Normirani prostori vjeºbe 2015/2016. Tomislav Beri

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Normirani prostori vjeºbe 2015/2016. Tomislav Beri"

Transcript

1 Normirani prostori vjeºbe 25/26 Tomislav Beri

2 Sadrºaj Unitarni prostori 2 Normirani prostori 2 3 Banachovi i Hilbertovi prostori 5 4 l p prostori 8 5 Ograni eni linearni operatori na normiranim prostorima 6 Topolo²a baza 4 7 Hilbertovi prostori 6 7. Ortonormirane baze Rieszov teorem o projeciji HahnBanachov teorem 2 9 Linearna nezavisnost 22 Slaba onvergencija 25 i

3 Unitarni prostori Definicija Funcija (x, y) x, y sa X X u Φ je salarni produt na vetorsom prostoru X nad poljem Φ ao vrijedi: (i) x + x 2, y = x, y + x 2, y, x, x 2, y X, (ii) λx, y = λ x, y, λ Φ, x, y X, (iii) x, y = y, x, x, y X (hermitsa simetrija) (iv) x, x, x X (pozitivnost) (v) x, x = x = (strogost, regularnost) Unitarni prostor (X,, ) je ureženi par vetorsog prostora i salarnog produta na njemu. Primjer X = Φ n = {(ξ,..., ξ n ) : ξ,..., ξ n Φ} je vetorsi prostor nad Φ. Na X X deniramo x, y = ξ i η i, x = (ξ,..., ξ n ), y = (η,..., η n ). Tada je (X,, ) unitarni prostor. Primjer 2 Podsup R n je segment u R n ao je = [α, β ] [α n, β n ], α i < β i, i. C( ) := {f : Φ : f nepreidna} je vetorsi prostor, C( ) Φ. Presliavanje f, g := f(t)g(t) dt, f, g C( ) je salarni produt. Teorem. (CauchySchwarzBuniaowsy). Nea je (X,, ) unitaran prostor. Tada je x, y 2 x, x y, y, x, y X. Jednaost vrijedi ao i samo ao su x i y linearno zavisni. Doaz. Za y = tvrdnja je trivijalna, a ao je y sve tvrdnje se dobiju odmah iz sljede e jednaosti x, x y, y x, y 2 = y, y x x, y y, y, y x x, y y. y, y Primjena CSB: (na primjer i primjer 2) 2 ( ) (. ξ i η i ξ i 2 η i ), 2 ξ i, η i Φ, i =,..., n. 2 ( ) ( ) 2. f(t)g(t)dt f(t) 2 dt g(t) 2 dt, f, g C( ).

4 2 Normirani prostori Definicija Funcija x x sa vetorsog prostora X u R je norma na X ao ima sljede a svojstva: (i) x, x X (pozitivnost) (ii) x = x = (strogost, regularnost) (iii) λx = λ x, λ Φ, x X (pozitivna homogenost) (iv) x + y x + y, x, y X (subaditivnost, nejednaost trouta) Normirani prostor (X, ) je ureženi par vetorsog prostora i norme na njemu. Definicija Nea su (X, ) i (X 2, ) normirani prostori nad Φ. Presliavanje ϕ : X X 2 je izometri o ao je ϕ(x) = x, x X. Normirani prostori su izometri i izomorfni ao postoji linearna bijecija ϕ : X X 2 oja je izometrija. Prostori X i X 2 su (topolo²i) izomorfni ao postoji ϕ : X X 2 oje je linearna bijecija tava da su ϕ i ϕ nepreidne. Primjer 3 Gledamo x = (ξ,..., ξ n ) Φ n i f C( ). (i) x := n ξ i je norma na Φ n. (ii) x := max{ ξ,..., ξ n } je norma na Φ n (iii) f := f(t) dt je norma na C( ) (iv) f := max{ f(t) : t } je norma na C( ) Zadata 2.. Nea je (X,, ) unitaran prostor. Tada je funcija x x := x, x norma na X i za nju vrijedi: (i) ao su x, y, onda je x + y = x + y t > t.d. je x = ty, (ii) x, y = y λx + y, λ Φ. norma: trivijalno sve osim nejednaosti trouta x + y 2 = x + y, x + y = x 2 + x, y + y, x + y 2 = x Re x, y + y 2 x x, y + y 2 CSB x x y + y 2 = ( x + y ) 2, x, y X. (i) x + y = x + y = x, y = x y = CSB λ Φ t.d. x = λy = λy + y = λy + y = λ + y = ( λ + ) y = λ + = λ + λ=a+ib = ( + a) 2 + b 2 = + a 2 + b 2 = a = a 2 + b 2 = b = = λ = a. Vratimo se opet na + a = + a i odavde dobivamo da je a >. lao (ii) Za x, y X, λ Φ vrijedi: λx + y 2 = λ 2 x Re λx, y + y 2. 2

5 x, y = = λx + y 2 = λ 2 x 2 + y 2 y 2. λx + y y, λ Φ = λ 2 x Re λx, y, λ Φ. Tada posebno za λ := x 2 y, x, x (za x = jednaost je trivijalna) vrijedi λ 2 x Re λx, y = x 2 x, x, y 2 y 2 2 Re x 2 x, y 2 = x 2 Dale, x, y =. Napomena Prethodni zadata nam daje mogu e poop enje pojma ortogonalnosti na normirane prostore oji nisu unitarni. Ta ortogonalnost nije simetri na. Na primjer, u (R 2, ) vrijedi da je (, ) oomit na (2, ), ali (2, ) nije oomit na (, ). Ovaj pojam ortgonalnosti se naziva BirhoJamesova ortogonalnost. Vidimo da salarni produt inducira normu pa je svai unitaran prostor ujedno i normiran. Da li vrijedi obrat? Teorem 2. (Jordanvon Neumann). Nea je norma na X. Sljede a dva svojstva su mežusobno evivalentna: (a) vrijedi jednaost paralelograma: x + y 2 + x y 2 = 2 x y 2, x, y X, (b) postoji salarni produt, na X t.d. je x = x, x, x X. Salarni produt iz (b) je jedinstven i dan s: x, y = 4 x + y 2 4 x y 2, za Φ = R, x, y = 4 x + y 2 4 x y 2 + i 4 x + iy 2 i 4 x iy 2, za Φ = C. Napomena Primjetimo da je x, y = ao i samo ao je x + y = x y (realni slu aj), odnosno x + y = x y i x + iy = x iy (omplesni slu aj). To nam daje poop enje pojma ortogonalnosti oje je simetri no. Ovaj pojam ortogonalnosti nije evivalentan s BirhoJamesovom ortogonalno² u. Na primjer, moºemo opet promatrati prostor (R 2, ). U njemu je (, ) oomit na (2, ) u BirhoJamesovom smislu, ali ne i s obzirom na prethodnu ortogonalnost. Taožer je (2, ) oomit na (, ) u prethodnom smislu, ali ne i s obzirom na BirhoJamesovu ortogonalnost. Primjer 4 (i) x 2 = n ξ i 2, x = (ξ,..., ξ n ) Φ n je norma na Φ n inducirana salarnim produtom ( (ii) f 2 = f(t) 2 dt ) x, y = ξ i η i, 2, f C( ) je norma na C( ) inducirana salarnim produtom f, g = 3 f(t)g(t)dt.

6 Definicija Norme x x i x x na X su evivalentne ao postoje m, M > t.d. je Oznaa:. m x x M x, x X. Napomena Na ona nodimenzionalnim normiranim prostorima sve su norme mežusobno evivalentne. DZ 2.. Nioje dvije od normi, 2 i nisu evivalentne na prostoru C([a, b]). Zadata 2.2. Nea je P([, ]) = { p [,] : p C[x] } vetorsi prostor restricija polinoma s omplesnim oecijentima na segment [, ]. Na P([, ]) denirano je presliavanje : P([, ]) R ao p = a i, gdje je p(x) = a n x n + a n x n a x + a. i= (a) Doaºite da je norma na vetorsom prostoru P([, ]). (b) Da li je norma inducirana salarnim produtom? (c) Da li su norme i evivalentne na P([, ])? (a) (i) p = a + a a n. (b) DZ (ii) =, a = p = a + a a n povla i da je a = a =... = a n = pa je p =. (iii) λp = λa + λa λa n = λ ( a + a a n ) = λ p. (iv) Vrijedi: p + q = a n a m+ + a m + b m a + b + a + b a n a m+ + a m + b m a + b + a + b = = ( a n a + a ) + ( b m b + b ) = p + q. (c) Doaºimo da norme nisu evivalentne. Za svai n N stavimo ( ) n p n (t) := (t ) n = ( ) n t. Tada je p n = i p n = = = ( ) n = ( + ) n = 2 n. Kada bi norme bile evivalentne, onda bi postojale onstante m, M > tave da je m p p M p, p P ([, ]). Posebno bi bilo ²to o ito ne vrijedi. 2 n = p n M p n = M, n N 4

7 3 Banachovi i Hilbertovi prostori Definicija Niz vetora (x n ) n N u normiranom prostoru X onvergira po normi ili jao onvergira vetoru x X ao niz brojeva x n x onvergira. Definicija Niz vetora (x n ) n N u normiranom prostoru X je Cauchyjev niz ao ( ε > )( n (ε) N) t.d. ( x p x q < ε, p, q n (ε)). Definicija Normirani prostor X je potpun ili Banachov ao je svai Cauchyjev niz u X onvergentan. Potpun unitaran prostor nazivamo Hilbertov prostor. Teorem 3.. Svai ona nodimenzionalan normirani prostor je Banachov. Propozicija 3.. Prostor B(T ) je Banachov prostor s obzirom na normu. Primjer 5 Za T = N prostor B(N) je prostor svih ograni enih nizova i ozna avamo ga s l. Prethodni zadata nam posebno aºe da je (l, ) Banachov prostor. Definicija (i) c := { x = (ξ i ) i N Φ N : lim n ξ n } = sup svih onvergentnih nizova u Φ, (ii) c := { x = (ξ i ) i N Φ N : lim n ξ n i lim n ξ n = } = sup svih onvergentnih nizova u Φ s limesom Napomena Vrijedi da je c c l (svai onvergentan niz je ograni en). Zadata 3.. (c, ) je zatvoren u l (otprije znamo da je l Banachov prostor pa je onda i c Banachov). Nea je (a n ) n N onvergentan niz u c. Znamo da mu je limes u l, ali tvrdimo jo² i da je u c. Stavimo ( ) a n = a (n), a (n) 2,..., a (n),..., n N. ( ) Postoji a = lim n a n, a = a (), a () 2,..., a (),... l. ( ) Po pretpostavci je za svai n N, a n = a (n) onvergentan niz; ozna imo b n := lim a (n). N a : a () a () 2 a () 3 a () b a 2 : a (2) a (2) 2 a (2) 3 a (2) b 2 a 3 : a (3) a (3) 2 a (3) 3 a (3) b a n : a (n) a (n) 2 a (n) 3 a (n) b n a : a () a () 2 a () 3 a ()?(da li postoji limes?) Najprije emo doazati da je (b n ) n N Cauchyjev niz u Φ. Nea je ε >. Kao je (a n ) n N Cauchyjev niz u c, postoji n N taav da je a p a q < ε 3, za p, q n. Tada je a (p) Za p, q n imamo a (p) a p a q < ε 3, p, q n, N. b p b q b p a (p) + a (p) a (q) + a (q) b q < ε. 5

