Opis in implementacija RSA

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Opis in implementacija RSA"

Transcript

1 Opis in implementacija RSA Generiranje ključev: najprej izberemo praštevili p, q ter izračunamo modul n := pq, in šifrirni eksponent e, tako da je D(e,ϕ(n))=1, nato pa izračunamo odšifrirni eksponent d iz kongruence ed 1 (mod ϕ(n)) z razširjenim Evklidovim algoritmom (ali pa potenciranjem). Javni ključ je (e, n), zasebni ključ pa (d, p, q). Aleksandar Jurišić 230

2 Šifriranje: Odšifriranje: E(e, n)(x) = x e (mod n). D(d,p,q)(y) = y d (mod n). Šifriranje in odšifriranje sta inverzni operaciji. Za x Z n to sledi iz Eulerjeve kongruence: (x e ) d x rϕ(n)+1 (x ϕ(n) ) r x x (mod n), za x Z n \Z n pa se prepričajte sami za DN. Aleksandar Jurišić 231

3 Generiranje podpisa: za podpis sporočila m {0, 1}, Anita: 1. izračuna M = H(m), kjer je H zgoščevalna funkcija (npr. SHA-1), 2. izračuna s = M d mod n, 3. Anitin podpis za m je s. Preverjanje podpisa: Bojan preveri Anitin podpis s za m, tako da: 1. vzame overjeno kopijo Anitinega javnega ključa (n,e), 2. izračuna M = H(m), 3. izračuna M = s e mod n, 4. sprejme (m, s) če in samo če je M = M. Aleksandar Jurišić 232

4 Potenciranje z redukcijo pri RSA je enosmerna funkcija z bližnjico. Bližnjica: poznavanje števila d oziroma ϕ(n) oziroma števil p in q. RSA v praksi Modul n = pq mora biti dovolj velik, da je njegova faktorizacija računsko prezahtevna. Implementacije RSA z dolžino ključev 512 bitov ne jamčijo več dolgoročne varnosti. Aleksandar Jurišić 233

5 Časovna zahtevnost računskih operacij Naj ima število n v binarni representaciji k bitov, tj. k = log 2 n + 1. Potem je časovna zahtevnost seštevanja O(k), Evklidovega algoritma O(k 2 ), modularne redukcije O(k 2 ), potenciranja pa O(k 3 ). Potenciranje opravimo učinkovito z metodo kvadriraj in množi. Aleksandar Jurišić 234

6 Izbira šifrirnega eksponenta e = 5, 17, Pospešitev odšifriranja z uporabo kitajskega izreka o ostankih (CTR) za faktor 4: namesto da računamo y d mod n direktno, najprej izračunamo C p :=y d mod (p 1) mod p in C q :=y d mod (q 1) mod q, nato pa po CRT še C := t p C p + t q C q mod n, kjer p t p 1,t q in q t p,t q 1. Aleksandar Jurišić 235

7 Algoritem RSA je cca krat počasnejši od DES-a. Uporablja se za prenos ključev simetričnega algoritma. (Za 512-bitno število n lahko dosežemo z RSA-jem hitrost 600 Kb na sekundo, medtem ko DES zmore 1 Gb na sekundo.) Aleksandar Jurišić 236

8 Nekaj lažjih nalog 1. Koliko množenj potrebujemo, da izračunamo m d? 2. Prepričaj se, ali je dovolj, da pri RSA uporabimo le Fermatovo kongruenco. Aleksandar Jurišić 237

9 3. Pokaži, da p ( p i), za 1 < i < p. 4. Naj bo p praštevilo, potem za poljubni števili a in b velja (a + b) p a p + b p (mod p). 5. Naj bo p praštevilo, potem za poljubno število m velja m p m (mod p). Aleksandar Jurišić 238

10 Gostota praštevil Izrek o gostoti praštevil [de la Vallée Poussin, Hadamard, 1896] x Funkcija π(x) je asimptotično enaka log x, ko gre x. (angl. Prime Number Theorem oziroma PNT) Aleksandar Jurišić 239

11 Domnevo za PNT je prvi postavil leta 1791 (še kot najstnik) Frederic Gauss ( ), za testiranje pa je kasneje uporabljal tudi tablice Jurija Vege iz leta 1796: π(x) x 2 1 log n dn. Legendre pa jo je objavil v svoji knjigi iz leta 1808: x π(x) log x Aleksandar Jurišić 240

12 Namesto da bi šteli praštevila, ki so manjša ali enaka številu n, raje poglejmo, kakšna je njihova gostota: Primerjamo z π(n)/n. π(10 10 )/10 10 = / ln(10 10 ) = To je bil problem 19. stoletja. Aleksandar Jurišić 241

13 Peter Gustav Lejeune-Dirichlet ( ) (začetki analitične teorije števil): za vsaki tuji si celi števili a in b aritmetično zaporedje a, a + b, a + 2b, a + 3b,...,a + nb,... vsebuje neskončno praštevil. Aleksandar Jurišić 242

