drugega Za nas bo priročno v nadaljevanju in sicer natančneje pri zapisu verižnega ulomka v obliki vrste in obratno Postopek je sledeč: Naj bodo ρ, ρ 2, ρ 3 neničelna realna števila in naj bo ξ = a 0 + b a + b 2 a 2 + b 3 a 3 končni verižni ulomek, kjer so a k in b k realna števila Ulomek v števcu in imenovalcu pomnožimo s ρ in dobimo ξ = a 0 + ρ b ρ a + ρ b 2 a 2 + b 3 a 3 Nato množimo števec in imenovalec ulomka ρ b 2 s ρ 2 in dobimo ξ = a 0 + ρ b ρ a + ρ ρ 2 b 2 a 2 ρ 2 + ρ 2b 3 a 3 Nazadnje še števec in imenovalec ulomka ρ 2 b 3 množimo s številom ρ 3 in dobimo ξ = a 0 + ρ a + ρ b ρ ρ 2 b 2 a 2 ρ 2 + ρ 2ρ 3 b 3 ρ 3 a 3 0

16 Dobljeni ulomek zapišemo v drugi obliki: a 0 + ρ a + ρ b ρ ρ 2 b 2 a 2 ρ 2 + ρ 2ρ 3 b 3 ρ 3 a 3 in tako vidimo, da očitno velja = a 0 + ρ b ρ ρ 2 b 2 ρ 2 ρ 3 b 3 ρ a + ρ 2 a 2 + ρ 3 a 3 a 0 + ρ b ρ ρ 2 b 2 ρ 2 ρ 3 b 3 = a 0 + b ρ a + ρ 2 a 2 + ρ 3 a 3 a + b 2 b 3 a 2 + a 3 Transformacijsko pravilo pa velja tudi za neskončne verižne ulomke To nam pove naslednji izrek Izrek 2 Za zaporedje realnih števil a, a 2, a 3,, b, b 2, b 3, in zaporedje neničelnih konstant ρ, ρ 2, ρ 3,, velja a 0 + b b 2 b 3 a + a 2 + a 3 + b n + a n + = a 0+ ρ b ρ ρ 2 b 2 ρ 2 ρ 3 b 3 ρ a + ρ 2 a 2 + ρ 3 a ko sta leva in desna stran definirani ρ n ρ n b n ρ n a n +, Dokaz Iz razmisleka pred izrekom sledi b 2 b 3 a 0 + b a + a 2 + a b n a n = a 0 + ρ b ρ a + ρ ρ 2 b 2 ρ 2 a 2 + ρ 2 ρ 3 b 3 ρ 3 a ρ n ρ n b n ρ n a n (3) Če obstaja limita za n na levi strani, potem obstaja tudi na desni in iz tega sledi, da transfomacijsko pravilo velja tudi za neskončne verižne ulomke Da je limita definirana, pomeni, da verižni ulomek konvergira Oglejmo si še zgled izraza (3) na konkretnem, enostavnem primeru ZGLED: Vzemimo verižni ulomek zapisan v naslednji obliki: x = Imejmo še tri neničelne konstnte ρ = 2, ρ 2 = 4, ρ 3 = 6 Opazimo, da lahko s pomočjo izraza (3), verižni ulomek zapišemo kot x = = Verižni ulomek, ki ga transformiramo z neničelnimi konstantami je enak prvotni obliki ulomka

17 3 NESKONČNE VRSTE V tem poglavju se bomo podrobneje srečali z vrstami Ogledali si bomo osnovne lastnosti neskončnih vrst, njihovo konvergenco in se pobliže spoznali s Taylorjevo vrsto Glavna literatura uporabljena v tem razdelku je [], [5], [8], [9], [0] 3 Številske vrste in vsota vrste Seštevanje števil je osnovna aritmetična operacija, ki jo spoznamo že v naših prvih stikih z matematiko Takrat se naučimo, kako se sešteje dve števili in da vrstni red seštevanja ni pomemben Operacijo seštevanja lahko brez težav posplošimo na končno število sumandov, stvari pa se zapletejo, ko želimo sešteti neskončno mnogo števil Vsota danega zaporedja števil lahko obstaja ali pa ne Če obstaja, je lahko včasih odvisna tudi od vrstnega reda seštevanja Oglejmo si torej kaj številska vrsta v resnici je Definicija 3 Številska vrsta oziroma vrsta realnih števil je zaporedje realnih števil (a n ), ki ga zapišemo kot formalno vsoto n= a n = a + a 2 + a 3 + Ponavadi nas zanima predvsem vsota vrste Vsota prvih n členov zaporedja: S = a S 2 = a + a 2 S 3 = a + a 2 + a 3 S 4 = a + a 2 + a 3 + a 4 S n = a + a 2 + a a n Dobljene vsote imenujemo delne vsote zaporedja Označujemo jih s S n Zaporedje S, S 2, S 3,, S n pa imenujemo zaporedje delnih vsot 2

