7. Aplikace derivace

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "7. Aplikace derivace"

Transkrypt

1 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom 7. Aplikace derivace Verze 20. července 207 Derivace funkce se využívá při řešení úloh technické prae i teorie. Uvedeme několik z nich: vyčíslení hodnot funkce, výpočet limity, vyšetřování průběhu funkce a zkoumání křivek. 7A. Taylorův polynom V matematické analýze známe řadu tzv. elementárních funkcí, např. sin, cos, e, ln, log, tg, arcsin, arctg. Známe jejich chování, přesné vyčíslení jejich hodnoty v konkrétním bodě (až na několik výjimek) však není možné. Počítat umíme pouze s racionálními čísly, tato čísla umíme sčítat, odčítat a násobit. Proto dovedeme vyčíslit libovolný polynom s racionálními koeficienty v libovolném racionálním bodě. Umíme také dělit, což umožňuje vyčíslit i libovolnou hodnotu racionální funkce. Jak vyčíslit hodnotu elementární funkce alespoň přibližně? Přesnou hodnotu stejně v prai nepotřebujeme, stačí hodnota s požadovanou přesností, např. na 3 nebo 6 desetinných míst. K tomu se využívá tzv. Taylorův polynom, který dokáže spočítat hledanou hodnotu s předem danou přesností. Jak to dělá kalkulačka, když počítá například e 0.? Kalkulačka v sobě nemá zabudované tabulky hodnot, ale využívá krátké programy, které vyčíslí hodnotu příslušného polynomu v daném bodě s požadovanou přesností. Pro určení hodnoty funkce e v bodě = 0. lze využít Taylorův polynom pátého stupně funkce e, který (jak odvodíme později) má tvar P () = Jeho hodnota pro = 0. je , zatímco e 0.. = Chyba, tj. rozdíl obou hodnot, je malá, asi Poznamenejme, že pro výpočet hodnoty e, např. v bodě = 0, by chyba byla příliš velká, proto bude potřeba jiný polynom. Pro každou elementární funkci je v kalkulačce naprogramovaný algoritmus, který počítá hodnotu funkce pomocí polynomu. Použitý polynom závisí nejen na funkci, ale i na hodnotě, ve které chceme hodnotu funkce vyčíslit. Odvození Uvažujme funkci f(), kterou chceme aproimovat polynomem čtvrtého stupně T 4 () v okolí bodu nula, ve kterém umíme vyčíslit hodnotu funkce i její derivace. Polynom hledáme ve tvaru T 4 () = c 0 + c + c c c 4 4. Jak zvolit koeficienty c i? Nejjednodušší je požadovat, aby funkce i polynom měly v bodě 0 = 0 stejné hodnoty i hodnoty derivace: f(0) = T 4 (0), f (0) = T 4(0), f (0) = T 4 (0), f (3) (0) = T (3) 4 (0), f (4) (0) = T (4) 4 (0). První rovnost f(0) = T 4 (0) dává f(0) = T 4 () =0 = [ c 0 + c + c c c 4 4] =0 = c 0, Brook Taylor (685-73), anglický matematik. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně

2 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom protože všechny kladné mocniny k jsou v bodě = 0 nulové. Odtud plyne vyjádření nultého koeficientu c 0 = f(0). Druhá rovnost, tedy rovnost prvních derivací, dává f (0) = f () =0 = T 4() =0 = [ c + 2 c c c 4 3] =0 = c, odkud plyne c = f (0). Rovnost druhých derivací dává f (0) = T k () =0 = [ 2 c c c 4 2] =0 = 2 c 2, odkud plyne c 2 = 2 f (0). Rovnost třetích derivací dává f (3) (0) = T (3) 4 () =0 = [3 2 c c 4 ] =0 = 3 2 c 3, odkud plyne c 3 = 3 2 f (3) (0). Konečně z rovnosti derivací čtvrtého řádu dostáváme f (4) (0) = T (4) 4 () =0 = c 4. Označme součin přirozených čísel od do k symbolem k!, tzv. faktoriál čísla k, přitom definujeme! = 0! = 2. Potom výsledek můžeme zapsat ve tvaru c 4 = 4! f (4) (0). Taylorův polynom čtvrtého stupně funkce f() tak můžeme zapsat ve tvaru: T 4 () = f(0) 0! + f (0)! + f (0) 2! 2 + f (3) (0) 3! 3 + f (4) (0) 4! V případě polynomu stupně n, k-tý (k n) člen c k k po k-té derivaci dává k! c k, tedy z rovnosti f (k) (0) = T n (k) (0) plyne c k = f (k) (0)/k!. Pokud nás zajímají hodnoty v okolí bodu 0, polynom stupně n zapíšeme s tzv. středem v bodě 0 ve tvaru mocnin dvojčlenu ( 0 ): T n () = c 0 + c ( 0 ) + c 2 ( 0 ) 2 + c 3 ( 0 ) 3 + c 4 ( 0 ) c n ( 0 ) n. V tomto tvaru lze snadno odvodit koeficienty c k a také vyčíslit hodnoty v okolí bodu 0. Definice Zobecnění předchozího odvození vede k definici Taylorova polynomu: Definice 7.. (Taylorův polynom) Necht funkce f() má v bodě 0 derivace do řádu n. Potom Taylorův polynom stupně n se středem v bodě 0 je polynom T f, 0 n () = n k=0 f (k) ( 0 ) k! + f (3) ( 0 ) 3! 4. ( 0 ) k f( 0 ) + f ( 0 ) ( 0 ) + f ( 0 ) 2! ( 0 ) f (n ) ( 0 ) (n )! ( 0 ) 2 + ( 0 ) n + f (n) ( 0 ) n! ( 0 ) n. Pokud je z kontetu jasné, o kterou funkci a střed jde, symboly funkce f a středu 0 v označení Taylorova polynomu můžeme vynechat a psát jenom T n (). Taylorův polynom se středem 0 = 0 se nazývá také Maclaurinův polynom. Pro aproimaci hodnot funkce f() v bodě používáme Taylorův polynom se středem v bodě 0, který je (podle možností) blízký bodu, aby chyba aproimace byla co nejmenší. V Taylorově polynomu se středem 0 0 jednotlivé mocniny ( 0 ) k neroznásobujeme, při numerickém vyčíslování jejich hodnoty by docházelo k velkým zaokrouhlovacím chybám. 2 Hodnota 0! = plyne z pravidla (k + )! = k!(k + ), které pro k = 0 dává =! = 0!. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 2

3 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom Poznámky 7.2. Často se střed Taylorova polynomu označuje a, potom n Tn f,a f (k) () = ( a) k f +f ( a)+ f k! 2! k=0 ( a) f (n) n! ( a) n. Podmínkou eistence Taylorova polynomu stupně n funkce f() (rozvoje v bodě 0 ) je pouze eistence derivací funkce f() do řádu n v bodě 0. Taylorův polynom tak nezávisí na tom, jak se chová funkce f() a její derivace v bodech různých od 0. Proto odlišné funkce mohou mít stejné Taylorovy polynomy. Například přičtením násobku ( 0 ) n+ k funkci f() dostaneme jinou funkci, Taylorův polynom stupně n se přitom nezmění. Taylorův polynom nultého stupně je konstantní funkce T 0 () = f( 0 ). Taylorův polynom prvního stupně T () = f( 0 ) + f ( 0 ) ( 0 ) určuje rovnici tečny y = T () ke grafu funkce f() v bodě 0. f() T () T 0 () 0 Obr. 7.: Taylorův polynom T 0 () nultého stupně a T () prvního stupně funkce f(). (d) Taylorův polynom T f, 0 n () funkce f() lze zapsat pomocí diferenciálů d k f( 0 ) s přírůstkem d = 0. Protože df( 0 )( 0 ) = f ( 0 ) ( 0 ), d 2 f( 0 )( 0 ) = f ( 0 ) ( 0 ) 2, d 3 f( 0 )( 0 ) = f (3) ( 0 ) ( 0 ) 3, Taylorův polynom třetího stupně se středem v bodě 0 můžeme zapsat ve tvaru T 3 () = f( 0 ) + df( 0 )( 0 ) + 2! d2 f( 0 )( 0 ) + 3! d3 f( 0 )( 0 ). (e) Je-li funkce f() polynom stupně p, tj. f() = b 0 +b +b b p p, potom Taylorův polynom této funkce stupně n p se středem v 0 = 0 je polynom se stejnými koeficienty b i. Pokud n > p, potom koeficienty u p+,..., n jsou nulové, tj. Tn f,0 () f(). Pokud vezmeme Taylorův polynom této funkce s jiným středem 0 0, tj. T f, 0 n () = c 0 + c ( 0 ) + c 2 ( 0 ) c n ( 0 ) n, potom příslušný Taylorův polynom má sice jiný tvar a jiné koeficienty, ale dává stejné hodnoty T f, 0 n () = f() a po roznásobení mocnin ( 0 ) k a následné úpravě dostaneme původní polynom f(). (f) Například polynom f() = má v bodě 0 = derivace f() = = 3, f () = = 4, f () = = 2, f (3) () = 24 8 = 6, f (4) () = 24, Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 3

4 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom vyšší derivace f (k) () jsou nulové. Taylorův polynom čtvrtého (i vyššího) stupně je T f(), 4 () = 3 4( ) + ( ) 2 + ( ) 3 + ( ) 4 a po roznásobení dostaneme původní polynom f() = (g) (h) Rozdíl hodnoty Taylorova polynomu T n () se středem v bodě 0 a funkce f() se při 0 zmenšuje. Také při zvyšování stupně polynomu se rozdíl obvykle zmenšuje. Pozor, Taylorův polynom je polynomem, tj. součet mocnin ( 0 ) k : člen ( 0 ) k násobíme hodnotou derivace funkce v bodě 0. Studenti však často chybně píší: T 2 () = f() + f () ( 0 ) + 2 f () ( 0 ) 2, což však není polynom! (Kromě případu kdy f() je polynom.) Taylorův polynom vybraných funkcí Vyčíslením derivací ve vhodném bodě můžeme napsat Taylorův polynom funkce. Uved me Taylorův polynom vybraných funkcí. Eponenciální funkce. Funkce e je definována na celém R a má všechny derivace stejné e = [e ] = [e ] = [e ] (3) = = [e ] (k). Zvolíme-li 0 = 0, pak jsou všechny derivace [e ] (k) =0 =. Taylorův polynom stupně n je proto T n () = n k=0 k k! = ! + 4 4! + 5 5! + + n n!. Vzorec můžeme použít k vyčíslení Eulerovy konstanty e dosazením = e. = ! + 4! + 5! + + n!. K dané přesnosti stačí mnohem menší n, než při výpočtu pomocí limity ( + n) n pro n. Pokud za střed 0 zvolíme bod, dostáváme polynom T n () = n k=0 e k! ( )k = e+e ( )+ e 2 ( )2 + e 3! ( )3 + e 4! ( )4 + + e n! ( )n. Poznamenejme, že pro blízká 0 dává Taylorův polynom se středem 0 = 0 dobré výsledky, pro jiná by bylo nutno zvolit dosti vysoký stupeň polynomu. Místo toho k vyčíslení e využijeme vlastností eponenciální funkce e +y = e e y, e k = (e ) k umožňující zmenšit (v absolutní hodnotě). Například e 5 spočítáme vyčíslením e /2 a jeho umocněním na desátou. Logaritmická funkce. Funkce ln je definovaná na intervalu (0, ). Proto za střed nelze vzít nulu. Vhodný střed je 0 =, jednodušší je však funkci posunout na ln( + ) a vzít za Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 4

5 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom střed 0 = 0. Spočítejme derivace funkce ln( + ): [ln( + )] = [ln( + )] =, +, (+) 2 [ln( + )] (3) = 2 (+) 3,......, [ln( + )] (k) = ( ) k (k )! (+) k. Pro 0 = 0 je f( 0 ) = ln( + 0 ) = 0, v dalších členech ve vzorci se nám v podílu f (k) (0) k! faktoriály zkrátí na ( ) k. Můžeme proto psát k n ( ) k T n () = k = 2 k ( )n n. n k= Poznámky 7.3. Poznamenejme, že tento polynom dává rozumné hodnoty jen pro blízké 0. Pro > se při zvyšování stupně n Taylorova polynomu chyba zvětšuje, hodnoty f() a T n () se stále více rozbíhají. Pro výpočet funkce ln(+) pro lze užít trik ln(+)= ln ( díky kterému lze hodnoty logaritmu počítat pomocí součtu ln( + ) =. n ( ( ) k ) k n ( ) k =. k + k + k= k= + ) = ln ( +), Počítáme-li ln( + ) pro velká, potom je číslo blízké jedničce a bylo by nutné + volit vysoký stupeň polynomu. Využijeme proto vlastností logaritmu ln( y) = ln +ln y a například ln(000) budeme počítat ln(000) = ln ( ) ( = 0 ln(2) + ln 000 ( 024) = 0 ln ) ( ln 25 28), přičemž pro vyčíslení výsledných logaritmů není potřeba vysokého stupně polynomu. (d) Koeficienty Taylorova polynomu pro funkci ln( + ) se obvykle odvozují z derivace [ln( + )] =, kterou lze chápat jako součet geometrické řady + i=0 qn = q s kvocientem q =. Taylorův polynom potom dostaneme integrací jednotlivých členů. Integraci budeme probírat v dalších kapitolách. Funkce sinus. Funkce sin je definovaná na R. Její derivace řádu k = 0,, 2, 3, 4, 5, 6, 7 jsou sin, cos, sin, cos, sin, cos, sin, cos,.... Funkce se opakují s periodou 4, protože [sin ] (k+4) = [sin ] (k). Pro střed 0 = 0 dostáváme postupně hodnoty 0,, 0,, 0,, 0,,.... Taylorův polynom má proto každý druhý člen roven nule, nenulové jsou jen liché mocniny. Je to v souladu se skutečností, že funkce sin je lichá. Polynom funkce sin stupně 2n + lze proto zapsat ve tvaru T 2n+ () = n k=0 ( ) k (2k + )! 2k+ = 3! 3 + 5! ( )n (2n + )! 2n+. Jako cvičení napište Taylorův polynom druhého stupně funkce sin se středem 0 = π 6, π 4, π 3, π 2. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 5

6 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom Funkce kosinus. Funkce cos je také definovaná na celém R. Napišme její derivace řádu k = 0,, 2, 3, 4, 5, 6, 7... cos, sin, cos, sin, cos, sin, cos, sin,.... Funkce se opět opakují s periodou 4: [cos ] (k+4) = [cos ] (k). Pro střed 0 = 0 pak dostáváme hodnoty, 0,, 0,, 0,, Taylorův polynom má proto každý druhý člen nulový, nenulové jsou jen sudé mocniny, což je v souladu se skutečností, že funkce cos je sudá. Polynom stupně 2n lze zapsat ve tvaru T 2n () = n k=0 ( ) k (2k)! 2k = ! ( )n (2n)! 2n. Jako cvičení napište Taylorův polynom druhého stupně funkce cos se středem 0 = π 6, π 4, π 3, π 2. Poznamenejme, že pro vzdálenější od nuly k vyčíslení sin a cos je vhodné přiblížit hodnotu k nule s využitím známých vzorců sin = sin( + 2π) = sin( + π) = sin(π ) a analogických vzorců pro cos. Funkce arkus tangens. Uved me Taylorův polynom stupně (2n+) funkce arctg pro 0 = 0 n ( ) k T 2n+ () = 2k + 2k+ = ( )n 2n + 2n+. k=0 Vzorec lze pro malé n odvodit derivováním, odvození obecného případu vychází z první derivace [arctg ] = + 2, kterou lze brát jako součet geometrické řady s kvocientem q = 2 [arctg ] = ( 2 ) = a jednotlivé členy následně integrovat. Pozor, ačkoliv funkce arctg je definovaná v celém R, polynom dává rozumné výsledky aproimace funkce arctg jenom pro <, pro > se chyba stále zvětšuje se zvyšováním stupně polynomu. Taylorův zbytek Při aproimaci hodnot funkce f() příslušným Taylorovým polynomem T n () stupně n nás zajímá chyba aproimace, tj. rozdíl skutečné hodnoty f() a hodnoty polynomu T n (). Označíme jej písmenem R n () podle slova reziduum znamenající zbytek. f() T 2 () f( 0 ) R 2 () 0 Obr. 7.2: Taylorův zbytek R 2 () = f() T 2 (). Definice 7.4. Bud T n () Taylorův polynom funkce f() stupně n se středem v bodě 0. Rozdíl R n () = f() T n () nazýváme Taylorův zbytek. Jak lze odhadnout Taylorův zbytek? Taylorův polynom nultého stupně se středem 0 je konstantní funkce T 0 () = f( 0 ). Podle Věty o střední hodnotě pro > 0 Taylorův zbytek lze vyjádřit pomocí první derivace R 0 () = f() T 0 () = f() f( 0 ) = f (ξ)( 0 ), ξ ( 0, ). Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 6

7 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom Taylorův zbytek pro Taylorův polynom vyššího stupně lze vyjádřit v tzv. Lagrangeově tvaru pomocí derivace funkce f() řádu (n + ): Věta 7.5. (Taylorova věta) Necht funkce f() má v okolí bodu 0 derivace do řádu (n+). Potom pro každé v tomto okolí eistuje ξ mezi body 0 a takové, že Taylorův zbytek R n () = f() T n () lze vyjádřit ve tvaru R n () = f (n+) (ξ) (n + )! ( 0) n+. Poznámky 7.6. Taylorův zbytek (v uvedeném tzv. Lagrangeově tvaru) má tvar (n+)-ho členu Taylorova polynomu, jen derivace řádu n+ není v bodě 0, ale v bodě ξ ležícím mezi 0 a. Abychom nemuseli rozlišovat, zda je menší nebo větší než 0, lze bod ξ napsat ve tvaru ξ = 0 + t( 0 ), kde t (0, ). Místo označení f() T n () = R n () někteří autoři označují zbytek Taylorova polynomu stupně n symbolem R n+ (), tj. f() T n () = R n+ (), kvůli podobnosti uvedeného vyjádření zbytku s (n+)-ním členem Taylorova polynomu. Vedle uvedeného tzv. Lagrangeova tvaru Taylorova zbytku se v literatuře uvádí i tzv. Cauchyův tvar Taylorova zbytku R n () f() T n () = f (n+) (η) n! ( η) n ( 0 ), kde η je opět číslo mezi 0 a. Čísla η z Cauchyova a ξ z Lagrangeova vzorce nemusí být stejná. Pro úplnost uved me ještě integrální tvar, který udává přesnou hodnotu Taylorova zbytku ve formě určitého integrálu R n () f() T n () = 0 f (n+) (t) n! Pojem určitého integrálu bude probírán později. ( t) n ( 0 ) dt. Idea důkazu Taylorovy věty Pro zájemce odvodíme Taylorův zbytek nejdříve v Cauchyově tvaru pro případ Taylorova polynomu třetího stupně a pro > 0. Platí R 3 () f() T 3 () = f() f( 0 ) f ( 0 ) ( 0 ) f ( 0 ) 2 ( 0 ) 2 f (3) ( 0 ) 3! ( 0 ) 3. Nyní vezmeme pevné a 0 nahradíme proměnnou t. Novou funkci proměnné t označíme F (t) F (t) = f() f(t) f (t) ( t) f (t) 2 ( t) 2 f (3) (t) 3! ( t) 3. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 7

8 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom Tedy pro t = 0 je F ( 0 ) = R 3 () a pro t = je F () = 0. Funkci F (t) derivujme podle proměnné t proměnná je nyní konstanta, přitom pozor na derivaci [( t) k ] = k( t) k : F (t) = f (t) f (t) ( t) + f (t) f (3) (t) 2 ( t) 2 + f (t) ( t) f (4) (t) ( t) 3 + f (3) (t) ( t) 2. 3! 2 Tři dvojice členů se navzájem odečtou, čímž získáváme vyjádření derivace funkce F (t) F (t) = f (4) (t) ( t) 3. 3! Odvozený vztah pro derivaci nám umožní odvodit tvar Taylorova zbytku. Cauchyův tvar zbytku odvodíme pomocí Lagrangeovy Věty o střední hodnotě (Věta 6.24). Pro diferencovatelnou funkci F (t) na intervalu 0,, eistuje η ( 0, ), že platí F () F ( 0 ) = F (η) ( 0 ). Protože F ( 0 ) = R 3 () a F () = 0, platí F () F ( 0 ) = R 3 (). Využijeme-li odvozené vyjádření (*) derivace funkce F (t), dostáváme Cauchyův tvar Taylorova zbytku R 3 () = f (4) (η) 3! ( η) 3 ( 0 ). Nejčastější Lagrangeův tvar zbytku dostaneme ze vztahu (*) pomocí následující věty: (*) Věta 7.7. (Zobecněná věta o střední hodnotě) Bud te F (t) a g(t) spojité funkce na intervalu a, b, mající derivace F (t), g (t), přičemž g (t) 0 pro t (a, b). Potom eistuje ξ (a, b) takové, že F F g g = F (ξ) g (ξ). Tvrzení dokážeme pomocí Rolleovy věty (Věta 6.23). Položme Φ(t) = (F (t) F )(g g) (g(t) g)(f F ). Dosazení t = a a t = b dává nulové hodnoty Φ = 0 a Φ = 0, přitom derivace Φ (t) = F (t)(g g) g (t)(f F ). Podle Rolleovy věty eistuje ξ (a, b) takové, že Φ (ξ) = 0, odkud plyne tvrzení. Vrat me se k odvození Taylorova zbytku. Napišme tvrzení předchozí věty pro funkci F (t) a funkci g(t) = ( t) 4 na intervalu ( 0, ), tj. a = 0 a b = : F () F ( 0 ) ( ) 4 ( 0 ) = F (ξ) 4 4( ξ). 3 Nyní stačí využít F () = 0, F ( 0 ) = R 3 () a dosadit za F (ξ) z rovnosti (*) pro t = ξ. Dostáváme tak R 3 () ( 0 ) = 4 f (4) (ξ) 4( ξ) 3 6 ( ξ) 3 = f (4) (ξ) 4! odkud úpravou dostaneme Lagrangeův tvar zbytku. Důkaz případu < 0 je stejný. Rozšíření důkazu pro Taylorův polynom k-tého stupně také nečiní potíže. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 8,

9 7. Aplikace derivace 7A. Taylorův polynom Příklady odhadu Taylorova zbytku Ukažme odhad chyby Taylorova polynomu funkce f() = e. Uvažujme polynom T 5 () se středem 0 = 0 v bodě > 0. Podle Taylorovy věty eistuje ξ ( 0, ) splňující R 5 () = f (6) (ξ) 6! 6 = eξ 6! 6. Protože e je rostoucí funkce a ξ < platí e ξ < e. Výsledný odhad vyčíslíme pro = 0.2 R 5 () < e 6! 6, R 5 (0.2) < e0.2 6! (0.2)6. = Jaký stupeň polynomu musíme vzít, aby chyba e 0.2 byla menší než 0 2? Platí R n (0.2) < e0.2 (n + )! (0.2)n+. Pro n = 8 odhad dává chybu.7 0 2, pro n = 9 je chyba jenom Proto stačí polynom 9. stupně. Při odhadu chyby vyčíslení funkce sin nebo cos lze využít toho, že sin a cos, proto pro polynom stupně n se středem v 0 platí R n () 0 n+ (n + )!. Pro vzdálenější od středu 0, tj. pro velké 0 zbytek R n () je velmi velký. V některých případech (např. Taylorova polynomu pro funkce arctg ) se chyba zvětšuje s vyšším stupněm polynomu. Pro efektivní výpočet hodnoty využijeme vlastností funkce. Například chceme-li vyčíslit hodnotu sin(0) Taylorovým polynomem, hodnotu nejprve upravíme zmenšením argumentu 0 = 3 π +(0 3 π) = 3π +h, kde h. = Díky vlastnostem funkce sin platí sin(0) = sin(0 3 π) = sin(h) a Taylorův polynom 7. stupně dává sin(0) = sin(h) =. T 7 () = h + h3 3! h5 5! + h7 7!. = Odhadněme chybu. Jedná se součet typu s k = a 0 a + a 2 a ( ) k a k, tj. členy součtu střídají znaménko. Přitom navíc velikosti jednotlivých členů a i se zmenšují a 0 > a > a 2 > > a n > a n > 0. Proto pro lichá k platí s k+2 = s k + a k+ a k+2 > s k a pro sudá k platí s k+2 = s k a k+ + a k+2 < s k. Označíme-li s k s k, dostáváme posloupnost nerovností s < s 3 < s 5 < s 7 < < s < s 6 < s 4 < s 2 < s 0. Pro liché k platí s k < s < s k+ = s k + a k+. Odečtení s k dává 0 < s s k < a k+. Podobně pro sudé k z nerovností s k+ = s k a k+ < s < s k plyne a k+ < s s k < 0, tj. 0 < s k s < a k+. V obou případech dostáváme odhad rozdílu s k s < a k+. V našem případě rozdíl sin(h) T 7 (h) je menší než další člen h 9 /9!, tj. R 7 (h) h9 9!. = Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 9

10 7. Aplikace derivace 7B. Výpočet limit L Hospitalovo pravidlo 7B. Výpočet limit L Hospitalovo pravidlo V prai často potřebujeme určit limitu výrazů, které vzniknou operacemi nebo složením několika spojitých funkcí. Většinou pomohou pravidla typu limita součtu (násobku, součinu, podílu, složení) je součet (násobek, součin, podíl, složení) jednotlivých limit a stačí do výrazu dosadit příslušné hodnoty. Je však potřeba zpozornět, když příslušná funkce má ve zkoumaném bodě nevlastní limitu nebo operace v limitě není definovaná, například dělení nulou. Někdy výpočet limity nedělá problém: například součet nekonečna a konečné hodnoty, součin kladného čísla s nekonečnem, podíl konečného čísla a nekonečna. Situace je jasná, když limity jsou v souladu, například 0 pro následující typy limit platí: + =, =, 0 0 = 0, = 0. 0 Problém nastává, pokud tyto limity jdou proti sobě, například, 0,,, 0 v těchto případech mluvíme o limitách neurčitých výrazů. Výpočet limity neurčitých výrazů ve tvaru podílu lze často určit pomocí derivace užitím tvrzení, které se nazývá L Hospitalovo 3 [čti lopitalovo] pravidlo. Věta 7.8. (L Hospitalovo pravidlo pro limity typu 0 0 ) Necht funkce f() a g() mají konečné derivace v pravém redukovaném okolí ( 0, 0 + ) bodu 0 a nulové limity v bodě 0 zprava, tj. lim 0 + f() 0 + g() = 0. Necht eistuje limita podílu derivací f () lim 0 + g () konečná nebo nekonečná. Potom eistuje i limita podílu funkcí a obě limity se rovnají, tj. f() lim 0 + g() f () 0 + g (). Tvrzení platí pro oboustrannou i jednostrannou limitu zleva v konečném bodě 0 a také pro limity v nekonečnu, tj. pro nebo. Důkaz. Naznačme důkaz věty pro případ 0 +. Protože obě funkce mají nulové limity zprava v bodě 0, můžeme jejich hodnoty v 0 předefinovat tak, že jsou spojité v bodě 0 zprava, přičemž f( 0 ) = 0 a g( 0 ) = 0. Z eistence limity podílu derivací plyne, že v jistém pravém redukovaném okolí ( 0, ) podíl je definován, a proto i jmenovatel g () 0. Pomocí Věty o střední hodnotě pro funkce f() a g() na intervalu ( 0, ) pro funkce f() a g() platí f() g() = f() f( 0) g() g( 0 ) = f (c )( 0 ) g (c 2 )( 0 ) = f (c ) g (c 2 ) pro vhodné c, c 2 ( 0, ). Přejdeme-li k limitě 0, obě čísla c i ( 0, ) konvergují k 0, odkud plyne naše tvrzení. L Hospitalovo pravidlo lze využít i pro limity typu. V tomto případě důkaz není tak průhledný, proto ho vynecháme. 3 Guillaume de L Hospital (66-704) byl francouzský matematik, který toto pravidlo publikoval ve své učebnici z roku 696. Byla to první učebnice diferenciálního počtu. Pravidlo převzal z přednášek Johanna Bernoulliho ( ). Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 0

11 7. Aplikace derivace 7B. Výpočet limit L Hospitalovo pravidlo Věta 7.9. (L Hospitalovo pravidlo pro limity typu ) Necht funkce f() a g() mají konečné derivace v pravém redukovaném okolí bodu 0 a f() a g() nekonečnou limitu v bodě 0 zprava, tj. lim 0 + f() 0 + g() =. Necht eistuje limita podílu derivací f () lim 0 + g () konečná nebo nekonečná. Potom eistuje i limita podílu funkcí a obě limity se rovnají, tj. f() lim 0 g() f () 0 g (). Tvrzení platí pro oboustrannou i jednostrannou limitu zleva v konečném bodě 0 a také pro limity v nekonečnu, tj. pro nebo. Poznámky 7.0. Při výpočtu vždy ověřte typ limity. V případech limity typu c nebo 0 nule a nepotřebujeme využít l Hospitalovo pravidlo. je limita rovna (d) Tvrzení říká, že pokud eistuje limita vpravo tj. umíme ji určit eistuje i limita vlevo. Pokud limita vpravo neeistuje, limita vlevo může eistovat, viz Příklad 7. (d). Často nevíme, zda eistuje limita vpravo nebo ji neumíme určit. Pokud zjistíme, že jde opět o limitu typu 0 nebo, můžeme použít (zatím formálně) pravidlo ještě jednou. 0 Pokud poslední limita podílu druhých derivací eistuje, pak eistuje i limita podílu prvních derivací a díky tomu eistuje i původní limita podílu f()/g() a tyto limity jsou stejné. Někdy je třeba aplikovat pravidlo vícekrát vždy však předem musíme ověřit typ limity. Pravidlo můžeme po úpravě použít i na limity, které nemají tvar podílu, ale které lze na podíl převést, viz následující Příklady 7. (e),(f),(g),(h). Příklady 7.. Pomocí l Hospitalova pravidla můžeme spočítat známé limity sin, e v nule. Zjištěný typ neurčitého výrazu označíme v hranatých závorkách, který bude označovat, že použijeme l Hospitalovo pravidlo. [ ] sin 0 lim 0 = cos = 0 0 =, [ ] e 0 e lim = = =, [ ] ln( + ) 0 + lim = = =., ln(+) Poznamenejme, že uvedený výpočet limit nenahrazuje jejich důkaz, byl by to tzv. důkaz kruhem. L Hospitalovo pravidlo totiž využívá derivaci funkcí sin, e a ln, které byly odvozeny pomocí dokazovaných limit. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně

12 7. Aplikace derivace 7B. Výpočet limit L Hospitalovo pravidlo (d) Někdy je potřebné aplikovat l Hospitalovo pravidlo dvakrát, například při výpočtu limity: [ ] [ ] cos sin 0 cos lim = = = Trojí aplikací l Hospitalova pravidla spočítáme limitu: e [ ] lim = e [ ] 3 3 = e [ ] 2 6 = e 6 =. Uved me případ, kdy při použití l Hospitalova pravidla limita podílu derivací vpravo neeistuje, ale původní limita vlevo eistuje. Výpočet pomocí l Hospitalova pravidla dává: 2 + sin lim [ = ] 2 + cos = 2 + lim cos. Limita vpravo neeistuje, protože funkce cos například pro = kπ nabývá hodnot cos(kπ) = ( ) k. Jednoduchou úpravou však lze spočítat původní limitu: 2 + sin lim (2 + sin ) = 2 + lim sin = 2. Také další neurčité výrazy po vhodné úpravě lze spočítat pomocí l Hospitalova pravidla. (e) Limita lim 0+ ln je neurčitý výraz typu [0 ( )]. Tento součin lze převézt na podíl dvěma způsoby. První při použití l Hospitalova pravidla výraz dělá složitější [ ] 0 ( lim ln = 0 0+ ) (ln ) 2, ln (ln ) 2 0+ což je opět neurčitý výraz typu 0. Druhý způsob vede k výsledku: ln lim ln = [ ] ( ) = 0. ( ) (f) Limita lim + je neurčitý výraz typu [ ]. Jako obvykle, funkci typu f() g() nejprve převedeme na typ e g() ln(f()) ( + ) [ = e ln (+ ) ] = e ln(+ ) a počítáme limitu eponentu. Proměnnou nahradíme proměnnou t = k nule zprava a l Hospitalovo pravidlo jako v příkladě dává: ( lim ln + ) [ = = t t 0+ ] t 0+ ln( + t) t = [ ] 0 0 t 0+ +t =. jdoucí Spočítali jsme tak limitu, která se užívá k zavedení Eulerovy konstanty e ( + ) = e = e. lim Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 2

13 7. Aplikace derivace 7B. Výpočet limit L Hospitalovo pravidlo (g) Neurčitým výrazem typu [0 0 ] je limita lim 0+. Po převedení = e ln počítáme limitu eponentu: [ ] ln lim ln = 0+ ( ) = 0, 2 0+ odkud plyne lim 0+ =. (h) Neurčitým výrazem typu [ 0 ] je limita lim /. Opět po převedení / (ln )/ = e počítáme limitu eponentu: ln [ ] lim = odkud plyne lim / = e 0 =. = 0, Několik užitečných limit Porovnejme limity funkcí ln, p a e v nule a v nekonečnu v případě, když hodnoty funkcí jdou proti sobě, například 0, 0 0,. Příklady 7.2. V nule mocnina přemůže logaritmus: ln lim ln = [ ] ( ) = 0. Stejný výsledek platí pro libovolnou kladnou mocninu p (p > 0), například lim 0+ 2 ln = 0, lim 0+ 3 ln = 0, lim 2 ln = V nekonečnu je mocnina silnější než logaritmus, ale slabší než eponenciála: ln lim = [ ] = 0, lim e [ ] = e =. Oba výsledky platí i pro kladné mocniny p : lim ln / p = 0, lim e / p =. Eponenciála e je silnější než mocnina také v minus nekonečnu: lim e = lim e = [ ] [ t := e = t ] t e = 0. t Výsledek platí i pro obecnou kladnou mocninu: Poznámka o řádu velikosti funkce lim e p = 0. Při počítání limit typu [ 0], [ ] nebo [0 ] je informace o hodnotě limity nula nebo nekonečno 0 nedostatečná. Například v limitě pro 0 jsou hodnoty,, 2 v okolí nuly různě malé, podobně hodnoty, jsou pro 0 různě velké. Proto zavedeme pojem řád funkce v okolí 2 4 bodu, který umožňuje porovnávat velikosti nuly a nekonečna v okolí 0. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 3

14 7. Aplikace derivace 7B. Výpočet limit L Hospitalovo pravidlo Definice 7.3. Bud te f() a g() funkce definované v okolí bodu 0, přičemž g() 0 pro 0. Řekneme, že funkce f() je v okolí bodu 0 řádu malé o funkce g(), píšeme f() = O(g()), pokud limita podílu obou funkcí eistuje a je nulová, tj. f() f() = O(g()) právě když lim 0 g() = 0. Za srovnávací funkci obvykle volíme mocninu g() = ( 0 ) k. Limita přitom může být oboustranná, jednostranná, v kladném nebo záporném nekonečnu. Poznámky 7.4. Vztah f() = O(g()) pro 0 znamená, že v limitě hodnoty funkce f() jsou zanedbatelné vzhledem k hodnotám funkce g(). Například užitečné limity v Příkladech 7.2 pro p > 0 lze zapsat jako ln = O( p ), p = O(e ) pro, e = O( p ) pro. V tomto označení lze říci, že zbytek R n () Taylorova polynomu T n () je řádu O(( 0 ) n ) a Taylorovy polynomy můžeme psát ve tvaru f() = T n () + O(( 0 ) n ). (d) Pro počítání se symbolikou O pro 0 platí pravidla: f() = O( p ) f() k = O( p+k ), f() = O( p ) g() = O( p ) f() + g() = O( p ), která snadno plynou z rovností f() f() k f() + g() f() g() lim, lim + lim. 0 p 0 p k 0 p 0 p 0 p Například jestliže f() = O( 2 ), potom f() 3 = O( 5 ) a f()/ 2 = O(). Pro úplnost dodejme, že pokud limita podílu f() g() je nenulová a konečná, říkáme, že funkce f() je řádu velké O g() a píšeme f() = O(g()). Využití Taylorova polynomu při výpočtu limity Příklady 7.5. Při počítání limity typu [ 0 0] pro 0 Taylorův polynom se středem v 0 může dát rychlé řešení. Uved me tři příklady Taylorův polynom druhého stupně cos = O( 2 ) umožňuje spočítat limitu: [ cos 2 lim 2 + O( 2 ) ] 2 2 O( 2 ) O() 2 = Taylorův polynom třetího stupně sin = O( 3 ) umožňuje výpočet limity: [ sin 6 lim 3 + O( 3 ) ] 6 3 O( 3 ) O() 6 = Taylorův polynom e = O( 2 ) zjednodušuje výpočet limity: e + e 2 lim O( 2 ) O( 2 ) O( 2 ) 2 =. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 4

15 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce 7C. Průběh funkce Využití prvních derivací Znaménko derivace funkce v daném intervalu určuje, zda je funkce rostoucí nebo klesající, viz Definice 4.9. Uvažujme funkci f() v intervalu I. Může to být interval otevřený I = (a, b) nebo uzavřený I = a, b, případně I = (a, b nebo I = a, b). Může být omezený, jestliže < a < b <, nebo neomezený, když a = nebo b =. Necht, 2 I jsou dva body splňující < 2. Podle Věty o střední hodnotě eistuje ξ (, 2 ) takové, že platí f( 2 ) f( ) = f (ξ) ( 2 ). Jestliže derivace f () je kladná v intervalu I, potom také f (ξ) > 0 a f( ) < f( 2 ), tj. funkce je rostoucí v intervalu I. Pokud je derivace záporná, funkce je klesající. Dostáváme tak tvrzení: Věta 7.6. Necht funkce f() je spojitá na intervalu I a má derivaci f () v (a, b). Platí: f () > 0 v intervalu (a, b), pak funkce f() je rostoucí na I, f () < 0 v intervalu (a, b), pak funkce f() je klesající na I, f () 0 v intervalu (a, b), právě když funkce f() je neklesající na I, (d) f () 0 v intervalu (a, b), právě když funkce f() je nerostoucí na I. Poznámky 7.7. (d) Předpokládáme, že funkce je spojitá na celém intervalu, tj. včetně jednostranné spojitosti v případných koncových bodech. Derivaci vyžadujeme jenom ve vnitřních bodech intervalu. Pozor, v případě a obrácená implikace obecně neplatí: funkce rostoucí na intervalu I nemusí mít kladnou derivaci, například funkce f() = 3 na intervalu I =, je rostoucí na celém intervalu, ale f () = 3 2 je v nule nulová. Funkce f() = 3 je protipříkladem obrácené implikace. Jak zjistíme znaménko funkce? Uvažujme funkci spojitou na intervalu. Pokud v intervalu funkce nemá žádný nulový bod, tj. bod, kde f() = 0, potom funkce je v celém intervalu bud kladná nebo záporná. Stačí proto určit znaménko hodnoty funkce v jednom bodě, protože uvnitř intervalu se znaménko měnit nemůže, byl by tam nulový bod. Podobně postupujeme při zjišt ování znaménka derivace. Pokud derivace je také funkce spojitá na celém intervalu, může měnit znaménko jenom ve stacionárních bodech, tj. bodech, kde je derivace nulová, tj. f () = 0. Stačí proto na intervalech, kde je f () nenulová, zjistit znaménko derivace vyčíslením hodnoty derivace v jednom bodě intervalu. Při vyšetřování znaménka funkce (nebo derivace) vyznačíme na reálné ose body, kde funkce (nebo derivace) není definovaná nebo není spojitá, a body, kde je nulová. Získáme tím intervaly, ve kterých funkce (nebo derivace) má stejné znaménko. Ve vyznačených bodech funkce často mění znaménko, může se však stát, že funkce (nebo derivace) na sousedních intervalech má stejné znaménko. Při vyšetřování znaménka funkce využíváme také skutečnosti, že součin kladných hodnot je kladný. Pokud je v součinu lichý počet záporných hodnot, součin je záporný. Pokud počet záporných hodnot v součinu je sudý, součin je opět kladný. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 5

16 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce Etrémy Důležitými charakteristikami funkce jsou její etrémy, tj. maima a minima. Etrémy rozlišujeme absolutní (globální) na množině D, kdy nerovnost f() f( 0 ) v případě maima a nerovnost f() f( 0 ) v případě minima platí pro všechna D a lokální, kdy nerovnost platí pouze v nějakém okolí bodu 0. Definice 7.8. (Etrémy) Bud f() funkce na množině D. Řekneme, že funkce f() (d) má na množině D absolutní maimum M, jestliže eistuje 0 D takové, že f( 0 ) = M a nerovnost f() M platí pro všechna D, má na množině D absolutní minimum M, jestliže eistuje 0 D takové, že f( 0 ) = M a nerovnost f() M platí pro všechna D, má v bodě 0 lokální maimum m, jestliže eistuje okolí O bodu 0 takové, že nerovnost f() f( 0 ) = m platí pro všechna O D, má v bodě 0 lokální minimum m, jestliže eistuje okolí O bodu 0 takové, že nerovnost f() f( 0 ) = m platí pro všechna O D. Pokud v podmínce platí ostrá nerovnost pro každé 0, mluvíme o ostrém maimu nebo minimu, v případě neostré nerovnosti o neostrém maimu nebo minimu. f() a b Obr. 7.3: Funkce f() na intervalu a, b má absolutní maimum v bodě 3, absolutní minimum v 2, lokální maima v a,, 3, b, lokální minima v 2, 5, stacionární body jsou, 2, 4. Připomeňme, že nestačí uvést bod 0, ve kterém je lokální nebo absolutní etrém, ale i příslušnou hodnotu f( 0 ). Jak je to s eistencí a počtem etrémů? Pokud funkce má absolutní maimum nebo minimum, potom tato hodnota je jednoznačně určena. Funkce jí však může nabývat ve více bodech, například funkce cos na R nabývá svého absolutního maima M = v nekonečně mnoha bodech = 2kπ (k Z) a absolutního minima m = v bodech = (2k + )π. Funkce však nemusí mít absolutní ani lokální maimum nebo minimum. Je to například v případě, kdy funkce není omezená na množině D, jako je tomu u funkce f() = na (, ) nebo tg na ( π, π ). Ani omezená funkce však nemusí mít absolutní ani lokální etrém, může 2 2 se to stát tehdy, když bod, ve kterém je etrém, už v množině D není rostoucí funkce na otevřeném intervalu nemá žádné etrémy. Spojitá funkce na omezené uzavřené množině však má vždy absolutní minimum i maimum. D Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 6

17 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce Lokální etrémy ve vnitřních bodech Věta 7.9. Jestliže spojitá funkce f() má ve vnitřním bodě 0 množiny D maimum nebo minimum a má v tomto bodě derivaci f ( 0 ), potom tato derivace je nulová. Pokud derivace f ( 0 ) je ve vnitřním bodě 0 intervalu různá od nuly, potom funkce f() je v okolí 0 rostoucí nebo klesající a proto nemá v tomto bodě žádný etrém. Definice Body, ve kterých je derivace f () nulová, nazýváme stacionární body. Body podezřelé z toho, že v nich může být etrém, proto jsou: stacionární body, tj. body, kde derivace je nulová, tj. f () = 0, body, kde derivace f () neeistuje. Mimo vnitřních bodů etrém může být i v hraničním bodě množiny D, tj. krajním bodě intervalu nebo v izolovaném bodě množiny D. Jak určit, zda funkce má ve stacionárním bodě 0 maimum nebo minimum? Pokud f() je rostoucí vlevo od bodu 0 a klesající vpravo od bodu 0, potom f() má bodě 0 lokální maimum. V případě, kdy f() je klesající vlevo a rostoucí vpravo od bodu 0, funkce f() má v bodě 0 minimum: Věta 7.2. Bud f() funkce definovaná v okolí bodu 0. Jestliže f() je v levém okolí bodu 0 rostoucí a v pravém klesající ( 0 ), potom má v bodě 0 ostré lokální maimum. Jestliže f() je v levém okolí bodu 0 klesající a v pravém rostoucí ( 0 ), potom má v bodě 0 ostré lokální minimum. Jestliže f() je v levém i pravém okolí 0 rostoucí ( 0 ), nebo v levém i pravém okolí klesající ( 0 ), potom v bodě 0 funkce nemá lokální etrém. K rozhodnutí, zda ve stacionárním bodě, kde f ( 0 ) = 0, je etrém, může posloužit druhá derivace. Pokud f () je v bodě 0 kladná, potom první derivace je v okolí bodu 0 rostoucí, v levém okolí bodu 0 je záporná a funkce f() klesající, v pravém okolí kladná a funkce rostoucí v bodě 0 je tedy ostré lokální minimum. Podobná úvaha vede k závěru, že jestliže f ( 0 ) < 0, první derivace je klesající a funkce má v bodě 0 ostré lokální maimum: Věta Necht spojitá funkce f() má ve vnitřním bodě 0 nulovou derivaci f ( 0 ) = 0 a druhá derivace f ( 0 ) eistuje. Potom platí: f ( 0 ) > 0 pak f() má v bodě 0 ostré lokální minimum, f ( 0 ) < 0 pak f() má v bodě 0 ostré lokální maimum. V případě f ( 0 ) = 0 nelze rozhodnout, tj. etrém v 0 může, ale také nemusí být. Poznámky Podívejme se na případ, kdy f ( 0 ) = 0, f ( 0 ) = 0 podrobněji a popišme, jak lze využít derivace vyšších řádů, pokud eistují: Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 7

18 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce V bodě 0 může být: (i) lokální minimum, například f() = ( 0 ) 4, (ii) lokální maimum, například f() = ( 0 ) 4, (iii) žádný etrém, například f() = ( 0 ) 3. V případě f ( 0 ) = 0, f ( 0 ) = 0 může rozhodnout třetí derivace. Jestliže f ( 0 ) 0, potom funkce nemá v bodě 0 etrém. Skutečně, pomocí Taylorova polynomu třetího stupně můžeme psát f() = f ( 3! 0 ) ( 0 ) 3 + O( 0 ) 3, funkce je v okolí 0 rostoucí nebo klesající a proto funkce zde nemůže mít etrém. Pokud však f ( 0 ) = 0 rozhodnout může znaménko čtvrté derivace. Taylorův polynom dává f() = 4! f (4) ( 0 ) ( 0 ) 4 + O( 0 ) 5 a v případě f (4) ( 0 ) > 0 je v bodě 0 ostré lokální minimum, v případě f (4) ( 0 ) < 0 je v bodě 0 ostré lokální maimum. Jestliže v bodě 0 jsou všechny čtyři derivace nulové a pátá nenulová, potom zde není etrém. V případě pěti nulových derivací v bodě 0 může rozhodnout derivace šestá, atd. Lokální etrémy v hraničních bodech Každý omezený uzavřený interval interval a, b má dva hraniční body, intervaly (, b a a, ) mají jeden hraniční bod. V hraničním bodě může být lokální etrém, derivace zde však nemusí být nulová. Následující podmínky zajišt ují lokální etrémy v těchto hraničních bodech: Věta Necht a je levý koncový bod intervalu a funkce f() je rostoucí (klesající) v nějakém pravém okolí a, a + δ) bodu a, potom v bodě a funkce f() má ostré lokální minimum (maimum). V pravém koncovém bodě b intervalu analogický platí: Pokud funkce f() je rostoucí (klesající) v nějakém levém okolí (b δ, b, potom v bodě a funkce f() má ostré lokální maimum (minimum). Pokud je funkce v okolí jenom neklesající nebo nerostoucí, etrém nemusí být ostrý. Pokud v levém koncovém bodě a intervalu eistuje kladná (záporná) jednostranná limita derivace lim a+ f (), potom v bodě a je ostré lokální minimum (maimum). Analogicky v pravém koncovém bodě b jestliže jednostranná limita lim b f () je kladná (záporná), potom v bodě b je ostré lokální maimum (minimum). Pokud limita derivace v koncovém bodě je nulová, potom etrém může být ostrý i neostrý nebo nemusí eistovat. f < 0 f > 0 f() f > 0 f() f < 0 a b a b Obr. 7.4: Nenulové jednostranné limity derivace v lokálním maimu (minimu) v hraničních bodech. Absolutní (globální) etrémy Připomeňme, že každá funkce f() na libovolné neprázdné množině D R má své supremum i infimum. Pokud supremum je nekonečno, absolutní maimum neeistuje. Pokud infimum je minus nekonečno, absolutní minimum neeistuje. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 8

19 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce Pokud víme, že funkce absolutní maimum má, je to největší ze všech lokální maim, protože absolutní maimum je také lokální maimum. V tomto případě nemusíme zjišt ovat, zda ve stacionárním bodě (nebo bodě, kde není derivace, či hraničním bodě) je etrém, stačí vyčíslit hodnoty ve všech podezřelých bodech, mezi které patří i koncové body intervalu. Podobně pokud funkce absolutní minimum má, je to nejmenší lokální minimum. Často je velmi užitečná následující věta, která zaručuje eistenci absolutních etrémů: Věta Necht D je omezená uzavřená množina, tj. například omezený uzavřený interval, a funkce f() je spojitá na množině D (v koncových bodech intervalu spojitá zleva nebo zprava). Potom funkce f() má na množině D absolutní minimum i absolutní maimum. Pokud nejsou splněny podmínky předchozí věty, na vyšetřování absolutních etrémů není obecný návod. Pokud množina D není uzavřená, absolutní etrém nemusí eistovat, pokud hraniční bod, ve kterém limita funkce nabývá etrémní hodnotu, už v množině D není. Pokud množina D není omezená, musíme sledovat limitu funkce při blížícím se plus nebo minus nekonečnu. Například funkce f() = 2 /e 2 kromě = 0 je všude kladná, její absolutní minimum je proto f(0) = 0. Limity v ± jsou nulové a funkce je spojitá, její absolutní maimum proto budeme hledat mezi stacionárními body. Asymptoty Asymptota funkce je obrazně řečeno tečna ke grafu funkce v nekonečnu. Asymptota funkce y = f() je taková přímka, jejíž vzdálenost od bodu grafu [, f()] se blíží k nule, když nebo f() se vzdaluje do plus nebo minus nekonečna. Přímky v rovině lze rozdělit na dva druhy: přímky se směrnicí, které mají rovnici y = k + q a tzv. přímky bez směrnice, tj. přímky rovnoběžné s osou y, které mají rovnici = 0. Podle toho také rozlišujeme dva druhy asymptot: se směrnicí a bez směrnice. Obr. 7.5: Asymptota bez a se směrnicí Definice (Asymptoty) Necht f() je funkce definovaná na okolí nekonečna (c, ) [resp. na okolí minus nekonečna (, c)]. Potom přímku y = k + q nazveme asymptotou (se směrnicí) funkce f() pro [resp. pro ] jestliže lim (f() (k + q)) = 0 [ ] resp. lim (f() (k + q)) = 0. Necht f() je funkce definovaná v nějakém levém nebo pravém redukovaném okolí bodu 0. Potom přímku = 0 nazveme asymptotou funkce f() bez směrnice (nesměrnicovou), jestliže alespoň jedna z jednostranných limit funkce f() je nevlastní, tj. rovna nebo. Jak zjistit asymptotu se směrnicí? Pokud lim (f() (k + q)) = 0, potom i limita lim (f() (k + q)) f() k = 0, protože lim q = 0. Z této rovnosti plyne f() hodnota směrnice k. Známe-li k, potom už q (f() k). Tím jsme odvodili tvrzení, pomocí kterého vyšetřujeme asymptoty se směrnicí: Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 9

20 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce Věta Bud f() funkce definovaná v okolí nekonečna. Pokud eistují konečné limity k f() a q (f() k ), potom přímka y = k + q je asymptota funkce f() pro. Analogické tvrzení platí pro případ asymptoty. Pokud uvedené limity neeistují, nebo nejsou konečné, asymptota funkce neeistuje. Příklady Uved me několik ilustrativních příkladů: Funkce f() = arctg má asymptotu (se směrnicí) y = π 2 pro a asymptotu y = π 2 pro. Funkce f() = tg má v bodech 0 = π 2 + kπ (k Z) asymptoty bez směrnice = 0 zleva pro y a zprava pro y. (d) (e) (f) Funkce f() = + / 2 má asymptoty y = pro i a asymptotu bez směrnice = 0 pro y. Funkce sin a cos žádné asymptoty nemají, protože k ± f()/ = 0, ale limity q ± (f() 0 ) neeistují. Funkce 2, 3, 4 a e také nemají asymptoty pro, protože limity lim f()/ eistují, ale nejsou konečné. Funkce také nemá asymptotu pro, protože k f()/ = 0, ale limita q (f() 0 ) není konečná. Poznámky Místo limity podílu k f()/ lze vzít limitu derivace k f (), pokud tato limita eistuje. Uvedená definice asymptoty připouští i případ, kdy asymptota se směrnicí není limitou tečen: hodnoty f() se sice blíží k asymptotě, ale její směrnice nemají limitu, oscilují okolo k. Například funkce f() = sin(2 ) má asymptotu y = 0, protože lim f() = 0. Derivace f () = sin( 2 ) + 2 cos( 2 ), tj. směrnice tečny v bodě však limitu nemá, 2 směrnice k asymptoty proto není limitou směrnic tečen. Využití druhých derivací Pomocí druhé derivace lze určit, zda je funkce konvení nebo konkávní, viz Definice 4.. Opět interval I může být otevřený nebo uzavřený, omezený nebo neomezený. Pokud funkce f() je ryze konvení, směrnice f () jejich tečen je funkce rostoucí, a proto derivace směrnic, tj. druhá derivace f (), je funkce kladná. Analogicky směrnice tečen ryze konkávní funkce je funkce klesající, a proto druhá derivace f () je záporná, viz Obr To je v souladu s alternativní charakteristikou, viz Poznámka 4.3, konvení diferencovatelné funkce: Tečna ke grafu konvení funkce v bodě 0 (mimo bod 0 ) leží pod grafem funkce. Skutečně, rovnice tečny ke grafu funkce f() v bodě 0 je t() = f( 0 ) + f ( 0 ) ( 0 ). Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 20

21 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce Taylorův polynom druhého stupně dává f() = t()+ 2 f ( 0 )( 0 ) 2 + O( 0 ) 3. Pokud f ( 0 ) je kladná, v okolí 0 platí f() > t(), tedy graf funkce je nad tečnou. Obr. 7.6: Směrnice tečen u ryze konvení funkce roste, u ryze konkávní funkce klesá. Věta Necht f() je funkce spojitá na I mající v (a, b) druhou derivaci. Potom platí: f () 0 na intervalu I, potom f() je na I konvení, f () 0 na intervalu I, potom f() je na I konkávní. Pokud pro druhou derivaci platí ostrá nerovnost, potom funkce f() je na I ryze konvení nebo ryze konkávní. Jestliže druhá derivace f () v bodě 0 mění znaménko, 0 je inflením bodem funkce f(). Pokud druhá derivace funkce eistuje, v inflením bodě je nulová. Poznámky 7.3. Pokud f ( 0 ) = 0, 0 nemusí být inflení bod. Například funkce f() = 4 má v bodě 0 = 0 nulové derivace druhého řádu, ale je ryze konvení na celém R. V nule má nulovou i třetí derivaci, čtvrtá je kladná. Funkce f() = 5 má v 0 = 0 nulovou první, druhou, třetí i čtvrtou derivaci, nenulová je až pátá derivace. Funkce přitom má v nule inflení bod. Příklady Funkce f() = 3 má f () = 6. Je proto ryze konvení v intervalu 0, ) a ryze konkávní v (, 0, inflením bodem je 0 = 0. Funkce e je ryze konvení v celém R, logaritmus ln je funkce ryze konkávní na (0, ). Funkce f() = sin má f () = sin. Na intervalech (2kπ, (2k + )π) je druhá derivace záporná, funkce je zde ryze konkávní. Na intervalech ((2k )π, 2kπ) je druhá derivace kladná, funkce je zde ryze konvení. Body = kπ jsou inflení body. Vyšetřování průběhu funkcí Při vyšetřování průběhu funkce zkoumáme (pokud není v zadání uvedeno jinak) následující vlastnosti funkce: () Definiční obor a množinu, kde je funkce spojitá, případně najdeme body nespojitosti. (2) Zda je funkce sudá, lichá, případně periodická. (3) Průsečíky s osou (tzv. nulové body) a znaménka f(), tj. intervaly, na kterých je funkce kladná nebo záporná. (4) Jednostranné limity v bodech nespojitosti a v krajních bodech, případně zda eistují asymptoty bez směrnice. (5) Limity pro a a zda eistují asymptoty se směrnicí (pokud funkce je definovaná v okolí ± ). Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 2

22 7. Aplikace derivace 7C. Průběh funkce (6) Spočítáme první derivaci f () a dále (d) najdeme nulové body f () = 0, tj. stacionární body, určíme znaménko f (), tj. intervaly, kde je funkce rostoucí nebo klesající, určíme lokální maima a minima včetně jejich hodnot, určíme jednostranné limity f () (směrnic tečen) v bodech nespojitosti funkce a v bodech, kde derivace neeistuje. (7) Spočítáme druhou derivaci f () a pak najdeme nulové body druhé derivace f () = 0, určíme znaménka druhé derivace, tj. intervaly, kde je funkce konvení nebo konkávní, určíme inflení body včetně hodnoty funkce a směrnice tečen v těchto bodech. Závěrem načrtneme graf funkce pomocí předchozích výsledků: (d) (e) (f) (g) (h) zvolíme vhodný interval a měřítka podle definičního oboru funkce a oboru hodnot, vyznačíme koncové body definičního oboru a příslušné hodnoty nebo limity funkce, vyznačíme nulové body a znaménka funkce f(), vyneseme hodnoty funkce ve stacionárních bodech, tj. body [, f()] a vyznačíme intervaly, kde je funkce rostoucí nebo klesající, načrtneme případné asymptoty, vyneseme hodnoty a směrnice tečen v případných infleních bodech, vyznačíme intervaly, kde je funkce konvení nebo konkávní, spojíme příslušné body křivkou (rostoucí, klesající, konvení, konkávní,... ) na intervalech definičního oboru. Poznámky Definiční obor určujeme postupně podle definičních oborů jednotlivých elementárních funkcí a operací. Vycházíme z množiny reálných čísel R, přitom musí platit: při dělení g()/h() je jmenovatel nenulový, tj. h() 0, odmocnina g() je definovaná pro nezáporná g(), logaritmus ln(g()) nebo log a (g()) je definován jen pro kladná g() a pro a > 0, a, pro funkce tg (g()) je g() π + kπ, u cotg (g()) je g() kπ, k Z, 2 u funkcí arcsin(g()), arccos(g()) argument g() musí být v intervalu,. Vyloučené a hraniční body definičního oboru jsou často také kandidáty na to, že jimi bude procházet asymptota bez směrnice. Sudá, lichá, nebo periodická funkce. Nutnou podmínkou pro sudou nebo lichou funkci je definiční obor symetrický podle osy y, tj. D(f) D(f). Vlastnost nám usnadní vykreslení průběhu funkce. Připomeňme, že funkce: sudá má graf osově souměrný podle osy y a platí f( ) = f() pro všechna D(f). lichá má graf středově souměrný podle počátku a platí f( ) = f() D(f). je periodická s periodou p, pokud její definiční obor splňuje D(f) +kp D(f) (k Z) a pro všechna D(f) platí f() = f( + kp), tj. graf funkce se opakuje. Hledáme přitom nejmenší p > 0 splňující uvedené podmínky. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 22

23 7. Aplikace derivace 7D. Příklady vyšetřování průběhu funkce (d) (e) (f) (g) (h) Nulové body. Jsou to body na ose, které mají y-ovou souřadnici rovnu nule. Stačí najít řešení rovnice f() = 0. Průsečík s osou y je hodnota f(0), pokud 0 je v definičním oboru. První derivace, stacionární body, monotónnost, etrémy. Stacionární body jsou řešení rovnice f () = 0. V těchto bodech je tečna vodorovná, tj. rovnoběžná s osou. Zde může být etrém, ale také inflení bod. Podle znaménka derivace určíme, zda je funkce rostoucí nebo klesající. Také zde využijeme skutečnost, že funkce může změnit znaménko pouze v nulových bodech, nebo v bodech, kde funkce není spojitá. Podobně derivace může změnit znaménko ve stacionárním bodě nebo bodě, kde derivace není definovaná. Druhá derivace, konvenost, konkávnost, inflení body. Opět spočítáme druhou derivaci a vyřešíme rovnici f () = 0. Podle znaménka pak určíme, zda je funkce konvení nebo konkávní. Bod, kde f () = 0, může být inflením bodem. Asymptoty bez směrnice se mohou vyskytnout pouze v bodech, kde funkce není definovaná nebo není spojitá. Asymptoty se směrnicí vyšetřujeme jen v případech, kdy funkce je definovaná v okolí kladného nebo záporného nekonečna. Ne vždy je třeba zjišt ovat všechny uvedené vlastnosti funkce. Zejména při zkoušce vyšetřujte jen vlastnosti požadované v zadání. Porovnejte jednotlivé vlastnosti navzájem! Pokud jsou ve sporu, ve výpočtu je chyba. Například pokud je funkce sudá, tj. f( ) = f(), její graf je symetrický podle osy y. Její první derivace je funkce lichá, tj. f ( ) = f (), její graf je symetrický podle středu v počátku [0, 0], stacionární body jsou symetrické. Druhá derivace je opět funkce sudá. 7D. Příklady vyšetřování průběhu funkce Příklad Vyšetřete průběh funkce f() = Řešení: () Definiční obor Kvůli zlomku 2 nutno vyloučit = 0, proto D(f) = (, 0) (0, ). Funkce je na D(f) spojitá, jediným bodem nespojitosti je = 0. (2) Vlastnosti funkce Protože f( ) = f() jde o funkci lichou, bude středově symetrická podle počátku. Stačilo by ji vyšetřovat pouze na intervalu 0, ). (3) Nulové body Vynásobením rovnice f() = 0 výrazem 2 dostáváme rovnici = 0, která nemá řešení. Funkce proto nemá nulové body a tudíž na intervalu (0, ) má stejné znaménko. Protože například f() = 5/2, funkce je na intervalu (0, ) kladná. Díky lichosti bude na intervalu (, 0) záporná. (4) Kvůli výrazu 2 je lim 0+ f() =, lim 0 f() =. Funkce má proto asymptotu bez směrnice = 0 pro y zprava a pro y zleva. (5) Limity v nekonečnu jsou lim f() =, lim f() =. Spočítáme limity k f()/ = a q 2 (f() ) = 0. Funkce má proto asymptoty se 2 směrnicí y = pro. Podobně asymptota pro je přímka y =, což je 2 2 v souladu se skutečností, že funkce je lichá. Studijní tet ÚM FSI VUT v Brně 23

Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f(b) f(a) b a. Geometricky

Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f(b) f(a) b a. Geometricky Monotónie a extrémy funkce Diferenciální počet - průběh funkce Věta o střední hodnotě (Lagrange) Necht je funkce f spojitá v intervalu a, b a má derivaci v (a, b). Pak existuje bod ξ (a, b) tak, že f (ξ)

Bardziej szczegółowo

Co nám prozradí derivace? 21. listopadu 2018

Co nám prozradí derivace? 21. listopadu 2018 Co nám prozradí derivace? Seminář sedmý 21. listopadu 2018 Derivace základních funkcí Tečna a normála Tečna ke grafu funkce f v bodě dotyku T = [x 0, f (x 0 )]: y f (x 0 ) = f (x 0 )(x x 0 ) Normála: y

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B2

Kristýna Kuncová. Matematika B2 (3) Průběh funkce Kristýna Kuncová Matematika B2 Kristýna Kuncová (3) Průběh funkce 1 / 26 Monotonie (x 2 ) = 2x (sin x) = cos x Jak souvisí derivace funkce a fakt, zda je funkce rostoucí nebo klesající?

Bardziej szczegółowo

Funkce zadané implicitně. 4. března 2019

Funkce zadané implicitně. 4. března 2019 Funkce zadané implicitně 4. března 2019 Parciální derivace druhého řádu Parciální derivace druhého řádu funkce z = f (x, y) jsou definovány: Parciální derivace 2 f 2 = ( ) f 2 f 2 = ( ) f 2 f a 2 f 2 f

Bardziej szczegółowo

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18 Komplexní analýza Mocninné řady Martin Bohata Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze bohata@math.feld.cvut.cz Martin Bohata Komplexní analýza Mocninné řady 1 / 18 Posloupnosti komplexních čísel opakování

Bardziej szczegółowo

(1) Derivace. Kristýna Kuncová. Matematika B2 17/18. Kristýna Kuncová (1) Derivace 1 / 35

(1) Derivace. Kristýna Kuncová. Matematika B2 17/18. Kristýna Kuncová (1) Derivace 1 / 35 (1) Derivace Kristýna Kuncová Matematika B2 17/18 Kristýna Kuncová (1) Derivace 1 / 35 Růst populací Zdroj : https://www.tes.com/lessons/ yjzt-cmnwtvsq/noah-s-ark Kristýna Kuncová (1) Derivace 2 / 35 Růst

Bardziej szczegółowo

Aproximace funkcí 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885. Body proložíme lomenou čarou.

Aproximace funkcí 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885. Body proložíme lomenou čarou. Příklad Známe následující hodnoty funkce Φ: u Φ(u) 1,00 0,841 1,10 0,864 1,20 0,885 Odhadněte přibližně hodnoty Φ(1,02) a Φ(1,16). Možnosti: Vezmeme hodnotu v nejbližším bodě. Body proložíme lomenou čarou.

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19. Kristýna Kuncová (1) Vzorové otázky 1 / 36

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19. Kristýna Kuncová (1) Vzorové otázky 1 / 36 (1) Vzorové otázky Kristýna Kuncová Matematika B2 18/19 Kristýna Kuncová (1) Vzorové otázky 1 / 36 Limity - úlohy Otázka Určete lim x 0 f (x) A -3 B 0 C 5 D 7 E D Zdroj: Calculus: Single and Multivariable,

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19

Kristýna Kuncová. Matematika B2 18/19 (6) Určitý integrál Kristýna Kuncová Matematika B2 18/19 Kristýna Kuncová (6) Určitý integrál 1 / 28 Newtonův integrál Zdroj: https://kwcalculus.wikispaces.com/integral+applications Kristýna Kuncová (6)

Bardziej szczegółowo

5. a 12. prosince 2018

5. a 12. prosince 2018 Integrální počet Neurčitý integrál Seminář 9, 0 5. a. prosince 08 Neurčitý integrál Definice. Necht funkce f (x) je definovaná na intervalu I. Funkce F (x) se nazývá primitivní k funkci f (x) na I, jestliže

Bardziej szczegółowo

MATEMATIKA 3. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

MATEMATIKA 3.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci MATEMATIKA 3 Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Osnova: Komplexní funkce - definice, posloupnosti, řady Vybrané komplexní funkce

Bardziej szczegółowo

Úvodní informace. 18. února 2019

Úvodní informace. 18. února 2019 Úvodní informace Funkce více proměnných Cvičení první 18. února 2019 Obsah 1 Úvodní informace. 2 Funkce více proměnných Definiční obor Úvodní informace. Komunikace: e-mail: olga@majling.eu nebo olga.majlingova@fs.cvut.cz

Bardziej szczegółowo

Matematika (KMI/PMATE)

Matematika (KMI/PMATE) Matematika (KMI/PMATE) Úvod do matematické analýzy Limita a spojitost funkce Matematika (KMI/PMATE) Osnova přednášky lineární funkce y = kx + q definice lineární funkce význam (smysl) koeficientů lineární

Bardziej szczegółowo

1 Soustava lineárních rovnic

1 Soustava lineárních rovnic Soustavy lineárních rovnic Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Soustava lineárních rovnic 2 Řešitelnost soustavy lineárních rovnic 3 Gaussova eliminační metoda 4 Jordanova eliminační

Bardziej szczegółowo

Operace s funkcemi [MA1-18:P2.1] funkční hodnota... y = f(x) (x argument)

Operace s funkcemi [MA1-18:P2.1] funkční hodnota... y = f(x) (x argument) KAPITOLA : Funkce - úvod [MA-8:P.] reálná funkce (jedné) reálné proměnné... f : A R...... zobrazení množin A R do množin reálných čísel R funkční hodnota... = f() ( argument) ( tj. reálná funkce f : A

Bardziej szczegółowo

Elementární funkce. Edita Pelantová. únor FJFI, ČVUT v Praze. katedra matematiky, FJFI, ČVUT v Praze

Elementární funkce. Edita Pelantová. únor FJFI, ČVUT v Praze. katedra matematiky, FJFI, ČVUT v Praze Elementární funkce Edita Pelantová FJFI, ČVUT v Praze Seminář současné matematiky katedra matematiky, FJFI, ČVUT v Praze únor 2013 c Edita Pelantová (FJFI) Elementární funkce únor 2013 1 / 19 Polynomiální

Bardziej szczegółowo

Obsah. Limita posloupnosti a funkce. Petr Hasil. Limita posloupnosti. Pro a R definujeme: Je-li a < 0, pak a =, a ( ) =. vlastní body.

Obsah. Limita posloupnosti a funkce. Petr Hasil. Limita posloupnosti. Pro a R definujeme: Je-li a < 0, pak a =, a ( ) =. vlastní body. Obsah a funkce Petr Hasil Přednáška z Matematické analýzy I Úvod 2 c Petr Hasil (MUNI) a funkce Matematická analýza / 90 c Petr Hasil (MUNI) a funkce Matematická analýza 2 / 90 Úvod Úvod Pro a R definujeme:

Bardziej szczegółowo

(2) Funkce. Kristýna Kuncová. Matematika B2. Kristýna Kuncová (2) Funkce 1 / 25

(2) Funkce. Kristýna Kuncová. Matematika B2. Kristýna Kuncová (2) Funkce 1 / 25 (2) Funkce Kristýna Kuncová Matematika B2 Kristýna Kuncová (2) Funkce 1 / 25 Sudá a lichá funkce Určete, které funkce jsou sudé a které liché: liché: A, D, E sudé: B Kristýna Kuncová (2) Funkce 2 / 25

Bardziej szczegółowo

Matematika 2, vzorová písemka 1

Matematika 2, vzorová písemka 1 Matematika 2, vzorová písemka Pavel Kreml 9.5.20 Přesun mezi obrazovkami Další snímek: nebo Enter. Zpět: nebo Shift + Enter 2 3 4 Doporučení Pokuste se vyřešit zadané úlohy samostatně. Pokud nebudete vědět

Bardziej szczegółowo

Kristýna Kuncová. Matematika B3

Kristýna Kuncová. Matematika B3 (10) Vícerozměrný integrál II Kristýna Kuncová Matematika B3 Kristýna Kuncová (10) Vícerozměrný integrál II 1 / 30 Transformace Otázka Jaký obrázek znázorňuje čtverec vpravo po transformaci u = x + y a

Bardziej szczegółowo

Teorie. kuncova/ Definice 1. Necht f je reálná funkce a a R. Jestliže existuje.

Teorie.   kuncova/ Definice 1. Necht f je reálná funkce a a R. Jestliže existuje. 8. cvičení http://www.karlin.mff.cuni.cz/ kuncova/ kytaristka@gmail.com Teorie Definice. Necht f je reálná funkce a a R. Jestliže eistuje h 0 fa + h) fa), h pak tuto itu nazýváme derivací funkce f v bodě

Bardziej szczegółowo

Numerické metody minimalizace

Numerické metody minimalizace Numerické metody minimalizace Než vám klesnou víčka - Stříbrnice 2011 12.2. 16.2.2011 Emu (Brkos 2011) Numerické metody minimalizace 12.2. 16.2.2011 1 / 19 Obsah 1 Úvod 2 Základní pojmy 3 Princip minimalizace

Bardziej szczegółowo

Linea rnı (ne)za vislost

Linea rnı (ne)za vislost [1] Lineární (ne)závislost Skupiny, resp. množiny, vektorů mohou být lineárně závislé nebo lineárně nezávislé... a) zavislost, 3, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c) P. Olšák 2010, d) BI-LIN, e) L, f) 2009/2010,

Bardziej szczegółowo

Průvodce studiem V této kapitole se budeme zabývat diferenciálním počtem pro funkce více

Průvodce studiem V této kapitole se budeme zabývat diferenciálním počtem pro funkce více 5 Diferenciální počet funkcí více proměnných Průvodce studiem V této kapitole se budeme zabývat diferenciálním počtem pro funkce více proměnných, především budeme pracovat s funkcemi dvou proměnných Ukážeme

Bardziej szczegółowo

1 Definice. A B A B vlastní podmnožina. 4. Relace R mezi množinami A a B libovolná R A B. Je-li A = B relace na A

1 Definice. A B A B vlastní podmnožina. 4. Relace R mezi množinami A a B libovolná R A B. Je-li A = B relace na A 1 Definice 1. Množiny: podmnožina: A B x(x A x B) průnik: A B = {x A x B} sjednocení: A B = {x x A x B} rozdíl: A B = {x A x B} A B A B vlastní podmnožina 2. uspořádaná dvojice: (x, y) = {{x}, {x, y}}

Bardziej szczegółowo

Edita Pelantová, katedra matematiky / 16

Edita Pelantová, katedra matematiky / 16 Edita Pelantová, katedra matematiky seminář současné matematiky, září 2010 Axiomy reálných čísel Axiomy tělesa Axiom 1. x + y = y + x a xy = yx (komutativní zákon). Axiom 2. x + (y + z) = (x + y) + z a

Bardziej szczegółowo

Vybrané kapitoly z matematiky

Vybrané kapitoly z matematiky Vybrané kapitoly z matematiky VŠB-TU Ostrava 2018-2019 Vybrané kapitoly z matematiky 2018-2019 1 / 11 Křivkový integrál Vybrané kapitoly z matematiky 2018-2019 2 / 11 Parametricky zadaná křivka v R 3 :

Bardziej szczegółowo

x2 + 2x 15 x 2 + 4x ) f(x) = x 2 + 2x 15 x2 + x 12 3) f(x) = x 3 + 3x 2 10x. x 3 + 3x 2 10x x 2 + x 12 10) f(x) = log 2.

x2 + 2x 15 x 2 + 4x ) f(x) = x 2 + 2x 15 x2 + x 12 3) f(x) = x 3 + 3x 2 10x. x 3 + 3x 2 10x x 2 + x 12 10) f(x) = log 2. Příklady k 1 zápočtové písemce Definiční obor funkce Určete definiční obor funkce: x + x 15 1 f(x x + x 1 ( x + x 1 f(x log x + x 15 x + x 1 3 f(x x 3 + 3x 10x ( x 3 + 3x 10x f(x log x + x 1 x3 + 5x 5

Bardziej szczegółowo

Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu

Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1. řádu Sbírka příkladů Matematika II pro strukturované studium Kapitola 4: Soustavy diferenciálních rovnic 1 řádu Chcete-li ukončit prohlížení stiskněte klávesu Esc Chcete-li pokračovat stiskněte klávesu Enter

Bardziej szczegółowo

(13) Fourierovy řady

(13) Fourierovy řady (13) Fourierovy řady Kristýna Kuncová Matematika B3 Kristýna Kuncová (13) Fourierovy řady 1 / 22 O sinech a kosinech Lemma (O sinech a kosinech) Pro m, n N 0 : 2π 0 2π 0 2π 0 sin nx dx = sin nx cos mx

Bardziej szczegółowo

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32

Komplexní analýza. Martin Bohata. Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32 Komplexní analýza Úvod Martin Bohata Katedra matematiky FEL ČVUT v Praze bohata@math.feld.cvut.cz Martin Bohata Komplexní analýza Úvod 1 / 32 Základní informace Stránky předmětu: http://math.feld.cvut.cz/bohata/kan.html

Bardziej szczegółowo

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost.

Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Euklidovský prostor. Funkce dvou proměnných: základní pojmy, limita a spojitost. Vyšší matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU

Bardziej szczegółowo

Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici

Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici Řešení ODR v MATLABu Přednáška 3 15. října 2018 Cauchyova úloha pro obyčejnou diferenciální rovnici y = f (x, y), y(x 0 ) = y 0 Víme, že v intervalu a, b existuje jediné řešení. (f (x, y) a f y jsou spojité

Bardziej szczegółowo

Inverzní Z-transformace

Inverzní Z-transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 9. přednáška 11MSP úterý 16. dubna 2019 verze: 2019-04-15 12:25

Bardziej szczegółowo

Numerické metody 8. května FJFI ČVUT v Praze

Numerické metody 8. května FJFI ČVUT v Praze Obyčejné diferenciální rovnice Numerické metody 8. května 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Úvod Základní metody Pokročilejší metody Soustava Vyšší řád Program 1 Úvod Úvod - Úloha Základní úloha, kterou řešíme

Bardziej szczegółowo

Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se

Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se Diferenciální rovnice základní pojmy. Rovnice se separovanými proměnnými. Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské

Bardziej szczegółowo

Matematická analýza pro učitele (text je v pracovní verzi)

Matematická analýza pro učitele (text je v pracovní verzi) Matematická analýza pro učitele (text je v pracovní verzi) Martina Šimůnková 6. června 208 2 Obsah Úvod 7. Co je to funkce.......................... 7.2 Co budeme na funkcích zkoumat................. 9.2.

Bardziej szczegółowo

Obsah. 1.2 Integrály typu ( ) R x, s αx+β

Obsah. 1.2 Integrály typu ( ) R x, s αx+β Sbírka úloh z matematické analýzy. Čížek Jiří Kubr Milan. prosince 006 Obsah Neurčitý integrál.. Základní integrály...................................... Integrály typu ) R, s α+β γ+δ d...........................

Bardziej szczegółowo

Petr Hasil. c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 187

Petr Hasil. c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 187 Nekonečné řady Petr Hasil Přednáška z Matematické analýzy III c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 187 Obsah 1 Nekonečné číselné řady Základní pojmy Řady s nezápornými členy Řady s libovolnými

Bardziej szczegółowo

1 Derivace funkce a monotonie

1 Derivace funkce a monotonie MA 10. cvičení intervaly monotonie a lokální extrémy Lukáš Pospíšil,2012 1 Derivace funkce a monotonie Jelikož derivace funkce v daném bodě je de-facto směrnice tečny (tangens úhlu, který svírá tečna s

Bardziej szczegółowo

Obsah. Petr Hasil. (konjunkce) (disjunkce) A B (implikace) A je dostačující podmínka pro B; B je nutná podmínka pro A A B: (A B) (B A) A (negace)

Obsah. Petr Hasil. (konjunkce) (disjunkce) A B (implikace) A je dostačující podmínka pro B; B je nutná podmínka pro A A B: (A B) (B A) A (negace) Množiny, číselné obory, funkce Petr Hasil Přednáška z Matematické analýzy I c Petr Hasil (MUNI) Množiny, číselné obory, funkce Matematická analýza / 5 Obsah Množinové operace Operace s funkcemi Definice

Bardziej szczegółowo

Určitý (Riemannův) integrál a aplikace. Nevlastní integrál. 19. prosince 2018

Určitý (Riemannův) integrál a aplikace. Nevlastní integrál. 19. prosince 2018 Určitý (Riemnnův) integrál plikce. Nevlstní integrál Seminář 9. prosince 28 Určitý integrál Existence: Necht funkce f (x) je definovná n uzvřeném intervlu, b. Necht je splněn n tomto intervlu kterákoliv

Bardziej szczegółowo

Matematická analýza II pro kombinované studium. Konzultace první a druhá. RNDr. Libuše Samková, Ph.D. pf.jcu.cz

Matematická analýza II pro kombinované studium. Konzultace první a druhá. RNDr. Libuše Samková, Ph.D.   pf.jcu.cz Učební texty ke konzultacím předmětu Matematická analýza II pro kombinované studium Konzultace první a druhá RNDr. Libuše Samková, Ph.D. e-mail: lsamkova@ pf.jcu.cz webová stránka: home.pf.jcu.cz/ lsamkova/

Bardziej szczegółowo

DFT. verze:

DFT. verze: Výpočet spektra signálu pomocí DFT kacmarp@fel.cvut.cz verze: 009093 Úvod Signály můžeme rozdělit na signály spojité v čase nebo diskrétní v čase. Další možné dělení je na signály periodické nebo signály

Bardziej szczegółowo

x y (A)dy. a) Určete a načrtněte oblasti, ve kterých je funkce diferencovatelná. b) Napište diferenciál funkce v bodě A = [x 0, y 0 ].

x y (A)dy. a) Určete a načrtněte oblasti, ve kterých je funkce diferencovatelná. b) Napište diferenciál funkce v bodě A = [x 0, y 0 ]. II.4. Totální diferenciál a tečná rovina Značení pro funkci z = f,: totální diferenciál funkce f v bodě A = 0, 0 ]: dfa = A 0+ A 0 Označme d = 0, d = 0. Pak dfa = A d+ A d Příklad91.Je dána funkce f, =.

Bardziej szczegółowo

Obsah. 1 Konstrukce (definice) Riemannova integrálu Výpočet Newtonova Leibnizova věta Aplikace výpočet objemů a obsahů 30

Obsah. 1 Konstrukce (definice) Riemannova integrálu Výpočet Newtonova Leibnizova věta Aplikace výpočet objemů a obsahů 30 Určitý integrál Robert Mřík 6. září 8 Obsh 1 Konstrukce (definice) Riemnnov integrálu. Výpočet Newtonov Leibnizov vět. 18 3 Numerický odhd Lichoběžníkové prvidlo 19 4 Aplikce výpočet objemů obshů 3 c Robert

Bardziej szczegółowo

MATEMATIKA 1 ALEŠ NEKVINDA. + + pokud x < 0; x. Supremum a infimum množiny.

MATEMATIKA 1 ALEŠ NEKVINDA. + + pokud x < 0; x. Supremum a infimum množiny. MATEMATIKA ALEŠ NEKVINDA DIFERENCIÁLNÍ POČET Přednáška Označíme jako na střední škole N, Z, Q, R a C postupně množinu přirozených, celých, racionálních, reálných a komplexních čísel R = R { } { } Platí:

Bardziej szczegółowo

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 24. z aˇr ı 2013 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 24. z aˇr ı / 52

Matematika 1 Jiˇr ı Fiˇser 24. z aˇr ı 2013 Jiˇr ı Fiˇser (KMA, PˇrF UP Olomouc) KMA MAT1 24. z aˇr ı / 52 í150doc-start í251doc-start Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MAT1 24. září 2013 1 / 52 Matematika 1 Jiří Fišer 24. září 2013 Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MAT1 24. září 2013 1 / 52 Zimní semestr

Bardziej szczegółowo

Funkce více proměnných: limita, spojitost, parciální a směrové derivace, diferenciál

Funkce více proměnných: limita, spojitost, parciální a směrové derivace, diferenciál Matematika III 2. přednáška Funkce více proměnných: limita, spojitost, parciální a směrové derivace, diferenciál Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 29. 9. 2010 Obsah přednášky 1 Literatura

Bardziej szczegółowo

Matematická analýza 2. Kubr Milan

Matematická analýza 2. Kubr Milan Matematická analýza. Kubr Milan. února 008 Obsah Vektorové funkce jedné reálné proměnné. 3. Základní pojmy...................................... 3. Křivky v R n........................................

Bardziej szczegółowo

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28.

fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného základu   (reg. č. CZ.1.07/2.2.00/28. Extrémy Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na disciplíny společného

Bardziej szczegółowo

podle přednášky doc. Eduarda Fuchse 16. prosince 2010

podle přednášky doc. Eduarda Fuchse 16. prosince 2010 Jak souvisí plochá dráha a konečná geometrie? L ubomíra Balková podle přednášky doc. Eduarda Fuchse Trendy současné matematiky 16. prosince 2010 (FJFI ČVUT v Praze) Konečná geometrie 16. prosince 2010

Bardziej szczegółowo

Funkce více proměnných: limita, spojitost, derivace

Funkce více proměnných: limita, spojitost, derivace Matematika III 2. přednáška Funkce více proměnných: limita, spojitost, derivace Michal Bulant Masarykova univerzita Fakulta informatiky 22. 9. 2014 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Zobrazení a funkce více

Bardziej szczegółowo

Sb ırka pˇr ıklad u z matematick e anal yzy II Petr Tomiczek

Sb ırka pˇr ıklad u z matematick e anal yzy II Petr Tomiczek Sbírka příkladů z matematické analýzy II Petr Tomiczek Obsah 0 Diferenciální rovnice. řádu 0. Separace proměnných Příklad : Najděte obecné řešení (obecný integrál) diferenciální rovnice y = tg x tg y.

Bardziej szczegółowo

Stochastické modelování v ekonomii a financích Konzistence odhadu LWS. konzistence OLS odhadu. Předpoklady pro konzistenci LWS

Stochastické modelování v ekonomii a financích Konzistence odhadu LWS. konzistence OLS odhadu. Předpoklady pro konzistenci LWS Whitův pro heteroskedasticitě pro heteroskedasticitě Stochastické modelování v ekonomii a financích 7. 12. 2009 Obsah Whitův pro heteroskedasticitě pro heteroskedasticitě 1 Whitův 2 pro 3 heteroskedasticitě

Bardziej szczegółowo

kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův)

kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův) TÉMA 7: Pružný poloprostor, modely podloží pružný poloprostor základní předpoklady pružný poloprostor Boussinesqueovo řešení kontaktní modely (Winklerův, Pasternakův) 1 Pružný poloprostor (1) vychází z

Bardziej szczegółowo

(a). Pak f. (a) pro i j a 2 f

(a). Pak f. (a) pro i j a 2 f Připomeň: 1. Necht K R n. Pak 1. Funkce více proměnných II 1.1. Parciální derivace vyšších řádů K je kompaktní K je omezená a uzavřená. 2. Necht K R n je kompaktní a f : K R je spojitá. Pak f nabývá na

Bardziej szczegółowo

Geometrická nelinearita: úvod

Geometrická nelinearita: úvod Geometrická nelinearita: úvod Opakování: stabilita prutů Eulerovo řešení s využitím teorie 2. řádu) Stabilita prutů Ritzovou metodou Stabilita tenkých desek 1 Geometrická nelinearita Velké deformace průhyby,

Bardziej szczegółowo

Obsah. Aplikovaná matematika I. Vlivem meze Vlivem funkce Bernhard Riemann. Mendelu Brno. 3 Vlastnosti určitého integrálu

Obsah. Aplikovaná matematika I. Vlivem meze Vlivem funkce Bernhard Riemann. Mendelu Brno. 3 Vlastnosti určitého integrálu Určitý integrál Aplikovná mtemtik I Dn Říhová Mendelu Brno Obsh Zákldní úloh integrálního počtu Definice určitého integrálu 3 Vlstnosti určitého integrálu 4 Výpočet určitého integrálu 5 Geometrické plikce

Bardziej szczegółowo

Metody, s nimiž se seznámíme v této kapitole, lze použít pro libovolnou

Metody, s nimiž se seznámíme v této kapitole, lze použít pro libovolnou 2. Řešení nelineárních rovnic Průvodce studiem Budeme se zabývat výpočtem reálných kořenů nelineární rovnice f(x) =0, (2.0.1) kde f je v jistém smyslu rozumná reálná funkce. Pro některé funkce (kvadratické,

Bardziej szczegółowo

Petr Beremlijski, Marie Sadowská

Petr Beremlijski, Marie Sadowská Počítačová cvičení Petr Beremlijski, Marie Sadowská Katedra aplikované matematiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB - Technická univerzita Ostrava Cvičení : Matlab nástroj pro matematické modelování

Bardziej szczegółowo

Kapitola 2. Nelineární rovnice

Kapitola 2. Nelineární rovnice Kapitola. Nelineární rovnice Formulace: Je dána funkce f : R! R definovaná na intervalu ha; bi. Hledáme x ha; bi tak, aby f(x) = 0. (x... kořen rovnice) Poznámka: Najít přesné řešení analyticky je možné

Bardziej szczegółowo

FAKULTA STAVEBNÍ. Stavební statika. Telefon: WWW:

FAKULTA STAVEBNÍ. Stavební statika. Telefon: WWW: VYSOKÁ ŠKOA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA AKUTA STAVEBNÍ Stavební statika Pohyblivé zatížení Jiří Brožovský Kancelář: P H 406/3 Telefon: 597 32 32 E-mail: jiri.brozovsky@vsb.cz WWW: http://fast0.vsb.cz/brozovsky

Bardziej szczegółowo

Laplaceova transformace

Laplaceova transformace Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 5. přednáška 11MSP 219 verze: 219-3-17

Bardziej szczegółowo

Statistika (KMI/PSTAT)

Statistika (KMI/PSTAT) Statistika (KMI/PSTAT) Cvičení deváté aneb Důležitá rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny Statistika (KMI/PSTAT) 1 / 15 Spojitá náhodná veličina Spojitá náhodná veličina Spojitá náhodná veličina

Bardziej szczegółowo

Matematika I (KMI/PMATE) Co se naučíme? x = a a x = b. rozumět pojmu střední hodnota funkce na daném intervalu. Obrázek 1.

Matematika I (KMI/PMATE) Co se naučíme? x = a a x = b. rozumět pojmu střední hodnota funkce na daném intervalu. Obrázek 1. Mtemtik I (KMI/PMATE). Integrální počet funkcí jedné proměnné.. Co se nučíme? Po sérii přednášek věnovných integrálům byste měli být schopni: rozumět definici pojmu neurčitý integrál používt metodu přímé

Bardziej szczegółowo

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava Lineární algebra 5. přednáška: Báze a řešitelnost soustav Dalibor Lukáš Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava email: dalibor.lukas@vsb.cz http://www.am.vsb.cz/lukas/la1 Text

Bardziej szczegółowo

Okrajový problém podmínky nejsou zadány v jednom bodu nejčastěji jsou podmínky zadány ve 2 bodech na okrajích, ale mohou být

Okrajový problém podmínky nejsou zadány v jednom bodu nejčastěji jsou podmínky zadány ve 2 bodech na okrajích, ale mohou být Obyčejné diferenciální rovnice 1 Úvod Obyčejnou diferenciální rovnici N-tého řádu f ( x,y,y,y,...,y (N)) = g(x) převádíme na soustavu N diferenciálních rovnic 1. řádu. Provedeme substituce y z 1 y z 2...

Bardziej szczegółowo

Mendelova univerzita v Brně user.mendelu.cz/marik

Mendelova univerzita v Brně user.mendelu.cz/marik INŽNÝRSKÁ MATMATIKA Robert Mařík Mendelova univerzita v Brně marik@mendelu.cz user.mendelu.cz/marik ABSTRAKT. Učební text k mým přednáškám z předmětu Inženýrská matematika. Text je poměrně hutný a není

Bardziej szczegółowo

Lineární algebra - iterační metody

Lineární algebra - iterační metody Lineární algebra - iterační metody Numerické metody 7. dubna 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Úvod Rozdělení Metody Zastavení SOR Programy 1 Úvod Úvod - LAR Mějme základní úlohu A x = b, (1) kde A R n,n je

Bardziej szczegółowo

Matematika prˇedna sˇka Lenka Prˇibylova 7. u nora 2007 c Lenka Prˇibylova, 200 7

Matematika prˇedna sˇka Lenka Prˇibylova 7. u nora 2007 c Lenka Prˇibylova, 200 7 Matematika přednáška Lenka Přibylová 7. února 2007 Obsah Základy matematické logiky 9 Základní množinové pojmy 13 Množina reálných čísel a její podmnožiny 16 Funkce 18 Složená funkce 20 Vlastnosti funkcí

Bardziej szczegółowo

Reprezentace dat. BI-PA1 Programování a Algoritmizace I. Ladislav Vagner

Reprezentace dat. BI-PA1 Programování a Algoritmizace I. Ladislav Vagner Reprezentace dat BI-PA1 Programování a Algoritmizace I. Ladislav Vagner Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı ČVUT v Praze xvagner@fit.cvut.cz 9., 11. a 12. října 2017 Obsah Dvojková

Bardziej szczegółowo

Stavový popis Stabilita spojitých systémů (K611MSAP) Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT. čtvrtek 20. dubna 2006

Stavový popis Stabilita spojitých systémů (K611MSAP) Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT. čtvrtek 20. dubna 2006 Modelování systémů a procesů (K611MSAP) Přednáška 4 Katedra aplikované matematiky Fakulta dopravní ČVUT Pravidelná přednáška K611MSAP čtvrtek 20. dubna 2006 Obsah 1 Laplaceova transformace Přenosová funkce

Bardziej szczegółowo

Numerické metody a statistika

Numerické metody a statistika Numerické metody a statistika Radek Kučera VŠB-TU Ostrava 2016-2017 ( ) Numerické metody a statistika 2016-2017 1 / 17 Číslo předmětu: 714-0781/02 Rozsah: 2+2 Hodnocení: 6 kreditů Přednáší: Radek Kučera

Bardziej szczegółowo

Speciální funkce, Fourierovy řady a Fourierova transformace

Speciální funkce, Fourierovy řady a Fourierova transformace 1 Speciální funkce, Fourierovy řady a Fourierova transformace Při studiu mnoha přírodních jevů se setkáváme s veličinami, které jsou všude nulové s výjimkou malého časového intervalu I, ale jejich celková

Bardziej szczegółowo

Pojem množiny nedefinujeme, pouze připomínáme, že množina je. Nejprve shrneme pojmy a fakta, které znáte ze střední školy.

Pojem množiny nedefinujeme, pouze připomínáme, že množina je. Nejprve shrneme pojmy a fakta, které znáte ze střední školy. 1 Kapitola 1 Množiny 1.1 Základní množinové pojmy Pojem množiny nedefinujeme, pouze připomínáme, že množina je souhrn, nebo soubor navzájem rozlišitelných objektů, kterým říkáme prvky. Pro známé množiny

Bardziej szczegółowo

Nekomutativní Gröbnerovy báze

Nekomutativní Gröbnerovy báze Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Bc. Zuzana Požárková Nekomutativní Gröbnerovy báze Katedra algebry Vedoucí diplomové práce: RNDr. Jan Št ovíček, Ph.D. Studijní

Bardziej szczegółowo

GEM a soustavy lineárních rovnic, část 2

GEM a soustavy lineárních rovnic, část 2 GEM a soustavy lineárních rovnic, část Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 6 skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra. Jiří Velebil: B6B0LAG 8.3.09: GEM a soustavy, část / Minulá přednáška Gaussova

Bardziej szczegółowo

3.1 Derivace funkce Definice derivace Vlastnosti derivace Derivace elementárních funkcí... 49

3.1 Derivace funkce Definice derivace Vlastnosti derivace Derivace elementárních funkcí... 49 Obsh Číselné množiny reálné funkce 5. Množin reálných čísel...................................... 5. Množin kompleních čísel.....................................3 Reálné funkce jedné reálné proměnné..............................

Bardziej szczegółowo

Zadání: Vypočítejte hlavní momenty setrvačnosti a vykreslete elipsu setrvačnosti na zadaných

Zadání: Vypočítejte hlavní momenty setrvačnosti a vykreslete elipsu setrvačnosti na zadaných Příklad k procvičení : Průřeové charakteristik Zadání: Vpočítejte hlavní moment setrvačnosti a vkreslete elipsu setrvačnosti na adaných obracích. Příklad. Zadání: Rokreslení na jednoduché obrace: 500 T

Bardziej szczegółowo

Matematika II. Ing. Radek Fučík, Ph.D. WikiSkriptum. verze: 25. října 2019

Matematika II. Ing. Radek Fučík, Ph.D. WikiSkriptum. verze: 25. října 2019 Mtemtik II Ing. Rdek Fučík, Ph.D. WikiSkriptum verze: 25. říjn 209 Obsh Integrce rcionálních funkcí 4 2 Zobecněný Riemnnův integrál 5 2. Definice........................................ 5 2.2 Kritéri konvergence.................................

Bardziej szczegółowo

ÚVOD DO ARITMETIKY Michal Botur

ÚVOD DO ARITMETIKY Michal Botur ÚVOD DO ARITMETIKY Michal Botur 2011 2 Obsah 1 Algebraické základy 3 1.1 Binární relace.................................. 3 1.2 Zobrazení a operace............................... 7 1.3 Algebry s jednou

Bardziej szczegółowo

Matematika III Stechiometrie stručný

Matematika III Stechiometrie stručný Matematika III Stechiometrie stručný matematický úvod Miroslava Dubcová, Drahoslava Janovská, Daniel Turzík Ústav matematiky Přednášky LS 2015-2016 Obsah 1 Zápis chemické reakce 2 umožňuje jednotný přístup

Bardziej szczegółowo

Logika V. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Logika V. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12 Logika V. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı České vysoké učení technické v Praze c Kateřina Trlifajová, 2010 BI-MLO, ZS 2011/12 Evropský sociální

Bardziej szczegółowo

Numerické metody KI/NME. Doc. RNDr. Jiří Felcman, CSc. RNDr. Petr Kubera, Ph.D.

Numerické metody KI/NME. Doc. RNDr. Jiří Felcman, CSc. RNDr. Petr Kubera, Ph.D. Numerické metody KI/NME Doc. RNDr. Jiří Felcman, CSc. RNDr. Petr Kubera, Ph.D. RNDr. Jiří Škvor, Ph.D. Ústí nad Labem 2016 Kurz: Obor: Klíčová slova: Anotace: Numerické metody Informační systémy, Informatika

Bardziej szczegółowo

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky bakalářská práce vícebodové okrajové úlohy Plzeň, 18 Hana Levá Prohlášení Prohlašuji, že jsem tuto bakalářskou práci vypracovala

Bardziej szczegółowo

Algebra I Cvičení. Podstatná část příkladů je převzata od kolegů, jmenovitě Prof. Kučery, Doc. Poláka a Doc. Kunce, se

Algebra I Cvičení. Podstatná část příkladů je převzata od kolegů, jmenovitě Prof. Kučery, Doc. Poláka a Doc. Kunce, se Algebra I Cvičení Podstatná část příkladů je převzata od kolegů, jmenovitě Prof. Kučery, Doc. Poláka a Doc. Kunce, se kterými jsem při přípravě cvičení spolupracoval. Sbírka vznikla modifikací některých

Bardziej szczegółowo

Zobecněné metriky Různé poznámky 12. METRIZACE. Miroslav Hušek, Pavel Pyrih KMA MFF UK. 12. Poznámky

Zobecněné metriky Různé poznámky 12. METRIZACE. Miroslav Hušek, Pavel Pyrih KMA MFF UK. 12. Poznámky 12. METRIZACE Poznámky Miroslav Hušek, Pavel Pyrih KMA MFF UK 2009 Jak bylo zmíněno v úvodních kapitolách tohoto textu, axiómy metrik (nebo pseudometrik) se často oslabují, aby bylo možné popsat další

Bardziej szczegółowo

Internetová matematická olympiáda 8. ročník, Baví se student Fakulty strojního inženýrství VUT v Brně (FSI) s kamarádem:

Internetová matematická olympiáda 8. ročník, Baví se student Fakulty strojního inženýrství VUT v Brně (FSI) s kamarádem: Internetová matematická olympiáda 8. ročník, 24. 11. 2015 1. Baví se student Fakulty strojního inženýrství VUT v Brně (FSI) s kamarádem: Kamarád: Co jsi tak veselý? Něco slavíš? Student FSI: Já přímo ne,

Bardziej szczegółowo

Chyby, podmíněnost a stabilita

Chyby, podmíněnost a stabilita Chyby, podmíněnost a stabilita Numerické metody 4. března 2018 FJFI ČVUT v Praze 1 Úvod Čísla v počítači Chyby Citlivost Stabilita 1 Čísla v počítači Čísla v počítači - Celá čísla jméno bity rozsah typy

Bardziej szczegółowo

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2018 Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 28 Studijní program: Studijní obory: Fyzika FFUM Varianta A Řešení příkladů pečlivě odůvodněte. Příklad 25 bodů Nechť {x n } je posloupnost, f : R R

Bardziej szczegółowo

Definice Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je. 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z), pak δ(q,a,z) = pro všechna a Σ;

Definice Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je. 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z), pak δ(q,a,z) = pro všechna a Σ; Deterministické zásobníkové automaty Definice 3.72. Řekneme, že PDA M = (Q,Σ,Γ,δ,q 0,Z 0,F) je deterministický (DPDA), jestliže jsou splněny tyto podmínky: 1. pro všechna q Q a Z Γ platí: kdykoliv δ(q,ε,z),

Bardziej szczegółowo

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita arlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAALÁŘSÁ PRÁCE Matěj Novotný Operátory skládání na prostorech funkcí atedra matematické analýzy Vedoucí bakalářské práce: doc. RNDr. Jiří Spurný

Bardziej szczegółowo

Kombinatorika a grafy I

Kombinatorika a grafy I Kombinatorika a grafy I Martin Balko 1. přednáška 19. února 2019 Základní informace Základní informace úvodní kurs, kde jsou probrány základy kombinatoriky a teorie grafů ( pokračování diskrétní matematiky

Bardziej szczegółowo

Rovnice proudění Slapový model

Rovnice proudění Slapový model do oceánského proudění Obsah 1 2 3 Co způsobuje proudění v oceánech? vyrovnávání rozdílů v teplotě, salinitě, tlaku, ρ = ρ(p, T, S) vítr - wind stress F wind = ρ air C D AU 2 10 slapy produkují silné proudy,

Bardziej szczegółowo

Powyższe reguły to tylko jedna z wersji gry. Istnieje wiele innych wariantów, można też ustalać własne zasady. Miłej zabawy!

Powyższe reguły to tylko jedna z wersji gry. Istnieje wiele innych wariantów, można też ustalać własne zasady. Miłej zabawy! Krykiet W krykieta może grać od 2 do 4 osób, którzy albo grają każdy przeciw każdemu, albo dzielą się na dwie drużyny. Bramki oraz palik startowy i powrotne umieszcza się tak, jak pokazano na rysunku.

Bardziej szczegółowo

1 Dedekindovy řezy (30 bodů)

1 Dedekindovy řezy (30 bodů) Pokročilá matematická analýza úlohy pro zimní semestr Dedekindovy řezy ( bodů) V této úloze se pokusíme seznámit s Dedekindovými řezy, pomocí nichž zavedeme reálná čísla. Tuto konstrukci vymyslel a publikoval

Bardziej szczegółowo

Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice

Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice Energetické principy a variační metody ve stavební mechanice Přetvárná práce vnějších sil Přetvárná práce vnitřních sil Potenciální energie Lagrangeův princip Variační metody Ritzova metoda 1 Přetvárná

Bardziej szczegółowo

Výzvy, které před matematiku staví

Výzvy, které před matematiku staví 1 / 21 Výzvy, které před matematiku staví výpočetní technika Edita Pelantová Katedra matematiky, FJFI, České vysoké učení technické v Praze 25. pledna 2018 Praha Zápisy čísel v minulosti 2 / 21 Římský

Bardziej szczegółowo

Paradoxy geometrické pravděpodobnosti

Paradoxy geometrické pravděpodobnosti Katedra aplikované matematiky 1. června 2009 Úvod Cíle práce : Analýza Bertrandova paradoxu. Tvorba simulačního softwaru. Osnova 1 2 3 4 Osnova 1 2 3 4 Osnova 1 2 3 4 Osnova 1 2 3 4 V rovině je zadán kruh

Bardziej szczegółowo