Jednodimenzijska difuzijska

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Jednodimenzijska difuzijska"

Transcript

1 Jednodimenzijska difuzijska jednadžba 1 Uvod Gledano matematički, (jednodimenzijska) difuzijska jednadžba je parcijalna diferencijalna jednadžba oblika u t = D 2 u x 2 (1) gdje su x, t nezavisne varijable, u = u(x, t) funkcija dviju varijabla (za koje ima smisla jednadžba) i D pozitivna realna konstanta. To je primjer paraboličke homogene parcijalne diferencijalne jednadžbe s konstantnim koeficijentima. Takva jednadžba ima smisla i ako D nije pozitivna ili ako D nije konstanta već funkcija ovisna o t i (ili) x, ali u ovoj ćemo se lekciji držati gornjeg dogovora. Naziv dolazi od toga što se njome modelira proces difuzije unutar tanke šuplje cijevi u nekom sredstvu, primjerice u vodi (i uz odredjene idealne uvjete). Tada t ima značenje vremena, x je duljinska prostorna koordinata (dok se preostale dvije prostorne dimenzije cijevi zanemaruju), u(x, t) je koncentracija difuzijske tvari na položaju x u trenutku t, dok je D difuzijski koeficijent. Difuzijski koeficijent ovisi o difuzijskoj tvari, o sredstvu, temperaturi i tlaku, ali su uz ove fiksirane uvjete smatra konstantom (makar općenito ovisi i o koncentraciji ili nekoj od varijabla x, t). Problem provodjenja topline analogan je problemu difuzije što se očituje u tome da je jednadžba (1) ujedno i jednodimenzijska toplinska jednadžba (diferencijalna jednadžba provodjenja topline kroz tanku žicu), samo što je tada u(x, t) temperatura na položaju x u trenutku t, dok je D toplinska difuznost. Upozorenje 1. Intuitivno, koncentracija (gustoća) je količina mase na jedinicu obujma (masena gustoća) i uobičajeno se mjeri u kilogramima po kubnom metru. U kemijskim razmatranjima u pravilu se misli na molnu koncentraciju (koja se mjeri u molovima po kubnom metru), a može se pojaviti i gustoća koja znači broj čestica na jedinicu obujma. Konstanta D 1

2 2 difuzija ima dimenziju površine po vremenu i obično se mjeri kvadratnim metrima po sekundi (ali može biti zapisana i drukčije). (ii) Pri prijelazu na jednodimenzijski slučaj (tanka cijev stalnog vertikalnog presjeka S) treba biti oprezan jer se tada pod (masenom) gustoćom često smatra masa po jedinici duljine, a da se to posebno ne naglasi. Intuitivno, to znači da na dijelu od x do x + x, za mali x ima u trenutku t približno u(x, t) x mase. Tada je ukupna masa u trenutku t izmedju položaja x = a i x = b (za a b) jednaka b a u(x, t)dx (sl. 1). Ako se pak pošlo od funkcije gustoće mase u(x, y, z, t) koja ne ovisi o y, z koordinatama (jer na svakom presjeku okomitom na x-os, stalne površine S gustoća ovisi samo o x) i piše u(x, t) umjesto u(x, y, z, t), onda je i dalje riječ o gustoći kao masi po jedinici obujma. Intuitivno, to znači da na dijelu od x do x + x, za mali x ima u trenutku t približno Su(x, t) x mase. Tada je ukupna masa u trenutku t izmedju položaja x = a i x = b (za a b) jednaka S b a u(x, t)dx (sl. 2). Ako ne bude drukčije rečeno, stalno će se misliti na ovakvu funkciju gustoće (pa će se u razmatranjima pojavljivati površina S). Slično je kad se zanemaruje samo jedna dimenzija, tj. kada se prelazi s trodimenzijskog na dvodimenzijski slučaj. 1.1 Generalizacije Glavna je generalizacija na difuzijsku jednadžbu u prostoru, tj. na jednadžbu oblika u t = u D( 2 x u y u ), (2) z2 gdje u(x, y, z, t) ima značenje koncentracije na položaju (x, y, z) u trenutku t, a D je kao i prije. Druga važna generalizacija je razmatranje nelinearne difuzijske jednadžbe. Na primjer, u jednodimenzijskom slučaju, jednadžba (1) može se zapisati kao u t D 2 u = 0, što se prirodno poopćava na nelinearnu jednadžbu x 2 u t D 2 u = f(u) (3) x2 gdje funkcija f (ovisna o koncentraciji u) dolazi od utjecaja koncentracije na proces difuzije. 2 Primjeri rješenja difuzijske jednadžbe (1). Ta jednadžba ima mnoštvo rješenja od kojih neka imaju a neka nemaju fizikalnu interpretaciju u smislu problema difuzije. Navest ćemo neka od