14 Pafnuti Lvovich Chebyshev ( ) je leta 1850 pokazal, da, če limita obstaja, potem leži na intervalu [ , ]. Leta 1859 je Georg Friedrich Bernhard Riemann ( ) naredil briljanten napredek na področju analitične teorije števil s študijem Riemannove zeta funkcije. Aleksandar Jurišić 243

15 Leta 1896 sta končno dokazala domnevo Charles-Jean-Gustave-Nicholas de la Vallée-Poussin ( ) in Jacques Hadamard ( ). V Prilogi A si lahko ogledate dokaz izreka, ki sledi D. Zagieru, ki je uporabil analitični izrek namesto Tauberjevih izrekov. (Newman s Short Proof of the Prime Number Theorem, American Mathematical Monthly, October 1997, strani ). Aleksandar Jurišić 244

16 Še nekaj zanimivih referenc: J. Korevaar, On Newman s quick way to the prime number theorem, Mathematical Intelligencer 4, , P. Bateman and H. Diamond, A hundred years of prime numbers, American Mathematical Monthly , Aleksandar Jurišić 245

17 Elementarni dokaz izreka o gostoti praštevil Prvi dokaz so poenostavili Landau in drugi v začetku 20. stoletja. Vsi so uporabljali zapletene metode realne in kompleksne analize. Leta 1949 sta Atle Selberg in Paul Erdös odkrila neodvisno elementaren dokaz (brez kompleksne analize). Leta 1956 je Basil Gordon dokazal izrek o gostoti praštevil s pomočjo Stirlingove formule za n!. Aleksandar Jurišić 246

18 The Times London, sept. 25, 1996: Selberg and Erdös agreed to publish their work in back-to-back papers in the same journal, explaining the work each had done and sharing the credit. But at the last minute Selberg... raced ahead with his proof and published first. The following year Selberg won the Fields Medal for this work. Erdös was not much concerned with the competitive aspect of mathematics and was philosophical about the episode. ~history/mathematicians/erdos.html Aleksandar Jurišić 247

19 Posledica: Če je p n n-to praštevilo, velja lim n n log n p n = 1. Dokaz: Logaritmirajmo limito iz izreka o gostoti praštevil lim x (log π(x) + log log x log x) = 0 oziroma { ( log π(x) lim log x x log x )} log log x + log x 1 = 0. Aleksandar Jurišić 248

20 Ker gre log x, velja { log π(x) lim x log x + log log x log x 1 oziroma ker gre log log x/ log x 0, tudi lim x log π(x) log x = 1. } = 0 Pomnožimo še z limito iz izreka o gostoti praštevil in dobimo π(x) log π(x) lim = 1, x x kar pa je že želena limita, če vzamemo x = p n oziroma π(x) = n. Aleksandar Jurišić 249

21 RSA sistem in faktorizacija Probabilistično testiranje praštevilčnosti (ponovitev Monte Carlo algoritem, Solovay-Strassen algoritem in Miller-Rabinov test) Napadi na RSA (odšifrirni eksponent, Las Vegas algoritem) Rabinov kriptosistem Algoritmi za faktorizacijo (naivna metoda, metoda p 1, Dixonov algoritem in kvadratno rešeto) Aleksandar Jurišić 250

22 Generiranje praštevil Za inicializacijo RSA kriptosistema potrebujemo velika (npr. 80-mestna) naključna praštevila. V praksi generiramo veliko naključno število in testiramo, ali je praštevilo z Monte Carlo algoritmom (npr. Solovay-Stassen ali Miller-Rabin). Ti algoritmi so hitri, vendar pa so probabilistični in ne deterministični. Po izreku o gostoti praštevil je verjetnost, da je naključno 512-bitno liho število praštevilo, približno 2/ log p 2/177. Aleksandar Jurišić 251

23 S praštevili, ki so osnovni gradniki matematike, so se ukvarjali učenjaki vse od antičnih časov dalje. Odločitveni problem praštevilo Za dano število n ugotovi ali je praštevilo. Leta 240 pr. n. št. se je grški matematik in filozof Eratostenes, bibliotekar aleksandrijske knjižnice, domislil prve neoporečne metode (čas. zahtev. O(n)). V primeru zelo dolgih števil bi za rešitev tega problema potrebovali več časa kot je staro vesolje. Od tedaj so matematiki poskušali najti algoritem, ki bi dal odgovor v smiselnem času. Aleksandar Jurišić 252

24 Karl Frederich Gauss ( ) je v svoji knjigi Disquisitiones Arithmeticae (1801) zapisal: Menim, da čast znanosti narekuje, da z vsemi sredstvi iščemo rešitev tako elegantnega in tako razvpitega problema. Od prihoda računalnikov dalje poudarek ni več na iskanju matematične formule, ki bi dajala praštevila, ampak na iskanju učinkovitega algoritma za razpoznavanje praštevil. Večji korak naprej je v 17. stoletju napravil Fermat, z že omenjenim Fermatovim malim izrekom: a p 1 1 (mod p) za vsak a N in vsako praštevilo p, ki ne deli a. Aleksandar Jurišić 253