8 U prethodnoj nejednaosti smo oristili da je b p p (ε), q (ε) N tave da je a (p) b p < ε 3, p a (q) ε b q < 3, q = lim a (p) i b q = lim a (q) pa moºemo na i pa gornja nejednaost vrijedi za sve max{ p, q }. Dobili smo da je doista (b n ) n N Cauchyjev niz u Φ pa je onvergentan jer je Φ potpun prostor. Stavimo b := lim n b n. Tvrdimo da je b = lim a (). Nea je ε > proizvoljan. Tada postoji n (ε) N t.d. je a n a < ε, za sve n n 3. Tada je i a (n) a () < ε, N, n n 3. Slijedi da je a () a () b a (n) + a (n) b n + bn b < ε,, gdje je dobiven na sljede i na in. Kao je (b n ) n N Cauchyjev, postoji n 2 (ε) N t.d. je b n b < ε, 3 n n 2. Nea je n := max{n, n 2 }. Kao je b n = lim a (n), onda postoji = (ε, n) t.d. je a (n) b n < ε, 3. Prirodan broj ovisi o n, a n ovisi o ε pa ovisi samo o ε. Napomena Napomenimo da je (c, ) Banachov prostor ao zatvoren potprostor Banachovog prostora l. Propozicija 3.2. Prostori (C([, ]), ) i (C([, ]), 2 ) nisu Banachovi. Zadata 3.2. Na prostoru C ([, ]) deniramo presliavanje f f X := f() + f. Ozna- imo X = (C ([, ]), X ) i Y = (C ([, ]), ). Doazati: (i) X i Y su normirani prostori. (ii) X je potpun, a Y nije potpun. (iii) Dane norme nisu evivalentne. (i) (DZ) (ii) Nea je (f n ) n N Cauchyjev niz u X. Za svai ε > postoji n N t.d. je f n f m X < ε, m, n n. Slijedi da je f n () f m () + f n f m < ε, m, n n. () Slijedi da je (f n ()) n N Cauchyjev niz u C, a (f n) n N je Cauchyjev niz u (C([, ]), ). Kao su prostori C i (C([, ]), ) potpuni, nizovi (f n ()) n N i (f n) n N onvergiraju; stavimo lim n f n () =: a C i lim n f n =: g C([, ]) (limes s obzirom na ). Denirajmo f(x) := x g(ξ) dξ + a. Slijedi da je f C ([, ]), f() = a, f (x) = g(x), x. Dale, f() = lim n f n () i f = lim n f n (u ). Pustimo lim m u () i dobivamo f n () f() + f n f < ε, n n, 6

9 tj. f n f X < ε, n n. Dobili smo da (f n ) n N onvergira prema f X Dale, X je potpun. Doaºimo jo² da Y nije potpun. Nea je f C([, ]) \ C ([, ]). Svaa nepreidna funcija na [, ] se moºe aprosimirati nizom polinoma (StoneWeierstrassov teorem), tj. postoji niz (p n ) n N u C([, ]) t.d. f p n. Kao su p n polinomi, onda je p n C ([, ]), n, pa je (p n ) n N Cauchyjev niz u Y i lim n p n / Y. (iii) Ao su i 2 evivalentne norme na neom vetorsom prostoru V, onda je niz (x n ) n N V Cauchyjev u ao je Cauchyjev u 2. Taožer, (x n ) n N je onvergentan u ao je onvergentan u 2. Zato je (V, ) potpun ao je (V, 2 ) potpun. Zbog tog razloga i iz (ii) slijedi da X i nisu evivalentne na C ([, ]). Zadata 3.3. Postoji li pravi otvoren potprostor M normiranog prostora X? Pretpostavimo da postoji. Kao je M potprostor, onda je M, a ao je otvoren, postoji ε > taav da je K(, ε) M. Nea je x X, x proizvoljan. Tada je ε 2 x x < ε pa je ε 2 x K(, ε) M. No, tada je x i x M (jer je M zatvoren na mnoºenje salarom). Dale, M = X. Dale, ne postoji pravi otvoreni potprostor normiranog prostora. Definicija Nea je X normirani prostor, S X. Kaºemo da je S gust u X ao ε > i x X s S t.d. je x s < ε, tj. ao je S = X. Prostor X je separabilan ao postoji prebrojiv gust podsup od X. Zadata 3.4. Nea je c l prostor nizova oji su soro svuda jednai (tj, samo na ona no mnogo mjesta nisu nula). Tada je c gust potprostor od c. O ito ( je da je ) doista c l i c l. Nea je a = a (), a () 2,... c proizvoljan. Za ε > postoji n N taav da je Stavimo ( ) h := a (), a () 2,..., a () n,,,... c { } a () Slijedi da je a h = sup i h i : i N < ε. Dale, c je gust u c. Zadata 3.5. Prostor (C([, ]), ) je separabilan. Za svai N deniramo { S = q : [, ] Φ : q(x) = } b i x i, b i Q, i. i= a () n < ε, n n. (ao je Φ = C, onda uzimamo samo b i oblia b i = α i + iβ i t.d. je α i, β i Q) Kao je Q prebrojiv, onda je S prebrojiv za svai N. No, tada je i S := N S prebrojiv sup u C([, ]). Uzmimo proizvoljne f C([, ]) i ε >. Tada postoji polinom p n C([, ]) t.d. je f p n < ε 2 (Weierstrassov teorem). Polinom p n je oblia p n (x) = n i= a ix i, x [, ], a i Φ, i =,..., n. Nea su b,..., b n Q t.d. je b i a i < ε, i. Stavimo q 2 n+ n(x) = n i= b ix i. Slijedi da je p n (x) q n (x) < ε, x [, ] pa je p 2 n q n < ε. Kona no, imamo 2 f q n f p n + p n q n < ε 2 + ε 2 = ε. 7

10 Kao je q n S, poazali smo da je (C([, ]), ) separabilan. Propozicija 3.3. Nea je X separabilan normirani prostor i Y X. Tada je i Y separabilan. Propozicija 3.4. Prostor (B(T ), ) je neseparabilan ao i samo ao je sup T besona an. Napomena Iz prethodne propozicije slijedi da l = B(N) nije separabilan. DZ 3.. Je li c gust u c? Je li c gust u l? 4 l p prostori Definicija Za p [, + deniramo sup { l p := x = (ξ i ) i N : ξ i Φ, i N, } ξ i p < Φ N. Za p = + deniramo { } l := x = (ξ i ) i N : ξ i Φ, i N, sup ξ i < i N Napomena l p je vetorsi prostor, za sve p [, + ]. Zadata 4.. Nea su p, q R tavi da je < p < q <. Tada vrijedi () l p l q l l p l q c c l. Φ N. Nea je x = (ξ i ) i N l p proizvoljan. Po deniciji je ξ i p <. Za ε = postoji n N taav da je i=n + ξ i p <. Posebno je ξ i p <, i n +. Za q > p vrijedi q p p > pa je (jer je x x α, za α > rastu a funcija). ( ξ i p ) q p p <, i n + Dobili smo da je ξ i q p <, tj. ξ i q < ξ i p, i n +. Kona no, Dale, x l q. n ξ i q = ξ i q + Posebno je i l l p, p >. (2) l p c i=n + n ξ i q ξ i q + i=n + } {{ } < ξ i p <. Nea je x = (ξ i ) i N l p. Po deniciji je ξ i p <. Slijedi da je lim i ξ i p = pa je onda i lim i ξ i =. Dale, x c. 8

11 Napomena Za p, + postoji jedinstveni q, + taav da je + p q onjugirani esponent od p). Za p = stavljamo q = +, i obratno. Definicija Na prostoru l p, p [, + deniramo presliavanje = (q zovemo l p x = (ξ i ) i N ( ξ i p ) p =: x p. (2) Teorem 4.. Za p [, + s presliavanjem (2) denirana je norma na prostoru l p, tj. je normirani prostor. tovi²e, l p je separabilan Banachov prostor. (l p, p ) Zadata 4.2. Nea su r, s R t.d. je s < r <. Jesu li norme r i s evivalentne na prostoru l s? Deniramo niz ( x n :=, ( ( te deniramo x := ) ) s i ( ) ( ) ( ) ) s s s,,...,,,,... l s l r, 2 3 n i N. Uo imo, jer je r s >, da je ( ) r s i i=n+ < pa je x l r. No, zato ²to je = +, onda x i / l s. Nadalje, x n x r r = ( ) r s. i n N Dale, x n x u l r, odnosno, (x n ) n N je onvergentan niz u prostoru l r, s limesom x l r. Tvrdimo da dane norme nisu evivalentne na prostoru l s. Pretpostavimo suprotno. Kao je (x n ) n N onvergentan niz u l r, onda je Cauchyjev niz u l r. Kao su norme evivalentne, onda je (x n ) n N Cauchyjev niz u l s. Zbog potpunosti prostora l s postoji (jedinstveni) y l s taav da x n y u l s. No, l s l r pa je y l r i zbog jedinstvenosti limesa slijedi da je x = y l s, tj. x l s. Time smo do²li do ontradicije. ( ( ) ) Napomena Nea je p [, + ] i x n = ξ (n) i l p niz u prostoru l p oji onvergira prema ( ) i N n N x = ξ () i l p. Tada pripadne oordinate onvergiraju u Φ, tj. ξ (n) i ξ () i, i N (vidi se ao i N i u doazu teorema da je l p Banachov). Primjerom emo poazati da obrat op enito ne vrijedi. Deniramo niz e n := (δ in ) i N, n N. Fisirajmo proizvoljni i N. Slijedi da je lim n δ in =, tj. sve oordinate onvergiraju, no i j imamo e i e j p = p 2, za p <, a e i e j =. Dale, niz (e n ) n N nije Cauchyjev niz pa, posebno, nije ni onvergentan u prostoru l p. Teorem 4.2. l 2 je separabilan Hilbertov prostor sa salarnim produtom x, y = ξ i η i, x = (ξ i ) i N, y = (η i ) i N l 2. 9

