NI TAKO DALEČ KOT SE ZDI!

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "NI TAKO DALEČ KOT SE ZDI!"

Transcript

1 OSNOVNA ŠOLA LIVADA Efenkova cesta 60, 3320 Velenje MLADI RAZISKOVALCI ZA RAZVOJ ŠALEŠKE DOLINE RAZISKOVALNA NALOGA NI TAKO DALEČ KOT SE ZDI! Tematsko področje: matematika in logika Avtorici: Tisa Ževart, 9. razred Špela Pušnik, 9. razred Mentorja: Uroš Kuzman, univ. dipl. mat. Metoda Finkšt, predm. učit. mat. in fiz. Velenje, 2009

2 Raziskovalna naloga je bila opravljena na Osnovni šoli Livada. Mentorja: Uroš Kuzman, univ. dipl. mat. Metoda Finkšt, predm. učit. mat. in fiz. Datum predstavitve: I

3 KLJUČNA DOKUMENTACIJSKA INFORMACIJA ŠD OŠ Livada, 2008/2009 KG AV razdalja / manhattan razdalja / krožnica / simetrala / metrika / geometrija / najkrajša pot / kolesarsko omrežje ŽEVART, Tisa, PUŠNIK, Špela KZ 3320 Velenje, SLO, Efenkova 60 ZA Mladi raziskovalci za razvoj Šaleške doline LI 2009 IN TD OP IJ JI AI NI TAKO DALEČ KOT SE ZDI! RAZISKOVALNA NALOGA V, 25 s., 21 slik, 1 tab., 1 fotog., 1 pril., 18 ref. SL sl Raziskovalna naloga sega na področje logično dojemljive matematike. Poleg širokega razumevanja konceptov ne terja posebnih matematičnih predznanj. Bralca vodi od konkretnih primerov do razumevanja splošnih idej, predstavi pa tudi aplikativno vrednost nekaterih vzorcev. V prvem delu spoznavamo koncept razdalje. S primeri iz vsakdanjega življenja se naučimo dojeti njene bistvene lastnosti, ki jih nato zapišemo v obliki matematičnega pojma metrike. Seznanimo se s krožnico in simetralo, osnovnima geometrijskima objektoma, definiranima z razdaljo. V drugem delu naloge je teoretično znanje uporabljeno v praksi. S pomočjo matematične metode je analizirano kolesarsko omrežje in ocenjena njegova kvaliteta z vidika osnovnošolca. Želeli smo ugotoviti, če, koliko in kako bi bilo potrebno (pre)oblikovati kolesarske steze v Velenju, da bi te še bolj koristile osnovnošolcem. Pri kriteriju dostopnosti je uporabljena tudi»manhattan razdalja«, ki predvideva le gibanje v vodoravni in navpični smeri. Kljub odstopanjem stanja v prostoru od pravilnih oblik zadovoljivo opisuje pot do najbližje točke, ki kolesarju omogoča vključitev v kolesarsko omrežje. II

4 KAZALO KLJUČNA DOKUMENTACIJSKA INFORMACIJA... II KAZALO...III KAZALO SLIK, FOTOGRAFIJ, TABEL IN PRILOG...IV SEZNAM V NALOGI UPORABLJENIH OKRAJŠAV...IV 1 UVOD PREGLED OBJAV METODOLOGIJA RAZDALJA POJEM RAZDALJE Šahovske razdalje Poštna razdalja Manhattan razdalja Metrika KROŽNICA Krožnice v šahovskih razdaljah Krožnica v poštni razdalji Krožnica v manhattan razdalji SIMETRALA ANALIZA KOLESARSKEGA OMREŽJA V MESTNI OBČINI VELENJE TOČKOVNIK ZA OCENJEVANJE KVALITETE KOLESARSKEGA OMREŽJA Z VIDIKA UPORABNIKA OSNOVNOŠOLCA REZULTATI ANALIZE KOLESARSKEGA OMREŽJA ZAKLJUČEK POVZETEK ZAHVALA PRILOGA VIRI IN LITERATURA III

5 KAZALO SLIK, FOTOGRAFIJ, TABEL IN PRILOG Slika 1: Razdalja v ravnini... 3 Slika 2: Trdnjavina razdalja za število polj... 4 Slika 3: Trdnjavina razdalja za število potez... 4 Slika 4: Kraljeva razdalja... 4 Slika 5: Konjeva razdalja... 4 Slika 6: Poštna razdalja v ravnini... 5 Slika 7: Manhattan razdalja... 6 Slika 8: Manhattan razdalja v ravnini... 6 Slika 9: Krožnica v ravnini... 8 Slika 10: Krožnica v kraljevi razdalji... 8 Slika 11: Krožnica v konjevi razdalji... 9 Slika 12: Krožnica v trdnjavini razdalji za število potez... 9 Slika 13: Krožnica v trdnjavini razdalji za število polj Slika 14: Krožnica v poštni razdalji Slika 15: Krožnica v manhattan razdalji Slika 16: Simetrala v ravnini Slika 17: Simetrala v kraljevi razdalji Slika 18: Simetrale v manhattan razdalji Slika 19: Rešitev naloge v navadni razdalji Slika 20: Rešitev naloge v manhattan razdalji Slika 21: Ugotavljanje oddaljenosti objektov s krožnico v manhattan razdalji - primer kolesarske steze ob Kidričevi cesti Fotografija 1: Mladi raziskovalki Špela in Tisa Tabela 1: Rezultati točkovanja kolesarskega omrežja Priloga 1: Karta kolesarskih poti v mestni občini Velenje IV

6 SEZNAM V NALOGI UPORABLJENIH OKRAJŠAV cm centimeter; centimetrov d razdalja d ptt poštna razdalja et al. in drugi km kilometer; kilometrov km/h kilometrov na uro npr. na primer ZDA Združene države Amerike V