3 difuzija 3 rješenja (koja je lako provjeriti izravnim deriviranjem ili korištenjem prikladnog kompjutorskog paketa). (i) u(x, t) = cos x e Dt ili, još općenitije, u(x, t) = cos(kx) e k2 Dt, za svaku realnu konstantu k. (ii) u(x, t) = sin x e Dt ili, još općenitije, u(x, t) = sin(kx) e k2 Dt, za svaku realnu konstantu k. (iii) Za svaku realnu konstantu A, uz uvjet t > 0, rješenje je i u(x, t) = A t e x2 4Dt (4) (iv) u(x, t) = e x D +t, ili, još općenitije, u(x, t) = e kx D +k 2 t, za svaku realnu konstantu k. (v) Kako god izabrali nekoliko rješenja gornjih oblika u 1, u 2,..., u m i kako god izabrali realne brojeve a 1, a 2,..., a m onda je funkcija a 1 u 1 +a 2 u a m u m reješenje od (1) za svaku realnu konstantu A. Takodjer, iz svakoga rješenja u(x, t) može se generirati beskonačno mnogo novih rješenja oblika v(x, t) = γu(x, t)+αx+β za svake tri realne konstante α, β, γ. Naime, vrijedi v t = u t i 2 v x 2 = 2 u x 2. 3 Izvod jednodimenzijske difuzijske jednadžbe Medjukorak u izvodu je Fickov prvi zakon koji povezuje gustoću u(x, t) s tokom F (x, t) kroz presjek okomit na x-os (koji ima stalnu površinu S). Intuitivno, tok je količina difuzijske tvari koja prodje kroz jedinicu površine u jedinici vremena i mjeri se u kg/m 2 s (kilogram po metru na kvadrat puta sekunda, ili analogno, ovisno o izboru jedinica). To je prosječan tok dok je F (x, t) tok na položaju x (odnosno cijelom presjeku S okomitom na x) u trenutku t, a smisao je da je količina tvari koja prodje kroz S u malom vremenskom intervalu t počevši od trenutka t, približno jednaka F (x, t)s t (oznaka S koristit će se i za taj presjek i za njegovu površinu). Ako zamislimo da se na položaju x u trenutku t protok odvija od lijeva na desno (tj. F (x, t) > 0), onda je to uzrokovano time što je koncentracija lijevo od presjeka S veća od one desno, tj. x u(x, t) = u(x+ x) u(x, t) < 0, što znači da je brzina od u(x, t) s obzirom na x negativna (oznaka x podsjeća nas na to da se gleda prirast s obzirom na promjenu od x, dok je vremenski trenutak fiksiran). Intuitivno je prihvatljvo da je količina tvari koja prodje kroz S proporcionalna toj razlici, a takodjer da se gustoća desno od x brže smanjuje što je protok kroz S veći, što opravdava prvi Fickov zakon koji

4 4 difuzija govori da je tok proporcionalan brzini promjene koncentracije (s obzirom na x), uz negativan koeficijent proporcionalnosti D, tj. u(x, t) F (x, t) = D x Treba imati na umu da ovo nije izvod već da je riječ o empirijskom zakonu, koji se u idealnim uvjetima potvrdjuje eksperimantalno. Za nastavak razmotrimo sljedeće činjenice: F (x, t)s t je približno masa koja prodje kroz presjek S koji je okomit na x za t vremena počevši u trenutku t. F (x + x, t)s t ima analogno značenje samo je S okomit na x + x. u(x, t)s x je približno masa unutar dijela cijevi od x do x + x u trenutku t. u(x, t + t)s x ima analogno značenje samo u trenutku t + t. Zato oba izraza (u(x, t + t) u(x, t))s x i (F (x, t) F (x + x, t))s t imaju približno značenje promjene mase na položaju od x do x + x u vremenu od t do t + t, tj. (u(x, t + t) u(x, t))s x + (F (x + x, t) F (x, t))s t 0 Odavde se, dijeleći s S, x i t te prelaskom na limes opravdava formula u(x, t) t + F (x, t) x (5) = 0 (6) što se katkad naziva Fickov drugi zakon, makar je uobičajeno Fickovim drugim zakonom nazivati (1) koja se dobije kombiniranjem (5) i (6) (jednadžba F (x,t) (5) derivira se po x pa se x zamijeni s u(x,t) t ). Pri deriviranju se iskoristi da je D konstanta. Toplinska jednadžba izvede se analogno, samo što se Fickov zakon zamijeni s Fourierovim zakonom. 4 Fizikalna interpretacija rješenja (4) za A > 0 Zamislimo da je u t = 0 u položaj x = 0 (ishodište) postavljena količina M difuzijske tvari, koja se za t > 0 počinje širiti simetrično lijevo i desno od ishodišta. Uz pretpostavku da je cijev jako duga, ovo se matematički modelira tako da x poprima sve realne vrijednosti od do +. Tada (4) uvjerljivo opisuje to širenje. Ako je tako, onda ukupna količina tvari (koja stalno ostaje M), prema definiciji funkcije gustoće, treba za svaki t > 0 biti površina ispod grafa funkcije gustoće pomnožena s površinom presjeka S (prema dogovoru iz Upozorenja (ii) iz Uvoda), tj. M = S u(x, t)dx =

