Fizika Riemannove hipoteze

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Fizika Riemannove hipoteze"

Transcript

1 Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Oddelek za fiziko Fizika Riemannove hipoteze Seminar Jure Aplinc, dipl. fiz. (UN) Mentor: prof. dr. Tomaž Prosen 11. april 2012 Povzetek Fiziki smo vajeni specialnih funkcij, saj se z njimi srečujemo pogosto kadar želimo kakšen problem analitično rešiti. Na primer pri vodikovem atomu kot rešitve dobimo Laguerrove polinome in sferne harmonike, pri našem najljubšem modelu, kvantnem harmonskem oscilatorju pa Hermitove polinome. V tem seminarju bomo govorili o Riemannovi funkciji zeta, funkciji iz teorije števil. Raziskali bomo tudi njen vpliv na fiziko in razpravljali o fizikalnem prispevku k dokazu slavne, več kot 150 let stare, Riemannove hipoteze. Ogledali si bomo nekaj modelov iz klasične in kvantne teorije kaosa, katerih rešitve lahko povežemo z Riemannovo funkcijo zeta, opazili pa bomo tudi, da ta funkcija predstavlja povezavo med obema.

2 Kazalo 1 Uvod 2 2 Riemannova hipoteza in teorija števil Riemannova funkcija zeta in praštevila Porazdelitev ničel Riemannove funkcije zeta Klasična mehanika Integrabilni sistemi Kaotični sistemi Kvantna mehanika Integrabilni sistemi Neintegrabilni sistemi Zaključek 12 1

3 1 Uvod Obstajajo arheološki dokazi, po katerih lahko sklepamo, da ljudje znamo šteti že vsaj let. Tudi živali so sposobne ločiti ena, dva in tri, toda samo ljudem je uspelo razviti abstraktno mišljenje, s katerim so razumeli lastnosti teh števil. Najprej so začeli uporabljati naravna števila in definirali nad njimi različne operacije na primer seštevanje, odštevanje, množenje in deljenje, ki so nam dobro znane že iz mladih let. Kljub temu, da smo prepričani, da jih že dobro poznamo, prav deljenje tvori še vedno ne najbolje raziskano strukturo znotraj naravnih števil - praštevila. To so števila, ki so deljiva zgolj z samim seboj in številom 1. Starogrškemu matematiku Evklidu je že okoli leta 365 pr.n.št. uspelo dokazati, da obstaja neskončno takih števil, Erastosten iz Kirene pa je čez 100 let iznašel preprost algoritem za iskanje praštevil. Kljub temu, da se je matematika od časa Erastostena do danes močno razvila, predstavlja iskanje praštevil še vedno velik izziv. Praštevila so precej zanimiva, saj se zdi, da se pojavljajo naključno, hkrati pa ubogajo porazdelitev [1], ki jo približno poznamo. Zaradi te kontradiktornosti so se z njimi veliko ukvarjali matematiki, med prvimi Evklid, ki je na mnogo načinov dokazal, da jih je neskončno, kot smo že omenili. Kasneje je Leonard Euler dokazal močnejši izrek [1] p P 1 =, (1.0.1) p ki potrjuje Evklidove dokaze, hkrati pa dokazuje, da se praštevila med naravnimi števili pojavljajo redno. Nadalje se je ukvarjal z analizo vrste n N n k, ki je pri izbiri k = 1 dobro znana divergentna harmonična vrsta, za R k > 1 pa konvergira. Dokazal je, da jo lahko zapišemo kot neskončen produkt [1, 2], ki teče po vseh praštevilih ζ(k) = 1 n k = ( 1 1 ) 1 p k. (1.0.2) n=1 p P Ako izberemo k > 1 ni mogoče, da bi bil katerikoli faktor v vsoti 0, to pa pomeni, da ζ(k) na pozitivnem realnem poltraku nima ničel. Zgornjo produktno formulo (1.0.2) je prvi s kompleksno analizo obravnaval Bernhard Riemann in dokazal, da je mogoče funkcijo ζ(z) = n=1 1 n z (1.0.3) analitično razširiti na celotno kompleksno ravnino, razen v točki z = 1 1, kjer funkcija divergira. Tako razširjeni analitični funkciji pravimo Riemannova funkcija zeta. Ob pogledu na enačbo (1.0.2), ki jo imenujemo Eulerjeva produktna formula [2] si lahko mislimo, da je funkcija ζ konstruirana s praštevili. Zaradi te abstraktne definicije se nam na prvi pogled najbrž zdi, da v fiziki ne bo igrala pomembne vloge, kar pa ni res. Riemannova funkcija ζ se pogosto pojavlja v problemih iz najrazličnejših področji teoretične fizike. V nadaljevanju se bomo osredotočili na mejo med fiziko in teorijo števil in si ogledali primer uporabe funkcije ζ v klasični mehaniki, največ časa pa bomo posvetili kvantni mehaniki. S pomočjo Gutzwillerjeve enačbe bomo izvedli kvantizacijo neintegrabilnih 2 sistemov, pri tem pa ugotovili, da lahko s pomočjo Riemannove funkcije ζ določimo lastnosti hamiltonjana za nek sistem, ki ga sploh ne poznamo. 1 S črko z kot običajno označimo kompleksno število z = x + iy. 2 Integrabilni sistemi so sistemi, ki so analitično rešljivi, kaotični oziroma neintegrabilni pa analitično niso rešljivi. 2

