Funkcije več spremenljivk

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

vezani ekstremi funkcij

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

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

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

Osnove matematične analize 2016/17

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

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

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

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

diferencialne enačbe - nadaljevanje

Funkcije dveh in več spremenljivk

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

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

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

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KEMIJO IN KEMIJSKO TEHNOLOGIJO MATEMATIKA III

Tretja vaja iz matematike 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Del 5. Vektorske funkcije in funkcije več spremenljivk

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

Matematično modeliranje 3. poglavje Dinamično modeliranje: diferencialne enačbe, sistemi diferencialnih enačb

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Navadne diferencialne enačbe

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 2. Diferencialne enačbe drugega reda

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Tema 1 Osnove navadnih diferencialnih enačb (NDE)

Domače naloge za 2. kolokvij iz ANALIZE 2b VEKTORSKA ANALIZA

VAJE IZ MATEMATIKE 2 za smer Praktična matematika. Martin Raič

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

Navadne diferencialne enačbe

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

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):

VAJE IZ MATEMATIKE 2 za smer Praktična matematika. Martin Raič

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

Matematika. Funkcije in enačbe

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

Analiza 2 Rešitve 14. sklopa nalog

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

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

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

Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I

VAJE IZ MATEMATIKE 2 za smer Praktična matematika. Martin Raič

Kotne in krožne funkcije

Reševanje sistema linearnih

1.4 Tangenta i normala

Osnovne lastnosti odvoda

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

3.1 Reševanje nelinearnih sistemov

Splošno o interpolaciji

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Uporabna matematika za naravoslovce

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

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

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

Kotni funkciji sinus in kosinus

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

8. Navadne diferencialne enačbe

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

VAJE IZ MATEMATIKE za študente farmacije. Martin Raič s sodelavci

Računalniško vodeni procesi I

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

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

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x)

Jasna Prezelj DIFERENCIALNE ENAČBE. za finančno matematiko

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Afina in projektivna geometrija

Množico vseh funkcijskih vrednosti, ki jih pri tem dobimo, imenujemo zaloga vrednosti funkcije f. Oznaka: Z f

Jaka Cimprič, Jasna Prezelj REŠENE NALOGE IZ ANALIZE 4

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

( , 2. kolokvij)

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki:

11.5 Metoda karakteristik za hiperbolične PDE

5. PARCIJALNE DERIVACIJE

VARIACIJSKE SUBDIVIZIJSKE SHEME

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

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

18. listopada listopada / 13

Enočlenske metode veljajo trenutno za najprimernejše metode v numeričnem reševanju začetnih problemov. Skoraj vse sodijo v

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

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

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

Izleti v matematično vesolje. Marko Razpet. Koper, 22. oktober 2010

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

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

Dragi polinom, kje so tvoje ničle?

Lastne vrednosti in lastni vektorji

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Matematične metode v fiziki II. B. Golli, PeF

Navadne diferencialne enačbe

Transcript:

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 f. Graf funkcije dveh spremenljivk je množica točk (ploskev) v R 3. Γ = {(x, y, f (x, y)) : (x, y) D f } Nivojska krivulja funkcije f (x, y) je krivulja v D f R 2, podana z enačbo f (x, y) = c. Nivojske krivulje določajo razslojitev definicijskega območja D: vsaka točka (x, y) D leži na natanko eni nivojski krivulji. Nivojske krivulje so denimo tudi izohipse (nivojske krivulje nadmorske višine na geografskih kartah), izobare (nivojske krivulje tlaka na vremenskih kartah), izoterme (nivojske krivulje temperature na vremenskih kartah). C.2. Limita funkcij (neobvezno) L je limita funkcije f : R 2 R v točki (a, b), če je vrednost f (x, y) poljubno blizu L, če je le (x, y) dovolj blizu (a, b) (a nujno ne enak (a, b)). Formalno: Število L je limita funkcije f (x, y) v točki (a, b), če za vsak ε > 0 obstaja tak δ > 0, da je f (x, y) L < ε, za vsako točko (x, y) v krogu s polmerom δ okrog točke (a, b). Krog s polmerom δ okrog (a, b) je množica vseh takšnih točk (x, y), da velja (x a) 2 + (y b) 2 < δ 2. 1