5 difuzija 5 S A t e x2 4Dt dx = 2SA πd, za sve t > 0 (što se lako dobije korištenjem prikladnog kompjutorskog paketa). Radi jednostavnosti, označimo M = M S. Sad se dobije A = M 2, tj. πd u(x, t) = M 2 πdt e x 2 4Dt (7) Tom je formulom zadana familija krivulja bliskih Gaussovim krivuljama (sl. 3). Radi jednostavnosti stavimo M = 1. Tada je za svaki t > 0 ovom formulom zadana funkcija gustoće normalne razdiobe s očekivanjem 0 (simetrija oko ishodišta) i varijancom 4Dt, tj. standardnom devijacijom 2 Dt. Standardna devijacija se mijenja vremenom, što je t veće, veća je i standardna devijacija, pa je krivulja spljoštenija, što odgovara činjenici da se vremenom difuzijska tvar širi (ali zato se koncentracija na fiksiranom položaju x smanjuje). Posebno, prema pravilu tri sigma, gotovo sva difuzijska tvar (nje 99.73% ) nalazi se u intervalu < 6 Dt, 6 Dt >. Dakle, iako se u matematičkom modelu difuzijska tvar proteže od do + za svaki konkretan t > 0, ipak u svakom trenutku nema gotovo ni jedna čestica izvan ovog konačnog intervala. Ako je M bilo koji pozitivan broj, a ne 1, onda je sve slično, samo što se svaka vrijednost funkcije množi s M, dok se interval tri sigma ne mijenja (sl. 4). Rješenje (7) može se interpretirati tako da se za svaki fiksirani x razmatra kako se izraz mijenja promjenom vremena (što odgovara promjeni koncentracije vremenom na stalnom položaju u cijevi). Na primjer, stavljajući x = 0, može se precizirati kako ovaj model predvidja pad koncentracije u ishodištu, naime da je obrnuto proporcionalan drugom korijenu iz proteklog vremena (preciznije, da je umnožak koncentracije u ishodištu i drugog korijena iz proteklog vremena stalan i jednak M 2 ). I za druge x, a ne samo za πd x = 0 koncentracija opada vremenom, ali je zakon opadanja nešto složeniji. 4.1 Vjerojatnosna interpretacija rješenja Rješenje (4) može se objasniti vjerojatnosno, razmatrajući difuziju kao slučajno gibanje čestica (prema uzoru na Einsteinov pristup iz 1905.). Jedan od najjednostavnijih takvih modela zasniva se na ovim dvjema pretpostavkama. (i) Zanemaruje se gibanje čestica osim u smjeru x-osi. (ii) Postoji (mali) vremenski interval t i (mali) x > 0, tako da uočena čestica na (bilo kojem) položaju x, u vremenskom intervalu t napravi horizontalni pomak za x lijevo ili desno, svaki od njih s vjerojatnošću 1 2.