4 2 Riemannova hipoteza in teorija števil Riemann je izpeljal tudi funkcionalno enačbo [2], v kateri nastopa funkcija ζ ( ( ) z 1 z π z/2 Γ ζ(z) = π 2) (1 z)/2 Γ ζ(1 z), (2.0.4) 2 ki je definirana za vse kompleksne z in vsebuje zrcalno simetrijo glede na vertikalno os x = 1/2, ki jo imenujemo k ritična os. Kot vidimo imamo funkcijo ζ na obeh straneh enačbe, enkrat z argumentom z, drugič z 1 z. S pomočjo te zveze lahko ugotovimo kje se nahajajo ničle. Ugotovili smo že, da jih za pozitivna realna števila ni, zato si poglejmo primer, ko je x < 0 in y = 0. Produkt na eni ali na drugi strani je lahko nič le v primeru, če je kateri od členov 0, to pa na desni strani ni mogoče, saj so vsi večji od 0 in nimajo ničel. Na levi strani pa ima funkcija Γ(z/2) pol 1. stopnje tedaj ko je njen argument celo negativno število (z = 2Z ). Desna stran nima polov, tako da je enačba izpolnjena le če ima funkcija ζ ničlo 1. stopnje ravno tam kjer ima Γ pol. Ker je lokacija teh ničel določena s funkcijo Γ jim pravimo trivialne ničle [2]. S podobnim argumentom ugotovimo, da vse ostale ničle ležijo na območju 0 x 1, ki ga imenujemo kritični trak. Iz definicije funkcije ζ (1.0.3) je očitno, da velja ζ(z ) = ζ(z) [2], kar pomeni, da je z ničla le v primeru, ko je tudi z ničla za ζ. Tedaj torej ničle v kompleksni ravnini ležijo zrcalno glede na realno os. Na sliki 1 imamo narisan pol in ničle funkcije ζ. Slika 1: Slika prikazuje kompleksno ravnino, na njej pa so označene značilnosti funkcije ζ. Ničle so označene s črnimi pikami, narisane so tudi možne netrivialne ničle, ki ne ležijo na kritični osi [1]. Naša diskusija o ničlah funkcije ζ do sedaj ni bila videti prav nič zapletena, v resnici je lokacija netrivialnih ničel po 150 letih še vedno nerešeno vprašanje, saj matematikom še vedno ni uspelo dokazati Riemannove hipoteze, ki pravi da vse netrivialne ničle ležijo na kritični 3

5 osi. Leta 1900 je David Hilbert problem uvrstil na seznam 24 nerešenih natematičnih problemov, ponovno je bil problem uvrščen med 7 nagradnih problemov The Millennium Prize Problems [3] Bostonskega inštituta Clay Mathematics institute, ki za rešitev vsakega ponuja miljon dolarjev. Matematiki so se zato veliko ukvarjali s tem problemom, leta 1914 je Godfrey Harold Hardy dokazal, da je ničel na kritični osi neskončno mnogo. Nato je leta 1942 Atle Selberg pokazal, da število ničel na kritični osi raste N 0 (T ) > CT ln(t ); C > 0. (2.0.5) Kasneje je Norman Levinson dokazal še, da na kritični osi leži vsaj 2/5 netrivialnih ničel. Nikomur pa ni uspelo neposredno dokazati Riemannove hipoteze. 2.1 Riemannova funkcija zeta in praštevila Vrnimo se k povezavi med Riemannovo funkcijo ζ in praštevili, ki smo jo bržkone opazili že v enačbi (1.0.2). Ta bo še lepše vidna, če si ogledamo, kako se število vseh praštevil pod neko izbrano mejo spreminja s premikanjem te meje. Oglejmo si torej komulativno porazdelitev praštevil [1], ki jo je izpeljal Riemann: kjer je J(x) = Li(x) lim T ρ <T π(x) = n=1 Ei[ρlog(x)] + µ(n) n J(x1/n ), (2.1.1) x dt (t 2 log(2). (2.1.2) 1)tlog(t) Funkciji µ, ki nastopa v enačbi (2.1.1) rečemo Möbiusova 3 funkcija [1], z ρ pa so označene netrivialne ničle Riemannove ζ. Ako bi vedeli kje ležijo ničle 4 funkcije ζ, bi poznali tudi porazdelitev praštevil, ki si jo poglejmo na sliki 2. Če vzamemo v enačbi zgolj prvi red vidimo, da je število praštevil pri zgornji meji x vedno manjše kot Li(x) 5, čemur pravimo izrek o praštevilih. 2.2 Porazdelitev ničel Riemannove funkcije zeta Če želimo vedeti kakšna je porazdelitev praštevil, moramo poznati porazdelitev ničel funkcije ζ, ki jo lahko zapišemo takole: d(t ) = δ(t ρ k ), (2.2.1) k s tem nismo povedali nič novega, saj ničel ζ ne poznamo. Lahko pa porazdelitev ničel (2.2.1) razdelimo na gladek del in na del, ki oscilira [1] d(t ) = d(t ) + d osc (T ), kjer sta d(t ) = 1 ( ) T 2π ln π 2π + O(T 1 ), (2.2.2) 3 Möbiusova funkcija je definirana tako, da je µ(1) = 1, µ(n) = 0, če je n deljiv z 2. Če n ni deljiv z 2 ga zapišemo kot produkt praštevil in velja µ(p 1p 2 p k ) = ( 1) k, ako so vsi p i različni. 4 A. M. Odlyzko je leta 1988 z veliko natančnostjo numerično izračunal netrivialne ničle Riemannove funkcije ζ vse do Logaritemski integral je definiran z Li(x) = x integral Ei = x e t dt. t 0 dt. V definiciji J(x) je uporabljen tudi eksponentni ln(t) 4

