INŽENIRSKA MATEMATIKA I

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "INŽENIRSKA MATEMATIKA I"

Transcript

1 INŽENIRSKA MATEMATIKA I REŠENE NALOGE za izredne študente VSŠ Tehnično upravljanje nepremičnin Marjeta Škapin Rugelj Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo

2

3 Kazalo Števila in preslikave 5 Vektorji 6 Analitična geometrija 8 4 Matrike in sistemi linearnih enačb 9 5 Determinante, lastne vrednosti in lastni vektorji 6 Zaporedja in vrste 7 Limite in zveznost funkcij 5 8 Odvodi in njihova uporaba 7 9 Rešitve 9 9. Števila in preslikave Vektorji Analitična geometrija Matrike in sistemi linearnih enačb Determinante, lastne vrednosti in lastni vektorji Zaporedja in vrste Limite in zveznost funkcij Odvodi in njihova uporaba

4

5 Števila in preslikave. Naj bo M = {4 + n n N}. Določite inf M, sup M, min M in max M.. Določite (f g)(x) in (g f)(x), če je f(x) = e 4x in g(x) = x +.. Naj bo f : R R f R, f(x) = e x+ +. (a) Dokažite, da je preslikava f injektivna. (b) Določite zalogo vrednosti R f in predpis za inverzno preslikavo f : R f R. 4. Naj bo f : D f R f R, f(x) = ln ( x x+4). (a) Določite naravno definicijsko območje D f. (b) Dokažite, da je preslikava f injektivna. (c) Določite zalogo vrednosti R f in predpis za inverzno preslikavo f : R f D f. 5. S pomočjo popolne indukcije pokažite, da je število oblike n deljivo s 4 za vsako naravno število n. 6. Dokažite, da je število oblike n 7n deljivo s za vsako naravno število n. 7. Pokažite s popolno indukcijo, da je število oblike 5 n+ + n+ deljivo s 7 za vsako naravno število n. 8. Pokažite s popolno indukcijo, da za vsako naravno število n velja (4n )(4n + ) = n 4n Pokažite s popolno indukcijo, da za vsako naravno število n velja (n ) = n(n + ).. Naj bo f(x) = x in g(x) = x. Poiščite vsa realna števila x, ki zadoščajo neenačbi (f g)(x) < (g f)(x). Podani imamo fumkciji f, g : R R s predpisoma f(x) = x in g(x) = x +. Za katera realna števila je izpolnjena enačba (f g)(x) (g f)(x).. Poiščite vse rešitve neenačbe x x x. Poiščite vsa realna števila, ki zadoščajo neenačbi x 4 x x 4. Rešite neenačbo x <. 5

6 5. Določite naravno definicijsko območje funkcije f(x) = x 4x + + ln(x x + ). 6. Poiščite naravno definicijsko območje funkcije f(x) = x x + ln( x 4 x ). 7. Določite naravno definicijsko območje funkcije f(x) = ln( x 4 4 x ). 8. Določite naravno definicijsko območje funkcije f(x) = ln(x + ) + x x + x. 9. Določite naravno definicijsko območje funkcije ( ) x f(x) = ln x arcsin(x + ). Poiščite naravno definicijsko območje funkcije f(x) = ln( x + x 5x + 4 ).. Poiščite vse kompleksne rešitve enačbe in jih narišite. ( z 4 6 = ) 4 + ı. Poiščite vse kompleksna števila z, ki zadoščajo enačbama z + 5 ı = z + + ı in z = z + 8ı.. Določite množice A = {z; z + + ı }, B = {z; z = z + ı } in B \ A ter narišite vsako na svoji sliki. 4. V kompleksni ravnini narišite vse točke, ki zadoščajo neenačbama 5. Poiščite kompleksna števila z, ki rešijo enačbo z + ı z + ı in z > 4. z = ( ) 5 + ı + z Vektorji. Naj bodo A(,, ), B(,, ) in C(, 4, 4) oglišča paralelograma ABCD. Naj bo E točka, ki razpolovi daljico DC in F točka, ki razdeli daljico AD v razmerju :. Točka S je presečišče premice skozi točki A in E ter premice skozi točki B in F. (a) Skicirajte sliko. (b) Pokažite, da je paralelogram ABC D romb. (c) Izrazite vektor AS z vektorjema a= AB in b= AD. (č) Določite koordinate točke S. (d) Določite ploščino trikotnika ABS. 6

7 . Naj bodo A(,, ), B(,, ), C(, 4, ), D, E in F so oglišča enakostraničnega šestkotnika ABCDEF. Naj bo G točka, ki razdeli daljico CD v razmerju : ( CG : GD = : ). Točka S je presečišče premice skozi točki A in G ter premice skozi točki B in E. (a) Skicirajte sliko. (b) Izrazite vektor AS z vektorjema a= AB in b= BC. (c) Določite ploščino trikotnika ABS. (č) Izračunajte višino trikotnika ABS na AB.. Naj bodo A(,, ), B(, 5, ) in C(,, ) oglišča paralelograma ABCD. Naj bo E točka, ki razpolovi daljico AD in F točka, ki razdeli daljico DC v razmerju :. Točka S je presečišče premice skozi točki C in E ter premice skozi točki B in F. (a) Skicirajte sliko in določite koordinate točke D. (b) Pokažite, da je paralelogram ABC D romb. (c) Izrazite vektor AS z vektorjema a= AB in b= AD. (č) Določite koordinate točke S. 4. Naj bodo A(,, ), B(,, ) in C(, 5, ) oglišča paralelograma ABCD. Naj bo E točka, ki razpolovi daljico BC in F točka, ki razdeli daljico DC v razmerju :. Točka S je presečišče premice skozi točki A in E ter premice skozi točki B in F. (a) Skicirajte sliko. (b) Izrazite vektor AS z vektorjema a= AB in b= AD. (c) Določite dolžino vektorja AS. 5. Določite kot med vektorjema c in d, če je c = a + b, a = b. d = a b, a b = a b in 6. Naj bo a b=, a = in kot med vektorjema a in b enak π 6. Izračunajte ploščino paralelograma, ki ga napenjata vektorja c = a + b in d= 4 a b. 7. Določite kot med vektorjema c in d, če velja c = a + b, d= 5 b, a = b in a b. 8. Določite kot med vektorjema c = a + b in d= a b, če je vektor a pravokoten na b in a = b. 9. Določite a tako, da bo imel trikotnik z oglišči A(,,), B(,,) in C(a,,) ploščino enako. Določite še razdaljo točke C do premice p, ki gre skozi točki A in B.. Določite α tako, da bo imel paralelepiped, ki ga napenjajo vektorji a= (,, α), c = (,, ) volumen. b = (,, ) in. Določite α tako, da bodo vektorji (, α, ), (,, ) in (,, ) ležali v isti ravnini.. Določite volumen tetraedra, ki ga napenjajo vektorji a= (, m, ), b= (,, m) in c = (, m, m). Pri katerem m so vektorji a, b in c linearno odvisni? 7