6 6 difuzija Uočimo presjek S na položaju x, i djelove cijevi lijevo i desno od tog presjeka, svaki duljine x i sve u fiksiranom trenutku t. Neka u l označava koncentraciju tvari u lijevom, a u d u desnom dijelu (sl. 5). Tada se u d u l može interpretirati približno kao prirast koncentracije u(x, t) od x do x+ x (pri fiksiranom trenutku t). Iz (i) i (ii) slijedi da za difuzijski koeficijent D vrijedi D 1 ( x) 2 (8) 2 t (što je u skladu s tim da je dimenzija od D površina po vremenu). Naime, u vremenskom intervalu t odprilike pola čestica lijevo od S prijeći će na desno, a pola onih desno prijeći će na lijevo. Stoga je količina protoka u tom vremenskom intervalu približno jednaka u l u d 2 S x. S druge strane, ta ( x) 2 t je količina približno jednaka F (x, t)s t. Zato je F (x, t) ( x) 2 xu(x,t) 2 t x. Odavde, očitavajući Fickov zakon (5) dobije se (8). u d l l x = Sad razmotrimo slučajno odabranu česticu (odabranu na početku, dok je bila u ishodištu, tako da su sve čestice ravnopravne). Za (dovoljno) velik prirodan broj n gledamo u kojem će se položaju ta čestica naći nakon n takvih vremenskih intervala, tj. nakon vremena t = n t. Taj je položaj slučajan, a intuitivno je jasno da će za veliki broj čestica u prosjeku taj položaj biti u ishodištu (jer će u prosjeku biti jednako pomaka ulijevo kao i udesno). Sve se može simulirati kompjutorski na osnovi sljedeće vjerojatnosne interpretacije. Neka slučajna varijabla X 0 postiže vrijednosti x ili x, obje s vjerojatnošću 1 2 (jednolika razdioba), neka su X 1, X 2,..., X n nezavisne slučajne varijable jednako distribuirane kao i X 0 i neka je X(n) slučajna varijable definirana kao X(n) = X 1 + X X n. Tada je položaj čestice nakon n vremenskih intervala t slučajna vrijednost od X(n), tj. vrijednost x 1 + x x n gdje je svaki od x i slučajno izabran da bude ravnopravno x ili x. Taj zbroj je onda izmedju n x i n x ali je mala vjerojatnost da će biti na rubovima tog intervala, a puno veća da će biti oko nule (jer se pozitivni i negativni pomaci poništavaju). Ovo se može reći puno preciznije: strogo matematički se može dokazati (Centralni granični teorem) da X(n) za velike n i male x, približno ima normalnu razdiobu s očekivanjem 0 i varijancom n( x) 2. Naime, X 0 (pa zato i svaki X i ) ima očekivanje 0 i varijancu ( x) 2. Sad zaključak slijedi iz toga što je očekivanje zbroja jednako zbroju očekivanja uvijek, a isto vrijedi i za varijancu (uz uvjet da su pojedine slučajne varijable nezavisne, što je u ovom slučaju zadovoljeno). Koristeći zamjenu t = n t i (8) vidimo da je n( x) 2 = 2 1 ( x) 2 2 t n t = 2Dt. Drugim riječima, položaj u trenutku t čestice (slučajno odabrane na početku) je (približno) slučajna vrijednost

7 difuzija 7 normalne razdiobe s očekivanjem 0 i varijancom 2Dt (tj. sa standardnom devijacijom 2Dt). Ta razdioba ima funkciju gustoće vjerojatnosti φ t (x) = 1 2 πdt e x 2 4Dt (9) Ovo se interpretira tako da je vjerojatnost da slučajno odabrana čestica u trenutku t bude u malom intervalu od x do x + x, približno jednaka φ t (x) x. Drukčije rečeno, vjerojatnost da slučajno odabrana čestica bude u trenutku t u intervalu a x b, u ovom je modelu jednaka b a φ t(x)dx (sl. 6). U skladu s tim, od ukupno N čestica na početku, prema ovome modelu, očekuje se da će ih se u trenutku t njih N b a φ t(x)dx naći u intervalu [a, b]. Ova vjerojatnosna interpretacija, u prijevodu na determinističku, znači da je gustoća u(x, t) proporcionalna φ t (x) za svaki t, uz stalni koeficijent proporcionalnosti, pa, zbog sačuvanja ukupne količine difuzijske tvari, u(x, t) treba biti kao u (7). 5 Početni i rubni uvjeti Vidjeli smo da difuzijska jednadžba (1) ima puno medjusobno bitno različitih rješenja. S druge strane, konkretan inženjerski problem bi trebao imati jedinstveno rješenje. To znači da bi, za svaki konkretan problem, toj jednadžbi trebalo dodati druge uvjete. Ti se uvjeti dijele u dvije skupine: na početne i na rubne uvjete. Početni uvjet opisuje stanje na početku, za t = 0 (neposredno prije nego je proces započeo), a rubni uvjeti opisuju stanje na rubovima područja u kojemu se razmatra jednadžba odnosno u kojemu se proces odvija (jer je područje izolirano osim na rubovima). Za jednodimenzijsku difuzijsku jednadžbu to su uvjeti na stanje na krajevima cjevčice unutar koje se odvija difuzija. Neka je, na primjer, cjevčica postavljena tako da je reprezentirana segmentom [L 1, L 2 ] na x-osi. Tada je, općenito: Početni uvjet. u(x, 0) = f(x) za sve x izmedju L 1 i L 2, tj. L 1 < x < L 2, gdje je f neka (razumna) funkcija. Rubnih uvjeta ima više vrsta, a najčešći su Dirichletovi. Dirichletovi rubni uvjeti. u(l 1, t) = a(t) i u(l 2, t) = b(t), za sve t > 0, gdje su a(t), b(t) funkcije ovisne o t. Ako je a(t) = b(t) = 0 za sve t > 0, uvjeti se nazivaju homogenim, inače su nehomogeni. Za općenite Dirichletove uvjete difuzijska se jednadžba može rijesiti samo približno korištenjem prikladnih numeričkih metoda, a za neke posebne može se riješiti egzaktno, ali i tada je rješenje u pravilu dano u obliku beskonačnog