7 1 UVOD Galileo Galilei (italijanski fizik, matematik, astronom in filozof; ) je v pismu, ki ga je leta 1623 napisal prijatelju Virginiu Cesariniju, zapisal:»knjiga narave je napisana v matematičnem jeziku; kdor se ga ni naučil, ne more v njej razumeti niti ene same besede «(Župančič, 2006). Četudi tega citata ne moremo razumeti dobesedno, izziva in vzbuja nemalo zanimanja. Koliko resnice je v njem? Ima matematika res kaj skupnega z naravo, z okoljem, ki nas obdaja? Je lahko matematični jezik tisti, ki pomaga do razumevanja sveta? Matematika ima, vsaj kot šolski predmet, za večino precej negativen prizvok. Mnogokrat slišimo vprašanja in pomisleke o tem, zakaj in čemu se sploh učiti matematike; tistega, kar je več od vsakodnevno uporabnega računanja. Le redki v matematiki iščejo globlje odgovore ali celo zabavo in svojevrstno lepoto njenih zakonitosti. To so bila razmišljanja, ki so nas napotila na pot v neznano. Odkrivati drugačen svet, svet matematike in logike. Raziskovanja pa ni bilo povsem enostavno začeti. Najprej je bilo potrebno poiskati primerno temo, ki bi ne bila prezahteven zalogaj za devetošolki, ki se takšne naloge lotevata prvič. Ko se nekoliko odmaknemo od matematičnega šolskega programa, najdemo precej tem, ki v bistvu ne zahtevajo posebnega predznanja. Razumljive so lahko popolnoma laičnemu bralcu, s pomočjo logike pa lahko vsebine razvijamo v različne smeri. Čeprav je matematikovo delo predvsem tovrstne vsebine razumeti širše in znati njihove bistvene značilnosti opisati v matematičnem jeziku, smo skušali za naše raziskovanje izbrati takšno temo, ki bi jo bilo moč uporabiti tudi pri reševanju problemov oziroma aktualnih vprašanj, vezanih na Šaleško dolino. To pa je, zaradi idealnosti pogojev in idej v matematični teoriji, na osnovnošolskem nivoju sila težko. Vseeno smo z nekaterimi poenostavitvami in prilagoditvami podali demonstrativni zgled uporabe, ki skuša vsebinsko zaključiti celoto raziskovalne naloge in jo povezati z lokalnim okoljem. Kot pojem, s katerim se redno srečujemo v vsakdanjem življenju, hkrati pa zanimiv matematični pojem, se je primerna za obravnavo ponudila razdalja. Na naslednjih straneh lahko bralec prehodi pot seznanjanja z metriko in ugotavlja, ali nam bo vsaj za ped uspelo skrajšati na videz nepremostljivo razdaljo, ki loči šolarje od ljubiteljev matematike. 2 PREGLED OBJAV Za spoznavanje z obravnavano tematiko smo poiskali več člankov v strokovnih in poljudnoznanstvenih revijah, precej informacij pa smo našli tudi na svetovnem spletu. Izmed spletnih virov smo največkrat uporabili prosto dostopno spletno enciklopedijo z imenom Wikipedia (http//en.wikipedia.org), ki postaja za mlade raziskovalce ne le lahko in hitro dostopna pot do informacij, ampak je kot vir tudi vedno zanesljivejša, saj pri oblikovanju objavljenih prispevkov sodeluje vedno več priznanih strokovnjakov. Žal je slovenska različica enciklopedije vsebinsko še precej okrnjena, zato smo morali, kot pri večini spletnih virov, uporabiti znanje angleškega jezika. Pri seznanjanju z definicijami, povezanimi s predmetom raziskovanja, smo si pomagali tudi z osnovnošolskimi matematičnimi učbeniki. Ob branju člankov, ki govorijo o razdalji in sorodnih vsebinah smo se prvič srečali z obsežnejšimi teoretičnimi zapisi o matematičnih vprašanjih in se tako spoznali z načinom in značilnostmi poljudno-znanstvenega pisanja različnih zahtevnostnih stopenj v matematični 1

8 stroki. V nalogi tako praktično ni dobesednih navedkov iz izbranih gradiv, saj je praksa pri oblikovanju poljudnih in strokovnih gradiv z matematično vsebino povzemanje vsebine nekega vira, ki ga na koncu naloge ali v tekstu podamo kot sklic navedeno gradivo, ki potrjuje verodostojnost zapisanega. Prav tako smo po vzoru prebranih člankov in drugih objav s področja matematike v nalogo vključili precej slikovnega gradiva, ki služi predvsem za nazornejšo ponazoritev predstavljene vsebine in boljše razumevanje naloge, ki je, vsaj v prvem delu, precej teoretično naravnana. Vse slike smo izdelali sami. 3 METODOLOGIJA Raziskovanje v svetu matematike smo začeli s spoznavanjem osnov matematične teorije. Najprej smo se seznanjali s primeri razdalje iz vsakodnevnega življenja, nato pa smo definicijo razdalje zapisali v splošnem matematičnem jeziku (induktivno razmišljanje). Ko nam je bil pojem razdalje dovolj domač, smo se začeli ukvarjati z objekti, ki so definirani s pomočjo razdalje s simetralo in s krožnico (deduktivno razmišljanje). Pri delu smo za risanje slik uporabljali računalniško programsko orodje Geogebra. To je program za dinamično geometrijo, v katerem lahko narišemo slike, povezane z geometrijo v ravnini ali z množicami točk. Lahko pa rišemo tudi objekte, opisane z enačbami. Uporabili smo tudi znakovno pisavo Chess Alpha, ki nam je omogočila slikovno prikazati primere šahovske razdalje. V drugem, aplikativnem delu naloge, smo za ovrednotenje kakovosti kolesarskega omrežja v Velenju po vzoru študije Inštituta za ekološke raziskave ERICo Velenje, izdelali poseben točkovnik. Gre za neke vrste poenostavljeno statistično metodo, ki je pravzaprav zasnovana zgolj na osnovi logičnih premislekov, vrednotenje pa je prilagojeno potrebam osnovnošolcev. Zanjo nismo potrebovali posebnega predznanja ter podrobnejšega seznanjanja s statistično metodologijo. Za potrebe točkovanja smo opravili tudi nekaj terenskega dela, saj podatki o kolesarskem omrežju, ki smo jih dobili v Uradu za okolje in prostor Mestne občine Velenje, niso bili skladni z dejanskim stanjem. Tako smo»in situ«preverili, kje je bilo omrežje ob obnovah cest v zadnjih mesecih že dopolnjeno. Po ocenjevanju kolesarskih stez s pomočjo točkovnika smo opravili analizo dobljenih rezultatov in na podlagi te oblikovali predlog izboljšave oziroma dopolnitve kolesarskega omrežja. Na tem mestu naj povemo tudi, da je struktura pričujoče naloge morda nekoliko nestandardna. Navodila za oblikovanje raziskovalnih nalog niso najbolj»pisana na kožo«izdelkom s področja matematike, kar je zaradi maloštevilnosti le-teh seveda povsem razumljivo. Upoštevali smo, da poglavje Razprava zajema tisti del raziskovalnega dela, ki temu daje največjo težo. V naši nalogi sta to poglavji 4 (Razdalja) in 5 (Analiza kolesarskega prometa v mestni občini Velenje). V prvem delu razprave so v veliki meri znane matematične vsebine dopolnjene s samostojno oblikovanimi primeri. Oboje skupaj zaradi idejne povezanosti tvori nerazdružljivo celoto in sledi obliki strokovnih člankov s področja matematike. Drugi del je vsebinsko in metodološko bliže družboslovnim vedam, saj obravnava problem s področja prostorskega načrtovanja. V njem je enovito predstavljena zveza med prvim, teoretičnim delom naloge, in novim, aktualnim predmetom raziskovanja. Zaradi vsebinskih razlik med obema pomensko sicer enakovredno tehtnima deloma naloge, v uvodnem delu nismo navajali hipoteze, ki bi bila glavni in/ali edini predmet raziskovanja. 2

9 4 RAZDALJA 4. 1 Pojem razdalje V življenju mnogokrat potujemo. Bodisi na delo v drug kraj, bodisi na obisk k prijateljem v sosednjo državo, na počitnice Ali pa le s prstom po zemljevidu. Pri tem nas običajno zanima dolžina poti, ki jo bomo ali smo jo opravili. Povedano drugače: zanima nas razdalja med dvema točkama. Razdalja je torej podatek, ki nam pove nekaj o medsebojni legi dveh točk oziroma pove, kakšna je dolžina najkrajše poti med dvema točkama. Pojem razdalje se zdi precej enostaven, a kot bomo videli v nadaljevanju poznamo več oblik razdalje. Predstavljajmo si veliko mesto, v katerem so vse ulice ravne. Križišča so pravilnih oblik, saj ulica seka ulico le pravokotno. Dva prebivalca velikega mesta, eden bogat in drugi manj premožen, morata priti na drugi konec mesta. Prvi se bo usedel v helikopter, drugi pa se bo moral s taksijem peljati po ulicah. Razdalja med izbranima točkama (kjer sta in kamor želita priti) je zanju različna. Premožnejši bo po zračni črti prepotoval krajšo pot kot njegov someščan, ki mora slediti ulicam. Torej je razdalja zanju različna, s tem pa se razlikujejo tudi osnovne lastnosti in pojmi, ki so vezani na razdaljo. Navadno si razdaljo predstavljamo kot dolžino poti, ki jo je prepotoval premožnejši torej zračno linijo. To pot lahko ponazorimo z daljico, ki jo narišemo med dvema točkama. Slika 1: Razdalja v ravnini Razdaljo med točkama A in B v koordinatnem sistemu izračunamo z enačbo: d( A, B) = ( x y x1) + ( y2 1) Vendar pa se tokrat ne bomo ukvarjali zgolj s tem najnaravnejšim pojmovanjem razdalje, ampak si bomo ogledali nekaj primerov razdalj, ki jih srečujemo v vsakdanjem življenju Šahovske razdalje Vsi poznamo šah, igro na deski za dva igralca. Dolgo je veljalo, da šah izvira iz Indije, kjer naj bi ga začeli igrati v poznem 6. ali zgodnjem 7. stoletju, zadnja desetletja pa je vedno več zgodovinarjev mnenja, da šah izvira s Kitajske. Za igro potrebujemo šahovnico s 64 črno-belimi polji in šest različnih figur (šestnajst kmetov, štiri konje, štiri tekače, štiri trdnjave, dve kraljici in dva kralja). Pravila igre temeljijo na 3