12 Zadata 4.3. Norma p na l p je inducirana salarnim produtom ao i samo ao je p = 2. Za p = +, l = B(N), a znamo da nije inducirana salarnim produtom na prostoru B(T ) za bilo oji sup T oji ima barem dva elementa. Stavimo x = e, y = e 2. Tada vrijedi x + y 2 p + x y 2 p = (p + p ) 2 p + ( p + p ) 2 p = 2 p 4 2 x 2 p + 2 y 2 p = 2 ( + ) = 4. Dale, ao je p inducirana salarnom produtom, mora vrijediti 2 p 4 = 4 p pa slijedi da je p = 2. Obrat je prethodni teorem. 5 Ograni eni linearni operatori na normiranim prostorima Na po etu, par oznaa: L(X, Y ) = {A : X Y A je linearni operator }. Sa L(X) ozna avamo L(X, X), a sa X = L(X, Φ) prostor svih linearnih funcionala na X. Definicija Linearni operator A : X Y je ograni en ao postoji M > t.d. Ozna avamo: Ax M x, x X. B(X, Y ) := {A L(X, Y ) : A ograni en } L(X, Y ). Napomena Nema smisla denirati ograni enost linearnog operatora isto ao i ograni enost proizvoljne omplesne funcije jer ad bi postojao M > taav da je Ax M, x X, onda bi za sni x X i svai λ Φ imali M A(λx) = λ Ax ²to je nemogu e. Propozicija 5.. Za A L(X, Y ) evivalentno je: (i) A je ograni en operator, (ii) A je uniformno nepreidan, (iii) A je nepreidan na X, (iv) A je nepreidan u neoj to i x X. Kona nodimenzionalni normirani prostori nam ovdje nisu pretjerano zanimljivi zbog sljede e propozicije. Propozicija 5.2. Ao je dim X <, onda je B(X, Y ) = L(X, Y ). Definicija Na B(X, Y ) deniramo normu A operatora A ao najmanji (u smislu inmuma) M > za oji je Ax M x, x X. Na predavanjima se doazuje da je to doista norma.

13 Zadata 5.. Nea je A B(X, Y ). Tada je O ito vrijedi sup Ax = sup Ax = A DZ Ax = sup x = x x x. sup Ax sup x = x Ax }{{} A x A A. Prva nejednaost vrijedi jer je {x X : x = } {x X : x } pa na desnoj strani uzimamo supremum po ve em supu. Da bismo doazali da je A sup x = Ax, doazati emo da je Ax ( sup Ay y = ) x, x X pa zbog denicije norme A slijedi tvrdnja zadata. Za proizvoljan x X vrijedi Ax = A x ( ) x x sup Ay x. y = DZ 5.. Nea su X, Y, Z normirani prostori i A B(X, Y ), B B(Y, Z). Tada je BA B(X, Z) i BA B A. Teorem 5.. Ao je Y Banachov prostor, onda je B(X, Y ) Banachov. Napomena X = B(X, Φ) je uvije Banachov. Zadata 5.2. Nea je funcional g : l 2 Φ deniran s Doazati da je g (l 2 ) i g = 2. g(x) = ξ n ξ n, x = (ξ i ) i N l 2, za nei sni n N. Za DZ doazati da je g linearni operator. g(x) = ξ n ξ n ξ n + ξ n 2 ( ξ n 2 + ξ n 2) 2 x 2, gdje predzadnja nejednaost vrijedi zbog (a + b) 2 2(a 2 + b 2 ), a, b R. (moºe se dobiti i iz CSB za vetore ( ξ n, ξ n ) i (, ) u R 2 ). Dobili smo da je g 2. Deniramo vetor x = 2,,...,, 2, }{{} (n ). mjesto 2 }{{} 2 n. mjesto,,,... l2. Vrijedi da je x 2 2 ( = ) 2 ( 2 ) = i g(x ) = ( 2 ) = 2. Kao je g(x ) g x 2, onda je 2 g pa slijedi da je g = 2.

14 Zadata 5.3. Nea je f : c C deniran s f(x) = + ξ i 2 i, x = (ξ i) i N c. Doaºite da je f (c ) i izra unajte f. Nea je n N proizvoljan. Uvaºimo li da je c l, onda je ξ i 2 i ξ i x 2 i 2 x i 2 = x i. Kao to vrijedi za svai n N, onda je f(x) = ξ i 2 i x, x c. pa je f. Deniramo niz x n = (,,...,,,,...) c }{{}, n N. Jasno je da je x n =, n N. Taožer n mjesta je ( ) n f(x n ) = 2 =, n N. i 2 Kao je f(x n ) f x n, n N, slijedi da je ( 2) n f, n N. Pustimo li limes po n, dobivamo da je f. Dale, f =. Zadata 5.4. Nea je X = { p [,] : p polinom }. Nea je f : X R funcional deniran s f(p) = p(3). Doazati da f nije ograni en s obzirom na norme i 2. Presliavanje f je o ito linearni funcional. Deniramo p n (t) := t n, n N. Tada je p n =, n N i f(p n ) = p n (3) = 3 n. Kad bi f bio ograni en s obzirom na, onda bi vrijedilo f(p n ) f p n, n N, tj. 3 n f, n N ²to je ontradicija. Dale, f nije ograni en u. Da bismo doazali da nije ograni en ni u 2, deniramo q n (t) = 2n + t n, n N. Tada je ( q n 2 = ) q n (t) 2 2 dt =, n N. Taožer je f(q n ) = q n (3) = 2n + 3 n, n N. Kad bi f bio ograni en s obzirom na 2, moralo bi vrijediti f(q n ) f q n 2, n N, tj. 2n + 3 n f, n N i opet smo do²li do ontradicije. Dale, f nije ograni en ni u 2. Zadata 5.5. Nea je X = (C([, ]), R) i F : X R deniran sa F (f) = (f(t) f( t)) dt. Doazati da je F X, F = 2, ali ne postoji f X taav da je f = i F (f) = 2. 2

15 Lao se vidi da je F linearan funcional. Vrijedi F (f) f(t) + f( t) dt 2 f }{{}}{{}, f X. f f Dale, F je ograni en i F 2. Deniramo niz funcija Vrijedi da je f n =, n N i, t [ ], n f n (t) = nt, t [ n, ] n, t [, ] n F (f n ) = Kao je F (f n ) F f n, onda je (f n (t) f n ( t)) dt = 2, n N. n 2 n F, n N. Pustimo li limes po n dobivamo da je F 2 pa je onda F = 2. Pretpostavimo da postoji f X taav da je f = i F (f) = 2. Kao je F (f) R, bez smanjenja op enitosti moºemo pretpostaviti da je F (f) = 2 (ina e zamijenimo f sa f). Vrijedi: odale slijedi da je + = 2 = F (f) = (f(t) ) }{{} dt = (f(t) f( t)) dt (f( t) + ) }{{} Pritom je lijevi integral negativan i desni pozitivan jer je f = pa je f(t), t [, ]. Slijedi da je (f(t) ) dt = dt. (f( t) + ) dt =. Dale, f(t) =, t [, ] i f( t) + =, t [, ]. Dobili smo da f mora biti {, t [, ] f(t) =, t [, ] ²to je u ontradiciji s nepreidno² u od f. 3

16 6 Topolo²a baza Definicija Familija (e j : j J), gdje je J nei neprazan sup indesa, je algebarsa ili Hamelova baza vetorsog prostora X ao je ona linearno nezavisna i ao sup E = {e j : j J} razapinje X. Definicija Niz vetora (f i ) i N normiranog prostora X je topolo²a ili Schauderova baza u X ao se svai vetor x X moºe na jedinstven na in priazati u obliu x = ξ i f i, ξ i Φ, i N. (red onvergira s obzirom na normu na X) DZ 6.. Nea je (e i ) i N topolo²a baza u normiranom prostoru X. Tada je X separabilan. Napomena l nije separabilan pa nema topolo²u bazu. Napomena Nea je X normiran prostor, B = {e, e 2,...} topolo²a baza u X. (i) B je linearno nezavisan sup u X (zbog jedinstvenosti priaza x X), (ii) B razapinje gust potprostor u X, tj. [B] = X. Obrat ne mora vrijediti ao ²to poazuje sljede i primjer. Primjer 6 Nea je X = (C([, ]), ). Sup {, t, t 2,...} X je linearno nezavisan i razapinje gust potprostor u X, ali nije topolo²a baza. Naime, ad bi bio topolo²a baza, onda bi se svai f C([, ]) mogao priazati u obliu f(t) = α t. No, tada bi slijedilo da svaa nepreidna funcija ima sve derivacije, a to o ito nije istina. = Zadata 6.. Algebarsa baza prostora c je neprebrojiva. Gledamo sup {x t = (, t, t 2,...) : t, } c. Ova familija je neprebrojiva i linearno nezavisna. Uzmimo ona an podsup {x t,..., x tn }, gdje su t i mežusobno razli iti. Ao pretpostavimo da je n α ix ti =, onda po oordinatama imamo sljede u situaciju:. oordinata: n α i =, 2. oordinata: n α it i =,. n. oordinata: n α it n i =. Ovaj sustav linearnih jednadºbi s nepoznanicama α i moºemo zapisati matri no i njegova determinanta je t t 2 t n t n t2 n t n jer je to Vandermondeova determinanta i svi t i su mežusobno razli iti. Dale, sustav ima jedinstveno rje²enje, a ao je to homogen sustav, jedino mogu e rje²enje je α = α 2 =... = α n =. n 4

17 Zadata 6.2. Doaºite da {e n : n N}, gdje je e n = (δ in ) i N, ini topolo²u bazu za c, ali nije topolo²a baza za c. Trebamo doazati da za svai x c postoje jedinstveni salari α i, i N, tavi da je x = α i e i. Nea je x = (ξ n ) n N c proizvoljan. Za svai ε > postoji n N taav da je ξ n < ε, n n 2. Za n n je x ξ i e i = (,...,, ξ n+, ξ n+2,...) = sup ξ i ε. i>n Dale, x = ξ ie i. Jo² treba doazati jedinstvenost priaza. Pretpostavimo da je x = α ie i, za nei niz salara (α i ) i N i da je α m ξ m, za nei m N. Za ε = ξ m α m > postoje n, n 2 N tavi da je 2 x ξ i e i < ε i 2 x α i e i < ε 2, n max{n, n 2 }. Tada za svai n max{n, n 2, m} vrijedi < ξ m α m ξ i e i α i e i ξ i e i x + x α i e i < < ε 2 + ε 2 = ε = ξ m α m 2 ²to o ito ne vrijedi. Dale, priaz je stvarno jedinstven. Da bismo doazali da {e n } nije topolo²a baza za c, doazat emo da se vetor x = (,,...) ne moºe priazati ao x = α ie i ni za oji izbor salara α i. Pretpostavimo suprotno, tj. da je x = α ie i, za nee salare α i, i N. Slijedi da no pa smo do²li do ontradicije. (,,,...) (α, α 2,..., α n,,,...) n, (,,,...) (α, α 2,..., α n,,,...), n N DZ 6.2. Sup {e n : n N} {(,,...)} je topolo²a baza za c. Zadata 6.3. Nea je (e i ) topolo²a baza prostora X. Tada za svai f X vrijedi f(x) = f(e i )ξ i, gdje je x = ξ i e i. Vrijedi da je ( ) ( f(x) f(e i )ξ i = f(x) f ξ i e i = f x ) ξ i e i f x n ξ i e i. Dale, f(x) = f(e i)ξ i, za svai x X. Napomena Prostor (l p ) je izometri i izomorfan s l q, gdje je < p, q < i + =. Taožer je p q (l ) izometri i izomorfan s l. No, (l ) nije izometri i izomorfan s l. Vrijedi da je c izometri i izomorfan s l. 5