8 8 difuzija reda (Fourierov red). Za difuzijski problem, jedni od najprirodnijih, a onda i najvažnijih početnih i rubnih uvjeta jesu (i) u(x, 0) = c, za L < x < L, (ii) u( L, t) = a, u(l, t) = b, t > 0, (10) gdje su a, b, c konstante. 6 Egzaktno rješenje uz početne i rubne uvjete (10) Ovi uvjeti odgovaraju cijevi duljine 2L dobro izolirane osim na rubovima gdje je cijev otvorena. Na početku je koncentracija u cijevi jednaka c (uključujući i c = 0, što znači da nema difuzijske tvari), a nakon toga se lijevi otvor stalno održava na gustoći a, a desni na gustoći b (gdje su a, b neki pozitivni brojevi i eventualno 0). Intuitivno je jasno da će nakon dovoljno velikog vremenskog intervala proces praktično završiti kada će koncentracija biti linearno rasporedjena izmedju vrijednosti a i b. Na primjer, ako je a < b onda će se u ravnoteži koncentracija u cijevi jednoliko povećavati od vrijednosti a do vrijednosti b, a ako je b = a onda će ravnoteža nastati kad svugdje unutar cijevi bude koncentracija a. Problem je preciznijeg opisa kako će se proces odvijati u vremenu, tj. odredjivanja funkcije u(x, t). Drugim riječima, problem je odredjivanje koncentracije difuzijske tvari u svakom trenutku i u svakom dijelu cijevi, posebno odredjivanje vremena kada će (praktično) doći do ravnoteže. U praksi bi se to odredjivalo pokusom (tj. nizom mjerenja u različitim vremenima i na različitim položajima unutar cijevi). Ovdje je riječ o tome koliko se to može vjerno opisati ovim matematičkim modelom. Ovakav (matematički) problem može se riješiti egzaktno, čak i ako je početni uvjet općenit, tj. ako je u (i) u(x, 0) = f(x), funkcija, umjesto u(x, 0) = c, konstanta. Na primjer, može se koristiti pristup kao kod rješavanja toplinske jednadžbe u Erwin Kreyszig, Advanced Engineering Mathematics, 10th Edition, Wiley th%20Edition.pdf. Ovdje će se demonstrirati rješenje u slučaju b = a. Iako bi se sve moglo provesti izravno, poslužit ćemo se rješenjem u vrlo specijalnom obliku koji je dobro poznat u literaturi, a ima i u klasičnoj knjizi J. Crank, The Mathematics of Diffusion, Second Edition, Crank-The-Mathematics-of-Diffusion.pdf.

9 difuzija 9 Tamo je (uz nešto drukčije oznake: u(x, t) se označava kao C(x, t) (što aludira na koncentraciju), a cijev je smještena na interalu 0 x l, dano rješenje uz rubne uvjete (A) u(0, t) = u(l, t) = 0, za t > 0, (to je tamo relacija (2.26)) i početni uvjet (B) u(x, 0) = u 0, za 0 < x < l, (to je tamo relacija (2.27). Rješenje je dano u obliku beskonačnog reda relacijom (2.31): u(x, t) = 4u 0 π n=0 1 ( π 2n + 1 e D(2n+1)2 l )2t sin((2n + 1) π x) (11) l Pokazat ćemo kako se iz tog specijalnog rješenja može dobiti rješenje od (10) za b = a. Najprije analizirajmo to rješenje. Napišimo nekoliko prvih članova: u(x, t) = 4u 0 π (e D( π l )2t sin( π l x)+e 9D( π l )2t sin( 3π l x)+e 25D( π l )2t sin( 5π l x)+...) Vidi se da su pribrojnici u izrazu umnošci eksponencijalnog dijela koji ovisi o t i sinusnog dijela koji obvisi o x. Eksponencijalni je dio pozitivan, manji od 1 i sve brže ide prema nuli, dok je sinusni dio izmedju 1 i 1. Zato se rješenje može dobro aprooksimirati samo s nekoliko početnih članova zbroja. Takodjer, vidi se da svaki pribrojnik zadovoljava jednadžbu difuzije (1) pa tako i cijeli zbroj. Takodjer, svaki pribrojnik zadovoljava rubne uvjete (jer sinusi na rubovima imaju vrijednost 0). Pojedini pribrojnici ne zadovoljavaju početni uvjet, ali može se pokazati da cijela suma zadovoljava. Prijelaz od uvjeta (A) i (B) do onih u (10) provodi se u dva koraka. Prvi korak. Prijelaz od intervala 0 x l na interval L x L. Ako je 0 x l onda je L x L L, gdje je l = 2L. Zato, da bi se dobilo rješenje od (1) uz rubne i početne uvjete (A ) u( L, t) = u(l, t) = 0, za t > 0, (B ) u(x, 0) = u 0, za L < x < L, u rješenju (11) treba staviti 2L umjesto l i x + L umjesto x. Dobije se u(x, t) = 4u 0 π ( 1) n 1 ( π 2n + 1 e D(2n+1)2 2L )2t cos((2n + 1) π x) (12) 2L n=0 Naime sin((2n+1) π 2L (x+l)) = ( 1)n cos((2n+1) π 2Lx) (provjeriti računalno). Prijelaz od uvjeta (A ) i (B ) na uvjete (10) uz b = a. Kakvo god bilo rješenje u(x, t) od (1) onda je i αu(x, t) + β rješenje za svaka dva realna broja α, β. Zato za rješenje (12) treba izabrati α, β tako da bude αu( L, t) + β = αu(l, t) + β = a i αu(x, 0) + β = c, tj. β = a i αu 0 + β = c,