10 različni moči figur in na tem, da se figure različno premikajo. Kmet se lahko premika le naprej, za eno polje. Konj se lahko premika v katerokoli smer, v obliki črke L (premik za dve polji in eno v stran). Tekač se lahko premika diagonalno, v vse smeri, kralj pa v vse smeri, za eno polje. Tako pri šahu poznamo dvanajst različnih razdalj po dve razdalji za vsako figuro: razdaljo s številom polj in razdaljo s številom potez. Poglejmo te razdalje za nekatere od zanimivejših šahovskih figur Slika 2: Trdnjavina razdalja za število polj Označeno je število različnih polj, ki jih prepotuje trdnjava, da pride v izbrani polji. Slika 3: Trdnjavina razdalja za število potez Označeno je število potez, ki jih potrebuje trdnjava, da pride v izbrani polji Slika 4: Kraljeva razdalja Označeno je število različnih polj, ki jih prepotuje kralj, da pride v izbrani polji. Slika 5: Konjeva razdalja Označeno je število različnih polj, ki jih prepotuje konj, da pride v izbrani polji. Razdalji s številom polj in številom potez sta pri kralju in konju enaki. 4

11 Poštna razdalja Zanimiva je tudi pot pošiljke, ki jo oddamo na pošti. Denimo, da jo želimo poslati stricu v Kranj. Pošiljko smo oddali v Velenju. Od tod potuje najprej v Ljubljano in šele nato v Kranj. Seveda bi bilo nesmiselno, da bi pošta iz vsakega kraja posebej potovala ločeno v vse druge kraje po Sloveniji. Skupna dolžina prepotovanih poti je namreč manjša, če obstaja nekaj središč, kamor potuje vsa pošta, in jo šele od tam odnesejo v naslovljeni kraj, čeprav je posamezna pot sicer navadno daljša (lahko pa je tudi enaka), kot če bi posamezna pošiljka potovala naravnost v kraj, kjer živi prejemnik. Poštna razdalja je torej razdalja, pri kateri moramo iti najprej v središče in šele nato v naslovljeni kraj. V koordinatnem sistemu si bomo za središče izbrali koordinatno izhodišče. Tako je razdalja med dvema točkama vsota obeh razdalj do izhodišča. Poštno razdaljo izračunamo z enačbo: Slika 6: Poštna razdalja v ravnini y1 + x2 y2 d ptt = x Manhattan razdalja Ena izmed bolj zanimivih razdalj je tako imenovana manhattan razdalja. To razdaljo je v matematiki v 19. stoletju prvi uporabil Herman Minkowski, v mnogih virih pa je navedena kot ena najpreprostejših neevklidskih razdalj. Osnovna lastnost manhattan razdalje je, da kot edino možnost za premikanje dopušča gibanje v horizontalni ali vertikalni ravni črti pod pravim kotom. Za lažjo predstavo pomislimo na voznika taksija. Voznik mora vedno slediti ulicam na križišču mora peljati naravnost ali zaviti levo oziroma desno. Na Manhattnu (New York, ZDA) so vse ulice pravilne oblike enako dolge in s pravokotnimi križišči. Tako je oddaljenost med dvema križiščema za voznika taksija podana z opisano razdaljo. Od tod izvira tudi njeno ime manhattan razdalja ali taksi razdalja. 5

12 Slika 7: Manhattan razdalja Zelena črta predstavlja najkrajšo razdaljo med točkama v navadni razdalji, modra, rdeča in rumena črta pa predstavljajo najkrajše razdalje v manhattan razdalji. Najkrajša razdalja v manhattan razdalji bi lahko bila tudi katerakoli druga pot, ki bi potekala po pravokotnicah, v navadni razdalji pa je lahko najkrajša le ena pot. Če se vrnemo nazaj in pozorno pogledamo sliko 2, lahko opazimo, da je manhattan razdalja v resnici enaka šahovski razdalji trdnjave za število polj, ki jih ta prepotuje od enega do drugega polja. Sedaj pa si oglejmo še predstavitev te razdalje v ravnini. Slika 8: Manhattan razdalja v ravnini Manhattan razdaljo med točkama A in B lahko izračunamo z enačbo: d A, B) = x x + y ( y2 6

13 Metrika V prejšnjih podpoglavjih smo predstavili nekaj primerov razdalje, sedaj pa jo bomo matematično opisali z definicijo, ki podaja njene bistvene lastnosti. DEFINICIJA Razdalja je predpis, ki dvema točkama poda vrednost z naslednjimi lastnostmi (aksiomi razdalje): I. d ( T1, T2 ) 0 II. če je d ( T1, T2 ) = 0, potem je T 1 = T2 III. d ( T1, T2 ) = d( T2, T1 ) IV. d T, T ) d( T, T ) + d( T, ) ( T3 Za zgoraj definirani matematični objekt se v matematiki praviloma uporablja izraz metrika, ki pomeni posplošitev pojma razdalje. Točka I. vsebuje lastnost, da razdalja ni nikoli negativna. Točka II. pove, da je razdalja med dvema točkama enaka 0, če točki predstavljata isto točko. Iz točke III. razberemo, da je dolžina najkrajše poti enaka, če potujemo iz prve v drugo točko ali obratno. Temu pogoju rečemo tudi simetričnost. Nazadnje pa velja, da je najkrajša razdalja med dvema točkama krajša ali enaka vsoti razdalj, kjer potujemo še v vmesno točko. Ta pogoj nam zagotovi, da smo izbrali res najkrajšo razdaljo. Imenujemo ga tudi trikotniška neenakost Krožnica Z razdaljo so povezani številni geometrijski pojmi. Eden izmed njih je krožnica. Pojem krožnica največkrat povezujemo z geometrijskim likom krogom. Črto, ki omejuje krog namreč imenujemo krožnica, njeno dolžino pa obseg kroga. Krog matematike privlači že od nekdaj. Arhimed si je že pred dva tisoč leti zamislil postopek, s katerim lahko izračunamo ploščino kroga, že dva tisoč let pred našim štetjem pa so prvič izračunali približek s krogom povezanega števila π. Število π dobimo kot količnik med obsegom in premerom kroga. Danes z računanjem približkov za število π preizkušajo zmogljivost računalnikov. Zapisati ga znajo že z več kot sto milijoni decimalk, kar bi na papirju napolnilo več kot sto knjig s po tisoč stranmi. Tolikšna natančnost je za uporabo sicer brez pomena, pokaže pa, da je število π, ki je skozi tisočletja vznemirjalo matematike, zanje še vedno zanimivo. V nadaljevanju se ne bomo posvečali klasični obliki krožnice, ampak bomo njeno definicijo podali zgolj z razdaljo. DEFINICIJA Krožnica s središčem v S in polmerom r je množica točk, ki so od S oddaljene za r. 7