8 . Pokaži, da so vektorji a= (,, ), b= (5,, ) in c = (,, ) baza prostora R? 4. Vektorji a, b in c tvorijo bazo prostora. Preverite, če so potem tudi vektorji x = a + b + c, y= a + b + c in z = a b + c baza prostora. Analitična geometrija. Določite B tako, da bosta premica p in ravnina Σ vzporedni: p : x 4 = y+4 = z Σ : x By + 6z = 7. Določite A in B tako, da bosta ravnina Π in premica p pravokotni: Π : Ax + y + Cz = 7 x 4 p : = y 4 = z+. Določite A tako, da bosta premica p in ravnina Σ vzporedni: x+ p : 7 = y = z 4 Σ : x + By z = 4. Določite A in B tako, da bosta ravnini Π in Σ vzporedni: Π : Ax + By z = 5 Σ : x y + z = 7 5. (a) Določite parametrično obliko enačbe premice p : x + y z =, x + y + z =. (b) Poiščite točko P v kateri premica p seka ravnino Σ : x z =. (c) Določite enačbo premice q, ki leži v ravnini Σ in seka premico p pod pravim kotom. 6. (a) Poiščite ravnino Σ, ki je pravokotna na premico p : x = y = z in gre skozi točko A(4,, ). (b) Določite pravokotno projekcijo B točke B(,, ) na ravnino Σ. (c) Kolikšna je ploščina ABB? 7. (a) Zapišite enačbo ravnine Π, ki je pravokotna na premico p : x + = y T (,, ). (b) Poiščite točko P v kateri premica p seka ravnino Π. (c) Izračunajte razdaljo med premico p in točko T. (č) Določite enačbo ravnine Σ, ki vsebuje točko T in premico p. = z+ 8. (a) Poiščite enačbo ravnine Σ, v kateri ležijo točke A(,, ), B(,, ) in C(,, ). (b) Na ravnini Σ poiščite točko T, ki je najbližja točki D(,, ). (c) Koliko je točka D oddaljena od ravnine Σ? 8 in vsebuje točko

9 9. (a) Določite enačbo ravnine Σ, ki vsebuje presek ravnin Ω : x + y + z = in Π : x + y z = ter točko T (,, ). (b) Poiščite pravokotno projekcijo točke A(5,, 4) na ravnino Σ.. (a) Določite ravnino Π, ki gre skozi točke A(4,, ), B(5,, ) in C(, 4, ). (b) Prezrcalite točko T (,, ) čez ravnino Π. Koliko je točka T oddaljena od zrcalne slike?. Naj bo Π ravnina, ki je vzporedna ravnini Σ : x + y z = in gre skozi točko A(,, ). (a) Določite enačbo ravnine Π. (b) Poiščite točko B, ki je pravokotna projekcija točke T (, 4, ) na ravnino Π. (c) Izračunajte ploščino trikotnika OAB.. (a) Napišite enačbo ravnine Π, ki je vzporedna ravnini Σ : x y + z = 5 in gre skozi točko A(,, ). (b) Poiščite presečišče B premice p : x = y = z z ravnino Π. (c) Določite premico q, ki gre skozi točki A in B.. (a) Poiščite ravnino Σ, ki je pravokotna na premico p : x = y = z, in gre skozi točko A(4,, ). (b) Določite pravokotno projekcijo B točke B(,, ) na ravnino Σ. (c) Kolikšna je ploščina ABB? 4. (a) Določite parametrično obliko enačbe premice p : x + y + z = 4, x y + 4z =. (b) Določite enačbo ravnine, ki vsebuje premici p in q : x = y+4 = z. (c) Poiščite presečišče premic p in q. 5. (a) Določite enačbo premice p, ki je dana kot presek ravnin Ω : x y+z = in Σ : x y+z =. (b) Določite presečišče P premice p z ravnino Π : x y + 4z = 7. (c) Poiščite enačbo premice q, ki leži v ravnini Π, je pravokotna na premico p in gre skozi točko P. 6. (a) Določite enačbo premice p skozi točki A(,, 4) in B(5, 6, ). (b) Poiščite ravnino Σ, ki je pravokotna na premico p in gre skozi točko C(4,, ). (c) Določite točko P, ki je presek premice p in ravnine Σ. (č) Poiščite razdaljo med premico p in točko C. 4 Matrike in sistemi linearnih enačb [ 5. Naj bo A = [. Naj bo A = 7 [ ] 5. Naj bo A = in B = ]. Rešite matrično enačbo XA = A T X. ]. Rešite matrično enačbo (A X) = X + A. [ ]. Rešite matrično enačbo AX = B + X. 9

10 4. Naj bo A = 5. Naj bo A = in B = 5. Rešite matrično enačbo AX = A T + X. 6. Rešite matrično enačbo XA = A + X, če je A = 7. Naj bo A =. Rešite matrično enačbo AX = B X. 5. Rešite matrično enačbo AX + A = A T + X. 8. Rešite matrično enačbo A(X + I) = I + A, če je A = 9. Rešite matrično enačbo AX = B T X, če je A = in B = Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y + z = x + ay + a z = ax + y + z =. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y z = x + y z = x + y a z = a + 4. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite vse njegove rešitve. Dan je sistem linearnih enačb x + y + z = x + ay + az = a x + y + a z = a x + y + z = x + ay + az = ax + y + az = Poiščite tiste vrednosti parametra a za katere sistem nima rešitve. Za vse ostale vrednosti parametra a poišči vse rešitve..

11 4. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve 5. Dan je sistem linearnih enačb x + y + z = x + ay + a z = ax + y + z = x + y + z = x + ay + a z = ax + y + az = Poiščite tiste vrednosti parametra a za katere sistem nima rešitve. Za vse ostale vrednosti parametra a poišči vse rešitve. 6. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y + az = ax + y + z = x + ay + z = 7. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y + z = ax + y z = x + ay + ( a)z = 8. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y + z = x + ay + az = a x + (a + )y + (a + a)z = a 9. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y z = x + y + az = x + ay + z =. Obravnavajte sistem za različne vrednosti a in zapišite njegove rešitve x + y + z + w = x + ay + z + aw = a x + y + z + a w = a

12 5 Determinante, lastne vrednosti in lastni vektorji [ ] b. Določite b in d tako, da bo matrika A = simetrična z determinanto. d [ ] 4. Določite c in d tako, da bo matrika A = simetrična in neobrnljiva. c d [ ] 4. Določite c in d tako, da bo matrika A = simetrična z determinanto 8. c d 4. Izračunajte determinanto matrike 5. Izračunajte determinanto matrike A = 6. Izračunajte determinanto matrike A = 7. Izračunajte determinanto matrike A = 8. Izračunajte determinanto matrike A = A = 9. Za katere vrednosti parametra a je matrika A = a a neobrnljiva? [ ] [ ] 4 4. Pokažite, da je lastni vektor matrike. Kateri lastni vrednosti pripada? 5 5 [ ] 8. Poiščite lastni vrednosti matrike A = in lastni vektor, ki pripada večji lastni vrednosti. 4 [ ] 5. Poiščite lastne vrednosti in lastna vektorja matrike A =. Če se da matriko A diagonalizirat, 6 4 določite P in D tako, da bo P AP diagonalna matrika D.