18 Definicija 32 Številska vrsta n= a n je konvergentna, če konvergira njej pridruženo zaporedje delnih vsot (S n ) Torej, če je limita zaporedja delnih vsot končna, potem je vrsta konvergentna, v nasprotnem primeru pa je divergentna V primeru, ko je vrsta konvergentna, je limita lim n S n vsota vrste Oglejmo si sedaj eno najbolj znanih vrst Geometrijska vrsta je osnovni primer številske vrste ZGLED: Naj bosta a in q kompleksni števili in a n = aq n Pridružena geometrijska vrsta je tedaj an = a + aq + aq 2 + Njeno zaporedje delnih vsot S m = a + aq + + aq m = a( + q + + q m ) = qm q a konvergira natanko tedaj, ko konvergira geometrijsko zaporedje (q m ) Iz teorije o zaporedjih vemo, da se to zgodi, če in samo če je q < Od tod torej sklepamo, da geometrijska vrsta konvergira, če je q <, njena vsota pa je v tem primeru n= aq n = lim S qm m = lim a m m q = a q 3

19 32 Potrebni in zadostni pogoj konvergence neskončne vrste Če je vrsta k= a k konvergentna, potem za njene člene velja lim a n = 0 n To je torej enostavni potrebni pogoj za konvergenco, ki pa je hkrati tudi zadostni pogoj za ugotavljanje divergence vrste V primeru, ko lim n a n 0 je vrsta zanesljivo divergentna V naslednjem izreku si oglejmo še nekaj kriterijev za ugotavljanje konvergence vrste s pozitivnimi členi Kriteriji predstavljajo zadostni pogoj Izrek 3 (Cauchyev korenski kriterij) Naj bo n= a n vrsta s pozitivnimi členi a n 0 za vsak n Če obstaja m N in pozitivno število q <, tako da velja n an q < za n m, vrsta konvergira Če velja n a n za neskončno mnogo členov, vrsta divergira (D Almbertov kvocientni kriterij) Naj bo n= a n vrsta s pozitivnimi členi a n > 0 za vsak n Če obstajata m N in pozitivno število q <, tako da velja a n+ a n q < za vsak n m, vrsta konvergira Če velja a n+ a n za vsak n m, vrsta divergira (Leibnizov kriterij za alternirajoče vrste) a n > 0, alternirajoča vrsta za katero velja: - lim n (a n ) = 0, - zaporedje pozitivnih števil (a n ) je padajoče Naj bo n= ( )n a n, pri čemer Potem je vrsta n= ( )n a n konvergentna Dodatno velja tudi k ( ) n a n ( ) n a n a k+ n= n= 4