6 Slika 2: Na grafu imamo komulativno funkcijo porazdelitve praštevil π in njene aproksimacije v prvem redu in v dveh primerih, ko vzamemo le prvih 10 ali 30 netrivialnih ničel. Več ničel kot vzamemo bolje se krivulja prilega eksaktni komulativni porazdelitvi, aproksimacija pa postaja vedno boljša tudi za večje argumente. Opazimo tudi, da je funkcija Li vseskozi nad pravo komulativno porazdelitvijo praštevil, kot pravi izrek o praštevilih [1]. d osc (T ) = 1 π p P r=1 ln(p)cos(rt ln(p)) p r. (2.2.3) Oscilirajoči del (2.2.3) nam napravi fluktuacije v gladkem delu d, ki so posledice prispevkov posameznih praštevil. Če si pogledamo komulativno porazdelitev ničel ζ ugotovimo, da število ničel raste eksponentno [1, 2] z naraščajočo zgornjo mejo. Kasneje bomo videli, da obstaja podobnost med ničlami funkcije ζ in periodičnimi orbitami kaotičnega sistema, kjer število periodičnih orbit prav tako narašča eksponentno. 3 Klasična mehanika Nekateri problemi v klasični mehaniki so analitično rešljivi na primer Keplerjev problem dveh teles, harmonski oscilator in še nekateri drugi. Toda prav kmalu naletimo na probleme, ki niso analitično rešljivi. Eden takšnih je problem treh teles, ki je ostal nerešen več kot 100 let, nato pa je Poincaré dokazal, da to niti ni mogoče, saj je gibanje tega sistema kaotično [1]. V klasični mehaniki ločimo dva tipa sistemov integrabilne in kaotične, kot smo na primeru povedali zgoraj. Integrabilni dinamični sistemi, imajo prav toliko neodvisnih konstant gibanja I n, kot prostostnih stopenj N. Za takšne sisteme lahko izrazimo Hamiltonjan z temi spremenljivkami[1, 4] H = H(I 1,..., I N ), enačbe gibanja dφ n dt = H I n in di n dt = H φ n (3.0.4) so enostavno rešljive, saj je I n = konst. in φ n = φ n,0 + ω n t. V posebnem primeru, ko imamo le eno prostostno stopnjo, je sistem nujno integrabilen, če pa povečamo število prostostnih stopenj ali pa vzamemo časovno odvisen hamiltonjan je naš dinamični sistem lahko kaotičen. 5

7 Najenostavnejši modeli z dvema ali več prostostnimi stopnjami so klasični biliardi, saj ima delec konstantno energijo, in je zaprt v končen volumen z neskončno togimi stenami. Od njihove oblike [4] pa je odvisno ali je sistem kaotičen ali integrabilen. 3.1 Integrabilni sistemi V biliardu s krožnimi stenami, slika (3), je zaradi rotacijske simetrije gibanje zelo preprosto, saj vpadni kot ostane enak po vsakem odboju. Slika 3: Krožni biliard (levo) je integrabilen sistem, Bunimovichev stadion (desno) pa je primer kaotičnega sistema. Na obeh imamo narisan po en primer periodične in neskončne orbite [1]. Če je ta mπ/n in sta m in n tuji si števili, tedaj je orbita periodična [1] s periodo n, torej končna. Sicer pa je orbita neskončna, točke, v katerih se delec odbije od stene, pa so po njej porazdeljene enakomerno. Sistem je integrabilen, saj je rotacijsko simetričen, kar je ekvivalentno ohranitvi vrtilne količine. Trajektorijo lahko opišemo zgolj z dvema kotoma β in ψ, ki sta definirana na sliki 4, dinamiko pa narekuje (β, ψ) (β + π 2ψ, ψ), kjer vse kote jemljemo mod(2π). Slika 4: Krožni biliard z luknjama širine ɛ v steni. Sedaj za opis gibanja potrebujemo štiri parametre, kot vidimo s slike. Obravnavali bomo krožni biliard, iz katerega bomo izrezali eno in nato še eno luknjo. Gibanje delca bomo najbolje opisali v kanoničnih Birkhoffovih koordinatah [4], ki sta koordinata vzdolž stene q = β in tangentni impulz p = sin(ψ). Fazni prostor smo tako omejili na torus 0 q < 2π in 1 < p < 1. Zaradi izbire kanoničnih koordinat je čas med dvema zaporednima trkoma t = 2cos(ψ). Kljub temu, da se bralcu bržkone dozdeva, da naš sistem nima 6

