teoria i przykłady zastosowań
|
|
- Monika Jabłońska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 : teoria i przykłady zastosowań Katedra Sterowania i Pomiarów Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie emirsaj@zut.edu.pl Zielona Góra, 22 listopada 21
2 Spis treści 1 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I 2 Podstawowe własności półgrupy złożonej 3 Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II 4 Główny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Przykład 2
3 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Równania Lapunowa Głównym celem referatu jest przedstawienie teorii półgrupy złożonej i pokazanie, że jest ona efektywnym narzędziem analizy nieskończenie wymiarowych różniczkowych oraz algebraicznych równań Lapunowa. Głównym równaniem motywujacym założenia, przy których rozwiniemy teorię półgrupy złożonej, jest różniczkowe równanie Lapunowa o postaci Ṁ(t) = AM(t) + M(t)A + BB, t, M() = M, (1) w którym (M(t)) t, A, A i BB sa liniowymi operatorami działajacymi w nieskończenie wymiarowych przestrzeniach Hilberta. Postać algebraiczna równania Lapunowa jest stacjonarna wersja równania (1) i wyglada następujaco: AM + MA + BB =, (2) gdzie operator M nie zależy od czasu.
4 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Oznaczenia H, U sa przestrzeniami Hilberta (które identyfikujemy z ich przestrzeniami dualnymi. H = L(H) jest przestrzenia Banacha liniowych, ograniczonych operatorów z H do H z norma. (H, ) oznacza L(H) z jednostajna topologia operatorowa (indukowana przez normę ) a (H,τ) oznacza L(H) z silna topologia operatorowa τ, tzn., topologia indukowana przez rodzinę półnorm P = {p h }, gdzie p h (X) = Xh H dla X L(H) i h H. A jest liniowym, nieograniczonym operatorem na H generujacym silnie ciagł a półgrupę (T(t)) t H. H1 A = D(A) jets przestrzenia Hilberta z iloczynem skalarnym, A 1 = (λi A)( ),(λi A)( ) H i norma A 1, gdzie λ ρ(a) i ρ(a) jest zbiorem rezolwentowym operatora A. AAnalogicznie definiujemy H1 A = D(A ), gdzie A jest nieograniczonym operatorem sprzężonym do A. H 1 A jest uzupełnieniem H w normie A 1 = (λi A) 1 ( ) H indukowanej przez iloczyn skalarny, A 1 = (λi A) 1 ( ),(λi A) 1 ( ) H, gdzie λ ρ(a). Przestrzeń Hilberta H 1 A można równoważnie zdefiniować jako dualn a (HA 1 ) do H1 A. Zachodzi HA 1 H HA 1 z ci agłymi i gęstymi włożeniami. Analogicznie, wprowadzamy H 1 A.
5 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Oznaczenia - c.d. Uwaga (T(t)) t H można obciac do (T 1 (t)) t L(H1 A) a jej generator (A 1, D(A 1 )) jest częścia A w H1 A H. Ponadto, (T(t)) t H można rozszerzyć do (T 1 (t)) t L(H 1 A ) z generator (A 1, D(A 1 )) będacym rozszerzeniem A, gdzie D(A 1 ) = H. Analogicznie, wprowadzamy (T1 (t)) t L(H1 A ) z generatorem (A 1, D(A 1 )) i (T 1 (t)) t L(H 1 A ) z generatorem (A 1, D(A 1 )), gdzie D(A 1 ) = H. B L(U, H 1 A ) z operatorem sprzężonym B L(H1 A, U). H = L(H1 A, HA 1 ) jest przestrzenia Banacha liniowych i ograniczonych operatorów z H1 A do H 1 A z norma. (H, ) oznacza L(H1 A, HA 1 ) z jednostajna topologia operatorowa (indukowana przez ) a (H,τ ) oznacza L(H1 A, HA 1 ) z silna topologi a operatorowa τ, tzn., topologia indukowana przez rodzinę półnorm P = {ph }, gdzie p h (X) = Xh H 1 A dla X L(H A 1, HA 1 ) i h HA 1. Przestrzeń topologiczna (H, τ) jest ciagowo zupełna na zbiorach o ograniczonej normie.
6 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Przykład Sterowanie optymalne przy kwadratowym wskaźniku jakości - część I. Układ sterowania z nieograniczonym operatorem wejściowym ẋ(t) = A 1 x(t) + Bu(t), t, x() = x, (3) gdzie (x(t)) t jest trajektoria stanu, a (u(t)) t U jest sterowaniem. Założenia: czas t 1 (, ) jest ustalony, x H, z 1 H, B jest dopuszczalnym operatorem wejściowym. Zadanie: Znaleźć sterowanie u opt L 2 (, t 1 ; U), które zminimalizuje kwadratowy wskaźnik jakości J t1 (u) = x(t 1 ) z 1 2 H + u 2 L 2 (4) (,t 1 ;U) na całej przestrzeni L 2 (, t 1 ; U). Sterowanie optymalne u opt istnieje i jest jednoznaczne. Optymalna para {u opt, x opt} L 2 (, t 1 ; U) C([, t 1 ]; H) jest jednoznacznie scharakteryzowana równaniami: ẋ opt(t) = A 1 x opt(t)+bu opt(t), t [, t 1 ], x opt() = x, (5a) ṗ(t) = A p(t), t [, t 1 ], p(t 1 ) = z 1 x opt(t 1 ), (5b) u opt(t) = B p(t). (5c)
7 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Przykład Dla x, z 1 H i dopuszczalnego B L(U, H 1 A ) rozwi azania równań (5a) i (5b) sa rozumiane w sensie słabym, a wyrażenie (5c) na sterowanie optymalne ma sens tylko jako funkcja z przestrzeni L 2 (, t 1 ; U). Podstawiajac (5c) do (5a), otrzymamy ] [ A 1 BB = ][ x1 (t) A x 2 (t) [ ẋ1 (t) ẋ 2 (t) gdzie x opt = x 1 i u opt = B x 2. ], t [, t 1 ], [ x1 () x 2 (t 1 ) ] [ = ] x, z 1 x 1 (t 1 ) (6) Uwaga Jest to typowe zagadnienie dwugraniczne, którego rozwiazanie [x 1 (t) x 2 (t)] T, t [, t 1 ] jest trudne do wyznaczenia. Wynika to z faktu, że warunek końcowy x 2 (t 1 ) zależy od warunku końcowego x 1 (t 1 ) i wobec tego oba równania różniczkowe sa ze soba sprzęgnięte, a ponadto operator BB występujacy w pierwszym równaniu jest silnie nieograniczony względem przestrzeni stanu H (spełnia on warunek BB H = L(H1 A, HA 1 )).
8 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Przykład Równania (6) zastępujemy zagadnieniem dwugranicznym: [ ] [ ẋ1 (t) A 1 BB = ][ ] [ x1 (t) x1 () ẋ 2 (t) A, t [, t x 2 (t) 1 ], x 2 (t 1 ) ] H H A 2, (7) gdzie nie zakładamy a priori dopuszczalności operatora B, a H2 A jest dziedzina A 1 rozumianego jako nieograniczony operator na przestrzeni HA 1. Warunki poczatkowo-końcowe problemu (7) różnia się od warunków z problemu (6), ponieważ nie zakładamy teraz zależności stanu x 2 (t 1 ) od stanu x 1 (t 1 ). Dla x 2 (t 1 ) H A 2, otrzymujemy x 2 ( ) C([, t 1 ]; H A 2 ) C1 ([, t 1 ]; H A 1 ), a różniczkowalność funkcji x 2 ( ) oraz założenie x 1 () H gwarantuja, że x 1 ( ) C([, t 1 ]; H) C 1 ([, t 1 ]; H A 1 ). Równania różniczkowe (7) sa spełnione w przestrzeni H 1 A HA 1 dla każdego t [, t 1 ].
9 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Przykład Wprowadzamy nowe zmienne stanu [w 1 (t) w 2 (t)] T [ w1 (t) w 2 (t) spełniajace równania [ ẇ1 (t) ẇ 2 (t) ] [ I M(t) = I ] [ ][ A 1 w1 (t) = A w 2 (t) ][ x1 (t) x 2 (t) ], t [, t 1 ], gdzie (M(t)) t [,t1 ] jest nieznana rodzina operatorów. ], t [, t 1 ] (8) [ w1 () w 2 (t 1 ) Aby określić ogólne warunki, które powinna spełniać ta rodzina, formalnie zróżniczkujmy (8) [ ẇ1 (t) ẇ 2 (t) ] [ I Ṁ(t) = I ][ x1 (t) x 2 (t) ] [ I M(t) + I ][ ẋ1 (t) ẋ 2 (t) ] [ x1 () = x 2 (t 1 ) (9) ]. (1) ],
10 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Przykład Powyższe wyrażenia maja sens, jeżeli: Operator M(t) będzie ograniczony na przestrzeni stanu H, tzn. (M(t)) t [,t1 ] H, (11) i ciagły w czasie w silnej topologii operatorowej τ przestrzeni H, tzn. M( ) C([, t 1 ];(H,τ)). Ponadto M() =, (12) co wynika z warunków poczatkowo-końcowych problemu (9). Pochodna Ṁ(t) będzie dobrze zdefiniowana w przestrzeni L(HA 1, HA 1 ), tzn. (Ṁ(t)) t [,t 1 ] H, (13) i ciagła w czasie w silnej topologii operatorowej τ przestrzeni H, tzn. Ṁ( ) C([, t 1 ];(H,τ )). Powyższe własności rodziny (M(t)) t [,t1 ] gwarantuja, że układ (1) jest dobrze zdefiniowany w H A 1 HA 1 dla każdego t [, t 1 ].
11 O jakie równanie chodzi? Wstępne oznaczenia i założenia Przykład 1 - część I Przykład Po przekształceniach otrzymujemy [ ] [ ẇ1 (t) A 1 = Ṁ(t)+A 1M(t)+M(t)A + BB ẇ 2 (t) A który ma sens w przestrzeni H 1 A HA 1 dla każdego t [, t 1 ]. Diagonalizacja (9) wymaga istnienia rozwiazania M( ) C([, t 1 ];(H,τ)) C 1 ([, t 1 ];(H,τ )) równania: ][ w1 (t) w 2 (t) ], (14) Wniosek Ṁ(t) = A 1 M(t) + M(t)A + BB, t [, t 1 ], M() =, (15) gdzie równość rozumiana jest w przestrzeni H. Interesuje nas rozwiazanie niejednorodnego różniczkowego równaniem Lapunowa z nieograniczonym elementem wejściowym: Ṁ(t)h = A 1 M(t)h + M(t)A h+bb h, t, M() = M, h H A 1, (16) gdzie równość rozumiana jest w H A 1, przy założeniach M H oraz BB H.
12 Podstawowe własności półgrupy złożonej Własności półgrupy złożonej Wykorzystujac półgrupy (T(t)) t H i (T (t)) t H generowane przez A i A, odpowiednio, definiujemy jeszcze jedna półgrupę. Definicja Rodzinę operatorów (U(t)) t L(H), zdefiniowana zależnościa nazywamy półgrupa złożona. U(t)X = T(t)XT (t), X H, t, (17) Z definicji wynikaja następujace własności rodziny (U(t)) t L(H) : (a) Rodzina operatorów (U(t)) t L(H) jest półgrupa, tzn., U()X = X, X H, U(t + s)x = U(t)(U(s)X) = U(s)(U(t)X), X H, t, s. (b) (U(t)) t L(H) jest silnie τ-ciagła dla każdego t, tzn. dla każdego X H τ- lim ( U(t+ )X X ) = lim (U(t+ )X)h (U(t)X)h H =, h H. (18)
13 Podstawowe własności półgrupy złożonej Własności półgrupy złożonej Definicja Generatorem A półgrupy złożonej (U(t)) t L(H) nazywamy granicę U(t)X X AX = τ- lim, X D(A), (19) tց t gdzie D(A) H jest dziedzina operatora A zdefiniowana następujaco D(A) = {X H : τ- lim tց U(t)X X t isnieje w (H,τ)}. (2) (c) X H należy do dziedziny D(A) wtedy i tylko wtedy, gdy obcięcie X do H1 A należy do L(H1 A, HA 1 ), tzn., D(A) H L(H1 A, HA 1 ), (21) i rozszerzenie operatora (AX + XA ) L(H1 A, H) do H należy do H. (d) Operator A posiada następujac a jawna reprezentacja (AX)h = AXh + XA h, X D(A), h H A 1. (22)
14 Podstawowe własności półgrupy złożonej Własności półgrupy złożonej (e) Dla X H mamy t U(r)X dr D(A), t, (23) gdzie całka ma sens w (H,τ). Jeżeli X, Y H, to t U(t)X X = U(r)Y dr, t, (24) wtedy i tylko wtedy, gdy X D(A) i Y = AX. (f) Jeżeli X D(A), to (U(t)X) t D(A) i jest τ-różniczkowalne względem t, tzn. U( )X C 1 ([, );(H,τ)), oraz (g) Spełnione sa równości d U(t)X = A(U(t)X) = U(t)(AX), t. (25) dt U(t) L(H) = T(t) H T (t) H = T(t) 2 H, t, (26) i jeżeli ω (T) jest wskaźnikiem wzrostu (T(t)) t H, a ω (U) jest wskaźnikiem wzrostu (U(t)) t L(H), to ω (U) = 2ω (T). (27)
15 Podstawowe własności półgrupy złożonej Własności półgrupy złożonej Dla λ C 2ω (T) := {z C : Re z > 2ω (T)} definiujemy rodzinę operatorów R(λ) L(H) wykorzystujac przekształcenie Laplace a R(λ)X = e λt U(t)X dt = e λt T(t)XT (t) dt, X H, (28) gdzie całki sa zbieżne w (H,τ). (h) Zachodzi gdzie ρ(a) jest zbiorem rezolwentowym operatora A. C 2ω (T) ρ(a), (29) (i) Jeżeli λ C 2ω (T), to operator R(λ) pokrywa się z rezolwenta R(λ, A) operatora A, tzn. R(λ) = R(λ,A) = (λi A) 1 L(H) (3) oraz R(R(λ)) = R(R(λ,A)) = D(A). (31)
16 Podstawowe własności półgrupy złożonej Własności półgrupy złożonej Wniosek Bezpośrednio z własności (f) wynika, że dla każdego X D(A) wyrażenie X(t) = U(t)X = T(t)X T (t), t, spełnia warunek (X(t)) t D(A) oraz X( ) C 1 ([, );(H,τ)), i w rzeczywistości jest τ-różniczkowalnym rozwiazaniem jednorodnego zagadnienia Cauchyego Ẋ(t) = AX(t) H, t, X() = X. (32) Na mocy własności (d) równanie (32) można przepisać w postaci Ẋ(t)h = AX(t)h + X(t)A h, h H A 1, t, X() = X, (33) które jest jednorodnym równaniem różniczkowym Lapunowa. Uwaga Przede wszystkim interesuje nas jednak niejednorodne równanie Lapunowa z nieograniczonym wejściem F spełniajacym warunek F H = L(H1 A, HA 1 ).
17 Rozszerzenie półgrupy złożonej Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Na H definiujemy dodatkowa normę X := R(λ,A)X, gdzie X H, oraz rodzinę półnorm P = {p h }, gdzie p h (X) = p h (R(λ,A)X) = (R(λ,A)X)h H dla X H i h H. τ oznacza topologię na H indukowana przez rodzinę P. H 1 jest przestrzenia Banacha zdefiniowana jako uzupełnienie H rozumiane w sensie klas równoważności ciagów Cauchy ego w (H,τ ) o ograniczonej normie. Norma w H 1 zdefiniowana jest zależnościa X 1 = sup p 1 h (X), X H 1, p 1 h P 1 gdzie P 1 = {p 1 h } jest rodzina półnorm p 1 h na H 1, zdefiniowanych granica p 1 h (X) = lim n p h(x n), h H, gdzie (X n) n N H jest dowolnym reprezentantem klasy równoważności X. Jeżeli τ 1 oznacza topologię na H 1 indukowana przez rodzinę P 1, wówczas kanoniczna injekcja (H,τ) (H 1,τ 1 ) jest bi-ciagła i bi-gęsta.
18 Rozszerzenie półgrupy złożonej Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Lemat (U 1 (t)) t L(H 1 ) jest τ 1 -ciagł a półgrupa zdefiniowana zależnościa U 1 (t)x := τ 1 - lim n U(t)Xn = τ 1- lim n T(t)XnT (t), t, X H 1, gdzie (X n) n N H jest ciagiem ograniczonym w 1 i τ 1 -zbieżnym do X. Generator (A 1, D(A 1 )) posiada dziedzinę D(A 1 ) = H i spełnia warunek A 1 X = AX dla X D(A). Ponadto, ω (U 1 ) = ω (U) = 2ω (T). Niejednorodny problem Cauchy ego gdzie X H i F H 1. Ẋ(t) = A 1 X(t)+F, t, X() = X, (34) Jeżeli F H 1 i X H, to (34) ma jednoznaczne rozwiazanie spełniajace warunek X( ) C([, );(H,τ)) C 1 ([, );(H 1,τ 1 )). (35) Rozwiazanie to dane jest zależnościa t X(t) = U(t)X + U 1 (t r)f dr. (36)
19 Reprezentacja A 1 i U 1 (t) Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Lemat (U (t)) t L(H ) jest półgrupa złożona zdefiniowana U (t)x := T 1 (t)zt 1 (t), X H, t. (37) (A, D(A )) oznacza jej generator. Zachodzi H D(A ) i ω (U ) = ω (U). (a) (H,τ) (H 1,τ 1 ) (H,τ ) i injekcje sa bi-ciagłe i bi-gęste. (b) Prawdziwe sa następujace zależności (równości w H 1 A ): (A 1 X)h = (A X)h = A 1 Xh + XA h, X H, h H A 1, (38) (U 1 (t)x)h = (U (t)x)h (R(λ,A 1 )X)h = T 1 (t)xt1 (t)h, X H 1, t, h H1 A, (39) = (R(λ,A )X)h = e λt T 1 (t)xt1 (t)hdt, X H 1, h H1 A. (4)
20 Algebraiczne równanie Lapunowa Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Lemat Niech λ C 2ω (T) i F H. Algebraiczne równanie Lapunowa (w H A 1 ) λxh A 1 Xh XA h = Fh, h H A 1 (41) posiada jednoznaczne rozwiazanie X H = L(H) wtedy i tylko wtedy, gdy F H 1 (42) równoważnie, R(λ,A )F H. (43) Uwaga Z równoważności H A 1 i (HA 1 ) wynika, że (41) można przepisać w postaci λ Xh, g H Xh, A g H XA h, g H = Fh, g (H A ) 1 H 1 A, h, g H1 A, (44) gdzie, (H A ) 1 H 1 A oznacza relację dualności między H1 A i (H1 A ).
21 Różniczkowe równanie Lapunowa Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Niejednorodny problem Cauchy ego Ẋ(t) = A X(t)+F, t, X() = X, (45) gdzie X H i F H, lub rownoważnie Ẋ(t)h = A 1 X(t)h + X(t)A h + Fh, h H A 1, t, X() = X, (46) gdzie X H, F H i równość (46) zachodzi w H A 1. Częściowy wynik (wynika z lematu dla problemu Cauchy ego (34)). Wniosek Jeżeli F H 1 i X H, to różniczkowe równanie Lapunowa (46) posiada jednoznaczne rozwiazanie X( ) C([, );(H,τ)) C 1 ([, );(H 1,τ 1 )), dane zależnościa t X(t) = U(t)X + U (t r)f dr t = T(t)X T (t)+ T 1 (t r)ft1 (t r) dr, t. (47)
22 Dopuszczalny element wejściowy Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Wprowadzamy rodzinę operatorów ((MF)(t)) t H t (MF)(t) = t U (t r)fdr = T 1 (t r)ft1 (t r)dr, F H, t. (48) Definicja F H nazywamy dopuszczalnym elementem wejściowym dla różniczkowego równania Lapunowa (46) jeżeli istnieja ε > i C > takie, że (MF)(t) H, t [,ε], (49) sup (MF)(t) C, (5) t ε oraz τ- lim tց (MF)(t) =. (51)
23 Dopuszczalny element wejściowy Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Lemat Jeżeli F H jest dopuszczalnym elementem wejściowym dla różniczkowego równania Lapunowa (46), to spełniony jest warunek (MF)(t) H, t, (52) oraz (MF)( ) C([, );(H,τ)). (53) Twierdzenie F H jest dopuszczalnym elementem wejściowym dla różniczkowego równania Lapunowa (46) wtedy i tylko wtedy, gdy F H 1. Uwaga Wszystkie elementy F H 1 można sparametryzować zależnościa F(X) = λx A 1 X XA, X H.
24 Różniczkowe równanie Lapunowa Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Wniosek Różniczkowe równanie Lapunowa Ṁ(t) = A 1 M(t) + M(t)A + BB, t, M() =, (54) posiada jednoznaczne rozwiazanie (M(t)) t H spełniajace warunek M( ) C([, );(H,τ)) C 1 ([, );(H 1,τ 1 )) (stad także w M( ) C 1 ([, );(H,τ ))) wtedy i tylko wtedy, gdy równoważnie, Rozwiazanie to dane jest zależnościa t t M(t) = U 1 (t r)(bb ) dr = BB H 1, (55) R(λ,A )(BB ) H. (56) T 1 (t r)bb T1 (t r) dr, t. (57)
25 Dopuszczalność operatora BB Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Uwaga (a) Warunek (55) jest równoważny faktowi, że dla λ C 2ω (T) algebraiczne równanie Lapunowa λ Xh, g H Xh, A g H XA h, g H = B h, B g U, h, g H A 1, (58) posiada jednoznaczne rozwiazanie X H. (b) Jeżeli X H spełnia równanie (58), to również spełnia je X H. Jednoznaczność implikuje więc samosprzężonośc rozwiazania. Ponieważ X można przedstawić w postaci X = R(λ,A )(BB ) = R(λ,A 1 )(BB ), (59) więc wynika stad, że operator X jest nieujemny. Lemat Niech B L(U, H A 1 ) (BB H ). BB H 1 wtedy i tylko wtedy, gdy B L(U, H A 1 ) jest dopuszczalnym operatorem wejściowym dla (T(t)) t H.
26 Przykład 1 - c.d. Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Sterowanie optymalne przy kwadratowym wskaźniku jakości - część II. Końcowy układ równań różniczkowych [ ẇ1 (t) ẇ 2 (t) ] [ A 1 = A 1 ][ w1 (t) w 2 (t) (w przestrzeni H 1 A HA 1 ) z warunkami pocz atkowo-końcowymi: [ [ w1 () w 2 (t 1 ) gdzie x H i z 1 H. ] = x z 1 (I + M(t 1 )) 1 (w 1 (t 1 )+M(t 1 )z 1 ) ], t [, t 1 ] (6) ], (61) Uwaga Aby wyznaczyć (w 1 (t)) t [,t1 ], musimy najpierw rozwiazać pierwsze równanie różniczkowe z układu (6) do przodu w czasie i wówczas otrzymamy również w 1 (t 1 ). Majac M(t 1 ) i w 2 (t 1 ), musimy następnie rozwiazać drugie równanie różniczkowe z układu (6) do tyłu w czasie i wówczas otrzymamy funkcję (w 2 (t)) t [,t1 ].
27 Przykład 1 - c.d. Rozszerzenie półgrupy złożonej Wstępny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Wstępny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Dopuszczalne elementy wejściowe Główny wynik dla różniczkowego równania Lapunowa Przykład 1 - część II Uwaga Słabe rozwiazanie wyjściowego zagadnienia dwugranicznego [ ẋ1 (t) ẋ 2 (t) ] [ A 1 BB = ][ x1 (t) A x 2 (t) gdzie x, z 1 H, otrzymujemy z zależności [ x1 (t) x 2 (t) ] [ I M(t) = I ], t [, t 1 ], ][ w1 (t) w 2 (t) [ x1 () x 2 (t 1 ) ] [ = x z 1 x 1 (t 1 ) ], (62) ], t [, t 1 ]. (63) Z zależności tej wynika, że dla każdej pary x, z 1 H zagadnienie dwugraniczne (62) ma jednoznaczne słabe rozwiazanie [ ] x1 ( ) C([, t x 2 ( ) 1 ]; H) C([, t 1 ]; H), (64) które w sposób ciagły zależy od danych x i z 1.
28 Główny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Przykład 2 Dopuszczalność przy nieskończonym horyzoncie czasowym Definicja Operator B L(U, H 1 A ) nazywany jest dopuszczalnym operatorem wejściowym przy nieskończonym horyzoncie czasowym (dla półgrupy (T(t)) t L(H)), jeżeli istnieje stała C > taka, że zachodzi warunek T 1 (t)bu(t) dt H C u L 2 (, ;U), u L2 (, ; U), (65) lub równoważnie ( ) 1/2 B T1 (t)h 2 U dt C h H, h D(A ). (66)
29 Główny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Przykład 2 Algebraiczne równanie Lapunowa Lemat B L(U, H 1 A ) jest dopuszczalnym operatorem wejściowym przy nieskończonym horyzoncie czasowym wtedy i tylko wtedy, gdy istnieje samosprzężony i nieujemny operator M H spełniajacy równanie A M = BB (67) w przestrzeni H, lub równoważnie, algebraiczne równanie Lapunowa A 1 Mh MA h = BB h, h H A 1 (68) w przestrzeni H 1 A. Jeżeli dodatkowo półgrupa (T(t)) t H jest wykładniczo stabilna (ω (T) < ), to rozwiazanie M H jest jednoznaczne i można je przedstawić w postaci: M = ( A ) 1 (BB ) = ( A 1 ) 1 (BB ) = = U 1 (t)(bb ) dt T 1 (t)bb T1 (t) dt. (69)
30 Główny wynik dla algebraicznego równania Lapunowa Przykład 2 Twierdzenie Lapunowa Lemat Następujace warunki sa równoważne: (a) (b) ω (T) <, tzn. półgrupa (T(t)) t H jest wykładniczo stabilna. ω (U) <, tzn. (U(t)) t L(H) jest wykładniczo stabilna. (c) Istnieje samosprzężony i nieujemny operator M H D(A) spełniajacy równanie AM = I H, (7) gdzie równość zachodzi w H, a I H jest operatorem tożsamościowym w H, lub równoważnie, równanie Mh, A g H + MA h, g H = h, g H, h, g H A 1. (71)
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE Marta Zelmańska Toruń 009 1 Rozdział 1 Wstęp Definicja 1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie: F (t, x, x, x,..., x (n) ) = 0 (1.1) Rozwiązaniem równania
Bardziej szczegółowoUkłady równań i równania wyższych rzędów
Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem
Bardziej szczegółowoSterowanie optymalne
Sterowanie optymalne Sterowanie Procesami Ciągłymi 2017 Optymalizacja statyczna funkcji Funkcja celu/kryterialna/kosztów Ograniczenie Q(x) min x x = arg min Q(x) x x X, gdzie X zbiór rozwiązań dopuszczalnych
Bardziej szczegółowo27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE
27. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSTKOWE 27.1. Wiadomości wstępne Równaniem różniczkowym cząstkowym nazywamy związek w którym występuje funkcja niewiadoma u dwóch lub większej liczby zmiennych niezależnych i
Bardziej szczegółowoZastosowania twierdzeń o punktach stałych
16 kwietnia 2016 Abstrakt Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Ustalmy odwzorowanie ciągłe f : X X. Twierdzeniem o punkcie stałym nazywamy prawdę matematyczną postulującą pod pewnymi warunkami istnienie
Bardziej szczegółowoWykład 3 Równania rózniczkowe cd
7 grudnia 2010 Definicja Równanie różniczkowe dy dx + p (x) y = q (x) (1) nazywamy równaniem różniczkowym liniowym pierwszego rzędu. Jeśli q (x) 0, to równanie (1) czyli równanie dy dx + p (x) y = 0 nazywamy
Bardziej szczegółowo1 Przestrzenie Hilberta
M. Beśka, Wykład monograficzny, Dodatek 1 1 Przestrzenie Hilberta 1.1 Podstawowe fakty o przestrzeniach Hilberta Niech H będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb rzeczywistych. Określmy odwzorowanie,
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz
Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współczynnikach Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 12 maja 2016 Równanie liniowe n-tego rzędu Definicja Równaniem różniczkowym liniowym
Bardziej szczegółowoII. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.
II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),
Bardziej szczegółowoRównanie przewodnictwa cieplnego (I)
Wykład 4 Równanie przewodnictwa cieplnego (I) 4.1 Zagadnienie Cauchy ego dla pręta nieograniczonego Rozkład temperatury w jednowymiarowym nieograniczonym pręcie opisuje funkcja u = u(x, t), spełniająca
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe. Notatki z wykładu.
Równania różniczkowe Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Wstęp
Bardziej szczegółowoO pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)
(niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie
Bardziej szczegółowoDystrybucje, wiadomości wstępne (I)
Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów
Bardziej szczegółowo5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego
5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego Definicja 5.1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu drugiego nazywamy równanie postaci F ( x, y, y, y ) = 0, (12) w którym niewiadomą jest funkcja y =
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 2 Równania różniczkowe o zmiennych rozdzielonych Równania sprowadzalne do równań o zmiennych rozdzielonych Niech f będzie funkcją ciągłą na przedziale (a, b), spełniającą na
Bardziej szczegółowoEkonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja
Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja Ramy wyk ladu i podstawowe narz edzia matematyczne SGH Semestr letni 2012-13 Uk lady dynamiczne Rozwiazanie modelu dynamicznego bardzo czesto można zapisać
Bardziej szczegółowoANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ
ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH RZECZYWISTYCH Definicja 1. Niech A będzie dowolnym niepustym zbiorem. Metryką w zbiorze A nazywamy funkcję rzeczywistą
Bardziej szczegółowoIII. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.
III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań. Analiza stabilności rozwiązań stanowi ważną część jakościowej teorii równań różniczkowych. Jej istotą jest poszukiwanie odpowiedzi
Bardziej szczegółowo1 Równania różniczkowe zwyczajne
Równania różniczkowe zwyczajne wykład z MATEMATYKI Budownictwo studia niestacjonarne sem. II, rok ak. 2008/2009 Katedra Matematyki Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Równania różniczkowe Równaniem
Bardziej szczegółowoMetody iteracyjne dla hiperbolicznych równań różniczkowo-funkcyjnych
Metody iteracyjne dla hiperbolicznych równań różniczkowo-funkcyjnych Instytut Matematyki Uniwersytet Gdański 6 Wrzesień 2016 Zastosowania równań hiperbolicznych Nieliniowe równania hiperboliczne wykorzystywane
Bardziej szczegółowoAnaliza funkcjonalna 1.
Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.
Bardziej szczegółowoInformacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
Bardziej szczegółowo13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.
Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła 13 1 13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. 13.1 Równanie struny drgającej Równanie różniczkowe liniowe drugiego rzędu typu
Bardziej szczegółowoDefinicje i przykłady
Rozdział 1 Definicje i przykłady 1.1 Definicja równania różniczkowego 1.1 DEFINICJA. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie F (t, x, ẋ, ẍ,..., x (n) ) = 0. (1.1) W równaniu tym t jest
Bardziej szczegółowoUkłady liniowo niezależne
Układy liniowo niezależne Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 3.wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2016 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, październik 2016 1
Bardziej szczegółowo26 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136
Procesy Stochastyczne, wykład 7, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 26 marzec, 212 Łańcuchy z czasem ciągłym S = {, 1,..., }, B S = 2 S, ale T = [, ) lub T = (, ). Gdy S skończone,
Bardziej szczegółowo2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.
Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.
Bardziej szczegółowo1 Ciągłe operatory liniowe
1 Ciągłe operatory liniowe Załóżmy, że E, F są przestrzeniami unormowanymi. Definicja 1.1. Operator liniowy T : E F nazywamy ograniczonym, jeżeli zbiór T (B) F jest ograniczony dla dowolnego zbioru ograniczonego
Bardziej szczegółowoZadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych
Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych [ ] e Zadanie 1 Pokazać, że X(t) = 2t cos t sin t e 2t jest specjalną macierzą fundamentalną w sin t cos t [ 2 cos chwili τ = 0 układu
Bardziej szczegółowoAnaliza Funkcjonalna - Zadania
Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.
Bardziej szczegółowoInformacja o przestrzeniach Sobolewa
Wykład 11 Informacja o przestrzeniach Sobolewa 11.1 Definicja przestrzeni Sobolewa Niech R n będzie zbiorem mierzalnym. Rozważmy przestrzeń Hilberta X = L 2 () z iloczynem skalarnym zdefiniowanym równością
Bardziej szczegółowoDystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5
Dystrybucje Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Dystrybucje................................... 1 1.2 Pochodna dystrybucyjna............................ 3 1.3 Przestrzenie...................................
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO
ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO Na egzaminie magisterskim student powinien: 1) omówić wyniki zawarte w pracy magisterskiej posługując się swobodnie pojęciami i twierdzeniami zamieszczonymi w pracy
Bardziej szczegółowoVII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Bardziej szczegółowo2 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych
2. Równania o rozdzielonych zmiennych 2 1 2 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych Równaniem różniczkowym zwyczajnym pierwszego rzędu o rozdzielonych zmiennych nazywamy równanie różniczkowe
Bardziej szczegółowo8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 8 148 8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów 8.1 Całka stochastyczna w M 2 Oznaczmy przez Ξ zbiór procesów postaci X t (ω) = ξ (ω)i {} (t) + n ξ i (ω)i (ti,
Bardziej szczegółowo5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu
5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu 5.1. Wstęp. Definicja 5.1. Niech V R 3 będzie obszarem oraz F : V R. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu pierwszego nazywamy równanie postaci Równanie
Bardziej szczegółowo2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe
2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe Rozważamy teraz przestrzenie unormowane X skończenie wymiarowe. Załóżmy, że dimx = m. Niech dalej e,e 2,...,e m będzie bazą algebraiczną tej przestrzeni
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy programowania liniowego
Teoretyczne podstawy programowania liniowego Elementy algebry liniowej Plan Kombinacja liniowa Definicja Kombinacja liniowa wektorów (punktów) x 1, x 2,, x k R n to wektor x R n k taki, że x = i=1 λ i
Bardziej szczegółowoWykład 14 i 15. Równania różniczkowe. Równanie o zmiennych rozdzielonych. Definicja 1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie
Wykład 14 i 15 Równania różniczkowe Definicja 1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 (1) gdzie: y = y(x) niewiadoma funkcja zmiennej rzeczywistej
Bardziej szczegółowoOpis systemów dynamicznych w przestrzeni stanu. Wojciech Kurek , Gdańsk
Opis systemów dynamicznych Mieczysław Brdyś 27.09.2010, Gdańsk Rozważmy układ RC przedstawiony na rysunku poniżej: wejscie u(t) R C wyjście y(t)=vc(t) Niech u(t) = 2 + sin(t) dla t t 0 gdzie t 0 to chwila
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki. wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)
Podstawy Automatyki wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak Politechnika Wrocławska Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24) Laboratorium Podstaw Automatyzacji (L6) 105/2 B1 Sprawy organizacyjne
Bardziej szczegółowoMatematyka A kolokwium, 27 maja 2015, godz. 18:15 20:10
Matematyka A kolokwium, 7 maja, godz 8: : Poprawiłem: godz :, 4 września r 3 p Rozwiazać x t x t xt = x t x t xt = 6 + t cos3t + 36te 3t 7e 3t Pierwiastkami równania charakterystycznego = λ λ = λ + 3λ
Bardziej szczegółowojest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
Bardziej szczegółowo2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.
Zadania z Procesów Stochastycznych 1 1. Udowodnij, że z prawdopodobieństwem 1 trajektorie procesu Poissona są niemalejące, przyjmują wartości z Z +, mają wszystkie skoki równe 1 oraz dążą do nieskończoności.
Bardziej szczegółowoF t+ := s>t. F s = F t.
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną
Bardziej szczegółowow teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak
Równania różniczkowe czastkowe w teorii funkcji. Dwa s lynne problemy. Micha l Jasiczak Horyzonty 2014 Podstawowy obiekt wyk ladu: funkcje holomorficzne wielu zmiennych Temat: dwa problemy, których znane
Bardziej szczegółowo1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
Bardziej szczegółowoStabilność II Metody Lapunowa badania stabilności
Metody Lapunowa badania stabilności Interesuje nas w sposób szczególny system: Wprowadzamy dla niego pojęcia: - stabilności wewnętrznej - odnosi się do zachowania się systemu przy zerowym wejściu, czyli
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 21 kwietnia 2016 Wstęp Definicja Równanie różniczkowe + p (x) y = q (x) (1) nazywamy równaniem różniczkowym liniowym pierwszego rzędu. Jeśli q (x) 0, to
Bardziej szczegółowoZagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych
Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza zagadnień różniczkowych 10. Dwupunktowe problemy brzegowe (BVP, Boundary Value Problems)
Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 10. Dwupunktowe problemy brzegowe (BVP, Boundary Value Problems) P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2007/08 Wprowadzenie Rozważmy
Bardziej szczegółowoAnaliza portfelowa w czasie ciagłym dla ogólnych cen zakupu i sp. ze stałymi kosztami za transakcje
Analiza portfelowa w czasie ciagłym dla ogólnych cen zakupu i sprzedaży ze stałymi kosztami za transakcje Instytut Matematyczny PAN Problem bez stałych kosztów za transakcje (Ω, F, (F t ), P) przestrzeń
Bardziej szczegółowoRozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji
Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz
Bardziej szczegółowoBiotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1
Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1 Równania różniczkowe pierwszego rzędu Równaniem różniczkowym zwyczajnym pierwszego rzędu nazywamy równanie postaci (R) y = f(x, y). Najogólniejszą
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14
Analiza matematyczna dla informatyków 3 Zajęcia 14 Metoda rozwiązywania (Jednorodne równanie różniczkowe liniowe rzędu n o stałych współczynnikach). gdzie a 0,..., a n 1 C. Wielomian charakterystyczny:
Bardziej szczegółowoSIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa
SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;
Bardziej szczegółowo1 Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych
Równania różniczkowe zwyczajne o rozdzielonych zmiennych Definicja. Równaniem różniczkowym o rozdzielonych zmiennych nazywamy równanie postaci p(y) = q() (.) rozwiązanie równania sprowadza się do postaci
Bardziej szczegółowoMnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym
Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania optymalnego
Bardziej szczegółowoZagadnienia stacjonarne
Zagadnienia stacjonarne Karol Hajduk 19 grudnia 2012 Nierówność wariacyjna (u (t), v u(t)) + a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f, v u), v V. Zagadnienie stacjonarne ma postać (u (t) = 0): a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f,
Bardziej szczegółowoWstęp do równań różniczkowych
Wstęp do równań różniczkowych Wykład 1 Lech Sławik Instytut Matematyki PK Literatura 1. Arnold W.I., Równania różniczkowe zwyczajne, PWN, Warszawa, 1975. 2. Matwiejew N.M., Metody całkowania równań różniczkowych
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 1
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 1 Przedmiot realizowany w układzie wykład 2 godz. tygodniowo ćwiczenia 2 godz. tygodniowo Regulamin zaliczeń www.mini.pw.edu.pl/~figurny 2 Program zajęć Równania różniczkowe
Bardziej szczegółowo1 Pochodne wyższych rzędów
1 Pochodne wyższych rzędów Definicja 1.1 (Pochodne cząstkowe drugiego rzędu) Niech f będzie odwzorowaniem o wartościach w R m, określonym na zbiorze G R k. Załóżmy, że zbiór tych x G, dla których istnieje
Bardziej szczegółowoKorzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)
Bardziej szczegółowoWykład z równań różnicowych
Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.
Bardziej szczegółowoZadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? a) X = R, d(x, y) = arctg x y ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i
Bardziej szczegółowoPolitechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie
Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Modelowanie Zad Wyznacz transformaty Laplace a poniższych funkcji, korzystając z tabeli transformat: a) 8 3e 3t b) 4 sin 5t 2e 5t + 5 c) e5t e
Bardziej szczegółowoFunkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A
Funkcje analityczne Wykład 3. Funkcje holomorficzne Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Funkcje zespolone zmiennej zespolonej Funkcje zespolone zmiennej zespolonej Niech A C. Funkcja
Bardziej szczegółowoRównanie przewodnictwa cieplnego (II)
Wykład 5 Równanie przewodnictwa cieplnego (II) 5.1 Metoda Fouriera dla pręta ograniczonego 5.1.1 Pierwsze zagadnienie brzegowe dla pręta ograniczonego Poszukujemy rozwiązania równania przewodnictwa spełniającego
Bardziej szczegółowoInżynieria 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 szczegółowoRównania różniczkowe liniowe II rzędu
Równania różniczkowe liniowe II rzędu Definicja równania różniczkowego liniowego II rzędu Warunki początkowe dla równania różniczkowego II rzędu Równania różniczkowe liniowe II rzędu jednorodne (krótko
Bardziej szczegółowo1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2
Temat 1 Pojęcia podstawowe 1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych Równaniem różniczkowym cząstkowym rzędu drugiego o n zmiennych niezależnych nazywamy równanie postaci gdzie u = u (x 1, x,...,
Bardziej szczegółowoZ52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.
Z5: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania zagadnienie brzegowe Dyskretne operatory różniczkowania Numeryczne obliczanie pochodnych oraz rozwiązywanie
Bardziej szczegółowoVI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów
VI. 1. Równanie różniczkowe liniowe n-tego rzędu o zmiennych współczynnikach Niech podobnie jak w poprzednim paragrafie K = C lub K = R. Podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy pochodne wyższych
Bardziej szczegółowoSystemy. Krzysztof Patan
Systemy Krzysztof Patan Systemy z pamięcią System jest bez pamięci (statyczny), jeżeli dla dowolnej chwili t 0 wartość sygnału wyjściowego y(t 0 ) zależy wyłącznie od wartości sygnału wejściowego w tej
Bardziej szczegółowoMatematyka 2. Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego
Matematyka 2 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego Równania różniczkowe liniowe rzędu II Równanie różniczkowe w postaci y + a 1 (x)y + a 0 (x)y = f(x) gdzie a 0 (x), a 1 (x) i f(x) są funkcjami
Bardziej szczegółowoWstęp do równań różniczkowych
Wstęp do równań różniczkowych Wykład 1 Lech Sławik Instytut Matematyki PK Literatura 1. Arnold W.I., Równania różniczkowe zwyczajne, PWN, Warszawa, 1975. 2. Matwiejew N.M., Metody całkowania równań różniczkowych
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne. P. F. Góra
Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2010 Zasady zaliczenie ćwiczeń egzamin ustny; na egzaminie
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza zagadnień różniczkowych 2. O tym, co można rozwiazać analitycznie. P. F. Góra
Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 2. O tym, co można rozwiazać analitycznie P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2010 Jeszcze o równaniach liniowych Rozważmy skalarne, jednorodne równanie
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe zwyczajne analityczne metody rozwiazywania
Równania różniczkowe zwyczajne analityczne meto rozwiazywania Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski Wykład 8 Plan Określenia podstawowe 1 Wstęp Określenia podstawowe
Bardziej szczegółowoa 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...
Wykład 15 Układy równań liniowych Niech K będzie ciałem i niech α 1, α 2,, α n, β K. Równanie: α 1 x 1 + α 2 x 2 + + α n x n = β z niewiadomymi x 1, x 2,, x n nazywamy równaniem liniowym. Układ: a 21 x
Bardziej szczegółowoOśrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,
Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136 27 luty, 2012 Ośrodkowość procesów Dalej zakładamy, że (Ω, Σ, P) jest zupełną przestrzenią miarową. Definicja.
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu
Równania różniczkowe cząstkowe drugiego rzędu Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Metoda faktoryzacji (rozdzielania zmiennych)................ 5 1.2 Metoda funkcji Greena.............................
Bardziej szczegółowoWykład z modelowania matematycznego.
Załóżmy, że równanie różniczkowe x (t) = f (t, x) (1) ma rozwiązanie ogólne x(t) = ϕ(t, c). (2) Załóżmy, że równanie różniczkowe x (t) = f (t, x) (1) ma rozwiązanie ogólne x(t) = ϕ(t, c). (2) Rodzina funkcji
Bardziej szczegółowoTeoria miary i całki
Teoria miary i całki Spis treści 1 Wstęp 3 2 lgebra zbiorów 5 3 Pierścienie, ciała, σ ciała zbiorów. 7 3.1 Definicja pierścienia ciała i σ ciała............... 7 3.2 Pierścień, ciało i σ ciało generowane
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza zagadnień różniczkowych 3. Metody Eulera, metody punktu środkowego i metody trapezowe
Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 3. Metody Eulera, metody punktu środkowego i metody trapezowe P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2011 Problem Cauchy ego dy dx = f(x, y) (1) y(x
Bardziej szczegółowoProcesy stochastyczne 2.
Procesy stochastyczne 2. Listy zadań 1-3. Autor: dr hab.a. Jurlewicz WPPT Matematyka, studia drugiego stopnia, I rok, rok akad. 211/12 1 Lista 1: Własność braku pamięci. Procesy o przyrostach niezależnych,
Bardziej szczegółowo1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5)
. Liczby zespolone Zadanie.. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone () i +i, () 3i, (3) ( + i 3) 6, (4) (5) ( +i ( i) 5, +i 3 i ) 4. Zadanie.. Znaleźć moduł i argument główny
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna i algebra liniowa Elementy równań różniczkowych
Analiza matematyczna i algebra liniowa Elementy równań różniczkowych Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936
Bardziej szczegółowoRachunek Różniczkowy
Rachunek Różniczkowy Sąsiedztwo punktu Liczby rzeczywiste będziemy teraz nazywać również punktami. Dla ustalonego punktu x 0 i promienia r > 0 zbiór S(x 0, r) = (x 0 r, x 0 ) (x 0, x 0 + r) nazywamy sąsiedztwem
Bardziej szczegółowoPrzekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej
Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej Przygotowanie: Dariusz Pazderski Liniowe przekształcenie równania stanu Rozważmy liniowe równanie stanu i równanie wyjścia układu niesingularnego
Bardziej szczegółowoPrzestrzenie wektorowe
Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:
Bardziej szczegółowoZadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1
Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1 Funkcją tworzącą momenty (transformatą Laplace a) zmiennej losowej X nazywamy funkcję M X (t) := Ee tx, t R. 1. Oblicz funkcję tworzącą momenty zmiennych o
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA
ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA DYNAMICZNYCH LOKAT KAPITAŁOWYCH Krzysztof Gąsior Uniwersytet Rzeszowski Streszczenie Celem referatu jest zaprezentowanie praktycznego zastosowania
Bardziej szczegółowoSpis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44
Księgarnia PWN: Ryszard Rudnicki, Wykłady z analizy matematycznej Spis treści Rozdział I. Wstęp do matematyki... 13 1.1. Elementy logiki i teorii zbiorów... 13 1.1.1. Rachunek zdań... 13 1.1.2. Reguły
Bardziej szczegółowo21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126
Mocna własność Markowa procesu Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 21 maja, 2012 Mocna własność Markowa W = (W 1,..., W d ) oznaczać
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Programowanie liniowe Maciej Drwal maciej.drwal@pwr.wroc.pl 1 Problem programowania liniowego min x c T x (1) Ax b, (2) x 0. (3) gdzie A R m n, c R n, b R m. Oznaczmy przez x rozwiązanie optymalne, tzn.
Bardziej szczegółowo