20 33 Taylorjeva vrsta Predno se lotimo podrobnejšega vpogleda v Taylorjevo vrsto, si oglejmo kaj je potenčna vrsta Potenčna vrsta ene spemenljivke je v matematiki neskončna vrsta oblike f(x) = a n (x a) n = a 0 + a (x a) + a 2 (x a) 2 + a 3 (x a) 3 +, n=0 kjer je a n koeficient n-tega člena, a konstanta in x neodvisna spremenljivka Vrsta po navadi nastane kot Taylorjeva vrsta kakšne znane funkcije Podrobneje si bomo ogledali Taylorjevo vrsto Definicija 33 Naj bo funkcija f poljubno mnogokrat odvedljiva v točki a Potenčni vrsti f(x) = f(a)+ f (a) (x a)+ f (a) (x a) 2 + f (a) (x a) 3 + =! 2! 3! pravimo Taylorjeva vrsta funkcije f okoli točke a f (n) (a) (x a) n n! Če ta vrsta konvergira za vsak x na intervalu (a r, a+r) in je vsota enaka f(x), potem funkciji f(x) rečemo analitična funkcija Funkcija je analitična, če in samo če jo lahko predstavimo kot potenčno vrsto Koeficienti so v takšni potenčni vrsti potem nujno tisti iz zgornje definicije Taylorjeve vrste Taylorjeva vrsta konvergentne potenčne vrste je ta vrsta sama Tudi osnovne elementarne funkcije so analitične Obstajajo primeri neskončno mnogokrat odvedljivih funkcij f(x), katerih Taylorjeve vrste konvergirajo, vendar niso enake f(x) Nekaterih funkcij ne moremo zapisati s Taylorjevimi vrstami, ker vsebujejo singularnost V takšnih primerih jo lahko še vedno razvijemo v vrsto, če dovolimo tudi negativne potence spremenljivke x [0] n=0 Predno se lotimo izpeljav nekaj znanih Taylorjevih vrst, povejmo še, da konvergenc naslednjih vrst ni težko videti s pomočjo kvocientnega oziroma Leibnizovega kriterija Zato se dokazovanja konvergentnosti pri naslednjih zgledih ne bomo lotevali Poleg tega pa je opaziti, da so vse naslednje izpeljane vrste enake svojim funkcijam f(x) Da je to res, lahko bralec sam preveri v literaturi [] 5

21 Oglejmo si izpeljavo Taylorjeve vrste za sin(x) ZGLED: f(x) = sin(x) Izračunamo odvode in dobimo: f (x) = cos(x), f (x) = sin(x), f (x) = cos(x), f (x) = sin(x) Torej je f(0) = 0, f (0) =, f (0) = 0, f (0) = Opazimo, da se vrednosti odvodov periodično ponavljajo, zato lahko posplošimo razmislek za poljuben odvod Zaporedje koeficientov je torej (0,, 0,, 0,, 0,, ) Tako torej sledi razvoj v vrsto okoli točke x = 0 po formuli f(x) = f(0) + f (0)x + f (0) 2! x 2 + f (0) x f (n ) (0) 3! (n )! xn + f (n) (0) x n (4) (n)! in dobimo za vse x sin(x) = n=0 ( ) n+ (2n + )! x2n+ = x! x3 3! + x5 5! x7 7! + x9 9! Na podoben način se lotimo tudi razvoja Taylorjeve vrste za število e x ZGLED: f(x) = e x Oglejmo si odvode f(x): f (x) = f (x) = = f (n) (x) = e x in f (0) = f (0) = = f (n) (0) = e 0 = Po formuli (4) iz prejšnjega zgleda, razvijemo vrsto okoli točke x = 0 in dobimo za vse x e x = n=0 x n n! = + x! + x2 2! + x3 3! + x4 4! + Oglejmo si še razvoj Taylorjeve vrste za ln( + x), saj jo bomo v nadaljevanju še potrebovali 6

22 ZGLED: f(x) = ln( + x) Oglejmo si odvode f(x) : f (x) = x, f (x) = x 2, f (x) = x 3, f (x) = x 4 Po formuli (4) lahko podobno kot v prejšnjem zgledu razvijemo vrsto okoli točke x = 0 in dobimo Tako je za x < ln( + x) = f(0) + f (0)x! ln( + x) = n=0 + f (0)x 2 2! + f (0)x 3 3! + ( ) n x n = x x2 2 + x3 3 x4 4 + V naslednjem zgledu si bomo ogledali izpeljavo Taylorjeve vrste za arctan x, ki je malo bolj zapletena in velja za x < Da velja tudi za x =, sledi iz Leibnitzovega konvergenčnega kriterija ter Abelovega izreka Bralec si lahko to podrobneje ogleda v literaturi [] ZGLED: S pomočjo razvoja v geometrijsko vrsto zapišimo odvod arctan(x): (arctan(x)) = + x = ( x 2 ) n = ( ) n (x 2n ) pri čemer x < 2 n=0 Zapišemo še v obliki integrala izraz arctan(x) in dobimo: C + arctan(t) = = x 0 + t 2 dt = x ( ) n t 2n dt = n=0 0 n=0 x 0 ( ( ) n t )dt 2n n=0 ( ) n t2n+ 2t + Opazimo, da je za x = 0, c = 0 Torej je tako Taylorjeva vrsta za arctan(x): arctan(x) = ( ) n x2n+ (2n + ) = x x3 3 + x5 5 x7 + za x [, ] 7 n=0 7

