6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH"

Transcript

1 6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH 6. Otázky Definujte pojem produkčná funkcia. Definujte pojem marginálny produkt. 6. Produkčná funkcia a marginálny produkt Definícia 6. Ak v ekonomickom procese počet jednotiek výstupu Q závisí od premenných vstupov x, x, potom takúto funkciu Q = Q ( x, x ) nazývame produkčná funkcia. Poznámka V ekonomike je známa Cobbova-Douglasova produkčná funkcia kde α α ( K, L) = AK L Q = Q, A, α sú kladné konštanty, 0 < α <, K je veľkosť kapitálu, L je veľkosť pracovnej sily. Definícia 6. Majme danú produkčnú funkciu Q = Q ( x, x ). Pod marginálnym (hraničným) produktom MQ i ( x, x ) vzhľadom na vstup x i rozumieme veľkosť dodatočného produktu, ktorý vznikne zväčšením množstva x i práve o jednotku pri nezmenenej hodnote druhého vstupu. Platí MQ MQ Q = Q( x +, x ) Q( x, x ) = & x Q = Q( x, x + ) Q( x, x ) = & x ( x, x ), ( x, x ). Príklad 6. Podľa odhadu je zisk z predaja druhov džúsu daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 70 5x + y) + ( y 0)( x 7 y) centov, x je cena prvého a y je cena druhého druhu. Prvý druh sa predáva po 50 centov za plechovku a druhý po 5 centov za plechovku. Použijeme marginálnu analýzu na odhad zmeny denného zisku, ak obchodník zvýši cenu druhého džúsu o cent a cenu prvého ponechá nezmenenú. Riešenie: Odhad zmeny zisku určíme pomocou vzťahu 80

2 MP y = P = ( x, y + ) P( x, y) ( x, y) P = & y = P [( x 0) x 7y ( y 0) 7] [ ] = Denný zisk sa navýši o centov. ( 50, 5 + ) P( 50, 5) 50,5 = & ( x, y) P y = [ 50,5] 6. Hladinové krivky v ekonómii Majme funkciu z = f ( x, y) a jej hladinovú krivku c = f ( x, y). Nech bod A = [ ] x 0, y 0 leží na hladinovej krivke. Ak zmeníme hodnotu premennej x z hodnoty x 0 na hodnotu musíme zmeniť hodnotu premennej y z hodnoty y 0 na hodnotu nový bod [ ] X = x, y opäť ležal na hladinovej krivke. x = x 0 + x, ako y = y 0 + y, aby Pre približný výpočet hodnoty funkcie v bode X platí f f c = & c + ( X ) = & f ( A) + df ( A, X ) ( x, y ) f ( x, y ) 0 x 0 x + 0 y 0 y, odkiaľ ( x0, y 0 ) ( x, y ) f x y = & x. f y 0 0 Príklad 6. Pri použití x hodín kvalifikovanej a y hodín nekvalifikovanej práce sa vyrobí f ( x, y) 0x y = kusov výrobkov. Obvykle sa používa 0 hodín kvalifikovanej a 6 hodín nekvalifikovanej práce. Odhadnime, o koľko hodín má znížiť výrobca počet 8

3 hodín nekvalifikovanej práce, ak zvýši počet hodín kvalifikovanej práce o hodinu, aby produkcia ostala na rovnakej úrovni. Riešenie: Zmenu počtu hodín nekvalifikovanej práce odhadneme pomocou vzťahu f (, ) ( 0, 6) 0 x x0 y 0 f x y y = & x = = =, (, ) ( 0, 6). f y x0 y 0 f y 5 x y [ 0,6] Aby ostala veľkosť produkcie nezmenená, musíme počet hodín nekvalifikovanej práce znížiť o,. 6. Percentuálna zmena a jej odhad pomocou diferenciálu Ak uvažujeme funkciu z f ( x, y) z z je relatívna zmena veličiny, =, ktorej hodnota sa zmení o z, potom podiel z PZV = 00% je percentuálna zmena veličiny. z Ak z nahradíme diferenciálom, potom vypočítame približnú percentuálnu zmenu veličiny v bode A ( A) x + z ( A) z x y y PZV = & 00%. z Príklad 6. Produkcia spoločnosti je Q( K, L) = 60K L jednotiek, kde K je kapitálová investícia v tisícoch dolárov a L je veľkosť pracovnej sily v hodinách. Použime diferenciál na odhad percentuálnej zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o % a počtu hodín o %. Riešenie: K = 0,0K, L = 0, 0L QK PZV = & 0,K = L 60K K + QL L 0K 00% = Q + 0,K L L 00% = 60K 0,7 00% = &,67%. 60 0,0K + 0K Pri zadaných podmienkach sa produkcia zvýši o,67 %. L L L 0,0L 00% = 8

4 6.5 Aplikácie lokálnych extrémov v ekonómii V ekonómii sa stretávame s úlohami, v ktorých je potrebné napríklad maximalizovať príjmy, zisky, produkciu alebo minimalizovať náklady. Príklad 6. Predajňa liehovín predáva druhy vína z Kalifornie a z New Yorku, nakupuje ho po doláre za fľašu. Odhaduje, že ak víno z Kalifornie bude predávať po x dolárov a víno z New Yorku po y dolárov za fľašu, spotrebitelia nakúpia 0 50x + 0 y fliaš z Kalifornie a x 70y fliaš z New Yorku. Ako má majiteľ stanoviť cenu jednotlivých druhov vína, aby dosiahol maximálny zisk? Riešenie: Funkcia príjmov je R( x, y) = x( 0 50x + 0y) + y( x 70y), funkcia nákladov je C( x, y) = ( 0 50x + 0y) + ( x 70y), potom funkcia zisku je P ( x, y) = R( x, y) C( x, y), čiže P( x, y) ( x )( 0 50x + 0y) + ( y )( x 70y) Hľadáme extrémy vytvorenej funkcie =. P x P y = 00x + 00y + 0 = 00x 0y + 80 zotavíme príslušnú sústavu rovníc, Px = 0 P = 0, y ktorej riešením je jediný bod = [,7;,5] A. Využitím Vety 5. overíme extrémy v stacionárnom bode. P = 00 xx P xy P yx P yy = 00 = 00 = 0 00 Pre stacionárny bod platí: D ( A) = = 000 > 0 D ( ) = 00 < 0 00 v bode A je lokálne maximum a ( A) = 7 00 A P. 0 Maximálny denný zisk z predaja sa dosiahne pri stanovení ceny za víno z Kalifornie na,7 dolára a víno z New Yorku na,5 dolára za fľašu. Pri týchto cenách bude denný zisk 7 dolárov. Príklad 6.5 Uvažujeme o dvoch projektoch. Do prvého projektu investujeme x miliónov eur, do druhého projektu investujeme y miliónov eur. Odhad príjmov z oboch 8

5 projektov je daný funkciou R( x y) x y, =, pričom máme k dispozícii 9 miliónov eur. Ako stanoviť hodnoty investícií x a y, aby sme dosiahli z projektov maximálny príjem? Riešenie: Hľadáme viazané lokálne maximum funkcie R( x, y) = x y, ak je daná väzba x + y = 9. Z väzby sa dá vyjadriť hociktorá premenná. Po vyjadrení premennej z väzby a následnom dosadení do funkcie, dostaneme funkciu premennej, ktorej extrém budeme hľadať. ( x) = x ( 9 x) = 9x y = 9 x R x R = 9x x, R = 0 9x x = 0 x = 0 x = Z ekonomického hľadiska stacionárny bod x = 0 nemá zmysel. Overíme extrém v stacionárnom bode x =. () = 9 < R = 9 6x R 0 v bode x = je lokálne maximum. Z väzby dopočítame súradnicu y = 9 x = 6. Maximálny príjem dosiahneme, ak do prvého projektu investujeme milióny dolárov a do druhého projektu 6 miliónov dolárov. 6.6 Úlohy hodinách. Nech kapitálová investícia je 900 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 000 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie kapitálovej investície o 000 eur na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť pracovnej sily nezmení. zvýšenie o 0 j.. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) hodinách. Nech kapitálová investícia je 900 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 000 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie pracovnej sily o hodinu na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť kapitálovej investície nezmení. zvýšenie o 6 j.. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 0K L, kde K je kapitálová investícia v tisícoch eur a L je veľkosť pracovnej sily v pracovných hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) 8

