Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Podobne dokumenty
EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

1. Relacja preferencji

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

8.1 Zbieżność ciągu i szeregu funkcyjnego

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Teoria i metody optymalizacji

Podprzestrzenie macierzowe

n R ZałóŜmy, Ŝe istnieje d, dla którego: Metody optymalizacji Dr inŝ. Ewa Szlachcic otwarte otoczenie R n punktu x, Ŝe

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

Regresja REGRESJA

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

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

MATEMATYKA. Sporządził: Andrzej Wölk

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Wzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

. Wtedy E V U jest równa

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

Statystyka Inżynierska

11/22/2014 STRATEGIE MIESZANE - MOTYWACJA. ROZWAśMY PRZYKŁAD:

Analiza Matematyczna I.1

DYNAMIKA UKŁADU PUNKTÓW MATERIALNYCH

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

0, co implikuje tezę. W interpretacji geometrycznej: musi istnieć punkt, w którym styczna ( f (c)

Matematyka II. x 3 jest funkcja

Indukcja matematyczna

PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

teorii optymalizacji

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

Zaawansowane metody numeryczne

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

Funkcja wiarogodności

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

1 Pochodne wyższych rzędów

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Funkcje tworz ce skrypt do zada«

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Ekonomia matematyczna - 1.1

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

x 2 5x + 6, (i) lim 9 + 2x 5 lim x + 3 ( ) 9 Zadanie 1.4. Czy funkcjom, (c) h(x) =, (b) g(x) = x x, (c) h(x) = x + x.

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

System finansowy gospodarki

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Zadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe

Statystyka. Zmienne losowe

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

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

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

Matematyka I. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 11

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 2 _AW&D) [1] Postać kanoniczna liniowego modelu decyzyjnego (ogólnie)

Badania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

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

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k

Transkrypt:

Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk

Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f jest różczkowala w pukce x ( α, β ) wtw. gdy steje taka lczba a R zwaa pochodą fukcj f w pukce x, że zachodz lm f ( x) f ( x ) a ( x x ) x x = x x Pochodą fukcj f w pukce x ozaczamy f ( ) Pochoda fukcj, jeżel steje, jest określoa jedozacze ' x

Pochoda fukcj rzeczywstej welu zmeych rzeczywstych Nech f : R Z R, Z zbór otwarty Fukcja f jest różczkowalaw pukce x wtw. gdy steje wektor a R zway gradetemfukcj f w pukce zachodz lm f Z Gradet fukcj f w pukce x ozaczamy f ( ) Gradet w pukce x, jeżel steje, jest określoy jedozacze x ( x) f ( x ) a ( x x ) x x = x x x

Gradet jak go oblczać? Ozaczmy e = [ ] T... 1..., 1 wystepuje a tym mejscu Załóżmy, że f jest rózczkowala w pukce x ( ) ( ) zdefujmy D = { h R : x + he Z }, f : D R, f ( h) = f ( x + he ), wówczas f ( x + he ) f ( x ) a ( x + he x ) = = lm lm h h ( h) f ( ) h ( a e ) Zatem f '( ) = e = a, gdy f h x + he x a f ( x ) = a = [ a a... ]. 1 a T

Pochode cząstkowe Pochodą fukcj f '( ) azywamy pochodą cząstkową fukcj f względem -tej zmeej w pukce x ozaczamy f f ( x ) f, ( x ), f ' ( x ) x x Pochodą cząstkową względem -tej zmeej (-tej współrzędej) moża oblczyć ustalając wszystke zmee (współrzęde wektora) poza -tą oblczyć pochodą fukcj f jako fukcj tej jedej (pozostałej, e ustaloej ) zmeej x

Pochode cząstkowe, c. d. Zadae: oblczyć pochode cząstkowe fukcj f w pukce x, gdy ( ) ( ) 3 f x, x, x = x + x, x = 1,1,1 1 3 1 Zadae: oblczyć pochode cząstkowe fukcj tz. x 1 1 = t = 1 PYTM (, t,..., t, C,..., C ) P P P,,, = 1,,..., YTM C t C T ( 1 + YTM )

Gradet a różczkowalość Jeżel w pukce x steją pochode cząstkowe względem wszystkch zmeych, to steje gradet, który defujemy jako f f f f... x x1 x x ( x ) = ( x ) ( x ) ( ) Uwaga: e jest prawdą, że jeżel steje gradet, to fukcja jest różczkowala! Przykład: xy (, ), gdyx + y f xy = x + y,, gdyx= y=. e jest cągła w p. (,) chocaż steje T f (,. )

Kryterum różczkowalośc Prawdzwe jest astepujące Twerdzee. Nech f: R Z Rbędze określoa a zborze otwartym Z. Jeżel w każdym pukce zboru Z steją pochode cząstkowe względem wszystkch zmeych, oraz każda z fukcj f x : R Z R jest cągła, to fukcja f jest różczkowala w każdym pukce zboru Z

Pochode cząstkowe wyższych rzędów Nech f: Z oraz ech, Załóżmy, że w każdym pukce kul fukcja f posada pochodą cząstkową względem -tej zmeej K r Z R R ( x ) K ( x r ) Rozważamy pochodą cząstkową względem -tej zmeej jako fukcję f x ( x ) x ( x) : K, r f x,