23 4 POVEZAVA MED VERIŽNIMI ULOMKI IN NESKONČNIMI VRSTAMI V nadaljevanju si bomo ogledali povezavo med verižnimi ulomki in neskončnimi vrstami ter z njimi povezane izreke To je opisal in dokazal že L Euler v [2] V tem razdelku bomo uporabili literaturo [], [2] in [6] Naj bodo α, α 2, α 3, katerakoli realna števila, kjer α k 0 in α k α k za vse k N Opazimo da α α 2 = α 2 α α α 2 = α α 2 Če je α 2 α α α 2 = α (α 2 α ) + α 2 = α + α2, α 2 α α 2 α α 2 α potem dobimo = α + α2 α α 2 α 2 α Iz tega sledi naslednji izrek Izrek 4 Če so α, α 2, α 3, neničelna realna števila, α k α k za vse k, potem za katerikoli n N velja n ( ) k = α k k= α + α 2 α 2 α + α 3 α 2 + α 2 2 α 2 n α n α n Zlasti, če n, sklenemo n ( ) k k= α 2 α 2 2 = a k α + α 2 α + α 3 α 2 + α 4 α 3 + (5) α 2 3 8

24 Dokaz Izrek bomo dokazali s pomočjo indukcije V prvem koraku preverimo ali izrek drži za n = Kot vidimo je to precej očitno, saj je vsota enega člena res ulomek in sicer ( ) = α a k= V indukcijskem koraku predpostavimo, da izrek drži za vsoto z n členi in pokažemo, da velja tudi za vsoto z n + členi Vsoto z n + členi torej preoblikujemo v vsoto z n členi in dobimo: n+ k= ( ) k α k = α α ( )n α n = α α ( ) n ( α n α n+ ) = α α ( ) n ( α n+ α n α n α n+ ) = α α ( ) n α n α n+ + ( )n α n+ α n+ α n Na dobljeni preoblikovani vsoti uporabimo indukcijsko predpostavko, da dobimo naslednji izraz: n+ k= ( ) k α 2 α 2 n = a k α + α 2 α + + α n α n+ α n α n+ α n Če preoblikujemo zadnji člen v verižni ulomek, dobimo (6) α n α n+ α n = α n(α n+ α n ) + αn 2 αn 2 α n = α n α n + α n+ α n α n+ α n α n+ α n Vstavimo ga v zgornjo enačbo (6) in dobimo n+ k= ( ) k α 2 α 2 n = a k α + α 2 α + + αn 2 α n α n + α n+ α n Sklenemo lahko torej, da izrek velja tudi za vsoto n+ členov in tako zaključimo naš dokaz 9

25 Oglejmo si še eno zanimivost Naj bodo α, α 2, α 3, realna, neničelna števila, ki nikoli niso enaka Opazimo da = α 2 = α α α 2 α α 2 α α 2 α 2 Če α α 2 α 2 = α (α 2 ) + α = α + α α 2 α 2, dobimo = α α α 2 α + α α 2 To dejstvo bomo uporabili v izpeljavi naslednjega pomembnega izreka Izrek 42 Za katerokoli realno zaporedje α, α 2, α 3, pri čemer α k 0,, velja n ( ) k = α α k k= Zlasti, če n, sklenemo α + α 2 + α 3 + α α 2 α n + α n α n ( ) k k= če vrsta konvergira α α 2 α n = α α k α + α 2 + α α n +, (7) Dokaz Dokaza Izreka 42 se lotimo na podoben način, kot dokaza Izreka 4, torej z indukcijo Za n =, dobimo ( ) k= α rezultat dobimo ulomek = a Tako je očitno, da za vsoto enega člena, kot Sedaj predpostavimo, da izraz velja za vsoto n členov Nato s pomočjo indukcijske predpostavke pokažemo, da velja tudi za n + členov preoblikujemo v vsoto z n členi: 20 Vsoto z n + členi

