Równania Naviera-Stokesa
|
|
- Janina Marek
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Równania Naviera-Stokesa Na pograniczu matematyki i fizyki Grzegorz Lukaszewicz (MIM UW) KNFM, 3 listopada 2011
2 Plan wyk ladu Równania Naviera-Stokesa w R 3. Model a rzeczywistość. Zwi azki. Obecny stan badań. Model a rzeczywistość. Zwi azki. Hipotezy. Uwagi o wyprowadzeniu równań Naviera-Stokesa. Prawa zachowania masy i pȩdu. Nierówność energetyczna. Definicja rozwi azania uogólnionego. Twierdzenia o istnieniu rozwi azań równania Naviera-Stokesa w R 3 i w R 2. Podstawowe pojȩcia: uk lad dynamiczny, atraktor globalny, wymiar atraktora. Wymiar atraktora, jego parametryzacja i hydrodynamika. Twierdzenia o istnieniu miar niezmienniczych dla 2D-NSE (istnienie stacjonarnych rozwi azań statystycznych). Harmoniki determinuj ace w przep lywie dwuwymiarowym. Transport energii wewn atrz p lynu. Bibliografia. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
3 Wyk lad monograficzny w semestrze wiosennym Prowadz acy: Grzegorz Lukaszewicz (Wyk lad 30 g., ćwiczenia 30 g. Punkty ECTS: 6,00) Tytu l: Dyssypatywne uk lady dynamiczne w mechanice i fizyce matematycznej Literatura: 1. J.C.Robinson: Infinite-dimensional dynamical systems. From basic facts to actual calculations, Cambridge University Press, V.V.Chepyzhov, M.I.Vishik: Attractors for Equations of Mathematical Physics, American Mathematical Society, R.Temam: Infinite-dimensional dynamical systems im mechanics and physics. Springer Verlag, Wymagania wstȩpne: analiza II, podstawy analizy funkcjonalnej. Zaliczenie: aktywność na ćwiczeniach. Egzamin pisemny. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
4 Równania Naviera-Stokesa w R 3. Prawa zachowania: pȩdu i masy, odpowiednio, dla p lynu o sta lej gȩstości (ρ = 1), lepkiego. u(x, t) t + ( u(x, t) ) u(x, t) = p(x, t) + ν u(x, t) + f (x, t), div u(x, t) = 0. u(x, t) - wektor prȩdkości, p(x, t) - ciśnienie p lynu, odpowiednio, w miejscu x R 3 i w chwili t > 0; ν > 0 - lepkość p lynu: f (x, t) - si ly zewnȩtrzne. Zagadnienie pocz atkowe: dla danego wektora prȩdkości u(x, 0) = u 0 (x) w chwili t = 0 pytamy o istnienie rozwi azania ( u(x, t), p(x, t)) dla t > 0, x R 3. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
5 Model a rzeczywistość. Zwi azki. Obecny stan badań. Podstawowe pytania: Co rozumiemy przez rozwi azanie rówań Naviera-Stokesa? Czy interesuj ace rozwi azania (deterministyczne, statystyczne) istniej a? Czy s a jednoznacze? Czy znaj ac odpowiednie rozwi azania r. N-S możemy siȩ dowiedzieć czegoś nowego o zjawisku turbulencji? Odpowiedzi dotycz ace zwi azków modelu i rzeczywistości: Jest sporo wyników cz astkowych potwierdzaj acych użyteczność równań N-S w badaniu turbulencji. Stan badań przedmiotu przypomina stan badań nad elektryczności a i magnetyzmem przed Maxwellem. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
6 Model a rzeczywistość. Zwi azki. Hipotezy. (H1) Istnieje uniwersalna teoria turbulencji opisuj aca ca ly zakres zjawisk dotycz acych turbulencji. (H2) Równania Naviera-Stokesa opisuj a przep lywy turbulentne. (H3) Turbulencjȩ można opisać w ramach teorii chaosu deterministycznego. (H4) Przep lywy turbulentne można opisać przy pomocy skończonej liczby parametrów. (H5) W przep lywach turbulentnych uśrednienia po czasie, przestrzeni i przestrzeni fazowej s a sobie równe. (H6) Osobliwości rozwi azań równań Naviera-Stokesa t lumacz a turbulencjȩ. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
7 Prawo zachowania masy Niech (t) - dowolny element p lynu p lyn acy razem z p lynem. Wtedy d ρ(x, t) dx = 0. dt (t) Mamy Twierdzenie o transporcie (Euler, Liouville, Reynolds) st ad (t) i jeśli ρ = const to divu = 0. { } ρ t + div(ρu) dx = 0, ρ t + div(ρu) = 0. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
8 Prawo zachowania pȩdu d ρudx = ρf dx + t n ds dt (t) (t) (t) Cauchy pokaza l, że t n (x, t) = n(x, t)t (x, t), gdzie T = {T ij } - tensor naprȩżeń. Z tw. o transporcie i tw. Greena, (t) ρ Du Dt dx = (ρf + divt ) dx. (t) Dostajemy równanie Cauchy ego ruchu ρ t u i + 3 j=1 u j u i = ρf i + T ji,j, i = 1, 2, 3. x j G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
9 Prawo zachowania pȩdu, cd. W modelu Naviera-Stokesa, T ij = ( p + λu k,k )δ ij + µ(u i,j + u j,i ) Jeśli divu = 0 to mamy modele p lynu nieściśliwego. Jeśli także lepkość µ = 0, to mamy model nieściśliwy Eulera. W klasycznej hydrodynamice zak ladamy, że T jest symetryczny. Wtedy prawo zachowania momentu pȩdu d ρ(x u) dx = ρ(x f ) dx + x t n ds dt (t) (t) (t) wynika z poprzednich praw. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
10 Nierówność energetyczna u t + ( u ) u = p + ν u + f, div u = 0 Mnożymy równanie przez u, ca lkujemy po przestrzeni: 1 d u(x, t) 2 dx = ν u(x, t) 2 dx + f (x, t)u(x, t)dx 2 dt bo (u )u udx = 0, p udx = p divu dx = 0. Jeśli x R 3, ograniczony i u = 0 na, to mamy nierówność Poincaré go u 2 dx 1 u 2 dx, λ 1 zatem d dt u(x, t) 2 dx + ν u(x, t) 2 dx 1 f (x, t) 2 dx νλ 1 G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
11 Nierówność energetyczna, cd. d u(x, t) 2 dx + ν u(x, t) 2 dx 1 f (x, t) 2 dx dt νλ 1 Ca lkujemy wzglȩdem t na odcinku (0, t), t u(x, t) 2 dx + ν u(x, t) 2 dxdt 0 1 t + f (x, t) 2 dxdt νλ 1 Jeśli u 0 L 2 (), f L 2 (0, T ; L 2 ()) to rozwi azania należ a do przestrzeni 0 u L (0, T ; L 2 ()) L 2 (0, T ; H 1 0 ()). u(x, 0) 2 dx + Piszemy u L (0, T ; H) L 2 (0, T ; V ), gdzie H = {u L 2 ()) : divu = 0}, V = {u H0 1 ()) : divu = 0}. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
12 Nierówność energetyczna, cd. d u(x, t) 2 dx + ν u(x, t) 2 dx 1 f (x, t) 2 dx dt νλ 1 Dalej, z nierówności Poincaré, d u(x, t) 2 dx + νλ 1 dt u(x, t) 2 dx 1 f (x, t) 2 dx νλ 1 i, z nierównoći Gronwalla, u(x, t) 2 dx u(x, 0) 2 dx exp( νλ 1 t) + 1 t + exp( νλ 1 (t τ)) f (x, t) 2 dxdτ νλ 1 0 Warunek pocz atkowy jest szybko zapomniany, a energia jest ograniczona, np. dla f L 2 (). Uk lad jest dyssypatywny. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
13 Definicja rozwi azania uogólnionego Oznaczmy, (u, v) = u(x)v(x)dx. Definicja. Niech u 0 H, f L 2 (T ; H), T > 0. Wtedy u L (0, T ; H) L 2 (0, T ; V ), jest rozwi azaniem uogólnionym, jeśli dla każdej funkcji próbnej v V, d (u(t), v) + ν( u(t), v) + ((u(t) )u(t), v) = (f (t), v) dt w sensie dystrybucji skalarnych na (0, T ) oraz u(0) = u 0 H. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
14 Twierdzenia o istnieniu rozwi azań uogólnionych Twierdzenie. (Wymiar 3). Istnieje conajmniej jedno rozwi azanie uogólnione, takie, że u jest s labo ci ag le z [0, T ] w H oraz spe lnia nierówność energetyczn a w sensie dystrybucji na (0, T ). 1 d 2 dt u(t) 2 + ν u(t) 2 (f (t), u(t)) Twierdzenie. (Wymiar 2). Istnieje dok ladnie jedno rozwi azanie uogólnione, takie że u jest ci ag le z [0, T ] w H oraz spe lnia równanie 1 d 2 dt u(t) 2 + ν u(t) 2 = (f (t), u(t)). G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
15 Pojȩcia podstawowe: uk lad dynamiczny Rozważmy dyssypatywny, nieskończenie wymiarowy u lad dynamiczny (zak ladamy, że istnieje jednoznaczne rozwi azanie dla t > 0): du dt = F (u), t 0 u(0) = u 0 H (H = przestrzeń fazowa) Rozwi azanie : u(t) = S(t)u 0, t 0, {S(t)} t 0 jest pó lgrup a, S(t) : H H. W lasności pó lgrupy {S(t)} t 0 w H daj a informacje o zachowaniu siȩ trajektorii t u(t) H dla dużych czasów t. Dwuwymiarowy autonomiczny (f H) uk lad równań Naviera-Stokesa jest dyssypatywnym uk ladem dynamicznym. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
16 Pojȩcia podstawowe: atraktor globalny Dla wielu uk ladów dyssypatywnych istnieje podzbiór A w przestrzeni fazowej H taki, że: A jest zwarty w H. A jest niezmienniczy : S(t)A = A dla t 0. A przyci aga zbiory ograniczone w H: dist(s(t)b, A) 0 gdy t. (A ma skończony wymiar fraktalny.) Przyk lad: przy braku si l zewnȩtrznych pole prȩdkości uk ladu dyssypatywnego zbiega do zera (punktu stacjonarnego) w H. u(x, t) 2 dx u(x, 0) 2 dx exp( νλ 1 t) + 1 t + exp( νλ 1 (t τ)) f (x, t) 2 dxdτ νλ 1 0 Wtedy A = {0}, dim(a) = 0. Dynamika jest trywialna. Punkt stacjonarny spe lnia wszystkie powyższe warunki. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
17 Pojȩcia podstawowe: wymiar fraktalny zbioru Definicja. Wymiar fraktalny zbioru zwartego K w przestrzeni Hilberta H określamy jako dim(k) = lim sup ɛ 0 log N ɛ (K) log(1/ɛ) gdzie N ɛ (K) jest minimaln a liczb a kul o promieniu ɛ potrzebn a do pokrycia zbioru K. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
18 Wymiar atraktora, jego parametryzacja i hydrodynamika Twierdzenie. Niech K bȩdzie zwartym zbiorem w przestrzeni Hilberta H z dim(k) < d, gdzie d jest liczb a naturaln a. Wtedy istnieje ci ag la parametryzacja zbioru K przy użyciu n 2d + 1 wspó lrzȩdnych. Hydrodynamika. Dla dwuwymiarowych równań Naviera-Stokesa istnieje globalny atraktor. Potrafimy oszacować wymiar tego atraktora przez podstawowe parametry przep lywu: dim(a) F(G), G = f ν 2 λ 1. Ci agle poszukuje siȩ najlepszego oszacowania! G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
19 Istnienie miar niezmienniczych - rozwi azań statystycznych Twierdzenie. Niech H bȩdzie przestrzeni a Hilberta. Za lóżmy, że istnieje globalny atraktor A dla pó lgrupy S( ) w H. Ustalmy uogólnion a granicȩ Banacha LIM t. Wtedy dla każdego p H istnieje niezmiennicza miara probabilistyczna µ p na H skupiona na A i taka, że dla każdego ϕ C(H), 1 t LIM t ϕ(s(s)p)ds = ϕ(v)dµ p (v). t 0 A Niezmienniczość : µ(s(t) 1 (B)) = µ(b) dla B B(H). Interpretacja : µ(b) = Prob({u 0 B}) = Prob({S(t)u 0 B}), t > 0. Każda miara czasowo - uśredniona jest niezmiennicza. Każda miara niezmiennicza jest skupiona na atraktorze. Jeśli lim t g(t) istnieje, to LIM t g(t) = lim t g(t). G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
20 Uogólniona granica Banacha. Definicja. Uogólnion a granic a Banacha jest każdy liniowy funkcjona l, oznaczany LIM T, określony na przestrzeni wszystkich ograniczonych rzeczywistych funkcji na [0, ), spe lniaj acy (i) LIM T g(t ) 0 dla nieujemnych g. (ii) LIM T g(t ) = lim T g(t ) jeśli zwyk la granica lim T g(t ) istnieje. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
21 Przyk lad Przyk lad. Niech H bȩdzie przestrzeni a Hilberta. Za lóżmy, że istnieje trywialny globalny atraktor A = {q} dla pó lgrupy S( ) w H. Wtedy dla każdego p H istnieje niezmiennicza miara probabilistyczna µ p = δ q na H, która nie zależy od p H, jest skupiona na A, i dla każdego ϕ C(H), 1 t lim ϕ(s(s)p)ds = ϕ(v)dδ q (v) = ϕ(q). t t 0 A Miara δ q jest ergodyczna. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
22 Harmoniki determinuj ace w przep lywie dwuwymiarowym Niech u t + ν u + (u )u + p = f (x), divu = 0, u(0) = u 0, u(x, t) = û k (t)ω k (x), P m u(x, t) = k=1 m û k (t)ω k (x). k=1 Niech v bȩdzie innym rozwi azaniem, startuj acym z v 0. Twierdzenie. Jeśli m cg = c f λ 1, oraz ν 2 P m u(x, t) P m v(x, t) 2 dx 0, gdy t to u(x, t) v(x, t) 2 dx 0, gdy t. Zatem, pierwsze m harmonik determinuje, w powyższym sensie, asymptotykȩ rozwi azań dla t. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
23 Transport energii wewn atrz p lynu Niech u = P m u + (I P m )u = y + z, y - duże skale (wiry), z - ma le skale (wiry) oraz (Ko lmogorow, Kraichnan - przyk lad), f = m 2 k=m 1 ˆf k ω k, 1 m 1 m 2 <. (Energia dostarczana do uk ladu w zakresie pewnych skal). Wtedy, dla m > m 2, oraz 1 d 2 dt y 2 + ν y 2 + b(y + z, y + z, y) = (f, y) 1 d 2 dt z 2 + ν z 2 + b(y + z, y + z, z) = 0. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
24 Transport energii wewn atrz p lynu, cd. Wtedy, drugie równanie zapisujemy w postaci d dt e(z) + νe(z) = Φ y (z), Φ y (z) = b(y, y, z) + b(z, z, y). ca lkuj ac wzglȩdem czasu dostajemy, e(z(t )) + ν T 0 E(z(s))ds = T St ad, przy za lożeniu istnienie granic, 0 lim T 1 T T ν E(z(s))ds = lim 0 T 0 Φ y (z(s))ds + e(z(0)). 1 T Φ y (z(s))ds. T 0 Oznacza to, że energia ma lych skal z, po uśrednieniu po czasie, wzrasta: zjawisko transportu energii z dużych skal do ma lych skal, gdy energia jest dostarczana w pewnym zakresie skal. Dyssypacja energii zachodzi w ma lych skalach. G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
25 Bibliografia C. Foias, O. Manley, R. Rosa and R.Temam, Navier-Stokes Equations and Turbulence. Cambridge University Press, Cambridge, UK, G. Lukaszewicz, Micropolar Fluids. Theory and Applications, Birkhäuser, Boston, G. Lukaszewicz, J.Real, and J.C. Robinson, Invariant Measures for Dissipative Systems and Generalised Banach Limits, J. Dyn. Diff. Equat., Vol. 23, No. 2, pp (2011). J.C. Robinson, Infnite-dimensional Dynamical Systems, Cambridge University Press, Cambridge, UK, G. Lukaszewicz, MIM UW () Równania Naviera-Stokesa KNFM, listopad / 25
Ekonomia 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
Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE
Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE Niech K = R lub K = C oraz X - dowolny zbiór. Określmy dwa dzia lania: dodawanie + : X X X i mnożenie przez liczbȩ : K X X, spe lniaj ace nastȩpuj ace
Sterowalność liniowych uk ladów sterowania
Sterowalność liniowych uk ladów sterowania W zadaniach sterowania docelowego należy przeprowadzić obiekt opisywany za pomoc a równania stanu z zadanego stanu pocz atkowego ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [t,
y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =
Uk lady równań różniczkowych Pojȩcia wsȩpne Uk ladem równań różniczkowych nazywamy uk lad posaci y = f (, y, y 2,, y n ) y 2 = f 2 (, y, y 2,, y n ) y n = f n (, y, y 2,, y n ) () funkcje f j, j =, 2,,
Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc
Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas Ćwiczenie. Dowieść, że jeśli µ := c d d c, to homografia h(x) = (ax+b)/(cx+d), a, b, c, d C, ad bc, odwzorowuje oś rzeczywist a R C na okr ag
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej
Teoria miary WPPT IIr. semestr zimowy 2009 Wyk lady 6 i 7. Mierzalność w sensie Carathéodory ego Miara Lebesgue a na prostej 27-28/10/09 ZBIORY MIERZALNE WZGLȨDEM MIARY ZEWNȨTRZNEJ Niech µ bȩdzie miar
Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.
Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina. Podstawowy problem sterowania optymalnego dla uk ladów nieliniowych W podstawowym problemie sterowania optymalnego minimalizacji
POCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy
POCHODNA KIERUNKOWA Pochodne cz astkowe funkcji f(m) = f(x, y, z) wzglȩdem x, wzglȩdem y i wzglȩdem z wyrażaj a prȩdkość zmiany funkcji w kierunku osi wspó lrzȩdnych; np. f x jest prȩdkości a zmiany funkcji
Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Ogólne zagadnienie PL Znajdź taki wektor X = (x 1, x 2,..., x n ), który minimalizuje kombinacje liniow a przy ograniczeniach
Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas
Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 03 r. J. de Lucas Uwagi organizacyjne: Każde zadanie rozwi azujemy na osobnej kartce, opatrzonej imieniem i nazwiskiem w lasnym oraz osoby prowadz acej ćwiczenia,
Funkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych 13 Zbiory w przestrzeni Definicja Przestrzeni a trójwymiarow a (przestrzeni a) nazywamy zbiór wszystkich trójek uporz adkowanych (x y z) gdzie x y z R. Przestrzeń tȩ oznaczamy symbolem
w 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
Mnożniki 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
Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania
Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:
WYBUCHY ROZWIA ZAŃ NIELINIOWYCH RÓWNAŃ PARABOLICZNYCH: nieliniowe równanie ciep la, model Keller Segela chemotaksji
WYBUCHY ROZWIA ZAŃ NIELINIOWYCH RÓWNAŃ PARABOLICZNYCH: nieliniowe równanie ciep la, model Keller Segela chemotaksji Piotr BILER Instytut Matematyczny, Uniwersytet Wroc lawski, pl. Grunwaldzki 2/4, 50 384
ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x
ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1 Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji f n : [, [ x nx + x nx + 1, Rozwi azanie: Mówi siȩ, że ci ag funkcji f n zd aży punktowo
Równania różniczkowe cz astkowe rzȩdu pierwszego
Równania różniczkowe cz astkowe rzȩd pierwszego 1 Równania liniowe jednorodne Rozważmy równanie a 1 ( 1,..., n ) 1 +... + a n ( 1,..., n ) n = 0, (1) gdzie a i, i = 1,..., n s a dane, a fnkcja = ( 1,...,
ANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?
Ci ag lość i norma Ćwiczenie. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la? f (x, y) = x2 y 2 x 2 + y 2, f 2(x, y) = x2 y x 2 + y 2 f 3 (x, y) = x2 y
STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA
1 STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany.
Fizyka dla Informatyków Wykład 8 Mechanika cieczy i gazów
Fizyka dla Informatyków Wykład 8 Katedra Informatyki Stosowanej PJWSTK 2008 Spis treści Spis treści 1 Podstawowe równania hydrodynamiki 2 3 Równanie Bernoulliego 4 Spis treści Spis treści 1 Podstawowe
STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1
1 STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1 Klasyczny Rachunek Prawdopodobieństwa. 1. Pojȩcia wstȩpne. Doświadczeniem losowym nazywamy doświadczenie, którego wynik nie jest znany. Posiadamy
Model Pasywnego Trasera w Lokalnie Ergodycznym Środowisku
w Lokalnie Ergodycznym Środowisku Tymoteusz Chojecki UMCS, Lublin Tomasz Komorowski IMPAN, Warszawa Kościelisko, 10 września 2016, XLV Konferencja Zastosowań Matematyki T. Komorowski, T. Chojecki w Lokalnie
Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas
Suma i przeciȩcie podprzestrzeń suma prosta przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1 W zależności od wartości parametru p podaj wymiar przestrzeni W = v 1 v v 3 gdzie p 0 v 1 = 1 + p 3 v = 5 3
Synteza optymalnego regulatora stanu. Uk lady z czasem ci ag lym.
Synteza optymalnego regulatora stanu. Uk lady z czasem ci ag lym. Po wyznaczeniu optymalnego nominalnego) procesu sterowania x o, u o nasuwa siȩ kwestia podtrzymywania tego procesu w warunkach ma lych
Informacja 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
Wyk lad 5. Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu. 1. Granice niew laściwe
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Granice niew laściwe Definicja 1 Ci ag (x n ) d aży do (jest rozbieżny do) + jeśli c R N n > N x n > c a do
Funkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych 8 Pochodna kierunkowa funkcji Definicja Niech funkcja f określona bȩdzie w otoczeniu punktu P 0 = (x 0, y 0 ) oraz niech v = [v x, v y ] bȩdzie wektorem. Pochodn a kierunkow a funkcji
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej
P (x, y) + Q(x, y)y = 0. g lym w obszrze G R n+1. Funkcje. zania uk ladu (1) o wykresie przebiegaja
19. O ca lkach pierwszych W paragrafie 6 przy badaniu rozwia zań równania P (x, y) + Q(x, y)y = 0 wprowadzono poje cie ca lki równania, podano pewne kryteria na wyznaczanie ca lek równania. Znajomość ca
Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera
Wyk lad 4 Macierz odwrotna i twierdzenie Cramera 1 Odwracanie macierzy I n jest elementem neutralnym mnożenia macierzy w zbiorze M n (R) tzn A I n I n A A dla dowolnej macierzy A M n (R) Ponadto z twierdzenia
Mnożniki 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
Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
21 marca 2011 Zmienna losowa - wst ep Przeprowadzane w praktyce badania i eksperymenty maja bardzo różnorodny charakter, niemniej jednak wiaż a sie one z rejestracja jakiś sygna lów (danych). Moga to być
ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 2 Tablice trwania życia
Wst ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 2 Tablice trwania życia 1 Cele (na dzisiaj): Zrozumieć w jaki sposób można wyznaczyć przysz ly czas życia osoby w wieku x. Zrozumieć parametry
Laboratorium komputerowe z wybranych zagadnień mechaniki płynów
FORMOWANIE SIĘ PROFILU PRĘDKOŚCI W NIEŚCIŚLIWYM, LEPKIM PRZEPŁYWIE PRZEZ PRZEWÓD ZAMKNIĘTY Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia będzie analiza formowanie się profilu prędkości w trakcie przepływu płynu przez
W poszukiwaniu kszta ltów kulistych
W poszukiwaniu kszta ltów kulistych Piotr Mankiewicz April 4, 2005 Konwersatorium dla doktorantów Notacje 1 Cia lo wypuk le - wypuk ly, domkniȩty podzbiór ograniczony w R n. Odleg lość geometryczna dwóch
Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji
Fale biegnące w równaniach reakcji-dyfuzji Piotr Bartłomiejczyk Politechnika Gdańska Między teorią a zastosowaniami: Matematyka w działaniu Będlewo, 25 30 maja 2015 P. Bartłomiejczyk Fale biegnące 1 /
Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas
Przestrzenie wektorowe, liniowa niezależność Javier de Lucas Ćwiczenie 1. W literaturze można znaleźć pojȩcia przestrzeni liniowej i przestrzeni wektorowej. Obie rzeczy maj a tak a sam a znaczenie. Nastȩpuj
Normy wektorów i macierzy
Rozdzia l 3 Normy wektorów i macierzy W tym rozdziale zak ladamy, że K C. 3.1 Ogólna definicja normy Niech ψ : K m,n [0, + ) b edzie przekszta lceniem spe lniaj acym warunki: (i) A K m,n ψ(a) = 0 A = 0,
O 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
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
KOLOKWIUM Z ALGEBRY I R
Instrucje: Każde zadanie jest za 4 puntów. Rozwi azanie ażdego zadania musi znajdować siȩ na osobnej artce oraz być napisane starannie i czytelnie. W nag lówu ażdego rozwi azania musz a znajdować siȩ dane
Niezb. ednik matematyczny. Niezb. ednik matematyczny
Niezb ednik matematyczny Niezb ednik matematyczny Liczby zespolone I Rozważmy zbiór R R (zbiór par liczb rzeczywistych) i wprowadźmy w nim nastepuj ace dzia lania: z 1 + z 2 = (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 )
Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL Seminarium Szkoleniowe Metoda Simplex: wady i zalety Algorytm SIMPLEX jest szeroko znany i stosowany do rozwi azywania zadań programowania liniowego w praktyce.
Procesy Stochastyczne - Zestaw 1
Procesy Stochastyczne - Zestaw 1 Zadanie 1 Niech ξ i η bed a niezależnymi zmiennymi losowymi o rozk ladach N (0, 1). Niech X = ξ +η i Y = ξ η. Znaleźć rozk lad (X, Y ) i rozk lad warunkowy L X ( Y ). Zadanie
Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
10 marca 2014 Zmienna losowa - wst ep Przeprowadzane w praktyce badania i eksperymenty maja bardzo różnorodny charakter, niemniej jednak wiaż a sie one z rejestracja jakiś sygna lów (danych). Moga to być
Zasady zachowania, równanie Naviera-Stokesa. Mariusz Adamski
Zasady zachowania, równanie Naviera-Stokesa Mariusz Adamski 1. Zasady zachowania. Znaczna część fizyki, a w szczególności fizyki klasycznej, opiera się na sformułowaniach wypływających z zasad zachowania.
Zastosowanie metod matematycznych w fizyce i technice - zagadnienia
Zastosowanie metod matematycznych w fizyce i technice - zagadnienia 1 Metoda ι Grama Schmidta zortogonalizować uk lad funkcji {x n } n= a) na odcinku 1; 1 z waga ι ρx) = 1, b) na prostej ; ) z waga ι ρx)
WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ
WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ Dana jest populacja generalna, w której dwuwymiarowa cecha (zmienna losowa) (X, Y ) ma pewien dwuwymiarowy rozk lad. Miara korelacji liniowej dla zmiennych (X, Y
Dyskretne modele populacji
Dyskretne modele populacji Micha l Machtel Adam Soboczyński 19 stycznia 2007 Typeset by FoilTEX Dyskretne modele populacji [1] Wst ep Dyskretny opis modelu matematycznego jest dobry dla populacji w których
Procesy stochastyczne
Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 21 lutego 2017 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane
Procesy stochastyczne
Wykład I: Istnienie procesów stochastycznych 2 marca 2015 Forma zaliczenia przedmiotu Forma zaliczenia Literatura 1 Zaliczenie ćwiczeń rachunkowych. 2 Egzamin ustny z teorii 3 Do wykładu przygotowane są
Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:
Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x
Dyskretne modele populacji
Dyskretne modele populacji Micha l Machtel Adam Soboczyński 17 stycznia 2007 Typeset by FoilTEX Dyskretne modele populacji [1] Wst ep Dyskretny opis modelu matematycznego jest dobry dla populacji w których
czastkowych Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami: karpinw adres strony www, na której znajda
Zadania z równań różniczkowych czastkowych Za l aczam adres strony www, na której znajda Państwo przyk ladowe zadania z rozwiazaniami: http://math.uni.lodz.pl/ karpinw Zadanie 1. Znaleźć wszystkie rozwiazania
Wyk lad 14 Formy kwadratowe I
Wyk lad 14 Formy kwadratowe I Wielomian n-zmiennych x 1,, x n postaci n a ij x i x j, (1) gdzie a ij R oraz a ij = a ji dla wszystkich i, j = 1,, n nazywamy forma kwadratowa n-zmiennych Forme (1) można
po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x)
Stan czastki określa funkcja falowa Ψ zależna od wspó lrzȩdnych określaj acych po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x) Wartości funkcji
po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x)
Stan czastki określa funkcja falowa Ψ zależna od wspó lrzȩdnych określaj acych po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x) Wartości funkcji
Superdyfuzja. Maria Knorps. Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska
VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 1/2 Superdyfuzja Maria Knorps maria.knorps@gmail.com Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p.
Zadania 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 ;
1 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
OSOBNO ANALITYCZNYCH
Uniwersytet Jagielloński Instytut Matematyki Zbigniew B locki ZBIORY OSOBLIWOŚCI FUNKCJI OSOBNO ANALITYCZNYCH Praca magisterska Promotor: Prof. dr hab. Józef Siciak Kraków 99 .Wstȩp. Jeśli Ω jest zbiorem
Rozdzia l 11. Przestrzenie Euklidesowe Definicja, iloczyn skalarny i norma. iloczynem skalarnym.
Rozdzia l 11 Przestrzenie Euklidesowe 11.1 Definicja, iloczyn skalarny i norma Definicja 11.1 Przestrzenia Euklidesowa nazywamy par e { X K,ϕ }, gdzie X K jest przestrzenia liniowa nad K, a ϕ forma dwuliniowa
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje
Zadania 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
Zagadnienia 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,
RACHUNEK OPERATOROWY MIKUSIŃSKIEGO I JEGO ZASTOSOWANIE DO RÓWNAŃ
RACHUNEK OPERATOROWY MIKUSIŃSKIEGO I JEGO ZASTOSOWANIE DO RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH Tomasz Kochanek 1 Twierdzenie Titchmarsha Symbolem C[, ) oznaczać bedziemy przestrzeń wszystkich zespolonych funkcji ciag
Po wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej:
ROZDZIA L Metoda sympleksowa Motto: Matematyka nie może wype lnić życia ale jej nieznajomość już niejednemu je wype lni la H Steinhaus Tablica sympleksowa Rozważmy ZPL w postaci klasycznej maksymalizować
Równania różniczkowe cząstkowe B1 Streszczenia wykładów
Streszczenia wykładów Jan Goncerzewicz 25 października 2016 (Notatki w trakcie permanentnego redagowania) Wersja 1.01a 1 1 Wstęp 1.1 Definicje i oznaczenia. Równaniem różniczkowym cząstkowym nazywamy wyrażenie
przepływ Hagena-Poseuille a 22 października 2013 Hydrodynamika równanie Naviera-Stokesa przepły
Hydrodynamika równanie Naviera-Stokesa przepływ Hagena-Poseuille a 22 października 2013 Ośrodki ciągłe równanie ruchu Zjawiska zachodzące w poruszających się płynach (cieczach lub gazach) traktujemy makroskopowo
Statystyka i eksploracja danych
Wykład II: i charakterystyki ich rozkładów 24 lutego 2014 Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa,
Prawdopodobieństwo i statystyka
Wykład II: Zmienne losowe i charakterystyki ich rozkładów 13 października 2014 Zmienne losowe Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Definicja zmiennej losowej i jej
Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa - 12
Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa - 12 1. Udowodnij, że dla dowolnych punktów x n, x w przestrzeni metrycznej E δ xn δ x wtedy i tylko wtedy gdy x n x. 2. Wykaż, że 1 n n k=1 δ k/n λ, gdzie λ jest
28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126
Problem Dirichleta, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 28 maja, 2012 Funkcje harmoniczne Niech będzie operatorem Laplace a w
Matematyczne Metody Fizyki II
Matematyczne Metody Fizyki II Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej Akademia Górniczo-Hutnicza Wykład 1 M. Przybycień (WFiIS AGH) Matematyczne Metody Fizyki II Wykład 1 1 / 16 Literatura
WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3
WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3 Definicja 1 Przestrzenia R 3 nazywamy zbiór uporzadkowanych trójek (x, y, z), czyli R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} Przestrzeń
ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 3 Tablice trwania życia 2
Wst ep do matematyki aktuarialnej Micha l Jasiczak Wyk lad 3 Tablice trwania życia 2 1 Przypomnienie Jesteśmy już w stanie wyznaczyć tp x = l x+t l x, gdzie l x, l x+t, to liczebności kohorty odpowiednio
LOGIKA ALGORYTMICZNA
LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R
T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8. Wroc law, 21 kwietnia D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a.
T O P O L O G I A WPPT I, sem. letni WYK LAD 8 Zwartość D E F I N I C J E Niech (X, d) oznacza przestrzeń metryczn a. Wroc law, 1 kwietnia 008 Definicja 1. (X, d) jest ca lkowicie ograniczona jeśli dla
Laboratorium komputerowe z wybranych zagadnień mechaniki płynów
ANALIZA PRZEKAZYWANIA CIEPŁA I FORMOWANIA SIĘ PROFILU TEMPERATURY DLA NIEŚCIŚLIWEGO, LEPKIEGO PRZEPŁYWU LAMINARNEGO W PRZEWODZIE ZAMKNIĘTYM Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia będzie obserwacja procesu formowania
Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5
Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F
Funkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych Zbiory na p laszczyźnie Przestrzeni a dwuwymiarow a (p laszczyzn a) nazywamy zbiór wszystkich par uporz adkowanych (x, y), gdzie x, y R. Przestrzeń tȩ oznaczamy symbolem R 2 : R
Dystrybucje. 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...................................
Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera
Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu
ZADANIA PRZYGOTOWAWCZE DO EGZAMINU Z UKŁADÓW DYNAMICZNYCH
ZADANIA PRZYGOTOWAWCZE DO EGZAMINU Z UKŁADÓW DYNAMICZNYCH Punkty okresowe, zbiory graniczne, sprzężenia Zadanie 1. Pokazać, że trajektoria (w przód) punktu x w przestrzeni metrycznej X pod działaniem ciągłego
Liniowe uk lady sterowania.
Liniowe uk lady sterowania Rozwi azywanie liniowych rownań stanu Uk lady z czasem ci ag lym Liniowe stacjonarne równania stanu Przyk lad: Uk lad sterowania tarcz a obrotow a prȩt sprȩżysty tarcza obrotowa
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar liniowej Baza liniowej Niech V bedzie nad cia lem K Powiemy, że zbiór wektorów {α,, α n } jest baza V, jeżeli wektory α,, α n sa liniowo niezależne oraz generuja V tzn V = L(α,,
g liczb rzeczywistych (a n ) spe lnia warunek
. Czy jest prawda, że a) R y R z R y + yz + = 0 ; b) R y R z R y + yz + 0 ; c) R y R z R y + yz + = 0 ; d) R y R z R y + yz + 0? 2. Czy jest prawdziwa nierówność a) ctg > ; b) tg < cos ; c) cos < sin ;
Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.
Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych. Adam Kiersztyn Lublin 2013 Adam Kiersztyn () Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych. maj 2013 1 / 11 Przyjmijmy nast ¾epuj ¾ace oznaczenia:
Analiza matematyczna. 1. Ciągi
Analiza matematyczna 1. Ciągi Definicja 1.1 Funkcję a: N R odwzorowującą zbiór liczb naturalnych w zbiór liczb rzeczywistych nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość tego odwzorowania w punkcie n nazywamy n
Wyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego
Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni
Cia la i wielomiany Javier de Lucas
Cia la i wielomiany Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Za lóż, że (F, +,, 1, 0) jest cia lem i α, β F. w laściwości s a prawd a? Które z nastȩpuj acych 1. 0 α = 0. 2. ( 1) α = α. 3. Każdy element zbioru F ma
Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl. krzywej zamknietej
Indeks odwzorowania zmiennej zespolonej wzgl edem krzywej zamkni etej 1. Liczby zespolone - konstrukcja Hamiltona 2. Homotopia odwzorowań na okr egu 3. Indeks odwzorowania ciag lego wzgledem krzywej zamknietej
Stabilność liniowych uk ladów sterowania
Stabilność liniowych uk ladów sterowania Stabilność uk ladów z czasem ci ag lym W teorii stabilności uk ladów sterowania badamy wrażliwość trajektorii stanu na zaburzenia stanu pocz atkowego. Interesuje
Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas
Suma i przeciȩcie podprzestrzeni, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Dowieść, że jeśli U i V s a podprzestrzeniami n-wymiarowej przestrzeni wektorowej oraz dim U = r i dim V = s, to max(0,
Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń.
Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń. Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania
Metody 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
w = w i ξ i. (1) i=1 w 1 w 2 :
S. D. G lazek, www.fuw.edu.pl/ stglazek, 11.III.2005 1 I. MACIERZ LINIOWEGO ODWZOROWANIA PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Wyobraźmy sobie, że przestrzeń wektorowa W jest zbudowana z kombinacji liniowych n liniowo
Analiza 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.
17.1 Podstawy metod symulacji komputerowych dla klasycznych układów wielu cząstek
Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI 1 Rozdział 17 KLASYCZNA DYNAMIKA MOLEKULARNA 17.1 Podstawy metod symulacji komputerowych dla klasycznych układów wielu cząstek Rozważamy układ N punktowych cząstek
Tensory mały niezbędnik
28 października 2013 Rozkład wektora V na współrzędne: α = (0x, V ), β = (0y, V ), γ = (0z, V ). Rozkład wektora r, r = (x, y) na współrzędne w dwóch różnych układach współrzędnych. x = x cos θ + y sin