18 7 Hilbertovi prostori 7. Ortonormirane baze Propozicija 7. (Besselova nejednaost). Nea je X unitaran prostor i (e n ) n N ortonormiran niz u X. Tada je x, e i 2 x 2, x X. (3) Zadata 7.. Nea je H Hilbertov prostor i a, b H\{} dva mežusobno oomita vetora. Operator U : H H zadan je sa U(x) = x, b a + x, a b. Doaºite da je U = a b. Vrijedi Ux 2 = x, b 2 a 2 + x, a 2 b 2 = a 2 b 2 ( x, b 2 = a 2 b 2 ( x, b 2 + b x, b 2 ) a 2 = ( ) a + ) x, a 2 a 2 = Kao je { a, b } ortonormiran sup, onda po Besselovoj nejednaosti slijedi da je a b ( ) a 2 b 2 x 2. Dale, U a b. S druge strane, za x = a je U a Ua = a 2 b = a 2 b pa je U = a b. Teorem 7.. Nea je X besona nodimenzionalan separabilan unitaran prostor i (e n ) n N ortonormiran niz u X. Evivalentno je: (i) x X, x = x, e i e i, (ii) [{e i : i N}] = X, (iii) x X, x 2 = x, e i 2 (Parsevalova jednaost), (iv) x, y X, x, y = x, e i e i, y. Niz (e n ) n N oji zadovoljava ove uvjete zovemo ortonormirana baza od X. Primjer 7 l 2 je separabilan Hilbertov prostor sa salarnim produtom x, y = ξ i η i, x = (ξ i ) i N, y = (η i ) i N l 2. l 2 ima ONB (e n ) n N, gdje je e n = (δ in ) i N, n N. 6

19 Teorem 7.2. Nea je X besona nodimenzionalan separabilan Hilbertov prostor. Tada su X i l 2 izometri i izomorfni. Jo² nei primjeri separabilnih Hilbertovih prostora: Primjer 8 (i) L 2 [, ] sa salarnim produtom f, g = f(t)g(t) dt ima ONB {e 2πint } n Z. Taožer ima ONB dobivenu ortonormiranjem supa polinoma {, x, x 2,...}. Ti ortonormirani polinomi zovu se Legendreovi polinomi. (ii) M n (C) sa salarnim produtom A, B = tr (AB ) ima ONB {E ij : i, j n}. Napomena Svai besona nodimenzionalan separabilan Hilbertov prostor ima ONB. Postoje i neseparabilni Hilbertovi prostori. Primjer 9 (neseparabilan Hilbertov prostor) Nea je { } X := f : R C f(t) = c e iαt, n N, c C, α R, =,..., n = prostor tzv. trigonometrijsih polinoma. Na njemu deniramo presliavanje, : X X C sa R f, g = lim f(t)g(t) dt. R 2R R To je salarni produt na X pa je X unitaran prostor, a upotpunjenje X od X je Hilbertov prostor. Normu induciranu zadanim salarnim produtom ozna it emo sa. Doazat emo samo regularnost salarnog produta jer je ostala svojstva lao doazati. Nea je f(t) = n = c e iαt tava da je f, f =. Tada je 2 R = lim c e iα t dt = lim R 2R R R = = c 2 R lim dt + c j c j R 2R j j = = = = R c 2 + j j c j c j lim R c 2. = R 2R R lim R 2R c 2 e i(α α )t + c j c j e i(α j α )t j dt = j j = R R 2R i(α j α j ) ei(α j α j )t e i(α j α j )t dt = R R = = c 2 + sin ((α j α j )R) c j c j lim R R α j j j α j Dale, slijedi da je c =,, tj. f =. Doaºimo jo² da prostor X nije separabilan. Stavimo e α (t) := e iαt. O ito je e α X, α R. Doazat emo da je familija funcija {e α } α R ortonormirana. Za α β vrijedi R e α, e β = lim e i(α β)t dt =. R 2R R = 7

20 Taožer je e α 2 R = e α, e α = lim e i(α α)t dt =, α R. R 2R R Posebno je e α e β = 2, α β. Sada imamo neprebrojiv sup u ojem su svi elementi mežusobno udaljeni za 2. Neseparabilnost slijedi iz leme: Lema 7.. Ao je A neprebrojiv podsup normiranog prostora X taav da je a b ε, a b, a, b A, onda je X neseparabilan. Doaz. Pretpostavimo da postoji prebrojiv gust podsup {x n } n N od X. Denirajmo presliavanje f : A N ao f(a) := min { n N : a x n < ε 2}. Presliavanje f je dobro denirano jer je {xn } n gust u X, a taožer je i injecija jer f(a) = f(b) =: n povla i da je a = b jer bi ina e vrijedilo ε a b a x n + x n b < ε 2 + ε 2 = ε. Sada imamo injeciju sa neprebrojivog supa u prebrojiv sup ²to je ontradicija. Kao je span{e α } α = X i X gust u X, to je span{e α } α = X pa je {e α } α ONB za X. Primjer Jo² jedan primjer neseparabilnog Hilbertovog prostora je l 2 (R) oji je deniran ao sup svih nizova (x α ) α R indesiranih po R oji imaju najvi²e prebrojivo mnogo lanova razli itih od nule i oji su tavi da je α R x α 2 <. Salarni produt na tom prostoru je x, y = α R x αy α. 7.2 Rieszov teorem o projeciji Definicija Kaºemo da je K H onvesan ao x, y K, < t < tx + ( t)y K. Teorem 7.3. Nea je H Hilbertov prostor i K H neprazan, zatvoren i onvesan sup. Za svai x H postoji jedinstveni x K taav da je x x = inf y K x y =: d(x, K). Napomena Iz teorema slijedi da je dobro denirano presliavanje Pr K : H H, Pr K x = x. DZ 7.. Prethodni teorem ne vrijedi op enito za Banachove prostore. Na primjer, niz (,,,...) nema jedinstveni minimizator udaljenosti do zatvorenog onvesnog podsupa c. Zadata 7.2. Odrediti projeciju na onvesni sup B := K(, ). Ao je x B, onda je o ito Pr x = x. Ao x / B, onda je x > i d(x, B) x x x = x. Za svai y B je y < x pa slijedi Dale, d(x, B) = x x x x y x y x. = x pa je Pr x = x x. DZ 7.2. Odredite projeciju na K(a, r). Uputa: oristiti prethodni zadata i svojstva projecije: (a) Pr a+k (x) = a + Pr K (x a), 8

21 (b) Pr rk (x) = r Pr K ( x r ). Teorem 7.4 (Rieszov teorem o projeciji). Nea je X Hilbertov prostor i Y zatvoren potprostor od X. Svai vetor x X ima jedinstven priaz oblia x = y + z, gdje je y Y, z Y. Vetor y naziva se ortogonalna projecija vetora x na potprostor Y. Operator P : X X, P (x) := y, je linearan, P 2 = P i P = ao je Y {}. Operator P nazivamo ortogonalni projetor prostora X na Y. Definicija Za S X deniramo ortogonalni omplement od S. S := {x X : x, y =, y S} Napomena Rieszov teorem o projeciji aºe: Ao je Y X zatvoren, onda je X = Y Y. Napomena Jedinstveni minimizator udaljenosti do onvesnog zatvorenog podsupa za zatvoreni potprostor je P x. Karateriziran je uvjetima P x M i x P x M. DZ 7.3. Nea je X unitaran prostor, S X. Tada je S zatvoren potprostor. DZ 7.4. Doaºite da je S = [S], za svai S X. DZ 7.5. Ao je S S 2, onda je S 2 S. Zadata 7.3. Nea je X Hilbertov prostor i M X. Tada vrijedi: ( M ) = M. Nea je x M. Tada je x, m =, m M. Slijedi da je x ( M ). Dobili smo da je M ( M ) pa je M (M ) = ( M ) (jer je ortogonalni omplement uvije zatvoren sup). Nea je x ( M ). Tada je x, m =, m M. Kao je M M, onda je ( M ) M. Posebno je x, m =, m ( M ). Kao je M zatvoren, po Rieszovom teoremu o projeciji je X = M ( M ) pa se x X moºe na jedinstven na in zapisati ao x = y + z, y M, z ( M ). Slijedi da je y + z, m =, m ( M ), tj. y, m + z, m }{{} =, m ( M ). = jer je y M Dale, z, m =, m ( M ) ( ),. Kao je i z M slijedi da je z = pa je x = y M. DZ 7.6. Doaºite da je [S] gusta u X ao i samo ao je S = {}. Zadata 7.4. Odredite ortogonalni omplement supa M parnih funcija u L 2 ([, ], R). Nea je g M. Tada za svai f M vrijedi = f, g = = f(t)g( t) dt + f(t)g(t) dt = f(t)g(t) dt = f(t)g(t) dt + f(t)g(t) dt = f( t)g( t) dt + f(t) (g(t) + g( t)) dt. f(t)g(t) dt = 9