26 n+ k= ( ) k α α k = α α α 2 + α α 2 α ( )n α α n + ( )n α α n+ = α α α 2 + ( ) n ( + + α α 2 α 3 α α n ) α α n+ = ( ) n ( αn+ ) α α α 2 α α 2 α 3 α α n+ = α α α 2 + ( ( ) n + + α α 2 α 3 Na tej vsoti uporabimo indukcijsko predpostavko in dobimo α α n αnα n+ α n+ ) n+ k= ( ) k α α 2 α n = α α k α + α 2 + α α n α n+ α n+ Zadnji člen preoblikujemo v verižni ulomek: (8) Vstavimo v izraz (8) in dobimo α n α n+ α n+ = α α n n + α n+ n+ k= ( ) k α α 2 α n = α α k α + α 2 + α α n α n + α n+ Sklenemo lahko torej, da izrek velja tudi za vsoto n + členov in tako zaključimo naš dokaz Izreka 4 in 42 spremenita vrsto v verižni ulomek Sedaj si oglejmo zgled, ki na enostaven način prikazuje uporabnost izrekov in s tem zanimivo povezavo verižnih ulomkov z neskončnimi vrstami 2

27 ZGLED: Oglejmo si primer za log( + x) Vemo, da log( + x) = n=0 ( ) n xn+ n + = x x2 2 + x3 3 x4 4 + Zapišimo α = x, α 2 = 2 x 2, α 3 = 3 x 3, α 4 = 4 x 4, in s tem splošni člen a n = n x n Vstavimo v izraz (5), ki pravi n ( ) k k= α 2 = a k α + α 2 α + α 3 α 2 + α 4 α 3 + Dobimo naslednjo dokaj kompleksno formulo: ( ( x ) 2 ) 2 2 x 2 log( + x) = , x x 2 x x 3 x 2 x 4 x 3 zato uporabimo transformacijsko pravilo (3) iz dokaza Izreka 2: α 2 2 ( ) 2 3 x 3 b + b 2 + b b n = ρ b + ρ ρ 2 b 2 + ρ 2ρ 3 b ρ n ρ n b n, a a 2 a 3 a n ρ a ρ 2 a 2 ρ 3 a 3 ρ n a n iz katerega pa odstranimo člen a 0 Naj bodo ρ = x, ρ 2 = x 2, ρ 3 = x 3, in splošni člen ρ n = x n Tako dobimo ( ( + x x ) x 2 x ) 2 2 x x 3 x 2 ( ) 2 3 x = x + x 4 x 3 α 2 3 x 4x 9x 2 x + 3 2x + 4 3x + Torej je log( + x) = x x 4x 9x + 2 x + 3 2x + 4 3x + oziroma v lepši obliki x log(x + ) = x + 4x (2 x) + 9x (3 2x) + (4 3x) + Kot zanimivost si oglejmo še, da v dobljeni verižni ulomek vstavimo x = Dobimo log 2 =

28 Izpeljave neskončnega verižnega približka log 2 pa se lahko lotimo tudi z druge strani Kot že vemo velja log 2 = ( ) k = k k= Če vstavimo a k = k v izraz (5) iz Izreka 4, lahko zapišemo log 2 = , kar pa lahko zapišemo kot verižni ulomek in tako dobimo prelep zapis log 2: log 2 = ki pa je popolnoma enak zgornjemu zapisu števila, 23

29 5 VERIŽNI ULOMKI IN ŠTEVILO π Za začetek si oglejmo verižni približek števila 4, ki ga je prvi zapisal W Brouncker Iz tega se je nato razvil verižni približek za število π V tem razdelku π bomo uporabili literaturo [], [6] in [7] Predno se lotimo, pa si oglejmo še trditev, ki nam pove, kakšen je verižni ulomek obratne vrednosti b 2 b 3 a + a 2 + Trditev 5 Imejmo verižni ulomek ξ = a 0 + b a njegovo obratno vrednost lahko zapišemo: ξ = b b 2 b 3 a 0 + a + a 2 + a 3 + b n + a n + b n a n + 0 Za Oziroma drugače, če ξ = a 0 ; a,, a n,, potem ξ = 0; a 0, a, a 2,, a n, Dokaz Zapišimo ξ kot limito verižnih približkov ξ = lim ξ n n Vemo, da je in da je ξ n = ξ n, torej zapišemo ξ n = a 0 + b a + + b n a n ξ n = a 0 + b a + + b n a n Oglejmo si še limito ξ n Ker je lim n ξ n = lim = n ξ n ξ smo s tem pokazali, da zgornja Trditev 5 velja, 24