25 Po zaslugi kriptografije so postale raziskave problema praštevilo v zadnjih desetletjih še intenzivnejše: 1976 Miller: deterministični algoritem polinomske časovne zahtevnosti (temelji na Riemannovi hipotezi) 1977 Solovay in Strassen: verjetnostni algoritem časovne zahtevnosti O(log 3 n) Rabin: modifikacija Millerjevega testa v verjetnostni alg. (pravilnost dokazana) 1983 Adleman, Pomerance in Rumely: det. alg. čas. zathev. O(log n O(log log log n) ) 1986 Golwasser in Kilian: polinomski verj. alg. za skoraj vse podatke z uporabo eliptičnih krivulj 2002 Agrawal, Kayal in Saxena (AKS): det. alg. s časovno zahtevnostjo O(log 12 n) v praksi O(log 6 n), tudi O(log 3 n) a brez dokaza. Aleksandar Jurišić 254

26 Naj bo p liho praštevilo, 0 x p 1. Potem je x kvadratni ostanek po modulu p, tj. x QR(p), če ima kongruenca y 2 x (mod p) rešitev y Z p. Eulerjev kriterij Naj bo p liho praštevilo. Potem je x QR(p) x (p 1)/2 1 (mod p). Torej obstaja polinomski algoritem za odločitveni problem kvadratnega ostanka. Aleksandar Jurišić 255

27 Dokaz: Aleksandar Jurišić 256

28 Naj bo p liho praštevilo in a nenegativno celo število. Potem je Legendrov simbol definiran z ( a 0, če p a, = 1, če je a QR(p), p) 1, sicer. Po Eulerjevem kriteriju velja ( a p) a (p 1)/2 (mod p). Legendrov simbol posplošimo v Jacobijev simbol. Število n naj bo celo liho število z naslednjo praštevilsko faktorizacijo n = p e 1 1 pe 2 2 pe k k. Aleksandar Jurišić 257

29 Za nenegativno celo število a definiramo Jacobijev simbol z ( a ( a ) ei := Π n) k i=1. p i Eulerjevo psevdopraštevilo: 91 = 7. 13, vseeno pa obstaja tak a = 10, da je ( 10 ) = 1 = mod DN: Pokaži, da je za poljubno sestavljeno število n, m Eulerjevo psevdopraštevilo glede na bazo a za največ polovico naravnih števil, ki so manjša od n (glej nalogo 4.14). Aleksandar Jurišić 258

30 DA-naklonjen Monte Carlo algoritem je probabilistični algoritem za odločitveni problem (tj. DA/NE-problem), pri katerem je DA odgovor (vedno) pravilen, NE odgovor pa je lahko nepravilen. Verjetnost napake za DA-naklonjen Monte Carlo algoritem je ε, če za vsak odgovor DA algoritem odgovori z NE z verjetnostjo kvečjemu ε. Aleksandar Jurišić 259

31 Solovay-Strassen algoritem 1. Izberi naključno število a Z n, x := ( a n). 2. if x = 0 then return( n je sestavljeno število ). 3. y := a (n 1)/2 mod n, if x y (mod n) then return( n je praštevilo ) else return( n je sestavljeno število ). Verjetnost napake pri Solovay-Strassen algoritmu je kvečjemu 1/2 (glej nalogo 4.14 v Stinsonu). Aleksandar Jurišić 260

32 Monte Carlo verjetnostni algoritem za odločitveni problem, ali je število sestavljeno: test ponovimo m-krat z naključnimi vrednostmi a. Verjetnost, da bo odgovor napačen m-krat zapored napačen je ε m, vendar pa iz tega še ne moremo zaključiti, da je verjetnost, da je n praštevilo, 1 ε m. Dogodek A: naključen lih n določene velikosti je sestavljen in dogodek B: algoritem odgovori n je praštevilo m-krat zapored. Aleksandar Jurišić 261

33 Potem očitno velja P(B/A) ε m, vendar pa nas v resnici zanima P(A/B), kar pa ni nujno isto. Naj bo N n 2N in uporabimo izrek o gostoti praštevil 2N log 2N N log N N log N n log n. Sledi P(A) 1 2/ log n. Bayesovo pravilo pravi: P(A/B) = P(B/A)P(A) P(B) Imenovalec je enak P(B/A)P(A) + P(B/A)P(A).. Aleksandar Jurišić 262

34 Upoštevajmo še P(B/A) = 1 in dobimo P(A/B) = P(B/A)(log n 2) P(B/A)(log n 2) m (log n 2) 2 m (log n 2) + 2 = (log n 2) log n m+1, kar pomeni, da gre iskana verjetnost eksponentno proti 0. Aleksandar Jurišić 263