13 . Poiščite vse lastne vrednosti in lastni vektor, ki pripada največji lastni vrednosti matrike A =. [ ] 4 4. Poiščite lastni vrednosti in lastne vektorje matrike A =. Ali se matriko A da diagonalizirat? 6 5. Poiščite lastne vrednosti matrike A = in pripadajoče lastne vektorje. Ali se matriko 5 da diagonalizirat? 5 6. Poiščite lastni vrednosti matrike A = in pripadajoče lastne vektorje. Ali se matriko 4 da diagonalizirat? 7. Določite vrednost parametra a tako, da bo λ = lastna vrednost matrike a 8 A =. 4 Poiščite še ostali lastni vrednosti in vse linearno neodvisne lastne vektorje. diagonalizirat, določite še matriki P in D, da bo P AP diagonalna matrika. Če se matriko A da 8. Poiščite vse lastne vrednosti in lastne vektorje matrike A = 4. 5 Ali se matriko A da diagonalizirat? Odgoovor utemeljite. 6 Zaporedja in vrste. Izračunajte limito zaporedja n + 8 n 5 n+ + 4 n+ lim n n + 4 n+ + 8 n.. Pokažite, da je zaporedje a n = n n+ naraščajoče in navzgor omejeno. Utemeljite konvergenco in določi limito. Koliko členov zaporedja leži zunaj okolice s polmerom ε =.?. Pokažite, da je rekurzivno podano zaporedje a = 6, a n+ = 6 + a n naraščajoče in navzgor omejeno s. Utemeljite konvergenco in določite limito. 4. Pokažite, da je rekurzivno podano zaporedje a = 6, a n+ = 4 a n Utemeljite konvergenco in določite limito. navzdol omejeno z in padajoče.

14 5. Pokažite, da je rekurzivno podano zaporedje a =, a n+ = a n + 4 navzgor omejeno s 5 in naraščajoče. Utemeljite konvergenco in določite limito. 6. Izračunajte vsoto vrste n= ( ) n+ n 7. Izračunajte vsoto vrste n= ( ) n+ 7 n 8. Z uporabo Leibnizovega kriterija za konvergenco vrst pokažite, da je vrsta ( ) n n(n+) n= 4 n konvergentna. Izračunajte njeno tretjo delno vsoto s in ocenite s s. Preverite, če je vrsta tudi absolutno konvergentna. 9. S pomočjo Leibnizovega kriterija pokažite, da je vrsta n= ( ) n+ n n konvergentna. Izračunajte njeno četrto delno vsoto s 4 in ocenite napako s s 4. Ali je vrsta tudi absolutno konvergentna?. Z uporabo Leibnizovega kriterija pokažite, da je vrsta n= ( ) n n+ n n konvergentna. Izračunajte njeno tretjo delno vsoto s in ocenite s s. Preverite, če je vrsta tudi absolutno konvergentna.. Z uporabo Leibnizovega kriterija pokažite, da je vrsta ( n + ( ) n n n= konvergentna. Izračunajte drugo delno vsoto s in ocenite napako s s. Ali je vrsta tudi absolutno konvergentna?. Z uporabo kvocientnega kriterija za konvergenco vrst ugotovite, če je vrsta konvergentna.. Z uporabo kvocientnega kriterija ugotovite, konvergentna. n= n= 5 n n! n n 5 n e n n! ) n 4

15 4. Z uporabo korenskega kriterija ugotovite, če je vrsta konvergentna n= n ( ) n n + n 5. Z uporabo korenskega kriterija ugotovite, če je vrsta konvergentna n= 5 n ( ) n + n n 6. Z uporabo korenskega kriterija za konvergenco vrst ugotovite, če je vrsta ( n 5 ) n n= n konvergentna. 7 Limite in zveznost funkcij. Izračunajte limito. Izračunajte. Določite a, da bo funkcija zvezna. ( lim x x e x ). sin x lim x + x x cos x x + x f(x) = x sin x ax x > 4. Določite parametra a in b tako, da bo funkcija b( x x ) x < f(x) = a x = zvezna. xe x sin(x) x cos x x > 5

16 5. Določite a in b tako, da bo funkcija f(x) = sin(x ) +x e x x < b x = zvezna. 9+x ax x > 6. Določite a tako, da bo funkcija zvezna. f(x) = sin x 4 x x a x = 7. Določite parameter a tako, da bo funkcija cos(5x) x x e x f(x) = a x = zvezna. 8. Določite parametra a in b tako, da bo funkcija a + tan(x ) x x < f(x) = b x = zvezna. x 6 x 9 x > 9. Določite vse realne vrednosti a in b da bo funkcija sin(x) x x < f(x) = ax + b x x 5 x+ x > zvezna.. Določite parameter a tako, da boste v limiti e x + e x a e lim x (ln x) lahko uporabili L Hospitalovo pravilo in limito izračunajte.. Utemeljite, da ima funkcija f(x) = e x ničlo na intervalu [, ]. 6

17 8 Odvodi in njihova uporaba. S pomočjo odvoda pokažite, da za vsak x velja + x + x ex. Poiščite globalne ekstreme funkcije f(x) = e x4 +4x x na intervalu [, ].. Največ kolikšna je lahko ploščina trapeza, včrtanega v polkrog s polmerom R? 4. S pomočjo diferenciala določite za koliko odstotkov se približno spremeni volumen stožca, če se polmer osnovne ploskve poveča za %, višina pa zmanjša za 5%. 5. S pomočjo Taylorjevega polinoma reda 4 približno izračunajte vrednost izraza sin.. Ocenite napako, ki jo pri tem zagrešite. 6. S pomočjo Taylorjevega polinoma reda približno izračunajte vrednost izraza ln. Ocenite napako, ki jo pri tem zagrešite. 7. S pomočjo Taylorjevega polinoma reda približno izračunajte vrednost izraza Ocenite napako, ki jo pri tem zagrešite. 8. Naj bo f(x) = x + x Za funkcijo f določite naravno definicijsko območje, ničle, pole, obnašanje na robu definicijskega območja, asimptoto, stacionarne točke, intervale naraščanja in padanja, prevoje, intervale konveksnosti in konkavnosti ter čimbolj natančno narišite njen graf. 9. Dan je funkcijski predpis f(x) = x (x ) Določite definicijsko območje, ničle, asimptoto, ekstreme, prevoje, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije ter funkcijo narišite. Določite še globalni minimum in globalni maksimum na intervalu [, 4].. Dan je funkcijski predpis f(x) = x x +. Določite definicijsko območje, ničle, asimptoto, sodost, lihost, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije ter jo narišite.. Dan je funkcijski predpis (x + )x f(x) = x. Določite definicijsko območje, ničle, asimptoto, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite. 7

18 . Naj bo f(x) = (x + )e x Za funkcijo f določite naravno definicijsko območje, ničle, obnašanje na robu definicijskega območja, stacionarne točke, intervale naraščanja in padanja, prevoje, intervale konveksnosti in konkavnosti ter čimbolj natančno narišite njen graf.. Dan je funkcijski predpis f(x) = (x ) e x. Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite. 4. Dan je funkcijski predpis f(x) = e x Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite. 5. Dan je funkcijski predpis f(x) = ex x Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite. 6. Dan je funkcijski predpis f(x) = x e x. (a) Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, prevoje, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega (b) Poiščite največjo in najmanjšo vrednost funkcije f(x) na intervalu [, ]. 7. Naj bo f(x) = e x x Za funkcijo f določite naravno definicijsko območje, ničle, asimptoto, stacionarne točke, intervale naraščanja in padanja, prevoje, intervale konveksnosti in konkavnosti ter čimbolj natančno narišite njen graf. 8. Dan je funkcijski predpis f(x) = x 4 e x. Določite definicijsko območje, ničle, obnašanje na robu definicijskega območja, ekstreme, prevoje, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije ter funkcijo narišite. 9. Dan je funkcijski predpis f(x) = x(ln x ). Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite. 8