30 Vzemimo arctan(x) = x x3 3 + x5 5 x7 x2n + + ( )n 7 2n + V izraz (5) iz Izreka 4 vstavimo α = x, α 2 = 3 x 3, α 3 = 5 x 5 in dobimo naslednjo formulo in splošni člen α n = 2n x 2n arctan(x) = x + x 2 3 x 3 x x x 5 x 3 (2n 3) 2 (x 2n 3 ) 2 2n x 2n 2n 3 x 2n 3 + (9) Omenimo še, da lahko izraz preoblikujemo tudi z Izrekom 42 V izraz (7) vstavimo α = x, α 2 = 3 x 2, α 3 = 5 3x 2, α 4 = 7 5x 2,, α n = arctan(x) = x + x 3 + x 2 2n, za n 2 in dobimo (2n 3)x 2 3 x 3 5 3x n (2n 3)x 2 2n+ (2n )x 2 + (0) Izraz nato uredimo s transformacijskim pravilom (3) iz dokaza Izreka 2, pri katerem pa pred tem še odstranimo člen a 0 : b + b 2 + b b n + = ρ b + ρ ρ 2 b 2 + ρ 2ρ 3 b ρ n ρ n b n + a a 2 a 3 a n ρ a ρ 2 a 2 ρ 3 a 3 ρ n a n Nato določimo ρ = x, ρ 2 = x 3, in v splošnem ρ n = x 2n Vstavimo v zgornjo enačbo (9), ki smo jo izpeljali iz Izreka 4 in v tem primeru dobimo x + torej je x 2 3 x 3 x + oziroma lepše 3 2 x x 5 x x = x + x 7 x 5 x x x 2 3 x x x 2 +, arctan(x) = x x x x x x x 2 +, arctan(x) = + (3 x 2 ) + x x x x 2 (5 3x 2 ) + (7 5x 2 ) + Omenimo še, da bi dobili enak zapis arctan(x), če bi preuredili tudi izraz (0) Bralec lahko sam preveri, da to drži 25

31 Sedaj vstavimo v verižni približek x = in tako dobimo π 4 = izraz obrnemo s pomočjo Trditve 5 in tako dobimo Lord Brounckerjevo formulo:, 4 π = Sedaj si oglejmo še en postopek, s katerim pridemo do verižnega približka za število π Oglejmo si najprej teleskopsko vsoto, ki jo bomo potrebovali pri izpeljavi verižnega ulomka za število π: k= ( ) n ( n + n + ) = ( + 2 ) ( ) + ( 3 + ) = () 4 Oglejmo si vrsto π Dobimo jo tako, da sprva zapišemo že poznano Taylorjevo vrsto 4 za arctan(x): arctan(x) = ( ) n x2n+ (2n + ) = x x3 3 + x5 5 x7 + za x [, ], 7 n=0 nato vstavimo x = in dobimo vrsto π 4 =

32 Če π 4 = = k= množimo s številom 4, uporabimo izraz () in zapišemo: π = 4 4 = 3 + n= = ( ) n 2n +, ( ) n 2n + = ( ) n 2n + n= n= ( ) n ( n + n + ) 4 n= = n= ( ) n 2n + ( ) n ( n + n + 4 2n + ) n= kjer združimo ulomke v tretji in četrti vrstici ( ) n 2n(2n + )(2n + 2) Nato vstavimo v formulo (5) iz Izreka 4 z α n = 2n(2n + )(2n + 2), pred tem pa še opazimo, da, α n α n = 2n(2n + )(2n + 2) 2(n )(2n )(2n) = 4n[(2n + )(n + ) (n )(2n )] = 4n[2n 2 + 2n + n + (2n 2 n 2n + )] = 4n(6n) = 24n 2 Sedaj lahko vstavimo α n v formulo (5): + + = α α 2 α 3 α 4 α + α 2 α + α 3 α 2 + α 4 α 3 +, in dobimo 4 n= α 2 ( ) n ( 2n(2n + )(2n + 2) = 4 (2 3 4) 2 (4 5 6) 2 ) α 2 2 = (2 3 4) 2 (4 5 6) α

33 Zato je π = 3 + (2 3 4) 2 (4 5 6) (2(n )(2n )(2n)) n 2 +, nato uporabimo še transformacijsko pravilo iz Izreka 2: b b 2 a + a b n a n + = ρ b ρ a + Če ρ = in ρ n = za n 2 vidimo, da 4n2 ρ ρ 2 b 2 ρ 2 a ρ n ρ n b n ρ n a n + ρ n ρ n b n ρ n a n = 4(n ) 2 (2(n )(2n )(2n))2 4n2 24 n2 4n2 Torej π = (2n ) oziroma, če zapišemo malo drugače = (2n )2 6 π = (2) 28