14 Slika 9: Krožnica v ravnini Zgornja slika seveda predstavlja krožnico, ki jo dobimo, če izberemo običajno razdaljo, ki smo jo predstavili na samem začetku razprave. Nas pa bodo sedaj zanimale oblike krožnic, podanih z razdaljami, ki smo jih spoznali v nadaljevanju. Naredimo torej krožnice za primere razdalj iz prejšnjega poglavja Krožnice v šahovskih razdaljah Ker poznamo pri šahu dva tipa razdalj, poznamo tudi dve vrsti krožnice: krožnico za število polj in krožnico za število potez. Pri prvi iščemo polja, ki so od središča oddaljena za enako število polj, pri drugi pa polja, do katerih lahko pridemo z enakim številom potez. Slika 10: Krožnica v kraljevi razdalji S Rdeče označena polja tvorijo krožnico s polmerom 2. Krožnica ima obliko kvadrata. 8

15 Slika 11: Krožnica v konjevi razdalji Konjeva krožnica s polmerom 1. S Konjeva krožnica s polmerom 2. Konjeva krožnica s polmerom 3. Konjeva krožnica s polmerom 4. S Slika 12: Krožnica v trdnjavini razdalji za število potez Krožnica s polmerom 1. Krožnica ima obliko križa. Krožnica s polmerom 2. Krožnica je sestavljena iz štirih pravokotnikov. 9

16 Slika 13: Krožnica v trdnjavini razdalji za število polj S Rdeče označena polja predstavljajo krožnico s polmerom 3. Krožnica ima obliko diamanta Krožnica v poštni razdalji Krožnico lahko torej narišemo v vseh razdaljah. Tako lahko tudi v poštni razdalji določimo kraje, ki so od središča oddaljeni za neko razdaljo ali pa so mu bliže. Zanimivo pa je, da v poštni razdalji središče leži zunaj krožnice, in ne v njeni sredini kot v drugih razdaljah. Za središče izberimo na primer točko S (x,y). Potrebujemo še oddaljenost središča od izhodišča, ki jo izračunamo z enačbo: 2 d = y + x 2 Če je polmer enak oddaljenosti središča od izhodišča, bo krožnico predstavljalo kar izhodišče. V primeru, da je polmer manjši od oddaljenosti središča od izhodišča, je krožnica prazna množica. Primer, ko je polmer večji od oddaljenosti središča od izhodišča, pa je prikazan na spodnji sliki. Slika 14: Krožnica v poštni razdalji 10

17 Krožnica v manhattan razdalji Za boljšo ilustracijo si tokrat najprej zastavimo problem. Na banki se je pred desetimi minutami zgodil rop. Ropar je bil pešec. Katero območje mora policija zapreti, če predpostavimo, da se ropar giblje s hitrostjo 6 km/h? Rešitev je sledeča. Banko si predstavljamo kot točko S. Ker se je rop zgodil pred desetimi minutami, torej pred eno šestino ure (ropar pa se giblje s hitrostjo 6 km/h), ugotovimo, da je ropar prišel 1 km daleč od banke. Policija mora zapreti območje kroga s polmerom 1 km. Ker banka stoji v mestu in ropar beži po»pravilnih«ulicah, si pomagamo z manhattan razdaljo. Kot smo zaradi povezave med trdnjavino in manhattan razdaljo pričakovali, ima tudi tu krožnica obliko kvadrata. Slika 15: Krožnica v manhattan razdalji Naj kot zanimivost povemo še, da je dolžina krožnice enaka 4r 2, torej štirim diagonalam kvadrata s stranico dolžine r. Če se torej spomnimo opisa števila π kot razmerja med dolžino krožnice in premera, ugotovimo, da je vrednost števila π na Manhattnu enaka Simetrala V geometriji je dobro poznan tudi pojem simetrale. Pojavlja se v različnih kontekstih. Predstavimo nekatere najpogostejše. Simetrala kota je premica, ki razpolovi dani kot. Simetrala stranice je pravokotnica, ki poteka skozi razpolovišče daljice. Simetrala lika je os, ki razdeli lik v simetrične dele. Nas pa simetrala seveda zanima z vidika razdalje, zato si bomo podrobneje ogledali simetralo med dvema točkama. 11

18 DEFINICIJA Simetrala med točkama A in B je množica točk, ki so enako oddaljene od A in B. Slika 16: Simetrala v ravnini Kakor pri krožnici, je tudi tukaj ponazorjena simetrala v običajni razdalji. Znova pa se z razdaljo spremenijo tudi oblike simetrale. Ker pa so te precej bolj zapletene kot krožnice, bomo podali samo nekatere primere. Primer, ki ga predstavljamo najprej, je simetrala v kraljevi razdalji. Na šahovnici želimo med dvema figurama poiskati polja, ki so od obeh figur enako oddaljena. Polji, na katerih stojita figuri, označimo zeleno in modro. Med njima narišemo simetralo, ki jo označimo rdeče. Slika 17: Simetrala v kraljevi razdalji Rdeče označena polja prikazujejo simetralo v kraljevi razdalji med zelenim in modrim kvadratkom. 12

19 Primere simetral si bomo ogledali še v manhattan razdalji. Tu poznamo štiri oblike simetral, ki so odvisne od medsebojne lege točk, med katerima želimo narisati simetralo. Primer 1: x A -x B < y A -y B Primer 2: x A = x B Primer 3: x A -x B > y A -y B Primer 4: x A -x B = y A -y B Slika 18: Simetrale v manhattan razdalji S pomočjo simetrale lahko rešimo različne praktične probleme. Za ilustracijo navajamo naslednjega. Trije sosedje se dogovarjajo, kam bi postavili skupno satelitsko anteno. Oddaljena naj bi bila enako od vseh treh hiš. Hiše si predstavljajmo kot točke A, B in C. 13

20 Rešitev: Najprej poiščemo točke, ki so enako oddaljene od točk A in B. Te točke ležijo na simetrali daljice AB. Nato poiščemo še točke, ki so enako oddaljene od točk B in C. Te točke ležijo na simetrali daljice BC. Simetrali se sekata v točki, ki leži na obeh simetralah, torej je enako oddaljena od točk A, B in C. Na točko, kjer se simetrali sekata (točka S) postavimo satelitsko anteno. Slika 19: Rešitev naloge v navadni razdalji Slika 20: Rešitev naloge v manhattan razdalji 14