10 10 difuzija odakle se dobije α = c a u 0. Zato rješenje (12) treba pomnožiti s c a u 0 dodati a. Dobije se i tome 4(c a) u(x, t) = a + ( 1) n 1 ( π π 2n + 1 e D(2n+1)2 2L )2t cos((2n + 1) π 2L x) n=0 (13) To je rješenje od (1) uz uvjete (10), pri b = a (vidi se da u formuli nema u 0, što je i logično).

11 / u tx,4) 2'q l/ 'i //>k 3.t i9 ftwz+,' t,/ u {t r+) zq ( fi.ar,'*", t t\l S/"4. b S a {Yn eaq ri U(rc r1 ; ojq d,u al! J{, z, rnn*as rj 3 d" * tl b 5 "S uk,t)/r (c u (re,tr ) 7 tttt, {. ) \(,3. U (>c rtn) i v tt,(r) Zq tn.t, u tx1*)? q 4i h&t"v*,tti t -6 \/T{ *q l,5t sg"\ " -z {gf? v-.t ;lo 3A 216:i crt& 6$h

12 4 i{,-a* 4(, r It AY Y6 tx; zq -fig, ft",-e,., r' t,! s (. (" \/4e rr;'*.*a o tt ^ t&"io1t"6 v t ut^atltn.t I' u4'e lut\e&u 3 t P"/qI lvq 4 b ftrs.t.l c a$'q Yltv) dx U("cr o)= C ('L,a) - - '-=p Q,t) -L?a i eja^r' u v '" 1Ul, t= o s B..La.rr' urleh': x= t L

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

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

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

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

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

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

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

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

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

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

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

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

Διαβάστε περισσότερα

( , 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

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

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

Διαβάστε περισσότερα

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos . KOLOKVIJ PRIMIJENJENA MATEMATIKA FOURIEROVE TRANSFORMACIJE 1. Za periodičnu funkciju f(x) s periodom p=l Fourierov red je gdje su a,a n, b n Fourierovi koeficijenti od f(x) gdje su a =, a n =, b n =..

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

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

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1; 1. Provjerite da funkcija f definirana na segmentu [a, b] zadovoljava uvjete Rolleova poučka, pa odredite barem jedan c a, b takav da je f '(c) = 0 ako je: a) f () = 1, a = 1, b = 1; b) f () = 4, a =,

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare Za mnoge reakcije vrijedi Arrheniusova jednadžba, koja opisuje vezu koeficijenta brzine reakcije i temperature: K = Ae Ea/(RT ). - T termodinamička temperatura (u K), - R = 8, 3145 J K 1 mol 1 opća plinska

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.) Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni

Διαβάστε περισσότερα

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova)

( , treći kolokvij) 3. Na dite lokalne ekstreme funkcije z = x 4 + y 4 2x 2 + 2y 2 3. (20 bodova) A MATEMATIKA (.6.., treći kolokvij. Zadana je funkcija z = e + + sin(. Izračunajte a z (,, b z (,, c z.. Za funkciju z = 3 + na dite a diferencijal dz, b dz u točki T(, za priraste d =. i d =.. c Za koliko

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015. Matematika - vježbe. prosinca 5. Stupnjevi i radijani Ako je kut φ jednak i rad, tada je veza između i 6 = Zadatak.. Izrazite u stupnjevima: a) 5 b) 7 9 c). d) 7. a) 5 9 b) 7 6 6 = = 5 c). 6 8.5 d) 7.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

TRIGONOMETRIJA TROKUTA TRIGONOMETRIJA TROKUTA Standardne oznake u trokutuu ABC: a, b, c stranice trokuta α, β, γ kutovi trokuta t,t,t v,v,v s α,s β,s γ R r s težišnice trokuta visine trokuta simetrale kutova polumjer opisane

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

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

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

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

Διαβάστε περισσότερα

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Zadatak 08 (Vedrana, maturantica) Je li unkcija () = cos (sin ) sin (cos ) parna ili neparna? Rješenje 08 Funkciju = () deiniranu u simetričnom području a a nazivamo: parnom, ako je ( ) = () neparnom,