34 6 VERIŽNI ULOMKI IN ŠTEVILO e Pokazali bomo še en lep primer zapisa števila s pomočjo verižnih ulomkov, in sicer števila e Uporabili bomo literaturo [] in [6] Zapišimo obratno vrednost števila e s pomočjo trditve 5, torej e v obliki vrste: e = e = ( ) 2 n=0 n! = , torej je e = e e = Če vstavimo α k = k v enačbo (7) iz Izreka 42, ki pravi: + = α α 2 α α α 2 α α 2 α 3 α + α 2 + α 3 + α n + α n +, potem dobimo e = 2 3 e , oziroma e = e To preoblikujemo v izraz za e Ulomek obrnemo, kot smo zapisali v Trditvi 5, odštejemo na obeh straneh, da dobimo e e = Nato zopet obrnemo ulomek, da dobimo e = = e =

35 Na koncu prištejemo na obeh straneh in dobimo neverjetno lep izraz oziroma v krajšem zapisu 2 e = e = (3) 30

36 7 ZAKLJUČEK V začetku diplomskega dela se seznanimo s kratko zgodovino verižnih ulomkov in vidimo, da se prvi zametki pojavijo že pred našim štetjem Razvijali so se vrsto let in se tako spremenili v pravo teorijo Podrobnejšega vpogleda v zgodovino se nismo lotili, saj je podrobnejše raziskovanje zgodovine verižnih ulomkov preobsežno V nadaljevanju si nato ogledamo osnovne pojme verižnih ulomkov, njihov zapis, poleg tega se približamo tudi neskončnim verižnim ulomkom, saj je kar nekaj znanih števil moč pokazati z neskončnimi verižnimi ulomki in tako natančneje zapisati njihove približke Med pisanjem sem naletela tudi na podrobnejšo teorijo o iracionalnosti in transcedentnosti verižnih ulomkov, a sem jo izpustila, saj zahtevnost presega diplomsko delo Je pa moč precej globlje raziskati verižne ulomke, njihove lastnosti in povezanost z ostalimi teorijami matematike V prvem delu si ogledamo še osnove neskončnih vrst in si pobližje ogledamo nekaj znanih vrst, da si tako približamo izpeljavo nekaterih znanih vrst Osrednji del je namenjen spoznavanju povezav med verižnimi ulomki in neskončnimi vrstami z nekaterimi izreki in zgledi Osredotočila sem se predvsem na dva najpomembnejša izreka, saj sem lahko z njuno pomočjo raziskala prav vse zastavljene cilje, ki sem si jih zadala pred pisanjem naloge Na koncu se ustavimo še pri znanih dveh konstantah, ki ju srečamo na vsakem koraku Podrobneje si torej ogledamo število π in e, ter izpeljemo zapis z verižnimi ulomki Ti dve matematični konstanti sem si izbrala zato, ker mi je predvsem raziskovanje števila π izjemno zanimivo in privlačno, predvsem zaradi tega, ker se že tako dolgo let ukvarja z njim veliko matematikov in še dandanes nekaterim predstavlja izjemen izziv 3

37 Literatura [] I Vidav, Višja matematika, Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije, 2008 [2] L Euler, Introductio in analysin infinitorum, vol, Chapter 8, 748 [3] WB Jones, WJ Thorn, Encyclopedia of Mathematics and its Applications, Continued fractions, Cambridge University Press, 984 [4] HS Wall, Analytic theory of continued fractions, New York, Van Nostrand, 948 [5] J Grasselli, Diofantske enačbe, Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije, 984 [6] Članek o verižnih ulomkih Dostopno na: (24204) [7] Splošne informacije o verižnih ulomkih Dostopno na: ulomek (38204) [8] Prispevek o vrstah Dostopno preko: (8204) [9] Zapiski predavanj o vrstah Dostopno preko: hladnik/analiza/vrstepdf (8204) [0] Osnovne informacije o Taylorjevi vrsti Dostopno na: vrsta (8204) 32

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA NIKA HREN INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 203 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA - RAČUNALNIŠTVO NIKA HREN Mentor: izr.