19 . Dan je funkcijski predpis ln(x + ) f(x) = x +. Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite.. Dan je funkcijski predpis f(x) = arctan x. Določite definicijsko območje, ničle, lihost oz. sodost funkcije, ekstreme, prevoje, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite.. Dan je funkcijski predpis x f(x) = arctan x. Določite definicijsko območje, ničle, ekstreme, intervale monotonosti, konveksnosti in konkavnosti funkcije. Raziščite obnašanje funkcije na krajiščih definicijskega območja in funkcijo narišite.. Naj bo f(x) = arctan ( x ) + x. Za funkcijo f določite naravno definicijsko območje, ničle, sodost, lihost, obnašanje funkcije na robu definicijskega območja, stacionarne točke, intervale naraščanja in padanja, prevoje, intervale konveksnosti in konkavnosti ter čimbolj natančno narišite njen graf. 9 Rešitve 9. Števila in preslikave. inf M = 4, min M ne obstaja, sup M = max M = 5. (f g)(x) = e 4x +, (g f)(x) = e 8x +. (a) Funkcija je injektivna, ker iz f(x ) = f(x ) sledi x = x. (b) R f = (, ) in f (x) = ln(x ). 4. (a) (, 4) (, ) (b) Pokazati je treba, da velja implikacija: f(x ) = f(x ) x = x. (c) R f = R \ {}, f (x) = +4ex e x 5. Za n = trditev velja, saj je = 8 = 4. Indukcijsko predpostavko za n = k zapišimo v obliki: k = 4m +, m Z. Zdaj si pa poglejmo naš izraz pri n = k + in uporabimo indukcijsko predpostavko: k+ = (4m + ) (po indukcijski predpostavki) = 4 9m + 8 = 4(9m + ). 9

20 6. Za n = trditev velja, saj je 7 = 6 =. Indukcijsko predpostavko za n = k zapišimo v obliki: k = m + 7k, m Z. Zdaj si pa poglejmo naš izraz pri n = k + in uporabimo indukcijsko predpostavko: (k + ) 7(k + ) = k + k + k 7k 7 (po indukcijski predpostavki) = m + 7k + (k + k ) 7k = (m + k + k ). 7. Za n = trditev velja, saj je = 9 = 7. Indukcijsko predpostavko za n = k zapišimo v obliki: 5 k+ = 7m k+, m Z. Zdaj si pa poglejmo naš izraz pri n = k + in uporabimo indukcijsko predpostavko: 5 k+ + k+4 = 5 5 k+ + k+4 (po indukcijski predpostavki) = 5(7m k+ ) + k+4 = 7(5m k+ ). 8. Za n = trditev velja. Zapišimo indukcijsko predpostavko za n = k: (4k )(4k + ) = k 4k +. Z uporabo indukcijske predpostavke pokažimo, da trditev velja tudi za n = k + : (4k )(4k + ) + (4k + )(4k + 5) 9. Za n = trditev velja. Zapišimo indukcijsko predpostavko za n = k: = = k 4k + + (4k + )(4k + 5) k + 4(k + ) (k ) = k(k + ). Z uporabo indukcijske predpostavke pokažimo, da trditev velja tudi za n = k + : (k ) + (k + ) = k(k + ) + (k + ) = (k + )((k + ) + ). Neenačba (f g)(x) < (g f)(x) se prepiše v (x ) < x, ki jo rešijo x (, ) \ {}.. (, ] {}. { } [, ]. (, ] [, ) 4. ( 4, ) (, 6) 5. Funkcija f(x) je definirana, kadar je x 4x + in x x + >. Ker je x 4x + za x (, ] [, ) in ker je x x + > za x (, ), je definicijsko območje funkcije f(x) enako (, ] [, ).

21 6. Funkcija f(x) je definirana, kadar je x x in x 4 x >. Ker je x x za x (, ] [, ) in ker je x 4 x > za x (, ), je definicijsko območje funkcije f(x) enako (, ] [, ). 7. Funkcija f(x) je definirana, kadar je x 4 4 x >. Torej je definicijsko območje funkcije f enako (, ) (, + ) (4, ). 8. Funkcija f(x) je definirana, kadar je x + > in x x + x. Ker je x + > za x (, ) in ker je x x + x za x [, ] {}, je definicijsko območje funkcije f(x) enako (, ] {}. 9. D f = (, ]. (, ) (, ) (5, ). z = + ı, z = + ı, z = ı, z = ı,. z = + 4ı. Množica A je krog s središčem v (, ) in polmerom, množica B pa je krožnica s središčem v (, 4) in polmerom. Torej je množica B \ A tisti del krožnice, ki ne leži v krogu. 4. Rešitev so točke, ki zadoščajo neenačbama y x + in x + y > z = 5 4 ı 9. Vektorji. Označimo a= AB in b= BC. Potem je a= (,, ) in b= (,, ). Ker je a = b, je paralelogram ABC D romb. Vektor AS izrazimo na dva načina kot linearni kombinaciji vektorjev a in b ter z izenačitvijo koeficientov dobimo AS= a + 6 b. Ploščino trikotnika izračunamo z vektorskim produktom pl( ABS) = a AS =.. (b) AS= a + (c) pl( ABS) = (č) v = 6. (a) D(,, ) b.. (b) Ker je a = b, je paralelogram ABCD romb. (c) AS= a b. (č) S(, ). 4. (b) AS= 4 a + 8 b. (c) AS = 5 8

22 5. Iz enačbe a b = a b z uporabo definicije dolžine vektorskega produkta in definicije skalarnega produkta izračunamo, da je kot med vektorjema a in b enak φ = π. Kot α med vektorjema c in d dobimo iz formule ( c ) d α = arccos c = π d φ = arccos.6 8. φ = arccos a =, a = 4, d(c, p) =. α = 4, α = 6. Vektorji bodo koplanarni, če bo njihov mešani produkt enak, torej za α =. V = 4m 6, m = ±. Dovolj je pokazati, da so linearno neodvisni. 4. Niso baza, ker so linearno odvisni: x = y z. 9. Analitična geometrija. Premica p in ravnina Σ bosta vzporedni, če bosta smerni vektor premice s p = (4,, ) in vektor normale ravnine n Σ = (, B, 6) pravokotna. To pomeni, da mora biti njun skalarni produkt enak in torej B =.. Premica p in ravnina Π bosta pravokotni, če bosta smerni vektor premice s p = (,, ) in vektor normale ravnine n Π = (A,, C) vzporedna. To pomeni, da mora biti A = in C =.. Premica p in ravnina Σ bosta vzporedni, če bosta smerni vektor premice s p = (7,, 4) in vektor normale ravnine n Σ = (, B, ) pravokotna. To pomeni, da mora biti njun skalarni produkt enak in torej B = A = 6, B = 5. (a) p : x = + 4λ, y = λ, z = λ, λ R (b) P(,, ) (c) q : r = (,, ) + µ(,, ), µ R 6. (a) Ker je premica p pravokotna na ravnino Σ, lahko za njen vektor normale vzamemo kar smerni vektor premice n Σ = s p = (,, ). Torej je enačba ravnine Σ : x + y z = 7. (b) Določimo premico q, ki gre skozi točko B in je pravokotna na Σ, torej s q = (,, ): q : r = (,, ) + λ(,, ), λ R. Potem je pravokotna projekcija B točke B(,, ) na ravnino Σ ravno presek premice q in ravnine Σ, torej B (,, ).