C.3. ODVODI FUNKCIJE VEČ SPREMENLJIVK 2 Funkcija f (x, y) je zvezna v točki (a, b), če je lim f (x, y) = f (a, b). (x,y) (a,b) C.3. Odvodi funkcije več spremenljivk Parcialni odvod funkcije dveh spremenljivk f (x, y) v točki (a, b) definiramo kot f x (x 0, y 0 ) = f x (x f (x 0, y 0 ) = 0 + h, y 0 ) f (x 0, y 0 ) lim h 0 h f y (x 0, y 0 ) = f y (x f (x 0, y 0 ) = 0, y 0 + h) f (x 0, y 0 ) lim h 0 h Parcialni odvod funkcije več spremenljivk f (x 1, x 2,..., x n ) v točki a = (a 1, a 2,..., a n ) definiramo kot f xi (a) = f f (a (a) = lim 1,..., a i 1, a i + h, a i+1,..., a n ) f (a) x i h 0 h Parcialni odvod po x v točki (x 0, y 0 ) je relativna sprememba odvisne spremenljivke pri zelo majhni spremembi spremenljivke x, kjer so ostale spremenljivke fiksne, meri občutljivost funkcijske vrednosti na majhne napake ali spremembe v vrednosti x 0, je smerni koeficient tangente na krivuljo, ki jo dobimo, če graf funkcije prerežemo vzdolž ravnine y = y 0. Parcialni odvodi 2. reda funkcije f v točki (a, b): f xx (a, b) = 2 f (a, b), x2 f f yx (a, b) = 2 f (a, b), x y f xy(a, b) = 2 f (a, b), y x yy(a, b) = 2 f (a, b). y2 Smerni odvod funkcije f v točki (x 0, y 0 ) v smeri enotskega vektorja e je enak f e (x 0, y 0 ) = f x (x 0, y 0 )e 1 + f y (x 0, y 0 )e 2. Smerni odvod f e (x 0, y 0 ) je relativna sprememba funkcijske vrednosti f (x 0, y 0 ) ob majhnem premiku iz točke v smeri vektorja e.

C.4. UPORABA ODVODA 3 C.4. Uporaba odvoda C.4.1. Linearna aproksimacija funkcij več spremenljivk. Vrednost funkcije f lahko v točki blizu (x 0, y 0 ) ocenimo z vrednostjo f (x 0, y 0 ) kot f (x 0 + h, y 0 + k) = f (x 0, y 0 ) + f x (x 0, y 0 )h + f y (x 0, y 0 )k. Če je f zvezno parcialno odvedljiva v (x 0, y 0 ), je totalni diferencial d f = f x (x 0, y 0 )h + f y (x 0, y 0 )k linearna ocena za spremembo funkcijske vrednosti f : d f = f = f (x 0 + h, y 0 + k) f (x 0, y 0 ). C.4.2. Naraščanje in padanje funkcije. Naj bo f = f (x, y) funkcija dveh spremenljivk. Če je f x (x 0, y 0 ) > 0, f ob majhnem premiku iz točke (x 0, y 0 ) v smeri osi x, narašča. Če je f y (x 0, y 0 ) > 0, f ob majhnem premiku iz točke (x 0, y 0 ) v smeri osi y, narašča. Smerni odvod f e (x 0, y 0 ) opisuje relativno spremembo funkcijske vrednosti f (x, y), ko se iz točke (x 0, y 0 ) malo premaknemo v smeri vektorja e. Če je f e (x 0, y 0 ) > 0, potem f ob majhnem pomiku iz točke (x 0, y 0 ) v smeri vektorja e narašča. Če je f e (x 0, y 0 ) < 0, potem f ob majhnem pomiku iz točke (x 0, y 0 ) v smeri vektorja e pada. Ob majhnem pomiku is točke (x 0, y 0 ) bo smerni odvod največji v smeri vektorja grad f (x 0, y 0 ) = ( f x (x 0, y 0 ), f y (x 0, y 0 )). Vektor grad f (x 0, y 0 ) = ( f x (x 0, y 0 ), f y (x 0, y 0 )) imenujemo gradient funkcije f v točki (x 0, y 0 ). Gradient kaže v smeri pravokotno na nivojske krivulje. C.4.3. Stacionarne točke funkcije več spremenljivk. Naj bo f : R n spremenljivk. R funkcija več Točka (a 1, a 2,..., a n ) je stacionarna (ali kritična) točka funkcije f : R n R, če je grad f (a 1, a 2,..., a n ) = 0. Če je funkcija f : R 2 R zvezno parcialno odvedljiva, potem v stacionarni točki (a, b) velja: totalni diferencial d f = 0, za vsak dovolj majhen vektor (h, k) je sprememba funkcijskih vrednost f = f (a + h, b + k) f (a, b) zelo majhna,