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

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

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

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

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

*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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. 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

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

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

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

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

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

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

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

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

8. Diskretni LTI sistemi

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

Διαβάστε περισσότερα

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

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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 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

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko Fakulteta za matematiko in fiziko Peter Škvorc Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik DIPLOMSKO DELO UNIVERZITETNI

Διαβάστε περισσότερα

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni?

22. Kdaj sta dva vektorja vzporedna? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/ Kdaj so vektorji a 1, a 2,..., a n linearno neodvisni? FGG geodezija UNI Matematika I, 2005/06 1. Definicija enakosti množic (funkcij, kompleksnih števil, urejenih n teric)? 2. Definicija kartezičnega produkta množic A in B. Definicija množice R n. 3. Popolna

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

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

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti Bor Plestenjak NLA 13. april 2010 Bor Plestenjak (NLA) 8. Posplošeni problem lastnih vrednosti 13. april 2010 1 / 15 Matrični šop Dani sta kvadratni n n matriki

Διαβάστε περισσότερα

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti

Linearne preslikave. Poglavje VII. 1 Definicija linearne preslikave in osnovne lastnosti Poglavje VII Linearne preslikave V tem poglavju bomo vektorske prostore označevali z U,V,W,... Vsi vektorski prostori bodo končnorazsežni. Zaradi enostavnosti bomo privzeli, da je pripadajoči obseg realnih

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 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

Lastne vrednosti in lastni vektorji

Lastne vrednosti in lastni vektorji Poglavje VIII Lastne vrednosti in lastni vektorji V tem poglavju bomo privzeli, da so skalarji v vektorskih prostorih, koeficienti v matrikah itd., kompleksna števila. Algebraične operacije seštevanja,

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

Shefferjeva polinomska zaporedja

Shefferjeva polinomska zaporedja Shefferjeva polinomska zaporedja Marko Razpet Matematični kolokviji Ljubljana, 23. marca 2006 Page 1 of 63 Predstavljen bo osnovni koncept umbralnega računa, kakršnega sta razvila Gian-Carlo Rota in Steven

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

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april

Kombinatorika. rekurzivnih enačb in rodovne funkcije. FMF Matematika Finančna matematika. Vladimir Batagelj. Ljubljana, april FMF Matematika Finančna matematika Kombinatorika Reševanje rekurzivnih enačb in rodovne funkcije Vladimir Batagelj Math fun: Pascal triangle Ljubljana, april 2008 4. Dec 2012 različica: December 4, 2012

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

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

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

Osnovne lastnosti odvoda

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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 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

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

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

II. ŠTEVILSKE IN FUNKCIJSKE VRSTE

II. ŠTEVILSKE IN FUNKCIJSKE VRSTE II. ŠTEVILSKE IN FUNKCIJSKE VRSTE. Številske vrste Poleg zporedij relnih števil lhko o konvergenci govorimo tudi pri t.i. številskih vrsth. Formlno gledno je številsk vrst neskončn vsot relnih števil;

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

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA SANDRA BOLTA LASTNE VREDNOSTI GRAFA DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 2014 2 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA Študijska smer: Fizika in matematika SANDRA BOLTA

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

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

Problem lastnih vrednosti

Problem lastnih vrednosti Problem lastnih vrednosti Naj bo A R n n. Iščemo lastni par, da zanj velja Ax = λx, kjer je x C n, x 0 (desni) lastni vektor, λ C pa lastna vrednost. Vektor y 0, pri katerem je y H A = λy H, je levi lastni

Διαβάστε περισσότερα

Verjetnost 2. Oktober Verjetnost 2 Šesto poglavje. Obratna pot do markovskih verig. Od diskretnega časa proti zveznemu. Stabilnost in eksplozije

Verjetnost 2. Oktober Verjetnost 2 Šesto poglavje. Obratna pot do markovskih verig. Od diskretnega časa proti zveznemu. Stabilnost in eksplozije Oktober 2010 Vsebina 1 2 3 Osnovne sestavine obratne poti Imejmo markovsko o z diskretnim časom Y s števno množico stanj S, z začetno porazdelitvijo π 0 in prehodno matriko Q, ki ima lastnost, da so vsi

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

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

Analiza I. (študijsko gradivo) Matija Cencelj

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

Διαβάστε περισσότερα

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