35 Monte Carlo verjetnostni algoritem za odločitveni problem ali je število sestavljeno: Test ponovimo k-krat z različlnimi vrednostmi a. Verjetnost, da bo ogovor k-krat zapored napačen, je za nas ocenjena z ε k. DN: Iz naslednjega izreka izpeljite, da za izračun Jacobijevega simbola ne potrebujemo praštevilske faktorizacije števila n. Aleksandar Jurišić 264

36 Gaussov izrek Izrek o kvadratni recipročnosti (1796) Če sta p in q različni lihi praštevili, potem velja ( p )( q = ( 1) q p) p 1 2 q 1 2 ter za praštevilo 2 ( 2 p) = ( 1) p Aleksandar Jurišić 265

37 Zakaj je ta izrek tako pomemben? Pomaga nam, da odgovorimo, kdaj imajo kvadratne kongruence rešitev, saj velja multiplikativno pravilo ( ab ) ( a )( b =. p p p) Predstavlja pa tudi nepričakovano zvezo med pari praštevil (pravilo, ki ureja praštevila). Aleksandar Jurišić 266

38 Eisensteinova lema. p>2 praštevilo, p q N. Naj bo A := {2, 4, 6,...,p 1} in r a := qa mod p za a A. Potem je ( r a q = ( 1) a A. p) Dokaz: Za a,a A, a a, ne more veljati r a ( 1) r a = r a ( 1) r a oziroma qa ±qa (mod p), saj bi od tod sledilo a = ±a, kar pa ni mogoče. Opozorimo še, da so vsa števila r a ( 1) r a mod p soda, torej pretečejo ravno vse elemente množice A. Aleksandar Jurišić 267

39 Od tod dobimo a ( 1) r r (mod p), očitno pa neposredno iz definicije sledi tudi q p 1 2 a r (mod p). Torej velja q p 1 2 ( 1) r (mod p) in po Eulerjevem kriteriju še ( q p) q p 1 2 (mod p). Aleksandar Jurišić 268

40 Oglejmo si Eisensteinov dokaz Gaussovega izreka o kvadratni recipročnosti. Očitno velja qa qa = p + r. p Ker so elementi a vsi sodi in je p lih, velja qa r (mod 2) p in zato iz Eisensteinove leme sledi ( q p) = ( 1) qa p. Aleksandar Jurišić 269

41 y q F J B q/2 L H y=(q/p)x A p/2 K p D x Vsota qa p je enaka številu celoštevilčnih točk sodo x-koordinato, ki ležijo v notranjosti trikotnika ABD. Sedaj pa si oglejmo točke z x-koordinato večjo od p/2. Ker pa je q 1 sod, je parnost števila qa p točk z isto x-koordinato pod diagonalo AB enako številu točk z isto sodo x-koordinato nad diagonalo AB. Aleksandar Jurišić 270

42 To pa je po drugi strani enako številu točk pod diagonalo AB z liho x-koordinato p a (bijektivna korespondenca med točkami s sodo x-koordinato v BHJ in liho x-koordinato v AHK). Od tod sledi, da ima vsota qa p enako parnost kot številu µ celoštevilčnih točk v notranjosti trikotnika AHK, tj. ( q p) = ( 1) µ. Če zamenjamo p in q, dobimo še število ν celoštevilčnih točk v notranjosti trikotnika AHL, kar nam da ( p q) = ( 1) ν in skupaj s prejšnjo relacijo Gaussov izrek. Aleksandar Jurišić 271

43 Še en Monte Carlo algoritem za testiranje sestavljenosti števil. Miller-Rabinov test: testiramo liho število n. 1. n 1 = 2 k m, kjer je m liho število, 2. izberemo naključno naravno število a < n, 3. izračunamo b a m (mod n), 4. if b 1 (mod n) then n je praštevilo; exit; 5. for i = 0 to k 1 do if b 1 (mod n) then n je praštevilo; exit; else b b 2 (mod n), 7. število n je sestavljeno. Aleksandar Jurišić 272

44 Izrek: Miller-Rabinov algoritem za problem sestavljenih števil je DA-naklonjen Monte Carlo algoritem. Dokaz: Predpostavimo, da algoritem odgovori n je sestavljeno število za neko praštevilo p. Potem je a m / 1 (mod n). Sledi a 2im / 1 (mod n) za i {0, 1,...,k 1}. Ker je n = 2 k m + 1 praštevilo, iz Fermatovega izreka sledi a 2km 1 (mod n) in je a 2k 1m koren od 1 po modulu n. Aleksandar Jurišić 273

45 Iz x 2 1 (mod n) oziroma n x 2 1 = (x 1)(x + 1) sledi x 1 (mod n) ali x 1 (mod n) oziroma v našem primeru a 2k 1m 1 (mod n). Na isti način pridemo do a m 1 (mod n), kar je protislovje, saj bi algoritem v tem primeru odgovoril n je praštevilo. Za konec omenimo brez dokaza še, da je verjetnost napake Miller-Rabinovega algoritma kvečjemu 1/4. Aleksandar Jurišić 274