22 Posebno, ao je t g(t) + g( t) parna funcija, uvrstimo li je umjesto f, slijedi da je (g(t) + g( t)) 2 dt = pa je g(t) = g( t) za (soro sve) x [, ]. Obratno, ao je g neparna funcija, onda za sve parne funcije f vrijedi da je fg neparna funcija pa je f, g = f(t)g(t) dt = jer je integral neparne funcije na [, ]. Dale, ortogonalni omplement supa parnih funcija je sup neparnih funcija. Analogno se doazuje i obratna tvrdnja. Posebno smo dobili i da je sup svih parnih, odnosno svih neparnih funcija, zatvoren potprostor. Primjetimo da za sve funcije f L 2 [, ] vrijedi da je f(t) = f(t) + f( t) 2 gdje je prvi sumand parna funcija, a drugi neparna. Definicija Operator P B(X) je projetor ao je P 2 = P. + f(t) f( t), t [, ], 2 Propozicija 7.2. Nea je {f j } j J ONB zatvorenog potprostora M Hilbertovog prostora H i nea je P ortogonalni projetor na M. Tada je P x = j J x, f j f j, x H. Zadata 7.5. Nea je M = {(ξ, ξ, ξ, ξ 2, ξ 2, ξ 2, ξ 3, ξ 3, ξ 3,...) l 2 }. Odrediti ortogonalni projetor P M na M. Nea je x = (x n ) n l 2 proizvoljan. Vetor P M x je arateriziran svojstvima P M x M i x P M x M. Dale, P M x = (ξ, ξ, ξ, ξ 2, ξ 2, ξ 2,...) i x P M x e 3i+ + e 3i+2 + e 3i+2, i N. Iz x P M x e +e 2 +e 3 slijedi x ξ +x 2 ξ +x 3 ξ = pa je ξ = x +x 2 +x 3. Iz x P 3 M x e 4 +e 5 +e 6 dobivamo ξ 2 = x 4+x 5 +x 6 i tao dalje. Dale, 3 ( x + x 2 + x 3 P M x =, x + x 2 + x 3, x + x 2 + x 3, x 4 + x 5 + x 6, x 4 + x 5 + x 6, x ) 4 + x 5 + x 6, Rezultat smo mogli dobiti i primjenom prethodnog teorema ao primjetimo da je { 3 (e 3i+ + e 3i+2 + e 3i+3 )} i N ONB za M pa je P M x = i= x, (e 3i+ + e 3i+2 + e 3i+3 ) 3 (e 3i+ + e 3i+2 + e 3i+3 ). 3 Teorem 7.5 (Rieszov teorem o reprezentaciji). Nea je X Hilbertov prostor i X njegov dual. svai f X postoji jedinstveni a X taav da je Za f(x) = x, a, x X. Napomena Iz Rieszovog teorema o reprezentaciji slijedi da dual H Hilbertovog prostora H moºemo poistovjetiti sa H. 2

23 8 HahnBanachov teorem Teorem 8. (HahnBanach). Nea je X normirani prostor, Y X i f Y. Postoji F X taav da je F Y = f i F = f. Korolar 8.. Nea je X normirani prostor. Za svai x X postoji f X taav da je f(x) = x i f =. Korolar 8.2. Nea je X normirani prostor, M X i x / M. f(x) = i f M =. Tada postoji f X taav da je Korolar 8.3. Nea je X normiran prostor i Y X. Y je gust u X ao i samo ao iz f X, f Y = slijedi f =. Propozicija 8.. Nea je X normiran prostor. Ao je X separabilan, onda je X separabilan. Napomena Iz prethodne propozicije slijedi da (l ) = l jer l nije separabilan, a l je. Obrat prethodne propozicije ne vrijedi. Na primjer, otprije znamo da je (l ) = l. Zadata 8.. Nea je Y = {(x n ) n N l : x 3x 2 = } vetorsi potprostor od l i nea je f : Y R funcional deniran sa f ( (x n ) n N ) = x. Doaºite da je g : l R deniran sa g ( (x n ) n N ) = 3 4 x x 2 jedinstveno HahnBanachovo pro²irenje od f. Za svai (x, x 2, x 3,...) Y vrijedi g(x, 3 x, x 3,...) = 3 4 x x = x = f(x, 3 x, x 3,...). Dale, g Y = f. Odredimo normu od f. Za sve ( x, x 3, x 3,... ) Y je (x f, ) 3 x, x 3,... = x = 3 4 x + 3 x 3 ( ) x x + x = 3 ( 4 x, 3 x, x 3,...). Dale, f 3. Taožer je 4 f 4 = f (3,,,,...) f(3,,,,...) = 3. Dale, f = 3. 4 Najjednostavnije emo odrediti normu funcionala g tao da se prisjetimo da za sve h (l ) postoji y = (η i ) l taav da je h(ξ, ξ 2,...) = ξ n η n, (ξ i ) l n= i h = y. Funcional g je odrežen sa y = ( 3, 3,,,...) l pa je g = y 4 4 = 3 = f. 4 Nea je h (l ) taav da je h Y = f i h = f. Taožer, nea je h odrežen sa y = (η i ) l ao gore. Tada je ( x = h x, ) 3 x, x 3,... = x η + ( 3 x η 2 + x 3 η , x = x, ) 3 x, x 3,... Y. Uvrstimo li redom x = e, = 3, 4,..., dobivamo da je η =, 3. Taožer, ao uvrstimo da je x = e, dobivamo da je η + 3 η 2 =. 2

24 Taožer imamo Gledamo slu ajeve 3 4 = h = y = ) η = 3 η 2 = 3 4. Tada je i η 2 = 3 4. ( 3 η 2, η 2,,,...) { = max } 3 η 2, η 2. 2 ) η = 3 η 2 = 3 4. Tada je η 2 = 2 4 ²to je u ontradiciji s y = ) η 2 = 3 4. Tada je η = 3 η 2 = ) η 2 = 3 4. Tada je η = 3 η 2 = 5 4 ²to je u ontradiciji s y = 3 4. Dobili smo da je jedina mogu nost η = η 2 = 3, tj. h = g. 4 Zadata 8.2. Nea je X Hilbertov prostor. Doaºite da za svai x X, x, postoji jedinstveni f X taav da je f(x) = x, f =. Nea je x X, x siran. Traºeni funcional dobivamo iz HahnBanachovog teorema. Pretpostavimo da su f, f 2 X tavi da je f (x) = x = f 2 (x) i f = f 2 =. Rieszov teorem o reprezentaciji povla i da postoje a, a 2 X tavi da je Taožer je a i = f i =, i =, 2. Vrijedi da je f i (y) = y, a i, y X, i =, 2. x a i = x = x = f i (x) = x, a i, i =, 2. Dale, postiºe se jednaost u CauchySchwarzovoj nejednaosti x, a i x a i pa iz Cauchy Schwarzovog teorema slijedi da su {x, a } i {x, a 2 } linearno zavisni supovi. Dale, postoje λ, λ 2 Φ tavi da je a i = λ i x, i =, 2. Sada imamo λ x 2 = λ x, x = x, λ x = x, a = f (x) = f 2 (x) = x, a 2 = x, λ 2 x = λ 2 x, x = λ 2 x 2. Kao je x, slijedi da je λ = λ 2. Dale, a = a 2 pa je f = f 2. 9 Linearna nezavisnost Definicija Niz {x n } u normiranom prostoru X je fundamentalan (potpun) ao je span{x n } = X. Niz {x n } je minimalan ao je x m / span{x n } n m, za sve m N. Primjer Zbog StoneWeierstrassovog teorema je { x } fundamentalan u C [, ]. No, vrijedi a da je { x 2} fundamentalan u C [, ]. Vrijedi i op enitija tvrdnja, s tim da u sljede im rezultatima izraze oblia / izbacujemo iz danih redova. Teorem 9. (MüntzSzász). Nea je n < n < n 2 <.... (a) Niz {x n } je fundamentalan u C [, ] ao i samo ao je n = i n= 22 n =.

25 (b) Ao je < a < b <, onda je niz {x n } fundamentalan u C [a, b] ao i samo ao je n= n =. Definicija Za nizove {x n } X i {a n } X aºemo da su biortogonalni ao je a n (x m ) = δ mn, za sve m, n N. Napomena Ao je {x n } Schauderova baza za Banachov prostor X, onda za svai x X postoje jedinstveni salari a (x) n, n N, tavi da je x = a (x) n x n. Dale, moºemo denirati presliavanja a n : X F sa a n (x) = a (x) n, n N. Vrijedi da je a n X, n N, a o ito je a n (x m ) = δ mn, m, n, pa je {a n } biortogonalan nizu {x n }. Napomena Fundamentalnost niza moºemo provjeriti preo orolara 8.3 HahnBanachovog teorema. Naime, niz {x n } je fundamentalan ao f X i f(x n ) =, n, povla i da je f =. Posebno, u Hilbertovom prostoru H, niz {x n } je fundamentalan ao x H, x n, x =, n N, povla i da je x =. I minimalnost niza moºemo provjeriti prelasom na dualni prostor. Lema 9.. Niz {x n } u Banachovom prostoru X je minimalan ao i samo ao postoji niz {a n } X oji je biortogonalan nizu {x n }. Doaz. Pretpostavimo da je {x n } minimalan niz. Kao je x m / span{x n } n m, tada po orolaru 8.2 postoji a m X taav da je a m (x m ) = i a m (x n ) =, n m. Napravimo li ovaj postupa za sve m N, dobivamo biortogonalan niz {a n } nizu {x n }. Ao je {a n } biortogonalan niz nizu {x n }, onda doaºimo da je {x n } minimalan. Za sni m N i z span{x n } n m je z = N j= c n j x nj i a m (z) = N ( ) c nj a m xnj = j= jer su svi n j m. Kao je a m nepreidno presliavanje, slijedi da je a m (z) =, za sve z span{x n } n m. No, ao je a m (x m ) =, slijedi da je x m / span{x n } n m. Definicija Kaºemo da je niz {x n } u Banachovom prostoru X: (a) ona no linearno nezavisan (ili, ra e, nezavisan) ao N n= c nx n = povla i da je c =... = c N =. (b) l 2 (l p )nezavisan ao n= c nx n = za nei niz {c n } l 2 (l p ) povla i da je c n =, n N. (c) ωnezavisan ao n= c nx n onvergira i jedna je nuli samo ada je c n =, n N. (d) bazi ni niz ao je Schauderova baza za span{x n }. Teorem 9.2. Nea je {x n } niz u Banachovom prostoru X. Tada vrijedi (a) Ao je {x n } bazi ni niz, onda je {x n } minimalan. (b) Ao je {x n } minimalan, onda je {x n } ωnezavisan. (c) Ao je {x n } ωnezavisan, onda je {x n } ona no nezavisan. 23