8 veliko opraviti z realnostjo, to ni res, z njim in podobnimi modeli lahko namreč modeliramo elektromagnetno polje v optičnih ali mikrovalovnih tuljavah [1]. Takšni eksperimentalni sistemi seveda niso idealni, saj je njihov namen oddajanje elektromagnetnega valovanja. Naš sistem približamo realnemu tako, da v steno napravimo luknjo, slika (4), in tako dovolimo disipacijo. Iz našega biliarda bo torej po nekem številu odbojev ušel delec, zato je normalno, da se vprašamo kakšna je verjetnost P(n), da delec zapusti sistem ravno po n odbojih in kakšno je povprečno število odbojev preden se to zgodi, kar je ekvivalentno verjetnosti, da delec pobegne ob času t. Verjetnost, da delec uide iz biliarda je sorazmerna z velikostjo luknje ɛ v steni in dimenzijo celotne stene L, po kateri je verjetnostna gostota delcev enakomerno razmazana, torej p = ɛ/l. Verjetnost, da delec preživi v biliardu prvih n 1 odbojev in uide prav pri n tem je (1 p) n 1 p, iz česar hitro izračunamo število odbojev, ki jih delec v povprečju naredi preden uide iz biliarda n escape = k(1 p) (k 1) p = 1 p 1 ɛ. (3.1.1) k=1 S pobegom iz krožnega biliarda z eno luknjo res ni bilo prav veliko dela, poglejmo si kaj se zgodi, če v biliard napravimo dvoje lukenj širine ɛ. Prav tako kot zgoraj, obravnavamo zgolj neperiodične orbite, periodične so namreč trivialne. Pričakovali bi, da bo po analogiji s prejšnjim primerom povprečno število odbojev pred pobegom n escape 1/2ɛ, ako se luknji ne prekrivata. V resnici v sistemih, kjer se trajektorije ne razlikujejo močno, se pravi takih, kjer je Lyapunov eksponent blizu 0, pride le majhen del delcev skozi luknji v steni. Povprečen čas, ki ga delci prebijejo v biliardu pa je zato sorazmeren ɛ [1]. Če izberemo začetni kot ψ m,n = π/2 mπ/n, kjer sta m, n N tuji si števili, tedaj je orbita končna. Če smo ta kot pravilno izbrali, bo delec ušel iz biljarda vsaj v n korakih, sicer pa sploh ne. Mi pa bi radi raziskali le tiste začetne pogoje, pri katerih bo delec ravno ob času t, oziroma ravno po N = 2π/ɛ odbojih zapustil sistem, to pa dosežemo tako, da malo zmotimo periodično orbito [1] ψ = ψ m,n + η, kjer je 0 < η ɛ, kot β pa omejimo na območje: β 0 ( ɛ + ) ηt ( cos(ψ m,n ), θ θ + ɛ + ηt cos(ψ m,n ), 2π ). (3.1.2) n Verjetnost da delec ob času t zapusti sistem izračunamo tako, da seštejemo preko vseh mogočih zaključenih orbit ψ m,n, torej preko vseh parov (m, n), pri pogoju, da sta ti dve števili tuji. Po integriranju preko območja dobimo verjetnost P(t, ɛ, θ) 1 N nf(n) t n=1 m [ 1 cos ( 2mπ n )]. (3.1.3) Za našo diskusijo funkcija F ni pomembna. Presenetljivo je, da lahko vsoto po m eksplicitno seštejemo, prvi člen v oklepaju zgolj šteje koliko pozitivnih naravnih števil je manjših in hkrati tujih številu n, kar je ravno definicija Eulerjeve funkcije φ. Z nekaj računanja se izkaže, da je drugi člen ravno Möbiusova funkcija [1], ki smo jo omenili tudi v razdelku 2.1. Verjetnost, da v takem biliardu dobimo orbito, ki bo luknjama navkljub ostala zaprta znotraj sistema je [1] P = lim t (tp(t, ɛ, θ)) n[φ(n) µ(n)]f(n). (3.1.4) n=1 Vodilni red P dobimo z Mellinovo transformacijo P(s) = 0 P (ɛ, θ)ɛ s 1 dɛ. (3.1.5) 7

9 Bunimovich in Detteman [1] sta pokazala, da je ta verjetnost P(s) popolnoma določena z netrivialnimi ničlami in polom Riemannove funkcije ζ(s), kadar sta luknji v steni razmaknjeni za 0 o, 60 o, 90 o, 120 o in 180 o. Prvi popravek k vodilnemu redu pa je dan z netrivialnimi ničlami ζ(s + 1). Očitno je Riemannova funkcija ζ iz teorije števil močno povezana s tem čisto fizikalnim sistemom, kar je osupljivo. Še več, v tem trenutku imamo fiziki možnost, da preverimo veljavnost naših asimptotskih približkov in s tem veljavnost Riemannove hipoteze. Eksperimentalni 6 rezultati, ki sta jih dobila Bunimovich in Detteman [1] ne zavračajo Riemannove hipoteze, dokazati je pa tudi ne morejo, saj eksperiment ni orodje teoretične matematike. 3.2 Kaotični sistemi Do zdaj smo se ukvarjali z zelo enostavnimi krožnimi biliardi, sedaj pa se bomo posvetili bolj splošnim. Če steno našega krožnega biliarda zvezno deformiramo v neko poljubno obliko, analiza ni več tako enostavna, saj sistem postane kaotičen. Za našo diskusijo vzemimo, da krog deformiramo v obliko Bunimovichovega stadiona (slika 3). Tudi v tem primeru orbite klasificiramo na periodične, za katere velja {q n (t 1 ), p n (t 1 )} = {q n (t 2 ), p n (t 2 )}; t 1 < t 2 in na neperiodične. Kvalitativno se nam zdi, da so prve prava redkost, saj v integrabilnih sistemih število periodičnih orbit raste polinomsko. Ko imamo neintegrabilen sistem, bi pričakovali, da se bo število periodičnih orbit zmanjšalo, vendar to ne drži. Prav nasprotno, njihovo število se pravzaprav še hitreje povečuje in za splošno Hamiltonsko dinamiko raste eksponentno [1, 4] e hl /hl z dolžino periodične orbite l, kjer h označuje topološko entropijo. Razlika med integrabilnimi in kaotičnimi sistemi je torej velika. Posebej presenetljivo pa je, da so periodične orbite zelo močno analitično orodje, ki nam je v pomoč pri analizi kaotičnih sistemov in enačbah sledi 7 med klasično in kvantno mehaniko, kar bomo obravnavali v naslednjem poglavju. Oglejmo si v splošnem še časovni razvoj toka Hamiltonjana. Vzemimo trajektorijo r(t) = F (r 0, t), ki je ob času 0 v začetni točki r 0. Vpeljimo še operator razvoja [1, 4] oziroma tok [4] L(t; r, r) = δ(r r(t)) = δ(r F (r 0, t)). (3.2.1) Za klasičen neintegrabilen sistem lahko pokažemo [4], da velja Tr(L(t; r, r)) = p T p r=1 δ(t rt p ) det(1 J r p), (3.2.2) kjer prva vsota teče po vseh periodičnih orbitah označenih s p z dolžino T p, druga pa sešteje vse ponovitve r. J p imenujemo matrika monodromije in je jakobijeva matrika vektorske funkcije F, ki jo opazujemo v bližnji okolici peiodične orbite. To enačbo lahko interpretiramo tudi geometrično [4]. Sled operatorja toka je skoncentrirana na nekakšno cev, ki objema periodično orbito, z dolžine T p in debelino 1/ det(1 J r p). Z enačbo (3.2.2) nam je uspelo povezati spekter [4] evolucijskega operatorja s periodičnimi orbitami. To enačbo bomo v naslednjen poglavju povezali z Riemannovo funkcijo ζ. 4 Kvantna mehanika Kvantna mehanika je bila postavljena iz želje, da bi znali pojasnili do takrat neznane spektre plinov. Že pred pravim razvojem kvantne mahanike je Bohru z nekaj predpostavkami uspelo pojasniti spekter vodikovega atoma. Sisteme so takrat kvantizirali tako da so diskretizirali vrednosti spremenljivk v klasični akciji. V pravi kvantni mehaniki pa sistem kvantiziramo tako 6 Ko govorimo o eksperimentih, mislimo na numerične simulacije. 7 Po angleško trace formula. 8