21 5 ANALIZA KOLESARSKEGA OMREŽJA V MESTNI OBČINI VELENJE Osnovni namen tega poglavja je, kakor smo navedli že v uvodu, s pridobljenim teoretičnim znanjem odgovoriti na katero izmed aktualnih vprašanj lokalnega značaja. Odločali smo se med različnimi problemi, ki se jih da rešiti z geometrijskimi pojmi. Sprva smo v nalogi želeli prikazati najkrajše razdalje od določenih točk (na primer osnovnih šol, stanovanjskih blokov ) do posameznih gasilskih domov ter do zdravstvenega doma (nujne medicinske pomoči). Tako bi lahko s pomočjo obravnavanih matematičnih pojmov in metodologije poiskali in ponazorili najprimernejše (najkrajše) intervencijske poti. Aktualna snov za obravnavo je tudi mestni potniški promet, ki je v našem mestu še sorazmerna novost. V prvih mesecih obratovanja se je zdelo, da bi lahko bilo postajališč več. Tako smo razmišljali, da bi s pomočjo manhattan razdalje in krožnice v manhattan razdalji poiskali predloge za lokacije novih (dodatnih) postajališč, ki bi jih lahko utemeljevali z enakomernejšimi oddaljenostmi od različnih naselij in javnih objektov Vendar so z novim letom že uvedli nekaj novih postajališč, tako da se ta problem ni zdel več dovolj aktualen. Nazadnje smo se odločili za analizo kolesarskega prometa. Ta je z vidika mladih vedno dovolj zanimiva tema. Pogosto je čas med koncem pouka in drugimi obveznostmi osnovnošolca (obšolskimi dejavnostmi) skopo odmerjen. Mestni potniški promet kljub relativni pogostosti voženj tako ni vedno možna izbira, prav tako je potrebno pot (npr. do stadiona) včasih težko pravočasno prehoditi peš. Tako je kolo dostikrat edina možna izbira. Kako izboljšati kolesarsko omrežje, da bo kar najbolj koristilo nam, osnovnošolcem, in tudi sicer pritegnilo čim več uporabnikov? Slednje je zagotovo zaželeno in pomembno tudi z vidika varstva okolja, zdravega načina življenja in ustvarjanja prijaznejšega utripa v mestnem središču (manj prometa, manj gneče na parkiriščih), nenazadnje pa je v trenutnih gospodarskih razmerah kolo kot prevozno sredstvo dobra izbira tudi z vidika zniževanja stroškov. Na podlagi lastnih izkušenj vemo, da ima kolesarsko omrežje v Velenju kar nekaj pomanjkljivosti. Kolesarske steze, predvsem tiste, ki jih urejajo v zadnjem času, so sicer dobro urejene, vendar so med seboj slabo povezane. Ko smo pregledali obstoječe gradivo o kolesarskem omrežju v Velenju (Špeh, Ostruh, 2006) smo naše mnenje potrdili. Strokovnjaki z Inštituta za ekološke raziskave ERICo Velenje v omenjeni raziskavi, ki so jo pripravili po naročilu Mestne občine Velenje, ugotavljajo, da je obstoječe omrežje nesklenjeno, nepovezano, nevarno in slabo dostopno. V študiji avtorji predlagajo novo kolesarsko omrežje, ki naj bi omogočalo vsakodnevno kolesarjenje (prevoz na delo, v šolo, na območja rekreacije). Na podlagi terenskih pregledov so zasnovali široko ponudbo možnosti za rekreativne kolesarje, od lahkih, pretežno ravninskih poti, do ekstremnih, gorskih kolesarskih poti za najzahtevnejše kolesarje, kjer je poleg premagovanja hujših vzponov občasno potreben tudi sestop s kolesa. Kot prednostne dejavnosti, ki naj bi jih kolesarsko omrežje povezovalo, so upoštevali predvsem območja storitev (vključeni tudi avtobusna in železniška postaja), industrijska območja (zaposlitev), rekreacijske površine in stanovanjska območja. Ker pa nas zanima predvsem uporabnost kolesarskega omrežja z vidika osnovnošolcev, smo se osredotočili na kolesarsko dostopnost tistih objektov, ki jih osnovnošolci zaradi svojih dejavnosti najpogosteje obiskujejo. Našo matematično pozornost pa je vzbudilo predvsem nekaj. Velenje je (poleg nikoli dograjenega Kidričevega) edino mesto v Sloveniji, ki je na novo zgrajeno ob industrijski bazi (Poles, 2001). Mesto se ni razvijalo spontano, ni raslo iz starega trškega jedra pod Velenjskim gradom, ampak je zgrajeno na podlagi načrtov, ki so jih po drugi svetovni vojni pripravili arhitekti in urbanisti. Tako je Velenje načrtovano v več conah. Prvotni načrt Velenja je 15

22 predvideval povsem pravilno prometno mrežo, ki jo je kasneje arhitekt Janez Trenz nekoliko zmehčal (Korpnik, 2000). Kljub temu je s tlorisa mestnega središča (ali pa s pogledom z Velenjskega gradu) mogoče razbrati za večino mest precej nenavadno geometrijsko pravilno oziroma urejeno mrežo ulic in cest. Tako se nam je porodilo vprašanje, ali lahko za primer velenjskega mestnega središča z relativno natančnostjo kot pomožno metodo pri prostorskih vprašanjih uporabimo princip manhattan razdalje Točkovnik za ocenjevanje kvalitete kolesarskega omrežja z vidika uporabnika osnovnošolca Po vzoru študije inštituta ERICo smo izdelali lastni točkovnik za ocenjevanje kolesarskega omrežja. Razdelili smo ga na tri dele oziroma kriterije. Ocenjevali smo uporabnost, varnost in povezanost kolesarskih stez. Uporabnost stez smo točkovali glede na bližino objektov, ki so pomembni za osnovnošolskega uporabnika. Posebej smo točkovali oddaljenost (50, 100 ali 150 metrov) kolesarske steze od objektov, ki so namenjeni prostočasnim, obšolskim in šolskim dejavnostim. K objektom za prostočasne dejavnosti smo šteli tudi Velenjsko in Škalsko jezero, saj njuno okolico in vodne površine veliko osnovnošolcev v prostem času uporablja za rekreacijo. Pri tem velja dodati, da smo vse oddaljenosti ugotavljali»kabinetno«, torej z risanjem manhattan krožnic na kartografsko podlago. Hiter pogled na karto mestne občine Velenje pove, da tlorisno ta sicer nikakor ni Manhattan in da ulice nimajo povsod pravilne oblike. Vendar pa nas zanima le območje, ki je v bližini nekega objekta. V večini primerov pa so na teh»mikro lokacijah«ulice pravilnih oblik; vzporedne oziroma pravokotne na»glavno«ulico obravnavanega okoliša. Upoštevati moramo tudi to, da pot do kolesarskega omrežja praviloma opravimo kot pešci. Tako imamo na voljo še prehode, podhode, poti, ki niso označeni na karti. Navedeno nas navaja na smiselnost uporabe manhattan razdalje. Dani objekt vzamemo za središče in pogledamo, ali krožnica s polmerom 50, 100 oziroma 150 metrov preseka kolesarsko stezo. Tedaj je objekt v ustreznem razredu. Pri tem velja poudariti tudi, da so krožnice različno obrnjene glede na»glavno«ulico v svoji bližini. Tako izračunana razdalja se seveda lahko razlikuje od dejanske najkrajše poti, vendar pa znotraj razredov ne prihaja do velikih napak. Zato je metoda dovolj dobra, da poda kvaliteten odgovor na vprašanje, ki smo si ga zastavili. 16

23 Slika 21: Ugotavljanje oddaljenosti objektov s krožnico v manhattan razdalji - primer kolesarske steze ob Kidričevi cesti Točkovnik: 1. kriterij UPORABNOST Objekt za prostočasne dejavnosti, ki je oddaljen manj kot 150 metrov: 1 Objekt za prostočasne dejavnosti, ki je oddaljen manj kot 100 metrov: 2 Objekt za prostočasne dejavnosti, ki je oddaljen manj kot 50 metrov: 3 Objekt za obšolske dejavnosti, ki je oddaljen manj kot 150 metrov: 2 Objekt za obšolske dejavnosti, ki je oddaljen manj kot 100 metrov: 3 Objekt za obšolske d ejavnosti, ki je oddaljen manj kot 50 metrov: 4 Šolski objekt, ki je oddaljen manj kot 150 metrov: 3 Šolski objekt, ki je oddaljen manj kot 100 metrov: 4 Šolski objekt, ki je oddaljen manj kot 50 metrov: 5 Tako smo med drugim ugotovili: od kolesarske steze ob Kidričevi cesti sta manj kot 50 m oddaljena kotalkališče in OŠ Mihe Pintarja Toleda, manj kot 100 m Knjižnica Velenje, manj kot 150 m pa Multimedijski center Kunigunda, zdravstveni dom in župnišče sv. Martin; od kolesarske steze ob Tomšičevi cesti sta manj kot 100 m oddaljeni glasbena šola in telovadnica Šolskega centra Velenje, le za 25 m pa kriterij»manj kot 150 m«presegata osnovni šoli Antona Aškerca in Gustava Šiliha; objekti, ki so od 50 do 150 m oddaljeni od kolesarske steze 17