46 Napadi na RSA Odličen pregledni članek Twenty Years of Attacks on the RSA kriptosysystem, je objavil Dan Boneh v Notices of AMS, Feb. 1999, pp Mi bomo omenili le nekaj osnovnih napadov. Če poznamo ϕ(n) in n, dobimo p, q iz naslednjega sistema dveh enačb n = pq in ϕ(n) = (p 1)(q 1). Aleksandar Jurišić 275

47 Odšifrirni eksponent kriptosistema RSA Trditev: Vsak algoritem A, ki najde odšifrirni eksponent d, lahko uporabimo kot podprogram v probabilističnem algoritmu, ki najde faktorje števila n. Od tod sledi, da iskanje odšifrirnega eksponenta ni nič lažje kot problem faktorizacije. Opozorilo: če izgubimo d, moramo poleg šifrirnega eksponenta zamenjati tudi modul n. Aleksandar Jurišić 276

48 Naj bo ε [0, 1). Las Vegas algoritem je probabilističen algoritem, ki za dani primer problema, lahko ne da odgovora z verjetnostjo ε (se pravi, da konča s sporočilom ni odgovora ). Če pa algoritem odgovori, potem je odgovor gotovo pravilen. DN: Pokaži, da je povprečno pričakovano število ponovitev algoritma vse dokler ne dobimo odgovora, enako 1/(1 ε) (glej nalogo 4.15). Če Las Vegas algoritem faktorizira število n z verjetnostjo vsaj ε in ga ponovimo m-krat, potem bo število n faktorizirano z verjetnostjo vsaj 1 ε m. Aleksandar Jurišić 277

49 Trditev sledi iz algoritma, ki uporablja naslednje: za n = pq, kjer sta p,q lihi praštevili, x 2 1 (mod n), tj. pq (x 1)(x + 1), dobimo štiri rešitve; dve (trivialni) rešitvi iz enačb x 1 (mod n) in x 1 (mod n) in s pomočjo kitajskega izreka o ostankih iz in x 1 (mod p), x 1 (mod q) x 1 (mod p), x 1 (mod q) še dve (netrivialni) rešitvi. Aleksandar Jurišić 278

50 Algoritem za faktorizacijo z danim šifr. eksp. d 1. Izberi naključno naravno število w < n, 2. izračunaj x = D(w,n), 3. if 1 < x < n then exit(uspeh x = p ali x = q) 4. izračunaj d = A(e, n) in zapiši de 1 = 2 s r, r lih, 5. izračunaj v = w r mod n, 6. if v 1 (mod n) then exit(neuspeh) 7. while v / 1 (mod n) do v 0 = v, v = v 2 mod n 8. if v 0 1 (mod n) then exit(neuspeh) else izračunaj x = D(v 0 + 1,n) (uspeh: x = p ali x = q). Aleksandar Jurišić 279

51 Naključne napake (Boneh, DeMillo in Lipton, 1997) Če uporabimo CRT in pride pri samo enem izmed C p in C q do napake, npr. C p je pravilen, Ĉ q pa ni, potem je Ĉ = t p C p + t q Ĉ q očitno nepravilen podpis, saj je Ĉ e M mod N. Vendar pa je Ĉ e = M mod p, medtem, ko je Ĉ e M mod q in nam D(n,Ĉ e M) odkrije netrivialni faktor števila n. Aleksandar Jurišić 280

52 Rabinov kriptosistem Temelji na tem, da je težko najti faktorizacijo produkta dveh velikih praštevil p in q. n = pq, p q, p,q 3 (mod 4), P = C = Z n K = {(n,p, q,b); 0 B n 1} Za izbrani ključ K = (n,p,q, B) naj bo: e K (x) = x(x + B) (mod n), d K (y) = y + B 2 /4 B/2. Javni ključ je (n,b), zasebni ključ pa (p,q). Aleksandar Jurišić 281

53 Trditev: Naj bo ω 2 1 (mod n) netrivialen koren (kongruenca ima 4 rešitve: 1, 1 in še dve netrivialni), in x Z n, potem velja: e K (ω(x + B/2) B/2) = e K (x). Imamo 4 čistopise, ki ustrezajo tajnopisu e K (x) : x, x B, ω(x + B 2 ) in ω(x + B 2 ). V splošnem se ne da ugotoviti, kateri je pravi. Aleksandar Jurišić 282

54 Odšifriranje Imamo tajnopis y in iščemo x, ki zadošča naslednji enačbi: x 2 + Bx y (mod n). Poenostavimo: x = x 1 B/2, x 2 1 y + B 2 /4 (mod n), C = y + B 2 /4. Iščemo kvadratne korene enačbe x 2 1 C (mod n). Aleksandar Jurišić 283