10 da spremenljivke zamenjamo z operatorji. Pričakujemo pa, da bo kvantna mehanika za velike sisteme dajala enake rezultate kot klasična mehanika, kar imenujemo Bohrov korespondenčni princip, ki je most med obema teorijama. To idejo bomo uporabili tudi, ko bomo iskali povezavo med klasičnimi in kvantnimi sistemi s pomočjo Riemannove funkcije ζ. Če želimo sisteme obravnavati kvantno, jih moramo kvantizirati in rešiti Schrödingerjevo enačbo, kar največkrat ni enostavno. Zato si močno želimo da bi nekaj vedeli o energijskem spektru kvantnega sistema ne da bi morali zato rešiti Schrödingerjevo enačbo. Seveda ne pričakujemo, da bomo tako dobili celoten spekter energij, zadovoljni bomo že, če bomo poznali povprečno gostoto stanj. Napravimo grob približek in predpostavimo, da vsako kvantno stanje zaseda približno (2π ) f faznega prostora, kjer je f število prostostnih stopenj. V resnici ta predpostavka niti ni tako slaba, saj se kvantni sistemi razlikujejo le v fluktuacijah okoli tega povprečja [1]. Te fluktuacije pa so odvisne od lastnosti podobnega, vendar klasičnega sistema, te pa smo že obravnavali v razdelku 3. Ločili smo jih na integrabilne oziroma regularne [1] in na neintegrabilne oziroma kaotične sisteme, ki so si precej različni. Za primer vzemimo klasičen kvadratni biliard, ki je integrabilen, ko pa ga obravnavamo kvantno, dobimo kaotičen energijski spekter, pri katerem je razdalja med energijski nivoji s = ɛ n ɛ n 1 porazdeljena po eksponentni distribuciji P(s) e s [1]. Toda klasično neintegrabilen Bunimovichev stadion v kvantni obravnavi postane regularen [1], kar pomeni, da je porazdelitev energijskih nivojev P(s) bolj korelirana. Pravzaprav je ta porazdelitev energijskih nivojev podobna distribucji ničel Riemannove funkcije ζ. Zaradi tega zanimivega dejstva preverimo, če je mogoče povezati dinamične sisteme z Riemannovo funkcijo ζ. Prednost takega pristopa je, da poznamo veliko število ničel Riemannove funkcije ζ [2], imamo pa tudi hitre algoritme za izračun novih. Reševanje Schrödingerjeve enačbe bi bilo torej nepotrebno. Tako bi Riemannova funkcija ζ imela podobno vlogo za obravnavo kvantnih kaotičnih sistemov kot jo ima harmonski oscilator za obravnavo integrabilnih kvantnih sistemov. Tukaj nam torej Riemannova funkcija ζ, ki je izključno konstrukt teorije števil, lahko pomaga razumeti fiziko. Hkrati pa je mogoče, da lahko fizika pomaga pri dokazu Riemannove hipoteze. Če želimo vzpostaviti močno zvezo med neintegrabilnim kvantnim sistemom in porazdelitvijo ničel Riemannove funkcije ζ, moramo najprej te sisteme kvantizirati, kar pa po običajni (semiklasični) poti ni mogoče, saj gibanje v faznem prostoru ni več omejeno na nek večdimenzionalen torus [5]. Kljub temu je več kot 50 let po rojstvu kvantne mehanike integrabilnih sistemov Gutzwillerju z drugačnim, semiklasičnim pristopom uspelo obvladati te težave in izpeljati enačbo [5], ki je analog enačb (2.2.2) in (2.2.3) za fizikalne sisteme. 4.1 Integrabilni sistemi Vrnimo se za trenutek h klasičnim integrabilnim sistemom, da bomo tem lažje razumeli kvantizacijo neintegrabilnih. Pri integrabilnih sistemih je Hamiltonjan H odvisen le od ohranjenih količin[1] H = H(I 1,..., I N ). Bohrova semiklasična kvantizacijska pravila zahtevajo, da spremenjlivke v akciji ne morejo zavzeti kar poljubnih vrednosti, temveč samo določene ( I k = n k + µ ) k ; k N, (4.1.1) 4 kjer so µ k N Maslovi indeksi [1]. Gostoto stanj tedaj zapišemo d(e) = n δ(e H(I)), (4.1.2) Integrabilni klasični sistem kvantiziramo s pomočjo Thomas-Fermijeve semiklasične aproksimacije in tedaj gostota stanj razpade na gladko d F T (E) = δ(e H(p,, q)) dpdq (2π ) f (4.1.3) 9

