Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Σχετικά έγγραφα
Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

2 Transformări liniare între spaţii finit dimensionale

Curs 4 Serii de numere reale

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

1. Sisteme de ecuaţii liniare Definiţia 1.1. Fie K un corp comutativ. 1) Prin sistem de m ecuaţii liniare cu n necunoscute X 1,...

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Spatii liniare. Exemple Subspaţiu liniar Acoperire (înfăşurătoare) liniară. Mulţime infinită liniar independentă

Matrice. Determinanti. Sisteme liniare

Ion CRĂCIUN CAPITOLE DE MATEMATICI SPECIALE EDITURA PIM

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Integrala nedefinită (primitive)

Concurs MATE-INFO UBB, 1 aprilie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Fie I R un interval deschis, G R n, n 1, un domeniu şi f : I G R n. Forma generala a unei ecuaţii diferenţiale de ordinul întâi este: = f(x, y).

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Seminar Algebra. det(a λi 3 ) = 0

Sisteme de ecuaţii diferenţiale

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Toate subiectele sunt obligatorii. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. Se acordă din oficiu 10 puncte. SUBIECTUL I.

Curs 1 Şiruri de numere reale

SEMINAR TRANSFORMAREA FOURIER. 1. Probleme

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Lucian Maticiuc CURS I II. 1 Matrice şi determinanţi. Sisteme de ecuaţii liniare. 1.1 Matrice şi determinanţi

Sisteme liniare - metode directe

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

1Ecuaţii diferenţiale

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

, m ecuańii, n necunoscute;

Orice izometrie f : (X, d 1 ) (Y, d 2 ) este un homeomorfism. (Y = f(x)).

Curs 2 Şiruri de numere reale

EDITURA PARALELA 45 MATEMATICĂ DE EXCELENŢĂ. Clasa a X-a Ediţia a II-a, revizuită. pentru concursuri, olimpiade şi centre de excelenţă

Activitatea A5. Introducerea unor module specifice de pregătire a studenţilor în vederea asigurării de şanse egale

Gheorghe PROCOPIUC PROBLEME DE ALGEBRĂ LINIARĂ GEOMETRIE

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

METODE NUMERICE: Laborator #5 Metode iterative pentru rezolvarea sistemelor: Jacobi, Gauss-Siedel, Suprarelaxare

1.3 Baza a unui spaţiu vectorial. Dimensiune

Ecuatii trigonometrice

Siruri de numere reale

CURS 11: ALGEBRĂ Spaţii liniare euclidiene. Produs scalar real. Spaţiu euclidian. Produs scalar complex. Spaţiu unitar. Noţiunea de normă.

Functii Breviar teoretic 8 ianuarie ianuarie 2011

SEMINAR TRANSFORMAREA LAPLACE. 1. Probleme. ω2 s s 2, Re s > 0; (4) sin ωt σ(t) ω. (s λ) 2, Re s > Re λ. (6)

1.4 Schimbarea bazei unui spaţiu vectorial

Laborator 6. Integrarea ecuaţiilor diferenţiale

2.1 Ecuaţii liniare cu derivate parţiale de ordinul întâi... 25

CONCURS DE ADMITERE, 17 iulie 2017 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Ecuatii exponentiale. Ecuatia ce contine variabila necunoscuta la exponentul puterii se numeste ecuatie exponentiala. a x = b, (1)

Capitolul 4. Integrale improprii Integrale cu limite de integrare infinite

z a + c 0 + c 1 (z a)

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Proiectarea filtrelor prin metoda pierderilor de inserţie

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

Cursul Măsuri reale. D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 15

2.1 Sfera. (EGS) ecuaţie care poartă denumirea de ecuaţia generală asferei. (EGS) reprezintă osferă cu centrul în punctul. 2 + p 2

Matrici şi sisteme de ecuaţii liniare

SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Metode Runge-Kutta. 18 ianuarie Probleme scalare, pas constant. Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy

Vectori liberi Produs scalar Produs vectorial Produsul mixt. 1 Vectori liberi. 2 Produs scalar. 3 Produs vectorial. 4 Produsul mixt.