23 (c) Ker je trikotnik ABB pravokoten, je njegova ploščina pl( ABB ) = AB BB =. 7. (a) Ker je premica p pravokotna na ravnino Π, je s p = n Π. Torej je enačba ravnine Π : x y + z =. (b) Premica p seka ravnino Π v točki P(,, ). (c) Ker je premica p pravokotna na ravnino Π, je razdalja med premico p in točko T kar enaka dolžini vektorja PT = (,, ), (,, ) = 5. (č) Ker ravnina Σ vsebuje točko T in premico p, ima normalni vektor n Σ = s p PT = (, 6, 5) in enačbo x 6y 5z =. 8. (a) Enačbo ravnine Σ dobimo z mešanim produktom [ r r A, r B r A, r C r A ] =, torej Σ : x y + z =. (b) Točka T je pravokotna projekcija točke D. Določimo premico p, ki gre skozi točko D in je pravokotna na Σ, torej s p = (,, ): p : r = (,, ) + λ(,, ), λ R. Potem je pravokotna projekcija T točke D(,, ) na ravnino Σ ravno presek premice p in ravnine Σ, torej T (,, ). (c) Ker je T pravokotna projekcija točke D na ravnino Σ, je d(σ, D) = d(t, D) = T D = (a) Enačbo premice p, ki je presek ravnin Π in Ω dobimo tako, da si koordinato z izberemo za parameter (z = λ) in rešimo sistem x + y = λ, x + y = λ. Tako dobimo enačbo premice v parametrični obliki p : x = + 5λ, y = λ, z = λ. Iz nje razberemo smerni vektor s p = (5,, ) in koordinate točke P(,, ) p. Normalni vektor ravnine n Σ = PT s p = (,, ). Torej ima iskana ravnina enačbo Σ : y + z =. (b) Projekcijo točke A(5,, 4) lahko dobimo kot presek ravnine Σ in premice q : x = 5, y = +µ, z = 4 + µ, ki gre skozi točko A in je pravokotna na ravnino Σ, A = q Σ. Ko vstavimo koordinate premice q v enačbo ravnine Σ, dobimo µ =. Torej je projekcija točke A točka A (5,, ).. (a) Enačbo ravnine Π : x + y + z = lahko dobimo na več načinov (npr. s pomočjo mešanega produkta [ r r A, r B r A, r C r A ]). (b) Premico p skozi točko T (,, ), ki je pravokotna na ravnino Π, zapišemo v parametrični obliki p : x = +λ, y = +λ, z = λ in vstavimo v enačbo ravnine Π. Premica p seka ravnino pri λ =, torej v točki P(4,, ). Zrcalna točka T ima radij vektor OT = OT + T P= (6,, ). Oddaljenost točke T do točke T je enaka T T = 6.. (a) Ker je ravnina Π vzporedna ravnini Σ, imata enak vektor normale n= (,, ). Če upoštevamo, da točka A leži v ravnini, dobimo Π : x + y z = 5. (b) Točko B(,, ) dobimo, če poiščemo presek premice skozi točko T s smernim vektorjem n in ravnine Π. (c) Ploščino trikotniko OAB dobimo z uporabo vektorskega produkta: pl( OAB) = OA OB = 6.

24 . (a) Ker je ravnina Π vzporedna ravnini Σ, imata isti vektor normale n Π = (,, ). Torej je enačba ravnine Π : x y + z =. (b) Premico p zapišemo v parametrični obliki p : x = + λ, y = λ, z = λ in vstavimo v enačbo ravnine Π. Premica p seka ravnino pri λ =, torej v točki B(,, ). (c) Premica q ima smerni vektor s q = AB= (, 5, ) in torej enačbo q : x = + µ, y = 5µ, z = µ, µ R.. (a) Σ : x + y z = 7, (b) B (,, ) (c) pl( ABB ) = 4. (a) Parametrična enačba premice p : x = 7 λ, y = + λ, z = λ, λ R. (b) Ravnina, ki vsebuje premici p in q, ima normalni vektor n= s p s q = ( 4,, ) in enačbo x + y + 5z =. (c) Presek premic p in q je točka T (,, ). 5. (a) p :, x = λ, y = 4 + λ, z = λ, λ R (b) P( 5,, ) (c) q :, x = 5 + 6µ, y = + 5µ, z = + µ, µ R 6. (a) r (λ) = (,, 4) + λ(,, ) (b) Σ : x y + z = 5 (c) P(,, ) (č) d(c, p) = Matrike in sistemi linearnih enačb. Iz matrične enačbe izrazimo X = A T (A + I). [ ] (A + I) 5 = in X = [ ] 4. X = I A = 6 [ ] 7 5. X = (A I) B = 7 [ 4. Iz matrične enačbe izrazimo X = (A + I) B (A+I) = in X = ].. Lahko pa nalogo rešimo tudi hitreje tako, da Gaussov postopek delamo na razširjeni matriki [A + I.B] toliko časa, da dobimo razširjeno matriko [I.X]. 4

25 5. Iz matrične enačbe izrazimo X = (A I) A T. (A I) =, A T = 6. Iz matrične enačbe izrazimo X = A(A I). (A I) = in X =. in X = 7. Iz matrične enačbe izrazimo X = (A I) (A T A) (A I) = in X = X = A + I = 9. X = (A + I) B T = Če je a = ali a =, sistem nima rešitve. Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a(a ) z. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = + z z Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = + a a + a z 4.., z R.... Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = + y + z z, y, z R. 5

26 . Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a a + z Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a z 4. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = + z z. a a a., z R. Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a z. 5. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = + y + z z, y, z R. 6. Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a + a + z Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = 4 + z z Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a z., z R.. 6

27 7. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = + z z, z R. Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x 4 y = a 4 (a ) z a. 8. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y = + y + z z, y, z R. Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a a + z 9. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x 5 y = + z 4 z., z R. Če je a in a, ima sistem natanko eno rešitev x y = a + a + z.. Če je a =, sistem nima rešitve. Če je a =, ima sistem neskončno rešitev oblike x y z = + y + z w + w, y, z, w R. Če je a in a, ima sistem neskončno rešitev oblike x y z = a a + + z, z R. w 7