6 pracovnej sily je 75 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie kapitálovej investície o 000 eur na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť pracovnej sily nezmení. zvýšenie o 50 j. Q K, L = 0K L, kde K je kapitálová investícia v tisícoch eur a L je veľkosť pracovnej sily v pracovných hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 75 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie pracovnej sily o hodinu na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť kapitálovej investície nezmení. zvýšenie o / j.. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 80K hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie kapitálovej investície o 000 eur na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť pracovnej sily nezmení. zvýšenie o 00 j. 5. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 80K hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie pracovnej sily o hodinu na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť kapitálovej investície nezmení. zvýšenie o 0,5 j. 6. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 0K hodinách. Nech kapitálová investícia je 5 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 5 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie kapitálovej investície o 000 eur na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť pracovnej sily nezmení. zvýšenie o 0 j. 7. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 0K L, kde K je kapitálová investícia v tisícoch eur a L je veľkosť pracovnej sily v pracovných hodinách. Nech kapitálová investícia je 5 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 5 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie pracovnej sily o hodinu na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť kapitálovej investície nezmení. zvýšenie o j. 8. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) 85

7 hodinách. Nech kapitálová investícia je 096 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 56 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie kapitálovej investície o 000 eur na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť pracovnej sily nezmení. zvýšenie o,875 j. 9. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) L, kde K je kapitálová investícia v tisícoch eur a L je veľkosť pracovnej sily v pracovných hodinách. Nech kapitálová investícia je 096 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 56 hodín denne. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie pracovnej sily o hodinu na dennú produkciu podniku, ak sa veľkosť kapitálovej investície nezmení. zvýšenie o 90 j. 0. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ). Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch modelov topánok daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 70 5x + y) + ( y 0)( x 7 y) eur, kde x je cena prvého modelu a y je cena druhého modelu v eurách za jeden kus. Cena prvého modelu je 50 eur a cena druhého modelu je 5 eur. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny prvého modelu o euro, ak sa cena druhého modelu nezmení. nič sa nezmení. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch modelov topánok daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 70 5x + y) + ( y 0)( x 7 y) eur, kde x je cena prvého modelu a y je cena druhého modelu v eurách za jeden kus. Cena prvého modelu je 50 eur a cena druhého modelu je 5 eur. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny druhého modelu o euro, ak sa cena prvého modelu nezmení. zvýšenie o. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch lámp daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 60 x + 5y) + ( y 5)( 70 + x y) eur, kde x je cena prvej lampy a y je cena druhej lampy v eurách za jeden kus. Cena prvej lampy je 5 eur a cena druhej je 0 eur. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny prvej lampy o euro, ak sa cena druhej nezmení. zvýšenie o 0. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch lámp daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 60 x + 5y) + ( y 5)( 70 + x y) eur, kde x je cena prvej lampy a y je cena druhej lampy v eurách za jeden kus. Cena prvej lampy je 5 eur a cena druhej je 0 eur. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny druhej lampy o euro, ak sa cena prvej nezmení. zvýšenie o 05 86

8 5. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov dámskych kabeliek daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 0 x + y) + ( y 0)( 0 + x y) eur, kde x je cena prvej kabelky a y je cena druhej kabelky v eurách za jeden kus. Cena prvej kabelky je 0 eur a cena druhej je 0 eur. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny prvej kabelky o euro, ak sa cena druhej nezmení. zvýšenie o 0 6. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov dámskych kabeliek daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 0 x + y) + ( y 0)( 0 + x y) eur, kde x je cena prvej kabelky a y je cena druhej kabelky v eurách za jeden kus. Cena prvej kabelky je 0 eur a cena druhej je 0 eur. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny druhej kabelky o euro, ak sa cena prvej nezmení. zvýšenie o 0 7. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov kávy daný funkciou P( x, y) = ( x )( 0 x + y) + ( y )( 5 + x y) eur, kde x je cena prvého druhu kávy a y je cena druhého druhu kávy v eurách za jeden kus. Cena prvého druhu kávy je 5 eur a cena druhého druhu je eurá. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny prvého druhu kávy o euro, ak sa cena druhého druhu nezmení. zvýšenie o 8. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov kávy daný funkciou P( x, y) = ( x )( 0 x + y) + ( y )( 5 + x y) eur, kde x je cena prvého druhu kávy a y je cena druhého druhu kávy v eurách za jeden kus. Cena prvého druhu kávy je 5 eur a cena druhého druhu je eurá. Použite marginálnu analýzu na odhad efektu, ktorý bude mať zvýšenie ceny druhého druhu kávy o euro, ak sa cena prvého druhu nezmení. zvýšenie o hodinách. Nech kapitálová investícia je 900 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 000 hodín denne. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o 000 eur a zvýšení počtu pracovných hodín o. 9. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) zvýšenie o 6 j. Q K, L = 0K L, kde K je kapitálová investícia v tisícoch eur a L je veľkosť pracovnej sily v pracovných hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 75 hodín denne. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o 500 eur a znížení počtu pracovných hodín o. zvýšenie o / j. 0. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) 87

9 Q K, L = 80K hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je hodín denne. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o 500 eur a zvýšení počtu pracovných hodín o 0,5.. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) 88 zvýšenie o 00,7 j. Q K, L = 0K hodinách. Nech kapitálová investícia je 5 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 5 hodín denne. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny produkcie pri znížení kapitálovej investície o 500 eur a zvýšení počtu pracovných hodín o.. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ). Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) zvýšenie o j. hodinách. Nech kapitálová investícia je 096 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 56 hodín denne. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o 000 eur a zvýšení počtu pracovných hodín o. zvýšenie o 9,875 j.. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch modelov topánok daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 70 5x + y) + ( y 0)( x 7 y) eur, kde x je cena prvého modelu a y je cena druhého modelu v eurách za jeden kus. Cena prvého modelu je 50 eur a cena druhého modelu je 5 eur. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny zisku pri zvýšení ceny prvého modelu o euro a zvýšení ceny druhého modelu o eurá. zvýšenie o eur 5. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch lámp daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 60 x + 5y) + ( y 5)( 70 + x y) eur, kde x je cena prvej lampy a y je cena druhej lampy v eurách za jeden kus. Cena prvej lampy je 5 eur a cena druhej je 0 eur. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny zisku pri zvýšení ceny prvej lampy o eurá a znížení ceny druhej o eurá. zvýšenie o Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov dámskych kabeliek daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 0 x + y) + ( y 0)( 0 + x y) eur, kde x je cena prvej kabelky a y je cena druhej kabelky v eurách za jeden kus. Cena prvej kabelky je 0 eur a cena druhej je 0 eur. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny zisku pri zvýšení ceny prvej kabelky o euro a zvýšení ceny druhej kabelky o eurá.