CURS VII-IX. Capitolul IV: Funcţii derivabile. Derivate şi diferenţiale. 1 Derivata unei funcţii. Interpretarea geometrică.

Spaţii vectoriale. Definiţia 1.1. Fie (K, +, ) un corp şi (V, +) un grup abelian.

( ) ( ) ( ) Funcţii diferenţiabile. cos x cos x 2. Fie D R o mulţime deschisă f : D R şi x0 D. Funcţia f este

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Conice - Câteva proprietǎţi elementare

J F (ρ, ϕ, θ) = cos ϕ ρ sin ϕ 0. Teoremă (a diferenţiabilităţii compuse) (legea lanţului) Fie F : D deschis

Concurs MATE-INFO UBB, 25 martie 2018 Proba scrisă la MATEMATICĂ

Capitolul 3. Serii Fourier. a unei funcţii periodice de perioadă Dezvoltarea în serie Fourier

CURS METODA OPERAŢIONALĂ DE INTEGRARE A ECUAŢIILOR CU DERIVATE PARŢIALE DE ORDIN II

Criptosisteme cu cheie publică III

Nicolae Cotfas ELEMENTE DE EDITURA UNIVERSITĂŢII DIN BUCUREŞTI

Fişier template preliminar

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

Ecuaţii diferenţiale de ordinul întâi rezolvabile prin metode elementare

METODE NUMERICE: Laborator #7 Calculul valorilor proprii si vectorilor proprii prin metodele puterii. Metoda Householder

ELEMENTE DE GEOMETRIA COMPUTAŢIONALĂ A CURBELOR Interpolare cu ajutorul funcţiilor polinomiale

3. Vectori şi valori proprii

Asupra unei metode pentru calculul unor integrale definite din functii trigonometrice

f(x) = l 0. Atunci f are local semnul lui l, adică, U 0 V(x 0 ) astfel încât sgnf(x) = sgnl, x U 0 D\{x 0 }. < f(x) < l +

INTERPOLARE. y i L i (x). L(x) = i=0

Puncte de extrem pentru funcţii reale de mai multe variabile reale.

Seminariile Capitolul IX. Integrale curbilinii

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Sala: Octombrie 2014 SEMINAR 1: ALGEBRĂ. este un Q-spaţiu vectorial, faţă de operaţiile uzuale de adunare şi înmulţire cu un număr raţional.

Adriana-Ioana Lefter DIFERENŢIALE) Anul I, Facultatea de Chimie Note de curs

Integrale cu parametru

Metode iterative pentru rezolvarea sistemelor de ecuatii liniare

Concursul Interjudeţean de Matematică Academician Radu Miron Vaslui, noiembrie Subiecte clasa a VII-a

2.9 Forme biafine Forme pătratice afine. Aducerea la forma canonică Centre de simetrie Varietăţi pătratice...

Transcript:

1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3

Catedra de Matematică 2011

Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2 (x) + + a 1n y n + f 1 (x) y 2 (x) = a 21y 1 (x) + a 22 y 2 (x) + + a 2n y n + f 2 (x) y n(x) = a n1 y 1 (x) + a n2 y 2 (x) + + a nn y n + f n (x) (1) unde f i sunt funcţii continue pe intervalul (a, b).

Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2 (x) + + a 1n y n + f 1 (x) y 2 (x) = a 21y 1 (x) + a 22 y 2 (x) + + a 2n y n + f 2 (x) y n(x) = a n1 y 1 (x) + a n2 y 2 (x) + + a nn y n + f n (x) (1) unde f i sunt funcţii continue pe intervalul (a, b).

Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2 (x) + + a 1n y n + f 1 (x) y 2 (x) = a 21y 1 (x) + a 22 y 2 (x) + + a 2n y n + f 2 (x) y n(x) = a n1 y 1 (x) + a n2 y 2 (x) + + a nn y n + f n (x) (1) unde f i sunt funcţii continue pe intervalul (a, b).

Notăm Y (x) = y 1 (x) y 2 (x) y n (x) F(x) = f 1 (x) f 2 (x) f n (x) A = (a i,j ), i, j = 1,, n. Sistemul devine Y (x) = AY (x) + F(x). (2)

Sistem liniar omogen Dacă F = 0 atunci sistemul se numeşte omogen. Definiţia Soluţiile Y 1,, Y n formează un sistem fundamental de soluţii pentru sistemul omogen dacă W (x) = W (x) se numeşte wronskian. y 1,1 y 1,2 y 1,n y 2,1 y 2,2 y 2,n y n,1 y n,2 y n,n 0

Soluţia generală Teorema Soluţia generală a sistemului liniar este de forma Y = c 1 Y 1 + + c n Y n + Y p unde Y 1,, Y n formează un sistem fundamental de soluţii ale sistemului omogen, iar Y p este o soluţie particulară.

Problema Cauchy Problema Cauchy inseamnă determinarea unei soluţii a sistemului diferenţial liniar care să satisfacă condiţiile iniţiale y 1 (x 0 ) = y 1,0 y n (x 0 ) = y n,0 (3)

Metoda eliminării Metoda constă în derivări succesive ale ecuaţiilor şi eliminarea a n 1 funcţii necunoscute; se ajunge la o ecuaţie diferenţială liniară de ordinul n.

Exemple Metoda eliminării 1. Să se rezolve sistemul { y 1 = y 2 y 2 = y 1 2. Să se rezolve sistemul y 1 = y 2 + y 3 y 2 = y 1 + y 3 y 3 = y 1 + y 2 Determinaţi un sistem fundamental de soluţii.

Să se rezolve problema Cauchy y 1 + 3y 1 + 4y 2 = 2x y 2 y 1 y 2 = x y 1 (0) = 0 y 2 (0) = 0

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Presupunem că matricea A admite formă diagonală. Există o bază de vectori proprii şi o matrice notată D care are pe diagonală valorile proprii, astfel că are loc D = C 1 AC. (4) unde C este matricea de schimbare de bază.

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Presupunem că matricea A admite formă diagonală. Există o bază de vectori proprii şi o matrice notată D care are pe diagonală valorile proprii, astfel că are loc D = C 1 AC. (4) unde C este matricea de schimbare de bază.

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Presupunem că matricea A admite formă diagonală. Există o bază de vectori proprii şi o matrice notată D care are pe diagonală valorile proprii, astfel că are loc D = C 1 AC. (4) unde C este matricea de schimbare de bază.

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Presupunem că matricea A admite formă diagonală. Există o bază de vectori proprii şi o matrice notată D care are pe diagonală valorile proprii, astfel că are loc D = C 1 AC. (4) unde C este matricea de schimbare de bază.

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Considerăm transformarea Y = CU (5) care duce la noi funcţii necunoscute u i, i = 1,..., n. Substituim în ecuaţia (2) şi avem CU = ACU + F(x) (6)

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Considerăm transformarea Y = CU (5) care duce la noi funcţii necunoscute u i, i = 1,..., n. Substituim în ecuaţia (2) şi avem CU = ACU + F(x) (6)

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Dar matricea C este inversabilă şi obţinem U = C 1 ACU + C 1 F(x) (7) care devine, dacă folosim (4) U = DU + C 1 F(t). (8) Vectorul soluţiilor Y rezultă din rezolvarea sistemului Y (t) = CU(x).

Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Dar matricea C este inversabilă şi obţinem U = C 1 ACU + C 1 F(x) (7) care devine, dacă folosim (4) U = DU + C 1 F(t). (8) Vectorul soluţiilor Y rezultă din rezolvarea sistemului Y (t) = CU(x).