11 in oscilirajočo gostoto stanj [1] d osc = ( ) 2π (f 3)/2 1 T p det(nq i,j N) ( exp i S ) p iπ 4 Nµ + iπ 4 β, (4.1.4) ki jo dobimo tako, da razvijemo akcijo do drugega reda v okolici klasičnih periodičnih orbit. V enačbi smo z S p označili akcijo p-te orbite, Q i,j = det(h)hi,j 1 je komatrika H i,j = Ii Ij H, β pa je povezana s predznakom matrike H i,j [1]. Tudi v klasični mehaniki lahko gostoto stanj zapišemo kot vsoto gladkega d T F (E) in oscilirajočega dela. Zaradi korespondenčnega principa [1] pa pričakujemo, da bo Thomas-Fermijeva gostota stanj v obeh primerih enaka, spreminjal pa se bo le oscilirajoči del. 4.2 Neintegrabilni sistemi Pri neintegrabilnih sistemih se moramo stvari lotiti čisto drugače, saj orbite ne ležijo več na invariantnem torusu [5], kot smo že omenili. Gutzwillerjevo metodo kvantizacije bomo v nadaljevanju na kratko predstavili, saj bo za nas zelo pomembna. Začnimo s kvantno mehanskim propagatorjem K(q A, q B, t) = q B U(t) q A, kjer je U(t) operator časovnega razvoja. Z nekaj dela in aproksimacij lahko kvantni propagator zapišemo s pomočjo Feynmannovega integrala [5]. K(q A, q B, t) = [ i D(q) exp t 0 ] L(q, q)dt, (4.2.1) kjer je L Lagrangeova funkcija, diferencial D(q) pa določa integracijo po vseh možnih poteh, ki povezujejo q A in q B. Sedaj napravimo aproksimacijo konstantne faze, nato pa še semiklasično aproksimacijo, ki nam izmed vseh možnih poti izlušči samo take, ki so klasično dovoljene 8. S pomočjo Fourierove transformacije semiklasičnega propagatorja izračunamo semiklasično Greenovo funkcijo G(q A, q B, E) = i ( ) i dt exp Et K(q A, q B, t), (4.2.2) 0 kjer spet uporabimo aproksimacijo konstantne faze, da izračunamo integral. Mi se ukvarjamo z biliardi, kjer je gibanje zelo preprosto, zato se akcija za trajektorijo dolžine l zapiše enostavno S = kl. Na ta način dobimo Greenovo funkcijo, ki je odvisna le od lastnosti klasičnih trajektorij. Preden bomo iz sledi Greenove funkcije izračunali spektralno gostoto moramo definirati še matriko monodromije. Vzemimo trajektorijo med točko q A in q B, nato pa pogledamo kaj se zgodi ako vzamemo malo drugačne začetne pogoje q A + δq A in p A + δp A, kjer z znakom povemo, da deformacijo napravimo pravokotno na začetno trajektorijo. Tudi v končni točki q B perturbirana trajektorija ne sovpade popolnoma s prvotno, kar v linearni aproksimaciji zapišemo ( ) ( ) δqb δqa = M BA, (4.2.3) δp B δp A matriki M BA pa pravimo matrika monodromije [5]. Gostoto stanj, ki smo jo že večkrat srečali, lahko izračunamo s pomočjo sledi 9 Greenove funkcije d(e) = n δ(e E n ) = 1 π Im [ ] G(q, q, E)dq. (4.2.4) 8 To pomeni, da lahko v pot od q A do q A na poljubno mesto vrinemo neko vmesno točko q C. Pot mora to točko ne le sekati, pač pa mora biti tudi moment v tej točki zvezen p CA C = p BC C. Tako izmed vseh možnih poti dobimo vse, ki so klasično dovoljene [5]. 9 Ko naredimo sled Greenove funkcije vse poti postanejo zaključene periodične orbite. 10

