Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) dla każdego s = (s.

Podobne dokumenty
Funkcje analityczne. Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A

Przekształcenia liniowe

Lokalna odwracalność odwzorowań, odwzorowania uwikłane

Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5)

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Funkcje analityczne. Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017)

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

1. Liczby zespolone i

Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ zadania z odpowiedziami

FUNKCJE ZESPOLONE Lista zadań 2005/2006

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

Zadania egzaminacyjne

WYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład II

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ

a 11 a a 1n a 21 a a 2n... a m1 a m2... a mn x 1 x 2... x m ...

1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek

Wykład 15. Matematyka 3, semestr zimowy 2011/ listopada 2011

Ważną rolę odgrywają tzw. funkcje harmoniczne. Przyjmujemy następującą definicję. u = 0, (6.1) jest operatorem Laplace a. (x,y)

1. Zbadać liniową niezależność funkcji x, 1, x, x 2 w przestrzeni liniowej funkcji ciągłych na przedziale [ 1, ).

Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u

Informatyka Stosowana. a b c d a a b c d b b d a c c c a d b d d c b a

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Funkcje analityczne. Wykład 12

II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

Przestrzenie liniowe

( ) Arkusz I Zadanie 1. Wartość bezwzględna Rozwiąż równanie. Naszkicujmy wykresy funkcji f ( x) = x + 3 oraz g ( x) 2x

1 + iϕ n. = cos ϕ + i sin ϕ. e n z n n n. c M n z n, c n z Mn.

Definicja punktu wewnętrznego zbioru Punkt p jest punktem wewnętrznym zbioru, gdy należy do niego wraz z pewnym swoim otoczeniem

Układy równań i równania wyższych rzędów

Krzywe Freya i Wielkie Twierdzenie Fermata

Algebra z geometrią analityczną zadania z odpowiedziami

1 Logika (3h) 1.1 Funkcje logiczne. 1.2 Kwantyfikatory. 1. Udowodnij prawa logiczne: 5. (p q) (p q) 6. ((p q) r) (p (q r)) 3.

R n = {(x 1, x 2,..., x n ): x i R, i {1,2,...,n} },

Równania liniowe. Rozdział Przekształcenia liniowe. Niech X oraz Y będą dwiema niepustymi przestrzeniami wektorowymi nad ciałem

Przekształcenia liniowe

Geometria w R 3. Iloczyn skalarny wektorów

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

Kurs wyrównawczy - teoria funkcji holomorficznych

ALGEBRA z GEOMETRIA, ANALITYCZNA,

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

4 Równania różniczkowe w postaci Leibniza, równania różniczkowe zupełne

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

Programowanie liniowe

Algebra liniowa. 1. Macierze.

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

cx cx 1,cx 2,cx 3,...,cx n. Przykład 4, 5

Zaawansowane metody numeryczne

1 Zbiory i działania na zbiorach.

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

13 Układy równań liniowych

Elementy geometrii analitycznej w R 3

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Algebra liniowa z geometria. - zadania Rok akademicki 2010/2011

III. Funkcje rzeczywiste

1 Relacje i odwzorowania

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

Biotechnologia, Chemia, Chemia Budowlana - Wydział Chemiczny - 1

Geometria Lista 0 Zadanie 1

Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

2. Kombinacja liniowa rozwiązań zeruje się w pewnym punkcie wtedy i tylko wtedy, gdy zeruje się w każdym punkcie.

Zasada indukcji matematycznej

φ(x 1,..., x n ) = a i x 2 i +

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

Funkcje wielu zmiennych

Matematyka. rok akademicki 2008/2009, semestr zimowy. Konwersatorium 1. Własności funkcji

Analiza funkcjonalna 1.

Aproksymacja. j<k. L 2 p[a, b] l 2 p,n X = Lemat 1. Wielomiany ortogonalne P 0,P 1,...,P n tworza przestrzeni liniowej Π n. Dowód.

Wektor, prosta, płaszczyzna; liniowa niezależność, rząd macierzy

9 Przekształcenia liniowe

Teoretyczne podstawy programowania liniowego

Własności wyznacznika

Sekantooptyki owali i ich własności

Diagonalizacja macierzy i jej zastosowania

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

MECHANIKA 2 RUCH POSTĘPOWY I OBROTOWY CIAŁA SZTYWNEGO. Wykład Nr 2. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II

1 Macierz odwrotna metoda operacji elementarnych

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Układy równań i nierówności liniowych

wszystkich kombinacji liniowych wektorów układu, nazywa się powłoką liniową uk ładu wektorów

Przestrzenie wektorowe

Wyznaczniki 3.1 Wyznaczniki stopni 2 i 3

Rozdział 2. Liczby zespolone

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Transkrypt:

Funkcje analityczne Wykład 4. Odwzorowania wiernokątne Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) 1 Przekształcenia płaszczyzny Płaszczyzna jako przestrzeń liniowa, odwzorowania liniowe Rozpatrywać będziemy R 2 jako przestrzeń liniową (nad R) z bazą standardową (tzn. bazę tworzą dwa wektory: (1, 0) oraz (0, 1)). Odwzorowanie A: R 2 R 2 nazwiemy liniowym, gdy spełnia warunek: A(αs + βt) = αa(t) + βa(s) dla każdych t, s R 2 oraz α, β R. Każde odwzorowanie liniowe można przedstawić jako działanie macierzy A = (a ij ), i, j = 1, 2, czyli ( ) ( ) a11 a As = 12 s1 dla każdego s = (s a 21 a 1, s 2 ) R 2. 22 s 2 Prawdziwe jest również zdanie odwrotne, tzn. każda macierz 2 2 wyznacza odwzorowanie liniowe z R 2 w R 2. Przykład: obrót na płaszczyźnie W przestrzeni R 2 obrót o kąt t dany jest za pomocą macierzy ( ) cos t sin t O(t) =. sin t cos t Obrót jest przykładem odwzorowania wiernokątnego, tzn. takiego, że kąt między dowolnymi wektorami v, w R 2 jest taki sam, jak kąt między wektorami Ov, Ow R 2. Wiernokątne odwzorowania liniowe Twierdzenie 1. Odwzorowanie liniowe ( ) a b A = b a a, b R, a 2 + b 2 0 jest konforemne. Dowód 1. Zauważmy, że dla dowolnych v = (x 1, y 1 ), w = (x 2, y 2 ) R 2 zachodzi równość Av, Aw = (ax 1 + by 1, bx 1 + ay 1 ), (ax 2 + by 2, bx 2 + ay 2 ) = (a 2 + b 2 ) v, w. Zatem, jeśli v, w R 2 są prostopadłe, to również prostopadłe są wektory Av, Aw. Aby zakończyć dowód wystarczy przedstawić dowolny wektor jako kombinację liniową wektorów bazowych. 1

2 Funkcje holomorficzne jako wiernokątne przekształcenia płaszczyzny Równokątność, czyli konforemność Niech A C. Odwzorowanie f : A C nazywamy równokątnym (konforemnym) w z 0, jeśli zachowuje kąt między krzywymi. z f(z) z 0 Przykład: niekonforemne odwzorowanie z z 2 Warunki Cauchy ego Riemanna Niech A C będzie zbiorem otwartym, f : A C, z 0 = x 0 + iy 0 A. Jakobian odwzorowania f jest równy u x (x u 0, y 0 ) y (x 0, y 0 ) v x (x 0, y 0 ) v y (x 0, y 0 ) Jeśli f jest holomorficzna w z 0 = x 0 + iy 0, to spełnione są warunki Cauchy ego Riemanna, więc jakobian jest równy u x (x u 0, y 0 ) y (x 0, y 0 ) u y (x u 0, y 0 ) x (x 0, y 0 ) 2

Warunek dostateczny konforemności Twierdzenie 2. Niech f będzie holomorficzna w otoczeniu z 0 oraz f (z 0 ) 0. Wtedy f jest równokątna w z 0. Dowód 2 (szkic). Uzasadnienie polega na tym, by pokazać, że odwzorowanie f można przedstawić jako skalowanie oraz obrót, przy czym to drugie obraca styczną do krzywej C w otoczeniu z 0 o ustalony kąt zależny tylko od odwzorowania f (w szczególności nie zależy ten kąt od krzywej). Przykład: z e z Warunek f (z 0 ) 0 implikuje, że w otoczeniu z 0 funkcja f jest różnowartościowa (tzw. lokalnie różnowartościowa). Poniższy przykład pokazuje, że f nie musi być (globalnie) różnowartościowa. z e z Przykładowo: jeśli z = 1 + it, t R, to e 1+it = e e it = e(cos t + i sin t) t R Twierdzenie Riemanna Twierdzenie 3 (Riemann). Niech G, D C, G, D C, będą dwoma obszarami jednospójnymi. Wówczas dla dowolnych a G, b D istnieje takie odwzorowanie wiernokątne f zbioru G na D, że f(a) = b. Obszar E nazywamy jednospójnym, gdy zbiór C \ E jest spójny. Dysk jednostkowy jest jednospójny Pierścień nie jest jednospójny 1 r 1 r 2 3 Ważne odwzorowania wiernokątne Obszary konforemnie równoważne Obszary D, G C nazywamy konforemnie równoważnymi, jeśli istnieje konforemne odwzorowanie f przekształcające D na G. Jeśli dodatkowo f jest róznowartościowa, to istnieje f 1 przekształcające konforemnie G na D. 3

Odwzorowanie z az + b Funkcja z az + b a, b C, a 0 jest wiernokątna na C. Jej działanie można opisac jako skalowanie przez a, obrót o arg a oraz przesunięcie o b. Odwzorowanie z z α, α R Funkcja z z α α R jest wiernokątna poza zerem. Jej działanie można opisac jako skalowanie o potędze α oraz symetryczne rozciągnięcie/zwężenie. z z 2 Odwzorowanie z z α, α R z z 1 2 Odwzorowanie z az+b cz+d (przekształcenie Möbiusa) Jeśli ad bc 0, to funkcję z az + b cz + d : C C nazywamy funkcją Möbiusa. Pochodna funkcji Möbiusa wynosi stąd poza z = d/c ta funkcja jest wiernokątna. (Przypadkiem z az + b już się zajmowaliśmy.) ad bc (cz + d) 2, Twierdzenie 4. Każde przekształcenie Möbiusa przekształca zbiór złożony z kół oraz linii prostych na zbiór złożony z kół oraz linii prostych. 4

4 Obszary konforemnie równoważne Górna półpłaszczyzna i dysk jednostkowy Niech Π + = {z C : z > 0} oraz D = {z C : z < 1}. Funkcja f : Π + D dana wzorem f(z) = z i 1 iz z Π + odwzorowuje konforemnie Π + na D. z z i 1 iz Uniwersalność przekształcenia Möbiusa Twierdzenie 5. Trzy dowolne parami rózne punkty z 1, z 2, z 3 mogą zostać przekształcone na trzy ustalone i parami różne punkty w 1, w 2, w 3 za pomocą jednoznacznie wyznaczonego przekształcenia Möbiusa f. Funkcję f można wyznaczyć z równania f(z) w 1 f(z) w 3 w2 w 3 w 2 w 1 = z z 1 z z 3 z2 z 3 z 2 z 1. (Jeśli któryś z wybranych punktów to, wówczas iloraz, w którym występuje ten punkt traktuje się jako 1.) Uniwersalność przekształcenia Möbiusa: przykład f(z) w 1 f(z) w 3 w2 w 3 w 2 w 1 = z z 1 z z 3 z2 z 3 z 2 z 1. Przykład 1. Znajdziemy odwzorowanie Möbiusa przekształcające punkty z 1 = 1, z 2 = 0, z 3 = 1 na odpowiednio punkty w 1 = 1, w 2 = i, w 3 = 1. Na podstawie powyższego wzoru mamy Stąd f(z) + 1 f(z) 1 i 1 i + 1 = z + 1 z 1 0 1 0 + 1. f(z) = z i 1 iz. Jest to konforemne przekształcenie Π + na D! Znajdowanie odwzorowań konforemnych: strategia Zadanie 1. W jaki sposób przekształcić obszar D na G za pomoca funkcji Möbiusa? 5

Dysk jednostkowy i prawa półpłaszczyzna Niech Π + = {z C : z > 0} oraz D = {z C : z < 1}. Funkcja f : D Π + dana wzorem f(z) = z 1 z + 1 z D odwzorowuje konforemnie D na Π +. z z 1 z+1 Dysk jednostkowy na dysk jednostkowy Niech D = {z C : z < 1}. Funkcja f : D D dana wzorem f(z) = f z0 (z) = z z 0 z 0 z 1 z D konforemnie przekształca D na D w taki sposób, by f(z 0 ) = 0. Wnętrze kąta na dysk jednostkowy Niech G = { z C : arg z ( π 6, )} π 6. Odwzorować konforemnie obszar G na dysk jednostkowy D. Odwzorowanie z z 3 przekształca G na prawą półpłaszczyznę, natomiast funkcja z z 1 z+1 prawą półpłaszczyznę na dysk jednostkowy. Stąd funkcja z z3 1 z 3 + 1 z G przekształca konforemnie G ma D. z z3 1 z 3 +1 6