26 Doaz. (a) Pretpostavimo da je {x n } bazi ni niz u X. Tada je {x n } baza za M := span{x n }. Stoga postoji niz {a n } M oji je biortogonalan nizu {x n }. Fisirajmo m N i denirajmo E m := span{x n } n m. Tada je a m (x) =, x E m, a ao je a m nepreidan, onda je a m (x) =, x E m. Kao je a m (x m ) =, slijedi da je x m / E m. Dale, {x n } je minimalan. (b) Nea je {x n } minimalan i c n x n =. Pretpostavimo da je c m za nei m. Tada je x m = c m n m c n x n span{x n } n m ²to je u ontradiciji s minimalno² u niza {x n }. Dale, {x n } je ωnezavisan. (c) o ito. Primjer 2 Obrati u prethodnom teoremu ne vrijede ni u Hilbertovom prostoru a ni ao pretpostavimo da je niz fundamentalan. (a) minimalan i fundamentalan baza Nea je {e n } ONB Hilbertovog prostora H i stavimo x n = e n +e, n 2. Tada je x m, e n = δ mn, m, n 2. Stoga je {e n } n 2 biortogonalan nizu {x n } n 2. Dale, {x n } n 2 je minimalan. Pretpostavimo da je x, x n =, za sve n 2. Slijedi da je x, e n = x, e, n 2, pa je x 2 = x, e n 2 = n= x, e 2 Dale, x, e = pa je i x, e n =, n 2 odale slijedi da je x =. Zbog orolara 8.3 slijedi da je {x n } n 2 fundamentalan niz. No, {x n } nije baza. Naime, stavimo x = n= e n n (onvergira u H) i pretpostavimo da je x = n=2 c nx n. Tada je m = x, e m = c n x n, e m = n=2 n= c n e n + e, e m = c m. Dale, x = n=2 (e n n + e ) ²to ne onvergira (lao se vidi gledaju i normu parcijalnih suma). (DZ) (b) ωnezavisan i fundamentalan minimalan Niz {x } je fundamentalan u C [, ] (prema Weierstrassovom teoremu). No, i {x 2 } je taožer fundamentalan niz pa {x } nije minimalan. Ao je f(x) := c x = (red onvergira uniformno na [, ]), onda je c = f() =. Da su ostali oecijenti jednai dobivamo deriviranjem. Dale, {x } je ωnezavisan. (c) ona no nezavisan i fundamentalan ωnezavisan Nea je X Banachov prostor oji ima bazu i nea je {x n } baza za X. Nea je {a n } X njegov biortogonalni niz i nea je x X element taav da je a n (x), n, npr. n=2 x = n x n 2 n x n. 24

27 Primjetimo da je x x n, za sve n jer je a m (x n ) =, za m n. Tada je niz {x n } {x} fundamentalan niz i vrijedi x+ n a n(x)x n = pa nije ωnezavisan. Poaºimo da je ona no nezavisan. Pretpostavimo da je c x + N n= c nx n =. Uvrstimo li x = a n (x)x n dobivamo N (c a n (x) + c n ) x n + n= n=n+ c a n (x)x n =. No, {x n } je baza pa mora biti c a n (x) + c n =, n =,..., N i c a n (x) =, za n > N. Kao su svi a n (x), mora biti c = pa je c =... = c N =. Dale, {x n } {x} je ona no nezavisan. DZ 9.. Nea je (e n ) n N ONB Hilbertovog prostora H. Doaºite da su sljede i nizovi ωnezavisni i fundamentalni, ali nisu minimalni: (a) {e } {e n + e n+ } n N Uputa: doaºite da je ve {e n + e n+ } n N fundamentalan niz. (b) {e } {e + n e n} n 2 DZ 9.2. Nea je {e n } ONB za Hilbertov prostor H i stavimo x n = n = e. Doaºite da je tada {x n } minimalan i fundamentalan u H, ali nije Schauderova baza za H. DZ 9.3. Nea je {x n } ωnezavisan niz u Banachovom prostoru X. Ao za svai x X postoje salari c n, n N, tavi da je x = c n x n, doaºite da je onda {x n } Schauderova baza za X. Slaba onvergencija Definicija Nea je X normiran prostor, (x n ) n N niz u X, x X. Kaºemo da: (i) niz vetora (x n ) n N onvergira jao vetoru x X (oznaa: x n s x) ao x n x. (ii) niz vetora (x n ) n N onvergira slabo vetoru x X (oznaa: x n w x) ao za svai f X vrijedi f(x n ) f(x). (iii) niz funcionala (f n ) n N onvergira slabo funcionalu f X (oznaa: f n w f) ao za svai x X vrijedi f n (x) f(x). Napomena (i) x n s x x n w x. Naime, za proizvoljni f X vrijedi f(x n ) f(x) = f(x n x) f x n x. Obrat ne vrijedi! Nea je X separabilan Hilbertov prostor i (e n ) n N ONB u X. Tada e n i e w n. Naime, proizvoljni f X je oblia f(x) = x, x, x X, za nei x X (Rieszov teorem o reprezentaciji) pa je f(e n ) = e n, x = f() jer za x X vrijedi n= x, e n 2 x 2 pa taj red onvergira i onda op i lan mora onvergirati. s S druge strane, e n jer je e n e m = 2, m n pa (e n ) n N nije ni Cauchyjev niz. 25 s

28 (ii) Na X onvergencije izgledaju ovao: f n s f ao f n f, f n w f ao G(f n ) G(f), G X, f n w f ao f n (x) f(x), x X. (iii) Na X moºemo promatrati sve uvedene tipove onvergencije. Ve smo poazali da jaa onvergencija povla i slabu. Poaºimo jo² da slaba povla i slabu. Nea f n w f. Tada za svai G X vrijedi G(f n ) G(f). Posebno, za G = π(x) X deniran ao π(x)(f) := f(x) vrijedi Dale, f n w f. f n (x) = π(x)(f n ) π(x)(f) = f(x), x X. Obrat ne vrijedi. Uzmimo X = c pa je X = l i X = (l ) = l. Za funcionale f n denirane na X ao f n (x) = x n vrijedi da je f n c, n N, i, ao je c = l, za svai n N postoji jedinstveni y n l taav da je f n (x) = ξ i η (n) i, x c. O ito je y n = e n, n N. Sada je f n (x) = x n, x c pa f n w. No, za G (l ) deniran ao G(y) = η i vrijedi da je G(f n ) = G(y n ) = a to ne onvergira. Dale, f n. s s (iv) x n x, x n x x = x x n w x, x n w x x = x w η (n) i =, n N, Dovoljno je doazati drugu tvrdnju zbog (i). Vrijedi da f(x n ) f(x) i f(x n ) f(x ), f X. Zbog jedinstvenosti limesa i linearnosti od f je f(x x ) =, f X pa je, po HahnBanachovom teoremu, x x =. (v) Ao je dim X <, onda slaba onvergencija povla i jau (tj, na ona nodimenzionalnim prostorima su evivalentne). (vi) Na reesivnim prostorima (za oje je X = X) vrijedi f n w f f n w f. (vii) Za Hilbertov prostor H vrijedi da je H = H pa x n w x ao x n, a x, a, a H, 26

29 x n w x ao a, x n a, x, a H. (viii) Ao x n w x i x n x, onda x n s x. Naime, x n x 2 = x n x, x n x = x n 2 x }{{} n, x x, x }{{} n }{{} x 2 x,x = x 2 x,x = x 2 + x 2. Pritom, srednja dva lana onvergiraju x 2 zato ²to za f X deniran sa f(y) = y, x vrijedi f(x n ) f(x), tj. x n, x x, x = x 2. (ix) Ao x w n x, onda je sup x n X <. Na predavanjima je doazana ova tvrdnja za Hilbertove prostore, ali vrijedi i op enito za normirane prostore. Taožer vrijedi da ao f n w f, onda je sup f n X <. Zadata.. Doaºite da niz x n = (( ) n ) N c, n N ne onvergira slabo u c. Uzmimo linearni funcional f : c R, f(ξ, ξ 2,...) = lim i ξ i, i doaºimo da je ograni en. Za svai x = (ξ i ) c vrijedi f(x) = lim ξ i = lim ξ i lim x i i i = x. Dale, doista je f c i za svai n N je f(x n ) = ( ) n. No, ( ) n nije onvergentan niz pa smo na²li f c taav da f(x n ) ne onvegira. Dale, x n ne onvergira slabo u c. Zadata.2. Nea je x n := e n + e n e 2n, n N. Doaºite da niz (x n ) onvergira slabo u c. Konvergira li jao? Konvergira li (x n ) slabo/jao u l? (a) Doaºimo da (x n ) onvergira slabo u c, ali ne onvergira jao. Da bismo doazali slabu onvergenciju, moramo doazati da f(x n ) f() =, f c. Nea je f c = l proizvoljan. Tada za nei y = (η i ) l vrijedi f(x) = ξ i η i, x = (ξ i ) c. Slijedi da je f(x n ) f() = f(x n ) = f(x n ) = jer je (η i ) l. Dale, x n w u c. 2 =n η 2 =n η =n η n Napomena: Slabi limes niza (x n ) nismo pogodili, ve smo ga mogli dobiti iz injenice da slaba onvergencija u c povla i onvergenciju po oordinatama. Doaºimo jo² da (x n ) ne onvergira jao u. Za m > n je x m x n = sup ξ (m) i ξ (n) i = ξ n (m) ξ n (n) = =. i N Dale, (x n ) nije a ni Cauchyjev niz. 27

30 (b) Isto ao i u (a), zbog onvergencije po oordinatama moºemo zalju iti da je andidat za slabi limes. Doaºimo da ipa (x n ) ne onvergira slabo u l. Denirajmo funcional f : l Φ sa f(ξ, ξ 2, ξ 3,...) := ξ i. To je dobro deniran linearni funcional na l. Taožer je i ograni en. Naime, f(x) = ξ i ξ i = x, x = (ξ i ) l. = = Kad bi (x n ) onvergirao slabo u l, moralo bi biti n + = 2 =n = = f(x n ) ²to o ito ne vrijedi. Dale, (x n ) ne onvergira slabo u l pa ne onvergira ni jao u l (jer jaa onvergencija povla i slabu). Zadata.3. Nea je x n = (,...,,,,...), n N. Doaºite da niz (x }{{} n ) ne onvergira slabo n nula prema u l. Da li (x n ) onvergira jao? Uputa: promatrajte slabu onvergenciju na potprostoru c od l. Pretpostavimo suprotno, tj. da niz (x n ) onvergira slabo prema u l. Tada f(x n ) f() =, f (l ). Pogledajmo funcional f : c Φ, f(ξ, ξ 2,...) = lim i ξ i. Vrijedi da je f c. Kao je c l, po HahnBanachovom teoremu postoji g (l ) taav da je g c = f i g = f. Sada je g(x n ) = f(x n ) =, n N, ali g() =. Vrijedi = g(x n ) g() = ²to je ontradicija. Dale, (x n ) ne onvergira slabo u l. Zadata.4. Nea je x l, {x n } l = c. Doaºite da x n w x ao i samo ao je niz {x n } ograni en u normi i p (x n ) p (x ), N, gdje su p : l Φ anonse projecije, tj. p (x) = x, x l, N. Ao x n w x, onda x n (x) x (x), x c. Posebno za x = e vrijedi da je p (x n ) = ξ (n) = ξ (n) i δ i = x n (e ) x (e ) = ξ () i δ i = ξ () = p (x ). Ograni enost niza dobivamo iz principa uniformne ograni enosti. Obratno, nea je x n M, n i p (x n ) p (x ),. Nea je x = (α i ) i c. Tada je x (x) = α i ξ () i, x n (x) = α i ξ (n) i. 28