Exemple Metoda eliminării Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Rezolvaţi sistemul prin metoda diagonalizării matricei 1. { y 1 + 2y 1 + 4y 2 = 1 + 4x y 2 + y 1 y 2 = 3/2x 2 2. { y 1 = y 1 + y 2 y 2 = y 1 + y 2 + x

Exemple Metoda eliminării Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale Rezolvaţi sistemele prin metoda diagonalizării matricei 1. { y 1 + 2y 1 y 2 = sin x y 2 + 4y 1 + 2y 2 = cos x 2. { y 1 = 7y 1 + y 2 y 2 = 2y 1 5y 2

Matricea e Ax Metoda eliminării Fie A o matrice pătratică; definim matricea exponenţială e Ax = I + xa + x 2 2! A2 + x 3 3! A3 + Matricea e Ax are proprietăţile 1. Toate elementele sunt serii absolut convergente pentru orice x fixat 2. Are loc d dx n (eax ) = A n e Ax, n = 1, 2,

Matricea e Ax Metoda eliminării Fie A o matrice pătratică; definim matricea exponenţială e Ax = I + xa + x 2 2! A2 + x 3 3! A3 + Matricea e Ax are proprietăţile 1. Toate elementele sunt serii absolut convergente pentru orice x fixat 2. Are loc d dx n (eax ) = A n e Ax, n = 1, 2,

Matricea e Ax Metoda eliminării Fie A o matrice pătratică; definim matricea exponenţială e Ax = I + xa + x 2 2! A2 + x 3 3! A3 + Matricea e Ax are proprietăţile 1. Toate elementele sunt serii absolut convergente pentru orice x fixat 2. Are loc d dx n (eax ) = A n e Ax, n = 1, 2,

Presupunem că A este diagonalizabilă. Există deci o matrice C inversabilă şi o matrice diagonală λ 1 0 0 D = 0 λ 2 0 astfel ca 0 0 λ n Observând că A = CDC 1 A n = CD n C 1

Presupunem că A este diagonalizabilă. Există deci o matrice C inversabilă şi o matrice diagonală λ 1 0 0 D = 0 λ 2 0 astfel ca 0 0 λ n Observând că A = CDC 1 A n = CD n C 1

Presupunem că A este diagonalizabilă. Există deci o matrice C inversabilă şi o matrice diagonală λ 1 0 0 D = 0 λ 2 0 astfel ca 0 0 λ n Observând că A = CDC 1 A n = CD n C 1

Presupunem că A este diagonalizabilă. Există deci o matrice C inversabilă şi o matrice diagonală λ 1 0 0 D = 0 λ 2 0 astfel ca 0 0 λ n Observând că A = CDC 1 A n = CD n C 1

Avem e Ax = I +(CDC 1 )x + (CD 2 C 1 ) x 2 C(I + Dx + D 2 x 2 = C 2! + + Dn x n e λ 1x 0 0 0 e λ 2x 0 0 0 e λnx 2! + +(CDn C 1 ) x n n! + )C 1 = C 1 n! + =

Rezolvarea sistemelor diferenţiale liniare Fie sistemul diferenţial Vectorul Y (x) = AY (x) Y (x 0 ) = Y 0 Y (x) = e Ax Y 0 este soluţia problemei iniţiale Cauchy, deoarece dy dx = d dx (eax )Y 0 = Ae Ax Y 0.

Rezolvarea sistemelor diferenţiale liniare Fie sistemul diferenţial Vectorul Y (x) = AY (x) Y (x 0 ) = Y 0 Y (x) = e Ax Y 0 este soluţia problemei iniţiale Cauchy, deoarece dy dx = d dx (eax )Y 0 = Ae Ax Y 0.

Exemple Metoda eliminării Rezolvaţi prin metoda diagonalizării 1. { y 1 = 2y 1 3y 2 y 2 = 6y 1 + 7y 2 2. { y 1 = 3y 1 4y 2 y 2 = 2y 1 + y 2