24 ob Šaleški cesti so: kino, Vila Mojca, bazen in nova avtobusna postaja, oddaljenost kulturnega doma pa je 170 m; kolesarska steza Celjska Foitova Partizanska nas pripelje najbliže k Rdeči dvorani (35 m), Velenjskemu gradu (140 m) in cerkvi v Starem Velenju (70 m). 2. kriterij VARNOST Ob zelo prometni cesti, enosmerna steza, ločena s črto: 1 Ob zelo prometni cesti, enosmerna, dvignjena steza: 2 Ob zelo prometni cesti, dvosmerna steza, ločena s črto: 3 Ob zelo prometni cesti, dvosmerna, dvignjena steza: 4 Ob srednje prometni cesti, enosmerna steza, ločena s črto: 3 Ob srednje prometni cesti, enosmerna, dvignjena steza: 4 Ob srednje prometni cesti, dvosmerna steza, ločena s črto: 5 Ob srednje prometni cesti, dvosmerna, dvignjena steza: 6 Ob manj prometni cesti, enosmerna steza, ločena s črto: 4 Ob manj prometni cesti, enosmerna, dvignjena steza: 5 Ob manj prometni cesti, dvosmerna steza, ločena s črto: 6 Ob manj prometni cesti, dvosmerna, dvignjena steza: 7 Kolesarska steza ločena od ceste: 8 Pri ocenjevanju varnosti kolesarskih stez smo upoštevali prometnost ceste, ob kateri steza poteka, dejstvo, ali steza poteka v obe smeri ali je enosmerna, in ločenost steze od cestišča. Kot tretji kriterij povezanost pa smo preverjali, ali je kolesarska steza vključena v omrežje: na obeh straneh; na eni strani; v omrežje sploh ni vključena. 3. kriterij POVEZANOST Nesklenjena: 3 Sklenjena na eni strani: 6 Sklenjena na obeh straneh: Rezultati analize kolesarskega omrežja Po zgoraj predstavljenem točkovniku smo ocenili kolesarske steze ob Šaleški, Tomšičevi in Kidričevi cesti, kolesarsko stezo čez Pesje, stezo ob Cesti Simona Blatnika, stezo, ki poteka od Celjske ceste po Foitovi in Partizanski cesti, novo kolesarsko stezo ob Paki (od Osnovne šole Antona Aškerca do Nakupovalnega centra Supernova) in stezo ob Goriški cesti. Rezultate točkovanja podajamo v spodnji tabeli. 18

25 KOLESARSKA STEZA UPORABNOST VARNOST POVEZANOST SKUPNO ŠTEVILO TOČK ob Kidričevi cesti ob Tomšičevi cesti ob Šaleški cesti ob Paki ob Celjski, Foitovi in Partizanski cesti ob Goriški cesti ob cesti Simona Blatnika čez Pesje celotno omrežje Tabela 1: Rezultati točkovanja kolesarskega omrežja Ob ocenjevanju varnosti kolesarskih stez smo ugotovili, da jih je precej slabo ločenih od površin za pešce. Marsikje je pločnik od kolesarske steze ločen le z narisano črto, ker pa je preozek, pešci in kolesarji večkrat uporabljajo skupne površine. Pri vrednotenju dostopnosti oziroma oddaljenosti objektov za osnovnošolca najvišjega interesnega ranga, je posebej izstopala ugotovitev, da so v kolesarsko omrežje zelo slabo vpete kar tri osnovne šole (Gorica, Šalek, Livada), pa tudi to, da s sklenjeno kolesarsko stezo mestno središče še vedno ni povezano z rekreacijskim območjem ob Velenjskem in Škalskem jezeru. Kljub temu da so ob jezerih dobro urejene poti za kolesarje, ki omogočajo tudi kolesarjenje do Šoštanja, je dostop do teh na posameznih odsekih, predvsem z vidika varnosti, otežen. Delno bi lahko kolesarski promet izboljšali že z boljšo prometno signalizacijo, ki bi kolesarje usmerjala od ene do druge kolesarske poti. Dostop s kolesom do določenih točk oziroma objektov je namreč mogoč, vendar kolesarske povezave niso sklenjene po najkrajših in najpogosteje uporabljanih poteh. Glede na rezultate analize predlagamo, da bi podaljšali vsaj dve obstoječi kolesarski poti. Pot ob Paki bi se morala s talno označbo nadaljevati še po Vodnikovi cesti, saj bi tako povečala (omogočila) dostopnost do dveh osnovnih šol, do Šolskega centra Velenje, Multimedijskega centra Kunigunda, Knjižnice Šolskega centra Velenje in Kulturnega doma. Predvsem zaradi izboljšanja varnosti mladih kolesarjev pa bi bilo dobro s kolesarskim omrežjem na obeh straneh povezati tudi stezo, ki bi vodila do stadiona in drugih objektov za rekreacijo v okolici jezer. Kolesarska steza ob Cesti Simona Blatnika bi se lahko nadaljevala do teniških igrišč, Bele dvorane in čolnarne, steza ob Kidričevi cesti pa do stadiona. Že s temi dopolnitvami bi se ocena kvalitete kolesarskega omrežja po uporabljeni metodi s 116 točk dvignila na 148 točk, kar pomeni, da bi se kvaliteta omrežja izboljšala za več kot četrtino. 19