28 9.5 Determinante, lastne vrednosti in lastni vektorji. Da bo matrika simetrična, mora biti b =. Ker je det(a) = d 9, pogoju ustreza d = 6.. Da bo matrika simetrična, mora biti c =. Ker je matrika neobrnljiva, če ima determinanto enako in je det(a) = 4d 4, mora biti d =.. Da bo matrika simetrična, mora biti c =. Ker je det(a) = 4d ( )c = 4d 4, pogoju ustreza d =. 4. Iz drugega stolpca lahko izpostavimo 5, iz četrte vrstice pa. Nadaljujemo z Gaussovim postopkom in dobimo det(a) = det(a) = 6. det(a) = 8 7. det(a) = det(a) = 4 9. Matrika A je neobrnjiva, če je njena determinanta enaka, torej za a = in a = 9.. λ = 6. Lastni vrednosti matrike A sta ničli karakterističnega polinoma det(a [ ] λi). Torej λ = 8 in λ =. 4 Lastni vektor λ je vsak neničeln vektor, ki je vzporeden vektorju.. Lastni vrednosti matrike A sta ničli karakterističnega polinoma det(a λi), torej λ = [ in ] λ =. Lastni vektor lastne vrednosti λ = je vsak neničeln vektor, ki je vzporeden vektorju. Prav [ ] tako je lastni vektor lastne vrednosti λ = je vsak neničeln vektor, ki je vzporeden vektorju. Matriko A se da diagonalizirat, [ ] ker imamo [ dva ] linearno neodvisna vektorja. Torej je ena izmed možnih matrik enaka P = in D =.. Lastne vrednosti so λ =, λ = in λ =. Lastni vrednosti λ = pripada lastni vektor v = [ 4. λ =, v = ] [, λ = 5, v = Matriko A se da diagonalizirat, ker imamo dva linearno neodvisna vektorja. 5. Lastne vrednosti so λ =, λ = in λ =, pripadajoči lastni vektorji pa npr. v =, v = 5 in v =. Ker imamo tri linearno neodvisne lastne vektorje, se matriko da diagonalizirat. ] 8

29 6. Lastne vrednosti λ =, λ, =, pripadajoči lastni vektorji pa so npr. v =, v =. 4 Ker ima matrika A samo dva linearno neodvisna lastna vektorja, se je ne da diagonalizirat. 7. Če je a =, ima matrika A lastne vrednosti λ =, λ, =, pripadajoči lastni vektorji pa so npr. 4 v =, v = in v =. Ker ima A tri linearno neodvisne lastne vektorje, se matriko da diagonalizirat: D = in P = 4 8. Lastne vrednosti λ =, λ, =, pripadajoči lastni vektorji pa so npr. 4 v =, v = in v =. Ker ima A tri linearno neodvisne lastne vektorje, se matriko da diagonalizirat Zaporedja in vrste.. a =, 7. Naraščanje in omejenost pokažemo s popolno indukcijo. Ker je zaporedje naraščajoče in navzgor omejeno, je konvergentno. Limita zaporedja je enaka. 4. Padanje in omejenost pokažemo s popolno indukcijo. Ker je zaporedje padajoče in navzdol omejeno, je konvergentno. Limita zaporedja je enaka. 5. Naraščanje in omejenost pokažemo s popolno indukcijo. Ker je zaporedje naraščajoče in navzgor omejeno, je konvergentno. Limita zaporedja je enaka geometrijska vrsta, q =, a =, ( ) n+ n = n= 7. geometrijska vrsta, q = 7,, a = 7, ( ) n+ 7 n = 7 n= n= n= ( ) n = 4 ( ) n = 7 8 9

30 8. Označimo a n = ( ) n n(n+) 4 in c n n = a n = n(n+) 4. Ker je lim n n c n = in zaporedje (c n ) monotono padajoče, je po Leibnizovem kriteriju vrsta konvergentna. Njena tretja delna vsota je s = 5 6 in s s < c n+ = Ker je lim n a n+ a n = 4, je vrsta tudi absolutno konvergentna. 9. Četrta delna vsota je s 4 = 77 9 in s s 4 < 6. S kvocientnim kriterijem ugotovimo, da je vrsta tudi absolutno konvergentna.. Tretja delna vsota je s = 89 6 in s s < 5 4. S kvocientnim kriterijem ugotovimo, da je vrsta tudi absolutno konvergentna.. Druga delna vsota je s = 7 8 in s s < 5. S korenskim kriterijem ugotovimo, da je vrsta tudi absolutno konvergentna.. Ker je je vrsta konvergentna. lim n 5 n+ (n+)! 5 n n! 5 = lim n n + = <,. Vrsta je konvergentna. 4. Ker je n lim n n ( ) n n + n = lim n ( ) n n + = n lim n ( ) n n + = n lim ( + n ) n n ( n ) n =... = e >, je vrsta divergentna. n 5. Ker je lim n n 6. Ker je lim n 5 n ( n+ n ( n 5 n ) n = 5 lim n ( n+ ) n n = e 5 ) n = e 5 <, je vrsta konvergentna. >, vrsta divergira. 9.7 Limite in zveznost funkcij... Funkcija bo zvezna, če bo lim f(x) = lim f(x) = f(). x x Ker je lim x f(x) = f() = in z uporabo l Hospitalovega pravila dobimo lim x = 6a, bo funkcija zvezna za a = Funkcija bo v zvezna v x =, če bo leva limita lim x b( x x ) = b enaka desni limiti lim x xex sin(x) x cos x = in funkcijski vrednosti f() = a. Temu pogoju je zadoščeno, če je a = in b =.

31 sin(x 5. Funkcija bo v zvezna v x =, če bo leva limita lim ) x = +x e x enaka desni limiti lim x 6a in funkcijski vrednosti f() = b. Temu pogoju je zadoščeno, če je a = in b =. 9+x ax = 6. S pomočjo l Hospitalovega izreka izračunamo, da je lim x =. Torej bo f(x) zvezna, če bo a =. 7. a = 5 8. a = 5 6, b = 6 9. a =, b =. L Hospitalovo pravilo lahko uporabimo, če je lim x (e x + e x ae ) =, torej za a =. Limita je enaka e.. Ker je f zvezna in velja f()f( ) = ( )(e ) <, ima f na [, ] vsaj eno ničlo. 9.8 Odvodi in njihova uporaba. Naj bo f(x) = e x x x. Izračunamo f (x) in f (x). Ker je f (x), je f (x) je naraščajoča. Ker je poleg tega f () =, je f () za x. Ker je f (x), je f(x) naraščajoča. Ker je tudi f() =, je f(x) za x.. (a) Funkcijo odvajamo in dobimo f (x) = x(x )(x + )e x4 +4x x, torej imamo tri stacionarne točke x =, x = in x =. (b) Vrednost funkcije izračunamo samo v x in x, ki ležita na intervalu [, ]: f(x ) = f() = in f(x ) = f() = e 5. (c) Izračunamo še vrednost funkcije v robnih točkah f( ) = e in f() = e (č) S primerjavo vrednosti v stacionarnih točkah z intervala in v robnih točkah dobimo, da je globalni minimum enak f( ) = e in globalni maksimum f() = e.. Ploščina trapeza je enaka pl(x) = (R + x) R x, kjer je x polovica dolžine zgornje stranice trapeza. Z odvajanjem dobimo, da je maksimalna ploščina pri x = R in sicer pl ( ) R = R Volumen stožca se zmanjša za približno %. 5. Taylorjev polinom reda 4 za funcijo sin x je enak T 4 (x; ) = x x 6. Torej je sin Napako lahko ocenimo R 4 (., ) = cos(ξ).5 5! za nek ξ (,.) Če upoštevamo, da je cos ξ, dobimo, da je napaka največ , 4 7..,. 8. D f = R \ {}, f ima ničlo v x = in dvojni pol v x =. Funkcija ima asimptoto y(x) =, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = x+, lokalni minimum ima v x = in x narašča na intervalu (, ). Drugi odvod je f (x) = (x+), torej ima prevoj v točki x = in je x 4 konveksna na intervalih (, ) in (, ). Graf funkcije:

32 x + x 4 Out[857]= D f = R \ {}, f ima trojno ničlo v x = in asimptoto y = x +. V x = ima f pol, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Prvi odvod je f (x) = x (x ), lokalni minimum ima v x =, f() = 7 (x ) 4, in narašča na intervalu (, ). Drugi odvod je f (x) = 6x, torej ima f prevoj v x = in je konkavna na (, ). (x ) 4 Graf funkcije: 5 x Hx - L D f = R, f ima ničlo v x =, asimptoto y(x) = in je liha funkcija. Odvod f je f (x) = ( x)(+x) (x +), lokalni minimum ima v x =, lokalni maksimum v x = in narašča na intervalu (, ). Drugi odvod je f (x) = x(x ) (x +), torej ima prevoje v točkah x =, x = in x = ter je konveksna na intervalih (, ) in (, ). Graf funkcije:

33 .5 x x + Out[7]= D f = R \ {}, f ima ničli v x = in x = ter asimptoto y = x + 4. V x = ima f pol, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Prvi odvod je f (x) = (x )(x+), lokalni minimum ima v x =, lokalni maksimum (x ) pa v x = in narašča na intervalih (, ) in (, ). Drugi odvod je f (x) = 8, torej je f (x ) konveksna na (, ). Graf funkcije: Hx + L x x - Out[697]= D f = R, f ima ničlo v x =, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Prvi odvod je f (x) = (x + )e x, lokalni maksimum ima v x =, f( ) = e, in narašča na intervalu (, ). Drugi odvod je f (x) = (x + )e x, f ima prevoj v x =, f( ) = e, in je konveksna na (, ). Graf funkcije:

34 Hx+Le -x 5 Out[9]= D f = R, f ima dvojno ničlo v x =, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = x(x )e x, lokalni maksimum ima v točki x =, f() = 4, lokalni minimum v točki x =, f() =, in pada na intervalu (, ). Drugi odvod je f (x) = (x )e x, torej ima f prevoja v točkah x = in x = ter je konkavna na intervalu (, ). Graf funkcije: Hx -L x 8 6 Out[847]= D f = R \ {}, f nima ničel, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Funkcija ima asimptoto y(x) =. Odvod f je f (x) = e x x, zato funkcija povsod na D f pada. Drugi odvod je f (x) = +x e x 4 x, torej ima prevoj v točki x = in je konveksna na intervalih (, ) in (, ). Graf funkcije: 4

35 5 e x 4 Out[877]= D f = R \ {}, f nima ničel, asimptota je y = in lim x f(x) = lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = (x )ex x f (x) = (x 4x+6)e x x 4 Graf funkcije:, lokalni minimumima v x =, f() = e 4, in pada na intervalu (, ). Drugi odvod je, torej je funkcija konveksna na celem definicijskem območju. 6 e x x 5 Out[45]= D f = R \, f nima ničle, lim x f(x) =, lim x f(x) =, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = (x + )e x, lokalni minimum ima v x =, f( ) = 4 e, in funkcija raste na intervalih (, ) in (, ). Drugi odvod je f (x) = (x +x+)e x x Graf funkcije:, torej je funkcija povsod konveksna. 5

36 5 x e - x 4 Out[5]= - - Na intervalu [, ] ima funkcija največjo vrednost v x =, f( ) = e, in najmanjšo vrednost v v x =, f( ) = 4 e. 7. D f = R, f ima ničli v x = in x = in asimptoto y =. Odvod f je f (x) = (x )e x x, lokalni maksimum ima v x =, f() = e, in narašča na intervalu (, ). Drugi odvod je f (x) = x( x)e x x, torej ima prevoj v x =, f() =, in x =, f() =, in je konveksna na intervalu (, ). Graf funkcije: - x-x. Out[8]= D f = R, f ima štirikratno ničlo v x =, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = x (4 x)e x, lokalni minimum ima v x =, f() =, lokalni maksimum ima v x = 4, f(4) = 64e 4, in funkcija raste na intervalu (, 4). Drugi odvod je f (x) = x (x )(x 6)e x, prevoja ima v x =, f() = 6e, in v x = 6, f(6) = 96e 6. Funkcija je konkavna na (, 6), drugod pa je konveksna. Graf funkcije: 6

37 6 x 4 e -x 5 4 Out[48]= D f = (, ), f ima ničlo v x = e, lim x f(x) = in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = ln x, lokalni minimum ima v x = e in narašča na intervalu (e, ). Drugi odvod je f (x) = x, torej f nima prevojev in je konveksna na (, ). Graf funkcije: xhln x - L 8 6 Out[88]= D f = (, ), f ima ničlo v x =, asimptoto y = in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = ln(x+) (x+), lokalni maksimum ima v x = e, f(e ) = e, in narašča na intervalu (, e ). Drugi odvod je f (x) = ln(x+), torej ima prevoj v x = e (x+), f(e ) =, in je konveksna na intervalu (e, ). Graf funkcije: e 7

38 ln Hx + L x + Out[59]= D f = R \, f nima ničle, je liha, lim x f(x) = π in lim x f(x) =. Odvod f je f (x) = +x, torej ves čas pada. Drugi odvod je f (x) = (x (+x ), torej je funkcija konveksna na intervalu (, ). Graf funkcije: arctan x Out[]= D f = R \ {}, f ima ničlo v x =, asimptota y(x) = π 4, lim x f(x) = π in lim x f(x) = π. Prvi odvod je f (x) = x x+, zato funkcija povsod pada. Drugi odvod je f (x) = (x ), f ima prevoj (x x+) v x =, f() = π 4, in je konveksna na (, ). Graf funkcije: 8

39 arctan x x - Out[9]= D f = R\{, } in f nima ničel. Ker je f soda funkcija, je dovolj, če določimo limite lim x f(x) = π, lim x f(x) = π in lim x f(x) = π 4, saj je graf simetričen glede na os z. Odvod f je f (x) = x x 4 +, lokalni maksimum ima v x =, f() = π 4, in funkcija pada na intervalih (, ) in (, ). Drugi odvod je f (x) = (x4 ), torej je funkcija konkavna na intervalu ( (x 4 +) 4, 4 ) in ima prevoja v x = ± 4, f(± 4 ) = arctan +. Graf funkcije: arctan x + x - Out[78]=

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

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. 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

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

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE II Skripta za vaje iz Matematike II (UNI + VSP) Ljubljana, determinante Determinanta det A je število, prirejeno

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

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

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

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

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

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

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

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

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

*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

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

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1 3D-prostor; ravnina in premica

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

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I

ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Andrej Perne ZBIRKA REŠENIH NALOG IZ MATEMATIKE I Skripta za vaje iz Matematike I (UNI + VSP) Ljubljana, množice Osnovne definicije: Množica A je podmnožica