31 Za ε > postoji N N taav da je α i ξ () i ξ (n) i Za svai n n vrijedi x n (x) x (x) ε, i N. Za taj N postoji n 4M N taav da je ε 2N( x + ), i =,..., N, n n. N α i ξ (n) i ξ () i + i=n+ N x ξ (n) i ξ () i + ε 4M ( ε x 2( x + ) + ε 4M ε 2 + ε 4M 2M = ε. α i ξ (n) i ξ () i i=n+ ξ (n) i i=n+ ( ξ (n) + i + ξ () i ) ξ () i i=n+ ) Dale, x n (x) x (x), x c pa x n w x. DZ.. Nea je x c i {x n } c. Doaºite da x n w x ao i samo ao je niz {x n } ograni en u c i p (x n ) p (x), N. 29

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )

Διαβάστε περισσότερα

Operatori na normiranim prostorima vježbe 2015/2016. Tomislav Berić

Operatori na normiranim prostorima vježbe 2015/2016. Tomislav Berić Operatori na normiranim prostorima vježbe 2015/2016 Tomislav Berić tberic@math.hr Sadržaj 1 Operatori na Hilbertovim prostorima 1 1.1 Normalni operatori..................................... 3 1.2 Unitarni

Διαβάστε περισσότερα

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora).

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora). UVOD U TEORIJU BROJEVA Drugo predavanje - 10.10.2013. Prosti brojevi Denicija 1.4. Prirodan broj p > 1 zove se prost ako nema niti jednog djelitelja d takvog da je 1 < d < p. Ako prirodan broj a > 1 nije

Διαβάστε περισσότερα

1 Promjena baze vektora

1 Promjena baze vektora Promjena baze vektora Neka su dane dvije različite uredene baze u R n, označimo ih s A = (a, a,, a n i B = (b, b,, b n Svaki vektor v R n ima medusobno različite koordinatne zapise u bazama A i B Zapis

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1 Na kolokviju nije dozvoljeno koristiti ni²ta osim pribora za pisanje. Zadatak 1. Ispitajte odnos skupova: C \ (A B) i (A C) (C \ B). Rje²enje: Neka je x C \ (A B). Tada imamo x C i x / A B = (A B) \ (A

Διαβάστε περισσότερα

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE 1.1 Ortonormirani skupovi Prije nego krenemo na sami algoritam, uvjerimo se koliko je korisno raditi sa ortonormiranim skupovima u unitarnom prostoru.

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 Ivana Baranović Miroslav Jerković Lekcija 8 Pojam funkcije, grafa i inverzne funkcije Poglavlje 1 Funkcije Neka su X i Y dva neprazna skupa. Ako je po nekom pravilu, ozna imo ga

Διαβάστε περισσότερα

Dijagonalizacija operatora

Dijagonalizacija operatora Dijagonalizacija operatora Problem: Može li se odrediti baza u kojoj zadani operator ima dijagonalnu matricu? Ova problem je povezan sa sljedećim pojmovima: 1 Karakteristični polinom operatora f 2 Vlastite

Διαβάστε περισσότερα

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n :

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n : 4 Nizovi u R n Neka je A R n. Niz u A je svaka funkcija a : N A. Označavamo ga s (a k ) k. Na primjer, jedan niz u R 2 je dan s ( 1 a k = k, 1 ) k 2, k N. Definicija 4.1. Za niz (a k ) k R n kažemo da

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Diferencijabilnost funkcije više promenljivih

Diferencijabilnost funkcije više promenljivih Matematiči faultet Beograd novembar 005 godine Diferencijabilnost funcije više promenljivih 1 Osnovne definicije i teoreme, primeri Diferencijabilnost je jedan od centralnih pojmova u matematičoj analizi

Διαβάστε περισσότερα

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Matematička analiza 1 dodatni zadaci Matematička analiza 1 dodatni zadaci 1. Ispitajte je li funkcija f() := 4 4 5 injekcija na intervalu I, te ako jest odredite joj sliku i inverz, ako je (a) I = [, 3), (b) I = [1, ], (c) I = ( 1, 0].. Neka

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2. Sume kvadrata Koji se prirodni brojevi mogu prikazati kao zbroj kvadrata dva cijela broja? Propozicija 1. Ako su brojevi m i n sume dva kvadrata, onda je i njihov produkt m n takoder suma dva kvadrata.

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u teoriju brojeva

Uvod u teoriju brojeva Uvod u teoriju brojeva 2. Kongruencije Borka Jadrijević Borka Jadrijević () UTB 2 1 / 25 2. Kongruencije Kongruencija - izjava o djeljivosti; Teoriju kongruencija uveo je C. F. Gauss 1801. De nicija (2.1)

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

Mjera i Integral Vjeºbe

Mjera i Integral Vjeºbe Mjera i Integral Vjeºbe September 8, 2015 Chapter 1 σ-algebre 1.1 Osnovna svojstva i prvi primjeri Najprije uvodimo pojmove algebre i σ-algebre 1 skupova. Za skup, familiju svih njegovih podskupova zovemo

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ LINEARNA ALGEBRA 1 ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ 2. VEKTORSKI PROSTORI - LINEARNA (NE)ZAVISNOST SISTEM IZVODNICA BAZA Definicija 1. Neka je F

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

radni nerecenzirani materijal za predavanja Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je

Διαβάστε περισσότερα

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr KONVEKSNI SKUPOVI Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5 KONVEKSNI SKUPOVI Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5 1. Neka su x, y R n,

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 VJEŽBE IZ MATEMATIKE Ivana Baranović Miroslav Jerković Lekcije i Limesi i derivacije Poglavlje Limesi i derivacije.0. Limesi Limes funkcije f kada teºi nekoj to ki a ovdje a moºe ozna avati i ± moºemo

Διαβάστε περισσότερα

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. Neka je a 3 x 3 + a x + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. 1 Normiranje jednadžbe. Jednadžbu podijelimo s a 3 i dobivamo x 3 +

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom 6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, gdje su a 0, a 1,..., a n realni brojevi, a n 0, i n prirodan broj ili 0, naziva se polinom n-tog stupnja s

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a.

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a. Determinante Determinanta A deta je funkcija definirana na skupu svih kvadratnih matrica, a poprima vrijednosti iz skupa skalara Osim oznake deta za determinantu kvadratne matrice a 11 a 12 a 1n a 21 a

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova 27. 01. 2006. Kratki rezime prošlog predavanja: Dokazali smo teorem rekurzije, te primjenom njega definirali zbrajanje ordinalnih brojeva. Prvo ćemo navesti osnovna

Διαβάστε περισσότερα

KOMPAKTNI OPERATORI. Prof. dr. sc. Hrvoje Kraljević. Predavanja održana na PMF Matematičkom odjelu. u zimskom semestru akademske godine 2007./2008.

KOMPAKTNI OPERATORI. Prof. dr. sc. Hrvoje Kraljević. Predavanja održana na PMF Matematičkom odjelu. u zimskom semestru akademske godine 2007./2008. KOMPAKTNI OPERATORI Prof. dr. sc. Hrvoje Kraljević Predavanja održana na PMF Matematičkom odjelu Sveučilišta u Zagrebu u zimskom semestru akademske godine 2007./2008. Zagreb, siječanj 2008. 2 SADRŽAJ 3

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra za fizičare, zimski semestar Mirko Primc

Linearna algebra za fizičare, zimski semestar Mirko Primc Linearna algebra za fizičare, zimski semestar 006. Mirko Primc Sadržaj Poglavlje 1. Vektorski prostor R n 5 1. Vektorski prostor R n 6. Geometrijska interpretacija vektorskih prostora R i R 3 11 3. Linearne

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 Ivana Baranović Miroslav Jerković Lekcija 14 Rast, pad, konkavnost, konveksnost, točke infleksije i ekstremi funkcija Poglavlje 1 Rast, pad, konkavnost, konveksnost, to ke ineksije

Διαβάστε περισσότερα

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije promatramo dva oordnatna sustava S S sa zaednčm shodštem z z y y x x blo o vetor možemo raspsat u baz, A = A x + Ay + Az = ( A ) + ( A ) + ( A ) (1) sto vred za ednčne vetore sustava S = ( ) + ( ) + (

Διαβάστε περισσότερα

Linearni operatori. Stepenovanje matrica

Linearni operatori. Stepenovanje matrica Linearni operatori Stepenovanje matrica Nea su X i Y vetorsi prostori nad istim poljem salara K Presliavanje A : X Y zovemo operator Za operator A ažemo da je linearan ao je istovremeno 1 aditivan: A(u

Διαβάστε περισσότερα

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) JMBAG IM I PZIM BOJ BODOVA MJA I INTGAL 2. kolokvij 30. lipnja 2017. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (ukupno 6 bodova) Neka je (, F, µ) prostor mjere i neka je (

Διαβάστε περισσότερα

3 Linearani operatori Ograničenost i neprekidnost Inverzni operator O još dva principa Zatvoreni operator...

3 Linearani operatori Ograničenost i neprekidnost Inverzni operator O još dva principa Zatvoreni operator... Sadržaj 3 Linearani operatori 68 3.1 Ograničenost i neprekidnost................... 68 3.2 Inverzni operator......................... 79 3.3 O još dva principa........................ 83 3.4 Zatvoreni

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k. 1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

DELJIVOST CELIH BROJEVA

DELJIVOST CELIH BROJEVA DELJIVOST CELIH BROJEVA 1 Osnovne osobine Definicija 1.1 Nea su a 0 i b celi brojevi. Ao postoji ceo broj m taav da je b = ma, onda ažemo da je a delitelj ili fator broja b, b je sadržalac, višeratni ili

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE 1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar

Διαβάστε περισσότερα

2.6 Nepravi integrali

2.6 Nepravi integrali 66. INTEGRAL.6 Neprvi integrli Definicij. Nek je f : [, R funkcij koj je Riemnn integrbiln n svkom podsegmentu [, ] od [,. Ako postoji končn es f() (.4) ond se tj es zove neprvi integrl funkcije f n [,

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka 1 Afina geometrija 11 Afini prostor Definicija 11 Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo svaku uređenu trojku (A, V, +): A - skup taqaka V - vektorski prostor nad poljem K + : A V A - preslikavanje