26 6 ZAKLJUČEK Raziskovalna naloga posega na dve področji matematike. Prvi del sodi med vsebine teoretične matematike. Ukvarja se z razdaljo, ki jo osvetli z različnih vidikov. Pojem je predstavljen s primeri iz vsakdanjega življenja, v nadaljevanju pa so predstavljeni pojmi, ki so definirani s pomočjo razdalje. V drugem delu naloge mladi raziskovalki s pomočjo prenašanja teorije v prakso skušata prikazati aplikativnost matematične metode. Teorija manhattan razdalje je uporabljena kot pripomoček pri iskanju argumentov za predlog izboljšanja oziroma dopolnitve kolesarskega omrežja v Velenju. Ugotovili smo, da lahko manhattan razdaljo uporabimo, kljub temu da omrežje kolesarskih poti v Velenju ni (matematično) pravilnih oblik. Manhattan razdaljo namreč uporabljamo na majhnih razdaljah, kjer prihaja do majhnih odstopanj oziroma majhnih napak. Velenju je tako pripisana lastnost Manhattna na majhnih območjih kot temu pravimo v matematiki: lastnost velja lokalno. Vrednost prvega dela naloge je predvsem v tem, da bralcu približa dve naravni poti razmišljanja v matematiki. Ena od teh je opisovanje predmeta raziskovanja, ki izhaja iz narave, z bistvenimi lastnostmi, s čimer smo se sposobni oddaljiti od ukoreninjenih predstav o danem pojmu. Druga pot pa je spremljanje razvoja posameznih matematičnih pojmov v konkretnih primerih zgolj na podlagi suhoparnih definicij. Obe poti sta v raziskovalnem delu matematika ves čas prisotni, zato smo na primeru razdalje bralcu razložili, kako poteka analiza nekega matematičnega objekta, ki bi ga v novi obravnavi lahko nadomestili z drugim. Na primer s kotom, števili, z računskimi operacijami, množicami ali s precej bolj zapletenimi matematičnimi pojmi. Prav tako še vedno ostaja raziskovalni izziv nadaljnja analiza razdalje. Lahko bi si pobliže ogledali še druge geometrijske pojme, vezane na razdaljo (na primer elipso, parabolo in hiperbolo). Lahko bi pozornost posvetili znanim izrekom iz geometrije, kakršna sta Pitagorov in Talesov izrek. Ali pa bi se ukvarjali z bolj fizikalnimi vsebinami ter obravnavali hitrost in pospešek v povezavi z različnimi dolžinami poti. Vendar pa je predpogoj za nadaljnje delo seveda dobro poznavanje osnovnega koncepta (v tem primeru razdalje) in poznavanje različnih primerov, ki nas za nadaljnje delo naučijo, da moramo vsak korak tehtno premisliti ter predpostavljati izključno temeljne informacije. Tako je naloga predvsem nabor znanja, ki omogoča nadaljnje teoretično raziskovanje. Drugi del naloge skuša združiti to, kar se marsikomu zdi nemogoče in je tudi v matematičnem okolju dejansko izjemno težko: združiti torej idejno lepo, a v resničnem svetu neponovljivo teoretično idejo in aplikativno delo. Raziskovalec, ki se ukvarja s tem področjem, bo znal povedati, da razvoj metode ne zajema le njene idejne zasnove, ampak tudi neprestano izboljševanje, ki je pogojeno s kvaliteto v praksi pridobljenih rezultatov. In prav tu se skriva bistveno nasprotje idej: na eni strani logično osnovana teoretična dejstva, katerih resničnost je zlahka podkrepljena in dokazljiva, na drugi pa uporabne metode, katerih vrednost in pravilnost lahko pokaže le uspešna večkratna uporaba, ki daje dobre, verodostojne rezultate. V nalogi predstavljena metoda temelji na preprosti logiki in na nekoliki prilagojeni ideji iz teoretičnega dela naloge. Zavedamo se, da ni optimalna in bralec ob njej zagotovo dobi lastne zamisli, ki so drugačne, morda boljše od naših. Vendar smo svoj namen dosegli: preko enostavnega primera smo zasnovali bistvene lastnosti aplikativne metode, ki nam bo z nadgradnjo in izboljšanjem v prihodnje morda omogočila izdelavo resnično uporabnega pripomočka za umeščanje objektov v prostor. Zaključujemo pa takole. Ptolomej je na podlagi svojih opazovanj verjel, da se planeti in sonce vrtijo okoli zemlje. Trajalo je več kot dve tisočletji, da je človeštvo podvomilo in je Nikolaj Kopernik v središče vrtenja postavil sonce. Sprva mu ni nihče verjel, saj se njegove napovedi o vidnosti planetov niso zdele nič boljše od Ptolomejevih. Skoraj sto let kasneje je po izumu 20

27 teleskopa Galileo Galilei sonce trdno prikoval v središče. In je bil za to obtožen čarovništva. Danes o tem ne dvomi nihče. Vsi pa se sprašujemo, ali je vesolje neskončno ali ne. Zato preprosto sprejmimo, da najbrž ne bomo našli konca tega neskončnega potovanja. Začeli pa smo dobro. In ko pogledamo nazaj, vidimo:»ni tako daleč kot se zdi!«21

28 7 POVZETEK Raziskovalna naloga spada na področje matematike in logike. Vsebinsko je razdeljena na dva dela. V prvem se spoznamo s pojmom razdalje ter si ogledamo primere šahovskih razdalj, poštne razdalje in manhattan razdalje, nato pa pojem še matematično opišemo z definicijo metrike. Sledi obravnava dveh sorodnih pojmov krožnice in simetrale, ki ju prav tako predstavimo z zgoraj podanimi primeri. Drugi del obravnava vprašanje kolesarskega prometa v mestni občini Velenje. S pomočjo logike in znanja iz prvega dela je prikazana metoda za vrednotenje obstoječih kolesarskih povezav. Na podlagi rezultatov je najprej podana analiza obstoječega stanja, nato pa predlog za dopolnitev omrežja in njegova kvalitativna ocena. 22

29 8 ZAHVALA Za vodstvo in usmerjanje ob najinih prvih raziskovalnih korakih se iskreno zahvaljujeva mentorjema, Urošu Kuzmanu in Metodi Finkšt. S podatki o velenjskem kolesarskem omrežju in kartografskim prikazom območja kolesarskih poti nama je rade volje pomagala Katarina Ostruh iz Urada za okolje in prostor Mestne občine Velenje, za kar sva ji zelo hvaležni. Zahvaljujeva se tudi najinemu učitelju fizike Borisu Bubiku, ki je priskočil na pomoč pri oblikovanju naloge. Za prijazno pomoč, podporo in spodbudo pri spoznavanju raziskovalnega dela in gibanja Mladi raziskovalci za razvoj Šaleške doline se zahvaljujeva koordinatorici Marjeti Primožič. Raziskovalna naloga ni mačji kašelj. Sploh, če se je lotevaš prvič. Zaradi vseh zgoraj naštetih lahko naslov najine naloge ob koncu uporabiva tudi v prenesenem pomenu. Ni tako daleč kot se zdi! Ni tako daleč kot se je zdelo na prvem srečanju z mentorjema. Še enkrat hvala vsem, ki ste z nama prehodili razdaljo do najinega prvega raziskovalnega cilja. Hvala! Vaši: Fotografija 1: Mladi raziskovalki Špela in Tisa Foto: Boris Bubik. 23

30 9 PRILOGA Priloga 1: Karta kolesarskih poti v mestni občini Velenje 24

31 10 VIRI IN LITERATURA 1. DEVIDE, V. Konveksni likovi. V: Matka 17, št. 65 (2008/2009). Str KOLAR, M. Matematika napenjanja vezalk. V: Presek, št. 35 (2007/2008). Str KORPNIK, N. Arhitekturna pripoved Velenja (po resničnih dogodkih). V: Arhitekturna delavnica Velenje 2000 možnosti prostorskega razvoja južno od Šaleške ceste. Velenje, LAVRIČ, B. Bliže k razdalji. V: Presek št. 5, let. 16 (1988/1989). Str MAROSKA, R. et al Presečišče 8. Matematika za osmi razred osnovne šole. DZS Ljubljana, POLES, R. Indutrijska arhitektura v Šaleški dolini. V: Velenje, zbornik raziskovalnega tabora. ERICo Velenje, Str RAKANOVIĆ, A. et al. Stožnice v taksi razdalji. Matematično raziskovalno srečanje. MARS, Str ŠPEH, N., OSTRUH, K Kolesarsko omrežje v Mestni občini Velenje 3. faza, Poročilo za leto ERICo Velenje, ŽUPANČIČ, O., A O ustvarjalnosti v znanstvenem raziskovanju. Vabilo na dvom o dvomu. Založba ZRC Ljubljana, Spletne strani: 1. &printsec=frontcover&source=web&ots=qya25kufeb&sig=nxcwpqw2i6ri9- WefFMryeABEjg&sa=X&oi=book_result&resnum=9&ct=result#PPP9 ( ) 2. ( ) 3. ( ) 4. ( ) 5. ( ) 6. ( ) 7. ( ) 8. ( ) 9. ( ) 25

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK 2 1 Geometrija v ravnini 1.1 Osnove geometrije Točka je tisto, kar nima delov. Črta je dolžina brez širine. Ploskev je tisto, kar ima samo dolžino in širino. Osnovni zakoni,

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

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

*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

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

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

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

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

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

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

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek.