55 To je ekvivalentno sistemu: x 2 1 C (mod p) Eulerjev izrek: x 2 1 C (mod q) C (p 1)/2 1 (mod p) predpostavka: p 3 (mod 4) (±C (p+1)/4 ) 2 C (mod p) x 1 x 1,2 (mod p) korena prve enačbe sta: x 1 x 3,4 (mod q) x 1,2 = ±C (p+1)/4 korena druge enačbe pa: KIO x 3,4 = ±C (q+1)/4 x 1, x 2, x 3, x 4 Aleksandar Jurišić 284

56 Primer: n = 77 = 7 11, B = 9 e K (x) = x 2 + 9x (mod 77) d K (y) = y + B 2 /4 B/2 = 1 + y 43 (mod 77) Tajnopis: y = 22. Poiskati moramo rešitve: x 2 23 (mod 7) (x ±4 (mod 7)) x 2 23 (mod 11) (x ±1 (mod 11)) Dobimo štiri sisteme dveh enačb z dvema neznankama, npr.: x 4 (mod 7), x 1 (mod 11) Aleksandar Jurišić 285

57 Po kitajskem izreku o ostankih velja: x = 4 11 (11 1 mod 7) (7 1 mod 11). Vse rešitve so: x 1 = 67 (mod 77), x 2 = 10 (mod 77), x 3 = 32 (mod 77), x 4 = 32 (mod 77). Odšifrirani tekst je: d K (y) = (mod 77) = (mod 77) = (mod 77) = (mod 77) = 2, vse štiri rešitve pa se zašifrirajo v 22. Aleksandar Jurišić 286

58 Varnost Rabinovega kriptosistema Hipotetični algoritem A za dekripcijo Rabinovega kriptosistema lahko uporabimo kot podprogram v algoritmu tipa Las Vegas za faktorizacijo števila n z verjetnostjo vsaj 1/2. 1. Izberemo r, 1 r n 1, 2. y := r 2 B 2 /4 (mod n) (y = e K (r B/2)), 3. x := A(y), 4. x 1 := x + B/2 (x 2 1 r 2 (mod n)), 5. če velja x 1 ±r (mod n), potem ni odgovora, sicer (x 1 ±ω r (mod n), kjer je ω 1 (mod n) netrivialni koren) D(x 1 + r 1, n) = p (ali q). Aleksandar Jurišić 287

59 V zadnjem primeru n (x 1 r)(x 1 + r), vendar n (x 1 r) in n (x 1 + r) D(x 1 + r, n) 1. Verjetnost, da uspemo v enem koraku: Def: r 1 r 2 r1 2 r2 2 (mod n) (r 1, r 2 0). To je ekvivalenčna relacija, ekvivalenčni razredi v Z n \{0} imajo moč 4: [r] = {±r, ±ωr}. Vsak element iz [r] nam da isto vrednost y. Podprogram A nam vrne x, [x] = {±x, ±ωx}, r = ±x : 4 ni odgovora r = ±ωx : dobimo odgovor. Ker izberemo r slučajno, je vsaka od teh možnosti enako verjetna verjetnost, da uspemo, je 1/2. Aleksandar Jurišić 288

60 Algoritmi za faktorizacijo števil Poskušanje Število n delimo z vsemi lihimi števili do n : i := 3, until i n repeat if i n, potem smo našli faktor, else i := i + 2. Algoritem je uporaben za manjše n (npr. n ). Časovna zahtevnost za k bitov je 2 k/2 1 deljenj. Aleksandar Jurišić 289

61 Metoda p 1 (Pollard, 1974) Podatki: n (lih, želimo faktorizirati) in B (meja) Algoritem temelji na naslednjem preprostem dejstvu: če je p praštevilo, ki deli n, in za vsako praštevilsko potenco q, ki deli p 1, velja q B, potem (p 1) B! Primer: B = 9, p = 37, p 1 = 36 = B, 3 2 B Aleksandar Jurišić 290

62 Algoritem Podatki: n, B 1. a := 2 2. j = 2,...,B (a 2 B! (mod n)) a := a j (mod n) ( a 2 B! (mod p)) 3. d = D(a 1, n) (Fermat: 2 p 1 1 (mod p)) 4. Če velja 1 < d < n, je d faktor števila n (saj p d) sicer ni uspeha (to se zgodi, kadar je d=1). Če B n, vedno uspemo, vendar algoritem ni učinkovit. Aleksandar Jurišić 291

63 Časovna zahtevnost B 1 potenciranj po modulu n, za vsako rabimo 2 log 2 B množenj po modulu n, največji skupni delitelj z Evklid. alg.: O((log n) 3 ). Skupaj O(B log B(log n) 2 + (log n) 3 ), kar pomeni, da je za B (log n) i algoritem polinomski. Primer: n=143, B =4, a (mod 143). Torej je a 1 = 130 in od tod D(130, 143) = 13. Za varen RSA izberemo p = 2p in q = 2q 1 + 1, kjer sta p 1 in q 1 praštevili. Aleksandar Jurišić 292