Διαβάστε περισσότερα

Matematiqki fakultet. Univerzitet u Beogradu. Domai zadatak

Matematiqki fakultet. Univerzitet u Beogradu. Domai zadatak Matematiqki fakultet Univerzitet u Beogradu Domai zadatak Zlatko Lazovi 30. decembar 2016. verzija 1.1 Sadraj 1 METRIQKI PROSTORI 2 1 1 METRIQKI PROSTORI a) Neka je (M, d) metriqki prostor i neka je (x

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1. σ-algebra skupova Definicija : Neka je Ω neprazan skup i F P(Ω). Familija skupova F je σ-algebra skupova na Ω ako vrijedi:. F, 2. A F A C F, 3. A n, n N} F n N A n F. Borelova σ-algebra Definicija 2: Neka

Διαβάστε περισσότερα

1 / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI

1 / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI 6.. Definicija reda Promatrajmo niz Definicija reda ( ) n 2 :, 2 2 3 2 4 2,... Postupno zbrajajmo elemente niza: = + 2 2 = 5 4 + 2 2 + 3 2 = 49 36 + 2 2 + 3 2 + 4 2 =

Διαβάστε περισσότερα

2. Konvergencija nizova

2. Konvergencija nizova 6 2. KONVERGENCIJA NIZOVA 2. Konvergencija nizova Niz u skupu X je svaka funkcija x : N X. Vrijednost x(k), k N, se zove opći ili k-ti član niza i obično se označava s x k. U skladu s tim, niz x : N X

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove. Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008 Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008 Predavanja: Nenad Bakić, Vježbe: Luka Grubišić i Maja Starčević 22. listopada 2007. 1 Prostor radijvektora i sustavi linearni jednadžbi Neka je E 3 trodimenzionalni

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

Spektralna teorija ograničenih linearnih operatora

Spektralna teorija ograničenih linearnih operatora Univerzitet u Nišu Prirodno matematički fakultet Departman za matematiku Spektralna teorija ograničenih linearnih operatora Mentor prof. Dragana Cvetković Ilić Niš, oktobar 2013. Student Maja Ţivković

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum 16 Lokalni ekstremi Važna primjena Taylorovog teorema odnosi se na analizu lokalnih ekstrema (minimuma odnosno maksimuma) relanih funkcija (više varijabli). Za n = 1 i f : a,b R ako funkcija ima lokalni

Διαβάστε περισσότερα

Zadaća iz kolegija Metrički prostori 2013./2014.

Zadaća iz kolegija Metrički prostori 2013./2014. Zadaća iz kolegija Metrički prostori 2013./2014. Zadaća nosi 5 bodova. Sve tvrdnje u zadacima obrazložiti! Renato Babojelić 31 Lea Božić 13 Ana Bulić 7 Jelena Crnjac 5 Bernarda Dragin 19 Gabriela Grdić

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta. auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Vidosava Šimić 22. prosinca 2009. Domena funkcije dvije varijable Ako je zadano pridruživanje (x, y) z = f(x, y), onda se skup D = {(x, y) ; f(x, y) R} R 2 naziva

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i PRIPREMA ZA II PISMENI IZ ANALIZE SA ALGEBROM. zadatak Re{avawe algebarskih jedna~ina tre}eg i ~etvrtog stepena. U skupu kompleksnih brojeva re{iti jedna~inu: a x 6x + 9 = 0; b x + 9x 2 + 8x + 28 = 0;

Διαβάστε περισσότερα

VEKTORSKI PROSTORI 2

VEKTORSKI PROSTORI 2 Odjel za matematiku Sveu ili²ta u Rijeci Ana Jurasi VEKTORSKI PROSTORI 2 Materijali s predavanja Rijeka, 2013. Sadrºaj 1 Topolo²ki vektorski prostori 4 1.1 Uvod................................ 4 1.1.1

Διαβάστε περισσότερα

4 Unitarni prostori. 4.1 Definicija i svojstva unitarnih prostora. K polje R ili C, V je vektorski prostor nad K

4 Unitarni prostori. 4.1 Definicija i svojstva unitarnih prostora. K polje R ili C, V je vektorski prostor nad K 4 Unitarni prostori 4.1 Definicija i svojstva unitarnih prostora K polje R ili C, V je vektorski prostor nad K Definicija. Skalarni produkt na V je svaka funkcija p q: V ˆ V Ñ K koja ima sljedeća svojstva:

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ALGEBRA 1 skripta za nastavni ke studije na PMF-MO. Zrinka Franu²i, Juraj iftar

LINEARNA ALGEBRA 1 skripta za nastavni ke studije na PMF-MO. Zrinka Franu²i, Juraj iftar LINEARNA ALGEBRA 1 skripta za nastavni ke studije na PMF-MO Zrinka Franu²i, Juraj iftar Sadrºaj 1 Vektorski prostori 2 11 Osnovne algebarske strukture 4 111 Binarna operacija Grupoid 4 112 Grupa 6 113

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

1 Diferencijabilnost Motivacija. Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji limes f f(x) f(c) (c) = lim.

1 Diferencijabilnost Motivacija. Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji limes f f(x) f(c) (c) = lim. 1 Diferencijabilnost 11 Motivacija Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji es f f(x) f(c) (c) x c x c Najbolja linearna aproksimacija funkcije f je funkcija l(x) = f(c)

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra i geometrija

Linearna algebra i geometrija Univerzitet u Sarajevu Elektrotehni ki fakultet Linearna algebra i geometrija predavanja Sarajevo, septembar 2012. Sadrºaj Sadrºaj ii 1 Uvod 1 2 Matrice i determinante 2 3 Sistemi linearnih jedna ina 3

Διαβάστε περισσότερα

Lokalni ekstremi funkcije vi²e varijabla

Lokalni ekstremi funkcije vi²e varijabla VJEŽBE IZ MATEMATIKE 2 Ivana Baranović Miroslav Jerković Lekcija 9 Lokalni ekstremi funkcije više varijabla Poglavlje 1 Lokalni ekstremi funkcije vi²e varijabla Denicija 1.0.1 Za funkciju f dviju varijabli

Διαβάστε περισσότερα

Slučajni procesi Prvi kolokvij travnja 2015.

Slučajni procesi Prvi kolokvij travnja 2015. Zadatak Prvi kolokvij - 20. travnja 205. (a) (3 boda) Neka je (Ω,F,P) vjerojatnosni prostor, neka je G σ-podalgebra od F te neka je X slučajna varijabla na (Ω,F,P) takva da je X 0 g.s. s konačnim očekivanjem.

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz Osnova matematike

Zadaci iz Osnova matematike Zadaci iz Osnova matematike 1. Riješiti po istinitosnoj vrijednosti iskaza p, q, r jednačinu τ(p ( q r)) =.. Odrediti sve neekvivalentne iskazne formule F = F (p, q) za koje je iskazna formula p q p F

Διαβάστε περισσότερα

R ω s uniformnom topologijom i aksiomi prebrojivosti

R ω s uniformnom topologijom i aksiomi prebrojivosti Opća topologija 116 Opća topologija 118 Drugi aksiom prebrojivosti 4 AKSIOMI SEPARACIJE I PREBROJIVOSTI Aksiomi prebrojivosti Aksiomi separacije Normalni prostori Urysonova lema Urysonov teorem o metrizaciji

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE Geodetski akultet, dr sc J Beban-Brkić Predavanja iz Matematike 9 GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE Granična vrijednost unkcije kad + = = Primjer:, D( )

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA

DISKRETNA MATEMATIKA DISKRETNA MATEMATIKA VJEšBE U ovoj sripti su dijelom natipani zadaci oji su rje²avani na vjeºbama iz Disretne matematie u aademsoj godini 009./010., uz asnije preprave i dodate. Sripta moºe pomo i studentima

Διαβάστε περισσότερα

Ljuban Dedić VEKTORSKI PROSTORI. skripta

Ljuban Dedić VEKTORSKI PROSTORI. skripta Ljuban Dedić VEKTORSKI PROSTORI skripta 30.05.2008 Sadržaj Predgovor ii 1 Uvod 1 2 Funkcionalni račun 13 2.1 Poluprosti i nilpotentni operatori................ 13 2.2 Operatorske funkcije.......................

Διαβάστε περισσότερα

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike. Monika Jović. Skalarni produkt.

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike. Monika Jović. Skalarni produkt. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Monika Jović Skalarni produkt Završni rad Osijek, 2012. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Διαβάστε περισσότερα

2. Vektorski prostori

2. Vektorski prostori 2. Vektorski prostori 2.1. Pojam vektorskog prostora. Grubo govoreći, vektorski prostor je skup na kojem su zadane binarna operacija zbrajanja i operacija množenja skalarima koje poštuju uobičajena računska

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na . Ispitati tok i skicirati grafik funkcij = Oblast dfinisanosti (domn) Ova funkcija j svuda dfinisana, jr nma razlomka a funkcija j dfinisana za svako iz skupa R. Dakl (, ). Ovo nam odmah govori da funkcija

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

1. Topologija na euklidskom prostoru R n

1. Topologija na euklidskom prostoru R n 1 1. Topologija na euklidskom prostoru R n Euklidski prostor R n je okruženje u kojem ćemo izučavati realnu analizu. Kao skup R n se sastoji od svih uredenih n-torki realnih brojeva: R n = {(x 1,...,x

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

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

Obi ne diferencijalne jednadºbe

Obi ne diferencijalne jednadºbe VJEŽBE IZ MATEMATIKE Ivana Baranović Miroslav Jerković Lekcija 1 Obične diferencijalne jednadžbe 1. reda Obi ne diferencijalne jednadºbe Uvodni pojmovi Diferencijalne jednadºbe su jednadºbe oblika: f(,

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ). 0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 4. t x(u)du + 4. e t u y(u)du, t e u t x(u)du + Pismeni ispit, 26. septembar e x2. 2 cos ax dx, a R.

Matematika 4. t x(u)du + 4. e t u y(u)du, t e u t x(u)du + Pismeni ispit, 26. septembar e x2. 2 cos ax dx, a R. Matematika 4 zadaci sa pro²lih rokova, emineter.wordpress.com Pismeni ispit, 26. jun 25.. Izra unati I(α, β) = 2. Izra unati R ln (α 2 +x 2 ) β 2 +x 2 dx za α, β R. sin x i= (x2 +a i 2 ) dx, gde su a i

Διαβάστε περισσότερα

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori 2 Jordanova forma 2 Nilpotentni operatori Definicija Neka je V vektorski prostor Operator N P LpV q je nilpotentan indeksa p (p P N) ako vrijedi N p, N p Propozicija Ako je e P V takav da je N p e, onda

Διαβάστε περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA

Διαβάστε περισσότερα