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek. DN#3 (januar 2018) 3A Teme, ki jih preverja domača naloga: Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni

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

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

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

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

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. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

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

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

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

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

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

K U P M Metka Jemec. Konferenca o učenju in poučevanju matematike, M a r i b o r, 2 3. i n 2 4. avgusta

K U P M Metka Jemec. Konferenca o učenju in poučevanju matematike, M a r i b o r, 2 3. i n 2 4. avgusta U K 20 P K U P M 2 0 1 2 ROZETA 12 M Metka Jemec Konferenca o učenju in poučevanju matematike, M a r i b o r, 2 3. i n 2 4. avgusta 2 0 1 2 Kaj je rozeta? Rozeta je oblika vzorca, narejena v obliki simetrične

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

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

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M16141113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 1. junij 16 SPLOŠNA MATURA RIC 16 M161-411-3 M161-411-3 3 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

- Geodetske točke in geodetske mreže

- Geodetske točke in geodetske mreže - Geodetske točke in geodetske mreže 15 Geodetske točke in geodetske mreže Materializacija koordinatnih sistemov 2 Geodetske točke Geodetska točka je točka, označena na fizični površini Zemlje z izbrano

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

Afina in projektivna geometrija

Afina in projektivna geometrija fina in projektivna geometrija tožnice () kiciraj stožnico v evklidski ravnini R, ki je določena z enačbo 6 3 8 + 6 =. Rešitev: tožnica v evklidski ravnini je krivulja, ki jo določa enačba a + b + c +

Διαβάστε περισσότερα

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

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 06/7 Vaje iz MATEMATIKE. Vektorji Vektorji: Definicija: Vektor je usmerjena daljica. Oznake: AB, a,... Enakost vektorjev: AB = CD: če lahko vektor AB vzporedno premaknemo

Διαβάστε περισσότερα

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

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Laboratorij za termoenergetiko Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare po modelu IAPWS IF-97 izračunano z XSteam Excel v2.6 Magnus Holmgren, xsteam.sourceforge.net

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Oddelek za konstrkcije Laboratorij za konstrkcije Ljbljana, 12.11.2012 POROČILO št.: P 1100/12 680 01 Presks jeklenih profilov za spščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Naročnik: STEEL

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

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

Deljivost naravnih števil

Deljivost naravnih števil Deljivost naravnih števil. D = {,,, 4, 6, }, V = {, 4, 6, 48, 60 }. (A) in (E). a) S številom so deljiva števila:, 0, 0 in 060. S številom so deljiva števila: 0, 460, 000 in 46. c) S številom 4 so deljiva

Διαβάστε περισσότερα

IZZIVI DRUŽINSKE MEDICINE. U no gradivo zbornik seminarjev

IZZIVI DRUŽINSKE MEDICINE. U no gradivo zbornik seminarjev IZZIVI DRUŽINSKE MEDICINE Uno gradivo zbornik seminarjev študentov Medicinske fakultete Univerze v Mariboru 4. letnik 2008/2009 Uredniki: Alenka Bizjak, Viktorija Janar, Maša Krajnc, Jasmina Rehar, Mateja

Διαβάστε περισσότερα

Kvantni delec na potencialnem skoku

Kvantni delec na potencialnem skoku Kvantni delec na potencialnem skoku Delec, ki se giblje premo enakomerno, pride na mejo, kjer potencial naraste s potenciala 0 na potencial. Takšno potencialno funkcijo zapišemo kot 0, 0 0,0. Slika 1:

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

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

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA NPZ

PONOVITEV SNOVI ZA NPZ PONOVITEV SNOVI ZA NPZ ENAČBE 1. naloga : Ugotovi ali sta dani enačbi ekvivalentni! 5x 5 = 2x 2 in 5 ( x - 1 ) = 2 ( x 1 ) da ne 2. naloga : Reši linearni enačbi in napravi preizkusa! a) 5 4x = 2 3x PR:

Διαβάστε περισσότερα

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE

VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA KATJA SKUBIC VERIŽNI ULOMKI IN NESKONČNE VRSTE DIPLOMSKO DELO LJUBLJANA, 204 UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA MATEMATIKA IN RAČUNALNIŠTVO KATJA SKUBIC Mentor:

Διαβάστε περισσότερα

Slika 5: Sile na svetilko, ki je obešena na žici.

Slika 5: Sile na svetilko, ki je obešena na žici. 4. poglavje: Sile 5. Cestna svetilka visi na sredi 10 m dolge žice, ki je napeta čez cesto. Zaradi teže svetilke (30 N) se žica za toliko povesi, da pride sredina za 30 cm niže kot oba konca. Kako močno

Διαβάστε περισσότερα

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25

CM707. GR Οδηγός χρήσης... 2-7. SLO Uporabniški priročnik... 8-13. CR Korisnički priručnik... 14-19. TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 1 2 3 4 5 6 7 OFFMANAUTO CM707 GR Οδηγός χρήσης... 2-7 SLO Uporabniški priročnik... 8-13 CR Korisnički priručnik... 14-19 TR Kullanım Kılavuzu... 20-25 ENG User Guide... 26-31 GR CM707 ΟΔΗΓΟΣ ΧΡΗΣΗΣ Περιγραφή

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

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki:

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki: NALOGA: Po cesi vozi ovornjak z hirosjo 8 km/h. Tovornjak je dolg 8 m, širok 2 m in visok 4 m in ima maso 4 on. S srani začne pihai veer z hirosjo 5 km/h. Ob nekem času voznik zaspi in ne upravlja več

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ

UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO DIPLOMSKO DELO ZDENKA MIHELIČ UNIVERZA V LJUBLJANI PEDAGOŠKA FAKULTETA FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Študijski program: matematika

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

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

Kunci, jabolka in zlatnina

Kunci, jabolka in zlatnina Kunci, jabolka in zlatnina Marko Razpet, PeF UL Kunci Matematik Fibonacci ali Leonardo iz Pise (r okoli 70, u okoli 240) je znan po svojih delih Liber Abaci, Practica Geometriae, Flos in Liber Quadratorum

Διαβάστε περισσότερα

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar

Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper. Geometrija. Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Univerza na Primorskem Pedagoška fakulteta Koper Geometrija Istvan Kovacs in Klavdija Kutnar Koper, 2007 PREDGOVOR Pričujoče študijsko gradivo je povzeto po naslednjih knigah Richard S. Millman, George

Διαβάστε περισσότερα

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

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

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL Izdba aje: Ljubjana, 11. 1. 007, 10.00 Jan OMAHNE, 1.M Namen: 1.Preeri paraeogramsko praio za doočanje rezutante nezporedni si s skupnim prijemaiščem (grafično)..dooči

Διαβάστε περισσότερα

1 3D-prostor; ravnina in premica

1 3D-prostor; ravnina in premica 1 3D-prostor; ravnina in premica 1. Razmisli, v kakšnih legah so lahko v prostoru: (a) premica in ravnina (b) dve ravnini (c) dve premici.ugotovitve zapiši.. 2. Ali sta premici v prostoru, ki nimata skupne

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

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

Državni izpitni center. Višja raven MATEMATIKA. Izpitna pola 2. Sobota, 4. junij 2011 / 90 minut

Državni izpitni center. Višja raven MATEMATIKA. Izpitna pola 2. Sobota, 4. junij 2011 / 90 minut Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M111401* Višja raven MATEMATIKA Izpitna pola SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 011 / 90 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese

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

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

Univerza v Ljubljani FS & FKKT. Varnost v strojništvu

Univerza v Ljubljani FS & FKKT. Varnost v strojništvu Univerza v Ljubljani FS & FKKT Varnost v strojništvu doc.dr. Boris Jerman, univ.dipl.inž.str. Govorilne ure: med šolskim letom: srede med 9:00 in 11:30 pisarna: FS - 414 telefon: 01/4771-414 boris.jerman@fs.uni-lj.si,

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

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 12. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M543* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek,. junij 05 SPLOŠNA MATURA RIC 05 M543 M543 3 IZPITNA POLA Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

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