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

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

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

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

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

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2 (kompleksna analiza, vježbe ). Izračunajte a) (+i) ( i)= b) (i+) = c) i + i 4 = d) i+i + i 3 + i 4 = e) (a+bi)(a bi)= f) (+i)(i )= Skicirajte rješenja u kompleksnoj ravnini.. Pokažite da za konjugiranje

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

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

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

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

Διαβάστε περισσότερα

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA POVRŠIN TNGENIJLNO-TETIVNOG ČETVEROKUT MLEN HLP, JELOVR U mnoštvu mnogokuta zanimljiva je formula za površinu četverokuta kojemu se istoobno može upisati i opisati kružnica: gje su a, b, c, uljine stranica

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

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

Διαβάστε περισσότερα

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016. Broj zadataka: 5 Vrijeme rješavanja: 120 min Ukupan broj bodova: 100 Zadatak 1. (a) Napišite aksiome vjerojatnosti ako je zadan skup Ω i σ-algebra F na Ω. (b) Dokažite iz aksioma vjerojatnosti da za A,

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

2.7 Primjene odredenih integrala

2.7 Primjene odredenih integrala . INTEGRAL 77.7 Primjene odredenih integrala.7.1 Računanje površina Pořsina lika omedenog pravcima x = a i x = b te krivuljama y = f(x) i y = g(x) je b P = f(x) g(x) dx. a Zadatak.61 Odredite površinu

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

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

1 Obične diferencijalne jednadžbe

1 Obične diferencijalne jednadžbe 1 Obične diferencijalne jednadžbe 1.1 Linearne diferencijalne jednadžbe drugog reda s konstantnim koeficijentima Diferencijalne jednadžbe oblika y + ay + by = f(x), (1) gdje su a i b realni brojevi a f

Διαβάστε περισσότερα

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo PRIMJER 3. MATLAB filtdemo Prijenosna funkcija (IIR) Hz () =, 6 +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 53 z +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 6 z, 95 z +, 74 z +, z +, 9 z +, 4 z +, 5 z +, 3 z +, 4 z 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 8

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

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

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

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

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

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

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

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

Διαβάστε περισσότερα

1 Promjena baze vektora

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

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

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

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

5. lekcija. Kontinuirane slučajne varijable.

5. lekcija. Kontinuirane slučajne varijable. 5. lekcija. Kontinuirane slučajne varijable. Diskretne slučajne varijable povezane su s prebrojavanjem u nekom pokusu. One primaju konačan skup vrijednosti (ili možda beskonačan, ali je tada nužno prebrojiv

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u teoriju brojeva

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

Διαβάστε περισσότερα

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1 Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i službeni šalabahter. Predajete samo papire koje ste dobili. Rezultati i uvid u kolokvije: ponedjeljak,

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

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

Διαβάστε περισσότερα

Signali i sustavi - Zadaci za vježbu II. tjedan

Signali i sustavi - Zadaci za vježbu II. tjedan Signali i sustavi - Zadaci za vježbu II tjedan Periodičnost signala Koji su od sljedećih kontinuiranih signala periodički? Za one koji jesu, izračunajte temeljni period a cos ( t ), b cos( π μ(, c j t

Διαβάστε περισσότερα

5 Ispitivanje funkcija

5 Ispitivanje funkcija 5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

Kaskadna kompenzacija SAU Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1) 2.2 Srednje vrijednosti aritmetička sredina, medijan, mod Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1) 1 2.2.1 Aritmetička sredina X je numerička varijabla. Aritmetička sredina od (1) je broj:

Διαβάστε περισσότερα

Kontinuirane slučajne varijable.

Kontinuirane slučajne varijable. Kontinuirane slučajne varijable. Diskretne slučajne varijable povezane su s prebrojavanjem u nekom pokusu. One primaju konačan skup vrijednosti (ili možda beskonačan, ali je tada nužno prebrojiv i diskretan).

Διαβάστε περισσότερα

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x. 4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova) MEHANIKA 1 1. KOLOKVIJ 04/2008. grupa I 1. Zadane su dvije sile F i. Sila F = 4i + 6j [ N]. Sila je zadana s veličinom = i leži na pravcu koji s koordinatnom osi x zatvara kut od 30 (sve komponente sile

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

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

Διαβάστε περισσότερα

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu Osječki matematički list 000), 5 9 5 Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu Šefket Arslanagić Alija Muminagić Sažetak. U radu se navodi nekoliko različitih dokaza jedne poznate

Διαβάστε περισσότερα

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke. Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke. 1. Duljine dijagonala paralelograma jednake su 6,4 cm i 11 cm, a duljina jedne njegove

Διαβάστε περισσότερα

3 Populacija i uzorak

3 Populacija i uzorak 3 Populacija i uzorak 1 3.1 Slučajni uzorak X varijabla/stat. obilježje koje izučavamo Cilj statističke analize na osnovi uzorka izvesti odredene zaključke o (populacijskoj) razdiobi od X 2 Primjer 3.1.