64 Dixonov algoritem in kvadratno rešeto (x ±y (mod n),x 2 y 2 (mod n) = D(x y,n) 1) Sestavimo bazo faktorjev B = {p 1,...,p B }, kjer so p i majhna praštevila. Naj bo C malo večji kot B (npr. C = B + 10). Najdemo C kongruenc: x 2 j p α 1,j 1 p α 2,j 2 p α B,j B (mod n), 1 j C Označimo a j := (α 1,j mod 2,...,α B,j mod 2). Če najdemo podmnožico {a 1,...,a C }, v kateri se vektorji seštejejo v (0, 0,, 0) mod 2, potem bo produkt x j uporabil vsak faktor iz B sodo mnogokrat. Aleksandar Jurišić 293

65 Primer: n = , B = {2, 3, 5, 7, 11, 13} (mod n) a 1 =(0,1,0,1,0,0) (mod n), a 2 =(1,0,0,1,0,1) (mod n), a 3 =(1,1,0,0,0,1) Iz a 1 + a 2 + a 3 = (0,0,0,0,0,0) mod 2 sledi ( ) 2 ( ) 2 (mod n) oziroma (mod n) in D( , ) = Aleksandar Jurišić 294

66 Linearno odvisnost med vektorji {a 1, a 2,,a C } poiščemo npr. z Gaussovo eliminacijo. C > B + 1 : vendar imamo raje več različnih odvisnosti, da bo vsaj ena dala faktorizacijo. Števila x j, za katere se da x 2 j (mod n) faktorizirati v B, iščemo v množici {x j = j + n j = 1, 2,...} z metodo kvadratnega rešeta (Pomerance). Če je B velik, je večja možnost, da se da neko število faktorizirati v B, a potrebujemo več kongruenc, da najdemo linearno odvisnost. ( B e ln n ln ln n ). Aleksandar Jurišić 295

67 Algoritmi za faktorizacijo v praksi Kvadratno rešeto O(e (1+o(1)) ln n ln ln n ) Eliptične krivulje O(e (1+o(1)) ln p ln ln p ) Številsko rešeto O(e (1.92+o(1))(ln n)1/3 (ln ln n) 2/3 ) o(1) 0, ko n p - najmanjši praštevilski faktor n V najslabšem primeru, ko je p n, imata kvadratno rešeto in eliptične krivulje približno enako časovno zahtevnost, sicer pa je boljše kvadratno rešeto. Aleksandar Jurišić 296

68 Faktorizacije velikih števil s kvadratnim rešetom: (n = p q, p q) leto stevilo bitov metoda opombe F. Cole (3 leta ob ned.) QS 100 rac., e-posta 1994 RSA QS 1600 rac. 8 mesecev 1999 RSA NFS 300 del.p.+cray; 5 mes RSA NFS 30 del.p.+cray; 3 mes 2003 RSA NFS 2005 RSA NFS (55 let na eni del.p.) Aleksandar Jurišić 297

69 Fermatova števila: eliptične krivulje: 1988 (Brent) številsko rešeto: 1990 (Lenstra, Lenstra, Manasse, Pollard) Aleksandar Jurišić 298

70 Prof. Vidav je leta 1997 zastavil naslednje vprašanje (morda tudi zato, da preveri trenutne moči namiznih računalnikov): poišči prafaktorje števila in namignil, da so vsi prafaktorji, če jih je kaj, oblike 128k + 1. Aleksandar Jurišić 299

71 Večina osebnih računalnikov z Mathematica/Maple hitro najde en faktor: mestni ostanek pa povzroči težave. V Waterlooju sem končno našel hiter računalnik (cacr: Alpha???) ter hitro programsko opremo (glej ki je v manj kot 10-ih minutah našla še preostala prafaktorja Aleksandar Jurišić 300

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

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

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

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

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

*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

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

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/2014

Teorija kodiranja in kriptografija 2013/2014 Teorija kodiranja in kriptografija 2013/2014 Digitalni podpis Arjana Žitnik Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana, 15. 4. 2014 Vsebina Digitalni podpis Digitalni podpis z RSA

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

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

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

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

Διαβάστε περισσότερα

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

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

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. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. Dana je množica predpostavk p q r s, r t, s q, s p r, s t in zaključek t r. Odloči, ali je sklep pravilen ali napačen. pravilen, zapiši

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

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

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

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

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

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

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

Διαβάστε περισσότερα

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

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

Διαβάστε περισσότερα

10. poglavje. Kode za overjanje

10. poglavje. Kode za overjanje 10. poglavje Kode za overjanje (angl. Authentication Codes) Uvod Računanje verjetnosti prevare Kombinatorične ocene pravokotne škatje (ang. orthogonal arrays, OA) konstrukcije in ocene za OA Karakterizaciji

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

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE 11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE Hiperbolična kvazi linearna PDE ima obliko au xx + bu xy + cu yy = f, (1) kjer so a, b, c, f funkcije x, y, u, u x in u y, ter velja b 2 4ac > 0. Če predpostavimo,