C.4. UPORABA ODVODA 4 smerni odvod f v (a, b) = 0 v vsaki smeri v, tangenta ravnina na graf je vodoravna. Če za vse točke (x, y), ki so "dovolj blizu"točke (a, b) (tj. (x a) 2 + (y b) 2 < ε za nek dovolj majhen ε) velja f (x, y) f (a, b), ima funkcija f v točki (a, b) lokalni maksimum. f (x, y) f (a, b), ima funkcija f v točki (a, b) lokalni minimum. Podobno definiramo lokalne ekstreme funkcije n spremenljivk. Če je f parcialno zvezno odvedljiva, ima lahko lokalne ekstreme le v stacionarnih točkah. Torej je potreben pogoj za lokalni ekstrem funkcije f v točki (a, b): f x (a, b) = f y (a, b) = 0.

DODATEK D Diferencialne enačbe D.1. Definicije Diferencialna enačba je enačba, ki povezuje neodvisno spremenljivko, odvisno ter njene odvode: F(t, x, ẋ, ẍ,..., x (n) ) = 0, če je x = x(t) ali F(x, y, y,..., y (n) ) = 0, če je y = y(x). Red diferencialne enačbe je stopnja najvišjega odvoda. Rešitev diferencialne enačbe je (dovoljkrat odvedljiva) funkcija, ki zadošča enačbi. Splošna rešitev diferencialne enačbe reda n je družina funkcij, odvisna od n parametrov, ki so vse rešitve diferencialne enačbe. Partikularna rešitev je neka posamezna rešitev iz te družine. Če imamo poleg diferencialne enačbe podanih tudi n začetnih pogojev y(x 0 ) = a 0, y (x 0 ) = a 1,..., y (n 1) (x 0 ) = a n 1, potem dobimo eno samo rešitev diferencialne enačbe. D.2. Diferencialna enačba 1. reda z ločljivima spremenljivkama dobimo Diferencialna enačba 1. reda, ki ima obliko y (x) = f (x)g(y), se imenuje enačba z ločljvima spremenljivkama. Enačbo rešimo tako, da vpeljemo y (x) = dy in ločimo spremenljivki. Iz dx dy dx = f (x)g(y) dy g(y) = f (x)dx. 5

D.4. LINEARNA DIFERENCIALNA ENAČBA PRVEGA REDA 6 Integriramo vsako stran zase in izrazimo y=y(x). dy g(y) = f (x)dx D.3. Ortogonalne trajektorije Naloga: za dano družino krivulj poiščimo drugo družino krivulj z lastnostjo, da je vsaka krivulja prve družine pravokotna na vsako krivuljo druge družine. Drugo družino s to lastnostjo imenujemo ortogonalna trajektorija prve družine. (1) Družino krivulj opišemo z diferencialno enačbo prvega reda: odvajamo na x in eliminiramo a. (2) V diferencialni enačbi prve družine y nadomestimo z 1 y. (3) Rešimo novo diferencialno enačbo druge družine. D.4. Linearna diferencialna enačba prvega reda Linearna diferencialna enačba prvega reda je diferencialna enačba oblike y + f (x)y = g(x) (1) Pravimo, da je enačba homogena, če je g(x) = 0 innehomogena, če je g(x) = 0. Linearno diferencialno enačbo prvega reda rešimo v dveh korakih: (1) Rešimo homogeni del y + f (x)y = 0 s pomočjo ločitve spremenljivk. Dobimo rešitev y = Ce f (x)dx = C z(x) (2) Metoda variacije konstante V (1) vstavimo y = C(x) z(x) in rešimo na C(x). Tako dobljeni C vstavimo v rešitev homogenega dela.