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj

( ) ( ) Zadatak 001 (Ines, hotelijerska škola) Ako je tg x = 4, izračunaj Zadaak (Ines, hoelijerska škola) Ako je g, izračunaj + 5 + Rješenje Korisimo osnovnu rigonomerijsku relaciju: + Znači svaki broj n možemo zapisai n n n ( + ) + + + + 5 + 5 5 + + + + + 7 + Zadano je g Tangens

Διαβάστε περισσότερα

Prikaz sustava u prostoru stanja

Prikaz sustava u prostoru stanja Prikaz sustava u prostoru stanja Prikaz sustava u prostoru stanja je jedan od načina prikaza matematičkog modela sustava (uz diferencijalnu jednadžbu, prijenosnu funkciju itd). Promatramo linearne sustave

Διαβάστε περισσότερα

konst. Električni otpor

konst. Električni otpor Sveučilište J. J. Strossmayera u sijeku Elektrotehnički fakultet sijek Stručni studij Električni otpor hmov zakon Pri protjecanju struje kroz vodič pojavljuje se otpor. Georg Simon hm je ustanovio ovisnost

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija SEMINAR IZ OLEGIJA ANALITIČA EMIJA I Studij Primijenjena kemija 1. 0,1 mola NaOH je dodano 1 litri čiste vode. Izračunajte ph tako nastale otopine. NaOH 0,1 M NaOH Na OH Jak elektrolit!!! Disoira potpuno!!!

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C0.. (. ( 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 >0. (cos. (cos - π. (tg kπ cos. (ctg

Διαβάστε περισσότερα

Dinamika tijela. a g A mg 1 3cos L 1 3cos 1

Dinamika tijela. a g A mg 1 3cos L 1 3cos 1 Zadatak, Štap B duljine i mase m pridržan užetom u točki B, miruje u vertikalnoj ravnini kako je prikazano na skii. reba odrediti reakiju u ležaju u trenutku kad se presječe uže u točki B. B Rješenje:

Διαβάστε περισσότερα

5. PARCIJALNE DERIVACIJE

5. PARCIJALNE DERIVACIJE 5. PARCIJALNE DERIVACIJE 5.1. Izračunajte parcijalne derivacije sljedećih funkcija: (a) f (x y) = x 2 + y (b) f (x y) = xy + xy 2 (c) f (x y) = x 2 y + y 3 x x + y 2 (d) f (x y) = x cos x cos y (e) f (x

Διαβάστε περισσότερα

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000, PRERAČUNAVANJE MJERNIH JEDINICA PRIMJERI, OSNOVNE PRETVORBE, POTENCIJE I ZNANSTVENI ZAPIS, PREFIKSKI, ZADACI S RJEŠENJIMA Primjeri: 1. 2.5 m = mm Pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu. 1 m ima dm,

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

Otpornost R u kolu naizmjenične struje

Otpornost R u kolu naizmjenične struje Otpornost R u kolu naizmjenične struje Pretpostavimo da je otpornik R priključen na prostoperiodični napon: Po Omovom zakonu pad napona na otporniku je: ( ) = ( ω ) u t sin m t R ( ) = ( ) u t R i t Struja

Διαβάστε περισσότερα

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO Matematičke metode u marketingu Multidimenzionalno skaliranje Lavoslav Čaklović PMF-MO 2016 MDS Čemu služi: za redukciju dimenzije Bazirano na: udaljenosti (sličnosti) među objektima Problem: Traži se

Διαβάστε περισσότερα

Slučajne varijable. Diskretna slučajna varijabla X je promjenjiva veličina koja poprima vrijednosti iz skupa

Slučajne varijable. Diskretna slučajna varijabla X je promjenjiva veličina koja poprima vrijednosti iz skupa Slučajne varijable Statistički podaci su distribuirani po odredenoj zakonitosti. Za matematičko (apstraktno) opisivanje te zakonitosti potrebno je definirati slučajnu varijablu kojoj pripada odredena razdioba

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA **** IVANA SRAGA **** 1992.-2011. ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE POTPUNO RIJEŠENI ZADACI PO ŽUTOJ ZBIRCI INTERNA SKRIPTA CENTRA ZA PODUKU α M.I.M.-Sraga - 1992.-2011.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu 16. UVOD U STATISTIKU Statistika je nauka o sakupljanju i analizi sakupljenih podatka u cilju donosenja zakljucaka o mogucem toku ili obliku neizvjesnosti koja se obradjuje. Frekventna distribucija - je

Διαβάστε περισσότερα

Slučajni procesi Prvi kolokvij travnja 2015.

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

Διαβάστε περισσότερα