12 Odtod pa dobimo Gutzwillerjevo enačbo sledi [1, 5] d(e) = 1 π r (T p ) r cos M r 1 1/2 [ 1 S r(e) µ ] rπ 2 (4.2.5) ki izraža kvantno mehanski spekter in je odvisna zgolj od nekaterih lastnosti klasičnih periodičnih orbit: stabilnosti M r, periode T r in indeksa Maslova µ r. Vsota v enačbi (4.2.5) teče po vseh klasičnih orbitah, tudi tistih, ki imajo dolžino 0. Zato v gostoti stanj v Gutzwillerjevi enačbi sledi ločimo dva prispevka [5] d(e) = d(e) + d osc (E). (4.2.6) Verjetnostna gostota d(e) je enačba (4.2.5), kjer vzamemo samo poti z dolžino 0 in je precej neobčutljiva na energijske spremembe. Prav nasprotno je d osc v enačbi (4.2.7) vsota vseh periodičnih orbit z neničelno dolžino in je močno odvisna od energije [5]. d osc (E) = p.p.o. T p π n=1 cos{n[(s p / ) (π/2)µ p ]} det(m n p 1) 1/2, (4.2.7) Prva vsota teče po vseh primitivnih periodičnih orbitah, druga pa po vseh njihovih ponovitvah. Sedaj lahko s to novo metodo izračunamo semiklasičen spekter kvantnega sistema, ki ima klasično neintegrabilen analog in ga zato ni mogoče kvantizirati s pomočjo Bohr-Somerfeldovih kvantizacijskih pravil. Rezultat (4.2.7) je torej most med klasičnim in kvantnim režimom hkrati pa tudi pravilo, s katerim lahko kvantiziramo klasično neintegrabilne sisteme. Periodične orbite so torej zelo pomembne v kvantno mehanskih sistemih, da bi to bolje rezumeli si oglejmo rezultate numeričnih simulacij, ki jih je napravil Heller [1, 6]. Na sliki 5 imamo narisano verjetnostno porazdelitev za tri kvantna lastna stanja Bunimovichovega biliarda. Na njih je lepo vidno kako dobro nestabilne klasične periodične orbite (na sliki so prikazane samo tiste, ki največ prispevajo k vsoti v Gutzwillerjevi enačbi sledi) sovpadajo z območji, kjer je gostota verjetnosti največja [1, 6]. Princip, uporabljen v enačbi (4.2.7), kjer lastne vrednosti kvantnega sistema računamo s pomočjo klasičnih periodičnih orbit se zdi torej tudi intuitivno smiseln. Ponovno si poglejmo enačbo (2.2.3), ki smo jo v poglavju 2.2 dobili iz distribucije netrivialnih ničel Riemannove funkcije ζ in jo primerjajmo z osclilirajočim delom Gutzwillerjeve enačbe sledi (4.2.7). Podobnost med obema je več kot očitna, s čimer nam je uspelo povezati Riemannovo funkcijo ζ z nekim neznanim kaotičnim kvantno mehanskim sistemom. Hamiltonjana H, ki opisuje kvantni sistem z energijami, ki imajo enako porazdelitev kot ničle Riemannove funkcije ζ še vedno ne poznamo, kljub temu pa lahko na osnovi primerjeve enačb (2.2.3) in (2.2) določimo nekaj lastnosti neznanega hamiltonjana. 1. V enačbi (2.2.3), ki prihaja iz teorije števil nimamo nikjer, kar pomeni, da so trajektorije skalirane enako na vseh energijskih skalah. Hamiltonjan H ima zato analogijo v nekem klasičnem sistemu [1]. 2. Riemannova dinamika je kaotična in nestabilna. 3. Dinamika nima simetrije na obrat časa [1]. 4. Dinamika je kvazi enodimenzionalna [1]. Lahko pa razmišljamo tudi v obratni smeri. Ničle Riemannove funkcije ζ lahko predstavimo kot spekter Riemannovega operatorja R = (1/2)I + ih, kjer je H sebi-adjungiran. Operator H pa bi lahko bil hamiltonjan nekega fizikalnega sistema, kar bi pomenilo, da je ključ do dokaza Riemannove hipoteze skrit v fiziki. 11

13 Slika 5: Na tej sliki so prikazana tri lastna stanja kvantnega Bunimovichovega stadiona. Na vsaki sliki pa imamo narisano z polno črto periodične orbite, ki v Gutzwillerjevi enačbi sledi največ doprinesejo k vsoti. Na srednji sliki je zaradi preglednosti narisana samo ena periodična orbita, čeprav ima prav tak prispevek tudi zrcalna (glede na veliko os stadiona) [1, 6]. 5 Zaključek Kjub temu, da Riemannova hipoteza formalno še ni dokazana, obstajajo izreki, ki jo vsaj deloma podpirajo. Spomnimo se na primer Levinsonovega izreka, ki trdi, da je na kritični osi vsaj 2/5 netrivialnih ničel. Seveda pa ne moremo izključiti možnosti, da nekje zelo daleč na kritičnem pasu obstaja netrivialna ničla, ki ne leži na kritični osi. Dokaz protiprimera bi imel veliko posledic za matematiko, saj precej izrekov temelji ravno na Riemannovi hipotezi. Zato so začeli ničle Riemannove funkcije ζ v velikih količinah računati numerično, da bi našli morebiten protiprimer Riemannovi hipotezi. Brent, van de Lune in Riele so izračunali vse ničle do 1, , hkrati pa je Odlyzko izračunal na milijone ničel okrog in vse so ležale natanko na kritični osi [2]. S tem seminarjem smo želeli pokazati, da ima Riemannova funkcija ζ presenetljivo pomembno vlogo tudi v fiziki. Z lahkoto smo jo povezali s preprostim mehanskim sistemom delca ujetega v zaprtem prostoru z neskončno trdimi stenami. Prav obravnava biliardov nas je vodila do tega, da smo gibanje opisali z evolucijskim operatorjem, kar nas je privedlo do enačbe sledi, ki obravnava dinamiko neintegrabilnega sistema s pomočjo periodičnih orbit. Podobno smo se lotili tudi obravnave kvantne mehanike, kjer smo s pomočjo Greenovih funkcij izračunali Gu- 12