10 zvýšenie o Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov kávy daný funkciou P( x, y) = ( x )( 0 x + y) + ( y )( 5 + x y) eur, kde x je cena prvého druhu kávy a y je cena druhého druhu kávy v eurách za jeden kus. Cena prvého druhu kávy je 5 eur a cena druhého druhu je eurá. Použite totálny diferenciál na odhad zmeny zisku pri zvýšení ceny prvého druhu o 50 centov a zvýšení ceny druhého druhu takisto o 50 centov. zvýšenie o 8,5 hodinách. Nech kapitálová investícia je 900 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 000 hodín denne. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko hodín sa má znížiť pracovná sila, ak sa zvýši kapitálová investícia o 600 eur, b) o koľko tisíc eur sa má znížiť kapitálová investícia, ak sa počet pracovných hodín zvýši o 0 a) hodina, b) 6 tisíc 8. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 0K L, kde K je kapitálová investícia v tisícoch eur a L je veľkosť pracovnej sily v pracovných hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 75 hodín denne. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko hodín sa má znížiť pracovná sila, ak sa zvýši kapitálová investícia o 0 eur, b) o koľko tisíc eur sa má znížiť kapitálová investícia, ak sa počet pracovných hodín zvýši o 0 a) 67,5 hodín, b) Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 80K hodinách. Nech kapitálová investícia je 8 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je hodín denne. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko hodín sa má zvýšiť pracovná sila, ak sa zníži kapitálová investícia o 5 00 eur, b) o koľko tisíc eur sa má znížiť kapitálová investícia, ak sa počet pracovných hodín zvýši o 00 a) 000 hodín, b) Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) Q K, L = 0K. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ) 89

11 hodinách. Nech kapitálová investícia je 5 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 5 hodín denne. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko hodín sa má znížiť pracovná sila, ak sa zvýši kapitálová investícia o 6 tisíc eur, b) o koľko tisíc eur sa má zvýšiť kapitálová investícia, ak sa počet pracovných hodín zníži o a) 5 hodín, b) 00 hodinách. Nech kapitálová investícia je 096 tisíc eur a veľkosť pracovnej sily je 56 hodín denne. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko hodín sa má zvýšiť pracovná sila, ak sa zníži kapitálová investícia o 60 tis. eur, b) o koľko tisíc eur sa má zvýšiť kapitálová investícia, ak sa počet pracovných hodín zníži o 0, a) 7,5 hodiny, b) 80 tisíc. Denná produkcia určitého podniku je daná funkciou ( ). Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch lámp daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 60 x + 5y) + ( y 5)( 70 + x y) eur, kde x je cena prvej lampy a y je cena druhej lampy v eurách za jeden kus. Cena prvej lampy je 5 eur a cena druhej je 0 eur. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko eur sa má zvýšiť cena prvej lampy, ak sa zníži cena druhej o 7 eur, b) o koľko eur sa má zvýšiť cena druhej lampy, ak sa zníži cena prvej o 5 eur, a) 5,5, b) 0/. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov dámskych kabeliek daný funkciou P( x, y) = ( x 0)( 0 x + y) + ( y 0)( 0 + x y) eur, kde x je cena prvej kabelky a y je cena druhej kabelky v eurách za jeden kus. Cena prvej kabelky je 0 eur a cena druhej je 0 eur. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko eur sa má znížiť cena prvej kabelky, ak sa zvýši cena druhej o 5,5 eur, b) o koľko eur sa má znížiť cena druhej kabelky, ak sa zvýši cena prvej o eurá, a),5, b) 5. Podľa zistení predajne je zisk z predaja dvoch druhov kávy daný funkciou P( x, y) = ( x )( 0 x + y) + ( y )( 5 + x y) eur, kde x je cena prvého druhu kávy a y je cena druhého druhu kávy v eurách za jeden kus. Cena prvého druhu kávy je 5 eur a cena druhého druhu je eurá. Použite diferenciál na odhad: a) o koľko eur sa má znížiť cena prvej kávy, ak sa zvýši cena druhej o, eura, b) o koľko eur sa má zvýšiť cena druhej kávy, ak sa zníži cena prvej o 60 centov, a),, b) 0,5 90

12 6. Týždenný zisk z predaja dvoch značiek televízorov, pričom sa predáva x kusov prvej značky televízorov a y kusov druhej značky televízorov, je daný funkciou ( x, y) x x + 60y y P =. Aké množstvo televízorov oboch značiek je potrebné predať, aby bol týždenný zisk maximálny? x = 5, y = 0 7. Mesačný zisk z predaja dvoch značiek áut, pričom sa predáva x kusov prvej značky áut a y kusov druhej značky áut, je daný funkciou ( x, y) 6 + 0x x + y y P =. Aké množstvo áut oboch značiek je potrebné predať, aby bol mesačný zisk maximálny? x = 5, y = 7 8. Týždenný zisk z predaja dvoch druhov topánok, pričom sa predáva x kusov prvého druhu topánok a y kusov druhého druhu topánok, je daný funkciou ( x, y) 60 + x x + 8y y P =. Aké množstvo topánok oboch druhov je potrebné predať, aby bol týždenný zisk maximálny? x =, y = 9. Denný zisk z predaja dvoch značiek čajov, pričom sa predáva x kusov prvej značky čajov a y kusov druhej značky čajov, je daný funkciou ( x, y) x x + 7y 9y P =. Aké množstvo čajov oboch značiek je potrebné predať, aby bol denný zisk maximálny? x = 5, y = 0. Zisk z predaja dvoch značiek parfumov, pričom sa predáva x kusov prvej značky a y kusov druhej značky, je daný funkciou P( x, y) x x + 0y y =. Aké množstvo parfumov oboch značiek je potrebné predať, aby bol zisk maximálny? x = 5, y = 0. Ročný zisk z predaja dvoch značiek detských kočiarov, pričom sa predáva x kusov prvej značky kočiarov a y kusov druhej značky, je daný funkciou ( x, y) 00x 0,0x + 60y 0,5y P =. Aké množstvo kočiarov oboch značiek je potrebné predať, aby bol ročný zisk maximálny? x = 5000, y = 0. Zisk z predaja dvoch značiek horských bicyklov, pričom sa predáva x kusov prvej značky bicyklov a y kusov druhej značky bicyklov, je daný funkciou ( x, y),78x +,5 y 0,09x 0,0y P =. Aké množstvo bicyklov oboch značiek je potrebné predať, aby bol zisk maximálny? x = 8, y = 00. Týždenný zisk z predaja dvoch značiek športovej obuvi, pričom sa predáva x kusov prvej značky obuvi a y kusov druhej značky obuvi, je daný funkciou ( x y) = 0x x + 50y y xy P,. Aké množstvo obuvi oboch značiek je potrebné predať, aby bol týždenný zisk maximálny? 9

13 9 x = 0, y =. Firma vyrába dva druhy čistiacich prostriedkov: x tisíc kusov prvého a y tisíc kusov druhého prostriedku. Funkcie výnosov a nákladov sú R ( x, y) = 0x + 00y + x + y a C ( x, y) 80x + 60y + x + y =. Koľko čistiacich prostriedkov jednotlivých druhov by mala firma vyrobiť, aby dosiahla maximálny zisk? x = 5000, y = Spoločnosť vyrába dva modely stoličiek: x tisíc kusov prvého a y tisíc kusov druhého modelu stoličiek. Funkcie výnosov a nákladov sú R ( x, y) = 6x + y + 00 a C ( x, y) x + y =. Koľko stoličiek jednotlivých modelov by mala firma vyrobiť, aby dosiahla maximálny zisk? x = 8000, y = V obchode sa predávajú dva druhy motorových olejov, ktoré majiteľ nakúpil za eurá. Ak sa prvý druh bude predávať za x eur a druhý druh za y eur, predá sa približne 0 50x + 0y litrov prvého a x 70y litrov druhého druhu olejov. Ako má majiteľ obchodu stanoviť ceny olejov, aby dosiahol maximálny zisk? x =,7, y =, 5 7. V obchode sa predávajú dve značky vetroviek, ktoré majiteľ nakúpil za 0 a 0 eur. Ak sa prvá značka bude predávať za x eur a druhá značka za y eur, predá sa približne 70 5x + y kusov prvej a x 7y kusov druhej značky vetroviek. Ako má majiteľ obchodu stanoviť ceny vetroviek, aby dosiahol maximálny zisk? x = 5, y = V obchode sa predávajú dva druhy limonád, ktoré majiteľ nakúpil za 0 a 0 centov. Ak sa prvý druh bude predávať za x centov a druhý druh za y centov, predá sa približne 0 8x + 5y kusov prvého a x 7y kusov druhého druhu limonád. Ako má majiteľ obchodu stanoviť ceny limonád, aby dosiahol maximálny zisk? x = 0 centov, y = 5centov 9. V obchode sa predávajú dva druhy cukríkov, ktoré majiteľ nakúpil za 0 a 0 centov. Ak sa prvý druh bude predávať za x centov a druhý druh za y centov, predá sa približne 0 5x + y kusov prvého a 00 + x y kusov druhého druhu cukríkov. Ako má majiteľ obchodu stanoviť ceny cukríkov, aby dosiahol maximálny zisk? x = 0 centov, y = 50 centov Q K, L = 0K L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Náklady na kapitálovú jednotku sú 00 a na jednotku práce eur. Spoločnosť chce vyprodukovať 800 jednotiek 50. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) 0

14 tovaru. Koľko jednotiek kapitálu a práce je potrebné použiť, aby sa pri tejto úrovni produkcie minimalizovali náklady na výrobu? K = 000 j., L = 8 j. L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Náklady na kapitálovú jednotku sú 08 a na jednotku práce 6 eur. Spoločnosť chce vyprodukovať 60 jednotiek tovaru. Koľko jednotiek kapitálu a práce je potrebné použiť, aby sa pri tejto úrovni produkcie minimalizovali náklady na výrobu? 5. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) 5. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) K = 6 j., L = 5 j. Q K, L = 80K L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Náklady na kapitálovú jednotku sú a na jednotku práce 6 eur. Spoločnosť chce vyprodukovať 90 jednotiek tovaru. Koľko jednotiek kapitálu a práce je potrebné použiť, aby sa pri tejto úrovni produkcie minimalizovali náklady na výrobu? 5. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) K = 6 j., L = 8 j. Q K, L = 0K L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Použime diferenciál na odhad percentuálnej zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o % a počtu hodín o,5%. zvýšenie o % L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Použime diferenciál na odhad percentuálnej zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície o % a znížení počtu hodín o %. zníženie o % 5. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) Q K, L = 80K L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Použime diferenciál na odhad percentuálnej zmeny produkcie pri znížení kapitálovej investície o % a zvýšení počtu hodín o 5%. zvýšenie o 0,5% 55. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) L jednotiek, kde K a L sú počty jednotiek kapitálu a práce. Použime diferenciál na odhad percentuálnej zmeny produkcie pri zvýšení kapitálovej investície a počtu hodín o %. zvýšenie o % 56. Produkcia spoločnosti je daná funkciou ( ) 9

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie Matematika 2-01 Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie Euklidovská metrika na množine R n všetkých usporiadaných n-íc reálnych čísel je reálna funkcia ρ: R n R n R definovaná nasledovne: Ak X = x

Διαβάστε περισσότερα

Motivácia pojmu derivácia

Motivácia pojmu derivácia Derivácia funkcie Motivácia pojmu derivácia Zaujíma nás priemerná intenzita zmeny nejakej veličiny (dráhy, rastu populácie, veľkosti elektrického náboja, hmotnosti), vzhľadom na inú veličinu (čas, dĺžka)

Διαβάστε περισσότερα

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad Matematika 3-13. prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad Erika Škrabul áková F BERG, TU Košice 15. 12. 2015 Erika Škrabul áková (TUKE) Taylorov

Διαβάστε περισσότερα

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou M6: Model Hydraulický ytém dvoch záobníkov kvapaliny interakciou Úlohy:. Zotavte matematický popi modelu Hydraulický ytém. Vytvorte imulačný model v jazyku: a. Matlab b. imulink 3. Linearizujte nelineárny

Διαβάστε περισσότερα

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010. 14. decembra 2010 Rie²enie sústav Plocha rovnobeºníka Objem rovnobeºnostena Rie²enie sústav Príklad a 11 x 1 + a 12 x 2 = c 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 = c 2 Dostaneme: x 1 = c 1a 22 c 2 a 12 a 11 a 22 a 12

Διαβάστε περισσότερα

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop 1) Vytvorte algoritmus (vývojový diagram) na výpočet obvodu kruhu. O=2xπxr ; S=πxrxr Vstup r O = 2*π*r S = π*r*r Vystup O, S 2) Vytvorte algoritmus (vývojový diagram) na výpočet celkovej ceny výrobku s

Διαβάστε περισσότερα

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita 132 1 Absolútna chyba: ) = - skut absolútna ochýlka: ) ' = - spr. relatívna chyba: alebo Chyby (ochýlky): M systematické, M náhoné, M hrubé. Korekcia: k = spr - = - Î' pomerná korekcia: Správna honota:

Διαβάστε περισσότερα

FUNKCIE N REÁLNYCH PREMENNÝCH

FUNKCIE N REÁLNYCH PREMENNÝCH FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY UNIVERZITY KOMENSKÉHO V BRATISLAVE FUNKCIE N REÁLNYCH PREMENNÝCH RNDr. Kristína Rostás, PhD. PREDMET: Matematická analýza ) 2010/2011 1. DEFINÍCIA REÁLNEJ FUNKCIE

Διαβάστε περισσότερα

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A M A T E M A T I K A PRACOVNÝ ZOŠIT II. ROČNÍK Mgr. Agnesa Balážová Obchodná akadémia, Akademika Hronca 8, Rožňava PRACOVNÝ LIST 1 Urč typ kvadratickej rovnice : 1. x 2 3x = 0... 2. 3x 2 = - 2... 3. -4x

Διαβάστε περισσότερα

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice Goniometrické rovnice a nerovnice Definícia: Rovnice (nerovnice) obsahujúce neznámu x alebo výrazy s neznámou x ako argumenty jednej alebo niekoľkých goniometrických funkcií nazývame goniometrickými rovnicami

Διαβάστε περισσότερα

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie Definícia ity Limita funkcie (vlastná vo vlastnom bode) Nech funkcia f je definovaná na nejakom okolí U( ) bodu. Hovoríme, že funkcia f má v bode itu rovnú A, ak ( ε > )(

Διαβάστε περισσότερα

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2012/2013 Jednotkový koreň(unit root),diferencovanie časového radu, unit root testy p.1/18

Διαβάστε περισσότερα

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej . Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej Definícia.: Hromadný bod a R množiny A R: v každom jeho okolí leží aspoň jeden bod z množiny A, ktorý je rôzny od bodu a Zadanie množiny

Διαβάστε περισσότερα

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2014/2015 ARMA modely časť 2: moving average modely(ma) p.1/24 V. Moving average proces prvého rádu - MA(1) ARMA modely

Διαβάστε περισσότερα

Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky

Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky Úvod do lineárnej algebry Monika Molnárová Prednášky 2006 Prednášky: 3 17 marca 2006 4 24 marca 2006 c RNDr Monika Molnárová, PhD Obsah 2 Sústavy lineárnych rovníc 25 21 Riešenie sústavy lineárnych rovníc

Διαβάστε περισσότερα

Obvod a obsah štvoruholníka

Obvod a obsah štvoruholníka Obvod a štvoruholníka D. Štyri body roviny z ktorých žiadne tri nie sú kolineárne (neležia na jednej priamke) tvoria jeden štvoruholník. Tie body (A, B, C, D) sú vrcholy štvoruholníka. strany štvoruholníka

Διαβάστε περισσότερα

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE 7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE Funkcia f reálnej premennej je : - každé zobrazenie f v množine všetkých reálnych čísel; - množina f všetkých usporiadaných dvojíc[,y] R R pre ktorú platí: ku každému R eistuje

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. časť: Funkcia viac premenných Letný semester 2013/2014

Matematika 2. časť: Funkcia viac premenných Letný semester 2013/2014 Matematika 2 časť: Funkcia viac premenných Letný semester 2013/2014 RNDr. Jana Pócsová, PhD. Ústav riadenia a informatizácie výrobných procesov Fakulta BERG Technická univerzita v Košiciach e-mail: jana.pocsova@tuke.sk

Διαβάστε περισσότερα

Technická univerzita v Košiciach Fakulta elektrotechniky a informatiky MATEMATIKA II. Zbierka riešených a neriešených úloh

Technická univerzita v Košiciach Fakulta elektrotechniky a informatiky MATEMATIKA II. Zbierka riešených a neriešených úloh Technická univerzita v Košiciach Fakulta elektrotechniky a informatiky MATEMATIKA II Zbierka riešených a neriešených úloh Anna Grinčová Jana Petrillová Košice 06 Technická univerzita v Košiciach Fakulta

Διαβάστε περισσότερα

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu 6 Limita funkcie 6 Myšlienka ity, interval bez bodu Intuitívna myšlienka ity je prirodzená, ale definovať presne pojem ity je značne obtiažne Nech f je funkcia a nech a je reálne číslo Čo znamená zápis

Διαβάστε περισσότερα

3. Striedavé prúdy. Sínusoida

3. Striedavé prúdy. Sínusoida . Striedavé prúdy VZNIK: Striedavý elektrický prúd prechádza obvodom, ktorý je pripojený na zdroj striedavého napätia. Striedavé napätie vyrába synchrónny generátor, kde na koncoch rotorového vinutia sa

Διαβάστε περισσότερα

Ekvačná a kvantifikačná logika

Ekvačná a kvantifikačná logika a kvantifikačná 3. prednáška (6. 10. 004) Prehľad 1 1 (dokončenie) ekvačných tabliel Formula A je ekvačne dokázateľná z množiny axióm T (T i A) práve vtedy, keď existuje uzavreté tablo pre cieľ A ekvačných

Διαβάστε περισσότερα

Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej x. Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej y. Ak existuje limita.

Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej x. Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej y. Ak existuje limita. Teória prednáška č. 9 Deinícia parciálna deriácia nkcie podľa premennej Nech nkcia Ak eistje limita je deinoaná okolí bod [ ] lim. tak túto limit nazýame parciálno deriácio nkcie podľa premennej bode [

Διαβάστε περισσότερα

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) ARMA modely čast 2: moving average modely (MA) Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2011/2012 ARMA modely časť 2: moving average modely(ma) p.1/25 V. Moving average proces prvého rádu - MA(1) ARMA modely

Διαβάστε περισσότερα

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii Híc, P Pokorný, M: Matematika pre informatikov a prírodné vedy 7 Derivácia funkcie 7 Motivácia k derivácii S využitím derivácií sa stretávame veľmi často v matematike, geometrii, fyzike, či v rôznych technických

Διαβάστε περισσότερα

Numerické metódy Učebný text pre bakalárske štúdium

Numerické metódy Učebný text pre bakalárske štúdium Imrich Pokorný Numerické metódy Učebný text pre bakalárske štúdium Strana 1 z 48 1 Nepresnosť numerického riešenia úloh 4 1.1 Zdroje chýb a ich klasifikácia................... 4 1.2 Základné pojmy odhadu

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť.

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť. Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť. Ktoré fyzikálne jednotky zodpovedajú sústave SI: a) Dĺžka, čas,

Διαβάστε περισσότερα

Metódy vol nej optimalizácie

Metódy vol nej optimalizácie Metódy vol nej optimalizácie Metódy vol nej optimalizácie p. 1/28 Motivácia k metódam vol nej optimalizácie APLIKÁCIE p. 2/28 II 1. PRÍKLAD: Lineárna regresia - metóda najmenších štvorcov Na základe dostupných

Διαβάστε περισσότερα

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1 Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia Komplexné čísla C - množina všetkých komplexných čísel komplexné číslo: z = a + bi, kde a, b R, i - imaginárna jednotka i =, t.j. i =. komplexne združené

Διαβάστε περισσότερα

Trh výrobných faktorov

Trh výrobných faktorov Trh výrobných faktorov ZE PI Prednáška 4. Ako sa tvoria a od čoho závisia ceny VF? Zaujímajú nás ceny plynúce zo služieb VF tvorba cien VF Prepojenosť trhu VF s trhom SaS potreba vedieť typ konkurencie

Διαβάστε περισσότερα

M8 Model "Valcová a kužeľová nádrž v sérií bez interakcie"

M8 Model Valcová a kužeľová nádrž v sérií bez interakcie M8 Model "Valcová a kužeľová nádrž v sérií bez interakcie" Úlohy: 1. Zostavte matematický popis modelu M8 2. Vytvorte simulačný model v prostredí: a) Simulink zostavte blokovú schému, pomocou rozkladu

Διαβάστε περισσότερα

Goniometrické funkcie

Goniometrické funkcie Goniometrické funkcie Oblúková miera Goniometrické funkcie sú funkcie, ktoré sa používajú pri meraní uhlov (Goniometria Meranie Uhla). Pri týchto funkciách sa uvažuje o veľkostiach uhlov udaných v oblúkovej

Διαβάστε περισσότερα

Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie kurzov V4

Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie kurzov V4 Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie menových kurzov V4 Podnikovohospodárska fakulta so sídlom v Košiciach Ekonomická univerzita v Bratislave Cieľ a motivácia Východiská Cieľ a motivácia Cieľ Kvantifikovať

Διαβάστε περισσότερα

Integrovanie racionálnych funkcií

Integrovanie racionálnych funkcií Integrovanie racionálnych funkcií Tomáš Madaras 2009-20 Z teórie funkcií už vieme, že každá racionálna funkcia (t.j. podiel dvoch polynomických funkcií) sa dá zapísať ako súčet polynomickej funkcie a funkcie

Διαβάστε περισσότερα

TEÓRIA FIRMY: Výroba, Náklady

TEÓRIA FIRMY: Výroba, Náklady TEÓRIA FIRMY: Výroba, Náklady Prednáška 2. rozhodnutia na strane ponuky Hlavný cieľ firmy = maximalizácia zisku VÝROBA Čo je produkcia (výroba)? je proces, v rámci ktorého firmy kombinujú výrobné vstupy,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcie - základné pojmy

Funkcie - základné pojmy Funkcie - základné pojmy DEFINÍCIA FUNKCIE Nech A, B sú dve neprázdne číselné množiny. Ak každému prvku x A je priradený najviac jeden prvok y B, tak hovoríme, že je daná funkcia z množiny A do množiny

Διαβάστε περισσότερα

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky,

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky, Farba skupiny: zelená Označenie úlohy:,zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky, Úloha: Zistiť, ako závisí účinnosť zohrievania vody na indukčnom variči od priemeru použitého hrnca. Hypotéza: Účinnosť

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 2. časť: Analytická geometria

Matematika 2. časť: Analytická geometria Matematika 2 časť: Analytická geometria RNDr. Jana Pócsová, PhD. Ústav riadenia a informatizácie výrobných procesov Fakulta BERG Technická univerzita v Košiciach e-mail: jana.pocsova@tuke.sk Súradnicové

Διαβάστε περισσότερα

1. písomná práca z matematiky Skupina A

1. písomná práca z matematiky Skupina A 1. písomná práca z matematiky Skupina A 1. Vypočítajte : a) 84º 56 + 32º 38 = b) 140º 53º 24 = c) 55º 12 : 2 = 2. Vypočítajte zvyšné uhly na obrázku : β γ α = 35 12 δ a b 3. Znázornite na číselnej osi

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA II ZBIERKA ÚLOH

MATEMATIKA II ZBIERKA ÚLOH TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH STAVEBNÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATIKY A DESKRIPTÍVNEJ GEOMETRIE RNDr. Pavol PURCZ, PhD. RNDr. Martina RÉVAYOVÁ MATEMATIKA II ZBIERKA ÚLOH KOŠICE 6 Copyright c 6, RNDr. Pavol

Διαβάστε περισσότερα

3. prednáška. Komplexné čísla

3. prednáška. Komplexné čísla 3. predáška Komplexé čísla Úvodé pozámky Vieme, že existujú také kvadratické rovice, ktoré emajú riešeie v obore reálych čísel. Študujme kvadratickú rovicu x x + 5 = 0 Použitím štadardej formule pre výpočet

Διαβάστε περισσότερα

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009 Počítačová grafika 2 Prechod z 2D do 3D Martin Florek florek@sccg.sk FMFI UK 3. marca 2009 Prechod z 2D do 3D Čo to znamená? Ako zobraziť? Súradnicové systémy Čo to znamená? Ako zobraziť? tretia súradnica

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA I ZBIERKA ÚLOH

MATEMATIKA I ZBIERKA ÚLOH TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH STAVEBNÁ FAKULTA ÚSTAV TECHNOLÓGIÍ, EKONOMIKY A MANAŽMENTU V STAVEBNÍCTVE KATEDRA APLIKOVANEJ MATEMATIKY RNDr. Pavol PURCZ, PhD. Mgr. Adriana ŠUGÁROVÁ MATEMATIKA I ZBIERKA

Διαβάστε περισσότερα

Makroekonomické agregáty. Prednáška 8

Makroekonomické agregáty. Prednáška 8 Makroekonomické agregáty Prednáška 8 Hrubý domáci produkt (HDP) trhová hodnota všetkých finálnych statkov, ktoré boli vyprodukované v ekonomike za určité časové obdobie. Finálny statok predstavuje produkt,

Διαβάστε περισσότερα

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková Stredná priemyselná škola dopravná, Sokolská 911/94, 960 01 Zvolen Kód ITMS projektu: 26110130667 Názov projektu: Zvyšovanie flexibility absolventov v oblasti dopravy UČEBNÉ TEXTY Pracovný zošit č.2 Vzdelávacia

Διαβάστε περισσότερα

Trh výrobných faktorov. Ing. Zuzana Staníková, PhD.

Trh výrobných faktorov. Ing. Zuzana Staníková, PhD. Trh výrobných faktorov Subjekty na trhu VF: Firmy vystupujú na strane dopytu (nakupujú VF) Domácnosti, ako vlastníci VF tvoria stranu ponuky Štát môže ovplyvňovať dopyt aj ponuku VF. Určenie cien výrobných

Διαβάστε περισσότερα

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy Beáta Stehlíková Časové rady, FMFI UK, 2013/2014 Jednotkový koreň(unit root),diferencovanie časového radu, unit root testy p.1/27

Διαβάστε περισσότερα

Základy matematickej štatistiky

Základy matematickej štatistiky 1. Náhodný výber, výberové momenty a odhad parametrov Katedra Matematických metód Fakulta Riadenia a Informatiky Žilinská Univerzita v Žiline 6. mája 2015 1 Náhodný výber 2 Výberové momenty 3 Odhady parametrov

Διαβάστε περισσότερα

ZADANIE 1_ ÚLOHA 3_Všeobecná rovinná silová sústava ZADANIE 1 _ ÚLOHA 3

ZADANIE 1_ ÚLOHA 3_Všeobecná rovinná silová sústava ZADANIE 1 _ ÚLOHA 3 ZDNIE _ ÚLOH 3_Všeobecná rovinná silová sústv ZDNIE _ ÚLOH 3 ÚLOH 3.: Vypočítjte veľkosti rekcií vo väzbách nosník zťženého podľ obrázku 3.. Veľkosti známych síl, momentov dĺžkové rozmery sú uvedené v

Διαβάστε περισσότερα

Obsah. 1.1 Základné pojmy a vzťahy Základné neurčité integrály Cvičenia Výsledky... 11

Obsah. 1.1 Základné pojmy a vzťahy Základné neurčité integrály Cvičenia Výsledky... 11 Obsah Neurčitý integrál 7. Základné pojmy a vzťahy.................................. 7.. Základné neurčité integrály............................. 9.. Cvičenia..........................................3

Διαβάστε περισσότερα

REZISTORY. Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických

REZISTORY. Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických REZISTORY Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických obvodoch. Základnou vlastnosťou rezistora je jeho odpor. Odpor je fyzikálna vlastnosť, ktorá je daná štruktúrou materiálu

Διαβάστε περισσότερα

Gramatická indukcia a jej využitie

Gramatická indukcia a jej využitie a jej využitie KAI FMFI UK 29. Marec 2010 a jej využitie Prehľad Teória formálnych jazykov 1 Teória formálnych jazykov 2 3 a jej využitie Na počiatku bolo slovo. A slovo... a jej využitie Definícia (Slovo)

Διαβάστε περισσότερα

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR Odporníky Úloha cvičenia: 1.Zistite technické údaje odporníkov pomocou katalógov 2.Zistite menovitú hodnotu odporníkov označených farebným kódom Schématická značka: 1. Príklad1. TESLA TR 163 200 ±1% L

Διαβάστε περισσότερα

4. Výrokové funkcie (formy), ich definičný obor a obor pravdivosti

4. Výrokové funkcie (formy), ich definičný obor a obor pravdivosti 4. Výrokové funkcie (formy), ich definičný obor a obor pravdivosti Výroková funkcia (forma) ϕ ( x) je formálny výraz (formula), ktorý obsahuje znak x, pričom x berieme z nejakej množiny M. Ak za x zvolíme

Διαβάστε περισσότερα

Spojitosť a limity trochu inak

Spojitosť a limity trochu inak Spojitosť a limity trochu inak Štefan Tkačik Abstrakt Spojitosť funkcie alebo oblastí je základným stavebným kameňom matematickej analýzy. Pochopenie jej podstaty uľahčí chápanie diferenciálneho a integrálneho

Διαβάστε περισσότερα

STRIEDAVÝ PRÚD - PRÍKLADY

STRIEDAVÝ PRÚD - PRÍKLADY STRIEDAVÝ PRÚD - PRÍKLADY Príklad0: V sieti je frekvencia 50 Hz. Vypočítajte periódu. T = = = 0,02 s = 20 ms f 50 Hz Príklad02: Elektromotor sa otočí 50x za sekundu. Koľko otáčok má za minútu? 50 Hz =

Διαβάστε περισσότερα

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika. Ján BUŠA Viktor PIRČ Štefan SCHRÖTTER

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika. Ján BUŠA Viktor PIRČ Štefan SCHRÖTTER Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika Ján BUŠA Viktor PIRČ Štefan SCHRÖTTER Košice 2006 RECENZOVALI: Prof. RNDr. Jozef Doboš, CSc. Doc. RNDr. Vladimír Penjak, CSc. Prvé vydanie Za

Διαβάστε περισσότερα

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky Chí kvadrát test dobrej zhody Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky www.iam.fmph.uniba.sk/institute/stehlikova Test dobrej zhody I. Chceme overiť, či naše dáta pochádzajú z konkrétneho pravdep.

Διαβάστε περισσότερα

Spojité rozdelenia pravdepodobnosti. Pomôcka k predmetu PaŠ. RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 26. marca Domovská stránka. Titulná strana.

Spojité rozdelenia pravdepodobnosti. Pomôcka k predmetu PaŠ. RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 26. marca Domovská stránka. Titulná strana. Spojité rozdelenia pravdepodobnosti Pomôcka k predmetu PaŠ Strana z 7 RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 6. marca 3 Zoznam obrázkov Rovnomerné rozdelenie Ro (a, b). Definícia.........................................

Διαβάστε περισσότερα

2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania

2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania 2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania Akej chyby sa môžeme dopustiť pri meraní na stopkách? Ako určíme ich presnosť? Základné pojmy: chyba merania, hrubé chyby, systematické chyby, náhodné

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín

Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín Verzia zo dňa 6. 9. 008. Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín Upozornenie: Umiestnenie správnej odpovede sa môže v kontrolnom teste meniť. Takisto aj znenie nesprávnych odpovedí. Uvedomte si

Διαβάστε περισσότερα

Fakulta podnikového manažmentu Ekonomická univerzita v Bratislave Rovnováha firmy z pohľadu stabilného podnikania

Fakulta podnikového manažmentu Ekonomická univerzita v Bratislave Rovnováha firmy z pohľadu stabilného podnikania Fakulta podnikového manažmentu Ekonomická univerzita v Bratislave Rovnováha firmy z pohľadu stabilného podnikania Projekt Bratislava 2012 O b s a h Úvod (3) 1. Podnikanie a ciele firmy (3 s.) 1.1 Maximalizácia

Διαβάστε περισσότερα

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie MIDTERM (A) riešenia a bodovanie 1. (7b) Nech vzhl adom na štandardnú karteziánsku sústavu súradníc S 1 := O, e 1, e 2 majú bod P a vektory u, v súradnice P = [0, 1], u = e 1, v = 2 e 2. Aký predpis bude

Διαβάστε περισσότερα

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika

Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika Numerické metódy, pravdepodobnosť a matematická štatistika Ján BUŠA Viktor PIRČ Štefan SCHRÖTTER Strana 1 z 262 Košice 2006 RECENZOVALI: Prof. RNDr. Jozef Doboš, CSc. Doc. RNDr. Vladimír Penjak, CSc. Strana

Διαβάστε περισσότερα

Goniometrické substitúcie

Goniometrické substitúcie Goniometrické substitúcie Marta Kossaczká S goniometrickými funkciami ste sa už určite stretli, pravdepodobne predovšetkým v geometrii. Ich použitie tam ale zďaleka nekončí. Nazačiatoksizhrňme,čoonichvieme.Funkciesínusakosínussadajúdefinovať

Διαβάστε περισσότερα

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém C.1. Tepelná izolácia penový polystyrén C.2. Tepelná izolácia minerálne dosky alebo lamely C.3. Tepelná izolácia extrudovaný polystyrén C.4. Tepelná izolácia penový

Διαβάστε περισσότερα

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 %

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 % Podnikateľ 90 Samsung S5230 Samsung C3530 Nokia C5 Samsung Shark Slider S3550 Samsung Xcover 271 T-Mobile Pulse Mini Sony Ericsson ZYLO Sony Ericsson Cedar LG GM360 Viewty Snap Nokia C3 Sony Ericsson ZYLO

Διαβάστε περισσότερα

HANA LAURINCOVÁ KLASICKÝ VS. NEPARAMETRICKÝ PRÍSTUP Štatistika Poistná matematika

HANA LAURINCOVÁ KLASICKÝ VS. NEPARAMETRICKÝ PRÍSTUP Štatistika Poistná matematika UNIVERZITA KOMENSKÉHO, BRATISLAVA FAKULTA MATEMATIKY, FYZIKY A INFORMATIKY KATEDRA POISTNEJ MATEMATIKY A ŠTATISTIKY PARCIÁLNA A MNOHONÁSOBNÁ KORELÁCIA: KLASICKÝ VS. NEPARAMETRICKÝ PRÍSTUP (Bakalárska práca)

Διαβάστε περισσότερα

Mini minimaliz acia an BUˇ Koˇ sice 2011

Mini minimaliz acia an BUˇ Koˇ sice 2011 Mini minimalizácia Ján BUŠA Košice 2011 RECENZOVALI: Prof. RNDr. Noname, CSc. Doc. RNDr. Emanname, PhD. Prvé vydanie Za odbornú stránku učebného textu zodpovedá autor. Rukopis neprešiel redakčnou ani jazykovou

Διαβάστε περισσότερα

Nelineárne optimalizačné modely a metódy

Nelineárne optimalizačné modely a metódy Nelineárne optimalizačné modely a metódy Téma prednášky č. 8 Metódy transformujúce úlohu naviazaný extrém na úlohu na voľný extrém Prof. Ing. Michal Fendek, CSc. Katedra operačného výskumu a ekonometrie

Διαβάστε περισσότερα

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť / Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ Kód ITMS: 26130130051 číslo zmluvy: OPV/24/2011 Metodicko pedagogické centrum Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH

Διαβάστε περισσότερα

x x x2 n

x x x2 n Reálne symetrické matice Skalárny súčin v R n. Pripomeniem, že pre vektory u = u, u, u, v = v, v, v R platí. dĺžka vektora u je u = u + u + u,. ak sú oba vektory nenulové a zvierajú neorientovaný uhol

Διαβάστε περισσότερα

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S PROUKTOVÝ LIST HKL SLIM č. sklad. karty / obj. číslo: HSLIM112V, HSLIM123V, HSLIM136V HSLIM112Z, HSLIM123Z, HSLIM136Z HSLIM112S, HSLIM123S, HSLIM136S fakturačný názov výrobku: HKL SLIMv 1,2kW HKL SLIMv

Διαβάστε περισσότερα

Derivácia funkcie. Pravidlá derivovania výrazov obsahujúcich operácie. Derivácie elementárnych funkcií

Derivácia funkcie. Pravidlá derivovania výrazov obsahujúcich operácie. Derivácie elementárnych funkcií Derivácia funkcie Derivácia funkcie je jeden z najužitočnejších nástrojov, ktoré používame v matematike a jej aplikáciách v ďalších odboroch. Stručne zhrnieme základné informácie o deriváciách. Podrobnejšie

Διαβάστε περισσότερα

Numerické metódy Zbierka úloh

Numerické metódy Zbierka úloh Blanka Baculíková Ivan Daňo Numerické metódy Zbierka úloh Strana 1 z 37 Predhovor 3 1 Nelineárne rovnice 4 2 Sústavy lineárnych rovníc 7 3 Sústavy nelineárnych rovníc 1 4 Interpolačné polynómy 14 5 Aproximácia

Διαβάστε περισσότερα

24. Základné spôsoby zobrazovania priestoru do roviny

24. Základné spôsoby zobrazovania priestoru do roviny 24. Základné spôsoby zobrazovania priestoru do roviny Voľné rovnobežné premietanie Presné metódy zobrazenia trojrozmerného priestoru do dvojrozmernej roviny skúma samostatná matematická disciplína, ktorá

Διαβάστε περισσότερα

Príklady na precvičovanie Fourierove rady

Príklady na precvičovanie Fourierove rady Príklady na precvičovanie Fourierove rady Ďalším významným typom funkcionálnych radov sú trigonometrické rady, pri ktorých sú jednotlivé členy trigonometrickými funkciami. Konkrétne, jedná sa o rady tvaru

Διαβάστε περισσότερα

4. domáca úloha. distribučnú funkciu náhodnej premennej X.

4. domáca úloha. distribučnú funkciu náhodnej premennej X. 4. domáca úloha 1. (rovnomerné rozdelenie) Električky idú v 20-minútových intervaloch. Cestujúci príde náhodne na zastávku. Určte funkciu hustoty rozdelenia pravdepodobnosti a distribučnú funkciu náhodnej

Διαβάστε περισσότερα

Margita Vajsáblová. ρ priemetňa, s smer premietania. Súradnicová sústava (O, x, y, z ) (O a, x a, y a, z a )

Margita Vajsáblová. ρ priemetňa, s smer premietania. Súradnicová sústava (O, x, y, z ) (O a, x a, y a, z a ) Mrgit Váblová Váblová, M: Dekriptívn geometri pre GK 101 Zákldné pom v onometrii Váblová, M: Dekriptívn geometri pre GK 102 Definíci 1: onometri e rovnobežné premietnie bodov Ε 3 polu prvouhlým úrdnicovým

Διαβάστε περισσότερα

Zložené funkcie a substitúcia

Zložené funkcie a substitúcia 3. kapitola Zložené funkcie a substitúcia Doteraz sme sa pri funkciách stretli len so závislosťami medzi dvoma premennými. Napríklad vzťah y=x 2 nám hovoril, ako závisí premenná y od premennej x. V praxi

Διαβάστε περισσότερα

Úvod do lineárnej algebry

Úvod do lineárnej algebry Katedra matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky Technická Univerzita v Košiciach Úvod do lineárnej algebry Monika Molnárová, Helena Myšková 005 RECENZOVALI: RNDr. Štefan Schrötter, CSc. RNDr.

Διαβάστε περισσότερα

DOMÁCE ZADANIE 1 - PRÍKLAD č. 2

DOMÁCE ZADANIE 1 - PRÍKLAD č. 2 Mechanizmy s konštantným prevodom DOMÁCE ZADANIE - PRÍKLAD č. Príklad.: Na obrázku. je zobrazená schéma prevodového mechanizmu tvoreného čelnými a kužeľovými ozubenými kolesami. Určte prevod p a uhlovú

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

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

Διαβάστε περισσότερα

Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzity Komenského v Bratislave

Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzity Komenského v Bratislave Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzity Komenského v Bratislave Diplomová práca Michal Šoška Bratislava, 2003 Fakulta Matematiky, Fyziky a Informatiky Univerzity Komenského v Bratislave Ekonomická

Διαβάστε περισσότερα

18. kapitola. Ako navariť z vody

18. kapitola. Ako navariť z vody 18. kapitola Ako navariť z vody Slovným spojením navariť z vody sa zvyknú myslieť dve rôzne veci. Buď to, že niekto niečo tvrdí, ale nevie to poriadne vyargumentovať, alebo to, že niekto začal s málom

Διαβάστε περισσότερα

Hľadanie, skúmanie a hodnotenie súvislosti medzi znakmi

Hľadanie, skúmanie a hodnotenie súvislosti medzi znakmi Hľadanie, skúmanie a hodnotenie súvislosti medzi znakmi Typy súvislostí javov a vecí: nepodstatné - vonkajšia súvislosť nevyplýva z vnútornej potreby (javy spoločne vznikajú, majú zhodný priebeh, alebo

Διαβάστε περισσότερα

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm PRUŽINY PRUŽINY SKRUTNÉ PRUŽINY VIAC AKO 200 RUHOV SKRUTNÝCH PRUŽÍN PRIEMER ROTU d = 0,4-6,3 mm èíslo 3.0 22.8.2008 8:28:57 22.8.2008 8:28:58 PRUŽINY SKRUTNÉ PRUŽINY TECHNICKÉ PARAMETRE h d L S Legenda

Διαβάστε περισσότερα

Zadanie projektov z Optimálneho riadenia 1, r. 2016/17

Zadanie projektov z Optimálneho riadenia 1, r. 2016/17 Zadanie projektov z Optimálneho riadenia 1, r. 2016/17 Výber témy: Každá dvojica si vyberie ľubovoľnú tému z poskytnutých piatich tém. Zvolenú tému zapíše na hárok zavesený na stene medzi M267 a M268 do

Διαβάστε περισσότερα

TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH STROJNÍCKA FAKULTA MATEMATIKA 1. Funkcia jednej premennej a jej diferenciálny počet

TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH STROJNÍCKA FAKULTA MATEMATIKA 1. Funkcia jednej premennej a jej diferenciálny počet TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH STROJNÍCKA FAKULTA MATEMATIKA časťa Funkcia jednej premennej a jej diferenciáln počet Dušan Knežo, Miriam Andrejiová, Zuzana Kimáková 200 RECENZOVALI: prof. RNDr. Jozef

Διαβάστε περισσότερα

CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová

CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová Výpočet hmotnostného zlomku, látkovej koncentrácie, výpočty zamerané na zloženie roztokov CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť/projekt je spolufinancovaný zo zdrojov

Διαβάστε περισσότερα

u R Pasívne prvky R, L, C v obvode striedavého prúdu Činný odpor R Napätie zdroja sa rovná úbytku napätia na činnom odpore.

u R Pasívne prvky R, L, C v obvode striedavého prúdu Činný odpor R Napätie zdroja sa rovná úbytku napätia na činnom odpore. Pasívne prvky, L, C v obvode stredavého prúdu Čnný odpor u u prebeh prúdu a napäta fázorový dagram prúdu a napäta u u /2 /2 t Napäte zdroja sa rovná úbytku napäta na čnnom odpore. Prúd je vo fáze s napätím.

Διαβάστε περισσότερα

Obsah. 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti... 7 1.1.1 Komplexné čísla... 8

Obsah. 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti... 7 1.1.1 Komplexné čísla... 8 Obsah 1 Číselné obory 7 1.1 Reálne čísla a ich základné vlastnosti............................ 7 1.1.1 Komplexné čísla................................... 8 1.2 Číselné množiny.......................................

Διαβάστε περισσότερα

Obyčajné diferenciálne rovnice

Obyčajné diferenciálne rovnice (ÚMV/MAN3b/10) RNDr. Ivan Mojsej, PhD ivan.mojsej@upjs.sk 14.3.2013 Úvod patria k najdôležitejším a najviac prepracovaným matematickým disciplínam. Nielen v minulosti, ale aj v súčastnosti predstavujú

Διαβάστε περισσότερα

ALGEBRA. Číselné množiny a operácie s nimi. Úprava algebrických výrazov

ALGEBRA. Číselné množiny a operácie s nimi. Úprava algebrických výrazov ALGEBRA Číselné množiny a operácie s nimi. Úprava algebrických výrazov Definícia Množinu považujeme za určenú, ak vieme o ľubovoľnom objekte rozhodnúť, či je alebo nie je prvkom množiny. Množinu určujeme

Διαβάστε περισσότερα

viacrozmerných a nekonečnorozmerných priestoroch. A ako nasvedčuje jej názov, pôjde o rovnice nelineárne.

viacrozmerných a nekonečnorozmerných priestoroch. A ako nasvedčuje jej názov, pôjde o rovnice nelineárne. Nelineárna analýza 1. Úvod Na začiatok by bolo načim ako-tak vymedzit, čím sa nelineárna analýza zaoberá. Čitatel by už mal však mat dostatok skúseností, aby vedel, že je to dost t ažké u l ubovol nej

Διαβάστε περισσότερα

DIFERENCÁLNE ROVNICE Matematická analýza (MAN 2c)

DIFERENCÁLNE ROVNICE Matematická analýza (MAN 2c) Prírodovedecká fakulta Univerzity P. J. Šafárika v Košiciach Božena Mihalíková, Ivan Mojsej Strana 1 z 43 DIFERENCÁLNE ROVNICE Matematická analýza (MAN 2c) 1 Obyčajné diferenciálne rovnice 3 1.1 Úlohy

Διαβάστε περισσότερα

Reálna funkcia reálnej premennej

Reálna funkcia reálnej premennej (ÚMV/MAN3a/10) RNDr. Ivan Mojsej, PhD ivan.mojsej@upjs.sk 18.10.2012 Úvod V každodennom živote, hlavne pri skúmaní prírodných javov, procesov sa stretávame so závislosťou veľkosti niektorých veličín od

Διαβάστε περισσότερα

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava Priamkové plochy Priamkové plochy Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava Priamkové plochy rozdeľujeme na: Rozvinuteľné

Διαβάστε περισσότερα

Matematická analýza pre fyzikov IV.

Matematická analýza pre fyzikov IV. 119 Dodatok - klasické riešenia PDR 8.1. Parciálne diferenciálne rovnice Príklady parciálnych diferenciálnych rovníc: Lalpaceova rovnica u = 0 Helmholtzova rovnica u = λu n Lineárna transportná rovnica

Διαβάστε περισσότερα

Funkcie a grafy v programe Excel

Funkcie a grafy v programe Excel Tabuľkový kalkulátor EXCEL Funkcie a grafy v programe Excel Minimum, maximum Aritmetický priemer, medián, modus, vážený priemer Zaokrúhľovanie Grafy - Koláčový - Koláčový s čiastkovými výsekmi - Stĺpcový

Διαβάστε περισσότερα