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 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

Univerza v Mariboru. Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede. Zbirka nalog iz matematike

Univerza v Mariboru. Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede. Zbirka nalog iz matematike Univerza v Mariboru Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede Zbirka nalog iz matematike TADEJA KRANER ŠUMENJAK IN VILMA ŠUŠTAR Maribor, 2010 ii Predgovor Nekaj let že vodim vaje iz matematike in statistike

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

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

Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica

Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica Pravokotni koordinatni sistem; ravnina in premica 1. Razmisli, v kakšnih legah so lahko v prostoru: (a) premica in ravnina (b) dve ravnini (c) dve premici.ugotovitve zapiši.. 2. Ali sta premici v prostoru,

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

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

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

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

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

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič

VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva. Martin Raič VAJE IZ MATEMATIKE za študente gozdarstva Martin Raič OSNUTEK Kazalo 1. Ponovitev 2 2. Ravninska in prostorska geometrija 5 3. Linearna algebra 7 4. Ponavljanje pred kolokvijem 8 M. RAIČ: VAJE IZ MATEMATIKE(GOZDARSTVO)

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

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko Linearna algebra Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko 23. februar 205 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 52.64(075.8)(0.034.2) OREL, Bojan

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik

Univerza v Mariboru. Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko Uporaba matematičnih metod v logistiki 1 Priročnik BOJANA ZALAR Celje 2009 Izdala: Fakulteta za logistiko Univerze v Mariboru Naslov: Uporaba matematičnih metod

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

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

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

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

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1

Realne funkcije. Elementarne funkcije. Polinomi in racionalne funkcije. Eksponentna funkcija a x : R R + FKKT Matematika 1 Realne funkcije Funkcija f denirana simetri nem intervalu D = ( a, a) ali D = [ a, a] (i) je soda, e velja f(x) = f( x), x D; (ii) je liha, e velja f(x) = f( x), x D. Naj bo f denirana D f in x 1, x 2

Διαβάστε περισσότερα

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

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Kemijska tehnologija Visokošolski strokovni program Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 29. 8. 2013 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik

Univerza v Mariboru. Fakulteta za logistiko MATEMATIKA. Univerzitetni učbenik Univerza v Mariboru Fakulteta za logistiko MATEMATIKA Univerzitetni učbenik AJDA FOŠNER IN MAJA FOŠNER Junij, 2008 Kazalo 1 Množice 5 11 Matematična logika 5 12 Množice 10 2 Preslikave 18 21 Realne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

PRIMER UPORABE FUNKCIJ 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE. Upogibni moment. M(X )=F A x qx2 2

PRIMER UPORABE FUNKCIJ 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE. Upogibni moment. M(X )=F A x qx2 2 3 4 PRIMER UPORABE FUNKCIJ Upogibni moment 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE T (x) =F A qx M(X )=F A x qx2 2 1 2 DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE Naj bosta A in B neprazni množici. Enolična funkcija f : A

Διαβάστε περισσότερα

GEOMETRIJA V RAVNINI DRUGI LETNIK

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

Διαβάστε περισσότερα

VAJE IZ MATEMATIKE za študente farmacije. Martin Raič s sodelavci

VAJE IZ MATEMATIKE za študente farmacije. Martin Raič s sodelavci VAJE IZ MATEMATIKE za študente farmacije Martin Raič s sodelavci Datum zadnje spremembe: 28. oktober 205 Kazalo. Naravna števila 3 2. Realna števila 4 3. Preslikave 5 4. Zaporedja 6 5. Vrste 0 6. Zveznost

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

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2009/2010 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 009/00 Izpis: 9 januar 00 KAZALO Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO Petra Žigert Pleteršek MATEMATIKA III Maribor, september 215 ii Kazalo Diferencialni račun vektorskih funkcij 1 1.1 Skalarne funkcije...........................

Διαβάστε περισσότερα

Računalniško vodeni procesi I

Računalniško vodeni procesi I Šolski center Velenje Višja strokovna šola Velenje Trg mladosti 3, 33 Velenje Računalniško vodeni procesi I Osnove višješolske matematike Interno gradivo - druga, popravljena izdaja Robert Meolic. september

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne lastnosti odvoda

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Čas reševanja je 75 minut. 1. [15] Poišči vsa kompleksna števila z, za katera velja. z 2 +2 z +2 i 2 = Im. 1 2i

Čas reševanja je 75 minut. 1. [15] Poišči vsa kompleksna števila z, za katera velja. z 2 +2 z +2 i 2 = Im. 1 2i Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument. Ugasni in odstrani mobilni telefon.

Διαβάστε περισσότερα

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod

Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod Zbirka rešenih izpitnih nalog iz numeričnih metod Borut Jurčič - Zlobec Andrej Perne Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Ljubljana 6 Kazalo Iterativno reševanje nelinearnih enačb 4 Navadna

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1 letnik finančne matematike na FMF Primož Moravec 13 september 2017 1 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 51264(0758)

Διαβάστε περισσότερα

VAJE IZ MATEMATIKE 2 za smer Praktična matematika. Martin Raič

VAJE IZ MATEMATIKE 2 za smer Praktična matematika. Martin Raič VAJE IZ MATEMATIKE za smer Praktična matematika Martin Raič Datum zadnje spremembe: 3. maj 8 Kazalo. Ponovitev elementarnih integralov 3. Metrični prostori 5 3. Fourierove vrste 4. Funkcije več spremenljivk

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

3. VAJA IZ TRDNOSTI. Rešitev: Pomik v referenčnem opisu: u = e y 2 e Pomik v prostorskem opisu: u = ey e. e y,e z = e z.

3. VAJA IZ TRDNOSTI. Rešitev: Pomik v referenčnem opisu: u = e y 2 e Pomik v prostorskem opisu: u = ey e. e y,e z = e z. 3. VAJA IZ TRDNOSTI (tenzor deformacij) (pomiki togega telesa, Lagrangev in Eulerjev opis, tenzor velikih deformacij, tenzor majhnih deformacij in rotacij, kompatibilitetni pogoji) NALOGA 1: Gumijasti

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

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

PONOVITEV SNOVI ZA NPZ

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk Del 5 Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk POGLAVJE 1 Krivulje v R n 1. Risanje vektorskih funkcij in vektorskih zaporedij Funkcija iz R v R n je podana z dvema podatkoma: z definicijskim območjem,

Διαβάστε περισσότερα

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010

Tadeja Kraner Šumenjak MATEMATIKA. Maribor, 2010 Tadeja Kraner Šumenjak in Vilma Šuštar MATEMATIKA Maribor, 2010 2 CIP-kataložni zapis o publikaciji Univerzitetna knjižnica Maribor CIP številka Avtor Naslov publikacije/avtor, kraj, založnik ISBN Naslov

Διαβάστε περισσότερα

Državni izpitni center. Višja raven MATEMATIKA. Izpitna pola 1. Torek, 25. avgust 2009 / 90 minut

Državni izpitni center. Višja raven MATEMATIKA. Izpitna pola 1. Torek, 25. avgust 2009 / 90 minut Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M094011* Višja raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 JESENSKI IZPITNI ROK Torek, 5. avgust 009 / 90 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese

Διαβάστε περισσότερα