14 tzwillerjevo enačbo sledi, ki je metoda za kvantizacijo neintegrabilnih sistemov. Videli smo, da tudi distribucija ničel Riemannove funkcije ζ uboga precej podobno enačbo, zato smo skušali ugotoviti kakšne lastnosti naj bi imel kvantni sistem s spektrom podobnim porazdelitvi ničel Riemannove funkcije ζ. Problemi, kjer nastopa Riemannova funkcija ζ, ki je konstrukt teoretične matematike in na videz nima nič skupnega s fiziko, se v resnici presenetljivo pogosto pojavljajo v fiziki. Naravno se pojavi na primer v nizkotemperaturnem faznem prehodu bozonov v Bose-Einsteinovi kondenzaciji, fiziki trdne snovi, statistični fiziki in še na mnogih drugih področjih. Fiziki so zato začeli iskati sisteme, s katerimi bi lahko poustvarili spekter Riemannove funkcije ζ in morda celo dokazali Riemannovo hipotezo, vendar jim zadnje za zdaj še ni uspelo. Literatura [1] D. Schumayer and D. A. W. Hutchinson Colloquium: Phisics of the Riemann hypothesis, Rev. Mod. Phys. 83, 307 (2011). [2] M. L. Mehta, Random matrices (Academic Press, San Diego 1990). [3] Hypothesis/, (2012). [4] P. Cvitanović, R. Artuso, R. Mainieri, G. Tanner and G. Vattay, Chaos: Classical and Quantum, ChaosBook.org (Niels Bohr Institute, Copenhagen 2009). [5] H.-J. Stöckmann, Quantum Chaos (Cambridge University Press, Cambridge 1999). [6] E. J. Heller, Bound-State Eigenfunctions of Classically Chaotic Hamiltonian Systems: Scars of Periodic Orbits Phys. Rev. Lett. 53,

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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. 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

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

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

*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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. 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

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

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

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

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

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

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

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

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

Διαβάστε περισσότερα

1. 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

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

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

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

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

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

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE

primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE Reševanje mehanskih problemov z MKE primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE p p RAK: P-XII//74 Reševanje mehanskih problemov z MKE primer reševanja volumskega mehanskega problema z MKE L

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

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija

Matematika vaja. Matematika FE, Ljubljana, Slovenija Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika 1 3. vaja B. Jurčič Zlobec 1 1 Univerza v Ljubljani, Fakulteta za Elektrotehniko 1000 Ljubljana, Tržaška 25, Slovenija Matematika FE, Ljubljana, Slovenija 2011 Določi stekališča zaporedja a

Διαβάστε περισσότερα

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Inverzni problem lastnih vrednosti evklidsko razdaljnih matrik

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

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

Διαβάστε περισσότερα

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika 1 Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 21. april 2008 102 Poglavje 4 Odvod 4.1 Definicija odvoda Naj bo funkcija f definirana na intervalu (a, b) in x 0 točka s tega intervala. Vzemimo

Διαβάστε περισσότερα

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

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

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk .3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk Naj bosta X in Y neodvisni Bernoullijevo porazdeljeni spremenljivki, B(p). Kako je porazdeljena njuna vsota? Označimo Z = X + Y. Verjetnost, da je P (Z = z) za

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

Poglavje 3. Gibanje v treh dimenzijah

Poglavje 3. Gibanje v treh dimenzijah Poglavje 3 Gibanje v treh dimenzijah Posplošimo dosedanja spoznanja na trorazsežni prostor. Valovna fukcija je tedaj odvisna od treh koordinat in časa, Ψ (x, y, z, t). Njen absolutni kvadrat je gostota

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

Numerično reševanje stacionarne in časovno odvisne Schrödingerjeve enačbe

Numerično reševanje stacionarne in časovno odvisne Schrödingerjeve enačbe Numerično reševanje stacionarne in časovno odvisne Schrödingerjeve enačbe Tomaž Prosen (1), Marko Robnik (2), Gregor Veble (1,2) (1) Fakulteta za matematiko in fiziko Univerza v Ljubljani, Slovenija (2)

Διαβάστε περισσότερα

Modeliranje porazdelitve premoženja

Modeliranje porazdelitve premoženja UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO ODDELEK ZA FIZIKO Seminar 2008/2009 Modeliranje porazdelitve premoženja Avtor: Matjaž Božič Mentor: Prof. dr. Rudolf Podgornik Datum: Ljubljana, 5.12.2008

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

Navadne diferencialne enačbe

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

Διαβάστε περισσότερα

Lastne vrednosti in lastni vektorji

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

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dveh in več spremenljivk

Funkcije dveh in več spremenljivk Poglavje 3 Funkcije dveh in več spremenljivk 3.1 Osnovni pojmi Definicija 3.1.1. Funkcija dveh spremenljivk je preslikava, ki vsaki točki (x, y) ravninske množice D priredi realno število z = f(x, y),

Διαβάστε περισσότερα

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

INŽENIRSKA MATEMATIKA I INŽENIRSKA MATEMATIKA I REŠENE NALOGE za izredne študente VSŠ Tehnično upravljanje nepremičnin Marjeta Škapin Rugelj Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Kazalo Števila in preslikave 5 Vektorji 6 Analitična

Διαβάστε περισσότερα

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko: 4 Sisemi diferencialnih enačb V prakičnih primerih večkra naleimo na več diferencialnih enačb, ki opisujejo določen pojav in so medsebojno povezane edaj govorimo o sisemih diferencialnih enačb V eh enačbah

Διαβάστε περισσότερα

Multivariatna analiza variance

Multivariatna analiza variance (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti med več odvisnimi (številskimi) in več neodvisnimi (opisnimi) spremenljivkami. (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti

Διαβάστε περισσότερα

Osnove linearne algebre

Osnove linearne algebre Osnove linearne algebre Matrike Matrika razsežnosti n m je A = a 1 1 a 1 2 a 1 m a 2 1 a 2 2 a 2 m a n 1 a n 2 a n m Če je n = m, tedaj matriko imenujemo kvadratna matrika Elementi matrike so lahko realna

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA II

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

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα