TEORIA STEROWANIA I, w 4. dr inż. Adam Woźniak ZTMiR MEiL PW

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "TEORIA STEROWANIA I, w 4. dr inż. Adam Woźniak ZTMiR MEiL PW"

Transkrypt

1 TEORIA STEROWANIA I, w 4 dr iż. Adam Woźiak ZTMiR MEiL PW

2 Rówaie stau układu LTI: Bieguy układów LTI xɺ Ax + Bw, x() x x( k + 1) Ax( k) + Bw( k), x() x Wielomia charakterystyczy macierzy A: w ( s) det( si A). A Pierwiastki tego wielomiau, s 1 (A),...,s (A), azywa się wartościami własymi (eigevalues) macierzy A (bieguami (poles) układu dyamiczego LTI). Widmo macierzy A (spectrum of a matrix) σ(a) to zbiór jej wartości własych: σ ( A) { s C w ( s) } { s ( A),..., s ( A)}. A 1 4

3 Bieguy układów LTI Pierwoty opis układu LTI czwórka macierzy (A,B m,c p,d p m ): t At A( t τ) ( ) ( ) L ( ; ; ) ( ) t x t ϕ t x w e x + e Bw τ dτ y( t) Cϕ ( t; x ; w) + Dw( t) L k k 1 ( k 1) l l ( k ) x( k) ϕ ( k; x ;{ w( l)}) A x + A Bw( l) y( k) Cϕ L ( k; x;{ w( l)}) + Dw( k) Opis pochody trasmitacje (x ): L G( s) C( si A) B + D G ( s) C( si A) 1 1 x G( z) C( zi A) B + D G ( z) zc( zi A) p s albo z, ( pi A) [ g ( p)] 1 1 x 1 ij Łatwo jest pokazać, że fukcje g ij są wymiere (tz. są ilorazami wielomiaów (o współczyikach rzeczywistych)) i mają wspóly miaowik: M (p) det(pi A) w A (p). Dlatego widmo macierzy A jest jedocześie zbiorem bieguów trasmitacji G(p) traktowaej jako fukcja zmieej zespoloej o macierzowych wartościach zespoloych: C p G(p) C p m 5

4 Normy (miary długości ), defiicje Normą euklidesową (długością) wektora x R azywamy liczbę: 1 i T i 1 i x x x x x orma l Norma Czebyszewa dla wektora x R to liczba: x max x. Niech I x I ozacza dowolą ormę wektora. Kula w przestrzei R to zbiór: K( r, x ) { x R I x x I r > } (, ) R ( R, ) x o i o x o orma l o 6

5 Normy (miary długości ), defiicje Niech I x I ozacza dowolą ormę wektora; orma macierzy B idukowaa przez tę ormę (orma operatorowa macierzy) to: IBxI B maxixi 1 IBxI maxixi 1IBxI maxixi IxI Z defiicji wyika, że: IBxI B IxI ( ) Norma macierzy B idukowaa przez ormę euklidesową wektora x (orma widmowa (spectral orm) macierzy): Bx T B B max Bx max Bx max 1 1 x max 1 i m si ( B B), x x x T T T gdzie s ( B B),..., s ( B B) to warto ści w łase macierzy B B. "orma l " 1 m Iterpretacja ormy widmowej (spektralej): maksymale wzmocieie przy przekształceiu wektorów, bo pokazuje co ajwyżej ile razy euklidesowa długość wektora przekształcoego y Bx jest większa od euklidesowej długości wektora przekształcaego x (ierówość ( )). Norma macierzy B idukowaa przez ormę Czebyszewa wektora x (wierszowa orma macierzy): "orma l Bx " B max Bx max Bx max max b x 1 x 1 x 1 i j ij x 7

6 Norma widmowa macierzy Jak pamiętamy trasmitacje G(p) wielowymiarowych układów LTI są fukcjami zmieej zespoloej p o macierzowych wartościach zespoloych: C p G(p) C p m T Ozacza to że wartość własa s ( G( jω) G( jω)) może być liczbą zespoloą, T i w kosekwecji si ( G( jω) G( jω)) też będzie liczbą zespoloą. 1 j T + j j T B, B, B B 1+ j j j j + j j T [ j][ j] [ j][ j j] T [ j j][ 1 1 j] [ j j][ j j] i Aby temu zaradzić, trzeba w stosowy sposób uogólić prezetowae wzory T zastąpić operator traspozycji ( ) operatorem sprzężeia Hermite'a ( traspose * T T ) ( ) rówym ( ) ( ) ο( ) ( ) ο( ) (( T * B B T * cojugate T )), gdzie ( ) to operator * T T T wyliczeia liczby sprzężoej: 3 j 3+ j, G [ Gij ] G [ G ji ] G. 8

7 Norma widmowa macierzy Jak łatwo sprawdzić symetrycza macierz B * B jest zawsze rzeczywista, tak samo jak jej wartości włase. Dostajemy więc wzór p m * dla B C : B max 1 i m si ( B B), Poleceie MATLBa: orm 9

8 Norma fukcji Rozpatrzmy przestrzeń fukcyją {T Rm }, T R, tj. zbiór wszystkich fukcji o dziedziie T (zbiorze chwil czasu) i przeciwdziedziie będącej zbiorem wektorów mających m rzeczywistych składowych. Traktujemy, każdą fukcję u( ) {T Rm } jak pukt w tej przestrzei. Możemy wiec próbować określić odległość pomiędzy tymi puktami. Moża to zrobić a wiele sposobów, teraz przedstawię pierwszy. m Dla fukcji R T t u( t) R liczbę u u( ) esssup u( t) t T azywamy ormą Czebyszewa (ormą przestrzei L ). u κ T u( ) t max t T κ 1

9 OLHP oraz OUD, defiicje Lewa otwarta półpłaszczyza (ope left half plae) (zespoloa): OLHP {s C Re(s) < } Otwarte koło jedostkowe (ope uit disc) płaszczyzy (zespoloej): OUD {z C z < 1} Im(s) s 1 Im(z) z Re(s) Re(z) 11

10 Przebiegi czasowe w układach LTI t At A( t τ) ( ) ( ) L( ; ; ) ( ) t x t ϕ t x w e x + e Bw τ dτ k k 1 ( k 1) l l ( k ) x( k) ϕ L( k; x ;{ w( l)}) A x + A Bw( l) składowa wymuszoa składowa swoboda Moża pokazać, że: Jeżeli σ( A) OLHP to prawdziwe jest oszacowaie: ( β > )( α < ) t αt α( t τ) t x( t) ϕ ( t; x, w) β e x + β e B w( τ) dτ L B αt αt β e x + β sup t w( t) β e x + γ w( ). α Jeżeli σ( A) OUD to prawdziwe jest oszacowaie: ( β > )( η [,1[) k l l l k x( k) ϕ ( k; x,{ w( l)}) βη x + β η B sup w( l) L B k k βη x + β sup l w( l) βη x + γ w( ). 1 η 1

11 Przebiegi czasowe w układach LTI σ( A) OLHP ( β > )( α < )( t ϕ ( t; x, w) β e x + γ w( ) ) αt Jeżeli σ( A) OLHP, to składowa swoboda zaika z czasem do zera i przebieg stau staje się główie zależy od pobudzeia (wejścia). σ( A) OUD ( β > )( η [,1[)( k ϕ ( k; x,{ w( l)}) βη x + γ w( ) ) Zatem przy założeiu: σ(a) OLHP (σ(a) OUD) dla każdego stau początkowego x, dla ograiczoych sygałów pobudzeia (wejścia), tz. takich że sup t w(t) w <, sta układu LTI jest ograiczoy: sup t x(t) x <. L k Jeżeli σ( A) OUD, to składowa swoboda zaika z czasem do zera i przebieg stau staje się główie zależy od pobudzeia (wejścia). Własość ta osi azwę stabilości ograiczoe wejście ograiczoe wyjście (bouded iput bouded output (BIBO) stability) dla każdego waruku początkowego. L 13

12 Przebieg składowych swobodych (mod) układu LTI w zależości od położeia bieguów ope left half plae Im(s) s Im(z) z z Re(s) Re(z) ope uit disc 14

13 Stabilość: wejście-sta Iput-to-State Stability (ISS) σ( A) OLHP ( β > )( α < )( x )( t ϕ ( t; x, w) β e x + γ w( ) ) αt L σ( ) OUD ( β > )( η [,1[)( )( ϕ ( ;,{ ( )}) βη + γ ( ) ) k A x k L k x w l x w O układzie który spełia waruek zapisay w astępiku powyższych implikacji mówimy, że przekształca wejście w sta w sposób stabily (jest IS stabily, albo jest ISS (Iput-to-State Stable). Obie własości (IS stabilość oraz odpowiadaie ograiczoym sygałem a ograiczoe wymuszeie (BIBO stabilość)) są istote dla prawidłowego działaia systemów sterowaia. Dlatego są pożądae i układy, które je posiadają mają swoją azwę są to układy stabile. IS stabilość BIBO stabilość σ( A) OLHP Układ (A,B,C,D) z czasem ciągłym jest stabily σ( A) OUD Układ (A,B,C,D) z czasem dyskretym jest stabily 15

14 Macierze i trasmitacje stabile Układ liiowy jest stabily (IS stabily), gdy wartości włase macierzy A determiującej jego zachowaie leżą w OLHP (układ z czasem ciągłym) albo w OUD (układ z czasem ziaristym); Macierze o takiej własości azywa się macierzami stabilymi, a także macierzami Hurwitza (gdy mówimy o układach z czasem ciągłym) albo Schura (dla układów z czasem ziaristym). lub, co rówoważe, gdy bieguy jego trasmitacji G(s) albo G(z) leżą w OLHP (układ z czasem ciągłym) albo w OUD (układ z czasem ziaristym). Trasmitacje o takiej własości azywa się trasmitacjami stabilymi. Podobie mówi się o wielomiaach stabilych, gdy wszystkie ich pierwiastki mają stosową własość. 16

15 Badaie stabilości układu LTI Wartości włase macierzy A to pierwiastki jej rówaia charakterystyczego: det(si A) w A (s). Bieguy trasmitacji układu SISO G(s), G(z) to pierwiastki jej miaowika: M (s), M (z). Odpowiedzi a pytaie: gdzie leżą pierwiastki wielomiau? moża poszukiwać dwoma sposobami: 1. Rozwiązując rówaie M (p) a p +a 1 p a 1 p +a. Sposobem 1. moża się posłużyć gdy mamy możliwość wykorzystaia MATLABa. w[a,...,a]; broots(w). Określając zależości jakie muszą spełiać parametry wielomiau a,...,a. Kryteria: Routha (1876), Hurwitza (1895). Najczęściej stosoway Sposób. to: kryterium Hurwitza. 17

16 Kryterium A. Hurwitza (1895) TWIERDZENIE:Pierwiastki wielomiau M (s) a s + a 1 s a 1 s + a leżą w otwartej lewej półpłaszczyźie (OLHP) wtedy i tylko wtedy gdy: wszystkie współczyiki wielomiau są róże od zera i tego samego zaku (tzw. wymagaie Stodoly), dalej, bez utraty ogólości możemy więc przyjąć, że są dodatie, i dla : ie ma dodatkowych waruków, 3: a 1 a a 3 a >, 4: jak dla 3 i dodatkowo: a 1 a a 3 (a 3 ) a a 4 (a 1 ) >,... 18

17 Aurel Stodola A. Stodola ur. w 1859 r. a Słowacji, początkowo studiował w Budapeszcie, a w latach a Politechice (ETH) w Zurichu, której profesorem został w 189 r. Był jedym z pierwszych kostruktorów owoczesych turbi parowych a astepie gazowych. Zajmował się m. i. projektowaiem dla ich układów regulacji wykorzystując podejście Wysziegradskiego i ie zając rezultatu Routha postawił poowie zagadieie ustaleia położeia pierwiastków wielomiau bez ich wyliczaia. Zagadieie to rozwiązał jego kolega z ETH matematyk A. Hurwitz. Był pioierem współczesej termodyamiki. Najsławiejszym studetem, którego uczył był A. Eistei. W czasie I wojy światowej skostruował sprawe protezy rąk i óg. Zmarł w 194 r. 19

18 Kryterium stabilości liiowych układów dyskretych Jak zbadać czy pierwiastki wielomiau M (z) leżą wewątrz koła jedostkowego (OUD)? Z teorii fukcji zespoloych wiadomo, że każda trasformacja homograficza (Moebius trasformatio) to zaczy p. fukcja z 1 z w z + 1 (tzw. iverse bi-liear trasformatio), przekształca wętrze koła jedostkowego płaszczyzy zespoloej z a lewą otwartą półpłaszczyzę płaszczyzy zespoloej w.

19 Trasformacje homograficze Iverse bi-liear trasformatio z h 1 ( z) w z z z j * j * j j w w h( w) z 1+ 1 w w j Bi-liear trasformatio 1

20 Kryterium stabilości dyskretego układu LTI Zatem o położeiu zer wewątrz koła jedostkowego (stabilości) wielomiau : M ( z) a z + a z + + a z + a moża sądzić a podstawie stabilości wielomiau (określoej już położeiem zer w lewej otwartej półpłaszczyźie) zdefiiowaego rówaiem M ( w) M ( z ). 1+ w Rozważmy przykład: z 1 w M ( z) z + z 1 z ( z + 1). 1 Zera wielomiau: z 1 1, z 1/

21 Kryterium stabilości dyskretego układu LTI M ( w) M ( z ) z + z 1 1+ w 1+ w z z 1 w 1 w 1+ w 1+ w (1 + w) + (1 + w)(1 w) (1 + w) w 1 w (1 w) Zerem wielomiau ie może być w 1. (1 + w + w ) + 1 w + w w (1 w + w ) 3w + 1 co daje : 1 w~ 3 1 ~ ~ + w z 1 w~ 1 z. Jedo zero zgubiło się. Wyika to z faktu, że z 1 1 przechodzi w w w Wiosek: Korzystając z homografii w h( w) z ależy przed zastosowaiem 1 w kryterium Hurwitza do wielomiau sprawdzić czy M z ; jeżeli tak, to układ dyskrety jest iestabily. M ( w) M ( z ) ( 1) + 1 w z 1 w 3

22 Kryterium stabilości dyskretego układu LTI Niech M S (z) będzie wielomiaem ie posiadającym pierwiastka z 1. M ( ) S z 4

23 Układy LTI- SISO Stacjoare, przyczyowe liiowe układy z jedym wyjściem i jedym wejściem ajczęściej modeluje się przy pomocy właściwej trasmitacji operatorowej m m 1 1 m bm p + bm 1 p + + b1 p + b liczik ( p) L ( p) G( p), 1 1 p + a 1p + a1 p + a miaowik( p) M ( p) gdzie dla układów z czasem ciągłym p s, a z dyskretym p z. charakterystyka amplitudowa t W cos(ω t) t y p (t) + Y(ω ) cos(ω t + ϕ(ω )) G(s) Dla układów stabilych y ( t) Trasmitacja widmowa : Y ( ω ) a( ω ) W jϕ( ω) j arg G f ( jω) ( )e f ( ) f ( ) e R ω a ω G jω G jω C p t charakterystyka fazowa Moża pokazać (patrz materiał 1SposobyOpisuN ), że: dla układów z czasem ciągłym: G f ( jω ) G( s ) s jω i ajczęściej jest fukcją wymierą. dla układów z czasem dyskretym G f ( jω ) G( z) ω z e zatem jest fukcją iewymierą. j T p Uwaga: dalej (jak zwykle to się robi) będziemy opuszczać ideks f i pisać G(jω) dla trasmitacji widmowej układu z czasem ciągłym oraz G*(jω) dla trasmitacji widmowej układu z czasem dyskretym. 5

24 1 Moduł trasmitacji silika G( s) s(.1s + 1) Fukcja C s G( s) C ie jest holomorficza w lewej domkietej półpłaszczyźie G( s) 1 s(.1s + 1) charakterystyka amplitudowa 1 G( j ω ) j ω (.1 j ω + 1) s 1 1+j bieguy jim s s +j Re 6

25 Patrz materiał 1SposobyOpisuN Dokłada trasmitacja dyskreta silika DAC G(s) ADC {u # (k)} ZOH u H ( ) k v s( Ts + 1) y( ) ZOH T p HG(z) { y # (k)} HG z z 1 G( s) z 1 G( s) z 1 k z 1 1 T T + 1 v ( ) Z ( L ( ) D ( ) D ( ) D ( k ( )) v 1 z s z s z s ( Ts + 1) z s s s + T z 1 T z Tz Tz ( T (1 + β ) T ) z + ((1 β) T βt ) kv ( + )... k z z z z z z p p p v ( 1) 1 β ( 1)( β) b1 ( Tp, T, kv ) z + b ( Tp, T, kv ) T p, β exp( ) ( z 1)( z β) T UWAGA: zależość współczyików trasmitacji HG(z) od współczyików trasmitacji G(s) to fukcje iewymiere! 7

26 Moduł dokładej trasmitacji dyskretej silika G 1 ( s ),.5 s(.1s + 1) T p HG( z) 1.653z +.9 ( z 1)( z.665) db 6 4 jim Re z +.9 HG( z) ( z 1)( z.665) 8

27 Moduł dokładej trasmitacji dyskretej silika HG *( jω ) j.5ω 1.653e +.9 j.5ω j.5ω ( e 1)( e.665) z j ω bieguy z 1 1+j db 6 jim 4 charakterystyka amplitudowa Re π ω π T p - -4 zero z j z +.9 HG( z), Tp.5 ( z 1)( z.665) 9

28 Moduł dokładej trasmitacji dyskretej silika 1.653z +.9 HG( z), Tp.5 ( z 1)( z.665) log HG( z) jim Re Fukcja C z HG( z) C ie jest holomorficza wewątrz domkiętego ko ła jedostkowego 3

TEORIA STEROWANIA I, w 5. dr inż. Adam Woźniak ZTMiR MEiL PW

TEORIA STEROWANIA I, w 5. dr inż. Adam Woźniak ZTMiR MEiL PW TEORIA STEROWANIA I, w 5 dr inż. Adam Woźniak ZTMiR MEiL PW Układy LTI- SISO Stacjonarne, przyczynowe liniowe układy z jednym wyjściem i jednym wejściem najczęściej modeluje się przy pomocy właściwej transmitancji

Bardziej szczegółowo

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona Twierdzeie Cayleya-Hamiltoa Twierdzeie (Cayleya-Hamiltoa): Każda macierz kwadratowa spełia swoje włase rówaie charakterystycze. D: Chcemy pokazać, że jeśli wielomiaem charakterystyczym macierzy A jest

Bardziej szczegółowo

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem: Relacje rekurecyje Defiicja: Niech =,,,... będzie astępująco zdefiiowaym ciągiem: () = r, = r,..., k = rk, gdzie r, r,..., r k są skalarami, () dla k, = a + a +... + ak k, gdzie a, a,..., ak są skalarami.

Bardziej szczegółowo

"Liczby rządzą światem." Pitagoras

Liczby rządzą światem. Pitagoras "Liczby rządzą światem." Pitagoras Def. Liczbą zespoloą azywamy liczbę postaci z= x +yi, gdzie x, y є oraz i = -1. Zbiór liczb zespoloych ozaczamy przez ={ x + yi: x, y є } Ozaczeia x= Re z częśd rzeczywista

Bardziej szczegółowo

7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi,

7 Liczby zespolone. 7.1 Działania na liczbach zespolonych. Liczby zespolone to liczby postaci. z = a + bi, 7 Liczby zespoloe Liczby zespoloe to liczby postaci z a + bi, gdzie a, b R. Liczbę i azywamy jedostką urojoą, spełia oa waruek i 2 1. Zbiór liczb zespoloych ozaczamy przez C: C {a + bi; a, b R}. Liczba

Bardziej szczegółowo

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone Zadaia z algebry liiowej - sem. I Liczby zespoloe Defiicja 1. Parę uporządkowaą liczb rzeczywistych x, y azywamy liczbą zespoloą i ozaczamy z = x, y. Zbiór wszystkich liczb zespoloych ozaczamy przez C

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW Wydział Elektryczy Zespół Automatyki (ZTMAiPC) ZERiA LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI Ćwiczeie 3 MODELOWANIE SYSTEMÓW DYNAMICZNYCH METODY OPISU MODELI UKŁADÓW I. Cel ćwiczeia Celem ćwiczeia jest zapozaie

Bardziej szczegółowo

MACIERZE STOCHASTYCZNE

MACIERZE STOCHASTYCZNE MACIERZE STOCHASTYCZNE p ij - prawdopodobieństwo przejścia od stau i do stau j w jedym (dowolym) kroku, [p ij ]- macierz prawdopodobieństw przejść (w jedym kroku), Własości macierzy prawdopodobieństw przejść:

Bardziej szczegółowo

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Ekoeergetyka Matematyka. Wykład 4. UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Defiicja (Układ rówań liiowych, rozwiązaie układu rówań) Układem m rówań liiowych z iewiadomymi,,,, gdzie m, azywamy układ rówań postaci: a a a

Bardziej szczegółowo

FILTRY FILTR. - dziedzina pracy filtru = { t, f, ω } Filtr przekształca w sposób poŝądany sygnał wejściowy w sygnał wyjściowy: Filtr: x( ) => y( ).

FILTRY FILTR. - dziedzina pracy filtru = { t, f, ω } Filtr przekształca w sposób poŝądany sygnał wejściowy w sygnał wyjściowy: Filtr: x( ) => y( ). FILTRY Sygał wejściowy FILTR y( ) F[x( )] Sygał wyjściowy - dziedzia pracy filtru { t, f, } Filtr przekształca w sposób poŝąday sygał wejściowy w sygał wyjściowy: Filtr: x( ) > y( ). Działaie filtru moŝe

Bardziej szczegółowo

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY .Kowalski własości macierzy WŁSNOŚC MCERZY Własości iloczyu i traspozycji a) możeie macierzy jest łącze, tz. (C) ()C, dlatego zapis C jest jedozaczy, b) możeie macierzy jest rozdziele względem dodawaia,

Bardziej szczegółowo

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Parametryzacja rozwiązań układu równań Parametryzacja rozwiązań układu rówań Przykład: ozwiąż układy rówań: / 2 2 6 2 5 2 6 2 5 //( / / 2 2 9 2 2 4 4 2 ) / 4 2 2 5 2 4 2 2 Korzystając z postaci schodkowej (środkowa macierz) i stosując podstawiaie

Bardziej szczegółowo

Przykładowe pytania na egzamin dyplomowy dla kierunku Automatyka i Robotyka

Przykładowe pytania na egzamin dyplomowy dla kierunku Automatyka i Robotyka Przykładowe pytaia a egzami dyplomowy dla kieruku Automatyka i obotyka Aktualizacja: 13.12.2016 r. Przedmiot: Matematyka 1 (Algebra liiowa) 1. Wiemy że struktura (Gh) jest grupą z elemetem eutralym e.

Bardziej szczegółowo

I. Podzielność liczb całkowitych

I. Podzielność liczb całkowitych I Podzielość liczb całkowitych Liczba a = 57 przy dzieleiu przez pewą liczbę dodatią całkowitą b daje iloraz k = 3 i resztę r Zaleźć dzieik b oraz resztę r a = 57 = 3 b + r, 0 r b Stąd 5 r b 8, 3 więc

Bardziej szczegółowo

x 1 2 3 t 1 (x) 2 3 1 o 1 : x 1 2 3 s 3 (x) 2 1 3. Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem

x 1 2 3 t 1 (x) 2 3 1 o 1 : x 1 2 3 s 3 (x) 2 1 3. Tym samym S(3) = {id 3,o 1,o 2,s 1,s 2,s 3 }. W zbiorze S(n) definiujemy działanie wzorem 9.1. Izomorfizmy algebr.. Wykład Przykłady: 13) Działaia w grupach często wygodie jest zapisywać w tabelkach Cayleya. Na przykład tabelka działań w grupie Z 5, 5) wygląda astępująco: 5 1 3 1 1 3 1 3 3

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji ( ) : m f x = Ax ( A) { Ax x } = Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy

Bardziej szczegółowo

Operatory zwarte Lemat. Jeśli T jest odwzorowaniem całkowym na przestrzeni Hilberta X = L 2 (Ω) z jądrem k L 2 (M M)

Operatory zwarte Lemat. Jeśli T jest odwzorowaniem całkowym na przestrzeni Hilberta X = L 2 (Ω) z jądrem k L 2 (M M) Operatory zwarte Niech X będzie przestrzeią Baacha. Odwzorowaie liiowe T azywa się zwarte, jeśli obraz kuli jedostkowej T (B) jest zbiorem warukowo zwartym. Przestrzeń wszystkich operatorów zwartych a

Bardziej szczegółowo

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx. CAŁKA NIEOZNACZONA Mówimy, że fukcja F () jest fukcją pierwotą dla fukcji f() w pewym ustaloym przedziale - gdy w kadym pukcie zachodzi F () = f(). Fukcję pierwotą często azywamy całką ieozaczoą i zapisujemy

Bardziej szczegółowo

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Wektory Funkcje rzeczywiste wielu. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Wektory Fukcje rzeczywiste wielu zmieych rzeczywistych Matematyka Studium doktorackie KAE SGH Semestr leti 2008/2009 R. Łochowski Wektory pukty w przestrzei R Przestrzeń R to zbiór uporządkowaych -ek liczb

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x Iformatyka 05/06 Kazimierz Jezuita ZADANIA - Seria. Relacja rekurecyja kowecja sumacyja suma ciągu geometryczego. Zaleźć wzór a ogóly wyraz ciągu opisaego relacją rekurecyją: x sprowadzając problem do

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji : m f x = Ax RAAx x Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy podprzestrzeń

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński Metody Numerycze METODY NUMERYCZNE dr iż. Mirosław Dziewoński e-mail: miroslaw.dziewoski@polsl.pl Pok. 151 Wykład /1 Metody Numerycze Aproksymacja fukcji jedej zmieej Wykład / Aproksymacja fukcji jedej

Bardziej szczegółowo

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny Rówaie ogóle płaszczyzy w E 3. ae: P π i π o =[A,B,C] P (,y,z ) Wówczas: P P=[-,y-y,z-z ] P π PP PP= o o Rówaie () azywamy rówaiem ogólym płaszczyzy A(- )+B(y-y )+C(z-z )= ( ) A+By+Cz+= Przykład

Bardziej szczegółowo

Definicja interpolacji

Definicja interpolacji INTERPOLACJA Defiicja iterpolacji Defiicja iterpolacji 3 Daa jest fukcja y = f (x), x[x 0, x ]. Zamy tablice wartości tej fukcji, czyli: f ( x ) y 0 0 f ( x ) y 1 1 Defiicja iterpolacji Wyzaczamy fukcję

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Stabilność O układzie możemy mówić, że jest stabilny gdy układ ten wytrącony ze stanu równowagi

Bardziej szczegółowo

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Rekursja Materiały pomocicze do wykładu wykładowca: dr Magdalea Kacprzak Rozwiązywaie rówań rekurecyjych Jedorode liiowe rówaia rekurecyje Twierdzeie Niech k będzie ustaloą liczbą aturalą dodatią i iech

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Stabilność - definicja 1 O układzie możemy mówić, że jest stabilny gdy wytrącony ze stanu równowagi

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna dla informatyków 4 Zajęcia 5

Analiza matematyczna dla informatyków 4 Zajęcia 5 Aaliza matematycza dla iformatyków Zajęcia 5 Twiereie (auchy ego) Niech Ω bęie otwartym pobiorem oraz f : Ω fukcją holomorficzą Wtedy dla dowolego koturu całkowicie zawartego w Ω zachoi f(z) = 0 Zadaie

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2018 Wstęp Stabilność O układzie możemy mówić, że jest stabilny jeżeli jego odpowiedź na wymuszenie (zakłócenie)

Bardziej szczegółowo

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce! Iformatyka Stosowaa-egzami z Aalizy Matematyczej Każde zadaie ależy rozwiązać a oddzielej, podpisaej kartce! y, Daa jest fukcja f (, + y, a) zbadać ciągłość tej fukcji f b) obliczyć (,) (, (, (,) c) zbadać,

Bardziej szczegółowo

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD Szeregi potęgowe Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C jeżeli jest -krotie różiczkowala i jej -ta pochoda jest fukcją ciągłą. Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C, jeżeli jest

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,,

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,, PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA Ruch cząstki ieograiczoy z klasyczego puktu widzeia W tym przypadku V = cost, przejmiemy V ( x ) = 0, cząstka porusza się wzdłuż osi x. Rozwiązujemy

Bardziej szczegółowo

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.

Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim. Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako

Bardziej szczegółowo

c 2 + d2 c 2 + d i, 2

c 2 + d2 c 2 + d i, 2 3. Wykład 3: Ciało liczb zespoloych. Twierdzeie 3.1. Niech C R. W zbiorze C określamy dodawaie: oraz możeie: a, b) + c, d) a + c, b + d) a, b) c, d) ac bd, ad + bc). Wówczas C, +, ) jest ciałem, w którym

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Wykład 11. a, b G a b = b a, Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada

Bardziej szczegółowo

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy

Bardziej szczegółowo

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego Elemety rach macierzowego Materiały pomocicze do MES Stroa z 7 Elemety rachuku macierzowego Przedstawioe poiżej iformacje staowią krótkie przypomieie elemetów rachuku macierzowego iezbęde dla zrozumieia

Bardziej szczegółowo

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze R o z d z i a l III RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE LINIOWE WYŻSZYCH RZE DÓW 12. Rówaie różiczowe liiowe -tego rze du Na pocza te zauważmy, że podobie ja w dziedziie rzeczywistej wprowadzamy dla fucji zespoloych

Bardziej szczegółowo

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

KADD Metoda najmniejszych kwadratów Metoda ajmiejszych kwadratów Pomiary bezpośredie o rówej dokładości o różej dokładości średia ważoa Pomiary pośredie Zapis macierzowy Dopasowaie prostej Dopasowaie wielomiau dowolego stopia Dopasowaie

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16 Egzami,.9.6, godz. :-5: Zadaie. ( puktów) Wyzaczyć wszystkie rozwiązaia rówaia z 4 = 4 w liczbach zespoloych. Zapisać wszystkie rozwiązaia w postaci kartezjańskiej (bez używaia fukcji trygoometryczych)

Bardziej szczegółowo

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011 Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr

Bardziej szczegółowo

ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. II. ZBIORY OTWARTE I DOMKNIĘTE.

ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. II. ZBIORY OTWARTE I DOMKNIĘTE. ZADANIA Z TOPOLOGII I. PRZESTRZENIE METRYCZNE. 1. Niech (X, ρ) będzie przestrzeią metryczą zaś a liczbą rzeczywistą dodatią. Wykaż, że fukcja σ: X X R określoa wzorem σ(x, y) = mi {ρ(x, y), a} jest metryką

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17 Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo

Bardziej szczegółowo

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych Metody badaia zbieżości/rozbieżości ciągów liczbowych Ryszard Rębowski 14 grudia 2017 1 Wstęp Kluczowe pytaie odoszące się do zagadieia badaia zachowaia się ciągu liczbowego sprowadza się do sposobu opisu

Bardziej szczegółowo

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe Metody probabilistycze i statystyka Wykład 1 Zdarzeia losowe, defiicja prawdopodobieństwa, zmiee losowe Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki

Bardziej szczegółowo

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik Pierwiastki z liczby zespoloej Autorzy: Agieszka Kowalik 09 Pierwiastki z liczby zespoloej Autor: Agieszka Kowalik DEFINICJA Defiicja : Pierwiastek z liczby zespoloej Niech będzie liczbą aturalą. Pierwiastkiem

Bardziej szczegółowo

1 Wersja testu A 21 czerwca 2017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierną w, aby podana liczba była wymierna. w = w 2, w = 2.

1 Wersja testu A 21 czerwca 2017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierną w, aby podana liczba była wymierna. w = w 2, w = 2. 1 Wersja testu A 1 czerwca 017 r. 1. Wskazać taką liczbę wymierą w, aby podaa liczba była wymiera. 10 1 ) 10 +w, w = 1 5 1 ) 10 +w, w = ) 10 10 3 +w 3, w = 1 ) 5 10 3 +w 3, w = 4. Zapisać wartość podaej

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R Kresy zbiorów. Ćwiczeia 21.11.2011: zad. 197-229 Kolokwium r 7, 22.11.2011: materiał z zad. 1-249 Defiicja: Zbiór Z R azywamy ograiczoym z góry, jeżeli M R x Z x M. Każdą liczbę rzeczywistą M R spełiającą

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości

Bardziej szczegółowo

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań MATURA 0 z WSiP Matematyka Poziom rozszerzoy Zasady oceiaia zadań Copyright by Wydawictwa Szkole i Pedagogicze sp z oo, Warszawa 0 Matematyka Poziom rozszerzoy Kartoteka testu Numer zadaia Sprawdzaa umiejętość

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16 Egzami,.6.6, godz. 9:-: Zadaie. puktów) Wyzaczyć wszystkie rozwiązaia rówaia z i w liczbach zespoloych. Zapisać wszystkie rozwiązaia w postaci kartezjańskiej bez używaia fukcji trygoometryczych) oraz zazaczyć

Bardziej szczegółowo

Zadania z Matematyka 2 - SIMR 2008/ szeregi zadania z rozwiązaniami. n 1. n n. ( 1) n n. n n + 4

Zadania z Matematyka 2 - SIMR 2008/ szeregi zadania z rozwiązaniami. n 1. n n. ( 1) n n. n n + 4 Zadaia z Matematyka - SIMR 00/009 - szeregi zadaia z rozwiązaiami. Zbadać zbieżość szeregu Rozwiązaie: 0 4 4 + 6 0 : Dla dostateczie dużych 0 wyrazy szeregu są ieujeme 0 a = 4 4 + 6 0 0 Stosujemy kryterium

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturaly wraz ze schematem oceiaia dla klasy II Liceum Propozycja zadań maturalych sprawdzających opaowaie wiadomości i umiejętości matematyczych z zakresu

Bardziej szczegółowo

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne Wykład 4 Niezależość zmieych, fukcje i charakterystyki wektora losowego, cetrale twierdzeia graicze Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki

Bardziej szczegółowo

KOMPUTERY W STEROWANIU. Ćwiczenie 3 LP Projektowanie układów regulacji metodą linii pierwiastkowych

KOMPUTERY W STEROWANIU. Ćwiczenie 3 LP Projektowanie układów regulacji metodą linii pierwiastkowych Wydział Elektryczy Zespól Automatyki (ZTMAiPC) KOMPUTERY W STEROWANIU Ćwiczeie 3 LP Projektowaie układów regulacji metodą liii pierwiastkowych 1. Cel ćwiczeia Zapozaie się z metodą liii pierwiastkowych

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 5

LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI. Ćwiczenie 5 Wydział Elektryczy Zespół Automatyki (ZTMAiPC) ZERiA LABORATORIUM MODELOWANIA I SYMULACJI Ćwiczeie 5 ANALIZA WŁASNOŚCI DYNAMICZNYCH WYBRANEGO OBIEKTU FIZYCZNEGO 1. Opis właściwości dyamiczych obiektu Typowym

Bardziej szczegółowo

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1

2 n < 2n + 2 n. 2 n = 2. 2 n 2 +3n+2 > 2 0 = 1 = 2. n+2 n 1 n+1 = 2. n+1 Tekst a iebiesko jest kometarzem lub treścią zadaia. Zadaie 1. Zbadaj mootoiczość i ograiczoość ciągów. a = + 3 + 1 Ciąg jest mootoiczie rosący i ieograiczoy poieważ różica kolejych wyrazów jest dodatia.

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2, lato 2018/19 47. W każdym z zadań 47.-47.5 podaj wzór a fukcję różiczkowalą f :D f R o podaym wzorze a pochodą oraz o podaej wartości w podaym pukcie. 47.. f x 4x 5 54 f D f R 4x 555 fx + 47.. f x x+ f D f, + fx 9

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Metody Fizyki I

Matematyczne Metody Fizyki I Matematycze Metody Fizyki I Dr hab. iż.. Mariusz Przybycień Matematyka dla przyrodików i iżyierów, D.A. McQuarrie, PWN, Warszawa 005. Wybrae rozdziały matematyczych metod fizyki, A. Leda, B. Spisak, Wydawictwo

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Systemów Dynamicznych (4)

Inżynieria Systemów Dynamicznych (4) Inżynieria Systemów Dynamicznych (4) liniowych (układów) Piotr Jacek Suchomski Katedra Systemów Automatyki WETI, Politechnika Gdańska 2 grudnia 2010 O czym będziemy mówili? 1 2 WE OKREŚLO 3 ASYMPTO 4 DYNAMICZ

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE PODSTAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUTOMATYKI

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE PODSTAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUTOMATYKI CHARAKERYSYKI CZĘSOLIWOŚCIOWE PODSAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUOMAYKI Do podstawowych form opisu dyamii elemetów automatyi (oprócz rówań różiczowych zaliczamy trasmitację operatorową s oraz trasmitację

Bardziej szczegółowo

Funkcja wykładnicza i logarytm

Funkcja wykładnicza i logarytm Rozdział 3 Fukcja wykładicza i logarytm Potrafimy już defiiować potęgi liczb dodatich o wykładiku wymierym: jeśli a > 0 i x = p/q Q dla p, q N, to aturalie jest przyjąć a x = a 1/q) p = a 1/q } {{... a

Bardziej szczegółowo

1 Układy równań liniowych

1 Układy równań liniowych Katarzya Borkowska, Wykłady dla EIT, UTP Układy rówań liiowych Defiicja.. Układem U m rówań liiowych o iewiadomych azywamy układ postaci: U: a x + a 2 x 2 +... + a x =b, a 2 x + a 22 x 2 +... + a 2 x =b

Bardziej szczegółowo

3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe.