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

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

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

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

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

Διαβάστε περισσότερα

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

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov 3.1 Reševanje nelinearnih sistemov Rešujemo sistem nelinearnih enačb f 1 (x 1, x 2,..., x n ) = 0 f 2 (x 1, x 2,..., x n ) = 0. f n (x 1, x 2,..., x n ) = 0. Pišemo F (x) = 0, kjer je x R n in F : R n

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Matematika 1. Jaka Cimprič

Matematika 1. Jaka Cimprič Matematika 1 Jaka Cimprič Predgovor Pričujoči učbenik je namenjen študentom tistih univerzitetnih programov, ki vključujejo samo eno leto matematike. Nastala je na podlagi izkušenj, ki jih imam s poučevanjem

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. 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

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

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

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

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

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

Problem lastnih vrednosti

Problem lastnih vrednosti Problem lastnih vrednosti Naj bo A R n n. Iščemo lastni par, da zanj velja Ax = λx, kjer je x C n, x 0 (desni) lastni vektor, λ C pa lastna vrednost. Vektor y 0, pri katerem je y H A = λy H, je levi lastni

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Logika in izjavni račun

Logika in izjavni račun Logika in izjavni račun 1. Zapiši pravilnostne tabele za negacijo, in, ali, ekskluzivni ali, implikacijo, ekvivalenco, nein in neali. 2. Zapiši prioritetno tabelo logičnih operacij. 3. Tone je izjavil

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

Letnik 0, številka 5

Letnik 0, številka 5 Brihtnež Elektronska revija za mlade matematike Letnik 0, številka 5 c Društvo matematikov, fizikov in astronomov Slovenije http://www.dmfa.si/brihtnez/brihtnezindex.html Vsebina Vsebina Olimpijski kotiček:

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

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

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

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

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

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

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

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

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALI RACIONALNIH FUNKCIJ

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

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

PROCESIRANJE SIGNALOV

PROCESIRANJE SIGNALOV Rešive pisega izpia PROCESIRANJE SIGNALOV Daum: 7... aloga Kolikša je ampliuda reje harmoske kompoee arisaega periodičega sigala? f() - -3 - - 3 Rešiev: Časova fukcija a iervalu ( /,/) je lieara fukcija:

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

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

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

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

VEKTORJI. Operacije z vektorji

VEKTORJI. Operacije z vektorji VEKTORJI Vektorji so matematični objekti, s katerimi opisujemo določene fizikalne količine. V tisku jih označujemo s krepko natisnjenimi črkami (npr. a), pri pisanju pa s puščico ( a). Fizikalne količine,

Διαβάστε περισσότερα

Poglavje 2. Sistemi linearnih enačb

Poglavje 2. Sistemi linearnih enačb Poglavje 2 Sistemi linearnih enačb Najpogostejši problem, na katerega naletimo pri numeričnem računanju, je reševanje sistema linearnih enačb Tak sistem lahko dobimo direktno iz matematične formulacije

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

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

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

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

ZAUPATI ALI NE ZAUPATI Digitalni podpisi v kriptografiji, 4. del

ZAUPATI ALI NE ZAUPATI Digitalni podpisi v kriptografiji, 4. del ZAUPATI ALI NE ZAUPATI Digitalni podpisi v kriptografiji, 4. del Pred petdesetimi leti je imel le malokdo doma telefon, danes pa redkokateri učenec med poukom ne pogleda s svojim mobilcem na Internet (npr.

Διαβάστε περισσότερα

Navadne diferencialne enačbe

Navadne diferencialne enačbe Poglavje 6 Navadne diferencialne enačbe 6.1 Uvod Splošna rešitev navadne diferencialne enačbe n-tega reda F(x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 je n-parametrična družina funkcij. Kadar želimo iz splošne rešitve

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

Interpolacija in aproksimacija funkcij

Interpolacija in aproksimacija funkcij Poglavje 4 Interpolacija in aproksimacija funkcij Na interpolacijo naletimo, kadar moramo vrednost funkcije, ki ima vrednosti znane le v posameznih točkah (pravimo jim interpolacijske točke), izračunati

Διαβάστε περισσότερα

Vektorski prostori s skalarnim produktom

Vektorski prostori s skalarnim produktom Poglavje IX Vektorski prostori s skalarnim produktom Skalarni produkt dveh vektorjev v R n smo spoznali v prvem poglavju. Sedaj bomo pojem skalarnega produkta razširili na poljuben vektorski prostor V

Διαβάστε περισσότερα

POSEBNI PITAGOREJSKI TRIKOTNIKI

POSEBNI PITAGOREJSKI TRIKOTNIKI Univerza v Ljubljani Pedagoška fakulteta Oddelek za matematiko in računalništvo Katedra za algebro in analizo Marko Razpet POSEBNI PITAGOREJSKI TRIKOTNIKI Študijsko gradivo Matematične teme z didaktiko

Διαβάστε περισσότερα