Pochode cząstkowe drugego rzędu Jeżel zdefowaa a poprzedm slajdze fukcja ma pochodą cząstkową względem j-tej zmeej w pukce x, wówczas lczbę f x x j ( x ) azywamy pochodą cząstkową drugego rzędu względem zmeych oraz Twerdzee Schwarza: Przy pewych założeach regularośc moża udowodć, że x x j f f f x x x x x x ( x ) = ( x ) = : ( x ) j j j

Pochode cząstkowe wyższych rzędów, c. d. Pochode drugego rzędu względem tej samej zmeej f f : = x x x ( ) ( ) x x Podobe jak pochode drugego rzędu, defujemy pochode wyższych rzędów 3 3 f f f ( ), ( ),..., ( ),... x x x x x x x x x... x x j k j 1 Zadae: Oblczyć,,,,, gdy 1 (, ) = (1 + exp ( a + ax + ax )) f x x f f f f f x x x x x x 1 1 1 1 1 1

Wzór Taylora dla fukcj dwóch zmeych do wyrazów. rzędu Nech f: Z oraz ech K x, r ) Z Załóżmy, że każdym pukce kul K ( x, r fukcja f posada pochode cząstkowe drugego rzędu względem dowolej pary zmeych spośród zmeych, są oe fukcjam cągłym w kul K ( x, r ), wówczas f ( x, y ) f ( x, y ) (, ) (, ) R R ( ) f x + x y + y = f x y + x + y x y (, ) (, ) (, ) ( ) ( ) 1 f x y 1 f x y f x y + x + y + x y x y x y ( ( ) ( y ) ) + o x +

Wzór Taylora dla fukcj welu zmeych do wyrazów. rzędu Hesja fukcj welu zmeych w pukce Hf ( x ) f ( x ) = x x j, j = 1,..., Wzór Taylora do wyrazów rzędu drugego w wersj macerzowej 1 T f ( x + x) = f ( x ) + f ( x ) x + ( x) Hf ( x ) x ( x ) + o x

Ekstrema fukcj welu zmeych Waruek koeczy: Jeżel fukcja f: R Z R posada w pukce x K ( x, r ) Z pochodą cząstkową perwszego rzędu względem zmeej x oraz w tym pukce steje ekstremum lokale, to f ( x ) x Waruek wystarczający? Dodata (ujema) określoość hesjau: = ( ) x R, x,,..., x T Hf x x > ( < ) T

Waruek wystarczający a stee ekstremum lokalego, c.d. Warukem wystarczającym a stee maksmum (mmum) lokalego w pukce jest x stee zerowae sę pochodych cząstkowych rzędu 1. względem wszystkch zmeych (pukt stacjoary) ( x ) ( x ) ( x ) f f f = =... = = x x x 1 oraz ujema (dodata) określoość hesjau w pukce x

Zbory wypukłe w R fukcje wypukłe welu zmeych Zbór Z R azywamy zborem wypukłym, jeżel dla każdych dwóch puktów x, x Z 1 dowola kombacja wypukła tych puktów t x ( ) + 1 t x, t,1 1 ależy róweż do zboru Z. Fukcja f: R Z R, określoa a zborze wypukłym Z jest wypukła (wklęsła), jeżel dla dowolych puktów x, x Z zachodz 1 ( ( ) ) ( ) ( ) ( ) t,1 f tx + 1 t x tf x + 1 t f x 1 1

Waruek wystarczający wypukłośc Ekstrema fukcj wypukłych Nech f: R Z R, Z wypukły, otwarty Jeżel w każdym pukce x Z steje dodato hesja jest o dodato (ujeme) określoy, wówczas fukcja f jest wypukła (wklęsła) Zadae: Udowodć, że jeżel f: R V R, V domkęty oraz wypukły, o epustym wętrzu Z, f wypukła, wówczas Z wypukły, oraz fukcja przyjmuje ekstremum a zborze V\Z

Nech Kryterum Sylwestera Zadae T Q = a, Q = Q, j, j = 1,,..., Q = a, k = 1,,..., k, j, j = 1,,..., k Symetrycza forma Q jest dodato (ujeme) określoa, czyl x R x T Qx > ( < ), jeżel ( ) detq >, k = 1,,..., ( 1 detq >, k = 1,,..., ) k Zadae: Rozstrzygąć czy fukcja f jest wklęsła, gdy k 3 ( ) ( ) ( + R ) 1 3 = 1 + + 3 f:,, f x, x, x l x x x k

Wzór Taylora Wzór Taylora dla zmeych do wyrazów rzędu k 1 T ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) f x + x = f x + f x x + x Hf x x 3 3 1 f ( x ) 3 3 f ( x ) ( ) + x 3 1 +... + ( x1 ) ( x ) +... 3! x 3! x x 1 1 ( x ) ( x ) ( x ) ( x ) 3 3! f + 1 3 +... 3! x x x 1 3 k ( x ) k k f ( x ) ( ) k 1 f! + x +... + x x... x k! x!... k 1 +... + o ( k x ) ( ) ( ) ( ) 1 1 k x1 x xk k