3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe. 3 Arytmetyka. 3.1 Zbiory liczbowe. Bóg stworzył liczby aturale, wszystko ie jest dziełem człowieka. Leopold Kroecker Ozaczeia: zbiór liczb aturalych: N = {1, 2,...} zbiór liczb całkowitych ieujemych: N

Bardziej szczegółowo

Wykład 19. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ grudnia 2011

Wykład 19. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ grudnia 2011 Wykład 9 Matematyka 3, semestr zimowy 0/0 3 grudia 0 Zajmiemy się teraz rozwiięciem fukcji holomorficzej w szereg Taylora. Przypomijmy podstawowe fakty związae z szeregami potęgowymi o wyrazach rzeczywistych.

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi. Jarosław Wróblewski Aaliza Matematycza 1A, zima 2012/13 Ciągi. Ćwiczeia 5.11.2012: zad. 140-173 Kolokwium r 5, 6.11.2012: materiał z zad. 1-173 Ćwiczeia 12.11.2012: zad. 174-190 13.11.2012: zajęcia czwartkowe

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 6. Realizacja i pomiary filtrów adaptacyjnych

Ćwiczenie 6. Realizacja i pomiary filtrów adaptacyjnych Ćwiczeie 6 Realizacja i pomiary filtrów adaptacyjyc Cele ćwiczeia Zapozaie z działaiem prostyc filtrów adaptacyjyc. Obserwacja efektów działaia filtru predykcyjego. Porówaie algorytmów LMS i LMS. Pomiary

Bardziej szczegółowo

ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ.

ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ. ZADANIA PRZYGOTOWUJĄCE DO SPRAWDZIANÓW W KLASIE DRUGIEJ I Fukcja kwadratowa ) PODAJ POSTAĆ KANONICZNĄ I ILOCZYNOWĄ (O ILE ISTNIEJE) FUNKCJI: a) f ( ) + b) f ( ) 6+ 9 c) f ( ) ) Narysuj wykresy fukcji f

Bardziej szczegółowo

I kolokwium z Analizy Matematycznej

I kolokwium z Analizy Matematycznej I kolokwium z Aalizy Matematyczej 4 XI 0 Grupa A. Korzystając z zasady idukcji matematyczej udowodić ierówość dla wszystkich N. Rozwiązaie:... 4 < + Nierówość zachodzi dla, bo 4

Bardziej szczegółowo

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204.

201. a 1 a 2 a 3...a n a 2 1 +a 2 2 +a a 2 n n a 4 1 +a 4 2 +a a 4 n n. a1 + a 2 + a a n 204. Liczby rzeczywiste dodatie a 1, a 2, a 3,...a spełiają waruek a 1 +a 2 +a 3 +...+a =. Wpisać w kratkę zak lub i udowodić podaą ierówość bez korzystaia z gotowych twierdzeń (moża korzystać z wcześiejszych

Bardziej szczegółowo

Planowanie doświadczeń - DPLD LMO Materiały pomocnicze

Planowanie doświadczeń - DPLD LMO Materiały pomocnicze Plaowaie doświadczeń - DPLD LMO Materiały pomocicze Układ bloków kompletie zradomizowaych Założeia: (a) Z jedostek doświadczalych tworzymy rówolicze grupy zwae blokami (b bloków) w taki sposób, aby jedostki

Bardziej szczegółowo

Część 1. Transmitancje i stabilność

Część 1. Transmitancje i stabilność Część 1 Transmitancje i stabilność Zastosowanie opisu transmitancyjnego w projektowaniu przekształtników impulsowych Istotne jest przewidzenie wpływu zmian w warunkach pracy (m. in. v g, i) i wielkości

Bardziej szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to

Bardziej szczegółowo

Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform)

Szybka transformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Transform) Szybka trasformacja Fouriera (FFT Fast Fourier Trasform) Pla wykładu: 1 Trasformacja Fouriera, iloczy skalary 2 DFT - dyskreta trasformacja Fouriera 3 FFT szybka trasformacja Fouriera a) algorytm PFA b)

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe Zadaia z aalizy matematyczej - sem. I Szeregi liczbowe Defiicja szereg ciąg sum częściowyc. Szeregiem azywamy parę uporządkowaą a ) S ) ) ciągów gdzie: ciąg a ) ciąg S ) jest day jest ciągiem sum częściowych

Bardziej szczegółowo

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium Marci Rociek Iformatyka, II rok Metody Obliczeiowe w Nauce i Techice laboratorium zestaw 1: iterpolacja Zadaie 1: Zaleźć wzór iterpolacyjy Lagrage a mając tablicę wartości: 3 5 6 y 1 3 5 6 Do rozwiązaia

Bardziej szczegółowo

Fraktale - ciąg g dalszy

Fraktale - ciąg g dalszy Fraktale - ciąg g dalszy Koleja próba defiicji fraktala Jak Madelbrot zdefiiował fraktal? Co to jest wymiar fraktaly zbioru? Układy odwzorowań iterowaych (IFS Przykład kostrukcji pewego zbioru. Elemety

Bardziej szczegółowo

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12 Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu

Bardziej szczegółowo

III. LICZBY ZESPOLONE

III. LICZBY ZESPOLONE Pojęcie ciała 0 III LICZBY ZESPOLONE Defiicja 3 Niech K będie dowolm biorem Diałaiem wewętrm (krótko będiem mówić - diałaiem) w biore K awam każdą fukcję o : K K K Wartość fukcji o dla elemetów K oacam

Bardziej szczegółowo

u t 1 v u(x,t) - odkształcenie, v - prędkość rozchodzenia się odkształceń (charakterystyczna dla danego ośrodka) Drgania sieci krystalicznej FONONY

u t 1 v u(x,t) - odkształcenie, v - prędkość rozchodzenia się odkształceń (charakterystyczna dla danego ośrodka) Drgania sieci krystalicznej FONONY Drgaia sieci krystaliczej FONONY 1. model klasyczy (iekwatowy) a) model ośrodka ciągłego (model Debye a) - przypadek jedowymiarowy - drgaia struy drgaia mogą być podłuże (guma, sprężya) i dwie prostopadłe

Bardziej szczegółowo

ZWĄIZEK REKURENCYJNY ORAZ ZALEŻNOŚCI I RÓWNANIE RÓŻNICZKOWE DLA WIELOMIANÓW LEGENDRE A

ZWĄIZEK REKURENCYJNY ORAZ ZALEŻNOŚCI I RÓWNANIE RÓŻNICZKOWE DLA WIELOMIANÓW LEGENDRE A Polska Problemy Nauk Stosowaych, 4, Tom, s. 59 68 Szczeci dr Adrzej Atoi CZAJKOWSKI Uiversity of Szczeci, Faculty of Mathematics ad Physics, Departmet of Iformatics ad Techical Educatio Uiwersytet Szczeciński,

Bardziej szczegółowo

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

2. Schemat ideowy układu pomiarowego 1. Wiadomości ogóle o prostowikach sterowaych Układy prostowikowe sterowae są przekształtikami sterowaymi fazowo. UmoŜliwiają płya regulację średiej wartości apięcia wyprostowaego, a tym samym średiej

Bardziej szczegółowo

Chemia Teoretyczna I (6).

Chemia Teoretyczna I (6). Chemia Teoretycza I (6). NajwaŜiejsze rówaia róŝiczkowe drugiego rzędu o stałych współczyikach w chemii i fizyce cząstka w jedowymiarowej studi potecjału Cząstka w jedowymiarowej studi potecjału Przez

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Podstawowe struktury algebraicze Defiicja 1. Działaiem dwuargumetowym(biarym) określoym a iepustym zbiorze X azywamy fukcję f, która każdej parze uporządkowaej(a, b) elemetów zbioru X przyporządkowuje

Bardziej szczegółowo

Wykład III. Granice funkcji. f : R A R, A przedział. f określona w x. K M x. lim. lim. Granice niewłaściwe:

Wykład III. Granice funkcji. f : R A R, A przedział. f określona w x. K M x. lim. lim. Granice niewłaściwe: : R A R, A przedział A, Wykład III Graice ukcji określoa w, S \ Deiicja 3. (deiicja Caucy eo raicy ukcji) : D U,, ( ) : ot Iaczej: Uot D U K M U ot U ot K M Graice iewłaściwe: k K R D M K K R M R D De.

Bardziej szczegółowo

Kompensacja wyprzedzająca i opóźniająca fazę. dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ

Kompensacja wyprzedzająca i opóźniająca fazę. dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Kompensacja wyprzedzająca i opóźniająca fazę dr hab. inż. Krzysztof Patan, prof. PWSZ Kształtowanie charakterystyki częstotliwościowej Kształtujemy charakterystykę układu otwartego aby uzyskać: pożądane

Bardziej szczegółowo

Ekonomia matematyczna - 1.1

Ekonomia matematyczna - 1.1 Ekoomia matematycza - 1.1 Elemety teorii kosumeta 1. Pole preferecji Ozaczmy R x x 1,...,x : x j 0 x x, x j1 j. R rozpatrujemy z ormą x j 2. Dla x x 1,...,x,p p 1,...,p Ip x, p x j p j x 1 p 1 x 2 p 2...x

Bardziej szczegółowo

Przekształcenia liniowe

Przekształcenia liniowe Przekształcenia liniowe Zadania Które z następujących przekształceń są liniowe? (a) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (2x, x x 2 ), (b) T : R 2 R 2, T (x, x 2 ) = (x + 3x 2, x 2 ), (c) T : R 2 R, T (x, x 2 )

Bardziej szczegółowo

16 Przedziały ufności

16 Przedziały ufności 16 Przedziały ufości zapis wyiku pomiaru: sugeruje, że rozkład błędów jest symetryczy; θ ± u(θ) iterpretacja statystycza przedziału [θ u(θ), θ + u(θ)] zależy od rozkładu błędów: P (Θ [θ u(θ), θ + u(θ)])

Bardziej szczegółowo

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych Wokół testu Studeta Wprowadzeie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaiu hipotez dotyczących rozkładów ormalych Rozkład ormaly N(µ, σ, µ R, σ > 0 gęstość: f(x σ (x µ π e σ Niech a R \ {0}, b

Bardziej szczegółowo

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki

1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki 1 Twierdzeia o graiczym przejściu pod zakiem całki Ozaczeia: R + = [0, ) R + = [0, ] (X, M, µ), gdzie M jest σ-ciałem podzbiorów X oraz µ: M R + - zbiór mierzaly, to zaczy M Twierdzeie 1.1. Jeżeli dae

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy 12. Dowieść, że istieje ieskończeie wiele par liczb aturalych k < spełiających rówaie ( ) ( ) k. k k +1 Stosując wzór a wartość współczyika dwumiaowego otrzymujemy ( ) ( )!! oraz k k! ( k)! k +1 (k +1)!

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia graniczne:

Twierdzenia graniczne: Twierdzeia graicze: Tw. ierówośd Markowa Jeżeli P(X > 0) = 1 oraz EX 0: P X k 1 k EX. Tw. ierówośd Czebyszewa Jeżeli EX = m i 0 < σ = D X 0: P( X m tσ) 1 t. 1. Z partii towaru o wadliwości

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone i

1. Liczby zespolone i Zadania podstawowe Liczby zespolone Zadanie Podać część rzeczywistą i urojoną następujących liczb zespolonych: z = ( + 7i)( + i) + ( 5 i)( + 7i), z = + i, z = + i i, z 4 = i + i + i i Zadanie Dla jakich

Bardziej szczegółowo

Model Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,...

Model Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,... Model Lesliego Macierze Lesliego i Markowa K. Leśiak Wyodrębiamy w populaci k grup wiekowych. Po każde edostce czasu astępuą arodziy i zgoy oraz starzeie (przechodzeie do astępe grupy wiekowe). Chcemy

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań do skryptu z Teorii miary i całki. Katarzyna Lubnauer Hanna Podsędkowska

Zestaw zadań do skryptu z Teorii miary i całki. Katarzyna Lubnauer Hanna Podsędkowska Zestaw zadań do skryptu z Teorii miary i całki Katarzya Lubauer Haa Podsędkowska Ciała σ - ciała. Zbadaj czy rodzia A jest ciałem w przestrzei X=[0] a) A = X 0 b) A = X 0 3 3 c) A = { X { }{}{ 0}{ 0 }

Bardziej szczegółowo

Katalog wymagań programowych z matematyki od absolwenta II klasy (poziom rozszerzony).

Katalog wymagań programowych z matematyki od absolwenta II klasy (poziom rozszerzony). Katalog wymagań programowych z matematyki od absolweta II klasy (poziom rozszerzoy). LICZBY RZECZYWISTE Na poziomie wymagań koieczych lub podstawowych a oceę dopuszczającą () lub dostateczą (3) uczeń wykorzystać

Bardziej szczegółowo

Inżynieria Systemów Dynamicznych (3)

Inżynieria Systemów Dynamicznych (3) Inżynieria Systemów Dynamicznych (3) Charakterystyki podstawowych członów dynamicznych Piotr Jacek Suchomski Katedra Systemów Automatyki WETI, Politechnika Gdańska 2 grudnia 2010 O czym będziemy mówili?

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo